JPH0777979A

JPH0777979A - 音声制御音響変調装置

Info

Publication number: JPH0777979A
Application number: JP5160724A
Authority: JP
Inventors: Tetsukazu Nakae; 哲一仲江
Original assignee: Casio Computer Co Ltd
Current assignee: Casio Computer Co Ltd
Priority date: 1993-06-30
Filing date: 1993-06-30
Publication date: 1995-03-20

Abstract

(57)【要約】【目的】電子楽器等の音響発生装置から発生される音
を、特徴的な音声信号成分に基づいて適格に変調可能と
することを目的とする。【構成】フィルタ係数算出部３０２が、線形予測法に
よるスペクトル算出部３０１で算出される音声信号ｐ
(n) の振幅スペクトルから、ホルマントに対応する複数
のピークの周波数とゲインを抽出し、複数組のフィルタ
係数を算出する。それらはフィルタ係数記憶部３０３に
保持される。そして、フィルタ係数記憶部３０３に保持
されたフィルタ係数を用いて、複数のバンドパスフィル
タ（ＢＰＦ）３０４が構成され、これらのフィルタに楽
音信号ｘ(n) が入力される。各フィルタ出力Ｙj(n)（１
≦ｊ≦Ｊ）は累算部３０５で累算され、その累算出力が
ディジタル出力楽音信号ｚ(n) として出力される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、電子楽器等の音響発生
装置から発生される音を音声で変調することにより、発
生される音が音声に対応して変化する効果を付加するこ
とのできる音響変調装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】電子楽器等の音響発生装置の普及に伴
い、使用者が自分の意志をより簡単かつ効果的に出力音
に反映させることのできる音響発生装置が求められてい
る。

【０００３】そのような装置の一形態として、使用者の
発声などによって得られる音声信号により、発生する音
響信号に変調をかけることのできるいわゆるボコーダが
ある。

【０００４】図１４は、このようなボコーダ装置の従来
技術の説明図である。まず、人間が歌ったりしゃべった
りすることによりディジタル音声信号ｐ(n)が生成さ
れ、一方、電子楽器などに対する演奏操作に基づいてデ
ィジタル楽音信号ｘ(n) が生成される。

【０００５】そして、ＤＳＰ(Digital Signal Processo
r)などのディジタル信号処理装置において、ディジタル
楽音信号ｘ(n) 及びディジタル音声信号ｐ(n) に対し
て、ディジタル信号処理である#1〜#Nの複数の帯域別変
換部１４０１の処理が実行される。

【０００６】即ち、まず、各帯域別変換部１４０１のバ
ンドパスフィルタ部（ＢＰＦ部）１４０３によって、デ
ィジタル楽音信号ｘ(n) が複数の異なる周波数帯域内に
帯域制限された複数の楽音信号成分Ｙi(n)に分割され
る。

【０００７】これとともに、各帯域別変換部１４０１の
バンドパスフィルタ部（ＢＰＦ部）１４０２によって、
ディジタル音声信号ｐ(n) が複数の異なる周波数帯域内
に帯域制限された複数の音声信号成分Ｑj(n)に分割され
る。次に、各帯域別変換部１４０１のエンベロープ抽出
部１４０６によって、音声信号成分Ｑj(n)のエンベロー
プ信号Ｒj(n)が抽出される。

【０００８】更に、各帯域別変換部１４０１の乗算部１
４０４において、各周波数帯域の楽音信号成分Ｙi(n)に
各周波数帯域の音声信号成分のエンベロープ信号Ｒj(n)
が乗算されることにより、各周波数帯域毎に楽音信号成
分Ｙi(n)が音声信号成分のエンベロープ信号Ｒj(n)によ
って変調される。

【０００９】そして、各帯域別変換部１４０１の乗算部
１４０４の出力が累算部１４０５で累算されることによ
り、その累算出力としてディジタル出力楽音信号ｚ(n)
が出力される。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上述の従来技
術では、各帯域別変換部１４０１におけるバンドパスフ
ィルタ部１４０２及び１４０３の周波数特性は固定され
ており、時々刻々変化するディジタル音声信号ｐ(n) の
周波数特性を必ずしも適格にディジタル楽音信号ｘ(n)
の周波数特性に反映させることができないという問題点
を有している。

【００１１】本発明の課題は、特徴的な音声信号成分に
基づいて適格に音響信号を変調可能とすることにある。

【００１２】

【課題を解決するための手段】本発明は、まず、音声信
号からその声道スペクトルに対応する周波数強度包絡成
分（振幅スペクトル又はパワースペクトル）を算出する
スペクトル算出手段を有する。このスペクトル算出手段
は、例えば、音声信号に対して線形予測分析を実行する
ことにより、線形予測係数を算出する線形予測分析手段
と、線形予測分析手段によって算出された線形予測係数
に基づいて決定される全極型の周波数強度成分を周波数
強度包絡成分として算出する全極型周波数強度成分算出
手段とから構成される。或いは、スペクトル算出手段
は、音声信号に対してフーリエ変換を実行することによ
り、周波数強度成分を算出するフーリエ変換手段と、フ
ーリエ変換手段によって算出される周波数強度成分を平
滑化することにより周波数強度包絡成分を算出する平滑
化手段とから構成される。

【００１３】次に、スペクトル算出手段により算出され
た周波数強度包絡成分から複数の有効なピークの周波数
特性を算出するピーク算出手段を有する。この有効なピ
ークは、例えば音声の声道特性におけるホルマントに対
応する。ピークの周波数特性としては、例えばピークの
周波数と強度値が算出される。

