JPH09138697A - Formant emphasis method - Google Patents

Formant emphasis method

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JPH09138697A
JPH09138697A JP7308797A JP30879795A JPH09138697A JP H09138697 A JPH09138697 A JP H09138697A JP 7308797 A JP7308797 A JP 7308797A JP 30879795 A JP30879795 A JP 30879795A JP H09138697 A JPH09138697 A JP H09138697A
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正浩 押切
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政巳 赤嶺
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公生 三関
Akinobu Yamashita
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a formant emphasis method capable of reducing an indistinct feeling with less processing amounts. SOLUTION: In the formant emphasis method emphasizing a formant being a peak part of a spectrum of an input sound signal and attenuating the trough part, the processing emphasizing the formant of the input sound signal and attenuating the trough part is performed by a spectrum emphasis filter 1101, and a spectrum slope incorporated in the output signal of the spectrum emphasis filter 1101 is corrected by a first characteristic variable filter 1103 adaptively varying its characteristic according to the characteristic of the input sound signal and a first characteristic fixed filter 1104.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、音声符号化/復号
化処理における復号部もしくは音声処理の前処理部にお
いて、入力音声信号のスペクトルの山の部分を強調し、
谷の部分を減衰させるためのホルマント強調方法に関す
る。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention emphasizes a peak portion of a spectrum of an input speech signal in a decoding section in speech coding / decoding processing or a preprocessing section of speech processing,
It relates to a formant enhancement method for attenuating a valley portion.

【0002】[0002]

【従来の技術】音声信号を低ビットレートで高能率に符
号化する技術は、自動車電話などの移動体通信や企業内
通信において、電波の有効利用や通信コストの削減のた
めの重要な技術である。8kbps以下のビットレート
で品質の優れた音声合成が可能な音声符号化法として、
CELP(Code Excited Linear Prediction)方式が知ら
れている。このCELP方式は、AT&Tベル研のM.R.
Schroeder 氏とB.S.Atal氏により“Code-Excited Linea
r Prediction(CELP) High-Quality Speech at Very Low
Bit Rates”,Proc.ICASSP;1985,pp.937-939”(文献
1)で発表されて以来、高品質の音声が合成できる方式
として注目され、品質の改善や計算量の削減等について
種々の検討がなされてきた。しかし、8kbps以下と
いう非常に低いビットレートでは合成音声の品質劣化が
知覚され、まだ不十分である。
2. Description of the Related Art A technique for encoding a voice signal at a low bit rate with high efficiency is an important technique for effective use of radio waves and reduction of communication cost in mobile communications such as car telephones and in-house communications. is there. As a voice encoding method capable of high quality voice synthesis at a bit rate of 8 kbps or less,
The CELP (Code Excited Linear Prediction) method is known. This CELP method is an MR of AT & T Bell Labs.
“Code-Excited Linea” by Schroeder and BSAtal
r Prediction (CELP) High-Quality Speech at Very Low
Bit Rates ”, Proc.ICASSP; 1985, pp.937-939” (reference 1) has been attracting attention as a method for synthesizing high-quality speech, and various methods have been used to improve quality and reduce the amount of calculation. Consideration has been made. However, at a very low bit rate of 8 kbps or less, deterioration in quality of synthesized speech is perceived, which is still insufficient.

【0003】このような背景の下、合成音声のスペクト
ルの山の部分(ホルマント)を強調し、谷の部分を減衰
する後処理を施すことにより主観品質を向上させる技術
がAT&Tベル研のP.Kroon 氏とB.S.Atal氏らによって
“Quantization Proceduresfor the Excitation in CEL
P Coders ”,Proc.ICASSP;1987,pp.1649-1652”(文献
2)で報告された。この文献2では、復号器に送られて
きたLPC係数(線形予測係数)にスペクトル包絡がな
まるように係数を乗じて構成される全極型フィルタを後
処理に用いて品質改善を図っている。この全極型フィル
タをz変換領域で表すと、(1)式のようになる。
Under such a background, a technique for enhancing the subjective quality by performing post-processing by emphasizing the peak portion (formant) of the spectrum of synthesized speech and attenuating the valley portion is described in AT & T Bell Labs. “Quantization Procedures for the Excitation in CEL” by Kroon and BSAtal
P Coders ", Proc.ICASSP; 1987, pp.1649-1652" (reference 2). In this document 2, an all-pole filter configured by multiplying an LPC coefficient (linear prediction coefficient) sent to a decoder by a coefficient so that the spectrum envelope is rounded is used for post-processing to improve quality. . When this all-pole filter is expressed in the z-transform domain, it becomes as shown in equation (1).

【0004】[0004]

【数1】 (Equation 1)

【0005】ここで、A(z/β)は(2)式で表され
る。
Here, A (z / β) is expressed by the equation (2).

【0006】[0006]

【数2】 (Equation 2)

【0007】しかし、この全極型フィルタQ1 (z)で
は余分なスペクトル傾きを含み、多くの場合に合成音が
こもってしまうという問題があった。特開昭64−13
200号公報「ディジタル的にコード化されたスピーチ
を圧縮するための方法における改良」(文献3)には、
この問題を解決するホルマント強調フィルタが開示され
ている。この文献3では、スペクトル傾き補正を考慮に
いれた極零型フィルタと固定の特性を持つ1次のハイパ
スフィルタとを縦続接続する方法を提案している。この
ホルマント強調フィルタの伝達関数をz変換領域で表す
と、(3)式のようになる。
However, this all-pole filter Q 1 (z) has a problem that it contains an excessive spectrum slope and the synthesized sound is often muffled. JP-A-64-13
No. 200, "Improvements in Methods for Compressing Digitally Coded Speech," (3)
Formant enhancement filters that solve this problem are disclosed. This document 3 proposes a method of cascading a pole-zero filter that takes spectral tilt correction into consideration and a first-order high-pass filter having a fixed characteristic. The transfer function of this formant enhancement filter is expressed by the equation (3) in the z-transform domain.

【0008】[0008]

【数3】 (Equation 3)

【0009】このホルマント強調フィルタによると、
(3)式の項A(z/γ)と項(1−μz-1)が項A
(z/β)の余分なスペクトル傾きを補正するように働
くため、合成音がこもるという問題は解決される。しか
し、ホルマント強調フィルタQ2(z)のフィルタ次数
は2P+1次となり、処理量が増加してしまうという問
題があった。
According to this formant enhancement filter,
The term A (z / γ) and the term (1-μz −1 ) in the equation (3) are the term A.
Since it works to correct the extra spectral tilt of (z / β), the problem of muffled synthetic sounds is solved. However, the formant emphasis filter Q 2 (z) has a filter order of 2P + 1th order, which causes a problem that the processing amount increases.

【0010】また、別のホルマント強調フィルタが特開
平2−82710号公報「後処理フィルタ」(文献4)
に開示されている。この文献4では、次数を小さくした
スペクトル傾き補正部を分子項にもつ極零型フィルタを
提案している。このホルマント強調フィルタの伝達関数
をz変換領域で表すと、(4)式のようになる。
Another formant emphasizing filter is disclosed in Japanese Unexamined Patent Publication No. 2-82710, "Post-processing filter" (Reference 4).
Is disclosed. This document 4 proposes a pole-zero type filter having a spectrum tilt correction unit of a reduced order as a numerator term. When the transfer function of this formant enhancement filter is expressed in the z-transform domain, it becomes as shown in equation (4).

【0011】[0011]

【数4】 (Equation 4)

【0012】(4)式の分子項A(M) (z/β)がスペ
クトル傾き補正の働きをなす。この場合、次数Mが小さ
いほど処理量は少なくなるが、スペクトル傾き補正を十
分に機能させるためには、Mをある程度大きくなければ
ならない。仮にM=1とした場合、依然としてホルマン
ト強調フィルタによるこもりが生じてしまう。
The molecular term A (M) (z / β) in the equation (4) serves to correct the spectrum tilt. In this case, the smaller the order M, the smaller the amount of processing, but in order for the spectrum tilt correction to fully function, M must be large to some extent. If M = 1, the formant enhancement filter still causes mist.

【0013】また、(3)式および(4)式の共通の問
題として、ホルマント強調フィルタのフィルタ係数が固
定値βとγ、もしくはβのみで制御されていることが挙
げられる。このためホルマント強調フィルタのフィルタ
特性の微妙な調整が行えず、ホルマント強調フィルタに
よる音質改善能力に限界があった。加えて、(3)式お
よび(4)式では常に固定のβとγを用いてホルマント
強調フィルタを制御しているので、入力音声のある部分
でホルマント強調を強くかけ、ある部分で弱くかけると
いった適応処理ができなかった。
A common problem of equations (3) and (4) is that the filter coefficient of the formant enhancement filter is controlled by fixed values β and γ, or only β. Therefore, the filter characteristics of the formant emphasis filter cannot be finely adjusted, and there is a limit to the sound quality improvement capability of the formant emphasis filter. In addition, in the expressions (3) and (4), the formant emphasis filter is always controlled by using fixed β and γ, so that the formant emphasis is strongly applied at a certain part of the input voice and weakly at a certain part. Adaptive processing could not be performed.

【0014】[0014]

【発明が解決しようとする課題】上述したように従来の
ホルマント強調フィルタにおいて、(1)式で規定され
る全極型フィルタでは合成音がこもり、主観品質が低下
してしまうという問題があった。また、(3)式で規定
される極零型フィルタと1次のハイパスフィルタの縦続
接続では、合成音のこもり感が解消され、主観品質が向
上するものの、処理量が増加してしまうという問題があ
った。さらに、(4)式で規定される極零型フィルタで
は、分子項の次数M=1として処理量を小さくすると、
スペクトル傾き補正を十分行うことができないため、合
成音のこもり感が解消されないという問題が残ってい
た。
As described above, in the conventional formant emphasis filter, the all-pole filter defined by the equation (1) has a problem that the synthesized sound is muffled and the subjective quality is deteriorated. . Further, in the cascade connection of the pole-zero type filter and the first-order high-pass filter defined by the equation (3), the muffled feeling of the synthesized sound is eliminated and the subjective quality is improved, but the processing amount is increased. was there. Further, in the pole-zero type filter defined by the equation (4), if the order M of the numerator term is M = 1 and the processing amount is small,
Since the spectrum inclination cannot be corrected sufficiently, there remains a problem that the muffled feeling of the synthesized sound cannot be eliminated.

【0015】また、従来のホルマント強調フィルタでは
フィルタ係数が固定値β、γもしくはβのみで制御され
ているため、フィルタの微妙な調整が行えず、ホルマン
ト強調フィルタによる音質改善能力に限界があり、しか
も常に固定のβ、γを用いてホルマント強調フィルタを
制御しているので、入力音声のある部分でホルマント強
調を強くかけ、ある部分で弱くかけるといった適応処理
ができないという問題があった。
Further, in the conventional formant emphasis filter, since the filter coefficient is controlled only by the fixed values β, γ or β, the filter cannot be finely adjusted, and there is a limit to the sound quality improvement capability of the formant emphasis filter. In addition, since the formant emphasis filter is always controlled by using fixed β and γ, there is a problem that the formant emphasis is strongly applied at a certain part of the input speech and weakly applied at a certain part, which is a problem.

【0016】本発明は、上述した従来技術の問題点を解
決するためになされたもので、高品質の音声を得ること
ができるホルマント強調方法を提供することを目的とす
る。
The present invention has been made to solve the above-mentioned problems of the prior art, and an object of the present invention is to provide a formant emphasizing method capable of obtaining high-quality speech.

【0017】より具体的には、少ない処理量でこもり感
を低減させた高品質の音声を得ることができるホルマン
ト強調方法を提供することを目的とする。
More specifically, it is an object of the present invention to provide a formant emphasis method capable of obtaining a high quality voice with a reduced muffled feeling with a small amount of processing.

【0018】また、ホルマント強調フィルタのフィルタ
係数を細かく制御できるようにしてより高品質の音声を
得ることができるホルマント強調方法を提供することを
目的とする。
Another object of the present invention is to provide a formant emphasizing method capable of finely controlling the filter coefficient of the formant emphasizing filter to obtain higher quality speech.

【0019】[0019]

【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
め、第1の発明に係るホルマント強調方法は、入力音声
信号のスペクトルの山の部分を強調し、谷の部分を減衰
させるホルマント強調処理を行うと共に、このホルマン
ト強調処理により生じるスペクトル傾きを入力音声信号
の特性もしくはスペクトル強調特性に応じて適応的に特
性が変化する1次のフィルタと特性が固定の1次のフィ
ルタにより補正することを特徴とする。
In order to solve the above problems, the formant emphasizing method according to the first aspect of the invention is a formant emphasizing process for emphasizing a peak portion and attenuating a valley portion of a spectrum of an input speech signal. In addition to correcting the spectral tilt caused by this formant enhancement processing with a first-order filter whose characteristics change adaptively according to the characteristics of the input speech signal or the spectral emphasis characteristics, and a first-order filter whose characteristics are fixed. Characterize.

【0020】第1の発明に係るホルマント強調フィルタ
は、入力音声信号のスペクトルの山の部分を強調し、谷
の部分を減衰させるホルマント強調処理を行う主フィル
タと、この主フィルタの出力信号に含まれるスペクトル
傾きを補正するための第1および第2の傾き補正フィル
タを縦続接続して構成され、第1のスペクトル傾き補正
フィルタは、入力音声信号の特性もしくはスペクトル強
調フィルタの特性に応じて適応的に特性が変化する1次
のフィルタであり、第2のスペクトル傾き補正フィルタ
は、特性が固定の1次のフィルタであることを特徴とす
る。
The formant emphasizing filter according to the first aspect of the present invention includes a main filter for emphasizing a peak portion of a spectrum of an input speech signal and a formant emphasizing process for attenuating a valley portion of the spectrum, and an output signal of the main filter. The first and second slope correction filters for correcting the spectrum slope are connected in cascade. The first spectrum slope correction filter is adaptive according to the characteristics of the input audio signal or the characteristics of the spectrum enhancement filter. Is a first-order filter whose characteristics change, and the second spectral tilt correction filter is a first-order filter whose characteristics are fixed.

【0021】また、第1の発明においては入力音声信号
または主フィルタから求められる1次のPARCOR係
数(部分自己相関係数または偏自己相関係数)に基づい
て第1のスペクトル傾き補正フィルタの特性を決定する
手段を有していてもよい。
In the first aspect of the invention, the characteristics of the first spectral tilt correction filter are based on the first-order PARCOR coefficient (partial autocorrelation coefficient or partial autocorrelation coefficient) obtained from the input speech signal or the main filter. May have a means for determining.

【0022】さらに、第1の発明においては第1のスペ
クトル傾き補正フィルタの特性を1単位時間前に求めら
れた特性から決められる範囲を越えないように制限して
決定する手段を有していてもよい。
Further, the first aspect of the present invention has means for limiting and determining the characteristic of the first spectral inclination correction filter so as not to exceed the range determined from the characteristic obtained one unit time ago. Good.

【0023】このように第1の発明では、入力音声信号
のスペクトルの山の部分を強調し、谷の部分を減衰させ
る主フィルタで生じる余分なスペクトル傾きを補正する
ために、入力音声信号の特性もしくは主フィルタの特性
に応じて、適応的に特性が変化する1次のフィルタから
なる第1のスペクトル傾き補正フィルタによって大まか
なスペクトル傾き補正を行う。この第1のスペクトル傾
き補正フィルタの次数は1次なので、処理量はわずかに
増加するだけで実現可能である。さらに、音声信号を特
性が固定の1次のフィルタからなる第2のスペクトル傾
き補正を通すことにより、第1のペクトル傾き補正フィ
ルタで除去しきれなかった余分なスペクトル傾きを補正
する。この第2のスペクトル傾き補正フィルタの次数も
1次であるので、処理量はほとんど増加せずに補正を行
うことができる。
As described above, according to the first aspect of the present invention, the characteristics of the input audio signal are corrected in order to correct the extra spectral inclination generated by the main filter that emphasizes the peaks and attenuates the valleys of the spectrum of the input audio signal. Alternatively, rough spectrum tilt correction is performed by the first spectrum tilt correction filter that is a first-order filter whose characteristics change adaptively according to the characteristics of the main filter. Since the order of the first spectral tilt correction filter is the first order, it can be realized by slightly increasing the processing amount. Further, the voice signal is passed through the second spectrum tilt correction which is composed of a first-order filter having a fixed characteristic, thereby correcting the extra spectrum tilt that cannot be completely removed by the first vector tilt correction filter. Since the order of the second spectral tilt correction filter is also the first order, the correction can be performed with almost no increase in the processing amount.

【0024】すなわち、例えば(3)式で規定されるホ
ルマント強調フィルタでは2P+1回の積和が必要なの
に対し、本発明ではP+2回の積和でホルマント強調処
理可能となり、処理量ほぼ半分に減らすことができる。
That is, for example, the formant emphasis filter defined by the equation (3) requires 2P + 1 product sums, whereas the present invention enables formant emphasis processing by P + 2 product sums, reducing the processing amount to about half. You can

【0025】また、入力音声信号のスペクトルの山の部
分を強調し、谷の部分を減衰させるための主フィルタに
含まれる余分なスペクトル傾きは、1次のフィルタでほ
ぼ表現できる単純なスペクトル特性である。このため、
本発明のように1次の特性可変フィルタと1次の特性固
定フィルタで十分効果的に余分なスペクトル傾きを補正
することができる。例えば、(3)式で表される従来例
のスペクトル傾き補正の場合、次数が大きい分だけ精度
よく補正を行うことができるが、主フィルタに含まれる
余分なスペクトル傾きのスペクトル特性は単純であるた
め、1次の特性可変フィルタと1次の特性固定フィルタ
の縦続接続でも十分に補正を行うことができ、従来法と
比べても聴感的な差はほとんど認められない。さらに、
(4)式で規定されるホルマント強調フィルタでは、分
子項の次数M=1とすると積和の回数は本発明とほぼ同
回数となるが、スペクトル傾き補正の効果が十分に得ら
れない。それに対し、本発明では特性が可変の1次のフ
ィルタと特性が固定の1次のフィルタとを縦続接続して
いるため、十分効果的にスペクトル傾きの補正を行うこ
とができる。
Further, the extra spectral slope included in the main filter for emphasizing the peak portion and attenuating the valley portion of the spectrum of the input audio signal is a simple spectral characteristic which can be almost expressed by a first-order filter. is there. For this reason,
As in the present invention, the first-order variable characteristic filter and the first-order fixed characteristic filter can sufficiently and effectively correct the extra spectral tilt. For example, in the case of the spectral tilt correction of the conventional example represented by the formula (3), the correction can be performed with high accuracy due to the large order, but the spectral characteristic of the extra spectral tilt included in the main filter is simple. Therefore, even if the first-order characteristic variable filter and the first-order characteristic fixed filter are connected in series, the correction can be sufficiently performed, and almost no audible difference is recognized as compared with the conventional method. further,
In the formant emphasis filter defined by the equation (4), the number of product sums is almost the same as that of the present invention when the order of the numerator term is M = 1, but the effect of spectrum tilt correction cannot be sufficiently obtained. On the other hand, in the present invention, the first-order filter having a variable characteristic and the first-order filter having a fixed characteristic are connected in cascade, so that the spectrum tilt can be corrected sufficiently effectively.

