JPH0675595A

JPH0675595A - 音声加工装置と補聴器

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Publication number: JPH0675595A
Application number: JP4052543A
Authority: JP
Inventors: Tsuyoshi Megata; 強司目片; Yoshiyuki Yoshizumi; 嘉之吉住; Yoshinori Yamada; 義則山田; Ryoji Suzuki; 良二鈴木
Original assignee: GIJUTSU KENKYU KUMIAI IRYO FUKUSHI KIKI KENKYUSHO
Current assignee: GIJUTSU KENKYU KUMIAI IRYO FUKUSHI KIKI KENKYUSHO
Priority date: 1992-03-11
Filing date: 1992-03-11
Publication date: 1994-03-18
Anticipated expiration: 2011-12-18
Also published as: JP2563719B2

Abstract

(57)【要約】【目的】実時間で音声加工が可能で、ホルマント強調
効果の高く、不自然な残留雑音のすくない音声加工装置
を得ること。また、ホルマント強調と音声信号スペクト
ルを難聴者の可聴範囲にいれる信号処理とを両方とも効
率的に行う補聴器を得ること。【構成】入力周波数を複数の帯域に分割するフィルタ
バンク３６０と、複数サンプリング周波数毎に入力音声
を周波数分析し、エネルギーの高い帯域には高い利得
を、エネルギーの低い帯域には低い利得を前記フィルタ
バンクの各帯域に対応するように与える利得決定手段３
９０と、前記フィルタバンクの出力と前記利得決定手段
で決定された利得をサンプリング周波数毎に乗ずる乗算
手段３７０と、前期乗算結果を総和する総和手段３８０
を備える。ホルマント強調を行うためＦＦＴ計算手段３
１０を用いてフレーム的に入力信号を分析し各帯域の利
得を決定し、フィルタバンク３６０を用いて帯域分割し
た入力信号に乗じてホルマント強調する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、入力音声の重要な周波
数帯域を選択的に強調する音声加工装置に関するもので
ある。

【０００２】さらに本発明は、入力音声の重要な周波数
帯域を選択的に強調する音声加工装置を備えた補聴器に
関するものである。

【０００３】

【従来の技術】音声で各音韻はホルマントというエネル
ギーの集中するいくつかの周波数帯域で特徴づけられ
る。人間は、音声を内耳の蝸牛および聴覚神経で周波数
分析し、各ホルマント周波数の分布を音韻の特定の１つ
の手がかりとしている。しかし、難聴者は同時に存在す
る周波数の異なる音を弁別する能力が低下し（周波数分
解能の低下）、ホルマントの知覚が困難になる場合が多
い。また、健聴者でも雑音環境下では、雑音によるマス
キング効果で周波数分解能が低下し、音声の明瞭度が低
下する。

【０００４】この様な、周波数分解能の低下に対応する
ための音声加工装置として、ホルマント強調装置が挙げ
られる。これは、ホルマントとそれ以外の周波数帯域の
エネルギー分布のコントラストを大きくすることによ
り、周波数分解能を改善しようとするものである。

【０００５】従来の音声加工装置としては、例えば１９
９０年電気情報通信学会春季全国大会Ａ−２５３に示さ
れている。図９はこの従来の音声加工装置の構成図を示
すものである。図９において、白抜きの矢印は複数のデ
ータが転送されることを表すものとする。図９において
１０は入力信号を複数の帯域に分割するフィルタバン
ク、２０は帯域分割された信号を各帯域毎に整流、積分
し短時間の平均振幅をもとめる整流・積分手段、３０は
各帯域の平均振幅に関数発生手段４０で発生させた特定
の形状の関数をサンプリング時間毎に周波数軸上で畳み
込む畳み込み積分手段である。５０はサンプリング時間
毎に各帯域で畳み込み積分後の信号を畳み込み積分の前
の信号で除して正規化し各帯域の利得を決定する正規化
手段である。６０はフィルタバンク１０の出力信号と正
規化手段の出力である各帯域の利得を乗算し各帯域の出
力信号を発生させる乗算手段である。７０は各帯域の出
力信号を総和を求め出力する総和手段である。

【０００６】以上のように構成された従来の音声加工装
置の動作を説明する。図９において、関数発生手段４０
で例えば、誤差関数を組み合わせた側抑制関数

【０００７】

【数１】

【０００８】を発生させると、畳み込み積分手段３０の
出力信号のスペクトルは入力信号のスペクトルに比較し
て、振幅の大きな帯域は更に強調され振幅の小さな帯域
は抑圧される。ただ、強調された信号は検波・積分後の
信号であるためこれを音として聞くことはできない。正
規化手段５０で畳み込み積分後の信号を畳み込み積分前
の信号で正規化することで、振幅の大きなは帯域は更に
強調し振幅の小さな帯域をさらに抑圧するため必要な各
帯域の利得を得る。乗算手段６０では各帯域に分割され
た入力信号と利得との乗算を行うことにより各帯域毎に
強調または抑圧を行い、最後に総和手段７０で各帯域を
総和することで出力信号を得ていたまた、別の従来の音声加工装置の構成図を図１０に示
す。図１０において、１００はバッファメモリ、１１０
はＦＦＴ計算手段、１２０はパワースペクトル計算手
段、１３０は畳み込み積分計算手段、１４０は関数発生
手段、１５０は正規化手段、１６０は乗算手段、１７０
は逆ＦＦＴ手段、１８０はバッファメモリ、１９０は重
み付け加算手段である。

