(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
変換領域における信号を記載している実際の変換領域パラメータ（１２０）に基づく前記信号の信号特性の変化を記載しているパラメータ（１４０）を得るための装置（１００）であって、前記装置は、
信号特性を表している１つ以上のモデルパラメータ（１４０）に依存する変換領域パラメータの変化を記載している変換領域変化モデル（１３０ａ；１３０ｃ）の１つ以上のモデルパラメータを決定するために構成されるパラメータ決定器（１３０）を含み、前記変換領域パラメータのモデル化された変化と前記実際の変換領域パラメータの変化との間の偏差を表わしているモデルエラーは、既定の閾値以下の状態にするか、または、最小化され、
前記装置（１００）は、前記実際の変換領域パラメータとして、変換領域パラメータ（Ｒ（ｋ，ｈ），Ｑ（ｋ，ｔ）＝ｑk）の第１の組を含み、そして変換変数（ｋ）の複数の異なる値に対する第１の時間間隔についての音声信号を記載する第１の変換領域情報、および変換領域パラメータ（Ｒ（ｋ，ｈ＋１），Ｑ（−ｋ，ｔ）＝Ｑ（ｋ，ｔ−ｋ）＝ｑ-k）の第２の組を含み、そして前記変換変数の前記異なる値に対する第２の時間間隔についての前記音声信号を記載する第２の変換領域情報（Ｒ（ｋ，ｈ＋１））を得るために構成され、
ここで、前記パラメータ決定器（１３０）は、時間的な変化情報を得るために、複数の前記変換変数（ｋ）の異なる値に対する前記第１の変換領域情報および前記第２の変換領域情報の間の時間的な変化を評価し、
ローカル変化情報を得るために、複数の前記変換変数の異なる値に対する前記変換変数上の前記変換領域情報のローカル変化を推定し、
周波数変化モデルパラメータ（１４０）を得るために、前記時間的な変化情報および前記ローカル変化情報を結合するために構成され、
前記パラメータ決定器（１３０）は、前記周波数変化モデルパラメータ（１４０）を含み、前記音声信号の滑らかな周波数変化を仮定している前記変換変数（ｋ）に関する前記音声信号の変換領域表現の圧縮または拡張を表している変換領域変化モデルを用いて、前記周波数変化モデルパラメータ（１４０）を得るために構成され、
前記パラメータ決定器は、前記周波数変化モデルパラメータ（１４０）を決定するために構成され、前記変換領域変化モデルは、変換領域パラメータの前記第１の組、および変換領域パラメータの前記第２の組に適合する、装置（１００）。
【請求項２】
前記装置（１００）は、前記実際の変換領域パラメータ（１２０）として、前記変換変数の前記異なる値を含む前記変換変数（ｋ）の値の既定の組に対する前記変換領域における音声信号の第１の時間間隔を記載している変換領域パラメータ（Ｒ（ｋ，ｈ），Ｑ（ｋ，ｔ）＝ｑk）の第１の組、および前記変換変数（ｋ）の値の前記既定の組に対する前記変換領域における第２の時間間隔を記載している変換領域パラメータ（Ｒ（ｋ，ｈ＋１），Ｑ（−ｋ，ｔ）＝Ｑ（ｋ，ｔ−ｋ）＝ｑ-k）の第２の組を得るために構成される、請求項１に記載の装置（１００）。
【請求項３】
0005551715.tif 000066
【請求項４】
前記装置（１００）は、前記実際の変換領域パラメータとして、複数の異なる自己相関のラグ値（ｋ）に対する第１の時間間隔についての前記音声信号の自己相関を記載している第１の自己相関情報（Ｒ（ｋ，ｈ））、および前記異なる自己相関のラグ値に対する第２の時間間隔についての前記音声信号の自己相関を記載している第２の自己相関情報（Ｒ（ｋ，ｈ＋１））を得るために構成され、
前記パラメータ決定器（１３０）は、複数の異なる自己相関のラグ値（ｋ）に対して、時間的な変化情報を得るために、前記第１の自己相関情報および前記第２の自己相関情報の間の時間的な変化を評価し、
複数の異なるラグ値に対するローカルラグ変化情報を得るために、ラグ上の前記自己相関情報のローカル変化を推定し、
前記周波数変化モデルパラメータを得るために、前記時間的な変化情報および前記ローカルラグ変化情報を結合するために構成され、
前記自己相関のラグは、前記変換変数であり、
前記第１の自己相関情報は、第１の変換領域情報であり、
前記第２の自己相関情報は、第２の変換領域情報である、請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の装置（１００）。
【請求項５】
0005551715.tif 000067
【請求項６】
0005551715.tif 000068
【請求項７】
0005551715.tif 000069
【請求項８】
前記装置（１００）は、自己相関領域における前記音声信号を記載している自己相関領域パラメータを得るために構成され、
前記パラメータ決定器（１３０）は、自己相関領域変化モデルの１つ以上の周波数変化モデルパラメータ（１４０）を決定するために構成され、もしくは、
前記装置は、自己共分散領域における前記音声信号を記載している自己共分散領域パラメータを得るために構成され、
前記パラメータ決定器（１３０）は、自己共分散領域変化モデルの１つ以上の周波数変化モデルパラメータを決定するために構成される、請求項１に記載の装置。
【請求項９】
前記変換領域変化モデルは、前記音声信号のピッチの時間的な変化を記載するか、または、
前記変換領域変化モデルは、前記音声信号のピッチおよびエンベロープの同時の時間的な変化を記載する、請求項１ないし請求項８のいずれかに記載の装置。
【請求項１０】
前記装置は、フォルマント構造が低減された音声信号を得るために、入力音声信号を前処理するために構成されるフォルマント構造低減器を含み、
前記装置は、前記フォルマント構造が低減された音声信号に基づき前記実際の変換領域パラメータを得るために構成され、
前記フォルマント構造低減器は、前記入力音声信号のハイパスフィルタされたバージョンに基づき前記入力音声信号の線形予測モデルのパラメータを推定し、
前記線形予測モデルの前記推定されたパラメータに基づき前記入力音声信号のブロードバンドバージョンをフィルタし、
前記フォルマント構造が低減された音声信号がローパス特性を含むように、前記フォルマント構造が低減された音声信号を得るために構成される、請求項１ないし請求項９のいずれかに記載の装置（１００）。
【請求項１１】
前記パラメータ決定器は、前記実際の変換領域パラメータによって表わされる前記信号に、信号特性を表している１つ以上のモデルパラメータに依存する変換領域パラメータの時間的な変化を記載している前記変換領域変化モデルを適合するために構成される、請求項１ないし請求項１０のいずれかに記載の装置（１００）。
【請求項１２】
前記パラメータ決定器は、前記時間的な変化情報を得るために、複数の前記変換変数（ｋ）の異なる値に対して、前記変換変数のその値に関する変換領域パラメータの前記第１の組および変換領域パラメータの前記第２の組の変換領域値の対（Ｒ（ｋ，ｈ＋１），Ｒ（ｋ，ｈ））の差を評価するために構成される、請求項１ない請求項１１のいずれかに記載の装置。
【請求項１３】
前記パラメータ決定器は、前記時間的な変化情報を得るために、前記変換変数のいかなる値に対して、すべての利用可能な変換領域値（Ｒ（ｋ，ｈ＋１），Ｒ（ｋ，ｈ））を使用するために構成される、請求項１ないし請求項１２のいずれかに記載の装置。
【請求項１４】
変換された領域における信号を記載している実際の変換領域パラメータに基づく前記信号の信号特性の変化を記載しているパラメータ（１４０）を得るための方法であって、前記方法は、
信号特性を表している１つ以上のモデルパラメータ（１４０）に依存する変換領域パラメータの変化を記載している変換領域変化モデルの１つ以上のモデルパラメータ（１４０）を決定するステップを含み、前記変換領域パラメータのモデル化された時間的な変化と前記実際の変換領域パラメータの時間的な変化との間の偏差を表しているモデルエラーは、既定の閾値以下の状態にするか、または、最小化され、
ここで、変換領域パラメータの第１の組を含み、そして、複数の変換変数の異なる値に対する第１の時間間隔についての音声信号を記載する第１の変換領域情報、および変換領域パラメータの第２の組を含み、そして前記変換変数の前記異なる値に対する第２の時間間隔についての前記音声信号を記載している第２の変換領域情報は、前記実際の変換領域パラメータとして得られ、
時間的な変化情報を得るために、前記第１の変換領域情報と前記第２の変換領域情報の間の時間的な変化は、複数の前記変換変数（ｋ）の異なる値に対して評価され、
ローカル変化情報を得るために、前記変換変数上の前記変換領域情報のローカル変化は、複数の前記変換変数の異なる値に対して推定され、
周波数変化モデルパラメータ（１４０）を得るために、前記時間的な変化情報および前記ローカル変化情報は結合され、
前記周波数変化モデルパラメータ（１４０）は、前記周波数変化モデルパラメータ（１４０）を含み、前記音声信号の滑らかな周波数変化を仮定している前記変換変数（ｋ）に関する前記音声信号の変換領域表現の圧縮または拡張を表しているモデルを用いて、得られ、
前記周波数変化モデルパラメータ（１４０）は、前記パラメータ化された変換領域モデルが、変換領域パラメータの前記第１の組および変換領域パラメータの前記第２の組に適合するように決定される、方法。
【請求項１５】
コンピュータに、請求項１４に記載の方法を実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１６】
入力音声信号をタイム−ワープ符号化するためのタイム−ワープ音声エンコーダは、
請求項１ないし請求項１３のいずれかに記載の音声信号の信号特性の時間的な変化を記載しているパラメータを得る装置（１００）を含み、
ここで、パラメータを得るための前記装置は、前記入力音声信号の時間的なピッチ変化を記載しているピッチ変化パラメータを得るために構成され、
前記タイム−ワープ音声エンコーダは、タイム−ワープの調整のために前記ピッチ変化パラメータを用いて前記入力音声信号のタイム−ワープされた信号のサンプリングを実行し、音声信号符号化アルゴリズムに従い、前記ピッチ変化パラメータを考慮して入力音声信号を符号化するために構成されるタイムワープ信号処理器を含む、タイム−ワープ音声エンコーダ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明による実施形態は、変換領域において、音声信号を記載している実際の変換領域パラメータに基づく信号の信号特性の変化を記載しているパラメータを得る装置、方法およびコンピュータプログラムに関する。
【０００２】
