JPS62180398A - Pole parameter value extractor - Google Patents
Pole parameter value extractorInfo
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- JPS62180398A JPS62180398A JP61023139A JP2313986A JPS62180398A JP S62180398 A JPS62180398 A JP S62180398A JP 61023139 A JP61023139 A JP 61023139A JP 2313986 A JP2313986 A JP 2313986A JP S62180398 A JPS62180398 A JP S62180398A
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Landscapes
- Amplifiers (AREA)
- Oscillators With Electromechanical Resonators (AREA)
- Iron Core Of Rotating Electric Machines (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (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。(57) [Summary] This bulletin contains application data before electronic filing, so abstract data is not recorded.
Description
E産業上の利用分野〕
本発明は極パラメータ値抽出装置に関し、特に音声等の
信号のスペクトルを近似する極パラメータの値を抽出す
る極パラメータ値抽出装置に関するものである。
1′従来の技術〕
音声合成や音声認識の分野では、音声のスペ21−ルを
近似するパラメータに値を抽出することが重要である1
、また、一般の信号についても、そのスペクトルを近似
するパラメータの値を抽出することが必要になる場合が
ある。
音声等の信号(以下、単に音声等と表す)のスペク)・
ルを近似するパラメータとしては、極パラメータ即ちホ
ルマント周波数とバンド幅がしばしば用いられる。これ
は、その物理的意味が明確である等の特徴があり、応用
上有利であるためである。
従来、音声等のスペクトルを近似する極パラメータの値
を抽出するものとして、音声等から抽出された線形予測
係数を係数とする高次代数方程式を例えばニュートン・
ラプソン法等の逐次近似法を用いて解く方法が知られて
いる。この第1の従来例は、例えばジェイ・ディー・マ
ーケルとエイ・エイチ・グレイ(J、D、Markel
、A、11.Gray)の著書[音声の線形予測(鈴木
訳) J (Linear Prediction
or 5peccl+)の第7章に示されている。
極パラメータの値を抽出する第2の例として、自己相関
領域において逆フィルタリングするものが、伏木田によ
る論文[自己相関領域で逆フィルタリングを用いたホル
マントの多段推定方式](日本音響学会音声研究会資料
581−41)に示されている。この第2の従来例では
、第に段の2次の挽回路の係数をαに1とαに2とし、
その入力の自己相関値をrk−1、1としたとき、出力
の自己相関値rk+1を次式によって求める。
r、、 +1 ” <1+ (t ”14.14 (!
214,2) ry−1,1−(αに、I−αに、l
°αh、 2)rk−1,141−tl h、 2
(rk−1,1−24rb−L 142> −(1)
第1段の入力には音声等の自己相関を用いて。
逐次式(1)によって出力の自己相関値を求め、最終段
(これを第1(段とする)の出力の自己相関値rk、。
を求める。これが自己相関領域における逆フィルタリン
グと呼ばれる方法である。なお、rk、oは予測残差の
パワーあるいはエラーパワーと呼ばれ、これを算出する
のには入力音声の自己相関値rn口は0次から2に次の
らのが必要である、 あらかじめ、極パラメータ値のテ
ーブルを用意しておき、それから各段の係1kah、I
Hak。
2を求めて上記のrk、0を算出する。種々の極パラメ
ータ値の候補に対してrt<、oの最小値を与λたらの
を最適な近似を与える極パラメータの鎮として出力する
2
〔発明が解決しようとする問題点〕
前記従来例のうち、第1の例即ち線形予測係数を係数と
する高次代数方程式を解くものは、高次代数方程式を解
く際に多くに演算を必要とすることや、極の周波数やバ
ンド幅を安定に求めることが困難であるといった問題点
があった。
また第2の例では、あらかじめ音声等のスペクトルを表
す極パラメータとして妥当と思われる候補の中から最適
な値を抽出するので安定に求められるが、多くの演算を
必要とするといった問題点があった。
本発明の目的は、音声等の信号のスベク!・ルを近似す
る極バラ、メータの値を比較的少ない演IMtで抽出で
きる極パラメータ値抽出装置を提供することにある。
;問題点を解決するための手段゛1
本発明の極パラメータ値抽出装置は、音声信号から時間
窓内の自己相関値を算出し一時記憶する手段と、極パラ
メータの値を記憶し入力コードに対する極ベラメータの
値を出力する極パラメータ値テーブルと、その極パラメ
ータ値から自己相関領域における逆フィルタリングを行
なうための係数を算出する手段と、その係数を用いて前
記一時記憶された自己相関値を自己相関領域において逆
フィルタリングする手段を有する型の極パラメータ値抽
出装置において、前記自己相関領域において逆フィルタ
リングする手段の出力のうち4次以下の自己相関値から
4次以下の線形予測係数と予測残差のパワーを算出する
手段と、その線形予測係数から極パラメータを算出する
