(57)【要約】信号の時間目盛修正（ＴＭＳ： Ｔｉｍｅ Ｓｃａｌｅ Ｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を利用する技術が記載されている。該信号は、解析され、同様の信号型式のフレームに分割される。次いで、当該信号型式に固有な技術が適用され、これにより、修正処理を最適化する。本発明の方法は、異なるオーディオ信号部分のＴＳＭが異なる方法を用いて実現されるのを可能にする。該方法を実施するシステムも記載されている。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
信号を時間目盛修正する方法において、該方法が、
ａ）前記信号内で個々のフレームセグメントを規定するステップと、
ｂ）前記個々のフレームセグメントを解析して、各フレームセグメントにおける信号型式を決定するステップと、
ｃ）決定された第１信号形式に第１のアルゴリズムを適用すると共に、決定された第２信号形式に第２の異なるアルゴリズムを適用するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、前記第１信号型式が有声信号セグメントであり、前記第２信号型式が無声信号セグメントであることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の方法において、前記第１のアルゴリズムは波形技術に基づくものであり、前記第２のアルゴリズムはパラメータ的技術に基づくものであることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１ないし３の何れか一項に記載の方法において、前記第１のアルゴリズムがＳＯＬＡアルゴリズムであることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１ないし４の何れか一項に記載の方法において、前記第のアルゴリズムが、
ａ）前記決定された第２信号型式の各フレームを導入部と導出部とに分割するステップと、
ｂ）ノイズ信号を発生するステップと、
ｃ）前記ノイズ信号を前記導入部と前記導出部との間に挿入して、伸張されたセグメントを形成するステップと、
を有していることを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１ないし５の何れか一項に記載の方法において、前記第１のアルゴリズム及び第２のアルゴリズムが伸張アルゴリズムであり、当該方法が信号の時間目盛伸張に使用されることを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１ないし５の何れか一項に記載の方法において、前記第１のアルゴリズム及び第２のアルゴリズムが圧縮アルゴリズムであり、当該方法が信号の時間目盛圧縮に使用されることを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項１に記載の方法において、前記信号が時間目盛修正されたオーディオ信号であることを特徴とする方法。
【請求項９】
信号を時間目盛伸張する方法において、
ａ）前記信号を第１部分及び第２部分に分割するステップと、
ｂ）前記第１部分と前記第２部分との間にノイズを挿入して、時間目盛伸張された信号を得るステップと、
を有していることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項１ないし９の何れか一項に記載の方法において、前記信号がオーディオ信号であり、特に無声セグメントが時間目盛伸張されることを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項９に記載の方法において、前記ノイズが、前記信号の前記第１及び第２部分のスペクトル的形状と等価なスペクトル形状を持つ合成ノイズであることを特徴とする方法。
【請求項１２】
オーディオ信号を受信する方法において、該方法が、
ａ）前記オーディオ信号を復号するステップと、
ｂ）前記復号されたオーディオ信号を、請求項１に記載の方法により時間目盛伸張するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項１３】
信号を修正して時間目盛修正された信号を形成する時間目盛修正装置において、
ａ）前記信号のフレーム内で異なる信号型式を決定する手段と、
ｂ）第１の決定された信号形式を持つフレームに第１の修正アルゴリズムを適用すると共に、第２の決定された信号形式を持つフレームに第２の異なる修正アルゴリズムを適用する手段と、
を有することを特徴とする時間目盛修正装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の装置において、前記第２の決定された信号形式に第２の異なる修正アルゴリズムを適用する手段が、
ａ）前記信号フレームを第１部分及び第２部分に分割する手段と、
ｂ）前記第１部分と前記第２部分との間にノイズを挿入して、時間目盛伸張された信号を得る手段と、
を有することを特徴とする装置。
【請求項１５】
オーディオ信号を受信する受信機において、該受信機が、
ａ）前記オーディオ信号を復号するデコーダと、
ｂ）前記復号されたオーディオ信号を時間目盛伸張する請求項１３又は請求項１４に記載の装置と、
を有することを特徴とする受信機。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、特には音声信号等の信号の時間目盛修正（ＴＳＭ：ｔｉｍｅ−ｓｃａｌｅ ｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ）に係り、更に詳細には、有声（ｖｏｉｃｅｄ）及び無声（ｕｎ−ｖｏｉｃｅｄ）音声の時間目盛修正に対して異なる技術を使用するようなシステム及び方法に関する。
【０００２】
【発明の背景】
信号の時間目盛修正（ＴＳＭ）とは、当該信号の時間目盛の圧縮又は伸張を指す。音声信号内において、該音声信号のＴＳＭは当該音声の時間目盛を伸張又は圧縮する一方、話し手の個性（音高、フォーマット構造）は保存する。斯様であるので、ＴＳＭは、典型的には、発音速度の変更が望まれる場合の目的で開拓されている。ＴＳＭの斯様な用途は、試験／音声合成（ｔｅｓｔ−ｔｏ−ｓｐｅｅｃｈ ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ）、外国語学習及び映画／サウンドトラック後同期化を含む。
【０００３】
