WO2015111569A1 - 線形予測分析装置、方法、プログラム及び記録媒体 - Google Patents

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優 鎌本
守谷　健弘
登 原田
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Definitions

  • the present invention relates to a technique for analyzing a digital time series signal such as a voice signal, an acoustic signal, an electrocardiogram, an electroencephalogram, a magnetoencephalogram, and a seismic wave.
  • a digital time series signal such as a voice signal, an acoustic signal, an electrocardiogram, an electroencephalogram, a magnetoencephalogram, and a seismic wave.
  • Non-Patent Documents 1 and 2). reference. a method of encoding based on a prediction coefficient obtained by linear predictive analysis of an input audio signal or acoustic signal is widely used (for example, Non-Patent Documents 1 and 2). reference.).
  • Non-Patent Documents 1 to 3 the prediction coefficient is calculated by the linear prediction analyzer illustrated in FIG.
  • the linear prediction analysis apparatus 1 includes an autocorrelation calculation unit 11, a coefficient multiplication unit 12, and a prediction coefficient calculation unit 13.
  • the input signal which is a digital audio signal or digital audio signal in the time domain, is processed every N sample frames.
  • n represents the sample number of each sample in the input signal, and N is a predetermined positive integer.
  • P max is a predetermined positive integer less than N.
  • the modified autocorrelation R ′ O (i) is obtained by multiplying every time. In other words, the modified autocorrelation R ′ O (i) is obtained by the equation (12).
  • the prediction coefficient calculation unit 13 uses the modified autocorrelation R ′ O (i) output from the coefficient multiplication unit 12, for example, the P max order which is a predetermined prediction order from the first order by the Levinson-Durbin method or the like.
  • the coefficient which can be converted into the linear prediction coefficient up to is obtained.
  • Coefficients that can be converted into linear prediction coefficients include PARCOR coefficients K O (1), K O (2), ..., K O (P max ) and linear prediction coefficients a O (1), a O (2), ... , a O (P max ), etc.
  • the bandwidth of 60 Hz obtained in advance as the coefficient w O (i) A fixed coefficient is used.
  • f s is the sampling frequency.
  • Non-Patent Document 3 describes an example in which a coefficient based on a function other than the above-described exponential function is used.
  • the function used here is a function based on a sampling period ⁇ (corresponding to a period corresponding to f s ) and a predetermined constant a, and a fixed coefficient is also used.
  • a modified autocorrelation R ′ O obtained by multiplying the autocorrelation function R O (i) by a fixed coefficient w O (i). Coefficients that can be converted into linear prediction coefficients were obtained using (i). Therefore, it is not necessary to modify the autocorrelation R O (i) by the multiplication of the coefficient w O (i), that is, the autocorrelation R O (i) itself is not the modified autocorrelation R ′ O (i).
  • the input signal is such that the peak of the spectrum does not become too large in the spectral envelope corresponding to the coefficient that can be converted to the linear prediction coefficient.
  • the spectral envelope corresponding to the coefficient that can be converted into the linear prediction coefficient obtained by the modified autocorrelation R ′ O (i) is expressed by the input signal X O (n ) May be reduced in accuracy, that is, the accuracy of linear prediction analysis may be reduced.
  • An object of the present invention is to provide a linear predictive analysis method, apparatus, program, and recording medium with higher analysis accuracy than in the past.
  • a prediction coefficient calculation step for obtaining coefficients that can be converted into linear prediction coefficient
  • the coefficient table corresponding to each order i in the second coefficient table is more than the coefficient corresponding to each order i in the first coefficient table for at least a part of each order i. large.
  • the coefficient determined when the value is small is larger than the coefficient determined when the value having a positive correlation with the pitch gain is large, and the value having a positive correlation with the pitch gain is included.
  • the quantized value of the period or period or the coefficient determined when the value negatively correlated with the fundamental frequency is large is the quantized value of the period or period
  • the coefficient table is used in the coefficient determination step. If the coefficient is acquired from t0, (9) if the period is long and the pitch gain is small, the coefficient is determined from the coefficient table t2 in the coefficient determination step, and (2) if the period is short and the pitch gain is medium (3) If the period is short and the pitch gain is small, (4) If the period is medium and the pitch gain is large, (5) If the period is medium and the pitch gain is medium, (6) the period is If the pitch gain is medium, the pitch gain is small, (7) the period is long and the pitch gain is large, and (8) the period is long and the pitch gain is medium, the coefficient table t0, t1, t2 If a coefficient is acquired from any coefficient table, a coefficient determination step is required in the case of at least one of (2), (3), (4), (5), (6), (7), (8) In the case of (k), the coefficient is acquired in the coefficient determination step, assuming that the coefficient is acquired from the coefficient table t1.
  • the coefficient table tj k number as j k that is j 1 ⁇ j 2 ⁇ j 3 , a j 4 ⁇ j 5 ⁇ j 6 , a j 7 ⁇ j 8 ⁇ j 9 , j 1 ⁇ j 4 ⁇ j 7 , j 2 ⁇ j 5 ⁇ j 8 , j 3 ⁇ j 6 ⁇ j 9 .
  • a prediction coefficient calculation step for obtaining coefficients that can be converted into linear prediction coefficients from the first order to
  • a prediction coefficient calculation step for obtaining a coefficient that can be converted into a prediction coefficient and w t0 (i) ⁇ w t1 (i) ⁇ w t2 (i) for at least some i, at least a portion of each i for w t0 (i) ⁇ w t1 (i) ⁇ w t2 (i) a and, for each of the remaining i w t0 (i) ⁇ w t1 (i) ⁇ w t2 (i)
  • the coefficient determination step is determined when a value having a positive correlation with the pitch gain is small in at least two of the three ranges constituting a range that can have a value having a positive correlation with the fundamental frequency.
  • a prediction coefficient calculation step for obtaining a coefficient that can be converted into a prediction coefficient and w t0 (i) ⁇ w t1 (i) ⁇ w t2 (i) for at least some i, at least a portion of each i for w t0 (i) ⁇ w t1 (i) ⁇ w t2 (i) a and, for each of the remaining i w t0 (i) ⁇ w t1 (i) ⁇ w t2 (i) Depending on the value that is positively correlated with the fundamental frequency and the value that is positively correlated with the pitch gain, (1) if the fundamental frequency is high and the pitch gain is large, from the coefficient table t0 in the coefficient determination step (9) The fundamental frequency is If the pitch gain is low and the coefficient is obtained from the coefficient table t2 in the coefficient determination step, (2) if the fundamental frequency is high and the pitch gain is medium, (3) if the fundamental frequency is high and the pitch gain is small (4) When the fundamental frequency is medium and the
  • the flowchart for demonstrating the example of a linear prediction analysis method The flowchart for demonstrating the example of the linear prediction analysis method of 2nd embodiment.
  • the flowchart for demonstrating the example of the linear prediction analysis method of 2nd embodiment The figure which shows the example of the relationship between a fundamental frequency and pitch gain, and a coefficient.
  • the flowchart for demonstrating the example of the linear prediction analysis method of 3rd embodiment The figure for demonstrating the specific example of 3rd embodiment.
  • the block diagram for demonstrating a modification The block diagram for demonstrating a modification.
  • the flowchart for demonstrating a modification The block diagram for demonstrating the example of the linear prediction analyzer of 4th embodiment.
  • the block diagram for demonstrating the example of the linear prediction analyzer of the modification of 4th embodiment The block diagram for demonstrating the example of the conventional linear prediction apparatus.
  • the linear prediction analysis apparatus 2 includes, for example, an autocorrelation calculation unit 21, a coefficient determination unit 24, a coefficient multiplication unit 22, and a prediction coefficient calculation unit 23.
  • the operations of the autocorrelation calculation unit 21, the coefficient multiplication unit 22, and the prediction coefficient calculation unit 23 are the same as the operations in the autocorrelation calculation unit 11, the coefficient multiplication unit 12, and the prediction coefficient calculation unit 13 of the conventional linear prediction analysis apparatus 1, respectively. is there.
  • An input signal X O (n) that is a digital signal such as a digital speech signal, a digital acoustic signal, an electrocardiogram, an electroencephalogram, a magnetoencephalogram, or a seismic wave in a time domain for each frame that is a predetermined time interval is input to the linear predictive analyzer 2. Is done.
  • the input signal is an input time series signal.
  • the input signal of the current frame X O (n) (n 0,1, ..., N-1) to. n represents the sample number of each sample in the input signal, and N is a predetermined positive integer.
  • Is X O (n) (n N, N + 1,..., 2N ⁇ 1).
  • the linear prediction analysis apparatus 2 receives information about the fundamental frequency of the digital audio signal and digital acoustic signal for each frame and information about the pitch gain.
  • Information about the fundamental frequency is obtained by the fundamental frequency calculation unit 930 outside the linear prediction analyzer 2.
  • Information about the pitch gain is obtained by a pitch gain calculation unit 950 outside the linear prediction analyzer 2.
  • Pitch gain is the strength of the periodicity of the input signal for each frame.
  • the pitch gain is, for example, a normalized correlation between signals having a time difference corresponding to the pitch period of the input signal and its linear prediction residual signal.
  • the fundamental frequency P is obtained, and information that can identify the fundamental frequency P is output as information about the fundamental frequency. There are various known methods for obtaining the fundamental frequency, and any known method may be used.
  • the obtained fundamental frequency P may be encoded to obtain a fundamental frequency code, and the fundamental frequency code may be output as information about the fundamental frequency. Further, the fundamental frequency quantization value ⁇ P corresponding to the fundamental frequency code may be obtained, and the fundamental frequency quantization value ⁇ P may be output as information about the fundamental frequency.
  • the fundamental frequency calculation unit 930 a specific example of the fundamental frequency calculation unit 930 will be described.
  • Fundamental frequency calculation unit 930, P s1 is a fundamental frequency of the M sub-frames constituting the current frame, ..., a maximum value max (P s1, ..., P sM) of the P sM information capable of identifying the Output as information about the fundamental frequency.
  • Nn is a predetermined positive integer that satisfies the relationship Nn ⁇ N
  • the fundamental frequency calculation unit 930 also obtains the fundamental frequency P next obtained for the signal interval of the previous frame and stored in the fundamental frequency calculation unit 930, that is, the current frame of the signal interval of the immediately previous frame.
  • the fundamental frequency for each of a plurality of subframes may be obtained.
  • this is an example where the fundamental frequency calculation unit 930 is operated after the linear prediction analysis apparatus 2 for the same frame.
  • the pitch gain G is obtained, and information that can specify the pitch gain G is output as information about the pitch gain. Since there are various known methods for obtaining the pitch gain, any known method may be used.
  • the obtained pitch gain G may be encoded to obtain a pitch gain code, and the pitch gain code may be output as information about the pitch gain. Further, the pitch gain quantization value ⁇ G corresponding to the pitch gain code may be obtained, and the pitch gain quantization value ⁇ G may be output as information about the pitch gain.
  • the pitch gain calculation unit 950 a specific example of the pitch gain calculation unit 950 will be described.
  • Pitch gain calculator 950, G s1 is the pitch gain of the M sub-frames constituting the current frame, ..., a maximum value max (G s1, ..., G sM) of the G sM information capable of identifying the Output as information about pitch gain.
  • the pitch gain calculation unit 950 obtains the signal interval of the previous frame and stores the pitch gain G next stored in the pitch gain calculation unit 950, that is, the current frame in the signal interval of the previous frame.
  • the pitch gain for each of a plurality of subframes may be obtained for the current frame.
  • FIG. 2 is a flowchart of a linear prediction analysis method performed by the linear prediction analysis apparatus 2.
  • the input signal X O (n) (n -Np, -Np + 1, ..., -1, 0,1, ..., N-1, N, ..., N-1 + Nn
  • the autocorrelation R O (i) may be calculated using part of the input signals of the previous and subsequent frames.
  • Np and Nn are predetermined positive integers that satisfy the relationship of Np ⁇ N and Nn ⁇ N, respectively.
  • the autocorrelation may be obtained from the approximated power spectrum by using the MDCT sequence as an approximation of the power spectrum. As described above, any known technique used in the world may be used as the autocorrelation calculation method.
  • the coefficient w O (i) is a coefficient for transforming the autocorrelation R O (i).
  • the coefficient w O (i) is also called a lag window w O (i) or a lag window coefficient w O (i) in the field of signal processing. Since the coefficient w O (i) is a positive value, the coefficient w O (i) is larger / smaller than the predetermined value, and the coefficient w O (i) is larger / smaller than the predetermined value. Sometimes expressed. Further, the size of w O (i), shall mean the value of the w O (i).
  • the information about the fundamental frequency input to the coefficient determination unit 24 is information that specifies the fundamental frequency obtained from all or part of the input signal of the current frame and / or the input signal of a frame near the current frame. That is, the fundamental frequency used for determining the coefficient w O (i) is a fundamental frequency obtained from all or part of the input signal of the current frame and / or the input signal of a frame near the current frame.
  • the information about the pitch gain input to the coefficient determination unit 24 is information for specifying the pitch gain obtained from all or part of the input signal of the current frame and / or the input signal of the frame near the current frame. That is, the pitch gain used for determining the coefficient w O (i) is a pitch gain obtained from all or part of the input signal of the current frame and / or the input signal of a frame near the current frame.
  • the fundamental frequency corresponding to the information about the fundamental frequency and the pitch gain corresponding to the information about the pitch gain may be calculated from input signals in the same frame, or may be calculated from input signals in different frames. It may be.
  • the coefficient determination unit 24 for all or some orders from the 0th order to the P max order, all or a possible range of the pitch gain corresponding to the information about the fundamental frequency and the pitch gain corresponding to the information about the fundamental frequency or
  • the coefficient w O (0), w O is a value that may be smaller as the fundamental frequency corresponding to the information about the fundamental frequency is larger, and may be smaller as the pitch gain corresponding to the information about the pitch gain is larger. (1),..., determined as w O (P max ).
  • the coefficient determination unit 24 uses a value that is positively correlated with the fundamental frequency instead of the fundamental frequency, and / or uses a value that is positively correlated with the pitch gain instead of the pitch gain, Such coefficients w O (0), w O (1),..., W O (P max ) may be determined.
  • the coefficient determination unit 24 uses the monotonous non-increasing function for the weighted sum of the fundamental frequency and the pitch gain corresponding to the input fundamental frequency and the input pitch gain, respectively, to calculate the coefficient w O (i ).
  • the coefficient w O (i) is determined by the following equation (1).
  • f (G) is a function for obtaining a frequency that is positively correlated with the pitch gain G
  • the weighting factors ⁇ and ⁇ are positive numbers. That is, H means a weighted sum of the fundamental frequency and the pitch gain.
  • the coefficient w O (i) may be determined by the following equation (2) using ⁇ which is a predetermined value larger than 0.
  • ⁇ is a value for adjusting the width of the lag window when the coefficient w O (i) is regarded as the lag window, in other words, the strength of the lag window.
  • the predetermined ⁇ is obtained by encoding and decoding a speech signal or an acoustic signal with a coding device including the linear prediction analysis device 2 and a decoding device corresponding to the coding device for a plurality of candidate values of ⁇ , What is necessary is just to determine by selecting as a candidate value with favorable subjective quality and objective quality of a signal and a decoding acoustic signal as (alpha).
  • the coefficient w O (i) may be determined by the following equation (2A) using a predetermined function f (P, G) for both the fundamental frequency P and the pitch gain G.
  • the function f (P, G) is a function having a positive correlation with the fundamental frequency P and a positive correlation with the pitch gain G.
  • the function f (P, G) is a function that is monotonously non-decreasing with respect to the fundamental frequency P and monotonically non-decreasing with respect to the pitch gain G.
  • the equation for determining the coefficient w O (i) using the fundamental frequency P and the pitch gain G is not limited to the above equations (1), (2), (2A), and has a positive correlation with the fundamental frequency.
  • Other expressions may be used as long as they can describe a monotonous non-increasing relationship with an increase in a certain value and a monotonous non-increasing relationship with an increase in a value positively correlated with pitch gain.
  • the coefficient w O (i) may be determined by any one of the following formulas (3) to (6).
  • a is a real number determined depending on the weighted sum of the fundamental frequency and pitch gain
  • m is a natural number determined depending on the weighted sum of the fundamental frequency and pitch gain.
  • a is a value that is negatively correlated with the weighted sum of the fundamental frequency and pitch gain
  • m is a value that is negatively correlated with the weighted sum of the fundamental frequency and pitch gain.
  • ⁇ is a sampling period.
  • Equation (3) is a window function of the form called Bartlett window
  • Equation (4) is a window function of the form called Binomial window defined by binomial coefficients
  • Equation (5) is Triangular in frequency domain window
  • (6) is a window function of the form called Rectangular in frequency domain window.
  • the value of the coefficient w o (i) when the weighted sum H of the fundamental frequency and pitch gain is small is the coefficient w o (i ) Is larger than
  • the coefficient w O (i) decreases monotonously with increasing values that are positively correlated with the fundamental frequency or pitch gain only for at least some orders i, not for each i of 0 ⁇ i ⁇ P max. And may decrease monotonically as the value increases in a positive correlation.
  • the magnitude of the coefficient w O (i) may not monotonously decrease with an increase in the value that is positively correlated with the fundamental frequency, and may be a value that is positively correlated with the pitch gain. It does not have to monotonously decrease with the increase.
  • the value of the coefficient w O (0) may be determined using any one of the above formulas (1) to (6), or in ITU-T G.718 etc.
  • a fixed value may be used. That is, for each i of 1 ⁇ i ⁇ P max , the coefficient w O (i) takes a smaller value as the value having a positive correlation with the fundamental frequency or the value having a positive correlation with the pitch gain increases.
  • the weighted sum of the fundamental frequency and the pitch gain may be used.
  • a value having a positive correlation with both the fundamental frequency and the pitch gain such as a value obtained by multiplying the fundamental frequency and the pitch gain.
  • the coefficient such that one of the at least one more pitch gain is greater coefficient w O (i) is less w O (i) may be used.
  • the prediction coefficient calculation unit 23 obtains a coefficient that can be converted into a linear prediction coefficient using the modified autocorrelation R ′ O (i) output from the coefficient multiplication unit 22 (step S3).
  • the prediction coefficient calculation unit 23 uses the modified autocorrelation R ′ O (i) and the PARCOR coefficient K O (1) from the first order to the P max order that is a predetermined prediction order by the Levinson-Durbin method or the like. ), K O (2), ..., K O (P max) and the linear prediction coefficients a O (1), a O (2), ..., and calculates and outputs a O (P max).
  • the magnitude of O (i) is monotonically decreasing with increasing value that is positively correlated with the fundamental frequency of the signal interval including all or part of the input signal X O (n) of the current frame; Multiplying the autocorrelation by the coefficient w O (i), which includes the case of a monotonically decreasing relationship with an increase in the value that is positively correlated with the pitch gain, and transforming it into a linear prediction coefficient
  • the quality is higher than the quality of the decoded speech signal and the decoded acoustic signal obtained by encoding and decoding the speech signal and the acoustic signal with the encoding device including the conventional linear prediction analysis device and the decoding device corresponding to the encoding device. ,good.
  • the coefficient determination unit 24 is not a value having a positive correlation with the fundamental frequency and the pitch gain, but a value having a negative correlation with the fundamental frequency and a positive correlation with the pitch gain.
  • the coefficient w O (i) is determined based on the related values.
  • the value having a negative correlation with the fundamental frequency is, for example, a period, an estimated value of the period, or a quantized value of the period.
  • the coefficient w O (i) is determined based on a value having a negative correlation with the fundamental frequency and a value having a positive correlation with the pitch gain will be described as a modification of the first embodiment.
  • the functional configuration of the linear prediction analysis apparatus 2 according to the modification of the first embodiment and the flowchart of the linear prediction analysis method performed by the linear prediction analysis apparatus 2 are the same as those in the first embodiment shown in FIGS.
  • the linear prediction analysis apparatus 2 of the modified example of the first embodiment is the same as the linear prediction analysis apparatus 2 of the first embodiment, except for the part where the processing of the coefficient determination unit 24 is different.
  • the linear prediction analyzer 2 also receives information about the period of the digital audio signal and digital acoustic signal for each frame. Information about the period is obtained by the period calculation unit 940 outside the linear prediction analyzer 2.
  • the period calculation unit 940 obtains the period T from all or part of the input signal X O of the current frame and / or the input signals of the frames near the current frame. For example, the period calculation unit 940 obtains the period T of the digital audio signal or digital acoustic signal in the signal section including all or part of the input signal X O (n) of the current frame, and the information that can identify the period T is determined as the period. Is output as information about. There are various known methods for obtaining the period, and any known method may be used. Alternatively, the obtained period T may be encoded to obtain a period code, and the period code may be output as information about the period. Furthermore, the quantization value ⁇ T of the period corresponding to the period code may be obtained, and the period quantization value ⁇ T may be output as information about the period. Hereinafter, a specific example of the period calculation unit 940 will be described.
  • Period calculating section 940, T s1 is the period of M sub-frames constituting the current frame, ..., the minimum value min (T s1, ..., T sM) of the T sM for cycle specific information capable Is output as information.
  • Nn a predetermined positive integer that satisfies the relationship Nn ⁇ N
  • the period calculation unit 940 obtains the signal section of the previous frame and stores the period T next stored in the period calculation unit 940, that is, a part of the current frame in the signal section of the previous frame.
  • input signal X O (n) (n 0, 1, ..., Nn-1) of the output cycle determined for the identifiable information as information about the period.
  • the period for each of a plurality of subframes may be obtained.
  • the linear prediction analyzer 2 also receives information about pitch gain.
  • the information about the pitch gain is obtained by the pitch gain calculation unit 950 outside the linear prediction analyzer 2 as in the first embodiment.
  • the information about the period input to the coefficient determination unit 24 is information that specifies the period obtained from all or part of the input signal of the current frame and / or the input signal of a frame near the current frame. That is, the period used for determining the coefficient w O (i) is a period obtained from all or part of the input signal of the current frame and / or the input signal of the frame near the current frame.
  • the information about the pitch gain input to the coefficient determination unit 24 is information for specifying the pitch gain obtained from all or part of the input signal of the current frame and / or the input signal of the frame near the current frame. That is, the pitch gain used for determining the coefficient w O (i) is a pitch gain obtained from all or part of the input signal of the current frame and / or the input signal of a frame near the current frame.
  • the period corresponding to the information about the period and the pitch gain corresponding to the information about the pitch gain may be calculated from the input signals in the same frame, or calculated from the input signals in different frames. It may be.
  • the coefficient determination unit 24 may include all or part of a possible range of pitch gain corresponding to information about the period and pitch gain corresponding to information about the period and all or part of orders from the 0th order to the P max order.
  • the coefficient w O (0), w O (1) the value may be larger as the period corresponding to the information about the period is larger, and may be smaller as the pitch gain corresponding to the information about the pitch gain is larger. ..., Determined as w O (P max ).
  • the coefficient determination unit 24 uses a value that is positively correlated with the period instead of the period and / or uses a value that is positively correlated with the pitch gain instead of the pitch gain.
  • the coefficients may be determined as w O (0), w O (1),..., W O (P max ).
  • the coefficient determination unit 24 determines the coefficient w O (i) based on these expressions in which H in the above expressions (1) and (2) is replaced with the following H ′.
  • H ⁇ ⁇ ⁇ f s / T + ⁇ ⁇ F (G)
  • ⁇ and ⁇ are weighting factors and are positive numbers. That is, as T is larger, the value of H ′ is smaller, and as F (G) is larger, the value of H ′ is larger.
  • the coefficient w O (i) may be determined by the following equation (2B) using a predetermined function f (T, G) for both the period T and the pitch gain G.
  • the function f (T, G) is a function having a negative correlation with the period T and a positive correlation with the pitch gain G.
  • the function f (T, G) is a function that is monotonically non-increasing with respect to the period T and monotonically non-decreasing with respect to the pitch gain G.
  • the coefficient w O (i) increases monotonously with increasing values that are negatively correlated with the fundamental frequency or pitch gain only for at least some orders i, not for each i of 0 ⁇ i ⁇ P max. And may decrease monotonically as the value increases in a positive correlation. In other words, depending on the order i, the magnitude of the coefficient w O (i) may not increase monotonically with an increase in the value that is negatively correlated with the fundamental frequency. It does not have to monotonously decrease with the increase.
  • a fixed value obtained empirically may be used. That is, for each i of 1 ⁇ i ⁇ P max , the coefficient w O (i) takes a larger value as the value having a negative correlation with the fundamental frequency is larger, and the value having a positive correlation with the pitch gain is larger. The larger the value, the smaller the value.
  • the coefficient such that one of the at least one coefficient as pitch gain is large w O (i) is smaller w O (i) may be used.
  • At least some prediction orders i are set according to a value that is negatively correlated with the fundamental frequency and a value that is positively correlated with the pitch gain.
  • the value of the coefficient w O (i) corresponding to the order i is negatively correlated with the fundamental frequency of the signal section including all or part of the input signal X O (n) of the current frame.
  • the autocorrelation function is multiplied by the coefficient w O (i), which includes the case of monotonically increasing with increasing and the case of monotonically decreasing with increasing value of the pitch gain in the same signal interval.
  • the decoded speech signal and decoding obtained by encoding and decoding the speech signal and the acoustic signal with the encoding device including the linear prediction analysis device 2 of the modification of the first embodiment and the decoding device corresponding to the encoding device.
  • the quality of the acoustic signal is determined based on the decoded speech signal and the decoded acoustic signal obtained by encoding and decoding the speech signal and the acoustic signal with the encoding device including the conventional linear prediction analysis device and the decoding device corresponding to the encoding device. Better than quality.
  • a value that is positively or negatively correlated with the fundamental frequency of the input signal in the current or past frame is compared with a predetermined threshold value, and a value that is positively correlated with the pitch gain is compared with a predetermined value.
  • a coefficient w O (i) is determined according to the comparison result.
  • the second embodiment is different from the first embodiment only in the method of determining the coefficient w O (i) in the coefficient determination unit 24, and is the same as the first embodiment in other points. The following description will focus on the parts that are different from the first embodiment, and redundant description of the same parts as in the first embodiment will be omitted.
  • a value that is positively correlated with the fundamental frequency is compared with a predetermined threshold value, and then a value that is positively correlated with the pitch gain is compared with a predetermined threshold value.
  • An example of determining the coefficient w O (i) will be described, and a value having a negative correlation with the fundamental frequency is compared with a predetermined threshold, and then a value having a positive correlation with the pitch gain and the predetermined threshold are compared.
  • An example of comparing and determining the coefficient w O (i) according to the comparison result will be described in the first modification of the second embodiment.
  • the functional configuration of the linear prediction analysis apparatus 2 according to the second embodiment and the flowchart of the linear prediction analysis method performed by the linear prediction analysis apparatus 2 are the same as those in the first embodiment shown in FIGS.
  • the linear prediction analysis apparatus 2 according to the second embodiment is the same as the linear prediction analysis apparatus 2 according to the first embodiment except for a portion where the processing of the coefficient determination unit 24 is different.
  • FIG. 1 An example of the processing flow of the coefficient determination unit 24 of the second embodiment is shown in FIG.
  • the coefficient determination unit 24 of the second embodiment performs, for example, the processing of each step S41A, step S42, step S43, step S44, and step S45 in FIG.
  • the coefficient determination unit 24 compares a value that is positively correlated with the fundamental frequency corresponding to the information about the input fundamental frequency with a predetermined first threshold value (step S41A), and for the input pitch gain. A value having a positive correlation with the pitch gain corresponding to the information is compared with a predetermined second threshold (step S42).
  • the value having a positive correlation with the fundamental frequency corresponding to the information about the input fundamental frequency is, for example, the fundamental frequency itself corresponding to the information about the input fundamental frequency.
  • the value having a positive correlation with the pitch gain corresponding to the information about the input pitch gain is, for example, the pitch gain itself corresponding to the information about the input pitch gain.
  • the coefficient determination unit 24 determines that the fundamental frequency is high when the value having a positive correlation with the fundamental frequency is equal to or greater than the predetermined first threshold, and otherwise determines that the fundamental frequency is low.
  • the coefficient determination unit 24 determines that the pitch gain is large when the value positively correlated with the pitch gain is equal to or greater than the predetermined second threshold value, and otherwise determines that the pitch gain is small. .
  • w h (i), w m (i), and w l (i) satisfy the relationship w h (i) ⁇ w m (i) ⁇ w l (i) for at least a part of each i.
  • decide as follows.
  • at least a part of each i is, for example, i other than 0 (that is, 1 ⁇ i ⁇ P max ).
  • w h (i), w m (i), and w l (i) are w h (i) ⁇ w m (i) ⁇ w l (i) at least for each i, and other i W h (i) ⁇ w m (i) ⁇ w l (i) for at least a part of each i, w h (i) ⁇ w m (i) ⁇ w l for at least a part of each i Decide to satisfy the relationship (i).
  • H1 ⁇ ⁇ P1 + ⁇ ⁇ f (G1)
  • H2 ⁇ ⁇ P2 + ⁇ ⁇ f (G2)
  • H2 ⁇ ⁇ P2 + ⁇ ⁇ f (G2)
  • w h (i), w m (i), and w l (i) obtained in advance by any of these rules are stored in a table, and a value that is positively correlated with the fundamental frequency and a predetermined value are stored.
