JPH113097A - 符号化音声信号品質評価方法及びこれに用いるデータベース - Google Patents
符号化音声信号品質評価方法及びこれに用いるデータベースInfo
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- JPH113097A JPH113097A JP9156905A JP15690597A JPH113097A JP H113097 A JPH113097 A JP H113097A JP 9156905 A JP9156905 A JP 9156905A JP 15690597 A JP15690597 A JP 15690597A JP H113097 A JPH113097 A JP H113097A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 周波数帯に拘らず、符号化音声信号の主観評
価値を推定可能とする。 【解決手段】 第１帯域（０〜４ｋＨｚ）、第２帯域
（４〜８ｋＨｚ）について、原信号をＬＰＣ分析し、そ
の結果により白色雑音のスペクトル包絡を原信号に近似
させて、模擬符号化歪を作り、更に符号化信号を模疑し
たモデル信号を作り、そのＬＰＣ分析次数Ｐ＝０，１，
４，８ごとに各モデル信号のＳＮＲとケプストラム距離
ＣＤと主観評価値とをデータベースとしておき、評価さ
れるべき信号Ａとその原信号を第１、第２帯域にわけ、
原信号のＬＰＣ分析を利用して、同様に各種の模疑符号
化歪を作り、この中で信号Ａの符号化歪と最も類似する
ものを探し、その作成時の分析次数Ｐと同一次数のデー
タベースのデータと、信号ＡのＳＮＲ又はＣＤを用いて
主観評価値を推定する。
価値を推定可能とする。 【解決手段】 第１帯域（０〜４ｋＨｚ）、第２帯域
（４〜８ｋＨｚ）について、原信号をＬＰＣ分析し、そ
の結果により白色雑音のスペクトル包絡を原信号に近似
させて、模擬符号化歪を作り、更に符号化信号を模疑し
たモデル信号を作り、そのＬＰＣ分析次数Ｐ＝０，１，
４，８ごとに各モデル信号のＳＮＲとケプストラム距離
ＣＤと主観評価値とをデータベースとしておき、評価さ
れるべき信号Ａとその原信号を第１、第２帯域にわけ、
原信号のＬＰＣ分析を利用して、同様に各種の模疑符号
化歪を作り、この中で信号Ａの符号化歪と最も類似する
ものを探し、その作成時の分析次数Ｐと同一次数のデー
タベースのデータと、信号ＡのＳＮＲ又はＣＤを用いて
主観評価値を推定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は音声信号符号化方
式の基本性能を客観的に比較評価する方法、及びこれに
用いられるデータベースに関する。
式の基本性能を客観的に比較評価する方法、及びこれに
用いられるデータベースに関する。
【０００２】
【従来の技術】音声符号化方法では、符号化側で、入力
音声信号はＡＤ変換手段により周期的にサンプリングさ
れてデジタル信号系列に変換される。このディジタル信
号系列を以下「原信号」と呼ぶ。この原信号は符号化手
段により符号化されて「符号化信号」に変換されて伝送
路を通して伝送され、または蓄積手段に蓄積される。復
号側では復号化手段により復号化されて「復号化信号」
に戻され、さらにディジタル−アナログ（ＤＡ）変換手
段により再びアナログの再生音声信号に戻される。
音声信号はＡＤ変換手段により周期的にサンプリングさ
れてデジタル信号系列に変換される。このディジタル信
号系列を以下「原信号」と呼ぶ。この原信号は符号化手
段により符号化されて「符号化信号」に変換されて伝送
路を通して伝送され、または蓄積手段に蓄積される。復
号側では復号化手段により復号化されて「復号化信号」
に戻され、さらにディジタル−アナログ（ＤＡ）変換手
段により再びアナログの再生音声信号に戻される。
【０００３】この再生音声信号の品質は、音声信号のサ
ンプリング周波数、即ち「周波数帯域」（一般に、サン
プリング周波数の半分が周波数帯域になる）と、符号化
手段での「符号化方式」に影響される。音声品質の評価
方法には、人間が実際に再生音声を聴いて評価する方法
（「主観品質評価法」と略記）と、既に主観品質が得ら
れている再生音声に対して品質を規定する物理量とその
主観品質の関係を予め求めておき、評価対象の復号化信
号と原信号の前記物理量を測定して、これらを前記の関
係に代入するなどの方法により、評価対象の再生音声の
品質を推定する方法（「客観品質評価」と略記）とがあ
る。主観品質評価法は多大な時間と労力を必要とするの
で、音声符号化方式の開発段階において、パラメータの
最適化などを行なう場合には手間のかかる作業となる。
そのため従来から種々の客観品質評価法が提案されてい
るが、いずれの方法もサンプリング周波数が等しい符号
化方式を比較する場合にしか適用できなかった。尚、符
号化音声信号の客観品質評価方法については、例えば北
脇が著した「音のコミュニケーション工学」コロナ社
（１９９６年）などに詳しい。
ンプリング周波数、即ち「周波数帯域」（一般に、サン
プリング周波数の半分が周波数帯域になる）と、符号化
手段での「符号化方式」に影響される。音声品質の評価
方法には、人間が実際に再生音声を聴いて評価する方法
（「主観品質評価法」と略記）と、既に主観品質が得ら
れている再生音声に対して品質を規定する物理量とその
主観品質の関係を予め求めておき、評価対象の復号化信
号と原信号の前記物理量を測定して、これらを前記の関
係に代入するなどの方法により、評価対象の再生音声の
品質を推定する方法（「客観品質評価」と略記）とがあ
る。主観品質評価法は多大な時間と労力を必要とするの
で、音声符号化方式の開発段階において、パラメータの
最適化などを行なう場合には手間のかかる作業となる。
そのため従来から種々の客観品質評価法が提案されてい
るが、いずれの方法もサンプリング周波数が等しい符号
