JPS58168094A - 音声分析処理方式 - Google Patents
音声分析処理方式Info
- Publication number
- JPS58168094A JPS58168094A JP57050431A JP5043182A JPS58168094A JP S58168094 A JPS58168094 A JP S58168094A JP 57050431 A JP57050431 A JP 57050431A JP 5043182 A JP5043182 A JP 5043182A JP S58168094 A JPS58168094 A JP S58168094A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- power spectrum
- linear prediction
- coefficient
- fourier transform
- extracted
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
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Landscapes
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
- Eye Examination Apparatus (AREA)
- Selective Calling Equipment (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
■ 発明の技ｉＩ分舒
本発明線、音声分析処理方式、特にパワー・スペクトル
を抽出して自己相関係数を算出して纏形予淵係数を抽出
する音声分析処理方式において、上記パワー・スペクト
ルについてのパワー・スペクトル包絡情報を抽出してこ
れにもとづいて上記線形予測係数に対応する改良線形予
欄係歇を抽出するようにし、ノイズによる影響やピッチ
馬波数の変動による影響を受けることが少なく、かつホ
ルマント周波数を正確に抽出できるようにした音声分析
処理方式に関するものである。
を抽出して自己相関係数を算出して纏形予淵係数を抽出
する音声分析処理方式において、上記パワー・スペクト
ルについてのパワー・スペクトル包絡情報を抽出してこ
れにもとづいて上記線形予測係数に対応する改良線形予
欄係歇を抽出するようにし、ノイズによる影響やピッチ
馬波数の変動による影響を受けることが少なく、かつホ
ルマント周波数を正確に抽出できるようにした音声分析
処理方式に関するものである。
（Ｂ） 技術の背景と間隠点
従来から、第１ｍを参照して後述する如き構成によって
線形予測係数８に）／Ｋ（→を抽出することが行われて
いる０なお上Ｉｅ＠に）／Ｋ（→は係数α（→お２よび
／壕九拡Ｋ （ｓ）を意味してい為。
線形予測係数８に）／Ｋ（→を抽出することが行われて
いる０なお上Ｉｅ＠に）／Ｋ（→は係数α（→お２よび
／壕九拡Ｋ （ｓ）を意味してい為。
上記線形予欄係歇ｇ（ｓ）／Ｋ（→ 紘以降の音声分析
部層的に利用されてゆくものであるが、ノイズによる影
響やピッチ馬波数の変動による影響を受は易く、ホルマ
ント周波数を正確に抽出する上で多少の問題が残されて
いる。
部層的に利用されてゆくものであるが、ノイズによる影
響やピッチ馬波数の変動による影響を受は易く、ホルマ
ント周波数を正確に抽出する上で多少の問題が残されて
いる。
（Ｃ） 発明の目的と構成
本発明は、上記の点を解決することを目的としており、
パワー・スペクトルを用いて線形予測係数を抽出するに
当って、パワー・スペクトルのいわばピーク点を連らね
要所のパワー・スペクトル包絡情報にもとづいて改良線
形予測係数を抽出するようにし、ピッチ周波数の変動や
ノイズによる影響を受けに＜＜、かつホルマント周波数
を正しく抽出できるようにし九改良線形予測係数を得る
ようにすることを目的としている。そしてそのために、
本発明の音声分析処理方式紘、入力音声信号をフーリエ
変換するフーリエ変換部をそなえ、上記入力音声のパワ
ー・スペクトルを抽出し、鋏パワー・スペクトルをフー
リエ逆変換部を介して自己相関係数を算出して線形予測
