(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル音声信号から音声内容を抽出するための方法であって、前記音声内容が少なくとも１つのフォルマントによって特徴付けられ、前記少なくとも１つのフォルマントの各々は、瞬時周波数および瞬時帯域幅によって特徴付けられ、前記音声信号は、前記少なくとも１つのフォルマントのうちの１つ以上のシーケンスを含み、前記方法は、
前記デジタル音声信号から前記少なくとも１つのフォルマントのうちの前記１つ以上のシーケンスの各々を抽出することであって、前記抽出することは、
複数の複素フィルタを用いて前記デジタル音声信号をフィルタ処理することであって、前記複数の複素フィルタが、処理連鎖として並列に実装され、前記複素フィルタの各々は、前記連鎖において自身に隣接する前記複数の複素フィルタのうちの他の少なくとも１つと重なる帯域幅を有し、前記複素フィルタの各々は、各々が実数成分および虚数成分を含む複数の複素フィルタ処理された信号のうちの１つを生成する、ことと、
前記複数のフィルタ処理された信号の各々から形成された積集合と前記複数のフィルタ処理された信号の各々の単一遅れ遅延との組み合わせを用いて、前記複数のフィルタ処理された信号の各々から、推定された瞬時周波数および推定された瞬時帯域幅を生成することと、
前記推定された瞬時周波数および前記推定された瞬時帯域幅に基づいて、前記少なくとも１つのフォルマントのうちの１つとして、前記デジタル音声信号の前記１つ以上のフォルマントのシーケンスの各々を識別することと
をさらに含む、ことと、
音声処理システムを用いて、前記識別されたフォルマントのシーケンスに基づいて、前記デジタル音声信号の前記音声内容を再構成することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記複数の複素フィルタによって形成された前記連鎖の前記重なる帯域幅は、実質的に前記デジタル音声信号の前記帯域幅にわたって延在する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記連鎖を形成する前記複数の複素フィルタのうちの少なくとも１つは、有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタである、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記連鎖を形成する前記複数の複素フィルタのうちの少なくとも１つは、無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタである、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記連鎖を形成する前記複数の複素フィルタのうちの少なくとも１つは、ガンマトーンフィルタである、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記連鎖を形成する前記複素フィルタの各々は、所定の帯域幅および所定の中心周波数を含み、前記複素フィルタの各々の前記所定の中心周波数は、所定の中心周波数間隔だけ、自身に隣接する他の複素フィルタの前記所定の中心周波数から分離される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記所定の中心周波数間隔は、約２％である、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記連鎖を形成する前記複素フィルタの各々の前記所定の帯域幅は、自身の所定の中心周波数の約０．７５である、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
デジタル音声信号から音声内容を抽出するための方法であって、前記音声内容が少なくとも１つのフォルマントによって特徴付けられ、前記少なくとも１つのフォルマントの各々は、瞬時周波数および瞬時帯域幅によって特徴付けられ、前記音声信号は、前記少なくとも１つのフォルマントのうちの１つ以上のシーケンスを含み、前記方法は、
前記デジタル音声信号から前記フォルマントのシーケンスの各々を抽出することであって、前記抽出することは、
実数成分および虚数成分を有する複数の複素フィルタ処理された信号を生成するように、複数の複素フィルタを用いて音声共鳴信号をフィルタ処理することと、
前記複数の複素フィルタの各々に対する積分積集合を形成することであって、前記形成することが、積分カーネルによって行われ、積分積集合は、少なくとも１つのゼロ遅れ複素積と、少なくとも１つの単一遅れ複素積とを有する、ことと、
前記積分積集合の各々から、推定された瞬時周波数および推定された瞬時帯域幅を生成することと、
前記推定された瞬時周波数および前記推定された瞬時帯域幅に基づいて、前記少なくとも１つのフォルマントのうちの１つとして、前記デジタル音声信号の前記１つ以上のフォルマントのシーケンスの各々を識別することと
をさらに含む、ことと、
音声処理システムを用いて、前記識別されたフォルマントのシーケンスに基づいて、前記デジタル音声信号の前記音声内容を再構成することと
を含む、方法。
【請求項１０】
前記複数の複素フィルタは、処理連鎖として並列に実装され、前記連鎖を形成する前記複数の複素フィルタのうちの少なくとも１つは、有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタである、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数の複素フィルタは、処理連鎖として並列に実装され、前記連鎖を形成する前記複数の複素フィルタのうちの少なくとも１つは、無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタである、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記複数の複素フィルタは、処理連鎖として並列に実装され、前記連鎖を形成する前記複数の複素フィルタのうちの少なくとも１つは、ガンマトーンフィルタである、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記複数の複素フィルタは、処理連鎖として並列に実装され、前記複数の複素フィルタによって形成された前記連鎖の重なる帯域幅は、実質的に前記デジタル音声信号の前記帯域幅にわたって延在する、請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
前記複数の複素フィルタは、処理連鎖として並列に実装され、前記連鎖を形成する前記複素フィルタの各々は、所定の帯域幅および所定の中心周波数を含み、前記複素フィルタの各々の前記所定の中心周波数は、所定の中心周波数間隔だけ、自身に隣接する他の複素フィルタの前記所定の中心周波数から分離される、請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
前記連鎖を形成する前記複素フィルタのうちの隣接する複素フィルタの間の前記所定の中心周波数間隔は、約２％である、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記連鎖を形成する前記複素フィルタの各々の前記所定の帯域幅は、自身の所定の中心周波数の約０．７５である、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記積分カーネルは、二次ガンマＩＩＲフィルタである、請求項９に記載の方法。
【請求項１８】
デジタル音声信号から音声内容を抽出するための方法であって、前記音声内容が少なくとも１つのフォルマントによって特徴付けられ、前記少なくとも１つのフォルマントの各々は、瞬時周波数および瞬時帯域幅によって特徴付けられ、前記音声信号は、前記少なくとも１つのフォルマントのうちの１つ以上のシーケンスを含み、前記方法は、
前記デジタル音声信号から前記フォルマントのシーケンスの各々を抽出することであって、前記抽出することは、
実数成分および虚数成分を有する複数の複素フィルタ処理された信号を生成するように、複数の複素フィルタを用いて音声共鳴信号をフィルタ処理することと、
前記複数の複素フィルタの各々に対する積分積集合を形成することであって、前記形成することが、積分カーネルによって行われ、前記積分積集合は、少なくとも１つのゼロ遅れ複素積と、少なくとも１つの２以上の遅れ複素積とを有する、ことと、
前記積分積集合の各々から、推定された瞬時周波数および推定された瞬時帯域幅を生成することと、
前記推定された瞬時周波数および前記推定された瞬時帯域幅に基づいて、前記少なくとも１つのフォルマントのうちの１つとして、前記デジタル音声信号の前記１つ以上のフォルマントのシーケンスの各々を識別することと
をさらに含む、ことと、
音声処理システムを用いて、前記識別されたフォルマントのシーケンスに基づいて、前記デジタル音声信号の前記音声内容を再構成することと
を含む、方法。
【請求項１９】
前記複数の複素フィルタは、処理連鎖として並列に実装され、前記連鎖を形成する前記複数の複素フィルタのうちの少なくとも１つは、有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタである、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記複数の複素フィルタは、処理連鎖として並列に実装され、前記連鎖を形成する前記複数の複素フィルタのうちの少なくとも１つは、無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタである、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
前記複数の複素フィルタは、処理連鎖として並列に実装され、前記連鎖を形成する前記複数の複素フィルタのうちの少なくとも１つは、ガンマトーンフィルタである、請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
前記複数の複素フィルタは、処理連鎖として並列に実装され、前記複数の複素フィルタによって形成された前記連鎖の重なる帯域幅は、実質的に前記デジタル音声信号の前記帯域幅にわたって延在する、請求項１８に記載の方法。
【請求項２３】
前記複数の複素フィルタは、処理連鎖として並列に実装され、前記連鎖を形成する前記複素フィルタの各々は、所定の帯域幅および所定の中心周波数を含み、前記複素フィルタの各々の前記所定の中心周波数は、所定の中心周波数間隔だけ、自身に隣接する他の複素フィルタの前記所定の中心周波数から分離される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２４】
前記連鎖を形成する前記複素フィルタのうちの隣接する複素フィルタの間の前記所定の中心周波数間隔は、約２％である、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記積分カーネルは、二次ガンマＩＩＲフィルタである、請求項１８に記載の方法。
【請求項２６】
デジタル化音声信号内の音声内容を認識するための装置であって、前記音声内容が少なくとも１つのフォルマントによって特徴付けられ、前記少なくとも１つのフォルマントの各々は、瞬時周波数および瞬時帯域幅によって特徴付けられ、前記音声信号は、前記少なくとも１つのフォルマントのうちの１つ以上のシーケンスを含み、前記装置は、
デジタル音声信号を受信するように構成された再構成モジュールであって、前記再構成モジュールは、複数の複素フィルタを含み、前記複数の複素フィルタが、処理連鎖として並列に実装され、前記複素フィルタの各々は、前記連鎖において自身に隣接する前記複数の複素フィルタのうちの他の少なくとも１つと重なる帯域幅を有し、前記複素フィルタの各々は、実数成分および虚数成分を含む複数のフィルタ処理された信号のうちの１つを生成する、再構成モジュールと、
前記再構成モジュールから前記複数のフィルタ処理された信号を受信するように連結された推定器モジュールであって、前記推定器モジュールは、前記複数のフィルタ処理された信号の各々から形成された積集合と前記複数のフィルタ処理された信号の各々の単一遅れ遅延との組み合わせを用いて、前記複数のフィルタ処理された信号の各々から、推定された瞬時周波数および推定された瞬時帯域幅を生成するように構成されている、推定器モジュールと、
