JPS595297A - 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】 本発明は帯域分割型ボコーダに関し、特に分析側におい
て、入力音声信号の周波数スペクトルに対応して境界周
波数、上限および下限周波数を設定する帯域分割型ボコ
ーダに関する。

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
は１通常入力音声信号の帯域を制限するために％遮断周
波数が３４００Ｈｚの低減フィルタにより高域周波数を
遮断している。勿論低域周波数についても電源周波数お
よびその高調波成分等の妨害雑音の影響を除去するため
に所定の周波数にて遮断される。この帯域制限された入
力信号は帯域分割用のデジタル・フィルタにより所定の
帯域区分に分割される。第１図は従来の帯域分割型ボコ
ーダにおける３帯域分割の場合の分析側の一例を示すブ
ロック図である。図において、端子１０１　より入力さ
れる音声信号は、前述のとおり低域フィルタ／Ａ−Ｄ変
換器ｌを経由して帯域制限され量子化された後、低域フ
ィルタ２．帯域フィルタ３−２および３−３等のデジタ
ル拳フィルタを通じて３帯域に分割される。３帯域に分
割された信号の中、低域フィルタ２を経由する第１の信
号は直接デシメーション器６−１に入力され現標本抽出
レートよシも低いレートで再標本抽出された後、線形予
測符号化器７−１において線形予測分析される。また、
帯域フィルタ３−２および帯域フィルタ３−３を経由す
る第２および第３の信号は１周波数変換器４−２および
周波数変換器４−３において、それぞれ所定の周波数ｆ
１およびｆ！の周波数変換用の信号と混合されて共に低
周波数域に周波数シフトされ、低域フィルタ５−２およ
び低域フィルタ５−３を通過後それぞれデシメーシ目ン
器６−２およヒテシメージョン器６−３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た後、線
形予測符号化器７−２および線形予測符号化器７−３に
おいて線形予測分析される。

この従来例における帯域分割の概念を第３図（８）を参
照して説明する。図において横軸は周波数、縦軸は音声
の電カスベクトル包絡を表示している。

図に示される電カスベクトル包絡は、短時間の観測フレ
ームにおけるスペクトルの一例の表示であるが１本従来
例の場合には予め固定された境界周波数ｆａｔおよびｆ
ｅ２によって全帯域が１．　　ＩＩおよび■の３帯域に
分割され、これらの各帯域毎に前述のように線形予測分
析される。しかしながら。

図において境界周波数ｆａｔおよびｆｎ２とにより分割
される電カスベクトル包絡の境界領域は極周波数に比較
的近接している。一般に、スペクトル包絡における極周
波数およびその周辺の周波数領域は、音声の分析合成上
のクリティカルな領域であＬこの領域において帯域を分
割することは５合成音声の近似度を著しく劣化させる要
因となる。

勿論スペクトル包絡は観測フレーム毎に変化してゆくの
で、場合によって極周波数が前記ｆａｘおよびｆＢ２よ
シ離れた周波数となシ１分割方法として望ましい条件と
なることもあシ得るが、境界周波数が固定であるという
条件下においては、常時極周波数から離れている周波数
領域において帯域を分割することは現実的に不可能であ
る。本来帯域分割型ボコーダにおいては１合成側におい
て分割される各帯域の分析データよシ全帯域の合成音声
を生成する際、境界周波数においてスペクトル包絡上に
不連続性を生じる。この模様を第３図（ｂ）に示す。従
って帯域分割型ボコーダにおいて、前記スペクトル包絡
上の不連続性を緩和し音声分析合成上の近似性を改善さ
せるためには、境界周波数の設定は前述の極周波数よシ
離れておりレベルの低い周波数領域に選定することが不
可欠の条件となる。しかしながら、境界周波数が固定で
ある限り、音声観測の各フレーム毎に前述の境界周波数
設定条件を満たすことは不可能である。

