JPH0566058B2 - - Google Patents
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- JPH0566058B2 JPH0566058B2 JP62275890A JP27589087A JPH0566058B2 JP H0566058 B2 JPH0566058 B2 JP H0566058B2 JP 62275890 A JP62275890 A JP 62275890A JP 27589087 A JP27589087 A JP 27589087A JP H0566058 B2 JPH0566058 B2 JP H0566058B2
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Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L7/00—Arrangements for synchronising receiver with transmitter
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L27/00—Modulated-carrier systems
- H04L27/0012—Modulated-carrier systems arrangements for identifying the type of modulation
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B14/00—Transmission systems not characterised by the medium used for transmission
- H04B14/02—Transmission systems not characterised by the medium used for transmission characterised by the use of pulse modulation
- H04B14/04—Transmission systems not characterised by the medium used for transmission characterised by the use of pulse modulation using pulse code modulation
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L27/00—Modulated-carrier systems
- H04L27/32—Carrier systems characterised by combinations of two or more of the types covered by groups H04L27/02, H04L27/10, H04L27/18 or H04L27/26
- H04L27/34—Amplitude- and phase-modulated carrier systems, e.g. quadrature-amplitude modulated carrier systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Digital Transmission Methods That Use Modulated Carrier Waves (AREA)
- Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
Description
（発明の背景）
［発明の属する技術分野］
本発明は信号分類装置および信号分類方法に係
り、特に入力信号を複数類別の１つに分類する装
置およびその方法に関する。 ［従来技術の説明］ 最近、デイジタル伝送装置における伝送量を増
加するために、ビツト速度低減技術が使用される
ようになつてきた。適用形差分パルス符号変調
（ADPCM）はこの一例である。ADPCMは音声
帯域のデイジタル伝送装置の容量を増加するのに
用いられている。 32キロビツト／秒のADPCMの使用はますます
増えており、通常、これはＴ一般送波装置の容量
を２倍にすることができる。32キロビツト／秒よ
り低いビツト速度で音声帯域信号をうまく伝送す
れば、より大容量の伝送が実現できる。 しかし、非音声信号を伝送する場合、速度32キ
ロビツト／秒のADPCMには問題がある。一般的
に、非音声信号（例えば、音声帯域データ信号）
が32キロビツト／秒ADPCMで伝送される場合、
伝送ビツト速度を低減するには１ビツトも落とす
ことは許されない。“より高い”ビツト速度の音
声帯域データ信号、例えば、9600ビツト／秒また
はさらに高い速度のモデムで発生したものを伝送
する際、32キロビツト／秒、いわゆる固定速度
ADPCMの使用は容認できないほどのビツト誤り
率を生じる。よつて、データは再伝送されなけれ
ばならないため、容認できないほどの伝送量が生
じてしまう。前記の問題を最小限にするために、
9600ビツト／秒より高い速度の音声帯域データ信
号はADPCM伝送ビツト速度で、または現在の固
定された32キロビツト／秒のADPCMビツト速度
より高い他のPCM伝送ビツト速度で伝送するこ
とが望まれる。さらに、“より低い”ビツト速度
の音声帯域データ信号を32キロビツト／秒
ADPCMより低いビツト速度で伝送することも可
能であり、望ましい。音声帯域データ信号を32キ
ロビツト／秒ADPCM速度より高いビツト速度ま
たは低いビツト速度で伝送するために、信号をそ
