JPH10504695A

JPH10504695A - 試験方法

Info

Publication number: JPH10504695A
Application number: JP8507859A
Authority: JP
Inventors: マイケル・ピーターホーリアー、
Original assignee: British Telecommunications PLC
Current assignee: British Telecommunications PLC
Priority date: 1994-08-18
Filing date: 1995-08-17
Publication date: 1998-05-06
Also published as: EP0776566B1; AU3229395A; US5940792A; WO1996006495A1; CA2196554A1; NO970726D0; DE69529223D1; EP0776566A1; NO970726L; AU689300B2; DE69529223T2; CA2196554C

Abstract

(57)【要約】試験下にあるラインによって搬送される言語の性質を測定することによって電気通信網の特性を分析する方法であって、話者と独立した特性を有する言語信号の一部を識別する段階と、受信した信号内でその性質からのずれを検出する段階と、そこからシステムによってもたらされた信号の特性を識別する段階とで成る。識別された性質は言語音素（フォニーム）に特有の波形であり、人間の声は決まった音しか作れないという事実を利用して、システムによってもたらされたその音からのずれがどのようなものかを判断する。別の構成では、話者の絶対的特性に関連して所定の方法に従って変化する性質を有する言語信号の一部を識別し、そこから絶対的特性を得る。絶対的特性とは音声の絶対レベルであってよく、他の性質は、例えば言語内の無声摩擦音のスペクトル内容のような話者によらない絶対レベルの関数である。

Description

【発明の詳細な説明】試験方法この発明は、電気通信システムの試験に関する。現代の電気通信システムは、電気通信網を介して信号を伝送する過程において取り扱う信号上で、例えばディジタイズや圧縮技術のような複雑な動作を実行する。これらの動作は信号上で非線形効果を有するため、網の効果を網の構成要素を単純に追加した効果によってモデル化することは不可能である。特に、言語に対する網の効果は、正弦波のような簡単な試験信号上でのその効果を研究するだけでは容易に得られるものではない。正規化言語特性を模造した試験信号を得る方法は色々と考案されている（出願人の公開された特許出願ＷＯ９４／００９２２及びＷＯ９５／０１０１１参照）が、これらは全て所定の状況を前提としなければならない。予め用意した信号を使用するには、２以上の網のオペレータ間での共働が必要となる。さらに、収益となる呼は音声周波数試験信号を搬送するラインを利用することができない。試験信号からのずれを試験信号自体と区別するために試験場所（国際リンクの場合は信号源から何千マイルも離れていることもある）で試験信号の知識を必要とするから、生のトラヒックを試験信号としてリアルタイム試験で使用することは不可能となる。生のデータ（言語とは異なる）を搬送するラインを試験することは既知であるが、これは、信号の情報内容が信号の限られた範囲（例えばＤＴＭＦトーンや二値ディジット）しか含んでいないため比較的簡単な問題であり、また、この許容の組から離れた信号の要素を識別することは比較的容易である。この構成では、既知形式の許容信号に信頼が置かれている。この発明は、ラインが生の音声の搬送に使用されている間にラインを試験する方を提供することを探求するものである。この発明の第１の側面によると、試験下のラインによって搬送される言語の性質を測定することによって電気通信システムの特性を分析する方法が提供される。この方法は、話者とは無関係の（独立した）性質を有する言語信号の一部を識別する段階と、受信した信号内でその性質からのずれを検出する段階と、それによりシステムによってもたらされた信号の性質を識別する段階とを備える。この発明の第２の側面によると、試験下のラインによって搬送される言語の性質を測定することによって電気通信システムの特性を分析する方法が提供される。この方法は、オリジナルの言語信号の性質と予め定められた関係で変化するという性質をもつ言語信号の一部を識別する段階と、受信した信号内での関係からの変化を検出する段階と、そこからオリジナルの言語信号の性質を推定する段階とを備える。この発明の第３の側面によると、試験下のラインによって搬送される言語の性質を測定することによって電気通信システムの特性を分析するための装置が提供される。この装置は、話者とは独立した自然な特性を有する言語信号の一部を識別するための手段と、受信した信号内でその自然な特性からのずれを検出するための手段と、そこからシステムによってもたらされた信号の特性を識別するための手段とを備える。