JPH09210763A - 高調波ピッチ検出装置 - Google Patents
高調波ピッチ検出装置Info
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- JPH09210763A JPH09210763A JP2081996A JP2081996A JPH09210763A JP H09210763 A JPH09210763 A JP H09210763A JP 2081996 A JP2081996 A JP 2081996A JP 2081996 A JP2081996 A JP 2081996A JP H09210763 A JPH09210763 A JP H09210763A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 目標信号が低Ｓ／Ｎの条件下でも、低誤検出
率で、自動的にピッチ検出を行う。 【解決手段】 目標の発する音響をマイクロホンで受
け、ローパスフィルタを通した後に、Ａ／Ｄ変換を行
い、デジタルデータに変換する。その後ＦＦＴ処理器及
び検波処理器によりパワースペクトルを求める。パワー
スペクトルに対して周波数平均処理及び、時間平均処理
を行うことによりＳ／Ｎを向上させ、更に、その信号に
対して対数処理器で対数をとった後に再度ＦＦＴを行
い、ケプストラムを求める。求められたケプストラムに
対して、ケフレンシー平均処理、及び時間平均処理を行
い、Ｓ／Ｎの向上を図る。最後に後処理器によってピー
ク検出及び判別処理を行って、目標の高調波ピッチを検
出する。
率で、自動的にピッチ検出を行う。 【解決手段】 目標の発する音響をマイクロホンで受
け、ローパスフィルタを通した後に、Ａ／Ｄ変換を行
い、デジタルデータに変換する。その後ＦＦＴ処理器及
び検波処理器によりパワースペクトルを求める。パワー
スペクトルに対して周波数平均処理及び、時間平均処理
を行うことによりＳ／Ｎを向上させ、更に、その信号に
対して対数処理器で対数をとった後に再度ＦＦＴを行
い、ケプストラムを求める。求められたケプストラムに
対して、ケフレンシー平均処理、及び時間平均処理を行
い、Ｓ／Ｎの向上を図る。最後に後処理器によってピー
ク検出及び判別処理を行って、目標の高調波ピッチを検
出する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、周期信号の高調波
の間隔（高調波ピッチ）を検出する高調波ピッチ検出装
置、特に音源の特徴を特定するのに好適な高調波ピッチ
検出装置に関する。
の間隔（高調波ピッチ）を検出する高調波ピッチ検出装
置、特に音源の特徴を特定するのに好適な高調波ピッチ
検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の高調波ピッチ検出装置
は、例えば特開平３−２２６６２９号公報に示されるよ
うに、エンジン音やその他発音体の発する音を解析し、
エンジン又は発音体の構造を判定するために用いられ
る。図４は従来の高調波ピッチ検出装置の一例を示すブ
ロック図である。マイクロホン４０１に入射した音響信
号は電気信号に変換され、増幅回路４０２で増幅され
る。ケプストラム処理部４００は入力信号のケプストラ
ムを計算し、後段のピッチ判定部４０７において、計算
されたケプストラムとデータベースとして保有する特定
音源の高調波ピッチとを照合して、発音体の種類を判定
する。ここでケプストラムとは、パワースペクトルの周
波数軸上での周期性をみるための手法で、次元として周
波数の逆数を有する。
は、例えば特開平３−２２６６２９号公報に示されるよ
うに、エンジン音やその他発音体の発する音を解析し、
エンジン又は発音体の構造を判定するために用いられ
る。図４は従来の高調波ピッチ検出装置の一例を示すブ
ロック図である。マイクロホン４０１に入射した音響信
号は電気信号に変換され、増幅回路４０２で増幅され
る。ケプストラム処理部４００は入力信号のケプストラ
ムを計算し、後段のピッチ判定部４０７において、計算
されたケプストラムとデータベースとして保有する特定
音源の高調波ピッチとを照合して、発音体の種類を判定
する。ここでケプストラムとは、パワースペクトルの周
波数軸上での周期性をみるための手法で、次元として周
波数の逆数を有する。
【０００３】ケプストラム処理部４００において、フー
