JPS62154000A - ホルマント抽出器 - Google Patents
ホルマント抽出器Info
- Publication number
- JPS62154000A JPS62154000A JP60296934A JP29693485A JPS62154000A JP S62154000 A JPS62154000 A JP S62154000A JP 60296934 A JP60296934 A JP 60296934A JP 29693485 A JP29693485 A JP 29693485A JP S62154000 A JPS62154000 A JP S62154000A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- formant
- pole
- analysis
- poles
- order
- 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.)
- Granted
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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〕
本発明はホルマント抽出器に関し、特に線形予測係数を
介してホルマント周波数を算出するホルマント抽出器に
よって抽出されるホルマントの連続性、処理効率の改善
に関する。
介してホルマント周波数を算出するホルマント抽出器に
よって抽出されるホルマントの連続性、処理効率の改善
に関する。
音声信号のホルマント抽出には糧種の手段が利用されて
いるが、その代表的なものとして線形予測係数（Ｌｉｎ
ｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎ
ｔ、以後ＬＰＣ係数と略称する）を利用してホルマント
周波数を算定するものがある。
いるが、その代表的なものとして線形予測係数（Ｌｉｎ
ｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎ
ｔ、以後ＬＰＣ係数と略称する）を利用してホルマント
周波数を算定するものがある。
このホルマント抽出手段は、あらかじめ特定する次数の
Ｌ Ｐ Ｃ係数、通常はαバラメークを分析フレームご
とに求め、このαパラメータを係数とする次の（１）式
に示す高次方程式を零とする複素共役解として提供され
る極周波数を求めるのが基本的である。
Ｌ Ｐ Ｃ係数、通常はαバラメークを分析フレームご
とに求め、このαパラメータを係数とする次の（１）式
に示す高次方程式を零とする複素共役解として提供され
る極周波数を求めるのが基本的である。
１＋α ｚ−１＋αｆＺ−２＋−一−−−−α ｚ −
Ｐ ＝＝ ０・・・・・・（１） （１）式においてＰは線形予測次数、 Ｚ＝ｅ１″であ
り、また（１）式の左辺は全極型ティジタルフィルタと
して構成される音声合成フィルタの伝達関数Ｈ（Ｚ−’
） ＝ ｔ ／ＡＰ・（Ｚ−’） の右辺の分母Ａ
１１・（Ｚ−’）に対応するものであることもよく知ら
れている。
Ｐ ＝＝ ０・・・・・・（１） （１）式においてＰは線形予測次数、 Ｚ＝ｅ１″であ
り、また（１）式の左辺は全極型ティジタルフィルタと
して構成される音声合成フィルタの伝達関数Ｈ（Ｚ−’
） ＝ ｔ ／ＡＰ・（Ｚ−’） の右辺の分母Ａ
１１・（Ｚ−’）に対応するものであることもよく知ら
れている。
（１）式の根はＰの偶数、奇数に対応してＰ／２個もし
くはそれよりも少ない数の複素共役根が極周波数を提供
するものとして得られ、根としては他に、複素共投機数
の２倍とＰとの差の実数根が得られるが、この実数根は
極周波数の決定、すなわちホルマント周波数の決定には
不敬なものである。
くはそれよりも少ない数の複素共役根が極周波数を提供
するものとして得られ、根としては他に、複素共投機数
の２倍とＰとの差の実数根が得られるが、この実数根は
極周波数の決定、すなわちホルマント周波数の決定には
不敬なものである。
上述した従来のホルマント抽出器には、しかしながら次
の如き問題がある。
の如き問題がある。
すなわち、ＬＰＣ係数を介してホルマント周波数を算出
する場合にはＬＰＣ係数の次数推定が重要な鍵となる。
する場合にはＬＰＣ係数の次数推定が重要な鍵となる。
しかるに、Ｌｉ’Ｃ係数の次数推定それ自体極めて困難
であるので、実際には運用条件等にもとづいてあらかじ