この発明の第４の側面によると、試験下のラインによって搬送される言語の性質を測定することによって電気通信システムの特性を分析するための装置であって、オリジナルの言語信号の第２の性質と特質のある仕方で、関連して自然に変化する第１の性質を有する言語信号の一部を識別するための手段と、受信した信号内でその関係からの変化を検出するための手段と、そこからオリジナルの言語信号の性質を推定するための手段とを備えた装置が提供される。この発明は、網管理システム及びこの種の装置を備えた電気通信網に拡張することもできる。この発明は、試験地点では信号源によって生成された生の言語信号が不知であるが、その信号のある種の特性については知られているという事実を利用している。試験地点で信号のある種の特性を知るとする理由は、それが言語であり従って言語に特有のある種の特性を有しているであろうという事実によって拘束されるからである。この発明はこのような特性と関連して受信した信号の行動を識別することによってこの事実を利用している。識別される特定の種類の性質は、１．疑似決定論的（pseudo-deterministic）言語の相違のために、話者によって使用する母音音声は異なるが、これらは全て明確に定義された小集団の中に含まれる。何故なら、人間の咽頭及び声道は限られた範囲の母音音声しか作ることができず、そのスペクトラル構造は全ての話者において一致しているからである。信号内の母音の実際のスペクトラル内容を分析することによって、電気通信システムによって導入された歪みを識別することができる。２．一致して変化する特性（cosistently varying characteristics）言語のある種の性質は、他のある種の性質と関連し、同じように変化する。試験地点で性質の１つが測定可能であれば、他の性質の値は、直接測定できなくてもそこから得ることができる。この関係の一例は、話者の音声の絶対音量に従った音声摩擦音のスペクトラルの変化である。摩擦音は、接近した２つの調音器官間を気流が強く押し出されたときに作られる音である。これらは国際音声アルファベット（Internationaｌ Phonetic A1phabet）では図６の表に示す符号で表現されている。摩擦音声のスペクトラル内容は話者が話している音量（音の大きさ）によって変化し、この変化は一定地域の話者で一致している。それ故に、このスペクトラル内容は話者が話している絶対レベルを示す。こうして推定された絶対音声レベルを受信した信号強度と比較して、電気通信システム内の損失を計算することができる。微弱な信号を聞いている人は大きな声で話す傾向があるから、こうして推定された話者の音声レベルはまた、話者によって知覚されて戻り経路上の信号品質を示す有用なものとなる。３．グロス特性（gross characteristics）会話での言語の多数の特徴を使用して、話者同士が互いに理解し合っている問題を識別することができる。例えば、話者同士の間で滑らかに切換えがされていない状態で互いに話をしている場合、これは互いに聞き取りにくいとか、次はどちらが話す番かが混乱するという困難を示す。ある１つのルート上の複数の呼が著しく短い場合は、これも欠陥ラインを示し、使用者は呼の要点の位置に留められているか、もしくは全く諦めて呼を終了する場合で、第２の試行でもっとクリアなラインを得ることを願ってリダイアル（再ダイアル）することになる。こうした種類の性質は全て話者間で完全に不変であるわけではなく、既知の統計学的分布の範囲内で変化する。上に挙げた多数の特性を測定すること、及び／又は同一ラインを使用している異なる呼上の多数の異なる話者について測定することによって、もっと確かな網の性質の尺度を得ることができる。４．既知の非言語信号ラインは特徴的な音をもつある種類の信号についても監視される。この特徴的な音は、例えばフィードバック雑音や交差したラインからのデータ信号のような言語信号と一緒に発見できないものでなければならない。次に、この発明を添付の図面を参照して例として記述していく。図１は、この発明による電話会話を搬送するラインを監視するための動作に適切な装置を示す。図２は、この発明による方法の流れ図である。図３ａから５ｂは、この発明を実施して成された各種の信号測定を示す。図６は、標準の国際音声アルファベットの摩擦音に対する符号を示す表である。図７は、この発明による別の方法の流れ図である。図８は、図１の装置の一部をより詳細に示す。図９は、この発明による別の方法の流れ図である。図１で、電話ライン１は話者２と３との間の会話を搬送している。図８に示すように、電話ラインは２つのチャンネル１ａ，１ｂで成る。電話システムは、網素子４，５，７，８で示された信号に対して様々な動作を実行する。例えば、素子４及び５はデジタルリンク６のためのアナログ対デジタル及びデジタル対アナログ変換器、素子７及び８は無線リンク９のための変調器／復調器となる。電話ライン１は監視用デバイス10によって監視される。ある測定ではチャンネル１ａ，１ｂを別個に監視することが必要であり、図８にモニタ10ａ，10ｂとして示している。図１の実施例では、４つの信号性質が測定される。測定経路11，12，13，14は話者２とモニタ10との間の減衰の推定を送出する。測定経路16，16ａ，17は特徴的な歪みを識別する。