(57)【要約】【課題】ＬＰＣ係数を増加させることなく（すなわち、情報量の増加を伴わずに）、より忠実なスペクトルの再現ができる音声通信装置の提供。【解決手段】ベクトル蓄積器２０１〜２０２でベクトル量子化済み線形予測係数を集め、集めたベクトル量子化済み線形予測係数の中で類似性のあるものを類似度判定器２１１〜２１２で抽出し、その代表値を、類似性のあるものの代りに、送出することにより、通信情報量の削減を可能とした音声通信装置。【選択図】　　　　図１
2004077688.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め定めた音声帯域を第１の分割数の分割帯域に分割し、前記第１の分割数の分割帯域のそれぞれについて入力音声信号を線形予測分析して線形予測係数を出力する線形予測分析手段と、
前記線形予測分析手段から出力された前記第１の分割数の分割帯域毎の前記線形予測係数をそれぞれベクトル量子化する第１の量子化手段と、
前記第１の分割数の分割帯域毎の前記線形予測係数と前記入力音声信号とから残差信号を抽出する逆フィルタと、
前記残差信号を第２の分割数の帯域に分割し、前記第２の分割数の分割帯域のそれぞれの残差信号に基づいて前記第２の分割数の分割帯域毎に音源信号を抽出する音源分析手段と、
前記第２の分割数の分割帯域毎の音源信号からケプストラム信号を抽出するケプストラム分析手段と、
前記ケプストラム信号を基に前記第２の分割数の分割帯域毎の音源信号を補正する音源補正手段と、
前記音源補正手段によって補正された前記第２の分割数の分割帯域毎の音源信号をベクトル量子化する第２の量子化手段と、
前記第１の量子化手段から出力された前記第１の分割数の分割帯域毎のベクトル量子化済み線形予測係数を所定個集めるベクトル蓄積手段と、
前記ベクトル蓄積手段によって前記所定個集められたベクトル量子化済み線形予測係数の中から類似性のあるものとないものに分離し、類似性のある複数のベクトル量子化済み線形予測係数の中から、その代表ベクトル値として一つの代表ベクトル量子化済み線形予測係数を算出し、この代表ベクトル量子化済み線形予測係数と、類似とみなされなかった残りのベクトル量子化済み線形予測係数とを出力する類似度判定手段と、
前記代表ベクトル量子化済み線形予測係数と、前記類似とみなされなかった残りのベクトル量子化済み線形予測係数と、前記第２の量子化手段から出力された前記第２の分割数の分割帯域毎のベクトル量子化済み音源信号とを多重化して伝送路へ出力する多重化手段とを有することを特徴とする音声通信装置。
【請求項２】
請求項１に記載の音声通信装置において、
前記入力音声信号に対し有声／無声の判定し、その有声／無声判定結果により、前記線形予測分析手段における線形予測分析の分析次数を可変する手段を有することを特徴とする音声通信装置。
【請求項３】
請求項１に記載の音声通信装置において、
前記入力音声信号に対し有声／無声の判定し、有声／無声判定結果が有声であった場合、前記逆フィルタへ前記入力音声信号を出力すると共に、前記線形予測分析手段における線形予測分析の分析次数を所定次数とし、前記有声／無声判定結果が無声であった場合、前記逆フィルタへの前記入力音声信号の出力を停止すると共に、前記線形予測分析手段における線形予測分析の分析次数を前記所定次数よりも増加させる手段を有することを特徴とする音声通信装置。
【請求項４】
第１の音声通信装置と第２の音声通信装置とを備えた音声通信システムであって、
前記第１の音声通信装置は、
予め定めた音声帯域を第１の分割数の分割帯域に分割し、前記第１の分割数の分割帯域のそれぞれについて入力音声信号を線形予測分析して線形予測係数を出力する線形予測分析手段と、
前記線形予測分析手段から出力された前記第１の分割数の分割帯域毎の前記線形予測係数をそれぞれベクトル量子化する第１の量子化手段と、
前記第１の分割数の分割帯域毎の前記線形予測係数と前記入力音声信号とから残差信号を抽出する逆フィルタと、
前記残差信号を第２の分割数の帯域に分割し、前記第２の分割数の分割帯域のそれぞれの残差信号に基づいて前記第２の分割数の分割帯域毎に音源信号を抽出する音源分析手段と、
前記第２の分割数の分割帯域毎の音源信号からケプストラム信号を抽出するケプストラム分析手段と、
前記ケプストラム信号を基に前記第２の分割数の分割帯域毎の音源信号を補正する音源補正手段と、
前記音源補正手段によって補正された前記第２の分割数の分割帯域毎の音源信号をベクトル量子化する第２の量子化手段と、
前記第１の量子化手段から出力された前記第１の分割数の分割帯域毎のベクトル量子化済み線形予測係数を所定個集めるベクトル蓄積手段と、
