(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより音声信号内に隠れデータを埋め込む方法であって、
音声信号を受信する工程と、
受信した音声信号を分析フレーム毎に線形予測分析し、線形予測係数及び残差信号を得る工程と、
各分析フレームの残差信号内において、一部のサンプル点の振幅に、当該分析フレームに埋め込む隠れデータの値が１であるか０であるかに応じて、所定量を加算又は減算することによって、隠れデータを前記音声信号の線形予測残差領域に埋め込む工程
とを備えた隠れデータ埋込み方法。
【請求項２】
音響心理モデルを利用して前記所定量を調整することにより、前記隠れデータの聴こえ難さを調節する工程をさらに備えている請求項１記載の隠れデータ埋込み方法。
【請求項３】
コンピュータにより音声信号内に隠れデータを埋め込む装置であって、
音声信号を受信するデータ入力装置と、
前記データ入力装置によって受信した音声信号を分析フレーム毎に線形予測分析し、線形予測係数及び残差信号を得る信号変換器と、
前記信号変換器から前記残差信号を受け、各分析フレームの残差信号内において、一部のサンプル点の振幅に、当該分析フレームに埋め込む隠れデータの値が１であるか０であるかに応じて、所定量を加算又は減算することによって、隠れデータを前記音声信号の線形予測残差領域に埋め込む隠れデータ埋込み器
とを備えた隠れデータ埋込み装置。
【請求項４】
前記隠れデータ埋込み器は、音響心理モデルを利用して前記所定量を調整することにより、前記隠れデータの聴こえ難さを調節する請求項３記載の隠れデータ埋込み装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はコンピュータによるデータ隠蔽技術に関し、特にコンピュータによる音声データ隠蔽技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
電子メディアの配布システムは、メディアを安全に配布するためにコンテンツ保護機構に高度な要求を課している。インターネットを介した電子メディア配布が顕著になったことを主因として、ディジタルメディアの不正コピー防止や著作権保護のための感知不可能なデータ隠蔽技術に次第に大きな注目が寄せられつつある。
【０００３】
特に、インターネットを通じたディジタルデータ通信が容易であることやオリジナル作品の完全なコピーを無制限に作成配布できることが知的財産権管理に対する関心の大きな理由である。著作権保護や再生記録防止への対処は、コンテンツの所有者がディジタルメディアの電子配布を承認できるようにして行われるべきである。ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＴＶなどのディジタルコピー技術や高品質圧縮ソフトウェアおよびディジタルマルチメディア信号処理ソフトウェアが広く利用できるようになったことによって、この問題は拡大している。例えば、ＭＰ３圧縮（ＭＰＥＧ−１レイヤ３オーディオ符号化規格）が使用できることにより、利用者はＣＤ（コンパクトディスク）並みの音質の音楽をインターネットの無許可ウェブサイトからダウンロードを通じて入手できる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
従来の音声メディアへのデータ隠蔽の手法は基底領域（原音時間領域）に隠れデータを埋め込むことに集中していた。これらの手法は音声信号の同期構造に対する攻撃や歪付加に適している。この種の攻撃や歪付加（例えば、時間軸伸縮攻撃やピッチシフト伸縮攻撃）は、音質についてはほとんど影響はないが、時間領域の音声信号構造をかなり変化させることが可能である。したがって、そのような攻撃は一般に音声データ隠蔽における最も取り組み甲斐のある問題であると理解されている。
【０００５】
本発明は上記の欠点を克服することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、変換領域、好ましくは、ケプストラム領域あるいは線形予測残差領域に隠れデータを埋め込むものである。本発明はコンピュータにより音声信号に隠れデータを埋め込む方法および装置であって、音声信号は基底領域で受信され、受信された音声信号は非基底領域に変換され、変換された非基底領域音声信号に隠れデータが埋め込まれる。本発明の教示によれば、変換領域表現が厳しい同期破壊攻撃に対して基底領域表現よりも頑健であることがわかる。例えば、ピッチや音声トラックなど音声信号の知覚的に重要な特徴を一定の変換領域でうまくパラメータ化することができる。通常の信号処理攻撃は、透過性要求を犠牲にしない限り、すなわち、音声知覚品質に重大な劣化を発生させない限り、上記の特徴を変質させることはめったにない。
