JP2779886B2 - 広帯域音声信号復元方法 - Google Patents

広帯域音声信号復元方法

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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は狭帯域音声信号から広
帯域音声信号を生成する方法に関し、具体的には、現在
電話音声やＡＭラジオ等で出力されているような狭帯域
音声信号を、オーディオセットやＦＭラジオ等で出力さ
れているような広帯域音声信号に高品質化することを可
能とする方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】狭帯域音声信号の例として電話音声につ
いて説明する。既存の電話システムが伝送できる信号の
スペクトル帯域は、約３００Hzから3.４KHz である。従
来の音声の符号化技術の目的は、この電話帯域の音声の
品質を保ち、かつ伝送パラメータ量を最小にすることで
あった。すなわち従来の音声の符号化技術では入力音声
を再現することは可能であるが、入力音声の品質を超え
る音声を得ることは不可能である。一方、最近の音響技
術の発展やディジタル処理の開発により日常生活で使わ
れる音の品質が向上してきており、現状の電話帯域の音
声の音質では満足できない状況が発生している。この要
望を解決する方法としては、既存の電話システムを破棄
し、広帯域の信号を伝送できるような電話システムを再
構築することが考えられるが、経済的に大きな負担であ
るばかりでなく、再構築するにしてもかなりの時間を要
すると考えられる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】この発明の主たる目的
は、例えば既存の電話システムを有効に利用して伝送さ
れた狭帯域音声信号を広帯域の音声信号として出力でき
るようにすること、また例えば広帯域の信号を伝送でき
るような電話システムと既存の狭帯域の電話システムと
が共存する様な状況においても、両方の電話システムの
組み合わせに関係なく、広帯域の音声信号を利用できる
ようにする広帯域音声信号復元方法を提供することにあ
る。
【０００４】請求項１の発明によれば、第１のステップ
で入力狭帯域音声信号をスペクトル分析し、そのスペク
トル分析結果を第２のステップで予め用意した狭帯域音
声信号のコードブックを用いてベクトル量子化し、その
量子化値を第３のステップで予め用意した広帯域音声信
号のコードブックを用いて復号し、その復号された符号
を第４のステップでスペクトル合成して音声信号を得
る。狭帯域音声信号のコードブックは狭帯域音声信号か
ら作られ、広帯域音声信号のコードブックは、前記狭帯
域音声信号よりも広帯域の音声信号から作られ、共に同
一分析法で得られたパラメータで作られている。
【０００５】請求項２の発明によれば、請求項１の発明
において前記入力狭帯域音声信号を第５のステップでア
ップサンプリングして広帯域の信号に変換し、また前記
第４のステップで得た音声信号から入力狭帯域音声信号
の帯域外の部分を第６のステップで取り出し、その取り
出された音声信号と、前記第５のステップで得られた広
帯域の信号とを第７のステップで加算する。
【０００６】請求項３の発明によれば、請求項１または
２の発明において、学習用広帯域音声信号から学習用狭
帯域音声信号を作り、これら学習用広帯域音声信号及び
学習用狭帯域音声信号をそれぞれスペクトル分析し、前
者のスペクトル分析結果を前記広帯域音声信号のコード
ブックを用いてベクトル量子化し、その量子化の結果と
後者のスペクトル分析結果とを順次対応付け、この対応
付けの結果についてクラスタリングを行い、そのクラス
タごとに平均化することにより得られたコードベクトル
から、前記狭帯域音声信号のコードブックが作られてい
る。
【０００７】
【実施例】図１から図３を参照してこの発明の一実施例
の具体的動作について説明する。この実施例における広
帯域音声信号復元方法は、広帯域音声信号のコードブッ
