JPS6239760B2 - - Google Patents
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- JPS6239760B2 JPS6239760B2 JP56188061A JP18806181A JPS6239760B2 JP S6239760 B2 JPS6239760 B2 JP S6239760B2 JP 56188061 A JP56188061 A JP 56188061A JP 18806181 A JP18806181 A JP 18806181A JP S6239760 B2 JPS6239760 B2 JP S6239760B2
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- Japan
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- coefficient
- envelope information
- transformation
- spectral envelope
- linear prediction
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Description
【発明の詳細な説明】
(1) 発明の技術分野
本発明は、音声分析処理方式、特に入力音声信
号をフーリエ変換してパワー・スペクトルを抽出
し、該パワー・スペクトルを用いて自己相関係数
を算出した上で線形予測係数を抽出し、該線形予
測係数を用いて入力音声信号のスペクトル包絡情
報を抽出する音声分析処理方式において、上記フ
ーリエ変換した後の周波数領域上において例えば
圧縮あるいは伸長に対応する変換を行なつた上で
自己相関係数を更に引続き線形予測係数を算出す
ると共に、該線形予測係数を用いて得られた変形
スペクトル包絡情報に対して逆変換を行なうよう
構成し、ピツチ周波数に影響されない形で例えば
スペクトル包絡情報を抽出したり、あるいは零周
波数やホルマント周波数を高精度で抽出できるよ
うにした音声分析処理方式に関するものである。
号をフーリエ変換してパワー・スペクトルを抽出
し、該パワー・スペクトルを用いて自己相関係数
を算出した上で線形予測係数を抽出し、該線形予
測係数を用いて入力音声信号のスペクトル包絡情
報を抽出する音声分析処理方式において、上記フ
ーリエ変換した後の周波数領域上において例えば
圧縮あるいは伸長に対応する変換を行なつた上で
自己相関係数を更に引続き線形予測係数を算出す
ると共に、該線形予測係数を用いて得られた変形
スペクトル包絡情報に対して逆変換を行なうよう
構成し、ピツチ周波数に影響されない形で例えば
スペクトル包絡情報を抽出したり、あるいは零周
波数やホルマント周波数を高精度で抽出できるよ
うにした音声分析処理方式に関するものである。
(2) 技術の背景と問題点
従来から、音声合成や音声認識などに用にるパ
ラメータの抽出に当つて、線形予測係数を抽出す
ることが行なわれている。そして上記音声合成や
音声認識に当つては、上記線形予測係数から入力
音声信号のスペクトル包絡情報を、例えば予測係
数自体を時間関数とみなしてフーリエ変換を行な
いそのスペクトルの逆スペクトルを算出すること
により、抽出したり、あるいは更に該スペクトル
包絡情報を用いてホルマント周波数などを求めた
りするようにされる。
ラメータの抽出に当つて、線形予測係数を抽出す
ることが行なわれている。そして上記音声合成や
音声認識に当つては、上記線形予測係数から入力
音声信号のスペクトル包絡情報を、例えば予測係
数自体を時間関数とみなしてフーリエ変換を行な
いそのスペクトルの逆スペクトルを算出すること
により、抽出したり、あるいは更に該スペクトル
包絡情報を用いてホルマント周波数などを求めた
りするようにされる。
しかし、スペクトル包絡情報を抽出する上記従
来公知の方式の場合には、得られた上記スペクト
ル包絡情報などが入力音声のピツチ周波数などに
影響されるなどの問題を含んでいる。
来公知の方式の場合には、得られた上記スペクト
ル包絡情報などが入力音声のピツチ周波数などに
影響されるなどの問題を含んでいる。
(3) 発明の目的と構成
本発明は、上記の点を解決すると共に、音声合
成や音声分析に当つて将来の分析処理に自由度を
与えるようにすることを目的としており、本発明
者らが先に行なつた特許出願の内容を更に一歩進
めるようにすることを目的としている。そしてそ