め設定した範囲のすべての次数のＬ Ｐ Ｃ係数を求め
、これらＬＰＣ係数を介して求めた極周波数から最適な
ものを何等かの手段で選択するという形式でホルマント
周波数の推定が行なわれているため必然的に演算量が膨
大化するという欠点がある。
であるので、実際には運用条件等にもとづいてあらかじ
め設定した範囲のすべての次数のＬ Ｐ Ｃ係数を求め
、これらＬＰＣ係数を介して求めた極周波数から最適な
ものを何等かの手段で選択するという形式でホルマント
周波数の推定が行なわれているため必然的に演算量が膨
大化するという欠点がある。
本発明の目的は上述した欠点を除去し、あらかじめ設定
された範囲の最高次数のｉ、 ｐ ｃ係数を求め、次数
過剰により発生する双峰特性の結果発生したものと考え
られる２つの極を新たな１つの極と見なしつつホルマン
ト周波数を推定する手段を備えることによって演算量を
大幅に削減しうるホルマント抽出器を提供することにあ
る。
された範囲の最高次数のｉ、 ｐ ｃ係数を求め、次数
過剰により発生する双峰特性の結果発生したものと考え
られる２つの極を新たな１つの極と見なしつつホルマン
ト周波数を推定する手段を備えることによって演算量を
大幅に削減しうるホルマント抽出器を提供することにあ
る。
本発明のホルマント抽出器は、線形予測係数を介してホ
ルマント周波数を算出するホルマント抽出器において、
互いに周波数が近接しかつ帯域幅が共に狭い相隣接する
２極があるときはその中間的な周波数を第１のホルマン
ト候補とし前記２極をそれぞれ第２および第３のホルマ
ント候補として時間的前後の分析フレームの分析結果と
の連続性を評価しつつ前記ホルマント候補のうちのひと
つをホルマントとして推定するホルマント推定手段を備
えて構成される。
ルマント周波数を算出するホルマント抽出器において、
互いに周波数が近接しかつ帯域幅が共に狭い相隣接する
２極があるときはその中間的な周波数を第１のホルマン
ト候補とし前記２極をそれぞれ第２および第３のホルマ
ント候補として時間的前後の分析フレームの分析結果と
の連続性を評価しつつ前記ホルマント候補のうちのひと
つをホルマントとして推定するホルマント推定手段を備
えて構成される。
し実施例〕
次に図面を参照して本発明の詳細な説明する。
第１図は本発明の一実施例を示すブロック図である。
第１図に示す実施例は、ＬＰＧ分析器１．極算出器２．
不要極削除器３．候補ペア極選択器４゜Ｄ Ｐ （Ｄｙ
ｎａｍｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍｉｎｇ ）処理器５等を備
えて構成される。
不要極削除器３．候補ペア極選択器４゜Ｄ Ｐ （Ｄｙ
ｎａｍｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍｉｎｇ ）処理器５等を備
えて構成される。
入力音声信号はＬＰＣ分析器ｌに入力され、所定の低域
フィルタリングを受けたのちＡ／Ｄコンバータで量子化
データとされる。本実施例では低域フィルタリング１０
０Ｈｚ〜３．４ｋＨｚの帯域を対象とし、またディジタ
ル変換はサンプリング周波数８ｋＨｚ、１２ビツトで行
なっている。
フィルタリングを受けたのちＡ／Ｄコンバータで量子化
データとされる。本実施例では低域フィルタリング１０
０Ｈｚ〜３．４ｋＨｚの帯域を対象とし、またディジタ
ル変換はサンプリング周波数８ｋＨｚ、１２ビツトで行
なっている。
この量子化データは自己相関法等の公知の手法にもとづ
き、分析フレームごとにＰ次のＬＰＣ分析を施される。
き、分析フレームごとにＰ次のＬＰＣ分析を施される。
この場合、分析次数Ｐは、分析フレームごとの極数を抽
出するのに必要かつ十分と考えられる次数があらかじめ
設定され利用される。
出するのに必要かつ十分と考えられる次数があらかじめ
設定され利用される。
ＬＰＣ分析器ｌはこのＰ次のＬＰＣ分析によってＰ次の
αパラメータを分析フレーに抽出し極算出器２に供給す
る。
αパラメータを分析フレーに抽出し極算出器２に供給す
る。
極算出器２に供給されたＰ次のαパラメータからは極周
波数と帯域幅とが公知の手法で求められる。一般的には
αパラメータを定数としαパラメータと同次数の（１）
式に示す高次方程式の複素共役解を求め、次にとの複素
共役解から極周波数と帯域幅を求めることが基本的手段
となっている。この場合、複素共役解は最大数をＰ／２
個とする８個が得られ、従の凡の倍数２几とＰとの差が
実数解の数となる。前述した如く、この実数解は極の推
定には不要なものであり、複数共役解のみを対象として