係数を抽出する音声分析処理方式において’、、、、、
１．．：（、’ｌｌｒ記抽出されたパワー・スペクトル
のピークに４とづいて当Ｉｌｌ ７’ｉワー・スペクト
ルのパワー・スペクトル包絡情報を抽出するよう構成す
ると共に該パワー・スペクトル包絡情報を上記フーリエ
逆変換部に供給し、これによって得られ光自己相関係数
にもとづいて改良線形予測係数を抽出するよう構成した
ことを特徴としそいる。以下図面を参照しつつ説明する
。
パワー・スペクトルを用いて線形予測係数を抽出するに
当って、パワー・スペクトルのいわばピーク点を連らね
要所のパワー・スペクトル包絡情報にもとづいて改良線
形予測係数を抽出するようにし、ピッチ周波数の変動や
ノイズによる影響を受けに＜＜、かつホルマント周波数
を正しく抽出できるようにし九改良線形予測係数を得る
ようにすることを目的としている。そしてそのために、
本発明の音声分析処理方式紘、入力音声信号をフーリエ
変換するフーリエ変換部をそなえ、上記入力音声のパワ
ー・スペクトルを抽出し、鋏パワー・スペクトルをフー
リエ逆変換部を介して自己相関係数を算出して線形予測
係数を抽出する音声分析処理方式において’、、、、、
１．．：（、’ｌｌｒ記抽出されたパワー・スペクトル
のピークに４とづいて当Ｉｌｌ ７’ｉワー・スペクト
ルのパワー・スペクトル包絡情報を抽出するよう構成す
ると共に該パワー・スペクトル包絡情報を上記フーリエ
逆変換部に供給し、これによって得られ光自己相関係数
にもとづいて改良線形予測係数を抽出するよう構成した
ことを特徴としそいる。以下図面を参照しつつ説明する
。
（功 発明の夷總例
第１＠ｌは本発明の前提となる従来の構成の一例、第２
図は本発明の一夷總例構成、第３＠ｌは本発明にいうパ
ワー・スペクトル包絡情報の−１様を説明する説明図、
嬉４１Ｉおよび第５図は夫々本発明によって得られえ改
良線形予測係数を用いることによる効果を説明する説明
図を示す。
図は本発明の一夷總例構成、第３＠ｌは本発明にいうパ
ワー・スペクトル包絡情報の−１様を説明する説明図、
嬉４１Ｉおよび第５図は夫々本発明によって得られえ改
良線形予測係数を用いることによる効果を説明する説明
図を示す。
第１図において、ｌはフーリエ変換部、２は〕ＩＪ工道
変換部、３は線形予測係数算出部、Ｓ（→は入力音声信
号、Ｐ（ロ）はパワー・スペクトル、Ｒ（→は自己相関
係数、１１に）、／Ｋ（→ は線形予測係数を表わして
いる。
変換部、３は線形予測係数算出部、Ｓ（→は入力音声信
号、Ｐ（ロ）はパワー・スペクトル、Ｒ（→は自己相関
係数、１１に）、／Ｋ（→ は線形予測係数を表わして
いる。
従来から線形予測係数Ｃ←）／Ｋ（％）を得るに当って
、第１１ｇ１１示Ｊ如自構成が採用され、入力音声信号
８（→についてフーリエ変換部ｌによってフーリエ変換
を行い例えば２乗するなどしてパワー−スペクトルＰ（
へ）を抽出する。該パワー・スペクトルａ、第３ｔｌに
おいてパワー・スペクトルＰ（ロ）の対数値をとってＬ
ｏｇＰ（へ）として示す如く、ピッチ周波数に対応した
凹凸をもつものであると考えてよい。
、第１１ｇ１１示Ｊ如自構成が採用され、入力音声信号
８（→についてフーリエ変換部ｌによってフーリエ変換
を行い例えば２乗するなどしてパワー−スペクトルＰ（
へ）を抽出する。該パワー・スペクトルａ、第３ｔｌに
おいてパワー・スペクトルＰ（ロ）の対数値をとってＬ
ｏｇＰ（へ）として示す如く、ピッチ周波数に対応した
凹凸をもつものであると考えてよい。
従来、骸パワー・スペクトルＰ−にもとづいて、フーリ
エ逆変換部２によって、自己相関係数Ｒ（→を算出し、
そして線形予測係数算出部３によって１１Ａ Ｉｓ Ｗ
ｉ’ ＊’ｌ係数ｇ（→／Ｋ（→ を抽出するようにし
ていた０ 第２図は本発明の一夷織例構成を示しており、図中の符
号１，２．３は第１図に対応し、４はピッチ周波数抽出
一部、５はパワー・スペクトル包絡情報抽出部を聚わし
ている。また令（へ）紘パワー・スペクトル包絡情報、
Ｒ′に）は本発＠において得られる自己相関係数、ａ’
（ＩＩＩ）／に’ （→は改良線形予測係数を表わす
。
エ逆変換部２によって、自己相関係数Ｒ（→を算出し、
そして線形予測係数算出部３によって１１Ａ Ｉｓ Ｗ