【００１４】続いて、ピーク算出手段により算出された
有効なピークの周波数特性に対応する伝達特性を有する
フィルタ係数の組を、複数の有効なピークに対応して複
数組算出するフィルタ係数算出手段を有する。

【００１５】また、フィルタ係数算出手段によって算出
された複数組のフィルタ係数を使用して、音響信号に対
して、各フィルタ係数の組に対応する複数のフィルタリ
ング処理を独立して実行するフィルタリング処理手段を
有する。

【００１６】更に、フィルタリング処理手段によって実
行される複数のフィルタリング処理手段の出力を累算し
出力音響信号として出力する累算手段を有する。

【００１７】

【作用】スペクトル算出手段により算出された音声信号
の周波数強度包絡成分からピーク算出手段により音声の
ホルマントなどに対応する複数の有効なピークの周波数
特性が算出され、更に、フィルタ係数算出手段によっ
て、そのような有効なピークの周波数特性に対応する伝
達特性を有するフィルタ係数の組が算出される。

【００１８】フィルタリング処理手段は、上述のフィル
タ係数の組を使用して、上述の複数の有効なピークの周
波数特性を強調するような複数のフィルタ処理を音響信
号に対して独立して実行する。そして、複数のフィルタ
リング処理手段の出力が累算手段により累算され、出力
音響信号として出力される。

【００１９】この結果、音響信号は、時々刻々と変化す
る音声信号のホルマントなどの有効なピークに対応する
周波数帯域が適格に強調されることになる。

【００２０】

【実施例】以下、図面を参照しながら本発明の実施例に
つき詳細に説明する。＜第１の実施例＞構成図１は、本発明が鍵盤楽器に適用された場合の第１の実
施例の全体構成を示すブロック図である。

【００２１】演奏者がキーボード１０９で押鍵を行った
り、或いは機能スイッチ１１０によって音色設定や各種
の効果設定等のスイッチ操作を行うと、それらの演奏情
報がバス１１７を介してＣＰＵ１０１に送られる。

【００２２】ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２に記憶され
たプログラムを実行し、ＲＡＭ１０３をワークメモリと
して演奏情報の処理を行う。このようにして処理された
演奏情報、例えばノートオン／オフ、ベロシティ、音色
設定データなどは、バス１１７を介して楽音発生回路１
０７に送られる。この回路は、演奏情報に従って楽音信
号を生成する。なお、楽音発生回路１０７における楽音
発生方式としては、例えばＰＣＭ方式、変調方式、倍音
加算方式などが用いられる。

【００２３】次に、楽音発生回路１０７で生成されたデ
ィジタル楽音信号（以後、単に楽音信号と呼ぶ）ｘ(n)
は、楽音信号専用のバス１１８を介してＤＳＰ１０４に
入力される。

【００２４】一方、演奏者がマイク１１１に向かって歌
を歌ったりしゃべったりすると、マイクアンプ１１２を
介して得られるアナログ音声信号がローパスフィルタ１
１３を介してＡ／Ｄ変換器１１４に入力され、ディジタ
ル音声信号（以後、単に音声信号と呼ぶ）ｐ(n) に変換
されてＤＳＰ１０４に入力される。なお、アナログ音声
信号はマイクロフォンからでなく、ライン入力端子LINE
IN から入力されるようにしてもよい。

【００２５】ＤＳＰ１０４は、Ａ／Ｄ変換器１１４から
入力される音声信号ｐ(n) に基づいてフィルタ係数の算
出処理を行い、このフィルタ係数に基づいて決定される
特性を有するバンドパスフィルタリング処理を、楽音発
生回路１０７から入力される楽音信号ｘ(n) に対して実
行する。この結果、楽音信号ｘ(n) が音声信号ｐ(n)に
よって変調されることになる。

【００２６】ＤＳＰ１０４での変調処理により得られた
ディジタル出力楽音信号ｚ(n) は、専用のバス１１９を
介してＤ／Ａ変換器１０８へ送られ、ここでアナログ出
力楽音信号に変換され、アンプ１１５を介しスピーカ１
１６から放音される。

【００２７】つぎに、ＤＳＰの構成および機能について
説明する。ＤＳＰの構成図２は、ＤＳＰ１０４の全体構成図である。

【００２８】インタフェース２０１は、ＣＰＵ１０１に
接続されるバス１１７、楽音発生回路１０７に接続され
るバス１１８、Ａ／Ｄ変換１１４に接続されるバス、お
よびＤ／Ａ変換器１０８に接続されるバス１１９を収容
し、各バスとＤＳＰ内部の回路とを接続する。

【００２９】オペレーションＲＯＭ２０２は、ＤＳＰ１
０４全体の動作を規定するマイクロプログラムを格納し
たＲＯＭであり、アドレスカウンタ２０３からの指定ア
ドレスに基づいて対応するプログラム命令が読み出され
る。図１のＣＰＵ１０１は、アドレスカウンタ２０３に
データをセットすることにより、オペレーションＲＯＭ
２０２からどのプログラムを読み出して後述の変調処理
を実行するかを、アドレスカウンタ２０３に指示する。

【００３０】オペレーションＲＯＭ２０２の出力は、デ
コーダ２０４にも与えられ、ＤＳＰ１０４内の各回路に
各種の制御信号を出力し、所望の動作を行わせる。一
方、ＤＳＰ１０４の内部バスには、図１のフィルタ係数
ＲＡＭ１０５およびワークＲＡＭ１０６が接続されてい
る。