手段と、前記予測残差のパワーの最小値を検出する手段
と、その予測残差のパワーの最小値を与えた時の前記極
パラメータ値テーブルの出力と前記線形予測係数から極
パラメータを算出する手段の出力とを抽出された極パラ
メータの値として出力するように制御する手段から構成
される。
〔作用〕
本発明における自己相関領域での逆フィルタリングは、
前述の第2の従来例に対比させるならば、第に一2段な
いし第に一1段(これを第り段とする)までの逆フィル
タリングを行ない、それ以降最終段までの逆フィルタリ
ングを行なわない。このとき第り段の出力の自己相関値
r L、 lは2(K−L)(これをMとする)次以下
のものについて求める。即ち、K−Lが2のときはMは
4.1のときはMは2である。
次にこの自己相関値を用いてM次の線形予測係数(これ
をal;i=1.・・・、M)を求める。これは次の連
立方程式を第1の従来例の方法で解いて得られる。
ただし、an”1
このときのエラーパワーpは次式で与えられる。
第1段から第り、段までの逆フィルタリングにおいて、
種々の極パラメータの候補について式(3)のr)を求
めその最小値を与える極パラメータの値と、式(2)の
解として得られたX:E. Field of Industrial Application] The present invention relates to a polar parameter value extraction device, and more particularly to a polar parameter value extraction device for extracting polar parameter values that approximate the spectrum of a signal such as voice. 1'Prior art] In the fields of speech synthesis and speech recognition, it is important to extract values for parameters that approximate the speech space.
Furthermore, even for general signals, it may be necessary to extract the values of parameters that approximate the spectrum of the signal. Specs of signals such as audio (hereinafter simply referred to as audio, etc.)
Polar parameters, that is, formant frequency and bandwidth, are often used as parameters to approximate the waveform. This is because it has characteristics such as a clear physical meaning and is advantageous in terms of application. Conventionally, to extract values of polar parameters that approximate the spectrum of speech, etc., high-order algebraic equations whose coefficients are linear prediction coefficients extracted from speech, etc., have been used, for example, by Newtonian equations.
A method of solving using a successive approximation method such as the Rapson method is known. This first conventional example is, for example, developed by J.D. Markel and A.H.G.
, A, 11. Gray)'s book [Linear Prediction of Speech (translated by Suzuki) J (Linear Prediction)
or 5pecl+), Chapter 7. As a second example of extracting the value of a polar parameter, inverse filtering in the autocorrelation region is used in the paper by Fushikida [Multi-stage formant estimation method using inverse filtering in the autocorrelation region] (Acoustical Society of Japan Speech Study Group). Document 581-41). In this second conventional example, the coefficients of the second-order grinding circuit in the first stage are set to 1 for α and 2 for α,
When the input autocorrelation value is rk-1, 1, the output autocorrelation value rk+1 is determined by the following equation. r,, +1 ” <1+ (t ”14.14 (!
