JPH0624398B2

JPH0624398B2 - ト−ン検出方法

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Publication number: JPH0624398B2
Application number: JP62064487A
Authority: JP
Inventors: クロード・ギヤラン; ロベール・ベルモ−ゴーシイ; ギ・ルリエ; アシユ・セルフ−ダノン
Original assignee: International Business Machines Corp
Current assignee: International Business Machines Corp
Priority date: 1986-04-30
Filing date: 1987-03-20
Publication date: 1994-03-30
Anticipated expiration: 2009-03-30
Also published as: JPS62261255A; CA1284679C; EP0243561A1; EP0243561B1; DE3678717D1; US4782523A

Description

【発明の詳細な説明】Ａ．産業上の利用分野本発明は、受信された信号の中から、所定の周波数を持
つたトーンを検出する技術に関する。

Ｂ．従来技術及びその問題点受信データの中から１つまたは数種類の所定のトーンを
検出することを必要とする幾つかのアプリケーシヨンが
ある。たとえば、トーン検出に続いてテスト手順を開始
しなければならないようなアプリケーシヨンで、受信デ
ータ中に包含されたアラーム・トーンをネツトワーク内
の受信装置で検出しなければならない場合がそうであ
る。テスト手順はネツトワーク全体をオフにして始まる
こともあるので、誤つたトーン検出を確実に回避するこ
とが必要である。

もう１つのアプリケーシヨンは、２つの単一周波数波形
を組合せる信号トーンをタツチトーン式電話網で検出し
なければならない多周波式受信装置に関するものであ
る。

タツチトーンによるものは広範に使用されるようになつ
てきている。これらの電話は、ユーザが電話回線を介し
てデータ（１２または１６桁）を受信装置に送ることが
できるようにするものである。受信装置はトーンのシー
ケンスに従つて処理をとることができる。

記憶転送システムはよい例である。加入者に対する呼出
しは、加入者につながらない場合デイスクに記憶され
る。加入者は後でシステムを呼び出し、数字又は番号を
送ることにより加入者自身を識別し、記憶されたメツセ
ージを検索するか、またはメツセージを第三者に転送す
る。

そうするためには、システムはデイジツトを区別できな
ければならない。さらに、数字を表わす電気信号を、た
とえばＣＣＩＴＴにより、完全に定義し、最終的に正規
化すべきである。

数字を生成するための容易で安価な方法は、異なる周波
数の２つの正弦波信号の和によりそれらを表わすことで
ある。

すなわち、Ｘ(t)＝Ａ１．sin（２．π．１．ｔ＋φ
１）＋Ａ２．sin（２．π．２．ｔ＋φ２）である。

周波数は次に受信装置により検出され、テーブル索引ま
たは他の任意の手段により、数字が認識される。

従来は、多周波検出は次の方法の１つで処理されてい
た。

アナログ信号に作用する専用チツプを使用する。しか
し、この方法は専用回路を必要とし、必要な装置の費用
を増大させる。

もう１つの方法は鋭敏かつ正確なフイルタまたはフイル
タ・バンクを必要とするものである。これらのフイルタ
は、信号プロセツサを用いてデイジタル的に実現するこ
とができる。

３番目の手法は、処理されるべき受信信号のサンプルに
ついて、やはり信号プロセツサとして実現される高速フ
ーリエ変換（ＦＦＴ）またはＤＦＴを行うものである。

たとえば、Ｘ(n)〔ｎ＝０、……、Ｎ−１〕が、Ｎ個の
サンプルからなるブロツクに対応する入力信号を示すも
のと仮定する。

ＦＦＴは、次式により定義されるシーケンスＸ(n)のＤ
ＦＴの高速の計算である。

ただし、π＝３．１４であり、ＳＵＭは加算または累算
演算を表わす。

それ故、フイルタまたはＦＦＴに基く方法は大きな処理
負荷を伴い、この処理負荷は、数ＭＩＰＳ（たとえば２
〜４ＭＩＰＳ）となり、信号プロセツサの能力の４０％
にも及ぶことがある。

