(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
狭帯域音声信号から「より上の帯域」の音声信号を決め、前記「より上の帯域」の音声は、前記狭帯域の音声よりも高い周波数領域に広がるような方法であり、
前記狭帯域の音声信号に基づき、線形予測符号（Linear Predictive Coding (LPC)）解析を用いて、狭帯域線スペクトル周波数（line spectral frequencies (LSFs)）のリストを決めることと、
前記リストにおいて、近くの狭帯域ＬＳＦの対の他のどれよりも小さい対間の差をもつ、近くの狭帯域ＬＳＦの第１の対を決めることと、
近くの狭帯域ＬＳＦの前記第１の対の中間値である第１の特徴を決めることと、
コードブックマッピングを用いて、少なくとも前記第１の特徴に基づき、「より上の帯域」のＬＳＦを決めることと、
を備える方法。
【請求項２】
前記狭帯域音声信号に基づき、狭帯域の励起信号を決めることと、
前記狭帯域の励起信号に基づき、「より上の帯域」の励起信号を決めることと、
を更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
「より上の帯域」の線スペクトル周波数（ＬＳＦ）に基づき、「より上の帯域」の線形予測（ＬＰ）フィルタ係数を決めることと、
合成された「より上の帯域」の音声信号を生成するために、前記「より上の帯域」のＬＰフィルタ係数を用いて、前記「より上の帯域」の励起信号をフィルタリングすることと、
前記合成された「より上の帯域」の音声信号に係るゲインを決めることと、
前記合成された「より上の帯域」の音声信号に前記ゲインを適用することと、
を更に備える、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ゲインを決めることは、
現在の音声フレームが有声フレームである場合、
前記狭帯域の励起信号に窓を適用することと、
前記窓の中の前記狭帯域励起信号の狭帯域エネルギーを計算することと、
前記狭帯域エネルギーを対数領域に変換することと、
前記対数の狭帯域エネルギーを、対数の「より上の帯域」のエネルギーに線形的にマッピングすることと、
前記対数の「より上の帯域」のエネルギーを非対数領域に変換することと、を備える、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ゲインを決めることは、
現在の音声フレームが無声フレームである場合、
前記狭帯域の励起信号の狭帯域フーリエ変換を決めることと、
前記狭帯域フーリエ変換の副帯域エネルギーを計算することと、
前記副帯域エネルギーを対数領域に変換することと、
複数の副帯域のエネルギーの間の関係と狭帯域線形推定係数から計算されるスペクトル傾斜パラメータとに基づき、前記対数の副帯域エネルギーから、対数の「より上の帯域」のエネルギーを決めることと、
前記対数の「より上の帯域」のエネルギーを非対数領域に変換することと、を更に備える、
請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記ゲインを決めることは、
現在の音声フレームが無音フレームである場合、
前記狭帯域励起信号のエネルギーの２０ｄＢ下である「より上の帯域」のエネルギーを決めること、を更に備える、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記対の要素の間の絶対差が昇順であるように、Ｎ個の異なる、近くの狭帯域ＬＳＦの対を決めること、ここで、Ｎは、あらかじめ決められる数である、と、
前記配列における前記ＬＳＦの対の中間値であるＮ個の特徴を決めることと、
コードブックマッピングを用いて、前記Ｎ個の特徴に基づき、「より上の帯域」のＬＳＦを決めることと、
を更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記第１の特徴と最も近くで対応する、狭帯域コードブックにおけるエントリを決めること、ここで、前記狭帯域コードブックは、現在の音声フレームが有声、無声、または、無音として分類されるかどうかに基づき選択される、と、
前記狭帯域コードブックにおけるエントリのインデックスを「より上の帯域」のコードブックにおけるインデックスにマッピングすること、ここで、「より上の帯域」のコードブックは、現在の音声フレームが有声、無声、または、無音として分類されるかどうかに基づき選択される、と、
前記「より上の帯域」のコードブックから、前記「より上の帯域」における前記インデックスでの「より上の帯域」のＬＳＦを取り出すことと、
を更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記狭帯域コードブックは、狭帯域音声から得られる原型の特徴をもち、原型の「より上の帯域」の線スペクトル周波数をもつ、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
狭帯域線スペクトル周波数の前記リストを昇順にソートすること、
を更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
狭帯域音声信号から「より上の帯域」の音声信号を決め、前記「より上の帯域」の音声は、前記狭帯域の音声よりも高い周波数領域に広がるような装置であり、
プロセッサと、
前記プロセッサと電子的にやり取りする状態にあるメモリと、
前記メモリに記憶される命令と、を備え、
前記命令は、
前記狭帯域の音声信号に基づき、線形予測符号（Linear Predictive Coding (LPC)）解析を用いて、狭帯域線スペクトル周波数（line spectral frequencies (LSFs)）のリストを決めることと、
前記リストにおいて、近くの狭帯域ＬＳＦの対の他のどれよりも小さい対間の差をもつ、近くの狭帯域ＬＳＦの第１の対を決めることと、
近くの狭帯域ＬＳＦの前記第１の対の中間値である第１の特徴を決めることと、
コードブックマッピングを用いて、少なくとも前記第１の特徴に基づき、「より上の帯域」のＬＳＦを決めることと、
のために前記プロセッサにより実行可能である、装置。
【請求項１２】
前記狭帯域音声信号に基づき、狭帯域の励起信号を決めることと、
前記狭帯域の励起信号に基づき、「より上の帯域」の励起信号を決めることと、
のために実行可能な命令を更に備える、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
「より上の帯域」の線スペクトル周波数（ＬＳＦ）に基づき、「より上の帯域」の線形予測（ＬＰ）フィルタ係数を決めることと、
合成された「より上の帯域」の音声信号を生成するために、前記「より上の帯域」のＬＰフィルタ係数を用いて、前記「より上の帯域」の励起信号をフィルタリングすることと、
前記合成された「より上の帯域」の音声信号に係るゲインを決めることと、
前記合成された「より上の帯域」の音声信号に前記ゲインを適用することと、
のために実行可能な命令を更に備える、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記ゲインを決めるために実行可能な前記命令は、
現在の音声フレームが有声フレームである場合、
前記狭帯域の励起信号に窓を適用することと、
前記窓の中の前記狭帯域励起信号の狭帯域エネルギーを計算することと、
前記狭帯域エネルギーを対数領域に変換することと、
前記対数の狭帯域エネルギーを、対数の「より上の帯域」のエネルギーに線形的にマッピングすることと、
前記対数の「より上の帯域」のエネルギーを非対数領域に変換することと、
のために実行可能な命令を備える、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記ゲインを決めるために実行可能な前記命令は、
現在の音声フレームが無声フレームである場合、
前記狭帯域の励起信号の狭帯域フーリエ変換を決めることと、
前記狭帯域フーリエ変換の副帯域エネルギーを計算することと、
前記副帯域エネルギーを対数領域に変換することと、
複数の副帯域のエネルギーの間の関係と狭帯域線形推定係数から計算されるスペクトル傾斜パラメータとに基づき、前記対数の副帯域エネルギーから、対数の「より上の帯域」のエネルギーを決めることと、
前記対数の「より上の帯域」のエネルギーを非対数領域に変換することと、
のために実行可能な命令を更に備える、請求項１３に記載の装置。
【請求項１６】
前記ゲインを決めるために実行可能な前記命令は、
現在の音声フレームが無音フレームである場合、
前記狭帯域励起信号のエネルギーの２０ｄＢ下である「より上の帯域」のエネルギーを決めるために実行可能な命令を更に備える、
請求項１３に記載の装置。
【請求項１７】
前記対の要素の間の絶対差が昇順であるように、Ｎ個の異なる、近くの狭帯域ＬＳＦの対を決めること、ここで、Ｎは、あらかじめ決められる数である、と、
前記配列における前記ＬＳＦの対の中間値であるＮ個の特徴を決めることと、
コードブックマッピングを用いて、前記Ｎ個の特徴に基づき、「より上の帯域」のＬＳＦを決めることと、
のために実行可能な命令を更に備える、請求項１１に記載の装置。
【請求項１８】
「より上の帯域」の線スペクトル周波数（LSF）を決めるために実行可能な命令は、
前記第１の特徴と最も近くで対応する、狭帯域コードブックにおけるエントリを決めること、なお、前記狭帯域コードブックは、現在の音声フレームが有声、無声、または、無音として分類されるかどうかに基づき選択される、と、