音声信号の高品質ＴＳＭへの要求を満たす多くの技術が既知であり、斯かる技術の例が、１９９５年の音声通信（Ｓｐｅｅｃｈ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ：オランダ国）第１６巻、第２号の第１７５〜２０５頁におけるＥ． Ｍｏｕｌｉｎｅｓ、Ｊ． Ｌａｒｏｃｈｅによる“音声の音高目盛及び時間目盛修正のための非パラメータ的技術”に記載されている。
【０００４】
ＴＳＭ技術の他の可能性のあるアプリケーションは音声符号化であるが、これは報告が非常に少ない。このアプリケーションにおいては、基本的意図は、符号化に先立ち音声信号の時間目盛を圧縮して、符号化されるべき音声サンプルの数を低減すると共に、復号の後に時間目盛を逆係数により伸張して、元の時間目盛を復帰させることである。この概念が図１に示されている。時間目盛の圧縮された音声は有効な音声信号のままであるので、該信号は任意の音声コーダにより処理することができる。例えば、６ｋｂｉｔ／ｓでの音声符号化は、２５％の時間目盛圧縮により先行され、３３％の時間目盛伸張により後続される８ｋｂｉｔ／ｓのコーダにより実現することができる。
【０００５】
斯かる筋書きにおけるＴＳＭの使用は過去において開拓され、かなり良好な結果が、幾つかのＴＳＭ方法及び音声コーダ（文献［１］〜［３］）を用いて主張されている。近年、ＴＳＭ及び音声符号化技術の両方において改善がなされたが、これら２つは殆ど互いに独立に研究された。
【０００６】
上述したＭｏｕｌｉｎｅｓ及びＬａｒｏｃｈｅに詳述されているように、１つの広く使用されているＴＳＭアルゴリズムは、同期された重ね合わせ加算（ＳＯＬＡ）であり、これは波形型アルゴリズム（ｗａｖｅｆｏｒｍ ａｐｐｒｏａｃｈ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）の一例である。該アルゴリズムの導入（文献［４］）の後、ＳＯＬＡは、音声のＴＳＭに広く使用されるアルゴリズムへと発展した。相関方法であるので、該アルゴリズムは、複数の話し手により生成される又は背景雑音により悪化した音声、及び或る程度は音楽に適用可能である。
【０００７】
ＳＯＬＡによれば、入力音声信号ｓは、Ｓａサンプルの固定の解析期間により順次遅延された、Ｎサンプル（Ｓａ＜Ｎ）長の重なり合うフレームｘｉ（ｉ＝０，…，ｍ）のシーケンスとして解析される。取っ掛かりの思想は、ｓを、これらのフレームを各々Ｓｓ＜Ｓａ又はＳｓ＞Ｓａ（Ｓｓ＜Ｎ）のように選定された合成期間Ｓｓだけ順次ずらしながら斯かるフレームを出力することにより圧縮又は伸張することができるということである。重なり合うセグメントは、先ず２つの振幅が相補的な関数により加重され、次いで加算されるが、これは波形平均化の適切な方法である。図２は、斯様な重ね合わせ／加算伸張技術を示している。上側部分は当該入力信号における順次のフレームを示している。真ん中の部分は、これらのフレームが合成の間に、この場合は加重用のハニング窓（Ｈａｎｎｉｎｇ ｗｉｎｄｏｗ）の２つの半部を利用して、どの様に再配置されるかを示している。最後に、結果としての時間目盛伸張された信号が下側部分に示されている。
【０００８】
ＳＯＬＡの実際の同期メカニズムは、合成の間において各ｘｉを更にずらして、重なり合う波形の類似性を生じさせることからなる。明示的には、フレームｘｉは出力信号に対して位置ｉＳｓ＋ｋｉにおいて貢献し始め、ここで、ｋｉは式１により与えられる正規化された相互相関がｋ＝ｋｉに対して極大となるようにして見付けられる。
【数１】
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この式において、ｓ〜は出力信号を示し、Ｌは所与の範囲において特定の遅れｋに対応する重なりの長さを示す（文献［１］）。ｋｉ、即ち同期パラメータが見付かると、重なり合う信号が前記のように平均化される。フレームの数が大きい場合、出力信号の長さと入力信号の長さとの比は値Ｓｓ／Ｓａに近づき、従って目盛係数αを規定する。
【０００９】
ＳＯＬＡ圧縮が逆ＳＯＬＡ伸張と縦続接続されると、典型的には、出力音声に残響、人工的音調及び時々の遷移劣化等の幾つかのアーチファクトが生じる。
【００１０】
上記残響は、有声音声（ｖｏｉｃｅｄ ｓｐｅｅｃｈ）に関連し、波形平均化に帰すことができる。圧縮及び続いての伸張の両者は、類似したセグメントを平均化する。しかしながら、類似性は局部的に測定され、これは、伸張が、“欠損”していた領域に追加の波形を必ずしも挿入することにはならないことを意味する。この結果、波形が平均化され、恐らくは、新たな局部的な周期性さえ生じる。更に、伸張の間におけるフレームの配置は、追加の波形を生成するために、同じセグメントを再使用するように設計されている。これは、無声音声（ｕｎｖｏｉｃｅｄ ｓｐｅｅｃｈ）に相関を生じさせ、これが、時には、人工的“音調”として感知される。
【００１１】
アーチファクトは、音声の遷移、即ち有声の遷移においても発生し、これは、通常は、信号エネルギレベルの急激な変化を示す。目盛係数が増加するにつれて、平均化のための遷移の類似部分の位置あわせを妨害し得る“ｉＳａ”と“ｉＳｂ”との間の距離も増加する。従って、遷移の別個の部分を重ね合わせることは、該遷移の“不鮮明化（ｓｍｅａｒｉｎｇ）”を生じ、該遷移の強度及びタイミングの適切な知覚を危うくする。
【００１２】
文献［５］及び［６］には、ＳＯＬＡ圧縮の間に得られるｋｉ’を使用することにより、良質の圧縮伸張された音声信号を達成することができることが報告されている。従って、ＳＯＬＡにより実行されるのとは全く反対に、Ｎサンプル長のフレームｘ＾ｉが時点ｉＳｓ＋ｋｉにおいて、圧縮された信号ｓ〜から切り取られ、元の時点ｉＳａに再配置される（この間、前述と同様に重なり合うサンプルを平均化する）。全てのｋｉ’を伝送／記憶する最大コストは式２により与えられ、ここで、Ｔｓは音声サンプリング期間であり、┌┐は最寄りの大きな整数への丸め演算を表す。
【数２】
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また、高（即ち、＞３０％）ＳＯＬＡ圧縮又は伸張からの遷移の排除が音声品質を改善することも報告されている（文献［７］）。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