【０００７】
変換領域では、本発明は統計的平均値操作埋込み戦略を採用する。これは最も普及している信号処理の後に選択された変換係数の統計的平均値が一般的に小さなばらつきを起こすという観測に基づいている。上記統計的平均値を操作することによって、２値形式の隠れデータがフレーム単位で音声に埋め込まれる。ビット“１”を持つように正の平均値（一定の事前設定閾値より大きい）が強められる。発生した歪は音響心理モデルにより透過性要求を満たすように制御される。加えて、コンテンツの所有者に秘密の鍵としてスクランブルフィルタを保管させながら、上記変換係数に対するスクランブル技術を用いてこの体系の安全性レベルをさらに高めることができる。これら新規の技術により、本発明は、透過性の要求（埋込みデータがいかなる重大な可聴歪も発生しないこと）を満たすという条件のもとで埋込みデータの生存率を最大限上昇させることができる。
【０００８】
本発明のさらに別の長所と特徴は添付の図面とともに以下の説明および特許請求の範囲から明らかになるであろう。なお、図中、同じ参照符号は同じ構成要素を示す。
【０００９】
【発明の実施の形態】
音声信号に二次的なデータを隠蔽する本発明のシステムを図１に示す。音声信号x(n)２０は入力装置から時間領域で受信され、変換処理２８を経て変換領域で等価の表現X(n)２４に変換される。変換処理２８はX(n)信号を特徴付ける変換領域係数２９を生成する。データ埋込み器モジュール３２は変換領域のX(n)信号２４に（識別データなど）隠れデータ３６を埋め込んでY(n)信号４０を生成する。データ埋込み器３２はデータを埋め込むために係数統計的操作器モジュール４１を利用して変換領域係数を操作することが好ましい。
【００１０】
Y(n)信号４０は逆変換処理４４を経て時間領域に再変換され、符号付き音声信号y(n)４８が復元される。変換領域の音響心理モデル５２を使用して埋め込みデータの聴こえ難さを調節し、知覚的にy(n)信号４８がx(n)信号２０と大きくは異ならないようにする。ブロック６０で示す予想される攻撃の後、音声信号が聞こえるようにz(n)信号６４が再生される。z(n)信号６４はインターネットなどの世界規模の通信ネットワークを通じて配信されて遠隔コンピュータで聞こえるようになっていてもよい。z(n)信号６４内の隠れデータを抽出するためには、z(n)信号６４を変換処理ブロック６８を介して変換領域信号Z(n)７１に変換し、処理７６によりデータ抽出を行う。抽出処理７６は主としてZ(n)信号７１から抽出データ７８を生成するためにブロック３２の埋込み処理３２を逆に行う。
【００１１】
特に、本発明は変換領域の一部で音声データ隠蔽を使用するという音声データ隠蔽への新しい手法を利用している。変換領域係数（非基底領域を通じて生成された、例えばケプストラム領域での特徴量）は様々な攻撃に対してより頑強である。例えば、ジッター攻撃は時間領域の音声の同期構造に重大な変化を及ぼす恐れがあるが、その変換領域表現はそれほど外乱を起こさない。したがって、本発明は、以下に限られるものではないが、その音声データ隠蔽体系として、以下の構成要素、すなわち、パラメータ表現、データ埋め込み戦略および音響心理モデルを有している。
【００１２】
変換領域
好ましい実施形態では、変換処理２８および６８は非基底領域変換器処理１００を利用する。一部の変換領域表現は音声信号の等価物となるが、より標準的な表現となることが多い。例えば、音声信号に対するケプストラム分析は声道情報と励振情報とを明確に分離抽出し、周波数領域表現は異なる周波数での物理的な意味と全く同じ音声情報を含んでいる。表現の選択は特定のアプリケーションや問題の定式化に左右される。データ隠蔽シナリオでは、本発明はできる限り“攻撃不変の”変換領域を目標とするものであり、すなわち、通常の信号処理後や意図的な攻撃の後でも変換領域は原音の時間領域より遥かに分散を起こさない。本発明の好ましい実施形態では、２つの種別、すなわち、線形予測残差領域処理１０４とケプストラム領域処理１０８とに分類可能な変換領域係数を生成する。
