(57)【要約】【課題】  音声信号処理に用いるための最適窓を生成する。【解決手段】  主最適化処理および副最適化処理を導入し、またはこれに加えて自己相関係数を計算することにより、ＩＴＵ−Ｔ  Ｇ．７２３．１規格で用いられるハミング窓を２つの窓からなる最適窓で置き換える。第１の窓を用いて、聴覚重み付けフィルタを定義するのに用いられる最適非量子化ＬＰ係数を決定し、第２の窓を用いて、最適合成係数を決定されるのに用いられる最適非量子化ＬＰ係数を決定する。【選択図】      図２
2004151728.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号処理に用いられる最適窓列を生成する行う方法であって、
複数の窓サンプルから構成される音声信号の一部分に対して適用すべき初期窓列を特定するステップと、
前記初期窓列の予測誤差エネルギーを決定するステップと、
前記予測誤差エネルギーに基づいて前記初期窓列の形状を変形するステップと、
該変形された初期窓列に基づいて前記予測誤差エネルギーを更新するステップと、
前記予測誤差エネルギーと該更新された予測誤差エネルギーとを用いて、所定の閾値条件が満たされているか否かを判定するステップと、
を有することを特徴とする最適窓列生成方法。
【請求項２】
コンピュータを、
音声信号の一部を構成する複数の窓サンプルに対して窓掛け処理を行うべき窓列を決定する手段と、
前記窓列において窓掛け処理が行われた窓サンプルの各々の予測誤差エルギーを決定する手段と、
前記予測誤差エネルギーの勾配に基づいて前記窓列の形状を変形する手段と、
該変形された窓列における、窓掛け処理が行われた窓サンプルの各々の予測エネルギーを決定する手段と、
前記窓列の予測エネルギーの勾配と該変形された窓列の予測エネルギーの勾配とを比較し、所定の閾値条件が満たされているか否かを判定する手段と、
して機能させるためのプログラム。
【請求項３】
音声信号処理に用いられる最適窓を生成する方法であって、
第１の窓列における複数の窓サンプルからなる音声信号の一部に対し窓掛け処理を行うステップと、
前記第１の窓列における窓サンプルの各々の予測誤差エネルギーを決定するステップと、
前記第１の窓列における窓サンプルの各々の予測誤差エネルギーの関数として第１の勾配を決定するステップと、
前記第１の勾配に基づき前記第１の窓列の形状を修正して、前記音声信号の一部に対して窓掛け処理を行うための第２の窓列を生成するステップと、
前記第２の窓列における窓サンプルの各々に係る第２の予測エネルギーを決定するステップと、
前記第２の窓列における窓サンプルの各々に係る第２の予測エネルギーの関数として、第２の勾配を決定するステップと、
を有する最適窓生成方法。
【請求項４】
音声信号処理に用いられる最適窓を生成する方法であって、
第１の窓列における複数の窓サンプルからなる音声信号の一部に対して窓掛け処理を行うステップと、
前記第１の窓列における窓サンプルの各々に係る予測エネルギーを、当該各々の窓サンプルに係るゼロ時間遅延に対応する自己相関係数の関数として決定するステップと、
前記第１の窓列における窓サンプルの各々に係る予測エネルギーの関数として第１の勾配を決定するステップと、
前記第１の勾配の関数としてステップサイズパラメータを決定するステップと、
前記第１の勾配が負になるように前記ステップサイズパラメータを用いて前記第１の窓列の形状を修正して、前記音声信号の一部に窓掛け処理を行うための第２の窓列を生成するステップと、
前記第２の窓列における窓サンプルの各々に係る第２の予測エネルギーを、当該各々の窓サンプルに係る非ゼロ時間遅延に対応する自己相関係数の関数として決定するステップと、
前記第２の窓列における窓サンプルの各々に係る予測誤差エネルギーの関数として、第２の勾配を決定するステップと、
前記第１の勾配と前記第２の勾配とを比較することより、所定の閾値条件が満たされているか否かを判定するステップと、
を有する最適窓生成方法。
【請求項５】
音声信号処理に用いられる最適窓を生成する方法であって、
第１の窓列における複数の窓サンプルからなる音声信号の一部に対して窓掛け処理を行うステップと、
前記第１の窓列における窓サンプルの各々に係る予測エネルギーを、当該各々の窓サンプルに係る自己相関係数の関数として決定するステップと、
前記第１の窓列における窓サンプルの各々に係る予測エネルギーの関数として第１の勾配を決定するステップと、
前記第１の勾配が負になるように窓摂動定数を用いて前記第１の窓列の形状を修正して、前記音声信号の一部に窓掛け処理を行うための第２の窓列を生成するステップと、
前記第２の窓列における窓サンプルの各々に係る第２の予測誤差エネルギーを、摂動自己相関係数の関数として決定するステップと、
前記窓摂動定数と前記第２の窓列における窓サンプルの各々に係る予測エネルギーとに基づいて、第２の勾配を計算するステップと、
前記第１の勾配と前記第２の勾配とを比較することにより、所定の閾値条件が満たされているか否かを判定するステップと、
を有する最適窓生成方法。
【請求項６】
音声信号処理に用いられる最適窓を生成するための装置であって、
窓最適化処理部と、
前記窓最適化処理部と接続され、音声信号を受信して前記窓最適化処理部へ出力するインタフェース部と有し、
前記窓最適化処理部は、複数の窓サンプルからなる音声信号の一部に係る初期窓列を選択し、前記初期窓列の予測誤差エネルギーを決定し、前記予測誤差エネルギーに基づいて前記初期窓列の形状を修正し、該修正された初期窓列に基づいて前記予測誤差エネルギーを更新し、前記予測誤差エネルギーと前記更新された予測誤差エネルギーとの間の関係が所定の条件を満たすか否かを判定する
ことを特徴とする窓最適化処理装置。
【請求項７】
音声信号フレームの線形予測分析を最適化する方法であって、
第１の窓を用いて、音声信号フレーム内を構成する複数のサブフレームに対して窓掛け処理を行うステップと、
前記第１の窓とは形状が異なる第２の窓を用いて、当該音声信号フレームを構成する複数のサブフレームのうち一のサブフレームのみに対して窓掛け処理を行うステップと、
前記複数のサブフレームの各々の非量子化線形予測係数を、前記第１の窓を用いて決定するステップと、
前記複数のサブフレームのうち一のフレームのみの非量子化線形予測係数を、前記第２の窓を用いて決定するステップと、
を有する線形予測分析最適化方法。
【請求項８】
音声信号フレームの線形予測分析を最適化する方法であって、
フレームに対する第１の窓列の形状を選択するステップと、
前記第１の窓列を用いて、前記フレームを構成する複数のサブフレームに対して窓掛け処理を行うステップと、
前記第１の窓列を用いて、前記複数のサブフレームの各々に係る非量子化線形予測係数の第１の組を決定するステップと、
前記フレームに適用すべき第２の窓列の形状であって、前記第１の窓列の形状とは異なるものを選択するステップと、
前記第２の窓列を用いて、前記フレームを構成するサブフレームのうち最後のサブフレームのみに対し窓掛け処理を施すステップと，
前記最後のサブフレームの非量子化線形予測係数を、前記第２の窓列を用いて決定するステップと、
を有する線形予測分析最適化方法。
【請求項９】
音声信号フレームの線形予測分析を最適化する装置であって、
メモリと、
前記メモリに記憶され、音声信号を構成する複数のサブフレームに対し第１の窓を用いて窓掛け処理を行う機能をコンピュータに実現させる、コンピュータ読み取り可能なソフトウェアコードとを備えてなり、
前記ソフトウェアコードは、
前記第１の窓とは形状の異なる第２の窓を用いて、前記音声信号フレームを構成する複数のサブフレームのうちの一のサブフレームのみに対して窓掛け処理を行うよう記述されたコードと、
前記第１の窓を用いて、前記複数のサブフレームの各々に係る非量子化線形ＬＰ係数を決定するよう記述されたコードと、
前記第２の窓を用いて、前記複数のサブフレームのうち一のサブフレームのみに係る非量子化線形予測係数を決定するよう記述されたコードと
を有することを特徴とする線形予測分析最適化装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声信号処理における線形予測分析において用いられる窓関数を最適化する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
いわゆる音声分析とは、音声信号特性の取得を行うものであって、音声合成、音声認識、話者識別、および音声信号の品質改善といった、音声に関連する種々の用途に適用される。この音声分析は、特に音声符号化システムにおいて重要である。
【０００３】
音声符号化は、高効率な音声のデジタル表現に関する技術であって、波形符号化法とモデル符号化法（分析合成符号化法）とに大別することができる。波形符号化法は、元の音声信号び波形をいかに再現するかという点に着目したものである。この波形符号化法を用いたシステムとしては、例えば、高ビットレートで音を直接的にサンプリング（ダイレクトサンプリング）するシステムがある。このダイレクトサンプリングシステムは、一般的には、再生音声の品質が特に重要となる場合に用いられる。しかしながら、ダイレクトサンプリングでは、広い帯域および大きなメモリ容量が要求される。このダイレクトサンプリングを高効率化したものがパルス符号変調法である。
【０００４】
これに対しモデル符号化法においては、音声信号の分析を行い、音声生成モデルの出力として音声信号を表現する。このモデル符号化法においては、一般的にパラメータが用いられる。このパラメータには聴覚特性を再現するためのパラメータが含まれるが、音声信号波形を再現するパラメータが含まれている必要はない。モデル音声符号法においては、ソースフィルタモデルと呼ばれる人間の音声生成メカニズムを数学的にモデル化したものが用いられる。
