(57)【要約】  自己相関計算部２１が、入力信号から自己相関RO(i)を計算する。予測係数計算部２３が、係数wO(i)と自己相関RO(i)とが乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて線形予測分析を行う。ここで、少なくとも一部の各次数iに対して、各次数iに対応する係数wO(i)が、現在又は過去のフレームにおける入力信号の基本周波数と負の相関関係にある値の増加とともに単調増加する関係にある場合が含まれているとする。
2015008783.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する自己相関計算ステップと、
係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R’O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、
少なくとも一部の各次数iに対して、前記各次数iに対応する係数wO(i)が、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、周期の量子化値、または基本周波数と負の相関関係にある値の増加とともに単調増加する関係にある場合が含まれている、
線形予測分析方法。
【請求項２】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、
２個以上の係数テーブルのそれぞれにはi=0, 1, …, Pmaxの各次数iと前記各次数iに対応する係数wO(i)とが対応付けて記憶されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、周期の量子化値、または基本周波数と負の相関関係にある値を用いて前記２個以上の係数テーブルの中の１個の係数テーブルから係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を取得する係数決定ステップと、
取得された前記係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、
前記２個以上の係数テーブルの中の、前記周期、周期の量子化値、または基本周波数と負の相関関係にある値が第一値である場合に前記係数決定ステップで係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第一係数テーブルとし、
前記２個以上の係数テーブルの中の、前記周期、周期の量子化値、または基本周波数と負の相関関係にある値が前記第一値よりも大きい第二値である場合に前記係数決定ステップで係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第二係数テーブルとして、
少なくとも一部の各次数iに対して、前記第二係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数は、前記第一係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数よりも大きい、
線形予測分析方法。
【請求項３】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、
係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0, 1,…, Pmax)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i) (i=0, 1,…, Pmax)、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0, 1,…, Pmax)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、周期の量子化値、または基本周波数と負の相関関係にある値を用いて前記係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定ステップと、
前記取得した係数と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、
前記周期、周期の量子化値、または基本周波数と負の相関関係にある値に応じて、周期が短い場合、周期が中程度の場合、周期が長い場合の何れかの場合に分類されるとし、周期が短い場合に前記係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt0とし、周期が中程度の場合に前記係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt1とし、周期が長い場合に前記係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt2として、少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)である、
線形予測分析方法。
【請求項４】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)(i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、
係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、
少なくとも一部の各次数iに対して、前記各次数iに対応する係数wO(i)が、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合が含まれている、
線形予測分析方法。
【請求項５】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、
２個以上の係数テーブルのそれぞれにはi=0, 1, …, Pmaxの各次数iと前記各次数iに対応する係数wO(i)とが対応付けて記憶されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値を用いて前記２個以上の係数テーブルの中の１個の係数テーブルから係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を取得する係数決定ステップと、
取得された係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、
前記２個以上の係数テーブルの中の、前記基本周波数と正の相関関係にある値が第一値である場合に前記係数決定ステップで係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第一係数テーブルとし、
前記２個以上の係数テーブルの中の、前記基本周波数と正の相関関係にある値が前記第一値よりも小さい第二値である場合に前記係数決定ステップで係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第二係数テーブルとして、
少なくとも一部の各次数iに対して、前記第二係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数は、前記第一係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数よりも大きい、
線形予測分析方法。
【請求項６】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、
係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax)、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値を用いて前記係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定ステップと、
前記取得した係数と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、
前記基本周波数と正の相関関係にある値に応じて、基本周波数が高い場合、基本周波数が中程度の場合、基本周波数が低い場合の何れかの場合に分類されるとし、基本周波数が高い場合に前記係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt0とし、基本周波数が中程度の場合に前記係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt1とし、基本周波数が低い場合に前記係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt2として、少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)である、
線形予測分析方法。
【請求項７】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析装置であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する自己相関計算部と、
係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R’O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算部と、を含み、
少なくとも一部の各次数iに対して、前記各次数iに対応する係数wO(i)が、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、周期の量子化値、または基本周波数と負の相関関係にある値の増加とともに単調増加する関係にある場合が含まれている、
線形予測分析装置。
【請求項８】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析装置であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算部と、
２個以上の係数テーブルのそれぞれにはi=0, 1, …, Pmaxの各次数iと前記各次数iに対応する係数wO(i)とが対応付けて記憶されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、周期の量子化値、または基本周波数と負の相関関係にある値を用いて前記２個以上の係数テーブルの中の１個の係数テーブルから係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を取得する係数決定部と、
取得された前記係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算部と、を含み、
前記２個以上の係数テーブルの中の、前記周期、周期の量子化値、または基本周波数と負の相関関係にある値が第一値である場合に前記係数決定部で係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第一係数テーブルとし、
前記２個以上の係数テーブルの中の、前記周期、周期の量子化値、または基本周波数と負の相関関係にある値が前記第一値よりも大きい第二値である場合に前記係数決定部で係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第二係数テーブルとして、
少なくとも一部の各次数iに対して、前記第二係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数は、前記第一係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数よりも大きい、
線形予測分析装置。
【請求項９】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析装置であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算部と、
係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0, 1,…, Pmax)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i) (i=0, 1,…, Pmax)、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0, 1,…, Pmax)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、周期の量子化値、または基本周波数と負の相関関係にある値を用いて前記係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定部と、
前記取得した係数と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算部と、を含み、
前記周期、周期の量子化値、または基本周波数と負の相関関係にある値に応じて、周期が短い場合、周期が中程度の場合、周期が長い場合の何れかの場合に分類されるとし、周期が短い場合に前記係数決定部で係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt0とし、周期が中程度の場合に前記係数決定部で係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt1とし、周期が長い場合に前記係数決定部で係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt2として、少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)である、
線形予測分析装置。
【請求項１０】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析装置であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)(i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算部と、
係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算部と、を含み、
少なくとも一部の各次数iに対して、前記各次数iに対応する係数wO(i)が、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合が含まれている、
線形予測分析装置。
【請求項１１】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析装置であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算部と、
２個以上の係数テーブルのそれぞれにはi=0, 1, …, Pmaxの各次数iと前記各次数iに対応する係数wO(i)とが対応付けて記憶されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値を用いて前記２個以上の係数テーブルの中の１個の係数テーブルから係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を取得する係数決定部と、
取得された前記係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算部と、を含み、
前記２個以上の係数テーブルの中の、前記基本周波数と正の相関関係にある値が第一値である場合に前記係数決定部で係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第一係数テーブルとし、
前記２個以上の係数テーブルの中の、前記基本周波数と正の相関関係にある値が前記第一値よりも小さい第二値である場合に前記係数決定部で係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第二係数テーブルとして、
少なくとも一部の各次数iに対して、前記第二係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数は、前記第一係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数よりも大きい、
線形予測分析装置。
【請求項１２】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析装置であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算部と、
係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0, 1,…, Pmax)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i) (i=0, 1,…, Pmax)、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0, 1,…, Pmax)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値を用いて前記係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定部と、
前記取得した係数と前記自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算部と、を含み、
前記基本周波数と正の相関関係にある値に応じて、基本周波数が高い場合、基本周波数が中程度の場合、基本周波数が低い場合の何れかの場合に分類されるとし、基本周波数が高い場合に前記係数決定部で係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt0とし、基本周波数が中程度の場合に前記係数決定部で係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt1とし、基本周波数が低い場合に前記係数決定部で係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt2として、少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)である、
線形予測分析装置。
【請求項１３】
請求項１から６の線形予測分析方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１４】
請求項１から６の線形予測分析方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、音声信号、音響信号、心電図、脳波、脳磁図、地震波等のディジタル時系列信号の分析技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声信号、音響信号の符号化では、入力された音声信号や音響信号を線形予測分析して得た予測係数に基づいて符号化する手法が広く用いられている（例えば、非特許文献１，２参照。）。【０００３】
非特許文献１から３では、図１５に例示する線形予測分析装置により予測係数が計算されている。線形予測分析装置１は、自己相関計算部１１、係数乗算部１２及び予測係数計算部１３を備えている。【０００４】
入力された時間領域のディジタル音声信号やディジタル音響信号である入力信号は、Nサンプルのフレーム毎に処理される。現時刻で処理対象とするフレームである現フレームの入力信号をXO(n)(n=0,1,…,N-1)とする。nは入力信号における各サンプルのサンプル番号を表し、Nは所定の正の整数である。ここで、現フレームの１つ前のフレームの入力信号はXO(n)(n=-N,-N+1,…, -1)であり、現フレームの１つ後のフレームの入力信号はXO(n)(n=N,N+1,…, 2N-1)である。【０００５】
[自己相関計算部１１]
線形予測分析装置１の自己相関計算部１１は、入力信号XO(n)から自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)を式(11)により求める。Pmaxは、N未満の所定の正の整数である。【０００６】
【数１】
2015008783.tif 000003
【０００７】
［係数乗算部１２］
次に、係数乗算部１２が、自己相関RO(i)に予め定めた係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)を同じiごとに乗じることにより、変形自己相関R'O(i) (i=0,1,…,Pmax)を求める。すなわち、変形自己相関R'O(i)は式(12)により求める。【０００８】
【数２】
2015008783.tif 000004
【０００９】
［予測係数計算部１３］
そして、予測係数計算部１３が、R'O(i)を用いて、例えばLevinson-Durbin法などにより、1次から予め定めた最大次数であるPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める。線形予測係数に変換可能な係数とは、PARCOR係数KO(1),KO(2),…,KO(Pmax)や線形予測係数aO(1),aO(2),…,aO(Pmax)等である。【００１０】
非特許文献１である国際標準ITU-T G.718や非特許文献２である国際標準ITU-T G.729では、係数wO(i)として予め求めておいた60 Hzのバンド幅の固定の係数を用いている。【００１１】
具体的には、係数wO(i)は式(13)のように指数関数を用いて定義されており、式(3)ではf0=60 Hzという固定値が使われている。fsはサンプリング周波数である。【００１２】
【数３】
2015008783.tif 000005
【００１３】
非特許文献３には、上述の指数関数以外の関数に基づく係数を用いる例が記載されている。しかし、ここで用いられている関数は、サンプリング周期τ(fsに対応する周期に相当）と所定の定数aとに基づく関数であり、やはり固定値の係数が使われている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１４】
【非特許文献１】ITU-T Recommendation G.718, ITU, 2008.