のため、本発明の音声分析処理方式は、入力音声
信号をフーリエ変換して周波数領域に変換して当
該入力音声信号のパワー・スペクトルを抽出し、
該パワー・スペクトルを用いて自己相関係数を算
出して線形予測係数を抽出し、該線形予測係数を
用いて上記入力音声信号のスペクトル包絡情報を
抽出する音声分析処理方式において、上記入力音
声信号をフーリエ変換した後であつて上記自己相
関係数を算出する前の段階の周波数領域において
入力信号に対して入力信号の圧縮あるいは伸長を
ほどこす変換処理部を挿置すると共に、上記線形
予測係数を用いて得られた変形スペクトル包絡情
報に対して上記変換処理部において行なわれた変
換の逆変換を行なう逆変換処理をほどこすよう構
成してなり、上記圧縮あるいは伸張をほどこす変
換処理部は、上記パワー・スペクトルＰ（ω）を
正規化した値に対して係数μを乗算しそれに対し
て対数をとるようにした対数変換を行なうことを
特徴としている。以下図面を参照しつつ説明す
る。
成や音声分析に当つて将来の分析処理に自由度を
与えるようにすることを目的としており、本発明
者らが先に行なつた特許出願の内容を更に一歩進
めるようにすることを目的としている。そしてそ
のため、本発明の音声分析処理方式は、入力音声
信号をフーリエ変換して周波数領域に変換して当
該入力音声信号のパワー・スペクトルを抽出し、
該パワー・スペクトルを用いて自己相関係数を算
出して線形予測係数を抽出し、該線形予測係数を
用いて上記入力音声信号のスペクトル包絡情報を
抽出する音声分析処理方式において、上記入力音
声信号をフーリエ変換した後であつて上記自己相
関係数を算出する前の段階の周波数領域において
入力信号に対して入力信号の圧縮あるいは伸長を
ほどこす変換処理部を挿置すると共に、上記線形
予測係数を用いて得られた変形スペクトル包絡情
報に対して上記変換処理部において行なわれた変
換の逆変換を行なう逆変換処理をほどこすよう構
成してなり、上記圧縮あるいは伸張をほどこす変
換処理部は、上記パワー・スペクトルＰ（ω）を
正規化した値に対して係数μを乗算しそれに対し
て対数をとるようにした対数変換を行なうことを
特徴としている。以下図面を参照しつつ説明す
る。
(4) 発明の実施例
第１図は従来公知のスペクトル包絡情報抽出の
ための構成例、第２図は本発明者らが先に行なつ
た発明によるスペクトル包絡情報抽出のための構
成例、第３図および第４図は本発明の前提問題を
説明する説明図、第５図は本発明の一実施例構
成、第６図Ａ，Ｂ，Ｃは第１図ないし第３図に示
す各構成によつて得たスペクトル包絡情報にもと
づいて抽出したホルマント周波数を用いて本発明
の利点を説明する説明図、第７図ないし第１２図
は夫々係数μを横軸にとつた場合における本発明
によつて得られたスペクトル包絡情報の特性を説
明する説明図を示す。
ための構成例、第２図は本発明者らが先に行なつ
た発明によるスペクトル包絡情報抽出のための構
成例、第３図および第４図は本発明の前提問題を
説明する説明図、第５図は本発明の一実施例構
成、第６図Ａ，Ｂ，Ｃは第１図ないし第３図に示
す各構成によつて得たスペクトル包絡情報にもと
づいて抽出したホルマント周波数を用いて本発明
の利点を説明する説明図、第７図ないし第１２図
は夫々係数μを横軸にとつた場合における本発明
によつて得られたスペクトル包絡情報の特性を説
明する説明図を示す。
第１図において、１はフーリエ変換処理部であ
つて離散的な入力音声信号Ｓ（ｎ）をフーリエ変
換するもの、２は２乗値抽出部であつて入力音声
のパワー・スペクトルＰ（ω）を抽出するもの、
３はフーリエ逆変換処理部であつてパワー・スペ
クトルＰ（ω）に対してフーリエ逆変換をほどこ
して自己相関係数Ｒ（ｎ）を算出するもの、４は
線形予測係数算出部であつて自己相関係数Ｒ
（ｎ）にもとづいて線形予測係数ａ（ｎ）を算出
するもの、５はフーリエ変換処理部であつて線形
予測係数ａ（ｎ）を時間関数とみなしてフーリエ
変換を行なうもの、６は２乗値抽出部、７は逆数
処理部を表わしている。なお、上記フーリエ変換
処理部５と２乗値抽出部６と逆数処理部７とは、
上記線形予測係数ａ（ｎ）から入力音声信号のス
ペクトル包絡情報Ｐ（ω）を抽出するものと考え
てよい。なお、上記線形予測係数算出部４は、例
えば(i)コロナ社昭和58年発行、鈴木久喜訳「音声
のデイジタル信号処理（下）」第165頁ないし第
167頁や、(ii)IE3Proceeding Vol63，No.４，1975
“Linear Prediction：ａ Tutorial Review”（J.
