JPS58220199A - 帯域分割型ボコ−ダ - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は線形予測分析手法を用いる帯域分割型ボコーダ
に関し、特に合成側において分割された各周波数帯域毎
の線形予測パラメータから全周波数帯域に互る線形予測
パラメータを抽出して音声を合成する帯域分割型ボコー
ダに関する。

従来の帯域分割型ボコーダの一例のブロック図を第１図
に示す。図にシいて音声分析側には低域フィルタ／Ａ−
Ｄコンバータ　（ＬＰＦ／Ａ−Ｄ）ｌ１低域フイルター
１　　（ＬＰＦ−１）２、帯域フィルター２〜−３　　
（ＢＰＦ−２〜３）３−２〜３、周波数変換手段２〜３
　（ＦＣ−２〜３）４−２〜３、低域フィルター２〜３
　　（ＬＰＩ−２〜３）５−２〜３、デシメーション手
段−１〜３（ＤＭ−１〜３）６−１〜３、線形予測符号
化手段−ｌ〜３　（ＬＥ−１〜３）７−１〜３、ピッチ
抽出手段（ＰＩＴＣＨ）８、有声・無声判別手段（Ｖ／
ＵＶ）９、符号化手段（ＣＯＤＥＲ）１０とを備え、音
声合成側において祉復号化手段（ＤＥＣＯＤＥＲ）１　
１、Ｋパラメータ／αパラメータ変換手段−１〜３（Ｋ
／α−１〜３）１２１〜３、音声励振信号乗算手段−１
〜３　（ＶＭ−１〜３）１３−１〜３、音声合成フィル
ター１〜３（ＬＰＣＦ−１〜３）１４−１〜３、インタ
ボーレーシ目ン手段−１〜３（ＩＰ−１〜３）１５−１
〜３、周波数変換手段２〜３　（ＦＣ−２〜３）ｌ６−
２〜３、低域フィルター１　　（ＬＰＦ−１）１７、帯
域フィルター２〜３　　（ＢＰＦ−２〜３）１８−２〜
３、ピッチパルス信号発生器（ＰＧ）１９、雑音発生器
（ＮＧ）２０、有声・無声切替スイッチ（Ｖ／ＵＶ−Ｓ
）２１，波形信号加算手段（Σ）２２、Ｄ−Ａ変換器／
低域フィルタ（ＬＰＦ／Ｄ−Ａ）２　３とを備えている
。

この従来例は帯域分割数が３帯域の場合で、図に示され
るように１個の低域フィルター１（ＬＰＦ−１）２と２
個の帯域フィルタ（Ｂ　Ｐ　Ｆ　−　２〜３）３−２〜
３が用意されている。端子１０ｌから入力された音声信
号は、低域フィルタ／Ａ−Ｄコンバータ（ＬＰＦ／Ａ−
Ｄ）１を経由して標本抽出され量子化されて、低域フィ
ルター１　（ＬＰＦ−１）２および帯域フィルター２〜
３　　（ＢＰＦ−２〜３）３−２〜３により３帯域に分
割される。この帯域分割の概念を第２図（ａ）について
説明する。図において横軸は音声の周波数、縦軸は音声
のスペクトル包絡を表示している。図に示されるスペク
トル包絡は一つ例の表示であるが、本従来例の３帯域分
割の場合には、境界周波数Ｆ２およびＦ３を設定して周
波数帯域をＩ，Ｉおよび■の３帯域に分割し、各帯域毎
に線形予測分析を行う。これらの帯域１，ＩＩおよび■
の中、帯域■と帯域Ｉとに含まれる信号は帯域フィルタ
ー２〜３（ＢＰＦ−２〜３）３−２〜３を通過、した後
、周波数変換手段２〜３　（ＦＣ−２〜３）４−２〜３
において前記境界周波数Ｆ２およびＦ３に対応する所定
の周波数ｆ２およびｆ３とそれぞれ混合されて低周波領
域に周波数シフトされる。低域フィルター１　　（ＬＰ
Ｆ−１）２を通過した帯域Ｉの信号と、周波数シフトさ
れて低域フィルター２〜３（ＬＰＦ−２〜３）５−２〜
３を通過した帯域『およびＩの信“号は、それぞれ対応
するデシメーション手段−１〜３　（ＤＭ−１〜３）６
−１〜３において、現標本抽出レートよシも低いレート
で再標本抽出され線形予測符号化手段−１〜３（ＬＥ−
１〜３）７−１〜３に出力される。デシメーション手段
の作用は、既に標本抽出されている入力信号に対して、
その標本抽出レートよりも低いレートでその入力信号を
再標本抽出する作用として定義づけすることができる。

このようにより低いレートで再標本抽出された３帯域の
信号は、それぞれ線形予測符号化手段＝１〜３（ＬＥ−
１〜３）７−１〜３においてウィンドー処理された後通
常行われている線形予測分析によシ線形予測パラメータ
を抽出するとともに、本従来例においては残差電力をも
抽出する。

これらの各帯域毎に得られる線形予測パラメータ（本例
においてはにパラメータ）と残差電力は符号化手段（Ｃ
ＯＤＥＲ）１０により符号化され合成側に送出される。

一方音源情報については、前記標本抽出され量子化され
た入力音声信号よりピッチ抽出手段（ＰＩＴＣＨ）８に
より抽出されるピッチ信号と、有声・無声判別手段（Ｖ
／ＵＶ）９によシ識別される有声・無声判別信号とが符
号化手段１０により符号化されて合成側に送られる。

