JPH09138697A - ホルマント強調方法 - Google Patents
ホルマント強調方法Info
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- JPH09138697A JPH09138697A JP7308797A JP30879795A JPH09138697A JP H09138697 A JPH09138697 A JP H09138697A JP 7308797 A JP7308797 A JP 7308797A JP 30879795 A JP30879795 A JP 30879795A JP H09138697 A JPH09138697 A JP H09138697A
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- formant
- spectrum
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Abstract
(57)【要約】
【課題】少ない処理量でこもり感を低減させることがで
きるホルマント強調方法を提供する。 【解決手段】入力音声信号のスペクトルの山の部分であ
るホルマントを強調し、かつ谷の部分を減衰させるホル
マント強調方法において、スペクトル強調フィルタ１１
０１により入力音声信号のホルマントを強調しかつ谷の
部分を減衰させる処理を行い、このスペクトル強調フィ
ルタ１１０１の出力信号に含まれるスペクトル傾きを入
力音声信号の特性に応じて適応的に特性が変化する１次
の特性可変フィルタ１１０３と１次の特性固定フィルタ
１１０４により補正する。
きるホルマント強調方法を提供する。 【解決手段】入力音声信号のスペクトルの山の部分であ
るホルマントを強調し、かつ谷の部分を減衰させるホル
マント強調方法において、スペクトル強調フィルタ１１
０１により入力音声信号のホルマントを強調しかつ谷の
部分を減衰させる処理を行い、このスペクトル強調フィ
ルタ１１０１の出力信号に含まれるスペクトル傾きを入
力音声信号の特性に応じて適応的に特性が変化する１次
の特性可変フィルタ１１０３と１次の特性固定フィルタ
１１０４により補正する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、音声符号化／復号
化処理における復号部もしくは音声処理の前処理部にお
いて、入力音声信号のスペクトルの山の部分を強調し、
谷の部分を減衰させるためのホルマント強調方法に関す
る。
化処理における復号部もしくは音声処理の前処理部にお
いて、入力音声信号のスペクトルの山の部分を強調し、
谷の部分を減衰させるためのホルマント強調方法に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】音声信号を低ビットレートで高能率に符
号化する技術は、自動車電話などの移動体通信や企業内
通信において、電波の有効利用や通信コストの削減のた
めの重要な技術である。８ｋｂｐｓ以下のビットレート
で品質の優れた音声合成が可能な音声符号化法として、
ＣＥＬＰ(Code Excited Linear Prediction)方式が知ら
れている。このＣＥＬＰ方式は、ＡＴ＆Ｔベル研のM.R.
Schroeder 氏とB.S.Atal氏により“Code-Excited Linea
r Prediction(CELP) High-Quality Speech at Very Low
Bit Rates”,Proc.ICASSP;1985,pp.937-939”（文献
１）で発表されて以来、高品質の音声が合成できる方式
として注目され、品質の改善や計算量の削減等について
種々の検討がなされてきた。しかし、８ｋｂｐｓ以下と
いう非常に低いビットレートでは合成音声の品質劣化が
知覚され、まだ不十分である。
号化する技術は、自動車電話などの移動体通信や企業内
通信において、電波の有効利用や通信コストの削減のた
めの重要な技術である。８ｋｂｐｓ以下のビットレート
で品質の優れた音声合成が可能な音声符号化法として、
ＣＥＬＰ(Code Excited Linear Prediction)方式が知ら
れている。このＣＥＬＰ方式は、ＡＴ＆Ｔベル研のM.R.
Schroeder 氏とB.S.Atal氏により“Code-Excited Linea
r Prediction(CELP) High-Quality Speech at Very Low
Bit Rates”,Proc.ICASSP;1985,pp.937-939”（文献
１）で発表されて以来、高品質の音声が合成できる方式
として注目され、品質の改善や計算量の削減等について
種々の検討がなされてきた。しかし、８ｋｂｐｓ以下と
いう非常に低いビットレートでは合成音声の品質劣化が
知覚され、まだ不十分である。
【０００３】このような背景の下、合成音声のスペクト
ルの山の部分（ホルマント）を強調し、谷の部分を減衰
する後処理を施すことにより主観品質を向上させる技術
がＡＴ＆Ｔベル研のP.Kroon 氏とB.S.Atal氏らによって
“Quantization Proceduresfor the Excitation in CEL
P Coders ”,Proc.ICASSP;1987,pp.1649-1652”（文献
２）で報告された。この文献２では、復号器に送られて
きたＬＰＣ係数（線形予測係数）にスペクトル包絡がな
まるように係数を乗じて構成される全極型フィルタを後
処理に用いて品質改善を図っている。この全極型フィル
タをｚ変換領域で表すと、（１）式のようになる。
ルの山の部分（ホルマント）を強調し、谷の部分を減衰
する後処理を施すことにより主観品質を向上させる技術
がＡＴ＆Ｔベル研のP.Kroon 氏とB.S.Atal氏らによって
“Quantization Proceduresfor the Excitation in CEL
P Coders ”,Proc.ICASSP;1987,pp.1649-1652”（文献
２）で報告された。この文献２では、復号器に送られて
きたＬＰＣ係数（線形予測係数）にスペクトル包絡がな
まるように係数を乗じて構成される全極型フィルタを後
処理に用いて品質改善を図っている。この全極型フィル
タをｚ変換領域で表すと、（１）式のようになる。
【０００４】
【数１】
【０００５】ここで、Ａ（ｚ／β）は（２）式で表され
る。
る。
【０００６】
【数２】
【０００７】しかし、この全極型フィルタＱ1 （ｚ）で
は余分なスペクトル傾きを含み、多くの場合に合成音が
こもってしまうという問題があった。特開昭６４−１３
２００号公報「ディジタル的にコード化されたスピーチ
を圧縮するための方法における改良」（文献３）には、
この問題を解決するホルマント強調フィルタが開示され
ている。この文献３では、スペクトル傾き補正を考慮に
いれた極零型フィルタと固定の特性を持つ１次のハイパ
スフィルタとを縦続接続する方法を提案している。この
ホルマント強調フィルタの伝達関数をｚ変換領域で表す
と、（３）式のようになる。
は余分なスペクトル傾きを含み、多くの場合に合成音が
こもってしまうという問題があった。特開昭６４−１３
２００号公報「ディジタル的にコード化されたスピーチ
を圧縮するための方法における改良」（文献３）には、
この問題を解決するホルマント強調フィルタが開示され
ている。この文献３では、スペクトル傾き補正を考慮に
いれた極零型フィルタと固定の特性を持つ１次のハイパ
スフィルタとを縦続接続する方法を提案している。この
ホルマント強調フィルタの伝達関数をｚ変換領域で表す
と、（３）式のようになる。
【０００８】
【数３】
【０００９】このホルマント強調フィルタによると、
（３）式の項Ａ（ｚ／γ）と項（１−μｚ-1）が項Ａ
（ｚ／β）の余分なスペクトル傾きを補正するように働
くため、合成音がこもるという問題は解決される。しか
し、ホルマント強調フィルタＱ2（ｚ）のフィルタ次数
は２Ｐ＋１次となり、処理量が増加してしまうという問
題があった。
（３）式の項Ａ（ｚ／γ）と項（１−μｚ-1）が項Ａ
（ｚ／β）の余分なスペクトル傾きを補正するように働
くため、合成音がこもるという問題は解決される。しか
し、ホルマント強調フィルタＱ2（ｚ）のフィルタ次数
は２Ｐ＋１次となり、処理量が増加してしまうという問
題があった。
【００１０】また、別のホルマント強調フィルタが特開
平２−８２７１０号公報「後処理フィルタ」（文献４）
に開示されている。この文献４では、次数を小さくした
スペクトル傾き補正部を分子項にもつ極零型フィルタを
提案している。このホルマント強調フィルタの伝達関数
をｚ変換領域で表すと、（４）式のようになる。
平２−８２７１０号公報「後処理フィルタ」（文献４）
に開示されている。この文献４では、次数を小さくした
スペクトル傾き補正部を分子項にもつ極零型フィルタを
提案している。このホルマント強調フィルタの伝達関数
をｚ変換領域で表すと、（４）式のようになる。
【００１１】
【数４】
【００１２】（４）式の分子項Ａ(M) （ｚ／β）がスペ
クトル傾き補正の働きをなす。この場合、次数Ｍが小さ
いほど処理量は少なくなるが、スペクトル傾き補正を十
分に機能させるためには、Ｍをある程度大きくなければ
ならない。仮にＭ＝１とした場合、依然としてホルマン
ト強調フィルタによるこもりが生じてしまう。
クトル傾き補正の働きをなす。この場合、次数Ｍが小さ
いほど処理量は少なくなるが、スペクトル傾き補正を十
分に機能させるためには、Ｍをある程度大きくなければ
ならない。仮にＭ＝１とした場合、依然としてホルマン
ト強調フィルタによるこもりが生じてしまう。
【００１３】また、（３）式および（４）式の共通の問
題として、ホルマント強調フィルタのフィルタ係数が固
定値βとγ、もしくはβのみで制御されていることが挙
げられる。このためホルマント強調フィルタのフィルタ
特性の微妙な調整が行えず、ホルマント強調フィルタに
よる音質改善能力に限界があった。加えて、（３）式お
よび（４）式では常に固定のβとγを用いてホルマント
強調フィルタを制御しているので、入力音声のある部分
でホルマント強調を強くかけ、ある部分で弱くかけると
いった適応処理ができなかった。
題として、ホルマント強調フィルタのフィルタ係数が固
定値βとγ、もしくはβのみで制御されていることが挙
げられる。このためホルマント強調フィルタのフィルタ
特性の微妙な調整が行えず、ホルマント強調フィルタに
よる音質改善能力に限界があった。加えて、（３）式お
よび（４）式では常に固定のβとγを用いてホルマント
強調フィルタを制御しているので、入力音声のある部分
でホルマント強調を強くかけ、ある部分で弱くかけると
いった適応処理ができなかった。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】上述したように従来の
ホルマント強調フィルタにおいて、（１）式で規定され
る全極型フィルタでは合成音がこもり、主観品質が低下
してしまうという問題があった。また、（３）式で規定
される極零型フィルタと１次のハイパスフィルタの縦続
接続では、合成音のこもり感が解消され、主観品質が向
上するものの、処理量が増加してしまうという問題があ
った。さらに、（４）式で規定される極零型フィルタで
は、分子項の次数Ｍ＝１として処理量を小さくすると、
スペクトル傾き補正を十分行うことができないため、合
成音のこもり感が解消されないという問題が残ってい
た。
ホルマント強調フィルタにおいて、（１）式で規定され
る全極型フィルタでは合成音がこもり、主観品質が低下
してしまうという問題があった。また、（３）式で規定
される極零型フィルタと１次のハイパスフィルタの縦続
接続では、合成音のこもり感が解消され、主観品質が向
上するものの、処理量が増加してしまうという問題があ
った。さらに、（４）式で規定される極零型フィルタで
は、分子項の次数Ｍ＝１として処理量を小さくすると、
スペクトル傾き補正を十分行うことができないため、合
成音のこもり感が解消されないという問題が残ってい
た。
【００１５】また、従来のホルマント強調フィルタでは
フィルタ係数が固定値β、γもしくはβのみで制御され
ているため、フィルタの微妙な調整が行えず、ホルマン
ト強調フィルタによる音質改善能力に限界があり、しか
も常に固定のβ、γを用いてホルマント強調フィルタを
制御しているので、入力音声のある部分でホルマント強
調を強くかけ、ある部分で弱くかけるといった適応処理
ができないという問題があった。
フィルタ係数が固定値β、γもしくはβのみで制御され
ているため、フィルタの微妙な調整が行えず、ホルマン
ト強調フィルタによる音質改善能力に限界があり、しか
も常に固定のβ、γを用いてホルマント強調フィルタを
制御しているので、入力音声のある部分でホルマント強
調を強くかけ、ある部分で弱くかけるといった適応処理
ができないという問題があった。
【００１６】本発明は、上述した従来技術の問題点を解
決するためになされたもので、高品質の音声を得ること
ができるホルマント強調方法を提供することを目的とす
る。
決するためになされたもので、高品質の音声を得ること
ができるホルマント強調方法を提供することを目的とす
る。
【００１７】より具体的には、少ない処理量でこもり感
を低減させた高品質の音声を得ることができるホルマン
ト強調方法を提供することを目的とする。
を低減させた高品質の音声を得ることができるホルマン
ト強調方法を提供することを目的とする。
【００１８】また、ホルマント強調フィルタのフィルタ
係数を細かく制御できるようにしてより高品質の音声を
得ることができるホルマント強調方法を提供することを
目的とする。
係数を細かく制御できるようにしてより高品質の音声を
得ることができるホルマント強調方法を提供することを
目的とする。
【００１９】
【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
め、第１の発明に係るホルマント強調方法は、入力音声
信号のスペクトルの山の部分を強調し、谷の部分を減衰
させるホルマント強調処理を行うと共に、このホルマン
ト強調処理により生じるスペクトル傾きを入力音声信号
の特性もしくはスペクトル強調特性に応じて適応的に特
性が変化する１次のフィルタと特性が固定の１次のフィ
ルタにより補正することを特徴とする。
め、第１の発明に係るホルマント強調方法は、入力音声
信号のスペクトルの山の部分を強調し、谷の部分を減衰
させるホルマント強調処理を行うと共に、このホルマン
ト強調処理により生じるスペクトル傾きを入力音声信号
の特性もしくはスペクトル強調特性に応じて適応的に特
性が変化する１次のフィルタと特性が固定の１次のフィ
ルタにより補正することを特徴とする。
【００２０】第１の発明に係るホルマント強調フィルタ
は、入力音声信号のスペクトルの山の部分を強調し、谷
の部分を減衰させるホルマント強調処理を行う主フィル
タと、この主フィルタの出力信号に含まれるスペクトル
傾きを補正するための第１および第２の傾き補正フィル
タを縦続接続して構成され、第１のスペクトル傾き補正
フィルタは、入力音声信号の特性もしくはスペクトル強
調フィルタの特性に応じて適応的に特性が変化する１次
のフィルタであり、第２のスペクトル傾き補正フィルタ
は、特性が固定の１次のフィルタであることを特徴とす
る。
は、入力音声信号のスペクトルの山の部分を強調し、谷
の部分を減衰させるホルマント強調処理を行う主フィル
タと、この主フィルタの出力信号に含まれるスペクトル
傾きを補正するための第１および第２の傾き補正フィル
タを縦続接続して構成され、第１のスペクトル傾き補正
フィルタは、入力音声信号の特性もしくはスペクトル強
調フィルタの特性に応じて適応的に特性が変化する１次
のフィルタであり、第２のスペクトル傾き補正フィルタ
は、特性が固定の１次のフィルタであることを特徴とす
る。
【００２１】また、第１の発明においては入力音声信号
または主フィルタから求められる１次のＰＡＲＣＯＲ係
数（部分自己相関係数または偏自己相関係数）に基づい
て第１のスペクトル傾き補正フィルタの特性を決定する
手段を有していてもよい。
または主フィルタから求められる１次のＰＡＲＣＯＲ係
数（部分自己相関係数または偏自己相関係数）に基づい
て第１のスペクトル傾き補正フィルタの特性を決定する
手段を有していてもよい。
【００２２】さらに、第１の発明においては第１のスペ
クトル傾き補正フィルタの特性を１単位時間前に求めら
れた特性から決められる範囲を越えないように制限して
決定する手段を有していてもよい。
クトル傾き補正フィルタの特性を１単位時間前に求めら
れた特性から決められる範囲を越えないように制限して
決定する手段を有していてもよい。
【００２３】このように第１の発明では、入力音声信号
のスペクトルの山の部分を強調し、谷の部分を減衰させ
る主フィルタで生じる余分なスペクトル傾きを補正する
ために、入力音声信号の特性もしくは主フィルタの特性
に応じて、適応的に特性が変化する１次のフィルタから
なる第１のスペクトル傾き補正フィルタによって大まか
なスペクトル傾き補正を行う。この第１のスペクトル傾
き補正フィルタの次数は１次なので、処理量はわずかに
増加するだけで実現可能である。さらに、音声信号を特
性が固定の１次のフィルタからなる第２のスペクトル傾
き補正を通すことにより、第１のペクトル傾き補正フィ
ルタで除去しきれなかった余分なスペクトル傾きを補正
する。この第２のスペクトル傾き補正フィルタの次数も
１次であるので、処理量はほとんど増加せずに補正を行
うことができる。
のスペクトルの山の部分を強調し、谷の部分を減衰させ
る主フィルタで生じる余分なスペクトル傾きを補正する
ために、入力音声信号の特性もしくは主フィルタの特性
に応じて、適応的に特性が変化する１次のフィルタから
なる第１のスペクトル傾き補正フィルタによって大まか
なスペクトル傾き補正を行う。この第１のスペクトル傾
き補正フィルタの次数は１次なので、処理量はわずかに
増加するだけで実現可能である。さらに、音声信号を特
性が固定の１次のフィルタからなる第２のスペクトル傾
き補正を通すことにより、第１のペクトル傾き補正フィ
ルタで除去しきれなかった余分なスペクトル傾きを補正
する。この第２のスペクトル傾き補正フィルタの次数も
１次であるので、処理量はほとんど増加せずに補正を行
うことができる。
【００２４】すなわち、例えば（３）式で規定されるホ
ルマント強調フィルタでは２Ｐ＋１回の積和が必要なの
に対し、本発明ではＰ＋２回の積和でホルマント強調処
理可能となり、処理量ほぼ半分に減らすことができる。
ルマント強調フィルタでは２Ｐ＋１回の積和が必要なの
