(57)【要約】  本発明は、音源およびフィルタとしてモデル化されたシステムの共振周波数を入力信号から推定するための方法であって、前記入力信号のＺ変換を決定するステップと、前記Ｚ変換された入力信号の差分位相スペクトルを計算し、それによってＺ面の原点を中心とする円上で前記Ｚ変換を評価するステップと、前記差分位相スペクトルのピークを検出するステップと、前記ピークを前記音源または前記フィルタのいずれかに帰属させるステップと、前記ピークから前記共振周波数を推定するステップとを含む方法に関する。【選択図】  図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音源およびフィルタとしてモデル化されたシステムの共振周波数を入力信号から推定するための方法であって、
−前記入力信号のＺ変換を決定するステップと、
−前記Ｚ変換された入力信号の差分位相スペクトルを計算し、それによってＺ面の原点を中心とする円上で前記Ｚ変換を評価するステップと、
−前記差分位相スペクトルのピークを検出するステップと、
−前記ピークを前記音源または前記フィルタのいずれかに帰属させるステップと、
−前記ピークから前記共振周波数を推定するステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記円はＺ面内の単位円とは異なる、請求項１に記載の共振周波数を推定するための方法。
【請求項３】
前記入力信号の前記Ｚ変換は二つ以上の円で評価される、請求項１又は２に記載の共振周波数を推定するための方法。
【請求項４】
前記入力信号は窓掛け処理される、請求項１〜３のいずれかに記載の共振周波数を推定するための方法。
【請求項５】
前記入力信号は音声信号である、請求項１〜４のいずれかに記載の共振周波数を推定するための方法。
【請求項６】
前記音源は声門流信号である、請求項１〜５のいずれかに記載の共振周波数を推定するための方法。
【請求項７】
前記フィルタは声道システムである、請求項１〜６のいずれかに記載の共振周波数を推定するための方法。
【請求項８】
前記ピークを帰属させるステップは前記ピークの符号に基づいて実行される、請求項１〜７のいずれかに記載の共振周波数を推定するための方法。
【請求項９】
前記ピークを帰属させるステップはさらに前記円の半径に基づく、請求項１〜８のいずれかに記載の共振周波数を推定するための方法。
【請求項１０】
前記差分位相スペクトルを計算するステップを実行する前に、前記入力信号のＺ変換のゼロを除去するステップをさらに含む、請求項１〜９のいずれかに記載の共振周波数を推定するための方法。
【請求項１１】
実行されたときに請求項１〜１０のいずれかに記載の方法を実行する命令を含む、プログラム可能な装置で実行可能なプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、様々な分野の音声処理技術に使用することのできる、記録された音声信号のための解析技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声処理の全ての分野において、基本的な音源フィルタ音声モデルが非常に頻繁に使用される。音声信号は、フィルタ（声道に対応する）を励起させることによって、つまり肺圧および喉頭（音源信号または声門流信号）によって生じる励起によって生成されると主に想定される。
【０００３】
二つのシステム（音源およびフィルタ（または声道））の分解は、音声処理の全ての領域における興味深い問題であった。音源およびフィルタ特性は、音声アプリケーションに非常に有用な情報を提供する。多くのアプリケーションで、一方のシステムの他方に対する影響を除去することにより、アプリケーションによって実行される解析の品質が改善される。例えば、音声合成では、音源信号特性の推定は、音声のボイス品質解析、データベースラベリング（ボイス品質および音韻的事象）、音声品質の改良（感情的音声合成）にとって非常に重要である。両方のシステム（音源および声道）が共振特性を示し、それはそれらの基本的特徴とみなされる。これらの共振はフォルマントと呼ばれ、それらの推定は様々な研究者によって、特にフィルタ部分について研究されてきた。しかし、本願で提示されるように、音源（声門フォルマントと呼ばれる）のスペクトル共振の推定は、むしろ新しい概念である。
【０００４】