処理負荷をも小さくするための方法が既に提案されてい
るが、まだ不十分で、せいぜい１０％程度に下げるもの
でしかない。

Ｃ．問題点を解決するための手段したがつて本発明の目的は、かかる処理負荷を低減させ
ることにある。

本発明の方法は、周波数ｓでサンプリングされ線形予
測符号化手法に基づき複数のサンプルから成る１つのブ
ロツクにつき１組の線形予測係数ａ(i)（ただし、ｉ＝
０、１、……、ｐ；ｐは所定の整数値）を供給するよう
にコード化された受信信号の中から、少なくとも１つの
周波数(k)を有するトーンを検出する方法において実
施され、その手順は、(イ)周波数(k)について１組の係
数ａ(i)をフーリエ変換した複素数Ａ（(k) を計算するステップと、(ロ)Ｆ(k)＝｜Ａ（(k)）｜な
る関係を用いてＡ（(k)）からトーンの振幅Ｆ(k)を導
出するステップと、(ハ)このトーンの振幅と所定のしき
い値とを比較してトーンの受信を検出するステップと、
より成ることを特徴とし、処理されるべき受信信号のシ
ーケンスＸ(n)のフーリエ変換を行うのではなく、線形
予測係数ａ(i)をフーリエ変換することにより、処理負
荷を大幅に軽減する。

以下、本発明、作用を実施例と共に説明する。

Ｄ．実施例本実施例の方法によれば、自己相関係数Ｒ(i)と直接形
式係数ａ(i)を供給するブロツク・コーデイングおよび
線形予測コーデイングを用いて符号化された信号の中か
ら、少なくとも１つの単一所定周波数を含むトーンを検
出するための処理が行なわれる。この処理はａ(i)の連
続的なブロツクに関するフーリエ変換の計算に基づき、
索引テーブルのトーン識別がさらにＲ(i)の定常性又は
安定性検出時に確認される。

線形予測コーデイング（ＬＰＣ）技法を用いて信号が符
号化されるデイジタル・ネツトワークにおいて、線形予
測パラメータについて実行されるＦＦＴ手法を用いて、
受信信号中のトーンを検出するための方法が提供され
る。

この方法は、一定の長さの連続した信号セグメントに対
して作用するデイジタル・コードを含むネツトワークに
適用されるこれらの一連のセグメントはサンプリングに
よりＮ個のサンプルから成る一連のブロツクに分けら
れ、続いて、ブロツク・コーデイング技法を用いて符号
化される。そのような１つの技法は、１９７４年のチユ
ーリツヒにおけるデイジタル通信に関する国際セミナー
での「ＰＣＭおよびデルタ変調における進歩：スピーチ
信号のブロツク圧伸コーデイング(Progress in PCM and
Delta Modulation:Block Companded Codingof Speech
Signal)でＡ．クロアジール(Croisier)により説明され
たものである。

この方法はＤＦＴにも基づくものであつて、好ましい実
施例を、２つの単一周波数波形から成るトーンを検出す
るため作成されたＭＦＲに関連して説明するが、各波形
は、ＣＣＩＴＴにより既定される如き、所定の周波数の
異なるグループに属するものである。

Ｘ(n)（ｎ＝０、……、Ｎ−１）は、Ｎ個のサンプルか
らなるブロツクに対応する入力信号を示すものとする。
一般にＮは８０で、これは８KHz以上でサンプリングさ
れた１０msの長さの信号セグメントに相当する。時間領
域から周波数領域に変換するＤＦＴオペレーシヨンが信
号周波数成分の検出をもたらすことは明らかであろう。

Ｎ＝１２８の場合、４KHzの帯域幅信号についての周波
数分解能は次の通りである。

これは、通常のＭＦＲの同じＭＦグループに属する２つ
の周波数を分離するのに十分なものである。

実際には、ＭＦＲ検出はＸ(k)個の複素数値のすべての
計算を必要とするものではなく、特定の周波数（トーン
周波数および基準周波数）における計算だけでよい。通
常のＭＦＲでは、各トーンは２つの所定の４周波グルー
プの一方のうちの２つの正弦波から成る。したがつて、
全周波数セツトを９つの周波数、すなわち２×４個の周
波数または周波数グループと１つの単一基準周波数に限
定することができる。

ＭＦＲ検出はＸ(k)個の複素数値のすべての計算を必要
とせず、特定の所定周波数における計算のみを必要とす
るものではあるが、９つの周波数に対する式（１）の明
示的な計算は、ＦＦＴの計算にかけられるシーケンスの
長さのため、大きな処理負荷となる。１つの入力サンプ
ルにつき（９．Ｎ）個の実行すべき複雑な乗算があり、
これは特に、すでに音声コーデイングなど他のタスクに
係つているプロセツサにとつて比較的大きな計算作業負
荷となる。

本発明は、線形予測分析技法の特定の特性を巧妙に使用
することに基づいて、これらの問題に対する解決策を提
供するものである。線形予測分析の技法は以下の参考文
献にも記載されている。

