JPH04288600A - ピッチ周波数差分特徴量抽出法 - Google Patents
ピッチ周波数差分特徴量抽出法Info
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- JPH04288600A JPH04288600A JP5247991A JP5247991A JPH04288600A JP H04288600 A JPH04288600 A JP H04288600A JP 5247991 A JP5247991 A JP 5247991A JP 5247991 A JP5247991 A JP 5247991A JP H04288600 A JPH04288600 A JP H04288600A
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- pitch frequency
- autocorrelation function
- pitch
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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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、音声の韻律情報の要
素の１つであるピッチ周波数の差分情報を必要とする単
語音声認識装置や連続音声認識装置、あるいは話者認識
装置などで使用され、アクセントやイントネーションに
ついての情報を獲得するピッチ周波数差分特徴量抽出法
に関する。
素の１つであるピッチ周波数の差分情報を必要とする単
語音声認識装置や連続音声認識装置、あるいは話者認識
装置などで使用され、アクセントやイントネーションに
ついての情報を獲得するピッチ周波数差分特徴量抽出法
に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来において、ピッチ周波数の差分情報
を得ようとする場合、次のような手法が行なわれた。入
力信号の短時間スペクトルｆ（ｒ）ｈ をスペクトル包
絡ｆ（ｒ）で正規化することによって得られるスペクト
ル微細構造は、高調波構造を有する。この正規化スペク
トルｆ（ｒ）ｈ ／ｆ（ｒ）をフーリエ展開することに
より得られる相関関数は、予測残差の相関関数で音源の
性質を表す。（例えば、古井貞煕、「ディジタル音声処
理」東海大学出版会（１９８５））従って、はじめに時
刻ｔのフレームにおける予測残差の自己相関関数を計算
し、相関値のピーク位置を検出した後、ピッチ周波数を
決定する。図３Ａは、有声音定常部の予測残差の自己相
関関数の例を示し、横軸は時間遅れ幅で、縦軸は相関値
である。図中の鋭いピークがピッチ周波数成分を表して
おり、ピーク位置の時間遅れ幅がピッチ周期となってピ
ッチ周波数が決定できる。同様に時刻ｓのフレームにお
けるピッチ周波数を決定する。最後に、時刻ｔのピッチ
周波数と時刻ｓのピッチ周波数との差から差分情報を得
る。
を得ようとする場合、次のような手法が行なわれた。入
力信号の短時間スペクトルｆ（ｒ）ｈ をスペクトル包
絡ｆ（ｒ）で正規化することによって得られるスペクト
ル微細構造は、高調波構造を有する。この正規化スペク
トルｆ（ｒ）ｈ ／ｆ（ｒ）をフーリエ展開することに
より得られる相関関数は、予測残差の相関関数で音源の
性質を表す。（例えば、古井貞煕、「ディジタル音声処
理」東海大学出版会（１９８５））従って、はじめに時
刻ｔのフレームにおける予測残差の自己相関関数を計算
し、相関値のピーク位置を検出した後、ピッチ周波数を
決定する。図３Ａは、有声音定常部の予測残差の自己相
関関数の例を示し、横軸は時間遅れ幅で、縦軸は相関値
である。図中の鋭いピークがピッチ周波数成分を表して
おり、ピーク位置の時間遅れ幅がピッチ周期となってピ
ッチ周波数が決定できる。同様に時刻ｓのフレームにお
けるピッチ周波数を決定する。最後に、時刻ｔのピッチ
周波数と時刻ｓのピッチ周波数との差から差分情報を得
る。
【０００３】しかしながら、音声の有声、無声の過渡部
や文末では、音声のピッチ構造が乱れるために、自己相
関関数中の真のピッチ周波数成分を示すピークが顕著に
現れず、倍ピッチ周波数や半ピッチ周波数の成分を示す
ピークが真のピークを越えることがある。図３Ｂは、倍
ピッチ成分のピークが真のピッチ成分のピークを越え、
誤ったピッチ周波数が計算される例である。誤ったピー
クが選択されピッチ周波数が決定された段階で、真のピ
ッチ情報は完全に失われてしまう。従って正しいピッチ
周波数差分情報を得るためには、得られたピッチ周波数
が前後のフレームのピッチ周波数値と不連続になった場