前記狭帯域コードブックにおけるエントリのインデックスを「より上の帯域」のコードブックにおけるインデックスにマッピングすること、なお、「より上の帯域」のコードブックは、現在の音声フレームが有声、無声、または、無音として分類されるかどうかに基づき選択される、と、
前記「より上の帯域」のコードブックから、前記「より上の帯域」における前記インデックスでの「より上の帯域」のＬＳＦを取り出すことと、
のために実行可能な命令を備える、請求項１１に記載の装置。
【請求項１９】
前記狭帯域コードブックは、狭帯域音声から得られる原型の特徴をもち、
前記「より上の帯域」のコードブックは、原型の「より上の帯域」の線スぺクトル周波数をもつ、
請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
狭帯域線スペクトル周波数の前記リストを昇順にソートするために実行可能な命令を更に備える、請求項１１に記載の装置。
【請求項２１】
狭帯域音声信号から「より上の帯域」の音声信号を決め、前記「より上の帯域」の音声は、前記狭帯域の音声よりも高い周波数領域に広がるような装置であり、
前記狭帯域の音声信号に基づき、線形予測符号（Linear Predictive Coding (LPC)）解析を用いて、狭帯域線スペクトル周波数（line spectral frequencies (LSFs)）のリストを決めるための手段と、
前記リストにおいて、近くの狭帯域ＬＳＦの対の他のどれよりも小さい対間の差をもつ、近くの狭帯域ＬＳＦの第１の対を決めるための手段と、
近くの狭帯域ＬＳＦの前記第１の対の中間値である第１の特徴を決めるための手段と、
コードブックマッピングを用いて、少なくとも前記第１の特徴に基づき、「より上の帯域」のＬＳＦを決めるための手段と、
を備える装置。
【請求項２２】
前記狭帯域音声信号に基づき、狭帯域の励起信号を決めるための手段と、
前記狭帯域の励起信号に基づき、「より上の帯域」の励起信号を決めるための手段と、
を更に備える、請求項２１に記載の装置。
【請求項２３】
「より上の帯域」の線スペクトル周波数（ＬＳＦ）に基づき、「より上の帯域」の線形予測（ＬＰ）フィルタ係数を決めるための手段と、
合成された「より上の帯域」の音声信号を生成するために、前記「より上の帯域」のＬＰフィルタ係数を用いて、前記「より上の帯域」の励起信号をフィルタリングするための手段と、
前記合成された「より上の帯域」の音声信号に係るゲインを決めるための手段と、
前記合成された「より上の帯域」の音声信号に前記ゲインを適用するための手段と、
を更に備える、請求項２２に記載の装置。
【請求項２４】
前記ゲインを決めるための前記手段は、
現在の音声フレームが有声フレームである場合、
前記狭帯域の励起信号に窓を適用するための手段と、
前記窓の中の前記狭帯域励起信号の狭帯域エネルギーを計算するための手段と、
前記狭帯域エネルギーを対数領域に変換するための手段と、
前記対数の狭帯域エネルギーを、対数の「より上の帯域」のエネルギーに線形的にマッピングするための手段と、
前記対数の「より上の帯域」のエネルギーを非対数領域に変換するための手段と、
を備える、請求項２３に記載の装置。
【請求項２５】
前記ゲインを決めるための前記手段は、
現在の音声フレームが無声フレームである場合、
前記狭帯域の励起信号の狭帯域フーリエ変換を決めるための手段と、
前記狭帯域フーリエ変換の副帯域エネルギーを計算するための手段と、
前記副帯域エネルギーを対数領域に変換するための手段と、
複数の副帯域のエネルギーの間の関係と狭帯域線形推定係数から計算されるスペクトル傾斜パラメータとに基づき、前記対数の副帯域エネルギーから、対数の「より上の帯域」のエネルギーを決めるための手段と、
前記対数の「より上の帯域」のエネルギーを非対数領域に変換するための手段と、を更に備える、
請求項２３に記載の装置。
【請求項２６】
前記ゲインを決めることのための前記手段は、
現在の音声フレームが無音フレームである場合、
前記狭帯域励起信号のエネルギーの２０ｄＢ下である「より上の帯域」のエネルギーを決めための手段、を更に備える、
請求項２３に記載の装置。
【請求項２７】
狭帯域音声信号から「より上の帯域」の音声信号を決めるために、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令をその上に有する非遷移型のコンピュータ読み出し可能記憶媒体、前記「より上の帯域」の音声は、前記狭帯域の音声よりも高い周波数領域に広がる、であって、
前記命令は、
前記少なくとも1つのプロセッサに、前記狭帯域の音声信号に基づき、線形予測符号（Linear Predictive Coding (LPC)）解析を用いて、狭帯域線スペクトル周波数（line spectral frequencies (LSFs)）のリストを決めさせるためのコードと、
前記少なくとも1つのプロセッサに、前記リストにおいて、近くの狭帯域ＬＳＦの対の他のどれよりも小さい対間の差をもつ、近くの狭帯域ＬＳＦの第１の対を決めさせるためのコードと、
前記少なくとも1つのプロセッサに、近くの狭帯域ＬＳＦの前記第１の対の中間値である第１の特徴を決めさせるためのコードと、
前記少なくとも1つのプロセッサに、コードブックマッピングを用いて、少なくとも前記第１の特徴に基づき、「より上の帯域」のＬＳＦを決めさせるためのコードと、
を備える、非遷移型のコンピュータ読み出し可能記憶媒体。
【請求項２８】
前記命令は、
前記少なくとも1つのプロセッサに、前記狭帯域音声信号に基づき、狭帯域の励起信号を決めさせるためのコードと、
前記少なくとも1つのプロセッサに、前記狭帯域の励起信号に基づき、「より上の帯域」の励起信号を決めさせるためのコードと、
を更に備える、請求項２７に記載の非遷移型のコンピュータ読み出し可能記憶媒体。
【請求項２９】
前記命令は、
前記少なくとも1つのプロセッサに、「より上の帯域」の線スペクトル周波数（ＬＳＦ）に基づき、「より上の帯域」の線形予測（ＬＰ）フィルタ係数を決めさせるためのコードと、
前記少なくとも1つのプロセッサに、合成された「より上の帯域」の音声信号を生成するために、前記「より上の帯域」のＬＰフィルタ係数を用いて、前記「より上の帯域」の励起信号をフィルタリングさせるためのコードと、
前記少なくとも1つのプロセッサに、前記合成された「より上の帯域」の音声信号に係るゲインを決めさせるためのコードと、
前記少なくとも1つのプロセッサに、前記合成された「より上の帯域」の音声信号に前記ゲインを適用させるためのコードと、
を更に備える、請求項２８に記載の非遷移型のコンピュータ読み出し可能記憶媒体。
【請求項３０】
前記少なくとも1つのプロセッサに、前記ゲインを決めさせるための前記コードは、
現在の音声フレームが有声フレームである場合、
前記少なくとも1つのプロセッサに、前記狭帯域の励起信号に窓を適用させるためのコードと、
前記少なくとも1つのプロセッサに、前記窓の中の前記狭帯域励起信号の狭帯域エネルギーを計算させるためのコードと、
前記少なくとも1つのプロセッサに、前記狭帯域エネルギーを対数領域に変換させるためのコードと、
前記少なくとも1つのプロセッサに、前記対数の狭帯域エネルギーを、対数の「より上の帯域」のエネルギーに線形的にマッピングさせるためのコードと、
前記少なくとも1つのプロセッサに、前記対数の「より上の帯域」のエネルギーを非対数領域に変換させるためのコードと、を備える、
請求項２９に記載の非遷移型のコンピュータ読み出し可能記憶媒体。
【請求項３１】
前記少なくとも1つのプロセッサに、前記ゲインを決めさせるための前記コードは、
現在の音声フレームが無声フレームである場合、
前記少なくとも1つのプロセッサに、前記狭帯域の励起信号の狭帯域フーリエ変換を決めさせるためのコードと、
前記少なくとも1つのプロセッサに、前記狭帯域フーリエ変換の副帯域エネルギーを計算させるためのコードと、
前記少なくとも1つのプロセッサに、前記副帯域エネルギーを対数領域に変換させるためのコードと、
前記少なくとも1つのプロセッサに、複数の副帯域のエネルギーの間の関係と狭帯域線形推定係数から計算されるスペクトル傾斜パラメータとに基づき、前記対数の副帯域エネルギーから、対数の「より上の帯域」のエネルギーを決めさせるためのコードと、
前記少なくとも1つのプロセッサに、前記対数の「より上の帯域」のエネルギーを非対数領域に変換させるコードと、を更に備える、
請求項２９に記載の非遷移型のコンピュータ読み出し可能記憶媒体。
【請求項３２】
前記少なくとも1つのプロセッサに、前記ゲインを決めさせるための前記コードは、
現在の音声フレームが無音フレームである場合、
前記少なくとも1つのプロセッサに、前記狭帯域励起信号のエネルギーの２０ｄＢ下である「より上の帯域」のエネルギーを決めさせるためのコードを更に備える、
請求項２９記載の非遷移型のコンピュータ読み出し可能記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【米国特許法第１１９条の下での優先権の主張】
【０００１】
本出願は、“Determining an Upperband Signal from a Narrowband Signal.”として２００９年１０月２３日に出願された米国仮特許出願第６１／２５４，６２３に関連し、優先権を主張する。
【技術分野】
【０００２】
本開示は、一般的に、通信システムに関する。より具体的には、本開示は、狭帯域信号から「より上の帯域」の信号を決定することに関する。
【背景技術】
【０００３】