合成側においては、各帯域毎に分析側よシ送られてくる
Ｉ（パラメータと残差電力とは復合化手段１１により復
号されて、それぞれ各帯域のにパラメータ／αパラメー
タ変換手段−１〜３（Ｋ／α−１〜３）手（２）−寸コ
４寺１２−１〜３と音声励振信号乗算手段−１〜３（Ｖ
Ｍ−１〜３）１３−１〜３に入力される。各にパラメー
タ／αパラメータ変換手段において変換されたαパラメ
ータは、それぞれ対応する音声合成フィルター１〜３（
ＬＰＣＦ−１〜３）１４−１〜３に出力される。二方音
源情報として分析側より送られてくるピッチ信号はパル
ス信号発生器（ＰＧ）１９に入力され、ピッチ周期と同
一周期のパルス列信号を発生し、同じく音源情報として
送られてくる有声・無声判別信号により制御される有声
・無声切替スイッチ（Ｖ／ＵＶ−８）２１を経由して、
有声音に対応する音源信号として各帯域毎の音声励振信
号乗算手段−１〜３（ＶＭ−１〜３）１３−１〜３に入
力される。また、雑音発生器（ＮＧ）２０の雑音出力は
有声・無声切替スイッチ（Ｖ／ＵＶ−８）２１を経由し
て、−声音に対応する音源信号として各帯域毎の音声励
振信号乗算手段−１〜３（ＶＭ−１〜３）１３−１〜３
に入力される。これらの有声音および無声音に対応する
１混信号は、音声励振信号乗算手段−１〜３（ＶＭ−１
〜３）１３−１〜３において前記各帯域毎の残差電力と
それぞれ乗算され、各帯域に対応する音声合成フィルタ
ー１〜３　　（ＬＰＣＦ−１〜３）１４−１〜３に出力
される。各音声合成フィルター１〜３（ＬＰＣＦ−１〜
３）１４−１〜３はにパラメータ／αパラメータ変換手
段−１〜３（Ｋ／α−１〜３）１２−１〜３よりへカさ
れる各帯域毎のαパラメータによりその係数を制御され
、前記音声励振信号を入力して、それぞれ対応する各帯
域のディジタル合成波形信号を出力する。これらの波形
信号はインタポーレージロン手段−１〜３（ＩＰ−１〜
３）１５−１〜３において、現標本抽出レートよりも高
いレートで再標本抽出される。

インタボーレージロン手段の作用は、既に標本抽出され
ている入力信号に対して、その標本抽出レートよりも高
いレートでその入力信号を再標本抽出する１作用として
定義づけされる。このようによシ高いレートで再標本抽
出された各帯域の信号は、帯域■の信号は直接低域フィ
ルター１（ＬＰＦ−１）１７’−１に送出されるが、帯
域■および厘の“信号は周波数章換手段−２〜３　（Ｆ
Ｃ−２〜３）１６−２〜３において、前記境界周波数Ｆ
２およびＦ３に対応する所定の周波数ｆ２′およびｆ３
′とそれぞれ混合されて原周波数領域に周波数シフトさ
れて、それぞれ帯域フィルター２〜３　（ＢＰＦ−２〜
３）１８−２〜３に送出される。低域フィルター１　　
（ＬＰＦ−１）１７、帯域フィルター２〜３（ＢＰＦ−
２〜３）１８−２〜３より出力される各帯域の波形信号
は、波形信号加算手段（Σ）２２によシ重畳加算されＤ
−Ａ変換器／低域フィルタ（ＬＰＦ／Ｄ−Ａ）２３を経
由して合成音声信号として端子１０２よシ出力される。

以上の作用軽過における元の入力音声信号のスペクトル
包絡と、合成側よシ出力される合成音声信号のスペクト
ル包絡との対応関係を２本従来例の３帯域分割の場合の
一例について図示すると第２図のように示される。即ち
、第２図（ｂ）において帯域■と■との境界周波数Ｆ２
および帯域■と■との境界周波数Ｆ３において、合成音
声信号のスペクトル包絡に関して歴然とした不連続性を
生じる。

本来帯域分割型ボコーダの目的は、線形予測分析手法の
欠点である７オルマント帯域幅の過少推定と、高次７オ
ルマントにおける近似性の悪さの２点を改善して分析精
度を向上するところにあるが、その改善のために、派生
的に前述の境界周波数における不連続性が合成音声のス
ペクトル包絡の上に現われるということは、分析精度の
向上という意味においてはマイナス要因であり要対策事
項として評価される。即ち従来の帯域分割型ボコーダに
おいては、合成音声のスペクトル包絡に関し、帯域分割
の境界周波数においで不連続性を生じ、分析精度の向上
に対しマイナス要因として作用するという欠点がある。

本発明の目的は上記の欠点を除去し、合成側において全
周波数帯域に互る線形予測分析手段を備え、前記境界周
波数におけるスペクトル包絡の不連続性を除去して分析
精度を改善する帯域分割型ボコーダを提供することにあ
る。

本発明の帯域分割型ボコーダは、線形予測分析手法を用
いる帯域分割型ボコーダにおいて、分析側から合成側に
伝送される分割された各周波数帯域毎の線形予測パラメ
ータより全周波数帯域に互る線形予測パラメータを抽出
して全周波数帯域に対応する音声合成フィルタを制御す
る第１の線形予測分析手段を合成側に備えて構成される
。