【非特許文献２】ITU-T Recommendation G.729, ITU, 1996
【非特許文献３】Yoh'ichi Tohkura, Fumitada Itakura, Shin'ichiro Hashimoto, "Spectral Smoothing Technique in PARCOR Speech Analysis-Synthesis", IEEE Trans. on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Vol. ASSP-26, No.6, 1978
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
従来の音声信号、音響信号の符号化で用いられている線形予測分析方法では、自己相関RO(i)に固定の係数wO(i)が乗算して得られる変形自己相関R'O(i)を用いて線形予測係数に変換可能な係数を求めていた。よって、自己相関RO(i)への係数wO(i)の乗算による変形を必要としないような、すなわち、変形自己相関R'O(i)ではなく自己相関RO(i)そのものを用いて線形予測係数に変換可能な係数を求めたとしても、線形予測係数に変換可能な係数に対応するスペクトル包絡においてスペクトルのピークが大きくなりすぎることがないような入力信号の場合には、自己相関RO(i)への係数wO(i)の乗算によって、変形自己相関R'O(i)により求まる線形予測係数に変換可能な係数に対応するスペクトル包絡が、入力信号XO(n)のスペクトル包絡を近似する精度が下がってしまう、すなわち、線形予測分析の精度が下がってしまう、可能性があった。【００１６】
この発明は、従来よりも分析精度が高い線形予測分析方法、装置、プログラム及び記録媒体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】
【００１７】
この発明の一態様による線形予測分析方法は、入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する自己相関計算ステップと、係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R’O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、少なくとも一部の各次数iに対して、各次数iに対応する係数wO(i)が、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、周期の量子化値、または基本周波数と負の相関関係にある値の増加とともに単調増加する関係にある場合が含まれている。【００１８】
この発明の一態様による線形予測分析方法は、入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、２個以上の係数テーブルのそれぞれにはi=0, 1, …, Pmaxの各次数iと各次数iに対応する係数wO(i)とが対応付けて記憶されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、周期の量子化値、または基本周波数と負の相関関係にある値を用いて２個以上の係数テーブルの中の１個の係数テーブルから係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を取得する係数決定ステップと、取得された係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、２個以上の係数テーブルの中の、周期、周期の量子化値、または基本周波数と負の相関関係にある値が第一値である場合に係数決定ステップで係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第一係数テーブルとし、２個以上の係数テーブルの中の、周期、周期の量子化値、または基本周波数と負の相関関係にある値が第一値よりも大きい第二値である場合に係数決定ステップで係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第二係数テーブルとして、少なくとも一部の各次数iに対して、第二係数テーブルにおける各次数iに対応する係数は、第一係数テーブルにおける各次数iに対応する係数よりも大きい。【００１９】
この発明の一態様による線形予測分析方法は、入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0, 1,…, Pmax)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i) (i=0, 1,…, Pmax)、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0, 1,…, Pmax)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、周期の量子化値、または基本周波数と負の相関関係にある値を用いて係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定ステップと、取得した係数と自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、周期、周期の量子化値、または基本周波数と負の相関関係にある値に応じて、周期が短い場合、周期が中程度の場合、周期が長い場合の何れかの場合に分類されるとし、周期が短い場合に係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt0とし、周期が中程度の場合に係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt1とし、周期が長い場合に係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt2として、少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)である。
この発明の一態様による線形予測分析方法は、入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)(i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、少なくとも一部の各次数iに対して、各次数iに対応する係数wO(i)が、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合が含まれている。【００２０】
この発明の一態様による線形予測分析方法は、入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、２個以上の係数テーブルのそれぞれにはi=0, 1, …, Pmaxの各次数iと各次数iに対応する係数wO(i)とが対応付けて記憶されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値を用いて２個以上の係数テーブルの中の１個の係数テーブルから係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を取得する係数決定ステップと、取得された係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)と自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、２個以上の係数テーブルの中の、基本周波数と正の相関関係にある値が第一値である場合に係数決定ステップで係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第一係数テーブルとし、２個以上の係数テーブルの中の、基本周波数と正の相関関係にある値が第一値よりも小さい第二値である場合に係数決定ステップで係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第二係数テーブルとして、少なくとも一部の各次数iに対して、第二係数テーブルにおける各次数iに対応する係数は、第一係数テーブルにおける各次数iに対応する係数よりも大きい。【００２１】
この発明の一態様による線形予測分析方法は、入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)を計算する自己相関計算ステップと、係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax)、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値を用いて係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定ステップと、取得した係数と自己相関RO(i) (i=0, 1, …, Pmax)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R' O(i) (i=0, 1, …, Pmax)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、基本周波数と正の相関関係にある値に応じて、基本周波数が高い場合、基本周波数が中程度の場合、基本周波数が低い場合の何れかの場合に分類されるとし、基本周波数が高い場合に係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt0とし、基本周波数が中程度の場合に係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt1とし、基本周波数が低い場合に係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt2として、少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)である。
【発明の効果】
【００２２】
変形自己相関を求めるために自己相関に乗じる係数として、基本周波数と正の相関関係にある値又は基本周波数と負の相関関係にある値に応じて特定される係数を用いることにより、従来よりも分析精度の高い線形予測を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】第一実施形態及び第二実施形態の線形予測装置の例を説明するためのブロック図。
【図２】線形予測分析方法の例を説明するためのフローチャート。
【図３】第二実施形態の線形予測分析方法の例を説明するためのフローチャート。
【図４】第二実施形態の線形予測分析方法の例を説明するためのフローチャート。
【図５】第三実施形態の線形予測分析装置の例を説明するためのブロック図。
【図６】第三実施形態の線形予測分析方法の例を説明するためのフローチャート。
【図７】第三実施形態の具体例を説明するための図。
【図８】第三実施形態の具体例を説明するための図。
【図９】実験結果の例を示す図。
【図１０】変形例を説明するためのブロック図。
【図１１】変形例を説明するためのブロック図。
【図１２】変形例を説明するためのフローチャート。
【図１３】第四実施形態の線形予測分析装置の例を説明するためのブロック図。
【図１４】第四実施形態の変形例の線形予測分析装置の例を説明するためのブロック図。
【図１５】従来の線形予測装置の例を説明するためのブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図面を参照して、線形予測分析装置及び方法の各実施形態を説明する。
【００２５】
［第一実施形態］
第一実施形態の線形予測分析装置２は、図１に示すように、自己相関計算部２１、係数決定部２４、係数乗算部２２及び予測係数計算部２３を例えば備えている。自己相関計算部２１、係数乗算部２２及び予測係数計算部２３の動作は、従来の線形予測分析装置１の自己相関計算部１１、係数乗算部１２及び予測係数計算部１３における動作とそれぞれ同じである。
【００２６】
線形予測分析装置２には、所定時間区間であるフレームごとの時間領域のディジタル音声信号やディジタル音響信号や心電図、脳波、脳磁図、地震波等のディジタル信号である入力信号XO(n)が入力される。入力信号は、入力時系列信号である。現フレームの入力信号をXO(n)(n=0,1,…,N-1)とする。nは入力信号における各サンプルのサンプル番号を表し、Nは所定の正の整数である。ここで、現フレームの１つ前のフレームの入力信号はXO(n)(n=-N,-N+1,…, -1)であり、現フレームの１つ後のフレームの入力信号はXO(n)(n=N,N+1,…, 2N-1)である。以下では、入力信号XO(n)がディジタル音声信号やディジタル音響信号である場合について説明する。入力信号XO(n) (n=0,1,…,N-1)は、収音された信号そのものであってもよいし、分析のためにサンプリングレートが変換された信号でもよいし、プリエンファシス処理された信号でもよいし、窓かけされた信号でもよい。
【００２７】
また、線形予測分析装置２には、フレームごとのディジタル音声信号やディジタル音響信号の基本周波数についての情報も入力される。基本周波数についての情報は、線形予測分析装置２外にある周期性分析部９００で求められる。周期性分析部９００は例えば基本周波数計算部９３０を備える。
【００２８】
[基本周波数計算部９３０]
基本周波数計算部９３０は、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)および／または現フレームの近傍のフレームの入力信号の全部または一部から基本周波数Pを求める。基本周波数計算部９３０は、例えば、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)の全部または一部を含む信号区間のディジタル音声信号やディジタル音響信号の基本周波数Pを求め、基本周波数Pを特定可能な情報を基本周波数についての情報として出力する。基本周波数を求める方法としては、様々な公知の方法が存在するので、公知の何れの方法を用いてもよい。また、求めた基本周波数Pを符号化して基本周波数符号を得る構成とし、基本周波数符号を基本周波数についての情報として出力してもよい。さらに基本周波数符号に対応する基本周波数の量子化値^Pを得る構成とし、基本周波数の量子化値^Pを基本周波数についての情報として出力してもよい。以下、基本周波数計算部９３０の具体例について説明する。
【００２９】
＜基本周波数計算部９３０の具体例１＞
基本周波数計算部９３０の具体例１は、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)が複数個のサブフレームで構成されている場合、かつ、同一のフレームについては線形予測分析装置２よりも先に基本周波数計算部９３０が動作される場合、の例である。基本周波数計算部９３０は、まず、2以上の整数であるM個のサブフレームであるXOs1(n) (n=0, 1, …, N/M-1), …, XOsM(n)(n= (M-1)N/M, (M-1)N/M+1, …, N-1)のそれぞれの基本周波数であるPs1, …, PsMを求める。NはMで割り切れるとする。基本周波数計算部９３０は、現フレームを構成するM個のサブフレームの基本周波数であるPs1, …, PsMのうちの最大値max(Ps1, …, PsM)を特定可能な情報を基本周波数についての情報として出力する。
【００３０】
＜基本周波数計算部９３０の具体例２＞
基本周波数計算部９３０の具体例２は、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)と１つ後のフレームの一部の入力信号XO(n) (n=N, N+1, …, N+Nn-1)（ただし、Nnは、Nn<Nという関係を満たす所定の正の整数。）とで、先読み部分を含む信号区間が現フレームの信号区間として構成されている場合であり、かつ、同一のフレームについては線形予測分析装置２よりも後に基本周波数計算部９３０が動作される場合、の例である。基本周波数計算部９３０は、現フレームの信号区間について、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)と１つ後のフレームの一部の入力信号XO(n) (n=N, N+1, …, N+Nn-1)のそれぞれの基本周波数であるPnow, Pnextを求め、基本周波数Pnextを基本周波数計算部９３０に記憶する。基本周波数計算部９３０は、また、１つ前のフレームの信号区間について求めて基本周波数計算部９３０に記憶されていた基本周波数Pnext、すなわち、１つ前のフレームの信号区間のうちの現フレームの一部の入力信号XO(n) (n=0, 1, …, Nn-1)について求めた基本周波数、を特定可能な情報を基本周波数についての情報として出力する。なお、具体例１と同様に、現フレームについては複数のサブフレームごとの基本周波数を求めてもよい。
【００３１】
＜基本周波数計算部９３０の具体例３＞
基本周波数計算部９３０の具体例３は、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)そのものが現フレームの信号区間として構成されている場合であり、かつ、同一のフレームについては線形予測分析装置２よりも後に基本周波数計算部９３０が動作される場合、の例である。基本周波数計算部９３０は、現フレームの信号区間である現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)の基本周波数Pを求め、基本周波数Pを基本周波数計算部９３０に記憶する。基本周波数計算部９３０は、また、１つ前のフレームの信号区間、すなわち、１つ前のフレームの入力信号XO(n) (n=-N, -N+1, …, -1)について求めて基本周波数計算部９３０に記憶されていた基本周波数Pを特定可能な情報を基本周波数についての情報として出力する。