に対し、本発明ではＰ＋２回の積和でホルマント強調処
理可能となり、処理量ほぼ半分に減らすことができる。
【００２５】また、入力音声信号のスペクトルの山の部
分を強調し、谷の部分を減衰させるための主フィルタに
含まれる余分なスペクトル傾きは、１次のフィルタでほ
ぼ表現できる単純なスペクトル特性である。このため、
本発明のように１次の特性可変フィルタと１次の特性固
定フィルタで十分効果的に余分なスペクトル傾きを補正
することができる。例えば、（３）式で表される従来例
のスペクトル傾き補正の場合、次数が大きい分だけ精度
よく補正を行うことができるが、主フィルタに含まれる
余分なスペクトル傾きのスペクトル特性は単純であるた
め、１次の特性可変フィルタと１次の特性固定フィルタ
の縦続接続でも十分に補正を行うことができ、従来法と
比べても聴感的な差はほとんど認められない。さらに、
（４）式で規定されるホルマント強調フィルタでは、分
子項の次数Ｍ＝１とすると積和の回数は本発明とほぼ同
回数となるが、スペクトル傾き補正の効果が十分に得ら
れない。それに対し、本発明では特性が可変の１次のフ
ィルタと特性が固定の１次のフィルタとを縦続接続して
いるため、十分効果的にスペクトル傾きの補正を行うこ
とができる。
分を強調し、谷の部分を減衰させるための主フィルタに
含まれる余分なスペクトル傾きは、１次のフィルタでほ
ぼ表現できる単純なスペクトル特性である。このため、
本発明のように１次の特性可変フィルタと１次の特性固
定フィルタで十分効果的に余分なスペクトル傾きを補正
することができる。例えば、（３）式で表される従来例
のスペクトル傾き補正の場合、次数が大きい分だけ精度
よく補正を行うことができるが、主フィルタに含まれる
余分なスペクトル傾きのスペクトル特性は単純であるた
め、１次の特性可変フィルタと１次の特性固定フィルタ
の縦続接続でも十分に補正を行うことができ、従来法と
比べても聴感的な差はほとんど認められない。さらに、
（４）式で規定されるホルマント強調フィルタでは、分
子項の次数Ｍ＝１とすると積和の回数は本発明とほぼ同
回数となるが、スペクトル傾き補正の効果が十分に得ら
れない。それに対し、本発明では特性が可変の１次のフ
ィルタと特性が固定の１次のフィルタとを縦続接続して
いるため、十分効果的にスペクトル傾きの補正を行うこ
とができる。
【００２６】このように第１の発明では、主フィルタと
特性可変の１次のスペクトル傾き補正フィルタと、特性
固定の１次のスペクトル傾き補正フィルタとでホルマン
ト強調フィルタを構成することによって、少ない処理量
でこもり感の生じないホルマント強調処理を行うことが
でき、主観品質が効果的に向上する。
特性可変の１次のスペクトル傾き補正フィルタと、特性
固定の１次のスペクトル傾き補正フィルタとでホルマン
ト強調フィルタを構成することによって、少ない処理量
でこもり感の生じないホルマント強調処理を行うことが
でき、主観品質が効果的に向上する。
【００２７】第２の発明に係るホルマント強調方法は、
入力音声信号のスペクトルの山の部分を強調し、谷の部
分を減衰させるホルマント強調処理を極型フィルタによ
り行い、このホルマント強調処理により生じるスペクト
ル傾きを補正する処理を零型フィルタにより行うと共
に、極型フィルタのフィルタ係数および零型フィルタの
フィルタ係数の少なくとも一方を前記入力音声信号のＬ
ＰＣ係数の各次の係数とＬＰＣ係数の各次の係数にそれ
ぞれ対応させて予め任意に定められた定数との積で決定
することを特徴とする。
入力音声信号のスペクトルの山の部分を強調し、谷の部
分を減衰させるホルマント強調処理を極型フィルタによ
り行い、このホルマント強調処理により生じるスペクト
ル傾きを補正する処理を零型フィルタにより行うと共
に、極型フィルタのフィルタ係数および零型フィルタの
フィルタ係数の少なくとも一方を前記入力音声信号のＬ
ＰＣ係数の各次の係数とＬＰＣ係数の各次の係数にそれ
ぞれ対応させて予め任意に定められた定数との積で決定
することを特徴とする。
【００２８】第２の発明に係るホルマント強調フィルタ
は、入力音声信号のスペクトルの山の部分を強調し、谷
の部分を減衰させるホルマント強調処理を行う極型フィ
ルタと、この極型フィルタの出力信号に含まれるスペク
トル傾きを補正するための零型フィルタとを縦続接続し
て構成されたフィルタ手段と、極型フィルタおよび零型
フィルタのフィルタ係数を決定するフィルタ係数決定手
段とを備え、フィルタ係数決定手段は、ＬＰＣ係数の各
次の係数にそれぞれ対応させて予め任意に定められた複
数の定数を格納した定数格納手段を有し、極型フィルタ
のフィルタ係数および零型フィルタのフィルタ係数の少
なくとも一方を入力音声信号のＬＰＣ係数の各次の係数
と定数格納手段に格納された対応する定数との積で決定
することを特徴とする。定数格納手段は、メモリテーブ
ルによって構成される。
は、入力音声信号のスペクトルの山の部分を強調し、谷
の部分を減衰させるホルマント強調処理を行う極型フィ
ルタと、この極型フィルタの出力信号に含まれるスペク
トル傾きを補正するための零型フィルタとを縦続接続し
て構成されたフィルタ手段と、極型フィルタおよび零型
フィルタのフィルタ係数を決定するフィルタ係数決定手
段とを備え、フィルタ係数決定手段は、ＬＰＣ係数の各
次の係数にそれぞれ対応させて予め任意に定められた複
数の定数を格納した定数格納手段を有し、極型フィルタ
のフィルタ係数および零型フィルタのフィルタ係数の少
なくとも一方を入力音声信号のＬＰＣ係数の各次の係数
と定数格納手段に格納された対応する定数との積で決定
することを特徴とする。定数格納手段は、メモリテーブ
ルによって構成される。
【００２９】このように第２の発明では、入力音声信号
のＬＰＣ係数とＬＰＣ係数の各次の係数毎にそれぞれ対
応させて予め任意に定められた複数の定数との積でフィ
ルタ係数が決定されるため、これら複数の定数の設定に
よってホルマント強調フィルタの特性を自由に決めるこ
とができる。
のＬＰＣ係数とＬＰＣ係数の各次の係数毎にそれぞれ対
応させて予め任意に定められた複数の定数との積でフィ
ルタ係数が決定されるため、これら複数の定数の設定に
よってホルマント強調フィルタの特性を自由に決めるこ
とができる。
【００３０】従来のホルマント強調フィルタは、（３）
式に示したように１／Ａ（ｚ／β）なる伝達関数の極型
フィルタとＡ（ｚ／γ）なる伝達関数の零型フィルタと
で構成されており、βおよびγの値の与え方によってホ
ルマント強調の強さを決定することができるようになっ
ている。しかし、（２）式から分かるように極型フィル
タフィルタ係数は｛αi βi ；ｉ＝１〜Ｐ｝のように表
され、同様に零型フィルタのフィルタ係数も｛α
i γi ；ｉ＝１〜Ｐ｝のように表されるので、それぞれ
のフィルタ係数を決定するためにＬＰＣ係数｛αi ；ｉ
＝１〜Ｐ｝に乗ずる係数は、βおよびγの指数関数値
｛βi ；ｉ＝１〜Ｐ｝、｛γi ；ｉ＝１〜Ｐ｝しかとり
得ないという制限が自ずと存在していた。
式に示したように１／Ａ（ｚ／β）なる伝達関数の極型
フィルタとＡ（ｚ／γ）なる伝達関数の零型フィルタと
で構成されており、βおよびγの値の与え方によってホ
ルマント強調の強さを決定することができるようになっ
ている。しかし、（２）式から分かるように極型フィル
タフィルタ係数は｛αi βi ；ｉ＝１〜Ｐ｝のように表
され、同様に零型フィルタのフィルタ係数も｛α
i γi ；ｉ＝１〜Ｐ｝のように表されるので、それぞれ
のフィルタ係数を決定するためにＬＰＣ係数｛αi ；ｉ
＝１〜Ｐ｝に乗ずる係数は、βおよびγの指数関数値
｛βi ；ｉ＝１〜Ｐ｝、｛γi ；ｉ＝１〜Ｐ｝しかとり
得ないという制限が自ずと存在していた。
【００３１】ホルマント強調フィルタは、主観品質を向
上させることを目的としているが、主観的に音声の品質
が向上しているかどうかの判断は再生音声信号の試聴と
パラメータの調整とを繰り返し行われるのが一般的であ
る。このため、従来のようにフィルタ係数を求めるため
にＬＰＣ係数に乗ぜられる係数を指数関数値に限定せ
ず、本発明のように自由に設定が行える方がホルマント
強調フィルタによる音声の品質向上により有利となる。
上させることを目的としているが、主観的に音声の品質
が向上しているかどうかの判断は再生音声信号の試聴と
パラメータの調整とを繰り返し行われるのが一般的であ
る。このため、従来のようにフィルタ係数を求めるため
にＬＰＣ係数に乗ぜられる係数を指数関数値に限定せ
ず、本発明のように自由に設定が行える方がホルマント
強調フィルタによる音声の品質向上により有利となる。
【００３２】第２の発明に係る別の態様によるホルマン
ト強調方法では、ＬＰＣ係数の各次の係数にそれぞれ対
応させて予め任意に定められた複数の定数を格納した複
数種類の定数格納手段を設け、極型フィルタのフィルタ
係数および零型フィルタのフィルタ係数の少なくとも一
方を入力音声信号のＬＰＣ係数の各次の係数と、入力音
声信号の属性に基づいて複数種類の定数格納手段から選
択された一つの定数格納手段に格納された対応する定数
との積で決定することを特徴とする。
ト強調方法では、ＬＰＣ係数の各次の係数にそれぞれ対
応させて予め任意に定められた複数の定数を格納した複
数種類の定数格納手段を設け、極型フィルタのフィルタ
係数および零型フィルタのフィルタ係数の少なくとも一
方を入力音声信号のＬＰＣ係数の各次の係数と、入力音
声信号の属性に基づいて複数種類の定数格納手段から選
択された一つの定数格納手段に格納された対応する定数
との積で決定することを特徴とする。
【００３３】元来、音声信号には母音部のようにホルマ
ントが強く出現し、その強調を行うことで品質改善が図
れる領域や、子音部のようにはっきりしたホルマントが
出現しにくく、その強調を弱くした方が良い結果が得ら
れる領域が混在しており、入力音声信号の属性に応じて
その強調の度合いを適応的に変化させた方が最終的な主
観品質を向上させることができる。
ントが強く出現し、その強調を行うことで品質改善が図
れる領域や、子音部のようにはっきりしたホルマントが
出現しにくく、その強調を弱くした方が良い結果が得ら
れる領域が混在しており、入力音声信号の属性に応じて
その強調の度合いを適応的に変化させた方が最終的な主
観品質を向上させることができる。
【００３４】また、他にも例えば音声の存在しない背景
部ではホルマント強調を弱くし、音声の存在する領域で
はホルマント強調を強くすることも効果がある。背景部
にある信号は例えばエンジン音、空調音などに代表され
る雑音であることが多く、このような信号について従来
の方法でスペクトル強調および減衰を行うと、不自然な
音として知覚されてしまうことが主な理由である。この
ような問題に対して、従来法では何等対策が施されてい
ない。
部ではホルマント強調を弱くし、音声の存在する領域で
はホルマント強調を強くすることも効果がある。背景部
にある信号は例えばエンジン音、空調音などに代表され
る雑音であることが多く、このような信号について従来
の方法でスペクトル強調および減衰を行うと、不自然な
音として知覚されてしまうことが主な理由である。この
ような問題に対して、従来法では何等対策が施されてい
ない。
【００３５】これに対し、第２の発明ではホルマント強
調の強さの度合いを段階的に異ならせることができるよ
うに、ＬＰＣ係数の各次の係数にそれぞれ対応させて予
め任意に定められた複数の定数を格納した複数種類の定
数格納手段であるメモリテーブルを予め用意しておき、
入力音声信号の母音部、子音部、背景部などの属性に応
じて使用するメモリテーブルを適応的に選択する。これ
により、入力音声信号の属性に最も適合したメモリテー
ブルが常に選択されるため、結果としてホルマント強調
後の音声の品質が向上する。
調の強さの度合いを段階的に異ならせることができるよ
うに、ＬＰＣ係数の各次の係数にそれぞれ対応させて予
め任意に定められた複数の定数を格納した複数種類の定
数格納手段であるメモリテーブルを予め用意しておき、
入力音声信号の母音部、子音部、背景部などの属性に応
じて使用するメモリテーブルを適応的に選択する。これ
により、入力音声信号の属性に最も適合したメモリテー
ブルが常に選択されるため、結果としてホルマント強調
後の音声の品質が向上する。
【００３６】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施形態を説明する。
施形態を説明する。
【００３７】［第１の発明の実施の形態］ （第１の実施形態）図１は、第１の実施形態に係るホル
マント強調フィルタの基本動作を説明するためのブロッ
ク図である。同図において、入力端子１００１からディ
ジタル的に処理された音声信号が複数サンプルを１フレ
ームとしてフレーム単位で順次入力される。本実施形態
では、４０サンプルで１フレームとして説明する。一
方、入力端子１００２からそれぞれのフレーム内音声信
号のスペクトル概形を表すＬＰＣ係数が順次入力され
る。ホルマント強調フィルタ１００３では、入力端子１
００１から入力される音声信号を入力端子１００２から
入力されるＬＰＣ係数を用いてホルマント強調を行い、
その結果として得られる出力信号を出力端子１００４か
ら出力する。
マント強調フィルタの基本動作を説明するためのブロッ
ク図である。同図において、入力端子１００１からディ
ジタル的に処理された音声信号が複数サンプルを１フレ
ームとしてフレーム単位で順次入力される。本実施形態
では、４０サンプルで１フレームとして説明する。一
方、入力端子１００２からそれぞれのフレーム内音声信
号のスペクトル概形を表すＬＰＣ係数が順次入力され
る。ホルマント強調フィルタ１００３では、入力端子１
００１から入力される音声信号を入力端子１００２から
入力されるＬＰＣ係数を用いてホルマント強調を行い、
その結果として得られる出力信号を出力端子１００４か
ら出力する。
【００３８】図２は、図１のホルマント強調フィルタ１
００３の内部構成を示すブロック図である。図２に示す
ホルマント強調フィルタ１００３は、スペクトル強調フ
ィルタ１１０１、フィルタ係数決定部１１０２により特
性が制御される特性可変フィルタ１１０３、および特性
固定フィルタ１１０４を縦続接続して構成される。
００３の内部構成を示すブロック図である。図２に示す
ホルマント強調フィルタ１００３は、スペクトル強調フ
ィルタ１１０１、フィルタ係数決定部１１０２により特
性が制御される特性可変フィルタ１１０３、および特性
固定フィルタ１１０４を縦続接続して構成される。
【００３９】スペクトル強調フィルタ１１０１は、入力
される音声信号のスペクトルの山の部分（ホルマント）
を強調し、谷の部分を減衰させるというホルマント強調
フィルタ１００３の基本作用を達成する主フィルタとし
て機能するものであり、入力端子１００２より得られる
ＬＰＣ係数を基に構成される。このスペクトル強調フィ
ルタ１１０１の構成をＬＰＣ係数｛αi ；ｉ＝１〜Ｐ｝
を用いてｚ変換領域で表すと、（５）式のようになる。
される音声信号のスペクトルの山の部分（ホルマント）
を強調し、谷の部分を減衰させるというホルマント強調
フィルタ１００３の基本作用を達成する主フィルタとし
て機能するものであり、入力端子１００２より得られる
ＬＰＣ係数を基に構成される。このスペクトル強調フィ
ルタ１１０１の構成をＬＰＣ係数｛αi ；ｉ＝１〜Ｐ｝
を用いてｚ変換領域で表すと、（５）式のようになる。
【００４０】
【数５】
【００４１】ただし、Ｃ（ｚ）は入力音声信号のｚ変換
値、Ｅ（ｚ）は出力信号のｚ変換値である。また、Ｐは
フィルタ次数を表し、本実施形態ではＰ＝１０として説
明を行う。ここで、βはスペクトル強度の度合いを制御
する定数（０＜β＜１）である。βが１に近くなるほど
スペクトル強調の度合いが大きくなり、雑音抑圧の効果
も大きくなるが、合成音のこもり感も大きくなってしま
うという弊害がある。逆に、βが０に近くなるほどスペ
クトル強調の度合いが小さくなり、雑音抑圧の効果も小
さくなる。
値、Ｅ（ｚ）は出力信号のｚ変換値である。また、Ｐは
フィルタ次数を表し、本実施形態ではＰ＝１０として説
明を行う。ここで、βはスペクトル強度の度合いを制御
する定数（０＜β＜１）である。βが１に近くなるほど
スペクトル強調の度合いが大きくなり、雑音抑圧の効果
も大きくなるが、合成音のこもり感も大きくなってしま
うという弊害がある。逆に、βが０に近くなるほどスペ
クトル強調の度合いが小さくなり、雑音抑圧の効果も小
さくなる。
【００４２】（５）式を時間領域で表すと、（６）式に
なる。
なる。
【００４３】
【数６】
【００４４】ただし、ｃ（ｎ）はＣ（ｚ）の時間領域信
号として表したものであり、ｅ（ｎ）はＥ（ｚ）の時間
領域信号として表したものである。
号として表したものであり、ｅ（ｎ）はＥ（ｚ）の時間
領域信号として表したものである。
【００４５】入力端子１００２から与えられるＬＰＣ係
数を基に、フィルタ係数決定部１１０２でフィルタ係数
μ1 が求められる。μ1 は、ＬＰＣ係数で規定される全
極型フィルタに内在するスペクトル傾きを補正するよう
に決定される。ＬＰＣ係数で規定される全極型フィルタ
がローパス特性をもつ場合、μ1 はマイナス値をとり、
逆にＬＰＣ係数で規定される全極型フィルタがハイパス
特性をもつ場合、μ1はプラス値をとる。μ1 の具体的
な決定法については、後述する。
数を基に、フィルタ係数決定部１１０２でフィルタ係数
μ1 が求められる。μ1 は、ＬＰＣ係数で規定される全
極型フィルタに内在するスペクトル傾きを補正するよう
に決定される。ＬＰＣ係数で規定される全極型フィルタ
がローパス特性をもつ場合、μ1 はマイナス値をとり、
逆にＬＰＣ係数で規定される全極型フィルタがハイパス
特性をもつ場合、μ1はプラス値をとる。μ1 の具体的
な決定法については、後述する。
【００４６】特性可変フィルタ１１０３に、スペクトル
強調フィルタの出力信号ｅ（ｎ）とフィルタ係数決定部
１１０２の出力μ1 が入力される。特性可変フィルタ１
１０３のフィルタ次数は１次であり、特性可変フィルタ
１１０３の出力信号をｚ変換領域でＦ（ｚ）と表すと、
Ｆ（ｚ）は（７）式のようになる。
強調フィルタの出力信号ｅ（ｎ）とフィルタ係数決定部
１１０２の出力μ1 が入力される。特性可変フィルタ１
１０３のフィルタ次数は１次であり、特性可変フィルタ
１１０３の出力信号をｚ変換領域でＦ（ｚ）と表すと、
Ｆ（ｚ）は（７）式のようになる。
【００４７】 Ｆ（ｚ）＝（１＋μ1 ｚ-1）Ｅ（ｚ） （７） （７）式を時間領域で表すと（８）式のようになる。た
だし、ｅ（ｎ）はＥ（ｚ）の時間領域信号として表した
ものであり、ｆ（ｎ）はＦ（ｚ）の時間領域信号として
表したものである。
だし、ｅ（ｎ）はＥ（ｚ）の時間領域信号として表した
