JPH0728499A - ディジタル音声コーダにおける音声信号ピッチ期間の推定および分類のための方法ならびに装置 - Google Patents
ディジタル音声コーダにおける音声信号ピッチ期間の推定および分類のための方法ならびに装置Info
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- JPH0728499A JPH0728499A JP6150571A JP15057194A JPH0728499A JP H0728499 A JPH0728499 A JP H0728499A JP 6150571 A JP6150571 A JP 6150571A JP 15057194 A JP15057194 A JP 15057194A JP H0728499 A JPH0728499 A JP H0728499A
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- Reduction Or Emphasis Of Bandwidth Of Signals (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 低ビット伝達速度で、高品質のコード化音声
を得る。 【構成】 各フレームにおいて、ピッチ期間ｄおよび長
期予測係数ｂと利得Ｇを推定する長期分析と、信号を活
動／非活動として、そして活動信号に対しては有声／無
声として先験的に分類することが実行される、音声信号
ディジタルコード化方法ならびに装置が提供されてい
る。期間推定回路（ＬＴ１）は適切に重みづけされた共
分散関数に基づいてそのような期間を計算し、そして分
類回路（ＲＶ）は、長期予測係数および利得を、フレー
ムごとの可変閾値と比較することによって、有声信号を
無声信号と区別する。
を得る。 【構成】 各フレームにおいて、ピッチ期間ｄおよび長
期予測係数ｂと利得Ｇを推定する長期分析と、信号を活
動／非活動として、そして活動信号に対しては有声／無
声として先験的に分類することが実行される、音声信号
ディジタルコード化方法ならびに装置が提供されてい
る。期間推定回路（ＬＴ１）は適切に重みづけされた共
分散関数に基づいてそのような期間を計算し、そして分
類回路（ＲＶ）は、長期予測係数および利得を、フレー
ムごとの可変閾値と比較することによって、有声信号を
無声信号と区別する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はディジタル音声コーダに
関し、より特定すれば、それはこれらのコーダにおける
音声信号ピッチ期間推定および分類のための方法ならび
に装置に関する。低ビット伝送速度で、高品質のコード
化音声を得ることができるようにする音声コード化シス
テムは、この技術界でますます関心を持たれている。こ
の目的のために、線形予測コード化（ＬＰＣ）技術が通
常、利用されており、この技術はスペクトル音声特性を
開発し、かつ知覚的に重要な情報のみをコード化するこ
とができる。ＬＰＣ技術に基づいた多くのコード化シス
テムは、音声信号区分が活動音声区分か、または非活動
音声区分かを、そして第１の場合には、それが有声音
に、または無声音に対応するかを識別するよう処理しな
がら、音声信号区分の分類を実行する。これによってコ
ード化戦略を、特定の区分特性に適応させることができ
る。伝送情報が区分ごとに変化する場合、可変コード化
戦略は、可変速度伝送にとって特に適しているし、ある
いは固定速度伝送の場合に、それによって伝送しようと
する情報量をできる限り減らすことができて、チャネル
誤りに対する保護を改善する。
関し、より特定すれば、それはこれらのコーダにおける
音声信号ピッチ期間推定および分類のための方法ならび
に装置に関する。低ビット伝送速度で、高品質のコード
化音声を得ることができるようにする音声コード化シス
テムは、この技術界でますます関心を持たれている。こ
の目的のために、線形予測コード化（ＬＰＣ）技術が通
常、利用されており、この技術はスペクトル音声特性を
開発し、かつ知覚的に重要な情報のみをコード化するこ
とができる。ＬＰＣ技術に基づいた多くのコード化シス
テムは、音声信号区分が活動音声区分か、または非活動
音声区分かを、そして第１の場合には、それが有声音
に、または無声音に対応するかを識別するよう処理しな
がら、音声信号区分の分類を実行する。これによってコ
ード化戦略を、特定の区分特性に適応させることができ
る。伝送情報が区分ごとに変化する場合、可変コード化
戦略は、可変速度伝送にとって特に適しているし、ある
いは固定速度伝送の場合に、それによって伝送しようと
する情報量をできる限り減らすことができて、チャネル
誤りに対する保護を改善する。
【０００２】活動期間と沈黙期間の認識が実行され、そ
して活動期間中、有声信号あるいは無声信号に対応する
区分が識別され、かつ別々の方法でコード化される可変
速度コード化システムの実施例は、Ｒ．Ｄｉ フランチ
ェスコ（Ｆｒａｎｃｅｓｃｏ）他による論文「オンライ
ン区分化および高速代数コードによる可変速度音声コー
ド化」（ＩＣＡＳＳＰ会議 '９０，１９９０年４月３〜
６日，アルバカーキ，ＵＳＡ，資料Ｓ４６．５）に記述
されている。発明によれば、音声信号をコード化する方
法が与えられており、この方法において、コード化しよ
うとする信号は分割されて、同数のサンプルを含むディ
ジタルサンプルフレームになる。各フレームのサンプル
は、ピッチ期間に対応する遅延ｄと、予測係数ｂ、およ
び予測利得Ｇを備える一組のパラメータを信号から抽出
するために、長期予測分析され、そして、フレームそれ
自体が活動音声信号区分に対応するか、または不活動音
声信号区分に対応するかを、そして活動信号区分の場合
に、区分が有声音に対応するか、または無声音に対応す
るかを表示する分類が行われるが、区分は、予測係数と
予測利得の両方がそれぞれの閾値より高いか、あるいは
同じである場合、有声と考えられる、そしてコード化装
置は、コード化信号に挿入することができる、前記パラ
メータについての情報および、前記装置において音声区
分の特徴に従って異なるコード化方法を選択するための
分類関連信号を供給されている、前記方法は、前記長期
分析中、遅延は、遅延それ自体に対する最大許容値より
低くない長さを有するウィンドウ内部で、計算された期
