JPS6197700A - 音声分析方式 - 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】 〔産業上の利用分野〕 本発明は音声生成フィルぞの係数を実際の音声のスペク
トル包絡を最適近似するフィルタ係数として抽出する音
声分析方式に係り、音声生成フィルタとして２次フィル
タの縦続接続構成を仮定し、各２次フィルタの係数を抽
出する音声分析方式に関する。

現在、音声認識は限定車Ｗ！認識を中心に実用化されて
いる。これをさらに大語い認識へと発展させ、利用分野
を広けて行く喪めＫは認識単位は単語から音節あるいは
音韻等の小さな単位とする必要がある。認識単位を音韻
としたとき、音韻の特徴はそのスペクトル包絡にもっと
もよく反映されていることから、スペクトル包絡の特徴
を表すホルマント、零点は特に重要なパラメータである
。

１つの音韻は通常、複数個のホルマント、零点をもち、
その各々のホルマント、零点は１個の２次フィルタに対
応する。したがって、ホルマント又は零点は２次フィル
タの係数で記述することができ、ホルマント又は零点を
与える伝達関数は２次フィルタの縦続接続で仮定できる
。

ホルマントは音声のスペクトル包絡上の特異点の１つで
あり、伝達関数の極に対応する。極は１つの２次フィル
タで与えることができ、したがって、ホルマントは２次
フィルタの係数で表すことができる。２次フィルタの係
数は周波数特性上の中心周波数および減衰特性（帯域幅
）を与え、それらはホルマント周波数、ホルマント帯域
幅に対応する。本抽出法において、ホルマント周波数は
スペクトル包絡の極大点の周波数として抽出され、ホル
マント帯域幅はホルマント周波数近傍の音声（＃）スペ
クトルを最適に近似する２似フイルタの帯域幅（インパ
ルス応答の減衰率）として抽出さまた。音声は通常、複
数個のホルマントをもち、音声のスペクトル包絡を与え
る音声生成フィルタはホルマン）Ｋ対応する複数個の２
次フィルタに分解して表すことができる。

〔従来の技術〕

まず、パワースペクトル包絡の計算法の１例について説
明する。

音声のパワースペクトルの計算に無限長の区間を積分区
間として用いることはできない。有限な区間についてパ
ワースペクトルを計算するならば、得られるパワースペ
クトルは必然的に線スペクトルとなる。この積分区間の
長さに有声音ではピッチＴＰ、無声音では任意の区間長
Ｔｐを選ぶ。このとき、自己相関関数Ｒ（ｌＴ）のフ−
リュ変換はωｐ（２π／Ｔｐ　）間隔のパワー線スペク
トルとなる。

標本化周期Ｔにおいて、パワー線スペクトル５（ｋＦｐ
）はω、＝２πＦｐ ｋ＝０．１，２．・・・、（Ｎ−１）　（１）’で与え
られる。ただし、 Ｎ＝Ｔｏ／　Ｔ　　　　　　　　　　　　　　　　（２
）’である。また、パワースペクトル包絡は矩形慾関数
のフーリエ変換Ｆ　（ｆ）とのたたみ込み積分として与
えられ。

Ｓ　（ｆ）＝Σ５（ｋＦｐ）Ｆ（ω−ｋＦ’ｐ）　　　
　　　　　（３）’に−ｌ と表わされる。即ちＳ　（ｆ））を補間することＫより
てパワースペクトル包絡が求まる。

そして式（３）′を全帯域にわたって、必要な精度の間
隔で計算し、その最大値を与える周波数をピーク点とし
ている。

一例として、第４図に図示するようなピッチ周ＸＩ］５
ミｌＪ秒を有し、２００ヘルツおよびその高調波に対し
てそれぞれパワースペクトルＰ１乃至ＰｌＯを有する擬
似音声波形にハミング窓関数を採用し、積分区間Ｔ８を
３２きり秒に設定してフーリエ変換を行うと、１６ミリ
秒を周期とする周波数およびその高調波に対するパワー
スペクトルＰ１ゝ乃至Ｐ３２　′が出力端子１３から出
力される。

所望のパワースペクトル包絡は、得られたパワースペク
トルＰ１１乃至Ｐ３２　′から推定する。

ポル１ントはそのスペクトル包絡のピークとして求めら
れ、零点は高域周波数帯あるいは低域周波数帯における
線スペクトルから、基準線スペクトルを例えば最高周波
数の線スペクトルと定め、この基準線スペクトルより小
さい線スペクトルの近傍のスペクトル包絡の最小点とし
て求められる０ホルマントあるいは零点周波数が決まる
と、この近傍のスペクトルを近似する２次フィルタの減
衰率を何んらかの方法で定めればよい。

その方法の例として ■　小さな減衰率を固定的に与え、広帯域の２次フィル
タを１つのホルマントあるいは零点に繰返し適用するこ
とによりて、ホルマントあるいは零点を複数個の２次フ
ィルタで表わす。

■　ホルマントあるいは零点付近の線スペクトルだけ（
零点の場合は零点検出用基準線スペクトルを含む）を近
似するように減衰率を求めるものがある〇 即ち■の方法は、音声生成フィルタを２次フィルタの縦
続接続と仮定し、スペクトル包絡の最適近似により各フ
ィルタの係数を抽出する６ｔず。

２次フィルタを Ａ：利得　　　ＪＬｌｓｂｉ：減衰率 と仮定する。このフィルタの与えるスペクトル包絡と実
際の音声のスペクトル包絡との誤差が全帯域について鍛
小となるように係数を決めるのである。これは、音声の
全帯域について誤差が最小になるという点において最適
である。

〔発明が解決しようとする問題点〕

以上の説明から明らかな如く、従、来あるパワースペク
トル包絡抽出方式においては、積分区間Ｔｓｋより定ま
る周波数およびその高調波におけるパワースペクトルか
ら推定するものであり、分析対象となる音声波形が本来
有するパワースペクトル包絡を必ずしも近似していない
。なお、積分区間Ｔｓ　’ｔｔ延長することｋより分析
精度を向上することも可能であるが、音−波形が本来有
するパワースペクトル以外に多数のパワースペクトルを
不必要に算出することとなる◎また通常の音声波形は刻
々変化し、同一の音声波形が継続する期間は精々数十ｉ
　１７秒程度と称されている。従りて積分区間Ｔａとし
ては３０ξり程度度以上延長することは困難であり、得
られる分析精度にも限界がある０また、式（３）の帯域
をＦｌｌｚとしたとき、ピーク点の検出精度がｆｂなら
は、Ｆ／ｆ個の点について式（３）を計算する必要が生
じる。たとえば、帯域を４　ｋＨｚ　％精度を１ｌｉｚ
とすると、４０００点もの多くの標本点について計算が
必要となる０精度を上げるためにはさらに多くの標本点
について計算しなけれにならない。

また、第（５）弐における誤差をできるだけ小さくする
ためにはフィルタＦ（６）の次数を実際の音声がもつと
予想される次数よりも大きくする必要があり、このとき
、Ｆ（６）の各２次フィルタが与えるホルマント中零点
はｇＡ際のそれと異なったものとなり、各２次フィルタ
の係数のもつ物理的な意味が不明確になるという欠点が
ある０また、スペクトル包絡の近似が全帯域にわたりて
平均的に行われるため、音声のスペクトル上の重要な特
徴であるホルマントや零点近辺の近似に限定した場合、
必ずしも最適な近似になっていない場合もある。

さらに、上記■についてはもちろん、１つのホルマント
あるいは零点について複数個の２次フィルタが対応して
いる。■についても、ホルマントあるいは零点が複数個
あれば、スペクトルはそれらを与える２次フィルタの周
波数特性を総合したものであるから、１つのホルマント
あるいは零点は他のホルマントや零点の影響を受け、中
心周波数や減衰率は誤差をもってしか抽出されていない
。

そのため、ホルマントあるいは零点を検出し、逆周波数
特性を乗じてもホルマントあるいは零点は完全に取除か
れることはない。この除去残は他のホルマントあるいは
零点の抽出を行っているうｊ　　　　　　　　　　　ち
、再びホルマントあるいは零点として検出されることも
起る０すなわち、同一のホルマントあるいは零点を複数
個の２次フィルタで表わすことになる。　　　　　− これは音声の特徴はできるだけ少ないパラメータで表わ
すことが望ましく、１つのホルマントあるいは零点を複
数個の２次フィルタで表わすことを利用の面において不
利となる。

〔問題点を解決するための手段〕

本発明は上記問題点を解決することを目的としており、
そのため互いに肢立な線スペクトルを補間し、スペクト
ル包絡を算出する第１の手段と。

ホルマ／）Ｋありてはスペクトル包絡のピーク、零点に
あっては該線スペクトルから定めた基準線スペクトルよ
り小さい線スペクトル近傍のスペクトル包絡の最小値を
検出する第２の手段と、該第１の手段で検出したピーク
近傍の該線スペクトルあるいは最小値近傍の該線スペク
トルと基準線スペクトルを近似する２次フィルタの係数
を抽出する第３の手段と、該第３の手段で得られた２次
フィルタの逆周波数特性を該腺スペクトルに乗じ、新ら
九な線スペクトルを算出する第４の手段とを有し、有声
音にあってはピッチあるいはその整数倍無声音にちって
はあらかじめ定めた時間長をフーリエ交換の積分区間と
して求めた互いに独立な線スペクトルを用いて、前記第
１．２．３．４　の手段における演算を繰返すことによ
抄、２次フィルタの係数抽出を行い、音声生成フィルタ
を２次フィルタの縦続接続として分析するものである。

〔作用〕

本発明の音声分析方式におけるホルマント、零点の自動
抽出法の１つとして、音声の自己相関関数のピッチ同期
分析から求めた音声（線）スペクトルを補間して得たス
ペクトル包絡の極大点の近傍だけを最適近似する２次フ
ィルタの逐次抽出によりて、ホルマント、零点を自動抽
出する「スペクトルの局所近似によるホルマント及び零
点抽出法−について検討する。

とのホルマント及び零点抽出法は以下の特徴をもつ。

（１）　　音声（線）スペクトルは自己相関関数のピッ
チ同期分析から求められること。

（２）ホルマント周波数は得られた音声スペクトルを周
波数軸上で補間して得たスペクトル包絡の極大点から抽
出されること。

（３）　　ホルマント、零点帯域幅はホルマント、零点
周波数近傍の音声スペクトルを局所的に近似する２次フ
ィルタの係数を未知数とする３次方程式から求められる
こと。

