(57)【要約】【課題】  広帯域の声道特性を高精度に推定して高音質な疑似広帯域音声を生成できる音声帯域拡張装置を提供する。【解決手段】  本発明は、周波数帯域が制限された狭帯域音声を、声道特性及び音源信号に分けて処理し、拡張帯域の信号成分を含むように拡張する音声帯域拡張装置に関する。そして、狭帯域音声から声道断面積を推定する声道断面積算出手段と、推定された声道断面積を音声が伝搬する声道方向に沿って空間的に補間する声道断面積補間手段とを含むことを特徴とする。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
周波数帯域が制限された狭帯域音声を、声道特性及び音源信号に分けて処理し、上記制限された周波数帯域外の拡張帯域の信号成分を含むように拡張する音声帯域拡張装置において、
上記狭帯域音声から推定した声道断面積を使用して声道特性を拡張帯域用に変換する声道特性拡張手段を有することを特徴とする音声帯域拡張装置。
【請求項２】
上記声道特性拡張手段は、
上記狭帯域音声から声道断面積を推定する声道断面積算出手段と、
推定された上記声道断面積を音声が伝搬する声道方向に沿って空間的に補間する声道断面積補間手段とを含む
ことを特徴とする請求項１に記載の音声帯域拡張装置。
【請求項３】
上記声道特性拡張手段は、さらに、事前に補間特性情報を学習して記憶する補間特性記憶手段を含み、
上記声道断面積補間手段は、上記補間特性情報に基づいて上記声道断面積を声道方向に沿って空間的に補間する
ことを特徴とする請求項２に記載の音声帯域拡張装置。
【請求項４】
周波数帯域が制限された狭帯域音声を、声道特性及び音源信号に分けて処理し、上記制限された周波数帯域外の拡張帯域の信号成分を含むように拡張する音声帯域拡張プログラムであって、
コンピュータを、上記狭帯域音声から推定した声道断面積を使用して声道特性を拡張帯域用に変換する声道特性拡張手段として機能させることを特徴とする音声帯域拡張プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は音声帯域拡張装置及びプログラムに関し、例えば、電話機器（ソフトフォン等を含む）に適用し得るものである。
【背景技術】
【０００２】
レガシーな電話機器で伝送できる音声の周波数帯域は、約３００Ｈｚから３４００Ｈｚである。このような電話帯域に帯域制限された狭帯域音声は、本来の音声よりもこもった音質になるため、言葉が聴き取り難くなるといった問題が生じる。この問題を解決するために、３４００Ｈｚ以上の拡張帯域に成分を有する拡張信号を狭帯域音声に追加して広帯域音声へと拡張し、音声の明瞭性を向上させる音声帯域拡張技術が開発されており、例えば、電話機器が出力する音声の音質の向上を図っている。
【０００３】
図６は、従来において一般的な音声帯域拡張装置の構成を示している。
【０００４】
音声帯域拡張装置１００に入力された狭帯域音声は、第１のサンプリング周波数でサンプリングされている。サンプリング変換手段１０１は、狭帯域音声の周波数特性を保持しながら、入力された狭帯域音声をより高い第２のサンプリング周波数の音声に変換し、得られたベースバンド音声を加算部１０８に与える。
【０００５】
声道特性抽出手段１０２は、入力された狭帯域音声を分析して声道特性を抽出し、得られた声道特性を音源信号抽出手段１０３及び声道特性拡張手段１０５に与える。声道特性は、狭帯域音声の周波数特性のスペクトル包絡に現れることが知られており、線形予測分析やケプストラムなどの種々の方法で声道特性は抽出される。音源信号抽出手段１０３は、入力された狭帯域音声から声道特性を除去して残差信号を算出し、得られた残差信号を、声帯で生成された音源信号の推定値として音源信号拡張手段１０４に与える。音源信号拡張手段１０４は、サンプリング周波数を第２のサンプリング周波数に変換すると共に、拡張帯域の成分を有するように音源信号を拡張し、得られた拡張音源信号を音声合成手段１０６に与える。音源信号の拡張のためには、整流処理、二乗処理、クリッピング等といった所定の非線形変換が適用される。声道特性拡張手段１０５は、狭帯域音声の声道特性を広帯域音声の声道特性へと拡張し、得られた拡張声道特性を音声合成手段１０６に与える。声道特性の拡張のためには、コードブックマッピングや事前学習付き線形写像などの所定の方法が適用される。音声合成手段１０６は、拡張声道特性を拡張音源信号に反映させることで音声信号を生成し、得られた帯域制限前拡張音声をハイパスフィルタ（ＨＰＦ）手段１０７に与える。ＨＰＦ手段１０７は、帯域制限前拡張音声から狭帯域音声に付加すべき周波数帯域成分を濾波し、得られた拡張音声を加算手段１０８に与える。