−本出願人のコーロツパ特許第０００２９９８号 −ＩＢＭジヤーナル・オブ・リサーチ・アンド・デイベ
ロツプメント(IBM Journal of Research and Developme
nt)、第２９巻、第２号、１９８５年３月、ページ１４
７−１５７に所載のＣ．ガランド(Gtaland)などによる
「高性能信号プロセツサにおける音声起動予測コーダ
（ＶＥＰＣ）の実現(Voice-Excited Predictive Coder
(VEPC)implementation on a high-performance Signal
Processon)」 −１９７８年のタルサでのＩＣＡＳＳＰ会議における
Ｄ．エステバン(Esteban)などによる「７．２／９．６k
bps音声起動予測コーダ（７．２／９．６kbps Excited
Precdictive Coder)」幾組かの係数により表わされる信号のスペクトル記述子
の発生をもたらすという線形予測分析自体は、文献等に
より既に公知である。より広範囲な問題については、コ
ーロツパ特許第０００２９９８号または、スピーチおよ
び信号処理に関するＩＥＥＥ紀要ＡＳＳＰ−２５、２
５７−２５９（１９７７年６月）のＪ．レロー(Leroux)
およびＣ．グーゲン(Gueguen)による「部分相関係数の
固定小数点計算(A Fixed Point Computation of Partia
l Correlation Coefficients)」を参照されたい。

本発明に関しては、シーケンスＸ(n)（ｎ＝０、……、
Ｎ−１）の線形予測分析が一組の線形予測係数ａ(i)
（ｉ＝０、……、ｐ）を提供し、以下の予測フイルタＰ
(z)を表わすことに留意するだけでよい。

実際には、係数ａ(i)（ｉ＝０、……、ｐ）は、信号Ｘ
(n)を自己回帰法（ＡＲ）によりデモル化することが可
能であれば、シーケンスＸ(n)（ｎ＝０、……、Ｎ−
１）のスペクトル密度の正確な記述子である。スピーチ
およびＭＦトーンはそのような十分にモデル化された信
号である。予測値の次数Ｐは入力信号の極数の２倍に固
定され、電話スピーチの場合は、Ｐは常に８である。信
号サンプルの元のブロツクから係数ａ(i)を得るための
実用的手段は上記引用文献等により公知である。

第１図は、たとえばＰが８次の近似であるものと仮定し
て、Ｘ(n)のシーケンスのＦＦＴのモジュール（すなわ
ち加群）Ｘ(k)とａ(i)のシーケンスのＦＦＴのモジュー
ル（すなわち加群）Ａ(k)を示す。両方のシーケンスの
ＦＦＴは共振の正確な推定をもたらすことが理解でき
る。しかし、シーケンスａ(i)（ｉ＝０、……、ｐ）は
シーケンスＸ(n)（ｎ＝０、……、Ｎ−１）よりもはる
かに短かい、したがつて、式(1)は、受信信号サンプル
Ｘ(n)の連続ブロツクの分析から得られた線形予測パラ
メータａ(i)のシーケンスに適用した場合、はかるかに
効率的な方法で計算することができるのである。

実際上、電話技術に適用される一般的なＭＦＲでは、Ｃ
ＣＩＴＴにより規定された以下のグループに含まれる特
定の周波数セツト(k)（単位はヘルツ）と１つまたは
２つの基準周波数について(3)式のＡ(z)を計算するだけ
でよい。

ＭＦＭＦグループ１グループ２ (1)＝６９７ (5)＝１２０９ (2)＝７７０ (6)＝１３３６ (3)＝８５２ (7)＝１４７７ (4)＝９４１ (8)＝１６３３基準周波数：(0)＝５００サンプリング周波数：ｓ＝８０００基本的には、ｋ＝０、……、８であり、ｐ＝８である。

第２図は、利用可能となつている線形予測（ＬＰ）に基
づいた音声コーダを仮定して、ＭＦＲ機能を実現した態
様を表わす。そのようなコーダは、たとえば上記引用例
のいずれか１つに開示されたＶＥＰＣか、任意のＬＰＣ
ボコーダか、または任意のＡＰＣコーダのいずれかでよ
い。独立型ＭＦＲの場合は、ＬＰ機能を、係数ａ(i)に
関するＭＦ分析を行なうように実施しなければならな
い。

上記のＩＢＭジヤーナルの引用文献には、関連する種々
のコーダ構成要素、ならびに線形予測係数ａ(i)および
自己相関係数Ｒ(i)の決定の方法が開示されている。

さらに、入力信号サンプルから対応するＲ(i)およびａ
(i)の係数セツトにいたる信号処理オペレーシヨンを実
行するに必要とされる方法および手段の詳細な説明が、
上記ヨーロツパ特許に記載されている。