前記複数のフィルタ処理された信号の各々に対する、前記推定された瞬時周波数および瞬時帯域幅の推定を受信するように構成された音声処理システムの後処理モジュールであって、前記後処理モジュールは、前記複数のフィルタ処理された信号の前記推定された瞬時周波数および前記推定された瞬時帯域幅に基づいて、前記少なくとも１つのフォルマントのうちの１つとして、前記デジタル音声信号の前記１つ以上のフォルマントのシーケンスの各々を識別し、かつ前記識別されたフォルマントを用いて、前記デジタル音声信号の前記音声内容を再構成する、後処理モジュールと
を含む、装置。
【請求項２７】
前記推定器モジュールは、フィルタ処理された信号の各々に対する前記推定された瞬時周波数および前記推定された瞬時帯域幅を生成するために、所定の期間にわたって前記複数のフィルタ処理された信号の各々に対して形成された前記積集合を積分するように構成された積分カーネルをさらに含む、請求項２６に記載の装置。
【請求項２８】
前記積分カーネルは、二次ガンマＩＩＲフィルタである、請求項２７に記載の装置。
【請求項２９】
前記複数のフィルタ処理された信号の各々からの前記推定された瞬時周波数および前記推定された瞬時帯域幅は、前記複数のフィルタ処理された信号の各々から形成された積集合と前記複数の信号の各々の２以上の遅れ遅延との組み合わせを用いて生成される、請求項２７に記載の装置。
【請求項３０】
前記再構成モジュールの前記複素フィルタのうちの少なくとも１つは、ガンマトーンフィルタである、請求項２６に記載の装置。
【請求項３１】
前記連鎖を形成する前記複素フィルタの各々は、所定の帯域幅および所定の中心周波数を含み、前記複素フィルタの各々の前記所定の中心周波数は、所定の中心周波数間隔だけ、自身に隣接する他の複素フィルタの前記所定の中心周波数から分離される、請求項２６に記載の装置。
【請求項３２】
前記所定の中心周波数間隔は、約２％である、請求項３１に記載の装置。
【請求項３３】
前記連鎖を形成する前記複素フィルタの各々の前記所定の帯域幅は、自身の所定の中心周波数の約０．７５である、請求項３２に記載の装置。
【請求項３４】
前記生成することは、フィルタ処理された信号の各々に対する前記推定された瞬時周波数および前記推定された瞬時帯域幅を生成するために、所定の期間にわたって前記複数のフィルタ処理された信号の各々に対して形成された前記積集合を積分することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３５】
前記複数のフィルタ処理された信号の各々からの前記推定された瞬時周波数および前記推定された瞬時帯域幅は、前記複数のフィルタ処理された信号の各々から形成された積集合と前記複数の信号の各々の２以上の遅れ遅延との組み合わせを用いて生成される、請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記生成することは、前記所定の中心周波数間隔にわたって、前記連鎖における２つの隣接する複素フィルタに対する前記推定された瞬時周波数の間の差異を用いて、前記フィルタ処理された信号の各々に対する前記推定された瞬時帯域幅を補正することをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項３７】
前記生成することは、最適適合式に前記フィルタ処理された信号の各々に対する前記補正された帯域幅を適用することによって、前記フィルタ処理された信号の各々に対する前記推定された瞬時周波数の精度を向上させることをさらに含む、請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
前記生成することは、前記所定の中心周波数間隔にわたって、前記連鎖における２つの隣接する複素フィルタに対する前記推定された瞬時周波数の間の差異を用いて、前記フィルタ処理された信号の各々に対する前記推定された瞬時帯域幅を補正することをさらに含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項３９】
前記生成することは、最適適合式に前記フィルタ処理された信号の各々に対する前記補正された帯域幅を適用することによって、前記フィルタ処理された信号の各々に対する前記推定された瞬時周波数の精度を向上させることをさらに含む、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記装置は、前記推定器モジュールから前記推定された瞬時周波数および前記推定された瞬時帯域幅を受信するように連結された補正モジュールをさらに含み、前記補正モジュールは、前記所定の中心周波数間隔にわたって、前記連鎖における２つの隣接する複素フィルタに対する前記推定された瞬時周波数の間の差異を用いて、前記フィルタ処理された信号の各々に対する補正された推定された瞬時帯域幅を前記後処理モジュールに提供する、請求項３１に記載の装置。
【請求項４１】
前記補正モジュールは、さらに、最適適合式に前記フィルタ処理された信号の各々に対する前記補正された帯域幅を適用することによって、前記フィルタ処理された信号の各々に対する補正された推定された瞬時周波数を前記後処理モジュールに提供する、請求項４０に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（発明の分野）
本発明は、概して、音声認識の分野に関し、より具体的には、音声認識信号処理および分析のためのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現代の人間のコミュニケーションは、遠距離にわたる音声のデジタル表現の伝送にますます依存している。デジタル表現は、人間の声に関する情報のうちのわずかしか含まないが、それにもかかわらず、人間は完璧にデジタル音声信号を理解することが可能である。
【０００３】
自動電話案内および他の双方向音声応答システム（ＩＶＲ）等のいくつかの通信システムは、デジタル音声信号を理解するためにコンピュータに依存する。そのようなシステムは、人間の音声に固有の音ならびに意味を認識し、それにより、デジタル化音響信号の音声内容を抽出する。医療および健康管理分野では、デジタル化音響信号から音声内容を正しく抽出することは、死活問題となり得て、正確な信号分析および解釈を特に重要にする。
【０００４】
音声内容を抽出するために音声信号を分析することへの１つのアプローチは、音声産出中の声道の音響的特性をモデル化することに基づく。概して、音声産出中に、声道の構成は、一組の音声共鳴で構成される音響音声信号を決定する。これらの音声共鳴は、音声信号から音声内容を抽出するように分析することができる。
【０００５】
音声産出中の声道の音響的特性を正確に決定するために、各音声共鳴の周波数および帯域幅が必要とされる。概して、周波数は、声道内の空洞のサイズに対応し、帯域幅は、声道の音響損失に対応する。一緒に、これら２つのパラメータは、音声のフォルマントを決定する。
【０００６】
音声産出中に、音声共鳴周波数および帯域幅は、約数ミリ秒で急速に変化する場合がある。大抵の場合、音声信号の音声内容は、連続音声共鳴の関数であるので、音声共鳴の変化は、変化することと少なくとも同じ程度に急速に捕捉および分析されなければならない。このように、正確な音声分析は、音声産出と同じ時間スケールで、つまり約数ミリ秒で各音声共鳴の周波数および帯域幅の両方の同時決定することを必要とする。しかしながら、この時間スケールでの音声共鳴の周波数および帯域幅の同時決定は困難であることが分かっている。
【０００７】
フォルマント推定における先行研究は、音声信号における音声共鳴についての周波数のみを見出すことに関与してきた。これらの周波数指向の方法は、高時間分解能の周波数推定値に対する瞬時周波数を使用する。しかしながら、周波数推定のためのこれらの方法は、フレキシビリティが限定され、音声共鳴を完全には説明しない。
【０００８】
例えば、Ｎｅｌｓｏｎらは、特許文献１（Ｄｏｕｇｌａｓ  Ｊ．Ｎｅｌｓｏｎによる２００３年６月１０日の「Ｍｅｔｈｏｄ  ｏｆ  ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ  ｓｉｇｎａｌ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ」）、特許文献２（Ｄｏｕｇｌａｓ  Ｊ．ＮｅｌｓｏｎおよびＤａｖｉｄ  Ｃｈａｒｌｅｓ  Ｓｍｉｔｈによる２００８年１１月２５日の「Ｍｅｔｈｏｄ  ｏｆ  ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ  ｔｉｍｅ−ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｓｉｇｎａｌ  ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ  ｐｈａｓｅ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ」）、および特許文献３（Ｄｏｕｇｌａｓ  Ｊ．Ｎｅｌｓｏｎによる２００９年２月１７日の「Ｍｅｔｈｏｄ  ｏｆ  ｒｅｍｏｖｉｎｇ  ｎｏｉｓｅ  ａｎｄ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ  ｆｒｏｍ  ｓｉｇｎａｌ  ｕｓｉｎｇ  ｐｅａｋ  ｐｉｃｋｉｎｇ」）を含むいくつかの方法を開発してきた。
【０００９】
概して、Ｎｅｌｓｏｎの方法と一致するシステム（「Ｎｅｌｓｏｎ型システム」）は、音声処理における一般的な変換である短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）の計算を向上するために瞬時周波数を使用する。Ｎｅｌｓｏｎ型システムでは、瞬時周波数は、複素信号の位相の時間導関数として計算される。Ｎｅｌｓｏｎ型システムのアプローチは、遅延した全スペクトルの共役積から瞬時周波数を算出する。ＳＴＦＴにおいて各時間周波数要素の瞬時周波数を算出すると、Ｎｅｌｓｏｎ型システムのアプローチは、各要素のエネルギーをその瞬時周波数に再マップする。このＮｅｌｓｏｎ型再マッピングは、同じ瞬時周波数の周囲に集まる複数の周波数帯にわたって以前に分布したエネルギーを有する集中ＳＴＦＴをもたらす。
【００１０】
ＡｕｇｅｒおよびＦｌａｎｄｒｉｎも非特許文献１において説明されているアプローチ（「Ａｕｇｅｒ／Ｆｌａｎｄｒｉｎ」）を開発した。Ａｕｇｅｒ／Ｆｌａｎｄｒｉｎアプローチと一致するシステム（「Ａｕｇｅｒ／Ｆｌａｎｄｒｉｎ型システム」）は、Ｎｅｌｓｏｎ型システムの集中短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）の代替案を提供する。概して、Ａｕｇｅｒ／Ｆｌａｎｄｒｉｎ型システムは、異なる窓関数を有するいくつかのＳＴＦＴを算出する。Ａｕｇｅｒ／Ｆｌａｎｄｒｉｎ型システムは、位相の時間導関数を得るために、ＳＴＦＴにおいて窓関数の導関数を使用し、共役積は、エネルギーによって正規化される。Ａｕｇｅｒ／Ｆｌａｎｄｒｉｎ型システムは、導関数が離散実装において推定されないので、Ｎｅｌｓｏｎ型システムのアプローチよりも正確な瞬時周波数の解決法を与える。
【００１１】
しかしながら、ＳＴＦＴアプローチの延長としてのＮｅｌｓｏｎ型およびＡｕｇｅｒ／Ｆｌａｎｄｒｉｎ型システムの両方は、人間の発話をモデル化するために必要なフレキシビリティが不足している。例えば、Ｎｅｌｓｏｎ型およびＡｕｇｅｒ／Ｆｌａｎｄｒｉｎ型システムの両方の変換は、音声信号のフィルタバンクを最適化する能力を限定するＳＴＦＴ全体の窓長さおよび周波数間隔を決定する。また、両方の種類が信号成分の瞬時周波数を見出す一方で、いずれの種類も信号成分の瞬時帯域幅を見出さない。このように、Ｎｅｌｓｏｎ型およびＡｕｇｅｒ／Ｆｌａｎｄｒｉｎ型アプローチの両方は、音声処理における有用性を限定する有意な欠点を抱えている。
【００１２】
ＧａｒｄｎｅｒおよびＭｏｇｎａｓｃｏは、非特許文献２の中において、代替アプローチ（「Ｇａｒｄｎｅｒ／Ｍｏｇｎａｓｃｏ」）を説明している。Ｇａｒｄｎｅｒ／Ｍｏｇｎａｓｃｏアプローチと一致するシステム（「Ｇａｒｄｎｅｒ／Ｍｏｇｎａｓｃｏ型システム」）は、上記のＮｅｌｓｏｎアプローチと同様に、その瞬時周波数に再マップされた各フィルタからのエネルギーを有する極めて冗長な複素フィルタバンクを使用する。Ｇａｒｄｎｅｒ／Ｍｏｇｎａｓｃｏ型システムはまた、表現の周波数分解能をさらに向上するためにいくつかの基準を使用する。
【００１３】
つまり、Ｇａｒｄｎｅｒ／Ｍｏｇｎａｓｃｏ型システムは、推定瞬時周波数から遠い中心周波数を用いたフィルタを破棄し、それは、信号成分周波数を中心としないフィルタからの周波数推定誤差を低減することができる。Ｇａｒｄｎｅｒ／Ｍｏｇｎａｓｃｏ型システムはまた、低エネルギー周波数推定値を除去するために振幅閾値を使用し、フィルタバンクにおけるフィルタの帯域幅を最適化して、隣接フィルタの周波数推定値の一致を最大化する。次いで、Ｇａｒｄｎｅｒ／Ｍｏｇｎａｓｃｏ型システムは、フィルタにわたる高い一致が良好な周波数推定値を示す、分析の質の尺度としてコンセンサスを使用する。
