(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
周期性を有する信号のうち、時間方向の基本周期をｎ（ｎは、２以上の整数）分の１に分割する分割位置に中心を置くように時間窓をそれぞれ配置して範囲の異なる複数の部分を取り出し、
各時間窓によって取り出された複数の部分についてパワースペクトルを算出し、
算出したパワースペクトルを同一の比率で加算することを特徴とする周期信号処理方法。
【請求項２】
請求項１記載の周期信号処理方法によって得られたパワースペクトルに、周波数方向で基本周期の幅を有する矩形の平滑化関数を畳み込むことを特徴とする周期信号処理方法。
【請求項３】
請求項１記載の周期信号処理方法によって、周波数方向の所定の範囲毎にパワースペクトルの累積和を求め、
前記周波数方向で定められた間隔を隔てた二点における前記所定の範囲の前記パワースペクトルの累積和の差を求めて線形補間を行うことを特徴とする請求項１に記載の周期信号処理方法。
【請求項４】
前記線形補間によって得られる平滑化されたパワースペクトルを、対数変換し、予め定める補正を行い、指数変換することを特徴とする請求項３に記載の周期信号処理方法。
【請求項５】
請求項１記載の周期信号処理方法によって求められたパワースペクトルを請求項２〜４のいずれか１つに記載の周期信号処理方法によって求められたパワースペクトルで除算して得られたスペクトルから、１を減算し、重み付きのフーリエ変換を計算することによって、基本周期の値を求めることを特徴とする周期信号の分析方法。
【請求項６】
基本周期の周波数の瞬時周波数に反比例する割合で時間軸を伸縮することによって、見かけ上一定の基本周期の周波数を有する信号となるように変換した周期性を有する信号について、請求項１記載の周期信号処理方法によって求められたパワースペクトルを請求項２記載の周期信号処理方法によって求められたパワースペクトルで除算して得られたパワースペクトルから、１を減算して得られる周期性に起因する成分だけを残したスペクトルに、予め定める基本周期の周波数を用いて設計した直交位相信号を畳込んで得られる信号の絶対値としてこの信号に含まれる周期成分の割合を求めることを通じて、この信号に含まれる非周期成分の割合を求めることを特徴とする周期信号の分析方法。
【請求項７】
請求項１〜４のいずれか１つに記載の周期信号処理方法によって得たスペクトルを用いて、前記周期信号を別の信号に変換することを特徴とする周期信号変換方法。
【請求項８】
周期性を有する信号のうち、時間方向の基本周期をｎ（ｎは、２以上の整数）分の１に分割する分割位置に中心を置くように時間窓をそれぞれ配置して範囲の異なる複数の部分を取り出す取出手段と、
各時間窓によって取り出された複数の部分についてパワースペクトルを算出する算出手段と、
算出したパワースペクトルを同一の比率で加算する加算手段とを含むことを特徴とする周期信号処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、周期信号処理方法、周期信号変換方法および周期信号処理装置ならびに周期信号の分析方法に関し、特に音などの周期信号を処理するための周期信号処理方法および周期信号処理装置、音などの周期信号を変換するための周期信号変換方法、ならびに音などの周期信号の基本周期または非周期成分を分析する周期信号の分析方法する。
【背景技術】
【０００２】
音声の分析・合成などにおいて、音声のイントネーションを制御する場合や音声の編集合成において自然な音声の抑揚を与えるためには、元々格納されている音声の音色を保ちつつ音声の基本周波数を変えることが必要である。また、自然の音をサンプリングして電子楽器の音源として用いる場合も、音色を一定に保ちつつ基本周波数を変えることが必要である。また、基本周波数の変換においては、サンプリング周期で決定される分解能よりも詳細に基本周波数を設定する必要がある。他方、放送などにおいて情報提供者のプライバシーを守るために、個人性がわからないように音声を変換する場合には、音高を変えずに音色を変えたり、音色と音高の双方を変えたりする必要がある。
【０００３】
また、異なった俳優の声を合成をすることによって、実際に声優を雇わなくても新しい声優の声を作り出すことなど、既存の音声資源の再利用が、ますます強く求められるようになっている。高齢化社会を迎え、さまざまな聴覚障害や認知能力の障害などによりそのままでは音声や音楽の内容を聞き取ることが困難な人々の増加が予想されている。このような人たちの劣化した聴覚能力や認知能力に適合するように元の情報を失うことなく速度や、周波数帯域、声の高さを変換する方法は、強く要請されている。
【０００４】
このような目的を達成するための第１の従来技術では、スペクトル包絡を表わすモデルを仮定して、モデルのパラメタを適当な評価関数の下でスペクトルのピークを重視して近似するようにパラメタを最適化することでスペクトル包絡を求めている（たとえば非特許文献１参照）。
【０００５】
また、第２の従来技術では、周期信号であることを自己回帰モデルのパラメタ推定方式の中に組み込んでいる（たとえば非特許文献２参照）。
【０００６】
また、第３の従来技術では、ＰＳＯＬＡ（Pitch Synchronous OverLap Add）法のように時間領域での波形の伸縮と時間を移動させた重ね合わせにより音声を加工している。
【０００７】
【非特許文献１】今井聖，北村正，「対数振幅特性近似フィルタを用いた音声の分析合成系」，電子通信学会論文誌，７８／６，Ｖｏｌ．Ｊ６１−Ａ，Ｎｏ．６，ｐｐ５２７−５３４
【非特許文献２】中田和男，「ピッチ周波数に影響されないホルマント抽出」，日本音響学会誌５０巻２号（１９９４），ｐｐ１１０−１１６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述した第１および第２の従来技術のいずれも、特定のモデルを仮定しているためモデルを記述するパラメタの個数を適切に決定しなければ、正しいスペクトル包絡を推定することはできないという問題点がある。また、信号源の性質が想定したモデルと異なっている場合には、推定されたスペクトル包絡に周期性に基づく成分が混入してしまい逆に大きな誤差を生じてしまうという脆弱さを有するという問題点がある。さらに、第１および第２の従来技術では、最適化の過程で収束のための繰返し演算を必要としており、実時間処理のような時間的制約の大きい応用に不適切であるという問題点がある。
【０００９】
さらに、第１および第２の従来技術において、周期性の制御について言及すると、音源をパルス列、スペクトル包絡をフィルタとして分離してしまっているため、標本化周波数で決定される時間分解能よりも高い精度で信号の周期を指定することができないという問題点がある。
【００１０】
また第３の従来技術では、音源の周期を２０％程度以上変化させると音声の自然さが失われてしまい、自由に音声が変換できないという問題点がある。
【００１１】
また基本周波数の抽出において、従来の技術では、音声合成を前提とした基本周波数の抽出に要求される条件を論理的に詰めずに設計されているため、合理的な設計が行われていない。時間分解能をどの程度にすべきかについても、原則は無く、時間窓のサイズなども試行錯誤などの方法で決められている。そのため、抽出された基本周波数を用いて合成した信号を再分析した場合、合成に用いたものとは異なった基本周波数が求められてしまうという問題がある。
【００１２】
また従来の技術では、非周期性に関連する物理属性を体系的に関連づけていなかったため、基本周波数の時間変化およびスペクトルの時間変化の影響を非周期成分として抽出してしまい、合成の際に用いるべき正確な値を抽出することができないという問題がある。
【００１３】
したがって本発明の目的は、スペクトルのモデルに基づかず、かつ、周期性の影響を小さくできる周期信号処理方法、周期信号変換方法および周期信号処理装置、ならびに周期性を有する信号の基本周期および非周期成分を精度よく求めることができる周期信号の分析方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は、周期性を有する信号のうち、時間方向の基本周期をｎ（ｎは、２以上の整数）分の１に分割する分割位置に中心を置くように時間窓をそれぞれ配置して範囲の異なる複数の部分を取り出し、
各時間窓によって取り出された複数の部分についてパワースペクトルを算出し、
算出したパワースペクトルを同一の比率で加算することを特徴とする周期信号処理方法である。
【００１５】
また本発明は、前記周期信号処理方法によって得られたパワースペクトルに、周波数方向で基本周期の幅を有する矩形の平滑化関数を畳み込むことを特徴とする。
【００１６】
また本発明は、前記周期信号処理方法によって、周波数方向の所定の範囲毎にパワースペクトルの累積和を求め、
前記周波数方向で定められた間隔を隔てた二点における前記所定の範囲の前記パワースペクトルの累積和の差を求めて線形補間を行うことを特徴とする。
【００１７】
また本発明は、前記線形補間によって得られる平滑化されたパワースペクトルを、対数変換し、予め定める補正を行い、指数変換することを特徴とする。
【００１８】
また本発明は、周期性を有する信号のうち、時間方向の基本周期をｎ（ｎは、２以上の整数）分の１に分割する分割位置に中心を置くように時間窓をそれぞれ配置して範囲の異なる複数の部分を取り出し、各時間窓によって取り出された複数の部分についてパワースペクトルを算出し、算出したパワースペクトルを同一の比率で加算すること周期信号処理方法によって求められた第１のパワースペクトルを、この第１のパワースペクトルに、周波数方向で基本周期の幅を有する矩形の平滑化関数を畳み込んで得られる第２のパワースペクトルで除算して得られたスペクトルから、１を減算し、重み付きのフーリエ変換を計算することによって、基本周期の値を求めることを特徴とする周期信号の分析方法である。
【００１９】
また本発明は、基本周期の周波数の瞬時周波数に反比例する割合で時間軸を伸縮することによって、見かけ上一定の基本周期の周波数を有する信号となるように変換した周期性を有する信号について、前記第１パワースペクトルを前記第２パワースペクトルで除算して得られたパワースペクトルから、１を減算して得られる周期性に起因する成分だけを残したスペクトルに、予め定める基本周期の周波数を用いて設計した直交位相信号を畳込んで得られる信号の絶対値としてこの信号に含まれる周期成分の割合を求めることを通じて、この信号に含まれる非周期成分の割合を求めることを特徴とする周期信号の分析方法である。
