JPH0235991B2 - - Google Patents
Info
- Publication number
- JPH0235991B2 JPH0235991B2 JP57080963A JP8096382A JPH0235991B2 JP H0235991 B2 JPH0235991 B2 JP H0235991B2 JP 57080963 A JP57080963 A JP 57080963A JP 8096382 A JP8096382 A JP 8096382A JP H0235991 B2 JPH0235991 B2 JP H0235991B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- line spectrum
- parameter
- speech
- synthesis
- analysis
- 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.)
- Expired - Lifetime
Links
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は線スペクトル型音声分析合成装置に関
し、特に線スペクトル周波数の量子化歪を低減し
て音声のスペクトル包絡の近似度を改善すること
を特徴とする線スペクトル型音声分析合成装置に
関する。
し、特に線スペクトル周波数の量子化歪を低減し
て音声のスペクトル包絡の近似度を改善すること
を特徴とする線スペクトル型音声分析合成装置に
関する。
従来の線スペクトル型音声分析合成装置の一例
のブロツク図を第１図に示す。図において明かな
ように、音声分析側５１においては、線形予測分
析器１およびLSPパラメータ計算器２を含むLSP
パラメータ抽出手段、LSPパラメータ符号化器
３、音源パラメータ分析器４、音源情報符号化器
５とを備え、音声合成側５２においては、LSPパ
ラメータ復号化器７、Ｋパラメータ計算器８、音
源情報復号化器９、励振信号発生器１０、音声合
成フイルタ１１を備えている。
のブロツク図を第１図に示す。図において明かな
ように、音声分析側５１においては、線形予測分
析器１およびLSPパラメータ計算器２を含むLSP
パラメータ抽出手段、LSPパラメータ符号化器
３、音源パラメータ分析器４、音源情報符号化器
５とを備え、音声合成側５２においては、LSPパ
ラメータ復号化器７、Ｋパラメータ計算器８、音
源情報復号化器９、励振信号発生器１０、音声合
成フイルタ１１を備えている。
分析側５１において音声入力信号から線形予測
係数を分析抽出してLSPパラメータ計算器２に送
出する。前記線形予測係数としてはαパラメータ
αi（ｉ＝１〜ｎ、ｎは所定の正の整数）を用い、
このαパラメータからLSPパラメータ計算器２に
より線スペクトル周波数ωi（ｉ＝１〜ｎ、ｎは所
定の正の整数）を算出する。この｛ωi｝は一般
にLSPパラメータと呼ばれている。この｛ωi｝
はLSPパラメータ符号化器３に送られ、ここにお
いて線形量子化された後、音声のスペクトル包絡
に係わる分析データとしてデータ伝送手段６を介
して音声合成側５２に伝送される。また音源パラ
メータ分析器４は前記入力信号からピツチ周波
数、有声無声判別信号、短時間平均電力を含む音
源情報を抽出して音源情報符号化器５に出力す
る。音源情報符号化器５は前記音源情報を量子化
してデータ伝送手段６を介して音声合成側５２に
伝送する。
係数を分析抽出してLSPパラメータ計算器２に送
出する。前記線形予測係数としてはαパラメータ
αi（ｉ＝１〜ｎ、ｎは所定の正の整数）を用い、
このαパラメータからLSPパラメータ計算器２に
より線スペクトル周波数ωi（ｉ＝１〜ｎ、ｎは所
定の正の整数）を算出する。この｛ωi｝は一般
にLSPパラメータと呼ばれている。この｛ωi｝
はLSPパラメータ符号化器３に送られ、ここにお
いて線形量子化された後、音声のスペクトル包絡
に係わる分析データとしてデータ伝送手段６を介
して音声合成側５２に伝送される。また音源パラ
メータ分析器４は前記入力信号からピツチ周波
数、有声無声判別信号、短時間平均電力を含む音
源情報を抽出して音源情報符号化器５に出力す
る。音源情報符号化器５は前記音源情報を量子化
してデータ伝送手段６を介して音声合成側５２に
伝送する。
音声合成側５２において、前記音声のスペクト
ル包絡に係わる分析データについては、音声分析
側５１においてLSPパラメータ符号化器３により
符号化された前記LSPパラメータをLSPパラメー
タ復号化器７において復号し、Ｋパラメータ計算
