JPH0744191A - スペクトル振幅算出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 窓関数のサイドローブの影響を除去して、正
確なスペクトル振幅値を算出する。 【構成】 ピッチ抽出器１３で入力音声信号のピッチ周
期を抽出し、さらに、窓生成器１１で入力音声信号をフ
レーム単位に分割するための窓関数を生成する。直交変
換器１２で時間軸上のデータである音声信号及び窓関数
を周波軸上へ変換する。さらに、信号行列生成器１６で
ピッチ周期に基づき音声信号の振幅列を生成し、窓特性
行列生成器１４でピッチ周期に基づいた窓関数の周波数
特性からゲイン列を生成する。振幅算出器１７で窓関数
の振幅の影響を取り除いた音声信号の振幅値を算出す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ディジタル移動通信な
どに利用し、音声信号を分析及び合成して符号化するス
ペクトル振幅算出装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近時のディジタル移動通信では、狭帯域
化による周波数の有効利用を図るため、音声符復号装置
の低ビットレート化に伴う正弦波による音声分析合成
（ＣＳＭ）技術が注目されている。このＣＳＭでは、線
スペクトルの和によって音声を合成しており、高音声品
質を実現するために各々の線スペクトルの振幅値を正確
に同定する必要がある。この場合、低ビットレートにお
ける高音声品質の合成音声を得るために正弦波の振幅値
を決定するスペクトル振幅算出が行われている。図１０
は従来のスペクトル振幅算出装置の構成におけるブロッ
ク図を示している。図１０において、このスペクトル振
幅算出装置は、音声信号をフレーム単位に分割する窓を
生成する窓生成器１と、生成した窓関数のスペクトルを
求める直交変換器２とを有している。さらに、このスペ
クトル振幅算出装置には、音声信号のピッチ周期を求め
るピッチ抽出器３と、窓関数のスペクトルのメインロー
プの平均パワーを算出する平均パワー算出器６と、音声
信号のスペクトルを求める直交変換器５とを有してい
る。さらに、このスペクトル振幅算出装置には、ピッチ
周期に基づいて音声信号のスペクトルを高調波帯域に分
割し、各々の帯域の平均パワーを算出する平均パワー算
出器６と、入力音声信号と窓関数とを乗算してフレーム
単位に分割する乗算器７と、平均パワー算出器６から平
均パワーとメインローブパワー算出器４からのメインロ
ーブの平均パワーを除算する除算器８とを有している。

【０００３】次に、この従来例の構成の動作について説
明する。図１１は従来例における入力音声信号の波形を
示す波形図であり、図１２は従来例における窓関数を説
明するための図である。また、図１３は従来例における
分割された音声信号を示す波形図であり、図１４は従来
例における直交変換処理によるパワースペクトルを示す
スペクトル図である。さらに、図１５は従来例における
窓関数のパワースペクトルを示すスペクトル図である。

【０００４】まず、図１１に示す入力音声信号は、窓生
成器１で生成された図１２に示す窓関数と乗算器７で乗
算されて図１３に示すフレーム単位に分割される。この
分割された音声信号は直交変換器５で処理されて、図１
４に示すパワースペクトルを得るとともに、スペクトル
をピッチ抽出器３で抽出されたピッチに基づいて基本周
波数帯域ごとに図１４中の傾斜部ｎに示すように分割す
る。分割した周波数帯域の平均パワーが平均パワー算出
器６で算出される。

【０００５】また、窓関数を直交変換器２で直交変換し
て図１５に示すスペクトルが得られる。このスペクトル
の窓のメインローブｎの平均パワーがメインローブパワ
ー算出器４で算出される。さらに、各帯域ごとに求めた
音声信号の平均パワーを窓関数のメインローブの平均パ
ワーで除算することにより各帯域のスペクトル振幅値を
算出している。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記の従
来のスペクトル振幅算出装置では、窓関数スペクトルの
メインローブの平均パワーのみを用いて音声信号のスペ
クトル振幅値を算出しており、窓関数のサイドローブの
影響を無視している。したがって、正確なスペクトル振
幅を求めることができず、音声品質が劣化するという欠
点がある。