れぞれのボーレートに対応して分類しなければな
らない。 従来、音声帯域データ信号を分類する試みは、
いわゆる通常の自己相関を用いるものである。こ
の通常の自己相関を用いる場合、その結果がデー
タ信号の搬送波周波数によつて変調されるという
問題がある。よつて、このような分類装置から得
られた結果は音声帯域データ信号のボーレートを
正確には反映しない。 ［発明の概要］ 入力信号の分類は、本発明によれば、入力信号
の複素低域通過バージヨンの自己相関、すなわ
ち、複素自己相関に基づく分類装置を用いること
によつて、実現される。 本発明の特殊な場合によれば、入力信号の複素
低域通過バージヨンの自己相関絶対値は入力音声
帯域データ信号を分類するのに用いられる。 特に、特定の遅延間隔（時間のずれ）に対して
決定された規格化複素自己相関の絶対値は、搬送
波周波数に依存しない入力信号のスペクトル幅に
関連し、そして、このスペクトル幅は音声帯域デ
ータ信号のボーレートに関連する。規格化された
絶対値は、所定のしきい値と比較され、複数の類
別の１つに、例えば、複数のボーレートの１つに
分類される。 ［実施例の説明］ 第１図は本発明によつて音声帯域信号を分類す
る装置の簡単化されたブロツク図を示す。 第１図において、入力デイジタル信号ｄ（ｎ）
は２つの掛算器１０，１１へ供給される。本実施
例では、信号ｄ（ｎ）はサンプリング速度8kHzの
線形PCM形式である。よつて、サンプル間隔は
125μsである。cos（πn／２）を表す信号がcos
（πn／２）発生器１２から乗算器１０へ供給され
る。続いて乗算器１０はａ（ｎ）＝ｄ（ｎ）cos
（πn／２）を発生する。同様に、sin（πn／２）を
表す信号がsin（πn／２）発生器１３から乗算器１
１へ供給される。続いて乗算器１１はｂ（ｎ）＝ｄ
（ｎ）sin（πn／２）を発生する。 信号ａ（ｎ）は低域通過フイルタ１４へ供給さ
れ、その低域通過バージヨン、すなわちｕ（ｎ）
を生じる。同様に、信号ｂ（ｎ）は低域通過フイ
ルタ１５へ供給され、その低域通過バージヨン、
すなわちｖ（ｎ）を生じる。 本実施例において、２つの低域通過フイルタ１
４，１５は2kHzのカツトオフ周波数を有する２
次再帰形フイルタである。ｕ（ｎ）とｖ（ｎ）の両
者は複素信号発生器１６へ供給され、そこでγ
（ｎ）＝ｕ（ｎ）−jv（ｎ）を発生する。γ（ｎ）はｄ
（ｎ）の複素低域通過バージヨンである。複素低
域通過バージヨンγ（ｎ）は他の装置（例えばヒ
ルベルトフイルタ）でも発生できる。信号γ（ｎ）
は乗算器１７、複素共役発生器１８および絶対値
発生器１９へ供給される。複素低域通過バージヨ
ン信号γ（ｎ）の複素共役γ*（ｎ）は複素共役発
生器１８から遅延ユニツト２０へ供給される。 次にこの遅延ユニツト２０はγ*（ｎ）のサンプ
ル表示に所定数ｋのサンプル間隔の遅延を与え
る。本実施例において、ｋ＝２のサンプル間隔の
遅延（時間のずれ）を使用すれば有利である。遅
延された複素共役γ*（ｎ−ｋ）は乗算器１７へ供
給され、乗算によりγ（ｎ）と結合されてγ（ｎ）
γ*（ｎ−ｋ）を発生する。 結合された信号γ（ｎ）γ*（ｎ−ｋ）は平均化
フイルタ２１へ供給されて、それがγ（ｎ）の複
数自己相関、すなわち Ｒ（ｋ）＝１／ＮN 〓n=1 γ（ｎ）γ*（ｎ−ｋ） を与える。ただし、Ｎはサンプルの数、すなわち
ウインドウサイズであり、Ｒ（ｋ）のいわゆる予
測値を発生するのに用いられる。例えば、音声帯
域データ信号間の分類ではＮ＝1024、音声と音声
帯域データの間の分類ではＮ＝256とする。平均
化フイルタ２１は複素自己相関Ｒ（ｋ）＝Ｒ（ｋ）＋
γ（ｎ）γ*（ｎ−ｋ）／Ｎを発生する。すなわち、
現時点の予測値Ｒ（ｋ）は前の予測値Ｒ（ｋ）と平
均された最新部分γ（ｎ）γ*（ｎ−ｋ）／Ｎとの
和である。デイジタル信号γ（ｎ）の複素自己相
関Ｒ（ｋ）が音声帯域データ信号ｄ（ｎ）の搬送波
周波数に依存しないことは注目に値する。従つ
て、本発明の信号分類装置により結果は音声域帯
データ信号搬送波周波数によつて変調されること
はなく、音声帯域データ信号のボーレートを正確
に表す。 複素自己相関Ｒ（ｋ）は規格化絶対値ユニツト
２２と規格化実部ユニツト２３へ供給される。規
格化絶対値ユニツト２２はＣ（ｋ）＝｜Ｒ（ｋ）｜／
Ｒ（０）を発生する。 ｜Ｒ（ｋ）｜は／Ｒ（０）で規格化されている。
というのは、ｄ（ｎ）の信号レベルは変化しうる
からである。Ｒ（０）は入力信号ｄ（ｎ）のパワー
を表す。本実施例で用いられるＣ（ｋ）の値は、
前に述べたように、遅延ｋ＝２での値であり、規
格化因子は遅延ｋ＝０でのＲ（ｋ）である。出力
Ｃ（ｋ）（本実施例ではＣ（２））は規格化絶対値ユ
ニツト２２からしきい値検出器２４へ供給され
る。しきい値検出器ユニツト２４は複数の音声帯
域データ信号のボーレートを識別するしきい値検
出器（図示せず）を含んでいる。特定のしきい値
レベルは、与えられた遅延ｋ（すなわち時間のず
れ）でのＣ（ｋ）が大量の実験結果に関してガウ
ス分布であるという仮定のもとで、誤つた検出の
確率を最小にすることによつて得られる。本実施
例では、遅延値ｋ＝２はそれが最も良い総合的な
結果を得るため、選定された。しかし、より低い
伝送速度、例えば、1200および300FSKに関して
は、ｋ＝３の遅延はより良い結果を与えるようで
ある。 本実施例では、０＜Ｃ（２）≦0.646ならば、音
声データ信号は2400／秒のボーレートを有し、
9600ビツト／秒またはそれ以上の音声帯域データ
信号に対応する。 0.646＜Ｃ（２）≦0.785ならば、音声帯域データ
信号は1600／秒のボーレートを有し、4800ビツ
ト／秒の音声帯域データ信号に対応する。 0.785＜Ｃ（２）≦0.878ならば、音声帯域データ
