JPS599917B2 - 音声分析処理方式 - Google Patents
音声分析処理方式Info
- Publication number
- JPS599917B2 JPS599917B2 JP56158355A JP15835581A JPS599917B2 JP S599917 B2 JPS599917 B2 JP S599917B2 JP 56158355 A JP56158355 A JP 56158355A JP 15835581 A JP15835581 A JP 15835581A JP S599917 B2 JPS599917 B2 JP S599917B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- envelope information
- spectral envelope
- linear prediction
- processing method
- analysis processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired
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- Telephonic Communication Services (AREA)
- Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は、音声分析処理方式、特に入力音声信号をフー
リエ変換してパワー ・スペクトルを抽出し、該パワー
・スペクトルを用いて自己相関係数を算出した上で線
形予測係数を抽出し、該線形予測係数を用いて入力音声
信号のスペクトル包絡情報を抽出する音声分析処理方式
において、上記フーリエ変換した後の周波数領域上にお
いて例えば圧縮ないし伸長などの変換を行なつた上で自
己相関係数を更に引続き線形予測係数を算出すると共に
、該線形予測係数を用いて得られた変形スペクトル包絡
情報に対して逆変換を行なうよう構成し、ピッチ周波数
に影響されない形で例えばスペクトル包絡情報を抽出し
たり、あるいは零周波数やホルマント周波数を高精度で
抽出できるようにした音声分析処理方式に関するもので
ある。
リエ変換してパワー ・スペクトルを抽出し、該パワー
・スペクトルを用いて自己相関係数を算出した上で線
形予測係数を抽出し、該線形予測係数を用いて入力音声
信号のスペクトル包絡情報を抽出する音声分析処理方式
において、上記フーリエ変換した後の周波数領域上にお
いて例えば圧縮ないし伸長などの変換を行なつた上で自
己相関係数を更に引続き線形予測係数を算出すると共に
、該線形予測係数を用いて得られた変形スペクトル包絡
情報に対して逆変換を行なうよう構成し、ピッチ周波数
に影響されない形で例えばスペクトル包絡情報を抽出し
たり、あるいは零周波数やホルマント周波数を高精度で
抽出できるようにした音声分析処理方式に関するもので
ある。
従来から、音声合成や音声認識などに用いるパラメータ
の抽出に当つて、線形予測係数を抽出することが行なわ
れている。
の抽出に当つて、線形予測係数を抽出することが行なわ
れている。
そして上記音声合成や音声認識に当つては、上記線形予
測係数から入力音声信号のスペクトル包絡情報を、例え
ば予測係数自体を時間関係とみなしてフーリエ変換を行
ないそのスペクトルの逆スペクトルを算出することによ
り、゛抽出したり、あるいは更に該スペクトル包絡情報
を用いてホルマント周波数などを求めたりするようにさ
れる。しかし、スペクトル包絡情報を抽出する上記従フ
来公知の方式の場合には、得られた上記スペクトル包
絡情報などが入力音声のピッチ周波数などに影響される
などの問題を含んでいる。
測係数から入力音声信号のスペクトル包絡情報を、例え
ば予測係数自体を時間関係とみなしてフーリエ変換を行