前記ベクトル蓄積手段によって前記所定個集められたベクトル量子化済み線形予測係数の中から類似性のあるものとないものに分離し、類似性のある複数のベクトル量子化済み線形予測係数の中から、その代表ベクトル値として一つの代表ベクトル量子化済み線形予測係数を算出し、この代表ベクトル量子化済み線形予測係数と、類似とみなされなかった残りのベクトル量子化済み線形予測係数とを出力する類似度判定手段と、
前記代表ベクトル量子化済み線形予測係数と、前記類似とみなされなかった残りのベクトル量子化済み線形予測係数と、前記第２の量子化手段から出力された前記第２の分割数の分割帯域毎のベクトル量子化済み音源信号とを多重化して伝送路へ出力する多重化手段とを有し、
前記第２の音声通信装置は、
前記伝送路を経て入力された信号から、前記代表ベクトル量子化済み線形予測係数と、前記類似とみなされなかった残りのベクトル量子化済み線形予測係数と、前記第２の分割数の分割帯域毎のベクトル量子化済み音源信号とを分離し、前記代表ベクトル量子化済み線形予測係数と、前記類似とみなされなかった残りのベクトル量子化済み線形予測係数とから、前記第１の分割数の分割帯域毎のベクトル量子化済み線形予測係数を復元する分離手段と、
前記分離手段からの前記前記第１の分割数の分割帯域毎のベクトル量子化済み線形予測係数と前記第２の分割数の分割帯域毎のベクトル量子化済み音源信号とから合成音声信号を再生する合成手段とを有することを特徴とする音声通信システム。
【請求項５】
請求項４に記載の音声通信システムにおいて、
前記第１の音声通信装置は、
前記入力音声信号に対し有声／無声の判定して有声／無声判定結果を生成すると共に、該有声／無声判定結果により前記線形予測分析手段における線形予測分析の分析次数を可変する手段を、更に有することを特徴とする音声通信システム。
【請求項６】
請求項５に記載の音声通信システムにおいて、
前記第１の音声通信装置の前記多重化手段は、前記有声／無声判定結果をも多重化して伝送路へ出力することを特徴とする音声通信システム。
【請求項７】
請求項６に記載の音声通信システムにおいて、
前記第２の音声通信装置は、
前記伝送路を経て入力された信号中の前記有声／無声判定結果に基づき、前記分離手段における線形予測係数の復元次数を可変する手段を有することを特徴とする音声通信システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は音声通信装置に係り、特にＬＰＣ（線形予測符号化）分析・合成方式を用いた音声通信装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
なお、本明細書においては、ＬＰＣ分析を線形予測分析と称し、ＬＰＣ係数を線形予測係数と称する。
【０００３】
ＬＰＣ係数と残差信号を用いたＬＰＣ分析・合成方式の音声通信装置として、従来よりピッチ励振型ＬＰＣボコーダが知られている。図２はこの従来の音声通信装置としてのピッチ励振型ＬＰＣボコーダの一例のブロック図を示す。同図中、入力音声信号は音声帯域制限用ローパスフィルタ（ＬＰＦ）２０１により例えば３００Ｈｚ〜３．４ｋＨｚの電話音声帯域に制限された後、Ａ／Ｄ変換器２０２に供給されて所定の標本化周波数で標本化された、所定量子化ビット数の音声データに変換される。
【０００４】
この音声データは、線形予測分析器（ＬＰＣ分析器）２０３に供給され、ここで公知の線形予測分析によりｋパラメータ、αパラメータ等の８ヶ〜１２ヶ程度のＬＰＣ係数に変換される。音源分析器２０４はこのＬＰＣ係数を用いて公知の方法で残差信号を抽出し、更にこれを２乗和して音源信号（電力）を算出する。また、上記の音声データは、ピッチ抽出器２０５に供給されて、音源データのピッチ周波数（声帯振動数）が抽出される。以上のＬＰＣ分析器２０３から出力されたＬＰＣ係数と、音源分析器２０４から出力された音源信号（電力）と、ピッチ抽出器２０５から出力されたピッチ周波数とは、それぞれ多重化器２０６に供給され、ここで多重化された後、伝送路を介して合成側へ送出される。
【０００５】
合成側（受信側）では入力された信号を分離器２０７で上記のＬＰＣ係数、音源信号（電力）及びピッチ周波数をそれぞれ分離する。パルス列発生器２０８は分離器２０７よりのピッチ周波数に応じたインパルス列を発生する。有声／無声判定器２０９は分離器２０７よりのピッチ周波数及び電力から有声音声か無声音声かを判定し、その判定結果をスイッチ回路２１１へスイッチング信号として供給する。
【０００６】
スイッチ回路２１１は、有声音声判定時は上記のスイッチング信号に基づき、パルス列発生器２０８からピッチ周期に対応した固定周期（固定間隔）で取り出されたインパルス列を選択して音源復調器２１２へ供給し、無声音声判定時は声帯振動が無くピッチ周波数が存在しないため、前記ピッチ周波数に基づき固定周期的に励振されるインパルス列の代わりに、上記のスイッチング信号に基づき、雑音発生器２１０から取り出された白色雑音信号に応じたランダムパルス列を選択して音源復調器２１２へ供給する。
