(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
フレームごとに入力された音声信号を蓄積手段に蓄積する過程と、
前記蓄積手段に蓄えられた現在のフレームおよび過去のフレームの音声信号を前記音声信号のスペクトル包絡の逆特性を示す線形予測係数を用いる線形フィルタに通過させて線形フィルタ通過信号を得る過程と、
前記線形フィルタ通過信号から現在のフレームにおける平均ピッチ長を計算する過程と、
前記線形フィルタ通過信号から波形のピーク位置を検出して第１番目のピッチ基準位置とし、前記第１番目のピッチ基準位置を基準にして平均１ピッチ長の波形を切り出す過程と、
前記切り出した平均１ピッチ長の波形と前記線形フィルタ通過信号との相互相関を計算し、前記相互相関のピークを第２番目以降のピッチ基準位置として順次探索する過程と、
前記第１番目のピッチ基準位置と前記探索する過程において決定された第２番目以降のピッチ基準位置をもとに前記線形フィルタ通過信号において正確な１ピッチ波形に対応した領域を決定し、前記領域ごとにピッチの周期性を分析して領域ごとの正確なピッチ周期と領域ごとの正確なピッチ相関を求め、前記領域ごとの正確なピッチ周期と前記領域ごとのピッチ相関に基づいてくし型フィルタ係数を算出し、前記領域ごとに前記線形フィルタ通過信号を前記領域ごとのくし型フィルタ係数をもちいたくし型フィルタに通過させて音声信号出力を得る過程と
を有することを特徴とする音声信号の後処理方法。
【請求項２】
請求項１記載の音声信号の後処理方法において、
前記領域ごとに得られた音声信号に窓関数を乗じ、直前の領域の窓関数を乗じて得られた音声信号とを重畳する過程を有することを特徴とする音声信号の後処理方法。
【請求項３】
フレームごとに入力された音声信号を蓄積手段に蓄積する蓄積手段と、
前記蓄積手段に蓄えられた現在のフレームおよび過去のフレームの音声信号を前記音声信号のスペクトル包絡の逆特性を示す線形予測係数を用いる線形フィルタに通過させて線形フィルタ通過信号を得るフィルタと、
前記線形フィルタ通過信号から現在のフレームにおける平均ピッチ長を計算する平均ピッチ長計算部と、
前記線形フィルタ通過信号から波形のピーク位置を検出して第１番目のピッチ基準位置とするピーク位置検出部と、
前記第１番目のピッチ基準位置を基準にして平均１ピッチ長の波形を切り出す信号波形切り出し部と、
前記切り出した平均１ピッチ長の波形と前記線形フィルタ通過信号との相互相関を計算し、前記相互相関のピークを第２番目以降のピッチ基準位置として順次探索するピッチ基準位置探索部と、
前記第１番目のピッチ基準位置と前記探索する過程において決定された第２番目以降のピッチ基準位置をもとに前記線形フィルタ通過信号において正確な１ピッチ波形に対応した領域を決定する境界決定部と、前記領域ごとにピッチの周期性を分析して領域ごとの正確なピッチ周期と領域ごとの正確なピッチ相関を求め、前記領域ごとの正確なピッチ周期と前記領域ごとのピッチ相関に基づいてくし型フィルタ係数を算出するピッチ相関値計算部と、  前記領域ごとに前記線形フィルタ通過信号を前記領域ごとのくし型フィルタ係数をもちいたくし型フィルタに通過させて音声信号出力を得ること
を特徴とする音声信号の後処理装置。
【請求項４】
請求項３記載の音声信号の後処理装置において、
前記領域ごとに得られた音声信号に窓関数を乗じる乗算部と、
直前の領域の窓関数を乗じて得られた音声信号とを重畳する重畳部と、
を備えたことを特徴とする音声信号の後処理装置。
【請求項５】
フレームごとに入力された音声信号を蓄積手段に蓄積する第１の手順と、
前記蓄積手段に蓄えられた現在のフレームおよび過去のフレームの音声信号を前記音声信号のスペクトル包絡の逆特性を示す線形予測係数を用いる線形フィルタに通過させて線形フィルタ通過信号を得る第２の手順と、
前記線形フィルタ通過信号から現在のフレームにおける平均ピッチ長を計算する第３の手順と、