【００２０】
また本発明は、前記周期信号処理方法によって得たスペクトルを用いて、前記周期信号を別の信号に変換することを特徴とする周期信号変換方法である。
【００２１】
また本発明は、周期性を有する信号のうち、時間方向の基本周期をｎ（ｎは、２以上の整数）分の１に分割する分割位置に中心を置くように時間窓をそれぞれ配置して範囲の異なる複数の部分を取り出す取出手段と、
各時間窓によって取り出された複数の部分についてパワースペクトルを算出する算出手段と、
算出したパワースペクトルを同一の比率で加算する加算手段とを含むことを特徴とする周期信号処理装置である。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、周期性を有する信号に対して、分析位置に依存しないパワースペクトルを得ることができ、精度の高いパワースペクトルを求めることができる。周期性を有する信号のうち、時間方向の基本周期をｎ（ｎは、２以上の整数）分の１に分割する分割位置に中心を置くように時間窓をそれぞれ配置して範囲の異なる複数の部分を取り出し、時間窓によって取り出された複数の部分についてパワースペクトルを算出し、算出したパワースペクトルを同一の比率で加算するという簡単な処理によって、分析位置に依存しないパワースペクトルを得ることができ、このような分析位置に依存しないパワースペクトルを得るために、複雑な計算、およびパラメタの調整をする必要がないか、あるいは極めて限定された少数のパラメタのみを設定するだけでよい。したがって、目的に応じた設計を容易に行うことができ、また簡単に計算できる関数のみを用いることができるので、短時間に簡単に、分析時刻に依存しないスペクトログラムを得ることができる。
【００２３】
時間方向の基本周期をｎ（ｎは、２以上の整数）分の１に分割する分割位置に中心を置くように時間窓をそれぞれ配置することによって、信号の時刻による変動をゼロ（０）とすることができる。
【００２４】
また本発明によれば、分析位置に依存しないパワースペクトルを用いることができるため、分析位置に依存せずに、周波数方向の周期性を取り除いたスペクトルを求めることができる。このように時間方向と周波数方向の双方において周期性の影響が取り除かれたスペクトルを、音声合成、音声変換および音声認識などにおいて用いることによって、合成音または変換音の品質および音声認識の認識率を向上させるなどの効果を達成することができる。
【００２５】
また本発明によれば、前記周波数方向の所定の範囲毎にパワースペクトルを求め、前記周波数方向で定められた間隔を隔てた二点における前記所定の範囲のパワースペクトルの差を求めて線形補間することによって、周波数方向に、さらに平滑化されたスペクトログラムを得ることができ、周波数方向の信号強度を平滑化して、ノイズを低減することができる。
【００２６】
また本発明によれば、前記線形補間によって得られる平滑化されたパワースペクトルを、対数変換し、予め定める補正を行い、指数変換することによって、前述した各処理によって平滑化され過ぎた部分についてのパワースペクトルを元に戻すことができ、特に音声信号を処理するときに、音声に忠実なスペクトルを得ることができる。
【００２７】
また本発明によれば、平滑化されたスペクトログラムを用いて、周期信号を別の信号に変換している。このため周波数方向および時間方向の周期性の影響が小さくなる。したがって、時間分解能および周波数分解能をバランスよく決定することができる。
【００２８】
また本発明によれば、精度よく基本周期の値を求めることができる。基本周波数は、基本周期の値の逆数で表される。基本周波数に応じて適切なサイズの時間窓を選択すれば、音声合成に用いた場合に元の信号と同じ基本周波数が抽出されるような信号を合成することができる。また、複数の基本周波数を有する信号を適切に分析することができるようになるので、これまで分析合成を適切に行うことができなかっただみ声の分析合成が可能となる。
【００２９】
また本発明によれば、非周期性を正確に推定することができる。正確に推定された非周期性を用いれば、音声合成および音声変換などにおいて、合成音声および加工音声の品質を改善することができる。また、非周期性の推定方法に根拠の曖昧な非線形処理を含まないため、声を利用した診断などに応用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
図１は、本発明の実施の一形態の音声変換方法を実現するための周期信号変換装置１を示す概略ブロック図である。図２〜４は、周期信号変換装置１が有するパワースペクトル取得部２を示す概略ブロック図である。前記音声変換方法は、周期信号処理方法を含んでいる。周期信号変換装置１は、音声信号の周期性を積極的に利用することによって、繰返しと収束の判定を含む計算を必要としない直接的な計算でスペクトル包絡を求めることを可能とする。また、そうして求めたスペクトル包絡から信号を再合成する際に位相を操作することにより、標本化周期よりも細かな分解能での周期の制御と音色の制御を実現する。周期信号変換装置１は、マイクロコンピュータによって実現され、ＣＰＵ（中央演算処理装置）などの処理回路が、予め定めるプログラムを実行することによって実現される。
【００３１】
周期信号変換装置１は、パワースペクトル取得部２、基本周期計算部３、平滑化スペクトル変換部４、音源情報変換部５、位相調整部６および波形合成部７を備える。これらの各部は、処理回路が、予め定めるプログラムを実行することによって機能する。周期信号変換装置１を用いて、２２．０５ｋＨｚ、かつ１６ビットで標本化された音声を変換する例を説明する。
【００３２】
パワースペクトル取得部２は、周期性を有する信号のうち、時間方向に１周期の範囲であって、かつ時間方向に予め定める時間だけ異なる２つの範囲の部分を、窓関数（時間窓）を用いて取り出し、窓関数によって取り出された２つの部分についてパワースペクトルを算出し、算出したパワースペクトルを同一の比率で加算し、加算した前記パワースペクトルの周波数方向の累積和に基づいてスペクトログラムを得る。パワースペクトル取得部２は、周期信号処理装置である。
【００３３】
まず原理について、以下に説明する。図５は、入力信号である音声波形を示すグラフであり、図６は、窓関数を示すグラフである。図５および図６において横軸は、時間を表し、縦軸は振幅を表す。
【００３４】
本発明の周期信号処理方法を用いることによって、パワースペクトル取得部２において、理論的に時間方向の変動を原理的には完全に取り除くことができることを保証することができる。この周期信号処理方法では、一種類の時間窓（窓関数）から求めたパワースペクトルと、それと同じ時間窓を時間方向に予め定める時間だけ移動させて求めたパワースペクトルとを同一の比率で加算することによって、目的とするパワースペクトルを求める。前記予め定める時間は、１周期（すなわち基本周期）の半分である。以後、一種類の時間窓（窓関数）から求めたパワースペクトルと、それと同じ時間窓を時間方向に予め定める時間だけ移動させてた時間窓とを合わせて、ＴＡＮＤＥＭ窓という場合がある。
【００３５】
周期信号処理方法で用いる窓関数は、周期信号を分析した場合に、ある調波成分のパワースペクトルに対する隣接する調波成分およびそれ以上離れた調波成分からの影響が十分に小さい窓関数であれば、どのような窓関数が用いられても構わない。
【００３６】
まず入力信号の一部を取り出すための時間窓を用意する。この時間窓の周波数特性は、低域通過型であり、かつ直流成分を通すものであるとする。帯域通過特性を有する場合には、中心周波数と同じ周波数の信号を用いて同期検波することによって中心周波数を直流に変換することができる。したがって、このように特性を指定することによって議論の一般性が失われることはない。この窓関数をｗ（ｔ）と表すことにする。また時間窓ｗ（ｔ）のフーリエ変換をＨ（ω）と表すことにする。ここでωは、角周波数を表す。Ｈ（ω）は、低域通過特性を有するので、ある角周波数ω０＝２πｆ０以上の角周波数の成分は、通過しないものとみなす。なお、ここでｆ０は、ω０に対応する周波数を表す。実際には、ω０以上の成分も、わずかではあるが通過する。その場合については、後に説明する。
【００３７】
このような窓関数を用いて、基本周波数がｆ０であるような周期関数ｘ（ｔ）を分析することとする。周期関数であるｘ（ｔ）は、次のようにフーリエ級数として表すことができる。
【００３８】
【数１】
0005275612.tif 000002
【００３９】
ここで、Ｚは、整数全体の集合を表し、Ｘｋは、一般に複素数となる。また、Ｔ０＝１／ｆ０は、基本周期を表す。
【００４０】
窓関数を用いた短時間フーリエ変換は、この信号ｘ（ｔ）と、窓関数ｗ（ｔ−τ）との積として表される信号ｓ（ｔ）＝ｘ（ｔ）ｗ（ｔ−τ）のフーリエ変換となる。窓関数が、時刻０を中心とする関数である場合には、τは、分析時の窓の中心時刻を表す。この時刻を明示的にパラメタとして用いて、時刻τを中心とする窓のフーリエ変換をＨ（ω，τ）と表すこととすると、Ｈ（ω，τ）はＨ（ω）を用いて、次のように表される。
Ｈ（ω，τ）＝Ｈ（ω）ｅ−ｊωτ                                  …（２）
【００４１】
時間領域での積は、フーリエ変換によって周波数領域での畳込みに対応している。ここで、信号ｘ（ｔ）のフーリエ変換を求めておく。
【００４２】
【数２】
0005275612.tif 000003
【００４３】
ここでδ（ω）は、ディラック（Dirac）のデルタ関数である。この周波数軸上で等間隔に配置されたデルタ関数の列として表されるＸ（ω）が、時刻τに置かれた窓関数のフーリエ変換であるＨ（ω，τ）と畳込まれ、短時間フーリエ変換Ｓ（ω，τ）となる。
【００４４】
ところで、Ｈ（ω）は、ω０よりも高い角周波数成分を通さないように設定されている。したがって、ある角周波数ωに注目したとき、Ｓ（ω，τ）に影響を与えるのは、ωに最も近い角周波数の成分と、次に近い角周波数成分の２つの成分だけとなる。なお、２つの成分は隣接しているので、式における調波を表す番号は、片方の成分が偶数であれば、他方の成分は奇数となる。