【０００６】
加算手段１０８は、ベースバンド音声と拡張音声とを加算し、疑似広帯域音声を生成して出力する。
【０００７】
次に、当該音声帯域拡張方法と同様の枠組みで開発された従来技術を説明する（特許文献１、特許文献２）。
【０００８】
特許文献１に記載の方法では、声道特性として、線形予測符号化係数（Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔ  Ｃｏｄｉｎｇ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ：ＬＰＣ係数）やＰＡＲＣＯＲ係数（ＰＡＲｔｉａｌ  ａｕｔｏ−ＣＯＲｒｅｌａｔｉｏｎ  ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）などを使用するとしている。また、声道特性の拡張方法として、複数の線形写像関数とそれらに対応するコードブックを用いた線形写像を提案している。狭帯域音声の声道特性の要素数と広帯域音声の声道特性の要素数は同じとしている。コードブックは、事前に狭帯域音声の声道特性をベクトル量子化することで得られる。線形写像関数は、それぞれコードブックと１対１で対応しており、事前に学習しておく。以上に基づいて、声道特性は、以下のようにして拡張される。まず、複数の線形写像関数によって１つの狭帯域音声の声道特性から複数の拡張声道特性が算出される。次に、狭帯域音声の声道特性とコードブックとの距離を算出し、この距離に基づいて複数の拡張声道特性に対する重み係数を算出する。最後に、複数の拡張声道特性を重み係数によって重み付き加算し、最終的な拡張声道特性を算出する。特許文献１に記載の方法は、線形写像によって声道特性を拡張するので、比較的少ない計算量とメモリで構成することができる。
【０００９】
特許文献２に記載の方法では、声道特性としてＬＰＣ係数と相互に変換可能な自己相関を使用することを提案している。また、声道特性の拡張方法として、マッピングを必要としないベクトル逆量子化を提案している。挟帯域の自己相関ｒＮ（ｉ）は、（１）式に示すように、広帯域の自己相関ｒＷ（ｉ）とＬｏｗ−Ｐａｓｓ特性の帯域制限フィルタｈ（ｊ）とに基づいて算出することができる。但し、第２のサンプリング周波数は第１のサンプリング周波数の２倍である。ここで、広帯域の自己相関ｒＷ（ｉ）は、単調減少又はなだらかに増減するカーブを持つため、狭帯域の自己相関は、（２）式に表わすように、広帯域の自己相関の偶数次要素と近い値となる。従って、コードブックは、広帯域の自己相関だけ用意すれば良い。以上に基づいて、声道特性の拡張は、事前に広帯域の自己相関をベクトル量子化することによってコードブックを作成し、そのコードブックによって狭帯域の自己相関のベクトル逆量子化を行うことによって行う。但し、狭帯域の自己相関と比較する際にはコードブックは１次置きに参照されることに注意する。
【数１】
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【００１０】
なお、特許文献２に記載の技術は、無線通信においてアンテナから受信した符号化データに基づいて疑似広帯域音声を得る構成となっているが、復号化された音声と声道特性がそれぞれ、図６の狭帯域音声と声道特性に対応するから、コーデックや無線通信によるエラーが含まれることを除けば、図６に示した一般的な音声帯域拡張方法と同じ枠組みにある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開平８−２４８９９７号公報
