JPS595296A - 線スペクトル型音声分析合成装置 - 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】 本発明は線スペクトル型昔声分析合成装置に関し、持に
一対の高次方程式から↓シ精度嵩〈安定に線スペクトル
周波数対？抽出する糾スペクトル、型音声分析合成装置
に関する。

従来の線スペクトル型音声分析合成装置においては、線
スペクトル周波数抽出の方法としてＤＦＴ法と高次方程
式法とが通常用いられている。これらの二つめ抽出方法
に対応、する従来の同波数分析器のブロック図？第１図
および第２図に示す。

第１図はＤＦＴ零点検索による場合？示し、端子１０１
エリ標本抽出され量子化された音声信号は線形予測分析
手段１に入力される。線形予測分析手段１においては一
つの方法として入力信号の自己相関係数列ｒ求め、この
自己相関係数列ｒ係数とする連立−次方程式を解くこと
にエフ次数ｐのαパラメータ（α−Ｎ−１，２，・・・
、ｐお工び同一次数のにパラメータ（Ｋ、）　　！＝、
１，２．・・・ｐ’ｃ抽出する。この（Ｋ、）は線形予
測係数変換手段２に入力され、ここにおいてに、＋、＝
　１お工びに、＋１＝　−１ｋ追加して（ｐ＋１）次の
一対のにパラメータとし、更にこれｔそれぞれ対応する
一対のαパラメータに変換して（α−１＝１ｔ２１・・
・、ｐ＋１お工び（α、ｊ）　　１＝１１２．・・・＋
ｐ＋１として出力する。スペクトル関数抽出手段３にお
いては、前述の一対のαパラメータ（α−Ｗｘび（α′
−髪入力して入力音声信号の宵１カスベクトルｐ（吻お
工びｐ′（ω）ｒ抽出し、それぞれの逆数関数として（
α−に対応する１／Ｐ（ω）と（α′−に対応する１／
Ｐ’ｔｏ））とｔ抽出する。これらの関数１／Ｐ（ω）
お工び１　／　Ｐ’（→は次式に工って与えられる。

上記のｆ／Ｐ（ω）お工び１／Ｐ’（ω）は、スペクト
ルＰ（ω）の極周波数において零となるが、線スペクト
ル対周波数ｒ求めることは、これらの１／Ｐ（ω）お工
び１／Ｐ’（ω贈零にするωｒ求めることに池ならない
。

線スペクトル周波数抽出手段４は前記１／Ｐ（ω）お工
び１　／　Ｐ’（ω）について、それらの値ｒ最小とす
るωの値を検索し、最小値近傍における標本抽出点のω
軸に関する射影との間の補間処理にＬＶ線線スペクトル
周波数油抽出る。第３図（ａ）に最小値近傍における線
スペクトル周波数の補間処理による抽出の様子ヶ示す。

図において、標、本抽出される１／Ｐ（ω）または１　
／　Ｐ’（ω）の最小値近傍において。

Ａお工びＡｌ＋１が標本抽出されるものとすると。

そのω軸に関する射影点ｔべお工びＡｌ＋１として。

Ａ、とＡ、＋１　と【結ぶ直線がω軸と交わる点に対応
するω、ｒ線スペクトル周波数として抽出する。

真の線スペクトル周波数ω１とはΔω１の誤差紮生じる
。このＤＦＴ法の欠点は、前記ΔωＢｌ−ニジ小さくし
てω、ｋＬＤ精度良く抽出するためには１例えば抽出点
として２５６〜５１２点程度の離散的フーリエ変換演算
処理ｒ必要とし過大な演算ｋｋｋ要するとともに、更に
最小値近傍においてω、ｒ求めるための補間処理ｒ必要
とする。このため演算精度の点、においては、前記ニュ
ートン・ラプンン法による高次方程式の近似解法による
方法の方が、一般的には精度が旨いとされている。