【０００５】
ソースフィルタモデルにおいては、音声信号は、肺からの空気の流れ（すなわち励起信号）が、声門、口腔、下、鼻腔、唇といった声道の空洞内の共鳴でフィルタリングされたもの（すなわち合成フィルタ）としてモデル化される。この励起信号は、肺で生成された空気の流れが声道に供給されるのと同様、フィルタへの入力信号としての役割をもつ。ソースフィルタモデルを用いたモデル符号方式においては、一般的には、ソースフィルタモデルのパラメータ（モデルパラメータ）を決定して符号化する。このモデルパラメータは、一般的にはフィルタのパラメータを含んでいる。そして、このモデルパラメータは、そのパラメータ値が固定または不変であるとみなされる、連続した短い時間間隔またはフレーム（例えば１０〜３０ｍｓの分析フレーム）毎に決定される。しかしながら、時間的に変化する音を生成するためには、このパラメータは各時間間隔毎に変化すると仮定している。
【０００６】
このモデルのパラメータは、元の音声信号を分析することにより決定するのが一般的である。合成フィルタは、種々の形の声道を表すために、一般的には何個かの係数を含む多項式を用いて表される。従って、フィルタのパラメータを決定するということは、多項式の係数（フィルタ係数）を決定することでもある。合成フィルタが得られると、合成フィルタと逆の機能を有する第２のフィルタ（分析フィルタ）を用いて元の音声信号をフィルタリングすることにより、励起信号が決定される。
【０００７】
合成フィルタの係数を求める方法の一つに、線形予測分析（linear predictive analysis; ＬＰＡ）がある。ＬＰＡは、連続した短い時間間隔またはフレームＮにおいて、音声信号の各サンプル（音声信号サンプルｓ［ｎ］）を、当該サンプルの過去のサンプルｓ［ｎ−ｋ］および励起信号ｕ［ｎ］の線形結合によって表すことができるという考えに基づいた、時間領域の信号処理技術である。音声サンプルｓ［ｎ］は次式で表すことができる。
【０００８】
【数１】
2004151728.tif 000003
【０００９】
ここで、Ｇはゲインを表す項であって、約１０ｍｓの長さをもつ１フレームにわたるラウドネスレベル（音量）を表す。Ｍは多項式の次数（予測次数）である、また、ａkはフィルタ係数であり、通称「ＬＰ係数」と呼ばれる。従って、フィルタは過去の音声信号サンプルｓ［ｎ］の関数であり、ｚ領域では次式のように表される。
【００１０】
【数２】
2004151728.tif 000004
【００１１】
ここで、Ａ［ｚ］はＭ次の多項式であり、次式で表される。
【００１２】
【数３】
2004151728.tif 000005
【００１３】
多項式Ａ［ｚ］の次数は、適用しようとする用途によって異なり得るが、８ｋＨｚのサンプリングの場合、１０次の多項式が用いられるのが通常である。
【００１４】
ＬＰ係数ａ1・・・ａMは、実際の音声信号ｓ［ｎ］を分析することによって計算される。ＬＰ係数は、係数ｓ［ｎ］の生成に用いられるフィルタ（合成フィルタ）の係数として算出される。合成フィルタは、分析フィルタと同じＬＰ係数を用いて、合成された音声信号を生成する。合成された音声信号は、音声信号の予測値￣Ｓから見積もることができる。ここで「￣」は、本願明細書においてはチルダ記号を表す。￣Ｓは次式で与えられる。
【００１５】
【数４】
2004151728.tif 000006
【００１６】
しかしながら、ｓ［ｎ］と￣ｓ［ｎ］とは完全に一致するわけではないので、各音声信号サンプルｎにおいて予測音声信号￣ｓ［ｎ］に対応する誤差（予測誤差）が存在する。この予測誤差ｅpは次式により定義される。
【００１７】
【数５】
2004151728.tif 000007
【００１８】
また、全予測誤差Ｅpは予測誤差の合計として次式で定義される。
【００１９】
【数６】
2004151728.tif 000008
【００２０】
ここで、上記シグマ記号は全ての音声信号にわたって予測誤差を合計することを意味する。ＬＰ係数ａ1・・・ａMは、予測誤差の合計値Ｅpが最小になる（このときの値を「最適ＬＰ係数」という）ように決定するのが一般的である。
【００２１】
最適ＬＰ係数の決定方法としてよく知られたものに自己相関法がある。この自己相関法は、基本的には、窓掛け処理（窓関数の導入）、自己相関係数の計算処理、および最適ＬＰ係数を得るための正規方程式の演算処理から構成される。窓掛け処理においては、音声信号をフレーム、または最適ＬＰ係数が各期間において一定値をとっているとみなすことができるような短い時間間隔に分割する。この分析において、最適ＬＰ係数は各フレーム毎に決定される。このフレームは分析間隔または分析フレームと呼ばれるものである。分析によって得られたＬＰ係数を再度用いて、合成間隔と呼ばれるフレームにおける合成または予測が行われる。しかしながら、分析間隔と合成間隔とは、実際には同一であるとは限らない。
【００２２】
窓掛け処理を行うにあたり、便宜上、単位高さをもつ矩形窓列（以下、単に窓という場合がある）にはｗ［ｎ］個の窓サンプルが存在するものと仮定すると、あるフレームまたは時間間隔における予測誤差の合計Ｅpは、以下のように表すことができる。
【００２３】
【数７】
2004151728.tif 000009
【００２４】
ここでｎ１およびｎ２は、それぞれ窓列の最初のサンプルおよび最後のサンプルに対応して付けられた添え字であって、合成フレームを定義している。
【００２５】
音声信号サンプルｓ［ｎ］を複数のフレームに分割して、自己相関係数の計算および正規方程式を解くことにより最適ＬＰ係数を見つけることができる。予測誤差の合計値が最小となるには、各ＬＰ係数における微分値（予測誤差の導関数にＬＰ係数として算出された値を代入した値）が、ゼロ若しくはゼロに近い値にならなければならない。従って、各ＬＰ係数に関して予測誤差の合計値の偏微分係数が存在することになるので、結果として、Ｍ個の方程式が１組得られる。都合の良い事に、これらの方程式を用いて予測誤差の合計の最小値と自己相関関数とを結びつけることができる。
【００２６】
【数８】
2004151728.tif 000010
【００２７】
ここで、Ｍは予測次数であり、Ｒp（ｋ）は時間遅延ｌが与えられたときに以下の式で表される自己相関関数である。
【００２８】
【数９】
2004151728.tif 000011
【００２９】
ここで、Ｓ［ｋ］は音声信号サンプルであり、ｗ［ｋ］は各々窓幅Ｎ（サンプル数に換算した長さ）の複数の窓列を構成している窓サンプルであり、ｓ［ｋ−ｌ］およびｗ［ｋ−ｌ］は、それぞれ時間ｌだけ遅れた入力音声信号サンプルおよび窓サンプルを表す。ｗ［ｎ］は、ｋが０からＮ−１の間の値をとるときのみ正の値をとると仮定する。予測誤差の合計値がＲａ＝ｂの形の式で表すことができるので（Ｒp［０］については別途計算するものとする）、最適ＬＰ係数を求めるために必要な正規方程式を解く際にはLevinson-Durbinのアルゴリズムを使うことができる。
【００３０】
予測合計誤差の最小値は、時間領域における窓の形状などの様々な要素によって影響される。一般的には、標準的な符号化方法に適合した窓列は、振幅が窓列の始めおよび終わりにおいては小さく且つその中間において最大値をとるような、テーパ（tapered）形状をしている。このタイプの窓は単純な式で表され、音声信号処理を適用する用途に応じて適宜選択される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００３１】
しかしながら、一般的には、試行錯誤によって窓の形状を選ぶことになる。すなわち、最適な窓の形状を求めるための決定的な方法は存在しない。例えば、ＩＴＵ−Ｔ  Ｇ．７２３．１によって定義される音声符号化システム（以下、単にＧ．７２３．１規格という）においては、ハミング窓（標準ハミング窓）が用いられるが、この標準ハミング窓が最適ＬＰ係数を生成するか否かを決定する方法は存在しない。なお、Ｇ．７２３．１規格は、ＶＯＩＰ（voice-over-internet-protocol）やビデオ会議等の８０００サンプル／秒の品質の音声信号に適用されているものである（例えば、非特許文献１参照）。
【００３２】
【非特許文献１】ITU編、１９９６年、「Dual Rate Speech Coder for Multimedia Communications Transmitting at 5.2 and 6.2 kbits/-ITU-T Recommendations G.723.1」
【００３３】
異なる信号量子化手法を複数用いて、データレートに依存した励起信号量子化を行う方法を採用するのは、デュアルレート（フルレート）の分析合成音声符号器である。具体的には、励起信号を６．３ｋｂｓの高ビットレートで量子化する場合はマルチパルス最尤度量子化（ＭＬＱ）を用い、低ビットレートである５．３ｋｂｓで量子化する場合は幾何学符号励振線形予測法（ＡＣＥＬＰ）を用いる。
【００３４】
以下、図１を参照して、Ｇ．７２３．１規格における従来のＬＰＡ処理を説明する。ＬＰＡ処理１０は、２４０サンプル（３０ｍｓ）のフレームごとに実行され、これにより２組のＬＰ係数が生成される。ここで、各フレームはぞれぞれ６０サンプル（７．５ｍｓのサブフレーム）に分割されている。聴覚上重要な周波数成分に対してはより大きな重み付けがなされるように誤り信号を再構成する聴覚重み付けフィルタを定義することにより、第１の組のＬＰ係数を用いて聴覚上の重み付け係数（非量子化ＬＰ係数）を算出する。そして、第２の組のＬＰ係数（合成ＬＰフィルタあるいは量子化ＬＰ係数ともいう）を用いて、合成フィルタによるフィルタリングを行う。
【００３５】