間が実際期間の倍数になる確率を減らす重み関数で重み
づけられた、共分散関数の最大値であると推定されるこ
と、そして予測係数および利得の閾値は、音声のではな
く、背景ノイズの傾向を追うために、各フレームにおい
て適応される閾値であること、を特徴としている。
して活動期間中、有声信号あるいは無声信号に対応する
区分が識別され、かつ別々の方法でコード化される可変
速度コード化システムの実施例は、Ｒ．Ｄｉ フランチ
ェスコ（Ｆｒａｎｃｅｓｃｏ）他による論文「オンライ
ン区分化および高速代数コードによる可変速度音声コー
ド化」（ＩＣＡＳＳＰ会議 '９０，１９９０年４月３〜
６日，アルバカーキ，ＵＳＡ，資料Ｓ４６．５）に記述
されている。発明によれば、音声信号をコード化する方
法が与えられており、この方法において、コード化しよ
うとする信号は分割されて、同数のサンプルを含むディ
ジタルサンプルフレームになる。各フレームのサンプル
は、ピッチ期間に対応する遅延ｄと、予測係数ｂ、およ
び予測利得Ｇを備える一組のパラメータを信号から抽出
するために、長期予測分析され、そして、フレームそれ
自体が活動音声信号区分に対応するか、または不活動音
声信号区分に対応するかを、そして活動信号区分の場合
に、区分が有声音に対応するか、または無声音に対応す
るかを表示する分類が行われるが、区分は、予測係数と
予測利得の両方がそれぞれの閾値より高いか、あるいは
同じである場合、有声と考えられる、そしてコード化装
置は、コード化信号に挿入することができる、前記パラ
メータについての情報および、前記装置において音声区
分の特徴に従って異なるコード化方法を選択するための
分類関連信号を供給されている、前記方法は、前記長期
分析中、遅延は、遅延それ自体に対する最大許容値より
低くない長さを有するウィンドウ内部で、計算された期
間が実際期間の倍数になる確率を減らす重み関数で重み
づけられた、共分散関数の最大値であると推定されるこ
と、そして予測係数および利得の閾値は、音声のではな
く、背景ノイズの傾向を追うために、各フレームにおい
て適応される閾値であること、を特徴としている。
【０００３】この方法を実行するコーダは、一連の音声
信号ディジタルサンプルを分割して、設定数のサンプル
から成るフレームにする手段と；短期スペクトル特性を
表すパラメータと短期予測残差信号を発生する回路、お
よび前記残差信号を受信し、長期分析遅延すなわちピッ
チ期間ｄ、長期予測係数ｂおよび利得Ｇから成る長期ス
ペクトル特性を表すパラメータを発生する回路を備え
る、音声信号予測分析のための手段と；フレームが活動
音声期間に対応するか沈黙期間に対応するか、および活
動音声期間が有声音に対応するか無声音に対応するかを
認識し、かつ活動音声期間および有声音をそれぞれ信号
表示する第１と第２のフラグを発生する回路を備える先
験的分類のための手段と、第２フラグを発生する回路は
予測係数と利得値を各自の閾値と比較し、かつ前記両値
が閾値より低くない場合にそのフラグを発生する手段を
含んでいる；予測分析手段によって発生された少なくと
も幾つかのパラメータを利用してコード信号を発生し、
そして前記フラグによって駆動されて、フレーム内の音
声信号の本質に従ってコード信号に異なる情報を挿入す
る音声コード化装置、とを備えており、そして長期分析
遅延を決定する回路は、残差信号の共分散関数を最大に
することによって前記遅延を計算するが、前記関数は遅
延としての最大許容値より低くない長さを有するサンプ
ルウィンドウ内で計算され、かつ計算した最大値が実際
の遅延の倍数である確率を低減するような重み関数で重
みづけされていること、および第２フラグを発生する回
路における比較手段は、フレームごと可変閾値との比較
を実行し、そして前記閾値の発生手段に関連しており、
閾値比較手段および発生手段は、第１フラグがある場合
に実行可能になる、ことを特徴としている。
信号ディジタルサンプルを分割して、設定数のサンプル
から成るフレームにする手段と；短期スペクトル特性を
表すパラメータと短期予測残差信号を発生する回路、お
よび前記残差信号を受信し、長期分析遅延すなわちピッ
チ期間ｄ、長期予測係数ｂおよび利得Ｇから成る長期ス
ペクトル特性を表すパラメータを発生する回路を備え
る、音声信号予測分析のための手段と；フレームが活動
音声期間に対応するか沈黙期間に対応するか、および活
動音声期間が有声音に対応するか無声音に対応するかを
認識し、かつ活動音声期間および有声音をそれぞれ信号
表示する第１と第２のフラグを発生する回路を備える先
験的分類のための手段と、第２フラグを発生する回路は
予測係数と利得値を各自の閾値と比較し、かつ前記両値
が閾値より低くない場合にそのフラグを発生する手段を
含んでいる；予測分析手段によって発生された少なくと
も幾つかのパラメータを利用してコード信号を発生し、
そして前記フラグによって駆動されて、フレーム内の音
声信号の本質に従ってコード信号に異なる情報を挿入す
る音声コード化装置、とを備えており、そして長期分析
遅延を決定する回路は、残差信号の共分散関数を最大に
することによって前記遅延を計算するが、前記関数は遅
延としての最大許容値より低くない長さを有するサンプ
ルウィンドウ内で計算され、かつ計算した最大値が実際
の遅延の倍数である確率を低減するような重み関数で重
みづけされていること、および第２フラグを発生する回
路における比較手段は、フレームごと可変閾値との比較
を実行し、そして前記閾値の発生手段に関連しており、
閾値比較手段および発生手段は、第１フラグがある場合
に実行可能になる、ことを特徴としている。
【０００４】
【実施例】本発明の上記およびその他の特徴は、添付の
図面によって一層明らかになるであろう。図１で示され
るように、先験分類を有する音声コーダは、接続１にあ
る音声信号ディジタルサンプルシーケンスＸ（ｎ）を分
割して、設定数Ｌｆのサンプル（例えば８０−１６０、
これは通常のサンプル速度８ＫＨｚでは、１０−２０ｍ
ｓの音声に対応する）から成るフレームにする回路ＴＲ
で表される。これらのフレームは、接続２を介して、予
測分析装置ＡＳに与えられ、そこで各フレームに対して
１組のパラメータを計算するが、これらのパラメータ
は、短期スペクトル特性（非平坦スペクトル包絡線を生
じる、隣接サンプル間の相関に連係している）について
の、および長期スペクトル特性（信号の細かいスペクト