従って、信号の時間目盛を圧縮又は伸張するために成功裏に（例えば、良好な品質を与える）使用することができるような幾つかの技術及び方法が現在存在することが分かる。音声信号に関して特別に説明したが、この説明は１つの信号形式の一例としての実施例のものであり、音声信号に関連する上記問題は他の信号型式にも当てはまることが分かるであろう。時間目盛圧縮が時間目盛伸張により後続される（時間目盛圧縮伸張）ような符号化目的で使用される場合、従来技術の性能は大幅に悪化する。音声信号に対する最良の性能は、通常、ＳＯＬＡが広く使用されているような時間ドメイン方法から得られるが、これらの方法を使用すると問題が依然として存在し、これら問題の幾つかは上述した通りである。従って、信号を、該信号を形成する各成分に固有な態様で時間目盛修正するような改善された方法及びシステムを提供する必要性がある。
【００１４】
【発明の概要】
従って、本発明は請求項１に記載されたような信号を時間目盛修正する方法を提供する。
【００１５】
信号内の個々のフレームセグメントを解析すると共に、特定の信号型式に異なるアルゴリズムを適用するような方法を提供することにより、該信号の修正を最適化することが可能となる。特定の信号型式への特定の修正アルゴリズムの斯様な適用は、当該信号の、該信号を形成する個々の成分セグメントの異なる要件を満たすべく適応化されるような態様での修正を可能にする。
【００１６】
本発明の好ましい実施例においては、本方法が音声信号に適用され、該信号は有声及び無声成分に関して解析され、異なる型式の信号に対して異なる伸張及び圧縮技術が使用される。技術の選択は、特定の型式の信号に対して最適化される。
【００１７】
本発明は、更に、請求項９による伸張方法も提供する。信号の伸張は、該信号の部分への分割及び斯かる部分間へのノイズの挿入により実行される。望ましくは、上記ノイズは既存のサンプルから発生されるというよりは合成的に発生されるノイズであり、これは、上記信号のものと類似したスペクトル的及びエネルギ的特性を有するノイズシーケンスの挿入を可能にする。
【００１８】
また、本発明はオーディオ信号を受信する方法であって、請求項１の時間目盛修正方法を使用するような方法を提供する。
【００１９】
また、本発明は請求項１の方法を実行するよう構成された装置も提供する。
【００２０】
本発明の、これら及び他の特徴は添付図面を参照することにより、より良く理解されるであろう。
【００２１】
【発明の実施の形態】
本発明の第１の態様は、信号の時間目盛修正のための方法を提供するもので、特にオーディオ信号に適すると共に、特には無声音声の伸張に適し、全ての時間ドメイン方法に本来的に存在する“繰り返し”メカニズムによって生じる人工的音調の問題を克服するように設計されている。本発明は、入力シーケンスのスペクトル的及びエネルギ的特性を反映するような適切な量の合成ノイズを挿入することにより時間目盛を延長する。これらの特性の推定は、ＬＰＣ（線形予測符号化）及び分散符合（ｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ）に基づくものである。好ましい実施例においては、モデルパラメータが入力信号（既に圧縮された信号とすることができる）から導出され、これにより、これらパラメータの伝送の必要性を避ける。本発明を如何なる１つの理論的解析に限定することを意図するものではないが、無声シーケンスの上述した特性の限られた歪のみが、該シーケンスの時間目盛の圧縮により生じると考えられる。図４は、本発明のシステムの概念図を示す。上側部分はエンコーダ側の処理段を示している。“Ｖ／ＵＶ”なるブロックにより表された音声分類器が、無声音声及び有声音声（フレーム）を決定するために含まれている。並進移動（ｔｒａｎｓｌａｔｅ）される発声開始（ｖｏｉｃｅｄ ｏｎｓｅｔ）を除いて、全ての音声はＳＯＬＡを用いて圧縮される。本明細書中で使用される“並進移動される”なる用語は、これらフレーム成分がＴＳＭから除外されることを意味する。同期パラメータ及び発声判定は、サイドチャンネルを介して伝送される。下側に示されるように、これらは復号される音声（フレーム）を識別すると共に適切な伸張方法を選択するために使用される。従って、本発明が異なる信号型式に対して異なるアルゴリズムを適用することが分かり、例えば１つの好ましい実施例においては有声音声はＳＯＬＡにより伸張される一方、無声音声はパラメータ的方法を用いて伸張される。
【００２２】
無声音声のパラメータ的モデル化
線形予測符号化（ＬＰＣ：ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｃｏｄｉｎｇ）は、現サンプルを前サンプルの線形な組合せから予測するという原理を使用した、音声処理用の広く適用されている方法である。これは、式３．１により、又は等価的に該式のｚ変換されたもの３．２により記述される。式３．１において、ｓ及びｓ＾は元の信号及び該信号のＬＰＣ推定を各々示し、ｅは予測誤差を示す。更に、Ｍは予測の次数を決定し、ａｉはＬＰＣ係数である。これらの係数は良く知られたアルゴリズム（文献［６］，５．３）のどれかにより導出されるが、これらアルゴリズムは、通常、最小二乗誤差（ＬＳＥ）の最小化、即ちΣｎｅ２［ｎ］の最小化に基づくものである。
【数３】
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【数４】
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ＬＰＣ係数を用いて、シーケンスｓは式３．２により記述される合成手順により近似することができる。明示的には、フィルタＨ（ｚ）（しばしば、１／Ａ（ｚ）により示される）が適切な信号ｅにより励起されるが、該信号は、理想的には、予測誤差の性質を反映する。無声音声の場合、適切な励起は通常は分散された零平均ノイズである。
【００２３】
最終的に、上記合成シーケンスの適切な振幅レベル変化を保証するために、上記励起ノイズは適切な利得Ｇにより乗算される。斯様な利得は、好都合には、式３．３により記述されるように、元のシーケンスｓとの離散符合に基づいて計算される。通常、無声音声の平均値ｓバーは０に等しいと仮定することができる。しかしながら、これは、特にｓが最初に何らかの時間ドメイン加重平均を受けた（時間目盛修正の目的で）場合、その任意のセグメントに関しては必ずしも当てはまらない。
【数５】