前記線形フィルタ通過信号から波形のピーク位置を検出して第１番目のピッチ基準位置とし、前記第１番目のピッチ基準位置を基準にして平均１ピッチ長の波形を切り出す第４の手順と、
前記切り出した平均１ピッチ長の波形と前記線形フィルタ通過信号との相互相関を計算し、前記相互相関のピークを第２番目以降のピッチ基準位置として順次探索する第５の手順と、
前記第１番目のピッチ基準位置と前記探索する過程において決定された第２番目以降のピッチ基準位置をもとに前記線形フィルタ通過信号において正確な１ピッチ波形に対応した領域を決定し、前記領域ごとにピッチの周期性を分析して領域ごとの正確なピッチ周期と領域ごとの正確なピッチ相関を求め、前記領域ごとの正確なピッチ周期と前記領域ごとのピッチ相関に基づいてくし型フィルタ係数を算出し、前記領域ごとに前記線形フィルタ通過信号を前記領域ごとのくし型フィルタ係数をもちいたくし型フィルタに通過させて音声信号出力を得る第６の手順と、を実行させるプログラムを記録した記録媒体。
【請求項６】
請求項５記載のプログラムを記録した記録媒体において、
領域ごとに得られた音声信号に窓関数を乗じ、直前の窓関数を乗じて得られた音声信号とを重畳する手順を有することを特徴とするプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、フレームごとに入力される音声信号のピッチ成分強調による品質向上を目的とした音声信号の後処理方法に関し、特に、音声信号のスペクトル包絡特性を表すフィルタを音源ベクトルで駆動して音声を合成する予測符号化および復号化において、符号化されたビット系列から高品質な音声信号を再生する音声復号化に適用して有効な音声信号の後処理方法および装置並びにプログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ディジタル移動体通信において、電波を効率的に利用したり、音声または音楽蓄積サービス等で通信回線や記憶媒体を効率的に利用するために、高能率音声符号化方法が用いられている。
現在、音声を高能率に符号化する方法として、原音声をフレームまたはサブフレーム（以下、総称してフレーム）と呼ばれる５〜５０ｍｓｅｃ程度の一定間隔の区間に分割し、その１フレームの音声を周波数スペクトルの包絡特性を表す線形フィルタの特性と、そのフィルタを駆動するための駆動音源信号との２つの情報に分離し、それぞれを符号化する手法が提案されている。この手法において、駆動音源信号を符号化する方法として、音声のピッチ周期（基本周波数）に対応すると考えられる周期成分と、それ以外の成分に分離して符号化する方法が知られている。この駆動音源情報の符号化法の例として、符号駆動線形予測符号化（Ｃｏｄｅ−Ｅｘｃｉｔｅｄ    Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：ＣＥＬＰ）がある。上記の詳細については、文献  ＭＲ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ  ａｎｄ  Ｂ．Ｓ．Ａｔａｌ，“Ｃｏｄｅ−Ｅｘｃｉｔｅｄ    Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ（ＣＥＬＰ）：Ｈｉｇｈ  Ｑｕａｌｉｔｙ  Ｓｐｅｅｃｈ  ａｔ  Ｖｅｒｙ  Ｌｏｗ  Ｂｉｔ  Ｒａｔｅｓ”，ＩＥＥＥ  Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ−８５，ｐｐ．９３７−９４０，１９８５に記載されている。
【０００３】
図１に上記符号化部１の構成例を示す。
入力端子に入力された音声Ｘは、線形予測分析部２において、入力音声の周波数スペクトル包絡特性を表す線形予測パラメータが計算される。得られた線形予測パラメータは線形予測パラメータ符号化部３において、量子化および符号化され、量子化されたパラメータは合成フィルタ係数ｋとして、合成フィルタ１２に送られる。
【０００４】