ワイヤレス通信は、それにより世界中の多くの人々が通信できるようになった、重要な手段である。ワイヤレス通信システムは、各々が基地局によるサービスを受けることのできる多くのワイヤレス通信デバイスのための通信手段を提供する。ワイヤレス通信デバイスは、複数のワイヤレス通信システムにおいて通信を行うために、複数のプロトコルを用い、複数の周波数で動作することが可能である。
【０００４】
多くのユーザの要求に応じるため、様々な技術が、ワイヤレス通信システムの中での効率性を最大化するために用いられる。例えば、音声（speech）は、しばしば、送信のために、狭帯域に圧縮される。これは、より多くのユーザがネットワークに接続することを許容するが、また、受信側での劣化した音声品質という結果をもたらす。従って、狭帯域信号から「より上の帯域」の信号を決定するための改良されたシステムや方法により、利便性が実現され得る。
【発明の概要】
【０００５】
狭帯域の音声信号から「より上の帯域」の音声信号を決定するための方法が開示される。狭帯域の線スペクトル周波数（line spectral frequencies (LSFs)）のリストが狭帯域の音声信号から決定される。このリストの中の近くの狭帯域ＬＳＦの対の他のどれよりも、対の中の差がより小さい、近くの狭帯域ＬＳＦの第１の対が決められる。近くの狭帯域ＬＳＦの前記第１の対の中間値（mean）である第１の特徴が決められる。コードブックマッピングを用いて、少なくとも前記第１の特徴に基づき、「より上の帯域」のＬＳＦが決定される。
【０００６】
１つの構成例では、狭帯域の励起信号が、狭帯域音声信号に基づき決められる。「より上の帯域」の励起信号は、狭帯域の励起信号に基づき決められ得る。「より上の帯域」の線形予測（linear prediction (LP)）フィルタ係数は、「より上の帯域」の線スペクトル周波数（ＬＳＦｓ）に基づき決められる。「より上の帯域」の励起信号は、合成された「より上の帯域」の音声信号を生成するために、「より上の帯域」のＬＰフィルタ係数を用いてフィルタリングされる。合成された「より上の帯域」の音声信号に係るゲインが決められる。このゲインは、合成された「より上の帯域」の音声信号に適用され得る。
【０００７】
現在の音声フレームが有声音のフレーム（voiced frame）であるならば、窓（window）が狭帯域の励起信号に適用され得る。狭帯域の励起信号の狭帯域エネルギーが窓の中の範囲で計算される。狭帯域エネルギーは、対数領域に変換される。対数表現の狭帯域エネルギーは、「より上の帯域」の対数表現のエネルギーに線形的にマッピングされる。「より上の帯域」の対数表現のエネルギーは、非対数領域に変換されてもよい。
【０００８】
現在の音声フレームが無声音のフレーム（unvoiced frame）であるならば、狭帯域の励起信号の狭帯域フーリエ変換が決められる。狭帯域フーリエ変換の副帯域エネルギーが計算され得る。サブバンドエネルギーは、対数領域に変換される。副帯域エネルギーがお互いにどのように関係するか、および、狭帯域も線形予測係数から計算されるスぺクトルチルトパラメータに基づき、対数表現の副帯域エネルギーから、「より上の帯域」の対数表現のエネルギーが決められ得る。「より上の帯域」の対数表現のエネルギーは、非対数領域に変換され得る。現在の音声フレームが無音フレーム（silent frame）の場合、「より上の帯域」のエネルギーは、狭帯域励起信号のエネルギーの下２０ｄＢであると決められ得る。
【０００９】
他の構成例では、近くの狭帯域ＬＳＦのＮ個の重複しない対が、対の要素の間の絶対差分（absolute difference）が増加する順番にあるように決められる。Ｎはあらかじめ決められた数であって良い。ＬＳＦの対の中間値の並びであるＮ個の特徴点が決められる。「より上の帯域」のＬＳＦは、コードブックマッピングを用いて、前記Ｎ個の特徴点に基づき決められ得る。
【００１０】
「より上の帯域」の線スペクトル周波数（line spectral frequencies (LSFs)）を決めるために、第１の特徴点と最も近くで対応する、狭帯域コードブックにおけるエントリが決められ、現在の音声フレームが有声音、無声音、または、無音として分類されるかどうかに基づいて、狭帯域コードブックは選択され得る。狭帯域コードブックの前記エントリのインデックス（index）は、また、「より上の帯域」のコードブックにおけるインデックスにマッピングされ、現在の音声フレームが有声音、無声音、または、無音得として分類されるかどうかに基づいて、「より上の帯域」のコードブックは選択され得る。また、「より上の帯域」のコードブックにおける前記インデックスでの「より上の帯域」のＬＳＦは、「より上の帯域」のコードブックから取り出され得る。狭帯域コードブックは、狭帯域の音声から得られる「原型（prototype）」の特徴点を含むことができ、「より上の帯域」のコードブックは「原型」の「より上の帯域」の線スペクトル周波数（line spectral frequencies (LSFs)）を含むことができる。狭帯域の線スペクトル周波数（line spectral frequencies (LSFs)）のリストは、昇順にソートされてもよい。
【００１１】
また、「より上の帯域」の音声が狭帯域の音声よりも高い周波数領域に及ぶ場合に、狭帯域音声信号から「より上の帯域」の音声信号を決めるための装置が開示される。この装置は、プロセッサと、このプロセッサとの電気的なやり取りを行うメモリとを有する。実行可能な命令がメモリに記憶される。前記命令は、狭帯域音声信号に基づく「線形予測符号（Linear Predictive Coding (LPC)）」の解析を用いて、狭帯域の線スペクトル周波数（narrowband line spectral frequencies (LSFs)）のリストを決めるために実行可能である。また、前記命令は、近くの狭帯域ＬＳＦの第１の対が、前記リストにおける近くの狭帯域ＬＳＦの他の対のどれよりも、対の中により小さい差をもつことを決定するために実行可能である。また、前記命令は、近くの狭帯域ＬＳＦの前記第１の対の中間値である、第１の特徴点を決めるために実行可能である。また、前記命令は、コードブックマッピングを用いて、少なくとも第１の特徴点に基づき、「より上の帯域」のＬＳＦを決定するために実行可能である。
【００１２】
また、「より上の帯域」の音声が狭帯域の音声よりも高い周波数領域に及ぶ場合に、狭帯域音声信号から「より上の帯域」の音声信号を決めるための装置が開示される。この装置は、狭帯域音声信号に基づく「線形予測符号（Linear Predictive Coding (LPC)）」の解析を用いて、狭帯域の線スペクトル周波数（narrowband line spectral frequencies (LSFs)）のリストを決めるための手段をもつ。また、前記装置は、近くの狭帯域ＬＳＦの第１の対が、前記リストにおける近くの狭帯域ＬＳＦの他の対のどれよりも、対の中により小さい差をもつことを決定するための手段をもつ。また、前記装置は、近くの狭帯域ＬＳＦの前記第１の対の中間値である、第１の特徴点を決めるための手段をもつ。また、前記装置は、コードブックマッピングを用いて、少なくとも第１の特徴点に基づき、「より上の帯域」のＬＳＦを決定するための手段をもつ。
【００１３】
また、「より上の帯域」の音声が狭帯域の音声よりも高い周波数領域に及ぶ場合に、狭帯域音声信号から「より上の帯域」の音声信号を決めるためのコンピュータプログラム製品が開示される。このコンピュータプログラム製品は、その上に命令を有するコンピュータ読み出し可能媒体を備える。前記命令は、狭帯域音声信号に基づく「線形予測符号（Linear Predictive Coding (LPC)）」の解析を用いて、狭帯域の線スペクトル周波数（narrowband line spectral frequencies (LSFs)）のリストを決めるためのコードをもつ。また、前記命令は、近くの狭帯域ＬＳＦの第１の対が、前記リストにおける近くの狭帯域ＬＳＦの他の対のどれよりも、対の中により小さい差をもつことを決定するためのコードをもつ。また、前記命令は、近くの狭帯域ＬＳＦの前記第１の対の中間値である、第１の特徴点を決めるためのコードをもつ。また、前記命令は、コードブックマッピングを用いて、少なくとも第１の特徴点に基づき、「より上の帯域」のＬＳＦを決定するためのコードをもつ。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、ブラインド帯域幅拡張を用いるワイヤレス通信システムを示すブロック図である。
【図２】図２は、周波数の関数として、音声信号の相対的な帯域幅を示すブロック図である。
【図３】図３は、ブラインド帯域幅拡張を示すブロック図である。
【図４】図４は、ブラインド帯域幅拡張のための方法を示すフロー図である。
【図５】図５は、「より上の帯域」のスペクトル包絡線を推定する、「より上の帯域」の線形予測コーディング（linear predictive coding (LPC)）推定モジュールを示すブロック図である。
【図６】図６は、狭帯域の線スペクトル周波数（line spectral frequencies (LSFs)）のリストから特徴点を取り出すための方法を示すフロー図である。
【図７】図７は、「より上の帯域」のゲイン推定モジュールを示すブロック図である。
【図８】図８は、「より上の帯域」のゲイン推定モジュールを示す、他のブロック図である。
【図９】図９は、非線形処理モジュールを示すブロック図である。
【図１０】図１０は、狭帯域の励起信号から調和的に拡張された信号を生成するスペクトル拡張器（spectrum extender）を示すブロック図である。