【００３１】そして、この内部バスを介して、楽音信号
ｘ(n) 、音声信号ｐ(n) などがＤＳＰ１０４に対して供
給され、又はワークＲＡＭ１０６に対して入出力され
る。レジスタ群２０７は、演算中のデータを一時記憶す
る複数のレジスタで構成され、乗算器２０５又は加減算
器２０６の各入出力端子に、内部バスを介して接続され
ている。そして、加減算器２０６からの演算結果（比較
結果等）に基づいたジャッジ処理を実現するため、フラ
グレジスタ２０８を介してアドレスカウンタ２０３へ、
ジャッジ結果を示すフラグ信号が送出される。

【００３２】このフラグレジスタ２０８の出力に応じて
アドレスカウンタ２０３のアドレスが変更され、そのア
ドレスに応じてオペレーションＲＯＭ２０２からプログ
ラム命令が読み出される。このようにして、ジャッジ処
理が実現される。動作原理次に、ＤＳＰ１０４の機能として実現される第１の実施
例の動作原理について説明する。

【００３３】図３は、第１の実施例におけるＤＳＰ１０
４の機能ブロック図である。第１の実施例では、まず、
線形予測法によるスペクトル算出部３０１が、所定時間
間隔（１０〜３０ｍｓｅｃ間隔）で、音声信号ｐ(n) に
対して、線形予測法と呼ばれる方法に基づく音声分析を
実行することにより、音声信号ｐ(n) のスペクトルを算
出する。

【００３４】線形予測分析法は、音声波形の標本値間に
高い相関があることを利用して、現在の音声信号ｐ(n)
を、過去のｐ個（１０個程度）の標本の線形結合である
予測値と現在の誤差信号の和として表そうとするもので
あり、次式で表現される。

【００３５】

【数１】

【００３６】数１式において、ａ(i) は線形予測係数
（ＬＰＣ係数）、ｅ(n) は予測誤差信号と呼ばれ、この
予測誤差信号ｅ(n) の一定区間の平均２乗誤差を最小に
するという条件で線形予測係数を求めることを線形予測
分析( Linear Prediction Coding:ＬＰＣ)という。

【００３７】次に、線形予測分析の周波数域での意味に
ついて考えてみる。まず、予測誤差信号ｅ(n) は、音声
信号の大部分を占める有声音区間では利得Ｇのインパル
ス列Ｇ・ｕ(n) であると仮定できる。この仮定によれ
ば、数１式は次式で示される。

【００３８】

【数２】

【００３９】そして、この数２式の両辺のｚ変換をとる
と、次式が得られる。

【００４０】

【数３】

【００４１】従って、次式が得られる。

【００４２】

【数４】

【００４３】

【数５】

【００４４】

【数６】

【００４５】

【数７】

【００４６】これらの４つの数式より、インパルスｕ
(n) を伝達関数Ｓ(z) に入力した後の出力がｐ(n) であ
り、更に、伝達関数Ｓ(z) が、線形予測係数ａ(i) で決
定されるＰ次方程式Ａ(z) ＝０の根として与えられるｐ
個の極による全極モデルとなることを表している。即
ち、音声信号に対して線形予測分析を行うことは、音声
信号を全極モデルで近似することと等価である。

【００４７】音声信号が全極モデルによって近似される
場合、その極は音声スペクトルのホルマントに対応す
る。そして、線形予測係数ａ(i) に基づいて決定される
全極モデルに基づく任意の周波数ｆにおける振幅スペク
トル｜Ｓ(z) ｜は、数６式においてｚ変換を複素周波数
に変換することにより得られる次の数８式を、数７式と
共に、数５式から変形される以下の数９式に代入するこ
とで、計算できる。

【００４８】

【数８】

【００４９】

【数９】

【００５０】ここで、ｊは複素数単位、πは円周率、ｆ
max はナイキスト周波数である。このようにして計算さ
れる振幅スペクトル｜Ｓ(z) ｜では、音声信号ｐ(n) の
有声音源のピッチに帰因する調波構造の影響が除去さ
れ、声道スペクトルのホルマントによるピークが正確に
近似されている。

【００５１】以上のようにして算出される音声信号ｐ
(n) の振幅スペクトル｜Ｓ(z) ｜の例を、図４に示す。
この図から、線形予測係数ａ(i) の次数Ｐが１０〜２０
程度である場合に、音声信号ｐ(n) の特徴であるホルマ
ントによるピーク（図中では、矢印で示されている）が
正確に表現されていることがわかる。

【００５２】そこで、第１の実施例では、図３のフィル
タ係数算出部３０２が、線形予測法によるスペクトル算
出部３０１で前述した所定時間間隔毎に算出される音声
信号ｐ(n) の振幅スペクトル｜Ｓ(z) ｜から、やはり所
定時間間隔毎に図４の矢印などとして示されるＪ組のピ
ークの周波数Ｆj とゲイン（振幅値）Ｇj （１≦ｊ≦
Ｊ）を抽出し、上記所定時間間隔毎にそれぞれ図５に示
される特性を有する#1〜#JのＪ組のバンドパスフィルタ
（ＢＰＦ）のためのフィルタ係数を算出する。

【００５３】このようにして、算出された#1〜#JのＪ組
のバンドパスフィルタのためのフィルタ係数は、フィル
タ係数記憶部３０３に保持される。そして、このフィル
タ係数記憶部３０３に保持されたフィルタ係数を用い
て、それぞれ図５に示される特性を有する#1〜#JのＪ個
のバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）３０４が構成され、こ
れらのフィルタに楽音信号ｘ(n) が入力される。

【００５４】最後に、Ｊ個のバンドパスフィルタ３０４
の出力Ｙj(n)（１≦ｊ≦Ｊ）が累算部３０５で累算さ
れ、その累算出力がディジタル出力楽音信号ｚ(n) とし
て出力される。