【００１３】
線形予測残差領域
線形予測分析１０４はx(n)信号２０を２つの部分、すなわち、オールロール(all-role)フィルタa(n)および残差系列e(n)の線形畳み込みとして表現する。オールロールフィルタa(n)はx(n)信号の包絡に関する大部分の情報を含んでおり、残差e(n)はx(n)信号の微細構造に関する情報を含んでいる。図２（ａ）ないし図２（ｃ）は有声音信号のセグメントが例えば次数Ｎ＝５０である場合の線形予測分析の一例を示す。図２（ａ）は原音音声信号X(n)２０のグラフの例である。図２（ｂ）はオールロールフィルタa(n)使用後の図２（ａ）の原音音声信号X(n)２０のグラフの例である。結果として得られた信号を参照符号１２０で示す。図２（ｃ）は図２（ａ）の原音音声信号X(n)２０の残差信号e(n)１２４のグラフである。x(n)信号に対する攻撃の後でさえ、a(n)信号およびe(n)信号はx(n)信号の音質が維持される限りほとんど外乱を起こさない。したがって、a(n)信号もe(n)信号もともに、本発明によりデータ隠蔽領域用に利用することができる。
【００１４】
好ましい実施形態では、以下の理由によりa(n)信号の代わりに残差領域が選択される。すなわち、（１）e(n)信号は原音信号x(n)と同じ次数を有するが、a(n)信号は通常予測次数と同じ次数を有している。データ隠蔽のためには、次数が大きいほど適している。（２）a(n)信号はe(n)信号よりも知覚的により重要であり、遥かに外乱を起こす可能性が低い。さらに、線形予測合成も線形予測分析もともにa(n)信号に左右される。a(n)信号が歪を起こしている限り、変換も線形ではなく、一般にデコーダでa(n)信号を復元することが困難になる。
【００１５】
ケプストラム領域
ケプストラム分析は励振情報および音の物理スペクトル特性を含む周波数成分から声道情報を分離抽出する。ケプストラム領域変換器１０８およびその逆処理２０４を図３に示す。各処理はそれぞれ３つの線形演算からなっている。ケプストラム領域変換器１０８の線形演算はx(n)信号２０の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）と、その後の対数演算と、その後の逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）とからなる。ケプストラム領域変換器１０８の結果はケプストラム領域のX(n)信号２４である。逆ケプストラム変換器２０４の線形演算はX(n)信号２４の高速フーリエ変換と、指数演算と、逆高速フーリエ変換である。逆ケプストラム変換器２０４の結果は時間領域のx'(n)信号である。本発明では、複素ケプストラムの実数部を利用することが好ましい。
【００１６】
ケプストラム分析の特徴は対数が周波数領域の積（時間領域の畳み込み）を対数周波数領域の和に変化させることである。したがって、システムに線形化された構造を強いる。図４（ａ）ないし図４（ｄ）は有声音信号の１セグメントに関するケプストラム表現を示す。具体的には、図４（ａ）ないし図４（ｄ）は複素ケプストラムX(n)の記録された実数部を示す。なお、中心部周辺では、大きなケプストラム係数がx(n)信号の包絡に関する重要な情報を含んでおり、両側では、小さなケプストラム係数がより微細な構造を含んでいる。図４（ｃ）および図４（ｄ）から分かるように、ケプストラムの大部分は時間領域の重大な攻撃（例えば、１％のジッター）の後に小さな外乱を起こす。
【００１７】
データ埋め込み戦略
本発明は、変換領域処理および本発明の他の特徴と合わせて新規なデータ埋め込み戦略を使用する。本発明はデータを埋め込むために変換領域係数を利用する。埋め込みは埋め込みビットを選択された特徴量の統計的平均値で変調することを基本にすることが好ましい。例えば、ケプストラム領域埋め込みにおいては、正の平均値を強めることによって“１”が埋め込まれ、“０”を埋め込む場合は、零平均値がそのまま残される。
【００１８】
なお、選択された特徴量には、平均値が零またはその近傍である単峰性分布が観測されることが多い。平均値ｍIが正確には零でないとき、手続きＩI＝ＩI−ｍIにより、音質に影響を及ぼすことなく偏った平均値を取り除く。
【００１９】