ｉ’ ＊’ｌ係数ｇ（→／Ｋ（→ を抽出するようにし
ていた０ 第２図は本発明の一夷織例構成を示しており、図中の符
号１，２．３は第１図に対応し、４はピッチ周波数抽出
一部、５はパワー・スペクトル包絡情報抽出部を聚わし
ている。また令（へ）紘パワー・スペクトル包絡情報、
Ｒ′に）は本発＠において得られる自己相関係数、ａ’
（ＩＩＩ）／に’ （→は改良線形予測係数を表わす
。
本発明の場合には、第２図において入力信号Ｓ（→から
ピッチ周波数を抽出するなどして、フーリエ変換部ｌを
介して得られているパワー・スペクトルＰ （＠ Ｋつ
いて、第３図図示＋印の如き点に対応するパワー・スペ
クトル情報を抽出し、該抽出されたパワー・スペクトル
情報をフーリエ逆変換部２へ入力するようにされる０上
記＋印の如き点に対応するパワー・スペクトル情報を本
明細書において社パワー・スペクトル包絡情報？（ホ）
と呼んでいる０そして上記＋印の点以外のノくワー・ス
ペクトルの値を値＃０”としてフーリエ逆変換部２へ入
力するようにする。勿論、十印の点のみの値をフーリエ
逆変換１１２へ入力してもよい０上記＋印の点は、フー
リエ変換部ｌを介して得られ大パワー・スペクトルＰ（
−におけるピーク点に対応しているものと考えてよく、
第２図図示の場合に社、入力音声信号８（１）から図示
ピッチ周波数抽出部４によってピッチ周波数を抽出し、
該ピッチｌｌｌ波数で１！する周期の整数倍（１倍を含
む）の周期でサンプリングする点で与えられるｏしかし
本発明においてれ、上記パワー・スペクトル包絡情報省
−を得る手段については任意であるＯ上記パワー・スペ
クトル包絡情報ｆ−が第２図図示の如くフーリエ逆変換
部２に入力されかつ得られえ出力ｆｉ、ｆ（％）が線形
予測係数算出部３に人力されることＫよって、本発明に
いう改良線形予測係数α′（ルバ′（→が抽出される。
ピッチ周波数を抽出するなどして、フーリエ変換部ｌを
介して得られているパワー・スペクトルＰ （＠ Ｋつ
いて、第３図図示＋印の如き点に対応するパワー・スペ
クトル情報を抽出し、該抽出されたパワー・スペクトル
情報をフーリエ逆変換部２へ入力するようにされる０上
記＋印の如き点に対応するパワー・スペクトル情報を本
明細書において社パワー・スペクトル包絡情報？（ホ）
と呼んでいる０そして上記＋印の点以外のノくワー・ス
ペクトルの値を値＃０”としてフーリエ逆変換部２へ入
力するようにする。勿論、十印の点のみの値をフーリエ
逆変換１１２へ入力してもよい０上記＋印の点は、フー
リエ変換部ｌを介して得られ大パワー・スペクトルＰ（
−におけるピーク点に対応しているものと考えてよく、
第２図図示の場合に社、入力音声信号８（１）から図示
ピッチ周波数抽出部４によってピッチ周波数を抽出し、
該ピッチｌｌｌ波数で１！する周期の整数倍（１倍を含
む）の周期でサンプリングする点で与えられるｏしかし
本発明においてれ、上記パワー・スペクトル包絡情報省
−を得る手段については任意であるＯ上記パワー・スペ
クトル包絡情報ｆ−が第２図図示の如くフーリエ逆変換
部２に入力されかつ得られえ出力ｆｉ、ｆ（％）が線形
予測係数算出部３に人力されることＫよって、本発明に
いう改良線形予測係数α′（ルバ′（→が抽出される。
第４図線本発明によって得られた改良線形予測係数を用
いる仁とによる効果を説明する説明図を示している。―
纏Ａは本発明による改良線形予測係数を用いた場合に対
応し、曲線ＢＦｉ第１図において得られた線形予測係数
を用いた場合に対応している。なお横軸は８／Ｎ比（ｄ
Ｂ）を表わし、縦軸はスペクトル間の距離について対数
をとっ九値（ｄＢ）を表わしている。
いる仁とによる効果を説明する説明図を示している。―
纏Ａは本発明による改良線形予測係数を用いた場合に対
応し、曲線ＢＦｉ第１図において得られた線形予測係数
を用いた場合に対応している。なお横軸は８／Ｎ比（ｄ
Ｂ）を表わし、縦軸はスペクトル間の距離について対数
をとっ九値（ｄＢ）を表わしている。
骸スペクトル間の距離とは次のようなものを表わしてい
ると考えてよい。即ち、モデル・スペクトルＳを合成音
によっそ＼成しておく。一方、これに対して所望量のノ
イズを混入せしめてｌ５１１ＩＩ（ｔたは第２図）図示
の構成によって線形予測係数を抽出する０皺抽出された
