JPH07321912A - 通話中の音声信号検出方法 - Google Patents
通話中の音声信号検出方法Info
- Publication number
- JPH07321912A JPH07321912A JP6057516A JP5751694A JPH07321912A JP H07321912 A JPH07321912 A JP H07321912A JP 6057516 A JP6057516 A JP 6057516A JP 5751694 A JP5751694 A JP 5751694A JP H07321912 A JPH07321912 A JP H07321912A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- value
- tone
- received signal
- voice signal
- call
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 76
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 title 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 69
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 27
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 20
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 claims description 14
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 14
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 9
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 7
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 17
- 230000006870 function Effects 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 230000006837 decompression Effects 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 230000000153 supplemental effect Effects 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04Q—SELECTING
- H04Q1/00—Details of selecting apparatus or arrangements
- H04Q1/18—Electrical details
- H04Q1/30—Signalling arrangements; Manipulation of signalling currents
- H04Q1/44—Signalling arrangements; Manipulation of signalling currents using alternate current
- H04Q1/444—Signalling arrangements; Manipulation of signalling currents using alternate current with voice-band signalling frequencies
- H04Q1/46—Signalling arrangements; Manipulation of signalling currents using alternate current with voice-band signalling frequencies comprising means for distinguishing between a signalling current of predetermined frequency and a complex current containing that frequency, e.g. speech current
-
- 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
- G10L25/78—Detection of presence or absence of voice 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
- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
- G10L25/03—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters
- G10L25/12—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters the extracted parameters being prediction coefficients
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
- Monitoring And Testing Of Exchanges (AREA)
Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【目的】 通話中の音声信号の存在を検出する方法及び
装置を与える。 【構成】 通話中の音声信号の検出方法は、Ａmaxをサ
ンプリング・ウインドウ内の受信信号の最大値とし、Ｅ
を受信信号の測定エネルギとして、下記の比率、 の値を計算するステツプ１５４と、この計算により得ら
れた値を、決定された第１の閾値と比較するステツプ１
５５と、上記の比率の値が第１の閾値よりも小さく検出
された時に特別のトーンの存在を知らせるステツプ２０
３〜２０６とを含んでいる。
装置を与える。 【構成】 通話中の音声信号の検出方法は、Ａmaxをサ
ンプリング・ウインドウ内の受信信号の最大値とし、Ｅ
を受信信号の測定エネルギとして、下記の比率、 の値を計算するステツプ１５４と、この計算により得ら
れた値を、決定された第１の閾値と比較するステツプ１
５５と、上記の比率の値が第１の閾値よりも小さく検出
された時に特別のトーンの存在を知らせるステツプ２０
３〜２０６とを含んでいる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、電話通信の分野、より
詳細に言えば、電話線で伝送される音声信号と、種々の
呼の進行を示す信号とを区別するための方法及び装置に
関する。
詳細に言えば、電話線で伝送される音声信号と、種々の
呼の進行を示す信号とを区別するための方法及び装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術】簡単なフアツクス装置から、非常に複雑
な音声処理アプリケーシヨンのシステムまでに広がる多
岐にわたる多くの電話通信用装置が通常の個人用スイツ
チ式電話ネツトワーク（Private Switched Telephone N
etwork-ＰＳＴＮ）に接続される傾向があるので、ある
種の通信中の音声信号の検出は電話通信分野の技術者に
とつて重要な問題となつている。
な音声処理アプリケーシヨンのシステムまでに広がる多
岐にわたる多くの電話通信用装置が通常の個人用スイツ
チ式電話ネツトワーク（Private Switched Telephone N
etwork-ＰＳＴＮ）に接続される傾向があるので、ある
種の通信中の音声信号の検出は電話通信分野の技術者に
とつて重要な問題となつている。
【０００３】米国特許第５０７０５２６号は、音声周波
数帯内で実質的にランダムな周波数内容を持つ音声信号
に比較して、周期的な信号である呼（呼び出し）が進行
中であることを知らせる信号を検出するために、信号の
デイジタル表示を分析するシステムの従来の技術を記載
している。このシステムにおいて、電話線により転送さ
れたアナログ通信信号は、コンピユータのメモリ中にス
トアするためにデイジタル形式に変換される。この信号
のデイジタル表示のセグメントは、この信号が通常の間
隔で反復する均一な周波数コンポーネントを持つている
か否かを決定するために分析される。
数帯内で実質的にランダムな周波数内容を持つ音声信号
に比較して、周期的な信号である呼（呼び出し）が進行
中であることを知らせる信号を検出するために、信号の
デイジタル表示を分析するシステムの従来の技術を記載
している。このシステムにおいて、電話線により転送さ
れたアナログ通信信号は、コンピユータのメモリ中にス
トアするためにデイジタル形式に変換される。この信号
のデイジタル表示のセグメントは、この信号が通常の間
隔で反復する均一な周波数コンポーネントを持つている
か否かを決定するために分析される。
【０００４】通話中の音声信号検出の問題は、電話線の
一方の側にある１つのシステムから、他方の側にいる人
へ理解可能な音声的なメツセージの転送を与える音声サ
ービス・アプリケーシヨンの場合に特に重要である。上
述のようなシステムにおいて、発呼者により発生された
２つの異なつたタイプの呼を検出することができる。第
１のタイプの呼は、例えば、郵便による受注業者（mail