第２図中、ＭＦＲと表示された参照番号２５の部分は、
ＩＢＭジヤーナルで示されたＶＥＰＣコーダの単純化さ
れた図と考えることができる。第２図は、本発明がどの
ようにして、さらにどこでＶＥＰＣに組み込まれるかを
示すものである。しかし、言うまでもなく、本発明を独
立した態様で実施できることは明らかである。ＶＥＰＣ
は、本発明で使用される係数のセツトを容易に得られる
ようにするだけのものである。

簡単にいうと、１０msまたは２０msの長さの各信号セグ
メントごとに、信号Ｘ(n)（ｎ＝０、……、Ｎ−１）の
Ｎ＝８０またはＮ＝１６０のサンプルから成る１つのブ
ロツクが得られ、その線形予測解析（ＬＰ分析（１
０））は、たとえばＰ＝８の一組の自己相関係数Ｒ(i)
（ｉ＝０、……、ｐ）を供給し、これらの係数は、一組
の部分相関係数Ｋ(i)（ｉ＝１、……ｐ）を得るため、
レロー・グーゲン(Leroux Guegen)コンバータ（１２）
で使用され、これらの係数はセツトアツププロシージヤ
（Ｋ／Ａ（１４））で直接形式の線形予測係数ａ(i)
（ｉ＝０、……、ｐ）に交換される。

処理された入力信号の各ブロツクについてａ(i)および
Ｒ(i)が与えられると、ＭＦＲ機能に特有の処理は以下
の手順にしたがつて進行する。

−Ｒ(i)を用いて現在のブロツクの定常性又は安定性を
検知し、定常性ビツトをセツトアツプする。

−現在のａ(i)のセツトについて、ＤＦＴにより周波数
成分を計算する。

−受信トーン成分を検出し、トーンのデイジツト（数
字）を識別する。

−定常性ビツトを用いて、識別されたデイジツトの有効
性を検査する。

第３図は、ＭＦＲの基本を説明する単純化された図を表
わすものである。これは主として４つの装置、すなわ
ち、ブロツクの定常性を検出するための装置（３０）、
周波数成分を計算するための装置（３２）、検出装置
（３４）および妥当性検査装置又は検証装置（３６）か
ら成り、これらの装置について以下に詳述する。

−ブロツクの定常性または安定性の検出（３０）：入力サンプルＸ(n)（ｎ＝０、……、Ｎ−１）の各ブロ
ツクについて、次式によりいわゆる定常性又は安定性を
計算する。

ただし、Ｒ（旧）(i)（ｉ＝０、……、ｐ）は、前のブ
ロツクで得られた自己相関係数のセツトをび表わす。Ｒ
(i)は現在のブロクに対して使用される。

新しい係数の記憶は次式によるＳの計算の後で実行され
る。

(6)Ｒ（旧）(i)＝Ｒ(i) ｉ＝０、……、ｐ次に、値Ｓがが特定の閾値ＴＨＯを比較される。ＭＦト
ーンでは、Ｓの値は非常に小さいことが実験的に判明し
た。すなわち、係数Ｒ(i)は、トーン信号を構成する周
波数の最初の位相に無関係に、ブロツク間で数％より大
きく変動することはない。

したがつて、ＴＨＯ閾値は非常に小さくできる。テスト
（Ｓ＜ＴＨＯ）の結果はさらに検証装置で使用される。

−周波数成分の計算（３２）：入力サンプルＸ(n)（ｎ＝０、……、Ｎ−１）の各ブロ
ツクについて、式(4)が上記の９つの周波数(0)、…
…、(8)の各々について計算される。次に、９つの複
素数値が、９つの振幅を得るため使用され、これらの振
幅は次の構成ブロツクに送られる。９つの周波数振幅は
Ｆ(k)（ｉ＝０、……、８）と表わす。

(7)Ｆ(k)＝｜Ａ（(k)）｜ −検出（３４）：検出（３４）は、予め規定された閾値及び基準周波数に
関する比テストに基づき、第４図の流れにしたがつて実
行することができる。

最初にステツプ４０で、９個の周波数振幅Ｆ(k)の平均
値ＭＥＡＮが計算される。

これは共振の相対振幅に関する情報を与える。実際、多
周波（ＭＦ）信号に対するＦ(k)のパターン、すなわち
Ａ（(k)）の絶対値は第５図に示すようになる。この
事例では、ＭＦグループの周波数領域で２つの最少値を
とり、他の領域でほぼ平坦なスペクトルを示す。