ル構造がそれに従う、隣接ピッチ期間における相関に連
係している）についての情報を与える。これらのパラメ
ータはＡＳによって、接続３を介して、分類装置ＣＬに
与えられ、ＣＬは、現在のフレームは活動音声期間に対
応するか、あるいは非活動音声期間に対応するのか、そ
して活動音声の場合に、それは有声音に対応するか、あ
るいは無声音に対応するのか、を認識する。この情報
は、実際には、接続４上に発生された一対のフラグＡ，
Ｖから構成されており、それは１または０の値を取るこ
とができる（例えば、Ａ＝１活動音声、Ａ＝０非活動音
声、およびＶ＝１有声音、Ｖ＝０無声音）。フラグはコ
ード装置ＣＶを駆動するのに利用され、そしてまた、受
信機に送信される。さらに、後に明らかになるように、
フラグＶはまた、予測分析装置にフィードバックされ、
それらによって実行される幾つかの動作の結果を改良す
る。
図面によって一層明らかになるであろう。図１で示され
るように、先験分類を有する音声コーダは、接続１にあ
る音声信号ディジタルサンプルシーケンスＸ（ｎ）を分
割して、設定数Ｌｆのサンプル（例えば８０−１６０、
これは通常のサンプル速度８ＫＨｚでは、１０−２０ｍ
ｓの音声に対応する）から成るフレームにする回路ＴＲ
で表される。これらのフレームは、接続２を介して、予
測分析装置ＡＳに与えられ、そこで各フレームに対して
１組のパラメータを計算するが、これらのパラメータ
は、短期スペクトル特性（非平坦スペクトル包絡線を生
じる、隣接サンプル間の相関に連係している）について
の、および長期スペクトル特性（信号の細かいスペクト
ル構造がそれに従う、隣接ピッチ期間における相関に連
係している）についての情報を与える。これらのパラメ
ータはＡＳによって、接続３を介して、分類装置ＣＬに
与えられ、ＣＬは、現在のフレームは活動音声期間に対
応するか、あるいは非活動音声期間に対応するのか、そ
して活動音声の場合に、それは有声音に対応するか、あ
るいは無声音に対応するのか、を認識する。この情報
は、実際には、接続４上に発生された一対のフラグＡ，
Ｖから構成されており、それは１または０の値を取るこ
とができる（例えば、Ａ＝１活動音声、Ａ＝０非活動音
声、およびＶ＝１有声音、Ｖ＝０無声音）。フラグはコ
ード装置ＣＶを駆動するのに利用され、そしてまた、受
信機に送信される。さらに、後に明らかになるように、
フラグＶはまた、予測分析装置にフィードバックされ、
それらによって実行される幾つかの動作の結果を改良す
る。
【０００５】コード化装置ＣＶは、接続５上にコード音
声信号ｙ（ｎ）を発生するが、それはＡＳによって発生
されたパラメータと、音声生成装置をシミュレートする
合成フィルタを励起する際の情報を表す別のパラメータ
から開始しており、前記別のパラメータはブロックＧＥ
で表される励起源によって発生される。一般に、異なる
パラメータは、指標ｊ１（ＡＳによって発生されたパラ
メータ）およびｊ２（励起）のグループの形式で、ＣＶ
に供給される。この指標の２グループは接続６，７上に
ある。フラグＡ，Ｖに基づいて、装置ＣＶは、コーダア
プリケーションも考慮に入れた上で、最も適切なコード
化戦略を選定する。音の本質に依存して、ＡＳとＧＥに
よって与えられた全情報、あるいはその一部のみは、コ
ード信号に入れられ、そして若干の指標は設定値、等を
割当てられるであろう。例えば、非活動音声の場合、コ
ード信号は、沈黙をコード化するビット構成を含むであ
ろう、例えば、コーダが不連続伝送システムで使用され
る場合には、いわゆる「コンフォートノイズ」を受信機
に再構成させる構成、である。無声音の場合には、信号
は短期分析に関連するパラメータのみを含み、長期分析
に関連するものは含まないが、このタイプの音声では周
期性特徴がないから等である。装置ＣＶの精密な構造は
発明にとって余り関係ない。
声信号ｙ（ｎ）を発生するが、それはＡＳによって発生
されたパラメータと、音声生成装置をシミュレートする
合成フィルタを励起する際の情報を表す別のパラメータ
から開始しており、前記別のパラメータはブロックＧＥ
で表される励起源によって発生される。一般に、異なる
パラメータは、指標ｊ１（ＡＳによって発生されたパラ
メータ）およびｊ２（励起）のグループの形式で、ＣＶ
に供給される。この指標の２グループは接続６，７上に
ある。フラグＡ，Ｖに基づいて、装置ＣＶは、コーダア
プリケーションも考慮に入れた上で、最も適切なコード
化戦略を選定する。音の本質に依存して、ＡＳとＧＥに
よって与えられた全情報、あるいはその一部のみは、コ
ード信号に入れられ、そして若干の指標は設定値、等を
割当てられるであろう。例えば、非活動音声の場合、コ
ード信号は、沈黙をコード化するビット構成を含むであ
ろう、例えば、コーダが不連続伝送システムで使用され
る場合には、いわゆる「コンフォートノイズ」を受信機
に再構成させる構成、である。無声音の場合には、信号
は短期分析に関連するパラメータのみを含み、長期分析
に関連するものは含まないが、このタイプの音声では周
期性特徴がないから等である。装置ＣＶの精密な構造は
発明にとって余り関係ない。
【０００６】図２はブロックＡＳとＣＬの構造を詳細に
示す。接続２上にあるサンプルフレームは、高域フィル
タＦＰＡによって受信されるが、このフィルタはｄ．
ｃ．オフセットおよび低周波ノイズを除去するタスクを
有し、フィルタ信号ｘf （ｎ）を発生し、その信号は全
く通常の短期分析回路ＳＴに与えられる。ＳＴは、線形
予測係数ａi （またはこれらの係数に関連する量）を計
算する装置および、短期予測残差信号ｒs （ｎ）を発生
する短期予測フィルタを備えている。通例のように、回
路ＳＴは接続６０を介してコーダＣＶ（図１）に、係数
ａiまたはそれを表す他の量を量子化することによって
得られた指標ｊ（ａ）を供給する。残差信号ｒs （ｎ）
は低域フィルタＦＰＢに与えられ、このフィルタはフィ
ルタ残差信号ｒf （ｎ）を発生し、それは、ピッチ期間
ｄおよび長期予測係数ｂと利得Ｇをそれぞれ推定する、
長期分析回路ＬＴ１，ＬＴ２に供給される。低域フィル
タリングによって、当業者に周知のように、これらの動
作を一層容易に、かつ信頼できるものにしている。
示す。接続２上にあるサンプルフレームは、高域フィル
タＦＰＡによって受信されるが、このフィルタはｄ．
ｃ．オフセットおよび低周波ノイズを除去するタスクを
有し、フィルタ信号ｘf （ｎ）を発生し、その信号は全
