【手続補正書】
【提出日】平成28年5月31日(2016.5.31)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
近端局から遠端局に送信された信号の帯域幅拡張のための方法であって、
前記遠端局において、前記近端局から送信された広帯域信号を受信することと、
前記遠端局において、前記広帯域信号の識別された話者のデータで前記近端局によって送信された前記受信された広帯域信号に基づいて帯域幅拡張モデルを生成することと、
前記識別された話者を含む狭帯域呼上で前記帯域幅拡張モデルを使用して帯域幅拡張を実行することと、ここにおいて、前記狭帯域呼におけるボイスデータからの狭帯域の特徴が抽出され、前記識別された話者のパーソナライズされた広帯域の特徴に前記帯域幅拡張モデルを使用してマッピングされる、
を備える、方法。
【請求項２】
前記帯域幅拡張モデルは、前記識別された話者の前記データでパーソナライズされる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記帯域幅拡張モデルは、話者導出可能な情報に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記帯域幅拡張モデルを生成することは、前記識別された話者の前記データで前記帯域幅拡張モデルをトレーニングすることを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記帯域幅拡張モデルを生成することは、前記話者を識別することと、前記広帯域信号から広帯域の特徴を抽出することを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記狭帯域呼上で帯域幅拡張を実行することは、
前記話者を識別することと、
記憶装置から前記話者に関連付けられた前記帯域幅拡張モデルを取り出すことと、
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記広帯域音声合成を実行した後で、広帯域音声を出力することをさらに備える、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
広帯域が利用不可能であり、前記呼が狭帯域上で行なわれる場合、前記狭帯域呼上で帯域幅拡張を実行することが、アクティベートされる、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
近端局から遠端局に送信された信号の帯域幅拡張のための装置であって、
前記遠端局において、前記近端局から送信された広帯域信号を受信するための手段と、
前記広帯域信号の識別された話者のデータで前記近端局によって送信された前記受信された広帯域信号に基づいて帯域幅拡張モデルを生成するための手段と、
前記識別された話者を含む狭帯域呼上で前記帯域幅拡張モデルを使用して帯域幅拡張を実行するための手段と、ここにおいて、前記狭帯域呼におけるボイスデータからの狭帯域の特徴が抽出され、前記識別された話者のパーソナライズされた広帯域の特徴に前記帯域幅拡張モデルを使用してマッピングされる、
を備える、装置。
【請求項１０】
前記帯域幅拡張モデルは、前記識別された話者の前記データでパーソナライズされる、請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記帯域幅拡張モデルは、話者導出可能な情報に基づく、請求項９に記載の装置。
【請求項１２】
前記帯域幅拡張モデルを生成するための前記手段は、前記識別された話者の前記データで前記帯域幅拡張モデルをトレーニングするための手段を備える、請求項９に記載の装置。
【請求項１３】
前記帯域幅拡張モデルを生成するための前記手段は、前記話者を識別するための手段と、前記広帯域信号から広帯域の特徴を抽出するための手段を備える、請求項９に記載の装置。
【請求項１４】
前記狭帯域呼上で帯域幅拡張を実行するための前記手段は、
前記話者を識別するための手段と、
記憶装置から前記話者に関連付けられた前記帯域幅拡張モデルを取り出すための手段と、
を備える、請求項９に記載の装置。
【請求項１５】
前記広帯域音声合成を実行した後で、広帯域音声を出力するための手段をさらに備える、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
広帯域が利用不可能であり、前記呼が狭帯域上で行なわれる場合、前記狭帯域呼上で帯域幅拡張を実行することが、アクティベートされる、請求項９に記載の装置。
【請求項１７】
近端局から遠端局に送信された信号の帯域幅拡張を実行するための命令を備える非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記命令は、コンピュータに、
前記遠端局において、前記近端局から送信された広帯域信号を受信させ、
前記広帯域信号の識別された話者のデータで前記近端局によって送信された前記受信された広帯域信号に基づいて帯域幅拡張モデルを生成させ、
前記識別された話者を含む狭帯域呼上で前記帯域幅拡張モデルを使用して帯域幅拡張を実行させる、ここにおいて、前記狭帯域呼におけるボイスデータからの狭帯域の特徴が抽出され、前記識別された話者のパーソナライズされた広帯域の特徴に前記帯域幅拡張モデルを使用してマッピングされる、
コンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記帯域幅拡張モデルは、前記識別された話者の前記データでパーソナライズされる、請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記帯域幅拡張モデルは、話者導出可能な情報に基づく、請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記コンピュータに、前記帯域幅拡張モデルを生成させる前記命令は、前記コンピュータに、前記識別された話者の前記データで前記帯域幅拡張モデルをトレーニングさせる命令を備える、請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
前記コンピュータに、前記帯域幅拡張モデルを生成させる前記命令は、前記コンピュータに、前記話者を識別させ、前記広帯域信号から広帯域の特徴を抽出させる命令を備える、請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
前記コンピュータに、前記狭帯域呼上で帯域幅拡張を実行させる前記命令は、前記コンピュータに、
前記話者を識別させ、
記憶装置から前記話者に関連付けられた前記帯域幅拡張モデルを取り出させる
命令を備える、請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
前記コンピュータに、前記広帯域音声合成を実行した後で、広帯域音声を出力させる命令をさらに備える、請求項２２に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２４】
広帯域が利用不可能であり、前記呼が狭帯域上で行なわれる場合、前記狭帯域呼上で帯域幅拡張を実行することが、アクティベートされる、請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２５】
通信の近端局から遠端局に送信された信号の帯域幅拡張のためのシステムであって、
前記遠端局において、前記近端局から送信された広帯域信号を受信するように適応された受信機と、
前記広帯域信号の識別された話者のデータで前記近端局によって送信された前記受信された広帯域信号に基づいて帯域幅拡張モデルを生成するように適応されたトレーニングモジュールと、
前記識別された話者を含む狭帯域呼上で前記帯域幅拡張モデルを使用して帯域幅拡張を実行するためのプロセッサと、ここにおいて、前記狭帯域呼におけるボイスデータからの狭帯域の特徴が抽出され、前記識別された話者のパーソナライズされた広帯域の特徴に前記帯域幅拡張モデルを使用してマッピングされる、
を備える、システム。
【請求項２６】
前記帯域幅拡張モデルは、前記識別された話者の前記データでパーソナライズされる、請求項２５に記載のシステム。
【請求項２７】
前記帯域幅拡張モデルは、話者導出可能な情報に基づく、請求項２５に記載のシステム。
【請求項２８】
前記トレーニングモジュールは、前記識別された話者の前記データで前記帯域幅拡張モデルをトレーニングするように適応される、請求項２５に記載のシステム。
【請求項２９】
前記話者を識別し、前記広帯域信号から広帯域の特徴を抽出するように適応された特徴抽出モジュールをさらに備える、請求項２５に記載のシステム。
【請求項３０】
前記プロセッサは、前記話者を識別し、記憶装置から前記話者に関連付けられた前記帯域幅拡張モデルを取り出すように適応される、
請求項２５に記載のシステム。
【請求項３１】
前記プロセッサは、前記広帯域音声合成を実行した後で、広帯域音声をさらに出力するように適応される、請求項３０に記載のシステム。
【請求項３２】
広帯域が利用不可能であり、前記呼が狭帯域上で行なわれる場合、前記狭帯域呼上で帯域幅拡張を実行することが、アクティベートされる、請求項２５に記載のシステム。