"周期的、準周期的、または事実上周期的な成分を有する信号内のパターン、とりわけピッチおよび/または基本周波数を推定する方法であって、-前記信号のスペクトルを得るために前記信号を時間領域から周波数領域に変換するステップと、-前記信号のゼロ位相スペクトルを得るために前記スペクトルを処理するステップと、-相関信号を得るために、前記信号の前記ゼロ位相スペクトルを前記時間領域に変換するステップと、-前記スペクトルおよび前記相関信号を結合スペクトルへと結合するステップと、-前記結合スペクトルに基づいて前記パターンを推定するステップと、を含む方法。前記信号を時間領域から周波数領域に変換する前記ステップがフーリエ変換、具体的には高速フーリエ変換を含む、請求項1に記載の方法。前記信号がDCノッチフィルタによって処理される、請求項1または2に記載の方法。DCフィルタ済みの信号に窓関数が乗じられる、請求項3に記載の方法。前記信号の振幅スペクトルを得るために前記信号の前記スペクトルが処理される、請求項1に記載の方法。前記信号の前記スペクトルがとりわけ平方根演算によって圧縮スペクトルへと圧縮される、請求項1に記載の方法。前記信号の前記スペクトルが窓関数によって、とりわけハニング窓の右半分を用いることによってウィンドウ化される、請求項1に記載の方法。前記信号の前記ゼロ位相スペクトルの前記時間領域への前記変換が逆フーリエ変換を含む、請求項1に記載の方法。前記相関信号が窓関数によって減衰される、請求項1に記載の方法。前記スペクトルおよび前記相関信号を前記結合するステップが、前記スペクトルまたは前記相関信号の少なくとも一方を再サンプリングするステップを含む、請求項1に記載の方法。前記パターンを前記推定するステップが、前記結合スペクトルの絶対最大値を探すステップを含む、請求項1に記載の方法。前記信号が、とりわけ全波整流関数によって整流される、請求項1に記載の方法。整流された信号のゼロ位相スペクトルが整流されていない前記信号の前記ゼロ位相スペクトルと比較され、これらの信号の最大値が、前記相関信号と結合されて前記結合スペクトルを形成する、請求項12に記載の方法。周期的、準周期的、または事実上周期的な成分を有する信号内のパターン、とりわけピッチおよび/または基本周波数を推定するための装置であって、-前記信号のスペクトルを得るために前記信号を時間領域から周波数領域に変換するための第1の変換手段と、-前記信号のゼロ位相スペクトルを得るために前記スペクトルを処理するための処理手段と、-相関信号を得るために、前記信号の前記スペクトルを時間領域に変換するための第2の変換手段と、-前記スペクトルおよび前記相関信号を結合スペクトルへと結合するための結合手段と、-前記結合スペクトルに基づいて前記パターンを推定するための推定手段と、を含む装置。コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行される場合に、請求項1~13のいずれか1項に記載の方法のステップを前記コンピュータに実行させるためのプログラムコード手段を含む、コンピュータプログラム。本発明の目的は、信号内のパターン、とりわけピッチおよび/または基本周波数をより確実に推定するための改善された方法、装置、およびコンピュータプログラムを提供することである。本発明の第1の態様において、周期的、準周期的、または事実上周期的な成分を有する信号内のパターン、とりわけピッチおよび/または基本周波数を推定する方法は、-信号のスペクトルを得るために信号を時間領域から周波数領域に変換するステップと、-信号のゼロ位相スペクトルを得るためにスペクトルを処理するステップと、-相関信号を得るために、信号のゼロ位相スペクトルを時間領域に変換するステップと、-スペクトルおよび相関信号を結合スペクトルへと結合するステップと、-結合スペクトルに基づいてパターンを推定するステップと、を含む。本発明のさらなる態様では、例えば上記の方法のステップを実行するための処理装置を含む対応する装置が提示される。本発明のさらなる態様では、コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行される場合に提案する方法のステップをそのコンピュータに実行させるためのプログラムコード手段を含む、対応するコンピュータプログラムが提示される。