非量子化ＬＰ係数は次のようにして決定される。すなわち、まずハイパスフィルタによって音声信号をフィルタリングする（ステップＳ１１）。続いて、添え字「ｉ」を１に設定し（ステップＳ１２）、フィルタリングした音声信号におけるｉ番目のサブフレームに対し窓掛け処理を行い（ステップＳ１４）、自己相関法により非量子化ＬＰ係数を決定する（ステップＳ１８）。続いて、ｉ＝４か否かを判定し（ステップＳ２０）、ｉが４でない場合はｉを１だけインクリメントし（ステップＳ２２）、ステップＳ１４およびＳ１８を再び実行し、ｉ＝４となるまでステップＳ２０、Ｓ２２、Ｓ１４を実行する。ｉ＝４の場合は、当該第４番目のサブフレームの非量子化ＬＰ係数を用いて量子化ＬＰ係数（合成ＬＰ係数）を算出する（ステップＳ２４、Ｓ２６、Ｓ２８およびＳ３０）。
【００３６】
より具体的には、ステップＳ１１においては、基本的には当該音声信号のＤＣ成分を除去する。ステップＳ１４においては、フィルタリングされた音声信号に対し、各々６０サンプルのサブフレームから構成される計１８０サンプルのハミング窓を用いて窓掛け処理を行う。ステップＳ１８においては、自己相関係数を計算し、上述したLevinson-Durbinアルゴリズムを用いて正規方程式の解を求める。
【００３７】
ステップＳ２４、Ｓ２６，Ｓ２８およびＳ３０においては、合成ＬＰ係数を計算する。ステップＳ２４において、第４番目のサブフレームに係る非量子化ＬＰ係数をＬＳＰ係数に変換する。ステップＳ２６において、このＬＳＰ係数を量子化する。ステップＳ２８において、量子化されたＬＳＰ係数を、過去のフレームの第４サブフレームに係る量子化ＬＳＰ係数を用いて補間し、４組の補間された量子化ＬＳＰ係数を生成する。ステップＳ３０において、この４組の補間された量子化ＬＳＰ係数を量子化ＬＰ係数に変換する。ここで、ステップＳ２４における変換処理においては、既知の手法を用いることができる。また、ステップＳ２６においては、非量子化ＬＳＰ係数と量子化ＬＳＰ係数との間の距離が最小となるように符号帳から符号ベクトルを選択する。ステップＳ２８における補間処理は、サブフレーム毎に行われる。なお、ステップＳ２２における変換処理は、既知の方法を用いることができる。合成ＬＰ係数の各々の組は、各サブフレームの合成フィルタを生成するために用いられる。
【００３８】
本発明は、上述した背景に鑑みてなされたものであり、特にＧ．７２３．１規格において用いられるハミング窓に替わる好適な窓を生成することにより、合成後の音声品質の改善を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００３９】
本発明は、第１の観点において、Ｇ．７２３．１規格におけるＬＰＡ処理において用いられる窓を、最適化された窓（以下、最適窓という場合がある）に置き換えることにより、Ｇ．７２３．１規格を改善する。更に、ＬＰＡ処理を実行する際に、第２の窓を新たに導入し、あるいはこの第２の窓に加えて追加の非量子化ＬＰ係数の組を決定することによって、Ｇ．７２３．１規格を改善する。
【００４０】
より具体的には、Ｇ．７２３．１規格において用いられる標準的なハミング窓（以下、単に標準ハミング窓という）を２通りの方法で最適化する。第１の方法では、主最適化処理を用いて第１の最適窓を生成する。第２の方法では、副最適化処理を用いて第２の最適窓を生成する。このような窓の最適化においては、窓列予測誤差エネルギーが最小になるよう、またはセグメントごとの予測ゲインが最大となるように、勾配降下法を適用する。どちらの最適化処理であっても勾配を求めることには変わりはないが、主最適化処理においてはLevinson-Durbin法に基づくアルゴリズムを用いて勾配の決定を行い、副最適化処理においては基本的な偏微分の定義から得られる予測値を用いる。
【００４１】
標準ハミング窓を１つの最適窓によって置き換える場合は、主最適化処理または副最適化処理のいずれかを用いる。最適窓は、音声信号の４つのサブフレームに窓掛け処理を行って、最適窓を用いて窓掛け処理が行われた４つの音声信号を生成する。この４つの音声信号は、量子化ＬＰ係数（合成ＬＰ係数）と、聴覚重み付けフィルタを定義するに用いられる最適化非量子化ＬＰ係数とを決定するために用いられる。
【００４２】
一方、標準ハミング窓を２つの最適窓によって置き換える場合は、第１の窓によって、聴覚重み付けフィルタを定義するための最適化された非量子化ＬＰ係数を決定し、第２の窓によって、最適量子化ＬＰ係数を決定するために用いられる４つのサブフレームに窓掛け処理を行う。第１の窓または第２の窓は、主最適化処理または副最適化処理のいずれかによって最適化された窓であってもよい。
【００４３】
標準ハミング窓を２つの最適窓で置き換える場合は、新たに別の非量子化ＬＰ係数の組を決定してもよい（この処理を追加窓掛け処理という）。この場合、第４サブフレームに対しては２回窓掛け処理が行われることになり、それ以外のサブフレームには各々一回ずつの窓掛け処理が行われて、窓掛け処理が行われた第４サブフレームと追加窓掛け処理が行われた第４サブフレームとが生成されることとなる。窓掛け処理が行われた第４サブフレームは、第１サブフレーム、第２サブフレームおよび第３サブフレームの非量子化ＬＰ係数とともに用いられ、聴覚重み付けフィルタを定義する。追加窓掛け処理が行われた第４フレームもまた非量子化ＬＰ係数を求めるのに用いられ、従って、追加の非量子化ＬＰ係数が決定される。窓掛け処理が行われた第４フレームを用いて決定された非量子化ＬＰ係数は、量子化ＬＰ係数を決定するのに用いられる。
【００４４】
また、本発明は、第２の観点において、主最適化処理および副最適化処理を用いて得られた最適窓を提供する。これらの最適窓がＧ．７２３．１規格において有効であることを、実験用の音声データの範囲内および範囲外の両方において、主観的および客観的音声品質に関する実験データを提示することにより示す。各々少なくとも一つの最適窓を含んだ種々の窓を組み合わせて用いることにより、音声品質の聴覚評価（perceptual evaluation of speech quality；ＰＥＳＱ）のスコアが既知のＧ．７２３．１規格に対して向上することを示す。特に、ハミング窓を２つの窓で置き換え且つ追加最適非量子化ＬＰ係数を決定する態様においては、主観的な音声品質が最も向上することを示す。
【００４５】
上述した最適化処理、最適窓生成処理を含むＧ.７２３．１規格の最適化方法は、プロセッサ、メモリ等のコンピュータ読み取り可能な記憶装置に格納されたコンピュータ読み取り可能なソフトウェアコードにより実装されてもよい。ソフトウェアコードはコンピュータ読み取り可能な電気的または光学的信号にエンコードされてもよい。また、最適化処理、最適窓生成処理を含むＧ．７２３．１規格の最適化方法は、窓最適化部とインタフェースとを有する窓最適化装置に実装されてもよい。この最適化部は、メモリと一体のプロセッサを有していてもよい。このプロセッサは、最適化処理を実行し、メモリに格納されている最適化処理に関連する情報を取得する。インタフェース部は、窓最適化部およびその他装置ユーザと通信を行うための入力装置および出力装置を備える。
【発明の効果】
【００４６】
本発明によれば、最適化された窓が生成され、これを用いることにより合成音声の品質が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４７】
以下、図を参照して本発明を説明する。なお、同一の要素に対しては同一の参照符号を付してある。
【００４８】
＜Ａ．  窓最適化処理アルゴリズム＞
本発明においては、勾配降下法に基づいた方法に従った窓最適化処理（以下では「勾配降下窓最適化処理」もしくは単に「最適化処理」という場合がある）を用いることにより、ＬＰＡ処理における窓の形状を最適化する。窓最適化は、その大部分が主最適化処理を用いて、残りの部分は副最適化処理を用いて実現される。主最適化処理および副最適化処理の両方とも、予測誤差エネルギー（ＰＥＥＮ）を最小にする窓列または予測ゲイン（ＰＧ）を最大にする窓列を見つけることをその基礎としている。
【００４９】
主最適化処理および副最適化処理のいずれも、勾配を決定する処理を含むことには変わりはないが、主最適化処理においてはLevinson-Durbin法に基づいたアルゴリズムを用いて勾配を決定するのに対し、副最適化処理においては勾配を見積もるために偏微分の定義を利用する点において相違する。ＰＥＥＮの時間平均値（予測誤差パワー；ＰＥＰ）と、最適化処理によって最適化された窓セグメントを用いて得られたＰＥＰおよびＳＰＧに対して最適化されていない窓セグメントを用いて得られたＰＧ（セグメント予測ゲイン；ＳＰＧ）の時間平均値とを比較した実験データは、窓最適化をＬＰＡ処理に適用したときの効果を示している。
【００５０】
最適化処理においては、ＰＥＥＮを最小にするかまたはＰＧを最大にするかにより、ＬＰＡ処理において用いられる窓列の形状を最適化する。合成間隔ｎ∈｛ｎ１、ｎ２｝におけるＰＧは次式により定義される。
【００５１】
【数１０】
2004151728.tif 000012
【００５２】
ここで、ＰＧは音声信号エネルギーと予測誤差エネルギーとの比をデシベル（ｄＢ）で表したものである。この合成間隔ｎ∈｛ｎ１、ｎ２｝において、ＰＥＥＮは次式で定義される。
【００５３】
【数１１】
2004151728.tif 000013
【００５４】
ここで、ｅ［ｎ］は予測誤差を表し、ｓ［ｎ］および￣ｓ［ｎ］はそれぞれ音声信号および予測音声信号を表す。また、係数ａj（ｊ＝１、２、・・・Ｍ）はＬＰ係数を表し、Ｍは予測次数である。ＰＥＥＮの最小値をＪで表すと、このときＬＰ係数に関するＪの微分係数はゼロとなる。
【００５５】
ＰＥＥＮは窓のＮ個のサンプルの関数と考えることができるため、Ｊの窓列に関する勾配はＪの各窓サンプルに関する偏微分から求めることができる。Ｊの勾配をを次式に示す。
【００５６】
【数１２】