信号1200／秒のボーレートを有し、2400ビツト／
秒の音声帯域データ信号に対応する。 0.878＜Ｃ（２）≦１ならば、音声帯域データ信
号は600／秒以下のボーレートを有し、ビツト速
度が1200ビツト／秒より低い音声帯域データ信号
に対応する。 しきい値検出器２４からの結果は所望の用途に
使われるように利用手段３２へ供給される。例え
ば、その結果はADPCM符号器に用いられたビツ
ト数を調整するのに用いられると便利であり、そ
の結果、音声帯域データ信号の伝送の品質および
効率を改善することになる。 規格化実部ユニツト２３はRd（ｋ）＝−Rea1［Ｒ
（ｋ）］／Ｒ（０）を発生し、これはγ（ｎ）の複素
自己相関の位相に関連する。複素自己相関Ｒ（ｋ）
の実部は、ｄ（ｎ）のレベル変化を補償するよう
に、ｋ＝０での自己相関値で規格化される。 また、最も良い総合的な結果は遅延ｋ＝２で得
られる。よつて、Rd（２）＞０ならば、複素自己
相関は第１の位相、例えば、第２および第３象限
にある位相を有し、Rd（２）≦０ならば自己相関
は第２の位相、例えば、第１および第４象限にあ
る位相を有する。 Rd（２）≦０ならば、ｄ（ｎ）が音声帯域データ
信号であつて、Rd（２）＞ならば、信号が音声信
号であると決定される。Rd（２）信号は２次元し
きい値検出器２５に入力される。２次元しきい値
検出器２５はRd（ｋ）と、比率−１ユニツト２９
からの信号ηとの両者に対して応答し、ｄ（ｎ）
が音声信号であるか音声帯域データ信号であるか
の最終決定を与える。以下で説明するように、η
＝m2／m1 2-1である。ただし、m1はｄ（ｎ）の低
域通過バージヨンγ（ｎ）の１次絶対モーメント、
すなわち m1＝１／ＮN 〓n=1 ｜γ（ｎ）｜ であり、 m2はｄ（ｎ）の複素低域通過バージヨンγ（ｎ）
の２次絶対モーメント、すなわち m2＝１／ＮN 〓n=1 ｜γ（ｎ）｜2 である。 本実施例では、Ｎは音声検出の場合、256であ
り、音声域帯データ信号の場合、1024である。２
次元しきい値検出器２５は、本実施例において、
Rd（２）＞０またはη＞0.3ならば、ｄ（ｎ）が発生
信号であることを表す信号を生成し、他の場合は
ｄ（ｎ）が音声帯域データ信号であることを表す
信号を生成する。このようなしきい値検出器は２
つの出力がORされた独立した検出器を含む。２
次元しきい値検出器２５からの出力は所望の使用
目的に使われるように、利用手段３２へ供給され
る。いわゆる位相Rd（２）と規格化された変数η
は同時に音声信号と音声帯域データ信号との判別
に使われているが、それらのどちらか一方だけで
もこのような判別に使えることは明らかである。 音声帯域データ信号どうしを正確に区別するた
めに、音声帯域データ信号に用いられた変調方式
を検出することは望ましくかつ重要である。例え
ば、上述の複素自己相関に関連するパラメータＣ
（ｋ）の使用は、2400ビツト／秒または4800ビツ
ト／秒の信号から1200FSK信号を区別すること
ができない。ｄ（ｎ）の複素低域通過バージヨン
γ（ｎ）の１次と２次の絶対モーメントに関する
所定の関係はFSK，PSK、およびQAMの変調方
式を区別できる。定義により、信号ｘ（ｎ）のＰ
次モーメントはxp（ｎ）の平均値であり、信号ｘ
（ｎ）のＰ次の絶対モーメントは｜ｘ（ｎ）｜pの平
均である。 以上の目的を達成するために、絶対値発生器１
９は｜γ（ｎ）｜＝（u2（ｎ）＋v2（ｎ））1/2を発生
す
る。そして｜γ（ｎ）｜の１次モーメントm1はm1
＝m1＋｜γ（ｎ）｜／Ｎと評価でき、｜γ（ｎ）｜の
２次モーメントm2はm2＋＝m2＋｜γ（ｎ）｜2／
Ｎと評価できる。 また本実施例では、音声検出の場合Ｎ＝256、
音声域帯データ検出の場合Ｎ＝1024である。従つ
て、｜γ（ｎ）｜の１次モーメントm1はm1＝m1＋
｜γ（ｎ）｜／Ｎを生じる平均化フイルタ２６によ
つて発生される。次に自乗器ユニツト２８は、
m1を与えて、それを次に比率−１ユニツト２９
へ供給する。同様に｜γ（ｎ）｜の２次モーメント
m2は、｜γ（ｎ）｜を自乗器２７へ供給し、｜γ
（ｎ）｜2を生じることによつて発生される。平均
化フイルタ３０はm2＝m2＋｜γ（ｎ）｜2／Ｎを与
える。そして、m2は次に比率−１ユニツト２９
に供給され、ユニツト２９は｜γ（ｎ）｜のいわゆ
る規格化された分散η、すなわち、η＝m2／m1 2
−１を生じる。 以上説明したように、規格化された分散ηは音
声信号と音声帯域データ信号を区別するために、
２次元しきい値検出器２５に供給される。規格化
された分散ηは音声帯域データの複数変調方式を
区別するためにしきい値検出器３１にも供給され
る。本実施例では、区別される変調方式は周波数
シフトキーイング（FSK）、位相シフトキーイン
グ（PSK）および直交振幅変調（QAM）であ
る。本実施例では、次のように決定される。０＜
η≦0.021ならば、変調方式はFSKで、0.021＜η
≦0.122ならば、変調方式はPSKで、0.122＜ηな
らば、変調方式はQAMである。 しきい値検出器３１からの結果は利用手段３２
へ供給され、そこで受け取つた特殊の音声帯域デ
ータ信号の決定に用いられる。従つて、ηの使用
によつてFSK，PSKとQAMの音声帯域データ信
号の弁別はでき、Ｃ（２）の使用によつて2400ボ
ー／秒、1600ボー／秒、1200ボー／秒および600
ボー／秒またはさらに低いボー信号の弁別はでき
る。後者の信号はそれぞれ9600ビツト／秒、4800
ビツト／秒、2400／秒および1200ビツト／秒また
はさらに低いビツト速度の信号に対応する。必要
ならば、遅延ｋ＝３でのＣ（ｋ）、すなわち、Ｃ
