(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
周期的、準周期的、または事実上周期的な成分を有する信号におけるピッチおよび／または基本周波数に関するパターンを推定する方法であって、
前記信号のスペクトルを得るために前記信号を時間領域から周波数領域に変換するステップと、
前記信号のゼロ位相スペクトルを得るために前記スペクトルを処理するステップと、
相関信号を得るために、前記信号の前記ゼロ位相スペクトルを前記時間領域に変換するステップと、
前記ゼロ位相スペクトルおよび前記相関信号を結合スペクトルへと結合するステップと、
前記結合スペクトルに基づいて前記パターンを推定するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記信号を時間領域から周波数領域に変換する前記ステップがフーリエ変換を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記信号がＤＣノッチフィルタによって処理される、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
ＤＣフィルタ済みの信号に窓関数が乗じられる、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ゼロ位相スペクトルが前記信号の振幅スペクトルである、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記信号の前記振幅スペクトルが圧縮スペクトルへと圧縮スケーリングされる、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記信号の前記スペクトルに窓関数が適用される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記信号の前記ゼロ位相スペクトルの前記時間領域への前記変換が逆フーリエ変換を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記相関信号が窓関数によって減衰される、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記スペクトルおよび前記相関信号を前記結合するステップが、前記スペクトルまたは前記相関信号の少なくとも一方を再サンプリングするステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記パターンを前記推定するステップが、前記結合スペクトルの絶対値の最大値を探すステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記信号が、全波整流関数によって整流される、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
整流された信号のゼロ位相スペクトルが整流されていない前記信号の前記ゼロ位相スペクトルと比較され、これらの信号のうちの大きい方の値が、前記相関信号と結合されて前記結合スペクトルを形成する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
周期的、準周期的、または事実上周期的な成分を有する信号におけるピッチおよび／または基本周波数に関するパターンを推定するための装置であって、
前記信号のスペクトルを得るために前記信号を時間領域から周波数領域に変換するための第１の変換手段と、
前記信号のゼロ位相スペクトルを得るために前記スペクトルを処理するための処理手段と、
相関信号を得るために、前記信号の前記スペクトルを時間領域に変換するための第２の変換手段と、
前記ゼロ位相スペクトルおよび前記相関信号を結合スペクトルへと結合するための結合手段と、
前記結合スペクトルに基づいて前記パターンを推定するための推定手段と、
を含む装置。
【請求項１５】
コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行される場合に、請求項１〜１３のいずれか１項に記載の方法のステップを前記コンピュータに実行させるためのプログラムコード手段を含む、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、周期的、準周期的（quasiperiodic）、または事実上周期的（virtually periodic）な成分を有する信号内のパターン、とりわけピッチおよび／または基本周波数を