Makhoul）P566，（37）式または、（38a）式ない
し（38c）式に示される如く従来から知られてい
るものである。
つて離散的な入力音声信号Ｓ（ｎ）をフーリエ変
換するもの、２は２乗値抽出部であつて入力音声
のパワー・スペクトルＰ（ω）を抽出するもの、
３はフーリエ逆変換処理部であつてパワー・スペ
クトルＰ（ω）に対してフーリエ逆変換をほどこ
して自己相関係数Ｒ（ｎ）を算出するもの、４は
線形予測係数算出部であつて自己相関係数Ｒ
（ｎ）にもとづいて線形予測係数ａ（ｎ）を算出
するもの、５はフーリエ変換処理部であつて線形
予測係数ａ（ｎ）を時間関数とみなしてフーリエ
変換を行なうもの、６は２乗値抽出部、７は逆数
処理部を表わしている。なお、上記フーリエ変換
処理部５と２乗値抽出部６と逆数処理部７とは、
上記線形予測係数ａ（ｎ）から入力音声信号のス
ペクトル包絡情報Ｐ（ω）を抽出するものと考え
てよい。なお、上記線形予測係数算出部４は、例
えば(i)コロナ社昭和58年発行、鈴木久喜訳「音声
のデイジタル信号処理（下）」第165頁ないし第
167頁や、(ii)IE3Proceeding Vol63，No.４，1975
“Linear Prediction：ａ Tutorial Review”（J.
Makhoul）P566，（37）式または、（38a）式ない
し（38c）式に示される如く従来から知られてい
るものである。
第１図図示の従来公知の構成を用いた場合、次
の如き問題を包含している。即ち、 (A) 今入力音声のピツチ周波数が、(i)62.5ないし
500Hzの周波数範囲内にある多数の音声信号群
Ａ、(ii)83.3ないし250Hzの周波数範囲内にある
多数の音声信号群Ｂ、(iii)62.5ないし125Hzの周
波数範囲内にある多数の音声信号群Ｃ、(iv)250
ないし500Hzの周波数範囲内にある多数の音声
信号群Ｄについて、対数スペクトル包絡情報を
抽出し、夫々群毎に入力音声の真の対数スペク
トル包絡情報からの偏差の２乗平均をとつてプ
ロツトすると、第３図図示横軸γ＝1.0におけ
る値k1，k2，k3として示されるように、各音声
信号群Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに応じて本来同じ値であ
るのが好ましいのに図示の如く偏差が異なる値
をもつている。なお上記γの値については後述
するがγ＝1.0の場合が従来のものに該当して
いる。このことは、入力音声のピツチ周波数の
存在によつて、抽出したスペクトル包絡情報に
誤差が生じること、またピツチ周波数の変動に
応じて抽出スペクトル包絡情報が変動すること
を示している。
の如き問題を包含している。即ち、 (A) 今入力音声のピツチ周波数が、(i)62.5ないし
500Hzの周波数範囲内にある多数の音声信号群
Ａ、(ii)83.3ないし250Hzの周波数範囲内にある
多数の音声信号群Ｂ、(iii)62.5ないし125Hzの周
波数範囲内にある多数の音声信号群Ｃ、(iv)250
ないし500Hzの周波数範囲内にある多数の音声
信号群Ｄについて、対数スペクトル包絡情報を
抽出し、夫々群毎に入力音声の真の対数スペク
トル包絡情報からの偏差の２乗平均をとつてプ
ロツトすると、第３図図示横軸γ＝1.0におけ
る値k1，k2，k3として示されるように、各音声
信号群Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに応じて本来同じ値であ
るのが好ましいのに図示の如く偏差が異なる値
をもつている。なお上記γの値については後述
するがγ＝1.0の場合が従来のものに該当して
いる。このことは、入力音声のピツチ周波数の
存在によつて、抽出したスペクトル包絡情報に
誤差が生じること、またピツチ周波数の変動に
応じて抽出スペクトル包絡情報が変動すること
を示している。
(B) また一定のホルマント周波数F1（500Hz）に
対応してF1／F0比が0.80ないし8.00となる範囲
のピツチ周波数F0をもつ多数の音声信号毎
に、抽出されたホルマント周波数が真のホルマ
ント周波数F1に対してどの程度の相対誤差を
もつかをプロツトすると、第４図図示の如く、