【特許文献２】特開２０００−１８１４９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかし、従来の音声帯域拡張方法は、以下に述べるような問題を有している。
【００１３】
特許文献１の方法は、狭帯域と広帯域との間の関係が明確でないＬＰＣ係数やＰＡＲＣＯＲ係数を声道特性のパラメータとして使用しているため、拡張声道特性と真の広帯域音声の声道特性との誤差が大きくなり、疑似広帯域音声が歪んだり不自然になったりする問題を有する。また、狭帯域と広帯域の声道特性の要素数を同じとしているため、狭帯域音声の分析における線形予測次数が過大となって音源信号の成分が声道特性に入り込んでしまったり、広帯域音声の合成における線形予測次数が過小となって拡張声道特性が不正確になったりする問題を有する。
【００１４】
特許文献２の方法は、ベクトル量子化を使用しているため、拡張声道特性が離散的となる問題を有する。これは有限個の特徴しか表現できないことを意味しているため、高音質な疑似広帯域音声を得るには大量のコードブックが必要となり、コードブックを使う方式が有する多くのメモリを必要とする問題を解決できない。
【００１５】
本発明は、以上の点に鑑みてなされたものであり、比較的簡単な構成で高音質な疑似広帯域音声を得ることができる音声帯域拡張装置及びプログラムを提供しようとしたものである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
第１の本発明は、周波数帯域が制限された狭帯域音声を、声道特性及び音源信号に分けて処理し、上記制限された周波数帯域外の拡張帯域の信号成分を含むように拡張する音声帯域拡張装置において、上記狭帯域音声から推定した声道断面積を使用して声道特性を拡張帯域用に変換する声道特性拡張手段を有することを特徴とする。
【００１７】
第２の本発明は、周波数帯域が制限された狭帯域音声を、声道特性及び音源信号に分けて処理し、上記制限された周波数帯域外の拡張帯域の信号成分を含むように拡張する音声帯域拡張プログラムであって、コンピュータを、上記狭帯域音声から推定した声道断面積を使用して声道特性を拡張帯域用に変換する声道特性拡張手段として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、比較的簡単な構成で高音質な疑似広帯域音声を得ることができる音声帯域拡張装置及びプログラムを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】第１の実施形態に係る音声帯域拡張装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】第１の実施形態の音声帯域拡張装置における声道断面積補間手段による補間方法（その１）の概要を示す説明図である。
【図３】第１の実施形態の音声帯域拡張装置における声道断面積補間手段による補間方法（その２）の概要を示す説明図である。
【図４】第２の実施形態に係る音声帯域拡張装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図５】第２の実施形態の音声帯域拡張装置における補間特性記憶手段が記憶する補間特性情報のイメージ的な説明図である。
【図６】一般的な雑音抑圧方法の構成を示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
（Ａ）各実施形態により広帯域音声の声道特性を高精度に推定できる理由
以下、後述する本発明の実施形態によって、広帯域音声の声道特性を従来の技術よりも高精度に推定できる理由を説明する。
【００２１】
初めに、一般的に知られている、声道断面積と線形予測分析の関係について説明する。
【００２２】