214,2) ry-1,1-(α, I-α, l
°αh, 2) rk-1,141-tl h, 2
(rk-1,1-24rb-L 142> -(1)
Autocorrelation of speech, etc. is used for the input of the first stage. The autocorrelation value of the output is determined by the sequential formula (1), and the autocorrelation value rk of the output of the final stage (this is the first (stage)) is determined. This is a method called inverse filtering in the autocorrelation region. Note that rk and o are called prediction residual power or error power, and to calculate them, the following autocorrelation values of the input voice are required from order 0 to order 2. , prepare a table of polar parameter values, and then calculate the coefficients 1kah, I for each stage.
Hak. 2 and calculate the above rk, 0. The minimum value of rt<, o is given to various candidates for polar parameter values, and λ is outputted as a polar parameter value that provides the optimal approximation.2 [Problems to be Solved by the Invention] The above-mentioned conventional example Among these, the first example, that is, solving a high-order algebraic equation with linear prediction coefficients as coefficients, requires many operations when solving a high-order algebraic equation, and it is difficult to stabilize the frequency and bandwidth of the poles. There was a problem that it was difficult to determine. In addition, in the second example, the optimal value is extracted in advance from candidates that are considered to be appropriate as polar parameters representing the spectrum of speech, etc., so it can be stably determined, but there is a problem that it requires a large number of calculations. Ta. The purpose of the present invention is to improve the quality of signals such as audio! - An object of the present invention is to provide an extreme parameter value extracting device that can extract the extreme value of a meter that approximates R with a relatively small number of calculations IMt. Means for Solving the Problems ゛1 The polar parameter value extracting device of the present invention has a means for calculating and temporarily storing an autocorrelation value within a time window from an audio signal, and a means for storing the value of the polar parameter and calculating it for an input code. A polar parameter value table that outputs the value of a polar verameter, a means for calculating coefficients for performing inverse filtering in the autocorrelation region from the polar parameter values, and a means for automatically calculating the temporarily stored autocorrelation value using the coefficients. In a polar parameter value extracting device of a type having means for inverse filtering in the correlation region, linear prediction coefficients of the fourth