また他方において、第３図（ａ）のスペクトル包絡の図
に示されるｆＬ以下の低周波数領域およびｆｎ以上の高
周波数領域におけるスペクトル包絡は、前段階における
低域フィルタ／Ａ−Ｄ７換器１の遮断周波数特性により
可なり急峻な特性を示しており、現実にこれらの低域お
よび高域の周波数領域を含めて前記従来例のように線形
予測分析をしても１分析の結果得られる線形予測パラメ
ータの次数が増加するのみで、実質的な分析精度に対す
る効果は期待できない。むしろ前記低域および高域の周
波数領域のスペクトル包絡分析に配分される線形予測パ
ラメータの次数を、第３図ｔａ＞における下限周波数ｆ
Ｌおよび上限周波数ｆＨとにより定義づけられるｆｔ、
≦ｆ≦ｆＨのスペクトル包絡の分析に注入する方が分析
精度の点でプラス要素となる。

即ち、従来の帯域分割型ボコーダにおいては、帯域分割
用の境界周波数が予め設定され固定しているため、観測
フレーム毎に変動する入力音声信号のスペクトル包絡に
対する帯域分割による線形予測分析の手段として、音声
の分析合成上の近似性の点において適応性を欠き近似性
を劣化させるという欠点と、前段階における帯域制限フ
ィルタの周波数遮断特性により影響される下限および上
限周波数の枠外まで含めて分析対象領域としているため
に、線形予測パラメータの同一次数という条件において
分析精度を劣化させ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、入力音声信号のス
ペクトル包絡に対応して、極周波数間の中間のスペクト
ル感度の低い領域の周波数または零周波数に対応する境
界周波数を設定し、併せて所定の低域および高域の周波
数領域外については分析の対象外として、音声の分析合
成の精度を大幅に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、標本抽出され量子化
された入力音声信号より抽出される周波数スペクトルの
極周波数および零周波数を含む特異周波数を判別抽出し
この特異周波数に対応して選定される帯域分割用の境界
周波数を設定するための制御信号を出力する境界周波数
設定手段と、前記制御信号を入力して前記特異周波数に
対応する境界周波数を設定して前記入力音声信号の周波
数帯域を複数の部分帯域区分に分割しそれぞれの部分帯
域区分毎に線形予測パラメータを含む線形予測分析情報
を抽出する可変帯域区分帯域分割型線形予測分析手段と
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明する。

第２図は本発明の帯域分割型ボコーダの一実施例を示す
ブロック図である。本実施例においては。

分析側に電カスベクトル算出手段１１．可変区間自己相
関計測手段１３＆可変区間線形予測分析手段１４および
可変区間予測残差電力算出手段１５を含む可変帯域区分
帯域分割型線形予測分析手段２０１と、境界周波数設定
手段１２と、音源情報分析手段１６と、符号化手段１７
とを分析側に備え、復号化手段１８と、可変区間型カス
ベクトル算出手段１９と、可変区間自己相関計測手段２
０と、線形予測分析手段２１と、予測残差電力算出手段
２２と、音源情報信号発生手段２３と、音声合成フィル
タ２４とを合成側に備えている。

第１の実施例として、観測フレーム毎に入力音声信号の
スペクトル包絡を抽出し、前記音声信号の周波数帯域を
所定の下限周波数および上限周波数と、極周波数の中間
の周波数において設定される境界周波数とにより分割区
分し、それぞれの帯域区分に対応して前記入力音声信号
の電カスベクトルより自己相関係数列を各分割帯域区分
毎に分離抽出する帯域分割型ボコーダについて説明する
。

分析側において、低域フィルタを経由し標本抽出され量
子化された入力音声信号は、窓関数により波形切出しさ
れた後端子１０３から入力される。

電カスベクトル算出手段１１は、一つの手法としては前
記入力音声信号に対する離数フーリエ変換演算により前
記入力音声信号の電カスベクトルを算出する。この電カ
スベクトルの包絡は、−例として第３図（Ｃ）のように
示される。図においてｆＬおよびｆｕは、それぞれ前段
階におけるフィルタの遮断特性の影響か顕著に現われて
いる周波数領域を切シ分けている下限および上限の周波
数を示す。またｆｐｌ、　　ｆｙ＋２およびｆｒｓは、
それぞれ第１゜第２および第３の極周波数で、これらの
極周波数においてスペクトル包絡はピーク値を呈する。

