JPH0563580A - 音声信号処理方法 - Google Patents
音声信号処理方法Info
- Publication number
- JPH0563580A JPH0563580A JP3246527A JP24652791A JPH0563580A JP H0563580 A JPH0563580 A JP H0563580A JP 3246527 A JP3246527 A JP 3246527A JP 24652791 A JP24652791 A JP 24652791A JP H0563580 A JPH0563580 A JP H0563580A
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- JP
- Japan
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- energy
- audio signal
- voice signal
- processing method
- signal processing
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- Pending
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 処理時間の無駄が省け、電流消費も削減でき
る音声信号処理方法を得る。 【構成】 線形予測分析に先立って、入力された音声信
号のエネルギーの計算を行い、算出されたエネルギーが
“０”でないと判定された場合にのみ線形予測分析を実
行し、“０”であると判定された場合には所定の固定パ
ターンによる線形予測係数を出力する。 【効果】 音声信号のエネルギーが“０”の場合に、時
間のかかる線形予測分析を行う無駄が省けて処理時間を
短縮できるとともに、演算量も削減されて電流消費も小
さな音声信号処理方法が得られる。
る音声信号処理方法を得る。 【構成】 線形予測分析に先立って、入力された音声信
号のエネルギーの計算を行い、算出されたエネルギーが
“０”でないと判定された場合にのみ線形予測分析を実
行し、“０”であると判定された場合には所定の固定パ
ターンによる線形予測係数を出力する。 【効果】 音声信号のエネルギーが“０”の場合に、時
間のかかる線形予測分析を行う無駄が省けて処理時間を
短縮できるとともに、演算量も削減されて電流消費も小
さな音声信号処理方法が得られる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、入力音声信号を線形
予測分析して線形予測係数を出力する音声信号処理方法
に関するものである。
予測分析して線形予測係数を出力する音声信号処理方法
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】図２はこの発明、および従来の音声信号
処理方法が適用されるシステムの一例を示すブロック図
である。図において、１は送信する音声信号が入力され
るマイクロホン、２は受信した音声信号が出力されるス
ピーカであり、３はマイクロホン１からの音声信号をア
ナログ・ディジタル変換（以下、Ａ／Ｄ変換という）
し、スピーカ２への音声信号をディジタル・アナログ変
換（以下Ｄ／Ａ変換という）する変換器である。
処理方法が適用されるシステムの一例を示すブロック図
である。図において、１は送信する音声信号が入力され
るマイクロホン、２は受信した音声信号が出力されるス
ピーカであり、３はマイクロホン１からの音声信号をア
ナログ・ディジタル変換（以下、Ａ／Ｄ変換という）
し、スピーカ２への音声信号をディジタル・アナログ変
換（以下Ｄ／Ａ変換という）する変換器である。
【０００３】４は送信および受信の各音声信号の符号化
／復号化などの処理を行うディジタル／シグナル・プロ
セッサ（以下、ＤＳＰという）であり、５はＤＳＰ４の
処理プログラムが格納されたプログラムＲＯＭ、６はＤ
ＳＰ４が処理の過程でデータの格納に用いるデータＲＡ
Ｍである。７は送受信されるデータの誤り訂正を行う誤
り制御部であり、８は送信データの変調および受信デー
タの復調を行うモデムである。
／復号化などの処理を行うディジタル／シグナル・プロ
セッサ（以下、ＤＳＰという）であり、５はＤＳＰ４の
処理プログラムが格納されたプログラムＲＯＭ、６はＤ
ＳＰ４が処理の過程でデータの格納に用いるデータＲＡ
Ｍである。７は送受信されるデータの誤り訂正を行う誤
り制御部であり、８は送信データの変調および受信デー
