JPS5848112B2 - オンセイブンセキキ - Google Patents
オンセイブンセキキInfo
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- JPS5848112B2 JPS5848112B2 JP50038708A JP3870875A JPS5848112B2 JP S5848112 B2 JPS5848112 B2 JP S5848112B2 JP 50038708 A JP50038708 A JP 50038708A JP 3870875 A JP3870875 A JP 3870875A JP S5848112 B2 JPS5848112 B2 JP S5848112B2
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- Japan
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- signal
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- autocorrelation function
- autocorrelation
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- Expired
Links
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- 230000005236 sound signal Effects 0.000 claims description 2
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 7
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 description 2
- 239000011295 pitch Substances 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
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- 210000001260 vocal cord Anatomy 0.000 description 1
Landscapes
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は、自己相関関数にもとづく音声分析器、特に適
応等化された音声信号の自己相関関数と等価な信号を簡
易に求めることができる音声分析器に関する。
応等化された音声信号の自己相関関数と等価な信号を簡
易に求めることができる音声分析器に関する。
従来、音声認識等を目的とした音声分析法としては、帯
域フィルタを用いて、スペクトル分析を行なう方法が一
般的であったが、最近では、分析パラメータとして、自
己相関関数を用いる自己相関分析法も用いられるように
なってきた。
域フィルタを用いて、スペクトル分析を行なう方法が一
般的であったが、最近では、分析パラメータとして、自
己相関関数を用いる自己相関分析法も用いられるように
なってきた。
自己相関関数は、信号のパワースペクトルをフーリエ変
換したものであるから、信号のスペクトル構造に関する
構造を完全に含んでおり、また比較的簡単なデイジタル
処理によって求めることができる。
換したものであるから、信号のスペクトル構造に関する
構造を完全に含んでおり、また比較的簡単なデイジタル
処理によって求めることができる。
一方、最近の研究によれば、音声認識を目的とした音声
分析に際しては、信号のスペクトルを犬域的に平担化す
ることが有効であることが明らかになってきた。
分析に際しては、信号のスペクトルを犬域的に平担化す
ることが有効であることが明らかになってきた。
その理由は、音声信号のスペクトルの犬域的な傾斜は、
声帯音源波形のアクセントその他による変動によってか
なり変化するが、この変化は、音声認識の目的には不必
要な望ましくない変動であることによる。
声帯音源波形のアクセントその他による変動によってか
なり変化するが、この変化は、音声認識の目的には不必
要な望ましくない変動であることによる。
このようなスペクトルの犬域的な平担化は種々の方法で
実現できるが、第１図に示すような１次の適応等化器を
用いるのも一つの方法である。
実現できるが、第１図に示すような１次の適応等化器を
用いるのも一つの方法である。
ここでは入力信号Ｘ。は時間的に量子化されたサンプル
値系列であり、１次の自己相関器１の出力ψ。
値系列であり、１次の自己相関器１の出力ψ。
，ψ１から除算器２によって、１次の自己相関係数α一
φ１／ψ。
φ１／ψ。
が求められる。
一方、サンプリング周期に相当する単位遅延素子３の出
力Ｘ ｑ − １と上記のαとの積を乗算器４によって
求め、入力信号から減算器により差弓くと出力信号 のように表わされ、例えば入力信号が平担スペクトルの
時はα一〇となるので、出力信号も平担スペクトルであ
り、入力信号が音声のように高城で低下している場合に
はＯくα〈１となり、αの大きさに応じて、適応的に高
城を強調する特性となって、出力信号のスペクトルを平
担化するように働く。
力Ｘ ｑ − １と上記のαとの積を乗算器４によって
求め、入力信号から減算器により差弓くと出力信号 のように表わされ、例えば入力信号が平担スペクトルの
時はα一〇となるので、出力信号も平担スペクトルであ
り、入力信号が音声のように高城で低下している場合に
はＯくα〈１となり、αの大きさに応じて、適応的に高
城を強調する特性となって、出力信号のスペクトルを平
担化するように働く。
このような適応等化器の構成は比較的単純であるが、自
己相関関数ψ。
己相関関数ψ。
，φ１を求めるためにはかなり多数回の乗算を必要とし
ていた。
ていた。
本発明の目的は、このような適応等化器と自己相関分析
とぐ・組合せた音声分析器の機能を特に適応等化器を用
いることナく、直接自己相関分析を行なった結果に簡単
な線型演算（フィルタ作用）をほどこすことによって実
現することにある。
とぐ・組合せた音声分析器の機能を特に適応等化器を用
いることナく、直接自己相関分析を行なった結果に簡単
な線型演算（フィルタ作用）をほどこすことによって実
現することにある。
本発明の原理は以下のごとくである。
