(57)【要約】  ｎビットで量子化されている音声信号をαビット分拡張し（５）、ｎ＋αビットの量子化ビット数を確保する。そして、一次元ｍ次εフィルタ部によりｎ＋αビットの原データに一次元ｍ次εフィルタ処理を実施し、ビット拡張されたデータを平滑化する（６）ことで、量子化ビット不足による歪みを除去する。一方、信号振幅が急峻で変化の大きな信号が入力された場合、一次元ｍ次εフィルタはデータの平滑化を実施しない。よって急峻で振幅変化の大きな信号波形は鮮鋭度を損なわれない。
2009063662.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ｎビット（ｎは整数）の音声信号データの列の各データをαビット分（αは整数）ビット拡張してｎ＋αビットの音声信号データの列を生成して出力する原データビット拡張部と、
前記ビット拡張によって生成されたｎ＋αビットの音声信号データの列を平滑化処理するエッジ保存型平滑化フィルタ部と
を備えることを特徴とする音声信号処理装置。
【請求項２】
前記エッジ保存型平滑化フィルタ部が、εフィルタ部で構成されていることを特徴とする請求項１に記載の音声信号処理装置。
【請求項３】
前記εフィルタ部が、入力される信号データの列に対して、処理を行う一次元ｍ次εフィルタ部であることを特徴とする請求項２に記載の音声信号処理装置。
【請求項４】
前記一次元ｍ次εフィルタ部にて行なわれる平均演算の加重値が変更可能であることを特徴とする請求項３に記載の音声信号処理装置。
【請求項５】
前記一次元ｍ次εフィルタ部のフィルタの次数ｍが変更可能であることを特徴とする請求項３に記載の音声信号処理装置。
【請求項６】
前記一次元ｍ次εフィルタ部が、
時間方向に連続したｎ＋αビットの音声信号データの列のデータを保持して同時に出力するデータ格納部と、
前記データ格納部に格納されたデータのうち、注目サンプリング点の音声信号データと、該注目サンプリング点の前後のサンプリング点の音声信号データ各々との差分データを生成する差分算出部と、
前記注目サンプリング点の前後のサンプリング点の各々について、前記差分算出部が出力する差分データが閾値より大きいか否かを示す判定データを生成するε判定部と、
前記注目サンプリング点の前後のサンプリング点の各々について、前記ε判定部が出力する判定データと前記差分算出部が出力する差分データに基づいて加重平均値を生成する判定付き加重平均部と、
注目サンプリング点の音声信号データと、前記判定付き加重平均部が出力する加重平均値データとの加算値を生成する加算部と
を備えることを特徴とする請求項３に記載の音声信号処理装置。
【請求項７】
前記データ格納部に入力される注目サンプリング点の音声信号データ若しくは前記データ格納部から出力される注目サンプリング点の音声信号データと、前記データ加算部から出力されるデータの比を求める比較部を備え、
前記比較部で求められた前記比に応じて、前記データ加算部から出力される加算値に対して補正を加える
ことを特徴とする請求項６に記載の音声信号処理装置。
【請求項８】
前記ｎビットの音声信号の周波数と振幅を推定する周波数振幅推定部と、
前記周波数と前記振幅に基づいて低域通過フィルタ係数を生成するフィルタ係数生成部とをさらに備え、
前記エッジ保存型平滑化フィルタ部は、前記フィルタ係数生成部で生成されたフィルタ係数を用いて平滑化を行なう
ことを特徴とする請求項１に記載の音声信号処理装置。
【請求項９】
前記フィルタ係数生成部が、
推定された音声信号の周波数の高調波成分を除去する低域通過フィルタのフィルタ係数を生成し、
推定された振幅が大きいほど前記低域通過フィルタの次数が小さくなる
ことを特徴とする請求項８に記載の音声信号処理装置。
【請求項１０】
前記フィルタ係数生成部は、
カットオフ周波数と次数が異なる複数の低域通過フィルタ係数を格納するフィルタ係数テーブルを備え、
前記フィルタ係数テーブルから前記推定された周波数と振幅に基づいて前記低域通過フィルタ係数を選択する
ことを特徴とする請求項９に記載の音声信号処理装置。
【請求項１１】
前記周波数振幅推定部は、音声信号の変曲点を検出し、検出した変曲点から周波数と振幅を推定することを特徴とする請求項８に記載の音声信号処理装置。
【請求項１２】
前記周波数振幅推定部は、
前記ｎビットの音声信号が一連の単調増加を開始する点又は終了する点及び一連の単調減少を開始する点又は終了する点を変曲点として検出する変曲点検出部と、
検出した変曲点の位置の区間長から周波数を推定する周波数推定部と、
検出した変曲点のレベル差を振幅として推定する振幅推定部と
を備えることを特徴とする請求項１１に記載の音声信号処理装置。
【請求項１３】
前記変曲点検出部は、
前記ｎビットの音声信号の一次微分データを算出する一次微分算出部と、
前記一次微分データの符号が正に変化した点及び負に変化した点を、前記変曲点として検出する符号変化点検出部とを備える
ことを特徴とする請求項１２に記載の音声信号処理装置。
【請求項１４】
前記一次微分算出部は、
各サンプリング点における前記ｎビットの音声信号をＸ（ｉ）で表し、
次のサンプリング点における前記ｎビットの音声信号をＸ（ｉ＋１）で表すとき、
Ｄ（ｉ）＝Ｘ（ｉ＋１）−Ｘ（ｉ）
で得られるＤ（ｉ）を、前記一次微分データとして出力する
ことを特徴とする請求項１３に記載の音声信号処理装置。
【請求項１５】
前記符号変化点検出部は、前記一次微分データが、符号が負である状態又はゼロである状態から符号が正である状態に変わった点、及び符号が正である状態又はゼロである状態から符号が負である状態に変わった点を、前記符号が変化した点として検出することを特徴とする請求項１４に記載の音声信号処理装置。
【請求項１６】
ｎビット（ｎは整数）の音声信号データの列の各データをαビット分（αは整数）ビット拡張してｎ＋αビットの音声信号データの列を生成して出力する原データビット拡張ステップと、
前記ｎ＋αビットの音声信号データの列のデータを保持して同時に出力するデータ格納ステップと、
前記データ格納ステップにより同時に出力されるデータのうち、注目サンプリング点の音声信号データと、該注目サンプリング点の前後のサンプリング点の音声信号データの各々との差分データを生成する差分算出ステップと、
前記注目サンプリング点の前後のサンプリング点の各々について、前記差分算出ステップが出力する差分データが閾値より大きいか否かを示す判定データを生成するε判定ステップと、
前記注目サンプリング点の前後のサンプリング点の各々について、前記ε判定ステップが出力する判定データと前記差分算出ステップが出力する差分データに基づいて加重平均値を生成する判定付き加重平均ステップと、
注目サンプリング点の音声信号データと、前記判定付き加重平均ステップが出力する加重平均値データとの加算値を生成する加算ステップと
を備えることを特徴とする音声信号処理方法。
【請求項１７】
前記ｎビットの音声信号の周波数と振幅を推定する周波数振幅推定ステップと、
前記周波数と前記振幅に基づいて低域通過フィルタ係数を生成するフィルタ係数生成ステップと
をさらに備え、
前記判定付き加重平均ステップは、前記フィルタ係数生成ステップで生成された低域通過フィルタ係数を用いて、前記加重平均値の生成を行なう
ことを特徴とする請求項１６に記載の音声信号処理方法。
【請求項１８】
ｎビット（ｎは整数）の音声信号データの列に対して、エッジ保存型平滑化フィルタリング及びビット拡張を行なって、ｎ＋αビット（αは整数）の平滑化された信号データの列を出力するビット拡張付きエッジ保存型平滑化フィルタ部を備えることを特徴とする音声信号処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声信号処理装置及び方法に関する。本発明は特に、デジタル音声信号の量子化する際のビット不足による歪みを改善する技術に関する。より詳しく述べれば、本発明は、デジタル音声信号の量子化ビット数を拡張したデータを生成する技術に係わり、特に、デジタル音声信号歪みの発生の抑制に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年音声機器（オーディオ機器）、車載用音声機器（カーオーディオ機器）、ＤＶＤレコーダーにおける音声信号処理のデジタル化は一般的となっている。例えばＣＤなどは１６ビット量子化、サンプリング周波数４４．１ｋＨｚ（デジタル・オーディオ・テープの規格はサンプリング周波数４８ｋＨｚ）が規格として定められている。
一方、音声信号のソースはもともとアナログ的に生成されるような自然音が一般的であり、その入力レベルのダイナミックレンジは非常に広い。よって最小ビット付近の微小レベルで変化する入力信号は量子化ビット数不足により波形歪みが発生する。【０００３】
下記の特許文献１では、このような量子化ビット数不足による信号歪みに対応するために
（ａ）  アナログ信号形態の音声信号を量子化して得た順次の標本値を２のＮ乗分の１の分解能でデジタル信号に変換してなるＮビットのデジタル音声信号の符号情報を得ること、及び
（ｂ）  このＮビットの符号情報の最下位桁（ＬＳＢ）に（Ｍ−Ｎ）ビットの付加符号情報を連続させて、Ｍ＞Ｎの関係にあるＭビットの符号情報にビット数変換を行うこと
が開示されている。【０００４】
下記の特許文献２では、このような量子化のビット数不足による信号歪みに対応するために
（ａ）入力されたデジタルデータのサンプルデータ毎のデータ変化のうち、変化しない区間をはさんだＬＳＢの変化の時間長を判断基準として、異なるカットオフ周波数を有する低域通過フィルタのうち少なくとも一つを選定して、信号出力を得ること、及び
（ｂ）ＬＳＢ変化の時間間隔からレベルの変化率を判別し、その判別された期間で波形変化をなめらかにするＬＳＢよりも下位のデータ列を生成後、ＬＳＢ変化点の前後にわたってＬＳＢ以下のデータを生成してビット拡張することが記載されている。【０００５】
【特許文献１】特許第３３３６８２３号明細書
【特許文献２】特公平７−７３１８６号公報
【非特許文献１】雛元孝夫監修、棟安実治、夫田口亮著、「非線形ディジタル信号処理」朝倉書店、１９９９年３月２０日、ｐ．７２−７４、ｐ．１０６−１０８
【０００６】
なお、上記の非特許文献１については、後に言及する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