器８において前記LSPパラメータ｛ωi｝から同
一次数の線形予測係数αパラメータ｛ωi｝を算
出し、このαパラメータから更に線形予測係数の
別形式であるＫパラメータ｛Ki｝を抽出して音
声合成フイルタ１１の係数を制御する。一方、音
源情報符号化器５により量子化された前記音源情
報は音源情報復号化器９に入力されて復号され、
励振信号発生器１０に出力される。励振信号発生
器１０は前記音源情報を入力してフイルタ励振信
号を発生し、音声合成フイルタ１１に供給する。
音声合成フイルタ１１はＫパラメータ計算器８よ
り入力された前記Ｋパラメータと振振信号発生器
１０から供給されたフイルタ励振信号とにより音
声を合成し端子９２より出力する。
ル包絡に係わる分析データについては、音声分析
側５１においてLSPパラメータ符号化器３により
符号化された前記LSPパラメータをLSPパラメー
タ復号化器７において復号し、Ｋパラメータ計算
器８において前記LSPパラメータ｛ωi｝から同
一次数の線形予測係数αパラメータ｛ωi｝を算
出し、このαパラメータから更に線形予測係数の
別形式であるＫパラメータ｛Ki｝を抽出して音
声合成フイルタ１１の係数を制御する。一方、音
源情報符号化器５により量子化された前記音源情
報は音源情報復号化器９に入力されて復号され、
励振信号発生器１０に出力される。励振信号発生
器１０は前記音源情報を入力してフイルタ励振信
号を発生し、音声合成フイルタ１１に供給する。
音声合成フイルタ１１はＫパラメータ計算器８よ
り入力された前記Ｋパラメータと振振信号発生器
１０から供給されたフイルタ励振信号とにより音
声を合成し端子９２より出力する。
この従来の線スペクトル型音声分析合成装置の
一例における線スペクトル周波数の模様の一例を
第５図に示す。図において縦軸は時間、横軸は線
スペクトル周波数を表わしている。点１０１〜１
０８は時刻t1における線スペクトル周波数の分布
を示す。この例における線スペクトル周波数の数
は８個である。同様にして、t2〜t5の各時刻にお
ける線スペクトル周波数の分布が２０１〜５０８
の各点により表わされている。
一例における線スペクトル周波数の模様の一例を
第５図に示す。図において縦軸は時間、横軸は線
スペクトル周波数を表わしている。点１０１〜１
０８は時刻t1における線スペクトル周波数の分布
を示す。この例における線スペクトル周波数の数
は８個である。同様にして、t2〜t5の各時刻にお
ける線スペクトル周波数の分布が２０１〜５０８
の各点により表わされている。
図において、時刻t3における線スペクトル周波
数３０１，３０２に着目すると、その値が極めて
近接していることが分る。時刻t4における線スペ
クトル周波数４０１，４０２についても同様であ
る。一方時刻t1における線スペクトル周波数１０
３，１０４および１０４，１０５等は、比較的隣
接周波数間隔が大きく離れている。これらの線ス
ペクトル周波数は、前述のとおり分析側５１にお
いてLSPパラメータ符号化器３により線形量子化
されるが、前記線スペクトル周波数３０１，３０
２または４０１，４０２の場合のように隣接周波
数間隔が極めて狭い周波数領域においては、それ
らの線スペクトル周波数に含まれている音声のス
ペクトル包絡に係わる情報量が高密度で分布され
ており、また一方においては、対照的に前記線ス
ペクトル周波数１０３，１０４または１０４，１
０５の場合のように隣接周波数間隔が大きい周波
数領域においては、それらの線スペクトル周波数
に含まれている音声のスペクトル包絡に係わる情
報量の密度は相対的に低い。従つて、従来の線ス
ペクトル周波数領域における線形量子化手法によ
るデータ伝送においては、前記線スペクトル周波
数に付与されている分析データの情報密度分布に
関係なく一様に量子化されるため、結果として、
量子化歪が増大し音声スペクトル包絡の近似度に
関連する重要な情報が一部損われ、且つ量子化効
率が低下するという障害を生じる。従つて、最終
的に音声合成側５２において再生抽出されるＫパ
ラメータ｛Ki｝により制御される音声合成フイ
ルタ１１により合成される音声の質も低下する。
数３０１，３０２に着目すると、その値が極めて
近接していることが分る。時刻t4における線スペ
クトル周波数４０１，４０２についても同様であ
る。一方時刻t1における線スペクトル周波数１０
３，１０４および１０４，１０５等は、比較的隣
接周波数間隔が大きく離れている。これらの線ス
ペクトル周波数は、前述のとおり分析側５１にお
いてLSPパラメータ符号化器３により線形量子化
されるが、前記線スペクトル周波数３０１，３０