タの復調を行うモデムである。
【０００４】次に動作について説明する。送信に際し
て、音声信号をマイクロホン１よりアナログ信号として
取り込む。このアナログ音声信号は変換器３にてＡ／Ｄ
変換され、ディジタル音声信号となってＤＳＰ４に送ら
れる。ＤＳＰ４はデータＲＡＭ６を用い、プログラムＲ
ＯＭ５に格納されたプログラムに従って演算を行ってそ
れを符号化する。符号化されたデータは誤り制御部７に
て誤り訂正が行われ、モデム８で変調されて回線に出力
される。
て、音声信号をマイクロホン１よりアナログ信号として
取り込む。このアナログ音声信号は変換器３にてＡ／Ｄ
変換され、ディジタル音声信号となってＤＳＰ４に送ら
れる。ＤＳＰ４はデータＲＡＭ６を用い、プログラムＲ
ＯＭ５に格納されたプログラムに従って演算を行ってそ
れを符号化する。符号化されたデータは誤り制御部７に
て誤り訂正が行われ、モデム８で変調されて回線に出力
される。
【０００５】また、回線より受信されたデータはモデム
８で復調され、誤り制御部７にて誤りが訂正された後、
ＤＳＰ４に送られてディジタル音声信号に復号される。
復号されたディジタル音声信号は変換器３でＤ／Ａ変換
されてアナログ音声信号となり、スピーカ２より音声出
力される。
８で復調され、誤り制御部７にて誤りが訂正された後、
ＤＳＰ４に送られてディジタル音声信号に復号される。
復号されたディジタル音声信号は変換器３でＤ／Ａ変換
されてアナログ音声信号となり、スピーカ２より音声出
力される。
【０００６】図３はこのようなシステムにて実行される
従来の音声信号処理の、短周期予測におけるアルゴリズ
ムを示すフローチャートである。以下、このフローチャ
ートに従って従来の音声信号処理方法について説明す
る。
従来の音声信号処理の、短周期予測におけるアルゴリズ
ムを示すフローチャートである。以下、このフローチャ
ートに従って従来の音声信号処理方法について説明す
る。
【０００７】まず、ステップＳＴ１における入力音声前
処理の過程において、例えば直流成分の除去や低域の除
去等の前処理が、入力された音声信号に対して施され
る。次に、ステップＳＴ２における自己相関計算の過程
にて、相関の大きな部分を求めるために、前処理が施さ
れた音声信号の自己相関が計算される。
処理の過程において、例えば直流成分の除去や低域の除
去等の前処理が、入力された音声信号に対して施され
る。次に、ステップＳＴ２における自己相関計算の過程
にて、相関の大きな部分を求めるために、前処理が施さ
れた音声信号の自己相関が計算される。
【０００８】このようにして計算された自己相関は、予
測誤差の相関係数の形でスペクトル包絡情報を抽出する
ため、ステップＳＴ３における線形予測分析の過程に
て、線形予測分析が行われる。その後、ステップＳＴ４
におけるエネルギー計算の過程において、その音声信号
の持つエネルギー（パワー）が計算されて以降の処理に
渡される。
測誤差の相関係数の形でスペクトル包絡情報を抽出する
ため、ステップＳＴ３における線形予測分析の過程に
て、線形予測分析が行われる。その後、ステップＳＴ４
におけるエネルギー計算の過程において、その音声信号
の持つエネルギー（パワー）が計算されて以降の処理に
渡される。
【０００９】なお、このような従来の音声信号処理方法
に関連する技術が記載された文献としては、例えば「デ
ィジタル音声処理」（古井貞▲き▼・東海大学出版会）
の第６０〜９８頁などがある。
に関連する技術が記載された文献としては、例えば「デ
ィジタル音声処理」（古井貞▲き▼・東海大学出版会）
の第６０〜９８頁などがある。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】従来の音声信号処理方
法は以上のように構成されているので、処理が複雑で長
時間を要する線形予測分析の過程が、エネルギー計算の
過程よりも前に、入力された音声信号のエネルギーが
“０”であると否とにかかわらず実行されることとなっ
て、音声信号処理に無駄な時間を費やすこととなるばか
りか、例えばＤＳＰ４などを用いて実現した場合には演
算量が増加して、電流を無駄に消費してしまうなどの問
題点があった。
法は以上のように構成されているので、処理が複雑で長
時間を要する線形予測分析の過程が、エネルギー計算の
過程よりも前に、入力された音声信号のエネルギーが
“０”であると否とにかかわらず実行されることとなっ
て、音声信号処理に無駄な時間を費やすこととなるばか
りか、例えばＤＳＰ４などを用いて実現した場合には演
算量が増加して、電流を無駄に消費してしまうなどの問