なお、線形予測分析の詳細および線形予測パラメータの符号化例については、例えば、古井貞煕著“ディジタル音声処理”（東海大学出版会）に記載されている。ここで、線形予測分析部２、線形予測パラメータ符号化部３および合成フィルタ１２は非線形なものに置き換えてもよい。
駆動音源ベクトル生成部５では、１フレーム分の長さの駆動音源ベクトル候補を生成し、合成フィルタ１２に送る。駆動音源ベクトル生成部５では、１フレーム分の長さの駆動音源ベクトル候補を生成し、合成フィルタ１２に送る。駆動音源ベクトル生成部５は一般に適応符号帳６と固定符号帳７で構成することが多い。適応符号帳６からはバッファに記憶された直前の過去の駆動音源ベクトル（既に量子化された直前の１〜数フレーム分の駆動音源ベクトル）を、ある周期に相当する長さで切り出し、その切り出したベクトルをフレームの長さになるまで繰り返すことによって、音声の周期成分に対応する時系列ベクトルの候補が出力される。上記「ある周期」とは、歪み計算部１３における歪ｄが小さくなるような周期が選択されるが、選択された周期は、一般には音声のピッチ周期に相当することが多い。固定符号帳７からは、音声の非周期成分に対応する１フレーム分の長さの時系列符号ベクトルの候補が出力される。これらの候補は入力音声と独立に符号化のためのビット数に応じてあらかじめ指定された数の候補ベクトルが記憶されている。適応符号帳６および固定符号帳７から出力された時系列ベクトルの候補は、乗算部８，９において、それぞれ重み作成部１０において作成された重みが乗算され、加算部１１において加算され、駆動音源ベクトルの候補ｃとなる。なお、駆動音源ベクトル生成部５の構成例において、適応符号帳６を用いないで、固定符号帳７のみの構成としてもよく、子音部や背景雑音などのピッチ周期性の少ない信号を符号化するときには、適応符号帳６を用いない構成にすることも多い。
【０００５】
合成フィルタ１２は、線形予測パラメータの量子化値をフィルタの係数とする線形フィルタで、駆動音源ベクトル候補ｃを入力として再生音声の候補ｙを出力する。合成フィルタの次数すなわち線形予測分析の次数は、一般に１０〜１６次程度が用いられることが多い。なお、既に述べたように、合成フィルタ１２は非線形なフィルタでもよい。
歪み計算部１３では、合成フィルタの出力である再生音声の候補ｙと、入力音声Ｘとの歪みｄを計算する。この歪みの計算は、例えば聴覚重み付けなど、合成フィルタの係数または量子化していない線形予測係数を考慮にいれて行う場合がある。
【０００６】
符号帳検索制御部１４では、各再生音声候補ｙと入力音声ｘとの歪みｄが最小となるような駆動音源符号を選択し、そのフレームにおける駆動音源ベクトルを決定する。
符号帳検索制御部１４において決定された駆動音源符号ｎ２と、線形予測パラメータ符号化部３の出力である線形予測パラメータ符号ｎ１は、符号送出部４に送られ、利用の形態に応じて記憶装置に記憶されるか、または通信路を介して受信側へ送られる。
【０００７】
図２に、上記符号化方法に対応するＣＥＬＰ復号化部２０の構成例を示す。
伝送路または記憶媒体から受信された符号のうち、線形予測パラメータ符号ｎ１は線形予測パラメータ復号部２１において合成フィルタ係数に復号され、合成フィルタ２２および、必要に応じて後処理部３０に送られる。駆動音源符号ｎ２は、駆動音源ベクトル生成部２５に送られ、符号に対応する音源ベクトルが生成される。なお、駆動音源ベクトル生成部２５の構成は、図１に示される符号化部１の駆動音源ベクトル生成部５に対応する構成となる。合成フィルタ２２は、駆動音源ベクトルを入力として、音声ｓ´を再生する。後処理部３０はポストフィルタとも呼ばれ、再生された音声の雑音感を聴覚的に低下させるような処理を行う。
【０００８】
図３にポストフィルタの構成例を示す。
ポストフィルタでは、一般にスペクトルの包絡の強調と、くし型フィルタによるピッチ強調を行う。