【００５５】以上の処理により、楽音信号ｘ(n) は、時
々刻々と変化する音声信号ｐ(n) のホルマントに対応す
る周波数帯域が適格に強調されることになる。具体的動作まず、ＣＰＵ１０１が実行する制御動作に基づいて楽音
発生回路１０７が楽音信号ｘ(n) を生成する動作につい
ては、本発明には特には関連しないためその詳細は省略
する。

【００５６】図６は、ＤＳＰ１０４（図１、図２）にお
いて、オペレーションＲＯＭ２０２に記憶されたマイク
ロプログラムに従って実行されるボコーダ処理に関する
動作フローチャートであり、スペクトル算出処理、フィ
ルタ係数算出処理、及びバンドパスフィルタリング処理
を含む。

【００５７】この動作フローチャートに従った処理によ
り、楽音信号ｘ(n) および音声信号ｐ(n) に共通なサン
プリング周期毎に、図３の線形予測法によるスペクトル
算出部３０１、フィルタ係数算出部３０２、#1〜#JのＪ
個のバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）３０４、及び累算部
３０５に相当する処理が、時分割処理で実行されること
によって、サンプリング周期毎にディジタル出力楽音信
号ｚ(n) が得られ、図１のＤ／Ａ変換器１０８に出力さ
れる。

【００５８】まず、ステップＳ６０１で、図１のフィル
タ係数ＲＡＭ１０５、ワークＲＡＭ１０６、及び図２の
ＤＳＰ１０４内のレジスタ群２０７などの内容がイニシ
ャライズされる。

【００５９】次に、ステップＳ６０２で、図１のＡ／Ｄ
変換器１１４においてサンプリング周波数ｆs に対応す
る周期毎に実行されるＡ／Ｄ変換が完了したか否かが監
視される。

【００６０】Ａ／Ｄ変換が完了しステップＳ６０２の判
定がＹＥＳとなると、ステップＳ６０３で、Ａ／Ｄ変換
された音声信号ｐ(n) がインタフェース２０１（図２）
から取り込まれて、ワークＲＡＭ１０６内の変数ｐ(n)
へ順次格納される。これと共に、楽音発生回路１０７
（図１）から入力される楽音信号ｘ(n) もインタフェー
ス２０１から取り込まれて、ワークＲＡＭ１０６内の変
数ｘ(n) に順次格納される。なお、ワークＲＡＭ１０６
内の後述する３つの変数ｘ(n) 、ｘ(n−1)、及びｘ(n−
2)のそれぞれには、現在のサンプルと過去２サンプルの
連続する楽音信号が記憶されるものとする。

【００６１】次に、ステップＳ６０４で、スペクトル算
出処理が実行される。この処理の詳細な動作フローチャ
ートを図７に示す。この処理によって、前述した図３の
線形予測法によるスペクトル算出部３０１の機能が実現
される。

【００６２】なお、このスペクトル算出処理は、図６の
動作フローチャート上では、音声信号ｐ(n) のサンプル
が入力される毎に実行されるように示されているが、実
際には、特には図示しない時間制御処理に基づき、所定
時間（１０〜３０ｍｓｅｃ）に１回の割合で実行され
る。

【００６３】図７のステップＳ７０１〜Ｓ７０３の処理
は、第１の実施例の動作原理において説明した線形予測
係数ａ(i) を算出するための処理である。そのために、
第１の実施例の動作原理の説明で前述したように、ま
ず、所定時間間隔（１０〜３０ｍｓｅｃ間隔）毎に、音
声信号ｐ(n) の自己相関関数ｒ(i)を計算する必要があ
る。

【００６４】そこで、ステップＳ７０１で、例えばワー
クＲＡＭ１０６に保持されている過去に入力された所定
時間長（１０〜３０ｍｓｅｃ）のＮサンプル分の音声信
号ｐ(n) が切り出され、それに対してハミングウインド
ウなどのウインドウ関数が乗算される。これは、始めと
終りの切出し部分の振幅が徐々に０に近づくように音声
信号ｐ(n) の振幅を変更することにより、それらの部分
の信号成分がスペクトル分析に与える悪影響を除去する
ための処理である。

【００６５】なお、サンプル数Ｎは、サンプリング周波
数ｆs と上記所定時間長に依存して定まるが、一般的に
Ｎ＝２５６〜１０２４サンプル程度である。次に、ステ
ップＳ７０２で、ウインドウ関数が乗算されたＮサンプ
ル分の音声信号ｐ(n) に対し、次式で定義される自己相
関関数ｒ(i) （０≦ｉ≦Ｐ、Ｐは線形予測係数の次数）
が計算される。

【００６６】

【数１０】

【００６７】続いて、ステップＳ７０３で、上述の自己
相関関数ｒ(i) を用いて、次式で示される正規方程式と
呼ばれるＰ元連立１次方程式を解くことによって、線形
予測係数ａ(i) （１≦ｉ≦Ｐ）が算出される。

【００６８】

【数１１】

【００６９】この正規方程式は、ガウス・ザイデル法な
どの一般的な連立方程式の数値計算法によって解くこと
ができるほか、Levinsonのアルゴリズムと呼ばれる方法
によっても解くことができる。これらの方法は周知の方
法であるため、その詳細な説明については省略する。な
お、線形予測係数を求めるアルゴリズムの一例は、文献
「＜＜電子科学シリーズ＞＞８６コンピュータ音声処
理」（安居院猛・中嶋正之著）（産報出版）の６８
頁〜７０頁などに開示されている。

