JPH04342298A - 瞬時ピッチ分析方法及び有声・無声判定方法 - Google Patents
瞬時ピッチ分析方法及び有声・無声判定方法Info
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- JPH04342298A JPH04342298A JP11498191A JP11498191A JPH04342298A JP H04342298 A JPH04342298 A JP H04342298A JP 11498191 A JP11498191 A JP 11498191A JP 11498191 A JP11498191 A JP 11498191A JP H04342298 A JPH04342298 A JP H04342298A
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- Japan
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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】この発明は音声符号化、音声合成
、音声認識、話者認識などの音声情報処理に応用され、
音声などのように調波構造が時間的に変化する信号の瞬
時的な基本、周波数（ピッチ周波数）を抽出する瞬時ピ
ッチ分析方法、および有声・無声判定方法に関する。
、音声認識、話者認識などの音声情報処理に応用され、
音声などのように調波構造が時間的に変化する信号の瞬
時的な基本、周波数（ピッチ周波数）を抽出する瞬時ピ
ッチ分析方法、および有声・無声判定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】調波構造をもつ信号からそのピッチ周波
数を抽出する手段として、これまで多くの方法が知られ
ている。従来のピッチ周波数分析方法は、例えば著書“
Ｐｉｔｃｈ Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ
Ｓｐｅｅｃｈ Ｓｉｇｎａｌｓ”Ｗ．Ｈｅｓｓ，Ｓ
ｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇに多くの方法が記載され
ている。
数を抽出する手段として、これまで多くの方法が知られ
ている。従来のピッチ周波数分析方法は、例えば著書“
Ｐｉｔｃｈ Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ
Ｓｐｅｅｃｈ Ｓｉｇｎａｌｓ”Ｗ．Ｈｅｓｓ，Ｓ
ｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇに多くの方法が記載され
ている。
【０００３】従来良く用いられている方法として自己相
関法とケプストラム法とがある。自己相関法では、標本
化された信号のサンプルをｘ（ｔ），（ｔ＝０，２，…
，Ｎ−１）として、自己相関関数を次式により計算し、 ｒ（τ）＝Σｘ（ｔ）ｘ（ｔ＋τ） ピッチ周期の存在範囲Ｔｍｉｎ ≦τ≦Ｔｍａｘ の中
で、自己相関関数が最大となる時間遅れτとしてピッチ
周期を決定する。Σはｔ＝０からＮ−τまでである。
関法とケプストラム法とがある。自己相関法では、標本
化された信号のサンプルをｘ（ｔ），（ｔ＝０，２，…
，Ｎ−１）として、自己相関関数を次式により計算し、 ｒ（τ）＝Σｘ（ｔ）ｘ（ｔ＋τ） ピッチ周期の存在範囲Ｔｍｉｎ ≦τ≦Ｔｍａｘ の中
で、自己相関関数が最大となる時間遅れτとしてピッチ
周期を決定する。Σはｔ＝０からＮ−τまでである。
【０００４】ケプストラム法では、信号系列を離散フー
