JPS60168198A - ホルマント抽出装置 - Google Patents
ホルマント抽出装置Info
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- JPS60168198A JPS60168198A JP59024820A JP2482084A JPS60168198A JP S60168198 A JPS60168198 A JP S60168198A JP 59024820 A JP59024820 A JP 59024820A JP 2482084 A JP2482084 A JP 2482084A JP S60168198 A JPS60168198 A JP S60168198A
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- JP
- Japan
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- peak
- analysis
- frequency
- formant
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- Saccharide Compounds (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
産業上の利用分野
本発明は音声信号を評価、認識９合成する装置等に使用
して有効なホルマント抽出装置に関するものである。
して有効なホルマント抽出装置に関するものである。
従来例の構成とその問題点
近年、計算機の発達によりデジタル音声イ計号処理の分
野が脚光をあびている。その中でも古典的であり々から
、非常に難しい問題とされてきたのが音声信号からホル
マント周波数を決定する問題である。ここで、ホルマン
ト周波数を第１図を用いて説明する。第１図は、ある日
本人男性が発声した日本語母音ア″に対する音声信号の
フーリエ変換によるパワースペクトルであり、縦軸は振
幅強度を、横軸は周波数を表わしている。このスペクト
ルは、有声音特有の基本周波数の高周波構造が約２６０
Ｈ２間隔に現われているが、よく見れば図中のＦ１〜Ｆ
４の矢印の位置にエネルギーの集中部がある。この各集
中部の中心周波数をホルマント周波数と称し、ピークを
ポルマントと称す。
野が脚光をあびている。その中でも古典的であり々から
、非常に難しい問題とされてきたのが音声信号からホル
マント周波数を決定する問題である。ここで、ホルマン
ト周波数を第１図を用いて説明する。第１図は、ある日
本人男性が発声した日本語母音ア″に対する音声信号の
フーリエ変換によるパワースペクトルであり、縦軸は振
幅強度を、横軸は周波数を表わしている。このスペクト
ルは、有声音特有の基本周波数の高周波構造が約２６０
Ｈ２間隔に現われているが、よく見れば図中のＦ１〜Ｆ
４の矢印の位置にエネルギーの集中部がある。この各集
中部の中心周波数をホルマント周波数と称し、ピークを
ポルマントと称す。
ホルマント周波数の抽出が重要であるゆえんは、有声音
、特に母音において音声生成のメカニズムを声帯の概周
期的振動である音源系と、のと９口腔等での共鳴系に分
離した場合、ホルマント周波数が共鳴系の共振周波数に
対応する為である。そして、“アイウェオ′”等の音韻
間の差か生ずる原因は、この共鳴系の差による所が多い
からである。
、特に母音において音声生成のメカニズムを声帯の概周
期的振動である音源系と、のと９口腔等での共鳴系に分
離した場合、ホルマント周波数が共鳴系の共振周波数に
対応する為である。そして、“アイウェオ′”等の音韻
間の差か生ずる原因は、この共鳴系の差による所が多い
からである。
次にホルマント周波数の抽出方法について述べる。現在
、ホルマント周波数抽出方法は大別すると次の２つの方
法に別れる。第１の方法は、音声信号をフーリエ変換に