く通常の短期分析回路ＳＴに与えられる。ＳＴは、線形
予測係数ａi （またはこれらの係数に関連する量）を計
算する装置および、短期予測残差信号ｒs （ｎ）を発生
する短期予測フィルタを備えている。通例のように、回
路ＳＴは接続６０を介してコーダＣＶ（図１）に、係数
ａiまたはそれを表す他の量を量子化することによって
得られた指標ｊ（ａ）を供給する。残差信号ｒs （ｎ）
は低域フィルタＦＰＢに与えられ、このフィルタはフィ
ルタ残差信号ｒf （ｎ）を発生し、それは、ピッチ期間
ｄおよび長期予測係数ｂと利得Ｇをそれぞれ推定する、
長期分析回路ＬＴ１，ＬＴ２に供給される。低域フィル
タリングによって、当業者に周知のように、これらの動
作を一層容易に、かつ信頼できるものにしている。
【０００７】ピッチ期間（すなわち長期分析遅延）ｄ
は、最大ｄＨと最小ｄＬ、例えば１４７と２０間にわた
る値である。回路ＬＴ１は、フィルタ残差信号の共分散
関数に基づいて、期間ｄを推定するが、前記関数は、発
明に従って、以下で説明する適切なウィンドウによって
重みづけされる。期間ｄは、通常、フィルタ残差ｒ
f （ｎ）の自己相関関数の最大値を探すことによって推
定される。
は、最大ｄＨと最小ｄＬ、例えば１４７と２０間にわた
る値である。回路ＬＴ１は、フィルタ残差信号の共分散
関数に基づいて、期間ｄを推定するが、前記関数は、発
明に従って、以下で説明する適切なウィンドウによって
重みづけされる。期間ｄは、通常、フィルタ残差ｒ
f （ｎ）の自己相関関数の最大値を探すことによって推
定される。
【数３】 この関数は、すべてのｄの値に対して、フレーム全体に
課される。この方法は高い値のｄに対しては殆ど効果が
ないが、それは、ｄが上るにつれて、（１）の積の数が
下がり、そしてｄH ＞Ｌｆ／２の場合、２つの信号区分
ｒf （ｎ＋ｄ）とｒf （ｎ）はピッチ期間を考慮するこ
とができず、従って、ピッチパルスが考慮されないかも
知れないというリスクがあるからである。下記の関係に
よって与えられる共分散関数が使用されるならば、その
ようなことは起こらないであろう。
課される。この方法は高い値のｄに対しては殆ど効果が
ないが、それは、ｄが上るにつれて、（１）の積の数が
下がり、そしてｄH ＞Ｌｆ／２の場合、２つの信号区分
ｒf （ｎ＋ｄ）とｒf （ｎ）はピッチ期間を考慮するこ
とができず、従って、ピッチパルスが考慮されないかも
知れないというリスクがあるからである。下記の関係に
よって与えられる共分散関数が使用されるならば、その
ようなことは起こらないであろう。
【０００８】
【数４】 この場合、実行しようとする積の数はｄとは無関係であ
り、そして２つの音声区分ｒf （ｎ−ｄ）とｒf （ｎ）
は常に、少なくとも１ピッチ期間を備えている（ｄH ＜
Ｌｆの場合）。それでもなお、共分散関数を使用するこ
とによって、見つかった最大値が有効値の倍数であり、
その結果、コーダ性能を劣化させるという非常に強いリ
スクを伴っている。このリスクは、様々な数の積を達成
する場合に含まれる重みづけのお蔭で、自己相関が利用
される場合は、ずっと低くなる。しかし、この重みづけ
はフレームの長さにのみ依存し、従ってその量も、その
形状も最適化することができず、その結果、リスクが残
るか、あるいは正確な値の約数または正確な値以下の擬
似値さえも選択されることもあり得る。このことを念頭
に入れ、発明に従って、共分散
り、そして２つの音声区分ｒf （ｎ−ｄ）とｒf （ｎ）
は常に、少なくとも１ピッチ期間を備えている（ｄH ＜
Ｌｆの場合）。それでもなお、共分散関数を使用するこ
とによって、見つかった最大値が有効値の倍数であり、
その結果、コーダ性能を劣化させるという非常に強いリ
スクを伴っている。このリスクは、様々な数の積を達成
する場合に含まれる重みづけのお蔭で、自己相関が利用
される場合は、ずっと低くなる。しかし、この重みづけ
はフレームの長さにのみ依存し、従ってその量も、その
形状も最適化することができず、その結果、リスクが残
るか、あるいは正確な値の約数または正確な値以下の擬
似値さえも選択されることもあり得る。このことを念頭
に入れ、発明に従って、共分散
【数５】 は、フレームの長さとは独立したウィンドウ
【数６】 によって重みづけされ、そして
【０００９】重みつき関数の最大値
【数７】 は、ｄの値の全区間に対して求められる。このようにし
て、自己相関および単純共分散の両者に固有の欠点が除
去されている。従って、ｄの推定は大きな遅延の場合に
信頼できるものとなり、そして正確な遅延の倍数を得る
確率は、フレームの長さに依存しないで、できるだけこ
の確率を減らすための任意の形を持つ重み関数によっ
て、制御される。
て、自己相関および単純共分散の両者に固有の欠点が除
去されている。従って、ｄの推定は大きな遅延の場合に
信頼できるものとなり、そして正確な遅延の倍数を得る
確率は、フレームの長さに依存しないで、できるだけこ
の確率を減らすための任意の形を持つ重み関数によっ
て、制御される。
【００１０】発明によれば、重み関数は
【数８】 但し、０＜Ｋｗ＜１。この関数は下記の特性を有し、
【数９】 すなわち、遅延ｄとその２倍値間の相対的重みは、１よ
り低い定数である。Ｋｗの低い値によって有効値の倍数
である値を得る確率を減らす。一方では、低すぎる値
が、実際値の約数あるいは擬似値に対応する最大値を与
えることもあり得るので、この効果は最悪にさえなり得
る。従って、値Ｋｗはこれらの要件におけるトレードオ
フになるであろう、例えば、コーダの実施態様において
利用される適切な値は、０．７である。注目すべきこと
は、幾分短かいフレーム（例えば、８０サンプル）が利
用される場合に起こり得るが、遅延ｄH がフレームの長
さより大きい場合、和の下限は、少なくとも１ピッチ期
間を考慮するために、０の代わりに、Ｌｆ−ｄH でなけ
ればならないことである。
り低い定数である。Ｋｗの低い値によって有効値の倍数
である値を得る確率を減らす。一方では、低すぎる値
が、実際値の約数あるいは擬似値に対応する最大値を与
えることもあり得るので、この効果は最悪にさえなり得
る。従って、値Ｋｗはこれらの要件におけるトレードオ
フになるであろう、例えば、コーダの実施態様において
利用される適切な値は、０．７である。注目すべきこと
は、幾分短かいフレーム（例えば、８０サンプル）が利
用される場合に起こり得るが、遅延ｄH がフレームの長