リエ変換部４０３はフーリエ変換を用いて入力信号のパ
ワースペクトルを求める。対数変換部４０４は得られた
パワースペクトルに対して常用対数をとり、出力する。
フーリエ変換部４０５は対数変換部４０４の出力を再び
フーリエ変換し、２乗検波部４０６によって検波を行
う。
リエ変換部４０３はフーリエ変換を用いて入力信号のパ
ワースペクトルを求める。対数変換部４０４は得られた
パワースペクトルに対して常用対数をとり、出力する。
フーリエ変換部４０５は対数変換部４０４の出力を再び
フーリエ変換し、２乗検波部４０６によって検波を行
う。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上述した従来
のピッチ検出装置ではケプストラム処理が、パワースペ
クトルの対数をフーリエ変換して求めるケプストラム演
算の原理を用いているだけで、瞬時のノイズに敏感に反
応してしまうため、Ｓ／Ｎが低い場合においては目的と
する信号が検出できなくなるだけではなく、誤検出をし
やすくなる。
のピッチ検出装置ではケプストラム処理が、パワースペ
クトルの対数をフーリエ変換して求めるケプストラム演
算の原理を用いているだけで、瞬時のノイズに敏感に反
応してしまうため、Ｓ／Ｎが低い場合においては目的と
する信号が検出できなくなるだけではなく、誤検出をし
やすくなる。
【０００５】従って、本発明の目的はＳ／Ｎが低い場合
においても少ない誤検出率で、自動的に高調波ピッチを
検出することにある。
においても少ない誤検出率で、自動的に高調波ピッチを
検出することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明の高調波ピッチ検
出装置ではケプストラム演算過程に雑音低減処理を組み
入れたケプストラム処理部を有している。即ち、本発明
の高調波ピッチ検出装置は、入力信号を周波数領域の信
号に変換したのち周波数平均処理及び時間平均処理を行
い、再度時間領域の信号に変換することによりケプスト
ラム信号を求めて、周期信号の高調波の間隔を検出する
ことを特徴とする。
出装置ではケプストラム演算過程に雑音低減処理を組み
入れたケプストラム処理部を有している。即ち、本発明
の高調波ピッチ検出装置は、入力信号を周波数領域の信
号に変換したのち周波数平均処理及び時間平均処理を行
い、再度時間領域の信号に変換することによりケプスト
ラム信号を求めて、周期信号の高調波の間隔を検出する
ことを特徴とする。
【０００７】周波数平均処理によりパワースペクトルの
突発的雑音レベルが低減し、時間平均処理により信号対
雑音比（Ｓ／Ｎ）が向上し、ケプストラム雑音が低減さ
れる。
突発的雑音レベルが低減し、時間平均処理により信号対
雑音比（Ｓ／Ｎ）が向上し、ケプストラム雑音が低減さ
れる。
【０００８】また、本発明の高調波ピッチ検出装置は、
前記ケプストラム信号に対しケフレンシー平均処理及び
時間平均処理を行うことを特徴とする。
前記ケプストラム信号に対しケフレンシー平均処理及び
時間平均処理を行うことを特徴とする。
【０００９】そして、本発明の高調波ピッチ検出装置
は、入力音響信号をフーリエ変換したのち検波してパワ
ースペクトル信号とし、周波数軸上の移動平均処理と時
間軸上の平均処理を行ったのち対数変換を行い逆フーリ
エ変換してケプストラム信号とし、ケフレンシー平均処
理と時間平均処理を行い、周期音信号の高調波の間隔を
検出することを特徴とする。
は、入力音響信号をフーリエ変換したのち検波してパワ
ースペクトル信号とし、周波数軸上の移動平均処理と時
間軸上の平均処理を行ったのち対数変換を行い逆フーリ
エ変換してケプストラム信号とし、ケフレンシー平均処
理と時間平均処理を行い、周期音信号の高調波の間隔を
検出することを特徴とする。
【００１０】ケプストラム信号を求める前の周波数軸上
の移動平均処理及び時間軸上の平均処理と、ケプストラ
ム信号を求めた後のケフレンシー平均処理及び時間平均
処理とを実施することにより、各処理の組合せにより一
層のＳ／Ｎが向上し、雑音によるケプストラムが大きく
低減される。
の移動平均処理及び時間軸上の平均処理と、ケプストラ
ム信号を求めた後のケフレンシー平均処理及び時間平均
処理とを実施することにより、各処理の組合せにより一
層のＳ／Ｎが向上し、雑音によるケプストラムが大きく
低減される。