【図１１】図１１は、ワイヤレスデバイスの中に備えられる、ある種のコンポーネントを示す。
【詳細な説明】
【００１５】
広帯域の音声（５０−８０００Ｈｚ）は、それがより高い品質で、一般的によりよく聞こえるから、聴取のために所望される（狭帯域の音声とは対照的に）。しかし、多くの場合、従来の地上線とワイヤレスの電話システム上の音声通信が３００−４０００Ｈｚの狭帯域周波数領域に限定されるので、狭帯域音声のみが利用可能である。広帯域の音声送信・受信システムは、ますます一般的になってきているが、相当に多くの時間がかかる既存の基盤設備への大きな変更を伴う。その間に、エンコーダからの付帯情報をなんら要求することなく、その帯域幅を広帯域の周波数領域に拡張するために、受信される狭帯域音声上で後処理モジュールとして働く、ブラインド帯域幅拡張技術が利用されつつある。ブラインド推定アルゴリズムは、狭帯域の信号から、より上位の帯域（３５００−８０００Ｈｚの帯域）と低音部（５０−３００Ｈｚ）を全体的に推定する。「ブラインド」という用語は、エンコーダから、なんら付帯情報を受け取らないという事実のことをいう。
【００１６】
言い換えれば、最も理想的な広帯域音声品質の解決策は、送信側で広帯域信号をエンコードし、広帯域信号を送信し、受信側、即ち、ワイヤレス通信デバイスで広帯域信号をデコードすることである。しかし、現在、基盤設備と移動デバイスは、狭帯域信号を使って通信するのみである。従って、ワイヤレス通信システム全体を変更することは、既存の基盤設備と移動デバイスに費用のかかる変更を必要とする。しかし、現在のシステムや方法は、既存の基盤設備や通信プロトコルを用いて動作する。換言すれば、この中に開示される構成は、結果として最小限の費用で受信側での音声品質を向上するように、より少ない変更のみで既存のデバイスに入れられることができ、既存の基盤設備になんら変更を求めない。
【００１７】
特に、現在のシステムと方法は、狭帯域信号から、より上位の帯域のスペクトル包絡線と、より上位の帯域の信号の時間エネルギー波形（temporal energy contour）を予測する。更に、励起推定と「より上の帯域」の合成技術は、また、上位帯域の信号を生成するために用いられる。
【００１８】
図１は、ブラインド帯域幅拡張を用いるワイヤレス通信システム１００を示すブロック図である。ワイヤレス通信デバイス１０２は基地局１０４と通信する。ワイヤレス通信デバイス１０２の例は、セルラ電話、パーソナルデジタルアシスタンス（ＰＤＡ）、ハンドヘルドデバイス、ワイヤレスモデム、ラップトップコンピュータ、パーソナルコンピュータ、等を含む。ワイヤレス通信デバイス１０２は、代わりに、接続端末（access terminal）、移動端末、移動局、遠隔局、ユーザ端末、端末。加入者ユニット、移動デバイス、ワイヤレスデバイス、加入者局、ユーザ装置、または、いくつかの他の類似の用語で呼ばれることもある。基地局１０４は、アクセスポイント、ノードＢ、進化型ノードＢ、または、いくつかの他の類似の用語で呼ばれることもある。
【００１９】
基地局１０４は、ワイヤレスネットワークコントローラ１０６（または、基地局コントローラ、または、パケット制御機能と呼ばれる）。ワイヤレスネットワークコントローラ１０６は、モバイル交換センター（mobile switching center (MSC)）１１０、パケットデータ対応ノード（packet data serving node (PDSN)）１０８またはインターネットワーキング機能（internetworking function (IWF)）、公衆交換電話網（public switched telephone network (PSTN)）１１４（一般には、電話会社）、および、インターネットプロトコル（Internet Protocol(IP)）ネットワーク１１２（一般には、インターネット）と通信し、一方、パケットデータ対応ノード１０８は、ワイヤレス通信デバイス１０２とＩＰネットワーク１１２との間のパケットの回送の責任を負う。
【００２０】
ワイヤレス通信デバイス１０２は、送信される信号を受け、狭帯域の信号１２２を生成する、狭帯域音声デコーダ１１６を持つ。しかし、狭帯域の音声は、しばしば、聴き手に人工的な音に聞こえる。従って、狭帯域信号１２２は、後処理モジュール１１８によって処理される。後処理モジュール１１８は、狭帯域信号１２２から「より上の帯域」の信号を推定するために、ブラインド帯域幅拡張器１２０を用い。広帯域信号１２４を生成するために、「より上の帯域」の信号を狭帯域信号１２２と結合する。「より上の帯域」の信号を推定するために、ブラインド帯域幅拡張器１２０は、狭帯域信号１２２からの特徴（features）を用いて、「より上の帯域」のスぺクトル包絡線を推定し、「より上の帯域」の時間エネルギー（temporal energy）（「より上の帯域」のゲイン）を推定する。また、ワイヤレス通信デバイス１０２は、示されない他の信号処理モジュール、即ち、復調器、逆インタリーバ、等、を有してもよい。
【００２１】
図２は、周波数の関数として音声信号の相対的な帯域幅を示すブロック図である。この中で用いられるように、「広帯域」の用語は、５０−８０００Ｈｚの周波数範囲を持つ信号をいい、「狭帯域」は３００−４０００Ｈｚの周波数範囲をもつ信号をいい、「より上の帯域」または「高い帯域」とは、３５００−８０００Ｈｚの周波数範囲を持つ信号をいう。従って、広帯域信号２２４は、低音（バス）信号２２６、狭帯域信号２２２、および、「より上の帯域」の信号２２８の合成である。
【００２２】
図示された「より上の帯域」の信号２２８と狭帯域信号２２２は、３．５から４ｋＨｚまでの範囲が両方の信号により描かれているように、幾分かの重なりをもつ。狭帯域信号２２２と「より上の帯域」の信号２２８との間に重なりを与えることは、重なった範囲の上で滑らかなロールオフを持つローパスおよび／またはハイパスフィルタの利用を考慮に入れている。そのようなフィルタは、より鋭い、または、「ブリックウォール（brick-wall）」の応答性をもつフィルタよりも、設計が容易で、計算の複雑性が小さく、より少ない遅延をもたらす。鋭い遷移領域を持つフィルタは、滑らかなロールオフを持つ同程度のフィルタより、より高い包絡線（エイリアシング＝線のギザギザを引き起こし得る）をもつ傾向にある。また、鋭い遷移領域を持つフィルタは、過渡的振動現象（ringing artifacts）の原因となる長いインパルス応答性を持ち得る。
【００２３】
一般的なワイヤレス通信デバイス１０２において、１またはそれより多くの変換器（即ち、マイクロフォン、および、イアフォンまたはラウドスピーカ）は、７−８ｋＨｚの周波数範囲を超えたところで、感知可能な応答性を欠く。従って、８０００Ｈｚまでの周波数範囲を持つように示されてはいるが、「より上の帯域」の信号２２８と広帯域信号２２４は、実際には、７０００Ｈｚまたは７５００Ｈｚの最大周波数をもつ。
【００２４】
図３は、ブラインド帯域幅拡張を示すブロック図である。送信信号３３０は、狭帯域音声デコーダ３１６によって受信され、デコードされる。送信信号３３０は、物理チャネルを経由した送信のために、狭帯域の周波数範囲に圧縮される。狭帯域音声デコーダ３１６は、狭帯域音声信号３２２を生成する。狭帯域音声信号３２２は、狭帯域音声信号３２２から「より上の帯域」の音声信号を推定するブラインド帯域幅拡張器３２０により、入力として受け取られる。
【００２５】
狭帯域線形予測符号化（narrowband linear predictive coding (LPC)）解析モジュール３３２は、線形予測（linear prediction (LP)）係数３３３、例えば、全極型フィルタ（all-pole filter） 1/A(z)の係数、の集合として狭帯域音声信号３２２のスペクトル包絡線を求める、または、獲得する。狭帯域ＬＣＰ解析モジュール３３２は、一連の重なり合わないフレームとして、各フレームに関して計算されるＬＰ係数の新しい集合を用いて、狭帯域音声信号３２２を処理する。フレーム期間は、狭帯域信号３２２が局所的に増減しないことが予想される期間、例えば、２０ミリ秒（８ｋＨｚのサンプルレートで１６０サンプルに等しい）、であればよい。１つの構成例では、狭帯域ＬＰＣ解析モジュール３３２は、２０ミリ秒のフレーム各々のフォーマット構造を特徴づけるために、１０個のＬＰフィルタ係数の集合を計算する。代わりの構成例では、狭帯域ＬＰＣ解析モジュール３２２は、重なる一連のフレームとして狭帯域音声信号３２２を処理する。
【００２６】
狭帯域ＬＰＣ解析モジュール３２２は、各フレームのサンプルを直接解析するように構成されてもよく、サンプルは、窓機能、例えば、ハミング窓に従って、まず重みづけがされてもよい。解析は、フレームより大きい窓、例えば３０ミリ秒の窓、上で行われてもよい。この窓は、対称（例えば、２０ミリ秒のフレームの直前・直後に５ミリ秒をもつような、５−２０−５）であっても、または、非対称（例えば、前のフレームの最後の１０ミリ秒をもつような、１０−２０）であってもよい。狭帯域ＬＰＣ解析モジュール３３２は、Levinson-Durbin再帰帰納法、または、Leroux-Gueguenアルゴリズムを用いて、ＬＰフィルタ係数３３３を計算できる。
【００２７】
ＬＳＦ変換モジュール３３７への狭帯域ＬＰＣは、ＬＰフィルタ係数３３３の集合を、狭帯域線スペクトル周波数（narrowband line spectral frequencies (LSFs)）３３４の対応する集合に変換する。ＬＰフィルタ係数３３３の集合と対応するＬＰＦ３３４の集合との間の変換は、可逆であっても、なくてもよい。
【００２８】