リエ変換し、その振幅スペクトルを逆フーリエ変換して
ケプストラム係数ｃ（τ）を算出し、ピッチ周期の存在
範囲内でケプストラム係数が最大となる時間遅れ（ケフ
レンシ）τを求め、その時間遅れをピッチ周期とする。 一方、波形処理によるピッチ分析法として、文献“Ｒｅ
ａｌ−Ｔｉｍｅ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｈｒａｄｗａｒ
ｅ ＰｉｔｃｈＤｅｔｅｃｔｏｒ”Ｊ．Ｊ．Ｄｕｂｎ
ｏｗｓｋｉ他ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． ＡＳＳＰ−
２４，Ｎｏ．１，ｐｐ．２−８，１９７６に記載されて
いる方法が知られている。この方法では、信号波形の正
負のピークを検出し、これらのピーク点からなる数種類
のパルス列を作り、各パルス列をセンタークリップした
後に論理処理を用いてこれらのパルス列を統合し、統合
されたパルス列のパルス時点の間隔としてピッチ周期を
抽出する。
リエ変換し、その振幅スペクトルを逆フーリエ変換して
ケプストラム係数ｃ（τ）を算出し、ピッチ周期の存在
範囲内でケプストラム係数が最大となる時間遅れ（ケフ
レンシ）τを求め、その時間遅れをピッチ周期とする。 一方、波形処理によるピッチ分析法として、文献“Ｒｅ
ａｌ−Ｔｉｍｅ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｈｒａｄｗａｒ
ｅ ＰｉｔｃｈＤｅｔｅｃｔｏｒ”Ｊ．Ｊ．Ｄｕｂｎ
ｏｗｓｋｉ他ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． ＡＳＳＰ−
２４，Ｎｏ．１，ｐｐ．２−８，１９７６に記載されて
いる方法が知られている。この方法では、信号波形の正
負のピークを検出し、これらのピーク点からなる数種類
のパルス列を作り、各パルス列をセンタークリップした
後に論理処理を用いてこれらのパルス列を統合し、統合
されたパルス列のパルス時点の間隔としてピッチ周期を
抽出する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】自己相関法とケプスト
ラム法では、いずれも一定時間長の分析区間内での平均
的なピッチ周波数が求められるため、分析区間内でピッ
チ周波数が急激に変化していたり、ゆらいでいたりする
場合には個々のピッチ周波数を正確に抽出することはで
きなかった。また、これらの方法では、ピッチ周波数を
精度良く抽出するためには、分析区間の時間長をピッチ
周期の２倍以上に設定する必要があるため、分析区間を
短かくすることによりピッチ周波数の急激な変化に対応
することは困難であった。
ラム法では、いずれも一定時間長の分析区間内での平均
的なピッチ周波数が求められるため、分析区間内でピッ
チ周波数が急激に変化していたり、ゆらいでいたりする
場合には個々のピッチ周波数を正確に抽出することはで
きなかった。また、これらの方法では、ピッチ周波数を
精度良く抽出するためには、分析区間の時間長をピッチ
周期の２倍以上に設定する必要があるため、分析区間を
短かくすることによりピッチ周波数の急激な変化に対応
することは困難であった。
【０００６】一方波形処理によるピッチ分析法では、個
々のピッチ周期が抽出できる反面、その性能はセンター
クリップのしきい値に大きく依存し、かならずしも満足
な性能は得られなかった。この発明の目的は、これまで
の自己相関法によるピッチ抽出法長所を生かし、かつ個
々の瞬時ピッチ周期が抽出できる方法を提供することに
ある。
々のピッチ周期が抽出できる反面、その性能はセンター
クリップのしきい値に大きく依存し、かならずしも満足
な性能は得られなかった。この発明の目的は、これまで