【００３２】
以下、線形予測分析装置２の動作について説明する。図２は、線形予測分析装置２による線形予測分析方法のフローチャートである。
【００３３】
[自己相関計算部２１］
自己相関計算部２１は、入力されたNサンプルのフレーム毎の時間領域のディジタル音声信号やディジタル音響信号である入力信号XO(n)(n=0,1,…,N-1)から自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)を計算する（ステップＳ１）。Pmaxは、予測係数計算部２３が求める線形予測係数に変換可能な係数の最大次数であり、N以下の所定の正の整数である。計算された自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)は、係数乗算部２２に提供される。
【００３４】
自己相関計算部２１は、入力信号XO(n)を用いて、例えば式(14A)により自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)を計算する。すなわち、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)との自己相関RO(i)を計算する。
【００３５】
【数４】
2015008783.tif 000006
【００３６】
または、自己相関計算部２１は、入力信号XO(n)を用いて、例えば式(14B)により自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)を計算する。すなわち、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する。
【００３７】
【数５】
2015008783.tif 000007
【００３８】
または、自己相関計算部２１は、入力信号XO(n)に対応するパワースペクトルを求めてからWiener-Khinchinの定理に従って自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)を計算してもよい。また、何れに方法においても、入力信号XO(n) (n=-Np, -Np+1,…, -1, 0,1,…,N-1, N,…, N-1+Nn)というように前後のフレームの入力信号の一部も用いて自己相関RO(i)を計算してもよい。ここで、Np,Nnはそれぞれ、Np<N, Nn<Nという関係を満たす所定の正の整数である。もしくは、ＭＤＣＴ系列をパワースペクトルの近似として代用し、近似されたパワースペクトルから自己相関を求めてもよい。このように自己相関の算出方法は世の中で使われている公知技術の何れかを用いることができる。
【００３９】
［係数決定部２４］
係数決定部２４は、入力された基本周波数についての情報を用いて、係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定する（ステップＳ４）。係数wO(i)は、自己相関RO(i)を変形して変形自己相関R'O(i)を得るための係数である。係数wO(i)は、信号処理の分野においては、ラグ窓wO(i)又はラグ窓係数wO(i)とも呼ばれているものである。係数wO(i)は正の値であるので、係数wO(i)が所定の値よりも大きい／小さいことを、係数wO(i)の大きさが所定の値よりも大きい／小さいと表現することがある。また、ラグ窓wO(i)の大きさとは、そのラグ窓wO(i)の値を意味するものとする。
【００４０】
係数決定部２４に入力される基本周波数についての情報は、現フレームの入力信号および／または現フレームの近傍のフレームの入力信号の全部または一部から求まった基本周波数を特定する情報である。すなわち、係数wO(i)の決定に用いる基本周波数は、現フレームの入力信号および／または現フレームの近傍のフレームの入力信号の全部または一部から求まった基本周波数である。
【００４１】
係数決定部２４は、0次からPmax次の全てまたは一部の次数について、基本周波数についての情報に対応する基本周波数の取り得る範囲のうち全てまたは一部で、基本周波数についての情報に対応する基本周波数が大きいほど小さな値を係数wO(0), wO(1), …, wO(Pmax)として決定する。また、係数決定部２４は、基本周波数の代わりに基本周波数と正の相関関係にある値を用いて、基本周波数が大きいほど小さな値を係数wO(0), wO(1), …, wO(Pmax)として決定してもよい。
【００４２】
すなわち、係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)は、少なくとも一部の予測次数iに対して、その次数iに対応する係数wO(i)の大きさが、現フレームの入力信号XO(n)の全部または一部を含む信号区間の基本周波数と正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合が含まれているように決定される。言い換えれば、後述するように、次数iによっては、係数wO(i)の大きさが基本周波数と正の相関関係にある値の増加とともに単調減少しなくてもよい。
【００４３】
さらに、基本周波数と正の相関関係にある値の取り得る範囲には、係数wO(i)の大きさが基本周波数と正の相関関係にある値の増加に関わらず一定の範囲があってもよいが、その他の範囲では係数wO(i)の大きさが基本周波数と正の相関関係にある値の増加とともに単調減少するものとする。
【００４４】
係数決定部２４は、例えば、入力された基本周波数についての情報に対応する基本周波数についての単調非増加関数を用いて、係数wO(i)を決定する。例えば、以下の式(1)により係数wO(i)を決定する。以下の式において、Pは入力された基本周波数についての情報に対応する基本周波数である。
【００４５】
【数６】
2015008783.tif 000008
【００４６】
または、０より大きい予め定めた値であるαを用いた、以下の式(2)により係数wO(i)を決定する。αは、係数wO(i)をラグ窓としてとらえたときのラグ窓の幅、言い換えればラグ窓の強さを調整するための値である。予め定めるαは、例えば、複数のαの候補値について線形予測分析装置２を含む符号化装置とその符号化装置に対応する復号装置とで音声信号や音響信号を符号化復号して、復号音声信号や復号音響信号の主観品質や客観品質が良好である候補値をαとして選択することにより定めればよい。
【数７】
2015008783.tif 000009
【００４７】
または、基本周波数Pについての予め定めた関数f(P)を用いた、以下の式(2A)により係数wO(i)を決定してもよい。関数f(P)は、f(P)＝αP＋β（αは正の数、βは任意の数）、f(P)＝αP2＋βP+γ（αは正の数、β、γは任意の数）などの、基本周波数Pと正の相関関係、基本周波数Pに対して単調非減少の関係となる関数である。
【数８】
2015008783.tif 000010
【００４８】
また、基本周波数Pを用いて係数wO(i)を決定する式は、上述の式(1), (2), (2A)に限らず、基本周波数と正の相関関係にある値の増加に対して単調非増加の関係を記述できるものであれば他の式であってもよい。例えば、係数wO(i)を、以下の(3)から(6)の何れかの式により決定してもよい。以下の(3)から(6)の式において、aを基本周波数に依存して決まる実数とし、mを基本周波数に依存して決まる自然数とする。例えば、aを基本周波数と負の相関関係にある値とし、mを基本周波数と負の相関関係にある値とする。τはサンプリング周期である。
【００４９】
【数９】
2015008783.tif 000011
【００５０】
式(3)はBartlett windowと呼ばれる形式の窓関数であり、式(4)はBinomial windowと呼ばれる形式の窓関数であり、式(5)はTriangular in frequency domain windowと呼ばれる形式の窓関数であり、式(6)はRectangular in frequency domain windowと呼ばれる形式の窓関数である。
【００５１】
なお、0≦i≦Pmaxの各iではなく、少なくとも一部の次数iについてのみ、係数wO(i)が基本周波数と正の相関関係にある値の増加とともに単調減少してもよい。言い換えれば、次数iによっては、係数wO(i)の大きさが基本周波数と正の相関関係にある値の増加とともに単調減少しなくてもよい。
【００５２】
例えば、i=0の場合は、上述の式(1)から式(6)の何れかを用いて係数wO(0)の値を決定してもよいし、ITU-T G.718等でも用いられているようなwO(0)＝1.0001,wO(0)＝1.003といった、基本周波数と正の相関関係にある値には依存しない、経験的に得られた固定値を用いてもよい。すなわち、1≦i≦Pmaxの各iについては、係数wO(i)は基本周波数と正の相関関係にある値が大きいほど小さな値を取るが、i=0の係数についてはこの限りではなく固定値を用いてもよい。
【００５３】
[係数乗算部２２]
係数乗算部２２は、係数決定部２４で決定した係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)と、自己相関計算部２１で求めた自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)とを同じiごとに乗じることにより、変形自己相関R'O(i) (i=0,1,…,Pmax)を求める（ステップＳ２）。すなわち、係数乗算部２２は、以下の式(15)により自己相関R'O(i)を計算する。計算された自己相関R'O(i)は、予測係数計算部２３に提供される。
【００５４】
【数１０】
2015008783.tif 000012
【００５５】
[予測係数計算部２３]
予測係数計算部２３は、変形自己相関R'O(i)を用いて線形予測係数に変換可能な係数を求める（ステップＳ３）。
【００５６】
例えば、予測係数計算部２３は、変形自己相関R'O(i)を用いて、Levinson-Durbin法などにより、1次から予め定めた最大次数であるPmax次までのPARCOR係数KO(1),KO(2),…,KO(Pmax)や線形予測係数aO(1),aO(2),…,aO(Pmax)を計算する。
【００５７】
第一実施形態の線形予測分析装置２によれば、基本周波数と正の相関関係にある値に応じて、少なくとも一部の予測次数iに対して、その次数iに対応する係数wO(i)の大きさが、現フレームの入力信号XO(n)の全部または一部を含む信号区間の基本周波数と正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合が含まれている係数wO(i)を自己相関に乗算して変形自己相関を求めて線形予測係数に変換可能な係数を求めることにより、入力信号の基本周波数が高いときであってもピッチ成分に起因するスペクトルのピークの発生を抑えた線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、かつ、入力信号の基本周波数が低いときであってもスペクトル包絡を表現可能な線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、従来よりも分析精度の高い線形予測を実現することができる。したがって、第一実施形態の線形予測分析装置２を含む符号化装置とその符号化装置に対応する復号装置とで音声信号や音響信号を符号化復号して得られる復号音声信号や復号音響信号の品質は、従来の線形予測分析装置を含む符号化装置とその符号化装置に対応する復号装置とで音声信号や音響信号を符号化復号して得られる復号音声信号や復号音響信号の品質よりも、良い。
【００５８】
＜第一実施形態の変形例＞
第一実施形態の変形例は、係数決定部２４が、基本周波数と正の相関関係にある値ではなく、基本周波数と負の相関関係にある値に基づいて係数wO(i)を決定するものである。基本周波数と負の相関関係にある値とは、例えば周期、周期の推定値又は周期の量子化値である。例えば、周期T、基本周波数P、サンプリング周波数fsとすると、T=fs/Pとなるため、周期は基本周波数と負の相関関係にあるものである。基本周波数と負の相関関係にある値に基づいて係数wO(i)を決定する例を第一実施形態の変形例として説明する。
【００５９】
第一実施形態の変形例の線形予測分析装置２の機能構成と線形予測分析装置２による線形予測分析方法のフローチャートは、第一実施形態と同じ図１と図２である。第一実施形態の変形例の線形予測分析装置２は、係数決定部２４の処理が異なる部分以外は、第一実施形態の線形予測分析装置２と同じである。線形予測分析装置２には、フレームごとのディジタル音声信号やディジタル音響信号の周期についての情報も入力される。周期についての情報は、線形予測分析装置２外にある周期性分析部９００で求められる。周期性分析部９００は例えば周期計算部９４０を備える。
【００６０】
[周期計算部９４０]
周期計算部９４０は、現フレームの入力信号XOおよび／または現フレームの近傍のフレームの入力信号の全部または一部から周期Tを求める。周期計算部９４０は、例えば、現フレームの入力信号XO(n)の全部または一部を含む信号区間のディジタル音声信号やディジタル音響信号の周期Tを求め、周期Tを特定可能な情報を周期についての情報として出力する。周期を求める方法としては、様々な公知の方法が存在するので、公知の何れの方法を用いてもよい。また、求めた周期Tを符号化して周期符号を得る構成とし、周期符号を周期についての情報として出力してもよい。さらに周期符号に対応する周期の量子化値^Tを得る構成とし、周期の量子化値^Tを周期についての情報として出力してもよい。以下、周期計算部９４０の具体例について説明する。
【００６１】
＜周期計算部９４０の具体例１＞
周期計算部９４０の具体例１は、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)が複数個のサブフレームで構成されている場合、かつ、同一のフレームについては線形予測分析装置２よりも先に周期計算部９４０が動作される場合、の例である。周期計算部９４０は、まず、2以上の整数であるM個のサブフレームであるXOs1(n) (n=0, 1, …, N/M-1), …, XOsM(n)(n= (M-1)N/M, (M-1)N/M+1, …, N-1)のそれぞれの周期であるTs1, …, TsMを求める。NはMで割り切れるとする。周期計算部９４０は、現フレームを構成するM個のサブフレームの周期であるTs1, …, TsMのうちの最小値min(Ts1, …, TsM)を特定可能な情報を周期についての情報として出力する。
【００６２】
＜周期計算部９４０の具体例２＞
周期計算部９４０の具体例２は、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)と１つ後のフレームの一部の入力信号XO(n) (n=N, N+1, …, N+Nn-1) （ただし、Nnは、Nn<Nという関係を満たす所定の正の整数。）とで、先読み部分を含む信号区間が現フレームの信号区間として構成されている場合であり、かつ、同一のフレームについては線形予測分析装置２よりも後に周期計算部９４０が動作される場合、の例である。周期計算部９４０は、現フレームの信号区間について、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)と１つ後のフレームの一部の入力信号XO(n) (n=N, N+1, …, N+Nn-1)のそれぞれの周期であるTnow, Tnextを求め、周期Tnextを周期計算部９４０に記憶する。周期計算部９４０は、また、１つ前のフレームの信号区間について求めて周期計算部９４０に記憶されていた周期Tnext、すなわち、１つ前のフレームの信号区間のうちの現フレームの一部の入力信号XO(n) (n=0, 1, …, Nn-1)について求めた周期、を特定可能な情報を周期についての情報として出力する。なお、具体例１と同様に、現フレームについては複数のサブフレームごとの周期を求めてもよい。
【００６３】
＜周期計算部９４０の具体例３＞
周期計算部９４０の具体例３は、現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)そのものが現フレームの信号区間として構成されている場合であり、かつ、同一のフレームについては線形予測分析装置２よりも後に周期計算部９４０が動作される場合、の例である。周期計算部９４０は、現フレームの信号区間である現フレームの入力信号XO(n) (n=0, 1, …, N-1)の周期Tを求め、周期Tを周期計算部９４０に記憶する。周期計算部９４０は、また、１つ前のフレームの信号区間、すなわち、１つ前のフレームの入力信号XO(n) (n=-N, -N+1, …, -1)について求めて周期計算部９４０に記憶されていた周期Tを特定可能な情報を周期についての情報として出力する。
【００６４】
以下、第一実施形態の変形例の線形予測分析装置２の動作のうち、第一実施形態の線形予測分析装置２と異なる部分である係数決定部２４の処理について説明する。
【００６５】
［変形例の係数決定部２４］
第一実施形態の変形例の線形予測分析装置２の係数決定部２４は、入力された周期についての情報を用いて、係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定する（ステップＳ４）。
【００６６】
係数決定部２４に入力される周期についての情報は、現フレームの入力信号および／または現フレームの近傍のフレームの入力信号の全部または一部から求まった周期を特定する情報である。すなわち、係数wO(i)の決定に用いる周期は、現フレームの入力信号および／または現フレームの近傍のフレームの入力信号の全部または一部から求まった周期である。
【００６７】