狭帯域ＬＰ係数３３３を生成することに加え、狭帯域ＬＰＣ解析モジュール３３２は、また、狭帯域残差信号（narrowband residual signal）３４０を生成する。ピッチラグ・ピッチゲイン推定器３３９は、狭帯域残差信号３４０からピッチラグ３３６とピッチゲイン３３８を生成する。ピッチラグ３３６は、ある拘束の条件下で、短期予測残差信号３４０の自己相関関数を最大にする「遅れ」である。この計算は、２つの推定窓上で独立に実行される。これらの窓の第１のものは、残差信号３４０の第８０サンプルから第２４０サンプルまでを含み、第２の窓は、第１６０サンプルから第３２０サンプルを含む。そして、２つの推定ウインドウに係る「遅れ」の推定とゲインとを合成するために、規則が適用される。
【００２９】
音声アクティビティ検出器／モード決定モジュール３４１は、狭帯域音声信号３２２、狭帯域残差信号３４０、またはそれらの両方に基づき「モード決定」３８２を生成する。これは、音声のフレーム毎に３つのレート（レート１、レート１／２、または、レート１／８）の１つを選択するレート決定アルゴリズム（rate determination algorithm (RDA)）を用い、バクグラウンドノイズからアクティブな音声を分離することを含む。レート情報を用いて、音声フレームは、３つのタイプ：有声音、無声音、無音（バクグラウンドノイズ）、の１つに分類される。音声を、おおざっぱに、音声とバックグラウンドノイズに分類した後、音声アクティビティ検出／モード決定モジュール３４１は、更に、現在の音声フレームを、有声音または無声音のいずれかに分類する。ＲＤＡによりレート１／８として分類されるフレームは、無音またはバックグラウンドノイズフレームとされる。そして、「モード決定」３８２は、「より上の帯域」のＬＳＦ３４４を推定するときに有声音コードブックと無声音コードブックを選ぶために、「より上の帯域」のＬＰＣ推定モジュール３４２により使用される。また、「モード決定」３８２は、「より上の帯域」のゲイン推定モジュール３４６により用いられる。
【００３０】
狭帯域ＬＳＦ３３４は、要理上の帯域のＬＳＦ３４４を生成するために、「より上の帯域」のＬＰＣ推定モジュール３４２により用いられる。これは、狭帯域ＬＳＦ３３４から１つまたはそれより多くの特徴を抽出すること、適当な狭帯域コードブックを決めること、および、「より上の帯域」のＬＳＦ３４４を生成するために、狭帯域コードブックの中のインデックスを「より上の帯域」のコードブックにマッピングすること、とを含む。言い換えれば、狭帯域のスペクトル包絡線を「より上の帯域」のスペクトル包絡線にマッピングすることよりもむしろ、「より上の帯域」のＬＰＣ推定モジュール３４２は、狭帯域音声信号３２２におけるスペクトルのピーク（抽出された特徴により示される）を、「より上の帯域」のスペクトル包絡線にマッピングする。
【００３１】
非線形処理モジュール３４８は、狭帯域残差信号３４０を、「より上の帯域の励起信号」３５０に変換する。これは、狭帯域残差信号３４０を調和的に拡張することと、それを変調されたノイズ信号と合成することと、を含む。「より上の帯域」のＬＰＣ合成モジュール３５２は、「より上の帯域」の合成信号３５４を生成するため、「より上の帯域の励起信号」３５０をフィルタするために用いられる「より上の帯域のＬＰフィルタ係数」を決めるために、「より上の帯域」のＬＳＦ３４４を使用する。
【００３２】
加えて、「より上の帯域」のゲイン推定モジュール３４６は、ゲインが調整された「より上の帯域」の信号３２８、即ち、「より上の帯域」の音声信号の「推定」を生成するため、「より上の帯域」の合成信号３５４のエネルギーを増大するために一時ゲインモジュール３５８によって用いられる「より上の帯域」のゲイン３５６を生成する。
【００３３】
「より上の帯域」のゲイン波形（upperband gain contour）は、４ミリ秒毎に「より上の帯域」の信号のゲインを制御するパラメータである。このパラメータベクトル（２０ミリ秒のフレームに対し、５個のゲイン包絡線パラメータの集合）は、有声音フレームに続く最初の無声音フレーム、および、無声音フレームに続く最初の有声音フレームの間、異なる値に設定される。１つの構成例では、「より上の帯域」のゲイン波形は、０．２に設定される。このゲイン波形は、「より上の帯域」のフレームの４ミリ秒のセグメント（サブフレーム）の間の相対利得を制御できる。それは、「より上の帯域」のゲイン３５６のパラメータによって独立に制御される、「より上の帯域」のエネルギーに影響しない。
【００３４】
合成フィルタバンク３６０は、ゲインが調整された「より上の帯域」の信号３２８と狭帯域音声信号３２２を受ける。合成フィルタバンク３６０は、例えば、ゼロ詰めこみより、および／または、サンプルの複製により、信号のサンプリングレートを増加するために、各信号をアップサンプル（サンプル周波数を上げる）してもよい。加えて、合成フィルタバンク３６０は、アップサンプルされた狭帯域音声信号３２２、および、アップサンプルされた、ゲイン調整済の「より上の帯域の信号」３２８のそれぞれを、ローパスおよびハイパスフィルタリングできる。２つのフィルタがかけられた信号は、広帯域音声信号３２４を形成するために足しあわされる。
【００３５】
図４は、ブラインド帯域幅拡張のための方法４００を示すフロー図である。言い換えれば、方法４００は、狭帯域音声信号３２２から「より上の帯域」の音声信号３２８を推定する。方法４００は、ブラインド帯域幅拡張器３２０によって実行される。ブラインド帯域幅拡張器３２０は、狭帯域音声信号３２２を受ける（４６２）。狭帯域音声信号３２２は、物理媒体上の通信のために広帯域音声信号から圧縮されたものであって良い。また、ブラインド帯域幅拡張器３２０は、狭帯域音声信号３２２に基づき、「より上の帯域」の励起信号３５０を決める（４６４）。これは、非線形処理を用いることを含む。
【００３６】
また、ブラインド帯域幅拡張器３２０は、狭帯域音声信号３２２に基づき狭帯域の線スペクトル周波数（ＬＳＦ）３３４のリストを決める（４６６）。これは、狭帯域音声信号３２２から狭帯域の線形予測（ＬＰ）フィルタ係数を決めることと、ＬＰフィルタ係数を狭帯域ＬＳＦ３３４にマッピングすることと、を含む。また、ブラインド帯域幅拡張器３２０は、リスト中の近くの狭帯域ＬＳＦの他のどの対よりも小さな差をもつ、近くの狭帯域ＬＳＦの第１の対を決める（４６８）。特に、「より上の帯域」のＬＰＣ推定モジュール３４２は、１０個の狭帯域ＬＳＦ３３４のリストの中で、それらの間で最も小さな差を持つ、近くの２つの狭帯域ＬＳＦ３３４を見つける。また、ブラインド帯域幅拡張器３２０は、狭帯域ＬＳＦ３３４の前記第１の対の中間値である第１の特徴を決定する（４７０）。また、他の構成例では、ブラインド帯域幅拡張器３２０は、第１の特徴と類似である第２、第３の特徴を決め、即ち、第２の特徴は、第１の対がリストから除かれた後、狭帯域のＬＳＦ３３４の次に最も近い対の中間値であり、第３の特徴は、第１と第２の対がリストから除かれた後、狭帯域のＬＳＦ３３４の次に最も近い対の中間値である。また、ブラインド帯域幅拡張器３２０は、コードブックマッピングを用いて、少なくとも第１の特徴に基づき、「より上の帯域」のＬＳＦ３４４を決める（４７２）が、即ち、狭帯域のコードブックにおけるインデックスを決めるために第１の特徴（決定されるならば、第２、第３の特徴も）を使い、狭帯域コードブックのインデックスを、「より上の帯域」のコードブックにおけるインデックスにマッピングする。
【００３７】
また、ブラインド帯域幅拡張器３２０は、「より上の帯域」のＬＳＦ４４４に基づいて、「より上の帯域」のＬＰフィルタ係数を決める（４７４）。また、ブラインド帯域幅拡張器３２０は、合成された「より上の帯域」の音声信号３５４を生成するために、「より上の帯域」のＬＰフィルタ係数を用いて、「より上の帯域」の励起信号３５０をフィルタリングする（４７６）。また、ブラインド帯域幅拡張器３２０は、ゲインが調整された「より上の帯域」の信号３２８を生成するために、合成された「より上の帯域」の音声信号３５４のゲインを調整する（４７８）。これは、「より上の帯域」のゲイン推定モジュール３４６からの「より上の帯域」のゲイン３５６を適用することを含む。
【００３８】
図５は、「より上の帯域」のスペクトル包絡線を推定する、「より上の帯域」の線形予測符号（ＬＰＣ）推定モジュール５４２を示すブロック図である。より上の帯域のスペクトル包絡線は、「より上の帯域」の線スペクトル周波数（ＬＳＦ）５９６、５９７によってパラメータ化されて、狭帯域ＬＳＦ５３４から推定される。
【００３９】
狭帯域ＬＳＦ５３４は、狭帯域音声信号３２２上で線形予測符号（ＬＰＣ）解析を行い、線形予測（ＬＰ）フィルタ係数を線スペクトル周波数に変換することにより、狭帯域音声信号３２２から推定される。特徴抽出モジュール５８０は、狭帯域ＬＳＦ５３４から３つの特徴パラメータ５８４を推定する。第１の特徴５８４を抽出するために、連続する狭帯域ＬＳＦ５３４間の距離が計算される。そして、対間で最も小さな距離を持つ狭帯域ＬＳＦ５３４の対が選択され、対間の中間値が第１の特徴として選択される。１つの構成例において、１つの特徴５８４よりも多くが抽出される。この場合、選択された狭帯域ＬＳＦ５３４の対は、他の特徴５８４の検索から除外され、追加の特徴、即ち、ベクトル、を推定するために、当該手順は残りの狭帯域ＬＳＦ５３４について繰り返される。
【００４０】