の自己相関法によるピッチ抽出法長所を生かし、かつ個
々の瞬時ピッチ周期が抽出できる方法を提供することに
ある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明によれば
、標本化された信号のサンプル列について、任意の２つ
の時点間の信号の自己相関係数を算出し、一定の時間長
をもつ区間において、複数の隣合う時点間の信号の自己
相関係数の総和の平均が最大となるように複数個の時点
を決定し、その決定された複数個の時点から瞬時ピッチ
周期を求める。
、標本化された信号のサンプル列について、任意の２つ
の時点間の信号の自己相関係数を算出し、一定の時間長
をもつ区間において、複数の隣合う時点間の信号の自己
相関係数の総和の平均が最大となるように複数個の時点
を決定し、その決定された複数個の時点から瞬時ピッチ
周期を求める。
【０００８】請求項２の発明によればそのようにして複
数個の時点を決定した時の、その最大とされた平均自己
相関係数がしきい値以上なら有声と、しきい値以下なら
無声と判定する。この発明の瞬時ピッチ分析法の原理に
ついて説明する。その動作原理を図１に示す。標本化さ
れた信号のサンプルをｘ（ｔ） とした時、任意の２時
点ｔ１ 、ｔ２ における信号の自己相関係数ｒ（ｔ１
，ｔ２ ）は次式で表せる。
数個の時点を決定した時の、その最大とされた平均自己
相関係数がしきい値以上なら有声と、しきい値以下なら
無声と判定する。この発明の瞬時ピッチ分析法の原理に
ついて説明する。その動作原理を図１に示す。標本化さ
れた信号のサンプルをｘ（ｔ） とした時、任意の２時
点ｔ１ 、ｔ２ における信号の自己相関係数ｒ（ｔ１
，ｔ２ ）は次式で表せる。
【０００９】
【数１】
【００１０】ここで、Ｌは積和区間のサンプル数である
。一定時間長の分析区間内に複数個の時点ｔｉ （ｉ＝
１，２，…，ｐ）が与えられた時の平均自己相関係数を
次式で表せる。
。一定時間長の分析区間内に複数個の時点ｔｉ （ｉ＝
１，２，…，ｐ）が与えられた時の平均自己相関係数を
次式で表せる。
【００１１】
【数２】
【００１２】ただし、各時点はｔ０ ＜ｔ１ ＜…＜ｔ
ｐのように順序づけされているものとする。また、時点
ｔ０ はあらかじめ与えられるものとする。この発明で
は、平均自己相関係数Ｒが最大になるように時点ｔｉ
（ｉ＝１，２，…，ｐ）を求める。この最大化は次に示
す漸化式を用いて効率良く行うことができる。
ｐのように順序づけされているものとする。また、時点
ｔ０ はあらかじめ与えられるものとする。この発明で
は、平均自己相関係数Ｒが最大になるように時点ｔｉ
（ｉ＝１，２，…，ｐ）を求める。この最大化は次に示
す漸化式を用いて効率良く行うことができる。
【００１３】
【数３】
【００１４】ただし、Ｄ（ｔ０ ）＝０、ｔｉ ∈Ωｉ
である。また、Ωｉ は時点ｔｉ の存在範囲（ゆら
ぎ範囲）を表す集合であり、次式に示すように時点ｔｉ
の系列がゆらぎを持つ周期系列になるように選ばれる
。 Ωｉ ＝｛ｔｉ ｜ｔ０ ＋Ｐｉ＋ｊ，｜ｊ｜≦Ｊ｝式
（２）により、Ｄ（ｔｐ ）が求められた時点で、最適
な時点ｔｉ は、次に示す漸化式で求められる。
である。また、Ωｉ は時点ｔｉ の存在範囲（ゆら
ぎ範囲）を表す集合であり、次式に示すように時点ｔｉ
の系列がゆらぎを持つ周期系列になるように選ばれる
。 Ωｉ ＝｛ｔｉ ｜ｔ０ ＋Ｐｉ＋ｊ，｜ｊ｜≦Ｊ｝式
（２）により、Ｄ（ｔｐ ）が求められた時点で、最適
な時点ｔｉ は、次に示す漸化式で求められる。
【００１５】
【数４】
【００１６】
ｔ′ｉ ＝ａ（ｔ′ｉ＋１ ）
（５）（ｉ＝ｐ−１，ｐ−２，…，１） また、時点ｔ１ からｔｐ に関する平均相関係数の最