線形予測係数にもとづいてスペクトルＴを生成する。そ
して上記スペクトル８とＴとの差に相轟する距離が得ら
れ、峡距離を上記スペクトル間の距離としている。した
がって、＊＊スペクトル間の距離が大きい程、得られて
いる線形予測係数が真のものからずれている量が大きい
ことを表わしている。
ると考えてよい。即ち、モデル・スペクトルＳを合成音
によっそ＼成しておく。一方、これに対して所望量のノ
イズを混入せしめてｌ５１１ＩＩ（ｔたは第２図）図示
の構成によって線形予測係数を抽出する０皺抽出された
線形予測係数にもとづいてスペクトルＴを生成する。そ
して上記スペクトル８とＴとの差に相轟する距離が得ら
れ、峡距離を上記スペクトル間の距離としている。した
がって、＊＊スペクトル間の距離が大きい程、得られて
いる線形予測係数が真のものからずれている量が大きい
ことを表わしている。
第４図図示の場合、８／Ｎ比が小さくなる程、即ちノイ
ズの混入量が大になる椙、上記距離が大となってゆくが
、本発明に対応する改良線形予測係数を用いたもの（−
線■）や側がより小さい距離となっていることが判る。
ズの混入量が大になる椙、上記距離が大となってゆくが
、本発明に対応する改良線形予測係数を用いたもの（−
線■）や側がより小さい距離となっていることが判る。
壕九嬉５１１１は、母音レ−１；ｔ！ｌ、１峠、ｌ−１
，１＊Ｉ Ｋ対応してインパルス励起を行なう九場倉
について、原スペクトルと抽出された線形予測係数にも
とづいて得られた抽出スペクトルとの差（ｄＢ）を表わ
している。
，１＊Ｉ Ｋ対応してインパルス励起を行なう九場倉
について、原スペクトルと抽出された線形予測係数にも
とづいて得られた抽出スペクトルとの差（ｄＢ）を表わ
している。
し良がって、第５図図示の値は、小さい場、好ましい値
であり、本発−の改良線形予測係数α′（→／に／ （
→讐用い良方がよ炒好ましいものとなっていることが判
る。
であり、本発−の改良線形予測係数α′（→／に／ （
→讐用い良方がよ炒好ましいものとなっていることが判
る。
また発明者ら線、第１ホルマント周波数としＦｌ−５０
０（Ｈｚ） をもつ入力音声信号について、第１図図
示の構成による線形予測係数ａ（→／Ｋ（→と第２図図
示構成による改良線形予測係数Ｇ′（→／に／（→ と
を抽出し、これから上述のホルマント周波数を算出せし
めて次の結果を得え。即ち、ノイズ（ｄＢ）−６０，０
００／）場合に、（１）前者ａ（Ｂ）／Ｋ（→を用いた
場合には、算出され九ホルｉント周波数はＦｌ−４６７
（Ｈｚ） となり、（■）後者ｓ′（→／に／ （％
）を用いた場合には、算出されたホルマント周波数は、
Ｆ１■４７５ Ｈｚ 、となつ九。これは改良線形予測
係数を用いた場合に、真の値（５００Ｈ２）に対する誤
差が２５Ｈｚであり、第１図図示の構成を用い九場合の
誤差３３Ｈ２に比較して、より好ましいものとなってい
ることを明らかにしている０ （助 発明の詳細 な説明した如く、本発明によれば、従来の構成によって
得られ丸線形予測係数にくらべて、より好ましい係数を
得ることが可能となる。そして、験改良線形予測係数α
′（→／ Ｋ／に）はピッチ周波数の変動による影響や
ノイズによる影響を受けることが少なく、当咳改良線形
予測係数を用いることによってホルマント周波数をよ抄
高い精度で抽出することが可能となる０
０（Ｈｚ） をもつ入力音声信号について、第１図図
示の構成による線形予測係数ａ（→／Ｋ（→と第２図図
示構成による改良線形予測係数Ｇ′（→／に／（→ と
を抽出し、これから上述のホルマント周波数を算出せし
めて次の結果を得え。即ち、ノイズ（ｄＢ）−６０，０
００／）場合に、（１）前者ａ（Ｂ）／Ｋ（→を用いた
場合には、算出され九ホルｉント周波数はＦｌ−４６７
（Ｈｚ） となり、（■）後者ｓ′（→／に／ （％
）を用いた場合には、算出されたホルマント周波数は、
Ｆ１■４７５ Ｈｚ 、となつ九。これは改良線形予測
係数を用いた場合に、真の値（５００Ｈ２）に対する誤
差が２５Ｈｚであり、第１図図示の構成を用い九場合の
誤差３３Ｈ２に比較して、より好ましいものとなってい
ることを明らかにしている０ （助 発明の詳細 な説明した如く、本発明によれば、従来の構成によって