本発明の好ましい実施形態は従属請求項の中で規定される。特許請求の範囲に記載される装置およびコンピュータプログラムは、特許請求の範囲に記載の方法および従属請求項の中で規定されるものと類似のおよび/または同一の好ましい実施形態を有することは理解されるべきである。本発明は、結果として生じるスペクトルがピッチ位置において明確なdistinctピークを有し、高オクターブおよび低オクターブにおいて大きな減衰を有するように、周波数領域スペクトルがその時間領域変換と追加のステップ内で結合される、という考えに基づく。この方法は、信号のピッチおよび/または基本周波数を推定するために用いられ得る。結果として生じるスペクトルは、ピッチ位置および/または基本周波数において明確なピークを有するので、ピッチおよび/または基本周波数は高い信頼性で容易に検出され得る。好ましい実施形態によれば、信号を時間領域から周波数領域に変換するステップが、フーリエ変換、具体的には高速フーリエ変換を含む。これにより、時間領域から周波数領域への変換が難なく実施できる可能性を提供する。さらなる実施形態によれば、信号がDCノッチフィルタによって処理される。DCノッチフィルタは、誤検出を防ぐために低周波信号を除去する。DCフィルタ済みの信号は、好ましくは窓関数を乗じられる。この窓演算は、少なくとも2つのピッチ周期を含む領域にスペクトルを限定する。さらなる実施形態によれば、信号の振幅スペクトルを得るために信号のスペクトルが処理される。信号の振幅計算は圧縮操作を提供し、この圧縮操作は容易に実施可能であり、逆方向変換後にゼロ位相信号をもたらす。さらなる実施形態によれば、信号のスペクトルが、とりわけ平方根演算によって圧縮スペクトルへと圧縮される。あるいは、圧縮関数は、概して例えば0.6を指数として用いるルート関数であってもよい。この演算はピッチの調波を強調し、スペクトル包絡の影響を弱める。さらなる実施形態によれば、信号のスペクトルが、窓関数によって、とりわけハニング窓の右半分または同様の効果を有する他の窓関数を用いることによってウィンドウ化windowedされる。この窓操作は、ノイズの多い高周波成分を減衰させる。さらなる実施形態によれば、ゼロ位相スペクトル、とりわけ信号の圧縮振幅スペクトルを時間領域に変換することが逆フーリエ変換を含む。スペクトル、とりわけ圧縮スペクトルの位相は零なので、スペクトルの実部の正軸だけが計算される必要がある。このことは、ピッチ周期の倍数にピークを有する相関信号を得る可能性を提供する。さらなる好ましい実施形態によれば、相関信号が窓関数によって減衰される。この窓操作は、相関信号に対するスペクトル包絡の影響を弱める。好ましい実施形態によれば、スペクトルおよび相関信号を結合することが、スペクトルまたは相関信号の少なくとも一方を再サンプリングするステップを含む。これにより、逆比例の軸を有するスペクトルおよび相関信号を結合する可能性を提供する。特に、対数スケールを使用することが好まれる。これは、異なる領域の高周波および低周波について分解能の大きな差を有するスペクトルおよび信号を結合する可能性を提供する。好ましい実施形態によれば、パターンを推定するステップが、結合信号結合スペクトルの絶対最大値を探すステップを含む。これにより、信号のピッチおよび/または基本周波数を見出す高信頼かつ単純な可能性を提供する。好ましい実施形態によれば、信号が、とりわけ全波整流関数によって整流される。これにより、基本周波数が欠落している場合に、フィルタにかけられていない信号の性能を低下させることなしに信号のピッチおよび/または基本周波数を求める可能性を与える。好ましい実施形態によれば、整流信号のゼロ位相スペクトルが非整流信号のゼロ位相スペクトルと比較され、これらの信号の最大値が選択され、結合信号を形成するように相関信号と結合される。スペクトルの最大値を取る理由は、純正弦波信号の場合、整流が基本周波数を除去し、高調波だけをもたらすためである。歪みを減らすために、整流信号および非整流信号のスペクトルが、これらのスペクトルの最大値を選択することによって結合される。本発明のこれらのおよび他の態様が以下に記載する実施形態から明らかになり、それらの実施形態に関して説明される。