【０００７】
音源復調器２１２は、スイッチ回路からのパルス列と分離器２０７により分離された電力とに基づいて音源信号を復調する。ＬＰＣ合成フィルタ２１３はこの復調音源信号に励振され、分離器２０７により分離されたＬＰＣ係数により係数が制御されてディジタル合成音声を出力する。このディジタル合成音声信号は、Ｄ／Ａ変換器２１４に供給されてアナログ信号に変換された後、ＬＰＦ２１５により不要周波数成分が除去されて電話音声帯域の音声信号とされて出力される。
【０００８】
このように、従来の音声通信装置では、有声音声の合成に際し、音源情報を電話音声帯域（３００Ｈｚ〜３．４ｋＨｚ）で一括分析し、その結果得られたピッチ周波数に応じた固定周期でパルス列発生器２９からインパルス列を発生している。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、本来の自然音声（有声音声）声帯振動は、一定（固定周期）ではなく、肉声の変化に応じた時間的、周波数的揺らぎ、瞬時変動を伴う準周期的な動作をしている。しかるに、上記の従来の音声通信装置では、音源情報（ピッチ周波数）を分析するにあたって、上述した肉声の周波数的揺らぎ、時間的揺らぎを無視して、電話音声帯域（３００Ｈｚ〜３．４ｋＨｚ）を定常信号とみなし、全帯域を一括して分析しているため、その肉声の変動に伴う時間的、周波数的な揺らぎを表現し得ず、このため、自然性に乏しい機械的合成音声しか生成できないという問題がある。
【００１０】
一般に周波数分析の欠点は、その周波数の定倍の信号を検出してしまうことがあることであり、ピッチ周波数分析においても、その倍の周波数（倍ピッチ）や半分の周波数（半ピッチ）を検出して、音声品質の自然性が劣化した合成音声を生成してしまうことがある。
【００１１】
また、従来、音声信号（残差信号）の帯域内信号を一括して有声・無声と判定しているが、帯域内すべてが同じ状態（有声・無声）でいることは無く、周波数帯域毎に有声・無声が混在することがある。また、有声音声時においても、各周波数帯域毎にピッチ周期が異なることがある。
【００１２】
更に、上記の従来の音声通信装置では、ＬＰＣ分析は帯域内スペクトルを一括して表現させるため、通常使用する８ヶ〜１２ヶ程度のＬＰＣ係数では、エネルギーが集中している低域周波数帯に割り当てられ、高域周波数帯の表現精度が不十分になるため、フォルマント帯域幅の過小推定、高次（第３次）フォルマントの近似性に劣り、忠実なスペクトルの再現ができない場合がある。
【００１３】
更に音源信号は実際には定常的信号ではなく、揺らぎを伴うものであり、周波数帯域毎にその揺らぎ幅が異なるものである。
【００１４】
なお、スペクトル精度の向上を図るため、ＬＰＣ係数を増加させることも考えられるが、ＬＰＣ係数の増加は、通信情報量の増加にもつながるため、１２ヶを越えるＬＰＣ係数の使用は望ましくなく、実際に狭帯域通信を行う音声通信装置においては、１２ヶを越えるＬＰＣ係数の使用は現状では困難である。
【００１５】
本発明は、以上の点に鑑みなされたもので、より自然性の高い音声合成が再現できる音声通信装置及び音声通信システムを提供することを目的とする。
【００１６】
また、本発明の他の目的は、ＬＰＣ係数を増加させることなく（すなわち、情報量の増加を伴わずに）、より忠実なスペクトルの再現（高品質音声）ができる音声通信装置及び音声通信システムを提供することにある。
【００１７】
また、本発明の目的は、ＬＰＣ係数及び音源情報をベクトル量子化により情報量を更に圧縮しているため従来方式と同じ音質を実現するのに、より少ない情報、すなわち狭帯域型の音声通信装置及び音声通信システムを提供することにある。
【００１８】
また、本発明の目的は、音声が有声か無声かを判定し、無音声時にＬＰＣ係数を増やすことにより、合成音質が不充分であった無声音声の音質向上が可能となる音声通信装置及び音声通信システムを提供することにある。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の態様によれば、
予め定めた音声帯域を第１の分割数の分割帯域に分割し、前記第１の分割数の分割帯域のそれぞれについて入力音声信号を線形予測分析して線形予測係数を出力する線形予測分析手段と、
前記線形予測分析手段から出力された前記第１の分割数の分割帯域毎の前記線形予測係数をそれぞれベクトル量子化する第１の量子化手段と、
前記第１の分割数の分割帯域毎の前記線形予測係数と前記入力音声信号とから残差信号を抽出する逆フィルタと、
前記残差信号を第２の分割数の帯域に分割し、前記第２の分割数の分割帯域のそれぞれの残差信号に基づいて前記第２の分割数の分割帯域毎に音源信号を抽出する音源分析手段と、
前記第２の分割数の分割帯域毎の音源信号からケプストラム信号を抽出するケプストラム分析手段と、