より理論的な枠組では、音声信号の共振は、ｚドメインの極によりモデル化される。線形予測（ＬＰ）解析は、極推定により信号共振を推定するために、最も頻繁に使用される技術である。全極モデルに基づいて、ＬＰ解析は、信号の共振に対応するシステムの極を推定する。ひとたびＬＰ解析により共振が推定されると、問題は、音声処理技術の困難かつ重要な問題である関連音源および声道の共振にそれぞれ低減される。非線形音源−声道相互作用、線形予測の程度に対する依存性、および音源共振の声道からの分離のような様々な問題のため、ＬＰ推定の多くの困難および非効率性がある。
【０００５】
ＬＰ解析の不利点にもかかわらず、ＬＰ解析を使用する音源−声道分離のための様々な方法が提案されてきた。周知のアルゴリズムの一つは、反復線形予測解析によって分離を実行しようとするピッチ同期反復適応逆フィルタリング（ＰＳＩＡＩＦ）である（「Ｇｌｏｔｔａｌ  Ｗａｖｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｗｉｔｈ  ＰＳＩＡＩＦ」、Ａｌｋｕ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ、ｖｏｌ．１１、ｐｐ．１０９−１１７、１９９２を参照されたい）。また、声門フローモデルと共に線形予測解析に基づく方法もある。ＬＰ推定はこれらの技術ではハードコードされるので、これらの技法は全て、ＬＰ手法の欠陥を免れない。
【０００６】
ＬＰ自動相関解析に基づく現状技術は、音声信号共振を検出することができるが、反因果的および因果的共振をそれぞれ検出することができず、それは大きい欠点であることが判明している。
【０００７】
本発明に採用された方法論に最も近い二つの手法は、Ｒａｂｉｎｅｒ（「Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  ａｕｔｏｍａｔｉｃ  ｆｏｒｍａｎｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｖｏｉｃｅｄ  ｓｐｅｅｃｈ」、ＲａｂｉｎｅｒおよびＳｃｈａｆｅｒ、ＪＡＳＡ、ｖｏｌ．４７、ｎｏ．２／２、ｐｐ．６３４−６４８、１９７０）ならびにＭｕｒｔｈｙおよびＹｅｇｎａｎａｒａｙａｎａ（「Ｆｏｒｍａｎｔ  ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  ｆｒｏｍ  ｇｒｏｕｐ  ｄｅｌａｙ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ」、Ｓｐｅｅｃｈ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ、ｖｏｌ．１０、ｎｏ．３、ｐｐ．２０９−２２１、１９９１年８月）のものである。両方の方法論は音声のスペクトル処理に基づいている。Ｒａｂｉｎｅｒの手法は、Ｚ変換振幅スペクトルの解析に基づいており、Ｍｕｒｔｈｙの手法は、振幅スペクトルから導出される最小位相群遅延関数に基づいている。どちらの場合も、最も重要な方法段階の一つは、ケプストラル平滑化である。
【発明の開示】
【０００８】
本発明は、声道および声門流のフォルマント周波数を音声信号から直接推定するための方法を提供することを目的とする。本発明はさらに、そのような方法を実現するコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
【０００９】
本発明は、音源およびフィルタとしてモデル化されたシステムの共振周波数を入力信号から推定するための方法であって、
−入力信号のＺ変換を決定するステップと、
−Ｚ変換された入力信号の差分位相スペクトルを（振幅スペクトルを使用することなく）計算し、それによってＺ面の原点を中心とする円上でＺ変換を評価するステップと、
−差分位相スペクトルのピークを検出するステップと、
−ピークを音源またはフィルタのいずれかに帰属させるステップと、
−ピークから共振周波数を推定するステップと
を含む方法に関する。
【００１０】
好適な実施形態では、Ｚ変換が評価される円はＺ面内の単位円とは異なる。入力信号のＺ変換は二つ以上の円で評価されることが有利である。
【００１１】
別の実施形態では、入力信号は窓掛け処理される。
【００１２】
一般的に、入力信号は音声信号である。
【００１３】
音源は声門流信号であり、フィルタは声道システムであることが好ましい。
【００１４】
有利な実施形態では、ピークを帰属させるステップは前記ピークの符号に基づいて実行される。前記帰属ステップはさらに前記円の半径に基づくことが好ましい。
【００１５】
代替実施形態では、共振周波数を推定するための方法は、差分位相スペクトルを計算するステップを実行する前に、入力信号のＺ変換のゼロを除去するステップをさらに含む。
【００１６】