合、予測残差の自己相関関数の第２ピーク、第３ピーク
を検出し、その中に周囲のフレームのピッチ周波数と連
続するピッチ周波数が含まれているかを検証しなければ
ならなかった。しかしこの検証のための一般的な規則を
記述するのは困難で、自動修正の他に視察による修正が
必要であるという問題があった。
や文末では、音声のピッチ構造が乱れるために、自己相
関関数中の真のピッチ周波数成分を示すピークが顕著に
現れず、倍ピッチ周波数や半ピッチ周波数の成分を示す
ピークが真のピークを越えることがある。図３Ｂは、倍
ピッチ成分のピークが真のピッチ成分のピークを越え、
誤ったピッチ周波数が計算される例である。誤ったピー
クが選択されピッチ周波数が決定された段階で、真のピ
ッチ情報は完全に失われてしまう。従って正しいピッチ
周波数差分情報を得るためには、得られたピッチ周波数
が前後のフレームのピッチ周波数値と不連続になった場
合、予測残差の自己相関関数の第２ピーク、第３ピーク
を検出し、その中に周囲のフレームのピッチ周波数と連
続するピッチ周波数が含まれているかを検証しなければ
ならなかった。しかしこの検証のための一般的な規則を
記述するのは困難で、自動修正の他に視察による修正が
必要であるという問題があった。
【０００４】
【課題を解決するための手段】この発明によれば、各フ
レームでピッチ周波数を一意に決定する過程を避け、あ
る時刻ｔ（フレーム）における音声の予測残差の自己相
関関数と、その時刻ｔから離れた時刻ｓ（数フレーム離
れたフレーム）におけるその音声の予測残差の自己相関
関数との相互相関関数を計算してピッチ周波数差分特徴
ベクトルとする。この相互相関関数を計算するというこ
とは、２つの予測残差の自己相関関数のデータ系列を、
１ポイント（自己相関関数における１基準遅れ時間）ず
つずらしながら相関関数を計算し特徴ベクトルの要素と
していくので、ピーク位置がお互いに重なった時点で特
徴ベクトルの要素は大きな値をとることになり、そのピ
ーク値から差分情報を得る。このようにして、お互いの
予測残差の自己相関関数のピーク位置の情報を忠実にピ
ッチ周波数差分特徴ベクトルに反映することができる。
レームでピッチ周波数を一意に決定する過程を避け、あ
る時刻ｔ（フレーム）における音声の予測残差の自己相
関関数と、その時刻ｔから離れた時刻ｓ（数フレーム離
れたフレーム）におけるその音声の予測残差の自己相関
関数との相互相関関数を計算してピッチ周波数差分特徴
ベクトルとする。この相互相関関数を計算するというこ
とは、２つの予測残差の自己相関関数のデータ系列を、
１ポイント（自己相関関数における１基準遅れ時間）ず
つずらしながら相関関数を計算し特徴ベクトルの要素と
していくので、ピーク位置がお互いに重なった時点で特
徴ベクトルの要素は大きな値をとることになり、そのピ
ーク値から差分情報を得る。このようにして、お互いの
予測残差の自己相関関数のピーク位置の情報を忠実にピ
ッチ周波数差分特徴ベクトルに反映することができる。
【０００５】
【実施例】図１にこの発明によるピッチ周波数差分特徴
量を計算する実施例を示す。入力端子１から入力された
音声は、Ａ／Ｄ変換部２においてディジタル信号に変換
される。そのディジタル信号は残差計算部３において１
フレーム（例えば１０ミリ秒）ごとに予測残差の自己相
関関数を計算する。この予測残差の自己相関関数は、短
時間スペクトルｆ（ｒ）ｈ をスペクトル包絡ｆ（ｒ）
で正規化した正規化スペクトルｆ（ｒ）ｈ ／ｆ（ｒ）
をフーリエ展開することにより計算しても良いし、ある
いは、予測残差波形を求めた後、直接的にその相関関数
を計算することにより得てもよい。
量を計算する実施例を示す。入力端子１から入力された
音声は、Ａ／Ｄ変換部２においてディジタル信号に変換
される。そのディジタル信号は残差計算部３において１
フレーム（例えば１０ミリ秒）ごとに予測残差の自己相
関関数を計算する。この予測残差の自己相関関数は、短
時間スペクトルｆ（ｒ）ｈ をスペクトル包絡ｆ（ｒ）
で正規化した正規化スペクトルｆ（ｒ）ｈ ／ｆ（ｒ）
をフーリエ展開することにより計算しても良いし、ある
いは、予測残差波形を求めた後、直接的にその相関関数
を計算することにより得てもよい。
【０００６】次に、残差相関計算部４において、各フレ
ームで求めた予測残差の自己相関関数と数フレーム先（
例えば７フレーム先）の予測残差の自己相関関数との相
互相関関数を求める。例えば、サンプリング周波数１２
ｋＨｚ でサンプリングした男声データを考える。この
場合、自己相関関数の１基準遅れ時間は１／１２０００
秒である。男声のピッチ周波数の変化範囲を５０Ｈｚか
ら３００Ｈｚとすると、予測残差の自己相関関数ａ（ｎ