【００１１】更に、本発明の高調波ピッチ検出装置の前
記周波数軸上の平均処理及びケフレンシー平均処理は、
それぞれ入力信号の区間平均を求めその係数倍値を閾値
とし前記閾値以下の入力信号を減衰又は除去することに
より行うことを特徴とする。
記周波数軸上の平均処理及びケフレンシー平均処理は、
それぞれ入力信号の区間平均を求めその係数倍値を閾値
とし前記閾値以下の入力信号を減衰又は除去することに
より行うことを特徴とする。
【００１２】このことにより、周波数領域の信号のパワ
ースペクトルを求めた後に、周波数平均処理を行うこと
によってパワースペクトル上に現れるノイズの区間平均
レベルを求め、閾値処理によりその平均値のＫ（係数）
倍以下の信号を小さい値（例えば−１００ｄＢ）に置換
し又は除去する。またその後の時間平均処理によって、
瞬時的に現れるパワースペクトル上の強いレベルノイズ
の影響を押さえることによりＳ／Ｎを向上させ、後段で
ケプストラム信号を求める際にノイズのケプストラム成
分が現れるのを防ぐ。
ースペクトルを求めた後に、周波数平均処理を行うこと
によってパワースペクトル上に現れるノイズの区間平均
レベルを求め、閾値処理によりその平均値のＫ（係数）
倍以下の信号を小さい値（例えば−１００ｄＢ）に置換
し又は除去する。またその後の時間平均処理によって、
瞬時的に現れるパワースペクトル上の強いレベルノイズ
の影響を押さえることによりＳ／Ｎを向上させ、後段で
ケプストラム信号を求める際にノイズのケプストラム成
分が現れるのを防ぐ。
【００１３】更に、ケプストラムを求めた後のケフレン
シー平均処理は、ケフレンシー軸上に平均を行うことに
より、ケフレンシー信号上に現れるケプストラム信号間
の区間平均値を求めてＫ倍して閾値とし、閾値より小さ
い値のものをノイズとして除去又は減衰する。またその
後の時間平均処理によって、連続音を残し、瞬時に現れ
るノイズを除去する。
シー平均処理は、ケフレンシー軸上に平均を行うことに
より、ケフレンシー信号上に現れるケプストラム信号間
の区間平均値を求めてＫ倍して閾値とし、閾値より小さ
い値のものをノイズとして除去又は減衰する。またその
後の時間平均処理によって、連続音を残し、瞬時に現れ
るノイズを除去する。
【００１４】
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。
て図面を参照して説明する。
【００１５】図１を参照すると、本発明の実施の形態
は、マイクロホン１と、ローパスフィルタ２とＡ／Ｄ変
換器３を有する前処理部２０と、ＦＦＴ処理器４、検波
処理器５、周波数平均処理器６、時間平均処理器７、対
数処理器８、ＦＦＴ処理器９、ケフレンシー平均処理部
１０及び時間平均処理器１１を有するケプストラム処理
部３０と、後処理器１２とで構成される。
は、マイクロホン１と、ローパスフィルタ２とＡ／Ｄ変
換器３を有する前処理部２０と、ＦＦＴ処理器４、検波
処理器５、周波数平均処理器６、時間平均処理器７、対
数処理器８、ＦＦＴ処理器９、ケフレンシー平均処理部
１０及び時間平均処理器１１を有するケプストラム処理
部３０と、後処理器１２とで構成される。
【００１６】マイクロホン１は目標とする音源が発生し
た音を電気信号に変換して前処理部２０に出力する。前
処理部２０のローパスフィルタ２は必要とする周波数帯
を選択し、エリアシング誤差を防ぐ。Ａ／Ｄ変換器３は
アナログ信号を量子化して、デジタルデータに変換す
る。ケプストラム処理部３０においてＦＦＴ処理器４
は、時間領域のデータを高速フーリエ変換して周波数領
域データに変換する。検波処理器５は周波数領域データ
を検波してパワースペクトルを求める。周波数平均処理
器６は、周波数軸上で各周波数のパワースペクトルを移
動平均し、平均レベルをもとめてＫ（係数）倍してそれ
を閾値とし、それ以下のものを小さな値に置き換えて出
力する。時間平均処理器７は周波数平均処理器６の出力
を時間積分して平均し、Ｓ／Ｎを向上させる。対数変換
処理器８は、時間平均処理の結果のパワースペクトルの
対数をとる。ＦＦＴ処理器９は対数変換処理結果を高速
フーリエ変換した後に検波し、ケプストラム信号を求め
る。ケフレンシー平均処理器１０は、ケプストラム信号
の各ケフレンシー成分を平均して、ケプストラムノイズ
の平均値を求めてＫ倍し、それを閾値として、閾値以下
のものを除去する。時間平均処理器１１は、ケフレンシ