第１図における自己相関関数ψ。
，れる。
φ１は次のように表わさ
平均を表わす。
すると、求める適応等化された信号の自己相関関数
と書くことができる。
式（５）において、充分長い時間平均がとられる場合に
は、 によって、適応等化されない自己相関関数から近似的に
適応等化された自己相関関数を求めることができる。
は、 によって、適応等化されない自己相関関数から近似的に
適応等化された自己相関関数を求めることができる。
本発明を第２図に示す−実施例によってさらに詳細に説
明する。
明する。
最初に自己相関器１１によってｎ次の自己相関関数φ。
，φ１，ψ２・・・，φ。が求められ、このうちφ。
とφ１から除算器１２によってα二ψ１／ψ。
が求められ、さらにこれから（１＋α２）計算部１３に
より、１＋α２が求められる。
より、１＋α２が求められる。
一方自己相関器１１の出力は走査器１４によって順次サ
ンプリングされ、時系列信号に変換される。
ンプリングされ、時系列信号に変換される。
この結果は、上記サンプリング周期と同じ遅延量の３段
の遅延素子１５．１６に入力され、順次遅延した信号に
変換される。
の遅延素子１５．１６に入力され、順次遅延した信号に
変換される。
従って例えば遅延素子１５の入力が、φ１＋１の場合に
は、遅延素子１５，１６の出力はそれぞれφ１，ψ１−
１となる。
は、遅延素子１５，１６の出力はそれぞれφ１，ψ１−
１となる。
次に遅延素子１５の入力と除算器１２の出力との積が乗
算器１７により求められ、遅延素子１５の出力と（１＋
α２）計算部１３の出力との積が乗算器１８により求め
られ、遅延素子１６の出力と、除算器１２の出力との積
が乗算器１９によって求められる。
算器１７により求められ、遅延素子１５の出力と（１＋
α２）計算部１３の出力との積が乗算器１８により求め
られ、遅延素子１６の出力と、除算器１２の出力との積
が乗算器１９によって求められる。
これらの結果は、第２図に示すように加減算器２０によ
り、乗算器１８の出力につ（／）では加算が、乗算器１
７．１９の出力については減算が行なわれ、加減算器２
０の出力として、式（８）に示される求める適応等化さ
れたｎ−ｉ次の自己相関関数φ！（１二１，２，・・・
・・・＋ ｎ １ ）が、ψ１′，φ２′，・・・の
順に得られる。
り、乗算器１８の出力につ（／）では加算が、乗算器１
７．１９の出力については減算が行なわれ、加減算器２
０の出力として、式（８）に示される求める適応等化さ
れたｎ−ｉ次の自己相関関数φ！（１二１，２，・・・
・・・＋ ｎ １ ）が、ψ１′，φ２′，・・・の
順に得られる。
以上の処理において、遅延素子１５，１６、乗算器１７
，１８，１９および加減算器２０は、｛−α，１＋α２
α｝を係数とする３次のトランスパーサルフィルタを構
成している。
，１８，１９および加減算器２０は、｛−α，１＋α２
α｝を係数とする３次のトランスパーサルフィルタを構
成している。
第１図は本発明の原理を説明するための図で、１次の自
己相関器１，除算器２，単位遅延素子３，乗算器４およ
び減算器５からなる適応等化器の構成を示す。 第２図は本発明の一実施例を示す図で、１１はｎ次の自
己相関器，１２は除算器，１３は（１＋α２）計算部，
１４は走査器，１５．１６は遅延素子，１７．１８．１
９は乗算器，２０は加減算器である。
己相関器１，除算器２，単位遅延素子３，乗算器４およ
び減算器５からなる適応等化器の構成を示す。 第２図は本発明の一実施例を示す図で、１１はｎ次の自
己相関器，１２は除算器，１３は（１＋α２）計算部，
１４は走査器，１５．１６は遅延素子，１７．１８．１
９は乗算器，２０は加減算器である。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 音声信号のｎ次の自己相関関数ψ。 ，ψ１，・・・ψ。 を求める手段と、その１次の自己相関係数αおよび１＋
α２を求める手段を備え、前記自己相関係数φ。 ，φ１，・・・・・・を順次走査して得られる時系列信
号を、一α，■＋α２ −αを係数とする３次のトラン
スパーサルフィルタに通す操作により、等価的に適応等
化されたｎ−１次の自己相関関数φ１′，φ２′・・・
・φｎ−１ を得ることを特徴とする音声分析器。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP50038708A JPS5848112B2 (ja) | 1975-03-31 | 1975-03-31 | オンセイブンセキキ |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP50038708A JPS5848112B2 (ja) | 1975-03-31 | 1975-03-31 | オンセイブンセキキ |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS51113507A JPS51113507A (en) | 1976-10-06 |
| JPS5848112B2 true JPS5848112B2 (ja) | 1983-10-26 |
Family
ID=12532803
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP50038708A Expired JPS5848112B2 (ja) | 1975-03-31 | 1975-03-31 | オンセイブンセキキ |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5848112B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS57204094A (en) * | 1981-06-10 | 1982-12-14 | Hitachi Ltd | Pretreatment for voice analyzer |
-
1975
- 1975-03-31 JP JP50038708A patent/JPS5848112B2/ja not_active Expired
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS51113507A (en) | 1976-10-06 |
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