推定する方法、対応する装置、および対応するコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ピッチ検出は、音声修正、テキスト音声変換、音声符号化、音楽情報の取得、音楽演奏システム、バイオメトリク測定、天体物理学測定などの様々な応用例で使用され得る。ピッチ検出では、時間領域および周波数領域の手法がよく知られている。時間領域の手法は、例えばC.H. Chen, Signal Processing Handbook, New York: Dekker, p.531, 1988によって説明されているように零交差率を測定することにより、またはR. Bracewell, The Autocorrelation Function, in The Fourier Transform and Its Applications, New York:MacGraw-Hill, pp. 40-45, 1965によって説明されているように、連続したピッチ周期の
類似性を活用することによる、自己相関の変化(variation)により安価かつ容易に実施され得る。周波数領域の手法は一般により複雑であり、時間領域信号を周波数領域信号に変換するための高速フーリエ変換（ＦＦＴ）のステップ、周波数成分のパワーだけを考慮することにより位相の影響を除去するステップ、スペクトル包絡の影響を減らすために値を圧縮するステップ、分数調波（subharmonic）の和のような基礎をなす調波の相関によりピッチ候補を作成するステップ、および最も高いピークを選択することにより候補を見つけるステップを含む。そのような方法は、例えばD.J. Hermes, Measurement of pitch by
subharmonic summation, in Journal of the Acoustic Society of America, 83, pp. 257-264, 1988から知られている。ピッチ候補を得る別の実現可能な手段は、逆フーリエ変換（ＩＦＦＴ）により周波数領域信号を時間領域に再び変換することである。例えば、B.E. Bongart et al., The Frequency Analysis of Time Series for Echos: Cepstrum, Pseudoautocovariants, Cross-Cepstrum and Saphe Cracking, in Proceedings of the Symposium on Time Series Analysis, Chapter 15 pp. 209-243, New York: Wiley, 1963から知られているピッチ検出アルゴリズムは、スペクトル分析に基づき、圧縮用の対数関数を用いる。圧縮操作として振幅が用いられる場合、結果として生じる逆方向変換はゼロ位相信号である。パワースペクトルに圧縮が加えられない場合、この点において自己相関が用られ得る。
【０００３】
対数関数のような強い圧縮はノイズの影響を増幅し、誤ったピッチ候補を形成する。振幅操作のような小規模の圧縮はスペクトル包絡の影響を抑えるには低すぎ、したがって、高調波から誤った候補を作り出す。妥協案は、R. Taori et al., Harmony-1: A Versatile Low Bit Rate Speech Coding System, Nat. Lab. Technical Note 157/97で知られている調和音声符号器(harmony speech coder)内で用いられる振幅値を平方根演算にかけることである。ピッチ検出方法が複数の候補の中から適切な候補を求めるために提供されるが、候補が互いに近い場合は誤った候補が選択され得る。さらに、高オクターブおよび／または低オクターブのピッチが強く表される場合、従来技術から知られているピッチ検出方法により誤った候補が選択され得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、信号内のパターン、とりわけピッチおよび／または基本周波数をより確実に推定するための改善された方法、装置、およびコンピュータプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の第１の態様において、周期的、準周期的、または事実上周期的な成分を有する信号内のパターン、とりわけピッチおよび／または基本周波数を推定する方法は、