統計的平均値操作技術は選択された特徴量の統計的平均値に基づく一種の変調体系とみなすことができる。上述したように、このような平均値は変調がなければ通常は零の周辺である。したがって、統計的平均値を事前設定値になるように強めることによって、余分な情報がデコーダに送られることになる（データ隠蔽のために、その値は変調後に聴き取れる人工音が存在しないよう十分に小さくなければならないが）。
【００２０】
例えば、本発明の２元変調体系は次のように作用する。
Ｈ1：Ｅ｛ＸI｝強調＝Ｔ
Ｈ0：Ｅ｛ＸI｝強調＝−Ｔ
但し、Ｅ｛ＸI｝はＸIの期待値であり、Ｔは０より大きい事前設定値である。
【００２１】
デコーダでは、ＸIの統計的平均値を算出することによって、埋め込みデータ値“０”または“１”が復号化される。なお、より精度を高めるためには、図５の領域Ｔと領域−Ｔをできる限り分離すること、すなわち、できる限り重なり合う領域を少なくすることが望ましい。他の変調体系もあり得る。例えば、従来のスペクトル拡散体系では、署名としての擬似乱数系列をそのホスト信号に挿入することによって変調を行い、署名の存在は１ビットの情報を持つ。従来のスペクトル拡散相関に基づく検出戦略に比べて、本発明は攻撃により発生する歪の統計的な振舞いに関する推定が厳密ではない。本発明の体系は発生歪が零平均値を有すると推定し、相関に基づく手法は、実際には常に要求が満たされるわけではないが、署名とホスト信号との間の整合を必要とする場合が多い。本発明の実験結果は時間軸伸縮やピッチシフト伸縮などの広範囲の攻撃からの生存に関して優れた頑健性を示した。
【００２２】
以下の節では、２つの変換領域、すなわち、線形予測残差領域とケプストラム領域に対する本発明による埋め込みについて詳細に説明する。
【００２３】
線形予測残差領域への埋め込み
e(n)信号を使用して線形予測分析後の残差信号を表示する。図６（ａ）および図６（ｂ）に示すように、予測次数が十分に大きい場合、e(n)信号は白色雑音に非常に近くなり、したがって、零平均値単峰性確率によってモデル化できることが多い。信号e(n)に１ビットを埋め込むために、e(n)信号は以下のように操作される。
“１”の埋込み：e(n)≦0のとき、e'(n) = e(n) + th
“０”の埋込み：e(n)≦0のとき、e'(n) = e(n) - th
但し、thは正の数であり、音響心理分析によって決定される発生歪の大きさを調節する。ワンパス操作では、デコーダで生成された残差がデコーダでの残差と同じ分布を示すことを保証しないかもしれない。したがって、収束を確実にするためには、反復操作を使用することが好ましい。一般に、収束された解を得るのに十分な反復回数はＫ＝３回である。
【００２４】
上記の操作の後、e(n)信号の統計的平均値が原音から偏倚し、その正負符号が埋め込みビットを示す。図６（ａ）および図６（ｂ）は上記操作がe(n)信号の統計的平均値のヒストグラムに及ぼす影響を示す。図６（ａ）の原音の単峰性分布２５０が図６（ｂ）の二峰性分布２５４、すなわち、左半面で集中するピーク２５８と右半面で集中するピーク２６２とに分離された。したがって、閾値を零になるよう選択することにより、デコーダでどのビットが埋め込まれたかが判定される。上記検定統計量（本実施形態では、統計的平均値）の二峰性分布は通常の信号処理に対して非常に頑健である。
【００２５】
ケプストラム領域への埋込み
本発明の実施形態にかかるケプストラム領域変換では、ケプストラム係数の中心（|i-N/2| > d）から離れた統計的平均値を零平均値単峰性確率によってモデル化することができる。同様に、その平均値は追加の情報を隠蔽するために操作される。しかしながら、実験を通じて、ケプストラム表現は非対称特性を有していることが分かっている。すなわち、負の平均値は一部の型式の信号処理の後に正の平均値よりも遥かに大きな分散を起こすことが多い。言い換えれば、正の平均値は負の平均値よりも遥かに頑健である。したがって、上記の平均値操作を以下のように補足することが好ましい。
“１”の埋込み：e(n)...0のとき、e'(n) = e(n) + th
“０”の埋込み：e'(n) = e(n)