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上述した信号推定の方法は、静止的信号に対してのみ正確である。従って、該推定は略静止的な音声フレームのみに適用されるべきである。ＬＰＣ計算に関する場合、音声セグメント化はウインドウ化も含むが、該ウインドウ化は周波数ドメインにおける不鮮明化を最小化する目的を有する。これが、ハミングウインドウを特徴付ける図５に示され、ここで、Ｎはフレーム長（典型的には１５〜２０ｍｓ）を示し、Ｔは解析期間を示す。
【００２４】
最後に、モデルパラメータの正確な推定に対して必要な時間及び周波数分解能は同一である必要はないので、上記利得及びＬＰＣ計算は必ずしも同じレートで実行する必要はないことに注意すべきである。典型的には、上記ＬＰＣパラメータは１０ｍｓ毎に更新される一方、上記利得は一層速く（例えば、２．５ｍｓ）更新される。無声音声に対する分解能（利得により記述される）は周波数分解能よりも知覚的に一層重要である。何故なら、無声音声は典型的には有声音声よりも一層高い周波数を有しているからである。
【００２５】
無声音声の時間目盛修正を前述したパラメータモデル化を使用して実現する可能性のある方法は、合成を解析とは異なるレートで実行することであり、図６には、この思想を利用した時間目盛伸張技術が図示されている。モデルパラメータは１／Ｔなるレートで導出され（１）、合成のためには１／ｂＴなるレートで使用される（３）。合成の間に配置されるハミング窓は、レート変更を示すためのみに使用される。実際には、出力相補型加重（ｐｏｗｅｒ ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ）が最も適しているであろう。解析段階の間では、ＬＰＣ係数及び利得が、ここでは同一のレートで、入力信号から導出される。詳細には、Ｔサンプルの各期間後、ＬＰＣ係数のベクトル及び利得Ｇが、Ｎサンプルの長さにわたって、即ちＮサンプル長のフレームに関して計算される。或る方法では、これは“時間的ベクトル空間”Ｖを式３．４（簡略化のために二次元信号として示されている）に従って定義すると見ることができる。
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【００２６】
目盛係数ｂ（ｂ＞１）による時間目盛伸張を得るために、このベクトル空間は合成に先立ち単純に同じ係数により“ダウンサンプル”される。明示的には、ｂＴサンプルの各期間の後、Ｖの要素が、新しいＮサンプル長のフレームの合成のために使用される。従って、解析フレームと比較して、該合成フレームは少量だけ時間的に重なり合うであろう。これを示すために、各フレームは再びハミング窓を用いて印されている。実際には、合成フレームの重なり合う部分は、その目的のために適切な窓を配置する代わりに、電力相補型加重を適用することにより平均化することができることが分かる。解析よりも速いレートで合成を実行することにより、時間目盛圧縮も同様の方法で達成することができることが分かる。
【００２７】
当業者によれば、この方法を適用して生成される出力信号が完全な合成信号であることが分かるであろう。通常は増加した雑音性として知覚されるアーチファクトを低減するための可能性のある処置として、利得の高速更新が利用可能である。しかしながら、もっと効果的な方法は、出力信号における合成ノイズの量を低減することである。時間目盛伸張の場合、これは下記に詳述するようにして達成することができる。
【００２８】
全フレームを或るレートで合成する代わりに、本発明の一実施例においては、入力フレームを延長するために使用されるべき適切且つ少量のノイズを追加する方法が提供される。各フレームに対する追加のノイズは以前と同様に、即ち当該フレームに関して導出されるモデル（ＬＰＣ係数及び利得）から得られる。特に、圧縮されたシーケンスを伸張する場合は、ＬＰＣ計算に対するウインドウ長は、通常、フレーム長を超えて延びることができる。これは、主に、重要な領域に充分な重みを付与することを意味する。次いで、解析されている圧縮されたシーケンスは、該シーケンスが得られた元のシーケンスのスペクトル的及びエネルギ的特性を充分に保持していると仮定される。
【００２９】
図３の解説図を用いると、先ず、入力無声シーケンスｓ［ｎ］はフレームにセグメント化される。Ｌサンプル長の入力フレーム（ＡｉＡｉ＋１）バーの各々は、所望の長さのＬＥサンプルに伸張される（ＬＥ＝α・Ｌであり、ここで、α＞１は目盛係数である）。前記の説明に従い、ＬＰＣ解析が、対応する長いフレーム（ＢｉＢｉ＋１）バーに対して実行されるが、この目的のために、これらフレームはウインドウ化される。
【００３０】
この場合、１つの特定のフレーム（ＡｉＡｉ＋１）バー（ｓｉにより示す）の時間目盛伸張されたものは以下のようにして得られる。ＬＥサンプル長の零平均の正規分布（σｅ＝１）のノイズシーケンスが、（ＢｉＢｉ＋１）バーから導出されたＬＰＣ係数により定義されるフィルタ１／Ａ（ｚ）により整形される。次いで、斯様に整形されたノイズシーケンスに、フレーム（ＡｉＡｉ＋１）バーのものと等しい利得及び平均値が付与される。これらのパラメータの計算は、ブロック“Ｇ”により表されている。次に、フレーム（ＡｉＡｉ＋１）バーは２つの半部、即ち（ＡｉＣｉ）バー及び（ＣｉＡｉ＋１）バーに分割され、追加のノイズが、これら半部の間に挿入される。この加算されるノイズは、先に合成された長さＬＥのノイズシーケンスの中間から切り取られる。実際には、これらの処理は、適切にウインドウ化及び零埋込を行い、各シーケンスに同一のＬサンプルの長さを付与し、次いで、これらを全て一緒に加算することにより達成することができることが分かる。
【００３１】
更に、点線により描かれたウインドウは、ノイズが挿入されている領域の繋ぎ目の周辺で平均化（相互フェード：ｃｒｏｓｓ−ｆａｄｅ）を行うことができることを示している。しかしながら、全ての関わる信号のノイズ的特徴により、遷移領域における斯様な“平滑化”の可能性のある（知覚的な）利点は依然として制限されたままである。
【００３２】
図７には、上述した方法が一例として示されている。先ず、ＴＤＨＳ圧縮が元の無声シーケンスｓ［ｎ］に適用され、結果として、ｓｃ［ｎ］を生成した。次いで、ｓｃ［ｎ］に伸張を適用することにより元の時間目盛が回復された。２つの特定のフレームにズームインすることによりノイズの挿入が明らかにされている。
【００３３】