order or less and prediction residuals are obtained from autocorrelation values of the fourth order or less among the outputs of the means for inverse filtering in the autocorrelation region. means for calculating the power of the prediction residual; means for calculating the polar parameters from the linear prediction coefficient; means for detecting the minimum value of the power of the prediction residual; It is comprised of means for controlling the output of the polar parameter value table and the output of the means for calculating polar parameters from the linear prediction coefficients to be output as extracted polar parameter values. [Operation] Inverse filtering in the autocorrelation region in the present invention is as follows:
In comparison to the second conventional example described above, inverse filtering is performed from the 12th stage to the 11th stage (this is referred to as the second stage), and then inverse filtering is performed up to the final stage. do not have. At this time, the autocorrelation value rL,l of the output of the second stage is determined for a value of order 2(K-L) (denoted as M) or less. That is, when K-L is 2, M is 4.1, then M is 2. Next, using this autocorrelation value, an M-th order linear prediction coefficient (this is al; i=1...,M) is determined. This can be obtained by solving the following simultaneous equations using the first conventional method. However, the error power p in this case is given by the following formula. In the inverse filtering from the first stage to the second stage,
The value of the polar parameter that calculates r) in equation (3) for various polar parameter candidates and gives its minimum value, and the X obtained as a solution to equation (2):
【1 を係ルχとする次の式(,
1)の代数方程式の根とを最適な極パラメータの値とし
て出力する。
式(4)の根は次数Mは4次以下なので有限回の演算で
安定に求められることが知られている2まな、次(2)
を解く場合ら、従来例のように解かなくても、直接自己
相関値から求めることら容すである。例えばM = 2
の場合には次式で求まる。
al”−<rL、 1)rL、 1−rL、 lrL、
z)/(re、 Q−rt、1)a2’−(+・L、
Ill’L、 2−rl↑、 + )/(r−、n−
rt”、 l ) ・・・(5)1実施例]
次に、本発明に′)いて図面を用いて説明する、第1図
は本発明の第1の実施例のプロ・ツク図である。
あらかじめ定められた分析フレームの時間ごとに制御回
路101から信号線123,124,126.127,
128,129および130を介してそれぞれ自己相関
算出回路102.バッファ103、自己相関逆フィルタ
106.線形予測回路107.極値算出回路108.バ
ッファ109および比較回路110に対し初期化を指示
する制御情報が送られ、各回路やバッファあるいは自己
相関逆フィルタ106が初期化される。
自己相関算出口i?8102では、ilJ R回路10
1から送られる開始の指示に従い、信号線121から入
力される信号の自己相関係数が算出され信号線131を
介してバ・・ノファ103に送られる。
バ・ソファ103では、制御回路101からの初期化の
指示に従って内部がクリアされた後、自己相関算出回路
102から送られる自己相関係数が蓄えられつつ、それ
が信号線132を介して自己相関逆フィルタ106に送
られる。ここで蓄えられた自己相関係数は以後制御回路
101から送出の指示があるごとにくり返し自己相関逆
フィルタ106に送られる。
一力制御回路101は信号線125を介して極値テーブ
ル104に対し慟パラメータの値の候補をコードを送る
、これに対する極パラメータの値がfliIf(Iテー
ブル104から信号線133を介して係数算出回路10
5に送られる。係数算出回路105ではその値から自己
相関領域での逆フィルタリングに必要な係数、即ちI前
述の式<1)の各係数が算出され信号線134を介して
自己相関逆フィルタ106に送られる。この過程は制御