-order business）のアプリケーシヨンの場合のよう
に、音声サービス・アプリケーシヨンの電話番号をダイ
ヤルした人によつて開始された電話通信に適用される呼
のタイプであつて、しばしば「入接続（in-coming）」
呼と言われている。また、これとは逆に、個人の電話加
入者を呼び出すのに必要なダイヤル操作を行ない、音声
によるある種のメツセージを送り出すための複雑なシス
テム中の機械によつて、電話呼び出しを開始することが
できる。第２のタイプの呼は、「出接続（out-goin
g）」呼と言われている。例えば、図１に示した航空機
の予約サービス・アプリケーシヨンの場合を考えてみ
る。音声サーバ１０１は、ＰＳＴＮネツトワーク１０２
に接続されており、決められた個人の電話器１０３に接
続することのできる或る種の航空機予約サービスを与え
る。このシステムにおいて、仮に或る特定の航空便がキ
ヤンセルされた場合、その航空機の席に予約を持つたす
べての人に対して、その特定の便にキヤンセルが生じた
ことを知らせることが必要である。従つて、音声サーバ
１０１は、キヤンセルの対象となつた便名と、異なつた
呼の進行プロシージヤとを管理することと、被呼者側に
受信可能な人がいるか否かを確認することと、少なくと
も、キヤンセルが生じたことをその人に知らせる音声メ
ツセージを送り出すことを行なうために、登録されてい
る電話加入者の電話番号をダイヤルすることによつて、
一連の電話通信による呼を開始しなければならない。そ
の電話通信の呼が成功しなかつた場合には、音声サーバ
は後で再度の呼び出しを行なう。
一方の側にある１つのシステムから、他方の側にいる人
へ理解可能な音声的なメツセージの転送を与える音声サ
ービス・アプリケーシヨンの場合に特に重要である。上
述のようなシステムにおいて、発呼者により発生された
２つの異なつたタイプの呼を検出することができる。第
１のタイプの呼は、例えば、郵便による受注業者（mail
-order business）のアプリケーシヨンの場合のよう
に、音声サービス・アプリケーシヨンの電話番号をダイ
ヤルした人によつて開始された電話通信に適用される呼
のタイプであつて、しばしば「入接続（in-coming）」
呼と言われている。また、これとは逆に、個人の電話加
入者を呼び出すのに必要なダイヤル操作を行ない、音声
によるある種のメツセージを送り出すための複雑なシス
テム中の機械によつて、電話呼び出しを開始することが
できる。第２のタイプの呼は、「出接続（out-goin
g）」呼と言われている。例えば、図１に示した航空機
の予約サービス・アプリケーシヨンの場合を考えてみ
る。音声サーバ１０１は、ＰＳＴＮネツトワーク１０２
に接続されており、決められた個人の電話器１０３に接
続することのできる或る種の航空機予約サービスを与え
る。このシステムにおいて、仮に或る特定の航空便がキ
ヤンセルされた場合、その航空機の席に予約を持つたす
べての人に対して、その特定の便にキヤンセルが生じた
ことを知らせることが必要である。従つて、音声サーバ
１０１は、キヤンセルの対象となつた便名と、異なつた
呼の進行プロシージヤとを管理することと、被呼者側に
受信可能な人がいるか否かを確認することと、少なくと
も、キヤンセルが生じたことをその人に知らせる音声メ
ツセージを送り出すことを行なうために、登録されてい
る電話加入者の電話番号をダイヤルすることによつて、
一連の電話通信による呼を開始しなければならない。そ
の電話通信の呼が成功しなかつた場合には、音声サーバ
は後で再度の呼び出しを行なう。
【０００５】発呼者により発生された呼の現在の状態を
発呼者に知らせるために、中央局により通常送られ、発
呼者に転送される呼の進行を示すトーン（発信音）とし
て一般に知られている種々の制御及び呼状態情報がある
ので、複数のトーンが電話システムに用いられている。
発呼者に知らせるために、中央局により通常送られ、発
呼者に転送される呼の進行を示すトーン（発信音）とし
て一般に知られている種々の制御及び呼状態情報がある
ので、複数のトーンが電話システムに用いられている。
【０００６】加えて、このような音声サービス・アプリ
ケーシヨンが国際的な広がりで用いられる傾向にある事
実を考慮すると、このようなシステムは、世界中に存在
する呼の多数の進行プロシージヤを処理する能力を持つ
ことが絶対に必要である。従つて、このようなシステム
は世界中に存在する異なつたＰＳＴＮにおいて使用され
ている広範囲な現用のトーンを処理し、かつ認識しなけ
ればならない。電話ネツトワークを通して伝送される異
なつたトーン、即ち、発信トーン、呼び出しトーン、話
中トーン、う回トーン、リオーダ・トーン等の各国で異
なつた周波数を持つトーンの正確な判別を与えるため
に、高いレベルの判別が必要である。
ケーシヨンが国際的な広がりで用いられる傾向にある事
実を考慮すると、このようなシステムは、世界中に存在
する呼の多数の進行プロシージヤを処理する能力を持つ
ことが絶対に必要である。従つて、このようなシステム
は世界中に存在する異なつたＰＳＴＮにおいて使用され
ている広範囲な現用のトーンを処理し、かつ認識しなけ
ればならない。電話ネツトワークを通して伝送される異
なつたトーン、即ち、発信トーン、呼び出しトーン、話
中トーン、う回トーン、リオーダ・トーン等の各国で異
なつた周波数を持つトーンの正確な判別を与えるため
に、高いレベルの判別が必要である。
【０００７】世界で共通している発信音（dial-tone）
の信号を考えてみると、発信音の信号はフランスでは４
４０ヘルツの周波数を持つているけれども、イタリーの
発信音は特別の韻律を持つ４２５ヘルツの音で構成され
ており、アメリカ合衆国の発信音は３５０ヘルツと４４
０ヘルツの周波数を持つ複合信号によつて作られた連続
音である。
の信号を考えてみると、発信音の信号はフランスでは４
４０ヘルツの周波数を持つているけれども、イタリーの
発信音は特別の韻律を持つ４２５ヘルツの音で構成され
ており、アメリカ合衆国の発信音は３５０ヘルツと４４
０ヘルツの周波数を持つ複合信号によつて作られた連続
音である。
【０００８】更に、呼は、特に最近のフアクシミル・シ
ステム、あるいは、急速に拡大している音声サービス・
アプリケーシヨンを使用する場合において、高い周波数
のグループからの４つの周波数と、低い周波数のグルー
プからの４つの周波数の１６個の組合わせで、通常の電
話器の押しボタンが押された時に発生される２重トーン
の複数周波数（Dual Tone Multi-Frequencies-ＤＴＭ
Ｆ）トーン、即ちプツシユ・トーン、または発信音と呼
ばれているトーンの使用により完成することができる。
ステム、あるいは、急速に拡大している音声サービス・
アプリケーシヨンを使用する場合において、高い周波数
のグループからの４つの周波数と、低い周波数のグルー
プからの４つの周波数の１６個の組合わせで、通常の電
話器の押しボタンが押された時に発生される２重トーン
の複数周波数（Dual Tone Multi-Frequencies-ＤＴＭ
Ｆ）トーン、即ちプツシユ・トーン、または発信音と呼
ばれているトーンの使用により完成することができる。
【０００９】一般論として、電話通信システムにおい
て、呼の進行中を示すトーンの決定及び通話中の音声信
号の検出は、複雑な高速フーリエ変換（ＦＦＴ）か、検
出されるべき所望の周波数に調節されたデイジタル・バ
ンドパス・フイルタを使用するかの何れかに基づいてい
る。前者のシステムは大量のデイジタル処理用リソース
を必要とし、後者のシステムは、異なつた多数の国で使
用されている広範な範囲のトーンに合致するよう簡単に
調節することができない。
て、呼の進行中を示すトーンの決定及び通話中の音声信
号の検出は、複雑な高速フーリエ変換（ＦＦＴ）か、検
出されるべき所望の周波数に調節されたデイジタル・バ
ンドパス・フイルタを使用するかの何れかに基づいてい
る。前者のシステムは大量のデイジタル処理用リソース
を必要とし、後者のシステムは、異なつた多数の国で使
用されている広範な範囲のトーンに合致するよう簡単に
調節することができない。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】従つて、世界中の異な
つた国に存在する呼の進行を示すトーンの検出を与える
ための簡単な装置で、しかも、デイジタル処理用リソー
スを大量に必要としない音声検出処理は電話通信の分野
に必要である。
つた国に存在する呼の進行を示すトーンの検出を与える
ための簡単な装置で、しかも、デイジタル処理用リソー
スを大量に必要としない音声検出処理は電話通信の分野
に必要である。
【００１１】
【課題を解決するための手段】本発明により解決される
べき問題は、受信信号中の少なくとも１つのトーンを正
確に検出し、しかも、異なつた周波数の大きさに対する
広範囲にわたる変化に合致するように調節することので
きる呼の進行を処理するメカニズム用の簡単な音声検出
方法を与えることである。
べき問題は、受信信号中の少なくとも１つのトーンを正
確に検出し、しかも、異なつた周波数の大きさに対する
広範囲にわたる変化に合致するように調節することので
きる呼の進行を処理するメカニズム用の簡単な音声検出
方法を与えることである。
【００１２】この問題は本発明に従つた下記の３つのス
テツプを含む通話中の音声信号検出方法によつて解決さ
れる。それら３つのステツプとは、
テツプを含む通話中の音声信号検出方法によつて解決さ
れる。それら３つのステツプとは、
【００１３】Ａmaxをサンプリング・ウインドウ中の受
信信号の最大値に対応する値とし、Ｅを受信信号のエネ
ルギの測定値として、下記の比率の値を計算するステツ