【００１４】
しかしながら、Ｇａｒｄｎｅｒ／Ｍｏｇｎａｓｃｏ型システムも、有意な欠点を抱えている。第１に、Ｇａｒｄｎｅｒ／Ｍｏｇｎａｓｃｏ型システムは、瞬時帯域幅計算に対処せず、したがって、音声フォルマンとの重要な部分を見落とす。第２に、一致アプローチは、一群の周波数推定値が相互と簡潔に一致するが、それにもかかわらず、真の共振周波数の不正確な推定値を提供する場合に誤差を確定し得る。これらの理由の両方において、Ｇａｒｄｎｅｒ／Ｍｏｇｎａｓｃｏ型システムは、音声処理用途、特に、短時間スケールにわたってより高い精度を必要とする用途において、限定された有用性を提供する。
【００１５】
上記の方法は、瞬時帯域幅をも決定することなく、瞬時周波数を決定しようとするが、ＰｏｔａｍｉａｎｏｓおよびＭａｒａｇｏｓは、音声信号のフォルマントの周波数および帯域幅の両方を得るための方法を開発した。Ｐｏｔａｍｉａｎｏｓ／Ｍａｒａｇｏｓアプローチは、非特許文献３において説明されている。
【００１６】
Ｐｏｔａｍｉａｎｏｓ／Ｍａｒａｇｏｓアプローチと一致するシステム（「Ｐｏｔａｍｉａｎｏｓ／Ｍａｒａｇｏｓ型システム」）は、実数値ガボールフィルタのフィルタバンクを使用し、エネルギー分離アルゴリズムを使用して、各時間サンプルにおいて瞬時周波数を計算し、信号を瞬時周波数および振幅包絡線に復調する。Ｐｏｔａｍｉａｎｏｓ／Ｍａｒａｇｏｓ型システムでは、次いで、瞬時周波数は、約１０ｍｓの時間窓を用いて周波数の短時間推定値を求めるために時間平均される。Ｐｏｔａｍｉａｎｏｓ／Ｍａｒａｇｏｓ型システムでは、帯域幅推定は単純に、時間窓にわたる瞬時周波数の標準偏差である。
【００１７】
したがって、Ｐｏｔａｍｉａｎｏｓ／Ｍａｒａｇｏｓ型システムは、（変換よりもむしろ）フィルタバンクのフレキシビリティを提供するが、Ｐｏｔａｍｉａｎｏｓ／Ｍａｒａｇｏｓ型システムは、標準偏差を使用することによって瞬間的な帯域幅を間接的に推定するだけである。つまり、標準偏差が時間平均を必要とするので、Ｐｏｔａｍｉａｎｏｓ／Ｍａｒａｇｏｓ型システムにおける帯域幅推定値は瞬間的ではない。帯域幅が瞬間的ではないので、周波数および帯域幅の推定値は、リアルタイム音声認識にとって実用的ではなく、むしろ長い時間にわたって平均化されなければならない。このように、Ｐｏｔａｍｉａｎｏｓ／Ｍａｒａｇｏｓ型システムはまた、リアルタイム音声処理に好適な時間スケールにおける音声フォルマントを決定することができない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１８】
【特許文献１】米国特許第６，５７７，９６８号明細書
【特許文献２】米国特許第７，４５７，７５６号明細書
【特許文献３】米国特許第７，４９２，８１４号明細書
【非特許文献】
【００１９】
【非特許文献１】Ｆ．Ａｕｇｅｒ  ａｎｄ  Ｐ．Ｆｌａｎｄｒｉｎ，“Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ  ｔｈｅ  ｒｅａｄａｂｉｌｉｔｙ  ｏｆ  ｔｉｍｅ−ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ａｎｄ  ｔｉｍｅ−ｓｃａｌｅ  ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ  ｂｙ  ｔｈｅ  ｒｅａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ  ｍｅｔｈｏｄ，”  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  ４３，ｎｏ．５（Ｍａｙ  １９９５）：１０６８−１０８９
【非特許文献２】Ｔ．Ｊ．Ｇａｒｄｎｅｒ  ａｎｄ  Ｍ．Ｏ．Ｍａｇｎａｓｃｏ，“Ｉｎｓｔａｎｔａｎｅｏｕｓ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ：Ａｎ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  ｓｐｅｃｔｒａｌｌｙ  ｓｐａｒｓｅ  ｓｏｕｎｄｓ  ｗｉｔｈ  ｆａｓｔ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｓ，”  Ｔｈｅ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ａｃｏｕｓｔｉｃａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｏｆ  Ａｍｅｒｉｃａ  １１７，ｎｏ．５（２００５）：２８９６−２９０３
【非特許文献３】Ａｌｅｘａｎｄｒｏｓ  Ｐｏｔａｍｉａｎｏｓ  ａｎｄ  Ｐｅｔｒｏｓ  Ｍａｒａｇｏｓ，“Ｓｐｅｅｃｈ  ｆｏｒｍａｎｔ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ａｎｄ  ｂａｎｄｗｉｄｔｈ  ｔｒａｃｋｉｎｇ  ｕｓｉｎｇ  ｍｕｌｔｉｂａｎｄ  ｅｎｅｒｇｙ  ｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ，”Ｔｈｅ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ａｃｏｕｓｔｉｃａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｏｆ  Ａｍｅｒｉｃａ  ９，ｎｏ．６（１９９６）：３７９５−３８０６（“Ｐｏｔａｍｉａｎｏｓ／Ｍａｒａｇｏｓ”）
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００２０】
概して、開示される方法は、音声信号の音声共鳴についての瞬時周波数および瞬時帯域幅を決定する。音声信号を受信すると、再構成モジュールは、音声信号をフィルタ処理して、複数のフィルタ処理信号を生成する。各フィルタ処理信号において、音声信号の実数成分および虚数成分が再構成される。音声信号の単一遅れ遅延も、選択したフィルタ処理信号に基づいて形成される。音声信号の音声共鳴の推定周波数および帯域幅は、選択したフィルタ処理信号および第１のフィルタ処理信号の単一遅れ遅延の両方に基づいて生成される。
【００２１】
本発明の１つの一般的側面では、音声共鳴信号の音声共鳴についての瞬時周波数および瞬時帯域幅を決定するための方法が提供される。方法は、実数成分を有する音声信号を受信するステップと、音声信号の実数成分および虚数成分が再構成されるように、複数のフィルタ処理信号を生成するよう音声信号をフィルタ処理するステップと、複数のフィルタ処理信号のうちの第１のフィルタ処理信号および第１のフィルタ処理信号の単一遅れ遅延に基づいて、音声信号の音声共鳴の第１の推定周波数および第１の推定帯域幅を生成するステップとを含む。
【００２２】
好ましい実施形態において、フィルタ処理するステップは、複数の複素フィルタを有するフィルタバンクによって行われ、各複素フィルタは、複数のフィルタ処理信号のうちの１つを生成する。別の好ましい実施形態において、方法はまた、複数のフィルタ処理信号および複数のフィルタ処理信号の複数の単一遅れ遅延に基づいて、複数の推定周波数および複数の推定帯域幅を生成するステップも含む。
【００２３】
さらに別の好ましい実施形態において、フィルタバンクは、複数の有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを含む。別の好ましい実施形態において、フィルタバンクは、複数の無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタを含む。なおも別の好ましい実施形態において、フィルタバンクは、複数の複素ガンマトーンフィルタを含む。
【００２４】
なおも別の好ましい実施形態において、各複素フィルタは、第１の選択された帯域幅と、第１の選択された中心周波数とを含む。別の好ましい実施形態において、各複素フィルタは、複数の帯域幅のうちの選択された帯域幅であって、複数の帯域幅は、第１の所定の範囲内に分布する、選択された帯域幅と、複数の中心周波数のうちの選択された中心周波数であって、複数の中心周波数は、第２の所定の範囲内に分布する、選択された中心周波数とを備える。
【００２５】
別の好ましい実施形態において、各複素フィルタは、第１の選択された帯域幅および第１の選択された中心周波数であって、分析精度を最適化するように構成される、第１の選択された帯域幅および第１の選択された中心周波数を備える。
【００２６】
本発明の別の一般的側面では、音声共鳴信号の音声共鳴についての瞬時周波数および瞬時帯域幅を決定するための方法が提供される。方法は、実数成分を有する音声信号を受信するステップと、音声信号の実数成分および虚数成分が再構成されるように、複数のフィルタ処理信号を生成するよう音声信号をフィルタ処理するステップと、第１の積分積（ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ−ｐｒｏｄｕｃｔ）集合を形成するステップであって、形成するステップは、積分カーネルによって行われ、第１の積分積集合は、複数のフィルタ処理信号のうちの第１のフィルタ処理信号に基づき、第１の積分積集合は、少なくとも１つのゼロ遅れ複素積と、少なくとも１つの単一遅れ複素積とを有するステップと、第１の積分積集合に基づいて、音声信号の音声共鳴の第１の推定周波数および第１の推定帯域幅を生成するステップとを含む。好ましい実施形態において、積分カーネルは、二次ガンマＩＩＲフィルタである。
【００２７】
別の好ましい実施形態において、方法はまた、複数の積分積集合を形成するステップであって、各積分積集合は、前記複数のフィルタ処理信号のうちの１つに基づき、各積分積集合はまた、複数の積分積集合を形成するステップであって、各積分積集合は、複数のフィルタ処理信号のうちの１つに基づき、各積分積集合は、少なくとも１つのゼロ遅れ複素積と、少なくとも１つの単一遅れ複素積とを有する、ステップと、複数の積分積集合に基づいて、複数の推定周波数および複数の推定帯域幅を生成するステップとを含む。
【００２８】
さらに別の好ましい実施形態において、フィルタバンクは、複数の有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを含む。別の好ましい実施形態において、フィルタバンクは、複数の無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタを含む。なおも別の好ましい実施形態において、フィルタバンクは、複数の複素ガンマトーンフィルタを含む。別の好ましい実施形態において、各複素フィルタは、複数のフィルタ処理信号のうちの１つを生成する。
【００２９】
なおも別の好ましい実施形態において、各複素フィルタは、第１の選択された帯域幅と、第１の選択された中心周波数とを含む。別の好ましい実施形態において、各複素フィルタは、複数の帯域幅のうちの選択された帯域幅であって、複数の帯域幅は、第１の所定の範囲内に分布する、選択された帯域幅と、複数の中心周波数のうちの選択された中心周波数であって、前記複数の中心周波数は、第２の所定の範囲内に分布する、選択された中心周波数とを備える。別の好ましい実施形態において、各複素フィルタは、第１の選択された帯域幅および第１の選択された中心周波数であって、分析精度を最適化するように構成される、第１の選択された帯域幅および第１の選択された中心周波数を備える。
【００３０】
さらに別の好ましい実施形態において、第１のフィルタ処理信号は、第１の選択された帯域幅と、第１の中心周波数とを有する、第１のフィルタによって形成され、方法はさらに、第２の推定周波数および第２の推定帯域幅を生成するステップであって、生成するステップは、複数のフィルタ処理信号のうちの第２のフィルタ処理信号に基づき、第２のフィルタ処理信号は、第２の選択された帯域幅と、第２の中心周波数とを有する、第２のフィルタによって形成される、ステップと、第３の推定帯域幅を生成するステップであって、生成するステップは、第１および第２の推定周波数と、第１の選択された帯域幅と、第１および第２の中心周波数とに基づく、ステップとを含む。
【００３１】