大値は、式（２）で求まるＤ（ｔｐ ）から
（５）（ｉ＝ｐ−１，ｐ−２，…，１） また、時点ｔ１ からｔｐ に関する平均相関係数の最
大値は、式（２）で求まるＤ（ｔｐ ）から
【００１７
】
】
【数５】
【００１８】として求められる。このピッチ分析法の具
体的手順は次の通りである。 ステップ１ 初期設定 信号系列ｘ（ｔ）、分析区間長Ｎ、積和区間長Ｌ、先頭
時点ｔ０ 、および平均ピッチ周期の最小Ｐｍｉｎ と
最大Ｐｍａｘ を与える。 ステップ２ 相関係数の計算 次式で表される時点の集合 Γ＝｛ｔ｜０≦ｔ＝ｔ０ ＋Ｐｋ＋ｊ＜Ｎ
（ｋ＝１，２，…ｊ＝−Ｊ，…Ｊ）｝に含まれる２つの
時点ｔｉ 、ｔｊ （ただし、ｔｉ ＜ｔｊ ）につい
て、信号の相関係数を式（１）により計算する。 ステップ３ 最大平均相関係数と最適時点の計算Ｐｍ
ｉｎ からＰｍａｘ までの範囲で各平均ピッチ周期Ｐ
に対する最大平均相関係数と最適時点とを式（２）から
（６）を用いて計算し、これらの値をＲ′（Ｐ）、ｔ′
ｉ （Ｐ）とする。 ステップ４ 最適平均ピッチ周期の決定平均相関係数
Ｒ′（Ｐ）が最大となる平均ピッチ周期Ｐを選択し、こ
れを最適平均ピッチ周期Ｐ′とする。次に、ｋ＝２，３
，４についてＲ（Ｐ′／ｋ）＞０．８Ｒ（Ｐ′）を満た
すかを調べ、これを満たすｋが存在する時は、その最も
大きなｋに対するＰ′／ｋでＰ′を置き替える。つまり
ピッチ周期の整数倍で平均自己相関係数が大きくなるか
ら、０．８Ｒ（Ｐ′）以上で最も短かい周期をピッチ周
期とする。 ステップ５ 瞬時ピッチ周期の決定 最適平均ピッチ周期に対する時点ｔ′ｉ （Ｐ′）につ
いて、隣合う時点の間隔Ｔｉ ＝ｔ′ｉ （Ｐ′）−ｔ
′ｉ−１ （Ｐ′）を瞬時ピッチ周期とし、その逆数を
瞬時ピッチ周波数とする。
体的手順は次の通りである。 ステップ１ 初期設定 信号系列ｘ（ｔ）、分析区間長Ｎ、積和区間長Ｌ、先頭
時点ｔ０ 、および平均ピッチ周期の最小Ｐｍｉｎ と
最大Ｐｍａｘ を与える。 ステップ２ 相関係数の計算 次式で表される時点の集合 Γ＝｛ｔ｜０≦ｔ＝ｔ０ ＋Ｐｋ＋ｊ＜Ｎ
（ｋ＝１，２，…ｊ＝−Ｊ，…Ｊ）｝に含まれる２つの
時点ｔｉ 、ｔｊ （ただし、ｔｉ ＜ｔｊ ）につい
て、信号の相関係数を式（１）により計算する。 ステップ３ 最大平均相関係数と最適時点の計算Ｐｍ
ｉｎ からＰｍａｘ までの範囲で各平均ピッチ周期Ｐ
に対する最大平均相関係数と最適時点とを式（２）から
（６）を用いて計算し、これらの値をＲ′（Ｐ）、ｔ′
ｉ （Ｐ）とする。 ステップ４ 最適平均ピッチ周期の決定平均相関係数
Ｒ′（Ｐ）が最大となる平均ピッチ周期Ｐを選択し、こ
れを最適平均ピッチ周期Ｐ′とする。次に、ｋ＝２，３
，４についてＲ（Ｐ′／ｋ）＞０．８Ｒ（Ｐ′）を満た
すかを調べ、これを満たすｋが存在する時は、その最も
大きなｋに対するＰ′／ｋでＰ′を置き替える。つまり
ピッチ周期の整数倍で平均自己相関係数が大きくなるか
ら、０．８Ｒ（Ｐ′）以上で最も短かい周期をピッチ周
期とする。 ステップ５ 瞬時ピッチ周期の決定 最適平均ピッチ周期に対する時点ｔ′ｉ （Ｐ′）につ
いて、隣合う時点の間隔Ｔｉ ＝ｔ′ｉ （Ｐ′）−ｔ
′ｉ−１ （Ｐ′）を瞬時ピッチ周期とし、その逆数を
瞬時ピッチ周波数とする。
【００１９】
【実施例】次にこの発明の実施例を図２を参照して説明
する。図中の各ブロックは上記の具体的手順で示した各
ステップに対応している。入力端１には信号系列ｘ（ｔ
）が入力され、バッファ２には分析区間長Ｎの３倍のサ
ンプルが蓄えられる。バッファ２からはピッチ分析毎に
信号系列ｘ（ｔ）（ｔ＝−Ｎ＋１，…，−１，０，１，
…，２Ｎ−１）が供給される。パラメータ設定部３では
、上記ステップ１で示された初期設定を行なう。先頭の
