(57)【要約】【課題】  圧縮率を大きくしても複号化（正答率）の高い音声のコーディング・デコーディング方法を提供する。【解決手段】  コーディングについては、入力音声を複数の帯域に分割した後に圧縮する処理と、入力音声を０,１符号化した後に圧縮する処理と構成し、デコーディングについては、前記複数の帯域に分割した後に圧縮された音声データをアップサンプリングする処理と、前記０,１符号化した後に圧縮された音声データをアップサンプリングした後にコーディングでの分割帯域と同じ帯域に分割する処理と、入力音声を複数の帯域に分割して圧縮した後にアップサンプリングされた各帯域の音声データと０,１符号化（矩形クリップ音声）した後にアップサンプリングされた各帯域の音声データとを合成する処理とから構成する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声をコーディングした後にデコーディングする方法であって、コーディングは入力音声を複数の帯域に分割した後に圧縮する処理と、入力音声を０,１符号化した後に圧縮する処理とからなり、前記デコーディングは前記複数の帯域に分割した後に圧縮された音声データをアップサンプリングする処理と、前記０,１符号化した後に圧縮された音声データをアップサンプリングした後にコーディングでの分割帯域と同じ帯域に分割する処理と、入力音声を複数の帯域に分割して圧縮した後にアップサンプリングされた各帯域の音声データと０,１符号化した後にアップサンプリングされた各帯域の音声データとを合成する処理とからなることを特徴とする音声のコーディング・デコーディング方法。
【請求項２】
請求項１に記載の音声のコーディング・デコーディング方法であって、前記入力音声を複数の帯域に分割した後に圧縮する処理は、バンドパスフィルタを用いて複数の帯域に分割し、この分割された周波数帯域内の音声データの包絡線を抽出する時間間隔を変更し、この後ビット深度を小さくすることを内容とすることを特徴とする音声のコーディング・デコーディング方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の音声のコーディング・デコーディング方法において、前記入力音声を複数の帯域に分割して圧縮した後に、振幅情報を数値化し、最大値を有する帯域番号とその振幅値を振幅情報として取り出し、デコーディングでは最大値を有する帯域番号とその振幅値を振幅情報に戻すことを特徴とする音声のコーディング・デコーディング方法。
【請求項４】
請求項１または２に記載の音声のコーディング・デコーディング方法において、前記コーディングでは、入力音声を複数の帯域に分割した後に圧縮する処理を音声のパワー変化の因子分析の結果を用いて行い、デコーディングでは、コーディングによって得られた因子ごとの相関値と因子負荷量を帯域ごとに掛け合わせることで振幅情報に変換することを特徴とする音声のコーディング・デコーディング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、送信側で音声をコーディングし、受信側で音声をデコーディングする方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
今日、光ファイバー回線などの高速回線の普及や大容量ストレージの登場により、我々が扱うことができるデータサイズに制限はなくなりつつあり、データの圧縮についても必要性が認められないケースもある。一方、宇宙空間や海中内、或いは宇宙や海中と地上とのデータ通信ではデータサイズに制限が発生する。このような場合には、混信せず、データサイズの小さい音声圧縮方法が求められている。
【０００３】
音声の圧縮方法としては、ＭＰ３、ＷＭＡが知られている。これらの方法は言語情報のみならず音楽的要素を残して圧縮することができ、約８７％の圧縮率が可能である。
【０００４】
また、音声を圧縮するのではないが、残響や背景騒音があっても特定の音声、例えば駅の放送音などを明瞭にする方法として、特許文献１に開示される方法が提案されている。この方法は、入力された音声信号を複数の周波数帯域に分割し、分割されたそれぞれの周波数帯域内の信号を複数の時間フレームに分割し、それぞれの時間フレーム内の平均パワーを算出し、パワー算出されたそれぞれの時間フレーム内の平均パワーを互いに比較し、比較結果に基づいて時間フレーム分割部で分割されたそれぞれの信号の増幅度を決定し、増幅されたそれぞれの周波数帯域内の信号を加算する内容である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５１１５８１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ＭＰ３、ＷＭＡなどの既存の方法による圧縮は圧縮率が十分ではなく、データサイズに制限が課せられる環境では、より高い圧縮率が求められる。