以下本発明について図面を参照して詳細に説明する。

第３図は本発明の帯域分割型ボコーダの合成側を示す概
念的ブロック図である。伝送線路６０１を経由して合成
側に伝送されてきた各帯域毎の線形予測パラメータと関
連電力情報信号は、復号化手段５０１により復号されて
それぞれ線路６０２−１〜Ｎおよび線路６０３−１〜Ｎ
を介して第１の線形予測分析手段５０２に入力される。

図に示される帯域分割型ボコーダにおいては一般的に取
扱い帯域分割数がＮ　（Ｎは１より大きい正の整数）の
場合について図示している。第１の線形予測分析手段５
０２は、Ｎ組の各帯域に対応する線形子側パラメータか
ら全帯域に対応する線形予測パラメータを抽出して線路
６０４を介して全帯域音声合成フィルタ５０４の係数を
制御するとともに、所定の全帯域に対応する関連電力情
報を抽出して線路６０５を介して音声励振信号発生手段
５０３に出力する。一方復号化手段５０１において復号
される音源情報信号は音声励振信号発生手段５０３に入
力され、第１の線形予測分析手段５０２よ少入力される
前記電力情報との乗算作用により音声励振信号を発生し
て全帯域音声合成フィルタ５０４に供給する。全帯域音
声合成フィルタ５０４は前記全帯域に対応する線形予測
パラメータと前記音声励振信号を入力して音声を合成し
て出力する。

第１図に示される従来例においては、各帯域毎にそれぞ
れ個別に分析合成した信号を波形信号の形で加算してい
るため帯域分割の境界周波数においてスペクトル包絡に
おける不連続性を生じるが、第３図に示される本発明に
おいては、合成側において全帯域に互る線形予測分析手
段を備え全帯域に対応する線形予測パラメータを用いて
音声を合成するため、前記従来例の欠点は十分に除去さ
れる。

第４図は本発明の帯域分割型ボコーダの第１の実施例を
示すブロック図である。本実施例においては、その分析
側は、第１図に示される前記従来例の分析側と、その構
成と作用と共に同等であり、また合成側は、前記従来例
の合成側に線形予測符号化手段（ＬＥ）４６と、全帯域
に対応する音声合成フィルタ（ＬＰＣＦ）４８を付加す
る形で構成されている。即ち本発明の主要要件である合
成側における第１の線形予測分析手段２０１は、第　　
　　ｌの実施例においては各帯域毎のにパラメータ／α
パラメータ変換手段−１〜３（Ｋ／α−１〜３）３５−
１〜３、音声励振信号乗算手段−１〜３（ＶＭ−１〜３
）３６−１〜３、音声合成フィルター１〜３　（ＬＰＣ
Ｆ−１〜３）３７−１〜３、インタポーレージ冒ン手段
−１〜３（ＩＰ−１〜３）３８−１〜３、周波数変換手
段−２〜３（、ＦＣ−２〜３）３９−２〜３、低域フィ
ルター１　　（ＬＰＦ−１）４０、帯域フィルター２〜
３（ＢＰＦ−２〜３）４１〜２〜３と、波形加譜手段（
Σ）４５と、線形予測符号化手段（Ｌ　Ｅ）４６とを備
えて構成されている。

各帯域毎に分栢側より送られてくるにパラメータよりα
パラメータを求め、各帯域毎の音声合成フィルタによっ
て合成信号を出力して波形信号加算手段４５において時
間軸次元においで重畳加算される迄の作用経過について
は前記従来例の場合と同等である。波形信号加算手段（
Σ）４５において加算された波形信号は、線形予測符号
化手段（Ｉ、Ｅ）４６においてウィンドー処理された後
通常行われている線形予測分析によシ全帯域に互る線形
予測パラメータが抽出され、また電力情報として残差電
力が出力される。即ち第１の線形予測分析手段２０１の
作用は、各帯域毎の線形予測パラメータよシ全帯域に対
応する線形予測パラメータと関連電力情報を抽出するこ
とにある。線形予測符号化手段（ＬＥ）４６より出力さ
れた全帯域に対応する線形予測パラメータは全帯域に対
応する音声合成フィルタ４８に入力されてその係数を制
御する。一方音源情報として分析側より送られ′てくる
ピッチ信号および有声・無声判別信号により音声励振信
号が音声励振信号乗算手段（ＶＭ）４２において生成さ
れる作用過程については、前記従来例における各帯域で
の作用過程と同等で、パルス信号発生器（ＰＧ）４２よ
り出力される有声音に対応する音源信号と、雑音発生器
（ＮＧ）４４よ多出力される無声音に対応する音源信号
とは、有声・無声切替スイッチ（Ｖ／ＵＶ−８）４３に
おいて前記有声・無声判別信号によシ切替制御されて音
声励振信号乗算手段（ＶＭ）４７に入力される。線形予
測符号化手段（ＬＥ）４６からは、本実施例においては
前記線形予測パラメータとともに電力情報として残差電
力を抽出し音声励振信前記残差電力との乗算作用により
音声励振信号を生成し全帯域に対応する音声合成フィル
タ（ＬＰＣＦ）、４８に供給する。即ち音声合成フィル
タ（ＬＰＣＦ）４８は線形予測符号化手段・　（ＬＥ）
４６により抽出される全帯域に対応する線形予測パラメ
ータによシ係数を制御され、前記音声励振信号により励
振されて全帯域に対応するディジタル合成音声を発生し
、低域フィルタ／Ｄ−Ａ変換器（ＬＰＦ／１）−Ａ）４
９を介して合成音声として端子１０４より出力する。