【００７０】次に、ステップＳ７０４とＳ７０５によっ
て、線形予測係数ａ(i) を使って、前述した数５式、数
７式、及び数８式に基づいて、振幅スペクトル｜Ｓ(z)
｜が計算される。

【００７１】まず、振幅スペクトル特性｜Ｓ(z) ｜にお
いて、計算すべき周波数ｆの変化幅Δｆを次式で定義す
る。

【００７２】

【数１２】

【００７３】ここで、数８式におけるナイキスト周波数
ｆmax とサンプリング周波数ｆs は、次式で示される関
係を有する。

【００７４】

【数１３】

【００７５】この数１３式と数１２式より、次式が成立
する。

【００７６】

【数１４】

【００７７】従って、任意の周波数ｆは、次式で表され
る。

【００７８】

【数１５】

【００７９】数１３式及び数１４式より、前述した数８
式は、次式で表される。

【００８０】

【数１６】

【００８１】即ち、振幅スペクトル｜Ｓ(z) ｜は、線形
予測係数ａ(i) を使って、前述した数７式、数９式、及
び上述した数１６式に基づいて計算することができる。
ここで、各周波数ｍ・Δｆ（０≦ｍ≦Ｎ／２）における
数１６式の値は、次式で表すことができる。

【００８２】

【数１７】

【００８３】これらの値は、線形予測係数ａ(i) （１≦
ｉ≦Ｐ）と値０とからなる次の数１８式で示される実数
部データｒｅ(m) 、及び全ての値が０の虚数部データｉ
ｍ(m)（１≦ｍ≦Ｎ）に対して、高速フーリエ変換（Ｆ
ＦＴ）を演算し、その結果得られる前半部の実数部出力
データＲＥ(m) と虚数部出力データＩＭ(m) （１≦ｍ≦
Ｎ／２）に対して、以下の数１９式を演算することによ
り、計算することができる。なお、ＦＦＴ演算は、周知
の演算技術であるためその詳細については省略する。

【００８４】

【数１８】

【００８５】

【数１９】

【００８６】この結果、直流分からナイキスト周波数ｆ
max までの変化幅Δｆ毎のＮ／２サンプルからなる振幅
スペクトルの値｜Ｓ(z) ｜＝Ｓ(m) （１≦ｍ≦Ｎ／２）
は、前述の数７式、数９式、及び上述の数１９式に基づ
いて計算することができる。

【００８７】上述した計算処理を図７の実際の処理と対
応付けると、次のようになる。まず、ステップＳ７０３
で計算された線形予測係数ａ(i) （１≦ｉ≦Ｐ）と値０
とからなる次の数１８式で示される実数部データｒｅ
(m) 、及び全ての値が０の虚数部データｉｍ(m) （１≦
ｍ≦Ｎ）に対して、ステップＳ７０４で高速フーリエ変
換（ＦＦＴ）の演算が実行される。

【００８８】次に、ステップ７０５で、ステップＳ７０
４において計算された実数部出力データＲＥ(m) と虚数
部出力データＩＭ(m) （１≦ｍ≦Ｎ／２）に対して数１
９式が計算される。また、ステップＳ７０２で計算され
た自己相関関数ｒ(i) （０≦ｉ≦Ｐ）及びステップＳ７
０３で計算された線形予測係数ａ(i) （１≦ｉ≦Ｐ）と
に基づいて数７式の利得Ｇが計算される。そして、数１
９式と数７式の計算結果を使って、前述した数９式に基
づき、直流分からナイキスト周波数ｆmax までの変化幅
Δｆ毎のＮ／２サンプルからなる振幅スペクトル値｜Ｓ
(z) ｜＝Ｓ(m)（１≦ｍ≦Ｎ／２）が計算される。

【００８９】以上のスペクトル算出処理の結果得られた
振幅スペクトル値Ｓ(m) （１≦ｍ≦Ｎ／２）は、ワーク
ＲＡＭ１０６に保持される。続いて、図６のステップＳ
６０５で、フィルタ係数算出処理が実行される。

【００９０】この処理の詳細な動作フローチャートを図
８に示す。この処理によって、前述した図３のフィルタ
係数算出部３０２の機能が実現される。なお、このフィ
ルタ係数算出処理は、図６の動作フローチャート上で
は、音声信号ｐ(n) のサンプルが入力される毎に実行さ
れるように示されているが、実際は、スペクトル算出処
理に同期して、所定時間（１０〜３０ｍｓｅｃ）に１回
の割合で実行される。

【００９１】この処理では、ＤＳＰ１０４内のレジスタ
群２０７（図２）内のレジスタｍの値が、ステップＳ８
０２で２に初期設定された後、ステップＳ８１０で＋１
ずつインクリメントされながら、ステップＳ８１１でＮ
／２を越えたと判定されるまで、ステップＳ８０３のピ
ーク検索処理が実行される。

【００９２】即ち、ステップＳ８０３では、レジスタｍ
の値に対応する離散周波数位置ｍの振幅スペクトル値Ｓ
(m) が、その前後の離散周波数位置ｍ−１及びｍ＋１の
各振幅スペクトル値Ｓ(m-1) 及びＳ(m+1) より大きいか
否かが判定されることによって、図４の矢印などとして
示されるピーク周波数位置が検索される。そして、ステ
ップＳ８０３の判定がＹＥＳとなることによりピーク周
波数位置ｍが抽出されると、以下のステップＳ８０４〜
Ｓ８０９の処理が実行されることにより、ｊ番目のピー
クに対応するバンドパスフィルタリング処理のためのフ
ィルタ係数が算出される。なお、番号ｊに対応するレジ
スタ群２０７（図２）内のレジスタｊの値は、ステップ
Ｓ８０１で１に設定された後、ステップＳ８０４〜Ｓ８
０９の処理が実行される毎に、ステップＳ８０９で＋１
される。