ものであり、ｆ（ｎ）はＦ（ｚ）の時間領域信号として
表したものである。
【００４８】 ｆ（ｎ）＝ｅ（ｎ）＋μ1 ｅ（ｎ−１） （８） （８）式から分かるように、ＬＰＣ係数で規定される全
極型フィルタがハイパス特性をもつとき、μ1 はプラス
値をとるためローパスフィルタとなり、ＬＰＣ係数で規
定される全極型フィルタのハイパス特性を補正するよう
に働く。逆に、ＬＰＣ係数で規定される全極型フィルタ
がローパス特性をもつときμ1 はマイナス値をとるため
ハイパスフィルタとなり、ＬＰＣ係数で規定される全極
型フィルタのローパス特性を補正するように働く。
極型フィルタがハイパス特性をもつとき、μ1 はプラス
値をとるためローパスフィルタとなり、ＬＰＣ係数で規
定される全極型フィルタのハイパス特性を補正するよう
に働く。逆に、ＬＰＣ係数で規定される全極型フィルタ
がローパス特性をもつときμ1 はマイナス値をとるため
ハイパスフィルタとなり、ＬＰＣ係数で規定される全極
型フィルタのローパス特性を補正するように働く。
【００４９】特性可変フィルタ１１０３の出力ｆ（ｎ）
は、特性固定フィルタ１１０４に与えられる。特性固定
フィルタ１１０４のフィルタ次数は１次であり、特性可
変フィルタ１１０３の出力信号をｚ変換領域でＧ（ｚ）
と表すと、Ｇ（ｚ）は（９）式のようになる。
は、特性固定フィルタ１１０４に与えられる。特性固定
フィルタ１１０４のフィルタ次数は１次であり、特性可
変フィルタ１１０３の出力信号をｚ変換領域でＧ（ｚ）
と表すと、Ｇ（ｚ）は（９）式のようになる。
【００５０】 Ｇ（ｚ）＝（１−μ2 ｚ-1）Ｆ（ｚ） （９） （９）式を時間領域で表すと、（１０）式のようにな
る。ただし、ｆ（ｎ）はＦ（ｚ）の時間領域信号として
表したものであり、ｇ（ｎ）はＧ（ｚ）の時間領域信号
として表したものである。
る。ただし、ｆ（ｎ）はＦ（ｚ）の時間領域信号として
表したものであり、ｇ（ｎ）はＧ（ｚ）の時間領域信号
として表したものである。
【００５１】 ｇ（ｎ）＝ｆ（ｎ）−μ2 ｆ（ｎ−１） （１０） μ2 は正の固定値であるため、（９）式より特性固定フ
ィルタ１１０４は常にハイパス特性になる。これは、ス
ペクトル強調フィルタ１１０１のフィルタ特性は、聴感
的に重要な有声音時にほとんどの場合ローパス特性とな
り、これを補正するよう特性可変フィルタ１１０３でハ
イパスフィルタとなるものの、多くの場合補正しきれず
に、こもり感が残っていた。これを解決するために、ハ
イパス特性をもつ特性固定フィルタ１１０４は用意され
たものである。このようにして求めた出力信号ｇ（ｎ）
は、出力端子１００４から出力される。
ィルタ１１０４は常にハイパス特性になる。これは、ス
ペクトル強調フィルタ１１０１のフィルタ特性は、聴感
的に重要な有声音時にほとんどの場合ローパス特性とな
り、これを補正するよう特性可変フィルタ１１０３でハ
イパスフィルタとなるものの、多くの場合補正しきれず
に、こもり感が残っていた。これを解決するために、ハ
イパス特性をもつ特性固定フィルタ１１０４は用意され
たものである。このようにして求めた出力信号ｇ（ｎ）
は、出力端子１００４から出力される。
【００５２】以上の処理の流れをまとめると、図３に示
すフローチャートのようになる。ここで、｛ｃ（ｎ），
ｎ＝０〜ＮＵＭ−１｝はディジタル的に処理された入力
音声信号であり、入力端子１００１から順次入力される
信号を表し、｛ｅ（ｎ），ｎ＝−Ｐ〜ＮＵＭ−１｝およ
び｛ｆ（ｎ），ｎ＝−１〜ＮＵＭ−１｝は、フィルタの
内部状態を表す。｛ｇ（ｎ），ｎ＝０〜ＮＵＭ−１｝は
出力音声信号であり、出力端子１００４より順次出力さ
れる。また、ｅ（ｎ），ｆ（ｎ）の変数ｎがマイナス値
のときは前フレームの内部状態を利用していることを意
味する。ここでＮＵＭはフレーム長を表し、ＮＵＭ＝４
０とする。さらに、Ｐはスペクトル強調フィルタの次数
を表し、ここではＰ＝１０とする。
すフローチャートのようになる。ここで、｛ｃ（ｎ），
ｎ＝０〜ＮＵＭ−１｝はディジタル的に処理された入力
音声信号であり、入力端子１００１から順次入力される
信号を表し、｛ｅ（ｎ），ｎ＝−Ｐ〜ＮＵＭ−１｝およ
び｛ｆ（ｎ），ｎ＝−１〜ＮＵＭ−１｝は、フィルタの
内部状態を表す。｛ｇ（ｎ），ｎ＝０〜ＮＵＭ−１｝は
出力音声信号であり、出力端子１００４より順次出力さ
れる。また、ｅ（ｎ），ｆ（ｎ）の変数ｎがマイナス値
のときは前フレームの内部状態を利用していることを意
味する。ここでＮＵＭはフレーム長を表し、ＮＵＭ＝４
０とする。さらに、Ｐはスペクトル強調フィルタの次数
を表し、ここではＰ＝１０とする。
【００５３】最初にステップＳ１１で変数ｎを０クリア
し、次いでステップＳ１２でスペクトル強調処理を施し
てｅ（ｎ）を求める。次に、ステップＳ１３で特性可変
傾き補正処理を施してｆ（ｎ）を求め、次いでステップ
Ｓ１４で特性固定傾き補正処理を施してｇ（ｎ）を求め
て、ｇ（ｎ）を出力端子１００４から出力する。次のス
テップＳ１５で変数ｎを１だけ増加させ、ステップＳ１
６でｎの大きさとＮＵＭの大きさを比較する。変数ｎが
ＮＵＭより小さければステップＳ１２に戻り、変数ｎが
ＮＵＭ以上であればステップＳ１７に進む。ステップＳ
１７では、次フレームのためにフィルタの内部状態の更
新を行い、次フレームの入力音声信号に備え処理を終了
する。
し、次いでステップＳ１２でスペクトル強調処理を施し
てｅ（ｎ）を求める。次に、ステップＳ１３で特性可変
傾き補正処理を施してｆ（ｎ）を求め、次いでステップ
Ｓ１４で特性固定傾き補正処理を施してｇ（ｎ）を求め
て、ｇ（ｎ）を出力端子１００４から出力する。次のス
テップＳ１５で変数ｎを１だけ増加させ、ステップＳ１
６でｎの大きさとＮＵＭの大きさを比較する。変数ｎが
ＮＵＭより小さければステップＳ１２に戻り、変数ｎが
ＮＵＭ以上であればステップＳ１７に進む。ステップＳ
１７では、次フレームのためにフィルタの内部状態の更
新を行い、次フレームの入力音声信号に備え処理を終了
する。
【００５４】上記処理において、ステップＳ１２、ステ
ップＳ１３およびステップＳ１４はどのような順序であ
っても構わない。ただし、順序を変更した場合、その順
序に適合した内部状態の割り振りを行う必要があるのは
当然である。
ップＳ１３およびステップＳ１４はどのような順序であ
っても構わない。ただし、順序を変更した場合、その順
序に適合した内部状態の割り振りを行う必要があるのは
当然である。
【００５５】（第２の実施形態）図４は、第２の実施形
態の構成を示すブロック図である。図４において、図２
と同じ参照符号を付した構成要素は図２と同じ機能を有
するものとして説明を省略する。第２の実施形態と第１
の実施形態との違いは、フィルタ係数決定部１１０２へ
の入力が異なる点にある。
態の構成を示すブロック図である。図４において、図２
と同じ参照符号を付した構成要素は図２と同じ機能を有
するものとして説明を省略する。第２の実施形態と第１
の実施形態との違いは、フィルタ係数決定部１１０２へ
の入力が異なる点にある。
【００５６】すなわち、本実施形態におけるフィルタ係
数決定部１１０２への入力は、スペクトル強調フィルタ
１１０１で用いられる重み付きＬＰＣ係数｛αi βi ；
ｉ＝１〜Ｐ｝である。この重み付きＬＰＣ係数はスペク
トル強調フィルタ１１０１のフィルタ係数そのものであ
るため、実際にスペクトル強調に用いるフィルタの特性
を正確に求めることができる。本実施形態では、この重
み付きＬＰＣ係数を基に特性可変フィルタ１１０３のフ
ィルタ係数μ1 を求めているため、より正確なスペクト
ル傾き補正が可能となる。
数決定部１１０２への入力は、スペクトル強調フィルタ
１１０１で用いられる重み付きＬＰＣ係数｛αi βi ；
ｉ＝１〜Ｐ｝である。この重み付きＬＰＣ係数はスペク
トル強調フィルタ１１０１のフィルタ係数そのものであ
るため、実際にスペクトル強調に用いるフィルタの特性
を正確に求めることができる。本実施形態では、この重
み付きＬＰＣ係数を基に特性可変フィルタ１１０３のフ
ィルタ係数μ1 を求めているため、より正確なスペクト
ル傾き補正が可能となる。
【００５７】図５は、フィルタ係数決定部１１０２の一
構成例を示すブロック図である。入力端子１４０４から
は、ＬＰＣ係数｛αi ；ｉ＝１〜Ｐ｝もしくは重み付き
ＬＰＣ係数｛αi βi ；ｉ＝１〜Ｐ｝のいずれかが入力
される。次に、ＬＰＣ係数からＰＡＲＣＯＲ係数（部分
自己相関係数または偏自己相関係数）への変換を行う係
数変換部１４０１において、入力されたＬＰＣ係数もし
くは重み付きＬＰＣ係数はＰＡＲＣＯＲ係数へ変換す
る。その具体的な方法については、古井氏による“ディ
ジタル音声処理”，東海大学出版会（文献５）に記載さ
れているので、ここでの説明は省略する。係数変換部１
４０１からは１次のＰＡＲＣＯＲ係数ｋ1が出力され
る。
構成例を示すブロック図である。入力端子１４０４から
は、ＬＰＣ係数｛αi ；ｉ＝１〜Ｐ｝もしくは重み付き
ＬＰＣ係数｛αi βi ；ｉ＝１〜Ｐ｝のいずれかが入力
される。次に、ＬＰＣ係数からＰＡＲＣＯＲ係数（部分
自己相関係数または偏自己相関係数）への変換を行う係
数変換部１４０１において、入力されたＬＰＣ係数もし
くは重み付きＬＰＣ係数はＰＡＲＣＯＲ係数へ変換す
る。その具体的な方法については、古井氏による“ディ
ジタル音声処理”，東海大学出版会（文献５）に記載さ
れているので、ここでの説明は省略する。係数変換部１
４０１からは１次のＰＡＲＣＯＲ係数ｋ1が出力され
る。
【００５８】ＰＡＲＣＯＲ係数固有の性質として、以下
のことが知られている。つまり、係数変換部１４０１に
入力されるＬＰＣ係数で構成されるフィルタのスペクト
ルがローパス特性をもつ場合、１次のＰＡＲＣＯＲ係数
は負の値をとり、ローパス特性が強くなるほど１次のＰ
ＡＲＣＯＲ係数は−１に近づく、逆に、前記スペクトル
がハイパス特性をもつ場合、１次のＰＡＲＣＯＲ係数は
正の値をとり、ハイパス特性が強くなるほど１次のＰＡ
ＲＣＯＲ係数は＋１に近づく。よって、１次のＰＡＲＣ
ＯＲ係数を用いて（７）式で規定される特性可変フィル
タ１１０３のフィルタ特性を制御すれば、係数変換部１
４０１に入力されるＬＰＣ係数つまりはスペクトル強調
フィルタ１１０１のスペクトル概形に含まれる余分なス
ペクトル傾きを効率よく補正することができる。具体的
には、乗算器１４０２で係数変換部１４０１から得られ
る１次のＰＡＲＣＯＲ係数ｋ1 に正の定数εを乗じた結
果をμ1 として出力端子１４０３から出力する。
のことが知られている。つまり、係数変換部１４０１に
入力されるＬＰＣ係数で構成されるフィルタのスペクト
ルがローパス特性をもつ場合、１次のＰＡＲＣＯＲ係数
は負の値をとり、ローパス特性が強くなるほど１次のＰ
ＡＲＣＯＲ係数は−１に近づく、逆に、前記スペクトル
がハイパス特性をもつ場合、１次のＰＡＲＣＯＲ係数は
正の値をとり、ハイパス特性が強くなるほど１次のＰＡ
ＲＣＯＲ係数は＋１に近づく。よって、１次のＰＡＲＣ
ＯＲ係数を用いて（７）式で規定される特性可変フィル
タ１１０３のフィルタ特性を制御すれば、係数変換部１
４０１に入力されるＬＰＣ係数つまりはスペクトル強調
フィルタ１１０１のスペクトル概形に含まれる余分なス
ペクトル傾きを効率よく補正することができる。具体的
には、乗算器１４０２で係数変換部１４０１から得られ
る１次のＰＡＲＣＯＲ係数ｋ1 に正の定数εを乗じた結
果をμ1 として出力端子１４０３から出力する。
【００５９】 μ1 ＝ｋ1 ε （１１） 以上の処理の流れをまとめると、図６に示すフローチャ
ートのようになる。ここで、｛ｃ（ｎ），ｎ＝０〜ＮＵ
Ｍ−１｝はディジタル的に処理された音声信号で入力端
子１００１から順次入力される信号を表し、｛ｅ
（ｎ），ｎ＝−Ｐ〜ＮＵＭ−１｝および｛ｆ（ｎ），ｎ
＝−１〜ＮＵＭ−１｝は、フィルタの内部状態を表す。
｛ｇ（ｎ），ｎ＝０〜ＮＵＭ−１｝は出力信号であり、
出力端子１００４より順次出力される。また、ｅ
（ｎ），ｆ（ｎ）の変数ｎがマイナス値のときは前フレ
ームの内部状態を利用していることを意味する。ここで
ＮＵＭはフレーム長を表し、ＮＵＭ＝４０とする。さら
に、Ｐはスペクトル強調フィルタの次数を表し、ここで
はＰ＝１０とする。また、図６におけるステップＳ２
１，Ｓ２２，Ｓ２４，Ｓ２５，Ｓ２６およびＳ２７は、
先に説明した図３におけるステップＳ１１，Ｓ１２，Ｓ
１４，Ｓ１５，Ｓ１６およびＳ１７と同じ処理なので、
説明を省略する。
ートのようになる。ここで、｛ｃ（ｎ），ｎ＝０〜ＮＵ
Ｍ−１｝はディジタル的に処理された音声信号で入力端
子１００１から順次入力される信号を表し、｛ｅ
（ｎ），ｎ＝−Ｐ〜ＮＵＭ−１｝および｛ｆ（ｎ），ｎ
＝−１〜ＮＵＭ−１｝は、フィルタの内部状態を表す。
｛ｇ（ｎ），ｎ＝０〜ＮＵＭ−１｝は出力信号であり、
出力端子１００４より順次出力される。また、ｅ
（ｎ），ｆ（ｎ）の変数ｎがマイナス値のときは前フレ
ームの内部状態を利用していることを意味する。ここで
ＮＵＭはフレーム長を表し、ＮＵＭ＝４０とする。さら
に、Ｐはスペクトル強調フィルタの次数を表し、ここで
はＰ＝１０とする。また、図６におけるステップＳ２
１，Ｓ２２，Ｓ２４，Ｓ２５，Ｓ２６およびＳ２７は、
先に説明した図３におけるステップＳ１１，Ｓ１２，Ｓ
１４，Ｓ１５，Ｓ１６およびＳ１７と同じ処理なので、
説明を省略する。
【００６０】図６で新たに設けられた処理は、ステップ
Ｓ２３である。ステップＳ２３の特徴は、特性可変傾き
補正特性を１次のＰＡＲＣＯＲ係数ｋ1 で制御している
点にある。つまり、１次のＰＡＲＣＯＲ係数ｋ1 と定数
εとの積を１次の零型フィルタのフィルタ係数として、
ｆ（ｎ）を求めている。
Ｓ２３である。ステップＳ２３の特徴は、特性可変傾き
補正特性を１次のＰＡＲＣＯＲ係数ｋ1 で制御している
点にある。つまり、１次のＰＡＲＣＯＲ係数ｋ1 と定数
εとの積を１次の零型フィルタのフィルタ係数として、
ｆ（ｎ）を求めている。
【００６１】上記処理において、ステップＳ２２、ステ
ップＳ２３およびステップＳ２４はどのような順序であ
っても構わない。ただし順序を変更した場合、その順序
に適合した内部状態の割り振りを行う必要があるのは当
然である。
ップＳ２３およびステップＳ２４はどのような順序であ
っても構わない。ただし順序を変更した場合、その順序
に適合した内部状態の割り振りを行う必要があるのは当
然である。
【００６２】図７は、フィルタ係数決定部１１０２の別
の構成例を示すブロック図である。図７において、図５
と同じ参照符号を付した構成要素は図５と同じ機能を有
するものとして説明を省略する。図５に示したフィルタ
係数決定部１１０２と図７に示すフィルタ係数決定部１
１０２の構成の違いは、現フレームで出力されるフィル
タ係数μ1 が前フレームのμ1 値で規定される範囲内に
収まるよう制限を設けている点にある。
の構成例を示すブロック図である。図７において、図５
と同じ参照符号を付した構成要素は図５と同じ機能を有
するものとして説明を省略する。図５に示したフィルタ
係数決定部１１０２と図７に示すフィルタ係数決定部１
１０２の構成の違いは、現フレームで出力されるフィル
タ係数μ1 が前フレームのμ1 値で規定される範囲内に
収まるよう制限を設けている点にある。
【００６３】このため図７の構成では、前フレームのμ
1 を記憶しておくバッファ１５０２を有している。前フ
レームのμ1 をμ1 ｐと表したとき、μ1 ｐはフィルタ
係数制限部１５０１でμ1 の変動を制限するために使用
される。乗算器１４０２で乗算した結果得られる現フレ
ームのμ1 はフィルタ係数制限部１５０１の入力とな
り、かつバッファ１５０２に記憶されているμ1 ｐも同
時にフィルタ係数制限部１５０１に与えられる。フィル
タ係数制限部１５０１では、次式に従いμ1 のとり得る
範囲がμ1 ｐ−Ｔ≦μ1 ≦μ1 ｐ＋Ｔとなるよう制限を
与える。ここで、Ｔは正の定数である。
1 を記憶しておくバッファ１５０２を有している。前フ
レームのμ1 をμ1 ｐと表したとき、μ1 ｐはフィルタ
係数制限部１５０１でμ1 の変動を制限するために使用
される。乗算器１４０２で乗算した結果得られる現フレ
ームのμ1 はフィルタ係数制限部１５０１の入力とな
り、かつバッファ１５０２に記憶されているμ1 ｐも同
時にフィルタ係数制限部１５０１に与えられる。フィル
タ係数制限部１５０１では、次式に従いμ1 のとり得る
範囲がμ1 ｐ−Ｔ≦μ1 ≦μ1 ｐ＋Ｔとなるよう制限を
与える。ここで、Ｔは正の定数である。
【００６４】 μ1 ＝μ1 ｐ−Ｔ（ if μ1 ＜μ1 ｐ−Ｔ） （１２） μ1 ＝μ1 ｐ＋Ｔ（ if μ1 ＞μ1 ｐ＋Ｔ） （１３） （１２）式，（１３）式に従いμ1 に上記制限を与えた
後に、出力端子１４０３からμ1 を出力する。それと同
時に、次フレームのためにバッファ１５０２にμ1 をμ
1 ｐとして記憶させる。
後に、出力端子１４０３からμ1 を出力する。それと同
時に、次フレームのためにバッファ１５０２にμ1 をμ
1 ｐとして記憶させる。
【００６５】このようにフィルタ係数μ1 の変動を制限
することによって、特性可変フィルタ１１０３の特性が
大きく変化することがなくなり、特性可変フィルタのフ
ィルタゲインの変動も小さくなる。よって、フレーム間
のゲインの不連続が小さくなり、異音が生じにくくなる
というメリットがある。
することによって、特性可変フィルタ１１０３の特性が
大きく変化することがなくなり、特性可変フィルタのフ
ィルタゲインの変動も小さくなる。よって、フレーム間
のゲインの不連続が小さくなり、異音が生じにくくなる
というメリットがある。
【００６６】以上の処理の流れをまとめると、図８に示
すフローチャートのようになる。ここで、｛ｃ（ｎ），
ｎ＝０〜ＮＵＭ−１｝はディジタル的に処理された音声
信号であり、入力端子１００１から順次入力される信号
を表し、｛ｅ（ｎ），ｎ＝−Ｐ〜ＮＵＭ−１｝および
｛ｆ（ｎ），ｎ＝−１〜ＮＵＭ−１｝は、フィルタの内
部状態を表す。｛ｇ（ｎ），ｎ＝０〜ＮＵＭ−１｝は出
力信号であり、出力端子１００４より順次出力される。
また、ｅ（ｎ），ｆ（ｎ）の変数ｎがマイナス値のとき
は前フレームの内部状態を利用していることを意味す
る。ここでＮＵＭはフレーム長を表し、ＮＵＭ＝４０と
する。さらに、Ｐはスペクトル強調フィルタの次数を表
し、ここではＰ＝１０とする。また、図８におけるステ
ップＳ３７，Ｓ３８，Ｓ３９，Ｓ４０，Ｓ４１，Ｓ４２
およびＳ４３は、先に説明した図３におけるＳ１１，Ｓ
１２，Ｓ１３，Ｓ１４，Ｓ１５，Ｓ１６およびＳ１７と
同じ処理なので、説明を省略する。
すフローチャートのようになる。ここで、｛ｃ（ｎ），
ｎ＝０〜ＮＵＭ−１｝はディジタル的に処理された音声