化方式を比較する場合にしか適用できなかった。尚、符
号化音声信号の客観品質評価方法については、例えば北
脇が著した「音のコミュニケーション工学」コロナ社
（１９９６年）などに詳しい。
【０００４】ここで、上記符号化手段により符号化され
た符号化信号を「狭義の符号化信号」と呼び、上記復号
化手段により復号化された復号化信号（ディジタル信
号）及びディジタル−アナログ（ＤＡ）変換手段により
変換された再生音声信号（アナログ信号）を「広義の符
号化音声信号」と呼ぶこととする。後者は、原信号が符
号化され、復号化された音声信号の総称として一般的に
使われており、ディジタル信号を表わす場合もアナログ
信号を表わす場合もある。これ以降、特に矛盾が生じな
い場合には、この「広義の符号化音声信号」を単に「符
号化音声信号」と記述することとする。
た符号化信号を「狭義の符号化信号」と呼び、上記復号
化手段により復号化された復号化信号（ディジタル信
号）及びディジタル−アナログ（ＤＡ）変換手段により
変換された再生音声信号（アナログ信号）を「広義の符
号化音声信号」と呼ぶこととする。後者は、原信号が符
号化され、復号化された音声信号の総称として一般的に
使われており、ディジタル信号を表わす場合もアナログ
信号を表わす場合もある。これ以降、特に矛盾が生じな
い場合には、この「広義の符号化音声信号」を単に「符
号化音声信号」と記述することとする。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】前述したように、従来
の客観品質評価法の適用は符号化方式のサンプリング周
波数が等しい場合だけに限られていた。しかし、近年の
符号化方式では符号化音声信号の低ビットレート化と共
に、サンプリング周波数の高速化も検討されている。単
純に（ビットレートも上昇して符号化歪が増加すること
なく）サンプリング周波数を高くすれば周波数帯域が広
がるので再生音声の品質は向上するが、例えば伝送速度
が一定の伝送路においては、サンプリング周波数を高く
すると符号化手段に起因する符号化歪が増加する可能性
もあるので、一概に音声品質が向上するとは言えず、両
者はトレードオフの関係にある。従って、「周波数帯
域」と「符号化歪」はいずれも再生音声の品質を決定す
る要因であって、符号化方式を選定する際には、これら
の要因が複合した場合の音声品質を比較評価する必要が
ある。
の客観品質評価法の適用は符号化方式のサンプリング周
波数が等しい場合だけに限られていた。しかし、近年の
符号化方式では符号化音声信号の低ビットレート化と共
に、サンプリング周波数の高速化も検討されている。単
純に（ビットレートも上昇して符号化歪が増加すること
なく）サンプリング周波数を高くすれば周波数帯域が広
がるので再生音声の品質は向上するが、例えば伝送速度
が一定の伝送路においては、サンプリング周波数を高く
すると符号化手段に起因する符号化歪が増加する可能性
もあるので、一概に音声品質が向上するとは言えず、両
者はトレードオフの関係にある。従って、「周波数帯
域」と「符号化歪」はいずれも再生音声の品質を決定す
る要因であって、符号化方式を選定する際には、これら
の要因が複合した場合の音声品質を比較評価する必要が
ある。
【０００６】この発明の目的は、周波数帯域と符号化歪
の２つの要因が複合した符号化音声信号の客観品質評価
方法及びこれに用いるデータベースを提供することであ
る。
の２つの要因が複合した符号化音声信号の客観品質評価
方法及びこれに用いるデータベースを提供することであ
る。
【０００７】
【課題を解決するための手段】この発明によれば、第１
周波数帯域と、その第１周波数帯域及びその高域側に隣
接する第２周波数帯域とについて、符号化音声信号を模
疑したモデル信号のスペクトル包絡の特徴量をパラメー
タとして、そのモデル信号の符号化歪を表わす物理量
と、そのモデル信号の主観評価値との関係を示すデータ
ベースを用い、評価されるべき符号化音声信号の周波数
帯域と等しい周波数帯域における評価値−物理量関係デ
ータ中から、評価されるべき符号化音声信号のスペクト
ル包絡の特徴量が似ているものをデータベースから選択
し、また評価されるべき符号化音声信号の原信号に対す
る歪を表わす物理量を求め、選択した評価値−物理量関
係データから、上記求めた物理量と対応する主観評価値
を求める。
周波数帯域と、その第１周波数帯域及びその高域側に隣
接する第２周波数帯域とについて、符号化音声信号を模
疑したモデル信号のスペクトル包絡の特徴量をパラメー
タとして、そのモデル信号の符号化歪を表わす物理量
と、そのモデル信号の主観評価値との関係を示すデータ
ベースを用い、評価されるべき符号化音声信号の周波数
帯域と等しい周波数帯域における評価値−物理量関係デ
ータ中から、評価されるべき符号化音声信号のスペクト
ル包絡の特徴量が似ているものをデータベースから選択
し、また評価されるべき符号化音声信号の原信号に対す
る歪を表わす物理量を求め、選択した評価値−物理量関
係データから、上記求めた物理量と対応する主観評価値
を求める。
【０００８】つまりこの発明によれば、符号化信号の特
徴を模疑したモデル信号を作成し、その周波数帯域及び
模疑符号化歪量と主観評価値の関係をデータベース化す
ることによって、周波数帯域と符号化歪が複合した未知
の符号化信号の品質を客観的に評価することを可能とす
る。
徴を模疑したモデル信号を作成し、その周波数帯域及び
模疑符号化歪量と主観評価値の関係をデータベース化す
ることによって、周波数帯域と符号化歪が複合した未知
の符号化信号の品質を客観的に評価することを可能とす
る。
【０００９】
【発明の実施の形態】まずこの発明の評価方法に用いる
データベースの作成方法を図１を参照して説明する。ま
ず音声符号化の対象となる原信号は複数の周波数帯域に
分割される（Ｓ１）。つまり例えばあるサンプリング周
波数でサンプリングされた原信号は、あるフレーム長毎