より第１図１に示される様なパワースペクトルに変換し
、何らかのスムー／ング手法により基本周波数の高調波
による″ギサギザ″”を取り除き、スペクトルの概包絡
パターンだけを取り出し、その後、ピークを検出するも
のである。この手法では、例えば日本語母音“オ“′の
ように第１ノオルマント周波数と第２ノオルマント周波
数が非常に近い場合には、両刀のフォルマント周波数を
抽出できないという問題がある。
、ホルマント周波数抽出方法は大別すると次の２つの方
法に別れる。第１の方法は、音声信号をフーリエ変換に
より第１図１に示される様なパワースペクトルに変換し
、何らかのスムー／ング手法により基本周波数の高調波
による″ギサギザ″”を取り除き、スペクトルの概包絡
パターンだけを取り出し、その後、ピークを検出するも
のである。この手法では、例えば日本語母音“オ“′の
ように第１ノオルマント周波数と第２ノオルマント周波
数が非常に近い場合には、両刀のフォルマント周波数を
抽出できないという問題がある。
第２の方法は、全極型の線形予測分析肴−行ない、音声
信号の生成における共［１９系部分を線形モデルにより
近似的な推定を右な（・）、推定された線形システム・
のシステム関数の振幅極大値周波数をホルマント周波数
とする方法である。この方法は、第１の方法のような隣
接したフォルマントは、分離し易いものの、線形モデル
の次数をどの様に決定するかが難しい問題となる。これ
を第２図を参照して説明する。第２図は、々Ａ１図に示
されるスペクトル構造を持つ音声信号を１０ＫＨｚのヅ
ンゾリング周波数で１４子化し、６次と１４次の次数で
線形予測分析して得られたモデルのスペクトルを小した
ものである。図中において、実線は６次の場合であり、
破線は１４次の場合を示す。図を見て解ることは、６次
では第１フイルマントと第２フオルマントが分離されて
いないし、１４次では第１フォルマノ＋−とａ２フォル
マントｉｆ ＆ ＜ 近似すれているか、２ＫＨｚ〜３
ＫＨｚに更に２ケのピーりが存在し、これらをフォルマ
ントと誤まる可能性があることを示す。つまり、このよ
うに、帯域幅が適切な値であり、かつ存在領域が適切な
範囲にあるピークの内からどれが真のフォルマントであ
るかを見つけることは非常に困難な問題である。
信号の生成における共［１９系部分を線形モデルにより
近似的な推定を右な（・）、推定された線形システム・
のシステム関数の振幅極大値周波数をホルマント周波数
とする方法である。この方法は、第１の方法のような隣
接したフォルマントは、分離し易いものの、線形モデル
の次数をどの様に決定するかが難しい問題となる。これ
を第２図を参照して説明する。第２図は、々Ａ１図に示
されるスペクトル構造を持つ音声信号を１０ＫＨｚのヅ
ンゾリング周波数で１４子化し、６次と１４次の次数で
線形予測分析して得られたモデルのスペクトルを小した
ものである。図中において、実線は６次の場合であり、
破線は１４次の場合を示す。図を見て解ることは、６次
では第１フイルマントと第２フオルマントが分離されて
いないし、１４次では第１フォルマノ＋−とａ２フォル
マントｉｆ ＆ ＜ 近似すれているか、２ＫＨｚ〜３
ＫＨｚに更に２ケのピーりが存在し、これらをフォルマ
ントと誤まる可能性があることを示す。つまり、このよ
うに、帯域幅が適切な値であり、かつ存在領域が適切な
範囲にあるピークの内からどれが真のフォルマントであ
るかを見つけることは非常に困難な問題である。
しかしながら適切な分析次数というものは、対象となる
音韻差２個人差により変化するものである為にトす］定
住することはフォルマント抽出という観点からは好まし
くない。それにもかかわらず、フォルマント抽出に最適
な次数は非常に決定が難しい為に、従来では分析次数を
固定化するものが多かった。
音韻差２個人差により変化するものである為にトす］定
住することはフォルマント抽出という観点からは好まし
くない。それにもかかわらず、フォルマント抽出に最適