【0026】このように第1の発明では、主フィルタと
特性可変の1次のスペクトル傾き補正フィルタと、特性
固定の1次のスペクトル傾き補正フィルタとでホルマン
ト強調フィルタを構成することによって、少ない処理量
でこもり感の生じないホルマント強調処理を行うことが
でき、主観品質が効果的に向上する。
As described above, in the first aspect of the invention, the formant enhancement filter is constituted by the main filter, the characteristic-variable first-order spectrum tilt correction filter, and the characteristic-fixed first-order spectrum tilt correction filter, so that a small amount of processing is performed. Formant enhancement processing that does not produce a feeling of muffledness can be performed, and subjective quality is effectively improved.

【0027】第2の発明に係るホルマント強調方法は、
入力音声信号のスペクトルの山の部分を強調し、谷の部
分を減衰させるホルマント強調処理を極型フィルタによ
り行い、このホルマント強調処理により生じるスペクト
ル傾きを補正する処理を零型フィルタにより行うと共
に、極型フィルタのフィルタ係数および零型フィルタの
フィルタ係数の少なくとも一方を前記入力音声信号のL
PC係数の各次の係数とLPC係数の各次の係数にそれ
ぞれ対応させて予め任意に定められた定数との積で決定
することを特徴とする。
The formant emphasizing method according to the second invention is
Formant emphasis processing that emphasizes the peaks of the spectrum of the input audio signal and attenuates the valleys is performed by the polar filter, and the processing that corrects the spectrum slope caused by this formant emphasis processing is performed by the zero-type filter. At least one of the filter coefficient of the input filter and the filter coefficient of the zero filter
It is characterized in that it is determined by the product of a coefficient of each order of the PC coefficient and a coefficient of each order of the LPC coefficient and a constant predetermined in advance.

【0028】第2の発明に係るホルマント強調フィルタ
は、入力音声信号のスペクトルの山の部分を強調し、谷
の部分を減衰させるホルマント強調処理を行う極型フィ
ルタと、この極型フィルタの出力信号に含まれるスペク
トル傾きを補正するための零型フィルタとを縦続接続し
て構成されたフィルタ手段と、極型フィルタおよび零型
フィルタのフィルタ係数を決定するフィルタ係数決定手
段とを備え、フィルタ係数決定手段は、LPC係数の各
次の係数にそれぞれ対応させて予め任意に定められた複
数の定数を格納した定数格納手段を有し、極型フィルタ
のフィルタ係数および零型フィルタのフィルタ係数の少
なくとも一方を入力音声信号のLPC係数の各次の係数
と定数格納手段に格納された対応する定数との積で決定
することを特徴とする。定数格納手段は、メモリテーブ
ルによって構成される。
The formant emphasizing filter according to the second aspect of the invention is a polar filter for emphasizing a peak portion of a spectrum of an input speech signal and a formant emphasizing process for attenuating a valley portion thereof, and an output signal of the polar filter. And a filter unit configured by cascade-connecting a zero-type filter for correcting the spectral tilt included in the filter, and a filter coefficient determining unit that determines the filter coefficients of the polar filter and the zero-type filter. The means has a constant storage means for storing a plurality of predetermined constants corresponding to the respective coefficients of the LPC coefficient, and at least one of the filter coefficient of the polar filter and the filter coefficient of the zero filter. Is determined by the product of each coefficient of the LPC coefficient of the input speech signal and the corresponding constant stored in the constant storage means. That. The constant storage means is composed of a memory table.

【0029】このように第2の発明では、入力音声信号
のLPC係数とLPC係数の各次の係数毎にそれぞれ対
応させて予め任意に定められた複数の定数との積でフィ
ルタ係数が決定されるため、これら複数の定数の設定に
よってホルマント強調フィルタの特性を自由に決めるこ
とができる。
As described above, in the second aspect of the invention, the filter coefficient is determined by the product of the LPC coefficient of the input audio signal and a plurality of predetermined constants that are associated with each coefficient of the LPC coefficient. Therefore, the characteristics of the formant enhancement filter can be freely determined by setting these plural constants.

【0030】従来のホルマント強調フィルタは、(3)
式に示したように1/A(z/β)なる伝達関数の極型
フィルタとA(z/γ)なる伝達関数の零型フィルタと
で構成されており、βおよびγの値の与え方によってホ
ルマント強調の強さを決定することができるようになっ
ている。しかし、(2)式から分かるように極型フィル
タフィルタ係数は{αi βi ;i=1〜P}のように表
され、同様に零型フィルタのフィルタ係数も{α
i γi ;i=1〜P}のように表されるので、それぞれ
のフィルタ係数を決定するためにLPC係数{αi ;i
=1〜P}に乗ずる係数は、βおよびγの指数関数値
{βi ;i=1〜P}、{γi ;i=1〜P}しかとり
得ないという制限が自ずと存在していた。
The conventional formant enhancement filter is (3)
As shown in the formula, it is composed of a polar filter with a transfer function of 1 / A (z / β) and a zero filter with a transfer function of A (z / γ). The strength of formant emphasis can be determined by. However, as can be seen from the equation (2), the pole-type filter filter coefficient is expressed as {α i β i ; i = 1 to P}, and the filter coefficient of the zero-type filter is also {α
i γ i ; i = 1 to P}, the LPC coefficients {α i ; i are used to determine the respective filter coefficients.
= 1 to P}, the coefficient to be multiplied by β and γ was naturally limited to {β i ; i = 1 to P} and {γ i ; i = 1 to P}. .

【0031】ホルマント強調フィルタは、主観品質を向
上させることを目的としているが、主観的に音声の品質
が向上しているかどうかの判断は再生音声信号の試聴と
パラメータの調整とを繰り返し行われるのが一般的であ
る。このため、従来のようにフィルタ係数を求めるため
にLPC係数に乗ぜられる係数を指数関数値に限定せ
ず、本発明のように自由に設定が行える方がホルマント
強調フィルタによる音声の品質向上により有利となる。
The formant emphasizing filter is intended to improve the subjective quality, but the subjective judgment as to whether or not the sound quality is improved is made by repeatedly listening to the reproduced sound signal and adjusting the parameters. Is common. For this reason, it is advantageous that the coefficient multiplied by the LPC coefficient for obtaining the filter coefficient is not limited to the exponential function value as in the prior art, and can be freely set as in the present invention because the formant emphasis filter improves the voice quality. Becomes

【0032】第2の発明に係る別の態様によるホルマン
ト強調方法では、LPC係数の各次の係数にそれぞれ対
応させて予め任意に定められた複数の定数を格納した複
数種類の定数格納手段を設け、極型フィルタのフィルタ
係数および零型フィルタのフィルタ係数の少なくとも一
方を入力音声信号のLPC係数の各次の係数と、入力音
声信号の属性に基づいて複数種類の定数格納手段から選
択された一つの定数格納手段に格納された対応する定数
との積で決定することを特徴とする。
In the formant emphasizing method according to another aspect of the second invention, a plurality of types of constant storage means for storing a plurality of predetermined constants corresponding to respective coefficients of the LPC coefficient are provided. At least one of the filter coefficient of the polar filter and the filter coefficient of the zero filter is selected from a plurality of types of constant storage means based on the coefficient of each order of the LPC coefficient of the input audio signal and the attribute of the input audio signal. It is characterized in that it is determined by the product of the corresponding constants stored in one constant storage means.

【0033】元来、音声信号には母音部のようにホルマ
ントが強く出現し、その強調を行うことで品質改善が図
れる領域や、子音部のようにはっきりしたホルマントが
出現しにくく、その強調を弱くした方が良い結果が得ら
れる領域が混在しており、入力音声信号の属性に応じて
その強調の度合いを適応的に変化させた方が最終的な主
観品質を向上させることができる。
Originally, a formant strongly appears in a voice signal like a vowel part, and by emphasizing it, an area where quality improvement can be achieved and a clear formant like a consonant part hardly appear. There are mixed regions where a weaker result gives a better result, and the final subjective quality can be improved by adaptively changing the degree of emphasis according to the attribute of the input audio signal.

【0034】また、他にも例えば音声の存在しない背景
部ではホルマント強調を弱くし、音声の存在する領域で
はホルマント強調を強くすることも効果がある。背景部
にある信号は例えばエンジン音、空調音などに代表され
る雑音であることが多く、このような信号について従来
の方法でスペクトル強調および減衰を行うと、不自然な
音として知覚されてしまうことが主な理由である。この
ような問題に対して、従来法では何等対策が施されてい
ない。
In addition, for example, it is also effective to weaken the formant emphasis in the background portion where no voice exists and to strengthen the formant emphasis in the region where the voice exists. Signals in the background are often noises such as engine sounds and air-conditioning sounds. When such signals are subjected to spectrum enhancement and attenuation by conventional methods, they are perceived as unnatural sounds. That is the main reason. The conventional method has not taken any measures against such a problem.

【0035】これに対し、第2の発明ではホルマント強
調の強さの度合いを段階的に異ならせることができるよ
うに、LPC係数の各次の係数にそれぞれ対応させて予
め任意に定められた複数の定数を格納した複数種類の定
数格納手段であるメモリテーブルを予め用意しておき、
入力音声信号の母音部、子音部、背景部などの属性に応
じて使用するメモリテーブルを適応的に選択する。これ
により、入力音声信号の属性に最も適合したメモリテー
ブルが常に選択されるため、結果としてホルマント強調
後の音声の品質が向上する。
On the other hand, in the second aspect of the present invention, a plurality of predetermined values corresponding to each coefficient of the LPC coefficient are respectively set so that the degree of the strength of the formant emphasis can be changed stepwise. In advance, a memory table that is a plurality of types of constant storage means storing the constants of
A memory table to be used is adaptively selected according to attributes such as a vowel part, a consonant part, and a background part of an input voice signal. As a result, the memory table most suitable for the attribute of the input speech signal is always selected, and as a result, the quality of speech after formant enhancement is improved.

【0036】[0036]

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施形態を説明する。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

【0037】[第1の発明の実施の形態] (第1の実施形態)図1は、第1の実施形態に係るホル
マント強調フィルタの基本動作を説明するためのブロッ
ク図である。同図において、入力端子1001からディ
ジタル的に処理された音声信号が複数サンプルを1フレ
ームとしてフレーム単位で順次入力される。本実施形態
では、40サンプルで1フレームとして説明する。一
方、入力端子1002からそれぞれのフレーム内音声信
号のスペクトル概形を表すLPC係数が順次入力され
る。ホルマント強調フィルタ1003では、入力端子1
001から入力される音声信号を入力端子1002から
入力されるLPC係数を用いてホルマント強調を行い、
その結果として得られる出力信号を出力端子1004か
ら出力する。
[First Embodiment of the Invention] (First Embodiment) FIG. 1 is a block diagram for explaining the basic operation of a formant enhancement filter according to the first embodiment. In the figure, a digitally processed audio signal is sequentially input from an input terminal 1001 in frame units with a plurality of samples as one frame. In this embodiment, 40 samples are described as one frame. On the other hand, LPC coefficients representing the spectrum outline of each in-frame audio signal are sequentially input from the input terminal 1002. In the formant enhancement filter 1003, the input terminal 1
Formant enhancement is performed on the audio signal input from 001 using the LPC coefficient input from the input terminal 1002.
The resulting output signal is output from the output terminal 1004.

【0038】図2は、図1のホルマント強調フィルタ1
003の内部構成を示すブロック図である。図2に示す
ホルマント強調フィルタ1003は、スペクトル強調フ
ィルタ1101、フィルタ係数決定部1102により特
性が制御される特性可変フィルタ1103、および特性
固定フィルタ1104を縦続接続して構成される。
FIG. 2 shows the formant enhancement filter 1 of FIG.
It is a block diagram showing an internal configuration of 003. The formant emphasis filter 1003 shown in FIG. 2 is configured by connecting a spectrum emphasis filter 1101, a characteristic variable filter 1103 whose characteristics are controlled by the filter coefficient determination unit 1102, and a characteristic fixed filter 1104 in cascade connection.

【0039】スペクトル強調フィルタ1101は、入力
される音声信号のスペクトルの山の部分(ホルマント)
を強調し、谷の部分を減衰させるというホルマント強調
フィルタ1003の基本作用を達成する主フィルタとし
て機能するものであり、入力端子1002より得られる
LPC係数を基に構成される。このスペクトル強調フィ
ルタ1101の構成をLPC係数{αi ;i=1〜P}
を用いてz変換領域で表すと、(5)式のようになる。
The spectrum emphasis filter 1101 is a peak portion (formant) of the spectrum of the input audio signal.
, And functions as a main filter that achieves the basic function of the formant enhancement filter 1003 of attenuating the valley portion, and is configured based on the LPC coefficient obtained from the input terminal 1002. The structure of the spectrum enhancement filter 1101 is the LPC coefficient {α i ; i = 1 to P}.
When expressed in the z-transform domain by using, it becomes as shown in equation (5).

【0040】[0040]

【数5】 (Equation 5)

【0041】ただし、C(z)は入力音声信号のz変換
値、E(z)は出力信号のz変換値である。また、Pは
フィルタ次数を表し、本実施形態ではP=10として説
明を行う。ここで、βはスペクトル強度の度合いを制御
する定数(0<β<1)である。βが1に近くなるほど
スペクトル強調の度合いが大きくなり、雑音抑圧の効果
も大きくなるが、合成音のこもり感も大きくなってしま
うという弊害がある。逆に、βが0に近くなるほどスペ
クトル強調の度合いが小さくなり、雑音抑圧の効果も小
さくなる。
Here, C (z) is the z-transformed value of the input audio signal, and E (z) is the z-transformed value of the output signal. Further, P represents the filter order, and in this embodiment, P = 10 will be described. Here, β is a constant (0 <β <1) that controls the degree of spectrum intensity. The closer β is to 1, the greater the degree of spectrum enhancement and the greater the effect of noise suppression, but there is the problem that the muffled feeling of the synthesized sound also increases. On the contrary, the closer β is to 0, the smaller the degree of spectral enhancement becomes, and the smaller the effect of noise suppression becomes.

【0042】(5)式を時間領域で表すと、(6)式に
なる。
When the equation (5) is expressed in the time domain, the equation (6) is obtained.

【0043】[0043]

【数6】 (Equation 6)

【0044】ただし、c(n)はC(z)の時間領域信
号として表したものであり、e(n)はE(z)の時間
領域信号として表したものである。
However, c (n) is represented as a C (z) time domain signal, and e (n) is represented as an E (z) time domain signal.

【0045】入力端子1002から与えられるLPC係
数を基に、フィルタ係数決定部1102でフィルタ係数
μ1 が求められる。μ1 は、LPC係数で規定される全
極型フィルタに内在するスペクトル傾きを補正するよう
に決定される。LPC係数で規定される全極型フィルタ
がローパス特性をもつ場合、μ1 はマイナス値をとり、
逆にLPC係数で規定される全極型フィルタがハイパス
特性をもつ場合、μ1はプラス値をとる。μ1 の具体的
な決定法については、後述する。
Based on the LPC coefficient given from the input terminal 1002, the filter coefficient determining unit 1102 finds the filter coefficient μ 1 . μ 1 is determined so as to correct the spectral tilt inherent in the all-pole filter defined by the LPC coefficient. When the all-pole filter specified by the LPC coefficient has a low-pass characteristic, μ 1 takes a negative value,
On the contrary, when the all-pole filter defined by the LPC coefficient has a high-pass characteristic, μ 1 has a positive value. A specific method for determining μ 1 will be described later.

【0046】特性可変フィルタ1103に、スペクトル
強調フィルタの出力信号e(n)とフィルタ係数決定部
1102の出力μ1 が入力される。特性可変フィルタ1
103のフィルタ次数は1次であり、特性可変フィルタ
1103の出力信号をz変換領域でF(z)と表すと、
F(z)は(7)式のようになる。
The output signal e (n) of the spectrum enhancement filter and the output μ 1 of the filter coefficient determination unit 1102 are input to the characteristic variable filter 1103. Characteristic variable filter 1
The filter order of 103 is first-order, and when the output signal of the characteristic variable filter 1103 is represented by F (z) in the z-transform domain,
F (z) is expressed by equation (7).

【0047】 F(z)=(1+μ1 -1)E(z) (7) (7)式を時間領域で表すと(8)式のようになる。た
だし、e(n)はE(z)の時間領域信号として表した
ものであり、f(n)はF(z)の時間領域信号として
表したものである。
F (z) = (1 + μ 1 z −1 ) E (z) (7) When the equation (7) is expressed in the time domain, the equation (8) is obtained. However, e (n) is represented as a time domain signal of E (z), and f (n) is represented as a time domain signal of F (z).