２または４０１，４０２の場合のように隣接周波
数間隔が極めて狭い周波数領域においては、それ
らの線スペクトル周波数に含まれている音声のス
ペクトル包絡に係わる情報量が高密度で分布され
ており、また一方においては、対照的に前記線ス
ペクトル周波数１０３，１０４または１０４，１
０５の場合のように隣接周波数間隔が大きい周波
数領域においては、それらの線スペクトル周波数
に含まれている音声のスペクトル包絡に係わる情
報量の密度は相対的に低い。従つて、従来の線ス
ペクトル周波数領域における線形量子化手法によ
るデータ伝送においては、前記線スペクトル周波
数に付与されている分析データの情報密度分布に
関係なく一様に量子化されるため、結果として、
量子化歪が増大し音声スペクトル包絡の近似度に
関連する重要な情報が一部損われ、且つ量子化効
率が低下するという障害を生じる。従つて、最終
的に音声合成側５２において再生抽出されるＫパ
ラメータ｛Ki｝により制御される音声合成フイ
ルタ１１により合成される音声の質も低下する。
即ち、従来の線スペクトル型音声分析合成装置
においては、分析側において線形予測係数より抽
出されたLSPパラメータ｛ωi｝を、線形量子化
により符号化して合成側にデータを伝送している
ために、隣接する線スペクトル周波数の周波数間
隔の狭い領域における量子化歪が大きくなり、音
声のスペクトル包絡の近似度を劣化させ、且つ量
子化効率を低下させるという欠点がある。
においては、分析側において線形予測係数より抽
出されたLSPパラメータ｛ωi｝を、線形量子化
により符号化して合成側にデータを伝送している
ために、隣接する線スペクトル周波数の周波数間
隔の狭い領域における量子化歪が大きくなり、音
声のスペクトル包絡の近似度を劣化させ、且つ量
子化効率を低下させるという欠点がある。
本発明の目的は上記の欠点を除去し、線スペク
トル周波数の線形量子化する代りに、一つの特定
の線スペクトル周波数と全ての隣接する線スペク
トル周波数間の周波数差とを非線形量子化手法に
より符号化し、量子歪が少なく且つ量子化効率の
良い線スペクトル型音声分析合成装置を提供する
ことにある。
トル周波数の線形量子化する代りに、一つの特定
の線スペクトル周波数と全ての隣接する線スペク
トル周波数間の周波数差とを非線形量子化手法に
より符号化し、量子歪が少なく且つ量子化効率の
良い線スペクトル型音声分析合成装置を提供する
ことにある。
本発明の線スペクトル型音声分析合成装置は、
入力信号より線形予測分析によつて得られる線形
予測係数から線スペクトル周波数を抽出して音声
の分析合成を行う線スペクトル型音声分析合成装
置において、前記入力信号から前記線スペクトル
周波数の中の特定の線スペクトル周波数（ωk：
ｋは所定の正の整数）と全ての隣接する線スペク
トル周波数の周波数差（Δωi：ｉ＝１〜ｎ−１）
とを含む線スペクトルパラメータを分析抽出する
線スペクトルパラメータ抽出手段と、この線スペ
クトルパラメータに係わる信号を前記周波数差の
大小に応じて非線形量子化する符号化手段とを音
声分析側に備え、且つ前記符号化手段により非線
形量子化された前記線スペクトルパラメータに係
わる信号を復号する復号化手段と、この復号され
た前記線スペクトルパラメータに係わる信号より
線形予測係数を抽出して音声合成フイルタを制御
し合成音声信号を出力する音声合成手段とを音声
合成側に備える。
入力信号より線形予測分析によつて得られる線形
予測係数から線スペクトル周波数を抽出して音声
の分析合成を行う線スペクトル型音声分析合成装
置において、前記入力信号から前記線スペクトル
周波数の中の特定の線スペクトル周波数（ωk：
ｋは所定の正の整数）と全ての隣接する線スペク
トル周波数の周波数差（Δωi：ｉ＝１〜ｎ−１）
とを含む線スペクトルパラメータを分析抽出する
線スペクトルパラメータ抽出手段と、この線スペ
クトルパラメータに係わる信号を前記周波数差の
大小に応じて非線形量子化する符号化手段とを音
声分析側に備え、且つ前記符号化手段により非線
形量子化された前記線スペクトルパラメータに係
わる信号を復号する復号化手段と、この復号され
た前記線スペクトルパラメータに係わる信号より
線形予測係数を抽出して音声合成フイルタを制御
し合成音声信号を出力する音声合成手段とを音声
合成側に備える。
以下本発明について図面を参照して詳細に説明
する。
する。
第２図は、本発明の線スペクトル型音声分析合
成装置の第１の実施例を示すブロツク図である。
本実施例においては、音声分析側６１において線
形予測分析器１２および線スペクトルパラメータ