現在のフレームが有声音、無声音、または、無音であるかどうかを示すモード決定５８２は、狭帯域音声信号３２２において受信されたフレームから取り出された情報に基づき決められる。モード決定５８２は、有声音のコードブックか無声音のコードブックかを使うかどうかを決めるために、コードブック選択モジュール５８６により受け取られる。有声音と無声音のフレームに係る「より上の帯域」のＬＳＦ５９６、５９７を推定するために用いられるコードブックは、お互いに異なってよい。代わりに、コードブックは、特徴５８４に基づいて選ばれてもよい。
【００４１】
モード決定５８２が有声音フレームを示している場合、狭帯域の有声音コードブック比較器５８８は、典型的な特徴の狭帯域有声音コードブックの上に前記特徴５８４を投影し、即ち、比較器５８８は、前記特徴５８４に最もよく合致する、狭帯域有声音コードブック５９０におけるエントリを見つける。有声音のインデックス写像器（index mapper）５９２は、最もよく合致するもののインデックスを、「より上の帯域」の有声音コードブックにマッピングする。言い換えれば、特徴５８４に最も合致するものをもつ狭帯域有声音コードブック５９０におけるエントリのインデックスは、典型的なＬＳＦベクトルを持つ「より上の帯域」の有声音コードブック５９４の中の「より上の帯域」の好適なＬＳＦ５９６のベクトルを探すために使われる。「より上の帯域」の有声音コードブック５９４は典型的な「より上の帯域」のＬＳＦベクトルを含む、即ち、有声音のインデックス写像器５９２は、特徴５８４から「より上の帯域」の有声音ＬＳＦ５９６にマッピングされ得るが、狭帯域の有声音コードブック５９０は、狭帯域の音声から得られる典型的な特徴を使って仕立てられてもよい。
【００４２】
同様に、モード決定５８２が無声音を示している場合、狭帯域の無声音コードブック比較器５８９は、典型的な特徴の狭帯域無声音コードブックの上に前記特徴５８４を投影し、即ち、比較器５８９は、前記特徴５８４に最もよく合致する、狭帯域無声音コードブック５９１におけるエントリを見つける。無声音のインデックス写像器（index mapper）５９３は、最もよく合致するもののインデックスを、「より上の帯域」の無声音コードブックにマッピングする。言い換えれば、特徴５８４に最も合致するものをもつ狭帯域無声音コードブック５９１におけるエントリのインデックスは、典型的なＬＳＦベクトルを持つ「より上の帯域」の無声音コードブック５９５の中の「より上の帯域」の好適なＬＳＦ５９７のベクトルを探すために使われる。「より上の帯域」の無声音コードブック５９５は典型的な「より上の帯域」のＬＳＦベクトルを含む、即ち、無声音のインデックス写像器５９３は、特徴５８４から「より上の帯域」の無声音ＬＳＦ５９７にマッピングされ得るが、狭帯域の無声音コードブック５９０は、狭帯域の音声から得られる典型的な特徴を使って仕立てられてもよい。
【００４３】
図６は、狭帯域線スペクトル周波数（ＬＳＦ）５３４のリストから特徴を抽出するための方法６００を示すフロー図である。方法６００は、特徴抽出モジュール５８０によって実行される。特徴抽出モジュール５８０は、近くの狭帯域ＬＳＦ５３４の対の間の差を計算する（６０２）。狭帯域ＬＳＦ５３４は、昇順に並べられたをこの値のリストとして、狭帯域ＬＰＣ解析モジュール３３２から受け取られる。従って、第１と第２の狭帯域ＬＳＦ５３４の間の差、第２と第３の狭帯域ＬＳＦ５３４の間の差、第３と第４の狭帯域ＬＳＦ５３４の間の差、等々のように、９つの差が存在する。また、特徴抽出モジュール５８０は、狭帯域ＬＳＦ５３４間の最も小さい距離を持つ狭帯域ＬＳＦ５３４の対を選択する（６０４）。また、特徴抽出モジュール５８０は、選択された狭帯域ＬＳＦ５３４の対の中間値である特徴５８４を決定する（６０６）。ひとつの構成例では、３つの特徴５８４が決定される。この構成において、特徴抽出モジュール５８０は、３つの特徴５８４が特定されたかどうかを判断する（６０８）。特定されていなければ、特徴抽出モジュール５８０は、また、残りの狭帯域ＬＳＦから選択された狭帯域ＬＳＦの対を除き（６１２）、少なくとも１つまたはそれより多くの特徴５８４を見つけるために、再び、差を計算する（６０２）。３つの特徴５８４が特定されているならば、特徴抽出モジュール５８０は、昇順に、当該特徴５８４をソートする（６１０）。代わりの構成例では、３つより多くのまたは少しの特徴５８４が特定され、それに従って、方法に６００に適用される。
【００４４】
図７は、「より上の帯域」のゲイン推定モジュール７４６を示すブロック図である。「より上の帯域」のゲイン推定モジュール７４６は、音声フレームが有声音または無声音として分類されるかどうかに応じて、狭帯域信号エネルギーから「より上の帯域」のエネルギー７５６を推定する。図７は、有声音の「より上の帯域」のエネルギー、即ち、有声音の「より上の帯域」のゲイン、を推定することを示している。トレーニング（仕立て上げ）用のデータベース上で、１階の回帰分析（first order regression analysis）を用いて決定された線形変換関数（linear transformation function）が有声音フレームに対して用いられる。
【００４５】
窓モジュール７１４は、狭帯域励起信号７４０に窓を適用する。代わりに、「より上の帯域」のゲイン推定モジュール７４６が、入力として、狭帯域音声信号３２２を受け取ってもよい。エネルギー計算器７１６は、窓がかけられた狭帯域励起信号７１５のエネルギーを計算する。対数変換モジュール７１８は、狭帯域エネルギー７１７を、例えば、１０ｌｏｇ１０（）の関数を用いて、対数領域に変換する。対数の狭帯域エネルギー７１９は、線形写像器（linear mapper）７２０を使って、対数の「より上の帯域」のエネルギー７２１にマッピングされる。１つの構成例では、線形マッピングは、数１に従って実行される。
【数１】
0005551258.tif 000002
【００４６】
ここで、ｇｕは対数の「より上の帯域」のエネルギー７２１、ｇｌは対数の狭帯域エネルギー７１９、α＝０．８４２０９、β＝−５．３５６３９である。次に、対数の「より上の帯域」のエネルギー７２１は、有声音の「より上の帯域」のエネルギー７５６を生成するために、例えば、１０（ｇ／１０）の関数を用いて、非対数変換モジュール７２２で、非対数領域に変換される。
【００４７】
狭帯域音声信号は、エンコーダでＬＰＣ解析フィルタを介してフィルタをかけられたとき、エンコーダで狭帯域の残差信号を生む。デコーダで、狭帯域残差信号は、狭帯域励起信号として再生される。デコーダで、狭帯域励起信号は、ＬＰＣ合成フィルタを介してフィルタをかけられる。このフィルタリングの結果が、デコードされた合成狭帯域音声信号である。
【００４８】
図８は、「より上の帯域」のゲイン推定モジュール８４６を示す他のブロック図である。特に、図８は、無声音の「より上の帯域」のエネルギー８５６、即ち、無声音の「より上の帯域」のゲイン、を推定することを示している。無声音のフレームに関しては、「より上の帯域」のエネルギー８５６は、副帯域ゲイン（subband gains）とスペクトル傾斜（spectral tilt）を含むヒューリスティックな（ある程度のレベルで正解に近い解を得る）計量（heuristic metrics）を使って求められる。
【００４９】
高速フーリエ変換（ＦＦＴ）モジュール８２４は、狭帯域励起信号８４０の狭帯域フーリエ変換８２５を計算する。代わりに。「より上の帯域」のゲイン推定モジュール８４６は、入力として、狭帯域音声信号３２２を受ける。副帯域エネルギー計算器８２６は、狭帯域フーリエ変換８２５を３つの異なる副帯域に分け、これらの副帯域各々のエネルギーを計算する。例えば、当該帯域は、２８０−８７５Ｈｚ、８７５−１７８０Ｈｚ、１７８０−３６００Ｈｚであってよい。対数変換モジュール８１８ａ−ｃは、副帯域エネルギー８２７を、例えば、１０ｌｏｇ１０（）の関数を用いて、対数の副帯域エネルギー８２９に変換する。
【００５０】
次に、副帯域ゲイン関係モジュール８２８は、スぺクトル傾斜とともに、対数の副帯域エネルギー８２９がどのように関係するかに基づいて、対数の「より上の帯域」のエネルギー８３１を決めることができる。スペクトル傾斜は、狭帯域の線形予測係数（linear prediction coefficients (LPCs)）８３３に基づき、スペクトル傾斜計算器８３５によって決められる。一つの構成例では、スペクトル傾斜パラメータは、狭帯域ＬＰＣパラメータ８３３を１組の反響係数（reflection coefficients）に変換し、スペクトル傾斜であるような第１の反響係数を選ぶことにより、計算される。例えば、対数の「より上の帯域」のエネルギー８３１を決めるために、副帯域ゲイン関係モジュール８２８は、以下の擬似コードを用いることができる。
【数２】
0005551258.tif 000003
【００５１】
ここで、ｓｐｅｃｔｒａｌ＿ｔｉｌｔは狭帯域ＬＰＣ８３３から決められるスペクトル傾斜であり、ｇＨは対数の「より上の帯域」のエネルギー８３１、ｇ１は第１の副帯域の対数のエネルギー、ｇ２は第２の副帯域の対数のエネルギー、ｇ３は第３の副帯域の対数のエネルギー、ｅｎｈｆａｃｔはｇＨの決定において使われる中間変数である。
【００５２】
次に、対数の「より上の帯域」のエネルギー８３１は、無声音の「より上の帯域」のエネルギー８５６を生成するために、例えば、１０（ｇ／１０）の関数を用いて、非対数変換モジュール８２２で、非対数領域に変換される。更に、無音フレームに関しては、「より上の帯域」のエネルギーは、狭帯域エネルギーの２０ｄＢ下に設定され得る。
【００５３】