上述したノイズ挿入方補はハミング窓を使用するようなＬＰＣ解析を実行する通常の方法に従うものであり、当該フレームの中央部分に最高の重みが付与されるので、中間へのノイズの挿入は論理的に見えることが理解されるであろう。しかしながら、入力フレームが発声の遷移等の音響的事象に近い領域を示す場合は、異なる方法によるノイズの挿入の方が一層望ましいであろう。例えば、当該フレームが、より“有声的”音声に徐々に変化する無声音声からなる場合、当該フレームの始点（最もノイズ的な音声が位置する箇所）の近くでの合成ノイズの挿入が最も適しているであろう。この場合、ＬＰＣ解析のために、最大の重みを当該フレームの左側部分に配置するような非対称ウインドウを好適に使用することができる。従って、異なる型式の信号に対しては、フレームの異なる領域へのノイズの挿入を考えることができることが分かる。
【００３４】
図８は、上述した全ての概念を組み込んだＴＳＭ型符号化システムを示している。該システムは（調和可能な：ｔｕｎｅａｂｌｅ）圧縮器及び対応する伸張器を含み、これらの間に任意の音声コーデックを配置するのを可能にする。当該時間目盛圧縮伸張は、望ましくは、ＳＯＬＡ、無声音声のパラメータ的伸張及び発声開始の並進移動の追加的概念を組み合わせて実現される。また、本発明による該音声符号化システムは、無声音声のパラメータ的伸張に独立して使用することもできることが分かる。以下の節では、システムの構成及び該システムのＴＳＭ段の実現に関する詳細が、幾つかの標準の音声コーダとの比較を含んで示される。
【００３５】
信号の流れは以下のように説明することができる。入力音声は、後続の処理段に適するように、バッファ処理及びフレームへのセグメント化処理を受ける。即ち、バッファされた音声に発声解析を実行する（“Ｖ／ＵＶ”により示すブロック内で）と共に、当該バッファ内の連続するフレームをシフトすることにより、有声情報の流れが作成され、該情報は、音声部分を分類すると共に斯かる部分を、それらに応じて処理するために利用される。即ち、発声開始は並進移動されると共に、全ての他の音声はＳＯＬＡを用いて圧縮される。出力されるフレームは、次いで、コーデックに渡されるか（Ａ）、又は直接的に伸張器に向けて該コーデックをバイパスする（Ｂ）。同時に、同期パラメータがサイドチャンネルを介して伝送される。これらパラメータは、特定の伸張方法を選択し実行するために使用される。即ち、有声音声はＳＯＬＡフレームシフトｋｉを用いて伸張される。ＳＯＬＡの間、Ｎサンプル長の解析フレームｘｉが入力信号から時間ｉＳａにおいて切り取られ、対応する時間ｋｉ＋ｉＳｓにおいて出力される。最終的に、斯様にして修正された時間目盛は逆の処理により、即ち該時間目盛修正された信号から時間ｋｉ＋ｉＳｓにおいてＮサンプル長のフレームｘ＾ｉを切り取り、これらを時間ｉＳａで出力することにより回復することができる。この手順は式４．０により表すことができ、ここでｓ〜及びｓ＾は、各々、元の信号ｓのＴＳＭ処理されたもの及び再構築されたものである。ここで、ｍ＝１から開始して、ｋのインデックス付けに従ってｋ０＝１と仮定される。ｘ＾ｉ［ｎ］は、複数の値が、即ち時間的に重なるであろう異なるフレームからのサンプルが割り当てられ、相互フェードにより平均化されるべきである。
【数６】
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ＳＯＬＡの連続する重なり／加算段と上述した再生手順とを比較することにより、ｘ＾ｉとｘｉとが通常は同一ではないことが容易に分かる。従って、これらの２つの処理は正確には“１対１”の変換対を形成するものではないことが分かる。しかしながら、斯様な再生の品質は、逆のＳｓ＝Ｓａ比を使用するＳＯＬＡを単に適用するのと比較して、目立って高くなる。
【００３６】
無声音声は望ましくは前述したパラメータ的方法を用いて伸張される。伸張を実点するために、単純に出力にコピーされる代わりに、並進移動された音声セグメントが使用されることに注意すべきである。全ての入力されたデータの適切なバッファ処理及び操作により、結果として同期化された処理が得られ、その場合に、元の音声の各入力フレームが出力においてフレームを生成するであろう（初期遅延の後に）。
【００３７】
発声開始は、無声的音声から有声的音声への何らかの遷移として簡単に検出することができることが分かる。
【００３８】
最後に、有声解析も原理的に圧縮された音声に対して実行することができ、従って、有声情報を伝送する必要性を除くための処理を使用することができることに注意すべきである。しかしながら、斯様な音声は上記目的のためには不十分であろう。何故なら、信頼性のある有声判断を得るためには、通常は、比較的長い解析フレームを解析しなければならないからである。
【００３９】
図９は、本発明による入力音声バッファの管理を示している。或る時点において該バッファに含まれる音声が、セグメント（０Ａ４）バーにより表されている。ハミング窓の下にあるセグメント（０Ｍ）バーが有声解析を受け、中央のＶサンプルに関連された有声判断を提供する。上記窓は解説のためにのみ使用されたもので、当該音声の重み付けの必要性を示すものではなく、何らかの重み付けに使用することができる技術の一例は、１９９０年の音響的音声及び信号処理に関するＩＥＥＥ国際会議におけるＲ．Ｊ． ＭｃＡｕｌａｙ及びＴ．Ｆ． Ｑｕａｔｉｅｒｉによる“正弦音声モデルに基づく音高推定及び発声検出”で見付けることができる。得られる有声判定は、Ｓａサンプル長のセグメント（Ａ１Ａ２）バーに帰するもので、ここで、Ｖ≦Ｓａ及び｜Ｓａ−Ｖ｜≪Ｓａである。更に、当該音声はＳａサンプル長のフレーム（ＡｉＡｉ＋１）バーにセグメント化され（ｉ＝０，…，３）、ＳＯＬＡの好都合な実現及びバッファ管理を可能にする。即ち、（Ａ０Ａ２）バー及び（Ａ１Ａ３）バーが２つの連続したＳＯＬＡ解析フレームｘｉ及びｘｉ＋１の役割を果たす一方、当該バッファはフレーム（ＡｉＡｉ＋１）バーを左にシフトする（ｉ＝０，１，２）と共に、新たなサンプルを（Ａ３Ａ４）バーの“空にされた”位置に配置することにより更新される。
【００４０】
圧縮は図１０を用いて容易に説明することができ、ここで、４つの初期反復が図示されている。入力音声及び出力音声の流れは該図の右側及び左側を各々辿り、ここでは、ＳＯＬＡの幾つかの馴染みのある特徴が明らかとなっている。入力フレームのうち、有声のものは“１”により示され、“無声”のものは“０”により示されている。
【００４１】
