JPS63106699A - ホルマント抽出装置 - 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 本発明は音声の分析、認識に用いられるホルマント抽出
装置に関するものである。

従来の技術 ホルマントとは声道の伝達関数の極によって、音声波の
周波数スペクトル上に生ずる共振の山であり、音韻性を
形作る重要な因子である。周波数の低いほうから順に第
１、第２・・・ホルマントと呼ばれる。

従来、このホルマント抽出には、ツナグラムからの読み
取り、フィルタバンクを用いる方法、合成による分析法
等、様々な方法が用いられている。

線形予測分析による方法もこの中の一つで、この方法は
声道の伝達関数を全極型のモデルで近似するものである
。

以下、図面を参照しながら、上述した従来のホルマント
抽出装置の一例について説明する。第２図は従来のホル
マント抽出装置の要部ブロック図である。同図において
２１は線形予測分析部、２２は高次方程式木根部、２３
はホルマント選択部である。

以上のように構成された従来のホルマント抽出装置につ
いて、その動作を以下に説明する。

第３図は線形予測分析部２１における処理フロー図であ
る。ここで音声のサンプリング周波数を１０ＫＨｚ、１
フレームの時間長を２０ｍ５とする。１フレームの音声
波形データをｙ　（ｉ）　、ｉ＝１〜２００で表わす。

プリエンファシスは次式で示される一次差分を用いる。

ｙ’　　（ｉ）＝ｙ　（ｉ＋１）　　ｙ　（ｉ）・旧・
・（１）フレーム切出しによる周波数ひずみの影響を軽
減するために次式で示されるハミング窓をかける。

ｙ“　（＋）＝Ｈ（ｉ）　　・ｙ’（ｉ）　　・・・・
・・（２）Ｈ（ｉ　）　＝０．５４−０．４６・ ｃｏｓ（２πｉ　／２００）　　・・・・・・（３）次
に次式で示される短区間自己相関関数Ｒ４を算出する。

ｙ“　（ｎ−ｉ）　　・・・・・・（４）αパラメータ
は次の連立−次方程式を解くことによって求められる。

・・・・・・（５） 実際には、Ｄｕｒｂｉｎ法等の再帰的解法によって効果
的に解くことができ、ｋパラメータも同時に求めること
ができる。

声道の伝達関数は次式で表わされる。

Ｈ（Ｚ）　＝Ｇ／　Ｎ　＋　：　ｃｘ、　ｚ−’）　−
−・・−（６）したがって、高次方程式木根部２２にお
いて１＋ン・ラプソン法等によって解くことにより、声
道伝達関数の極を求めることができる。さらにホルマン
ト選択部２３において、周波数、帯域幅を考慮して複数
の根の中から求めるホルマントに対応する根を選び出す
。

発明が解決しようとする問題点 上記のような構成のホルマント抽出装置においては高次
の代数方程式を解かなければならないために、浮動小数
点演算が必要となり、処理時間がかかるという問題点が
ある。また求まった複数の根の中から、求めようとする
ホルマントに相当する根を選択する際に誤りを生ずる。

本発明はかかる点に鑑みてなされたもので、簡易にかつ
一意に求めるホルマント周波数を得ることのできるホル
マント抽出装置を提供することを目的としている。

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ため、第１の音声特徴量
と入力母音音声波形データの性別情報により、入力母音
音声波形データの母音判別を行なう母音判別部と、あら
かじめ複数話者の該当複数母音の第２の音声時ｆＴｈｆ
ｆｉデータとホルマント周波数データとを基に、男女別
名母音毎に第２の音声特徴量からホルマント周波数を推
定する重回帰分析を行なって得られる回帰係数を記憶し
て、上記母音判別結果および上記入力母音音声波形デー
タの性別情報により、該当する母音、性別の回帰係数を
出力するホルマント推定係数記憶部と、上記第２の音声
特徴量と上記該当する母音、性別の回帰係数とから回帰
直線値としてのホルマント周波数推定値を算出して出力
するホルマント推定部とを備えたものである。

作用 本発明は上記した構成により、母音判別結果および性別
情報によって、男女別、各母音毎に用意しである回帰係
数の中から該当するものを選び出し、音声特徴量とこの
回帰係数との積和演算によってホルマント周波数推定値
を求める。