に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）されて時間領域から周波
数領域に変換される。一般的に、音声信号では「高域」
より「低域」の方にパワーが集中しているので、主観評
価値に及ぼす符号化歪の影響は「低域」の方が大きいこ
とが知られている。この点を考慮して、原信号の周波数
帯域はその上限がたとえば４ｋＨｚの倍数を越えるか否
かにより、分割される。例えば、原信号が電話帯域音声
（上限＝３．４ｋＨｚ）である場合には分割数ｎ＝１
（帯域分割されない）であり、７ｋＨｚ帯域音声である
場合には分割数ｎ＝２、１６ｋＨｚ帯域信号である場合
には分割数ｎ＝４となる。これら分割された各帯域の信
号はそれぞれＬＰＣ（線形予測係数）分析が行われる
（Ｓ２）。この場合のＬＰＣ分析次数Ｐは０，１，４，
８などと各種につき行われ、この次数の間隔は、次数の
差により音声品質にある程度影響が生じる程度とされ
る。次数Ｐ＝０は、ＬＰＣ分析を行わない場合である。
データベースの作成方法を図１を参照して説明する。ま
ず音声符号化の対象となる原信号は複数の周波数帯域に
分割される（Ｓ１）。つまり例えばあるサンプリング周
波数でサンプリングされた原信号は、あるフレーム長毎
に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）されて時間領域から周波
数領域に変換される。一般的に、音声信号では「高域」
より「低域」の方にパワーが集中しているので、主観評
価値に及ぼす符号化歪の影響は「低域」の方が大きいこ
とが知られている。この点を考慮して、原信号の周波数
帯域はその上限がたとえば４ｋＨｚの倍数を越えるか否
かにより、分割される。例えば、原信号が電話帯域音声
（上限＝３．４ｋＨｚ）である場合には分割数ｎ＝１
（帯域分割されない）であり、７ｋＨｚ帯域音声である
場合には分割数ｎ＝２、１６ｋＨｚ帯域信号である場合
には分割数ｎ＝４となる。これら分割された各帯域の信
号はそれぞれＬＰＣ（線形予測係数）分析が行われる
（Ｓ２）。この場合のＬＰＣ分析次数Ｐは０，１，４，
８などと各種につき行われ、この次数の間隔は、次数の
差により音声品質にある程度影響が生じる程度とされ
る。次数Ｐ＝０は、ＬＰＣ分析を行わない場合である。
【００１０】このＬＰＣ分析結果を用いて帯域毎に符号
化歪を模疑した物理量の変化、つまり模疑符号化歪が各
帯域ごとに生成される（Ｓ３）。つまり例えばスペクト
ル包絡が原信号に類似した特性をもつ雑音として作成さ
れる。即ち、ＬＣＰ分析係数を用いて白色雑音をスペク
トル整形し、例えばＬＣＰ分析係数を線形合成フィルタ
のフィルタ係数として白色雑音をフィルタ処理して、原
信号のスペクトル包絡と類似したスペクトル包絡をもつ
雑音、つまり模疑符号化歪が生成される。
化歪を模疑した物理量の変化、つまり模疑符号化歪が各
帯域ごとに生成される（Ｓ３）。つまり例えばスペクト
ル包絡が原信号に類似した特性をもつ雑音として作成さ
れる。即ち、ＬＣＰ分析係数を用いて白色雑音をスペク
トル整形し、例えばＬＣＰ分析係数を線形合成フィルタ
のフィルタ係数として白色雑音をフィルタ処理して、原
信号のスペクトル包絡と類似したスペクトル包絡をもつ
雑音、つまり模疑符号化歪が生成される。
【００１１】ＬＰＣ分析次数を種々変化させることによ
り、原信号に対するスペクトル包絡の類似度が異なる雑
音（模疑符号化歪）を作成する。ＬＰＣ分析次数を高く
すると、原信号に対するスペクトル包絡の類似度が高く
なり、雑音性が薄れていく。各ＬＰＣ分析次数の雑音
（模疑符号化歪）について、その雑音量を種々変化させ
ることにより、ＬＰＣ分析次数と雑音量の２つのパラメ
ータを種々変えた模疑符号化歪を作成することができ
る。なお、ＬＰＣ分析次数Ｐ＝０の場合は、前記模疑符
号化歪は白色雑音となり、この雑音が付加された電話帯
域音声信号は振幅相関雑音付加音声（Ｍｏｄｕｌａｔｅ
ｄ Ｎｏｉｓｅ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ：ＭＮＲ）と呼ば
れ、符号化方式の国際標準化のための主観評価試験など
のレファレンスとして使用されている。
り、原信号に対するスペクトル包絡の類似度が異なる雑
音（模疑符号化歪）を作成する。ＬＰＣ分析次数を高く
すると、原信号に対するスペクトル包絡の類似度が高く
なり、雑音性が薄れていく。各ＬＰＣ分析次数の雑音
（模疑符号化歪）について、その雑音量を種々変化させ
ることにより、ＬＰＣ分析次数と雑音量の２つのパラメ
ータを種々変えた模疑符号化歪を作成することができ
る。なお、ＬＰＣ分析次数Ｐ＝０の場合は、前記模疑符
号化歪は白色雑音となり、この雑音が付加された電話帯
域音声信号は振幅相関雑音付加音声（Ｍｏｄｕｌａｔｅ
ｄ Ｎｏｉｓｅ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ：ＭＮＲ）と呼ば
れ、符号化方式の国際標準化のための主観評価試験など
のレファレンスとして使用されている。
【００１２】以上述べたように、各帯域毎に符号化歪を
模疑するための前記のＬＰＣ分析次数と雑音量の２つの
パラメータを種々変えた模疑符号化歪を、それぞれ原信
号に付加することにより、多数のモデル信号を作成する
（Ｓ４）。前記の２つのパラメータ（ＬＰＣ分析次数と
雑音量）を様々に代えることによって、モデル信号の品
質を、主観価値が「非常によい」から「非常に悪い」ま
で制御することができる。原信号の周波数帯域及び模疑
符号化歪を種々変えて多くのモデル信号を作成できる。
模疑するための前記のＬＰＣ分析次数と雑音量の２つの
パラメータを種々変えた模疑符号化歪を、それぞれ原信
号に付加することにより、多数のモデル信号を作成する
（Ｓ４）。前記の２つのパラメータ（ＬＰＣ分析次数と
雑音量）を様々に代えることによって、モデル信号の品
