(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声信号に関する有声音／無声音判定のためのパラメータｘを、
ｇ(ｘ) ＝ Ａ／（１＋ exp（−(ｘ−ｂ)/ａ））
ただし、Ａ，ａ，ｂは定数
で表されるシグモイド関数ｇ(ｘ)により変換し、このシグモイド関数ｇ(ｘ)により変換されたパラメータを用いて上記入力音声信号が有声音か無声音かを判定する有声音／無声音判定方法であって、
上記有声音／無声音判定のためのパラメータとして、入力音声信号のフレーム平均エネルギlev 、正規化自己相関ピーク値r0r 、スペクトル類似度pos 、零交叉数nZero 、ピッチラグpch を用い、これらのパラメータに基づく有声音らしさを表す関数をそれぞれpLev(lev) ，pR0r(r0r) ，pPos(pos) ，pNZero(nZero) ，pPch(pch) とするとき、これらの関数を用いた最終的な有声音らしさを表す関数ｆ（lev,r0r,pos,nZero,pch） を、
ｆ（lev,r0r,pos,nZero,pch） ＝（（αpR0r(r0r)＋βpLev(lev)）／（α＋β））×pPos(pos)×pNZero(nZero)×pPch(pch) 
により計算して有声音／無声音判定を行うこと
を特徴とする有声音／無声音判定方法。
【請求項２】
入力音声信号が有声音か無声音かを判定する有声音／無声音判定装置において、
入力音声信号に関する有声音／無声音判定のためのパラメータｘを、
ｇ(ｘ) ＝ Ａ／（１＋ exp（−(ｘ−ｂ)/ａ））
ただし、Ａ，ａ，ｂは定数
で表されるシグモイド関数ｇ(ｘ)により変換して関数出力値を得る関数計算手段と、
この関数計算手段により上記シグモイド関数ｇ(ｘ)に基づいて得られた値を用いて有声音／無声音判定を行う手段とを有し、
上記有声音／無声音判定のためのパラメータとして、入力音声信号のフレーム平均エネルギlev 、正規化自己相関ピーク値r0r 、スペクトル類似度pos 、零交叉数nZero 、ピッチラグpch を用い、これらのパラメータに基づく有声音らしさを表す関数をそれぞれpLev(lev) ，pR0r(r0r) ，pPos(pos) ，pNZero(nZero) ，pPch(pch) とするとき、これらの関数を用いた最終的な有声音らしさを表す関数ｆ（lev,r0r,pos,nZero,pch） を、
ｆ（lev,r0r,pos,nZero,pch） ＝（（αpR0r(r0r)＋βpLev(lev)）／（α＋β））×pPos(pos)×pNZero(nZero)×pPch(pch) 
により計算して有声音／無声音判定を行うこと
を特徴とする有声音／無声音判定装置。
【請求項３】
入力音声信号を時間軸上でフレーム単位で区分して各フレーム単位で符号化を行う音声符号化方法において、
入力音声信号に関する有声音／無声音判定のためのパラメータｘを、
ｇ(ｘ) ＝ Ａ／（１＋ exp（−(ｘ−ｂ)/ａ））
ただし、Ａ，ａ，ｂは定数
で表されるシグモイド関数ｇ(ｘ)により変換し、このシグモイド関数ｇ(ｘ)により変換されたパラメータを用いて有声音／無声音判定を行う有声音／無声音判定工程と、
この有声音／無声音判定結果に基づいて、有声音とされた部分ではサイン波分析符号化を行う工程とを有し、
上記有声音／無声音判定工程では、上記有声音／無声音判定のためのパラメータとして、入力音声信号のフレーム平均エネルギlev 、正規化自己相関ピーク値r0r 、スペクトル類似度pos 、零交叉数nZero 、ピッチラグpch を用い、これらのパラメータに基づく有声音らしさを表す関数をそれぞれpLev(lev) ，pR0r(r0r) ，pPos(pos) ，pNZero(nZero) ，pPch(pch) とするとき、これらの関数を用いた最終的な有声音らしさを表す関数ｆ（lev,r0r,pos,nZero,pch） を、
ｆ（lev,r0r,pos,nZero,pch） ＝（（αpR0r(r0r)＋βpLev(lev)）／（α＋β））×pPos(pos)×pNZero(nZero)×pPch(pch) 
により計算して有声音／無声音判定を行うこと
を特徴とする音声符号化方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力音声信号が有声音か無声音かを判定するための有声音／無声音判定方法及び装置、並びに該有声音／無声音判定方法を用いた音声符号化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
オーディオ信号（音声信号や音響信号を含む）の時間領域や周波数領域における統計的性質と人間の聴感上の特性を利用して信号圧縮を行うような符号化方法が種々知られている。この符号化方法としては、大別して時間領域での符号化、周波数領域での符号化、分析合成符号化等が挙げられる。
【０００３】
ここで、音声信号を符号化する場合には、入力音声信号が有声音か無声音かの判定情報を用いることが多く行われている。有声音（voiced sound）とは、声帯の振動を伴う音のことであり、無声音（unvoiced sound）とは、声帯の振動を伴わない音のことである。
【０００４】
一般に、有声音（Ｖ）と無声音（ＵＶ）との判定（Ｖ／ＵＶ判定）は、ピッチ抽出に付随した方法で行われ、これは周期性／非周期性の特徴としての自己相関関数のピーク等により有声音／無声音（Ｖ／ＵＶ）の判定を行うものであるが、周期性を持たないが有声音であるような場合に有効な判定が行えないことより、他のパラメータとして、例えば音声信号のエネルギ、零交叉数等も用いるようにしている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、従来の有声音／無声音の判定においては、それぞれのパラメータの判定結果を論理演算するような決定的なルールによって有声音／無声音（Ｖ／ＵＶ）の判定を行っているため、入力パラメータ全てを総合的に判断することが難しい。例えば、「フレーム平均エネルギが所定の閾値より大きく、かつ、残差の自己相関ピーク値が所定の閾値より大きいとき、Ｖ（有声音）である。」といったルールでは、フレーム平均エネルギが閾値を大きく上回っている場合でも、残差の自己相関ピーク値が閾値をほんの少しでも下回れば、Ｖ（有声音）と判断されることはなくなってしまう。