次の（２）式によって帯域帯を求め、これら極周波数、
帯域幅に関するデータは実数解データとともに不要極削
除器３に供給される。
波数と帯域幅とが公知の手法で求められる。一般的には
αパラメータを定数としαパラメータと同次数の（１）
式に示す高次方程式の複素共役解を求め、次にとの複素
共役解から極周波数と帯域幅を求めることが基本的手段
となっている。この場合、複素共役解は最大数をＰ／２
個とする８個が得られ、従の凡の倍数２几とＰとの差が
実数解の数となる。前述した如く、この実数解は極の推
定には不要なものであり、複数共役解のみを対象として
次の（２）式によって帯域帯を求め、これら極周波数、
帯域幅に関するデータは実数解データとともに不要極削
除器３に供給される。
Ｂ ｉ＝−１ｏｇ ｒ（／ｘ −△Ｔ
−＝・−（２）（２）式において△Ｔは入力音声信号の
サンプリング周期、ｒＩは（１）式の根を極座標表現し
たＺｌ−γ１・ｅＩ におけるベクトルの大きさであ
る。なお、λｉは極周波数ｆ、に対応する波長を示す。
−＝・−（２）（２）式において△Ｔは入力音声信号の
サンプリング周期、ｒＩは（１）式の根を極座標表現し
たＺｌ−γ１・ｅＩ におけるベクトルの大きさであ
る。なお、λｉは極周波数ｆ、に対応する波長を示す。
不要極削除器３は、あらかじめ設定する削除基−６＝
準にもとづき著しく広帯域の極周波数ならびに実数解デ
ータの実極を除去したうえ残りの極周波数。
ータの実極を除去したうえ残りの極周波数。
帯域幅に関するデータを候補ベア極選択器４に供給する
。
。
第２図は人力音声信号の′屯カスベクトルならびに分析
スペクトル包絡の一例を示す電力・分析スペクトル特性
図である。
スペクトル包絡の一例を示す電力・分析スペクトル特性
図である。
第２図に示す電カスベクトルは人力音声信号の１分相フ
レームあたりの知時間逼カスベクトルの一例をボし、ま
た３個の分析スペクトル包絡は、上述した前カスベクト
ルの８次（Ｐ＝８）、１０次（Ｐ＝ＩＯ）、および１２
次（Ｐ＝１２）の分析αパラメータによって表現される
スペクトル包絡を示す。電力ならびに分１ｉスペクトル
の周波数範囲は０〜４ｋｌ−１ｚ、また３個のスペクト
ル包絡はそれぞれ独立的に示すものであり、従って相互
間のレベルの大小とは無関係である。さらにＰ−１２の
スペクトル包絡の場合でいうと、Ｑｌ〜Ｑ６の記号で示
すものが分析極周波数と帯域幅を示し、縦が極周波数、
横が帯域幅であり、これらはすべてＲ−６（個）の複素
共役群として得られたものであり、従ってこのＰ−１２
の場合には、たまた壕実数解けない。
レームあたりの知時間逼カスベクトルの一例をボし、ま
た３個の分析スペクトル包絡は、上述した前カスベクト
ルの８次（Ｐ＝８）、１０次（Ｐ＝ＩＯ）、および１２
次（Ｐ＝１２）の分析αパラメータによって表現される
スペクトル包絡を示す。電力ならびに分１ｉスペクトル
の周波数範囲は０〜４ｋｌ−１ｚ、また３個のスペクト
ル包絡はそれぞれ独立的に示すものであり、従って相互
間のレベルの大小とは無関係である。さらにＰ−１２の
スペクトル包絡の場合でいうと、Ｑｌ〜Ｑ６の記号で示
すものが分析極周波数と帯域幅を示し、縦が極周波数、
横が帯域幅であり、これらはすべてＲ−６（個）の複素
共役群として得られたものであり、従ってこのＰ−１２
の場合には、たまた壕実数解けない。
ふたたび第１図に戻って実施例の説明を続行するＯ
極算出器２はＬ Ｐ Ｃ分析器１から供給を受けたＰ次
のαパラメータにもとづいて算出（７た実数解と複素共
役群に関するデータを不要極削除器３に供給する。
のαパラメータにもとづいて算出（７た実数解と複素共
役群に関するデータを不要極削除器３に供給する。
不要極削除器３は、こうして入力したデータのうちから
極推定に不要な極、すなわち実数解に対応する実極、複
素共役群に対応する極であってもその帯域幅が過大であ
るものはいずれも不要極として排除し、他の複素共役群
のみ候補ベア極選択器４に供給する。不要極削除器３に
よって過大と判定される帯域幅の削除判定域値は音声資
料にもとづきあらかじめ設定される。第２図の例で言え
ば、Ｐ−１２の場合、Ｑ４とＱ６とが帯域過大で削除さ
れるものである。
極推定に不要な極、すなわち実数解に対応する実極、複
素共役群に対応する極であってもその帯域幅が過大であ
るものはいずれも不要極として排除し、他の複素共役群
のみ候補ベア極選択器４に供給する。不要極削除器３に
よって過大と判定される帯域幅の削除判定域値は音声資
料にもとづきあらかじめ設定される。第２図の例で言え