プと、
信信号の最大値に対応する値とし、Ｅを受信信号のエネ
ルギの測定値として、下記の比率の値を計算するステツ
プと、
【００１４】
【数７】
【００１５】計算された上記比率の値と所定の第１の閾
値とを比較するステツプと、
値とを比較するステツプと、
【００１６】上記比率の値が上記第１の閾値よりも小さ
く現われた時に特別のトーンの存在を知らせるステツプ
である。
く現われた時に特別のトーンの存在を知らせるステツプ
である。
【００１７】加えて、上記の比率の値を所定の第２の閾
値と比較して、若しその比較値が第２の閾値よりも小さ
いならば、本発明のシステムは受信信号中の２重トーン
の存在を知らせ、２重トーンの処理動作を開始する。逆
に、若し上記比率の計算値が第２の閾値よりも大きく現
われ、かつ、受信信号のレベルが約４３ｄＢｍの値より
も大きいと検出されたならば、本発明のシステムは受信
信号中に通話中の音声が存在すると結論して、音声サー
ビス・アプリケーシヨンにその旨の情報を与える。
値と比較して、若しその比較値が第２の閾値よりも小さ
いならば、本発明のシステムは受信信号中の２重トーン
の存在を知らせ、２重トーンの処理動作を開始する。逆
に、若し上記比率の計算値が第２の閾値よりも大きく現
われ、かつ、受信信号のレベルが約４３ｄＢｍの値より
も大きいと検出されたならば、本発明のシステムは受信
信号中に通話中の音声が存在すると結論して、音声サー
ビス・アプリケーシヨンにその旨の情報を与える。
【００１８】単一トーンの周波数か、または２重トーン
の周波数かを決定することは、下記のステツプを含むの
が望ましい。それらのステツプとは、上記のトーンの周
波数に関する決定に応答して、２段階の自動回帰処理
か、または４段階の自動回帰処理を適用して、上記受信
信号の自動回帰処理パラメータの第１の推定（estimati
on）を行なうステツプと、上記受信信号中に存在する雑
音の部分的除去を与えるために、上記自動回帰処理パラ
メータの推定の結果の値に調節されたデイジタル・バン
ドパス・フイルタ処理の動作を遂行するステツプと、上
記決定に応答して２段階の自動回帰処理か、または４段
階の自動回帰処理を再度適用して、上記受信信号の自動
処理パラメータの最後の推定を行なうステツプと、上記
推定されたパラメータの値から各トーンの周波数の大き
さを計算するステツプである。
の周波数かを決定することは、下記のステツプを含むの
が望ましい。それらのステツプとは、上記のトーンの周
波数に関する決定に応答して、２段階の自動回帰処理
か、または４段階の自動回帰処理を適用して、上記受信
信号の自動回帰処理パラメータの第１の推定（estimati
on）を行なうステツプと、上記受信信号中に存在する雑
音の部分的除去を与えるために、上記自動回帰処理パラ
メータの推定の結果の値に調節されたデイジタル・バン
ドパス・フイルタ処理の動作を遂行するステツプと、上
記決定に応答して２段階の自動回帰処理か、または４段
階の自動回帰処理を再度適用して、上記受信信号の自動
処理パラメータの最後の推定を行なうステツプと、上記
推定されたパラメータの値から各トーンの周波数の大き
さを計算するステツプである。
【００１９】本発明の良好な実施例において、１つ、ま
たは２つの異なつたトーンが受信信号の中に存在するか
否かの決定が、下記の式で計算された比率計算により達
成される。
たは２つの異なつたトーンが受信信号の中に存在するか
否かの決定が、下記の式で計算された比率計算により達
成される。
【００２０】
【数８】
【００２１】この比率は、単一トーンの場合には２と
し、かつ、２重トーンの場合には４としてあるので、後
者の計算は、信号中に存在するトーンの数を決定するた
めの簡単な方法を与える。
し、かつ、２重トーンの場合には４としてあるので、後
者の計算は、信号中に存在するトーンの数を決定するた
めの簡単な方法を与える。
【００２２】第１段階の処理及び最終の第２段階の自動
回帰処理は、下記のｚ転送関数を有する推定関数に基づ
いており、かつ、エラー信号を最小にする目的で推定装
置のパラメータを連続して適用する「最小平均二乗（Le
ast Mean Square）」演算アルゴリズムに関連されてい
る。
回帰処理は、下記のｚ転送関数を有する推定関数に基づ
いており、かつ、エラー信号を最小にする目的で推定装
置のパラメータを連続して適用する「最小平均二乗（Le
ast Mean Square）」演算アルゴリズムに関連されてい
る。
【００２３】
【数９】
【００２４】本発明の良好な実施例において、第１段階
及び最後の第４段階の自動回帰処理は、下記のｚ転送関
数に基づいており、かつ、対応する「最小平均二乗」演
算アルゴリズムに関連されている。
及び最後の第４段階の自動回帰処理は、下記のｚ転送関
数に基づいており、かつ、対応する「最小平均二乗」演
算アルゴリズムに関連されている。
【００２５】
【数１０】
【００２６】ＤＳＰリソースを減少し、かつトーンを検
出するメカニズムの精度を向上するために、第２段階の
自動回帰処理は、ａ２パラメータの値を常に１に固定し
て遂行されるのが好ましい。他方、第４段階の自動回帰
処理は、ａ３及びａ４の値を夫々、ａ１及び１にするこ
とによつて遂行されるのが望ましい。
出するメカニズムの精度を向上するために、第２段階の
自動回帰処理は、ａ２パラメータの値を常に１に固定し
て遂行されるのが好ましい。他方、第４段階の自動回帰
処理は、ａ３及びａ４の値を夫々、ａ１及び１にするこ
とによつて遂行されるのが望ましい。
【００２７】特別のトーンが処理される場合には、デイ
ジタル・フイルタ処理動作は下記のｚ転送関数を有する
デイジタル・フイルタに基づくのが望ましい。
ジタル・フイルタ処理動作は下記のｚ転送関数を有する
デイジタル・フイルタに基づくのが望ましい。
【００２８】
【数１１】
【００２９】２重トーンの場合、デイジタル・フイルタ
処理動作は下記のｚ転送関数に基づいている。
処理動作は下記のｚ転送関数に基づいている。
【００３０】
【数１２】
【００３１】音声を検出し、かつ周波数の値を決定する
のに用いられる処理ステツプは単純な処理ステツプしか
含まれていないから、本発明の装置はデイジタル処理用
リソースの量が少ない。
のに用いられる処理ステツプは単純な処理ステツプしか
含まれていないから、本発明の装置はデイジタル処理用
リソースの量が少ない。
【００３２】本発明の良好な実施例の説明から理解され
るように、本発明の方法はＤＴＭＦ信号処理に特に有用
であり、音声サービス・アプリケーシヨンにも使用する
ことができる。
るように、本発明の方法はＤＴＭＦ信号処理に特に有用
であり、音声サービス・アプリケーシヨンにも使用する
ことができる。
【００３３】
【実施例】本発明の良好な実施例において、通話中の音
声信号検出方法は、ホスト・コンピユータとして公知の
ＲＩＳＣ／６０００（ＲＩＳＣ／６０００はＩＢＭ社の
商標）を基本とした音声サービス・アプリケーシヨン中
で処理される呼の進行を示すトーンの検出を与える。こ
のシステムのホスト・コンピユータは、例えば銀行用、
または郵便による受注業用のアプリケーシヨンのような
特定の音声サービス・アプリケーシヨンに適している。
このホスト・コンピユータは、主としてデイジタル・リ
ンクの管理を与える特別な電子式カードによつて動作さ
れる幾つかのＴ１デイジタル・リンク、またはＥ１デイ
ジタル・リンクを監視する。本発明に従つたトーン検出
方法及び呼の進行中の信号検出メカニズムに良好に適用
することのできるＲＩＳＣ／６０００コンピユータのた
めの公知の電子式カードは「ボイス・パツク（Voice pa
ck）」９２９１、または９２９５と関連した「音声サー
バ・カード・アダプタ」として知られている。
声信号検出方法は、ホスト・コンピユータとして公知の
ＲＩＳＣ／６０００（ＲＩＳＣ／６０００はＩＢＭ社の
商標）を基本とした音声サービス・アプリケーシヨン中
で処理される呼の進行を示すトーンの検出を与える。こ
のシステムのホスト・コンピユータは、例えば銀行用、
または郵便による受注業用のアプリケーシヨンのような
特定の音声サービス・アプリケーシヨンに適している。
このホスト・コンピユータは、主としてデイジタル・リ
ンクの管理を与える特別な電子式カードによつて動作さ
れる幾つかのＴ１デイジタル・リンク、またはＥ１デイ
ジタル・リンクを監視する。本発明に従つたトーン検出
方法及び呼の進行中の信号検出メカニズムに良好に適用
することのできるＲＩＳＣ／６０００コンピユータのた
めの公知の電子式カードは「ボイス・パツク（Voice pa
ck）」９２９１、または９２９５と関連した「音声サー
バ・カード・アダプタ」として知られている。
【００３４】然しながら、本発明は、上述の特定のコン
ピユータ・システムに限定されるものではなく、多種類
のトーンが存在する信号において音声信号を検出しなけ
ればならない電話ネツトワーク・システムや、音声サー
ビス・アプリケーシヨンに適用できることは理解される
べきである。基本的には、上述のカードは、音声サービ
ス・アプリケーシヨンによつて要求される通信タスクを
処理するための「デイジタル信号処理」用リソースで与
えられる。これらの処理タスクは、通常のＤＴＭＦ及び
呼の進行を管理する機能に加えて、ホスト・コンピユー
タ、音声認識のアルゴリズム、エコー消去動作において
動作する包括的なアプリケーシヨン・プログラムにおい
て使用される多くのプロンプト・メツセージをストアす
るために必要とされるストレージの大きさを制限するコ
ンプレツシヨン及びデコンプレツシヨン・アルゴリズム
等のタスクを含んでいる。
ピユータ・システムに限定されるものではなく、多種類
のトーンが存在する信号において音声信号を検出しなけ