信号であり、入力端子１００１から順次入力される信号
を表し、｛ｅ（ｎ），ｎ＝−Ｐ〜ＮＵＭ−１｝および
｛ｆ（ｎ），ｎ＝−１〜ＮＵＭ−１｝は、フィルタの内
部状態を表す。｛ｇ（ｎ），ｎ＝０〜ＮＵＭ−１｝は出
力信号であり、出力端子１００４より順次出力される。
また、ｅ（ｎ），ｆ（ｎ）の変数ｎがマイナス値のとき
は前フレームの内部状態を利用していることを意味す
る。ここでＮＵＭはフレーム長を表し、ＮＵＭ＝４０と
する。さらに、Ｐはスペクトル強調フィルタの次数を表
し、ここではＰ＝１０とする。また、図８におけるステ
ップＳ３７，Ｓ３８，Ｓ３９，Ｓ４０，Ｓ４１，Ｓ４２
およびＳ４３は、先に説明した図３におけるＳ１１，Ｓ
１２，Ｓ１３，Ｓ１４，Ｓ１５，Ｓ１６およびＳ１７と
同じ処理なので、説明を省略する。
【００６７】図８で新たに設けられた処理は、ステップ
Ｓ３１〜ステップＳ３６である。この処理の特徴は、特
性可変傾き補正処理の特性を１次のＰＡＲＣＯＲ係数ｋ
1 で制御している点と、特性可変傾き補正処理の特性の
変動に制限を設けている点にある。以下、ステップＳ３
１〜ステップＳ３６について説明を行う。
Ｓ３１〜ステップＳ３６である。この処理の特徴は、特
性可変傾き補正処理の特性を１次のＰＡＲＣＯＲ係数ｋ
1 で制御している点と、特性可変傾き補正処理の特性の
変動に制限を設けている点にある。以下、ステップＳ３
１〜ステップＳ３６について説明を行う。
【００６８】ステップＳ３１では、１次のＰＡＲＣＯＲ
係数ｋ1 と定数εの積を求めて、この値を変数μ1 に格
納する。ステップＳ３２では、変数μ1 とμ1 ｐ−Ｔと
の大小比較を行い、μ1 の方が小さければステップＳ３
３に、そうでなければステップＳ３４に進む。ステップ
Ｓ３３では、μ1 の値をμ1 ｐ−Ｔと置き換えてステッ
プＳ３６に進む。ステップＳ３４では、変数μ1 とμ1
ｐ＋Ｔとの大小比較を行い、μ1 の方が大きければステ
ップＳ３５に、そうでなければステップＳ３６に進む。
ステップＳ３５では、μ1 の値をμ1 ｐ＋Ｔと置き換え
てステップＳ３６に進む。ステップＳ３６では、次フレ
ームのためにμ1 の値をμ1 ｐに格納しステップＳ３７
に進む。
係数ｋ1 と定数εの積を求めて、この値を変数μ1 に格
納する。ステップＳ３２では、変数μ1 とμ1 ｐ−Ｔと
の大小比較を行い、μ1 の方が小さければステップＳ３
３に、そうでなければステップＳ３４に進む。ステップ
Ｓ３３では、μ1 の値をμ1 ｐ−Ｔと置き換えてステッ
プＳ３６に進む。ステップＳ３４では、変数μ1 とμ1
ｐ＋Ｔとの大小比較を行い、μ1 の方が大きければステ
ップＳ３５に、そうでなければステップＳ３６に進む。
ステップＳ３５では、μ1 の値をμ1 ｐ＋Ｔと置き換え
てステップＳ３６に進む。ステップＳ３６では、次フレ
ームのためにμ1 の値をμ1 ｐに格納しステップＳ３７
に進む。
【００６９】上記処理において、ステップＳ３８、ステ
ップＳ３９およびステップＳ４０はどのような順序であ
っても構わない。ただし順序を変更した場合、その順序
に適合した内部状態の割り振りを行う必要があるのは当
然である。
ップＳ３９およびステップＳ４０はどのような順序であ
っても構わない。ただし順序を変更した場合、その順序
に適合した内部状態の割り振りを行う必要があるのは当
然である。
【００７０】（第３の実施形態）図９は、第３の実施形
態に係るホルマント強調フィルタの構成を示すブロック
図である。この第３の実施形態と第１の実施形態との違
いは、ゲイン調整部１６０１が構成要素に含まれる点に
ある。
態に係るホルマント強調フィルタの構成を示すブロック
図である。この第３の実施形態と第１の実施形態との違
いは、ゲイン調整部１６０１が構成要素に含まれる点に
ある。
【００７１】ゲイン調整部１６０１では、ホルマント強
調フィルタ１００３の出力信号のパワーが、ホルマント
強調フィルタ１００３の入力信号であるディジタル的に
処理された音声信号のパワーと一致するように調整を行
い、さらに前フレームと現フレームの間で不連続が生じ
ないようフレーム間を滑らかに接続する処理を行う。こ
の処理により、ホルマント強調フィルタ１００３のフィ
ルタゲインが大きく変動しても、ゲイン調整部１６０１
でゲインの調整が行われ、異音の発生を防止することが
できる。
調フィルタ１００３の出力信号のパワーが、ホルマント
強調フィルタ１００３の入力信号であるディジタル的に
処理された音声信号のパワーと一致するように調整を行
い、さらに前フレームと現フレームの間で不連続が生じ
ないようフレーム間を滑らかに接続する処理を行う。こ
の処理により、ホルマント強調フィルタ１００３のフィ
ルタゲインが大きく変動しても、ゲイン調整部１６０１
でゲインの調整が行われ、異音の発生を防止することが
できる。
【００７２】（第４の実施形態）図１０は、第４の実施
形態に係るホルマント強調フィルタの構成を示すブロッ
ク図であり、ピッチ強調フィルタ２２０２と併用したも
のである。図１０において、図９と同じ参照符号を付し
た構成要素は図９と同じ機能を有するものとして説明を
省略する。
形態に係るホルマント強調フィルタの構成を示すブロッ
ク図であり、ピッチ強調フィルタ２２０２と併用したも
のである。図１０において、図９と同じ参照符号を付し
た構成要素は図９と同じ機能を有するものとして説明を
省略する。
【００７３】ピッチ強調フィルタ２２０２には、入力端
子２２０１からピッチ周期Ｌとフィルタゲインδが入力
され、同時にホルマント強調フィルタ１００３の出力信
号ｇ（ｎ）が入力される。ピッチ強調フィルタ２２０２
の入力音声信号ｇ（ｎ）のｚ変換値をＧ（ｚ）としたと
き、出力信号ｖ（ｎ）のｚ変換値Ｖ（ｚ）は次式で表さ
れる。
子２２０１からピッチ周期Ｌとフィルタゲインδが入力
され、同時にホルマント強調フィルタ１００３の出力信
号ｇ（ｎ）が入力される。ピッチ強調フィルタ２２０２
の入力音声信号ｇ（ｎ）のｚ変換値をＧ（ｚ）としたと
き、出力信号ｖ（ｎ）のｚ変換値Ｖ（ｚ）は次式で表さ
れる。
【００７４】
【数７】
【００７５】この式を時間領域で表すと、（１７）式の
ようになる。
ようになる。
【００７６】 ｖ（ｎ）＝ｇ（ｎ）＋δｖ（ｎ−Ｌ） （１７） ピッチ強調フィルタ２２０２は（１７）式に基づきピッ
チ強調を行い、出力信号ｖ（ｎ）をゲイン調整部１６０
１に与える。
チ強調を行い、出力信号ｖ（ｎ）をゲイン調整部１６０
１に与える。
【００７７】このように、ホルマント強調に加えてピッ
チ強調処理を行うと、雑音抑圧がさらに効果的に行わ
れ、音声品質が向上するメリットがある。ここではピッ
チ強調フィルタ２２０２として１次の全極型ピッチ強調
フィルタについて説明したが、これに限定されるもので
はない。また、ホルマント強調フィルタ１００３とピッ
チ強調フィルタ２２０２の順序はどのような順序でも構
わない。
チ強調処理を行うと、雑音抑圧がさらに効果的に行わ
れ、音声品質が向上するメリットがある。ここではピッ
チ強調フィルタ２２０２として１次の全極型ピッチ強調
フィルタについて説明したが、これに限定されるもので
はない。また、ホルマント強調フィルタ１００３とピッ
チ強調フィルタ２２０２の順序はどのような順序でも構
わない。
【００７８】これまで説明した本発明の各定数の推奨値
は次の通りである。
は次の通りである。
【００７９】 β＝０．８５，ε＝０．８，μ2 ＝０．４，Ｔ＝０．３ これらの値は試聴を繰り返し実験的に求められたもので
あるが、音質の好みによっては別の設定値もあり得る。
当然ながら、本発明はこの設定値に限定されるものでは
ない。
あるが、音質の好みによっては別の設定値もあり得る。
当然ながら、本発明はこの設定値に限定されるものでは
ない。
【００８０】（第５の実施形態）第５の実施形態とし
て、本発明を音声符号化／復号化システムの音声復号化
装置に適用した一実施形態を図１１に示す。図１１にお
いて、図２と同じ参照符号を付した構成要素は図２と同
じ機能を有するものとして、説明を省略する。
て、本発明を音声符号化／復号化システムの音声復号化
装置に適用した一実施形態を図１１に示す。図１１にお
いて、図２と同じ参照符号を付した構成要素は図２と同
じ機能を有するものとして、説明を省略する。
【００８１】図１１において、入力端子１７０１には図
示しない音声符号化装置から伝送路を経由して送られて
きたビットストリームが入力され、デマルチプレクサ１
７０２でのビット操作によりＬＳＰ係数インデックスＩ
ＬＳＰ、適応コードブックインデックスＩＡＣＢ、雑音
コードブックインデックスＩＳＣＢ、適応ゲインインデ
ックスＩＧＡおよび雑音ゲインインデックスＩＧＳに分
離されて出力される。
示しない音声符号化装置から伝送路を経由して送られて
きたビットストリームが入力され、デマルチプレクサ１
７０２でのビット操作によりＬＳＰ係数インデックスＩ
ＬＳＰ、適応コードブックインデックスＩＡＣＢ、雑音
コードブックインデックスＩＳＣＢ、適応ゲインインデ
ックスＩＧＡおよび雑音ゲインインデックスＩＧＳに分
離されて出力される。
【００８２】ＬＳＰ係数逆量子化部１７０３では、ＬＳ
Ｐ係数インデックスＩＬＳＰをもとにＬＳＰ係数を復号
する。次に、係数変換部１７１２で復号ＬＳＰ係数をＬ
ＰＣ係数へ変換する。その変換法は先に示した文献５に
記載されているので、ここでは説明を省略する。このよ
うにして得られる復号ＬＰＣ係数は、合成フィルタ１７
０９およびホルマント強調フィルタ１００３で使用され
る。
Ｐ係数インデックスＩＬＳＰをもとにＬＳＰ係数を復号
する。次に、係数変換部１７１２で復号ＬＳＰ係数をＬ
ＰＣ係数へ変換する。その変換法は先に示した文献５に
記載されているので、ここでは説明を省略する。このよ
うにして得られる復号ＬＰＣ係数は、合成フィルタ１７
０９およびホルマント強調フィルタ１００３で使用され
る。
【００８３】次に、適応コードブック１７０４から適応
コードブックインデックスＩＡＣＢを指標に適応ベクト
ルを選択する。同様に、雑音コードブック１７０５から
雑音コードブックインデックスＩＳＣＢをもとに雑音ベ
クトルを選択する。
コードブックインデックスＩＡＣＢを指標に適応ベクト
ルを選択する。同様に、雑音コードブック１７０５から
雑音コードブックインデックスＩＳＣＢをもとに雑音ベ
クトルを選択する。
【００８４】適応ゲイン復号部１７１０では、適応ゲイ
ンインデックスＩＧＡを指標に適応ゲインを復号し、同
様に雑音ゲイン復号部１７１１では、雑音ゲインインデ
ックスＩＧＳを指標に雑音ゲインを復号する。
ンインデックスＩＧＡを指標に適応ゲインを復号し、同
様に雑音ゲイン復号部１７１１では、雑音ゲインインデ
ックスＩＧＳを指標に雑音ゲインを復号する。
【００８５】乗算器１７０６では、適応ベクトルに適応
ゲインを乗じ、乗算器１７０７では雑音ベクトルに雑音
ゲインを乗じ、加算器１７０８で乗算器１７０６の出力
と１７０７の出力との加算を行い、駆動ベクトルを生成
する。この駆動ベクトルは合成フィルタ１７０９に与え
られると共に、次のフレームの処理のために適応コード
ブック１７０４に格納される。
ゲインを乗じ、乗算器１７０７では雑音ベクトルに雑音
ゲインを乗じ、加算器１７０８で乗算器１７０６の出力
と１７０７の出力との加算を行い、駆動ベクトルを生成
する。この駆動ベクトルは合成フィルタ１７０９に与え
られると共に、次のフレームの処理のために適応コード
ブック１７０４に格納される。
【００８６】適応ベクトルをｆ（ｎ）、適応ゲインを
ａ、雑音ベクトルをｕ（ｎ）、雑音ゲインをｂとおく
と、駆動ベクトルｃ（ｎ）は次式で表される。
ａ、雑音ベクトルをｕ（ｎ）、雑音ゲインをｂとおく
と、駆動ベクトルｃ（ｎ）は次式で表される。
【００８７】 ｃ（ｎ）＝ａ・ｆ（ｎ）＋ｂ・ｕ（ｎ） （１４） 合成フィルタ１７０９では、係数変換部１７１２から得
られる復号ＬＰＣ係数を基にフィルタリングを行う。復
号ＬＰＣ係数を｛αi ；ｉ＝１〜Ｐ｝（Ｐ：フィルタ次
数）と表すと、合成フィルタ１７０９では次式に従う処
理が行われる。ただし、ｃ（ｎ）は入力である駆動ベク
トル、ｅ（ｎ）は出力である合成ベクトルを表す。
られる復号ＬＰＣ係数を基にフィルタリングを行う。復
号ＬＰＣ係数を｛αi ；ｉ＝１〜Ｐ｝（Ｐ：フィルタ次
数）と表すと、合成フィルタ１７０９では次式に従う処
理が行われる。ただし、ｃ（ｎ）は入力である駆動ベク
トル、ｅ（ｎ）は出力である合成ベクトルを表す。
【００８８】
【数８】
【００８９】次に、ホルマント強調フィルタ１００３で
合成ベクトルｅ（ｎ）と復号ＬＰＣ係数｛αi ；ｉ＝１
〜Ｐ｝とを入力として、先に説明したようにホルマント
強調を行う。ホルマント強調された信号のゲインを合成
ベクトルｅ（ｎ）のゲインを用いてゲイン調整部１６０
１で調整し、このゲイン調整された信号を出力端子１１
０４から出力する。
合成ベクトルｅ（ｎ）と復号ＬＰＣ係数｛αi ；ｉ＝１
〜Ｐ｝とを入力として、先に説明したようにホルマント
強調を行う。ホルマント強調された信号のゲインを合成
ベクトルｅ（ｎ）のゲインを用いてゲイン調整部１６０
１で調整し、このゲイン調整された信号を出力端子１１
０４から出力する。
【００９０】なお、図１１ではホルマント強調フィルタ
１００３に図２の構成を用い、フィルタ係数決定部１１
０２に図６の構成を用いた場合について示しているが、
ホルマント強調フィルタ１００３に図４の構成を用い、
フィルタ係数決定部１１０２に図５の構成を用いてもよ
く、ホルマント強調フィルタ１００３とこれに含まれる
フィルタ係数決定部１１０２の組み合わせは任意であ
る。
１００３に図２の構成を用い、フィルタ係数決定部１１
０２に図６の構成を用いた場合について示しているが、
ホルマント強調フィルタ１００３に図４の構成を用い、
フィルタ係数決定部１１０２に図５の構成を用いてもよ
く、ホルマント強調フィルタ１００３とこれに含まれる
フィルタ係数決定部１１０２の組み合わせは任意であ
る。
【００９１】（第６の実施形態）第６の実施形態とし
て、本発明を音声符号化／復号化システムの音声復号化
装置に適用した他の実施形態を図１２に示す。図１２に
おいて、図１１と同じ参照符号を付した構成要素は図１
１と同じ機能を有するものとして説明を省略する。
て、本発明を音声符号化／復号化システムの音声復号化
装置に適用した他の実施形態を図１２に示す。図１２に
おいて、図１１と同じ参照符号を付した構成要素は図１
１と同じ機能を有するものとして説明を省略する。
【００９２】第５の実施形態と第６の実施形態との違い
は、第５の実施形態ではＬＳＰ係数逆量子化部１７０３
を用いているのに対し、第６の実施形態ではＰＡＲＣＯ
Ｒ係数逆量子化部１８０１を用いている点にある。どの
ような係数を復号するかは、図示していない音声符号化
装置でどのような係数を符号化したかで決まる。すなわ
ち、音声符号化装置でＬＳＰ係数を符号化しているな
ら、音声復号化装置ではＬＳＰ係数復号部１７０３６を
用いることになる。同様に、音声符号化装置でＰＡＲＣ
ＯＲ係数を符号化しているなら、音声復号化装置ではＰ
ＡＲＣＯＲ係数復号部１８０１を用いることになる。
は、第５の実施形態ではＬＳＰ係数逆量子化部１７０３
を用いているのに対し、第６の実施形態ではＰＡＲＣＯ
Ｒ係数逆量子化部１８０１を用いている点にある。どの
ような係数を復号するかは、図示していない音声符号化
装置でどのような係数を符号化したかで決まる。すなわ
ち、音声符号化装置でＬＳＰ係数を符号化しているな
ら、音声復号化装置ではＬＳＰ係数復号部１７０３６を
用いることになる。同様に、音声符号化装置でＰＡＲＣ
ＯＲ係数を符号化しているなら、音声復号化装置ではＰ
ＡＲＣＯＲ係数復号部１８０１を用いることになる。
【００９３】次に、ＰＡＲＣＯＲ係数からＬＰＣ係数へ
変換する係数変換部１８０２を用いて復号ＰＡＲＣＯＲ
係数からＬＰＣ係数へ変換する。この係数変換部１８０
２の具体的な実現法は文献５に記載されているので、こ
こでは説明を省略する。このようにして求められた復号
ＬＰＣ係数は、合成フィルタ１７０９とホルマント強調
フィルタ１００３に与えられる。本実施形態では、ＰＡ
ＲＣＯＲ係数逆量子化部１８０１の出力として復号ＰＡ
ＲＣＯＲ係数を求めているため、これまでの実施形態の
ようにフィルタ係数決定部１１０２内で係数変換部を用
いてＰＡＲＣＯＲ係数を改めて求める必要はなく、ＰＡ
ＲＣＯＲ係数逆量子化部１８０１の出力である復号ＰＡ
ＲＣＯＲ係数をフィルタ係数決定部１１０２に与えれば
良い。これによって構成が簡単になり、処理量を減らす
ことができる。
変換する係数変換部１８０２を用いて復号ＰＡＲＣＯＲ
係数からＬＰＣ係数へ変換する。この係数変換部１８０
２の具体的な実現法は文献５に記載されているので、こ
こでは説明を省略する。このようにして求められた復号
ＬＰＣ係数は、合成フィルタ１７０９とホルマント強調
フィルタ１００３に与えられる。本実施形態では、ＰＡ
ＲＣＯＲ係数逆量子化部１８０１の出力として復号ＰＡ
ＲＣＯＲ係数を求めているため、これまでの実施形態の
ようにフィルタ係数決定部１１０２内で係数変換部を用
いてＰＡＲＣＯＲ係数を改めて求める必要はなく、ＰＡ
ＲＣＯＲ係数逆量子化部１８０１の出力である復号ＰＡ
ＲＣＯＲ係数をフィルタ係数決定部１１０２に与えれば
良い。これによって構成が簡単になり、処理量を減らす
ことができる。
【００９４】また、本実施形態では図１３に示すように
ホルマント強調フィルタ１００３には、入力端子１００
１から音声信号、入力端子１００２からＬＰＣ係数、そ
して入力端子１９０１からはＰＡＲＣＯＲ係数がそれぞ
れ入力され、ホルマント強調された音声信号が出力端子
１００４から出力されることになる。本実施形態のよう
に、ホルマント強調フィルタ１００３の前処理部でＬＰ
Ｃ係数とＰＡＲＣＯＲ係数とを求めることができるよう
な場合、ホルマント強調フィルタ１００３に両者の係数
を与えれば、ホルマント強調フィルタ１００３内のフィ
ルタ係数決定部１１０２内の係数変換部１４０１を構成
から外すことができる。
ホルマント強調フィルタ１００３には、入力端子１００
１から音声信号、入力端子１００２からＬＰＣ係数、そ
して入力端子１９０１からはＰＡＲＣＯＲ係数がそれぞ
れ入力され、ホルマント強調された音声信号が出力端子
１００４から出力されることになる。本実施形態のよう
に、ホルマント強調フィルタ１００３の前処理部でＬＰ
Ｃ係数とＰＡＲＣＯＲ係数とを求めることができるよう
な場合、ホルマント強調フィルタ１００３に両者の係数
を与えれば、ホルマント強調フィルタ１００３内のフィ
ルタ係数決定部１１０２内の係数変換部１４０１を構成
から外すことができる。
【００９５】なお、図１２ではホルマント強調フィルタ
１００３に図２の構成を用い、フィルタ係数決定部１１