次にステツプ４２で、２つの最小値ＭＩＮ１およびＭＩ
Ｎ２と、それらのそれぞれの位置Ｋ１およびＫ２が、Ｍ
Ｆ周波数の各々グループについて検出される。信頼性を
向上させるため、各ＭＦグループにおいて、第２の最小
値も検出される。すなわち、それぞれグループ１および
グループ２における値ＤＭＩＮ１およびＤＭＩＮ２であ
り、ＭＩＮ１およびＭＩＮ２が捨てられたとき最小の振
幅のになる。すなわち、それらは２番目に小さいもので
ある。

次にステツプ４４で、共振の鮮鋭度の相対的測定を行な
うため、幾つかの比が計算される。

最小値ＭＩＮ１の値ＭＥＡＮに対する比ＲＴ１＝ＭＩＮ
１／ＮＥＡＮは、スペクトル全体と比較されたとき、グ
ループ１における共振の鮮鋭度の推定値をもたらす。

最小値ＭＩＮ２の値ＭＥＡＮに対する比ＲＴ２＝ＭＩＮ
２／ＭＥＡＮは、スペクトル全体と比較されたとき、グ
ループ２における共振の鮮鋭度の推定値をもたらす。

最小値ＭＩＮ１の第２の最小値ＤＭＩＮ１に対する比Ｒ
Ｔ３＝ＭＩＮ１／ＤＭＩＮ１は、グループ１の周波数と
比較されたとき、グループ１における共振の鮮鋭度の正
確な推定値をもたらす。

最小値ＭＩＮ２の第２の最小値ＤＭＩＮ２に対する比Ｒ
Ｔ４＝ＭＩＮ２／ＤＭＩＮ２は、グループ２の周波数と
比較されたとき、グループ２における共振の鮮鋭度の正
確な推定値をもたらす。

最小値ＭＩＮ１の基準周波数（この事例では、５００H
z）に対する比Ｒ５＝ＭＩＮ１／Ｆ（“０”）はスペク
トルの形状に関して追加の情報をもたらす。

次に、これらの比がステツプ４６で所定の閾値ＴＨ１な
いしＴＨ５と比較される。すべてのテストが肯定的であ
る場合は、検出は現在のブロツクに対して確認され、対
応するデイジツト、すなわち、受信周波数値（したがつ
て、トーン）は、ＭＦグループ１およびグループ２の内
容に最も近い値に基いてテーブル索引によりインデツク
スＫ１およびＫ２から得られる。

閾値に基づくこのような検出手法により、誤つたトーン
の検出を防止することができる。

−妥当性検査（３６）：検出されたデイジツトの妥当性検査は、最初の構成ブロ
ツクで計算された定常性を用いたゲート操作とタイミン
グ分析に基づく。

１０msの分析ブロツクを仮定し、ＣＣＩＴＴにより指定
されるように、ＭＦＲに対して、トーンを４０msの短か
さにできるものと考えると、少なくとも２つの連続する
ブロツクについて同じデイジツトが検出された場合、検
出の妥当性が確認される。

この場合、検出は、検出されたトーンのエネルギーがＣ
ＣＩＴＴにより予想された範囲に入るかどうかさらに確
認される。

トーンが検出された後、トーン間無音がエネルギー測定
により検出され、ＣＣＩＴＴにより推奨された無音間時
間がカウントされた後で初めて、次のトーンが予想され
る。

本実施では、たとえば、上記に引用したＩＢＭジヤーナ
ルに開示されたＶＥＰＣコーダを実現するためすでに使
用されているプログラム信号プロセツサを用いて、実際
に実施した。信頼性を増すため改良されたＭＦＲアルゴ
リズムは、以下の論理部分から成る。

１．式(4)に用いて、９つの周波数に対してＤＦＴが計
算され、実数および虚数部が計算され、次にモジユール
が計算される。

２．各グループ（「第１」および「第２」）のモジユー
ルが、最小値、そのインデツクス（０ないし３および４
ないし７）ならびに第２の最小値を見つけるため走査さ
れる。この情報は２つのバツフアに記憶される。

３．各グループの最小値が、トーンを特徴付けるべくス
ペクトルの鮮鋭度を検査するため、９つのＤＦＴモジユ
ールの重みつき平均、及びそのグループの第２の最小値
と、連続的に比較される。

４．スペクトル情報がトーン・ウインドーに含まれるス
ペクトル情報に等しくなる可能性があるような音声ウイ
ンドーにおける誤つた検出を防ぐため、１つの１０msウ
インドーから次の１０msウインドーに対する自己相関係
数の２次差分が計算される。これらの結果は、最終的に
妥当性検査処理をリセツトすることを可能にし、バツク
アツプ処理と呼ばれる追加の処理を準備または許可する
ことを可能にする。