  • the coefficient w m (i) between them may be determined using w h (i) and w l (i).
  • ⁇ ′ is 0 ⁇ ⁇ ′ ⁇ 1, and the larger the fundamental frequency P and the pitch gain G, the larger the value of ⁇ ′.
  • the smaller the fundamental frequency P and the pitch gain G, the more ⁇ This is a value obtained from the fundamental frequency P and the pitch gain G by the function ⁇ ′ c (P, G) that also decreases the value of “′”.
  • the fundamental frequency and pitch gain of the input signal can be converted into a linear prediction coefficient that suppresses the occurrence of a spectrum peak due to the pitch component. Coefficients can be obtained, and coefficients that can be converted into linear prediction coefficients that can represent the spectral envelope even when the fundamental frequency and pitch gain of the input signal are small, and the analysis accuracy is higher than before. High linear prediction can be realized.
  • w h (i), w m (i), and w l (i) there are three types of coefficients w h (i), w m (i), and w l (i), but two types of coefficients may be used.
  • w h (i) and w l (i) may be used.
  • w m (i) may be equal to w h (i) or w l (i).
  • the first modified example of the second embodiment is not a value that is positively correlated with the fundamental frequency, but a value that is negatively correlated with the fundamental frequency is compared with a predetermined threshold value, and the pitch gain and positive value are compared.
  • the correlation value is compared with a predetermined threshold value, and the coefficient w O (i) is determined according to the comparison result.
  • the predetermined threshold that is compared with the value that is negatively correlated with the fundamental frequency in the first modification of the second embodiment is the predetermined threshold that is compared with the value that is positively correlated with the fundamental frequency in the second embodiment. It is different from the threshold.
  • the functional configuration and flowchart of the linear prediction analysis apparatus 2 of the first modification of the second embodiment are the same as FIGS. 1 and 2 as the modification of the first embodiment.
  • the linear prediction analysis apparatus 2 of the first modification example of the second embodiment is the same as the linear prediction analysis apparatus 2 of the modification example of the first embodiment, except that the processing of the coefficient determination unit 24 is different.
  • FIG. 4 shows an example of the processing flow of the coefficient determination unit 24 of the first modification of the second embodiment.
  • the coefficient determination unit 24 according to the first modification of the second embodiment performs, for example, the processes of steps S41B, S42, S43, S44, and S45 in FIG.
  • the coefficient determination unit 24 compares a value that is negatively correlated with the fundamental frequency corresponding to the information about the input cycle with a predetermined third threshold value (step S41B), and for the input pitch gain. A value having a positive correlation with the pitch gain corresponding to the information is compared with a predetermined fourth threshold value (step S42).
  • the value having a negative correlation with the fundamental frequency corresponding to the information about the input cycle is, for example, the cycle itself corresponding to the information about the input cycle.
  • the value having a positive correlation with the pitch gain corresponding to the information about the input pitch gain is, for example, the pitch gain itself corresponding to the information about the input pitch gain.
  • the coefficient determination unit 24 determines that the cycle is short when the value that is negatively correlated with the fundamental frequency is equal to or less than the predetermined third threshold, and otherwise determines that the cycle is long.
  • the coefficient determination unit 24 determines that the pitch gain is large when the pitch gain is equal to or greater than a predetermined fourth threshold value, and determines that the pitch gain is small otherwise.
  • w h (i), w m (i), and w l (i) satisfy the relationship w h (i) ⁇ w m (i) ⁇ w l (i) for at least a part of each i.
  • decide as follows.
  • at least a part of each i is, for example, i other than 0 (that is, 1 ⁇ i ⁇ P max ).
  • w h (i), w m (i), and w l (i) are w h (i) ⁇ w m (i) ⁇ w l (i) at least for each i, and other i W h (i) ⁇ w m (i) ⁇ w l (i) for at least a part of each i, w h (i) ⁇ w m (i) ⁇ w l for at least a part of each i Decide to satisfy the relationship (i).
  • w O (i) is obtained as w h (i)
  • the period is T2 (where T1 ⁇ T2) and the pitch gain is G2 (where G1> G2)
  • H3 ′ ⁇ ⁇ f s / T3 + ⁇ ⁇ f (G3)
  • w h (i), w m (i), and w l (i) obtained in advance by any of these rules are stored in a table, and a value that is negatively correlated with the fundamental frequency and a predetermined value are stored.
  • the coefficient w m (i) between them may be determined using w h (i) and w l (i).
  • w h (i), w m (i), and w l (i) are used, but two types of coefficients may be used.
  • w h (i) and w l (i) may be used.
  • w m (i) may be equal to w h (i) or w l (i).
  • Other processes are the same as described above.
  • the coefficient having a positive correlation with the fundamental frequency is compared with one threshold, and the coefficient having a positive correlation with the pitch gain is compared with one threshold.
  • the second modification of the second embodiment determines the coefficient w O (i) by comparing each of these values with two or more threshold values.
  • the coefficient is calculated by comparing the value positively correlated with the fundamental frequency with the two threshold values fth1 'and fth2' and comparing the value positively correlated with the pitch gain with the two threshold values gth1 and gth2.
  • a method for determining w O (i) will be described as an example.
  • Threshold values fth1 'and fth2' satisfy the relationship 0 ⁇ fth1 ' ⁇ fth2', and threshold values gth1 and gth2 satisfy the relationship 0 ⁇ gth1 ⁇ gth2.
  • the coefficient determination unit 24 compares a value having a positive correlation with the fundamental frequency corresponding to the information on the input fundamental frequency and the threshold values fth1 ′ and fth2 ′, and also provides information on the input pitch gain.
  • the value having a positive correlation with the corresponding pitch gain is compared with the threshold values gth1 and gth2.
  • the value having a positive correlation with the fundamental frequency corresponding to the information about the input fundamental frequency is, for example, the fundamental frequency itself corresponding to the information about the input fundamental frequency.
  • the value having a positive correlation with the pitch gain corresponding to the information about the input pitch gain is, for example, the pitch gain itself corresponding to the information about the input pitch gain.
  • the coefficient determining unit 24 determines that the fundamental frequency is high when the value that is positively correlated with the fundamental frequency is greater than the threshold value fth2 ′, and the value that is positively correlated with the fundamental frequency is greater than the threshold value fth1 ′. If the threshold frequency is fth2 ′ or less, it is determined that the fundamental frequency is medium, and if the value having a positive correlation with the fundamental frequency is equal to or less than the threshold fth1 ′, it is determined that the fundamental frequency is low.
  • the coefficient determination unit 24 determines that the pitch gain is large when the value that is positively correlated with the pitch gain is larger than the threshold value gth2, and the value that is positively correlated with the pitch gain is greater than the threshold value gth1. If the value is greater than or equal to the threshold value gth2, the pitch gain is determined to be medium. If the value having a positive correlation with the pitch gain is equal to or less than the threshold value gth1, it is determined that the pitch gain is small.
  • w h (i), w m (i), and w l (i) satisfy the relationship w h (i) ⁇ w m (i) ⁇ w l (i) for at least a part of each i.
  • decide as follows.
  • at least a part of each i is, for example, i other than 0 (that is, 1 ⁇ i ⁇ P max ).
  • w h (i), w m (i), and w l (i) are w h (i) ⁇ w m (i) ⁇ w l (i) at least for each i, and other i W h (i) ⁇ w m (i) ⁇ w l (i) for at least a part of each i, w h (i) ⁇ w m (i) ⁇ w l for at least a part of each i Decide to satisfy the relationship (i).
  • Figure 5 summarizes the above relationships.
  • the fundamental frequency when the fundamental frequency is low, the same coefficient is selected regardless of the size of the pitch gain.
  • the present invention is not limited to this, and when the fundamental frequency is low, the smaller the pitch gain, the smaller the coefficient.
  • the coefficient may be determined so as to increase.
  • the coefficient determined when the fundamental frequency is low is high.
  • the coefficient determined when the pitch gain is small is included in at least two of the three ranges constituting the range of values that can be taken by the fundamental frequency. The case where the coefficient is larger than the coefficient determined when is large is included.
  • w h (i), w m (i), and w l (i) obtained in advance by any of these rules are stored in a table, and a value that is positively correlated with the fundamental frequency and a predetermined value are stored.
  • the coefficient w m (i) between them may be determined using w h (i) and w l (i).
  • ⁇ ′ is 0 ⁇ ⁇ ′ ⁇ 1, and the larger the fundamental frequency P and the pitch gain G, the larger the value of ⁇ ′.
  • the smaller the fundamental frequency P and the pitch gain G, the more ⁇ This is a value obtained from the fundamental frequency P and the pitch gain G by the function ⁇ ′ c (P, G) that also decreases the value of “′”.
  • linear prediction that suppresses the occurrence of spectral peaks due to pitch components even when the fundamental frequency and pitch gain of the input signal are high.
  • a coefficient that can be converted into a coefficient can be obtained, and a coefficient that can be converted into a linear prediction coefficient that can represent a spectral envelope even when the fundamental frequency and pitch gain of the input signal are low, can be obtained. It is possible to realize linear prediction with higher analysis accuracy.
  • the functional configuration and flowchart of the linear predictive analyzer 2 of the third modification of the second embodiment are the same as FIGS. 1 and 2 as in the first modification of the second embodiment.
  • the linear prediction analysis apparatus 2 of the third modification example of the second embodiment is the same as the linear prediction analysis apparatus 2 of the first modification example of the second embodiment, except for the part where the processing of the coefficient determination unit 24 is different.
  • Threshold values fth1 and fth2 satisfy the relationship 0 ⁇ fth1 ⁇ fth2, and threshold values gth1 and gth2 satisfy the relationship 0 ⁇ gth1 ⁇ gth2.
  • the coefficient determination unit 24 compares a value having a negative correlation with the fundamental frequency corresponding to the information about the input period and the threshold values fth1 and fth2, and corresponds to the information about the input pitch gain. A value positively correlated with the pitch gain is compared with the threshold values gth1 and gth2.
  • the value having a negative correlation with the fundamental frequency corresponding to the information about the input cycle is, for example, the cycle itself corresponding to the information about the input cycle.
  • the value having a positive correlation with the pitch gain corresponding to the information about the input pitch gain is, for example, the pitch gain itself corresponding to the information about the input pitch gain.
  • the coefficient determining unit 24 determines that the period is short when the value that is negatively correlated with the fundamental frequency is less than the threshold fth1, the value that is negatively correlated with the fundamental frequency is greater than or equal to the threshold fth1, and the threshold If it is less than fth2, the length of the cycle is determined to be medium, and if the value having a negative correlation with the fundamental frequency is greater than or equal to the threshold fth2, it is determined that the cycle is long.
  • the coefficient determining unit 24 determines that the pitch gain is large, and the value that is positively correlated with the pitch gain is greater than the threshold value gth1.
  • the value is large or less than the threshold value gth2, it is determined that the pitch gain is medium.
  • the value having a positive correlation with the pitch gain is equal to or less than the threshold value gth1, it is determined that the pitch gain is small.
  • w h (i), w m (i), and w l (i) satisfy the relationship w h (i) ⁇ w m (i) ⁇ w l (i) for at least a part of each i.
  • decide as follows.
  • at least a part of each i is, for example, i other than 0 (that is, 1 ⁇ i ⁇ P max ).
  • w h (i), w m (i), and w l (i) are w h (i) ⁇ w m (i) ⁇ w l (i) at least for each i, and other i W h (i) ⁇ w m (i) ⁇ w l (i) for at least a part of each i, w h (i) ⁇ w m (i) ⁇ w l for at least a part of each i Decide to satisfy the relationship (i).
  • w h (i), w m (i), and w l (i) obtained in advance by any of these rules are stored in a table, and a value that is negatively correlated with the fundamental frequency and a predetermined value are stored.
  • the coefficient w m (i) between them may be determined using w h (i) and w l (i).
  • Figure 6 summarizes the above relationships.
  • the same coefficient is selected regardless of the magnitude of the pitch gain.
  • the present invention is not limited to this, and when the period is long, the coefficient increases as the pitch gain decreases.
  • the coefficient may be determined so that In short, for at least two of the three ranges constituting the range of values that the pitch gain can take, the coefficient determined when the period is long is determined for at least a part of each i when the period is short.
  • the coefficient determined when the pitch gain is small is included in the range of at least two periods of the three ranges constituting the range of values that the period can take. This includes cases where the coefficient is larger than the coefficient determined when it is large.
  • the occurrence of a spectrum peak due to the pitch component occurs even when the fundamental frequency and pitch gain of the input signal are high.
  • a coefficient that can be converted to a linear prediction coefficient that suppresses noise and that can be converted to a linear prediction coefficient that can represent the spectral envelope even when the fundamental frequency and pitch gain of the input signal are low is obtained. Therefore, it is possible to realize linear prediction with higher analysis accuracy than in the past.
  • the coefficient w O (i) is determined using a plurality of coefficient tables.
  • the third embodiment is different from the first embodiment only in the method of determining the coefficient w O (i) in the coefficient determination unit 24, and is the same as the first embodiment in other points.
  • the following description will focus on the parts that are different from the first embodiment, and redundant description of the same parts as in the first embodiment will be omitted.
  • the linear prediction analysis apparatus 2 of the third embodiment is different in the processing of the coefficient determination unit 24 and, as illustrated in FIG. 7, further includes a coefficient table storage unit 25, as shown in FIG. Same as device 2.
  • the coefficient table storage unit 25 stores two or more coefficient tables.
  • three or more coefficient tables are stored in the coefficient table storage unit 25 will be described first.
  • FIG. 8 shows an example of the processing flow of the coefficient determination unit 24 of the third embodiment.
  • the coefficient determination unit 24 according to the third embodiment performs, for example, the processes of steps S46 and S47 in FIG.
  • the coefficient determination unit 24 has a positive correlation with a value that is positively correlated with the fundamental frequency corresponding to the information about the input fundamental frequency and a pitch gain corresponding to the information about the input pitch gain. From the three or more coefficient tables stored in the coefficient table storage unit 25 using the value, 1 corresponding to a value having a positive correlation with the fundamental frequency and a value having a positive correlation with the pitch gain.
  • the coefficient tables t are selected (step S46). For example, a value having a positive correlation with the fundamental frequency corresponding to the information about the fundamental frequency is a fundamental frequency corresponding to the information about the fundamental frequency, and a positive correlation with the pitch gain corresponding to the information about the pitch gain.
  • the value at is a pitch gain corresponding to information about the pitch gain.
  • the coefficient determination unit 24 has a value that is positively correlated with the fundamental frequency equal to or greater than a predetermined first threshold value, and a value that is positively correlated with the pitch gain is equal to or greater than a predetermined second threshold value.
  • the coefficient table t0 is selected as the coefficient table t, and the value positively correlated with the fundamental frequency is smaller than the predetermined first threshold and the value positively correlated with the pitch gain is equal to or greater than the predetermined second threshold.
  • a value that is positively correlated with the fundamental frequency is greater than or equal to a predetermined first threshold and a value that is positively correlated with the pitch gain is less than a predetermined second threshold.
  • table t1 When table t1 is selected as coefficient table t, the value positively correlated with the fundamental frequency is smaller than the predetermined first threshold, and the value positively correlated with the pitch gain is smaller than the predetermined second threshold Is related to coefficient table t2. It is selected as a table t.
  • the coefficient table t0 having the smallest coefficient is selected as the coefficient table t, and the value that is positively correlated with the fundamental frequency is greater than the predetermined first threshold value. If the value that is small and has a positive correlation with the pitch gain is smaller than the predetermined second threshold value, that is, if it is determined that the fundamental frequency is low and the pitch gain is small, the coefficient for each i is the largest.
  • the coefficient table t2 is selected as the coefficient table t.
  • a value that is positively correlated with the fundamental frequency in the three coefficient tables stored in the coefficient table storage unit 25 is the first value, and is positively correlated with the pitch gain.
  • the coefficient table t0 selected by the coefficient determination unit 24 when the value is the third value is defined as a first coefficient table t0, and the basic frequency in the three coefficient tables stored in the coefficient table storage unit 25 is The coefficient determining unit 24 when the value having a positive correlation is a second value smaller than the first value and the value having a positive correlation with the pitch gain is a fourth value smaller than the third value.
  • the coefficient table t2 selected by the second coefficient table t2 is used as the second coefficient table t2, and the magnitude of the coefficient corresponding to each order i in the second coefficient table t2 is at least a part of each order i in the first coefficient table t0. Corresponding to each order i Larger than the size of the coefficient.
  • the third coefficient table t1 is a coefficient table t1 that is a coefficient table selected when the first coefficient table t0 and the second coefficient table t2 are not selected.
  • the coefficient corresponding to each order i in the table t1 is larger than the coefficient corresponding to each order i in the first coefficient table t0 and smaller than the coefficient corresponding to each order i in the second coefficient table t2.
  • the coefficient determining unit 24, selected to get the size of the coefficients w t (i) corresponding to each order i from the coefficient table t, the coefficient w t of size corresponding to each order i obtained Let (i) be w O (i).
  • the coefficient w O (i) based on an expression that is positively correlated with the fundamental frequency and the pitch gain. It is possible to perform with a small amount of calculation processing.
  • the number of coefficient tables stored in the coefficient table storage unit 25 may be two.
  • the coefficient determination unit 24 determines the coefficient w O (i) based on these two coefficient tables t0 and t2 as follows.
  • the coefficient determining unit 24 has a positive correlation value with the fundamental frequency equal to or greater than a predetermined first threshold value, and the positive correlation value with the pitch gain is equal to or greater than a predetermined second threshold value. That is, if it is determined that the fundamental frequency is high and the pitch gain is large, the coefficient table t0 is selected as the coefficient table t. In other cases, the coefficient table t2 is selected as the coefficient table t.
  • the coefficient determining unit 24 determines that the value having a positive correlation with the fundamental frequency is smaller than the predetermined first threshold and the value having a positive correlation with the pitch gain is smaller than the predetermined second threshold, that is, the basic When it is determined that the frequency is low and the pitch gain is small, the coefficient table t2 may be selected as the coefficient table t. In other cases, the coefficient table t0 may be selected as the coefficient table t.
  • a value that is positively correlated with the fundamental frequency is the first value, and a positive correlation with the pitch gain.
  • a certain value is the third value, it is more positively correlated with the fundamental frequency than the magnitude of the coefficient corresponding to each order i in the first coefficient table t0, which is the coefficient table t0 selected by the coefficient determining unit 24.
  • a coefficient table selected by the coefficient determination unit 24 when the value is a second value smaller than the first value and the value positively correlated with the pitch gain is a fourth value smaller than the third value. It can be said that the magnitude of the coefficient corresponding to each degree i in the second coefficient table t2 which is t2 is large.
  • second value ⁇ predetermined first threshold ⁇ first value and fourth value ⁇ predetermined second threshold ⁇ third value.
  • the coefficient determination unit 24 uses a value that has a negative correlation with the input fundamental frequency and a value that has a positive correlation with the pitch gain, and uses the coefficient table storage unit 25. Selecting one coefficient table t corresponding to a value having a negative correlation with the input fundamental frequency and a value having a positive correlation with the pitch gain from the two or more coefficient tables stored in It is.
  • the functional configuration and flowchart of the linear prediction analysis apparatus 2 of the first modification of the third embodiment are the same as those in the third embodiment shown in FIGS.
  • the linear prediction analysis apparatus 2 according to the first modification of the third embodiment is the same as the linear prediction analysis apparatus 2 according to the third embodiment except for a portion where the processing of the coefficient determination unit 24 is different.
  • the coefficient determination unit 24 has a negative correlation value with the fundamental frequency corresponding to the information about the input period and a positive correlation value with the pitch gain corresponding to the information about the input pitch gain. From the three coefficient tables stored in the coefficient table storage unit 25, one value corresponding to a value having a negative correlation with the fundamental frequency and a value having a positive correlation with the pitch gain is used. A coefficient table t is selected (step S46). In this case, the coefficient determination unit 24 has a value that is negatively correlated with the fundamental frequency equal to or greater than a predetermined third threshold value, and a value that is positively correlated with the pitch gain is less than a predetermined fourth threshold value.
  • the coefficient table t2 is selected as the coefficient table t, the negative correlation value with the fundamental frequency is smaller than the predetermined third threshold value, and the positive correlation value with the pitch gain is less than the predetermined fourth threshold value. Or a value that is negatively correlated with the fundamental frequency is greater than or equal to a predetermined third threshold and a value that is positively correlated with the pitch gain is greater than or equal to a predetermined fourth threshold.
  • the table t1 is selected as the coefficient table t, the value that is negatively correlated with the fundamental frequency is smaller than a predetermined third threshold value, and the value that is positively correlated with the pitch gain is greater than or equal to a predetermined fourth threshold value. If the coefficient table t0 is It is selected as the Bull t.
  • the coefficient table t0 having the smallest coefficient for each i is selected as the coefficient table t, and the value that is negatively correlated with the fundamental frequency is equal to or greater than a predetermined third threshold value.
  • the coefficient table t2 having the largest coefficient for each i Is selected as the coefficient table t.
  • a value that is negatively correlated with the fundamental frequency in the three coefficient tables stored in the coefficient table storage unit 25 is the first value, and is positively correlated with the pitch gain.
  • the coefficient table t0 selected by the coefficient determination unit 24 when the value is the third value is defined as a first coefficient table t0, and the basic frequency in the three coefficient tables stored in the coefficient table storage unit 25 is The coefficient determination unit 24 when the value having a negative correlation is a second value larger than the first value and the value having a positive correlation with the pitch gain is a fourth value smaller than the third value.
  • the coefficient table t2 selected by the second coefficient table t2 is used as the second coefficient table t2, and the magnitude of the coefficient corresponding to each order i in the second coefficient table t2 is at least a part of each order i in the first coefficient table t0. Corresponding to each order i Larger than the size of the coefficient.
  • a coefficient table t1 which is a coefficient table selected when the first coefficient table t0 and the second coefficient table t2 are not selected, is used as a third coefficient table, and at least a part of the third coefficient table for each order i.
  • the coefficient corresponding to each order i in t1 is larger than the coefficient corresponding to each order i in the first coefficient table t0 and smaller than the coefficient corresponding to each order i in the second coefficient table t2.
  • the first modified example of the third embodiment is different from the modified example of the first embodiment and the first modified example of the second embodiment, and has a negative correlation with the fundamental frequency, and has a positive correlation with the pitch gain. Since it is not necessary to calculate the coefficient w O (i) based on a certain formula, it is possible to perform with a smaller amount of calculation processing.
  • the number of coefficient tables stored in the coefficient table storage unit 25 may be two.
  • the coefficient determination unit 24 determines the coefficient w O (i) based on these two coefficient tables t0 and t2 as follows.
  • the coefficient table t0 is selected as the coefficient table t.
  • the coefficient table t2 is selected as the coefficient table t.
  • the coefficient determination unit 24 when the value that is negatively correlated with the fundamental frequency is equal to or greater than a predetermined third threshold value and the value that is positively correlated with the pitch gain is smaller than a predetermined fourth threshold value, When it is determined that the cycle is long and the pitch gain is small, the coefficient table t2 may be selected as the coefficient table t, and in other cases, the coefficient table t0 may be selected as the coefficient table t.
  • the value that is negatively correlated with the fundamental frequency is the first value and the pitch gain and the positive correlation
  • a certain value is the third value, it is more negatively correlated with the fundamental frequency than the magnitude of the coefficient corresponding to each order i in the first coefficient table t0, which is the coefficient table t0 selected by the coefficient determining unit 24.
  • a coefficient table selected by the coefficient determination unit 24 when the value is a second value larger than the first value and the value positively correlated with the pitch gain is a fourth value smaller than the third value. It can be said that the magnitude of the coefficient corresponding to each degree i in the second coefficient table t2 which is t2 is large.
  • the first value ⁇ the predetermined third threshold ⁇ the second value
  • the fourth value ⁇ the predetermined fourth threshold ⁇ the third value.
  • the coefficient table is compared by comparing a value that is positively correlated with the fundamental frequency with one threshold value, and by comparing a value that is positively correlated with the pitch gain with one threshold value.
  • each of these values is compared with two or more threshold values, and the coefficient w O (i) is determined according to the comparison result.
  • the functional configuration and flowchart of the linear prediction analysis apparatus 2 of the second modification of the third embodiment are the same as those in the third embodiment, as shown in FIGS.
  • the linear prediction analysis apparatus 2 according to the second modification of the third embodiment is the same as the linear prediction analysis apparatus 2 according to the third embodiment except for a portion where the processing of the coefficient determination unit 24 is different.
  • the coefficient table storage unit 25 stores coefficient tables t0, t1, and t2. In the three coefficient tables t0, t1, t2, w t0 (i) ⁇ w t1 (i) ⁇ w t2 (i) for at least some i, and at least some of other i It is determined that w t0 (i) ⁇ w t1 (i) ⁇ w t2 (i) for each i and w t0 (i) ⁇ w t1 (i) ⁇ w t2 (i) for each remaining i.
  • threshold values fth1 ′ and fth2 ′ satisfying the relationship 0 ⁇ fth1 ′ ⁇ fth2 ′ and threshold values gth1 and gth2 satisfying the relationship 0 ⁇ gth1 ⁇ gth2 are defined.
  • the coefficient determination unit 24 is determined when a value having a positive correlation with the pitch gain is small in at least two of the three ranges that can be a range having a value having a positive correlation with the fundamental frequency.
  • For at least two ranges of include the case where the coefficient determined when the value positively correlated with the fundamental frequency is smaller than the coefficient determined when the value positively correlated with the fundamental frequency is large
  • the coefficient table stored in the coefficient table storage unit 25 is selected, and the coefficient stored in the selected coefficient table is obtained as the coefficient w O (i).
  • the three ranges constituting the range in which a value having a positive correlation with the fundamental frequency can be taken are, for example, a range of a value> fth2 ′ having a positive correlation with the fundamental frequency (that is, a positive correlation with the fundamental frequency) ), Fth1 ' ⁇ value that is positively correlated with the fundamental frequency ⁇ fth2' range (that is, a medium value that is positively correlated with the fundamental frequency), fth1 ' ⁇ basic
  • the three ranges constituting the range in which a value having a positive correlation with the pitch gain can take, for example, a range of a value having a positive correlation with the pitch gain ⁇ gth1 (that is, a positive correlation with the pitch gain). Range with a small value), gth1 ⁇ a value positively correlated with pitch gain ⁇ a range with gth2 (that is, a medium range with a positive correlation with pitch gain), and gth2 ⁇ pitch gain. These are the three ranges of a value having a positive correlation (that is, a range having a large value having a positive correlation with the pitch gain).
  • the coefficient determination unit 24 is, for example, (1) When the value that is positively correlated with the fundamental frequency is greater than the threshold fth2 ′ and the value that is positively correlated with the pitch gain is greater than the threshold gth2, that is, when the fundamental frequency is high and the pitch gain is large.
  • each coefficient w t0 (i) in the coefficient table t0 is selected as the coefficient w O (i), (2) When the value positively correlated with the fundamental frequency is greater than the threshold fth2 ′ and the value positively correlated with the pitch gain is greater than the threshold gth1 and less than or equal to the threshold gth2, that is, the fundamental frequency is When it is determined that the pitch gain is high and medium, each coefficient in one of the coefficient tables t0, t1, and t2 is selected as the coefficient w O (i), (3) When the value that is positively correlated with the fundamental frequency is greater than the threshold fth2 ′ and the value that is positively correlated with the pitch gain is less than or equal to the threshold gth1, that is, when the fundamental frequency is high and the pitch gain is small.
  • each coefficient in the coefficient table t0, t1, t2 is selected as the coefficient w O (i), (4)
  • the value positively correlated with the fundamental frequency is greater than the threshold fth1 ′ and less than or equal to the threshold fth2 ′, and the value positively correlated with the pitch gain is greater than the threshold gth2, that is, the fundamental frequency Is determined to be medium and the pitch gain is large
  • each coefficient in one of the coefficient tables t0, t1, and t2 is selected as the coefficient w O (i)
  • a value positively correlated with the fundamental frequency is greater than the threshold fth1 ′ and less than or equal to the threshold fth2 ′, and a value positively correlated with the pitch gain is greater than the threshold gth1 and less than or equal to the threshold gth2.
  • each coefficient in one of the coefficient tables t0, t1, and t2 is selected as the coefficient w O (i).
  • the value positively correlated with the fundamental frequency is greater than the threshold fth1 ′ and less than or equal to the threshold fth2 ′, and the value positively correlated with the pitch gain is less than or equal to the threshold gth1, that is,
  • each coefficient in one of the coefficient tables t0, t1, and t2 is selected as the coefficient w O (i)
  • the value positively correlated with the fundamental frequency is less than or equal to the threshold fth1 ′ and the value positively correlated with the pitch gain is greater than the threshold gth2, that is, the fundamental frequency is low and the pitch gain is large.
