JPH027080B2 - - Google Patents
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- JPH027080B2 JPH027080B2 JP58069473A JP6947383A JPH027080B2 JP H027080 B2 JPH027080 B2 JP H027080B2 JP 58069473 A JP58069473 A JP 58069473A JP 6947383 A JP6947383 A JP 6947383A JP H027080 B2 JPH027080 B2 JP H027080B2
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- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 description 1
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Description
【発明の詳細な説明】
本発明は簡易形音声分析装置の改良に関する。
通常、音声認識装置では、音声波形を分析し、
その分析出力である特徴パラメータの時系列とあ
らかじめ記憶されているパターンとの間で識別計
算を行い、認識結果を求めている。従来、この音
声認識装置に使用されている音声分析としてバン
ドパスフイルタ分析やケプストラム分析や変形ケ
プストラム分析があつた。
その分析出力である特徴パラメータの時系列とあ
らかじめ記憶されているパターンとの間で識別計
算を行い、認識結果を求めている。従来、この音
声認識装置に使用されている音声分析としてバン
ドパスフイルタ分析やケプストラム分析や変形ケ
プストラム分析があつた。
音声波は声帯の振動によつて励振された声道か
らの放射出力であると考えることができ、音声信
号Ｇ（ｔ）は(1)式のように声道のインパルス応答
Ｒ（ｔ）と音源波形Ｓ（ｔ）の畳み込みで表わされ
る。
らの放射出力であると考えることができ、音声信
号Ｇ（ｔ）は(1)式のように声道のインパルス応答
Ｒ（ｔ）と音源波形Ｓ（ｔ）の畳み込みで表わされ
る。
Ｇ（ｔ）＝Ｒ（ｔ）＊Ｓ（ｔ） ……(1)
＊は畳み込み操作
(1)式をフーリエ変換すると
Gf（ω）＝Rf（ω）×Sf（ω） ……(2)
となる。音源特性Sf（ω）は周期的な線スペクト
ラムであり、声道特性Rf（ω）は音声スペクトル
Gf（ω）のエンベロープである。このエンベロー
プを得る方法として一定値以上の帯域幅を持つた
バンドパスフイルタを音声帯域内に複数個並べる
バンドパスフイルタ分析がある。一定値以上の帯
域幅を持つことにより音源特性である線スペクト
ルの影響を弱くし複数個並べることによりエンベ
ロープの全体の特性すなわち声道特性を得ること
ができていた。
ラムであり、声道特性Rf（ω）は音声スペクトル
Gf（ω）のエンベロープである。このエンベロー
プを得る方法として一定値以上の帯域幅を持つた
バンドパスフイルタを音声帯域内に複数個並べる
バンドパスフイルタ分析がある。一定値以上の帯
域幅を持つことにより音源特性である線スペクト
ルの影響を弱くし複数個並べることによりエンベ
ロープの全体の特性すなわち声道特性を得ること
ができていた。
ところで、より精密な声道特性を得るために
は、バンドパスフイルタの帯域幅を細くする必要
があるが、細くすると音源スペクトルである線ス
ペクトルの影響が大きく表われてくる。このため
バンドパスフイルタの帯域幅はある程度以上細く
することはできず、バンドパスフイルタ分析では
より精密な声道特性を得ることはできなかつた。
は、バンドパスフイルタの帯域幅を細くする必要
があるが、細くすると音源スペクトルである線ス
ペクトルの影響が大きく表われてくる。このため