相対誤差がF1／F0比4.00以上のピツチ周波数
F0をもつ音声信号においても、本来エラー
「0.00」の線上にプロツトされるべきであるの
に、±2.50％程度の値をとるものとなつてい
る。
対応してF1／F0比が0.80ないし8.00となる範囲
のピツチ周波数F0をもつ多数の音声信号毎
に、抽出されたホルマント周波数が真のホルマ
ント周波数F1に対してどの程度の相対誤差を
もつかをプロツトすると、第４図図示の如く、
相対誤差がF1／F0比4.00以上のピツチ周波数
F0をもつ音声信号においても、本来エラー
「0.00」の線上にプロツトされるべきであるの
に、±2.50％程度の値をとるものとなつてい
る。
上述の如く、第１図図示の従来公知の方式を用
いた場合、入力音声信号のピツチ周波数に応じ
て、得られるスペクトル包絡情報や得られるホル
マント周波数に比較的大きい相対誤差を含んだも
のとなつている。
いた場合、入力音声信号のピツチ周波数に応じ
て、得られるスペクトル包絡情報や得られるホル
マント周波数に比較的大きい相対誤差を含んだも
のとなつている。
第２図は本発明者らが先に行なつた発明の方式
を適用したスペクトル包絡情報抽出の一構成例を
示している。図中の符号１ないし７およびＳ
（ｎ），Ｐ（ω），＾Ｐ（ω）は第１図に対応し、８
は第２図においてもうけられる変換処理部、９は
逆変換処理部、P′（ω）は変形パワー・スペクト
ル、R′（ｎ）は変形自己相関係数、a′（ｎ）は変
形予測係数、P′（ω）は変形スペクトル包絡情報
を表わしている。
を適用したスペクトル包絡情報抽出の一構成例を
示している。図中の符号１ないし７およびＳ
（ｎ），Ｐ（ω），＾Ｐ（ω）は第１図に対応し、８
は第２図においてもうけられる変換処理部、９は
逆変換処理部、P′（ω）は変形パワー・スペクト
ル、R′（ｎ）は変形自己相関係数、a′（ｎ）は変
形予測係数、P′（ω）は変形スペクトル包絡情報
を表わしている。
第２図図示において２乗値抽出部２によつて入
力音声のパワー・スペクトルＰ（ω）が得られる
が、該パワー・スペクトルＰ（ω）に対して例え
ば P′（ω）＝〔Ｐ（ω）〕〓 ……(1) なる変換を与える変換処理部８を挿置するように
する。該変換処理部８における係数γの値に対応
して、０＜γ＜１の場合にはパワー・スペクトル
Ｐ（ω）を振幅軸に関して圧縮し、１＜γの場合
には伸長し、―１＜γ＜０の場合には圧縮して逆
数をとり、γ＜―１の場合には伸長して逆数をと
つているものと考えてよい。
力音声のパワー・スペクトルＰ（ω）が得られる
が、該パワー・スペクトルＰ（ω）に対して例え
ば P′（ω）＝〔Ｐ（ω）〕〓 ……(1) なる変換を与える変換処理部８を挿置するように
する。該変換処理部８における係数γの値に対応
して、０＜γ＜１の場合にはパワー・スペクトル
Ｐ（ω）を振幅軸に関して圧縮し、１＜γの場合
には伸長し、―１＜γ＜０の場合には圧縮して逆
数をとり、γ＜―１の場合には伸長して逆数をと
つているものと考えてよい。
第２図図示の場合、入力音声信号Ｓ（ｎ）をフ
ーリエ変換して絶対値をとつたパワー・スペクト
ルＰ（ω）に対して第(1)式に示す如き変換を行な
つた上で、変形自己相関係数R′（ｎ）、変形予測
係数a′（ｎ）、変形スペクトル包絡情報＾Ｐ′（ω）
を得てその上で、上記第(1)式の変換の逆変換を逆
変換処理部９において行なうようにする。即ち、
入力音声信号Ｓ（ｎ）をフーリエ変換した後であ
つてフーリエ逆変換処理部３によつて逆変換する
までの間の周波数領域において、第(1)式に示す如
き変換を行ない、スペクトル包絡情報＾Ｐ（ω）を
抽出するに当つて、逆変換＾Ｐ（ω）＝〔＾Ｐ′（ω）
〕-
〓を行なうようにしている。なお、計算量は大と
なるが、第２図図示のフーリエ変換処理部１の直
後に変換処理部８を挿置してもよい。
ーリエ変換して絶対値をとつたパワー・スペクト
ルＰ（ω）に対して第(1)式に示す如き変換を行な
つた上で、変形自己相関係数R′（ｎ）、変形予測
係数a′（ｎ）、変形スペクトル包絡情報＾Ｐ′（ω）
を得てその上で、上記第(1)式の変換の逆変換を逆
変換処理部９において行なうようにする。即ち、