質を、主観価値が「非常によい」から「非常に悪い」ま
で制御することができる。原信号の周波数帯域及び模疑
符号化歪を種々変えて多くのモデル信号を作成できる。
【００１３】例えばＬＰＣ分析次数Ｐ＝０で雑音量を表
わす信号対称比（ＳＮＲ）を２０ｄＢ〜４５ｄＢ、Ｐ＝
８でＳＮＲを１０ｄＢ〜３０ｄＢそれぞれ変化させれば
主観評価値は「非常に悪い」から「非常によい」まで変
化する。このようにして品質評価に必要とされる全ての
モデル信号を作成した後、これら全モデル信号に対して
主観評価法により主観評価値（一般的には、平均オピニ
オン値：ＭＯＳ）を求める（Ｓ５）。
わす信号対称比（ＳＮＲ）を２０ｄＢ〜４５ｄＢ、Ｐ＝
８でＳＮＲを１０ｄＢ〜３０ｄＢそれぞれ変化させれば
主観評価値は「非常に悪い」から「非常によい」まで変
化する。このようにして品質評価に必要とされる全ての
モデル信号を作成した後、これら全モデル信号に対して
主観評価法により主観評価値（一般的には、平均オピニ
オン値：ＭＯＳ）を求める（Ｓ５）。
【００１４】次に全モデル信号を、ステップＳ１で分割
した周波数帯域に分割し（Ｓ７）、更にこれら各周波数
帯域ごとに全モデル信号の原信号に対する模疑符号化歪
を表わす物理量としてＳＮＲ、スペクトル包絡歪量を表
わすＬＰＣケプストラム距離（ＣＤ）をそれぞれ測定す
る（Ｓ７）。このようにして得られたモデル信号の周波
数帯域ごとのそのＬＰＣ分析次数Ｐと、ＳＮＲ又はＣＤ
と主観評価値との関係データを求める（Ｓ８）。つまり
この例では周波数帯域が電話帯域（３００Ｈｚ〜３．４
ＫＨｚ）のモデル信号については図２Ａに示すように、
その模疑符号化歪生成に用いた分析次数Ｐをパラメータ
として、全モデル信号について得られた各種のＳＮＲ値
とその主観評価値との関係データを求め、同様に図２Ｂ
に示すように、分析次数Ｐをパラメータとして、全モデ
ル信号について得られた各種のＣＤ値と、その主観評価
値との関係データを求める。
した周波数帯域に分割し（Ｓ７）、更にこれら各周波数
帯域ごとに全モデル信号の原信号に対する模疑符号化歪
を表わす物理量としてＳＮＲ、スペクトル包絡歪量を表
わすＬＰＣケプストラム距離（ＣＤ）をそれぞれ測定す
る（Ｓ７）。このようにして得られたモデル信号の周波
数帯域ごとのそのＬＰＣ分析次数Ｐと、ＳＮＲ又はＣＤ
と主観評価値との関係データを求める（Ｓ８）。つまり
この例では周波数帯域が電話帯域（３００Ｈｚ〜３．４
ＫＨｚ）のモデル信号については図２Ａに示すように、
その模疑符号化歪生成に用いた分析次数Ｐをパラメータ
として、全モデル信号について得られた各種のＳＮＲ値
とその主観評価値との関係データを求め、同様に図２Ｂ
に示すように、分析次数Ｐをパラメータとして、全モデ
ル信号について得られた各種のＣＤ値と、その主観評価
値との関係データを求める。
【００１５】また周波数帯域が７ｋＨｚのモデル信号に
ついては、図２Ｃに示すように、その模疑符号化歪生成
時に用いた周波数帯域０〜４ｋＨｚの分析次数Ｐ１と、
周波数帯域４〜８ｋＨｚの分析次数Ｐ２と、が同一のも
のについて、帯域０〜４ｋＨｚのＳＮＲ１をパラメータ
として、例えばＳＮＲ１＝４０ｄＢのすべてのモデル信
号についての帯域４ｋＨｚ〜８ｋＨｚのＳＮＲ２の各種
値と、主観評価値との関係データを求める。
ついては、図２Ｃに示すように、その模疑符号化歪生成
時に用いた周波数帯域０〜４ｋＨｚの分析次数Ｐ１と、
周波数帯域４〜８ｋＨｚの分析次数Ｐ２と、が同一のも
のについて、帯域０〜４ｋＨｚのＳＮＲ１をパラメータ
として、例えばＳＮＲ１＝４０ｄＢのすべてのモデル信
号についての帯域４ｋＨｚ〜８ｋＨｚのＳＮＲ２の各種
値と、主観評価値との関係データを求める。
【００１６】同様に図２Ｄに示すように模疑符号化歪生
成時に用いた分析次数Ｐ１とＰ２が同一のものについ
て、帯域０〜４ｋＨｚのケプストラム距離ＣＤ１をパラ
メータとして、例えばＣＤ１＝０．５ｄＢのすべてのモ
デル信号についての帯域４ｋＨｚ〜８ｋＨｚのＣＤ２の
各種値と、主観評価値との関係データを求める。図２Ｃ
に示す関係データの代りに、ＳＮＲ２をパラメータとし
て、ＳＮＲ１と主観評価値との関係データを求め、図２
Ｄに示す関係データの代りにＣＤ２をパラメータとし
て、ＣＤ１と主観評価値との関係データを求めてもよ
い。なお、後述で明らかにするが品質評価において第１
帯域０〜４ｋＨｚの分析次数Ｐ１がゼロの場合は、ＣＤ
と主観評価価値の関係データを用い、Ｐ１≠０の場合は
ＳＮＲと主観評価値の関係データを用いることがある。
その場合は、図２ＢではＰ＝０の関係データのみあれば
よく、図２ＤではＰ１＝０とＰ２＝０，１，４，８との
各組合せにおけるＣＤと主観評価値の関係データがあれ
ばよい。
成時に用いた分析次数Ｐ１とＰ２が同一のものについ
て、帯域０〜４ｋＨｚのケプストラム距離ＣＤ１をパラ
メータとして、例えばＣＤ１＝０．５ｄＢのすべてのモ
デル信号についての帯域４ｋＨｚ〜８ｋＨｚのＣＤ２の
各種値と、主観評価値との関係データを求める。図２Ｃ
に示す関係データの代りに、ＳＮＲ２をパラメータとし
て、ＳＮＲ１と主観評価値との関係データを求め、図２
Ｄに示す関係データの代りにＣＤ２をパラメータとし
て、ＣＤ１と主観評価値との関係データを求めてもよ
い。なお、後述で明らかにするが品質評価において第１
帯域０〜４ｋＨｚの分析次数Ｐ１がゼロの場合は、ＣＤ
と主観評価価値の関係データを用い、Ｐ１≠０の場合は
ＳＮＲと主観評価値の関係データを用いることがある。
その場合は、図２ＢではＰ＝０の関係データのみあれば
よく、図２ＤではＰ１＝０とＰ２＝０，１，４，８との
各組合せにおけるＣＤと主観評価値の関係データがあれ
ばよい。
【００１７】図２に示す関係データがそれぞれテーブル
として品質評価用データベースに格納される。つまり前
記例では周波数帯域が電話帯域の信号用に第１スペクト
ル包絡の原信号に対する類似度を表わすデータとしての
分析次数Ｐ＝１，Ｐ＝４，Ｐ＝８それぞれについて各種