（４）　　平均ホルマント帯域幅の計算ＫＭ数平均法を
用いること。

（５）ホルマント帯式 ィルタの縦続接続として逐次的に抽出されること。

（６）　　音声に混入した外来白色付加雑音はスペクト
ル計算の際ＫｊＩ！！り隙かれること。

（７）　　ホルマント遷移に関す本情報が得られること
。

また、この抽出法はつぎに示す３つの部分（ｌ）　　ホ
ルマント周波数（スペクトル包絡）の抽出。

（２）ホルマント帯域１１（減衰率）の抽出。

（３）　　ホルマント遷移情報の抽出。

から構成される。以下％拳を追って説明する。

〔実施例〕

音声生成過程は通常、第２図のようなモデルで表される
。このとき、音声波形は音源１と音声生成フィルタ２の
インパルス応答とのたたみ込み積分で与えられる。音源
１は有声音と無声音で異なり、有声音ではピッチＴｐを
周期とするインパルス列、無声音では白色雑音と仮定さ
れる。したがって、音源１のスペクトルは有声音では一
様な振幅の周波数間隔Ｆｐ　（１／Ｔｐ）の線スペクト
ル、無声音では一様な振幅の連続スペクトルで表される
。

時間領域におけるたたみ込み積分は周波数領域では単な
る積に置き換えることができる。したがって、有声音の
場合、そのスペクトルは音声生成フィルタ２のスペクト
ル包絡の周波数間隔Ｆｐの標本胆、すなわち線スペクト
ルとなる。無声音の場合はそのスペクトルは音声生成フ
ィルタのスペクトル包絡そのものであり、連続スペクト
ルとなる。ところが、無声音においても有限な区間に区
切って計算するならば、得られるスペクトルは有声音と
同様、＃Ｊ！スペクトルと考えることができる。

結局、音声のスペクトルは有声音、無声音の別なくすべ
て線スペクトルとして統一的に取り扱うことができる。

本発明では、音声生成フィルタの構成として２次フィル
タの縦続接続を仮定し１、それらを逐次的に抽出する方
法をとる。第３図に本発明におけ右ホルｉント抽出法の
フローを示す。なを零点忙ついても同様である。

本抽出法では音声生成フィルタのスペクトル包絡の極大
点からホルマント周波数を抽出する。ところが、音声の
スペクトルは□有声音、無声音とも、一定周波数間隔の
独立な線スペクトルとしてしか求められない。したがっ
て、線スペクトルである音声スペクトルからホルマント
周波数を抽出するならば、その抽出精度はこの線スペク
トル間隔以上に高くとることはできない。また、特に有
声音の場合、この間隔はピッチＴｐの関数（周波数間隔
Ｆｐ　＝　１　／Ｔｐ）となり、同じ音韻であってもホ
ルマント周波数はピッチによって変動し、異なる値をと
るという問題が生じる。

ところが、得られた音声のスペクトルは音声生成フィル
タのスペクトル包絡の一定間隔の標本値と壜っており、
補間によってもとのスペクトル包絡を再生することは可
能である。

したがって、ホルマント周波数をこの再生スペクトル包
絡から抽出するならば、上記問題は解決される。以下、
音声（線）スペクトルの抽出法とその補間法について説
明する。

音声スペクトルの抽出法には様々な方法がある。

そのうち、もっとも簡単な方法は７−ｙ工変換法であろ
う。これにはまず、積分区間の設定が必要である。無声
音の場合、そのスペクトルは連続スペクトルであること
から、フーリエ変換における積分区間は抽出精度に合わ
せて任意に設定することができる。そして、その精度は
積分区間長に比例して向上する。

有声音では、積分区間が有限であっても積分区間の設定
の仕方によってスペクトルの抽出誤差を０とすることが
できる。

す橙わち、ピッチ同期分析である。ピッチ同期分析の原
理は周期関数のフーリ゛工級数展開にある。

有声音はピッチを周期とする周期関数であり、したがっ
て、有声音は７一リエ級数展開によって、ピッチＴｐの
逆数Ｆｐを基本周波数とする高調波成分５（ｋＦｐ）に
−展開することができる（ただし、ｋ＝　−ａｏ　、・
・・、−１，０，１，２，・、ｏａ　）。

すなわち、有声音のスペクトルは線スペクトルとして与
えられ、そのスペクトル５（ｋＦｐ）は音声生成フィル
タのスペクトル包絡の標本値に一致する０このとき、各
高調波成分５（ｋＦｐ）、すなわちフ−リュ係数は積分
区間をピッチに等しく選んだフ−リュ変換から正確に求
めることができる。反面、音声波形の１ピッチ分の自動
的な切出しが難しいという問題が発生する。

そこで、ピッチ検出に使用した音声の自己相関関数をピ
ッチ同期分析に用いることを考える。ピッチを特定でき
た自己相関関数から１ピッチ分を切出すことは簡単であ
る。その場合、音声の固定位相情報は失われることにな
るが、失った情報は音韻認識にとって重要ではない。逆
に、７Ｆ−ルマ／トの遷移に関する情報が得られるとい
う利点を得ることかできる（詳細は後述）。

ピッチ同期分析によれば、標本化周期をＴとするとき、
音声スペクトル５（ｋＦＰ）は自己相関関数Ｒ（ｉＴ）
の１ピッチ分を積分区間（ｌ＝θ〜Ｎ−１）とするフー
リエ余弦変換 Ｓ　（ｋＦｐ）＝　Ｘ　ｆＬ　（ｉＴ）　ＣＯｓ　（ｋ
ωｐ　ｉＴ　）　　　　　（１）Ｎ＝Ｔｐ／Ｔ　、ωｐ
＝２πＦｐ から求められる（無声音□の場合にはα−ミンク窓等の
適当な窓関数を使用してもよい）。

ここで、白色付加雑音が音声に混入した場合について考
える。ピッチＴｐを周期とする周期関数においては が成り立つ。したがって、上記式（１）の積分区間をｉ
　−１−Ｎとおいても同じ結果を得ることができる。さ
らに、白色雑音は相関をもたず、その自己相関関数はＲ
（０）においてｋけ電力に等しい値をもち、他は０とな
る。ここで、積分区間を１＝１〜Ｎ２おけイ、混い１え
白色雑音は取りよう、れ、音声のスペクトルだけが得ら
れる。以下、積分区間を１＝１＝−Ｎとおいて計算する
。

一方、標本化周期をＴとする波形の離散的処理では高調
波周波数に上限が生じる。上限は標本化周波数Ｆ（＝１
／Ｔ）の１／２で決まる。上限を幻）とおけば、にの上
限には に≦Ｆ／　２　Ｆｐ　＝Ｔｐ　／　２　Ｔ＝Ｎ／　２　
　　　　　　（３）と求められる。丁度、Ｎの半分であ
る。このとき。

ｋは に＝−に、・・・・、−１，０，１，・・・・、Ｋ　　
　　（４）の範囲の値をとる。

さらに、標本化周波数Ｆで標本化した波形のスペクトル
は標本化周波数Ｆを周期とする周波数領域周期関数とな
るため、その一周期分の周波数帯域（−Ｆ／２　、　Ｆ
／２　）は同じ一周期分の帯域〔０゜Ｆ〕との鍵き換え
が可能である。また、周波数Ｆは直流と等価であるから
、結局、ｋの範囲はに＝ｏ、１．・・・・、Ｎ−１（５
） とおくことができる。直流の計算処理上、この方が使い
やすい。このとき、自己相関関数Ｒ（ｉＴ）は次式で表
される。

さて、自己相関関数は理論上、式（６）に示されるよう
な余弦波成分だけからなる関数として表される。そして
、１／２ピッチ点において対称であり、正弦波成分が含
まれることはない。しかしながら、実際の音声（連続発
声音声）について自己相関関数を求め°た場合には、１
／２ピッチ点において非対称となり、正弦波成分が発生
することが多い。

図５は図４に示す実際の連続発声音声（有声音）から計
算した自己相関関数である（Ｆ＝８ｋＨｚ）。

図中の破線はピッチ点を表し、１／２ピッチ点において
非対称となっていることがわかる。

この非対称の原因は、音韻の変化にともなうホルマント
遷移によりて引き起される音声の周波数変調（位相変調
）で説明することができる。ピッチ同期分析において音
声波形を直接用いえ場合には、このホルマント遷移に関
する情報を導出することは難しい。この遷移情報の抽出
はピッチ同期分析に自己相関関数を用いたために得られ
た利点の１りである。

このとき、音声スペクトル５（ｋＦｐ）は自己相関関数
の余弦波成分Ｒｅ（ｉＴ）のフーリエ変換５ｃ（ｋＦｐ
）と正弦波成分Ｒａ（ｉＴ）のフーリエ変換Ｓｓ（ｋＦ
ｐ　）とから Ｓ　（ｋＦｐ）　＝　ｖ’ｓｃ”（ｋＦｐ）＋８ｇ”　
（ｋＦＰ）　　　　　（７）ａｍ（ｋＦＰ）＝ΣＲ（ｉ
Ｔ）　ｓｉａ　（ｋａ＋ｐ　ｉＴ　）１・嵐 と計算される０フ−リュ変換の性質から、これらは互い
に直交し、独立である。

第６図は第５図に示す自己相関関数から式（７）、（８
）を用いて計算した音声（＃）スペクトルである。

（ただし、電力で正規化した値で示している）こζで得
られた図に示すスペクトルからホルマントは（２Ｆｐ）
、（１９ＦＰ）付近にあると推定することができる。本
抽出法によれば、（４ＦＰ）付近にも１つのホルマント
があることが示されるが、この図だけからではこのホル
マントの存在は明確ではない。すなわち、得られた線ス
ペクトルからホルマントを抽出する場合には、先にあげ
た問題点（２）度、ピッチによる変動）の＃１かＫ、近
接したホルマントの分離が難しいという問題も起こる０
ホルマント抽出のためには音声生成フィルタのもクスペ
クトル包絡の抽出が必要である。

標本化周期Ｔで標本化された波形のスペクトルは標本化
周波数Ｆ（１／Ｔ）を周期とする周波数領域周期関数と
なる。

Ｓ　（ｆ）＝Ｓ（ｆ＋ｐ）　　　　　　　　　　　　　
　　（１０）このような周期関数は標本化周波数Ｆを一
周期（その間の位相変動が２π）とする基本振動とその
整数倍の振動（その間の位相変動は１２πである。ただ
し％ｌ　＝−ｏｏ、　・・・・、−１，０，１，２，”
”　、”　）の和に展開することができる。さらにその
振動は余弦波成分と正弦波成分、５ｃ（ｆ）と５ｓ（ｆ
）に分けて、つぎのように表すことができる。

