JPH07334189A - 音声情報分析装置 - Google Patents
音声情報分析装置Info
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- JPH07334189A JPH07334189A JP6131569A JP13156994A JPH07334189A JP H07334189 A JPH07334189 A JP H07334189A JP 6131569 A JP6131569 A JP 6131569A JP 13156994 A JP13156994 A JP 13156994A JP H07334189 A JPH07334189 A JP H07334189A
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- Japan
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- voice
- noise
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- frame data
- sound
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- Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】本発明は、音声情報分析装置において、その目
的は、動的に変化する音声信号に付加混入されたノイズ
を除去し、かつ音声のＳ／Ｎ比を向上させて、高品質な
音質を提供することにある。 【構成】入力音声信号の有音／無音区間を判定し、その
判定子により処理系を二分する。無音処理系では、ノイ
ズの特徴抽出を逐次行い、有声処理系においてノイズの
除去を行い、音声の特徴を抽出しその特徴を強調させ、
Ｓ／Ｎ比の向上を計る。 【効果】有音／無音区間の判定を行い、処理を二分させ
ることによって、処理の負荷が軽減出来る。逐次ノイズ
情報、音声の特徴を抽出する為、動的に変化するノイ
ズ、話者交代にも対応できる。
的は、動的に変化する音声信号に付加混入されたノイズ
を除去し、かつ音声のＳ／Ｎ比を向上させて、高品質な
音質を提供することにある。 【構成】入力音声信号の有音／無音区間を判定し、その
判定子により処理系を二分する。無音処理系では、ノイ
ズの特徴抽出を逐次行い、有声処理系においてノイズの
除去を行い、音声の特徴を抽出しその特徴を強調させ、
Ｓ／Ｎ比の向上を計る。 【効果】有音／無音区間の判定を行い、処理を二分させ
ることによって、処理の負荷が軽減出来る。逐次ノイズ
情報、音声の特徴を抽出する為、動的に変化するノイ
ズ、話者交代にも対応できる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、音声情報分析を行う音
声情報分析装置に関し、特に、音声信号において動的に
変化するノイズに対し、Ｓ／Ｎ比を向上させるものに関
する。
声情報分析装置に関し、特に、音声信号において動的に
変化するノイズに対し、Ｓ／Ｎ比を向上させるものに関
する。
【０００２】
【従来の技術】入力音声信号を良好に伝達する従来の技
術としては、特願平５−１３８６２６号公報がある。
術としては、特願平５−１３８６２６号公報がある。
【０００３】特願平５−１３８６２６号公報の技術は、
ノイズの除去にノイズテーブルを用い、無音時に抽出し
た情報をノイズ情報として取扱い、有音時にノイズテー
ブルの情報を参照し、ノイズの除去を行う事によって、
良好な音声信号の伝達を行っていた。
ノイズの除去にノイズテーブルを用い、無音時に抽出し
た情報をノイズ情報として取扱い、有音時にノイズテー
ブルの情報を参照し、ノイズの除去を行う事によって、
良好な音声信号の伝達を行っていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、上記装置に
おいて、如何なる使用用途、使用環境にも左右されず、
かつ、音声情報分析とノイズ除去が、ハードウェア的制
約もなく、入力音声信号に混合付加される動的なノイズ
を有効に取り除き、かつ音声信号のＳ／Ｎ比を向上さ
せ、良好な音声を伝達することを目的とし、高品質な音
声情報分析装置を提供することにある。
おいて、如何なる使用用途、使用環境にも左右されず、
かつ、音声情報分析とノイズ除去が、ハードウェア的制
約もなく、入力音声信号に混合付加される動的なノイズ
を有効に取り除き、かつ音声信号のＳ／Ｎ比を向上さ
せ、良好な音声を伝達することを目的とし、高品質な音