第二の目的において、本発明はまた、実行されたときに上述した方法を実行する命令を含む、プログラム可能な装置で実行可能なプログラムにも関する。
【００１７】
図面の簡単な記述
図１は音源−フィルタ音声モデルを表わす。
【００１８】
図２は声門流信号の反因果性を示す。ａ）因果的フィルタ応答、ｂ）反因果的フィルタ応答、ｃ）典型的声門流信号。
【００１９】
図３は因果的および反因果的単極フィルタ応答プロットを表わす。ａ）因果的インパルス応答、ｂ）ａ）の対数振幅スペクトル、ｃ）ａ）の群遅延スペクトル、ｄ）反因果的インパルス応答、ｅ）ｂ）の対数振幅スペクトル、ｆ）ｄ）の群遅延スペクトル。
【００２０】
図４は１０００Ｈｚおよび２０００Ｈｚ時に因果的応答ならびに５００Ｈｚおよび１５００Ｈｚ時に反因果的応答を持つ混合位相全極信号を表わす。ａ）時間ドメイン信号、ｂ）対数振幅スペクトル、ｃ）群遅延スペクトル、ｄ）ｚ面デカルト座標上の極、ｅ）ｚ面極座標上の極。
【００２１】
図５は群遅延関数に対するゼロの効果を示す。ａ）極座標にプロットされたＺ変換のゼロ（ＺＺＴ）（ゼロの領域は破線で示された単位円に近い）、ｂ）単位円に近いＺＺＴを重ね合わせた群遅延関数。
【００２２】
図６は合成音声の差分位相スペクトル解析の一例を示す。
【００２３】
図７は本発明に係る方法のフローチャートを表わす。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
本発明は、音声信号自体から直接音源および声道寄与分の共振周波数（フォルマント周波数）を推定することを目的とする。
【００２５】
これから示すように、音源−声道分離の問題は、反因果的共振を検知することのできるツールにより処理する必要がある。本発明に係る技術は、主として、特定の解析モデルを利用せず、スペクトルピーク解析のみにより因果的および反因果的共振を検知することができるので、現状技術の方法より効果的である。さらに、当該技術は、ＬＰ解析システムのような解析度に対する依存性を持たない。
【００２６】
音源−フィルタモデル（図１参照）は通常、音声信号が物理的システムの出力であり、したがって安定したフィルタシステムの出力であるという前提が伴う。安定した因果的線形時間不変システムでは、信号の全ての共振は、ｚ面の単位円内の極に対応する。またシステムも全極型である（つまり、システムは極および利得係数のみによって定義することができる）と仮定すると、最終的に最小位相システムが得られる（単位円内に全てのゼロおよび極を有するシステムが最小位相システムと分類される）。音声信号は、長年、多くの研究で最小位相信号と仮定されてきた。
【００２７】
ここでは、混合位相音声モデルが適用され、一部の信号共振は単位円外の極に対応するが、これらの極は反因果的であり、したがって依然として安定している。これらの反因果的極は声門音源信号の共振に対応し、因果的な安定した極（単位円内部）は声道共振に対応する。
【００２８】
信号ｘ（ｎ）は、ｎの全ての負値に対しｘ（ｎ）＝０である場合、因果的であると言われる。時間ドメインでｘ（ｎ）を反転することにより、反因果的信号ｘ（−ｎ）が得られる。ｘ（−ｎ）の正の時間指標への時間シフトバージョンもまた、フィルタ特性が時間反転されるので、反因果的と言われる。信号を時間的にシフトしても信号に線形位相成分が導入されるだけであり（ＤＣ成分が群遅延スペクトルに加えられる）、振幅スペクトルは影響されない。
【００２９】
音源の反因果性の前提は声門流モデルの特性に基づく（「Ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｃｏｒｒｅｌａｔｅｓ  ｏｆ  ｇｌｏｔｔａｌ  ｗａｖｅｆｏｒｍ  ｍｏｄｅｌｓ：  ａｎ  ａｎａｌｙｔｉｃ  ｓｔｕｄｙ」、Ｄｏｖａｌおよびｄ’Ａｌｅｓｓａｎｄｒｏ、Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ  ９７、Ｍｕｎｉｃｈ、ｐｐ．４４６−４５２に詳細に説明されている）。一つの簡単な説明は、信号波形の目視検査による。図２に、声門流信号例を因果的および反因果的フィルタ応答と共に提示する。声門流信号は反因果的応答と同じ特性、すなわちどちらかというと急な減衰と共にゆっくり増大する関数を有する。声門流信号は、極が反因果的である全極システムによってモデル化することができる。反因果的全極システムの安定性のために、全ての極は単位円の外側に存在しなければならず、したがってシステムは最大位相である。
【００３０】
混合位相モデルは、音声信号が二種類の共振、つまり音源（声門流）信号の反因果的共振および声道フィルタの因果的共振を有すると仮定する。本発明は、音声信号からこれらの共振を推定することを目的とする。推定方法は、「差分位相スペクトル」の解析に基づく。