ないそのスペクトルの逆スペクトルを算出することによ
り、゛抽出したり、あるいは更に該スペクトル包絡情報
を用いてホルマント周波数などを求めたりするようにさ
れる。しかし、スペクトル包絡情報を抽出する上記従フ
来公知の方式の場合には、得られた上記スペクトル包
絡情報などが入力音声のピッチ周波数などに影響される
などの問題を含んでいる。
本発明は、上記の点を解決すると共に、音声合成や音声
分析に当つて将来の分析処理に自由度をク 与えるよう
にすることを目的としている。
分析に当つて将来の分析処理に自由度をク 与えるよう
にすることを目的としている。
そしてそのため、本発明の音声分析処理方式は、入力音
声信号をフーリエ変換して周波数領域に変換して当該入
力音声信号のパワー・スペクトルを抽出し、該パワー・
スペクトルを用いて自己相関係数を算出して線形予測係
数を抽出し、該線形予測係数を用いて上記入力音声信号
のスペクトル包絡情報を抽出する音声分析処理方式にお
いて、上記入力音声信号をフーリエ変換した後であつて
上記自己相関係数を算出する前の段階の周波数領域にお
いて入力信号に対して予め定めた変換をほどこす変換処
理部を挿置すると共に、上記線形予測係数を用いて得ら
れた変形スペクトル包絡情報に対して上記変換処理部に
おいて行なわれた変換の逆変換を行なう逆変換処理をほ
どこすよう構成したことを特徴としている。
声信号をフーリエ変換して周波数領域に変換して当該入
力音声信号のパワー・スペクトルを抽出し、該パワー・
スペクトルを用いて自己相関係数を算出して線形予測係
数を抽出し、該線形予測係数を用いて上記入力音声信号
のスペクトル包絡情報を抽出する音声分析処理方式にお
いて、上記入力音声信号をフーリエ変換した後であつて
上記自己相関係数を算出する前の段階の周波数領域にお
いて入力信号に対して予め定めた変換をほどこす変換処
理部を挿置すると共に、上記線形予測係数を用いて得ら
れた変形スペクトル包絡情報に対して上記変換処理部に
おいて行なわれた変換の逆変換を行なう逆変換処理をほ
どこすよう構成したことを特徴としている。
以下図面を参照しつつ説明する。第１図は従来公知のス
ペクトル包絡情報抽出のための構成例、第２図は本発明
による方式を適用したスペクトル包絡情報抽出の一実施
例構成、第３図ないし第６図は夫々本発明による抽出結
果を説明する説明図を示す。第１図において、１はフー
リエ変換処理部であつて離散的な入力音声信号Ｓ（ｎ）
をフーリエ変換す 二るもの、２は２乗値抽出部であつ
て入力音声のパワー・スペクトルＰ（至）を抽出するも
の、３はフーリエ逆変換処理部であつてパワー・スペク
トルＰ（―に対してフーリエ逆変換をほどこして自己相
関係数Ｒ（ｎ）を算出するもの、４は線形予測係数算
２出部であつて自己相関係数Ｒ（ｎ）にもとづいて線形
予測係数ａ（ｎ）を算出するもの、５はフーリエ変換処
理部であつて線形予測係数ａ（ｎ）を時間関数とみなし
てフーリエ変換を行なうもの、６は２乗値抽出部、７は
逆数処理部を表わしている。
ペクトル包絡情報抽出のための構成例、第２図は本発明
による方式を適用したスペクトル包絡情報抽出の一実施
例構成、第３図ないし第６図は夫々本発明による抽出結
果を説明する説明図を示す。第１図において、１はフー
リエ変換処理部であつて離散的な入力音声信号Ｓ（ｎ）
をフーリエ変換す 二るもの、２は２乗値抽出部であつ
て入力音声のパワー・スペクトルＰ（至）を抽出するも
の、３はフーリエ逆変換処理部であつてパワー・スペク
トルＰ（―に対してフーリエ逆変換をほどこして自己相
関係数Ｒ（ｎ）を算出するもの、４は線形予測係数算
２出部であつて自己相関係数Ｒ（ｎ）にもとづいて線形
予測係数ａ（ｎ）を算出するもの、５はフーリエ変換処
理部であつて線形予測係数ａ（ｎ）を時間関数とみなし
てフーリエ変換を行なうもの、６は２乗値抽出部、７は
逆数処理部を表わしている。