またＤＦＴ法の他の欠点として、場合に、工っで線スペ
クトル対周波数２検索できないこともあり得る。

第２図は従来例の前記ニー−トン・ラブノン法による高
次方程式の近似解法による線スペクトル周波数分析器の
ブロック図ｒ示し、端子１０３エク入力される標本抽出
され量子化された音声信号は、線形予測分析手段５にお
いて線形予測分析されｐ次のαパラメータ？抽出する。

一般に、全極型デジタル・フィルタの伝達関数の分母Ａ
（Ｚ”）漸化式にエフ生成される（Ｚ　　　−ｅ　　）
。

Ａｏ（Ｚ　’）　＝＝　ｌ、　ｎｏ（ｖ’）　＝ｚ　’
Ａｎ（Ｚ　’）　＝＝Ａｎ（Ｚ　’）　−ＫｎＢｒｌ（
Ｚ−’）Ｂｎ（Ｚ　’）　−、＝Ｚ　’（Ｂ　　（Ｚ−
’）−ＫｎＡｎ、（Ｚ−１））−１ 上式において、声道に対応するデジタル・フィルタｒ無
損失化し、にパラメータの次数ｒ−次増して、声門にお
ける境界条件（開放お工ひ閉塞）工ｖＫｐ＋ｔ＝’　お
工び−１として次式ｒ求める（ｐは線形予測パラメータ
の次数）、。

Ｐ　（Ｚ　’）　−Ａ　（Ｚ　’）−Ｂ　（Ｚ　’）ｐ Ｑ　（Ｚ　’）　＝Ａ　（Ｚ７’）　十Ｂ　（Ｚ−１）
ｐ 線スペクトル対パラメータ（ω２１）　’＝１　＋　２
　＋３、・・・ｐ／２お工び（ω２Ｉ−１目＝１．２，
３．・・・。

ｐ／２は、それぞれ上式のＰ（Ｚ’）＝Ｑ　お工びＱ（
Ｚ　）＝Ｏの二つの独立した方程式１り求めらｌる（但
し、ω＝０お工びπの解は除外）。

これらの二つの独立した方程式は、一般にαパラメータ
の一次結合ｒ係数とする二つのｐ／２次の方程式となる
。（Ｚ　＋Ｚ　’　）　＝　２　ｃｏｓω牙Ｘとおき、
αパラメータの一次結合’ｃＵ、ＣＱ、）　　お工びＶ
、（α、）とすると、方程式は次式で表わされる（以下
において各方程式の左辺ｋ　ｆ　（Ｘ）として包括表示
する）。

Ｘ＋＋　Ｕｒ　（α＋　）　ｘト’＋　ｔＪ２（α＋　
）　ｘＥ−２＋　・０．＋　ＵＢ（α１　）＝Ｏ と　　　　　　　　Ｌ、　　　　　　　　Ｐ−２Ｘ２＋
Ｖ（α　）ＸＺ　　　＋Ｖ（α　ン　ｘ２　　＋・・・
十〜２（α１）１　　　　１　　　　　　　　　　２１
＝０ 上式ニジ、ｐ個のｘ２求めれば、　ω−ｃｏｓ−’（ｙ
Ｖ／／２）として（ω、ｌ　ｌ＝１１２１・・・、ｐｒ
油抽出ることができる。実際には、ニー−トンの反復法
により近似的にＸ？求める。

一次結合算出手段６においては、線形予測分析手段５に
おいて抽出されるαパラノーターリ。前Ｂｒ２−次結合
ＴＪ　（α　）お工びＶ、（α、）ｋｇ出する。

１ これらの−次結合は、ｆ（幻最小値抽出手段７において
前記一対の方程式の左辺ｆ（ｘ）の係数として導入され
、それぞれのｆ　（ｘｌに関して、−２≦Ｘ≦２の範囲
のＸの値ｒ代入して関数ｆ　（ｘ）の値ｒ検索し。

それぞれのｆ　（ｘ劇ジそれぞれにｐ／２個の最小値ｒ
抽出する。このｆ　（ｘ）の検索にＬｖ最最小値油抽出
る方法は第３図（ｂｌに示されるとおりで、ｆ（ｘ）に
関する検索抽出点”ｌ−１＊　Ｂ、お工びＢ１＋１　　
に対して、Ｂ１が最小値に対【６するものとして摘出さ
れ。