０２に図７の構成を用いた場合について示しているが、
ホルマント強調フィルタ１００３に図４の構成を用い、
フィルタ係数決定部１１０２に第図５の構成を用いても
よく、ホルマント強調フィルタ１００３とこれに含まれ
るフィルタ係数決定部１１０２の組み合わせは任意であ
る。
１００３に図２の構成を用い、フィルタ係数決定部１１
０２に図７の構成を用いた場合について示しているが、
ホルマント強調フィルタ１００３に図４の構成を用い、
フィルタ係数決定部１１０２に第図５の構成を用いても
よく、ホルマント強調フィルタ１００３とこれに含まれ
るフィルタ係数決定部１１０２の組み合わせは任意であ
る。
【００９６】（第７の実施形態）第７の実施形態とし
て、本発明を音声符号化／復号化システムの音声復号化
装置に適用した他の実施形態を図１４に示す。図１４に
おいて、図１１と同じ参照符号を付した構成要素は図１
１と同じ機能を有するものとして説明を省略する。
て、本発明を音声符号化／復号化システムの音声復号化
装置に適用した他の実施形態を図１４に示す。図１４に
おいて、図１１と同じ参照符号を付した構成要素は図１
１と同じ機能を有するものとして説明を省略する。
【００９７】第５および第６の実施形態と第７の実施形
態との違いは、第５および第６の実施形態ではホルマン
ト強調フィルタ１００３に復号部で復号して得られる復
号ＬＰＣ係数と場合によっては復号ＰＡＲＣＯＲ係数が
入力されるのに対し、本実施形態では合成フィルタ１７
０９の出力信号をＬＰＣ分析して新たにＬＰＣ係数と場
合によってはＰＡＲＣＯＲ係数を求め、その情報を用い
てホルマント強調を行う点にある。本実施形態では、合
成信号のＬＰＣ係数を求め直しているため、ホルマント
強調を正確に行うことができる。また、ＬＰＣ分析次数
を任意に設定できるので、分析次数を大きくとった場合
（分析次数＞１０）、さらに細かくホルマント強調を制
御することができる。
態との違いは、第５および第６の実施形態ではホルマン
ト強調フィルタ１００３に復号部で復号して得られる復
号ＬＰＣ係数と場合によっては復号ＰＡＲＣＯＲ係数が
入力されるのに対し、本実施形態では合成フィルタ１７
０９の出力信号をＬＰＣ分析して新たにＬＰＣ係数と場
合によってはＰＡＲＣＯＲ係数を求め、その情報を用い
てホルマント強調を行う点にある。本実施形態では、合
成信号のＬＰＣ係数を求め直しているため、ホルマント
強調を正確に行うことができる。また、ＬＰＣ分析次数
を任意に設定できるので、分析次数を大きくとった場合
（分析次数＞１０）、さらに細かくホルマント強調を制
御することができる。
【００９８】ＬＰＣ係数分析部２００１では、自己相関
法もしくは共分散法を用いて分析を行うことができる。
自己相関法ではＤｕｒｂｉｎの再帰的解法を用いれば効
率的に解くことができ、またこの解法を用いればＬＰＣ
係数とＰＡＲＣＯＲ係数とを同時に求めることができ
る。よって、ホルマント強調フィルタ１００３には、Ｌ
ＰＣ係数とＰＡＲＣＯＲ係数の両者を与えれば良い。Ｌ
ＰＣ係数分析部２００１に共分散法を用いたとき、Ｃｈ
ｏｌｅｓｋｙ分解を用いれば効率的に解くことができ
る。この場合、ＬＰＣ係数のみが得られるので、ホルマ
ント強調フィルタ１００３にはＬＰＣ係数のみを与えれ
ば良い。図１４は、自己相関法によるＬＰＣ係数分析部
２００１を用いた場合を想定した構成となっているが、
共分散法によるＬＰＣ係数分析部を用いても実現可能で
ある。
法もしくは共分散法を用いて分析を行うことができる。
自己相関法ではＤｕｒｂｉｎの再帰的解法を用いれば効
率的に解くことができ、またこの解法を用いればＬＰＣ
係数とＰＡＲＣＯＲ係数とを同時に求めることができ
る。よって、ホルマント強調フィルタ１００３には、Ｌ
ＰＣ係数とＰＡＲＣＯＲ係数の両者を与えれば良い。Ｌ
ＰＣ係数分析部２００１に共分散法を用いたとき、Ｃｈ
ｏｌｅｓｋｙ分解を用いれば効率的に解くことができ
る。この場合、ＬＰＣ係数のみが得られるので、ホルマ
ント強調フィルタ１００３にはＬＰＣ係数のみを与えれ
ば良い。図１４は、自己相関法によるＬＰＣ係数分析部
２００１を用いた場合を想定した構成となっているが、
共分散法によるＬＰＣ係数分析部を用いても実現可能で
ある。
【００９９】なお、図１４ではホルマント強調フィルタ
１００３に図２の構成を用い、フィルタ係数決定部１１
０２に図６の構成を用いた場合について示しているが、
ホルマント強調フィルタ１００３に図４の構成を用い、
フィルタ係数決定部１１０２に図５の構成を用いてもよ
く、ホルマント強調フィルタ１００３とこれに含まれる
フィルタ係数決定部１１０２の組み合わせは任意であ
る。
１００３に図２の構成を用い、フィルタ係数決定部１１
０２に図６の構成を用いた場合について示しているが、
ホルマント強調フィルタ１００３に図４の構成を用い、
フィルタ係数決定部１１０２に図５の構成を用いてもよ
く、ホルマント強調フィルタ１００３とこれに含まれる
フィルタ係数決定部１１０２の組み合わせは任意であ
る。
【０１００】（第８の実施形態）図１５は、第８の実施
形態を示すブロック図である。図１５において、図１１
と同じ参照符号を付した構成要素は図１１と同じ機能を
有するものとして説明を省略する。
形態を示すブロック図である。図１５において、図１１
と同じ参照符号を付した構成要素は図１１と同じ機能を
有するものとして説明を省略する。
【０１０１】本実施形態は、任意の音声処理の前処理部
に適用され、背景雑音に埋もれている音声信号のホルマ
ントを強調することを目的としている。本実施形態によ
れば、音声信号のホルマントが強調され、音声スペクト
ルの谷の部分が減衰するので、音声スペクトルの谷の部
分に乗っている背景雑音のスペクトルを減衰させること
ができ、雑音感が緩和される。
に適用され、背景雑音に埋もれている音声信号のホルマ
ントを強調することを目的としている。本実施形態によ
れば、音声信号のホルマントが強調され、音声スペクト
ルの谷の部分が減衰するので、音声スペクトルの谷の部
分に乗っている背景雑音のスペクトルを減衰させること
ができ、雑音感が緩和される。
【０１０２】図１５において、入力端子２１０１からデ
ィジタル化された音声信号が順次入力され、バッファ２
１０２で所定数ＮＦ個の音声信号が入力される。所定数
の音声信号が入力されると、バッファ２１０２からＬＰ
Ｃ係数分析部２００１とゲイン調整部１６０１に音声信
号が転送される。ＮＦの推奨値は１６０である。ＬＰＣ
係数分析部２００１では、前述したように自己相関法も
しくは共分散法を用いるが、図１５では自己相関法によ
る分析を行っている。自己相関法では、ＬＰＣ係数とＰ
ＡＲＣＯＲ係数を同時に求めることができるので、ホル
マント強調フィルタ１００３はＬＰＣ係数とＰＡＲＣＯ
Ｒ係数が与えられる。同様にＬＰＣ係数分析部２００１
に共分散法を用いることも可能であり、その際はＬＰＣ
係数だけがホルマント強調フィルタ１００３に与えられ
る。
ィジタル化された音声信号が順次入力され、バッファ２
１０２で所定数ＮＦ個の音声信号が入力される。所定数
の音声信号が入力されると、バッファ２１０２からＬＰ
Ｃ係数分析部２００１とゲイン調整部１６０１に音声信
号が転送される。ＮＦの推奨値は１６０である。ＬＰＣ
係数分析部２００１では、前述したように自己相関法も
しくは共分散法を用いるが、図１５では自己相関法によ
る分析を行っている。自己相関法では、ＬＰＣ係数とＰ
ＡＲＣＯＲ係数を同時に求めることができるので、ホル
マント強調フィルタ１００３はＬＰＣ係数とＰＡＲＣＯ
Ｒ係数が与えられる。同様にＬＰＣ係数分析部２００１
に共分散法を用いることも可能であり、その際はＬＰＣ
係数だけがホルマント強調フィルタ１００３に与えられ
る。
【０１０３】なお、図１５ではホルマント強調フィルタ
１００３に図２の構成を用い、フィルタ係数決定部１１
０２に図６の構成を用いた場合について示しているが、
ホルマント強調フィルタ１００３に図４の構成を用い、
フィルタ係数決定部１１０２に図５の構成を用いてもよ
く、ホルマント強調フィルタ１００３とこれに含まれる
フィルタ係数決定部１１０２の組み合わせは任意であ
る。
１００３に図２の構成を用い、フィルタ係数決定部１１
０２に図６の構成を用いた場合について示しているが、
ホルマント強調フィルタ１００３に図４の構成を用い、
フィルタ係数決定部１１０２に図５の構成を用いてもよ
く、ホルマント強調フィルタ１００３とこれに含まれる
フィルタ係数決定部１１０２の組み合わせは任意であ
る。
【０１０４】［第２の発明の実施の形態］ （第９の実施形態）図１６は、第９の実施形態に係るホ
ルマント強調フィルタの構成を示すブロック図である。
図１６において図２と同じ参照番号を付した構成要素は
図２と同じ機能を有するものとして、説明を省略する。
これまでの実施形態と本実施形態とでは、ホルマント強
調フィルタ１００３の実現法で異なる。本実施形態のホ
ルマント強調フィルタ１００３は、極型フィルタ３００
３と、零型フィルタ３００４と、これら極型フィルタ３
００３，零型フィルタ３００４のそれぞれのフィルタ係
数を決定する極型フィルタ係数決定部３００１および零
型フィルタ係数決定部３００２から構成される。
ルマント強調フィルタの構成を示すブロック図である。
図１６において図２と同じ参照番号を付した構成要素は
図２と同じ機能を有するものとして、説明を省略する。
これまでの実施形態と本実施形態とでは、ホルマント強
調フィルタ１００３の実現法で異なる。本実施形態のホ
ルマント強調フィルタ１００３は、極型フィルタ３００
３と、零型フィルタ３００４と、これら極型フィルタ３
００３，零型フィルタ３００４のそれぞれのフィルタ係
数を決定する極型フィルタ係数決定部３００１および零
型フィルタ係数決定部３００２から構成される。
【０１０５】極型フィルタ３００３は、入力される音声
信号のスペクトルの山の部分（ホルマント）を強調し、
谷の部分を減衰させるホルマント強調フィルタ１００３
の基本作用を達成する主フィルタとして機能するもので
ある。零型フィルタ３００４は、この極型フィルタ３０
０３で生じる余分なスペクトル傾きを補正するように働
くものである。以下、本実施形態の処理の流れを図１６
を用いて説明する。
信号のスペクトルの山の部分（ホルマント）を強調し、
谷の部分を減衰させるホルマント強調フィルタ１００３
の基本作用を達成する主フィルタとして機能するもので
ある。零型フィルタ３００４は、この極型フィルタ３０
０３で生じる余分なスペクトル傾きを補正するように働
くものである。以下、本実施形態の処理の流れを図１６
を用いて説明する。
【０１０６】入力端子１００２から、音声信号のスペク
トル概形を表すＬＰＣ係数が順次入力される。極型フィ
ルタ係数決定部３００１では、入力されたＬＰＣ係数を
基に極型フィルタ３００３のフィルタ係数｛ｑ（ｉ）；
ｉ＝１〜Ｐ｝を求める。同様に、零型フィルタ係数決定
部３００２では零型フィルタ３００４のフィルタ係数
｛ｒ（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝を求める。極型フィルタ係数
決定部３００１および零型フィルタ係数決定部３００２
の具体的な処理の方法は、後述することにする。入力端
子１００１から入力される音声信号は、極型フィルタ３
００３および零型フィルタ３００４の順にフィルタリン
グ処理され、出力端子１００４からホルマント強調され
た信号が出力される。
トル概形を表すＬＰＣ係数が順次入力される。極型フィ
ルタ係数決定部３００１では、入力されたＬＰＣ係数を
基に極型フィルタ３００３のフィルタ係数｛ｑ（ｉ）；
ｉ＝１〜Ｐ｝を求める。同様に、零型フィルタ係数決定
部３００２では零型フィルタ３００４のフィルタ係数
｛ｒ（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝を求める。極型フィルタ係数
決定部３００１および零型フィルタ係数決定部３００２
の具体的な処理の方法は、後述することにする。入力端
子１００１から入力される音声信号は、極型フィルタ３
００３および零型フィルタ３００４の順にフィルタリン
グ処理され、出力端子１００４からホルマント強調され
た信号が出力される。
【０１０７】極型フィルタ３００３および零型フィルタ
３００４の伝達関数をｚ変換領域で表すと、（２０）式
のようになる。但し、Ｃ（ｚ）は入力音声信号のｚ変換
値、Ｇ（ｚ）は出力信号のｚ変換値を表す。
３００４の伝達関数をｚ変換領域で表すと、（２０）式
のようになる。但し、Ｃ（ｚ）は入力音声信号のｚ変換
値、Ｇ（ｚ）は出力信号のｚ変換値を表す。
【０１０８】
【数９】
【０１０９】（２０）式を時間領域で表すと、（２１）
式となる。ここで、ｃ（ｎ）はＣ（ｚ）の時間領域信号
として表したものであり、ｇ（ｎ）はＧ（ｚ）の時間領
域信号として表したものである。
式となる。ここで、ｃ（ｎ）はＣ（ｚ）の時間領域信号
として表したものであり、ｇ（ｎ）はＧ（ｚ）の時間領
域信号として表したものである。
【０１１０】
【数１０】
【０１１１】次に、極型フィルタ係数決定部３００１お
よび零型フィルタ係数決定部３００２について詳細に説
明する。
よび零型フィルタ係数決定部３００２について詳細に説
明する。
【０１１２】図１７は、極型フィルタ係数決定部３００
１および零型フィルタ係数決定部３００２に適用され得
るフィルタ係数決定部の第１の構成例を示すブロック図
である。同図において、入力端子１００２から入力され
るＬＰＣ係数｛αi ；ｉ＝1〜Ｐ｝の各次の係数は、定
数λi （ｉ：ＬＰＣ係数の次数）で表される値が乗算器
３００５においてそれぞれ乗じられ、フィルタ係数とし
て出力端子３００６より出力される。例えば、極型フィ
ルタ係数決定部３００１に図１７の構成のフィルタ係数
決定部を用いたとき、極型フィルタ３００３のフィルタ
係数｛ｑ（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝は、 ｑ（ｉ）＝αi λ i （２２） のように決定される。
１および零型フィルタ係数決定部３００２に適用され得
るフィルタ係数決定部の第１の構成例を示すブロック図
である。同図において、入力端子１００２から入力され
るＬＰＣ係数｛αi ；ｉ＝1〜Ｐ｝の各次の係数は、定
数λi （ｉ：ＬＰＣ係数の次数）で表される値が乗算器
３００５においてそれぞれ乗じられ、フィルタ係数とし
て出力端子３００６より出力される。例えば、極型フィ
ルタ係数決定部３００１に図１７の構成のフィルタ係数
決定部を用いたとき、極型フィルタ３００３のフィルタ
係数｛ｑ（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝は、 ｑ（ｉ）＝αi λ i （２２） のように決定される。
【０１１３】同様に、零型フィルタ係数決定部３００２
において、零型フィルタ３００４のフィルタ係数｛ｒ
（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝は、 ｒ（ｉ）＝αi λ i （２３） のように決定される。
において、零型フィルタ３００４のフィルタ係数｛ｒ
（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝は、 ｒ（ｉ）＝αi λ i （２３） のように決定される。
【０１１４】次に、図１８を用いて極型フィルタ係数決
定部３００１および零型フィルタ係数決定部３００２に
適用されうるフィルタ係数決定部の第２の構成例につい
て説明する。図１８の構成は、ＬＰＣ係数の各次の係数
に乗ずべき定数を格納したメモリテーブル３００７を有
する点が図１７の構成と異なる。同図において、入力端
子１００２から入力されるＬＰＣ係数｛αi ；ｉ＝１〜
Ｐ｝の各次の係数は、メモリテーブル３００７に格納さ
れた各次の係数にそれぞれ対応させて予め任意に定めら
れた定数｛ｔ（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝と乗算器３００５に
おいてそれぞれ乗じられ、フィルタ係数として出力端子
３００６より出力される。例えば、極型フィルタ係数決
部３００１に図１８の構成によるフィルタ係数決定部を
用いたとき、極型フィルタ３００３のフィルタ係数｛ｑ
（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝は、 ｑ（ｉ）＝αi ｔ（ｉ） （２４） のように決定される。
定部３００１および零型フィルタ係数決定部３００２に
適用されうるフィルタ係数決定部の第２の構成例につい
て説明する。図１８の構成は、ＬＰＣ係数の各次の係数
に乗ずべき定数を格納したメモリテーブル３００７を有
する点が図１７の構成と異なる。同図において、入力端
子１００２から入力されるＬＰＣ係数｛αi ；ｉ＝１〜
Ｐ｝の各次の係数は、メモリテーブル３００７に格納さ
れた各次の係数にそれぞれ対応させて予め任意に定めら
れた定数｛ｔ（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝と乗算器３００５に
おいてそれぞれ乗じられ、フィルタ係数として出力端子
３００６より出力される。例えば、極型フィルタ係数決
部３００１に図１８の構成によるフィルタ係数決定部を
用いたとき、極型フィルタ３００３のフィルタ係数｛ｑ
（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝は、 ｑ（ｉ）＝αi ｔ（ｉ） （２４） のように決定される。
【０１１５】同様に、零型フィルタ係数決定部３００２
において、零型フィルタ３００４のフィルタ係数｛ｒ
（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝は、 ｒ（ｉ）＝αi ｔ（ｉ） （２５） のように決定される。
において、零型フィルタ３００４のフィルタ係数｛ｒ
（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝は、 ｒ（ｉ）＝αi ｔ（ｉ） （２５） のように決定される。
【０１１６】本実施形態の特徴は、極型フィルタ係数決
定部３００１および零型フィルタ係数決定部３００２の
うちの少なくとも一方が図１８に示すようにメモリテー
ブル３００７を用いて構成されている点にある。こうす
ることにより、フィルタ係数を求めるためにＬＰＣ係数
に乗ぜられるフィルタ係数を従来のように指数関数値に
限定されることなく、メモリテーブル３００７によって
自由に設定できるようにすることができるため、ホルマ
ント強調フィルタ１００３によって高品質な音声を得る
ことができる。
定部３００１および零型フィルタ係数決定部３００２の
うちの少なくとも一方が図１８に示すようにメモリテー