  • each coefficient in the coefficient table t0, t1, t2 is selected as the coefficient w O (i), (8)
  • the value positively correlated with the fundamental frequency is less than or equal to the threshold fth1 'and the value positively correlated with the pitch gain is greater than the threshold gth1 and less than or equal to the threshold gth2, that is, the fundamental frequency Is low and the pitch gain is determined to be medium
  • each coefficient in one of the coefficient tables t0, t1, t2 is selected as the coefficient w O (i), (9)
  • the value that is positively correlated with the fundamental frequency is less than or equal to the threshold fth1 ′ and the value that is positively correlated with the pitch gain is less than or equal to the threshold gth1, that is, the fundamental frequency is low and the pitch gain is small. If it is determined that, as the coefficients w t2 of the coefficient table t2 (i) is selected as the coefficient w O (i), the coefficient from the coefficient table stored in the coefficient table storage unit 25 w
  • the coefficient is acquired from the coefficient table t0 by the coefficient determination unit 24, and in the case of (9), the coefficient is acquired from the coefficient table t2 by the coefficient determination unit 24, and (2), ( In the case of 3), (4), (5), (6), (7), (8), the coefficient is obtained from the coefficient table t0, t1, t2 by the coefficient determination unit 24. .
  • the coefficient is acquired from the coefficient table t1 by the coefficient determination unit 24. .
  • j 1, 2,..., 9 and j k is the number of the coefficient table tj k from which the coefficient is obtained in the coefficient determination step in the case of (k), j 1 ⁇ j 2 ⁇ j 3 , J 4 ⁇ j 5 ⁇ j 6 , j 7 ⁇ j 8 ⁇ j 9 , j 1 ⁇ j 4 ⁇ j 7 , j 2 ⁇ j 5 ⁇ j 8 , j 3 ⁇ j 6 a ⁇ j 9.
  • the pitch gain G obtained by the pitch gain calculation unit 950 is input.
  • the coefficient table storage unit 25 stores a coefficient table t0, a coefficient table t1, and a coefficient table t2.
  • w t0 (i) [1.0001, 0.999566371, 0.998266613, 0.996104103, 0.993084457, 0.989215493, 0.984507263, 0.978971839, 0.972623467, 0.96547842, 0.957554817, 0.948872864, 0.939454317, 0.929322779, 0.918503404, 0.907022834, 0.894909143]
  • w t1 (i) [1.0001, 0.999807253, 0.99922923, 0.99826661, 0.99692050, 0.99519245, 0.99308446, 0.99059895, 0.98773878, 0.98450724, 0.98090803, 0.97694527, 0.97262346, 0.96794752, 0.96292276, 0.95755484, 0.95184981]
  • w t2 (i) [1.0001, 0.99995181, 0.99980725, 0.99956637, 0.99922923, 0.99879594, 0.99826661, 0.99764141, 0.99692050, 0.99610410, 0.99519245, 0.99418581, 0.99308446, 0.99188872, 0.99059895, 0.98921550, 0.98773878]
  • FIG. 9 is a graph showing the magnitudes of the coefficients w t0 (i), w t1 (i), and w t2 (i) of the coefficient table t0, t1, t2.
  • the dotted line in the graph of FIG. 9 represents the magnitude of the coefficient w t0 (i) of the coefficient table t0
  • the alternate long and short dash line in the graph of FIG. 9 represents the magnitude of the coefficient w t1 (i) of the coefficient table t1.
  • the solid line in the graph represents the magnitude of the coefficient w t2 (i) in the coefficient table t2.
  • the horizontal axis of the graph of FIG. 9 represents the degree i
  • the vertical axis of the graph of FIG. 9 represents the magnitude of the coefficient.
  • the coefficient size monotonously decreases as the value of i increases in each coefficient table.
  • the relationship of w t0 (i) ⁇ w t1 (i) ⁇ w t2 (i) is satisfied for i ⁇ 1. Yes.
  • the plurality of coefficient tables stored in the coefficient table storage unit 25 are not limited to the above example as long as they have such a relationship.
  • i 0, it is not necessary to satisfy the relationship of w t0 (i) ⁇ w t1 (i) ⁇ w t2 (i), and w t0 (0), w t1 (0), w t2 (0) does not necessarily have the same value.
  • w t0 (0) 1.0001
  • w t1 (0) 1.0
  • w t2 (0) 1.0 as in
  • w t0 (0) only for i 0, w t1 (0 )
  • w t2 (0 ) May not satisfy the relationship of w t0 (i) ⁇ w t1 (i) ⁇ w t2 (i).
  • the threshold fth1 ′ is 80
  • the threshold fth2 ′ is 160
  • the threshold gth1 is 0.3
  • the threshold gth2 is 0.6.
  • the basic frequency P and the pitch gain G are input to the coefficient determination unit 24.
  • the coefficient table t2 is selected as the coefficient table t.
  • the coefficient table t1 is selected as the coefficient table t.
  • the coefficient table t1 is selected as the coefficient table t.
  • t0 is selected as the coefficient table t.
  • Fig. 10 shows the relationship between the fundamental frequency and pitch gain and the selected table.
  • the coefficient determination unit 24 obtains the modified autocorrelation R ′ O (i) by multiplying the autocorrelation R O (i) by the coefficient w O (i) in the same manner as in the first embodiment.
  • ⁇ Third Modification of Third Embodiment> a value that is negatively correlated with the fundamental frequency is compared with one threshold value, and a value that is positively correlated with the pitch gain is compared with one threshold value.
  • the coefficient table is thus determined, but in the third modification of the third embodiment, each of these values is compared with two or more threshold values, and the coefficient w O (i) is determined according to these comparison results. Is.
  • the functional configuration and flowchart of the linear predictive analyzer 2 of the third modified example of the third embodiment are the same as those in the third embodiment shown in FIGS.
  • the linear prediction analysis apparatus 2 of the third modified example of the third embodiment is the same as the linear prediction analysis apparatus 2 of the third embodiment except for a portion where the processing of the coefficient determination unit 24 is different.
  • the coefficient table storage unit 25 stores coefficient tables t0, t1, and t2. In the three coefficient tables t0, t1, t2, w t0 (i) ⁇ w t1 (i) ⁇ w t2 (i) for at least some i, and at least some of other i It is determined that w t0 (i) ⁇ w t1 (i) ⁇ w t2 (i) for each i and w t0 (i) ⁇ w t1 (i) ⁇ w t2 (i) for each remaining i.
  • threshold values fth1 and fth2 satisfying the relationship 0 ⁇ fth1 ⁇ fth2 and threshold values gth1 and gth2 satisfying the relationship 0 ⁇ gth1 ⁇ gth2 are defined.
  • the coefficient determination unit 24 has a positive correlation with the pitch gain in at least two of the three ranges that constitute a range that can take a period or a quantized value of the period or a value that has a negative correlation with the fundamental frequency. This includes cases where the coefficient determined when the value is small is larger than the coefficient determined when the value having a positive correlation with the pitch gain is large, and the value having a positive correlation with the pitch gain is taken.
  • the period or period quantization value or the coefficient determined when the value negatively correlated with the fundamental frequency is large is the period or period quantization value or Select the coefficient table stored in the coefficient table storage unit 25 so as to include a case where the value that is negatively correlated with the fundamental frequency is larger than the coefficient determined when the value is small, Obtaining the coefficients stored in the-option coefficient table as coefficients w O (i).
  • the three ranges constituting the period or a range that can be negatively correlated with the quantized value of the period or the fundamental frequency are, for example, a range of a value ⁇ fth1 that is negatively correlated with the fundamental frequency. (That is, the range or the value that is negatively correlated with the fundamental frequency or the quantized value of the period or the period) Value range that is negatively correlated with the quantized value or fundamental frequency), fth2 ⁇ range of values that are negatively correlated with the fundamental frequency (ie, the period or the quantized value of the period or the negative value of the fundamental frequency) The range having a large value in the correlation).
  • the three ranges constituting the range in which a value having a positive correlation with the pitch gain can take, for example, a range of a value having a positive correlation with the pitch gain ⁇ gth1 (that is, a positive correlation with the pitch gain). Range with a small value), gth1 ⁇ a value positively correlated with pitch gain ⁇ a range with gth2 (that is, a medium range with a positive correlation with pitch gain), and gth2 ⁇ pitch gain. These are the three ranges of a value having a positive correlation (that is, a range having a large value having a positive correlation with the pitch gain).
  • the coefficient determination unit 24 is, for example, (1) When the value that is negatively correlated with the fundamental frequency is smaller than the threshold fth1 and the value that is positively correlated with the pitch gain is larger than the threshold gth2, that is, when the cycle is short and the pitch gain is large. , Each coefficient w t0 (i) in the coefficient table t0 is selected as the coefficient w O (i), (2) When the value negatively correlated with the fundamental frequency is smaller than the threshold fth1 and the value positively correlated with the pitch gain is larger than the threshold gth1 and smaller than or equal to the threshold gth2, that is, the cycle is short.
  • each coefficient in one of the coefficient tables t0, t1, and t2 is selected as the coefficient w O (i), (3)
  • the value that is negatively correlated with the fundamental frequency is smaller than the threshold fth1 and the value that is positively correlated with the pitch gain is less than or equal to the threshold gth1, that is, when the cycle is short and the pitch gain is small .
  • Each coefficient in one of the coefficient tables t0, t1, t2 is selected as the coefficient w O (i)
  • a value that is negatively correlated with the fundamental frequency is greater than or equal to the threshold fth1 and smaller than the threshold fth2, and a value that is positively correlated with the pitch gain is greater than the threshold gth2, that is, the period is medium.
  • each coefficient in the coefficient table t0, t1, t2 is selected as the coefficient w O (i), (5) A value that is negatively correlated with the fundamental frequency is greater than or equal to the threshold fth1 and smaller than the threshold fth2, and a value that is positively correlated with the pitch gain is greater than the threshold gth1 and less than or equal to the threshold gth2, that is, When the period is medium and the pitch gain is medium, each coefficient in one of the coefficient tables t0, t1, t2 is selected as the coefficient w O (i), (6) A value that is negatively correlated with the fundamental frequency is greater than or equal to the threshold fth1 and smaller than the threshold fth2, and a value that is positively correlated with the pitch gain is less than or equal to the threshold gth1, that is, the period is medium.
  • each coefficient in the coefficient table t0, t1, t2 is selected as the coefficient w O (i), (7)
  • the value that is negatively correlated with the fundamental frequency is greater than or equal to the threshold fth2
  • the value that is positively correlated with the pitch gain is greater than the threshold gth2, that is, when the period is long and the pitch gain is large.
  • Each coefficient of the coefficient table of coefficient table t0, t1, t2 is selected as coefficient w O (i), (8) A value that is negatively correlated with the fundamental frequency is greater than or equal to the threshold fth2 and a value that is positively correlated with the pitch gain is greater than the threshold gth1 and less than or equal to the threshold gth2, that is, the cycle is long When the pitch gain is medium, each coefficient in one of the coefficient tables t0, t1, t2 is selected as the coefficient w O (i), (9) When the value that is negatively correlated with the fundamental frequency is greater than or equal to the threshold fth2 and the value that is positively correlated with the pitch gain is less than or equal to the threshold gth1, that is, when the period is long and the pitch gain is small. Selects the coefficient w O (i) from the coefficient table stored in the coefficient table storage unit 25 so that each coefficient w t2 (i) of the coefficient table t2 is selected as the coefficient w O (i).
  • the coefficient is acquired from the coefficient table t0 by the coefficient determination unit 24, and in the case of (9), the coefficient is acquired from the coefficient table t2 by the coefficient determination unit 24, and (2), ( In the case of 3), (4), (5), (6), (7), (8), the coefficient is obtained from the coefficient table t0, t1, t2 by the coefficient determination unit 24. .
  • the coefficient is acquired from the coefficient table t1 by the coefficient determination unit 24. .
  • j 1, 2,..., 9 and j k is the number of the coefficient table tj k from which the coefficient is obtained in the coefficient determination step in the case of (k), j 1 ⁇ j 2 ⁇ j 3 , J 4 ⁇ j 5 ⁇ j 6 , j 7 ⁇ j 8 ⁇ j 9 , j 1 ⁇ j 4 ⁇ j 7 , j 2 ⁇ j 5 ⁇ j 8 , j 3 ⁇ j 6 a ⁇ j 9.
  • the pitch gain G obtained by the pitch gain calculation unit 950 is input.
  • the threshold fth1 is 80
  • the threshold fth2 is 160
  • the threshold gth1 is 0.3
  • the threshold gth2 is 0.6.
  • the period T and the pitch gain G are input to the coefficient determination unit 24.
  • the coefficient determination unit 24 calculates the coefficient table t0 as a coefficient. Select as table t.
  • the coefficient table t1 is selected as the coefficient table t.
  • the coefficient table t2 is selected as the coefficient table t.
  • the coefficient stored in any one of the plurality of coefficient tables is determined as the coefficient w O (i).
  • the fourth modified example of the third embodiment includes a plurality of coefficients. The case where the coefficient w O (i) is determined by the arithmetic processing based on the coefficient stored in the coefficient table is included.
  • the functional configuration and flowchart of the linear prediction analysis apparatus 2 according to the fourth modification of the third embodiment are the same as those in the third embodiment shown in FIGS.
  • the linear prediction analysis apparatus 2 of the fourth modified example of the third embodiment is different from the processing of the coefficient determination unit 24 except that the coefficient table stored in the coefficient table storage unit 25 is different from that of the third embodiment. This is the same as the prediction analysis apparatus 2.
  • threshold values fth1 ′ and fth2 ′ satisfying the relationship 0 ⁇ fth1 ′ ⁇ fth2 ′ and threshold values gth1 and gth2 satisfying the relationship 0 ⁇ gth1 ⁇ gth2 are defined.
  • the coefficient determination unit 24 is, for example, (1) When the value that is positively correlated with the fundamental frequency is greater than the threshold fth2 ′ and the value that is positively correlated with the pitch gain is greater than the threshold gth2, that is, when the fundamental frequency is high and the pitch gain is large.
  • each coefficient w t0 (i) in the coefficient table t0 is selected as the coefficient w O (i), (2) When the value positively correlated with the fundamental frequency is greater than the threshold fth2 ′ and the value positively correlated with the pitch gain is greater than the threshold gth1 and less than or equal to the threshold gth2, that is, the fundamental frequency is When it is determined that the pitch gain is high and medium, each coefficient in the coefficient table t0 or t2 is selected as the coefficient w O (i) or from the coefficients in the coefficient tables t0 and t2.
  • the coefficient to be calculated is the coefficient w O (i) (3)
  • the value that is positively correlated with the fundamental frequency is greater than the threshold fth2 ′ and the value that is positively correlated with the pitch gain is less than or equal to the threshold gth1, that is, when the fundamental frequency is high and the pitch gain is small.
  • each coefficient in one of the coefficient tables t0 and t2 is selected as the coefficient w O (i), or a coefficient obtained from each coefficient in the coefficient tables t0 and t2 is the coefficient w O ( i) and (4)
  • the value positively correlated with the fundamental frequency is greater than the threshold fth1 ′ and less than or equal to the threshold fth2 ′, and the value positively correlated with the pitch gain is greater than the threshold gth2, that is, the fundamental frequency Is determined to be medium and the pitch gain is large
  • each coefficient in one of the coefficient tables t0 and t2 is selected as the coefficient w O (i), or the coefficient tables t0 and t2
  • the coefficient obtained from each coefficient is the coefficient w O (i), (5)
  • a value positively correlated with the fundamental frequency is greater than the threshold fth1 ′ and less than or equal to the threshold fth2 ′, and a value positively correlated with the pitch gain is greater than the threshold gth1 and less than or equal to the
  • each coefficient in one of the coefficient tables t0 and t2 selected as the coefficient w O (i)?
  • a coefficient obtained from each coefficient in the coefficient tables t0 and t2 is a coefficient w O (i), (6)
  • each coefficient in one of the coefficient tables t0 and t2 is selected as the coefficient w O (i), or the coefficient tables t0 and t2
  • the coefficient obtained from each coefficient is the coefficient w O (i), (7)
  • the value positively correlated with the fundamental frequency is less than or equal to the threshold fth1 ′ and the value positively correlated with the pitch gain is greater than the threshold gth2, that is
  • each coefficient in the coefficient table t0, t2 is selected as the coefficient w O (i), or each coefficient in the coefficient tables t0 and t2 Is the coefficient w O (i), (9)
  • the value that is positively correlated with the fundamental frequency is less than or equal to the threshold fth1 ′ and the value that is positively correlated with the pitch gain is less than or equal to the threshold gth1, that is, the fundamental frequency is low and the pitch gain is small.
  • the coefficient is acquired from the coefficient table t0 by the coefficient determination unit 24, and in the case of (9), the coefficient is acquired from the coefficient table t2 by the coefficient determination unit 24, and (2), ( In the case of 3), (4), (5), (6), (7), (8), whether the coefficient is acquired from the coefficient table t0 or t2 by the coefficient determination unit 24, A coefficient is obtained from each coefficient obtained from coefficient tables t0 and t2, and at least one of (2), (3), (4), (5), (6), (7), (8) The coefficient is determined from the coefficients acquired from the coefficient tables t0 and t2 by the coefficient determination unit 24.
  • j 1, 2,..., 9 and j k is the number of the coefficient table tj k from which the coefficient is obtained in the coefficient determination step in the case of (k), j 1 ⁇ j 2 ⁇ j 3 , J 4 ⁇ j 5 ⁇ j 6 , j 7 ⁇ j 8 ⁇ j 9 , j 1 ⁇ j 4 ⁇ j 7 , j 2 ⁇ j 5 ⁇ j 8 , j 3 ⁇ j 6 a ⁇ j 9.
  • ⁇ ′ 0 ⁇ ⁇ ′ ⁇ 1
  • the value of ⁇ ′ increases as the fundamental frequency P is high and the pitch gain G is large
  • the value of ⁇ ′ increases as the fundamental frequency P is small and the pitch gain G is small.
  • the gain G is large, a coefficient close to w h (i) can be obtained, and conversely, when the basic frequency P is low and the pitch gain G is small from among the coefficients obtained from the coefficients obtained from the coefficient tables t0 and t2, A coefficient close to w l (i) can be obtained.
  • the coefficient stored in any one of the plurality of coefficient tables is determined as the coefficient w O (i).
  • the fifth modified example of the third embodiment includes a plurality of coefficients. The case where the coefficient w O (i) is determined by the arithmetic processing based on the coefficient stored in the coefficient table is included.
  • the functional configuration and flowchart of the linear predictive analyzer 2 of the fifth modified example of the third embodiment are the same as those in the third embodiment shown in FIGS.
  • the linear prediction analysis apparatus 2 of the fifth modified example of the third embodiment is different from the processing of the coefficient determination unit 24 except that the coefficient table stored in the coefficient table storage unit 25 is different. This is the same as the prediction analysis apparatus 2.
  • threshold values fth1 and fth2 satisfying the relationship 0 ⁇ fth1 ⁇ fth2 and threshold values gth1 and gth2 satisfying the relationship 0 ⁇ gth1 ⁇ gth2 are defined.
  • the coefficient determination unit 24 is, for example, (1) When the value that is negatively correlated with the fundamental frequency is smaller than the threshold fth1 and the value that is positively correlated with the pitch gain is larger than the threshold gth2, that is, when the cycle is short and the pitch gain is large. , Each coefficient w t0 (i) in the coefficient table t0 is selected as the coefficient w O (i), (2) When the value negatively correlated with the fundamental frequency is smaller than the threshold fth1 and the value positively correlated with the pitch gain is larger than the threshold gth1 and smaller than or equal to the threshold gth2, that is, the cycle is short.
  • each coefficient in the coefficient table t0 or t2 is selected as the coefficient w O (i), or the coefficient obtained from each coefficient in the coefficient tables t0 and t2 is the coefficient w O (i) (3)
  • the value that is negatively correlated with the fundamental frequency is smaller than the threshold fth1 and the value that is positively correlated with the pitch gain is less than or equal to the threshold gth1, that is, when the cycle is short and the pitch gain is small
  • Each coefficient in the coefficient table t0, t2 is selected as a coefficient w O (i), or a coefficient obtained from each coefficient in the coefficient tables t0 and t2 is a coefficient w O (i)
  • a value that is negatively correlated with the fundamental frequency is greater than or equal to the threshold fth1 and smaller than the threshold fth2, and a value that is positively correlated with the pitch gain is greater than the threshold gth2, that is, the period is medium.
  • each coefficient in the coefficient table t0 or t2 is selected as the coefficient w O (i), or the coefficient obtained from each coefficient in the coefficient tables t0 and t2 is the coefficient w O (i) (5)
  • a value that is negatively correlated with the fundamental frequency is greater than or equal to the threshold fth1 and smaller than the threshold fth2, and a value that is positively correlated with the pitch gain is greater than the threshold gth1 and less than or equal to the threshold gth2, that is,
  • each coefficient in the coefficient table t0 or t2 is selected as the coefficient w O (i) or the coefficient tables t0 and t2
  • the coefficient obtained from each coefficient is the coefficient w O (i)
  • a value that is negatively correlated with the fundamental frequency is greater than or equal to the threshold fth1 and smaller than the threshold fth2, and a value that is positively correlated with the pitch gain is less than or equal to the threshold gth1, that is, the period
  • each coefficient in the coefficient table t0 or t2 is selected as the coefficient w O (i), or the coefficient obtained from each coefficient in the coefficient tables t0 and t2 is the coefficient w O (i) (7)
  • the value that is negatively correlated with the fundamental frequency is greater than or equal to the threshold fth2
  • the value that is positively correlated with the pitch gain is greater than the threshold gth2, that is, when the period is long and the pitch gain is large.
  • Each coefficient in the coefficient table t0, t2 is selected as a coefficient w O (i), or a coefficient obtained from each coefficient in the coefficient tables t0 and t2 is a coefficient w O (i), (8) A value that is negatively correlated with the fundamental frequency is greater than or equal to the threshold fth2 and a value that is positively correlated with the pitch gain is greater than the threshold gth1 and less than or equal to the threshold gth2, that is, the cycle is long
  • each coefficient in one of the coefficient tables t0 and t2 is selected as the coefficient w O (i), or the coefficient obtained from each coefficient in the coefficient tables t0 and t2 is The coefficient w O (i) (9)
  • the value that is negatively correlated with the fundamental frequency is greater than or equal to the threshold fth2 and the value that is positively correlated with the pitch gain is less than or equal to the threshold gth1, that is, when the period is long and the pitch gain is small.
  • the coefficient is acquired from the coefficient table t0 by the coefficient determination unit 24, and in the case of (9), the coefficient is acquired from the coefficient table t2 by the coefficient determination unit 24, and (2), ( In the case of 3), (4), (5), (6), (7), (8), whether the coefficient is acquired from one of the coefficient tables t0, t2 by the coefficient determining unit 24, A coefficient is obtained from each coefficient obtained from the coefficient tables t0 and t2, In the case of at least one of (2), (3), (4), (5), (6), (7), and (8), the coefficient determination unit 24 acquires each of the coefficient tables t0 and t2. A coefficient is obtained from the coefficient.
  • j 1, 2,..., 9 and j k is the number of the coefficient table tj k from which the coefficient is obtained in the coefficient determination step in the case of (k), j 1 ⁇ j 2 ⁇ j 3 , J 4 ⁇ j 5 ⁇ j 6 , j 7 ⁇ j 8 ⁇ j 9 , j 1 ⁇ j 4 ⁇ j 7 , j 2 ⁇ j 5 ⁇ j 8 , j 3 ⁇ j 6 a ⁇ j 9.
  • ⁇ 0 ⁇ ⁇ ⁇ 1
  • ⁇ b
  • FIGS. 11 and 12 are configuration examples of the linear prediction analysis apparatus 2 corresponding to FIGS. 1 and 7, respectively.
  • the prediction coefficient calculation unit 23 calculates the modified autocorrelation R ′ O (i), which is a product of the coefficient w O (i) and the autocorrelation R O (i). Instead, linear prediction analysis is performed by directly using the coefficient w O (i) and the autocorrelation R O (i) (step S5).
  • linear prediction analysis is performed on the input signal X O (n) using a conventional linear prediction analysis apparatus, and the fundamental frequency calculation unit and the pitch gain calculation unit use the results of the linear prediction analysis.
  • the fundamental frequency and pitch gain are obtained, respectively, and the coefficient w O (i) based on the obtained fundamental frequency and pitch gain is used to obtain a coefficient that can be converted into a linear prediction coefficient by the linear prediction analysis apparatus of the present invention. .
  • the linear prediction analysis apparatus 3 of the fourth embodiment includes a first linear prediction analysis unit 31, a linear prediction residual calculation unit 32, a fundamental frequency calculation unit 33, a pitch gain calculation unit 36, and a second linear
  • a prediction analysis unit 34 is provided.
  • Linear prediction residual calculation unit 32 performs filtering equivalent to or similar to linear prediction based on coefficients that can be converted into linear prediction coefficients from the first order to the P max order with respect to the input signal X O (n). Processing is performed to obtain a linear prediction residual signal X R (n). Since the filtering process can also be called a weighting process, the linear prediction residual signal X R (n) can also be said to be a weighted input signal.
  • the fundamental frequency calculator 33 obtains the fundamental frequency P of the linear prediction residual signal X R (n) and outputs information about the fundamental frequency.
  • P s1 is a fundamental frequency of the M sub-frames constituting the current frame, ..., a maximum value max (P s1, ..., P sM) of the P sM can identify Is output as information about the fundamental frequency.
  • the pitch gain calculation unit 36 can specify the maximum value max (G s1 ,..., GP sM ) of G s1 ,..., G sM that is the pitch gain of the M subframes constituting the current frame. Is output as information about pitch gain.
  • the second linear prediction analysis unit 34 includes a linear prediction analysis device 2 according to the first embodiment of the present invention, a linear prediction analysis device 2 according to the second embodiment, a linear prediction analysis device 2 according to a second modification of the second embodiment, The linear prediction analysis device 2 of the third embodiment, the linear prediction analysis device 2 of the second modification of the third embodiment, the linear prediction analysis device 2 of the fourth modification of the third embodiment, the first to third The same operation as that of any one of the linear prediction analysis apparatuses 2 of the modification common to the embodiment is performed.
  • linear prediction analysis is performed on the input signal X O (n) using a conventional linear prediction analysis apparatus, and a period calculation unit and pitch gain calculation are performed using the result of the linear prediction analysis.
  • a period calculation unit and pitch gain calculation are performed using the result of the linear prediction analysis.
  • Each obtains a period and a pitch gain, and uses the coefficient w O (i) based on the obtained period and pitch gain to obtain a coefficient that can be converted into a linear prediction coefficient by the linear prediction analysis apparatus of the present invention.
  • the linear prediction analysis device 3 includes a first linear prediction analysis unit 31, a linear prediction residual calculation unit 32, a period calculation unit 35, a pitch gain calculation unit 36, For example, a bilinear prediction analysis unit 34 is provided.
  • the first linear prediction analysis unit 31 and the linear prediction residual calculation unit 32 of the linear prediction analysis device 3 of the modification of the fourth embodiment are the same as the linear prediction analysis device 3 of the fourth embodiment, respectively.
  • a description will be given centering on differences from the fourth embodiment.
  • T s1 is the period of M sub-frames constituting the current frame, ..., the minimum value min (T s1 ..., T sM ) can identify the information in the T sM Output as information about the period.
  • the second linear prediction analysis unit 34 of the modification of the fourth embodiment includes the linear prediction analysis apparatus 2 of the modification of the first embodiment of the present invention, the linear prediction analysis apparatus 2 of the first modification of the second embodiment, The linear prediction analysis apparatus 2 of the third modification of the second embodiment, the linear prediction analysis apparatus 2 of the first modification of the third embodiment, the linear prediction analysis apparatus 2 of the third modification of the third embodiment, the third The same operation as that of any one of the linear prediction analysis apparatus 2 of the fifth modification of the embodiment and the linear prediction analysis apparatus 2 of the modification common to the first to third embodiments is performed.
  • ⁇ Values that are positively correlated with the fundamental frequency> As described in the second specific example of the fundamental frequency calculation unit 930 in the first embodiment, a sample part that is pre-read and used as a look-ahead in the signal processing of the previous frame as a value having a positive correlation with the fundamental frequency. Of these, the fundamental frequency of the portion corresponding to the sample of the current frame may be used.
  • an estimated value of the fundamental frequency may be used as a value that has a positive correlation with the fundamental frequency.
  • the estimated value of the fundamental frequency for the current frame predicted from the fundamental frequency of the past multiple frames, and the average, minimum, or maximum value of the fundamental frequency for the past multiple frames are used as the estimated fundamental frequency. It may be used. Further, an average value, a minimum value, or a maximum value of the fundamental frequency for a plurality of subframes may be used as the estimated value of the fundamental frequency.
  • the quantized value of the fundamental frequency may be used as a value that has a positive correlation with the fundamental frequency. That is, the fundamental frequency before quantization may be used, or the fundamental frequency after quantization may be used.
  • the fundamental frequency for any analyzed channel may be used.
  • ⁇ Values that are negatively correlated with the fundamental frequency> As described as specific example 2 of the period calculation unit 940 in the first embodiment, as a value having a negative correlation with the fundamental frequency, a sample part that is pre-read and used in the signal processing of the previous frame is also used. Of these, the period T of the portion corresponding to the sample of the current frame may be used.
  • an estimated value of the period T may be used as a value that is negatively correlated with the fundamental frequency.