図1は、周期的、準周期的、または事実上周期的な成分を有する信号のピッチおよび/または基本周波数を検出する方法の、全体として符号10で示されるフローチャートを示す。これらの信号の例は、音声の録音、楽器の楽音、心拍のような身体信号、星からの無線信号、活動監視信号である。ステップS1で、音声信号のような準周期的または事実上周期的な信号である入力信号ssに下線。以下、同じ。が、時間領域信号から周波数領域スペクトルに変換される。変換は、好ましくは高速フーリエ変換FFTを含む。ステップS1は、信号sのスペクトルSSに下線。以下、同じ。を与える。ステップS2で、スペクトルの位相情報を除去し、ゼロ位相スペクトルSmSに下付mを得るためにスペクトルSが処理される。この処理は、例えば平方根演算によってスペクトルSの振幅、および任意選択的にスペクトルSのスペクトル圧縮を計算することを含む。処理および/または圧縮ステップS2は、ピッチの調波を強調し、スペクトル包絡の影響を弱める。ステップS2は、ゼロ位相スペクトルSmSに下線および下付m。以下、同じ。を与える。ステップS3で、ゼロ位相スペクトルSmが周波数領域から時間領域に好ましくは逆フーリエ変換を用いて変換される。変換ステップS3は、ピッチ周期の倍数においてピークを含む相関信号ccに下線。以下、同じ。を与える。ステップS4で、ゼロ位相スペクトルSmおよび相関信号cが結合スペクトルbbに下線。以下同じ。へと結合される。結合スペクトルbはピッチにおいて明確なピークを含み、ピッチおよび/または基本周波数を主たるピークとして残しながら、周波数スペクトルおよびピッチ周期の倍数内の高調波が減衰される。結合S4は、ゼロ位相スペクトルSmを相関信号cと掛けることによって実行される。結合スペクトルbに基づき、信号のピッチおよび/または基本周波数を推定するためにピーク検出S5が行われる。ピーク検出S5は、結合スペクトルb内の最大値を探すことを含み、ソース信号sのピッチおよび/または基本周波数に対応する出力信号pを与える。ゼロ位相スペクトルSmをその時間領域変換cと結合するステップS4は、結合スペクトルbをもたらし、これはピッチ位置および/または基本周波数において明確なピークを有し、高オクターブおよび低オクターブにおいて大きな減衰を有する。したがって、ピッチ位置および/または基本周波数は結合スペクトルb内の最も高いピークに対応するので、ピーク検出は信頼できる。図2は、ソース信号sの振幅、圧縮スペクトルScSに下線および下付c。以下、同じ。の周波数、相関信号cの周波数、結合スペクトルbおよび出力信号の周波数、時間対ソース信号Sのピッチpを示す5つの図面、図2A~Eを示す。図2Aに示されるソース信号sは、英文彼らは外国へ行くとき車で行くのかの時間領域である。図2Bに、変換ステップS1ならびに処理および圧縮ステップS2により、ソース信号から導かれる圧縮信号Scが示される。図2Cに、変換ステップS3によって圧縮スペクトルScから導かれる相関信号cの周波数が示される。図2Dに、ステップS4によって圧縮スペクトルScおよび相関信号cの結合から導かれる結合スペクトルbの周波数が示される。図2Eに、ステップS5のピーク検出によって結合スペクトルbから導かれるピッチp対時間が示される。このように、図2は、時間に対する、特定の方法ステップS1~S5によって与えられる信号またはスペクトルを示す。図3は、ピッチ検出を実行する装置の、全体として符号20で示される概略的なブロック図を示す。装置20は、それぞれ、ソース信号sを受け取るための信号入力22および出力信号pを与えるための信号出力24を含む。装置20は、入力信号sを処理し、入力信号sのピッチおよび/または基本周波数を推定するための処理装置26を含む。処理装置26は、装置20の出力24に出力信号pを与える。処理装置26は、入力信号sを処理するための方法ステップを処理装置26に実行させるためのプログラムコードを記憶するメモリ28を含む。処理装置26は、集積回路またはコンピュータによって実装され得る、または所要の処理ステップを実行する個別要素および/もしくは装置によって実装され得る。図4は、全体として符号30で示されるピッチ検出方法のフローチャート、および特定の方法ステップによって与えられる対応する信号またはスペクトルを示す。