【０００７】本発明は、このような従来の問題を解決す
るものであり、窓関数のサイドローブの影響を除去し
て、正確なスペクトル振幅値を算出できる優れたスペク
トル振幅算出装置の提供を目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明のスペクトル振幅算出装置は、音声信号のピ
ッチ周期を抽出するピッチ抽出手段と、音声信号をフレ
ーム単位に分割するための窓関数を生成する窓生成手段
と、時間軸上のデータである音声信号及び窓関数を周波
軸上へ変換する直交変換手段と、ピッチ周期に基づいて
音声信号の振幅列を生成する信号行列生成手段と、ピッ
チ周期に基づいた窓関数の周波数特性からゲイン列を生
成する窓特性行列生成手段と、窓関数の振幅の影響を取
り除いた音声信号の振幅値を算出する振幅算出手段とを
備える構成としている。

【０００９】

【作用】このような構成により、本発明のスペクトル振
幅算出装置では、音声信号を直交変換によって周波数軸
上へ変換する際に窓関数を用い、連続信号の一部を分割
して窓関数のサイドローブの影響を除去している。した
がって、正確なスペクトル振幅値を算出することが出来
る。

【００１０】

【実施例】以下、本発明のスペクトル振幅算出装置の実
施例を図面を参照して詳細に説明する。

【００１１】図１は本発明のスペクトル振幅算出装置の
実施例における構成を示すブロック図である。図１にお
いて、このスペクトル振幅算出装置は音声信号をフレー
ム単位に分割する窓を生成する窓生成器１１と、生成し
た窓関数のスペクトルを求める直交変換器１２と、音声
信号のピッチ周期を求めるピッチ抽出器１３と、抽出し
たピッチに基づいた窓関数のスペクトルから、窓関数の
特性を示す窓特性行列を生成する窓特性行列生成器１４
とを有している。さらに、このスペクトル振幅算出装置
は、音声信号のスペクトルを求める直交変換器１５と、
抽出されたピッチに基づいた音声信号スペクトルで構成
する信号行列を生成する信号行列生成器１６と、窓特性
行列生成器１４及び信号行列生成器１６で得られた行列
から各高調波のスペクトル振幅値を算出する振幅算出器
１７と、入力音声信号と窓生成器１１からの窓を乗算し
て音声信号をフレーム単位に分割する乗算器１８とを有
している。

【００１２】次に、この実施例の構成における動作につ
いて説明する。図２は、実施例における入力音声信号の
波形を示す波形図であり、図３は、実施例における窓関
数を説明するための図である。また、図４は、実施例に
おける分割された音声信号を示す波形図であり、図５
は、実施例における直交変換処理によるパワースペクト
ルを示すスペクトル図である。さらに、図６は、実施例
における窓関数のパワースペクトルをスペクトル図であ
る。

【００１３】図２示す入力音声信号は、窓生成器１１で
生成された図３に示す窓関数により、図４に示すように
フレーム単位に分割される。この分割された音声信号は
直交変換器１５で直交変換され、図５に示すスペクトル
が得られる。さらに、ピッチ抽出器１３で抽出されたピ
ッチに基づいて信号行列生成器１６で高調波の振幅値を
要素とした次式（数１）に示す信号行列が生成される。

【００１４】

【数１】

【００１５】また、窓関数も直交変換器１２によって図
６に示すスペクトルが得られ、音声信号と同様にピッチ
に基づいて、窓特性行列生成器１４により次式（数２）
に示す窓のスペクトル特性行列を生成する。

【００１６】

【数２】

【００１７】このようにして得られた二つの行列から、
振幅算出器１７によってスペクトル振幅値を算出して出
力する。

【００１８】次に、窓関数のスペクトルの影響の除去に
ついて説明する。図７は、実施例における入力音声信号
の基本周波数及び高調波の線スペクトル集合をモデル化
して示す線スペクトル図であり、図８は実施例における
窓関数の周波数特性図である。また、図９は実施例にお
ける音声信号の線スペクトルと窓関数のスペクトルを合
成したスペクトルの包絡線を示す図である。

