【誤訳訂正書】
【提出日】平成21年3月30日(2009.3.30)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】特許請求の範囲
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】  ある周波数範囲を有する狭帯域スピーチ信号の線形予測係数を表す線スペクトル頻度を、高域周波数範囲と上記狭帯域スピーチ信号に対応する低域周波数範囲とを含む広帯域スピーチ信号の線スペクトル頻度に拡張する方法であって、
−上記広帯域スピーチ信号の低域線スペクトル頻度を得るよう、０．５を上記狭帯域スピーチ信号の上記線スペクトル頻度に乗ずる段階と、
−上記狭帯域スピーチ信号の上記ある周波数範囲において広帯域スピーチ信号の線スペクトル頻度に向けることによって得られるマトリクスを上記低域線スペクトル頻度に適用することによって、上記広帯域スピーチ信号の上記高域周波数範囲の線スペクトル頻度を得る段階と、
−上記高域周波数範囲の線スペクトル頻度を、上記低域周波数範囲の線スペクトル頻度に付加する段階とを含む方法。
【請求項２】  上記マトリクスは、上記狭帯域スピーチ信号から得られる反射係数に基づいて、所定のマトリクスからなるリストから選択されることを特徴とする請求項１記載の狭帯域スピーチ信号の線スペクトル頻度を拡張する方法。
【請求項３】  上記マトリクスは、広帯域線形予測係数から得られる反射係数に基づいて、所定のマトリクスからなるリストから選択されることを特徴とする請求項１記載の狭帯域スピーチ信号の線スペクトル頻度を拡張する方法。
【請求項４】  入力におけるスピーチ信号の線形予測係数を表す周波数範囲を拡張するシステムであって、
出力と、当該システムの上記入力に接続されるアップサンプラと、線形予測係数及び反射係数を決定する入力分析手段とを含み、
上記入力分析手段の入力は、当該システムの上記入力に接続され、
上記アップサンプラは、第１のフィルタの入力に接続される出力を含み、
上記第１のフィルタは出力を含み、線形予測係数に基づいてフィルタリングを行うよう構成され、
上記第１のフィルタの上記出力は、出力を含む第２のフィルタの入力に接続される出力を有するスペクトル折り重ね手段の入力に接続され、
上記第２のフィルタは、上記線形予測係数に基づいてフィルタリングを行うよう構成され、
上記第２のフィルタの上記出力は、上記システムの上記出力に接続されてスピーチ信号の周波数範囲を拡張するシステムであって、
上記入力分析手段の上記入力における上記スピーチ信号の線スペクトル頻度を供給可能な上記入力分析手段の出力は、乗算器の入力に接続され、
上記乗算器は、上記スピーチ信号の上記線スペクトル頻度に０．５を乗じ、上記０．５を乗じられた線スペクトル頻度を、アレイアペンダ及び高域ＬＳＦ推定器に供給し、
上記アレイアペンダは、上記高域ＬＳＦ推定器によって供給される高域ＬＳＦを、上記０．５を乗じられた上記線スペクトル頻度に付加し、
上記アレイアペンダは、上記第１のフィルタ及び上記第２のフィルタに線形予測係数を供給する出力を含む線形予測係数決定器の入力に接続される出力を有することを特徴とするシステム。
【請求項５】  上記高域ＬＳＦ推定器は、上記２で乗算された線スペクトル頻度にマトリクスを適用することによって上記高域ＬＳＦを決定するよう構成されることを特徴とする請求項４記載のスピーチ信号の周波数範囲を拡張するシステム。
【請求項６】  上記システムは、所定のマトリクスからなるリストから上記マトリクスを選択できることを特徴とする請求項５記載のスピーチ信号の周波数範囲を拡張するシステム。
【請求項７】  上記システムは、上記狭帯域スピーチ信号から得られる反射係数に基づいて、上記マトリクスを選択することを特徴とする請求項６記載のスピーチ信号の周波数範囲を拡張するシステム。
【請求項８】  上記システムは、広帯域ＬＰＣ係数から得られる反射係数に基づいて、上記マトリクスを選択することを特徴とする請求項７記載のスピーチ信号の周波数範囲を拡張するシステム。
【請求項９】  請求項４記載のスピーチ信号の周波数範囲を拡張するシステムを有する移動電話機。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００１】
本発明は、ある周波数範囲を有する狭帯域スピーチ信号の線スペクトル頻度を、高域周波数範囲及び狭帯域スピーチ信号の周波数範囲を含む広帯域スピーチ信号の線スペクトル頻度に拡張する方法と、入力におけるスピーチ信号の周波数範囲を拡張するシステムとに関する。本発明のシステムは、出力と、システムの入力に接続されるアップサンプラと、線形予測係数及び反射係数を決定する入力分析手段とを含み、入力分析手段の入力はシステムの入力に接続され、アップサンプラは、第１のフィルタの入力に接続される出力を含み、第１のフィルタは出力を含み、線形予測係数に基づいてフィルタリングを行うよう構成され、第１のフィルタの出力は、出力を含む第２のフィルタの入力に接続される出力を有するスペクトル折り重ね手段の入力に接続され、第２のフィルタは線形予測係数に基づいてフィルタリングを行うよう構成され、第２のフィルタの出力はシステムの出力に接続されてスピーチ信号の周波数範囲を拡張する。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００６】
狭帯域スピーチ信号の周波数範囲において広帯域スピーチ信号の線スペクトル頻度に向かうよう訓練することによって得られるマトリクスを適用することによって、広帯域スピーチ信号の拡張された周波数範囲の線スペクトル頻度を得る段階と、