係数決定部２４は、0次からPmax次の全てまたは一部の次数について、周期についての情報に対応する周期の取り得る範囲のうち全てまたは一部で、周期についての情報に対応する周期が大きいほど大きな値を係数wO(0), wO(1), …, wO(Pmax)として決定する。また、係数決定部２４は、周期の代わりに周期と正の相関関係にある値を用いて、周期が大きいほど大きな値を係数wO(0), wO(1), …, wO(Pmax)として決定してもよい。
【００６８】
すなわち、係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)は、少なくとも一部の予測次数iに対して、その次数iに対応する係数wO(i)の大きさが、現フレームの入力信号XO(n)の全部または一部を含む信号区間の基本周波数と負の相関関係にある値の増加とともに単調増加する関係にある場合が含まれているように決定される。
言い換えれば、次数iによっては、係数wO(i)の大きさが基本周波数と負の相関関係にある値の増加とともに単調増加しなくてもよい。
【００６９】
さらに、基本周波数と負の相関関係にある値の取り得る範囲には、係数wO(i)の大きさが基本周波数と負の相関関係にある値の増加に関わらず一定の範囲があってもよいが、その他の範囲では係数wO(i)の大きさが基本周波数と負の相関関係にある値の増加とともに単調増加するものとする。
【００７０】
係数決定部２４は、例えば、入力された周期についての情報に対応する周期についての単調非減少関数を用いて、係数wO(i)を決定する。例えば、以下の式(7)により係数wO(i)を決定する。Tは入力された周期についての情報に対応する周期である。
【００７１】
【数１１】
2015008783.tif 000013
【００７２】
または、０より大きい予め定めた値であるαを用いた、以下の式(8)により係数wO(i)を決定する。αは、係数wO(i)をラグ窓としてとらえたときのラグ窓の幅、言い換えればラグ窓の強さを調整するための値である。予め定めるαは、例えば、複数のαの候補値について線形予測分析装置２を含む符号化装置とその符号化装置に対応する復号装置とで音声信号や音響信号を符号化復号して、復号音声信号や復号音響信号の主観品質や客観品質が良好である候補値をαとして選択することにより定めればよい。
【数１２】
2015008783.tif 000014
【００７３】
または、周期Tについての予め定めた関数f(T)を用いた、以下の式(8A)により係数wO(i)を決定する。関数f(T)は、f(T)＝αT＋β（αは正の数、βは任意の数）、f(T)＝αT2＋βT+γ（αは正の数、β、γは任意の数）などの、周期Tと正の相関関係、周期Tに対して単調非減少の関係となる関数である。
【数１３】
2015008783.tif 000015
【００７４】
なお、周期Tを用いて係数wO(i)を決定する式は、上述の式(7), (8), (8A)に限らず、基本周波数と負の相関関係にある値の増加に対して単調非減少の関係を記述できるものであれば他の式であってもよい。
【００７５】
なお、0≦i≦Pmaxの各iではなく、少なくとも一部の次数iについてのみ、係数wO(i)が基本周波数と負の相関関係にある値の増加とともに単調増加してもよい。言い換えれば、次数iによっては、係数wO(i)の大きさが基本周波数と負の相関関係にある値の増加とともに単調増加しなくてもよい。
【００７６】
例えば、i=0の場合は、上述の式(7), (8), (8A)を用いて係数wO(0)の値を決定してもよいし、ITU-T G.718等でも用いられているようなwO(0)＝1.0001,wO(0)＝1.003といった、基本周波数と負の相関関係にある値には依存しない、経験的に得られた固定値を用いてもよい。すなわち、1≦i≦Pmaxの各iについては、係数wO(i)は基本周波数と負の相関関係にある値が大きいほど大きな値を取るが、i=0の係数についてはこの限りではなく固定値を用いてもよい。
【００７７】
第一実施形態の変形例の線形予測分析装置２によれば、基本周波数と負の相関関係にある値に応じて、少なくとも一部の予測次数iに対して、その次数iに対応する係数wO(i)の大きさが、現フレームの入力信号XO(n)の全部または一部を含む信号区間の基本周波数と負の相関関係にある値の増加とともに単調増加する関係にある場合が含まれている係数wO(i)を自己相関に乗算して変形自己相関を求めて線形予測係数に変換可能な係数を求めることにより、入力信号の基本周波数が高いときであってもピッチ成分に起因するスペクトルのピークの発生を抑えた線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、かつ、入力信号の基本周波数が低いときであってもスペクトル包絡を表現可能な線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、従来よりも分析精度の高い線形予測を実現することができる。したがって、第一実施形態の変形例の線形予測分析装置２を含む符号化装置とその符号化装置に対応する復号装置とで音声信号や音響信号を符号化復号して得られる復号音声信号や復号音響信号の品質は、従来の線形予測分析装置を含む符号化装置とその符号化装置に対応する復号装置とで音声信号や音響信号を符号化復号して得られる復号音声信号や復号音響信号の品質よりも、良い。
【００７８】
［実験結果］
図９は、24個の音声音響信号ソースと24人の被験者によるＭＯＳ評価実験の実験結果である。図９の「従来法」「cutA」の６つのＭＯＳ値は、従来の線形予測分析装置を含む図９に記載した各ビットレートの符号化装置とそれらの符号化装置に対応する復号装置とを用いて、音声音響信号ソースを符号化復号して得られた復号音声信号や復号音響信号に対するＭＯＳ値である。図９の「提案手法」「cutB」の６つのＭＯＳ値は、第一実施形態の変形例の線形予測分析装置を含む図９に記載した各ビットレートの符号化装置とそれらの符号化装置に対応する復号装置とを用いて、音声音響信号ソースを符号化復号して得られた復号音声信号や復号音響信号に対するＭＯＳ値である。図９の実験結果からも、本発明の線形予測分析装置を含む符号化装置とその符号化装置に対応する復号装置とを用いることにより、従来の線形予測分析装置を含む場合よりも、高いＭＯＳ値すなわち良い音質を得られたことがわかる。
【００７９】
［第二実施形態］
第二実施形態は、基本周波数と正の相関関係にある値又は基本周波数と負の相関関係にある値と所定の閾値とを比較し、その比較結果に応じて係数wO(i)を決定するものである。第二実施形態は、係数決定部２４における係数wO(i)の決定方法のみが第一実施形態と異なり、他の点について第一実施形態と同様である。以下、第一実施形態と異なる部分を中心に説明し、第一実施形態と同様の部分については重複説明を省略する。
【００８０】
ここではまず、基本周波数と正の相関関係にある値と所定の閾値とを比較し、その比較結果に応じて係数wO(i)を決定する例について説明し、基本周波数と負の相関関係にある値と所定の閾値とを比較し、その比較結果に応じて係数wO(i)を決定する例は第二実施形態の第一変形例で説明する。
【００８１】
第二実施形態の線形予測分析装置２の機能構成と線形予測分析装置２による線形予測分析方法のフローチャートは、第一実施形態と同じ図１と図２である。第二実施形態の線形予測分析装置２は、係数決定部２４の処理が異なる部分以外は、第一実施形態の線形予測分析装置２と同じである。
【００８２】
第二実施形態の係数決定部２４の処理の流れの例を図３に示す。第二実施形態の係数決定部２４は、図３の各ステップＳ４１Ａ、ステップＳ４２、ステップＳ４３の処理を例えば行う。
【００８３】
係数決定部２４は、入力された基本周波数についての情報に対応する基本周波数と正の相関関係にある値と所定の閾値とを比較する（ステップＳ４１Ａ）。入力された基本周波数についての情報に対応する基本周波数と正の相関関係にある値とは、例えば、入力された基本周波数についての情報に対応する基本周波数そのものである。
【００８４】
係数決定部２４は、基本周波数と正の相関関係にある値が所定の閾値以上である場合、すなわち、基本周波数が高いと判断された場合には、予め定めた規則により係数wh(i)を決定し、この決定された係数wh(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする（ステップＳ４２）。すなわち、wO(i)=wh(i)とする。
【００８５】
係数部決定２４は、基本周波数と正の相関関係にある値が所定の閾値以上でない場合、すなわち、基本周波数が低いと判断された場合には、予め定めた規則により係数wl(i)を決定し、この決定された係数wl(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする（ステップＳ４３）。すなわち、wO(i)=wl(i)とする。
【００８６】
ここで、wh(i)とwl(i)は、少なくとも一部の各iについてwh(i)<wl(i)という関係を満たすよう決定する。または、wh(i)とwl(i)は、少なくとも一部の各iについてはwh(i)<wl(i)という関係を満たし、それ以外のｉについてはwh(i)≦wl(i)という関係を満たすよう決定する。ここで、少なくとも一部の各iとは、例えば0以外のi（つまり、1≦i≦Pmax）のことである。例えば、wh(i)とwl(i)は、式(1)で基本周波数PがP1であるときのwO(i)をwh(i)として求め、式(1)で基本周波数PがP2（ただしP1>P2）であるときのwO(i)をwl(i)として求めるという予め定めた規則により求める。また、例えば、wh(i)とwl(i)は、式(2)でαがα1であるときのwO(i)をwh(i)として求め、式(2)でαがα2（ただしα1>α2）であるときのwO(i)をwl(i)として求めるという予め定めた規則により求める。この場合は、α1とα2は共に式(2)のαと同様に予め定めておく。なお、これらの何れかの規則により予め求めたwh(i)とwl(i)をテーブルに記憶しておき、基本周波数と正の相関関係にある値が所定の閾値以上であるか否かによりwh(i)とwl(i)の何れかをテーブルから選択する構成としてもよい。また、wh(i)とwl(i)のそれぞれは、iが大きくなるにつれてwh(i), wl(i)の値が小さくなるように決定される。なお、i=0の係数wh(0), wl(0)については、wh(0)≦wl(0)の関係を満たしていることは必須ではなく、wh(0)>wl(0)の関係を満たす値を用いてもよい。
【００８７】
第二実施形態によっても、第一実施形態と同様に、入力信号の基本周波数が高いときであってもピッチ成分に起因するスペクトルのピークの発生を抑えた線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、かつ、入力信号の基本周波数が低いときであってもスペクトル包絡を表現可能な線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、従来よりも分析精度の高い線形予測を実現することができる。
【００８８】
＜第二実施形態の第一変形例＞
第二実施形態の第一変形例は、基本周波数と正の相関関係にある値ではなく、基本周波数と負の相関関係にある値と所定の閾値とを比較し、その比較結果に応じて係数wO(i)を決定するものである。第二実施形態の第一変形例における所定の閾値は、第二実施形態において基本周波数と正の相関関係にある値と比較される所定の閾値とは異なる。
【００８９】
第二実施形態の第一変形例の線形予測分析装置２の機能構成とフローチャートは、第一実施形態の変形例と同じ図１と図２である。第二実施形態の第一変形例の線形予測分析装置２は、係数決定部２４の処理が異なる部分以外は、第一実施形態の変形例の線形予測分析装置２と同じである。
【００９０】
第二実施形態の第一変形例の係数決定部２４の処理の流れの例を図４に示す。第二実施形態の第一変形例の係数決定部２４は、図４のステップＳ４１Ｂ、ステップＳ４２、ステップＳ４３の処理を例えば行う。
【００９１】
係数決定部２４は、入力された周期についての情報に対応する基本周波数と負の相関関係にある値と所定の閾値とを比較する（ステップＳ４１Ｂ）。入力された周期についての情報に対応する基本周波数と負の相関関係にある値とは、例えば、入力された周期についての情報に対応する周期である。
【００９２】
係数決定部２４は、基本周波数と負の相関関係にある値が所定の閾値以下である場合、すなわち、周期が短いと判断された場合には、予め定めた規則により係数wh(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wh(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする（ステップＳ４２）。すなわち、wO(i)=wh(i)とする。
【００９３】
係数決定部２４は、基本周波数と負の相関関係にある値が所定の閾値以下でない場合、すなわち、周期が長いと判断された場合には、予め定めた規則により係数wl(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wl(i)をwO(i)とする（ステップＳ４３）。すなわち、wO(i)=wl(i)とする。
【００９４】
ここで、wh(i)とwl(i)は、少なくとも一部のiについてwh(i)<wl(i)という関係を満たすよう決定する。または、wh(i)とwl(i)は、少なくとも一部のiについてはwh(i)<wl(i)という関係を満たし、その他のｉについてはwh(i)≦wl(i)という関係を満たすよう決定する。ここで、少なくとも一部のiとは、例えば0以外のi（つまり、1≦i≦Pmax）のことである。例えば、wh(i)とwl(i)は、式(7)で周期TがT1であるときのwO(i)をwh(i)として求め、式(7)で周期TがT2（ただしT1<T2）であるときのwO(i)をwl(i)として求めるという予め定めた規則により求める。また、例えば、wh(i)とwl(i)は、式(8)でαがα1であるときのwO(i)をwh(i)として求め、式(8)でαがα2（ただしα1<α2）であるときのwO(i)をwl(i)として求めるという予め定めた規則により求める。この場合は、α1とα2は共に式(8)のαと同様に予め定めておく。なお、これらの何れかの規則により予め求めたwh(i) とwl(i)をテーブルに記憶しておき、基本周波数と負の相関関係にある値が所定の閾値以下であるか否かによりwh(i) とwl(i)の何れかをテーブルから選択する構成としてもよい。また、wh(i)とwl(i)のそれぞれは、iが大きくなるにつれてwh(i), wl(i)の値が小さくなるように決定される。なお、i=0の係数wh(0), wl(0)については、wh(0)≦wl(0)の関係を満たしていることは必須ではなく、wh(0)>wl(0)の関係を満たす値を用いてもよい。
【００９５】
第二実施形態の第一変形例によっても、第一実施形態の変形例と同様に、入力信号の基本周波数が高いときであってもピッチ成分に起因するスペクトルのピークの発生を抑えた線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、かつ、入力信号の基本周波数が低いときであってもスペクトル包絡を表現可能な線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、従来よりも分析精度の高い線形予測を実現することができる。
【００９６】
＜第二実施形態の第二変形例＞
第二実施形態では１個の閾値を用いて係数wO(i)を決定したが、第二実施形態の第二変形例は２個以上の閾値を用いて係数wO(i)を決定するものである。以下、２個の閾値th1', th2'を用いて係数を決定する方法を例に挙げて説明する。閾値th1', th2'は、0<th1'<th2'という関係を満たすとする。
【００９７】
第二実施形態の第二変形例の線形予測分析装置２の機能構成は、第二実施形態と同じ図１である。第二実施形態の第二変形例の線形予測分析装置２は、係数決定部２４の処理が異なる部分以外は、第二実施形態の線形予測分析装置２と同じである。
【００９８】
係数決定部２４は、入力された基本周波数についての情報に対応する基本周波数と正の相関関係にある値と、閾値th1', th2'とを比較する。入力された基本周波数についての情報に対応する基本周波数と正の相関関係にある値とは、例えば、入力された基本周波数についての情報に対応する基本周波数そのものである。
【００９９】
係数決定部２４は、基本周波数と正の相関関係にある値が閾値th2'より大の場合、すなわち、基本周波数が高いと判断された場合には、予め定めた規則により係数wh(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wh(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする。すなわち、wO(i)=wh(i)とする。
【０１００】
係数決定部２４は、基本周波数と正の相関関係にある値が閾値th1'よりも大きく閾値th2'以下の場合、すなわち、基本周波数が中程度と判断された場合には、予め定めた規則により係数wm(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wm(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする。すなわち、wO(i)=wm(i)とする。
【０１０１】
係数決定部２４は、基本周波数と正の相関関係にある値が閾値th1'以下の場合、すなわち、基本周波数が低いと判断された場合には、予め定めた規則により係数wl(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wl(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする。すなわち、wO(i)=wl(i)とする。