初期には、当該バッファは零信号を含んでいる。次いで、第１フレームｄ（Ａ３Ａ４）バー（この場合は有声セグメントを発声する）が読み込まれる。このフレームの有声さは、位置（Ａ１Ａ２）バーに到達した後で前述した有声解析を実施することによってのみ分かるであろうことに注意されたい。かくして、アルゴリズム的遅延は３Ｓａサンプルに達する。左側では、連続的に変化するグレイに塗られたフレーム（従って、合成フレーム）が、特定の時間に出力（合成）音声を保持する当該バッファの前側サンプルを表している。（明らかになるであろうように、このバッファの最小長さは（ｋｉ）ｍａｘ＋２Ｓａ＝３Ｓａサンプルである。）ＳＯＬＡに従い、このフレームはＳｓ（Ｓｓ＜Ｓａ）により決まるレートでの連続する解析フレームとの重ね合わせ加算により更新される。従って、最初の２つの反復の後には、解析フレーム（Ａ１Ａ３）バー及び（Ａ２Ａ４）バーの各々による新たな更新に対して古くなるにつれて、Ｓｓサンプル長のフレーム（Ａ０ａ１）バー及び（ａ１ａ２）バーが連続して出力されている。このＳＯＬＡ圧縮は、現在の有声判定が０から１に変化しない限り継続するが、斯かる変化は、ここでは、ステップ３で発生する。この時点では、全合成フレームが最後のＳａサンプルを除いて出力されるが、これらサンプルには現解析フレームからの最後のＳａサンプルが付加される。これが、当該合成フレームの再初期化として見られ、かくして、（ａ３Ａ５）バーとなる。これを用いて、新たなＳＯＬＡ圧縮サイクルがステップ４等において開始する。
【００４２】
音声の連続性を維持しながら、ＳＯＬＡの遅い収斂のため、フレーム（ａ３Ａ４）バーの殆ど及び該フレームに後続する幾つかの入力フレームは並進移動されることが分かるであろう。これらの部分は、発声開始を非常に含みそうな領域に正確に対応する。
【００４３】
かくして、各反復の後、当該圧縮器は上記バッファにおける前側フレームに対応する音声フレーム、ＳＯＬＡのｋ及び有声判定からなる“情報三つ組み”を出力すると結論される。上記並進移動の間では何の相互相関も計算されないから、ｋｉ＝０が各並進移動されたフレームの属性とされるであろう。従って、音声フレームを斯かるフレームの長さにより示すことにより、この場合に生成される三つ組みは（Ｓｓ，ｋ０，０）、（Ｓｓ，ｋ１，０）、（Ｓａ＋ｋ１，０，０）及び（Ｓｓ，ｋ３，１）となる。無声音声の圧縮の間に得られた（殆どの）ｋの伝送は余分であることに注意されたい。何故なら、（殆どの）無声フレームはパラメータ的方法を用いて伸張されるであろうからである。
【００４４】
伸張器は、望ましくは、入力フレームを識別すると共に斯かるフレームを適切に処理するために同期パラメータを追跡するように構成される。
【００４５】
発声開始の並進移動の主たる結果は、これが、連続した時間目盛圧縮を“分散”させることである。全ての圧縮されたフレームはＳｓサンプルなる等しい長さを有する一方、並進移動されるフレームの長さは可変であることが分かるであろう。これは、時間目盛圧縮に符号化が後続する場合に、一定のビットレートを維持することの困難さを生じさせる。この段階では、一層良好な品質を達成するために、一定のビットレートを達成する要件を妥協することを選択する。
【００４６】
品質に関しては、並進移動により音声のセグメントを保存することは、両側における接続セグメントが歪んでいる場合に不連続性を生じると主張し得る。発声開始を早く検出する（これは、並進移動されるセグメントが、当該開始に先行する無声音声の一部と共に開始することを意味する）ことにより、上記のような不連続性の影響を最小化することができる。また、中程度の圧縮レートに対するＳＯＬＡの遅い収斂は、並進移動された音声の終了部分が当該開始に続く有声音声の幾らかを含むことを保証することも分かる。
【００４７】
圧縮の間に、Ｓａサンプル長の各入力フレームが、出力にＳｓ又はＳａ＋ｋｉ−１サンプル長（ｋｉ≦Ｓａ）のフレームを生じさせることが分かる。従って、元の時間目盛を回復するには、伸張器からの音声が、望ましくは、Ｓａサンプル長のフレーム、又は異なる長さは有するがｍ・Ｓａ（ｍは反復回数）なる同一の合計長を生じるようなフレームを含むべきである。本説明は、所望の長さを近似することしかできず、実利的選択の結果であるが、演算を単純化し且つ更なるアルゴリズム的遅延の発生を防止することを可能にするような実現例に関するものである。別のアプリケーションに対しては他の方策が必要であると思われることが分かる。
【００４８】
以下においては、全てがサンプルを単純にシフトすることにより更新される幾つかの別個のバッファに対する裁量を有するものと仮定する。説明のために、無声音声の圧縮の間に得られるｋを（これらの殆どは実際には使用されない）を含み、圧縮器により生成された完全な“情報三つ組み”を示す。
【００４９】
これが図１２に示され、該図には初期状態が示されている。入力音声に対するバッファはセグメント（Ａ０Ｍ）バーにより表され、該セグメントは４Ｓａサンプル長である。説明のため、当該伸張は図１０に記載した圧縮に直に後続するものと仮定する。２つの追加のバッファ（ξλ）バー及びＹは、ＬＰＣ解析のために入力情報を供給し、及び有声部分の伸張を容易化するために、各々、作用する。他の２つのバッファが、同期パラメータ、即ち有声判定及びｋを保持するために配置される。これらのパラメータの流れは、入力音声フレームを識別し、これらフレームを適切に処理するための評価規準として使用される。ここからは、位置０、１及び２を過去、現在及び未来として各々示す。
【００５０】
伸張の間においては、上記同期パラメータを含むバッファの特定の状態に誘起されて、幾つかの典型的な動作が“現在の”フレームに対して実行される。以下においては、これが例により明らかにされる。
【００５１】
ｉ．無声伸張
前述したパラメータ的伸張方法は、図１３に示すように、目下の３つの全フレームが無声である状況において専ら使用される。これは、ｄ（Ａ０ａ４）バー＝Ｓｓ、ｄ（ａ１ａ２）バー＝Ｓｓ及びｄ（ａ２ａ３）バー＝Ｓａ又はＳａ＋ｋ［１］であることを意味する。後に、追加の要件が導入及び説明され、これらのフレームが発声終了（有声音声から無声音声への遷移）の直の継続を形成してはならなにことを述べる。
【００５２】
従って、現在のフレーム（ａ１ａ２）バーはＳａサンプルの長さに伸張されて出力され、これにはバッファ内容のＳｓサンプルの左シフトが続き、（ａ２ａ３）バーが新たな現在のフレームにされ、“ＬＰＣバッファ”（ξλ）バーの内容を更新する。（典型的には、ｄ（ξλ）バー≒２Ｓｓ）。
【００５３】
ｉｉ．  有声伸張