電カスベクトル算出手段１１において算出された電カス
ベクトルは、可変区間自己相関計測手段１３に出力され
るとともに境界周波数設定手段１２にも出力される。境
界周波数設定手段１２においては、前記電カスベクトル
に対する分析により、第３図（Ｃ）に示される前記極周
波数ｆｐｘ、　　Ｏ２およびｆｒａを判別抽出する。こ
の極周波数の抽出法については１例えば、板倉文忠・斉
藤収三「統計的手法による音声スペクトル密度とホ兎マ
ント周波数の推定」電子通信学会論文誌、ＶＯＬ、５３
−ＡＡｌ　　ｐｐ３５〜４２による。境界周波数設定手
段１２は抽出される極周波数ｆｐｌ、　ｆｐｚおよびｆ
ｐｎに対応して、これらの極周波数の中間に帯域分割の
ための境界周波数としてｆｎｘおよびｆｎ２を設定する
（第３図（Ｃ）参照ノ。本実施例の場合は、第３図ＦＣ
）のスペクトル包絡図より明らかなように、極周波数が
ｆｖｌ、　ｆｐｚおよびｆｐｓの３個あり、従って境界
周波数は隣接する極周波数間の周波数としてｆｒｎおよ
びｆｎ２の２個となり、下限周波数ｆｔ。

と上限周波数ｆｕとによって規定される周波数帯域は、
帯域１．ＩＩおよび■の３帯域に分割される。

境界周波数設定手段１２において発生する前記境界周波
数設定のための制御信号は可変区間自己相関計測手段１
３．可変区間線形予測分析手段１４、可変区間予測残差
電力算出手段１５に出力される、とともに、符号化手段
１７を経由して合成側に送出される。可変区間自己相関
計測手段１３においては、電カスベクトル算出手段１１
よシ出力される前記電カスベクトルと、境界周波数設定
手段１２より出力される前記境界周波数制御信号とを入
力して、全周波数帯域を帯域■（ｆＬ≦ｆ〈−ｆＢｌ）
、帯域１（ｆｓ１≦ｆ＜ｆｎ２）および帯域■（ｆＢ２
≦ｆ（ｆｎ）の３帯域に区分して、それぞれの帯域につ
いて自己相関係数列を分離して抽出する。これらの各帯
域に対応する自己相関係数列を抽出する一つの手法とし
ては、電カスベクトルのそれぞれの分割された帯域区分
に対応して逆フ＋７エ変換により算出する方法が観測フ
レーム毎に即応できるものとして考えられる。従来のデ
ジタル・フィルタを介する帯域分割の方法では、観測フ
レーム毎に変動する入力音声信号のスペクトル包絡に対
応して特異周波数を検出し、境界周波数、下限および上
限周波数を設定して最適の状態で帯域を分割し線形予測
分析をすることはデジタル鳴フィルタの構成上時間的制
約のため不可能である。今帯域１．　　Ｉｔおよび■に
おける電カスベクトルをそれぞれＰｌ（ａ）、Ｐ２（ω
）およびＰ３（４とし。

それぞれの帯域区分における標本抽出数をそれぞれＮｌ
、Ｎ２およびＮ３とすると、各帯域区分に対応する自己
相関係数列（ρｚ）、（ρ２１）　および（ρａｌｌ　
　はそれぞれ次式によって与えられる。

２Ｐｌ（Ｊ１１７７ω〕 ｊ＝０ 一上式において、Δωは標本抽出の角周波数間隔である
。これらの各分割帯域区分に対応する自己相関係数列は
、可変帯域区分卒域分割型線形予測分析手段２０１の一
部を形成している可変区間線形予測分析手段１４に出力
される。また一方において、可変区間自己相関計測手段
１３においては、そに対応する平均電力を算出し、可変
区間予測残差電力算出手段１５に出力する。可変区間線
形予測分析手段１４においては、分割帯域区分に対応す
る前記（ρ目）、（ρｚｉ）および（ρ３ｉ）を入力し
て、各帯域区分毎に、自己相関係数列を係数とする一次
方程式を解くことにより、それぞれ帯域Ｉ、■および■
に対応する線形予測パラメータ（αｘ＋ｌ、（α２１）
および（α３１）　　を抽出する。