声道断面積とは、声道を長さΔｌの区間ごとに分け、その各区間を断面積一定の音響管で近似したとき（「Ｋｅｌｌｙの音声生成モデル」と呼ばれる）の、各区間の断面積のことである。声道内の音波の伝搬を平面波とみなし、鼻腔はないものとして近似すると、声道内音波の伝搬は声道断面積の面積比で完全に記述できる（参照文献：古井貞熙著、「ディジタル音声処理」、第３章、東海大学出版会、１９８５年）。断面積が一定な１区間内では音波の反射は生じないが、断面積の違う２区間同士の接続部分では音波の反射が生じる。そして、その反射の度合いを表す反射係数は２区間の断面積から算出できる。反射係数を用いると、断面積一定の音響管で近似された声道は格子型フィルタ構造を持つ等価回路で表すことができる。
【００２３】
一方、声道が全極型モデルで近似できるとし、さらに声道特性と音源信号が分離可能であると仮定した場合、音声の線形予測分析によって得られるＬＰＣ係数とその残差信号は、それぞれ声道の逆特性のフィルタ係数と音源信号に相当することが知られている。一般に、音源信号から音声を生成する声道特性を合成フィルタと呼び、その逆特性、つまり音声から音源信号を推定する声道特性を分析フィルタと呼ぶ。合成フィルタが全極型モデルであれば、分析フィルタは全零型フィルタ、つまりＦＩＲ（Ｆｉｎｉｔｅ  Ｉｍｐｕｌｓｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタであり、それらのフィルタ係数はＬＰＣ係数と一致する。ＬＰＣ係数による合成フィルタは、直接型のＩＩＲ（Ｉｎｆｉｎｉｔｅ  Ｉｍｐｕｌｓｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタであるが、ここで合成フィルタを格子型フィルタに等価変換することを考える。すると、各格子の接続部分には反射係数が必要となり、その反射係数はＬＰＣ係数から算出されるＰＡＲＣＯＲ係数と一致する。
【００２４】
ここで、Ｋｅｌｌｙの音声生成モデルの等価回路である格子型フィルタと、線形予測分析における格子型フィルタ構造の合成フィルタとは、完全に一致することが知られている。つまり、ＬＰＣ係数から算出したＰＡＲＣＯＲ係数は、Ｋｅｌｌｙの音声生成モデルの反射係数と一致し、声道断面積（厳密には面積比）を算出することができる。
【００２５】
次に、声道断面積とサンプリング周波数との関係について説明する。
【００２６】
線形予測分析の対象は、マイクロホンなどにより収音された後でアナログ／ディジタル変換によってサンプリングされたディジタル信号であるため、これ以上短い周期で分析することはできないという限界がある。それと同時に、音速はほぼ一定であるため、音波の空間的な分析にも、これ以上細かい間隔で分析することはできないという限界が生じる。つまり、声道断面積の１区間の長さΔｌには下限が存在することになる。また、サンプリング周波数一定の下では、音波の空間的な分析の分解能もー定となるため、Δｌもー定となる。以上から、Δｌはサンプリング周波数によって一意に決定される。
【００２７】
音声帯域拡張においては、入力の狭帯域音声と出力の疑似広帯域音声ではサンプリング周波数が異なり、サンプリング周波数の高い疑似広帯域音声の方がΔｌは細かくなる。従って、広帯域音声の声道断面積は、狭帯域音声から推定した声道断面積をサンプリング周波数の比に合わせて音波の伝搬方向へ空間的に補間することで推定できる。
【００２８】
最後に、声道特性として声道断面積を使用することの優位性について説明する。
【００２９】
従来の技術では、声道特性としてＬＰＣ係数、ＰＡＲＣＯＲ係数、自己相関が使用されてきた。しかし、狭帯域音声のＬＰＣ係数とＰＡＲＣＯＲ係数は、帯域制限によって明らかに広帯域音声のそれの情報が欠落しており、さらに狭帯域と広帯域との間の写像関係は物理的又は数学的に示されていないため、広帯域音声の声道特性を正しく推定できる保証がない。また、特許文献２の記載技術は、自己相関を使用することで、狭帯域と広帯域との間の関係を陽に使うことなく広帯域音声の声道特性を推定している点で優れているが、自己相関においてもその関係は不明であるために、ベクトル量子化による量子化誤差やメモリの増大という弊害を生んでいる。
【００３０】