  • the estimated value of the period T for the current frame predicted from the fundamental frequency of the past multiple frames, and the average value, minimum value, or maximum value of the period T for the past multiple frames are used as the estimated value of the period T. It may be used.
  • an average value, minimum value, or maximum value of the period T for a plurality of subframes may be used as an estimated value of the fundamental frequency.
  • a quantized value of period T may be used as a value that is negatively correlated with the fundamental frequency. That is, the period T before quantization may be used, or the period T after quantization may be used.
  • the period T for any analyzed channel may be used.
  • ⁇ Values that have a positive correlation with pitch gain> As described as the specific example 2 of the pitch gain calculation unit 950 in the first embodiment, a sample part that is pre-read and used as a look-ahead in the signal processing of the previous frame as a value having a positive correlation with the pitch gain. Of these, the pitch gain of the portion corresponding to the sample of the current frame may be used.
  • the threshold value In the comparison between the threshold value and the value that is positively correlated with the fundamental frequency, the value that is negatively correlated with the fundamental frequency, and the value that is positively correlated with the pitch gain in each of the above embodiments and modifications. Is adjacent to the threshold when the value that is positively correlated with the fundamental frequency, the value that is negatively correlated with the fundamental frequency, or the value that is positively correlated with the pitch gain is the same value as the threshold. What is necessary is just to set so that it may be divided into any one of two cases.
  • a case where the threshold value is greater than or equal to a certain threshold value may be a case where the threshold value is greater than the threshold value, and a case where the value is smaller than the threshold value may be the case where the threshold value is equal to or less than the threshold value.
  • a case where the value is greater than a certain threshold value may be a case where the value is equal to or greater than the threshold value, and a case where the value is equal to or less than the threshold value may be defined as a case where the value is smaller than the threshold value.
  • each step in the linear prediction analysis method is realized by a computer, the processing contents of the functions that the linear prediction analysis method should have are described by a program. And each step is implement
  • the program describing the processing contents can be recorded on a computer-readable recording medium.
  • a computer-readable recording medium any recording medium such as a magnetic recording device, an optical disk, a magneto-optical recording medium, and a semiconductor memory may be used.
  • each processing means may be configured by executing a predetermined program on a computer, or at least a part of these processing contents may be realized by hardware.

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Abstract

　自己相関計算部２１が、入力信号から自己相関RO(i)を計算する。予測係数計算部２３が、係数wO(i)と自己相関RO(i)とが乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて線形予測分析を行う。ここで、少なくとも一部の各次数iに対して、各次数iに対応する係数wO(i)が、現在又は過去のフレームにおける入力信号の基本周波数と負の相関関係にある値の増加とともに単調増加する場合と、現在又は過去のフレームにおけるピッチゲインと正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合とが含まれているとする。

Description

線形予測分析装置、方法、プログラム及び記録媒体
　この発明は、音声信号、音響信号、心電図、脳波、脳磁図、地震波等のディジタル時系列信号の分析技術に関する。
　音声信号、音響信号の符号化では、入力された音声信号や音響信号を線形予測分析して得た予測係数に基づいて符号化する手法が広く用いられている（例えば、非特許文献１，２参照。）。
　非特許文献１から３では、図１６に例示する線形予測分析装置により予測係数が計算されている。線形予測分析装置１は、自己相関計算部１１、係数乗算部１２及び予測係数計算部１３を備えている。
　入力された時間領域のディジタル音声信号やディジタル音響信号である入力信号は、Nサンプルのフレーム毎に処理される。現時刻で処理対象とするフレームである現フレームの入力信号をXO(n)(n=0,1,…,N-1)とする。nは入力信号における各サンプルのサンプル番号を表し、Nは所定の正の整数である。ここで、現フレームの１つ前のフレームの入力信号はXO(n)(n=-N,-N+1,…,-1)であり、現フレームの１つ後のフレームの入力信号はXO(n)(n=N,N+1,…,2N-1)である。
　[自己相関計算部１１]
　線形予測分析装置１の自己相関計算部１１は、入力信号XO(n)から自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax,Pmaxは予測次数)を式(11)により求めて出力する。Pmaxは、N未満の所定の正の整数である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　［係数乗算部１２］
　次に、係数乗算部１２が、自己相関計算部１１から出力された自己相関RO(i)に予め定めた係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)を同じiごとに乗じることにより、変形自己相関R' O(i)を求める。すなわち、変形自己相関R' O(i)を式(12)により求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　［予測係数計算部１３］
　そして、予測係数計算部１３が、係数乗算部１２から出力された変形自己相関R'O(i)を用いて例えばLevinson-Durbin法などにより、1次から予め定めた予測次数であるPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める。線形予測係数に変換可能な係数とは、PARCOR係数KO(1),KO(2),…,KO(Pmax)や線形予測係数aO(1),aO(2),…,aO(Pmax)等である。
　非特許文献１である国際標準ITU-T G.718や非特許文献２である国際標準ITU-T G.729等では、係数wO(i)として予め求めておいた60 Hzのバンド幅の固定の係数を用いている。
　具体的には、係数wO(i)は式(13)のように指数関数を用いて定義されており、式(13)の中ではf0=60 Hzという固定値が使われている。fsはサンプリング周波数である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　非特許文献３には、上述の指数関数以外の関数に基づく係数を用いる例が記載されている。しかし、ここで用いられている関数は、サンプリング周期τ(fsに対応する周期に相当）と所定の定数aとに基づく関数であり、やはり固定値の係数が使われている。
ITU-T Recommendation G.718, ITU, 2008. ITU-T Recommendation G.729, ITU, 1996 Yoh'ichi Tohkura, Fumitada Itakura, Shin'ichiro Hashimoto, "Spectral Smoothing Technique in PARCOR Speech Analysis-Synthesis", IEEE Trans. on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Vol. ASSP-26, No.6, 1978
　従来の音声信号、音響信号の符号化で用いられている線形予測分析方法では、自己相関関数RO(i)に固定の係数wO(i)が乗算して得られる変形自己相関R'O(i)を用いて線形予測係数に変換可能な係数を求めていた。よって、自己相関RO(i)への係数wO(i)の乗算による変形を必要としないような、すなわち、変形自己相関R'O(i)ではなく自己相関RO(i)そのものを用いて線形予測係数に変換可能な係数を求めたとしても、線形予測係数に変換可能な係数に対応するスペクトル包絡においてスペクトルのピークが大きくなりすぎることがないような入力信号の場合には、自己相関RO(i)への係数wO(i)の乗算によって、変形自己相関R'O(i)により求まる線形予測係数に変換可能な係数に対応するスペクトル包絡が、入力信号XO(n)のスペクトル包絡を近似する精度が下がってしまう、すなわち、線形予測分析の精度が下がってしまう、可能性があった。
　この発明は、従来よりも分析精度が高い線形予測分析方法、装置、プログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。
　この発明の一態様による線形予測分析方法は、入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' (i)を用いて1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、少なくとも一部の各次数iに対して、各次数iに対応する係数wO(i)が、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値の増加とともに単調増加する場合と、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号の周期性の強さ又はピッチゲインと正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合とが含まれている。
　この発明の一態様による線形予測分析方法は、入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、２個以上の係数テーブルのそれぞれにはi=0, 1, …, Pmaxの各次数iと各次数iに対応する係数wO(i)とが対応付けて記憶されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値と、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号の周期性の強さ又はピッチゲインと正の相関関係にある値とを用いて２個以上の係数テーブルの中の１個の係数テーブルから係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を取得する係数決定ステップと、取得された各次数ｉに対応する係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、２個以上の係数テーブルの中の、周期、周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が第一値であり、かつ、周期性の強さ又はピッチゲインと正の相関関係にある値が第三値である場合に係数決定ステップで係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第一係数テーブルとし、２個以上の係数テーブルの中の、周期、周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が第一値よりも大きい第二値であり、かつ、周期性の強さ又はピッチゲインと正の相関関係にある値が第三値よりも小さい第四値である場合に係数決定ステップで係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第二係数テーブルとして、少なくとも一部の各次数iに対して、第二係数テーブルにおける各次数iに対応する係数は、第一係数テーブルにおける各次数iに対応する係数よりも大きい。
　この発明の一態様による線形予測分析方法は、入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n) とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax)、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値及びピッチゲインと正の相関関係にある値を用いて係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定ステップと、取得した係数と自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)であり、係数決定ステップは、周期又は周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が取り得る範囲を構成する３つの範囲の少なくとも２つの範囲について、ピッチゲインと正の相関関係にある値が小さいときに決定される係数がピッチゲインと正の相関関係にある値が大きいときに決定される係数よりも大きい場合が含まれ、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が取り得る範囲を構成する３つの範囲の少なくとも２つの範囲について、周期又は周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が大きいときに決定される係数が周期又は周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が小さいときに決定される係数よりも大きい場合が含まれるように、係数テーブルを選択して、選択された係数テーブルに格納されている係数を取得する。
　この発明の一態様による線形予測分析方法は、入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n) とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax)、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値及びピッチゲインと正の相関関係にある値を用いて係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定ステップと、取得した係数と自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)であり、周期、周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値及びピッチゲインと正の相関関係にある値に応じて、(1)周期が短くピッチゲインが大きい場合には係数決定ステップで係数テーブルt0から係数が取得されるとし、(9)周期が長くピッチゲインが小さい場合には係数決定ステップで係数テーブルt2から係数が取得されるとし、(2)周期が短くピッチゲインが中程度の場合、(3)周期が短くピッチゲインが小さい場合、(4)周期が中程度でありピッチゲインが大きい場合、(5)周期が中程度でありピッチゲインが中程度の場合、(6)周期が中程度でありピッチゲインが小さい場合、(7)周期が長くピッチゲインが大きい場合、(8)周期が長くピッチゲインが中程度の場合、には係数決定ステップで係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルから係数が取得されるとし、(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8)の少なくとも１つの場合には係数決定ステップで係数テーブルt1から係数が取得されるとし、k=1,2,…,9として、(k)の場合に係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルtjkの番号をjkとして、j1≦j2≦j3であり、j4≦j5≦j6であり、j7≦j8≦j9であり、j1≦j4≦j7であり、j2≦j5≦j8であり、j3≦j6≦j9である。
　この発明の一態様による線形予測分析方法は、入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n) とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、少なくとも一部の各次数iに対して、各次数iに対応する係数wO(i)が、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合及びピッチゲインと正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合が含まれている。
　この発明の一態様による線形予測分析方法は、入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n) とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、２個以上の係数テーブルのそれぞれにはi=0, 1, …, Pmaxの各次数iと各次数iに対応する係数wO(i)とが対応付けて記憶されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値と、現在又は過去のフレームにおける入力信号のピッチゲインと正の相関関係にある値とを用いて２個以上の係数テーブルの中の１個の係数テーブルから係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を取得する係数決定ステップと、取得された各次数ｉに対応する係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、２個以上の係数テーブルの中の、基本周波数と正の相関関係にある値が第一値であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が第三値である場合に係数決定ステップで係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第一係数テーブルとし、２個以上の係数テーブルの中の、基本周波数と正の相関関係にある値が第一値よりも小さい第二値であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が第三値よりも小さい第四値である場合に係数決定ステップで係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第二係数テーブルとして、少なくとも一部の各次数iに対して、第二係数テーブルにおける各次数iに対応する係数は、第一係数テーブルにおける各次数iに対応する係数よりも大きい。
　この発明の一態様による線形予測分析方法は、入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n) とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax)、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値及びピッチゲインと正の相関関係にある値を用いて係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定ステップと、取得した係数と自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)であり、係数決定ステップは、基本周波数と正の相関関係にある値が取り得る範囲を構成する３つの範囲の少なくとも２つの範囲について、ピッチゲインと正の相関関係にある値が小さいときに決定される係数がピッチゲインと正の相関関係にある値が大きいときに決定される係数よりも大きい場合が含まれ、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が取り得る範囲を構成する３つの範囲の少なくとも２つの範囲について、基本周波数と正の相関関係にある値が小さいときに決定される係数が基本周波数と正の相関関係にある値が大きいときに決定される係数よりも大きい場合が含まれるように、係数テーブルを選択して、選択された係数テーブルに格納されている係数を取得する。
　この発明の一態様による線形予測分析方法は、入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax)、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値及びピッチゲインと正の相関関係にある値を用いて係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定ステップと、取得した係数と自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)であり、基本周波数と正の相関関係にある値及びピッチゲインと正の相関関係にある値に応じて、(1)基本周波数が高くピッチゲインが大きい場合には係数決定ステップで係数テーブルt0から係数が取得されるとし、(9)基本周波数が低くピッチゲインが小さい場合には係数決定ステップで係数テーブルt2から係数が取得されるとし、(2)基本周波数が高くピッチゲインが中程度の場合、(3)基本周波数が高くピッチゲインが小さい場合、(4)基本周波数が中程度でありピッチゲインが大きい場合、(5)基本周波数が中程度でありピッチゲインが中程度の場合、(6)基本周波数が中程度でありピッチゲインが小さい場合、(7)基本周波数が低くピッチゲインが大きい場合、(8)基本周波数が低くピッチゲインが中程度の場合、には係数決定ステップで係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルから係数が取得されるとし、(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8)の少なくとも１つの場合には係数決定ステップで係数テーブルt1から係数が取得されるとし、k=1,2,…,9として、(k)の場合に係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルtjkの番号をjkとして、j1≦j2≦j3であり、j4≦j5≦j6であり、j7≦j8≦j9であり、j1≦j4≦j7であり、j2≦j5≦j8であり、j3≦j6≦j9である。
　従来よりも分析精度の高い線形予測を実現することができる。
第一実施形態及び第二実施形態の線形予測装置の例を説明するためのブロック図。 線形予測分析方法の例を説明するためのフローチャート。 第二実施形態の線形予測分析方法の例を説明するためのフローチャート。 第二実施形態の線形予測分析方法の例を説明するためのフローチャート。 基本周波数及びピッチゲインと係数との関係の例を示す図。 周期及びピッチゲインと係数との関係の例を示す図。 第三実施形態の線形予測装置の例を説明するためのブロック図。 第三実施形態の線形予測分析方法の例を説明するためのフローチャート。 第三実施形態の具体例を説明するための図。 基本周波数及びピッチゲインと選択される係数テーブルとの関係の例を示す図。 変形例を説明するためのブロック図。 変形例を説明するためのブロック図。 変形例を説明するためのフローチャート。 第四実施形態の線形予測分析装置の例を説明するためのブロック図。 第四実施形態の変形例の線形予測分析装置の例を説明するためのブロック図。 従来の線形予測装置の例を説明するためのブロック図。
　以下、図面を参照して、線形予測分析装置及び方法の各実施形態を説明する。
　［第一実施形態］
　第一実施形態の線形予測分析装置２は、図１に示すように、自己相関計算部２１、係数決定部２４、係数乗算部２２及び予測係数計算部２３を例えば備えている。自己相関計算部２１、係数乗算部２２及び予測係数計算部２３の動作は、従来の線形予測分析装置１の自己相関計算部１１、係数乗算部１２及び予測係数計算部１３における動作とそれぞれ同じである。
　線形予測分析装置２には、所定時間区間であるフレームごとの時間領域のディジタル音声信号やディジタル音響信号や心電図、脳波、脳磁図、地震波等のディジタル信号である入力信号XO(n)が入力される。入力信号は、入力時系列信号である。現フレームの入力信号をXO(n)(n=0,1,…,N-1)とする。nは入力信号における各サンプルのサンプル番号を表し、Nは所定の正の整数である。ここで、現フレームの１つ前のフレームの入力信号はXO(n)(n=-N,-N+1,…, -1)であり、現フレームの１つ後のフレームの入力信号はXO(n)(n=N,N+1,…, 2N-1)である。以下では、入力信号XO(n)がディジタル音声信号やディジタル音響信号である場合について説明する。入力信号XO(n) (n=0,1,…,N-1)は、収音された信号そのものであってもよいし、分析のためにサンプリングレートが変換された信号でもよいし、プリエンファシス処理された信号でもよいし、窓かけされた信号でもよい。
　また、線形予測分析装置２には、フレームごとのディジタル音声信号やディジタル音響信号の基本周波数についての情報とピッチゲインについての情報も入力される。基本周波数についての情報は、線形予測分析装置２外にある基本周波数計算部９３０で求められる。ピッチゲインについての情報は、線形予測分析装置２外にあるピッチゲイン計算部９５０で求められる。
　ピッチゲインは、フレームごとの入力信号の周期性の強さのことである。ピッチゲインは、例えば、入力信号やその線形予測残差信号ついてのピッチ周期分だけ時間差がある信号間の正規化された相関である。
　[基本周波数計算部９３０]
　基本周波数計算部９３０は、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)および／または現フレームの近傍のフレームの入力信号の全部または一部から基本周波数Pを求める。基本周波数計算部９３０は、例えば、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)の全部または一部を含む信号区間のディジタル音声信号やディジタル音響信号の基本周波数Pを求め、基本周波数Pを特定可能な情報を基本周波数についての情報として出力する。基本周波数を求める方法としては、様々な公知の方法が存在するので、公知の何れの方法を用いてもよい。また、求めた基本周波数Pを符号化して基本周波数符号を得る構成とし、基本周波数符号を基本周波数についての情報として出力してもよい。さらに基本周波数符号に対応する基本周波数の量子化値^Pを得る構成とし、基本周波数の量子化値^Pを基本周波数についての情報として出力してもよい。以下、基本周波数計算部９３０の具体例について説明する。
　＜基本周波数計算部９３０の具体例１＞
　基本周波数計算部９３０の具体例１は、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)が複数個のサブフレームで構成されている場合、かつ、同一のフレームについては線形予測分析装置２よりも先に基本周波数計算部９３０が動作される場合、の例である。基本周波数計算部９３０は、まず、2以上の整数であるM個のサブフレームであるXOs1(n) (n=0, 1, …, N/M-1), …, XOsM(n)(n= (M-1)N/M, (M-1)N/M+1, …, N-1)のそれぞれの基本周波数であるPs1, …, PsMを求める。NはMで割り切れるとする。基本周波数計算部９３０は、現フレームを構成するM個のサブフレームの基本周波数であるPs1, …, PsMのうちの最大値max(Ps1, …, PsM)を特定可能な情報を基本周波数についての情報として出力する。
　＜基本周波数計算部９３０の具体例２＞
　基本周波数計算部９３０の具体例２は、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)と１つ後のフレームの一部の入力信号XO(n) (n=N, N+1, …, N+Nn-1) （ただし、Nnは、Nn<Nという関係を満たす所定の正の整数。）とで、先読み部分を含む信号区間が現フレームの信号区間として構成されている場合であり、かつ、同一のフレームについては線形予測分析装置２よりも後に基本周波数計算部９３０が動作される場合、の例である。基本周波数計算部９３０は、現フレームの信号区間について、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)と１つ後のフレームの一部の入力信号XO(n) (n=N, N+1, …, N+Nn-1)のそれぞれの基本周波数であるPnow, Pnextを求め、基本周波数Pnextを基本周波数計算部９３０に記憶する。基本周波数計算部９３０は、また、１つ前のフレームの信号区間について求めて基本周波数計算部９３０に記憶されていた基本周波数Pnext、すなわち、１つ前のフレームの信号区間のうちの現フレームの一部の入力信号XO(n) (n=0, 1, …, Nn-1)について求めた基本周波数、を特定可能な情報を基本周波数についての情報として出力する。なお、具体例１と同様に、現フレームについては複数のサブフレームごとの基本周波数を求めてもよい。
　＜基本周波数計算部９３０の具体例３＞
　基本周波数計算部９３０の具体例３は、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)そのものが現フレームの信号区間として構成されている場合であり、かつ、同一のフレームについては線形予測分析装置２よりも後に基本周波数計算部９３０が動作される場合、の例である。基本周波数計算部９３０は、現フレームの信号区間である現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)の基本周波数Pを求め、基本周波数Pを基本周波数計算部９３０に記憶する。基本周波数計算部９３０は、また、１つ前のフレームの信号区間、すなわち、１つ前のフレームの入力信号XO(n) (n=-N, -N+1, …, -1)について求めて基本周波数計算部９３０に記憶されていた基本周波数Pを特定可能な情報を基本周波数についての情報として出力する。
　[ピッチゲイン計算部９５０]
　ピッチゲイン計算部９５０は、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)および／または現フレームの近傍のフレームの入力信号の全部または一部からピッチゲインGを求める。ピッチゲイン計算部９５０は、例えば、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)の全部または一部を含む信号区間のディジタル音声信号やディジタル音響信号のピッチゲインGを求め、ピッチゲインGを特定可能な情報をピッチゲインについての情報として出力する。ピッチゲインを求める方法としては、様々な公知の方法が存在するので、公知の何れの方法を用いてもよい。また、求めたピッチゲインGを符号化してピッチゲイン符号を得る構成とし、ピッチゲイン符号をピッチゲインについての情報として出力してもよい。さらにピッチゲイン符号に対応するピッチゲインの量子化値^Gを得る構成とし、ピッチゲインの量子化値^Gをピッチゲインについての情報として出力してもよい。以下、ピッチゲイン計算部９５０の具体例について説明する。
　＜ピッチゲイン計算部９５０の具体例１＞
　ピッチゲイン計算部９５０の具体例１は、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)が複数個のサブフレームで構成されている場合、かつ、同一のフレームについては線形予測分析装置２よりも先にピッチゲイン計算部９５０が動作される場合、の例である。ピッチゲイン計算部９５０は、まず、2以上の整数であるM個のサブフレームであるXOs1(n) (n=0, 1, …, N/M-1), …, XOsM(n)(n= (M-1)N/M, (M-1)N/M+1, …, N-1)のそれぞれのピッチゲインであるGs1,…,GsMを求める。NはMで割り切れるとする。ピッチゲイン計算部９５０は、現フレームを構成するM個のサブフレームのピッチゲインであるGs1,…, GsMのうちの最大値max(Gs1,…,GsM)を特定可能な情報をピッチゲインについての情報として出力する。
　＜ピッチゲイン計算部９５０の具体例２＞
　ピッチゲイン計算部９５０の具体例２は、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)と１つ後のフレームの一部の入力信号XO(n) (n=N, N+1, …, N+Nn-1)とで、先読み部分を含む信号区間が現フレームの信号区間として構成されている場合であり、かつ、同一のフレームについては線形予測分析装置２よりも後にピッチゲイン計算部９５０が動作される場合、の例である。ピッチゲイン計算部９５０は、現フレームの信号区間について、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)と１つ後のフレームの一部の入力信号XO(n) (n=N, N+1, …, N+Nn-1)のそれぞれのピッチゲインであるGnow, Gnextを求め、ピッチゲインGnextをピッチゲイン計算部９５０に記憶する。ピッチゲイン計算部９５０は、また、１つ前のフレームの信号区間について求めてピッチゲイン計算部９５０に記憶されていたピッチゲインGnext、すなわち、１つ前のフレームの信号区間のうちの現フレームの一部の入力信号XO(n) (n=0, 1, …, Nn-1)について求めたピッチゲイン、を特定可能な情報をピッチゲインについての情報として出力する。なお、具体例１と同様に、現フレームについては複数のサブフレームごとのピッチゲインを求めてもよい。
　＜ピッチゲイン計算部９５０の具体例３＞
　ピッチゲイン計算部９５０の具体例３は、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)そのものが現フレームの信号区間として構成されている場合であり、かつ、線形予測分析装置２よりも後にピッチゲイン計算部９５０が動作される場合、の例である。ピッチゲイン計算部９５０は、現フレームの信号区間である現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)のピッチゲインGを求め、ピッチゲインGをピッチゲイン計算部９５０に記憶する。ピッチゲイン計算部９５０は、また、１つ前のフレームの信号区間、すなわち、１つ前のフレームの入力信号XO(n) (n=-N, -N+1, …, -1)について求めてピッチゲイン計算部９５０に記憶されていたピッチゲインGを特定可能な情報をピッチゲインについての情報として出力する。
　以下、線形予測分析装置２の動作について説明する。図２は、線形予測分析装置２による線形予測分析方法のフローチャートである。
　[自己相関計算部２１］
　自己相関計算部２１は、入力されたNサンプルのフレーム毎の時間領域のディジタル音声信号やディジタル音響信号である入力信号XO(n)(n=0,1,…,N-1)から自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)を計算する（ステップＳ１）。Pmaxは、予測係数計算部２３が求める線形予測係数に変換可能な係数の最大次数であり、N未満の所定の正の整数である。計算された自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)は、係数乗算部２２に提供される。
　自己相関計算部２１は、入力信号XO(n)を用いて、例えば式(14A)により定義される自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)を計算して出力する。すなわち、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)との自己相関RO(i)を計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　または、自己相関計算部２１は、入力信号XO(n)を用いて、例えば式(14B)により自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)を計算する。すなわち、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　または、自己相関計算部２１は、入力信号XO(n)に対応するパワースペクトルを求めてからWiener-Khinchinの定理に従って自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)を計算してもよい。また、何れの方法においても、入力信号XO(n) (n=-Np, -Np+1,…, -1, 0,1,…,N-1, N,…, N-1+Nn)というように前後のフレームの入力信号の一部も用いて自己相関RO(i)を計算してもよい。ここで、Np,Nnはそれぞれ、Np<N, Nn<Nという関係を満たす所定の正の整数である。もしくは、ＭＤＣＴ系列をパワースペクトルの近似として代用し、近似されたパワースペクトルから自己相関を求めてもよい。このように自己相関の算出方法は世の中で使われている公知技術の何れかを用いればよい。
　［係数決定部２４］
　係数決定部２４は、入力された基本周波数についての情報及び入力されたピッチゲインについての情報を用いて、係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定する（ステップＳ４）。係数wO(i)は、自己相関RO(i)を変形するための係数である。係数wO(i)は、信号処理の分野においては、ラグ窓wO(i)又はラグ窓係数wO(i)とも呼ばれているものである。係数wO(i)は正の値であるので、係数wO(i)が所定の値よりも大きい／小さいことを、係数wO(i)の大きさが所定の値よりも大きい／小さいと表現することがある。また、wO(i)の大きさとは、そのwO(i)の値を意味するものとする。
　係数決定部２４に入力される基本周波数についての情報は、現フレームの入力信号および／または現フレームの近傍のフレームの入力信号の全部または一部から求まった基本周波数を特定する情報である。すなわち、係数wO(i)の決定に用いる基本周波数は、現フレームの入力信号および／または現フレームの近傍のフレームの入力信号の全部または一部から求まった基本周波数である。