入力音声信号Ｓ（ｎ）をフーリエ変換した後であ
つてフーリエ逆変換処理部３によつて逆変換する
までの間の周波数領域において、第(1)式に示す如
き変換を行ない、スペクトル包絡情報＾Ｐ（ω）を
抽出するに当つて、逆変換＾Ｐ（ω）＝〔＾Ｐ′（ω）
〕-
〓を行なうようにしている。なお、計算量は大と
なるが、第２図図示のフーリエ変換処理部１の直
後に変換処理部８を挿置してもよい。
第３図は、上述の如く各音声信号群Ａ，Ｂ，
Ｃ，Ｄ毎に、第２図図示の構成を用いて、上記係
数γを変化させて前述のスペクトル包絡情報の偏
差をとつてプロツトした結果を示している。図示
の場合においては、γ＝0.5近傍において、各群
Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ毎の偏差が略零近傍に集中してお
り、入力音声のピツチ周波数の変動による影響が
吸収されていることが伴る。即ち第６図Ａは第４
図に対応する同じグラフであり、第６図Ｂは第２
図図示の構成によつて得られたスペクトル包絡情
報Ｐ（ω）を用いて第６図Ａと同じものをとつた
グラフを示している。第６図ＡとＢとを対比する
と明らかな如く、F1／F0比が4.00以上の場合にお
いて安定し、入力音声のピツチ周波数が異なるこ
とによる影響が大きく抑えられる。
Ｃ，Ｄ毎に、第２図図示の構成を用いて、上記係
数γを変化させて前述のスペクトル包絡情報の偏
差をとつてプロツトした結果を示している。図示
の場合においては、γ＝0.5近傍において、各群
Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ毎の偏差が略零近傍に集中してお
り、入力音声のピツチ周波数の変動による影響が
吸収されていることが伴る。即ち第６図Ａは第４
図に対応する同じグラフであり、第６図Ｂは第２
図図示の構成によつて得られたスペクトル包絡情
報Ｐ（ω）を用いて第６図Ａと同じものをとつた
グラフを示している。第６図ＡとＢとを対比する
と明らかな如く、F1／F0比が4.00以上の場合にお
いて安定し、入力音声のピツチ周波数が異なるこ
とによる影響が大きく抑えられる。
上記第２図に示す構成においては、変換処理部
８において、第(1)式に対応する変換を行うように
している。本発明者らは、より良い変換の態様を
探索していた所、 で与えられる変換を行なうことが好ましいことを
見出した。なお第(2)式におけるＧはパワー・スペ
クトルＰ（ω）を正規化するためのものと考えて
よく、μは正の値をもつ任意の係数であり、また
logのカツコ内の値１は対数値が負の値をとらな
いようにするためのものと考えてよい。
８において、第(1)式に対応する変換を行うように
している。本発明者らは、より良い変換の態様を
探索していた所、 で与えられる変換を行なうことが好ましいことを
見出した。なお第(2)式におけるＧはパワー・スペ
クトルＰ（ω）を正規化するためのものと考えて
よく、μは正の値をもつ任意の係数であり、また
logのカツコ内の値１は対数値が負の値をとらな
いようにするためのものと考えてよい。
第５図は、第(2)式による変換を行なうようにし
た本発明の一実施例構成を示している。図中の符
号１ないし７は第１図に対応し、１０は変換処理
部であつて第２図図示の変換処理部８に対応され
るもので第(2)式による変換を行なうもの、１１は
逆変換処理部であつて第２図図示の逆変換処理部
９に対応されるもので第(2)式による変換の逆変換
を行なうものを表わしている。
た本発明の一実施例構成を示している。図中の符
号１ないし７は第１図に対応し、１０は変換処理
部であつて第２図図示の変換処理部８に対応され
るもので第(2)式による変換を行なうもの、１１は
逆変換処理部であつて第２図図示の逆変換処理部
９に対応されるもので第(2)式による変換の逆変換
を行なうものを表わしている。
第５図図示構成による動作は、第２図図示の場
合と実質的に同じであり、変換処理部１０と逆変
換処理部１１との動作が第(2)式に対応するものと
なつているだけである。
合と実質的に同じであり、変換処理部１０と逆変
換処理部１１との動作が第(2)式に対応するものと
なつているだけである。