【００３１】
差分位相スペクトルに最も近い概念は群遅延であるので、差分位相スペクトルは群遅延のより一般的な形として導入される。音源−声道分離は、音声信号の因果的部分および反因果的部分のスペクトル解析に基づく。そのような目的のために、頻繁に使用される振幅（またはパワー）スペクトルは、（例えあるとしても）ほんのわずかしか役立たない。因果性は位相スペクトルでしか観察することができないので、むしろ、位相スペクトルを研究する必要がある。位相解析の主な問題点の一つはそれの自動的循環性である。しかし、位相スペクトル導関数は同特性を持たず、かつ位相スペクトルおよび振幅スペクトルの両方に優る様々な他の利点が存在する。群遅延関数ＧＤ（＋）は、信号ｘ（ｎ）の離散フーリエ変換であるＸ（φ）の引数θ（φ）の導関数の負数と定義される。
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時間ドメインの信号の反転は信号のパワースペクトルの変化に対応しないが、群遅延スペクトルは水平方向に反転されるので、振幅の因果性の特徴は群遅延スペクトルで最もよく観察される。図３に、一例における振幅スペクトルおよび群遅延関数に対する時間反転の効果を提示する。図３ａの信号を時間反転すると、図３ｄの信号が得られる。図３ｂと図３ｅの比較および図３ｃと図３ｆの比較は、周波数特性の変化のみが群遅延関数の水平方向の反転であることを示す。
【００３２】
図４に、（全極モデルと合成された）混合位相信号およびそれの群遅延スペクトルを提示する。図４の混合位相信号は、因果的フィルタ応答に１０００Ｈｚおよび２０００Ｈｚの共振を畳み込み、かつ反因果的フィルタ応答に５００Ｈｚおよび１５００Ｈｚの共振を畳み込むことによって合成される。因果的および反因果的共振は群遅延スペクトル上に反対方向のピークとして現われ、振幅スペクトルで因果性または反因果性を観察することはできない。したがって、音声のような混合位相信号の共振の因果性の解析のためには、（位相情報から得られる）群遅延関数処理の方が振幅スペクトル処理より有利である。
【００３３】
しかし、実際の音声信号について群遅延スペクトルでこれらの反対方向のピークを観察することは、ｚ面上の単位円に非常に近接して位置するｚ変換の根（ゼロ）の存在のため、簡単ではない。各ゼロは群遅延関数にスパイクを引き起こし、その特定周波数領域における群遅延関数の重要な細部を隠す。逐語的に説明すると次の通りである。信号の離散フーリエ変換（ＤＦＴ）は次のように表わすことができる。
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ここでＸ（ｅｊφ）は離散時間系列ｘ（ｎ）のｚ変換を示し、Ｚｍはｚ変換の根を表わし、Ｇは利得係数である。（式４）の各因子は、ｚ面で、Ｚｍから始まりｅｊφで終わるベクトルに対応する。したがって、ｅｊφがこれらのゼロの一つに非常に近くなると、（式４）の因子の一つは振幅が非常に小さくなり、群遅延関数におけるスパイク変化に対応する重要な引数改変を受ける。したがって、群遅延スペクトルの単純な観察では所望の情報はもたらされず、単位円に近いゼロのため、プロットは通常非常にノイズが多くなる。図５ｂに、音声フレームのための群遅延関数を、単位円に近接配置された同じ信号のｚ変換のゼロと一緒に提示する。各ゼロは群遅延関数にスパイクを生み出し、図４と同様に現れる共振ピークを隠す。
【００３４】
本発明に係る解決策では、問題は最初に、「差分位相スペクトル」のより一般的な枠組として再定義される。差分位相スペクトルは、ｚ面の原点を中心に任意の半径の円で評価される、信号のｚ変換から計算された位相スペクトルの負の導関数と定義される。この定義により、群遅延関数は、円の半径がｒ＝１である場合の差分位相スペクトルの特殊事例となる。半径をｒ＝１から他の値に変更すると、ゼロが存在しない領域に新しい円が生じる。この新しい円で差分位相スペクトルを計算することにより、ゼロのスパイク効果を回避することができ、共振ピークを追跡することができる。本発明は、半径が１（単位円）とは異なる円、つまり半径が１より大きいかまたは小さい円で計算される差分位相スペクトルから信号共振を追跡することができるという洞察力を有利に利用している。一つ以上の差分位相スペクトルの解析は、（単一差分位相スペクトルも全ての因果的および反因果的共振を明らかにすることができるが）単位円の内側および外側に極が存在するため音源および声道特性の推定に有利である。したがって、該方法は、異なる半径を持つ円で計算される一つ以上の差分位相スペクトルを処理するステップを含むと、改善された堅牢性がもたらされるので、好ましい。