な次数は非常に決定が難しい為に、従来では分析次数を
固定化するものが多かった。
発明の目的
本発明の１」的は、適切なフォルマント周波数が抽出し
易い様な分析次数決定機構を盛り込んだフォルマント抽
出装置を提供することにある。
易い様な分析次数決定機構を盛り込んだフォルマント抽
出装置を提供することにある。
発明の構成
本発明のフォルマント抽出装置は、入力音声信号の線形
予測分析を行ない、線形予測係数を出力する線形予測分
析部と、線形予測係数に基ついた音声信号パワースペク
トルのピーク周波数と帯域幅を検出するピーク検出部と
、ピーク周波数と帯域幅から上記ピーク周波数が上記音
声信号パワースペクトルのホルマント周波数であるか否
かを判定するピーク判定部と、ホルマント周波数か所望
の個数たけ検出できるまで上記線形予測分析部の分析次
数を制御する分析次数制御とフォルマント周波数・帯域
幅を出力する分析次数制御部を具備し、上記線形予測分
析部は上言己入力音声仁−号と上記分析次数制御部の出
力の一部である分析次数ｆｆｔ制御信号を入力とし、上
記ピーク検出部は上記線形予測分析部の出力を入力とし
、−Ｆ証ピーク判定部は上記ピーク検出部の出力を入力
とし、」１記分析次数制御部は上記ピーク判定部の出力
を入力とするように構成したものであり、これにより正
確なフォルマント周波数の抽出が行なえるものである。
予測分析を行ない、線形予測係数を出力する線形予測分
析部と、線形予測係数に基ついた音声信号パワースペク
トルのピーク周波数と帯域幅を検出するピーク検出部と
、ピーク周波数と帯域幅から上記ピーク周波数が上記音
声信号パワースペクトルのホルマント周波数であるか否
かを判定するピーク判定部と、ホルマント周波数か所望
の個数たけ検出できるまで上記線形予測分析部の分析次
数を制御する分析次数制御とフォルマント周波数・帯域
幅を出力する分析次数制御部を具備し、上記線形予測分
析部は上言己入力音声仁−号と上記分析次数制御部の出
力の一部である分析次数ｆｆｔ制御信号を入力とし、上
記ピーク検出部は上記線形予測分析部の出力を入力とし
、−Ｆ証ピーク判定部は上記ピーク検出部の出力を入力
とし、」１記分析次数制御部は上記ピーク判定部の出力
を入力とするように構成したものであり、これにより正
確なフォルマント周波数の抽出が行なえるものである。
実施例の説明
以下、本発明の実施例について、図ｍ］を参照しながら
説明する。第３図におじで、１ ｆｄ大入力！１−だ音
声信号、２は音声信号１と分析次数制伺晶１≦５の出力
の一部である分析次１（ｉ制御信号を入力として、線形
予４１１ｊ保数を出力する線形予測分析部、３は線形予
測分析部２の出力である線形予測係数を入力として、相
定された線形システムに基ついた音声信号の概包絡パワ
ースペクトルのピーク周一波数と帯域幅を検出するピー
ク検出部、４はピーク検出部３の出力であるピーク周波
数と帯域幅を入力として各ピークが真にフォルマントに
ふされしいかどうかを判定し結果を出力するピーク判定
部、ｓ（ｄピーク判定部４の出力である判定結果を入力
とし、あらかじめ定められた所望の数の７オルマントが
抽出されたか否かを調べ、抽出されている場合にはフォ
ルマント周波数・帯域幅として出力し、未抽出の場合に
は、線形予」１１分析都１に送る分析次数制御４月号を
分析次数か高次になるべく更新する分１Ｊ１次数制？ｌ
ｌｌ１部、６ｒ↓抽出されたフォルマント周波数及び帯
域幅である。
説明する。第３図におじで、１ ｆｄ大入力！１−だ音
声信号、２は音声信号１と分析次数制伺晶１≦５の出力
の一部である分析次１（ｉ制御信号を入力として、線形
予４１１ｊ保数を出力する線形予測分析部、３は線形予
測分析部２の出力である線形予測係数を入力として、相
定された線形システムに基ついた音声信号の概包絡パワ
ースペクトルのピーク周一波数と帯域幅を検出するピー
ク検出部、４はピーク検出部３の出力であるピーク周波