なお、上 ３記フーリエ変換処理部５と２乗値抽出部６
と逆数処理部７とは、上記線形予測係数ａ（ｎ）から入
力音声信号のスペクトル包絡情報倉（（社）を抽出する
ものと考えてよい。第１図図示の従来公知の構成を用い
た場合、次 ３．の如き問題を包含している。
と逆数処理部７とは、上記線形予測係数ａ（ｎ）から入
力音声信号のスペクトル包絡情報倉（（社）を抽出する
ものと考えてよい。第１図図示の従来公知の構成を用い
た場合、次 ３．の如き問題を包含している。
即ち、（４）今入力音声のピツチ周波数が、（１）６２
．５ないし５００Ｈｚの周波数範囲内にある多数の音声
信号群Ａ、（１）８３．３ないし２５０Ｈｚの周波数範
囲内にある多数の音声信号群ＢｌＯｉ；）６２．５な
４１いし１２５Ｈｚの周波数範囲内にある多数の音声信
号群Ｃ１●Ｖ）２５０ないし５００Ｈｚの周波数範囲内
にある多数の音声信号群Ｄについて、対数スペクトル包
絡情報を抽出し、夫々群毎に入力音声の真の対数スペク
トル包絡情報からの偏差の２乗平均をとつてプロツトす
ると、第４図図示横軸ｒ＝１．０における値ｋ１、Ｋ２
、Ｋ３として示されるように、各音声信号群Ａ，Ｂ，Ｃ
，Ｄに応じて偏差が異なる値をもつている。
．５ないし５００Ｈｚの周波数範囲内にある多数の音声
信号群Ａ、（１）８３．３ないし２５０Ｈｚの周波数範
囲内にある多数の音声信号群ＢｌＯｉ；）６２．５な
４１いし１２５Ｈｚの周波数範囲内にある多数の音声信
号群Ｃ１●Ｖ）２５０ないし５００Ｈｚの周波数範囲内
にある多数の音声信号群Ｄについて、対数スペクトル包
絡情報を抽出し、夫々群毎に入力音声の真の対数スペク
トル包絡情報からの偏差の２乗平均をとつてプロツトす
ると、第４図図示横軸ｒ＝１．０における値ｋ１、Ｋ２
、Ｋ３として示されるように、各音声信号群Ａ，Ｂ，Ｃ
，Ｄに応じて偏差が異なる値をもつている。
このことは、入力音声のピツチ周波数の存在によつて抽
出したスペクトル包絡情報に誤差が生じること、またピ
ツチ周波数の変動に応じて抽出スペクトル包絡情報が変
動することを示している。（Ｂ）また一定のホルマント
周波数Ｆ，（５００Ｈｚ）に対応してＦ，／ＦＯ比が０
．８０ないし８．００となる範囲のピツチ周波数Ｆ。
出したスペクトル包絡情報に誤差が生じること、またピ
ツチ周波数の変動に応じて抽出スペクトル包絡情報が変
動することを示している。（Ｂ）また一定のホルマント
周波数Ｆ，（５００Ｈｚ）に対応してＦ，／ＦＯ比が０
．８０ないし８．００となる範囲のピツチ周波数Ｆ。
をもつ多数の音声信号毎に、抽出されたホルマント周波
数が真のホルマント周波数Ｆ１に対してどの程度の相対
誤差をもつかをプロツトすると、第５図図示の如く、相
対誤差がＦ１／ＦＯ比４．００以上のピッチ周波数Ｆ。
をもつ音声信号においても±２．５０％程度の値をとる
ものとなつている。
数が真のホルマント周波数Ｆ１に対してどの程度の相対
誤差をもつかをプロツトすると、第５図図示の如く、相
対誤差がＦ１／ＦＯ比４．００以上のピッチ周波数Ｆ。
をもつ音声信号においても±２．５０％程度の値をとる
ものとなつている。
上述の如く、第１図図示の従来公知の方式を用いた場合
、入力音声信号のピツチ周波数に応じて、得られるスペ
クトル包絡情報や得られるホルマント周波数に比較的大
きい相対誤差を含んだものとなつている。第２図は本発
明による方式を適用したスペクトル包絡情報抽出の一実
施例構成を示している。
、入力音声信号のピツチ周波数に応じて、得られるスペ
クトル包絡情報や得られるホルマント周波数に比較的大
きい相対誤差を含んだものとなつている。第２図は本発
明による方式を適用したスペクトル包絡情報抽出の一実
施例構成を示している。
図中の符号１ないし７およびＳ（ｎ），Ｐ（祠，↑（（
社）は第１図に対応し、８は本発明においてもうけられ
る変換処理部、９は逆変換処理部、１１／（ｃ！）は本