ればならない電話ネツトワーク・システムや、音声サー
ビス・アプリケーシヨンに適用できることは理解される
べきである。基本的には、上述のカードは、音声サービ
ス・アプリケーシヨンによつて要求される通信タスクを
処理するための「デイジタル信号処理」用リソースで与
えられる。これらの処理タスクは、通常のＤＴＭＦ及び
呼の進行を管理する機能に加えて、ホスト・コンピユー
タ、音声認識のアルゴリズム、エコー消去動作において
動作する包括的なアプリケーシヨン・プログラムにおい
て使用される多くのプロンプト・メツセージをストアす
るために必要とされるストレージの大きさを制限するコ
ンプレツシヨン及びデコンプレツシヨン・アルゴリズム
等のタスクを含んでいる。
【００３５】図２は、特に、通話中の音声信号の検出
と、呼の処理が進行中であることを示すトーンの処理と
を含む音声サービス・アプリケーシヨンにおいて必要と
される技術的ステツプを示す流れ図である。ステツプ１
０において、図２に示した装置は電話ラインを使用する
ために受話器を取り上げた状態にある。次に、ステツプ
２０において、電話ラインの発信音の存在を検出するた
めに電話ライン上の信号が分析される。この場合におい
ては、ダイヤル動作はステツプ３０において行なわれ
る。次に、ステツプ４０において、ダイヤル処理は異な
つたトーンの検出が続き、同時に、ラインの他の側にい
る被呼者が通話状態になつた瞬間を決定するために、通
話中の音声信号を検出する方法が遂行される。
と、呼の処理が進行中であることを示すトーンの処理と
を含む音声サービス・アプリケーシヨンにおいて必要と
される技術的ステツプを示す流れ図である。ステツプ１
０において、図２に示した装置は電話ラインを使用する
ために受話器を取り上げた状態にある。次に、ステツプ
２０において、電話ラインの発信音の存在を検出するた
めに電話ライン上の信号が分析される。この場合におい
ては、ダイヤル動作はステツプ３０において行なわれ
る。次に、ステツプ４０において、ダイヤル処理は異な
つたトーンの検出が続き、同時に、ラインの他の側にい
る被呼者が通話状態になつた瞬間を決定するために、通
話中の音声信号を検出する方法が遂行される。
【００３６】図３において、デイジタル信号の処理リソ
ースを大量に必要とすることなく、通話中の音声信号の
検出と、呼のトーンの処理とを同時に与える技術的ステ
ツプを示す流れ図が示されている。通常の基本的なμ変
換、またはＡ規則変換に基づくスケーリング・ステツプ
１５１は、最初に、Ｔ１、またはＥ１デイジタル・リン
クから受け取られる毎秒６４Ｋビツト（６４Ｋｂｐｓ）
のデイジタル信号で遂行される。これは、８キロヘルツ
の１２ビツトＰＣＭサンプル流を与える。このμ変換処
理、またはＡ規則変換処理は公知なので、これ以上の説
明はしない。
ースを大量に必要とすることなく、通話中の音声信号の
検出と、呼のトーンの処理とを同時に与える技術的ステ
ツプを示す流れ図が示されている。通常の基本的なμ変
換、またはＡ規則変換に基づくスケーリング・ステツプ
１５１は、最初に、Ｔ１、またはＥ１デイジタル・リン
クから受け取られる毎秒６４Ｋビツト（６４Ｋｂｐｓ）
のデイジタル信号で遂行される。これは、８キロヘルツ
の１２ビツトＰＣＭサンプル流を与える。このμ変換処
理、またはＡ規則変換処理は公知なので、これ以上の説
明はしない。
【００３７】次に、図３を再度参照して、ステツプ１５
２において、この実施例で使用されるサンプリング・ウ
インドウ中のｋ個のＰＣＭサンプルの組中のＡmaxが計
算される。本発明の良好な実施例において、この計算
は、２０ミリ秒のサンプリング・ウインドウ中のｋ＝１
６０サンプルの組に行なわれる。次に、ステツプ１５３
において、この計算結果は、受信信号のエネルギＥの計
算を行なうのに用いられる。この計算を行なうために、
デイジタル信号処理手段はＰＣＭサンプルの平均二乗値
を計算する。次に、ステツプ１５４において、下記の関
数に基づいて比率の値ｒが計算される。下記の関数にお
いてＡmaxは受信信号の最大値であり、Ｅは受信信号の
エネルギの計算値である。
２において、この実施例で使用されるサンプリング・ウ
インドウ中のｋ個のＰＣＭサンプルの組中のＡmaxが計
算される。本発明の良好な実施例において、この計算
は、２０ミリ秒のサンプリング・ウインドウ中のｋ＝１
６０サンプルの組に行なわれる。次に、ステツプ１５３
において、この計算結果は、受信信号のエネルギＥの計
算を行なうのに用いられる。この計算を行なうために、
デイジタル信号処理手段はＰＣＭサンプルの平均二乗値
を計算する。次に、ステツプ１５４において、下記の関
数に基づいて比率の値ｒが計算される。下記の関数にお
いてＡmaxは受信信号の最大値であり、Ｅは受信信号の
エネルギの計算値である。
【００３８】
【数１３】
【００３９】次に、受信信号のタイプ、つまり、その信
号が特別のトーンを含んでいるか、または判別し得る２
つのトーンを含んでいるか否かを決定するために、一連
のテストが行なわれる。実際、信号が特別の正弦波トー
ンを含んでいる場合には、テストは比率の値、ｒ＝２を
与えるが、信号が２重トーンを含んでいる場合にはテス
トは比率の値ｒ＝４を与える。ここで、この比率の値ｒ
はトーンの周波数の高低には依存しないことには注意を
払う必要がある。従つて、ステツプ１５５において、若
し計算された比率の値、ｒが３より小さいと判断された
ならば、このアルゴリズムは、特別の信号トーンが受信
信号の中に存在すると決定し、処理は、周波数の正確な
測定を行なうステツプ２０３に進む。周波数の正確な測
定を行なうステツプ２０３については後述する。
号が特別のトーンを含んでいるか、または判別し得る２
つのトーンを含んでいるか否かを決定するために、一連
のテストが行なわれる。実際、信号が特別の正弦波トー
ンを含んでいる場合には、テストは比率の値、ｒ＝２を
与えるが、信号が２重トーンを含んでいる場合にはテス
トは比率の値ｒ＝４を与える。ここで、この比率の値ｒ
はトーンの周波数の高低には依存しないことには注意を
払う必要がある。従つて、ステツプ１５５において、若
し計算された比率の値、ｒが３より小さいと判断された
ならば、このアルゴリズムは、特別の信号トーンが受信
信号の中に存在すると決定し、処理は、周波数の正確な
測定を行なうステツプ２０３に進む。周波数の正確な測
定を行なうステツプ２０３については後述する。
【００４０】上述とは反対に、ステツプ１５５におい
て、ｒの値が３よりも大きい場合には、ステツプ１５６
において、ｒの値が約５．２よりも小さいか否かを検出
する補充テストが行なわれる。若しｒの値が５．２より
も小さければ、処理は受信信号中に２重トーンが存在す
ることを決定した後、この２重トーンの周波数が処理さ
れるステツプ２０８に進む。反対に、若し上述のｒの値
が５．２よりも大きければ、受信信号が少なくとも４３
ｄＢｍに等しいレベルにあるか否かを決定する付加的な
ステツプ１５７が遂行される。受信信号が少なくとも４
３ｄＢｍに近いレベルにある場合には、受信信号の中に
通話中の音声信号が存在すると結論付けて、この情報を
音声サービス・アプリケーシヨンに知らせる。反対に、
若し受信信号が４３ｄＢｍ以下のレベルにあれば、この
処理はこの信号を単なる雑音であると結論付けて、次の
処理動作は行なわない。
て、ｒの値が３よりも大きい場合には、ステツプ１５６
において、ｒの値が約５．２よりも小さいか否かを検出
する補充テストが行なわれる。若しｒの値が５．２より
も小さければ、処理は受信信号中に２重トーンが存在す
ることを決定した後、この２重トーンの周波数が処理さ
れるステツプ２０８に進む。反対に、若し上述のｒの値
が５．２よりも大きければ、受信信号が少なくとも４３
ｄＢｍに等しいレベルにあるか否かを決定する付加的な
ステツプ１５７が遂行される。受信信号が少なくとも４
３ｄＢｍに近いレベルにある場合には、受信信号の中に
通話中の音声信号が存在すると結論付けて、この情報を
音声サービス・アプリケーシヨンに知らせる。反対に、
若し受信信号が４３ｄＢｍ以下のレベルにあれば、この
処理はこの信号を単なる雑音であると結論付けて、次の
処理動作は行なわない。
【００４１】次に、単一トーン、または２重トーンの両
方の周波数の大きさの計算を与える技術的ステツプを以
下に説明する。この処理ステツプには、僅かな技術的ス
テツプしかなく、その技術的ステツプの大部分
（Ａmax、Ｅの計算及び上述の比率計算のような部分）
が、単一トーン、または２重トーンの周波数の両方の計
算用と、受信信号中の音声の存在の決定用とに用いられ
る。従つて、通話中の音声信号の検出処理及びトーン周
波数の計算処理の全体的な処理は、大量のデイジタル信
号処理用リソースを必要とせずに行なうことができる。
方の周波数の大きさの計算を与える技術的ステツプを以
下に説明する。この処理ステツプには、僅かな技術的ス
テツプしかなく、その技術的ステツプの大部分
（Ａmax、Ｅの計算及び上述の比率計算のような部分）
が、単一トーン、または２重トーンの周波数の両方の計
算用と、受信信号中の音声の存在の決定用とに用いられ
る。従つて、通話中の音声信号の検出処理及びトーン周
波数の計算処理の全体的な処理は、大量のデイジタル信
号処理用リソースを必要とせずに行なうことができる。
【００４２】受信信号中の単一トーンの検出処理の場
合、処理は信号の自動回帰処理パラメータの第１の推定
が行なわれるステツプ２０３に進む。これは、図４に示
されたブロツク図で説明する２段階の自動回帰処理装置
によつて遂行される。
合、処理は信号の自動回帰処理パラメータの第１の推定
が行なわれるステツプ２０３に進む。これは、図４に示