題点があった。
【００１１】この発明は上記のような問題点を解消する
ためになされたもので、処理時間を無駄に費やすことが
なく、電流消費も小さな音声信号処理方法を得ることを
目的とする。
ためになされたもので、処理時間を無駄に費やすことが
なく、電流消費も小さな音声信号処理方法を得ることを
目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】この発明に係る音声信号
処理方法は、線形予測分析の過程に先立って、エネルギ
ー計算の過程において、入力音声信号のエネルギーのパ
ワーの計算を行い、エネルギー判定の過程にてそのエネ
ルギーが“０”でないと判定された場合にのみ線形予測
分析の過程を実行し、“０”であると判定された場合に
は固定パターン出力の過程において、線形予測係数を所
定の固定パターンで出力するものである。
処理方法は、線形予測分析の過程に先立って、エネルギ
ー計算の過程において、入力音声信号のエネルギーのパ
ワーの計算を行い、エネルギー判定の過程にてそのエネ
ルギーが“０”でないと判定された場合にのみ線形予測
分析の過程を実行し、“０”であると判定された場合に
は固定パターン出力の過程において、線形予測係数を所
定の固定パターンで出力するものである。
【００１３】
【作用】この発明における音声信号処理方法は、線形予
測分析の過程に先立って入力された音声信号のエネルギ
ー計算を行い、音声信号のエネルギーが“０”であった
場合には線形予測分析の過程を実行せずに、所定の固定
パターンで線形予測係数を出力させることにより、処理
時間の無駄が省けて、電流消費を小さな音声信号処理方
法を実現する。
測分析の過程に先立って入力された音声信号のエネルギ
ー計算を行い、音声信号のエネルギーが“０”であった
場合には線形予測分析の過程を実行せずに、所定の固定
パターンで線形予測係数を出力させることにより、処理
時間の無駄が省けて、電流消費を小さな音声信号処理方
法を実現する。
【００１４】
【実施例】実施例１．以下、この発明の一実施例を図に
ついて説明する。図１において、ＳＴ１は入力音声前処
理の過程を示すステップ、ＳＴ２は自己相関計算の過程
を示すステップ、ＳＴ３は線形予測分析の過程を示すス
テップ、ＳＴ４はエネルギー計算の過程を示すステップ
であり、それぞれ図３に同一符号を付した従来のそれら
に相当するステップである。
ついて説明する。図１において、ＳＴ１は入力音声前処
理の過程を示すステップ、ＳＴ２は自己相関計算の過程
を示すステップ、ＳＴ３は線形予測分析の過程を示すス
テップ、ＳＴ４はエネルギー計算の過程を示すステップ
であり、それぞれ図３に同一符号を付した従来のそれら
に相当するステップである。
【００１５】また、ＳＴ５はステップＳＴ４におけるエ
ネルギー計算の過程にて計算されたエネルギーが“０”
であるか否かを判定するエネルギー判定の過程を示すス
テップであり、ＳＴ６はそのステップＳＴ５においてエ
ネルギーが“０”であると判定された場合に、“０”に
最も近い線形予測係数を固定パターンで与える固定パタ
ーン出力の過程を示すステップである。
ネルギー計算の過程にて計算されたエネルギーが“０”
であるか否かを判定するエネルギー判定の過程を示すス
テップであり、ＳＴ６はそのステップＳＴ５においてエ
ネルギーが“０”であると判定された場合に、“０”に
最も近い線形予測係数を固定パターンで与える固定パタ
ーン出力の過程を示すステップである。
【００１６】次に動作について説明する。ここでは、北
米ディジタルデュアルモードに使用されている音声コー
ディック（ＶＳＥＬＰ；Vector Excied linear Predict
iveCoding) を例に説明する。
米ディジタルデュアルモードに使用されている音声コー
ディック（ＶＳＥＬＰ；Vector Excied linear Predict
iveCoding) を例に説明する。
【００１７】まず、ステップＳＴ１にて入力された音声
信号の前処理が行われる。即ち、音声信号１フレーム１
６０サンプルに対して、式１に示す、カットオフ周波数
１２０Ｈｚの４次チェビシェフ タイプ２ ハイパス
フィルタによって、その直流成分を除去する。
信号の前処理が行われる。即ち、音声信号１フレーム１
６０サンプルに対して、式１に示す、カットオフ周波数
１２０Ｈｚの４次チェビシェフ タイプ２ ハイパス
フィルタによって、その直流成分を除去する。
【００１８】
【数１】
【００１９】なお、その場合のフィルタ係数ａi ，ｂi