【０００９】以上のように構成された図１０の音声加工
装置において、以下その動作を説明する。説明のために
２ｎ点実数型ＦＦＴをＦＦＴ計算手段１１０で用いる場
合について述べる。バッファメモリ１００は２ｎ点以上
の音声サンプリングデータを一次的に保持する。ＦＦＴ
計算手段１１０はＦＦＴをおこなう。パワースペクトル
計算手段１２０はＦＦＴ計算結果の実部と虚部の自乗和
をもとめるパワースペクトル計算する。畳み込み積分手
段１３０および関数発生手段１４０、正規化手段は図９
と同様な機能を有するが、畳み込み積分を行う頻度は時
間的にｎサンプリング点毎である。乗算手段は入力信号
のＦＦＴ結果の実部、虚部各々に正規化手段１６０で得
た各周波数の利得を乗じて振幅の大きなは帯域は更に強
調され、振幅の小さな帯域は抑圧された出力信号スペク
トルを得る。逆ＦＦＴ手段１７０は出力信号スペクトル
を逆ＦＦＴ変換して振幅の大きなは帯域は更に強調さ
れ、振幅の小さな帯域は抑圧された２ｎサンプリング点
の時間データを出力する。隣接するＦＦＴの区間の境目
で急激な利得変化が発生するのを防止するためオーバラ
ップ加算と言われる以下の処理が行われる。バッファメ
モリは逆ＦＦＴの結果の後半ｎサンプル分をｎサンプル
時間保持する。逆ＦＦＴ結果の前半ｎサンプル分はバッ
ファメモリに蓄えられた前回の逆ＦＦＴ結果の後半ｎサ
ンプル分と、時間経過にしたがって、新しい結果の重み
が大きくなるようにサンプリングリング時間毎に重み付
け加算手段１９０で重み付加算される。

【００１０】図１１に従来の補聴器の構成図を示す。図
１１において、２１０は低域通過型フィルタ、２２０は
帯域通過型フィルタ、２３０は高域通過型フィルタであ
る。２４０は利得割当手段、２５０、２６０、２７０は
乗算手段、２８０は総和手段である。

【００１１】以上のように構成された補聴器において、
低域通過型フィルタ２１０、帯域通過型フィルタ２２
０、高域通過型フィルタ２３０は入力信号を低域、中
域、高域の３つの帯域に分割する。利得割当手段２４０
は入力信号の周波数帯域、短時間平均信号レベルに応じ
て入力信号のスペクトルが難聴者の可聴域に入るために
必要な利得を割り当てるものである。たとえば、高域の
可聴範囲の狭い難聴者の場合、高域の入力信号が小さな
場合には大きな利得を高域に割りあて、高域の入力信号
が小さな場合には可聴範囲に信号が入るように小さな利
得を割り当て、出力する。乗算手段２５０、２６０、２
７０では、利得割当手段２４０で計算された利得を各帯
域の信号に乗じて、各帯域の信号が難聴者の可聴域に入
るように増幅する。最後に、各帯域に分割された信号の
総和を総和手段２８０で計算することで出力信号を得て
いた。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、図９の
音声加工装置ではサンプリング時間毎に利得の計算を行
うため計算量が膨大になり、実時間で音声を加工できる
音声加工装置を構成することが困難であった。また、ホ
ルマント強調効果を強くしようとするとフィルタバンク
１０の各帯域フィルタのＱを大きくする必要がありさら
に計算量が増加するという問題点を有していた。

【００１３】また、図１０の音声加工装置では、複数サ
ンプリングリング時間に１回利得の計算を行うので計算
量は少ないが、計算誤差が大きく十分にホルマントを強
調できないできないという問題点を有していた。また、
雑音環境下で音声加工を行うと。雑音の短時間スペクト
ルの変動に起因する「キュルキュル」といった感じの耳
障りな雑音が新たに発生するという問題点も有してい
た。

【００１４】また、図１１の補聴器では、難聴者の周波
数分解能の劣化を補償することが不可能であった。

【００１５】

【課題を解決するための手段】本発明の音声加工装置
は、入力周波数を複数の帯域に分割するフィルタバンク
と、複数サンプリング周波数毎に入力音声を周波数分析
し、エネルギーの高い帯域には高い利得を、エネルギー
の低い帯域には低い利得を前記フィルタバンクの各帯域
に対応するように与える利得決定手段と、前記フィルタ
バンクの出力と前記利得決定手段で決定された利得をサ
ンプリング周波数毎に乗ずる乗算手段と、前期乗算結果
を総和する総和手段から出力を得るものである。