第５図は本発明の帯域分割型ボコーダの第２の実施例を
示すブロック図である。本実施例においては、その分析
側は、第１図に示される前記従来例と第４図に示される
本発明の第１の実施例の分析側と、その構成と作用と共
に大略同等であるが、第５図における線形予測符号化手
段−１〜３　（ＬＥ−１〜３）５７−１〜３の出力の中
の電力情報が残差電力ではなくて平均電力である点のみ
が異なっている。また合成側は、本発明の第１の実施例
の第１の線形予測分析手段２０１において、各帯域毎に
正規化予測残差電力算出手段を付加する形で構成される
。即ち本発明の主要要件である合成側における第１の線
形予測分析手段２０２は、第２の実施例においては各帯
域毎のにパラメータ／αパラメータ変換手段−１〜３（
Ｋ／α−１〜３）　　　　′６２−１〜３、正規化予測
残差電力算出手段−１〜３　（Ｎ１（、Ｐ−１〜３）６
３−１〜３、予測残差電力算出手段−１〜３　（ＲＰ−
１′〜３）６４−１〜３、音声合成フィルター１〜３（
ＬＰＣＦ−１〜３）６５−１〜３、音声励振信号乗算手
段−１〜３（ＶＭ−１〜３）６６−１〜３、インタポー
レーン１フ手段−１〜３（ＩＰ−１〜３）６７−１〜３
、低域フィルター１　　（ＬＰＦ−１）６９、帯域フィ
ルター２〜３　　（ＢＰＦ−２〜３）７０−２〜３と、
周波数変換手段−２〜３　（ＦＣ−２〜３）６８−２〜
３と、波形信号加算手段（Σ）７４と、線形予測符号化
手段（ＬＥ）７５とを備えて構成されている。

各帯域毎に分析側よシ送られてくるにパラメータと短時
間平均ｔカは復号化手段６１により復号されて、各帯域
のにパラメータ／αパラメータ変換手段＝１〜３（Ｋ／
α−１〜３）６２−１〜３と予測残差電力算出手段−１
〜３（ＲＰ−１〜３）６４−１〜３に入力される。各に
パラメータ／αパラメータ変換手段において、一方にお
いて変換されたαパラメータは、それぞれ対応する音声
合成フィルター１〜３　　（ＬＰＣＦ−１〜３）６５−
１〜３に出力され、他方各帯域のにパラメータは、それ
ぞれ対応する正規化予測残差電力算出手段−１〜３　（
ＮＲＰ−１〜３）６３−１〜３に出力される。各正規化
予測残差電力算出手段−１〜３（ＮＲＰ−１〜３）６３
−１〜３においては、前記にパラメータより各帯域毎に
正規化予測残差電力Ｕ（ＬＪ−π（１−に２月を算出し
、対応する予（イ 測残差電力算出手段−１〜３（ＲＰ−１〜３）６４−１
〜３に送出する。予測残差電力算出手段−１〜３　（Ｒ
Ｐ−１〜３）６４−１〜３においては、分析側より送ら
れてくる前記平均電力と前記正規化予測残差電力との乗
算作用によシ予測残差電力を算出し、各帯域毎にそれぞ
れの音声励振信号乗算手段−１〜３（ＶＭ−１〜３）６
６−１〜３に出力する。一方音源情報とし゛Ｃ分析側よ
り送られてくるピッチ信号はパルス信号発生器（）’Ｇ
）７１に入力され、ピッチ周期と同一周期のパルス例信
号を発生し、同じく音源情報として送られてくる有声・
無声・判別信号により制御される有声・無声切替スイッ
チ（Ｖ／ＵＶ−８）７３を経由して、有声音に対応する
音源信号として各帯域毎の音声励振信号乗算手段−１〜
３　（ＶＭ−１〜３）６ｆｊ−１〜３に入力される。ま
た雑音発生器（ＮＧ）７２の雑音出力は有声・無声切替
スイッチ（Ｖ／ＵＶ−８）７３を経由して、無声音に対
応する音源信号として各帯域毎の音声励振信号乗算手段
−１〜３　（ＶＭ−１〜３）６６−１〜３に入力される
。これらの有声音および無声音に対応する音源信号は、
音声励振信号乗算手段−１〜３　（ＶＭ−１〜３）６６
−１〜３において前記各帯域毎に算出された予測残差電
力とそれぞれ乗算され、各帯域に対応する音声励振信号
としてそれぞれ音声合成フィルター１〜３　　（ＬＰＣ
Ｆ−１〜３）６５−１〜３に出力される。各音声合成フ
ィルターｌ〜３　（ＬＰＣＦ−１〜３）６５−１〜３は
にパラメータ／αパラメータ変換手段−１〜３（Ｋ／α
−１〜３）６２−１〜３よ多入力される各帯域毎のαパ
ラメータによりその係数を制御され、前記を励振信号を
入力して、それぞれ対応する各帯域のディジタル合成波
形信号を出力する。これらの波形信号はインタボーレー
ション手段−１〜３（ＩＰ−１〜３）６７−１〜３にお
いて、現標本抽出し　　・−トよりも高いレートで再標
本抽出される。これらの信号の中帯域ｌの信号は直接低
域フィルター１　（ＬＰＦ−１）６９に送出されるが、
帯域■および虱の（１号は周波数変換手段−２〜３　（
ＦＣ−２〜３）６Ｂ−２〜３において、前記境界周波数
Ｆ２およびＦ３に対応する所定の周波数で２′およびｆ
、／とそれぞれ混合されて原周波数領域に周波数シフト
されて、それぞれ帯域フィルター２〜３（Ｂ　Ｐ　Ｆ　
−２〜３）７０−２〜３に送出される。