ば、Ｐ−１２の場合、Ｑ４とＱ６とが帯域過大で削除さ
れるものである。
候補ベア極選択器４はＬ Ｐ Ｃ分析次数が過剰である
ため発生するスペクトル包絡の双峰特性に対応してあら
れれる２つの極、たとえば第２図の場合でいうとＱｌと
Ｑ２のペアが１つの極を表現するものであるとし、これ
ら２つの算出極の中間値の周波数、帯域幅を第１のホル
マント候補（候補ｌ）とし、また２つの極のそれぞれを
第２のホルマント候補（候補２）、第３のホルマント候
補（候補３）としてホルマント推定器５に供給する。
ため発生するスペクトル包絡の双峰特性に対応してあら
れれる２つの極、たとえば第２図の場合でいうとＱｌと
Ｑ２のペアが１つの極を表現するものであるとし、これ
ら２つの算出極の中間値の周波数、帯域幅を第１のホル
マント候補（候補ｌ）とし、また２つの極のそれぞれを
第２のホルマント候補（候補２）、第３のホルマント候
補（候補３）としてホルマント推定器５に供給する。
候補ベア極選択器４はまた、ベア極を構成せずかつ明ら
かに極と判定しうる極があるときはその極を特定ホルマ
ントとして出力しこれをホルマント推定器５に供給する
とともにこれを推定ホルマントのひとつとする。候補ペ
ア極選択器４においてこうして選択される特定ホルマン
ト、ならびに前述した候補１〜３によって特定されるべ
きホルマントが入力音声信号の何番目のホルマントに対
応するかはホルマント周波数の分布資料にもとづいて容
易に判定しうる。
かに極と判定しうる極があるときはその極を特定ホルマ
ントとして出力しこれをホルマント推定器５に供給する
とともにこれを推定ホルマントのひとつとする。候補ペ
ア極選択器４においてこうして選択される特定ホルマン
ト、ならびに前述した候補１〜３によって特定されるべ
きホルマントが入力音声信号の何番目のホルマントに対
応するかはホルマント周波数の分布資料にもとづいて容
易に判定しうる。
ホルマント推定器５は、こうして入力する候補１〜３に
対し時間的に前後する分析フレームの候袖１〜３間の差
分を求めつつ、この差分の総和が最小となり連続性が最
も高いデータをホルマント周波数と推定するＤＰ処理を
あらかじめ設定した個数の分析フレームごとに実施する
。一般的に、ある分析フレームでは候補１〜３をもたな
くとも、分析フレームの時間系列を通してみた場合には
どのホルマントについても前述したペア極が随時発生し
易く、この場合、これらを単純にそれぞれ独立したホル
マントを見做すよりは上述したＤＰ処理によって時間的
前後の連続性が極めてすぐれたホルマント推定が可能と
なる。
対し時間的に前後する分析フレームの候袖１〜３間の差
分を求めつつ、この差分の総和が最小となり連続性が最
も高いデータをホルマント周波数と推定するＤＰ処理を
あらかじめ設定した個数の分析フレームごとに実施する
。一般的に、ある分析フレームでは候補１〜３をもたな
くとも、分析フレームの時間系列を通してみた場合には
どのホルマントについても前述したペア極が随時発生し
易く、この場合、これらを単純にそれぞれ独立したホル
マントを見做すよりは上述したＤＰ処理によって時間的
前後の連続性が極めてすぐれたホルマント推定が可能と
なる。
こうして、明らかにどのホルマントかの条件を容易に満
足するものがあるときはこの特定ホルマントを含み、推
定ホルマントが分析フレーム間で高い連続性を保ちつつ
対象とする次数のうち最高次数のみを利用し、演算量を
大幅に削減した状態で求めることができる。
足するものがあるときはこの特定ホルマントを含み、推
定ホルマントが分析フレーム間で高い連続性を保ちつつ
対象とする次数のうち最高次数のみを利用し、演算量を
大幅に削減した状態で求めることができる。
なお、第１図の実施例において、ＬＰＣ分析器ｌ、極算
出器２によるＬＰＣ係数、極の算出は、これ（ｚＬＰｃ
係数を利用して極を求める他の処理−１〇− 手段、たとえは帯域分割形式のＬＰＣ係数、極算出手段
轡で置換しても一向に差支えない。又、前述のＤＰ処理
を最小二乗処理に置換しても一向に差支えない。
出器２によるＬＰＣ係数、極の算出は、これ（ｚＬＰｃ
係数を利用して極を求める他の処理−１〇− 手段、たとえは帯域分割形式のＬＰＣ係数、極算出手段
轡で置換しても一向に差支えない。又、前述のＤＰ処理
を最小二乗処理に置換しても一向に差支えない。
以上説明したように本発明によれば、ＬＰＣ係数を介し
てホルマント周波数を算出するホルマント抽出器におい
て、互いに周波数が近接し、かつともに狭帯域の相接す