【００４５】
Ｓ（ω，τ）のふるまいを調べるために、分析の対象となる信号のフーリエ変換Ｘ（ω）を、以下のように片方の係数を１とした２つの複素指数関数からなる信号と考えても、一般性は失われない。
【００４６】
【数３】
0005275612.tif 000004
【００４７】
この信号と、時刻τに置かれた窓関数のフーリエ変換Ｈ（ω，τ）とを畳込むことによって、分析時刻に依存したスペクトルＳ（ω，τ）が求められる。ここで、Ｈ（ω，τ）をＨ（ω）と時間遅れを表す複素数を用いて表すこととする。
【００４８】
【数４】
0005275612.tif 000005
【００４９】
ここで、＊は畳込みを表す。この絶対値の自乗を求めて整理することによって、次のようにパワースペクトルが求められる。
【００５０】
【数５】
0005275612.tif 000006
【００５１】
この式の右辺の第３項は、窓の時刻τの変化に応じて正弦波状に変化する成分を表している。
【００５２】
ここで、Ｈ（ω，τ）を、基本周期の半分だけ移動させて信号を切り出し、パワースペクトルを求めることを考える。すなわち、Ｈ（ω，τ−Ｔ０／２）を用いて、パワースペクトルを求めることとする。整理すると、次式が得られる。
【００５３】
【数６】
0005275612.tif 000007
【００５４】
ここで、│Ｓ（ω，τ）│２と│Ｓ（ω，τ＋Ｔ０／２）│２とを加えると、以下が得られる。
【００５５】
【数７】
0005275612.tif 000008
【００５６】
右辺には、窓の置かれた時刻τが含まれていない。すなわち、どの時刻で分析しても同じパワースペクトルを求めることができる。
【００５７】
次に、ωよりも大きな角周波数からの影響について説明する。実質的には、それらの成分からの影響は、無視できる程度の大きさになる。たとえば、よく用いられるハニング（hanning）窓を例にとると、ハニング窓をここで説明した方法で用いる場合、窓の長さを分析対象とする信号の２倍とすることが合理的である。その場合、窓の振幅周波数特性の最小のサイドローブは、周波数の３乗に反比例して減衰する。ハニング窓のサイドローブは、正と負に極性を交互に変えながら減衰する。しかしながら、ここでは最悪条件を考慮するために同じ極性の場合について評価する。このように考えると、ハニング窓の場合、サイドローブ全体の寄与は、以下の級数の極限によって上限が抑えられる。
【００５８】
【数８】
0005275612.tif 000009
【００５９】
この値は２Ｃ０を超えない。ここでＣ０は、最初のサイドーローブレベルを表す。結局、最悪の場合でも影響は−２５ｄＢを超えることはない。調波のレベルが等しい場合には、この影響は注目している調波のレベルを約０．５ｄＢ変化させる程度である。この程度の影響は、音声のスペクトルの時間的変動と比較すると、十分に小さいため、実質的に無視することができる。実際の信号の場合には、前述したようにサイドローブの極性が相殺し、また、成分間の位相も一般には一致しないため、影響はこの上限よりも遥かに少なくなる。なお、このように設計したハニング窓の場合、振幅周波数特性には、ｋｆ０／２（ｋは、−１，０，１以外の整数）に零点があるので、ｎ１ｆ０／２（ｎ１は、整数）のパワースペクトルには、誤差が全く含まれない。
【００６０】
また、パワースペクトル取得部２では、スペクトルの正定値性を保証しかつ、新しい標本化定理の考え方に基づくことで一意性と最適性とを保証することのできるスペクトル復元を行う。新しい標本化定理では、アナログ信号の標本化と、標本からのアナログ信号の復元とを一体のものとして考える。この標本化定理を説明する。
【００６１】
ここでは、まず、対象とする系を定義しておく。標本化は、未知の入力信号（関数）をｆ∈Ｈを、ある関数φ１（ｔ）をインパルス応答とするような分析用関数により処理したものを、離散的に取り出す操作であると考える。また、標本からアナログ信号への復元は、積分が標本値となるようなデルタ関数をある関数φ２（ｔ）をインパルス応答とするような合成用関数によって次々に処理していく操作であると考える。
【００６２】
このように標本化と標本からの復元を定義した上で標本化定理を見直す。まず、分析合成の関数の相互関数ａ１２（ｋ）を計算しておく。
【００６３】
【数９】
0005275612.tif 000010
【００６４】
なお、〈ａ（ｔ），ｂ（ｔ）〉は、ａ（ｔ）とｂ（ｔ）の内積を表し以下のように定義される。
【００６５】
【数１０】
0005275612.tif 000011
【００６６】
これらの準備の下で、以下の標本化定理が成立する。
未知の入力信号（関数）ｆ∈Ｈを考える。ここで、│Ａ１２（ｅｊω）│＞ｍを満たすようなｍ＞０が存在するとすると、次式の意味で一貫性（consistency）を満たすｆの近
似であるＶ（φ２）の要素がｆが一意的に決まる。
【００６７】
【数１１】
0005275612.tif 000012
なお、ここで、
【００６８】
【数１２】
0005275612.tif 000013
である。またＶ（φ２）は、φ２により張られるベクトル空間を表す。
【００６９】
ｃ１（ｋ）は、標本化によって得られた標本値の系列である。短時間フーリエ変換は、窓関数を包絡線として持つ複素指数関数をインパルス応答とするフィルタ処理と等価であり、スペクトログラムは、窓関数の自乗を分析用関数φ１とするフィルタ処理からの標本値を表していると解釈することができる。通常のスペクトログラムは、このｃ１（ｋ）をそのまま眺めていることに相当する。目的は、ｃ１（ｋ）を用いて、近似関数ｆを再構成し、それを同様に分析用関数を用いて分析したときに元の関数ｆを分析したときと同じ結果であるｃ１（ｋ）が得られるようにすることである。これがconsistent samplingであ
る。
【００７０】
ここで、周期信号のパワースペクトルが式８として表されることに注意する。これは、ＴＡＮＤＥＭ窓によるパワースペクトルが、窓関数の振幅周波数特性の絶対値の自乗と、隣接する２つのデルタ関数の畳込みとして表されることを意味する。周期性の影響の除去のためには、底辺の大きさが基本周波数と等しい矩形の平滑化関数を用いればよい。矩形の平滑化関数を用いる計算は、実際に平滑化を行わずとも、累積和と線形補間から容易に計算することができる。これらにより、前述した標本化定理を満たす処理を、次の手続によって求めることができる。
【００７１】
１．分析用関数と合成用関数の相関を計算し、前述した標本化定理を満たす補正係数を求める。
２．ＴＡＮＤＥＭ窓によって信号を分析し、パワースペクトルを求める。
３．パワースペクトルの累積を求める。
４．累積和の線形補間によって求められる２つの周波数における累積和の値の差によって矩形の平滑化関数による平滑化の結果を計算する。
５．平滑化されたパワースペクトルを補正係数を用いて補正する。
【００７２】
求められたスペクトルを正弦波モデルによる音声合成に用いる場合には、基本周波数が一定であれば、合成用の関数はデルタ関数となる。スペクトルからＦＩＲ（Finite      Impulse Response）フィルタを作成して合成に用いる場合には、ＦＩＲフィルタの計算に用いられる窓関数のパワースペクトルが合成用フィルタとなる。これらは、各フレームの分析に先立って、予め計算しておくことのできる値である。
【００７３】
補正されたパワースペクトルの正定値性を保証するために、次の性質を用いる。対数関数ｌｎ（ｘ）は、ｘ＝１の付近でテイラー（Taylor）展開することによって、（ｘ−１）の冪級数として表される。ここで、Δｘ=（ｘ−１）が十分に小さい場合には、１次の項
よりも高い次数の項を無視することができる。すなわち線形近似することができる。線形近似が成立している場合には、前述した補正係数をそのまま用いることができる。
【００７４】
補正係数は、厳密には複数個必要である。しかしながら、隣接する調波よりも遠い成分からの影響を考慮することは、実際の音声の処理では、様々な副作用があるので望ましくない。ここでは、隣接する調波だけを補正する場合に、節点における誤差が最小になるという条件で補正係数を求めることにより、副作用を避け、かつ、計算時間を短縮する方法を提案する。具体的には、補正係数qｋ｛k∈｛0，1｝｝から求める修正した補正係数をその文字の上に横棒を付した記号であらわすこととし、以下により求める。φ２をｑｋの修正した補正係数により重みづけて加えたものとφ１とを畳込んだ結果の、節点での値の自乗和が最小になるように、ｑｋの修正した補正係数に関する最小化問題を数値的に予め解いておく。
ｑｋの修正した補正係数は、
【００７５】
【数１３】
0005275612.tif 000014
で表され、
また、ｑ０の修正した補正係数は、
【００７６】
【数１４】
0005275612.tif 000015
として求められる。この修正した補正係数は、毎回計算する必要は無い。
【００７７】
式１６は、前述した１〜５の手続のうち、３，４，５の手続きを具体的に数式を用いて表したものである。ＰＴ（ω）は、ＴＡＮＤＥＭ窓により求められたパワースペクトルであり、Ｃ（ω）は、パワースペクトルの累積である。累積する積分範囲の上限と下限は、0からナイキスト周波数の範囲を上と下に、それぞれ２ω０だけ拡げたものを用いる。式１６は、基本角周波数ω０の幅を有する矩形の関数とＴＡＮＤＥＭ窓により求められたパワースペクトルを畳込んだ結果を対数変換したものを、このパワースペクトルの累積を用いて計算する方法を表している。パワースペクトルの累積からω０だけ離れた２つの角周波数における値を線形補間を用いて精密に読み出して、高い角周波数における値から低い周波数における値を求めるだけで、畳込みを行ったものと同じ結果が得られる。それを、対数変換することで、対数の領域で表した平滑化スペクトルＬｓ（ω）を得ている。式１６の最後の式は、この平滑化スペクトルを、補正係数ｑ０の修正した補正係数とｑ１の修正した補正係数を用いて組み合わせることで、補正した対数スペクトルを求め，指数変換することで、正値であることが保証された補正された平滑化パワースペクトルを求める具体的な方法を与えている。
【００７８】
【数１５】
0005275612.tif 000016
【００７９】