狭帯域スピーチ信号の線スペクトル頻度を、狭帯域スピーチ信号の周波数範囲における広帯域スピーチ信号の線スペクトル頻度にマッピングする段階と、
高域周波数範囲の線スペクトル頻度を、狭帯域スピーチ信号の線スペクトル頻度に組み合わせる段階。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００８】
高域ＬＳＦを得る１つの方法は、狭帯域スピーチ信号の周波数範囲において広帯域スピーチ信号の線スペクトル頻度に向かうよう訓練することによって得られるマトリクスを適用することである。更に、独立した処理によって、高域信号の合成を更に最適化するよう多数のマトリクスを使用することが可能である。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００９】
線スペクトル頻度は、ＬＰＣ分析フィルタのインパルス応答を偶関数及び奇関数に分解することによって得られる。この拡張技術では、ＬＳＦは入力された狭帯域信号から推定される。ＬＳＦは、８ｋＨｚでサンプリングされる狭帯域スピーチ信号の４ｋＨｚの帯域幅において０乃至πに配置される。対応する広帯域スピーチが、狭帯域ＬＰＣモデルの２倍のオーダを有するＬＰＣモデルを使用してモデル化されると仮定すると、狭帯域ＬＳＦは、広帯域ＬＳＦの低域範囲０乃至π／２を表す。従って、広帯域スピーチ信号の低域ＬＳＦは、２で除算される狭帯域ＬＳＦとして与えられる。
【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１６】
図１は、周波数拡張のためのシステムのセクションを示し、ここで、広帯域ＬＳＦが決定される。このシステムのセクションは、入力分析手段３の入力１９を介し、狭帯域スピーチ信号を受信する。入力分析手段３によって、狭帯域スピーチ信号に基づいて、線形予測及び反射係数が決定される。入力分析手段３は、線形予測係数を、接続２１を介し線スペクトル頻度推定器５に供給する。線スペクトル推定器は、線スペクトル頻度ＬＳＦを乗算器７に供給する。乗算器７では、ＬＳＦは０．５を乗ずることによって２つに分けられる。乗算器７は分割されたＬＳＦを出力に供給する。分割されたＬＳＦは、アレイアペンダ１１及び高域ＬＳＦ推定器９の両方に供給される。高域ＬＳＦ推定器９は、乗算器７から受信した分割されたＬＳＦにマトリクスを適用することによって高域ＬＳＦを推定する。使用するマトリクスを決定するには、マトリクスセレクタ１５は入力２９を介して、受信した狭帯域スピーチ信号に関する情報を受信し、マトリクスリスト１７から１つのマトリクスを選択する。マトリクスセレクタ１５が受信する、受信した狭帯域スピーチ信号に関する情報とは、反射係数ｋ１及びｋ２である。入力分析手段は、これらの反射係数ｋ１及びｋ２を、ＬＰＣ係数を決定するときと同時に得る。従って、反射係数ｋ１及びｋ２は、狭帯域スピーチ信号に基づいている。高域ＬＳＦ推定器９は、推定した高域ＬＳＦをアレイアペンダ１１に供給し、ここでは、高域ＬＳＦは低域ＬＳＦに付加される。狭帯域、即ち、低域ＬＳＦ及び高域ＬＳＦが付加されると、結果として得られるＬＳＦは広帯域ＬＳＦである。この広帯域ＬＳＦは、アレイアペンダ１１によって線形予測決定器１３に供給され、ここでは、広帯域ＬＰＣ係数が、スピーチ符号化の分野では標準的な方法を使用して決定される。広帯域ＬＰＣ係数は次に出力３７に供給されて、図４に説明するように、逆フィルタ、合成フィルタ、及び、スペクトルの折り重ねによって、合成を介し広帯域スピーチ信号を形成するよう一般的な方法で使用される。
【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１７】
入力分析手段３によって供給される全ての反射係数のうち最初の２つの反射係数ｋ１及びｋ２は、スピーチ信号を分類するのに使用される。反射係数ｋ１及びｋ２がどの反射係数のクラスタに関連付けられるか決定することによって分類される。マトリクスセレクタ１５による、例えば、ベイズ探索（bayesian search）といった探索に基づいて、マトリクスＭが、所定のマトリクスからなるマトリクスリスト１７から選択される。所定のマトリクスは、狭帯域スピーチ信号の周波数範囲において広帯域スピーチ信号の線スペクトル頻度に向かうよう訓練することにより得られる。
【誤訳訂正８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１９】
図２は、広帯域ＬＰＣ係数に基づいて反射係数クラスタｋ１及びｋ２を決定するシステムを示す。図１に示す入力分析手段３から得られる狭帯域スピーチＬＰＣ係数は、線スペクトル頻度推定器５１に供給される。結果として得られるＬＳＦは、乗算器５３によってＬＳＦに０．５を乗じることによって２つに分割される。従って、結果として得られるＬＳＦは広帯域ＬＳＦである。これらの分割されたＬＳＦに基づいて、ＬＰＣ推定器５５によって広帯域線形予測係数が計算される。ＬＰＣ係数は、反射係数推定器５７によって使用され、広帯域反射係数が計算される。反射係数推定器５７によって供給される全ての反射係数のうち最初の２つの反射係数ｋ１及びｋ２は、スピーチ信号を分類するのに使用される。マトリクスセレクタ５９による、例えば、ベイズ探索といった探索に基づいて、所定のマトリクスからなるマトリクスリスト６１から１つのマトリクスＭが選択される。所定のマトリクスは、狭帯域スピーチ信号の周波数範囲において広帯域スピーチ信号の線スペクトル頻度に向かうよう訓練することによって得られる。