ソース信号sは、好ましくは第1のステップS6内でDCノッチフィルタによってフィルタにかけられる。時間領域から周波数領域へのフーリエ変換前のウィンドウ化windowingステップのため、入力信号sの低周波はピッチ検出プロセスを歪曲する可能性がある。ウィンドウ化ステップは、主たるDC信号のエネルギをより高い周波数にスミアし、ソース信号sの弱くて低い周波数成分を強調することができる。誤検出を防ぐために、次に続くウィンドウ化処理の前に、ソース信号sの低周波は除去される必要がある。ソース信号sの低周波を除去するために、ステップS6のDCノッチフィルタが用いられる。S6によるDCノッチフィルタは伝達関数を含み、式中であり、fsはサンプリング周波数であり、fcはDCノッチフィルタの出力パワーが入力パワーの50-3dBに低減されるHz単位の遮断周波数である。時間領域におけるフィルタの実施は次式の通りであり、sf[n]=s[n]-s[n-1]αsf[n-1]ソース信号s、ステップS6の出力信号としてDCフィルタ済みの信号sfsに下線および下付f。以下、同じ。、およびn番目の入力サンプルとしてnを含む。音声信号に関し、8kHzのサンプリング周波数および500Hzの遮断周波数、αは約0.94である。図4に示すように、DCノッチフィルタの出力信号sfは低周波成分を含まない。次のステップS7は窓関数である。DCフィルタ済みの信号sfに、窓関数32が乗じられる。窓関数32は、起こり得る端部の不連続性を減じ、少なくとも2つのピッチ周期を含む領域に信号を限定する。例えば、最低ピッチが40Hzであると予期される場合、窓の持続時間は少なくとも50ミリ秒である必要がある。好ましくは、ハニング窓関数が使用される。あるいは、ハミング窓関数または同様の特性を有する他の任意の窓関数が用いられ得る。Lはサンプリング周波数に依存し、8kHzのサンプリング周波数および50ミリ秒の持続時間ではLは400である。ウィンドウ化演算は、sw[n]=sf[n]w[n],0≦n<Lによって定義され、ただし、swはステップS7のウィンドウ化関数の出力信号である。ステップS8で、信号swsに下線および下付w。以下、同じ。が時間領域から周波数領域に変換される。この変換は、信号swのスペクトルSを与えるための離散フーリエ変換DFTを含む。離散フーリエ変換の変換関数は次式によって与えられる。効率上の理由から、好ましくは基数2のFFTが使用される。その場合、DFTのサイズMは2のべき乗を有し、Lに最も近いがL未満ではない。例えば400のLでは、Mは512に設定される。ステップS9で、周波数スペクトルSの振幅スペクトルが計算される。Swは実数値信号であり、Sは零近傍で対称なので、振幅の計算には正軸だけが使用される。したがって、上述のフーリエ変換の式をとして書き直すことができる。ただし、SRSに下線および下付R。以下、同じ。はスペクトルの実部であり、SISに下線および下付I。以下、同じ。は虚部である。式によりステップS9で振幅が計算される。ただし、SmSに下線および下付。以下、同じ。はステップS9の出力周波数スペクトルである。次のステップS10では、振幅スペクトルSmが平方根演算によって圧縮される。この平方根演算はピッチの調波を強調し、例えば音声信号内のフォルマントのようなスペクトル包絡の影響を弱める。S10の圧縮の出力信号は、圧縮振幅スペクトルScである。ステップS11では、ノイズの多い高周波成分を好ましくはハニング窓の右半分を使用することによって減衰させるために、圧縮振幅スペクトルScが周波数領域内でウィンドウ化される。ただしである。Nは通過帯域のサイズを決める。8kHzのサンプリング周波数および2kHzの通過帯域を有する音声信号では、N=M/4である。S10の窓関数が符号34において図示される。図4に示すように、ステップS11の出力信号は、ウィンドウ化された圧縮振幅スペクトルSwである。ステップS12で、ウィンドウ化された圧縮振幅スペクトルSwが、逆フーリエ変換IFTを用いて時間領域に変換される。FFTのサイズは上記に示したままであり、次式が成立する。ウィンドウ化された圧縮振幅スペクトルSwの位相はゼロなので、スペクトルの実部の正軸だけが逆変換に必要である。図4に示すようにピッチ周期の倍数においてピークを含む相関信号cを得るために、この時間領域への変換が使用される。