されたブロツク図で説明する２段階の自動回帰処理装置
によつて遂行される。
【００４３】図４に示されているように、自動回帰（Au
to Regressive-ＡＲ）処理の推定装置３０２は推定値の
信号を与える。これは、下記の数式で与えられるｚ転送
関数によつて特徴付けられる。
to Regressive-ＡＲ）処理の推定装置３０２は推定値の
信号を与える。これは、下記の数式で与えられるｚ転送
関数によつて特徴付けられる。
【００４４】
【数１４】
【００４５】減算器３０４は推定された値、ｘテイルド
（文字ｘの上に〜を付けた記号）と、受信信号ｘとの間
のエラー値を計算する。受信信号ｘ及びエラーの推定値
を受け取る最小平均二乗（ＬＭＳ）演算アルゴリズム処
理ブロツク３０６は、ａ１パラメータの値に連続して適
合するので、推定された信号のエラー値を最小にする。
受信信号は正弦波トーンであるようにサポートされてい
るので、ａ２パラメータは１に等しいと見なされ、そし
て、自動回帰（ＡＲ）処理は１に等しいａ２パラメータ
により連続して遂行される。この処理はＡＲ処理の演算
アルゴリズムに必要とされる処理リソースを本質的に最
小限にとどめ、そして、ａ１パラメータに関する計算の
精度を向上させる。
（文字ｘの上に〜を付けた記号）と、受信信号ｘとの間
のエラー値を計算する。受信信号ｘ及びエラーの推定値
を受け取る最小平均二乗（ＬＭＳ）演算アルゴリズム処
理ブロツク３０６は、ａ１パラメータの値に連続して適
合するので、推定された信号のエラー値を最小にする。
受信信号は正弦波トーンであるようにサポートされてい
るので、ａ２パラメータは１に等しいと見なされ、そし
て、自動回帰（ＡＲ）処理は１に等しいａ２パラメータ
により連続して遂行される。この処理はＡＲ処理の演算
アルゴリズムに必要とされる処理リソースを本質的に最
小限にとどめ、そして、ａ１パラメータに関する計算の
精度を向上させる。
【００４６】最小平均二乗（ＬＭＳ）演算アルゴリズム
処理ブロツク３０６の数式は下記の通りである。
処理ブロツク３０６の数式は下記の通りである。
【００４７】
【数１５】
【００４８】本発明の良好な実施例において、βの値が
下記の数式で計算された場合には、特に良好な結果が得
られる。下記の数式において、β0は定数であり、Ｅは
上述のように受信信号の計算されたエネルギの値であ
る。
下記の数式で計算された場合には、特に良好な結果が得
られる。下記の数式において、β0は定数であり、Ｅは
上述のように受信信号の計算されたエネルギの値であ
る。
【００４９】
【数１６】
【００５０】再度、図３を参照して、ステツプ２０３
は、上述したように、受信信号の自動回帰処理パラメー
タａ1の第１の推定値を発生する。次に、ステツプ２０
４において、処理は、ステツプ２０３において決定され
たトーンの周波数近くに調節されたデイジタル・バンド
パス・フイルタによる処理動作を遂行する。ステツプ２
０４のフイルタ処理動作は、特性が調節された第１段階
のデイジタル・フイルタに基づいているので、検出され
たトーン付近に存在する雑音の殆どの部分が除去され
る。本発明の良好な実施例において、第１段階のバンド
・パス・フイルタは下記の式で与えられるｚ転送関数に
基づいて決められる。
は、上述したように、受信信号の自動回帰処理パラメー
タａ1の第１の推定値を発生する。次に、ステツプ２０
４において、処理は、ステツプ２０３において決定され
たトーンの周波数近くに調節されたデイジタル・バンド
パス・フイルタによる処理動作を遂行する。ステツプ２
０４のフイルタ処理動作は、特性が調節された第１段階
のデイジタル・フイルタに基づいているので、検出され
たトーン付近に存在する雑音の殆どの部分が除去され
る。本発明の良好な実施例において、第１段階のバンド
・パス・フイルタは下記の式で与えられるｚ転送関数に
基づいて決められる。
【００５１】
【数１７】
【００５２】上式において、μはフイルタの選択性に特
徴付けられたパラメータである。このパラメータは、高
いレベルの選択性を与えるように、１に近い値を持つの
が望ましい。本発明の良好な実施例においては、μの値
は０．９２に固定される。
徴付けられたパラメータである。このパラメータは、高
いレベルの選択性を与えるように、１に近い値を持つの
が望ましい。本発明の良好な実施例においては、μの値
は０．９２に固定される。
【００５３】この第１段階のフイルタは、このアルゴリ
ズムの全体の処理において、雑音に対する許容度を実質
的に改善し、結果として、信号対雑音比が悪い信号を除
去することが分つている。
ズムの全体の処理において、雑音に対する許容度を実質
的に改善し、結果として、信号対雑音比が悪い信号を除
去することが分つている。
【００５４】次に、ステツプ２０５において、自動回帰
処理のパラメータの最終推定が行なわれる。この処理は
図４の自動回帰処理のブロツク図に従つてろ過された信
号を処理することにより遂行される。図４の自動回帰処
理のブロツク図は既に説明した。次に、ステツプ２０６
において、周波数の大きさが下記の数式に従つて計算さ
れる。下式において、Δtはサンプリング期間に対応す
る。
処理のパラメータの最終推定が行なわれる。この処理は
図４の自動回帰処理のブロツク図に従つてろ過された信
号を処理することにより遂行される。図４の自動回帰処
理のブロツク図は既に説明した。次に、ステツプ２０６
において、周波数の大きさが下記の数式に従つて計算さ
れる。下式において、Δtはサンプリング期間に対応す
る。
【００５５】
【数１８】
【００５６】次に、処理は、ホスト・プロセツサにおい
て実行されているアプリケーシヨン・プログラムに対し
て、トーンの大きさ及び長さが通知される韻律処理ステ
ツプ２０７に進む。
て実行されているアプリケーシヨン・プログラムに対し
て、トーンの大きさ及び長さが通知される韻律処理ステ
ツプ２０７に進む。
【００５７】既に述べたように、ステツプ１５６のテス
トが受信信号中の２重トーンの存在を検出した場合、処
理は、４段階の自動回帰処理が遂行されるステツプ２０
８に進む。上述した処理と同じように、この新しい自動
回帰（ＡＲ）処理は、ＡＲ処理の推定装置３０２が下記
のｚ転送関数を有する４段階の推定装置により構成され
た図４の処理ブロツク図に基づいて行なわれる。
トが受信信号中の２重トーンの存在を検出した場合、処
理は、４段階の自動回帰処理が遂行されるステツプ２０
８に進む。上述した処理と同じように、この新しい自動
回帰（ＡＲ）処理は、ＡＲ処理の推定装置３０２が下記
のｚ転送関数を有する４段階の推定装置により構成され
た図４の処理ブロツク図に基づいて行なわれる。
【００５８】
【数１９】
【００５９】上式において、「ａ１、ａ２、ａ３及びａ
４」は信号のこの自動回帰処理に用いられる４つのパラ
メータである。上述の動作と同様に、２重トーンは純粋
な正弦波であると想定されているので、ａ３及びａ４の
値はａ１及び１に等しく一定値に固定されている。これ
は、ＡＲの演算アルゴリズムの処理を容易にし、そして
また、周波数計算の精度を向上する。
４」は信号のこの自動回帰処理に用いられる４つのパラ
メータである。上述の動作と同様に、２重トーンは純粋
な正弦波であると想定されているので、ａ３及びａ４の
値はａ１及び１に等しく一定値に固定されている。これ
は、ＡＲの演算アルゴリズムの処理を容易にし、そして
また、周波数計算の精度を向上する。
【００６０】ステツプ２０８の処理において、ＬＭＳ演
算アルゴリズムの処理ブロツク３０６は下記の数式によ
つて特徴付けられる。
算アルゴリズムの処理ブロツク３０６は下記の数式によ
つて特徴付けられる。
【００６１】
【数２０】
【００６２】ステツプ２０８の自動回帰処理が終了する
と、２重デイジタル・バンドパス・フイルタの処理動作
が行なわれ、これは、４個の上述のパラメータの決定か
ら評価することのできる２つの周波数と合致するよう調
節する（２０４）。上述したように、この２重フイルタ
処理は下記の式を有する２つの単段バンドパス・デイジ
タル・フイルタの組合わせに基づいている。下式におい
て、μはフイルタの選択性のパラメータ特性である。
と、２重デイジタル・バンドパス・フイルタの処理動作
が行なわれ、これは、４個の上述のパラメータの決定か
ら評価することのできる２つの周波数と合致するよう調
節する（２０４）。上述したように、この２重フイルタ
処理は下記の式を有する２つの単段バンドパス・デイジ
タル・フイルタの組合わせに基づいている。下式におい
て、μはフイルタの選択性のパラメータ特性である。
【００６３】
【数２１】
【００６４】次に、ステツプ２１０において、ステツプ
２０５について説明したのと同じように自動回帰処理パ
ラメータの最終推定が行なわれる。結局、２重トーンの
周波数の正確な大きさは下記の数式に従つてステツプ２
１１において遂行することができる。
２０５について説明したのと同じように自動回帰処理パ
ラメータの最終推定が行なわれる。結局、２重トーンの
周波数の正確な大きさは下記の数式に従つてステツプ２
１１において遂行することができる。
【００６５】
【数２２】
【００６６】計算を行なつた後、２つの周波数の大きさ
はステツプ２０７において韻律処理ルーチンへ知らせる
ことができ、次に、ホスト・コンピユータ中で実行され
ている汎用アプリケーシヨン・プログラムによつて処理
される。
はステツプ２０７において韻律処理ルーチンへ知らせる
ことができ、次に、ホスト・コンピユータ中で実行され
ている汎用アプリケーシヨン・プログラムによつて処理
される。
【００６７】また、２つのトーンの夫々のエネルギが計
算される。これは、ステツプ２１２において、公知の関
係を持つ下記の数式に従つた自動回帰処理関数Ｒｘｘ
