JP3256215B2 - 音声符号化装置 - Google Patents
音声符号化装置Info
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Description
8kb/s程度で高品質に符号化するための音声符号化方式
に関する。
号化する方式としては、例えば、M.Schroeder and B.At
al氏による“Code−excited linear prediction:High q
uality speech at very low bit rates"(Proc.ICASSP,
pp.937−940,1985年)と題した論文(文献1)等に記載
されているCELP(Code Excited LPC Coding)が知られ
ている。この方法では、送信側では、フレード毎(例え
ば20ms)に音声信号から音声信号のスペクトル特性を表
すスペクトルパラメータを抽出し、フレームをさらに小
区間サブフレーム(例えば5ms)に分割し、サブフレー
ム毎に過去の音源信号をもとに長時間相関(ヒッチ相
関)を表すピッチパラメータを抽出し、ピッチパラメー
タにより前記サブフレームの音声信号を長期予測し、長
期予測して求めた残差信号に対して、予め定められた種
類の雑音信号からなるコードブックから選択した信号に
より合成した信号と、前記音声信号との誤差電力を最小
化するように一種類の雑音信号を選択するとともに、最
適なゲインを計算する。そして選択された雑音信号の種
類を表すインデクスとゲインならびに、前記スペクトル
パラメータとピッチパラメータを伝送する。受信側の説
明は省略する。
は一般に、雑音信号から構成されるコードブックのビッ
トサイズを10ビット以上にきわめて大きくする必要があ
るため、コードブックを探索して最適な雑音信号(コー
ドワード)を求めるために膨大な演算量が必要であると
いう問題点があった。さらに、コードブックが基本的に
雑音信号から構成されるために、コードブックから選択
された音源信号により再生された再生音声の音質は雑音
感がともなうという問題点があった。
ない演算量及びメモリ量により、8〜4.8kb/s程度で音
質の良好な音声符号化方式を提供することにある。
レームに分割する手段と、 前記音声信号のスペクトラム包絡を表すスペクトルパ
ラメータを求めて出力する手段と、 前記フレームを予め定められた時間長の小区間に分割
する手段と、 過去の音源信号をもとに再生した信号が前記音声信号
に近くなるようにピッチパラメータを求める手段と、 前記音声信号をもとに予め学習して構成した信号が、
インデクスに対応して格納された第1のコードブック
と、 予め定められた特性を有する信号が、インデクスに対
応して格納された第2のコードブックと、 前記第1のコードブックから選択した信号と、前記第
2のコードブックから選択した信号との線形結合により
前記音声信号の音源信号を表し、第1のコードブック、
第2のコードブックから選択された信号に対応するイン
デクスを出力するとともに、予め構成した第3のコード
ブックを用いて前記ピッチパラメータと前記音源信号の
少なくとも一方のゲインを量子化して出力する手段 とを備えることを特徴とする。
レームに分割する手段と、 前記音声信号のスペクトラム包絡を表すスペクトルパ
ラメータを求めて出力する手段と、 前記フレームを予め定められた時間長の小区間に分割
する手段と、 過去の音源信号をもとに再生した信号が前記音声信号
に近くなるようにピッチパラメータの遅延量を求める手
段と、 予め構成したコードブックを用いて前記ピッチパラメ
ータのゲインを量子化して出力する手段と、 前記ピッチパラメータを用いて前記入力信号に対して
ピッチ予測を行ってピッチ予測信号を得、前記入力信号
と、このピッチ予測信号との差信号である残差信号を求
める手段と、 前記音声信号をもとに予め学習して構成した信号が、
インデクスに対応して格納された第1のコードブック
と、 予め定められた特性を有する信号が、インデクスに対
応して格納された第2のコードブックと、 前記第1のコードブックから前記残差信号をよく表す
第1の信号を選択する手段と、 前記第2のコードブックから前記残差信号に基づく信
号をよく表す第2の信号を選択する手段と、 前記第1の信号と前記第2の信号との線形結合により
前記音声信号の音源信号を表し、前記第1の信号、第2
の信号に対応するインデクスを出力する手段 とを有することを特徴とする。
に、下式を最小化するように音源信号を求める。
コードブック)のピッチパラメータ、すなわちゲイン及
び遅延であり、v(n)は過去の音源信号である。h
(n)はスペクトルパラメータにより構成される合成フ