Ｂ、ｔＣ対するＸ。がｆ　（ｘｌの局部最小値？与える
Ｘの値として近似的に取得される。この工うな方法で抽
出されるＸの値は線スペクトル周波数抽出手段８に与え
られ、こ＼において、＠述Ｏｆ　（ｘ）の局部最小値葡
与えるＸの値ゲ初期条件として、ニュートン・ラプソン
法ケ適用して＠記二つの方程式に適合するＸの値ｒ推足
抽出し、このＸの値からω＝ｃｏｓ　　　（Ｘ／２）Ｋ
対応する逆余弦変換に工す線スペクトル周波数ωｒ抽出
する。なおニュートン・ラプソン法による近似解抽出法
は第３図（ｂｌに示されるとおりで、検索抽出点Ｂ、に
おけるｆ　（ｘ）に対する接線がＸ＠と交わる点のＸの
値ｘ　、／　を以て近似解とする。この方法の欠点は、
ニー−トン・ラグノン法の適用に際して必要となる初期
値の精度に拘わる。若しもこの初期値？適切に設定でき
ない場合には近似解は不安定となり、却ってその誤差が
１曽大する。

即ち、従来の線スペクトル型音声分析合成装置において
、線スペクトル周波数対抽出の方法として用いられてい
るＤＦＴ法お工び冒次方程式法には、　ＡｉＪ者のＤ　
Ｆ　Ｔ法には分析精度の点ニジＬ）　Ｆ　Ｔ抽出点とし
て２５６〜５１２点程度？必要とし、このために過大な
演［ｔｆ委し、しかも加えて零点検索のための補間処理
も必要となジ、その演算項およびワークエリアが過大と
なるということと。

その割に線スペクトル対周波数抽出の精度が必ずしも良
くないという欠点があり、また後者の高次方程式法にＬ
る場合には、ニュートン・ラプソン法の適用にあたり零
点検索のために予め設定される２００点程鹿の分割点か
ら一個の最小値？検出し、これらの最小点エリ高次方程
式の近似解で抽出する過程を通じての演算址が過大であ
ることと。

前記分割点の数ｒ多くし分割区間を細かくしても。

なお前記近似解の抽出には、結果として得られる近似解
が真の解重り遊離している場合もあり得るという不安定
要素が介在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、比較的少ない演Ｊ
Ｉ量に工り線スペク１トル周波数対ｒニジ精度高く安定
に抽出する線スペクトル型音声分析合声挟置勿提供する
ことにある。

本発明の線スペクトル型音声分析合成装置は。

入力音声信号エリ線形予測分析に工って得られる線形予
測係数から線スペクトル周波数対ｒ抽出し。

前記線スペクトル周波数対ｒ用いて音声ｒ合成する線ス
ベ、クトル型音声分析合成ｉｆｆにおいて、標本抽出さ
れ址子化された音声信号工、！７ｐ次（ｐは１１９大き
い正の偶数）の線形予測係数を抽出する線形予測分析手
段と、前記線形予測係数の一次式１り零点検索とニー−
トン・ラブソン法？併用して一対の第１の実勢を抽出し
、前記第１の実勢を介して次数を一次低減される一対の
（’−−１）次の方程式より一対の第２の実勢を抽出し
以下同様の手法により前記筒次方程式の実勢を遂次抽出
する第１の実勢抽出手段と、前記手法を介して前記高次
方程式より漸次次数が低減されて得られる所定次数の低
次方程式より代数的解法によシ実勢を抽出する第２の実
勢抽出手段とを分析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り」する
。

第４図は本発明の線スペクトル型音声分析合成装滌の、
分相側における線スペクトル周波数対分価十段の二つの
実施例のブロック図である。第４図（ａ）においては、
線形予測分析手段１６と、−次結合獅出十段１７と、第
１の実勢抽出手段１８と、次数低減手段１９と、第２の
実勢抽出手段２０と、集屑編集手段２１と、逆余弦変換
＋股２２とを備え、第４図＋ｂ）においては、線形予測
分析手段２３と、−次結合算出手段２４と、舘１の実勢
抽出手段２５と、次数低減手段２６と、第２の実勢抽出
手段２７と、逆余弦変換手段２８と、線スペクトル周波
数対輪集手段２９とを備えている。