前記ケプストラム信号を基に前記第２の分割数の分割帯域毎の音源信号を補正する音源補正手段と、
前記音源補正手段によって補正された前記第２の分割数の分割帯域毎の音源信号をベクトル量子化する第２の量子化手段と、
前記第１の量子化手段から出力された前記第１の分割数の分割帯域毎のベクトル量子化済み線形予測係数を所定個集めるベクトル蓄積手段と、
前記ベクトル蓄積手段によって前記所定個集められたベクトル量子化済み線形予測係数の中から類似性のあるものとないものに分離し、類似性のある複数のベクトル量子化済み線形予測係数の中から、その代表ベクトル値として一つの代表ベクトル量子化済み線形予測係数を算出し、この代表ベクトル量子化済み線形予測係数と、類似とみなされなかった残りのベクトル量子化済み線形予測係数とを出力する類似度判定手段と、
前記代表ベクトル量子化済み線形予測係数と、前記類似とみなされなかった残りのベクトル量子化済み線形予測係数と、前記第２の量子化手段から出力された前記第２の分割数の分割帯域毎のベクトル量子化済み音源信号とを多重化して伝送路へ出力する多重化手段とを有することを特徴とする音声通信装置が得られる。
【００２０】
本発明の第２の態様によれば、上述の第１の態様による音声通信装置において、
前記入力音声信号に対し有声／無声の判定し、その有声／無声判定結果により、前記線形予測分析手段における線形予測分析の分析次数を可変する手段を有することを特徴とする音声通信装置が得られる。
【００２１】
本発明の第３の態様によれば、上述の第１の態様による音声通信装置において、
前記入力音声信号に対し有声／無声の判定し、有声／無声判定結果が有声であった場合、前記逆フィルタへ前記入力音声信号を出力すると共に、前記線形予測分析手段における線形予測分析の分析次数を所定次数とし、前記有声／無声判定結果が無声であった場合、前記逆フィルタへの前記入力音声信号の出力を停止すると共に、前記線形予測分析手段における線形予測分析の分析次数を前記所定次数よりも増加させる手段を有することを特徴とする音声通信装置が得られる。
【００２２】
本発明の第４の態様によれば、第１の音声通信装置と第２の音声通信装置とを備えた音声通信システムであって、
前記第１の音声通信装置は、
予め定めた音声帯域を第１の分割数の分割帯域に分割し、前記第１の分割数の分割帯域のそれぞれについて入力音声信号を線形予測分析して線形予測係数を出力する線形予測分析手段と、
前記線形予測分析手段から出力された前記第１の分割数の分割帯域毎の前記線形予測係数をそれぞれベクトル量子化する第１の量子化手段と、
前記第１の分割数の分割帯域毎の前記線形予測係数と前記入力音声信号とから残差信号を抽出する逆フィルタと、
前記残差信号を第２の分割数の帯域に分割し、前記第２の分割数の分割帯域のそれぞれの残差信号に基づいて前記第２の分割数の分割帯域毎に音源信号を抽出する音源分析手段と、
前記第２の分割数の分割帯域毎の音源信号からケプストラム信号を抽出するケプストラム分析手段と、
前記ケプストラム信号を基に前記第２の分割数の分割帯域毎の音源信号を補正する音源補正手段と、
前記音源補正手段によって補正された前記第２の分割数の分割帯域毎の音源信号をベクトル量子化する第２の量子化手段と、
前記第１の量子化手段から出力された前記第１の分割数の分割帯域毎のベクトル量子化済み線形予測係数を所定個集めるベクトル蓄積手段と、
前記ベクトル蓄積手段によって前記所定個集められたベクトル量子化済み線形予測係数の中から類似性のあるものとないものに分離し、類似性のある複数のベクトル量子化済み線形予測係数の中から、その代表ベクトル値として一つの代表ベクトル量子化済み線形予測係数を算出し、この代表ベクトル量子化済み線形予測係数と、類似とみなされなかった残りのベクトル量子化済み線形予測係数とを出力する類似度判定手段と、
前記代表ベクトル量子化済み線形予測係数と、前記類似とみなされなかった残りのベクトル量子化済み線形予測係数と、前記第２の量子化手段から出力された前記第２の分割数の分割帯域毎のベクトル量子化済み音源信号とを多重化して伝送路へ出力する多重化手段とを有し、
前記第２の音声通信装置は、
前記伝送路を経て入力された信号から、前記代表ベクトル量子化済み線形予測係数と、前記類似とみなされなかった残りのベクトル量子化済み線形予測係数と、前記第２の分割数の分割帯域毎のベクトル量子化済み音源信号とを分離し、前記代表ベクトル量子化済み線形予測係数と、前記類似とみなされなかった残りのベクトル量子化済み線形予測係数とから、前記第１の分割数の分割帯域毎のベクトル量子化済み線形予測係数を復元する分離手段と、
前記分離手段からの前記前記第１の分割数の分割帯域毎のベクトル量子化済み線形予測係数と前記第２の分割数の分割帯域毎のベクトル量子化済み音源信号とから合成音声信号を再生する合成手段とを有することを特徴とする音声通信システムが得られる。