ＳＮＲ値に対する主観評価値がテーブルとして格納さ
れ、Ｐ＝０について各種ＣＤ値に対する主観評価値がテ
ーブルとして格納される。周波数帯域が７ｋＨｚの信号
用に、第１帯域の分析次数Ｐ１＝１，４，８と第２帯域
の分析次数Ｐ２＝０，１，４，８の各組合せ（Ｐ１，Ｐ
２）ごとに、かつ第１帯域のＳＮＲ１＝２０ｄＢ，３０
ｄＢ，４０ｄＢごとにそれぞれ第２帯域の各種のＳＮＲ
２の値に対する主観評価値がそれぞれテーブルとして格
納され、またＰ１＝０と、Ｐ２＝０，１，４，８の各組
合せ（Ｐ１，Ｐ２）ごとに、かつ第１帯域のＣＤ１＝
０．５ｄＢ，１．５ｄＢ，２．５ｄＢごとにそれぞれ第
２帯域の各種のＣＤ２の値に対する主観評価値がそれぞ
れテーブルとして格納されている。なお、ＳＮＲ，ＣＤ
の各値は実際にはもっと小さい間隔でデータをとる。
として品質評価用データベースに格納される。つまり前
記例では周波数帯域が電話帯域の信号用に第１スペクト
ル包絡の原信号に対する類似度を表わすデータとしての
分析次数Ｐ＝１，Ｐ＝４，Ｐ＝８それぞれについて各種
ＳＮＲ値に対する主観評価値がテーブルとして格納さ
れ、Ｐ＝０について各種ＣＤ値に対する主観評価値がテ
ーブルとして格納される。周波数帯域が７ｋＨｚの信号
用に、第１帯域の分析次数Ｐ１＝１，４，８と第２帯域
の分析次数Ｐ２＝０，１，４，８の各組合せ（Ｐ１，Ｐ
２）ごとに、かつ第１帯域のＳＮＲ１＝２０ｄＢ，３０
ｄＢ，４０ｄＢごとにそれぞれ第２帯域の各種のＳＮＲ
２の値に対する主観評価値がそれぞれテーブルとして格
納され、またＰ１＝０と、Ｐ２＝０，１，４，８の各組
合せ（Ｐ１，Ｐ２）ごとに、かつ第１帯域のＣＤ１＝
０．５ｄＢ，１．５ｄＢ，２．５ｄＢごとにそれぞれ第
２帯域の各種のＣＤ２の値に対する主観評価値がそれぞ
れテーブルとして格納されている。なお、ＳＮＲ，ＣＤ
の各値は実際にはもっと小さい間隔でデータをとる。
【００１８】次に上述したデータベースを用いて符号化
音声信号を品質評価する実施例を述べる。図３にこの品
質評価を行う装置の機能構成を示し、図４にその処理手
順を示す。評価されるべき符号化音声信号（信号Ａ）
と、その原信号とが入力され、これら両信号の周波数帯
域が測定部１１で測定される（Ｓ１）。この測定は、例
えば信号をＦＦＴにより周波数帯域に変換し、その下限
周波数、及び上限周波数を求める。
音声信号を品質評価する実施例を述べる。図３にこの品
質評価を行う装置の機能構成を示し、図４にその処理手
順を示す。評価されるべき符号化音声信号（信号Ａ）
と、その原信号とが入力され、これら両信号の周波数帯
域が測定部１１で測定される（Ｓ１）。この測定は、例
えば信号をＦＦＴにより周波数帯域に変換し、その下限
周波数、及び上限周波数を求める。
【００１９】両信号の下限周波数、上限周波数をそれぞ
れ比較し、周波数帯域が互いに等しいかを調べる（Ｓ
２）。等しくない場合は原信号の周波数帯域をフィルタ
処理により制限して信号Ａと同一帯域とする（Ｓ３）。
次に信号Ａの周波数帯域が、データベース１２の第１周
波数帯域、前記例では４ｋＨｚより広いか否かを調べる
（Ｓ４）。広い場合はデータベース１２の利用信号帯域
に合せて、複数の帯域、この例では０〜４ｋＨｚと４〜
８ｋＨｚの第１、第２帯域に両信号を分割する（Ｓ
５）。これら両信号はメモリ１３に一時蓄積される。次
に原信号がＬＰＣ分析され、この分析次数は、データベ
ース１２内にパラメータとして記憶されている各分析次
数について行われる。なお原信号が帯域分割された場合
は、これら各分割された信号についてそれぞれ行う。
れ比較し、周波数帯域が互いに等しいかを調べる（Ｓ
２）。等しくない場合は原信号の周波数帯域をフィルタ
処理により制限して信号Ａと同一帯域とする（Ｓ３）。
次に信号Ａの周波数帯域が、データベース１２の第１周
波数帯域、前記例では４ｋＨｚより広いか否かを調べる
（Ｓ４）。広い場合はデータベース１２の利用信号帯域
に合せて、複数の帯域、この例では０〜４ｋＨｚと４〜
８ｋＨｚの第１、第２帯域に両信号を分割する（Ｓ
５）。これら両信号はメモリ１３に一時蓄積される。次
に原信号がＬＰＣ分析され、この分析次数は、データベ
ース１２内にパラメータとして記憶されている各分析次
数について行われる。なお原信号が帯域分割された場合
は、これら各分割された信号についてそれぞれ行う。
【００２０】これら各分析結果のＬＰＣ係数を用いて、
白色雑音のスペクトル包絡を、原信号のそれにスペクト
ル整形して模疑符号化歪を生成する（Ｓ７）。一方、信
号Ａの原信号に対する歪、つまり符号化歪を符号化歪測
定部１４で求める（Ｓ９）。この符号化歪と最も類似す
る模疑符号化歪を、ステップＳ７で生成した模疑符号化
歪から選択し、その選択した模疑符号化歪の生成に用い
たＬＰＣ分析次数ＰA 、帯域分割の場合はＬＰＣ分析次
数の組合せ（ＰA ，ＰB ）を求める（Ｓ９）。つまり符
号化歪のスペクトル包絡とスペクトル包絡が最も類似し
た模疑符号化歪を探し、その模疑符号化歪の生成時のＬ
ＰＣ分析次数を求める。
白色雑音のスペクトル包絡を、原信号のそれにスペクト
ル整形して模疑符号化歪を生成する（Ｓ７）。一方、信
号Ａの原信号に対する歪、つまり符号化歪を符号化歪測
定部１４で求める（Ｓ９）。この符号化歪と最も類似す
る模疑符号化歪を、ステップＳ７で生成した模疑符号化
歪から選択し、その選択した模疑符号化歪の生成に用い
たＬＰＣ分析次数ＰA 、帯域分割の場合はＬＰＣ分析次
数の組合せ（ＰA ，ＰB ）を求める（Ｓ９）。つまり符
号化歪のスペクトル包絡とスペクトル包絡が最も類似し
た模疑符号化歪を探し、その模疑符号化歪の生成時のＬ
ＰＣ分析次数を求める。
【００２１】この類似度の測定尺度はデータベース１２
を作成した時に使用したものと同一のものを用いる。次
に主観品質推定部１５ではステップＳ９で求めたＬＰＣ
分析次数又はその組合せに対するデータベース１２中の