【００１６】本発明の補聴器は、入力信号を複数の帯域
に分割する第１のフィルタバンクと、入力音声を周波数
分析し、エネルギーの高い帯域には高い利得をエネルギ
ーの低い帯域には低い利得を前記フィルタバンクの各帯
域に対応するように与える利得決定手段と、入力信号を
第１のフィルタバンクより少ない帯域数に分割する第２
のフィルタバンクと、第２のフィルタバンクで分割され
た帯域分割信号レベルから各分割後の信号を難聴者の可
聴域に入るよう増幅するために必要な利得を算出する利
得割当手段と、利得決定手段で得た利得を利得割当手段
で得た利得と対応する帯域毎に乗じる乗算手段と、前記
乗算手段の出力信号を第１のフィルタバンクの出力信号
に乗ずる乗算手段と、前期乗算結果を総和手段で総和し
て出力を得るものである。

【００１７】また、本発明の補聴器は、入力信号を複数
の帯域に分割する第１のフィルタバンクと、入力音声を
周波数分析し、エネルギーの高い帯域には高い利得をエ
ネルギーの低い帯域には低い利得を前記フィルタバンク
の各帯域に対応するように与える利得決定手段と、帯域
毎に第１のフィルタバンクの出力と前記利得決定手段の
出力とを乗ずる第１の乗算手段と、入力信号を第１のフ
ィルタバンクより少ない帯域数に分割する第２のフィル
タバンクと、第２のフィルタバンクで分割された帯域分
割信号レベルから各分割後の信号を難聴者の可聴域に入
るよう増幅するために必要な利得を算出する利得割当手
段と、利得割当手段の出力と第１の乗算手段の出力結果
を対応する帯域毎に乗算する第２の乗算手段と、第２の
乗算手段の出力の総和を総和手段で求めて出力する。

【００１８】さらに、本発明の補聴器は、入力信号を複
数の帯域に分割する第１のフィルタバンクと、入力音声
を周波数分析し、エネルギーの高い帯域には高い利得を
エネルギーの低い帯域には低い利得を前記フィルタバン
クの各帯域に対応するように与える利得決定手段と、帯
域毎に第１のフィルタバンクの出力と前記利得決定手段
の出力とを乗ずる第１の乗算手段と、入力信号を第１の
フィルタバンクより少ない帯域数に分割する第２のフィ
ルタバンクと、第２のフィルタバンクで分割された帯域
分割信号レベルから各分割後の信号を難聴者の可聴域に
入るよう増幅するために必要な利得を算出する利得割当
手段と、第１の乗算手段の出力を第２のフィルタバンク
の帯域毎に総和する第１の総和手段と、第２のフィルタ
バンクの分割帯域ごとに第１の総和手段の出力と利得割
当手段の出力を乗ずる第２の乗算手段と、第２の乗算手
段の出力の総和を総和手段で計算し出力する。

【００１９】さらに、本発明の補聴器は入力信号を複数
の帯域に分割する第１のフィルタバンクと、入力音声を
周波数分析し、エネルギーの高い帯域には高い利得をエ
ネルギーの低い帯域には低い利得を前記フィルタバンク
の各帯域に対応するように与える利得決定手段と、帯域
毎に第１のフィルタバンクの出力と前記利得決定手段の
出力とを乗ずる第１の乗算手段と、いくつかの帯域ずつ
信号の総和を計算する第１の総和手段と、第１の総和手
段の出力レベルから各総和の信号を難聴者の可聴域に入
るよう増幅するために必要な利得を算出する利得割当手
段と、第１の総和手段の出力を前記利得割当手段を乗ず
る第２の乗算手段と、第２の乗算手段の出力信号の総和
を総和手段で計算し出力する。

【００２０】

【作用】本発明は前記した構成により、ホルマント強調
効果の高い音声加工装置を得ることが可能となる。

【００２１】本発明は前記した構成により、ホルマント
強調と音声信号スペクトルを難聴者の可聴範囲にいれる
信号処理とを両方とも効率的に行う補聴器を得ることが
可能となる。

【００２２】

【実施例】図１は、本発明の第１の実施例における音声
加工装置の構成図を示すものである。図１において、３
００はバッファメモリ、３１０はＦＦＴ計算手段、３２
０はパワースペクトル計算手段、３３０は畳み込み積分
計算手段、３４０は関数発生手段、３５０は正規化手
段、３６０はフィルタバンク、３７０は乗算回路、３８
０は総和手段である。後の説明のために３９０を利得決
定手段と称する。