【０１０２】
ここで、wh(i), wm(i) ,wl(i)は、少なくとも一部の各iについてwh(i)<wm(i)<wl(i)という関係を満たすよう決定するものとする。ここで、少なくとも一部の各iとは、例えば0以外の各i（つまり、1≦i≦Pmax）のことである。または、wh(i), wm(i), wl(i)は、少なくとも一部の各iについてwh(i)<wm(i)≦wl(i)、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwh(i)≦wm(i)<wl(i)、残り少なくとも一部の各iについてwh(i)≦wm(i)≦wl(i)という関係を満たすよう決定する。例えば、wh(i), wm(i), wl(i)は、式(1)で基本周波数PがP1であるときのwO(i)をwh(i)として求め、式(1)で基本周波数PがP2（ただしP1>P2）であるときのwO(i)をwm(i)として求め、式(1)で基本周波数PがP3（ただしP2>P3）であるときのwO(i)をwl(i)として求めるという予め定めた規則により求める。また、例えば、wh(i), wm(i), wl(i)は、式(2)でαがα1であるときのwO(i)をwh(i)として求め、式(2)でαがα2（ただしα1>α2）であるときのwO(i)をwm(i)として求め、式(2)でαがα3（ただしα2>α3）であるときのwO(i)をwl(i)として求めるという予め定めた規則により求める。この場合は、α1, α2, α3は式(2)のαと同様に予め定めておく。なお、これらの何れかの規則により予め求めたwh(i), wm(i), wl(i)をテーブルに記憶しておき、基本周波数と正の相関関係にある値と所定の閾値との比較によりwh(i), wm(i), wl(i)の何れかをテーブルから選択する構成としてもよい。なお、wh(i)とwl(i)を用いて、その間の係数wm(i)を決定しても良い。すなわち、wm(i)=β'×wh(i)+(1-β')×wl(i)によりwm(i)を決定しても良い。ここでβ'は、0≦β'≦1であり、かつ、基本周波数Pが小さい値をとるときはβ'の値も小さくなり、基本周波数Pが大きい値をとるときにβ'の値も大きくなる関数β'=c(P)により、基本周波数Pから求める値である。このようにwm(i)を求めれば、係数決定部２４にはwh(i) (i=0,1,…,Pmax)を記憶したテーブルとwl(i) (i=0,1,…,Pmax)を記憶したテーブルの２つのテーブルだけを記憶しておくことで、基本周波数が中程度の場合のうちの基本周波数が大きいときにはwh(i)に近い係数を得ることができ、逆に基本周波数が中程度の場合のうちの基本周波数が小さいときにはwl(i)に近い係数を得ることができる。また、wh(i), wm(i), wl(i)は、iが大きくなるにつれてそれぞれwh(i), wm(i), wl(i)の値が小さくなるよう決定される。なお、i=0の係数wh(0), wm(0), wl(0)については、wh(0)≦wm(0)≦wl(0)の関係を満たしていることは必須ではなく、wh(0)>wm(0)または／およびwm(0)>wl(0)の関係を満たす値を用いてもよい。
【０１０３】
第二実施形態の第二変形例によっても、第二実施形態と同様に、入力信号の基本周波数が高いときであってもピッチ成分に起因するスペクトルのピークの発生を抑えた線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、かつ、入力信号の基本周波数が低いときであってもスペクトル包絡を表現可能な線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、従来よりも分析精度の高い線形予測を実現することができる。
【０１０４】
＜第二実施形態の第三変形例＞
第二実施形態の第一変形例では１個の閾値を用いて係数wO(i)を決定したが、第二実施形態の第三変形例は２個以上の閾値を用いて係数wO(i)を決定するものである。以下、２個の閾値th1, th2を用いて係数を決定する方法を例に挙げて説明する。閾値th1, th2は、0<th1<th2という関係を満たすとする。
【０１０５】
第二実施形態の第三変形例の線形予測分析装置２の機能構成は、第二実施形態の第一変形例と同じ図１である。第二実施形態の第三変形例の線形予測分析装置２は、係数決定部２４の処理が異なる部分以外は、第二実施形態の第一変形例の線形予測分析装置２と同じである。
【０１０６】
係数決定部２４は、入力された周期についての情報に対応する基本周波数と負の相関関係にある値と、閾値th1, th2とを比較する。入力された周期についての情報に対応する基本周波数と負の相関関係にある値とは、例えば、入力された周期についての情報に対応する周期である。
【０１０７】
係数決定部２４は、基本周波数と負の相関関係にある値が閾値th1より小さい場合、すなわち、周期が短いと判断された場合には、予め定めた規則により係数wh(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wh(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする。すなわち、wO(i)=wh(i)とする。
【０１０８】
係数決定部２４は、基本周波数と負の相関関係にある値が閾値th1以上であり閾値th2よりも小さい場合、すなわち、周期が中程度と判断された場合には、予め定めた規則により係数wm(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、この決定された係数wm(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする。すなわち、wO(i)=wm(i)とする。
【０１０９】
係数決定部２４は、基本周波数と負の相関関係にある値が閾値th2以上の場合、すなわち、周期が長いと判断された場合には、予め定めた規則により係数wl(i)を決定し、この決定された係数wl(i) (i=0,1,…,Pmax)をwO(i) (i=0,1,…,Pmax)とする。すなわち、wO(i)=wl(i)とする。
【０１１０】
ここで、wh(i),wm(i),wl(i)は、少なくとも一部の各iについてwh(i)<wm(i)<wl(i)という関係を満たすよう決定するものとする。ここで、少なくとも一部の各iとは、例えば0以外の各i（つまり、1≦i≦Pmax）のことである。または、wh(i),wm(i),wl(i)は、少なくとも一部の各iについてwh(i)<wm(i)≦wl(i)、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwh(i)≦wm(i)<wl(i)、残りの各iについてwh(i)≦wm(i)≦wl(i)という関係を満たすよう決定する。例えば、wh(i), wm(i), wl(i)は、式(7)で周期TがT1であるときのwO(i)をwh(i)として求め、式(7)で周期TがT2（ただしT1<T2）であるときのwO(i)をwm(i)として求め、式(7)で周期TがT3（ただしT2<T3）であるときのwO(i)をwl(i)として求めるという予め定めた規則により求める。また、例えば、wh(i), wm(i), wl(i)は、式(8)でαがα1であるときのwO(i)をwh(i)として求め、式(8)でαがα2（ただしα1<α2）であるときのwO(i)をwm(i)として求め、式(2)でαがα3（ただしα2<α3）であるときのwO(i)をwl(i)として求めるという予め定めた規則により求める。この場合は、α1, α2, α3は式(8)のαと同様に予め定めておく。なお、これらの何れかの規則により予め求めたwh(i), wm(i), wl(i)をテーブルに記憶しておき、基本周波数と負の相関関係にある値と所定の閾値との比較によりwh(i), wm(i), wl(i)の何れかをテーブルから選択する構成としてもよい。なお、wh(i)とwl(i)を用いて、その間の係数wm(i)を決定しても良い。すなわち、wm(i)=(1-β)×wh(i)+β×wl(i)によりwm(i)を決定しても良い。ここでβは、0≦β≦1であり、かつ、周期Tが小さい値をとるときはβの値も小さくなり、周期Tが大きい値をとるときにβの値も大きくなる関数β=b(T)により、周期Tから求める値である。このようにwm(i)を求めれば、係数決定部２４にはwh(i) (i=0,1,…,Pmax)を記憶したテーブルとwl(i) (i=0,1,…,Pmax)を記憶したテーブルの２つのテーブルだけを記憶しておくことで、周期が中程度の場合のうちの周期が小さいときにはwh(i)に近い係数を得ることができ、逆に周期が中程度の場合のうちの周期が大きいときにはwl(i)に近い係数を得ることができる。また、wh(i),wm(i),wl(i)は、iが大きくなるにつれてそれぞれwh(i),wm(i),wl(i)の値が小さくなるよう決定される。なお、i=0の係数wh(0), wm(0), wl(0)については、wh(0)≦wm(0)≦wl(0)の関係を満たしていることは必須ではなく、wh(0)>wm(0) または／およびwm(0)>wl(0)の関係を満たす値を用いてもよい。
【０１１１】
第二実施形態の第三変形例によっても、第二実施形態の第一変形例と同様に、入力信号の基本周波数が高いときであってもピッチ成分に起因するスペクトルのピークの発生を抑えた線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、かつ、入力信号の基本周波数が低いときであってもスペクトル包絡を表現可能な線形予測係数に変換可能な係数を求めることができ、従来よりも分析精度の高い線形予測を実現することができる。
【０１１２】
［第三実施形態］
第三実施形態は、複数個の係数テーブルを用いて係数wO(i)を決定するものである。第三実施形態は、係数決定部２４における係数wO(i)の決定方法のみが第一実施形態と異なり、他の点について第一実施形態と同様である。以下、第一実施形態と異なる部分を中心に説明し、第一実施形態と同様の部分については重複説明を省略する。
【０１１３】
第三実施形態の線形予測分析装置２は、係数決定部２４の処理が異なり、図５に例示するように、係数テーブル記憶部２５を更に備えている部分以外は、第一実施形態の線形予測分析装置２と同じである。係数テーブル記憶部２５には、２個以上の係数テーブルが記憶されている。
【０１１４】
第三実施形態の係数決定部２４の処理の流れの例を図６に示す。第三実施形態の係数決定部２４は、図６のステップＳ４４、ステップＳ４５の処理を例えば行う。
【０１１５】
まず、係数決定部２４は、入力された基本周波数についての情報に対応する基本周波数と正の相関関係にある値又は入力された周期についての情報に対応する基本周波数と負の相関関係にある値を用いて、係数テーブル記憶部２５に記憶された２個以上の係数テーブルから、その基本周波数と正の相関関係にある値又は基本周波数と負の相関関係にある値に応じた１個の係数テーブルtを選択する（ステップＳ４４）。例えば、基本周波数についての情報に対応する基本周波数と正の相関関係にある値は、基本周波数についての情報に対応する基本周波数であり、入力された周期についての情報に対応する基本周波数と負の相関関係にある値は、入力された周期についての情報に対応する周期である。
【０１１６】
例えば、係数テーブル記憶部２５に、異なる２個の係数テーブルt0, t1が記憶されており、係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されているとする。２個の係数テーブルt0, t1のそれぞれには、少なくとも一部の各iについてwt0(i)<wt1(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)となるように定められた係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)と係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されている。
【０１１７】
このとき、係数決定部２４は、基本周波数と正の相関関係にある値が所定の閾値以上であれば係数テーブルt0を係数テーブルtとして選択し、そうでない場合には係数テーブルt1を係数テーブルtとして選択する。すなわち、基本周波数と正の相関関係にある値が所定の閾値以上である場合、すなわち、基本周波数が高いと判断された場合には、各ｉについての係数が小さい方の係数テーブルを選択し、基本周波数と正の相関関係にある値が所定の閾値以上でない場合、すなわち、基本周波数が低いと判断された場合には、各ｉについての係数が大きい方の係数テーブルを選択する。言い換えれば、係数テーブル記憶部２５に記憶されている２個の係数テーブルの中の、基本周波数と正の相関関係にある値が第一値である場合に係数決定部２４により選択される係数テーブルを第一係数テーブルとし、係数テーブル記憶部２５に記憶されている２個の係数テーブルの中の、基本周波数と正の相関関係にある値が第一値よりも小さい第二値である場合に係数決定部２４により選択される係数テーブルを第二係数テーブルとして、少なくとも一部の各次数iに対して、第二係数テーブルにおける各次数iに対応する係数の大きさは、第一係数テーブルにおける各次数iに対応する係数の大きさよりも大きい。
【０１１８】
また、係数決定部２４は、基本周波数と負の相関関係にある値が所定の閾値以下であれば係数テーブルt0を係数テーブルtとして選択し、そうでない場合には係数テーブルt1を係数テーブルtとして選択する。すなわち、基本周波数と負の相関関係にある値が所定の閾値以下である場合、すなわち、周期が短いと判断された場合には、各ｉについての係数が小さい方の係数テーブルを選択し、基本周波数と負の相関関係にある値が所定の閾値以下でない場合、すなわち、周期が長いと判断された場合には、各ｉについての係数が大きい方の係数テーブルを選択する。言い換えれば、係数テーブル記憶部２５に記憶されている２個の係数テーブルの中の、基本周波数と負の相関関係にある値が第一値である場合に係数決定部２４により選択される係数テーブルを第一係数テーブルとし、係数テーブル記憶部２５に記憶されている２個の係数テーブルの中の、基本周波数と負の相関関係にある値が第一値よりも大きい第二値である場合に係数決定部２４により選択される係数テーブルを第二係数テーブルとして、少なくとも一部の各次数iに対して、第二係数テーブルにおける各次数iに対応する係数の大きさは、第一係数テーブルにおける各次数iの係数の大きさよりも大きい。
【０１１９】
なお、係数テーブル記憶部２５に記憶されている係数テーブルt0, t1のi=0の係数wt0(0), wt1(0)については、wt0(0)≦wt1(0)の関係を満たしていることは必須ではなく、wt0(0)>wt1(0)の関係にある値であってもよい。
【０１２０】
また、例えば、係数テーブル記憶部２５に、異なる３個の係数テーブルt0, t1, t2が記憶されて、係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax) 、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されているとする。３個の係数テーブルt0, t1, t2のそれぞれには、少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)となるように定められた係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)と係数wt1(i) (i=0,1,…,Pmax) と係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されている。
【０１２１】
ここで、0<th1'<th2'という関係を満たす２個の閾値th1',th2'が定められているとする。このとき、係数決定部２４は、
(1) 基本周波数と正の相関関係にある値>th2'の場合、すなわち、基本周波数が高いと判断された場合には、係数テーブルt0を係数テーブルtとして選択し、
(2) th2'≧基本周波数と正の相関関係にある値>th1'の場合、すなわち、基本周波数が中程度である判断された場合には、係数テーブルt1を係数テーブルtとして選択し、
(3) th1'≧基本周波数と正の相関関係にある値の場合、すなわち、基本周波数が低い判断された場合には、係数テーブルt2を係数テーブルtとして選択する。
【０１２２】
また、ここで、0<th1<th2という関係を満たす２個の閾値th1,th2が定められているとする。このとき、係数決定部２４は、
(1) 基本周波数と負の相関関係にある値≧th2の場合、すなわち、周期が長いと判断された場合には、係数テーブルt2を係数テーブルtとして選択し、
(2) th2>基本周波数と負の相関関係にある値≧th1の場合、すなわち、周期が中程度であると判断された場合には、係数テーブルt1を係数テーブルtとして選択し、
(3) th1>基本周波数と負の相関関係にある値の場合、すなわち、周期が短いと判断された場合には、係数テーブルt0を係数テーブルtとして選択する。
【０１２３】
なお、係数テーブル記憶部２５に記憶されている係数テーブルt0, t1, t2のi=0の係数wt0(0), wt1(0), wt2(0)については、wt0(0)≦wt1(0)≦wt2(0)の関係を満たしていることは必須ではなく、wt0(0)>wt1(0)または／およびwt1(0)>wt2(0)の関係にある値であってもよい。
【０１２４】
そして、係数決定部２４は、その選択された係数テーブルtに格納された各次数iの係数wt(i)を係数wO(i)とする（ステップＳ４５）。すなわち、wO(i)=wt(i)とする。言い換えれば、係数決定部２４は、選択された係数テーブルtから各次数iに対応する係数wt(i)を取得し、取得された各次数iに対応する係数wt(i)をwO(i)とする。