発明において得られる変形パワー・スペクトル、Ｒ′（
ｎ）は本発明において得られる変形自己相関係数、ａ′
（ｎ）は本発明において得られる変形予測係数、Ｆ（：
は本発明にお（・て得られる変形スペクトル包絡情報を
表わしている。第２図図示において２乗値抽出部２によ
つて入力音声のパワー・スペクトルＰ（（！）が得られ
るが、該パワー・スペクトルＰ（＠に対して例えばＰ′
（―＝〔Ｐ（―〕１ ？（１）なる変換を与える変換処
理部８を挿置するようにする。
社）は第１図に対応し、８は本発明においてもうけられ
る変換処理部、９は逆変換処理部、１１／（ｃ！）は本
発明において得られる変形パワー・スペクトル、Ｒ′（
ｎ）は本発明において得られる変形自己相関係数、ａ′
（ｎ）は本発明において得られる変形予測係数、Ｆ（：
は本発明にお（・て得られる変形スペクトル包絡情報を
表わしている。第２図図示において２乗値抽出部２によ
つて入力音声のパワー・スペクトルＰ（（！）が得られ
るが、該パワー・スペクトルＰ（＠に対して例えばＰ′
（―＝〔Ｐ（―〕１ ？（１）なる変換を与える変換処
理部８を挿置するようにする。
該変換処理部８における係数ｒの値に対応して、０〈ｒ
く１の場合にはパワー・スペクトルＰ（（社）を振幅軸
に関して圧縮し、１くｒの場合には伸長し、−１くｒく
０の場合には圧縮して逆数をとり、ｒく−１の場合には
伸長して逆数をとつているものと考えてよい。第２図図
示の場合、入力音声信号Ｓ（ｎ）をプーリ工変換して絶
対値をとつたパワー・スペクトルＰ（ハ）に対して第（
１）式に示す如き変換を行なつた上で、変形自己相関係
数Ｒ″（ｎ）、変形予測係数ａ′（ｎ）、変形スペクト
ル包絡情報ｆ／（０））を得てその上で、上記第（１）
式の変換の逆変換を逆変換処理部９において行なうよう
にする。
く１の場合にはパワー・スペクトルＰ（（社）を振幅軸
に関して圧縮し、１くｒの場合には伸長し、−１くｒく
０の場合には圧縮して逆数をとり、ｒく−１の場合には
伸長して逆数をとつているものと考えてよい。第２図図
示の場合、入力音声信号Ｓ（ｎ）をプーリ工変換して絶
対値をとつたパワー・スペクトルＰ（ハ）に対して第（
１）式に示す如き変換を行なつた上で、変形自己相関係
数Ｒ″（ｎ）、変形予測係数ａ′（ｎ）、変形スペクト
ル包絡情報ｆ／（０））を得てその上で、上記第（１）
式の変換の逆変換を逆変換処理部９において行なうよう
にする。
即ち、入力音声信号Ｓ（ｎ）を １フーリエ変換した後
であつてフーリエ逆変換処理部３によつて逆変換するま
での間の周波数領域において、第（１）式に示す如き変
換を行ない、スペクトル包絡情報Ｐ（匈を抽出するに当
つて、逆変換Ｆｉ（ω）＝〔ｐ（匈〕−ｒを行なうよう
にしている。なお、計算量は大となるが、第２図図示の
フーリエ変換処理部１の直後に変換処理部８を挿置して
もよい。第３図は、パワー・スペクトルＰ（ω）が図示
の如くスパイク状に存在しているものに対して、第２図
図示の構成にもとづいてスペクトル包絡情報↑（ω）を
抽出した状態を示している。
であつてフーリエ逆変換処理部３によつて逆変換するま
での間の周波数領域において、第（１）式に示す如き変
換を行ない、スペクトル包絡情報Ｐ（匈を抽出するに当
つて、逆変換Ｆｉ（ω）＝〔ｐ（匈〕−ｒを行なうよう
にしている。なお、計算量は大となるが、第２図図示の
フーリエ変換処理部１の直後に変換処理部８を挿置して
もよい。第３図は、パワー・スペクトルＰ（ω）が図示
の如くスパイク状に存在しているものに対して、第２図
図示の構成にもとづいてスペクトル包絡情報↑（ω）を
抽出した状態を示している。
なお、第１図図示の従来公知の構成によつて得られてい
るスペクトル包絡情報↑（ω）は、第３図図示において
ｒ一１に対応するスペクトル包絡情報に相当している。
また第３図図中の各スペクトル包絡情報角＠の零レベル
は、図を明瞭にするために順次シフトして示していると