データを用いて主観評価値を推定する。その際にステッ
プＳ９で求めたＬＰＣ分析次数ＰA 又は第１帯域の分析
次数ＰA がゼロであるか否かを調べ（Ｓ１０）、その結
果により次の処理を分ける。この理由は次にもとづく。
即ちステップＳ９で、符号化歪と類似している模疑符号
化歪を探しており、ＰA ≠０ということは原信号のスペ
クトル包絡で雑音をスペクトル整形した模疑符号化歪
に、符号化歪が類似しているということであるから、信
号Ａと原信号とのスペクトル包絡の違いで品質評価に用
いるより、ＳＮＲを品質評価に用いた方がよい。逆にＰ
A ＝０の場合は、スペクトル整形した雑音と類似したも
のがないから、信号Ａの原信号に対するスペクトル包絡
の変動が品質に大きく影響していると推定され、例えば
ＣＤにより品質評価に用いた方がよいからである。この
ことは実験的にも認められた。
を作成した時に使用したものと同一のものを用いる。次
に主観品質推定部１５ではステップＳ９で求めたＬＰＣ
分析次数又はその組合せに対するデータベース１２中の
データを用いて主観評価値を推定する。その際にステッ
プＳ９で求めたＬＰＣ分析次数ＰA 又は第１帯域の分析
次数ＰA がゼロであるか否かを調べ（Ｓ１０）、その結
果により次の処理を分ける。この理由は次にもとづく。
即ちステップＳ９で、符号化歪と類似している模疑符号
化歪を探しており、ＰA ≠０ということは原信号のスペ
クトル包絡で雑音をスペクトル整形した模疑符号化歪
に、符号化歪が類似しているということであるから、信
号Ａと原信号とのスペクトル包絡の違いで品質評価に用
いるより、ＳＮＲを品質評価に用いた方がよい。逆にＰ
A ＝０の場合は、スペクトル整形した雑音と類似したも
のがないから、信号Ａの原信号に対するスペクトル包絡
の変動が品質に大きく影響していると推定され、例えば
ＣＤにより品質評価に用いた方がよいからである。この
ことは実験的にも認められた。
【００２２】そこでＰA ＝０であればステップＳ１１に
移り、各帯域について信号Ａと原信号とケプストラム距
離ＣＤA 、帯域分割の場合はＣＤA ，ＣＤB を求める
（Ｓ１１）。このＣＤA 又はＣＤA ，ＣＤB を用いて信
号Ａの主観評価値を推定する（Ｓ１２）。即ち分割され
ていない場合はデータベース１２内の図２Ｂに対応する
ものの、ＣＤA に対する主観評価値ＭA を求め、また帯
域分割されてるい場合はデータベース１２内の分析次数
（ＰA ＝０，ＰB ）、例えばＰB ＝０であれば、図２Ｄ
のＰ1 ＝０、Ｐ2 ＝０と対応するものを選び、そのＣＤ
B の線１６上に、ＣＤA に近い二つのＣＤ1 の値、例え
ば０．５ｄＢ＜ＣＤA ＜１．５ｄＢであればＣＤ1 ＝
０．５ｄＢの線１７とＣＤ1 ＝１．５ｄＢの線１８との
各交点に対応する主観評価値Ｍ1 とＭ2 を求め、Ｍ1 と
Ｍ2 を、ＣＤ1 ＝０．５ｄＢ、ＣＤ1＝１．５ｄＢ、Ｃ
ＤA の関係を用いて、内挿して、主観評価値ＭA を求め
る。このようにして求めたＭA を信号Ａの主観評価値と
推定して出力する。
移り、各帯域について信号Ａと原信号とケプストラム距
離ＣＤA 、帯域分割の場合はＣＤA ，ＣＤB を求める
（Ｓ１１）。このＣＤA 又はＣＤA ，ＣＤB を用いて信
号Ａの主観評価値を推定する（Ｓ１２）。即ち分割され
ていない場合はデータベース１２内の図２Ｂに対応する
ものの、ＣＤA に対する主観評価値ＭA を求め、また帯
域分割されてるい場合はデータベース１２内の分析次数
（ＰA ＝０，ＰB ）、例えばＰB ＝０であれば、図２Ｄ
のＰ1 ＝０、Ｐ2 ＝０と対応するものを選び、そのＣＤ
B の線１６上に、ＣＤA に近い二つのＣＤ1 の値、例え
ば０．５ｄＢ＜ＣＤA ＜１．５ｄＢであればＣＤ1 ＝
０．５ｄＢの線１７とＣＤ1 ＝１．５ｄＢの線１８との
各交点に対応する主観評価値Ｍ1 とＭ2 を求め、Ｍ1 と
Ｍ2 を、ＣＤ1 ＝０．５ｄＢ、ＣＤ1＝１．５ｄＢ、Ｃ
ＤA の関係を用いて、内挿して、主観評価値ＭA を求め
る。このようにして求めたＭA を信号Ａの主観評価値と
推定して出力する。
【００２３】ステップＳ１０でＰA ＝０でないと判定さ
れると、ステップＳ１３に移り、各帯域ごとに原信号と
信号Ａのレベル比、つまりＳＮＲA 又はＳＮＲA とＳＮ
ＲBを求め、ステップＳ１２に移る。この場合も、ステ
ップＳ９で求めた分析次数Ｐ A 又は（ＰA ，ＰB ）に対
するＳＮＲと主観評価値、又はＳＮＲ1 及びＳＮＲ2と
主観評価値とのデータを用いて、ＣＤについて求めたと
同様にして、主観評価値を推定して出力する。
れると、ステップＳ１３に移り、各帯域ごとに原信号と
信号Ａのレベル比、つまりＳＮＲA 又はＳＮＲA とＳＮ
ＲBを求め、ステップＳ１２に移る。この場合も、ステ
ップＳ９で求めた分析次数Ｐ A 又は（ＰA ，ＰB ）に対
するＳＮＲと主観評価値、又はＳＮＲ1 及びＳＮＲ2と
主観評価値とのデータを用いて、ＣＤについて求めたと
同様にして、主観評価値を推定して出力する。
【００２４】符号化音声信号（信号Ａ）と、他の符号化
音声信号（信号Ｂ）との品質を比較する場合は、信号Ｂ
についてもこれとその原信号と同様に処理して、主観評
価値ＭB を推定し、両推定値ＭA とＭB を比較すること
により、両信号Ａ，Ｂの品質を比較評価することができ
る。上述において、帯域分割を２帯域としたが、８〜１
２ｋＨｚ、１２〜１６ｋＨｚとそれぞれ３分割、４分割
してもよい。また帯域を４ｋＨｚごとに分割する場合に
限らず、３ｋＨｚごとに分割してもよく、また、必ずし
も等分割としなくてもよい。図４のステップＳ９で最も
類似した模疑符号化歪を探し、その作成時のＬＰＣ分析
次数を求め、その分析次数に対するデータをデータベー
ス１２が得て評価値を推定していることから理解される
ように、データベース１２で分析次数、その組合せごと
のデータを格納しているのは、モデル信号のスペクトル
包絡の特徴量を表わす量として、分析次数、その組合せ
を用いているのである。