ω；２πｆ Ａｉ、Ｂｉ：振動の大きさ 一方、スペクトル包絡５（ｆ）を周波数間隔Ｆｐで標本
化し、その標本値５（ｋＦｐ）からスペクトル包絡５（
ｆ）を再生するとき、隣接標本間で±πを越える位相変
動を与える振動は再生されない。それは時間額域におい
て標本化周期Ｔで標本化したとき、その隣接標本間での
位相変動が±πとなる振動、すなわち士Ｆ／２以上の周
波数成分は再生されないのと同じことである０ 生成されるスペクトルが線スペクトルである有声音では
、その発声時においてすでにこの上限以上のスペクトル
包絡の振動成分は失われている０発声によって与えられ
たスペクトル包絡の標本値から、すでに失われているこ
の上限以上のスペクトル包絡の振動成分を再生すること
は、いかなる方法をもってしても不可能なことである口
したがって、音声生成フィルタのスペクトル包絡にはこ
の上限振動以上の振動は存在しないか、音韻の認識には
不必要な成分であると考えられる。

スペクトル包絡５（ｆ）の再生可能な振動の上限は式（
１１）の位相１２πＦｐ／Ｆの上限を±にとおいて １≦±Ｆ　／　２　Ｆ’ｐ冨±Ｔｐ／２Ｔ＝±Ｋ　　　
　　（１２）と求められるｏｔ７’ｈ、スペクトル包絡
５（ｆ）の周期性から一π〜πの位相変動は余弦波成分
、正弦波成分とも０〜２にの位相変動に置き換えること
ができる。そとで、位相変動の上限を２πとおいて１式
（１２）と同様にして ｌ≦Ｆ／Ｆｐ　＝　’ｒｐ　／　Ｔ　＝Ｎ　　　　　　
　　　（１３）と表すこともできる口したがって、式（
１１）はと書き換えられる。ただし、１／Ｆ＝Ｔとおい
た。

上式（１４）のｆ　ｔ　ｋＦＰとおいた５ｃ（ｋＦｐ）
、　５ｓ（ｋＦｐ）はスペクトル包絡５（ｆ）の標本値
、音声スペクトルに等しい０ これらは式（８）で与えられ の関係が成り立つ。すなわち、自己相関関数は周波数領
域におけるスペクトルの振動成分の大きさに等しい０こ
のとき、式（１４）は式（１５）を用いて次式のように
表される０ 本抽出法ではホルマントは逐次的に抽出される。

したがって、ホルマント周波数の抽出に使用するスペク
トル包絡はホルマント抽出のたびに再計算が必要となる
。この場合、線スペクトルＳ　（ｋＦｐ　）の補間から
スペクトル包絡５（ｆ）を求め、周波数領域内だけで処
理する方が簡単である。

そこで、式（９）を式（１６）に代入し、処理するとた
だし。

Ｆｃ（ｆｆ）ｃＦＰ）＝Σｃｏｓ（ａ＋±にωｐ）ＩＴ
トリ ＦＳ（ｆｆｋＦｐ）＝Σ５ｉｉ（ω±にωＰ）ｉＴ１轄
鳳 が得られる。また、音声は実関数であることから、が成
り立ち、式（１７）　、　（１８）はと整理される。

さらに２式（２２）の成分５ｃ（ｋＦｐ）Ｆｃ　（ｆ−
ｋＦｐ）およびＳｓ　（ｋＦＰ　）　Ｆｓ　（ｆ−ｋＦ
ｐ　）は互いに直交し、独立である。したがって、スペ
クトル包絡５（ｆ）は式（７）で与えられる線スペクト
ル５（ｋＦｐ）とＦｃ　（ｆ−１ｃＦｐ）、Ｆｓ（ｆ−
ｋＦｐ）の自乗の和の平方根Ｆ（ｆ−ｋＦｐ）＝４／Ｆ
ｃ”（ｆ−ｋＦｐ）＋Ｆｓ”（ｆ−ｋＦｐ）　　（ｚ３
）すなわち、 とのたたみ込み積分で与えられ、スペクトル包絡Ｓ（ｆ
　）は ５（ｆ）＝ΣＳ　（ｋＦｐ）　Ｆ　（ｆ−ｋＦｐ）　　
　　　　　（２５）−Ｏ と求められる。これＫよって、ホルマント周波数はスペ
クトル包絡５（ｆ）の極大点から求めることが可能とな
り、音源のスペクトルが取り除かれる。

そして、精度およびピッチによるホルマント周波数の変
動の問題は解決される。

第７図に第５図の自己相関関数から求めたスペクトル包
絡の例を示す。図中のＦ、−Ｆ、はホルマントと推定さ
れる。

次に、 第８図において、入力端子ｌに到着した音声波形は自己
相関関数生成回路２に伝達される。自己相関関数生成回
路２は、受信した音声波形の自己相関関数Ｒ（ｉ）を公
知の方法により算出する。自己相関関数生成回路２は、
算定した自己相関関数Ｒ＋ｉ＋をピッチ抽出回路３およ
び乗算器４に伝達する。

な詔ピッチ抽出回路３へは音声波形を直接人力しても以
下同様である。有声音に対する自己相関関数Ｒ（ｉｌは
、時間ｉＴがピッチ周期に等しくなった場合に１に近い
値となり、夫以外の場合には１より充分小さい儂となる
性質を有する。ピッチ抽出回路３は、かかる自己相関関
数Ｒ（ｉ）の性質を利用して自己相関関数生成回路２か
ら伝達される自己相関関数Ｒ（ｉｌを予め定められた閾
値と比較し、所定時間以内に前記閾値より大きい自己相
関関数几（ｉ）が検出された場合には有声音と判定し、
更に自己相関関数几（ｉｌが１に近い値となる時間ｉＴ
を音声波形のピッチ周期と見做す。また前記閾値より大
きい自己相関関数Ｒ（ｉｌが検出されぬ場合には無声音
と判定する。ピッチ抽出回路１５は、有声音の場合には
検出されたピッチ周期Ｔ２無声音の場合には予め定めら
れた時間長、例えばＴ、に基づ＠Ｎ＝Ｔ、／ＴｆｅＸめ
てパワースペクトル包絡生成回路５Ｉこ伝達すると共に
、係数２／Ｎを算定して乗算器４に伝達する。−万乗算
器４は、自己相関関数生成回ｊ８２から伝達された自己
相関関数Ｒ（ｉｌに係数２／Ｎを乗することにより、補
正された自己相関関数Ｒ，、（ｉｌを算出し、パワース
ペクトル包絡生成回路５に伝達する。パワースペクトル
包絡生成回路５は、乗算器４から伝達された補正された
自己相関関数Ｒ、（’１、並びにピッチ抽出回路１３か
ら伝達された数Ｎに基づき（９）式および（７）式、　
（２４）式、（２５）式の演算を行い、パワースペクト
ル包絡５ｆｆｌを出力端子６に出力する。なおピッチ抽
出回路３の出力情報は、パワースペクトル包絡生成回路
５の積分器へ人力されると共に、余弦核発生回路および
正弦核発生回路へも入力処理される。

以上の説明から明らかな如く、本実施例によれば、前述
の（９）式および（７１、（２４）、　（２５）式に基
づき正確なパワースペクトル包絡８（ｆ）が算出され次
に、第７図に示されたスペクトル包絡からホルマント周
波数を求めるためのピーク検出方法について説明する。

式２５を全帯域にわたって目標とする精度で細かく計算
することは計算量を多くするから、まず、粗い間隔でこ
れを計算しておおよその見当をつけ、順に間隔を細かく
して精度を上げる方法をとる。

この間隔はあまり粗いとピークを逃がす恐れがあり、む
やみには粗くできない。

ところで、ピークを与えるパワースペクトル包絡の変動
の細かさには上限がある。この上限はスペクトル包絡の
独立な標本点である線スペクトル８　（ｋ　Ｆｐ）の間
隔において、変動の与える位相が十πとなる変動である
。したがって、１つの線スペクトルがピークを与えたと
き、その両隣りの線スペクトルがピークとなることはな
い。すなわち、Ｆｐ間隔以下の狭い間隔でパワースペク
トル包絡の標本値を求めるならば、ピークを逃がすこと
はない。ピークは最大の標本値をはさむ両隣りの標本点
間に必ず含まれている。

次に、ピークは最大の標本値をはさむ標本点間にあるこ
とがわかりだので、この区間を適当な間隔で区切り、そ
れらの点について式（２５）を計算し、最大値を求めれ
ばさらにピークに接近する。

以下、得られた最大点をはさむ区間について同様の計算
を繰返せば、求めるピークにさらに斬近する。これによ
りて、計算量は大幅に減少し、たとえば、帯域を４ＫＨ
ｚとし、ＩＨｚの精度でピークを求めるならば、４００
０点もの多くの標本点について計算する必要があるが、
本方式によれば線スペクトル間隔が１００　Ｈｚの場合
、第１段階で４０点。

第２段階を１ＱＨｚ間隔として２０点、第３段階をＩ　
Ｈｚ間隔とすると同じく２０点、計８０点の計算で済む
。

また、式（２５）をωで微分し、（２５）式に代入する
ととなり、パワースペクトル包絡の傾きＳ（ω）は ８／　（ｆｌ　＝Σ　Ｓ（ｋ浄）　Ｆ’　（ｆ−ｋＫｐ
　）　（２５）　’に− と求められる。すなわち、パワースペクトル包絡の最大
の標本点におけるスペクトル包絡の側きを式（２５）’
によりて求めるならば、その傾きによってピーク点がそ
の最大標本点のどちら側にあるか判別することができ、
その判明した醐の区間について同様の演算を繰返すなら
ば、最大点を求める区間がそれぞれの段階で半減し、さ
らに計算量を削減することができる。もちろん、パワー
スペクトル包絡の傾きは、式（２５）’で求める必然性
はなく、他の手段によっても同様である。