考えてよい。第４図は、上述の如く各音声信号群Ａ，Ｂ
，Ｃ，Ｄ毎に、上記係数ｒを変化させて前述のスペクト
ル包絡情報の偏差をとつてプロツトした結果を示してい
る。
るスペクトル包絡情報↑（ω）は、第３図図示において
ｒ一１に対応するスペクトル包絡情報に相当している。
また第３図図中の各スペクトル包絡情報角＠の零レベル
は、図を明瞭にするために順次シフトして示していると
考えてよい。第４図は、上述の如く各音声信号群Ａ，Ｂ
，Ｃ，Ｄ毎に、上記係数ｒを変化させて前述のスペクト
ル包絡情報の偏差をとつてプロツトした結果を示してい
る。
図示の場合においては、ｒ＝０．５近傍において、各群
Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ毎の偏差が略零近傍に集中しており、入
力音声のピツチ周波数の変動による影響が吸収されてい
ることが判る。第６図は、ピツチ周波数Ｆ。をもつ多数
の入力音声について、第２図図示の構成によつてｒ＝フ
０．２として得られたスペクトル包絡情報？（―にもと
づいてホルマント周波数を抽出し、第５図図示の場合と
同様に真のホルマント周波数Ｆ。
Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ毎の偏差が略零近傍に集中しており、入
力音声のピツチ周波数の変動による影響が吸収されてい
ることが判る。第６図は、ピツチ周波数Ｆ。をもつ多数
の入力音声について、第２図図示の構成によつてｒ＝フ
０．２として得られたスペクトル包絡情報？（―にもと
づいてホルマント周波数を抽出し、第５図図示の場合と
同様に真のホルマント周波数Ｆ。
に対する相対誤差をプロツトしたものである。第２図図
示の構成を用いた場合、例えば Ｆ１／ＦＯ比が４．００以上の場合、上記相対誤差はプ
ラス方向にずれる傾向をもつてはいるが略＋１．２５近
傍に集中し、入力音声のピツチ周波数が異なることによ
る影響が大きく抑えられる。
示の構成を用いた場合、例えば Ｆ１／ＦＯ比が４．００以上の場合、上記相対誤差はプ
ラス方向にずれる傾向をもつてはいるが略＋１．２５近
傍に集中し、入力音声のピツチ周波数が異なることによ
る影響が大きく抑えられる。
以上説明した如く、本発明によれば、入力音声信号のピ
ツチ周波数の違いによる影響をなくすることができ、特
にｒ−０．５の近傍においてその効果が大きい。また上
記ｒの値を選ぶことによつて場合においては入力音声信
号のピツチ周波数の違いによる特徴を拡大させて抽出す
ることもでき、分析処理上の自由度が向上する。更に本
発明において処理の過程で得られる変形スペクトル包絡
情報ないし変形スペクトル包絡情報から求められるホル
マント周波数自体も、ピツチ周波数の変動の影響を受け
ることが少ないため、音声合成や音声認識に用いること
が可能である。
ツチ周波数の違いによる影響をなくすることができ、特
にｒ−０．５の近傍においてその効果が大きい。また上
記ｒの値を選ぶことによつて場合においては入力音声信
号のピツチ周波数の違いによる特徴を拡大させて抽出す
ることもでき、分析処理上の自由度が向上する。更に本
発明において処理の過程で得られる変形スペクトル包絡
情報ないし変形スペクトル包絡情報から求められるホル
マント周波数自体も、ピツチ周波数の変動の影響を受け
ることが少ないため、音声合成や音声認識に用いること
が可能である。
第１図は従来公知のスペクトル包絡情報抽出のための構
成例、第２図は本発明による方式を適用したスペクトル
包絡情報抽出の一実施例構成、第３図ないし第６図は夫
々本発明による抽出結果を説明する説明図を示す。 図中、１はフーリエ変換処理部、２は２乗値抽出部、３
はフーリエ逆変換処理部、４は線形予測係数算出部、５
はフーリエ変換処理部、６は２乗値抽出部、７は逆数処
理部、８は変換処理部、９は逆変換処理部、Ｓ（研よ入