図３では、復号された音声信号をスペクトル包絡の逆特性を持つＭＡ（移動平均）型フィルタ３２を介し音源波形を抽出し、ピッチ長の位置にタップを持つくし型フィルタ３８に通してピッチの周期性を強調し、最後にスペクトルの包絡特性を強調するＡＲ（自己回帰）型フィルタ３９に通して、聴覚的に改善された音声信号が得られる。ピッチの周期性を強調するためのくし型フィルタは、ＭＡ型で実現する場合と、ＡＲ型で実現する場合があり、ピッチ周期が整数値のときのフィルタ特性を式で表すと、それぞれ以下のようになる。なお、ａ，ｂｉは定数、ｔはピッチ周期である。
ＭＡ型の場合：Ｈ（ｚ）＝１＋ａＺ−ｔ
ＡＲ型の場合：Ｈ（ｚ）＝１／（１−ａＺ−ｔ）
実際にはピッチ周期が整数値でない場合が多いため、アップサンプリングの手法を用いて、
ＭＡ型の場合：Ｈ（ｚ）＝１＋ａΣｉ    ｂｉＺ−ｔ＋ｉ
ＡＲ型の場合：Ｈ（ｚ）＝１／（１−ａΣｉ    ｂｉＺ−ｔ＋ｉ  ）
という形にすることが多い。
【０００９】
上記式において、定数ａ， ｂｉによってピッチ周期性が示される。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
ＣＥＬＰ方式におけるポストフィルタにおいて問題となるのは、ピッチ強調の処理が符号化／復号化と同様に、フレーム単位で行われる（音声符号化という利用分野ではフレーム単位で行わざるをえない）ことである。つまり、フレーム内では信号の音響特性が一定であるという前提にたって処理が行われるために、フレーム長がある程度長い場合（例えば１０ｍｓｅｃ以上）で、ピッチ周期やピッチ周期性の特性がフレーム内で変化しているような過渡的な特性の部分ではフレーム内でピッチ周期やピッチの周期性の度合などが一定であると仮定する処理では十分な品質を得ることができないという問題がある。
【００１１】
この発明の目的は、音声符号化／復号化の利用分野において、フレーム単位の処理の枠組みを崩さないで、より高品質な再生音声を提供することにある。
【００１２】
上記課題を解決するために、請求項１記載の発明は、音声信号の後処理方法において、フレームごとに入力された音声信号を蓄積手段に蓄積する過程と、前記蓄積手段に蓄えられた現在のフレームおよび過去のフレームの音声信号を前記音声信号のスペクトル包絡の逆特性を示す線形予測係数を用いる線形フィルタに通過させて線形フィルタ通過信号を得る過程と、 前記線形フィルタ通過信号から現在のフレームにおける平均ピッチ長を計算する過程と、前記線形フィルタ通過信号から波形のピーク位置を検出して第１番目のピッチ基準位置とし、前記第１番目のピッチ基準位置を基準にして平均１ピッチ長の波形を切り出す過程と、前記切り出した平均１ピッチ長の波形と前記線形フィルタ通過信号との相互相関を計算し、前記相互相関のピークを第２番目以降のピッチ基準位置として順次探索する過程と、前記第１番目のピッチ基準位置と前記探索する過程において決定された第２番目以降のピッチ基準位置をもとに前記線形フィルタ通過信号において正確な１ピッチ波形に対応した領域を決定し、前記領域ごとにピッチの周期性を分析して領域ごとの正確なピッチ周期と領域ごとの正確なピッチ相関を求め、前記領域ごとの正確なピッチ周期と前記領域ごとのピッチ相関に基づいてくし型フィルタ係数を算出し、前記領域ごとに前記線形フィルタ通過信号を前記領域ごとのくし型フィルタ係数をもちいたくし型フィルタに通過させて音声信号出力を得る過程とを有することを特徴とする。
【００１３】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の音声信号の後処理方法において、前記領域ごとに得られた音声信号に窓関数を乗じ、直前の領域の窓関数を乗じて得られた音声信号とを重畳する過程とを有することを特徴とする。