第９図に上記ピーク検出方式の実施例を示す。

端子７は入力端子であり、音声が入力する。Ｓ（ＫＦｐ
）計算回路８はパワー線スペクトル８（ｋＦｐ）の計算
回路であり、その計算結果はスイッチ９とスペクトル包
絡傾き電比回路１２と標本値算出回路１４回路へ送られ
る。スイッチ９は初めは５（ＫＦｐ）算出回路８ｇ４に
継がっており、最大値算出回路ｌＯは５（ｋＰｐ）の最
大値を求める。その結果はスペクトル包絡傾き算出回路
１３へ送られ、その最大値を与える標本点におけるパワ
ースペクトル包絡の傾きを計算する。傾きの正負とその
標本点位置はピーク区間決定回路１３へ送られ、ピーク
の存在する区間が決定される。傾きが正ならばその標本
点と１つ高周波側の標本点間を区間と定め、傾きが負な
らばそめ標本点と１つ低周波側の標本点間を区間と定め
、標本値算出回路１４へ伝送する。標本値算出回路１４
はピーク区間決定回路１３で決定した区間中の適当な間
隔で８（ＫＦｐ）計算回路８で得られたパワー線スペク
トルを用いてパワースペクトル包絡の標本値を計算する
。そのとき以後スイッチ９は標本値算出回路１４側に切
換えられ、標本値算出回路１４で得られた標本値につい
て、前回と同様の計算を繰返し、適当な精度でピーク点
が得られた所で出力端子ｉｔより結果を出力する。

第１０図には別の実施例を示す。入力端子７から人力し
た音声は８（ＫＦｐ）計算回路８でパワー線スペクトル
５（ｋＦｐ）が計算される０ここで得られたパワー線ス
ペクトルは最大値算出回路ｌＯとスペクトル包絡傾き亘
出１２へ送られる。最大値算出回路ｌＯは８　（ＫＦｐ
）計算回路８で得たパワー線スペクトルから最大のもの
を選び、これをＦ、とする。またＦ、に隣接するパワー
線スペクトルの周波数Ｆ、およびＦ、を抽出する。この
とき、Ｆ。

の高周波側をＦｌｕ低周波側をＦ、とする。最大値算出
回路１０はこのＦ、、Ｆ、、Ｆ、をスイッチ９を通して
スペクトル包絡傾き算出回路１２へ伝送する。スペクト
ル包絡傾き算出回路１２は５（ＫＦｐ）計算回路８から
得たパワー線スペクトルを用いて、Ｆ、におけるパワー
スペクトル包絡の傾きを計算し、その結果とＦ、　、　
Ｆ、　、　Ｆ、を判定回路１５へ送る。

判定回路１５はＦ、における傾きから、傾きが正ならば
Ｆ、＝Ｆ、とおき、負ならばＦ、＝　Ｆ、ととおいて平
均値算出回路１６へ伝送する。平均値算出回路１６は、
ｐ、＝（ｐ、＋ｐ言）／２を計算し、スイッチ９を介し
てスペクトル包絡傾き算出回路１２へＦ、、Ｆ、、Ｆ、
を送る。スイッチ９このとき以降平均値算出回路１６側
に接続される。以下、回路３２〜３４は同様の動作を繰
返せば、Ｆ！はピーク点に斬近し、出力端子１１より、
ある精度をもってピーク点が出力される。

次に別の実施例について述べる。

■　パワースペクトル包絡の最大の標本値を与える角周
波数をＦ、とすれば、パワースペクトル包絡の傾き８′
（ち）の正負によって、ピークがω１の高周波側にある
か、低周波側にあるか判定することができるついま、低
周波側の隣接標本点をに！。

高周波側のそれをＦｓとすると、区間（Ｆｌ　、Ｆｌ　
）あるいは（Ｆｌ　、　Ｆｓ）のいずれかの区間にピー
クがあることになる。

■　傾きＳ’（ＰＩ）の正負により、ピークの存在がわ
かった区間を新しく区間（Ｆｘ、Ｆｓ）とおいて、この
区間内の任意の点をＦ、とし、上記■の判定を行なえば
、さらに狭くなりた区間（Ｆｔ、Ｆｓ）が得られる。

■　ここで得られた区間がＦ０７２以下の間隔となった
とき、第１１図で示す接線Ｙｌ、ｙ宜が得られる〇この
接線の交点は常に８（Ｆ）の上方にあり、この交点Ｆ、
を通る接線もまた８（１１の上方にある。

■　そこで、再び、交点Ｆ１　における接線の傾き８’
（Ｆｌ）を求めるなら、ピークが、その交点のどちら側
にあるか判明し、ピークを含む区間をさらにせばめるこ
とができる。

以上の操作を繰返すならば、常に交点は２点Ｆｌ。

Ｆ、の間にあることから、交点はピーク点に漸近する。

もちろん、傾きＳ’（Ｆｌ）が零となったとき、Ｆ、が
ピーク点を表わしている。

入力端子７より入力した音声は８（ＫＦｐ）算出回路８
でスペクトル包絡のＦｐ／２ごとの標本値が計算され、
その結果は最大値算出回路ｌＯと交点算出回路１７．ス
ペクトル包絡算出回路１２へ送られる。これらの回路へ
送られる標本値はｂごとである。最大値算出回路ｌＯは
それらの標本値から最大のものを選択し、スイッチ９を
介してスペクトル包絡傾き算出回路１２へ結果を伝送す
る。伝送後スイッチ９は交点算出回路１７側に切換えら
れる。スペクトル包絡傾き算出回路１２はＳ■）計算回
路五８から送られた標本値からスイッチ９を介して送ら
れた標本点におけるスペクトル包絡の傾きを計算し、ピ
ーク区間決定回路１３へその結果を伝送する。ピーク区
間決定回路１３はスペクトル包絡の傾きからピークの存
在が予想される区間を決定し交点算出回路１７へ送る。

交点算出回路回路１７はピーク区間決定回路１３で得た
区間の両端における接線の交点を５（ＫＦｐ）計算回路
８で得たスペクトル包絡のＦｐごとの標本値から計算す
る。そして、その交点をスイッチ９を介してスペクトル
包絡傾き算出回路１２へ伝送し、以下、同様の演算を繰
返し、過当な精度となった所で、交点を出力端子１１よ
りピーク点として出力する。

以上のようにして、スペクトル包絡線上のピーク点が求
められホルマント周波数が求められる。

次にホルマントに対して、零点の描出方法について説明
する。零点は鼻音、鼻音化母音の＆！識において重要で
あり、その描出方法はホルマントの場合とほぼ同じであ
る。

即ちホルマントの周波数特性そ上凸の特性とすれば零点
はその逆の下に凸の周波数特性を音源の周波特性に与え
ることになる。零点周状数はこの下に凸の最低点を与え
る周波数を抽出することに等しい。

ところが、ここに１つの問題が発生する。それは、下に
凸の周波数特性はそこに零点がなくても、２つの極（そ
れぞれ異なる２次フィルタのスペクトルの極）にはさま
れた周波数域でも生じることである。零点の抽出にはこ
のようにして生じた下に凸の特性なのか真に零点の発生
によって生じた下に凸の特性であるのか、区別する必要
がある。

それには基準となる値が必要である。

一方、音声波形を標本化周期Ｔで標本化する場合、標本
化周波数Ｆ＝ｌ／Ｔの半分の周波数Ｆ３以上の周波数成
分は除去されていなければならない。

このため屹使用する低域フィルタはできるだけ１通過帯
域での利得が１．阻止域でＯ」となる理想フィルタに近
いものであることが望ましい。理想フィルタは現実には
不可能であるので、適轟な妥協が行われ、実際に使用さ
れるフィルタの特性はＦＳより低い周波数より減衰が始
まり、ＦＳにおいて十分な減衰量となるように設計され
るのが普通である。すなわち、ＦＳに近い同波数域には
ホルマントは存在しないと考えられ、もつとも音源のス
ベクトル（２次フィルタの影響が少ない）をよく表わし
ている周波数域と言える。したがりて、この周波数域の
線スペクトルを基準スペクトルとして選び、零点の判定
に用いることは、他の周波数域の線スペクトルを用いる
よりもその判定に誤りが少ないと言える。また、直流付
近（周波数０）の周波数もカットされている場合が多く
、この近辺の線スペクトルも基準線スペクトルとして用
いる仁とができる。あるいは、基準線スペクトルとして
、付近の線スペクトルの平均として与えてもよい。

基準が与えられれば零点周波数の抽出は簡単である。零
点はこの基準線スペクトルより小さい線スペクトル近辺
のスペクトル包絡の最小値を与える点として抽出するこ
とができ、零点周波数はその点の周波数として求められ
る＠ スペクトル包絡の最小点を求める方法はホルマントの場
合と同様である。その異体例をい（つかあげ、簡単に説
明する。

■　スペクトル包絡のＦｏ間隔以下の間隔で標本値を求
め、基準値より小さい標本値で最小のものを選び、その
標本［’２はさむ標本点間をさらに狭い間隔でスペクト
ル包絡の標本値を求め、その最小の標本値をはさむ標本
点間をさらに狭い間隔で標本化することを繰返し、漸近
的に零点周ａａを求める方法。

■　上記方法において、最小の標本点におけるスペクト
ル包絡の傾きによりて、その最小の標本点に隣接する標
本点を１つ選び、その２つの標本点間ｉこついて同様の
演算を繰返す方法。

■　スペクトル包絡のＦＯ間隔以下の間隔で標本１直を
求め、基準値より小さい標本値で最小のものを選び、そ
の標本点におけるスペクトル包絡の傾きから、もう１つ
の隣接する標本点を選ぶ。その２標本点間について、任
意の１点を選び、この点に怠けるスペクトル包絡の傾き
から、もとの２つの標本点のうちから１点を選び、新シ
い標本点間とする。以下、同様に、この新しい標点間に
ついて演算を繰返せば、零点周波数は漸近的にボめられ
る。ただし、スペクトル包絡の煩きが０となりた時点で
演算を中止し、この点を零点周数数とすることも可能で
ある。

■　上記■の２標本点間の任意の１点の定め方として、
２標本点を通るスペクトル包絡の接線の交点とする方法
。

等がある。

これらの方法はホルマント（ピーク検出）周波数を求め
る場合と同じであるので詳細は省略する。

第１３図に零点周波数抽出の具体例を示す。入力端子７
より入力した音声はピッチ検出回路１８、自己相関関数
算出回路１９へ送られる。ピッチ検出回路１８はピッチ
検出を行い、ピッチ検出に成功した有声音についてはピ
ッチを、失敗した無声音についてはあらかじめ定められ
た区間を線スペクトル算出回路２０へ送る。自己相関関
数算出回路２０は音声の自己相関関数の計算を行う。線
スペクトル算出回路２０は回路１８．１９の結果を受け
て自己相関関数のフ−リュ変換により締スペクトルを計
算し、その結果を基準線スペクトル設定回路２１．判定
回路３１．最小点検出回路３２へ送る。基準線スペクト
ル設定回路２１はその線スペクトルの中から基準となる
線スペクトルを選び、判定回路２２はその基準線スペク
トルより小さい線スペクトルを検出し、最小点検出回路
２３へ送る・検出できなかりた場合は未検出信号を最小
点検出回路２３を通て出力端子１１へ送る。最小点検出
回路２３は検出された場合のみ動作し、スペクトル包絡
の最小点を抽出し、端子１１よりその５結果を出力する
。