−信号のスペクトルを得るために信号を時間領域から周波数領域に変換するステップと、
−信号のゼロ位相スペクトルを得るためにスペクトルを処理するステップと、
−相関信号を得るために、信号のゼロ位相スペクトルを時間領域に変換するステップと、
−スペクトルおよび相関信号を結合スペクトルへと結合するステップと、
−結合スペクトルに基づいてパターンを推定するステップと、
を含む。
【０００６】
本発明のさらなる態様では、例えば上記の方法のステップを実行するための処理装置を含む対応する装置が提示される。
【０００７】
本発明のさらなる態様では、コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行される場合に提案する方法のステップをそのコンピュータに実行させるためのプログラムコード手段を含む、対応するコンピュータプログラムが提示される。
【０００８】
本発明の好ましい実施形態は従属請求項の中で規定される。特許請求の範囲に記載される装置およびコンピュータプログラムは、特許請求の範囲に記載の方法および従属請求項の中で規定されるものと類似のおよび／または同一の好ましい実施形態を有することは理解されるべきである。
【０００９】
本発明は、結果として生じるスペクトルがピッチ位置において明確な（distinct）ピークを有し、高オクターブおよび低オクターブにおいて大きな減衰を有するように、周波数領域スペクトルがその時間領域変換と追加のステップ内で結合される、という考えに基づく。この方法は、信号のピッチおよび／または基本周波数を推定するために用いられ得る。結果として生じるスペクトルは、ピッチ位置および／または基本周波数において明確なピークを有するので、ピッチおよび／または基本周波数は高い信頼性で容易に検出され得る。
【００１０】
好ましい実施形態によれば、信号を時間領域から周波数領域に変換するステップが、フーリエ変換、具体的には高速フーリエ変換を含む。これにより、時間領域から周波数領域への変換が難なく実施できる可能性を提供する。
【００１１】
さらなる実施形態によれば、信号がＤＣノッチフィルタによって処理される。ＤＣノッチフィルタは、誤検出を防ぐために低周波信号を除去する。
【００１２】
ＤＣフィルタ済みの信号は、好ましくは窓関数を乗じられる。この窓演算は、少なくとも２つのピッチ周期を含む領域にスペクトルを限定する。
【００１３】
さらなる実施形態によれば、信号の振幅スペクトルを得るために信号のスペクトルが処理される。信号の振幅計算は圧縮操作を提供し、この圧縮操作は容易に実施可能であり、逆方向変換後にゼロ位相信号をもたらす。
【００１４】
さらなる実施形態によれば、信号のスペクトルが、とりわけ平方根演算によって圧縮スペクトルへと圧縮される。あるいは、圧縮関数は、概して例えば０．６を指数として用いるルート関数であってもよい。この演算はピッチの調波を強調し、スペクトル包絡の影響を弱める。
【００１５】
さらなる実施形態によれば、信号のスペクトルが、窓関数によって、とりわけハニング窓の右半分または同様の効果を有する他の窓関数を用いることによってウィンドウ化（windowed）される。この窓操作は、ノイズの多い高周波成分を減衰させる。
【００１６】
さらなる実施形態によれば、ゼロ位相スペクトル、とりわけ信号の圧縮振幅スペクトルを時間領域に変換することが逆フーリエ変換を含む。スペクトル、とりわけ圧縮スペクトルの位相は零なので、スペクトルの実部の正軸だけが計算される必要がある。このことは、ピッチ周期の倍数にピークを有する相関信号を得る可能性を提供する。
【００１７】
さらなる好ましい実施形態によれば、相関信号が窓関数によって減衰される。この窓操作は、相関信号に対するスペクトル包絡の影響を弱める。
【００１８】
好ましい実施形態によれば、スペクトルおよび相関信号を結合することが、スペクトルまたは相関信号の少なくとも一方を再サンプリングするステップを含む。これにより、逆比例の軸を有するスペクトルおよび相関信号を結合する可能性を提供する。特に、対数スケールを使用することが好まれる。これは、異なる領域の高周波および低周波について分解能の大きな差を有するスペクトルおよび信号を結合する可能性を提供する。