【００３５】
結果的に得られる差分位相スペクトルは群遅延関数よりノイズがずっと少ないが、ゼロは依然としてｚ面のどこかに存在するかもしれない。単一の予想外のゼロは、ゼロが解析円に近接している周波数領域に同種のスパイク効果を引き起こす。この効果を除去するために、ノイズの無い差分位相スペクトルを効果的に計算するゼロ除去技術を提案する。該手順は、
・ゼロ（音声信号のｚ変換多項式の根）を数値法により推定するステップと、
・差分位相スペクトルが計算されるｚ面領域からゼロを除去または移動させるステップと、
・残りのゼロからこの領域の差分位相スペクトルを計算するステップと、
を含む。
【００３６】
ｚ変換多項式の根（ゼロ）は、数値法によって決定することができる。得られたｚ変換多項式の根の組は、二組の根に分割することができる（それはｚ変換多項式を二つの多項式に分割することに対応する）。得られた二組の根は、音声信号の声門流および声道寄与分のスペクトル表現に対応する。根をそれらのｚ面の原点までの距離（つまりそれらの半径）に応じて分類するときに、単位円外の根は声門流根と分類され、単位円内の根は声道根と分類される。システムの一方の特性を推定する場合、他方のシステムに対応する組の根を除去し、次いで解析を実行することが好ましい。例えば声道特性を推定する場合、単位円の外にある声門流根はゼロの完全な組から除去され、次いで差分位相スペクトルの計算が実行される。
【００３７】
このゼロ除去法を追加的に適用することによって、解析円に近接するゼロは残されず、得られた差分位相スペクトルはゼロのスパイクを含まない。
【００３８】
合成音声解析の一例を、ゼロ除去技術および差分位相スペクトルに対するその効果について、図６に提示する。プロットの第一列は、合成に使用された声門流の実際の振幅スペクトル（図６ａ）、および声道の振幅スペクトル（図６ｂ）を含む。目的は、数サイクルの音声信号を得るようにこれらの二つのシステムおよびインパルス列を畳み込むことによって構成される音声信号から直接、これらの二つのシステムの共振ピーク（フォルマント）の位置を推定することである。（１６０００Ｈｚの場合０．０７５、０．１５、０．２７５、０．４に正規化共振周波数を有する典型的母音「ａ」の）全極声道フィルタを合成に使用する。この合成音声信号を、解析のために窓掛け処理する。ｒ＝０．９５およびｒ＝１．０５の二つの円における差分位相解析でピークピッキングによって、フォルマント周波数を推定することが目的である。窓掛け処理された音声信号のＺＺＴを図６ｃおよび６ｄに、解析円を上に重ねた状態で示す。示された解析円で得られた差分位相スペクトルを図６ｅおよび図６ｆにそれぞれ示す。解析円に近接するゼロが存在するので、結果的に得られる差分位相スペクトルはノイズが多い。この効果を除去するために、解析円に近接するゼロを除去し（図６ｇおよび図６ｈに示すように）、差分位相スペクトルを再計算する。その結果得られる差分位相スペクトルを図６ｉおよび図６ｊに提示する。これらのスペクトルでピークピッキングを実行し、ピークの符号および周波数を保存する。最終決定で、図６ｉにおける負のピークは声門フォルマントのピークと分類され、図６ｊの正のピークは声道フォルマントのピークと分類される。
【００３９】
最後に、図７に、本発明に係る方法をフローチャートに要約する。様々なステップは前述の通りである。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】音源−フィルタ音声モデルを表わす。
【図２】声門流信号の反因果性を示す。
【図３】因果的および反因果的単極フィルタ応答プロットを表わす。
【図４】１０００Ｈｚおよび２０００Ｈｚ時に因果的応答ならびに５００Ｈｚおよび１５００Ｈｚ時に反因果的応答を持つ混合位相全極信号を表わす。
【図５】群遅延関数に対するゼロの効果を示す。
【図６】合成音声の差分位相スペクトル解析の一例を示す。
【図７】本発明に係る方法のフローチャートを表わす。
【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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【国際調査報告】
2007501957.tif 000012
2007501957.tif 000013
2007501957.tif 000014
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