次にホルマント帯域幅（減＊＠（減衰率）抽出方法につ
いて説明する＠ 逐次抽出における第１段目の２次フィルタが与えるホル
マントの帯域幅はスペクトル包絡上の最大の極大点周波
数近傍（例えば第７図のＦ）の音声スペクトルだけを最
適近似する周波数特性をもつ２次フィルタの係数として
抽出される。すなわち−スペクトルの局所近似によるホ
ルマント抽出である。

帯域幅を与える２次フィルタ係数の抽出はホルマント周
波数近傍の２つの線スペクトルについて減衰率を未知数
とする３次方程式をたて、これを　　　−解くことによ
って行うことができる。得られた係数はこの計ｇｌこ用
いた２Ｉｌｊｌスペクトルの近似に２いて最適である。

この３医方程式はカルダンの公式を用いて簡単に解（こ
とができる。

ところが、そこで得られた２次フィルタの周波数特性は
ホルマント近傍の他の線スベク）７しについても最適な
近似を与えるとは限らない。このためには、他の線スペ
クトルについても同様の計算を行い１これらの平均から
ホルマント近傍の線スペクトル全体を平均的に近似する
周波数特性を与える係数を求めることが必要である。そ
の場合、！１ｔ３１Ｅｆる線スペクトルはホルマント周
波数の両側に同数となるようにとる。このとき、他のホ
ルマントの周波数特性はホルマント周波数の両側で逆の
作用となって働き、他のホルマントの影響は相殺される
。ここでは、この平均法として、「級数平均法」を用い
る。ここでいう級数平均法とは「ホルマント帯域幅を与
える２次フィルタのインパルス応答の減衰率を等比とす
る等比級数の平均から平均等比を求める方法」である。

ホルマント周波数近傍の２線スペクトルを通る周波数特
性を与える２次フィルタ係数の抽出のための具体的な計
算は以下のように行う。

減衰風（帯域幅）は中心周波数近傍のスペクトルを最適
近似する２次フィルタの減衰率から求められる。それに
はまず、２次フィルタの構成を決める必要がある。２次
フィルタの構成にはいくつかの種類がある。ここでは、
インパルス不変なりニア←線型）型２次フィルタを用い
る。

この２次フィルタは中心周波数から離れたところでの減
衰特性があまり大きくならず、かつ平担に近いという特
徴をもつ。この特徴は音声生成フィルタを２次フィルタ
の縦続接続で表し、これを逐次抽出する場合において、
窺１接ホルマントへの影響が少ないといろ点で好都合で
ある。ＬＢＬＷＢＲ型２次フィルタの伝達関数ＦＩＺａ
ｋよび周波数特性Ｆ（ｆｌは ωｓ　＝　２πＦｓ Ａ：利得Ｂ：減衰率ＦＳ：中心周波数 と表される。

式（２７）において周波数特性とホルマント周波数Ｆｓ
はすでに求められており、未知数は減衰率Ｂと利得人の
２つであるｏしたがって、未知数が２つの方程式（２７
）はホルマント周波数近傍の２周波数点ｌζおけるスペ
クトル包絡の値を与えればこれを解くことができる。２
周波数点をＦａ、Ｆｂにの点におけるスペクトル包絡の
値をＳ　（Ｆａ）、　８（Ｆｂ）。その比をＲとすると
、利得人が消去され、Ｂを未知数とする方程式 ％式％（２８） が得られる。さらにこれを減衰率Ｂについて整理して、 ＣａＢ”＋　Ｃｂ　Ｂ２＋Ｃｃ　Ｂ＋Ｃｄ　＝　ＯＣ＠
＝Ｒｃｏｓｌｌａ−ｃｏｓ＆ ｃｂと（１−Ｒ）（１＋２ｃｏｓθｂ　ＣＯ８θ西Ｃｃ
　＝　（Ｒ−２）　ｃｏｓ１９ｍ＋（２Ｒ−１）　ｃｏ
ｓｌ）ｂＣｄ＝１−Ｒ なる３次方糧式が得られる。これを解いて得られた係数
Ａ、Ｂは８　（Ｆａ）　、８　（ｉ’ｂ）を通る周波数
特性をもつ中心周波数Ｆｍの２次フィルタを与える。

このとき、８　（Ｆｉ）　、８　（Ｆｂ）は線スペクト
ルに限られる。その理由を以下に示す。

２次フィルタの周波数特性、式（２７）は積分区間を無
限大とした場合の周波数特性である。この特性を周波数
軸上のスペクトルの撮動で表すならば、それは式（１１
）に示す１＝−００〜Ｏｏの振動成分に分解することが
できる。−万１積分区間を有限とすれば、求めうるスペ
クトルの振動には上限が発生し、その上限以上の振動成
分は求めることかで缶ない。すなわち、ここで得られた
周波数特性と上記周波数特性きは一致しない。ところが
、ナでに述べたように積分区間が有限であっても・積分
区間長で決まる一定間隔ごとの線スペクトルだけは上記
周波数特性に一致する。したがって、この線スペクトル
についての近似を考えるならば、積分区間を無限大々し
た周波数特性をそのまま近似に用いることができる。

第１４図に上記３次方糧式を屏いて得られた２次フィル
タの周波数特性をスペクトル包絡に重ねて示す。図に示
す２次フィルタの周波数特性は線スペクシル■（８（Ｐ
ａ）　、Ｓ　（Ｆｂ）　）　、■（８（Ｆａ）１８　（
Ｆｃ）　）を通る２次フィルタの周波特性として、式（
３０）の３次方糧式を解いて求めた２次フィルタの周波
数特性である。

第１５図にホルマント帯域幅抽出の異体例を示す。入力
端子７より入力した音声はピッ、チ検出回路１８および
自己相関関数算出回路１９へ入力し、自己相関関数算出
回路１９は入力した音声の自己相関関数を計算する。ピ
ッチ検出回路１８は音声のピッチを検出し、とツチ検出
に成功した音声音についてはピッチを、失敗した無声音
についてはあらかじめ定められた区間長を線スペクトル
算出回路２０へ伝送する。線スペクトル算出回路２０は
ピッチ検出回路１ｇ、自己相関関数算出回路１９で得た
結果をもとに７−リム変換を行い、線スペクトルを求め
る。スペクトル包絡算出回路２４はその線スペクトルか
らスペクトル包絡を計算し、ピーク検出回路２５はその
包絡のピークを検出し、そのピーク近傍の線スペクトル
を２つ選び、方程式作成回路２６へ送る。方程式作成回
路２６は２次フィルタの周波数特性を与える式にピーク
検出回路２５で得た線スペクトルを用いて連立方程式を
たて、掛算出力回路２７はその連立方程式を解いて、０
〜ｌの範囲内にある実根をもって減衰率とし・出力端子
１１より一力する・　　　　　−７−丈た、同様にして
、零点の帯域幅を求めることができろう即ち第１５図の
回路は零点帯域幅を求めるためにも適用できる。入力端
子７より入力した音声はピッチ回路１８および自己相関
関数算出回路１９へ入力し、自己相関関数算出回路１９
は入力した音声の自己相関関数を計算する。ピッチ検出
回路１８は音声のピッチを検出し、ピッチ検出に成功し
た有声音についてはピッチを、失敗した無声音について
はあらかじめ定められた区間長を線スペクトル算出回路
ｚＯへ伝送する。線スペクトル算出回路２０はピッチ検
出回路１Ｂ、自己相関関数算出回路１９で得た結果をも
とにフーリエ変換を行い、線スペクトルを求める。スペ
クトル包絡算出回路２４はその線スペクトルからスペク
トル包絡を計算し、ピーク検出回路２５は基準線スペク
トルより小さい線スペクトルの近くのスペクトル色落か
ら最小値を検出し、その周波数を零点周波数としてまた
その近辺の線スペクトルを選び、方程式作成回路２６へ
送る方程式回路２６は２次フィルタの周波数特性を与え
る式に基準スペクトルおよび零点周波数とその近くの線
スペクトルを用いて連立方程式をたて、掛算出回路２７
はそれを解いて、０〜ｌの範囲内にある実根を選んで減
衰率とし、出力端子１．ｌｏより出力するロスに、別の
方法によるホルマント帯域幅を求める方法について説明
する。

まずスペクトル包絡から２次フィルタの中心周波数を決
め、仁の近傍の線スペクトルから２点を選ぶ。その角周
波数を６１１．ω、とにおいて減衰率Ｂを仮定する。

０（Ｂ（１ 内の任意の値Ｂ、を選び、式２７に代入すると、より人
が決まる。次にこのＡ、　Ｂ、を用いてＦ（６１ｍ　）
を計算し、 Ｓ（町）〈Ｆ（ω、） ならば、減衰’ａＢｔが小さいことがわかるのでＢ、（
Ｂ（１ の任意の値を選び、 Ｓ（ωｔ）＞Ｆ（ω、） ならば ｏ（Ｂ（Ｂ。

の任意の値を選び、ここで得られたＢ、について、同様
の演算を繰返せば、Ｂｉ　ｉ　＝１．２　、３　・・・
・・・はＢに収束して行く。もちろん、ＢＬにおいてＳ
（ωり謹Ｆ（ω、） となりだとき、演算を打切り１ Ｂ　＝　Ｂ　＋ として減衰率を決定する。

第１６図に具体例を示す。入力端子７より入力した音声
はピッチ検出口＄１８詔よび自己相関関数算出回路１９
へ入力し、自己相関関数算出回路１９は入力した音声の
自己相関関数を計算する。

ピッチ検出回路１８は音声のピッチを検出し、ピッチ検
出に成功した有声音についてはピッチを、失敗した無声
音につい【はあらかじめ定められた区間長を線スペクト
ル算出回路２０へ伝送する。