【０００６】
また、特定の入力音声に固有のルールが必要となってしまい、あらゆる入力音声に対応できる一般性を持たせるためには多数のルールを用意しなくてはならず、複雑なものとなる。
【０００７】
また、ＭＢＥ（Multiband Excitation: マルチバンド励起）符号化等で用いられている、スペクトル類似度、すなわち各バンド毎のＶ／ＵＶ判定結果を用いたＶ／ＵＶ判定条件は、ピッチ検出が正確に行われていることが大前提となるが、実際にはピッチ検出を間違いなく高精度に行うことは非常に難しい。
【０００８】
本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、有声音／無声音（Ｖ／ＵＶ）の判定のための各入力パラメータを総合的に判断し、単純なアルゴリズムで高精度なＶ／ＵＶ判定が行えるような有声音／無声音判定方法及び装置、並びに音声符号化方法の提供を目的とする。
【０００９】
本発明に係る有声音／無声音判定方法は、上述の課題を解決するために、入力音声信号に関する有声音／無声音判定のためのパラメータｘを、
ｇ(ｘ) ＝ Ａ／（１＋ exp（−(ｘ−ｂ)/ａ））
ただし、Ａ，ａ，ｂは定数
で表されるシグモイド関数ｇ(ｘ)により変換し、このシグモイド関数ｇ(ｘ)により変換されたパラメータを用いて上記入力音声信号が有声音か無声音かを判定する有声音／無声音判定方法であって、上記有声音／無声音判定のためのパラメータとして、入力音声信号のフレーム平均エネルギlev 、正規化自己相関ピーク値r0r 、スペクトル類似度pos 、零交叉数nZero 、ピッチラグpch を用い、これらのパラメータに基づく有声音らしさを表す関数をそれぞれpLev(lev) ，pR0r(r0r) ，pPos(pos) ，pNZero(nZero) ，pPch(pch) とするとき、これらの関数を用いた最終的な有声音らしさを表す関数ｆ（lev,r0r,pos,nZero,pch） を、
ｆ（lev,r0r,pos,nZero,pch） ＝（（αpR0r(r0r)＋βpLev(lev)）／（α＋β））×pPos(pos)×pNZero(nZero)×pPch(pch)
により計算して有声音／無声音判定を行うことを特徴としている。
本発明に係る有声音／無声音判定装置は、入力音声信号が有声音か無声音かを判定する有声音／無声音判定装置において、入力音声信号に関する有声音／無声音判定のためのパラメータｘを、
ｇ(ｘ) ＝ Ａ／（１＋ exp（−(ｘ−ｂ)/ａ））
ただし、Ａ，ａ，ｂは定数
で表されるシグモイド関数ｇ(ｘ)により変換して関数出力値を得る関数計算手段と、
この関数計算手段により上記シグモイド関数ｇ(ｘ)に基づいて得られた値を用いて有声音／無声音判定を行う手段とを有し、上記有声音／無声音判定のためのパラメータとして、入力音声信号のフレーム平均エネルギlev 、正規化自己相関ピーク値r0r 、スペクトル類似度pos 、零交叉数nZero 、ピッチラグpch を用い、これらのパラメータに基づく有声音らしさを表す関数をそれぞれpLev(lev) ，pR0r(r0r) ，pPos(pos) ，pNZero(nZero) ，pPch(pch) とするとき、これらの関数を用いた最終的な有声音らしさを表す関数ｆ（lev,r0r,pos,nZero,pch） を、
ｆ（lev,r0r,pos,nZero,pch） ＝（（αpR0r(r0r)＋βpLev(lev)）／（α＋β））×pPos(pos)×pNZero(nZero)×pPch(pch)
により計算して有声音／無声音判定を行うことを特徴としている。
また、本発明に係る音声符号化方法は、上述の課題を解決するために、入力音声信号を時間軸上でフレーム単位で区分して各フレーム単位で符号化を行う音声符号化方法において、入力音声信号に関する有声音／無声音判定のためのパラメータｘを、
ｇ(ｘ) ＝ Ａ／（１＋ exp（−(ｘ−ｂ)/ａ））
ただし、Ａ，ａ，ｂは定数
で表されるシグモイド関数ｇ(ｘ)により変換し、このシグモイド関数ｇ(ｘ)により変換されたパラメータを用いて有声音／無声音判定を行う有声音／無声音判定工程と、この有声音／無声音判定結果に基づいて、有声音とされた部分ではサイン波分析符号化を行う工程とを有し、上記有声音／無声音判定工程では、上記有声音／無声音判定のためのパラメータとして、入力音声信号のフレーム平均エネルギlev 、正規化自己相関ピーク値r0r 、スペクトル類似度pos 、零交叉数nZero 、ピッチラグpch を用い、これらのパラメータに基づく有声音らしさを表す関数をそれぞれpLev(lev) ，pR0r(r0r) ，pPos(pos) ，pNZero(nZero) ，pPch(pch) とするとき、これらの関数を用いた最終的な有声音らしさを表す関数ｆ（lev,r0r,pos,nZero,pch） を、
ｆ（lev,r0r,pos,nZero,pch） ＝（（αpR0r(r0r)＋βpLev(lev)）／（α＋β））×pPos(pos)×pNZero(nZero)×pPch(pch)
により計算して有声音／無声音判定を行うことを特徴としている。
【００１０】
ここで、上記シグモイド関数ｇ(ｘ)を複数の直線により近似して得られる関数ｇ'(ｘ) により上記パラメータｘを変換し、この変換されたパラメータを用いて有声音／無声音判定を行うようにしてもよい。また、上記有声音／無声音判定のためのパラメータとして、入力音声信号のフレーム平均エネルギ、正規化自己相関ピーク値、スペクトル類似度、零交叉数、及びピッチ周期の少なくとも１つを用いることが好ましい。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る好ましい実施の形態について説明する。