ブル３００７を用いて構成されている点にある。こうす
ることにより、フィルタ係数を求めるためにＬＰＣ係数
に乗ぜられるフィルタ係数を従来のように指数関数値に
限定されることなく、メモリテーブル３００７によって
自由に設定できるようにすることができるため、ホルマ
ント強調フィルタ１００３によって高品質な音声を得る
ことができる。
【０１１７】以上の処理の流れをまとめると、図１９に
示すフローチャートのようになる。ここで、｛ｃ
（ｎ）；ｎ＝−Ｐ〜ＮＵＭ−１｝は入力端子１００１か
ら順次入力される信号を表し、｛ｇ（ｎ）；ｎ＝−Ｐ〜
ＮＵＭ−１｝は出力信号を表す。また、ｃ（ｎ）および
ｇ（ｎ）の変数ｎがマイナス値のときは前フレームのデ
ータを利用していることを意味する。ここでＮＵＭはフ
レーム長を表し、ＮＵＭ＝４０とする。さらに、Ｐはフ
ィルタ次数を表し、ここではＰ＝１０とする。また、図
１９におけるステップＳ４１，Ｓ４５，４６は、先に説
明した図３におけるＳ１１，Ｓ１５，Ｓ１６と同じ処理
なので、説明を省略する。
示すフローチャートのようになる。ここで、｛ｃ
（ｎ）；ｎ＝−Ｐ〜ＮＵＭ−１｝は入力端子１００１か
ら順次入力される信号を表し、｛ｇ（ｎ）；ｎ＝−Ｐ〜
ＮＵＭ−１｝は出力信号を表す。また、ｃ（ｎ）および
ｇ（ｎ）の変数ｎがマイナス値のときは前フレームのデ
ータを利用していることを意味する。ここでＮＵＭはフ
レーム長を表し、ＮＵＭ＝４０とする。さらに、Ｐはフ
ィルタ次数を表し、ここではＰ＝１０とする。また、図
１９におけるステップＳ４１，Ｓ４５，４６は、先に説
明した図３におけるＳ１１，Ｓ１５，Ｓ１６と同じ処理
なので、説明を省略する。
【０１１８】図１９で新たに設けられた処理は、ステッ
プＳ４２〜Ｓ４４およびＳ４７である。この処理の特徴
は、Ｐ次の極型フィルタおよびＰ次の零型フィルタによ
りフィルタリングを行う点と、極型フィルタのフィルタ
係数および零型フィルタのフィルタ係数の算出方法およ
びフィルタ内部状態の更新法にある。以下、ステップＳ
４２〜Ｓ４４およびＳ４７について説明を行う。
プＳ４２〜Ｓ４４およびＳ４７である。この処理の特徴
は、Ｐ次の極型フィルタおよびＰ次の零型フィルタによ
りフィルタリングを行う点と、極型フィルタのフィルタ
係数および零型フィルタのフィルタ係数の算出方法およ
びフィルタ内部状態の更新法にある。以下、ステップＳ
４２〜Ｓ４４およびＳ４７について説明を行う。
【０１１９】ステップＳ４２では、入力音声信号のスペ
クトル概形を表すＬＰＣ係数｛αi；ｉ＝１〜Ｐ｝を用
いて、（２２）式に従い極型フィルタのフィルタ係数
｛ｑ（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝を算出する。ステップＳ４３
では、（２５）式に従い零型フィルタのフィルタ係数
｛ｒ（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝を算出する。次に、ステップ
Ｓ４４で（２１）式に従い極型フィルタと零型フィルタ
のフィルタリング処理を行う。ステップＳ４７では、次
フレームのために（２６）式、（２７）式に従いフィル
タの内部状態の更新を行う。
クトル概形を表すＬＰＣ係数｛αi；ｉ＝１〜Ｐ｝を用
いて、（２２）式に従い極型フィルタのフィルタ係数
｛ｑ（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝を算出する。ステップＳ４３
では、（２５）式に従い零型フィルタのフィルタ係数
｛ｒ（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝を算出する。次に、ステップ
Ｓ４４で（２１）式に従い極型フィルタと零型フィルタ
のフィルタリング処理を行う。ステップＳ４７では、次
フレームのために（２６）式、（２７）式に従いフィル
タの内部状態の更新を行う。
【０１２０】 ｃ（ｊ−ＮＵＭ）＝ｃ（ｊ） （ｊ＝ＮＵＭ−Ｐ〜ＮＵＭ−１）（２６） ｇ（ｊ−ＮＵＭ）＝ｇ（ｊ） （ｊ＝ＮＵＭ−Ｐ〜ＮＵＭ−１）（２７） 上記処理においては、極型フィルタのフィルタ係数を求
める際には（２２）式に従い、零型フィルタのフィルタ
係数を求める際には（２５）式に従う例について説明し
たが、これに限定されることはなく、極型フィルタおよ
び零型フィルタのうちの少なくとも一方のフィルタ係数
が（２４）式または（２５）式に従って算出されていれ
ば良い。また、ステップＳ４４でのフィルタリング処理
におけるフィルタリング順序は、任意である。ただし、
順序を変更した場合、その順序に適合した内部状態の割
り振りを行う必要があるのは当然である。
める際には（２２）式に従い、零型フィルタのフィルタ
係数を求める際には（２５）式に従う例について説明し
たが、これに限定されることはなく、極型フィルタおよ
び零型フィルタのうちの少なくとも一方のフィルタ係数
が（２４）式または（２５）式に従って算出されていれ
ば良い。また、ステップＳ４４でのフィルタリング処理
におけるフィルタリング順序は、任意である。ただし、
順序を変更した場合、その順序に適合した内部状態の割
り振りを行う必要があるのは当然である。
【０１２１】（第１０の実施形態）図２０は、第１０の
実施形態に係るホルマント強調フィルタ１００３の構成
を示すブロック図であり、極型フィルタ３００３に内在
するスペクトル傾きを補正する零型フィルタ３００４の
働きを補助するように働く補助フィルタ３００８を有す
る点が図１６と異なる。この補助フィルタ３００８とし
ては、前述した特性固定フィルタ１１０４を用いても良
い。ただし、補助フィルタ３００８の目的は上述したよ
うに零型フィルタ３００４のスペクトル傾き補正の働き
を補助することにあるので、特性が固定である必要は必
ずしもなく、例えばＰＡＲＣＯＲ係数のようなスペクト
ル傾きを表現できるパラメータに依存して特性が変化す
るフィルタであっもよい。また、各フィルタの順序は図
２０に限定されることはなく、任意である。
実施形態に係るホルマント強調フィルタ１００３の構成
を示すブロック図であり、極型フィルタ３００３に内在
するスペクトル傾きを補正する零型フィルタ３００４の
働きを補助するように働く補助フィルタ３００８を有す
る点が図１６と異なる。この補助フィルタ３００８とし
ては、前述した特性固定フィルタ１１０４を用いても良
い。ただし、補助フィルタ３００８の目的は上述したよ
うに零型フィルタ３００４のスペクトル傾き補正の働き
を補助することにあるので、特性が固定である必要は必
ずしもなく、例えばＰＡＲＣＯＲ係数のようなスペクト
ル傾きを表現できるパラメータに依存して特性が変化す
るフィルタであっもよい。また、各フィルタの順序は図
２０に限定されることはなく、任意である。
【０１２２】（第１１の実施形態）図２１は、第１１の
実施形態に係るホルマント強調フィルタ１００３の構成
を示すブロック図であり、ピッチ強調フィルタ２２０２
を追加した点が図１６と異なる。この場合も、各フィル
タの順序は図２１に限定されることはなく、任意であ
る。
実施形態に係るホルマント強調フィルタ１００３の構成
を示すブロック図であり、ピッチ強調フィルタ２２０２
を追加した点が図１６と異なる。この場合も、各フィル
タの順序は図２１に限定されることはなく、任意であ
る。
【０１２３】（第１２の実施形態）図２２は、第１２の
実施形態に係るホルマント強調フィルタ１００３の構成
を示すブロック図であり、補助フィルタ３００８とピッ
チ強調フィルタ２２０２を有する点が図１６と異なる。
この場合も、各フィルタの順序は任意である。
実施形態に係るホルマント強調フィルタ１００３の構成
を示すブロック図であり、補助フィルタ３００８とピッ
チ強調フィルタ２２０２を有する点が図１６と異なる。
この場合も、各フィルタの順序は任意である。
【０１２４】（第１３の実施形態）図２３は、第１３の
実施形態に係るホルマント強調フィルタ１００３の構成
を示すブロック図である。本実施形態の特徴は、極型フ
ィルタ係数決定部３００１および零型フィルタ係数決定
部３００２がＭ種類（Ｍ≧２）の定数｛λm ；ｍ＝１〜
Ｍ｝もしくはメモリテーブル｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１〜
Ｐ，ｍ＝１〜Ｍ｝を有し、入力音声信号の属性によって
Ｍ種類の定数もしくはメモリテーブルのうちの１つを選
択してフィルタ係数の決定に用いる点にある。
実施形態に係るホルマント強調フィルタ１００３の構成
を示すブロック図である。本実施形態の特徴は、極型フ
ィルタ係数決定部３００１および零型フィルタ係数決定
部３００２がＭ種類（Ｍ≧２）の定数｛λm ；ｍ＝１〜
Ｍ｝もしくはメモリテーブル｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１〜
Ｐ，ｍ＝１〜Ｍ｝を有し、入力音声信号の属性によって
Ｍ種類の定数もしくはメモリテーブルのうちの１つを選
択してフィルタ係数の決定に用いる点にある。
【０１２５】以下、本実施形態の特徴に着目して動作を
説明する。ただし、極型フィルタ係数決定部３００１で
は、（２２）式に従い定数λm を用いてフィルタ係数が
決定されるとし、零型フィルタ係数決定部３００２では
（２５）式に従いメモリテーブル｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１
〜Ｐ｝を用いてフィルタ係数が決定されるものとして説
明を行う。なお、極型フィルタ係数決定部３００１およ
び零型フィルタ係数決定部３００２のうちの少なくとも
一方が（２４）式または（２５）式に従いメモリテーブ
ルを用いてフィルタ係数を決定する構成になっていれば
良いので、上記構成に限定される必要はない。
説明する。ただし、極型フィルタ係数決定部３００１で
は、（２２）式に従い定数λm を用いてフィルタ係数が
決定されるとし、零型フィルタ係数決定部３００２では
（２５）式に従いメモリテーブル｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１
〜Ｐ｝を用いてフィルタ係数が決定されるものとして説
明を行う。なお、極型フィルタ係数決定部３００１およ
び零型フィルタ係数決定部３００２のうちの少なくとも
一方が（２４）式または（２５）式に従いメモリテーブ
ルを用いてフィルタ係数を決定する構成になっていれば
良いので、上記構成に限定される必要はない。
【０１２６】図２３において、入力端子３００９から入
力音声信号の属性を表す情報（属性情報）が入力され、
極型フィルタ係数決定部３００１および零型フィルタ係
数決定部３００２に与えられる。極型フィルタ係数決定
部３００１では、この属性情報に基づき、Ｍ種類用意さ
れている定数｛λm ；ｍ＝１〜Ｍ｝のうちから１つの定
数を選択し、選択されたλm を用いて（２２）式に従い
極型フィルタ３００３の係数を算出する。同様に、零型
フィルタ係数決定部３００２では、属性情報に基づき、
Ｍ種類用意されているメモリテーブルに格納された定数
｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ，ｍ＝１〜Ｍ｝のうちから１
つのメモリテーブルを選択し、選択したメモリテーブル
に格納されている定数｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝を用
いて（２５）式に従い零型フィルタ３００４のフィルタ
係数を決定する。
力音声信号の属性を表す情報（属性情報）が入力され、
極型フィルタ係数決定部３００１および零型フィルタ係
数決定部３００２に与えられる。極型フィルタ係数決定
部３００１では、この属性情報に基づき、Ｍ種類用意さ
れている定数｛λm ；ｍ＝１〜Ｍ｝のうちから１つの定
数を選択し、選択されたλm を用いて（２２）式に従い
極型フィルタ３００３の係数を算出する。同様に、零型
フィルタ係数決定部３００２では、属性情報に基づき、
Ｍ種類用意されているメモリテーブルに格納された定数
｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ，ｍ＝１〜Ｍ｝のうちから１
つのメモリテーブルを選択し、選択したメモリテーブル
に格納されている定数｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝を用
いて（２５）式に従い零型フィルタ３００４のフィルタ
係数を決定する。
【０１２７】入力音声信号の属性情報は、例えば母音
部、子音部、背景部の種別を表す情報である。このよう
な属性の分類を行ったとき、母音部ではホルマント強調
が強く行われるようにし、次いで子音部、背景部の順に
ホルマント強調が弱くなるように設定すると効果的であ
る。また、属性を分類する方法として、例えば1 次のＰ
ＡＲＣＯＲ係数やピッチゲインなどの特徴パラメータを
場合によっては複数種類用いて分類する方法を用いるこ
とができる。
部、子音部、背景部の種別を表す情報である。このよう
な属性の分類を行ったとき、母音部ではホルマント強調
が強く行われるようにし、次いで子音部、背景部の順に
ホルマント強調が弱くなるように設定すると効果的であ
る。また、属性を分類する方法として、例えば1 次のＰ
ＡＲＣＯＲ係数やピッチゲインなどの特徴パラメータを
場合によっては複数種類用いて分類する方法を用いるこ
とができる。
【０１２８】図２４は、図２３における極型フィルタ係
数決定部３００１および零型フィルタ係数決定部３００
２に適用されるフィルタ係数決定部の第１の構成例を示
すブロック図である。まず、入力端子３００９から入力
される属性情報に基づいて、Ｍ種類用意された定数｛λ
m ；ｍ＝１〜Ｍ｝の中から１つの定数λm が選択され
る。次に、入力端子１００２から入力されるＬＰＣ係数
｛αi ；ｉ＝１〜Ｐ｝の各次数に、定数λm i （ｉ：Ｌ
ＰＣ係数の次数）を乗じ、その結果得られるフィルタ係
数が出力端子３００６から出力される。
数決定部３００１および零型フィルタ係数決定部３００
２に適用されるフィルタ係数決定部の第１の構成例を示
すブロック図である。まず、入力端子３００９から入力
される属性情報に基づいて、Ｍ種類用意された定数｛λ
m ；ｍ＝１〜Ｍ｝の中から１つの定数λm が選択され
る。次に、入力端子１００２から入力されるＬＰＣ係数
｛αi ；ｉ＝１〜Ｐ｝の各次数に、定数λm i （ｉ：Ｌ
ＰＣ係数の次数）を乗じ、その結果得られるフィルタ係
数が出力端子３００６から出力される。
【０１２９】図２５は、図２３における極型フィルタ係
数決定部３００１および零型フィルタ係数決定部３００
２に適用されるフィルタ係数決定部の第２の構成例を示
すブロック図である。まず、入力端子３００９から入力
される属性情報に基づいて、Ｍ種類用意されたメモリテ
ーブル３００７，３０１０，３０１１に格納された定数
｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ，ｍ＝1 〜Ｍ｝の中から１つ
のメモリテーブルが選択され、そのメモリテーブルに格
納された定数｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝が取り出され
る。次に、入力端子１００２から入力されるＬＰＣ係数
｛αi ；ｉ＝１〜Ｐ｝の各次の係数に、メモリテーブル
から取り出された定数ｔm （ｉ）が乗じられ、得られる
フィルタ係数が出力端子３００６から出力される。
数決定部３００１および零型フィルタ係数決定部３００
２に適用されるフィルタ係数決定部の第２の構成例を示
すブロック図である。まず、入力端子３００９から入力
される属性情報に基づいて、Ｍ種類用意されたメモリテ
ーブル３００７，３０１０，３０１１に格納された定数
｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ，ｍ＝1 〜Ｍ｝の中から１つ
のメモリテーブルが選択され、そのメモリテーブルに格
納された定数｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝が取り出され
る。次に、入力端子１００２から入力されるＬＰＣ係数
｛αi ；ｉ＝１〜Ｐ｝の各次の係数に、メモリテーブル
から取り出された定数ｔm （ｉ）が乗じられ、得られる
フィルタ係数が出力端子３００６から出力される。
【０１３０】以上の処理の流れをまとめると、図２９に
示すフローチャートのようになる。ここで、｛ｃ
（ｎ）；ｎ＝−Ｐ〜ＮＵＭ−１｝は入力端子１００１か
ら順次入力される信号を表し、｛ｇ（ｎ）；ｎ＝−Ｐ〜
ＮＵＭ−１｝は出力信号を表す。また、ｃ（ｎ）および
ｇ（ｎ）の変数ｎがマイナス値のときは前フレームのデ
ータを利用していることを意味する。ここで、ＮＵＭは
フレーム長を表し、ＮＵＭ＝４０とする。さらに、Ｐは
フィルタ次数を表し、ここではＰ＝１０とする。また、
図２９におけるステップＳ５１，Ｓ５４，Ｓ５５，Ｓ５
６，Ｓ５７，Ｓ５８，Ｓ５９は、先に説明した図２８に
おけるＳ４１，Ｓ４２，Ｓ４３，Ｓ４４，Ｓ４５，Ｓ４
６，Ｓ４７と同じ処理なので、説明を省略する。
示すフローチャートのようになる。ここで、｛ｃ
（ｎ）；ｎ＝−Ｐ〜ＮＵＭ−１｝は入力端子１００１か
ら順次入力される信号を表し、｛ｇ（ｎ）；ｎ＝−Ｐ〜
ＮＵＭ−１｝は出力信号を表す。また、ｃ（ｎ）および
ｇ（ｎ）の変数ｎがマイナス値のときは前フレームのデ
ータを利用していることを意味する。ここで、ＮＵＭは
フレーム長を表し、ＮＵＭ＝４０とする。さらに、Ｐは
フィルタ次数を表し、ここではＰ＝１０とする。また、
図２９におけるステップＳ５１，Ｓ５４，Ｓ５５，Ｓ５
６，Ｓ５７，Ｓ５８，Ｓ５９は、先に説明した図２８に
おけるＳ４１，Ｓ４２，Ｓ４３，Ｓ４４，Ｓ４５，Ｓ４
６，Ｓ４７と同じ処理なので、説明を省略する。
【０１３１】図２９で新たに設けられた処理は、ステッ
プＳ５２〜Ｓ５３である。この処理の特徴は、入力音声
信号の属性情報に従い、Ｍ種類あるメモリテーブルに格
納された定数｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ，ｍ＝１〜Ｍ｝
から１つのメモリテーブルに格納された定数を選択する
ステップＳ５２と、属性情報に従いＭ種類ある定数｛λ
m ；ｍ＝１〜Ｍ｝から１つの定数を選択するステップＳ
５３にある。
プＳ５２〜Ｓ５３である。この処理の特徴は、入力音声
信号の属性情報に従い、Ｍ種類あるメモリテーブルに格
納された定数｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ，ｍ＝１〜Ｍ｝
から１つのメモリテーブルに格納された定数を選択する