（１）及びＲｘｘ（２）の計算装置によつて行なわれ
る。
算される。これは、ステツプ２１２において、公知の関
係を持つ下記の数式に従つた自動回帰処理関数Ｒｘｘ
（１）及びＲｘｘ（２）の計算装置によつて行なわれ
る。
【００６８】
【数２３】
【００６９】次に、ステツプ２１３において、２つのト
ーンのエネルギの推定値の所望の値Ｐ１及びＰ２を計算
するために下記の数式が演算される。
ーンのエネルギの推定値の所望の値Ｐ１及びＰ２を計算
するために下記の数式が演算される。
【００７０】
【数２４】
【００７１】次に、Ｐ１及びＰ２の計算結果は、ステツ
プ２０７の韻律処理機能に転送される。エネルギの値の
知識は、実際のトーンが存在するか否かの期間を識別し
て、特に、ステツプ２０７の韻律処理動作を向上する。
プ２０７の韻律処理機能に転送される。エネルギの値の
知識は、実際のトーンが存在するか否かの期間を識別し
て、特に、ステツプ２０７の韻律処理動作を向上する。
【００７２】図５は、受信信号中のｎ個の異なつたトー
ンの検出を与える本発明に従つた自動回帰処理を説明す
るための図である。これは、下記の数式に基づく自動回
帰（ＡＲ）処理による推定値の演算アルゴリズムにより
動作する推定値計算装置ブロツク４０２を使用して遂行
される。
ンの検出を与える本発明に従つた自動回帰処理を説明す
るための図である。これは、下記の数式に基づく自動回
帰（ＡＲ）処理による推定値の演算アルゴリズムにより
動作する推定値計算装置ブロツク４０２を使用して遂行
される。
【００７３】
【数２５】
【００７４】上述したように、「ａ１」係数は、全体の
関係に従つてエラーを最小限にとどめるために、この係
数を連続して更新する傾度アルゴリズムにより動作する
傾度の最小平均二乗（ＬＭＳ）演算アルゴリズム処理ブ
ロツク４０６により決定される。
関係に従つてエラーを最小限にとどめるために、この係
数を連続して更新する傾度アルゴリズムにより動作する
傾度の最小平均二乗（ＬＭＳ）演算アルゴリズム処理ブ
ロツク４０６により決定される。
【００７５】
【数２６】
【００７６】周波数は下記の数式の平方根を調べること
によつて決定される。
によつて決定される。
【００７７】
【数２７】
【００７８】各トーン信号のエネルギは下記の数式に従
つて計算され、この計算結果は、次に、有効にするため
韻律処理ステツプ２０７に知らされる。
つて計算され、この計算結果は、次に、有効にするため
韻律処理ステツプ２０７に知らされる。
【００７９】
【数２８】
【００８０】図６は通常のＦＦＴベースの転送におい
て、２つのトーンを判別した場合の信号を示す波形図で
あり、これに対して、図７は、本発明に従つた通話中の
音声信号の検出方法を用いた場合の波形を示す図であ
る。図７から理解できるように、本発明に従つたトーン
検出方法は、デイジタル信号処理用リソースの量を少な
くし、それにも拘らず、受信信号中の２つの密接に関連
したトーンの明瞭な区別を与える。
て、２つのトーンを判別した場合の信号を示す波形図で
あり、これに対して、図７は、本発明に従つた通話中の
音声信号の検出方法を用いた場合の波形を示す図であ
る。図７から理解できるように、本発明に従つたトーン
検出方法は、デイジタル信号処理用リソースの量を少な
くし、それにも拘らず、受信信号中の２つの密接に関連
したトーンの明瞭な区別を与える。
【００８１】
【発明の効果】本発明は、世界中の異なつた国に存在す
るであろう呼の進行中を表わすトーン（呼信号）の検出
を与え、しかも、大量のデイジタル処理用リソースを必
要としない。
るであろう呼の進行中を表わすトーン（呼信号）の検出
を与え、しかも、大量のデイジタル処理用リソースを必
要としない。
【図１】本発明に従つたトーンの検出処理を適用するこ
とのできる音声サービス・アプリケーシヨンを示す模式
的なブロツク図である。
とのできる音声サービス・アプリケーシヨンを示す模式
的なブロツク図である。
【図２】通話中の音声信号の検出方法と、呼の進行中を
示すトーンの処理との間の時間的な関係を説明するため
の流れ図である。
示すトーンの処理との間の時間的な関係を説明するため
の流れ図である。
【図３】本発明に従つた通話中の音声信号検出処理の基
本的なステツプを示す流れ図である。
本的なステツプを示す流れ図である。
【図４】信号を自動回帰処理する演算アルゴリズムの動
作原理を説明するブロツク図である。
作原理を説明するブロツク図である。
【図５】ｎ個の異なつたトーンが用いられた場合の自動
回帰処理の演算アルゴリズムの動作原理を説明するため
のブロツク図である。
回帰処理の演算アルゴリズムの動作原理を説明するため
のブロツク図である。
【図６】近接して置かれた２つのトーンを判別するため
の能力において、ＦＦＴベースの方法の持つ能力と、本
発明の方法の持つ能力との差を説明するための信号波形
図である。
の能力において、ＦＦＴベースの方法の持つ能力と、本
発明の方法の持つ能力との差を説明するための信号波形
図である。
【図７】近接して置かれた２つのトーンを判別するため
の能力において、ＦＦＴベースの方法の持つ能力と、本
発明の方法の持つ能力との差を説明するための信号波形
図である。
の能力において、ＦＦＴベースの方法の持つ能力と、本
発明の方法の持つ能力との差を説明するための信号波形
図である。
１０１ 音声サービス・アプリケーシヨン １０２ 電話通信用ネツトワーク １０３ 電話器 １０４ 電話線 ３０２ 自動回帰（ＡＲ）処理の推定装置 ３０４ 減算器 ３０６ ＬＭＳ計算アルゴリズム ４０２ 推定値計算装置 ４０６ 傾度計算アルゴリズム
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ジェラール・リヒター フランス サン・ジャネ、シュマン・ド・ パロー 138
Claims (19)
- 【請求項１】１つの周波数のトーン、または２つの周波
数のトーンが存在し得る電話信号中の音声信号の存在を
決定する音声信号検出方法において、 Ａmaxをサンプリング・ウインドウ中の受信信号の最大
値に対応する値とし、Ｅを受信信号のエネルギの測定値
であるとして、下記の比率の値を計算するステツプと、 【数１】 計算された上記比率の値と、所定の第１の閾値とを比較
するステツプと、 上記比率の値が上記第１の閾値よりも小さい時、特別の
トーンの存在を知らせるステツプとを含む通話中の音声
信号検出方法。 - 【請求項２】計算された上記比率の値と、上記第１の閾
値よりも大きな値を持つ所定の第２の閾値とを比較する
ステツプと、 該比較ステツプに応答して、上記比率の値が上記第２の
閾値よりも小さい時、上記受信信号中の２重トーンの存
在を知らせるステツプとを含むことを特徴とする請求項
１記載の通話中の音声信号検出方法。 - 【請求項３】上記比率の値が上記第２の閾値よりも大き
く、かつ、受信信号が所定の第３の閾値よりも大きい時
に受信信号中に音声信号が存在することを知らせるステ
ツプを含むことを特徴とする請求項２記載の通話中の音
声信号検出方法。 - 【請求項４】上記第１、第２及び第３の閾値は夫々「３
ｄＢ」、「５．２ｄＢ」及び「４３ｄＢ」に固定されて
いることを特徴とする請求項２記載の通話中の音声信号
検出方法。 - 【請求項５】上記受信信号中の単一トーンの決定に応答
して、 ２段階の自動回帰処理を適用して、上記受信信号の自動
回帰処理パラメータの第１の推定を行なうステツプと、 上記受信信号中に存在する雑音の部分的除去を与えるた
めに、上記自動回帰処理パラメータの推定の結果に対し
て調節されたデイジタル・バンドパス・フイルタ処理の
動作を遂行するステツプと、 第２段階の自動回帰処理を再度適用して、上記受信信号
の自動回帰処理パラメータの最終推定を行なうステツプ
と、 上記推定されたパラメータから上記単一トーンの周波数
の大きさを計算するステツプとを含むことを特徴とする
請求項１乃至請求項４の何れかに記載された方法を適用
した通話中の音声信号検出方法。 - 【請求項６】上記受信信号中の２重トーンの決定に応答
して、 ４段階の自動回帰処理を適用して、上記受信信号の自動
回帰処理パラメータの第１の推定を行なうステツプと、 上記受信信号中に存在する雑音の部分的除去を与えるた
めに、上記自動回帰パラメータの推定の結果に対して調
節されたデイジタル・バンドパス・フイルタ処理の動作
を遂行するステツプと、 第４段階の自動回帰処理を再度適用して、上記受信信号
の自動回帰パラメータの最終推定を行なうステツプと、 上記推定されたパラメータの値から２つのトーンの周波
数の大きさを計算するステツプとを含むことを特徴とす
る請求項１乃至請求項４の何れかに記載の通話中の音声
信号検出方法。 - 【請求項７】第１段階及び最終の第２段階の自動回帰処
理は、下記のｚ転送関数を有する推定関数に基づいてお
り、 【数２】 かつ、上記ｚ転送関数から計算された推定値の信号と上
記受信信号との間の差から生じるエラーを最小にとどめ
るように、上記推定関数のパラメータを適用する「最小
平均二乗」演算アルゴリズムに関連されていることを特
徴とする請求項５記載の通話中の音声信号検出方法。 - 【請求項８】上記２段階の自動回帰処理は、ａ２パラメ
ータの値が常に１に固定されていることにより遂行され
ることを特徴とする請求項７記載の通話中の音声信号検
出方法。 - 【請求項９】上記デイジタル・フイルタ処理の動作は下
記のｚ転送関数、 【数３】 を有するデイジタル・フイルタに基づいていることを特
徴とする請求項７記載の通話中の音声信号検出方法。 - 【請求項１０】上記μパラメータは０．９０乃至０．９
５の範囲内の値に固定されていることを特徴とする請求
項９記載の通話中の音声信号検出方法。 - 【請求項１１】２重トーンの決定に応答して、上記第１