５．検出されたトーンの値と、Ａ(i)（単位円の内側ま
たは外側の極）の安定性（または定常性）に関する情
報、自己相関係数（無音から信号への切換え、信号から
無音への切換え、または連続性）の安定性に関する情
報、および前のウインドーの「履歴」が与えられたと
き、トーンの妥当性が確認されるか、または確認され
ず、かつ「履歴」が更新される。

６．バツクアツプ処理が許可された場合は、前の通常の
２０msウインドーからの８０個のサンプルと実際の２０
msウインドーの最初の８０個のサンプルを含む新しい２
０msオーバラツプ・ウインドーについて、同じ基本計算
ステツプ１、２、３、５、が実行される。

７．トーンの妥当性が確認された場合は、その番号が、
ＶＥＰＣ環境で新しい送信フレームを構成するルーチン
に伝えられる。トーンの妥当性が全く確認されない場合
は、トーン番号は−１（これは任意的なものである）に
設定される。

８．自己相関係数から判断して遷移が検出されない限
り、トーンは妥当性を確認された状態に留まる。

第６図は付加的な処理を説明する図である。

第６図は、上記に引用したＩＢＭジヤーナルに開示され
たプログラム・プロセツサを用いて、本発明を２０msベ
ースで実施するための一般的流れ図を表わす。

ＭＦＲルーチンは、線形予測係数と、２組の自己相関係
数（ＲＩ）が１０msベース（８０個のサンプル）で計算
される自己相関計算ルーチンとに対するＬＰＣが存在す
るものと仮定する。１０msウインドーの自己相関係数の
推定値は十分であり、２０msウインドーについての通常
の計算から直ちにかつ容易に得ることができる。

ＭＦＲの具体的な流れ図を第７図に示す。

ＭＦＲでは、入力時に付加的処理がオフであるときは、
それをオンにするか、またはオフのままにしておくかに
ついて決定が行なわれる。入力時にオンであるときは、
この決定の処理は省略され、付加的処理は、ＭＦＲに対
する次の呼出しの前にオフにされる。

付加的処理を行なうことが決定されたときは、シフトさ
れた２０msウインドーについて計算が行なわれる。次
に、新しい係数ａ(i)のセツトを得るため、自己相関係
数を（２０msベースで）計算する必要がある。前のａ
(i)のセツトに使用する処理を乱したくない場合は、そ
れらを、幾つかのバツフア・ポインタと共に一時的に記
憶しなければならない。

一度ＭＦＲに対する第２の呼出しが実行されると、古い
ａ(i)およびバツフア・ポインタは、（たとえば、ＶＥ
ＰＣアプリケーシヨンにより）なる使用のために再記憶
される。

安定性の計算および付加的処理の決定は第８図の流れ図
にしたがつて行なわれる。

２０msウインドー内の最初の１０ms信号の「安定性」に
関する情報はＸＳＴＡに記憶される。ＸＳＴＡ１には、
最後の１０msに関する情報が記憶される。

トーンの始めまたは終りを識別して適当な処置を取るよ
うに、前の２０msのＸＳＴＡおよびＸＳＴＡ１の間で幾
つかの比較がなされる。

ＸＴＯＮＥは出力変数であり、トーンが存在しないとき
は−１に設定され、トーンが妥当性を確認され、かつそ
れが妥当である間は、０と１５の間の値に設定される。

ＸＭＡＪＯＲは、検出された各トーンが、直前のリセツ
ト以来のその出現回数と共に記憶されるバツフアであ
る。

ＸＲＥＳは、検出されたトーンがある場合、検出された
トーンの値である。

ＳＴＡＢＲＩは、第３図に関連して述べたように、Ｒ
(i)についての安定性の計算を行うサブルーチンであ
る。これらのオペレーシヨンは、論理決定を導出し、連
続的なＲ(i)のセツトに関する定常性（すなわち、安定
性）を検出したときにビツトを活動化するため行なわれ
る。

いわゆる自己相関の安定性は、２組の連続した自己相関
係数の間の２次差分の計算から成る。この差分が特定の
閾値よりも小さい場合は、自己相関は安定であると言わ
れ、さもない場合は、不安定であると言われる。

次に、与えられた任意の２０msウインドーで、自己相関
の安定度を２回計算し、２本のフラツグ、すなわち、１
０msサブウインドーについて１本づつのフラツグを供給
する。フラツグの計算は２回のパスで行なわれるので、
前のウインドーの最初のフラツグと２番目のフラツグの
間で比較を行なうことができる。フラツグにより採られ
る値に応じて、以下のように異なるタイプの処置がなさ
れる。