クを作成する処理と、その広帯域音声信号のコードブッ
クとの対応関係をとりながら狭帯域音声信号のコードブ
ックを作成する処理と、広帯域音声信号のコードブック
と狭帯域音声信号のコードブックを用いて、入力された
狭帯域音声信号から広帯域音声信号を復元する処理との
３つの処理からなっている。
【０００８】まず図１を参照して広帯域音声信号のコー
ドブック作成手順について説明する。この作成手順は従
来より知られ、広帯域音声信号の特徴を効率良く表現す
るために、広帯域音声信号の特徴を適切に表現するパラ
メータを用いてクラスタリングを行いコードブックを作
成する。音声信号を特徴付けるパラメータとして線形予
測分析（ＬＰＣ）による音声スペクトル包絡や、ＦＦＴ
ケプストラム分析法による音声スペクトル包絡、ＰＳＥ
音声分析合成法、正弦波の重ね合わせによる音声の表現
法等が考えられるが、この実施例においては、ＬＰＣに
よる音声スペクトル包絡を特徴パラメータとして用いた
場合について説明する。まず入力された広帯域、例えば
８KHz 帯域の音声はステップ１０１においてＡ／Ｄ変換
器によってディジタル信号に変換される。その後、ステ
ップ１０２においてＬＰＣ分析が施され、スペクトル情
報（自己相関係数、ＬＰＣケプストラム係数）のパラメ
ータが得られる。これらのパラメータを充分多く、例え
ば２００単語程度収集した後にステップ１０３において
クラスタリングを行う。クラスタリングはＬＢＧアルゴ
リズムで行われるが、この際使用される距離尺度は
（１）式で示すごとくＬＰＣケプストラムのユークリッ
ド距離Ｄである。
【０００９】 Ｄ＝Σ〔Ｃ(i)−Ｃ′(i)〕 …… （１） ここでΣはｉ＝１からｐまで、Ｃ及びＣ′は異なる音声
信号をＬＰＣ分析して求めた各ＬＰＣケプストラム係
数、ｐはＬＰＣケプストラム係数の次数である。なお、
上述のＬＢＧアルゴリズムについては、Linde,Buzo,Gra
y;"An algorithm for Vector Quantization Design" IE
EE COM-28(1980-01)に詳細に記載されている。
【００１０】上述の（１）式に基づいて、ステップ１０
４の広帯域音声信号コードブックが求まる。次に図２を
参照して、広帯域音声信号コードブックとの対応関係を
とりながら、狭帯域音声信号コードブックを作成する手
順について説明する。この処理の目的は、入力となる狭
帯域音声信号には存在しないが、出力となるべき広帯域
音声信号に存在しなければならない信号の特徴を予め求
めておくことである。まずステップ２０１において、学
習用の広帯域音声信号から入力となる狭帯域音声信号を
作成する。この実施例においては広帯域音声信号を８KH
z 帯域の音声信号とし、狭帯域音声信号を電話帯域の音
声信号として説明する。従って、ステップ２０１は３０
０Hz以下の周波数を除去するハイパスフィルタと3.４KH
z 以上の周波数を除去するローパスフィルタとして広帯
域音声信号を通すことによって実現される。一方、入力
広帯域音声信号はステップ２０２においてＬＰＣ分析が
施され、ステップ２０３において、前述の図１に示した
コードブックの作成手順に従って求めた広帯域音声信号
のコードブック２０４を用いて、ベクトル量子化され
る。
【００１１】ところで、狭帯域音声信号は広帯域音声信
号から作成されたものであるから、狭帯域音声信号と広
帯域音声信号との時間対応はＬＰＣ分析を施すフレーム
番号で１対１に対応をとることができる。この原理に従
って、ステップ２０３でベクトル量子化した広帯域音声
信号に対応する狭帯域音声信号を求め、この信号をステ
ップ２０５でＬＰＣ分析し、その分析結果をステップ２
０６において、ステップ２０３のベクトル量子化で得ら
れたコードベクトル番号ごとに分類し保存する。つまり
広帯域音声信号と狭帯域音声信号との時間対応とステッ
プ２０２，２０５の両フレームとの対応と一致させ、同
一フレーム番号の広帯域音声信号のベクトル量子化され
たコードベクトル番号と、狭帯域音声信号のＬＰＣ分析
結果とをそれぞれ対応させて保存する。以上、ステップ