（ωk，△ωi）計算器１３を含む線スペクトルパラ
メータ抽出手段、線スペクトルパラメータ（ωk，
△ωi）符号化器１４、音源パラメータ分析器１
５、音源情報符号化器１６とを備え、音声合成側
６２において線スペクトルパラメータ（ωk，△
ωi）復号化器１８、Ｋパラメータ計算器１９、
音源情報符号化器２０、励振信号発生器２１、音
声合成フイルタ２２を備えている。
成装置の第１の実施例を示すブロツク図である。
本実施例においては、音声分析側６１において線
形予測分析器１２および線スペクトルパラメータ
（ωk，△ωi）計算器１３を含む線スペクトルパラ
メータ抽出手段、線スペクトルパラメータ（ωk，
△ωi）符号化器１４、音源パラメータ分析器１
５、音源情報符号化器１６とを備え、音声合成側
６２において線スペクトルパラメータ（ωk，△
ωi）復号化器１８、Ｋパラメータ計算器１９、
音源情報符号化器２０、励振信号発生器２１、音
声合成フイルタ２２を備えている。
分析側６１において音声入力信号は端子９３か
ら入力される。線形予測分析器１２は前記入力信
号から自己相関係数、共分散係数などの波形再現
度に係わる係数を分析抽出し線スペクトルパラメ
ータ（ωk，△ωi）計算器１３に出力する。線ス
ペクトルパラメータ（ωk，△ωi）計算器１３は
前記波形再現度に係わる係数から正規方程式を解
くことにより線形予測係数｛αi｝即ちαパラメー
タを求め、更にこのαパラメータから特定の線ス
ペクトル周波数ωk（ｋは所定の正の整数）および
全ての隣接する線スペクトル周波数の周波数差△
ωi（ｉ＝１〜ｎ−１）、ｎは所定の正の整数）を
算出する。算出された前記ωkおよび△ωiは線ス
ペクトルパラメータ（ωk，△ωi）符号化器１４
に送出され、ここにおいて非線形量子化手法によ
り符号化される。第５図を用いて説明したとお
り、隣接する線スペクトル周波数の周波数差△
ωi（ｉ＝１〜ｎ−１）の小さい線スペクトル周波
数領域においては音声のスペクトル包絡の分析デ
ータが高密度で分布しており、また△ωiの大き
い線スペクトル周波数領域においては対照的に前
記分析データの分布密度は低い。従つて、前記音
声のスペクトル包絡の分析データの近似度を保持
するためには、△ωiの小さい線スペクトル周波
数領域と△ωiの大きい線スペクトル周波数領域
とを区分して、分析データの分布密度に対応して
この△ωiを忠実に音声合成側６２に伝送する必
要がある。音声スペクトル包絡の分析データにつ
いては、実験的に隣接する線スペクトル周波数の
周波数差△ωiの線スペクトル周波数帯における
統計的分布データが分つているので、この分布デ
ータを参照して前記周波数差△ωiに対する量子
化精度を制御する。即ち、周波数差の小さい線ス
ペクトル周波数領域における△ωiについては精
度高く量子化し、一方周波数差の大きい線スペク
トル周波数領域における△ωiについては相対的
に精度を下げて量子化する非線形量子化手法で符
号化する。この線スペクトルパラメータ（ωk，
△ωi）符号化器の特徴は、特定の線スペクトル
周波数ωkと周波数差△ωiとを非線形量子化する
点にあり、本発明の主要要件である。線スペクト
ルパラメータ（ωk，△ωi）符号化器１４により
非線形量子化された前記ωkおよび△ωiは音声の
スペクトル包絡に係わる分析データとしてデータ
伝送線路１７を介して音声合成側６２に伝送され
る。また音源パラメータ分析器１５は前記入力信
号からピツチ周波数、有声無声判別信号、短時間
平均電力を含む音源情報を抽出して音源情報符号
化器１６に出力する。音源情報符号化器１６は前
記音源情報を量子化してデータ伝送手段１７を介
して音声合成側６２に伝送する。
ら入力される。線形予測分析器１２は前記入力信
号から自己相関係数、共分散係数などの波形再現
度に係わる係数を分析抽出し線スペクトルパラメ
ータ（ωk，△ωi）計算器１３に出力する。線ス
ペクトルパラメータ（ωk，△ωi）計算器１３は
前記波形再現度に係わる係数から正規方程式を解
くことにより線形予測係数｛αi｝即ちαパラメー
タを求め、更にこのαパラメータから特定の線ス
ペクトル周波数ωk（ｋは所定の正の整数）および
全ての隣接する線スペクトル周波数の周波数差△
ωi（ｉ＝１〜ｎ−１）、ｎは所定の正の整数）を
算出する。算出された前記ωkおよび△ωiは線ス
ペクトルパラメータ（ωk，△ωi）符号化器１４
に送出され、ここにおいて非線形量子化手法によ
り符号化される。第５図を用いて説明したとお
り、隣接する線スペクトル周波数の周波数差△
ωi（ｉ＝１〜ｎ−１）の小さい線スペクトル周波
数領域においては音声のスペクトル包絡の分析デ