この伸張方法を誘起する可能性のある有声状態が図１４に示されている。最初に、圧縮された信号が（ａ１ａ２）バーで開始する、即ち、（ａ０ａ１）バー、ν［０］及びｋ［０］は空であると仮定する。この場合、Ｙ及びＸが、時間目盛“再生”処理の最初の２つのフレームを正に表している。この“再生”処理において、２Ｓａサンプル長のフレームｘ＾ｉ（この場合、Ｙ＝ｘ＾０、Ｘ＝ｘ＾ｉ）が、上記圧縮された信号から位置ｉＳｓ＋ｋｉにおいて切り取られ、元に位置ｉＳａに“戻される”必要がある一方、重なり合うサンプルを相互フェードさせる。Ｙの最初のＳａサンプルは重なりの間では使用されず、従って、これらは出力される。これが、Ｓｓサンプル長フレーム（ａ１ａ２）バーの伸張と見ることができ、これは、次いで通常の左シフトにより後続の（ａ２ａ３）バーにより置換される。かくして、全ての連続するＳｓサンプル長のフレームが同様の方法により、即ち、バッファＹから最初のＳａサンプルを出力することにより伸張することができることが明らかである。この場合、このバッファの残部は特定の現在のｋ、即ちｋ［１］に関して得られるＸとの重ね合わせ加算により連続的に更新される。明示的には、ＸはＳｓ＋ｋ［１］番目のサンプルから開始して、入力バッファからの２Ｓａサンプルを含む。
【００５４】
ｉｉｉ．  並進移動
先に詳述したように、本明細書中で使用される用語“並進移動”は、現在のフレーム又は該フレームの一部が、そのまま出力されるか又はスキップされる、即ちシフトされるが出力されない、ような全ての状況を指すことを意図している。図１４は、無声フレーム（ａ２ａ３）バーが現在のフレームになった時点で、該フレームの前側のＳａ−Ｓｓサンプルが前の反復の間に既に出力されていることを示している。即ち、これらのサンプルは、（ａ２ａ３）バーの伸張の間に出力されたＹの前側のＳａサンプルに含まれている。結果として、過去の有声フレームに続く現在の無声フレームをパラメータ的方法を用いて伸張することは、音声の連続性を妨害する。従って、先ず、斯様な有声の終了の間での有声の伸張は維持すると決定する。言い換えると、有声の伸張は、有声フレームに後続する最初の無声フレームまで延長される。このことは、ＳＯＬＡ伸張の“繰り返し”が比較的長い無声セグメントにわたって延びる場合に主に生じる“音調問題”を引き起こすことはない。
【００５５】
しかしながら、上述した問題は遅らされるだけで、未来のフレーム（ａ３ａ４）バーでは再び現れるであろうことは明らかである。有声の伸張が実行される方法、即ちＹが更新される方法を考慮に入れると、バッファの先頭に到達する前に、合計でｋｉ（０＜ｋ＜Ｓａ）サンプルが既に出力（相互フェードにより修正されて）されているであろう。
【００５６】
この問題を取り除くために、先ず、過去に使用された現在の各ｋｉサンプルはスキップされる。これは、各々の入力Ｓｓサンプルに対してＳａサンプルが出力されるような今まで使用した原理からの逸脱を意味する。サンプルの“不足”を補償するために、圧縮器により生成されたＳａ＋ｋｊサンプル長のフレームに含まれる“余剰な”サンプルを使用する。斯様なフレームが発声の終了に直に後続しない場合（発声開始が発声終了の短時間後に現れない場合）は、該フレームのサンプルの何れも前の反復において使用されておらず、全体として出力することができる。従って、発声終了に続くｋｉサンプルの“不足”は、次の発声開始に先行する最大でｋｊのサンプルの“余剰”により相殺される。
【００５７】
ｋｊ及びｋｉの両者は無声音声の圧縮の間に得られ、従ってランダム的特徴を有しているので、これらの相殺は特定のｊ及びｉに対しては正確ではないであろう。結果として、通常は、元の無声音声と対応する圧縮伸張された無声音声との持続時間の間の不整合が結果として生じるであろうが、これは知覚されないと予測される。同時に、音声の連続性が保証される。
【００５８】
上記の不整合の問題は、圧縮の間において全ての無声フレームに対して同一のｋを選択することにより、追加の遅延及び処理を導入しなくても容易に対処することができることに注意すべきである。この動作による可能性のある品質の劣化は限られたままであることが予測される。何故なら、ｋが計算される波形の類似性は、無声音声にとっては本質的な類似性の尺度ではないからである。
【００５９】
異なる動作の間で切り換える場合に音声の連続性を保証するために、全てのバッファが一貫性を以って更新されることが望ましいことに注意すべきである。この切り換え及び入力フレームの識別の目的のために、有声及び“ｋバッファ”の状態の調査に基づいて、判定メカニズムが確立された。これは、下記の表により要約することができるが、該表において上述した動作は短縮表示されている。サンプルの“再使用”、即ち過去における有声の終了の発生、を通知するために、“オフセット”なる名称の追加の述語が導入されている。これは、有声バッファの更に１ステップ過去を調べることにより、ν［０］＝１∨ν［−１］＝１なら真として、他の全ての場合には偽として定義される（“∨”は論理“ＯＲ”を示す）。適切な操作により、ν［−１］に関しては明示的なメモリロケーションは必要とはされないことに注意されたい。
【００６０】
【表１】
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【００６１】
本発明は無声音声に対して時間目盛伸張法を使用することが分かるであろう。無声音声はＳＯＬＡを用いて圧縮されるが、その隣接するセグメントのスペクトル形状及び利得によるノイズの挿入によって伸張される。これは、無声セグメントを“再使用”することにより生じる人工的な相関を防止する。
【００６２】
ＴＳＭが一層低いビットレート（即ち、＜８ｋｂｉｔ／ｓ）で動作する音声コーダと組み合わされると、該ＴＳＭ符号化は従来の符号化（この場合は、ＡＭＲ）よりも悪い性能となる。上記音声コーダが一層高いビットレートで動作している場合は、同等の性能が達成される。これは幾つかの利点を有している。かくして、固定のビットレートを持つ音声コーダのビットレートは、一層高い圧縮比を使用することにより如何なる任意のビットレートまでも低下させることができる。２５％までの圧縮比により、ＴＳＭシステムの性能は専用の音声コーダと同等とすることができる。圧縮比は時間的に変化し得るので、ＴＳＭシステムのビットレートも時間的に変化させることができる。例えば、ネットワークの混雑の場合、ビットレートは一時的に低下され得る。この音声コーダのビットストリームの構文はＴＳＭによっては変化されない。従って、標準化された音声コーダをビットストリームが同等となる態様で使用することができる。更に、ＴＳＭは誤った伝送又は記憶の場合にエラー隠蔽に使用することができる。フレームが誤って受信された場合、該誤ったフレームにより生じたギャップを埋めるために、隣接するフレームをより多く時間目盛伸張することができる。
【００６３】