さより大きい場合、和の下限は、少なくとも１ピッチ期
間を考慮するために、０の代わりに、Ｌｆ−ｄH でなけ
ればならないことである。
【００１１】（３）で計算された遅延は、できるだけ平
滑な遅延傾向を保証するために、イタリア特許出願、Ｎ
ｏ．ＴＯ９３Ａ０００２４４（１９９３年４月９日出
願）に記載されたものと同様な方法によって、修正する
ことができる。この修正は、前のフレームにおいて、信
号が有声であり（１におけるフラグＶ）、そしてまた、
別のフラグＳが活性である場合に実行されるが、この別
のフラグは平滑な傾向を有する音声期間を信号表示し、
そして以下で述べる回路ＧＳによって発生される。
滑な遅延傾向を保証するために、イタリア特許出願、Ｎ
ｏ．ＴＯ９３Ａ０００２４４（１９９３年４月９日出
願）に記載されたものと同様な方法によって、修正する
ことができる。この修正は、前のフレームにおいて、信
号が有声であり（１におけるフラグＶ）、そしてまた、
別のフラグＳが活性である場合に実行されるが、この別
のフラグは平滑な傾向を有する音声期間を信号表示し、
そして以下で述べる回路ＧＳによって発生される。
【００１２】この修正を実行するために、（３）の極大
値の探索は前のフレームに関連する値ｄ（−１）の近傍
で行われ、そしてこの極大値に対応する値はこの極大値
と主最大値間の比が一定の閾値より大きい場合に利用さ
れる。探索区間は下記の値によって定義される。 ｄL ′＝ｍａｘ〔（１─θs ）ｄ（−１），ｄL 〕 ｄH ′＝ｍｉｎ〔（１＋θs ）ｄ（−１），ｄH 〕 但し、θs は、フラグＳの発生を説明する場合に、その
意味が一層明らかにされるであろう閾値である。さら
に、この探索は、（３）によって現在のフレームに対し
て計算された遅延ｄ（０）が、区間ｄ′L −ｄ′H の外
側にある場合にのみ、実行される。
値の探索は前のフレームに関連する値ｄ（−１）の近傍
で行われ、そしてこの極大値に対応する値はこの極大値
と主最大値間の比が一定の閾値より大きい場合に利用さ
れる。探索区間は下記の値によって定義される。 ｄL ′＝ｍａｘ〔（１─θs ）ｄ（−１），ｄL 〕 ｄH ′＝ｍｉｎ〔（１＋θs ）ｄ（−１），ｄH 〕 但し、θs は、フラグＳの発生を説明する場合に、その
意味が一層明らかにされるであろう閾値である。さら
に、この探索は、（３）によって現在のフレームに対し
て計算された遅延ｄ（０）が、区間ｄ′L −ｄ′H の外
側にある場合にのみ、実行される。
【００１３】ブロックＧＳは、一定数Ｌｄのフレームの
間の２つの連続するフレーム間の相対遅延変動の絶対値
間の２つの連続するフレーム間の相対遅延変動の絶対値
【数１０】 を計算し、そして各フレームで、全Ｌｄフレームの間、
｜θ｜が閾値θs より低いか、または等しい場合に、フ
ラグＳを発生する。Ｌｄおよびθs の値はＬｆに依存す
る。実施態様では、１６０および８０サンプルのフレー
ムに対してそれぞれ、Ｌｄ＝１またはＬｄ＝２の値が使
用され、対応するθs の値はそれぞれ、０．１５および
０．１であった。
｜θ｜が閾値θs より低いか、または等しい場合に、フ
ラグＳを発生する。Ｌｄおよびθs の値はＬｆに依存す
る。実施態様では、１６０および８０サンプルのフレー
ムに対してそれぞれ、Ｌｄ＝１またはＬｄ＝２の値が使
用され、対応するθs の値はそれぞれ、０．１５および
０．１であった。
【００１４】ＬＴ１はＣＶ（図１）に、接続６１を介し
て、指標ｊ（ｄ）（実際にはｄ−ｄL ＋１）を送信し、
そして分類回路ＣＬおよび回路ＬＴ２に値ｄを送信し、
回路ＬＴ２は長期予測係数ｂおよび利得Ｇを計算する。
これらのパラメータはそれぞれ、次の比で与えられる、
て、指標ｊ（ｄ）（実際にはｄ−ｄL ＋１）を送信し、
そして分類回路ＣＬおよび回路ＬＴ２に値ｄを送信し、
回路ＬＴ２は長期予測係数ｂおよび利得Ｇを計算する。
これらのパラメータはそれぞれ、次の比で与えられる、
【数１１】
【数１２】 但し、
【数１３】 は関係（２）で表される共分散関数である。
【数１４】 の式において見られる和の下限に対して、上で行われた
観察はまた、関係（７），（８）にも適用される。利得
Ｇは長期予測子効率の表示を与え、そしてｂは、過ぎた
期間に関連する励起が、コード化位相中に、それで重み
づけられねばならない因数である。ＬＴ２はまた、
（８）で与えられた値Ｇを変換して、対応する対数値Ｇ
（ｄＢ）＝１０ｌｏｇ10Ｇにして、それはｂとＧ（ｄ
Ｂ）の値を分類回路ＣＬに（接続３２，３３を介して）
送信し、そしてｂの量子化によって得られた指標ｊ
（ｂ）を、接続６２を介して、ＣＶ（図１）に送信す
る。図２の接続６０，６１，６２は共に、図１の接続６
を形成している。
観察はまた、関係（７），（８）にも適用される。利得
Ｇは長期予測子効率の表示を与え、そしてｂは、過ぎた
期間に関連する励起が、コード化位相中に、それで重み
づけられねばならない因数である。ＬＴ２はまた、
（８）で与えられた値Ｇを変換して、対応する対数値Ｇ
（ｄＢ）＝１０ｌｏｇ10Ｇにして、それはｂとＧ（ｄ
Ｂ）の値を分類回路ＣＬに（接続３２，３３を介して）
送信し、そしてｂの量子化によって得られた指標ｊ
（ｂ）を、接続６２を介して、ＣＶ（図１）に送信す
る。図２の接続６０，６１，６２は共に、図１の接続６
を形成している。
【００１５】付表は、ＬＴ１，ＧＳ，ＬＴ２によって実
行される動作のＣ言語による表である。この表から開始
することにより、当業者は上述の機能を実行する装置を
設計したり、プログラムすることに何の問題もない。分
類回路は直列２ブロックＲＡ，ＲＶを備えている。第１
のものは、フレームが活動音声期間に対応するか否かを
認識する、従ってフラグＡを接続４０上に発生するタス
クを持つ。ブロックＲＡは、当業者に周知のいずれの型
式のものであってもよい。その選択はまた、音声コーダ
ＣＶの本質に依存する。例えば、ブロックＲＡは、勧告
ＣＥＰＴ−ＣＣＨ−ＧＳＭ ０６．３２で示されるよう
に、動作することができて、従ってそれはＳＴおよびＬ
Ｔ１から、接続３０，３１を介して、それぞれ線形予測
係数およびピッチ期間に連係した情報を受信するであろ
う。代替例として、ブロックＲＡは、Ｒ．Ｄｉ フラン
フェスコ他による先述の論文におけるように、動作する
こともできる。
行される動作のＣ言語による表である。この表から開始
することにより、当業者は上述の機能を実行する装置を