なおも別の好ましい実施形態において、第１のフィルタ処理信号は、第１の選択された帯域幅と、第１の中心周波数とを有する、第１のフィルタによって形成され、方法はさらに、第２の推定周波数および第２の推定帯域幅を生成するステップであって、生成するステップは、複数のフィルタ処理信号のうちの第２のフィルタ処理信号に基づき、第２のフィルタ処理信号は、第２の選択された帯域幅と、第２の中心周波数とを有する、第２のフィルタによって形成される、ステップと、第３の推定帯域幅を生成するステップであって、生成するステップは、第１および第２の推定周波数と、第１の選択された帯域幅と、第１および第２の中心周波数とに基づく、ステップと、第３の推定周波数を生成するステップであって、生成するステップは、第３の推定帯域と、第１の推定周波数と、第１の選択された周波数と、第１の選択された帯域幅とに基づくステップとを含む。
【００３２】
本発明の別の一般的側面では、音声信号の音声共鳴についての瞬時周波数および瞬時帯域幅を決定するための方法が提供される。方法は、実数成分を有する音声信号を受信するステップを含む。音声信号は、複数のフィルタ処理信号を生成するためにフィルタ処理され、それにより、音声信号の実数成分および虚数成分が再構成される。第１の積分積集合は、積分カーネルによって形成され、第１の積分積集合は、複数のフィルタ処理信号のうちの第１のフィルタ処理信号に基づく。第１の積分積集合は、少なくとも１つのゼロ遅れ複素積と、少なくとも１つの２以上遅れ複素積とを有する。第１の積分積集合に基づいて、音声信号の音声共鳴の第１の推定周波数および第１の推定帯域が生成される。
【００３３】
好ましい実施形態において、方法は、複数の積分積集合を形成するステップを含み、各積分積集合は、複数のフィルタ処理信号のうちの１つに基づき、各積分積集合は、少なくとも１つのゼロ遅れ複素積と、少なくとも１つの２以上遅れ複素積とを有する。複数の積分積集合に基づいて、複数の推定周波数および複数の推定帯域が生成される。
【００３４】
別の好ましい実施形態において、フィルタ処理するステップは、複数の有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを有する、フィルタバンクによって行われる。さらに別の好ましい実施形態において、フィルタ処理するステップは、複数の無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタを有する、フィルタバンクによって行われる。なおも別の好ましい実施形態において、フィルタ処理するステップは、複数の複素ガンマトーンフィルタを有するフィルタバンクによって行われる。さらに別の好ましい実施形態において、フィルタ処理するステップは、複数の複素フィルタを有するフィルタバンクによって行われ、各複素フィルタは、複数のフィルタ処理信号のうちの１つを生成する。
【００３５】
なおも別の好ましい実施形態において、フィルタ処理するステップは、複数の複素フィルタを有するフィルタバンクによって行われ、各複素フィルタは、第１の選択された帯域幅と、第１の選択された中心周波数とを有する。さらに別の好ましい実施形態において、フィルタ処理するステップは、複数の複素フィルタを有するフィルタバンクによって行われる。１つの好ましい実施形態において、各複素フィルタは、複数の帯域幅のうちの選択された帯域幅であって、複数の帯域幅は、第１の所定の範囲内に分布する、選択された帯域幅と、複数の中心周波数のうちの選択された中心周波数であって、複数の中心周波数は、第２の所定の範囲内に分布する、選択された中心周波数とを有する。別の好ましい実施形態において、各複素フィルタは、複数の帯域幅のうちの選択された帯域幅であって、分析精度を最適化するように構成される、選択された帯域幅と、複数の中心周波数のうちの選択された中心周波数であって、分析精度を最適化するように構成される、選択された中心周波数とを有する。
【００３６】
本発明の別の一般的側面では、音声信号の音声共鳴についての瞬時周波数および瞬時帯域幅を決定するための方法が提供される。方法は、第１のフィルタ処理信号に基づいて、音声共鳴の第１の推定周波数および第１の推定帯域幅を生成するステップを含み、第１のフィルタ処理信号は、第１の選択された帯域幅と、第１の中心周波数とを有する、第１の複素フィルタによって形成される。方法は、第２のフィルタ処理信号に基づいて、音声共鳴の第２の推定周波数および第２の推定帯域幅を生成するステップを含み、第２のフィルタ処理信号は、第２の選択された帯域幅と、第２の中心周波数とを有する、第２の複素フィルタによって形成される。方法はまた、声共鳴の第３の推定周波数を生成するステップも含み、生成するステップは、第１および第２の推定周波数と、第１の選択された帯域幅と、第１および第２の中心周波数に基づく。
【００３７】
好ましい実施形態において、方法は、音声共鳴の第３の推定周波数を生成するステップを含み、生成するステップは、第３の推定帯域、第１の推定周波数、第１の中心周波数、および第１の選択された帯域幅に基づく。
【００３８】
本発明の別の一般的側面は、装置が提示され、装置は、音声共鳴信号の音声共鳴についての瞬時周波数および瞬時帯域幅を決定するために構成される。装置は、実数成分を有する音声共鳴信号を受信するように構成される、再構成モジュールを含む。再構成モジュールはさらに、音声共鳴信号の実数成分および虚数成分が再構成されるように、複数のフィルタ処理信号を生成するよう音声共鳴信号をフィルタ処理するように構成される。推定器モジュールは、再構成モジュールに連結され、推定器モジュールは、複数のフィルタ処理信号のうちの第１のフィルタ処理信号および第１のフィルタ処理信号の単一遅れ遅延の両方に基づいて、音声共鳴信号の音声共鳴の第１の推定周波数および第１の推定帯域幅を生成するように構成される。
【００３９】
好ましい実施形態において、再構成モジュールは、複数の複素フィルタを有するフィルタバンクを含み、各複素フィルタは、複数のフィルタ処理信号のうちの１つを生成するように構成される。別の好ましい実施形態において、推定器モジュールはさらに、複数のフィルタ処理信号および複数のフィルタ処理信号の複数の単一遅れ遅延の両方に基づいて、複数の推定周波数および複数の推定帯域幅を生成するように構成される。
【００４０】
なおも別の好ましい実施形態において、再構成モジュールは、複数の有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを含む。別の好ましい実施形態において、再構成モジュールは、複数の無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタを含む。別の好ましい実施形態において、再構成モジュールは、複数の複素ガンマトーンフィルタを含む。
【００４１】
さらに別の好ましい実施形態において、再構成モジュールは、複数の複素フィルタを含み、各複素フィルタは、第１の選択された帯域幅と、第１の選択された中心周波数とを有する。別の好ましい実施形態において、各複素フィルタは、複数の帯域幅のうちの選択された帯域幅であって、複数の帯域幅は、第１の所定の範囲内に分布する、選択された帯域幅と、複数の中心周波数のうちの選択された中心周波数であって、複数の中心周波数は、第２の所定の範囲内に分布する、選択された中心周波数とを備える。別の好ましい実施形態において、各複素フィルタは、第１の選択された帯域幅および第１の選択された中心周波数であって、分析精度を最適化するように構成される、第１の選択された帯域幅および第１の選択された中心周波数を備える。
本発明は、例えば以下の項目を提供する。
（項目１）
音声共鳴信号の音声共鳴についての瞬時周波数および瞬時帯域幅を決定するための方法であって、該方法は、
実数成分を有する音声共鳴信号を受信することと、
複数のフィルタ処理信号を生成するために該音声共鳴信号をフィルタ処理することであって、それにより、該音声共鳴信号の該実数成分および虚数成分が再構成される、ことと、
該複数のフィルタ処理信号のうちの第１のフィルタ処理信号および該第１のフィルタ処理信号の単一遅れ遅延に基づいて、該音声共鳴信号の音声共鳴についての第１の推定周波数および第１の推定帯域幅を生成することと
を含む、方法。
（項目２）
フィルタ処理することは、複数の複素フィルタを有するフィルタバンクによって行われ、各複素フィルタは、前記複数のフィルタ処理信号のうちの１つを生成する、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記複数のフィルタ処理信号および該複数のフィルタ処理信号の複数の単一遅れ遅延に基づいて、複数の推定周波数および複数の推定帯域幅を生成することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目４）
前記フィルタバンクは、複数の有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを含む、項目１に記載の方法。
（項目５）
前記フィルタバンクは、複数の無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタを含む、項目１に記載の方法。
（項目６）
前記フィルタバンクは、複数の複素ガンマトーンフィルタを含む、項目１に記載の方法。
（項目７）
各複素フィルタは、第１の選択された帯域幅と、第１の選択された中心周波数とを含む、項目１に記載の方法。
（項目８）
各複素フィルタは、
複数の帯域幅のうちの１つの選択された帯域幅であって、該複数の帯域幅は第１の所定の範囲内に分布する、１つの選択された帯域幅と、
複数の中心周波数のうちの１つの選択された中心周波数であって、該複数の中心周波数は第２の所定の範囲内に分布する、１つの選択された中心周波数と
を備える、項目１に記載の方法。
（項目９）
各複素フィルタは、
第１の選択された帯域幅および第１の選択された中心周波数を備え、該第１の選択された帯域幅および第１の選択された中心周波数は、分析精度を最適化するように構成される、項目１に記載の方法。
（項目１０）
音声共鳴信号の音声共鳴についての瞬時周波数および瞬時帯域幅を決定するための方法であって、該方法は、
実数成分を有する音声共鳴信号を受信することと、
複数のフィルタ処理信号を生成するために該音声共鳴信号をフィルタ処理することであって、それにより、該音声共鳴信号の該実数成分および虚数成分が再構成される、ことと、
第１の積分積集合を形成することであって、該形成することは、積分カーネルによって行われ、該第１の積分積集合は、該複数のフィルタ処理信号のうちの第１のフィルタ処理信号に基づいており、該第１の積分積集合は、
少なくとも１つのゼロ遅れ複素積と、
少なくとも１つの単一遅れ複素積と
を有する、ことと、
該第１の積分積集合に基づいて、該音声共鳴信号の音声共鳴についての第１の推定周波数および第１の推定帯域幅を生成することと
を含む、方法。
（項目１１）
複数の積分積集合を形成することであって、各積分積集合は、前記複数のフィルタ処理信号のうちの１つに基づいており、各積分積集合は、
少なくとも１つのゼロ遅れ複素積と、
少なくとも１つの単一遅れ複素積と
を有する、ことと、
該複数の積分積集合に基づいて、複数の推定周波数および複数の推定帯域幅を生成することと
をさらに含む、項目１０に記載の方法。
（項目１２）
フィルタ処理することは、複数の有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを有するフィルタバンクによって行われる、項目１０に記載の方法。
（項目１３）
フィルタ処理することは、複数の無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタを有するフィルタバンクによって行われる、項目１０に記載の方法。
（項目１４）
フィルタ処理することは、複数の複素ガンマトーンフィルタを有するフィルタバンクによって行われる、項目１０に記載の方法。
（項目１５）
フィルタ処理することは、複数の複素フィルタを有するフィルタバンクによって行われ、各複素フィルタは、前記複数のフィルタ処理信号のうちの１つを生成する、項目１０に記載の方法。
（項目１６）
フィルタ処理することは、複数の複素フィルタを有するフィルタバンクによって行われ、各複素フィルタは、第１の選択された帯域幅および第１の選択された中心周波数を有する、項目１０に記載の方法。
（項目１７）
フィルタ処理することは、複数の複素フィルタを有するフィルタバンクによって行われ、各複素フィルタは、
複数の帯域幅のうちの１つの選択された帯域幅であって、該複数の帯域幅は第１の所定の範囲内に分布する、１つの選択された帯域幅と、
複数の中心周波数のうちの１つの選択された中心周波数であって、該複数の中心周波数は第２の所定の範囲内に分布する、１つの選択された中心周波数と
を有する、項目１０に記載の方法。
（項目１８）
フィルタ処理することは、複数の複素フィルタを有するフィルタバンクによって行われ、各複素フィルタは、