低域フィルター１　　（ＬＰＦ−１）６９、帯域フィル
ター２〜３　（ＢＰＦ−２〜３）７０−２〜３より出力
される各帯域の波形信号は、波形信号加算手段（Σ）７
４により重畳加算され、線形予測符号化手段（ＬＥ）７
５においてウィンドー処理さされる。即ち、合成側にお
ける第１の線形予測分析手段２０２の作用は、各帯域毎
の線形予測パラメータより全周波数帯域に対応する線形
予測パラメータと関連電力情報を抽出することにある。

線形予測符号化手段（ＬＥ）７５は全周波数帯域に対応
する線形予測パラメータを抽出して、全帯域に対応する
音声合成フィルタに出力してその係数を制御するととも
に、予測残差電力を抽出して音声励振信号乗算手段（Ｖ
Ｍ）７６に出力する。一方音源情報信号より有声音およ
び無声音に対応する音源信号を生成する作用過程につい
ては、前記従来例および第２の実施例における場合と同
等で、音声励振信号乗算手段（ＶＭ）７６には有声・無
声切替スイッチ（Ｖ／ＵＶ−８）７３を介して前記音源
信号が入力され、前記予測残差電力との乗算作用により
音声励振信号を生成して音声合成フィルタ（ＬＰＣＦ）
７７に供給される。音声合成フィルタ（ＬＰＣＦ）７７
は、線形予測符号化手段（ＬＥ）７５より入力される前
記線形予測パラメータによりその係数を制御され、音声
励振信号乗算手段（ＶＭ）７６より供給される音声励振
信号によシ励振されてデジタル合成音声信号を発生し、
低域フィルタ／Ｉ）−Ａ変換器ＣＬ　Ｐ　Ｆ／Ｄ　−Ａ
）７８を介して合成音として端子１０６より出力する。

この第２の実施例の第１の実施例と異なる主要点は、第
１の実施例においては、分析側において線形予測符号化
手段により予測残差電力を抽出して合成側に伝送してい
るのに対し、第２の実施例においては、分析側からは短
時間における平均電力を合成側に伝送し、合成側におい
て線形予測パラメータから正規化予測残差電力を抽出し
て予測残差電力を算出している点である。一般に、帯域
分割型ボコーダにおいて、分析側より合成側に音声の振
幅を伝送する方法としては、第１の方法として全帯域に
対応する短時間平均電力を伝送する方法、第２の方法と
して各帯域毎の短時間平均電力を伝送する方法、第３の
方法として各帯域毎の予測残差電力を伝送する方法およ
び第４の方法として各帯域毎の正規化予測残差電力を伝
送する方法等が考えられるが、分析精度の点よシ見ると
、各帯域毎に振幅伝送を考慮することが望ましく、従っ
て前記冒頭の第１の方法は対象外である。

問題は、分析側と合成側との間の伝送線路におりる、限
定された伝送容量の中で如何に分析精度を保持するかと
いう点にかかる。前記伝送線路を経由して分析側から合
成側に伝送される分析データは各帯域毎の線形予測パラ
メータ、電力情報およびピッチ信号と有声・無声判別信
号を含む音源情報の３種類に類別される。この中の音源
情報は対象外として、線形予測パラメータと電力情報と
について見ると、前者の線形予測パラメータは音声の周
波数スペクトル包絡の合成側における再生に深く関与し
、同時に電力情報との関連においては正規化予測残差電
力と”密接な対応関係におり、また後者の電力情報は、
合成側において、音声合成フィルタを励振する音声励振
信号の生成上、予測残差電力という形で振幅伝送上の不
可欠の要素となっている。従って、前記第２、第３およ
び第４のそれぞれの振幅伝送形態について、前記線形予
測パラメータの伝送との関連において、分析精度の観点
から伝送効率を最大と為し得る方法として何れを選択す
るかに問題が集約される。前記第２の方法は、分析側に
おいて各帯域毎に数十及至百数十ｍ、ｓｅｃ、　（ミリ
秒）程度の短時間における平均電力を求めて合成側に伝
送し、合成側において線形予測パラメータより正規化予
測残差電力を抽出して、前記短時間平均電力との乗算に
より予測残差電力を算出する方法である。第３の方法は
。