第４図ｆａ）において、端子１０５より標本抽出され腸
、子化された音声信号は線形予測分析手段１６に入力さ
れる。線形予測分相手段１６においては一つの方法とし
て前記音Ｐ信号の自己相関係数列を求め、この自己相関
係数列を係数とする連立−次方程式を解くことによ９９
次のαパラメータを抽出する。前記従来例のニュートン
・ラプンン法による高次方柱式の近似解法を用いる紳ス
ペクトル分析器の場合と同様にして、全極型ティジタル
フイ／ｕ　＊　（７）伝達間５゜分や屓Ｚ　）＝１やＪ
ａｌＺ−’嚢＝ｌ を生成するにパラメータを含む漸化式において、声道に
対応するディジタル・フィルタを無損失化し、Ｋパラメ
ータの次数を冷してに、＋１＝　１および−１を導入し
て前＝ｅ伝達関数の分母を表わす一対の独立した関数Ｐ
（’Ｚ　　）およびＱ（Ｚ　　）を導出する。

Ｐ（Ｚ’）＝Ａ　（Ｚ　）　−Ｂ　　（Ｚ　　）ｐ Ｑ　（Ｚ　’）＝Ａ　τ１）＋Ｂ　　（Ｚ　’）ｐ 線スペクトル周波数対は、上記Ｐ（Ｚ　　）おＬびＱ（
Ｚ　’）ｋ零とおくことにニジ得られる二つの独立した
高次方程式ｒ解くことにｚ５得られる。上式ｒ変形し、
Ｚ　＝　ｅ　’　″　　おＬび２　ｃｏｓω＝　ｘ　１
代人すると次式が得られる。

上式ｒ零に環員すると次の独立した方程式が得られる。

おＬび（ω１）　　”””１　＋　３　＋・・・ｐ−１
の線スペクトル周波数対ｒ抽出することができる。今、
前記二つの独立したＸに関する高次方程式の左辺？包括
表示してｆ（ｘ）とおく。第千図（ａ）の−次結合算出
手段１７においては、線形予測分析手段１６において抽
出されるｐ次のαパラメータ（α、）工５．ｉｌ記ｆ　
（ｘ）の係数ｒ形成するα、の一次結合ＵＪ（αｌ）お
工びＶ、（αＩ）？算出する。これらの−次結合Ｕ、（
α、）おＬびＶ、（α、）は、第１の実勢抽出手段１８
において前記一対の高次方程式の係数として導入され、
この第１の実勢抽出手段において第１番目の実勢が零点
検索とニー−トン・ラプンン法ｒ併用することにニジ抽
出される。この第１番目の実勢を抽出する手法ｒ第５図
お工び第６図ｒ用いて説明する。第５図は次数ｐが１２
次の場合の一方のｆ（ｘ）′ｌｔグラフで表わした図で
、横軸はＸ（−２≦Ｘ≦２）で縦軸はｆ（Ｘ）ｋ示す。

ｐ＝１２（７）場ｐ 合は、明らかに前記高次方程式はｍ＝６次の方程式とな
り、ｆ（Ｘ）はＸ軸と図の工うに６点において交差する
。これらの交差点がｆ　（ｘ）＝　Ｏの集群である。こ
れらの交差点の中で一つの交差点の近傍ｒ拡大して表示
したのが第６図で。図においてＸ。