本発明による好ましい実施形態は、変換領域における音声信号を記載している実際の変換領域パラメータに基づく信号の信号特性の時間的な変化を記載しているパラメータを得る装置、方法およびコンピュータプログラムに関する。
【０００３】
本発明による更なる実施形態は、信号変化推定に関する。
【背景技術】
【０００４】
本発明の第１の領域は、音声信号の時間的な変化の分析であり、さらに、その方法は、そのような信号が、それらの軸のいずれかを示すいかなるデジタル信号および変化に直ちに適応されうる。そのような信号および変化は、例えば、画像や映画の強度やコントラストのような空間的および時間的な変化、例えば、レーダーや無線信号の振幅や周波数のような特性における変調（変化）、および例えば、心電図信号の異成分のような性質における変化を、例えば、含む。
【０００５】
以下に、信号変化推定の概念に関する簡単な導入が与えられる。古典的な信号処理は、通常、局所的に、定常信号の仮定から始められ、そして、多くのアプリケーションに対して、これは、合理的な仮定である。しかしながら、音声や音声のような信号は、局所的に定常であると求めることは、場合によっては、許容可能を超えて真実を拡大解釈する。特性が急速に変化する信号は、古典的な方法によって含むことが困難であるような結果を分析するためにひずみをもたらし、したがって急速にさまざまな信号に特別に調整される方法論を必要とする。
【０００６】
例えば、変換ベースのコーダを有する音声信号の符号化が考慮されうる。ここで、入力信号は、コンテンツがスペクトル領域に変換されるウインドウにおいて分析される。信号は、基本周波数が急速に変化する調和信号である場合、ハーモニックスに対応するスペクトル・ピークの位置は、時間とともに変化する。例えば、分析ウインドウ長が、基本的な周波数の変化と比較して、比較的長い場合、スペクトル・ピークは、隣接する周波数帯域に広められる。換言すれば、このひずみは、上限の周波数において、特に厳しくてもよく、ここで、基本周波数が変化する場合、スペクトル・ピークの位置は、より急速に移動する。
【０００７】
方法が、例えば、タイムワープされた修正離散コサイン変換（ＴＷ−ＭＤＣＴ）（特許文献１および特許文献２を参照）のような基本周波数における変化の補償のために存在する一方、ピッチ変化推定は、課題として残されている。
【０００８】
従来において、ピッチ変化は、ピッチを測定し、時間導関数を単に要することによって推定された。しかしながら、ピッチ推定は、困難であり、そして、しばしばあいまいな作業であるので、ピッチ変化推定は、エラーがいくつもあった。ピッチ推定は、特に、２種類の一般のエラーが欠点である（例えば、非特許文献２を参照）。第１に、ハーモニックスが基本よりも大きなエネルギーを有する場合、推定器は、ハーモニックスが実際の基本であると考えられるためにしばしばまとまらない。それによって、出力は、正確な周波数の倍数である。そのようなエラーは、ピッチトラックにおける不連続として観察され、時間導関数に関して大きなエラーを生じうる。第２に、大部分のピッチ推定方法は、若干の発見的手法によって、一般的に言って自己相関（または、類似的な）領域のピークの選択に依存する。特に、様々な信号の場合、これらのピークは（上部で平坦に）広い。それによって、自己相関の推定における小さいエラーは、著しく推定されたピークの場所を移動することができる。このように、ピッチ推定は、不安定な推定である。
【０００９】
上記のように、信号処理の一般の方法は、信号が短い時間間隔において一定であると仮定して、この種の間隔の特性を推定することである。それから、信号が実は時間が変化することである場合、信号の時間進化が十分に遅いと仮定される。その結果、短い間隔の定常性の仮定は十分に正確である、そして、短い間隔の分析は十分なひずみをもたらさない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】米国特許出願６１／０４２，３１４号
【特許文献２】国際特許出願ＰＣＴ／ＥＰ２００６／０１０２４６
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】Ｙ．ビストリッツ（Ｙ．Ｂｉｓｔｒｉｔｚ）及びＳ．ペラー（Ｓ．Ｐｅｌｌｅｒ）著，「音声符号化のためのイミタンススペクトル対（Ｉｍｍｉｔｔａｎｃｅ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｐａｉｒｓ  ｆｏｒ  ｓｐｅｅｃｈ  ｅｎｃｏｄｉｎｇ）」，Ｉｎ  Ｐｒｏｃ．Ａｃｏｕ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＩＣＡＳＳＰ−９３，ミネアポリス，ミネソタ州，米国，１９９３年４月２７−３０日
【非特許文献２】Ａ．ドゥ  シェベニエ（Ａ．ｄｅ  Ｃｈｅｖｅｉｇｎｅ）及びＨ．カワハラ．ＹＩＮ（Ｈ．Ｋａｗａｈａｒａ．ＹＩＮ）著，「スピーチおよび音楽のための基本周波数推定器（ａ  ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｅｓｔｉｍａｔｏｒ  ｆｏｒ  ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  ｍｕｓｉｃ）」，Ｊ  Ａｃｏｕｓｔ  Ｓｏｃ  Ａｍ，１１１（４）：ｐｐ１９１７−１９３０，２００２年４月
【非特許文献３】Ｊ．ヘレ（Ｊ．Ｈｅｒｒｅ）及びＪ．Ｄ．ジョンストン（Ｊ．Ｄ．Ｊｏｈｎｓｔｏｎ）著，「テンポラルノイズシェーピング（ＴＮＳ）を用いる知覚の音声コーダの性能の強化（Ｅｎｈａｎｃｉｎｇ  ｔｈｅ  ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  ｏｆ  ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ  ａｕｄｉｏ  ｃｏｄｅｒｓ  ｂｙ  ｕｓｉｎｇ  ｔｅｍｐｏｒａｌ  ｎｏｉｓｅ  ｓｈａｐｉｎｇ（ＴＮＳ））」，ＡＥＳ国際会議議事録  １０１，ロスアンゼルス，カリフォルニア州，米国，１９９６年１１月８−１１日
【非特許文献４】Ａ．ヒャルミャ（Ａ．Ｈａｅｒｍａｅ）著，「修正されたフィルタ構造を有する線形予測符号化（Ｌｉｎｅａｒ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  ｃｏｄｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ｍｏｄｉｆｉｅｄ  ｆｉｌｔｅｒ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ）」，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｓｐｅｅｃｈ  Ａｕｄｉｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓ．，９（８）：ｐｐ７６９−７７７，２００１年１１月
【非特許文献５】Ｊ．マコール（Ｊ．Ｍａｋｈｏｕｌ）著，「線形予測（Ｌｉｎｅａｒ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）」入門的概説（Ａ  ｔｕｔｏｒｉａｌ  ｒｅｖｉｅｗ），Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ，６３（４）：ｐｐ５６１−５８０，１９７５年４月
【非特許文献６】Ｋ．Ｋ．パリワル（Ｋ．Ｋ．Ｐａｌｉｗａｌ）著，「線形予測パラメトリック表現の補間特性（Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ  ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ  ｏｆ  ｌｉｎｅａｒ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ  ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ）」，Ｉｎ  Ｐｒｏｃ  Ｅｕｒｏｓｐｅｅｃｈ’９５，マドリッド，スペイン，１９９５年９月１８−２１日
【非特許文献７】Ｍ．ヴェルフル（Ｍ．Ｗｏｌｆｅｌ）及びＪ．マクドノー（Ｊ．ＭｃＤｏｎｏｕｇｈ）著，「最小変化歪のない応答スペクトル推定（Ｍｉｎｉｍｕｍ  ｖａｒｉａｎｃｅ  ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｌｅｓｓ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）」，ＩＥＥＥ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｍａｇ．，２２（５）：ｐｐ１１７−１２６，２００５年９月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
上記からみて、改良されたロバスト性を有する信号特徴の時間的な変化を記載しているパラメータを得るために概念を提供することが、望ましい。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明による実施形態は、変換領域における音声信号を記載している実際の変換領域パラメータに基づく音声信号の信号特性の変化を記載しているパラメータを得る装置を創出する。装置は、信号特性を表している１つ以上のモデルパラメータに依存する変換領域パラメータの時間的な変化を記載している変換領域変化モデルの１つ以上のモデルパラメータを決定するために構成されるパラメータ決定器を含み、変換領域パラメータのモデル化された時間的な変化と実際の変換領域パラメータの時間的な変化との間の偏差を表しているモデルエラーは、既定の閾値以下の状態にするか、または、最小化される。
【００１４】
この実施形態は、音声信号の特有な時間的な変化が、変換領域における特性的な時間的な変化を結果として得るという発見に基づく。そして、それは、限られた数のモデルパラメータのみを使用してよく記載されうる。これは、特に、音声信号（ｖｏｉｃｅ  ｓｉｇｎａｌｓ）に対しては真実である一方、仮定は、音声および特有な音楽信号のような他の信号を広範囲にわたって有効である。ここで、特性的な時間的な変化は、人間の音声器官の特有の生体構造によって決定される。
【００１５】