【００２３】以上のように構成されたこの実施例の音声
加工装置において、その動作を説明する。説明のために
２ｎ点実数型ＦＦＴをＦＦＴ計算手段３１０で用いる場
合について述べる。バッファメモリ３００は２ｎ点以上
の音声サンプリングデータを一次的に保持する。ＦＦＴ
計算手段３１０はＦＦＴをおこなう。パワースペクトル
計算手段３２０はＦＦＴ計算結果の実部と虚部の自乗和
をもとめるパワースペクトル計算する。畳み込み積分手
段３３０は各帯域の平均振幅に関数発生手段３４０で発
生させ側抑制関数を周波数軸上で畳み込む。畳み込み積
分手段３３０の出力信号は、振幅の大きなは帯域は更に
強調され、振幅の小さな帯域は抑圧される。正規化手段
３５０は各周波数の畳み込み積分後の信号を畳み込み積
分の前の信号で除してホルマント強調のための各周波数
の利得を決定する。これらの利得がフィルタバンク３６
０で帯域分割された入力信号に乗算され、総和手段で各
帯域の総和を求め出力する。すると、振幅の大きなは帯
域は更に強調され、振幅の小さな帯域は抑圧された出力
信号を得る。図２に男性が発声した母音／ａ／の図ホル
マントの強調効果を示す。図２において、４１０は原音
のスペクトル、４２０は図１の音声加工装置による加工
音のスペクトル、４３０は図１０の従来の音声加工装置
による加工音のスペクトルである。どちらの加工装置と
もＦＦＴは１２８点ＦＦＴをもちいた。図２を見れば明
らかなように、本発明の音声加工装置による加工音のス
ペクトルは、振幅の小さな帯域は原音に比べて最大３０
ｄＢ程度抑圧されているが抑圧されるが、従来の音声加
工装置による加工音のスペクトルは振幅の小さな帯域で
の抑圧量が少ない。

【００２４】以上のように本実施例によれば、ＦＦＴ計
算手段３１０を用いて入力音声を解析し、利得を決定す
ると同時に、フィルタバンク３６０を用いて音声を再合
成することにより、従来のように逆ＦＦＴで音声を再合
成する場合に比べて、エネルギーの集中した帯域と、エ
ネルギーの低い帯域とのコントラスト強調、即ち音声の
ホルマント強調を強力に行うことができる。また、利得
の決定はｎサンプル点毎に１回行うだけなので計算量も
少なく、実時間で音声加工が可能な音声加工装置を容易
に得ることができる。

【００２５】図３は、本発明の第２の実施例における音
声加工装置の構成図を示すものである。図３において、
図１と同一物は同一番号を付して説明する。図３におい
て、フィルタバンク３６０と乗算手段３７０と総和手段
３８０の代わりに周波数標本化フィルタ６１０が加わっ
ている点、バッファメモリ６２０と重み付き加算６３０
が加わっている点、高域強調手段６４０と積分手段６５
０が加わっている点が図１と異なる。また、一点鎖線で
囲んだ部分を後の説明のために利得決定手段６６０と称
する。

【００２６】上記のような構成の図３において、以下そ
の動作を説明する。図３において図１と同一番号を付し
たものは図１と同一の働きをする。正規化手段３５０の
出力はｎサンプル点毎に１回更新される。隣接するＦＦ
Ｔの区間の境目で急激な利得変化が発生するのを防止す
るためオーバラップ加算と言われる以下の処理でサンプ
リングリング時間毎に利得を滑らかに変化させる。すな
わち、バッファメモリ６２０は１つ前の利得計算結果を
保持している。新しく計算した利得と１つ前の利得と
を、時間経過にしたがって新しい利得の重みが大きくな
るように重み付け加算手段６３０で重み付け加算され
る。周波数標本化フィルタ６１０は、その標本化周波数
がＦＦＴスペクトルの各周波数と同一に設計されてい
る。周波数標本化フィルタに入力信号を与え、各標本化
周波数の利得として、重み付け加算手段６３０の出力信
号である各周波数の利得をサンプリング時間毎に与え
て、ホルマントが強調された信号を得る。高域強調手段
６１０の説明のために図４に母音／ａ／の加工前後のス
ペクトルを示す。図４で７１０は原音のスペクトル、７
２０は図１の実施例の音声加工装置で加工したスペクト
ル、７３０は図３の実施例の音声加工装置で加工したス
ペクトルを示す。スペクトル７２０は高い周波数で原音
に比べて周波数のピークにおけるエネルギーが最大１５
ｄＢ減衰している。これは、聴感上はビリビリという感
じの不明瞭な声として知覚される。そこで、明瞭性を向
上させるために、図３においては利得決定後に利得の高
域を高域強調手段６１０によって強調し、低域から、高
域までスペクトルのピークの大きさが原音と変わらない
音を得る。また、図１の実施例の音声加工装置を雑音環
境下で使用すると、ＦＦＴの分析時間長が短いため、短
時間の雑音スペクトルの変動に対応してシステムの利得
の周波数がｎサンプル時間毎に大きく変動し、「キュル
キュル」という不自然な残留雑音を発生させる。積分手
段６２０は、ＦＦＴ数区間にわたって利得を平均化し、
「キュルキュル」という不自然な残留雑音を軽減する。

【００２７】以上のように本実施例によれば、バッファ
メモリー６２０とと重み付き加算手段６３０を備えるこ
とにより利得の不連続な変化による自然性の劣化を防
ぎ、利得の高域強調手段を備えることにより明瞭なホル
マント強調音声に加工でき、積分手段６５０を設けるこ
とにより不自然な残留雑音を除去できる雑音除去手段を
得る。

【００２８】図５は、本発明の第３の実施例におけるの
補聴器の構成図を示すものである。図５において、図１
と同一物には同一番号を付して説明をする。図５におい
て、６６０、６１０はそれぞれ、図３で説明した利得決
定手段、周波数標本化フィルタである。８１０、８２
０、８３０はそれぞれ低域通過型フィルタ、帯域通過型
フィルタ、高域通過型フィルタである。８４０は利得割
当手段である。８５０、８６０、８７０は乗算手段であ
る。