力音声信号、Ｐ（匈はパワー・スペクトル、ｆ（―はス
ペクトル包絡情報、Ｖ（（社）は変形パワー・スペクト
ル、ｋ（ｎ）は変形自己相関係数、ａ″（ｎ）は変形予
測係数、ｐ＠は変形スペクトル包絡情報を表わす。
成例、第２図は本発明による方式を適用したスペクトル
包絡情報抽出の一実施例構成、第３図ないし第６図は夫
々本発明による抽出結果を説明する説明図を示す。 図中、１はフーリエ変換処理部、２は２乗値抽出部、３
はフーリエ逆変換処理部、４は線形予測係数算出部、５
はフーリエ変換処理部、６は２乗値抽出部、７は逆数処
理部、８は変換処理部、９は逆変換処理部、Ｓ（研よ入
力音声信号、Ｐ（匈はパワー・スペクトル、ｆ（―はス
ペクトル包絡情報、Ｖ（（社）は変形パワー・スペクト
ル、ｋ（ｎ）は変形自己相関係数、ａ″（ｎ）は変形予
測係数、ｐ＠は変形スペクトル包絡情報を表わす。
Claims (1)
- １ 入力音声信号をフーリエ変換して周波数領域に変換
して当該入力音声信号のパワー・スペクトルを抽出し、
該パワー・スペクトルを用いて自己相関係数を算出して
線形予測係数を抽出し、該線形予測係数を用いて上記入
力音声信号のスペクトル包絡情報を抽出する音声分析処
理方式において、上記入力音声信号をフーリエ変換した
後であつて上記自己相関係数を算出する前の段階の周波
数領域において入力信号に対して予め定めた変換をほど
こす変換処理部を挿置すると共に、上記線形予測係数を
用いて得られた変形スペクトル包絡情報に対して上記変
換処理部において行なわれた変換の逆変換を行なう逆変
換処理をほどこすよう構成したことを特徴とする音声分
析処理方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56158355A JPS599917B2 (ja) | 1981-10-05 | 1981-10-05 | 音声分析処理方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56158355A JPS599917B2 (ja) | 1981-10-05 | 1981-10-05 | 音声分析処理方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5859499A JPS5859499A (ja) | 1983-04-08 |
| JPS599917B2 true JPS599917B2 (ja) | 1984-03-06 |
Family
ID=15669845
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP56158355A Expired JPS599917B2 (ja) | 1981-10-05 | 1981-10-05 | 音声分析処理方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS599917B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0417369Y2 (ja) * | 1987-12-22 | 1992-04-17 |
-
1981
- 1981-10-05 JP JP56158355A patent/JPS599917B2/ja not_active Expired
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0417369Y2 (ja) * | 1987-12-22 | 1992-04-17 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS5859499A (ja) | 1983-04-08 |
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