例えば特許文献１の装置による方法は、最下位桁に付加符号情報を連続させるという処理を行っている。この方法には、最下位桁のみが変化する波形部分にしか付加符号情報が追加されない構成である。即ち、原データをｎビット、ビット数変換後をＭビットのデータ幅とすると、補正用に付加する符号情報は（Ｍ−ｎ）ビット幅しかない。そのため、波形歪み改善効果に乏しい。即ち、入力信号最下位桁のみが変化するサンプリング点間の変化しか高量子化ビット数で補間されない。【０００８】
特許文献２による方法は、ＬＳＢ変化の時間長のみでカットオフ周波数を選択している。つまりＬＳＢ変化がある度にカットオフ周波数が変化する。また、ＬＳＢ変化の時間長のみで正確にカットオフ周波数を選択するは困難である。例えば一定周波数の正弦波でもＬＳＢ変化の時間長は一定ではない。そのため、長い時間範囲でみると処理のつなぎめがなめらかに変化せず、歪みが十分補正されない。【０００９】
本発明は、信号振幅が急峻に大きく変化する領域を有する音声信号入力波形の再現性を損なわないことを実現しながら、従来よりも細かく自由度の大きな波形歪み補正用の補間データを生成し、音声信号入力波形に近づけるような音声信号処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この発明の音声信号処理装置は、ｎビット（ｎは整数）の音声信号データの列の各データをαビット分（αは整数）ビット拡張してｎ＋αビットの音声信号データの列を生成して出力する原データビット拡張部と、前記ビット拡張によって生成されたｎ＋αビットの音声信号データの列を平滑化処理するエッジ保存型平滑化フィルタ部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
この発明によれば、波形歪み補正用に付加する情報のデータ幅はビット数変換（拡張）後のデータ幅で歪み補正データを生成するように構成している。従って、補正対象となるデータ幅が広い点で、上記特許文献１の先行技術とは異なる。さらに歪み補正用データ生成手段としてエッジ保存型平滑化フィルタ（例えば、一次元ｍ次εフィルタ）を適用している。これらの構成によって、従来方法よりも細かく自由度の大きな歪み補正用の補間データを生成し、原音波形に近づけることができる。
またエッジ保存型平滑化フィルタ（例えば、一次元ｍ次εフィルタ）を適用することにより、信号振幅が急峻に大きく変化する領域を有する音声信号の再現性は損なわれない。これは、フィルタ動作の閾値設定が可能であることによる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態１に係る音声信号出力装置の構成を示すブロック図である。
【図２】式（１）の関数ｆ（ｕ）を示す図である。
【図３】（ａ）、（ｂ）は、εフィルタの動作を説明するための図である。
【図４】（ａ）、（ｂ）は、εフィルタの動作を説明するための図である。
【図５】実施の形態１の他の構成例による音声信号出力装置を示すブロック図である。
【図６】実施の形態１のさらに他の構成例による音声信号出力装置を示すブロック図である。
【図７】実施の形態１のより具体的な構成例を示すブロック図である。
【図８】（ａ）及び（ｂ）は、実施の形態１で用いられる入力処理部２の動作を説明するための図である。
【図９】（ａ）及び（ｂ）は、実施の形態１で用いられる原データビット拡張部５の動作を説明するための図である。
【図１０】実施の形態１で用いられるデータ格納部７の構成例を示す図である。
【図１１】実施の形態１で用いられるデータ格納部７の出力を示す図である。
【図１２】実施の形態１で用いられる第１の差分算出部８−１〜第４の差分算出部８−４、第１のε判定部９−１〜第４のε判定部９−４、及び判定付き加重平均部１０で生成されるデータをまとめた表である。
【図１３】（ａ）及び（ｂ）は、実施の形態１で用いられる係る第１のε判定部９−１〜第４のε判定部９−４の動作、及び判定付き加重平均部１０の動作を説明するための図である。
【図１４】音声信号データＤＭに対応する加重平均値ＥＭを示す図である。
【図１５】（ａ）〜（ｃ）は、実施の形態１で用いられるデータ加算部１１の動作を説明するための図である。
【図１６】（ａ）〜（ｅ）は、実施の形態１に係る音声信号出力装置に信号振幅が急峻で大きく（閾値よりも大きく）変化する信号が入力された場合の動作を説明するための図である。
【図１７】実施の形態１で用いられる第１の差分算出部８−１〜第４の差分算出部８−４、第１のε判定部９−１〜第４のε判定部９−４、及び判定付き加重平均部１０で生成されるデータを示す表である。
【図１８】本発明の実施の形態１の音声信号出力装置を示すブロック図である。
【図１９】実施の形態１に係る音声信号出力装置の処理工程を示すフローチャートである。
【図２０】本発明の実施の形態１に係る音声信号出力装置を示すブロック図である。
【図２１】本発明の実施の形態２の音声信号出力装置の別の構成例を示すブロック図である。
【図２２】本発明の実施の形態３に係る音声信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２３】（ａ）及び（ｂ）は、実施の形態３のｎビットの音声信号の一例を示す図である。
【図２４】（ａ）及び（ｂ）は、εフィルタの動作を説明するための図である。
【図２５】（ａ）及び（ｂ）は、原データビット拡張部２４の動作を示す図である。
【図２６】（ａ）及び（ｂ）は、エッジ保存型平滑化フィルタ部２５の動作を示す図である。
【図２７】周波数振幅推定部２２の一例を示すブロック図である。
【図２８】（ａ）〜（ｄ）は、図２７の周波数振幅推定部２２の動作を示す図である。
【図２９】（ａ）〜（ｄ）は、図２７の周波数振幅推定部２２の動作を示す図である。
【図３０】（ａ）〜（ｃ）は、異なる周波数成分が重畳された音声信号が入力されたときの周波数振幅推定部２２の動作を説明するための図である。
【図３１】（ａ）〜（ｄ）は、異なる周波数成分が重畳された音声信号が入力されたときの周波数振幅推定部２２の動作を説明するための図である。
【図３２】（ａ）〜（ｄ）は、周波数振幅推定部２２の異なる例の動作を示す図である。
【図３３】フィルタ係数生成部２３内に記憶された係数テーブルの一例を示す図である。
【図３４】（ａ）及び（ｂ）は、カットオフ周波数と次数が異なる複数の低域通過フィルタ係数を格納するフィルタ係数テーブルを説明するための図である。
【図３５】実施の形態３に係る音声信号処理装置の処理工程を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００１３】
１  入力端子、  ２  入力処理部、  ３  拡張データ生成処理部、  ４  出力処理部、  ５  原データビット拡張部、  ６  一次元ｍ次εフィルタ部、  ７  データ格納部、  ８―１〜８−４  差分算出部、  ９―１〜９−４  ε判定部、  １０  判定付き加重平均部、  １１  データ加算部、  １２  係数プログラマブル判定付き加重平均部、  １３  次数可変判定付き加重平均部、  １５  出力処理部、  １５ａ  プログラマブルアンプ、  １６  比較部、  １７  ビット拡張及び判定付き加重平均部、  １８  ビット拡張付きデータ加算部、  １８ａ  ビット拡張部、  １８ｂ  データ加算部、  １９  ビット拡張付き一次元ｍ次εフィルタ部、  ２１  入力端子、  ２２  周波数振幅推定部、  ２３  フィルタ係数生成部、  ２４  原データビット拡張部、  ２５  エッジ保存型平滑化フィルタ部、  ２７  変曲点検出部、  ２８  周波数推定部、  ２９  振幅推定部、  ３１  一次微分算出部、  ３２  符号変化点検出部。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１に係る音声信号出力装置の構成を示すブロック図である。実施の形態１に係る音声信号出力装置は、入力端子１、入力処理部２、拡張データ生成処理部３、及び出力処理部４を備える。これらのうち、入力処理部２、及び拡張データ生成処理部３により、音声信号処理装置が構成されている。【００１５】
本実施の形態では、入力処理部２をアナログの音声信号からデジタルの音声信号データに変換するＡ／Ｄ変換器として説明を行うが、入力処理部２にアナログ処理回路を備え、入力処理部２の内部でイコライジングなどのアナログ処理した後にデジタルの音声信号データに変換しても良いし、入力処理部２をデジタルインターフェースとして入力端子１よりデジタルのデータを受信して、ｎビット音声信号データＤＩを出力しても良い。【００１６】
アナログの音声信号ＳＡが入力端子１より入力処理部２に入力され、入力処理部２は、アナログの音声信号ＳＡを所定のサンプリング周期でサンプリングして、ｎビットの音声信号データＤＩの列に変換して拡張データ生成処理部３に出力する。拡張データ生成処理部３は、原データビット拡張部５と、一次元ｍ次εフィルタ部６を備え、ｎビットの音声信号データＤＩの列の各データをｎ＋αビットに変換して出力処理部４に出力する。原データビット拡張部５は、ｎビットの音声信号データＤＩをαビット分ビット拡張（「ビットシフト」とも言う）したｎ＋αビットの音声信号データＤＳの列を一次元ｍ次εフィルタ部６に出力する。【００１７】
音声信号データＤＳは（他の音声信号データＤＩなども同様であるが）、時系列でサンプリングされた、サンプリング点（サンプリングタイミング）ごとのデータ値（サンプル値）を順に表すデータの列から成り、時間軸上の座標値ｉは、１サンプリング周期毎に１ずつ大きくなる。従って、入力処理部２、原データビット拡張部５など、ディジタル信号を出力する回路から出力されるデータなどはデータの列を構成するものであるが、以下の説明では、単にデータと呼ぶことがある。【００１８】
入力処理部２における音声信号ＳＡから音声信号データＤＩへの変換や、入力処理部２から原データビット拡張部５への音声信号データＤＩの供給、原データビット拡張部５における、ビット拡張、原データビット拡張部５からデータ格納部７への音声信号データＤＳの供給などは（以下に説明する拡張データ生成処理部３の他の部分の動作も同様であるが）、図示しない制御部から供給されるサンプリング周波数クロックに同期して（サンプリング周波数と同じ周波数、又はサンプリング周波数の整数倍又は整数分の１の周波数で）で行われる。【００１９】
