JPS63221399A - 音声分析方法 - Google Patents

音声分析方法

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JPS63221399A
JPS63221399A JP62055892A JP5589287A JPS63221399A JP S63221399 A JPS63221399 A JP S63221399A JP 62055892 A JP62055892 A JP 62055892A JP 5589287 A JP5589287 A JP 5589287A JP S63221399 A JPS63221399 A JP S63221399A
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JP
Japan
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voice
speech
waveform
frame
window
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JP62055892A
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安部　勝雄
重夫 高橋
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Toyo Communication Equipment Co Ltd
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Toyo Communication Equipment Co Ltd
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  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (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。

Description

【発明の詳細な説明】 （発明の属する分野） 本発明は音声分析方式、殊に短時間区間を切出した音声
波形からその音声の特徴を表わした信号を抽出する方式
に関する。
（従来技術） 音声波形を分析し出来得る限シ少ないデータによってそ
の音声の特徴を表わし、これを合成して再び音声に復元
する技術が各種分野に於いて用いられるようになった。
従来２分析区間（フレーム）は処理の簡便さから２０〜
３０ｍ５程度の固定長としているため。
音声波形の複数ピッチを含み、そのフレーム内で徐々に
変化している音声の特徴パラメータを平均化して抽出す
ることになシ、隣接フレームの特徴パラメータと比して
変動の小さい安定なパラメータが得られていたが、平均
化しているという点からそのフレームの特徴パラメータ
自体音声の真のａ＊Ｖ表現し得す、さらに、徐々にでは
あるが時間方向に対し変化している音声の特徴に追従で
きないという欠点があった。また２発声環境によって音
声の特徴の変化は一定していないため１発声環境によっ
て平均化の程度が異なシ、抽出した特徴パラメータに優
劣が生じる。
これに対しフレーム長を可変とし、ｌピッチ長を対応さ
せれば平均化する区間が狭くなるため、フレーム間の特
徴パラメータの変動は大きくなるものの、よシ真の音声
の特徴に近いパラメータを抽出することが出来９時間方
向の音声の特徴変化にも追従出来るので原音声によシ近
い合成音を得ることができる。
（発明の目的） 本発明は上述した可変フレーム方式の利点を生かすべく
なされたものであって、固定フレーム方式に比べ音声の
真の特徴をよシ正確に抽出し得る音声分析方式を提供す
ることを目的とする。
（発明の概要） 本発明はこの目的を達成するために以下の構成をとる。
即ち可変フレーム方式の音声分析方式に於いて該１フレ
ームを対象音声波形の１ピッチとすると共に１分析する
際使用する窓関数に於ける関数値の最大部に前記音声波
形のうちその特徴を最も良く表わす部分が位置するよう
に各フレーム区間を設定する。
又、前記窓関数が一般的に用いられるハミング窓関数の
如く中央部が最大関数値を持つ場合、各フレームのスタ
ート点から１／４フレーム長後方近傍に音声波形のピー
クが位置するように設定する。
（実施例） 以下図示した実施例に基づいて本発明の詳細な説明する
。
第１図は本発明に係かる音声の分析合成方式の一例を示
すフローチャートである。
これを第２図に示した音声波形例を参照しながら説明す
る。
有声音波形は一般的に第２図に示す如くピーク１が存在