は一つの集群である。実解ｘｌｒ抽出するために。

第１段階としてΔＸステップでＸの値ｖ　ｆ　（ｘ）に
代入してｆ　（ｘ）の値ｒ求める。［＋＋１えば第６図
において順序として・・・ｘＩ　１　’　ＸＩ”　ｘｌ
＋１・・・という具合にＸの各抽出点に対するｆ　（ｘ
）の値盆倹索してゆく。明らかにｆ（ｘ、、）お工びｆ
（χ）は正であるがｆ（ｘ　　）Ｖｉ負となる。Ｘの抽
出点に対してｆ　（ｘ）のｓ＋１ 値が負になった時点において、Δｘ／Ｍ（Ｍ）１）のス
テップでＸ軸上において…１述の順序と逆方向に改めて
ｆ（幻の値ｒ検索してゆく。このΔｘ　／　Ｍステップ
によるｆ　（ｘ）の検索に工りｆ（Ｘ）の検索値の符号
が再度逆転した時点において、改めてＸ軸上の検索の向
きケ反転させ、Δｘ／Ｍ−Ｍ’（Ｍ’）１）のステップ
でｆ　（ｘ）の値ｒ検索しｆ　（ｘ）の符号が逆転する
まで継続する。この工うなｆ　（ｘ）の検索手順？反復
することに工り集群Ｘ、に極めて近接する精度の高い近
似解を抽出することができる。この精度の高い近似解ｒ
初期設定値として、前記ニュートン・ラプソン法？適用
してｆ　（ｘ）　＝　０に適合する精度の高い前記第１
番目の実解ｒ抽出する。このニュートン・ラブソン法適
用による実所抽出の手法は、第３図（ｂ）に示されると
おりで６図においてｘ　ｒ前述の精度の高い近似解とし
て抽出された前記初期設定値として考えると、前記ニュ
ートン・ラプソン法にエリ抽出される集群は、Ｘ＝Ｘ　
　にｂ−けるｆ　（ｘ）の接線がＸ軸と交差する点のＸ
の値Ｘ／　　として求められる。第４図（ａ）における
第１の実所抽出手段１８においては、上述の作用経過に
沿って第１番目の集群ｘ’　ｋ抽出する。勿論ｆ　（ｘ
）＝０の方程式は前述のとおり一対の一次の方程式ｒ形
成しており、前記第１番目の集群は、それぞれの方程式
において対として抽出される。これらの一対の第１番目
の集群は、それぞれ次数低減手段１９おＬび集群編集手
段２１に送られるが１次数低減手段１９においては、ｆ
（Ｘ）ｋ前記第１番目の集群ｘ：を含めて形成′される
一次式（ｘ−ｘ’）にニジ除する形で次数ｒ一つ低減し
た方程式【抽出する。即ち８次数低減手段１９に工つて
抽出される方程式は下記に工って示される。

これらの一対の方程式Ｌｖ再度第１の実所抽出手段１８
において、＠述の作用経過と同様の手順にニジそれぞれ
第２の集群が抽出され８次数低減手段゛１９お工び集群
編集手段２１に送られる。次数低減手段１９において一
対の方程式の次数が更に一次低減される作用過程は前述
の過程と同様である。この工うにして集群の抽出と方程
式の次数低減４反？ｙすることにｘ　９　ｆ　（ｘ）−
Ｑの一対の集群は遂次実所編集手段２１に集積さｎると
ともに。

ＩＩＪ記一対の方程式ｆ（Ｘ）＝０の次数は遂次低減さ
れて、或時点において代数的解法ｒ適用することが可能
な特定次数の方程式に帰着する。この−特定次数として
は１次乃至４次の次数として考えることができる。前記
代数的解法適用の可能な方程式に帰着した時点において
０次数低減手段１９エリ抽出される一対の方程式は、第
２の実所抽出手段２０において代数的解法に沿って残余
の集群が抽出され、抽出された集群は集群編集手段２１
に送られる。集群編集手段２１においては、前述の作用
経過ｒ介して集積される順不同の一対の集群の列ｒ整理
編集して逆余弦変換手段２２に送出する。逆余弦変換手
段２２においては、前記余弦変換の逆、Ｘ 変換にニジω−ｃｏｓ（−）として一対の線スペクトル
周波数対（ω）””’２＋４＋・・・、ｐお工び（ω−
ｉ＝ｘ　、　３　、・・・、ｐ−１に端子１０６ｒ介し
て出力する。