線スペクトル算出回路２Ｇは回路１８．１９で得た結果
をもとにフーリ、変換を行い、線スペクトルを求める。

その結果はスペクトル包絡算出回路２４とピーク検出回
路２５へ送られる。スペクトル包絡算出回路２４は線ス
ペクトルからスペクトル包絡を計算し、ピーク検出回路
２５はそのスペクトル包絡のピークを検出して、その近
傍の線スペクトルＳ（ω１）、８（ω１）を選び、減衰
率の初期値Ｂと合せてスイッチ９を介し、利得算出回路
２８へ送る。スイッチ９の初期状態はピーク検出回路２
５側にあり、ピーク検出回路２５からのデータを通過さ
せた後は範囲設定回路３１側に切換えられる。

利得算出回路２８は２次フィルタの周波数特性を与える
式に、Ｐ（ωＩ）＋ωＩｔＢ中心周波中心周波数人３、
利得人を求める。Ｆ（ω、）算出回路２９はその利得人
１周波数ω７．ωＳおよびＢから周波数ω、に怠ける１
次フィルタの周波数特性の１１Ｆ（ω、）を計算し、比
破口路３０へ送る。比較回路３０はＦ（ωｚ）、８（”
ｍ）を比較し、その比較結果を受けて範囲設定回路３１
は減衰率の予想範囲を決定し、その範囲内の任意の点、
例えば中心を新しいＢとおいて、スイッチ９を介し、利
得算出回路２８で始まる演算ループへ伝送するつこの繰
作をあらか゛じめ定めた回数だけ繰返せば、Ｂは真の値
に漸近し、出力端子１１よりその結果を得ることができ
る。また同様の方法により、零点帯域幅を求めることが
できる。

第１７図にその具体例を示す。入力端子７より入力した
音声は回路１８および１９へ入力し、回路１９は入力し
た音声の自己相関関数を計算する。

回路１８は音声のピッチを検出し、ピッチ検出に成功し
た有声音についてはピッチを、失敗した無声音について
はあらかじめ定められた区間長を回路２０へ伝送する。

回路２０は回路ｉｓ、ｌｓで得た結果をもとにフーリ為
変換を行い、線スペクトルを求める。その結果は回路２
４．２３へ送られる。

回路２４は線スペクトルからスペクトル包１１８８ｃω
）を計算し、回路３２は高周波域あるいは低周波域の１
つの線スペクトル、たとえば最高周波数の線スペクトル
５（−）を基準とし、それより小さい線スペクトル近辺
のパワースペクトル包絡Ｓ（ω）の最小値を検出し、こ
れを零点周波数ωＳとする＠さらに、零点周波数付近の
１つの線スペクトルＳ（ω、）を選び、これらを回路２
８へ伝送する。スイッチ９は初期状態は初期減衰率Ｂ、
側にあり、回路３２よりデータが回路２８へ送られた後
は回路４３儒化切換えられる。回路２８はスイッチ９を
介して入力する減衰率、零点周波数および線スペクトル
Ｓ（ωＩ）、（ω雪）のいずれか一方を用いて２次フィ
ルタの周ａ数特性を与える式（２７）より、利得人を計
算する。回路２９はその利得人を用いて同じく式（２７
）より、もう一方の線スペクトル周波数における周波数
特性の値を計算する。回路３０はその結果と七〇線スペ
クトルの大きさを比較し、回路３３はその比較結果から
減衰率の予想値を決定し−それを再びスイッチ２０を介
し、回路２８で始まる演算レープへ伝送する。この演算
をあらかじめ定めた回数だけ繰返すならば、回路３３で
得られる予想値の値に漸近し、出力端子１１より、その
結果を得ることができる。

しかしながら、以上のよう処して得られた２次フィルタ
は計算に使用した２４！スペクトルについては最適近似
であると言えるけれども、ホルマント近傍の他の線スペ
クトルについても最適であるとは限らない（第１８図参
照）。ホルマント近傍の線スペクトル全体な平均的シζ
近似するためには、それらの線スペクトルについ【求め
た２次フィルタの周波数特性の平均周波数特性を与える
２次フィルタを求める必要がある。この計算法を以下に
示す。

２次フィルタの中心周波数はホルマント近傍の線スペク
トルについて立てた各方程式に共通であるから、これを
直流まで平行移動しても減衰特性は変わらない。そこで
、簡単のため、中心周波数が直流の低域フィルタとして
最適化することを考える。このとき、低域フィルタのイ
ンパルス応答は等化数列で表される。さらに、ここでは
時間領域における最適化を考える。

さて、ホルマント近傍のいくつかの線スペクトルについ
【得られた３個の２次フィルタの係数かＧｊ　（ｎＴ）
　＝　ＡＪ　ＢＪ　　　　　　　　　　　　　　（３１
）Ｊ＝１．・・・・・・、Ｊ Ａｊ；利得（インパルス応答の初期値）Ｂｊ：減衰＊（
インパルス応答の等比）なるインパルス応答を得る。こ
の３個のインパルス応答を最適近似する平均関数は各時
点における平均値列 Ｇ（ｎＴ）＝ΣＧｊ　（ｎＴ）　／Ｊ　　　　　　　（
３２）ｓａｌ で与えられる。さらに１この平均値列関数Ｇ（ｎＴ）を
最適近似する利得Ａｏ、減衰率Ｂｏのインパルス応答を
つぎのよ５におく。

Ｇｏ　（ｎＴ）　ｗＡｏＢｏ’　　　　　　　　　　（
３３）このとき、区間ｎ＝ｏ〜Ｎ−Ｌにおける平均値列
関数Ｇ（ｎＴ）をＧｏ　（ｎＴ）で近似するならば、こ
の区間における部分和は等しくなければならない。した
がって、その両関数の部分和を等しいとおいてが得られ
る。利得Ａｏは式（３４）においてＮ＝Ｏとおいた各２
次フィルタの利得の平均 Ａｏ＝ΣＡｊ／Ｊ　　　　　　　　　　　　（３５）ｚ
ｌ から求められる。減衰率Ｂｏはこれを式（３４）に代入
し、減衰率ＢｏＫついて計算すれば求めることができる
。また、Ｎ＝−とおけば、全区間における平均、最適化
とし？Ａｏ、Ｂｏは 均 Ｂｏ＝ΣＢｊ／Ｊ　　　　　　　　　　　　（３７）Ｊ
＝１ は全利得Ａ１を等しいとおいた、Ｎ＝１の場合の式（３
７）の計算に等しい。

第１９図に第１８図のスペクトル包絡におけるホルマン
ト近傍の３１！スペクトルの組合せ、■（Ｓ　（Ｆａ）
、　Ｓ　（Ｆｂ）　）、■（Ｓ　（Ｆａ）　、　Ｓ　（
Ｆｃ）　）について求めた低域フィルタのインパルス応
答の平均応答■を示す。図から平均り答が求められてい
ることがわかる。第２０図はその平均インパルス応答を
もつ２次フィルタの周波数特性である。

第２１図は上記方法の具体例である。六方端子７より入
力した音声は自己相関関数の１ピッチ分のツーり瓢変換
として線スペクトル算出回路２０により線スペクトルに
変換される。得られた線スペクトルは回路２４．３４．
３５へ送られ、スペクトル包絡算出回路２４では線スペ
クトルからスペクトル包絡が計算される。ホルマント・
零点抽出回路３４はスペクトル包絡のピークとしてホル
マントな、基ｍｓスペクトルより小さいｌスペクトル近
辺のスペクトル包絡の最小値として零点を抽出し、利得
・減衰率算出回路３５へ送る。回路３５はホルマントあ
るいは零点近傍の線スペクトルをいくつか選び、それら
について２次フィルタの利得および減衰率を計算する。

平均減衰率算出回路３６は初項を利得１等化を減状フと
する等比数列の和の平均に等しい等比数列の等比な（３
５）式。

（３６）式より計算し、出力端子１１より平均減衰率と
して出力する。

次に音声のスペクトル上の２１ｉ要な特徴であるホルマ
ントや零点付近だけを近似する２次フィルタ、それもあ
らかじめ定めた減衰率をもつ２次フィルタの縦続接続で
音声生成フィルタを表わし、おおまかな近似だけでホル
マントや零点を抽出することにより、簡易な、しかしホ
ルマントや零点と対応する２次フィルタとして抽出可能
な方法について述べる。

ホルマントおよび零点周波数が決まると、この近傍のス
ペクトルを近似する２次フィルタの減衰富を定めればよ
い。そこで、減衰率を小さなある値に固定しておけば、
このホルマントあるいは零点を近似する２次フィルタが
得られる。この２次フィルタの逆周波数特性を先に求め
た線スペクトルＳ　（ＫＦｐ）　ＶＣ乗じると、ホルマ
ントあるいは零点付近のスペクトルに固定した減荻率に
応じた平坦化が行われる。この平坦化されたスペクトル
について同様の演算を行なえば平坦化は徐々に進み、つ
いＫは他のホルマントや零点が検出されるようになる。

これについても同様の演算を繰返せば、スペクトル上の
特異点は徐々に平坦化され分析が行われる。このとき、
１つのホルマントあるいは零点は１つ以上の２次フィル
タの縦続接続で表わされろう また、減衰率は１つに固定する以外にいくつか用意して
おき、ホルマントあるいは零点付近の線スペクトルの大
きさから選択してもよい。

第２１図はその具体例である。入力端子７より入力した
音声は自己相関関数の１ピッチ分のフーリ＆変換により
、線スペクトル算出回路２０で線スペクトルに変換され
る。その結果はスイッチ９を介して回路２４．３４．３
７へ送られる。スイッチ９の初期状態は線スペクトル算
出回路２０９１１１にあり、線スペクトル算出回路２０
から線スペクトルが転送された後は乗ｎＩａｌ路３７へ
切換えられる。

スペクトル包絡算出回路２４は線スペクトルからスペク
トル包絡を計算し、回路３４はホルマント周訳数、零点
周波数を抽出する。乗算回路３７はそれを受けて２次フ
ィルタの逆周波数特性な線スペクトルに乗じ、スイッチ
９を介して回路２４゜３４そして自分自身へ転送する。

回路３１．３２゜３３の演算を繰返せば、ホルマントあ
るいは零点を近似する２次フィルタが出力端子１１から
得られる。

スペクトル包絡における最大の極大点を中心周波数とす
る第１段目の２次フィルタは以上の手順で抽出される。

ここで得られた２次フィルタの逆周波数特性を音声（社
）スペクトルに乗じるならば。

この２次フィルタが与えるホルマントは抑圧され、２段
目以降の２次フィルタが与えるつぎに大きいホルマント
がスペクトル包絡における最大の極大点として検出され
る。このホルマント忙ついても同様の演算を繰り返すな
らば、ホルマントは順次抽出することができる。ただし
、逆周波数特性を乗じるスペクトルはスペクトル包絡で
はなくて、線スペクトルであるととに注意が必要である
。