回路101から極パラメータの候補のコードが送られる
ごとにくり返される。
自己相関逆フィルタ106では制御回路101からの指
示に従って、バ・ソファ1()3から送られる自己相関
係数のデータに対し係数算出回路105から送られた係
数により自己相関領域での逆フィルタリングの処理、即
ち前述の式(1)をくり返し適用し出力の自己相関係数
の値を算出するIl四理が施され、4次までの自己用j
″11係数の値が算出されてfス号線135を介して線
形子」り回路107に送られる、この処理も制御回路1
01からの指示か送られるごとにくり返される。
線ルラ予J!1回路107では制御回路101からの指
示にtjf=つで、自己相関逆フィルタ106から送ら
れる4次までの自己相関係数を用いて、その値に対する
最適な・1次までの線形予J]jlJ係数とそのときの
エラーパワーが算出され、線形予4則係数は信号線13
6を庁して極1直算出回路108に送られ、エラーパワ
ーは信号線138を介して比較回路11()に送られる
この処理ら制御回路101からの指示が送られるごと
にくり返される。
極値算出回路108では制御回路101からの指示にU
(=つて、線形予測回路107から送られる4次までの
線形予、!!11係数を係数とする代数方程式の根か求
められ、信号線137を介してバッファ109に送られ
る。
比較回路110では制御回路101から初期化の指示が
送られたときには、エラーパワーの最小値を検出する際
の比較の初期値が信号線140を庁してメモリ111に
送られる。次に比較回路110では制御回路101から
のt旨示に従って、線形予1ijj1回路107から送
られるエラーパワーと、メモリ111から13号線13
9を介して読み出した値が比較され、比較結果が信号線
1・11をfF l。
て制御回路101に送られるととらに、線形予測回路1
07から送られたエラーパワーの方が小さいときは、そ
の値が信号線140を介してメモリ1]1に送られその
内容が書き換えられるうこの処理ら制御回路】01から
の指示があるごとにくり返される。
制御回路101は、線形予測回路1〔〕7において算出
されたエラーパワーの方が小さいという比較結果が比較
回路110から送られたときには、極値テーブル104
に対してそのときの極パラーメータの値を信号線142
を介してバッファ109に送らせるとともに、極値算出
回路108に対して線形予測係数から極パラメータへの
変換すなわち代数方程式の東根を指示しその結果をバッ
ファ109に送らせる。バッファ109では制御回路1
01からの指示があるごとに、極値テーブル104およ
び極値算出回路108から送られる極パラメータの値に
書き換えられて記憶される。
このようにして、極パラメータの種々の候補についてひ
ととおり逆フィルタリングが行なわれた時点では、バッ
ファ109にはエラーパワーが最小という意味で最適な
極パラメータの値が記憶されている。各分析フレームの
処理のft t&に制御回路lotからバッファ109
に出力の指示が送られ、記憶されていた極パラメータの
最適値が信号線122から出力される。
以此の処理が分析フレームごとにくり返される。
本実施例では自己相関逆フィルタ106から線形予Jj
1回路107へ送られる自己相関係数の次数は4次まで
のらのとしたが、萌述のようにこれは2次までのらので
も良い。
第2図は本発明の第2の実施例のプロ・・lり図である
。
この実施例は、音声合成のための極パラメータ抽出など
において、音声合成モデルに合った分析ができるように
、抽出される極パラメータの値に制限を付けられるよう
にしたらのである。そのために、比較回路212とメモ
リ213が第1の実施例に対して追加されている。
本実施例における自己相関算出回路202.バッファ2
03.極値テーブル204.係数算出回路205.自己
相関逆フィルタ206.線形予測回路207.極値算出
回路208.バッファ209、比較回路210およびメ
モリ211は、それぞれ第1の実施例における自己相関
算出回路102、バッファ103.極値デープル104
i系数算出回路105.自己相関逆フィルタ106 、
線形予測回路107 、極値算出回路108.バッファ
109.比較回路110およびメモリ111に対応し同
様の動作をする。
制御回路201の行なう制御で第1.の実施例と異なる
点について以下に説明する。
まずW期化の際には、極パラメータの値にえrする制限
の値を信号線229を介して比較回路212に送り、比
1咬回路212はさらにその値を信号線243を庁して
メモリ213に送る。
極値テーブル204に対してモデルの制限にaった極パ
ラメータの候補のコードを送るごとに、極値算出回路2
08に対しても、そのつど線形予測係数から極パラメー
タI\の変換を指示し、その値を比較回路212に送ら
せる、比較回路212では、その値かメモリ213から
信号線244を介して読み出された制限の値に適合する
か否かを判定し、その結果を信号線245を介して制御
回路20】に送る。
制御回路201では比較回路212からの判定語用が、
制限に適合していることを示し、ているときだけ比較回
路210からのエラーパワーの比牧結果を参照し、最適
な極パラメータ値の抽出を行なう。
本実施例では、制限に音った極パラメータの値のみを抽
出できるので、音声のホルマント分析などではより安定
したホルマント抽出が行なえるという効襞がある。
1発明の効果」
以上説明したように本発明は、従来より少ない演算量で
同等の極パラメータ値を得ることができるという効果が
ある。さらに、本発明では高次の代数方程式を解くとい
う方法を用いないので、極パラメータ値を安定に求める
ことがてきる。The following equation (,
The root of the algebraic equation in 1) is output as the value of the optimal polar parameter. Since the degree M of the root of equation (4) is less than or equal to 4, it is known that it can be stably found with a finite number of operations.