る２極がある場合、その中間的な周波数を第１のホルマ
ント候補とし前記２極のそれぞれを第２．３のホルマン
ト候補として時間的前後のフレーム分析結果との連続性
を評価する手段を価えてホルマント抽出を行なうことに
よって、演算量を大幅に削減するとともに抽出ホルマン
トの時間的連続性も著しく改善しうるホルマント抽出器
が実現できるという効果がある。
てホルマント周波数を算出するホルマント抽出器におい
て、互いに周波数が近接し、かつともに狭帯域の相接す
る２極がある場合、その中間的な周波数を第１のホルマ
ント候補とし前記２極のそれぞれを第２．３のホルマン
ト候補として時間的前後のフレーム分析結果との連続性
を評価する手段を価えてホルマント抽出を行なうことに
よって、演算量を大幅に削減するとともに抽出ホルマン
トの時間的連続性も著しく改善しうるホルマント抽出器
が実現できるという効果がある。
第１図は本発明の一実施例を示すブロック図、第２図は
入力音声信号の電カスベクトルならびに分析スペクトル
包絡の一例を示す電力・分析スペクトル特性図である。 ｌ・・・・・・ＬＰＣ分析器、２・・・・・・極算出器
、３・・・・・・不要極削除器、４・・・・・・候補ベ
ア極選択器、５・・・・・・ホルマント推定器。
入力音声信号の電カスベクトルならびに分析スペクトル
包絡の一例を示す電力・分析スペクトル特性図である。 ｌ・・・・・・ＬＰＣ分析器、２・・・・・・極算出器
、３・・・・・・不要極削除器、４・・・・・・候補ベ
ア極選択器、５・・・・・・ホルマント推定器。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 線形予測係数を介してホルマント周波数を算出するホル
マント抽出器において、 互いに周波数が近接しかつ帯域幅が共に狭い相隣接する
２極があるときはその中間的な周波数を第１のホルマン
ト候補とし前記２極をそれぞれ第２および第３のホルマ
ント候補として時間的前後の分析フレームの分析結果と
の連続性を評価しつつ前記ホルマント候補のうちのひと
つをホルマントとして推定するホルマント推定手段を備
えて成ることを特徴とするホルマント抽出器。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60296934A JP2560280B2 (ja) | 1985-12-27 | 1985-12-27 | ホルマント抽出器 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60296934A JP2560280B2 (ja) | 1985-12-27 | 1985-12-27 | ホルマント抽出器 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS62154000A true JPS62154000A (ja) | 1987-07-08 |
| JP2560280B2 JP2560280B2 (ja) | 1996-12-04 |
Family
ID=17840063
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60296934A Expired - Lifetime JP2560280B2 (ja) | 1985-12-27 | 1985-12-27 | ホルマント抽出器 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2560280B2 (ja) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60168198A (ja) * | 1984-02-13 | 1985-08-31 | 松下電器産業株式会社 | ホルマント抽出装置 |
-
1985
- 1985-12-27 JP JP60296934A patent/JP2560280B2/ja not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60168198A (ja) * | 1984-02-13 | 1985-08-31 | 松下電器産業株式会社 | ホルマント抽出装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2560280B2 (ja) | 1996-12-04 |
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