　係数決定部２４に入力されるピッチゲインについての情報は、現フレームの入力信号および／または現フレームの近傍のフレームの入力信号の全部または一部から求まったピッチゲインを特定する情報である。すなわち、係数wO(i)の決定に用いるピッチゲインは、現フレームの入力信号および／または現フレームの近傍のフレームの入力信号の全部または一部から求まったピッチゲインである。
　基本周波数についての情報に対応する基本周波数、及び、ピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインは、同じフレームにおける入力信号から計算されたものであってもよいし、異なるフレームにおける入力信号から計算されたものであってもよい。
　係数決定部２４は、0次からPmax次の全てまたは一部の次数について、基本周波数についての情報に対応する基本周波数及びピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインの取り得る範囲のうち全てまたは一部で、基本周波数についての情報に対応する基本周波数が大きいほど小さいことがあり、ピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインが大きいほど小さいことがある値を係数wO(0), wO(1), …, wO(Pmax)として決定する。また、係数決定部２４は、基本周波数の代わりに基本周波数と正の相関関係にある値を用いて、及び／又は、ピッチゲインの代わりにピッチゲインと正の相関関係にある値を用いて、このような係数wO(0), wO(1), …, wO(Pmax)として決定してもよい。
　すなわち、係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)は、少なくとも一部の予測次数iに対して、その次数iに対応する係数wO(i)の大きさが、現フレームの入力信号XO(n)の全部または一部を含む信号区間の基本周波数と正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合とピッチゲインと正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合とが含まれているように決定される。言い換えれば、後述するように、次数iによっては、係数wO(i)の大きさが基本周波数の増加とともに単調減少しない場合、及び／又は、ピッチゲインと正の相関関係にある値の増加とともに単調減少しない場合が含まれていてもよい。
　また、基本周波数と正の相関関係にある値の取り得る範囲には、係数wO(i)の大きさが基本周波数と正の相関関係にある値の増加に関わらず一定の範囲があってもよいが、その他の範囲では係数wO(i)の大きさが基本周波数と正の相関関係にある値の増加とともに単調減少するものとする。さらに、ピッチゲインと正の相関関係にある値の取り得る範囲には、係数wO(i)の大きさがピッチゲインと正の相関関係にある値の増加に関わらず一定の範囲があってもよいが、その他の範囲では係数wO(i)の大きさがピッチゲインと正の相関関係にある値の増加とともに単調減少するものとする。
　係数決定部２４は、例えば、入力された基本周波数についての情報及び入力されたピッチゲインにそれぞれ対応する基本周波数及びピッチゲインの重み付き和についての単調非増加関数を用いて、係数wO(i)を決定する。例えば、以下の式(1)により係数wO(i)を決定する。以下の式(1)において、f(G)はピッチゲインGと正の相関関係にある周波数を求める関数であり、Hは基本周波数Pとf(G)にそれぞれ重みδとεをかけて足したもの、すなわち、H=δ×P+ε×f(G)である。なお、重み係数δ及びεは正の数とする。すなわち、Hは、基本周波数及びピッチゲインの重み付き和を意味する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　または、０より大きい予め定めた値であるαを用いた、以下の式(2)により係数wO(i)を決定してもよい。αは、係数wO(i)をラグ窓としてとらえたときのラグ窓の幅、言い換えればラグ窓の強さを調整するための値である。予め定めるαは、例えば、複数のαの候補値について線形予測分析装置２を含む符号化装置とその符号化装置に対応する復号装置とで音声信号や音響信号を符号化復号して、復号音声信号や復号音響信号の主観品質や客観品質が良好である候補値をαとして選択することにより定めればよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　または、基本周波数PとピッチゲインGの双方についての予め定めた関数f(P, G)を用いた以下の式(2A)により係数wO(i)を決定してもよい。関数f(P, G)は、基本周波数Pと正の相関関係となり、かつ、ピッチゲインGと正の相関関係となる関数である。言い換えれば、関数f(P, G)は、基本周波数Pに対して単調非減少となり、かつ、ピッチゲインGに対して単調非減少となる関数である。例えば、関数fP(P)をfP(P)＝αP×P＋βP（αPは正の数、βPは任意の数）、fP(P)＝αP×P2＋βP×P+γP（αPは正の数、βP、γPは任意の数）などとし、関数fG(G)をfG(G)＝αG×G＋βG（αGは正の数、βGは任意の数）、fG(G)＝αG×G2＋βG×G＋γG（αGは正の数、βG、γGは任意の数）などとしたとき、関数f(P, G)はf(P, G)＝δ×fP(P)＋ε×fG(G)などである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　また、基本周波数P及びピッチゲインGを用いて係数wO(i)を決定する式は、上述の式(1),(2),(2A)に限らず、基本周波数と正の相関関係にある値の増加に対して単調非増加の関係とピッチゲインと正の相関関係にある値の増加に対して単調非増加の関係とを記述できるものであれば他の式であってもよい。例えば、係数wO(i)を、以下の(3)から(6)の何れかの式により決定してもよい。以下の(3)から(6)の式において、aを基本周波数及びピッチゲインの重み付き和に依存して決まる実数とし、mを基本周波数及びピッチゲインの重み付き和に依存して決まる自然数とする。例えば、aを基本周波数及びピッチゲインの重み付き和と負の相関関係にある値とし、mを基本周波数及びピッチゲインの重み付き和と負の相関関係にある値とする。τはサンプリング周期である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　式(3)はBartlett windowと呼ばれる形式の窓関数であり、式(4)は二項係数により定義されるBinomial windowと呼ばれる形式の窓関数であり、式(5)はTriangular in frequency domain windowと呼ばれる形式の窓関数であり、式(6)はRectangular in frequency domain windowと呼ばれる形式の窓関数である。
　式(1)から式(6)のいずれの例においても、基本周波数及びピッチゲインの重み付き和Hが小さいときの係数wo(i)の値は、Hが大きいときの係数wo(i)よりも大きいことがわかる。
　なお、0≦i≦Pmaxの各iではなく、少なくとも一部の次数iについてのみ、係数wO(i)が基本周波数と正の相関関係にある値の増加とともに単調減少したり、ピッチゲインと正の相関関係にある値の増加とともに単調減少してもよい。言い換えれば、次数iによっては、係数wO(i)の大きさが基本周波数と正の相関関係にある値の増加とともに単調減少しなくてもよく、ピッチゲインと正の相関関係にある値の増加とともに単調減少しなくてもよい。
　例えば、i=0の場合は、上述の式(1)から式(6)の何れかを用いて係数wO(0)の値を決定してもよいし、ITU-T G.718等でも用いられているようなwO(0)＝1.0001,wO(0)＝1.003といった、基本周波数と正の相関関係にある値やピッチゲインと正の相関関係にある値には依存しない、経験的に得られた固定値を用いてもよい。すなわち、1≦i≦Pmaxの各iについては、係数wO(i)は基本周波数と正の相関関係にある値やピッチゲインと正の相関関係にある値が大きいほど小さな値を取るが、i=0の係数についてはこの限りではなく固定値を用いてもよい。
　また、基本周波数及びピッチゲインの重み付き和に限らず、基本周波数とピッチゲインとを乗じた値など、基本周波数及びピッチゲインの両方に対して正の相関関係にある値を用いてもよい。要するに、基本周波数とピッチゲインの両方に基づいて、基本周波数が大きいほど係数wO(i)が小さいか、ピッチゲインが大きいほど係数wO(i)が小さいかの少なくとも何れかとなるような係数wO(i)を用いればよい。
　[係数乗算部２２]
　係数乗算部２２は、係数決定部２４で決定した係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)と、自己相関計算部２１で求めた自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)とを同じiごとに乗じることにより、変形自己相関R'O(i) (i=0,1,…,Pmax)を求める（ステップＳ２）。すなわち、係数乗算部２２は、以下の式(7)により自己相関R'O(i)を計算する。計算された自己相関R'O(i)は、予測係数計算部２３に提供される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　[予測係数計算部２３]
　予測係数計算部２３は、係数乗算部２２から出力された変形自己相関R'O(i)を用いて線形予測係数に変換可能な係数を求める（ステップＳ３）。
　例えば、予測係数計算部２３は、変形自己相関R'O(i)を用いて、Levinson-Durbin法などにより、1次から予め定めた予測次数であるPmax次までのPARCOR係数KO(1),KO(2),…,KO(Pmax)や線形予測係数aO(1),aO(2),…,aO(Pmax)を計算して出力する。
　第一実施形態の線形予測分析装置２によれば、基本周波数及びピッチゲインと正の相関関係にある値に応じて、少なくとも一部の予測次数iに対して、その次数iに対応する係数wO(i)の大きさが、現フレームの入力信号XO(n)の全部または一部を含む信号区間の基本周波数と正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合とピッチゲインと正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合とが含まれている係数wO(i)を自己相関に乗算して変形自己相関を求めて線形予測係数に変換可能な係数を求めることにより、入力信号の基本周波数及びピッチゲインが高いときであってもピッチ成分に起因するスペクトルのピークの発生を抑えた線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、かつ、入力信号の基本周波数及びピッチゲインが低いときであってもスペクトル包絡を表現可能な線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、従来よりも高い分析精度を実現することができる。したがって、第一実施形態の線形予測分析装置２を含む符号化装置とその符号化装置に対応する復号装置とで音声信号や音響信号を符号化復号して得られる復号音声信号や復号音響信号の品質は、従来の線形予測分析装置を含む符号化装置とその符号化装置に対応する復号装置とで音声信号や音響信号を符号化復号して得られる復号音声信号や復号音響信号の品質よりも、良い。
　＜第一実施形態の変形例＞
　第一実施形態の変形例は、係数決定部２４が、基本周波数及びピッチゲインと正の相関関係にある値ではなく、基本周波数と負の相関関係にある値、及び、ピッチゲインと正の相関関係にある値に基づいて係数wO(i)を決定するものである。
　基本周波数と負の相関関係にある値とは、例えば周期、周期の推定値又は周期の量子化値である。例えば、周期T、基本周波数P、サンプリング周波数fsとすると、T=fs/Pとなるため、周期は基本周波数と負の相関関係にあるものである。基本周波数と負の相関関係にある値、及び、ピッチゲインと正の相関関係にある値に基づいて係数wO(i)を決定する例を第一実施形態の変形例として説明する。
　第一実施形態の変形例の線形予測分析装置２の機能構成と線形予測分析装置２による線形予測分析方法のフローチャートは、第一実施形態と同じ図１と図２である。第一実施形態の変形例の線形予測分析装置２は、係数決定部２４の処理が異なる部分以外は、第一実施形態の線形予測分析装置２と同じである。
　線形予測分析装置２には、フレームごとのディジタル音声信号やディジタル音響信号の周期についての情報も入力される。周期についての情報は、線形予測分析装置２外にある周期計算部９４０で求められる。
　[周期計算部９４０]
　周期計算部９４０は、現フレームの入力信号XOおよび／または現フレームの近傍のフレームの入力信号の全部または一部から周期Tを求める。周期計算部９４０は、例えば、現フレームの入力信号XO(n)の全部または一部を含む信号区間のディジタル音声信号やディジタル音響信号の周期Tを求め、周期Tを特定可能な情報を周期についての情報として出力する。周期を求める方法としては、様々な公知の方法が存在するので、公知の何れの方法を用いてもよい。また、求めた周期Tを符号化して周期符号を得る構成とし、周期符号を周期についての情報として出力してもよい。さらに周期符号に対応する周期の量子化値^Tを得る構成とし、周期の量子化値^Tを周期についての情報として出力してもよい。以下、周期計算部９４０の具体例について説明する。
　＜周期計算部９４０の具体例１＞
　周期計算部９４０の具体例１は、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)が複数個のサブフレームで構成されている場合、かつ、同一のフレームについては線形予測分析装置２よりも先に周期計算部９４０が動作される場合、の例である。周期計算部９４０は、まず、2以上の整数であるM個のサブフレームであるXOs1(n) (n=0, 1, …, N/M-1), …, XOsM(n)(n= (M-1)N/M, (M-1)N/M+1, …, N-1)のそれぞれの周期であるTs1, …, TsMを求める。NはMで割り切れるとする。周期計算部９４０は、現フレームを構成するM個のサブフレームの周期であるTs1, …, TsMのうちの最小値min(Ts1, …, TsM)を特定可能な情報を周期についての情報として出力する。
　＜周期計算部９４０の具体例２＞
　周期計算部９４０の具体例２は、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)と１つ後のフレームの一部の入力信号XO(n) (n=N, N+1, …, N+Nn-1)（ただし、Nnは、Nn<Nという関係を満たす所定の正の整数。）とで、先読み部分を含む信号区間が現フレームの信号区間として構成されている場合であり、かつ、同一のフレームについては線形予測分析装置２よりも後に周期計算部９４０が動作される場合、の例である。周期計算部９４０は、現フレームの信号区間について、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)と１つ後のフレームの一部の入力信号XO(n) (n=N, N+1, …, N+Nn-1)のそれぞれの周期であるTnow, Tnextを求め、周期Tnextを周期計算部９４０に記憶する。周期計算部９４０は、また、１つ前のフレームの信号区間について求めて周期計算部９４０に記憶されていた周期Tnext、すなわち、１つ前のフレームの信号区間のうちの現フレームの一部の入力信号XO(n) (n=0, 1, …, Nn-1)について求めた周期、を特定可能な情報を周期についての情報として出力する。なお、具体例１と同様に、現フレームについては複数のサブフレームごとの周期を求めてもよい。
　＜周期計算部９４０の具体例３＞
　周期計算部９４０の具体例３は、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)そのものが現フレームの信号区間として構成されている場合であり、かつ、同一のフレームについては線形予測分析装置２よりも後に周期計算部９４０が動作される場合、の例である。周期計算部９４０は、現フレームの信号区間である現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)の周期Tを求め、周期Tを周期計算部９４０に記憶する。周期計算部９４０は、また、１つ前のフレームの信号区間、すなわち、１つ前のフレームの入力信号XO(n) (n=-N, -N+1, …, -1)について求めて周期計算部９４０に記憶されていた周期Tを特定可能な情報を周期についての情報として出力する。
　また、第一実施形態と同様に、線形予測分析装置２には、ピッチゲインについての情報も入力される。ピッチゲインについての情報は、第一実施形態と同様に、線形予測分析装置２外にあるピッチゲイン計算部９５０で求められる。
　以下、第一実施形態の変形例の線形予測分析装置２の動作のうち、第一実施形態の線形予測分析装置２と異なる部分である係数決定部２４の処理について説明する。
　［変形例の係数決定部２４］
　第一実施形態の変形例の線形予測分析装置２の係数決定部２４は、入力された周期についての情報及び入力されたピッチゲインについての情報を用いて、係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定する（ステップＳ４）。
　係数決定部２４に入力される周期についての情報は、現フレームの入力信号および／または現フレームの近傍のフレームの入力信号の全部または一部から求まった周期を特定する情報である。すなわち、係数wO(i)の決定に用いる周期は、現フレームの入力信号および／または現フレームの近傍のフレームの入力信号の全部または一部から求まった周期である。
　係数決定部２４に入力されるピッチゲインについての情報は、現フレームの入力信号および／または現フレームの近傍のフレームの入力信号の全部または一部から求まったピッチゲインを特定する情報である。すなわち、係数wO(i)の決定に用いるピッチゲインは、現フレームの入力信号および／または現フレームの近傍のフレームの入力信号の全部または一部から求まったピッチゲインである。
　周期についての情報に対応する周期、及び、ピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインは、同じフレームにおける入力信号から計算されたものであってもよいし、異なるフレームにおける入力信号から計算されたものであってもよい。
　係数決定部２４は、0次からPmax次の全てまたは一部の次数について、周期についての情報に対応する周期及びピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインの取り得る範囲のうち全てまたは一部で、周期についての情報に対応する周期が大きいほど大きいことがあり、ピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインが大きいほど小さいことがある値を係数wO(0), wO(1), …, wO(Pmax)として決定する。また、係数決定部２４は、周期の代わりに周期と正の相関関係にある値を用いて、及び／又は、ピッチゲインの代わりにピッチゲインと正の相関関係にある値を用いて、このような係数wO(0), wO(1), …, wO(Pmax)として決定してもよい。
　すなわち、係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)は、少なくとも一部の予測次数iに対して、その次数iに対応する係数wO(i)の大きさが、現フレームの入力信号XO(n)の全部または一部を含む信号区間の基本周波数と負の相関関係にある値の増加とともに単調増加する関係にある場合と、現フレームの入力信号XO(n)の全部または一部を含む信号区間のピッチゲインと正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合とが含まれているように決定する。
　言い換えれば、次数iによっては、係数wO(i)の大きさが基本周波数と負の相関関係にある値の増加とともに単調増加しない場合、及び／又は、ピッチゲインと正の相関関係にある値の増加とともに単調減少しない場合が含まれていてもよい。
　また、基本周波数と負の相関関係にある値の取り得る範囲には、係数wO(i)の大きさが基本周波数と負の相関関係にある値の増加に関わらず一定の範囲があってもよいが、その他の範囲では係数wO(i)の大きさが基本周波数と負の相関関係にある値の増加とともに単調増加するものとする。さらに、ピッチゲインと正の相関関係にある値の取り得る範囲には、係数wO(i)の大きさがピッチゲインと正の相関関係にある値の増加に関わらず一定の範囲があってもよいが、その他の範囲では係数wO(i)の大きさがピッチゲインと正の相関関係にある値の増加とともに単調減少するものとする。
　係数決定部２４は、例えば、上述の式(1)や式(2)におけるHを、以下のH´に置き換えたこれらの式により係数wO(i)を決定する。
　H´= ζ×fs/T +ε×F(G)
　ここで、ζ及びεは、重み係数であり、正の数とする。つまり、Tが大きいほどH´の値は小さく、F(G)が大きいほどH´の値は大きくなる。
　または、周期TとピッチゲインGの双方についての予め定めた関数f(T, G)を用いた、以下の式(2B)により係数wO(i)を決定してもよい。関数f(T, G)は、周期Tと負の相関関係となり、かつ、ピッチゲインGと正の相関関係となる関数である。言い換えれば、関数f(T, G)は、周期Tに対して単調非増加となり、かつ、ピッチゲインGに対して単調非減少となる関数である。例えば、関数fT(T)をfT(T)＝αT×T＋βT（αTは正の数、βTは任意の数）、fT(T)＝αT×T2＋βT×T+γT（αTは正の数、βT、γTは任意の数）などとし、関数fG(G)をfG(G)＝αG×G＋βG（αGは正の数、βGは任意の数）、fG(G)＝αG×G2＋βG×G＋γG（αGは正の数、βG、γGは任意の数）などとしたとき、関数f(T, G)はf(T, G)＝ζ×fs/fT(T) ＋ε×fG(G)などである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　なお、0≦i≦Pmaxの各iではなく、少なくとも一部の次数iについてのみ、係数wO(i)が基本周波数と負の相関関係にある値の増加とともに単調増加したり、ピッチゲインと正の相関関係にある値の増加とともに単調減少してもよい。言い換えれば、次数iによっては、係数wO(i)の大きさが基本周波数と負の相関関係にある値の増加とともに単調増加しなくてもよく、ピッチゲインと正の相関関係にある値の増加とともに単調減少しなくてもよい。
　例えば、i=0の場合は、上述の式(1)、式(2)、式(2B)を用いて係数wO(0)の値を決定してもよいし、ITU-T G.718等でも用いられているようなwO(0)＝1.0001,wO(0)＝1.003といった、基本周波数と負の相関関係にある値やピッチゲインと正の相関関係にある値には依存しない、経験的に得られた固定値を用いてもよい。すなわち、1≦i≦Pmaxの各iについては、係数wO(i)は基本周波数と負の相関関係にある値が大きいほど大きな値を取り、ピッチゲインと正の相関関係にある値が大きいほど小さな値を取るが、i=0の係数についてはこの限りではなく固定値を用いてもよい。
　要するに、周期とピッチゲインの両方に基づいて、周期が大きいほど係数wO(i)が大きいか、ピッチゲインが大きいほど係数wO(i)が小さいかの少なくとも何れかとなるような係数wO(i)を用いればよい。
　第一実施形態の変形例の線形予測分析装置２によれば、基本周波数と負の相関関係にある値及びピッチゲインと正の相関関係にある値に応じて、少なくとも一部の予測次数iに対して、その次数iに対応する係数wO(i)の大きさが、現フレームの入力信号XO(n)の全部または一部を含む信号区間の基本周波数と負の相関関係にある値の増加とともに単調増加する場合と同信号区間のピッチゲインと正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合とが含まれている係数wO(i)を自己相関関数に乗算して変形自己相関関数を求めて線形予測係数に変換可能な係数を求めることにより、入力信号の基本周波数及びピッチゲインが高いときであってもピッチ成分に起因するスペクトルのピークの発生を抑えた線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、かつ、入力信号の基本周波数及びピッチゲインが低いときであってもスペクトル包絡を表現可能な線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、従来よりも分析精度の高い線形予測を実現することができる。したがって、第一実施形態の変形例の線形予測分析装置２を含む符号化装置とその符号化装置に対応する復号装置とで音声信号や音響信号を符号化復号して得られる復号音声信号や復号音響信号の品質は、従来の線形予測分析装置を含む符号化装置とその符号化装置に対応する復号装置とで音声信号や音響信号を符号化復号して得られる復号音声信号や復号音響信号の品質よりも、良い。
　［第二実施形態］
　第二実施形態は、現在又は過去のフレームにおける入力信号の基本周波数と正又は負の相関関係にある値と所定の閾値とを比較し、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値と所定の閾値とを比較し、それらの比較結果に応じて係数wO(i)を決定するものである。第二実施形態は、係数決定部２４における係数wO(i)の決定方法のみが第一実施形態と異なり、他の点については第一実施形態と同様である。以下、第一実施形態と異なる部分を中心に説明し、第一実施形態と同様の部分については重複説明を省略する。
　ここではまず、基本周波数と正の相関関係にある値と所定の閾値とを比較し、その後、ピッチゲインと正の相関関係にある値と所定の閾値と比較し、それらの比較結果に応じて係数wO(i)を決定する例について説明し、基本周波数と負の相関関係にある値と所定の閾値とを比較し、その後、ピッチゲインと正の相関関係にある値と所定の閾値と比較し、その比較結果に応じて係数wO(i)を決定する例は第二実施形態の第一変形例で説明する。
　第二実施形態の線形予測分析装置２の機能構成と線形予測分析装置２による線形予測分析方法のフローチャートは、第一実施形態と同じ図１と図２である。第二実施形態の線形予測分析装置２は、係数決定部２４の処理が異なる部分以外は、第一実施形態の線形予測分析装置２と同じである。
　第二実施形態の係数決定部２４の処理の流れの例を図３に示す。第二実施形態の係数決定部２４は、図３の各ステップＳ４１Ａ、ステップＳ４２、ステップＳ４３、ステップＳ４４、ステップＳ４５の処理を例えば行う。
　係数決定部２４は、入力された基本周波数についての情報に対応する基本周波数と正の相関関係にある値と所定の第一閾値とを比較し（ステップＳ４１Ａ）、また、入力されたピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインと正の相関関係にある値と所定の第二閾値とを比較する（ステップＳ４２）。
　入力された基本周波数についての情報に対応する基本周波数と正の相関関係にある値とは、例えば、入力された基本周波数についての情報に対応する基本周波数そのものである。また、入力されたピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインと正の相関関係にある値とは、例えば、入力されたピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインそのものである。
　係数決定部２４は、基本周波数と正の相関関係にある値が所定の第一閾値以上である場合には基本周波数が高いと判断し、そうでない場合には基本周波数が低いと判断する。また、係数決定部２４は、ピッチゲインと正の相関関係にある値が所定の第二閾値以上である場合にはピッチゲインが大きいと判断し、そうでない場合にはピッチゲインが小さいと判断する。
　そして、係数決定部２４は、基本周波数が高く、かつ、ピッチゲインが大きいと判断された場合には、予め定めた規則により係数wｈ(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wｈ(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする（ステップＳ４３）。また、基本周波数が高く、かつ、ピッチゲインが小さいと判断された場合、または、基本周波数が低く、かつ、ピッチゲインが大きいと判断された場合には、予め定めた規則により係数wm(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wm(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする（ステップＳ４４）。また、基本周波数が低く、かつ、ピッチゲインが小さいと判断された場合には、予め定めた規則により係数wｌ(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wl(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする（ステップＳ４５）。
　ここで、wh(i),wm(i),wl(i)は、少なくとも一部の各iについてwh(i)<wm(i)<wl(i)という関係を満たすよう決定する。ここで、少なくとも一部の各iとは、例えば0以外のi（つまり、1≦i≦Pmax）のことである。または、wh(i), wm(i), wl(i)は、少なくとも一部の各iについてwh(i)<wm(i)≦wl(i)、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwh(i)≦wm(i)<wl(i)、残り少なくとも一部の各iについてwh(i)≦wm(i)≦wl(i)という関係を満たすよう決定する。wh(i),wm(i),wl(i)のそれぞれは、iが大きくなるにつれてそれぞれwh(i),wm(i),wl(i)の値が小さくなるように決定される。例えば、wh(i), wm(i), wl(i)は、基本周波数がP1でありピッチゲインがG1であるときのHであるH1=δ×P1+ε×f(G1)が式(1)のHであるときのwO(i)をwh(i)として求め、基本周波数がP2（ただしP1>P2）でありピッチゲインがG2（ただしG1>G2）であるときのHであるH2=δ×P2+ε×f(G2)が式(1)のHであるときのwO(i)をwm(i)として求め、基本周波数がP3（ただしP2>P3）でありピッチゲインがG3（ただしG2>G3）であるときのHであるH3=δ×P3+ε×f(G3)が式(1)のHであるときのwO(i)をwl(i)として求めるという予め定めた規則により求める。
　なお、これらの何れかの規則により予め求めたwh(i), wm(i), wl(i)をテーブルに記憶しておき、基本周波数と正の相関関係にある値と所定の閾値との比較及びピッチゲインと正の相関関係にある値と所定の閾値との比較によりwh(i), wm(i), wl(i)の何れかをテーブルから選択する構成としてもよい。なお、wh(i)とwl(i)を用いて、その間の係数wm(i)を決定しても良い。すなわち、wm(i)=β'×wh(i)+(1-β')×wl(i)によりwm(i)を決定しても良い。ここでβ'は、0≦β'≦1であり、基本周波数PやピッチゲインGが大きい値であるほどβ'の値も大きくなり、基本周波数PやピッチゲインGが小さい値であるほどβ'の値も小さくなる関数β'=c(P,G)により、基本周波数P及びピッチゲインGから求める値である。このようにwm(i)を求めることにより、係数決定部２４にはwh(i) (i=0,1,…,Pmax)を記憶したテーブルとwl(i) (i=0,1,…,Pmax)を記憶したテーブルの２つのテーブルだけを記憶しておくことで、基本周波数Pが高くかつピッチゲインGが小さいと判断された場合や基本周波数Pが低くかつピッチゲインGが大きいと判断された場合のうちの基本周波数が高いときやピッチゲインが大きいときにはwh(i)に近い係数を得ることができ、逆に基本周波数が高くかつピッチゲインが小さいと判断された場合や基本周波数が低くかつピッチゲインが大きいと判断された場合のうちの基本周波数が低いときやピッチゲインが小さいときにはwl(i)に近い係数を得ることができる。
　なお、i=0の係数wh(0), wm(0), wl(0)については、wh(0)≦wm(0)≦wl(0)の関係を満たしていることは必須ではなく、wh(0)>wm(0)または／およびwm(0)>wl(0)の関係を満たす値を用いてもよい。
　第二実施形態によっても、第一実施形態と同様に、入力信号の基本周波数及びピッチゲインが高いときであってもピッチ成分に起因するスペクトルのピークの発生を抑えた線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、かつ、入力信号の基本周波数及びピッチゲインが小さいときであってもスペクトル包絡を表現可能な線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、従来よりも分析精度の高い線形予測を実現することができる。
　なお、上述の説明では、係数の種類は、係数wh(i), wm(i), wl(i)の３個であったが、係数の種類は２個でもよい。例えば、２種類の係数wh(i), wl(i)のみを用いてもよい。言い換えれば、上述の説明において、wm(i)が、wh(i)又はwl(i)と等しくてもよい。
　例えば、係数決定部２４は、基本周波数が高く、かつ、ピッチゲインが大きいと判断された場合は係数wh(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wｈ(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする。それ以外の場合は係数wl(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wｌ(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする。
　係数決定部２４は、基本周波数が低く、かつ、ピッチゲインが小さいと判断された場合は係数wl(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wl(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とし、それ以外の場合は係数wh(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wh(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)としてもよい。その他の処理については、上述の説明と同様である。
　＜第二実施形態の第一変形例＞
　第二実施形態の第一変形例は、基本周波数と正の相関関係にある値ではなく、基本周波数と負の相関関係にある値と所定の閾値とを比較し、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値と所定の閾値とを比較し、それらの比較結果に応じて係数wO(i)を決定するものである。第二実施形態の第一変形例において基本周波数と負の相関関係にある値と比較される所定の閾値は、第二実施形態において基本周波数と正の相関関係にある値と比較される所定の閾値とは異なる。
　第二実施形態の第一変形例の線形予測分析装置２の機能構成とフローチャートは、第一実施形態の変形例と同じ図１と図２である。第二実施形態の第一変形例の線形予測分析装置２は、係数決定部２４の処理が異なる部分以外は、第一実施形態の変形例の線形予測分析装置２と同じである。
　第二実施形態の第一変形例の係数決定部２４の処理の流れの例を図４に示す。第二実施形態の第一変形例の係数決定部２４は、図４の各ステップＳ４１Ｂ、ステップＳ４２、ステップＳ４３、ステップＳ４４、ステップＳ４５の処理を例えば行う。
　係数決定部２４は、入力された周期についての情報に対応する基本周波数と負の相関関係にある値と所定の第三閾値とを比較し（ステップＳ４１Ｂ）、また、入力されたピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインと正の相関関係にある値と所定の第四閾値とを比較する（ステップＳ４２）。
　入力された周期についての情報に対応する基本周波数と負の相関関係にある値とは、例えば、入力された周期についての情報に対応する周期そのものである。また、入力されたピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインと正の相関関係にある値とは、例えば、入力されたピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインそのものである。
　係数決定部２４は、基本周波数と負の相関関係にある値が所定の第三閾値以下である場合には周期が短いと判断し、そうでない場合は周期が長いと判断する。また、係数決定部２４は、ピッチゲインが所定の第四閾値以上の場合にはピッチゲインが大きいと判断し、そうでない場合はピッチゲインが小さいと判断する。
　そして、係数決定部２４は、周期が短く、かつ、ピッチゲインが大きいと判断された場合には、予め定めた規則により係数wh(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wh(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする（ステップＳ４３）。また、周期が短く、かつ、ピッチゲインが小さいと判断された場合、または、周期が長く、かつ、ピッチゲインが大きいと判断された場合には、予め定めた規則により係数wm(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wm(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする（ステップＳ４４）。また、周期が長く、かつ、ピッチゲインが小さいと判断された場合には、予め定めた規則により係数wl(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wl(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする（ステップＳ４５）。
　ここで、wh(i), wm(i), wl(i)は、少なくとも一部の各iについてwh(i)<wm(i)<wl(i)という関係を満たすよう決定する。ここで、少なくとも一部の各iとは、例えば0以外のi（つまり、1≦i≦Pmax）のことである。または、wh(i), wm(i), wl(i)は、少なくとも一部の各iについてwh(i)<wm(i)≦wl(i)、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwh(i)≦wm(i)<wl(i)、残り少なくとも一部の各iについてwh(i)≦wm(i) ≦wl(i)という関係を満たすよう決定する。wh(i),wm(i),wl(i)のそれぞれは、iが大きくなるにつれてそれぞれwh(i),wm(i),wl(i)の値が小さくなるように決定される。
　例えば、wh(i), wm(i), wl(i)は、周期がT1でありピッチゲインがG1であるときのH´であるH1´=ζ×fs/T1+ε×f(G1)が式(1)のHであるときのwO(i)をwh(i)として求め、周期がT2（ただしT1<T2）でありピッチゲインがG2（ただしG1>G2）であるときのH´であるH2´=ζ×fs/T2+ε×f(G2)が式(1)のHであるときのwO(i)をwm(i)として求め、周期がT3（ただしT2<T3）でありピッチゲインがG3（ただしG2>G3）であるときのH´であるH3´=ζ×fs/T3+ε×f(G3)が式(1)のHであるときのwO(i)をwl(i)として求めるという予め定めた規則により求める。
　なお、これらの何れかの規則により予め求めたwh(i), wm(i), wl(i)をテーブルに記憶しておき、基本周波数と負の相関関係にある値と所定の閾値との比較及びピッチゲインと正の相関関係にある値と所定の閾値との比較によりwh(i), wm(i), wl(i)の何れかをテーブルから選択する構成としてもよい。なお、wh(i)とwl(i)を用いて、その間の係数wm(i)を決定しても良い。すなわち、wm(i)=(1-β)×wh(i)+β×wl(i)によりwm(i)を決定しても良い。ここでβは、0≦β≦1であり、かつ、周期Tが長いときやピッチゲインGが小さいときほどβの値が大きくなり、周期Tが短いときやピッチゲインGが大きいときほどβの値が小さくなる関数β=b(T,G)により、周期T及びピッチゲインGから求める値である。このようにwm(i)を求めれば、係数決定部２４にはwh(i) (i=0,1,…,Pmax)を記憶したテーブルとwl(i) (i=0,1,…,Pmax)を記憶したテーブルの２つのテーブルだけを記憶しておくことで、周期が短くかつピッチゲインが小さいと判断された場合や周期が長くかつピッチゲインが大きいと判断された場合のうちの周期が短いときやピッチゲインが大きいときにはwh(i)に近い係数を得ることができ、逆に周期が短くかつピッチゲインが小さいと判断された場合や周期が長くかつピッチゲインが大きいと判断された場合のうちの周期が長いときやピッチゲインが小さいときにはwl(i)に近い係数を得ることができる。
　なお、i=0の係数wh(0), wm(0), wl(0)については、wh(0)≦wm(0)≦wl(0)の関係を満たしていることは必須ではなく、wh(0)>wm(0)または／およびwm(0)>wl(0)の関係を満たす値を用いてもよい。
　第二実施形態の第一変形例によっても、第一実施形態の変形例と同様に、入力信号の基本周波数及びピッチゲインが高いときであってもピッチ成分に起因するスペクトルのピークの発生を抑えた線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、かつ、入力信号の基本周波数及びピッチゲインが小さいときであってもスペクトル包絡を表現可能な線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、従来よりも分析精度の高い線形予測を実現することができる。
