(57)【要約】通常の狭帯域音声信号が広帯域音声信号に拡張される。帯域拡張された音声信号によれば、どのような音声符号化／復号化器を使用するかにかかわらず、音声信号の帯域が拡がった印象を与えることができる。狭帯域音声信号の低域への帯域拡張は、狭帯域音声信号を分析して１または２以上のパラメータを生成するステップと、前記１または２以上のパラメータのうちの少なくとも１つに基づいて低域信号を合成するステップを含む。そして、合成された低域信号は、狭帯域音声信号から（例えばアップサンプリングした後）得られる信号と結合される。好適な実施形態では、ピッチ周波数パラメータが生成され、低域信号の生成は、ピッチ周波数パラメータによりシフトする周波数の連続正弦波音の生成を含む。
2004517368.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の狭帯域音声信号から広帯域音声信号を生成するための方法であって、
前記第１の狭帯域音声信号を分析して１または２以上のパラメータを生成する生成ステップと、
前記１または２以上のパラメータのうちの少なくとも１つに基づいて低域信号を合成する合成ステップと、
合成された前記低域信号と前記第１の狭帯域音声信号から得られる第２の狭帯域音声信号とを結合する結合ステップと、
を有し、
前記１または２以上のパラメータは、ピッチ周波数パラメータを含み、
前記合成ステップは、前記ピッチ周波数パラメータに基づく連続正弦波音を生成するステップを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記第１の狭帯域音声信号をアップサンプリングすることで前記第２の狭帯域音声信号を生成するステップを更に有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第２の狭帯域音声信号は前記第１の狭帯域音声信号であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の狭帯域音声信号は複数の狭帯域音声信号セグメントで構成され、
前記ピッチ周波数パラメータは前記狭帯域音声信号セグメント毎に推定され、
前記連続正弦波音は各狭帯域音声信号セグメントの初期セグメントで徐々に変化する
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記合成ステップは、前記狭帯域音声信号セグメントの少なくとも１つのフォルマントの振幅レベルに基づいて前記連続正弦波音の振幅レベルを適応的に変化させる変更ステップを更に有することを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記狭帯域音声信号セグメントの少なくとも１つのフォルマントは、当該狭帯域音声信号セグメントの第１フォルマントであることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記変更ステップは、次式により得られるｇｌ（ｍ）により前記連続正弦波音の振幅レベルを適応的に変化させることを特徴とする請求項５に記載の方法。
2004517368.tif 000022
ただし、Ｃｌは定数、ｍはセグメント番号、γｘｘは狭帯域音声信号ｘの自己相関値、ｆＮ１は狭帯域音声信号の第１フォルマント周波数、ｐは線形予測フィルタの次数である。
【請求項８】
前記連続正弦波音は、次式によりｓ（ｎ）として生成されることを特徴とする請求項５に記載の方法。
2004517368.tif 000023
ただし、加算範囲ｉ＝１乃至Ｎは、すべての正弦波音が加算されるように選ばれ、各正弦波音ｓｉ（ｎ）は、次式により表される。
2004517368.tif 000024
ただし、φ（ｍ）はセグメント間で正弦波の連続性を維持するための位相補償、ω（ｍ）は現在のセグメントｍのピッチ周波数、Ｌは各音声信号セグメント内のサンプル数、Ｌｌは各音声信号セグメント内のソフト・トランジションの最終サンプルである。
【請求項９】
前記合成ステップは、前記連続正弦波音にローパスフィルタを適用するステップを更に有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記ローパスフィルタの上限カットオフ周波数はほぼ３００Ｈｚであることを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
第１の狭帯域音声信号から広帯域音声信号を生成する装置であって、
前記第１の狭帯域音声信号を分析して１または２以上のパラメータを生成する生成論理演算手段と、
前記１または２以上のパラメータのうちの少なくとも１つに基づいて低域信号を合成する合成論理演算手段と、
合成された前記低域信号と前記第１の狭帯域音声信号から得られる第２の狭帯域音声信号とを結合する結合論理演算手段と、
を有し、
前記１または２以上のパラメータは、ピッチ周波数パラメータを含み、
前記合成論理演算手段は、前記ピッチ周波数パラメータに基づく連続正弦波音を生成する論理演算手段を含む
ことを特徴とする装置。
【請求項１２】
前記第１の狭帯域音声信号をアップサンプリングすることで前記第２の狭帯域音声信号を生成する論理演算手段を更に有することを特徴とする請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記第２の狭帯域音声信号は前記第１の狭帯域音声信号であることを特徴とする請求項１１に記載の装置。
【請求項１４】
前記第１の狭帯域音声信号は複数の狭帯域音声信号セグメントで構成され、
前記ピッチ周波数パラメータは前記狭帯域音声信号セグメント毎に推定され、
前記連続正弦波音は各狭帯域音声信号セグメントの初期セグメントで徐々に変化する
ことを特徴とする請求項１１に記載の装置。
【請求項１５】