図９は、非線形処理モジュール９４８を示すブロック図である。非線形処理モジュール９４８は、狭帯域の励起信号９４０のスペクトルをより上の帯域の周波数範囲に拡張することにより、より上の帯域の励起信号９４０を生成する。スペクトル拡張器９５２は、狭帯域励起信号９４０に基づいて「調和的に拡張された信号」９５４を生成する。第１の合成器９５８は、変調されたノイズ信号９６２を生成するために、ノイズ発生器９６０により生成されるノイズ信号９６１と、包絡線計算器９５６により計算された時間領域の包絡線９５７とを合成する。ひとつの構成例では、包絡線計算器９５６は、「調和的に拡張された信号」９５４の包絡線を計算する。代わりの構成例では、包絡線計算器８５６は、他の信号の時間領域の包絡線９５７を計算するが、例えば、包絡線計算器９５６は、狭帯域音声信号３２２、または狭帯域励起信号９４０の「時間」上のエネルギー分布を概算する。そして、第２の合成器９６４は、より上の帯域の励起信号９５０を生成するために、調和的に拡張された信号９５４と変調されたノイズ信号９６２とを混合する。
【００５４】
一つの構成例では、調和的に拡張された信号９５４を生成するために、狭帯域の励起信号９４０上で、スペクトル拡張器９５２は、スペクトルたたみ込み動作（または、ミラリング：鏡映）を行う。スぺクトルたたみ込みは、狭帯域の励起信号９４０にゼロ埋め込みをし、エイリアスを保持するために、ハイパスフィルタを適用する。他の構成例では、スペクトル拡張器９５２は、狭帯域の励起信号９４０を、例えば、後に「一定周波数コサイン信号との乗算」が続くアップサンプリングを介し、より上の帯域にスペクトル的に変換される。
【００５５】
スペクトルたたみ込みと変換の方法は、その調和的構造（harmonic structure）が狭帯域励起信号９４０の元の調和的構造と位相および／または周波数において不連続である、スペクトル的に拡張された信号を生成する。例えば、前記方法は、再構築された音声信号における人為的な安っぽい音（tinny-sounding artifacts）の原因となる、一般的に基本的な周波数の乗倍に位置づけられないピークをもつ信号を生成する。また、これらの方法は、異常に強い音色の特性をもつ高周波の調和音を生成する。更に、公衆交換電話網（public switched telephone network (PSTN)）からの信号は８ｋＨｚでサンプルされるが、３４００Ｈｚあたりで制限される帯域であるから、狭帯域励起信号９４０のより上のスペクトルは、ほとんど、または、何もエネルギーをもたず、結果、スペクトルたたみ込み、または、スペクトル変換動作に従って生成される「拡張された信号」が、３４００Ｈｚの上にスペクトルホールをもつようになる。
【００５６】
調和的な拡張信号９５４を生成する他の方法は、狭帯域の拡張信号９４０の１またはそれより多くの基本周波数を特定することと、その情報に従って調和音を生成することと、を含む。例えば、励起信号の調和音構造は、大きさと位相の情報とともに、基本的周波数によって特性が決められる。他の構成例では、非線形処理モジュール９４８は、基本的周波数と大きさ（例えば、ピッチラグ３３６とピッチゲイン３３８により示される）に基づいて調和的に拡張された信号９５４を生成する。しかし、調和的に拡張された信号９５４が狭帯域の励起信号９４０と位相コヒーレント（可干渉）でないならば、結果として得られるデコードされた音声の品質は、受容可能ではない可能性がある。
【００５７】
非線形関数は、狭帯域励起信号９４０と位相コヒーレントであるより上の励起信号９５０をつくりだすために使われることができ、位相の不連続性なく調和音構造を保つ。また、非線形関数は、スペクトルたたみ込みやスペクトル変換のような方法により生成された高周波の調和音調よりも自然に聴こえる傾向にある、高周波の調和音間に、増加されたノイズレベルを与えることができる。スペクトル拡張器９５２の様々な実施形態により適用される、典型的な、メモリのない非線形関数は、絶対値関数（absolute value function）（全波整流とも呼ばれる）、半波整流、平方（squaring）、立法（cubing）、切り取り（clipping）を含む。また、スペクトル拡張器９５２は、メモリをもつ非線形関数を適用するよう構成されてもよい。
【００５８】
ノイズ生成器９６０は、ランダムノイズ信号９６１を生成する。他の構成例でノイズ信号９６１はホワイトである必要はなく、周波数とともに変化する電力密度をもってもよいが、１つの構成例では、ノイズ生成器９６０は、ユニットバリアンス（unit-variance）ホワイト擬似ランダムノイズ信号９６１を生成する。第１の合成器９５８は、包絡線計算器９５６により計算された時間領域の包絡線９５７にしたがってノイズ発生器９６０により生成されたノイズ信号９６１を、振幅変調する。例えば、第１の合成器９５８は、変調されたノイズ信号９６２を生成するために、包絡線計算器９５６により計算される時間領域の包絡線９５７にしたがってノイズ発生器９６０の出力を調整するよう構成された乗算器として実施される。
【００５９】
図１０は、狭帯域励起信号１０４０から調和的な拡張信号１０７２を生成するスペクトル拡張器１０５２を示すブロック図である。これは、狭帯域も励起信号１０４０のスペクトルを拡張するために、非線形の関数を適用することを含む。
【００６０】
アップサンプル器１０６６は、狭帯域励起信号１０４０をアップサンプルする。非線形関数の適用によるエイリアシング（ギザつき）を最小限にするのに十分に信号をアップサンプルすることが望まれる。１つの具体例では、アップサンプル器１０６６は、８の因数により、信号をアップサンプルする。アップサンプル器１０６６は、入力信号にゼロを埋め込むことと、結果をローパスフィルタリングすることとにより、アップサンプリングの動作を行う。非線形関数計算器１０６８は、非線形関数をアップサンプルされた信号１０６７に適用する。平方（squaring）のような、スペクトル拡張のための他の非線形関数の上での絶対値関数の１つの潜在的な利点は、エネルギー正規化が必要とされないことである。いくつかの実施形態では、絶対値関数は、各サンプルの符号ビットを取り除くこと、または、消去することにより、効率的に適用され得る。また、非線形関数計算器１０６８は、アップサンプルされた信号１０６７、または、スペクトル的に拡張された信号１０６９の振幅の歪ませを行ってもよい。
【００６１】
ダウンサンプル器１０７０は、ダウンサンプル（サンプリング周波数を下げる）された信号１０７１を生成するために、非線形関数計算器１０６８から出力されるスペクトル的に拡張された信号１０６９をダウンサンプルする。また、ダウンサンプル器１０７０は、（例えば、望まれない像によるエイリアシング（ギザつき）またはコラプション（改悪）を低減または回避するために、）サンプリングレートを下げる前に、スペクトル的に拡張された信号１０６９の所望の周波数帯域を選択するために、バンドパスフィルタリングを行う。ダウンサンプル器１０７０として、１より多くの段階でサンプリングレートを減らすことが望まれる。
【００６２】
非線形関数計算器１０６８により生成されたスぺクトル的に拡張された信号１０６９は、周波数が増加するにつれて振幅における顕著な低下をもつことができる。従って、スペクトル拡張器１０５２は、ダウンサンプルされた信号１０７１を白色化するために、スペクトル平坦器１０７２をもつ。スペクトル平坦器１０７２は、固定の白色化動作を行うか、または、適応型の白色化動作を行ってよい。適応型の白色化を用いる構成において、スペクトル平坦器１０７２は、ダウンサンプルされた信号１０７１から４つのＬＰフィルタ係数の組を計算するために構成されたＬＰＣ解析モジュールと、それら係数にしたがってダウンサンプルされた信号１０７１を白色化するように構成された４階（fourth-order）の解析フィルタとを有する。代わりに、スぺクトル平坦器１０７２は、ダウンサンプル器１０７０の前に、スペクトル的に拡張された信号１０６９上で動作してよい。
【００６３】
図１１は、ワイヤレス装置１１０１中のあるコンポーネントを示す。ワイヤレス装置１１０１はワイヤレス通信装置１０２、または、基地局１０４であってよい。
【００６４】
ワイヤレス装置１１０１はプロセッサ１１０３を含む。プロセッサ１１０３は、汎用の単一、あるいは、マルチチップのマイクロプロセッサ（例えば、ＡＲＭ）、特定用途マイクロプロセッサ（例えば、デジタル信号プロセサ(DSP)）、マイクロコントローラ、プログラム可能ゲート・アレイ、等であってよい。プロセッサ１１０３は中央処理装置（ＣＰＵ）と呼ばれることもある。単に、１つのプロセッサ１１０３が図１１のワイヤレス装置１１０１に示されるが、代わりの構成では、プロセッサ（例えば、ＡＲＭやＤＳＰ）の組み合わせを使用することができる。
【００６５】
また、ワイヤレス装置１１０１は、メモリ１１０５を含む。メモリ１１０５は、電子情報を格納することができる任意の電子コンポーネントでよい。メモリ１１０５は、ランダム・アクセス・メモリ（RAM）、読み出し専用メモリ（ROM）、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、ＲＡＭの中のフラッシュ・メモリ・デバイス、プロセッサとともに具備されるオンボード・メモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、等々（これらの組み合わせを含む）として実現できる。
【００６６】
データ１１０７と命令１１０９は、メモリ１１０５に格納される。命令１１０９はこの中に記載される方法を実施するために、プロセッサ１１０３により実行可能である。命令１１０９を実行することは、メモリ１１０５に格納されるデータ１１０７の使用を含む。プロセッサ１１０３が命令１１０９を実行する際、命令１１０９ａの様々な部分がプロセッサ１１０３上にロードされ、データ１１０７ａの様々な部分がプロセッサ１１０３にロードされ得る。