When solving, it is possible to directly calculate from the autocorrelation value without solving as in the conventional example. For example M = 2
In the case of , it can be found by the following formula. al”-<rL, 1) rL, 1-rL, lrL,
z)/(re, Q-rt, 1) a2'-(+・L,
Ill'L, 2-rl↑, + )/(r-, n-
rt", l)...(5) 1st Embodiment] Next, the present invention will be explained with reference to the drawings. FIG. 1 is a process diagram of the first embodiment of the present invention. . Signal lines 123, 124, 126, 127,
128, 129 and 130, respectively, to the autocorrelation calculation circuit 102. Buffer 103, autocorrelation inverse filter 106. Linear prediction circuit 107. Extreme value calculation circuit 108. Control information instructing initialization is sent to the buffer 109 and comparison circuit 110, and each circuit, buffer, or autocorrelation inverse filter 106 is initialized. Autocorrelation calculation port i? In 8102, ilJ R circuit 10
1, the autocorrelation coefficient of the signal input from the signal line 121 is calculated and sent to the barnofa 103 via the signal line 131. After the interior of the bass sofa 103 is cleared according to the initialization instruction from the control circuit 101, the autocorrelation coefficient sent from the autocorrelation calculation circuit 102 is stored, and the autocorrelation coefficient is transmitted via the signal line 132. It is sent to inverse filter 106. The autocorrelation coefficients stored here are thereafter repeatedly sent to the autocorrelation inverse filter 106 each time there is an instruction to send them from the control circuit 101. The power control circuit 101 sends a code to the extreme value table 104 through a signal line 125 to indicate a value candidate for the extreme parameter. circuit 10
Sent to 5. The coefficient calculating circuit 105 calculates the coefficients necessary for inverse filtering in the autocorrelation region, that is, each coefficient of the above-mentioned formula <1) from the values, and sends them to the autocorrelation inverse filter 106 via the signal line 134. This process is repeated each time the control circuit 101 sends a code of a candidate for a polar parameter. In accordance with instructions from the control circuit 101, the autocorrelation inverse filter 106 performs inverse filtering in the autocorrelation region using the coefficients sent from the coefficient calculation circuit 105 for the autocorrelation coefficient data sent from the bath sofa 1()3. Processing, that is, the above-mentioned formula (1) is repeatedly applied to calculate the value of the output autocorrelation coefficient.
The value of the ``11 coefficient'' is calculated and sent to the linear output circuit 107 via the f line 135. This process is also performed by the control circuit 1.
Repeated every time an instruction is sent from 01. Line Lula Yo J! 1 circuit 107 uses the autocorrelation coefficients up to the fourth order sent from the autocorrelation inverse filter 106 with tjf=in response to the instruction from the control circuit 101, and calculates the optimal linear prediction up to the first order J] for that value. The jlJ coefficient and the error power at that time are calculated, and the linear pre-four law coefficient is connected to the signal line 13.
6 is sent to the pole 1 direct calculation circuit 108, and the error power is sent to the comparison circuit 11() via the signal line 138. This process is repeated every time an instruction from the control circuit 101 is sent. The extreme value calculation circuit 108 responds to instructions from the control circuit 101 by
(=The root of the algebraic equation whose coefficients are the linear predictions up to the fourth order sent from the linear prediction circuit 107 and !!11 coefficients is determined and sent to the buffer 109 via the signal line 137. In the comparison circuit 110 When an initialization instruction is sent from the control circuit 101, the initial value for comparison when detecting the minimum value of error power is sent to the memory 111 via the signal line 140.Next, in the comparison circuit 110, the control circuit According to the indication t from 101, the error power sent from the linear pre-1ijj1 circuit 107 and the memory 111 to 13 line 13
The values read through 9 are compared, and the comparison result is sent to signal lines 1 and 11 fFl. In addition, the linear prediction circuit 1
When the error power sent from 07 is smaller, its value is sent to the memory 1]1 via the signal line 140, and its contents are rewritten every time there is an instruction from the control circuit 01. repeated. When the control circuit 101 receives a comparison result from the comparison circuit 110 indicating that the error power calculated in the linear prediction circuit 1[]7 is smaller, the control circuit 101 updates the extreme value table 104.