分析側において線形予測パラメータよシ正規化予測残差
電力を抽出し、前記短時間平均電力との乗算によシ予め
分析側において予測残差電力を算出した後合成側に伝送
する方法である。第４の方法は、分析側において正規化
予測残差電力を抽出し、短時間平均電力とともに合成側
に伝送して合成側において予測残差電力を求める方法で
ある。以上三つの方法の中、明らかに第４の方法は、単
純に伝送効率の点からだけ見ても失格であり対象外であ
る。前記第２の方法と第３の方法とを比較検討する際、
分析側と合成側とを連結する伝送線路の有限の伝送帯域
の中で、分析精度を保持し或は改善するために如何にし
て各伝送データにビット数を配分するかという点よシ見
ると、総体的に見て帯域圧縮という強い要求条件の下に
おいては、ビット数は極力線形予測パラメータに対して
よシ多く割当て、平均電力または予測残差電力に対して
は成るべく割当てビット数を抑制したいというのが実体
である。このような制約条件下において、合成側におい
て得られる予測残差電力の分析精度を考えると、第一に
量子化哄差の要因によシ前記第２の方法の方が前記第３
の方法よりも精度が期待できる。また、平均電力の時間
的変動は数巨ｍ。

ｓｅｅ、程度のゆるやかな変動であるが、予測残差電力
の場合は２０ｍ、ｓｅｃ、程度の相対的に速い時間的変
動であり、ビットの割当ての点においても有利である。

従って、本発明の前記第２の実施例は、前記第１の実施
例に対して合成側に正規化予測残差電力算出手段を付与
することにより、振幅伝送上の分析精度を向上し、ひい
ては線形予測パラメータの伝送をも含めて量子化誤差を
低減して総体的な分析精度を改善することができるとい
う効果がある。

第６図は本発明の帯域分割型ボコーダの第３の実施例を
示すブロック図である。本実施例は帯域を２分割した場
合の実施例で、分析側における作用については前記従来
例、第１の実施例および第２の実施例の場合と大略同等
である。即ち音声入力信号は２帯域の信号に分割され、
各帯域毎に線形予測分析手法によシ抽出された線形予測
パラメータと関連電力情報信号は、音源情報信号と共に
符号化されて合成側に送られる。合成側においては、本
発明の主要要件である第１の線形予測分析手段２０３は
、各帯域毎の電力スペｉトル算出手段−１〜２（ＰＳＣ
−１〜２）８９−１〜２、全帯域に対応する自己相関計
測手段（ＡＣＭ）９０、線形予測分析手段（ＬＰＣ）９
１および予測残差電力算出手段（ＲＰ）９２を備えて構
成されている。

各帯域毎に分析側より送られてくる前記線形予測パラメ
ータと関連電力情報としての予測残差電力は、復号化器
８８において復号され、それぞれ電カスベクトル算出手
段−１〜２（ＰＳＣ−１〜２）８９−１〜２に入力され
る。電カスベクトル算出手段＝１〜２（ＰＳＣ−１〜２
）８９−１〜２においては、前記線形予測パラメータと
予測残差電力とよシ各帯域に対応する電カスベクトルを
算出する。線形予測パラメータを（α５、）とし、予測
残差電力をＰＲとすると電カスベクトルは次式で求めら
れる。

上式においてＡ。＝Σ（α、）　％　Ａ、＝２’ｎα、
・４′２ ｊ＝Ｑ　　　　　　　　　　　　　　　　　　％α４＋
、である。またωは角周波数、ｆは線形予測パラメータ
の次数である。

上式を通じて算出される各帯域の電カスベクトルは、自
己相関計測手段（ＡＣＭ）９０において逆フーリエ変換
演算により全周波帯域に互る自己相関係数列として抽出
される。第７図は本実施例における電カスベクトルと自
己相関係数列との対応を説明するための図である。図に
おいて横軸は角周波数または周波数標本抽出番号を示し
、縦軸は電カスベクトルを示している。ＰＬ（ω）およ
びＰＨ（ω）は、それぞれ帯域分割された２帯域の中の
低周波領域および高周波領域の電カスベクトルを示して
いる。これらの電カスベクトルより所要の自己相関係数
列は次式によって求められる（Ｎは標本抽出数、Δωは
標本抽出の角周波数間隔）。

上式において、第７図を参照して理解されるように、ｎ
は２分割された帯域の低周波領域における標本抽出数で
あり、（Ｎ−１）　−（ｎ−１）＝Ｎ−ｎは前記２分割
された帯域の高周波領域における標本抽出数である。勿
論、全帯域に互る標本抽出数はＮとなる。自己相関計測
手段（ＡＣＭ）９０より抽出される全周波数帯域に亙る
自己相関係数列（ｐρｊ＝Ｌ２・・・やは、線形予測分
析手段（ＬＰＣ）９１に送られて、次式に対応する連立
−次方程式を解くことにより線形予測パラメータ（α１
）を抽出する。

このαパラメータ伏音声合成フィルタ（Ｌ　Ｐ　ＣＦ）
９７に送られて、その係数を制御する。他方、自己相関
計測器（ＡＣＭ）９０により抽出される自己相関係数列
（ｐ　）は予測残差電力算出手段（ＲＰ）９２にも出力
され、予測残差電力算出手段（ＲＰ）９２においては前
記自己相関係数列よシ平均電力を算出し、また線形予測
分析手段（ＬＰＣ）９１から送られてくるにパラメータ
よシ正規化予測残差電力を算出して、前記平均電力との
乗算作用により予測残差電力を求めて音声励振信号乗算
手段（ＶＭ）９６に出力する。分析側より送られてくる
音源情報信号による。パルス信号発生器（Ｐ、Ｇ）９３
、雑音発生器（ＮＧ）９４、有声・無声切替スイッチ（
Ｖ／ＵＶ−８）９５の有機的連棉作用によシ生成される
有声音および無声音に対応する音源信号は音声励振信号
乗算手段（ＶＭ）９６に入力され、前記予測残差電力と
の乗算作用により音声励振信号を発生し音声合成フィル
タ（ＬＰＣＦ）９７に供給される。音声合成フィルタ（
Ｌ　Ｐ　ＣＦ）９７においては前記αパラメータにより
係数を制御され、前記音声励振信号によって励振されて
ディジタル合成音声信号を発生し、低域フィルタ／Ｄ−
Ａ変換器（ＬＰＦ／Ｄ−Ａ）９８を経由して端子１０８
より合成音声信号を出力する。なお音声合成フィルタ（
ＬＰＣＦ）９７の係数を制御する線形予測パラメータと
して本実施例においてはαパラメータを用いて説明し′
たが他のパラメータを用いても同様の作用効果が得られ
ることは言うまでもない。