第２３−に上記２次フィルタの逆周波数特性を乗じて得
られた２段目以降のフィルタが与えるスペクトル包絡を
示す。この図かう、近接した２つのホルマン）　Ｆ、　
、　Ｆ、が本抽出法によってよく分離され、そして抽出
されることがよく分る。ただし、この図においＣＬＥＲ
ＮＥＲ型の２次フィルタでは表すことができない高いＱ
の２次フィルタについては減衰率を１とおいて平均して
いる。

さて、複数個のホルマントを含むスペクトル包絡からホ
ルマントの遂次抽出を行えば、それぞれのホルマントは
他のホルマントの周波数特性の影響を受けていることか
ら、抽出した係数と真のホルマント係数との間には誤差
の発生が予想される。

しかしながら、そのｗＡ差は前記級数平均法によりて相
殺されるため、遂次抽出の影響は小さい。また、必要な
らば抽出後の補正も可能である口補正は遂次抽出によっ
て再抽出された同じホルマントを与える２次フィルタを
前記平均法を用いてＬつの２次フィルタとして統一する
ことＫより笑行することができる。誤差は徐々に補正さ
れ、２次フィルタ係数は真のホルマント係数に両辺する
。零点くついても同様である。

第１図は本発明の音声分析方式の一実施例である。入力
端子７より入力した音声は線スペクトル算出回路２０に
より自己相関関数のｌピッチ分のフーリュ変換から互い
に独立な線スペクトル５（ｋＦｏ）が計算される。その
結果はスイッチ９を介して回路２４．３４．３５および
３８へ送られる。スイッチ９の初期状態は線スペクトル
算出回路２０側にあり、回路３０からＳ　（ｋＦｏ）が
送られた後は乗算回路３７側に切換えられる。スペクト
ル回路算出回路２４は線スペクトルＳ　（ｋＦｏ）から
スペクトル包絡Ｓ　（Ｆ）を計算し、ホルマント・零点
周波数算出回路３４はＳ　（Ｆ）からホルマントあるい
は零点周波数を検出し、回路３５へ転送する。回路３５
はホルマントあるいは零点付近の線スペクトル利得・減
衰本算出回路を抽出し、零点の場合は零点検出基準線ス
ペクトルと併せて、ホルマントあるいは零点付近のスペ
クトルと近似する２次フィルタの利得および減衰率を算
出する。最適化回路３Ｂはそれを受けてホルマントある
いは零点付近のスペクトルをもっともよく近似する２次
フィルタの減衰率を回路３５で得られた利得および減ｆ
ｌ藁で表わされる等比数列の和の平均から求める。乗算
回路３７は最適化回路３８で得られた減衰率を持つ２次
フィルタの逆周波数特性を線スペクトル５（ｋＦｏ）に
乗じスイッチ９を介して回路２４゜３４．３５および自
分自身に転送し、上述の演算を繰返す。この演算の繰返
しととに出力端子ＬＩＫはホルマントあるいは零点を表
わす中心周波数および減衰惠が出力され分析が行なわれ
る。

次に１つのホルマントあるいは零点を表わす２次フィル
タが複数個ある場合にこれを１つの２次フィルタに総合
して、パラメータの表現を簡素化する方法について述べ
る。

ある１つの周波数付近に複数個の２次フィルタが抽出さ
れ、これを１つの２次フィルタに総合するＫは、その得
られた複数個の２次フィルタの周波数特性の積を１つの
２次フィルタの周波数特性で近似すればよい。

例をあげて説明する。複数個の２次フィルタで表わされ
る周波数軸上の！ｆ＃徴点がホルマントであるとし、２
次フィ゛ルタの構成Ｙ第（２６）式よりＢ：減衰率　　
　Ａ：利得 ω、：中心周波数 と仮定する。もちろん他の傅成であっても同様である。

この２次フィルタの周波数特性は（２７）式％式％ さて、得られた複数個の２次フィルタの与える総合周波
数特性Ｓ（ω）を求められると、たとえば、七のピーク
周波数をｆｏｓビーク値のｌ／２となる周波数なｆ、と
すると、 なる減衰率Ｂを未知数とする２次方程式が得られる。こ
れを解けばＳ　Ｃｆ’）を近似する１つの２次フィルタ
が得られる。もちろん他方の方法によって５（ｆ）を近
似する２次フィルタを求めてもよい。

たとえば、 ■ビークイ東の１７２となる周波数がピークの左右で異
なる場合、左右のＩＭ波数ω８．ω、よりとする。

■Ｓ　（ｊ”）の複数の周波数点５（ｆｌ）について（
３０）大同様の計算を行い減衰率ａの平均減衰率を求め
る。

等としてもよい。また、得られた複数個の２次フィルタ
が零点を表わす場合についても式（３０）の分子１分母
が入換るだけであり、同様の演算により２次フィルタを
総合することができる。

第２４図は上記の方法の具体例である。入力端子ＬＯよ
り入力した複数個の２次フィルタの係数より、変換回路
３８で総合周波数特性に変換される。回路３９は、総合
周波数特性からピーク周波数とピーク１．ｓ（ω０）お
よび他の任意の周波数ω１における値Ｓ（ω、）を抽出
する。減衰車算出回蕗４０はＳ（ω。）、Ｓ（ω、）よ
り式（３０）を用いて減衰藁Ｂを計算する。利得Ａを求
める場合は式（２７）においてω、＝ω。、Ｆ、（ω。

）＝Ｓ（ω。）および求めたＢを代入して計算する。出
力端子１１から総合２次フィルタの係数ω。、Ｂおよび
人が出力される。

ここで自己相関関数のピッチ同期分析から、ホルマント
遷移に関する情報を得ることができることを説明する。

自己相関関数Ｒ（ＩＴ）は原信号の周期性を保存したま
ま、位相情報を落としたものである。本来、それは余弦
波の集合で表すことができる。したがつて、有声音の場
合には自己相関関数Ｒ（ｉＴ）は１／２ピッチ点におい
て、対称となる。ところが、実際の音声（連続発声蓄声
）では対称とならない場合が多い。すなわら、正弦波成
分を含む。第６図に示す例も１／２ピッチ点において非
対称となっている。この原因はホルマントの遷移で説明
することができる。

ホルマントを与える２次フィルタのインパルス応答を ｖ　（ｎＴ）　＝Ｂｃｏ＠（ω、ｎＴ＋α）（３８）α
；位相偏差 とおく。ここで、ホルマントに遷移が起こり、ホルマン
ト周波ｆｉＦｓに変化が生じると、この変化はインパル
ス応答に周波数変調を引き起す。周波数変調は角度菱調
であり、これｔｔ位相変調に置き換えて考えることもで
きる。ホルマントの遷移によって生じた位相変動なθ（
ｎＴ）とおけば、位相変調インパルス応答として式（３
Ｂ）は ｖ　（ｎＴ）＝　Ｂ　ｃｏｔ　（ＩＪ　、　ｎＴ＋α十
〇（ｎＴ）　）　　　（３９）と表わすことができる。

ホルマント周波移はこのθ（ｎＴ）Ｋ等価である。すな
わち、θ（ｎ　Ｔ）を求めれば、ホルマント遷移の詳細
を知ることができる。

インパルス応答、式（３９）の自己相関関数Ｒ（ｉＴ）
はこれを正規化自己相関関数で表すならば、から計算す
ることができる。ここで、ｖ（ｎＴ）は窓関数である。

これを整理すれば Ｒ（ｌＴ）＝ＨｃｒｉＴ）ｃｏｓω５ｉＴ−Ｈｓ（ＩＴ
）ａｉｎωｓｉＴ　　（４１）が得られる。ここで、Ｈ
ｓ（ｉＴ）が０となって正弦波成分が０となるのは θ（ｎＴ）　＋　ｌ　Ｔ）−〇（ｎＴ）＝０　　　　　
　　　　（４４）となるとき、すなわちホルマントが遷
移しないときに限られる。ホルマント周波数の遷移は自
己相関関数（スペクトルに等価であり、以下、スペクト
ルとして説明する）Ｋ正弦波成分を発生させる。

実際の音声においては複数個のホルマントが存在し、し
かも遷移は同時に起こることもあり、得られた正弦波成
分がどのホルマントの、どのような遷移によって引き起
こされたのかを明確な形で見出すことは難しい。そこで
、簡単な擬似せ声を使用して１つのホルマントにａυを
与え、どのような遷移がどのような正弦波成分を発生さ
せるかを整理し、明確化したのち、この結果を用いて実
際の音声におけるホルマントの遷移とスペクトルの正弦
波成分との関係を調べ、確かめる方が簡単である。

ｉｔＫ、擬似音声のパラメータを、第２５図にそのスペ
クトルを示す。表りの擬似音声において、ホルマント周
波数１０００Ｈｚ、減衰ＩＫＯ，９７５つホルマントに
変化を与えたときのスペクトルの正弦波成分の現れ方を
調べたのがつぎの第２６図〜１４である。第２６図はホ
ルマント周波数が１ピッチ間でＬＯＯＨｚだけ高い方へ
移動した場合の例。嬉２７図はホルマント周波数が１ピ
ッチ間で１００Ｈｚだけ低い方へ移動した場合、さらに
、第２８図は減衰率が１ピッチ間で０．０ｋＨｚだけ増
加した場合、ＷｃＺ　ｓ図は減衰率が１ピッチ間でＯ，
０ＩＨｚだけ減少した場合の例である。

第２６図〜２９の結果から、ホルマントや遷移はホルマ
ント帯域幅の増加（スペクトルの拡散）をもたらし、ホ
ルマント遷移によって生じたスペクトルの正弦波成分は
その正負により、表２に示すようなスペクトｉＩ／の遷
移方向を表すことがわかる。さらに、表２　Ｋ示したス
ペクトルの正弦波成分と遷移方向の規則から、第２６図
〜ｚ９に示すスペクトルの正弦波成分の分布とホルマン
ト遷移の関係を整理したのが鉄３である。