但し、thは心理音響モデルにより調整される正の数である。本発明では、負の平均値を強めることを避けることが好ましく、正の平均値を使用して符号の存在を示すことが好ましい。図７（ａ）はデータ隠蔽前の統計的平均値のヒストグラムを示し、図７（ｂ）はデータ隠蔽後のヒストグラムを示す。同様に、検定統計量の二峰性分布により、埋込みビットの正確な検出が可能になる。本発明は統計的平均値の操作のみに限定されるものではなく、他の統計的測度（例えば、標準偏差）の操作も含むものと理解すべきである。
【００２６】
スクランブル戦略
意図的な攻撃者が類似した平均値操作戦略を使用して埋め込みデータを消去したり書き換えたりできるかもしれない。そのような状況に対処するため、スクランブル技術を使用して埋め込みデータの安全性を高めることが可能である。スクランブルフィルタは所有者によって選択され、秘密事項として保管される。図８に示すように、長さＮのスクランブルフィルタf(n)は単位円上にＮ個の極が不規則に配分された全域通過フィルタである。スクランブルおよびデスクランブル操作を以下のように定義する。
【式１】
0003856652.tif 000002
【００２７】
“鍵”で制御されるスクランブルフィルタは攻撃者から離れているので、上記の体系を攻撃することは困難になる。一方、実験結果はスクランブル化が線形予測残差領域の手法の場合にさらに好ましい音質を発生させるという利点を示している。
【００２８】
音響心理モデル
発生した歪は伸縮係数により直接制御される。埋め込まれた署名を聴こえない状態に維持するために、音響心理モデルが伸縮係数thを調整する。周波数領域の音響心理モデルは以前より研究され提案されている。例えば、一般的に受け入れられているサブバンド領域の優れたモデルがＭＰＥＧオーディオ符号化規格で指定されている。線形予測残差領域またはケプストラム領域では、発生歪の聞こえ難さを調節する体系的な音響心理モデルがまだ不足している。この問題を解決する一つの方法は閾値を周波数領域で調整することあるいは周波数領域モデルを利用して調整することである。本発明では、線形予測残差領域およびケプストラム領域の直観的モデルが使用される。それらは閾値表を生成する主観的聴感実験に基づいて生成される。
【００２９】
上述したように、選択された特徴量を伸縮するための正の数thは発生歪を制御する。より大きな値が選択されるほど、体系はより頑健になるが、発生した雑音が聴こえやすくなる。符号付き音声信号と原音信号との知覚的な相違が全くないことを確実にするために、本発明は音響心理モデル、すなわち、主観的聴感実験により生成された上記の閾値表を使用して上記の数thを調整する。音声サンプルの各フレーム毎に、閾値表で求めた値に基づいてthを調整する。異なる形式の音声信号に対する実験に基づいて、以下の固有のモデルが使用される。
【００３０】
（１）線形予測残差領域
スクランブル化と反復の両方を含んでいる場合には、
th = max(const, var(e))
が選択される。但し、"const"（定数）は０．５ないし１ｅ−４の範囲であり、"e"とは線形予測残差信号を示し、"var"は標準偏差の関数を示す。ロックンロールのようなノイズの大きな音楽は、一般に静穏な音楽よりも大きな定数を有する。
【００３１】
（２）ケプストラム領域
ケプストラム係数は異なる音声信号特性に相当するので、許容歪が異なる。一般に、中心部周辺の係数（大きな係数）は中心部から離れた部分の係数よりも大きな歪を有している。すなわち、
ケプストラム係数が小さい場合：th = 1〜2e-3
ケプストラム係数が大きい場合：th = 1〜2e-2
勿論、上記の選択は非限定的な例に対する単なる例示に過ぎない。上記の各例は２０ないし４０ｂｐｓ（音声を４４，１００Ｈｚでサンプリングし、１６ビットでディジタル化する）の容量領域での音声データ隠蔽を示している。さらに低い埋込み容量で十分であれば、本発明は透過性と容量との間でより好ましいトレードオフを実現する。
【００３２】
実験結果
１．透過性実験
音声信号の知覚的品質を定量的に測定することは難しい場合が多い。しかしながら、Ｓ／Ｎ比で測定された実験信号と原音信号との差は発生歪のエネルギーを部分的に示すことができる。データ隠蔽体系と広く普及しているＭＰ３圧縮技術との間のＳ／Ｎ比の比較を以下の表１に示す。
【００３３】
【表１】
0003856652.tif 000003