重回帰分析法とは、ある変数ｙとそれに影響をおよぼす
と考えられる他の変数Ｘｌ＋　　Ｘ２＋　・・・ｘ。

ａｏ　　＋ａ、　　ｘ、　　＋”””ａｐ　　Ｘｐ　　
　　　　　）’のように予測する１つの方法である。予
測の精度は変数ＸＩ　＋　　ｘ２　＋　・・・ｘ、と変
数ｙとの相関の度合（回帰直線への適合の度合）に依存
する。またＮ個のデータから算出した回帰直線へのデー
タの当てはあまりが良くない場合、変数ＸＩ＋Ｘ２＋・
・・ｘ、の空間を分割し、より小さなデータ集合（デー
タ数ｎ　Ｉ　＊　　ｎ２・・・＜＜Ｎ）毎に予測を行う
ことにより、精度を上げることができる。本発明におい
ては、男女別、各母音毎に回帰係数を求めるでいる。

ここで回帰係数の算出法について説明しておく。

Ｐ次の音声特徴１ｔｘｔｎ、ｉ＝ｌ、−、ｐから第ｊホ
ルマント周波数ｆｊｎｊ＝１＋　・・・を推定する回帰
モデルは次式で示される。

このとき推定誤差ｅ１は次式で示される。

・・・・・・（８） 複数話者の複数母音にわたるＮ個のサンプルについてｅ
、、２を加え合わせたものをε２とする。

ε２を最小とする条件δε２／δａＪｔ＝ｏ　（０−≦
−４＜ｐ）により、次の連立−次方程式を解くことによ
って、回帰係数を求めることができる。・・・・・・・
ＱＯ） 実施例 以下本発明の第１の一実施例のホルマント抽出装置につ
いて図面を見ながら説明する。

第１図は本発明のホルマント抽出装置の第１の実施例を
示す要部ブロック図である。第１図において、１）は第
１の音響分析部、１２は第２の音響分析部、１３は母音
判別部、１４はホルマント推定係数記憶部、１５はホル
マント推定部である。

以上のように構成されたホルマント抽出装置について、
以下その動作を説明する。

まず第１の音響分析部１）において、入力母音音声波形
データを分析してスペクトル包絡を表わすＰ１次元の第
１の音声性微量ｘＩｉ＋　　１　＝１　＋　・・・Ｐ。

を算出する。

同様に第２の音響分析部１２において、入力母音音声波
形データを分析してスペクトル包絡表わすＰ２次元の第
２の音声性微量Ｘ　２６．１　＝１　＋　・・・Ｐｚを
算出する。

母音判別部１３においては男女別に用意しである判別係
数のうち、入力母音音声波形データの性別情報に基づき
、適合する性別の係数を用いて、第１の音声性微量の値
から、入力母音音声波形データがどの母音に属するかを
判別する。母音の種類は日本語の場合、アイウェオの５
種類が一般的である。

求めるホルマント周波数を第１、第２の２つのホルマン
ト周波数とすると、ホルマント推定係数記憶部１４にお
いては、あらかじめ複数男女話者の日本語５母音の上記
第２の音声特徴量データと第１、第２ホルマント周波数
データとを基に、男女別、各母音毎に第２の音声性微量
からそれぞれ第１、第２ホルマント周波数を推定する重
回帰分析を行なって得られる回帰係数を記憶しておく。

そして母音判別結果および性別情報により、該当する母
音、性別の回帰係数を出力する。これをａ、８゜ｊ＝ｌ
、２　　ｉ＝ｏ、・・・Ｐ２で表わすものとする。

ホルマント推定部１５においては、上記第２の音声時＠
Ｎ　ｘ２ｉ＋　ｉ　＝　１　＋　”’　Ｐ　ｔと上記回
帰係数ａｊｉ＋ｊ＝１．２、ｉ＝０．・・・Ｐ２とから
次式によって第１、第２ホルマント周波数推定値ｆ、、
ｊ＝ｌ。

以上のように本実施例によれば、第１の音響分析部１）
と第２の音響分析部１２と母音判別部１３とホルマント
推定係数記憶部１４とホルマント推定部１５を設けるこ
とより、スペクトル包絡を表わす第２の音声時ｆｌから
、ホルマント周波数を推定することができる。