ータが高密度で分布しており、また△ωiの大き
い線スペクトル周波数領域においては対照的に前
記分析データの分布密度は低い。従つて、前記音
声のスペクトル包絡の分析データの近似度を保持
するためには、△ωiの小さい線スペクトル周波
数領域と△ωiの大きい線スペクトル周波数領域
とを区分して、分析データの分布密度に対応して
この△ωiを忠実に音声合成側６２に伝送する必
要がある。音声スペクトル包絡の分析データにつ
いては、実験的に隣接する線スペクトル周波数の
周波数差△ωiの線スペクトル周波数帯における
統計的分布データが分つているので、この分布デ
ータを参照して前記周波数差△ωiに対する量子
化精度を制御する。即ち、周波数差の小さい線ス
ペクトル周波数領域における△ωiについては精
度高く量子化し、一方周波数差の大きい線スペク
トル周波数領域における△ωiについては相対的
に精度を下げて量子化する非線形量子化手法で符
号化する。この線スペクトルパラメータ（ωk，
△ωi）符号化器の特徴は、特定の線スペクトル
周波数ωkと周波数差△ωiとを非線形量子化する
点にあり、本発明の主要要件である。線スペクト
ルパラメータ（ωk，△ωi）符号化器１４により
非線形量子化された前記ωkおよび△ωiは音声の
スペクトル包絡に係わる分析データとしてデータ
伝送線路１７を介して音声合成側６２に伝送され
る。また音源パラメータ分析器１５は前記入力信
号からピツチ周波数、有声無声判別信号、短時間
平均電力を含む音源情報を抽出して音源情報符号
化器１６に出力する。音源情報符号化器１６は前
記音源情報を量子化してデータ伝送手段１７を介
して音声合成側６２に伝送する。
音声合成側６２においては、前記音声のスペク
トル包絡に係わる分析データについては、データ
伝送手段１７を介して伝送されてきた前記所定の
線スペクトル周波数ωkおよび周波数差△ωiの符
号化信号を線スペクトルパラメータ（ωk，△ωi）
復号化器１８において復号し、Ｋパラメータ計算
器１９に出力する。Ｋパラメータ計算器１９にお
いては、前記ωkおよび△ωiから線形予測係数α
パラメータを算出し、更にこのαパラメータより
Ｋパラメータを抽出して、このＫパラメータによ
り音声合成フイルタ２２の係数を制御する。一
方、音源情報については、伝送線路１７を介して
伝送されてきた前記音源情報の符号化信号を音源
情報復号化器２０において復号し、励振信号発生
器２１に出力する。励振信号発生器２１は前記音
源情報を入力してフイルタ励振信号を発生し音声
合成フイルタ２２に供給する。音声合成フイルタ
２２はＫパラメータ計算器１９より入力された前
記Ｋパラメータと励振信号発生器２１から供給さ
れたフイルタ励振信号とにより音声を合成し端子
９４より出力する。
トル包絡に係わる分析データについては、データ
伝送手段１７を介して伝送されてきた前記所定の
線スペクトル周波数ωkおよび周波数差△ωiの符
号化信号を線スペクトルパラメータ（ωk，△ωi）
復号化器１８において復号し、Ｋパラメータ計算
器１９に出力する。Ｋパラメータ計算器１９にお
いては、前記ωkおよび△ωiから線形予測係数α
パラメータを算出し、更にこのαパラメータより
Ｋパラメータを抽出して、このＫパラメータによ
り音声合成フイルタ２２の係数を制御する。一
方、音源情報については、伝送線路１７を介して
伝送されてきた前記音源情報の符号化信号を音源
情報復号化器２０において復号し、励振信号発生
器２１に出力する。励振信号発生器２１は前記音
源情報を入力してフイルタ励振信号を発生し音声
合成フイルタ２２に供給する。音声合成フイルタ
２２はＫパラメータ計算器１９より入力された前
記Ｋパラメータと励振信号発生器２１から供給さ
れたフイルタ励振信号とにより音声を合成し端子
９４より出力する。
次に本発明の第２の実施例について、第３図を
参照して説明する。図において分析側７１につい
ては前記第１の実施例の場合と同様である。合成
側については非線形量子化手法により符号化され
た前記ωkおよび△ωiの音声のスペクトル包絡に
係わる分析データと前記音源情報の符号化信号と
がデータ伝送手段２８を介して合成側７２に伝送
され、その中のωkおよび△ωiは線スペクトルパ
ラメータ（ωk，△ωi）復号化器２９において復
号されαパラメータ計算器３０に出力される。α
パラメータ計算器３０においては、前記ωkおよ
び△ωiから線形予測係数αパラメータを算出し、
このαパラメータにより音声合成フイルタ３３の
係数を制御する。一方、音源情報については、分
析側７１より伝送されてきた前記音源情報の符号
化信号は音源情報復号化器３１において復号され