段階及び最終の上記第４段階の自動回帰処理は下記のｚ
関数を有する推定関数に基づいており、 【数４】 かつ、上記ｚ転送関数から計算された推定値の信号と上
記受信信号との間の差から生じるエラーを最小にとどめ
るように、上記推定関数のパラメータを適用する「最小
平均二乗」演算アルゴリズムと関連されていることを特
徴とする請求項６記載の通話中の音声信号検出方法。 - 【請求項１２】上記第４段階の自動回帰処理は、ａ３及
びａ４の値が夫々、ａ１及び１に常に固定されているこ
とにより行なわれることを特徴とする請求項１１記載の
通話中の音声信号検出方法。 - 【請求項１３】上記デイジタル・フイルタ処理の動作は
下記のｚ転送関数、 【数５】 を有するデイジタル・フイルタに基づいていることを特
徴とする請求項１１記載の通話中の音声信号検出方法。 - 【請求項１４】上記受信信号中の特別のトーンの決定に
応答して、 上記受信信号の自動回帰関数、Ｒxx（１）及びＲxx
（２）を計算するステツプと、 下記の数式、 【数６】 に従つて上記計算された自動回帰関数、Ｒxx（１）及び
Ｒxx（２）から上記トーンの各々のエネルギを計算する
ステツプとを含むことを特徴とする請求項５乃至請求項
１０記載の方法の何れかを適用した通話中の音声信号検
出方法。 - 【請求項１５】電話ラインのネツトワークから受け取る
種々の呼の進行中を示すトーンを処理する呼の進行を処
理する方法において、 請求項１乃至請求項１４記載の方法の何れかを適用した
通話中の音声信号検出方法を含むことを特徴とする呼の
進行処理方法。 - 【請求項１６】押しボタン式電話器により発生されたト
ーンをダイヤル式番号のコード表示に翻訳するために、
２重トーン式の複数周波数受信装置中の２重トーンの検
出を与えることを特徴とする請求項１乃至請求項１５記
載の方法の何れかを適用したトーン検出方法。 - 【請求項１７】Ｅ１、またはＴ１デイジタル・リンクに
よる電話通信ネツトワークに接続された電話通信システ
ム中で用いられていることを特徴とする請求項１乃至請
求項１６記載の方法の何れかを適用したトーン検出方
法。 - 【請求項１８】請求項１乃至請求項１７記載の方法の何
れかを遂行する手段を含む電話通信装置。 - 【請求項１９】請求項１乃至請求項１７記載の方法の何
れかを適用したトーン検出方法を遂行する手段を含む音
声サービス・アプリケーシヨン。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR93480048.3 | 1993-04-29 | ||
| EP93480048A EP0622964B1 (en) | 1993-04-29 | 1993-04-29 | Voice activity detection method and apparatus using the same |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07321912A true JPH07321912A (ja) | 1995-12-08 |
| JP2597817B2 JP2597817B2 (ja) | 1997-04-09 |
Family
ID=8214826
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6057516A Expired - Lifetime JP2597817B2 (ja) | 1993-04-29 | 1994-03-28 | 音声信号検出方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US5533118A (ja) |
| EP (1) | EP0622964B1 (ja) |
| JP (1) | JP2597817B2 (ja) |
| DE (1) | DE69331732T2 (ja) |
Families Citing this family (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5844994A (en) * | 1995-08-28 | 1998-12-01 | Intel Corporation | Automatic microphone calibration for video teleconferencing |
| US5598466A (en) * | 1995-08-28 | 1997-01-28 | Intel Corporation | Voice activity detector for half-duplex audio communication system |
| US6175634B1 (en) | 1995-08-28 | 2001-01-16 | Intel Corporation | Adaptive noise reduction technique for multi-point communication system |
| US6191869B1 (en) | 1996-08-27 | 2001-02-20 | Sharp Kabushiki Kaisha | Facsimile machine |
| GB2325110B (en) * | 1997-05-06 | 2002-10-16 | Ibm | Voice processing system |
| GB2330727B (en) * | 1997-10-24 | 2002-10-09 | Mitel Corp | Tone and periodical signal detection |
| US6157712A (en) * | 1998-02-03 | 2000-12-05 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson | Speech immunity enhancement in linear prediction based DTMF detector |
| US6208970B1 (en) * | 1998-12-21 | 2001-03-27 | Nortel Networks Limited | Method and system for estimation of a source of a voice signal |
| DE60034212T2 (de) * | 1999-01-07 | 2008-01-17 | Tellabs Operations, Inc., Naperville | Verfahren und vorrichtung zur adaptiven rauschunterdrückung |
| US6556967B1 (en) | 1999-03-12 | 2003-04-29 | The United States Of America As Represented By The National Security Agency | Voice activity detector |
| CA2270103C (en) | 1999-04-23 | 2007-10-23 | Newbridge Networks Corporation | Recognition of a single frequency tone |
| US6381568B1 (en) | 1999-05-05 | 2002-04-30 | The United States Of America As Represented By The National Security Agency | Method of transmitting speech using discontinuous transmission and comfort noise |
| US6463292B1 (en) * | 1999-06-04 | 2002-10-08 | Lucent Technologies Inc. | System and method for redirecting data messages |
| KR20020012376A (ko) * | 2000-08-07 | 2002-02-16 | 임영식 | 특정 주파수대의 에너지 비를 이용한 톤 신호 검출 방법 |
| US7085715B2 (en) * | 2002-01-10 | 2006-08-01 | Mitel Networks Corporation | Method and apparatus of controlling noise level calculations in a conferencing system |
| US6847930B2 (en) * | 2002-01-25 | 2005-01-25 | Acoustic Technologies, Inc. | Analog voice activity detector for telephone |
| US20030216909A1 (en) * | 2002-05-14 | 2003-11-20 | Davis Wallace K. | Voice activity detection |
| US7127392B1 (en) | 2003-02-12 | 2006-10-24 | The United States Of America As Represented By The National Security Agency | Device for and method of detecting voice activity |