一次元ｍ次εフィルタ部６は、原データビット拡張部５から出力される、ｎ＋αビットの音声信号データの列を受け、注目サンプリング点（以下、「注目サンプリング点」を単に「注目点」と言うことがある）の音声信号データと、注目点の前後の他のサンプリング点の音声信号のデータ（即ち時間軸方向に整列したサンプリング点のデータ）に基づいて、急峻で大きな変化が存在する部分を保存しながら、小振幅成分を雑音として扱って平滑化を行うエッジ保存型平滑化フィルタとして用いられているものであり、図示の一次元ｍ次εフィルタ部６は、データ格納部７、第１の差分算出部８−１〜第ｍの差分算出部８−ｍ、第１のε判定部９−１〜第ｍのε判定部９−ｍ、判定付き加重平均部１０、及びデータ加算部１１を備える。原データビット拡張部５で増やしたデータ幅を使って平滑化することで量子化ビット数不足による歪みをなくし、実効的な量子化ビット数を増やす役割を持つ。【００２０】
一次元ｍ次εフィルタ部６により、実効的な量子化ビット数を増やした音声信号データＤＯの列は、出力処理部４に出力され、出力処理部４は、ｎ＋αビットの音声信号データＤＯの列のデータを例えばデジタル−アナログ変換し、アナログ的なゲインコントロール、イコライジングなどを施して出力する。
出力処理部４は他に、電気的信号から光信号への変換、デジタルデータのシリアル−パラレル、パラレル−シリアル変換などの処理を実施することが想定される。【００２１】
ここで、音声信号に適用するεフィルタについて説明する。εフィルタは例えば上記の非特許文献１に説明されている。【００２２】
εフィルタによる時間軸方向の一次元処理は、例えば式（１）で表わされる。
【数１】
2009063662.tif 000003
ここで、ｘ（ｉ）はサンプリングタイミングｉの入力データ値、ｙ（ｉ）は入力データｘ（ｉ）が入力されたときの出力データ値、ｍは低域通過フィルタの次数、ａｋはフィルタ係数、ｋはサンプリングタイミングｉの前後のサンプリングタイミングの、サンプリングタイミングｉからの時間差（相対的な位置）をサンプリング周期数で表す値、εは閾値である。
式（１）は、サンプリング点ｉを注目点としたときのフィルタリング処理を表すものである。【００２３】
上記の式（１）はｍが偶数である場合のものであり、注目点のデータ、注目点の（ｍ／２）サンプリング周期前からのサンプリングデータ、注目点の｛（ｍ／２）−１｝サンプリング周期後までのサンプリングデータの計ｍ個のデータを用いてフィルタ処理する式として記載している。もしも注目点の前後の等しいサンプリングデータを用いてεフィルタ処理するのであれば、ｍを奇数として規定し、注目点を基準として（ｍ−１）／２サンプリング周期から注目点（ｍ−１）／２サンプリング周期後までのサンプリングデータを計算するように式（１）を表せばよい。もちろん、注目点より後のサンプリングデータのみを使ってεフィルタ処理するのであれば、ｍは奇数にも偶数にも規定されず、注目点のデータから注目点よりｍサンプリング周期後までのサンプリングデータを使ってεフィルタ処理すればよい。即ち、どの範囲のサンプリングデータを使ってεフィルタ処理するかは、適用する信号に応じて、最適なように設定すればよい。【００２４】
図２は、式（１）のｆ（ｕ）を示す図である。ｕの絶対値が閾値ε以下の場合ｆ（ｕ）＝ｕとなり、ｕの絶対値が閾値εより大きい場合ｆ（ｕ）＝０となる。この結果、フィルタ入力とレベルとフィルタ出力レベルは同じになって、入力前後の閾値εより大きな信号変化はそのまま残る。
以下は式（１）に基づいて説明を実施する。上記の例では、ｕとしてｘ（ｉ−ｋ）−ｘ（ｉ）が供給される。【００２５】
注目点ｉの音声信号データｘ（ｉ）と、注目点ｉからｋサンプリング周期だけ離れた点（ｉ−ｋ）における音声信号データｘ（ｉ−ｋ）との、差分ｘ（ｉ−ｋ）−ｘ（ｉ）が小さい（差分が閾値ε以下である）場合、ｆ（ｕ）＝ｆ｛ｘ（ｉ−ｋ）−ｘ（ｉ）｝はほぼ線形であり、係数ａｋの総和を１と仮定すると、式（１）は式（２）と書き換えられ、これは重み付け平均値フィルタと等しくなる。【００２６】
【数２】
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【００２７】
また、式（１）は、式（３）のように書き換えることができる。
【数３】
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【００２８】
式（３）のｆ（ｕ）に図２の非線形関数を適用した場合に新たに定義されるｘ’（ｉ−ｋ）を用いると、式（３）は、式（４）と書換えることができる。式（４）において、ｘ’（ｉ−ｋ）は、差分ｘ（ｉ−ｋ）−ｘ（ｉ）が閾値ε以下の場合はｘ（ｉ−ｋ）となり、差分ｘ（ｉ−ｋ）−ｘ（ｉ）が閾値εより大きい場合はｘ（ｉ）となる。【００２９】
【数４】
2009063662.tif 000006
【００３０】
図３及び図４は、εフィルタにステップ状に変化する信号が入力されたときの動作を示す図である。図３（ａ）及び（ｂ）はステップ状の変化の幅が閾値ε以下である場合を示し、図４（ａ）及び（ｂ）は、ステップ状の変化の幅が閾値εよりも大きい場合を示す。図３（ａ）及び図４（ａ）は、εフィルタの入力信号ｘ（ｉ）の波形を示し、図３（ｂ）及び図４（ｂ）は、それぞれ図３（ａ）及び図４（ａ）の信号が入力されたときのεフィルタの、サンプリング点ａ、及びｂの出力信号ｙ（ａ）、ｙ（ｂ）を、入力信号ｘ（ｉ）とともに示す。【００３１】
これらの図において、横軸は時間軸でありサンプリング点（サンプリングタイミング）
ｉ（ｉ＝…（ａ−３）、（ａ−２）、（ａ−１）、ａ、ｂ、（ｂ＋１）、（ｂ＋２）…）、縦軸は信号ｘ（ｉ）、ｙ（ｉ）のデータ値レベルを示している。ｘ（ｂ）はｘ（ａ）のサンプリング点ａの次のサンプリング点ｂの入力信号であり、サンプリング点ａとサンプリング点ｂの間でステップ状の変化（上昇）が起きた場合を想定している。また、ｘ（ｂ＋１）、ｘ（ｂ＋２）…は、それぞれサンプリング点ｂよりも１サンプリング周期、２サンプリング周期後のサンプリング点ｉ（ｂ＋１）、ｉ（ｂ＋２）…の信号、ｘ（ａ−１）、ｘ（ａ−２）、ｘ（ａ−３）…は、サンプリング点ａよりも１サンプリング周期、２サンプリング周期、３サンプリング周期前のサンプリング点（ａ−１）、（ａ−２）、（ａ−３）…の信号を表す。【００３２】
以下、ここでは（図３（ａ）、図３（ｂ）、図４（ａ）、図４（ｂ）を参照した説明では）、ｍ＝６であるものとして説明する。
図３（ａ）に示すような入力信号波形を処理する場合、図２の関数ｆを用いたεフィルタによれば、サンプリング点ａ、ｂ信号のｘ（ａ）と信号ｘ（ｂ）のレベルの差が閾値ε以下のため、サンプリング点ａのフィルタリング後の信号ｙ（ａ）は、範囲Ｗａ内のサンプリング値ｘ（ａ−３）、ｘ（ａ−２）、ｘ（ａ−１）、ｘ（ａ）、ｘ（ｂ）、ｘ（ｂ＋１）の加重平均であり、範囲Ｗａ内には、信号ｘ（ｂ）のレベルのデータｘ（ｂ）、ｘ（ｂ＋１）が含まれ、これらのデータも加重平均に用いられる。この結果、フィルタリング後の信号ｙ（ａ）は、フィルタリング前の信号ｘ（ａ）よりも大きい値のものとなる。【００３３】
またサンプリング点ｂのフィルタリング後の信号ｙ（ｂ）は、範囲Ｗｂ内のサンプリング値ｘ（ａ−２）、ｘ（ａ−１）、ｘ（ａ）、ｘ（ｂ）、ｘ（ｂ＋１）、ｘ（ｂ＋２）の加重平均であり、範囲Ｗｂ内には、信号ｘ（ａ）のレベルのデータｘ（ａ−２）、ｘ（ａ−１）、ｘ（ａ）が含まれ、これらのデータも加重平均に用いられる。この結果、フィルタリング後の信号ｙ（ｂ）は、フィルタリング前の信号ｘ（ｂ）よりも小さい値のものとなる。【００３４】
例えばここでビット拡張前のサンプリング点ａとサンプリング点ｂのデータ値レベル差が１６ビット幅データの１ＬＳＢ差である場合、それぞれの出力レベルは１６ビット幅データ処理では表現し得ないデータ値レベル差になってしまう。しかし本実施の形態の音声信号出力装置ではεフィルタリングの前にビット拡大処理しているため、図３（ｂ）の出力波形のように入力波形のデータ値レベル差を平滑化した波形にフィルタ処理することができる。【００３５】
次に図４（ａ）に示すような入力信号波形を処理する場合、図２の関数ｆを用いたεフィルタによれば、サンプリング点ａの信号ｘ（ａ）とサンプリング点（ｂ）の信号ｘ（ｂ）のレベルの差が閾値εよりも大きいため、式（１）のｆ｛（ｘ（ｉ−ｋ）−ｘ（ｉ）｝＝０となり、サンプリング点ａ、ｂのフィルタリング後の出力ｙ（ａ）及びｙ（ｂ）は図４（ｂ）のように入力レベルｘ（ａ）、ｘ（ｂ）と同じとなる。これは、
サンプリング点ａのフィルタリング出力ｙ（ａ）を求めるときにはサンプリング点ｂの信号ｘ（ｂ）のレベルのデータｘ（ｂ）、ｘ（ｂ＋１）をすべてサンプリング点ａのデータ値ｘ（ａ）に置き換えて加重平均を求め、サンプリング点ｂのフィルタリング出力ｙ（ｂ）を求めるときにはサンプリング点ａの信号ｘ（ａ）のレベルのデータｘ（ａ−２）、ｘ（ａ−１）、ｘ（ａ）をすべてサンプリング点ｂのデータ値ｘ（ｂ）に置き換えて加重平均を求めることによる。
このような処理を行う結果、信号レベルの急峻な変化を劣化させることがない。
つまり、このεフィルタは入力信号の大振幅で急峻な変化を保持しながら、小振幅のデータ値変化をビット拡大処理との組み合わせによって平滑化したデータを生成することができる。【００３６】
ここで式（１）の係数ａｋを制御すると、図３（ａ）の信号波形が入力されたとき、図３（ｂ）におけるサンプリング点ａ、ｂにおける出力レベルｙ（ａ）、ｙ（ｂ）の入力レベルｘ（ａ）、ｘ（ｂ）からの移動量即ち変化量｛ｙ（ａ）−ｘ（ａ）｝、｛ｙ（ｂ）−ｘ（ｂ）｝が変わる。
注目点サンプリング点と差分をとったサンプリング点の信号に対する係数値（加重値）が大きいほど、出力レベルの入力レベルからの変化量が大きくなる。
その変化量が大きければ入力データ値レベル変化はより平滑化されて平滑化された出力波形になる。
逆に変化量が小さければ閾値ε以下の入力データ値レベル変化に対しても入力信号の急峻な変化波形に近づいてくる。
変化量を小さくすると低域通過フィルタのカットオフ周波数を高くしたのと同様に、急峻な波形変化を残すようになってくる。【００３７】
エッジ保存型平滑化フィルタ部（一次元ｍ次εフィルタ）の特性（平滑化処理特性（低域通過フィルタ特性））を調整できるように実施の形態１（図１）内の判定付き加重平均部１０の代わりに、図５に示されるように係数プログラマブル判定付き加重平均部１２を用いることとしても良く、そうすることによって、係数(加重値)ａｋを自由に設定できる機能を持った音声信号出力装置（図５）を構成することができる。
このような係数プログラマブル判定付き加重平均部１２は、例えば、第１乃至第ｍの判定部９−１〜９−ｍの出力ＥＥ（１）〜ＥＥ（ｍ）に対して式（１）或いは式（５）に準ずる計算を行なう際に用いられる係数ａｋの値を外部からの設定に応じて変えることができるものである。【００３８】