自己相関係数列（ρ１）より線形予測パラメータ（α月
を抽出する一次方程式は、一般に次式によって形成され
る。

上式において、ｐはｌより大きい正の整数であり、αパ
ラメータの次数を示す。

一方において、可変区間線形予測分析手段１４において
は、前記αパラメータ（α月）、（α２Ｉ）および（α
３１）の抽出に並行して各帯域区分毎にｉＥ規化予測残
差電力を算出して可変区間予測残差電力算出手段１５に
出力する。可変区間予測残差電力算出手段１５において
は、可変区間自己相関計測手段１３よシ入力される前記
各帯域区分毎の平均電力と、可変区間線形予測分析手段
１４より入力される前記各帯域区分毎の正規化予測残差
電力とより、各帯域区分毎に予測残差電力を算出して出
力する。前記線形子側パラメータ（α月）。

（α２１）および（α３１）と、各帯域区分毎の前記予
測残差電力は、符号化手段１７において符号化され伝送
線路５１を介して合成側に送出される。

なお可変区間線形予測分析手段１４によシ抽出され、符
号化手段１７を介して合成側に送られる線形予測パラメ
ータとしては、前記αパラメータ以外ににパラメータま
たはＬＡＦパラメータを適用することも可能であシ、ｉ
た電力関連情報としても、前記予測残差電力以外に前記
線形予測パラメータの選択に関連して、平均電力等を抽
出して合成側に伝送することも可能である。なお音源情
報分析手段１６により入力音声信号のピッチ周期信号お
よび有声音・無声音判別信号が抽出され、同じく符号化
手段１７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、伝送線路５１を介して送られてくる
分析情報は復号化手段１８において復号化され、前記帯
域区分１．　　ＩＩおよび■の線形予測パラメータおよ
び予測残差電力は５分析側よシ送られてくる境界周波数
設定用の制御信号とともに１可変区間電カスベクトル算
出手段１９に入力される。可変区間電カスベクトル算出
手段１９においては、前記線形予測パラメータと前記予
測残差電力とより、それぞれ各帯域区分に対応する電カ
スベクトルを算出する。線形予測パラメータを（α月と
し、予測残差電力をＰＲとすると、電カスベクトルは一
般に次式によって求められる。

ＰＲ Ｐ（ｏＪ）＝　　　　　　　　　　　（ｉ＝１．２．・
・・、ｐ）Σ　　Ａｉｃｏｓｉ　ω １＝０ ωは角周波数、ｐはαパラメータの次数である。

従って、各帯域区分についてαパラメータおよびその次
数と予測残差電力とを上式に適用することにより、帯域
区分■、■および■に対応する電カスベクトルを抽出す
ることができる。これらの各電カスベクトルは、可変区
間自己相関計測手段２０において逆フーリエ変換により
前記入力音声信号の全周波数帯域に対応する自己相関係
数列として抽出され出力される。可変区間電カスベクト
ル算出手段１９において抽出される帯域区分Ｉ。

■および■に対応する電カスベクトルをそれぞれＰ　ｌ
’　（（ロ）、Ｐ２′（６つお上びＰ３′（→とすると
、前記全周波数帯域に対応する自己相関係数列（ρ五′
）は次式によって与えられる。

上式において、Ｎｌ、Ｎ２．Ｎｉ１およびＮはそれぞれ
帯域区分１．　　Ｉｌ、　ＩＩＩおよび全帯域における
標本抽出数である。可変区間自己相関計測手段２０にお
いて抽出される全周波数帯域に対応する自己相関係数列
（ρｉ’）　　ｉ＝ｌ、　　２．・・・、ｐは、線形予
測分析手段２１において、連立−次方程式の係数として
適用され、この方程式を解くことによ＃）線形予測パラ
メータ（α１／）を抽出する。この連立方程式について
は前述のとおりである。このα′パラメータは好声合成
フィルタ２４に送出されてその係数を制御する。また可
変区間自己相関計測手段２０において抽出される自己相
関係数列は、予測残差電力算出手段２２にも出力され、
予測残差電力算出手段２２においては、それより全周波
数帯域に対応する平均電力を算出する。一方線形予測分
析手段２１において、前記ｄパラメータと関連して抽出
される正規化予測残差電力は予測残差電力算出手段２２
に送出され、予測残差電力算出手段２２において、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り
予測残差電力を算出して、音源情報信号発生手段２３に
出力する。