（３）は前記のＣ（２）と同様に発生でき、1200ビ
ツト／秒と300ビツト／秒の音声帯域データ信号
の弁別に利用できる。 他の音声帯域データ信号から9600ビツト／秒の
音声帯域データ信号だけを弁別することが要求さ
れ、4800QAM音声帯域データ信号に対してさら
に高速の分類を指定することが許容できる場合に
おいて、Ｎ≧512に対して規格化された分散ηを
使えば十分である。 上述の信号分類装置は超大規模集積回路
（VLSI）で実現されるのが最も望ましいが、プロ
セツサ、例えばアレイプロセツサを使つても容易
に現実できる。Ａ−ＡとＢ−Ｂを結べは、第２図
と第３図は本発明による入力デイジタル信号分類
を実現するステツプを示す流れ図となる。それに
よれば、処理手順は初期化ステツプ201から始ま
る。条件分岐点２０２は入力エネルギーの有無を
検査する。検査結果がYESならば、エネルギー
が有り、操作ブロツク２０３はＮをＮ＝256とセ
ツトする。前に述べたように、ｎ＝256は入力信
号ｄ（ｎ）が音声であるか音声帯域データである
かを検出するために用いられるサンプル数であ
る。操作ブロツク２０４はｎ，Ｒ（ｋ），m1およ
びm2をそれぞれｎ＝１，Ｒ（ｋ）＝０，m1＝０お
よびm2＝０にセツトする。操作ブロツク２０５
はａ（ｎ）＝ｄ（ｎ）cos（πn／２）とｂ（ｎ）＝ｄ
（ｎ）sin（πn／２）を計算する。操作ブロツク２
０６はステツプ205の結果をフイルタ関数ｇ（ｎ）
で低域通過フイルタリングすることによつて、入
力信号ｄ（ｎ）の複素低域通過バージヨンγ（ｎ）
を発生する。すなわち、γ（ｎ）＝［ａ（ｎ）−jb
（ｎ）］＊ｇ（ｎ）である。ただし＊は畳み込み演
算を表す。前述のように、本実施例において2k
Hzカツトオフ周波数を有する２次再帰形フイルタ
は低域通過フイルタｇ（ｎ）として用いられる。
操作ブロツク２０７はＲ（ｋ），m1およびm2を更
新する。前述のように、Ｒ（ｋ）は入力複素デイ
ジタル信号γ（ｎ）の自己相関であり、更新され
た値はＲ（ｋ）＝Ｒ（ｋ）＋γ（ｎ）γ*（ｎ−ｋ）／
Ｎである。ただし*は複素共役を表す。本実施例
においては、ｋ＝２のサンプル間隔遅延（時間の
ずれ）が用いられる。また、m1は｜γ（ｎ）｜の
１次モーメントであり、更新された値はm2＝m2
＋｜γ（ｎ）｜／Ｎである。m2は｜γ（ｎ）｜の２
次モーメントであり、更新された値はm2＝m2＋
｜γ（ｎ）｜2／Ｎである。操作ブロツク２０８は
ｎ＝ｎ＋１とセツトする。条件分岐２０９はｎ＜
Ｎを満たすかどうかをチエツクする。検査結果が
YESならば制御は操作ブロツク２０５に戻り、
２０９の検査結果がNOになるまでステツプ205
〜209を繰り返す。これはＲ（ｋ）、m1とm2を概
算する際、256個のサンプルウインドウが現れる
ことを示す。次に、操作ブロツク２１０は以下の
計算を行う。 ・ γ（ｎ）の複素自己相関の規格化された絶対
値Ｃ（ｋ）、すなわち、Ｃ（ｋ）｜Ｒ（ｋ）｜／Ｒ
（０）（ただし、Ｒ（０）は遅延ｋ＝０における
γ（ｎ）の複素自己相関である） ・ ｋ＝２での複素自己相関の規格化された実部
Rd（２）、すなわち、Rd（２）＝−Rea1［Ｒ
（２）］／Ｒ（０） ・ 入力信号ｄ（ｎ）の複素低域通過バージヨン
γ（ｎ）の絶対値の規格化された分散η、すな
わち、η＝m2／m1 2−１（ただし、m1およびm2
はそれぞれステツプ207からの｜γ（ｎ）｜の１
次モーメントおよび２次モーメントである） 条件分岐点２１１は入力信号が音声または音声
帯域データであるかを決定するための検査を行
う。本実施例において、これはＲ（２）＞０または
η＞0.3を満たすかどうかで決定される。ステツ
プ211の結果がYESならば操作ブロツク２１２は
表示器に入力信号が音声であると表示する。その
後２１３でプロセスが終了する。ステツプ21の結
果はNOであれば、操作ブロツク２１４は表示器
に入力信号が音声帯域データであると表示する。
条件分岐点２１５はＮ＝256を満たすかどうかを
検査する。検査結果がYESならば、操作ブロツ
ク２１６はＮ＝1024およびｎ＝１とセツトし、制
御は操作ブロツク２０４に戻る。前述のように、
本実施例において、1024個のサンプルウインドウ
は音声帯域データ信号のためにＲ（ｋ），m1およ
びm2を概算するときに用いられる。その後ステ
ツプ204〜211，214，215を繰り返す。Ｎ＝1024の
ためステツプ215での検査結果はNOとなつてい
る。次に操作ブロツク２１７は本実施例において
以下の第１表および第２表のように音声帯域デー
タ信号のパラメータを決定する。
り、特に入力信号を複数類別の１つに分類する装
置およびその方法に関する。 ［従来技術の説明］ 最近、デイジタル伝送装置における伝送量を増
加するために、ビツト速度低減技術が使用される
ようになつてきた。適用形差分パルス符号変調
（ADPCM）はこの一例である。ADPCMは音声
帯域のデイジタル伝送装置の容量を増加するのに
用いられている。 32キロビツト／秒のADPCMの使用はますます
増えており、通常、これはＴ一般送波装置の容量
を２倍にすることができる。32キロビツト／秒よ
り低いビツト速度で音声帯域信号をうまく伝送す
れば、より大容量の伝送が実現できる。 しかし、非音声信号を伝送する場合、速度32キ
ロビツト／秒のADPCMには問題がある。一般的
に、非音声信号（例えば、音声帯域データ信号）
が32キロビツト／秒ADPCMで伝送される場合、
伝送ビツト速度を低減するには１ビツトも落とす
ことは許されない。“より高い”ビツト速度の音
声帯域データ信号、例えば、9600ビツト／秒また
はさらに高い速度のモデムで発生したものを伝送
する際、32キロビツト／秒、いわゆる固定速度