更に、（例えば、ピッチ、エンベロープ、調性、うるささ、などのような）信号特性の特有な滑らかな時間的な変化は、変換領域変化モデルによって考慮されうる。したがって、パラメータ化された変換領域変化モデルの使用法は、推定された信号特性の平滑性を実行する（または考慮する）のに役立つことさえできる。このように、推定された信号特性または、その導関数の不連続が回避されうる。したがって、変換領域変化モデルを選択することによって、特有な制限は、変化の限られたレート、値の限られた範囲等のような信号特性のモデル化された変化に課されうる。また、適切に、変換領域変化モデルを選択することによって、ハーモニックスの効果が考慮されうる。そうすると、例えば、改善された信頼性は、基本周波数およびハーモニックのそれの時間的な変化を同時にモデル化することによって得られうる。
【００１６】
さらに、変換領域における変化モデリングを使用することによって、信号ひずみの効果は、制限されうる。数種類のひずみ（例えば、周波数に依存する信号遅延）は、信号波形のシビアな変更を結果として生じる一方、そのようなひずみは、信号の変換領域の表現において限られた影響を有しうる。ひずみの存在する場合において信号特性を正確に推定することは、必然的に価値があるので、変換領域の使用法は、非常に良好な選択であることが示される。
【００１７】
上述の内容を要約すると、変換領域変化モデルのパラメータは、入力音声信号を記載している実際の変換領域パラメータの実際の時間的な変化と一致したパラメータ化された変換領域変化モデル（またはその出力）をもたらすために適応され、変換領域変化モデルの使用法は、特有の音声信号の信号特性がよい精度および信頼性によって決定されることを可能とする。
【００１８】
好ましい実施形態において、装置は、実際の変換領域パラメータとして、既定の変換変数（「変数の変換」としてここでは示される）の値の組のための変換領域における音声信号の第１の時間間隔を記載している第１の変換領域パラメータの組を得るために構成される。同様に、装置は、既定の変換変数の値の組のための変換領域における音声信号の第２の時間間隔を記載している第２の変換領域パラメータの組を得るために構成される。この場合、パラメータ決定器は、周波数変化（またはピッチ変化）パラメータを含み、そして、音声信号の滑らかな周波数変化を仮定している変換変数に関して音声信号の変換領域の表現の圧縮または拡張を表現しているパラメータ化された変換領域モデルを用いて、周波数（またはピッチ）変化モデルを得るために、構成されうる。パラメータ決定器は、パラメータ化された変換領域変化モデルが第１の変換領域パラメータの組および第２の変換領域パラメータの組に適応するように、周波数変化パラメータを決定するために構成されうる。この方法を用いることによって、非常に効率的な使用法は、変換領域において利用可能な情報により構成されうる。音声信号の変換領域表現（例えば、自己相関領域表現、自己共分散領域表現、フーリエ変換領域表現、離散コサイン変換領域表現等）は、基本周波数またはピッチの変化することによって、滑らかに拡張されるかまたは圧縮されることが分かっている。変換領域表現のこの滑らかな圧縮または拡張をモデル化することによって、（変換変数の異なる値のために）変換領域表現の複数のサンプルとして変換領域表現の完全情報が、一致されうる。
【００１９】
好ましい実施形態において、装置は、変換変数の関数として、変換領域における音声信号を記載している変換領域パラメータを、実際の変換領域パラメータとして得るために構成される。変換領域は、音声信号の周波数変換が、少なくとも、変換変数に関して音声信号の変換領域表現の周波数シフト、または変換変数に関して変換領域表現を広げること、または変換変数に関して変換領域表現の圧縮を結果として生じるように選択されうる。パラメータ決定器は、変換変数から音声信号の変換領域表現の依存を考慮にいれる、実際の変換領域パラメータに対応している（例えば、変換変数のその値と関係している）時間的な変化に基づく周波数変化モデルパラメータ（またはピッチ変化モデルパラメータ）を得るために構成されうる。この方法を用いて、実際の変換領域パラメータ（例えば、同一の自己相関遅延、自己共分散遅延、またはフーリエ変換周波数ビン）の時間的な変換に関する情報は、は、変換変数から変換領域表現の依存に関する情報に対して、別々に評価されうる。その後、別に算出された情報は、結合されうる。このように、特に効率的な方法は、例えば、複数の変換領域パラメータ対を比較し、そして、変換領域表現の変換パラメータ依存の変化の推定されたローカルの傾きを考慮することによって、変換領域の拡張または圧縮を推定することができる。換言すれば、変換パラメータに対する依存において、（例えば、次のウインドウ全体にわたる）変換領域表現のローカル傾斜は、変換領域表現のローカル傾斜および変換領域表現（例えば、次のウインドウ全体に）の時間的な変化は時間的な圧縮の大きさまたは変換領域表現の拡張を推定するために結合されうる。そして、それは代わりに時間的な周波数変化またはピッチ変化の尺度である。
【００２０】
さらなる好ましい実施形態は、従属クレームにおいても定義される。
【００２１】
本発明にかかる他の実施形態は、変換領域における音声信号を記載している実際の変換領域パラメータに基づく音声信号の信号特性の時間的な変化を記載しているパラメータを得るための方法を創出する。
【００２２】
さらに、もう一つの実施形態は、音声信号の信号特性の時間的な変化を記載しているパラメータを得るためのコンピュータプログラムを創出する。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１ａ】図１ａは、音声信号の信号特性の時間的な変化を記載しているパラメータを得る装置のブロック概略図を示す。
【図１ｂ】図１ｂは、音声信号の信号特性の時間的な変換を記載しているパラメータを得る方法のフローチャートを示す。
【図２】図２は、本発明の実施形態による信号エンベロープの時間的な展開を記載しているパラメータを得るための方法のフローチャートを示す。
【図３ａ】図３ａは、本発明の実施形態によるピッチの時間的な変化を記載しているパラメータを得るための方法のフローチャートを示す。
【図３ｂ】図３ｂは、ピッチの時間的な変化を記載しているパラメータを得るための方法のフローチャートを示す。
【図４】図４は、本発明の実施形態によるピッチの時間的な変化を記載しているパラメータを得るためのさらに改善された方法のフローチャートを示す。
【図５】図５は、自己共分散領域における音声信号の信号特性の時間的な変化を記載しているパラメータを得るための方法のフローチャートを示す。
【図６】図６は、本発明の実施形態による音声信号エンコーダのブロック概略図を示す。
【図７】図７は、信号の変化を記載しているパラメータを得るための一般の方法のフローチャートを示す。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下に、変化モデリングの概念は、本発明の理解を容易にするために、一般的に記載される。その後、本発明による一般的な実施形態は、図１ａおよび図１ｂを参照して後述される。その後、より多くの特定の実施形態が、図２ないし図５を参照して後述される。最後に、音声信号エンコーディングのための本発明の概念の応用が、図６を参照して後述され、そして、要約が、図７を参照して与えられる。
【００２５】
0005551715.tif 000002
【００２６】
0005551715.tif 000003
【００２７】
変化の他のいかなる尺度が、用語「変化」を使用することなく、この語で説明される。
【００２８】
さらに、本発明による実施形態は、音声信号の時間的な変化の推定のために、その後、記載されている。しかしながら、本発明は、音声信号のみ、および時間的な変化のみに制限されない。本発明が主に音声信号の時間的な変化を推定するために使用される場合であっても、むしろ、本発明による実施形態は、信号の一般的な変化を推定するために適用されうる。
【００２９】
変化モデリング
変化モデリング上の一般の概要
一般的に言えば、本発明による実施形態は、入力された音声信号の分析のための変化モデルを使用する。このように、変化モデルは、変化を推定するための方法を提供するために使用される。
【００３０】
変化モデリングのための仮定
以下に、平凡な信号特性推定と本発明による実施形態において適用される概念との間の違いが議論される。
【００３１】
従来の方法は、信号（例えば、音声信号）の特性が、時間の短いウインドウにおいて一定（または固定）であると仮定するのに対して、（規格化された）変化率（例えば、ピッチまたはエンベロープのような信号特性）が時間の短いウインドウにおいて一定であると仮定する本発明の主要なアプローチのうちの１つである。したがって、従来の方法は、ひずみの適度のレベルの範囲内において、ゆっくり変化している信号と同様に定常な信号も処理できる一方、本発明によるいくつかの実施形態は、ひずみの適度のレベルを有するこの種の非線形に変化する信号と同様に、定常な信号、線形に変化する信号（または、指数関数的に変化する信号）を処理することができる。ここで、非線形の変化率は、遅い。
【００３２】
上で述べたとおり、それは、（規格化された）変化率が短いウインドウにおいて一定であると仮定する本発明の主要なアプローチのうちの一つであるが、しかし、提示された方法および概念は、より一般的な実情に直ちに拡張されうる。例えば、規格化された変化率（変化）は、いくらかの関数によってモデル化されうる。そして、変化モデル（または前記関数）がデータポイントの数より少ないパラメータを有する限り、モデルパラメータは、明白に解決されうる。
【００３３】
0005551715.tif 000004
【００３４】
異なる領域のアプリケーション
本発明による概念のアプリケーションの主要な分野のうちの１つは、変化の大きさ（変化）が、この特性の大きさよりも有益である信号特性の解析である。例えば、ピッチに関して、これは、本発明による実施例が、ピッチの大きさよりむしろ変化においてより関与させるアプリケーションに関係があることを意味する。
【００３５】
しかしながら、アプリケーションにおいて、その変化率よりむしろ信号特性の大きさに、より関与させる場合、本発明による概念から、さらに利益を得ることができる。例えば、変化率のための有効な範囲のような、信号特性についての演繹的な情報が利用できる場合、信号変化が、信号特性の正確なそしてロバストな時間のピッチ曲線（ｐｉｔｃｈ  ｃｏｎｔｏｕｒ）を得るために、付加的な情報として使用されうる。例えば、ピッチに関して、従来の方法によってピッチを推定すること、および、各分析ウインドウの中央での隔離されたポイントよりむしろ、連続的なトラックをピッチの曲線に当たって、フレームごとに、推定エラー、外れ値、オクターブ・ジャンプおよびアシストを取り除くためのピッチ変化を使用することは可能である。換言すれば、信号特性のスナップショット値を記載している１つ以上の別々の値を有するモデルパラメータを結合すること、変換領域変化モデルをパラメータ化すること、および信号特性の変化を記載することが可能である。