　なお、上述の説明では、３種類の係数wh(i), wm(i), wl(i)を用いたが、係数の種類は２個でもよい。例えば、２種類の係数wh(i), wl(i)のみを用いてもよい。言い換えれば、上述の説明において、wm(i)が、wh(i)又はwl(i)と等しくてもよい。
　例えば、係数決定部２４は、周期が短く、かつ、ピッチゲインが大きいと判断された場合は係数wh(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wｈ(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする。それ以外の場合は係数wl(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wｌ(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする。
　係数決定部２４は、周期が長く、かつ、ピッチゲインが小さいと判断された場合は係数wｌ(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wｌ(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とし、それ以外の場合は係数wｈ(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wｈ(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)としてもよい。その他の処理については、上述の説明と同様である。
　＜第二実施形態の第二変形例＞
　上述の第二実施形態では、基本周波数と正の相関関係にある値を１個の閾値と比較し、また、ピッチゲインと正の相関関係にある値を１個の閾値と比較することにより係数wO(i)を決定したが、第二実施形態の第二変形例は、これらの値のそれぞれを２個以上の閾値と比較することにより係数wO(i)を決定するものである。以下、基本周波数と正の相関関係にある値を２個の閾値fth1',fth2'と比較し、ピッチゲインと正の相関関係にある値を２個の閾値gth1,gth2と比較することにより係数wO(i)を決定する方法を例に挙げて説明する。
　閾値fth1',fth2'は、0<fth1'<fth2'という関係を満たし、閾値gth1, gth2は、0<gth1<gth2という関係を満たすとする。
　係数決定部２４は、入力された基本周波数についての情報に対応する基本周波数と正の相関関係にある値と閾値fth1',fth2'とを比較し、また、入力されたピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインと正の相関関係にある値と閾値gth1, gth2とを比較する。
　入力された基本周波数についての情報に対応する基本周波数と正の相関関係にある値とは、例えば、入力された基本周波数についての情報に対応する基本周波数そのものである。また、入力されたピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインと正の相関関係にある値とは、例えば、入力されたピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインそのものである。
　係数決定部２４は、基本周波数と正の相関関係にある値が閾値fth2'より大きい場合には、基本周波数が高いと判断し、基本周波数と正の相関関係にある値が閾値fth1'よりも大きく閾値fth2'以下の場合には、基本周波数が中程度と判断し、基本周波数と正の相関関係にある値が閾値fth1'以下の場合には、基本周波数が低いと判断する。また、係数決定部２４は、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth2よりも大きい場合には、ピッチゲインが大きいと判断し、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1よりも大きく閾値gth2以下の場合にはピッチゲインが中程度と判断し、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1以下の場合にはピッチゲインが小さいと判断する。
　そして、係数決定部２４は、基本周波数が低い場合は、ピッチゲインの大きさに関わらず、予め定めた規則により係数wｌ(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wｌ(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする。また、基本周波数が中程度で、かつ、ピッチゲインが小さい場合には、予め定めた規則により係数wｌ(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wｌ(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする。また、基本周波数が中程度で、かつ、ピッチゲインが大きい又は中程度の場合には、予め定めた規則により係数wｍ(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wｍ(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする。また、基本周波数が高く、ピッチゲインが小さい又は中程度の場合には、予め定めた規則により係数wｍ(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wｍ(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする。また、基本周波数が高く、ピッチゲインが大きい場合には、予め定めた規則により係数wｈ(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wｈ(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする。
　ここで、wh(i), wm(i), wl(i)は、少なくとも一部の各iについてwh(i)<wm(i)<wl(i)という関係を満たすよう決定する。ここで、少なくとも一部の各iとは、例えば0以外のi（つまり、1≦i≦Pmax）のことである。または、wh(i), wm(i), wl(i)は、少なくとも一部の各iについてwh(i)<wm(i)≦wl(i)、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwh(i)≦wm(i)<wl(i)、残り少なくとも一部の各iについてwh(i)≦wm(i) ≦wl(i)という関係を満たすよう決定する。wh(i), wm(i), wl(i)のそれぞれは、iが大きくなるにつれてそれぞれwh(i), wm(i), wl(i)の値が小さくなるように決定される。
　なお、i=0の係数wh(0), wm(0), wl(0)については、wh(0)≦wm(0)≦wl(0)の関係を満たしていることは必須ではなく、wh(0)>wm(0)または／およびwm(0)>wl(0)の関係を満たす値を用いてもよい。
　以上の関係をまとめた図を、図５に示す。なお、この例では、基本周波数が低い場合はピッチゲインの大きさに関わらず同じ係数を選択する例を示しているが、これに限らず、基本周波数が低い場合に、ピッチゲインが小さいほど係数が大きくなるように係数を決定してもよい。要するに、ピッチゲインが取り得る値の範囲を構成する３個の範囲の少なくとも２個の範囲について、少なくとも一部の各iについて、基本周波数が低い場合に決定される係数が基本周波数が高い場合に決定される係数よりも大きい場合が含まれ、かつ、基本周波数が取り得る値の範囲を構成する３個の範囲の少なくとも２個の範囲について、ピッチゲインが小さいときに決定される係数がピッチゲインが大きいときに決定される係数よりも大きい場合が含まれる。
　なお、これらの何れかの規則により予め求めたwh(i), wm(i), wl(i)をテーブルに記憶しておき、基本周波数と正の相関関係にある値と所定の閾値との比較及びピッチゲインと正の相関関係にある値と所定の閾値との比較によりwh(i), wm(i), wl(i)の何れかをテーブルから選択する構成としてもよい。なお、wh(i)とwl(i)を用いて、その間の係数wm(i)を決定しても良い。すなわち、wm(i)=β'×wh(i)+(1-β')×wl(i)によりwm(i)を決定しても良い。ここで、β'は0≦β'≦1であり、基本周波数PやピッチゲインGが大きい値であるほどβ'の値も大きくなり、基本周波数PやピッチゲインGが小さい値であるほどβ'の値も小さくなる関数β'=c(P,G)により、基本周波数P及びピッチゲインGから求める値である。このように、wm(i)を求めることにより、係数決定部２４にはwh(i) (i=0,1,…,Pmax)を記憶したテーブルとwl(i) (i=0,1,…,Pmax)を記憶したテーブルの２つのテーブルだけを記憶しておくことで、基本周波数Pが中程度かつピッチゲインGが大きい又は中程度の場合や基本周波数Pが高くかつピッチゲインGが小さい又は中程度の場合のうちの基本周波数Pが高くピッチゲインGが大きいときにはwh(i)に近い係数を得ることができ、逆に基本周波数Pが中程度かつピッチゲインGが大きい又は中程度の場合や基本周波数Pが高くかつピッチゲインGが小さい又は中程度の場合のうちの基本周波数Pが低くピッチゲインGが小さいときにはwl(i)に近い係数を得ることができる。
　第二実施形態の第二変形例によっても、第二実施形態と同様に、入力信号の基本周波数及びピッチゲインが高いときであってもピッチ成分に起因するスペクトルのピークの発生を抑えた線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、かつ、入力信号の基本周波数及びピッチゲインが低いときであってもスペクトル包絡を表現可能な線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、従来よりも分析精度の高い線形予測を実現することができる。
　＜第二実施形態の第三変形例＞
　上述の第二実施形態の第一変形例では、基本周波数と負の相関関係にある値を１個の閾値と比較し、また、ピッチゲインと正の相関関係にある値を１個の閾値と比較することにより係数wO(i)を決定したが、第二実施形態の第三変形例はこれらの値のそれぞれを２個以上の閾値を用いて係数wO(i)を決定するものである。以下、これらの値のそれぞれを２個の閾値fth1,fth2,gth1,gth2を用いて係数を決定する方法を例に挙げて説明する。
　第二実施形態の第三変形例の線形予測分析装置２の機能構成とフローチャートは、第二実施形態の第一変形例と同じ図１と図２である。第二実施形態の第三変形例の線形予測分析装置２は、係数決定部２４の処理が異なる部分以外は、第二実施形態の第一変形例の線形予測分析装置２と同じである。
　閾値fth1,fth2は、0<fth1<fth2という関係を満たし、閾値gth1, gth2は、0<gth1<gth2という関係を満たすとする。
　係数決定部２４は、入力された周期についての情報に対応する基本周波数と負の相関関係にある値と、閾値fth1,fth2とを比較し、また、入力されたピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインと正の相関関係にある値と閾値gth1, gth2とを比較する。
　入力された周期についての情報に対応する基本周波数と負の相関関係にある値とは、例えば、入力された周期についての情報に対応する周期そのものである。また、入力されたピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインと正の相関関係にある値とは、例えば、入力されたピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインそのものである。
　係数決定部２４は、基本周波数と負の相関関係にある値が閾値fth1未満の場合には、周期が短いと判断し、基本周波数と負の相関関係にある値が閾値fth1以上、かつ、閾値fth2未満の場合には周期の長さが中程度と判断し、基本周波数と負の相関関係にある値が閾値fth2以上の場合には周期が長いと判断する。また、係数決定部２４は、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth2より大きい場合には、ピッチゲインが大きいと判断し、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1よりも大きく閾値gth2以下の場合にはピッチゲインが中程度と判断し、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1以下の場合にはピッチゲインが小さいと判断する。
　そして、係数決定部２４は、周期が長い場合は、ピッチゲインの大きさに関わらず、予め定めた規則により係数wl(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wl(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする。また、周期の長さが中程度で、かつ、ピッチゲインが小さい場合には、予め定めた規則により係数wl(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wl(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする。また、周期の長さが中程度で、かつ、ピッチゲインが大きい又は中程度の場合には、予め定めた規則により係数wm(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wm(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする。また、周期が短く、ピッチゲインが小さい又は中程度の場合には、予め定めた規則により係数wm(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wm(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする。また、周期が短く、ピッチゲインが大きい場合には、予め定めた規則により係数wh(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wh(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする。
　ここで、wh(i), wm(i), wl(i)は、少なくとも一部の各iについてwh(i)<wm(i)<wl(i)という関係を満たすよう決定する。ここで、少なくとも一部の各iとは、例えば0以外のi（つまり、1≦i≦Pmax）のことである。または、wh(i), wm(i), wl(i)は、少なくとも一部の各iについてwh(i)<wm(i)≦wl(i)、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwh(i)≦wm(i)<wl(i)、残り少なくとも一部の各iについてwh(i)≦wm(i) ≦wl(i)という関係を満たすよう決定する。wh(i), wm(i), wl(i)のそれぞれは、iが大きくなるにつれてそれぞれwh(i), wm(i), wl(i)の値が小さくなるように決定される。
　なお、i=0の係数wh(0), wm(0), wl(0)については、wh(0)≦wm(0)≦wl(0)の関係を満たしていることは必須ではなく、wh(0)>wm(0)または／およびwm(0)>wl(0)の関係を満たす値を用いてもよい。
　なお、これらの何れかの規則により予め求めたwh(i), wm(i), wl(i)をテーブルに記憶しておき、基本周波数と負の相関関係にある値と所定の閾値との比較及びピッチゲインと正の相関関係にある値と所定の閾値との比較によりwh(i), wm(i), wl(i)の何れかをテーブルから選択する構成としてもよい。なお、wh(i)とwl(i)を用いて、その間の係数wm(i)を決定しても良い。すなわち、wm(i)=(1-β)×wh(i)+β×wl(i)によりwm(i)を決定しても良い。ここで、βは0≦β≦1であり、周期Tが長いときやピッチゲインGが小さいときほどβの値が大きくなり、周期Tが短いときやピッチゲインGが大きいときほどβの値が小さくなる関数β=b(T,G)により、周期T及びピッチゲインGから求める値である。このように、wm(i)を求めることにより、係数決定部２４にはwh(i) (i=0,1,…,Pmax)を記憶したテーブルとwl(i) (i=0,1,…,Pmax)を記憶したテーブルの２つのテーブルだけを記憶しておくことで、周期Tが中程度かつピッチゲインGが大きい又は中程度の場合や周期Tが短くかつピッチゲインGが小さい又は中程度の場合のうちの周期Tが短くピッチゲインGが大きいときにはwh(i)に近い係数を得ることができ、逆に周期Tが中程度かつピッチゲインGが大きい又は中程度の場合や周期Tが短くかつピッチゲインGが小さい又は中程度の場合のうちの周期Tが長くピッチゲインGが小さいときにはwl(i)に近い係数を得ることができる。
　以上の関係をまとめた図を、図６に示す。なお、この例では、周期が長い場合はピッチゲインの大きさに関わらず同じ係数を選択する例を示しているが、これに限らず、周期が長い場合に、ピッチゲインが小さいほど係数が大きくなるように係数を決定してもよい。要するに、ピッチゲインが取り得る値の範囲を構成する３個の範囲の少なくとも２個の範囲について、少なくとも一部の各iについて、周期が長い場合に決定される係数が周期が短い場合に決定される係数よりも大きい場合が含まれ、かつ、周期が取り得る値の範囲を構成する３個の範囲の少なくとも２個の周期の範囲について、ピッチゲインが小さいときに決定される係数がピッチゲインが大きいときに決定される係数よりも大きい場合が含まれる。
　第二実施形態の第三変形例によっても、第二実施形態の第一変形例と同様に、入力信号の基本周波数及びピッチゲインが高いときであってもピッチ成分に起因するスペクトルのピークの発生を抑えた線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、かつ、入力信号の基本周波数及びピッチゲインが低いときであってもスペクトル包絡を表現可能な線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、従来よりも分析精度の高い線形予測を実現することができる。
　［第三実施形態］
　第三実施形態は、複数個の係数テーブルを用いて係数wO(i)を決定するものである。第三実施形態は、係数決定部２４における係数wO(i)の決定方法のみが第一実施形態と異なり、他の点については第一実施形態と同様である。以下、第一実施形態と異なる部分を中心に説明し、第一実施形態と同様の部分については重複説明を省略する。
　第三実施形態の線形予測分析装置２は、係数決定部２４の処理が異なり、図７に例示するように、係数テーブル記憶部２５を更に備えている以外は、第一実施形態の線形予測分析装置２と同じである。係数テーブル記憶部２５には、２個以上の係数テーブルが記憶されている。以下では、まず係数テーブル記憶部２５に３個以上の係数テーブルが記憶されている例について説明する。
　第三実施形態の係数決定部２４の処理の流れの例を図８に示す。第三実施形態の係数決定部２４は、図８のステップＳ４６、ステップＳ４７の処理を例えば行う。
　まず、係数決定部２４は、入力された基本周波数についての情報に対応する基本周波数と正の相関関係にある値及び入力されたピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインと正の相関関係にある値を用いて、係数テーブル記憶部２５に記憶された３個以上の係数テーブルから、その基本周波数と正の相関関係にある値とそのピッチゲインと正の相関関係にある値とに応じた１個の係数テーブルtを選択する（ステップＳ４６）。例えば、基本周波数についての情報に対応する基本周波数と正の相関関係にある値は、基本周波数についての情報に対応する基本周波数であり、ピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインと正の相関関係にある値は、ピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインである。
　例えば、係数テーブル記憶部２５に、異なる３個の係数テーブルt0, t1, t2が記憶されており、係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax)、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されているとする。３個の係数テーブルt0, t1, t2のそれぞれには、少なくとも一部の各iについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)となるように定められた係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)と係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax) と係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されているとする。
　このとき、係数決定部２４は、基本周波数と正の相関関係にある値が所定の第一閾値以上であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が所定の第二閾値以上であれば係数テーブルt0を係数テーブルtとして選択し、基本周波数と正の相関関係にある値が所定の第一閾値より小さく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が所定の第二閾値以上である場合、又は、基本周波数と正の相関関係にある値が所定の第一閾値以上であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が所定の第二閾値より小さい場合には係数テーブルt1を係数テーブルtとして選択し、基本周波数と正の相関関係にある値が所定の第一閾値より小さく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が所定の第二閾値より小さい場合には係数テーブルt2を係数テーブルtとして選択する。
　すなわち、基本周波数と正の相関関係にある値が所定の第一閾値以上であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が所定の第二閾値以上である場合、すなわち、基本周波数が高くピッチゲインが大きいと判断された場合には、各ｉについての係数が最も小さいの係数テーブルt0を係数テーブルtとして選択し、基本周波数と正の相関関係にある値が所定の第一閾値より小さく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が所定の第二閾値より小さい場合、すなわち、基本周波数が低くピッチゲインが小さいと判断された場合には、各ｉについての係数が最も大きい係数テーブルt2を係数テーブルtとして選択する。
　言い換えれば、係数テーブル記憶部２５に記憶されている３個の係数テーブルの中の、基本周波数と正の相関関係にある値が第一値であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が第三値である場合に係数決定部２４により選択される係数テーブルt0を第一係数テーブルt0とし、係数テーブル記憶部２５に記憶されている３個の係数テーブルの中の、基本周波数と正の相関関係にある値が第一値よりも小さい第二値であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が第三値よりも小さい第四値である場合に係数決定部２４により選択される係数テーブルt2を第二係数テーブルt2として、少なくとも一部の各次数iに対して、第二係数テーブルt2における各次数iに対応する係数の大きさは、第一係数テーブルt0における各次数iに対応する係数の大きさよりも大きい。ここで、第二値＜所定の第一閾値≦第一値であり、第四値＜所定の第二閾値≦第三値であるとする。
　また、第一係数テーブルt0及び第二係数テーブルt2が選択されない場合に選択される係数テーブルである係数テーブルt1を第三係数テーブルt1として、少なくとも一部の各次数iに対して、第三係数テーブルt1における前記各次数iに対応する係数は、第一係数テーブルt0における各次数iに対応する係数よりも大きく、かつ、第二係数テーブルt2における各次数iに対応する係数よりも小さい。
　そして、係数決定部２４は、その選択された係数テーブルtに格納された各次数iの係数wt(i)を係数wO(i)とする（ステップＳ４７）。すなわち、wO(i)=wt(i)とする。言い換えれば、係数決定部２４は、選択された係数テーブルtから各次数iに対応する係数wt(i)の大きさを取得し、取得された各次数iに対応する大きさの係数wt(i)をwO(i)とする。
　第三実施形態では、第一実施形態及び第二実施形態とは異なり、基本周波数及びピッチゲインと正の相関関係にある式に基づいて係数wO(i)を計算する必要がないため、より少ない演算処理量でを行うことができる。
　なお、係数テーブル記憶部２５に記憶されている係数テーブルの個数は２個でもよい。
　例えば、係数テーブル記憶部２５に２個の係数テーブルt0, t2が記憶されているとする。この場合、係数決定部２４は、以下のようにして、これらの２個の係数テーブルt0, t2に基づいて係数wO(i)を決定する。
　例えば、係数決定部２４は、基本周波数と正の相関関係にある値が所定の第一閾値以上であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が所定の第二閾値以上である場合、すなわち、基本周波数が高くピッチゲインが大きいと判断された場合には、係数テーブルt0を係数テーブルtとして選択する。それ以外の場合は係数テーブルt2を係数テーブルtとして選択する。
　係数決定部２４は、基本周波数と正の相関関係にある値が所定の第一閾値より小さく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が所定の第二閾値より小さい場合、すなわち、基本周波数が低くピッチゲインが小さいと判断された場合には、係数テーブルt2を係数テーブルtとして選択し、それ以外の場合は係数テーブルt0を係数テーブルtとして選択してもよい。
　この係数テーブル記憶部２５に２個の係数テーブルt0, t2が記憶されいる場合においても、基本周波数と正の相関関係にある値が第一値であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が第三値である場合に係数決定部２４により選択される係数テーブルt0である第一係数テーブルt0における各次数iに対応する係数の大きさよりも、基本周波数と正の相関関係にある値が第一値よりも小さい第二値であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が第三値よりも小さい第四値である場合に係数決定部２４により選択される係数テーブルt2である第二係数テーブルt2における各次数iに対応する係数の大きさは、大きいと言える。ここで、第二値＜所定の第一閾値≦第一値であり、第四値＜所定の第二閾値≦第三値であるとする。
　＜第三実施形態の第一変形例＞
　第三実施形態の第一変形例は、係数決定部２４は、入力された基本周波数と負の相関関係にある値及びピッチゲインと正の相関関係にある値を用いて、係数テーブル記憶部２５に記憶された２個以上の係数テーブルから、その入力された基本周波数と負の相関関係にある値及びピッチゲインと正の相関関係にある値に応じた１個の係数テーブルtを選択するものである。
　第三実施形態の第一変形例の線形予測分析装置２の機能構成とフローチャートは、第三実施形態と同じ図７と図８である。第三実施形態の第一変形例の線形予測分析装置２は、係数決定部２４の処理が異なる部分以外は、第三実施形態の線形予測分析装置２と同じである。
　以下では、まず係数テーブル記憶部２５に記憶されている３個の係数テーブルt0, t1, t2の中から１個の係数テーブルｔを選択する例について説明する。
　まず、係数決定部２４は、入力された周期についての情報に対応する基本周波数と負の相関関係にある値及び入力されたピッチゲインについての情報に対応するピッチゲインと正の相関関係にある値を用いて、係数テーブル記憶部２５に記憶された３個の係数テーブルから、その基本周波数と負の相関関係にある値とそのピッチゲインと正の相関関係にある値とに応じた１個の係数テーブルtを選択する（ステップＳ４６）。この場合、係数決定部２４は、基本周波数と負の相関関係にある値が所定の第三閾値以上であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が所定の第四閾値未満であれば係数テーブルt2を係数テーブルtとして選択し、基本周波数と負の相関関係にある値が所定の第三閾値より小さく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が所定の第四閾値未満の場合、又は、基本周波数と負の相関関係にある値が所定の第三閾値以上であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が所定の第四閾値以上である場合には係数テーブルt１を係数テーブルｔとして選択し、基本周波数と負の相関関係にある値が所定の第三閾値より小さく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が所定の第四閾値以上である場合には係数テーブルt0を係数テーブルtとして選択する。
　すなわち、基本周波数と負の相関関係にある値が所定の第三閾値未満であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が所定の第四閾値以上である場合、すなわち、周期が短くピッチゲインが大きいと判断された場合には、各ｉについての係数が最も小さい係数テーブルt0を係数テーブルtとして選択し、基本周波数と負の相関関係にある値が所定の第三閾値以上であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が所定の第四閾値より小さい場合、すなわち周期が長くピッチゲインが小さいと判断された場合には、各ｉについての係数が最も大きい係数テーブルt2を係数テーブルtとして選択する。
　言い換えれば、係数テーブル記憶部２５に記憶されている３個の係数テーブルの中の、基本周波数と負の相関関係にある値が第一値であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が第三値である場合に係数決定部２４により選択される係数テーブルt0を第一係数テーブルt0とし、係数テーブル記憶部２５に記憶されている３個の係数テーブルの中の、基本周波数と負の相関関係にある値が第一値よりも大きい第二値であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が第三値よりも小さい第四値である場合に係数決定部２４により選択される係数テーブルt2を第二係数テーブルt2として、少なくとも一部の各次数iに対して、第二係数テーブルt2における各次数iに対応する係数の大きさは、第一係数テーブルt0における各次数iに対応する係数の大きさよりも大きい。ここで、第一値＜所定の第三閾値≦第二値であり、第四値＜所定の第四閾値≦第三値であるとする。
　また、第一係数テーブルt0及び第二係数テーブルt2が選択されない場合に選択される係数テーブルである係数テーブルt1を第三係数テーブルとして、少なくとも一部の各次数iに対して、第三係数テーブルt1における前記各次数iに対応する係数は、第一係数テーブルt0における各次数iに対応する係数よりも大きく、かつ、第二係数テーブルt2における各次数iに対応する係数よりも小さい。
　第三実施形態の第一変形例は、第一実施形態の変形例及び第二実施形態の第一変形例とは異なり、基本周波数と負の相関関係にあり、ピッチゲインと正の相関関係にある式に基づいて係数wO(i)を計算する必要がないため、より少ない演算処理量でを行うことができる。
　第三実施形態の第一変形例においても、係数テーブル記憶部２５に記憶されている係数テーブルの個数は２個でもよい。
　例えば、係数テーブル記憶部２５に２個の係数テーブルt0, t2が記憶されているとする。この場合、係数決定部２４は、以下のようにして、これらの２個の係数テーブルt0,t2に基づいて係数wO(i)を決定する。
　例えば、係数決定部２４は、基本周波数と負の相関関係にある値が所定の第三閾値より小さく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が所定の第四閾値以上である場合、すなわち、周期が短くピッチゲインが大きいと判断された場合には、係数テーブルt0を係数テーブルtとして選択する。それ以外の場合は係数テーブルt2を係数テーブルtとして選択する。
　係数決定部２４は、基本周波数と負の相関関係にある値が所定の第三閾値以上であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が所定の第四閾値より小さい場合、すなわち、周期が長くピッチゲインが小さいと判断された場合には、係数テーブルt2を係数テーブルtとして選択し、それ以外の場合は係数テーブルt0を係数テーブルtとして選択してもよい。
　この係数テーブル記憶部２５に２個の係数テーブルt0, t2が記憶されいる場合においても、基本周波数と負の相関関係にある値が第一値であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が第三値である場合に係数決定部２４により選択される係数テーブルt0である第一係数テーブルt0における各次数iに対応する係数の大きさよりも、基本周波数と負の相関関係にある値が第一値よりも大きい第二値であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が第三値よりも小さい第四値である場合に係数決定部２４により選択される係数テーブルt2である第二係数テーブルt2における各次数iに対応する係数の大きさは、大きいと言える。ここで、第一値＜所定の第三閾値≦第二値であり、第四値＜所定の第四閾値≦第三値であるとする。
　＜第三実施形態の第二変形例＞
　第三実施形態では、基本周波数と正の相関関係にある値を１個の閾値と比較し、また、ピッチゲインと正の相関関係にある値を１個の閾値と比較することにより係数テーブルを決定したが、第三実施形態の第二変形例はこれらの値のそれぞれを２個以上の閾値と比較し、これらの比較結果に応じて係数wO(i)を決定するものである。
　第三実施形態の第二変形例の線形予測分析装置２の機能構成とフローチャートは、第三実施形態と同じ図７と図８である。第三実施形態の第二変形例の線形予測分析装置２は、係数決定部２４の処理が異なる部分以外は、第三実施形態の線形予測分析装置２と同じである。
　係数テーブル記憶部２５には、係数テーブルt0, t1, t2が記憶されている。３個の係数テーブルt0, t1, t2には、少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)であるように定められた係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)、係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax)、係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)がそれぞれ格納されている。ただし、i=0の係数wt0(0), wt1(0), wt2(0)については、wt0(0)≦wt1(0)≦wt2(0)の関係を満たしていることは必須ではなく、wt0(0)>wt1(0)または／およびwt1(0)>wt2(0)の関係にある値であってもよい。
　ここで、0<fth1'<fth2'という関係を満たす閾値fth1',fth2'と、0<gth1<gth2という関係を満たす閾値gth1, gth2とが定められているとする。
　係数決定部２４は、基本周波数と正の相関関係にある値が取り得る範囲を構成する３つの範囲の少なくとも２つの範囲について、ピッチゲインと正の相関関係にある値が小さいときに決定される係数がピッチゲインと正の相関関係にある値が大きいときに決定される係数よりも大きい場合が含まれ、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が取り得る範囲を構成する３つの範囲の少なくとも２つの範囲について、基本周波数と正の相関関係にある値が小さいときに決定される係数が基本周波数と正の相関関係にある値が大きいときに決定される係数よりも大きい場合が含まれるように、係数テーブル記憶部２５に記憶された係数テーブルを選択して、選択された係数テーブルに格納されている係数を係数wO(i)として得る。
　基本周波数と正の相関関係にある値が取り得る範囲を構成する３つの範囲とは、例えば、基本周波数と正の相関関係にある値>fth2'の範囲（すなわち、基本周波数と正の相関関係にある値が大きい範囲）、fth1'<基本周波数と正の相関関係にある値≦fth2'の範囲（すなわち、基本周波数と正の相関関係にある値が中程度の範囲）、fth1'≧基本周波数と正の相関関係にある値の範囲（すなわち、基本周波数と正の相関関係にある値が小さい範囲）、の３つの範囲のことである。
　また、ピッチゲインと正の相関関係にある値が取り得る範囲を構成する３つの範囲とは、例えば、ピッチゲインと正の相関関係にある値≦gth1の範囲（すなわち、ピッチゲインと正の相関関係にある値が小さい範囲）、gth1<ピッチゲインと正の相関関係にある値≦gth2の範囲（すなわち、ピッチゲインと正の相関関係にある値が中程度の範囲）、gth2<ピッチゲインと正の相関関係にある値の範囲（すなわち、ピッチゲインと正の相関関係にある値が大きい範囲）、の３つの範囲のことである。
　係数決定部２４は、例えば、
(1) 基本周波数と正の相関関係にある値が閾値fth2'より大きく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth2より大きい場合、すなわち、基本周波数が高くピッチゲインが大きいと判断された場合には、係数テーブルt0の各係数wt0(i)が係数wO(i)として選択され、
(2) 基本周波数と正の相関関係にある値が閾値fth2'より大きく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1よりも大きく閾値gth2以下である場合、すなわち、基本周波数が高くピッチゲインが中程度と判断された場合には、係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択され、
(3) 基本周波数と正の相関関係にある値が閾値fth2'より大きく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1以下の場合、すなわち、基本周波数が高くピッチゲインが小さいと判断された場合には、係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択され、
(4) 基本周波数と正の相関関係にある値が閾値fth1'よりも大きく閾値fth2'以下であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth2より大きい場合、すなわち、基本周波数が中程度でありピッチゲインが大きいと判断された場合には、係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択され、
(5) 基本周波数と正の相関関係にある値が閾値fth1'よりも大きく閾値fth2'以下であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1よりも大きく閾値gth2以下である場合、すなわち、基本周波数が中程度でありピッチゲインが中程度と判断された場合には、係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択され、
(6) 基本周波数と正の相関関係にある値が閾値fth1'よりも大きく閾値fth2'以下であり、かつ、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1以下の場合、すなわち、基本周波数が中程度でありピッチゲインが小さいと判断された場合には、係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択され、
(7) 基本周波数と正の相関関係にある値が閾値fth1'以下であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth2より大きい場合、すなわち、基本周波数が低くピッチゲインが大きいと判断された場合には、係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択され、
(8) 基本周波数と正の相関関係にある値が閾値fth1'以下であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1よりも大きく閾値gth2以下である場合、すなわち、基本周波数が低くピッチゲインが中程度と判断された場合には、係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択され、
(9) 基本周波数と正の相関関係にある値が閾値fth1'以下であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1以下の場合、すなわち、基本周波数が低くピッチゲインが小さいと判断された場合には、係数テーブルt2の各係数wt2(i)が係数wO(i)として選択されるように、係数テーブル記憶部２５に記憶された係数テーブルから係数wO(i)を選択する。