数と帯域幅を入力として各ピークが真にフォルマントに
ふされしいかどうかを判定し結果を出力するピーク判定
部、ｓ（ｄピーク判定部４の出力である判定結果を入力
とし、あらかじめ定められた所望の数の７オルマントが
抽出されたか否かを調べ、抽出されている場合にはフォ
ルマント周波数・帯域幅として出力し、未抽出の場合に
は、線形予」１１分析都１に送る分析次数制御４月号を
分析次数か高次になるべく更新する分１Ｊ１次数制？ｌ
ｌｌ１部、６ｒ↓抽出されたフォルマント周波数及び帯
域幅である。
以上のように構成された本実施例のフォルマント抽出装
置Ｋ１′について以下その動作を説明する。−まず、音
声信号１として第４図に示されるある日本人男伯ミによ
る音声イ″が入力さ〕またとする。、本音声信月は１０
２４０Ｈ２のサンプリング周波数で月−子化されている
。この信号は線形予７１１１巖ＮＲ部２により分析され
線形予測係数α１に変換マ巽りる。
置Ｋ１′について以下その動作を説明する。−まず、音
声信号１として第４図に示されるある日本人男伯ミによ
る音声イ″が入力さ〕またとする。、本音声信月は１０
２４０Ｈ２のサンプリング周波数で月−子化されている
。この信号は線形予７１１１巖ＮＲ部２により分析され
線形予測係数α１に変換マ巽りる。
ここで１は次数を表わす。この際、分析次数については
分析次数制御部５からの１ｈ］ｊ旬］ｌイハ号により決
定される。分析次数制作１部５では、あらかじめ分析次
数に対して最低次幻と最高次数に対するｆｔ】ｌＪ （
Ｗがあり、本実施例で（ｄ最低次数ば［−８１となって
いる。そこで、分析次数制御部は初期状態におりでは、
最低次数である８次分析を線形予測外ｋＪｊ部２に対し
て指令する。このようにして８次で分析され、抽出され
た線形予測係数α１にっｂて、音声信号逆フィルターの
伝達関数との関係を式で表わすと次のようになる。
分析次数制御部５からの１ｈ］ｊ旬］ｌイハ号により決
定される。分析次数制作１部５では、あらかじめ分析次
数に対して最低次幻と最高次数に対するｆｔ】ｌＪ （
Ｗがあり、本実施例で（ｄ最低次数ば［−８１となって
いる。そこで、分析次数制御部は初期状態におりでは、
最低次数である８次分析を線形予測外ｋＪｊ部２に対し
て指令する。このようにして８次で分析され、抽出され
た線形予測係数α１にっｂて、音声信号逆フィルターの
伝達関数との関係を式で表わすと次のようになる。
α、は音声信号を次式で表わされる線形フィルターに通
した場合に、その残差悟乞か最小２乗の意味で最小化さ
れるように決定される。
した場合に、その残差悟乞か最小２乗の意味で最小化さ
れるように決定される。
上式でＡ （Ｚ）は、音声信号逆フィルターの伝達関数
ｎは分析次数
ＺはＺ変換パラメータ
この場合に音声イ計号の推定伝達関数は、１／ Ａ （
ｚ）となる。
ｚ）となる。
次に請求められた８個の線形予測係数α１からα８けピ
ーク検出部３に入力される。このピーク検出）３μｓの
内部構成を第６図に示す。第６図において、パワースペ
クトル計算部１１では、甘ず（α、）の前に１と後ろに
複数のＯを伺加した次のような２５６サンプルのデータ
列を作成する。
ーク検出部３に入力される。このピーク検出）３μｓの
内部構成を第６図に示す。第６図において、パワースペ
クトル計算部１１では、甘ず（α、）の前に１と後ろに
複数のＯを伺加した次のような２５６サンプルのデータ
列を作成する。
１、α４．α２．・ ・α８．ｏ、ｏ、ｏ、ｏ、・・、
ＯこのデータタＩｊを入力として離散的フーリエ変換を
施した後、次式によりパワースペクトルを計算する。
ＯこのデータタＩｊを入力として離散的フーリエ変換を
施した後、次式によりパワースペクトルを計算する。
Ｐ（ｆ）＝−１（Ｘ！Ｏｇ＋ｏ（Ｘ（カ＋Ｙ（ｆ）Ｊ
−−（２）ここで、Ｐ（ｆ）は周波数ｆのパワースペク
トルＸ（ｆ）はスペクトルの実数成分 Ｙ（ｆ）はスペクトルの虚数成分 上記Ｐ（ｆ″ｌを図示したものが第６図の実線で承さ才