第５図図示の構成によつて得られたスペクトル
包絡情報を用いてホルマント周波数を抽出し、第
６図Ａや第６図Ｂのそれと対比せしめたものが第
６図Ｃに示されている（なお係数μは値１０にと
つている）。第６図Ｃから判る如く、第６図Ｂの
場合にくらべてもより安定した値をとるようにな
つており、入力音声のピツチ周波数が異なること
による影響が抑えられていることが判る。
包絡情報を用いてホルマント周波数を抽出し、第
６図Ａや第６図Ｂのそれと対比せしめたものが第
６図Ｃに示されている（なお係数μは値１０にと
つている）。第６図Ｃから判る如く、第６図Ｂの
場合にくらべてもより安定した値をとるようにな
つており、入力音声のピツチ周波数が異なること
による影響が抑えられていることが判る。
第７図ないし第９図は夫々、第３図に関連して
説明した群Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄについて、第５図図示
の構成にもとづいてスペクトル包絡情報＾Ｐ（ω）
を得、その際の係数μを変化させた場合の特性を
示している。また第１０図ないし第１２図は、
夫々、第７図ないし第９図と同じ処理で得られた
スペクトル包絡情報を用いてホルマント周波数
F1を抽出した場合の特性を示している。係数μ
の値が値１０の近傍において好ましいものとなつ
ていることが判る。
説明した群Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄについて、第５図図示
の構成にもとづいてスペクトル包絡情報＾Ｐ（ω）
を得、その際の係数μを変化させた場合の特性を
示している。また第１０図ないし第１２図は、
夫々、第７図ないし第９図と同じ処理で得られた
スペクトル包絡情報を用いてホルマント周波数
F1を抽出した場合の特性を示している。係数μ
の値が値１０の近傍において好ましいものとなつ
ていることが判る。
(5) 発明の効果
以上説明した如く、本発明によれば、入力音声
信号のピツチ周波数の違いによる影響をなくする
ことができ、特にμ＝10の近傍においてその効果
が大きい。また上記μの値を選ぶことによつて場
合においては入力音声信号のピツチ周波数の違い
による特徴を拡大させて抽出することができ、分
析処理上の自由度が向上する。更に本発明におい
て処理の過程で得られる変形スペクトル包絡情報
ないし変形スペクトル包絡情報から求められるホ
ルマント周波数自体も、ピツチ周波数の変動の影
響を受けることが少ないため、音声合成や音声認
識に用いることが可能である。
信号のピツチ周波数の違いによる影響をなくする
ことができ、特にμ＝10の近傍においてその効果
が大きい。また上記μの値を選ぶことによつて場
合においては入力音声信号のピツチ周波数の違い
による特徴を拡大させて抽出することができ、分
析処理上の自由度が向上する。更に本発明におい
て処理の過程で得られる変形スペクトル包絡情報
ないし変形スペクトル包絡情報から求められるホ
ルマント周波数自体も、ピツチ周波数の変動の影
響を受けることが少ないため、音声合成や音声認
識に用いることが可能である。
第１図は従来公知のスペクトル包絡情報抽出の
ための構成例、第２図は本発明者らが先に行なつ
た発明によるスペクトル包絡情報抽出のための構
成例、第３図および第４図は本発明の前提問題を
説明する説明図、第５図は本発明の一実施例構
成、第６図Ａ，Ｂ，Ｃは第１図ないし第３図に示
す各構成によつて得たスペクトル包絡情報にもと
づいて抽出したホルマント周波数を用いて本発明
の利点を説明する説明図、第７図ないし第１２図
は夫々係数μを横軸にとつた場合における本発明
によつて得られたスペクトル包絡情報の特性を説
明する説明図を示す。 図中、１はフーリエ変換処理部、２は２乗値抽
出部、３はフーリエ逆変換処理部、４は線形予測
係数算出部、５はフーリエ変換処理部、６は２乗
値抽出部、７は逆数処理部、８，１０は変換処理
部、９，１１は逆変換処理部、Ｓ（ｎ）は入力音
声信号、Ｐ（ω）はパワー・スペクトル、＾Ｐ
（ω）はスペクトル包絡情報、P″（ω）は変形パ
ワー・スペクトル、R″（ｎ）は変形自己相関係
数、a″（ｎ）は変形予測係数、＾Ｐ″（ω）は変形