音声があるスペクトログラムから選択されたスペクトル断面から最小位相のインパルス応答を用いて合成されるものとする。この場合、それぞれの極に対応する減衰振動は、指数関数的に減衰する。一方、極の存在しない帯域での応答は、分析の窓関数の持続時間となり、また窓の自乗の応答となる。これが前述した標本化定理の合成用関数に対応する。
【００８０】
次に、図２〜４を参照して、パワースペクトル取得部２の各構成について説明する。パワースペクトル取得部２は、処理の流れの順番に、第１〜第３部分１１〜１３に分けられる。図２に第１部分１１を示し、図３に第２部分１２を示し、図４に第３部分１３を示す。第２および第３部分１２，１３は、スペクトログラム取得手段である。
【００８１】
第１部分１１は、遅延部２１と、第１および第２窓処理部２２，２３と、第１および第２パワースペクトル計算部２４，２５と、パワースペクトル加算部２６とを含んで構成される。遅延部２１は、入力信号を、予め定める時間だけ遅延させて、第２窓処理部２３に与える。入力信号は、遅延部２１と第１窓処理部２２に同時に与えられる。周期信号変換装置１に与えられる入力信号は、第１および第２窓処理部２２，２３のそれぞれに与えられるが、第２窓処理部２３に与えられる入力信号は、遅延部２１によって、第１窓処理部２２に与えられる入力信号に対して、予め定める時間だけ遅延させることができる。遅延部２１が、入力信号を遅延させる時間は、基本周期Ｔ０の１／２である。基本周期に関する情報は、基本周期計算部３から与えられ、基本周期計算部３から与えられる基本周期に関する情報に応じて、遅延部２１は遅延時間を決定する。遅延部２１、第１および第２窓処理部２２，２３は、取出手段である。
【００８２】
第１および第２窓処理部２２，２３は、与えられる入力信号の一部をハニング窓によって切り出す。第１窓処理部２２によって切り出された信号は、第１パワースペクトル計算部２４に与えられ、第２窓処理部２３によって切り出された信号は、第２パワースペクトル計算部２５に与えられる。ハニング窓の長さは、基本周期Ｔ０の２倍に選ばれる。基本周期に関する情報は、基本周期計算部３から与えられ、基本周期計算部３から与えられる基本周期に関する情報に応じて、第１および第２窓処理部２２，２３はハニング窓の長さを決定する。
【００８３】
第１および第２パワースペクトル計算部２４，２５では、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）により、音声波形のパワースペクトルを計算する。このパワースペクトルには、音声の周期性による調波構造が観測される。第１および第２パワースペクトル計算部２４，２５は、算出手段である。
【００８４】
図７は、第１および第２パワースペクトル計算部２４，２５によって求められたパワースペクトルの一例を示すグラフである。図７のグラフにおいて、Ｘ軸は時刻を示し、Ｙ軸は周波数を示し、Ｚ軸は強度を対数表示（デシベル表示）を用いて示している。各軸の単位は、任意単位である。
【００８５】
第１および第２パワースペクトル計算部２４，２５によって計算されたパワースペクトルは、パワースペクトル加算部２６に与えられる。パワースペクトル加算部２６は、第１および第２パワースペクトル計算部２４，２５から与えられる各パワースペクトルを加算して、加算したパワースペクトル（出力パワースペクトル）を出力する。パワースペクトル加算部２６は、加算手段である。
【００８６】
図８は、パワースペクトル加算部２６から出力される出力パワースペクトルの一例を示すグラフである。図８のグラフにおいて、Ｘ軸は周波数を示し、Ｙ軸は時刻を示し、Ｚ軸は強度を対数表示（デシベル表示）を用いて示している。各軸の単位は、任意単位である。
【００８７】
出力パワースペクトルは、第２部分１２に与えられる。第２部分１２は、累積パワースペクトル計算部３１と、第１および第２平滑化スペクトル計算部３２，３３と、対数変換部３４，３５と、最適周波数補償合成部３６とを含んで構成される。出力パワースペクトルは、累積パワースペクトル計算部３１に与えられる。累積パワースペクトル計算部３１は、与えられる出力パワースペクトルの累積和を算出する。出力パワースペクトルの累積和は、第１および第２平滑化スペクトル計算部３２，３３に与えられる。
【００８８】
第１および第２平滑化スペクトル計算部３２，３３は、基本角周波数だけ異なった周波数の対について、それぞれの角周波数を中心とする基本角周波数の間隔を隔てた角周波数における累積パワースペクトルの値から、矩形の関数を畳込んだ結果に相当する平滑化スペクトルを計算する。
【００８９】
図９は、第１および第２平滑化スペクトル計算部３２，３３の各部から出力される平滑化されたパワースペクトルの一例を示すグラフである。図９のグラフにおいて、Ｘ軸は周波数を示し、Ｙ軸は時間を示し、Ｚ軸は強度を対数表示（デシベル表示）を用いて示している。各軸の単位は、任意単位である。
【００９０】
第１および第２対数変換部３４，３５は、求められた平滑化スペクトルの値の対数変換を行う。
【００９１】
最適周波数補償合成部３６は、第１および第２対数変換部３４，３５によって対数に変換された平滑化スペクトルの値を、最適な補正係数を用いて合成し、最適周波数平滑化対数パワースペクトルを出力する。
【００９２】
図１０は、最適周波数補償合成部３６から出力される最適周波数平滑化対数パワースペクトルの一例を示すグラフである。図１０のグラフにおいて、Ｘ軸は周波数を示し、Ｙ軸は時間を示し、Ｚ軸は強度を対数表示（デシベル表示）を用いて示している。各軸の単位は、任意単位である。
【００９３】
最適周波数平滑化対数パワースペクトルは、第３部分１３に与えられる。第３部分１３は、３フレーム蓄積部４１、最適時間補償合成部４２、指数変換部４３、第１および第２蓄積部４４，４５を含んで構成される。
【００９４】
３フレーム蓄積部４１は、時間的に基本周期だけ離れた３つの時刻における最適周波数平滑化対数パワースペクトルの蓄積を行う。
【００９５】
最適時間補償合成部４２は、求められた最適時間周波数平滑化対数パワースペクトルを、指数変換部４３および第１蓄積部４４に与える。
【００９６】
指数変換部４３は、最適時間周波数平滑化対数パワースペクトルを、指数変換して、最適時間周波数平滑化パワースペクトルを出力する。
【００９７】
第１蓄積部４４は、最適時間周波数平滑化対数パワースペクトルを蓄積して、最適時間周波数平滑化対数パワースペクトログラムを出力する。
【００９８】
第２蓄積部４５は、最適時間周波数平滑化パワースペクトルを蓄積して、最適時間周波数平滑化対数パワースペクトログラムを出力する。
【００９９】
前記パワースペクトル取得部２は、前述した信号の処理を、基本周期ごとに行なう。図７，８，９，１０の図は、方法の理解を助けるために１ｍｓ毎に計算した結果を示しているが、処理と処理の間の値は、処理により求められた値を線形補間したものを用いれば良い。
【０１００】
再び図１を参照して、基本周期計算部３は、図５に示されるような音声波形の周期から、信号の基本周期Ｔ０の抽出を行なう。基本周期計算部３は、たとえば、１ｍｓごとに信号の基本周期を抽出する。基本周期計算部３では、波形の自己相関関数を計算し、その最大値を与える時間間隔として基本周期Ｔ０を抽出する。あるいは、基本波成分を分離するフィルタを用いて抽出した信号の瞬時周波数を求め、その逆数として基本周期Ｔ０を抽出する。
【０１０１】
平滑化スペクトル変換部４には、パワースペクトル取得部２で得られた最適時間周波数平滑化パワースペクトルが与えられる。平滑化スペクトル変換部４では、最小位相のインパルス応答ｖ（ｔ）を作るために、平滑化スペクトルＳ（ω）をＶ（ω）に変換しておく。また、音色を操作したい場合には、平滑化スペクトルを目的に応じて操作して変形し、変形した平滑化スペクトルＳｍ（ω）を得る。
【０１０２】
以下の説明では、平滑化されたスペクトルのみならず変形した平滑化スペクトルＳｍ（ω）も、「Ｓ（ω）」で表わす。
【０１０３】
平滑化スペクトル変換部４および音源情報変換部５では、平滑化スペクトル変換部４での変換と並行して、音源情報を目的に応じて変換する。音源情報変換部５では、発声者の声の性質を変えるために（たとえば、女性の声を男性の声に変換するために）、求められた音声パラメタ（平滑化スペクトルと精密な基本周期情報）の周波数軸を圧縮したり、声の高さを変えるために、精密な基本周期に適当な係数を掛けたりすることを行なう。このように、音声パラメタを、目的に合わせて変えることが、音声パラメタの変換である。音声パラメタ（平滑化スペクトルと精密な基本周期情報）に対して操作を加えるだけであらゆるバリエーションの音声を作ることができる。
【０１０４】
位相調整部６では、平滑化スペクトル変換部４および音源情報変換部５で変換されたスペクトル情報と音源情報を用いて、標本化周期よりも高い分解能で周期を操作するための処理を行なう。つまり、目的とする波形を置く時間位置を標本化周期ΔＴを単位として計算し、整数部分と実数部分とに分け、実数部分を用いて位相調整成分Φ１（ω）を求める。そして、Ｓ（ω）あるいはＶ（ω）の位相を調整する。
【０１０５】
波形合成部７では、位相調整部６で位相調整された平滑化スペクトルおよび音源情報変換部５で変換された音源情報を用いて、波形を合成する。位相調整部６および波形合成部７は、平滑化スペクトルから、精密な基本周期から決まる周期ごとに音源波形を作成し、時間軸をずらしながら加え合わせていくことによって、変換された音声を作成する。つまり、音声合成をする。時間軸をずらすときには、信号がデジタル化される際の標本化周波数で決まる標本化周期よりも細かい精度でずらすことはできない。そこで、基本周期を積分して次々と得られる時間を標本化周期で割算したときの余りの部分（少数点以下の部分）については、計算した値Φ１（ω）に、余りの時間に応じた傾斜を有する、周波数に対して直線的に位相が変化する項を加えることで、標本化周期により決まる分解能よりも細かな精度で基本周期の制御を行なうことが可能となる。
【０１０６】
また、平滑化スペクトルから、精密な基本周期から決まる周期ごとに音源波形を作成し、時間軸をずらしながら加え合わせていくことによって、変換された音声を作成することもできる。
【０１０７】