【００９３】まず、ステップＳ８０４で、ステップＳ８
０３の判定がＹＥＳとなったときのピーク周波数位置ｍ
に対応する実際のピーク周波数Ｆj 〔Ｈｚ〕が計算され
る。今、離散周波数位置ｍに対応する実際の周波数ｆ＝
Ｆj 〔Ｈｚ〕は、前述した数１２式と数１５式より、次
式で求めることができる。

【００９４】

【数２０】

【００９５】次に、ステップＳ８０５で、ステップＳ８
０３の判定がＹＥＳとなったときのピーク周波数位置ｍ
に対応する振幅スペクトル値Ｓ(m) が、ピークゲインＧ
j として算出される。

【００９６】ステップＳ８０６〜Ｓ８０８では、ステッ
プＳ８０４とＳ８０５で算出されたピーク周波数Ｆj と
ピークゲインＧj に基づいて、図９に示される周波数特
性を有し、図１０に示される機能構成を有するバンドパ
スフィルタリング処理のためのフィルタ係数が算出され
る。なお、帯域幅Ｑは、計算の簡単のため固定値とす
る。

【００９７】まず、図１０において、１００１、１００
２のＺ^-1として示される部分はサンプリング・クロック
１周期分の遅延を与える遅延部を表す。１００３、１０
０４は加算部である。また、１００５〜１００９はそれ
ぞれ乗算部であり、それぞれフィルタ係数Ａ０j 、Ａ１
j 、Ａ２j 、Ｂ１j 、及びＢ２j を乗算する。

【００９８】そして、図１０の機能構成を有するバンド
パスフィルタリング処理が、図９に示されるように、中
心周波数がピーク周波数Ｆj に等しく、ゲインがピーク
ゲインＧj に等しく、帯域幅が固定値Ｑである周波数特
性を有するとした場合、フィルタ係数Ａ０j 、Ａ１j 、
Ａ２j 、Ｂ１j 、及びＢ２j は、次の数２１式と数２２
式で算出される係数Ｋj と係数ＴＸj を用いて、以下の
数２３式〜数２７式に基づいて算出される。

【００９９】

【数２１】

【０１００】

【数２２】

【０１０１】

【数２３】

【０１０２】

【数２４】

【０１０３】

【数２５】

【０１０４】

【数２６】

【０１０５】

【数２７】

【０１０６】そして、ステップＳ８０４とＳ８０５で算
出されたピーク周波数Ｆj とピークゲインＧj に基づい
て、上述の数２１式と数２２式の計算を行うのが、ステ
ップＳ８０６とＳ８０７であり、それらの結果を用いて
数２３式〜数２７式に基づいてフィルタ係数Ａ０j 、Ａ
１j 、Ａ２j 、Ｂ１j 、及びＢ２j を算出するのが、ス
テップＳ８０８である。これらの算出されたフィルタ係
数は、フィルタ係数ＲＡＭ１０５に保持される。

【０１０７】上述の処理の後、ステップＳ８０９で、ピ
ークの番号を示すレジスタｊの値が＋１される。そし
て、ステップＳ８１０、Ｓ８１１を介して、ステップＳ
８０３で、次のピーク周波数位置が検索される。

【０１０８】以上の処理の繰返しの結果、ステップＳ８
１１で、レジスタｍの値がＮ／２を越えたと判定され、
その判定がＹＥＳとなると、ステップＳ８１２で、総ピ
ーク数Ｊが、（現在のレジスタｊの値−１）として算出
され、その結果がレジスタ群２０７（図２）内のレジス
タＪに格納される。そして、図８の動作フローチャート
で示される図６のステップＳ６０５のフィルタ係数算出
処理を終了する。

【０１０９】図６のステップＳ６０６〜Ｓ６１１では、
所定時間（１０〜３０ｍｓｅｃ）に１回の割合で算出さ
れフィルタ係数ＲＡＭ１０５に保持されている上述のＪ
組のフィルタ係数を用いて、楽音信号の各サンプルｘ
(n) に対し、図５に示される特性を有する#1〜#JのＪ回
のバンドパスフィルタリング処理が順次実行される。

【０１１０】今、図１０の機能構成を有するバンドパス
フィルタリング処理は、

【０１１１】

【数２８】

【０１１２】なる離散演算処理により実現することがで
きる。そこで、図６で、バンドパスフィルタリング処理
の番号ｊを指示するレジスタｊの値が、ステップＳ６０
６で１に初期設定された後、ステップＳ６１０で＋１ず
つインクリメントされながら、ステップＳ６０９でレジ
スタＪにより示される総数Ｊを越えたと判定されるま
で、ステップＳ６０７で、フィルタ係数ＲＡＭ１０５に
保持されているｊ組目のフィルタ係数Ａ０j 、Ａ１j 、
Ａ２j 、Ｂ１j 、及びＢ２j を用いて、前述した数２８
式で示されるバンドパスフィルタリング処理が実行され
る。

【０１１３】そして、ステップＳ６０８で、上述のｊ番
目のバンドパスフィルタリング処理の出力Ｙj(n)が、ワ
ークＲＡＭ１０６に保持されているディジタル出力楽音
信号ｚ(n) に累算される。