１．「前の」２番目のフラツグまたは最初のフラツグが
不安定性を示す。トーンの始めまたは終りにいる可能性
があるので、トーン番号を含む妥当性検査ラツチと、検
出されたトーンを妥当性検査に先立つて記録するために
使用されるアレイの最後の位置が−１にリセツトされ
る。「前の」フラツグが不安定性を示し、最初のフラツ
グが安定性を示す場合は、トーンは前のウインドー中に
開始していた可能性がある。したがつて、ＸＲＥＳ、す
なわち、検出されたトーン（もし、あれば）の値がアレ
イの最初の位置に再び記憶される。そうでない場合は、
その位置は−１にリセツトされる。

２．最初または２番目のフラツグが安定性を示す。トー
ンの中にいる可能性があるので、バツクアツプ処理用の
データ・バツフアを予め準備することができる。すなわ
ち、正規化に先立つて入力バツフアの最後の８６個のサ
ンプルを記憶する。

３．最初のフラツグが安定性を示し、「前の」２番目の
フラツグも安定性を示す。トーンの中におり、バツクア
ツプ処理が可能である。データ・バツフアは、正規化に
先立つて（プリエンフアシスの前に）、入力データの最
初の８０個のサンプルで終了する。

正規化に先立つてデータを使用するので、プリエンフア
シス（ＩＢＭジヤーナル引用文献参照）および必要とさ
れる正規化はコヒーレントのままである。

第７図の流れ図にしたがつて実行される次のオペレーシ
ヨンは、ここではＤＦＴの計算に関するものである。Ｄ
ＦＴ値はモジユールが、ＣＣＩＴＴにより規定された周
波数の各々および５００Hz基準周波数について式(4)か
ら得られる。

サンプリング周波数！ｓ＝8000 ただしπ＝3.14 必要な正弦値および余弦値は循環式を用いて計算され、
この循環式では、初期値（ｋ＝０、……、８に対するＣ
ＯＳ（２π．(k)／ｓ）およびＳＩＭ（２π．(k)
／ｓ）は以下のプログラムで定数として宣告される。

COS（２π．n+1．(k)／ｓ）＝COS（２π．(k)／
ｓ）^＊COS（２π．ｎ．(k)／ｓ）−SIN（２π．
(k)／ｓ）^＊SIN（２π．ｎ．(k)／ｓ） SIN（２π．n+1．(k)／ｓ）＝SIN（２π．(k)／
ｓ）^＊COS（２π．ｎ．(k)／ｓ）−COS（２π．
(k)／ｓ）^＊SIN（２π．ｎ．(k)／ｓ）次に、モジユールが通常の方法で計算される。

FF(k)＝｜FFT（(k)｜^２＝FR(k)²+FI(k)² ｋ＝０、…
…、８９つの周波数に対してＤＦＴの値を取得すれば、ＤＦＴ
の計算から得られる値の走査によって、各周波数グルー
プにおける最小値と第２の最小値の位置を見つけ出さな
ければならない。

次に、検出および妥当性検査は一組の計算、テストおよ
び論理演算から成る。計算およびテストは単位ごとに同
じであり、したがつて、論理演算は連続検出または多数
決として定義される。

離散形フーリエ変換サブルーチンは一組の９つの値を供
給する。１つはＣＣＩＴＴ周波数の各々に対するもので
あり、もう１つは５００Hzの基準周波数に対するもので
ある。

前のステツプにより、周波数グループの各々において、
どれが最小のＤＦＴ値を有し、どれが「第２の最小値」
を有するかを決定することが可能となる。

これらの周波数のＤＦＴ値ＸＩＮＤ１、ＸＤＩＮ１、Ｘ
ＩＮＤ２、ＸＤＩＮＤ２を呼び出し、９つのＤＦＴ値の
合計として平均値ＭＥＡＮを計算することにより、最小
値の回りのスペクトルの鮮鋭度を検査するため使用され
る以下の仮定の当否をテストする。

１．ＸＩＮＤ１＜ＭＥＡＮ／１１０２．ＸＩＮＤ１ＸＤＩＮＤ１＜０．７３３．２１．ＸＩＮＤ１＜ＦＦ（５００）４．ＸＩＮＤ２＜ＭＥＡＮ／１１０５．ＸＩＮＤ２／ＸＤＩＮＤ２＜０．７３これらの関係式のいずれもが確認されない場合は、トー
ンは現在の２０msウインドーに対して未検出であると宣
告され、結果（ＸＲＥＳ）を記憶する変数には任意の値
が与えられる。