一方、声道断面積は、狭帯域と広帯域との間の関係は明確であり、物理的に説明することができる。簡単には、線形補間やスプライン補間といった処理を使うことで比較的高精度に広帯域音声の声道断面積を推定することができる。広帯域音声の線形予測次数や音響管の数がたかだか２０個程度であることから、補間処理の計算量は少ない。また、少し計算量を増やしたり、少しのメモリ容量を確保して事前に学習したりすれば、さらに高精度な広帯域音声の声道特性を推定することも可能である。従って、計算量、推定精度、及びメモリの全ての面において、声道断面積を使用する方が優位である。
【００３１】
（Ｂ）第１の実施形態
次に、本発明による音声帯域拡張装置及びプログラムの第１の実施形態を、図面を参照しながら説明する。
【００３２】
（Ｂ−１）第１の実施形態の構成
図１は、第１の実施形態の音声帯域拡張装置の構成を示す機能ブロック図である。ここで、第１の実施形態の音声帯域拡張装置は、ハードウェアで構成することも可能であり、また、ＣＰＵが実行するソフトウェア（音声帯域拡張プログラム）とＣＰＵとで実現することも可能であるが、いずれの実現方法を採用した場合であっても、機能的には図１で表すことができる。
【００３３】
図１において、第１の実施形態の音声帯域拡張装置２００は、サンプリング変換手段２０１、線形予測分析手段２０２、音源信号抽出手段２０３、音源信号拡張手段２０４、声道断面積算出手段２０５、声道断面積補間手段２０６、反射係数算出手段２０７、音声合成手段２０８、ＨＰＦ手段２０９及び加算手段２１０を有する。
【００３４】
ここで、サンプリング変換手段２０１、音源信号抽出手段２０３、音源信号拡張手段２０４、音声合成手段２０８、ＨＰＦ手段２０９及び加算手段２１０はそれぞれ、背景技術で説明した図６に示した音声帯域拡張装置１００におけるサンプリング変換手段１０１、音源信号抽出手段１０３、音源信号拡張手段１０４、音声合成手段１０６、ＨＰＦ手段１０７、加算手段１０８と同様なものであるので、その機能説明は省略する。
【００３５】
線形予測分析手段２０２は、入力された狭帯域音声に対して線形予測分析を行い、反射係数（ＰＡＲＣＯＲ係数と同値）ｋＮ（ｉ）（ｉ＝１，…，ＰＮ；ＰＮは狭帯域音声の線形予測次数）を算出し、得られた反射係数を音源信号抽出手段２０３及び声道断面積算出手段２０５に与えるものである。なお、第１の実施形態の音源信号抽出手段２０３は、声道特性として反射係数を使用して音源信号を抽出する。
【００３６】
ここで、反射係数ｋＮ（ｉ）の添え字ｉは、小さい方が口唇側で、大きい方が声帯側を表している。線形予測分析には、自己相関法と共分散法の二つが存在する。計算量の観点からは、音声から直接反射係数を算出できる自己相関法の使用が好ましい。しかし、線形予測分析は、自己相関法に限定されるものではなく、共分散法でＬＰＣ係数を算出し、そのＬＰＣ係数に基づいて反射係数を算出するようにしても良い。なお、自己相関法は、反射係数と同時にＬＰＣ係数も求まるので、いずれの方法においても音源信号抽出手段２０３に反射係数でなくＬＰＣ係数を声道特性の情報として音源信号抽出手段２０３及び声道断面積算出手段２０５に与えるようにしても良い。
【００３７】
声道断面積算出手段２０５は、反射係数ｋＮ（ｉ）を用いて、（３）式に従って、声道断面積ＳＮ（ｉ）を算出し、得られた声道断面積ＳＮ（ｉ）を声道断面積補間手段２０６に与えるものである。声道断面積ＳＮ（ｉ）は、次数の高い方（声帯側）から次数の低い方（口唇側）に向かって算出していく。声道断面積の初期値ＳＮ（ＰＮ）は、声帯付近の声道断面積を表しているが、声道断面積の絶対的な大きさは声道断面積補間手段２０６、反射係数算出手段２０７及び音声合成手段２０８の処理に何ら影響しないため、声道断面積の初期値ＳＮ（ＰＮ）を１として良く、声帯付近の正確な値としても良く、他の任意の値を用いるようにしても良い。
【数２】
2015184568.tif 000004
【００３８】
声道断面積補間手段２０６は、声道断面積ＳＮ（ｉ）を補間して拡張声道断面積ＳＷ（ｉ）（ｉ＝０，１，…，ＰＷ；ＰＷは広帯域音声の線形予測次数）を算出し、得られた拡張声道断面積ＳＷ（ｉ）を反射係数算出手段２０７に与えるものである。但し、広帯域音声の線形予測次数ＰＷは、第１のサンプリング周波数ＦＮと第２のサンプリング周波数ＦＷから、（４）式によって算出される。ここで、（４）式におけるｃｅｉｌ（ｘ）は、ｘ以上の最小の整数を取り出す床関数を表している。