ー平均処理出力を時間積分して平均し、Ｓ／Ｎの向上を
図る。後処理器１２は、得られたケプストラムをもと
に、ピーク値検出により高調波ピッチ検出を行い、あら
かじめデータベースとして保有しているピッチデータと
照合して目標の判定を行い、結果を出力する。
た音を電気信号に変換して前処理部２０に出力する。前
処理部２０のローパスフィルタ２は必要とする周波数帯
を選択し、エリアシング誤差を防ぐ。Ａ／Ｄ変換器３は
アナログ信号を量子化して、デジタルデータに変換す
る。ケプストラム処理部３０においてＦＦＴ処理器４
は、時間領域のデータを高速フーリエ変換して周波数領
域データに変換する。検波処理器５は周波数領域データ
を検波してパワースペクトルを求める。周波数平均処理
器６は、周波数軸上で各周波数のパワースペクトルを移
動平均し、平均レベルをもとめてＫ（係数）倍してそれ
を閾値とし、それ以下のものを小さな値に置き換えて出
力する。時間平均処理器７は周波数平均処理器６の出力
を時間積分して平均し、Ｓ／Ｎを向上させる。対数変換
処理器８は、時間平均処理の結果のパワースペクトルの
対数をとる。ＦＦＴ処理器９は対数変換処理結果を高速
フーリエ変換した後に検波し、ケプストラム信号を求め
る。ケフレンシー平均処理器１０は、ケプストラム信号
の各ケフレンシー成分を平均して、ケプストラムノイズ
の平均値を求めてＫ倍し、それを閾値として、閾値以下
のものを除去する。時間平均処理器１１は、ケフレンシ
ー平均処理出力を時間積分して平均し、Ｓ／Ｎの向上を
図る。後処理器１２は、得られたケプストラムをもと
に、ピーク値検出により高調波ピッチ検出を行い、あら
かじめデータベースとして保有しているピッチデータと
照合して目標の判定を行い、結果を出力する。
【００１７】次に図１及び図２を参照して、本発明の実
施の形態の動作について説明する。マイクロホン１、前
処理部２０を経たデジタル信号はケプストラム処理部２
０に入力する。ケプストラム処理部２０は、図２に示さ
れるように、その機能として、パワースペクトル計算２
０１、スペクトルノイズ低減処理２０２、ケプストラム
計算２０３、ケプストラムノイズ低減処理２０４に分類
される。パワースペクトル計算２０１は図１のＦＦＴ処
理器４と、検波処理器５の機能を有する。スペクトルノ
イズ低減処理２０２は、周波数平均処理器６と時間平均
処理器７の、ケプストラム計算２０３は対数変換処理器
８とＦＦＴ処理器９の、ケプストラムノイズ低減２０４
は、ケフレンシー平均処理器１０と時間平均処理器１１
の機能をそれぞれ有する。
施の形態の動作について説明する。マイクロホン１、前
処理部２０を経たデジタル信号はケプストラム処理部２
０に入力する。ケプストラム処理部２０は、図２に示さ
れるように、その機能として、パワースペクトル計算２
０１、スペクトルノイズ低減処理２０２、ケプストラム
計算２０３、ケプストラムノイズ低減処理２０４に分類
される。パワースペクトル計算２０１は図１のＦＦＴ処
理器４と、検波処理器５の機能を有する。スペクトルノ
イズ低減処理２０２は、周波数平均処理器６と時間平均
処理器７の、ケプストラム計算２０３は対数変換処理器
８とＦＦＴ処理器９の、ケプストラムノイズ低減２０４
は、ケフレンシー平均処理器１０と時間平均処理器１１
の機能をそれぞれ有する。
【００１８】パワースペクトル計算２０１にて、ＦＦＴ
と検波によって得られたパワースペクトルはスペクトル
ノイズ低減処理２０２に入力される。スペクトルノイズ
低減処理２０２を構成する周波数平均処理器６と時間平
均処理器７は以下に示す演算を行う。
と検波によって得られたパワースペクトルはスペクトル
ノイズ低減処理２０２に入力される。スペクトルノイズ
低減処理２０２を構成する周波数平均処理器６と時間平
均処理器７は以下に示す演算を行う。
【００１９】周波数平均処理器６は次式による。
【００２０】 ここでＸ（ｆ，ｔ）は時刻ｔ、周波数ｆにおけるパワー
スペクトルを表し、Ｍ１（ｆ，ｔ）は周波数平均処理後
のスペクトル、Σは積分を、ｄｆは積分範囲の周波数帯
域を表している。
スペクトルを表し、Ｍ１（ｆ，ｔ）は周波数平均処理後
のスペクトル、Σは積分を、ｄｆは積分範囲の周波数帯
域を表している。
【００２１】又、時間平均処理器７は次式によって計算
される。
される。
【００２２】 ここでＭ２（ｆ，ｔ）は時刻ｔ、周波数ｆにおける時間