以上のように周期信号変換装置１では、簡単な処理によって、スペクトログラムを得ることができ、複雑な計算、およびパラメタの調整をする必要がないか、あるいは極めて限定された小数のパラメタのみを設定するだけでよい。したがって、目的に応じた設計を容易に行うことができ、また簡単に計算できる関数のみを用いることができるので、短時間に簡単に、分析時刻に依存しないスペクトログラムを得ることができる。また周波数方向および時間方向に、さらに平滑化されたスペクトログラムを得ることができ、周波数方向の信号強度を平滑化して、ノイズを低減することができる。さらに平滑化されたスペクトログラムを用いて、周期信号を別の信号に変換している。このため周波数方向および時間方向の周期性の影響が小さくなる。したがって、時間分解能および周波数分解能をバランスよく決定することができる。
【０１０８】
本実施の形態では周期信号処理方法を、音声信号の合成に用いているが、本発明の周期信号処理方法が処理対象とする信号は、音声信号に限らず、たとえばエコー検査などで得られる種々の音響信号であってもよい。このような声に限らない信号の処理であっても、同様の効果を達成することができる。
【０１０９】
また本実施の形態では、パワースペクトル取得部２は、第１〜第３部分１１〜１３を備えているが、第１部分１１のみによって構成されてもよく、また第１および第２部分１１，１２のみによって構成されてもよい。このような構成としても、初期の目的を達成することが可能である。
【０１１０】
また本実施の形態では、窓関数として、ハニング窓を用いているが、ハニング窓とバーレット（Bartlett）窓とを畳込んだ窓を用いてもよい。この場合、バートレット窓の長さを基本周期の二倍とすることにより、ハニング窓の長さを基本周期と同じにしてもよい。バートレット窓の長さとハニング窓の長さを同じく基本周期の二倍とすることで、より時間的変動を少なくすることが可能である。ただし、その場合には、時間方向の細かな変化に追従する性能が低下する。
【０１１１】
図１１は、本発明の実施の他の形態の音声変換方法を実現するための周期信号変換装置５０を示す概略ブロック図である。本実施の形態において前述の実施の形態の周期信号変換装置１の構成に対応する部分には、同様の参照符号を付してその説明を省略する場合がある。本実施の形態の音声変換方法は、周期信号処理方法および周期信号の分析方法を含んでいる。周期信号変換装置５０は、処理回路が、予め定めるプログラムを実行することによって実現される。
【０１１２】
周期信号変換装置５０は、基本的に周期信号変換装置１の構成に、非周期成分計算回路５４を付加した構成であり、周期信号変換装置５０は、パワースペクトル取得部２と、基本周期計算部３と、平滑化スペクトル変換部４と、音源情報変換部５と、位相調整部６と、波形合成部７と、非周期成分計算回路５４とを備える。ただし、周期信号変換装置１とは、パワースペクトル取得部２、基本周期計算部３の構成が異なる。これらの各部は、処理回路が、予め定めるプログラムを実行することによって機能する。
【０１１３】
パワースペクトル取得部２は、周期性を有する信号のうち、時間方向の基本周期をｎ（ｎは、２以上の整数）分の１に分割する分割位置に中心を置くように時間窓をそれぞれ配置して範囲の異なる複数の部分を取り出し、各時間窓によって取り出された複数の部分についてパワースペクトルを算出し、算出したパワースペクトルを同一の比率で加算する。またパワースペクトル取得部２は、加算した前記パワースペクトルの周波数方向の累積和に基づいてスペクトログラムを得る。すなわち時間方向に隣接する時間窓の中心位置は、時間方向の基本周期のｎ（ｎは、２以上の整数）分の１の距離だけ離間している。前述した実施の形態のパワースペクトル取得部２では、ｎが、２に選ばれていることになるが、ｎは、２に限られない。
【０１１４】
パワースペクトル取得部２は、ＴＡＮＤＥＭ回路５５と、ＳＴＲＡＩＧＨＴ回路５６とを含んで構成される。
【０１１５】
図１２は、ＴＡＮＤＥＭ回路５５の構成を示す概略ブロック図である。ＴＡＮＤＥＭ回路５５は、前述したパワースペクトル取得部２の第１部分１１と同様であり、遅延部２１、第２窓処理部２３および第２パワースペクトル計算部２５を、それぞれｎ−１個備える。遅延部２１、第２窓処理部２３および第２パワースペクトル計算部２５について、それぞれ添え字（１）〜（ｎ−１）を付す。遅延部２１（１）〜（ｎ−１）が、入力信号を遅延させる時間は、基本周期Ｔ０の１／ｎである。
【０１１６】
Ｎが３以上に選ばれる場合、遅延部２１（ｋ１）に与えられる入力信号は、遅延部２１（ｋ１）によって基本周期Ｔ０の１／ｎだけ遅延させた後、遅延部２１（ｋ１＋１）に与えられる。ここでｋ１は、自然数である。遅延部２１（ｋ１）に与えられた入力信号は、第２窓処理部２３（ｋ１）に与えられて切り出され、第２パワースペクトル計算部２５（ｋ１）によってパワースペクトルが計算される。
【０１１７】
第１および第２パワースペクトル計算部２４，２５（１）〜（ｎ−１）によって計算されたパワースペクトルは、パワースペクトル加算部２６に与えられ、パワースペクトル加算部２６は、各パワースペクトルを加算して、加算したパワースペクトル（出力パワースペクトル）を出力する。出力パワースペクトルは、ＳＴＲＡＩＧＨＴ回路５６に与える。
【０１１８】
ＳＴＲＡＩＧＨＴ回路５６は、基本周期Ｔ０に基づいて計算された分析位置に依存しないパワースペクトル（ＴＡＮＤＥＭスペクトル）について、周波数軸上で選択的な平滑化を行うことによって、周期性による干渉の影響の無いパワースペクトル（ＳＴＲＡＩＧＨＴスペクトル）を生成して出力する。ＳＴＲＡＩＧＨＴ回路５６は、前述した図３に示す第２部分１２の累積スペクトル計算部３１および平滑化スペクトル計算部分３２とを含んで構成される。
【０１１９】
図１３は、基本周期計算部３の構成を示す概略ブロック図である。基本周期計算部３は、複数の基本波成分周期性計算回路５１と、周期性合成回路５２と、基本波候補抽出回路５３とを含んで構成され、入力信号の基本周期Ｔ０の値を求める。基本周期Ｔ０を求めることによって、基本周波数ｆ０が求められる。基本周期計算部３においては、基本周波数の候補を幾つか（具体的には、たとえば１オクターブに２個、４オクターブ分）を仮定しておき、それぞれの基本周波数の候補について、基本周期の関数として基本波の周期性の評価値を求め、それらを合成し、確率的な揺らぎによる偶然とは認められない確実な基本波成分の候補を分析し、抽出して、その周波数を基本周波数の候補として出力する。前述のような基本周波数の候補は、たとえば１オクターブに２個、４オクターブ分だけ仮定する場合には、基本波成分周期性計算回路５１を８個用意されている。
【０１２０】
図１４は、基本波成分周期性計算回路５１の構成を示す概略ブロック図である。基本波成分周期性計算回路５１は、ＴＡＮＤＥＭ回路５５ａと、ＳＴＲＡＩＧＨＴ回路５６ａと、変動スペクトル計算部６１と、空間周波数加重部６２と、逆フーリエ変換部６４とを含んで構成される。ＴＡＮＤＥＭ回路５５ａは、前述したＴＡＮＤＥＭ回路５５と同様の構成であり、ＳＴＲＡＩＧＨＴ回路５６ａは、前述したＳＴＲＡＩＧＨＴ回路５６と同様の構成である。基本波成分周期性計算回路５１は、基本周波数の候補について、基本周期の関数として基本波の周期性の評価値（基本波成分周期性評価値）を求める。
【０１２１】
入力信号は、ＴＡＮＤＥＭ回路５５ａに与えられて、ＴＡＮＤＥＭ回路５５ａから出力されるＴＡＮＤＥＭスペクトルが、ＳＴＲＡＩＧＨＴ回路５６ａと、変動スペクトル計算部６１とに与えられる。ＳＴＲＡＩＧＨＴ回路５６ａは、与えられるＴＡＮＤＥＭスペクトルについて、周波数軸上で選択的な平滑化を行うことによって、ＳＴＲＡＩＧＨＴスペクトルを生成して変動スペクトル計算部６１に出力する。ＴＡＮＤＥＭ回路５５ａと、ＳＴＲＡＩＧＨＴ回路５６ａとには、予め仮定している基本周波数の候補が与えられる。前述のように基本周波数の候補を、たとえば１オクターブに２個、４オクターブ分だけ仮定する場合には、この４オクターブの範囲内で、隣接する基本周波数との対数周波数上での差分が等間隔となるような８個の基本周波数を選び、これらの基本周波数が、複数の基本波成分周期性計算回路５１に１つずつ与えられる。
【０１２２】
変動スペクトル計算部６１は、ＴＡＮＤＥＭ回路５５ａによって与えられるＴＡＮＤＥＭスペクトルを、ＳＴＲＡＩＧＨＴ回路５６ａによって与えられるＳＴＲＡＩＧＨＴスペクトルで除算して、数値「１」を減算する。ＴＡＮＤＥＭスペクトルをＳＴＲＡＩＧＨＴスペクトルで各周波数において除算し、その結果から１を引くことによって、周期性に関連する変動のみを表す変動スペクトルを求めることができる。
【０１２３】
変動スペクトル計算部６１からの出力（変動スペクトル）をＰｃ（ω）とすると、Ｐｃ（ω）は、次式１７で表される。
【０１２４】
【数１６】
0005275612.tif 000017
【０１２５】
式１７において、ＰＴ（ω）は、ＴＡＮＤＥＭスペクトルであり、ＰＴＳＴ（ω）は、ＳＴＲＡＩＧＨＴスペクトルを表す。ＰＴＳＴ（ω）は、式（１６）で表されている。
【０１２６】
変動スペクトルＰｃ（ω）では、窓関数による周波数方向の帯域制限と、ＴＡＮＤＥＭ窓による相対的に大きな正のバイアス項によって、基本周波数に対応する空間周波数成分が支配的となる。また実際の音声などの入力信号では、パワースペクトルは平坦ではなく、基本周波数は一定ではない。前者の影響は、正規化に用いたＳＴＲＡＩＧＨＴスペクトルに反映されているため、第一次近似としては無視することができる。後者の影響は、Ｐｃ（ω）の周波数方向での振幅変調として顕われる。この振幅変調の変調空間周波数は、基本周期の半分の時間を隔てた時刻における基本周波数の差に比例する。この振幅変調では最大振幅の部分が周波数０に対応しているため、周波数０を中心として高域に向けて減衰するような周波数領域での窓ωω０,Ｎ(ω)を乗算してフーリエ（Ｆｏｕｒｉｅｒ）変換を行うことによって、実質的に無視することができる。
【０１２７】
空間周波数加重部６２には、重み係数ωω０,Ｎ(ω)が格納されており、Ｐｃ（ω）の低周波成分を選択する。Ｐｃ（ω）の低周波成分は、たとえば調波が４個程度となるように選ばれている。ωω０,Ｎ(ω)は、次式１８に示される条件を満たすように設定されており、その一例を式１９に示す。
【０１２８】
【数１７】
0005275612.tif 000018
【０１２９】
【数１８】
0005275612.tif 000019
【０１３０】