【数３】
2015184568.tif 000005
【００３９】
声道断面積の補間方法について説明する。なお、補間方法は限定されるものではなく、既存の補間方法のいずれを適用しても良い。以下では、補間の基準となる座標の取り方について２通り説明すると共に、併せて補間方法も説明する。なお、２通りの座標の取り方は、一方が他方に比較して簡単な計算で座標を取ることができるものとなっている。
【００４０】
まず、簡単な方の座標の取り方（第１の方法）について説明する。声道の長さを１とし、狭帯域音声と広帯域音声のｉ番目の区間の座標をそれぞれ、ｘＮ（ｉ）、ｘＷ（ｉ）とすると（なお、声道の中心軸を直線とし、その直線を座標軸としている）、２つの座標ｘＮ（ｉ）、ｘＷ（ｉ）はそれぞれ、（５）式、（６）式で表すことができる。そして、区間ごとに、狭帯域音声の座標ｘＮ（ｉ）と声道断面積ＳＮ（ｉ）を対応させれば、所定の補間関数によって、広帯域音声の座標ｘＷ（ｉ）に対応する声道断面積ＳＷ（ｉ）を算出することができる。
【数４】
2015184568.tif 000006
【００４１】
図２は、上述した第１の座標の取り方を採用している声道断面積の補間方法の概要を示す説明図である。図２（Ａ）は、補間される狭帯域の声道断面積を示し、図２（Ｂ）は、狭帯域の声道断面積とそれを補間した拡張声道断面積を示している。図２の例は、狭帯域音声の線形予測次数ＰＮが６であり、第１のサンプリング周波数ＦＮに対する第２のサンプリング周波数ＦＷの比が２であり、補間関数としてベジエ曲線を適用した場合を示している。この補間方法では、拡張声道断面積の偶数次が狭帯域の声道断面積と一致するため、計算が容易である。
【００４２】
次に、より厳密な方の座標の取り方（第２の方法）について説明する。上述した第１の方法は、一区間の音響管の長さを無視していたが、第２の方法ではこれを考慮する。声道をＰＮ個の区間に分け、各区間をそれぞれ断面積一定の音響管で近似したときの、狭帯域音声における一区間の長さをΔｌＮとすると、ｉ番目の区間の始端（口唇側）及び終端（声帯側）の座標はそれぞれｉΔｌＮ及び（ｉ＋１）ΔｌＮとなる。
【００４３】
ここで、声道断面積を各区間の中心座標に対応させることにすると、狭帯域音声におけるｉ番目の区間の座標ｘＮ（ｉ）は（７）式で表すことができる。但し、ＰＮ番目の区間の始端を声道の終端と考えているので、ＰＮ番目だけ特殊であることに注意を要する。同様に、広帯域音声における一区間の長さをΔｌＷとすると、広帯域音声におけるｉ番目の区間の座標ｘＷ（ｉ）は（８）式で表すことができる。ここで、２つの区間長ΔｌＮ及びΔｌＷの間には（９）式に示す関係がある。そして、区間ごとに、狭帯域音声の座標ｘＮ（ｉ）と声道断面積ＳＮ（ｉ）を対応させれば、所定の補間関数によって、広帯域音声の座標ｘＷ（ｉ）に対応する声道断面積ＳＷ（ｉ）を算出することができる。
【数５】
2015184568.tif 000007
【００４４】
図３は、上述した第２の座標の取り方を採用している声道断面積の補間方法の概要を示す説明図である。図３（Ａ）は、補間される狭帯域の声道断面積を示し、図３（Ｂ）は、狭帯域の声道断面積とそれを補間した拡張声道断面積を示している。図３の例は、狭帯域音声の線形予測次数ＰＮが６であり、第１のサンプリング周波数ＦＮに対する第２のサンプリング周波数ＦＷの比が２であり、補間関数として線形関数を適用した場合を示している。但し、ＳＷ（ＰＷ）＝ＳＮ（ＰＮ）としている。
【００４５】
以上、２通りの基準の座標の取り方及び補間方法を説明したが、いずれの場合でも補間関数や補間手法は限定されるものではない。例えば、線形関数、スプライン曲線、ベジエ曲線、ラグランジュ補間、多項式補間などのいずれを適用しても良い。
【００４６】
反射係数算出手段２０７は、拡張声道断面積ＳＷ（ｉ）（ｉ＝０，１，…，ＰＷ）から、（１０）式に基づいて拡張反射係数ｋＷ（ｉ）（ｉ＝１，…，ＰＷ）を算出し、得られた拡張反射係数ｋＷ（ｉ）を音声合成手段２０８に与えるものである。