なお、図５に示される係数プログラマブル判定付き加重平均部１２は、図１の判定付き加重平均部１０に対して、係数が可変である点を除き、同様のものである。図５に示される他の構成要素も図１に同じ符号で示されるものと同様のものである。【００３９】
式（１）のεフィルタ処理を実施すると、図３（ａ）、図４（ａ）の信号波形が入力されたとき、図３（ｂ）、図４（ｂ）における出力レベルｙ（ａ）、ｙ（ｂ）を決定するために、注目点の前後のサンプリングデータ（注目点を基準として（ｍ／２）サンプリング周期前のデータから｛（ｍ／２）−１｝サンプリング周期後のデータまでの加重平均を求めることになる。次数ｍが大きいほど注目点に対して広い範囲のデータを平滑化することになり、高周波成分が抑制されることになる。つまり低域通過フィルタのカットオフ周波数を低く設定する形になる。例えば実施の形態１（図１）内の判定付き加重平均部１０の代わりに、図６に示される次数可変判定付き加重平均部１３を用いることとしても良く、そうすることによって、一次元ｍ次εフィルタの次数ｍを可変して平滑化処理特性（低域通過フィルタ特性）を変化させることができる機能を持った音声信号出力装置を構成することができる。【００４０】
このような次数可変判定付き加重平均部１３は、例えば、第１乃至第ｍの判定部９−１〜９−ｍの出力ＥＥ（１）〜ＥＥ（ｍ）のうちの選択したもののみを用いて、式（１）或いは式（５）に準ずる計算を行なうことができるものであり、出力ＥＥ（１）〜ＥＥ（ｍ）のいずれを選択するか、及びこれらに対して掛けられる係数ａｋの値を外部からの設定に応じて変えることができるものである。【００４１】
なお、図６に示される次数可変判定付き加重平均部１３は、図１の判定付き加重平均部１０に対して、次数が可変である点を除き、同様のものである。図６に示される他の構成要素も図１に同じ符号で示されるものと同様のものである。【００４２】
本実施の形態ではビット拡張によって、ｎ＋αビットに増えたデータ幅を使って、小振幅変化部が滑らかに変化するようにエッジ保存型平滑化フィルタ処理を行う。これに伴い、小振幅変化雑音もフィルタ処理により、軽減される。つまり、ｎビットからｎ＋αビットにビット拡張する場合、ビット拡張後のデータに対するεフィルタの閾値εを２αとする。（ビット拡張前の最小データ値レベル変化を、αビット拡張後のデータ値レベル変化として換算すると２αになる。）こうすることで、εフィルタは急な大音量入力など音声信号の変化を保持しながら、実効的な量子化ビット数を増やすことができる。【００４３】
以下、例としてα＝２の場合、即ちｎビットの音声信号をｎ＋２ビットで量子化ビット不足改善処理する場合について説明する。なお、ＣＤなどのデジタル音声信号は１６ビット量子化で符号化されていることが規格となっており、８ビット増やして２４ビット符合に量子化ビット数拡大される場合がある。しかし以下では説明を簡単にするため、２ビット増やす場合について説明する。【００４４】
図７は、ｍ＝４の場合の実施の形態１の音声信号処理装置の構成を示す図である。閾値εは２のα乗（２乗）＝４として説明する。【００４５】
図１では、差分算出部８−１〜８−ｍに入力されるデータの符号としてＤＭ（１）〜ＤＭ（ｍ）が用いられているが、図７では、差分算出部８−１〜８−４に入力されるデータの符号として、ＤＭ（ｌ２）、ＤＭ（ｌ１）、ＤＭ（ｃ）、ＤＭ（ｒ１）を用いている。符号ＤＭ（ｌ２）、ＤＭ（ｌ１）、ＤＭ（ｃ）、ＤＭ（ｒ１）で表されるデータは、ｍ＝４の場合に符号ＤＭ（１）、ＤＭ（２）、ＤＭ（３）、ＤＭ（４）で表されるデータと同じである。差分算出部８−１〜８−４の出力ＥＤ（ｌ２）〜（ｒ１）、ε判定部９−１〜９−４の出力ＥＥ（ｌ２）〜ＥＥ（ｒ１）についても同様である。【００４６】
図８（ａ）及び（ｂ）は、入力処理部２の動作を説明するための図である。横軸は時間軸ｉを示している。図８（ａ）はアナログの音声入力信号ＳＡの信号変化を示し、図８（ｂ）はデジタルの音声信号データＤＩのデータ値レベル変化を示している。【００４７】
図８（ａ）に示すようなアナログの音声入力信号ＳＡが、入力端子１より入力処理部２に入力される。入力処理部２は、アナログの音声入力信号ＳＡを図８（ｂ）に示すようなｎビットの音声信号データＤＩに変換して、拡張データ生成処理部３に出力する。拡張データ生成処理部３では、ｎビットの音声信号データＤＩは原データビット拡張部５に入力される。【００４８】
図８（ａ）に示した音声入力信号ＳＡは、信号レベルが緩やかに変化しているが、信号レベルの変化に対する量子化の分解能が低い（ビット数が少ない）ため、図８（ｂ）に示した音声信号データＤＩでは、２値のデータ値（ＹとＹ＋１）に変換されている。【００４９】
図９（ａ）及び（ｂ）は、原データビット拡張部５の動作を説明するための図である。
横軸は時間軸ｉを示している。図９（ａ）はｎビットの音声信号データＤＩのデータ値レベル変化を示し、図９（ｂ）はｎ＋２ビットの音声信号データＤＳのデータ値レベル変化を示している。原データビット拡張部５は、図９（ａ）に示すようなｎビットの音声信号データＤＩを２ビットだけビット拡張し（このビット拡張は、データＤＩの最下位ビットの下位側に、値が「００」の２桁のビットを付加することで行われる）、図９（ｂ）に示したようなｎ＋２ビットの音声信号データＤＳを一次元４次εフィルタ部１４に出力する。【００５０】
図９（ｂ）に示すようなｎ＋２ビットの音声信号データＤＳは、２ビット分ビット拡張されたため、図９（ａ）の音声信号データＤＩのデータ値レベルＹが４Ｙに、Ｙ＋１が４（Ｙ＋１）に変換されている。【００５１】
なお、上記のように、デジタル音声信号の多くは１６ビットで規格化されている。この１６ビットの音声信号データは８ビット拡張される場合があり、そのときは音声信号データＤＩのデータ値レベルＹが２５６Ｙに、Ｙ＋１が２５６（Ｙ＋１）に変換されることになる。【００５２】
図７のデータ格納部７は時間軸方向に連続したｎ＋αビットの音声信号データの列のデータを保持して同時に出力するものであり、例えば図１０に示されるように構成されている。図示のデータ格納部７は、カスケード接続された４個のフリップフロップＦＦ_１〜ＦＦ_４を備え、入力される音声信号データＤＳを、サンプリングクロックに同期して、４個のフリップフロップＦＦ_１〜ＦＦ_４で転送する。即ち、入力される音声信号データＤＳを、フリップフロップＦＦ_１に、フリップフロップＦＦ_１の出力をフリップフロップＦＦ_２の入力に、フリップフロップＦＦ_２の出力をフリップフロップＦＦ_３の入力に、フリップフロップＦＦ_３の出力をフリップフロップＦＦ_４の入力に供給し、それぞれ保持させている。【００５３】
この結果、入力される連続した４つのサンプリング点の音声信号データを４個のフリップフロップＦＦ_１〜ＦＦ_４で同時に保持し、同時に出力することができる。
即ち、フリップフロップＦＦ２に保持されているデータは、注目点（タイミング）ｃのデータ値レベルＤＭ（ｃ）を表すデータとして出力され、フリップフロップＦＦ_３に保持されているデータは、注目点の１サンプリング周期前の音声信号のデータ値レベルＤＭ（ｌ１）を表すデータとして出力され、フリップフロップＦＦ_４に保持されているデータは、注目点の２サンプリング周期前の音声信号のデータ値レベルＤＭ（ｌ２）を表すデータとして出力され、フリップフロップＦＦ_１に保持されているデータは、注目点の１サンプリング周期後の音声信号のデータ値レベルＤＭ（ｒ１）を表すデータとして出力される。【００５４】
図１１は、サンプリング点ｃを注目点とした場合のデータ格納部７の出力を示す。横軸は時間ｉを示し、縦軸はデータ格納部７に入力される音声信号データＤＳ及びデータ格納部から出力される音声信号データＤＭのデータ値レベルを示す。図示の例では、データ格納部７は、ＤＭ（ｌ２）＝４Ｙ、ＤＭ（ｌ１）＝４Ｙ、ＤＭ（ｃ）＝４Ｙ、ＤＭ（ｒ１）＝４Ｙ＋４を出力し、これらは第１の差分算出部８−１〜第４の差分算出部８−４に供給される。このように、データ格納部７は、注目点ｃの音声信号データＤＭ（ｃ）と、注目点に連続（前後）した、該注目点の周辺（前後）のサンプリング点の音声信号データＤＭ（ｌ２）、ＤＭ（ｌ１）、ＤＭ（ｒ１）とを同時に出力する。【００５５】
図７の差分算出部８−１〜８−４は、データ格納部７から出力されるデータのうちの、注目サンプリング点の音声信号データＤＭ（ｃ）と、該注目サンプリング点の前後のサンプリング点の音声信号データＤＭ（ｌ２）、ＤＭ（ｌ１）、ＤＭ（ｒ１）各々との差分を表す差分データを生成する。【００５６】
具体的には、第１の差分算出部８−１はサンプリング点ｌ２のデータ値ＤＭ（ｌ２）と注目点ｃ（サンプリング点ｃ）のデータ値ＤＭ（ｃ）の差分データＥＤ（ｌ２）を生成し、第１のε判定部９−１及び判定付き加重平均部１０に出力する。第２の差分算出部８−２〜第４の差分算出部８−４も同様にそれぞれ注目点前後のデータ値ＤＭ（ｌ１）〜ＤＭ（ｒ１）に基づいて差分データＥＤ（ｌ１）〜ＥＤ（ｒ１）を生成し、それぞれ第２のε判定部９−２〜第４のε判定部９−４及び判定付き加重平均部１０に出力する。このように、差分算出部８−１乃至８−４は、注目点の音声信号データＤＭ（ｃ）と、注目点に連続した、該注目点の周辺（前後）のサンプリング点の音声信号データＤＭ（ｌ２）、ＤＭ（ｌ１）、ＤＭ（ｒ１）の各々との差分を算出し、差分を表す差分データを出力する。【００５７】
図１２は、図１１のサンプリング点ｃを注目点としたときに、データ格納部７が出力するデータＤＭ（ｋ）、及びこれに基づいて第１の差分算出部８−１〜第４の差分算出部８−４、第１のε判定部９−１〜第４のε判定部９−４、及び判定付き加重平均部１０で生成されるデータＥＤ（ｋ）、ＥＥ（ｋ）、及びＥＭを示す表であり、判定付き加重平均部１０における演算の過程で得られるｆ｛ＥＤ（ｋ）｝の値も併せて示されている。【００５８】
第１の差分算出部８−１は、
ＥＤ（ｌ２）＝ＤＭ（ｌ２）−ＤＭ（ｃ）＝４Ｙ−４Ｙ＝０、
を出力し、第２の差分算出部８−２は、
ＥＤ（ｌ１）＝ＤＭ（ｌ１）−ＤＭ（ｃ）＝４Ｙ−４Ｙ＝０、
を出力し、第３の差分算出部８−３は、
ＥＤ（ｃ）＝ＤＭ（ｃ）−ＤＭ（ｃ）＝４Ｙ−４Ｙ＝０、
を出力し、第４の差分算出部８−４は、
ＥＤ（ｒ１）＝ＤＭ（ｒ１）−ＤＭ（ｃ）＝（４Ｙ＋４）−４Ｙ＝４、
を出力する。【００５９】
ε判定部９−１〜９−４は、注目サンプリング点の前後のサンプリング点の各々について、差分算出部８−１〜８−４が出力する差分データＥＤ（ｌ２）〜ＥＤ（ｒ１）が閾値εより大きいか否かを示す判定データを生成する。