設計したり、プログラムすることに何の問題もない。分
類回路は直列２ブロックＲＡ，ＲＶを備えている。第１
のものは、フレームが活動音声期間に対応するか否かを
認識する、従ってフラグＡを接続４０上に発生するタス
クを持つ。ブロックＲＡは、当業者に周知のいずれの型
式のものであってもよい。その選択はまた、音声コーダ
ＣＶの本質に依存する。例えば、ブロックＲＡは、勧告
ＣＥＰＴ−ＣＣＨ−ＧＳＭ ０６．３２で示されるよう
に、動作することができて、従ってそれはＳＴおよびＬ
Ｔ１から、接続３０，３１を介して、それぞれ線形予測
係数およびピッチ期間に連係した情報を受信するであろ
う。代替例として、ブロックＲＡは、Ｒ．Ｄｉ フラン
フェスコ他による先述の論文におけるように、動作する
こともできる。
【００１６】ブロックＲＶは、フラグＡが１にある場合
に作動して、ＬＴ２から受信した値ｂおよびＧ（ｄＢ）
を、それぞれの閾値ｂs , Ｇs と比較し、そしてｂとＧ
（ｄＢ）が閾値より大きいか、または等しい場合、フラ
グＶを発生する。本発明によれば、閾値ｂs , Ｇs は、
その値が値ｂとＧ（ｄＢ）の関数になっている適応閾値
である。適応閾値を利用することによって、背景ノイズ
に対する堅牢性を著しく改善することができる。これは
移動通信システム利用において特に、基本的重要性を持
ち、そしてまた、話者独立をも改善する。
に作動して、ＬＴ２から受信した値ｂおよびＧ（ｄＢ）
を、それぞれの閾値ｂs , Ｇs と比較し、そしてｂとＧ
（ｄＢ）が閾値より大きいか、または等しい場合、フラ
グＶを発生する。本発明によれば、閾値ｂs , Ｇs は、
その値が値ｂとＧ（ｄＢ）の関数になっている適応閾値
である。適応閾値を利用することによって、背景ノイズ
に対する堅牢性を著しく改善することができる。これは
移動通信システム利用において特に、基本的重要性を持
ち、そしてまた、話者独立をも改善する。
【００１７】適応閾値は各フレームで、下記の方法で計
算される。先ず第一に、ｂ，Ｇ（ｄＢ）の実際値が各自
の因数Ｋｂ，ＫＧによって基準化されて、値ｂ′＝Ｋ
ｂ．ｂ，Ｇ′＝ＫＧ．Ｇ（ｄＢ）を与える。２つの定数
Ｋｂ，ＫＧに対する適切な値はそれぞれ、０．８と０．
６である。次いで、値ｂ′とＧ′は低域フィルタによっ
てフィルタされ、下記の関係に従って、現在のフレーム
に関連する閾値ｂs （０），Ｇs （０）を発生する、 ｂs （０）＝（１−α）ｂ′＋αｂs （−１） （９′） Ｇs （０）＝（１−α）Ｇ′＋αＧs （−１） （９″）
算される。先ず第一に、ｂ，Ｇ（ｄＢ）の実際値が各自
の因数Ｋｂ，ＫＧによって基準化されて、値ｂ′＝Ｋ
ｂ．ｂ，Ｇ′＝ＫＧ．Ｇ（ｄＢ）を与える。２つの定数
Ｋｂ，ＫＧに対する適切な値はそれぞれ、０．８と０．
６である。次いで、値ｂ′とＧ′は低域フィルタによっ
てフィルタされ、下記の関係に従って、現在のフレーム
に関連する閾値ｂs （０），Ｇs （０）を発生する、 ｂs （０）＝（１−α）ｂ′＋αｂs （−１） （９′） Ｇs （０）＝（１−α）Ｇ′＋αＧs （−１） （９″）
【００１８】但し、ｂs （−１），Ｇs （−１）は前の
フレームに関連する値であり、そしてαは１より低いが
１に非常に近い定数である。１に非常に近い係数αによ
って低域フィルタリングする目的は、典型的に非定常で
ある音声の傾向ではなく、通常長い期間の間も比較的、
定常である背景ノイズの傾向を追う、閾値適応を得るこ
とである。例えば、係数値αは、数秒（例えば５）の時
定数に、従って数百フレームに等しい時定数に対応する
ために、選択される。
フレームに関連する値であり、そしてαは１より低いが
１に非常に近い定数である。１に非常に近い係数αによ
って低域フィルタリングする目的は、典型的に非定常で
ある音声の傾向ではなく、通常長い期間の間も比較的、
定常である背景ノイズの傾向を追う、閾値適応を得るこ
とである。例えば、係数値αは、数秒（例えば５）の時
定数に、従って数百フレームに等しい時定数に対応する
ために、選択される。
【００１９】次いで、値ｂs （０），Ｇs （０）は、ｂ
s （Ｌ）−ｂs （Ｈ）およびＧs （Ｌ）−Ｇs （Ｈ）の
区間内になるようにクリップされる。閾値としての代表
的値は、ｂに対しては０．３と０．５、そしてＧ（ｄ
Ｂ）に対しては１ｄＢと２ｄＢである。出力信号クリッ
ピングによって、入力信号値が非常に高い場合に、例え
ば音声コード化後のような、限界状態の場合、低速すぎ
るリターンを回避することができる。背景ノイズがない
場合、閾値は上限に近い、あるいは上限にあり、そして
ノイズレベルが上がるにつれて、それらは下限の方に向
かう。
s （Ｌ）−ｂs （Ｈ）およびＧs （Ｌ）−Ｇs （Ｈ）の
区間内になるようにクリップされる。閾値としての代表
的値は、ｂに対しては０．３と０．５、そしてＧ（ｄ
Ｂ）に対しては１ｄＢと２ｄＢである。出力信号クリッ
ピングによって、入力信号値が非常に高い場合に、例え
ば音声コード化後のような、限界状態の場合、低速すぎ
るリターンを回避することができる。背景ノイズがない
場合、閾値は上限に近い、あるいは上限にあり、そして
ノイズレベルが上がるにつれて、それらは下限の方に向
かう。
【００２０】図３は音声検出器ＲＶの構造を示す。この
検出器は、基本的には、一対の比較器ＣＭ１，ＣＭ２を
備えており、この比較器は、フラグＡが１にある場合、
ＬＴ２から、それぞれｂとＧ（ｄＢ）の値を受信し、そ
れらを、フレームごとに計算されかつ、各自の閾値発生
回路ＣＳ１，ＣＳ２によってワイヤ３４，３５上に与え
られた閾値と比較し、そして出力３６，３７に、入力値
が閾値より大きいか、または等しいことを示す信号を発
生する。ＡＮＤゲートＡＮ１，ＡＮ２は、それぞれ、１
入力をワイヤ３２と３３に、そして他入力をワイヤ４０
に接続されているが、活動音声の場合にのみ、回路ＲＶ
を使用可能にする。フラグＶはＡＮＤゲートＡＮ３の出
力信号として得ることができて、このＡＮＤゲートＡＮ
３は、その２入力において、２比較器によって発生され
た信号を受信する。
検出器は、基本的には、一対の比較器ＣＭ１，ＣＭ２を
備えており、この比較器は、フラグＡが１にある場合、
ＬＴ２から、それぞれｂとＧ（ｄＢ）の値を受信し、そ
れらを、フレームごとに計算されかつ、各自の閾値発生
回路ＣＳ１，ＣＳ２によってワイヤ３４，３５上に与え
られた閾値と比較し、そして出力３６，３７に、入力値