音声信号（信号Ｂ）との品質を比較する場合は、信号Ｂ
についてもこれとその原信号と同様に処理して、主観評
価値ＭB を推定し、両推定値ＭA とＭB を比較すること
により、両信号Ａ，Ｂの品質を比較評価することができ
る。上述において、帯域分割を２帯域としたが、８〜１
２ｋＨｚ、１２〜１６ｋＨｚとそれぞれ３分割、４分割
してもよい。また帯域を４ｋＨｚごとに分割する場合に
限らず、３ｋＨｚごとに分割してもよく、また、必ずし
も等分割としなくてもよい。図４のステップＳ９で最も
類似した模疑符号化歪を探し、その作成時のＬＰＣ分析
次数を求め、その分析次数に対するデータをデータベー
ス１２が得て評価値を推定していることから理解される
ように、データベース１２で分析次数、その組合せごと
のデータを格納しているのは、モデル信号のスペクトル
包絡の特徴量を表わす量として、分析次数、その組合せ
を用いているのである。
【００２５】従って、データベース１２で、分析次数、
その組合せの代りに、モデル信号のスペクトル包絡の特
徴量を表する他の量を用いてもよい。更にデータベース
１２におけるＳＮＲ，ＣＤはモデル信号の符号化歪を表
わす物理量であり、これらＳＮＲ，ＣＤの代りに、モデ
ル信号の符号化歪を表わす他の物理量を用いてもよい。
特にスペクトル歪量としてはＣＤのみならず、ｃｏｓｈ
尺度など各種のものが知られており、これらを用いても
よい。
その組合せの代りに、モデル信号のスペクトル包絡の特
徴量を表する他の量を用いてもよい。更にデータベース
１２におけるＳＮＲ，ＣＤはモデル信号の符号化歪を表
わす物理量であり、これらＳＮＲ，ＣＤの代りに、モデ
ル信号の符号化歪を表わす他の物理量を用いてもよい。
特にスペクトル歪量としてはＣＤのみならず、ｃｏｓｈ
尺度など各種のものが知られており、これらを用いても
よい。
【００２６】データベース１２を用いる評価値の推定処
理は、そのデータベース１２に記憶しているスペクトル
包絡の特徴量を表わす量、符号化歪を表わす物理量と同
種のものを用いる。評価されるべき信号と、原信号とは
それぞれ、予め、同一の周波数帯に帯域制限されて入力
される場合があり、その場合は、両信号の帯域を同一に
するための処理は当然省略される。
理は、そのデータベース１２に記憶しているスペクトル
包絡の特徴量を表わす量、符号化歪を表わす物理量と同
種のものを用いる。評価されるべき信号と、原信号とは
それぞれ、予め、同一の周波数帯に帯域制限されて入力
される場合があり、その場合は、両信号の帯域を同一に
するための処理は当然省略される。
【００２７】
【発明の効果】以上述べたように、この発明によれば、
周波数帯域及び模疑符号化歪を種々変化させて、その符
号化音声を模疑したモデル信号を作り、そのモデル信号
のスペクトル包絡の特徴量ごとにその模疑符号化歪を表
わす物理量、つまりＳＮＲ及びスペクトル歪量とそのモ
デル信号の主観評価値との関係がデータベースに格納さ
れているため、このデータベースを用いることにより、
未知符号化信号の周波数帯域と付号化歪量を測定するた
けで、手間のかかる主観評価試験を行うことなく、主観
評価値を推定することができる。
周波数帯域及び模疑符号化歪を種々変化させて、その符
号化音声を模疑したモデル信号を作り、そのモデル信号
のスペクトル包絡の特徴量ごとにその模疑符号化歪を表
わす物理量、つまりＳＮＲ及びスペクトル歪量とそのモ
デル信号の主観評価値との関係がデータベースに格納さ
れているため、このデータベースを用いることにより、
未知符号化信号の周波数帯域と付号化歪量を測定するた
けで、手間のかかる主観評価試験を行うことなく、主観
評価値を推定することができる。
【図１】この発明によるデータベースを作成する手順を
示す流れ図。
示す流れ図。
【図２】この発明によるデータベースに蓄積されている
データの例を示す図。
データの例を示す図。
【図３】この発明による品質評価方法を実験する装置の
機能構成を示す図。
機能構成を示す図。
【図４】この発明による品質評価方法の処理手順を示す
流れ図。
流れ図。
Claims (5)
- 【請求項１】 第１周波数帯域と、その第１周波数帯域
及びその高域側に隣接する第２周波数帯域とについて、
符号化音声信号を模疑したモデル信号のスペクトル包絡
の特徴量をパラメータとして、そのモデル信号の符号化
歪を表わす物理量とそのモデル信号の主観評価値との関
係を示す評価値−物理量関係データが蓄積されたデータ
ベースを用い、 評価されるべき符号化音声信号の周波数帯域と等しい周
波数帯域における評価値−物理量関係データ中から、上
記評価されるべき符号化音声信号のスペクトル包絡の特
徴量が似ているものを上記データベースから選択する関
係データ選択工程と、 上記評価されるべき符号化音声信号の原信号に対す歪を
表わす物理量を求める物理量検出工程と、 上記選択した評価値−物理量関係データから上記求めた
物理量と対応する主観評価値を求める評価値推定工程
と、 を有する符号化音声信号品質評価方法。 - 【請求項２】 第１周波数帯域信号用として、 その帯域について各種ＬＰＣ分析次数ごとの、各種のＳ
ＮＲ値に対する主観評価値が格納され、 上記第１帯域について、ＬＰＣ分析次数がゼロの各種の
スペクトル包絡間距離値に対する主観評価値が格納さ
れ、 上記第１帯域とこれと高域側で隣接する第２帯域とを周
波数帯域とする信号用として、 第１帯域の分析次数Ｐ１の各種の値（Ｐ１≠０）と第２
帯域の分析次数Ｐ２の各種の値との各組合せ（Ｐ１，Ｐ
２）ごとに、かつ第１帯域のＳＮＲ値及び第２帯域のＳ
ＮＲ値の一方の各種値ごとに、他方の各種の値に対する
主観評価値が格納され、 第１帯域の分析次数Ｐ１＝０と第２帯域の各種の分析次
数Ｐ２との各組合せ（Ｐ１，Ｐ２）ごとに、かつ、第１
帯域のスペクトル包絡間距離値及び第２帯域のスペクト
ル包絡間距離値の一方の各種値ごとに、他方の各種の値
に対する主観評価値が格納されている符号化音声信号品