先ず、図１は、本発明に係る有声音／無声音（Ｖ／ＵＶ）判定方法の実施の形態を説明するための図である。
【００１２】
この図１において、各入力端子１１，１２，１３，１４，１５には、有声音／無声音（Ｖ／ＵＶ）判定のための入力パラメータとして、入力音声信号のフレーム平均エネルギlev 、正規化自己相関ピーク値r0r 、スペクトル類似度pos 、零交叉（ゼロクロス）数nZero 、ピッチラグpch がそれぞれ供給されている。上記フレーム平均エネルギlev については、端子１０からの入力音声信号をフレーム平均ｒｍｓ（root mean square）算出回路２１に供給することで得ることができる。このフレーム平均エネルギlev は、１フレーム当たりの平均ｒｍｓもしくはそれに準ずる量が用いられる。他の入力パラメータについては、後述する。
【００１３】
このようなＶ／ＵＶ判定のための入力パラメータを一般化して、ｎ個（ｎは自然数）の入力パラメータをそれぞれｘ1,ｘ2,...,ｘn と表すとき、これらの入力パラメータｘk （ただし、ｋ＝１，２，...，ｎ） によるＶ（有声音）らしさをそれぞれ関数ｇk(ｘk)で表し、最終的なＶ（有声音）らしさを、
ｆ（x1,x2,...,xn） ＝ Ｆ（g1(x1),g2(x2),...,gn(xn)）
として評価する。
【００１４】
上記関数ｇk(ｘk)（ただし、ｋ＝１，２，...，ｎ） としては、その値域が、ｃkからｄkまでの値（ただし、ｃk,ｄk は、ｃk＜ｄkの定数）を取る任意の関数を用いることが挙げられる。
【００１５】
また、上記関数ｇk(ｘk)としては、その値域がｃkからｄkまでの値を取り、傾きの異なる複数の直線からなる関数を用いることが挙げられる。
【００１６】
また、上記関数ｇk(ｘk)としては、その値域がｃkからｄkまでの値を取り、連続である関数を用いることが挙げられる。
【００１７】
また、上記関数ｇk(ｘk)としては、
ｇk(ｘk) ＝ Ａk／（１＋ exp（−(ｘk−ｂk)/ａk））
ただし、ｋ＝１,２,...,ｎ、
Ａk,ａk,ｂk は、入力パラメータｘk により異なる定数
で表されるシグモイド関数もしくはその乗算による組み合わせを用いることが挙げられる。
【００１８】
ここで、上記シグモイド関数もしくはその乗算による組み合わせによる関数を、傾きの異なる複数の直線により近似することが挙げられる。
【００１９】
入力パラメータとしては、上述した入力音声信号のフレーム平均エネルギlev 、正規化自己相関ピーク値r0r 、スペクトル類似度pos 、零交叉（ゼロクロス）数nZero 、ピッチラグpch 等が挙げられる。
【００２０】
これらの入力パラメータlev ，r0r ，pos ，nZero ，pch についてのＶ（有声音）らしさを表す関数をそれぞれpLev(lev) ，pR0r(r0r) ，pPos(pos) ，pNZero(nZero) ，pPch(pch) とするとき、これらの関数を用いた最終的なＶ（有声音）らしさを表す関数ｆ（lev,r0r,pos,nZero,pch） を、
0003687181.tif 000002
により計算することが挙げられる。ここで、α，βは、pR0r，pLevをそれぞれ適当に重み付けするための定数である。
【００２１】
図１においては、各入力端子１１，１２，１３，１４，１５からの入力パラメータとしての入力音声信号のフレーム平均エネルギlev 、正規化自己相関ピーク値r0r 、スペクトル類似度pos 、零交叉（ゼロクロス）数nZero 、ピッチラグpch について、各パラメータのＶ（有声音）らしさを表す関数の計算部２３に送られて、関数計算回路３１により入力音声信号のフレーム平均エネルギlev に基づくＶらしさを表す関数pLev(lev) が計算され、関数計算回路３２により正規化自己相関ピーク値r0r に基づくＶらしさを表す関数pR0r(r0r) が計算され、関数計算回路３３によりスペクトル類似度pos に基づくＶらしさを表す関数pPos(pos) が計算され、関数計算回路３４により零交叉（ゼロクロス）数nZero に基づくＶらしさを表す関数pNZero(nZero) が計算され、関数計算回路３５によりピッチラグpch に基づくＶらしさを表す関数pPch(pch) が計算される。これらの関数計算回路３１〜３５での計算の具体例については後述するが、上述したシグモイド関数を用いるのが好ましい。
【００２２】
関数計算回路３１からの関数pLev(lev) の出力値には定数βが乗算され、関数計算回路３２からの関数pR0r(r0r) の出力値には定数αが乗算されて、これらが加算器２４で加算され、加算出力αpR0r(r0r)＋βpLev(lev)が乗算器２５に送られる。この乗算器２５には、各関数計算回路３３，３４，３５からの各関数pPos(pos)，pNZero(nZero)，pPch(pch) がそれぞれ供給されて、これらが乗算されることで、上記式の最終的な最終的なＶ（有声音）らしさを表す関数ｆ（lev,r0r,pos,nZero,pch） が求められる。これがＶ／ＵＶ（有声音／無声音）判定回路２６に送られて、所定の閾値（スレッショルド）で弁別されることで、Ｖ／ＵＶの判定が行われ、判定出力は端子２７より取り出される。
【００２３】
次に、図２は、上述したような有声音／無声音（Ｖ／ＵＶ）判定方法が用いられる本発明に係る音声符号化方法の実施の形態が適用された音声信号符号化装置の基本構成を示している。
【００２４】
この図２に示す音声信号符号化装置の基本的な考え方は、入力音声信号の短期予測残差例えばＬＰＣ（線形予測符号化）残差を求めてサイン波分析（sinusoidal analysis ）符号化、例えばハーモニックコーディング（harmonic coding ）を行う第１の符号化部１１０と、入力音声信号に対して位相伝送を行う波形符号化により符号化する第２の符号化部１２０とを有し、入力信号の有声音（Ｖ：Voiced）の部分の符号化に第１の符号化部１１０を用い、入力信号の無声音（ＵＶ：Unvoiced）の部分の符号化には第２の符号化部１２０を用いるようにすることである。この装置のＶ／ＵＶ（有声音／無声音）判定に、上述した本発明の実施の形態のＶ／ＵＶ判定方法や装置が用いられる。