複数の帯域幅のうちの１つの選択された帯域幅であって、分析精度を最適化するように構成される、１つの選択された帯域幅と、
複数の中心周波数のうちの１つの選択された中心周波数であって、分析精度を最適化するように構成される、１つの選択された中心周波数と
を有する、項目１０に記載の方法。
（項目１９）
前記積分カーネルは、二次ガンマＩＩＲフィルタである、項目１０に記載の方法。
（項目２０）
前記第１のフィルタ処理信号は、第１の選択された帯域幅および第１の中心周波数を有する第１のフィルタによって形成される、項目１０に記載の方法であって、該方法は、
第２の推定周波数および第２の推定帯域幅を生成することであって、該生成することは、前記複数のフィルタ処理信号のうちの第２のフィルタ処理信号に基づいており、該第２のフィルタ処理信号は、第２の選択された帯域幅および第２の中心周波数を有する第２のフィルタによって形成される、ことと、
第３の推定帯域幅を生成することであって、該生成することは、
前記第１および第２の推定周波数と、
該第１の選択された帯域幅と、
該第１および第２の中心周波数と
に基づいている、ことと
をさらに含む、方法。
（項目２１）
前記第１のフィルタ処理信号は、第１の選択された帯域幅および第１の中心周波数を有する第１のフィルタによって形成される、項目１０に記載の方法であって、該方法は、
第２の推定周波数および第２の推定帯域幅を生成することであって、該生成することは、前記複数のフィルタ処理信号のうちの第２のフィルタ処理信号に基づいており、該第２のフィルタ処理信号は、第２の選択された帯域幅および第２の中心周波数を有する第２のフィルタによって形成される、ことと、
第３の推定帯域幅を生成することであって、該生成することは、
前記第１および第２の推定周波数と、
該第１の選択された帯域幅と、
該第１および第２の中心周波数と
に基づいている、ことと、
第３の推定周波数を生成することであって、該生成することは、
第３の推定帯域幅と、
該第１の推定周波数と、
該第１の選択された周波数と、
該第１の選択された帯域幅と
に基づいている、ことと
をさらに含む、方法。
（項目２２）
音声共鳴信号の音声共鳴についての瞬時周波数および瞬時帯域幅を決定するための方法であって、
実数成分を有する音声共鳴信号を受信することと、
複数のフィルタ処理信号を生成するために該音声共鳴信号をフィルタ処理することであって、それにより、該音声共鳴信号の該実数成分および虚数成分が再構成される、ことと、
第１の積分積集合を形成することであって、該形成することは、積分カーネルによって行われ、該第１の積分積集合は、該複数のフィルタ処理信号のうちの第１のフィルタ処理信号に基づいており、該第１の積分積集合は、
少なくとも１つのゼロ遅れ複素積と、
少なくとも１つの２以上遅れ複素積と
を有する、ことと、
該第１の積分積集合に基づいて、該音声共鳴信号の音声共鳴についての第１の推定周波数および第１の推定帯域幅を生成することと
を含む、方法。
（項目２３）
複数の積分積集合を形成することであって、各積分積集合は、前記複数のフィルタ処理信号のうちの１つに基づいており、各積分積集合は、
少なくとも１つのゼロ遅れ複素積と、
少なくとも１つの２以上遅れ複素積と
を有する、ことと、
該複数の積分積集合に基づいて、複数の推定周波数および複数の推定帯域幅を生成することと
をさらに含む、項目２２に記載の方法。
（項目２４）
フィルタ処理することは、複数の有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを有するフィルタバンクによって行われる、項目２２に記載の方法。
（項目２５）
フィルタ処理することは、複数の無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタを有するフィルタバンクによって行われる、項目２２に記載の方法。
（項目２６）
フィルタ処理することは、複数の複素ガンマトーンフィルタを有するフィルタバンクによって行われる、項目２２に記載の方法。
（項目２７）
フィルタ処理することは、複数の複素フィルタを有するフィルタバンクによって行われ、各複素フィルタは、前記複数のフィルタ処理信号のうちの１つを生成する、項目２２に記載の方法。
（項目２８）
フィルタ処理することは、複数の複素フィルタを有するフィルタバンクによって行われ、各複素フィルタは、第１の選択された帯域幅および第１の選択された中心周波数を有する、項目２２に記載の方法。
（項目２９）
フィルタ処理することは、複数の複素フィルタを有するフィルタバンクによって行われ、各複素フィルタは、
複数の帯域幅のうちの１つの選択された帯域幅であって、該複数の帯域幅は第１の所定の範囲内に分布する、１つの選択された帯域幅と、
複数の中心周波数のうちの１つの選択された中心周波数であって、該複数の中心周波数は、第２の所定の範囲内に分布する、１つの選択された中心周波数と
を有する、項目２２に記載の方法。
（項目３０）
フィルタ処理することは、複数の複素フィルタを有するフィルタバンクによって行われ、各複素フィルタは、
複数の帯域幅のうちの１つの選択された帯域幅であって、分析精度を最適化するように構成される１つの選択された帯域幅と、
複数の中心周波数のうちの１つの選択された中心周波数であって、分析精度を最適化するように構成される１つの選択された中心周波数と
を有する、項目２２に記載の方法。
（項目３１）
前記積分カーネルは、二次ガンマＩＩＲフィルタである、項目２２に記載の方法。
（項目３２）
音声共鳴信号の音声共鳴についての瞬時周波数および瞬時帯域幅を決定するための方法であって、
第１のフィルタ処理信号に基づいて、該音声共鳴の第１の推定周波数および第１の推定帯域幅を生成することであって、該第１のフィルタ処理信号は、第１の選択された帯域幅および第１の中心周波数を有する第１の複素フィルタによって形成される、ことと、
第２のフィルタ処理信号に基づいて、該音声共鳴の第２の推定周波数および第２の推定帯域幅を生成することであって、該第２のフィルタ処理信号は、第２の選択された帯域幅および第２の中心周波数を有する第２の複素フィルタによって形成される、ことと、
該音声共鳴についての第３の推定帯域幅を生成することであって、該生成することは、
該第１および第２の推定周波数と、
該第１の選択された帯域幅と、
該第１および第２の中心周波数と
に基づいている、ことと
を含む、方法。
（項目３３）
前記音声共鳴についての第３の推定周波数を生成することをさらに含み、該生成することは、
前記第３の推定帯域幅と、
前記第１の推定周波数と、
前記第１の中心周波数と、
前記第１の選択された帯域幅と
に基づいている、項目３２に記載の方法。
（項目３４）
音声共鳴信号の音声共鳴についての瞬時周波数および瞬時帯域幅を決定するための装置であって、該装置は、
実数成分を有する音声共鳴信号を受信するように構成される再構成モジュールであって、該再構成モジュールは、複数のフィルタ処理信号を生成するために該音声共鳴信号をフィルタ処理するようにさらに構成され、それにより、該音声共鳴信号の該実数成分および虚数成分が再構成される、再構成モジュールと、
該再構成モジュールに連結される推定器モジュールであって、該再構成モジュールが、該複数のフィルタ処理信号のうちの第１のフィルタ処理信号および該第１のフィルタ処理信号の単一遅れ遅延の両方に基づいて、該音声共鳴信号の音声共鳴についての第１の推定周波数および第１の推定帯域幅を生成するように構成される、推定器モジュールと
を備える、装置。
（項目３５）
前記再構成モジュールは、複数の複素フィルタを有するフィルタバンクを含み、各複素フィルタは、前記複数のフィルタ処理信号のうちの１つを生成するように構成される、項目３４に記載の装置。
（項目３６）
前記推定器モジュールは、前記複数のフィルタ処理信号および該複数のフィルタ処理信号の複数の単一遅れ遅延の両方に基づいて、複数の推定周波数および複数の推定帯域幅を生成するようにさらに構成される、項目３４に記載の装置。
（項目３７）
前記再構成モジュールは、複数の有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを含む、項目３４に記載の装置。
（項目３８）
前記再構成モジュールは、複数の無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタを含む、項目３４に記載の装置。
（項目３９）
前記再構成モジュールは、複数の複素ガンマトーンフィルタを含む、項目３４に記載の装置。
（項目３８）
前記再構成モジュールは、複数の複素フィルタを含み、各複素フィルタは、第１の選択された帯域幅および第１の選択された中心周波数を有する、項目３４に記載の装置。
（項目３９）
各複素フィルタは、
複数の帯域幅のうちの１つの選択された帯域幅であって、該複数の帯域幅は第１の所定の範囲内に分布する、１つの選択された帯域幅と、
複数の中心周波数のうちの１つの選択された中心周波数であって、該複数の中心周波数は第２の所定の範囲内に分布する、１つの選択された中心周波数と
備える、項目３４に記載の装置。
（項目４０）
各複素フィルタは、
第１の選択された帯域幅および第１の選択された中心周波数を備え、該第１の選択された帯域幅および第１の選択された中心周波数は、分析精度を最適化するように構成される、項目３４に記載の装置。
【００４２】
本明細書において説明される実施形態は、以下の図と併せて詳細な説明を参照することによってより完全に理解される。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１ａ】図１ａは、人間の声道の切断図である。
【図１ｂ】図１ｂは、複素音響共鳴音声分析システムを含む、音声処理システムの高レベルブロック図である。
【図２】図２は、信号変換および過程組織をハイライトする、図１ｂの音声処理システムの実施形態のブロック図である。
【図３】図３は、図２の音声処理システムの音声共鳴分析モジュールの実施形態のブロック図である。
【図４】図４は、音声共鳴分析モジュールの複素ガンマトーンフィルタの実施形態のブロック図である。
【図５】図５は、音声処理方法の動作ステップを図示する高レベルフロー図である。
【図６】図６〜９は、複素音響音声共鳴分析方法の実施形態の動作ステップを図示する高レベルフロー図である。
【図７】図６〜９は、複素音響音声共鳴分析方法の実施形態の動作ステップを図示する高レベルフロー図である。
【図８】図６〜９は、複素音響音声共鳴分析方法の実施形態の動作ステップを図示する高レベルフロー図である。
【図９】図６〜９は、複素音響音声共鳴分析方法の実施形態の動作ステップを図示する高レベルフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００４４】
図１ａは、人間の声道１０の切断図を図示する。示されるように、声道１０は、音波１２を産出する。音波１２の質は、音声産出中の声道１０の構成によって決定される。具体的には、図示されるように、声道１０は、それぞれ音波１２を生成することに貢献する４つの共振器１、２、３、４を含む。４つの図示した共振器は、咽頭共振器１、口腔共振器２、口唇共振器３、鼻腔共振器４である。４つ全ての共振器は、個別に、および一緒に音声産出中に音声共鳴を生成する。これらの音声共鳴は、音波１２を形成するように貢献する。
【００４５】
図１ｂは、本発明の一実施形態による、音声処理システム１００の実施例を図示する。総括的には、音声処理システム１００は、「入力捕捉および前処理」、「処理および分析」、および「後処理」という３つの一般的段階で動作する。
【００４６】
音声信号を分析し、解釈するために、いくらかの音声が最初に捕捉されなければならない。したがって、第１の段階は、概して、「入力捕捉および前処理」である。図示されるように、音声処理システム１００は、声道１０から生じる音波１２を捕捉するように構成される。上記で説明されたように、人間の声道は、種々の場所で共鳴を生成する。この段階において、声道１０が音波１２を生成する。入力処理モジュール１１０は、音波１２を検出し、捕捉し、デジタル音声信号に変換する。
【００４７】
より具体的には、別様に従来的な入力処理モジュール１１０が、入力ポート１１２を介して音波１２を捕捉する。入力ポート１１２は、従来のマイクロホンまたは他の好適なデバイス等の別様に従来的な入力ポートおよび／またはデバイスである。入力ポート１１２は、音波１２を捕捉し、音声に基づいてアナログ信号１１４を生成する。
【００４８】
入力処理モジュール１１０はまた、デジタル配信モジュール１１６も含む。一実施形態において、デジタル配信モジュール１１６は、入力信号をデジタル化し、配信するように構成される、別様に従来的なデバイスまたはシステムである。示されるように、デジタル配信モジュール１１６は、アナログ信号１１４を受信し、出力信号１２０を生成する。図示された実施形態において、出力信号１２０は、入力処理モジュール１１０の出力である。 