ィルタのインパルス応答、w(n)は聴感重み付けフィ
ルタのインパルス応答を示す。記号*は畳み込み演算を
示す。なお、w(n)の詳細については前記文献1を参
照できる。
号示し、下式のように、第1のコードブックから選択さ
れたコードワードc1(n)と第2のコードブックから選
択されたコードワードc2(n)との線形結合で表され
る。
1j(n)、c2j(n)のゲインを示す。従って、本発明
では、2種類のコードブックに分解して音源信号が表さ
れることになるため、各コードブックはコードブック全
体のビット数の1/2でよい。例えばコードブック全体の
ビット数を10ビットとすると、第1、2のコードブック
は5ビットずつでよく、コードブック探索の演算量を大
幅に低減できる。
ブックを用いると、(2)式のように分割すると、特性
的には10ビット分のコードブックよりも劣化し全体で7
〜8ビット分の性能しか出せない。
ードブックはトレーニングデータを用いてあらかじめ学
習させることにより構成する。学習によるコードブック
の構成法としては、例えば、Lindeらによる“An Algori
thm for Vector Quantization Design"と題した論文(I
EEE Trans.COM−28,pp.84−95,1980年)(文献2)等が
知られている。
クリッド距離)が用いられるが、本方法では2乗距離よ
りも性能の良好な次式による聴感重み付け距離尺度用い
る。
1(n)はクラスタ1のコードワードである。クラスタ
1のセントロイド(代表コードワード)は、クラスタ1
内のトレーニングデータを用いて(4)式あるいは
(5)式を最小化するように求める。
レーニングデータ依存性を救済するために、前記文献1
のガウス性雑音信号のようなあらかじめ統計的特性が確
定した雑音信号あるいは乱数信号からなるコードブック
や、他の特性を有するコードブックを使用する。なお、
雑音コードブックに対して、ある距離尺度のもとで選別
を行うことにより、さらに特性が改善される。詳細には
T.Moriya氏らによる“Transform Coding of Speech usi
ng a Weighted Vector Quantizer,"と題した論文(IEEE
J.Sel.Areas,Commun.,pp.425−431,1988年)。
適なコードワードを選択した後に、第1、第2のコード
ブックのゲインγ1、γ2を、あらかじめ学習により構
成したコードブック(第3のコードブック)を用いて効
率的にベクトル量子化する。ベクトル量子化において、
最適コードワートの探索は、次式を最小化するコードワ
ードを選択する。
たゲインの値である。またcj(n)は、第1、第2のコ
ードブックから選択されたコードワードである。(6)
式において とすると、(6)、(7)式から次式を得る。
ードワードの探索は(8)式の第2項以降を最大化する
ものを選択すればよい。
めには、下式に従いコードワードの選択を行ってもよ
い。
値からなるトレーニングデータを用いてあらかじめ学習
により構成する。コードブックの学習には前期文献2の
方法を用いることができる。ここで学習の際の距離尺度
は通常2乗距離であるが、さらに特性を改善するため
に、次式の距離尺度を用いることもできる。
γ'i1はゲインコードブックのクラスタ1における代表
コードワードである。(12)式の距離尺度を用いるとき
は、クラスタ1におけるセントロイドSc1iは次式を最小
化するように求める。
通常の2乗距離による次式の距離尺度を用いてもよい。
予測(適応コードブック)のピッチパラメータにおける
ゲインを、予め学習により構成したコードブックを用い
てベクトル量子化することを特徴とする。今ピッチ予測
の次数を1次とすると、ゲインをベクトル量子化するに
は、ピッチパラメータの遅延量Mを決定した後で、次式
を最小化するコードワードを選択する。
ータである。なお、演算量を低減するためには下式を用
いることもできる。
を示すブロック図である。
を入力し、1フレーム分(例えば20ms)の音声信号をバ
ッファメモリ110に格納する。
特性を表すパラメータとして、LSPパラメータを前記フ
レームの音声信号から衆知のLPC分析を行いあらかじめ
定められた次数Lだけ計算する。この具体的な計算法に
ついては前記文献6を参照することができる。次にLSP
量子化回路140は、LSPパラメータを予め定められた量子
化ビット数で量子化し、得た符号1kをマルチプレケクサ
260へ出力するとともに、これを復号化してさらに線形
予測係数ai'(i=1〜L)に変換して重み付け回路20
0、インパルス応答計算回路170、合成フィルタ281へ出
力する。LSPパラメータの複合化、LSPパラメータから線