時点ｔ０ は、先頭時点設定部４から供給される。相関
係数算出部５では、バッファ２からの信号系列について
上記のステップ２で示された方法により２時点間の信号
の相関係数ｒ（ｔｉ ，ｔｊ ）を算出する。平均相関
係数・時点最適化部６では、相関係数算出部５から供給
される相関係数を用いて、上記ステップ３で示された方
法により各平均ピッチ周期に対して最適な平均相関係数
Ｒ′（Ｐ）と最適時点ｔ′ｉ （Ｐ）を算出する。平均
ピッチ周期選択部７では、ステップ４の手順に従って最
適な平均ピッチ周期を決定する。瞬時ピッチ算出部８で
は、平均ピッチ周期選択部７から供給される時点ｔ′ｉ
（Ｐ′）からステップ５の手順で瞬時ピッチ周期Ｔｉ
、あるいは瞬時ピッチ周波数を算出し、出力端９に出
力する。
する。図中の各ブロックは上記の具体的手順で示した各
ステップに対応している。入力端１には信号系列ｘ（ｔ
）が入力され、バッファ２には分析区間長Ｎの３倍のサ
ンプルが蓄えられる。バッファ２からはピッチ分析毎に
信号系列ｘ（ｔ）（ｔ＝−Ｎ＋１，…，−１，０，１，
…，２Ｎ−１）が供給される。パラメータ設定部３では
、上記ステップ１で示された初期設定を行なう。先頭の
時点ｔ０ は、先頭時点設定部４から供給される。相関
係数算出部５では、バッファ２からの信号系列について
上記のステップ２で示された方法により２時点間の信号
の相関係数ｒ（ｔｉ ，ｔｊ ）を算出する。平均相関
係数・時点最適化部６では、相関係数算出部５から供給
される相関係数を用いて、上記ステップ３で示された方
法により各平均ピッチ周期に対して最適な平均相関係数
Ｒ′（Ｐ）と最適時点ｔ′ｉ （Ｐ）を算出する。平均
ピッチ周期選択部７では、ステップ４の手順に従って最
適な平均ピッチ周期を決定する。瞬時ピッチ算出部８で
は、平均ピッチ周期選択部７から供給される時点ｔ′ｉ
（Ｐ′）からステップ５の手順で瞬時ピッチ周期Ｔｉ
、あるいは瞬時ピッチ周波数を算出し、出力端９に出
力する。
【００２０】有声・無声判定部１１では、平均ピッチ周
期選択部７から供給される平均相関関係数Ｒ′（Ｐ′）
の値とあらかじめ設定されたしきい値とを比較し、しき
い値よりも大きい場合は有声と判定し、小さい場合は無
声と判定し、出力端１２に有声・無声判定結果ＶＵＶを
出力する。先頭時点設定部４では、有声・無声判定部１
１から供給される有声・無声判定結果にもとづいて、次
の分析区間の先頭時点ｔ０ を設定する。有声・無声判
定結果が有声の場合は、瞬時ピッチ算出部８から供給さ
れる時点の最後の時点ｔｐ （Ｐ′）を先頭時点とする
。有声・無声判定結果が無声の場合は、分析区間内で信
号系列の最大ピークの時点を先頭時点とする。
期選択部７から供給される平均相関関係数Ｒ′（Ｐ′）
の値とあらかじめ設定されたしきい値とを比較し、しき
い値よりも大きい場合は有声と判定し、小さい場合は無
声と判定し、出力端１２に有声・無声判定結果ＶＵＶを
出力する。先頭時点設定部４では、有声・無声判定部１
１から供給される有声・無声判定結果にもとづいて、次
の分析区間の先頭時点ｔ０ を設定する。有声・無声判
定結果が有声の場合は、瞬時ピッチ算出部８から供給さ
れる時点の最後の時点ｔｐ （Ｐ′）を先頭時点とする
。有声・無声判定結果が無声の場合は、分析区間内で信
号系列の最大ピークの時点を先頭時点とする。
【００２１】上記の実施例において、入力端１に入力さ
れる信号は原信号であったが、原信号を低域ろ波した信
号でも良い。その他、原信号を予測逆フィルタでろ波し
て、原信号のピッチ周期より短かい相関性を取り除いた
予測残差信号を用いても良いし、予測残差信号を低域ろ
波した信号でも良い。また、時点を決定する時に用いる
尺度としては、式（２）の平均相関係数の代わりに、次