２０１からステップ２０６の処理を学習用に準備された
全ての広帯域音声信号、例えば２００単語分に対して施
す。ステップ２０７では、以上の全ての処理を通じてス
テップ２０６で保存されたＬＰＣ分析結果を、各クラス
タ（同一コードベクトル番号）ごとに平均化処理を行
い、その平均値をコードベクトルとして持つ狭帯域音声
信号のコードブック２０８を作成する。
【００１２】次に図３を参照して、上述のようにして作
成された広帯域音声信号コードブック及び狭帯域音声信
号コードブックを用いて入力された狭帯域音声信号から
広帯域音声信号を復元し、音声を出力する手順、つまり
請求項２の発明の実施例について示す。入力狭帯域音声
信号はステップ３０１においてＬＰＣ分析され、ステッ
プ３０２においてファジイベクトル量子化される。計算
量の削減のためステップ３０２の処理は普通のベクトル
量子化でもよい。この実施例においては、より滑らかな
音声信号を合成するためにファジイベクトル量子化を用
いた例で説明する。ファジイベクトル量子化とは、
（２）式に示すように入力ベクトルに近いｋ個のコード
ベクトルで入力ベクトルを近似する手法であり、その出
力はファジイメンバーシップ関数ｕi である。
【００１３】 ｕi＝１／（Σ（ｄi／ｄj)1/(m-1)） …… （２） ここで、Σはｊ＝１からｋまで、ｄi は入力ベクトルと
コードブックのなかのｉ番目のコードベクトルＶi との
ユークリッド距離、ｍはファジイの度合を決める定数、
ｋはコードブックに包含するコードベクトルの数であ
る。このファジイベクトル量子化では、前述の図２で説
明した狭帯域音声信号コードブック２０８が使用され
る。次に、ステップ３０４において前述の図１に示した
コードブックの作成手順に従って求め、図２で狭帯域音
声信号コードブックを作成する時に使用した広帯域音声
信号のコードブック２０４を用いてステップ３０２でフ
ァジイベクトル量子化された符号を（３）式に従って復
号化する。
【００１４】 Ｘ′＝Σ〔（ｕi)m Ｖi〕／Σ（ｕi)m …… （３） ここで、Ｘ′は復号化されたベクトル、Σはｉ＝１から
ｋまでである。この復号化出力Ｘ′はステップ３０６で
ＬＰＣ合成して広帯域音声信号を得る。以上の処理で求
まった広帯域音声信号は、入力の狭帯域音声信号には存
在しない信号を含んでいるが、狭帯域音声信号に存在し
ていた信号を歪ませるという副作用を起こす。そこで次
に述べる処理を行って、本来狭帯域音声信号に存在して
いた信号をそのまま使用する。すなわちステップ３０７
で３００Hz以下の周波数を取り出すローパスフィルタと
3.４KHz 以上の周波数を取り出すハイパスフィルタとし
てステップ３０６で得られた広帯域音声信号を通す。一
方、入力の狭帯域音声信号はステップ３０８で８ＫHz帯
域にアップサンプリングされる。最後にステップ３０９
においてステップ３０７の出力とステップ３０８の出力
とたしあわせて、復元された広帯域音声信号を得る。な
お、アップサンプリングは例えば各サンプル点間にゼロ
のサンプルを挿入して全域通過形フィルタを通し、その
出力を２倍の速度でサンプリングして周波数帯域を２倍
にする。
【００１５】図１中のステップ１０２，図２中のステッ
プ２０２，２０５，図３中のステップ３０１における各
スペクトル分析は同一分析法により同種のパラメータを
求める。図２の狭帯域音声信号コードブックの作成に用
いる学習用広帯域音声信号は、広帯域音声信号コードブ
ック２０４の作成に用いた広帯域音声信号を用いること
が好ましい。何れにしても両音声信号の特徴の対応関係
を保存しながら両コードブックを作成するとよい。しか
し、この場合より音質が多少悪くなるが、広帯域音声信
号のコードブックと、狭帯域音声信号のコードブックの
各作成に全く別の音声信号を用いてもよく、かつ狭帯域
音声信号のコードブックを図２に示したように、広帯域
音声信号と狭帯域音声信号の特徴の対応関係を保存させ
て作成するのではなく、図１に示した通常の手法で狭帯
域音声信号コードブックを作ってもよい。このようにし
ても広帯域音声信号と狭帯域音声信号とは、例えば同一