【００４７】
なお、第１の実施形態の音声合成手段２０８は、拡張反射係数を拡張声道特性として拡張音源信号に反映させることで音声信号を生成する。
【数６】
2015184568.tif 000008
【００４８】
（Ｂ−２）第１の実施形態の動作
次に、第１の実施形態の音声帯域拡張装置２００の動作を、図面を参照しながら説明する。
【００４９】
音声帯域拡張装置２００に入力された狭帯域音声は、サンプリング変換手段２０１、線形予測分析手段２０２及び音源信号抽出手段２０３に与えられる。
【００５０】
第１のサンプリング周波数を有する入力された狭帯域音声は、サンプリング変換手段２０１によって、第２のサンプリング周波数を有する音声に変換され、得られたベースバンド音声が加算部２１０に与えられる。
【００５１】
また、入力された狭帯域音声に対して、線形予測分析手段２０２によって、線形予測分析が実行されて、反射係数若しくはＬＰＣ係数が算出され、得られた反射係数若しくはＬＰＣ係数が音源信号抽出手段２０３に与えられると共に、得られた反射係数が声道断面積算出手段２０５に与えられる。
【００５２】
音源信号抽出手段２０３において、入力された狭帯域音声から、反射係数若しくはＬＰＣ係数から表現される声道特性が除去され、得られた音源信号（の推定値）が音源信号拡張手段２０４に与えられ、音源信号拡張手段２０４において、狭帯域の音源信号に基づいて音源信号が広帯域に拡張され、得られた拡張音源信号が音声合成手段２０８に与えられる。
【００５３】
一方、声道断面積算出手段２０５において、反射係数に基づいて狭帯域音声に係る声道断面積が算出され、得られた狭帯域音声に係る声道断面積が声道断面積補間手段２０６に与えられ、声道断面積補間手段２０６において、狭帯域音声に係る声道断面積に対する補間が実行されて拡張声道断面積が算出され、得られた拡張声道断面積が反射係数算出手段２０７に与えられる。そして、反射係数算出手段２０７において、拡張声道断面積に基づいて拡張反射係数が算出され、得られた拡張反射係数が音声合成手段２０８に与えられる。
【００５４】
音声合成手段２０８において、拡張反射係数から得られる拡張声道特性を拡張音源信号に反映させることで音声信号が生成され、得られた帯域制限前拡張音声がＨＰＦ手段２０９に与えられ、ＨＰＦ手段２０９によって、帯域制限前拡張音声から狭帯域音声に付加すべき周波数帯域成分が濾波され、得られた拡張音声が加算手段２１０に与えられる。
【００５５】
最後に、加算手段２１０において、ベースバンド音声と拡張音声とが加算され、疑似広帯域音声が生成されて出力される。
【００５６】
（Ｂ−３）第１の実施形態の効果
第１の実施形態によれば、声道特性の拡張を、声道断面積を利用して行うようにしたので、広帯域音声の声道特性を高精度で推定できて、比較的簡単な構成で高音質な疑似広帯域音声を出力することができる。
【００５７】
すなわち、声道断面積への変換演算、声道断面積の補間、声道断面積からの変換演算は上述したように簡易な演算であり、また、コードブック等を利用していないため、必要とするメモリ容量も抑えることができ、その結果、比較的簡単な構成で高音質な疑似広帯域音声を得ることができる。
【００５８】
（Ｃ）第２の実施形態
次に、本発明による音声帯域拡張装置及びプログラムの第２の実施形態を、図面を参照しながら説明する。
【００５９】
（Ｃ−１）第２の実施形態の構成及び動作
図４は、第２の実施形態の音声帯域拡張装置の構成を示す機能ブロック図であり、第１の実施形態に係る図１との同一、対応部分には同一、対応符号を付して示している。
【００６０】
図４において、第２の実施形態の音声帯域拡張装置２００Ａは、サンプリング変換手段２０１、線形予測分析手段２０２、音源信号抽出手段２０３、音源信号拡張手段２０４、声道断面積算出手段２０５、声道断面積補間手段２０６Ａ、反射係数算出手段２０７、音声合成手段２０８、ＨＰＦ手段２０９及び加算手段２１０に加え、補間特性記憶手段２１１を有する。
【００６１】