【００１９】
好ましい実施形態によれば、パターンを推定するステップが、結合信号（結合スペクトル）の絶対最大値を探すステップを含む。これにより、信号のピッチおよび／または基本周波数を見出す高信頼かつ単純な可能性を提供する。
【００２０】
好ましい実施形態によれば、信号が、とりわけ全波整流関数によって整流される。これにより、基本周波数が欠落している場合に、フィルタにかけられていない信号の性能を低下させることなしに信号のピッチおよび／または基本周波数を求める可能性を与える。
【００２１】
好ましい実施形態によれば、整流信号のゼロ位相スペクトルが非整流信号のゼロ位相スペクトルと比較され、これらの信号の最大値が選択され、結合信号を形成するように相関信号と結合される。スペクトルの最大値を取る理由は、純正弦波信号の場合、整流が基本周波数を除去し、高調波だけをもたらすためである。歪みを減らすために、整流信号および非整流信号のスペクトルが、これらのスペクトルの最大値を選択することによって結合される。
【００２２】
本発明のこれらのおよび他の態様が以下に記載する実施形態から明らかになり、それらの実施形態に関して説明される。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明によるピッチ検出方法の概略的なフローチャートを示す。
【図２】処理しようとするソース信号、ならびにピッチ検出方法によってソース信号から導かれる圧縮スペクトル、相関信号、結合スペクトル、および測定ピッチの図を示す。
【図３】本発明によるピッチ検出を行う装置の概略図を示す。
【図４】ピッチ検出のための方法の一実施形態のフローチャートを示す。
【図５】ピッチ検出のための方法のさらなる実施形態のフローチャートを示す。
【図６】図４による方法を実行する処理装置の概略的なブロック図を示す。
【図７】図５による方法を実行する処理装置の概略的なブロック図を示す。
【図８】図１による方法を実行する処理装置の概略的なブロック図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
図１は、周期的、準周期的、または事実上周期的な成分を有する信号のピッチおよび／または基本周波数を検出する方法の、全体として符号１０で示されるフローチャートを示す。これらの信号の例は、音声の録音、楽器の楽音、心拍のような身体信号、星からの無線信号、活動監視信号である。ステップＳ１で、音声信号のような準周期的または事実上周期的な信号である入力信号ｓ（ｓに下線。以下、同じ。）が、時間領域信号から周波数領域スペクトルに変換される。変換は、好ましくは高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を含む。ステップＳ１は、信号ｓのスペクトルＳ（Ｓに下線。以下、同じ。）を与える。ステップＳ２で、スペクトルの位相情報を除去し、ゼロ位相スペクトル（Ｓｍ）（Ｓに下付ｍ）を得るためにスペクトルＳが処理される。この処理は、例えば平方根演算によってスペクトルＳの振幅、および任意選択的にスペクトルＳのスペクトル圧縮を計算することを含む。処理および／または圧縮ステップＳ２は、ピッチの調波を強調し、スペクトル包絡の影響を弱める。ステップＳ２は、ゼロ位相スペクトルＳｍ（Ｓに下線および下付ｍ。以下、同じ。）を与える。
【００２５】
ステップＳ３で、ゼロ位相スペクトルＳｍが周波数領域から時間領域に好ましくは逆フーリエ変換を用いて変換される。変換ステップＳ３は、ピッチ周期の倍数においてピークを含む相関信号ｃ（ｃに下線。以下、同じ。）を与える。
【００２６】
ステップＳ４で、ゼロ位相スペクトルＳｍおよび相関信号ｃが結合スペクトルｂ（ｂに下線。以下同じ。）へと結合される。結合スペクトルｂはピッチにおいて明確なピークを含み、ピッチおよび／または基本周波数を主たるピークとして残しながら、周波数スペクトルおよびピッチ周期の倍数内の高調波が減衰される。結合Ｓ４は、ゼロ位相スペクトルＳｍを相関信号ｃと掛けることによって実行される。
【００２７】
結合スペクトルｂに基づき、信号のピッチおよび／または基本周波数を推定するためにピーク検出Ｓ５が行われる。ピーク検出Ｓ５は、結合スペクトルｂ内の最大値を探すことを含み、ソース信号ｓのピッチおよび／または基本周波数に対応する出力信号ｐを与える。
【００２８】