【0048】 f(n)=e(n)+μ1 e(n−1) (8) (8)式から分かるように、LPC係数で規定される全
極型フィルタがハイパス特性をもつとき、μ1 はプラス
値をとるためローパスフィルタとなり、LPC係数で規
定される全極型フィルタのハイパス特性を補正するよう
に働く。逆に、LPC係数で規定される全極型フィルタ
がローパス特性をもつときμ1 はマイナス値をとるため
ハイパスフィルタとなり、LPC係数で規定される全極
型フィルタのローパス特性を補正するように働く。
F (n) = e (n) + μ 1 e (n−1) (8) As can be seen from the formula (8), when the all-pole filter defined by the LPC coefficient has a high-pass characteristic, μ Since 1 takes a positive value, it becomes a low-pass filter, which works to correct the high-pass characteristic of the all-pole filter defined by the LPC coefficient. On the contrary, when the all-pole filter specified by the LPC coefficient has a low-pass characteristic, μ 1 takes a negative value, and thus becomes a high-pass filter, which works to correct the low-pass characteristic of the all-pole filter specified by the LPC coefficient. .

【0049】特性可変フィルタ1103の出力f(n)
は、特性固定フィルタ1104に与えられる。特性固定
フィルタ1104のフィルタ次数は1次であり、特性可
変フィルタ1103の出力信号をz変換領域でG(z)
と表すと、G(z)は(9)式のようになる。
Output f (n) of variable characteristic filter 1103
Are given to the fixed characteristic filter 1104. The filter order of the fixed characteristic filter 1104 is the first order, and the output signal of the variable characteristic filter 1103 is G (z) in the z conversion region.
Then, G (z) is expressed by equation (9).

【0050】 G(z)=(1−μ2 -1)F(z) (9) (9)式を時間領域で表すと、(10)式のようにな
る。ただし、f(n)はF(z)の時間領域信号として
表したものであり、g(n)はG(z)の時間領域信号
として表したものである。
G (z) = (1-μ 2 z −1 ) F (z) (9) When the equation (9) is expressed in the time domain, the equation (10) is obtained. However, f (n) is represented as a time domain signal of F (z), and g (n) is represented as a time domain signal of G (z).

【0051】 g(n)=f(n)−μ2 f(n−1) (10) μ2 は正の固定値であるため、(9)式より特性固定フ
ィルタ1104は常にハイパス特性になる。これは、ス
ペクトル強調フィルタ1101のフィルタ特性は、聴感
的に重要な有声音時にほとんどの場合ローパス特性とな
り、これを補正するよう特性可変フィルタ1103でハ
イパスフィルタとなるものの、多くの場合補正しきれず
に、こもり感が残っていた。これを解決するために、ハ
イパス特性をもつ特性固定フィルタ1104は用意され
たものである。このようにして求めた出力信号g(n)
は、出力端子1004から出力される。
G (n) = f (n) −μ 2 f (n−1) (10) Since μ 2 is a positive fixed value, the fixed characteristic filter 1104 always has a high pass characteristic according to the equation (9). . This is because the filter characteristic of the spectrum emphasis filter 1101 becomes a low-pass characteristic in almost all voiced sounds that are perceptually important, and the characteristic variable filter 1103 becomes a high-pass filter to correct this, but in many cases it cannot be completely corrected. , There was a feeling of muffled. In order to solve this, the fixed characteristic filter 1104 having a high-pass characteristic is prepared. The output signal g (n) thus obtained
Is output from the output terminal 1004.

【0052】以上の処理の流れをまとめると、図3に示
すフローチャートのようになる。ここで、{c(n),
n=0〜NUM−1}はディジタル的に処理された入力
音声信号であり、入力端子1001から順次入力される
信号を表し、{e(n),n=−P〜NUM−1}およ
び{f(n),n=−1〜NUM−1}は、フィルタの
内部状態を表す。{g(n),n=0〜NUM−1}は
出力音声信号であり、出力端子1004より順次出力さ
れる。また、e(n),f(n)の変数nがマイナス値
のときは前フレームの内部状態を利用していることを意
味する。ここでNUMはフレーム長を表し、NUM=4
0とする。さらに、Pはスペクトル強調フィルタの次数
を表し、ここではP=10とする。
The flow of the above processing is summarized as a flow chart shown in FIG. Where {c (n),
n = 0 to NUM-1} is a digitally processed input audio signal, which represents signals sequentially input from the input terminal 1001, and {e (n), n = -P to NUM-1} and {e (n). f (n), n = -1 to NUM-1} represents the internal state of the filter. {G (n), n = 0 to NUM-1} are output audio signals, which are sequentially output from the output terminal 1004. When the variable n of e (n) and f (n) is a negative value, it means that the internal state of the previous frame is used. Here, NUM represents a frame length, and NUM = 4
Set to 0. Further, P represents the order of the spectrum enhancement filter, and here P = 10.

【0053】最初にステップS11で変数nを0クリア
し、次いでステップS12でスペクトル強調処理を施し
てe(n)を求める。次に、ステップS13で特性可変
傾き補正処理を施してf(n)を求め、次いでステップ
S14で特性固定傾き補正処理を施してg(n)を求め
て、g(n)を出力端子1004から出力する。次のス
テップS15で変数nを1だけ増加させ、ステップS1
6でnの大きさとNUMの大きさを比較する。変数nが
NUMより小さければステップS12に戻り、変数nが
NUM以上であればステップS17に進む。ステップS
17では、次フレームのためにフィルタの内部状態の更
新を行い、次フレームの入力音声信号に備え処理を終了
する。
First, the variable n is cleared to 0 in step S11, and then spectrum enhancement processing is performed in step S12 to obtain e (n). Next, in step S13, a variable characteristic slope correction process is performed to obtain f (n), then in step S14, a fixed property slope correction process is performed to obtain g (n), and g (n) is output from the output terminal 1004. Output. In the next step S15, the variable n is increased by 1, and step S1
In step 6, the size of n and the size of NUM are compared. If the variable n is smaller than NUM, the process returns to step S12, and if the variable n is NUM or more, the process proceeds to step S17. Step S
In step 17, the internal state of the filter is updated for the next frame, and the processing is ended in preparation for the input audio signal of the next frame.

【0054】上記処理において、ステップS12、ステ
ップS13およびステップS14はどのような順序であ
っても構わない。ただし、順序を変更した場合、その順
序に適合した内部状態の割り振りを行う必要があるのは
当然である。
In the above process, step S12, step S13 and step S14 may be performed in any order. However, if the order is changed, it is natural that the internal state matching the order needs to be allocated.

【0055】(第2の実施形態)図4は、第2の実施形
態の構成を示すブロック図である。図4において、図2
と同じ参照符号を付した構成要素は図2と同じ機能を有
するものとして説明を省略する。第2の実施形態と第1
の実施形態との違いは、フィルタ係数決定部1102へ
の入力が異なる点にある。
(Second Embodiment) FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the second embodiment. In FIG. 4, FIG.
The components denoted by the same reference numerals as those have the same functions as those in FIG. Second Embodiment and First
The difference from the above embodiment is that the input to the filter coefficient determination unit 1102 is different.

【0056】すなわち、本実施形態におけるフィルタ係
数決定部1102への入力は、スペクトル強調フィルタ
1101で用いられる重み付きLPC係数{αi βi
i=1〜P}である。この重み付きLPC係数はスペク
トル強調フィルタ1101のフィルタ係数そのものであ
るため、実際にスペクトル強調に用いるフィルタの特性
を正確に求めることができる。本実施形態では、この重
み付きLPC係数を基に特性可変フィルタ1103のフ
ィルタ係数μ1 を求めているため、より正確なスペクト
ル傾き補正が可能となる。
That is, the input to the filter coefficient determination unit 1102 in this embodiment is the weighted LPC coefficient {α i β i ; used in the spectrum enhancement filter 1101.
i = 1 to P}. Since this weighted LPC coefficient is the filter coefficient itself of the spectrum emphasis filter 1101, the characteristics of the filter actually used for spectrum emphasis can be accurately obtained. In the present embodiment, since the filter coefficient μ 1 of the characteristic variable filter 1103 is obtained based on this weighted LPC coefficient, more accurate spectrum tilt correction is possible.

【0057】図5は、フィルタ係数決定部1102の一
構成例を示すブロック図である。入力端子1404から
は、LPC係数{αi ;i=1〜P}もしくは重み付き
LPC係数{αi βi ;i=1〜P}のいずれかが入力
される。次に、LPC係数からPARCOR係数(部分
自己相関係数または偏自己相関係数)への変換を行う係
数変換部1401において、入力されたLPC係数もし
くは重み付きLPC係数はPARCOR係数へ変換す
る。その具体的な方法については、古井氏による“ディ
ジタル音声処理”,東海大学出版会(文献5)に記載さ
れているので、ここでの説明は省略する。係数変換部1
401からは1次のPARCOR係数k1が出力され
る。
FIG. 5 is a block diagram showing an example of the configuration of the filter coefficient determination unit 1102. Either LPC coefficient {α i ; i = 1 to P} or weighted LPC coefficient {α i β i ; i = 1 to P} is input from the input terminal 1404. Next, in the coefficient conversion unit 1401 that converts the LPC coefficient into the PARCOR coefficient (partial autocorrelation coefficient or partial autocorrelation coefficient), the input LPC coefficient or weighted LPC coefficient is converted into the PARCOR coefficient. The specific method is described in "Digital Speech Processing" by Mr. Furui, Tokai University Press (Reference 5), and thus the description thereof is omitted here. Coefficient conversion unit 1
From 401, a first-order PARCOR coefficient k 1 is output.

【0058】PARCOR係数固有の性質として、以下
のことが知られている。つまり、係数変換部1401に
入力されるLPC係数で構成されるフィルタのスペクト
ルがローパス特性をもつ場合、1次のPARCOR係数
は負の値をとり、ローパス特性が強くなるほど1次のP
ARCOR係数は−1に近づく、逆に、前記スペクトル
がハイパス特性をもつ場合、1次のPARCOR係数は
正の値をとり、ハイパス特性が強くなるほど1次のPA
RCOR係数は+1に近づく。よって、1次のPARC
OR係数を用いて(7)式で規定される特性可変フィル
タ1103のフィルタ特性を制御すれば、係数変換部1
401に入力されるLPC係数つまりはスペクトル強調
フィルタ1101のスペクトル概形に含まれる余分なス
ペクトル傾きを効率よく補正することができる。具体的
には、乗算器1402で係数変換部1401から得られ
る1次のPARCOR係数k1 に正の定数εを乗じた結
果をμ1 として出力端子1403から出力する。
The following are known as properties peculiar to PARCOR coefficients. That is, when the spectrum of the filter configured by the LPC coefficients input to the coefficient conversion unit 1401 has a low-pass characteristic, the first-order PARCOR coefficient has a negative value, and the stronger the low-pass characteristic, the higher the P-order of the first-order P
The ARCOR coefficient approaches −1. Conversely, when the spectrum has a high-pass characteristic, the first-order PARCOR coefficient has a positive value, and the stronger the high-pass characteristic, the higher the first-order PAC coefficient.
The RCOR coefficient approaches +1. Therefore, the first PARC
If the filter characteristic of the characteristic variable filter 1103 defined by the equation (7) is controlled using the OR coefficient, the coefficient conversion unit 1
An LPC coefficient input to 401, that is, an extra spectrum inclination included in the spectrum outline of the spectrum enhancement filter 1101 can be efficiently corrected. Specifically, the multiplier 1402 multiplies the first-order PARCOR coefficient k 1 obtained from the coefficient conversion unit 1401 by a positive constant ε and outputs the result as μ 1 from the output terminal 1403.

【0059】 μ1 =k1 ε (11) 以上の処理の流れをまとめると、図6に示すフローチャ
ートのようになる。ここで、{c(n),n=0〜NU
M−1}はディジタル的に処理された音声信号で入力端
子1001から順次入力される信号を表し、{e
(n),n=−P〜NUM−1}および{f(n),n
=−1〜NUM−1}は、フィルタの内部状態を表す。
{g(n),n=0〜NUM−1}は出力信号であり、
出力端子1004より順次出力される。また、e
(n),f(n)の変数nがマイナス値のときは前フレ
ームの内部状態を利用していることを意味する。ここで
NUMはフレーム長を表し、NUM=40とする。さら
に、Pはスペクトル強調フィルタの次数を表し、ここで
はP=10とする。また、図6におけるステップS2
1,S22,S24,S25,S26およびS27は、
先に説明した図3におけるステップS11,S12,S
14,S15,S16およびS17と同じ処理なので、
説明を省略する。
Μ 1 = k 1 ε (11) The flow of the above processing is summarized as the flowchart shown in FIG. Here, {c (n), n = 0 to NU
M-1} represents a digitally processed audio signal that is sequentially input from the input terminal 1001, and {e
(N), n = -P to NUM-1} and {f (n), n
= -1 to NUM-1} represents the internal state of the filter.
{G (n), n = 0 to NUM-1} is an output signal,
The signals are sequentially output from the output terminal 1004. Also, e
When the variable n of (n) and f (n) is a negative value, it means that the internal state of the previous frame is used. Here, NUM represents a frame length, and NUM = 40. Further, P represents the order of the spectrum enhancement filter, and here P = 10. In addition, step S2 in FIG.
1, S22, S24, S25, S26 and S27 are
Steps S11, S12, S in FIG. 3 described above
Since it is the same processing as 14, S15, S16 and S17,
Description is omitted.

【0060】図6で新たに設けられた処理は、ステップ
S23である。ステップS23の特徴は、特性可変傾き
補正特性を1次のPARCOR係数k1 で制御している
点にある。つまり、1次のPARCOR係数k1 と定数
εとの積を1次の零型フィルタのフィルタ係数として、
f(n)を求めている。
The process newly provided in FIG. 6 is step S23. The feature of step S23 is that the characteristic variable inclination correction characteristic is controlled by the first-order PARCOR coefficient k 1 . That is, the product of the first-order PARCOR coefficient k 1 and the constant ε is set as the filter coefficient of the first-order zero-type filter,
Seeking f (n).

【0061】上記処理において、ステップS22、ステ
ップS23およびステップS24はどのような順序であ
っても構わない。ただし順序を変更した場合、その順序
に適合した内部状態の割り振りを行う必要があるのは当
然である。
In the above process, step S22, step S23 and step S24 may be performed in any order. However, if the order is changed, it is natural that the internal state must be allocated according to the order.

【0062】図7は、フィルタ係数決定部1102の別
の構成例を示すブロック図である。図7において、図5
と同じ参照符号を付した構成要素は図5と同じ機能を有
するものとして説明を省略する。図5に示したフィルタ
係数決定部1102と図7に示すフィルタ係数決定部1
102の構成の違いは、現フレームで出力されるフィル
タ係数μ1 が前フレームのμ1 値で規定される範囲内に
収まるよう制限を設けている点にある。
FIG. 7 is a block diagram showing another configuration example of the filter coefficient determination unit 1102. In FIG. 7, FIG.
The components designated by the same reference numerals as those have the same functions as those in FIG. The filter coefficient determination unit 1102 shown in FIG. 5 and the filter coefficient determination unit 1 shown in FIG.
The difference in the configuration of 102 is that a limit is set so that the filter coefficient μ 1 output in the current frame falls within the range defined by the μ 1 value of the previous frame.

【0063】このため図7の構成では、前フレームのμ
1 を記憶しておくバッファ1502を有している。前フ
レームのμ1 をμ1 pと表したとき、μ1 pはフィルタ
係数制限部1501でμ1 の変動を制限するために使用
される。乗算器1402で乗算した結果得られる現フレ
ームのμ1 はフィルタ係数制限部1501の入力とな
り、かつバッファ1502に記憶されているμ1 pも同
時にフィルタ係数制限部1501に与えられる。フィル
タ係数制限部1501では、次式に従いμ1 のとり得る
範囲がμ1 p−T≦μ1 ≦μ1 p+Tとなるよう制限を
与える。ここで、Tは正の定数である。
Therefore, in the configuration of FIG.
It has a buffer 1502 for storing 1 . When μ 1 of the previous frame is expressed as μ 1 p, μ 1 p is used by the filter coefficient limiting unit 1501 to limit the fluctuation of μ 1 . Μ 1 of the current frame obtained as a result of multiplication by the multiplier 1402 is input to the filter coefficient limiting unit 1501, and μ 1 p stored in the buffer 1502 is also given to the filter coefficient limiting unit 1501 at the same time. In the filter coefficient limiting unit 1501 gives the limit so that the possible range of mu 1 according to the following equation becomes μ 1 p-T ≦ μ 1 ≦ μ 1 p + T. Here, T is a positive constant.

【0064】 μ1 =μ1 p−T( if μ1 <μ1 p−T) (12) μ1 =μ1 p+T( if μ1 >μ1 p+T) (13) (12)式,(13)式に従いμ1 に上記制限を与えた
後に、出力端子1403からμ1 を出力する。それと同
時に、次フレームのためにバッファ1502にμ1 をμ
1 pとして記憶させる。
Μ 1 = μ 1 p−T (if μ 11 p−T) (12) μ 1 = μ 1 p + T (if μ 1 > μ 1 p + T) (13) Formula (12), (13) After applying the above limitation to μ 1 according to the equation), μ 1 is output from the output terminal 1403. At the same time, μ 1 is added to the buffer 1502 for the next frame.
Remember as 1 p.

【0065】このようにフィルタ係数μ1 の変動を制限
することによって、特性可変フィルタ1103の特性が
大きく変化することがなくなり、特性可変フィルタのフ
ィルタゲインの変動も小さくなる。よって、フレーム間
のゲインの不連続が小さくなり、異音が生じにくくなる
というメリットがある。
By limiting the variation of the filter coefficient μ 1 in this way, the characteristic of the characteristic variable filter 1103 does not change significantly, and the variation of the filter gain of the characteristic variable filter also becomes small. Therefore, there is an advantage that the discontinuity of the gain between the frames becomes small, and the abnormal noise hardly occurs.