ここで、声道断面積補間手段２０６Ａ及び補間特性記憶手段２１１を除いた各構成要素は、それぞれ、第１の実施形態の音声帯域拡張装置２００における対応要素と同様なものであるので、その機能説明は省略する。
【００６２】
補間特性記憶手段２１１は、狭帯域若しくは広帯域の声道断面積の情報と、最適な補間関数特性との予め学習した対応を記憶しているものである。例えば、母音、特殊な子音など、音韻別に学習して最適な補間関数特性を記憶しておくようにしても良い。
【００６３】
ここで、補間特性情報とは、例えば、次数ごとの最適な補間関数の種類や、通常の補間では得られない特殊な補間特性をパターンマッチングによって作れるようにするための狭帯域声道断面積パターンと当該特殊な補間特性などである。また、デフォルトの補間方法を適用して一旦生成された広帯域声道断面積を修正させるように、補間特性情報が記述されていても良い。狭帯域の声道断面積には含まれない広帯域の声道断面積の情報が、非線形な補間関数によって偶発的に補われることもあるが、原則として広帯域の声道断面積を再現することはできない。この不足している情報を事前に学習しておくことで、広帯域の声道断面積の高精度な推定が可能となる。
【００６４】
図５は、補間特性情報のイメージ的な説明図である。例えば、狭帯域の声道断面積の全区間若しくは一部区間の曲線（折れ線）が、図５（Ａ）のような場合には、スプライン曲線を利用した補間を行うことを補間特性情報が指示し、図５（Ｂ）のような場合には、線形関数を利用した補間を行うことを補間特性情報が指示する。
【００６５】
声道断面積補間手段２０６Ａは、入力された狭帯域声道断面積若しくは一旦補間が実行された後の広帯域の声道断面積に最適な補間特性情報を補間特性記憶手段２１１から取込み、取り込んだ最適な補間特性情報に従って、狭帯域の声道断面積に対する補間を行い、若しくは、一旦補間が実行されて得られた広帯域の声道断面積を修正し、最終的な広帯域の狭帯域声道断面積を得て反射係数算出手段２０７に与える。例えば、次数ごとに異なる補間関数を用いたり、パターンマッチングによって拡張声道断面積に修正が必要と判断した場合には後処理的に修正を加えたりする。
【００６６】
声道断面積補間手段２０６Ａは、補間特性記憶手段２１１から最適な補間特性情報を取り出せない場合には、デフォルトの補間方法によって補間を実行するようにしても良い。また、特殊なケース（狭帯域声道断面積）ではない、通常のケース用の補間特性情報をも補間特性記憶手段２１１に記述しておき、声道断面積補間手段２０６Ａが取り出すようにしても良い。
【００６７】
なお、補間特性情報には補間に関する情報だけを含めれば良く、声道断面積全体のパターンや多量のコードブックは必要としないため、メモリ容量の増大は比較的少なく済む。
【００６８】
（Ｃ−２）第２の実施形態の効果
第２の実施形態によれば、狭帯域声道断面積に対する補間方法などを適応的に選定するようにしたので、第１の実施形態よりもさらに高い精度で広帯域音声の声道特性を推定でき、高音質な疑似広帯域音声を出力することができる。
【００６９】
（Ｄ）他の実施形態
上記では、音声帯域拡張装置を電話機器に適用する場合に言及したが、本発明の音声帯域拡張装置の用途が電話機器に限定されないことは勿論である。
【００７０】
また、上記各実施形態では、拡張帯域が高域側であるものを示したが、高域側に加え、低域側を拡張する場合にも、本発明の技術思想を適用することができる。
【符号の説明】
【００７１】
２００、２００Ａ…音声帯域拡張装置、２０１…サンプリング変換手段、２０２…線形予測分析手段、２０３…音源信号抽出手段、２０４…音源信号拡張手段、２０５…声道断面積算出手段、２０６、２０６Ａ…声道断面積補間手段、２０７…反射係数算出手段、２０８…音声合成手段、２０９…ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）手段、２１０…加算手段、２１１…補間特性記憶手段。
【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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