ゼロ位相スペクトルＳｍをその時間領域変換ｃと結合するステップＳ４は、結合スペクトルｂをもたらし、これはピッチ位置および／または基本周波数において明確なピークを有し、高オクターブおよび低オクターブにおいて大きな減衰を有する。したがって、ピッチ位置および／または基本周波数は結合スペクトルｂ内の最も高いピークに対応するので、ピーク検出は信頼できる。
【００２９】
図２は、ソース信号ｓの振幅、圧縮スペクトルＳｃ（Ｓに下線および下付ｃ。以下、同じ。）の周波数、相関信号ｃの周波数、結合スペクトルｂおよび出力信号の周波数、時間対ソース信号Ｓのピッチｐを示す５つの図面、図２Ａ〜Ｅを示す。
【００３０】
図２Ａに示されるソース信号ｓは、英文「彼らは外国へ行くとき車で行くのか」の時間領域である。図２Ｂに、変換ステップＳ１ならびに処理および圧縮ステップＳ２により、ソース信号から導かれる圧縮信号Ｓｃが示される。
【００３１】
図２Ｃに、変換ステップＳ３によって圧縮スペクトルＳｃから導かれる相関信号ｃの周波数が示される。
【００３２】
図２Ｄに、ステップＳ４によって圧縮スペクトルＳｃおよび相関信号ｃの結合から導かれる結合スペクトルｂの周波数が示される。
【００３３】
図２Ｅに、ステップＳ５のピーク検出によって結合スペクトルｂから導かれるピッチｐ対時間が示される。
【００３４】
このように、図２は、時間に対する、特定の方法ステップＳ１〜Ｓ５によって与えられる信号またはスペクトルを示す。
【００３５】
図３は、ピッチ検出を実行する装置の、全体として符号２０で示される概略的なブロック図を示す。
【００３６】
装置２０は、それぞれ、ソース信号ｓを受け取るための信号入力２２および出力信号ｐを与えるための信号出力２４を含む。装置２０は、入力信号ｓを処理し、入力信号ｓのピッチおよび／または基本周波数を推定するための処理装置２６を含む。処理装置２６は、装置２０の出力２４に出力信号ｐを与える。処理装置２６は、入力信号ｓを処理するための方法ステップを処理装置２６に実行させるためのプログラムコードを記憶するメモリ２８を含む。
【００３７】
処理装置２６は、集積回路またはコンピュータによって実装され得る、または所要の処理ステップを実行する個別要素および／もしくは装置によって実装され得る。
【００３８】
図４は、全体として符号３０で示されるピッチ検出方法のフローチャート、および特定の方法ステップによって与えられる対応する信号またはスペクトルを示す。
【００３９】
ソース信号ｓは、好ましくは第１のステップＳ６内でＤＣノッチフィルタによってフィルタにかけられる。時間領域から周波数領域へのフーリエ変換前のウィンドウ化（windowing）ステップのため、入力信号ｓの低周波はピッチ検出プロセスを歪曲する可能性があ
る。ウィンドウ化ステップは、主たるＤＣ信号のエネルギをより高い周波数にスミア(smear)し、ソース信号ｓの弱くて低い周波数成分を強調することができる。誤検出を防ぐた
めに、次に続くウィンドウ化処理の前に、ソース信号ｓの低周波は除去される必要がある。ソース信号ｓの低周波を除去するために、ステップＳ６のＤＣノッチフィルタが用いられる。Ｓ６によるＤＣノッチフィルタは伝達関数
【数１】
0005992427.tif 000002
を含み、式中
【数２】
0005992427.tif 000003
であり、ｆｓはサンプリング周波数であり、ｆｃはＤＣノッチフィルタの出力パワーが入力パワーの５０％（−３ｄＢ）に低減されるＨｚ単位の遮断周波数である。
【００４０】
時間領域におけるフィルタの実施は次式の通りであり、
ｓf［ｎ］＝ｓ［ｎ］−ｓ［ｎ−１］＋α・ｓf［ｎ−１］
ソース信号ｓ、ステップＳ６の出力信号としてＤＣフィルタ済みの信号ｓｆ（ｓに下線および下付ｆ。以下、同じ。）、およびｎ番目の入力サンプルとしてｎを含む。音声信号に関し、８ｋＨｚのサンプリング周波数および５００Ｈｚの遮断周波数、αは約０．９４である。図４に示すように、ＤＣノッチフィルタの出力信号ｓｆは低周波成分を含まない。
【００４１】
次のステップＳ７は窓関数である。ＤＣフィルタ済みの信号ｓｆに、窓関数３２が乗じられる。窓関数３２は、起こり得る端部の不連続性を減じ、少なくとも２つのピッチ周期を含む領域に信号を限定する。例えば、最低ピッチが４０Ｈｚであると予期される場合、窓の持続時間は少なくとも５０ミリ秒である必要がある。好ましくは、ハニング窓関数
【数３】
0005992427.tif 000004