形予測係数への変換の方法についてはSugamura氏らによ
る“Quantizer Design in LSP Speech Analysis−Systh
esis"と題した論文(IEEE J.Sel.Arees,Commun.,pp.432
−440,1988年)(文献4)等を参照することができる。
サブフレームに分割する。ここで例えばフレーム長は20
ms、サブフレーム長は5msとする。
ら合成フィルタ281の出力を減算して出力する。
感重み付けを行う。聴感重み付け関数の詳細は前記文献
1を参照できる。
v(n)を遅延回路206を介して入力し、さらにインパ
ルス応答出力回路170から重み付けインパルス応答h
w(n)、重み付け回路200から重み付け信号を入力し、
長期相関にもとづくピッチ予測を行い、ピッチパラメー
タとして遅延Mとゲインβを計算する。以下の説明では
適応コードブックの予測次数は1とするが、2次以上の
高次とすることもできる。1次の適応コードブックにお
ける遅延M、ゲインβの計算法は、Kleijin氏らによる
“Improved speech quality and efficient vector qua
ntization in SELP"と題した論文(ICASSP,pp.155−158
年、1988年)(文献5)に記載されているので説明を省
略する。
号w(n)を減算器に出力する。また遅延Mをマルチ
プレクサ260へ出力する。
ある。hw(n)はインパルス応答計算回路170で求めた
重み付けインパルス応答である。
サブフレーム分遅延させて適応コードブック210へ出力
する。
ードブック210の出力w(n)を減算し残差信号e
w(n)を第1のコードブック探索回路230に出力する。
ードブック210の出力w(n)を減算し残差信号e
w(n)を第1のコードブック探索回路230に出力する。
成フィルタのインパルス応答hw(n)を予め定められた
サンプル数Lだけ計算する。具体的な計算法は、前記文
献1等を参照できる。
ック235を用いて最適なコードワードc1j(n)を探索す
る。ここで作用の項に記したように、第1のコードブッ
クは、あらかじめトレーニング信号を用いて学習してお
く。
図を示す。コードワードの探索は下式に従う。
式をγ1で偏微分して0とおくことにより得た下式を用
いる。
2項を最大化するようにコードブックのコードワードc
1j(n)を選択し、(22)式からゲインγ1を計算す
る。
3)式の計算を行い、自己相関関数計算回路420は(24)
式の計算を行い、判別回路430は(25)式の計算を行
い、C1j(n)を選択し、それを表すインデクスを出力
する。
には、以下の方法を用いることもできる。
れの自己相関、コードワードc1j(n)のi次遅れの自
己相関を示す。
スをマルチプレクサ260に出力する。また、選択された
コードワードcj(n)を乗算器241に出力する。
下式により乗じて音源信号q(n)を求め合成フィルタ
250へ出力する。
し、下式に従い重み付け合成信号yw(n)を求め出力す
る。
のコードブック探索回路270へ出力する。
ック275から最適なコードワードを計算する。第2のコ
ードブック探索回路の構成は、第2図に示した第1のコ
ードブック探索回路の構成と基本的に同一の構成を用い
ることができる。また、コードワードの探索法として
は、前記第1のコードブックの探索と同一の方法を用い
ることができる。第2のコードブックの構成法として
は、作用の項で述べたように、学習コードブックの高効
率を保ちながらトレーニングデータ依存性を救済するた
めに、乱数系列からなるコードブックを用いる。乱数系
列からなるコードブックの構成法は前記文献1を参照で
きる。
第2のコードブックとして、重畳型(overlap)乱数コ
ードブックを用いることができる。重畳型乱数コードブ
ックの構成法、コードワード探索法については前記文献
5等を参照できる。
め学習により前記(12)、(13)式を用いて作製したゲ
インコードブック287を用いて、ゲインγ1、γ2をベ
クトル量子化する。ベクトル量子化の際の最適なコード
ワードの選択には、前記(8)式を用いる。第3図はゲ
イン量子化器286の構成を示すブロック図である。図に
おいて、再生回路505は、c1(n)、c2(n)、h
w(n)を入力して前記(9)、(10)式にもとづき、s
w1(n)、sw2(n)を求める。
は、ew(n)、sw1(n)、sw2(n)、ゲインコードブ
ック287の出力であるコードワードを入力し、前記
(8)式の第2項以下の各項を計算する。最大値判別回
路520は、第(8)式の第2項以下の最大値を判別し、
そのときのゲインコードワードとコードワードを示すイ