【００２３】
本発明の第５の態様によれば、上述の第４の態様による音声通信システムにおいて、
前記第１の音声通信装置は、
前記入力音声信号に対し有声／無声の判定して有声／無声判定結果を生成すると共に、該有声／無声判定結果により前記線形予測分析手段における線形予測分析の分析次数を可変する手段を、更に有することを特徴とする音声通信システムが得られる。
【００２４】
本発明の第６の態様によれば、上述の第５の態様による音声通信システムにおいて、
前記第１の音声通信装置の前記多重化手段は、前記有声／無声判定結果をも多重化して伝送路へ出力することを特徴とする音声通信システムが得られる。
【００２５】
本発明の第７の態様によれば、上述の第６の態様による音声通信システムにおいて、
前記第２の音声通信装置は、
前記伝送路を経て入力された信号中の前記有声／無声判定結果に基づき、前記分離手段における線形予測係数の復元次数を可変する手段を有することを特徴とする音声通信システムが得られる。
【００２６】
特開２０００−１５５５９９公報及び特開平１１−１０２１９９号公報には、類似の音声通信装置が開示されているが、それら２つの公報のいずれにも、上述の第１の態様による音声通信装置及び上述の第４の音声通信システムにおける、「前記第１の量子化手段から出力された前記第１の分割数の分割帯域毎のベクトル量子化済み線形予測係数を所定個集めるベクトル蓄積手段」なる構成要件、及び「前記ベクトル蓄積手段によって前記所定個集められたベクトル量子化済み線形予測係数の中から類似性のあるものとないものに分離し、類似性のある複数のベクトル量子化済み線形予測係数の中から、その代表ベクトル値として一つの代表ベクトル量子化済み線形予測係数を算出し、この代表ベクトル量子化済み線形予測係数と、類似とみなされなかった残りのベクトル量子化済み線形予測係数とを出力する類似度判定手段」なる構成要件を開示していない。更に、上述の第２及び第３の態様による音声通信装置及び上述の第５乃至第７の音声通信システムにおける、別の構成要件も一切開示していない。
【００２７】
【発明の実施の形態】
次に本発明の実施の形態について説明する。
【００２８】
本発明は、予め定めた音声帯域を第１の分割数の帯域に分割してその分割帯域のそれぞれについて入力音声信号を線形予測分析して線形予測係数を出力する線形予測分析手段と、線形予測分析手段から出力された分割帯域毎の線形予測係数を圧縮するための第１のベクトル量子化手段と、ベクトル量子化済線形予測係数を集め、その中の類似性の高い複数個のベクトル値を一つのベクトル値で代表させる手段と、前記分割帯域毎の線形予測係数と入力音声信号とを受け、残差信号を抽出する逆フィルタと、残差信号を第２の分割数の帯域に分割し、その分割帯域のそれぞれの残差信号に基づいて分割帯域毎に音源信号を抽出する音源分析手段と、前記帯域毎の音源分析手段から、ケプストラム信号を抽出するケプストラム分析手段と、前記ケプストラム分析手段を基に各帯域毎の音源情報を補正する音源補正手段と、前記音源補正手段から出力される各帯域毎の音源信号を圧縮するための第２のベクトル量子化手段と、線形予測分析手段から出力された分割帯域毎の線形予測係数と音源分析のための第２のベクトル量子化手段から出力された分割帯域毎の音源信号とをそれぞれ多重化して伝送路へ出力する多重化手段と、伝送路を経て入力された信号から分割帯域毎の線形予測係数と分割帯域毎の音源信号とをそれぞれ分離する分離手段と、分離手段からの線形予測係数と音源信号とから合成音声信号を再生する合成手段とを有することを特徴とする。
【００２９】
この発明では、分割帯域のそれぞれについて入力音声信号を線形予測分析して線形予測係数（ＬＰＣ係数）を得るようにしたため、従来のＬＰＣ分析の欠点といわれていた、（１）フォルマント帯域幅の過小推定、（２）第３フォルマントの近似性の悪さをそれぞれ改善でき、このＬＰＣ係数を用いて逆フィルタにより高精度の残差信号を抽出することができる。
【００３０】
また、本発明は、この高精度の残差信号を更に帯域分割し、それぞれについて音源分析手段にて音源信号を得るようにしたため、各帯域毎に混在している有声音声／無声音声を分離し、有声音声においては各帯域毎に最適な音源情報の抽出ができる。更に、各帯域毎に音源信号の揺らぎを測定し、かつ補正するため、自然音声に近い揺らぎを持つ音源信号の抽出ができる。従って、この発明では、個々の特性に合わせた精度の良い音源情報を抽出することができるため、本来の人間の発声機構に忠実な音声分析・合成ができる。
【００３１】
加えて、ベクトル量子化済線形予測係数を全て伝送するのではなく、類似性のあるベクトル値は一つの代表ベクトル値のみ伝送する代表ベクトル送出方式であるため、音質を保ちながら、通信情報量の削減をすることができる。