バンドパスフイルタの帯域幅はある程度以上細く
することはできず、バンドパスフイルタ分析では
より精密な声道特性を得ることはできなかつた。
一方、声道特性と音源特性を分離し、より精密
な声道特性を求める方法としてケプストラム分析
がある。
な声道特性を求める方法としてケプストラム分析
がある。
ケプストラム分析では、(2)式をさらにlog変換
し、 log｜Gf（ω）｜＝log｜Rf（ω）｜＋log｜Sf
（ω）｜……(3) 次に逆フーリエ変換によつてケプストラムを得
る。
し、 log｜Gf（ω）｜＝log｜Rf（ω）｜＋log｜Sf
（ω）｜……(3) 次に逆フーリエ変換によつてケプストラムを得
る。
Gc（ｑ）＝Rc（ｑ）＋Sc（ｑ） ……(4)
この(4)式のように、スペクトラム領域での積が
ケプストラム領域では和となる。音源スペクトル
Sf（ω）である周期的な線スペクトルのケプスト
ラムSc（ｑ）は音源の周期Tpの近傍にのみ表われ
る。一方、声道スペクトルRf（ω）はGf（ω）の
エンベロープとして表われ、そのケプストラム
Rc（ｑ）は低ケフレンシ部へ表われる。すなわ
ち、音声信号をケプストラム分析し、ケフレンシ
の低い成分に音源特性より分離された声道特性を
得ることができる。
ケプストラム領域では和となる。音源スペクトル
Sf（ω）である周期的な線スペクトルのケプスト
ラムSc（ｑ）は音源の周期Tpの近傍にのみ表われ
る。一方、声道スペクトルRf（ω）はGf（ω）の
エンベロープとして表われ、そのケプストラム
Rc（ｑ）は低ケフレンシ部へ表われる。すなわ
ち、音声信号をケプストラム分析し、ケフレンシ
の低い成分に音源特性より分離された声道特性を
得ることができる。
さらに特願昭56−069031号明細書（特開昭57−
185098号公報）に記載されているように音声のス
ペクトルの中より帯域内の周波数成分のみを切出
しゼロ周波数までシフトする切出し部を設けるこ
とにより、伝送路の帯域外の特性の影響を除去す
ることができる。また、周波数の高域部を圧縮す
る写像関数による周波数軸のスケール変換例えば
logスケール変換、Melスケール変換などを行う
スケール変換部を設けることにより、高域より低
域へ重みが置かれたすなわち人間の聴覚特性に近
い特性を持つた変形ケプストラムが得られる。前
記スケール変換は第１図に示すような写像関数
Sn＝Ｍ（Sl）により、伝送路の帯域内のみのデー
タをlogスケールまたはMelスケールへ並び換え
ることである。すなわちSl番目のスペクトルをSn
番目の変形スペクトルとすることである。
185098号公報）に記載されているように音声のス
ペクトルの中より帯域内の周波数成分のみを切出
しゼロ周波数までシフトする切出し部を設けるこ
とにより、伝送路の帯域外の特性の影響を除去す
ることができる。また、周波数の高域部を圧縮す
る写像関数による周波数軸のスケール変換例えば
logスケール変換、Melスケール変換などを行う
スケール変換部を設けることにより、高域より低
域へ重みが置かれたすなわち人間の聴覚特性に近
い特性を持つた変形ケプストラムが得られる。前
記スケール変換は第１図に示すような写像関数
Sn＝Ｍ（Sl）により、伝送路の帯域内のみのデー
タをlogスケールまたはMelスケールへ並び換え
ることである。すなわちSl番目のスペクトルをSn
番目の変形スペクトルとすることである。
しかしながら、前記のバンドパスフイルタ分析
やケプストラム分析や変形ケプストラム分析は、
フーリエ変換を基本としており三角関数系との乗
算を必要とし装置が大型となる欠点があつた。
やケプストラム分析や変形ケプストラム分析は、
フーリエ変換を基本としており三角関数系との乗
算を必要とし装置が大型となる欠点があつた。
一方、フーリエ変換の近似的な変換であるウオ
ルシユ変換は±１の２値の直交関数系による変換
であるため、ウオルシユスペクトルは加減算のみ