【0066】以上の処理の流れをまとめると、図8に示
すフローチャートのようになる。ここで、{c(n),
n=0〜NUM−1}はディジタル的に処理された音声
信号であり、入力端子1001から順次入力される信号
を表し、{e(n),n=−P〜NUM−1}および
{f(n),n=−1〜NUM−1}は、フィルタの内
部状態を表す。{g(n),n=0〜NUM−1}は出
力信号であり、出力端子1004より順次出力される。
また、e(n),f(n)の変数nがマイナス値のとき
は前フレームの内部状態を利用していることを意味す
る。ここでNUMはフレーム長を表し、NUM=40と
する。さらに、Pはスペクトル強調フィルタの次数を表
し、ここではP=10とする。また、図8におけるステ
ップS37,S38,S39,S40,S41,S42
およびS43は、先に説明した図3におけるS11,S
12,S13,S14,S15,S16およびS17と
同じ処理なので、説明を省略する。
The flow of the above processing is summarized as a flow chart shown in FIG. Where {c (n),
n = 0 to NUM-1} are digitally processed audio signals, which represent signals sequentially input from the input terminal 1001, and are {e (n), n = -P to NUM-1} and {f. (N), n = -1 to NUM-1} represent the internal state of the filter. {G (n), n = 0 to NUM-1} are output signals, which are sequentially output from the output terminal 1004.
When the variable n of e (n) and f (n) is a negative value, it means that the internal state of the previous frame is used. Here, NUM represents a frame length, and NUM = 40. Further, P represents the order of the spectrum enhancement filter, and here P = 10. In addition, steps S37, S38, S39, S40, S41, S42 in FIG.
And S43 are S11 and S in FIG. 3 described above.
Since the processing is the same as 12, S13, S14, S15, S16 and S17, the description thereof will be omitted.

【0067】図8で新たに設けられた処理は、ステップ
S31〜ステップS36である。この処理の特徴は、特
性可変傾き補正処理の特性を1次のPARCOR係数k
1 で制御している点と、特性可変傾き補正処理の特性の
変動に制限を設けている点にある。以下、ステップS3
1〜ステップS36について説明を行う。
The processing newly provided in FIG. 8 is steps S31 to S36. The characteristic of this processing is that the characteristic of the characteristic variable inclination correction processing is the characteristic of the primary PARCOR coefficient k.
The point is that the control is performed by 1 , and that the change in the characteristic of the characteristic variable inclination correction processing is limited. Hereinafter, step S3
1 to step S36 will be described.

【0068】ステップS31では、1次のPARCOR
係数k1 と定数εの積を求めて、この値を変数μ1 に格
納する。ステップS32では、変数μ1 とμ1 p−Tと
の大小比較を行い、μ1 の方が小さければステップS3
3に、そうでなければステップS34に進む。ステップ
S33では、μ1 の値をμ1 p−Tと置き換えてステッ
プS36に進む。ステップS34では、変数μ1 とμ1
p+Tとの大小比較を行い、μ1 の方が大きければステ
ップS35に、そうでなければステップS36に進む。
ステップS35では、μ1 の値をμ1 p+Tと置き換え
てステップS36に進む。ステップS36では、次フレ
ームのためにμ1 の値をμ1 pに格納しステップS37
に進む。
At step S31, the primary PARCOR
The product of the coefficient k 1 and the constant ε is obtained, and this value is stored in the variable μ 1 . In step S32, the variable μ 1 and μ 1 p−T are compared in magnitude, and if μ 1 is smaller, step S3
3, otherwise proceeds to step S34. In step S33, the value of mu 1 is replaced with μ 1 p-T proceeds to step S36. In step S34, variables μ 1 and μ 1
The magnitude comparison with p + T is performed, and if μ 1 is larger, the process proceeds to step S35, and if not, the process proceeds to step S36.
In step S35, the value of mu 1 is replaced with μ 1 p + T proceeds to step S36. At step S36, it stores the value of mu 1 for the next frame to mu 1 p Step S37
Proceed to.

【0069】上記処理において、ステップS38、ステ
ップS39およびステップS40はどのような順序であ
っても構わない。ただし順序を変更した場合、その順序
に適合した内部状態の割り振りを行う必要があるのは当
然である。
In the above process, step S38, step S39 and step S40 may be performed in any order. However, if the order is changed, it is natural that the internal state must be allocated according to the order.

【0070】(第3の実施形態)図9は、第3の実施形
態に係るホルマント強調フィルタの構成を示すブロック
図である。この第3の実施形態と第1の実施形態との違
いは、ゲイン調整部1601が構成要素に含まれる点に
ある。
(Third Embodiment) FIG. 9 is a block diagram showing the arrangement of a formant enhancement filter according to the third embodiment. The difference between the third embodiment and the first embodiment is that the gain adjusting unit 1601 is included in the constituent elements.

【0071】ゲイン調整部1601では、ホルマント強
調フィルタ1003の出力信号のパワーが、ホルマント
強調フィルタ1003の入力信号であるディジタル的に
処理された音声信号のパワーと一致するように調整を行
い、さらに前フレームと現フレームの間で不連続が生じ
ないようフレーム間を滑らかに接続する処理を行う。こ
の処理により、ホルマント強調フィルタ1003のフィ
ルタゲインが大きく変動しても、ゲイン調整部1601
でゲインの調整が行われ、異音の発生を防止することが
できる。
The gain adjusting section 1601 performs adjustment so that the power of the output signal of the formant enhancement filter 1003 matches the power of the digitally processed voice signal which is the input signal of the formant enhancement filter 1003, and further Smoothly connects the frames so that no discontinuity occurs between the frames and the current frame. By this processing, even if the filter gain of the formant emphasis filter 1003 largely changes, the gain adjusting unit 1601
The gain is adjusted by, and the generation of abnormal noise can be prevented.

【0072】(第4の実施形態)図10は、第4の実施
形態に係るホルマント強調フィルタの構成を示すブロッ
ク図であり、ピッチ強調フィルタ2202と併用したも
のである。図10において、図9と同じ参照符号を付し
た構成要素は図9と同じ機能を有するものとして説明を
省略する。
(Fourth Embodiment) FIG. 10 is a block diagram showing the configuration of the formant emphasis filter according to the fourth embodiment, which is used together with the pitch emphasis filter 2202. In FIG. 10, the components designated by the same reference numerals as those in FIG. 9 have the same functions as those in FIG.

【0073】ピッチ強調フィルタ2202には、入力端
子2201からピッチ周期Lとフィルタゲインδが入力
され、同時にホルマント強調フィルタ1003の出力信
号g(n)が入力される。ピッチ強調フィルタ2202
の入力音声信号g(n)のz変換値をG(z)としたと
き、出力信号v(n)のz変換値V(z)は次式で表さ
れる。
The pitch period L and the filter gain δ are input from the input terminal 2201 to the pitch enhancement filter 2202, and at the same time, the output signal g (n) of the formant enhancement filter 1003 is input. Pitch enhancement filter 2202
When the z-transformed value of the input audio signal g (n) of is set to G (z), the z-transformed value V (z) of the output signal v (n) is expressed by the following equation.

【0074】[0074]

【数7】 (Equation 7)

【0075】この式を時間領域で表すと、(17)式の
ようになる。
When this equation is expressed in the time domain, it becomes equation (17).

【0076】 v(n)=g(n)+δv(n−L) (17) ピッチ強調フィルタ2202は(17)式に基づきピッ
チ強調を行い、出力信号v(n)をゲイン調整部160
1に与える。
V (n) = g (n) + δv (n−L) (17) The pitch enhancement filter 2202 performs pitch enhancement based on the equation (17), and outputs the output signal v (n) to the gain adjusting unit 160.
Give to 1.

【0077】このように、ホルマント強調に加えてピッ
チ強調処理を行うと、雑音抑圧がさらに効果的に行わ
れ、音声品質が向上するメリットがある。ここではピッ
チ強調フィルタ2202として1次の全極型ピッチ強調
フィルタについて説明したが、これに限定されるもので
はない。また、ホルマント強調フィルタ1003とピッ
チ強調フィルタ2202の順序はどのような順序でも構
わない。
As described above, when the pitch enhancement processing is performed in addition to the formant enhancement, noise suppression is more effectively performed, and there is an advantage that the voice quality is improved. Although the first-order all-pole pitch enhancement filter has been described here as the pitch enhancement filter 2202, the pitch enhancement filter 2202 is not limited to this. Further, the order of the formant emphasis filter 1003 and the pitch emphasis filter 2202 may be any order.

【0078】これまで説明した本発明の各定数の推奨値
は次の通りである。
The recommended values of the respective constants of the present invention described so far are as follows.

【0079】 β=0.85,ε=0.8,μ2 =0.4,T=0.3 これらの値は試聴を繰り返し実験的に求められたもので
あるが、音質の好みによっては別の設定値もあり得る。
当然ながら、本発明はこの設定値に限定されるものでは
ない。
Β = 0.85, ε = 0.8, μ 2 = 0.4, T = 0.3 These values are experimentally obtained by repeating listening, but depending on the preference of sound quality, Other setpoints are possible.
Of course, the present invention is not limited to this set value.

【0080】(第5の実施形態)第5の実施形態とし
て、本発明を音声符号化/復号化システムの音声復号化
装置に適用した一実施形態を図11に示す。図11にお
いて、図2と同じ参照符号を付した構成要素は図2と同
じ機能を有するものとして、説明を省略する。
(Fifth Embodiment) As a fifth embodiment, FIG. 11 shows an embodiment in which the present invention is applied to a voice decoding device of a voice encoding / decoding system. 11, the components denoted by the same reference numerals as those in FIG. 2 have the same functions as those in FIG.

【0081】図11において、入力端子1701には図
示しない音声符号化装置から伝送路を経由して送られて
きたビットストリームが入力され、デマルチプレクサ1
702でのビット操作によりLSP係数インデックスI
LSP、適応コードブックインデックスIACB、雑音
コードブックインデックスISCB、適応ゲインインデ
ックスIGAおよび雑音ゲインインデックスIGSに分
離されて出力される。
In FIG. 11, a bit stream sent from a voice encoding device (not shown) via a transmission path is input to an input terminal 1701 and the demultiplexer 1
LSP coefficient index I by bit manipulation in 702
The LSP, the adaptive codebook index IACB, the noise codebook index ISCB, the adaptive gain index IGA, and the noise gain index IGS are separated and output.

【0082】LSP係数逆量子化部1703では、LS
P係数インデックスILSPをもとにLSP係数を復号
する。次に、係数変換部1712で復号LSP係数をL
PC係数へ変換する。その変換法は先に示した文献5に
記載されているので、ここでは説明を省略する。このよ
うにして得られる復号LPC係数は、合成フィルタ17
09およびホルマント強調フィルタ1003で使用され
る。
In the LSP coefficient dequantization unit 1703, the LS
The LSP coefficient is decoded based on the P coefficient index ILSP. Next, the coefficient conversion unit 1712 sets the decoded LSP coefficient to L
Convert to PC coefficient. Since the conversion method is described in the above-mentioned Document 5, the description is omitted here. The decoded LPC coefficient obtained in this way is used in the synthesis filter 17
09 and formant enhancement filter 1003.

【0083】次に、適応コードブック1704から適応
コードブックインデックスIACBを指標に適応ベクト
ルを選択する。同様に、雑音コードブック1705から
雑音コードブックインデックスISCBをもとに雑音ベ
クトルを選択する。
Next, an adaptive vector is selected from adaptive codebook 1704 using adaptive codebook index IACB as an index. Similarly, a noise vector is selected from the noise codebook 1705 based on the noise codebook index ISCB.

【0084】適応ゲイン復号部1710では、適応ゲイ
ンインデックスIGAを指標に適応ゲインを復号し、同
様に雑音ゲイン復号部1711では、雑音ゲインインデ
ックスIGSを指標に雑音ゲインを復号する。
The adaptive gain decoding unit 1710 decodes the adaptive gain using the adaptive gain index IGA as an index, and similarly, the noise gain decoding unit 1711 decodes the noise gain using the noise gain index IGS as an index.

【0085】乗算器1706では、適応ベクトルに適応
ゲインを乗じ、乗算器1707では雑音ベクトルに雑音
ゲインを乗じ、加算器1708で乗算器1706の出力
と1707の出力との加算を行い、駆動ベクトルを生成
する。この駆動ベクトルは合成フィルタ1709に与え
られると共に、次のフレームの処理のために適応コード
ブック1704に格納される。
The multiplier 1706 multiplies the adaptive vector by the adaptive gain, the multiplier 1707 multiplies the noise vector by the noise gain, and the adder 1708 adds the output of the multiplier 1706 and the output of 1707 to obtain the drive vector. To generate. This drive vector is provided to the synthesis filter 1709 and stored in the adaptive codebook 1704 for processing the next frame.

【0086】適応ベクトルをf(n)、適応ゲインを
a、雑音ベクトルをu(n)、雑音ゲインをbとおく
と、駆動ベクトルc(n)は次式で表される。
When the adaptive vector is f (n), the adaptive gain is a, the noise vector is u (n), and the noise gain is b, the drive vector c (n) is expressed by the following equation.

【0087】 c(n)=a・f(n)+b・u(n) (14) 合成フィルタ1709では、係数変換部1712から得
られる復号LPC係数を基にフィルタリングを行う。復
号LPC係数を{αi ;i=1〜P}(P:フィルタ次
数)と表すと、合成フィルタ1709では次式に従う処
理が行われる。ただし、c(n)は入力である駆動ベク
トル、e(n)は出力である合成ベクトルを表す。
C (n) = a · f (n) + b · u (n) (14) The synthesis filter 1709 performs filtering based on the decoded LPC coefficient obtained from the coefficient conversion unit 1712. Denoting the decoded LPC coefficient as {α i ; i = 1 to P} (P: filter order), the synthesis filter 1709 performs processing according to the following equation. However, c (n) represents a drive vector as an input, and e (n) represents a combined vector as an output.

【0088】[0088]

【数8】 (Equation 8)

【0089】次に、ホルマント強調フィルタ1003で
合成ベクトルe(n)と復号LPC係数{αi ;i=1
〜P}とを入力として、先に説明したようにホルマント
強調を行う。ホルマント強調された信号のゲインを合成
ベクトルe(n)のゲインを用いてゲイン調整部160
1で調整し、このゲイン調整された信号を出力端子11
04から出力する。
Next, the combined vector e (n) and the decoded LPC coefficient {α i ; i = 1 in the formant enhancement filter 1003.
~ P} is used as input, and formant enhancement is performed as described above. The gain of the formant-emphasized signal is adjusted by using the gain of the combined vector e (n).
1 and adjust the gain adjusted signal to the output terminal 11
Output from 04.

【0090】なお、図11ではホルマント強調フィルタ
1003に図2の構成を用い、フィルタ係数決定部11
02に図6の構成を用いた場合について示しているが、
ホルマント強調フィルタ1003に図4の構成を用い、
フィルタ係数決定部1102に図5の構成を用いてもよ
く、ホルマント強調フィルタ1003とこれに含まれる
フィルタ係数決定部1102の組み合わせは任意であ
る。
In FIG. 11, the configuration shown in FIG. 2 is used for the formant emphasis filter 1003, and the filter coefficient determination unit 11
02 shows the case of using the configuration of FIG.
The configuration of FIG. 4 is used for the formant enhancement filter 1003,
The configuration of FIG. 5 may be used for the filter coefficient determination unit 1102, and the combination of the formant enhancement filter 1003 and the filter coefficient determination unit 1102 included therein is arbitrary.

【0091】(第6の実施形態)第6の実施形態とし
て、本発明を音声符号化/復号化システムの音声復号化
装置に適用した他の実施形態を図12に示す。図12に
おいて、図11と同じ参照符号を付した構成要素は図1
1と同じ機能を有するものとして説明を省略する。
(Sixth Embodiment) As a sixth embodiment, FIG. 12 shows another embodiment in which the present invention is applied to a voice decoding device of a voice encoding / decoding system. 12, constituent elements to which the same reference numerals as in FIG. 11 are attached are the same as those in FIG.
The description is omitted because it has the same function as 1.

【0092】第5の実施形態と第6の実施形態との違い
は、第5の実施形態ではLSP係数逆量子化部1703
を用いているのに対し、第6の実施形態ではPARCO
R係数逆量子化部1801を用いている点にある。どの
ような係数を復号するかは、図示していない音声符号化
装置でどのような係数を符号化したかで決まる。すなわ
ち、音声符号化装置でLSP係数を符号化しているな
ら、音声復号化装置ではLSP係数復号部17036を
用いることになる。同様に、音声符号化装置でPARC
OR係数を符号化しているなら、音声復号化装置ではP
ARCOR係数復号部1801を用いることになる。
The difference between the fifth embodiment and the sixth embodiment is that in the fifth embodiment, the LSP coefficient dequantizer 1703 is used.
Whereas the PARCO is used in the sixth embodiment.
The point is that the R coefficient dequantization unit 1801 is used. What kind of coefficient is decoded depends on what kind of coefficient is coded by a voice coding device (not shown). That is, if the speech encoding apparatus encodes the LSP coefficient, the speech decoding apparatus uses the LSP coefficient decoding unit 17036. Similarly, in the voice encoder, PARC
If the OR coefficient is encoded, P is used in the speech decoding apparatus.
The ARCOR coefficient decoding unit 1801 is used.