【００３２】
また、本発明では、分析側にて有声／無声を判定することにより、無声時に伝達しなくて良いピッチ情報分のｂｉｔ数をＬＰＣ係数側に振り向け、無声音声時のスペクトル再現精度を向上させ、通信情情報量の増加することなく音声品質向上させることができる。
【００３３】
次に、本発明の実施例について図面を参照して説明する。
【００３４】
図１は本発明になる音声通信装置の一実施例のブロック図に示す。同図において、入力音声信号は音声帯域制限用ローパスフィルタ（ＬＰＦ）１により例えば３００Ｈｚ〜３．４ｋＨｚの電話音声帯域に制限された後、Ａ／Ｄ変換器２に供給されて所定の標本化周波数（例えば８ｋＨｚ）で標本化された、所定量子化ビット数（例えば１６ビット）の音声データに変換される。
【００３５】
この音声データは、バンドパスフィルタ群３に供給されて１．２ｋＨｚを中心に帯域を２分割される。すなわち、音声データはバンドパスフィルタ群３を構成するバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）３１及び３２にそれぞれ供給され、ＢＰＦ３１から帯域が３００Ｈｚ〜１．２ｋＨｚと、ＢＰＦ３２から帯域が１．２ｋＨｚ〜３．４ｋＨｚとされて取り出される。
【００３６】
ＢＰＦ３１及び３２から出力された帯域分割音声データは、分割帯域毎に対応して設けられた線形予測分析器（ＬＰＣ分析器）４１及び４２に供給され、公知の線形予測分析によりＬＳＰパラメータ、αパラメータ等のＬＰＣ係数に変換された後、ＬＰＣ逆フィルタ６にＡ／Ｄ変換器２の出力音声データと共に入力される。
【００３７】
ＬＰＣ分析器４１及び４２からのＬＰＣ係数（本例ではαパラメータを使用）を圧縮・量子化するためのベクトル量子化器５１及び５２に入力し、それぞれのベクトル量子化とを算出しベクトル蓄積器２０１及び２０２に送出する。ベクトル蓄積は音声の声道周期として違和感のない時間長である１００ｍｓｅｃ〜２２０ｍｓｅｃ（本実施例は１フレーム２２．５ｍｓｅｃとして、１０フレーム分を蓄積）のベクトル値を蓄積するとともに、類似度判定器２１１〜２１２に送出する。類似度判定器は、前記１０フレーム分のベクトル信号の中から類似性のある信号を抽出し、その中の一つのみを代表ベクトルとして選択する。実験的には、有声音声の場合は１０フレーム中２〜５フレームが類似性があると算出される場合が多い。よって線形予測ベクトル量子化情報量の２〜５フレーム分のデータを１フレーム分のデータに（すなわち１／２〜１／５に）、情報圧縮が可能である。選択された代表ベクトルと、類似性なしと判定されたベクトルを多重化装置１３へ送る。
【００３８】
ＬＰＣ逆フィルタ６はＡ／Ｄ変換器２の出力音声データに対し、ＬＰＣ分析器４１及び４２からの２つの分割帯域のＬＰＣ係数を用いて線形予測分析のスペクトル包絡特性とは逆のフィルタ特性を付与し、残差信号を出力する。この残差信号は、バンドパスフィルタ群７に供給されて１．５ｋＨｚと２．５ｋＨｚを境にして帯域が３分割される。すなわち、残差信号は、バンドパスフィルタ群７を構成するＢＰＦ７１、７２及び７３にそれぞれ供給され、ＢＰＦ７１から３００Ｈｚ１．５ｋＨｚの周波数成分が取り出され、ＢＰＦ７２から１．５ｋＨｚ〜２．５ｋＨｚの周波数成分が取り出され、ＢＰＦ７３から２．５ｋＨｚ〜３．４ｋＨｚの周波数成分が取り出される。
【００３９】
ＢＰＦ７１、７２及び７３からそれぞれ取り出された帯域分割残差信号は、分帯域毎に対応して設けられた音源分析器８１１〜８１２、８２１〜８２２及び８３１〜８３２にそれぞれ供給され、ここで２乗和されて分割帯域毎の音源信号（電力）として取り出される。音源分析器８１１〜８１２、８２１〜８２２及び８３１〜８３２からの各帯域毎の音源信号は、ケプストラム分析器９１１〜９１２、９２１〜９２２及び９３１〜９３２にそれぞれ供給され、各帯域毎の音源信号の周波数軸上のケプストラム値（ケフレンシー）を算出し、音源補正器１０１１〜１０１２、１０２１〜１０２２及び１０３１〜１０３２に出力する。音源補正器１０１１〜１０１２、１０２１〜１０２２及び１０３１〜１０３２はケプストラム値のケフレンシー上の分散値を測定し、分散が小さいときには、定常信号と判断、分散が大きいときは揺らぎがある信号と判断する。揺らぎがあると判断された音源信号はピッチ周期（声帯信号）に同期した変動（揺らぎ）を与える。更に、音源補正器１０１１〜１０１２、１０２１〜１０２２及び１０３１〜１０３２の出力は第２のベクトル量子化器である、ベクトル量子化器１２１、１２２、及び１２３に入力する。多重化装置１３は、ベクトル量子化器１２１、１２２及び１２３からそれぞれ取り出された分割帯域毎の音源信号（電力）と、もう一つのベクトル量子化器５１及び５２からそれぞれ取り出された２つの分割帯域のＬＰＣ係数とをそれぞれ多重化して伝送路へ出力する。
【００４０】