質評価用データベース。 - 【請求項３】 評価されるべき符号化音声信号（以下単
に符号化音声信号と記す）とその符号化前の原信号と、
請求項２に記載したデータベースを用いて符号化音声信
号の品質を評価する方法であって、 上記符号化音声信号が上記データベースの第２周波数帯
域を含むか否かを調べ、含む場合は符号化音声信号及び
原信号をそれぞれ、第１帯域、第２帯域に分割する分割
工程と、 上記原信号を各種の次数でＬＰＣ分析する分析工程と、 上記各ＬＰＣ分析結果を用いて雑音のスペクトル包絡を
上記原信号のそれと類似させた模疑符号化歪を生成する
模疑歪生成工程と、 上記符号化音声信号の符号化歪を求める実質歪生成工程
と、 上記符号化歪と最も類似した模疑符号化歪を探し、その
模疑符号化歪生成時に用いたＬＰＣ分析結果の分析次数
を求める類似歪決定工程と、 上記求めた第１帯域の分析次数がゼロであるか否かを判
定する判定工程と、 その判定工程の判定が０であれば上記符号化音声信号と
上記原信号とのスペクトル包絡距離を求め、その求めた
距離の値に対し、上記求めた次数についての上記データ
ベース中のスペクトル包絡距離に対する主観評価値から
主観評価値を推定する第１推定工程と、 上記判定工程の判定が０でなければ、上記符号化音声信
号のＳＮＲを求め、その求めたＳＮＲ値に対し、上記求
めた次数についての上記データベース中のＳＮＲに対す
る主観評価値から主観評価値を推定する第２推定工程
と、 を有する符号化音声信号品質評価方法。 - 【請求項４】 上記符号化音声信号と上記原信号との周
波数帯域を測定する工程と、 上記符号化音声信号と上記原信号の周波数帯域が等しい
か否かを調べ、等しくなければ、上記原信号をフィルタ
処理して、符号化音声信号と同一周波数帯域として上記
分割工程へ移る工程と、 を有する請求項３記載の符号化音声信号品質評価方法。 - 【請求項５】 上記第１推定工程で、上記求めたスペク
トル包絡距離に近い二つのスペクトル距離と対応する各
主観評価値を上記データベースより求めて、これら求め
た二つの主観評価値の内挿により上記推定主観評価値を
求め、 上記第２推定工程で、上記求めたＳＮＲに近い二つのＳ
ＮＲと対応する各主観評価値を上記データベースより求
めてこれら求めた二つの主観評価値の内挿により上記推
定主観評価値を求めることを特徴とする請求項３又は４
記載の符号化音声信号品質評価方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9156905A JPH113097A (ja) | 1997-06-13 | 1997-06-13 | 符号化音声信号品質評価方法及びこれに用いるデータベース |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9156905A JPH113097A (ja) | 1997-06-13 | 1997-06-13 | 符号化音声信号品質評価方法及びこれに用いるデータベース |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH113097A true JPH113097A (ja) | 1999-01-06 |
Family
ID=15637963
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9156905A Pending JPH113097A (ja) | 1997-06-13 | 1997-06-13 | 符号化音声信号品質評価方法及びこれに用いるデータベース |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH113097A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005018076A (ja) * | 2003-06-25 | 2005-01-20 | Lucent Technol Inc | 客観的なスピーチ品質評価において時間／言語歪みを反映する方法 |
| JP2007049462A (ja) * | 2005-08-10 | 2007-02-22 | Ntt Docomo Inc | 音声品質評価装置、音声品質評価プログラム及び音声品質評価方法 |
| JP2007065547A (ja) * | 2005-09-02 | 2007-03-15 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 音声品質推定装置および音声品質推定方法 |
-
1997
- 1997-06-13 JP JP9156905A patent/JPH113097A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005018076A (ja) * | 2003-06-25 | 2005-01-20 | Lucent Technol Inc | 客観的なスピーチ品質評価において時間／言語歪みを反映する方法 |
| JP2007049462A (ja) * | 2005-08-10 | 2007-02-22 | Ntt Docomo Inc | 音声品質評価装置、音声品質評価プログラム及び音声品質評価方法 |
| JP2007065547A (ja) * | 2005-09-02 | 2007-03-15 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 音声品質推定装置および音声品質推定方法 |
| JP4514149B2 (ja) * | 2005-09-02 | 2010-07-28 | 日本電信電話株式会社 | 音声品質推定装置および音声品質推定方法 |
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