平均処理後のスペクトル、ｄｔは積分範囲の時間差を表
している。
平均処理後のスペクトル、ｄｔは積分範囲の時間差を表
している。
【００２３】又、ケプストラム計算２０３によって、対
数変換とＦＦＴによって求められたケプストラム信号は
ケプストラムノイズ低減処理２０４に入力される。ケプ
ストラムノイズ低減処理２０４を構成するケフレンシー
平均処理器１０と、時間平均処理器１１は以下に示す演
算を行う。
数変換とＦＦＴによって求められたケプストラム信号は
ケプストラムノイズ低減処理２０４に入力される。ケプ
ストラムノイズ低減処理２０４を構成するケフレンシー
平均処理器１０と、時間平均処理器１１は以下に示す演
算を行う。
【００２４】ケフレンシー平均処理器１０は次式によ
る。
る。
【００２５】 ここでＱ（ｑ，ｔ）は時刻ｔ、周波数ｑにおけるケフレ
ンシーを表し、Ｍ３（ｑ，ｔ）はケフレンシー平均処理
後のケプストラム、ｄｑは積分範囲のケフレンシー帯域
を表している。
ンシーを表し、Ｍ３（ｑ，ｔ）はケフレンシー平均処理
後のケプストラム、ｄｑは積分範囲のケフレンシー帯域
を表している。
【００２６】時間平均処理器１１は時間平均処理器７と
同等で、スペクトルに対して平均をする代わりにケプス
トラムに対して平均処理を行う。
同等で、スペクトルに対して平均をする代わりにケプス
トラムに対して平均処理を行う。
【００２７】 Ｍ４（ｑ，ｔ）はケフレンシー平均後のケプストラム、
ｄｔは積分範囲の時間差を表している。
ｄｔは積分範囲の時間差を表している。
【００２８】次に、本発明の実施の形態の一実施例の信
号処理動作を詳細に説明する。
号処理動作を詳細に説明する。
【００２９】図３ＡにＳ／Ｎがよくないエンジン音を入
力信号としたときのスペクトル計算２０１のパワースペ
クトル出力例を示す。
力信号としたときのスペクトル計算２０１のパワースペ
クトル出力例を示す。
【００３０】エンジン音のパワースペクトルは、単位時
間内でのエンジン内の爆発の回数（以後、ファイアリン
グレートと称する）と、シリンダーの単位時間内でのシ
リンダーの運動回数（以後、シリンダーレートと称す
る）のスペクトルが顕著に現れ、シリンダーレートとフ
ァイアリングレートとの比は整数倍になり、その比が一
般に気筒数を表す。図３ＡではＳ／Ｎがよくないためノ
イズにシリンダーレートのスペクトルが埋もれてしまっ
ている。
間内でのエンジン内の爆発の回数（以後、ファイアリン
グレートと称する）と、シリンダーの単位時間内でのシ
リンダーの運動回数（以後、シリンダーレートと称す
る）のスペクトルが顕著に現れ、シリンダーレートとフ
ァイアリングレートとの比は整数倍になり、その比が一
般に気筒数を表す。図３ＡではＳ／Ｎがよくないためノ
イズにシリンダーレートのスペクトルが埋もれてしまっ
ている。
【００３１】図３Ｂにスペクトルノイズ低減処理２０２
の時間平均処理器１１後のパワースペクトルの例を示
す。周波数平均処理及び時間平均処理により、Ｓ／Ｎが
向上し、シリンダーレートが現れている状態を示してい
る。
の時間平均処理器１１後のパワースペクトルの例を示
す。周波数平均処理及び時間平均処理により、Ｓ／Ｎが
向上し、シリンダーレートが現れている状態を示してい
る。
【００３２】図３Ｃにケプストラム計算２０３における
ＦＦＴ処理器９の出力ケプストラム信号の例を示す。こ
の出力でもケプストラム雑音が充分に低減されており、
この出力に直接後処理を施すようにしても、低い誤検出
率で信号の高調波ピッチの検出が可能である。
ＦＦＴ処理器９の出力ケプストラム信号の例を示す。こ
の出力でもケプストラム雑音が充分に低減されており、
この出力に直接後処理を施すようにしても、低い誤検出
率で信号の高調波ピッチの検出が可能である。
【００３３】図３Ｄにケプストラムにノイズ低減処理２
０４における時間平均処理１１の出力を示す。ケプスト
ラム雑音が図３Ｄでは大きく低減されていることが確認
できる。
０４における時間平均処理１１の出力を示す。ケプスト
ラム雑音が図３Ｄでは大きく低減されていることが確認
できる。
【００３４】図３Ｅに、周波数平均処理器６、時間平均
処理器７、ケフレンシー平均処理器１０、時間平均処理
器１１を通さない場合の、即ちスペクトルノイズ低減処
理２０２とケプストラムノイズ低減処理２０４を実施し
なかった場合のケプストラム信号出力例を示す。この結