スペクトル包絡情報を表わす。
ための構成例、第２図は本発明者らが先に行なつ
た発明によるスペクトル包絡情報抽出のための構
成例、第３図および第４図は本発明の前提問題を
説明する説明図、第５図は本発明の一実施例構
成、第６図Ａ，Ｂ，Ｃは第１図ないし第３図に示
す各構成によつて得たスペクトル包絡情報にもと
づいて抽出したホルマント周波数を用いて本発明
の利点を説明する説明図、第７図ないし第１２図
は夫々係数μを横軸にとつた場合における本発明
によつて得られたスペクトル包絡情報の特性を説
明する説明図を示す。 図中、１はフーリエ変換処理部、２は２乗値抽
出部、３はフーリエ逆変換処理部、４は線形予測
係数算出部、５はフーリエ変換処理部、６は２乗
値抽出部、７は逆数処理部、８，１０は変換処理
部、９，１１は逆変換処理部、Ｓ（ｎ）は入力音
声信号、Ｐ（ω）はパワー・スペクトル、＾Ｐ
（ω）はスペクトル包絡情報、P″（ω）は変形パ
ワー・スペクトル、R″（ｎ）は変形自己相関係
数、a″（ｎ）は変形予測係数、＾Ｐ″（ω）は変形
スペクトル包絡情報を表わす。
Claims (1)
- １ 入力音声信号をフーリエ変換し周波数領域に
変換して当該入力音声信号のパワー・スペクトル
を抽出し、該パワー・スペクトルを用いて自己相
関係数を算出して線形予測係数を抽出し、該線形
予測係数を用いて上記入力音声信号のスペクトル
包絡情報を抽出する音声分析処理方式において、
上記入力音声信号をフーリエ変換した後であつて
上記自己相関係数を算出する前の段階の周波数領
域において入力信号に対して入力信号の圧縮ある
いは伸張をほどこす変換処理部を挿置すると共
に、上記線形予測係数を用いて得られた変形スペ
クトル包絡情報に対して上記変換処理部において
行なわれた変換の逆変換を行なう逆変換処理をほ
どこすよう構成してなり、上記圧縮あるいは伸張
をほどこす変換処理部は、上記パワー・スペクト
ルＰ（ω）を正規化した値に対して係数μを乗算
しそれに対して対数をとるようにした対数変換を
行なう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 |
|---|---|---|---|
| JP56188061A JPS5888800A (ja) | 1981-11-24 | 1981-11-24 | 音声分析処理方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56188061A JPS5888800A (ja) | 1981-11-24 | 1981-11-24 | 音声分析処理方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5888800A JPS5888800A (ja) | 1983-05-26 |
| JPS6239760B2 true JPS6239760B2 (ja) | 1987-08-25 |
Family
ID=16217005
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP56188061A Granted JPS5888800A (ja) | 1981-11-24 | 1981-11-24 | 音声分析処理方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5888800A (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2566485B2 (ja) * | 1990-07-17 | 1996-12-25 | 狭山精密工業株式会社 | パチンコ玉磨き揚送装置の研磨材帯電防止機構 |
-
1981
- 1981-11-24 JP JP56188061A patent/JPS5888800A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS5888800A (ja) | 1983-05-26 |
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