それらのすべてが確認された場合は、トーンは検出され
たものとして宣告され、計算は、０と１５の間のトーン
番号における最小値の２つのインデツクスを変換するた
め終了する。結果はＸＲＥＳに記憶され、妥当性検査論
理に伝えられる。

同一トーンの連続的検出のため、０にセツトされるか、
または増分されるカウンタが使用される。カウンタが１
に達したとき、トーンは有効であると宣言され、対応す
るフラツグがセツトされる。結果は残りの２０msウイン
ドーによつては変更されない。フラツグならびにトーン
番号は主プログラムに伝えられる。

前のトーン番号（２０msウインドー）に等しいトーン番
号が検出されるたびにカウンタは増分され、自己相関も
ＬＰＣの不安定性フラツグもセツトされない。

ＬＰＣの不安定性フラツグがセツトされ、前の２０msウ
インドーが妥当なトーン番号を検出した場合は、この番
号は妥当性を確認され、トーンは検出されたものとして
宣言される。

自己相関の不安定性フラツグがセツトされ、妥当なトー
ン番号が検出された場合は、カウンタの内容は不変であ
る。

処理の信頼性を、ｍ個の２０msウインドーに対する多数
決によつて改善することができる。

このオペレーシヨンは、３つ以上のウインドーのうち唯
１つのウインドーのみが非検出または誤つた検出をもた
らすことが多いという事実を用いている。さらに、ほと
んどすべての場合、トーンの始めは自己相関の「安定
性」により完全に検出される。

したがつて、検出された異なるトーンを記録し、かつそ
の要素がトーン番号と発生カウンタの組合せであるベク
トルを設定することは適当なことと思われる。

カウンタの値を現在の値と比較することにより、トーン
が妥当性を検査されるべきかどうかを決定することがで
きる。

多数（Ｉ）＝（トーン番号）．１６＋発生の数Ｉ＝１、Ｎａ(i)の不安定性（過剰のａ(i)がゼロに設定された）が
計算の精度を損なつた可能性がある場合は、プログラム
はＭＦＲに戻り、さもない場合は、アルゴリズムは多数
ベクトルを更新し、すでに存在するトーン番号に１を加
えるか、新しいエントリを作成する。

トーンがすでに有効性を確認されていた場合は、他には
何も起らない。さもない場合は、プログラムは、少なく
ともｎ回発生したトーンを探す。ｎは予め設定されるも
ので、この実施例では２に等しい。

所定の発生数に到達したとき、トーンが妥当性を確認さ
れたことと、次の自己相関の「不安定性」までその他の
トーンは発生してはならないことを示すため、２本のフ
ラツグがセツトされる。

前に説明したように、前のウインドーおよび実際のウイ
ンドー中に計算された自己相関の不安定性フラツグの値
に応じて、多数ベクトルがリセツトされる。

Ｅ．発明の効果本発明によれば、ＦＦＴのための処理負荷は従来１０％
程度であつたもを、約５％ないし１％にまで低下させる
ことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、それぞれ信号サンプルと線形予測パラメータ
に基づく２つのＦＦＴオペレーシヨンのモジユールを示
す図、第２図は、線形予測コーダによりもたらされたデータを
用いたＭＦＲ機能の実現を示すブロツク・ダイヤグラ
ム、第３図はＭＦＲの単純化されたダイヤグラム、第４図は第３図の検出装置の動作の手順を表わす図、第５図は、提案された方法を使用することにより得られ
たシート成分値のグラフ、第６図ないし第８図は、プログラム・プロセツサで実施
する場合の本発明の流れ図である。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者ギ・ルリエフランス国06200ニース、ブルバール・ナポレオン・トロアジエム102番地 (72)発明者アシユ・セルフ−ダノンフランス国75014パリ、ブルバール・ラスパーユ236番地 (56)参考文献特開昭59−125188（ＪＰ，Ａ) 特開昭60−168198（ＪＰ，Ａ)

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】周波数ｓでサンプリングされ線形予測符
号化手法に基づき複数のサンプルから成る１つのブロッ
クにつき１組の線形予測係数ａ(i)（ただし、ｉ＝０、
１、……、ｐ；ｐは所定の整数値）を供給するようにコ
ード化された受信信号の中から、少なくとも１つの周波
数(k)を有するトーンを検出する方法であって、 (イ)周波数(k)について上記１組の線形予測係数ａ(i)
をフーリエ変換したを計算するステップと、 (ロ)Ｆ(k)＝｜Ａ（(k)）｜なる関係を用いてＡ（
(k)）からトーン振幅Ｆ(k)を導出するステップと、 (ハ)上記トーンの振幅と所定のしきい値とを比較してト
ーンの受信を検出するステップと、より成るトーン検出方法。