【００２５】
上記第１の符号化部１１０には、例えばＬＰＣ残差をハーモニック符号化やマルチバンド励起（ＭＢＥ）符号化のようなサイン波分析符号化を行う構成が用いられる。上記第２の符号化部１２０には、例えば合成による分析法を用いて最適ベクトルのクローズドループサーチによるベクトル量子化を用いた符号励起線形予測（ＣＥＬＰ）符号化の構成が用いられる。
【００２６】
図２の例では、入力端子１０１に供給された音声信号が、第１の符号化部１１０のＬＰＣ逆フィルタ１１１及びＬＰＣ分析・量子化部１１３に送られている。ＬＰＣ分析・量子化部１１３から得られたＬＰＣ係数あるいはいわゆるαパラメータは、ＬＰＣ逆フィルタ１１１に送られて、このＬＰＣ逆フィルタ１１１により入力音声信号の線形予測残差（ＬＰＣ残差）が取り出される。また、ＬＰＣ分析・量子化部１１３からは、後述するようにＬＳＰ（線スペクトル対）の量子化出力が取り出され、これが出力端子１０２に送られる。ＬＰＣ逆フィルタ１１１からのＬＰＣ残差は、サイン波分析符号化部１１４に送られる。サイン波分析符号化部１１４では、ピッチ検出やスペクトルエンベロープ振幅計算が行われると共に、Ｖ（有声音）／ＵＶ（無声音）判定部１１５によりＶ／ＵＶの判定が行われる。このＶ／ＵＶ判定部１１５に、上述した図１に示すようなＶ／ＵＶ判定装置が用いられるわけである。
【００２７】
サイン波分析符号化部１１４からのスペクトルエンベロープ振幅データがベクトル量子化部１１６に送られる。スペクトルエンベロープのベクトル量子化出力としてのベクトル量子化部１１６からのコードブックインデクスは、スイッチ１１７を介して出力端子１０３に送られ、サイン波分析符号化部１１４からの出力は、スイッチ１１８を介して出力端子１０４に送られる。また、Ｖ／ＵＶ判定部１１５からのＶ／ＵＶ判定出力は、出力端子１０５に送られると共に、スイッチ１１７、１１８の制御信号として送られており、上述した有声音（Ｖ）のとき上記インデクス及びピッチが選択されて各出力端子１０３及び１０４からそれぞれ取り出される。
【００２８】
図２の第２の符号化部１２０は、この例ではＣＥＬＰ（符号励起線形予測）符号化構成を有しており、雑音符号帳１２１からの出力を、重み付きの合成フィルタ１２２により合成処理し、得られた重み付き音声を減算器１２３に送り、入力端子１０１に供給された音声信号を聴覚重み付けフィルタ１２５を介して得られた音声との誤差を取り出し、この誤差を距離計算回路１２４に送って距離計算を行い、誤差が最小となるようなベクトルを雑音符号帳１２１でサーチするような、合成による分析（Analysis by Synthesis ）によるクローズドループサーチを用いた時間軸波形のベクトル量子化を行っている。このＣＥＬＰ符号化は、上述したように無声音部分の符号化に用いられており、雑音符号帳１２１からのＵＶデータとしてのコードブックインデクスは、上記Ｖ／ＵＶ判定部１１５からのＶ／ＵＶ判定結果が無声音（ＵＶ）のときオンとなるスイッチ１２７を介して、出力端子１０７より取り出される。
【００２９】
次に、図３は、上記図２の音声信号符号化装置に対応する音声信号復号化装置の基本構成を示すブロック図である。
【００３０】
この図３において、入力端子２０２には上記図２の出力端子１０２からの上記ＬＳＰ（線スペクトル対）の量子化出力としてのコードブックインデクスが入力される。入力端子２０３、２０４、及び２０５には、上記図２の各出力端子１０３、１０４、及び１０５からの各出力、すなわちエンベロープ量子化出力としてのインデクス、ピッチ、及びＶ／ＵＶ判定出力がそれぞれ入力される。また、入力端子２０７には、上記図２の出力端子１０７からのＵＶ（無声音）用のデータとしてのインデクスが入力される。
【００３１】
入力端子２０３からのエンベロープ量子化出力としてのインデクスは、逆ベクトル量子化器２１２に送られて逆ベクトル量子化され、ＬＰＣ残差のスペクトルエンベロープが求められて有声音合成部２１１に送られる。有声音合成部２１１は、サイン波合成により有声音部分のＬＰＣ（線形予測符号化）残差を合成するものであり、この有声音合成部２１１には入力端子２０４及び２０５からのピッチ及びＶ／ＵＶ判定出力も供給されている。有声音合成部２１１からの有声音のＬＰＣ残差は、ＬＰＣ合成フィルタ２１４に送られる。また、入力端子２０７からのＵＶデータのインデクスは、無声音合成部２２０に送られて、雑音符号帳を参照することにより無声音部分のＬＰＣ残差が取り出される。このＬＰＣ残差もＬＰＣ合成フィルタ２１４に送られる。ＬＰＣ合成フィルタ２１４では、上記有声音部分のＬＰＣ残差と無声音部分のＬＰＣ残差とがそれぞれ独立に、ＬＰＣ合成処理が施される。あるいは、有声音部分のＬＰＣ残差と無声音部分のＬＰＣ残差とが加算されたものに対してＬＰＣ合成処理を施すようにしてもよい。ここで入力端子２０２からのＬＳＰのインデクスは、ＬＰＣパラメータ再生部２１３に送られて、ＬＰＣのαパラメータが取り出され、これがＬＰＣ合成フィルタ２１４に送られる。ＬＰＣ合成フィルタ２１４によりＬＰＣ合成されて得られた音声信号は、出力端子２０１より取り出される。
【００３２】
次に、上記図２に示した音声信号符号化装置のより具体的な構成について、図４を参照しながら説明する。なお、図４において、上記図２の各部と対応する部分には同じ指示符号を付している。
【００３３】
この図４に示された音声信号符号化装置において、入力端子１０１に供給された音声信号は、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１０９にて不要な帯域の信号を除去するフィルタ処理が施された後、ＬＰＣ（線形予測符号化）分析・量子化部１１３のＬＰＣ分析回路１３２と、ＬＰＣ逆フィルタ回路１１１とに送られる。
【００３４】