音源情報信号発生手段２３は、分析側より送られてくる
前記ピッチ周期信号および有声音・無声音判別信号に対
応する音源信号と、前記予測残差電力との乗算作用によ
シ音源情報信号を発生し、音声合成フィルタ２４を励振
する。音声合成フィルタ２４においては、線形予測分析
手段２１よシ入力される前記ｄパラメータにより係数を
制御され。

前記音源情報信号により励振されてデジタル合声音声信
号を端子１０４　よシ出力する。

即ち、第１の実施例においては、第３図（Ｃ）に示され
るように、観測フレーム毎に入力音声信号から抽出され
る環カスベクトル包絡に関し、その極周波数を判別抽出
して、それらの極周波数間に境界周波数を設定するとと
もに、下限および上限の周波数を設定して、前記入力音
声信号の周波数帯域を前記境界周波数と前記下限および
上限の周波数とによって分割区分し、それぞれの帯域区
分に対応して前記入力音声信号の電カスベクトルより自
己相関係数列を分離抽出し、これらの各分割帯域区分毎
に抽出される自己相関係数列よシ線形予測パラメータを
含む線形予測分析情報を抽出している。これが本発明の
主要点である。

次に本発明の第２の実施例について第２図および第３図
（ｄ）を参照して説明する。本実施例を示すブロック図
は、前述の第１の実施例の場合と同様で第２図によって
示される。図において、電カスベクトル算出手段１１に
より抽出される入力音声信号の電カスベクトルは、境界
周波数設定手段１２において分析され、スペクトル包絡
におけネ極周波数および零周波数が判別抽出される。即
ち第２の実施例における境界周波数設定手段の作用とし
ては、前述の第１の実施例における境界周波数設定手段
が極周波数のみを判別抽出する作用を有していたのに比
較して、極周波数だけではなく零周波数をも判別抽出す
る作用を有している点が異なっている。零周波数の抽出
法については１例えば、三原裕二　他「ピッチ抽出によ
るアンチホルマントの推定と鼻子音の分析」電子通信学
会技術研究会報告、ＶＯＬ、７９　　／１６１００．Ｅ
Ａ７９−３０による。第３図ｔｄ）に零周波数の介在す
る場合の環カスベクトル包絡の一例を示す。図において
ｆｔ、およびｆｕはそれぞれ下限周波数および上限周波
数、ｆＰｌ、ｆＰ２およびｆｐｓはそれぞれ第１゜第２
および第３の極周波数、ｆｚは零周波数である。境界周
波数設定手段１２は１判別抽出される極周波数ｆｐｘ、
ｆｐｓおよびｆｖｓに対応して、これらの中間に帯域分
割のための境界周波数を設定するが、第３図（ｄ）のス
ペクトル包絡の場合には前記ｆＰｌとｆｔ２との間に零
周波数ｆｔ、が介在するため、ｆｐｌとｆＰりとの間の
境界周波数としてはこの零周波数ｆｚ（ｆｎ１＝ｆｚ）
を設定する。またｆｖｔとｆＰ３の間には零周波数が存
在しないため、　　ｆｓ＋ｚとｆ＋ｓの中間に境界周波
数ｉｎ２を設定する。この境界周波数設定手段１２よシ
出力される境界周波数制御信号を介して、前記入力音声
信号が分析側において帯域分割型線形予測分析力々に沿
って分析され、また合成側においてデジタル合成音を出
力する作用経過については、前述の第１の実施例におけ
る場合と同様である。

即ち第２の実施例においては、第３図（ｄ）に示される
ように、観測フレーム毎に入力音声信号から抽出される
電カスベクトル包終に関し、極周波数とともに零周波数
も判別抽出して、極周波数間に零周波数が存在する場合
には、その零周波数を境界周波数に設定する作用が付加
されている点を別とすれば、他の作用については前述の
第１の実施例の場合と同様である。また以上においては
結果的に３帯域に分割される場合について説明したが、
帯域分割数は入力音声信号の特異周波数の数とも関連し
ておシ、一般的には観測フレーム毎に変動している。