逆フーリエ変換部６４は、Ｐｃ（ω）に重み係数ωω０,Ｎ(ω)を乗算して以下の式２０に示すように、フーリエ変換して、周波数軸上での周期成分Ａ（τ）を求める。逆フーリエ変換することによって、基本波成分周期性評価値が、基本周期の関数として求められる。
【０１３１】
【数１９】
0005275612.tif 000020
【０１３２】
式２０では、Ｐｃ（ω）をＰｃ（ω；Ｔ０）とし、Ａ（τ）をＡ（τ；Ｔ０）として、ＴＡＮＤＥＭ窓の設計に必要な情報である基本周期Ｔ０を明記している。以下では、必要に応じてこの表記方法を用いて記載する。逆フーリエ変換部６４は、前記周期成分Ａ（τ）を、基本波成分周期性評価値として出力する。基本波成分周期性評価値は、周期性合成回路５２に与えられる。
【０１３３】
再び図１３を参照する。基本周波数は既知ではないので、複数の基本波成分周期性計算回路５１によって、基本周波数を仮定して指標を計算し、周期性合成回路５２によって、以下の式２２を用いて、複数の基本波成分周期性計算回路５１から与えられる周期成分Ａ（τ）を統合して、周期成分を求める。
統合した周期成分は、
【０１３４】
【数２０】
0005275612.tif 000021
で表され、計算式は、
【０１３５】
【数２１】
0005275612.tif 000022
【０１３６】
で表される。ここで、ＴＬは、基本周期の探索の初期値にあたる最長の基本周波数を表し、Ｌは、１オクターブ内に仮定する基本周期の個数を表す。また、ｗＬＡＧ（τ；Ｔｃ）は、周期Ｔｃで値が１となるような単峯性の重み関数である。また式２２のピークは、そのピーク付近の形状が放物線でよく近似できることを利用して、ピークを含む３点を用いた放物線補間によって求められることができる。
【０１３７】
基本周期は、周期成分である式２１が、τ＝Ｔｃの場合に最大値をとることを利用することによって得られる。まずは、そのような性質を与えるためのパラメタを決定しておく。ある基本周期Ｔｃを仮定した場合のＡ(τ;Ｔ０)の振舞いを調べると、Ｔｃを仮定して求めたＡ(τ;Ｔ０)は、抽出したい成分以外のランダムな成分に起因するパワースペクトルの周波数軸上での変動も抽出してしまう。この抽出されるこの不要な成分と、本来の目的である周期成分とのＳ／Ｎ比が最大になるように、ＴＡＮＤＥＭ分析に用いる時間窓のサイズを設定する。具体的には、Blackman窓を用いた場合、長さが仮定する周期Ｔｃの4倍においてＳ／Ｎ比が最大となる。この条件の下で、重み関数ｗＬＡＧ（τ；Ｔｃ）を設計する。設計の目標は、元の窓のサイドローブや、長過ぎる時間窓を用いることでパワースペクトル上での空間周波数成分に生ずる非線形歪みに起因する不要なピークを、重み関数ｗＬＡＧ（τ；Ｔｃ）を用いて抑圧することである。重み関数の選定では、式２０によって統合した結果が周波数方向で大きく変動しないことと、配置すべき帯域の数が多くなり過ぎないことの双方の条件を考慮する必要がある。ここでは、具体的な関数として以下の式２３を示す。帯域の配置密度は、オクターブ当たり２個としている。以下の式２３の関数の定義域の幅は２オクターブであり、十分に重なり合っている。
【０１３８】
【数２２】
0005275612.tif 000023
【０１３９】
このようにして式２０によって最終的に求められた式２１のピークの分布は、注目する帯域では、ランダム入力に対するピーク値は周波数に依存していないものとなる。したがって、入力がランダムであると仮定した場合のピークの出現確率をピーク値の関数として表すことができる。図１５に、ピークの出現確率をピーク値の関数として表すグラフの一例を示す。図１５において、横軸は周期性の指標の値を示し、縦軸はランダムな揺らぎによって生じたピークを周期信号が存在する証拠であると誤判定する危険率を表わす。また図１５には、２次関数による近似曲線も示している。また窓関数には、Blackmanを用いている。図１５から見ても判るように、危険率として１％を許容する場合には、判定の閾値を１．１９に設定すればよく、０．１％の場合には、１．４１、０．０１％の場合には、１．５５に設定すれば良いことが分かる。基本波候補抽出回路５３では、判定の閾値が設定されており、この判定の閾値に基づいて精度の高い基本周波数を抽出する。
【０１４０】
こうして求められる周期成分には、基本周期に相当するピークのみが存在し、半ピッチおよび倍ピッチの誤りは生じない。入力信号である音声であるとき、実際に声帯の振動にサブハーモニックが生じている場合には、繰返しの構造に応じて、複数の基本周期に対応するピークが生じる。
【０１４１】
基本波候補抽出回路５３は、周期性合成回路５２によって求められた周期成分のピークのうち、どのピークに対応する基本周期に応じた基本周波数を抽出するのかを選択する。この選択は、利用者によって設定することができる。たとえば入力信号が音声の場合、最も大きな基本周波数のみを選択したり、最も大きな基本周波数と、この基本周波数の２分の１程度または３分の１程度となる基本周波数を選択したりする。最も大きな基本周波数と、この基本周波数の２分の１程度または３分の１程度となる基本周波数を選択する場合には、だみ声に含まれる複数の基本周波数を抽出することができる。このように基本周期計算部３では、単一の基本周波数を求められるだけではなく、基本周波数としての要件を備えている周波数が複数ある場合にも、その複数の周波数を抽出することができる。基本波候補抽出回路５３は、選択した基本周波数を出力する。基本波候補抽出回路５３から出力された基本周波数は、ＴＡＮＤＥＭ回路５５、ＳＴＲＡＩＧＨＴ回路５６および非周期成分計算回路５４に与えられ、与えられる基本周波数に応じて、これらの回路において用いられる基本周期Ｔ０が設定される。
【０１４２】
図１６は、非周期成分計算回路５４の構成を示す概略ブロック図である。非周期成分計算回路５４は、入力信号の非周期成分を分析して求める。非周期成分は、基本周波数の軌跡とＳＴＲＡＩＧＨＴスペクトルの系列が既知であるとして、瞬時周波数としての基本周波数の逆数に比例して時間軸を伸縮させることによって見かけ上の基本周波数を一定とし、ＳＴＲＡＩＧＨＴスペクトルの系列を用いて各周波数における分析区間内でのスペクトルの変動を除いて、見かけ上一定である基本周波数から構成される直交位相信号を、この新しく時間軸を伸縮することで求められた周期信号から求められる変動スペクトルと畳込み、その結果求められる複素スペクトルの振幅として周期成分の相対的大きさを求め、それとＴＡＮＤＥＭスペクトルの計算に用いた窓関数固有の定数として求まる値に基づいて求められる。
【０１４３】
非周期成分計算回路５４は、時間軸変換部７１と、ＴＡＮＤＥＭ回路５５ｂと、ＳＴＲＡＩＧＨＴ回路５６ｂと、変動スペクトル計算部６１ａと、直交位相畳込み部７３と、非周期性計算部７４とを含んで構成される。
【０１４４】
時間軸変換部７１は、入力信号について、基本周波数の瞬時周波数に反比例する割合で時間軸を伸縮することによって、見かけ上一定の基本周期の周波数を有する信号となるように変換する。時間軸変換部７１は、目標となる設定周波数を分子として、現在の入力信号の周波数を分母において除算することによって、基本周波数の瞬時周波数に反比例する割合を求め、この割合で入力信号の周波数に乗算する。
【０１４５】
さらに具体的には、時間的に変化する信号ｓ（ｔ）の基本周波数の瞬時周波数をｆ０（ｔ）＝ω０（ｔ）／２πとすると、（振幅を無視した）基本波成分の波形ｓ０（ｔ）は、以下の式２４のように表される。なお、ここでは、基本波の位相φ（ｔ）は、式２５で表され、初期値を０と置いた。
【０１４６】
【数２３】
0005275612.tif 000024
【０１４７】
【数２４】
0005275612.tif 000025
【０１４８】
ここで、位相が一定の速度２πｆTGTで変化する場合の時間軸と解釈できる次の量λ（ｔ）を式２６によって求めておく。
【０１４９】
【数２５】
0005275612.tif 000026
【０１５０】
この時間軸を用いてｓ０（ｔ）をλの関数として表すと、その瞬時周波数は定数ｆTGTとなることがわかる。したがって、基本周波数が分かっている信号があれば、それを式２６の時間軸の上で表現することによって、固定した基本周波数定数ｆTGTを有する信号に変換することができる。
【０１５１】
ＴＡＮＤＥＭ回路５５ｂは、前述したＴＡＮＤＥＭ回路５５と同様の構成であり、ＳＴＲＡＩＧＨＴ回路５６ｂは、前述したＳＴＲＡＩＧＨＴ回路５６と同様の構成である。時間軸変換部７１によって、時間軸が変換された入力信号は、ＴＡＮＤＥＭ回路５５ｂに与えられて、ＴＡＮＤＥＭ回路５５ｂから出力されるＴＡＮＤＥＭスペクトルが、ＳＴＲＡＩＧＨＴ回路５６ｂと、変動スペクトル計算部６１ａとに与えられる。ＳＴＲＡＩＧＨＴ回路５６ｂは、与えられるＴＡＮＤＥＭスペクトルについて、ＳＴＲＡＩＧＨＴスペクトルを生成して変動スペクトル計算部６１ａに出力する。
【０１５２】
変動スペクトル計算部６１ａは、変動スペクトル計算部６１と同様の構成であり、ＴＡＮＤＥＭ回路５５ｂによって与えられるＴＡＮＤＥＭスペクトルと、ＳＴＲＡＩＧＨＴ回路５６ｂによって与えられるＳＴＲＡＩＧＨＴスペクトルで除算して、数値「１」を減算して、得られた変動スペクトルを直交位相信号畳込み部７３に与える。
【０１５３】
基本波が分かれば、前述したように時間軸を変換することによって基本周波数が任意の定数となるような信号に変換することができる。この任意に設定できる値をｆＣ＝ωＣ／２π＝１／Ｔｃと表すこととする。非周期成分計算回路５４では、結局、この基本周波数成分についてだけ、非周期性を評価すればよいことになる。ただし、複数の基本周波数の候補がある場合や、サブハーモニックがある場合には、それらの周波数についても、併せて評価する必要がある。
【０１５４】
まず基本周波数成分による周波数軸上での周期構造の強さを調べるために、次式２７のような直交位相信号を作成する。
【０１５５】
【数２６】
0005275612.tif 000027
【０１５６】
ここで、ｗωｃ,Ｎ(ω)は、周期構造を調べる場合に用いる空間周波数方向での振幅包絡であり、たとえば、raised cosine 型の関数を用いて、式２８に示すように表すことができる。
【０１５７】
【数２７】
0005275612.tif 000028
【０１５８】
この直交位相信号を用いて、変動スペクトルＰｃ(ω;Ｔｃ)の中に含まれるωＣの速度で変動する成分の強さを表す