ＬＰＣ分析・量子化部１１３のＬＰＣ分析回路１３２は、入力信号波形の２５６サンプル程度の長さを１ブロックとしてハミング窓をかけて、自己相関法により線形予測係数、いわゆるαパラメータを求める。データ出力の単位となるフレーミングの間隔は、１６０サンプル程度とする。サンプリング周波数ｆｓが例えば８ｋHzのとき、１フレーム間隔は１６０サンプルで２０ｍsec となる。
【００３５】
ＬＰＣ分析回路１３２からのαパラメータは、α→ＬＳＰ変換回路１３３に送られて、線スペクトル対（ＬＳＰ）パラメータに変換される。これは、直接型のフィルタ係数として求まったαパラメータを、例えば１０個、すなわち５対のＬＳＰパラメータに変換する。変換は例えばニュートン−ラプソン法等を用いて行う。このＬＳＰパラメータに変換するのは、αパラメータよりも補間特性に優れているからである。
【００３６】
α→ＬＳＰ変換回路１３３からのＬＳＰパラメータは、ＬＳＰ量子化器１３４によりマトリクスあるいはベクトル量子化される。このとき、フレーム間差分をとってからベクトル量子化してもよく、複数フレーム分をまとめてマトリクス量子化してもよい。ここでは、２０ｍsec を１フレームとし、２０ｍsec 毎に算出されるＬＳＰパラメータを２フレーム分まとめて、マトリクス量子化及びベクトル量子化している。
【００３７】
このＬＳＰ量子化器１３４からの量子化出力、すなわちＬＳＰ量子化のインデクスは、端子１０２を介して取り出され、また量子化済みのＬＳＰベクトルは、ＬＳＰ補間回路１３６に送られる。
【００３８】
ＬＳＰ補間回路１３６は、上記２０ｍsec あるいは４０ｍsec 毎に量子化されたＬＳＰのベクトルを補間し、８倍のレートにする。すなわち、２．５ｍsec 毎にＬＳＰベクトルが更新されるようにする。これは、残差波形をハーモニック符号化復号化方法により分析合成すると、その合成波形のエンベロープは非常になだらかでスムーズな波形になるため、ＬＰＣ係数が２０ｍsec 毎に急激に変化すると異音を発生することがあるからである。すなわち、２．５ｍsec 毎にＬＰＣ係数が徐々に変化してゆくようにすれば、このような異音の発生を防ぐことができる。
【００３９】
このような補間が行われた２．５ｍsec 毎のＬＳＰベクトルを用いて入力音声の逆フィルタリングを実行するために、ＬＳＰ→α変換回路１３７により、ＬＳＰパラメータを例えば１０次程度の直接型フィルタの係数であるαパラメータに変換する。このＬＳＰ→α変換回路１３７からの出力は、上記ＬＰＣ逆フィルタ回路１１１に送られ、このＬＰＣ逆フィルタ１１１では、２．５ｍsec 毎に更新されるαパラメータにより逆フィルタリング処理を行って、滑らかな出力を得るようにしている。このＬＰＣ逆フィルタ１１１からの出力は、サイン波分析符号化部１１４、具体的には例えばハーモニック符号化回路、の直交変換回路１４５、例えばＤＦＴ（離散フーリエ変換）回路に送られる。
【００４０】
ＬＰＣ分析・量子化部１１３のＬＰＣ分析回路１３２からのαパラメータは、聴覚重み付けフィルタ算出回路１３９に送られて聴覚重み付けのためのデータが求められ、この重み付けデータが後述する聴覚重み付きのベクトル量子化器１１６と、第２の符号化部１２０の聴覚重み付けフィルタ１２５及び聴覚重み付きの合成フィルタ１２２とに送られる。
【００４１】
ハーモニック符号化回路等のサイン波分析符号化部１１４では、ＬＰＣ逆フィルタ１１１からの出力を、ハーモニック符号化の方法で分析する。すなわち、ピッチ検出、各ハーモニクスの振幅Ａｍの算出、有声音（Ｖ）／無声音（ＵＶ）の判定を行い、ピッチによって変化するハーモニクスのエンベロープあるいは振幅Ａｍの個数を次元変換して一定数にしている。
【００４２】
図４に示すサイン波分析符号化部１１４の具体例においては、一般のハーモニック符号化を想定しているが、特に、ＭＢＥ（Multiband Excitation: マルチバンド励起）符号化の場合には、同時刻（同じブロックあるいはフレーム内）の周波数軸領域いわゆるバンド毎に有声音（Voiced）部分と無声音（Unvoiced）部分とが存在するという仮定でモデル化することになる。それ以外のハーモニック符号化では、１ブロックあるいはフレーム内の音声が有声音か無声音かの択一的な判定がなされることになる。なお、以下の説明中のフレーム毎のＶ／ＵＶとは、ＭＢＥ符号化に適用した場合には全バンドがＵＶのときを当該フレームのＵＶとしている。
【００４３】
図４のサイン波分析符号化部１１４のオープンループピッチサーチ部１４１には、上記入力端子１０１からの入力音声信号が、またゼロクロスカウンタ１４２には、上記ＨＰＦ（ハイパスフィルタ）１０９からの信号がそれぞれ供給されている。サイン波分析符号化部１１４の直交変換回路１４５には、ＬＰＣ逆フィルタ１１１からのＬＰＣ残差あるいは線形予測残差が供給されている。オープンループピッチサーチ部１４１では、入力信号のＬＰＣ残差をとってオープンループによる比較的ラフなピッチのサーチが行われ、抽出された粗ピッチデータは高精度ピッチサーチ１４６に送られて、後述するようなクローズドループによる高精度のピッチサーチ（ピッチのファインサーチ）が行われる。また、オープンループピッチサーチ部１４１からは、上記粗ピッチデータと共にＬＰＣ残差の自己相関の最大値をパワーで正規化した正規化自己相関最大値ｒ(p) が取り出され、Ｖ／ＵＶ（有声音／無声音）判定部１１５に送られている。
【００４４】
直交変換回路１４５では例えばＤＦＴ（離散フーリエ変換）等の直交変換処理が施されて、時間軸上のＬＰＣ残差が周波数軸上のスペクトル振幅データに変換される。この直交変換回路１４５からの出力は、高精度ピッチサーチ部１４６及びスペクトル振幅あるいはエンベロープを評価するためのスペクトル評価部１４８に送られる。
【００４５】