【００１９】図２に示す音声信号を図７に示す基本周波
数及び、その高調波の線スペクトルの集合でモデル化す
る。この音声信号は時間軸上では連続である。図１中の
入力音声信号を直交変換器１５によって周波数軸上へ変
換する際に、窓生成器１１からの図８に示す窓関数を用
いて連続信号の一部を切り出す。したがって、入力音声
信号を図２中の直交変換器１５によって直交変換した際
に得られるスペクトルの包絡線は、図９に示すように音
声信号の線スペクトルと窓関数のスペクトルを合成した
ものとなる。この場合、図７に示す線スペクトルの振幅
を得るために、窓関数のスペクトルの影響を除去する。

【００２０】ここで、各高調波形の線スペクトル振幅を
ａ₀ ，ａ₁ ，ａ₂ ，…，ａ_l 、窓関数の周波数特性から
基本周波数間隔で求めた窓関数のゲインをｗ₀ ，ｗ₁ ，
ｗ₂，…，ｗ_l 、入力された音声信号を直交変換した際
に得られる振幅をｍ₀ ，ｍ₁，ｍ₂ ，…，ｍ_l とする
と、図９に示すスペクトルの包絡線は次式（数３）で表
すことが出来る。

【００２１】

【数３】

【００２２】したがって、線スペクトルの振幅値Ａは、
次式（数４）で表すことが出来る。

【００２３】

【数４】

【００２４】この行列Ｗが窓関数の特性を表し、行列Ｍ
が入力信号の振幅値を表す。このように本実施例では、
連続信号の一部を分割して窓関数のサイドローブの影響
が除去される。

【００２５】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
のスペクトル振幅算出装置は、音声信号を直交変換によ
って周波数軸上へ変換する際に窓関数を用い、連続信号
の一部を分割して窓関数のサイドローブの影響を除去し
ているため、正確なスペクトル振幅値を算出できるとい
う効果を有する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のスペクトル振幅算出装置の実施例にお
ける構成を示すブロック図

【図２】実施例における入力音声信号の波形を示す波形
図

【図３】実施例における窓関数を説明するための説明図

【図４】実施例における分割された音声信号を示す波形
図

【図５】実施例における直交変換処理によるパワースペ
クトルを示すスペクトル図

【図６】実施例における窓関数のパワースペクトルをス
ペクトル図

【図７】実施例における入力音声信号の基本周波数及び
高調波の線スペクトル集合をモデル化して示す線スペク
トル図

【図８】実施例における窓関数の周波数特性図

【図９】実施例における音声信号の線スペクトルと窓関
数のスペクトルを合成したスペクトルの包絡線を示す説
明図

【図１０】従来のスペクトル振幅算出装置の構成におけ
るブロック図

【図１１】従来例における入力音声信号の波形を示す波
形図

【図１２】従来例における窓関数を説明するための説明
図

【図１３】従来例における分割された音声信号を示す波
形図

【図１４】従来例における直交変換処理によるパワース
ペクトルを示すスペクトル図

【図１５】従来例における窓関数のパワースペクトルを
スペクトル図

【符号の説明】

１１ 窓生成器 １２ 直交変換器 １３ ピッチ抽出器 １４ 窓特性行列生成器 １５ 直交変換器 １６ 信号行列生成器 １７ 振幅算出器 １６ 乗算器

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 音声信号のピッチ周期を抽出するピッチ
   抽出手段と、上記音声信号をフレーム単位に分割するた
   めの窓関数を生成する窓生成手段と、時間軸上のデータ
   である音声信号及び窓関数を周波軸上へ変換する直交変
   換手段と、ピッチ周期に基づいて音声信号の振幅列を生
   成する信号行列生成手段と、上記ピッチ周期に基づいた
   窓関数の周波数特性からゲイン列を生成する窓特性行列
   生成手段と、窓関数の振幅の影響を取り除いた音声信号
   の振幅値を算出する振幅算出手段とを備えるスペクトル
   振幅算出装置。