が使用される。
【００４２】
あるいは、ハミング窓関数または同様の特性を有する他の任意の窓関数が用いられ得る。Ｌはサンプリング周波数に依存し、８ｋＨｚのサンプリング周波数および５０ミリ秒の持続時間ではＬは４００である。
【００４３】
ウィンドウ化演算は、
ｓｗ［ｎ］＝ｓｆ［ｎ］・ｗ［ｎ］，  ０≦ｎ＜Ｌ
によって定義され、ただし、ｓｗはステップＳ７のウィンドウ化関数の出力信号である。
【００４４】
ステップＳ８で、信号ｓｗ（ｓに下線および下付ｗ。以下、同じ。）が時間領域から周波数領域に変換される。この変換は、信号ｓｗのスペクトルＳを与えるための離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を含む。離散フーリエ変換の変換関数は次式によって与えられる。
【数４】
0005992427.tif 000005
【００４５】
効率上の理由から、好ましくは基数２のＦＦＴが使用される。その場合、ＤＦＴのサイズＭは２のべき乗を有し、Ｌに最も近いがＬ未満ではない。例えば４００のＬでは、Ｍは５１２に設定される。
【００４６】
ステップＳ９で、周波数スペクトルＳの振幅スペクトルが計算される。Ｓｗは実数値信号であり、Ｓは零近傍で対称なので、振幅の計算には正軸だけが使用される。したがって、上述のフーリエ変換の式を
【数５】
0005992427.tif 000006
として書き直すことができる。ただし、ＳＲ（Ｓに下線および下付Ｒ。以下、同じ。）はスペクトルの実部であり、ＳＩ（Ｓに下線および下付Ｉ。以下、同じ。）は虚部である。式
【数６】
0005992427.tif 000007
によりステップＳ９で振幅が計算される。ただし、Ｓｍ（Ｓに下線および下付。以下、同じ。）はステップＳ９の出力周波数スペクトルである。次のステップＳ１０では、振幅スペクトルＳｍが平方根演算
【数７】
0005992427.tif 000008
によって圧縮される。
【００４７】
この平方根演算はピッチの調波を強調し、例えば音声信号内のフォルマントのようなスペクトル包絡の影響を弱める。Ｓ１０の圧縮の出力信号は、圧縮振幅スペクトルＳｃである。
【００４８】
ステップＳ１１では、ノイズの多い高周波成分を好ましくはハニング窓の右半分を使用することによって減衰させるために、圧縮振幅スペクトルＳｃが周波数領域内でウィンドウ化される。
【数８】
0005992427.tif 000009
ただし
【数９】
0005992427.tif 000010
である。
【００４９】
Ｎは通過帯域のサイズを決める。８ｋＨｚのサンプリング周波数および２ｋＨｚの通過帯域を有する音声信号では、Ｎ＝Ｍ／４である。Ｓ１０の窓関数が符号３４において図示される。図４に示すように、ステップＳ１１の出力信号は、ウィンドウ化された圧縮振幅スペクトルＳｗである。
【００５０】
ステップＳ１２で、ウィンドウ化された圧縮振幅スペクトルＳｗが、逆フーリエ変換（ＩＦＴ）を用いて時間領域に変換される。ＦＦＴのサイズは上記に示したままであり、次式が成立する。
【数１０】
0005992427.tif 000011
【００５１】
ウィンドウ化された圧縮振幅スペクトルＳｗの位相はゼロなので、スペクトルの実部の正軸だけが逆変換に必要である。
【数１１】
0005992427.tif 000012
【００５２】
図４に示すようにピッチ周期の倍数においてピークを含む相関信号ｃを得るために、この時間領域への変換が使用される。
【００５３】
ステップＳ１３で、スペクトル包絡の影響をさらに弱めるために相関信号ｃがウィンドウ化される。好ましくは、この減衰ステップには単純な窓関数３６が使用される。
【数１２】
0005992427.tif 000013
【００５４】
ステップＳ１３の出力信号は、ウィンドウ化された相関信号ｃｗ（ｃに下線および下付ｗ。以下、同じ。）である。
【００５５】
ステップＳ１４で、圧縮振幅スペクトルＳｃと減衰された相関信号ｃｗとを掛けることにより、結合スペクトルｂが形成される。この結合スペクトルｂは、基本周波数において明確なピークを有する。これらのスペクトルを乗算することにより、周波数スペクトルおよびピッチ周期の倍数内の高調波が減衰され、基本周波数および／またはピッチは主たるピークのままである。軸が逆比例するので、スペクトルを結合する前に、スペクトルの少なくとも１つの再サンプリングが用いられることができ、次式が成立する。