尚、音深分析はＢＰＦ７で各帯域に分割された、それぞれの帯域毎での倍ピッチ又は半ピッチを含めて算出するようにＢＰＦ７の出力信号を更に２分割し、それぞれの計算結果からどちらかの分割側（２ヶのうち１ヶ）がより正しいかを各帯域毎に判定器１１１、１１２、１１３で判定して、入力信号により近い値を示す分析ルートを正しい値とし、そのルートから得られた値を正しい各帯域毎の分析情報とする。
【００４１】
合成側（受信側）では入力された多重化信号を分離器１４で上記の３つの分割帯域の音源信号（電力）と２つの分割帯域のＬＰＣ係数とをそれぞれ分離するとともに、選択された代表ベクトル値と、類似性なしと判定されたベクトル値を大フレーム（１００ｍ〜２００ｍ）分の値に復元した後、通常の線形計算に扱えるスカラー値に復元する。このうちＬＰＣ係数はＬＰＣ補間器１５に供給され、音声帯域の上位側と下位側をそれぞれ示しているＬＰＣ値（ベクトル値）を、線形演算で扱えるスカラー値に変更した後、両ＬＰＣ計数（スカラー値）を単純に重ね合わせることで、音声全帯域を表現しているＬＰＣ係数に再生し、ここで一定周期（例えば２２．５ｍｓｅｃ）毎に入力されるＬＰＣ係数の前回の入力値と今回の入力値とを利用した線形補間値から、例えば５．６２５ｍｓｅｃ単位のＬＰＣ係数に修正される（換言すると、２２．５ｍｓｅｃ単位で変化するＬＰＣ係数が、５．６２５ｍｓｅｃ単位で変化するＬＰＣ係数に変換される）。
【００４２】
また、分離器１４により分離された分割帯域毎の音源信号（電力）は音源復調器１６に供給され、ここで帯域毎の音源信号（電力）を補間処理して全帯域（３００Ｈｚ〜３．４ｋＨｚ）のピッチ情報に復元される。ここで音源復調器１６は３つのバンドパスフィルタ群を持ち、それぞれ、低域、中域、高域の音源再生用として、各帯域毎の音源情報（スカラー値）をフィルタ係数とし、その帯域に対応したピッチ情報をエネルギーとして駆動する。そしてこの３つのフィルタの出力の線形和が、音声全帯域を表す音源情報となる。ＬＰＣ合成フィルタ１７は、ＬＰＣ補間器１５から出力された修正後のＬＰＣ係数をフィルタ係数とし、音源復調器１６から出力された復調後のピッチ情報を入力エネルギーとしたディジタル合成音声データを再生する。
【００４３】
このディジタル合成音声データは、Ｄ／Ａ変換器１８に供給されてディジタル・アナログ変換されてアナログ信号の合成音声信号として取り出され、次段のＬＰＦ１９により不要周波数成分を除去された後、再成合成音声信号として出力される。
【００４４】
このように、この実施例では、音声信号帯域を２分割して得られたＬＰＣ係数を用いてＬＰＣ逆フィルタ６により抽出した高精度の残差信号を更に３つの帯域に分割し、それぞれについて音源分析器８１１〜８１２、８２１〜８２２及び８３１〜８３２にて音源信号を得ることにより、各帯域毎に混在している有声音声／無声音声を分離し、個々の特性に合わせた精度の良い音源情報を抽出することができ、かつ各帯域毎に音源信号の揺らぎを測定し補正するため、自然音声に近い揺らぎを持つ音源信号の抽出ができる。従って、本来の人間の発声機構に忠実な音声分析・合成ができる。
【００４５】
更に周波数分析上の欠点である倍周期検出を補正するために、音源分析器を２分割し、ＢＰＦ７で分割されたそれぞれの帯域における倍ピッチ又は、半ピッチを含めて算出しているため、分析エラーを極限できるという特徴を持つ。
【００４６】
また、声道情報であるベクトル量子化済線形予測係数を全て送るのではなく、類似性のあるものは一つの代表値のみを送るため、音質の低下なしで、通信情報量の削減ができる。
【００４７】
なお、本発明は上記の実施例に限定されるものではなく、例えばバンドパスフィルタ群３及び６の各ＢＰＦの特性は固定として説明したが、入力情報を基に中心周波数を可変することもでき、また、分割数も２分割から４分割程度まで可能であること、ケプストラムの分散値の判定は本実施例では固定として説明したが、ピッチ周波数に応じて可変してもよいことが実験的に確認されている。
【００４８】
従来のＬＰＣボコーダはＬＰＣ分析に４０ビット、ピッチに７ビット、音源に６ビット、同期に１ビットの計５４ビットを１フレーム２２．５ｍｓｅｃとして伝送（５４／２２．５ｍ＝２４００ｂｐｓ）としている。
【００４９】
今回の方式はＬＰＣ分析におけるベクトル量子化器（５１と５２）のそれぞれのビット割当を１０ビットとし、計２０ビットをＬＰＣ係数に割り当てる。また、代表値選択情報用としての類似度判定情報を３ビットとし、計６ビットを割り当てる。更に音源情報にしてもベクトル量子化器（１２１、１２２、１２３）のそれぞれのビットを４ビットとし、計１２ビットを音源情報に割り当てる。また、ピッチ情報として各帯域の音源毎に５ビットの計１５ビットを割り当てる（ＬＰＣ係数２０ビット、類似度判定情報６ビット、音源情報１２ビット、ピッチ情報１５ビット、同期１ビットの計５４ビットで実現できる）。