【０１５９】
【数２８】
0005275612.tif 000029
【０１６０】
を計算する。まず、Ｐｃ(ω;Ｔｃ)は、式１７と同様であるが、以下の式２９によって表される。
【０１６１】
【数２９】
0005275612.tif 000030
【０１６２】
ここで、Ｐｃ(ω;Ｔｃ)はＴＡＮＤＥＭスペクトルを表し、ＰＴＳＴ(ω;Ｔｃ)はＳＴＲＡＩＧＨＴスペクトルを表す。Ｔｃは、用いた基本周期を明示するために付記されたものである。なお、非周期性の評価のために用いるＴＡＮＤＥＭの計算にあたっては、ｆ０の推定の場合と同様に、周期性をもっとも良く評価できるように最初に用いる時間窓を設定する必要がある。たとえば、Ｔｃの４倍の長さのBlackman窓を用いる。
【０１６３】
この変動スペクトルＰｃ(ω;Ｔｃ)に、先ほどの直交位相信号ｈＮ(ω;Ｔｃ)を畳込むことにより、元の信号の周期性によって生ずる周波数軸上の周期性の強さを求めることができる。観測される信号であるので、
【０１６４】
【数３０】
0005275612.tif 000031
で表すことにする。
【０１６５】
観測される信号には、本来の周期成分によるものσ２Ｐ．ｏｂｓ(ω)と、非周期成分の中で直交位相信号ｈＮ(ω;Ｔｃ)によって拾われるもの
【０１６６】
【数３１】
0005275612.tif 000032
の両方が含まれている。ここで、
【０１６７】
【数３２】
0005275612.tif 000033
【０１６８】
は、非周期成分の分散、εｗＮは、直交位相信号によって非周期成分が拾われる割合を表す。εｗＮは、包絡ｗωＣ，Ｎ(ω)によって定まる。観測される信号は、式３０によって表される。
【０１６９】
【数３３】
0005275612.tif 000034
【０１７０】
これらは、直接観測することのできない量であるため、以下のように幾つかの近似を用いることにより、観測できる量から求める計算法を導く。直交位相信号による畳込みを、記号「○」を用いて表すことにする。畳込みの結果の絶対値として得られる評価値（観測値）をＱＣと表すと、ＱＣ２は、式３１で与えられる。このＱＣ２の値は、式３０と同じものを表す。
【０１７１】
【数３４】
0005275612.tif 000035
【０１７２】
ＴＡＮＤＥＭスペクトルは、ＳＴＲＡＩＧＨＴスペクトルにｈＮで選択的に除去される周期的な変動分が加えられたものであること、また、その周期的な変動分には、信号の周期性に起因するものと、信号のランダムな変動に起因するものが含まれることに注意する。ここで、ΔＰＰを、信号の周期性に起因する変動分、ΔＰＲをランダムな変動に起因する変動分、ＰＰを、周期成分のＳＴＲＡＩＧＨＴスペクトル、ＰＲを、ランダムな成分のＳＴＲＡＩＧＨＴスペクトルと表記することとする。
【０１７３】
ここで、ｈＮの定義域の幅の中ではＰＰ(ω; Ｔｃ)とＰＲ(ω;Ｔｃ)が定数と見なせると仮定する。すると、次式３２が得られる。
【０１７４】
【数３５】
0005275612.tif 000036
【０１７５】
周期信号の場合には、窓関数が決まれば、Ｖ［ｈＮ○ΔＰＰ］の値は、ＰＰの定数ＣＰ倍として一意に決まり、ランダムな成分の値Ｖ［ｈＮ○ＰＲ］についても、窓関数とｈＮが決まれば実効的なＴＢ積から、ＰＲの定数ＣＲ倍として（期待値であるなら）一意に決まる。結局、以下の式３３が得られる。
【０１７６】
【数３６】
0005275612.tif 000037
【０１７７】
周期成分の自乗平均値の意味での平均振幅をａＰＲＤ(ω)とし、非周期成分の平均振幅をａＲＮＤ(ω)とすると、以下の式３４のように表される。
【０１７８】
【数３７】
0005275612.tif 000038
【０１７９】
直交位相信号畳込み部７３は、見かけ上一定である基本周波数から構成される直交位相信号と、変動スペクトル計算部６１ａから与えられる変動スペクトルとを畳込んで絶対値を求める。
【０１８０】
非周期性計算部７４は、直交位相信号畳込み部７３の演算結果から、周期成分の自乗平均値の意味での平均振幅をａＰＲＤ(ω)、および非周期成分の平均振幅をａＲＮＤ(ω)を求めて非周期成分評価値として出力する。この２つ、すなわちａＰＲＤ(ω)とａＲＮＤ(ω)とが、音声の診断用の情報として利用されたり、音声合成の際に、パルス成分の帯域毎のパワーの決定とランダム成分の帯域毎のパワーの決定に用いられる。
【０１８１】
平滑化スペクトル変換部４、音源情報変換部５および位相調整部６を含むパラメータ変換部は、非周期成分計算回路５４から与えられる非周期成分評価値をも考慮して、パラメータを調整する。非周期成分評価値は、音声合成で品質を向上するため用いられる。非周期成分評価値は、音声合成で品質を向上するため用いられる。非周期成分評価値は、平滑化スペクトルの重みとして用いることにより、雑音により駆動されるフィルタ形状を決定するために用いられ、また、その残りとして周期信号により駆動されるフィルタ形状を決定したりして用いられる。
【０１８２】
前述したａＰＲＤ(ω)とａＲＮＤ(ω)との計算のためには、測定で求められる値Ｑ２Ｃの他に、ＴＡＮＤＥＭで用いる窓により決まるＣＰと、分析条件により変化するＣＲの統計的な性質が必要となる。たとえば、基本周期の２．４倍のBlackman窓を用いた分析では、シミュレーションの設定により若干の差があるが、ＣＰ＝０．５６が得られた。ランダムな成分に対する係数ＣＲは、直交位相信号ｈＮ(ω;Ｔｃ)の周波数方向の広がりを表すＮに依存する。図１７にＮ＝２の場合とＮ＝１６の場合の観測値ＱＣの分布を示す。図１７（１）がＮ＝２の場合であり、図１７（２）がＮ＝１６の場合である。図１７では横軸に周期性を示し、縦軸に観測値を示す。図から明らかなようにＮ＝２の場合には、分布が大きく広がっている。これは、実際の信号の分析においても推定値の分散が大きくなることを意味している。
【０１８３】
この問題を避けるには、複数の分析フレームでの結果を平均することによりＴＢ積を大きくすることが必要となる。本実施の形態では、実際に利用される可能性のある範囲をカバーするように、分析フレーム周期、周波数方向の広がりＮ、統合する分析フレーム数の全ての組合わせについてシミュレーションを行いＱＣを求め、その平均値と分散を３次元のテーブルとして格納する。必要なＣＲの値は、このテーブルから線形補間によって求める。実際の計算では、ＣＲの値は、該当する条件のＱＣの平均値に、ＱＣの標準偏差の定数倍を加えたものとする。定数の具体的な値は、主観評価実験および評価値のconsistencyの条件を最適化する客観評価を用いたシミュレーション等によって決定する。
【０１８４】
式３４のＱＣにはランダムな成分が含まれているため確率的に揺らぐ。そのため、このまま使用した場合には、負のパワーや１００％を超える非周期成分などの不合理な値となる場合がある。ここでは式３６の根号内の値ｘを次式３５によって変換する。
【０１８５】
【数３８】
0005275612.tif 000039
【０１８６】
ここでαは、ソフトさを定める値であり、受聴試験などにより定める。
以上のように、周期信号変換装置５０では、入力信号である音声信号の基本周波数が長くなったり短くなったりしても、そのときの基本周波数に応じた基本周波数を求めることができる。基本周波数が変化してもＴＡＭＤＥＭ窓の幅が基本周期に追従して短くなるので、基本周波数が変化しても基本周波数を正確に求めることができる。したがって、このような基本周波数を用いて、合成音または変換音が生成されるので、基本周波数に応じて適切なサイズの時間窓を選択すれば、音声合成に用いた場合に元の信号と同じ基本周波数が抽出されるような信号を合成することができ、合成音および変換音の品を向上させることができる。また、抽出された基本周波数を用いて合成した信号を再分析した場合であっても、合成に用いたものと同じ基本周波数が得られるように設計することができる。また、複数の基本周波数を有する信号を適切に分析することができるようになるので、これまで分析合成を適切に行うことができなかっただみ声の分析合成が可能となる。
【０１８７】
また基本周波数の時間変化およびスペクトルの時間変化の影響を非周期成分として抽出することが防止できるので、合成の際に用いるべき正確な基本周波数を抽出することができる。合成音声および加工音声の品質を改善することができる。また本発明では、非周期成分の推定方法に根拠の曖昧な非線形処理を含まないため、声を利用した医療診断などに応用することができる。また、基本周波数の時間変化およびスペクトルの時間変化の影響を除いて非周期成分を求めることができ、合成の際に用いるべき正確な非周期性の値を抽出することができる。
【０１８８】
また周期信号変換装置５０では、基本波成分と、非周期成分とについて、確率として解釈できる評価指標を得ることができる。さらに周期信号変換装置５０を実現するにあたって、実際の演算において、高速フーリエ変換を多用することができるため、高速な分析および合成を実現することができる。
【０１８９】
前述した周期性合成回路５２において求められる周期性のピークには、最初のＴＡＮＤＥＭ時間窓による時間遅れの関数となる窓がかかっているので、ピーク位置は短い時間遅れの方に偏る。周期性合成回路５２は、この初期推定値を瞬時周波数を求めることによって改良してもよい。瞬時周波数の計算にはFlanaganの式を用いる。直交位相信号を用いて、ある角周波数ω０における短時間Fourier変換の値Ｘ(ω０)を求めることができる。具体的には、式（２７）と同様の直交位相信号を作成する。Ｘ(ω０)を次のように虚数部と実数部を用いて表すこととする。
Ｘ(ω０)＝ａ＋ｊｂ                                                …(36)
この標記の下で、Flanaganの式は次式３７のように表される。
【０１９０】
【数３９】
0005275612.tif 000040
ここで、Fourier変換の次式３８の性質を利用する。
【０１９１】
【数４０】
0005275612.tif 000041
【０１９２】
具体的には、基本周波数の初期推定値ω０を用いて上記の直交位相信号を作成し、それを用いてω０における瞬時周波数λ０＝λ(ω０)を求める。こうして求めた瞬時周波数は、初期推定値よりも基本周波数の真値に近づいていると期待できる。しかし、初期推定値がバイアスを含むもために、瞬時周波数にも、一般的にバイアスが残る。正しい周波数は、周波数から瞬時周波数への写像の不動点として求められる。そこで、初期推定値とは異なるもう一つの初期値ω１＝βω０に対応する瞬時周波数λ１を、同様に求めるとすると、以下の関係式３９が成立する。