【0093】次に、PARCOR係数からLPC係数へ
変換する係数変換部1802を用いて復号PARCOR
係数からLPC係数へ変換する。この係数変換部180
2の具体的な実現法は文献5に記載されているので、こ
こでは説明を省略する。このようにして求められた復号
LPC係数は、合成フィルタ1709とホルマント強調
フィルタ1003に与えられる。本実施形態では、PA
RCOR係数逆量子化部1801の出力として復号PA
RCOR係数を求めているため、これまでの実施形態の
ようにフィルタ係数決定部1102内で係数変換部を用
いてPARCOR係数を改めて求める必要はなく、PA
RCOR係数逆量子化部1801の出力である復号PA
RCOR係数をフィルタ係数決定部1102に与えれば
良い。これによって構成が簡単になり、処理量を減らす
ことができる。
Next, the decoding PARCOR is performed using the coefficient conversion unit 1802 for converting the PARCOR coefficient to the LPC coefficient.
Convert coefficients to LPC coefficients. This coefficient conversion unit 180
Since a specific method of realizing the method 2 is described in Document 5, the description thereof is omitted here. The decoded LPC coefficient obtained in this way is given to the synthesis filter 1709 and the formant enhancement filter 1003. In this embodiment, PA
Decode PA as output of RCOR coefficient dequantization unit 1801
Since the RCOR coefficient is calculated, it is not necessary to calculate the PARCOR coefficient again using the coefficient conversion section in the filter coefficient determination section 1102 as in the above-described embodiments.
Decoding PA that is the output of the RCOR coefficient dequantization unit 1801
The RCOR coefficient may be given to the filter coefficient determination unit 1102. This simplifies the configuration and reduces the amount of processing.

【0094】また、本実施形態では図13に示すように
ホルマント強調フィルタ1003には、入力端子100
1から音声信号、入力端子1002からLPC係数、そ
して入力端子1901からはPARCOR係数がそれぞ
れ入力され、ホルマント強調された音声信号が出力端子
1004から出力されることになる。本実施形態のよう
に、ホルマント強調フィルタ1003の前処理部でLP
C係数とPARCOR係数とを求めることができるよう
な場合、ホルマント強調フィルタ1003に両者の係数
を与えれば、ホルマント強調フィルタ1003内のフィ
ルタ係数決定部1102内の係数変換部1401を構成
から外すことができる。
In the present embodiment, as shown in FIG. 13, the formant emphasis filter 1003 has an input terminal 100
1, the LPC coefficient is input from the input terminal 1002, the PARCOR coefficient is input from the input terminal 1901, and the formant-emphasized audio signal is output from the output terminal 1004. As in the present embodiment, the preprocessing unit of the formant enhancement filter 1003 uses LP
When the C coefficient and the PARCOR coefficient can be obtained, the coefficient transforming unit 1401 in the filter coefficient determining unit 1102 in the formant emphasizing filter 1003 can be removed from the configuration by giving both coefficients to the formant emphasizing filter 1003. it can.

【0095】なお、図12ではホルマント強調フィルタ
1003に図2の構成を用い、フィルタ係数決定部11
02に図7の構成を用いた場合について示しているが、
ホルマント強調フィルタ1003に図4の構成を用い、
フィルタ係数決定部1102に第図5の構成を用いても
よく、ホルマント強調フィルタ1003とこれに含まれ
るフィルタ係数決定部1102の組み合わせは任意であ
る。
In FIG. 12, the configuration shown in FIG. 2 is used for the formant emphasis filter 1003, and the filter coefficient determination unit 11
02 shows the case where the configuration of FIG. 7 is used.
The configuration of FIG. 4 is used for the formant enhancement filter 1003,
The configuration of FIG. 5 may be used for the filter coefficient determination unit 1102, and the combination of the formant enhancement filter 1003 and the filter coefficient determination unit 1102 included therein is arbitrary.

【0096】(第7の実施形態)第7の実施形態とし
て、本発明を音声符号化/復号化システムの音声復号化
装置に適用した他の実施形態を図14に示す。図14に
おいて、図11と同じ参照符号を付した構成要素は図1
1と同じ機能を有するものとして説明を省略する。
(Seventh Embodiment) As a seventh embodiment, FIG. 14 shows another embodiment in which the present invention is applied to a voice decoding device of a voice encoding / decoding system. In FIG. 14, the components having the same reference numerals as those in FIG.
The description is omitted because it has the same function as 1.

【0097】第5および第6の実施形態と第7の実施形
態との違いは、第5および第6の実施形態ではホルマン
ト強調フィルタ1003に復号部で復号して得られる復
号LPC係数と場合によっては復号PARCOR係数が
入力されるのに対し、本実施形態では合成フィルタ17
09の出力信号をLPC分析して新たにLPC係数と場
合によってはPARCOR係数を求め、その情報を用い
てホルマント強調を行う点にある。本実施形態では、合
成信号のLPC係数を求め直しているため、ホルマント
強調を正確に行うことができる。また、LPC分析次数
を任意に設定できるので、分析次数を大きくとった場合
(分析次数>10)、さらに細かくホルマント強調を制
御することができる。
The difference between the fifth and sixth embodiments and the seventh embodiment is that, in the fifth and sixth embodiments, the formant enhancement filter 1003 and the decoded LPC coefficient obtained by decoding in the decoding unit may be different in some cases. While the decoded PARCOR coefficient is input, in the present embodiment, the synthesis filter 17
The output signal of 09 is subjected to LPC analysis to newly obtain LPC coefficients and, in some cases, PARCOR coefficients, and formant enhancement is performed using the information. In the present embodiment, since the LPC coefficient of the combined signal is recalculated, formant enhancement can be performed accurately. Further, since the LPC analysis order can be set arbitrarily, when the analysis order is large (analysis order> 10), the formant emphasis can be controlled more finely.

【0098】LPC係数分析部2001では、自己相関
法もしくは共分散法を用いて分析を行うことができる。
自己相関法ではDurbinの再帰的解法を用いれば効
率的に解くことができ、またこの解法を用いればLPC
係数とPARCOR係数とを同時に求めることができ
る。よって、ホルマント強調フィルタ1003には、L
PC係数とPARCOR係数の両者を与えれば良い。L
PC係数分析部2001に共分散法を用いたとき、Ch
olesky分解を用いれば効率的に解くことができ
る。この場合、LPC係数のみが得られるので、ホルマ
ント強調フィルタ1003にはLPC係数のみを与えれ
ば良い。図14は、自己相関法によるLPC係数分析部
2001を用いた場合を想定した構成となっているが、
共分散法によるLPC係数分析部を用いても実現可能で
ある。
The LPC coefficient analysis unit 2001 can perform analysis using the autocorrelation method or the covariance method.
The autocorrelation method can be efficiently solved by using Durbin's recursive solution method, and by using this solution method, LPC
The coefficient and the PARCOR coefficient can be obtained at the same time. Therefore, the formant enhancement filter 1003 has L
It is sufficient to give both the PC coefficient and the PARCOR coefficient. L
When the covariance method is used in the PC coefficient analysis unit 2001, Ch
It is possible to solve efficiently by using the Olesky decomposition. In this case, since only the LPC coefficient is obtained, it is sufficient to give only the LPC coefficient to the formant enhancement filter 1003. Although FIG. 14 is configured assuming that the LPC coefficient analysis unit 2001 based on the autocorrelation method is used,
It can also be realized by using the LPC coefficient analysis unit based on the covariance method.

【0099】なお、図14ではホルマント強調フィルタ
1003に図2の構成を用い、フィルタ係数決定部11
02に図6の構成を用いた場合について示しているが、
ホルマント強調フィルタ1003に図4の構成を用い、
フィルタ係数決定部1102に図5の構成を用いてもよ
く、ホルマント強調フィルタ1003とこれに含まれる
フィルタ係数決定部1102の組み合わせは任意であ
る。
In FIG. 14, the configuration shown in FIG. 2 is used for the formant emphasis filter 1003, and the filter coefficient determination unit 11
02 shows the case of using the configuration of FIG.
The configuration of FIG. 4 is used for the formant enhancement filter 1003,
The configuration of FIG. 5 may be used for the filter coefficient determination unit 1102, and the combination of the formant enhancement filter 1003 and the filter coefficient determination unit 1102 included therein is arbitrary.

【0100】(第8の実施形態)図15は、第8の実施
形態を示すブロック図である。図15において、図11
と同じ参照符号を付した構成要素は図11と同じ機能を
有するものとして説明を省略する。
(Eighth Embodiment) FIG. 15 is a block diagram showing an eighth embodiment. In FIG. 15, FIG.
The components denoted by the same reference numerals as those have the same functions as those in FIG.

【0101】本実施形態は、任意の音声処理の前処理部
に適用され、背景雑音に埋もれている音声信号のホルマ
ントを強調することを目的としている。本実施形態によ
れば、音声信号のホルマントが強調され、音声スペクト
ルの谷の部分が減衰するので、音声スペクトルの谷の部
分に乗っている背景雑音のスペクトルを減衰させること
ができ、雑音感が緩和される。
The present embodiment is applied to a pre-processing unit for arbitrary voice processing and aims to emphasize the formant of a voice signal buried in background noise. According to the present embodiment, the formant of the voice signal is emphasized and the valley portion of the voice spectrum is attenuated. Therefore, the background noise spectrum on the valley portion of the voice spectrum can be attenuated, and the noise feeling is reduced. Will be alleviated.

【0102】図15において、入力端子2101からデ
ィジタル化された音声信号が順次入力され、バッファ2
102で所定数NF個の音声信号が入力される。所定数
の音声信号が入力されると、バッファ2102からLP
C係数分析部2001とゲイン調整部1601に音声信
号が転送される。NFの推奨値は160である。LPC
係数分析部2001では、前述したように自己相関法も
しくは共分散法を用いるが、図15では自己相関法によ
る分析を行っている。自己相関法では、LPC係数とP
ARCOR係数を同時に求めることができるので、ホル
マント強調フィルタ1003はLPC係数とPARCO
R係数が与えられる。同様にLPC係数分析部2001
に共分散法を用いることも可能であり、その際はLPC
係数だけがホルマント強調フィルタ1003に与えられ
る。
In FIG. 15, digitized audio signals are sequentially input from the input terminal 2101, and the buffer 2
At 102, a predetermined number NF of audio signals are input. When a predetermined number of audio signals are input, LP is output from the buffer 2102.
The audio signal is transferred to the C coefficient analysis unit 2001 and the gain adjustment unit 1601. The recommended value of NF is 160. LPC
The coefficient analysis unit 2001 uses the autocorrelation method or the covariance method as described above, but in FIG. 15, the analysis is performed by the autocorrelation method. In the autocorrelation method, the LPC coefficient and P
Since the ARCOR coefficient can be obtained at the same time, the formant enhancement filter 1003 uses the LPC coefficient and the PARCO coefficient.
The R coefficient is given. Similarly, the LPC coefficient analysis unit 2001
It is also possible to use the covariance method for LPC.
Only the coefficients are given to the formant enhancement filter 1003.

【0103】なお、図15ではホルマント強調フィルタ
1003に図2の構成を用い、フィルタ係数決定部11
02に図6の構成を用いた場合について示しているが、
ホルマント強調フィルタ1003に図4の構成を用い、
フィルタ係数決定部1102に図5の構成を用いてもよ
く、ホルマント強調フィルタ1003とこれに含まれる
フィルタ係数決定部1102の組み合わせは任意であ
る。
In FIG. 15, the formant emphasizing filter 1003 has the configuration shown in FIG.
02 shows the case of using the configuration of FIG.
The configuration of FIG. 4 is used for the formant enhancement filter 1003,
The configuration of FIG. 5 may be used for the filter coefficient determination unit 1102, and the combination of the formant enhancement filter 1003 and the filter coefficient determination unit 1102 included therein is arbitrary.

【0104】[第2の発明の実施の形態] (第9の実施形態)図16は、第9の実施形態に係るホ
ルマント強調フィルタの構成を示すブロック図である。
図16において図2と同じ参照番号を付した構成要素は
図2と同じ機能を有するものとして、説明を省略する。
これまでの実施形態と本実施形態とでは、ホルマント強
調フィルタ1003の実現法で異なる。本実施形態のホ
ルマント強調フィルタ1003は、極型フィルタ300
3と、零型フィルタ3004と、これら極型フィルタ3
003,零型フィルタ3004のそれぞれのフィルタ係
数を決定する極型フィルタ係数決定部3001および零
型フィルタ係数決定部3002から構成される。
[Second Embodiment of the Invention] (Ninth Embodiment) FIG. 16 is a block diagram showing the arrangement of a formant emphasis filter according to the ninth embodiment.
In FIG. 16, the components designated by the same reference numerals as those in FIG. 2 have the same functions as those in FIG.
The implementation method of the formant enhancement filter 1003 is different between the above-described embodiment and this embodiment. The formant enhancement filter 1003 of this embodiment is a polar filter 300.
3, zero-type filter 3004, and these pole-type filters 3
003, a zero-type filter coefficient determining unit 3002 and a zero-type filter coefficient determining unit 3002 that determine respective filter coefficients of the zero-type filter 3004.

【0105】極型フィルタ3003は、入力される音声
信号のスペクトルの山の部分(ホルマント)を強調し、
谷の部分を減衰させるホルマント強調フィルタ1003
の基本作用を達成する主フィルタとして機能するもので
ある。零型フィルタ3004は、この極型フィルタ30
03で生じる余分なスペクトル傾きを補正するように働
くものである。以下、本実施形態の処理の流れを図16
を用いて説明する。
The polar filter 3003 emphasizes the peak portion (formant) of the spectrum of the input audio signal,
Formant enhancement filter 1003 for attenuating the valley portion
It functions as a main filter that achieves the basic action of. The zero-type filter 3004 is the pole-type filter 30.
It works so as to correct the extra spectral tilt generated in 03. The process flow of this embodiment will be described below with reference to FIG.
This will be described with reference to FIG.

【0106】入力端子1002から、音声信号のスペク
トル概形を表すLPC係数が順次入力される。極型フィ
ルタ係数決定部3001では、入力されたLPC係数を
基に極型フィルタ3003のフィルタ係数{q(i);
i=1〜P}を求める。同様に、零型フィルタ係数決定
部3002では零型フィルタ3004のフィルタ係数
{r(i);i=1〜P}を求める。極型フィルタ係数
決定部3001および零型フィルタ係数決定部3002
の具体的な処理の方法は、後述することにする。入力端
子1001から入力される音声信号は、極型フィルタ3
003および零型フィルタ3004の順にフィルタリン
グ処理され、出力端子1004からホルマント強調され
た信号が出力される。
From the input terminal 1002, LPC coefficients representing the outline of the spectrum of the audio signal are sequentially input. In the polar filter coefficient determination unit 3001, the filter coefficient {q (i); of the polar filter 3003 is based on the input LPC coefficient.
i = 1 to P} is calculated. Similarly, the zero-type filter coefficient determination unit 3002 obtains the filter coefficients {r (i); i = 1 to P} of the zero-type filter 3004. Polar filter coefficient determination unit 3001 and zero filter coefficient determination unit 3002
The specific processing method of will be described later. The audio signal input from the input terminal 1001 is the polar filter 3
003 and the zero filter 3004 are filtered in this order, and a formant-emphasized signal is output from the output terminal 1004.

【0107】極型フィルタ3003および零型フィルタ
3004の伝達関数をz変換領域で表すと、(20)式
のようになる。但し、C(z)は入力音声信号のz変換
値、G(z)は出力信号のz変換値を表す。
The transfer functions of the pole type filter 3003 and the zero type filter 3004 can be expressed by the equation (20) in the z-transform domain. However, C (z) represents the z-transformed value of the input audio signal, and G (z) represents the z-transformed value of the output signal.

【0108】[0108]

【数9】 (Equation 9)

【0109】(20)式を時間領域で表すと、(21)
式となる。ここで、c(n)はC(z)の時間領域信号
として表したものであり、g(n)はG(z)の時間領
域信号として表したものである。
When the equation (20) is expressed in the time domain, the equation (21) is obtained.
It becomes an expression. Here, c (n) is represented as a C (z) time domain signal, and g (n) is represented as a G (z) time domain signal.

【0110】[0110]

【数10】 (Equation 10)

【0111】次に、極型フィルタ係数決定部3001お
よび零型フィルタ係数決定部3002について詳細に説
明する。
Next, the polar filter coefficient determining section 3001 and the zero filter coefficient determining section 3002 will be described in detail.

【0112】図17は、極型フィルタ係数決定部300
1および零型フィルタ係数決定部3002に適用され得
るフィルタ係数決定部の第1の構成例を示すブロック図
である。同図において、入力端子1002から入力され
るLPC係数{αi ;i=1〜P}の各次の係数は、定
数λi (i:LPC係数の次数)で表される値が乗算器
3005においてそれぞれ乗じられ、フィルタ係数とし
て出力端子3006より出力される。例えば、極型フィ
ルタ係数決定部3001に図17の構成のフィルタ係数
決定部を用いたとき、極型フィルタ3003のフィルタ
係数{q(i);i=1〜P}は、 q(i)=αi λ i (22) のように決定される。
FIG. 17 shows the polar filter coefficient determining section 300.
11 is a block diagram showing a first configuration example of a filter coefficient determination unit that can be applied to the 1- and zero-type filter coefficient determination unit 3002. FIG. In the figure, for each coefficient of the LPC coefficient {α i ; i = 1 to P} input from the input terminal 1002, a value represented by a constant λ i (i: order of the LPC coefficient) is a multiplier 3005. At the output terminal 3006 as a filter coefficient. For example, when the filter coefficient determining unit configured as shown in FIG. 17 is used as the polar filter coefficient determining unit 3001, the filter coefficient {q (i); i = 1 to P} of the polar filter 3003 is q (i) = It is determined as α i λ i (22).

【0113】同様に、零型フィルタ係数決定部3002
において、零型フィルタ3004のフィルタ係数{r
(i);i=1〜P}は、 r(i)=αi λ i (23) のように決定される。
Similarly, the zero-type filter coefficient determination unit 3002
, The filter coefficient of the zero-type filter 3004 {r
(I); i = 1 to P} is determined as r (i) = α i λ i (23).