するものである。このように計算ざ−ｈ、 ／こパワー
スペクトルＰ（ｆ）ば、第６図のピーク周波数検出部１
２と帯域幅計算部１３に入力される。ピーク周波数検出
部１２では、入力さ肛たＰ（ｆ）に対して次のようにし
て仮ピーク周波数を決定する。ｆを１２０Ｈｚから３２
００Ｈｚｉで順次単位周波数（４０Ｈｚ）っつ変化させ
、次の判断基準を１岡だした周波数を仮ピーク周波数と
して出力する。
−−（２）ここで、Ｐ（ｆ）は周波数ｆのパワースペク
トルＸ（ｆ）はスペクトルの実数成分 Ｙ（ｆ）はスペクトルの虚数成分 上記Ｐ（ｆ″ｌを図示したものが第６図の実線で承さ才
するものである。このように計算ざ−ｈ、 ／こパワー
スペクトルＰ（ｆ）ば、第６図のピーク周波数検出部１
２と帯域幅計算部１３に入力される。ピーク周波数検出
部１２では、入力さ肛たＰ（ｆ）に対して次のようにし
て仮ピーク周波数を決定する。ｆを１２０Ｈｚから３２
００Ｈｚｉで順次単位周波数（４０Ｈｚ）っつ変化させ
、次の判断基準を１岡だした周波数を仮ピーク周波数と
して出力する。
Ｐ（ｆｊ−Ｐ （ｆ−４０））ＯかツＰ（ｆｌ−Ｐ（ｆ
−１−４０）＞０（ただし、ｆは仮ピーク１７．Ｊ波数
）この」場合、２４０Ｈ２と２７６０Ｈ２に、ｆ反ピー
ク周波数が出力される。これらの仮ピーク１＾」波数と
Ｐ（ｆｊは帯域幅計算部１３へ人力される。この帯域幅
計算部１３では、人力された各々の仮ピーク周波数に対
１〜で相隣接する２点を加えた３点で２次曲線近似を行
ない請求めらＩした２次Ｏｈ線から頁のピーり周波数で
ある中心周波数とピークレベルから３ｄＢ ダウンする
周波数の差（帯域幅）をめる。このようにしてめられた
ピーク周波数と帯域幅は各々次のようになる。第１ピー
ク中心周波数２３０Ｈ２、第１ピーク帯域幅６０Ｈ２、
第２ピーク中心簡波数２７６ｏ Ｈｚ 、第２ピーク帯
域幅９５０ Ｈ２である。
−１−４０）＞０（ただし、ｆは仮ピーク１７．Ｊ波数
）この」場合、２４０Ｈ２と２７６０Ｈ２に、ｆ反ピー
ク周波数が出力される。これらの仮ピーク１＾」波数と
Ｐ（ｆｊは帯域幅計算部１３へ人力される。この帯域幅
計算部１３では、人力された各々の仮ピーク周波数に対
１〜で相隣接する２点を加えた３点で２次曲線近似を行
ない請求めらＩした２次Ｏｈ線から頁のピーり周波数で
ある中心周波数とピークレベルから３ｄＢ ダウンする
周波数の差（帯域幅）をめる。このようにしてめられた
ピーク周波数と帯域幅は各々次のようになる。第１ピー
ク中心周波数２３０Ｈ２、第１ピーク帯域幅６０Ｈ２、
第２ピーク中心簡波数２７６ｏ Ｈｚ 、第２ピーク帯
域幅９５０ Ｈ２である。
次に、これらのピーク周波数と帯域幅は第３図のピーク
判定部４に入力される。ピーク判定部４では、入力され
たピーク周波数と計域幅に基つき、ピークがフォルマン
トであるか否かを判定する。
判定部４に入力される。ピーク判定部４では、入力され
たピーク周波数と計域幅に基つき、ピークがフォルマン
トであるか否かを判定する。
具体的には、ピーク周波数に応じ−Ｃ帯域幅がそれぞれ
定められた閾値以下である場合にのみフォルマントとす
る。ピーク周波数と帯域幅閾値の関係は、ピーク周波数
が７００Ｈ２未満の時は２５０Ｈｚであり、ピーク周波
数が７００Ｈｚ以上の場合は３２０Ｈｚである。この規
則に基つき入力されたピーク周波数の内、第１ピーク周
波数のみがフォルマント周波数として出力され、分析次
数割付１部５に入力される。分析次数制御部５では、入
力されたフォルマントの数により更に分析次数を上げて
分析を続けるか、分析を中止し−Ｃフォルマント周波数
と帯域幅を出力するかを決定する。本実施例では第１お
よび第２７オルマントのみを抽出するものであるので、
２つのフォルマントが抽出された時点で分析次数の更新
は中止される。現時点、つまり８次の分析では第１７オ
ルマントのみが抽出されただけであるので分析次数の更
新が行なわれ、１０次の分析が線形予測分析部２に指令