以上詳細に説明したように、本発明は観測フレーム毎に
入力音声信号のスペクトル包絡を分析し１介在する極周
波数および零周波数を含む特異周波数を判別抽出し、こ
れらの特異周波数に対応して設定される境界周波数と、
前記スペクトル包絡の分析により設定される下限および
上限の周波数とによって前記入力音声信号の周波数帯域
を分割区分し、それぞれの帯域区分に対応して前記入力
音声信号の電カスベクトルより自己相関係数列を分離抽
出し、これらの自己相関係数列より線形予測分析情報を
抽出することにより、帯域分割型線形予測分析合成にお
ける近似性を大幅に改善できるという効果を有している
。

【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分析側を示すブロ
ック図、第２図は本発明の一実施例のブロック図、第３
図は入力音声信号のスペクトル包絡説明図である。図に
おいて。 ｌ・・・・・・低域フィルタ／Ａ−Ｄ変換器、　２．　
５−２．５−３・・・・・・低域フィルタ、３−２．３
−３・・・・・・帯域フィルタ、４−２．４−３・・・
・・・周波数変換器、５−２．５−３・・・・・・低域
フィルタ、６−１゜６−２．６−３・・・・・・デシメ
ーション器、７−１゜７−２．　７−３・・・・・・線
形予測符号化器、８・・・・・・ピッチ周期検出器、９
・・・・・・有声音・無声音判別器。 ｌＯ・・・・・・符号化器、１１・・・・・・電カスベ
クトル算出手段、１２・・・・・・境界周波数設定手段
、１３．２０・・・・・・可変区間自己相関計測手段、
１４・川・・可変区間線形予測分析手段、１５・・・・
・・可変区間予測残差電力算出手段、１６・・・・・・
音源情報分析手段、１７・・・・・・符号化手段、１８
・・・・・・復号化手段、１９・・・・・・可変区間電
カスベクトル算出手段、２１・・・・・・線形予測分析
手段、２２・・・・・・予測残差電力算出手段、２３・
・・・・・音源情報信号発生手段、２４・・・・・・音
声合成フィルタ％５１・・・・・・伝送線路、１０１〜
１０４・・・・・・端子、２０１・・・・・・可変帯域
区分帯域分割型線形予測分析手段。 ／パゝ 第　？　図 篤　、３　区

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. （１）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、標本抽出され量子化された入力音声信号よシ抽
   出される周波数スペクトルの極周波数および零周波数を
   含む特異周波数を判別抽出しこの特異周波数に対応して
   選定される帯域分割用の境界周波数を設定するための制
   御信号を出力する境界周波数設定手段と、前記制御信号
   を入力して前記特異周波数に対応する境界周波数を設定
   して前記入力音声信号の周波数帯域を複数の部分帯域区
   分に分割しそれぞれの部分帯域区分毎に線形予測パラメ
   ータを含む線形予測分析情報を抽出する可変帯域区分帯
   域分割型線形予測分析手段とを分析側に備えることを特
   徴とする帯域分割型ボコーダ。
2. （２）　　前記可変帯域区分帯域分割型線形予測分析手
   段が、前記入力音声信号の周波数帯域を所定の下限周波
   数および上限周波数と前記制御信号により設定される境
   界周＃１．数とによって区分し。 それぞれの帯域区分に対応して前記入力音声信号の電カ
   スベクトルよシ自己相関係数列を各分割帯域区分毎に分
   離抽出し前記自己相関係数列よシ各分割帯域区分毎に線
   形予測パラメータを含む線形予測分析情報を抽出する手
   段であることを特徴とする特許 の帯域分割型ボコーダ。
3. （３）前記境界周波数設定手段が．前記特異周波数とし
   て極刑ｉｔ′ｉを判別抽出し，極周波数間に境界周波数
   を選定する制御信号を出力する手段であることを特徴と
   する前記特許請求の範囲第（１）項記載の帯域分割型ボ
   コーダ。
4. （４）前記境界周波数設定手段が，前記特異周波数とし
   て極周波数と零周波数とを判別抽出し、極周波数間に零
   周波数が存在する場合にはその零周波数を境界周波数に
   選定し，零周波数が存在しない場合には極部波間に境界
   周波数を選定する制御信号を出力する手段であることを
   特徴とする特許請求の範囲第（１）項記載の帯域分割型
   ボコーダ。