【０００７】
また特許文献１の図６に示す実施例では、コーディング工程において音声を４つの帯域に分割するとともに、時間波形の瞬時振幅値が正なら+１、ゼロなら０、負なら-１の符号に変換するゼロクロス波生成処理を行い、このゼロクロス波を更に４つの帯域に分割した後にコーディングするようにしているが、圧縮処理は行っていない。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解消すべく本発明は、コーディングについては、入力音声を複数の帯域に分割した後に圧縮する処理と、入力音声を０,１符号化した後に圧縮する処理とで構成し、デコーディングについては、前記複数の帯域に分割した後に圧縮された音声データをアップサンプリングする処理と、前記０,１符号化した後に圧縮された音声データをアップサンプリングした後にコーディングでの分割帯域と同じ帯域に分割する処理と、入力音声を複数の帯域に分割して圧縮した後にアップサンプリングされた各帯域の音声データと０,１符号化（矩形クリップ音声）した後にサンプリングされた各帯域の音声データとを合成する処理とから構成した。
【０００９】
前記入力音声を複数の帯域に分割した後に圧縮する処理の具体例としては、バンドパスフィルタを用いて複数の帯域に分割し、この分割された周波数帯域内の音声データの包絡線を抽出する時間間隔を変更し、この後ビット深度を小さくすることが考えられる。
【００１０】
また、前記入力音声を複数の帯域に分割して圧縮した後に、振幅情報を数値化し、最大値を有する帯域の番号とその振幅値を振幅情報として取り出し、デコーディングでは最大値を有する帯域番号と振幅値を振幅情報に戻す態様も考えられる。
【００１１】
更に、コーディングでは入力音声を複数の帯域に分割した後に圧縮する処理を音声のパワー変化の因子分析の結果を用いて行い、デコーディングでは、コーディングによって得られた因子ごとの相関値と因子負荷量と掛け合わせる態様も考えられる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、音声のコーディングの際の圧縮率を高くして且つデコーディングにおける音声認識（正答率）の高い音声のコーディング・デコーディング方法を提供することができる。
また本発明に係る方法はあらゆる環境における音声通信として利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】コーディングの一例を説明した図
【図２】デコーディングの一例を説明した図
【図３】抽出時間間隔の変更による圧縮を説明した図
【図４】ビット深度による圧縮を説明した図
【図５】０,１符号化を説明した図
【図６】別実施例を説明した図１と同様の図
【図７】別実施例を説明した図２と同様の図
【図８】別実施例を説明した図１と同様の図
【図９】別実施例を説明した図２と同様の図
【図１０】（ａ）は４因子と中心周波数の関係を示すグラフ、（ｂ）は３因子と中心周波数の関係を示すグラフ。
【図１１】因子分析の方法を説明した図。
【図１２】コーディングの際の演算方法を説明した図
【図１３】デコーディングの際の演算方法を説明した図
【発明を実施するための形態】
【００１４】
１６０００Ｈｚ、１６ビットで表現された音声を元音声（入力音声）とする場合について説明する。
コーディングでは、元音声に対してバンドパスフィルタを用いた帯域分割と０,１符号化（矩形クリップ音声）の２つの処理を並行して行う。
【００１５】
バンドパスフィルタを用いた帯域分割では例えば、第１帯域２０〜５１０Ｈｚ、第２帯域５１０〜１２７０Ｈｚ、第３帯域１２７０〜２７００Ｈｚ、第４帯域２７００〜６４００Ｈｚの４つの帯域に分割する。なお、本実施例においては４つの帯域に分割しているが、この帯域数は２、３、もしくは５帯域以上であっても差し支えない。
【００１６】
そして分割した各帯域毎にダウンサンプリングを行う。ダウンサンプリングは図３に示すように音声曲線の振幅包絡線を抽出する時間間隔を変更することで行う。図３では２０ｍｓ（ミリ秒）毎に振幅包絡線を抽出している。尚、実施例にあっては時間間隔を４０ｍｓとすることで、１６０００Ｈｚを２５Ｈｚまで１／６４０に圧縮している。
【００１７】
ダウンサンプリングによって圧縮された音声データは更にビット深度による圧縮が行われる。元音声は１６ビット深度（６５５３６段階での表現）のデータであるが、例えば図４に示すように３ビット（０〜７の８段階）のデータに圧縮する。尚、実施例にあっては８ビット（２５６段階）のデータに圧縮している。  
【００１８】