具体的には、第１のε判定部９−１〜第４のε判定部９−４は、差分値ＥＤ（ｋ）を受け、ＥＤ（ｋ）がεより大きいか否かの判定を行い、該判定結果を図１３（ａ）に示される判定データＥＥ（ｋ）として判定付き加重平均部１０に出力する。図示の例では、ＥＤ（ｋ）がεより大きい場合は「０」を、ε以下の場合は「１」をＥＥ（ｋ）として出力する。【００６０】
即ち、第１のε判定部９−１は、差分データＥＤ（ｌ２）がεよりも大きい場合は「０」を生成し、ε以下の場合は「１」を生成する。
第２のε判定部９−２〜第４のε判定部９−４も同様に差分データＥＤ（ｌ１）〜ＥＤ（ｒ１）に基づいて判定データＥＥ（ｌ１）〜ＥＥ（ｒ１）を生成する。
生成された判定データは、判定付き加重平均部１０に供給される。
ここでα＝２なので閾値ε＝４と設定されている。【００６１】
図１２に示される例では、第１、第２、及び第３のε判定部９−１、９−２及び９−３には差分データＥＤ（ｌ２）、ＥＤ（ｌ１）、ＥＤ（ｃ）として「０」が入力され、第４のε判定部９−４には差分データＥＤ（ｒ１）として「４」が入力され、これらの差分データＥＤ（ｌ２）〜ＥＤ（ｒ１）は全てε以下であるため判定データＥＥ（ｌ２）〜ＥＥ（ｒ１）は全て「１」となる。【００６２】
判定付き加重平均部１０は、注目サンプリング点の前後のサンプリング点の各々についてε判定部９−１〜９−４が出力する判定データＥＥ（ｌ２）〜ＥＥ（ｒ１）と差分算出部８−１〜８−４が出力する差分データＥＤ（ｌ２）〜ＥＤ（ｒ１）に基づいて加重平均値を生成する。具体的には、判定付き加重平均部１０は、判定データＥＥ（ｌ２）〜ＥＥ（ｒ１）に基づいて差分データＥＤ（ｌ２）〜ＥＤ（ｒ１）を加重平均して、その結果として得られる加重平均値を表す平均データＥＭを出力する。判定データが「１」の場合は、係数ａｋに差分データを乗算して加算し、「０」の場合は加算しない。言い換えると、判定データの値に応じて、差分値ＥＤ（ｋ）に対して図１３（ｂ）に示す関係を有する関数ｆ｛ＥＤ（ｋ）｝の加重平均を求める演算を行っている。【００６３】
係数ａｋ（＝ａｌ２、ａｌ１、ａｃ、ａｒ１）を全て０．２５とした場合（説明を簡単にするため、総和１の１／４にしている。）、判定データＥＥ（ｌ２）〜ＥＥ（ｒ１）が上記の例では全て「１」であるので、判定付き加重平均部１０の出力ＥＭは、以下の式（５）で与えられる。
ＥＭ
＝ａｌ２×ＥＤ（ｌ２）＋ａｌ１×ＥＤ（ｌ１）＋ａｃ×ＥＤ（ｃ）＋ａｒ１×ＥＤ（ｒ１）
＝０．２５×０＋０．２５×０＋０．２５×０＋０．２５×４
＝１
…（５）【００６４】
原データビット拡張部５から供給される音声信号データＤＳに対し、各サンプリング点を順に注目点として上記の処理が行われ、式（５）と同様の演算が行われる。
図１４は、図１１の音声信号データＤＭに対応する加重平均値ＥＭ、即ち各サンプリング点を注目点としたときの加重平均値ＥＭを示す。図１４の横軸が注目点、縦軸が加重平均値ＥＭのデータ値を示している。判定付き加重平均部１０は、加重平均値ＥＭをデータ加算部１１に出力する。【００６５】
図１５（ａ）〜（ｃ）は、データ加算部１１の動作を説明するための図である。横軸は時間軸でありサンプリングタイミングｉを示している。
図１５（ａ）は音声信号データＤＳのデータ値レベル変化を示し、図１５（ｂ）は加重平均値ＥＭのデータ値レベル変化を示し、図１５（ｃ）は音声信号データＤＯのデータ値レベル変化を示す。
データ加算部１１は、図１５（ａ）に示した音声信号データＤＳと、図１５（ｂ）に示した加重平均値ＥＭを加算して、図１５（ｃ）に示す音声信号データＤＯを出力する。例えば、図１５（ａ）〜（ｃ）におけるサンプリングタイミングｄでは（サンプリングタイミングｄを注目点として処理を行うときは）、ＤＳ（ｄ）＝４Ｙ、ＥＭ（ｄ）＝１なので
ＤＯ（ｄ）＝ＤＳ（ｄ）＋ＥＭ（ｄ）＝４Ｙ＋１
となる。【００６６】
以上のように、本実施の形態は、データ値レベル変化が緩やかな領域において実効的な量子化ビット数を増やすことができる。ｎビットの音声信号をｎ＋２ビットに変換する場合、アナログ入力音声信号ＳＡが緩やかに変化し、これに対応してビット拡張された音声信号データＤＳのデータ値レベル変化が図１５（ａ）に示されるように、４Ｙから４Ｙ＋４へ（４＝２２）だけジャンプする場合に、図１５（ｃ）に示すように、４Ｙ＋１、４Ｙ＋２、４Ｙ＋３を使って補間し、平滑化することができる。つまりビット拡張前では表現できなかった信号変化を得ることができ、原音（アナログ入力音声信号ＳＡ）波形にフィルタ処理前よりも近づけることができる。【００６７】
次に、εフィルタに信号振幅が急峻に大きく変化する（閾値εよりも大きい幅でステップ状に変化する）信号が入力された場合の動作を説明する。図１６（ａ）〜（ｅ）は、上記の音声信号処理装置に信号振幅が急峻に大きく変化する信号が入力された場合の動作を説明するための図である。横軸は時間軸でサンプリングタイミングｉを示している。
図１６（ａ）はアナログの音声入力信号ＳＡの振幅変化波形を示し、図１６（ｂ）はｎビットの音声信号データＤＩのデータ値レベル変化を示し、図１６（ｃ）はｎ＋αビットの音声信号データＤＳ、及びＤＭのデータ値レベル変化を示し、図１６（ｄ）は加重平均値ＥＭのデータ値レベル変化を示し、図１６（ｅ）はｎ＋αビットの音声信号データＤＯのデータ値レベル変化を示している。【００６８】
図１６（ａ）に示すようなアナログの音声信号ＳＡが、入力端子１より入力処理部２に入力される。入力処理部２は、アナログの音声信号ＳＡを図１６（ｂ）に示すようなデジタルの音声信号データＤＩ（ｎビットでは２値のデータ値レベル（ＹとＹ＋４））に変換して、原データビット拡張部５に出力する。【００６９】
原データビット拡張部５では、図１６（ｂ）の音声信号データＤＩのデータ値レベルＹが４Ｙに、Ｙ＋４が４（Ｙ＋４）に変換され、図１６（ｃ）に示したような音声信号データＤＳを一次元４次εフィルタ部６に出力する。【００７０】
図１７は、図１６（ｃ）のサンプリング点ｃを注目点としたときに、データ格納部７が出力するデータＤＭ（ｋ）、及びこれに基づいて第１の差分算出部８−１〜第４の差分算出部８−４、第１のε判定部９−１〜第４のε判定部９−４、及び判定付き加重平均部１０で生成されるデータＥＤ（ｋ）、ＥＥ（ｋ）、ＥＭを示す表であり、判定付き加重平均部１０における演算の過程で得られるｆ｛ＥＤ（ｋ）｝の値も併せて示されている。【００７１】
データ格納部７はＤＭ（ｌ２）＝４Ｙ、ＤＭ（ｌ１）＝４Ｙ、ＤＭ（ｃ）＝４Ｙ、ＤＭ（ｒ１）＝４Ｙ＋１６を第１の差分算出部８−１〜第４の差分算出部８−４に出力する。【００７２】
第１の差分算出部８−１は、
ＥＤ（ｌ２）＝ＤＭ（ｌ２）−ＤＭ（ｃ）＝４Ｙ−４Ｙ＝０、
を出力し、第２の差分算出部８−２は、
ＥＤ（ｌ１）＝ＤＭ（ｌ１）−ＤＭ（ｃ）＝４Ｙ−４Ｙ＝０、
を出力し、第３の差分算出部８−３は、
ＥＤ（ｃ）＝ＤＭ（ｃ）−ＤＭ（ｃ）＝４Ｙ−４Ｙ＝０、
を出力し、第４の差分算出部８−４は、
ＥＤ（ｒ１）＝ＤＭ（ｒ１）−ＤＭ（ｃ）＝（４Ｙ＋１６）−４Ｙ＝１６、
を出力する。【００７３】
従って、第１のε判定部９−１〜第３のε判定部９−３には「０」が入力され、第４のε判定部９−４には「１６」が入力される。閾値εを「４」と設定した場合、ＥＤ（ｌ２）〜ＥＤ（ｃ）は閾値以下であるので判定データＥＥ（ｌ２）〜ＥＥ（ｃ）は「１」となり、ＥＤ（ｒ１）は閾値εより大きいのでＥＥ（ｒ１）は「０」となる。【００７４】
判定付き加重平均部１０は、判定データが「１」の場合は係数ａｋに差分データを乗算して加算し、「０」の場合は加算しない。係数ａｋ（＝ａｌ２、ａｌ１、ａｃ）を全て０．２５とした場合、判定付き加重平均部１０の出力ＥＭは、以下の式（６）で与えられる。
ＥＭ＝ａｌ２×ＥＤ（ｌ２）＋ａｌ１×ＥＤ（ｌ１）＋ａｃ×ＥＤ（ｃ）
＝０．２５×０＋０．２５×０＋０．２５×０
＝０
…（６）【００７５】
原データビット拡張部５から供給される音声信号データＤＳに対し、各サンプリングタイミングを順に注目点として上記の処理が行われ、式（６）と同様の演算が行われる。
図１６（ｄ）は、図１６（ｃ）の音声信号データＤＭに対応する加重平均値ＥＭ、即ち各サンプリングタイミングｉを注目点としたときの加重平均値ＥＭのデータ値レベル変化を示す。
図１６（ｄ）の横軸が注目点のサンプリングタイミングｉ、縦軸が加重平均値ＥＭのデータ値を示している。
判定付き加重平均部１０は、加重平均値ＥＭをデータ加算部１１に出力する。【００７６】
データ加算部１１は、図１６（ｃ）に示した音声信号データＤＳと、図１６（ｄ）に示した加重平均値ＥＭを加算して、図１６（ｅ）に示す音声信号データＤＯを出力する。【００７７】
図１６（ｅ）に示されるように、音声信号データＤＯは、入力ＳＡ或いはＤＩと同様に急峻な変化を有し、εフィルタは信号振幅の変化が大きい場合、急峻に大きく変化する領域の鮮鋭度を保存することができる。【００７８】
以上のように、ｎビットの音声信号データをｎ＋αビットに増加させる量子化ビット不足改善処理を行なう場合、ビット拡張前の最小データ値レベル変化をさらに細かく補間できるように、閾値εを２のα乗と設定したとすると、入力音声信号と出力音声信号のビット分解能の差による量子化ビット数不足による信号波形歪みが低減される。すなわち、実効的な量子化ビット数を増やすことができる。また緩やかに信号レベルが変化する領域の量子化ビット数を増やす一方で、音声信号のダイナミックな振幅変化特性を劣化させないようにすることができる。
なお、閾値を２αとするのは、２ビット拡張前の最小データ値レベル変化を、αビット拡張後のデータ値レベル変化として換算すると２αになることを考慮したものであるが、実使用状態に応じて最適化を図るため閾値を２α以外の値に設定しても良い。【００７９】
図１８は、図１に示される音声信号出力装置に改変を加えた音声信号出力装置を示すブロック図である。
図１８の音声信号出力装置は、概して図１に示される音声信号出力装置と同じであるが、図１の出力処理部４の代わりに、デジタル式、あるいはアナログ式の振幅制御プログラマブルアンプ１５ａ内蔵の出力処理部１５が設けられている。
このプログラマブルアンプ１５ａは後述の比較部１６からの利得制御信号ＧＣに応じて利得（増幅率）を変更することができるものである。
比較部１６は、データ格納部７から出力される注目点のデータＤＭ（ｃ）とデータ加算部１１の出力ＤＯが入力され、これらの比に応じた利得制御信号ＧＣを出力する。この利得制御信号ＧＣは、出力処理部１５の振幅制御プログラマブルアンプ１５ａに供給される。【００８０】