【００２９】以上のように構成された本実施例の補聴器
において、以下その動作を説明する。利得計算手段６６
０は図１の実施例に利得計算手段と同一物で、ｎサンプ
リング時間毎にＦＦＴを行い、ホルマント強調を行うた
めの各標本化周波数の利得をサンプリング時間毎に出力
する。一方、低域通過型フィルタ８１０、帯域通過型フ
ィルタ８２０、高域通過型フィルタ８３０は入力信号を
３分割し、低域通過型フィルタ８１０は低周波成分、帯
域通過型フィルタ８２０は中域成分、高域通過型フィル
タ８３０高域成分の時間波形を出力する。利得割当手段
８４０は入力信号の周波数帯域、短時間平均信号レベル
に応じて入力信号のスペクトルが難聴者の可聴域に入る
ために必要な利得を割り当てるものである。たとえば、
高域の可聴範囲の狭い難聴者の場合、高域の入力信号が
小さな場合には大きな利得を高域に割りあて、高域の入
力信号が小さな場合には可聴範囲に信号が入るように小
さな利得を割り当て、出力する。乗算手段８５０では、
利得決定手段６６０で計算されたホルマント強調のため
の標本化周波数毎の利得のうち低域通過フィルタ８１０
の帯域内のものが、利得割当手段８４０で割り当てられ
た低域周波数のための利得とそれぞれ乗算される。乗算
手段８６０、８７０もそれぞれ中域、高域周波数に関し
て同様の演算を行う。周波数標本化フィルタ６１０は以
上のようにして求めた標本化周波数毎の利得により通過
信号の周波数特性がきまり、ホルマント強調を行った上
に、難聴者の可聴域に信号のスペクトルを入れることが
可能となる。

【００３０】以上のように、本実施例によれば、ホルマ
ント強調のための利得決定手段６６０と、入力信号を複
数の帯域に分け、入力信号が難聴者の可聴域の中に入る
ように各帯域の利得を割り当てる利得割当手段８４０を
そなえ、両方で決定された利得を掛け合わせて各々の周
波数の利得を決定することで、ホルマント強調を行った
上に、難聴者の可聴域に信号のスペクトルを入れること
が可能となる。

【００３１】図６は本発明の第４の実施例による補聴器
の構成図を示したものである。図６において、図９と同
一物は同一番号を付して説明する。図６において、１０
はフィルタバンク、２０は整流・積分手段、３０は畳み
込み積分手段、４０は関数発生手段、５０は正規化手
段、６０は乗算手段、７０は総和手段であり、これらは
図９で説明した従来例と同様な機能を有する。８００は
後の説明のために利得決定手段と称する。８１０、８２
０、８３０はそれぞれ低域通過型フィルタ、帯域通過型
フィルタ、高域通過型フィルタである。８４０は利得計
算手段、８５０、８６０、８７０は乗算手段である。

【００３２】以上のように構成された本実施例の補聴器
において、以下その動作を説明する。図６においてフィ
ルタバンク１０は入力信号を複数の帯域に分割する。整
流・積分手段２０は帯域分割された信号を各帯域毎に整
流、積分し短時間の平均振幅をもとめる。畳み込み積分
手段３０は各帯域の平均振幅に関数発生手段４０で発生
させた側抑制関数をサンプリング時間毎に周波数軸上で
畳み込む。畳み込み積分手段３０の出力信号は、振幅の
大きなは帯域は更に強調され、振幅の小さな帯域は抑圧
される。ただ、強調された信号は検波・積分後の信号で
あるためこれを音として聞くことはできない。正規化手
段５０はサンプリング時間毎に各帯域で畳み込み積分後
の信号を畳み込み積分の前の信号で除して正規化し各帯
域の利得を決定する。乗算手段６０はフィルタバンク１
０の出力信号と正規化手段５０の出力である各帯域の利
得を乗算し各帯域の出力信号を発生させる。これらの出
力信号は振幅の大きなは帯域は更に強調され、振幅の小
さな帯域は抑圧されている。一方、低域通過型フィルタ
８１０、帯域通過型フィルタ８２０、高域通過型フィル
タ８３０は入力信号を３分割し、低域通過型フィルタ８
１０は低周波成分、帯域通過型フィルタ８２０は中域成
分、高域通過型フィルタ８３０高域成分の時間波形を出
力する。利得割当手段８４０は入力信号の周波数帯域、
短時間平均信号レベルに応じて入力信号のスペクトルが
難聴者の可聴域に入るために必要な利得を割り当てるも
のである。たとえば、高域の可聴範囲の狭い難聴者の場
合、高域の入力信号が小さな場合には大きな利得を高域
に割りあて、高域の入力信号が小さな場合には可聴範囲
に信号が入るように小さな利得を割り当て、出力する。
乗算手段８５０では、乗算手段６０で計算された各帯域
の出力信号のうち図５で説明した低域通過フィルタ８１
０の帯域内のものが、利得割当手段８４０で割り当てら
れた低域周波数のための利得とそれぞれ乗算され、ホル
マント強調されたまま難聴者の可聴域に入るようにそれ
ぞれ増幅される。乗算手段８６０、８７０もそれぞれ中
域、高域周波数に関して同様の演算を行う。最後に、総
和手段７０は各帯域の出力信号を総和を求め出力する。