音韻についてみればその特徴は一般的に可なり相関があ
り、狭帯域音声信号の同一音韻について広帯域音声信号
のコードブック中の同一音韻を用いれば音質が可なり向
上することが期待できる。
【００１６】図３において、ステップ３０７，３０８及
び３０９を省略してステップ３０６で得られた音声信号
をそのまま求める広帯域信号として出力してもよい。こ
れが請求項１の発明である。
【００１７】
【発明の効果】以上述べたように、この発明によれば、
広帯域音声信号コードブックと狭帯域音声信号コードブ
ックの音声信号の特徴の対応によって狭帯域音声信号に
は存在しない音声信号の特徴を効率良く復元するもので
あり、これらは予め準備された限られた音声信号のみを
使用して実現できる。しかも、既存の狭帯域音声信号の
システムに組み込むことが可能であり、既存のシステム
の一部の変更のみ、従って少ないコストで広帯域音声信
号を扱うことを可能とする。
【図面の簡単な説明】
【図１】音声信号のコードブックを作成する手順を示す
流れ図。
【図２】広帯域音声信号コードブックとの対応関係をと
りながら、狭帯域音声信号コードブックを作成する請求
項３の発明の実施例の手順を示す流れ図。
【図３】広帯域音声信号コードブックと狭帯域音声信号
コードブックを用いて、入力された狭帯域音声信号から
広帯域音声信号を復元する請求項２の発明の実施例の手
順を示す流れ図。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭56−40900（ＪＰ，Ａ) 吉田、阿部「コードブックマッピング による狭帯域音声から広帯域音声への復 元法」信学技報ＳＰ93−61（1993− 08）、ＰＰ31−38 (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G10L 3/00 - 9/18

Claims (3)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 入力された狭帯域音声信号から広帯域音
    声信号を生成して出力する広帯域音声信号復元方法にお
    いて、 入力された狭帯域音声信号をスペクトル分析する第１の
    ステップと、 その第１のステップで得た結果を、予め用意した狭帯域
    音声信号のコードブックを用いてベクトル量子化する第
    ２のステップと、 その第２のステップで得た量子化値を、予め用意した広
    帯域音声信号のコードブックを用いて復号する第３のス
    テップと、 その第３のステップにより得た符号をスペクトル合成し
    て音声信号を得る第４のステップと、 からなることを特徴とする広帯域音声信号復元方法。
  2. 【請求項２】 前記入力された狭帯域音声信号をアップ
    サンプリングを行ってサンプリング値を算出する第５の
    ステップと、 前記第４のステップで得た音声信号から前記入力狭帯域
    音声信号帯域外の広帯域部分のみを取り出す第６のステ
    ップと、 その第６のステップで得た音声信号を前記第５のステッ
    プで得たサンプリング値に加えて音声信号を得る第７の
    ステップと、 を備えてなることを特徴とする請求項１記載の広帯域音
    声信号復元方法。
  3. 【請求項３】 前記狭帯域音声信号のコードブックは学
    習用広帯域音声信号をスペクトル分析し、そのスペクト
    ル分析の結果を前記学習用広帯域音声信号のコードブッ
    クを用いてベクトル量子化し、また前記広帯域音声信号
    から狭帯域音声信号を取り出し、その狭帯域音声信号を
    スペクトル分析し、その分析結果と前記ベクトル量子化
    の結果とを順次対応付け、この対応付けの結果について
    クラスタリングを行い、そのクラスタごとに平均化する
    ことにより得られたコードベクトルからなることを特徴
    とする請求項１または２に記載の広帯域音声信号復元方
    法。
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