図１８に示される音声信号出力装置の動作を説明する。入力処理部２、原データビット拡張部５と一次元ｍ次εフィルタ部６は図１の例について説明したのと同様に動作する。
比較部１６ではデータ格納部７から出力される注目点のデータＤＭ（ｃ）とデータ加算部出力ＤＯが入力され、これらのデータを比較している。たとえばこれらのデータの比が一定以上になった場合、比較部１６の出力データで振幅制御プログラマブルアンプ１５ａの利得、従って出力処理部１５の出力の振幅を制御する。
例えば比較部１６内でそれぞれの入力の比（ＤＯ／ＤＭ（ｃ））を求め、この逆数を制御に用いる。即ち入力の比ＤＯ／ＤＭ（ｃ）が小さいほど、振幅制御プログラマブルアンプ１５ａの利得を大きくする。【００８１】
このように構成することにより、一次元ｍ次εフィルタ部６の平滑化動作時に伴う低域通過フィルタの性能の影響を補正することができる。たとえば低域通過フィルタの性能によって信号データの高周波振幅が減少した場合、比較部１６に入力される注目点のデータＤＭ（ｃ）の振幅よりもデータ加算部出力ＤＯの振幅が小さくなることが判別できるため、これらのデータの比（ＤＯ／ＤＭ（ｃ））に基づいて定めた制御信号ＧＣを出力し、出力処理部１５を、平滑化波形を残しながら、振幅を大きくするように動作させる。このようにして周波数補正を行なうことができる。【００８２】
なお、比較部１６の出力で、出力処理部１５を制御する代わりに、出力処理部１５より後段に配置された、別の振幅制御手段を制御する（それにより、データ加算部１１の出力を補正する）こととしても良く、その場合にも上記と同様な振幅補正効果を得ることができる。【００８３】
図１９は、以上に説明した本実施の形態に係る音声信号処理装置の処理工程を示すフローチャートである。以下の説明では、εフィルタ部の次数がｍであるものとし、データの符号として、図１で用いたのと同じもの、及びこれに準じたものが用いられる。【００８４】
まず、アナログ音声入力信号ＳＡが入力端子１に入力され、入力処理部２は、アナログ音声入力信号ＳＡを受信してｎビットの音声信号データＤＩを出力する（ＳＴ１）。
入力処理部２が出力する音声信号データＤＩは、拡張データ生成処理部３の原データビット拡張部５に入力され、原データビット拡張部５では音声信号データＤＩをαビットだけビット拡張してｎ＋αビットの音声信号データＤＳを出力する（ＳＴ２）。【００８５】
データ格納部７には、ｎ＋αビットの音声信号データＤＳが入力され、時間軸上のｍ個（ｍ≧２α）の連続したデータを保持して、ＤＭ（１）〜ＤＭ（ｍ）として出力する（ＳＴ３）。
第１の差分算出部８−１〜第ｍの差分算出部８−ｍには、連続するｍ個のデータＤＭ（１）〜ＤＭ（ｍ）が入力され、注目点ｃのデータと、その前後のサンプリングタイミングのデータの各々との差分をとり、差分データＥＤ（１）〜ＥＤ（ｍ）を出力する（ＳＴ４）。【００８６】
第１のε判定部９−１〜第ｍのε判定部９−ｍには、差分データＥＤ（１）〜ＥＤ（ｍ）が入力され、加算を行うかどうかを示す判定データＥＥ（１）〜ＥＥ（ｍ）を出力する（ＳＴ５）。
判定付き加重平均部１０には、差分データＥＤ（１）〜ＥＤ（ｍ）と判定データＥＥ（１）〜ＥＥ（ｍ）が入力され、判定付き加重平均部１０は、判定データに基づいて差分データを加重平均し、加重平均値ＥＭを出力する（ＳＴ６）。【００８７】
データ加算部１１には、加重平均値ＥＭと注目点ｃの原データＤＭ（ｃ）が入力され、データ加算部１１は、これらを加算して音声信号データＤＯを出力する（ＳＴ７）。音声信号データＤＯは出力処理部４に入力され、出力処理部４は音声信号データＤＯに基づいて、例えばＤ／Ａ変換処理して音声信号を出力する（ＳＴ８）。【００８８】
実施の形態２．
図２０は、本発明の実施の形態２の音声信号出力装置を示す図である。図２０の音声信号出力装置は、概して図１の音声信号出力装置と同じであるが、図１の原データビット拡張部５が設けられておらず、図１の判定付き加重平均部１０及びデータ加算部１１の代わりに、ビット拡張及び判定付き加重平均部１７及びビット拡張付きデータ加算部１８が設けられている。【００８９】
差分算出部８−１〜８−ｍ、及びε判定部９−１〜９−ｍはｎビットのデータに対する処理を行なう。ε判定部９−１〜９−ｍにおける閾値は「１」と設定される。これは、εフィルタ部の前にビット拡張部がないためである。【００９０】
ビット機能拡張及び判定付き加重平均部１７は、加重平均演算及びビット拡張を行なって、αビットだけビット拡張された加重平均値ＥＭを出力する。これは例えば、図７などの例について説明したのと同様の判定付き加重平均の演算を行なったときに現れる小数点以下の桁の数値をも表すデータを平均データＥＭとして生成することで、このビット拡張を行なうことができる。
ビット拡張付きデータ加算部１８は、ビット拡張付きデータ加算部１８は、ビット拡張部１８ａと、データ加算部１８ｂとを有し、ビット拡張部１８ａで入力ＤＭ（ｃ）をｎ＋αビットにビット拡張してビット拡張されたデータＤＭａ（ｃ）を出力する。
データ加算部１８ｂは、ビット拡張されたデータＤＭａ（ｃ）と、ビット拡張及び判定付き加重平均部１７の出力ＥＭとを加算して、加算結果を表すデータＤＯを出力する。【００９１】
このように、図２０の音声信号出力装置では、ビット拡張をεフィルタ部の前で行なわず、εフィルタの演算中に行なう。以上のように構成することで、図１に示した例と同等の効果が得られる。【００９２】
図２１は、図２０に示される音声信号出力装置に改変を加えた音声信号出力装置を示すブロック図である。
図２１の音声信号出力装置は、概して図２０に示される音声信号出力装置と同じであるが、図２０の出力処理部４の代わりに、デジタル式、あるいはアナログ式の振幅制御プログラマブルアンプ１５ａ内蔵の出力処理部１５が設けられている。
このプログラマブルアンプ１５ａは、図１８に示すものと同様に、後述の比較部１６からの利得制御信号ＧＣに応じて利得（増幅率）を変更することができるものである。【００９３】
ビット拡張付きデータ加算部１８は、図２０のビット拡張付きデータ加算部１８と同様に、ビット拡張部１８ａと、データ加算部１８ｂとを有し、ビット拡張部１８ａで入力ＤＭ（ｃ）をｎ＋αビットにビット拡張してビット拡張されたデータＤＭａ（ｃ）を出力する。
データ加算部１８ｂでは、ビット拡張されたデータＤＭａ（ｃ）と、平均データＥＭを加算して、加算結果を表すデータＤＯを出力する。
ビット拡張部１８ａの出力は、ビット拡張付きデータ加算部１８の外部にも出力され、比較部１６に供給される。【００９４】
比較部１６は、ビット拡張された注目点のデータＤＭａ（ｃ）とデータ加算部１８ｂにおける加算結果出力ＤＯが入力され、これらの比に応じた利得制御信号ＧＣを出力する。
この利得制御信号ＧＣは、出力処理部１５の振幅制御プログラマブルアンプ１５ａに供給される。【００９５】
図２１に示される音声信号出力装置の動作を説明する。入力処理部２、及びビット拡張付き一次元ｍ次εフィルタ１９は、図２０の例について説明したのと同様に動作する。
比較部１６ではビット拡張部１８ａから出力されるαビット拡張された注目点のデータＤＭａ（ｃ）と、データ加算部１８ｂの加算結果出力ＤＯが入力され、これらのデータを比較している。たとえばこれらのデータの比が一定以上になった場合、比較部１６の出力データで振幅制御プログラマブルアンプ１５ａの利得、従って出力処理部１５の出力の振幅を制御する。
例えば比較部１６内でそれぞれの入力の比（ＤＯ／ＤＭ（ｃ））を求め、この逆数を制御に用いる。即ち入力の比ＤＯ／ＤＭ（ｃ）が小さいほど、振幅制御プログラマブルアンプ１５ａの利得を大きくする。【００９６】
このように構成することにより、ビット拡張付き一次元ｍ次εフィルタ部１９の平滑化動作時に伴う低域通過フィルタ性能の影響を補正することができる。たとえば低域通過フィルタの性能によって信号データの高周波振幅が減少した場合、比較部１６に入力される注目点のデータＤＭａ（ｃ）の振幅よりもデータ加算部１８ｂの加算結果出力ＤＯの振幅が小さくなることが判別できるため、これらのデータの比（ＤＯ／ＤＭ（ｃ））に基づいて定めた制御信号ＧＣを出力し、出力処理部１５を、平滑化波形を残しながら、振幅を大きくするように動作させる。【００９７】
なお、図１８の例について述べたのと同様、比較部１６の出力で、出力処理部１５を制御する代わりに、出力処理部１５より後段に配置された、別の振幅制御手段を制御する（それにより、データ加算部１１の出力を補正する）こととしても良く、その場合にも上記と同様な振幅補正効果を得ることができる。【００９８】
図２０、図２１を参照して説明した実施の形態に対しても、図５，図６を参照して説明したのと同様の変形(係数プログラマブル判定付き加重平均部１２の使用、或いは次数可変判定付き加重平均部１３の使用)を加えることが可能である。【００９９】
実施の形態３．
図２２は、本発明の実施の形態３に係る音声信号処理装置の構成を示す図である。実施の形態３に係る音声信号処理装置は、入力端子２１、周波数振幅推定部２２、フィルタ係数生成部２３、原データビット拡張部２４、及びエッジ保存型平滑化フィルタ部２５を備える。【０１００】
入力端子２１には、ｎビット（ｎは正の整数）の音声信号Ｘが供給される。音声信号Ｘは、図１の音声信号データＤＩに相当するものである。図２３は、実施の形態３のｎビットの音声信号の一例を示す図である。図２３（ａ）の横軸は時間ｉ、縦軸は信号レベルを示している。図２３（ａ）に示すように、この音声信号は、相連続するサンプリング点毎の、デジタル信号の列であり、時間（を表す数値）ｉは、サンプリング点毎に１ずつ増加する。
図２３（ｂ）の横軸は周波数ｆ、縦軸はパワーおよびゲインを示している。図２３（ａ）はｎビットで量子化された周波数ｆ１の正弦波の音声信号を示し、図２３（ｂ）の実線は図２３（ａ）の音声信号の周波数スペクトル、点線は（後述の）低域通過フィルタの周波数特性を示している。図２３（ｂ）の周波数スペクトルが示すように周波数ｆ１の正弦波であるにもかかわらず量子化によりｆ２やｆ３のような高調波が存在する。【０１０１】
本実施の形態ではｎビットの音声信号の高調波成分を除去し、量子化による音声信号の波形歪みを補正する。【０１０２】
具体的には、まず、音声信号から周波数を推定し、推定した周波数の高調波を除去する周波数特性を有する低域通過フィルタのフィルタ係数を生成する。また、周波数だけではなく振幅も推定し、低域通過フィルタのフィルタ係数の次数を決定する。次数の設定についてはエッジ保存型平滑化フィルタと共に説明する。【０１０３】