【００３６】
さらに、本発明による実施形態において、信号特性の大きさは演算から明確にキャンセルされるので、変化の規格化された尺度をモデル化することが主要な方法である。通常、このアプローチは、数学的な設計をより扱いやすくする。しかしながら、本発明による実施形態は、変化の規格化された大きさを使用することを強要しない。なぜなら、概念に、変化の規格化された尺度を強いなければならない固有の理由がないからである。
【００３７】
数学的変化モデル
以下に、本発明による若干の実施形態において適用されうる数学的変化モデルが、後述される。しかしながら、他の変化モデルも自然に使用可能である。
【００３８】
0005551715.tif 000005
【００３９】
我々は、この尺度ｃ（ｔ）を規格化されたピッチ変化、または単にピッチ変化と呼ぶ。なぜなら、ピッチ変化の規格化されない尺度は、本実施例において無意味であるからである。
【００４０】
0005551715.tif 000006
【００４１】
0005551715.tif 000007
【００４２】
0005551715.tif 000008
【００４３】
0005551715.tif 000009
【００４４】
0005551715.tif 000010
【００４５】
現在、プレゼンテーションをより明確にするために、式（２）において現れている定数Ｐ0が一般性を失うことなく指数関数に同化されている点に留意されたい。
【００４６】
この形式は、変化モデルがどのように、より複雑なケースまで直ちに拡張しうるかどうかについて示す。しかしながら、特に明記しない限り、この明細書において、分かりやすさおよびアクセスしやすさを維持するために、我々は、一次のケース（一定の変化）のみを考慮する。技術に精通する当業者は、より高いケースに方法を直ちに拡張することができる。
【００４７】
ここで、ピッチ変化モデルに使用される同様のアプローチは、規格化された導関数がよく正当化された領域である他の尺度に修正されることなく使用されうる。例えば、信号のヒルベルト変換の瞬間的なエネルギーに対応する信号の時間的なエンベロープは、この種の尺度である。しばしば、時間的なエンベロープの大きさは、相対的な値、すなわち、エンベロープの時間的な変化よりも少ない重要性である。音声符号化において、時間的なエンベロープのモデル化は、テンポラルノイズ拡散を減少させることに役立ち、テンポラルノイズシェーピング（ＴＮＳ：Ｔｅｍｐｏｒａｌ  Ｎｏｉｓｅ  Ｓｈａｐｉｎｇ）として知られる方法によって、たいてい、達成される。ここで、時間的なエンベロープは、周波数領域において、線形予測モデルによってモデル化される（例えば、非特許文献３を参照）。本発明は、代替案を、時間的なエンベロープをモデル化して、推定するためのＴＮＳに提供する。
【００４８】
0005551715.tif 000011
【００４９】
上述の形式が、対数関数領域において、振幅が単純な多項式であることに留意されたい。振幅がデシベルスケール（ｄＢ）においてしばしば表現される場合、これは便利である。
【００５０】
信号特性の時間的な変化を記載しているパラメータを得る装置の一般的な実施例
図１は、実際の変換領域パラメータ（例えば、自己相関値、自己共分散値、フーリエ係数等）に基づく音声信号の信号特性の時間的な変化を記載しているパラメータを得るための装置のブロック概略図を示す。図１ａに示される装置は、１００により装置全体が示される。装置１００は、変換領域における音声信号を記載する実際の変換領域パラメータ１２０を得る（例えば、受信、または計算する）ように構成される。また、装置１００は、１つ以上のモデルパラメータに依存する変換領域パラメータの時間的な変化を記載している変換領域変化モデルの１つ以上のモデルパラメータを提供するように構成される。装置１００は、音声信号の時間領域表現１１８に基づく実際の変換領域パラメータ１２０を提供するように構成される選択的な変換器１１０を含み、実際の変換領域パラメータ１２０は、変換領域において、音声信号を記述する。しかしながら、あるいは、装置１００は、変換領域パラメータの外部ソースから実際の変換領域パラメータ１２０を受信するように構成されうる。
【００５１】
さらに、装置１００は、パラメータ決定器１３０を含む。ここで、パラメータ決定器１３０は、変換領域変化モデルの１つ以上のモデルパラメータを決定するように構成され、変換領域パラメータのモデル化された時間的な変化と実際の変換領域パラメータの時間的な変化との間の偏差を表しているモデルエラーは、所定の閾値以下の状態にするか、または、最小化される。このように、変換領域変化モデルは、信号特性を表している１つ以上のモデルパラメータに依存する変換領域パラメータの時間的な変化を記載しており、音声信号に適用（または一致）され、実際の変換領域パラメータによって表わされる。このように、変換領域変化モデルによって、間接的に、または明確に記載された音声信号の変換領域パラメータのモデル化された変化が、変換領域パラメータの実際の変化を（所定の許容範囲内において）概算することについて、効果的に達成される。
【００５２】
多くの異なる実施概念は、パラメータ決定器に利用できる。例えば、パラメータ決定器は、そこ（または、外部データキャリア）に保存された、変換領域パラメータを変化モデルパラメータにマッピングすることを記載している変化モデルパラメータ計算方程式１３０ａを含む。この場合、パラメータ決定器１３０は、変化モデルパラメータ計算方程式１３０ａを評価するために、例えば、ハードウェアまたはソフトウェアのために構成されうる（例えば、プログラム可能なコンピュータまたは信号処理機またはｆｐｇａ）である変化モデルパラメータ計算器１３０ｂを含む。例えば、変化モデルパラメータ計算器１３０ｂは、変換領域において、音声信号を記載している複数の実際の変換領域パラメータを受信し、そして、変化モデルパラメータ計算方程式１３０ａを使用して、１以上のモデルパラメータ１４０を計算するために構成されうる。例えば、変化モデルパラメータ計算方程式１３０ａは、明確な形で、実際の変換領域パラメータ１２０を１つ以上のモデルパラメータ１４０にマッピングすることを記載する。
【００５３】
もう１つの方法として、例えば、パラメータ決定器１３０は、反復的な最適化を実行することができる。この目的のために、パラメータ決定器１３０は、（音声信号を表現する）前の実際の変換領域パラメータの組に基づく次の推定された変換領域パラメータの組の計算のために、仮定された時間的な変化を記載しているモデルパラメータを考慮に入れることを可能にする時間領域変化モデルの表現１３０ｃを含む。この場合、パラメータ決定器１３０は、モデルパラメータ最適器１３０ｄも含む。ここで、パラメータ化された変換領域変化モデル１３０ｃによって得られた推定された変換領域パラメータの組が、前の実際の変換領域パラメータの組を使用して、現在の実際の変換領域パラメータとの十分に良好な一致（例えば、諸例の異なる閾値）においてまで、モデルパラメータ最適器１３０ｄは、時間領域変化モデル１３０ｃの１つ以上のモデルパラメータを修正するために構成される。
【００５４】
しかしながら、実際の変換領域パラメータに基づいて、１つ以上のモデルパラメータ１４０を決定するための必然的に多数の他の方法がある。なぜなら、モデリングの結果が実際の変換領域パラメータ（および／またはそれらの時間的な変化）を概算するようにモデルパラメータを決定するための一般的な問題に対する解決の異なる数学的な指針があるからである。
【００５５】
上述の説明を考慮して、装置１００の機能性は、図１ｂの参照により説明されうる。そして、それは、音声信号の信号特性の時間的な変化を記載しているパラメータ１４０を得るための方法１５０のフローチャートを示す。方法１５０は、変換領域における音声信号を記載している実際の変換領域パラメータ１２０を計算する随意的なステップ１６０を含む。方法１５０は、信号特性を表している１つ以上のモデルパラメータに依存する変換領域パラメータの時間的な変化を記載している時間領域変化モデルの１つ以上のモデルパラメータ１４０を決定するステップ１７０も含む。その結果、モデル化された時間的な変化と実際の変換領域パラメータとの間の偏差を表わしているモデルエラーが、所定の閾値以下の状態にするか、または、最小化される。
【００５６】
以下において、本発明によるいくつかの実施形態は、発明の概念をより詳細に説明するために、より詳細に記載される。
【００５７】
0005551715.tif 000012
【００５８】
0005551715.tif 000013
【００５９】
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【００６０】
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【００６１】
0005551715.tif 000016
【００６２】
0005551715.tif 000017
【００６３】
この推定は、一次の差Ｒ（ｋ＋１）−Ｒ（ｋ）を通じて選択される。なぜなら、二次は、一次の推定のようなハーフ−サンプル移相に悩まされない。改良された精度または計算効率のために、シンク関数の導関数のウインドウ化されたセグメントのような、選択的な推定が、使用されうる。
【００６４】
0005551715.tif 000018
【００６５】
ピッチ変化が自己相関の代わりに連続的な自己共分散から推定される場合も、同様の導関数が保持される。しかしながら、自己相関と比較して、自己共分散は、「自己共分散領域におけるモデリング」とタイトルされたセクションにおいて、記載されるものを利用する付加的な情報を含む。
【００６６】
自己相関領域の変化推定−時間的なエンベロープ
以下において記載されるように、エンベロープの時間的な変化は、自己相関領域においても推定される。
【００６７】
以下に、時間的なエンベロープの変化の決定の簡単な概観が、図２を参照して与えられる。その後、本発明の実施形態において可能なアルゴリズムが詳細に記載される。
【００６８】
0005551715.tif 000019
【００６９】
0005551715.tif 000020