ンデクスを出力する。ゲイン復号回路530は前記インデ
クスを用いてゲインを復号化して出力する。そしてコー
ドブックのインデクスをマルチプレクサ260に出力す
る。またゲインの復号化値γ1'、γ2'を乗算器242に出
力する。
されたコードワードc1j(n)、c2j(n)に対してそれ
ぞれ量子化複号化したゲインγ1'、γ2'を乗じて合成フ
ィルタ281に出力する。
し、下式により合成音声を1フレーム分求め、さらにも
う1フレーム分は0の系列をフィルタに入力して応答信
号系列を求め、1フレーム分の応答信号系列を減算器19
0に出力する。
ブック探索回路230、第2のコードブック探索回路270、
ゲイン量子化器286の出力符号系列を組みあわせて出力
する。
ある。図において、第1図と同一の番号を付した構成要
素は、第1図と同一の動作を行うので説明は省略する。
き予め学習して構成したコードブック226を用いて、適
応コードブックのゲインをベクトル量子化する。最適な
コードワードのインデクスを示す符号をマルチプレクサ
260へ出力すると共に、ゲインを量子化復号化して適応
コードブック210へ出力する。
1、第2のコードブックのゲインをまとめてベクトル量
子化することもできる。
第2のコードブックのゲインには同時最適化を施さなか
ったが、適応コードブック、第1のコードブック、第2
のコードブックのゲインについて、同時最適化を行い、
さらに特性を改善する。この同時最適化は、作用の項で
述べたように、第1、2のコードブックのコードワード
を求めるときに適用するとさらに特性が改善される。
後に、第1のコードブックのコードワードc1j(n)、
ゲインγ1を探索するときに、各コードワード毎に、次
式を最小化するように解いてβとγ1を同時最適化す
る。
小化するように適応コードブックのゲイン、第1、第2
のコードブックのゲインを同時最適化する。
のコードワード探索のときに(33)式によるゲイン最適
化を行い、第2のコードブックの探索のときには行わな
い構成とすることもできる。
クのコードワードの探索のときにはゲインの最適化を行
わずに、第1のコードブックのコードワードが選択され
たときに、適応コードブックと第1のコードブックのゲ
インの同時最適化を行い、第2のコードブックのコード
ワードが選択されたときには、適応コードブックと第
1、2のコードブックのゲインを同時に最適化する構成
を用いることもできる。
のコードブックのコードワードが選択された後に、適応
コードブックのゲインβと、第1、第2のコードブック
のゲインγ1、γ2の3種を同時に最適化するような構
成とすることもできる。
ドブックのゲインγ1、γ2のベクトル量子化における
最適コードワードの選択には、演算量低減化のためにそ
れぞれ前記(18)式、(11)式を用いることもできる。
ドブックのゲインのベクトル量子化において、第3のコ
ードブックをゲインの絶対値に対して学習してあらかじ
め求めておき、ベクトル量子化のときはゲインの絶対値
を量子化し、符号は別に伝送するような構成としてもよ
い。
索法は実施例の方法以外にも他の衆知な方法を用いるこ
とができる。例えば、前記文献1に記載の方法や、あら
かじめコードブックの各コードワードc1j(n)の直交
変換c1(k)を求めて格納しておき、サブフレーム毎
に、前記重み付けインパルス応答hw(n)の直交変換Hw
(k)と、残差信号ew(n)の直交変換Ew(k)を予め
定められた点数だけ求め、前記(23)、(24)式の代わ
りに下式を用いてもよい。
関数Gj、自己相関関数Cjを計算し、前記(25)、(22)
式に従いコードワードの探索、ゲインの計算をするよう
な構成としてもよい。このとき、直交変換としては、フ
ーリエ変換、あるいはFFT、コサイン変換などを用いる
ことができる。この方法によれば、(23)、(24)式の
畳み込み演算を周波数軸上で乗算に帰着できるので演算
量を低減することができる。
施例の方法以外にも上記で示した方法や、前記文献5に
記載の方法や、他の衆知な良好な方法を用いることがで
きる。
施例に記載した方法以外に、例えば予め膨大な乱数系列
をコードブックとして用意して、それらを用いてトレー
ニングデータに対して乱数系列の探索を行い、選択され
る頻度が高いものからコードワードとして登録して第2
のコードブックを構成することもできる。なお、この構
成法は、第1のコードブックの構成にも適用することが
できる。
第1、第2のコードブックのゲインは別々にベクトル量
子化したが、3種のゲインβ、γ1、γ2をまとめてベ
クトル量子化するような構成をとることもできる。学習
によるベクトル量子化器のコードブックの作成は前記文
献2を参照できる。