声情報分析装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】前記目的達成のために、
本発明は、音声の標本化データを一定時間蓄積したフレ
ームデータの示す音声を分析した分析結果を出力する音
声情報分析方法であって、各フレームデータの示す音声
にノイズ以外の音声が含まれているか否かを判定するス
テップと、ノイズ以外の音声が含まれていないと判定さ
れた場合に、フレームデータからフレームデータの示す
音声に含まれているノイズの情報を抽出して記憶し、前
記フレームデータの示す音声の分析結果として、あらか
じめ用意した無音の音声の分析結果を示す情報を出力す
る無音系処理を実行するステップと、ピッチ情報から音
声の特徴情報を抽出して記憶する手段と、ノイズ以外の
音声が含まれていると判定した場合には、ノイズ以外の
音声が含まれていないと判定された場合に記憶したノイ
ズの特徴分をフレームデータの示す音声から除去する共
に、ピッチ情報から得た音声の特徴情報をもとに音声信
号を強調し、分析した結果を出力する有音系処理を実行
するステップとを有することを特徴とする音声情報分析
方法を提供する。
本発明は、音声の標本化データを一定時間蓄積したフレ
ームデータの示す音声を分析した分析結果を出力する音
声情報分析方法であって、各フレームデータの示す音声
にノイズ以外の音声が含まれているか否かを判定するス
テップと、ノイズ以外の音声が含まれていないと判定さ
れた場合に、フレームデータからフレームデータの示す
音声に含まれているノイズの情報を抽出して記憶し、前
記フレームデータの示す音声の分析結果として、あらか
じめ用意した無音の音声の分析結果を示す情報を出力す
る無音系処理を実行するステップと、ピッチ情報から音
声の特徴情報を抽出して記憶する手段と、ノイズ以外の
音声が含まれていると判定した場合には、ノイズ以外の
音声が含まれていないと判定された場合に記憶したノイ
ズの特徴分をフレームデータの示す音声から除去する共
に、ピッチ情報から得た音声の特徴情報をもとに音声信
号を強調し、分析した結果を出力する有音系処理を実行
するステップとを有することを特徴とする音声情報分析
方法を提供する。
【０００６】
【作用】本発明に係る音声情報分析方法によれば、各フ
レームデータの示す音声にノイズ以外の音声が含まれて
いるか否かを判定し、ノイズ以外の音声が含まれていな
いと判定された場合に、フレームデータからフレームデ
ータの示す音声に含まれているノイズの特徴を抽出して
記憶すると共に、前記フレームデータの示す音声の分析
結果として、あらかじめ用意した無音の音声の分析結果
を示す情報を出力する無音系処理を実行する。
レームデータの示す音声にノイズ以外の音声が含まれて
いるか否かを判定し、ノイズ以外の音声が含まれていな
いと判定された場合に、フレームデータからフレームデ
ータの示す音声に含まれているノイズの特徴を抽出して
記憶すると共に、前記フレームデータの示す音声の分析
結果として、あらかじめ用意した無音の音声の分析結果
を示す情報を出力する無音系処理を実行する。
【０００７】一方ノイズ以外の音声が含まれていると判
定した場合には、前回の無音系処理で記憶したノイズの
特徴分をフレームデータの示す音声から除去すると共
に、音声の特徴であるピッチ周期とその整数倍の周波数
を強調する処理を行い、Ｓ／Ｎ比を向上させたフレーム
データの分析結果を出力する有音系処理を実行する。
定した場合には、前回の無音系処理で記憶したノイズの
特徴分をフレームデータの示す音声から除去すると共
に、音声の特徴であるピッチ周期とその整数倍の周波数
を強調する処理を行い、Ｓ／Ｎ比を向上させたフレーム
データの分析結果を出力する有音系処理を実行する。
【０００８】従って、常に最新のノイズの特徴抽出を行
っておくので、ノイズ以外の音声が含まれている期間に
は、この抽出した最新のノイズの特徴を用いて、ノイズ
の除去を行い、更に、常に最新のピッチ情報を求め音声
の特徴情報を記億させる為、使用中の話者変更にも即座
に対応し、該当する話者の音声特徴を強調することがで
きる。
っておくので、ノイズ以外の音声が含まれている期間に
は、この抽出した最新のノイズの特徴を用いて、ノイズ
の除去を行い、更に、常に最新のピッチ情報を求め音声
の特徴情報を記億させる為、使用中の話者変更にも即座
に対応し、該当する話者の音声特徴を強調することがで
きる。
【０００９】また、有音系処理と無音系処理は、同時に
発生することはないので、これらの処理の実行負荷は小
さく、音声情報分析の機能を制限せずに単一のプロセッ
サ上で実現出来る。
発生することはないので、これらの処理の実行負荷は小
さく、音声情報分析の機能を制限せずに単一のプロセッ