ステップS13で、スペクトル包絡の影響をさらに弱めるために相関信号cがウィンドウ化される。好ましくは、この減衰ステップには単純な窓関数36が使用される。ステップS13の出力信号は、ウィンドウ化された相関信号cwcに下線および下付w。以下、同じ。である。ステップS14で、圧縮振幅スペクトルScと減衰された相関信号cwとを掛けることにより、結合スペクトルbが形成される。この結合スペクトルbは、基本周波数において明確なピークを有する。これらのスペクトルを乗算することにより、周波数スペクトルおよびピッチ周期の倍数内の高調波が減衰され、基本周波数および/またはピッチは主たるピークのままである。軸が逆比例するので、スペクトルを結合する前に、スペクトルの少なくとも1つの再サンプリングが用いられることができ、次式が成立する。異なる領域間の低周波および高周波の分解能の差のために、この結合が対数スケールを用いて実行されることが好ましい。ただし、kminおよびkmaxは有効ピッチ範囲に対応する。例えば音声では、40Hz~600Hzの間のピッチ範囲が通常である。Rは出力配列サイズを決める。Rのための入力ウィンドウ長は、L=Rの状態で用いれば足りる。再サンプリング操作は、スプライン補間を用いて実行することが好ましく、ただしni’=[ni]であり、ni’’=ni-ni’であり、[nj]は小数部を除去する量子化操作を示す。Swにも同じ補間が適用され、ki’はkiの量子化インデックスである。複雑な対数演算およびexp演算の非常に長い計算を避けるために、量子化インデックスならびにスプライン係数が予め計算され、配列内に記憶され得る。S14で結合される再サンプリングされたスペクトルが図4に示され、符号38、40によって示される。最終ステップS15としてのピーク位置検出は、結合スペクトルbの最大値を探すことを含み、ただしmlは最大値であり、plはスケールされた対数領域内の最大値の位置である。線形領域内のHz単位のピッチは、次式によって求められる。図5では、ピッチ検出方法のさらなる実施形態を全体として符号50で示す。方法50は、図4に示される方法30と似ている。同一のステップおよび信号は同一の参照符号によって示されており、違いだけを詳しく説明する。方法50は、基本周波数が欠落している場合にソース信号sのピッチを見つけ出すために好ましくは用いられる。例えば電話音声のように、ピッチ検出の前に高域フィルタが信号に適用される場合、基本周波数が失われる。フィルタにかけられていない信号の性能を劣化させることなしに、基本周波数を取り戻すために方法50が提供される。方法50は、DCフィルタ済みの信号sfの整流スペクトルを提供するための別個の経路52を含む。ステップS16で、整流信号rrに下線。以下、同じ。を提供するためにDCフィルタ信号sfが整流される。好ましくは、DCフィルタ済みの信号sfは、全波整流器によって全波整流される。全波整流器の式は、次式によって与えられる。整流ステップS16の後に、整流信号の整流された圧縮振幅スペクトルRcRに下線および下付c。以下、同じ。を提供するためのステップS6’~S10’がある。ステップS6’~S10’は、上記のステップS6~S10と同じである。ステップS17で、非整流信号sfの圧縮振幅スペクトルScと整流された圧縮振幅スペクトルRcとが結合される。歪みを減らすために、および整流が基本周波数を除去して高調波のみを生成する場合のために、整流信号rの整流された圧縮振幅スペクトルRcと非整流信号sとが結合され、これらのスペクトルの最大値は式に従って選択される。ただしdはスケーリング因子であり、好ましくは2に設定される。S17の出力信号は、整流信号の圧縮振幅スペクトルおよび非整流信号の最大値、Rc’Rに下線、下付cおよび’プライム。以下、同じ。である。上記のように、ステップS14で、S17の出力信号が減衰された相関信号cwと結合される。図6は、図3に示したような処理装置26の一実施形態の概略的なブロック図を示す。図6による処理装置26は、図4による方法のステップを実行するために設けられる特定の個別要素および/または装置を含む。入力22は、ステップS6を実行するDCノッチフィルタ54に接続される。DCノッチフィルタ54は、ステップS7を実行するウィンドウ化要素56に接続される。