時間目盛の圧縮伸張に伴う問題の殆どが、音声信号内に存在する無声セグメント及び発生開始の間で発生することが示された。出力信号においては、無声音が音調的特徴を帯びる一方、特に大きな目盛係数が使用される場合に、余り緩やか及び滑らかでない発生開始は、しばしば、不明瞭になる。無声音における音調性は、全ての時間ドメインアルゴリズムに本来存在する“繰り返し”メカニズムにより生じる。この問題を克服するために、有声及び無声の音声を伸張するために別個の方法を設ける。１つの方法が無声音声の伸張のために設けられ、該方法は圧縮された無声シーケンスへの適切に整形されたノイズシーケンスの挿入に基づくものである。発生開始の不明瞭さを防止するために、発生開始はＴＳＭから除外され、並進移動される。
【００６４】
これらの考えのＳＯＬＡとの組合せは、圧縮及び伸張の両者に対して同様なアルゴリズム使用する伝統的な実現例を性能的に凌駕するような時間目盛圧縮伸張システムの実現を可能にした。
【００６５】
ＴＳＭ段の間への音声コーデックの導入は品質の劣化を生じ得、該コーデックのビットレートの低下に比例して一層目立ったものとなることが分かるであろう。或るビットレートを生成するために特定のコーデック及びＴＳＭが組み合わされる場合、結果としてのシステムは、同等のビットレートで動作する専用の音声コーダよりも悪い性能となる。一層低いビットレートでは、品質劣化は許容不可能なものとなる。しかしながら、ＴＳＭは高いビットレートで緩やかな劣化とするには有利であり得る。
【００６６】
以上、或る特定の構成に関して説明を行ったが、幾つかの変形が可能であることが分かるであろう。無声音声に対する提案された伸張方法の、ノイズ挿入及び利得計算の他の方法の使用による改良例も利用することができる。
【００６７】
同様に、本発明の説明は主に音声信号の時間目盛伸張に対して行われたが、本発明は、限定されるものではないがオーディオ信号等の他の信号にも更に適用可能である。
【００６８】
尚、上述した実施例は本発明を限定するものではなく、むしろ解説するものであり、当業者であれば添付請求項の範囲から逸脱することなく多くの他の実施例を設計することができることに注意すべきである。また、請求項において括弧内の如何なる符合も当該請求項を限定するものと見なしてはならない。また、“有する”なる文言は、請求項に記載されたもの以外の他の構成要素又はステップの存在を排除するものではない。また、本発明は、幾つかの別個の要素を有するハードウェアにより、及び適切にプログラムされたコンピュータにより構成することができる。また、幾つかの手段を列挙する装置の請求項において、これらの手段の幾つかは１つ及び同一の項目のハードウェアにより具現化することができる。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されているというだけの事実が、これら手段の組合せが有利に使用することができないことを示すものではない。
【００６９】
【参考文献】
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［４］ Ｓ． Ｒｏｕｃｏｓ， Ａ．
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［５］ Ｊ． Ｌ． Ｗａｙｍａｎ、Ｄ． Ｌ． Ｗｉｌｓｏｎによる”リアルタイム音声圧縮及びノイズフィルタ処理に使用する時間目盛修正方法に関する幾つかの改善”， ＩＥＥＥ
Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ ＡＳＳＰ， Ｖｏｌ． ３６， Ｎｏ． １， ｐ．１３９‐１４０， １９８８．
［６］Ｅ． Ｈａｒｄａｍによる”高速同期重ね合わせ加算アルゴリズムを使用する音声信号の高品質時間目盛修正”、ＩＣＡＳＳＰ会報、１９９０年４月２４日、Ｖｏｌ． １， ｐ．４０９‐４１２．
［７］ Ｍ． Ｓｕｎｇｊｏｏ‐Ｌｅｅ、Ｈｅｅ‐Ｄｏｎｇ‐Ｋｉｍ、Ｈｙｕｎｇ‐Ｓｏｏｎ‐Ｋｉｍによる”遷移情報を使用する音声の可変時間目盛修正”、ＩＣＡＳＳＰ会報、１９９７年４月２１〜２４日、ｐ．１３１９‐１３２２．
［８］ 国際特許出願公開第ＷＯ ９６／２７１８４Ａ号
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、符号化アプリケーションにおけるＴＳＭの既知の使用を示す概念図である。
【図２】図２は、従来の構成による、重なりによる時間目盛伸張を示す。
【図３】図３は、本発明の第１実施例による、適切にモデル化された合成ノイズの追加による無声音声の時間目盛伸張を示す概念図である。
【図４】図４は、本発明の一実施例によるＴＳＭ型音声符号化システムの概念図である。
【図５】図５は、ＬＰＣ計算のための無声音声のセグメント化及びウインドウ化を示すグラフである。
【図６】図６は、無声音声の係数ｂ＞１によるパラメータ的時間目盛伸張を示す。
【図７】図７は、時間目盛圧縮伸張された無声音声の一例を示し、時間目盛伸張のために本発明のノイズ挿入方法が使用され、時間目盛圧縮のためにＴＤＨＳが使用されている。
【図８】図８は、本発明による、ＴＳＭを組み込んだ音声符号化システムの概念図である。
【図９】図９は、入力音声を保持するバッファがＳａサンプル長のフレームの左シフトによりどの様に更新されるかを示すグラフである。
【図１０】図１０は、圧縮器における入力（右側）及び出力（左側）音声の流れを示す。
【図１１】図１１は、音声信号及び対応する有声輪郭（有声＝１）を示す。
【図１２】図１２は、図１０に示した圧縮に直に続く、初期伸張段階の間における異なるバッファの説明図である。
【図１３】図１３は、過去及び未来のフレームが同様に無声である場合にのみ、現在の無声フレームがパラメータ的方法を用いて伸張されるような例を示す。
【図１４】図１４は、有声伸張の間において、現在のＳｓサンプル長のフレームが２Ｓａサンプル長のバッファＹから前側のＳａサンプルを出力することによりどの様に伸張されるかを示す。
【図１】
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【図４】
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【図８】
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【図９】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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