【０１２５】
第三実施形態では、第一実施形態及び第二実施形態とは異なり、基本周波数と正の相関関係にある値や基本周波数と負の相関関係にある値の関数に基づいて係数wO(i)を計算する必要がないため、より少ない演算処理量でwO(i)を決定することができる。
係数テーブル記憶部２５に記憶されている２個以上の係数テーブルについて以下のことが言える。
【０１２６】
係数テーブル記憶部２５に記憶されている２個以上の係数テーブルの中の、基本周波数と正の相関関係にある値が第一値である場合に係数決定部２４で係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第一係数テーブルとする。係数テーブル記憶部２５に記憶されている２個以上の係数テーブルの中の、基本周波数と正の相関関係にある値が第一値よりも小さい第二値である場合に係数決定部２４で係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第二係数テーブルとする。このとき、少なくとも一部の各次数iに対して、第二係数テーブルにおける各次数iに対応する係数は、第一係数テーブルにおけるその各次数iに対応する係数よりも大きい。
【０１２７】
また、係数テーブル記憶部２５に記憶されている２個以上の係数テーブルの中の、基本周波数と負の相関関係にある値が第一値である場合に係数決定部２４で係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第一係数テーブルとする。係数テーブル記憶部２５に記憶されている２個以上の係数テーブルの中の、基本周波数と負の相関関係にある値が第一値よりも大きい第二値である場合に係数決定部２４で係数wO(i) (i=0, 1, …, Pmax)が取得される係数テーブルを第二係数テーブルとする。このとき、少なくとも一部の各次数iに対して、第二係数テーブルにおける各次数iに対応する係数は、第一係数テーブルにおけるその各次数iに対応する係数よりも大きい。
【０１２８】
＜第三実施形態の具体例＞
以下、第三実施形態の具体例について説明する。この具体例では、基本周波数と負の相関関係にある値として周期の量子化値が用いられ、この周期の量子化値に応じて係数テーブルtが選択される。
【０１２９】
線形予測分析装置２には、ハイパスフィルタを通り、12.8 kHzにサンプリング変換され、プリエンファシス処理をされた１フレームあたりNサンプルのディジタル音響信号である入力信号XO(n) (n=0,1,…,N-1)と、周期についての情報として現フレームの一部の入力信号XO(n) (n=0, 1, …, Nn)（ただし、Nnは、Nn<Nという関係を満たす所定の正の整数。）について周期計算部９４０で求めた周期Tが入力される。現フレームの一部の入力信号XO(n) (n=0, 1, …, Nn)についての周期Tは、周期計算部９４０において当該入力信号の１つ前のフレームの信号区間として現フレームの一部の入力信号XO(n) (n=0, 1, …, Nn)を含めておき、１つ前のフレームの信号区間に対する周期計算部９４０の処理においてXO(n) (n=0, 1, …, Nn)に対して計算し記憶した周期である。
【０１３０】
自己相関計算部２１は、入力信号XO(n)から自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)を下記の式(16)で求める。
【０１３１】
【数１４】
2015008783.tif 000016
【０１３２】
係数決定部２４に、周期についての情報である周期Tが入力される。ここで、周期Tは、29≦T≦231という範囲に含まれているとする。係数決定部２４は、入力された周期Tについての情報で特定される周期Tから、以下の式(17)の演算によりインデックスDを得る。このインデックスDが、基本周波数と負の相関関係にある値であり、周期の量子化値に対応している。
D=int(T/110+0.5)   (17)
【０１３３】
ここで、intは整数値化関数であり、入力された実数の小数点以下を切り捨てることによりその実数の整数部分のみを出力する関数である。図７は、周期T、インデックスD、周期の量子化値T'の関係を示す図の例である。図７の横軸は周期Tであり、縦軸は周期の量子化値T'である。周期の量子化値T'=D×110である。周期Tが29≦T≦231であるため、インデックスDは0,1,2の何れかの値となる。なお、式(17)を使わずに、閾値を用いて、周期Tが29≦T≦54ならD=0、55≦T≦164ならD=1、165≦T≦231ならD=2というようにしてインデックスDを求めてもよい。
【０１３４】
係数テーブル記憶部２５には、D=0の場合に選択される係数テーブルt0と、D=1の場合に選択される係数テーブルt1と、D=2の場合に選択される係数テーブルt2とが記憶されている。
【０１３５】
係数テーブルt0は、式(13)の従来法のf0=60Hz（すなわち半値幅 142 Hzに相当）の係数テーブルであり、各次数の係数wtO(i)が次のように定められている。
wt0(i) =[1.0, 0.999566371, 0.998266613, 0.996104103, 0.993084457, 0.989215493, 0.984507263, 0.978971839, 0.972623467, 0.96547842, 0.957554817, 0.948872864, 0.939454317, 0.929322779, 0.918503404, 0.907022834, 0.894909143]
【０１３６】
係数テーブルt1は、式(13)のf0=50Hz（すなわち半値幅116 Hzに相当）の係数テーブルであり、各次数の係数wt1(i)が次のように定められている。
wt1(i) =[1.0, 0.999706, 0.998824, 0.997356, 0.995304, 0.992673  , 0.989466, 0.985689, 0.98135, 0.976455, 0.971012, 0.965032, 0.958525, 0.951502, 0.943975, 0.935956, 0.927460]
【０１３７】
係数テーブルt2は、式(13)のf0=25Hz（すなわち半値幅58 Hzに相当）のテーブルであり、各次数の係数wt2(i)が次のように定められている。
wt2(i)=[1.0, 0.999926, 0.999706, 0.999338, 0.998824, 0.998163, 0.997356, 0.996403, 0.995304, 0.99406, 0.992672, 0.99114, 0.989465, 0.987647, 0.985688, 0.983588, 0.981348]
【０１３８】
ここで、上述のwtO(i), wt1(i), wt2(i)のリストは、Pmax=16として、i=0,1,2,…,16の順に左からiに対応する係数の大きさを並べたものである。すなわち上述の例では、例えばwt0(0)=1.0であり、wt0(3)=0.996104103である。
【０１３９】
図８にi毎の係数テーブルの係数wt0(i), wt1(i), wt2(i)の係数の大きさをグラフで表す。図８の横軸は次数iを表し、図８の縦軸は係数の大きさを表す。このグラフからも分かるように、各係数テーブル内では、iの値が大きくなるにしたがって、係数の大きさが単調減少する関係にある。また、同じiの値に対応する異なる係数テーブルの係数の大きさを比較すると、i≧1に対して、wt0(i)<wt1(i)<wt2(i)の関係を満たしている。すなわち、0を除くi≧1のiに対して、言い換えれば、少なくとも一部のiについて、インデックスDが大きくなるにしたがって、係数の大きさが単調増加する関係にある。i=0以外に対して、係数テーブル記憶部２５に記憶される複数の係数テーブルは、このような関係を持つものであれば、上述の例に限らない。
【０１４０】
また、非特許文献１や非特許文献２に記載されているように、i=0の係数だけ特別扱いをして、wt0(0)=wt1(0)=wt2(0)=1.0001やwt0(0)=wt1(0)=wt2(0)=1.003という経験的な値を用いてもよい。なお、i=0についてはwt0(i)<wt1(i)<wt2(i)の関係を満たしている必要はなく、また、wt0(0),wt1(0),wt2(0)が必ずしも同じ値でなくともよい。例えば、wt0(0)=1.0001, wt1(0)=1.0, wt2(0)=1.0のように、i=0に関してのみwt0(0), wt1(0), wt2(0)のうちの2つ以上の値の大小関係がwt0(i)<wt1(i)<wt2(i)の関係を満たさなくてもよい。
【０１４１】
係数決定部２４は、インデックスDに対応する係数テーブルtDを係数テーブルtとして選択する。
【０１４２】
そして、係数決定部２４は、その選択された係数テーブルtの各係数wt(i)を係数wO(i)とする。すなわち、wO(i)=wt(i)とする。言い換えれば、係数決定部２４は、選択された係数テーブルtから各次数iに対応するの係数wt(i)を取得し、取得された各次数iに対応する係数wt(i)をwO(i)とする。
【０１４３】
なお、上述の例では、各係数テーブルt0, t1, t2をインデックスDと対応付けているが、各係数テーブルt0, t1, t2を、基本周波数と正の相関関係にある値又はインデックスD以外の基本周波数と負の相関関係にある値と対応付けてもよい。
【０１４４】
＜第三実施形態の変形例＞
第三実施形態では複数個の係数テーブルのうち何れか１つのテーブルに記憶された係数を係数wO(i)として決定したが、第三実施形態の変形例はこれに加えて複数個の係数テーブルに記憶された係数に基づく演算処理により係数wO(i)を決定する場合を含む。
【０１４５】
第三実施形態の変形例の線形予測分析装置２の機能構成は、第三実施形態と同じ図５である。第三実施形態の変形例の線形予測分析装置２は、係数決定部２４の処理が異なり、係数テーブル記憶部２５に含まれる係数テーブルが異なる部分以外は、第三実施形態の線形予測分析装置２と同じである。
【０１４６】
係数テーブル記憶部２５には、係数テーブルt0とt2のみが記憶されており、係数テーブルt0には係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されており、係数テーブルt2には係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されている。２個の係数テーブルt0, t2のそれぞれには、少なくとも一部の各iについてwt0(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt2(i)となるように定められた係数wt0(i) (i=0,1,…,Pmax)と係数wt2(i) (i=0,1,…,Pmax)が格納されている。
【０１４７】
ここで、0<th1'<th2'という関係を満たす２個の閾値th1',th2'が定められているとする。このとき、係数計算部２４は、
(1) 基本周波数と正の相関関係にある値>th2'の場合、すなわち、基本周波数が高いと判断された場合には、係数テーブルt0の各係数wt0(i)を係数wO(i)として選択し、
(2) th2'≧基本周波数と正の相関関係にある値>th1'の場合、すなわち、基本周波数が中程度であると判断された場合には、係数テーブルt0の各係数wt0(i)と係数テーブルt2の各係数wt2(i)とを用いて、wO(i)=β'×wt0(i)+(1-β')×wt2(i)により係数wO(i)を決定し、
(3) th1'≧基本周波数と正の相関関係にある値の場合、すなわち、基本周波数が低いと判断された場合には、係数テーブルt2の各係数wt2(i)を係数wO(i)として選択する。ここでβ'は、0≦β'≦1であり、基本周波数Pが小さい値をとるときはβ'の値も小さくなり、基本周波数Pが大きい値をとるときにβ'の値も大きくなる関数β'=c(P)により、基本周波数Pから求める値である。この構成とすれば、基本周波数が中程度の場合のうちの基本周波数Pが小さい時にはwt2(i)に近い値を係数wO(i)とすることができ、逆に基本周波数が中程度の場合のうちの基本周波数Pが大きい時にはwt0(i)に近い値を係数wO(i)とすることができるので、２つのテーブルだけで、３個以上の係数wO(i)を得ることができる。
【０１４８】
また、ここで、0<th1<th2という関係を満たす２個の閾値th1,th2が定められているとする。このとき、係数計算部２４は、
(1) 基本周波数と負の相関関係にある値≧th2の場合、すなわち、周期が長いと判断された場合には、係数テーブルt2の各係数wt2(i)を係数wO(i)として選択し、
(2) th2>基本周波数と負の相関関係にある値≧th1の場合、すなわち、周期が中程度であると判断された場合には、係数テーブルt0の各係数wt0(i)と係数テーブルt2の各係数wt2(i)とを用いて、wO(i)=(1-β)×wt0(i)+β×wt2(i)により係数wO(i)を決定し、
(3) th1>基本周波数と負の相関関係にある値の場合、すなわち、周期が小さいと判断された場合には、係数テーブルt0の各係数wt0(i)を係数wO(i)として選択する。ここでβは0≦β≦1であり、かつ、周期Tが小さい値をとるときはβの値も小さくなり、周期Tが大きい値をとるときにβの値も大きくなる関数β=b(T)により、周期Tから求める値である。この構成とすれば、周期が中程度の場合のうちの周期Tが小さい時にはwt0(i)に近い値を係数wO(i)とすることができ、逆に周期が中程度の場合のうちの周期Tが大きい時にはwt2(i)に近い値を係数wO(i)とすることができるので、２つのテーブルだけで、３個以上の係数wO(i)を得ることができる。
【０１４９】
なお、係数テーブル記憶部２５に記憶されている係数テーブルt0, t2のi=0の係数wt0(0), wt2(0)については、wt0(0)≦wt2(0)の関係を満たしていることは必須ではなく、wt0(0)>wt2(0)の関係にある値であってもよい。
【０１５０】
［第一実施形態から第三実施形態に共通の変形例］
図１０及び図１１に示すように、上述の全ての実施形態及び変形例において、係数乗算部２２を含まず、予測係数計算部２３において係数wO(i)とと自己相関RO(i)を用いて線形予測分析を行ってもよい。図１０と図１１は、それぞれ図１と図５に対応する線形予測分析装置２の構成例である。この場合は、予測係数計算部２３は、図１２に示すように、係数wO(i)と自己相関RO(i)とが乗算されたものである変形自己相関R'O(i)ではなく、係数wO(i)と自己相関RO(i)とを直接用いて線形予測分析を行う（ステップＳ５）。
【０１５１】
[第四実施形態］
第四実施形態は、入力信号XO(n)に対して従来の線形予測分析装置を用いて線形予測分析を行い、その線形予測分析の結果を用いて基本周波数計算部で基本周波数を得て、得られた基本周波数に基づく係数wO(i)を用いて本発明の線形予測分析装置により線形予測係数に変換可能な係数を求めるものである。
【０１５２】
第四実施形態の線形予測分析装置３は、図１３に示すように、第一線形予測分析部３１、線形予測残差計算部３２、基本周波数計算部３３、第二線形予測分析部３４を例えば備えている。
【０１５３】
[第一線形予測分析部３１］
第一線形予測分析部３１は、従来の線形予測分析装置１と同じ動作をする。すなわち、第一線形予測分析部３１は、入力信号XO(n)から自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)を求め、自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)と予め定めた係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)とを同じiごとに乗じることにより変形自己相関R' O(i) (i=0,1,…,Pmax)を求め、変形自己相関R' O(i) (i=0,1,…,Pmax)から1次から予め定めた最大次数であるPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める。
【０１５４】
[線形予測残差計算部３２］
線形予測残差計算部３２は、入力信号XO(n)に対して、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数に基づく線形予測や線形予測と等価なまたは類似したフィルタリング処理を行って線形予測残差信号XR(n)を求める。フィルタリング処理は重み付け処理とも言えるので、線形予測残差信号XR(n)は重み付け入力信号であるともいえる。
【０１５５】
[基本周波数計算部３３]
基本周波数計算部３３は、線形予測残差信号XR(n)の基本周波数Pを求め、基本周波数についての情報を出力する。基本周波数を求める方法としては、様々な公知の方法が存在するので、公知の何れの方法を用いてもよい。基本周波数計算部３３は、例えば、現フレームの線形予測残差信号XR (n) (n=0, 1, …, N-1)を構成する複数個のサブフレームのそれぞれについて基本周波数を求める。すなわち、2以上の整数であるM個のサブフレームであるXRs1(n) (n=0, 1, …, N/M-1), …, XRsM(n)(n= (M-1)N/M, (M-1)N/M+1, …, N-1)のそれぞれの基本周波数であるPs1, …, PsMを求める。NはMで割り切れるとする。基本周波数計算部３３は、次に、現フレームを構成するM個のサブフレームの基本周波数であるPs1, …, PsMのうちの最大値max(Ps1, …, PsM)を特定可能な情報を基本周波数についての情報として出力する。
【０１５６】
[第二線形予測分析部３４］