測定経路18は結合器181とタイマ182とで成り、重複会話を識別する。測定経路19，19ａは特徴的な非言語信号を識別する。４つの測定経路は全ての経路に共通の出力デバイス15に出力を送る。この発明による方法で多数の性質を分析することができ、上に挙げた４経路に対応する代表的な例を以下に記述する。摩擦音の高周波数のスペクトル内容は話者の音声レベルとともに増大し、この変化は幅広い話者について一定であることが発見されている。従って、摩擦音のスペクトル内容は、話者が話している音声レベルの尺度として使用することができる。第１の測定経路はこの性質を利用する。モニタ10によって信号が監視され、言語信号内の摩擦音を識別するために識別器（アイデンティファイヤ）11内でスペクトル分析によりサンプルが分析される。分析器12は識別器11で識別された摩擦音のスペクトル内容をより一層詳細に分析し、推定の話者音声レベルを示す出力を作る。識別器11は高周波数及び低周波数のフィルタを用いて摩擦音を識別し、以下により詳細に記述するように、分析器12によって適切な摩擦音が分析される。センサ13は監視された信号内の信号レベルを検出する。この信号は比較器14で分析器12の出力と比較される。この値は出力デバイス15に送られる。次に、このシステムの動作の一例を図２から６を参照して記述する。図２は音声レベルを測定するためのシステムの動作の流れ図を示す。この過程は、まず言語内の無声摩擦音を識別し、次にその摩擦音のスペクトル内容を分析することを含む。この過程では識別器11，分析器12を利用して比較器14へ出力を送る。 “摩擦音”として知られる音素（フォニーム）（図６に列記）は主要な２クラスに分類される。次の例で用いるような無声摩擦音は、大きな無声音（高周波数）要素と小さな有声（低周波数）要素とを有している。対照的に、有声摩擦音は大きな有声要素と無性要素とを有している。ある１つの有声要素のピッチは話者から話者へと変化する。破擦音は閉じた声道で始まる特殊なクラスの摩擦音である。他の標準の作業、例えば有声音素（例えば母音や鼻音）は高周波数（無性）要素が少ない。さらに詳細な音素分類は、WAAinsworthによる"Mechanisms on Sp eech Recognition"，Pergamon Press(1st Edition 1976)，ISBN 0080203957などの標準の研究に見ることができる。この実施例では、言語はシステムに入力される（図２，段階20）。分析用に継続時間４秒の言語サンプルが記憶される（段階21）。低周波数要素が抽出され（段階22）、サンプルの各25ミリ秒間ごとに要素のＲＭＳレベル値が定義される（段階23）。同様に、高周波数要素が抽出され（段階24）、この要素のＲＭＳレベル値がサンプルの各25ミリ秒間ごとに定義される（段階２５）。高周波数要素で最大ＲＭＳレベル値を有する期間が識別され（段階26）、この値のアドレスを用いて低周波数要素でこれに対応するＲＭＳレベル値が識別される（27）。次に２つの値の比率が計算される（段階28）。高周波数要素のＲＭＳ値が低周波数要素のそれの２倍よりも小さければ、それは無声摩擦音ではないとして拒否される（段階29）。そして、サンプルのこの領域はゼロとされ（段階30）、新しい最大値が識別される（段階26）。無声摩擦音の特徴的性質（高周波数要素のＲＭＳ値が低周波数要素のＲＭＳ値の２倍を上回る）が段階29で識別され、これに関連する25ミリ秒期間のスペクトラル内容が分析される（段階31）。この結果は記憶され（段階32）、多数のサンプルについてこの過程が繰り返されて多数の個々のスペクトル内容の測定が蓄積される。次に、選ばれた全サンプルの重み付け平均が定義され（段階33）、ここから摩擦音のスペクトル内容と話者の音声レベルとの間の既知の関係を用いて話者の実際の音声レベルが推定される（段階34）。図３ａから５ｂは言語性質、特に無声摩擦音のスペクトル内容（即ち、この例では有声摩擦音の無声部分）が音声レベルによってどのように変化するかを示している。摩擦音の無声部分は同様の行動をとるから、有声摩擦音を用いて音声レベルを識別することもできるということは当業者には明らかであろう。有声摩擦音は有声及び無声両方のスペクトル範囲内で大きいＲＭＳ値によって識別される。図３a及び３ｂでは横軸が時間（25ミリ秒単位）、縦軸がＲＭＳ振幅（25ミリ秒での平均）を表す。図３ａは、話者が"he wasreported to be a prisoner of war.（彼は戦争の捕虜だと報告された）"という一節を読み上げたときの言語サンプルの無声（高周波数）要素（上）、及び同一サンプルの有声（低周波数）要素（下）を示す。‘Ｘ’で印されたグメントは"was"の's'に対応する部分で、無声要素のＲＭＳレベルが非常に高く、有声要素のＲＭＳレベルが非常に低くなっている。このセグメントの波形を拡大したものが図４ａに、電力スペクトラムが図５ａに示される。図４ａ（及び下の図４ｂ）でも横軸は時間を示すが、図３ａ及び３ｂの1/400 の単位（即ち0.0625ミリ秒区分）となっている。縦軸は振幅を0.1mV単位で表す。