励振信号発生器３２に出力する。励振信号発生器
３２は前記音源情報を入力してフイルタ励振信号
を発生し音声合成フイルタ３３に供給する。音声
合成フイルタ３３はαパラメータ計算器３０より
入力された前記αパラメータと励振信号発生器３
２から供給されたフイルタ励振信号とにより音声
を合成し端子９６より出力する。
参照して説明する。図において分析側７１につい
ては前記第１の実施例の場合と同様である。合成
側については非線形量子化手法により符号化され
た前記ωkおよび△ωiの音声のスペクトル包絡に
係わる分析データと前記音源情報の符号化信号と
がデータ伝送手段２８を介して合成側７２に伝送
され、その中のωkおよび△ωiは線スペクトルパ
ラメータ（ωk，△ωi）復号化器２９において復
号されαパラメータ計算器３０に出力される。α
パラメータ計算器３０においては、前記ωkおよ
び△ωiから線形予測係数αパラメータを算出し、
このαパラメータにより音声合成フイルタ３３の
係数を制御する。一方、音源情報については、分
析側７１より伝送されてきた前記音源情報の符号
化信号は音源情報復号化器３１において復号され
励振信号発生器３２に出力する。励振信号発生器
３２は前記音源情報を入力してフイルタ励振信号
を発生し音声合成フイルタ３３に供給する。音声
合成フイルタ３３はαパラメータ計算器３０より
入力された前記αパラメータと励振信号発生器３
２から供給されたフイルタ励振信号とにより音声
を合成し端子９６より出力する。
次に本発明の第３の実施例について、第４図を
参照して説明する。図において分析側８１につい
ては前記第１および第２の実施例の場合と同様で
ある。合成側については非線形量子化手法により
符号化された前記ωkおよび△ωiの音声のスペク
トル包絡に係わる分析データと前記音源情報の符
号化信号とがデータ伝送手段３９を介して合成側
８２に伝送され、その中のωkおよび△ωiは線ス
ペクトルパラメータ（ωk，△ωi）復号化器４０
において復号されLSPパラメータ計算器４１に出
力する。LSPパラメータ計算器４１においては、
前記ωkおよび△ωiから線形予測係数αパラメー
タを算出し、必要に応じて算出されたαパラメー
タの次数を変換して、しかる後この次数変換され
たαパラメータからLSPパラメータを算出し、こ
のLSPパラメータにより音声合成フイルタ４４の
係数を制御する。一方、音源情報については、分
析側８１より伝送されてきた前記音源情報の符号
化信号は音源情報復号化器４２において復号され
て励振信号発生器４３に出力する。励振信号発生
器４３は前記音源情報を入力してフイルタ励振信
号を発生し音声合成フイルタ４４に供給する。音
声合成フイルタ４４はLSPパラメータ計算器４１
より入力された前記LSPパラメータ励振信号発生
器４３から供給されたフイルタ励振信号とにより
音声を合成し端子９８より出力する。
参照して説明する。図において分析側８１につい
ては前記第１および第２の実施例の場合と同様で
ある。合成側については非線形量子化手法により
符号化された前記ωkおよび△ωiの音声のスペク
トル包絡に係わる分析データと前記音源情報の符
号化信号とがデータ伝送手段３９を介して合成側
８２に伝送され、その中のωkおよび△ωiは線ス
ペクトルパラメータ（ωk，△ωi）復号化器４０
において復号されLSPパラメータ計算器４１に出
力する。LSPパラメータ計算器４１においては、
前記ωkおよび△ωiから線形予測係数αパラメー
タを算出し、必要に応じて算出されたαパラメー
タの次数を変換して、しかる後この次数変換され
たαパラメータからLSPパラメータを算出し、こ
のLSPパラメータにより音声合成フイルタ４４の
係数を制御する。一方、音源情報については、分
析側８１より伝送されてきた前記音源情報の符号
化信号は音源情報復号化器４２において復号され
て励振信号発生器４３に出力する。励振信号発生
器４３は前記音源情報を入力してフイルタ励振信
号を発生し音声合成フイルタ４４に供給する。音
声合成フイルタ４４はLSPパラメータ計算器４１
より入力された前記LSPパラメータ励振信号発生
器４３から供給されたフイルタ励振信号とにより
音声を合成し端子９８より出力する。
以上詳細に説明したように、本発明の線スペク
トル型音声分析合成装置は、分析側から合成側に
伝送する線形予測係数に係わるデータの様態とし
て、従来の線形量子化手法により符号化されたた
線スペクトル周波数｛ωi｝即ちLSPパラメータ
による代りに、非線形量子化手法により符号化さ
れた特定の線スペクトル周波数ωkと全ての隣接
する線スペクトル周波数間の周波数差△ωiを用