サ上で実現出来る。
【００１０】
【実施例】以下、本発明の実施例を幾つか説明する。
【００１１】図４は、本発明に係る音声情報分析装置を
適用した通信システムの構成を示す。
適用した通信システムの構成を示す。
【００１２】図中１０００が送信装置、２０００が受信
装置である。
装置である。
【００１３】送信装置１０００は、音声信号を音声分析
を利用した手法で圧縮符号化して得られたレベル情報７
０１とピッチ情報６７１を受信装置２０００に送信す
る。
を利用した手法で圧縮符号化して得られたレベル情報７
０１とピッチ情報６７１を受信装置２０００に送信す
る。
【００１４】前記送信装置１０００は、音声の入力手段
である音声入力部２００と、入力された入力音声をアナ
ログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換して、音声標本化データ
に変換するＡ／Ｄ変換器３００と、この音声標本化デー
タを、順次記憶するバッファメモリ４００と、有音／無
音を判定する有音／無音判定部５００を有する。
である音声入力部２００と、入力された入力音声をアナ
ログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換して、音声標本化データ
に変換するＡ／Ｄ変換器３００と、この音声標本化デー
タを、順次記憶するバッファメモリ４００と、有音／無
音を判定する有音／無音判定部５００を有する。
【００１５】バッファメモリ４００は、一定時間（１０
〜３０ミリ秒）記憶すると、一定時間音声標本化データ
（フレームデータ）４０１として有音／無音判定部５０
０に送る。
〜３０ミリ秒）記憶すると、一定時間音声標本化データ
（フレームデータ）４０１として有音／無音判定部５０
０に送る。
【００１６】さらに、送信装置１０００は、フレームデ
ータ４０１から、正規化波形系列７０２、レベル情報７
０１と、ピッチ情報６７１を作成する分析部６００と、
正規化波形系列７０２を、ベクトルコード８０１に変換
するベクトル量子化部８００と、これらの情報を送出す
る送信部９００を有する。
ータ４０１から、正規化波形系列７０２、レベル情報７
０１と、ピッチ情報６７１を作成する分析部６００と、
正規化波形系列７０２を、ベクトルコード８０１に変換
するベクトル量子化部８００と、これらの情報を送出す
る送信部９００を有する。
【００１７】第一の実施例として、請求項１に係る有音
／無音判定部５００、分析部６００のブロックを図１に
示す。
／無音判定部５００、分析部６００のブロックを図１に
示す。
【００１８】上記有音／無音判定部５００から出力され
た有音／無音判定子５１１により有音処理系と無音処理
系に処理を二分する。
た有音／無音判定子５１１により有音処理系と無音処理
系に処理を二分する。
【００１９】分析部６００は、ＦＦＴ用にデータ設定を
行うＦＦＴデータ設定部６１０と、フレームデータ４０
１から前記ＦＦＴにより周波数特性を得る手段であるＦ
ＦＴ部６２０と、得られた複素数の絶対値の二乗値、パ
ワースペクトルを出力するパワースペクトル変換部６３
０と、縦軸をパワースペクトル軸から振幅軸に変換する
軸変換部６４０と、テーブル７１０を利用してノイズを
除去するノイズ除去部６８０と、逆ＦＦＴする手段であ
る逆ＦＦＴ部６９０と、逆ＦＦＴされた結果の最大値
を”１”にするための正規化部７００と、パワースペク
トルの対数値（ケプストラム）からピッチ周期を求める
ためのＦＦＴ部６６０と、音声の特徴（高さ）と繰り返
し周期（ピッチ情報）を抽出するピッチ抽出部６７０
と、ノイズの特徴を抽出するノイズ処理部７２０と、無
音を出力するためのデータを設定する無音用フレーム設
定部７３０と、テーブル７１０を有する。
行うＦＦＴデータ設定部６１０と、フレームデータ４０
１から前記ＦＦＴにより周波数特性を得る手段であるＦ
ＦＴ部６２０と、得られた複素数の絶対値の二乗値、パ
ワースペクトルを出力するパワースペクトル変換部６３
０と、縦軸をパワースペクトル軸から振幅軸に変換する
軸変換部６４０と、テーブル７１０を利用してノイズを
除去するノイズ除去部６８０と、逆ＦＦＴする手段であ
る逆ＦＦＴ部６９０と、逆ＦＦＴされた結果の最大値
を”１”にするための正規化部７００と、パワースペク
トルの対数値（ケプストラム）からピッチ周期を求める
ためのＦＦＴ部６６０と、音声の特徴（高さ）と繰り返
し周期（ピッチ情報）を抽出するピッチ抽出部６７０
と、ノイズの特徴を抽出するノイズ処理部７２０と、無
音を出力するためのデータを設定する無音用フレーム設
定部７３０と、テーブル７１０を有する。
【００２０】上記ＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ
Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：高速フーリエ変換）部６２０、６
６０は、信号のサンプリング値から元波形を周波数と振
幅によって再生する技法ＤＦＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｆ
ｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：離散フーリエ変
換）を更に高速に実現したものである。
Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：高速フーリエ変換）部６２０、６
６０は、信号のサンプリング値から元波形を周波数と振
幅によって再生する技法ＤＦＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｆ
ｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：離散フーリエ変
換）を更に高速に実現したものである。
【００２１】尚、ＦＦＴ信号処理技術は、「信号処理入
門」雨宮 好文／佐藤 幸男箸 オーム社 Ｐ１０６〜
６．３ 「高速フーリエ変換」によって、詳細に説明
されている。
門」雨宮 好文／佐藤 幸男箸 オーム社 Ｐ１０６〜
６．３ 「高速フーリエ変換」によって、詳細に説明
されている。
【００２２】上記ピッチ抽出部６７０で、ピッチ周期を
求める際の方法としては、並列処理法、データ減少法、
ケプストラム法、ピリオドヒストグラム法等が有る。
（「ディジタル信号処理」古井 貞煕著）ピッチ抽出部
６７０では、ピッチ周期（基本周波数）の整数倍上に入
力音声信号の特徴が表れることから、この求められたピ
ッチ周期に基づいて、生成された情報をテーブル７１０
に記憶する。
求める際の方法としては、並列処理法、データ減少法、
ケプストラム法、ピリオドヒストグラム法等が有る。
（「ディジタル信号処理」古井 貞煕著）ピッチ抽出部
６７０では、ピッチ周期（基本周波数）の整数倍上に入
力音声信号の特徴が表れることから、この求められたピ
ッチ周期に基づいて、生成された情報をテーブル７１０
に記憶する。
【００２３】上記テーブル７１０を用いて、ノイズを除
去し、Ｓ／Ｎ比を良くする方式例としては、テーブル７
１０に格納する情報の種類に”重み付け”を用いる方式
が考えられる。
去し、Ｓ／Ｎ比を良くする方式例としては、テーブル７
１０に格納する情報の種類に”重み付け”を用いる方式
が考えられる。
【００２４】”重み付け”は、実際には０．０〜１．０
の数値であらわす。
の数値であらわす。
【００２５】テーブル７１０は”１．０”で初期化して
おく。
おく。
【００２６】テーブル７１０にはパワースペクトル列
（以後パワースペクトル）に対して、０．０〜１．０
の”重み付け”をした値を格納しておき、有音時のパワ
ースペクトル列（以後音声パワースペクトル）に対して
乗算を行う方式等がある。テーブル７１０には、ノイズ
パワースペクトルに対して、その絶対値の大きい順に
０．０〜１．０の重み付けを行った結果が格納される。
つまりノイズが顕著に表れている周波数には、１．０以
下を乗算することによって、有音パワースペクトルの該
当パワースペクトル値を元の値より減少の方向に移行さ
せ、ノイズ・スペクトルが現れない周波数には１．０の
重みを付けることによってその周波数のパワースペクト
ル値がそのまま残すことになる。その結果として、ノイ
ズの取り除かれたパワースペクトル列を得ることが可能
となる。
（以後パワースペクトル）に対して、０．０〜１．０
の”重み付け”をした値を格納しておき、有音時のパワ
ースペクトル列（以後音声パワースペクトル）に対して
乗算を行う方式等がある。テーブル７１０には、ノイズ
パワースペクトルに対して、その絶対値の大きい順に
０．０〜１．０の重み付けを行った結果が格納される。
つまりノイズが顕著に表れている周波数には、１．０以
下を乗算することによって、有音パワースペクトルの該
当パワースペクトル値を元の値より減少の方向に移行さ
せ、ノイズ・スペクトルが現れない周波数には１．０の
重みを付けることによってその周波数のパワースペクト
ル値がそのまま残すことになる。その結果として、ノイ
ズの取り除かれたパワースペクトル列を得ることが可能
となる。
【００２７】ノイズ処理部７２０では、無音時のノイズ
情報を前記の方式によって格納する。
情報を前記の方式によって格納する。
【００２８】更に、上記ノイズ処理部７２０によってあ
らかじめ作成されたテーブル７１０に対し、ピッチ抽出