ステップＳ５２と、属性情報に従いＭ種類ある定数｛λ
m ；ｍ＝１〜Ｍ｝から１つの定数を選択するステップＳ
５３にある。
【０１３２】（第１４の実施形態）図２６は、第１４の
実施形態に係るホルマント強調フィルタ１００３の構成
を示すブロック図であり、図２３の構成に補助フィルタ
３００８を追加したものである。
実施形態に係るホルマント強調フィルタ１００３の構成
を示すブロック図であり、図２３の構成に補助フィルタ
３００８を追加したものである。
【０１３３】（第１５の実施形態）図２７は、第１５の
実施形態に係るホルマント強調フィルタ１００３の構成
を示すブロック図であり、図２３の構成にピッチ強調フ
ィルタ２２０２を追加したものである。
実施形態に係るホルマント強調フィルタ１００３の構成
を示すブロック図であり、図２３の構成にピッチ強調フ
ィルタ２２０２を追加したものである。
【０１３４】（第１６の実施形態）図２８は、第１６の
実施形態に係るホルマント強調フィルタ１００３の構成
を示すブロック図であり、補助フィルタ３００８および
ピッチ強調フィルタ２２０２を追加したものである。
実施形態に係るホルマント強調フィルタ１００３の構成
を示すブロック図であり、補助フィルタ３００８および
ピッチ強調フィルタ２２０２を追加したものである。
【０１３５】なお、第１４〜第１６の実施形態において
各フィルタの順序は任意に変更することができる。
各フィルタの順序は任意に変更することができる。
【０１３６】（第１７の実施形態）第１７の実施形態と
して、本発明を音声符号化／復号化システムの音声復号
化装置に適用した他の実施形態を図３０に示す。図３０
において図１１と同じ参照符号を付した構成要素は図１
１と同じ機能を有するものとして説明を省略する。
して、本発明を音声符号化／復号化システムの音声復号
化装置に適用した他の実施形態を図３０に示す。図３０
において図１１と同じ参照符号を付した構成要素は図１
１と同じ機能を有するものとして説明を省略する。
【０１３７】第５の実施形態と第１７の実施形態の違い
は、第５の実施形態では図２に示される構成を基本とし
たホルマント強調フィルタを有しているのに対し、第１
０の実施形態では図１６に示される構成を基本としたホ
ルマント強調フィルタを適用している点にある。
は、第５の実施形態では図２に示される構成を基本とし
たホルマント強調フィルタを有しているのに対し、第１
０の実施形態では図１６に示される構成を基本としたホ
ルマント強調フィルタを適用している点にある。
【０１３８】図３０において、極型フィルタ係数決定部
３００１では、係数変換部１７１２から出力されるＬＰ
Ｃ係数を基に（２２）式に従い、ＬＰＣ係数｛αi ；ｉ
＝１〜Ｐ｝と定数λi （ｉ：ＬＰＣ係数の次数）との積
をとり、極型フィルタ係数｛ｑ（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝を
算出する。零型フィルタ係数決定部３００２では、（２
５）式に従い、ＬＰＣ係数｛αi ；ｉ＝１〜Ｐ｝と予め
用意されたメモリテーブル３００７に格納された定数
｛ｔ（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝との積をとり、極型フィルタ
係数｛ｒ（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝を算出する。
３００１では、係数変換部１７１２から出力されるＬＰ
Ｃ係数を基に（２２）式に従い、ＬＰＣ係数｛αi ；ｉ
＝１〜Ｐ｝と定数λi （ｉ：ＬＰＣ係数の次数）との積
をとり、極型フィルタ係数｛ｑ（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝を
算出する。零型フィルタ係数決定部３００２では、（２
５）式に従い、ＬＰＣ係数｛αi ；ｉ＝１〜Ｐ｝と予め
用意されたメモリテーブル３００７に格納された定数
｛ｔ（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝との積をとり、極型フィルタ
係数｛ｒ（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝を算出する。
【０１３９】合成フィルタ１７０９から出力される合成
信号は、（１６）式で表されるピッチ強調フィルタ２２
０２を通過することによりピッチ強調がなされる。この
ときのピッチ周期Ｌは、適応コードブックインデックス
ＩＡＣＢから算出されるピッチ周期を用いる。また、ピ
ッチフィルタゲインは予め定められた固定値δ（例え
ば、δ＝０．７）を用いる。この実施形態では適応コー
ドブックインデックスＩＡＣＢから算出されるピッチ周
期を用いてピッチ強調を行っているが、これに限定され
る必要はなく、例えば合成フィルタ１７０９の出力信号
もしくは加算器１７０８の出力信号を新たに分析してピ
ッチ周期を求めても良い。また、ピッチフィルタゲイン
を固定値に限定せず、例えば合成フィルタ１７０９の出
力信号もしくは加算器１７０８の出力信号から算出する
方法を用いても良い。
信号は、（１６）式で表されるピッチ強調フィルタ２２
０２を通過することによりピッチ強調がなされる。この
ときのピッチ周期Ｌは、適応コードブックインデックス
ＩＡＣＢから算出されるピッチ周期を用いる。また、ピ
ッチフィルタゲインは予め定められた固定値δ（例え
ば、δ＝０．７）を用いる。この実施形態では適応コー
ドブックインデックスＩＡＣＢから算出されるピッチ周
期を用いてピッチ強調を行っているが、これに限定され
る必要はなく、例えば合成フィルタ１７０９の出力信号
もしくは加算器１７０８の出力信号を新たに分析してピ
ッチ周期を求めても良い。また、ピッチフィルタゲイン
を固定値に限定せず、例えば合成フィルタ１７０９の出
力信号もしくは加算器１７０８の出力信号から算出する
方法を用いても良い。
【０１４０】次に、極型フィルタ３００３、零型フィル
タ３００４および補助フィルタ３００８を通してホルマ
ント強調を行う。ここでは、補助フィルタ３００８とし
て、（９）式で示される特性固定フィルタを用いる。ゲ
イン調整部１６０１でホルマント強調フィルタ１００３
の出力信号パワーが入力信号パワーに等しくなり、かつ
パワーの変化が滑らかになるよう処理を行い、最終的な
合成音声信号として出力される。
タ３００４および補助フィルタ３００８を通してホルマ
ント強調を行う。ここでは、補助フィルタ３００８とし
て、（９）式で示される特性固定フィルタを用いる。ゲ
イン調整部１６０１でホルマント強調フィルタ１００３
の出力信号パワーが入力信号パワーに等しくなり、かつ
パワーの変化が滑らかになるよう処理を行い、最終的な
合成音声信号として出力される。
【０１４１】各フィルタの順序は上記説明の順序に限定
されず、任意である。また、本実施形態ではホルマント
強調フィルタ１００３の構成要素にピッチ強調フィルタ
２２０２および補助フィルタ３００８が存在する場合に
ついて説明したが、ピッチフィルタ２２０２を除いた構
成、補助フィルタ３００８を除いた構成およびこの両者
を除いた構成であっても良い。また、本実施形態では極
型フィルタ係数決定部３００１で（２２）式に従う係数
決定法を用い、零型フィルタ係数決定部３００２で（２
５）式に従う係数決定法を用いた場合について説明した
が、これに限定されることはなく、極型フィルタ係数決
定部３００１および零型フィルタ係数決定部３００２の
うちの少なくとも一方が（２４）式または（２５）式に
従う係数決定法を用いていれば良い。
されず、任意である。また、本実施形態ではホルマント
強調フィルタ１００３の構成要素にピッチ強調フィルタ
２２０２および補助フィルタ３００８が存在する場合に
ついて説明したが、ピッチフィルタ２２０２を除いた構
成、補助フィルタ３００８を除いた構成およびこの両者
を除いた構成であっても良い。また、本実施形態では極
型フィルタ係数決定部３００１で（２２）式に従う係数
決定法を用い、零型フィルタ係数決定部３００２で（２
５）式に従う係数決定法を用いた場合について説明した
が、これに限定されることはなく、極型フィルタ係数決
定部３００１および零型フィルタ係数決定部３００２の
うちの少なくとも一方が（２４）式または（２５）式に
従う係数決定法を用いていれば良い。
【０１４２】（第１８の実施形態）第１８の実施形態と
して、本発明を音声符号化／復号化システムの音声復号
化装置に適用した他の実施形態を図３１に示す。図３１
において図３０と同じ参照符号を付した構成要素は図３
０と同じ機能を有するものとして説明を省略する。
して、本発明を音声符号化／復号化システムの音声復号
化装置に適用した他の実施形態を図３１に示す。図３１
において図３０と同じ参照符号を付した構成要素は図３
０と同じ機能を有するものとして説明を省略する。
【０１４３】第１７の実施形態と第１８の実施形態の違
いは、第１７の実施形態ではホルマント強調フィルタ１
００３の入力音声信号の属性に関わらず、極型フィルタ
係数決定部３００１の固定値λおよび零型フィルタ係数
決定部３００２のメモリテーブル３００７に格納された
値｛ｔ（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝は常に同じ値であるのに対
し、第１８の実施形態では、入力音声信号の属性により
Ｍ種類用意された｛λm ；ｍ＝１〜Ｍ｝およびメモリテ
ーブル３００７，３０１０，３０１１に格納された定数
｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ，ｍ＝１〜Ｍ｝のうちからそ
れぞれ１つを選択して、フィルタ係数を算出する点で異
なる。
いは、第１７の実施形態ではホルマント強調フィルタ１
００３の入力音声信号の属性に関わらず、極型フィルタ
係数決定部３００１の固定値λおよび零型フィルタ係数
決定部３００２のメモリテーブル３００７に格納された
値｛ｔ（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝は常に同じ値であるのに対
し、第１８の実施形態では、入力音声信号の属性により
Ｍ種類用意された｛λm ；ｍ＝１〜Ｍ｝およびメモリテ
ーブル３００７，３０１０，３０１１に格納された定数
｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ，ｍ＝１〜Ｍ｝のうちからそ
れぞれ１つを選択して、フィルタ係数を算出する点で異
なる。
【０１４４】図３１は、固定値｛λm ；ｍ＝１〜Ｍ｝お
よびメモリテーブル３００７に格納された定数｛ｔ
m （ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ，ｍ＝１〜Ｍ｝を選択する際に、
図示していないエンコーダ部から入力音声信号の属性を
付加情報として伝送される場合の構成を示している。よ
って、デマルチプレクサ１７０２で属性情報が復号さ
れ、その情報に基づいて固定値とメモリテーブルが選択
される。
よびメモリテーブル３００７に格納された定数｛ｔ
m （ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ，ｍ＝１〜Ｍ｝を選択する際に、
図示していないエンコーダ部から入力音声信号の属性を
付加情報として伝送される場合の構成を示している。よ
って、デマルチプレクサ１７０２で属性情報が復号さ
れ、その情報に基づいて固定値とメモリテーブルが選択
される。
【０１４５】この実施形態では、入力音声信号の属性情
報がエンコーダ部から伝送される場合につてい説明した
が、このような付加情報を用いずに復号ＬＰＣ係数から
求められるスペクトル情報、適応ゲインの大きさなど復
号パラメータを基に属性を判断しても良い。この場合、
付加情報が必要ないため伝送レートの増加を避けること
ができる。
報がエンコーダ部から伝送される場合につてい説明した
が、このような付加情報を用いずに復号ＬＰＣ係数から
求められるスペクトル情報、適応ゲインの大きさなど復
号パラメータを基に属性を判断しても良い。この場合、
付加情報が必要ないため伝送レートの増加を避けること
ができる。
【０１４６】（第１９の実施形態）第１９の実施形態と
して、本発明を音声符号化／復号化システムの音声復号
化装置に適用した他の実施形態を図３２に示す。図３２
において図３０と同じ参照符号を付した構成要素は図３
０と同じ機能を有するものとして説明を省略する。
して、本発明を音声符号化／復号化システムの音声復号
化装置に適用した他の実施形態を図３２に示す。図３２
において図３０と同じ参照符号を付した構成要素は図３
０と同じ機能を有するものとして説明を省略する。
【０１４７】第１７の実施形態と第１９の実施形態の違
いは、第１７の実施形態では復号ＬＰＣ係数を基に極型
フィルタ係数および零型フィルタ係数を算出しているの
に対し、第１２の実施形態では合成フィルタ１７０９か
ら得られる合成信号について改めてＬＰＣ係数分析を行
い、この結果求められたＬＰＣ係数を基に極型フィルタ
係数および零型フィルタ係数を算出している点にある。
このようにすることで、第７の実施形態で説明したよう
にホルマント強調を正確に行うことができる、また、Ｌ
ＰＣ係数の分析次数を任意に設定できるので、分析次数
を大きくとった場合、さらに細かくホルマント強調を制
御することができる。
いは、第１７の実施形態では復号ＬＰＣ係数を基に極型
フィルタ係数および零型フィルタ係数を算出しているの
に対し、第１２の実施形態では合成フィルタ１７０９か
ら得られる合成信号について改めてＬＰＣ係数分析を行
い、この結果求められたＬＰＣ係数を基に極型フィルタ
係数および零型フィルタ係数を算出している点にある。
このようにすることで、第７の実施形態で説明したよう
にホルマント強調を正確に行うことができる、また、Ｌ
ＰＣ係数の分析次数を任意に設定できるので、分析次数
を大きくとった場合、さらに細かくホルマント強調を制
御することができる。
【０１４８】（第２０の実施形態）第２０の実施形態と
して、本発明を音声符号化／復号化システムの音声復号
化装置に適用した他の実施形態を図３３に示す。図３３
において図３１と同じ参照符号を付した構成要素は図３
１と同じ機能を有するものとして説明を省略する。
して、本発明を音声符号化／復号化システムの音声復号
化装置に適用した他の実施形態を図３３に示す。図３３
において図３１と同じ参照符号を付した構成要素は図３
１と同じ機能を有するものとして説明を省略する。
【０１４９】第１９の実施形態と第２０の実施形態の違
いは、第１９の実施形態では復号ＬＰＣ係数を基に極型
フィルタ係数および零型フィルタ係数を算出しているの
に対し、第１３の実施形態では合成フィルタ１７０９か
ら得られる合成信号について改めてＬＰＣ係数分析を行
い、この結果求められたＬＰＣ係数を基に極型フィルタ
係数および零型フィルタ係数を算出している点にある。
このようにすることで、第７の実施形態で説明したよう
にホルマント強調を正確に行うことができる、また、Ｌ
ＰＣ係数の分析次数を任意に設定できるので、分析次数
を大きくとった場合、さらに細かくホルマント強調を制
御することができる。
いは、第１９の実施形態では復号ＬＰＣ係数を基に極型
フィルタ係数および零型フィルタ係数を算出しているの
に対し、第１３の実施形態では合成フィルタ１７０９か
ら得られる合成信号について改めてＬＰＣ係数分析を行
い、この結果求められたＬＰＣ係数を基に極型フィルタ
係数および零型フィルタ係数を算出している点にある。
このようにすることで、第７の実施形態で説明したよう
にホルマント強調を正確に行うことができる、また、Ｌ
ＰＣ係数の分析次数を任意に設定できるので、分析次数
を大きくとった場合、さらに細かくホルマント強調を制
御することができる。
【０１５０】（第２１の実施形態）第２１の実施形態と
して、本発明を任意の音声処理の前処理部に適用した他
の実施形態を図３４に示す。図３４において図１５およ
び図３２と同じ参照符号を付した構成要素は図１５およ
び図３２と同じ機能を有するものとして説明を省略す
る。
して、本発明を任意の音声処理の前処理部に適用した他
の実施形態を図３４に示す。図３４において図１５およ
び図３２と同じ参照符号を付した構成要素は図１５およ
び図３２と同じ機能を有するものとして説明を省略す
る。
【０１５１】第８の実施形態と第２１の実施形態の違い
は、第８の実施形態では図２に示される構成を基本とし
たホルマント強調フィルタを有しているのに対し、第２
１の実施形態では図１６に示される構成を基本としたホ
ルマント強調フィルタを適用している点にある。
は、第８の実施形態では図２に示される構成を基本とし
たホルマント強調フィルタを有しているのに対し、第２
１の実施形態では図１６に示される構成を基本としたホ
ルマント強調フィルタを適用している点にある。
【０１５２】（第２２の実施形態）第２２の実施形態と
して、本発明を任意の音声処理の前処理部に適用した他
の実施形態を図３５に示す。図３５において図３４と同
じ参照符号を付した構成要素は図３４と同じ機能を有す
るものとして説明を省略する。
して、本発明を任意の音声処理の前処理部に適用した他
の実施形態を図３５に示す。図３５において図３４と同
じ参照符号を付した構成要素は図３４と同じ機能を有す
るものとして説明を省略する。
【０１５３】第２１の実施形態と第２２の実施形態の違
いは、第２１の実施形態では入力音声信号の属性に関わ
らず、極型フィルタ係数決定部３００１の固定値λおよ
び零型フィルタ係数決定部３００２のメモリテーブル３
００７に格納された定数｛ｔ（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝は常
に同じであるのに対し、第２２の実施形態では、入力音
声信号の属性によりＭ種類用意された定数｛λm ；ｍ＝
１〜Ｍ｝およびメモリテーブル３００７，３０１０，３
０１１に格納された定数｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ，ｍ
＝１〜Ｍ｝のうちからそれぞれ１つを選択し、フィルタ
係数を算出する点で異なる。
いは、第２１の実施形態では入力音声信号の属性に関わ
らず、極型フィルタ係数決定部３００１の固定値λおよ
び零型フィルタ係数決定部３００２のメモリテーブル３
００７に格納された定数｛ｔ（ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ｝は常
に同じであるのに対し、第２２の実施形態では、入力音
声信号の属性によりＭ種類用意された定数｛λm ；ｍ＝
１〜Ｍ｝およびメモリテーブル３００７，３０１０，３