【００７０】
以下において、この処理に関する付加的な詳細が説明される。
【００７１】
自己相関領域において、時間的なエンベロープのモデリングは、単純である。我々は、ラグゼロの自己相関が、二乗振幅の平均に対応するということを直ちに証明することができる。さらにまた、他の全てのラグの自己相関は、二乗振幅の平均によって、スケールされる。換言すれば、その情報は、いくつか、およびすべてのラグで利用できる。それによって、ラグゼロのみで自己相関を考慮することは十分である。
【００７２】
エンベロープ変化の一次のオーダーモデルが明白であるので、より高次モデルは、好ましい実施形態において用いられる。ピッチ変化の推定の場合においても、これも、より高次モデルを続行する方法の実施形態として役立つ。
【００７３】
0005551715.tif 000021
【００７４】
ａ（ｔ）は、多項式である（より正確に言うと：多項式によって近似される）ので、これは、多項式の係数を解く古典的な問題である。そのため、多数の方法は、文献に存在する。
【００７５】
解法の１つの基本的な代替法は、以下のように、ヴァンデルモンド行列を使用することである。
【００７６】
0005551715.tif 000022
【００７７】
目標ベクトルは、例えば、ステップ２２０ｂにおいて計算されうる。
【００７８】
0005551715.tif 000023
【００７９】
0005551715.tif 000024
【００８０】
Ｍ＞Ｎの場合、そのときは、擬似逆行列が解をもたらす。しかしながら、もし、ＮおよびＭが大きい場合、そのときは、公知技術のより洗練された方法が、効率的な解法のために使用されうる。
【００８１】
自己相関領域の変化推定−バイアス分析
上記の示された推定が変化を測定する一方、局所的に定常な仮定がいくつかの実施形態において克服されない１つのステップがある。すなわち、従来の手段（例えば、有限の長さの自己相関ウインドウを使用する）による自己相関の推定は、信号が、局所的に定常でなければならないとう仮定を引き起こす。以下に、信号変化がバイアスを推定に取り入れないことが示される。その結果、方法は、十分に正確であることが認められる。
【００８２】
0005551715.tif 000025
【００８３】
0005551715.tif 000026
【００８４】
0005551715.tif 000027
【００８５】
Ｔおよびｋの間における類似によって、この表示も、自己相関の推定が、信号変化のためにどれだけ広げられるかを定量化する。しかしながら、ウインドウ化が、自己相関の推定の前に適用される場合、信号変化のためのバイアスが低減される。なぜなら、推定は、分析ウインドウの中間点周辺で集中するからである。
【００８６】
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【００８７】
0005551715.tif 000029
【００８８】
しかしながら、信号変化が、変化の推定にバイアスをかけない一方、明らかにショート分析ウインドウによる推定エラーは、回避されえない。ショート分析ウインドウからの自己相関の推定はエラーの傾向がある。なぜなら、信号の位相に関して、分析ウインドウの位置に依存するからである。より長い分析ウインドウは、推定エラーのこのタイプを低減するが、局所的に定常な変化を維持するために、譲歩が求められなければならない。一般的に、従来技術において、認められた選択は、最も低い、予想される期間長さの少なくとも２倍の分析ウインドウ長さを有することにある。にもかかわらず、さらなるエラーが認められる場合、より短い分析ウインドウが用いられうる。
【００８９】
時間的なエンベロープ変化に関して、結果は類似している。一次モデルのために、エンベロープ変化に対する推定は不偏である。さらに、正確に同様の理論が、自己共分散の推定に適用されうる。それによって、同様の結果が、自己共分散のために保持する。
【００９０】
自己相関領域の変化推定−アプリケーション
以下において、ピッチ変化の推定のための本発明の考えられるアプリケーションが、記載される。第１に、一般的な概念が図３を参照して概説される。そして、それは、本発明の実施形態によれば、音声信号のピッチに時間的な変化を記載しているパラメータを得るための方法３００のフローチャートを示す。その次に、前記方法３００の実施の詳細が与えられる。
【００９１】
図３において示される方法３００は、随意的な第１のステップとして、入力音声信号の音声信号前処理を実行するステップ３１０を含む。音声前処理は、例えば、いくつかの弊害をもたらす信号構成要素を低減することによって、所望の音声信号特性の抽出を促進する、例えば、前処理をするステップを含む。例えば、後述するフォルマント構造モデリングは、音声信号前処理ステップ３１０として、適用されうる。
【００９２】
方法３００は、第１の時間または時間間隔ｔ1および複数の異なる自己相関のラグ値ｋに対する音声信号ｘnの第１の自己相関値Ｒ（ｋ，ｔ1）の組を決定するためのステップ３２０も含む。自己相関値の定義のために、参照が、下記の説明でなされる。
【００９３】
方法３００は、第２の時間または時間間隔ｔ2および複数の異なる自己相関のラグ値ｋに対する音声信号ｘnの第２の自己相関値Ｒ（ｋ，ｔ2）の組を決定するためのステップ３２２も含む。したがって、方法３００のステップ３２０および３２２は、自己相関値の対を提供し、自己相関値の各対は、同じ自己相関のラグ値ｋ以外の音声信号の異なる時間と関連した２つの自己相関（結果）値を含む。方法３００は、例えば、ｔ1での第１の時間間隔の開始、またはｔ2での第２の時間間隔の開始に対する自己相関ラグ上の偏導関数を決定するためのステップ３３０も含む。あるいは、自己相関ラグ上の偏導関数は、時間ｔ1および時間ｔ2の間に位置しているか、または存在している時間または時間間隔において、異なる場合に対して計算もされる。
【００９４】
したがって、自己相関のラグ上の自己相関Ｒ（ｋ，ｔ）の変化は、第１の自己相関値の組および第２の自己相関値の組がステップ３２０、３２２において決定される、例えば、それらの自己相関のラグ値に対する複数の異なる自己相関のラグ値ｋのために決定されうる。
【００９５】
当然、ステップ３２０、３２２、３３０の実行に関して、固定された時間的なオーダーはない。その結果、ステップは、並行して部分的にあるいは完全に、または異なるオーダーにおいて実行されうる。
【００９６】
0005551715.tif 000030
【００９７】
0005551715.tif 000031
【００９８】
0005551715.tif 000032
【００９９】
それにもかかわらず、自己相関関数からの大量の情報を得るために、異なるラグ値ｋに関連した和項が結合されうる。ここで、個々の和項は、また、単一のラグ値の和項である。
【０１００】
0005551715.tif 000033
【０１０１】
換言すれば、１つ以上のモデルパラメータの決定は、（自己相関のｋ導関数の）ラグ上の自己相関値の変化の計算のために、異なる時間間隔を除き、与えられた一般の自己相関のラグ値のための自己相関値の比較（例えば、構成または減算の差）、および異なる自己相関ラグ値を除き、与えられた一般の時間間隔のための自己相関値の比較を含みうる。しかしながら、（相当な努力をもたらす）異なる時間間隔および異なる自己相関ラグ値のための自己相関値の比較（または減算）は、回避される。
【０１０２】
方法３００は、さらに、ステップ３４０において決定される１つ以上のモデルパラメータに基づく時間的なピッチ曲線のような、パラメータ曲線を計算するステップ３５０を含む。
【０１０３】
以下において、図３ａに関して記載される概念の実施の可能性が、詳細に説明される。
【０１０４】
現在の新しく取り入れたものの具体的な応用として、我々は、自己相関領域における時間的な信号からピッチ変化を推定する方法の実施例を以下において明らかにする。図３ｂにおいて概略的に表示される方法（３６０）は、以下のステップを含む（または構成される）。
【０１０５】
0005551715.tif 000034
【０１０６】
0005551715.tif 000035
【０１０７】
0005551715.tif 000036
【０１０８】
（任意に規格化された）ピッチ曲線が、ピッチ変化測定ｃhだけの代わりに要求される場合、さらに、以下のステップが加えられる。
【０１０９】
0005551715.tif 000037
【０１１０】
公知技術の多くの前処理ステップ（３１０）は、推定の精度を改善するために使用されうる。例えば、スピーチ信号は、一般的に８０から１０００Ｈｚの範囲において基本振動数を有する。そして、それは、ピッチにおける変化を推定することが望ましい場合、基音および２、３の第１のハーモニックスを維持するために、例えば、８０から１０００Ｈｚの範囲において入力信号をバンドパスフィルタするために有益になるが、特に、導関数の推定およびこのようにして全体の推定の品質を劣化させることができる高周波成分を減らす。
【０１１１】
上記より、方法は、自己相関領域において適用される、しかし、方法は、必要な変更を加えて、自己共分散領域のような他の領域において任意に実施されうる。同様に、上記より、方法は、ピッチ変化推定にアプリケーションで適用しうる、しかし、同様のアプローチが、時間的なエンベロープの大きさのような信号の他の特徴における変化を推定するために使用されうる。つまり、付加的な自由度を必要とする場合、変化モデルの数式が、増加した精度のための２つ以上のウインドウから、変化パラメータは推定される。提示された方法の一般的な形式は、図７において描かれる。
【０１１２】
付加的な情報が、入力信号の特性に関して利用できる場合、閾値は、実行不可能な変化推定を取り除くために、任意に使用されうる。例えば、スピーチ信号のピッチ（ピッチ変化）は、めったに、１５オクターブ／秒を上回らない。それによって、この値を超える如何なる推定も、概して、非言語音、または推定エラーであって、無視されうる。同様に、式（７）から最小のモデリング・エラーが推定の品質のインジケータとして任意に使用されうる。特に、大きいモデリング・エラーを有するモデルに基づく推定が無視されるように、それは、閾値をモデリング・エラーに設定することが可能である。なぜなら、モデルにおいて示される変化は、モデルによって記載されておらず、そして、推定自体が信頼できないからである。
【０１１３】
自己相関領域における変化推定−フォルマント構造モデリング
以下に、概念は音声信号の前処理に関して後述する。そして、それは音声信号の特徴（例えば、ピッチ変化の中で）の推定を改善するために使用されうる。