部６７０では、テーブル７１０上に格納されている情報
（既に、０．０〜１．０が格納されている）に対し増加
方向に加算する（加算仮値：０．０〜１．０）。従っ
て、ピッチ周期周波数すなわち基本周波数の整数倍の周
波数に対応するテーブル７１０の値は１．０〜２．０の
値を取るので、該当した周波数は実際よりも強調される
ことになり、再生される音声信号の強調を計る。この
時、テーブル７１０に対する加算値はどの（基本周波数
の整数倍の）周波数に対しても同値であることが求めら
れる。同値でなければ、本来あった音声情報を損ない、
音声自体を加工してしまうからである。
らかじめ作成されたテーブル７１０に対し、ピッチ抽出
部６７０では、テーブル７１０上に格納されている情報
（既に、０．０〜１．０が格納されている）に対し増加
方向に加算する（加算仮値：０．０〜１．０）。従っ
て、ピッチ周期周波数すなわち基本周波数の整数倍の周
波数に対応するテーブル７１０の値は１．０〜２．０の
値を取るので、該当した周波数は実際よりも強調される
ことになり、再生される音声信号の強調を計る。この
時、テーブル７１０に対する加算値はどの（基本周波数
の整数倍の）周波数に対しても同値であることが求めら
れる。同値でなければ、本来あった音声情報を損ない、
音声自体を加工してしまうからである。
【００２９】この様に、ノイズの情報と音声信号の特徴
情報を同じテーブルで利用することによって、テーブル
領域の節約が出来る。
情報を同じテーブルで利用することによって、テーブル
領域の節約が出来る。
【００３０】上記ノイズ除去部６８０では、テーブル７
１０に格納されている周波数特性情報値を用いて、有音
時のスペクトル列より、ノイズ除去と、音声のＳ／Ｎを
あげる処理する。
１０に格納されている周波数特性情報値を用いて、有音
時のスペクトル列より、ノイズ除去と、音声のＳ／Ｎを
あげる処理する。
【００３１】次に、第二の実施例について説明する。
【００３２】請求項１に係る、有音／無音部５００、分
析部６００のブロックを図２に示す。
析部６００のブロックを図２に示す。
【００３３】本第２実施例は、前記第１実施例と有音／
無音判定部５００と分析部６００の構成のみが異なる。
無音判定部５００と分析部６００の構成のみが異なる。
【００３４】有音／無音判定部５００は、フレームデー
タをＦＦＴ処理するためのデータ設定を行うＦＦＴデー
タ設定部６１０と、フレームデータをＦＦＴする手段で
あるＦＦＴ部６２０と、得られた複素数の二乗和を求め
るパワースペクトル変換部６３０と、上記フレームデー
タよりフレームデータの総和を取り、閾値と比較し、有
音／無音判定子５１１を出力する音声パワー判定部５１
０と、上記有音／無音判定子の判定をする有音／無音判
定部６５０と、パワースペクトルをＦＦＴ処理するため
のＦＦＴ部６６０と、上記パワースペクトルの対数、ケ
プストラムよりピッチ情報を抽出し、無音時にはピッチ
周期が一定に定まらないこと（「ディジタル信号処理」
古井 貞煕箸 Ｐ５７〜Ｐ５９ ４．９ ピッチ抽出）
から有音／無音を判定して、有音／無音判定子を出力す
るピッチ抽出部６７０を有する。
タをＦＦＴ処理するためのデータ設定を行うＦＦＴデー
タ設定部６１０と、フレームデータをＦＦＴする手段で
あるＦＦＴ部６２０と、得られた複素数の二乗和を求め
るパワースペクトル変換部６３０と、上記フレームデー
タよりフレームデータの総和を取り、閾値と比較し、有
音／無音判定子５１１を出力する音声パワー判定部５１
０と、上記有音／無音判定子の判定をする有音／無音判
定部６５０と、パワースペクトルをＦＦＴ処理するため
のＦＦＴ部６６０と、上記パワースペクトルの対数、ケ
プストラムよりピッチ情報を抽出し、無音時にはピッチ
周期が一定に定まらないこと（「ディジタル信号処理」
古井 貞煕箸 Ｐ５７〜Ｐ５９ ４．９ ピッチ抽出）
から有音／無音を判定して、有音／無音判定子を出力す
るピッチ抽出部６７０を有する。
【００３５】有音／無音の判定には、時間軸上のピッチ
情報を周波数軸上のピッチ周期に変換し、パワースペク
トルに対し、ピッチ周期ごとに極大値が存在すれば有
音、存在しなければ無音として判定を行う方法を実現す
る。
情報を周波数軸上のピッチ周期に変換し、パワースペク
トルに対し、ピッチ周期ごとに極大値が存在すれば有
音、存在しなければ無音として判定を行う方法を実現す
る。
【００３６】ピッチ周期（基本周波数）を求める方法と
して、ケプストラム法を用いれば、パワースペクトルの
対数のフーリエ変換により、スペクトルの包絡を微細構
造を分離させることによって求める。求められたピッチ
周期はテーブル７１０に記憶させる。