2004151728.tif 000014
【００５７】
ここで、Ｔは転置演算子を表す。Ｊの勾配を求めることにより、ＰＥＥＮの値が減少するように、勾配が負になるような方向に窓列を修正することができる。これが勾配降下法の原理である。ＰＥＥＮが最小値をとるか、または許容できる程度の値になるまで、修正した窓列を用いてＰＥＥＮの計算を繰り返す。
【００５８】
主最適化処理および副最適化処理のいずれにおいても、音声信号の組を分析するためのＬＰＡ処理と勾配降下原理とを用いて、最適窓列を取得する。ここで用いられる音声信号｛Ｓk［ｎ］；ｋ＝０，１、・・・Ｎt−１｝は、各Ｓk［ｎ］を音声信号サンプルを有する配列として表現した場合における、大きさがＮtの訓練データとして知られているものである。
【００５９】
主最適化処理および副最適化処理は、初期化処理、勾配降下処理、および終了判定処理を含む。初期化処理においては、初期状態の窓列（以下、単に初期窓列という場合がある）ｗmが選択されて全訓練データについてＰＥＰが計算される。この計算結果をＰＥＰ0と表す。具体的には、Levinson-Durbin法の初期化ルーチンを用いてＰＥＰ0を計算する。各々の初期窓列はｗ［ｎ］で表され、任意に選ぶことができる。
【００６０】
勾配降下処理において、ＰＥＥＮの勾配が決定されると窓列が更新される。ＰＥＥＮの勾配は、Levinson-Durbinの回帰ルーチンと全ての音声信号ｓk（ｋ←０〜Ｎt−１）とを用いて、各窓ｗmに対して決定される。窓列は、窓列と窓列の更新増分との関数として更新される。この更新増分は、最適化処理を行う前に決定しておくことができる。
【００６１】
終了判定処理において、ある閾値条件が満たされたかどうかを決定する。閾値は、一般的には最適化処理を用いる前に設定され、許容可能な誤差の値を表すものである。設定すべき閾値の値は、所望する精度に依存する。全訓練データに対する窓列ｗmを用いて決定された、全訓練データに対するＰＥＰ（これをＰＥＰmと表す）が以前のＰＥＰ（これをＰＥＰm-1と表す；ただしＭ＝０の場合はＰＥＰm-1＝０）と比べて実質的に減少していない場合、この閾値条件が満たされる。
【００６２】
ＰＥＰmがＰＥＰm-1に比べて実質的に減少しているか否かの判断は、ＰＥＰmからＰＥＰm-1を減算した値と閾値とを比較することにより行う。ＰＥＰmとＰＥＰm-1との差が閾値よりも大きい場合は、上記の差がゼロまたは閾値以下になるまで、勾配降下処理（窓列をｍからｍ＋１に更新する処理を含む）と終了判定処理とを繰り返す。このように閾値を満たすまで行われる各窓列に対する最適化処理の単位は１エポックと呼ばれる。以下では、数式が煩雑になるのを防ぐため、各々の方程式において、窓列を示す添え字ｍを省略する場合がある。
【００６３】
主最適化処理を図２を用いて説明する。主最適化処理４０は、大きく分けて、初期化処理（ステップＳ４１）と勾配降下処理（ステップＳ４３）と終了判定処理（ステップＳ４５）とから構成される。ステップＳ４１においては、初期窓列を仮定する処理（ステップＳ４２）およびＰＥＥＮの勾配を決定する処理（ステップＳ４４）が行われる。ステップＳ４３においては、窓列の更新処理（ステップＳ４６）および新たなＰＥＥＮの勾配を決定する処理（ステップＳ４７）が行われる。ステップＳ４５においては、閾値条件が満たれたか否かを判定する処理（ステップＳ４８）が行われ、満たされていない場合は、閾値条件が満たされるまでステップＳ４３およびステップＳ４５を繰り返す。
【００６４】
ステップＳ４１においては、初期窓列が仮定され、当該初期窓列に関するＰＥＥＮ（以下、初期ＰＥＥＮという）の勾配が決定される。一般的には、初期窓列ｗ0は方形窓に設定されるが、これに限らず、たとえばテーパ型端を持つ窓であってもよい。初期ＰＥＥＮの勾配を決定する処理（ステップＳ４４）を詳細に示したものが図３である。初期ＰＥＥＮの勾配の決定においては、Levinson-Durbinアルゴリズムの初期化を行い、時間遅延ｌをゼロに設定し（ステップＳ１８２）、各窓サンプルに関するｌ＝０のときの自己相関係数（初期自己相関係数Ｒ［０］）を決定し（ステップＳ１８４）、初期自己相関係数の偏微分を決定し（ステップＳ１８６）、ＰＥＥＮおよびｌ＝０における各窓サンプル（Ｊ0）に関する偏微分を決定する（ステップＳ１８８）。
【００６５】
より具体的には、ステップＳ１８４においては、上記数式（９）においてｌ＝０としたときの窓列と音声信号との関数として初期自己相関係数が決定される。Ｊ0＝Ｒ［０］であるから、Ｒ［０］が決定されるとＪ0が求まる。続いて、ステップＳ１８６において、Ｒ［０］の偏微分は、次式で定義されるＲ［ｌ］の偏微分から求められる。
【００６６】
【数１３】
2004151728.tif 000015
【００６７】
ステップＳ１８８においては、ＰＥＥＮとＰＥＥＮＪ0の各窓サンプルに関する偏微分とは、Levinson-Durbinアルゴリズムでゼロ次の予測子として定義されるように、ぞれぞれＪ0とＲ［０］との間の関係と、Ｊ0の偏微分とＲ［０］の偏微分との間の関係とから決定される
【００６８】
【数１４（ａ）】
2004151728.tif 000016
【００６９】
【数１４（ｂ）】
2004151728.tif 000017
【００７０】
再び図２に戻り、勾配降下処理（ステップＳ４３）において、窓列は更新され（ステップＳ４６）、の窓列に対するＰＥＥＮ（新たなＰＥＥＮ）の勾配が決定される（ステップＳ４７）。窓列は、以下の数式に示すように、サイズパラメータμで表される窓の更新増分の関数として更新される。
【００７１】
【数１５】
2004151728.tif 000018
【００７２】
ステップＳ４７の詳細を図４に示す。新たなＰＥＥＮの勾配決定ステップ（ステップＳ４７）において、ＬＰ係数と当該ＬＰ係数の各窓サンプルに関する偏微分とを決定し（ステップＳ６４）、予測誤差列ｅ［ｎ］を決定し（ステップＳ６６）、ＰＥＥＮとＰＥＥＮの各窓サンプルに関する偏微分とを決定する（ステップＳ６８）。
【００７３】
ＬＰ係数およびＬＰ係数の偏微分の決定（ステップＳ６４）の詳細を図５に示す。ＬＰ係数およびＬＰ係数の偏微分は、Levinson-Durbinアルゴリズムの回帰ルーチンに基づいた方法を用いて決定される。具体的には、ｌをｌ＋１にインクリメントし（ステップＳ９０）、各窓サンプルに対するｌ次の自己相関係数Ｒ［ｌ］を決定し、（ステップＳ９２）、各窓サンプルに関するｌ次の自己相関係数の偏微分を決定し（ステップＳ９４）、ＬＰ係数およびＬＰ係数の各窓サンプルに関する偏微分を決定し（ステップＳ９６）、ｌが予測次数Ｍに等しいか否かを判定し（ステップＳ９８）、ｌの値がＭに等しくなるまでステップＳ９０からＳ９８の処理を繰り返す。
【００７４】
ステップＳ９０においてｌがインクリメントされると、ｌ次の自己相関係数は、数式（９）を用いて、各窓サンプル（数式（９）において添え字変数ｋで表されている）に対して決定される。ステップＳ９２において、ｌ次の自己相関係数の偏微分は、数式（１３）で定義される既知の値から決定される。
【００７５】
ＬＰ係数ａiおよびＬＰ係数の各窓サンプルに関する偏微分を求めるステップ（ステップＳ９６）においては、ＬＰ係数およびＬＰ係数の各窓サンプルに関する偏微分を、ぞれぞれ数式１４（ａ）および１４（ｂ）により決定されたゼロ次の予測子の関数として、且つ、反射係数（reflection filter）および反射係数の偏微分値の関数として、計算する。
【００７６】
ステップＳ９６の処理の詳細を図６に示す。ステップＳ９６においては、反射係数および反射係数の各窓サンプルに関する偏微分を決定し（ステップＳ１００）、更新関数および更新関数の各窓サンプルに関する偏微分を決定し（ステップＳ１０２）、ｌ次のＬＰ係数およびそのＬＰ係数の微分を決定し（ステップＳ１０４）、ｌ＝Ｍか否かを判定し（ステップＳ１０６）、ｌ＝Ｍでなければｌ次のＰＥＥＮの偏微分を更新し(ステップS１０８）、ｌ＝ＭとなるまでステップＳ１０４、Ｓ１０６およびＳ１０８を繰り返す。
【００７７】
具体的には、ステップＳ１００において、以下の２式により反射係数および反射係数の各窓サンプルに関する偏微分を決定する。
【００７８】
【数１６（ａ）】
2004151728.tif 000019
【００７９】
【数１６（ｂ）】
2004151728.tif 000020
【００８０】
ステップＳ１０２において、更新関数および更新関数の各窓サンプルに関する偏微分は次式により決定される。
【００８１】
【数１７（ａ）】
2004151728.tif 000021
【００８２】
【数１７（ｂ）】
2004151728.tif 000022
【００８３】
ステップＳ１０４において、ｌ次のＬＰ係数、およびｊ＝１，２，．．．，ｌ−１の各窓サンプルに対するｌ次のＬＰ係数の偏微分が決定される。ｌ次のＬＰ係数は次式により決定される。
【００８４】
【数１８（ａ）】
2004151728.tif 000023
【００８５】
【数１８（ｂ）】
2004151728.tif 000024
【００８６】
ｌ次のＬＰ係数の偏微分は次式により決定される。
【００８７】
【数１８（ｃ）】
2004151728.tif 000025
【００８８】
【数１８（ｄ）】
2004151728.tif 000026
【００８９】
ステップＳ１０８において、ｌ＝Ｍでない間は、ｌ次のＰＥＥＮおよびｌ次のＰＥＥＮの偏微分は次式に従って更新される。
【００９０】
【数１９（ａ）】
2004151728.tif 000027
【００９１】
【数１９（ｂ）】
2004151728.tif 000028
【００９２】
ステップＳ１１０において、ｌ＝Ｍの場合は、ＬＰ係数およびＬＰ係数の偏微分はぞれぞれ以下で与えられる。
【００９３】
【数１９（ｃ）】
2004151728.tif 000029