次としたが、2次以上の高次とすることもできる。ま
た、次数は1次のままで遅延を整数値ではなく少数値と
することもできる。これらについての詳細は、例えばMa
rque氏らによる“Pitch Prediction with Fractional D
elays in CELP Coding"と題した論文(EUROSPEECH,pp.5
09−513,1989年)(文献6)等を参照できる。以上のよ
うにした方が特性は向上するが、ゲインあるいは遅延の
伝送に必要な情報量が若干増大する。
てKパラメータ、LSPパラメータを符号化し、その分析
法としてLPC分析を用いたが、スペクトルパラメータと
しては他の衆知なパラメータ、例えばLPCケプストラ
ム、ケプストラム、改良ケプストラム、一般化ケプスト
ラム、メルケプストラムなどを用いることもできる。ま
た各パラメータに最適な分析法を用いることができる。
数上でサブフレーム毎に補間し、補間した係数を用いて
適応コードブック、第1、第2のコードブックの探索を
行う構成としてもよい。このような構成とすることによ
り、音質がさらに改善される。
化、あるいはベクトルースカラ量子化の方法については
例えば前記文献3等を参照できる。
の計算を省略することもできる。これによって、送信側
における合成フィルタ281、減算器190は不要となり演算
量低減が可能となるが、音質は若干低下する。
サブフレーム分割回路150の前に配置させ、合成フィル
タ281では下式により重み付け合成信号を計算するよう
にしてもよい。
である。
覚的にきき易くするために、ピッチとスペクトル包絡の
少なくとも1つについて動作する適応形ポストフィルタ
を付加してもよい。適応型ポストフィルタの構成につい
ては、例えば、Kroon氏らによる“A Class of Analysis
−by−synthesis Predictive Coders for High Quality
Speech Coding at Rates between 4.8 and 16kb/s,"
(IEEE JSAC,vol.6,2,353−363,1988)(文献7)等を
参照できる。
うに、自己相関関数は周波数軸上でパワスペクトルに、
相互相関関数はクロスパワスペクトルに対応しているの
で、これらから計算することもできる。これらの計算法
については、Oppenheim氏らによる“Digital Signal Pr
ocessing"(Prentice−Hall,1975)と題した単行本(文
献8)を参照できる。
コードブックを2段に分離して、1段目はあらかじめ多
量の残差信号によるトレーニング信号に対して学習して
求めたコードブック、2段目は予め定められた統計的特
性を有するコードブックを用い、さらに前記コードブッ
クのゲインやピッチ予測による適応コードブックのゲイ
ンをあらかじめ多量のトレーニング信号に対して学習し
て構成したコードブックを用いてベクトル量子化するこ
とにより、従来方式に比べてより少ない演算量でより良
好な特性を得ることができるという効果がある。また、
コードブックのゲインを最適化することによりさらに特
性が改善される。従って本発明によれば、従来方式に比
べて、8〜4.8kb/sのビットレートで、良好な音質の符
号化再生音声を得ることができるという大きな効果があ
る。
示すブロック図、第2図は第1の発明による音声符号化
方式のコードブック探索回路の構成を示すブロック図、
第3図は第1の発明によるゲイン量子化器の構成を示す
ブロック図、第4図は第2の発明による音声符号化方式
の一実施例を示すブロック図である。 図において、110……バッファメモリ、130……LPC計算
回路、140……量子化回路、150……サブフレーム分割回
路、170……インパルス応答計算回路、190、205、255、
325……減算器、200……重み付け回路、206……遅延回
路、210……適応コードブック、220……量子化器、286
……ゲイン量子化器、230……第1のコードブック探索
回路、235……第1のコードブック、250、281……合成
フィルタ、230……第2のコードブック探索回路、241、
242……乗算器、275……第2のコードブック、287……
ゲインコードブック、410、500……相互相関関数計算回
路、420、510……自己相関関数計算回路、430、520……
判別回路、530……ゲイン復号回路を示す。
Claims (2)
- 【請求項1】入力した離散的な音声信号を予め定められ
た時間長のフレームに分割する手段と、 前記音声信号のスペクトラム包絡を表すスペクトルパラ
メータを求めて出力する手段と、 前記フレームを予め定められた時間長の小区間に分割す
る手段と、 過去の音源信号をもとに再生した信号が前記音声信号に