して、ケプストラム法を用いれば、パワースペクトルの
対数のフーリエ変換により、スペクトルの包絡を微細構
造を分離させることによって求める。求められたピッチ
周期はテーブル７１０に記憶させる。
【００３７】又、分析部６００は、前記軸変換部６４
０、前記ノイズ除去部６８０、前記逆ＦＦＴ部６９０、
前記正規化部７００、前記有音／無音部７４０、前記ノ
イズ処理部７２０、前記無音用データ設定部７３０を持
ち、無音処理系と判断された場合、得られた情報を全て
ノイズデータとしてテーブル７１０に記憶させ、有音処
理系と判断された場合、はテーブル７１０を用い、前記
ノイズ除去部６８０が処理する。
０、前記ノイズ除去部６８０、前記逆ＦＦＴ部６９０、
前記正規化部７００、前記有音／無音部７４０、前記ノ
イズ処理部７２０、前記無音用データ設定部７３０を持
ち、無音処理系と判断された場合、得られた情報を全て
ノイズデータとしてテーブル７１０に記憶させ、有音処
理系と判断された場合、はテーブル７１０を用い、前記
ノイズ除去部６８０が処理する。
【００３８】上記有音／無音判定部５００から出力され
た有音／無音判定子５１１により有音処理系と無音処理
系に処理を二分する。
た有音／無音判定子５１１により有音処理系と無音処理
系に処理を二分する。
【００３９】分析部６００は、縦軸をパワースペクトル
軸から振幅軸に変換する軸変換部６４０と、ノイズを除
去するノイズ除去部６８０と、逆ＦＦＴする手段である
逆ＦＦＴ部６９０と、逆ＦＦＴされた結果の最大値を”
１”にするための正規化部７００と、ノイズの特徴を抽
出するノイズ処理部７２０と、無音を出力するためのデ
ータを設定する無音用データ設定部７３０と、テーブル
７１０を有する。
軸から振幅軸に変換する軸変換部６４０と、ノイズを除
去するノイズ除去部６８０と、逆ＦＦＴする手段である
逆ＦＦＴ部６９０と、逆ＦＦＴされた結果の最大値を”
１”にするための正規化部７００と、ノイズの特徴を抽
出するノイズ処理部７２０と、無音を出力するためのデ
ータを設定する無音用データ設定部７３０と、テーブル
７１０を有する。
【００４０】この様に、第一の実施例と第２の実施例
は、構成こそ違うが、処理ステップ（ブロック）は同数
である。第二実施例は、第一実施例と同じ処理時間で、
より有音／無音処理系の選択を厳密に行う。従って目的
であるノイズの除去、Ｓ／Ｎ比の向上が行うことができ
る。
は、構成こそ違うが、処理ステップ（ブロック）は同数
である。第二実施例は、第一実施例と同じ処理時間で、
より有音／無音処理系の選択を厳密に行う。従って目的
であるノイズの除去、Ｓ／Ｎ比の向上が行うことができ
る。
【００４１】次に、第三の実施例を説明する。
【００４２】本第３実施例は、前記第１実施例、第２実
施例とは用いるテーブルの構成のみが異なる。
施例とは用いるテーブルの構成のみが異なる。
【００４３】請求項１に係る分析部６００のブロック図
を図３に示す。
を図３に示す。
【００４４】本第３実施例は、ノイズ情報と、音声特徴
情報をそれぞれ別のテーブルで管理する。
情報をそれぞれ別のテーブルで管理する。
【００４５】上記ノイズ処理部７２０においては、ノイ
ズ周波数に該当した周波数のスペクトルをテーブル７１
０に記憶させ、一方ピッチ抽出部６７０においては該当
した周波数のテーブル７５０を記憶させる。その後、ノ
イズ除去部６６０においては、テーブル７１０に記憶さ
れた周波数を減算した後、テーブル７５０を用いること
により目的を実現する。
ズ周波数に該当した周波数のスペクトルをテーブル７１
０に記憶させ、一方ピッチ抽出部６７０においては該当
した周波数のテーブル７５０を記憶させる。その後、ノ
イズ除去部６６０においては、テーブル７１０に記憶さ
れた周波数を減算した後、テーブル７５０を用いること
により目的を実現する。
【００４６】この様に、二つ、又は複数のテーブルを用
い様々な情報を別々に記憶させる方式も考えられる。
い様々な情報を別々に記憶させる方式も考えられる。
【００４７】以上の様に、本実施例によれば、絶えず変
化する周囲のノイズを常に抽出し、そのノイズ特徴を取
り除き、ピッチ情報から入力音声信号の特徴を常に抽出
し、その特徴を強調することによって、如何なる状況で
も対応でき、的確なＳ／Ｎ比の向上を行い良質の音声信
号処理を行う事ができる。
化する周囲のノイズを常に抽出し、そのノイズ特徴を取
り除き、ピッチ情報から入力音声信号の特徴を常に抽出
し、その特徴を強調することによって、如何なる状況で
も対応でき、的確なＳ／Ｎ比の向上を行い良質の音声信
号処理を行う事ができる。
【００４８】さて、前記第１、第２、第３実施例に係る
各部の処理はプロセッサ上で動作するプログラムとして