【0114】次に、図18を用いて極型フィルタ係数決
定部3001および零型フィルタ係数決定部3002に
適用されうるフィルタ係数決定部の第2の構成例につい
て説明する。図18の構成は、LPC係数の各次の係数
に乗ずべき定数を格納したメモリテーブル3007を有
する点が図17の構成と異なる。同図において、入力端
子1002から入力されるLPC係数{αi ;i=1〜
P}の各次の係数は、メモリテーブル3007に格納さ
れた各次の係数にそれぞれ対応させて予め任意に定めら
れた定数{t(i);i=1〜P}と乗算器3005に
おいてそれぞれ乗じられ、フィルタ係数として出力端子
3006より出力される。例えば、極型フィルタ係数決
部3001に図18の構成によるフィルタ係数決定部を
用いたとき、極型フィルタ3003のフィルタ係数{q
(i);i=1〜P}は、 q(i)=αi t(i) (24) のように決定される。
Next, a second configuration example of the filter coefficient determination unit applicable to the polar filter coefficient determination unit 3001 and the zero type filter coefficient determination unit 3002 will be described with reference to FIG. The configuration of FIG. 18 differs from the configuration of FIG. 17 in that it has a memory table 3007 that stores constants to be multiplied by each coefficient of the LPC coefficient. In the figure, LPC coefficients {α i ; i = 1 to 1 input from the input terminal 1002
The coefficient of each degree of P} corresponds to the coefficient of each degree stored in the memory table 3007, and a constant {t (i); i = 1 to P} and a multiplier 3005 respectively set in advance. It is multiplied and output from the output terminal 3006 as a filter coefficient. For example, when the filter coefficient determination unit having the configuration of FIG. 18 is used as the polar filter coefficient determination unit 3001, the filter coefficient {q
(I); i = 1 to P} is determined as q (i) = α i t (i) (24).

【0115】同様に、零型フィルタ係数決定部3002
において、零型フィルタ3004のフィルタ係数{r
(i);i=1〜P}は、 r(i)=αi t(i) (25) のように決定される。
Similarly, the zero-type filter coefficient determination unit 3002
, The filter coefficient of the zero-type filter 3004 {r
(I); i = 1 to P} is determined as r (i) = α i t (i) (25).

【0116】本実施形態の特徴は、極型フィルタ係数決
定部3001および零型フィルタ係数決定部3002の
うちの少なくとも一方が図18に示すようにメモリテー
ブル3007を用いて構成されている点にある。こうす
ることにより、フィルタ係数を求めるためにLPC係数
に乗ぜられるフィルタ係数を従来のように指数関数値に
限定されることなく、メモリテーブル3007によって
自由に設定できるようにすることができるため、ホルマ
ント強調フィルタ1003によって高品質な音声を得る
ことができる。
The feature of this embodiment is that at least one of the pole-type filter coefficient determination unit 3001 and the zero-type filter coefficient determination unit 3002 is configured using a memory table 3007 as shown in FIG. . By doing so, the filter coefficient to be multiplied by the LPC coefficient for obtaining the filter coefficient can be freely set by the memory table 3007 without being limited to the exponential function value as in the conventional case. A high-quality voice can be obtained by the enhancement filter 1003.

【0117】以上の処理の流れをまとめると、図19に
示すフローチャートのようになる。ここで、{c
(n);n=−P〜NUM−1}は入力端子1001か
ら順次入力される信号を表し、{g(n);n=−P〜
NUM−1}は出力信号を表す。また、c(n)および
g(n)の変数nがマイナス値のときは前フレームのデ
ータを利用していることを意味する。ここでNUMはフ
レーム長を表し、NUM=40とする。さらに、Pはフ
ィルタ次数を表し、ここではP=10とする。また、図
19におけるステップS41,S45,46は、先に説
明した図3におけるS11,S15,S16と同じ処理
なので、説明を省略する。
The flow of the above processing is summarized as a flow chart shown in FIG. Where {c
(N); n = -P to NUM-1} represents signals sequentially input from the input terminal 1001, and {g (n); n = -P to.
NUM-1} represents the output signal. Further, when the variable n of c (n) and g (n) is a negative value, it means that the data of the previous frame is used. Here, NUM represents a frame length, and NUM = 40. Further, P represents the filter order, and here P = 10. Further, steps S41, S45, and 46 in FIG. 19 are the same processes as S11, S15, and S16 in FIG.

【0118】図19で新たに設けられた処理は、ステッ
プS42〜S44およびS47である。この処理の特徴
は、P次の極型フィルタおよびP次の零型フィルタによ
りフィルタリングを行う点と、極型フィルタのフィルタ
係数および零型フィルタのフィルタ係数の算出方法およ
びフィルタ内部状態の更新法にある。以下、ステップS
42〜S44およびS47について説明を行う。
The processing newly provided in FIG. 19 is steps S42 to S44 and S47. The feature of this processing is that filtering is performed by a P-th order polar filter and a P-th order zero-type filter, a method of calculating the filter coefficient of the pole-type filter and a filter coefficient of the zero-type filter, and a method of updating the filter internal state. is there. Hereinafter, step S
42 to S44 and S47 will be described.

【0119】ステップS42では、入力音声信号のスペ
クトル概形を表すLPC係数{αi;i=1〜P}を用
いて、(22)式に従い極型フィルタのフィルタ係数
{q(i);i=1〜P}を算出する。ステップS43
では、(25)式に従い零型フィルタのフィルタ係数
{r(i);i=1〜P}を算出する。次に、ステップ
S44で(21)式に従い極型フィルタと零型フィルタ
のフィルタリング処理を行う。ステップS47では、次
フレームのために(26)式、(27)式に従いフィル
タの内部状態の更新を行う。
In step S42, the filter coefficients {q (i); i of the polar filter are calculated according to the equation (22) using the LPC coefficients {α i ; i = 1 to P} representing the spectrum outline of the input speech signal. = 1 to P} is calculated. Step S43
Then, the filter coefficient {r (i); i = 1 to P} of the zero-type filter is calculated according to the equation (25). Next, in step S44, the filtering process of the polar filter and the zero filter is performed according to the equation (21). In step S47, the internal state of the filter is updated according to equations (26) and (27) for the next frame.

【0120】 c(j−NUM)=c(j) (j=NUM−P〜NUM−1)(26) g(j−NUM)=g(j) (j=NUM−P〜NUM−1)(27) 上記処理においては、極型フィルタのフィルタ係数を求
める際には(22)式に従い、零型フィルタのフィルタ
係数を求める際には(25)式に従う例について説明し
たが、これに限定されることはなく、極型フィルタおよ
び零型フィルタのうちの少なくとも一方のフィルタ係数
が(24)式または(25)式に従って算出されていれ
ば良い。また、ステップS44でのフィルタリング処理
におけるフィルタリング順序は、任意である。ただし、
順序を変更した場合、その順序に適合した内部状態の割
り振りを行う必要があるのは当然である。
C (j-NUM) = c (j) (j = NUM-P to NUM-1) (26) g (j-NUM) = g (j) (j = NUM-P to NUM-1) (27) In the above processing, an example has been described in which the formula (22) is used to obtain the filter coefficient of the polar filter and the formula (25) is used to obtain the filter coefficient of the zero filter. However, the present invention is not limited to this. It suffices that the filter coefficient of at least one of the polar filter and the zero filter is calculated according to the equation (24) or the equation (25). Moreover, the filtering order in the filtering process in step S44 is arbitrary. However,
Of course, when the order is changed, it is necessary to allocate the internal state suitable for the order.

【0121】(第10の実施形態)図20は、第10の
実施形態に係るホルマント強調フィルタ1003の構成
を示すブロック図であり、極型フィルタ3003に内在
するスペクトル傾きを補正する零型フィルタ3004の
働きを補助するように働く補助フィルタ3008を有す
る点が図16と異なる。この補助フィルタ3008とし
ては、前述した特性固定フィルタ1104を用いても良
い。ただし、補助フィルタ3008の目的は上述したよ
うに零型フィルタ3004のスペクトル傾き補正の働き
を補助することにあるので、特性が固定である必要は必
ずしもなく、例えばPARCOR係数のようなスペクト
ル傾きを表現できるパラメータに依存して特性が変化す
るフィルタであっもよい。また、各フィルタの順序は図
20に限定されることはなく、任意である。
(Tenth Embodiment) FIG. 20 is a block diagram showing the configuration of the formant enhancement filter 1003 according to the tenth embodiment, which is a zero filter 3004 for correcting the spectral tilt inherent in the polar filter 3003. 16 is different from FIG. 16 in that an auxiliary filter 3008 that works to assist the operation of FIG. The fixed characteristic filter 1104 described above may be used as the auxiliary filter 3008. However, since the purpose of the auxiliary filter 3008 is to assist the function of correcting the spectral tilt of the zero-type filter 3004 as described above, the characteristic does not necessarily have to be fixed, and a spectral tilt such as a PARCOR coefficient is expressed. It may be a filter whose characteristics change depending on the parameters that can be set. Further, the order of each filter is not limited to that shown in FIG.

【0122】(第11の実施形態)図21は、第11の
実施形態に係るホルマント強調フィルタ1003の構成
を示すブロック図であり、ピッチ強調フィルタ2202
を追加した点が図16と異なる。この場合も、各フィル
タの順序は図21に限定されることはなく、任意であ
る。
(Eleventh Embodiment) FIG. 21 is a block diagram showing the configuration of the formant emphasis filter 1003 according to the eleventh embodiment, which is a pitch emphasis filter 2202.
16 is different from FIG. In this case as well, the order of the filters is not limited to that shown in FIG. 21, and is arbitrary.

【0123】(第12の実施形態)図22は、第12の
実施形態に係るホルマント強調フィルタ1003の構成
を示すブロック図であり、補助フィルタ3008とピッ
チ強調フィルタ2202を有する点が図16と異なる。
この場合も、各フィルタの順序は任意である。
(Twelfth Embodiment) FIG. 22 is a block diagram showing the structure of the formant emphasis filter 1003 according to the twelfth embodiment, which is different from FIG. 16 in that an auxiliary filter 3008 and a pitch emphasis filter 2202 are provided. .
Also in this case, the order of each filter is arbitrary.

【0124】(第13の実施形態)図23は、第13の
実施形態に係るホルマント強調フィルタ1003の構成
を示すブロック図である。本実施形態の特徴は、極型フ
ィルタ係数決定部3001および零型フィルタ係数決定
部3002がM種類(M≧2)の定数{λm ;m=1〜
M}もしくはメモリテーブル{tm (i);i=1〜
P,m=1〜M}を有し、入力音声信号の属性によって
M種類の定数もしくはメモリテーブルのうちの1つを選
択してフィルタ係数の決定に用いる点にある。
(Thirteenth Embodiment) FIG. 23 is a block diagram showing the structure of the formant enhancement filter 1003 according to the thirteenth embodiment. The feature of the present embodiment is that the pole-type filter coefficient determination unit 3001 and the zero-type filter coefficient determination unit 3002 have M types (M ≧ 2) of constants {λ m ;
M} or memory table {t m (i); i = 1 to
P, m = 1 to M}, and one of M types of constants or a memory table is selected according to the attribute of the input audio signal and used for determining the filter coefficient.

【0125】以下、本実施形態の特徴に着目して動作を
説明する。ただし、極型フィルタ係数決定部3001で
は、(22)式に従い定数λm を用いてフィルタ係数が
決定されるとし、零型フィルタ係数決定部3002では
(25)式に従いメモリテーブル{tm (i);i=1
〜P}を用いてフィルタ係数が決定されるものとして説
明を行う。なお、極型フィルタ係数決定部3001およ
び零型フィルタ係数決定部3002のうちの少なくとも
一方が(24)式または(25)式に従いメモリテーブ
ルを用いてフィルタ係数を決定する構成になっていれば
良いので、上記構成に限定される必要はない。
The operation will be described below by focusing on the characteristics of this embodiment. However, the pole-type filter coefficient determination unit 3001 determines the filter coefficient using the constant λ m according to the equation (22), and the zero-type filter coefficient determination unit 3002 determines the memory table {t m (i ); I = 1
The description will be made assuming that the filter coefficient is determined using ~ P}. At least one of the polar filter coefficient determining unit 3001 and the zero filter coefficient determining unit 3002 may be configured to determine the filter coefficient using the memory table according to the equation (24) or the equation (25). Therefore, it is not necessary to be limited to the above configuration.

【0126】図23において、入力端子3009から入
力音声信号の属性を表す情報(属性情報)が入力され、
極型フィルタ係数決定部3001および零型フィルタ係
数決定部3002に与えられる。極型フィルタ係数決定
部3001では、この属性情報に基づき、M種類用意さ
れている定数{λm ;m=1〜M}のうちから1つの定
数を選択し、選択されたλm を用いて(22)式に従い
極型フィルタ3003の係数を算出する。同様に、零型
フィルタ係数決定部3002では、属性情報に基づき、
M種類用意されているメモリテーブルに格納された定数
{tm (i);i=1〜P,m=1〜M}のうちから1
つのメモリテーブルを選択し、選択したメモリテーブル
に格納されている定数{tm (i);i=1〜P}を用
いて(25)式に従い零型フィルタ3004のフィルタ
係数を決定する。
In FIG. 23, the information (attribute information) indicating the attribute of the input audio signal is input from the input terminal 3009,
It is given to the pole-type filter coefficient determination unit 3001 and the zero-type filter coefficient determination unit 3002. Based on this attribute information, the pole-type filter coefficient determination unit 3001 selects one constant from M types of constants {λ m ; m = 1 to M}, and uses the selected λ m. The coefficient of the polar filter 3003 is calculated according to the equation (22). Similarly, in the zero-type filter coefficient determination unit 3002, based on the attribute information,
1 out of constants {t m (i); i = 1 to P, m = 1 to M} stored in M types of prepared memory tables
Determining the filter coefficients of using (25) the zero type according formula filter 3004; One of the select memory table, selected constants stored in the memory table {i = 1~P t m (i )}.

【0127】入力音声信号の属性情報は、例えば母音
部、子音部、背景部の種別を表す情報である。このよう
な属性の分類を行ったとき、母音部ではホルマント強調
が強く行われるようにし、次いで子音部、背景部の順に
ホルマント強調が弱くなるように設定すると効果的であ
る。また、属性を分類する方法として、例えば1 次のP
ARCOR係数やピッチゲインなどの特徴パラメータを
場合によっては複数種類用いて分類する方法を用いるこ
とができる。
The attribute information of the input voice signal is, for example, information indicating the type of vowel part, consonant part, and background part. When such attribute classification is performed, it is effective to set the formant emphasis to be strong in the vowel part, and then to reduce the formant emphasis in the order of the consonant part and the background part. Also, as a method of classifying the attributes, for example, the primary P
A method of classifying a plurality of characteristic parameters such as an ARCOR coefficient and a pitch gain may be used in some cases.

【0128】図24は、図23における極型フィルタ係
数決定部3001および零型フィルタ係数決定部300
2に適用されるフィルタ係数決定部の第1の構成例を示
すブロック図である。まず、入力端子3009から入力
される属性情報に基づいて、M種類用意された定数{λ
m ;m=1〜M}の中から1つの定数λm が選択され
る。次に、入力端子1002から入力されるLPC係数
{αi ;i=1〜P}の各次数に、定数λm i (i:L
PC係数の次数)を乗じ、その結果得られるフィルタ係
数が出力端子3006から出力される。
FIG. 24 is a block diagram of the polar type filter coefficient determining unit 3001 and the zero type filter coefficient determining unit 300 shown in FIG.
6 is a block diagram showing a first configuration example of a filter coefficient determination unit applied to No. 2; FIG. First, based on the attribute information input from the input terminal 3009, M types of prepared constants {λ
One constant λ m is selected from m ; m = 1 to M}. Next, a constant λ m i (i: L) is added to each order of the LPC coefficient {α i ; i = 1 to P} input from the input terminal 1002.
The order of the PC coefficient) is multiplied and the resulting filter coefficient is output from the output terminal 3006.

【0129】図25は、図23における極型フィルタ係
数決定部3001および零型フィルタ係数決定部300
2に適用されるフィルタ係数決定部の第2の構成例を示
すブロック図である。まず、入力端子3009から入力
される属性情報に基づいて、M種類用意されたメモリテ
ーブル3007,3010,3011に格納された定数
{tm (i);i=1〜P,m=1 〜M}の中から1つ
のメモリテーブルが選択され、そのメモリテーブルに格
納された定数{tm (i);i=1〜P}が取り出され
る。次に、入力端子1002から入力されるLPC係数
{αi ;i=1〜P}の各次の係数に、メモリテーブル
から取り出された定数tm (i)が乗じられ、得られる
フィルタ係数が出力端子3006から出力される。
FIG. 25 is a block diagram of the polar type filter coefficient determining unit 3001 and the zero type filter coefficient determining unit 300 shown in FIG.
6 is a block diagram showing a second configuration example of the filter coefficient determination unit applied to No. 2; FIG. First, based on the attribute information input from the input terminal 3009, M types of constants {t m (i); i = 1 to P, m = 1 to M stored in memory tables 3007, 3010, and 3011 prepared. } one memory table is selected from among, stored in the memory table constants {t m (i); i = 1~P} are retrieved. Next, each coefficient of the LPC coefficient {α i ; i = 1 to P} input from the input terminal 1002 is multiplied by the constant t m (i) extracted from the memory table, and the obtained filter coefficient is obtained. It is output from the output terminal 3006.

【0130】以上の処理の流れをまとめると、図29に
示すフローチャートのようになる。ここで、{c
(n);n=−P〜NUM−1}は入力端子1001か
ら順次入力される信号を表し、{g(n);n=−P〜
NUM−1}は出力信号を表す。また、c(n)および
g(n)の変数nがマイナス値のときは前フレームのデ
ータを利用していることを意味する。ここで、NUMは
フレーム長を表し、NUM=40とする。さらに、Pは
フィルタ次数を表し、ここではP=10とする。また、
図29におけるステップS51,S54,S55,S5
6,S57,S58,S59は、先に説明した図28に
おけるS41,S42,S43,S44,S45,S4
6,S47と同じ処理なので、説明を省略する。
The flow of the above processing is summarized as a flow chart shown in FIG. Where {c
(N); n = -P to NUM-1} represents signals sequentially input from the input terminal 1001, and {g (n); n = -P to.
NUM-1} represents the output signal. Further, when the variable n of c (n) and g (n) is a negative value, it means that the data of the previous frame is used. Here, NUM represents a frame length, and NUM = 40. Further, P represents the filter order, and here P = 10. Also,
Steps S51, S54, S55, S5 in FIG.
6, S57, S58 and S59 are S41, S42, S43, S44, S45 and S4 in FIG. 28 described above.
Since the processing is the same as that of S6 and S47, description thereof will be omitted.