| US8189762B2 (en) * | 2003-10-30 | 2012-05-29 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | System and method for interactive voice response enhanced out-calling |
| US7925510B2 (en) * | 2004-04-28 | 2011-04-12 | Nuance Communications, Inc. | Componentized voice server with selectable internal and external speech detectors |
| US8073148B2 (en) * | 2005-07-11 | 2011-12-06 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Sound processing apparatus and method |
| KR100744375B1 (ko) * | 2005-07-11 | 2007-07-30 | 삼성전자주식회사 | 음성 처리 장치 및 방법 |
| US8775168B2 (en) * | 2006-08-10 | 2014-07-08 | Stmicroelectronics Asia Pacific Pte, Ltd. | Yule walker based low-complexity voice activity detector in noise suppression systems |
| US8537977B2 (en) * | 2007-04-10 | 2013-09-17 | Sk Telecom. Co., Ltd | Apparatus and method for voice processing in mobile communication terminal |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4042788A (en) * | 1976-05-17 | 1977-08-16 | Stromberg-Carlson Corporation | Tone detector |
| US4667065A (en) * | 1985-02-28 | 1987-05-19 | Bangerter Richard M | Apparatus and methods for electrical signal discrimination |
| US4764966A (en) * | 1985-10-11 | 1988-08-16 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus for voice detection having adaptive sensitivity |
| US4696031A (en) * | 1985-12-31 | 1987-09-22 | Wang Laboratories, Inc. | Signal detection and discrimination using waveform peak factor |
| FR2631147B1 (fr) * | 1988-05-04 | 1991-02-08 | Thomson Csf | Procede et dispositif de detection de signaux vocaux |
| US4979214A (en) * | 1989-05-15 | 1990-12-18 | Dialogic Corporation | Method and apparatus for identifying speech in telephone signals |
| US5325425A (en) * | 1990-04-24 | 1994-06-28 | The Telephone Connection | Method for monitoring telephone call progress |
| JP3229382B2 (ja) * | 1992-01-28 | 2001-11-19 | 株式会社リコー | カラー画像形成装置 |
-
1993
- 1993-04-29 EP EP93480048A patent/EP0622964B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1993-04-29 DE DE69331732T patent/DE69331732T2/de not_active Expired - Fee Related
-
1994
- 1994-02-28 US US08/202,615 patent/US5533118A/en not_active Expired - Fee Related
- 1994-03-28 JP JP6057516A patent/JP2597817B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1996
- 1996-02-08 US US08/598,294 patent/US5619565A/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2597817B2 (ja) | 1997-04-09 |
| US5619565A (en) | 1997-04-08 |
| DE69331732T2 (de) | 2003-02-06 |
| US5533118A (en) | 1996-07-02 |
| DE69331732D1 (de) | 2002-04-25 |
| EP0622964A1 (en) | 1994-11-02 |
| EP0622964B1 (en) | 2002-03-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPH07321912A (ja) | 通話中の音声信号検出方法 | |
| JP3066213B2 (ja) | 制御信号検出方法 | |
| US4696031A (en) | Signal detection and discrimination using waveform peak factor | |
| US5023906A (en) | Method for monitoring telephone call progress | |
| US5768355A (en) | Three-way call detection system | |
| US5442694A (en) | Ring tone detection for a telephone system | |
| EP0243561B1 (en) | Tone detection process and device for implementing said process | |
| US5239574A (en) | Methods and apparatus for detecting voice information in telephone-type signals | |
| JPH10117255A (ja) | コンピュータ装置、記憶媒体、およびメッセージ検索方法 | |
| JP2728232B2 (ja) | トーン検出方法及び呼出し進行方法 | |
| US5970447A (en) | Detection of tonal signals | |
| US6782095B1 (en) | Method and apparatus for performing spectral processing in tone detection | |
| US10063691B1 (en) | Detecting dial tone on a telephone line | |
| US6199036B1 (en) | Tone detection using pitch period | |
| US5136531A (en) | Method and apparatus for detecting a wideband tone | |
| US5255340A (en) | Method for detecting voice presence on a communication line | |
| JP3466643B2 (ja) | 電話の信号の分類と電話によるメッセージの伝達方法とシステム | |
| EP0988758B1 (en) | Tone detection with aliasing bandpass filters | |
| US6744885B1 (en) | ASR talkoff suppressor | |
| US20030110029A1 (en) | Noise detection and cancellation in communications systems | |
| US7113877B2 (en) | Signal detection | |
| EP1376997A1 (en) | Method for testing and adapting an audio unit parameters to a telecommunication system | |
| EP1729287A1 (en) | Method and apparatus for adaptively suppressing noise | |
| JP2962210B2 (ja) | ダイヤル検出装置 | |
| JP2962133B2 (ja) | ダイヤル検出装置 |