高精度（ファイン）ピッチサーチ部１４６には、オープンループピッチサーチ部１４１で抽出された比較的ラフな粗ピッチデータと、直交変換部１４５により例えばＤＦＴされた周波数軸上のデータとが供給されている。この高精度ピッチサーチ部１４６では、上記粗ピッチデータ値を中心に、0.２〜0.５きざみで±数サンプルずつ振って、最適な小数点付き（フローティング）のファインピッチデータの値へ追い込む。このときのファインサーチの手法として、いわゆる合成による分析 (Analysis by Synthesis)法を用い、合成されたパワースペクトルが原音のパワースペクトルに最も近くなるようにピッチを選んでいる。このようなクローズドループによる高精度のピッチサーチ部１４６からのピッチデータについては、スイッチ１１８を介して出力端子１０４に送っている。
【００４６】
スペクトル評価部１４８では、ＬＰＣ残差の直交変換出力としてのスペクトル振幅及びピッチに基づいて各ハーモニクスの大きさ及びその集合であるスペクトルエンベロープが評価され、高精度ピッチサーチ部１４６、Ｖ／ＵＶ（有声音／無声音）判定部１１５及び聴覚重み付きのベクトル量子化器１１６に送られる。
【００４７】
Ｖ／ＵＶ（有声音／無声音）判定部１１５は、直交変換回路１４５からの出力と、高精度ピッチサーチ部１４６からの最適ピッチと、スペクトル評価部１４８からのスペクトル振幅データと、オープンループピッチサーチ部１４１からの正規化自己相関最大値ｒ(p) と、ゼロクロスカウンタ４１２からのゼロクロスカウント値とに基づいて、当該フレームのＶ／ＵＶ判定が行われる。さらに、ＭＢＥの場合の各バンド毎のＶ／ＵＶ判定結果の境界位置も当該フレームのＶ／ＵＶ判定の一条件としてもよい。このＶ／ＵＶ判定部１１５からの判定出力は、出力端子１０５を介して取り出される。
【００４８】
ところで、スペクトル評価部１４８の出力部あるいはベクトル量子化器１１６の入力部には、データ数変換（一種のサンプリングレート変換）部が設けられている。このデータ数変換部は、上記ピッチに応じて周波数軸上での分割帯域数が異なり、データ数が異なることを考慮して、エンベロープの振幅データ｜Ａm｜ を一定の個数にするためのものである。すなわち、例えば有効帯域を３４００ｋHzまでとすると、この有効帯域が上記ピッチに応じて、８バンド〜６３バンドに分割されることになり、これらの各バンド毎に得られる上記振幅データ｜Ａm｜ の個数ｍMX＋１も８〜６３と変化することになる。このためデータ数変換部１１９では、この可変個数ｍMX＋１の振幅データを一定個数Ｍ個、例えば４４個、のデータに変換している。
【００４９】
このスペクトル評価部１４８の出力部あるいはベクトル量子化器１１６の入力部に設けられたデータ数変換部からの上記一定個数Ｍ個（例えば４４個）の振幅データあるいはエンベロープデータが、ベクトル量子化器１１６により、所定個数、例えば４４個のデータ毎にまとめられてベクトルとされ、重み付きベクトル量子化が施される。この重みは、聴覚重み付けフィルタ算出回路１３９からの出力により与えられる。ベクトル量子化器１１６からの上記エンベロープのインデクスは、スイッチ１１７を介して出力端子１０３より取り出される。なお、上記重み付きベクトル量子化に先だって、所定個数のデータから成るベクトルについて適当なリーク係数を用いたフレーム間差分をとっておくようにしてもよい。
【００５０】
次に、第２の符号化部１２０について説明する。第２の符号化部１２０は、いわゆるＣＥＬＰ（符号励起線形予測）符号化構成を有しており、特に、入力音声信号の無声音部分の符号化のために用いられている。この無声音部分用のＣＥＬＰ符号化構成において、雑音符号帳、いわゆるストキャスティック・コードブック（stochastic code book）１２１からの代表値出力である無声音のＬＰＣ残差に相当するノイズ出力を、ゲイン回路１２６を介して、聴覚重み付きの合成フィルタ１２２に送っている。重み付きの合成フィルタ１２２では、入力されたノイズをＬＰＣ合成処理し、得られた重み付き無声音の信号を減算器１２３に送っている。減算器１２３には、上記入力端子１０１からＨＰＦ（ハイパスフィルタ）１０９を介して供給された音声信号を聴覚重み付けフィルタ１２５で聴覚重み付けした信号が入力されており、合成フィルタ１２２からの信号との差分あるいは誤差を取り出している。この誤差を距離計算回路１２４に送って距離計算を行い、誤差が最小となるような代表値ベクトルを雑音符号帳１２１でサーチする。このような合成による分析（Analysis by Synthesis ）法を用いたクローズドループサーチを用いた時間軸波形のベクトル量子化を行っている。
【００５１】
このＣＥＬＰ符号化構成を用いた第２の符号化部１２０からのＵＶ（無声音）部分用のデータとしては、雑音符号帳１２１からのコードブックのシェイプインデクスと、ゲイン回路１２６からのコードブックのゲインインデクスとが取り出される。雑音符号帳１２１からのＵＶデータであるシェイプインデクスは、スイッチ１２７ｓを介して出力端子１０７ｓに送られ、ゲイン回路１２６のＵＶデータであるゲインインデクスは、スイッチ１２７ｇを介して出力端子１０７ｇに送られている。
【００５２】
ここで、これらのスイッチ１２７ｓ、１２７ｇ及び上記スイッチ１１７、１１８は、上記Ｖ／ＵＶ判定部１１５からのＶ／ＵＶ判定結果によりオン／オフ制御され、スイッチ１１７、１１８は、現在伝送しようとするフレームの音声信号のＶ／ＵＶ判定結果が有声音（Ｖ）のときオンとなり、スイッチ１２７ｓ、１２７ｇは、現在伝送しようとするフレームの音声信号が無声音（ＵＶ）のときオンとなる。
【００５３】
次に、図４の音声信号符号化装置において、Ｖ／ＵＶ（有声音／無声音）判定部１１５の具体例について説明する。
【００５４】
このＶ／ＵＶ判定部１１５は、前述した図１のＶ／ＵＶ判定装置を基本構成とするものであり、前記入力音声信号のフレーム平均エネルギlev 、正規化自己相関ピーク値r0r 、スペクトル類似度pos 、零交叉（ゼロクロス）数nZero 、ピッチラグpch に基づいて、当該フレームのＶ／ＵＶ判定が行われる。
【００５５】