図５ａ（及び下の図５ｂ）では、横軸は２kHzから６kHzまでの対数スケールでの周波数を表す。縦軸は指数（アンチログ；真数）スケールでの電力を表し、単位は信号強度（dB/20）である。これら図３ａ，４ａ，５ａに対応する図が３ｂ，４ｂ，５ｂに示され、同じ話者が同じ一節をもっと大きな声で読み上げたときのサンプルに対するものである。このサンプルでは、別の摩擦音事象("prisoner"の's'、図３ｂのセグメント‘ ｙ’で表示)を無声要素の最大値で識別した。摩擦音のスペクトル内容と話者の音声レベルとの間の相互関係は、個々の話者、及び発せられた摩擦音の両方から十分に独立していることが知られている。摩擦音が一度識別されてしまうと、話者や言語内容の予備知識がなくともそのスペクトル内容を音声レベル表示として使用することができる。次に図１及び７を参照すると、第２の経路内では、信号が前と同様にモニタ10 によって定期的に監視される（段階40）。所定の母音音声の特性を有する波形を識別してモニタ10から抽出するためにスペクトル識別器16を用意する（段階41）。所定の母音音声特性は、この波形のライブラリ16ａと比較することにより識別される。話者によって中心周波数は異なるが、波形の形、従って一般的なスペクトルの形は幅広い話者について一様である。実際には、作られたスペクトルの分析によって波形を認識することができる。よく知られるように、波形と周波数スペクトルとはフーリエ変換法により関係付けられる。識別器（アイデンティファイヤ）16が母音音声の１つの波形特性を識別する（段階42）と、次に分析器17がこの波形をより詳細に分析する。例えば、ピーク・クリッピングを示すものとして大きな高周波数要素を検索する（段階43）。この特徴的な歪みは出力15に対して識別される（段階44）。分析器17はモニタ10に監視されている波形を分析し、全ての話者について一様な信号性質の値を定め、それにより素子４，５，６又は７，８，９によってもたらされたその性質の変化を測定する。異なる話者間での自然な変化に対処するだけでなく、求める母音音声を歪んだ状態でも識別するためには、識別器16の分解能は十分に粗いものでなければならない。もちろん、極端な場合では信号の歪みが大きすぎて言語として認識できないこともある。予め定められた信号の継続時間に言語らしいセグメントが全くない、又は予め定められた最小数よりも少ない場合は、極めて大きなレベルの歪みの存在が演繹される（歪みありとされる）。この状況を検出するために、整合処理４２が母音音声の１つの識別に失敗するとその都度カウンタＮを１増加し（段階45）、整合が識別されるとその都度ゼロにリセットする（段階46）。Ｎの値が予め定められた値（ＭＡＸ）に到達すると、これは極めて悪質な歪みを示すものとして出力15に報告される（段階47）。次に図８を参照すると、モニタ10及び検出器18がより詳細に示されている。モニタ10は２つの検出器10ａ，10ｂで成り、２路リンク１を成す２つのチャンネル（１a及び１ｂ）の１つのトラヒックをそれぞれサンプリングする。２つの検出器10ａ，10ｂからのサンプルは結合器（一致ゲート181,排他的ＯＲゲート及びインバータ）を介して送られ、結合器は検出器１ａ，１ｂの両方が同一の出力を送ったときだけ出力を送る。結合器181の出力はタイマ182を制御する。タイマ182 が結合器181の出力を予め定められたより長い期間受信すると、これにより出力デバイス15に警告が伝送される。このシステムは、往きと戻りの両方のトラヒックチャンネル上で同時言語の存在を検出することにより、２つの言語信号が同一ライン上で搬送されている時を識別する。この状況は普通の会話では長時間にわたっても起こらないので、この状況が短くない時間にわたって起こるということは、測定地点では両方とも鮮明であったとしても、少なくとも話者の一人がもう一人の声を聞き取れていないことを示している。明らかにこれはラインの故障を示唆している。同様に、両当事者の同時沈黙は、一人が話すのをもう一人が無駄に待っているということであり、これも同じ問題を示す。検出器18はこの状況を監視し、この状況がタイマ182によって確立された所定期間にわたって継続すると出力15に警告を送る。例示した一致ゲート181は、両当事者からの同時沈黙の検出を求められなければＡＮＤゲートと置き換えることができる。次に図１及び９を参照して、第４の経路はモニタ10からの信号を用いるものであるが、他のスペクトル識別器19を用いて現在言語を搬送しているライン上には現れない特徴的な非音声信号を識別するように構成することができる。信号は前と同じくモニタ10により定期的にサンプリングされる（段階50）。スペクトル識別器（アイデンティファイヤ）19は所定の非音声音の特性をもつ波形を識別し、モニタ10から抽出する。この特性はこの波形のライブラリ19ａと比較することにより識別される（段階51）。識別器19が母音音声の１つの波形特性を識別すると、これが出力15に報告される（段階54）。識別器19は、例えばファクシミリ送信や音響フィードバック・ハウル（雑音）のスペクトルの特徴を検出するように設定することができる。このの特徴の存在は出力デバイス15に報告される。