【００３３】以上のように、本実施例によれば、ホルマ
ント強調のための利得決定手段８００を用いてフィルタ
バンク１０の出力信号のホルマント強調を行うと同時
に、入力信号を複数の帯域に分け、入力信号が難聴者の
可聴域の中に入れるための各帯域の利得を利得定手段８
８０でもとめ、双方を乗じて総和を取ることで、ホルマ
ント強調を行った上に、難聴者の可聴域に信号のスペク
トルを入れることが可能となる。また、ホルマント強調
のための入力信号の分析をサンプリング周波数ごとに行
うため、信号の時間的な変動が少なく、雑音環境下で用
いても不自然な残留雑音を発生させない補聴器を得るこ
とができる。

【００３４】図７は本発明の第５の実施例による補聴器
の構成図を示したものである。図７にいて、図１、図
５、図９と同一物は同一番号を付して説明する。図７に
おいて、１０はフィルタバンク、６０は乗算手段、７０
は総和手段であり、これらは図９で説明した従来例と同
様な機能を有する。６６０は利得決定手段で有り、図１
と同様な機能を有する。８４０は利得割当手段、８５
０、８６０、８７０はそれぞれ乗算手段であり、これら
は図５で説明した同一番号のものと同一の機能を有す
る。１０１０、１０２０、１０３０はサンプリング時間
ごとに入力された複数の帯域の信号の総和を求める総和
手段である。１０４０、１０５０、１０６０はそれぞ
れ、低域通過型フィルタ、帯域通過型フィルタ、高域通
過型フィルタであり、それぞれ低域通過型フィルタ８１
０、帯域通過型フィルタ８２０、高域通過型フィルタ８
３０と同一の通過帯域を有している。

【００３５】以上のように構成された本実施例の補聴器
において、以下その動作を説明する。フィルタバンク１
０は入力信号を複数の帯域に分割する。利得決定手段６
６０は図１の説明で述べたように、ホルマント強調を行
うための各帯域の利得を計算する。乗算手段６０では、
帯域分割された入力信号に各帯域の割り当てられた利得
を乗じ、振幅の大きなは帯域は更に強調され、振幅の小
さな帯域は抑圧される。一方、入力信号は低域通過型フ
ィルタ８１０、帯域通過型フィルタ８２０、高域通過型
フィルタ８３０は入力信号を低域、中域、高域に分割
し、利得割当手段８４０は図５で説明したように各帯域
の信号が難聴者の可聴範囲になるために必要な利得を計
算し、各帯域に割り当てる。乗算手段は総和手段１０１
０、１０２０、１０３０の出力信号と利得割当手段８８
０で決定した低域、中域、広域の利得を乗じ、３帯域の
信号を得る。非線形な増幅による歪を低域通過型フィル
タ１０４０、帯域通過型フィルタ１０５０、高域通過型
フィルタ１０６０により除去する。最後に総和手段７０
でサンプリング時間ごとに入力された３帯域の信号の総
和を求め出力信号とする。

【００３６】以上のように、本実施例によれば、フィル
タバンク１０と、その分割帯域に対応したホルマント強
調のための各帯域の利得決定手段６６０とでホルマント
強調を帯域分割した状態で行った後に低域、中域、広域
毎に帯域分割された信号の総和を求め、利得割当手段８
４０で求めた各帯域の利得を乗じることにより、ホルマ
ント強調を行った上に、難聴者の可聴域に信号のスペク
トルを入れることが可能となる。また、帯域分割をフィ
ルタバンクで行うため、強調の鋭さをフィルタの共振の
鋭さで調整できる。

【００３７】図８は本発明の第６の実施例による補聴器
の構成図を示したものである。図８にいて、図１、図
５、図９と同一物は同一番号を付して説明する。図８に
おいて、１０はフィルタバンク、２０は整流・積分手
段、３０は畳み込み積分手段、４０は関数発生手段、５
０は正規化手段、６０は乗算手段、７０は総和手段であ
り、これらは図９で説明した従来例と同様な機能を有す
る。１０１０、１０２０、１０３０はサンプリング時間
ごとに入力された複数の帯域の信号の総和を求める総和
手段である。８４０は、利得割当手段であり入力信号の
周波数帯域、短時間平均信号レベルに応じて入力信号の
スペクトルが難聴者の可聴域に入るために必要な利得を
割り当てるものである。１１１０、１１２０、１１３０
はそれぞれ乗算手段であり、これらは図５で説明した同
一番号のものと同一の機能を有する。