いることにより、量子化歪を低減し且つ量子化効
率を向上できるという効果がある。
トル型音声分析合成装置は、分析側から合成側に
伝送する線形予測係数に係わるデータの様態とし
て、従来の線形量子化手法により符号化されたた
線スペクトル周波数｛ωi｝即ちLSPパラメータ
による代りに、非線形量子化手法により符号化さ
れた特定の線スペクトル周波数ωkと全ての隣接
する線スペクトル周波数間の周波数差△ωiを用
いることにより、量子化歪を低減し且つ量子化効
率を向上できるという効果がある。
第１図は従来の線スペクトル型音声分析合成装
置のブロツク図、第２図、第３図、第４図はそれ
ぞれ本発明の第１、第２、第３の実施例のブロツ
ク図、第５図は線スペクトル周波数の時間分布説
明図である。図において、 １，１２，２３，３４……線形予測分析器、２
……LSPパラメータ計算器、３……LSPパラメー
タ符号化器、４，１５，２６，３７……音源パラ
メータ分析器、５，１６，２７，３８……音源情
報符号化器、６，１７，２８，３９……データ伝
送手段、７……LSPパラメータ復号化器、８，１
９……Ｋパラメータ計算器、９，２０，３１，４
２……音源情報復号化器、１０，２１，３２，４
３……励振信号発生器、１１，２２，３３，４４
……音声合成フイルタ、１３，２４，３５……線
スペクトルパラメータ（ωk，△ωi）計算器、１
４，２５，３６……線スペクトルパラメータ
（ωk，△ωi）符号化器、１８，２９，４０……線
スペクトルパラメータ（ωk，△ωi）復号化器、
３０……αパラメータ計算器、４１……LSPパラ
メータ計算器、５１，６１，７１，８１……分析
側、５２，６２，７２，８２……合成側、９１〜
９８……端子。
置のブロツク図、第２図、第３図、第４図はそれ
ぞれ本発明の第１、第２、第３の実施例のブロツ
ク図、第５図は線スペクトル周波数の時間分布説
明図である。図において、 １，１２，２３，３４……線形予測分析器、２
……LSPパラメータ計算器、３……LSPパラメー
タ符号化器、４，１５，２６，３７……音源パラ
メータ分析器、５，１６，２７，３８……音源情
報符号化器、６，１７，２８，３９……データ伝
送手段、７……LSPパラメータ復号化器、８，１
９……Ｋパラメータ計算器、９，２０，３１，４
２……音源情報復号化器、１０，２１，３２，４
３……励振信号発生器、１１，２２，３３，４４
……音声合成フイルタ、１３，２４，３５……線
スペクトルパラメータ（ωk，△ωi）計算器、１
４，２５，３６……線スペクトルパラメータ
（ωk，△ωi）符号化器、１８，２９，４０……線
スペクトルパラメータ（ωk，△ωi）復号化器、
３０……αパラメータ計算器、４１……LSPパラ
メータ計算器、５１，６１，７１，８１……分析
側、５２，６２，７２，８２……合成側、９１〜
９８……端子。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 入力信号より線形予測分析によつて得られる
線形予測係数から線スペクトル周波数を抽出して
音声の分析合成を行う線スペクトル型音声分析合
成装置において、前記入力信号から前記線スペク
トル周波数の中の特定の線スペクトル周波数と全
ての隣接する線スペクトル周波数の周波数差とを
含む線スペクトルパラメータを分析抽出する線ス
ペクトルパラメータ抽出手段と、この線スペクト
ルパラメータに係わる信号を非線形量子化する符
号化手段とを音声分析側に備え、且つ前記符号化
手段により非線形量子化された前記線スペクトル
パラメータに係わる信号を復号する復号化手段
と、この復号された前記線スペクトルパラメータ
に係わる信号より線形予測係数を抽出して音声合
成フイルタを制御し合成音声信号を出力する音声
合成手段とを音声合成側に備えることを特徴とす
る線スペクトル型音声分析合成装置。 ２ 前記音声合成手段に含まれる前記音声合成フ
イルタを制御する前記線形予測係数としてＫパラ
メータを用いることを特徴とする特許請求の範囲
第１項記載の線スペクトル型音声分析合成装置。 ３ 前記音声合成手段に含まれる前記音声合成フ
イルタを制御する前記線形予測係数としてαパラ
メータを用いることを特徴とする特許請求の範囲
第１項記載の線スペクトル型音声分析合成装置。 ４ 前記音声合成手段に含まれる前記音声合成フ
イルタを制御する前記線形予測係数としてLSPパ
ラメータを用いることを特徴とする特許請求の範