前記合成論理演算手段は、前記狭帯域音声信号セグメントの少なくとも１つのフォルマントの振幅レベルに基づいて前記連続正弦波音の振幅レベルを適応的に変化させる変更論理演算手段を更に有することを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記狭帯域音声信号セグメントの少なくとも１つのフォルマントは、当該狭帯域音声信号セグメントの第１フォルマントであることを特徴とする請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
前記変更論理演算手段は、次式により得られるｇｌ（ｍ）により前記連続正弦波音の振幅レベルを適応的に変化させることを特徴とする請求項１５に記載の装置。
2004517368.tif 000025
ただし、Ｃｌは定数、ｍはセグメント番号、γｘｘは狭帯域音声信号ｘの自己相関値、ｆＮ１は狭帯域音声信号の第１フォルマント周波数、ｐは線形予測フィルタの次数である。
【請求項１８】
前記連続正弦波音は、次式によりｓ（ｎ）として生成されることを特徴とする請求項１５に記載の装置。
2004517368.tif 000026
ただし、加算範囲ｉ＝１乃至Ｎは、すべての正弦波音が加算されるように選ばれ、各正弦波音ｓｉ（ｎ）は、次式により表される。
2004517368.tif 000027
ただし、φ（ｍ）はセグメント間で正弦波の連続性を維持するための位相補償、ω（ｍ）は現在のセグメントｍのピッチ周波数、Ｌは各音声信号セグメント内のサンプル数、Ｌｌは各音声信号セグメント内のソフト・トランジションの最終サンプルである。
【請求項１９】
前記合成論理演算手段は、前記連続正弦波音に適用するローパスフィルタを更に有することを特徴とする請求項１１に記載の装置。
【請求項２０】
前記ローパスフィルタの上限カットオフ周波数はほぼ３００Ｈｚであることを特徴とする請求項１９に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（発明の背景）
音声信号を受信するごく一般的な方法は対面で直接耳だけで聞き取ることであるが、耳の特性は周波数の下限がおおよそ２０Ｈｚ、上限がおおよそ２０ｋＨｚである。通常の電話狭帯域音声信号は０．３〜３．４ｋＨｚで、音源を対面で聞き取る場合に比べるとかなり狭いものであるが、確実な音声コミュニケーションを行うには十分ではある。しかし、この狭帯域音声信号をより広い帯域に拡張すれば聞き取られる音声信号の自然性が増すという利点が得られる。
【０００２】
過去に提案された帯域拡張方法としては、コードブック手法（例えば、Ｙ． Ｙｏｓｈｉｄａ， Ｍ Ａｂｅ， Ａｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔｏ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ｗｉｄｅ−ｂａｎｄ ｓｐｅｅｃｈ ｆｒｏｍ ｎａｒｒｏｗｂａｎｄ ｓｐｅｅｃｈ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｏｄｅｂｏｏｋ ｍａｐｐｉｎｇ， Ｃｏｎｆ． Ｐｒｏｃ， ＩＣＳＬＰ ９４， ｐｐ． １５９１−１５９４， Ｙｏｋｏｈａｍａ， １９９４、および、Ｊ． Ｅｐｐｓ， Ｗ． Ｈ． Ｈｏｌｍｅｓ， Ｓｐｅｅｃｈ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ｕｓｉｎｇ ＳＴＣ−ｂａｓｅｄ ｂａｎｄｗｉｄｔｈ ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ， Ｃｏｎｆ． Ｐｒｏｃ． ＩＣＳＬＰ， １９９８を参照。）と、エイリアシング／折りたたみ手法（Ｊ． Ｍａｋｈｏｕｌ， Ｍ． Ｂｅｒｏｕｔｉ， Ｈｉｇｈ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｒｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｓｐｅｅｃｈ ｃｏｄｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍｓ， Ｃｏｎｆ． Ｐｒｏｃ． ＩＣＡＳＳＰ， ｐｐ． ４２８−４３１， Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ， ＵＳＡ， １９７９、および、Ｈ． Ｙａｓｕｋａｗａ， Ｑｕａｌｉｔｙ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ｏｆ ｂａｎｄ ｌｉｍｉｔｅｄ ｓｐｅｅｃｈ ｂｙ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ａｎｄ ｍｕｌｔｉｒａｔｅ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ， Ｃｏｎｆ． Ｐｒｏｃ． ＩＣＳＬＰ ９４， ｐｐ． １６０７−１６１０， Ｙｏｋｏｈａｍａ， １９９４を参照。）がある。エイリアシング手法の構成は一般には簡単である。この手法では、狭帯域信号に０を内装することによりその狭帯域信号がアップサンプリングされる。このようなアップサンプリングを用いる場合には、新たなサンプリングレートの半分のカットオフ周波数を有する再生ローパスフィルタが使用される。このフィルタのかわりにシェイピングフィルタを用いる場合には、高周波領域におけるエイリアシング／折りたたみ周波数成分が音声成分を拡張する。この手法の欠点は、音声の調波構造が高周波領域で維持されないことと、すべての音声で高周波帯における好適な振幅レベルが概して得られないことである。
【０００３】
コードブック手法はより高度な手法で、コードブック参照方法で狭周波数帯が分析される。コードブックインデックスは励起信号の整形に適したフィルタに一対一にマッチする。励起信号は、例えば、エイリアシング／折りたたみ手法により生成することができる。また、コードブック手法は、低周波数帯でもテストされている（例えば、上述のＹ． Ｙｏｓｈｉｄａ， Ｍ Ａｂｅの文献を参照。）
【０００４】
音声信号は一般に、フィルタと励起信号を有する短時間モデルで表される。このフィルタは人の声道を表し、励起音源と声道との結合を表現する。口からの音の放射特性をこのフィルタに含めることもできる。一般に、声道特性、結合特性、および放射特性を推定するには全極フィルタを用いれば十分である。このフィルタは、例えば、鼻腔または側面子音（ｌａｔｅｒａｌ ｃｏｎｓｏｎａｎｔ）をおおよそ０で近似する。
【０００５】
音声信号は１０〜３０ｍｓのセグメントでは定常とみなされる。このセグメント長は、声道の組織がある端位置から他の位置に変わるのに約７０ｍｓかかるという事実により定められている。したがって、声道と音声はこの間隔の後には全く違ったものとなりうるが、これより短い期間の後に変化することはまれである。
【０００６】
有声音セグメントでは、フィルタの極が、音声のフォルマントの推定値として表されうるほか、フォルマントと励起音源との結合としても表されうる。フォルマントは声道全体もしくは一部の共振周波数である。したがって、声帯ひだ音源（ｖｏｃａｌ ｆｏｌｄｓ ｓｏｕｒｃｅ）が存在すると仮定すると、フォルマント周波数での振幅レベルは近隣の周波数に比べて大きい。
【０００７】
無声音セグメントでは、フィルタの極は声道（ｖｏｃａｌ ｔｒａｃｔ）または正確には口腔（ｏｒａｌ ｔｒａｃｔ）の共振周波数を示すものではあるものの、このフィルタの極はフォルマントを示すものではない。無声音は声道の下部がほとんど利用されずに生成される。口腔はその長さが短いので、認識可能な共振の数はたいてい１，２個に限られる。無声音セグメントの短時間共振器の他の観点は、音声成分は周波数の高いところにあり、一般には３．４ｋＨｚを超えるところに顕著かつ知覚的に重要な成分が含まれている点である。
【０００８】
フィルタを励起する音源は、概周期的音源と乱流雑音源の２つのタイプに分けられる。喉頭の声帯ひだが有声音セグメントにおける主音源である。この音源が概周期的音源のタイプであり、通常７０〜４００Ｈｚの範囲の基本周波数を有する。この基本周波数はピッチ周波数ともよばれ、人は発声中に、弛緩した状態から約１００％ピッチ周波数を上げることができる。声帯ひだで生成された信号は半波整流信号が歪んだような形をしており、これにより高調波をも発生する。高調波は、その励起信号の基本周波数に応じて分類される、つまり、同じ基本周波数を有するフォルマントが音声を形成することになるので、この高調波は聴感上重要である。同時に発生する音声環境においては、その音の方向よりも基本周波数のほうが重要であることが示されている。
【０００９】
障害部（ｏｂｓｔａｃｌｅ）の狭窄により空気流を調節することで乱流雑音源が生成されるか、または、単に乱流気体積速度を生じる。障害部が利用されると、それにより出力される雑音の振幅は大きくなる。雑音源は声道の多くの部分で生成されうるが、その多くは口腔内で生成される。
【００１０】
人の聴覚機構による音声の知覚はいくつかの重要な機能を有している。人の聴覚は通常、周波数と振幅レベルの両方に関して対数的な感度を有している。そのため、低い周波数は狭い周波数帯で多くの情報を伝送する。これを表現する一つの方法がバークスケールである。バークスケールは、低周波数領域で１００Ｈｚの周波数帯を有し、高周波領域ではおよそ１ｋＨｚの周波数帯を有する。この対数スケールが人の聴覚における振幅レベルの感度またはラウドネス知覚によく適合するため、振幅レベルは多くの場合、デシベルで表示される。
【００１１】
（発明の概要）
本明細書において、「有する（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ，ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」の用語は、特徴、工程、構成要素などの存在を示すのに用いられるが、その他の特徴、工程、構成要素、もしくはそれらの組み合わせなどがさらに存在することを妨げるものではないことを強調しておく。
【００１２】
狭帯域音声信号（３００〜３４００Ｈｚ）を広帯域音声信号（５０〜３４００Ｈｚ）に拡張することが望ましい。
【００１３】
本発明の一側面においては、狭帯域音声信号の帯域が、その信号より得られる低域よりも下方に拡張される。これを実現するべく、第１の狭帯域音声信号を分析して１または２以上のパラメータを生成する生成ステップと、前記１または２以上のパラメータのうちの少なくとも１つに基づいて低域信号を合成する合成ステップと、合成された前記低域信号と前記第１の狭帯域音声信号から得られる第２の狭帯域音声信号とを結合する結合ステップとを有する。いくつかの実施形態では、第２の狭帯域音声信号は第１の狭帯域音声信号をアップサンプリングすることにより得られる。
【００１４】
低域信号の合成を容易にするため、上記１または２以上のパラメータはピッチ周波数パラメータを含む。前記合成ステップは、前記ピッチ周波数パラメータに基づく連続正弦波音を生成するステップを含む。いくつかの実施形態では、第１の狭帯域音声信号は複数の狭帯域音声信号セグメントで構成される。この場合において、前記ピッチ周波数パラメータは前記狭帯域音声信号セグメント毎に推定され、前記連続正弦波音は各狭帯域音声信号セグメントの初期セグメントで徐々に変化する。
【００１５】
本発明の別の側面においては、前記合成ステップは、前記狭帯域音声信号セグメントの少なくとも１つのフォルマントの振幅レベルに基づいて前記連続正弦波音の振幅レベルを適応的に変化させる変更ステップを更に有する。前記狭帯域音声信号セグメントの少なくとも１つのフォルマントは、当該狭帯域音声信号セグメントの第１フォルマントである。
【００１６】
本発明の更に別の側面においては、前記合成ステップは、前記連続正弦波音にローパスフィルタを適用するステップを更に有する。このローパスフィルタの上限カットオフ周波数はほぼ３００Ｈｚである。
【００１７】
（詳細な説明）
以下、図面を参照して本発明の種々の特徴を説明する。図面中、同じ構成要素は同じ参照符号で示す。
【００１８】
いくつかの実施形態を示して本発明を多くの側面から説明する。発明の理解を容易にするため、コンピュータシステムの構成要素によって実行される動作シーケンスの見地から本発明の多くの側面を説明する。各実施形態において、多くの動作は、専用回路（例えば、専用の機能を実行するために相互に接続されたディスクリート論理ゲート）、１または２以上のプロセッサにより実行されるプログラム命令、あるいはそれらの組み合わせによって、実行されうるものであり、また、本発明は、本明細書に記載した技術をプロセッサに実行させるための適切なコンピュータ命令セットを格納した半導体メモリ、磁気ディスク、光学ディスク、搬送波（無線周波数、オーディオ周波数、光学周波数搬送波など）といった、あらゆる形式のコンピュータにより読み出し可能な媒体において完全に実現できるものであることは理解されよう。このように、本発明は様々な形態で実現することが可能であり、それらすべての形態が本発明の技術的範囲に属すると思料するものである。本発明の各側面に関して、これらすべての形態をここでは、記述した動作を実行するように「構成された論理演算手段（ｌｏｇｉｃ ｃｏｎｆｉｇｕｒｅｄ ｔｏ）」、あるいは、記述した動作を実行する「論理演算手段（ｌｏｇｉｃ ｔｈａｔ）」という。
【００１９】
まず、広帯域音声符号化／復号化器を備える電話機はほとんどないので、以下では、電話機の受信側でのみ使用する、通常の狭帯域音声信号を広帯域音声信号に拡張する技術を提案する。これによれば、どのような音声符号化／復号化器を使用するかにかかわらず、音声信号の帯域が拡がった印象を与えることができる。以下説明するロバストな手法は音声音響および人の聴覚の原理に基づくものである。すなわち、有声音セグメントでは、音声信号の調波構造が拡幅され、通常の狭周波数帯のエネルギーに対して適正な音声エネルギー量が求められる。無声音セグメントでは、高周波数帯で摩擦性雑音を生じさせる。
【００２０】
帯域拡張方法は、図１に示すように、分析部と合成部に分けることができる。図１に示した実施例において、分析部は狭帯域音声分析器１０１を有する。この狭帯域音声分析器１０１は、通常の狭帯域信号を入力として取り込み、合成部を制御するためのパラメータを出力する。合成部は、高域音声合成器１０３または低域音声合成器１０５のいずれか、あるいは図１に示すように両方、を有する。合成部は、帯域拡張された音声信号ｙｈｉｇｈ（ｎ）および／またはｙｌｏｗ（ｎ）を出力する。これらの信号は入力信号ｘ（ｎ）のサンプリングレートより高いサンプリングレート（例えば２倍）を有する。オリジナルの入力信号は、合成信号と結合可能にするため、アップサンプリング部１０７でアップサンプリングされる。アップサンプリング部１０７の出力ｘ２は、結合部１０９で、帯域拡張された音声信号ｙｈｉｇｈ（ｎ）およびｙｌｏｗ（ｎ）と結合され、その結果、励起信号ｙ（ｎ）が出力される。
【００２１】
高域音声合成器１０３は、図２に示すように、励起スペクトル拡張器および高周波数帯における音声成分を整形するフィルタを有する。スペクトル等化器２０１が狭帯域音声スペクトルの全体の振幅を均等化し、スペクトルコピー部２０３がそのスペクトルの選択した部分をコピーする。これにより励起スペクトルが拡張される。その結果得られる信号は、入力信号ｘ（ｎ）のサンプリングレートよりも高いサンプリングレート（例えば２倍）を有する。この点で他の実施態様と異なっている。スペクトルコピーは調波構造が維持されるように行われる。その結果得られる励起信号Ｄは、固定された構成のバンドパスフィルタ２０５によって整形される。バンドパスフィルタ２０５の出力は、バンドパスフィルタ通過信号ＤＨｈｉｇｈとなる。バンドパスフィルタ２０５の目的は、高周波の領域では振幅レベルが下降するようにするとともに、高周波数帯に満たない周波数の領域を遮断することにある。帯域拡張されたスペクトルのゲインは、狭帯域音声分析器１０１によって生成される信号（Ａｋ，ｍ、ＣＴＲＬ）によって制御される。帯域拡張された励起信号Ｄは、有声ゲイン部２０７および無声ゲイン部２０９に入力される。有声ゲイン部２０７および無声ゲイン部２０９はそれぞれ、振幅制御信号Ａｋ，ｍに基づいてゲイン信号ｇｖおよびｇｕを出力する。ここで第３のゲイン信号ｇ０も供給される。この第３のゲイン信号ｇ０は、音声が有声音でも無声音でもないとき、すなわち、音声信号に実際の音声が存在していないとき、あるいは、音声は存在しているものの破裂音の近傍部のように高周波数帯に音声成分が多く含まれないようなときに使用されるゲイン信号で、非常に低い率の定数ゲインであることが好ましい。３つのゲイン信号（ｇｖ， ｇｕ， ｇ０）はバンドパスフィルタ通過信号ＤＨｈｉｇｈの振幅を調整するのに使用されるもので、ＣＴＲＬ信号は、これら３つのゲイン信号からいずれかを選択する。
【００２２】
本発明の他の側面においては、さらに、振幅スペクトルの形状が調整される。具体的には、フォルマント構造に似た伝達関数のフォルマントフィルタ２１１によって振幅スペクトルの形状が調整される。フォルマントフィルタ２１１は、狭帯域音声分析器１０１より入力されるフォルマントフィルタ制御信号Ｆｕ（ ）により供給されるフィルタ特徴量を用いて、バンドパスフィルタ通過信号ＤＨｈｉｇｈを操作する。フォルマントフィルタ２１１は高周波数帯でいくつかのピークを有することが好ましい。フォルマントピークは、狭帯域における２つの極大フォルマントピークとなるような周波数間隔に設けられることが好ましい。フォルマントフィルタ２１１の出力は、フォルマントフィルタ通過信号ＤＶＨｈｉｇｈとなる。ＣＴＲＬ信号（狭帯域音声分析器１０１より供給される）は、バンドパスフィルタ通過信号ＤＨｈｉｇｈまたはフォルマントフィルタ通過信号ＤＶＨｈｉｇｈのどちらを、３つのゲイン信号（ｇｖ， ｇｕ， ｇ０）のいずれかで増幅して帯域拡張された音声信号ｙｈｉｇｈ（ｎ）を出力させるかを制御する。高域音声合成器１０３のこれらの側面またはその他の側面の詳細は後述する。
【００２３】
先述したように、周波数の上方へ帯域を拡張すると共に（または代わりに）、周波数の下方へ帯域を拡張することも可能である。この目的のために動作する低域音声合成器１０５は図３に詳細に示される。従来システムにおいて供給される電話帯域の低域側のカットオフ周波数は３００Ｈｚである。人の聴覚の周波数分解能は対数的である。帯域をバークスケール（通常の対数周波数尺度）に変換すると、５０〜３００Ｈｚおよび３４００〜７０００Ｈｚの領域はそれぞれ、おおよそ３もしくは４つのバークスケール帯となる。これは、低域側も聴感上重要であるということである。有声音セグメントでは、この低周波領域における音声成分はピッチおよびその高調波を含んでいる。無声音セグメントでは、聴感上重要ではない。本発明では、この領域における音声成分を推定するための手法として、ピッチ周波数および３００Ｈｚまでのその高調波の正弦波音（ｓｉｎｕｓ ｔｏｎｅｓ）を導入する。一般に、ピッチ周波数は７０Ｈｚ以上であるから、その正弦波音の数は４つ以下である。このことは後ほど詳しく説明する。
【００２４】
帯域拡張方法の分析部は、図４に示すように、主にピッチ周波数予測器４０１、ピッチアクティビティ検出器（ＰＡＤ）４０３、摩擦音アクティビティ検出器（ＦＡＤ）４０５、フォルマントピーク振幅推定器（後述するように、例えば、ブロック４０７，４０９，４１１，４１３）を使用する。ピッチアクティビティ検出器４０３は、帯域拡張された励起スペクトルに適用されるゲインの量を求めるのに使用される。摩擦音は例えば高周波領域に主要な音声のエネルギーが集まっているので、狭帯域音声分析器１０１は通常、摩擦音セグメントには大きなゲインを与えるよう動作する。ピッチ周波数予測器４０１は、低周波領域に生じさせる正弦波音の周波数をいくつにするかを計算するのに使用される。
【００２５】
フォルマントピーク振幅の推定は、線形予測器４０７により行われる。線形予測器４０７の出力はスペクトル等化器２０１における励起信号の計算にも利用される。狭帯域音声信号ｘは、全極フィルタおよび励起信号ｅによりモデル化される。
【００２６】
【数１】
ｘ（ｎ）＝ｅ（ｎ）ａ（０）＋ｅ（ｎ−１）ａ（１）＋ ． ． ． ＋ｅ（ｎ−ｐ）ａ（ｐ），       （１）
【００２７】
ただし、ｐはフィルタ次数である。音声セグメント内では信号は定常とみなされるから、式（１）は適正なものである。このモデルは音声セグメント毎に変更されることになる。フィルタ係数ａ（ｎ）は、極周波数計算部４０９および振幅計算部４１１に供給される。振幅計算部４１１は、フィルタ係数ａ（ｎ）および極周波数値ＦＮ（ ）を用いて複素共役極の周波数値での振幅を計算する。そして、これらの振幅値が異なる値でスケーリングされたバージョンが生成される。１のバージョンにおいて、その振幅値が定数Ｃｌで乗算されてｇｌ（ｍ）で示される値が出力される。このｇｌ（ｍ）は低域音声合成器１０５で使用される。その他のバージョンにおいて、対数スケーリング部４１３によりその振幅レベルがスケーリングされ、これにより聴感上適切な振幅レベルに修正される。修正後の振幅レベルはＡｋ，ｍで表される。ただし、ｋは推定されたフォルマント周波数の番号（例えば、１，２，３，４，．．．）および複素共役極の組のインデックスの両方を示しており（これらは同じとなるはずである）、ｍはＭ個のセグメント毎に分割するインデックスで、連続的なセグメント番号ではない。高域音声合成器１０３における有声ゲイン部２０７および摩擦音ゲイン（ｆｒｉｃａｔｅｄ ｇａｉｎ）部２０９はそれぞれ、対数振幅レベルＡｋ，ｍを線形結合することでゲイン値を計算する。有声音セグメントと摩擦音（無声音）セグメントとでは異なる結合器が使用される。前述したように、ゲインは励起スペクトルの増幅に使用される。狭帯域音声分析器１０１において、摩擦音アクティビティ検出器（ＦＡＤ）４０５は、対数振幅レベルＡｋ，ｍの異なる線形結合を行い、摩擦音を検出する。狭帯域音声分析器１０１には更に音声アクティビティ検出器４１５が設けられ、入力信号ｘ（ｎ）に音声が存在するか否かを示す信号を出力する。ピッチアクティビティ検出器４０３の出力、音声アクティビティ検出器４１５の出力は、制御論理演算部４１７に供給される。制御論理演算部４１７は高域音声合成器１０３に供給するためのＣＴＲＬ信号を生成する。
【００２８】
極周波数計算部４０９は、その出力周波数 ＦＮ（ ）を高域フォルマント合成器４１９にも供給する。高域フォルマント合成器４１９は、高域音声合成器１０３で使用するための合成されたフォルマントＦＵ（ ）を出力する。合成された高域フォルマントＦＮ（ ）については後述する。
【００２９】
先述したように、低域音声合成信号ｙｌｏｗ（ｎ）および高域音声合成信号ｙｈｉｇｈ（ｎ）は、アップサンプリングされた狭帯域信号ｘ２（ｎ）と結合（例えば加算）されて、最終的な広帯域音声信号が出力される。これは次式のように表される。
【００３０】
【数２】
ｙ（ｎ）＝ｙｌｏｗ（ｎ）＋ｙｈｉｇｈ（ｎ）＋ｘ２（ｎ）．       （２）
【００３１】
■ 高域音声合成器１０３ ■
以下、実施例に係る高域音声合成器１０３について詳しく説明する。本実施例における高周波数帯の周波数範囲は３．４〜７ｋＨｚであるが、別の実施例では異なる場合もありうる。有声音セグメントでは、この周波数範囲には一般に第４〜第８フォルマントが含まれるが、最も高い周波数のフォルマントはたいてい聴感上重要ではない。摩擦子音や破擦子音などの無声音セグメントの場合、その音声エネルギーの主要部がこの周波数領域に集中している。
【００３２】
図２を再び参照すると、励起信号ｅ（ｎ）（線形予測逆フィルタにより行われるフィルタリングによってオリジナル信号ｘ（ｎ）から生成される）がまず周波数の上方に拡張される。これを実現する簡単かつロバストな一方法は、低い周波数帯から高い周波数帯にスペクトルをコピーすることである。このコピーで調波構造が維持されることが大変重要である。励起信号のスペクトルＥ（ｆ）は、低域Ｅ（ｆｌ）、中域Ｅ（ｆｍ）、高域Ｅ（ｆｕ）の３つの区域に分割される。有声音セグメントの場合、励起信号スペクトルの振幅｜Ｅ（ｆ）｜は、ピッチ周波数の間隔でピークをとる櫛状の構造を有する。スペクトル等化器２０１は、周波数グリッドｆｉ， ｉ＝０．．．Ｉ−１上の複素スペクトルをＦＦＴにより計算する（ここで、Ｉはグリッドにおける周波数ビンの数である。）。周波数ｆｉは、各周波数レンジｆｉ∈ｆｌおよびｆｉ∈ｆｕにおいて、スペクトル振幅｜Ｅ（ｆｉ）｜の極大値を探して検査される。これは次式で表される。
【００３３】
【数３】
｜Ｅ（ｆｌ，ｍａｘ）｜ ＝ ｍａｘ｜Ｅ（ｆｉ）｜， ｆｉ∈ｆｌ，
｜Ｅ（ｆｕ，ｍａｘ）｜ ＝ ｍａｘ｜Ｅ（ｆｉ）｜， ｆｉ∈ｆｕ．        （３）
【００３４】
振幅スペクトルの極大値はピッチ周波数の高調波と一致する可能性が高いので、調波構造が維持される。音声セグメントが無声音の場合、調波構造を維持させる必要はないが、本手法は同様に動作する。そして、励起スペクトルを高周波領域に拡張すべく、スペクトルコピー部２０３は、ｆＩ−１に達するまで、求めた２つの最大値の間でスペクトルを繰り返しコピーする。これは次式で表される。
【００３５】
【数４】
2004517368.tif 000003
【００３６】
スペクトルの複素共役の鏡像部である、実数の時間信号は、次式により計算される。
【００３７】
【数５】
Ｄ（ｆＩ＋１） ＝ Ｄ＊（ｆＩ−１）， ｉ ＝ １，２，．．．，Ｉ−１．      （５）
【００３８】
これが、２倍のサンプリングレートを有する帯域拡張された励起スペクトルＤとなる。スペクトルＤは、補間、フィルタリング、および転置の組み合わせによっても構成することができる。
【００３９】
帯域拡張された励起スペクトルＤはその後バンドパスフィルタ２０５によってフィルタリングされる。このフィルタ通過の帯域拡張された励起スペクトルＤｈｉｇｈは次式で表される。
【００４０】
【数６】
Ｄｈｉｇｈ ＝ Ｄ・Ｈｈｉｇｈ        （６）
【００４１】
実施例において、バンドパスフィルタ２０５は、低域側のカットオフ周波数が３４００Ｈｚで周波数が高くなるにつれてレベルが下降するフィルタ特性Ｈｈｉｇｈ（＝時間領域ではｈｈｉｇｈ）を有する。
【００４２】
知覚される音声信号を強調するため、高域音声合成器１０３は更に、高周波数領域における推定フォルマント周波数ＦＵ１， ＦＵ２， ． ． ．でスペクトルピークを生じさせるフォルマントフィルタ２１１を有するようにしてもよい。実施例では、フォルマントフィルタ２１１は、合成フォルマント周波数毎に１の複素共役極のペアと１の複素共役零点のペアとを有するもので、極が大きな振幅をとる。この特性は次式により表される。
【００４３】
【数７】
2004517368.tif 000004
【００４４】
ただし、ｒｚは零点の定振幅、γｐは極の定振幅、ｖ０は一定の正規化ゲインである。このフォルマントフィルタ２１１の構成によれば極のみのフィルタに比べて干渉（ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ）を減らすことができる。高いフォルマント周波数を考慮した帯域幅の拡張を行うべく、極および零点での振幅は、高いフォルマント周波数で低い値とされる。フォルマント間の周波数間隔は均等であることが好ましい。この均等な間隔というのは、高周波数領域におけるフォルマントは多くの場合、声道の前室（ｆｒｏｎｔ−ｍｏｓｔ ｃａｖｉｔｙ， ｆｒｏｎｔ−ｍｏｓｔ ｔｕｂｅ）における共鳴であり、これは最も低い共鳴周波数の整数倍となるという事実から導き出されたものである。周波数間隔の計算については後ほど、「狭帯域音声分析器１０１」と題した項で説明する。
【００４５】
以上より、フォルマントフィルタの出力Ｄｖｈｉｇｈは、次式により表される。
【００４６】
【数８】
Ｄｖｈｉｇｈ ＝ Ｖ・Ｄｈｉｇｈ        （８）
【００４７】
好適な実施例においては、高域音声合成器１０３は、バンドパスフィルタ通過信号Ｄｈｉｇｈまたはフォルマントフィルタ通過信号Ｄｖｈｉｇｈのいずれかを選択的に用いることが可能である。その選択はＣＴＲＬ信号を用いて行われる。したがって、第１の高速逆フーリエ変換（ＩＦＦＴ）部２１３によって、バンドパスフィルタ通過信号Ｄｈｉｇｈが、次式に示されるように時間領域信号に変換される。
【００４８】
【数９】
2004517368.tif 000005
【００４９】
また、第２のＩＦＦＴ部２１５によって、フォルマントフィルタ通過信号Ｄｖｈｉｇｈが、次式に示されるように時間領域信号に変換される。
【００５０】
【数１０】
2004517368.tif 000006
【００５１】
高域音声合成器１０３は、帯域拡張された励起スペクトルを、狭帯域周波数領域におけるレベルに基づく値ｇで増幅する増幅器２１７を含むことが好ましい。高域音声合成器１０３の出力はＣＴＲＬ信号の値に応じて、次式（１１）または（１２）で表されることになる。
【００５２】
【数１１】
ｙｈｉｇｈ（ｎ） ＝ ｇ・ｄｈｉｇｈ（ｎ）        （１１）
【００５３】
【数１２】
ｙｈｉｇｈ（ｎ） ＝ ｇ・ｄｖｈｉｇｈ（ｎ）        （１２）
【００５４】
ゲインｇは、現在の音声セグメントにおける音声信号が有声音であるか無声音であるかに応じて異なるように算出される。現在のセグメントでピッチが検出され有声音が含まれる場合には、有声ゲイン部２０７は、線形予測フィルタにより極周波数ＦＮ１，ＦＮ２， ． ． ． ＦＮＮでの対数スケールの振幅から導出される有声ゲイン信号ｇｖを出力する。これは次式により表される。
【００５５】
【数１３】
2004517368.tif 000007
【００５６】
【数１４】
2004517368.tif 000008
【００５７】
【数１５】
2004517368.tif 000009
【００５８】
ただし、ｐは線形予測フィルタ４０７の次数、γｘｘ，ｍは過去Ｍ−１個の有声音セグメントおよび現在の無声音セグメントにわたる狭帯域信号の自己相関、ｈｖは対数振幅Ａｋ，ｍの線形結合係数、ａｍ（ｌ）は過去Ｍ−１個の有声音セグメントおよび現在の無声音セグメントにわたる線形予測係数であり、ｍ＝１は有声音セグメントを示している。対数振幅は振幅レベルの知覚に適合していること、および、ゲインレベルが対数振幅に依存した値をとる、ということから、対数振幅が用いられる。
【００５９】
摩擦音（ｆｒｉｃａｔｅｄ）による無声音（ｕｎｖｏｉｃｅｄ）セグメントでは、無声ゲイン信号ｇｕが、過去Ｍ−１個の有声音セグメントおよび現在の無声音セグメントにわたる対数振幅レベルの関数として求められる。
【００６０】
【数１６】
2004517368.tif 000010
【００６１】
【数１７】
2004517368.tif 000011
【００６２】
ただし、Ａｋ，ｍは過去Ｍ−１個の有声音セグメントおよび現在のセグメントの対数振幅である。すなわち、有声音セグメントと無声音セグメントとが混在すると、現在に最も近いＭ−１個の有声音セグメントを見つけるために、１セグメントはＭ−１より過去のセグメントに戻ったセグメントに届くはずである。Ｍの値は好ましくは実験的に求められるが、その値が１０であれば十分に高いであろう。最終的なゲインｇは、次式で与えられる。
【００６３】
【数１８】
2004517368.tif 000012
【００６４】
ただし、ｇ０は非常に低い一定のゲインである。具体的には、ｇ０は他のゲインの長時間平均を少なくとも２０ｄＢ下回ることが好ましいが、一般的にはアプリケーションに依存して決められる定数である。例えば、アプリケーションによっては、背景音も高周波数帯にコピーするのが好適な場合もあるし、反対に、背景は全くの無音とするほうが好ましいアプリケーションもある。図２に示した例では、式（１８）で示される選択がＣＴＲＬ信号によって行われる。
【００６５】
■ 低域音声合成器１０５ ■
以下、実施例に係る図３に示す低域音声合成器１０５について詳しく説明する。本実施例における低周波数帯の周波数範囲は５０〜３００Ｈｚであるが、別の実施例では異なる場合もありうる。この周波数範囲は主に有声音成分を含む。有声音の励起スペクトルはピッチ周波数とその高調波で構成される。高調波の振幅は周波数が高くなるにつれ小さくなる。励起スペクトルはフォルマント構造によりフィルタリングされる。また、このフィルタリング第１フォルマントの重要性を考慮してその低周波数帯に対して行われる。有声音セグメントでは、第１フォルマントはおよそ２５０〜８５０Ｈｚの範囲内にある。その結果、５０〜３００Ｈｚの周波数範囲内の調波の自然な振幅レベルは、だいたい第１フォルマントのそれに等しいか、周波数が低くなるにつれ減少していく。低周波音は実質的に高い周波数の聴覚マスキングの能力があり、これはマスキングの上方拡大と呼ばれる。これは、低周波領域の音を取り出すときには注意しなければならない。したがって、推定ゲインは第１フォルマントのピークの推定振幅よりも小さくなるような値をとることが好ましい。提案する周波数の下方への帯域拡張は、連続的な正弦波音を出力する連続正弦波音発生器３０１によって行われる。すべての正弦波音の振幅レベルは、第１フォルマントの振幅レベルのわずかな部分で適応的に変更される。
【００６６】
【数１９】
2004517368.tif 000013
【００６７】
ただし、Ｃｌは定数、ｍは通しのセグメント番号である。
【００６８】
連続正弦波音発生器３０１は、ピッチ周波数およびその整数倍に基づく。ピッチは各音声セグメント毎に推定される。正弦波音の不連続を避けるために、正弦波音は各セグメントの初めの部分で徐々に変更される。ピッチ周波数の各整数倍ｉに対して、連続正弦波音発生器３０１は次式に従い各正弦波音信号ｓｉ（ｎ）を生成する。
【００６９】
【数２０】
2004517368.tif 000014
【００７０】
ただし、φ（ｍ）はセグメント間で正弦波の連続性を維持するための位相補償、ω（ｍ）は現在のセグメントｍのピッチ周波数、Ｌはセグメント内のサンプル数、Ｌｌはセグメント内のソフト・トランジションの最終サンプルである。最終的に合成された低域音声信号ｓ（ｎ）は次式で表される。
【００７１】
【数２１】
2004517368.tif 000015
【００７２】
この低域音声信号ｓ（ｎ）は、オプションとして設けられるローパスフィルタ３０３によってフィルタリングされる。このフィルタの上限は３００Ｈｚである。式（２１）において、 ｉ＝１， ． ． ． ， ４の範囲の加算は一例として示したに過ぎない。実際には、すべての正弦波音が加算されるようにその範囲を選択する必要がある。この結果得られる出力信号ｙｌｏｗ（ｎ）は、次式で表される。
【００７３】
【数２２】
2004517368.tif 000016
【００７４】
■ 狭帯域音声分析器１０１ ■
図４を参照すると、狭帯域音声は、線形予測フィルタ（線形予測器４０７）および励起信号（式（１）を参照）のモデルで推定される。
【００７５】
高周波数領域における合成フォルマント周波数（ＦＵ（ ））の位置は、狭帯域音声信号の推定フォルマント周波数（ＦＮ（ ））に基づく。推定される線形予測フィルタ４０７は狭帯域音声信号のフォルマント周波数で極を有する。好適な実施例においては、高い方から２つの周波数ＦＮ（Ｎ−１）およびＦＮＮでの極が合成フォルマントの位置の分析に用いられる。この理由は、これらの推定フォルマント周波数は同じ前室（ｆｒｏｎｔ−ｍｏｓｔ ｔｕｂｅ）の共鳴であると一番に考えられるからである。この前室が一定で、その前端部は開放、後端部は閉鎖しているとすると、共鳴周波数は次式で表される。
【００７６】
【数２３】
2004517368.tif 000017
【００７７】
ただし、体温かつ１気圧でｃ＝３５４ｍ／ｓ、ｌは声道の長さである。式（２３）のパラメータは、平均ｎを計算することで推定することができ、ｃ／ｌは次式に示すように周波数間隔により計算することができる。
【００７８】
【数２４】
2004517368.tif 000018
【００７９】
【数２５】
2004517368.tif 000019
【００８０】
そして、ｃ／ｌは制限もされる。声道の長さは実際のところ最大２０ｃｍというところであり、共鳴周波数０．９ｋＨｚが周波数間隔の下限値ということになる。合成フォルマント周波数ＦＵ（ ）は、ＦＵ１，ＦＵ２，．．． に対応するｎ＝ｎＮ（Ｎ−１）＋２， ｎＮ（Ｎ−１）＋３ ． ． ． に対する式（２３）で計算される。
【００８１】
分析部で使用される検出器としては、摩擦音アクティビティ検出器（ＦＡＤ４０５）、有声／無声（ピッチ）判断器（ＰＡＤ４０３）、および一般的な音声アクティビティ検出器（ＶＡＤ４１５）がある。ＶＡＤ４１５は周知のものであるので詳細な説明は省略する。利用可能なＶＡＤとしては、ＧＳＭ ＡＭＲ音声符号化／復号化器仕様書（Ｖｏｉｃｅ Ａｃｔｉｖｉｔｙ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ （ＶＡＤ） ｆｏｒ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｍｕｌｔｉ−Ｒａｔｅ （ＡＭＲ） ｓｐｅｅｃｈ ｔｒａｆｆｉｃ ｃｈａｎｎｅｌｓ， ＧＳＭ ０６．９４， ｖｅｒ ７．１．１， ＥＴＳＩ， １９９８を参照。）によるＶＡＤがある。有声／無声の判断は、ピッチ周波数推定器より行うことができる。ピッチ周波数推定器またはピッチ周波数検出器も周知のものであるので、詳細な説明は省略する。詳細は例えば、Ｗ． Ｈｅｓｓ， Ｐｉｔｃｈ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｐｅｅｃｈ ｓｉｇｎａｌｓ． Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｉａｇ， １９８３を参照されたい。
【００８２】
摩擦音アクティビティ検出器（ＦＡＤ４０５）は、現在の音声セグメントに摩擦子音または破擦子音が含まれるかどうか検出するのに使用される。これは、適切なゲイン計算方法を選択することにも用いることもできる。摩擦音アクティビティ検出器は線形ゲイン推定手法に類似した構成である。この検出器の第１ステージは、現在のセグメントおよびピッチが存在する過去Ｍ−１個のセグメントにおける推定フォルマントピーク振幅Ａｋ，ｍとｈｆ（ｋ，ｍ）の線形結合を計算する。これは次式で表される。
【００８３】
【数２６】
2004517368.tif 000020
【００８４】
現在のセグメントに摩擦音が含まれる場合には推定値ｏは小さな値となる。有声音のセグメントのｏの指数平均Ｏ＾が計算される。推定値Ｏが平均値Ｏ＾を下回るときは、そのセグメントに摩擦音が含まれると推定される。
【００８５】
高域音声合成器１０３は、合成する高域信号が、有声音か摩擦音か、あるいは有声音でも摩擦音でもないのか、に依存して、異なる高域ゲインを使用する。これらの状態は、上述した各検出器および次式に示すような制御論理演算により判断することができる。
【００８６】
【数２７】
2004517368.tif 000021
【００８７】
ただし、“＆”は論理演算子ＡＮＤ、“｜”は論理演算子ＯＲ、変数の上部に付されるバー記号は論理演算子ＮＯＴを示している。
【００８８】
以上、好適な実施例を参照して本発明を説明したが、別の態様で本発明を実現できることは明らかであろう。このようなことは本発明の主旨を逸脱することなく行うことが可能である。
【００８９】
例えば、高域音声合成器１０３は、図２に示した例とは異なる態様で実現することができる。一例として、バンドパスフィルタ２０５をなくして、スペクトルコピー部２０３の出力が直接フォルマントフィルタ２１１に供給されるようにしてもよい。フォルマントフィルタ２１１で３４００Ｈｚ未満を減衰させることができ、摩擦音の期間中（すなわち、フォルマントフィルタの出力が選択されないとき）では、この減衰は大して重要ではないので、このようなバンドパスフィルタの省略も可能である。
【００９０】
また、高域音声合成器１０３において、バンドパスフィルタ２０５のかわりにハイパスフィルタを使用してもよい。
【００９１】
また、高域音声合成器１０３において、スペクトルコピー部２０３に替えて、まずスペクトルをコピーした後にそのコピーされた領域以外をゼロにする、スペクトル移動部を用いてもよい。
【００９２】
また、高域音声合成器１０３において、高域合成信号を低減せずに３４００Ｈｚ未満の成分がないときに、音質が明らかに低下し、聴取の邪魔をすることになる場合、バンドパスフィルタ２０５およびフォルマントフィルタ２１１を使用しなくてもよい。
【００９３】
上述した実施例における声道の音響管モデルは単純なものをベースにしている。当業者であればこのかわりに、より先進的な音響管モデルに基づく原理を適用することも可能であろう。
【００９４】
また、上述のＦＡＤおよびゲインで、「線形」の用語を用いた。しかし、このかわりに非線形処理を行うことも可能である。これは例えば、フィードフォワード・バックプロパゲーションやラジアル・ベース・ネットワークで構成される人工神経回路網（ＡＮＮ）により実現される。ＡＮＮは、Ａｋ，ｍを入力とし、式（１６）のｇ＾ｕを出力とする。あるいは、ＡＮＮは、Ａｋ，ｍを入力とし、式（２６）のｏを出力として生成する。
【００９５】
最後に、高域音声合成を行わずに低域音声合成を行う場合には、狭帯域信号のアップサンプリングの必要はないことを付記しておく。
【００９６】
このように、好適な実施例は説明にすぎないもので、いかようにも制限的に解釈するべきではない。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明に係る音声信号の帯域拡張手法の例を説明するためのブロック図である。
【図２】
本発明の一側面に係る高域音声合成器のブロック図である。
【図３】
本発明の一側面に係る低域音声合成器のブロック図である。
【図４】
本発明の一側面に係る狭帯域音声分析器のブロック図である。
【図１】
2004517368.tif 000028
【図２】
2004517368.tif 000029
【図３】
2004517368.tif 000030
【図４】
2004517368.tif 000031
【国際公開パンフレット】
2004517368.tif 000032
2004517368.tif 000033
2004517368.tif 000034
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2004517368.tif 000063
2004517368.tif 000064
【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004517368.tif 000065
2004517368.tif 000066
【国際調査報告】
2004517368.tif 000067
2004517368.tif 000068
2004517368.tif 000069