ADPCMの使用は容認できないほどのビツト誤り
率を生じる。よつて、データは再伝送されなけれ
ばならないため、容認できないほどの伝送量が生
じてしまう。前記の問題を最小限にするために、
9600ビツト／秒より高い速度の音声帯域データ信
号はADPCM伝送ビツト速度で、または現在の固
定された32キロビツト／秒のADPCMビツト速度
より高い他のPCM伝送ビツト速度で伝送するこ
とが望まれる。さらに、“より低い”ビツト速度
の音声帯域データ信号を32キロビツト／秒
ADPCMより低いビツト速度で伝送することも可
能であり、望ましい。音声帯域データ信号を32キ
ロビツト／秒ADPCM速度より高いビツト速度ま
たは低いビツト速度で伝送するために、信号をそ
れぞれのボーレートに対応して分類しなければな
らない。 従来、音声帯域データ信号を分類する試みは、
いわゆる通常の自己相関を用いるものである。こ
の通常の自己相関を用いる場合、その結果がデー
タ信号の搬送波周波数によつて変調されるという
問題がある。よつて、このような分類装置から得
られた結果は音声帯域データ信号のボーレートを
正確には反映しない。 ［発明の概要］ 入力信号の分類は、本発明によれば、入力信号
の複素低域通過バージヨンの自己相関、すなわ
ち、複素自己相関に基づく分類装置を用いること
によつて、実現される。 本発明の特殊な場合によれば、入力信号の複素
低域通過バージヨンの自己相関絶対値は入力音声
帯域データ信号を分類するのに用いられる。 特に、特定の遅延間隔（時間のずれ）に対して
決定された規格化複素自己相関の絶対値は、搬送
波周波数に依存しない入力信号のスペクトル幅に
関連し、そして、このスペクトル幅は音声帯域デ
ータ信号のボーレートに関連する。規格化された
絶対値は、所定のしきい値と比較され、複数の類
別の１つに、例えば、複数のボーレートの１つに
分類される。 ［実施例の説明］ 第１図は本発明によつて音声帯域信号を分類す
る装置の簡単化されたブロツク図を示す。 第１図において、入力デイジタル信号ｄ（ｎ）
は２つの掛算器１０，１１へ供給される。本実施
例では、信号ｄ（ｎ）はサンプリング速度8kHzの
線形PCM形式である。よつて、サンプル間隔は
125μsである。cos（πn／２）を表す信号がcos
（πn／２）発生器１２から乗算器１０へ供給され
る。続いて乗算器１０はａ（ｎ）＝ｄ（ｎ）cos
（πn／２）を発生する。同様に、sin（πn／２）を
表す信号がsin（πn／２）発生器１３から乗算器１
１へ供給される。続いて乗算器１１はｂ（ｎ）＝ｄ
（ｎ）sin（πn／２）を発生する。 信号ａ（ｎ）は低域通過フイルタ１４へ供給さ
れ、その低域通過バージヨン、すなわちｕ（ｎ）
を生じる。同様に、信号ｂ（ｎ）は低域通過フイ
ルタ１５へ供給され、その低域通過バージヨン、
すなわちｖ（ｎ）を生じる。 本実施例において、２つの低域通過フイルタ１
４，１５は2kHzのカツトオフ周波数を有する２
次再帰形フイルタである。ｕ（ｎ）とｖ（ｎ）の両
者は複素信号発生器１６へ供給され、そこでγ
（ｎ）＝ｕ（ｎ）−jv（ｎ）を発生する。γ（ｎ）はｄ
（ｎ）の複素低域通過バージヨンである。複素低
域通過バージヨンγ（ｎ）は他の装置（例えばヒ
ルベルトフイルタ）でも発生できる。信号γ（ｎ）
は乗算器１７、複素共役発生器１８および絶対値
発生器１９へ供給される。複素低域通過バージヨ
ン信号γ（ｎ）の複素共役γ*（ｎ）は複素共役発
生器１８から遅延ユニツト２０へ供給される。 次にこの遅延ユニツト２０はγ*（ｎ）のサンプ
ル表示に所定数ｋのサンプル間隔の遅延を与え
る。本実施例において、ｋ＝２のサンプル間隔の
遅延（時間のずれ）を使用すれば有利である。遅
延された複素共役γ*（ｎ−ｋ）は乗算器１７へ供
給され、乗算によりγ（ｎ）と結合されてγ（ｎ）
γ*（ｎ−ｋ）を発生する。 結合された信号γ（ｎ）γ*（ｎ−ｋ）は平均化
フイルタ２１へ供給されて、それがγ（ｎ）の複
数自己相関、すなわち Ｒ（ｋ）＝１／ＮN 〓n=1 γ（ｎ）γ*（ｎ−ｋ） を与える。ただし、Ｎはサンプルの数、すなわち
ウインドウサイズであり、Ｒ（ｋ）のいわゆる予
測値を発生するのに用いられる。例えば、音声帯
域データ信号間の分類ではＮ＝1024、音声と音声
帯域データの間の分類ではＮ＝256とする。平均
化フイルタ２１は複素自己相関Ｒ（ｋ）＝Ｒ（ｋ）＋
γ（ｎ）γ*（ｎ−ｋ）／Ｎを発生する。すなわち、
現時点の予測値Ｒ（ｋ）は前の予測値Ｒ（ｋ）と平
均された最新部分γ（ｎ）γ*（ｎ−ｋ）／Ｎとの
和である。デイジタル信号γ（ｎ）の複素自己相
関Ｒ（ｋ）が音声帯域データ信号ｄ（ｎ）の搬送波
周波数に依存しないことは注目に値する。従つ
て、本発明の信号分類装置により結果は音声域帯
データ信号搬送波周波数によつて変調されること
はなく、音声帯域データ信号のボーレートを正確
に表す。 複素自己相関Ｒ（ｋ）は規格化絶対値ユニツト
２２と規格化実部ユニツト２３へ供給される。規
格化絶対値ユニツト２２はＣ（ｋ）＝｜Ｒ（ｋ）｜／
Ｒ（０）を発生する。 ｜Ｒ（ｋ）｜は／Ｒ（０）で規格化されている。
というのは、ｄ（ｎ）の信号レベルは変化しうる
からである。Ｒ（０）は入力信号ｄ（ｎ）のパワー
を表す。本実施例で用いられるＣ（ｋ）の値は、
前に述べたように、遅延ｋ＝２での値であり、規
格化因子は遅延ｋ＝０でのＲ（ｋ）である。出力
Ｃ（ｋ）（本実施例ではＣ（２））は規格化絶対値ユ
ニツト２２からしきい値検出器２４へ供給され
る。しきい値検出器ユニツト２４は複数の音声帯
域データ信号のボーレートを識別するしきい値検
出器（図示せず）を含んでいる。特定のしきい値
レベルは、与えられた遅延ｋ（すなわち時間のず
れ）でのＣ（ｋ）が大量の実験結果に関してガウ