近くなるようにピッチパラメータを求める手段と、 前記音声信号をもとに予め学習して構成した信号が、イ
ンデクスに対応して格納された第1のコードブックと、 予め定められた特性を有する信号が、インデクスに対応
して格納された第2のコードブックと、 前記第1のコードブックから選択した信号と、前記第2
のコードブックから選択した信号との線形結合により前
記音声信号の音源信号を表し、第1のコードブック、第
2のコードブックから選択された信号に対応するインデ
クスを出力するとともに、予め構成した第3のコードブ
ックを用いて前記ピッチパラメータと前記音源信号の少
なくとも一方のゲインを量子化して出力する手段 とを備えることを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項2】入力した離散的な音声信号を予め定められ
た時間長のフレームに分割する手段と、 前記音声信号のスペクトラム包絡を表すスペクトルパラ
メータを求めて出力する手段と、 前記フレームを予め定められた時間長の小区間に分割す
る手段と、 過去の音源信号をもとに再生した信号が前記音声信号に
近くなるようにピッチパラメータの遅延量を求める手段
と、 予め構成したコードブックを用いて前記ピッチパラメー
タのゲインを量子化して出力する手段と、 前記ピッチパラメータを用いて前記入力信号に対してピ
ッチ予測を行ってピッチ予測信号を得、前記入力信号
と、このピッチ予測信号との差信号である残差信号を求
める手段と、 前記音声信号をもとに予め学習して構成した信号が、イ
ンデクスに対応して格納された第1のコードブックと、 予め定められた特性を有する信号が、インデクスに対応
して格納された第2のコードブックと、 前記第1のコードブックから前記残差信号をよく表す第
1の信号を選択する手段と、 前記第2のコードブックから前記残差信号に基づく信号
をよく表す第2の信号を選択する手段と、 前記第1の信号と前記第2の信号との線形結合により前
記音声信号の音源信号を表し、前記第1の信号、第2の
信号に対応するインデクスを出力する手段 とを有することを特徴とする音声符号化装置。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP04295690A JP3256215B2 (ja) | 1990-02-22 | 1990-02-22 | 音声符号化装置 |
DE69133296T DE69133296T2 (de) | 1990-02-22 | 1991-02-20 | Sprachcodierer |
EP91102440A EP0443548B1 (en) | 1990-02-22 | 1991-02-20 | Speech coder |
US07/658,473 US5208862A (en) | 1990-02-22 | 1991-02-20 | Speech coder |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP04295690A JP3256215B2 (ja) | 1990-02-22 | 1990-02-22 | 音声符号化装置 |
Publications (2)
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JP3256215B2 true JP3256215B2 (ja) | 2002-02-12 |
Family
ID=12650480
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP04295690A Expired - Lifetime JP3256215B2 (ja) | 1990-02-22 | 1990-02-22 | 音声符号化装置 |
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JP (1) | JP3256215B2 (ja) |
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Family Cites Families (2)
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-
1990
- 1990-02-22 JP JP04295690A patent/JP3256215B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
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