）において、５０Ｈｚのピッチ成分を表すピークは２４
０ポイント目（１２０００／５０＝２４０）に、３００
Ｈｚのピッチ成分を表すピークは４０ポイント目（１２
０００／３００＝４０）にそれぞれ現れる。従って、ａ
（４０）からａ（２４０）までの２０１個のデータを切
りだし、新たにｘ（ｎ）（ｎ＝０，１，…，２００）と
する。同様に７フレーム先でｙ（ｎ）（ｎ＝０，１，…
，２００）を求め、ｘ（ｎ）とｙ（ｎ）との相互相関関
数Ｒｘｙ（τ）、つまり特徴ベクトルを求める。
ームで求めた予測残差の自己相関関数と数フレーム先（
例えば７フレーム先）の予測残差の自己相関関数との相
互相関関数を求める。例えば、サンプリング周波数１２
ｋＨｚ でサンプリングした男声データを考える。この
場合、自己相関関数の１基準遅れ時間は１／１２０００
秒である。男声のピッチ周波数の変化範囲を５０Ｈｚか
ら３００Ｈｚとすると、予測残差の自己相関関数ａ（ｎ
）において、５０Ｈｚのピッチ成分を表すピークは２４
０ポイント目（１２０００／５０＝２４０）に、３００
Ｈｚのピッチ成分を表すピークは４０ポイント目（１２
０００／３００＝４０）にそれぞれ現れる。従って、ａ
（４０）からａ（２４０）までの２０１個のデータを切
りだし、新たにｘ（ｎ）（ｎ＝０，１，…，２００）と
する。同様に７フレーム先でｙ（ｎ）（ｎ＝０，１，…
，２００）を求め、ｘ（ｎ）とｙ（ｎ）との相互相関関
数Ｒｘｙ（τ）、つまり特徴ベクトルを求める。
【０００７】
Ｒｘｙ（τ）＝（１／Ｔ）・Σｔ ｘ（ｔ）ｙ（ｔ＋τ
）Σｔはｔ＝０からｔ＝Ｔまでの加算を示す。ここでＴ
＝２００で、τは７フレーム間で動き得るピーク位置の
差、即ち、７フレームで変化し得るピッチ周波数を考慮
し−４０≦τ≦４０とする。これは、低周波数領域で５
０Ｈｚから６０Ｈｚまでの変化をカバーする。各フレー
ムで求められた８１次元の特徴ベクトルＲｘｙ（τ）を
そのフレームにおけるピッチ差分特徴量とし、結果出力
部５から出力する。もちろん、τは対象とする音声デー
タの性質によって変えても差し支えない。また、８１次
元では次元数が大き過ぎて扱いにくいようなシステムで
は、特徴ベクトルを、例えば２次元ずつ調べていき、数
値の大きい要素を選択しながらマージしていって４１次
元の特徴ベクトルにするような次元数の低減を行っても
よい。
）Σｔはｔ＝０からｔ＝Ｔまでの加算を示す。ここでＴ
＝２００で、τは７フレーム間で動き得るピーク位置の
差、即ち、７フレームで変化し得るピッチ周波数を考慮
し−４０≦τ≦４０とする。これは、低周波数領域で５
０Ｈｚから６０Ｈｚまでの変化をカバーする。各フレー
ムで求められた８１次元の特徴ベクトルＲｘｙ（τ）を
そのフレームにおけるピッチ差分特徴量とし、結果出力
部５から出力する。もちろん、τは対象とする音声デー
タの性質によって変えても差し支えない。また、８１次
元では次元数が大き過ぎて扱いにくいようなシステムで
は、特徴ベクトルを、例えば２次元ずつ調べていき、数
値の大きい要素を選択しながらマージしていって４１次
元の特徴ベクトルにするような次元数の低減を行っても
よい。
【０００８】
【発明の効果】以上述べたように、この発明においては
予測残差の自己相関関数に現れるピッチ情報を忠実に特
徴量に取り込めるため、情報の損失の少ない特徴量を得
ることができる。また、ピッチ周波数自動修正後の視察
による検証も不要である。特に、文末や長い単語、句の
語尾では、正しいピッチ周波数を一意に決定するのが困
難であるため効果がある。
予測残差の自己相関関数に現れるピッチ情報を忠実に特
徴量に取り込めるため、情報の損失の少ない特徴量を得
ることができる。また、ピッチ周波数自動修正後の視察
による検証も不要である。特に、文末や長い単語、句の
語尾では、正しいピッチ周波数を一意に決定するのが困
難であるため効果がある。
【０００９】例えば、時刻ｔで図３Ａに示されるような
予測残差の自己相関関数ｘ（ｎ）が得られ、ピーク位置
は１００ポイント目であったとする。数フレーム先の時
刻ｓで図３Ｂに示されるような予測残差の自己相関関数
ｙ（ｎ）が得られ、ピーク位置は９５ポイント目と１１
０ポイント目とに２つ現れたとする。これらを同時に図
２Ａに示す。このとき、真のピッチ成分を表すピークが
９５ポイント目のピーク（即ちピッチ周波数１２６Ｈｚ
）であるにもかかわらず、１１０ポイント目のピークの
方が大きくなってしまった場合、従来のように各時刻で
ピッチ周波数を決定すると、時刻ｓでのピッチ周波数は
１０９Ｈｚとなってしまう。この段階で正しいピッチ情
報は完全に失われてしまう。しかし、この発明による特
徴量では、２つの自己相関関数の相互相関関数Ｒｘｙを
計算するので、上記の例の場合Ｒｘｙは、図２Ｂに示さ