ス分布であるという仮定のもとで、誤つた検出の
確率を最小にすることによつて得られる。本実施
例では、遅延値ｋ＝２はそれが最も良い総合的な
結果を得るため、選定された。しかし、より低い
伝送速度、例えば、1200および300FSKに関して
は、ｋ＝３の遅延はより良い結果を与えるようで
ある。 本実施例では、０＜Ｃ（２）≦0.646ならば、音
声データ信号は2400／秒のボーレートを有し、
9600ビツト／秒またはそれ以上の音声帯域データ
信号に対応する。 0.646＜Ｃ（２）≦0.785ならば、音声帯域データ
信号は1600／秒のボーレートを有し、4800ビツ
ト／秒の音声帯域データ信号に対応する。 0.785＜Ｃ（２）≦0.878ならば、音声帯域データ
信号1200／秒のボーレートを有し、2400ビツト／
秒の音声帯域データ信号に対応する。 0.878＜Ｃ（２）≦１ならば、音声帯域データ信
号は600／秒以下のボーレートを有し、ビツト速
度が1200ビツト／秒より低い音声帯域データ信号
に対応する。 しきい値検出器２４からの結果は所望の用途に
使われるように利用手段３２へ供給される。例え
ば、その結果はADPCM符号器に用いられたビツ
ト数を調整するのに用いられると便利であり、そ
の結果、音声帯域データ信号の伝送の品質および
効率を改善することになる。 規格化実部ユニツト２３はRd（ｋ）＝−Rea1［Ｒ
（ｋ）］／Ｒ（０）を発生し、これはγ（ｎ）の複素
自己相関の位相に関連する。複素自己相関Ｒ（ｋ）
の実部は、ｄ（ｎ）のレベル変化を補償するよう
に、ｋ＝０での自己相関値で規格化される。 また、最も良い総合的な結果は遅延ｋ＝２で得
られる。よつて、Rd（２）＞０ならば、複素自己
相関は第１の位相、例えば、第２および第３象限
にある位相を有し、Rd（２）≦０ならば自己相関
は第２の位相、例えば、第１および第４象限にあ
る位相を有する。 Rd（２）≦０ならば、ｄ（ｎ）が音声帯域データ
信号であつて、Rd（２）＞ならば、信号が音声信
号であると決定される。Rd（２）信号は２次元し
きい値検出器２５に入力される。２次元しきい値
検出器２５はRd（ｋ）と、比率−１ユニツト２９
からの信号ηとの両者に対して応答し、ｄ（ｎ）
が音声信号であるか音声帯域データ信号であるか
の最終決定を与える。以下で説明するように、η
＝m2／m1 2-1である。ただし、m1はｄ（ｎ）の低
域通過バージヨンγ（ｎ）の１次絶対モーメント、
すなわち m1＝１／ＮN 〓n=1 ｜γ（ｎ）｜ であり、 m2はｄ（ｎ）の複素低域通過バージヨンγ（ｎ）
の２次絶対モーメント、すなわち m2＝１／ＮN 〓n=1 ｜γ（ｎ）｜2 である。 本実施例では、Ｎは音声検出の場合、256であ
り、音声域帯データ信号の場合、1024である。２
次元しきい値検出器２５は、本実施例において、
Rd（２）＞０またはη＞0.3ならば、ｄ（ｎ）が発生
信号であることを表す信号を生成し、他の場合は
ｄ（ｎ）が音声帯域データ信号であることを表す
信号を生成する。このようなしきい値検出器は２
つの出力がORされた独立した検出器を含む。２
次元しきい値検出器２５からの出力は所望の使用
目的に使われるように、利用手段３２へ供給され
る。いわゆる位相Rd（２）と規格化された変数η
は同時に音声信号と音声帯域データ信号との判別
に使われているが、それらのどちらか一方だけで
もこのような判別に使えることは明らかである。 音声帯域データ信号どうしを正確に区別するた
めに、音声帯域データ信号に用いられた変調方式
を検出することは望ましくかつ重要である。例え
ば、上述の複素自己相関に関連するパラメータＣ
（ｋ）の使用は、2400ビツト／秒または4800ビツ
ト／秒の信号から1200FSK信号を区別すること
ができない。ｄ（ｎ）の複素低域通過バージヨン
γ（ｎ）の１次と２次の絶対モーメントに関する
所定の関係はFSK，PSK、およびQAMの変調方
式を区別できる。定義により、信号ｘ（ｎ）のＰ
次モーメントはxp（ｎ）の平均値であり、信号ｘ
（ｎ）のＰ次の絶対モーメントは｜ｘ（ｎ）｜pの平
均である。 以上の目的を達成するために、絶対値発生器１
９は｜γ（ｎ）｜＝（u2（ｎ）＋v2（ｎ））1/2を発生
す
る。そして｜γ（ｎ）｜の１次モーメントm1はm1
＝m1＋｜γ（ｎ）｜／Ｎと評価でき、｜γ（ｎ）｜の
２次モーメントm2はm2＋＝m2＋｜γ（ｎ）｜2／
Ｎと評価できる。 また本実施例では、音声検出の場合Ｎ＝256、
音声域帯データ検出の場合Ｎ＝1024である。従つ
て、｜γ（ｎ）｜の１次モーメントm1はm1＝m1＋
｜γ（ｎ）｜／Ｎを生じる平均化フイルタ２６によ
つて発生される。次に自乗器ユニツト２８は、
m1を与えて、それを次に比率−１ユニツト２９
へ供給する。同様に｜γ（ｎ）｜の２次モーメント
m2は、｜γ（ｎ）｜を自乗器２７へ供給し、｜γ
（ｎ）｜2を生じることによつて発生される。平均
化フイルタ３０はm2＝m2＋｜γ（ｎ）｜2／Ｎを与
える。そして、m2は次に比率−１ユニツト２９
に供給され、ユニツト２９は｜γ（ｎ）｜のいわゆ
る規格化された分散η、すなわち、η＝m2／m1 2
−１を生じる。 以上説明したように、規格化された分散ηは音
声信号と音声帯域データ信号を区別するために、
２次元しきい値検出器２５に供給される。規格化
された分散ηは音声帯域データの複数変調方式を
区別するためにしきい値検出器３１にも供給され
る。本実施例では、区別される変調方式は周波数
シフトキーイング（FSK）、位相シフトキーイン
グ（PSK）および直交振幅変調（QAM）であ
る。本実施例では、次のように決定される。０＜
η≦0.021ならば、変調方式はFSKで、0.021＜η