この第３の実施例においては、第６図より明らかなよう
に、合成側における第１の線形予測分析手段として、前
述のとおり各帯域毎の電カスベクトル算出手段と全帯域
に対応する自己相関計測手段とを備え、これに線形予測
分析手段を組合せることによシ、前記第１および第２の
実施例の合成側における所要の処理時間に比較して、格
段の差で、その処理時間を短縮できるという効果かある
。

勿論、前記従来例において見られるようなスペクトル包
絡における不連続性の問題は十分解決される。

以上詳細に説明したように、本発明の帯域分割型ボコー
ダは、合成側において各帯域毎の線形予測パラメータよ
り全帯域に互る線形予測パラメータを抽出して音声合成
フィルタを制御する線形予測分析手段を備えることによ
り、従来の帯域分割形ボコーダに見られるスペクトル包
絡における境界周波数での不連続性を除去し、線形予測
分析精度を改善することができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は従来の帯域分割型ボコーダの一例のブロック図
、第２図は入力音声信号と合成音声信号とのスペクトル
包絡の比較説明図、第３図は本発明の概念的ブロック図
、第４図、第５図および第６図はそれぞれ本発明の第１
、第２および第３の実施例のブロック図、第７図は電カ
スベクトルと自己相関係数列との対応関係説明図である
。図において、ｌ、２４．５１，７８・・・・・・低域
フィルタ、／Ａ−Ｄ変換器（ｈＰＦ／Ａ−Ｉ））、２．
１７．２５．４０．５２．６９，７９・・・・・・低域
フィルター１　　（ＬＰＦ−１）、３−２．１８−２．
２６−２．４１−２．５３−２．７０−２．８０・・・
・・・帯域フィルター２　（ＢＰＦ−２）、３−３．１
８−３．２６−３．４１−３．５３−３．７０−３・・
・・・・帯−域フイルター３　　（ＢＰＦ−３）、４−
２．１６−２．２７−２．３９−２．５４−２．６８−
２．８１・・・・・・周波数変換手段−２（ＦＣ−２）
、　４−３．１６−３．２７−３．３９−３．５４−３
．６８−３・・・・・・周波数変換手段−３（ＦＣ−３
）、５−２．２８−２．５５−２．８２・・・・・・低
域フィルター２（ＬＰＦ−２八５−３．２８−３．５５
−３・・・・・・低域フィルター３　　（ＬＰＦ−３）
、６−１，２９−１．５６−１．８３−１・・・・・・
デシメーション手段−１（ＤＭ−１）、６−２，２９−
２．５６−２．８３−２・・・・・・デシ）１−シ、７
手段−２（ＤＭ−２）、６−３．２９−３．５６−３・
・・・・・デシメーション手段−３（ＤＭ−３）、７−
１．３０−１．５７−１．８４−１・・・・・・線形予
測符号化手段−１（ＬＥ−１）、７−２．３０−２．５
７−２．８４−２・・・・・・線形予測符号化手段−２
（ＬＥ−２）、７−３．３０−３．５７−３・・・・・
・線形予測符号化手段−３（ＬＥ−３）、８．３１．５
８．８５・・・・・・ピッチ抽出手段（ＰＩＴＣＨ）、
９．３２．５９．８６・・・・・・有声・無声判別手段
（Ｖ／ＵＶ）、１Ｏ１３３，６０，８７・・・・・・符
号化手段（ＣＯＤＥＲ）、１１．３４．６１．８８・・
・・・・復号化手段（ＤＥＣＯＤＥＲ）、１２−１．３
５−１．６２−１・・・・・・Ｋパラメータ／αパラメ
ータ変換手段−１（Ｋ／α−１）、１２−２．３５−２
．６２−２・・・・・・Ｋパラメータ／αパラメータ変
換手段−２（Ｋ／α−２）、１２−３、。 ３５−３．６２−３・・・・・・Ｋパラメータ／αパラ
メータ変換手段−３（Ｋ／α−３）、１３−１．３６−
１．６６−１・・・・・・音声励振信号乗算手段−１（
ＶＭ−１）、１３−２．３６−２．６６−２・・・・・
・音声励振信号乗算手段−２（ＶＭ−２）、１３−３．
３６−３．６６−３・・・・・・音声励振信号乗算手段
−３（ＶＭ−３）、１４〜１．３７−１，６５−１・・
・・・・音声合声フィルター１　　（ＬＰＣＦ−１）、
１４−２．３７〜２．６５−２・・・・・・音声合成フ
ィルター２　（ＬＰＣＦ−２）、１４−３．３７−３．
６５−３・・・・・・音声合成フィルター３　（ＬＰＣ
Ｆ−３）、１５−１．３８−１，６７−１・・・・・・
インタポーレーション手段−１（Ｉ　Ｐ　＝”ｒ）、１
５−２．３８−２．６７−２・・・・・・インタボーレ
ーション手段−２（ＩＰ−２）、１５−３．３８−３．
６７−３・・・・・・インタボーレーション手段−３（
ＩＰ−３）、２２．４５．７４・・・・・・波形信号加
算手段（Σ）、１９．４２．７１．９３・・・・・・パ
ルス信号発生器、２０．４４．７２，９．４・・・・・
・雑音発生器、２１，４３．７３．９５・・・・・・有
声・無声切替スイッチ（Ｖ／ＴＪＶ−８）、２３．４９
．７８．９８・・・・・・低域フィルタ／Ｄ−Ａ変換器
（ＬＰＦ／Ｄ−Ａ）、４６．７５・・・・・・線形予測
符号化手段（ＬＥ）、４７．　７６．９６・・・・・・
音声励振信号乗算手段（ＶＭ）、４８．７７．９７・・
・・・・音声合成フィルタ（Ｌ　Ｐ　ＣＦ）、６３−１
・・・・・・正規化予測残差電力算出手段−１（ＮＲＰ
−１）、６３＝２・・・・・・正規化予測残差電力算出
手段−２（ＮＲＰ−２）、６３−３・・・・・・正規化
予測残差電力算出手段−３（ＮＲＰ−３）、６４−１・
・・・・・予測残差電力算出手段−１（ＲＰ−１）、６
４−２・・・・・・予測残差電力算出手段−２（几Ｐ−
２）、６４−３・・・・・・予測残差電力算出手段−３
（ＲＰ−３）、８９−１・・・・・・電カスベクトル算
出手段−１（ＰＳＣ−１）、８９−２・・・・・・電カ
スベクトル（１）山手段−２（ＰＳＣ−２）、９０・・
・・・・自己相関計測手段、９１・・・・・・線形予測
分析手段（Ｌ　Ｐ　Ｃ）、９２・・・・・・予測残差電
力算出手段（ＲＰ）、ｚｏｘ〜２０３．５０２・・・・
・・第１の線形予測分析手段、１０１〜１０８・・・・
・・端子、３０１〜３０４，６０１・・・・・・伝送線
路、６０２−１〜Ｎｎ６０３〜６０６・・・・・・伝送
路、５０１・・・・・・復号化手段、５０３・・・・・
・音声励損信号発生手段、５０４・・・・・・全帯域音
声合成フィルタ。 ｉヤしＺＩシう（α） ＋ｚ　ｍ＜レノ 半づ拐