【数１３】
0005992427.tif 000014
【００５６】
異なる領域間の低周波および高周波の分解能の差のために、この結合が対数スケールを用いて実行されることが好ましい。
【数１４】
0005992427.tif 000015
ただし、ｋｍｉｎおよびｋｍａｘは有効ピッチ範囲に対応する。例えば音声では、４０Ｈｚ〜６００Ｈｚの間のピッチ範囲が通常である。Ｒは出力配列サイズを決める。Ｒのための入力ウィンドウ長は、Ｌ＝Ｒの状態で用いれば足りる。
【００５７】
再サンプリング操作は、スプライン補間を用いて実行することが好ましく、
【数１５】
0005992427.tif 000016
ただしｎｉ’＝［ｎｉ］であり、ｎｉ’’＝ｎｉ−ｎｉ’であり、［ｎｊ］は小数部を除去する量子化操作を示す。Ｓwにも同じ補間が適用され、ｋｉ’はｋｉの量子化インデッ
クスである。
【００５８】
複雑な対数演算およびｅｘｐ演算の非常に長い計算を避けるために、量子化インデックスならびにスプライン係数が予め計算され、配列内に記憶され得る。Ｓ１４で結合される再サンプリングされたスペクトルが図４に示され、符号３８、４０によって示される。
【００５９】
最終ステップＳ１５としてのピーク位置検出は、結合スペクトルｂの最大値を探すことを含み、
【数１６】
0005992427.tif 000017
ただしｍｌは最大値であり、ｐｌはスケールされた対数領域内の最大値の位置である。線形領域内のＨｚ単位のピッチは、次式によって求められる。
【数１７】
0005992427.tif 000018
【００６０】
図５では、ピッチ検出方法のさらなる実施形態を全体として符号５０で示す。方法５０は、図４に示される方法３０と似ている。同一のステップおよび信号は同一の参照符号によって示されており、違いだけを詳しく説明する。
【００６１】
方法５０は、基本周波数が欠落している場合にソース信号ｓのピッチを見つけ出すために好ましくは用いられる。例えば電話音声のように、ピッチ検出の前に高域フィルタが信号に適用される場合、基本周波数が失われる。フィルタにかけられていない信号の性能を劣化させることなしに、基本周波数を取り戻すために方法５０が提供される。
【００６２】
方法５０は、ＤＣフィルタ済みの信号ｓｆの整流スペクトルを提供するための別個の経路５２を含む。
【００６３】
ステップＳ１６で、整流信号ｒ（ｒに下線。以下、同じ。）を提供するためにＤＣフィルタ信号ｓｆが整流される。好ましくは、ＤＣフィルタ済みの信号ｓｆは、全波整流器によって全波整流される。全波整流器の式は、次式
【数１８】
0005992427.tif 000019
によって与えられる。
【００６４】
整流ステップＳ１６の後に、整流信号の整流された圧縮振幅スペクトルＲｃ（Ｒに下線および下付ｃ。以下、同じ。）を提供するためのステップＳ６’〜Ｓ１０’がある。ステップＳ６’〜Ｓ１０’は、上記のステップＳ６〜Ｓ１０と同じである。ステップＳ１７で、非整流信号ｓｆの圧縮振幅スペクトルＳｃと整流された圧縮振幅スペクトルＲｃとが結合される。歪みを減らすために、および整流が基本周波数を除去して高調波のみを生成する場合のために、整流信号ｒの整流された圧縮振幅スペクトルＲｃと非整流信号ｓとが結合され、これらのスペクトルの最大値は式
【数１９】
0005992427.tif 000020
に従って選択される。ただしｄはスケーリング因子であり、好ましくは２に設定される。Ｓ１７の出力信号は、整流信号の圧縮振幅スペクトルおよび非整流信号の最大値、Ｒｃ’（Ｒに下線、下付ｃおよび’（プライム）。以下、同じ。）である。
【００６５】
上記のように、ステップＳ１４で、Ｓ１７の出力信号が減衰された相関信号ｃｗと結合される。
【００６６】
図６は、図３に示したような処理装置２６の一実施形態の概略的なブロック図を示す。図６による処理装置２６は、図４による方法のステップを実行するために設けられる特定の個別要素および／または装置を含む。
【００６７】