≦0.122ならば、変調方式はPSKで、0.122＜ηな
らば、変調方式はQAMである。 しきい値検出器３１からの結果は利用手段３２
へ供給され、そこで受け取つた特殊の音声帯域デ
ータ信号の決定に用いられる。従つて、ηの使用
によつてFSK，PSKとQAMの音声帯域データ信
号の弁別はでき、Ｃ（２）の使用によつて2400ボ
ー／秒、1600ボー／秒、1200ボー／秒および600
ボー／秒またはさらに低いボー信号の弁別はでき
る。後者の信号はそれぞれ9600ビツト／秒、4800
ビツト／秒、2400／秒および1200ビツト／秒また
はさらに低いビツト速度の信号に対応する。必要
ならば、遅延ｋ＝３でのＣ（ｋ）、すなわち、Ｃ
（３）は前記のＣ（２）と同様に発生でき、1200ビ
ツト／秒と300ビツト／秒の音声帯域データ信号
の弁別に利用できる。 他の音声帯域データ信号から9600ビツト／秒の
音声帯域データ信号だけを弁別することが要求さ
れ、4800QAM音声帯域データ信号に対してさら
に高速の分類を指定することが許容できる場合に
おいて、Ｎ≧512に対して規格化された分散ηを
使えば十分である。 上述の信号分類装置は超大規模集積回路
（VLSI）で実現されるのが最も望ましいが、プロ
セツサ、例えばアレイプロセツサを使つても容易
に現実できる。Ａ−ＡとＢ−Ｂを結べは、第２図
と第３図は本発明による入力デイジタル信号分類
を実現するステツプを示す流れ図となる。それに
よれば、処理手順は初期化ステツプ201から始ま
る。条件分岐点２０２は入力エネルギーの有無を
検査する。検査結果がYESならば、エネルギー
が有り、操作ブロツク２０３はＮをＮ＝256とセ
ツトする。前に述べたように、ｎ＝256は入力信
号ｄ（ｎ）が音声であるか音声帯域データである
かを検出するために用いられるサンプル数であ
る。操作ブロツク２０４はｎ，Ｒ（ｋ），m1およ
びm2をそれぞれｎ＝１，Ｒ（ｋ）＝０，m1＝０お
よびm2＝０にセツトする。操作ブロツク２０５
はａ（ｎ）＝ｄ（ｎ）cos（πn／２）とｂ（ｎ）＝ｄ
（ｎ）sin（πn／２）を計算する。操作ブロツク２
０６はステツプ205の結果をフイルタ関数ｇ（ｎ）
で低域通過フイルタリングすることによつて、入
力信号ｄ（ｎ）の複素低域通過バージヨンγ（ｎ）
を発生する。すなわち、γ（ｎ）＝［ａ（ｎ）−jb
（ｎ）］＊ｇ（ｎ）である。ただし＊は畳み込み演
算を表す。前述のように、本実施例において2k
Hzカツトオフ周波数を有する２次再帰形フイルタ
は低域通過フイルタｇ（ｎ）として用いられる。
操作ブロツク２０７はＲ（ｋ），m1およびm2を更
新する。前述のように、Ｒ（ｋ）は入力複素デイ
ジタル信号γ（ｎ）の自己相関であり、更新され
た値はＲ（ｋ）＝Ｒ（ｋ）＋γ（ｎ）γ*（ｎ−ｋ）／
Ｎである。ただし*は複素共役を表す。本実施例
においては、ｋ＝２のサンプル間隔遅延（時間の
ずれ）が用いられる。また、m1は｜γ（ｎ）｜の
１次モーメントであり、更新された値はm2＝m2
＋｜γ（ｎ）｜／Ｎである。m2は｜γ（ｎ）｜の２
次モーメントであり、更新された値はm2＝m2＋
｜γ（ｎ）｜2／Ｎである。操作ブロツク２０８は
ｎ＝ｎ＋１とセツトする。条件分岐２０９はｎ＜
Ｎを満たすかどうかをチエツクする。検査結果が
YESならば制御は操作ブロツク２０５に戻り、
２０９の検査結果がNOになるまでステツプ205
〜209を繰り返す。これはＲ（ｋ）、m1とm2を概
算する際、256個のサンプルウインドウが現れる
ことを示す。次に、操作ブロツク２１０は以下の
計算を行う。 ・ γ（ｎ）の複素自己相関の規格化された絶対
値Ｃ（ｋ）、すなわち、Ｃ（ｋ）｜Ｒ（ｋ）｜／Ｒ
（０）（ただし、Ｒ（０）は遅延ｋ＝０における
γ（ｎ）の複素自己相関である） ・ ｋ＝２での複素自己相関の規格化された実部
Rd（２）、すなわち、Rd（２）＝−Rea1［Ｒ
（２）］／Ｒ（０） ・ 入力信号ｄ（ｎ）の複素低域通過バージヨン
γ（ｎ）の絶対値の規格化された分散η、すな
わち、η＝m2／m1 2−１（ただし、m1およびm2
はそれぞれステツプ207からの｜γ（ｎ）｜の１
次モーメントおよび２次モーメントである） 条件分岐点２１１は入力信号が音声または音声
帯域データであるかを決定するための検査を行
う。本実施例において、これはＲ（２）＞０または
η＞0.3を満たすかどうかで決定される。ステツ
プ211の結果がYESならば操作ブロツク２１２は
表示器に入力信号が音声であると表示する。その
後２１３でプロセスが終了する。ステツプ21の結
果はNOであれば、操作ブロツク２１４は表示器
に入力信号が音声帯域データであると表示する。
条件分岐点２１５はＮ＝256を満たすかどうかを
検査する。検査結果がYESならば、操作ブロツ
ク２１６はＮ＝1024およびｎ＝１とセツトし、制
御は操作ブロツク２０４に戻る。前述のように、
本実施例において、1024個のサンプルウインドウ
は音声帯域データ信号のためにＲ（ｋ），m1およ
びm2を概算するときに用いられる。その後ステ
ツプ204〜211，214，215を繰り返す。Ｎ＝1024の
ためステツプ215での検査結果はNOとなつてい
る。次に操作ブロツク２１７は本実施例において
以下の第１表および第２表のように音声帯域デー
タ信号のパラメータを決定する。
【表】
【表】
その後218でプロセスは終了する。
第１図は本発明の一実施例を含む信号分類装置
を示すブロツク図、第２図と第３図はＡ−ＡとＢ
−Ｂを結ぶことにより本発明の信号分類装置の動
作を示す流れ図である。 １０，１１，１７……乗算器、１４，１５……
低域通過フイルタ、１６……複素信号発生器、１
８……複素共役発生器、１９……絶対値発生器、