【００３８】以上のように構成された図８の実施例につ
いて、以下その動作を説明する。図９と同様な方法でホ
ルマント強調された帯域分割された信号は、帯域利得割
当手段８４０の低域に該当する帯域が総和手段１０１０
に、中域に相当する各帯域が信号が総和手段１０２０
に、高域に相当する各帯域が総和手段１０３０に入力さ
れ、ホルマント強調後の３帯域それぞれの出力信号を得
る。この信号のスペクトルを難聴者の可聴範囲に入れる
ために必要な各帯域の利得を利得割当手段８４０で決定
し、乗算手段１１００、１１２０、１１３０で乗ずるこ
とにより、ホルマント強調後の音声をより確実に難聴者
の可聴範囲にいれることが可能になる。

【００３９】以上のように本発明の実施例によれば、総
和手段１０１０、１０２０、１０３０を備えることによ
り低域、中域、高域の帯域分割を容易にし、利得割当手
段８４０による利得決定をホルマント強調後の音声によ
り行うことで確実に難聴者の可聴範囲にホルマント強調
音声のスペクトルをいれることができる。

【００４０】なお、図３の高域強調装置は正規化手段の
後ではなく、積分手段の後、または、周波数標本化フィ
ルタの後に用いても良い。また、図３において、積分手
段は重み付け加算手段の後ではなく、パワースペクトル
計算手段の後に用いても良い。また、図５において、利
得決定手段６６０の代わりに、図１で説明した利得決定
手段３９０を用いても良い。また、図６の実施例におい
て、乗算手段６０を乗算手段８５０、８６０、８７０の
後に配置して、各帯域ことの利得を求めた上で帯域分割
された信号に乗算しても良い。

【００４１】

【発明の効果】本発明によれば、実時間で音声加工が可
能で、ホルマント強調効果の高い音声加工装置を得るこ
とが可能であり。従来の音声加工装置では顕著であった
不自然な残留雑音も低減できる。

【００４２】また、本発明では、ホルマント強調と音声
信号スペクトルを難聴者の可聴範囲にいれる信号処理と
を両方とも効率的に行う補聴器を得ることが可能となり
その実施効果は大きい。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例における音声加工装置の
構成図