入力２２は、ステップＳ６を実行するＤＣノッチフィルタ５４に接続される。ＤＣノッチフィルタ５４は、ステップＳ７を実行するウィンドウ化要素５６に接続される。ウィンドウ化要素５６は、ステップＳ８を実行するフーリエ変換要素５８に接続される。フーリエ変換要素５８は、ステップＳ９に従って振幅を計算するために設けられる振幅要素６０に接続される。振幅要素６０は、ステップＳ１０を実行するルート演算要素６２に接続される。ルート演算要素６２は、ステップＳ１１を実行するために設けられるウィンドウ化要素６４に接続される。ウィンドウ化要素６４は、Ｓ１２を実行するために設けられる逆フーリエ変換要素６６に接続される。逆フーリエ変換要素は、Ｓ１３を実行するために設けられるウィンドウ化要素６８に接続される。ウィンドウ化要素６８は、Ｓ１４を実行するために設けられる結合要素７０に接続される。圧縮振幅スペクトルｓｃを結合要素７０に提供するために、ルート演算要素６２も結合要素７０に接続される。結合要素７０は、ステップＳ１５を実行するために設けられるピーク位置検出器要素７２に接続される。ピッチｐを出力２４に提供するために、ピーク位置検出要素７２は処理装置２６の出力に接続される。
【００６８】
図７は、図６に示す処理装置２６の一実施形態の概略的なブロック図を示す。図６を参照され、ここで、同一のステップ、要素、および信号は同一の参照符号によって示されており、違いだけが詳しく説明される。図７による処理装置２６は、図５による方法のステップを実行するために設けられる特定の個別要素または装置を含む。
【００６９】
この実施形態によれば、図７の処理装置２６は、ソース信号ｓの整流された圧縮振幅スペクトルを提供するための追加の並列経路７４を含む。経路７４は、図５に示す経路５２のステップを実行する。経路７４は、ＤＣノッチフィルタ５４に接続される、ステップＳ１６を実行するための整流器７６を含む。整流器７６は、ステップＳ６’、Ｓ７’、Ｓ８’、Ｓ９’およびＳ１０’を実行するための、要素５４、５６、５８、６０、および６２のそれぞれと同一である要素５４’、５６’、５８’、６０’、および６２’のカスケードに接続される。ルート演算要素６２および６２’は、ステップＳ１７を実行する最大値判定要素７８に接続される。最大値判定要素７８は、ステップＳ１４を実行する結合要素７０に接続される。
【００７０】
図８は、図１による方法を実行するための、図３に示す処理装置２６の一実施形態の概略的なブロック図を示す。概して、処理装置２６は「装置」または「システム」とも呼ばれる。
【００７１】
処理装置２６は、ステップＳ１を実行するための第１の変換装置８０、ステップＳ２を実行するための処理装置８２、ステップＳ３を実行するための第２の変換装置８４、ステップＳ４を実行するための結合装置８６、およびステップＳ５を実行するための推定装置８８を含む。
【００７２】
かように、方法１０、３０、および５０のステップは、上述のように処理装置２６内の個別要素によって実行され得る。代替的実施形態では、方法１０、３０、および５０のステップは、ＦＰＧＡやＡＳＩＣ等の集積回路によって実装され得る処理装置２６、またはコンピュータもしくは制御装置上で実行されるソフトウェアによって実装され得る処理装置２６によって実行され得る。
【００７３】
本発明は図面および上記の説明の中で詳しく例示され説明されてきたが、かかる例示および説明は、制限的でなく、説明的または例示的なものとみなされるべきであり、本発明は開示された実施形態に限定されない。開示した実施形態に対する他の変形形態は、図面、本開示、および添付の特許請求の範囲を検討することにより、特許請求の範囲に記載の本発明を実施する際に当業者によって理解され、実施され得る。
【００７４】
特許請求の範囲では、「含む」という語は他の要素またはステップを排除せず、不定冠詞「ａ」または「ａｎ」は複数形を排除しない。単一の要素または他のユニットが、特許請求の範囲に列挙するいくつかの項目の機能を実現してもよい。ある手段が互いに異なる従属請求項の中で列挙されているという単なる事実は、これらの手段の組合せが有利に使用され得ないということを示すものではない。
【００７５】
コンピュータプログラムは、他のハードウェアとともに供給される、または他のハードウェアの一部としての、光学記憶媒体やソリッドステート媒体などの適当な媒体上に記憶／分配され得るが、インターネットや他の有線または無線通信システムを介してなど、他の形態でも分配されてよい。
【００７６】
特許請求の範囲の中のいかなる参照符号も、範囲を限定するものとして解釈されるべきでない。
【図３】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図５】
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