【０１９３】
【数４１】
0005275612.tif 000042
【０１９４】
この式３９から、係数行列の逆行列を求められた２つの瞬時周波数からなるベクトルに掛けることによって、周波数から瞬時周波数への写像の一次関数近似の係数ｕ０，ｕ１が求められる。ここで、不動点の条件λ(ω) = ω（もう一つの条件は、とりあえず外しておく）を用いることにより、改良された基本周波数の推定値ωｒ１をｕ０，ｕ１を用いて以下の式４０によって求めることができる。
【０１９５】
【数４２】
0005275612.tif 000043
【０１９６】
このようして求められた改良された基本周波数の推定値ωｒ１を初期値として、更に、この初期値を挿むように上下の周波数における瞬時周波数を式２９によって求めて、式３１と式３２とを計算することによって、更に改良された推定値ωｒ２を求めることができる。基本周波数は誤差を含んでいるが、前述したように推定値を改良するれば、１回の修正で、誤差を１％程度以下にすることができ、２回の修正で、誤差を０．２％程度以下にすることができる。
【０１９７】
また評価値と誤判定危険率との関係を定めておけば、基本波成分周期性評価値と、非周期成分評価値とを取得し、前記関係から、基本周波数がどれだけ信頼できるのかを求めることができる。たとえば、入力信号の基本周波数が「ＸＸ」Ｈｚであり、この基本周波数の誤判定危険率「ＸＸ」％という情報を出力すれば、分析した基本周波数の信頼性を容易に判断することができる。評価値と誤判定危険率との関係は、基本周波数の抽出の仕組みができれば、実際にシミュレーションを行うことによって求めておけばよい。
【０１９８】
図１８，図１９および図２０は、音声信号を基本周期計算部３によって分析した結果の一例を示す図である。ここでは、男性の発声した日本語連続母音「あいうえお」を試料として、周期成分（式２２）を各時刻について求めている。試料の標本化周波数は２２０５０Ｈｚである。ここでは、周期成分（式２２）のふるまいを詳しく調べるため、分析は１ｍｓ毎に行った。なお、仮定する基本周期の個数は１オクターブに２個とし、最長の基本周期を３２ｍｓとして全体で９個の基本周期を仮定した。図１８は、直交位相信号の長さＮが、１０の場合の分析結果を示す。図１８は、分析結果を濃淡画像で示したものであり、その横軸は時間を示し、縦軸は遅れ時間を示す。また図１８では、周期性が強い部分ほど濃度が薄く（白く）なるように表している。基本周期に相当する時間遅れは、この図１８からも明瞭に分かる。図１９は、それぞれの時刻について、周期性が極大値を示す位置を示したものである。図１９では、横軸は時間を表し、縦軸は図１８とは異なり、周波数（時間遅れの逆数）を表している。図１９には、図中に○印を用いて、周波数の最大値の軌跡を示している。図１９を見ると、母音の開始部分と終了部分の一部を除き、正しく基本周波数が抽出されていることが分かる。図２０は、それぞれの時刻における全ての極大値を示したものである。図２０を見ると、基本波成分が卓越していることと、２位の成分が、目立っていることが分かる。
【０１９９】
また図２１は、音声信号を非周期成分計算回路５４によって分析した結果の一例を示す図である。音声信号の資料は、前述したものと同様である。図２１は、分析結果を濃淡画像で示したものであり、その横軸は時間を示し、周波数を示す。また、非周期成分が強い部分ほど濃度が薄く（白く）なるように示している。
【０２００】
以上では、周期信号変換装置１，５０について述べたが、本発明は、音声合成および音声変換以外にも、（ａ）音声分析合成システムまたは音声符号化装置における基本周波数情報の抽出、（ｂ）音声分析合成システムまたは音声符号化装置における非周期性情報の抽出、音声認識システムにおける音声信号の検出、（ｃ）音声アーカイブへの付加情報（アノーテーション）の付与における音声信号の検出ならびに基本周波数情報の抽出、（ｄ）鼻歌などによる楽曲検索システムにおける基本周波数情報の抽出、および（ｅ）声による発声障害の診断における音源情報（基本周波数および非周期性）の抽出、などに適用することができる。
【０２０１】
たとえば録音機に、前述した基本周期計算部３を備え、マイクロフォンで取得した音声信号から基本周波数を抽出して、人の声の周波数と一致するか否かを判断すれば、マイクロフォンのまわりで人の声がしているかどうかを判断して、人の声がしているときには、自動的に録音させる構成としてもよい。また本発明を用いれば、マイクロフォンで取得した音声信号から基本周波数を抽出して、人の声の周波数と一致するか否かを判断すれば、音声信号のうち、人がしゃべっているところを取り出すことができる。また本発明を用いれば、入力された信号が、完全にランダムな雑音であるか、周期性のあるものであるかどうかを検出することができる。また、本発明を用いれば、音声信号に含まれる基本周波数を正確に求めることができるので、声帯の異常の有無を判断することができる。
【０２０２】
また本発明の他の実施の形態では、前述した実施の形態において組み合わせが可能な部分については組み合わせてもよく、たとえば、ＳＴＲＡＩＧＨＴ回路５６は、前述した図３に示す第２部分１２および第３部分１３を含んで構成され、最適時間周波数平滑化パワースペクトルを出力してもよい。
【図面の簡単な説明】
【０２０３】
【図１】本発明の実施の一形態の音声変換方法を実現するための周期信号変換装置１を示す概略ブロック図である。
【図２】周期信号変換装置１が有するパワースペクトル取得部２を示す概略ブロック図である。
【図３】周期信号変換装置１が有するパワースペクトル取得部２を示す概略ブロック図である。
【図４】周期信号変換装置１が有するパワースペクトル取得部２を示す概略ブロック図である。
【図５】入力信号である音声波形を示すグラフである。
【図６】窓関数を示すグラフである。
【図７】第１および第２パワースペクトル計算部２４，２５によって求められたパワースペクトルの一例を示すグラフである。
【図８】パワースペクトル加算部２６から出力される出力パワースペクトルの一例を示すグラフである。
【図９】第１および第２平滑化スペクトル計算部３２，３３の各部から出力される平滑化されたパワースペクトルの一例を示すグラフである。
【図１０】最適周波数補償合成部３６から出力される最適周波数平滑化対数パワースペクトルの一例を示すグラフである。
【図１１】本発明の実施の他の形態の音声変換方法を実現するための周期信号変換装置５０を示す概略ブロック図である。
【図１２】ＴＡＮＤＥＭ回路５５の構成を示す概略ブロック図である。
【図１３】基本周期計算部３の構成を示す概略ブロック図である。
【図１４】基本波成分周期性計算回路５１の構成を示す概略ブロック図である。
【図１５】ピークの出現確率をピーク値の関数として表すグラフの一例を示す。
【図１６】非周期成分計算回路５４の構成を示す概略ブロック図である。
【図１７】Ｎ＝２の場合とＮ＝１６の場合の観測値ＱＣの分布を示す。
【図１８】音声信号を基本周期計算部３によって分析した結果の一例を示す図である。
【図１９】音声信号を基本周期計算部３によって分析した結果の一例を示す図である。
【図２０】音声信号を基本周期計算部３によって分析した結果の一例を示す図である。
【０２０４】
【図２１】音声信号を非周期成分計算回路５４によって分析した結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
【０２０５】
１，５０  周期信号変換装置
２  パワースペクトル取得部
３  基本周期計算部
４  平滑化スペクトル変換部
５  音源情報変換部
６  位相調整部
７  波形合成部
２１  遅延部
２２  第１窓処理部
２３  第２窓処理部
２４  第１パワースペクトル計算部
２５  第２パワースペクトル計算部
２６  パワースペクトル加算部
３１  累積パワースペクトル計算部
３２  第１平滑化スペクトル計算部
３３  第２平滑化スペクトル計算部
３４  対数変換部
３５  第２対数変換部
３６  最適周波数補償合成部
４１  ３フレーム蓄積部
４２  最適時間補償合成部
４３  指数変換部
４４  第１蓄積部
４５  第２蓄積部
５１  基本波成分周期性計算回路
５２  周期性合成回路
５３  基本波候補抽出回路
５４  非周期成分計算回路
５５，５５ａ，５５ｂ  ＴＡＮＤＥＭ回路
５６，５６ａ，５６ｂ  ＳＴＲＡＩＧＨＴ回路
６１，６１ａ  変動スペクトル計算部
６２  空間周波数加重部
６４  逆フーリエ変換部
７１  時間軸変換部
７３  直交位相畳込み計算部
７４  非周期性計算部
【図１】
0005275612.tif 000044
【図２】
0005275612.tif 000045
【図３】
0005275612.tif 000046
【図４】
0005275612.tif 000047
【図５】
0005275612.tif 000048
【図６】
0005275612.tif 000049
【図１１】
0005275612.tif 000050
【図１２】
0005275612.tif 000051
【図１３】
0005275612.tif 000052
【図１４】
0005275612.tif 000053
【図１５】
0005275612.tif 000054
【図１６】
0005275612.tif 000055
【図１７】
0005275612.tif 000056
【図１９】
0005275612.tif 000057
【図２０】
0005275612.tif 000058
【図７】
0005275612.tif 000059
【図８】
0005275612.tif 000060
【図９】
0005275612.tif 000061
【図１０】
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【図１８】
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【図２１】
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