The value of the polar parameter at that time for the signal line 142
It also instructs the extreme value calculation circuit 108 to convert linear prediction coefficients to polar parameters, that is, the east root of an algebraic equation, and sends the result to the buffer 109. In the buffer 109, the control circuit 1
Every time there is an instruction from 01, it is rewritten and stored with the value of the extreme parameter sent from the extreme value table 104 and the extreme value calculation circuit 108. In this way, at the time when inverse filtering has been performed on various candidates for the pole parameters, the buffer 109 stores the optimal value of the pole parameters in the sense that the error power is the minimum. Buffer 109 from the control circuit lot to the processing of each analysis frame
An output instruction is sent to , and the stored optimal value of the polar parameter is output from the signal line 122 . After that, this process is repeated for each analysis frame. In this embodiment, the linear prediction Jj is obtained from the autocorrelation inverse filter 106.
Although the order of the autocorrelation coefficient sent to one circuit 107 is up to 4th order, it may be up to 2nd order as described in Moe's article. FIG. 2 is a schematic diagram of a second embodiment of the present invention. In this embodiment, when extracting polar parameters for speech synthesis, etc., it is possible to limit the values of the extracted polar parameters so that analysis can be performed in accordance with the speech synthesis model. For this purpose, a comparison circuit 212 and a memory 213 are added to the first embodiment. Autocorrelation calculation circuit 202 in this embodiment. buffer 2
03. Extreme value table 204. Coefficient calculation circuit 205. Autocorrelation inverse filter 206. Linear prediction circuit 207. Extreme value calculation circuit 208. The buffer 209, the comparison circuit 210, and the memory 211 are the autocorrelation calculation circuit 102, the buffer 103. extreme value daple 104
i-series calculation circuit 105. autocorrelation inverse filter 106,
Linear prediction circuit 107, extreme value calculation circuit 108. Buffer 109. It corresponds to comparison circuit 110 and memory 111 and operates in the same way. With the control performed by the control circuit 201, the first. The points that are different from the embodiment will be explained below. First, in the case of W periodization, the limit value to be changed to the value of the polar parameter is sent to the comparison circuit 212 via the signal line 229, and the ratio 1 bit circuit 212 further transmits the value to the signal line 243. The data is sent to the memory 213. Each time a code of an extreme parameter candidate that meets the model limit is sent to the extreme value table 204, the extreme value calculation circuit 2
08, the conversion of the polar parameter I\ from the linear prediction coefficient is instructed each time, and the value is sent to the comparator circuit 212. The comparator circuit 212 reads the value from the memory 213 via the signal line 244. It is determined whether the issued limit value is met or not, and the result is sent to the control circuit 20 via the signal line 245. In the control circuit 201, the judgment word usage from the comparison circuit 212 is
Only when the limit is met, the error power comparison result from the comparator circuit 210 is referred to and the optimal extreme parameter value is extracted. In this embodiment, since only the values of the extreme parameters that fall within the limit can be extracted, it has the advantage that more stable formant extraction can be performed in speech formant analysis. 1. Effects of the Invention As explained above, the present invention has the advantage that equivalent polar parameter values can be obtained with a smaller amount of calculation than the conventional method. Furthermore, since the present invention does not use a method of solving high-order algebraic equations, the polar parameter values can be stably determined.
第1図および第2図はそれぞれ本発明の慢パラメータ値
抽出装置の第1および第2の実施例を示すブロック図で
ある。
101.102・・・制御回路、102,202・・・
自己相関算出回路、103.203・・・ハ・ソファ、
104.204・・・極値テーブル、105,205・
・・係数算出回路、106,206・・・自己相関逆フ
ィルタ、107.207−・・線形予測回路、108゜
208・・・極値算出回路、109.209・・・バ・
ソファ、110,210.212・・・比較回路、11
1゜211.213・・・メモリ。FIGS. 1 and 2 are block diagrams showing first and second embodiments of the arrogant parameter value extracting apparatus of the present invention, respectively. 101.102...control circuit, 102,202...
Autocorrelation calculation circuit, 103.203...Ha sofa,
104.204... Extreme value table, 105,205...