【００４９】
本明細書において説明される本発明の音声共鳴分析モジュール１３０は、後処理モジュール１４０による付加的な音声処理のために好適な出力信号を形成する音声信号１２０を受信する。以下でより詳細に説明されるように、音声共鳴分析モジュール１３０は、音声信号１２０を複素音声信号に再構成する。再構成された音声信号を使用して、音声共鳴分析モジュール１３０は、複素音声信号の音声共鳴の周波数および帯域幅を推定し、信号を補正するか、またはさらに処理して精度を強調することができる。
【００５０】
音声共鳴分析モジュール１３０は、多種多様な変換、強調、および他の後処理機能を果たすように構成することができる後処理モジュール１４０にその出力を渡す。いくつかの実施形態において、後処理モジュール１４０は、別様に従来的な後処理モジュールである。以下の図は、本発明を説明する付加的な詳細を提供する。
【００５１】
図２は、再構成、推定、および分析／補正といった３つの広い副段階を捕捉する表現で、処理および分析段階を提示する。具体的には、図２は、システム１００の別の図を示す。入力処理モジュール１１０は、実数アナログ音響（すなわち、音、音声、または他の雑音）を受信し、音響信号を捕捉し、それをデジタル形式に変換し、結果として生じた音声信号１２０を音声共鳴分析モジュール１３０に渡す。
【００５２】
当業者であれば、人間の音声等の音響共鳴場を複素信号としてモデル化することができ、したがって、実数成分および虚数成分を用いて表すことができることを理解するであろう。概して、入力処理モジュール１１０への入力は、伝送中に複素情報を失った、例えば、図１の声道を表す点１０からの実数アナログ信号である。示されるように、モジュール１１０の出力信号、音声信号１２０（Ｘとして示される）は、アナログ入力信号のデジタル表現であり、元の信号情報のうちのいくらかが欠けている。
【００５３】
音声信号１２０（信号Ｘ）は、本明細書において「音声共鳴分析」と呼ばれる、本明細書で開示される本発明の３つの段階の処理への入力である。具体的には、再構成モジュール２１０は、信号１２０を受信、再構成し、その結果、各共鳴の虚数成分および実数成分が再構成される。この段階は、図３および４に関して以下でより詳細に説明される。示されるように、再構成モジュール２１０の出力は各々、実数成分ＹＲおよび虚数成分ＹＩを含む複数の再構成された信号Ｙｎである。
【００５４】
再構成モジュール２１０の出力は、本明細書で開示される本発明の次の広い段階の処理への入力である。具体的には、推定器モジュール２２０は、再構成段階の出力である信号Ｙｎを受信する。非常に一般的に、推定器モジュール２２０は、再構成された音声信号の個々の音声共鳴のうちの１つ以上の瞬時周波数および瞬時帯域幅を推定するために、再構成された信号を使用する。この段階は、図３に関して以下でより詳細に説明される。示されるように、推定器モジュール２２０の出力は、複数の推定周波数
【００５５】
【数１】
0005975880.tif 000002
および推定帯域幅
【００５６】
【数２】
0005975880.tif 000003
である。
【００５７】
推定器モジュール２２０の出力は、本明細書で開示される本発明の次の広い段階の処理への入力である。具体的には、分析及び補正モジュール２３０は、推定段階の出力である複数の推定周波数および帯域幅を受信する。非常に一般的に、モジュール２３０は、改訂された推定値を生成するために、推定周波数および帯域幅を使用する。一実施形態において、改訂された推定周波数および帯域幅は、本発明の新規の補正方法の結果である。代替実施形態において、それら自体が新規の推定および分析方法の結果である、改訂された推定周波数および帯域幅は、さらなる改良のために後処理モジュール１４０に渡される。この段階は、図３に関してより詳細に説明される。
【００５８】
一般に、以下でより詳細に説明されるように、分析及び補正モジュール２３０の出力は、音声共鳴を推定するための従来技術のシステムおよび方法と比べて、有意な改善を提供する。本明細書で説明される本発明に従って構成されると、音声処理システムは、人間の音声のより正確な表現を産出し、それに作用することができる。これらのフォルマントを捕捉することの向上した精度は、これらの表現に依存する音声用途において、より良好な性能をもたらす。
【００５９】
より具体的には、本明細書で提示される本発明は、全体を通して複素数を使用する多重チャネル並列処理連鎖を用いて、個々の音声共鳴を決定する。音響共鳴の性質に基づいて、本発明は、高い時間分解能によって音声共鳴の周波数および帯域幅を抽出するために最適化される。
【００６０】
図３は、さらに詳細に本発明の一実施形態を図示する。音声認識システム１００は、上記で説明されたように、音声信号１２０を生成するように構成される入力処理モジュール１１０を含む。図示されるように、再構成モジュール２１０は、音声信号１２０を受信する。一実施形態において、音声信号１２０は、マイクロホンまたはネットワークソースからのデジタル化音声信号である。一実施形態において、音声信号１２０は、精度およびサンプリング周波数が比較的低い、例えば、８ビットサンプリングである。再構成モジュール２１０は、音響共鳴の一般的モデルを使用して、音響音声共鳴を再構成する。
【００６１】
例えば、音響共鳴は、複素指数関数：
【００６２】
【数３−１】
0005975880.tif 000004
として数学的にモデル化することができる。式中、
【００６３】
【数３−２】
0005975880.tif 000005
は、共鳴の周波数（ヘルツ単位）であり、βは、帯域幅（ヘルツ単位）である。慣例により、βは、およそ測定可能な半値全幅帯域幅である。さらに、複素音響伝送は、（実）正弦波によって適切に表すことができる。したがって、信号捕捉過程は、複素源の実数（または虚数）部分を取り出すことの同等物であるが、それはまた瞬間情報を失う。以下でより詳細に説明されるように、再構成モジュール２１０は、音響音声共鳴の元の複素表現を再生成する。
【００６４】
図示された実施形態において、再構成モジュール２１０は、複数の複素フィルタ（ＣＦ）３１０を含む。複素フィルタ３１０の一実施形態は、以下の図４に関してより詳細に説明される。概して、再構成モジュール２１０は、複数の再構成された信号Ｙｎを生成し、その各々は、実数部（ＹＲ）および虚数部（ＹＩ）を含む。
【００６５】
示されるように、システム１００は、図示された実施形態において、その各々が再構成された信号Ｙｎを受信するように構成される複数の推定器モジュール３２０を含む推定器モジュール２２０を含む。図示された実施形態において、各推定器モジュール３２０は、積分カーネル３２２を含む。代替実施形態において、モジュール２２０は、１つ以上の積分カーネル３２２を伴って構成することができる単一の推定器モジュール３２０を含む。代替実施形態において、推定器モジュール３２０は、積分カーネル３２２を含まない。
【００６６】
概して、推定器モジュール３２０は、音響共鳴の性質を使用して、再構成された信号に基づく推定瞬時周波数および帯域幅を生成する。上記で説明された複素音響共鳴の式は、非常に単純な形式に分解することができる。
【００６７】
【数４−１】
0005975880.tif 000006
帯域幅βを有する周波数
【００６８】
【数４−２】
0005975880.tif 000007
について。ｅ−ａｔ族の式も異なる式
【００６９】
【数５】
0005975880.tif 000008
を用いてモデル化することができる。
【００７０】
強制関数ｘについて。そして、ｘ（ｔ）がゼロの場合、例えば、声門からのインパルスへの声道共鳴のリンギング応答におけるように、一実施形態において、システム１００は、再構成された共鳴ｙの２つのサンプルに基づいて係数αを決定することができ、係数αから、以下でより詳細に説明されるように、周波数および帯域幅を推定することができる。また、以下でより詳細に説明される、ｘが変数であるか、または騒々しい動作環境中にある代替実施形態において、システム１００は、自己回帰結果を計算して係数αを決定することができる。
【００７１】
図示された実施形態において、各推定器モジュール３２０は、その周波数および帯域幅推定の結果を分析及び補正モジュール２３０に渡す。概して、モジュール２３０は、複数の瞬時周波数および帯域幅推定値を受信し、以下でより詳細に説明される、ある構成に基づいてこれらの推定値を補正する。
【００７２】
示されるように、モジュール１３０は、一実施形態において、付加的な処理のためにシステム１００が後処理モジュール１４０に送信する出力３４０を産出する。実施形態において、出力３４０は、複数の周波数および帯域幅である。
【００７３】
したがって、概して、システム１００は、複数の音声共鳴を含む音声信号を受信し、音声共鳴を再構成し、瞬時周波数および帯域幅を推定し、さらなる処理、分析、および解釈のために、処理された瞬時周波数および帯域幅情報を後処理モジュール上に渡す。上記で説明されたように、分析および処理の第１の位相は、より詳細に示された、図４の一実施形態の再構成である。
【００７４】
図４は、一実施形態による、複素ガンマトーンフィルタ３１０の動作を図示するブロック図である。具体的には、フィルタ３１０は、入力音声信号１２０を受信し、音声信号１２０を二次的入力信号４１２および４１４の２つに分割し、二次的入力信号４１２および４１４を一連のフィルタ４２０に通過させる。図示された実施形態において、フィルタ３１０は、一連のフィルタ４２０を含む。代替実施形態において、フィルタ３１０は、図示した一連のフィルタと平行に（一連として）配設される１つ以上の付加的な一連のフィルタ４２０を含む。
【００７５】
図示された実施形態において、一連のフィルタ４２０は、４フィルタ分の長さである。そのように構成されると、第１のフィルタ４２０の出力は、次のフィルタ４２０への入力としての機能を果たし、その出力は、次のフィルタ４２０への入力としての機能を果たす等である。
【００７６】
一実施形態において、各フィルタ４２０は、２つのフィルタセクション４２２および４２４から成る複素直交フィルタである。図示された実施形態において、フィルタ４２０は、２つのセクション４２２および２つのセクション４２４を伴って示されている。代替実施形態において、フィルタ４２０は、それぞれ以下で説明されるように動作するように構成される単一のセクション４２２および単一のセクション４２４を含む。一実施形態において、各フィルタセクション４２２および４２４は、以下でより詳細に説明される、その入力信号について変換を行うように構成される回路である。各フィルタセクション４２２および４２４は、実数出力を産出し、その一方は、フィルタ４２０の出力の実数部に適用され、その他方は、フィルタ４２０の出力の虚数部に適用される。
【００７７】
一実施形態において、フィルタ４２０は、有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタである。一実施形態において、フィルタ４２０は、無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタである。好ましい実施形態において、一連の４つのフィルタ４２０は、複素指数関数を有する四次ガンマ包絡線関数である複素ガンマトーンフィルタである。代替実施形態において、再構成モジュール３１０は、一連の中のフィルタ４２０の数に対応する、ガンマ関数の他の次数を伴って構成される。
【００７８】
概して、四次ガンマトーンフィルタインパルス応答は、以下の項
ｇｎ（ｔ）＝複素ガンマトーンフィルタｎ
ｂｎ＝フィルタｎの帯域幅パラメータ
ｆｎ＝フィルタｎの中心周波数
の関数であり、以下の式によって求められる。
【００７９】
【数６】
0005975880.tif 000009
このように、一実施形態において、フィルタ４２０の出力は、サンプリング周波数におけるＮ個の複素数の出力である。したがって、複素数値フィルタの使用は、実数信号に対する複素フィルタの応答も複素数であるので、実数値入力信号をその分析的表現に変換する必要を排除する。したがって、フィルタ４２０は、複素領域において過程全体を統一するように構成することができるので、フィルタ３１０は、明確に異なる処理の利点を提供する。
【００８０】
また、各フィルタ４２０は、各フィルタ４２０に対するフィルタ関数、フィルタ窓関数、フィルタ中心周波数、およびフィルタ帯域幅を含むいくつかの構成オプションによって構成することができる。一実施形態において、フィルタ中心周波数および／またはフィルタ帯域幅は、所定の範囲の周波数および／または帯域幅から選択される。一実施形態において、各フィルタ４２０は、同じ関数形式によって構成される。好ましい実施形態において、各フィルタは、四次のガンマ包絡線として構成される。