【０１１４】
音声処理において、フォルマント構造は、通常、ワープ線形予測（ｗａｒｐｅｄ  ｌｉｎｅａｒ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ＷＬＰ）（非特許文献４を参照）または最小分散無歪応答（ｍｉｎｉｍｕｍ  ｖａｒｉａｎｃｅ  ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｌｅｓｓ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ；ＭＶＤＲ）（非特許文献７を参照）のような線形予測（ｌｉｎｅａｒ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ；ＬＰ）モデル（非特許文献５を参照）およびその導関数によってモデル化される。さらに、スピーチは、絶え間なく変化しているが、フォルマントモデルは、たいてい、分析ウインドウの間の滑らかな移行を得るために、線スペクトル対（Ｌｉｎｅ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｐａｉｒ；ＬＳＰ）領域（非特許文献６を参照）、あるいは同等にイミタンススペクトル対（Ｉｍｍｉｔｔａｎｃｅ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｐａｉｒ；ＩＳＰ）領域（非特許文献１を参照）において補間される。
【０１１５】
しかしながら、フォルマントのＬＰモデリングのために、規格化された変化は、基本的な関心事ではない。なぜなら、ＬＰモデルを規格化することは、場合によって、適切な利点をもたらさないからである。具体的には、音声処理において、フォルマントの位置は、それらの位置の変化より、通常、より重要でありそして興味深い情報である。したがって、同様にフォルマントの規格化された変化モデルを公式化することが可能である一方、我々はフォルマントの効果をキャンセルすることのより興味深い主題に集中する。
【０１１６】
換言すれば、フォルマントにおける変化のモデルを含むことは、ピッチ変化の推定の精度、あるいは他の特徴を改善するために使用されうる。すなわち、ピッチ変化の推定に先立って、信号からフォルマント構造における変化の効果をキャンセルすることによって、フォルマント構造における変化がピッチにおける変化と解釈されるという機会を減らすことが可能である。フォルマントの位置およびピッチのいずれもが、１秒あたり最大およそ１５オクターブ変化することができ、そして、それは、その変化が非常に急速でありえ、それらが、同じ範囲においておよそ変化し、それらの貢献が容易に混同することができることを意味する。
【０１１７】
任意にフォルマント構造の効果をキャンセルするために、我々は、最初に各フレームのＬＰモデルを推定し、フィルタリングによってフォルマント構造を取り除き、そして、ピッチ変化推定におけるフィルタされたデータを使用する。ピッチ変化推定のために、自己相関が、ローパス特性を有し、そして、ハイパスフィルタされた信号からＬＰモデルを推定することに役立つことが重要であるが、（ハイパスフィルタされていない）元の信号からのみフォルマント構造をキャンセルする。それによって、フィルタされたデータは、ローパス特性を有する。周知のとおり、ローパス特性は、信号から導関数を推定することを容易にする。アプリケーションの計算要件によれば、フィルタ処理そのものは、時間領域、自己相関領域または周波数領域において実行されうる。
【０１１８】
具体的には、自己相関からのフォルマント構造をキャンセルするための前処理の方法は、
１．固定化されたハイパスフィルタを用いて信号をフィルタすること、
２．ハイパスフィルタされた信号の各フレームに対するＬＰモデルを推定すること、
３．ＬＰフィルタを用いて元の信号をフィルタすることによってフォルマント構造の寄与を取り除くこと、
として提示されうる。
【０１１９】
精度のより高いレベルが必要とされる場合、ステップ１における固定化されたハイパスフィルタが、各フレームに対して推定される低次数のＬＰモデルのような信号適応フィルタによって置き換えられうる。ローパスフィルタがアルゴリズムにおける他のステージにおいて前処理ステップとして使用される場合、このハイパスフィルタのステップは、ローパスフィルタがフォルマントのキャンセルの後に現れる限り、省略されうる。
【０１２０】
ステップ２におけるＬＰ推定方法は、アプリケーションの要求に従って、自由に選択されうる。よく保証される選択は、例えば、従来のＬＰ（非特許文献５を参照）、ワープＬＰ（非特許文献４を参照）、およびＭＶＤＲ（非特許文献７を参照）である。ＬＰモデルがスペクトル・エンベロープのみを除き基本振動数をモデル化しないように、モデルオーダーおよび方法は、選択されなければならない。
【０１２１】
ステップ３において、ＬＰフィルタを用いて信号をフィルタすることは、ウインドウごとの基準、または元の連続信号のいずれか一方に実行されうる。ウインドウ化なしに信号をフィルタする（すなわち、連続信号をフィルタする）場合、分析ウインドウの間における変わり目において信号の特徴の突然の変化を減少させるために、ＬＳＰ、あるいはＩＳＰのような公知技術の補間方法を適用することは役立つ。
【０１２２】
以下に、フォルマント構造の除去（または低減）の処理は、図４を参照して、簡潔に要約される。方法４００（そのフローチャートは図４に示される）は、フォルマント構造が低減された音声信号を得るために、入力音声信号からフォルマント構造を低減、または取り除くステップ４１０を含む。方法４００は、フォルマント構造が低減された音声信号に基づくピッチ変化パラメータを決定するステップ４２０も含む。一般的に言えば、フォルマント構造を低減、または取り除くステップ４１０は、入力音声信号のハイパスフィルタ処理バージョン、または信号適応フィルタ処理バージョンに基づく入力音声信号の線形予測モデルのパラメータを推定するサブステップ４１０ａを含む。ステップ４１０は、フォルマント構造が低減された音声信号がローパス特性を含むように、フォルマント構造が低減された音声信号を得るために、推定されたパラメータに基づく入力音声信号のブロードバンドバージョンをフィルタするサブステップ４１０ｂも含む。
【０１２３】
入力音声信号がすでにローパスフィルタされている場合、当然、方法４００は、上述のより修正されうる。
【０１２４】
通常、入力音声信号からのフォルマント構造の低減または除去が、異なるパラメータ（例えば、ピッチ変化、エンベロープ変化等）の推定と結合、および異なる領域（例えば、自己相関領域、自己共分散領域、フーリエ変換領域等）における処理の結合における音声信号前処理として、使用されうる。
【０１２５】
自己共分散領域のモデリング
自己共分散領域のモデリング：イントロダクションおよび概要
以下に、音声信号の時間的な変化を表しているモデルパラメータが、どのように自己共分散領域において推定されるかが記載される。上記したように、ピッチ変化モデル、またはエンベロープ変化モデルのような異なるモデルパラメータが推定されうる。
【０１２６】
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【０１２７】
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【０１２８】
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【０１２９】
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【０１３０】
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【０１３１】
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【０１３２】
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【０１３３】
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0005551715.tif 000047
【０１３６】
ここで、我々は、我々の最適化基準として、最小平均二乗誤差（ｍｉｎｉｍｕｍ  ｍｅａｎ  ｓｑｕａｒｅ  ｅｒｒｏｒ；ＭＭＳＥ）を使用する方を選択しているが、しかし、公知技術の基準において知られるいくつかの他の基準は、ここで、そして他の実施形態において等しく適用されうる。同様に、我々は、ｋ＝−Ｎおよびｋ＝Ｎの間において全てのラグ上の推定をする方を選択しているが、しかし、ここで、および他の実施形態においても望まれる場合、インデックスの選択は、計算の効率および精度の利点のために使用されうる。
【０１３７】
自己相関と比較して、自己共分散については、我々は、連続した分析ウインドウを使用する必要はないが、しかし、我々は、単一のウインドウから時間的なエンベロープ変化を推定することができることに留意されたい。同様のアプローチが、単一の自己共分散ウインドウからピッチ変化の推定のために直ちに作成されうる。
【０１３８】
さらにまた、自己共分散のｋ導関数が必要ないため、ピッチ変化推定と比較して、エンベロープ推定は、我々がローパスフィルタを有する信号の前置フィルタを必要としない点に留意されたい。
【０１３９】
自己共分散領域のモデリング−アプリケーション
本発明の概念の具体的なアプリケーションの他の実施例として、我々は、自己共分散領域における信号から時間的なエンベロープ変化を推定する方法を示す。その方法は、次のステップを含む（または構成される）：
【０１４０】
0005551715.tif 000048
【０１４１】
0005551715.tif 000049
【０１４２】
規格化されたエンベロープ曲線が、エンベロープ変化計測ｈのみの代わりに要求される場合、さらなるステップが任意に加えられる：
【０１４３】
0005551715.tif 000050
【０１４４】
付加情報が、入力信号の特性に関して利用できる場合、閾値は、実行不可能な変化推定を取り除くために任意に使用されうる。例えば、式（１１）からの最小限のモデリング・エラーが推定の品質の指針として任意に使用されうる。特に、モデルにおいて示される変化は、モデルによってよく記載されず、そして、それ自身の推定は信頼できないので、大きいモデリング・エラーを有するモデルに基づく推定は、無視されうるように、モデリング・エラーに閾値を設定することが可能である。