は次に示す表１で与えられる。
は次に示す表１で与えられる。
【００２０】
【表１】
【００２１】このようにして直流成分が除去された音声
信号に対して、ステップＳＴ２において１０次の自己相
関φ（ｉ，ｋ）の計算を行う。ここでは、例えば数２に
よる共分散方式が取られている。
信号に対して、ステップＳＴ２において１０次の自己相
関φ（ｉ，ｋ）の計算を行う。ここでは、例えば数２に
よる共分散方式が取られている。
【００２２】
【数２】
【００２３】このようにしてステップＳＴ２で計算され
た自己相関φ（ｉ，ｋ）〔０≦ｉ，ｋ≦１０〕のφ
（１，１）とφ（１０，１０）より、ステップＳＴ４で
式３を用いて平均フレームエネルギーＲ（０）を計算
し、さらに得られた平均フレームエネルギーＲ（０）を
式４に従って符号化する。
た自己相関φ（ｉ，ｋ）〔０≦ｉ，ｋ≦１０〕のφ
（１，１）とφ（１０，１０）より、ステップＳＴ４で
式３を用いて平均フレームエネルギーＲ（０）を計算
し、さらに得られた平均フレームエネルギーＲ（０）を
式４に従って符号化する。
【００２４】
【数３】
【数４】
【００２５】次に、ステップＳＴ５において、ステップ
ＳＴ４で求められた変換Ｒ０に対する“０”判定を行
う。この“０”判定は当該音声信号のエネルギー（パワ
ー）が“０”であるか否かを判断するものである。この
ステップＳＴ５による判定の結果、当該音声信号のエネ
ルギーが“０”でない場合には、処理はステップＳＴ３
に進んで線形予測分析の処理が行われる。
ＳＴ４で求められた変換Ｒ０に対する“０”判定を行
う。この“０”判定は当該音声信号のエネルギー（パワ
ー）が“０”であるか否かを判断するものである。この
ステップＳＴ５による判定の結果、当該音声信号のエネ
ルギーが“０”でない場合には、処理はステップＳＴ３
に進んで線形予測分析の処理が行われる。
【００２６】即ち、式５に基づいて、ステップＳＴ２に
て算出された自己相関φ（ｉ，ｋ）に窓関数ｗ（｜ｉ−
ｋ｜）を乗算した後、フラットアルゴリズムという方法
で線形予測分析を行う。
て算出された自己相関φ（ｉ，ｋ）に窓関数ｗ（｜ｉ−
ｋ｜）を乗算した後、フラットアルゴリズムという方法
で線形予測分析を行う。
【００２７】
【数５】
【００２８】その時、窓関数値は次の表２で与えられ
る。
る。
【００２９】
【表２】
【００３０】そして、各次数に対してそれぞれ表３のビ
ット数で示された、表４〜表１３の量子化テーブルによ
り反射係数ｒj を求める。
ット数で示された、表４〜表１３の量子化テーブルによ
り反射係数ｒj を求める。
【００３１】
【表３】
【００３２】
【表４】
【００３３】
【表５】
【００３４】
【表６】
【００３５】
【表７】
【００３６】
【表８】
【００３７】
【表９】
【００３８】
【表１０】
【００３９】
【表１１】
【００４０】
【表１２】
【００４１】
【表１３】
【００４２】すなわち、０≦ｉ，ｋ≦Ｎp −１の範囲内
において、Ｆ0 （ｉ，ｋ）をφ' （ｉ，ｋ）、Ｂ
0 （ｉ，ｋ）をφ' （ｉ＋１，ｋ＋１）、Ｃ0 （ｉ，
ｋ）をφ' （ｉ，ｋ＋１）とし、ｊに１をセットした
後、式６にてｒj を計算し、さらにそれを量子化する。
なお、式６の先頭にある“１００”はラベルとしての意
味を持つものである。
において、Ｆ0 （ｉ，ｋ）をφ' （ｉ，ｋ）、Ｂ
0 （ｉ，ｋ）をφ' （ｉ＋１，ｋ＋１）、Ｃ0 （ｉ，
ｋ）をφ' （ｉ，ｋ＋１）とし、ｊに１をセットした
後、式６にてｒj を計算し、さらにそれを量子化する。
なお、式６の先頭にある“１００”はラベルとしての意
味を持つものである。
【００４３】
【数６】
【００４４】ここで、ｊがＮp よりも小さい場合には、
０≦ｉ，ｋ≦Ｎp −ｊ−１の範囲において、数７を用い
てＦj （ｉ，ｋ）、Ｂj （ｉ，ｋ）、およびＣj （ｉ，
ｋ）を計算する。なお、この計算はｊが１から９までに
ついて行われる。
０≦ｉ，ｋ≦Ｎp −ｊ−１の範囲において、数７を用い
てＦj （ｉ，ｋ）、Ｂj （ｉ，ｋ）、およびＣj （ｉ，
ｋ）を計算する。なお、この計算はｊが１から９までに
ついて行われる。
【００４５】
【数７】
【００４６】一方、ステップＳＴ５による判定の結果、
音声信号のエネルギーが“０”であった場合には処理は
ステップＳＴ３による線形予測分析の処理を行わず、ス
テップＳＴ６の固定パターン出力の過程にて、線形予測
係数を“０”に最も近い固定パターンで出力させる。
音声信号のエネルギーが“０”であった場合には処理は
ステップＳＴ３による線形予測分析の処理を行わず、ス
テップＳＴ６の固定パターン出力の過程にて、線形予測