例えば、図２３（ｂ）の実線が示すような周波数ｆ１と推定した場合、図２３（ｂ）の点線のようなカットオフ周波数特性の低域通過フィルタ係数を生成する。周波数ｆ１が推定できればｆ２は自明であるため、ｆ１とｆ２の間にｆｃ１を設定すればよい。【０１０４】
次に、生成した低域通過フィルタ係数を用いてビット拡張した音声信号に対して平滑化を行うことで、高調波成分を除去して量子化による波形歪みを補正する。平滑化にはエッジ保存型平滑化フィルタを用いる。【０１０５】
エッジ保存型平滑化フィルタは、実施の形態１に関連して説明したように、急峻で大きな変化が存在する部分の先鋭度を保存しながら、小さな変化のみを平滑化するフィルタであり、εフィルタ、トリムド平均値フィルタ（ＤＷ−ＭＴＭフィルタ）、バイラテラルフィルタなどがある。εフィルタ及びトリムド平均値フィルタ（ＤＷ−ＭＴＭフィルタ）は上記の非特許文献１に説明されている。以下、例としてエッジ保存型平滑化フィルタをεフィルタとして説明する。【０１０６】
図２４は、εフィルタの動作を説明するための図である。図２４（ａ）はεフィルタの入力信号ｘ（ｉ）を示し、図２４（ｂ）は図２４（ａ）の位置ｉ１を注目点とした時の
ｆ｛ｘ（ｉ１−ｋ）−ｘ（ｉ１）｝
を示している。【０１０７】
図２４（ａ）のような緩やかな傾斜を持つ信号がεフィルタの入力信号の場合、次数が大きすぎると注目点と周辺の点の差分が閾値を超えてしまい、図２４（ｂ）のようにその領域が０とされて重み付平均を取るため平滑化の効果が弱まる。【０１０８】
εフィルタなどのエッジ保存型平滑化フィルタの多くは低域通過フィルタに比べて、急峻で大きな変化を保存できる利点がある。しかし、信号が緩やかな傾斜を持つ場合、平滑化の性能が低くなる。そこで、実施の形態３では音声信号の周波数と振幅を推定することにより信号の傾斜を考慮している。周波数が同じで振幅が大きい場合、傾斜は急になるのでフィルタの次数を小さくし、εフィルタでの平滑化の性能を上げている。【０１０９】
実施の形態３の構成では、まずｎビットの音声信号Ｘが入力端子２１から周波数振幅推定部２２及び原データビット拡張部２４に入力される。周波数振幅推定部２２は、入力された音声信号Ｘの周波数と振幅を推定してフィルタ係数生成部２３に周波数Ｆと振幅Ａを出力する。フィルタ係数生成部２３は、周波数Ｆと振幅Ａに基づいて低域通過フィルタ係数Ｃを生成し、エッジ保存型平滑化フィルタ部２５に出力する。原データビット拡張部２４は、図１などの原データビット拡張部５と同様のものであり、ｎビットの音声信号Ｘをαビット分ビット拡張したｎ＋αビットの音声信号Ｘ’をエッジ保存型平滑化フィルタ部２５に出力する。エッジ保存型平滑化フィルタ部２５は、ｎ＋αビットの音声信号Ｘ’に対して低域通過フィルタ係数Ｃを用いてエッジ保存型平滑化フィルタを使って平滑化処理し、ｎ＋αビットの音声信号Ｙを出力する。エッジ保存型平滑化フィルタ部２５としては、図５に示される係数プログラマブル判定付き加重平均部１２を備えた一次元ｍ次εフィルタ部６を用いることができる。【０１１０】
図２３（ａ）のようなｎビットで量子化された周波数ｆ１の正弦波の音声信号Ｘが入力された場合の実施の形態３の動作を説明する。音声信号Ｘは周波数振幅推定部２２と原データビット拡張部２４に入力される。【０１１１】
周波数振幅推定部２２では、音声信号Ｘから周波数Ｆ＝ｆ１と振幅Ａ＝２を推定し、フィルタ係数生成部２３に周波数Ｆ＝ｆ１と振幅Ａ＝２を出力する。【０１１２】
フィルタ係数生成部２３では、周波数ｆ１の高調波成分を除去するようなカットオフ周波数ｆｃ１と、周波数Ｆ＝ｆ１と振幅Ａ＝２に基づいた次数を有するフィルタ係数を生成し、エッジ保存型平滑化フィルタ部２５に出力する。【０１１３】
図２５は、原データビット拡張部２４の動作を説明するための図である。横軸は時間ｉを示し、縦軸は信号レベルを示している。図２５（ａ）はｎビットの音声信号Ｘを示し、図２５（ｂ）はｎ＋αビットの音声信号Ｘ’を示している。原データビット拡張部２４は、図２５（ａ）に示すようなｎビットの音声信号をαビットだけビット拡張し、図２５（ｂ）に示したようなｎ＋αビットの音声信号をエッジ保存型平滑化フィルタ部２５に出力する。【０１１４】
エッジ保存型平滑化フィルタ部２５ではεフィルタを使って平滑化処理を行う。εフィルタはビット拡張により増えたビット数を小振幅成分として扱う。つまり、ｎビットからｎ＋αビットにビット拡張する場合、εフィルタの閾値εは２のα乗とする。これにより、ｎビットにおける１ＬＳＢ以下の段差を平滑化する。【０１１５】
図２６は、エッジ保存型平滑化フィルタ部２５の動作を説明するための図である。横軸は時間ｉを示し、縦軸は信号レベルを示している。図２６（ａ）はｎ＋αビットの音声信号Ｘ’（ｉ）を示し、図２６（ｂ）はεフィルタ処理されたｎ＋αビットの音声信号Ｙ（ｉ）を示している。エッジ保存型平滑化フィルタ部２５は、図２６（ａ）に示すようなｎ＋αビットの音声信号から高調波除去することで波形歪みを補正し、図２６（ｂ）に示したようなｎ＋αビットの音声信号を出力する。【０１１６】
このように、実施の形態３はｎビットの音声信号から高調波除去することで波形歪みを補正したｎ＋αビットの音声信号を出力することができる。【０１１７】
図２７は、周波数振幅推定部２２の詳細な構成を示す図である。周波数振幅推定部２２は、図２７に示すように、変曲点検出部２７、周波数推定部２８、及び振幅推定部２９を備えている。【０１１８】
変曲点検出部２７は、ｎビットの音声信号が一連の単調増加を開始する点又は終了する点及び一連の単調減少を開始する点又は終了する点を変曲点として検出する。ここで、「一連の単調増加」とは、途中で減少が生じることのない（同じ値が続くことはあっても良い）増加の連続を意味する。この一連の単調増加の区間内では、
Ｘ（ｉ）≦Ｘ（ｉ＋１）
の関係が連続して（すべてのサンプリング点ｉにおいて）満たされる。
同様に、「一連の単調減少」とは、途中で増加が生じることのない（同じ値が続くことはあっても良い）減少の連続を意味する。この一連の単調減少の区間内では、
Ｘ（ｉ）≧Ｘ（ｉ＋１）
の関係が連続して（全てのサンプリング点ｉにおいて）満たされる。【０１１９】
図示の変曲点検出部２７は、一次微分算出部３１及び符号変化点検出部３２を備える。
一次微分算出部３１は、入力されたｎビットの音声信号から一次微分データＤを算出して出力する。例えば、一次微分算出部３１は、
各サンプリング点における前記ｎビットの音声信号をＸ（ｉ）で表し、
次のサンプリング点における前記ｎビットの音声信号をＸ（ｉ＋１）で表すとき、
Ｄ（ｉ）＝Ｘ（ｉ＋１）−Ｘ（ｉ）
で得られるＤ（ｉ）を、一次微分データとして出力する。【０１２０】
符号変化点検出部３２は、一次微分データＤの符号が正に変化した点及び負に変化した点を、変曲点として検出する。より具体的には、符号変化点検出部３２は、一次微分データＤが、符号が負である状態又はゼロである状態から符号が正である状態に変わった点（以下、「正への変化点」と言う）、及び符号が正である状態又はゼロである状態から符号が負である状態に変わった点（以下「負への変化点」と言う）を、上記の「符号が変化した点」として検出する。符号変化点検出部３２の出力は２値データであり、「正への変化点」から、「負への変化点」までは、第１の値（例えば、高レベルの値）を取り、「負への変化点」から、「正への変化点」までは、第２の値（例えば、低レベルの値）を取る。
符号変化点検出部３２のこのような動作は、一次微分データＤから符号のみの２値データへの変換し（ただし、０の場合は前データの符号とする）と言うこともできる。
上記の一次微分算出部３１と符号変化点検出部３２とで構成される変曲点検出部２７は、ｎビットの音声信号が一連の単調増加を開始する点及び一連の単調減少を開始する点を変曲点として検出する。【０１２１】
周波数推定部２８は音声信号の変曲点と前の（直前の）変曲点の区間長を算出して周波数Ｆとして出力する。
振幅推定部２９は音声信号の変曲点と前の（直前の）変曲点の音声信号のレベル差を振幅Ａとして出力する。【０１２２】
図２８は、周波数振幅推定部２２の動作を説明するための図である。横軸は時間ｉを示している。図２８（ａ）はｎビットの音声信号Ｘ（ｉ）を示し、図２８（ｂ）は音声信号の一次微分データＤ（ｉ）を示し、図２８（ｃ）は２値データを示し、図２８（ｄ）は音声信号の変曲点位置Ｓを示している。一次微分算出部３１は、図２８（ａ）はｎビットの音声信号が入力された場合、図２８（ｂ）のような一次微分データを算出する。符号変化点検出部３２は、一次微分データＤから図２８（ｃ）のような符号のみの２値データに変換して、図２８（ｄ）のようなその２値データが変化する位置Ｓ＝ｉ１、ｉ２、ｉ３（その時間軸上の位置が縦方向に延びた点線で示されている）を検出する。よって、周波数推定部２８及び振幅推定部２９は、ｉ１〜ｉ２区間では
周波数としてＦ＝１／（ｉ２−ｉ１）、振幅としてＡ＝｜Ｘ（ｉ２）−Ｘ（ｉ１）｜をそれぞれ求め、
ｉ２〜ｉ３区間では、周波数としてＦ＝１／（ｉ３−ｉ２）、振幅としてＡ＝｜Ｘ（ｉ３）−Ｘ（ｉ２）｜をそれぞれ求める。
求められた周波数Ｆ及び振幅Ａはフィルタ係数生成部２３に供給される。【０１２３】
図２９は、図２８とは別の音声信号が入力された場合の周波数振幅推定部２２の動作を説明するための図である。横軸は時間ｉを示している。図２９（ａ）はｎビットの音声信号Ｘ（ｉ）を示し、図２９（ｂ）は音声信号の一次微分データＤ（ｉ）を示し、図２９（ｃ）は２値データを示し、図２９（ｄ）は音声信号の変曲点位置Ｓを示している。一次微分算出部３１は、図２９（ａ）はｎビットの音声信号が入力された場合、図２９（ｂ）のような一次微分データを算出する。符号変化点検出部３２は、一次微分データから図２９（ｃ）のような符号のみの２値データに変換して、図２９（ｄ）のようなその２値データが変化する位置Ｓ＝ｉ４、ｉ５、ｉ６（その時間軸上の位置が縦方向に延びた点線で示されている）を検出する。よって、周波数推定部２８及び振幅推定部２９は、ｉ４〜ｉ５区間では、周波数としてＦ＝１／（ｉ５−ｉ４）、振幅としてＡ＝｜Ｘ（ｉ５）−Ｘ（ｉ４）｜をそれぞれ求め、ｉ５〜ｉ６区間では、周波数としてＦ＝１／（ｉ６−ｉ５）、振幅としてＡ＝｜Ｘ（ｉ６）−Ｘ（ｉ５）｜をそれぞれ求める。
求められた周波数Ｆ及び振幅Ａはフィルタ係数生成部２３に供給される。【０１２４】
図２８及び図２９を参照して説明したように、