が閾値より大きいか、または等しいことを示す信号を発
生する。ＡＮＤゲートＡＮ１，ＡＮ２は、それぞれ、１
入力をワイヤ３２と３３に、そして他入力をワイヤ４０
に接続されているが、活動音声の場合にのみ、回路ＲＶ
を使用可能にする。フラグＶはＡＮＤゲートＡＮ３の出
力信号として得ることができて、このＡＮＤゲートＡＮ
３は、その２入力において、２比較器によって発生され
た信号を受信する。
【００２１】図４は、閾値ｂs を発生する回路ＣＳ１の
構造を示し、ＣＳ２の構造も同一である。この回路は第
１乗算器Ｍ１を備え、それはワイヤ３２′上にある係数
ｂを受信し、それを因数Ｋｂで基準化し、そして値ｂ′
を発生する。これは減算器Ｓ１の正入力に与えられ、Ｓ
１は負入力において、値ｂ′に定数αを乗算する第２乗
算器Ｍ２からの出力信号を受信する。Ｓ１の出力信号は
加算器Ｓ２に与えられ、Ｓ２は第２入力において、第３
乗算器Ｍ３の出力信号を受信するのであるが、このＭ３
は定数αと、前フレームに関連する閾値ｂs （−１）の
積を実行しており、閾値ｂs （−１）は遅延素子Ｄ１に
おいて、フレームの長さに等しい時間だけ、回路出力３
６にある信号を遅延させることによって得られたもので
ある。Ｓ２の出力における値は、（９′）によって与え
られた値であるが、次にクリッピング回路ＣＴに与えら
れ、必要であれば、値ｂs （０）をクリップして、所定
範囲内に保持し、そしてクリップした値を出力３６に発
生する。従って、次のフレームに関連するフィルタリン
グに利用されるのは、このクリップした値である。
構造を示し、ＣＳ２の構造も同一である。この回路は第
１乗算器Ｍ１を備え、それはワイヤ３２′上にある係数
ｂを受信し、それを因数Ｋｂで基準化し、そして値ｂ′
を発生する。これは減算器Ｓ１の正入力に与えられ、Ｓ
１は負入力において、値ｂ′に定数αを乗算する第２乗
算器Ｍ２からの出力信号を受信する。Ｓ１の出力信号は
加算器Ｓ２に与えられ、Ｓ２は第２入力において、第３
乗算器Ｍ３の出力信号を受信するのであるが、このＭ３
は定数αと、前フレームに関連する閾値ｂs （−１）の
積を実行しており、閾値ｂs （−１）は遅延素子Ｄ１に
おいて、フレームの長さに等しい時間だけ、回路出力３
６にある信号を遅延させることによって得られたもので
ある。Ｓ２の出力における値は、（９′）によって与え
られた値であるが、次にクリッピング回路ＣＴに与えら
れ、必要であれば、値ｂs （０）をクリップして、所定
範囲内に保持し、そしてクリップした値を出力３６に発
生する。従って、次のフレームに関連するフィルタリン
グに利用されるのは、このクリップした値である。
【００２２】説明してきたものは非限定実施例として示
されており、そして発明の範囲から逸脱することなく、
種々の変更例等が可能であることは明らかである。
されており、そして発明の範囲から逸脱することなく、
種々の変更例等が可能であることは明らかである。
【００２３】
【表１】
【００２４】
【表２】
【図１】発明を利用する先験分類によるコーダの基本図
である。
である。
【図２】図１のブロックのうちの幾つかのより詳細な図
である。
である。
【図３】音声検出器の図である。
【図４】図３の検出器のための閾値計算回路の図であ
る。
る。
Claims (13)
- 【請求項１】 コード化しようとする信号を分割して、
同数のサンプルを含むディジタルサンプルフレームにす
る音声信号コード化方法であって、各フレームのサンプ
ルは、長期および短期スペクトル特性を表し、かつ少な
くとも、ピッチ期間に対応する長期分析遅延ｄと、長期
予測係数ｂおよび利得Ｇとを備えるパラメータを信号か
ら抽出する予測分析ならびにフレームが活動あるいは非
活動音声信号区分のどちらに対応するか、そして活動信
号区分の場合には、その区分が有声音あるいは無声音の
どちらに対応するかを示す分類を受けることになり、区
分は、予測係数および利得が両方ともそれぞれの閾値に
等しいか、または大きい場合に有声と考えられる、そし
て前記パラメータについての情報はコード化装置に与え
られて、前記装置において音声区分の特徴に従って異な
るコード化方法を選択するための分類を表す信号と共
に、コード化信号に挿入することがある場合のためのも
のであり；前記方法は、前記長期分析の間、遅延は、遅
延それ自体に対して認められた最大値より低くない長さ
を有するウィンドウ内で、計算された期間が実際期間の
倍数である確率を減らす重み関数によって重みづけされ
た、共分散関数の最大値であると推定されること；およ
び予測係数および利得の閾値は、音声ではなく背景ノイ
ズの傾向を追うために、各フレームにおいて適応される
閾値であり、この適応は活動音声信号区分においてのみ
使用可能になること；を特徴とする前記方法。 - 【請求項２】 遅延に対して認められた各値に対する前
記重み関数は、 【数１】 の型式の関数であり、但し、ｄは遅延、そしてＫｗは１
より低い正定数であることを特徴とする、請求項１の方
法。 - 【請求項３】 前記共分散関数は、遅延に対する最大許
容値がフレームの長さより低い場合には全フレームに対
して、または最大遅延がフレームの長さより大きい場合
には、前記最大遅延に等しい長さを持ち、かつそのフレ
ームを含むサンプルウィンドウに対して、計算されるこ
とを特徴とする、請求項１の方法。 - 【請求項４】 ピッチ期間平滑化を表す信号は各フレー
ムで発生され、そして長期分析の間、前のフレームにお
ける信号が音声化され、かつピッチ平滑化を有する場
合、前のフレームの間に見つかった値の近傍において重
みつき共分散関数の第２最大値の探索も実行されてお
り、そしてこの第２最大値に対応する値は、現在のフレ
ームにおける共分散関数最大値とは設定量より低い量だ
け異なる場合に、遅延として利用されることを特徴とす
る、請求項３の方法。 - 【請求項５】 ピッチ平滑化を表す前記信号を発生する
ために、２つの連続フレーム間の相対遅延変動は、現在
フレームに先行する設定数のフレームに対して計算さ
れ、これらの変動の絶対値は推定され、そのようにして
得た絶対値は遅延閾値と比較され、そして絶対値がすべ
て前記遅延閾値より大きい場合に表示信号が発生される
ことを特徴とする、請求項４の方法。 - 【請求項６】 前記近傍の幅は前記遅延閾値の関数であ
ることを特徴とする、請求項４あるいは５の方法。 - 【請求項７】 フレームにおける長期予測係数および利