【0131】図29で新たに設けられた処理は、ステッ
プS52〜S53である。この処理の特徴は、入力音声
信号の属性情報に従い、M種類あるメモリテーブルに格
納された定数{tm (i);i=1〜P,m=1〜M}
から1つのメモリテーブルに格納された定数を選択する
ステップS52と、属性情報に従いM種類ある定数{λ
m ;m=1〜M}から1つの定数を選択するステップS
53にある。
The processing newly provided in FIG. 29 is steps S52 to S53. The feature of this processing is that constants {t m (i); i = 1 to P, m = 1 to M} stored in memory tables of M types according to the attribute information of the input audio signal.
Step S52 for selecting a constant stored in one memory table from M, and M types of constants {λ
Step S for selecting one constant from m ; m = 1 to M}
53.

【0132】(第14の実施形態)図26は、第14の
実施形態に係るホルマント強調フィルタ1003の構成
を示すブロック図であり、図23の構成に補助フィルタ
3008を追加したものである。
(Fourteenth Embodiment) FIG. 26 is a block diagram showing the configuration of the formant enhancement filter 1003 according to the fourteenth embodiment, in which an auxiliary filter 3008 is added to the configuration of FIG.

【0133】(第15の実施形態)図27は、第15の
実施形態に係るホルマント強調フィルタ1003の構成
を示すブロック図であり、図23の構成にピッチ強調フ
ィルタ2202を追加したものである。
(Fifteenth Embodiment) FIG. 27 is a block diagram showing the configuration of the formant enhancement filter 1003 according to the fifteenth embodiment, in which a pitch enhancement filter 2202 is added to the configuration of FIG.

【0134】(第16の実施形態)図28は、第16の
実施形態に係るホルマント強調フィルタ1003の構成
を示すブロック図であり、補助フィルタ3008および
ピッチ強調フィルタ2202を追加したものである。
(Sixteenth Embodiment) FIG. 28 is a block diagram showing the configuration of the formant emphasis filter 1003 according to the sixteenth embodiment, in which an auxiliary filter 3008 and a pitch emphasis filter 2202 are added.

【0135】なお、第14〜第16の実施形態において
各フィルタの順序は任意に変更することができる。
The order of each filter in the fourteenth to sixteenth embodiments can be changed arbitrarily.

【0136】(第17の実施形態)第17の実施形態と
して、本発明を音声符号化/復号化システムの音声復号
化装置に適用した他の実施形態を図30に示す。図30
において図11と同じ参照符号を付した構成要素は図1
1と同じ機能を有するものとして説明を省略する。
(Seventeenth Embodiment) As a seventeenth embodiment, FIG. 30 shows another embodiment in which the present invention is applied to a voice decoding device of a voice encoding / decoding system. Figure 30
1 that have the same reference numerals as those in FIG.
The description is omitted because it has the same function as 1.

【0137】第5の実施形態と第17の実施形態の違い
は、第5の実施形態では図2に示される構成を基本とし
たホルマント強調フィルタを有しているのに対し、第1
0の実施形態では図16に示される構成を基本としたホ
ルマント強調フィルタを適用している点にある。
The difference between the fifth embodiment and the seventeenth embodiment is that the fifth embodiment has a formant enhancement filter based on the configuration shown in FIG.
In the embodiment of 0, the formant enhancement filter based on the configuration shown in FIG. 16 is applied.

【0138】図30において、極型フィルタ係数決定部
3001では、係数変換部1712から出力されるLP
C係数を基に(22)式に従い、LPC係数{αi ;i
=1〜P}と定数λi (i:LPC係数の次数)との積
をとり、極型フィルタ係数{q(i);i=1〜P}を
算出する。零型フィルタ係数決定部3002では、(2
5)式に従い、LPC係数{αi ;i=1〜P}と予め
用意されたメモリテーブル3007に格納された定数
{t(i);i=1〜P}との積をとり、極型フィルタ
係数{r(i);i=1〜P}を算出する。
In FIG. 30, the polar filter coefficient determination unit 3001 outputs the LP output from the coefficient conversion unit 1712.
According to the equation (22) based on the C coefficient, the LPC coefficient {α i ; i
= 1 to P} and a constant λ i (i: order of LPC coefficient) are calculated to calculate the pole filter coefficient {q (i); i = 1 to P}. In the zero-type filter coefficient determination unit 3002, (2
According to the equation (5), the product of the LPC coefficient {α i ; i = 1 to P} and the constant {t (i); i = 1 to P} stored in the memory table 3007 prepared in advance is calculated to obtain the polar type. The filter coefficient {r (i); i = 1 to P} is calculated.

【0139】合成フィルタ1709から出力される合成
信号は、(16)式で表されるピッチ強調フィルタ22
02を通過することによりピッチ強調がなされる。この
ときのピッチ周期Lは、適応コードブックインデックス
IACBから算出されるピッチ周期を用いる。また、ピ
ッチフィルタゲインは予め定められた固定値δ(例え
ば、δ=0.7)を用いる。この実施形態では適応コー
ドブックインデックスIACBから算出されるピッチ周
期を用いてピッチ強調を行っているが、これに限定され
る必要はなく、例えば合成フィルタ1709の出力信号
もしくは加算器1708の出力信号を新たに分析してピ
ッチ周期を求めても良い。また、ピッチフィルタゲイン
を固定値に限定せず、例えば合成フィルタ1709の出
力信号もしくは加算器1708の出力信号から算出する
方法を用いても良い。
The synthesized signal output from the synthesis filter 1709 is the pitch enhancement filter 22 expressed by the equation (16).
The pitch is emphasized by passing through 02. As the pitch cycle L at this time, the pitch cycle calculated from the adaptive codebook index IACB is used. The pitch filter gain uses a predetermined fixed value δ (for example, δ = 0.7). In this embodiment, pitch enhancement is performed using the pitch period calculated from the adaptive codebook index IACB, but the invention is not limited to this. For example, the output signal of the synthesis filter 1709 or the output signal of the adder 1708 is The pitch period may be newly obtained by analysis. Further, the pitch filter gain is not limited to a fixed value, and a method of calculating from the output signal of the synthesis filter 1709 or the output signal of the adder 1708 may be used.

【0140】次に、極型フィルタ3003、零型フィル
タ3004および補助フィルタ3008を通してホルマ
ント強調を行う。ここでは、補助フィルタ3008とし
て、(9)式で示される特性固定フィルタを用いる。ゲ
イン調整部1601でホルマント強調フィルタ1003
の出力信号パワーが入力信号パワーに等しくなり、かつ
パワーの変化が滑らかになるよう処理を行い、最終的な
合成音声信号として出力される。
Next, formant enhancement is performed through the pole type filter 3003, the zero type filter 3004 and the auxiliary filter 3008. Here, as the auxiliary filter 3008, a fixed characteristic filter represented by Expression (9) is used. Formant emphasis filter 1003 in gain adjusting section 1601
Is processed so that the output signal power becomes equal to the input signal power and the change in the power is smoothed, and is output as the final synthesized speech signal.

【0141】各フィルタの順序は上記説明の順序に限定
されず、任意である。また、本実施形態ではホルマント
強調フィルタ1003の構成要素にピッチ強調フィルタ
2202および補助フィルタ3008が存在する場合に
ついて説明したが、ピッチフィルタ2202を除いた構
成、補助フィルタ3008を除いた構成およびこの両者
を除いた構成であっても良い。また、本実施形態では極
型フィルタ係数決定部3001で(22)式に従う係数
決定法を用い、零型フィルタ係数決定部3002で(2
5)式に従う係数決定法を用いた場合について説明した
が、これに限定されることはなく、極型フィルタ係数決
定部3001および零型フィルタ係数決定部3002の
うちの少なくとも一方が(24)式または(25)式に
従う係数決定法を用いていれば良い。
The order of each filter is not limited to the order described above, but may be arbitrary. Further, although the case where the pitch emphasis filter 2202 and the auxiliary filter 3008 are present as the constituent elements of the formant emphasis filter 1003 has been described in the present embodiment, the structure excluding the pitch filter 2202, the structure excluding the auxiliary filter 3008, and both of them are described. The configuration may be omitted. In the present embodiment, the polar filter coefficient determination unit 3001 uses the coefficient determination method according to the equation (22), and the zero filter coefficient determination unit 3002 uses (2
Although the case where the coefficient determining method according to the equation (5) is used has been described, the present invention is not limited to this, and at least one of the pole-type filter coefficient determining section 3001 and the zero-type filter coefficient determining section 3002 has the equation (24). Alternatively, the coefficient determining method according to the equation (25) may be used.

【0142】(第18の実施形態)第18の実施形態と
して、本発明を音声符号化/復号化システムの音声復号
化装置に適用した他の実施形態を図31に示す。図31
において図30と同じ参照符号を付した構成要素は図3
0と同じ機能を有するものとして説明を省略する。
(Eighteenth Embodiment) As an eighteenth embodiment, FIG. 31 shows another embodiment in which the present invention is applied to a voice decoding device of a voice encoding / decoding system. FIG.
In FIG. 3, the components denoted by the same reference numerals as in FIG.
The description is omitted because it has the same function as 0.

【0143】第17の実施形態と第18の実施形態の違
いは、第17の実施形態ではホルマント強調フィルタ1
003の入力音声信号の属性に関わらず、極型フィルタ
係数決定部3001の固定値λおよび零型フィルタ係数
決定部3002のメモリテーブル3007に格納された
値{t(i);i=1〜P}は常に同じ値であるのに対
し、第18の実施形態では、入力音声信号の属性により
M種類用意された{λm ;m=1〜M}およびメモリテ
ーブル3007,3010,3011に格納された定数
{tm (i);i=1〜P,m=1〜M}のうちからそ
れぞれ1つを選択して、フィルタ係数を算出する点で異
なる。
The difference between the seventeenth embodiment and the eighteenth embodiment is that in the seventeenth embodiment, the formant emphasis filter 1 is used.
003 regardless of the attribute of the input audio signal, the fixed value λ of the polar filter coefficient determination unit 3001 and the value {t (i); i = 1 to P stored in the memory table 3007 of the zero filter coefficient determination unit 3002. } Is always the same value, whereas in the eighteenth embodiment, M types of {λ m ; m = 1 to M} prepared according to the attributes of the input audio signal and stored in the memory tables 3007, 3010, 3011. constant {t m (i); i = 1~P, m = 1~M} by selecting one each from among, except that calculates the filter coefficients.

【0144】図31は、固定値{λm ;m=1〜M}お
よびメモリテーブル3007に格納された定数{t
m (i);i=1〜P,m=1〜M}を選択する際に、
図示していないエンコーダ部から入力音声信号の属性を
付加情報として伝送される場合の構成を示している。よ
って、デマルチプレクサ1702で属性情報が復号さ
れ、その情報に基づいて固定値とメモリテーブルが選択
される。
FIG. 31 shows fixed values {λ m ; m = 1 to M} and constants {t stored in the memory table 3007.
m (i); When selecting i = 1 to P, m = 1 to M},
It shows a configuration in which an attribute of an input audio signal is transmitted as additional information from an encoder unit (not shown). Therefore, the demultiplexer 1702 decodes the attribute information, and the fixed value and the memory table are selected based on the information.

【0145】この実施形態では、入力音声信号の属性情
報がエンコーダ部から伝送される場合につてい説明した
が、このような付加情報を用いずに復号LPC係数から
求められるスペクトル情報、適応ゲインの大きさなど復
号パラメータを基に属性を判断しても良い。この場合、
付加情報が必要ないため伝送レートの増加を避けること
ができる。
In this embodiment, the case where the attribute information of the input audio signal is transmitted from the encoder section has been described. However, without using such additional information, spectrum information obtained from the decoded LPC coefficient and adaptive gain The attribute may be determined based on the decoding parameter such as size. in this case,
Since no additional information is required, it is possible to avoid an increase in transmission rate.

【0146】(第19の実施形態)第19の実施形態と
して、本発明を音声符号化/復号化システムの音声復号
化装置に適用した他の実施形態を図32に示す。図32
において図30と同じ参照符号を付した構成要素は図3
0と同じ機能を有するものとして説明を省略する。
(Nineteenth Embodiment) As a nineteenth embodiment, FIG. 32 shows another embodiment in which the present invention is applied to a voice decoding device of a voice encoding / decoding system. FIG.
In FIG. 3, the components denoted by the same reference numerals as in FIG.
The description is omitted because it has the same function as 0.

【0147】第17の実施形態と第19の実施形態の違
いは、第17の実施形態では復号LPC係数を基に極型
フィルタ係数および零型フィルタ係数を算出しているの
に対し、第12の実施形態では合成フィルタ1709か
ら得られる合成信号について改めてLPC係数分析を行
い、この結果求められたLPC係数を基に極型フィルタ
係数および零型フィルタ係数を算出している点にある。
このようにすることで、第7の実施形態で説明したよう
にホルマント強調を正確に行うことができる、また、L
PC係数の分析次数を任意に設定できるので、分析次数
を大きくとった場合、さらに細かくホルマント強調を制
御することができる。
The difference between the seventeenth embodiment and the nineteenth embodiment is that in the seventeenth embodiment, the polar filter coefficient and the zero filter coefficient are calculated based on the decoded LPC coefficient. In the second embodiment, the LPC coefficient analysis is performed again on the combined signal obtained from the combining filter 1709, and the polar filter coefficient and the zero filter coefficient are calculated based on the LPC coefficient obtained as a result.
By doing so, formant enhancement can be accurately performed as described in the seventh embodiment, and L
Since the analysis order of the PC coefficient can be arbitrarily set, the formant enhancement can be controlled more finely when the analysis order is large.

【0148】(第20の実施形態)第20の実施形態と
して、本発明を音声符号化/復号化システムの音声復号
化装置に適用した他の実施形態を図33に示す。図33
において図31と同じ参照符号を付した構成要素は図3
1と同じ機能を有するものとして説明を省略する。
(Twentieth Embodiment) As a twentieth embodiment, FIG. 33 shows another embodiment in which the present invention is applied to a voice decoding device of a voice encoding / decoding system. FIG.
31 that have the same reference numerals as in FIG.
The description is omitted because it has the same function as 1.

【0149】第19の実施形態と第20の実施形態の違
いは、第19の実施形態では復号LPC係数を基に極型
フィルタ係数および零型フィルタ係数を算出しているの
に対し、第13の実施形態では合成フィルタ1709か
ら得られる合成信号について改めてLPC係数分析を行
い、この結果求められたLPC係数を基に極型フィルタ
係数および零型フィルタ係数を算出している点にある。
このようにすることで、第7の実施形態で説明したよう
にホルマント強調を正確に行うことができる、また、L
PC係数の分析次数を任意に設定できるので、分析次数
を大きくとった場合、さらに細かくホルマント強調を制
御することができる。
The difference between the nineteenth embodiment and the twentieth embodiment is that the polar filter coefficient and the zero filter coefficient are calculated based on the decoded LPC coefficient in the nineteenth embodiment, while the thirteenth embodiment is different. In the second embodiment, the LPC coefficient analysis is performed again on the combined signal obtained from the combining filter 1709, and the polar filter coefficient and the zero filter coefficient are calculated based on the LPC coefficient obtained as a result.
By doing so, formant enhancement can be accurately performed as described in the seventh embodiment, and L
Since the analysis order of the PC coefficient can be arbitrarily set, the formant enhancement can be controlled more finely when the analysis order is large.

【0150】(第21の実施形態)第21の実施形態と
して、本発明を任意の音声処理の前処理部に適用した他
の実施形態を図34に示す。図34において図15およ
び図32と同じ参照符号を付した構成要素は図15およ
び図32と同じ機能を有するものとして説明を省略す
る。
(Twenty-first Embodiment) As a twenty-first embodiment, FIG. 34 shows another embodiment in which the present invention is applied to a pre-processing unit for arbitrary voice processing. In FIG. 34, the components designated by the same reference numerals as those in FIGS. 15 and 32 have the same functions as those in FIGS.

【0151】第8の実施形態と第21の実施形態の違い
は、第8の実施形態では図2に示される構成を基本とし
たホルマント強調フィルタを有しているのに対し、第2
1の実施形態では図16に示される構成を基本としたホ
ルマント強調フィルタを適用している点にある。
The difference between the eighth embodiment and the twenty-first embodiment is that the eighth embodiment has a formant emphasis filter based on the configuration shown in FIG.
In the first embodiment, the formant enhancement filter based on the configuration shown in FIG. 16 is applied.

【0152】(第22の実施形態)第22の実施形態と
して、本発明を任意の音声処理の前処理部に適用した他
の実施形態を図35に示す。図35において図34と同
じ参照符号を付した構成要素は図34と同じ機能を有す
るものとして説明を省略する。
(Twenty-second Embodiment) As a twenty-second embodiment, FIG. 35 shows another embodiment in which the present invention is applied to a pre-processing unit for arbitrary voice processing. In FIG. 35, the components designated by the same reference numerals as those in FIG. 34 have the same functions as those in FIG. 34, and the description thereof will be omitted.

【0153】第21の実施形態と第22の実施形態の違
いは、第21の実施形態では入力音声信号の属性に関わ
らず、極型フィルタ係数決定部3001の固定値λおよ
び零型フィルタ係数決定部3002のメモリテーブル3
007に格納された定数{t(i);i=1〜P}は常
に同じであるのに対し、第22の実施形態では、入力音
声信号の属性によりM種類用意された定数{λm ;m=
1〜M}およびメモリテーブル3007,3010,3
011に格納された定数{tm (i);i=1〜P,m
=1〜M}のうちからそれぞれ1つを選択し、フィルタ
係数を算出する点で異なる。
The difference between the twenty-first embodiment and the twenty-second embodiment is that the twenty-first embodiment determines the fixed value λ and the zero-type filter coefficient of the polar filter coefficient determination unit 3001 regardless of the attribute of the input audio signal. Memory table 3 of section 3002
The constants {t (i); i = 1 to P} stored in 007 are always the same, whereas in the twenty-second embodiment, M types of constants {λ m ; m =
1 to M} and memory tables 3007, 3010, 3
The constant {t m (i); i = 1 to P, m stored in 011
= 1 to M}, and one of them is selected, and the filter coefficient is calculated.