この報告は、この干渉の強さの測定を含む。ファクシミリ送信は通常に言語を搬送するライン上で意図的に起こされるが、同一ライン上で同時に起こることはない。従って、追加の試験を実行して言語も存在しているかどうかをチェックするのが適切である。話者から送られた信号強度は第１の経路で分析器12により測定されたものであるが、これが戻りトラヒックチャンネル上で話者が知覚した信号強度を表示するものとして使用される。しかし、ライン上の騒音や干渉など他の要因によって話者の声が大きくなることもある。識別器19を用いるとこのような他の音を識別することが可能となる。モニタ10は信号を除去したり、ライン上に何らかの信号を賦課したりすることはない。従って、ラインは試験中に生の会話を搬送するのに使用することができる。ラインが非言語送信（例えばファクシミリ）に使用されればモニタ10は送信が言語か非言語かをチェックする予備段階を実行することになるが、入力信号についての情報は必要ない。このシステムはライン試験システムの一部を形成することもできる。ここでは個々のラインを（図示しない手段により）走査（スキャン）して、言語を搬送しているラインを、データを搬送するラインや現在使用していないラインと区別して見つけることができる。その後モニタ10は言語搬送ラインに接続され、続いて全てのラインの品質を監視する。出力デバイス15は多様な形で使用することができる。例えば、電気通信システムを制御してそのレベルを許容限界範囲内へと導くのに使用することができる。出力デバイス15は網制御者に信号を送って、指定された限界の外で実行しているラインについて制御者に警告する。代わって、出力デバイス15は網内のスイッチングを制御して、話者２，３間の呼をもっと質の良いラインを持つ別のルートへ転送することもできる。上に詳述したもの以外の性質も監視することができる。例えば、特定のチャンネルを用いる呼の継続時間を監視することができる。非常に短い呼が多数記録されると、これを使用して、使用者が何らかの困難に遭遇してこの呼を放棄したらしいという警告を出力デバイス15へトリガすることができる。同じチャンネルが色々な呼者に使用されてこのような放棄が連続すると、これはチャンネル自体に問題があることを示している。

【手続補正書】特許法第１８４条の８【提出日】１９９６年８月９日【補正内容】明細書試験方法この発明は、電気通信システムの試験に関する。現代の電気通信システムは、電気通信網を介して信号を伝送する過程において取り扱う信号上で、例えばディジタイズや圧縮技術のような複雑な動作を実行する。これらの動作は信号上で非線形効果を有するため、網の効果を網の構成要素を単純に追加した効果によってモデル化することは不可能である。特に、言語に対する網の効果は、正弦波のような簡単な試験信号上でのその効果を研究するだけでは容易に得られるものではない。正規化言語特性を模造した試験信号を得る方法は色々と考案されている（例えばドイツ国特許明細書ＤＥ３７０８００２（Te1enormal）、欧州特許明細書ＥＰ０５６７４３９、及び本出願人の刊行された国際出願ＷＯ９４／００９２２及びＷＯ９５／０１０１１参照）が、これらは全て所定の状況を前提としなければならない。これらの試験に対する試験信号として生の（実時間：リアルタイム）トラヒックを使用することは不可能とされる。試験場所（国際リンクの場合は信号源から何千マイルも離れていることもある）で試験信号の知識を必要とするから、試験信号からのずれは試験信号そのものから区別できる。予め用意した試験信号の使用は２以上の網のオペレータ間での共働をも必要とする。さらに、音声周波数試験信号を搬送するラインは、収益を上げる呼が試験に干渉するから、収益を上げる呼には使用できないし、試験信号は収益を上げる呼をする人に聞こえてしまう。生のデータ（言語とは異なる）を搬送するラインを試験することは既知であるが、これは、信号の情報内容が信号の限られた範囲（例えばＤＴＭＦトーンや二値ディジット）しか含んでいないため比較的簡単な問題であり、また、この許容の組から離れた信号の要素を識別することは比較的容易である。この構成では、既知形式の許容信号に信頼が置かれている。この発明は、ラインが生の音声の搬送に使用されている間にラインを試験する方を提供することを探求するものである。試験システムとして知られているものに、信号対雑音比や他の測定可能なシステムの特性が言語としてのサンプル又は雑音としてのサンプルを分類し、各サンプルの特性を比較してするものがある。これはIEEE“Globecom91”1761-1764頁にあるDavid B Ramsdenの論文や、欧州特許０５６５４２４に記述されている。しかし、これは言語内容そのものの性質を測定しようとはしていない。この発明の第１の側面によると、電気通信システムの特性を解析する方法が示されており、試験下のラインによって搬送される言語信号を測定するもので、この方法は次の段階から成る。試験地点で受領した信号の言語内容の特性を識別する。この特性は個々の話者間では自然状態では実質的に不変である。次に信号内のこの特性からのずれ（偏差）を検出して、信号に対してシステムによってもたらされた性質を識別する。