請求項３記載の発明は、音声信号の後処理装置において、フレームごとに入力された音声信号を蓄積手段に蓄積する蓄積手段と、前記蓄積手段に蓄えられた現在のフレームおよび過去のフレームの音声信号を前記音声信号のスペクトル包絡の逆特性を示す線形予測係数を用いる線形フィルタに通過させて線形フィルタ通過信号を得るフィルタと、 前記線形フィルタ通過信号から現在のフレームにおける平均ピッチ長を計算する平均ピッチ長計算部と、前記線形フィルタ通過信号から波形のピーク位置を検出して第１番目のピッチ基準位置とするピーク位置検出部と、前記第１番目のピッチ基準位置を基準にして平均１ピッチ長の波形を切り出す信号波形切り出し部と、前記切り出した平均１ピッチ長の波形と前記線形フィルタ通過信号との相互相関を計算し、前記相互相関のピークを第２番目以降のピッチ基準位置として順次探索するピッチ基準位置探索部と、前記第１番目のピッチ基準位置と前記探索する過程において決定された第２番目以降のピッチ基準位置をもとに前記線形フィルタ通過信号において正確な１ピッチ波形に対応した領域を決定する境界決定部と、前記領域ごとにピッチの周期性を分析して領域ごとの正確なピッチ周期と領域ごとの正確なピッチ相関を求め、前記領域ごとの正確なピッチ周期と前記領域ごとのピッチ相関に基づいてくし型フィルタ係数を算出するピッチ相関値計算部と、前記領域ごとに前記線形フィルタ通過信号を前記領域ごとのくし型フィルタ係数をもちいたくし型フィルタに通過させて音声信号出力を得ることを特徴とする。
【００１４】
請求項４記載の発明は、請求項３記載の音声信号の後処理装置において、前記領域ごとに得られた音声信号に窓関数を乗じる乗算部と、直前の領域の窓関数を乗じて得られた音声信号とを重畳する重畳部と、を備えたことを特徴とする。
【００１５】
請求項５記載の発明は、プログラムを記録した記録媒体において、フレームごとに入力された音声信号を蓄積手段に蓄積する第１の手順と、前記蓄積手段に蓄えられた現在のフレームおよび過去のフレームの音声信号を前記音声信号のスペクトル包絡の逆特性を示す線形予測係数を用いる線形フィルタに通過させて線形フィルタ通過信号を得る第２の手順と、 前記線形フィルタ通過信号から現在のフレームにおける平均ピッチ長を計算する第３の手順と、前記線形フィルタ通過信号から波形のピーク位置を検出して第１番目のピッチ基準位置とし、前記第１番目のピッチ基準位置を基準にして平均１ピッチ長の波形を切り出す第４の手順と、前記切り出した平均１ピッチ長の波形と前記線形フィルタ通過信号との相互相関を計算し、前記相互相関のピークを第２番目以降のピッチ基準位置として順次探索する第５の手順と、前記第１番目のピッチ基準位置と前記探索する過程において決定された第２番目以降のピッチ基準位置をもとに前記線形フィルタ通過信号において正確な１ピッチ波形に対応した領域を決定し、前記領域ごとにピッチの周期性を分析して領域ごとの正確なピッチ周期と領域ごとの正確なピッチ相関を求め、前記領域ごとの正確なピッチ周期と前記領域ごとのピッチ相関に基づいてくし型フィルタ係数を算出し、前記領域ごとに前記線形フィルタ通過信号を前記領域ごとのくし型フィルタ係数をもちいたくし型フィルタに通過させて音声信号出力を得る第６の手順を実行させることを特徴とする。
【００１６】
請求項６記載の発明は、請求項５記載のプログラムを記録した記録媒体において、領域ごとに得られた音声信号に窓関数を乗じ、直前の窓関数を乗じて得られた音声信号とを重畳する手順を有することを特徴とする。
【００１７】
この発明では、上記記載の構成を備えることによりポストフィルタ内において、一定時間の遅延を許すこととし、フレーム長＋遅延時間の区間において、ピッチ位置の検出と１ピッチ単位に強調処理を行うピッチ同期型ポストフィルタリングを実現する。これにより、１フレーム内でピッチ周期が変動している場合でも、ピッチの微少な変動を検出して対応しながら、ピッチの強調処理が可能となるうえ、従来の方法に比べて、わずかな遅延時間が増えるのみで、符号化と復号化部分のフレーム処理の枠組みに適用可能である。
【００１８】
【発明の実施の形態】
実施例
以下にこの発明の実施例を図面を用いて説明する。
図４は、この発明によるポストフィルタ構成例を示す。
ＭＡフィルタ部とＡＲフィルタ部は共通でよく、その内側の処理がこの発明の特徴である。（後述するように、ＭＡフィルタとＡＲフィルタを、この発明の処理に合わせて変更するとなおよい。）また、この発明では一定時間の遅延を設けるため、遅延用のバッファ３１を用意する。