また、コーディングにおける０、１符号化（矩形クリップ音声）処理は、図５に示すように、入力音声の強度が０以上なら１、０未満なら０とする処理で、実施例では１６０００Ｈｚを１６００Ｈｚ（１／１０）まで圧縮している。即ち、１／１６００秒毎に０,１を決定している。
【００１９】
０、１の決定の仕方は、１０回サンプリングした値の平均値を採用するか、任意（例えば１点目）の瞬時値を採用する等が考えられる。
【００２０】
このようにしてバンドパスフィルタを用いた帯域分割された各帯域の音声データの振幅情報は２５×８＝２００ビット、０,１符号化後のビット数は１６００ビットで、総ビット数は２００×４＋１６００＝２４００ビットとなる。
【００２１】
デコーディングでは、圧縮された音声データに対してアップサンプリングなどが行われる。
先ず、バンドパスフィルタを用いて帯域分割された後に圧縮された音声データに対してはアップサンプリングを行う。実施例では６４０倍にアップサンプリングしている。
【００２２】
アップサンプリングの方法としては線形補間（インターポレーション）を行い、その後にナイキスト周波数相当のカットオフのローパスフィルタを通すことが考えられる。
【００２３】
一方、上記と並行して同時に送信されてきた０、１符号化された音声データについてもアップサンプリングを行う。この場合は１／１０に圧縮されていたので１０倍のアップサンプリングを上記と同様の手法で行う。
【００２４】
そして、１０倍にアップサンプリングされた音声データを前記バンドパスフィルタによる分割と同じ帯域に４分割し、この４分割された音声データを前記６４倍にアップサンプリングされた音声データと各帯域毎に合成する。
【００２５】
評価条件
・使用音声：「ＮＴＴ-ＡＴ多言語音声データベース２００２」（サンプリング周波数１６ｋＨｚ、１６ビット）の日本語の音声データの男女各１名、１５通りづつ、計３０文章を抽出してランダムに使用。
・被験者：正常な聴覚を持つ学生１２名。
・キーボードによる回答。
【００２６】
上記の条件内で、帯域数を４帯域、サンプリング周波数（０,１符号化）を１６００Ｈｚ、時間間隔を４０ｍｓ、ビット深度を８bitとすることで総ビット数を２４００とした場合（圧縮率９９．１％）にモーラ正答率８０％以上、完全一致正答率６０％程度の結果を得た。この値は十分に音声通信に使用できる値である。
【００２７】
図６及び図７は前記実施例において８ビットで数値化した振幅情報は周波数帯域が４つのため２ビットで帯域番号を表すことが可能である。そこで、最大値を有する帯域番号とその振幅値を振幅情報として取り出し、デコーディングでは４つの振幅情報に戻すようにしている。
このような構成とすることで、圧縮率を大きくしても復号化の高いコーディング・デコーディング方法とすることができる。
【００２８】
図８及び図９は更なる別実施例を説明したものであり、この実施例のコーディングでは、多言語のデータベースを用いて、２０の帯域からなるバンドパスフィルタとしての臨界帯域フィルタの出力から得られる音声のパワー変化の因子分析の結果を用いることで、音声の特徴を少ない因子によって表現しており、デコーディングでは、コーディングによって得られた因子ごとの相関値と因子負荷量とを掛け合わせることで２０帯域の振幅情報に変換し、音声合成を行う。
【００２９】
３因子または４因子の負荷量を用いて音声の振幅スペクトルを情報表現することが出来ることが分かっている。図１０（ａ）は４因子と中心周波数の関係を示すグラフであり、因子数は（ｂ）に示すように３因子としてもよい。
【００３０】
因みに因子分析によって音声の因子負荷量を導き出す方法を図１１に示している。この方法の更なる詳細は、Science Reports（doi:10.1038/srep42468）に開示されている。
【００３１】
また、因子分析の結果を用いたコーディングの因子負荷量との相関における演算方法を図１２に、デコーディングの因子負荷量を用いて各帯域の振幅を計算する方法は図１３に示している。コーディングにおける因子負荷量との相関では、あらかじめ用意された、帯域ごとの４因子もしくは３因子の因子負荷量と、入力音声の帯域ごとの出力を積和している。一方、デコーディングで因子負荷量を用いて各帯域の振幅を計算する際には、コーディングによって得られた因子ごとの相関値と因子負荷量を帯域ごとに掛け合わせて算出している。
【産業上の利用可能性】
【００３２】
コーディイング及びデコーディングはそれぞれ個別の装置内に組み込むことも可能であるが、実用上はコーディング部とデコーディング部が込み込まれた１つの送受信機として製造される。
【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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