【０１４５】
さらに、精度を改善するために、（「自己相関領域における変化推定−フォルマント構造モデリング）とタイトルされるセクションにおいて説明されたように）入力信号のフォルマント構造を最初にキャンセルすることが任意に可能である。しかしながら、音声信号に関して、我々は、音声信号（音声の圧力波形）の代わりに声門圧力の波形の推定を得る点に留意されたい。そして、時間的エンベロープは、このように、声門の圧力のエンベロープをモデル化する。そして、それは、アプリケーションに応じて、所望の結果でよいか、または所望の結果でなくてもよい。
【０１４６】
自己共分散領域のモデリング−ピッチおよびエンベロープ変化のジョイント推定
同様に、エンベロープ変化が前のセクションにおいて推定されたので、ピッチ変化も単一の自己共分散ウインドウから直接的に推定されうる。しかしながら、このセクションにおいて、我々は、単一の自己共分散ウインドウからピッチおよびエンベロープ変化を共同で推定する方法のより一般的な課題を示す。ピッチ変化のみを推定するための方法を修正することは、技術的に理解力のある人すべてに対して、容易である。自己共分散領域におけるいかなるウインドウ化も使用するのに必要でない点にここで留意されたい。例えば、「自己共分散領域のモデリング−概要」とタイトルされたセクションにおいて概説されるように、自己共分散パラメータを算出するのに十分である。それにもかかわらず、音声信号の単一の固定された部分の自己共分散の推定が、自己相関とは対照的に、使用されうることを、表現「単一の自己共分散ウインドウ」が表現している。ここで、音声信号の少なくとも２つの固定化された部分の自己相関の推定が、変化を推定するために使用されなければならない。ラグ＋ｋおよび−ｋでの自己共分散は、それぞれ、与えられたサンプルから前方へおよび後方への自己共分散ｋステップを表現するので、単一の自己共分散ウインドウの使用が可能である。換言すると、信号特性が時間とともに変化するので、サンプルから前後の自己共分散は異なり、前後の自己共分散におけるこの差異は、信号特性における変化の大きさを表す。自己相関領域は対称である、つまり、自己相関の前後は、同一であるので、そのような推定は、自己相関領域においては可能ではない。
【０１４７】
0005551715.tif 000051
【０１４８】
0005551715.tif 000052
【０１４９】
0005551715.tif 000053
【０１５０】
0005551715.tif 000054
【０１５１】
0005551715.tif 000055
【０１５２】
0005551715.tif 000056
【０１５３】
ピッチおよびエンベロープ変化のジョイント推定のアプリケーションは、ステップ２の式（１４）を除き、「自己共分散領域のモデル−アプリケーション」とタイトルされたセクションにおいて示されるのと同じ方法に従う。
【０１５４】
自己共分散領域のモデリング−さらなる概念
以下において、自己共分散領域のモデリングの異なるアプローチは、図５を参照して、簡単に論じられる。図５は、本発明の実施形態によれば、音声信号の信号特性の時間的な変化を記載しているパラメータを得る方法５００のブロック概略図を示す。方法５００は、任意のステップ５１０として、音声信号前処理を含む。上記のように、ステップ５１０における音声信号前処理は、例えば、音声信号のフィルタリング（例えば、ローパスフィルタ）および／またはフォルマント構造の低減／除去を含む。方法５００は、第１の時間間隔に対して、および複数の異なる自己共分散のラグ値ｋに対して音声信号の自己共分散を記載している第１の自己共分散情報を得るためのステップ５２０をさらに含むことができる。方法５００は、第２の時間間隔に対して、および複数の異なる自己共分散のラグ値ｋに対して音声信号の自己共分散を記載している第２の自己共分散情報を得るためのステップ５２２をさらに含む。さらに、方法５００は、時間的な変化情報を得るために、複数の異なる自己共分散のラグ値ｋに対して、第１の自己共分散情報および第１の自己共分散情報の差を評価するステップ５３０を含む。
【０１５５】
さらに、方法５００は、「ローカルラグ変化情報」を得るために、複数の異なるラグ値のためのラグ上の自己共分散情報の「ローカル」（すなわち、それぞれのラグ値の環境における）変化を推定するステップ５４０を含む。
【０１５６】
0005551715.tif 000057
【０１５７】
0005551715.tif 000058
【０１５８】
0005551715.tif 000059
【０１５９】
0005551715.tif 000060
【０１６０】
上記を要約すると、自己共分散領域において、１つ以上の所望のモデルパラメータを得る多くの異なる方法がある。好ましい実施形態において、単一の自己共分散ウインドウは、１つ以上の時間的な変化モデルパラメータを推定するために十分である。この場合、自己共分散のラグ値と関係している自己共分散の差異が比較され（すなわち、取り除かれ）うる。あるいは、同じ自己共分散のラグ値以外の異なる時間間隔に対する自己共分散値が、時間的な変化情報を得るために比較され（取り除かれ）うる。いずれの場合においても、モデルパラメータを導出する場合、重み付けが導かれることが、自己共分散差または自己共分散のラグを考慮する。
【０１６１】
0005551715.tif 000061
【０１６２】
0005551715.tif 000062
【０１６３】
0005551715.tif 000063
【０１６４】
0005551715.tif 000064
【０１６５】
４．（任意に）信号変化の時間曲線を算出する。
【０１６６】
実際の適用において、発明の概念のアプリケーションは、例えば、所望の領域へ信号を変換し、テイラー級数の近似式のパラメータを決定することを含む。その結果、テイラー級数の近似式によって表されるモデルが、変換−領域信号表現の実際の実時間の変化にフィットするように適応される。
【０１６７】
いくつかの実施形態において、変換領域は些細なことであり、つまり、時間領域において直接的にモデルを適用することが可能である。
【０１６８】
前のセクションにおいて示されるように、変化モデルが、例えば、局所的に定数、多項式、または他の関数形式を有することもありうる。
【０１６９】
前のセクションにおいて示されるように、テイラー級数の近似式は、連続したウインドウ全域にわたるか、１つのウインドウの範囲内か、または、ウインドウの範囲内および連続したウインドウ全域にわたる場合の結合のいずれか１つを適用されうる。
【０１７０】
テイラー級数の近似式は、いくつかの次数がありえるが、一次モデルが一般的に魅力的である。なぜなら、そのとき、パラメータが一次方程式への解として得られうるからである。さらに、また、技術的に知られる他の近似の方法が使用されうる。
【０１７１】
通常、平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）の最小化は、有用な最小化基準である。なぜなら、パラメータが一次方程式への解として得られうるからである。さもなければ、パラメータが他の最小化領域においてよく解釈される場合、他の最小化基準が、改良されたロバスト性のために使用されうる。
【０１７２】
音声信号を符号化する装置
すでに上述したように、本発明の概念は、音声信号を符号化する装置において適用されうる。例えば、音声信号の時間的な変化についての情報が、音声エンコーダ（または音声デコーダ、または他のいかなる音声処理装置）において必要とされるときはいつでも、本発明の概念が有用である。
【０１７３】
図６は、本発明の一実施形態によれば、図６は、音声エンコーダのブロック概略図を示す。図６において示される音声エンコーダは、６００を有するその全体で示される。音声エンコーダ６００は、入力音声信号（例えば、音声信号の時間領域表現）の表現６０６を受信し、そして、それに基づいて、入力音声信号の符号化された表現６３０を提供するように構成される。音声エンコーダ６００は、任意に、第１の音声信号プリプロセッサ６１０および、さらに任意に、第２の音声信号プリプロセッサ６１２を含む。また、音声エンコーダ６００は、入力音声信号の表現６０６、または、例えば、第１の音声信号プリプロセッサ６１０により提供されたその前処理されたバージョンを受信するように構成されうる音声信号エンコーダコア６２０を含む。音声信号エンコーダコア６２０は、さらに、音声信号６０６の信号特性の時間的な変化を記載しているパラメータ６２２を受信するように構成される。また、音声信号エンコーダコア６２０は、音声信号符号化アルゴリズムにより、音声信号６０６、またはパラメータ６２２を考慮しているその前処理バージョンそれぞれをエンコードするように構成されうる。例えば、音声信号エンコーダコア６２０の符号化アルゴリズムは、入力音声信号の（パラメータ６２２により記載される）様々な特徴に従うか、または入力音声信号の様々な特徴を補償するように調整されうる。
【０１７４】
このように、音声信号符号化は、信号適応方法において、信号特性の時間的な変化を考慮に入れるように、実行される。
【０１７５】
音声信号エンコーダコア６２０は、例えば、（例えば、周波数領域符号化アルゴリズムを使用して）音楽音声信号を符号化するように最適化されうる。あるいは、音声信号エンコーダは、スピーチ符号化のために最適化されることができ、したがって、スピーチエンコーダコアとしても考えられる。しかしながら、音声信号エンコーダコアまたはスピーチエンコーダコアは、「ハイブリッド」アプローチと呼ばれるような音楽信号およびスピーチ信号の符号化のいずれにも良好なパフォーマンスを付随するように構成されうる。
【０１７６】
例えば、音声信号エンコーダコアまたはスピーチエンコーダコア６２０は、ワープパラメータとして、信号特性（例えば、ピッチ）の時間的な変化を記載しているパラメータ６２２を使用して、タイムワープエンコーダコアを構成する（または、含む）ことができる。
【０１７７】
したがって、音声エンコーダ６００は、図１に関して記載されるように、装置１００を含み、装置１００は、入力音声信号６０６、または（任意に音声信号プリプロセッサ６１２によって提供される）その前処理されたバージョンを受信し、そして、それに基づいて、音声信号６０６の信号特性（例えば、ピッチ）の時間的な変化を記載しているパラメータ情報６２２を提供するように構成される。
【０１７８】
このように、音声エンコーダ６０６は、入力音声信号６０６に基づいてパラメータ６２２を得るために本願明細書において記載されている発明の概念のいずれかを利用するように構成されうる。