囲第１項記載の線スペクトル型音声分析合成装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57080963A JPS58198095A (ja) | 1982-05-14 | 1982-05-14 | 線スペクトル型音声分析合成装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57080963A JPS58198095A (ja) | 1982-05-14 | 1982-05-14 | 線スペクトル型音声分析合成装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS58198095A JPS58198095A (ja) | 1983-11-17 |
| JPH0235991B2 true JPH0235991B2 (ja) | 1990-08-14 |
Family
ID=13733164
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57080963A Granted JPS58198095A (ja) | 1982-05-14 | 1982-05-14 | 線スペクトル型音声分析合成装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS58198095A (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60239798A (ja) * | 1984-05-14 | 1985-11-28 | 日本電気株式会社 | 音声信号符号化／復号化装置 |
-
1982
- 1982-05-14 JP JP57080963A patent/JPS58198095A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS58198095A (ja) | 1983-11-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7194407B2 (en) | Audio coding method and apparatus | |
| DE60126149T2 (de) | Verfahren, einrichtung und programm zum codieren und decodieren eines akustischen parameters und verfahren, einrichtung und programm zum codieren und decodieren von klängen | |
| JPS6161305B2 (ja) | ||
| JP2903533B2 (ja) | 音声符号化方式 | |
| JPH11177434A (ja) | 音声符号化復号方式 | |
| JP3092653B2 (ja) | 広帯域音声符号化装置及び音声復号装置並びに音声符号化復号装置 | |
| JP2001051699A (ja) | 無音声符号化を含む音声符号化・復号装置、復号化方法及びプログラムを記録した記録媒体 | |
| JP3437421B2 (ja) | 楽音符号化装置及び楽音符号化方法並びに楽音符号化プログラムを記録した記録媒体 | |
| JP2796408B2 (ja) | 音声情報圧縮装置 | |
| JP2736157B2 (ja) | 符号化装置 | |
| JP3496618B2 (ja) | 複数レートで動作する無音声符号化を含む音声符号化・復号装置及び方法 | |
| JPS58198095A (ja) | 線スペクトル型音声分析合成装置 | |
| JP2900431B2 (ja) | 音声信号符号化装置 | |
| JP2581050B2 (ja) | 音声分析合成装置 | |
| JPH0411040B2 (ja) | ||
| JPS6189737A (ja) | 音声分析合成装置 | |
| JPH0481199B2 (ja) | ||
| JP2560486B2 (ja) | マルチパルス符号化装置 | |
| JP2754558B2 (ja) | マルチパルス符号化装置のマルチパルス量子化方法 | |
| JP2853126B2 (ja) | マルチパルス符号化装置 | |
| JPH08221098A (ja) | 音声符号化・復号化装置 | |
| JPH0470800A (ja) | 音声情報圧縮装置 | |
| JPH0437999B2 (ja) | ||
| JPH02299000A (ja) | 音声符号化復号化方法及びその装置 | |
| JPH01314300A (ja) | 音声符号化復号化方法とその装置 |