【００１９】
図５から図７は、図４における各処理部の処理を、模式的に表した図である。例えば、図５において、入力フレーム位置が合成フィルタ22から出力された１フレーム分の信号ｓ´である。
なお、図５から図７の波形は、ＭＡフィルタ32を通った後の波形eであるとする。実際にポストフィルタ処理するフレームは、処理フレームと表記される区間で、入力フレームと処理フレームの時間差が遅延となる。なお、処理フレーム内における平均ピッチ長は得られているものとする。この平均ピッチ長は、適応符号帳の周期符号を利用してもよいし、合成信号の自己相関関数を計算しなおして、平均ピッチ長を計算してもよい。この平均ピッチ長がフレーム長よりも長い場合は、この発明の効果はほとんどないので、従来のポストフィルタ処理のままでよい。この発明は、ピッチ周期がフレーム長よりも短い場合に効果がある。
【００２０】
以下、ピッチ周期はフレーム長よりも短いものと仮定して説明する。
まず、フレーム内ピーク位置検出部３３では、処理フレーム内における信号のピーク位置（振幅の最大点）を探索して検出する。例えば、これを図５においてＰ０とする。（図５の例では、処理フレームの右側境界付近に位置することになる。フレーム位置と信号波形の相対的な位置関係はランダムであるので、ピーク位置が処理フレームのどこに位置するかはその都度任意である。）次にピーク位置Ｐ０を基準にして、信号波形から、信号波形切り出し部３４において、平均ピッチ長の波形を切り出す。この様子を図６に示す。切り出し位置は、ピーク位置を中心に、前後２分の１ピッチ長ずつの領域から切り出すとよい。また、図６のように、処理フレームの境界をまたいでかまわないが、入力フレーム位置の右端を越えることができないので、切り出し位置が入力フレーム位置の右端を越える場合は、切り出し位置の右端は入力フレーム位置の右端とする。次に、ピッチ基準位置探索部３５において、この切り出し波形を左右にシフトしながら切り出し波形と信号の相互相関を計算し、Ｐ０から平均ピッチ程度離れた位置付近で、相互相関が最大となる位置を探索し、次のピッチ基準位置を決定する。このピッチ基準位置探索処理を繰り返すことによって、処理フレームと入力フレームをあわせた領域で、ピッチ基準位置を決定する。図６の例では、処理フレーム内にピッチ基準位置が３箇所、処理フレーム外に２箇所決まったことになる。次に、領域の境界決定部３６において、図７に示すように、ピッチ基準位置をもとにして、信号を正確な１ピッチ波形に対応するように、領域の境界を決める。境界点の決め方は、例えば、（Ｐ１＋Ｐ２）／２、（Ｐ０＋Ｐ１）／２のように、基準位置の中間点を境界としてもよいが中間点よりも少し右寄り、例えばＰ２＋（Ｐ１−Ｐ２）＊２／３のように、２：１の内分点を境界点としてもよい。中間点よりも少し右寄りのほうがよいのは、一般的に、１ピッチ波形は急激に立ち上がって、ゆっくり収束するような波形になることが多く観察されるためである。
【００２１】
ピッチ強調処理は、この領域毎にピッチの周期性を分析して処理される。まずピッチ相関値計算部３７において、領域１と過去の信号波形との相互相関を利用して、正確なピッチ周期ｔ１とピッチ相関の値ａ１を求める。次に領域２について、正確なピッチ周期ｔ２と、ピッチ相関の値ａ２を求める。このように求めた正確なピッチ周期とピッチ相関の値は、フレーム内で信号が過渡的に変化していても、従来のポストフィルタ方法とは異なり、変化に追従して値を求めることができる。
【００２２】
最後に、各領域毎に求めたピッチ周期、ピッチ相関の値を使って、前述のようなくし型フィルタ３８を領域毎にかけてピッチ強調処理を行う。
このような処理の場合、小さな領域毎にピッチ強調フィルタの係数がかわるため、不連続音が生じて逆に品質劣化の原因となることがある。この問題を防ぐために、領域の境界決定部３６で決定された各領域を少しずつ（例えば、１０サンプル、１．２５ｍｓｅｃ程度）を重ねるようにして、重なる部分にそれぞれ三角窓をかけて足し合わせ、徐々に特性が変化するようにするとよい。