２０……遅延ユニツト、２１，２６，３０……平
均化フイルタ、２２……絶対値ユニツト、２３…
…実部ユニツト、２４，３１……しきい値検出器
ユニツト、２５……２次元しきい値検出器ユニツ
ト、２７，２８……自乗器、３２……利用手段。
を示すブロツク図、第２図と第３図はＡ−ＡとＢ
−Ｂを結ぶことにより本発明の信号分類装置の動
作を示す流れ図である。 １０，１１，１７……乗算器、１４，１５……
低域通過フイルタ、１６……複素信号発生器、１
８……複素共役発生器、１９……絶対値発生器、
２０……遅延ユニツト、２１，２６，３０……平
均化フイルタ、２２……絶対値ユニツト、２３…
…実部ユニツト、２４，３１……しきい値検出器
ユニツト、２５……２次元しきい値検出器ユニツ
ト、２７，２８……自乗器、３２……利用手段。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 入力信号（ｄ（ｎ））のフイルタリングされた
複素低域通過バージヨン（γ（ｎ））を発生する複
素低域通過手段１０〜１６と、 前記フイルタリングされた複素低域通過バージ
ヨンのモーメントを発生するモーメント発生手段
１９，２６，２７，３０と、 前記入力信号を複数の分類のうちの１つに分類
するために前記モーメントの所定の関係を利用す
る利用手段２９，３１，３２と、 前記入力信号の前記複素低域通過バージヨンの
自己相関を発生する自己相関手段１７，１８，２
０と からなり、 前記モーメント発生手段は、 前記複素低域通過バーシヨンの絶対値（｜γ
（ｎ）｜）を発生する手段と、 前記絶対値の１次モーメント（m1）を発生す
る手段２６と、 前記絶対値の２次モーメント（m2）を発生す
る手段２７，３０と を有し、 前記利用手段は、前記入力信号の複素低域通過
バージヨンの規格化された偏差（η）を取得する
ために、前記２次モーメントを前記１次モーメン
トと所定の関係で規格化する規格化手段２６〜３
０を有し、 前記規格化された偏差は、前記入力信号を、複
数の変調方式のうちの１つを有するとして分類す
る（３２によつて）ために使用され、 前記利用手段２２，２４，３２は、前記入力信
号を複数の分類のうちの１つとして分類するため
に前記自己相関および前記規格化された偏差の所
定の特性を利用する手段を有し、この手段は、 前記自己相関の第１の特性（Rd（ｋ））を発生
する発生手段２１，２３と、 前記第１特性を第１の所定しきい値と比較する
第１比較手段（２５内）と、 前記規格化された偏差（η）を第２の所定しき
い値と比較する第２比較手段（２５内）と からなり、 前記入力信号が、前記第１しきい値または前記
第２しきい値のいずれかが超過された場合に、音
声として分類され（３２によつて）、それ以外の
場合には音声帯域データとして分類される（３２
によつて） ことを特徴とする信号分類装置。 ２ 前記規格化手段が、 前記１次モーメントを自乗する自乗手段２８
と、 前記１次モーメントの自乗に対する前記２次モ
ーメントの比から１を引いた値（η＝（m2／m1 2）
−１）を取得する比率手段２９と からなり、 前記比から１を引いた値が、前記入力信号の複
素低域通過バージヨンの規格化された偏差（η）
である ことを特徴とする請求項１の装置。 ３ 前記利用手段が、前記入力信号を複数のボー
レートのうちの１つとして分類するために前記自
己相関の所定の特性（Ｃ（ｋ））を利用する手段２
１，２２，２４を有することを特徴とする請求項
１の装置。 ４ 前記入力信号が、所定のサンプル間隔を有す
るデイジタル信号であり、前記自己相関手段が、
所定数の前記サンプル間隔からなる所定の遅延間
隔で前記自己相関を発生することを特徴とする請
求項１の装置。 ５ 前記第１特性が前記自己相関の位相に関係す
ることを特徴とする請求項１の装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US927503 | 1986-11-06 | ||
| US06/927,503 US4815137A (en) | 1986-11-06 | 1986-11-06 | Voiceband signal classification |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63131651A JPS63131651A (ja) | 1988-06-03 |
| JPH0566058B2 true JPH0566058B2 (ja) | 1993-09-21 |
Family
ID=25454820
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62275890A Granted JPS63131651A (ja) | 1986-11-06 | 1987-11-02 | 信号分類装置 |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4815137A (ja) |
| EP (1) | EP0266962B1 (ja) |
| JP (1) | JPS63131651A (ja) |
| KR (1) | KR910002327B1 (ja) |
| CA (1) | CA1307341C (ja) |
| DE (1) | DE3787247T2 (ja) |
| IL (1) | IL84338A (ja) |
Families Citing this family (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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