果では雑音によるケプストラムが多数現れ、目標信号を
明確に分離することが困難となっている。
処理器７、ケフレンシー平均処理器１０、時間平均処理
器１１を通さない場合の、即ちスペクトルノイズ低減処
理２０２とケプストラムノイズ低減処理２０４を実施し
なかった場合のケプストラム信号出力例を示す。この結
果では雑音によるケプストラムが多数現れ、目標信号を
明確に分離することが困難となっている。
【００３５】
【発明の効果】以上、説明したように本発明によれば、
音源からの音響信号をパワースペクトルに変換した後、
周波数平均処理と時間平均処理によりＳ／Ｎを向上させ
てケプストラムを求め、さらにケプストラム信号上で、
ケフレンシー平均処理と時間平均処理を行うことにより
Ｓ／Ｎを向上させているので、マイクロホンに入力した
ときの信号のＳ／Ｎが悪い状態でも、自動的に、低誤検
出率で、信号の高調波ピッチを検出することが出来る。
音源からの音響信号をパワースペクトルに変換した後、
周波数平均処理と時間平均処理によりＳ／Ｎを向上させ
てケプストラムを求め、さらにケプストラム信号上で、
ケフレンシー平均処理と時間平均処理を行うことにより
Ｓ／Ｎを向上させているので、マイクロホンに入力した
ときの信号のＳ／Ｎが悪い状態でも、自動的に、低誤検
出率で、信号の高調波ピッチを検出することが出来る。
【図１】本発明の一実施の形態の高調波ピッチ検出装置
の構成を示した説明図である。
の構成を示した説明図である。
【図２】本発明の一実施の形態のケプストラム処理部の
処理の流れを示した説明図である。
処理の流れを示した説明図である。
【図３】（Ａ）は検波処理器５の出力例を示した説明
図、（Ｂ）は時間平均処理８後の出力例を示す説明図、
（Ｃ）はＦＦＴ処理器９の出力のケプストラム信号例を
示す説明図、（Ｄ）は時間平均処理１１の出力例を示す
説明図、（Ｅ）は周波数平均処理、時間平均処理、ケフ
レンシー平均処理を行わなかった場合の出力例を示す説
明図である。
図、（Ｂ）は時間平均処理８後の出力例を示す説明図、
（Ｃ）はＦＦＴ処理器９の出力のケプストラム信号例を
示す説明図、（Ｄ）は時間平均処理１１の出力例を示す
説明図、（Ｅ）は周波数平均処理、時間平均処理、ケフ
レンシー平均処理を行わなかった場合の出力例を示す説
明図である。
【図４】従来例を示す説明図である。
１ マイクロホン ２ ローパスフィルタ ３ Ａ／Ｄ変換器 ４ ＦＦＴ処理器 ５ 検波処理器 ６ 周波数平均処理器 ７ 時間平均処理器 ８ 対数処理器 ９ ＦＦＴ処理器 １０ ケフレンシー平均処理器 １１ 時間平均処理器 １２ 後処理器 ２０ 前処理部 ３０ ケプストラム処理部 ２０１ パワースペクトル計算処理 ２０２ スペクトルノイズ低減処理 ２０３ ケプストラム計算処理 ２０４ ケプストラムノイズ低減処理 ４００ ケプストラム処理部 ４０１ マイクロホン ４０２ 増幅回路 ４０３ フーリエ変換部 ４０４ 対数変換部 ４０５ フーリエ変換部 ４０６ ２乗検波部 ４０７ ピッチ判定部
Claims (4)
- 【請求項１】 入力信号を周波数領域の信号に変換した
のち周波数平均処理及び時間平均処理を行い、再度時間
領域の信号に変換することによりケプストラム信号を求
めて、周期信号の高調波の間隔を検出することを特徴と
する高調波ピッチ検出装置。 - 【請求項２】 前記ケプストラム信号に対しケフレンシ
ー平均処理及び時間平均処理を行うことを特徴とする請
求項１記載の高調波ピッチ検出装置。 - 【請求項３】 入力音響信号をフーリエ変換したのち検
波してパワースペクトル信号とし、周波数軸上の移動平
均処理と時間軸上の平均処理を行ったのち対数変換を行
い、逆フーリエ変換してケプストラム信号とし、ケフレ
ンシー平均処理と時間平均処理を行い、周期音信号の高
調波の間隔を検出することを特徴とする高調波ピッチ検
出装置。 - 【請求項４】 前記周波数軸上の移動平均処理及びケフ
レンシー平均処理は、それぞれ入力信号の区間平均の係
数倍値を閾値とし前記閾値以下の入力信号を減衰又は除
去することにより行うことを特徴とする請求項３記載の