第二線形予測分析部３４は、第一実施形態から第三実施形態の線形予測分析装置２、第二実施形態の第二変形例の線形予測分析装置２、第三実施形態の変形例の線形予測分析装置２、第一実施形態から第三実施形態に共通の変形例の線形予測分析装置２の何れかと同じ動作をする。すなわち、第二線形予測分析部３４は、入力信号XO(n)から自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)を求め、基本周波数計算部３３が出力した基本周波数についての情報に基づいて係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)と決定した係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)とを用いて1次から予め定めた最大次数であるPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める。
【０１５７】
＜第四実施形態の変形例＞
第四実施形態の変形例は、入力信号XO(n)に対して従来の線形予測分析装置を用いて線形予測分析を行い、その線形予測分析の結果を用いて周期計算部で周期を得て、得られた周期に基づく係数wO(i)を用いて本発明の線形予測分析装置により線形予測係数に変換可能な係数を求めるものである。
【０１５８】
第四実施形態の変形例の線形予測分析装置３は、図１４に示すように、第一線形予測分析部３１、線形予測残差計算部３２、周期計算部３５、第二線形予測分析部３４を例えば備えている。第四実施形態の変形例の線形予測分析装置３の第一線形予測分析部３１と線形予測残差計算部３２はそれぞれ、第四実施形態の線形予測分析装置３と同様である。以下、第四実施形態と異なる部分を中心に説明する。
【０１５９】
[周期計算部３５]
周期計算部３５は、線形予測残差信号XR(n)の周期Tを求め、周期についての情報を出力する。周期を求める方法としては、様々な公知の方法が存在するので、公知の何れの方法を用いてもよい。周期計算部３５は、例えば、現フレームの線形予測残差信号XR (n) (n=0, 1, …, N-1)を構成する複数個のサブフレームのそれぞれについて周期を求める。すなわち、2以上の整数であるM個のサブフレームであるXRs1(n) (n=0, 1, …, N/M-1), …, XRsM(n)(n= (M-1)N/M, (M-1)N/M+1, …, N-1)のそれぞれの周期であるTs1, …, TsMを求める。NはMで割り切れるとする。周期計算部３５は、次に、現フレームを構成するM個のサブフレームの周期であるTs1, …, TsMのうちの最小値min(Ts1 …, TsM)を特定可能な情報を周期についての情報として出力する。
【０１６０】
[変形例の第二線形予測分析部３４］
第四実施形態の変形例の第二線形予測分析部３４は、第一実施形態の変形例の線形予測分析装置２、第二実施形態の第一変形例の線形予測分析装置２、第二実施形態の第三変形例の線形予測分析装置２、第三実施形態の線形予測分析装置２、第三実施形態の変形例の線形予測分析装置２、第一実施形態から第三実施形態に共通の変形例の線形予測分析装置２の何れかと同じ動作をする。すなわち、第二線形予測分析部３４は、入力信号XO(n)から自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)を求め、周期計算部３５が出力した周期についての情報に基づいて係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)を決定し、自己相関RO(i) (i=0,1,…,Pmax)と決定した係数wO(i) (i=0,1,…,Pmax)とを用いて1次から予め定めた最大次数であるPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める。
【０１６１】
＜基本周波数と正の相関関係にある値について＞
第一実施形態において基本周波数計算部９３０の具体例２として説明した通り、基本周波数と正の相関関係にある値として、前のフレームの信号処理においてLook-aheadとも呼ばれる先読みして利用するサンプル部分のうち現フレームのサンプルに対応する部分の基本周波数を用いてもよい。
【０１６２】
また、基本周波数と正の相関関係にある値として、基本周波数の推定値を用いてもよい。例えば、過去の複数フレームの基本周波数から予測される現在のフレームについての基本周波数の推定値や、過去の複数フレームについての基本周波数の平均値や最小値や最大値を、基本周波数の推定値として用いてもよい。また、複数サブフレームについての基本周波数の平均値や最小値や最大値を、基本周波数の推定値として用いてもよい。
【０１６３】
また、基本周波数と正の相関関係にある値として、基本周波数の量子化値を用いてもよい。すなわち、量子化前の基本周波数を用いてもよいし、量子化後の基本周波数を用いてもよい。
【０１６４】
さらに、基本周波数と正の相関関係にある値として、ステレオなどの複数チャネルの場合には何れか分析済みのチャネルについての基本周波数を用いてもよい。
【０１６５】
＜基本周波数と負の相関関係にある値について＞
第一実施形態において周期計算部９４０の具体例２として説明した通り、基本周波数と負の相関関係にある値として、前のフレームの信号処理においてLook-aheadとも呼ばれる先読みして利用するサンプル部分のうち現フレームのサンプルに対応する部分の周期を用いてもよい。
【０１６６】
また、基本周波数と負の相関関係にある値として、周期の推定値を用いてもよい。例えば、過去の複数フレームの基本周波数から予測される現在のフレームについての周期の推定値や、過去の複数フレームについての周期の平均値や最小値や最大値を、周期の推定値として用いてもよい。また、複数サブフレームについての周期の平均値や最小値や最大値を、基本周波数の推定値として用いてもよい。もしくは過去の複数フレームの基本周波数およびLook-aheadとも呼ばれる先読みして利用するサンプル部分のうち現フレームのサンプルに対応する部分により予測される現フレームについての周期の推定値を用いてもよいし、同様に、過去の複数フレームの基本周波数およびLook-aheadとも呼ばれる先読みして利用するサンプル部分のうち現フレームのサンプルに対応する部分についての平均値や最小値や最大値を推定値として用いてもよい。
【０１６７】
また、基本周波数と負の相関関係にある値として、周期の量子化値を用いてもよい。すなわち、量子化前の周期を用いてもよいし、量子化後の周期を用いてもよい。
【０１６８】
さらに、基本周波数と負の相関関係にある値として、ステレオなどの複数チャネルの場合には何れか分析済みのチャネルについての周期を用いてもよい。
【０１６９】
なお、上記の各実施形態及び各変形例の基本周波数と正の相関関係にある値や基本周波数と負の相関関係にある値と閾値との比較においては、基本周波数と正の相関関係にある値や基本周波数と負の相関関係にある値が閾値と同じ値である場合には、閾値を境として隣接する二つの場合の何れか一方に場合分けされるように設定すればよい。すなわち、ある閾値以上の場合としているところを当該閾値より大きい場合とするとともに、当該閾値より小さい場合としているところを当該閾値以下の場合としてもよい。また、ある閾値より大きい場合としているところを当該閾値以上の場合とするとともに、当該閾値以下の場合としているところを当該閾値より小さい場合としてもよい。
【０１７０】
上記装置及び方法において説明した処理は、記載の順にしたがって時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。
【０１７１】
また、線形予測分析方法における各ステップをコンピュータによって実現する場合、線形予測分析方法が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、その各ステップがコンピュータ上で実現される。
【０１７２】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。
【０１７３】
また、各処理手段は、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより構成することにしてもよいし、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【０１７４】
その他、この発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。
【図１】
2015008783.tif 000017
【図２】
2015008783.tif 000018
【図３】
2015008783.tif 000019
【図４】
2015008783.tif 000020
【図５】
2015008783.tif 000021
【図６】
2015008783.tif 000022
【図７】
2015008783.tif 000023
【図８】
2015008783.tif 000024
【図９】
2015008783.tif 000025
【図１０】
2015008783.tif 000026
【図１１】
2015008783.tif 000027
【図１２】
2015008783.tif 000028
【図１３】
2015008783.tif 000029
【図１４】
2015008783.tif 000030
【図１５】
2015008783.tif 000031
【手続補正書】
【提出日】平成28年1月15日(2016.1.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
この発明の一態様による線形予測分析方法は、入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する自己相関計算ステップと、係数wO(i)と自己相関RO(i)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、少なくとも一部の各次数iに対して、各次数iに対応する係数wO(i)が、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、または、周期の量子化値、または、基本周波数と負の相関関係にある値、の増加とともに単調増加する関係にある場合が含まれている。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
この発明の一態様による線形予測分析方法は、入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する自己相関計算ステップと、２個以上の係数テーブルのそれぞれにはi=0, 1, …, Pmaxの各次数iと各次数iに対応する係数wO(i)とが対応付けて記憶されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、または、周期の量子化値、または、基本周波数と負の相関関係にある値、を用いて２個以上の係数テーブルの中の１個の係数テーブルから係数wO(i)を取得する係数決定ステップと、取得された係数wO(i)と自己相関RO(i)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、２個以上の係数テーブルの中の、周期、または、周期の量子化値、または、基本周波数と負の相関関係にある値、が第一値である場合に係数決定ステップで係数wO(i)が取得される係数テーブルを第一係数テーブルとし、２個以上の係数テーブルの中の、周期、または、周期の量子化値、または、基本周波数と負の相関関係にある値、が第一値よりも大きい第二値である場合に係数決定ステップで係数wO(i)が取得される係数テーブルを第二係数テーブルとして、少なくとも一部の各次数iに対して、第二係数テーブルにおける各次数iに対応する係数は、第一係数テーブルにおける各次数iに対応する係数よりも大きい。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
この発明の一態様による線形予測分析方法は、入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する自己相関計算ステップと、係数テーブルt0には係数wt0(i)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i)、係数テーブルt2には係数wt2(i)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、または、周期の量子化値、または、基本周波数と負の相関関係にある値、を用いて係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定ステップと、取得した係数と自己相関RO(i)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、周期、または、周期の量子化値、または、基本周波数と負の相関関係にある値、に応じて、周期が短い場合、周期が中程度の場合、周期が長い場合の何れかの場合に分類されるとし、周期が短い場合に係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt0とし、周期が中程度の場合に係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt1とし、周期が長い場合に係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt2として、少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)である。
この発明の一態様による線形予測分析方法は、入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する自己相関計算ステップと、係数wO(i)と自己相関RO(i)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、少なくとも一部の各次数iに対して、各次数iに対応する係数wO(i)が、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合が含まれている。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
この発明の一態様による線形予測分析方法は、入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する自己相関計算ステップと、２個以上の係数テーブルのそれぞれにはi=0, 1, …, Pmaxの各次数iと各次数iに対応する係数wO(i)とが対応付けて記憶されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値を用いて２個以上の係数テーブルの中の１個の係数テーブルから係数wO(i)を取得する係数決定ステップと、取得された係数wO(i)と自己相関RO(i)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、２個以上の係数テーブルの中の、基本周波数と正の相関関係にある値が第一値である場合に係数決定ステップで係数wO(i)が取得される係数テーブルを第一係数テーブルとし、２個以上の係数テーブルの中の、基本周波数と正の相関関係にある値が第一値よりも小さい第二値である場合に係数決定ステップで係数wO(i)が取得される係数テーブルを第二係数テーブルとして、少なくとも一部の各次数iに対して、第二係数テーブルにおける各次数iに対応する係数は、第一係数テーブルにおける各次数iに対応する係数よりも大きい。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
この発明の一態様による線形予測分析方法は、入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する自己相関計算ステップと、係数テーブルt0には係数wt0(i)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i)、係数テーブルt2には係数wt2(i)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値を用いて係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定ステップと、取得した係数と自己相関RO(i)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、基本周波数と正の相関関係にある値に応じて、基本周波数が高い場合、基本周波数が中程度の場合、基本周波数が低い場合の何れかの場合に分類されるとし、基本周波数が高い場合に係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt0とし、基本周波数が中程度の場合に係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt1とし、基本周波数が低い場合に係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt2として、少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)である。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６６】