【００９４】
【数１９（ｄ）】
2004151728.tif 000030
【００９５】
再び図４に戻り、ステップＳ６６において、予測誤差列は、数式（１１）において示したように、当該予測誤差列と音声信号とＬＰ係数との間の関係によって決定される。
【００９６】
【数２０】
2004151728.tif 000031
【００９７】
続いて、ステップＳ６８において、ＰＥＥＮの各窓サンプルに関する偏微分は、数式（１１）において与えられるＰＥＥＮの定義Ｊから導かれる。
【００９８】
【数２１】
2004151728.tif 000032
【００９９】
再び図２に戻り、ステップＳ４８において閾値が満たされているか否かを判定する。具体的には、このステップＳ４８においては、現在の窓列ｗm［ｎ］から得られたＰＥＥＮの偏微分と、過去の窓列ｗm-1［ｎ］（但し、ｍ＝０のときはｗm-1［ｎ］＝０とする）から得られたＰＥＥＮの偏微分値とを比較する。ｗm［ｎ］の微分値とｗm-1［ｎ］の微分値との差が設定された閾値よりも大きい場合、当該閾値は満たされず、ステップＳ４６において上記数式（１５）に従って窓列を更新し、ｗm［ｎ］の微分値とｗm-1［ｎ］の微分値との差が閾値以下になるまで、ステップＳ４６、Ｓ４７およびＳ４８を繰り返し実行する。
【０１００】
ところで、線形予測法は、音声符号化への適用が進むにつれ、ＬＰ係数間で何段階もの変換処理を行う複雑な方法へと発展してきた。このような処理の一例としては、帯域拡張、雑音補正、スペクトル平滑化、線スペクトル変換、および補間等がある。かかる状況を鑑みれば、主最適化処理を用いて勾配を見つけるのは現実的でない場合もある。このような場合、副最適化処理のような数値的解法を導入することが考えられる。
【０１０１】
この副最適化処理を図７に示す。副最適化処理（ステップＳ１２０）は、初期化処理（ステップＳ１２１）、勾配降下処理（ステップＳ１２５）、および終了判定処理（ステップＳ１２７）からなる。ステップＳ１２１において、は初期窓列を仮定し（ステップＳ１２２）、続いて予測誤差エネルギーを決定する（ステップＳ１２３）。ステップＳ１２２において仮定された初期窓列としては方形窓列を採用することができる。ステップＳ１２３においては、自己相関法に基づいた既知のＬＰＡ処理を用いて、音声信号および初期窓列の関数として予測誤差エネルギーを求める。
【０１０２】
ステップＳ１２５の勾配降下処理においては、窓列の更新を行い（ステップＳ１２６）、新たな予測誤差エネルギーを計算し（ステップＳ１２８）、当該新たな予測エネルギーの勾配を計算する。より具体的には、窓列を摂動量Δｗの関数として更新し、摂動を受けた窓列ｗ´［ｎ］を次式により生成する。
【０１０３】
【数２２】
2004151728.tif 000033
【０１０４】
ここで、Δｗは窓摂動定数と呼ばれるものであり、その値は副最適化処理を実行する前に予め設定するのが一般的である。窓摂動定数は、次式で与えられる偏微分の基本的な定義にしたがって計算される。
【０１０５】
【数２３】
2004151728.tif 000034
【０１０６】
この定義によれば、Δｗの値はゼロに近い値であるべきであって、換言すれば、可能な限り小さな値が好ましい。実際には、所望の計算結果が得られるようにΔｗの値を設定する。例えば、この計算方法を適用するシステム（例えば窓最適化装置）が処理できる程度の計算精度を考慮してΔｗの値を設定する。一般的には、Δｗの値は１０-7〜１０-4程度であれば満足のいく結果を得ることができるが、適用するシステムによって最適なΔｗの値は異なり得る。
【０１０７】
次に、ステップＳ１２８において、摂動を与えた窓列に対し予測誤差エネルギー（新予測誤差エネルギー）を決定する。この新予測誤差エネルギーは、自己相関法を用いて、音声信号と摂動を与えた窓列との関数として決定される。この自己相関法においては、新予測誤差エネルギーを、摂動窓列によって窓掛け処理が行われた音声信号の自己相関係数（摂動自己相関係数という）に関連付ける処理が行われる。摂動自己相関係数は次式により定義される。
【０１０８】
【数２４】
2004151728.tif 000035
【０１０９】
ここで、Ｎ×（Ｍ＋１）個全ての摂動自己相関係数を計算する必要があるが、ｌ＝０〜Ｍおよびｎ0＝０〜Ｎ−１に対しては、以下に示すように簡単に計算することできる。
【０１１０】
【数２５】
2004151728.tif 000036
【０１１１】
【数２６】
2004151728.tif 000037
【０１１２】
上記数式（２５）および（２６）を用いて摂動自己相関係数を決定することにより、計算効率が著しく向上する。摂動自己相関係数は、元の窓列に対応する数式（９）の結果を用いて計算することができるからである。
【０１１３】
ステップＳ１３０において、新たなＰＥＥＮの勾配を計算するにあたり、ＰＥＥＮの各窓サンプルに関する偏微分を決定する。これらの偏微分は、基本的な偏微分の定義式に基づいて以下のように計算される。なお、関数ｆ（ｘ）は微分可能であるとする。
【０１１４】
【数２７】
2004151728.tif 000038
【０１１５】
この定義式を用いることにより、偏微分Ｊ／(ｗ［ｎ0］）は次式で計算することができる。
【０１１６】
【数２８】
2004151728.tif 000039
【０１１７】
数式（２７）によれば、Δｗの値が十分に小さいときには、数式（２８）から求めた値は真の微分値に近い。
【０１１８】
終了判定処理（ステップＳ１３２）においては、閾値が満たされたか否かを判定し、満た
していない場合は、閾値を満たすまでステップＳ１２６〜Ｓ１３２を繰り返す。閾値判定
は、偏微分偏微分(Ｊ／(ｗ［ｎ0］が決定される度に行う。具体的には、現在の窓列ｗm［
ｎ0］に対して得られたＰＥＥＮの偏微分値と、過去の窓列ｗm-1［ｎ0］に対して得られた偏微分値とを比較する。ｗm［ｎ0］の微分値とｗm-1［ｎ0］の微分値との差が所定の閾値
よりも大きい場合、閾値は満たされておらず、所定の閾値以下になるまで勾配降下処理（
ステップＳ１２５）および終了判定処理（ステップＳ１２７）を繰り返す。
【０１１９】
本発明に係る、主最適化処理および副最適化処理を行う勾配降下法を用いた窓最適化アルゴリズムは、コンピュータ読み取り可能なソフトウェアコードとして実装される。また、このアルゴリズムを統合的に実装してもよいし、独立して実装してもよい。このようなソフトウェアコードは、プロセッサ、メモリ、あるいは他のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納することができる。ソフトウェアコードはオブジェクトコードであってもよいし、上述した機能を記述したコードあるいは当該機能を制御するためのコードであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体とは、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク等の磁気記憶媒体、ＣＤ−ＲＯＭ等の光ディスク、半導体メモリ等の、プログラムコードや関連するデータを記憶する媒体記憶等である。
【０１２０】
続いて、本発明に係る主最適化処理の効果を検証するために行った２つの実験について説明する。この実験においては、ＴＩＭＩＴデータベースの５４個のファイルを用いて生成された訓練データを用いた（ＴＩＭＩＴデータベースについては、J. Garofolo et al, DARPA TIMIT, Acoustic-Phonetic Continuous Speech Corpus CD-ROM, National Institute of Standards and Technology, 1993を参照）。この訓練データは、８ｋＨｚでサンプリングされたものであり、全部で約３分の音声データである。訓練データから外れた信号に対して最適窓が有効に機能するかを検証するため、訓練データを含まないものであっておおよそ８．４秒分の６つのファイルから学習データを生成した。なお、予測次数Ｍは１０に設定している。
【０１２１】
第１の実験は、窓幅Ｎが１２０、１４０、１６０、２００、２４０、３００の初期窓列に主最適化処理を適用したものである。訓練エポック数ｍの合計を１００に設定し、ステップサイズパラメータμを１０-9とする。すべての初期窓は方形窓とする。また、分析間隔は、合成間隔および当該窓列の幅に等しい値とした。
【０１２２】
図８は、第１の実験で得られたＳＰＧの結果を示したものである。同図から、ＳＰＧの値は訓練過程が進むにつれて大きくなり、約２０エポック以降は飽和することが分かる。ＳＰＧに関しては、通常、訓練サイクルの初期で高い処理パフォーマンスが得られるが、その後パフォーマンスは低くなり、ある時点で局所最適値に落ち着く。更に、同一の予測次数の値を用いていることから推測できるように、窓幅が大きくなるに従いＳＰＧは小さくなる傾向にあり、また、サンプル数が少ないほど同一のＬＰ係数によるモデル化がよりうまくいく。
【０１２３】
図９（ａ）〜（ｆ）は、初期状態の窓を破線で表し、最適化された状態の窓を実線で表したものである。いずれの場合も、最適窓はその端部がテーパ状に変化しており、サンプルの中央付近の値は少し増大していることが分かる。図１３に示すテーブルは、最適化処理の前後におけるパフォーマンスをまとめたものであり、ＳＰＧ およびＰＥＰの両方において実質的な向上が認められる。更に、このパフォーマンスの向上は、訓練データと学習データの両方に対して同じように認められ、これにより、訓練データから外れた一般的なデータに対しても同様にパフォーマンスの向上が得られると考えられる。
【０１２４】