【００２３】
図５から７の例では、ＭＡフィルタとＡＲフィルタは従来のままを前提としたが、図７のように各領域を決定したあと、ＭＡフィルタやＡＲフィルタも、この領域毎に係数を再分析し、領域毎にスペクトル包絡を強調するようにフィルタをかけるとなおよい。
なお、上記実施例では、符号駆動線形予測符号化および復号化において、符号化されたビット系列から高品質な音声信号を再生する音声復号化方法に適用した例が説明されているが、本発明は入力処理対象が復号音声信号に限定されるものではなく、フレームごとに入力される復号音声信号かどうか不明である音声信号にも適用が可能である。
【００２４】
さらに、本発明を適用したシステムをＣＰＵやメモリ等を有するコンピュータと端末装置とＣＤ−ＲＯＭ、磁気ディスク装置、半導体メモリ等の機械読み取り可能な記録媒体で構成し、記録媒体に記憶された音声信号の後処理方法の手順を実行させるプログラムをコンピュータに読み取り、コンピュータの動作を制御し、前述の実施の形態における各要素を実現する。
【００２５】
【発明の効果】
この発明によるポストフィルタを４ｋｂｉｔ／ｓの音声符号化方式の復号された信号に適用し、主観品質評価を行った。ポストフィルタの処理単位となるフレーム長は１０ｍｓｅｃとした。また、遅延時間は５ｍｓｅｃに設定した。この結果、従来のポストフィルタ法に比べて、特に女性の音声の品質に著しい改善が見られた。具体的には、「南には」といった母音が連続して短時間に変化する部分の雑音感が低減し、クリアに聞こえるようになった。なお、女性の音声で大きな改善が見られ、男性の音声では従来法に比べてあまり変化がなかったのは、この発明がピッチ周期がフレーム長に比べて十分に短い場合に有効なためである。フレーム長の１０ｍｓｅｃは１００Ｈｚに対応するが、男性の音声のピッチ周波数は一般に１００Ｈｚ以下である（ピッチ長が１０ｍｓｅｃよりも長い）ことが多い。一方、女性の音声のピッチ周波数は２００Ｈｚから４００Ｈｚ程度であるため、図５から７の例のように、１フレームに２から３ピッチ入る。即ち男性の音声とは異なり、女性の音声のピッチ長はフレーム長よりも十分に短いため、主観品質の点で大きな改善が得られた。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＣＥＬＰ符号化部の構成例を示すブロック図。
【図２】ＣＥＬＰ復号化部の構成例を示すブロック図。
【図３】ポストフィルタの構成例を示すブロック図。
【図４】本発明におけるポストフィルタ処理部のブロック図。
【図５】フレーム内ピーク位置の検出を説明する図。
【図６】波形の切り出しとピッチ基準位置の探索を説明する図。
【図７】領域境界の決定を説明する図。
【符号の説明】
１    ＣＥＬＰ符号化部
２        線形予測分析部
３    線形予測パラメータ符号化部
４    符号送出部
５    駆動音源ベクトル生成部
６    適応符号帳
７        固定符号帳
８，９        乗算部
１０    重み作成部
１１    加算部
１２，２２        合成フィルタ
１３    歪み計算部
１４    符号帳検索制御部
２１    線形予測パラメータ復号部
２５    駆動音源ベクトル生成部
３０    後処理部
３１    バッファ
３２    ＭＡフィルタ
３３    フレーム内ピーク位置検出部
３４    信号波形切り出し部
３５    ピッチ基準位置探索部
３６      領域の境界決定部
３７    ピッチ相関値計算部
３８    くし型フィルタ
３９    ＡＲフィルタ
【図１】
0003559485.tif 000002
【図２】
0003559485.tif 000003
【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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