また、基本周波数と負の相関関係にある値として、周期の推定値を用いてもよい。例えば、過去の複数フレームの基本周波数から予測される現在のフレームについての周期の推定値や、過去の複数フレームについての周期の平均値や最小値や最大値を、周期の推定値として用いてもよい。また、複数サブフレームについての周期の平均値や最小値や最大値を、周期の推定値として用いてもよい。もしくは過去の複数フレームの基本周波数およびLook-aheadとも呼ばれる先読みして利用するサンプル部分のうち現フレームのサンプルに対応する部分により予測される現フレームについての周期の推定値を用いてもよいし、同様に、過去の複数フレームの基本周波数およびLook-aheadとも呼ばれる先読みして利用するサンプル部分のうち現フレームのサンプルに対応する部分についての平均値や最小値や最大値を推定値として用いてもよい。
【手続補正７】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する自己相関計算ステップと、
係数wO(i)と前記自己相関RO(i)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、
少なくとも一部の各次数iに対して、前記各次数iに対応する係数wO(i)が、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、または、周期の量子化値、または、基本周波数と負の相関関係にある値、の増加とともに単調増加する関係にある場合が含まれている、
線形予測分析方法。
【請求項２】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する自己相関計算ステップと、
２個以上の係数テーブルのそれぞれにはi=0, 1, …, Pmaxの各次数iと前記各次数iに対応する係数wO(i)とが対応付けて記憶されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、または、周期の量子化値、または、基本周波数と負の相関関係にある値、を用いて前記２個以上の係数テーブルの中の１個の係数テーブルから係数wO(i)を取得する係数決定ステップと、
取得された前記係数wO(i)と前記自己相関RO(i)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、
前記２個以上の係数テーブルの中の、前記周期、または、周期の量子化値、または、基本周波数と負の相関関係にある値、が第一値である場合に前記係数決定ステップで係数wO(i)が取得される係数テーブルを第一係数テーブルとし、
前記２個以上の係数テーブルの中の、前記周期、または、周期の量子化値、または、基本周波数と負の相関関係にある値、が前記第一値よりも大きい第二値である場合に前記係数決定ステップで係数wO(i)が取得される係数テーブルを第二係数テーブルとして、
少なくとも一部の各次数iに対して、前記第二係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数は、前記第一係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数よりも大きい、
線形予測分析方法。
【請求項３】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する自己相関計算ステップと、
係数テーブルt0には係数wt0(i)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i)、係数テーブルt2には係数wt2(i)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、または、周期の量子化値、または、基本周波数と負の相関関係にある値、を用いて前記係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定ステップと、
前記取得した係数と前記自己相関RO(i)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、
前記周期、または、周期の量子化値、または、基本周波数と負の相関関係にある値、に応じて、周期が短い場合、周期が中程度の場合、周期が長い場合の何れかの場合に分類されるとし、周期が短い場合に前記係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt0とし、周期が中程度の場合に前記係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt1とし、周期が長い場合に前記係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt2として、少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)である、
線形予測分析方法。
【請求項４】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する自己相関計算ステップと、
係数wO(i)と前記自己相関RO(i)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、
少なくとも一部の各次数iに対して、前記各次数iに対応する係数wO(i)が、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合が含まれている、
線形予測分析方法。
【請求項５】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する自己相関計算ステップと、
２個以上の係数テーブルのそれぞれにはi=0, 1, …, Pmaxの各次数iと前記各次数iに対応する係数wO(i)とが対応付けて記憶されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値を用いて前記２個以上の係数テーブルの中の１個の係数テーブルから係数wO(i)を取得する係数決定ステップと、
取得された係数wO(i)と前記自己相関RO(i)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、
前記２個以上の係数テーブルの中の、前記基本周波数と正の相関関係にある値が第一値である場合に前記係数決定ステップで係数wO(i)が取得される係数テーブルを第一係数テーブルとし、
前記２個以上の係数テーブルの中の、前記基本周波数と正の相関関係にある値が前記第一値よりも小さい第二値である場合に前記係数決定ステップで係数wO(i)が取得される係数テーブルを第二係数テーブルとして、
少なくとも一部の各次数iに対して、前記第二係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数は、前記第一係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数よりも大きい、
線形予測分析方法。
【請求項６】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析方法であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する自己相関計算ステップと、
係数テーブルt0には係数wt0(i)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i)、係数テーブルt2には係数wt2(i)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値を用いて前記係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定ステップと、
前記取得した係数と前記自己相関RO(i)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算ステップと、を含み、
前記基本周波数と正の相関関係にある値に応じて、基本周波数が高い場合、基本周波数が中程度の場合、基本周波数が低い場合の何れかの場合に分類されるとし、基本周波数が高い場合に前記係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt0とし、基本周波数が中程度の場合に前記係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt1とし、基本周波数が低い場合に前記係数決定ステップで係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt2として、少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)である、
線形予測分析方法。
【請求項７】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析装置であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する自己相関計算部と、
係数wO(i)と前記自己相関RO(i)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算部と、を含み、
少なくとも一部の各次数iに対して、前記各次数iに対応する係数wO(i)が、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、または、周期の量子化値、または、基本周波数と負の相関関係にある値、の増加とともに単調増加する関係にある場合が含まれている、
線形予測分析装置。
【請求項８】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析装置であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する自己相関計算部と、
２個以上の係数テーブルのそれぞれにはi=0, 1, …, Pmaxの各次数iと前記各次数iに対応する係数wO(i)とが対応付けて記憶されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、または、周期の量子化値、または、基本周波数と負の相関関係にある値、を用いて前記２個以上の係数テーブルの中の１個の係数テーブルから係数wO(i)を取得する係数決定部と、
取得された前記係数wO(i)と前記自己相関RO(i)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算部と、を含み、
前記２個以上の係数テーブルの中の、前記周期、または、周期の量子化値、または、基本周波数と負の相関関係にある値、が第一値である場合に前記係数決定部で係数wO(i)が取得される係数テーブルを第一係数テーブルとし、
前記２個以上の係数テーブルの中の、前記周期、または、周期の量子化値、または、基本周波数と負の相関関係にある値、が前記第一値よりも大きい第二値である場合に前記係数決定部で係数wO(i)が取得される係数テーブルを第二係数テーブルとして、
少なくとも一部の各次数iに対して、前記第二係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数は、前記第一係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数よりも大きい、
線形予測分析装置。
【請求項９】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析装置であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する自己相関計算部と、
係数テーブルt0には係数wt0(i)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i)、係数テーブルt2には係数wt2(i)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく周期、または、周期の量子化値、または、基本周波数と負の相関関係にある値、を用いて前記係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定部と、
前記取得した係数と前記自己相関RO(i)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算部と、を含み、
前記周期、または、周期の量子化値、または、基本周波数と負の相関関係にある値、に応じて、周期が短い場合、周期が中程度の場合、周期が長い場合の何れかの場合に分類されるとし、周期が短い場合に前記係数決定部で係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt0とし、周期が中程度の場合に前記係数決定部で係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt1とし、周期が長い場合に前記係数決定部で係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt2として、少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)である、
線形予測分析装置。
【請求項１０】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析装置であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する自己相関計算部と、
係数wO(i)と前記自己相関RO(i)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算部と、を含み、
少なくとも一部の各次数iに対して、前記各次数iに対応する係数wO(i)が、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値の増加とともに単調減少する関係にある場合が含まれている、
線形予測分析装置。
【請求項１１】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析装置であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する自己相関計算部と、
２個以上の係数テーブルのそれぞれにはi=0, 1, …, Pmaxの各次数iと前記各次数iに対応する係数wO(i)とが対応付けて記憶されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値を用いて前記２個以上の係数テーブルの中の１個の係数テーブルから係数wO(i)を取得する係数決定部と、
取得された前記係数wO(i)と前記自己相関RO(i)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算部と、を含み、
前記２個以上の係数テーブルの中の、前記基本周波数と正の相関関係にある値が第一値である場合に前記係数決定部で係数wO(i)が取得される係数テーブルを第一係数テーブルとし、
前記２個以上の係数テーブルの中の、前記基本周波数と正の相関関係にある値が前記第一値よりも小さい第二値である場合に前記係数決定部で係数wO(i)が取得される係数テーブルを第二係数テーブルとして、
少なくとも一部の各次数iに対して、前記第二係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数は、前記第一係数テーブルにおける前記各次数iに対応する係数よりも大きい、
線形予測分析装置。
【請求項１２】
入力時系列信号に対応する線形予測係数に変換可能な係数を、所定時間区間であるフレームごとに求める、線形予測分析装置であって、
少なくともi=0,1,…,Pmaxのそれぞれについて、現在のフレームの入力時系列信号XO(n)とiサンプルだけ過去の入力時系列信号XO(n-i)またはiサンプルだけ未来の入力時系列信号XO(n+i)との自己相関RO(i)を計算する自己相関計算部と、
係数テーブルt0には係数wt0(i)が格納されており、係数テーブルt1には係数wt1(i)、係数テーブルt2には係数wt2(i)が格納されているとして、現在又は過去のフレームにおける入力時系列信号に基づく基本周波数と正の相関関係にある値を用いて前記係数テーブルt0,t1,t2の中の１個の係数テーブルから係数を取得する係数決定部と、
前記取得した係数と前記自己相関RO(i)とが対応するiごとに乗算されたものである変形自己相関R'O(i)を用いて、1次からPmax次までの線形予測係数に変換可能な係数を求める予測係数計算部と、を含み、
前記基本周波数と正の相関関係にある値に応じて、基本周波数が高い場合、基本周波数が中程度の場合、基本周波数が低い場合の何れかの場合に分類されるとし、基本周波数が高い場合に前記係数決定部で係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt0とし、基本周波数が中程度の場合に前記係数決定部で係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt1とし、基本周波数が低い場合に前記係数決定部で係数が取得される係数テーブルを係数テーブルt2として、少なくとも一部のiについてwt0(i)<wt1(i)≦wt2(i)であり、それ以外のiのうちの少なくとも一部の各iについてwt0(i)≦wt1(i)<wt2(i)であり、残りの各iについてwt0(i)≦wt1(i)≦wt2(i)である、
線形予測分析装置。
【請求項１３】
請求項１から６の線形予測分析方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１４】
請求項１から６の線形予測分析方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【国際調査報告】
2015008783.tif 000032
2015008783.tif 000033
2015008783.tif 000034
2015008783.tif 000035