れる時刻ｔの１００ポイント目のピークが時刻ｓの９５
ポイント目のピークと重なるＲｘｙ（−５）と、図２Ｃ
に示される時刻ｔの１００ポイント目のピークが時刻ｓ
の１１０ポイント目のピークと重なるＲｘｙ（１０）と
でそれぞれ大きな値を示し、何れのピーク位置の情報を
失わないピッチ差分特徴量となる。
予測残差の自己相関関数ｘ（ｎ）が得られ、ピーク位置
は１００ポイント目であったとする。数フレーム先の時
刻ｓで図３Ｂに示されるような予測残差の自己相関関数
ｙ（ｎ）が得られ、ピーク位置は９５ポイント目と１１
０ポイント目とに２つ現れたとする。これらを同時に図
２Ａに示す。このとき、真のピッチ成分を表すピークが
９５ポイント目のピーク（即ちピッチ周波数１２６Ｈｚ
）であるにもかかわらず、１１０ポイント目のピークの
方が大きくなってしまった場合、従来のように各時刻で
ピッチ周波数を決定すると、時刻ｓでのピッチ周波数は
１０９Ｈｚとなってしまう。この段階で正しいピッチ情
報は完全に失われてしまう。しかし、この発明による特
徴量では、２つの自己相関関数の相互相関関数Ｒｘｙを
計算するので、上記の例の場合Ｒｘｙは、図２Ｂに示さ
れる時刻ｔの１００ポイント目のピークが時刻ｓの９５
ポイント目のピークと重なるＲｘｙ（−５）と、図２Ｃ
に示される時刻ｔの１００ポイント目のピークが時刻ｓ
の１１０ポイント目のピークと重なるＲｘｙ（１０）と
でそれぞれ大きな値を示し、何れのピーク位置の情報を
失わないピッチ差分特徴量となる。
【００１０】アクセントやイントネーションの情報を与
えるピッチ差分情報は、単語音声認識や連続音声認識に
おいて、音韻情報と組み合わせて使用することにより認
識性能が向上する。また、話者認識においても、ピッチ
差分情報は個人性を表す特徴として有効である。なおこ
のように、ｙ（ｎ）中の二つのピーク位置の情報を含む
ピッチ差分情報が得られるが、後の処理が統計的処理の
場合は正しい方のピッチ差分情報が救われる。
えるピッチ差分情報は、単語音声認識や連続音声認識に
おいて、音韻情報と組み合わせて使用することにより認
識性能が向上する。また、話者認識においても、ピッチ
差分情報は個人性を表す特徴として有効である。なおこ
のように、ｙ（ｎ）中の二つのピーク位置の情報を含む
ピッチ差分情報が得られるが、後の処理が統計的処理の
場合は正しい方のピッチ差分情報が救われる。
【図１】この発明を適用したピッチ周波数差分特徴量抽
出装置の例を示すブロック図。
出装置の例を示すブロック図。
【図２】図３Ａ、Ｂでそれぞれ二つの予測残差の自己相
関関数の相互相関関数の計算例を示す図。
関関数の相互相関関数の計算例を示す図。
【図３】Ａは有声音定常部における予測残差の自己相関
関数の例を示す図、Ｂは有声、無声の過渡部のフレーム
における予測残差の自己相関関数で、誤ったピッチ周波
数（半ピッチ周波数）を示すピークが、真のピッチ周波
数を示すピークを越えてしまう例を示す図である。
関数の例を示す図、Ｂは有声、無声の過渡部のフレーム
における予測残差の自己相関関数で、誤ったピッチ周波
数（半ピッチ周波数）を示すピークが、真のピッチ周波
数を示すピークを越えてしまう例を示す図である。
Claims (1)
- 【請求項１】 時刻ｔにおける音声のピッチ周波数と
、時刻ｔより後の時刻ｓにおける上記音声のピッチ周波
数との差分情報を与えるピッチ周波数差分特徴量抽出法
において、上記時刻ｔにおける上記音声の残差自己相関
関数と、上記時刻ｓにおける上記音声の残差自己相関関
数との相互相関関数とを計算し、その残差相互相関関数
のピーク値から上記差分情報を得ることを特徴とするピ
ッチ周波数差分特徴量抽出法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5247991A JP2940835B2 (ja) | 1991-03-18 | 1991-03-18 | ピッチ周波数差分特徴量抽出法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5247991A JP2940835B2 (ja) | 1991-03-18 | 1991-03-18 | ピッチ周波数差分特徴量抽出法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04288600A true JPH04288600A (ja) | 1992-10-13 |
| JP2940835B2 JP2940835B2 (ja) | 1999-08-25 |
Family
ID=12915860