される。線形予測分析部２で再分析が行なわれα１〜α
ｔｏの１０ケの線形予測係数が抽出さＩ■１、ピーク検
出部３では、第５図の破線で示さするパワースペクトル
か抽出される。これよシ第１ピークとしてピーク周波数
２２０Ｈ，ｚ、帯域幅４０Ｈｚ。
定められた閾値以下である場合にのみフォルマントとす
る。ピーク周波数と帯域幅閾値の関係は、ピーク周波数
が７００Ｈ２未満の時は２５０Ｈｚであり、ピーク周波
数が７００Ｈｚ以上の場合は３２０Ｈｚである。この規
則に基つき入力されたピーク周波数の内、第１ピーク周
波数のみがフォルマント周波数として出力され、分析次
数割付１部５に入力される。分析次数制御部５では、入
力されたフォルマントの数により更に分析次数を上げて
分析を続けるか、分析を中止し−Ｃフォルマント周波数
と帯域幅を出力するかを決定する。本実施例では第１お
よび第２７オルマントのみを抽出するものであるので、
２つのフォルマントが抽出された時点で分析次数の更新
は中止される。現時点、つまり８次の分析では第１７オ
ルマントのみが抽出されただけであるので分析次数の更
新が行なわれ、１０次の分析が線形予測分析部２に指令
される。線形予測分析部２で再分析が行なわれα１〜α
ｔｏの１０ケの線形予測係数が抽出さＩ■１、ピーク検
出部３では、第５図の破線で示さするパワースペクトル
か抽出される。これよシ第１ピークとしてピーク周波数
２２０Ｈ，ｚ、帯域幅４０Ｈｚ。
第２ピークとしてピーク周波数２４００Ｈ２，帯域幅５
ｏｏＨｚ、第３ピークとしでピーク周波数３０００Ｈ２
，帯域幅２６０Ｈｚ が出力される。
ｏｏＨｚ、第３ピークとしでピーク周波数３０００Ｈ２
，帯域幅２６０Ｈｚ が出力される。
ピーク判定部４においては、これらの３つのピークはフ
ォルマントと判定され、各々のフォルマント周波数・帯
域幅は分析次数割切１部６に入力される。分析次数制御
部５では１ヅ「望のフォルマント数２ケを越えてンオル
マントがめられメこので分析次数の更新を止め、所望の
数に対応するように第１．＠２フォル、ントに対応する
フォルマント周波数・帯域幅を出力する。
ォルマントと判定され、各々のフォルマント周波数・帯
域幅は分析次数割切１部６に入力される。分析次数制御
部５では１ヅ「望のフォルマント数２ケを越えてンオル
マントがめられメこので分析次数の更新を止め、所望の
数に対応するように第１．＠２フォル、ントに対応する
フォルマント周波数・帯域幅を出力する。
以上のように本実施例では、従来分析次数の不適切さゆ
えに難しい問題であったフォルマントの抽出を、順次分
析次数を上げなからピークかフォルマントであり得るか
どうかを判定することで困難さを克服Ｉ−でいる。なお
、上記実施例ではピーク判力！部４において単に帯域幅
の大小により各ピークがフォルマントか否かを判定して
いるか、各フォルマント周波数間の関係をあらかじめ規
則にしておき、規則を逸脱したピークかめられた場合に
は除去するというものでも良い。
えに難しい問題であったフォルマントの抽出を、順次分
析次数を上げなからピークかフォルマントであり得るか
どうかを判定することで困難さを克服Ｉ−でいる。なお
、上記実施例ではピーク判力！部４において単に帯域幅
の大小により各ピークがフォルマントか否かを判定して
いるか、各フォルマント周波数間の関係をあらかじめ規
則にしておき、規則を逸脱したピークかめられた場合に
は除去するというものでも良い。
発明の効果
以上の説明から明らかなように、本発明は従来のフメル
マント抽出装置にピーク判定を利用した分析次数制御部
を設け、ノオルマント尚波数の誤抽出を避けるようにし
たものである。原理的には、線形予測分析法では分析次
数の決定がノオ／Ｌマント抽出に関して非常に重要な問
題であることを見い出し、適切なピークをめるという観
点から分析次数制御機構を盛り込んだものであり、特に
音声信号を評価、認識９合成等する場合にきわめて１効
なものである。
マント抽出装置にピーク判定を利用した分析次数制御部