【０１１４】以上の処理の結果、ステップＳ６０９の判
定がＹＥＳとなると、ステップＳ６１１で、Ｊ回のバン
ドパスフィルタリング処理の出力Ｙj(n)（１≦ｊ≦Ｊ）
を累算して得られたディジタル出力楽音信号ｚ(n) が、
サンプリングクロックに同期したタイミングで、ワーク
ＲＡＭ１０６からインタフェース２０１（図２）、及び
バス１１９（図１）を介してＤ／Ａ変換器１０８（図
１）に出力される。

【０１１５】その後は、再びステップＳ６０２の処理に
戻り、次の音声信号ｐ(n) 及び楽音信号ｘ(n) のサンプ
ルのための上述した一連の処理が繰り返される。以上説
明したようにして、楽音信号ｘ(n) は、時々刻々と変化
する音声信号ｐ(n) のホルマントに対応する周波数帯域
が適格に強調されることになる。＜第２の実施例＞次に、本発明の第２の実施例につき説
明する。構成第２の実施例の構成は、第１の実施例における図１及び
図２の構成と全く同様である。動作原理上述した第１の実施例では、前述したように、線形予測
係数ａ(i) に基づいて算出される振幅スペクトルが音声
信号の特徴であるホルマントによるピークを正確に近似
できる（図４）ことを利用し、その振幅スペクトルから
複数個のピークの周波数とゲインが抽出され、図５に示
されるような特性を有する複数組のフィルタ係数が算出
され、それらのフィルタ係数を用いた複数組のバンドパ
スフィルタリング処理が実行された。

【０１１６】これに対し、以下に説明する第２の実施例
では、図１１のＤＳＰ１０４の機能ブロック図として示
されるように、まず、フーリエ変換によるスペクトル算
出部１１０１が、所定時間（１０〜３０ｍｓｅｃ）分の
音声信号ｐ(n) に対して、ＦＦＴ法などによるフーリエ
変換を実行することにより、音声信号ｐ(n) の有声音源
のピッチに帰因する調波構造を含む振幅スペクトルを算
出する。そして、フーリエ変換によるスペクトル算出部
１１０１は、振幅スペクトルを平滑化することによって
調波構造の影響を除去する。このようにして算出される
振幅スペクトルは、例えば図１２に示されるように、音
声信号ｐ(n) の特徴であるホルマントによるピークをほ
ぼ表現することができる。

【０１１７】その後のフィルタ係数の算出及びそれを使
用したバンドパスフィルタの構成については、第１の実
施例の場合と全く同様である。以上の処理により、第１
の実施例の場合より少ない演算量で、フィルタ係数を算
出できる。具体的動作上述の動作原理に基づく第２の実施例の具体的動作につ
き以下に説明する。

【０１１８】まず、ＤＳＰ１０４で実行されるボコーダ
処理の全体的な機能は、第１の実施例において図６の動
作フローチャートで示したものと同様である。図６にお
いて、第２の実施例が第１の実施例と異なるのは、ステ
ップＳ６０４のスペクトル算出処理のみである。

【０１１９】この処理の詳細な動作フローチャートを図
１３に示す。この処理によって、前述した図１１のフー
リエ変換によるスペクトル算出部１１０１の機能が実現
される。

【０１２０】なお、このスペクトル算出処理は、図６の
動作フローチャート上では、音声信号ｐ(n) のサンプル
が入力される毎に実行されるように示されているが、実
際には、特には図示しない時間制御処理に基づき、所定
時間（１０〜３０ｍｓｅｃ）に１回の割合で実行され
る。

【０１２１】まず、ステップＳ１３０１では、前述した
第１の実施例における図７のステップＳ７０１の場合と
同様の目的で、例えばワークＲＡＭ１０６に保持されて
いる過去に入力された所定時間長（１０〜３０ｍｓｅ
ｃ）のＮサンプル分の音声信号ｐ(n) が切り出され、そ
れに対してハミングウインドウなどのウインドウ関数が
乗算される。

【０１２２】次に、ステップＳ１３０２で、ウインドウ
関数が乗算されたＮサンプル分の音声信号ｐ(n) が設定
される実数部データｒｅ(m) と、全ての値が０である虚
数部データｉｍ(m) （１≦ｍ≦Ｎ）に対し、高速フーリ
エ変換（ＦＦＴ）が演算される。

【０１２３】続いて、ステップＳ１３０３で、ステップ
Ｓ１３０２のＦＦＴ演算により得られる前半部の実数部
出力データＲＥ(m) と虚数部出力データＩＭ(m) （１≦
ｍ≦Ｎ／２）に対して、以下の数２９式が演算されるこ
とにより、直流分からナイキスト周波数ｆmax までの変
化幅Δｆ毎のＮ／２サンプルからなる振幅スペクトル値
Ｓ(m) ′（１≦ｍ≦Ｎ／２）が算出される。

【０１２４】

【数２９】

【０１２５】そして、ステップＳ１３０４で、上述の振
幅スペクトル値Ｓ(m) ′（１≦ｍ≦Ｎ／２）に対して、
平滑化の処理が実行される。この平滑化の処理は、例え
ば数１０サンプル程度の周波数方向の移動平均を演算す
る処理である。この結果、有声音のピッチによる調波構
造の影響が低減された振幅スペクトル値Ｓ(m) （１≦ｍ
≦Ｎ／２）が算出される。

【０１２６】以上説明した処理として図６のステップＳ
６０４のスペクトル算出処理が次っくされる。それ以
降、図６のステップＳ６０５のフィルタ係数算出処理で
は、上述の振幅スペクトル値Ｓ(m) （１≦ｍ≦Ｎ／２）
に対して、第１の実施例において説明した図８と同様の
処理が実行され、この結果、所定時間（１０〜３０ｍｓ
ｅｃ）に１回の割合で、フィルタ係数ＲＡＭ１０５にＪ
組のフィルタ係数が得られる。