で求めることができる。このウオルシユ変換を用
いることにより特開昭57−700号公報に記載され
ているように小型の疑似バンドパスフイルタを実
現することが知られている。しかし疑似バンドパ
スフイルタではより細かで精密な声道特性を得ら
れない欠点があつた。
ルシユ変換は±１の２値の直交関数系による変換
であるため、ウオルシユスペクトルは加減算のみ
で求めることができる。このウオルシユ変換を用
いることにより特開昭57−700号公報に記載され
ているように小型の疑似バンドパスフイルタを実
現することが知られている。しかし疑似バンドパ
スフイルタではより細かで精密な声道特性を得ら
れない欠点があつた。
本発明の目的は、ケプストラム分析におけるフ
ーリエ変換をウオルシユ変換へ置き換えることに
より、ケプストラムの近似値を得る小型の装置、
すなわち、より細かで精密な声道特性が得られか
つ小型の音声分析装置を提供することにある。
ーリエ変換をウオルシユ変換へ置き換えることに
より、ケプストラムの近似値を得る小型の装置、
すなわち、より細かで精密な声道特性が得られか
つ小型の音声分析装置を提供することにある。
本発明による音声分析装置は、入力信号のウオ
ルシユ変換を行うウオルシユ変換部と、前記ウオ
ルシユ変換部の出力よりウオルシユパワースペク
トルを求めそのlog変換を行うlog変換部と、ウオ
ルシユ交番数軸のスケール変換を行う写像関数
Sn＝Ｍ（Sl）により前記log変換部の出力を変形交
番数軸へ写像するスケール変換部と、前記スケー
ル変換部の出力の逆フーリエ変換を行う逆フーリ
エ変換部を有している。
ルシユ変換を行うウオルシユ変換部と、前記ウオ
ルシユ変換部の出力よりウオルシユパワースペク
トルを求めそのlog変換を行うlog変換部と、ウオ
ルシユ交番数軸のスケール変換を行う写像関数
Sn＝Ｍ（Sl）により前記log変換部の出力を変形交
番数軸へ写像するスケール変換部と、前記スケー
ル変換部の出力の逆フーリエ変換を行う逆フーリ
エ変換部を有している。
次に本発明で使用するウオルシユ変換について
説明する。
説明する。
ウオルシユ変換は(5)式で定義されるが、
Ｗ＝Hi・Ｘ ……(5)
ただしＷはウオルシユスペクトル
Ｘは入力列ベクトル
Hiはウオルシユ変換行列であり
HiHi-1H1
H1＝１ １
１−１
にて求められる。（はクロネツカ積）
(5)式を高速に計算する方法である高速ウオルシ
ユ変換（FWTと略称する）が、昭和51年12月電
子通信学会論文試Vol59−Ａ、No.12の第1134頁よ
り第1135頁までの「フーリエ変換とウオルシユ変
換に関する一検討」に記載されている。
ユ変換（FWTと略称する）が、昭和51年12月電
子通信学会論文試Vol59−Ａ、No.12の第1134頁よ
り第1135頁までの「フーリエ変換とウオルシユ変
換に関する一検討」に記載されている。
入力時系列を逆２進順に並べた列ベクトルを
Ｘ、ウオルシユスペクトルをＷ、変換行列をＣと
すれば、 FWTは、 Ｗ＝Ｃ・Ｘ ＝Go・Go-1……G1・Ｘ ……(6) とｎ回の行列の積として表現できる。ここで各Gi
は(7)、(8)、(9)式より決定される。
Ｘ、ウオルシユスペクトルをＷ、変換行列をＣと
すれば、 FWTは、 Ｗ＝Ｃ・Ｘ ＝Go・Go-1……G1・Ｘ ……(6) とｎ回の行列の積として表現できる。ここで各Gi
は(7)、(8)、(9)式より決定される。
ただしIiは2i行2i列の単位行列であり、diag（ ）
は括孤内を対角要素とする対角行列である。ここ
で逆２進順とは自然数を２進表現し、その桁を逆
転させた数と考え、その数の順序に並べることで
あり、ｎ＝３の場合Ｘ＝（X0X4X2X6X1X5X3X7）
となる。さらに各Giは となる。
は括孤内を対角要素とする対角行列である。ここ
で逆２進順とは自然数を２進表現し、その桁を逆