を設け、ノオルマント尚波数の誤抽出を避けるようにし
たものである。原理的には、線形予測分析法では分析次
数の決定がノオ／Ｌマント抽出に関して非常に重要な問
題であることを見い出し、適切なピークをめるという観
点から分析次数制御機構を盛り込んだものであり、特に
音声信号を評価、認識９合成等する場合にきわめて１効
なものである。
第１図は日本語母音“ア′”のツー リエ変換によるパ
ワースペクトラム、第２図は第１図に示した音声から６
次と１４次の線形〕″−！１＋＋ｊ分４ｈにより抽出す
したパワースペクトラム、第３図は本発明の一実施例に
係るノオルマント抽出装置の要部ブロック構成図、第４
図は１」本語り音“イ“の督ノ七波形図、第５図は第４
図にノＪ【される音７Ｊハ郊の８次と１０次の分析次数
におけるパワースペクトシム、第６図は第３図のピーク
検出部のブロックｌ’ｆ４成図である。 １・・・・・音声信号、２・ ・線形予測分析部、３−
・−ピーク検出部、４・・・ピーク判定部、５・・分析
次数制御機構都、６・・・・フォルマント胤波数・；７
；ｉ：域幅、１１・・・パワースペクトル計算部、１２
・・・・・・ピーク周波数検出部、１３ ・・・帯域幅
計算部。 代理人の氏名 弁理士 中 尾 敏 男 ほか１名＠１
図 月貧 這 を矢 （ｕ） 第２図 冴も次数（８！：） ゝ −鴎 ω ＩＩＬ ＠口 鞍 第 ４ ｖＡ ５５ 図 圓破数（Ｂ幻 ）６に群 係沃 １ Ｌ 、−Ｊ
ワースペクトラム、第２図は第１図に示した音声から６
次と１４次の線形〕″−！１＋＋ｊ分４ｈにより抽出す
したパワースペクトラム、第３図は本発明の一実施例に
係るノオルマント抽出装置の要部ブロック構成図、第４
図は１」本語り音“イ“の督ノ七波形図、第５図は第４
図にノＪ【される音７Ｊハ郊の８次と１０次の分析次数
におけるパワースペクトシム、第６図は第３図のピーク
検出部のブロックｌ’ｆ４成図である。 １・・・・・音声信号、２・ ・線形予測分析部、３−
・−ピーク検出部、４・・・ピーク判定部、５・・分析
次数制御機構都、６・・・・フォルマント胤波数・；７
；ｉ：域幅、１１・・・パワースペクトル計算部、１２
・・・・・・ピーク周波数検出部、１３ ・・・帯域幅
計算部。 代理人の氏名 弁理士 中 尾 敏 男 ほか１名＠１
図 月貧 這 を矢 （ｕ） 第２図 冴も次数（８！：） ゝ −鴎 ω ＩＩＬ ＠口 鞍 第 ４ ｖＡ ５５ 図 圓破数（Ｂ幻 ）６に群 係沃 １ Ｌ 、−Ｊ
Claims (1)
- 入力音声信号の線形予測分析を行ない、線形予測係数を
出力する線形予測分析部と、線形予測係数に基づいた音
声信号パワースペクトルのピーク周波数と帯域幅を検出
するピーク検出部と、ピーク周波数と帯域幅から上記ピ
ーク周波数が上記音声信号パワースペクトルのホルマン
ト周波数であるか否かを判定するピーク判定部と、ホル
マント周波数が所望の個数だけ検出できるまで上記線形
予測分析部の分析次数を制御する分析次数制御信号とフ
ォルマント周波数・帯域幅を出力する分析次数制御部を
具備し、上記線形予測分析部は上記入力音声信号と上記
分析次数制御部の出力の一部である分析次数制御信号を
入力とＬ、上記ピーク検出部は上記線形予測分析部の出
力を入力とし、」二記ビーク判定部は上記ピーク検出部
の出力を入力とし、上記分析次数制御部は上記ピーク判
定部の出力を入力とすることを特徴とＬ７だホルマント
抽出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59024820A JPS60168198A (ja) | 1984-02-13 | 1984-02-13 | ホルマント抽出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59024820A JPS60168198A (ja) | 1984-02-13 | 1984-02-13 | ホルマント抽出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60168198A true JPS60168198A (ja) | 1985-08-31 |