具体的には、上記の表は符号付き音声のＳ／Ｎ比と復号化された音声のＳ／Ｎ比を様々なビットレートで比較したものである。上記のシステムによれば、ロックンロール音楽とクラシックの穏やかな音楽の両方を含む小さなテストベッドは少なくとも２１．９ｄＢのＳ／Ｎ比を実現している。一般的に、６４ＫｂｐｓのＭＰ３圧縮は等価的な音質を提供すると考えられる。上記のデータ隠蔽体系のＳ／Ｎ比は６４ＫｂｐｓのＭＰ３圧縮より約４ないし５ｄＢ低いが、家庭、職場および実験室環境での主観的聴感実験は、符号付き音声が原音と知覚的に全く異ならないことを示している。
【００３４】
２．容量
本発明は多くの実用的なアプリケーションでの要求を満たすのに十分な埋込み容量を提供する。本発明のデータ隠蔽容量は４０ｂｐｓまで達している。一般的な楽曲の演奏時間が通常約２分ないし４分であることを考えると、本発明はJavaアプレットを埋め込むのに十分な１２００バイトの容量まで達することが可能である。したがって、本発明は、以下に限られるものではないが、再生制御、記録制御および埋込みアクティブデータを必要とするあらゆるアプリケーションに使用可能である点で多大な用途を有している。
【００３５】
３．生存率
本発明は、音声信号に対する通常の攻撃を２つのタイプに分類することによって抽出段階での同期問題に対処する。タイプ１の攻撃には、ＭＰＥＧ−１符号化または復号化、低域濾波または帯域濾波、加算型ノイズまたは乗算型ノイズ、エコーの付加、再サンプリングまたは再量子化などがある。このタイプの攻撃は一般的に音声の同期構造に重大な変化を与えるものではないが、いくつかの乱数の標本によって信号系列全体をすっかり変更させてしまう。タイプ２の攻撃には、ジッタ−、時間軸伸縮、ピッチシフト伸縮、ダウンサンプリングまたはアップサンプリングなどがある。このタイプの攻撃は一般的に音声の同期構造を破壊する。本発明にかかる最初の実験結果では、埋込みデータが両タイプの攻撃に対して高い生存率を示すことがわかった。例えば、６４ｂｐｓのＭＰ３圧縮、８ｋＨｚ低域濾波、ボリューム４０％および遅延０．１秒までのエコーの付加、５％ジッタ−、係数０．８の時間軸伸縮を（ビット誤り率１％未満で）切り抜けることができる。
【００３６】
以上説明した本発明が多くの方法で変更可能であることは明らかである。そのような変形例は本発明の精神および範囲から逸脱するものとみなすべきではなく、そのような変形例は当業者にとって自明のものであり、本発明の特許請求の範囲に含まれることを意図したものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の音声データ隠蔽システムを示すブロック図。
【図２】本発明の線形予測残差領域技術を用いた音声信号処理を示すグラフ。
【図３】音声データ信号処理のためにケプストラム領域を使用することを説明するブロックフロー図。
【図４】有声音信号セグメントのケプストラム表現を示すｘ−ｙグラフ。
【図５】２元変調の一例を示すグラフ。
【図６】本発明の線形予測残差領域技術を使用した埋込み処理を示すｘ−ｙグラフ。
【図７】本発明のケプストラム領域技術を使用した埋込み処理を示すｘ−ｙグラフ。
【図８】本発明のスクランブル技術として使用される不規則に配分されたＮ個の極を有する単位円を示すグラフ。
【符号の説明】
２０、２４、４０、４８、６４、７１、１２０、１２４      信号
２８      変換処理
２９      変換領域係数
３２      データ埋込み器
３６      隠れデータ
４１      係数統計的操作器
４４      逆変換処理
５２      音響心理モデル
６０      攻撃
６８      変換処理
７６      抽出処理
７８      抽出データ
１００      非基底領域変換器
１０４      線形予測残差領域処理
１０８      ケプストラム領域処理
２０４      逆ケプストラム変換器
２５０      原音の単峰性分布
２５４      二峰性分布
２５８、２６２      ピーク
【図１】
0003856652.tif 000004
【図２】
0003856652.tif 000005
【図３】
0003856652.tif 000006
【図４】
0003856652.tif 000007
【図５】
0003856652.tif 000008
【図６】
0003856652.tif 000009
【図７】
0003856652.tif 000010
【図８】
0003856652.tif 000011