【００８１】
一実施形態において、各フィルタ４２０のフィルタ帯域幅およびフィルタ間隔は、全体的な分析精度を最適化するように構成される。このように、各フィルタのフィルタ窓機能、中心周波数、および帯域幅を個々に特定する能力は、特に音声信号を分析するためにフィルタ３１０を最適化することにおいて有意なフレキシビリティを与える。好ましい実施形態において、各フィルタ４２０は、（５００Ｈｚでの飽和を伴う）２％中心周波数間隔および中心周波数の４分の３のフィルタ帯域幅によって構成される。一実施形態において、フィルタ３１０は、直角位相における一次ガンマトーンフィルタ４２０の連鎖として実装される四次複素ガンマトーンフィルタである。
【００８２】
以下は、四次ガンマトーンフィルタを作成するために一次ガンマトーンフィルタの連鎖を使用することの数学的根拠である。複素入力ｘ＝ｘＲ＋ｉｘＩについて、一次複素ガンマトーンフィルタ４２０の複素カーネルは、ｇ＝ｇＲ＋ｉｇＩとして表すことができ、式中、
【００８３】
【数７】
0005975880.tif 000010
である。一実施形態において、フィルタセクション４２２および４２４は、以下のように、
【数８】
0005975880.tif 000011
入力信号によってそれぞれ構成され、これらは、組み合わされると、出力ｙ＝ｙＲ＋ｉｙＩに関して、以下のように、一次複素ガンマトーンフィルタとなる。
【００８４】
【数９】
0005975880.tif 000012
このように、一実施形態において、四次複素ガンマトーンフィルタは、一次フィルタ４２０の４回の繰返しである。
【００８５】
【数１０】
0005975880.tif 000013
図示された実施形態において、例えば、各フィルタ４２０は、一次ガンマトーンフィルタとして構成される。具体的には、フィルタ３１０は、入力信号１２０を受信し、受信した信号を指定された実および虚数信号に分割する。図示された実施形態において、スプリッタ４１０は、信号１２０を実数信号４１２および虚数信号４１４に分割する。代替実施形態において、スプリッタ４１０が省略され、フィルタ４２０が信号１２０に直接影響する。図示された実施形態において、実数信号４１２および「虚数」信号４１４の両方は、入力信号１２０の複素成分を表す実数値信号である。
【００８６】
図示された実施形態において、実数信号４１２は、実数フィルタセクション４２２および虚数フィルタ４２４への入力信号である。図示された実施形態において、セクション４２２は、信号４１２からＧＲを計算し、セクション４２４は、信号４１２からＧＩを計算する。同様に、虚数信号４１４は、実数フィルタセクション４２２および虚数フィルタセクション４２４への入力信号である。図示された実施形態において、セクション４２２は、信号４１４からＧＲを計算し、セクション４２４は、信号４１４からＧＩを計算する。
【００８７】
示されるように、フィルタ４２０は、セクション４２２および４２４からの出力を組み合わせる。具体的には、フィルタ４２０は、信号減算器４３０および信号加算器４３２を含む。図示された実施形態において、減算器４３０および加算器４３２は、セクション４２２および４２４からの信号出力を減算または加算するように構成される。当業者であれば、２つの信号を加算および／または減算するために好適な種々の機構があることを理解するであろう。示されるように、減算器４３０は、実数フィルタセクション４２２（信号４１２が入力される）の出力から虚数フィルタセクション４２４（信号４１４が入力される）の出力を減算するように構成される。減算器４３０の出力は、フィルタ４２０の出力の実数成分ＹＲである。
【００８８】
同様に、加算器４３２は、虚数フィルタセクション４２４（信号４１２が入力される）の出力を、実数フィルタセクション４２２（信号４１４が入力される）の出力に加算するように構成される。加算器４３２の出力は、フィルタ４２０の出力の虚数成分ＹＩの実数値である。示されるように、モジュール４００は、４つのフィルタ４２０を含み、その出力は、実数成分４４０および虚数成分４４２である。上記で説明されたように、実数成分４４０および虚数成分４４２は、さらなる処理および分析のために推定器モジュールに渡される。
【００８９】
ここで図３に戻ると、システム１００の図示された実施形態において、推定器モジュール２２０は、複数の推定器モジュール３２０を含む。上記で説明されたように、各推定器モジュール３２０は、再構成モジュール３１０から実数成分（ＹＲ）および（実数値の）虚数成分（ＹＩ）を受信する。一実施形態において、各推定器モジュール３２０は、その推定器モジュール３２０への入力を生成した特定の複素フィルタ３１０の構成を受信するか、またはそうでなければ認識している。一実施形態において、各推定器モジュール３２０は、複素フィルタ３１０と関連付けられ、フィルタ関数、フィルタ中心周波数、およびフィルタ帯域幅を含む複素フィルタ３１０の構成設定を認識している。
【００９０】
図示された実施形態において、各推定器モジュール３２０はまた、積分カーネル３２２を含む。代替実施形態において、各推定器モジュール３２０は、積分カーネル３２２なしで動作する。一実施形態において、少なくとも１つの積分カーネル３２２は、二次ガンマＩＩＲフィルタである。概して、各積分カーネル３２２は、入力として実および虚数成分を受信するように、および受信した入力に基づいてゼロ遅れ遅延および可変遅れ遅延を計算するように構成される。
【００９１】
各推定器モジュール３２０は、以下で説明される方法を使用して周波数および帯域幅を推定するために、フィルタ処理信号の可変遅延を用いて一組の積を形成する。推定器モジュール３２０のいくつかの実施形態が存在し、例えば、推定器モジュール３２０は、図示されるように、積分カーネル３２２を含有してもよい。明確にするために、レベルが増加する複雑性を有するシステムの３つの代替的実施形態が、ここで紹介されている。
【００９２】
第１の実施形態において、各推定器モジュール３２０は、積分カーネル３２２によらずに、入力音声信号１２０の音声共鳴についての推定周波数および推定帯域幅を生成する。推定される周波数および帯域幅は、推定器モジュール３２０と関連付けられるＣＦ３１０からの現在のフィルタ処理信号出力、およびそのフィルタ処理信号出力の単一遅れ遅延のみに基づく。一実施形態において、複数のフィルタ３１０および関連推定器モジュール３２０は、各時間サンプルにおいて複数の推定周波数および帯域幅を生成する。
【００９３】
第２の実施形態において、各推定器モジュール３２０は、積分積集合を形成する積分カーネル３２２を含む。積分積集合に基づいて、推定器モジュール３２０は、入力音声信号１２０の音声共鳴の推定周波数および推定帯域幅を生成する。各積分カーネル３２２は、フィルタ処理信号出力および積分の長さに対するフィルタ処理信号出力の単一遅延の積を更新することによって、積分積集合を形成する。一実施形態において、複数のフィルタ３１０および関連推定器モジュール３２０は、積分カーネル３２２によって経時的に平滑化される、各時間サンプルにおける複数の推定周波数および帯域幅を生成する。
【００９４】
第３の実施形態において、積分積集合は、積分積集合の中の積の数を増加させる、少なくとも２の遅れ複素積を有する。これら３つの実施形態は、以下でより詳細に説明される。
【００９５】
上記で紹介された第１の実施形態において、推定器モジュール３２０は、積分カーネル３２２を用いずにＣＦ３１０の出力を使用して、単一遅れ積集合を算出する。この実施形態において、各時点で単一の共鳴を抽出し、単一遅延を使用して入力音声信号１０２の瞬時周波数および帯域幅を求めるために、ｙがＣＦ３１０の複素出力である積集合
【００９６】
【数１１】
0005975880.tif 000014
が使用される。推定器モジュール３２０は、瞬時周波数
【００９７】
【数１２】
0005975880.tif 000015
および瞬時帯域幅
【００９８】
【数１３】
0005975880.tif 000016
を算出し、このとき、以下の式を使用する。
【００９９】
【数１４】
0005975880.tif 000017
式中、ｄｔは、サンプリング間隔である。好ましい実施形態において、１つ以上の推定器モジュール３２０は、各ＣＦ３１０出力に基づいて、単一遅れ積集合から瞬時周波数および帯域幅を計算する。
【０１００】
代替実施形態（例えば、上記で紹介される第２および第３の実施形態）において、推定器モジュール３２０は、積分カーネル３２２を使用して、可変遅延の積分積集合を算出する。積分積集合は、入力音声信号３０２の音声共鳴についての瞬時周波数および帯域幅を算出するために使用される。好ましい実施形態において、１つ以上の推定器モジュール３２０は、各ＣＦ３１０出力に基づいて積分積集合を計算する。 
【０１０１】
推定器モジュール３２０の積分積集合は、実施形態に応じて、ゼロ遅れ積、単一遅れ積、および少なくとも２の遅れ積を含むことができる。これらの実施形態において、積分積集合は、以下の定義による積分積行列として構成される：
ФＮ（ｔ）＝Ｎ個の遅延を有する積分積行列
φｍ，ｎ（ｔ）＝遅延を有する積分積行列要素（ｍ，ｎ≦Ｎ）
ｙ＝再構成モジュール２１０におけるＣＦ３１０の複素信号出力
ｋ＝推定器モジュール３２０内の積分カーネル３２２推定器モジュール３２０は、各サンプリング時間において積分積行列の要素を更新し、時間積分は、長さｌの積分カーネルｋ［τ］上で各要素について、以下のように、別々に行われる：
【０１０２】
【数１５】
0005975880.tif 000018
Ｎ個の遅延を有する全積分積集合は、以下のように、Ｎ＋１×Ｎ＋１行列である：
【０１０３】
【数１６】
0005975880.tif 000019
このように、１の最大遅延（すなわち、単一遅れ）について、積分積集合は、２×２行列である：
【０１０４】
【数１７】
0005975880.tif 000020
したがって、要素
【０１０５】
【数１８】
0005975880.tif 000021
は、ゼロ遅れ複素積であり、要素
【０１０６】
【数１９】
0005975880.tif 000022
は、単一遅れ複素積である。加えて、２の最大遅延（すなわち、少なくとも２の遅れ）について、積分積集合は、上記からのゼロ遅れおよび単一遅れ積、ならびに２の遅れ積の付加的な列および行の
【０１０７】
【数２０】
0005975880.tif 000023
から成る３×３行列である。概して、付加的な遅れは、後続の周波数および帯域幅推定値の精度を向上させる。当業者であれば、付加的な遅れによって獲得される精度と、付加的な要素を算出するために必要とされるパワー／時間との間に計算に関するトレードオフが存在することを理解するであろう。
【０１０８】
この実施形態において、推定器モジュール３２０は、積分積集合を計算するために時間積分を使用するように構成される。概して、複素時間積分は、音声共鳴の推定値の融通の利く最適化を提供する。例えば、時間積分は、声門強制とは無関係に、声門期間にわたる共鳴推定値を平均して、より正確な共鳴値を得るために使用することができる。
【０１０９】
関数ｋは、応答速度を保ちながら信号対雑音比を最適化するように選択される。好ましい実施形態において、積分カーネル３２２は、二次ガンマ関数としてｋを構成する。一実施形態において、積分カーネル３２２は、二次ガンマＩＩＲフィルタである。代替実施形態において、積分カーネル３２２は、別様に従来的なＦＩＲまたはＩＩＲフィルタである。
【０１１０】
上記で紹介される、単一遅延積分積集合を伴う第２の実施形態において、推定器モジュール３２０は、単一遅延積分積行列の要素を使用して瞬時周波数
【０１１１】
【数２１】
0005975880.tif 000024
および瞬時帯域幅
【０１１２】
【数２２】
0005975880.tif 000025
を計算し、このとき、以下の式を用いる。
【０１１３】
【数２３】
0005975880.tif 000026
この実施形態において、
【０１１４】
【数２４】
0005975880.tif 000027
は、共鳴の極モデルと関連付けられる推定帯域である。当業者であれば、他のモデルも採用できることを理解するであろう。
【０１１５】
周波数および帯域幅推定のためのこれらの式は、上記で説明された第１の実施形態における式と同等であり、積分窓ｋは、クロネッカーのデルタ関数として構成されて、本質的に積分カーネルを除去し、その結果、同等の積行列要素
【０１１６】
【数２５】
0005975880.tif 000028
をもたらすことに留意する価値がある。
【０１１７】