Family
ID=12148816
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59024820A Pending JPS60168198A (ja) | 1984-02-13 | 1984-02-13 | ホルマント抽出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS60168198A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62154000A (ja) * | 1985-12-27 | 1987-07-08 | 日本電気株式会社 | ホルマント抽出器 |
| JPS62296200A (ja) * | 1986-06-17 | 1987-12-23 | 松下電器産業株式会社 | ホルマント抽出装置 |
| JPS63106700A (ja) * | 1986-10-23 | 1988-05-11 | 松下電器産業株式会社 | ホルマント抽出装置 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS551600A (en) * | 1978-06-15 | 1980-01-08 | Svenska Traeforskningsinst | Method and device for measuring distribution of size of grains in flowing medium |
| JPS57202600A (en) * | 1981-06-08 | 1982-12-11 | Nippon Electric Co | Voice analyzer/synthesizer |
-
1984
- 1984-02-13 JP JP59024820A patent/JPS60168198A/ja active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS551600A (en) * | 1978-06-15 | 1980-01-08 | Svenska Traeforskningsinst | Method and device for measuring distribution of size of grains in flowing medium |
| JPS57202600A (en) * | 1981-06-08 | 1982-12-11 | Nippon Electric Co | Voice analyzer/synthesizer |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62154000A (ja) * | 1985-12-27 | 1987-07-08 | 日本電気株式会社 | ホルマント抽出器 |
| JPS62296200A (ja) * | 1986-06-17 | 1987-12-23 | 松下電器産業株式会社 | ホルマント抽出装置 |
| JPH0754437B2 (ja) * | 1986-06-17 | 1995-06-07 | 松下電器産業株式会社 | ホルマント抽出装置 |
| JPS63106700A (ja) * | 1986-10-23 | 1988-05-11 | 松下電器産業株式会社 | ホルマント抽出装置 |
| JPH0758436B2 (ja) * | 1986-10-23 | 1995-06-21 | 松下電器産業株式会社 | ホルマント抽出装置 |
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