ウィンドウ化要素56は、ステップS8を実行するフーリエ変換要素58に接続される。フーリエ変換要素58は、ステップS9に従って振幅を計算するために設けられる振幅要素60に接続される。振幅要素60は、ステップS10を実行するルート演算要素62に接続される。ルート演算要素62は、ステップS11を実行するために設けられるウィンドウ化要素64に接続される。ウィンドウ化要素64は、S12を実行するために設けられる逆フーリエ変換要素66に接続される。逆フーリエ変換要素は、S13を実行するために設けられるウィンドウ化要素68に接続される。ウィンドウ化要素68は、S14を実行するために設けられる結合要素70に接続される。圧縮振幅スペクトルscを結合要素70に提供するために、ルート演算要素62も結合要素70に接続される。結合要素70は、ステップS15を実行するために設けられるピーク位置検出器要素72に接続される。ピッチpを出力24に提供するために、ピーク位置検出要素72は処理装置26の出力に接続される。図7は、図6に示す処理装置26の一実施形態の概略的なブロック図を示す。図6を参照され、ここで、同一のステップ、要素、および信号は同一の参照符号によって示されており、違いだけが詳しく説明される。図7による処理装置26は、図5による方法のステップを実行するために設けられる特定の個別要素または装置を含む。この実施形態によれば、図7の処理装置26は、ソース信号sの整流された圧縮振幅スペクトルを提供するための追加の並列経路74を含む。経路74は、図5に示す経路52のステップを実行する。経路74は、DCノッチフィルタ54に接続される、ステップS16を実行するための整流器76を含む。整流器76は、ステップS6’、S7’、S8’、S9’およびS10’を実行するための、要素54、56、58、60、および62のそれぞれと同一である要素54’、56’、58’、60’、および62’のカスケードに接続される。ルート演算要素62および62’は、ステップS17を実行する最大値判定要素78に接続される。最大値判定要素78は、ステップS14を実行する結合要素70に接続される。図8は、図1による方法を実行するための、図3に示す処理装置26の一実施形態の概略的なブロック図を示す。概して、処理装置26は装置またはシステムとも呼ばれる。処理装置26は、ステップS1を実行するための第1の変換装置80、ステップS2を実行するための処理装置82、ステップS3を実行するための第2の変換装置84、ステップS4を実行するための結合装置86、およびステップS5を実行するための推定装置88を含む。かように、方法10、30、および50のステップは、上述のように処理装置26内の個別要素によって実行され得る。代替的実施形態では、方法10、30、および50のステップは、FPGAやASIC等の集積回路によって実装され得る処理装置26、またはコンピュータもしくは制御装置上で実行されるソフトウェアによって実装され得る処理装置26によって実行され得る。本発明は図面および上記の説明の中で詳しく例示され説明されてきたが、かかる例示および説明は、制限的でなく、説明的または例示的なものとみなされるべきであり、本発明は開示された実施形態に限定されない。開示した実施形態に対する他の変形形態は、図面、本開示、および添付の特許請求の範囲を検討することにより、特許請求の範囲に記載の本発明を実施する際に当業者によって理解され、実施され得る。特許請求の範囲では、含むという語は他の要素またはステップを排除せず、不定冠詞aまたはanは複数形を排除しない。単一の要素または他のユニットが、特許請求の範囲に列挙するいくつかの項目の機能を実現してもよい。ある手段が互いに異なる従属請求項の中で列挙されているという単なる事実は、これらの手段の組合せが有利に使用され得ないということを示すものではない。コンピュータプログラムは、他のハードウェアとともに供給される、または他のハードウェアの一部としての、光学記憶媒体やソリッドステート媒体などの適当な媒体上に記憶/分配され得るが、インターネットや他の有線または無線通信システムを介してなど、他の形態でも分配されてよい。特許請求の範囲の中のいかなる参照符号も、範囲を限定するものとして解釈されるべきでない。"