上記で紹介される第３の実施形態において、推定器モジュール３２０は、各サンプル時間において複素フィルタ毎により多くの共鳴の性質を推定するために、付加的な遅延を有する積分積集合を使用する。これは、近接して間隔があいている共鳴を検出する際に使用されることができる。
【０１１８】
要約すれば、再構成モジュール３１０は、音響音声信号の近似の複素再構成を提供する。推定器モジュール３２０は、概して、音響共鳴の性質に部分的に基づいて、共鳴の瞬時周波数および帯域幅を算出するために、モジュール３１０の出力である再構成信号を使用する。
【０１１９】
図示された実施形態において、分析及び補正モジュール３３０は、複数の推定周波数および帯域幅、ならびに推定器モジュール３２０からの積集合を受信する。概して、分析及び補正モジュール３３０は、回帰分析を使用して、周波数および帯域幅計算の誤差推定値を提供する。分析及び補正モジュールは、さらなる処理、分析、および解釈のための１つ以上の補正周波数および帯域幅推定値３４０を生成するために、認識モジュール３１０の中のフィルタの性質を使用する。
【０１２０】
一実施形態において、分析及び補正モジュール２３０は、複素自己回帰問題として積分積集合の出力を処理する。つまり、モジュール２３０は、適合の統計的尺度を加算して、複素音響共鳴の最良の差分式モデルを算出する。より具体的には、一実施形態において、分析及び補正モジュール２３０は、以下の式を用いて、複素数領域の中の回帰分析の性質を使用して推定モジュール３２０から誤差推定値を計算する。
【０１２１】
【数２６】
0005975880.tif 000029
誤差ｒは、周波数推定値の適合度の尺度である。一実施形態において、モジュール２３０は、共鳴に起因する瞬時周波数と対比して、雑音に起因する瞬時周波数を識別するためにｒを使用する。推定値の精度を増大させる際のこの情報の使用は、以下において論議される。
【０１２２】
誤差推定値に加えて、分析及び補正モジュール２３０の実施形態はまた、１つ以上の推定器モジュール３２０からの推定値を使用することによって、共鳴の補正瞬時帯域幅を推定する。好ましい実施形態において、モジュール２３０は、中心周波数において近接して間隔があいている対応する複素フィルタ３１０を用いて推定器モジュール３２０によって決定されるような、複数対の周波数推定値を使用して、補正瞬時帯域幅を推定する。概して、この推定値は、上記で説明された単一フィルタベースの推定値よりも良好に共鳴の帯域幅を概算する。
【０１２３】
具体的には、モジュール２３０は、２つの隣接する推定器モジュールにわたる中心周波数の変化に対する周波数推定値の差
【０１２４】
【数２７】
0005975880.tif 000030
を使用して、より正確な帯域幅推定値を計算するように構成することができる。第ｎの推定器モジュール３２０からの補正瞬時帯域幅推定値
【０１２５】
【数２８】
0005975880.tif 000031
は、以下の式を用いて、対応する複素フィルタ３１０選択された帯域幅ｂｎを使用して推定することができる。
【０１２６】
【数２９】
0005975880.tif 000032
式中、一実施形態において、実験的に求められる好ましい係数は、以下の通りである。
【０１２７】
【数３０】
0005975880.tif 000033
具体的には、各ＣＦ３１０が複素ガンマトーンフィルタである一実施形態において、部分的に複素フィルタ３１０の非対称周波数応答により、推定瞬時周波数を元の共鳴の正確な値からゆがめられ得る。したがって、モジュール２３０は、推定器モジュール３２０に由来する推定瞬時周波数の誤差を補正するために、上記で説明された手順を使用して得られる補正帯域幅推定値を使用するように構成することができる。例えば、一実施形態において、中心周波数
【０１２８】
【数３１】
0005975880.tif 000034
、帯域幅ｂ、および未補正周波数推定値
【０１２９】
【数３２】
0005975880.tif 000035
を有するＣＦ３１０について、周波数推定値補正のための最適適合式は、
【０１３０】
【数３３】
0005975880.tif 000036
であり、式中、
【０１３１】
【数３４】
0005975880.tif 000037
は、フィルタ帯域幅に対する推定共鳴帯域幅の比である。一実施形態において、定数は実験的に求められる。例えば、ｂ＜５００である場合、
【０１３２】
【数３５】
0005975880.tif 000038
であり、ｂ＝５００については、
【０１３３】
【数３６】
0005975880.tif 000039
である。
【０１３４】
このように、分析及び補正モジュール２３０は、推定器モジュール３２０によって生成される推定共鳴周波数および帯域幅の精度を向上させるように構成されることができる。したがって、向上した推定値を音声認識処理および解釈のために転送されることができ、推定値に対する向上した結果は、従来技術のアプローチによって生成される。
【０１３５】
例えば、一実施形態において、後処理モジュール１４０は、分析及び補正モジュール２３０から受信される複数の推定値に閾値演算を行う。一実施形態において、閾値演算は、信号対雑音性能を向上させるために、所定の範囲外の推定値を破棄する。一実施形態において、モジュール１４０は、過剰決定されたデータ集合を低減するように、受信した推定値を合計する。当業者であれば、モジュール１４０は、他の好適な後処理演算を採用するように構成できることを理解するであろう。
【０１３６】
したがって、システム１００は、概して、上記で説明された音声信号過程および分析の３つ全ての段階、すなわち、再構成、推定、および分析／補正を行うように構成されることができる。以下のフロー図は、これらの段階をさらに詳細に説明する。ここで図５を参照すると、図示した過程は、音声認識システムが音声信号を受信する、入力補正および前処理段階において、ブロック５０５から始まる。例えば、再構成モジュール２１０は、（図２の）入力処理モジュール１１０から音声信号を受信する。 
【０１３７】
次に、過程は処理および分析段階に入る。具体的には、ブロック５１０に示されるように、再構成モジュール２１０が受信した音声信号を再構成する。次に、ブロック５１５に示されるように、推定器モジュール２２０は、再構成された音声信号の音声共鳴の周波数および帯域幅を推定する。次に、ブロック５２０に示されるように、分析及び補正モジュール２３０は、音声共鳴の推定周波数および帯域幅に分析および補正演算を行う。
【０１３８】
次に、過程は後処理段階に入る。具体的には、ブロック５２５に示されるように、後処理モジュール１４０は、音声共鳴の補正周波数および帯域幅に後処理を行う。この過程の特定の実施形態は、以下でより詳細に説明される。
【０１３９】
ここで図６を参照すると、図示される過程は、上記のようにブロック５０５から始まる。次に、ブロック６１０に示されるように、再構成モジュール２１０は、ブロック５０５で説明されるように受信される、受信された音声信号の音声共鳴信号に基づいて、複数のフィルタ処理信号を生成する。好ましい実施形態において、複数のフィルタ処理信号のそれぞれは、上記で説明されたように（実数および複素数の）音声信号である。
【０１４０】
次に、ブロック６１５に示されるように、推定器モジュール２２０は、ブロック６１０で説明されるように生成されるフィルタ処理信号のうちの１つを選択する。次に、ブロック６２０に示されるように、推定器モジュール２２０は、選択したフィルタ処理信号の音声共鳴の単一遅れ遅延を生成する。
【０１４１】
次に、ブロック６２５に示されるように、推定器モジュール２２０は、フィルタ処理信号、および選択したフィルタ処理信号の単一遅れ遅延に基づいて、音声共鳴の第１の推定周波数を生成する。次に、ブロック６３０に示されるように、推定器モジュール２２０は、フィルタ処理信号、および選択したフィルタ処理信号の単一遅れ遅延に基づいて、音声共鳴の第１の推定帯域幅を生成する。したがって、図６のフローダイヤグラムは、音声信号の音声共鳴の推定周波数および帯域幅を生成する過程を説明する。
【０１４２】
ここで図７を参照すると、図示した過程は、ブロック５０５、６１０、および６１５に示されるように、上記で説明されたように進む。次に、ブロック７２０に示されるように、推定器モジュール２２０は、ブロック６１５で説明されるように選択されるフィルタ処理信号に基づいて、少なくとも１つのゼロ遅れ積分複素積を生成する。次に、ブロック７２５に示されるように、推定器モジュール２２０は、選択したフィルタ処理信号に基づいて、少なくとも１つの単一遅れ積分複素積を生成する。
【０１４３】
次に、ブロック７３０に示されるように、推定器モジュール２２０は、ゼロ遅れおよび単一遅れ積分複素積に基づいて、第１の推定周波数を生成する。次に、ブロック７３５に示されるように、推定器モジュール２２０は、ゼロ遅れおよび単一遅れ積分複素積に基づいて、第１の推定帯域幅を生成する。
【０１４４】
ここで図８を参照すると、図示した過程は、ブロック５０５、６１０、６１５、および７２０に示されるように、上記で説明されたように進む。次に、ブロック８２５に示されるように、推定器モジュール２２０は、選択したフィルタ処理信号に基づいて、少なくとも１つの少なくとも２の遅れ積分複素積を生成する。
【０１４５】
次に、ブロック８３０に示されるように、推定器モジュール２２０は、ゼロ遅れおよび少なくとも２の遅れ積分複素積に基づいて、第１の推定周波数を生成する。次に、ブロック８３５に示されるように、推定器モジュール２２０は、ゼロ遅れおよび少なくとも２の遅れ積分複素積に基づいて、第１の推定帯域幅を生成する。
【０１４６】
ここで図９を参照すると、図示された過程は、ブロック５０５に示されるように、上記で説明されたように開始する。次に、ブロック９１０に示されるように、再構成モジュール２１０は、第１および第２の帯域幅を選択する。上記で説明されたように、一実施形態において、再構成モジュール２１０は、第１の複素フィルタを構成するために使用される第１の帯域幅、および第２の複素フィルタを構成するために使用される第２の帯域幅を選択する。
【０１４７】
次に、ブロック９１５に示されるように、再構成モジュール２１０は、第１および第２の中心周波数を選択する。上記で説明されたように、一実施形態において、再構成モジュール２１０は、第１の複素フィルタを構成するために使用される第１の中心周波数、および第２の複素フィルタを構成するために使用される第２の中心周波数を選択する。次に、ブロック９２０に示されるように、再構成モジュール２１０は、第１および第２のフィルタ処理信号を生成する。上記で説明されたように、一実施形態において、第１のフィルタは、第１のフィルタ処理信号を生成し、第２のフィルタは、第２のフィルタ処理信号を生成する。
【０１４８】
次に、ブロック９２５に示されるように、推定器モジュール２２０は、第１および第２の推定周波数を生成する。上記で説明されたように、一実施形態において、推定器モジュール２２０は、第１のフィルタ処理信号に基づいて第１の推定周波数を生成し、第２のフィルタ処理信号に基づいて第２の推定周波数を生成する。
【０１４９】
次に、ブロック９３０に示されるように、推定器モジュール２２０は、第１および第２の推定帯域幅を生成する。上記で説明されたように、一実施形態において、推定器モジュール２２０は、第１のフィルタ処理信号に基づいて第１の推定帯域幅を生成し、第２のフィルタ処理信号に基づいて第２の推定帯域幅を生成する。
【０１５０】
次に、ブロック９３５に示されるように、分析及び補正モジュール２３０は、第１および第２の推定周波数、第１および第２の中心周波数、および第１の選択された帯域幅に基づいて、第３の推定帯域幅を生成する。次に、ブロック９４０に示されるように、分析及び補正モジュール２３０は、第３の推定帯域、第１の推定周波数、第１の中心周波数、および第１の選択された帯域幅に基づいて、第３の推定周波数を生成する。
【０１５１】
請求されるような本発明の精神および範囲から逸脱することなく、他の修正および実装が当業者に思い浮かぶであろう。したがって、上記の説明は、以下の請求項での指示を除いて、本発明を限定することを目的としていない。
【図１ａ】
0005975880.tif 000040
【図１ｂ】
0005975880.tif 000041
【図２】
0005975880.tif 000042
【図３】
0005975880.tif 000043
【図４】
0005975880.tif 000044
【図５】
0005975880.tif 000045
【図６】
0005975880.tif 000046
【図７】
0005975880.tif 000047
【図８】
0005975880.tif 000048
【図９】
0005975880.tif 000049