得られ丸線形予測係数にくらべて、より好ましい係数を
得ることが可能となる。そして、験改良線形予測係数α
′（→／ Ｋ／に）はピッチ周波数の変動による影響や
ノイズによる影響を受けることが少なく、当咳改良線形
予測係数を用いることによってホルマント周波数をよ抄
高い精度で抽出することが可能となる０
第１園は本発明の前提となる従来の構成の一例、第２！
１１は本発明の一夷總例構成、第３図は本発明にいうパ
９−・スペクトル包絡情報の一態様を説明する説明図、
第４Ｉｉ！および第５図は夫々本発明によって得られ九
改嵐纏形予橢係数を用いることによる効果を説明する説
明図を示す。 図中、ｌはフーリエ変換部、２はフーリエ逆変換部、３
は線形予測係数算出部、４はピッチ周波数抽出部、５紘
パワー・スペクトル包絡情報抽出部、Ｓ←）は入力音声
信号、ＰＣｅＩ４はパワー・スペクトルＪｅｌｌｅはパ
ワー・スペクトル包絡情報、Ｒ（→は自己相関係数、−
←）／Ｋに）′は線形予測係数、ｇ／（→／に′（→は
改良線形予測係数を表わしている。
１１は本発明の一夷總例構成、第３図は本発明にいうパ
９−・スペクトル包絡情報の一態様を説明する説明図、
第４Ｉｉ！および第５図は夫々本発明によって得られ九
改嵐纏形予橢係数を用いることによる効果を説明する説
明図を示す。 図中、ｌはフーリエ変換部、２はフーリエ逆変換部、３
は線形予測係数算出部、４はピッチ周波数抽出部、５紘
パワー・スペクトル包絡情報抽出部、Ｓ←）は入力音声
信号、ＰＣｅＩ４はパワー・スペクトルＪｅｌｌｅはパ
ワー・スペクトル包絡情報、Ｒ（→は自己相関係数、−
←）／Ｋに）′は線形予測係数、ｇ／（→／に′（→は
改良線形予測係数を表わしている。
Claims (1)
- 入力音声信号をフーリエ変換するフーリエ変換部をそな
え、上記入力音声のパワー・スペクトルを抽出し、該パ
ワー・スペクトルをフーリエ逆変換部を介して自己相関
係数を算出して線形予測係数を抽出する音声分析処理方
式において、上記抽出され九Ｉくワー・スペクトルのビ
ークにもとづいて当鋏ハワー・スペクトルのパワー・ス
ペクトル包絡情報を抽出するよう構成すると共Ｋｌｌパ
ワー・スペクトル包絡情報を上記フーリエ逆変換−に供
給し、これによって得られた自己相関係数にもとづいて
改東線形予橢係数を抽出するよう構成したことを特徴と
する音声分析処理方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57050431A JPS58168094A (ja) | 1982-03-29 | 1982-03-29 | 音声分析処理方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57050431A JPS58168094A (ja) | 1982-03-29 | 1982-03-29 | 音声分析処理方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS58168094A true JPS58168094A (ja) | 1983-10-04 |
| JPS6238719B2 JPS6238719B2 (ja) | 1987-08-19 |
Family
ID=12858674
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57050431A Granted JPS58168094A (ja) | 1982-03-29 | 1982-03-29 | 音声分析処理方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS58168094A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015166694A1 (ja) * | 2014-05-01 | 2015-11-05 | 日本電信電話株式会社 | 周期性統合包絡系列生成装置、周期性統合包絡系列生成方法、周期性統合包絡系列生成プログラム、記録媒体 |
| WO2015166693A1 (ja) * | 2014-05-01 | 2015-11-05 | 日本電信電話株式会社 | 符号化装置、復号装置、符号化方法、復号方法、符号化プログラム、復号プログラム、記録媒体 |