この発明の第２の側面によると、試験下のラインによって搬送される言語の性質を測定することによって電気通信システムの特性を分析する方法が提供される。この方法は、オリジナルの言語信号の性質と予め定められた関係で変化するという性質をもつ言語信号の一部を識別する段階と、受信した信号内での関係からの変化を検出する段階と、そこからオリジナルの言語信号の性質を推定する段階とを備える。この発明の第３の側面によると、試験下のラインによって搬送される呼の性質を測定することによって電気通信システムの特性を解析する方法を提供しており、その方法は、個々の呼の間では正規には実質的に変わらない特性からのずれ（偏差）を検出する段階を備えている。この発明の第４の側面によると、試験下のラインによって搬送される言語信号の性質を測定することによって電気通信システムの特性を解析するための装置が提供されており、その構成は、個々の話者の間では自然状態では実質的に不変とされる信号の特徴的な言語内容を識別するための手段と、信号内のその特徴からのずれ（偏差）を検出するための手段と、信号に対してシステムによってもたらされた性質をこうして識別するための手段とで成る。この発明の第５の側面によると、試験下のラインによって搬送される言語信号の性質を測定することによって電気通信システムの特性を解析する装置が提供されており、その構成は、第１の性質を持つ言語信号の一部を識別するための手段（第１の性質は特徴的な仕方でもとの言語信号の第２の性質との関係において自然に変わるものとする）と、受領した信号内での関係から変化を検出するための手段と、そこからもとの言語信号の性質を推定するための手段とから成る。この発明の第６の側面によると、試験下のラインによって搬送される呼の性質を測定することによって電気通信システムの特性を解析するための装置が提供されており、その構成は、個々の呼の間で正規には実質的に不変とされる特性からのずれ（偏差）を検出するための手段で成る。この発明は、網管理システム及びこの種の装置を備えた電気通信網に拡張することもできる。この発明は、試験地点では信号源によって生成された生の言語信号が不知であるが、その信号のある種の特性については知られているという事実を利用している。試験地点で信号のある種の性質を知るとする理由は、それが言語であり従って言語に特有のある種の特性を有しているであろうという事実によって拘束されるからである。この発明はこのような特性と関連して受信した信号の行動を識別することによってこの事実を利用している。識別される特定の種類の性質は、１．疑似決定論的（pseudo-deterministic）言語の相違のために、話者によって使用する母音音声は異なるが、これらは全て明確に定義された小集団の中に請求の範囲１．試験下のラインによって搬送される言語の性質を測定することによって電気通信システムの特性を分析する方法であって、試験地点で受信した信号の言語内容で個々の話者間で自然状態では実質的に不変とされている特性を識別する段階と、そこからシステムによって信号にもたらされた性質を識別する段階とで成ることを特徴とする方法。２．予め定められたスペクトルの特徴の近似形を有する波形について言語信号を監視し、該スペクトルの特徴からのずれを識別することを特徴とする請求項１に記載の方法。３．スペクトルの特徴が母音音のものであることを特徴とする請求項２に記載の方法。４．前記ずれはスペクトルの特徴の高又は低周波数の極値で大きなスペクトル要素となることを特徴とする請求項２又は３に記載の方法。５．試験下のラインによって搬送される呼の性質を測定することによって電気通信システムの特性を解析する方法であって、正規には実質的に個々の呼の間で不変とされている特性からのずれを検出する段階を有する方法。６．前記正規には実質的に不変の特性には、ａ）呼に対して複数の当事者が同時に話をしている時間の割合か、ｂ）所定の最小値を超える呼の継続時間のいずれかが含まれる請求項５に記載の方法。７．前記自然状態では実質的に不変の特性はオリジナル言語信号の性質に関係して測定された性質が変化する態様であり、オリジナル言語信号の性質と所定の関係を持って変化する性質を有する言語信号の一部を識別する段階と、受信した信号内でその関係からの変化を検出する段階と、そこからオリジナル言語信号の性質を推定する段階とで成ることを特徴とする請求項１に記載の方法。８．試験下のラインによって搬送される言語の性質を測定することによって電気通信システムの特性を分析する方法であって、オリジナル言語信号の性質と所定の関係を持って変化する性質を有する言語信号の一部を識別する段階と、受信した信号内でその関係からの変化を検出する段階と、そこからオリジナル言語信号の性質を推定する段階とで成ることを特徴とする方法。９．オリジナル言語信号の性質は音声の絶対レベルであり、測定された性質は該絶対レベルの話者とは独立した関数であることを特徴とする請求項７又は８に記載の方法。１０．前記話者とは独立した関数は言語内の無声摩擦音のスペクトル内容と前記絶対レベルとの間の関係であることを特徴とする請求項９に記載の方法。１１．