次に、合成間隔の位置の影響を評価するため第２の実験を行った。この第２の実験においては、区間｛０、２３９｝で表される２４０サンプル分の合成間隔を採用した。また、５つの合成間隔｛０、５９｝、｛６０、１１９｝、｛１２０、１７９｝、｛１８０、２３９｝、｛２４０、２５９｝に着目している。上記５つの間隔のうち、最初の４つの合成間隔は分析間隔内に位置し、最後の一つは分析間隔の外側に位置する。初期窓列は２４０サンプルを含む方形窓であり、最適化処理はステップサイズμ＝１０-9で１０００エポック行われる。
【０１２５】
図１０は、この第２の実験で得られた結果であって、ＳＰＧを訓練エポックの関数として示したものである。同図において、いずれの場合においても、ＳＰＧのパフォーマンスが実質的に向上していることが認められる。Ｉ1〜Ｉ4に関しては、最適化窓導入によるパフォーマンスの向上は該当する領域の外からの信号が抑制されることに起因している一方、Ｉ5に関しては、分析間隔の終端部付近の重みが最適化にとって重要な役割を果たしている。図１１をみれば分かるように、最適窓が合成間隔位置を反映した形状となっている。訓練データおよび学習データに対するＳＰＧは、図１２に示すように、元の方形窓を用いた場合と比べて著しく向上している。Ｉ5のＳＰＧが最も低いのは、合成間隔が分析間隔の外にあるためである。
【０１２６】
＜Ｂ．  Ｇ．７２３．１規格への適用＞
主最適化処理および副最適化処理は、Ｇ．７２３．１規格のＬＰＡ処理に用いられる窓を最適化するために用いることができる。図１を用いて既に説明したように、Ｇ．７２３．１規格においては、ステップＳ１４において標準ハミング窓が用いられ、元の音声信号の各フレーム内の４つのサブフレームに対して窓掛け処理が行われる。窓掛け処理が行われた４つ全てのサブフレームを用いて、各サブフレームごとに非量子化ＬＰ係数が決定される。さらに、これら非量子化ＬＰ係数を用いて聴覚重み付けフィルタが生成される。更に、第４の窓掛け処理後のサブフレームを用いて、合成フィルタを生成するのに必要な非量子化ＬＰ係数（合成ＬＰ係数）の４つの組が決定される。
【０１２７】
本発明においては、上記のＧ．７２３．１規格を改良するため、単一の標準ハミング窓に替えて、１つまたは２つの窓を導入することによりＧ．７２３．１規格におけるＬＰＡ処理を改善する。１つの最適窓によって標準ハミング窓を置き換える場合は、当該窓によって音声信号の全てのサブフレームに対して窓掛け処理を行い、この結果、窓掛け処理が施された４つのサブフレームが生成される。次に、窓掛け処理が行われた４つ全てのサブフレームを用いて、聴覚重み付けフィルタの生成に用いられる非量子化ＬＰ係数を決定する。ここで、最適合成フィルタの生成に用いられる最適化された量子化ＬＰ係数（最適合成係数）を求めるにあたり、第４サブフレームに係る最適化された非量子化ＬＰ係数のみが用いられる。
【０１２８】
２つの窓によって標準ハミング窓を置き換える場合は、少なくともどちらか一方の窓が最適化される。一般的には、聴覚重み付けフィルタの生成に用いられる最適ＬＰ係数を第１の窓を用いて決定し、量子化ＬＰ係数の決定に用いられる非量子化ＬＰ係数を第２の窓を用いて行う。ある態様においては、第１の窓（最適化されているか否かは問わない）を用いて第１、第２および第４サブフレームに対して窓掛け処理を行い、第２の窓（最適化されているか否かは問わない）を用いて第３サブフレームに対し窓掛け処理を行うこととしてもよい。これら４つのサブフレームの全てを用いて、聴覚重み付けフィルタを定義するために用いられる非量子化ＬＰ係数を決定する。これに対し、量子化ＬＰ係数を求める際には、窓掛け処理後の第４サブフレームのみが用いられる。他の態様においては、第１の窓を用いてすべてのサブフレームに対して窓掛け処理を行い、窓掛け処理が施された４つのサブフレームを生成する。そして、第２の窓を用いて第４サブフレームに対して窓掛け処理を２回行い、追加の窓掛け処理を行った第４サブフレームを別途生成する。
【０１２９】
いずれの態様においても、第１、第２、第３および第４サブフレームを用いて、聴覚重み付けフィルタを定義するのに用いられる非量子化ＬＰ係数を決定する。第２の窓を用いて生成された追加の第４サブフレームは追加自己相関係数を計算する際に用いられ、この追加自己相関係数を用いて、量子化ＬＰ係数を決定するのに用いられる非量子化ＬＰ係数を決定する。また、これらの態様においては、標準ハミング窓を図１４（ａ）および図１４（ｂ）に示すような、２つの窓で置き換える処理が行われる。
【０１３０】
どちらの最適化処理を用いて窓を最適化するのが良いのかについては、最適窓をどのように利用するかに依存する。比較的単純な計算を行うために用いられる窓を生成する際には主最適化処理のほうが適している場合が多いと考えられる。ＬＰ係数の決定には単純な計算が用いられる。これに対し、量子化ＬＰ係数の決定においては、ＬＳＰ変換のような比較的複雑な計算が必要とされる。従って、主最適化処理または副最適化処理の少なくとも一方を窓最適化処理のために用いることができるのは、最適化すべき窓が使用される唯一の窓である場合若しくは最適化すべき窓が非量子化ＬＰ係数の決定に用いられる第１の窓である場合である。
【０１３１】
しかしながら、窓最適化のために主最適化処理を用いるにあたり、得られた最適窓が、量子化ＬＰ係数の決定に用いられる非量子化ＬＰ係数の生成に用いられる場合は、さらなる演算能力が必要とされることがあり得る。従って、Ｇ．７２３．１規格においては、一つの窓によってハミング窓を置き換える場合は、その置き換え用の窓は、主最適化処理または副最適化処理のどちらか一方を用いて生成するのがよい。同様に、２つの窓によってハミング窓の置き換えを行う場合も、第１の窓および第２の窓は、主最適化処理または副最適化処理のどちらか一方を用いて生成するのがよい。
【０１３２】
（１．単一窓による置き換え）
１つの窓を用いて標準ハミング窓を置き換える方法は、簡単に実行することができ、結果的に図１を用いて説明した方法と同様となる。まず、ステップＳ１４において、フィルタ処理された音声信号の第ｉ番目のサブフレームに対して最適窓を用いて窓掛け処理を行うが、標準ハミング窓を用いた窓掛け処理は行わない。ステップＳ１８において、最適化された第ｉ番目のサブフレームを用いて当該サブフレームに係る最適非量子化ＬＰ係数を決定する。ステップＳ２０において添え字ｉが４の場合、最適非量子化ＬＰ係数によって音声信号の各フレーム最適量子化ＬＰ係数を決定する（ステップＳ２４、Ｓ２６、Ｓ２８およびＳ３０）。この処理は音声信号の全てのフレームもしくは任意のフレームに対して繰り返し実行される。
【０１３３】
最適量子化ＬＰ係数の決定は、図１を用いて説明した過程と基本的に同様であるが、ステップＳ２４に対応するステップにおいて最適ＬＳＰ係数に変換されるのは第４サブフレームの最適非量子化ＬＰ係数である点で相違する。続いて、ステップＳ２６に対応するステップにおいて、最適ＬＳＰ係数を量子化して量子化最適ＬＳＰを生成する。ステップＳ２８に対応するステップにおいて、この量子化最適ＬＳＰ係数を最後のフレームに係る量子化最適ＬＳＰ係数を用いて補間し、この結果４つの補間された量子化最適ＬＳＰ係数が生成される。最後に、ステップＳ３０に対応するステップにおいて、この４組の補間された量子化最適ＬＳＰ係数を、各々の組が音声信号のサブフレームのうちの一のサブフレームに対応した最適量子化ＬＳＰに変換する。続いて、各フレームを構成する各サブフレームに対してステップＳ１４およびＳ１８と同様のステップの処理を行う。すなわち、あるフレーム内の全てのサブフレームに対して、まず最適窓による窓掛け処理を行い、続いてこのフレームを用いて各サブフレームに対する最適ＬＰ係数を決定する。添え字ｉが４のときは、Ｇ．７２３．１規格に係る最適量子化ＬＰ係数を決定する処理を続行する。
【０１３４】
（２．２つの窓による置き換えその１）
Ｇ．７２３．１規格の他の態様を図１４（ａ）を用いて説明する。ステップＳ３７０において、音声信号にハイパスフィルタをかけ（ステップＳ３７２）、添え字ｉを１にセットし（ステップＳ３７４）、ｉ＝４であるかを判定し（ステップＳ３７６）、ｉ＝４でない場合は、最適化された状態の第１の窓を用いて第ｉ番目のサブフレームに窓掛け処理を施すことにより、第１サブフレーム、第２サブフレーム、および第３サブフレームを生成し（ステップＳ３７８）、第２の窓を用いて第４サブフレームに窓掛け処理を施し（ステップＳ３８０）、第ｉ番目のサブフレームの最適非量子化ＬＰ係数を決定し（ステップＳ３８４）、ｉ＝４であるかを判定し（ステップＳ３８６）、ｉ＝４でないならばｉ＝ｉ＋１となるようｉをインクリメントし（ステップＳ３８８）、ｉ＝４となるまでステップＳ３７６、Ｓ３７８（Ｓ３８０）、Ｓ３８４、およびＳ３８６を繰り返す。ｉ＝４の場合は、第４サブフレームの最適非量子化ＬＰ係数をＬＳＰ係数に変換し（ステップＳ３９０）、最適ＬＳＰ係数を量子化し（ステップＳ３９２）、この量子化最適ＬＳＰ係数を、対応する過去のフレームに係る量子化最適ＬＳＰ係数で補間して補間最適ＬＳＰ係数を生成し（ステップＳ３９４）、４組の補完された量子化最適ＬＳＰ係数を４組の最適量子化ＬＰ係数に変換する（ステップＳ３９６）。
【０１３５】
より具体的には、ステップＳ３７２においては、該音声信号のＤＣ成分が取り除かれる。フィルタ処理を受けた音声信号または元の音声信号は、ステップＳ３７４、Ｓ３７６、Ｓ３７８、Ｓ３８０、Ｓ３８４、Ｓ３８６およびＳ３８８から構成される、改良型ＬＰＡ処理が施される。この改良型ＬＰＡ処理においては、２つの窓で標準ハミング窓を置き換える。この２つの窓としては、窓最適化された状態の第１の窓と、第２の窓を用いることができる。ここで、最適化された第１の窓は、主最適化処理および副最適化処理のいずれを用いて生成してもよい。主最適化処理を用いて第１の窓を生成する場合、第２の窓としてハミング窓を用いてもよいし、副最適化処理によって最適化された第２の窓であってもよい。一方、副最適化処理を用いて最適化された第１の窓を生成する場合、第２の窓としてハミング窓を用いることが可能である。