実現することができる。この場合、無音時には、無音処
理系の処理のみを行い、有音時には有音処理系の処理の
みを行えば良く、かつ、無音／有音判定、もしくは正規
化する為に算出したピッチ情報を流用することにより、
新たな処理もしくは装置を必要とせず、プロセッサの負
荷は小さく、単一のプロセッサ上で動作するプログラム
として実現することができる。
各部の処理はプロセッサ上で動作するプログラムとして
実現することができる。この場合、無音時には、無音処
理系の処理のみを行い、有音時には有音処理系の処理の
みを行えば良く、かつ、無音／有音判定、もしくは正規
化する為に算出したピッチ情報を流用することにより、
新たな処理もしくは装置を必要とせず、プロセッサの負
荷は小さく、単一のプロセッサ上で動作するプログラム
として実現することができる。
【００４９】なお、以上の実施例では、通信システムの
適用を例にとり説明したが、本第１、第２、第３実施例
に係る音声情報分析装置は、この他、分析部６００の分
析結果を用いて、音声認識などの処理を行う装置など、
多様な装置に適用することができる。
適用を例にとり説明したが、本第１、第２、第３実施例
に係る音声情報分析装置は、この他、分析部６００の分
析結果を用いて、音声認識などの処理を行う装置など、
多様な装置に適用することができる。
【００５０】
【発明の効果】本発明は、絶えず変化する周囲のノイズ
を常に抽出し、そのノイズ特徴を取り除くことによっ
て、如何なる状況でも的確なノイズ除去を行うだけでな
く、常に最新のピッチ情報（基本周波数）を利用し、音
声周波数を強調させることによって、話者の交代にも対
応でき、Ｓ／Ｎ比を向上させることができる。
を常に抽出し、そのノイズ特徴を取り除くことによっ
て、如何なる状況でも的確なノイズ除去を行うだけでな
く、常に最新のピッチ情報（基本周波数）を利用し、音
声周波数を強調させることによって、話者の交代にも対
応でき、Ｓ／Ｎ比を向上させることができる。
【００５１】又、有音／無音系処理選択の条件を増やす
ことによって、確実に音声情報から音声情報テーブルを
作成することによって、有音系処理においてその効果を
あげることができる。
ことによって、確実に音声情報から音声情報テーブルを
作成することによって、有音系処理においてその効果を
あげることができる。
【００５２】更に、音声情報テーブルは最低一つあれば
よく、その個数により、使用用途にあった効果をハード
ウエアの変更なしに、実現出来る。
よく、その個数により、使用用途にあった効果をハード
ウエアの変更なしに、実現出来る。
【図１】本発明の実施例１の有音／無音判定部、分析部
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例２の有音／無音判定部、分析部
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施例３の有音／無音判定部、分析部
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図４】本発明の音声情報装置を示すブロック図であ
る。
る。
１０００…本発明に係る音声情報分析装置（送信側）、 ２００…音声入力装置、 ３００…Ａ／Ｄ変換器、 ４００…バッファメモリ、 ４０１…フレームデータ、 ５００…有音／無音判定部、 ５１０…音声パワー判定部、 ５１１…有音／無音判定子、 ６００…分析部、 ６１０…ＦＦＴデータ設定部、 ６２０…ＦＦＴ部、 ６３０…パワースペクトル変換部、 ６３１…パワースペクトル列、 ６４０…軸変換部、 ６７０…ピッチ抽出部、 ６７１…ピッチ情報、 ６８０…ノイズ除去部、 ６９０…逆ＦＦＴ部、 ７００…正規化部、 ７０１…レベル情報、 ７０２…正規化波形系列、 ７１０…ノイズデーブル、 ７２０…ノイズ処理部、 ７３０…無音用フレーム設定部、 ７４０…有音／無音部、 ７５０…音声情報テーブル、 ６５０…有音／無音部、 ６６０…ＦＦＴ部、 ８００…ベクトル量子化部、 ８０１…ベクトルコード、 ９００…送信部、 ２０００…請求項１に係る音声情報分析装置（受信
側）、 ２１００…受信部、 ２２００…ベクトル逆量子化部、 ２３００…合成部、 ２４００…バッファメモリ、 ２５００…Ｄ／Ａ変換部、 ２６００…音声出力装置。
側）、 ２１００…受信部、 ２２００…ベクトル逆量子化部、 ２３００…合成部、 ２４００…バッファメモリ、 ２５００…Ｄ／Ａ変換部、 ２６００…音声出力装置。
フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｂ 15/00
Claims (4)
- 【請求項１】音声の標本化データを一定時間蓄積したフ