転させた数と考え、その数の順序に並べることで
あり、ｎ＝３の場合Ｘ＝（X0X4X2X6X1X5X3X7）
となる。さらに各Giは となる。
前記の行列Giの各行ともゼロでない要素は２つ
のみであり高速フーリエ変換で用いられるバタフ
ライ演算と同形の演算を表現している。ただし、
その要素は±のみであるため加減算のみで実行で
きる。またウオルシユスペクトルはＷ＝
（W0W2W4W6W7W5W3W1）として求められる。
のみであり高速フーリエ変換で用いられるバタフ
ライ演算と同形の演算を表現している。ただし、
その要素は±のみであるため加減算のみで実行で
きる。またウオルシユスペクトルはＷ＝
（W0W2W4W6W7W5W3W1）として求められる。
本発明の音声分析装置は、ケプストラム分析に
おけるフーリエ変換をウオルシユ変換へ置き換え
ることにより、加減算器による簡単な演算器で構
成できる利点を持つている。さらにウオルシユ変
換を用いた疑似バンドパスフイルタ分析装置に比
較し、より細かで精密な声道特性が得られる利点
を持つている。
おけるフーリエ変換をウオルシユ変換へ置き換え
ることにより、加減算器による簡単な演算器で構
成できる利点を持つている。さらにウオルシユ変
換を用いた疑似バンドパスフイルタ分析装置に比
較し、より細かで精密な声道特性が得られる利点
を持つている。
次に本発明の装置の具体的な構成を図面を参照
しながら説明する。
しながら説明する。
本発明の実施例は第２図に示すように、第１バ
ツフアメモリ部１、ウオルシユ演算部２、ウオル
シユ変換制御部３、log変換部４、スケール変換
部５、第２バツフアメモリ部６、逆フーリエ演算
部７、逆フーリエ変換制御部８より構成される。
始めに入力時系列データが第１バツフアメモリ部
１へ入力され一時記憶される。記憶された後、第
４図に示したｎ＝４の場合の計算の流れ図に従つ
たウオルシユ変換制御部３の制御信号により、第
１段より第ｎ段まで計算が進められる。第ｉ段の
処理は、第４図に示した第ｉ段の2n-1個のバタフ
ライ演算を実行することであり、(7)式のGiの行列
を乗ずることを意味している。
ツフアメモリ部１、ウオルシユ演算部２、ウオル
シユ変換制御部３、log変換部４、スケール変換
部５、第２バツフアメモリ部６、逆フーリエ演算
部７、逆フーリエ変換制御部８より構成される。
始めに入力時系列データが第１バツフアメモリ部
１へ入力され一時記憶される。記憶された後、第
４図に示したｎ＝４の場合の計算の流れ図に従つ
たウオルシユ変換制御部３の制御信号により、第
１段より第ｎ段まで計算が進められる。第ｉ段の
処理は、第４図に示した第ｉ段の2n-1個のバタフ
ライ演算を実行することであり、(7)式のGiの行列
を乗ずることを意味している。
バタフライ演算は
Ya＝Xa＋Xb
Yb＝Xa−Xb ……(10)
または
Ya＝Xa−Xb
Yb＝Xa＋Xb ……(11)
であり、第３図に示すウオルシユ演算部２にて求
められる。バタフライ演算では始めにXa、Xbが
第１バツフアメモリ部１より読み出され、レジス
タ２０１，２０２へそれぞれ一時格納される。加
算器２１１と減算器２１２にて(10)または(11)式の加
減算が求められ、その結果であるYa、Ybは第１
バツフアメモリ部１のXa、Xbが記憶されていた
場所へ書かれる。すなわち(10)式を選択した場合、
加算器２１１の出力は第１バツフアメモリ部１の
Xaが記憶されていた場所へ書かれ、減算器２１
２の出力はXbの場所へ書かれる。また(11)式を選
択した場合は、加算器２１１の出力はXbの場所
へ書かれ、減算器２１２の出力はXaの場所へ書
かれる。この(10)または(11)式の選択は第１ウオルシ
ユ変換制御部によつて行われる。最終段である第
ｎ段まで前記処理が終了すると、第１バツフアメ
モリ１にウオルシユスペクトラムが得られる。
められる。バタフライ演算では始めにXa、Xbが