【０１２７】そして、第１の実施例の場合と同様にし
て、図６のステップＳ６０６〜Ｓ６１１で、フィルタ係
数ＲＡＭ１０５に得られる上述したＪ組のフィルタ係数
を用いて、楽音信号の各サンプルｘ(n) に対し、図５に
示される特性を有する#1〜#JのＪ回のバンドパスフィル
タリング処理が順次実行される。＜他の実施例＞上述した第１又は第２の実施例では、音
声信号ｐ(n) の振幅スペクトル値からフィルタ係数が算
出される場合、各ピークの帯域幅Ｑは固定値とされた
が、処理時間が許すなら、これらは振幅スペクトルから
個別に算出されてもよい。この場合には、振幅値が各ピ
ーク値の１／２に等しいピーク周波数の前後の２つの周
波数の間隔として、帯域幅Ｑが算出される。

【０１２８】また、音声信号ｐ(n) の振幅スペクトル値
は周波数が高くなるほど小さい値になるため、高い周波
数で楽音信号ｘ(n) に対して十分な変調を行うために、
予め音声信号ｐ(n) の高周波数成分を高域強調フィルタ
などによって強調した後に、線形予測法又はフーリエ変
換による振幅スペクトルの算出を行うようにしてもよ
い。

【０１２９】更に、振幅スペクトルは、線形予測法及び
フーリエ変換法以外の様々な方法によって算出すること
ができ、例えばケプストラム法によって有声音のピッチ
による調波構造の影響が除去された振幅包絡スペクトル
を算出することもできる。

【０１３０】

【発明の効果】本発明によれば、音声信号の周波数強度
包絡成分から算出される音声のホルマントなどに対応す
る複数の有効なピークの周波数特性を強調するような複
数のフィルタ処理を音響信号に対して実行することがで
きる。このため、音響信号において、時々刻々と変化す
る音声信号のホルマントなどの有効なピークに対応する
周波数帯域を適格に強調することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例の全体構成図である。

【図２】ＤＳＰの全体構成図である。

【図３】第１の実施例におけるＤＳＰの機能ブロック図
である。

【図４】線形予測法に基づいて算出されたスペクトルの
例を示した図である。

【図５】バンドパスフィルタの特性図である。

【図６】ボコーダ処理の動作フローチャートである。

【図７】第１の実施例におけるスペクトル算出処理の動
作フローチャートである。

【図８】フィルタ係数算出処理の動作フローチャートで
ある。

【図９】バンドパスフィルタリング処理の周波数特性図
である。

【図１０】バンドパスフィルタリング処理の機能構成図
である。

【図１１】第２の実施例におけるＤＳＰの機能ブロック
図である。

【図１２】フーリエ変換法に基づいて算出されたスペク
トルの例を示した図である。

【図１３】第２の実施例におけるスペクトル算出処理の
動作フローチャートである。

【図１４】従来技術の説明図である。

【符号の説明】【符号の説明】

１０１ＣＰＵ１０２ＲＯＭ１０３ＲＡＭ１０４ＤＳＰ１０５フィルタ係数ＲＡＭ１０６ワークＲＡＭ１０７楽音発生回路１０８Ｄ／Ａ変換器１０９キーボード１１０機能スイッチ１１１マイク１１２マイクアンプ１１３ローパスフィルタ１１４Ａ／Ｄ変換器１１５アンプ１１６スピーカ１１７、１１８、１１９バス２０１インタフェース２０２オペレーションＲＯＭ２０３アドレスカウンタ２０４デコーダ２０５乗算器２０６加減器２０７レジスタ群２０８フラグレジスタ３０１線形予測法によるスペクトル算出部３０２フィルタ係数算出部３０３フィルタ係数記憶部３０４バンドパスフィルタ（ＢＰＦ）３０５累算部１１０１フーリエ変換によるスペクトル算出部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】音声信号からその声道スペクトルに対応
する周波数強度包絡成分を算出するスペクトル算出手段
と、該スペクトル算出手段により算出された前記周波数強度
包絡成分から複数の有効なピークの周波数特性を算出す
るピーク算出手段と、該ピーク算出手段により算出された前記有効なピークの
周波数特性に対応する伝達特性を有するフィルタ係数の
組を、前記複数の有効なピークに対応して複数組算出す
るフィルタ係数算出手段と、該フィルタ係数算出手段によって算出された前記複数組
のフィルタ係数を使用して、音響信号に対して、前記各
フィルタ係数の組に対応する複数のフィルタリング処理
を独立して実行するフィルタリング処理手段と、該フィルタリング処理手段によって実行される前記複数
のフィルタリング処理手段の出力を累算し出力音響信号
として出力する累算手段と、を有することを特徴とする音声制御音響変調装置。
【請求項２】前記スペクトル算出手段は、前記音声信号に対して線形予測分析を実行することによ
り、線形予測係数を算出する線形予測分析手段と、該線形予測分析手段によって算出された前記線形予測係
数に基づいて決定される全極型の周波数強度成分を前記
周波数強度包絡成分として算出する全極型周波数強度成
分算出手段と、を含むことを特徴とする請求項１に記載の音声制御音響
変調装置。
【請求項３】前記スペクトル算出手段は、前記音声信号に対してフーリエ変換を実行することによ
り、周波数強度成分を算出するフーリエ変換手段と、該フーリエ変換手段によって算出される前記周波数強度
成分を平滑化することにより前記周波数強度包絡成分を
算出する平滑化手段と、を含むことを特徴とする請求項１に記載の音声制御音響
変調装置。