し、かつこのピークは音声の基本周波数に対応した周期
をもって出現する。
そこで、第１図に示す如く第１ステツプにてこのピーク
位置を検出し、これに基づ亀第２ステップにてピークか
ら次のピークまでの間隔即ちピッチ周期を求める。次に
９以上２つの結果から音声波形に於ける分析区間切出し
を行うが、この際分析区間を１ピッチ長とし、更に前記
ピッチの１／４分だけ当該音声波形のピーク位置から前
置位置を区間切出しフレームのスタート点とする如く設
定する。
即ち２分析すべき波形は時間と共に変化しビ、チ等も変
化するが１分析区間切り出しを行う毎に当該波形のピッ
チに対応して各フレーム長を変更する（第３ステツプ）
。
このように切出した波形は第４ステツプに於いて窓関数
を乗じたのち第５ステツプにて特徴パラメータの抽出を
行い、ＷＬ６ステツプの音声合成に於いて再び音声に変
換する。
上述した手続によって所望波形に関し繰返し分析／合成
を行うことＫよって必要データを得るものである。
なお、ステップ４の窓かけではハミング窓。
ハニング窓、ブラックマン窓等の時間窓のいずれを、ス
テップ５ではＰＡＲＣＯＲＬＳＰ　　ケプストラム等の
いずれの特徴パラメータを抽出しても良く、ステップ６
ではステップ５で抽出した特徴パラメータに対応した合
成フィルタを用いて音声合成を行う如く既存の技術を適
用することが出来るので詳細な説明は省略する。
このような手順にて分析／合成を行った結果、従来の方
式による合成音声に比べてよシ原音声に近いものが得ら
れた。
この理由は明確ではないが、推察するに、切シ出した音
声波形を窓かけ処理する際に用いる窓関数の時間関数値
の最大部分は一般に中央に位置するが、鉄部に音声波形
のいずれの部分が位置するかくよつて分析／合成結果に
著しい差異を生ずるものであろうと考えられる。
即ち、１４３図に示す如く窓関数の中央最大部分に音声
波形の各部を位置せしめる実験を行ったところ、同図（
ａ）のように窓関数両端にピークを位置させたもの、（
Ｃ）のように中央にピークを位置させたもの或は（ｄ）
の如くピークを中央よシ右側に位置せしめたものより　
（ｂｌに示すようにピークをスタート点よシはぼフレー
ムの１／４だけずらした位置にし九ときが最良の結果を
得た。
このことは音声波形のピークよシ１／４フレーム長だけ
遅れた部分にその音声の特命を最もよく表わす情報が含
まれていると考えることができる。
従って、上述した実施例に限らず音声の特徴を最も良く
表わす部分が窓関数最大部に位置するよう設定すればよ
いことが理解できよう。
また、無声音についてはピッチ区間に相当するフレーム
長を定めて有声音の場合と同様に処理する。
は自明であろう。
更に本発明によれば、原音声によシ近い分析が可能であ
るから、音声認識手段に本応用可能なること当然であっ
て本発明の応用範囲は極めて広いものである。
（発明の効果） 本発明は以上説明した如く可変長フレーム方式に於ける
フレームｖｋ：１ピップとすると共に用いる窓関数の最
大部に音声の％ｔを最もよく表わす部分を位置せしめた
ものであるから可変長フレーム方式の利点を生かしかつ
原音声に極めて近い音声分析／合成を行う方法をもたら
すことで効果がある。
【図面の簡単な説明】
第１図は本発明に係かる音声分析／合成の一実施例を示
すフローチャート図、ｔＪ４２図は音声波形例な示す図
、第３図（ａｌ　（ｂｌ　（Ｃ）（ｄ）は本発明の効果
を確認するための実験を示す図である。 特許出願人　　東洋通信機株式会社 篤　１　図

Claims (2)

    【特許請求の範囲】
  1. （１）音声の短時間区間から音声の特徴を表わす圧縮さ
    れた信号を抽出する手段に於いて前記短時間区間を前記
    音声の１ピッチ長とすると共に、窓関数値の最大部分に
    前記音声の特徴を最も良く表わした波形部分が位置する
    よう前記短時間区間を設定したことを特徴とする音声分
    析方式。
  2. （２）前記窓関数がハミング窓或はブラックマン窓の如
    く中央に最大関数値をもつものである場合に於いて、音
    声波形のピークが前記短時間区間のスタート時点から該
    区間の１／４長後方付近に位置するよう設定したことを
    特徴とする特許請求の範囲第１項記載の音声分析方式。
JP62055892A 1987-03-11 1987-03-11 音声分析方法 Expired - Lifetime JP2654643B2 (ja)

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JP2654643B2 (ja) 1997-09-17

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