すなわち、直交変換回路１４５からの出力に基づいて入力音声信号のフレーム平均エネルギ、すなわちフレーム平均ｒｍｓもしくはそれに準ずる量lev が求められて、図１の入力端子１１に供給され、オープンループピッチサーチ部１４１からの正規化自己相関ピーク値r0r が図１の入力端子１２に供給され、ゼロクロスカウンタ４１２からのゼロクロスカウント値（零交叉数）nZero が図１の入力端子１４に供給され、高精度ピッチサーチ部１４６からの最適ピッチとして、ピッチ周期をサンプル数で表したピッチラグpch が図１の入力端子１５に供給される。また、ＭＢＥの場合と同様な各バンド毎のＶ／ＵＶ判別結果の境界位置も当該フレームのＶ／ＵＶ判定の一条件としており、これがスペクトル類似度pos として図１の入力端子１３に供給される。
【００５６】
このＭＢＥの場合の各バンド毎のＶ／ＵＶ判別結果を用いたＶ／ＵＶ判定パラメータであるスペクトル類似度pos について以下に説明する。
【００５７】
ＭＢＥの場合の第ｍ番目のハーモニックスの大きさを表すパラメータあるいは振幅｜Ａm｜ は、
【００５８】
【数１】
0003687181.tif 000003
【００５９】
により表せる。この式において、｜Ｓ(j)｜ は、ＬＰＣ残差をＤＦＴしたスペクトルであり、｜Ｅ(j)｜ は、基底信号のスペクトル、具体的には２５６ポイントのハミング窓をＤＦＴしたものである。また、各バンド毎のＶ／ＵＶ判定のために、ＮＳＲ（ノイズtoシグナル比）を利用する。この第ｍバンドのＮＳＲは、
【００６０】
【数２】
0003687181.tif 000004
【００６１】
と表せ、このＮＳＲ値が所定の閾値（例えば0.3 ）より大のとき（エラーが大きい）ときには、そのバンドでの｜Ａm ｜｜Ｅ(j) ｜による｜Ｓ(j) ｜の近似が良くない（上記励起信号｜Ｅ(j) ｜が基底として不適当である）と判断でき、当該バンドをＵＶ（Unvoiced、無声音）と判別する。これ以外のときは、近似がある程度良好に行われていると判断でき、そのバンドをＶ（Voiced、有声音）と判別する。
【００６２】
ところで、上述したように基本ピッチ周波数で分割されたバンドの数（ハーモニックスの数）は、声の高低（ピッチの大小）によって約８〜６３程度の範囲で変動するため、各バンド毎のＶ／ＵＶフラグの個数も同様に変動してしまう。そこで、固定的な周波数帯域で分割した一定個数のバンド毎にＶ／ＵＶ判別結果をまとめる（あるいは縮退させる）ようにしている。具体的には、音声帯域を含む所定帯域を例えば１２個のバンドに分割し、当該バンドのＶ／ＵＶを判断している。この場合のバンド毎のＶ／ＵＶ判別データについては、全バンド中で１箇所以下の有声音（Ｖ）領域と無声音（ＵＶ）領域との区分位置あるいは境界位置を表すデータを、上記スペクトル類似度pos として用いている。この場合、スペクトル類似度pos の取り得る値は、１≦pos≦１２ となる。
【００６３】
図１の各入力端子１１〜１５にそれぞれ供給された上記各入力パラメータは、それぞれ関数計算回路３１〜２５に送られて、Ｖ（有声音）らしさを表す関数値の計算が行われる。このときの関数の具体例について説明する。
【００６４】
先ず、図１の関数計算回路３１では、入力音声信号のフレーム平均エネルギlev の値に基づいて、関数pLev(lev) の値が計算される。この関数pLev(lev) としては、例えば、
pLev(lev) ＝ 1.0／（1.0＋exp(-(lev-400.0)/100.0)）
が用いられる。この関数pLev(lev) のグラフを図５に示す。
【００６５】
次に、図１の関数計算回路３２では、正規化自己相関ピーク値r0r の値（０≦r0r≦1.0）に基づいて、関数pR0r(r0r) の値が計算される。この関数pR0r(r0r) としては、例えば、
pR0r(r0r) ＝ 1.0／（1.0＋exp(-(r0r-0.3)/0.06)）
が用いられる。この関数pR0r(r0r) のグラフを図６に示す。
【００６６】
図１の関数計算回路３３では、スペクトル類似度pos の値（１≦pos≦１２） に基づいて、関数pPos(pos) の値が計算される。この関数pPos(pos) としては、例えば、
pPos(pos) ＝ 1.0／（1.0＋exp(-(pos-1.5)/0.8)）
が用いられる。この関数pPos(pos) のグラフを図７に示す。
【００６７】
図１の関数計算回路３４では、零交叉数nZero の値（１≦nZero≦１６０） に基づいて、関数pNZero(nZero) の値が計算される。この関数pNZero(nZero) としては、例えば、
pNZero(nZero) ＝ 1.0／（1.0＋exp((nZero-70.0)/12.0)）
が用いられる。この関数pNZero(nZero) のグラフを図８に示す。
【００６８】
さらに、図１の関数計算回路３５では、ピッチラグpch の値（20≦pch≦147）に基づいて、関数pPch(pch) の値が計算される。この関数pPch(pch) としては、例えば、
0003687181.tif 000005
が用いられる。この関数pPch(pch) のグラフを図９に示す。
【００６９】
これらの関数pLev(lev) ，pR0r(r0r) ，pPos(pos) ，pNZero(nZero) ，pPch(pch) により算出された各パラメータlev ，r0r ，pos ，nZero ，pch についてのＶ（有声音）らしさを用いて、最終的なＶらしさを算出するわけであるが、このとき、次の２点を考慮することが好ましい。
【００７０】
すなわち、第１点として、例えば、自己相関ピーク値が比較的小さくても、フレーム平均エネルギが非常に大きいような場合は、Ｖ（有声音）とすべきである。このように、相補的な関係が強いパラメータ同士では、重み付け和をとることにする。第２点として、独立してＶらしさを表しているパラメータについては、乗算を行う。
【００７１】
よって、相補的な関係にある自己相関ピーク値とフレーム平均エネルギについては重み付け和をとり、その他については乗算を行うことにし、最終的なＶらしさを表す関数ｆ（lev,r0r,pos,nZero,pch） を、
0003687181.tif 000006
により計算する。ここで、重み付けパラメータ（α＝1.2 ，β＝0.8） は経験的に得られたものである。