高調波ピッチ検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2081996A JP2932996B2 (ja) | 1996-02-07 | 1996-02-07 | 高調波ピッチ検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2081996A JP2932996B2 (ja) | 1996-02-07 | 1996-02-07 | 高調波ピッチ検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09210763A true JPH09210763A (ja) | 1997-08-15 |
| JP2932996B2 JP2932996B2 (ja) | 1999-08-09 |
Family
ID=12037652
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2081996A Expired - Lifetime JP2932996B2 (ja) | 1996-02-07 | 1996-02-07 | 高調波ピッチ検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2932996B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6660923B2 (en) | 2001-01-09 | 2003-12-09 | Kabushiki Kaisha Kawai Gakki Seisakusho | Method for extracting the formant of a musical tone, recording medium and apparatus for extracting the formant of a musical tone |
| JP2010102129A (ja) * | 2008-10-23 | 2010-05-06 | Ricoh Co Ltd | 基本周波数抽出方法、基本周波数抽出装置、およびプログラム |
| JP2011180417A (ja) * | 2010-03-02 | 2011-09-15 | Mitsubishi Electric Corp | 音楽音響信号のピッチ推定装置及び方法 |
| CN106248201A (zh) * | 2016-07-25 | 2016-12-21 | 南京航空航天大学 | 基于增强谱峭度的谐波成分检测方法 |
| JP2017021528A (ja) * | 2015-07-09 | 2017-01-26 | 大阪瓦斯株式会社 | ハンチング判定装置、及びハンチング判定方法 |
-
1996
- 1996-02-07 JP JP2081996A patent/JP2932996B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6660923B2 (en) | 2001-01-09 | 2003-12-09 | Kabushiki Kaisha Kawai Gakki Seisakusho | Method for extracting the formant of a musical tone, recording medium and apparatus for extracting the formant of a musical tone |
| JP2010102129A (ja) * | 2008-10-23 | 2010-05-06 | Ricoh Co Ltd | 基本周波数抽出方法、基本周波数抽出装置、およびプログラム |
| JP2011180417A (ja) * | 2010-03-02 | 2011-09-15 | Mitsubishi Electric Corp | 音楽音響信号のピッチ推定装置及び方法 |
| JP2017021528A (ja) * | 2015-07-09 | 2017-01-26 | 大阪瓦斯株式会社 | ハンチング判定装置、及びハンチング判定方法 |
| CN106248201A (zh) * | 2016-07-25 | 2016-12-21 | 南京航空航天大学 | 基于增强谱峭度的谐波成分检测方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2932996B2 (ja) | 1999-08-09 |
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