【0154】図35は、固定値{λm ;m=1〜M}お
よびメモリテーブル3007,3010,3011に格
納された定数{tm (i);i=1〜P,m=1〜M}
を選択する際に、バッファ2102に蓄えられた入力音
声信号とLPC係数分析部2001より出力されたLP
C係数{αi ;i=1〜P}を用いて属性分類部301
3で入力音声信号の属性を分析する。そして、その分析
結果に基づきM種類の定数{λm ;m=1〜M}とメモ
リテーブル3007,3010,3011に格納された
定数{tm (i);i=1〜P,m=1〜M}の中から
そのフレームで用いるものを選択し、フィルタ係数算出
に利用する。属性分類部3013では、入力音声信号の
スペクトル情報やピッチ情報を用いて属性の判定を行
う。
FIG. 35 shows fixed values {λ m ; m = 1 to M} and constants {t m (i); i = 1 to P, m = 1 to M stored in the memory tables 3007, 3010, 3011. }
When selecting, the input audio signal stored in the buffer 2102 and the LP output from the LPC coefficient analysis unit 2001 are selected.
The attribute classification unit 301 using the C coefficient {α i ; i = 1 to P}
In step 3, the attribute of the input voice signal is analyzed. Then, based on the analysis result, M types of constants {λ m ; m = 1 to M} and constants {t m (i); i = 1 to P, m = 1 stored in the memory tables 3007, 3010, 3011. ~ M} is used for the frame and is used for calculating the filter coefficient. The attribute classification unit 3013 determines an attribute using the spectrum information and pitch information of the input voice signal.

【0155】[0155]

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば高
品質の音声が得られるホルマント強調方法を提供するこ
とができる。
As described above, according to the present invention, it is possible to provide a formant emphasizing method capable of obtaining high quality speech.

【0156】すなわち、第1の発明では入力音声信号の
スペクトルの山の部分を強調し、谷の部分を減衰させる
ホルマント強調処理を行うと共に、このホルマント強調
処理により生じるスペクトル傾きを入力音声信号の特性
もしくはスペクトル強調特性に応じて適応的に特性が変
化する1次のフィルタと特性が固定の1次のフィルタに
より補正する少ない処理量で音声信号のホルマント強調
と、それに伴う余分なスペクトル傾きの補正を効果的に
行うことができ、主観品質を大きく向上させることが可
能となる。
That is, according to the first aspect of the present invention, the formant emphasis process for emphasizing the peak part and the trough part of the spectrum of the input voice signal is performed, and the spectrum slope generated by this formant emphasis process is used for the characteristic of the input voice signal. Alternatively, the formant enhancement of the audio signal and the correction of the extra spectral tilt accompanying it can be performed with a small processing amount that is corrected by the first-order filter whose characteristic is adaptively changed according to the spectrum enhancement characteristic and the first-order filter whose characteristic is fixed. It can be effectively performed, and the subjective quality can be greatly improved.

【0157】また、第2の発明では入力音声信号のスペ
クトルの山の部分を強調し、谷の部分を減衰させるホル
マント強調処理を極型フィルタにより行い、このホルマ
ント強調処理により生じるスペクトル傾きを補正する処
理を零型フィルタにより行うと共に、極型フィルタのフ
ィルタ係数および零型フィルタのフィルタ係数の少なく
とも一方を前記入力音声信号のLPC係数の各次の係数
とLPC係数の各次の係数にそれぞれ対応させて予め任
意に定められた定数との積で決定することにより、ホル
マント強調フィルタのフィルタ係数を細かく制御でき、
もって高品質の音声を得ることができる。
Further, in the second invention, the formant emphasizing processing for emphasizing the peak portion of the spectrum of the input speech signal and attenuating the valley portion thereof is performed by the polar filter, and the spectrum inclination generated by this formant emphasizing processing is corrected. The processing is performed by the zero-type filter, and at least one of the filter coefficient of the polar filter and the filter coefficient of the zero-type filter is made to correspond to each coefficient of the LPC coefficient and each coefficient of the LPC coefficient of the input audio signal. Therefore, the filter coefficient of the formant emphasis filter can be finely controlled by determining the product of the constant and a predetermined constant.
Therefore, high quality voice can be obtained.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】第1の実施形態に係るホルマント強調フィルタ
の基本動作を説明するためのブロック図
FIG. 1 is a block diagram for explaining a basic operation of a formant enhancement filter according to a first embodiment.

【図2】同実施形態に係るホルマント強調フィルタの構
成を示すブロック図
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a formant enhancement filter according to the same embodiment.

【図3】同実施形態の処理手順を示すフローチャートFIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure of the embodiment.

【図4】第2の実施形態に係るホルマント強調フィルタ
の構成を示すブロック図
FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of a formant enhancement filter according to a second embodiment.

【図5】第1および第2の実施形態におけるフィルタ係
数決定部の一構成例を示すブロック図
FIG. 5 is a block diagram showing a configuration example of a filter coefficient determination unit in the first and second embodiments.

【図6】図5のフィルタ係数決定部を用いた場合の処理
手順を示すフローチャート
6 is a flowchart showing a processing procedure when the filter coefficient determining unit in FIG. 5 is used.

【図7】第1および第2の実施形態におけるフィルタ係
数決定部の他の構成例を示すブロック図
FIG. 7 is a block diagram showing another configuration example of a filter coefficient determination unit in the first and second embodiments.

【図8】図7のフィルタ係数決定部を用いた場合の処理
手順を示すフローチャート
8 is a flowchart showing a processing procedure when the filter coefficient determining unit in FIG. 7 is used.

【図9】第3の実施形態に係るホルマント強調フィルタ
の構成を示すブロック図
FIG. 9 is a block diagram showing a configuration of a formant enhancement filter according to a third embodiment.

【図10】第4の実施形態に係る音声復号化装置の構成
を示すブロック図
FIG. 10 is a block diagram illustrating a configuration of a speech decoding apparatus according to a fourth embodiment.

【図11】第5の実施形態に係る音声復号化装置の構成
を示すブロック図
FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of a speech decoding apparatus according to a fifth embodiment.

【図12】第6の実施形態に係る音声復号化装置の構成
を示すブロック図
FIG. 12 is a block diagram showing the configuration of a speech decoding apparatus according to a sixth embodiment.

【図13】同実施形態におけるホルマント強調フィルタ
の基本動作を示すブロック図
FIG. 13 is a block diagram showing a basic operation of the formant enhancement filter according to the same embodiment.

【図14】第7の実施形態に係る音声復号化装置の構成
を示すブロック図
FIG. 14 is a block diagram showing the configuration of a speech decoding apparatus according to a seventh embodiment.

【図15】第8の実施形態に係る音声前処理装置の構成
を示すブロック図
FIG. 15 is a block diagram showing a configuration of an audio preprocessing device according to an eighth embodiment.

【図16】第9の実施形態に係るホルマント強調フィル
タの構成を示すブロック図
FIG. 16 is a block diagram showing a configuration of a formant enhancement filter according to a ninth embodiment.

【図17】同実施形態におけるフィルタ係数決定部の一
構成例を示すブロック図
FIG. 17 is a block diagram showing a configuration example of a filter coefficient determination unit in the same embodiment.

【図18】同実施形態におけるフィルタ係数決定部の他
の構成例を示すブロック図
FIG. 18 is a block diagram showing another configuration example of the filter coefficient determination unit in the same embodiment.

【図19】同実施形態の処理手順を示すフローチャートFIG. 19 is a flowchart showing a processing procedure of the embodiment.

【図20】第10の実施形態に係るホルマント強調フィ
ルタの構成を示すブロック図
FIG. 20 is a block diagram showing a configuration of a formant enhancement filter according to a tenth embodiment.

【図21】第11の実施形態に係るホルマント強調フィ
ルタの構成を示すブロック図
FIG. 21 is a block diagram showing the configuration of a formant enhancement filter according to an eleventh embodiment.

【図22】第12の実施形態に係るホルマント強調フィ
ルタの構成を示すブロック図
FIG. 22 is a block diagram showing the configuration of a formant enhancement filter according to a twelfth embodiment.

【図23】第13の実施形態に係るホルマント強調フィ
ルタの構成を示すブロック図
FIG. 23 is a block diagram showing the configuration of a formant enhancement filter according to a thirteenth embodiment.

【図24】同実施形態におけるフィルタ係数決定部の一
構成例を示すブロック図
FIG. 24 is a block diagram showing a configuration example of a filter coefficient determination unit in the same embodiment.

【図25】同実施形態におけるフィルタ係数決定部の他
の構成例を示すブロック図
FIG. 25 is a block diagram showing another configuration example of the filter coefficient determination unit in the same embodiment.

【図26】第14の実施形態に係るホルマント強調フィ
ルタの構成を示すブロック図
FIG. 26 is a block diagram showing the configuration of a formant enhancement filter according to a fourteenth embodiment.

【図27】第15の実施形態に係るホルマント強調フィ
ルタの構成を示すブロック図
FIG. 27 is a block diagram showing the configuration of a formant enhancement filter according to a fifteenth embodiment.

【図28】第16の実施形態に係るホルマント強調フィ
ルタの構成を示すブロック図
FIG. 28 is a block diagram showing the configuration of a formant enhancement filter according to a 16th embodiment.

【図29】第13〜第16の実施形態の処理手順を示す
フローチャート
FIG. 29 is a flowchart showing a processing procedure of thirteenth to sixteenth embodiments.

【図30】第17の実施形態に係る音声復号化装置の構
成を示すブロック図
[Fig. 30] Fig. 30 is a block diagram showing the configuration of a speech decoding device according to a seventeenth embodiment.

【図31】第18の実施形態に係る音声復号化装置の構
成を示すブロック図
FIG. 31 is a block diagram showing the configuration of a speech decoding apparatus according to the eighteenth embodiment.

【図32】第19の実施形態に係る音声復号化装置の構
成を示すブロック図
FIG. 32 is a block diagram showing the configuration of a speech decoding apparatus according to the nineteenth embodiment.

【図33】第20の実施形態に係る音声復号化装置の構
成を示すブロック図
FIG. 33 is a block diagram showing the configuration of a speech decoding apparatus according to the twentieth embodiment.

【図34】第21の実施形態に係る音声前処理装置の構
成を示すブロック図
FIG. 34 is a block diagram showing the arrangement of a speech preprocessing device according to the twenty-first embodiment.

【図35】第22の実施形態に係る音声前処理装置の構
成を示すブロック図
FIG. 35 is a block diagram showing the arrangement of a speech preprocessing device according to the twenty-second embodiment.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1001…音声信号入力端子 1002…LPC係数入力端子 1003…ホルマント強調フィルタ 1004…音声信号出力端子 1101…スペクトル強調フィルタ 1102…フィルタ係数決定部 1103…1次の特性可変フィルタ 1104…1次の特性固定フィルタ 1401…LPC係数からPARCOR係数へのフィル
タ係数変換部 1402,1706,1707…乗算器 1501…フィルタ係数制限部 1502…バッファ 1601…ゲイン調整部 1712…LSP係数からLPC係数への係数変換部 1702…デマルチプレクサ 1703…LSP係数逆量子化部 1704…適応コードブック 1705…雑音コードブック 1708…加算器 1709…合成フィルタ 1710…適応ゲイン復号部 1711…雑音ゲイン復号部 1801…PARCOR係数逆量子化部 1802…PARCOR係数からLPC係数への係数変
換部 2001…LPC係数分析部 2102…バッファ 2201…ピッチ周期およびピッチゲインの入力端子 2202…ピッチ強調フィルタ 3001…極型フィルタ係数決定部 3002…零型フィルタ係数決定部 3003…極型フィルタ 3004…零型フィルタ 3005,3012…乗算器 3007,3010,3011…メモリテーブル(定数
格納手段) 3008…補助フィルタ
1001 ... Audio signal input terminal 1002 ... LPC coefficient input terminal 1003 ... Formant enhancement filter 1004 ... Audio signal output terminal 1101 ... Spectral enhancement filter 1102 ... Filter coefficient determination unit 1103 ... Primary characteristic variable filter 1104 ... Primary characteristic fixed filter 1401 ... Filter coefficient conversion unit from LPC coefficient to PARCOR coefficient 1402, 1706, 1707 ... Multiplier 1501 ... Filter coefficient limiting unit 1502 ... Buffer 1601 ... Gain adjusting unit 1712 ... Coefficient conversion unit from LSP coefficient to LPC coefficient 1702 ... De Multiplexer 1703 ... LSP coefficient dequantization unit 1704 ... Adaptive codebook 1705 ... Noise codebook 1708 ... Adder 1709 ... Synthesis filter 1710 ... Adaptive gain decoding unit 1711 ... Noise gain decoding unit 18 01 ... PARCOR coefficient inverse quantization section 1802 ... PARCOR coefficient to LPC coefficient conversion section 2001 ... LPC coefficient analysis section 2102 ... Buffer 2201 ... Pitch cycle and pitch gain input terminal 2202 ... Pitch enhancement filter 3001 ... Pole filter coefficient Determining section 3002 ... Zero-type filter coefficient determining section 3003 ... Polar type filter 3004 ... Zero-type filter 3005, 3012 ... Multipliers 3007, 3010, 3011 ... Memory table (constant storage means) 3008 ... Auxiliary filter

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 山下 明延 神奈川県川崎市幸区小向東芝町1番地 株 式会社東芝研究開発センター内 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (72) Inventor Akinobe Yamashita No. 1 Komukai Toshiba-cho, Saiwai-ku, Kawasaki-shi, Kanagawa Incorporated Toshiba Research and Development Center

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】入力音声信号のスペクトルの山の部分を強
調し、谷の部分を減衰させるホルマント強調方法におい
て、 入力音声信号のスペクトルの山の部分を強調し、谷の部
分を減衰させるホルマント強調処理を行うと共に、この
ホルマント強調処理により生じるスペクトル傾きを前記
入力音声信号の特性もしくはスペクトル強調特性に応じ
て適応的に特性が変化する1次のフィルタと特性が固定
の1次のフィルタにより補正することを特徴とするホル
マント強調方法。
1. A formant emphasizing method for emphasizing a mountain portion of a spectrum of an input speech signal and attenuating a valley portion thereof, wherein a formant emphasizing for emphasizing a mountain portion of a spectrum of an input speech signal and attenuating a valley portion thereof. While performing the processing, the spectrum inclination generated by this formant enhancement processing is corrected by a first-order filter whose characteristics change adaptively according to the characteristics of the input speech signal or the spectrum emphasis characteristics and a first-order filter whose characteristics are fixed. Formant emphasis method characterized by the following.
【請求項2】入力音声信号のスペクトルの山の部分を強
調し、谷の部分を減衰させるホルマント強調方法におい
て、 入力音声信号のスペクトルの山の部分を強調し、谷の部
分を減衰させるホルマント強調処理を極型フィルタによ
り行い、このホルマント強調処理により生じるスペクト
ル傾きを補正する処理を零型フィルタにより行うと共
に、前記極型フィルタのフィルタ係数および前記零型フ
ィルタのフィルタ係数の少なくとも一方を前記入力音声
信号のLPC係数の各次の係数とLPC係数の各次の係
数にそれぞれ対応させて予め任意に定められた定数との
積で決定することを特徴とするホルマント強調方法。
2. A formant emphasizing method for emphasizing a peak portion of a spectrum of an input speech signal and attenuating a trough portion thereof, wherein a formant emphasis for emphasizing a peak portion of a spectrum of an input speech signal and attenuating a valley portion thereof. The processing is performed by a polar filter, and the processing for correcting the spectral tilt generated by the formant enhancement processing is performed by a zero filter, and at least one of the filter coefficient of the polar filter and the filter coefficient of the zero filter is applied to the input speech. A formant emphasizing method, characterized in that it is determined by a product of a coefficient of each order of an LPC coefficient of a signal and a constant predetermined in advance corresponding to each coefficient of each order of the LPC coefficient.
【請求項3】入力音声信号のスペクトルの山の部分を強
調し、谷の部分を減衰させるホルマント強調フィルタに
おいて、 入力音声信号のスペクトルの山の部分を強調し、谷の部
分を減衰させるホルマント強調処理を極型フィルタによ
り行い、このホルマント強調処理により生じるスペクト
ル傾きを補正する処理を零型フィルタにより行うと共
に、 LPC係数の各次の係数にそれぞれ対応させて予め任意
に定められた複数の定数を格納した複数種類の定数格納
手段を設け、前記極型フィルタのフィルタ係数および前
記零型フィルタのフィルタ係数の少なくとも一方を前記
入力音声信号のLPC係数の各次の係数と、前記入力音
声信号の属性に基づいて前記複数種類の定数格納手段か
ら選択された一つの定数格納手段に格納された対応する
定数との積で決定することを特徴とするホルマント強調
方法。
3. A formant emphasizing filter for emphasizing a peak portion of a spectrum of an input speech signal and attenuating a valley portion thereof, wherein a peak portion of a spectrum of an input speech signal is emphasized and a valley portion is attenuated. The processing is performed by the polar filter, the processing for correcting the spectrum tilt generated by the formant enhancement processing is performed by the zero filter, and a plurality of predetermined constants corresponding to each coefficient of the LPC coefficient are preset. A plurality of types of stored constant storage means are provided, and at least one of the filter coefficient of the polar filter and the filter coefficient of the zero filter is a coefficient of each order of the LPC coefficient of the input audio signal, and the attribute of the input audio signal. A corresponding constant stored in one constant storage means selected from the plurality of types of constant storage means based on Formant emphasis method characterized by determining in the product.
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