【０１３６】
ステップＳ３７８において、最適化された第１の窓を用いて、音声信号フレーム内のフィルタ処理が施された第１サブフレーム、第２サブフレームおよび第３サブフレームにそれぞれ窓掛け処理が行われる。続いて、ステップＳ３８０において、第２の窓を用いて音声信号フレーム内におけるフィルタ処理が施された第４サブフレームに窓掛け処理が行われる。次にステップＳ３８４において、窓掛け処理が施された第１、第２、第３サブフレームを用いて、各サブフレームについて、最適化された非量子化ＬＰ係数を決定する。
【０１３７】
続いて、標準ハミング窓を１つの窓で置き換える態様において既に説明したように、各フレーム内の各サブフレームにおいて、ステップＳ３７８およびＳ３８４またはステップＳ３８０、Ｓ３８４の順で処理が行われる。具体的には、ステップＳ３７４において、あるフレームに係る第１サブフレームを指定するために添え字ｉの初期値を１に設定し、ステップＳ３８６において、フレームの終わりであることを示すｉ＝４となっているかを判定した後、ステップＳ３８８において、添え字ｉの値を１増加させる。あるいは、フレーム内の全サブフレームに対してまず好適な窓によって窓掛け処理を行い、続いてこの窓掛け処理後のサブフレームを用いて、各サブフレームの最適ＬＰ係数を決定してもよい。
【０１３８】
添え字ｉが４に等しい場合は、最適量子化ＬＰ係数は、ステップＳ３９０、Ｓ３９２、Ｓ３９４およびＳ３９６に示されるように、第４サブフレームの非量子化ＬＰ係数を用いて決定される。
【０１３９】
（３．２つの窓による置き換えその２）
Ｇ．７２３．１規格の改良型の更に他の態様を図１４（ｂ）に示す。この態様における方法３３０においては、ステップＳ３３２において音声信号にハイパスフィルタ処理を施し、ステップＳ３３４において、添え字ｉを１に設定し、ステップＳ３３６においてｉ＝４か否かを判定し、ｉ＝４でない場合はステップＳ３３８において第ｉ番目のサブフレームを第１の窓で窓掛け処理を行うことにより、窓掛け処理後の第１サブフレーム、第２サブフレーム、および第３サブフレームを生成し、ｉ＝４の場合は、ステップＳ３４０において第４サブフレームを第２の窓を用いて窓掛け処理を行い、続いてステップＳ３３８において第１の窓を用いて第４サブフレームに窓掛け処理を行う。
【０１４０】
続いて、ステップＳ３４４において、窓掛け処理済の第１サブフレーム、第２サブフレーム、および第３サブフレームを用いて、第ｉ番目のサブフレームに対する最適化された非量子化ＬＰ係数を決定し、追加された窓掛け処理済み第４サブフレームを用いて第２の最適非量子化ＬＰ係数の組を決定する。次に、ステップＳ３４６において、ｉ＝４でない場合、添え字ｉ＝ｉ＋１となるようインクリメントし、ｉ＝４となるまでステップＳ３３６、Ｓ３３８（またはＳ３４０）、Ｓ３４４、およびＳ３４６を繰り返す。ステップＳ３５０において、追加第４フレームの最適非量子化ＬＰ係数をＬＳＰ係数に変換し、ステップＳ３５２において最適ＬＳＰ係数を量子化し、ステップＳ３５４において量子化最適ＬＳＰ係数を、対応する過去のフレームの量子化最適ＬＳＰ係数で補間し、補間量子化最適ＬＳＰ係数を生成する。ステップＳ３５６において、４組の補間量子化最適ＬＳＰ係数を、４組の最適量子化ＬＰ係数に変換する。
【０１４１】
ステップＳ３３２における音声信号のハイパスフィルタ処理は、図１および図１４（ａ）で示したものと同様、音声信号のＤＣ成分を取り除く一般的なものである。フィルタ処理後の音声信号または音声信号は、ステップＳ３３４、Ｓ３３６、Ｓ３３８、Ｓ３４０、Ｓ３４４、Ｓ３４６およびＳ３４８を含む、改良型ＬＰＡ処理が施される。本実施形態に係る改良型ＬＰＡ処理においては、第１および第２の窓の２つによって標準ハミング窓を置き換える。第１の窓は、主最適化処理を用いて最適化された窓であってもよいし、標準ハミング窓を用いてもよい。
【０１４２】
第１の窓が最適化された窓である場合、第２の窓はハミング窓であってもよいし、副最適化過程により最適化された窓であってもよい。第１の窓がハミング窓である場合、第２の窓は副最適化処理により最適化された窓である。ステップＳ３３８において、第１の窓を用いて、音声信号フレームの第１サブフレーム、第２サブフレーム、第３サブフレームおよび第４サブフレームに対し窓掛け処理を行う。ステップＳ３８０において、この第２の窓を再び用いて、音声信号の第４サブフレームに対し窓掛け処理を行い、追加の第４窓掛け処理済サブフレームを新たに生成する。
【０１４３】
ステップＳ３４４において、窓掛け処理済の第１〜第４サブフレームを用いて、各サブフレームに係る第１の最適非量子化ＬＰ係数を自己相関法により決定する。そして、追加第４窓掛け処理済サブフレームを用いて、自己相関法により第２最適非量子化ＬＰ係数を決定する。これにより、自己相関法を実行する際には、従来のＧ．７２３．１規格に比べて余計な処理時間が必要とされる。
【０１４４】
各フレームを構成するサブフレームの各々に対して、ステップＳ３３８およびＳ３３４、もしくは３４０、３３８、および３３４のステップの処理が行われる。具体的には、ステップＳ３３４において、あるフレーム内の第１サブフレームを指定するために、添え字ｉの初期値を１に設定し、ステップＳ３４６において、フレームの終わりであることを示すｉ＝４となっているかを判定し、ｉ＝４でない場合は、ステップＳ３４８において、添え字ｉの値を１増加させる。あるいは、フレーム内の全サブフレームに対して、まず、好適な窓によって窓掛け処理を行い、続いて、この窓掛け処理後のサブフレームを用いて各サブフレームの最適ＬＰ係数を決定してもよい。
【０１４５】
ｉが４に等しい場合は、ステップＳ３５０、Ｓ３５２、Ｓ３５４およびＳ３５６において最適量子化ＬＰ係数を決定する。このＬＰ決定処理は、４組の量子化ＬＰ係数を決定するのに第２最適非量子化ＬＰ係数が用いられる点を除けば、図１４（ａ）に示したステップＳ３９０、Ｓ３９２、Ｓ３９４およびＳ３９６と同様である。
【０１４６】
主最適化処理および副最適化処理を導入して得られた最適窓を図１５（ａ）および１５（ｂ）に示す。訓練データとしては、ＴＩＭＩＴデータベースの５４個のファイルを用いて生成されたものを用いた。この訓練データは８ｋＨｚでサンプリングされたものであり、全部で約３分の音声データである。主最適化処理および副最適化処理の両方を用いて、ハミング窓を初期状態の窓とするＧ．７２３．１規格においてその窓（ハミング窓）が最適化されている。
【０１４７】
図１５（ａ）は標準ハミング窓４００と、聴覚重み付けフィルタの生成に用いられる、主最適化処理により得られた最適化された窓４０２とを示したものである。主最適化処理により得られた最適窓４０２（ｗ１）は、ハミング窓４００に比べてＳＰＧにおいて平均して１％の向上が認められる。ｎ＝０〜１７９に対するｗ１のサンプル値を図１５（ｃ）に示す。
【０１４８】
図１５（ｂ）は、標準ハミング窓４０４、および合成フィルタを生成するための副最適化処理を用いて生成された最適窓４０６を示したものである。この最適窓４０６（ｗ２）は、ハミング窓に比べてＳＰＧにおいて０．４％の向上が認められる。図１５（ｄ）にｎ＝０〜１７９に対するｗ２のサンプル値を示す。
【０１４９】
最適窓が主最適化処理および副最適化処理のどちらにより生成されたかには関係なく、最適窓（ｗ１またはｗ２のどちらか）に対して距離ｄが０．０００１程度の範囲内にある窓サンプルで構成される窓に対しては同じような結果が得られ、従ってこのような窓もまた最適窓とみなすことができる。しかしながら、更によい結果を得るためには、最適窓（ｗ１またはｗ２のいずれか）に対しｄ＝０．００００１程度の距離内の窓サンプルで構成される窓を用いるのがよいと考えられる。そこで、どちらの窓がどれだけ良い結果を出すのかを評価するために、まず、この２つの窓の距離ｄ（ｗａ，ｗｂ）を次式により定義する。
【０１５０】
【数２９】
2004151728.tif 000040
【０１５１】
ここで、ｗａはｗ１またはｗ２のいずれかに等しい値であり、添え字ｎおよびｋは信号サンプルを表し、サンプルの合計数Ｎは１８０である。
【０１５２】
Ｇ．７２３．１規格で用いられるハミング窓を主最適化処理または副最適化処理によって生成される最適窓で置き換えることによって得られる音声品質の向上を評価するために、様々な窓の組み合わせを用いた音声符号化システムに対するＰＥＳＱスコアを算出する。このＰＥＳＱスコアは、最近のＩＴＵ−Ｔ  Ｐ．８６２における聴覚音声品質評価（ＰＥＳＱ）標準に従って測定された主観的音声品質に基づくものである（評価方法の詳細に関しては、文献「Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ), An Objective Method for End-to-End Speech Quality Assessment of Narrow-Band Telephone Networks and Speech Codecs - ITU-T Recommendation P.862」（ Pre-publication, ２００１年）および  Opticom社編、２００１年、OPERA「Your Digital Ear! - User Manual, Version 3.0」を参照)。
【０１５３】
具体的には、特定のＬＰＡ処理を行うための異なる５つの音声符号システムを比較する。各システムの違いいは、用いられる窓および非量子化ＬＰ係数の決定処理回数である。以下に、各音声符号化システムに用いた符号器の詳細を示す。
【０１５４】
・符号器１：Ｇ．７２３．１規格の標準的な符号器であって、ハミング窓を用いて、１組の非量子化ＬＰ係数のみを計算する。