得閾値を計算するために、予測係数および利得値は各自
の設定因数によって基準化され、前のフレームで得た閾
値および係数と利得の両方に対する基準化値は、フレー
ム持続時間に比較して非常に長い時定数を発生すること
のできる第１フィルタリング係数によって、およびそれ
ぞれ第１のものの１の補数となっている第２フィルタリ
ング係数によって、低域フィルタリングされ、そして予
測係数と利得の基準化され、かつフィルタされた値は各
自のフィルタされた閾値に加算され、そして加算により
生じる値は閾値更新値であることを特徴とする、請求項
１の方法。 - 【請求項８】 加算により生じる閾値は最大値と最小値
に関してクリップされること、および連続フレームにお
いて、そのようにクリップされた値は低域フィルタリン
グされることを特徴とする、請求項７の方法。 - 【請求項９】 音声信号ディジタルコード化装着であっ
て、 一連の音声信号ディジタルサンプルを設定数のサンプル
から成るフレームに分割する手段（ＴＲ）と、 各フレームにおいて短期スペクトル特性を表すパラメー
タおよび短期予測の残差信号を発生する回路（ＳＴ）
と、長期分析遅延又はピッチ期間ｄ、および長期予測係
数ｂおよび利得Ｇから成る、長期スペクトル特性を表す
パラメータを残差信号から得る回路（ＬＴ１，ＬＴ２）
とを備える、音声信号予測分析のための手段（ＡＳ）
と；フレームが活動音声期間に対応するか沈黙期間に対
応するか、そして活動音声期間が有声音に対応するか無
声音に対応するかを認識する先験的分類をする手段（Ｃ
Ｌ）であって、第１と第２のフラグ（Ａ，Ｖ）を発生し
て活動音声期間と有声音をそれぞれ信号表示する回路
（ＲＡ，ＲＶ）を備え、そして第２フラグを発生する回
路（ＲＶ）は予測係数と利得値を各自の閾値と比較し、
かつ前記値が両方とも閾値より大きい場合にこのフラグ
を発生する手段（ＣＭ１，ＣＭ２）を備えている、前記
先験分類手段（ＣＬ）と；予測分析手段によって発生さ
れたパラメータの少なくとも幾つかを利用することによ
ってコード信号を発生し、そして前記フラグ（Ａ，Ｖ）
によって駆動されて、フレームにおける音声信号の本質
に従って異なる情報をコード信号に挿入する音声コード
化装置（ＣＶ）、とを備える前記装置において；遅延を
推定する前記回路（ＬＴ１）は、遅延それ自体に対する
最大許容値より少なくない長さを持つサンプルウィンド
ウ内部で計算され、かつ計算された最大値が実際の遅延
の倍数である確率を減らすような重み関数で重みづけさ
れた、残差信号の共分散関数を最大にすることによって
この遅延を計算していること；および第２フラグ（Ｖ）
を発生する回路（ＲＶ）における前記比較手段（ＣＭ
１，ＣＭ２）はフレームごとの可変閾値との比較を実行
し、そして閾値発生手段（ＣＳ１，ＣＳ２）と関連して
おり、比較手段および閾値発生手段は第１フラグが存在
する場合にのみ使用可能であること；を特徴とする前記
音声信号ディジタルコード化装置。 - 【請求項１０】 遅延の各許容値に対する前記重み関数
は、 【数２】 型式の関数であり、但し、ｄは遅延であり、そしてＫｗ
は１より少ない正の定数であることを特徴とする、請求
項９の装置。 - 【請求項１１】 長期分析遅延計算回路（ＬＴ１）は遅
延平滑化を有するフレームシーケンスを認識する手段
（ＧＳ）に関連しており、この手段は、前記フレームシ
ーケンスにおいて、連続するフレーム間の相対遅延変動
の絶対値が常に設定遅延閾値より低い場合に、第３フラ
グ（Ｓ）を発生し、そして前記回路（ＬＴ１）に供給す
ることを特徴とする、請求項９および１０の装置。 - 【請求項１２】 遅延計算回路（ＬＴ１）は、前のフレ
ームにおいて第２と第３のフラグ（Ｖ，Ｓ）が発生され
る場合、フレームで計算される遅延値の修正を実行し、
そして前のフレームに対して計算された遅延値の近傍に
おける重みつき共分散関数の第２最大値が、主最大値の
設定された小部分より大きい場合、この第２最大値に対
応するものを、利用すべき値として発生することを特徴
とする、請求項１１の装置。 - 【請求項１３】 予測係数および利得の閾値を発生する
回路（ＣＳ１，ＣＳ２）は、 係数あるいは利得を各自の因数によって基準化する第１
乗算器（Ｍ１）と；前のフレームに対して計算された閾
値および基準化値を、それぞれ、フレームの長さよりず
っと大きい値を持つ時定数に対応する第１フィルタリン
グ係数と第１のそれの１の補数である第２係数に従って
フィルタする低域フィルタ（Ｓ１，Ｍ２，Ｄ１，Ｍ３）
と；フィルタ信号の和として現在の閾値を発生する加算
器（Ｓ２）と；閾値を設定値区間内に保持するクリッピ
ング回路（ＣＴ）；とを備えていることを特徴とする、
請求項９および１０の装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| IT93A000419 | 1993-06-10 | ||
| ITTO930419A IT1270438B (it) | 1993-06-10 | 1993-06-10 | Procedimento e dispositivo per la determinazione del periodo del tono fondamentale e la classificazione del segnale vocale in codificatori numerici della voce |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0728499A true JPH0728499A (ja) | 1995-01-31 |
| JP3197155B2 JP3197155B2 (ja) | 2001-08-13 |
Family
ID=11411549
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP15057194A Expired - Lifetime JP3197155B2 (ja) | 1993-06-10 | 1994-06-09 | ディジタル音声コーダにおける音声信号ピッチ周期の推定および分類のための方法および装置 |
Country Status (10)
| Country | Link |
|---|---|
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