... Coefficient calculation circuit, 106,206 ... Autocorrelation inverse filter, 107.207 - ... Linear prediction circuit, 108°208 ... Extreme value calculation circuit, 109.209 ... Bar.
Sofa, 110,210.212... Comparison circuit, 11
1゜211.213...Memory.
Claims (1)
る手段と、極パラメータの値を記憶し入力コードに対す
る極パラメータの値を出力する極パラメータ値テーブル
と、その極パラメータ値から自己相関領域における逆フ
ィルタリングを行なうための係数を算出する手段と、そ
の係数を用いて前記一時記憶された自己相関値を自己相
関領域において逆フィルタリングする手段を有する型の
極パラメータ値抽出装置において、前記自己相関領域に
おいて逆フィルタリングする手段の出力のうち4次以下
の自己相関値から4次以下の線形予測係数と予測残差の
パワーを算出する手段と、その線形予測係数から極パラ
メータを算出する手段と、前記予測残差のパワーの最小
値を検出する手段と、その予測残差のパワーの最小値を
与えた時の前記極パラメータ値テーブルの出力と前記線
形予測係数から極パラメータを算出する手段の出力とを
抽出された極パラメータの値として出力するように制御
する手段から構成されることを特徴とする極パラメータ
値抽出装置。A means for calculating and temporarily storing an autocorrelation value within a time window from an audio signal, an extreme parameter value table for storing extreme parameter values and outputting the extreme parameter value for an input code, and an autocorrelation area from the extreme parameter value. A polar parameter value extracting device of the type, comprising means for calculating coefficients for performing inverse filtering in the autocorrelation region, and means for inverse filtering the temporarily stored autocorrelation value in the autocorrelation region using the coefficients. Means for calculating the power of a fourth-order or lower linear prediction coefficient and prediction residual from the fourth-order or lower autocorrelation value of the output of the means for inverse filtering in the region, and means for calculating a polar parameter from the linear prediction coefficient; a means for detecting the minimum value of the power of the prediction residual; and an output of the means for calculating the polar parameter from the polar parameter value table and the linear prediction coefficient when the minimum value of the power of the prediction residual is given. 1. A polar parameter value extracting device comprising means for controlling to output the extracted polar parameter value as the extracted polar parameter value.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP61023139A JPH0644196B2 (en) | 1986-02-04 | 1986-02-04 | Extreme parameter value extractor |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP61023139A JPH0644196B2 (en) | 1986-02-04 | 1986-02-04 | Extreme parameter value extractor |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS62180398A true JPS62180398A (en) | 1987-08-07 |
JPH0644196B2 JPH0644196B2 (en) | 1994-06-08 |
Family
ID=12102220
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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JP61023139A Expired - Lifetime JPH0644196B2 (en) | 1986-02-04 | 1986-02-04 | Extreme parameter value extractor |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0644196B2 (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6925016B2 (en) | 2001-02-01 | 2005-08-02 | Nec Electronics Corporation | Semiconductor memory and method for entering its operation mode |
US7143230B2 (en) | 1992-09-18 | 2006-11-28 | Renesas Technology Corp. | Processor system using synchronous dynamic memory |
-
1986
- 1986-02-04 JP JP61023139A patent/JPH0644196B2/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7143230B2 (en) | 1992-09-18 | 2006-11-28 | Renesas Technology Corp. | Processor system using synchronous dynamic memory |
US7376783B2 (en) | 1992-09-18 | 2008-05-20 | Renesas Technology Corp. | Processor system using synchronous dynamic memory |
US8234441B2 (en) | 1992-09-18 | 2012-07-31 | Renesas Electronics Corporation | Processor system using synchronous dynamic memory |
US6925016B2 (en) | 2001-02-01 | 2005-08-02 | Nec Electronics Corporation | Semiconductor memory and method for entering its operation mode |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH0644196B2 (en) | 1994-06-08 |
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