係数を“０”に最も近い固定パターンで出力させる。
【００４７】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、入力
音声信号のエネルギー計算を線形予測分析に先立って行
い、エネルギーが“０”でない場合にのみ線形予測分析
を実行して、“０”であれば所定の固定パターンで線形
予測係数を出力させるように構成したので、エネルギー
が“０”のときに時間のかかる線形予測分析の処理を実
行する無駄が省けて処理時間が短縮できるとともに、演
算量も削減できて電流消費の小さな音声信号処理方法が
得られる効果がある。
音声信号のエネルギー計算を線形予測分析に先立って行
い、エネルギーが“０”でない場合にのみ線形予測分析
を実行して、“０”であれば所定の固定パターンで線形
予測係数を出力させるように構成したので、エネルギー
が“０”のときに時間のかかる線形予測分析の処理を実
行する無駄が省けて処理時間が短縮できるとともに、演
算量も削減できて電流消費の小さな音声信号処理方法が
得られる効果がある。
【図１】この発明の一実施例による音声信号処理方法を
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
【図２】この発明、および従来の音声信号処理方法が適
用されるシステムの一例を示すブロック図である。
用されるシステムの一例を示すブロック図である。
【図３】従来の音声信号処理方法を示すフローチャート
である。
である。
ＳＴ１ 入力音声前処理の過程 ＳＴ２ 自己相関計算の過程 ＳＴ３ 線形予測分析の過程 ＳＴ４ エネルギー計算の過程 ＳＴ５ エネルギー判定の過程 ＳＴ６ 固定パターン出力の過程
Claims (1)
- 【請求項１】 入力された音声信号に前処理を施す入力
音声前処理の過程と、前記入力音声前処理の過程にて前
処理された前記音声信号の自己相関を計算する自己相関
計算の過程と、前記自己相関計算の過程にて計算された
前自己相関より前記音声信号のエネルギーを計算するエ
ネルギー計算の過程と、前記エネルギー計算の過程にて
計算された前記音声信号のエネルギーが“０”であるか
否かを判定するエネルギー判定の過程と、前記エネルギ
ー判定の過程にて前記音声信号のエネルギーが“０”で
はないと判定された場合に、前記音声信号の線形予測分
析を行って線形予測係数を求める線形予測分析の過程
と、前記エネルギー判定の過程にて前記音声信号のエネ
ルギーが“０”であると判定された場合に、所定の固定
パターンにて前記線形予測係数を出力する固定パターン
出力の過程とを備えた音声信号処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3246527A JPH0563580A (ja) | 1991-09-02 | 1991-09-02 | 音声信号処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3246527A JPH0563580A (ja) | 1991-09-02 | 1991-09-02 | 音声信号処理方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0563580A true JPH0563580A (ja) | 1993-03-12 |
Family
ID=17149734
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3246527A Pending JPH0563580A (ja) | 1991-09-02 | 1991-09-02 | 音声信号処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0563580A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| WO2012095924A1 (ja) | 2011-01-14 | 2012-07-19 | パナソニック株式会社 | 符号化装置、通信処理装置および符号化方法 |
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-
1991
- 1991-09-02 JP JP3246527A patent/JPH0563580A/ja active Pending
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