レームデータの示す音声情報を分析した分析結果を出力
する音声情報分析装置であって、 各フレームデータの表す音声にノイズ以外の音声が含ま
れているか否かを判定するステップと、 ノイズ以外の音声が含まれていないと判定された場合
に、フレームデータからフレームデータの示す音声に含
まれているノイズの特徴を抽出してテーブルに記憶し、
前記フレームデータの示す音声の分析結果として、あら
かじめ用意した無音の音声の分析結果を表す情報を出力
する無音系処理の実行ステップと、 ノイズ以外の音声が含まれている場合音声のピッチ情報
をテーブルに記憶させる手段と、 ノイズ以外の音声が含まれていると判定した場合には、
前記ピッチ情報から得られた音声信号の特徴を強調する
処理と、ノイズ以外の音声が含まれていないと判定され
た場合にテーブル記憶したノイズの特徴をフレームデー
タの示す音声から除去し、ノイズの特徴を除去したフレ
ームデータの示す音声を分析し、分析した結果を出力す
る有音系処理を実行するステップとを有することを特徴
とする音声情報分析装置。 - 【請求項２】請求項１記載の音声情報分析装置と、前記
音声情報分析装置が出力する波形情報を量子化し、量子
化データを出力する手段とを有することを特徴とする音
声圧縮符号化装置。 - 【請求項３】請求項１記載の前記音声情報分析装置、又
は請求項２記載の前記音声圧縮符号化装置で、有線もし
くは無線の伝送路を介して送信する手段とを有すること
特徴とする通信端末装置。 - 【請求項４】請求項３記載の通信端末装置を１台、又は
複数台使用することを特徴とする通信システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6131569A JPH07334189A (ja) | 1994-06-14 | 1994-06-14 | 音声情報分析装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6131569A JPH07334189A (ja) | 1994-06-14 | 1994-06-14 | 音声情報分析装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07334189A true JPH07334189A (ja) | 1995-12-22 |
Family
ID=15061132
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6131569A Pending JPH07334189A (ja) | 1994-06-14 | 1994-06-14 | 音声情報分析装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07334189A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR970002850A (ko) * | 1995-06-30 | 1997-01-28 | 이데이 노브유끼 | 음성신호의 잡음저감방법 |
| US8768692B2 (en) | 2006-09-22 | 2014-07-01 | Fujitsu Limited | Speech recognition method, speech recognition apparatus and computer program |
| CN104205213A (zh) * | 2012-03-23 | 2014-12-10 | 西门子公司 | 语音信号处理方法及装置以及使用其的助听器 |
-
1994
- 1994-06-14 JP JP6131569A patent/JPH07334189A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR970002850A (ko) * | 1995-06-30 | 1997-01-28 | 이데이 노브유끼 | 음성신호의 잡음저감방법 |
| US8768692B2 (en) | 2006-09-22 | 2014-07-01 | Fujitsu Limited | Speech recognition method, speech recognition apparatus and computer program |
| CN104205213A (zh) * | 2012-03-23 | 2014-12-10 | 西门子公司 | 语音信号处理方法及装置以及使用其的助听器 |
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