【００５０】
よって、本発明の実施例において、更なる音質向上をビット情報の増加無く実現できることがわかる。
【００５１】
さらに、Ａ／Ｄ変換器２からの出力音声信号を、有声／無声検出器２２で、有声信号か無声信号かを判定し、有声信号時は、逆フィルタＬＰＣ６にそのまま音声信号を渡し、前述した実施例通りの動作を行う。
【００５２】
有声／無声検出器２２で無声音と判定された場合は、逆フィルタＬＰＣ６への出力を停止し、ＬＰＣ分析器４１〜４２に対して、ＬＰＣ分析次数可変の指示を出す。この指示を受けたＬＰＣ分析器４１〜４２はＬＰＣ分析次数を増やし、スペクトル分析精度を上げる。前述の実施例にも指示した通り、ＬＰＣ係数に２０ｂｉｔ、音源情報として１２ｂｉｔが通常割り当てられるが、無音声信号時には、音源情報として不要となったｂｉｔを振り向け、ＬＰＣ係数を３０ｂｉｔに増やすことができ、音声品質の向上が図られる。
【００５３】
尚、残りの２ｂｉｔは有声／無声判定信号に使用する。
【００５４】
このように、有声／無声検出器２２は、入力音声信号に対し有声／無声の判定し、その有声／無声判定結果により、ＬＰＣ分析器４１及び４２における線形予測分析の分析次数を可変する手段として作用する。なお、有声／無声検出器２２は、入力音声信号に対し有声／無声の判定し、その有声／無声判定結果により、ＬＰＣ分析器４１及び４２における線形予測分析の分析次数及びベクトル量子化器（５１と５２）におけるベクトル量子化数を可変するようにしても良い。
【００５５】
合成側に関しては、送信側から送られてくる信号の前記有声／無声判定信号から、有声／無声判定器２３がｂｉｔ振り当て数を判定し、ＬＰＣ係数の復元する為のｂｉｔ数、音源信号ｂｉｔ数を分離器１４に指示を出す。以降の合成音声生成動作は前述の実施例と同一に実施できる、よって本発明により、無声音声時の音声再現性が高められ、更なる音質向上が可能となる。
【００５６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、分割帯域のそれぞれについて入力音声信号を線形予測分析して線形予測係数（ＬＰＣ係数）を用いて逆フィルタにより高精度の残差信号を抽出した後、この高精度の残差信号を更に帯域分割し、それぞれについて音源分析手段にて音源信号を得ることにより、各帯域毎に混存している有声音声／無声音声を分離するようにしたため、個々の特性に合わせた（各周波数帯域毎に最適な）精度の良い音源情報を抽出することができるとともに、周波数分析上の欠点といえる、倍ピッチ、半ピッチによる分析エラーを防ぐことができ、各帯域毎に音源信号の揺らぎを測定しかつ補正するため自然音声に近い揺らぎを持つ音源信号の抽出をし、本来の人間の発声機構に忠実な音声分析・合成ができ、より自然性の高い合成音声を得ることができる。また、本発明によれば、ＬＰＣ係数の増加させることなく、より忠実なスペクトルの再現ができる一方、より情報の圧縮度が高い狭帯域音声通信を行うことができる。
【００５７】
また、本発明では、分析側にて有声／無声を判定することにより、無声時に伝達しなくて良いピッチ情報分のｂｉｔ数をＬＰＣ係数側に振り向け、無声音声時のスペクトル再現精度を向上させ、通信情情報量の増加することなく音声品質向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例のブロック図である。
【図２】従来例のブロック図である。
【符号の説明】
１、２０１　音声帯域制限用ローパスフィルタ（ＬＰＦ）
２、２０２　Ａ／Ｄ変換器
３、７　バンドパスフィルタ群
３１、３２、７１、７２、７３　バンドパスフィルタ（ＢＰＦ）
４１〜４２、２０３　ＬＰＣ分析器
５１〜５２、１２１〜１２３　ベクトル量子化器
６　ＬＰＣ逆フィルタ
８１１〜８１２、８２１〜８２２、８３１〜８３２　音源分析器
９１１〜９１２、９２１〜９２２、９３１〜９３２　ケプストラム分析器
１０１１〜１０１２、１０２１〜１０２２、１０３１〜１０３２　音源補正器
１１１〜１１３　判定器
１３　多重化装置
１４　分離器
１５　ＬＰＣ補間器
１６　音源復調器
１７　ＬＰＣ合成フィルタ
１８、２１４　Ｄ／Ａ変換器
１９、２１５　ローパスフィルタ（ＬＰＦ）
２０１〜２０２　ベクトル蓄積器
２１１〜２１２　類似度判定器
２２　有声／無声検出器
２３　有声／無声判定器
２０４　音源分析器
２０５　ピッチ抽出器
２０６　多重化装置
２０７　分離器
２０８　パルス列発生器
２０９　有声／無声判定器
２１０　雑音発生器
２１１　スイッチ回路
２１２　音源復調器
２１３　ＬＰＣ合成フィルタ
【図１】
2004077688.tif 000003
【図２】
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