【０１７９】
コンピュータ実装
本発明の実施形態は、所定の実現要求に依存して、ハードウェアまたはソフトウェアで実現される。実現は、その上に保存された電子的に読み込み可能な制御信号を有するデジタル保存媒体、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ＤＶＤ、ＣＤ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリを使用して実行される。制御信号は、プログラム可能なコンピュータ・システムと協力する（または、協力できる）。その結果、それぞれの方法が実行される。
【０１８０】
本発明に従ったいくつかの実施形態は、ここで説明した方法の１つが実行されるように、プログラム可能なコンピュータ・システムと協力できる、電子的に読み込み可能な制御信号を有するデータ担持体を含む。
【０１８１】
一般に、本発明に係る実施形態は、プログラムコードを有するコンピュータプログラム製品として実行される。コンピュータプログラム製品が、コンピュータ上で稼動するとき、プログラムコードは、方法の１つを実行するために動作する。例えば、プログラムコードは、機械読み込み可能な担持体に保存される。
【０１８２】
別の実施形態は、機械読み込み可能な担持体に保存された、ここで説明した方法の１つを実行するためのコンピュータプログラムを含む。
【０１８３】
言い換えれば、発明的な方法の具体化は、コンピュータプログラムが、コンピュータ上で稼動するとき、ここで説明した方法の１つを実行するためのプログラムコードを有するコンピュータプログラムである。
【０１８４】
本発明に係る別の実施形態は、ここで説明した方法の１つを実行するためのコンピュータプログラムを含む（を記録した）データ担持体（または、デジタル保存媒体、またはコンピュータ読み込み可能な媒体）である。
【０１８５】
また、本発明に係る別の実施形態は、ここで説明した方法の１つを実行するためのコンピュータプログラムを表すデータストリームまたは信号系列である。例えば、データストリームまたは信号系列は、データ通信接続（例えば、インターネット）を通して送信されるように構成される。
【０１８６】
別の実施形態は、ここで説明した方法の１つを実行するように構成された、または、適合された処理手段（例えば、コンピュータ、プログラム可能な論理回路装置）を含む。
【０１８７】
また、別の実施形態は、ここで説明した方法の１つを実行するためのコンピュータプログラムをインストールしているコンピュータを含む。
【０１８８】
いくつかの実施形態において、プログラム可能な論理回路装置（例えば、電界プログラマブルゲートアレイ）が、ここで説明した方法の機能のいくつか、または、全てを実行するために使用される。また、いくつかの実施形態において、電界プログラマブルゲートアレイは、ここで説明した方法の１つを実行するために、マイクロプロセッサと協働する。
【０１８９】
結論
以下において、発明の概念は、図７を参照して簡潔に要約される。そして、それは、本発明の実施形態による方法７００のフローチャートを示す。方法７００は、入力信号（例えば、入力音声信号）の変換領域表現を算出するステップ７１０を含む。方法７００は、さらに、領域における変化の影響を記載しているモデルのモデリング・エラーを最小化するステップ７３０を含む。変換領域における変化の影響のモデリング７２０は、方法７００の一部として実行されうるが、予備のステップとしても実行されうる。
【０１９０】
しかしながら、ステップ７３０において、モデリング・エラーを最小化する場合、入力音声信号の変換領域表現および変化の影響を記載しているモデルのいずれもが、考慮されうる。変化の影響を記載しているモデルは、実際の変換領域パラメータ以前（あるいは続く、あるいは他の）の陽関数として次の変換領域表現の推定を記載している形式、または、（入力音声信号の変換領域表現の）複数の実際の変換領域パラメータの陽関数として最適（または少なくとも十分に良好な）変化モデルパラメータを記載している形式で使用されうる。
【０１９１】
モデリング・エラーを最小化するステップ７３０は、変化の大きさを記載している１つ以上のモデルパラメータを結果として得る。
【０１９２】
曲線を生成する任意のステップ７４０は、入力（音声）信号特性の曲線の記載を結果として得る。
【０１９３】
要約すると、本発明による上述の実施形態は、信号処理において、最も基本的な問題の１つ、すなわち、どのように信号が変化するかを述べる。
【０１９４】
本発明によれば、実施形態は、基本周波数または時間的なエンベロープのような信号特性における変換の推定のための方法（および装置）を提供する。周波数における変化のために、オクターブ・ジャンプに気づかず、そして、単純な自己相関（または自己共分散）におけるエラーに強く、効果的で、不偏である。
【０１９５】
具体的には、本発明による実施形態は、以下の特徴を含む。
【０１９６】
・（例えば入力音声信号の）信号特性における変化は、モデル化される。ピッチ変化または時間的エンベロープに関して、モデルは、自己相関か自動共分散（または他の変換領域表現）がどのように時間とともに変化するかについて特定する。
・信号特性が局所的に一定であるとみなされることができない一方、信号特性における変化（それは、若干の実施形態において規格化されうる）は、定数とみなされることができるか、または、関数形式に従いうる。
・信号変化をモデル化することによって、その変化（信号特性における時間変化）は、モデル化されうる。
・信号変化モデル（例えば間接的であるか明確な機能的な表現で）がモデリング・エラーを最小化することによって観察（例えば入力音声信号を変えることによって得られた実際の変換領域パラメータ）にフィットされ、それによって、モデルパラメータは、変化の大きさを定量化する。
・ピッチ変化推定に関して、変化は、ピッチ推定（例えば、ピッチの絶対値の推定）なしに、信号から直接的に推定される。
・ピッチにおける変化をモデル化することによって、変化の効果は、自己相関の如何なるラグから、そして、期間長さの倍数だけでないことで測定される。このように、すべての利用できるデータの使用を可能にし、このことにより、ロバストネスで安定性の高水準を得る。
・非定常信号から自己相関または自己共分散を推定することがバイアスを自己相関および共分散の推定にもたらし、現在のワークにおける変化推定が、若干の実施形態においてまだ不偏である。
・信号の実際の特性が求められ、特性における変化だけでないときに、方法は任意に、曲線に沿って信号特性の推定にフィットされうる正確なおよび連続曲線を提供する。
・スピーチおよび音声コーディングにおいて、提示された方法がタイム−ワープされたＭＤＣＴのための入力として使用されうる。その結果、ピッチにおける変化が公知である場合、それらの効果は、ＭＤＣＴを適用する前に、タイム−ワープによってキャンセルされうる。これは、周波数成分の不鮮明さを低減し、このようにエネルギー圧縮を改善する。
・自己相関から推定する場合、連続的な分析ウインドウは、時間的な変化を得るために使用されうる。自己共分散から推定する場合、単一のウインドウが時間的な変化を測るために必要とされるが、連続的なウインドウは、必要に応じて使用されうる。
・ピッチおよび時間的なエンベロープの変化をジョイント推定することは、信号のＦＭ−ＡＭ分析に対応する。
【０１９７】
以下に、本発明による若干の実施形態は、簡潔に要約される。
【０１９８】
態様によれば、本発明による実施形態は、信号変化推定器を含む。信号変化推定器は、変換領域における信号変化モデリング、変換領域における信号の時間変化のモデリング、および入力信号のフィットに関するモデルエラーの最小化を含む。
【０１９９】
本発明の一態様によれば、信号変化推定器は、自己相関領域における変化を推定する。
【０２００】
他の態様によれば、信号変化推定器は、ピッチにおける変化を推定する。
【０２０１】
態様によれば、本発明は、ピッチ変化推定器を創出する。ここで、変化モデルには、以下を含む。
【０２０２】
0005551715.tif 000065
【０２０３】
本発明の一態様によれば、ピッチ変化推定器は、入力（または、入力を提供するために）スピーチおよび音声コーディングにおけるタイムワープされた修正離散コサイン変換（ＴＷ−ＭＤＣＴ、特許文献１を参照）をタイムワープされた修正離散コサイン変換（ＴＷ−ＭＤＣＴ）に結合するために使用されうる。
【０２０４】
本発明の一態様によれば、信号変化推定器は、自己共分散領域における変化を推定する。
【０２０５】
態様によれば、信号変化推定器は、時間的なエンベロープにおける変化を推定する。
【０２０６】
態様によれば、時間的エンベロープ変化推定器は、変化モデルを含み、変化モデルには、以下を含む。
【０２０７】
・ラグｋの関数として自己共分散における時間的なエンベロープ変化の効果のモデル。
・自己共分散のテイラー級数推定。
・エンベロープ変化パラメータを得るモデルフィットのＭＭＳＥ推定。
【０２０８】
態様によれば、フォルマント構造の効果は、信号変化推定器においてキャンセルされる。
【０２０９】
他の態様によれば、本発明は、その特徴の正確なおよびロバストな推定を見つけるための付加的な情報として、信号の若干の特性の信号変化推定の利用を含む。
【０２１０】
要約すると、本発明による実施形態は、信号の分析の変化モデルを使用する。従来の方法は、それらのアルゴリズムへの入力としてピッチ変化の推定を必要とするが、変化を推定するための方法を提供しない。
【図１ａ】
0005551715.tif 000070
【図１ｂ】
0005551715.tif 000071
【図２】
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【図３ａ】
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【図３ｂ】
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【図４】
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【図５】
0005551715.tif 000076
【図６】
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【図７】
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