第３０因は上記遷移情報の抽出の具体例である。

入力端子７から入力した音声は自己相関関数算出回路１
９により自己相関関数Ｒ（ｉＴ）が計算される。積分区
間設定回路４１は自己相関関数のフーリ、変換で、その
積分区間は有声音の場合はｌピ、チ、無声音の場合は適
当な時間長とする。回路４２はフーリ、変換結果から再
び自己相関関数を余弦波成分Ｒｃ、（ｉＴ）と正弦波成
分Ｒｓ（ｉＴ）ＩＣ分けて算出する。移動情報算出回路
４３ではより位相情報、すなわちホルマントそして零点
の移動情報を算出する。出力端子１１より結果を出力す
る。

ここで、これらの結果を実際の音声の例である図５に適
用する。まず、第７図の例におけるスペクトルの正弦波
成分の分布′９ｔｌｌＥ３１図に示す。表２のスペクト
ル遷移と正弦波成分の関係を用いて、第３１図からつぎ
の各項が推定される。

（ｍｌ第一ホルマント付近のスペクトルは低域側へ移動
する傾向にあり、したがって、第一ホルマントは低域側
へ移動する傾向にあることがわかる。以下、同様にして Ｑｌｌ）第二ホルマントは高域側へ移動する傾向にある
（６１第一ホルマントとの境にあるスペクトルは低域側
へ移動する傾向にある。

（ｄ）シたがって、第一ホルマントと第二ホルマントは
分離する （ｅ）第三ホルマントは高域側へ移動する傾向にあり、
その帯域幅は増加する。

（２））第三ホルマントの一部は低域側へ移動し、第二
ホルマントと第三ホルマント間のスペクトルが高域側へ
移動することにより、第三ホルマントの低域側に新しい
ホルマントが発生する。

図中の矢印はスペクトルの遷移方向を表わす。

第３２１１ｇ１Ｋ第７図に示す音声の６４サンプル後の
スペクトル包絡を示す（ピッチＴｐ＝７７Ｔ）。

この図から上記推定が正しいことがわかる。すなわち、
上記擬似音声について得られたホルマント遷移に関する
ｆｆ２１ｃ示す規則は実際の音声についても成り立ち、
自己相関関数（スペクトル）の正弦波成分の分布からホ
ルマント遷移の詳細を推定することができる。

〔発明の効果〕

以上、本発明によれば音声の自己相関関数のピッチ同期
分析から正確な綜スペクトルが得られ、これを補間した
スペクトル包絡からホルマント及び零点周波数が抽出で
きること。帯域幅はホルマント周波数零点側波数近傍の
独立な線スペク小ルを用いて連立方程式をたて、これを
解いて得られた等比級数の等比の平均として抽出できる
こと。

得られた２次フィルタの逆周波数特性を独立な線スペク
トルに乗じ、抽出したホルマント零点を遂次的に除去す
る操作な繰り返すととＫよって、音声生成フィルタは２
次フィルタの縦続接続として抽出できること。また、簡
単な擬似音声について、ホルマント遷移と自己相関関数
（スペクトル）の正弦波成分との関係を求め、これを実
際の音声に適用して、スペクトルの正弦波成分の分布か
らホルマント遷移の詳細を推定できる、等の効果がある
。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明における音声分析方式の一実施例を示す
ブロック図、 第２図は音声生成過程のモデル図、 第３図はホルマント零点抽出の処理フロー、第４図は連
続発声音声波形の一例、 第５図は第４図の音声波形の自己相関関数の一例、 第６図は音声スペクトルの一例、 ｔＸＴ図はスペクトル包絡の一例、 第８図はスペクトル包絡生成のブロック構成図、第９．
１０．１２図はピーク検出のブロック構成図、 第１１図はスペクトル包絡の接線によるピーク検出方式
を説明するための図、 第１３図は零点周波数抽出のブロック構成図、第１４■
は３次方程式により求められた２次フィルタの周波数特
性を示すグラフ、 第１５＠はホルマント及び零点帯域幅抽出のブロック構
成図、 第１６図はホルマント帯域幅抽出の別の手法によるブロ
ック構成図、 第１７図は零点帯域幅抽出の他の手法によるブロック構
成図、 第１８図はホルマント近傍を近似する２次フィルタの周
波数特性を示すグラフ ＩＣｌ３図はインパルス厄答の平均５答を示すグラフ、 第２０図は第１１図による２次フィルタの周波数特性を
示すグラフ、 第２１図は平均周波数特性を与える２次フィルタを求め
るためのブロック構成図、 第２２図は部品化された２次フィルタを求めるためのブ
ロック構成図、 第２３図は２段以降の２次フィＩレメが与えるスペクト
ル包絡を示すグラフ 第２４図は複数ｆｊ２次フィルタの総合化を図るための
ブロック構成図、 第２５図は擬似音声スペクトル、　　　　　　　　　　
　　　　　　■第２６図〜第２９図はホルマント周波数
の変化によるスペクトルの正弦波成分の現われ方を説明
するだめの図、 第３０図は遷移情報抽出のためのブロック図、第３１図
はスペクトルの正弦波成分の分布図、第３２図は第７図
の音声の６４サンプル後のスペクトル包絡を示す図であ
る。 革２　回 草３　ｇ 革４　ｑ 茎５図 茶２因 草７ば 蕃２Ｇ 革２２図 表！ 第２４阿 ＄Ｚｚ因 革２２廚 革２り区 蓼３１図 ４．７２　＠ 手続補正書（方式） 昭和６０年λ月λＣＩＩ 」ζＬ亙」Ｌ式Ｖ−〜−−−−− ３、補正をする者 （５２２）名弥富士通株式会社 １）本願明細書第５５頁第５行目「（第１８図参照）」
とあるのを「（第１４図参照）」と補正する。 ２）本願明細書第５７頁第１９行目「第１９図に第１８
囚」とあるのｔｒ第１８図に第１４図」と補正する。 ３）本願明細書第５８頁第４行目「第２０図」とあるの
を「第１９図」と補正する。 ４）本願明細書第５８頁第６行目「第２１図」とあるの
を「第２０図」と補正する。 ５）本鴫明＋ｙａｎｔ第６１頁第２０行目ｒ第２３図Ｊ
　トあるのを［第２２図Ｊと補正する。 ６）本願明細書第６７頁第３行目「第２４図」とあるの
を「第２３図」と補正する。 ７）本願明細書第７０頁第１７行目と第１８行目との間
尺次の「表１」を挿入する。 表１ ８）本願明細書第７０頁第１８行目「第２５図」とある
のｔ−ｒ第２４図」と補正する。 ９）本願明細書第７１頁第２行目「第２６図〜１４」と
あるのｔ−ｒ第２５図〜第２８＠」と補正する。 １０）本願明細書第７１頁第３行目「第２６図」とある
のを「第２５図」と補正する。 １１）本願間！＠書第７１頁第５行目「２７図」とある
のを「２６図」と補正する。 １２）本願明細書第７１頁第６行目「第２８」とあるの
を「第２７」と補正する。 １３）本願明細書第７１頁第８行目「第２９図」とある
のを「第２８図」と補正する。 １４）本願明細書第７０頁第１０行目「第２６図〜２９
」とあるのを「第２５図〜第２８図」と補正する。 １５）本願明細書第５８頁第６行目「第２６図〜２９」
とあるのを［第２５図〜ｇ２８図」と補正する０１６）
本願明細書筒１８行目と第１９行目の間に次の「表２」
と「表３」を挿入する。 表　　２ 表３ １７）本Ｊａｌｌａ書＠７１ｊ［ｌｓ行目ｒｇ３０図」
とあるのを「第２９図」と補正する。 １８）本願明細１１’！７２ｊ［１４行０ｒ図５Ｊ　と
６るのｔ−ｒ第５図］と補正する。 １９）本願明細書第７２頁第１５行目「第３１図」とあ
るのｔ−ｒ第３０図」と補正する。 ２０）本願明細書第７２頁第１７行目「第３１図」とあ
るのｔｒＨａｏ口」と補正する。 ２１）本願明細＠第７３頁第１４行目「第３２図」とあ
るのを「第３１図」と補正する。 ２２）本願明細書第７６頁及び第７７頁を次のように補
正する。 ［よるブロック構成図、 第１７図は零点帯域幅抽出の他の手法によるブロック構
成図、 第１８図はインパルス応答の平均応答を示すグラフ、 第１９図は第１１図による２次フィルタの周波数特性を
示すグラフ、 第２０図は平均周波数特性を与える２次フィルタを求め
るためのブロック構成図、 第２１図は簡易化された２次フィルタを求めるためのブ
ロック構成図、 第２２図は２段以降の２次フィルタが与えるスためのブ
ロック構成口、 第２４図は擬似音声スペクトル、 第２５図〜第２８図はホルマント周波数の変化によるス
ペクトルの正弦波成分の現われ方を説明するための図、 ＠２９図は遷移情報抽出のためのブロック図、第３０図
はスペクトルの正弦波成分の分布図、第３１崗は第７図
の音声の６４サンプル後のスペクトル包絡を示す図であ
る。 １、　　　　　　　　　　　　゛　′ ２３）ｌ’ＷＷ第３２図を削除し、第１４図、及び第１
８図〜ｆ４３１図を別紙のように補正する＠４Ｉ４−２
ｆＩ２］ ｊ＃２２目 亭２４図 岑２５１ｆＪ　　　・ 尊２７図 賽２３目 事２９呂 革３θ図 隼３１図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 音声の特徴を２次フィルタの係数として抽出し、音声生
   成フィルタを２次フィルタの縦続接続として分析する音
   声分析方式であって、互いに独立な線スペクトルを補間
   し、スペクトル包絡を算出する第１の手段と、ホルマン
   トにあってはスペクトル包絡のピーク、零点にあっては
   該線スペクトルから定めた基準線スペクトルより小さい
   線スペクトル近傍のスペクトル包絡の最小値を検出する
   第２の手段と、該第１の手段で検出したピーク近傍の該
   線スペクトルあるいは最小値近傍の該線スペクトルと基
   準線スペクトルを近似する２次フィルタの係数を抽出す
   る第３の手段と、該第３の手段で得られた２次フィルタ
   の逆周波数特性を該線スペクトルに乗じ、新らたな線ス
   ペクトルを算出する第４の手段とを有し、有声音にあっ
   てはピッチあるいはその整数倍無声音にあってはあらか
   じめ定めた時間長をフ−リュ変換の積分区間として求め
   た互いに独立な線スペクトルを用いて、前記第１、２、
   ３、４の手段における演算を繰返すことにより、２次フ
   ィルタの係数抽出を行い、音声生成フィルタを２次フィ
   ルタの縦続接続として分析することを特徴とする音声分
   析方式。