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 （１１線形予測分析手法を用いる帯域分割型ボコーダに
   おいて、分析側から合成側に伝送される分割された各周
   波数帯域毎の線形予測パラメータより全周波数帯域に亙
   る線形予測パラメータを抽出して全周波数帯域に対応す
   る音声合成フィルタを制御する第１の線形予測分析手段
   を合成側において備えることを特徴とする帯域分割型ボ
   コーダ。 （２）前記第１の線形予測分析手段として、分析側から
   合成側に伝送される前記各周波数帯域毎の線形予測パラ
   メータと関連電力情報信号とＫよ多制御されて各帯域毎
   に合成音声を出力する合成フィルタを含む各帯域毎の音
   声合成手段と、これらの各帯域毎の合成信号をその周波
   数領域を調整した後時間軸次元において重畳し、全周波
   数帯域に互る音声波形信号として出力する音声波形加算
   手段と、この音声波形加算手段の出力信号を入力して線
   形予測分析を行い前記全周波数帯域に互る線形予測パラ
   メータを抽出する第２の線形予測分析手段とを備えるこ
   とを特徴とする特許 割型ボコーダ。 （３ン　　前記第１の線形予測分析手段として、分析側
   から合成側に伝送される前記各周波数帯域毎の線形予測
   パラメータより各帯域毎の正規化予測残差電力を抽出す
   る正規化予測残差電力算出手段と、分析側から合成側に
   伝送される前記各周波数帯域毎の線形予測パラメータお
   よび関連電力情報信号と前記正規化予測残差電力とによ
   多制御されて各帯域毎に合成音声を出力する合成フィル
   タを含む各帯域毎の音声合成手段と、これらの各帯域毎
   の合成信号をその周波数領域を、　調整した後時間軸次
   元において重畳して全周波数帯域に互る音声波形信号と
   して出力する□音声波形加算手段と、この音声波形加算
   手段の出力信号を入力して線形予測分析を行い前記全周
   波数帯域に互る線形予測パラメータを抽出する第３の線
   形予測分析手段とを備えることを特徴とする特許 型ボコーダ。 （４）前記第１の線形予測分析手段として、分析側から
   合成側に伝送される前記各周波数帯域毎の線形予測パラ
   メータと関連電力情報とよシ各帯域毎に電力スペクトル
   を算出する電力スペクトル算出手段と、これらの各帯域
   毎の電カスベクトルより全周波数帯域に互る音声信号に
   対応する自己相関係数列を抽出する自己相関計測手段と
   、この自己相関係数列より全周波数帯域に互る線形予測
   パラメータを抽出する第４の線形予測分析手段とを備え
   ることを特徴とする前記特許請求の範囲第（１）項記載
   の箒域分割型ボコーダ。