【図２】男性が発声した母音／ａ／の図ホルマントの強
調効果

【図３】本発明の第２の実施例における音声加工装置の
構成図

【図４】母音／ａ／の加工前後のスペクトル図

【図５】本発明の第３の実施例におけるの補聴器の構成
図

【図６】本発明の第４の実施例による補聴器の構成図

【図７】本発明の第５の実施例による補聴器の構成図

【図８】本発明の第６の実施例による補聴器の構成図

【図９】従来の音声加工装置の構成図

【図１０】従来の音声加工装置の構成図

【図１１】従来の補聴器の構成図

【符号の説明】

３００バッファメモリ３１０ＦＦＴ計算手段３２０パワースペクトル計算手段３３０畳み込み積分計算手段３４０関数発生手段３５０正規化手段３６０フィルタバンク３７０乗算手段３８０総和手段３９０利得決定手段４１０母音／ａ／の原音のスペクトル４２０母音／ａ／の図１の音声加工装置による加工音
のスペクトル４３０母音／ａ／の図１０の音声加工装置による加工
音のスペクトル６１０周波数標本化フィルタ６２０バッファメモリ６３０重み付き加算手段６４０高域強調手段６５０積分手段６６０利得決定手段７１０母音／ａ／の原音のスペクトル７２０母音／ａ／の図１の音声加工装置による加工音
のスペクトル７３０母音／ａ／の図３の音声加工装置による加工音
のスペクトル８１０低域通過型フィルタ８２０帯域通過型フィルタ８３０高域域通過型フィルタ８４０利得割当手段８５０乗算手段８６０乗算手段８７０乗算手段１０１０総和手段１０２０総和手段１０３０総和手段１０４０低域通過型フィルタ１０５０帯域通過型フィルタ１０６０高域域通過型フィルタ１１１０乗算手段１１２０乗算手段１１３０乗算手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者鈴木良二大阪府門真市大字門真1006番地松下電器産業株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力周波数を複数の帯域に分割するフィル
タバンクと、複数サンプリング周波数毎に入力音声を周
波数分析し、エネルギーの高い帯域には高い利得を、エ
ネルギーの低い帯域には低い利得を前記フィルタバンク
の各帯域に対応するように与える利得決定手段と、前記
フィルタバンクの出力と前記利得決定手段で決定された
利得をサンプリング周波数毎に乗ずる乗算手段と、前期
乗算結果を総和する総和手段を備えたことを特徴とする
音声加工装置。
【請求項２】適当な時間入力信号を保持するバッファメ
モリと、バッファメモリから信号を読みだしＦＦＴ演算
を行うＦＦＴ計算手段と、ＦＦＴ計算結果からパワース
ペクトルを計算するパワースペクトル計算手段と、特定
の関数を発生する関数発生手段と、前記パワースペクト
ル計算手段の出力と前記関数発生手段で発生された関数
を畳み込み積分する畳み込み積分計算手段と、前記畳み
込み積分の結果を各標本化周波数毎に前記パワースペク
トル計算手段の出力で除して各帯域毎の利得とする正規
化手段とを利得決定手段に備えたことを特徴とする請求
項１記載の音声加工装置。
【請求項３】フィルタバンクと、前記フィルタバンクの
出力と利得決定手段で決定された利得をサンプリング周
波数毎に乗ずる乗算手段と、前期乗算結果を総和する総
和手段の代わりに周波数標本化フィルタを備えたことを
特徴とする請求項１または２記載の音声加工装置。
【請求項４】正規化手段の出力を一時保持するバッファ
メモリと、各周波数数帯域毎に前記バッファメモリに保
持されている過去の利得と新たに計算された利得とがそ
の時間差の間１サンプル時間毎になめらかに変化するよ
うに時間的に補間を行う重み付け加算手段とを備えたこ
とを特徴とする請求項１、２、または３記載の音声加工
装置。
【請求項５】正規化手段で決定された各帯域の利得のう
ち高域の利得を増大させる高域強調手段を備えたことを
特徴とする請求項２、３、または４記載の音声加工装
置。
【請求項６】正規化手段で決定された各帯域の利得を、
各帯域毎に特定の時定数をもって積分する積分手段を備
えたことを特徴とする請求項２、３、または４記載の音
声加工装置。
【請求項７】入力信号を複数の帯域に分割する第１のフ
ィルタバンクと、入力音声を周波数分析し、エネルギー
の高い帯域には高い利得をエネルギーの低い帯域には低
い利得を前記フィルタバンクの各帯域に対応するように
与える利得決定手段と、入力信号を第１のフィルタバン
クより少ない帯域数に分割する第２のフィルタバンク
と、第２のフィルタバンクで分割された帯域分割信号レ
ベルから各分割後の信号を難聴者の可聴域に入るよう増
幅するために必要な利得を算出する利得割当手段と、利
得決定手段で得た利得を利得割当手段で得た利得と対応
する帯域毎に乗じる乗算手段と、前記乗算手段の出力信
号を第１のフィルタバンクの出力信号に乗ずる乗算手段
と、前期乗算結果を総和する総和手段を備えたことを特
徴とする補聴器。
【請求項８】第１のフィルタバンクと、第１のフィルタ
バンクの出力と利得決定手段で決定された利得をサンプ
リング周波数毎に乗ずる乗算手段と、前期乗算結果を総
和する総和手段の代わりに周波数標本化フィルタを備え
たことを特徴とする請求項７記載の補聴器。
【請求項９】入力信号を複数の帯域に分割する第１のフ
ィルタバンクと、入力音声を周波数分析し、エネルギー
の高い帯域には高い利得をエネルギーの低い帯域には低
い利得を前記フィルタバンクの各帯域に対応するように
与える利得決定手段と、帯域毎に第１のフィルタバンク
の出力と前記利得決定手段の出力とを乗ずる第１の乗算
手段と、入力信号を第１のフィルタバンクより少ない帯
域数に分割する第２のフィルタバンクと、第２のフィル
タバンクで分割された帯域分割信号レベルから各分割後
の信号を難聴者の可聴域に入るよう増幅するために必要
な利得を算出する利得割当手段と、利得割当手段の出力
と第１の乗算手段の出力結果を対応する帯域毎に乗算す
る第２の乗算手段と、第２の乗算手段の出力の総和を計
算する総和手段を備えたことを特徴とする補聴器。
【請求項１０】入力信号を複数の帯域に分割する第１の
フィルタバンクと、入力音声を周波数分析し、エネルギ
ーの高い帯域には高い利得をエネルギーの低い帯域には
低い利得を前記フィルタバンクの各帯域に対応するよう
に与える利得決定手段と、帯域毎に第１のフィルタバン
クの出力と前記利得決定手段の出力とを乗ずる第１の乗
算手段と、入力信号を第１のフィルタバンクより少ない
帯域数に分割する第２のフィルタバンクと、第２のフィ
ルタバンクで分割された帯域分割信号レベルから各分割
後の信号を難聴者の可聴域に入るよう増幅するために必
要な利得を算出する利得割当手段と、第１の乗算手段の
出力を第２のフィルタバンクの帯域毎に総和する第１の
総和手段と、第２のフィルタバンクの分割帯域ごとに第
１の総和手段の出力と利得割当手段の出力を乗ずる第２
の乗算手段と、第２の乗算手段の出力の総和を計算する
総和手段を備えたことを特徴とする補聴器。
【請求項１１】第２の乗算手段の後に、第２のフィルタ
バンクの帯域に対応した帯域制限フィルタを備えたこと
を特徴とする請求項９記載の補聴器。
【請求項１２】入力信号を複数の帯域に分割する第１の
フィルタバンクと、入力音声を周波数分析し、エネルギ
ーの高い帯域には高い利得をエネルギーの低い帯域には
低い利得を前記フィルタバンクの各帯域に対応するよう
に与える利得決定手段と、帯域毎に第１のフィルタバン
クの出力と前記利得決定手段の出力とを乗ずる第１の乗
算手段と、いくつかの帯域ずつ信号の総和を計算する第
１の総和手段と、第１の総和手段の出力レベルから各総
和の信号を難聴者の可聴域に入るよう増幅するために必
要な利得を算出する利得割当手段と、第１の総和手段の
出力を前記利得割当手段を乗ずる第２の乗算手段と、第
２の乗算手段の出力信号の総和を計算する第２の総和手
段とを備えたことを特徴とする補聴器。