【００６７】
また、ワイヤレス装置１１０１は、ワイヤレス装置１１０１と遠隔地との間の信号の送信および受信を許容するために、送信器１１１１と受信器１１１３とをもつ。送信器１１１１および受信器１１１３は、総称して、トランシーバ１１１５と呼ばれてもよい。アンテナ１１１７は、トランシーバ１１１５に電気的に接続される。また、ワイヤレス装置１１０１は、複数の送信器、複数の受信器、および／または、複数のトランシーバ（図示されず)、をもってもよい。
【００６８】
ワイヤレス装置１１０１の様々なコンポーネントは、電力バス、制御信号バス、ステータス信号バス、データバス、等などを含む１またはそれより多くのバスにより、ともに接続される。明瞭さのために、前記の様々なバスは、バスシステム１１１９として、図１１に示される。
【００６９】
ここに記載される技術は、直交多重化方式に基づく通信システムを含む、様々な通信システムに使用されてよい。そのような通信システムの例は、直交周波数分割多元接続(OFDMA)システム、単一搬送波・周波数分割多元接続性(SC-FDMA)システム、等を含む。ＯＦＤＭＡシステムは、システム帯域幅全体を複数の直交サブキャリアに区分する変調技術である、直交周波数多重化(OFDM)を利用する。これらサブキャリアは、また、トーン、ビン、等と呼ばれることもある。ＯＦＤＭを用いて、各サブキャリアは、独立に、データで変調される。ＳＣ−ＦＤＭＡシステムは、システム帯域幅を横切って配置されるサブキャリア上に送信するために、インタリーブされたＦＤＭＡ（interleaved FDMA (IFDMA)）を、いくつかの近くのサブキャリアのブロック状で送信するために局所化されたＦＤＭＡ（localized FDMA (LFDMA)）を、または、近くのいくつかのサブキャリアからなる複数のブロック上で送信するために進化型ＦＤＭＡ（enhanced FDMA (EFDMA)）を、用いることができる。一般に、変調シンボルは、OFDMを用いて周波数領域で、および、SC-FDMAを用いて時間領域で送られる。
【００７０】
上記の記載では、参照番号は、時々に、種々の用語に関連して使用された。用語が参照番号に関連して使用される場合、これは、図の1つまたはそれより多くの中で示される特定の要素を指すことを意味する。用語が参照番号なしで使用される場合、これは、いかなる特定の図への制限なしに、一般的にその用語を指すことを意味する。
【００７１】
「決定すること（determining）」という用語は、広く様々な動作を包含し、したがって、「決定すること」は、算術すること、計算すること、処理すること、求めること、調べること、検索すること（例えば、テーブル、データベース、または別のデータ構造の中を検索すること)、確認すること、等々を含む。また、「決定すること」は、受けること（例えば、情報を受け取ること)、アクセスすること（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）、等々を含み得る。また、「決定すること」は、解法すること、選択すること、選ぶこと、確立すること、等々を含み得る。
【００７２】
「基づき（基づいて）」の語句は、そうでないことが明確に示されていない限り、「のみに基づく」を意味しない。言い換えれば、「基づく」の語句は、「のみに基づく」と「少なくとも基づく」の両方を示す。
【００７３】
「プロセッサ」の用語は、汎用プロセッサ、中央処理装置（CPU）、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（DSP）、コントローラ、マイクロコントローラ、状態遷移マシン、などを包含するように、広く解釈される。いくつかの状況の下では、「プロセッサ」は、特定用途向け集積回路（ASIC）、プログラム可能論理回路（PLD）、フィールドプログラマブル・ゲートアレイ（FPGA）、等を指すてもよい。「プロセッサ」の用語は、処理デバイスの組み合わせ、例えば、ＤＳＰとマイクロプロセッサの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと接続された1またはそれより多くのマイクロプロセッサ、または、他の同様な構成を指してもよい。
【００７４】
「メモリ」の用語は、電子情報を格納することができるどんな電子コンポーネントも包含するように広く解釈される。「メモリ」の用語は、ランダム・アクセス・メモリ（RAM）、読み出し専用メモリ（ROM）、不揮発性のランダム・アクセス・メモリ（NVRAM）、プログラマブル読取専用メモリ（PROM）、消去可能プログラマブル読取専用メモリ（EPROM）、電気的消去可能ＰＲＯＭ（EEPROM）、フラッシュ・メモリ、磁気か光学のデータ記憶、レジスタ、などのような様々なタイプのプロセッサ読み出し可能な媒体を指すことができる。プロセッサがメモリから情報を読む、および／または、メモリに情報を書くことができる場合、メモリはプロセッサと電子的にやり取りを行う状態にある、と言われる。
【００７５】
プロセッサと一体になっているメモリは、プロセッサと電子的にやり取りを行う状態にある。
【００７６】
「命令（instructions）」や「コード（code）」という用語は、任意のタイプのコンピュータが読めるステートメントを含むように、広く解釈される。例えば、「命令」および「コード」の用語は、1つまたはそれより多くののプログラム、ルーチン、サブルーチン、機能、手続き、等を指してよい。「命令」および「コード」はコンピュータが読める単一のステートメント、あるいは、コンピュータが読める多くのステートメントを含んでよい。
【００７７】
ここに記載される機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、または、それらの任意の組み合わせの中で実施され得る。ソフトウェアの中で実施される場合、機能は、コンピュータ読み出し可能媒体上に、１またはそれより多くの命令として格納される。「コンピュータ読み出し可能媒体」の用語は、コンピュータによってアクセスされることができる、あらゆる利用可能な媒体を指す。例示であって限定ではいが、コンピュータ読み出し可能媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭまたは他の光ディスク記憶、磁気ディスク記憶または他の磁気記憶デバイス、または、命令やデータ構造のかたちで所望のプログラムコードを運びまたは格納することができ、コンピュータによりアクセスされることが可能な任意の他の媒体、を含んでよい。この中で使われるようなディスク（Disk and disc）は、コンパクト・ディスク（CD）、レーザディスク、光ディスク、ディジタル・バーサタイル・ディスク（DVD）、フロッピー（登録商標）ディスク、および、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスクを含む。ここで、”disk”は通常磁気的にデータを再生し、一方、”disc”はレーザを用いて光学的にデータを再生する。
【００７８】
また、ソフトウェアまたは命令は、送信媒体を通して送信されることもできる。例えば、ソフトウエアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、撚り対線、デジタル加入者線（ＤＳＬ）、あるいは、赤外線、無線、およびマイクロ波のようなワイヤレス技術を用いて、ウェブサイト、サーバ、あるいは他の遠隔の出所から送信される場合、その同軸ケーブル、光ファイバケーブル、撚り対線、ＤＳＬ、あるいは、赤外線、ラジオおよびマイクロ波のようなワイヤレス技術は、送信媒体の定義に含まれる。
【００７９】
ここに開示される方法は、記載される方法を達成するための1またはそれより多くのステップあるいはアクションを含む。方法のステップおよび／またはアクションは、クレームの範囲から外れなければ、互いに交換され得る。言いかえれば、ステップまたはアクションの特定の順序が記載されている方法の適切な動作に必要でなければ、特定のステップおよび／またはアクションの順序および／または使用は、クレームの範囲から逸脱しない限り、変更されてもよい。
【００８０】
さらに、図４および６によって示されたもののような、この中に記載される方法や技術を実行するためのモジュールおよび／または他の適当な手段は、装置により、ダウンロードされ、および／または、他により得られることができることが理解される。例えば、装置は、ここに記載される方法を行なうための手段の転送を容易にするために、装置はサーバにつながれてもよい。代わりに、デバイスが、記憶手段をデバイスと接続したり、または、デバイスに提供することに基づいて様々な方法を得ることができるように、ここに記載される様々な方法は、記憶手段（例えば、ランダム・アクセス・メモリー(RAM)、読み出し専用メモリ(ROM)、コンパクト・ディスク(CD)あるいはフロッピーディスクのような物理的な記憶媒体、など）を介して提供されることができる。さらに、この中に記載される方法や技術をデバイスに提供するために、任意の他の好適な方法が利用できる。
【００８１】
クレームは、上述の“正確な”その構成やコンポーネントに制限されないことが理解される。クレームの範囲から逸脱しない限り、この中に記載されるシステム、方法、および装置の配置、動作、および詳細（具体化）において、様々な修正、変更、および、多様化はなされ得る。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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