０１１に格納された定数｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ，ｍ
＝１〜Ｍ｝のうちからそれぞれ１つを選択し、フィルタ
係数を算出する点で異なる。
【０１５４】図３５は、固定値｛λm ；ｍ＝１〜Ｍ｝お
よびメモリテーブル３００７，３０１０，３０１１に格
納された定数｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ，ｍ＝１〜Ｍ｝
を選択する際に、バッファ２１０２に蓄えられた入力音
声信号とＬＰＣ係数分析部２００１より出力されたＬＰ
Ｃ係数｛αi ；ｉ＝１〜Ｐ｝を用いて属性分類部３０１
３で入力音声信号の属性を分析する。そして、その分析
結果に基づきＭ種類の定数｛λm ；ｍ＝１〜Ｍ｝とメモ
リテーブル３００７，３０１０，３０１１に格納された
定数｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ，ｍ＝１〜Ｍ｝の中から
そのフレームで用いるものを選択し、フィルタ係数算出
に利用する。属性分類部３０１３では、入力音声信号の
スペクトル情報やピッチ情報を用いて属性の判定を行
う。
よびメモリテーブル３００７，３０１０，３０１１に格
納された定数｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ，ｍ＝１〜Ｍ｝
を選択する際に、バッファ２１０２に蓄えられた入力音
声信号とＬＰＣ係数分析部２００１より出力されたＬＰ
Ｃ係数｛αi ；ｉ＝１〜Ｐ｝を用いて属性分類部３０１
３で入力音声信号の属性を分析する。そして、その分析
結果に基づきＭ種類の定数｛λm ；ｍ＝１〜Ｍ｝とメモ
リテーブル３００７，３０１０，３０１１に格納された
定数｛ｔm （ｉ）；ｉ＝１〜Ｐ，ｍ＝１〜Ｍ｝の中から
そのフレームで用いるものを選択し、フィルタ係数算出
に利用する。属性分類部３０１３では、入力音声信号の
スペクトル情報やピッチ情報を用いて属性の判定を行
う。
【０１５５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば高
品質の音声が得られるホルマント強調方法を提供するこ
とができる。
品質の音声が得られるホルマント強調方法を提供するこ
とができる。
【０１５６】すなわち、第１の発明では入力音声信号の
スペクトルの山の部分を強調し、谷の部分を減衰させる
ホルマント強調処理を行うと共に、このホルマント強調
処理により生じるスペクトル傾きを入力音声信号の特性
もしくはスペクトル強調特性に応じて適応的に特性が変
化する１次のフィルタと特性が固定の１次のフィルタに
より補正する少ない処理量で音声信号のホルマント強調
と、それに伴う余分なスペクトル傾きの補正を効果的に
行うことができ、主観品質を大きく向上させることが可
能となる。
スペクトルの山の部分を強調し、谷の部分を減衰させる
ホルマント強調処理を行うと共に、このホルマント強調
処理により生じるスペクトル傾きを入力音声信号の特性
もしくはスペクトル強調特性に応じて適応的に特性が変
化する１次のフィルタと特性が固定の１次のフィルタに
より補正する少ない処理量で音声信号のホルマント強調
と、それに伴う余分なスペクトル傾きの補正を効果的に
行うことができ、主観品質を大きく向上させることが可
能となる。
【０１５７】また、第２の発明では入力音声信号のスペ
クトルの山の部分を強調し、谷の部分を減衰させるホル
マント強調処理を極型フィルタにより行い、このホルマ
ント強調処理により生じるスペクトル傾きを補正する処
理を零型フィルタにより行うと共に、極型フィルタのフ
ィルタ係数および零型フィルタのフィルタ係数の少なく
とも一方を前記入力音声信号のＬＰＣ係数の各次の係数
とＬＰＣ係数の各次の係数にそれぞれ対応させて予め任
意に定められた定数との積で決定することにより、ホル
マント強調フィルタのフィルタ係数を細かく制御でき、
もって高品質の音声を得ることができる。
クトルの山の部分を強調し、谷の部分を減衰させるホル
マント強調処理を極型フィルタにより行い、このホルマ
ント強調処理により生じるスペクトル傾きを補正する処
理を零型フィルタにより行うと共に、極型フィルタのフ
ィルタ係数および零型フィルタのフィルタ係数の少なく
とも一方を前記入力音声信号のＬＰＣ係数の各次の係数
とＬＰＣ係数の各次の係数にそれぞれ対応させて予め任
意に定められた定数との積で決定することにより、ホル
マント強調フィルタのフィルタ係数を細かく制御でき、
もって高品質の音声を得ることができる。
【図１】第１の実施形態に係るホルマント強調フィルタ
の基本動作を説明するためのブロック図
の基本動作を説明するためのブロック図
【図２】同実施形態に係るホルマント強調フィルタの構
成を示すブロック図
成を示すブロック図
【図３】同実施形態の処理手順を示すフローチャート
【図４】第２の実施形態に係るホルマント強調フィルタ
の構成を示すブロック図
の構成を示すブロック図
【図５】第１および第２の実施形態におけるフィルタ係
数決定部の一構成例を示すブロック図
数決定部の一構成例を示すブロック図
【図６】図５のフィルタ係数決定部を用いた場合の処理
手順を示すフローチャート
手順を示すフローチャート
【図７】第１および第２の実施形態におけるフィルタ係
数決定部の他の構成例を示すブロック図
数決定部の他の構成例を示すブロック図
【図８】図７のフィルタ係数決定部を用いた場合の処理
手順を示すフローチャート
手順を示すフローチャート
【図９】第３の実施形態に係るホルマント強調フィルタ
の構成を示すブロック図
の構成を示すブロック図
【図１０】第４の実施形態に係る音声復号化装置の構成
を示すブロック図
を示すブロック図
【図１１】第５の実施形態に係る音声復号化装置の構成
を示すブロック図
を示すブロック図
【図１２】第６の実施形態に係る音声復号化装置の構成
を示すブロック図
を示すブロック図
【図１３】同実施形態におけるホルマント強調フィルタ
の基本動作を示すブロック図
の基本動作を示すブロック図
【図１４】第７の実施形態に係る音声復号化装置の構成
を示すブロック図
を示すブロック図
【図１５】第８の実施形態に係る音声前処理装置の構成
を示すブロック図
を示すブロック図
【図１６】第９の実施形態に係るホルマント強調フィル
タの構成を示すブロック図
タの構成を示すブロック図
【図１７】同実施形態におけるフィルタ係数決定部の一
構成例を示すブロック図
構成例を示すブロック図
【図１８】同実施形態におけるフィルタ係数決定部の他
の構成例を示すブロック図
の構成例を示すブロック図
【図１９】同実施形態の処理手順を示すフローチャート
【図２０】第１０の実施形態に係るホルマント強調フィ
ルタの構成を示すブロック図
ルタの構成を示すブロック図
【図２１】第１１の実施形態に係るホルマント強調フィ
ルタの構成を示すブロック図
ルタの構成を示すブロック図
【図２２】第１２の実施形態に係るホルマント強調フィ
ルタの構成を示すブロック図
ルタの構成を示すブロック図
【図２３】第１３の実施形態に係るホルマント強調フィ
ルタの構成を示すブロック図
ルタの構成を示すブロック図
【図２４】同実施形態におけるフィルタ係数決定部の一
構成例を示すブロック図
構成例を示すブロック図
【図２５】同実施形態におけるフィルタ係数決定部の他
の構成例を示すブロック図
の構成例を示すブロック図
【図２６】第１４の実施形態に係るホルマント強調フィ
ルタの構成を示すブロック図
ルタの構成を示すブロック図
【図２７】第１５の実施形態に係るホルマント強調フィ
ルタの構成を示すブロック図
ルタの構成を示すブロック図
【図２８】第１６の実施形態に係るホルマント強調フィ
ルタの構成を示すブロック図
ルタの構成を示すブロック図
【図２９】第１３〜第１６の実施形態の処理手順を示す
フローチャート
フローチャート
【図３０】第１７の実施形態に係る音声復号化装置の構
成を示すブロック図
成を示すブロック図
【図３１】第１８の実施形態に係る音声復号化装置の構
成を示すブロック図
成を示すブロック図
【図３２】第１９の実施形態に係る音声復号化装置の構
成を示すブロック図
成を示すブロック図
【図３３】第２０の実施形態に係る音声復号化装置の構
成を示すブロック図
成を示すブロック図
【図３４】第２１の実施形態に係る音声前処理装置の構
成を示すブロック図
成を示すブロック図
【図３５】第２２の実施形態に係る音声前処理装置の構
成を示すブロック図
成を示すブロック図
１００１…音声信号入力端子 １００２…ＬＰＣ係数入力端子 １００３…ホルマント強調フィルタ １００４…音声信号出力端子 １１０１…スペクトル強調フィルタ １１０２…フィルタ係数決定部 １１０３…１次の特性可変フィルタ １１０４…１次の特性固定フィルタ １４０１…ＬＰＣ係数からＰＡＲＣＯＲ係数へのフィル
タ係数変換部 １４０２，１７０６，１７０７…乗算器 １５０１…フィルタ係数制限部 １５０２…バッファ １６０１…ゲイン調整部 １７１２…ＬＳＰ係数からＬＰＣ係数への係数変換部 １７０２…デマルチプレクサ １７０３…ＬＳＰ係数逆量子化部 １７０４…適応コードブック １７０５…雑音コードブック １７０８…加算器 １７０９…合成フィルタ １７１０…適応ゲイン復号部 １７１１…雑音ゲイン復号部 １８０１…ＰＡＲＣＯＲ係数逆量子化部 １８０２…ＰＡＲＣＯＲ係数からＬＰＣ係数への係数変
換部 ２００１…ＬＰＣ係数分析部 ２１０２…バッファ ２２０１…ピッチ周期およびピッチゲインの入力端子 ２２０２…ピッチ強調フィルタ ３００１…極型フィルタ係数決定部 ３００２…零型フィルタ係数決定部 ３００３…極型フィルタ ３００４…零型フィルタ ３００５，３０１２…乗算器 ３００７，３０１０，３０１１…メモリテーブル（定数
格納手段） ３００８…補助フィルタ
タ係数変換部 １４０２，１７０６，１７０７…乗算器 １５０１…フィルタ係数制限部 １５０２…バッファ １６０１…ゲイン調整部 １７１２…ＬＳＰ係数からＬＰＣ係数への係数変換部 １７０２…デマルチプレクサ １７０３…ＬＳＰ係数逆量子化部 １７０４…適応コードブック １７０５…雑音コードブック １７０８…加算器 １７０９…合成フィルタ １７１０…適応ゲイン復号部 １７１１…雑音ゲイン復号部 １８０１…ＰＡＲＣＯＲ係数逆量子化部 １８０２…ＰＡＲＣＯＲ係数からＬＰＣ係数への係数変
換部 ２００１…ＬＰＣ係数分析部 ２１０２…バッファ ２２０１…ピッチ周期およびピッチゲインの入力端子 ２２０２…ピッチ強調フィルタ ３００１…極型フィルタ係数決定部 ３００２…零型フィルタ係数決定部 ３００３…極型フィルタ ３００４…零型フィルタ ３００５，３０１２…乗算器 ３００７，３０１０，３０１１…メモリテーブル（定数
格納手段） ３００８…補助フィルタ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 山下 明延 神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地 株 式会社東芝研究開発センター内
Claims (3)
- 【請求項１】入力音声信号のスペクトルの山の部分を強
調し、谷の部分を減衰させるホルマント強調方法におい
て、 入力音声信号のスペクトルの山の部分を強調し、谷の部
分を減衰させるホルマント強調処理を行うと共に、この
ホルマント強調処理により生じるスペクトル傾きを前記
入力音声信号の特性もしくはスペクトル強調特性に応じ
て適応的に特性が変化する１次のフィルタと特性が固定
の１次のフィルタにより補正することを特徴とするホル
マント強調方法。 - 【請求項２】入力音声信号のスペクトルの山の部分を強
調し、谷の部分を減衰させるホルマント強調方法におい
て、 入力音声信号のスペクトルの山の部分を強調し、谷の部
分を減衰させるホルマント強調処理を極型フィルタによ
り行い、このホルマント強調処理により生じるスペクト
ル傾きを補正する処理を零型フィルタにより行うと共
に、前記極型フィルタのフィルタ係数および前記零型フ
ィルタのフィルタ係数の少なくとも一方を前記入力音声
信号のＬＰＣ係数の各次の係数とＬＰＣ係数の各次の係
数にそれぞれ対応させて予め任意に定められた定数との
積で決定することを特徴とするホルマント強調方法。 - 【請求項３】入力音声信号のスペクトルの山の部分を強
調し、谷の部分を減衰させるホルマント強調フィルタに
おいて、 入力音声信号のスペクトルの山の部分を強調し、谷の部
分を減衰させるホルマント強調処理を極型フィルタによ
り行い、このホルマント強調処理により生じるスペクト
ル傾きを補正する処理を零型フィルタにより行うと共
に、 ＬＰＣ係数の各次の係数にそれぞれ対応させて予め任意
に定められた複数の定数を格納した複数種類の定数格納
手段を設け、前記極型フィルタのフィルタ係数および前
記零型フィルタのフィルタ係数の少なくとも一方を前記
入力音声信号のＬＰＣ係数の各次の係数と、前記入力音
声信号の属性に基づいて前記複数種類の定数格納手段か
ら選択された一つの定数格納手段に格納された対応する
定数との積で決定することを特徴とするホルマント強調
方法。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30879795A JP3319556B2 (ja) | 1995-09-14 | 1995-11-28 | ホルマント強調方法 |
| DE69628103T DE69628103T2 (de) | 1995-09-14 | 1996-09-13 | Verfahren und Filter zur Hervorbebung von Formanten |
| US08/713,356 US6064962A (en) | 1995-09-14 | 1996-09-13 | Formant emphasis method and formant emphasis filter device |
| EP96306647A EP0763818B1 (en) | 1995-09-14 | 1996-09-13 | Formant emphasis method and formant emphasis filter device |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7-237465 | 1995-09-14 | ||
| JP23746595 | 1995-09-14 | ||
| JP30879795A JP3319556B2 (ja) | 1995-09-14 | 1995-11-28 | ホルマント強調方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09138697A true JPH09138697A (ja) | 1997-05-27 |
| JP3319556B2 JP3319556B2 (ja) | 2002-09-03 |
Family
ID=26533214
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP30879795A Expired - Fee Related JP3319556B2 (ja) | 1995-09-14 | 1995-11-28 | ホルマント強調方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3319556B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPWO2004097798A1 (ja) * | 2003-05-01 | 2006-07-13 | 富士通株式会社 | 音声復号化装置、音声復号化方法、プログラム、記録媒体 |
| WO2008072671A1 (ja) * | 2006-12-13 | 2008-06-19 | Panasonic Corporation | 音声復号化装置およびパワ調整方法 |
| US7546241B2 (en) | 2002-06-05 | 2009-06-09 | Canon Kabushiki Kaisha | Speech synthesis method and apparatus, and dictionary generation method and apparatus |
| JP2010092057A (ja) * | 2009-10-29 | 2010-04-22 | Fujitsu Ltd | 受話音声処理装置及び受話音声再生装置 |
-
1995
- 1995-11-28 JP JP30879795A patent/JP3319556B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7546241B2 (en) | 2002-06-05 | 2009-06-09 | Canon Kabushiki Kaisha | Speech synthesis method and apparatus, and dictionary generation method and apparatus |
| JPWO2004097798A1 (ja) * | 2003-05-01 | 2006-07-13 | 富士通株式会社 | 音声復号化装置、音声復号化方法、プログラム、記録媒体 |
| US7606702B2 (en) | 2003-05-01 | 2009-10-20 | Fujitsu Limited | Speech decoder, speech decoding method, program and storage media to improve voice clarity by emphasizing voice tract characteristics using estimated formants |
| JP4786183B2 (ja) * | 2003-05-01 | 2011-10-05 | 富士通株式会社 | 音声復号化装置、音声復号化方法、プログラム、記録媒体 |
| WO2008072671A1 (ja) * | 2006-12-13 | 2008-06-19 | Panasonic Corporation | 音声復号化装置およびパワ調整方法 |
| JP2010092057A (ja) * | 2009-10-29 | 2010-04-22 | Fujitsu Ltd | 受話音声処理装置及び受話音声再生装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3319556B2 (ja) | 2002-09-03 |
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