式で表されるような式（２）の平均相関係数と先頭の時
点ｔ０ とその他の時点ｔｉ との平均相関係数との重
みつき加算した尺度を用いても良い。
れる信号は原信号であったが、原信号を低域ろ波した信
号でも良い。その他、原信号を予測逆フィルタでろ波し
て、原信号のピッチ周期より短かい相関性を取り除いた
予測残差信号を用いても良いし、予測残差信号を低域ろ
波した信号でも良い。また、時点を決定する時に用いる
尺度としては、式（２）の平均相関係数の代わりに、次
式で表されるような式（２）の平均相関係数と先頭の時
点ｔ０ とその他の時点ｔｉ との平均相関係数との重
みつき加算した尺度を用いても良い。
【００２２】
【数６】
【００２３】ここで、ω（０≦ω≦１）は重み係数であ
る。
る。
【００２４】
【発明の効果】以上述べたようにこの発明によるピッチ
分析方法は、分析区間における平均相関係数が最大とな
るように最適時点を求めているから平均ピッチ周期と同
時に瞬時的なピッチ周期を同時にもとめることができる
。さらに、信号の自己相関が最大になることを規範とし
て瞬時ピッチ周期が決定されるため、従来の波形処理に
くらべてピッチ抽出の信頼性は高い。また、従来の自己
相関法が平均ピッチ周期だけを抽出できたのに対し、こ
の発明による方法では平均ピッチ周期と同時に瞬時ピッ
チ周期が抽出できる。自己相関法とくらべた場合のピッ
チ抽出の信頼性は、平均ピッチ周期に関して同等以上の
性能が得られる。
分析方法は、分析区間における平均相関係数が最大とな
るように最適時点を求めているから平均ピッチ周期と同
時に瞬時的なピッチ周期を同時にもとめることができる
。さらに、信号の自己相関が最大になることを規範とし
て瞬時ピッチ周期が決定されるため、従来の波形処理に
くらべてピッチ抽出の信頼性は高い。また、従来の自己
相関法が平均ピッチ周期だけを抽出できたのに対し、こ
の発明による方法では平均ピッチ周期と同時に瞬時ピッ
チ周期が抽出できる。自己相関法とくらべた場合のピッ
チ抽出の信頼性は、平均ピッチ周期に関して同等以上の
性能が得られる。
【００２５】瞬時的なピッチ周期が抽出できる効果は、
音声符号化や音声合成の品質を高める上で極めて効果が
大きい。従来の、音声分析合成（ボコーダ）では、これ
まで瞬時ピッチ周期を安定に抽出する手段がなかったた
め、周期パルス駆動音源のパルス周期として平均ピッチ
周期を用いてきた。しかしこの発明方法で抽出される瞬
時ピッチ周期を用いてパルス駆動音源のパルスを生成し
て音声を合成したところ、従来の分析合成音声よりはる
かに品質の高い音声が得られることが確認されている。 従来において自己相関を利用して有声・無声を判定する
場合は、ピッチ周期が連動している有声音は自己相関係
数が小さくなるため無声と判定するおそれがあったが、
この発明ではそのような場合でも平均自己相関係数が大
きくなるため正しく有声と判定できる。
音声符号化や音声合成の品質を高める上で極めて効果が
大きい。従来の、音声分析合成（ボコーダ）では、これ
まで瞬時ピッチ周期を安定に抽出する手段がなかったた
め、周期パルス駆動音源のパルス周期として平均ピッチ
周期を用いてきた。しかしこの発明方法で抽出される瞬
時ピッチ周期を用いてパルス駆動音源のパルスを生成し
て音声を合成したところ、従来の分析合成音声よりはる
かに品質の高い音声が得られることが確認されている。 従来において自己相関を利用して有声・無声を判定する
場合は、ピッチ周期が連動している有声音は自己相関係
数が小さくなるため無声と判定するおそれがあったが、
この発明ではそのような場合でも平均自己相関係数が大
きくなるため正しく有声と判定できる。
【図１】瞬時ピッチ分析法の原理の説明図。