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5247991A Expired - Fee Related JP2940835B2 (ja) | 1991-03-18 | 1991-03-18 | ピッチ周波数差分特徴量抽出法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2940835B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2003017250A1 (en) * | 2001-07-27 | 2003-02-27 | Amusetec Co., Ltd. | 2-phase pitch detection method and appartus |
| JP2007328288A (ja) * | 2006-06-09 | 2007-12-20 | Sony Corp | 韻律識別装置及び方法、並びに音声認識装置及び方法 |
| JP2009031452A (ja) * | 2007-07-25 | 2009-02-12 | Sony Corp | 音声解析装置、および音声解析方法、並びにコンピュータ・プログラム |
| US7979270B2 (en) | 2006-12-01 | 2011-07-12 | Sony Corporation | Speech recognition apparatus and method |
| US8073686B2 (en) | 2008-02-29 | 2011-12-06 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Apparatus, method and computer program product for feature extraction |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009047831A (ja) * | 2007-08-17 | 2009-03-05 | Toshiba Corp | 特徴量抽出装置、プログラムおよび特徴量抽出方法 |
| JP4585590B2 (ja) | 2008-09-26 | 2010-11-24 | 株式会社東芝 | 基本周波数変化量抽出装置、方法及びプログラム |
-
1991
- 1991-03-18 JP JP5247991A patent/JP2940835B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2003017250A1 (en) * | 2001-07-27 | 2003-02-27 | Amusetec Co., Ltd. | 2-phase pitch detection method and appartus |
| US7012186B2 (en) | 2001-07-27 | 2006-03-14 | Amusetec Co., Ltd. | 2-phase pitch detection method and apparatus |
| JP2007328288A (ja) * | 2006-06-09 | 2007-12-20 | Sony Corp | 韻律識別装置及び方法、並びに音声認識装置及び方法 |
| US7979270B2 (en) | 2006-12-01 | 2011-07-12 | Sony Corporation | Speech recognition apparatus and method |
| JP2009031452A (ja) * | 2007-07-25 | 2009-02-12 | Sony Corp | 音声解析装置、および音声解析方法、並びにコンピュータ・プログラム |
| US8165873B2 (en) | 2007-07-25 | 2012-04-24 | Sony Corporation | Speech analysis apparatus, speech analysis method and computer program |
| US8073686B2 (en) | 2008-02-29 | 2011-12-06 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Apparatus, method and computer program product for feature extraction |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2940835B2 (ja) | 1999-08-25 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |