(57)【要約】【課題】  ケプストラム分析を用いて、従来よりも小さな情報量で音声波形データを安定的かつ精度よく近似することができる音声分析合成装置および音声分析合成方法を提供する。【解決手段】  音声分析合成装置１は、入力音声をフーリエ変換してスペクトルを算出するスペクトル算出部と、スペクトルをＮ乗根変換処理してＮ乗根スペクトルを算出するＮ乗根スペクトル算出部と、所定数のフィルタ要素からなるフィルタを用いてＮ乗根スペクトルを各フィルタ要素の加算で近似したときの各フィルタ要素の係数を算出する分析部と、を備えた。【選択図】  図５
2007047422.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声をフーリエ変換してスペクトルを算出するスペクトル算出部と、
前記スペクトルをＮ乗根変換処理してＮ乗根スペクトルを算出するＮ乗根スペクトル算出部と、
所定数のフィルタ要素からなるスペクトルフィルタを用いて前記Ｎ乗根スペクトルを前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出する分析部と、を備えたことを特徴とする音声分析合成装置。
【請求項２】
前記Ｎ乗根スペクトルをフーリエ逆変換してＮ乗根ケプストラムを算出するケプストラム算出部と、
前記Ｎ乗根ケプストラムから音源特性を除去して概形Ｎ乗根ケプストラムを算出する音源特性除去部と、
前記概形Ｎ乗根ケプストラムをフーリエ変換して概形Ｎ乗根スペクトルを算出する概形スペクトル算出部と、を備え、
前記分析部は、前記スペクトルフィルタを用いて前記Ｎ乗根スペクトルの代わりに前記概形Ｎ乗根スペクトルを、前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出することを特徴とする請求項１に記載の音声分析合成装置。
【請求項３】
前記スペクトルフィルタ，前記各フィルタ要素の係数および音源特性に基づいて前記Ｎ乗根スペクトルを近似する近似Ｎ乗根スペクトルを算出する近似Ｎ乗根スペクトル算出部と、
前記近似Ｎ乗根スペクトルをＮ乗変換処理して前記スペクトルを近似する近似スペクトルを算出する近似スペクトル算出部と、を備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載の音声分析合成装置。
【請求項４】
前記スペクトルフィルタは、母音音声信号のスペクトルをＮ乗根変換処理したＮ乗根スペクトルからＮ乗根ケプストラムを算出し、該Ｎ乗根ケプストラムから音源特性を除去した概形Ｎ乗根ケプストラムを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出して該フィルタ要素をフーリエ変換するか、または、前記概形Ｎ乗根ケプストラムを変換した概形Ｎ乗根スペクトルを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出し、前記フィルタ要素から所定数のフィルタ要素を選択してなることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の音声分析合成装置。
【請求項５】
入力音声をフーリエ変換してスペクトルを算出するスペクトル算出部と、
前記スペクトルをＮ乗根変換処理してＮ乗根スペクトルを算出するＮ乗根スペクトル算出部と、
前記Ｎ乗根スペクトルをフーリエ逆変換してＮ乗根ケプストラムを算出するケプストラム算出部と、
所定数のフィルタ要素からなるケプストラムフィルタを用いて前記Ｎ乗根ケプストラムを前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出する分析部と、を備えたことを特徴とする音声分析合成装置。
【請求項６】
前記Ｎ乗根ケプストラムから音源特性を除去して概形Ｎ乗根ケプストラムを算出する音源特性除去部を備え、
前記分析部は、前記ケプストラムフィルタを用いて前記Ｎ乗根ケプストラムの代わりに前記概形Ｎ乗根ケプストラムを、前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出することを特徴とする請求項５に記載の音声分析合成装置。
【請求項７】
前記ケプストラムフィルタおよび前記各フィルタ要素の係数に基づいて前記概形Ｎ乗根ケプストラムを近似する近似概形Ｎ乗根ケプストラムを算出する近似概形Ｎ乗根ケプストラム算出部と、
前記近似概形Ｎ乗根ケプストラムをフーリエ変換して近似概形Ｎ乗根スペクトルを算出する近似概形Ｎ乗根スペクトル算出部と、
前記近似概形Ｎ乗根スペクトルおよび音源特性に基づいて前記Ｎ乗根スペクトルを近似する近似Ｎ乗根スペクトルを算出する近似Ｎ乗根スペクトル算出部と、
前記近似Ｎ乗根スペクトルをＮ乗変換処理して前記スペクトルを近似する近似スペクトルを算出する近似スペクトル算出部と、を備えたことを特徴とする請求項５又は６に記載の音声分析合成装置。
【請求項８】
前記ケプストラムフィルタは、母音音声信号のスペクトルをＮ乗根変換処理したＮ乗根スペクトルからＮ乗根ケプストラムを算出し、該Ｎ乗根ケプストラムから音源特性を除去した概形Ｎ乗根ケプストラムを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出し、前記フィルタ要素から所定数のフィルタ要素を選択してなることを特徴とする請求項５〜７のいずれかに記載の音声分析合成装置。
【請求項９】
前記Ｎは、Ｎ＞１の範囲の値に設定されたことを特徴とする請求項１〜８のいずれかに記載の音声分析合成装置。
【請求項１０】
入力音声をフーリエ変換してスペクトルを算出するスペクトル算出部と、
前記スペクトルを対数変換処理して対数スペクトルを算出する対数スペクトル算出部と、
所定数のフィルタ要素からなるフィルタを用いて前記対数スペクトルを前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出する分析部と、を備え、
前記フィルタは、母音音声信号のスペクトルを対数変換処理した対数スペクトルから対数ケプストラムを算出し、該対数ケプストラムから音源特性を除去した概形対数ケプストラムを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出して該フィルタ要素をフーリエ変換するか、または、前記概形対数ケプストラムを変換した概形対数スペクトルを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出し、前記フィルタ要素から所定数のフィルタ要素を選択してなることを特徴とする音声分析合成装置。
【請求項１１】
前記対数スペクトル算出部によって算出された前記対数スペクトルをフーリエ逆変換して対数ケプストラムを算出するケプストラム算出部と、
該ケプストラム算出部によって算出された前記対数ケプストラムから音源特性を除去して概形対数ケプストラムを算出する音源特性除去部と、
該音源特性除去部によって算出された前記概形対数ケプストラムをフーリエ変換して概形対数スペクトルを算出する概形スペクトル算出部と、を備え、
前記分析部は、前記フィルタを用いて前記対数スペクトルの代わりに前記概形対数スペクトルを、前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出することを特徴とする請求項１０に記載の音声分析合成装置。
【請求項１２】
前記フィルタ，前記各フィルタ要素の係数および音源特性に基づいて前記対数スペクトルを近似する近似対数スペクトルを算出する近似対数スペクトル算出部と、
前記近似対数スペクトルを指数変換処理して近似スペクトルを算出する近似スペクトル算出部と、を備えたことを特徴とする請求項１０又は１１に記載の音声分析合成装置。
【請求項１３】
入力音声をフーリエ変換してスペクトルを算出するスペクトル算出部と、
前記スペクトルを対数変換処理して対数スペクトルを算出する対数スペクトル算出部と、
前記対数スペクトルをフーリエ逆変換して対数ケプストラムを算出するケプストラム算出部と、
所定数のフィルタ要素からなるケプストラムフィルタを用いて前記対数ケプストラムを前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出する分析部と、を備え、
前記ケプストラムフィルタは、母音音声信号のスペクトルを対数変換処理した対数スペクトルから対数ケプストラムを算出し、該対数ケプストラムから音源特性を除去した概形対数ケプストラムを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出し、前記フィルタ要素から所定数のフィルタ要素を選択してなることを特徴とする音声分析合成装置。
【請求項１４】
前記ケプストラム算出部によって算出された前記対数ケプストラムから音源特性を除去して概形対数ケプストラムを算出する音源特性除去部を備え、
前記分析部は、前記ケプストラムフィルタを用いて前記対数スペクトルの代わりに前記概形対数ケプストラムを、前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出することを特徴とする請求項１３に記載の音声分析合成装置。
【請求項１５】
前記ケプストラムフィルタおよび前記各フィルタ要素の係数に基づいて前記概形対数ケプストラムを近似する近似概形対数ケプストラムを算出する近似概形対数ケプストラム算出部と、
前記近似概形対数ケプストラムをフーリエ変換して近似概形対数スペクトルを算出する近似概形対数スペクトル算出部と、
前記近似概形対数スペクトルおよび音源特性に基づいて前記対数スペクトルを近似する近似対数スペクトルを算出する近似対数スペクトル算出部と、を備えたことを特徴とする請求項１３又は１４に記載の音声分析合成装置。
【請求項１６】
入力音声をフーリエ変換してスペクトルを算出するスペクトル算出工程と、
前記スペクトルをＮ乗根変換処理してＮ乗根スペクトルを算出するＮ乗根変換工程と、
前記Ｎ乗根スペクトルを、所定数のフィルタ要素からなるフィルタを用いて前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出する分析工程と、を備えたことを特徴とする音声分析合成方法。
【請求項１７】
前記分析工程の前に、前記Ｎ乗根スペクトルをフーリエ逆変換してＮ乗根ケプストラムを算出する工程と、
前記Ｎ乗根ケプストラムから音源特性を除去して概形Ｎ乗根ケプストラムを算出する工程と、
前記概形Ｎ乗根ケプストラムをフーリエ変換して概形Ｎ乗根スペクトルを算出する工程と、を備え、
前記分析工程では、前記フィルタを用いて前記Ｎ乗根スペクトルの代わりに前記概形Ｎ乗根スペクトルを、前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出することを特徴とする請求項１６に記載の音声分析合成方法。
【請求項１８】
前記フィルタ，前記各フィルタ要素の係数および音源特性に基づいて前記Ｎ乗根スペクトルを近似する近似Ｎ乗根スペクトルを算出する近似Ｎ乗根スペクトル算出工程と、
前記近似Ｎ乗根スペクトルをＮ乗変換処理して前記スペクトルを近似する近似スペクトルを算出する近似スペクトル算出工程と、を備えたことを特徴とする請求項１６又は１７に記載の音声分析合成方法。
【請求項１９】
さらに前記フィルタを作成するフィルタ作成工程を備え、
該フィルタ作成工程では、
母音音声信号のスペクトルをＮ乗根変換処理したＮ乗根スペクトルからＮ乗根ケプストラムを算出する処理と、
前記Ｎ乗根ケプストラムから音源特性を除去した概形Ｎ乗根ケプストラムを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出して該フィルタ要素をフーリエ変換するか、または、前記概形Ｎ乗根ケプストラムを変換した概形Ｎ乗根スペクトルを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出する処理と、
前記フィルタ要素から所定数のフィルタ要素を選択する処理と、を備えたことを特徴とする請求項１６〜１８のいずれかに記載の音声分析合成方法。
【請求項２０】
入力音声をフーリエ変換してスペクトルを算出するスペクトル算出工程と、
前記スペクトルをＮ乗根変換処理してＮ乗根スペクトルを算出するＮ乗根変換工程と、
前記Ｎ乗根スペクトルをフーリエ逆変換してＮ乗根ケプストラムを算出する工程と、
前記Ｎ乗根ケプストラムを、所定数のフィルタ要素からなるケプストラムフィルタを用いて前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出する分析工程と、を備えたことを特徴とする音声分析合成方法。
【請求項２１】
前記分析工程の前に、前記Ｎ乗根ケプストラムから音源特性を除去して概形Ｎ乗根ケプストラムを算出する工程を備え、
前記分析工程では、前記ケプストラムフィルタを用いて前記Ｎ乗根ケプストラムの代わりに前記概形Ｎ乗根ケプストラムを、前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出することを特徴とする請求項２０に記載の音声分析合成方法。
【請求項２２】
前記ケプストラムフィルタおよび前記各フィルタ要素の係数に基づいて前記概形Ｎ乗根ケプストラムを近似する近似概形Ｎ乗根ケプストラムを算出する近似概形Ｎ乗根ケプストラム算出工程と、
前記近似概形Ｎ乗根ケプストラムをフーリエ変換して近似概形Ｎ乗根スペクトルを算出する近似概形Ｎ乗根スペクトル算出工程と、
前記近似概形Ｎ乗根スペクトルおよび音源特性に基づいて前記Ｎ乗根スペクトルを近似する近似Ｎ乗根スペクトルを算出する近似Ｎ乗根スペクトル算出工程と、
前記近似Ｎ乗根スペクトルをＮ乗変換処理して前記スペクトルを近似する近似スペクトルを算出する近似スペクトル算出工程と、を備えたことを特徴とする請求項２０又は２１に記載の音声分析合成方法。
【請求項２３】
さらに前記ケプストラムフィルタを作成するフィルタ作成工程を備え、
該フィルタ作成工程では、
母音音声信号のスペクトルをＮ乗根変換処理したＮ乗根スペクトルからＮ乗根ケプストラムを算出する処理と、
前記Ｎ乗根ケプストラムから音源特性を除去した概形Ｎ乗根ケプストラムを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出する処理と、
前記フィルタ要素から所定数のフィルタ要素を選択する処理と、を備えたことを特徴とする請求項２０〜２２のいずれかに記載の音声分析合成方法。
【請求項２４】
前記Ｎは、Ｎ＞１の範囲の値に設定されたことを特徴とする請求項１６〜２３のいずれかに記載の音声分析合成方法。
【請求項２５】
入力音声をフーリエ変換してスペクトルを算出するスペクトル算出工程と、
前記スペクトルを対数変換処理して対数スペクトルを算出する対数変換工程と、
前記対数スペクトルを、所定数のフィルタ要素からなるフィルタを用いて前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出する分析工程と、を備え、
前記フィルタは、母音音声信号のスペクトルを対数変換処理した対数スペクトルから対数ケプストラムを算出し、該対数ケプストラムから音源特性を除去した概形対数ケプストラムを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出して該フィルタ要素をフーリエ変換するか、または、前記概形対数ケプストラムを変換した概形対数スペクトルを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出し、前記フィルタ要素から所定数のフィルタ要素を選択してなることを特徴とする音声分析合成方法。
【請求項２６】
前記分析工程の前に、前記対数変換工程で算出した前記対数スペクトルをフーリエ逆変換して対数ケプストラムを算出する対数ケプストラム算出工程と、
該対数ケプストラム算出工程で算出した前記対数ケプストラムから音源特性を除去して概形対数ケプストラムを算出する概形対数ケプストラム算出工程と、
該概形対数ケプストラム算出工程で算出した前記概形対数ケプストラムをフーリエ変換して概形対数スペクトルを算出する工程と、を備え、
前記分析工程では、前記フィルタを用いて前記対数スペクトルの代わりに前記概形対数スペクトルを、前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出することを特徴とする請求項２５に記載の音声分析合成方法。
【請求項２７】
前記フィルタ，前記各フィルタ要素の係数および音源特性に基づいて前記対数スペクトルを近似する近似対数スペクトルを算出する近似対数スペクトル算出工程と、
前記近似対数スペクトルを指数変換処理して前記スペクトルを近似する近似スペクトルを算出する近似スペクトル算出工程と、を備えたことを特徴とする請求項２５又は２６に記載の音声分析合成方法。
【請求項２８】
入力音声をフーリエ変換してスペクトルを算出するスペクトル算出工程と、
前記スペクトルを対数変換処理して対数スペクトルを算出する対数変換工程と、
前記対数スペクトルをフーリエ逆変換して対数ケプストラムを算出する対数ケプストラム算出工程と、
前記対数ケプストラムを、所定数のフィルタ要素からなるケプストラムフィルタを用いて前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出する分析工程と、を備え、
前記ケプストラムフィルタは、母音音声信号のスペクトルを対数変換処理した対数スペクトルから対数ケプストラムを算出し、該対数ケプストラムから音源特性を除去した概形対数ケプストラムを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出し、前記フィルタ要素から所定数のフィルタ要素を選択してなることを特徴とする音声分析合成方法。
【請求項２９】
前記分析工程の前に、前記対数ケプストラム算出工程で算出した前記対数ケプストラムから音源特性を除去して概形対数ケプストラムを算出する概形対数ケプストラム算出工程を備え、
前記分析工程では、前記ケプストラムフィルタを用いて前記対数ケプストラムの代わりに前記概形対数ケプストラムを、前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出することを特徴とする請求項２８に記載の音声分析合成方法。
【請求項３０】
前記ケプストラムフィルタおよび前記各フィルタ要素の係数に基づいて前記概形対数ケプストラムを近似する近似概形対数ケプストラムを算出する近似概形対数ケプストラム算出工程と、
前記近似概形対数ケプストラムをフーリエ変換して近似概形対数スペクトルを算出する近似概形対数スペクトル算出工程と、
前記近似概形対数スペクトルおよび音源特性に基づいて前記対数スペクトルを近似する近似対数スペクトルを算出する近似対数スペクトル算出工程と、
前記近似対数スペクトルを指数変換処理して前記スペクトルを近似する近似スペクトルを算出する近似スペクトル算出工程と、を備えたことを特徴とする請求項２８又は２９に記載の音声分析合成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は音声分析合成装置および音声分析合成方法に係り、特にフレーム毎の音声信号のケプストラムを用いて音声の特徴量を算出する音声分析合成装置および音声分析合成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、音声の分析と合成において、音声波形のフーリエ変換であるスペクトルの振幅の２乗であるパワースペクトル，そのフーリエ変換に相当する自己相関関数，スペクトル振幅の常用対数（以下単に「対数」という）をとった対数スペクトル，対数スペクトルのフーリエ逆変換である（対数）ケプストラム等を用いて、音声の特徴量の算出あるいはこれに基づく音声の再合成が行われている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
音声波形は、音源特性と伝達特性の各インパルス応答の畳み込みで表される。特許文献１に記載の方法では、音声波形の対数スペクトルをフーリエ逆変換することにより得られるケプストラムを用いている。この対数ケプストラムでは音源特性（音源成分，微細構造）と伝達特性（包絡成分，包絡／概形構造）の畳み込みが加算変換される。
【０００４】
スペクトルの微細構造である音源特性は、ケプストラムでは高ケフレンシー領域に表される。一方、スペクトルの包絡概形である伝達特性は、ケプストラムでは低ケフレンシー領域に表される。したがって、ケプストラムを適宜に窓掛けすることにより、音源特性と伝達特性とを分離することができる。周期的な音源特性であるピッチは、ケプストラムのピーク検出により抽出することができる。そして、このように分離して得られた音源特性と伝達特性に基づいて、音声合成を行うことができる。
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−２２９５７９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記従来の方法では、算出される音声の特徴量の妥当性，必要個数，分析精度，安定性，量子化耐性，計算量等の問題を必ずしも十分に解決するものではなく、改良の余地があった。
例えば、従来の方法では、入力音声を合成音声で良好に再現するためには、音声の特徴量を表わす個数（パラメータ数）が多くなり、単位時間当たりの伝送情報量、すなわちビットレートが高くなってしまうという問題があった。
【０００７】
また、例えば特許文献１のようにケプストラムを用いたり、対数スペクトルを用いたりする技術では、元データにゼロ成分が含まれる場合（すなわち、無音区間またはある周波数成分が真のゼロである場合）に対数スペクトルがマイナス無限大となってしまい、安定性に欠けるという問題があった。
【０００８】
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであって、その目的は、ケプストラム分析を用いて、従来よりも小さな情報量で音声波形データを安定的かつ精度よく近似することができる音声分析合成装置および音声分析合成方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の音声分析合成装置は、入力音声をフーリエ変換してスペクトルを算出するスペクトル算出部と、前記スペクトルをＮ乗根変換処理してＮ乗根スペクトルを算出するＮ乗根スペクトル算出部と、所定数のフィルタ要素からなるスペクトルフィルタを用いて前記Ｎ乗根スペクトルを前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出する分析部と、を備えることを特徴としている。
【００１０】
このように、本発明の音声分析合成装置では、入力音声をフーリエ変換したスペクトルをさらにＮ乗根変換処理して、Ｎ乗根スペクトルに変換して処理を行う。本発明では、Ｎ乗根変換処理を採用することにより、対数変換処理とは異なりゼロ成分があった場合でも安定的に処理を行うことができる。
また、後述するようにＮ乗根関数は対数関数に類似する特性を有しており、本発明の音声分析合成装置では、従来の対数スペクトルを用いた場合と同等以上の精度を確保することができる。すなわち、後述するようにＮ乗根スペクトルは被近似性に優れており、良好に複数のフィルタ要素で再現可能である。
【００１１】
また、前記Ｎ乗根スペクトルをフーリエ逆変換してＮ乗根ケプストラムを算出するケプストラム算出部と、前記Ｎ乗根ケプストラムから音源特性を除去して概形Ｎ乗根ケプストラムを算出する音源特性除去部と、前記概形Ｎ乗根ケプストラムをフーリエ変換して概形Ｎ乗根スペクトルを算出する概形スペクトル算出部と、を備え、前記分析部は、前記スペクトルフィルタを用いて前記Ｎ乗根スペクトルの代わりに前記概形Ｎ乗根スペクトルを、前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出するように構成してもよい。
【００１２】
このように、音源特性を除去した概形Ｎ乗根スペクトルをフィルタ分析することによって、より精度よくフィルタ要素の係数を算出することができる。また、本発明では、Ｎ乗根スペクトルをＮ乗根ケプストラムに変換してから音源情報を除去している。後述するように、Ｎ乗根ケプストラムは、対数ケプストラムと同様に伝達特性に畳み込まれた音源特性をこれらの加算演算に変換して分離する効果を有しているため、音源特性の除去が容易となる。
【００１３】
また、前記スペクトルフィルタ，前記各フィルタ要素の係数および音源特性に基づいて前記Ｎ乗根スペクトルを近似する近似Ｎ乗根スペクトルを算出する近似Ｎ乗根スペクトル算出部と、前記近似Ｎ乗根スペクトルをＮ乗変換処理して前記スペクトルを近似する近似スペクトルを算出する近似スペクトル算出部と、を備えると好適である。これにより、元データであるスペクトルを各フィルタ要素および音源情報によって再構築することができる。そして、このようにして再構築された近似スペクトルを用いて良好な音声出力を得られることが分かった。
【００１４】
また、前記スペクトルフィルタは、母音音声信号のスペクトルをＮ乗根変換処理したＮ乗根スペクトルからＮ乗根ケプストラムを算出し、該Ｎ乗根ケプストラムから音源特性を除去した概形Ｎ乗根ケプストラムを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出して該フィルタ要素をフーリエ変換するか、または、前記概形Ｎ乗根ケプストラムを変換した概形Ｎ乗根スペクトルを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出し、前記フィルタ要素から所定数のフィルタ要素を選択してなると好適である。
【００１５】
このように、母音音声信号の概形Ｎ乗根ケプストラムまたは概形Ｎ乗根スペクトルを統計処理して、スペクトル領域のフィルタ要素を算出することができる。スペクトルフィルタは、元データとして母音音声信号のみを用いて作成されている。また、複数のフィルタ要素から所定数のフィルタ要素を選択して構成しているので、スペクトルフィルタの大きさ（容量）を小さく抑えることができる。フィルタ要素の選択としては、寄与度の高いものから順に選択するとよい。そして、後述するように、子音を含む連続音声をこの母音音声信号から作成したスペクトルフィルタを用いて、良好な音質で再現することが可能である。
【００１６】
また、本発明の音声分析合成装置は、入力音声をフーリエ変換してスペクトルを算出するスペクトル算出部と、前記スペクトルをＮ乗根変換処理してＮ乗根スペクトルを算出するＮ乗根スペクトル算出部と、前記Ｎ乗根スペクトルをフーリエ逆変換してＮ乗根ケプストラムを算出するケプストラム算出部と、所定数のフィルタ要素からなるケプストラムフィルタを用いて前記Ｎ乗根ケプストラムを前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出する分析部と、を備えたことを特徴としている。
本発明のように、入力音声からＮ乗根ケプストラムを算出し、このＮ乗根ケプストラムをケプストラムフィルタの各フィルタ要素の加算で近似してもよい。このようにスペクトルフィルタで近似する代わりにケプストラムフィルタで近似しても略等価な結果を得ることができる。
【００１７】
また、前記Ｎ乗根ケプストラムから音源特性を除去して概形Ｎ乗根ケプストラムを算出する音源特性除去部を備え、前記分析部は、前記ケプストラムフィルタを用いて前記Ｎ乗根ケプストラムの代わりに前記概形Ｎ乗根ケプストラムを、前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出するように構成してもよい。
【００１８】
また、前記ケプストラムフィルタおよび前記各フィルタ要素の係数に基づいて前記概形Ｎ乗根ケプストラムを近似する近似概形Ｎ乗根ケプストラムを算出する近似概形Ｎ乗根ケプストラム算出部と、前記近似概形Ｎ乗根ケプストラムをフーリエ変換して近似概形Ｎ乗根スペクトルを算出する近似概形Ｎ乗根スペクトル算出部と、前記近似概形Ｎ乗根スペクトルおよび音源特性に基づいて前記Ｎ乗根スペクトルを近似する近似Ｎ乗根スペクトルを算出する近似Ｎ乗根スペクトル算出部と、前記近似Ｎ乗根スペクトルをＮ乗変換処理して前記スペクトルを近似する近似スペクトルを算出する近似スペクトル算出部と、を備えると好適である。
【００１９】
また、前記ケプストラムフィルタは、母音音声信号のスペクトルをＮ乗根変換処理したＮ乗根スペクトルからＮ乗根ケプストラムを算出し、該Ｎ乗根ケプストラムから音源特性を除去した概形Ｎ乗根ケプストラムを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出し、前記フィルタ要素から所定数のフィルタ要素を選択してなると好適である。
【００２０】
また、前記Ｎは、Ｎ＞１の範囲の値に設定するとよい。Ｎをこの範囲に設定することにより、精度よい分析及び良好な合成音声を確保することができる。
【００２１】
上記スペクトルフィルタを用いる音声分析合成装置によれば、入力音声をフーリエ変換してスペクトルを算出するスペクトル算出工程と、前記スペクトルをＮ乗根変換処理してＮ乗根スペクトルを算出するＮ乗根変換工程と、前記Ｎ乗根スペクトルを、所定数のフィルタ要素からなるフィルタを用いて前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出する分析工程と、を備える音声分析合成方法を行うことができる。
【００２２】
また、前記分析工程の前に、前記Ｎ乗根スペクトルをフーリエ逆変換してＮ乗根ケプストラムを算出する工程と、前記Ｎ乗根ケプストラムから音源特性を除去して概形Ｎ乗根ケプストラムを算出する工程と、前記概形Ｎ乗根ケプストラムをフーリエ変換して概形Ｎ乗根スペクトルを算出する工程と、を備え、前記分析工程では、前記フィルタを用いて前記Ｎ乗根スペクトルの代わりに前記概形Ｎ乗根スペクトルを、前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出すると好適である。
【００２３】
また、前記フィルタ，前記各フィルタ要素の係数および音源特性に基づいて前記Ｎ乗根スペクトルを近似する近似Ｎ乗根スペクトルを算出する近似Ｎ乗根スペクトル算出工程と、前記近似Ｎ乗根スペクトルをＮ乗変換処理して前記スペクトルを近似する近似スペクトルを算出する近似スペクトル算出工程と、を備えると好適である。
【００２４】
さらに前記フィルタを作成するフィルタ作成工程を備え、該フィルタ作成工程では、母音音声信号のスペクトルをＮ乗根変換処理したＮ乗根スペクトルからＮ乗根ケプストラムを算出する処理と、前記Ｎ乗根ケプストラムから音源特性を除去した概形Ｎ乗根ケプストラムを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出して該フィルタ要素をフーリエ変換するか、または、前記概形Ｎ乗根ケプストラムを変換した概形Ｎ乗根スペクトルを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出する処理と、前記フィルタ要素から所定数のフィルタ要素を選択する処理と、を備えると好適である。
【００２５】
また、上記スペクトルフィルタを用いる音声分析合成装置によれば、入力音声をフーリエ変換してスペクトルを算出するスペクトル算出工程と、前記スペクトルをＮ乗根変換処理してＮ乗根スペクトルを算出するＮ乗根変換工程と、前記Ｎ乗根スペクトルをフーリエ逆変換してＮ乗根ケプストラムを算出する工程と、前記Ｎ乗根ケプストラムを、所定数のフィルタ要素からなるケプストラムフィルタを用いて前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出する分析工程と、を備える音声分析合成方法を行うことができる。
【００２６】
また、前記分析工程の前に、前記Ｎ乗根ケプストラムから音源特性を除去して概形Ｎ乗根ケプストラムを算出する工程を備え、前記分析工程では、前記ケプストラムフィルタを用いて前記Ｎ乗根ケプストラムの代わりに前記概形Ｎ乗根ケプストラムを、前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出すると好適である。
【００２７】
また、前記ケプストラムフィルタおよび前記各フィルタ要素の係数に基づいて前記概形Ｎ乗根ケプストラムを近似する近似概形Ｎ乗根ケプストラムを算出する近似概形Ｎ乗根ケプストラム算出工程と、前記近似概形Ｎ乗根ケプストラムをフーリエ変換して近似概形Ｎ乗根スペクトルを算出する近似概形Ｎ乗根スペクトル算出工程と、前記近似概形Ｎ乗根スペクトルおよび音源特性に基づいて前記Ｎ乗根スペクトルを近似する近似Ｎ乗根スペクトルを算出する近似Ｎ乗根スペクトル算出工程と、前記近似Ｎ乗根スペクトルをＮ乗変換処理して前記スペクトルを近似する近似スペクトルを算出する近似スペクトル算出工程と、を備えると好適である。
【００２８】
また、さらに前記ケプストラムフィルタを作成するフィルタ作成工程を備え、該フィルタ作成工程では、母音音声信号のスペクトルをＮ乗根変換処理したＮ乗根スペクトルからＮ乗根ケプストラムを算出する処理と、前記Ｎ乗根ケプストラムから音源特性を除去した概形Ｎ乗根ケプストラムを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出する処理と、前記フィルタ要素から所定数のフィルタ要素を選択する処理と、を備えると好適である。
【００２９】
また、上記音声分析合成方法では、前記Ｎは、Ｎ＞１の範囲の値に設定されると好適である。
【００３０】
また、本発明の音声分析合成装置は、入力音声をフーリエ変換してスペクトルを算出するスペクトル算出部と、前記スペクトルを対数変換処理して対数スペクトルを算出する対数スペクトル算出部と、所定数のフィルタ要素からなるフィルタを用いて前記対数スペクトルを前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出する分析部と、を備え、前記フィルタは、母音音声信号のスペクトルを対数変換処理した対数スペクトルから対数ケプストラムを算出し、該対数ケプストラムから音源特性を除去した概形対数ケプストラムを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出して該フィルタ要素をフーリエ変換するか、または、前記概形対数ケプストラムを変換した概形対数スペクトルを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出し、前記フィルタ要素から所定数のフィルタ要素を選択してなることを特徴としている。
【００３１】
このように、本発明では、対数スペクトルを用いて音声分析を行っているが、その際、母音音声信号のみから作成したフィルタを用いている。このフィルタは、母音音声信号の概形対数ケプストラムまたは概形対数スペクトルを統計処理して、スペクトル領域のフィルタ要素を算出し、この中から所定数のフィルタ要素を選択したものであり、フィルタの大きさを小さく抑えることができる。フィルタ要素の選択としては、寄与度の高いものから順に選択するとよい。そして、後述するように、子音を含む連続音声をこの母音音声信号から作成したフィルタを用いて、良好な音質で再現することが可能となった。
【００３２】
また、前記対数スペクトル算出部によって算出された前記対数スペクトルをフーリエ逆変換して対数ケプストラムを算出するケプストラム算出部と、該ケプストラム算出部によって算出された前記対数ケプストラムから音源特性を除去して概形対数ケプストラムを算出する音源特性除去部と、該音源特性除去部によって算出された前記概形対数ケプストラムをフーリエ変換して概形対数スペクトルを算出する概形スペクトル算出部と、を備え、前記分析部は、前記フィルタを用いて前記対数スペクトルの代わりに前記概形対数スペクトルを、前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出すると好適である。
【００３３】
このように、音源特性を除去した概形対数スペクトルをフィルタ分析することにより、より精度よくフィルタ要素の係数を算出することができる。また、本発明では、対数スペクトルを対数ケプストラムに変換してから音源情報を除去している。対数ケプストラムは、伝達特性に畳み込まれた音源特性をこれらの加算演算に変換して分離する効果を有しているため、音源特性の除去が容易となる。
【００３４】
また、前記フィルタ，前記各フィルタ要素の係数および音源特性に基づいて前記対数スペクトルを近似する近似対数スペクトルを算出する近似対数スペクトル算出部と、前記近似対数スペクトルを指数変換処理して近似スペクトルを算出する近似スペクトル算出部と、を備えると好適である。これにより、元データであるスペクトルを各フィルタ要素および音源情報によって再構築することができる。
【００３５】
また、本発明の音声分析合成装置は、入力音声をフーリエ変換してスペクトルを算出するスペクトル算出部と、前記スペクトルを対数変換処理して対数スペクトルを算出する対数スペクトル算出部と、前記対数スペクトルをフーリエ逆変換して対数ケプストラムを算出するケプストラム算出部と、所定数のフィルタ要素からなるケプストラムフィルタを用いて前記対数ケプストラムを前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出する分析部と、を備え、前記ケプストラムフィルタは、母音音声信号のスペクトルを対数変換処理した対数スペクトルから対数ケプストラムを算出し、該対数ケプストラムから音源特性を除去した概形対数ケプストラムを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出し、前記フィルタ要素から所定数のフィルタ要素を選択してなることを特徴としている。
本発明のように、入力音声から対数ケプストラムを算出し、この対数ケプストラムをケプストラムフィルタの各フィルタ要素の加算で近似してもよい。このようにスペクトルフィルタで近似する代わりにケプストラムフィルタで近似しても略等価な結果を得ることができる。
【００３６】
また、前記ケプストラム算出部によって算出された前記対数ケプストラムから音源特性を除去して概形対数ケプストラムを算出する音源特性除去部を備え、前記分析部は、前記ケプストラムフィルタを用いて前記対数スペクトルの代わりに前記概形対数ケプストラムを、前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出するように構成してもよい。
【００３７】
また、前記ケプストラムフィルタおよび前記各フィルタ要素の係数に基づいて前記概形対数ケプストラムを近似する近似概形対数ケプストラムを算出する近似概形対数ケプストラム算出部と、前記近似概形対数ケプストラムをフーリエ変換して近似概形対数スペクトルを算出する近似概形対数スペクトル算出部と、前記近似概形対数スペクトルおよび音源特性に基づいて前記対数スペクトルを近似する近似対数スペクトルを算出する近似対数スペクトル算出部と、を備えると好適である。
【００３８】
上記スペクトルフィルタを用いる音声分析合成装置によれば、入力音声をフーリエ変換してスペクトルを算出するスペクトル算出工程と、前記スペクトルを対数変換処理して対数スペクトルを算出する対数変換工程と、前記対数スペクトルを、所定数のフィルタ要素からなるフィルタを用いて前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出する分析工程と、を備え、前記フィルタは、母音音声信号のスペクトルを対数変換処理した対数スペクトルから対数ケプストラムを算出し、該対数ケプストラムから音源特性を除去した概形対数ケプストラムを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出して該フィルタ要素をフーリエ変換するか、または、前記概形対数ケプストラムを変換した概形対数スペクトルを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出し、前記フィルタ要素から所定数のフィルタ要素を選択してなる音声分析合成方法を行うことができる。
【００３９】
また、前記分析工程の前に、前記対数変換工程で算出した前記対数スペクトルをフーリエ逆変換して対数ケプストラムを算出する対数ケプストラム算出工程と、該対数ケプストラム算出工程で算出した前記対数ケプストラムから音源特性を除去して概形対数ケプストラムを算出する概形対数ケプストラム算出工程と、該概形対数ケプストラム算出工程で算出した前記概形対数ケプストラムをフーリエ変換して概形対数スペクトルを算出する工程と、を備え、前記分析工程では、前記フィルタを用いて前記対数スペクトルの代わりに前記概形対数スペクトルを、前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出すると好適である。
【００４０】
また、前記フィルタ，前記各フィルタ要素の係数および音源特性に基づいて前記対数スペクトルを近似する近似対数スペクトルを算出する近似対数スペクトル算出工程と、前記近似対数スペクトルを指数変換処理して前記スペクトルを近似する近似スペクトルを算出する近似スペクトル算出工程と、を備えると好適である。
【００４１】
上記ケプストラムフィルタを用いる音声分析合成装置によれば、入力音声をフーリエ変換してスペクトルを算出するスペクトル算出工程と、前記スペクトルを対数変換処理して対数スペクトルを算出する対数変換工程と、前記対数スペクトルをフーリエ逆変換して対数ケプストラムを算出する対数ケプストラム算出工程と、前記対数ケプストラムを、所定数のフィルタ要素からなるケプストラムフィルタを用いて前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出する分析工程と、を備え、前記ケプストラムフィルタは、母音音声信号のスペクトルを対数変換処理した対数スペクトルから対数ケプストラムを算出し、該対数ケプストラムから音源特性を除去した概形対数ケプストラムを構成するフィルタ要素を統計的処理によって算出し、前記フィルタ要素から所定数のフィルタ要素を選択してなる音声分析合成方法を行うことができる。
【００４２】
また、前記分析工程の前に、前記対数ケプストラム算出工程で算出した前記対数ケプストラムから音源特性を除去して概形対数ケプストラムを算出する概形対数ケプストラム算出工程を備え、前記分析工程では、前記ケプストラムフィルタを用いて前記対数ケプストラムの代わりに前記概形対数ケプストラムを、前記各フィルタ要素の加算で近似したときの該各フィルタ要素の係数を算出すると好適である。
【００４３】
また、前記ケプストラムフィルタおよび前記各フィルタ要素の係数に基づいて前記概形対数ケプストラムを近似する近似概形対数ケプストラムを算出する近似概形対数ケプストラム算出工程と、前記近似概形対数ケプストラムをフーリエ変換して近似概形対数スペクトルを算出する近似概形対数スペクトル算出工程と、前記近似概形対数スペクトルおよび音源特性に基づいて前記対数スペクトルを近似する近似対数スペクトルを算出する近似対数スペクトル算出工程と、前記近似対数スペクトルを指数変換処理して前記スペクトルを近似する近似スペクトルを算出する近似スペクトル算出工程と、を備えると好適である。
【発明の効果】
【００４４】
本発明の音声分析合成装置および音声分析合成方法によれば、音声信号のケプストラムを用いて音声分析合成を行うが、その際にＮ乗根変換処理を行ったＮ乗根スペクトル，そのフーリエ逆変換であるＮ乗根ケプストラムを用いている。これにより、音声波形データを安定的かつ精度よく近似することが可能となった。そして、本発明では、入力音声信号を近似するためのフィルタを母音音声信号のみから作成しているが、このフィルタを用いて、子音を含む連続音声を良好な音質で再現することが可能となった。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４５】
以下、本発明の一実施形態について、図を参照して説明する。なお、以下に説明する配置，手順等は、本発明を限定するものではなく、本発明の趣旨に沿って各種改変することができることは勿論である。
図１〜図９は本発明の一実施形態に係るものであり、図１は音声分析合成装置の電気構成図、図２はフィルタ作成処理の処理フロー、図３は主成分ベクトルのスペクトルを表わすグラフ、図４は他の実施例に係るフィルタ作成処理の処理フロー、図５は音声符号化処理の処理フロー、図６は音声復号化処理の処理フロー、図７は音声符号化信号の各パラメータの時間変化を表わすグラフ、図８は音声信号の時間変化を表わすグラフ、図９は音声スペクトルおよびその近似スペクトルを表わすグラフである。
【００４６】
以下に本発明の音声分析合成装置の一実施形態について説明する。図１は音声分析合成装置１（以下「装置１」という）の電気構成図である。本例の装置１は、発声による音声を符号化して、その符号化信号を他の装置１へ送出し、又、符号化信号を受け取って復号化し音声として出力するものである。本例の装置１は、ＣＰＵ１０，入力部１２，表示部１３，通信制御部１４，音声入力部１５，作業エリアとして用いられるＲＡＭ１６，ＲＯＭ１７，記憶装置１８，音声出力部１９を主要構成要素としている。
【００４７】
ＣＰＵ１０は、ＲＯＭ１７や記憶装置１８に記憶されたプログラムに基づいて、入力部１２や音声入力部１５からの入力信号，通信制御部１４を介して通信回線から入力される外部信号（音声符号化信号）に対して各種処理を行う。そして、ＣＰＵ１０は、この結果を表示部１３に画面表示，通信制御部１４を介して通信回線に信号出力，記憶装置１８に保存，音声出力部１９から音声出力等する処理を行う。
【００４８】
入力部１２は、各種入力キーを有するキーボードやマウスであり、キーボードやマウスからの信号をＣＰＵ１０へ出力する。
表示部１３は、ＬＣＤから構成され、ＣＰＵ１０からの表示指示にしたがって各種データを画面に表示する。なお、表示部１３はＬＣＤに限らず、ＣＲＴや他のディスプレイ装置としてもよい。
【００４９】
通信制御部１４は、モデムやＴＡ等であり、通信回線を介して外部機器との通信を行うための制御を行う。また、通信制御部１４は、有線回線だけでなく、アンテナ等を備えて無線通信可能に構成してもよい。
音声入力部１５は、マイクやＡ／Ｄ変換器を備えて構成されており、発話者によってマイクに対して入力された音声のアナログ信号をデジタル信号に変換し、ＣＰＵ１０へ出力する。
【００５０】
ＲＯＭ１７は、装置１の作動に必要な基本プログラムを格納している。すなわち、装置１の電源投入時に実行される初期プログラム，各種演算プログラム等を記憶している。
記憶装置１８は、各種プログラム，データ等が格納されている。この記憶装置１８は、読み取り可能な記録媒体を含む構成であってもよい。
音声出力部１９は、スピーカやＤ／Ａ変換器を備えて構成されており、ＣＰＵ１０で処理されたデジタル音声信号をアナログ信号に変換し、スピーカから音声出力する。
【００５１】
次に、本例の装置１の音声信号処理について説明する。
発話者が音声入力部１５に対して発声すると、音声入力部１５に入力された音声のアナログ信号は、ＣＰＵ１０の処理によって所定のサンプリング周波数で標本化，量子化，符号化される。これにより、音声はデジタル信号化され入力音声として以下のように処理される。
【００５２】
本例の装置１では、記憶装置１８に音声分析合成処理用のフィルタ（スペクトルフィルタ）が格納されており、音声入力部１５から入力された音声はこのフィルタを用いて符号化され、外部から入力した音声符号化信号はこのフィルタを用いて復号化される。
まず、図２に基づいて、このフィルタの作成手順について説明する。このフィルタは予め所定の装置１で作成され、音声符号化信号のやり取りを行う複数の装置１にはこのフィルタが共通に格納されている。
【００５３】
本例では、フィルタの作成に母音データが用いられる。この母音データは、母音のみからなる基準母音音声（例えば「ａ／ｏ／ｉ／ｕ／ｅ」等）である。複数人の発話者によって発声された基準母音音声は、フィルタ作成処理を行う装置１の音声入力部１５に入力される。
入力部１２によってフィルタ作成モードが設定されると、ＣＰＵ１０はフィルタ作成処理を行う。この処理では、まずＣＰＵ１０は、入力された基準母音音声の入力音声信号のサンプル列を短時間ごとにフレーム分割し（ステップＳ１）、窓掛け（ステップＳ２）する。窓としてはハミング窓やハニング窓等を用いることができる。
【００５４】
ステップＳ３でＣＰＵ１０は、入力音声信号をフレーム毎にフーリエ変換処理する。これにより、入力音声信号はフレーム単位で短時間スペクトルに変換される。
そして、ステップＳ４でＣＰＵ１０は、振幅スペクトルをベキ乗根変換処理（Ｎ乗根変換処理）する。すなわち、スペクトル成分の絶対値のＮ乗根が算出される。後述するようにＮは、Ｎ≧０．５の範囲の値に設定することができ、本例ではＮ＝４に設定されている。このベキ乗根スペクトルには、まだスペクトル包絡構造に音源の微細構造が重畳している。なお、本例では各ベキ乗根スペクトルの平均値補正は行わない。以下、ベキ乗をＮ乗と言い換えて表記する。
【００５５】
そして、ステップＳ５でＣＰＵ１０は、このＮ乗根スペクトルのフーリエ逆変換処理を行う。これにより、Ｎ乗根スペクトルは、Ｎ乗根ケプストラムに変換される。
以下、従来手法で用いられる対数変換したスペクトルを対数スペクトル，そのフーリエ逆変換を対数ケプストラムと言い、本例のＮ乗根変換したスペクトルをＮ乗根スペクトル，そのフーリエ逆変換をＮ乗根ケプストラムと区別して言う。
【００５６】
Ｎ乗根ケプストラムには、後述するように対数ケプストラムと同様、低ケフレンシー領域に伝達特性，高ケフレンシー領域に音源特性が表れる。
Ｎ乗根ケプストラムは、高ケフレンシーを分離するように窓掛けが行われる（ステップＳ６）。これにより、微細構造，すなわち音源情報が取り除かれる。
【００５７】
そして、ＣＰＵ１０は、窓掛けしたＮ乗根ケプストラムをフーリエ変換して、スペクトル領域の係数に変換する（ステップＳ７）。これにより、音源情報が除去された概形Ｎ乗根スペクトルが算出される。この概形Ｎ乗根スペクトルが、フィルタ作成のための元データとなる。
ステップＳ８でＣＰＵ１０は、このようにして得られた各フレームに対応する複数の概形Ｎ乗根スペクトルを統計的処理である主成分分析し、主成分ベクトル（本例では主成分ベクトル数は２５６つ）を算出する。本例では、この主成分ベクトルのうち寄与度の高い４つの主成分ベクトルがフィルタ要素に設定され記憶される。なお、本例では、主成分ベクトル数を４つに設定しているが、これに限られるものではない。
【００５８】
図３はフィルタ作成処理で得られたフィルタ要素である主成分ベクトルを図示している。寄与度の高い方から順に第１主成分ベクトル〜第４主成分ベクトルとする。図中、線ａは第１主成分ベクトルのスペクトル波形，線ｂは第２主成分ベクトルのスペクトル波形，線ｃは第３主成分ベクトルのスペクトル波形，線ｄは第４主成分ベクトルのスペクトル波形である。これらは互いに直交関数をなしており、その大きさは１となるように正規化されている。
【００５９】
なお、上記実施形態では、概形Ｎ乗根スペクトルを主成分分析して主成分ベクトルを算出したが、これに限らず、以下のように主成分ベクトルを算出してもよい（図４参照）。
すなわち、ステップＳ６でＮ乗根ケプストラムの窓掛けを行って微細構造を除去したが、この音源情報が除去された概形Ｎ乗根ケプストラムを主成分分析の元データとしてもよい。
【００６０】
図４の例では、ステップＳ１１〜Ｓ１６まではステップＳ１〜Ｓ６と同様の処理を行う。ステップＳ１７でＣＰＵ１０は、概形Ｎ乗根ケプストラムの主成分分析を行う。これにより、ケプストラム領域で主成分ベクトルが算出される。
引き続き、ステップＳ１８でＣＰＵ１０は、ケプストラム領域の主成分ベクトルをフーリエ変換してスペクトル領域に変換する。そして、スペクトル領域に変換された主成分ベクトルのうち寄与度の高い４つの主成分ベクトルをフィルタとして設定する。
【００６１】
なお、ステップＳ１７で主成分分析を行って求められたケプストラム領域の主成分ベクトルをフィルタ（ケプストラムフィルタ）として用いてもよい。この場合、例えば、算出されたケプストラム領域の主成分ベクトルのうち、寄与度の高い４つの主成分ベクトルをフィルタとして設定する。
【００６２】
以上説明したように、主成分分析をするのは、（概形）Ｎ乗根スペクトル，（概形）Ｎ乗根ケプストラムのどちらを用いてもよい。フーリエ変換は直交変換であるから、スペクトルとケプストラムはそれぞれの空間での距離が保存される。したがって、どちらを用いても等価な結果が得られる。
データの次元は、Ｎ乗根スペクトルを用いる方法では（離散）フーリエ変換（ＦＦＴ）の次元（本例では５１２項）となり、Ｎ乗根ケプストラムを用いる方法では微細構造除去のための窓の幅（本例では６ｍｓ相当、９６項）となる。これらは計算量が異なるが、フィルタ作成処理は、予めオフライン処理で行われるためどちらを採用してもよい。
【００６３】
本例では、伝達特性からくる包絡構造と音源による微細構造とが重畳したスペクトルから、微細構造を分離するためにＮ乗根ケプストラムに窓掛けしている（ステップＳ６，Ｓ１６参照）。
従来は、対数ケプストラムに窓掛けすることによりこの分離が行われていた。対数は畳み込み演算を加算演算に変換するので分離効果があるからである。
本例は、対数ケプストラムではなくＮ乗根ケプストラムを用いているが、Ｎ乗根ケプストラムも同様の分離効果を有している。このことは原理的には関数ｆの微分をとると、
ｆ´＝（ｆ´／ｆ）×ｆ＝ｌｏｇ（ｆ）´×ｆ
であるから、Ｎ乗根関数のように関数ｆが平らであれば対数微分に近づくことで概略説明できる。
【００６４】
ここで、従来の対数スペクトルや対数ケプストラムを用いる対数変換による手法と、本例のようにＮ乗根スペクトルやＮ乗根ケプストラムを用いるＮ乗根変換による手法との比較を以下に述べる。
対数ケプストラムは、従来知られているように強いピーク強調性があるが、Ｎ乗根ケプストラムにも同様の特性がある。すなわち、対数関数には、全体傾向の平坦化（白色化）の特性があるため、これがピーク強調に有利となる。
Ｎ乗根関数は、この点において対数関数に近い性質を有している。すなわち、Ｎ乗根関数は、同様に平坦化の特性がありピーク強調に有利となる。これにより、後述するピッチ抽出処理においてピーク検出が容易となる。
【００６５】
一方、ゼロ成分があるとその対数はマイナス無限大になる。このため、ゼロ的成分の影響で、対数スペクトル分析では乱れが生じることがあるという問題がある。また、高ケフレンシー領域は相対的に成分が小さくＳ／Ｎ比が小さくなるが、対数の場合、その領域の変動を対数的に大きく拾うことになってしまうので、ピッチピークの検出に問題が生じる場合がある。しかしながら、Ｎ乗根ケプストラムでは、Ｓ／Ｎ比が小さな成分は小さいまま取り扱うことになるので（対数のようにマイナスに大きく振れたりしない）、これらの問題を回避することができ計算的に安定である。
【００６６】
なお、フィルタ要素（主成分ベクトル）の次元数削減を行うために本例では多変量解析で用いられる統計的手法による主成分分析法（ＰＣＡ）を採用しているが、これに限らず、多種多様な技術を利用することができる。例えば、因子分析法（ＦＡ），線形識別分析法（ＬＤＡ），独立成分分析法（ＩＣＡ），特異値分解法（ＳＶＤ）等を採用してもよい。
【００６７】
次に、図５に基づいて、音声入力部１５からの入力音声を符号化する処理について説明する。上述のように装置１では、予めオフライン処理で基準母音音声からフィルタ（第１〜第４主成分ベクトル）が作成され、これが格納されている。このフィルタは、上述のようにスペクトル領域の主成分ベクトル（スペクトルフィルタ）又はケプストラム領域の主成分ベクトル（ケプストラムフィルタ）で構成されている。
入力部１２によって音声分析モードが設定されると、ＣＰＵ１０は入力音声の符号化処理を行う。この処理では、ＣＰＵ１０は、入力される子音を含む連続音声のサンプル列をフレーム分割し（ステップＳ２１）、窓掛け（ステップＳ２２）する。窓としてはハミング窓やハニング窓等を用いることができる。
【００６８】
ステップＳ２３でスペクトル算出部としてのＣＰＵ１０は、入力音声信号をフレーム毎にフーリエ変換処理する。これにより、入力音声信号はフレーム単位で短時間スペクトルに変換される。
そして、Ｎ乗根スペクトル算出部としてのＣＰＵ１０は、振幅スペクトルをＮ乗根変換処理して、Ｎ乗根スペクトルを算出しメモリに一時保存する（ステップＳ２４）。
ステップＳ２５でケプストラム算出部としてのＣＰＵ１０は、Ｎ乗根スペクトルをフーリエ逆変換処理してＮ乗根ケプストラムを算出する。
【００６９】
ステップＳ２６で音源情報検出部としてのＣＰＵ１０は、得られたＮ乗根ケプストラムから音源情報を検出する。すなわち、ＣＰＵ１０は、Ｎ乗根ケプストラムの高ケフレンシー領域に表れるピークを公知の手順により検出し、ピッチ周波数を算出する。また、ＣＰＵ１０は、Ｎ乗根ケプストラムの低ケフレンシー領域の最大値でピーク値を基準化し、基準化されたピーク値の大きさによって有声度を算出する。例えば、ピーク値の大きさが所定のしきい値よりも小さければピーク成分と判定されないが、しきい値以上であればピーク成分と判定される。また、ピーク値の大きさに応じて有声度が０（無声）と１（有声）の間の値に設定される。算出されたピッチ周波数および有声度はメモリに一次記憶される。
【００７０】
ステップＳ２７で分析部としてのＣＰＵ１０は、スペクトル包絡構造を検出する。すなわち、ＣＰＵ１０は、メモリに一次記憶していたＮ乗根スペクトルを、スペクトルフィルタの第１〜第４主成分ベクトルで直交関数展開して主成分スコアを算出する。これにより、Ｎ乗根スペクトルは第１〜第４主成分ベクトルの加算で近似される。第１主成分ベクトルのスコアは、音声の強さを表しており、第２〜第４主成分ベクトルはこの第１主成分ベクトルのスコアで正規化される。本例では、第１主成分ベクトルのスコアはそのまま係数として用いられ、第２〜第４主成分ベクトルは正規化されたスコアが符号化のための係数として用いられる。ただし、復号化のとき第２〜第４主成分ベクトルは元の大きさに戻される。
【００７１】
ステップＳ２８で符号化部としてのＣＰＵ１０は、ステップＳ２６，Ｓ２７で算出されたピッチ周波数，有声度，第１〜第４主成分ベクトルの係数を平滑化，量子化して、所定の出力信号（音声符号化信号）を形成する。
以上の処理（ステップＳ２１〜Ｓ２８）はフレーム毎にオンライン処理で実行され、形成された音声符号化信号は、通信制御部１４を介して他の装置１へ伝送される。
本例では、音声符号化信号は、送受信に必要なデータを除いた実質的な信号部分は、ピッチ周波数，有声度，第１〜第４主成分ベクトルの係数の６パラメータで構成されている。
【００７２】
なお、本例では、スペクトル包絡構造に音源情報が重畳したＮ乗根スペクトルについて、フィルタの主成分スコアを算出しているが、これに限られるものではない。
これ以外にも、ステップＳ２５でケプストラム算出部としてのＣＰＵ１０がＮ乗根スペクトルをＮ乗根ケプストラムに変換し、音源特性除去部としてのＣＰＵ１０が、このＮ乗根ケプストラムから窓掛けによって音源情報を除去した後、概形スペクトル算出部としてのＣＰＵ１０が、音源情報が除去された概形Ｎ乗根ケプストラムを概形Ｎ乗根スペクトルに変換するように構成してもよい。この場合、分析部としてのＣＰＵ１０は、概形Ｎ乗根スペクトルについて、フィルタの主成分スコアを算出するように構成される。
【００７３】
なお、ケプストラム領域の主成分ベクトルを有するケプストラムフィルタを用いて主成分スコアを算出する場合には、分析部としてのＣＰＵ１０は、ステップＳ２５で得られたＮ乗根ケプストラム、またはこれに窓掛けして音源情報を除去した概形Ｎ乗根ケプストラムに対して、ケプストラム領域の主成分ベクトルを用いて主成分スコアを算出する。
【００７４】
次に、図６に基づいて、通信制御部１４を介して伝送されてきた音声符号化信号の復号化処理について説明する。
装置１は外部から音声符号化信号を受信すると音声合成モードに設定され、ＣＰＵ１０は音声符号化信号の復号化処理を行う。この処理では、ＣＰＵ１０は、まず各フレームに対応する音声符号化信号から、ピッチ周波数，有声度，第１〜第４主成分ベクトルの係数を読み取る（ステップＳ３１）。
【００７５】
そして、ステップＳ３２で近似Ｎ乗根スペクトル算出部としてのＣＰＵ１０は、読み取った係数等から（近似Ｎ乗根）スペクトルを算出する。すなわち、格納しているスペクトルフィルタから第１〜第４主成分ベクトルの（Ｎ乗根）スペクトル波形を読み出し、それぞれに係数を乗算してこれらを加算すると共に、有声度に応じてピッチ周波数に相当するパルス列または白色雑音を加算する。これにより、元の音声データのＮ乗根スペクトルの近似曲線が再現される。
【００７６】
ステップＳ３３で近似スペクトル算出部としてのＣＰＵ１０は、Ｎ乗根スペクトルをＮ乗変換処理して、通常のスペクトルに戻す処理を行う。
さらにステップＳ３４でＣＰＵ１０は、ステップＳ３３で算出したスペクトルをフーリエ逆変換して出力音声データを算出する。
このようにして算出された出力音声データは、音声出力部１９でＤ／Ａ変換され、スピーカからオンライン処理で出力される。
【００７７】
なお、音声符号化信号に含まれる第１〜第４主成分ベクトルの係数が、ケプストラム領域の主成分ベクトルである場合は、ＣＰＵ１０はステップＳ３１で各フレームに対応する音声符号化信号から、ピッチ周波数，有声度，第１〜第４主成分ベクトルの係数を読み取った後、ステップＳ３２で近似Ｎ乗根スペクトルを算出する代わりに、近似概形Ｎ乗根ケプストラム算出部として、まず近似概形Ｎ乗根ケプストラムを算出する。すなわち、ＣＰＵ１０は、格納しているケプストラムフィルタから第１〜第４主成分ベクトルの（Ｎ乗根）ケプストラム波形を読み出し、それぞれに係数を乗算してこれらを加算する。
【００７８】
そして、ＣＰＵ１０は、近似概形Ｎ乗根スペクトル算出部として、算出したこの近似概形Ｎ乗根ケプストラムをフーリエ変換してスペクトル領域の近似概形Ｎ乗根スペクトルに変換する。さらに、ＣＰＵ１０は、近似Ｎ乗根スペクトル算出部として、この近似概形Ｎ乗根スペクトルに、すでにステップＳ３１で音声符号化信号から読み取った有声度に応じてピッチ周波数に相当するパルス列または白色雑音を加算する。これにより、ステップＳ３２と同様に、元の音声データのＮ乗根スペクトルの近似曲線（近似Ｎ乗根スペクトル）が再現され、ステップＳ３３，Ｓ３４では同様の処理を行うことができる。
【００７９】
図７に音声合成に用いられる音声符号化信号の一例を示す。図７（Ａ）は第１主成分ベクトルの係数の時間変化を表している。図７（Ｂ）は第２〜第４主成分ベクトルの係数の時間変化を表している。曲線ｅ（実線）は第２主成分ベクトル，曲線ｆ（一点鎖線）は第３主成分ベクトル，曲線ｇ（破線）は第４主成分ベクトルを表している。
また、図７（Ｃ）はピッチ周波数，有声度の時間変化を表している。曲線ｈ（破線）はピッチ周波数、曲線ｉ（実線）は有声度を表わしている。図７（Ｃ）の縦軸は、曲線ｈに対してはピッチ周波数の高低を表わしており、曲線ｉに対しては有声度の大小（０〜１）を表わしている。
【００８０】
この例では、第１主成分ベクトルの大きさは、第２〜第４主成分ベクトルの大きさよりも１桁以上大きくなっている。すなわち、第１主成分ベクトルは、スペクトルの全体的強さを表す。そして、第１主成分ベクトルで正規化された第２〜第４主成分ベクトルは、音韻性を表す。
この音声符号化信号によって合成される出力音声データは、良好に元データを再現することが可能である。そして、本例では、フィルタが母音データのみから作成されているにもかかわらず、子音の表現力を有していることが確かめられている。
【００８１】
また、上記実施形態では、音韻パラメータ（第２〜第４主成分ベクトル）の大きさは量子化され、量子化された係数が音声符号化信号に含められているが、音韻パラメータを少数のレベルに量子化してもよい。
例えば、極端な例として３レベルに量子化してもよい。３レベルを「＋０．０２」，「０」，「−０．０２」とした例でも、子音の表現力を依然として有しており、量子化性，補間性もよいことが確かめられた。このように、量子化レベル数を少なくすることによって、さらに低ビットレート化を図ることができる。
【００８２】
従来のＬＰＣ分析では、必要なパラメータ数は標本化周波数に関係するが、８ｋＨｚサンプリングで１０〜１２項、１６ｋＨｚサンプリングで１６〜２４項必要となり、必要な乗算数はその２乗に比例する。
これに対し本例の主成分法では、必要なパラメータ数は標本化周波数に無関係であり、本例ではパラメータは４項である。また、より良好な音声とする場合でも１０項で十分である。
【００８３】
したがって、本例では、音声符号化信号に含めるパラメータ数がＬＰＣ分析よりも少なく、従来方式よりも少ない情報量で音声を伝達することができ、低ビットレート化をさらに推進することが可能となる。具体的には、１ｋｂｉｔ／ｓ以下とすることも可能となる。
また、本例では、パラメータ数が少ないため、オンライン処理において必要計算量を線形オーダーでＬＰＣ分析よりも少なくとも１桁は少なくすることができるので装置１の処理負荷を極めて低減することが可能となる。
【００８４】
また、ＬＰＣ分析では、係数の不規則な時間的変動がかなり大きく、補間性，量子化耐性に問題がある。しかしながら、本例では、係数の時間的変動は既にかなり滑らかであり、このことが補間性，量子化耐性の良さに関わっていると考えられる。
また、ＬＰＣ分析は全極モデルに基づいており、ピーク成分の抽出性において優れている。なお、パワースペクトルや振幅スペクトルを主成分分析した場合は、ピークはむしろ平坦化される。本例では、ＬＰＣ分析ほどではないが、音声符号化信号によって合成された近似スペクトルは、Ｎ乗変換処理によって振幅スペクトルに戻されることから、その関数的性質によりピーク強調の効果を有している。
【００８５】
また、本例の符号化，復号化処理においては、予め設定されたフィルタ（第１〜第４主成分ベクトル）の数が少ないと共に、これらを固定的に用いているので、適応的な計算処理がなく、全体としてオンライン処理における処理負担が軽減されている。
また、本例では、母音音声データのみから作成したフィルタによって子音を含む連続音声の符号化処理を行うことが可能であり、良好な音韻性を有する合成音声を再現することが可能である。
【００８６】
なお、本例では、主成分ベクトル数を４つに設定して、スペクトル全体の強さを表す第１主成分ベクトル以外に、３つの音韻性を表す第２〜第４主成分ベクトル（音韻パラメータ数は３）をパラメータとしているが、これに限らず、主成分ベクトル数を例えば３つ（音韻パラメータ数は２）としてもよいし、５つ以上（音韻パラメータ数は４以上）としてもよい。主成分ベクトル数を増加させることにより、さらなる音質の向上を図ることができる。
【００８７】
主成分ベクトル数を４〜１０つ程度とすると、音声符号化信号に含める係数の数もそれほど多くならず、ビットレートを低く抑えることができる。また、これと連動するフィルタの容量もそれほど大きくならない。さらに、オンライン処理での計算量も低く抑えることができる。
【００８８】
上記実施形態では、Ｎ乗根変換に用いるＮが４に設定されていたが、以下にＮ＝０．５，Ｎ＝１．０とした例をそれぞれ示す。
図８は、音声信号の時間変化を表している。この例では、男性の「ａ／ｏ／ｉ／ｕ／ｅ」の発声に引き続いて、女性が「ａ／ｏ／ｉ／ｕ／ｅ」と発声している。
図９は男性が「ａ」を発生したフレーム（図８の矢印付近）のスペクトルを図示している。なお、図９では、すべて対数表示している。
【００８９】
図９（Ａ）の曲線ｊ（実線）は、音声信号フレームをフーリエ変換した短時間スペクトルである。
曲線ｋ（一点鎖線）は、Ｎ＝０．５として主成分分析（主成分ベクトル数は２５６つ）を行い、２５６つ全ての主成分ベクトルで再合成した例である。すなわち、パワースペクトルを主成分分析によって近似したものである。
曲線ｌ（破線）は、Ｎ＝１．０として主成分分析（主成分ベクトル数は２５６つ）を行い、２５６つ全ての主成分ベクトルで再合成した例である。すなわち、振幅スペクトルを主成分分析によって近似したものである。
【００９０】
図９（Ｂ）の曲線ｍ（破線）は、図９（Ａ）の曲線ｊと同じものである。
曲線ｎ（一点鎖線）は、Ｎ＝３．３として主成分分析（主成分ベクトル数は２５６つ）を行い、上記実施形態と同様に寄与度の高い上位４つの主成分ベクトルで再合成した例である。
曲線ｏ（実線）は、Ｎ＝３．３として主成分分析（主成分ベクトル数は２５６つ）を行い、２５６つ全ての主成分ベクトルで再合成した例である。
曲線ｐ（実線）は、Ｎ乗根ケプストラムを用いる代わりに対数ケプストラムを用いた例である。この例では、音源情報を除去した対数ケプストラムを概形対数スペクトルに変換し、これに対して主成分分析（主成分ベクトル数は２５６つ）を行い、２５６つ全ての主成分ベクトルで再合成した例である。
【００９１】
なお、曲線ｊ〜曲線ｐには、音源情報は合成されておらず、主成分ベクトルによってスペクトル包絡構造のみを再現している。
図９から、Ｎ＝０．５やＮ＝１．０でも音声信号のスペクトルの包絡構造をある程度近似することができることが分かる。したがって、Ｎは０．５以上に設定すればよいが、対数関数的性質をもたせつつより精度よく近似させるためには、Ｎ＞１とするとよい。
曲線ｏ（Ｎ＝３．３、主成分ベクトル数２５６／２５６）や曲線ｐ（対数ケプストラムを用いた例）は、ほぼ全周波数範囲（０〜８ｋＨｚ）において重なっており、音声信号のスペクトルの包絡構造を同程度に精度よく近似していることが分かる。ただし、上述のように入力にゼロ成分があるとその対数はマイナス無限大になるため、曲線ｐのように対数を用いた分析では乱れが生じる場合がある。
【００９２】
一方、曲線ｎ（Ｎ＝３．３、主成分ベクトル数４／２５６）では、パラメータ数が非常に少ないにもかかわらず、一部領域でずれは生じているものの、音声信号のスペクトルの包絡構造を精度よく近似していることが分かる。
曲線ｎから分かるように、主成分ベクトル数を４つ程度まで減少させても、スペクトルの包絡構造は再現可能であり、実際に合成した出力音声も良好である。
【００９３】
なお、上記実施形態の装置１は、通信回線を介して複数が互いに通信可能に結ばれており、一方から符号化した音声信号を送信し、他方ではこの符号化した音声信号を受け取って復号化し、音声出力部１９から音声として出力することができるものである。この構成は、携帯電話や他の有線・無線通信機器の音声符号化復号化の方式に適用することが可能である。
【００９４】
また、本例の装置１で用いられているスペクトル包絡構造や音源情報の抽出処理は、音声認識装置に用いられる音響特徴量の抽出にも適用することができる。本方式では少ない個数のパラメータ（特徴量）を用いるため、音声認識システムを単純化することができる。さらに、本方式では少ない個数のパラメータで高い音韻再現性を確保することができるため、認識率を向上させることが可能となる。
【００９５】
上記実施形態では、音声分析合成処理において、振幅スペクトルをＮ乗根変換していたが、これに限らず、振幅スペクトルを対数変換した対数スペクトルやこれをフーリエ逆変換した対数ケプストラムを用いて処理することもできる。この場合、上記実施形態において、Ｎ乗根を対数と読み替える。
対数スペクトルおよび対数ケプストラムを用いたフィルタの作成処理では、図２および図４に示す処理のうちステップＳ４，Ｓ１４でＮ乗根変換処理をする代わりに対数変換処理をすればよい。この場合も、母音のみからなる基準母音音声に基づいてスペクトル領域の主成分ベクトルからなるスペクトルフィルタの作成が行われる。
【００９６】
なお、ケプストラム領域の主成分ベクトルからなるケプストラムフィルタを作成する場合は、図４に示す処理のうちステップＳ１７に対応する処理で主成分分析を行って求められたケプストラム領域の主成分ベクトルをフィルタとして用いる。この場合も、例えば、算出されたケプストラム領域の主成分ベクトルのうち、寄与度の高い４つの主成分ベクトルをフィルタとして設定する。
【００９７】
また、音声符号化処理については、図５に示す処理のうちステップＳ２４でＮ乗根変換処理をする代わりに対数スペクトル算出部としてのＣＰＵ１０が対数変換処理を行う。
なお、ケプストラム領域の主成分ベクトルを有するケプストラムフィルタを用いて主成分スコアを算出する場合には、図５に示す処理のうちステップＳ２５に相当する処理で得られた対数ケプストラム、またはこれに窓掛けして音源情報を除去した概形対数ケプストラムに対して、ケプストラム領域の主成分ベクトルを用いて主成分スコアを算出する。
【００９８】
音声符号化信号の復号化処理については、図６に示す処理のうちステップＳ３２で近似Ｎ乗根スペクトルを算出する代わりに近似対数スペクトル算出部としてのＣＰＵ１０が近似対数スペクトルを算出し、ステップＳ３３でＮ乗変換処理をする代わりに近似スペクトル算出部としてのＣＰＵ１０が１０を底とする指数変換処理（対数の逆関数処理）を行う。
【００９９】
なお、音声符号化信号に含まれる第１〜第４主成分ベクトルの係数が、ケプストラム領域の主成分ベクトルである場合には、図６に示す処理のうちステップＳ３２に相当する処理で、まず格納しているケプストラムフィルタから第１〜第４主成分ベクトルの（対数）ケプストラム波形を読み出し、それぞれに係数を乗算してこれらを加算して、近似概形対数ケプストラムを算出する。
【０１００】
そして、算出したこの近似概形対数ケプストラムをフーリエ変換してスペクトル領域の近似概形対数スペクトルに変換する。さらに、この近似概形対数スペクトルに、すでに音声符号化信号から読み取っていた有声度に応じてピッチ周波数に相当するパルス列または白色雑音を加算する。これにより、元の音声データの近似対数スペクトルが算出される。
【０１０１】
上記実施形態のＮ乗根変換処理およびＮ乗変換処理に代えて、本例のように対数処理および指数処理を行うと、上述のようにゼロ入力における不安定性を有する。
しかしながら、本例では、母音音声のみから作成したフィルタによって、子音を含む連続音声の音声符号化および音声復号化処理を行った場合でも、子音を含めて音声の再現を良好に行うことができることが確かめられた。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】本発明の一実施形態に係る音声分析合成装置の電気構成図である。
【図２】フィルタ作成処理の処理フローである。
【図３】主成分ベクトルのスペクトルを表わすグラフである。
【図４】他の実施例に係るフィルタ作成処理の処理フローである。
【図５】音声符号化処理の処理フローである。
【図６】音声復号化処理の処理フローである。
【図７】音声符号化信号の各パラメータの時間変化を表わすグラフである。
【図８】音声信号の時間変化を表わすグラフである。
【図９】音声スペクトルおよびその近似スペクトルを表わすグラフである。
【符号の説明】
【０１０３】
１    音声分析合成装置
１０  ＣＰＵ
１２  入力部
１３  表示部
１４  通信制御部
１５  音声入力部
１６  ＲＡＭ
１７  ＲＯＭ
１８  記憶装置
１９  音声出力部
【図１】
2007047422.tif 000003
【図２】
2007047422.tif 000004
【図３】
2007047422.tif 000005
【図４】
2007047422.tif 000006
【図５】
2007047422.tif 000007
【図６】
2007047422.tif 000008
【図７】
2007047422.tif 000009
【図８】
2007047422.tif 000010
【図９】
2007047422.tif 000011