【図２】この発明を適用したピッチ分析及び有声・無声
判定装置を示すブロック図。
判定装置を示すブロック図。
Claims (2)
- 【請求項１】 標本化された信号のサンプル系列に関
して、任意の２つの時点間の信号の自己相関係数を算出
し、上記２つの時点間よりも長い一定の時間長をもつ区
間において、複数個の隣合う時点間の信号の自己相関係
数の総和の平均が最大になるように複数個の時点を決定
し、その決定された複数個の時点から瞬時ピッチ周期を
決定する瞬時ピッチ分析方法。 - 【請求項２】 標本化された信号のサンプル系列に関
して、任意の２つの時点間の信号の自己相関係数を算出
し、上記２つの時点間よりも長い一定の時間長をもつ区
間において、複数個の隣合う時点間の信号の自己相関係
数の総和の平均が最大になるように複数個の時点を決定
し、その最大とされた平均自己相関係数がしきい値より
大か否かによりその区間が有声か無声かを判定する有声
・無声判定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11498191A JPH04342298A (ja) | 1991-05-20 | 1991-05-20 | 瞬時ピッチ分析方法及び有声・無声判定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11498191A JPH04342298A (ja) | 1991-05-20 | 1991-05-20 | 瞬時ピッチ分析方法及び有声・無声判定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04342298A true JPH04342298A (ja) | 1992-11-27 |
Family
ID=14651399
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11498191A Pending JPH04342298A (ja) | 1991-05-20 | 1991-05-20 | 瞬時ピッチ分析方法及び有声・無声判定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04342298A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011527445A (ja) * | 2008-07-11 | 2011-10-27 | フラウンホッファー−ゲゼルシャフト ツァ フェルダールング デァ アンゲヴァンテン フォアシュンク エー．ファオ | 信号の異なるセグメントを分類するための方法および識別器 |
| CN104599682A (zh) * | 2015-01-13 | 2015-05-06 | 清华大学 | 电话线质量语音的基音周期提取方法 |
-
1991
- 1991-05-20 JP JP11498191A patent/JPH04342298A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011527445A (ja) * | 2008-07-11 | 2011-10-27 | フラウンホッファー−ゲゼルシャフト ツァ フェルダールング デァ アンゲヴァンテン フォアシュンク エー．ファオ | 信号の異なるセグメントを分類するための方法および識別器 |
| CN104599682A (zh) * | 2015-01-13 | 2015-05-06 | 清华大学 | 电话线质量语音的基音周期提取方法 |
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