第４図（ｂ）は前記第１の実施例における集群編集手段
２１と逆余弦変換手段２２とｒ、逆余弦変換手段２８と
線スペクトル周波数対編集手段２９とに置き換えて構成
される第２の実施例ｒ示し、第１の実施列の場合と同様
の作用経過にニジ第１の実勢抽出手段２５および第２の
実勢抽出手段２７により抽出される一対の集群は、逆余
弦変換手段２８において吠−〇Ｏ３−１（Ｘｉ）の関係
によシ一対の線スペクトル周波数対にＦ［され、」、に
これらの一対の線スペクトルＭｊｖｉ対は細スペクトル
周波数対編集手段２９において配列１１１１位を整理編
集されて、一対の純スペクトル周波数対（’ｔ’ｔ　）
　　’＝２　、４　、・・・・・・・・・、ｐおよび（
ｊｕＬ−）　　ｉ　＝１　、３　、　・ニ・・・・、ｐ
−１として端子１１０を介して出力される。

上述の本兜明の実施例において紳スペクトル周波数分析
用として必をとされる演算ａは相対的に少なく、シかも
糾スペクトル周波数対の分析精度は従来例のそれに比較
して大幅に改善される。また前記第１および第２の実施
例においては、線スペクトル順■又対のに６集を分析側
において実飽しているか、これらの編集は分析側におい
ては行わす、合成側において行っても良く、また前記第
１および第２の実施例においては腺スペクトル絢波（ １の形で合成０１１１に線形予測係数を伝送する形態を
とっているが、場合によっては糾スペクトル周波数対の
代りに線スペクトル周波数対の余弦変換の形で合成側に
伝送することも可能である。

以上詳細に説明したように本発明の線スペクトル型音声
外相合成装「ジは、その線スペクトル周波数対分析手段
において、比較的少ない演算知、によ多入力音声信号か
らより精度の高い線スペクトル周波数対を安定に抽出で
きるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図および第２図は従来の線スペク、トル型音声分析
合成装伽における線スペクトル周波数対分析手段のブロ
ック図、第３図は零点検索作用説明図、第４図は本発明
の実施例のブロック声、第５図および第６図は本発明の
実施例におけるｆ　（ｘ）の実勢抽出作用説明図である
。 図において、１，５，１６．２３・・・・・・線形予測
、分析手段、２・・・・・・線形予測係数変換手段、３
・・・・・・スペクトル関数抽出手段、４．８・・・・
・・線スペクトル絢波数抽出手段、６，１７．２４・・
・・・・−次数低減手段、７・・・・・・ｆ　ｉｘ）最
小値抽出手段、１８．２５・・・・・・第１の実勢抽出
手段、１９．２６・・・・・・次数低減手段、２０．２
７・・・・・・第２の実勢抽出手段、２１・・・・・・
集群編集生殺、２２，２８ｐ・・・・逆余弦変換手段、
２９・・・・・・紐スペクトル筒波数対編集手段、１０
１〜１０８・・・・・・端子。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 入力音声信号エフ線形予測分析に工って得られる線形予
   測係数から線スペクトル周波数対？抽出し、前記紳スペ
   クトル周波数対？用いて音声ｒ合成する線スペクトル型
   音声分析合成装置において。 標本抽出され量子化された音声信号Ｌすｐ次（ｐはＩＬ
   シ大きい正の偶数）の線形予測係数？抽出する線形予測
   分析手段と、前記線形予測係数の一次結合ｒ係数とする
   一対の独立した一次の高次方程式エク零点検索とニュー
   トン・ラプソン法ｒ併用して一対の第１番目の実解ｒ抽
   出しＡｉｌ記第１番目の実所ｒ介して次数ｒ−一次減さ
   れる一対の（−−１）次の方程式１υ一対の第２番目の
   実所紮抽出し以下同様の手法にニジ前記高次方程式の実
   所【遂次抽出する第１の実所抽出手段と、前記手法？介
   して前記高次方程式より漸次次数が低減されて得られる
   所定次数の低次方程式より代数的解法にエフ実所？抽出
   する第２の実所抽出手段と紮分析側に備えること？特徴
   とする線スペクトル型音声分析合成装置。