こうして定められた測定した絶対音レベルは試験地点で信号強度と比較されることを特徴とする請求項９又は１０に記載の方法。１２．最初の段階として、複数のラインによって搬送されるトラヒックが各ラインについて順次監視されて言語を搬送しているかどうかが識別され、次の段階は言語が識別されたライン上で実行されることを特徴とする前記請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の方法。１３．試験下のラインによって搬送される言語の性質を測定することによって電気通信システムの特性を分析するための装置であって、個々の話者間で自然状態では実質的に不変とされている信号の言語内容の特性を識別するための手段と、受信した信号内でその特性からのずれを検出するための手段と、そこからシステムによってもたらされた信号の性質を識別するための手段とで成ることを特徴とする装置。１４．予め定められたスペクトルの特徴の近似を有する波形を監視するための手段と、該スペクトルの特徴からのずれを識別するための手段とで成ることを特徴とする請求項１３に記載の装置。１５．スペクトルの特徴は母音音のものであることを特徴とする請求項１４に記載の装置。１６．識別手段はスペクトルの特徴の高又は低周波数の極値で大きなスペクトル要素を識別するための手段を含むことを特徴とする請求項１４又は１５に記載の装置。１７．試験下のラインによって搬送される呼の性質を測定することによって電気通信システムの特性を解析するための装置であって、正規には実質的に個々の呼の間で不変とされている特性からのずれを検出するための手段を有する装置。１８．呼に対して複数の当事者が同時に話をしている時間の割合か、呼継続時間かの少なくとも一方を監視するための手段を有する請求項１７に記載の装置。１９．特徴的な態様でオリジナル言語信号の第２の性質に関係して自然に変化する第１の性質を有する言語信号の部分を識別するための手段と、受信した信号内でその関係からのずれを検出するための手段と、そこから該オリジナル言語信号の性質を推定するための手段とで成る請求項１３に記載の装置。２０．試験下のラインによって搬送される言語の性質を測定することによって電気通信システムの特性を分析するための装置であって、第１の性質を有し、該第１の性質がオリジナル言語信号の第２の性質に関係して特徴的な態様により自然に変化する言語信号の一部を識別するための手段と、その関係からの変化を受信した信号内で検出するための手段と、そこからオリジナル言語信号の性質を推定するための手段とで成ることを特徴とする装置。２１．絶対音声振幅の話者とは独立した関数を測定するための手段と、そこから音声の絶対音量を定義するための手段とで成ることを特徴とする請求項２０に記載の装置。２２．前記話者とは独立した関数は言語内の無声摩擦音のスペクトル内容と絶対レベルとの間の関係であることを特徴とする請求項２１に記載の方法。２３．決定された測定絶対レベルを試験地点での信号強度と比較するための手段で成ることを特徴とする請求項２１又は２２に記載の方法。２４．さらに、複数のラインによって搬送されるトラヒックを各ラインについて順次監視して言語が搬送されているかどうかを識別するための手段と、言語が識別されたライン上で性質を測定するように前記装置を制御するための手段とで成ることを特徴とする請求項１３乃至２３のいずれか１項に記載の装置。２５．請求項１３乃至２４のいずれか１項に記載の装置を備えた網管理システムであって、システムの個々の要素を使用した結果の信号品質を示す出力を得る手段と、得られた信号品質に応答して、貧弱な信号品質に関わる要素の使用を最小とするように網を制御するための手段とを備えた網管理システム。２６．請求項１３乃至２５のいずれか１項に記載の装置を有する電気通信網。２７．添付の図面を参照して実質的に記述した方法。２８．添付の図面を参照して実質的に記述した装置。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＫＥ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＺ，ＵＧ)，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ，ＨＵ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ

Claims

【特許請求の範囲】１．試験下のラインによって搬送される言語の性質を測定することによって電気通信システムの特性を分析する方法であって、話者とは独立した自然性質を有する言語信号の一部を識別する段階と、そこからシステムによってもたらされた信号の性質を識別する段階とで成ることを特徴とする方法。２．予め定められたスペクトルの特徴の近似形を有する波形について言語信号を監視し、該スペクトルの特徴からのずれを識別することを特徴とする請求項１に記載の方法。３．スペクトルの特徴が母音音声のものであることを特徴とする請求項２に記載の方法。４．前記ずれはスペクトルの特徴の高又は低周波数の極値で大きなスペクトル要素となることを特徴とする請求項２又は３に記載の方法。５．