第１バツフアメモリ部１より読み出され、レジス
タ２０１，２０２へそれぞれ一時格納される。加
算器２１１と減算器２１２にて(10)または(11)式の加
減算が求められ、その結果であるYa、Ybは第１
バツフアメモリ部１のXa、Xbが記憶されていた
場所へ書かれる。すなわち(10)式を選択した場合、
加算器２１１の出力は第１バツフアメモリ部１の
Xaが記憶されていた場所へ書かれ、減算器２１
２の出力はXbの場所へ書かれる。また(11)式を選
択した場合は、加算器２１１の出力はXbの場所
へ書かれ、減算器２１２の出力はXaの場所へ書
かれる。この(10)または(11)式の選択は第１ウオルシ
ユ変換制御部によつて行われる。最終段である第
ｎ段まで前記処理が終了すると、第１バツフアメ
モリ１にウオルシユスペクトラムが得られる。
ウオルシユ変換が終了した後、第５図に示す
log変換部４とスケール変換部５によつて、logパ
ワーウオルシユスペクトルが求められ、スケール
変換を行う写像関数Sn＝Ｍ（Sl）により変形交番
数軸へ写像を行う。すなわち、スケール変換制御
部５１は第６図に示すタイムチヤートに従つた制
御信号を発し、始めに第１バツフアメモリ部１よ
り信号ａ１に従つてウオルシユスペクトルの偶数
項W2iと奇数項W2i+1を順次読み出し、log変換部
４の乗算器４１で２乗され加算器４２とアキユム
レータ４３を用いてパワーウオルシユスペクトル
（Pi＝W2 2i＋W2 2i+1）が求められ、つづいてlog変換
部４にてlog変換され、信号ａ２をアドレスとし
て指示された写像関数値Ｍ（ｉ）を写像関数テー
ブルメモリ部５２より読み出し、その出力Ｍ（ｉ）
を第２バツフアメモリ部６のアドレス信号ａ３と
してlogパワーウオルシユスペクトル（logPi）を
第２バツフアメモリ部６のＭ（ｉ）番地へ格納す
る。
log変換部４とスケール変換部５によつて、logパ
ワーウオルシユスペクトルが求められ、スケール
変換を行う写像関数Sn＝Ｍ（Sl）により変形交番
数軸へ写像を行う。すなわち、スケール変換制御
部５１は第６図に示すタイムチヤートに従つた制
御信号を発し、始めに第１バツフアメモリ部１よ
り信号ａ１に従つてウオルシユスペクトルの偶数
項W2iと奇数項W2i+1を順次読み出し、log変換部
４の乗算器４１で２乗され加算器４２とアキユム
レータ４３を用いてパワーウオルシユスペクトル
（Pi＝W2 2i＋W2 2i+1）が求められ、つづいてlog変換
部４にてlog変換され、信号ａ２をアドレスとし
て指示された写像関数値Ｍ（ｉ）を写像関数テー
ブルメモリ部５２より読み出し、その出力Ｍ（ｉ）
を第２バツフアメモリ部６のアドレス信号ａ３と
してlogパワーウオルシユスペクトル（logPi）を
第２バツフアメモリ部６のＭ（ｉ）番地へ格納す
る。
ところで、通常音声認識ではケプストラムの低
次の項のみを使用するため、逆フーリエ変換は低
次の項のみ計算すればよい。
次の項のみを使用するため、逆フーリエ変換は低
次の項のみ計算すればよい。
すなわち、
Wk＝N-1
〓l=0
Ckl・Xl ……(12)
ただし、Ｎ＝2n、CKl＝exp（2πkl／Ｎ）ｊ
のｋの小さい項について計算する。ここでさらに
Xlは偶関数であるので(12)式の虚数部はゼロとな
り、Cklの代りにCklの実数部であるC′kl＝cos
（2πkl／Ｎ）を使用すればよい。
Xlは偶関数であるので(12)式の虚数部はゼロとな
り、Cklの代りにCklの実数部であるC′kl＝cos
（2πkl／Ｎ）を使用すればよい。
Wk＝N-1
〓l=0
C′kl・Xl ……（13）
（13）式にて計算される逆フーリエ変換は第７
図に示した第２バツフアメモリ部６、逆フーリエ
演算部７、逆フーリエ変換制御部８にて実行され
る。すなわち、逆フーリエ変換制御部８は第８図
に示すタイムチヤートに従つた制御信号を発し、