-
1982
- 1982-03-29 JP JP57050431A patent/JPS58168094A/ja active Granted
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015166694A1 (ja) * | 2014-05-01 | 2015-11-05 | 日本電信電話株式会社 | 周期性統合包絡系列生成装置、周期性統合包絡系列生成方法、周期性統合包絡系列生成プログラム、記録媒体 |
| WO2015166693A1 (ja) * | 2014-05-01 | 2015-11-05 | 日本電信電話株式会社 | 符号化装置、復号装置、符号化方法、復号方法、符号化プログラム、復号プログラム、記録媒体 |
| CN106537500A (zh) * | 2014-05-01 | 2017-03-22 | 日本电信电话株式会社 | 周期性综合包络序列生成装置、周期性综合包络序列生成方法、生成程序、记录介质 |
| JPWO2015166694A1 (ja) * | 2014-05-01 | 2017-04-20 | 日本電信電話株式会社 | 周期性統合包絡系列生成装置、周期性統合包絡系列生成方法、周期性統合包絡系列生成プログラム、記録媒体 |
| JPWO2015166693A1 (ja) * | 2014-05-01 | 2017-04-20 | 日本電信電話株式会社 | 符号化装置、復号装置、符号化方法、復号方法、符号化プログラム、復号プログラム、記録媒体 |
| CN106663437A (zh) * | 2014-05-01 | 2017-05-10 | 日本电信电话株式会社 | 编码装置、解码装置、编码方法、解码方法、编码程序、解码程序、记录介质 |
| JP2018005247A (ja) * | 2014-05-01 | 2018-01-11 | 日本電信電話株式会社 | 周期性統合包絡系列生成装置、周期性統合包絡系列生成方法、周期性統合包絡系列生成プログラム、記録媒体 |
| JP2018013795A (ja) * | 2014-05-01 | 2018-01-25 | 日本電信電話株式会社 | 符号化装置、復号装置、符号化方法、復号方法、符号化プログラム、復号プログラム、記録媒体 |
| JP2019003219A (ja) * | 2014-05-01 | 2019-01-10 | 日本電信電話株式会社 | 符号化装置、復号装置、符号化方法、復号方法、符号化プログラム、復号プログラム、記録媒体 |
| CN106537500B (zh) * | 2014-05-01 | 2019-09-13 | 日本电信电话株式会社 | 周期性综合包络序列生成装置、周期性综合包络序列生成方法、记录介质 |
| CN110491401A (zh) * | 2014-05-01 | 2019-11-22 | 日本电信电话株式会社 | 周期性综合包络序列生成装置、方法、程序、记录介质 |
| CN110491402A (zh) * | 2014-05-01 | 2019-11-22 | 日本电信电话株式会社 | 周期性综合包络序列生成装置、方法、程序、记录介质 |
| JP2019215587A (ja) * | 2014-05-01 | 2019-12-19 | 日本電信電話株式会社 | 符号化装置、復号装置、符号化方法、復号方法、符号化プログラム、復号プログラム、記録媒体 |
| CN110491401B (zh) * | 2014-05-01 | 2022-10-21 | 日本电信电话株式会社 | 周期性综合包络序列生成装置、方法、记录介质 |
| CN110491402B (zh) * | 2014-05-01 | 2022-10-21 | 日本电信电话株式会社 | 周期性综合包络序列生成装置、方法、记录介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6238719B2 (ja) | 1987-08-19 |
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