以下本発明の第２の実施例について図面を参照しながら
説明する。

第４図は本発明の第２の実施例を示すホルマント抽出装
置の要部ブロック図である。第１の音響分析部は入力母
音音声波形データからαパラメータを算出する線形予測
分析部４１）と、αパラメータからＬＰＣケプストラム
係数を算出するケプストラム算出部４１２とから構成さ
れている。第２の音響分析部は入力母音音声波形データ
からαパラメータを算出する線形予測分析部４２で構成
されている。母音判別部４３、ホルマント推定係数記憶
部４４、ホルマント推定部４５の構成は第１図と同様な
ものである。

線形予測分析部４１）．４２における処理は第２図の従
来例での線形予測分析部２１における処理はフロー図（
第３図）と同一のものである。

ケプストラム算出部４１２においては、次式によってＬ
ＰＣケプストラム係数Ｃ４１＝ｌ、　・・・Ｐ２１＜ｎ
＜Ｐ２　・・・・・・側 線形予測分析部４１）とケプストラム算出部４１２とを
設けてＬＰＣケプストラム係数を算出し、このＬＰＣケ
プストラム係数を用いて母音判別部４３において母音判
別を行なうことにより、高い判別率を得ることが出来る
。

発明の効果 以上のように本発明は第１の音響分析部と母音判別部と
ホルマント推定係数記憶部とホルマント推定部とを設け
ることより、スペクトル包絡を表わす第２の音声時＠量
からホルマント周波数を推定することができ北。第１の
音声特徴量としてＬＰＣケプストラム係数を用い、第２
の音声特徴量としてαパラメータを用いた場合、高い判
別率を得ることができ、ホルマント推定係数の選択誤り
を減少させることができるとともに、従来のホルマント
抽出装置において高次の代数方程式を解いていたのにく
らべて、大幅に演算量を減らすことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の第１の一実施例におけるホルマント抽
出装置の要部ブロック図、第２図は従来のホルマント抽
出装置の要部ブロック図、第３図は第２図の線形予測分
析部における処理フロー図、第４図は本発明の第２の一
実施例におけるホルマント抽出装置の要部ブロック図で
ある。 １）・・・・・・第１の音響分析部、１２・・・・・・
第２の音響分析部、１３・・・・・・母音判別部、１４
・・・・・・ホルマント推定係数記憶部、１５・・・・
・・ホルマント推定部、２１・・・・・・線形予測分析
部、２２・・・・・・高次方程式木根部、２３・・・・
・・ホルマント選択部、４１）・・・・・・線形予測分
析部、４１２・・・・・・ケプストラム算出部、４２・
・・・・・線形予測分析部、４３・・・・・・母音判別
部、４４・・・・・・ホルマント推定係数記憶部、４５
・・・・・・ホルマント推定部。 代理人の氏名　弁理士　中尾敏男　はか１名第３図 −１（１只１−

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）入力母音音声波形データを音響分析してスペクト
   ル包絡を表わす第１の音声特徴量を算出する第１の音響
   分析部と、上記入力母音音声波形データを音響分析して
   スペクトル包絡を表わす第２の音声特徴量を算出する第
   ２の音響分析部と、上記第１の音声特徴量と上記入力母
   音音声波形データの性別情報により、上記入力母音音声
   波形データの母音判別を行なう母音判別部と、あらかじ
   め複数話者の該当複数母音の上記第２の音声特徴量デー
   タとホルマント周波数データとを基に、男女別、各母音
   毎に第２の音声特徴量からホルマント周波数を推定する
   重回帰分析を行なって得られる回帰係数を記憶して、上
   記母音判別結果および上記入力母音音声波形データの性
   別情報により、該当する母音、性別の回帰係数を出力す
   るホルマント推定係数記憶部と、上記第２の音声特徴量
   と上記該当する母音、性別の回帰係数とから回帰直線値
   としてのホルマント周波数推定値を算出して出力するホ
   ルマント推定部とを具備してなることを特徴とするホル
   マント抽出装置。
2. （２）第１の音声特徴量としてＬＰＣケプストラム係数
   を用い、第２の音声特徴量としてαパラメータを用いた
   ことを特徴とする特許請求の範囲第（１）項記載のホル
   マント抽出装置。