　言い換えれば、(1)の場合には係数決定部２４により係数テーブルt0から係数が取得され、(9)の場合には係数決定部２４により係数テーブルt2から係数が取得され、(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8)の場合には係数決定部２４により係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルから係数が取得される。
　また、(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8)の少なくとも１つの場合には係数決定部２４により係数テーブルt1から係数が取得される。
　さらに、k=1,2,…,9として、(k)の場合に前記係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルtjkの番号をjkとして、j1≦j2≦j3であり、j4≦j5≦j6であり、j7≦j8≦j9であり、j1≦j4≦j7であり、j2≦j5≦j8であり、j3≦j6≦j9である。
　＜第三実施形態の第二変形例の具体例＞
　以下、第三実施形態の第二変形例の具体例について説明する。
　線形予測分析装置２には、ハイパスフィルタを通り、12.8 kHzにサンプリング変換され、プリエンファシス処理をされた１フレームあたりNサンプルのディジタル音響信号である入力信号XO(n) (n=0,1,…,N-1)と、基本周波数についての情報として現フレームの一部の入力信号XO(n) (n=0, 1, …, Nn)（ただし、Nnは、Nn<Nという関係を満たす所定の正の整数。）について基本周波数計算部９３０で求めた基本周波数Pと、ピッチゲインについての情報として現フレームの一部の入力信号XO(n) (n=0, 1, …, Nn)についてピッチゲイン計算部９５０で求めたピッチゲインGとが入力される。
　自己相関計算部２１は、入力信号XO(n)から自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)を下記の式(8)で求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
　係数テーブル記憶部２５には、係数テーブルt0と、係数テーブルt1と、係数テーブルt2とが記憶されているものとする。
　係数テーブルt0は、式(13)の従来法のf0=60Hzと同様の係数テーブルであり、各次数の係数wtO(i)が次のように定められている。
　wt0(i)=[1.0001, 0.999566371, 0.998266613, 0.996104103, 0.993084457, 0.989215493, 0.984507263, 0.978971839, 0.972623467, 0.96547842, 0.957554817, 0.948872864, 0.939454317, 0.929322779, 0.918503404, 0.907022834, 0.894909143]
　係数テーブルt1には、式(13)の従来法のf0=40Hzのテーブルであり、各次数の係数wt1(i)が次のように定められている。
　wt1(i)=[ 1.0001, 0.999807253, 0.99922923, 0.99826661, 0.99692050, 0.99519245, 0.99308446, 0.99059895, 0.98773878, 0.98450724, 0.98090803, 0.97694527, 0.97262346, 0.96794752, 0.96292276, 0.95755484, 0.95184981]
　係数テーブルt2には、式(13)の従来法のf0=20Hzのテーブルであり、各次数の係数wt2(i)が次のように定められている。
　wt2(i)=[ 1.0001, 0.99995181, 0.99980725, 0.99956637, 0.99922923, 0.99879594, 0.99826661, 0.99764141, 0.99692050, 0.99610410, 0.99519245, 0.99418581, 0.99308446, 0.99188872, 0.99059895, 0.98921550, 0.98773878]
　ここで、上述のwtO(i), wt1(i), wt2(i)のリストは、Pmax=16として、i=0,1,2,…,16の順に左からiに対応する係数の大きさを並べたものである。すなわち上述の例では、例えばwt0(0)=1.001であり、wt0(3)=0.996104103である。
　図９に係数テーブルt0, t1, t2の係数wt0(i), wt1(i), wt2(i)の大きさをグラフで表す。図９のグラフの点線は係数テーブルt0の係数wt0(i)の大きさを表し、図９のグラフの一点鎖線は係数テーブルt1の係数wt1(i)の大きさを表し、図９のグラフの実線は係数テーブルt2の係数wt2(i)の大きさを表す。図９のグラフの横軸は次数iを意味し、図９のグラフの縦軸は係数の大きさを表す。このグラフからも分かるように、各係数テーブル内では、iの値が大きくなるにしたがって、係数の大きさが単調減少する関係にある。また、同じiの値に対応する異なる係数テーブルの係数の大きさを比較すると、i≧1に対して、wt0(i)<wt1(i)<wt2(i)の関係を満たしている。係数テーブル記憶部２５に記憶される複数の係数テーブルは、このような関係を持つものであれば、上述の例に限らない。
　また、非特許文献１や非特許文献２に記載されているように、i=0の係数だけ特別扱いをして、wt0(0)=wt1(0)=wt2(0)=1.0001やwt0(0)=wt1(0)=wt2(0)=1.003という経験的な値を用いてもよい。なお、i=0についてはwt0(i)<wt1(i)<wt2(i)の関係を満たしている必要はなく、また、wt0(0),wt1(0),wt2(0)が必ずしも同じ値でなくともよい。例えば、wt0(0)=1.0001, wt1(0)=1.0, wt2(0)=1.0のように、i=0に関してのみwt0(0), wt1(0), wt2(0)のうちの2つ以上の値の大小関係がwt0(i)<wt1(i)<wt2(i)の関係を満たさなくてもよい。
　本具体例では、閾値fth1'は80であり、閾値fth2'は160であり、閾値gth1は0.3であり、閾値gth2は0.6である。
　係数決定部２４には、基本周波数PとピッチゲインGとが入力される。
　係数決定部２４は、基本周波数が閾値fth1'=80Hz以下の場合には、すなわち基本周波数が低い場合には、係数テーブルt2を係数テーブルｔとして選択する。
　また、係数決定部２４は、基本周波数が閾値fth1'=80Hzより大きくかつfth2'=160Hz以下、かつ、ピッチゲインが閾値gth1=0.3以下の場合には、すなわち、基本周波数が中程度でありピッチゲインが小さい場合には、係数テーブルt2を係数テーブルtとして選択する。
　また、係数決定部２４は、基本周波数が閾値fth1'=80Hzより大きくかつfth2'=160Hz以下、かつ、ピッチゲインが閾値gth1=0.3より大きい場合には、すなわち、基本周波数が中程度でありピッチゲインが大きい又は中程度である場合には、係数テーブルt1を係数テーブルtとして選択する。
　また、係数決定部２４は、基本周波数が閾値fth2'=160Hzより大きく、かつ、ピッチゲインが閾値gth2=0.6以下の場合には、すなわち、基本周波数が高くピッチゲインが中程度又は小さい場合には、係数テーブルt1を係数テーブルtとして選択する。
　さらに、係数決定部２４は、基本周波数が閾値fth2'=160Hzより大きく、かつ、ピッチゲインが閾値gth1=0.6より大きい場合には、すなわち、基本周波数が高くピッチゲインが大きい場合には、係数テーブルt0を係数テーブルtとして選択する。
　基本周波数及びピッチゲインと選択されるテーブルとの関係を図１０に示す。
　そして、係数決定部２４は、その選択された係数テーブルtの各係数wt(i)を係数wO(i)とする。すなわち、wO(i)=wt(i)とする。言い換えれば、係数決定部２４は、選択された係数テーブルtから各次数iに対応する係数wt(i)の大きさを取得し、取得された各次数iに対応する係数wt(i)をwO(i)とする。
　その後、係数決定部２４は、第一実施形態と同様にして、係数wO(i)を自己相関RO(i)に乗じることにより、変形自己相関R'O(i)を求める。
　＜第三実施形態の第三変形例＞
　第三実施形態の第一変形例では、基本周波数と負の相関関係にある値を１個の閾値と比較し、また、ピッチゲインと正の相関関係にある値を１個の閾値と比較することにより係数テーブルを決定したが、第三実施形態の第三変形例はこれらの値のそれぞれを２個以上の閾値と比較し、これらの比較結果に応じて係数wO(i)を決定するものである。
　第三実施形態の第三変形例の線形予測分析装置２の機能構成とフローチャートは、第三実施形態と同じ図７と図８である。第三実施形態の第三変形例の線形予測分析装置２は、係数決定部２４の処理が異なる部分以外は、第三実施形態の線形予測分析装置２と同じである。
　係数テーブル記憶部２５には、係数テーブルt0, t1, t2が記憶されている。３個の係数テーブルt0, t1, t2には、少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)であるように定められた係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)、係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax)、係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)がそれぞれ格納されている。ただし、i=0の係数wt0(0), wt1(0), wt2(0)については、wt0(0)≦wt1(0)≦wt2(0)の関係を満たしていることは必須ではなく、wt0(0)>wt1(0)または／およびwt1(0)>wt2(0)の関係にある値であってもよい。
　ここで、0<fth1<fth2という関係を満たす閾値fth1,fth2と、0<gth1<gth2という関係を満たす閾値gth1, gth2とが定められているとする。
　係数決定部２４は、周期又は周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が取り得る範囲を構成する３つの範囲の少なくとも２つの範囲について、ピッチゲインと正の相関関係にある値が小さいときに決定される係数がピッチゲインと正の相関関係にある値が大きいときに決定される係数よりも大きい場合が含まれ、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が取り得る範囲を構成する３つの範囲の少なくとも２つの範囲について、周期又は周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が大きいときに決定される係数が周期又は周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が小さいときに決定される係数よりも大きい場合が含まれるように、係数テーブル記憶部２５に記憶された係数テーブルを選択して、選択された係数テーブルに格納されている係数を係数wO(i)として得る。
　ここで、周期又は周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が取り得る範囲を構成する３つの範囲とは、例えば、基本周波数と負の相関関係にある値<fth1の範囲（すなわち、周期又は周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が小さい範囲）、fth1≦基本周波数と負の相関関係にある値<fth2の範囲（すなわち、周期又は周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が中程度の範囲）、fth2≦基本周波数と負の相関関係にある値の範囲（すなわち、周期又は周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が大きい範囲）、の３つの範囲のことである。
　また、ピッチゲインと正の相関関係にある値が取り得る範囲を構成する３つの範囲とは、例えば、ピッチゲインと正の相関関係にある値≦gth1の範囲（すなわち、ピッチゲインと正の相関関係にある値が小さい範囲）、gth1<ピッチゲインと正の相関関係にある値≦gth2の範囲（すなわち、ピッチゲインと正の相関関係にある値が中程度の範囲）、gth2<ピッチゲインと正の相関関係にある値の範囲（すなわち、ピッチゲインと正の相関関係にある値が大きい範囲）、の３つの範囲のことである。
　係数決定部２４は、例えば、
(1) 基本周波数と負の相関関係にある値が閾値fth1より小さく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth2より大きい場合、すなわち、周期が短くピッチゲインが大きい場合には、係数テーブルt0の各係数wt0(i)が係数wO(i)として選択され、
(2) 基本周波数と負の相関関係にある値が閾値fth1より小さく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1よりも大きく閾値gth2以下である場合、すなわち、周期が短くピッチゲインが中程度である場合には、係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択され、
(3) 基本周波数と負の相関関係にある値が閾値fth1より小さく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1以下の場合、すなわち、周期が短くピッチゲインが小さい場合には、係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択され、
(4) 基本周波数と負の相関関係にある値が閾値fth1以上であり閾値fth2より小さく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth2より大きい場合、すなわち、周期が中程度でありピッチゲインが大きい場合には、係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択され、
(5) 基本周波数と負の相関関係にある値が閾値fth1以上であり閾値fth2より小さく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1よりも大きく閾値gth2以下である場合、すなわち、周期が中程度でありピッチゲインが中程度である場合には、係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択され、
(6) 基本周波数と負の相関関係にある値が閾値fth1以上であり閾値fth2より小さく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1以下の場合、すなわち、周期が中程度でありピッチゲインが小さい場合には、係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択され、
(7) 基本周波数と負の相関関係にある値が閾値fth2以上であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth2より大きい場合、すなわち、周期が長くピッチゲインが大きい場合には、係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択され、
(8) 基本周波数と負の相関関係にある値が閾値fth2以上であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1よりも大きく閾値gth2以下である場合、すなわち、周期が長くピッチゲインが中程度である場合には、係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択され、
(9) 基本周波数と負の相関関係にある値が閾値fth2以上であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1以下の場合、すなわち、周期が長くピッチゲインが小さい場合には、係数テーブルt2の各係数wt2(i)が係数wO(i)として選択されるように、係数テーブル記憶部２５に記憶された係数テーブルから係数wO(i)を選択する。
　言い換えれば、(1)の場合には係数決定部２４により係数テーブルt0から係数が取得され、(9)の場合には係数決定部２４により係数テーブルt2から係数が取得され、(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8)の場合には係数決定部２４により係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルから係数が取得される。
　また、(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8)の少なくとも１つの場合には係数決定部２４により係数テーブルt1から係数が取得される。
　さらに、k=1,2,…,9として、(k)の場合に前記係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルtjkの番号をjkとして、j1≦j2≦j3であり、j4≦j5≦j6であり、j7≦j8≦j9であり、j1≦j4≦j7であり、j2≦j5≦j8であり、j3≦j6≦j9である。
　＜第三実施形態の第三変形例の具体例＞
　以下、第三実施形態の第三変形例の具体例について説明する。ここでは、第三実施形
態の第二変形例の具体例と異なる部分を中心に説明する。
　線形予測分析装置２には、ハイパスフィルタを通り、12.8 kHzにサンプリング変換され、プリエンファシス処理をされた１フレームあたりNサンプルのディジタル音響信号である入力信号XO(n) (n=0,1,…,N-1)と、周期についての情報として現フレームの一部の入力信号XO(n) (n=0, 1, …, Nn)（ただし、Nnは、Nn<Nという関係を満たす所定の正の整数。）について周期計算部９４０で求めた周期Tと、ピッチゲインについての情報として現フレームの一部の入力信号XO(n) (n=0, 1, …, Nn)についてピッチゲイン計算部９５０で求めたピッチゲインGとが入力される。
　本具体例では、閾値fth1は80であり、閾値fth2は160であり、閾値gth1は0.3であり、閾値gth2は0.6である。
　係数決定部２４には、周期TとピッチゲインGとが入力される。
　係数決定部２４は、周期Tが閾値fth1=80より小さく、かつ、ピッチゲインGが閾値gth2=0.6より大きい場合には、すなわち、周期が短くピッチゲインが大きい場合には、係数テーブルt0を係数テーブルｔとして選択する。
　また、係数決定部２４は、周期Tが閾値fth1=80より小さく、かつ、ピッチゲインGが閾値gth2=0.6以下の場合には、すなわち、周期が短くピッチゲインが中程度又は小さい場合には、係数テーブルt1を係数テーブルｔとして選択する。
　また、係数決定部２４は、周期Tが閾値fth1=80以上かつfth2=160未満、かつ、ピッチゲインGが閾値gth1=0.3より大きい場合には、すなわち、周期が中程度でありピッチゲインが大きい又は中程度である場合には、係数テーブルt1を係数テーブルｔとして選択する。
　また、係数決定部２４は、周期Tが閾値fth1=80以上かつfth2=160未満、かつ、ピッチゲインGが閾値gth1=0.3以下の場合には、すなわち、周期が中程度でありピッチゲインが小さい場合には、係数テーブルt2を係数テーブルｔとして選択する。
　さらに係数決定部２４は、周期Tが閾値fth2=160以上の場合には、すなわち周期が長い場合には、係数テーブルt2を係数テーブルｔとして選択する。
　＜第三実施形態の第四変形例＞
　第三実施形態では複数個の係数テーブルのうち何れか１つのテーブルに記憶された係数を係数wO(i)として決定したが、第三実施形態の第四変形例はこれに加えて複数個の係数テーブルに記憶された係数に基づく演算処理により係数wO(i)を決定する場合を含む。
　第三実施形態の第四変形例の線形予測分析装置２の機能構成とフローチャートは、第三実施形態と同じ図７と図８である。第三実施形態の第四変形例の線形予測分析装置２は、係数決定部２４の処理が異なり、係数テーブル記憶部２５に記憶されている係数テーブルが異なる部分以外は、第三実施形態の線形予測分析装置２と同じである。
　係数テーブル記憶部２５には、係数テーブルt0とt2のみが記憶されており、係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されており、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されている。２個の係数テーブルt0, t2のそれぞれには、少なくとも一部の各iについてwt0(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt2(i)となるように定められた係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)と係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されている。ただし、i=0の係数wt0(0), wt2(0)については、wt0(0)≦wt2(0)の関係を満たしていることは必須ではなく、wt0(0)>wt2(0)の関係にある値であってもよい。
　ここで、0<fth1'<fth2'という関係を満たす閾値fth1',fth2'と、0<gth1<gth2という関係を満たす閾値gth1, gth2とが定められているとする。
　係数決定部２４は、例えば、
(1) 基本周波数と正の相関関係にある値が閾値fth2'より大きく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth2より大きい場合、すなわち、基本周波数が高くピッチゲインが大きいと判断された場合には、係数テーブルt0の各係数wt0(i)が係数wO(i)として選択され、
(2) 基本周波数と正の相関関係にある値が閾値fth2'より大きく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1よりも大きく閾値gth2以下である場合、すなわち、基本周波数が高くピッチゲインが中程度と判断された場合には、係数テーブルt0,t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択されるか、係数テーブルt0とt2の各係数から求まる係数が係数wO(i)とされ、
(3) 基本周波数と正の相関関係にある値が閾値fth2'より大きく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1以下の場合、すなわち、基本周波数が高くピッチゲインが小さいと判断された場合には、係数テーブルt0,t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択されるか、係数テーブルt0とt2の各係数から求まる係数が係数wO(i)とされ、
(4) 基本周波数と正の相関関係にある値が閾値fth1'よりも大きく閾値fth2'以下であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth2より大きい場合、すなわち、基本周波数が中程度でありピッチゲインが大きいと判断された場合には、係数テーブルt0,t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択されるか、係数テーブルt0とt2の各係数から求まる係数が係数wO(i)とされ、
(5) 基本周波数と正の相関関係にある値が閾値fth1'よりも大きく閾値fth2'以下であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1よりも大きく閾値gth2以下である場合、すなわち、基本周波数が中程度でありピッチゲインが中程度と判断された場合には、係数テーブルt0,t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択されるか、係数テーブルt0とt2の各係数から求まる係数が係数wO(i)とされ、
(6) 基本周波数と正の相関関係にある値が閾値fth1'よりも大きく閾値fth2'以下であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1以下の場合、すなわち、基本周波数が中程度でありピッチゲインが小さいと判断された場合には、係数テーブルt0,t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択されるか、係数テーブルt0とt2の各係数から求まる係数が係数wO(i)とされ、
(7) 基本周波数と正の相関関係にある値が閾値fth1'以下であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth2より大きい場合、すなわち、基本周波数が低くピッチゲインが大きいと判断された場合には、係数テーブルt0,t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択されるか、係数テーブルt0とt2の各係数から求まる係数が係数wO(i)とされ、
(8) 基本周波数と正の相関関係にある値が閾値fth1'以下であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1よりも大きく閾値gth2以下である場合、すなわち、基本周波数が低くピッチゲインが中程度と判断された場合には、係数テーブルt0,t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択されるか、係数テーブルt0とt2の各係数から求まる係数が係数wO(i)とされ、
(9) 基本周波数と正の相関関係にある値が閾値fth1'以下であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1以下の場合、すなわち、基本周波数が低くピッチゲインが小さいと判断された場合には、係数テーブルt2の各係数wt2(i)が係数wO(i)として選択されるように、係数テーブル記憶部２５に記憶された係数テーブルから係数wO(i)を選択し、または、求める。
　言い換えれば、(1)の場合には係数決定部２４により係数テーブルt0から係数が取得され、(9)の場合には係数決定部２４により係数テーブルt2から係数が取得され、(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8)の場合には係数決定部２４により係数テーブルt0, t2の何れかの係数テーブルから係数が取得されるか、係数テーブルt0とt2から取得した各係数から係数が求められ、また、(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8)の少なくとも１つの場合には係数決定部２４により係数テーブルt0とt2から取得した各係数から係数が求められる。
　さらに、k=1,2,…,9として、(k)の場合に前記係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルtjkの番号をjkとして、j1≦j2≦j3であり、j4≦j5≦j6であり、j7≦j8≦j9であり、j1≦j4≦j7であり、j2≦j5≦j8であり、j3≦j6≦j9である。
　係数テーブルt0とt2から取得した各係数からの係数を求める方法としては、例えば、係数テーブルt0の各係数wt0(i)と係数テーブルt2の各係数wt2(i)とを用いて、wO(i)=β'×wt0(i)+(1-β')×wt2(i)により係数wO(i)を決定する方法がある。
　ここで、β'は0≦β'≦1であり、基本周波数Pが高くピッチゲインGが大きいほどβ'の値も大きくなり、基本周波数Pが小さくピッチゲインGが小さいほどβ'の値も小さくなる関数β'=c(P,G)により、基本周波数P及びピッチゲインGから求める値である。
　このように、w0(i)を求めることにより、係数決定部２４にはwt0(i) (i=0,1,…,Pmax)を記憶したテーブルとwt2(i) (i=0,1,…,Pmax)を記憶したテーブルの２つのテーブルだけを記憶しておくことで、係数テーブルt0とt2から取得した各係数から係数を得る場合のうちの基本周波数Pが高くピッチゲインGが大きいときにはwh(i)に近い係数を得ることができ、逆に係数テーブルt0とt2から取得した各係数から係数を得る場合のうちの基本周波数Pが低くピッチゲインGが小さいときにはwl(i)に近い係数を得ることができる。
　＜第三実施形態の第五変形例＞
　第三実施形態では複数個の係数テーブルのうち何れか１つのテーブルに記憶された係数を係数wO(i)として決定したが、第三実施形態の第五変形例はこれに加えて複数個の係数テーブルに記憶された係数に基づく演算処理により係数wO(i)を決定する場合を含む。
　第三実施形態の第五変形例の線形予測分析装置２の機能構成とフローチャートは、第三実施形態と同じ図７と図８である。第三実施形態の第五変形例の線形予測分析装置２は、係数決定部２４の処理が異なり、係数テーブル記憶部２５に記憶されている係数テーブルが異なる部分以外は、第三実施形態の線形予測分析装置２と同じである。
　係数テーブル記憶部２５には、係数テーブルt0とt2のみが記憶されており、係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されており、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されている。２個の係数テーブルt0,t2のそれぞれには、少なくとも一部の各iについてwt0(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt2(i)となるように定められた係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)と係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されている。
　ここで、0<fth1<fth2という関係を満たす閾値fth1,fth2と、0<gth1<gth2という関係を満たす閾値gth1, gth2とが定められているとする。
　係数決定部２４は、例えば、
(1) 基本周波数と負の相関関係にある値が閾値fth1より小さく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth2より大きい場合、すなわち、周期が短くピッチゲインが大きい場合には、係数テーブルt0の各係数wt0(i)が係数wO(i)として選択され、
(2) 基本周波数と負の相関関係にある値が閾値fth1より小さく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1よりも大きく閾値gth2以下である場合、すなわち、周期が短くピッチゲインが中程度である場合には、係数テーブルt0, t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択されるか、係数テーブルt0とt2の各係数から求まる係数が係数wO(i)とされ、
(3) 基本周波数と負の相関関係にある値が閾値fth1より小さく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1以下の場合、すなわち、周期が短くピッチゲインが小さい場合には、係数テーブルt0, t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択されるか、係数テーブルt0とt2の各係数から求まる係数が係数wO(i)とされ、
(4) 基本周波数と負の相関関係にある値が閾値fth1以上であり閾値fth2より小さく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth2より大きい場合、すなわち、周期が中程度でありピッチゲインが大きい場合には、係数テーブルt0, t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択されるか、係数テーブルt0とt2の各係数から求まる係数が係数wO(i)とされ、
(5) 基本周波数と負の相関関係にある値が閾値fth1以上であり閾値fth2より小さく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1よりも大きく閾値gth2以下である場合、すなわち、周期が中程度でありピッチゲインが中程度である場合には、係数テーブルt0, t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択されるか、係数テーブルt0とt2の各係数から求まる係数が係数wO(i)とされ、
(6) 基本周波数と負の相関関係にある値が閾値fth1以上であり閾値fth2より小さく、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1以下の場合、すなわち、周期が中程度でありピッチゲインが小さい場合には、係数テーブルt0, t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択されるか、係数テーブルt0とt2の各係数から求まる係数が係数wO(i)とされ、
(7) 基本周波数と負の相関関係にある値が閾値fth2以上であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth2より大きい場合、すなわち、周期が長くピッチゲインが大きい場合には、係数テーブルt0, t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択されるか、係数テーブルt0とt2の各係数から求まる係数が係数wO(i)とされ、
(8) 基本周波数と負の相関関係にある値が閾値fth2以上であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1よりも大きく閾値gth2以下である場合、すなわち、周期が長くピッチゲインが中程度である場合には、係数テーブルt0, t2の何れかの係数テーブルの各係数が係数wO(i)として選択されるか、係数テーブルt0とt2の各係数から求まる係数が係数wO(i)とされ、
(9) 基本周波数と負の相関関係にある値が閾値fth2以上であり、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値gth1以下の場合、すなわち、周期が長くピッチゲインが小さい場合には、係数テーブルt2の各係数wt2(i)が係数wO(i)として選択されるように、係数テーブル記憶部２５に記憶された係数テーブルから係数wO(i)を選択し、または、求める。
　言い換えれば、(1)の場合には係数決定部２４により係数テーブルt0から係数が取得され、(9)の場合には係数決定部２４により係数テーブルt2から係数が取得され、(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8)の場合には係数決定部２４により係数テーブルt0, t2の何れかの係数テーブルから係数が取得されるか、係数テーブルt0とt2から取得した各係数から係数が求められ、
　また、(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8)の少なくとも１つの場合には係数決定部２４により係数テーブルt0とt2から取得した各係数から係数が求められる。
　さらに、k=1,2,…,9として、(k)の場合に前記係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルtjkの番号をjkとして、j1≦j2≦j3であり、j4≦j5≦j6であり、j7≦j8≦j9であり、j1≦j4≦j7であり、j2≦j5≦j8であり、j3≦j6≦j9である。
　係数テーブルt0とt2から取得した各係数からの係数を求める方法としては、例えば、係数テーブルt0の各係数wt0(i)と係数テーブルt2の各係数wt2(i)とを用いて、wO(i)=(1-β)×wt0(i)+β×wt2(i)により係数wO(i)を決定する方法がある。
　ここで、βは0≦β≦1であり、周期Tが長くピッチゲインGが小さいほどβの値が大きくなり、周期Tが短くピッチゲインGが大きいほどβの値が小さくなる関数β=b(T,G)により、周期T及びピッチゲインGから求める値である。
　このように、w0(i)を求めることにより、係数決定部２４にはwt0(i) (i=0,1,…,Pmax)を記憶したテーブルとwt2(i) (i=0,1,…,Pmax)を記憶したテーブルの２つのテーブルだけを記憶しておくことで、係数テーブルt0とt2から取得した各係数から係数を得る場合のうちの周期Tが短くピッチゲインGが大きいときにはwh(i)に近い係数を得ることができ、逆に係数テーブルt0とt2から取得した各係数から係数を得る場合のうちの周期Tが長くピッチゲインGが小さいときにはwl(i)に近い係数を得ることができる。
　［第一実施形態から第三実施形態に共通の変形例］
　図１１及び図１２に示すように、上述の全ての実施形態及び変形例において、係数乗算部２２を含まず、予測係数計算部２３において係数wO(i)と自己相関RO(i)とを用いて線形予測分析を行ってもよい。図１１と図１２は、それぞれ図１と図７に対応する線形予測分析装置２の構成例である。この場合は、予測係数計算部２３は、図１３に示すように、係数wO(i)と自己相関RO(i)とが乗算されたものである変形自己相関R'O(i)ではなく、係数wO(i)と自己相関RO(i)とを直接用いて線形予測分析を行う（ステップＳ５）。
　[第四実施形態］
　第四実施形態は、入力信号XO(n)に対して従来の線形予測分析装置を用いて線形予測分析を行い、その線形予測分析の結果を用いて基本周波数計算部及びピッチゲイン計算部でそれぞれ基本周波数及びピッチゲインを得て、得られた基本周波数及びピッチゲインに基づく係数wO(i)を用いて本発明の線形予測分析装置により線形予測係数に変換可能な係数を求めるものである。
　第四実施形態の線形予測分析装置３は、図１４に示すように、第一線形予測分析部３１、線形予測残差計算部３２、基本周波数計算部３３、ピッチゲイン計算部３６、第二線形予測分析部３４を例えば備えている。
　[第一線形予測分析部３１］
　第一線形予測分析部３１は、従来の線形予測分析装置１と同じ動作をする。すなわち、第一線形予測分析部３１は、入力信号XO(n)から自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)を求め、自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)と予め定めた係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)とを同じiごとに乗じることにより変形自己相関R' O(i) (i=0,1,…,Pmax)を求め、変形自己相関R' O(i) (i=0,1,…,Pmax)から1次から予め定めた最大次数であるPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める。
　[線形予測残差計算部３２］
　線形予測残差計算部３２は、入力信号XO(n)に対して、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数に基づく線形予測や線形予測と等価なまたは類似したフィルタリング処理を行って線形予測残差信号XR(n)を求める。フィルタリング処理は重み付け処理とも言えるので、線形予測残差信号XR(n)は重み付け入力信号であるともいえる。
　[基本周波数計算部３３]
　基本周波数計算部３３は、線形予測残差信号XR(n)の基本周波数Pを求め、基本周波数についての情報を出力する。基本周波数を求める方法としては、様々な公知の方法が存在するので、公知の何れの方法を用いてもよい。基本周波数計算部３３は、例えば、現フレームの線形予測残差信号XR (n) (n=0, 1, …, N-1)を構成する複数個のサブフレームのそれぞれについて基本周波数を求める。すなわち、2以上の整数であるM個のサブフレームであるXRs1(n) (n=0, 1, …, N/M-1), …, XRsM(n) (n= (M-1)N/M, (M-1)N/M+1, …, N-1)のそれぞれの基本周波数であるPs1, …, PsMを求める。NはMで割り切れるとする。基本周波数計算部３３は、次に、現フレームを構成するM個のサブフレームの基本周波数であるPs1, …, PsMのうちの最大値max(Ps1, …, PsM)を特定可能な情報を基本周波数についての情報として出力する。
　[ピッチゲイン計算部３６]
　ピッチゲイン計算部３６は、線形予測残差信号XR(n)のピッチゲインGを求め、ピッチゲインについての情報を出力する。ピッチゲインを求める方法としては、様々な公知の方法が存在するので、公知の何れの方法を用いてもよい。ピッチゲイン計算部３６は、例えば、現フレームの線形予測残差信号XR (n) (n=0, 1, …, N-1)を構成する複数個のサブフレームのそれぞれについてピッチゲインを求める。すなわち、2以上の整数であるM個のサブフレームであるXRs1(n) (n=0, 1, …, N/M-1), …, XRsM(n) (n= (M-1)N/M, (M-1)N/M+1, …, N-1)のそれぞれのピッチゲインであるGs1, …, GsMを求める。NはMで割り切れるとする。ピッチゲイン計算部３６は、次に、現フレームを構成するM個のサブフレームのピッチゲインであるGs1, …, GsMのうちの最大値max(Gs1, …, GPsM)を特定可能な情報をピッチゲインについての情報として出力する。
　[第二線形予測分析部３４］