・符号器２：Ｇ．７２３．１規格の改良版であって、２組の非量子化ＬＰ係数を用いるものである。具体的には、ｗ１（主最適化処理を用いて生成された最適窓）を用いて４つのサブフレームの全てに対して計算された非量子化ＬＰ係数の組と、最後のサブフレームに対してはハミング窓を用いて計算された非量子化ＬＰ係数の組とである。
・符号器３：同じくＧ．７２３．１規格の改良版であって、２組の非量子化ＬＰ係数を用いるものである。具体的には、ハミング窓を用いて全てのサブフレームに対して計算される第１の非量子化ＬＰ係数の組と、ｗ２（副最適化処理を用いて生成された最適窓）のみを用いて最後のサブフレームに対して計算された、第２の非量子化ＬＰ係数の組とである。
・符号器４：同じくＧ．７２３．１規格の改良版であって、２組の非量子化ＬＰ係数を用いるものである。具体的には、ｗ１を用いて全サブフレームについて計算された第１の非量子化ＬＰ係数の組と、ｗ２のみを用いて最後のサブフレームについて計算された第２の非量子化ＬＰ係数の組とである。
・符号器５：同じくＧ．７２３．１規格の改良版であって、２組の非量子化ＬＰ係数を用いるものである。第１〜第３サブフレームまでに対しｗ１を用いて計算された第１の非量子化ＬＰ係数の組と、ｗ２のみを用いて最後のサブフレームに対して計算された第２の非量子化ＬＰ係数の組とである。
【０１５５】
なお、最適窓の訓練データから外れた信号を処理する能力を評価するために、学習データとして、当該訓練データを含まない６つのファイルから構成された、合計約８．４秒分の音声データを用いた。
【０１５６】
図１６は、上記各符号器１〜５に対するＰＥＳＱのスコアを示したテーブルである。最適窓をＬＰＡ処理に導入することにより、合成音声信号の主観的品質が向上していることが分かる。訓練データに対する処理の成績が最も良いのは符号器４であり、僅差で符号器５がそれに続く。ｗ２を用いている符号器３〜５とｗ２を用いていない符号機１および２とを比較してみれば明らかなように、第２の窓ｗ２の導入により主観的品質は著しく向上している。この結果は、訓練データから外れたデータにも当てはめることができる。学習データに対するＰＥＳＱスコアは対応する訓練データのスコアに近づくからである。
【０１５７】
更に、ＮＴＴＤｏＣｏＭｏ社の音声データベースから抽出した８つのセンテンスに対するＰＥＳＱスコアを示したものを図１７に示す。このセンテンスは４１秒の長さであって、訓練データに含まれていないものである。この場合も、第１の最適窓と第２の最適窓を用いる符号器４および５において、ＰＥＳＱスコアが最も向上していることがわかる。
【０１５８】
本発明に係る窓最適化アルゴリズムは、図１８に示す窓最適化装置２００に実装されてもよい。窓最適化装置２００は、窓最適化部２０２とインタフェース部とから構成される。窓最適化部２０２は、プロセッサ２２０と当該プロセッサに使用されるメモリ２１８とを有する。メモリ２１8は、着脱可能または着脱不能に構成されたデジタルデータ記憶デバイスであって、必要な場合は当該記憶デバイスからデータを読み込むための装置を備える。例えば、フロッピー（登録商標）ディスクおよびフロッピーディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭディスクおよびＣＤ−ＲＯＭドライブ、光ディスクおよび光ディスクドライブ、ＲＡＭ、ＲＯＭその他のデジタル情報を記憶するための装置である。
【０１５９】
プロセッサ２２０はデジタル情報を処理するための装置であって、その種類は問わない。メモリ２１８は、音声信号と少なくとも一つの窓最適化処理プログラムと既知の自己相関係数の微分値計算プログラムとを格納する。プロセッサ２２０からプロセッサ信号２２２を用いて要求がなされると、メモリ２１８は窓最適化処理プログラムの一つ、および必要な場合は既知の自己相関係数の微分値算出プログラムを読み出し、メモリ信号２２４を用いてプロセッサ２２０へ引き渡す。この後プロセッサ２２０は最適化処理を実行する。
【０１６０】
インタフェース部２０４は、入力部２１４および出力部２１６から構成される。出力装置２１６は、映像・音声処理に係る電気的装置または電磁気的装置であればその種類は問わず、信号２１２等を用いてプロセッサまたはメモリからの情報のやり取りを行って、それをユーザのために出力し若しくは他のプロセッサやメモリ等に引き渡すことのできる装置であればよい。例えば、ＣＲＴモニタ、スピーカ、液晶ディスプレイ、ネットワーク接続装置、バス、その他インタフェース等である。入力部２１４も同様に、映像・音声処理に係る電気的装置または電磁気的装置であればその種類は問わず、信号２１０等を用いてユーザ、プロセッサまたはメモリからの情報を入力して、それをプロセッサやメモリに引き渡すことのできる装置であればよい。
【０１６１】
入力装置の例としては、キーボード、マイクロフォン、音声認識システム、トラックボール、マウス、ネットワークインタフェ−ス、バス、その他ユーザインタデース等がある。あるいは、入力部２１４および出力部２１６は、タッチスクリーン、ＰＣ、プロセッサ、あるいはネットワークに接続されたメモリ等の、一体型の装置であってもよい。また、音声信号は、入力部２１４からプロセッサ２２０を介してメモリ２１8へ伝送されてもよい。更に、生成された最適窓は、プロセッサ２２０から出力装置２１２へ伝送されてもよい。
【０１６２】
以上、本発明に係る方法および装置を上述した実施例を用いてに説明したが、上記記載に基づいて、本願発明の範囲から逸脱しない範囲において変形等を行うことが当業者にとって可能であることはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０１６３】
【図１】従来技術におけるＧ．７２３．１音声符号化規格に用いられる線形予測分析に係る処理を示すフローチャートである。
【図２】本発明に係る主最適化処理の一実施例を示すフローチャートである。
【図３】零次の勾配を決定する処理の一実施例を示すフローチャートである。
【図４】ｌ次の勾配を決定する処理の一実施例を示すフローチャートである。
【図５】ＬＰ係数およびＬＰ係数の偏微分を求める処理を示すフローチャートである。
【図６】ＬＰ係数およびＬＰ係数の偏微分を計算する処理の他の実施例を示すフローチャートである。
【図７】副最適化処理の一実施例を示すフローチャートである。
【図８】最適窓の種々の態様に対応したセグメントの予測ゲインを、種々の窓列の幅に対する試験時間の関数として表した図である。
【図９】（ａ）〜（ｆ）は、ぞれぞれ窓幅が１２０、１４０、１６０、２００、２４０、３００の場合における、初期状態および最終状態の窓列の一例を表す図である。
【図１０】最適窓の種々の態様に応じたセグメントごとの予測ゲインを、異なる窓列の幅に対する試験時間の関数として表した図である。
【図１１】最適窓の種々の態様を示す図である。
【図１２】最適化処理を施す前後におけるセグメント予測ゲインを表した棒グラフである。
【図１３】最適化処理を施す前後において、セグメント予測ゲインおよび異なる幅を持つ窓列に対して決定された予測誤差エネルギーをまとめたテーブルである。
【図１４（ａ）】Ｇ．７２３．１音声符号化規格において用いられる改良型線形予測分析の実施例を示すフローチャートである。
【図１４（ｂ）】Ｇ．７２３．１音声符号化規格において用いられる改良型線形予測分析の実施例を示すフローチャートである。
【図１５（ａ）】ハミング窓および聴覚重み付けに対する最適窓の一実施例をプロットした図である。
【図１５（ｂ）】ハミング窓および合成フィルタに対する最適窓の一実施例をプロットした図である。
【図１５（ｃ）】主最適化処理により得られた窓の値を示す図である。
【図１５（ｄ）】副最適化処理により得られた窓の値を示す図である。
【図１６】種々の窓列を用いてＧ．７２３．１規格を実行する種々の音声符号化システムに対するＰＥＳＱスコアをまとめたテーブルである。
【図１７】種々の窓列を持つＧ．７２３．１規格を実行する種々の音声符号化システムに対する別のＰＥＳＱスコアをまとめたテーブルである。
【図１８】窓最適化装置の機能構成の一実施例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１６４】
２００・・・窓最適化処理装置、２１４・・・入力部、２１６・・・出力部、２１８・・・メモリ、２２０・・・プロセッサ。
【図１】
2004151728.tif 000041
【図２】
2004151728.tif 000042
【図３】
2004151728.tif 000043
【図４】
2004151728.tif 000044
【図５】
2004151728.tif 000045
【図６】
2004151728.tif 000046
【図７】
2004151728.tif 000047
【図８】
2004151728.tif 000048
【図９】
2004151728.tif 000049
【図１０】
2004151728.tif 000050
【図１１】
2004151728.tif 000051
【図１２】
2004151728.tif 000052
【図１３】
2004151728.tif 000053
【図１４（ａ）】
2004151728.tif 000054
【図１４（ｂ）】
2004151728.tif 000055
【図１５（ａ）】
2004151728.tif 000056
【図１５（ｂ）】
2004151728.tif 000057
【図１５（ｃ）】
2004151728.tif 000058
【図１５（ｄ）】
2004151728.tif 000059
【図１６】
2004151728.tif 000060
【図１７】
2004151728.tif 000061
【図１８】
2004151728.tif 000062