信号Cl７によつてアキユムレータ７２をクリヤ
し、信号ｂ１に従つて第２バツフアメモリ部６よ
り変形logパワーウオルシユスペクトルXl＝
logPM(i)を順次読み出し、MOD（kl、Ｎ）すなわ
ちklをＮで割つた余りの値で指示されるアドレス
信号である信号ｂ２に従いcosテーブルメモリ７
４よりC′klを読み出し、乗算器７１にてC′kl、Xl
を求め、加算器７２とアキユムレータ７３によつ
てその和を求める。信号ｂ１がＮ−１となつた時
アキユムレータ７３に逆フーリエ変換値Wkすな
わち疑似ケプストラムが得られる。
図に示した第２バツフアメモリ部６、逆フーリエ
演算部７、逆フーリエ変換制御部８にて実行され
る。すなわち、逆フーリエ変換制御部８は第８図
に示すタイムチヤートに従つた制御信号を発し、
信号Cl７によつてアキユムレータ７２をクリヤ
し、信号ｂ１に従つて第２バツフアメモリ部６よ
り変形logパワーウオルシユスペクトルXl＝
logPM(i)を順次読み出し、MOD（kl、Ｎ）すなわ
ちklをＮで割つた余りの値で指示されるアドレス
信号である信号ｂ２に従いcosテーブルメモリ７
４よりC′klを読み出し、乗算器７１にてC′kl、Xl
を求め、加算器７２とアキユムレータ７３によつ
てその和を求める。信号ｂ１がＮ−１となつた時
アキユムレータ７３に逆フーリエ変換値Wkすな
わち疑似ケプストラムが得られる。
以上本発明を実施例に基づき説明したが、これ
らの記載は本発明の範囲を限定するものではな
い。特に本発明の実施例ではFWTのアルゴリズ
ムとして(6)式に示すように入力時系列を逆２進順
に並べG1よりGoまで順次積を取り求めていたが、
（13）式に示すような正順序の時系列X′をGo Tよ
りG1 Tまで順次積を取りその結果として逆２進順
のウオルシユスペクトルW′を得る方法も採用で
きることは明白である。
らの記載は本発明の範囲を限定するものではな
い。特に本発明の実施例ではFWTのアルゴリズ
ムとして(6)式に示すように入力時系列を逆２進順
に並べG1よりGoまで順次積を取り求めていたが、
（13）式に示すような正順序の時系列X′をGo Tよ
りG1 Tまで順次積を取りその結果として逆２進順
のウオルシユスペクトルW′を得る方法も採用で
きることは明白である。
W′＝G1 T・G2 T……Go T・X′ ……（13）
また、パワースペクトルをPi＝W2 2i＋W2 2i+1とし
て求めているが、乗算器を必要としているためPi
＝｜W2i｜＋Ｗ｜2i+1｜のように絶対値の和として
パワースペクトルを近似的に求める方法も採用で
きることは明白である。
て求めているが、乗算器を必要としているためPi
＝｜W2i｜＋Ｗ｜2i+1｜のように絶対値の和として
パワースペクトルを近似的に求める方法も採用で
きることは明白である。
第１図はスケール変換を示す図であり、第２図
は本発明の実施例のブロツク図であり、第３図は
ウオルシユ演算部２のブロツク図であり、第４図
はウオルシユ変換の計算の流れ図であり、第５図
はlog変換部４とスケール変換部５のブロツク図
であり、第６図はスケール変換のタイムチヤート
であり、第７図は逆フーリエ演算部７のブロツク
図であり、第８図は逆フーリエ変換のタイムチヤ
ートである。 図において、１は第１バツフアメモリ部、２は
ウオルシユ演算部、３はウオルシユ変換制御部、
４はlog変換部、５はスケール変換部、６は第２
バツフアメモリ部、７は逆フーリエ演算部、８は
逆フーリエ変換制御部、２０１，２０２はレジス
タ、２１１は加算器、２１２は減算器である。第
５図において４１は乗算器、４２は加算器、４３
はアキユムレータ、４４はlog変換器、５１はス
ケール変換制御部、５２は写像関数テーブルメモ
リ、７１は乗算器、７２は加算器、７３はアキユ
ムレータ、７４はcosテーブルメモリ部である。