図２７に示す周波数振幅推定部２２で算出される音声信号の一次微分データの符号の変化する位置（「正への変化点」及び「負への変化点」）は音声信号の変曲点として扱われ、その相前後する変曲点の時間間隔の逆数が、音声信号の周波数であると推定することができる。また、変曲点は、一連の単調増加の開始点又は一連の単調減少の開始点であるので、相前後する変曲点の信号値の差が振幅であると推定することができる。【０１２５】
図２８及び図２９の例では、音声信号が単一の周波数成分からなる。
次に、音声信号が複数の周波数成分からなる場合について、図３０及び図３１を参照して説明する。
図３０（ａ）は周波数ｆ１１、振幅ａ１１の信号成分を示し、図３０（ｂ）は周波数ｆ１２（＞ｆ１１）、振幅ａ１２の信号成分を示し、図３０（ｃ）は、図３０（ａ）の信号成分と図３０（ｂ）の信号成分が重畳した信号を示す。図の縦方向に延びた点線は変曲点の時間的位置を示す。相前後する変曲点相互の時間間隔（区間長さ）が信号成分の半周期として、周波数の推定に用いられる。
この時、図３０（ｃ）のようにほとんどの領域で、高いほうの周波数であるｆ１２が周波数として推定され、ａ１２が振幅として推定され、このように、ｆ１２、ａ１２が推定された区間では、周波数ｆ１２、振幅ａ１２に基づいてフィルタ係数が選択され、波形歪みの補正が正確に行われる。【０１２６】
サンプリング点ｉ１１〜ｉ１２のように、周波数がｆ１２と推定されない（推定結果がｆ１２よりも大きな値となる）区間では、重複された信号を一つの正弦波と近似して周波数が推定される。しかし、ｉ１１〜ｉ１２区間は非常に短く、ｆ１２より高い周波数が推定されるので、これにより生じる問題は大きくはない。【０１２７】
図３１に、図３０とは異なる例を示す。
図３１（ａ）は周波数ｆ１３、振幅ａ１３の信号成分を示し、図３１（ｂ）は周波数ｆ１４（＞ｆ１３）、振幅ａ１４の信号成分を示し、図３１（ｃ）は、図３１（ａ）に示す信号成分と図３１（ｂ）に示す信号成分とが重畳した信号を示す。図の縦方向に延びた点線は変曲点の時間的位置を示す。相前後する変曲点の時間間隔（区間長）が信号成分の半周期として、周波数の推定に用いられる。
図３１（ｄ）はｎビット信号（図３１（ｃ））を実施の形態３で処理したｎ＋αビットの出力を示す。図３１（ｃ）のようにほとんどの領域で高いほうの周波数であるｆ１３が推定され、振幅ａ１３が推定される。【０１２８】
しかし、サンプリング点ｉ１３〜ｉ１４の区間のようにｆ３が推定されない（推定結果がｆ３よりも低い値となる）区間では、重複された信号を一つの正弦波と近似して周波数が推定されてしまう。
しかし、ｉ１３〜ｉ１４の区間における補正量はビット拡張前の信号（ｎビットの信号）のＬＳＢの１／２以上にはならず、仮にビット拡張後の信号（ｎ＋αビットの信号）をｎビットに量子化した場合には、補正量が０になる。つまり、ビット拡張後のｎ＋αビットの信号を、仮に量子化してｎビットの信号に戻した場合、ｉ１３〜ｉ１４の区間でも入力信号を再現することができる。
また、影響があるのはｉ１３〜ｉ１４区間のみであり、全体からみるとごく一部の区間に限られる。【０１２９】
図３０及び図３１を参照して説明したように、図２７に示す周波数振幅推定部２２で算出される音声信号の一次微分データの符号の変化する位置（「正への変化点」及び「負への変化点」）は音声信号のうちの最も高い周波数の信号成分の変曲点として扱われ、その相前後する変曲点の時間間隔の逆数が、音声信号の最も高い周波数の成分の周波数であると推定することができる。また、変曲点は、一連の単調増加の開始点又は一連の単調減少の開始点であるので、相前後する変曲点の信号値の差が、音声信号に含まれる最も高い周波数の成分の振幅であると推定することができる。【０１３０】
図２７に示す周波数振幅推定部２２では、音声信号に含まれる最も高い周波数の成分の半周期を推定することで周波数を算出することができ、同時に変曲点における信号値の差から振幅を算出することができる。【０１３１】
そして、このようにして推定された周波数及び振幅に基づいて決定されたフィルタ係数が、それぞれの区間（相前後する変曲点相互の区間）の信号値にフィルタリングに用いられる。たとえば、図２８の相前後する変曲点ｉ１、ｉ２により求められた周波数、振幅により決定されたフィルタ係数を用いて、変曲点ｉ１の次のサンプル点から、変曲点ｉ２までのデータに対するフィルタリングが行われる。【０１３２】
なお、上記の変曲点検出部２７は、ｎビットの音声信号が一連の単調増加を開始する点及び一連の単調減少を開始する点を変曲点として検出するものであるが、代わりにｎビットの音声信号が一連の単調増加を終了する点及び一連の単調減少を終了する点を変曲点として検出するように変曲点検出部を構成しても良い。その場合には、例えば、図３２（ａ）で示される信号を入力とする一次微分算出部として、図３２（ｂ）に示すように、
Ｄ（ｉ）＝Ｘ（ｉ）−Ｘ（ｉ−１）
で得られるＤ（ｉ）を、一次微分データとして出力するものを用い、符号変化点検出部として、図３２（ｃ）、（ｄ）に示すように、一次微分データＤの符号が負に変化した点より前で、それに最も近い正であった点、及び一次微分データＤの符号が正に変化した点より前で、それに最も近い負であった点を検出するものを用いれば良い。
図３２には、検出された変曲点の時間的位置が符号ｉ２１、ｉ２２、ｉ２３の付された点線で示されている。【０１３３】
図３３は、フィルタ係数生成部２３の動作を説明するための図である。フィルタ係数生成部２３は、図３３のようなカットオフ周波数と次数が異なる複数の低域通過フィルタ係数を格納するフィルタ係数テーブルを備え、フィルタ係数テーブルから周波数Ｆと振幅Ａに基づいて低域通過フィルタ係数Ｃを選択してエッジ保存型平滑化フィルタ部２５に出力する。【０１３４】
図３４は、カットオフ周波数と次数が異なる複数の低域通過フィルタ係数を格納するフィルタ係数テーブルを説明するための図である。このテーブルが保持している低域通過フィルタ係数は、音声信号の周波数に基づいて低域通過フィルタのカットオフ周波数特性と、周波数と振幅に基づいて低域通過フィルタの次数を決定される。例えば図３４（ａ）の実線のような周波数特性を持つ音声信号の場合、図３４（ａ）の点線のようなカットオフ周波数特性の低域通過フィルタ係数を生成する。（周波数ｆ１が推定できればｆ２は自明であるため、ｆ１とｆ２の間にｆｃ１を設定する）。図３４（ｂ）の実線のような周波数特性を持つ音声信号の場合には、図３４（ｂ）の点線のようなカットオフ周波数特性の低域通過フィルタ係数を生成する。（周波数ｆ４が推定できればｆ５は自明であるため、ｆ４とｆ５の間にｆｃ４を設定する）。このように周波数に応じた低域通過フィルタのカットオフ周波数特性を持つようにする。【０１３５】
また、周波数と振幅から傾きを求めて次数を決定する。周波数が同じで振幅が大きい場合、傾きは大きくなるのでフィルタの次数は小さくする必要がある。【０１３６】
以上のようにフィルタ係数生成部２３は、推定された周波数Ｆの高調波成分をカットし、推定された振幅Ａが大きいほど低域通過フィルタの次数が小さいフィルタ係数を生成することができる。【０１３７】
実施の形態３では音声信号の周波数と振幅を推定して、その周波数と振幅基づいたカットオフ周波数特性と次数を有する低域通過フィルタ係数を生成して平滑化するため、音声信号の量子化による波形歪みを的確に補正することができる。一方で平滑化の際にエッジ保存型平滑化フィルタを適用しているため、信号振幅が急峻に大きく変化する領域を有する音声信号入力波形の再現性を損なわない。【０１３８】
これまではエッジ保存型平滑化フィルタ部２５はεフィルタである構成で説明したが、実施の形態３はこの構成に限ったものではない。バイラテラルフィルタ、トリムド平均値フィルタ（ＤＷ−ＭＴＭフィルタ）などの他のエッジ保存型フィルタでも同様の効果が期待できる。【０１３９】
図３５は、以上に説明した実施の形態３に係る音声信号処理装置の処理工程を示すフローチャートである。【０１４０】
まず、入力端子２１よりｎビットの音声信号が周波数振幅推定部２２に入力される。周波数振幅推定部２２はｎビットの音声信号から周波数と振幅を推定してフィルタ係数生成部２３に出力する（ＳＴ１１）。フィルタ係数生成部２３は周波数と振幅に基づいて低域通過フィルタ係数をエッジ保存型平滑化フィルタ部２５に出力する（ＳＴ１２）。原データビット拡張部２４は、ｎビットの音声信号をαビット分ビット拡張したｎ＋αビットの音声信号をエッジ保存型平滑化フィルタ部２５に出力する（ＳＴ１３）。エッジ保存型平滑化フィルタ部２５は、生成した低域通過フィルタ係数を用いてｎ＋αビットの音声信号をエッジ保存型平滑化フィルタ処理して、ｎ＋αビットの音声信号を出力する（ＳＴ１４）。【０１４１】
図２２に示す音声信号処理装置は、ソフトウエアで、即ちプログラムされたコンピュータで実現することもできる。その場合、コンピュータによる処理の手順は、図３５を参照して上記したのと同様である。【０１４２】
実施の形態３によれば、ｎビットの音声信号から比較的長い時間範囲で周波数と振幅を推定し、その周波数と振幅に基づいて算出された低域通過フィルタを使って平滑化することで、量子化によって発生する高調波成分を除去し、量子化による音声信号の波形歪みを補正することができ、従来よりも量子化前の音声信号波形に近づけるような音声信号処理が実現できる。またエッジ保存型平滑化フィルタを適用することにより、信号振幅が急峻に大きく変化する領域を有する音声信号の再現性を損なわないようにすることができる。【０１４３】
実施の形態３で説明した、音声信号の周波数及び振幅の推定結果に基づいて生成したフィルタ係数を用いたエッジ保存型平滑化は、実施の形態１、実施の形態２のいずれとも組み合わせ可能である。例えば、図２２のフィルタ係数生成部２３で生成した係数を、図５に示した係数プログラマブル判定付き加重平均部１２に供給することとすれば良い。また、図１８の音声処理装置においても、判定付き加重平均部１０として、係数プログラマブルなものを用い、該係数として、図２２のフィルタ係数生成部２３で生成した係数を用いることとしても良い。同様に、図２０の音声処理装置においても、ビット拡張及び判定付き加重平均部１７として、係数プログラマブルなものを用い、該係数として、図２２のフィルタ係数生成部２３で生成した係数を用いることとしても良い。
【産業上の利用可能性】
【０１４４】
本発明の活用例として、カーオーディオ、ＰＡ(ポータブルオーディオ)などの音声信号処理装置に適用できる。
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【国際調査報告】
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