【００７２】
Ｖ／ＵＶ（有声音／無声音）判定は、最終的にｆが０．５以上であればＶ（有声音）とし、ｆが０．５より小さければＵＶ（無声音）とする。
【００７３】
なお、本発明は上記実施の形態のみに限定されるものではなく、例えば上記正規化自己相関ピーク値r0r についての有声音らしさを求める上記関数pR0r(r0r) の代わりに、これを適当な直線により近似した関数pR0r'(r0r)として、
pR0r'(r0r) ＝ 0.6x                 ０≦ｘ＜ 7/34
pR0r'(r0r) ＝ 4.0（x - 0.175）     7/34 ≦ｘ＜ 67/170
pR0r'(r0r) ＝ 0.6x + 0.64          67/170 ≦ｘ＜ 0.6
pR0r'(r0r) ＝ １                   0.6 ≦ｘ≦ 1.0
を用いることも可能である。この近似関数pR0r'(r0r)のグラフを図１０の実線に示す。この図１０の破線は、各近似直線及び元の関数pR0r(r0r) を示すものである。
【００７４】
また、上記図２、図４の音声分析側（エンコード側）の構成については、各部をハードウェア的に記載しているが、いわゆるＤＳＰ（ディジタル信号プロセッサ）等を用いてソフトウェアプログラムにより実現することも可能である。また、本発明の有声音／無声音判定が適用される音声符号化方法としては、一般に、ＬＰＣ（線形予測符号化）残差信号をＶとＵＶとに分けて、Ｖ側では残差のハーモニックコーディングまたは正弦波分析（sinusoidal analysis） 符号化を行う音声圧縮符号化を用いることができ、ＵＶ側では、いわゆるＣＥＬＰ（符号励起線形予測）符号化や、雑音の色付けによる合成等を用いた符号化等の種々の符号化を行わせることができる。また、Ｖ側では上記ＬＰＣ残差の符号化を行い、スペクトルエンベロープに対して可変次元重み付きＶＱ（ベクトル量子化）を行う音声圧縮符号化方式に本発明を適用してもよい。さらに、本発明の適用範囲は、伝送や記録再生に限定されず、ピッチ変換やスピード変換、規則音声合成、あるいは雑音抑圧のような種々の用途に応用できることは勿論である。
【００７５】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、入力音声信号に関する有声音／無声音判定のためのパラメータｘを、
ｇ(ｘ) ＝ Ａ／（１＋ exp（−(ｘ−ｂ)/ａ））
ただし、Ａ，ａ，ｂは定数
で表されるシグモイド関数ｇ(ｘ)により変換し、このシグモイド関数ｇ(ｘ)により変換されたパラメータを用いて有声音／無声音判定を行っているため、有声音／無声音（Ｖ／ＵＶ）の判定のための各入力パラメータを総合的に判断でき、単純なアルゴリズムで高精度なＶ／ＵＶ判定が行える。
【００７６】
また、上記シグモイド関数ｇ(ｘ)の代わりに、シグモイド関数ｇ(ｘ)を複数の直線により近似して得られる関数ｇ'(ｘ) により上記パラメータｘを変換し、この変換されたパラメータを用いて有声音／無声音判定を行うことにより、関数テーブル等を用いることなく、また簡単な演算でパラメータ変換が行え、装置の低価格化や高速化が図れる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る音声符号化方法の実施の形態が適用される音声信号符号化装置の基本構成を示すブロック図である。
【図２】本発明に係る音声符号化方法の実施の形態が適用される音声信号符号化装置の基本構成を示すブロック図である。
【図３】図２の音声信号符号化装置に対応する音声信号復号化装置の基本構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態となる音声符号化方法が適用される音声信号符号化装置のより具体的な構成を示すブロック図である。
【図５】入力音声信号のフレーム平均エネルギlev に対するＶ（有声音）らしさを表す関数pLev(lev) のグラフの一例を示す図である。
【図６】正規化自己相関ピーク値r0r に対する有声音らしさを表す関数pR0r(r0r) のグラフの一例を示す図である。
【図７】スペクトル類似度pos に対する有声音らしさを表す関数pPos(pos) のグラフの一例を示す図である。
【図８】零交叉数nZero に対する有声音らしさを表す関数pNZero(nZero) のグラフの一例を示す図である。
【図９】ピッチラグpch に対する有声音らしさを表す関数pPch(pch) のグラフの一例を示す図である。
【図１０】正規化自己相関ピーク値r0r に対する有声音らしさを複数の直線で近似して表す関数pR0r'(r0r)のグラフの一例を示す図である。
【符号の説明】
１１  入力音声信号のフレーム平均エネルギlev の入力端子、  １２  正規化自己相関ピーク値r0r の入力端子、１３  スペクトル類似度pos の入力端子、  １４  零交叉数nZero の入力端子、  １５  ピッチラグpch の入力端子、  ３１，３２，３３，３４，３５  関数計算回路、  １１０  第１の符号化部、  １１１  ＬＰＣ逆フィルタ、  １１３  ＬＰＣ分析・量子化部、  １１４  サイン波分析符号化部、  １１５  Ｖ／ＵＶ判定部、  １２０  第２の符号化部、  １２１  雑音符号帳、  １２２  重み付き合成フィルタ、  １２３  減算器、  １２４  距離計算回路、  １２５  聴覚重み付けフィルタ
【図１】
0003687181.tif 000007
【図２】
0003687181.tif 000008
【図３】
0003687181.tif 000009
【図４】
0003687181.tif 000010
【図５】
0003687181.tif 000011
【図６】
0003687181.tif 000012
【図７】
0003687181.tif 000013
【図８】
0003687181.tif 000014
【図９】
0003687181.tif 000015
【図１０】
0003687181.tif 000016