は本発明の実施例のブロツク図であり、第３図は
ウオルシユ演算部２のブロツク図であり、第４図
はウオルシユ変換の計算の流れ図であり、第５図
はlog変換部４とスケール変換部５のブロツク図
であり、第６図はスケール変換のタイムチヤート
であり、第７図は逆フーリエ演算部７のブロツク
図であり、第８図は逆フーリエ変換のタイムチヤ
ートである。 図において、１は第１バツフアメモリ部、２は
ウオルシユ演算部、３はウオルシユ変換制御部、
４はlog変換部、５はスケール変換部、６は第２
バツフアメモリ部、７は逆フーリエ演算部、８は
逆フーリエ変換制御部、２０１，２０２はレジス
タ、２１１は加算器、２１２は減算器である。第
５図において４１は乗算器、４２は加算器、４３
はアキユムレータ、４４はlog変換器、５１はス
ケール変換制御部、５２は写像関数テーブルメモ
リ、７１は乗算器、７２は加算器、７３はアキユ
ムレータ、７４はcosテーブルメモリ部である。
Claims (1)
- １ 入力信号のウオルシユ変換を行うウオルシユ
変換部と、前記ウオルシユ変換部の出力よりウオ
ルシユパワースペクトルを求めそのlog変換を行
うlog変換部と、ウオルシユ交番数軸のスケール
変換を行う写像関数Sm＝Ｍ（Sl）により前記log
変換部の出力を変形交番数軸へ写像するスケール
変換部と、前記スケール変換部の出力の逆フーリ
エ変換を行う逆フーリエ変換部とを持つことを特
徴とする音声分析装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58069473A JPS59195285A (ja) | 1983-04-20 | 1983-04-20 | 音声分析装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58069473A JPS59195285A (ja) | 1983-04-20 | 1983-04-20 | 音声分析装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS59195285A JPS59195285A (ja) | 1984-11-06 |
| JPH027080B2 true JPH027080B2 (ja) | 1990-02-15 |
Family
ID=13403677
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58069473A Granted JPS59195285A (ja) | 1983-04-20 | 1983-04-20 | 音声分析装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS59195285A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05155357A (ja) * | 1991-12-06 | 1993-06-22 | Nissan Motor Co Ltd | 自動車の樹脂製フロントフェンダー |
-
1983
- 1983-04-20 JP JP58069473A patent/JPS59195285A/ja active Granted
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05155357A (ja) * | 1991-12-06 | 1993-06-22 | Nissan Motor Co Ltd | 自動車の樹脂製フロントフェンダー |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS59195285A (ja) | 1984-11-06 |
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