前記自然性質は１つの呼に対して複数の当事者が同時に話している状態が識別される時間に比例することを特徴とする前記請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。６．前記自然性質は呼の継続時間であることを特徴とする前記請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。７．前記話者とは独立した性質は、測定された性質がオリジナル言語信号の性質に関連して変化する態様であり、オリジナル言語信号の性質と所定の関係を持って変化する性質を有する言語信号の一部を識別する段階と、受信した信号内でその関係からの変化を検出する段階と、そこからオリジナル言語信号の性質を推定する段階とで成ることを特徴とする請求項１に記載の方法。８．試験下のラインによって搬送される言語の性質を測定することによって電気通信システムの特性を分析する方法であって、オリジナル言語信号の性質と所定の関係を持って変化する性質を有する言語信号の一部を識別する段階と、受信した信号内でその関係からの変化を検出する段階と、そこからオリジナル言語信号の性質を推定する段階とで成ることを特徴とする方法。９．オリジナル言語信号の性質は音声の絶対レベルであり、測定された性質は該絶対レベルの話者とは独立した関数であることを特徴とする請求項７又は８に記載の方法。１０．前記話者とは独立した関数は言語内の無声摩擦音のスペクトル内容と前記絶対レベルとの間の関係であることを特徴とする請求項９に記載の方法。１１．こうして定められた測定した絶対音レベルは試験地点で信号強度と比較されることを特徴とする請求項９又は１０に記載の方法。１２．最初の段階として、複数のラインによって搬送されるトラヒックが各ラインについて順次監視されて言語を搬送しているかどうかが識別され、次の段階は言語が識別されたライン上で実行されることを特徴とする前記請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の方法。１３．試験下のラインによって搬送される言語の性質を測定することによって電気通信システムの特性を分析するための装置であって、話者と独立した自然性質を持つ言語信号の一部を識別するための手段と、受信した信号内でその自然性質からのずれを検出するための手段と、そこからシステムによってもたらされた信号の性質を識別するための手段とで成ることを特徴とする装置。１４．予め定められたスペクトルの特徴の近似を有する波形を監視するための手段と、該スペクトルの特徴からのずれを識別するための手段とで成ることを特徴とする請求項１３に記載の装置。１５．スペクトルの特徴は母音音のものであることを特徴とする請求項１４に記載の装置。１６．識別手段はスペクトルの特徴の高又は低周波数の極値で大きなスペクトル要素を識別するための手段を含むことを特徴とする請求項１４又は１５に記載の装置。１７．１つの呼へ複数の呼者が一度に話しているという事象を監視するための手段を含むことを特徴とする請求項１３乃至１６のいずれか１項に記載の装置。１８．呼継続時間を監視するための手段を含むことを特徴とする請求項１３乃至１７のいずれか１項に記載の方法。１９．特徴的な態様でオリジナル言語信号の第２の性質に関係して自然に変化する第１の性質を有する言語信号の部分を識別するための手段と、受信した信号内でその関係からのずれを検出するための手段と、そこから該オリジナル言語信号の性質を推定するための手段とで成る請求項１３に記載の装置。２０．試験下のラインによって搬送される言語の性質を測定することによって電気通信システムの特性を分析するための装置であって、第１の性質を有し、該第１の性質がオリジナル言語信号の第２の性質に関係して特徴的な態様により自然に変化する言語信号の一部を識別するための手段と、その関係からの変化を受信した信号内で検出するための手段と、そこからオリジナル言語信号の性質を推定するための手段とで成ることを特徴とする装置。２１．絶対音声振幅の話者とは独立した関数を測定するための手段と、そこから音声の絶対音量を定義するための手段とで成ることを特徴とする請求項２０に記載の装置。２２．前記話者とは独立した関数は言語内の無声摩擦音のスペクトル内容と絶対レベルとの間の関係であることを特徴とする請求項２１に記載の方法。２３．決定された測定絶対レベルを試験地点での信号強度と比較するための手段で成ることを特徴とする請求項２１又は２２に記載の方法。２４．さらに、複数のラインによって搬送されるトラヒックを各ラインについて順次監視して言語が搬送されているかどうかを識別するための手段と、言語が識別されたライン上で性質を測定するように前記装置を制御するための手段とで成ることを特徴とする請求項１３乃至２３のいずれか１項に記載の装置。２５．識別手段によって識別された特性に応答して網を制御するための手段と関係を有することを特徴とする請求項１３乃至２４のいずれか１項に記載の装置で成る網管理システム。２６．請求項１３乃至２５のいずれか１項に記載の装置を有する電気通信網。２７．添付の図面を参照して実質的に記述した方法。２８．添付の図面を参照して実質的に記述した装置。