　第二線形予測分析部３４は、本発明の第一実施形態の線形予測分析装置２、第二実施形態の線形予測分析装置２、第二実施形態の第二変形例の線形予測分析装置２、第三実施形態の線形予測分析装置２、第三実施形態の第二変形例の線形予測分析装置２、第三実施形態の第四変形例の線形予測分析装置２、第一実施形態から第三実施形態に共通の変形例の線形予測分析装置２、の何れかと同じ動作をする。すなわち、第二線形予測分析部３４は、入力信号XO(n)から自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)を求め、基本周波数計算部３３が出力した基本周波数についての情報及びピッチゲイン計算部３６が出力したピッチゲインについての情報に基づいて係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)と決定した係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)とを用いて1次から予め定めた最大次数であるPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める。
　＜第四実施形態の変形例＞
　第四実施形態の変形例は、入力信号XO(n)に対して従来の線形予測分析装置を用いて線形予測分析を行い、その線形予測分析の結果を用いて周期計算部及びピッチゲイン計算部でそれぞれ周期及びピッチゲインを得て、得られた周期及びピッチゲインに基づく係数wO(i)を用いて本発明の線形予測分析装置により線形予測係数に変換可能な係数を求めるものである。
　第四実施形態の変形例の線形予測分析装置３は、図１５に示すように、第一線形予測分析部３１、線形予測残差計算部３２、周期計算部３５、ピッチゲイン計算部３６、第二線形予測分析部３４を例えば備えている。第四実施形態の変形例の線形予測分析装置３の第一線形予測分析部３１と線形予測残差計算部３２はそれぞれ、第四実施形態の線形予測分析装置３と同様である。以下、第四実施形態と異なる部分を中心に説明する。
　[周期計算部３５]
　周期計算部３５は、線形予測残差信号XR(n)の周期Tを求め、周期についての情報を出力する。周期を求める方法としては、様々な公知の方法が存在するので、公知の何れの方法を用いてもよい。周期計算部３５は、例えば、現フレームの線形予測残差信号XR (n) (n=0, 1, …, N-1)を構成する複数個のサブフレームのそれぞれについて周期を求める。すなわち、2以上の整数であるM個のサブフレームであるXRs1(n) (n=0, 1, …, N/M-1), …, XRsM(n)(n= (M-1)N/M, (M-1)N/M+1, …, N-1)のそれぞれの周期であるTs1, …, TsMを求める。NはMで割り切れるとする。周期計算部３５は、次に、現フレームを構成するM個のサブフレームの周期であるTs1, …, TsMのうちの最小値min(Ts1 …, TsM)を特定可能な情報を周期についての情報として出力する。
　[変形例の第二線形予測分析部３４］
　第四実施形態の変形例の第二線形予測分析部３４は、本発明の第一実施形態の変形例の線形予測分析装置２、第二実施形態の第一変形例の線形予測分析装置２、第二実施形態の第三変形例の線形予測分析装置２、第三実施形態の第一変形例の線形予測分析装置２、第三実施形態の第三変形例の線形予測分析装置２、第三実施形態の第五変形例の線形予測分析装置２、第一実施形態から第三実施形態に共通の変形例の線形予測分析装置２、の何れかと同じ動作をする。すなわち、第二線形予測分析部３４は、入力信号XO(n)から自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)を求め、周期計算部３５が出力した周期についての情報及びピッチゲイン計算部３６が出力したピッチゲインについての情報に基づいて係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)と決定した係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)とを用いて1次から予め定めた最大次数であるPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める。
　＜基本周波数と正の相関関係にある値について＞
　第一実施形態において基本周波数計算部９３０の具体例２として説明した通り、基本周波数と正の相関関係にある値として、前のフレームの信号処理においてLook-aheadとも呼ばれる先読みして利用するサンプル部分のうち現フレームのサンプルに対応する部分の基本周波数を用いてもよい。
　また、基本周波数と正の相関関係にある値として、基本周波数の推定値を用いてもよい。例えば、過去の複数フレームの基本周波数から予測される現在のフレームについての基本周波数の推定値や、過去の複数フレームについての基本周波数の平均値や最小値や最大値を、基本周波数の推定値として用いてもよい。また、複数サブフレームについての基本周波数の平均値や最小値や最大値を、基本周波数の推定値として用いてもよい。
　また、基本周波数と正の相関関係にある値として、基本周波数の量子化値を用いてもよい。すなわち、量子化前の基本周波数を用いてもよいし、量子化後の基本周波数を用いてもよい。
　さらに、基本周波数と正の相関関係にある値として、ステレオなどの複数チャネルの場合には何れか分析済みのチャネルについての基本周波数を用いてもよい。
　＜基本周波数と負の相関関係にある値について＞
　第一実施形態において周期計算部９４０の具体例２として説明した通り、基本周波数と負の相関関係にある値として、前のフレームの信号処理においてLook-aheadとも呼ばれる先読みして利用するサンプル部分のうち現フレームのサンプルに対応する部分の周期Tを用いてもよい。
　また、基本周波数と負の相関関係にある値として、周期Tの推定値を用いてもよい。例えば、過去の複数フレームの基本周波数から予測される現在のフレームについての周期Tの推定値や、過去の複数フレームについての周期Tの平均値や最小値や最大値を、周期Tの推定値として用いてもよい。また、複数サブフレームについての周期Tの平均値や最小値や最大値を、基本周波数の推定値として用いてもよい。もしくは過去の複数フレームの基本周波数およびLook-aheadとも呼ばれる先読みして利用するサンプル部分のうち現フレームのサンプルに対応する部分により予測される現フレームについての周期Tの推定値を用いてもよいし、同様に、過去の複数フレームの基本周波数およびLook-aheadとも呼ばれる先読みして利用するサンプル部分のうち現フレームのサンプルに対応する部分についての平均値や最小値や最大値を推定値として用いてもよい。
　また、基本周波数と負の相関関係にある値として、周期Tの量子化値を用いてもよい。すなわち、量子化前の周期Tを用いてもよいし、量子化後の周期Tを用いてもよい。
　さらに、基本周波数と負の相関関係にある値として、ステレオなどの複数チャネルの場合には何れか分析済みのチャネルについての周期Tを用いてもよい。
　＜ピッチゲインと正の相関関係にある値について＞
　第一実施形態においてピッチゲイン計算部９５０の具体例２として説明した通り、ピッチゲインと正の相関関係にある値として、前のフレームの信号処理においてLook-aheadとも呼ばれる先読みして利用するサンプル部分のうち現フレームのサンプルに対応する部分のピッチゲインを用いてもよい。
　なお、上記の各実施形態及び各変形例の基本周波数と正の相関関係にある値や基本周波数と負の相関関係にある値やピッチゲインと正の相関関係にある値と閾値との比較においては、基本周波数と正の相関関係にある値や基本周波数と負の相関関係にある値やピッチゲインと正の相関関係にある値が閾値と同じ値である場合には、閾値を境として隣接する二つの場合の何れか一方に場合分けされるように設定すればよい。すなわち、ある閾値以上の場合としているところを当該閾値より大きい場合とするとともに、当該閾値より小さい場合としているところを当該閾値以下の場合としてもよい。また、ある閾値より大きい場合としているところを当該閾値以上の場合とするとともに、当該閾値以下の場合としているところを当該閾値より小さい場合としてもよい。
　上記装置及び方法において説明した処理は、記載の順にしたがって時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。
　また、線形予測分析方法における各ステップをコンピュータによって実現する場合、線形予測分析方法が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、その各ステップがコンピュータ上で実現される。
　この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。
　また、各処理手段は、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより構成することにしてもよいし、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
　その他、この発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。

Claims (18)

  1. 　入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、
    　少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、
    　係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' (i)を用いて1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、
    　少なくとも一部の各次数iに対して、前記各次数iに対応する係数wO(i)が、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値の増加とともに単調増加する場合と、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号の周期性の強さ又はピッチゲインと正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合とが含まれている、
    　線形予測分析方法。
  2. 　入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、
    　少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、
    　２個以上の係数テーブルのそれぞれにはi=0, 1, …, Pmaxの各次数iと前記各次数iに対応する係数wO(i)とが対応付けて記憶されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値と、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号の周期性の強さ又はピッチゲインと正の相関関係にある値とを用いて前記２個以上の係数テーブルの中の１個の係数テーブルから係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を取得する係数決定ステップと、
    　取得された前記各次数ｉに対応する係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、
    　前記２個以上の係数テーブルの中の、前記周期、周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が第一値であり、かつ、前記周期性の強さ又はピッチゲインと正の相関関係にある値が第三値である場合に前記係数決定ステップで係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第一係数テーブルとし、
    　前記２個以上の係数テーブルの中の、前記周期、周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が前記第一値よりも大きい第二値であり、かつ、前記周期性の強さ又はピッチゲインと正の相関関係にある値が前記第三値よりも小さい第四値である場合に前記係数決定ステップで係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第二係数テーブルとして、
    　少なくとも一部の各次数iに対して、前記第二係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数は、前記第一係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数よりも大きい、
    　線形予測分析方法。
  3. 　入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、
    　少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n) とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、
    　係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax)、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値及びピッチゲインと正の相関関係にある値を用いて前記係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定ステップと、
    　前記取得した係数と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、
    　少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)であり、
    　前記係数決定ステップは、周期又は周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が取り得る範囲を構成する３つの範囲の少なくとも２つの範囲について、ピッチゲインと正の相関関係にある値が小さいときに決定される係数がピッチゲインと正の相関関係にある値が大きいときに決定される係数よりも大きい場合が含まれ、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が取り得る範囲を構成する３つの範囲の少なくとも２つの範囲について、周期又は周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が大きいときに決定される係数が周期又は周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が小さいときに決定される係数よりも大きい場合が含まれるように、係数テーブルを選択して、選択された係数テーブルに格納されている係数を取得する、
    　線形予測分析方法。
  4. 　入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、
    　少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n) とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、
    　係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax)、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値及びピッチゲインと正の相関関係にある値を用いて前記係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定ステップと、
    　前記取得した係数と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、
    　少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)であり、
    　前記周期、周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値及びピッチゲインと正の相関関係にある値に応じて、(1)周期が短くピッチゲインが大きい場合には前記係数決定ステップで係数テーブルt0から係数が取得されるとし、(9)周期が長くピッチゲインが小さい場合には前記係数決定ステップで係数テーブルt2から係数が取得されるとし、(2)周期が短くピッチゲインが中程度の場合、(3)周期が短くピッチゲインが小さい場合、(4)周期が中程度でありピッチゲインが大きい場合、(5)周期が中程度でありピッチゲインが中程度の場合、(6)周期が中程度でありピッチゲインが小さい場合、(7)周期が長くピッチゲインが大きい場合、(8)周期が長くピッチゲインが中程度の場合、には前記係数決定ステップで係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルから係数が取得されるとし、
    　(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8)の少なくとも１つの場合には前記係数決定ステップで係数テーブルt1から係数が取得されるとし、
    　k=1,2,…,9として、(k)の場合に前記係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルtjkの番号をjkとして、j1≦j2≦j3であり、j4≦j5≦j6であり、j7≦j8≦j9であり、j1≦j4≦j7であり、j2≦j5≦j8であり、j3≦j6≦j9である、
    　線形予測分析方法。
  5. 　入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、
    　少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n) とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、
    　係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、
    　少なくとも一部の各次数iに対して、前記各次数iに対応する係数wO(i)が、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合及びピッチゲインと正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合が含まれている、
    　線形予測分析方法。
  6. 　入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、
    　少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n) とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、
    　２個以上の係数テーブルのそれぞれにはi=0, 1, …, Pmaxの各次数iと前記各次数iに対応する係数wO(i)とが対応付けて記憶されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値と、現在又は過去のフレームにおける入力信号のピッチゲインと正の相関関係にある値とを用いて前記２個以上の係数テーブルの中の１個の係数テーブルから係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を取得する係数決定ステップと、
    　取得された前記各次数ｉに対応する係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、
    　前記２個以上の係数テーブルの中の、前記基本周波数と正の相関関係にある値が第一値であり、かつ、前記ピッチゲインと正の相関関係にある値が第三値である場合に前記係数決定ステップで係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第一係数テーブルとし、
    　前記２個以上の係数テーブルの中の、前記基本周波数と正の相関関係にある値が前記第一値よりも小さい第二値であり、かつ、前記ピッチゲインと正の相関関係にある値が前記第三値よりも小さい第四値である場合に前記係数決定ステップで係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第二係数テーブルとして、
    　少なくとも一部の各次数iに対して、前記第二係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数は、前記第一係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数よりも大きい、
    　線形予測分析方法。
  7. 　入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、
    　少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n) とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、
    　係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax)、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値及びピッチゲインと正の相関関係にある値を用いて前記係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定ステップと、
    　前記取得した係数と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、
    　少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)であり、
    　前記係数決定ステップは、基本周波数と正の相関関係にある値が取り得る範囲を構成する３つの範囲の少なくとも２つの範囲について、ピッチゲインと正の相関関係にある値が小さいときに決定される係数がピッチゲインと正の相関関係にある値が大きいときに決定される係数よりも大きい場合が含まれ、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が取り得る範囲を構成する３つの範囲の少なくとも２つの範囲について、基本周波数と正の相関関係にある値が小さいときに決定される係数が基本周波数と正の相関関係にある値が大きいときに決定される係数よりも大きい場合が含まれるように、係数テーブルを選択して、選択された係数テーブルに格納されている係数を取得する、
    　線形予測分析方法。
  8. 　入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、
    　少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、
    　係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax)、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値及びピッチゲインと正の相関関係にある値を用いて前記係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定ステップと、
    　前記取得した係数と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、
    　少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)であり、
    　前記基本周波数と正の相関関係にある値及びピッチゲインと正の相関関係にある値に応じて、(1)基本周波数が高くピッチゲインが大きい場合には前記係数決定ステップで係数テーブルt0から係数が取得されるとし、(9)基本周波数が低くピッチゲインが小さい場合には前記係数決定ステップで係数テーブルt2から係数が取得されるとし、(2)基本周波数が高くピッチゲインが中程度の場合、(3)基本周波数が高くピッチゲインが小さい場合、(4)基本周波数が中程度でありピッチゲインが大きい場合、(5)基本周波数が中程度でありピッチゲインが中程度の場合、(6)基本周波数が中程度でありピッチゲインが小さい場合、(7)基本周波数が低くピッチゲインが大きい場合、(8)基本周波数が低くピッチゲインが中程度の場合、には前記係数決定ステップで係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルから係数が取得されるとし、
    　(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8)の少なくとも１つの場合には前記係数決定ステップで係数テーブルt1から係数が取得されるとし、
    　k=1,2,…,9として、(k)の場合に前記係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルtjkの番号をjkとして、j1≦j2≦j3であり、j4≦j5≦j6であり、j7≦j8≦j9であり、j1≦j4≦j7であり、j2≦j5≦j8であり、j3≦j6≦j9である、
    　線形予測分析方法。
  9. 　入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析装置であって、
    　少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算部と、
    　係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' (i)を用いて1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算部と、を含み、
    　少なくとも一部の各次数iに対して、前記各次数iに対応する係数wO(i)が、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値の増加とともに単調増加する場合と、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号の周期性の強さ又はピッチゲインと正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合とが含まれている、
    　線形予測分析装置。
  10. 　入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析装置であって、
    　少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算部と、
    　２個以上の係数テーブルのそれぞれにはi=0, 1, …, Pmaxの各次数iと前記各次数iに対応する係数wO(i)とが対応付けて記憶されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値と、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号の周期性の強さ又はピッチゲインと正の相関関係にある値とを用いて前記２個以上の係数テーブルの中の１個の係数テーブルから係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を取得する係数決定部と、
    　取得された前記各次数ｉに対応する係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算部と、を含み、
    　前記２個以上の係数テーブルの中の、前記周期、周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が第一値であり、かつ、前記周期性の強さ又はピッチゲインと正の相関関係にある値が第三値である場合に前記係数決定部で係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第一係数テーブルとし、
    　前記２個以上の係数テーブルの中の、前記周期、周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が前記第一値よりも大きい第二値であり、かつ、前記周期性の強さ又はピッチゲインと正の相関関係にある値が前記第三値よりも小さい第四値である場合に前記係数決定部で係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第二係数テーブルとして、
    　少なくとも一部の各次数iに対して、前記第二係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数は、前記第一係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数よりも大きい、
    　線形予測分析装置。
  11. 　入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析装置であって、
    　少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n) とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算部と、
    　係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax)、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値及びピッチゲインと正の相関関係にある値を用いて前記係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定部と、
    　前記取得した係数と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算部と、を含み、
    　少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)であり、
    　前記係数決定部は、周期又は周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が取り得る範囲を構成する３つの範囲の少なくとも２つの範囲について、ピッチゲインと正の相関関係にある値が小さいときに決定される係数がピッチゲインと正の相関関係にある値が大きいときに決定される係数よりも大きい場合が含まれ、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が取り得る範囲を構成する３つの範囲の少なくとも２つの範囲について、周期又は周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が大きいときに決定される係数が周期又は周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値が小さいときに決定される係数よりも大きい場合が含まれるように、係数テーブルを選択して、選択された係数テーブルに格納されている係数を取得する、
    　線形予測分析装置。
  12. 　入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析装置であって、
    　少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n) とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算部と、
    　係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax)、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値及びピッチゲインと正の相関関係にある値を用いて前記係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定部と、
    　前記取得した係数と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算部と、を含み、
    　少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)であり、
    　前記周期、周期の量子化値又は基本周波数と負の相関関係にある値及びピッチゲインと正の相関関係にある値に応じて、(1)周期が短くピッチゲインが大きい場合には前記係数決定部で係数テーブルt0から係数が取得されるとし、(9)周期が長くピッチゲインが小さい場合には前記係数決定部で係数テーブルt2から係数が取得されるとし、(2)周期が短くピッチゲインが中程度の場合、(3)周期が短くピッチゲインが小さい場合、(4)周期が中程度でありピッチゲインが大きい場合、(5)周期が中程度でありピッチゲインが中程度の場合、(6)周期が中程度でありピッチゲインが小さい場合、(7)周期が長くピッチゲインが大きい場合、(8)周期が長くピッチゲインが中程度の場合、には前記係数決定部で係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルから係数が取得されるとし、
    　(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8)の少なくとも１つの場合には前記係数決定部で係数テーブルt1から係数が取得されるとし、
    　k=1,2,…,9として、(k)の場合に前記係数決定部で係数が取得される係数テーブルtjkの番号をjkとして、j1≦j2≦j3であり、j4≦j5≦j6であり、j7≦j8≦j9であり、j1≦j4≦j7であり、j2≦j5≦j8であり、j3≦j6≦j9である、
    　線形予測分析装置。
  13. 　入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析装置であって、
    　少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n) とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算部と、
    　係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算部と、を含み、
    　少なくとも一部の各次数iに対して、前記各次数iに対応する係数wO(i)が、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合及びピッチゲインと正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合が含まれている、
    　線形予測分析装置。
  14. 　入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析装置であって、
    　少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n) とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算部と、
    　２個以上の係数テーブルのそれぞれにはi=0, 1, …, Pmaxの各次数iと前記各次数iに対応する係数wO(i)とが対応付けて記憶されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値と、現在又は過去のフレームにおける入力信号のピッチゲインと正の相関関係にある値とを用いて前記２個以上の係数テーブルの中の１個の係数テーブルから係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を取得する係数決定部と、
    　取得された前記各次数ｉに対応する係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算部と、を含み、
    　前記２個以上の係数テーブルの中の、前記基本周波数と正の相関関係にある値が第一値であり、かつ、前記ピッチゲインと正の相関関係にある値が第三値である場合に前記係数決定部で係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第一係数テーブルとし、
    　前記２個以上の係数テーブルの中の、前記基本周波数と正の相関関係にある値が前記第一値よりも小さい第二値であり、かつ、前記ピッチゲインと正の相関関係にある値が前記第三値よりも小さい第四値である場合に前記係数決定部で係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第二係数テーブルとして、
    　少なくとも一部の各次数iに対して、前記第二係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数は、前記第一係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数よりも大きい、
    　線形予測分析装置。
  15. 　入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析装置であって、
    　少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n) とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算部と、
    　係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax)、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値及びピッチゲインと正の相関関係にある値を用いて前記係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定部と、
    　前記取得した係数と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算部と、を含み、
    　少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)であり、
    　前記係数決定部は、基本周波数と正の相関関係にある値が取り得る範囲を構成する３つの範囲の少なくとも２つの範囲について、ピッチゲインと正の相関関係にある値が小さいときに決定される係数がピッチゲインと正の相関関係にある値が大きいときに決定される係数よりも大きい場合が含まれ、かつ、ピッチゲインと正の相関関係にある値が取り得る範囲を構成する３つの範囲の少なくとも２つの範囲について、基本周波数と正の相関関係にある値が小さいときに決定される係数が基本周波数と正の相関関係にある値が大きいときに決定される係数よりも大きい場合が含まれるように、係数テーブルを選択して、選択された係数テーブルに格納されている係数を取得する、
    　線形予測分析装置。
  16. 　入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析装置であって、
    　少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算部と、
    　係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax)、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値及びピッチゲインと正の相関関係にある値を用いて前記係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定部と、
    　前記取得した係数と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算部と、を含み、
    　少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)であり、
    　前記基本周波数と正の相関関係にある値及びピッチゲインと正の相関関係にある値に応じて、(1)基本周波数が高くピッチゲインが大きい場合には前記係数決定部で係数テーブルt0から係数が取得されるとし、(9)基本周波数が低くピッチゲインが小さい場合には前記係数決定部で係数テーブルt2から係数が取得されるとし、(2)基本周波数が高くピッチゲインが中程度の場合、(3)基本周波数が高くピッチゲインが小さい場合、(4)基本周波数が中程度でありピッチゲインが大きい場合、(5)基本周波数が中程度でありピッチゲインが中程度の場合、(6)基本周波数が中程度でありピッチゲインが小さい場合、(7)基本周波数が低くピッチゲインが大きい場合、(8)基本周波数が低くピッチゲインが中程度の場合、には前記係数決定部で係数テーブルt0,t1,t2の何れかの係数テーブルから係数が取得されるとし、
    　(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8)の少なくとも１つの場合には前記係数決定部で係数テーブルt1から係数が取得されるとし、
    　k=1,2,…,9として、(k)の場合に前記係数決定部で係数が取得される係数テーブルtjkの番号をjkとして、j1≦j2≦j3であり、j4≦j5≦j6であり、j7≦j8≦j9であり、j1≦j4≦j7であり、j2≦j5≦j8であり、j3≦j6≦j9である、
    　線形予測分析装置。
  17. 　請求項１から８の何れかの線形予測分析方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
  18. 　請求項１から８の何れかの線形予測分析方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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