JPH06202694A - 音声圧縮方法 - Google Patents
音声圧縮方法Info
- Publication number
- JPH06202694A JPH06202694A JP4359004A JP35900492A JPH06202694A JP H06202694 A JPH06202694 A JP H06202694A JP 4359004 A JP4359004 A JP 4359004A JP 35900492 A JP35900492 A JP 35900492A JP H06202694 A JPH06202694 A JP H06202694A
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- JP
- Japan
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- voice
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- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 10
- 238000013139 quantization Methods 0.000 claims description 11
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims description 9
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 3
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L19/02—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using spectral analysis, e.g. transform vocoders or subband vocoders
- G10L19/0212—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using spectral analysis, e.g. transform vocoders or subband vocoders using orthogonal transformation
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- Acoustics & Sound (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 良好かつ効率の良い音声圧縮が可能な音声圧
縮方法を提案することを目的とする。 【構成】 音声を所定期間Ｔ入力してその所定期間Ｔを
複数の時間帯ｔ0〜ｔ7に分割し、その時間帯毎の音声か
ら複数の周波数ｆ0〜ｆ7の周波数成分を抽出し、時間帯
毎の時系列順ｔ0〜ｔ7に各周波数成分の変化を求め、そ
の変化から複数の周波数ｇ0〜ｇ7の周波数成分を抽出し
て量子化を行って音声を圧縮するものである。
縮方法を提案することを目的とする。 【構成】 音声を所定期間Ｔ入力してその所定期間Ｔを
複数の時間帯ｔ0〜ｔ7に分割し、その時間帯毎の音声か
ら複数の周波数ｆ0〜ｆ7の周波数成分を抽出し、時間帯
毎の時系列順ｔ0〜ｔ7に各周波数成分の変化を求め、そ
の変化から複数の周波数ｇ0〜ｇ7の周波数成分を抽出し
て量子化を行って音声を圧縮するものである。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は音声圧縮方法に関す
る。
る。
【０００２】
【従来の技術】従来圧音声を圧縮する方法としてＰＣＭ
（Ｐｕｌｓｅ Ｃｏｄｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）によ
る音声転送の際使用される方法が周知であるが、良好で
効率の良い音声圧縮が困難であった。
（Ｐｕｌｓｅ Ｃｏｄｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）によ
る音声転送の際使用される方法が周知であるが、良好で
効率の良い音声圧縮が困難であった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】この発明はこのような
従来の問題点を解消すべく創案されたもので、良好かつ
効率の良い音声圧縮が可能な音声圧縮方法を提案するこ
とを目的とする。
従来の問題点を解消すべく創案されたもので、良好かつ
効率の良い音声圧縮が可能な音声圧縮方法を提案するこ
とを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】この発明に係る音声圧縮
方法は、音声を所定期間入力してその所定期間を複数の
時間帯に分割し、その時間帯毎の音声から複数の周波数
成分を抽出し、時間帯毎の時系列順に各周波数成分の変
化を求め、その変化から複数の周波数成分を抽出して量
子化を行って音声を圧縮するものである。
方法は、音声を所定期間入力してその所定期間を複数の
時間帯に分割し、その時間帯毎の音声から複数の周波数
成分を抽出し、時間帯毎の時系列順に各周波数成分の変
化を求め、その変化から複数の周波数成分を抽出して量
子化を行って音声を圧縮するものである。
【０００５】
【実施例】次にこの発明に係る音声圧縮方法の１実施例
を図面に基づいて説明する。まず、音声をＴ時間入力す
る。このＴ時間を、例えば８個の時間帯ｔ0からｔ7の時
間帯に分割する（図１）。
を図面に基づいて説明する。まず、音声をＴ時間入力す
る。このＴ時間を、例えば８個の時間帯ｔ0からｔ7の時
間帯に分割する（図１）。
【０００６】次に、この時間帯ｔ0〜ｔ7毎の音声の周波
数変換を行い、例えば８個の特定の周波数ｆ0〜ｆ7の周
波数成分を抽出する。表１に６４個の周波数成分ｆ
0（ｔ0）〜ｆ7（ｔ7）を示す。
数変換を行い、例えば８個の特定の周波数ｆ0〜ｆ7の周
波数成分を抽出する。表１に６４個の周波数成分ｆ
0（ｔ0）〜ｆ7（ｔ7）を示す。
【表１】
【０００７】表１の斜線部に対応する時間帯ｔ0、ｔ1お
よびｔ7の音声から周波数ｆ0〜ｆ7の周波数成分を抽出
する概念図を図２に示す。なお、周波数は、ｆ0からｆ7
へ順次高くなり、ｆ1〜ｆ7の周波数は、最も低い周波数
ｆ0の整数倍の値に設定されている。また、周波数ｆ0か
らｆ7の間に通常の人間の音声周波数は全て含まれるも
のとする。
よびｔ7の音声から周波数ｆ0〜ｆ7の周波数成分を抽出
する概念図を図２に示す。なお、周波数は、ｆ0からｆ7
へ順次高くなり、ｆ1〜ｆ7の周波数は、最も低い周波数
ｆ0の整数倍の値に設定されている。また、周波数ｆ0か
らｆ7の間に通常の人間の音声周波数は全て含まれるも
のとする。
【０００８】次に、これら周波数ｆ0〜ｆ7の周波数成分
の時系列、すなわちｔ0からｔ7にかけての変化の周波数
変換を行い、例えば８個の周波数ｇ0〜ｇ7の周波数成分
を抽出する。表２に６４個の周波数成分ｇ0（ｆ0）〜ｇ
7（ｔ7）を示す。
の時系列、すなわちｔ0からｔ7にかけての変化の周波数
変換を行い、例えば８個の周波数ｇ0〜ｇ7の周波数成分
を抽出する。表２に６４個の周波数成分ｇ0（ｆ0）〜ｇ
7（ｔ7）を示す。
【表２】
【０００９】この表２は、すなわち表１における縦方向
の変化の周波数成分を表わしたものである。表１におい
て太く囲んだ周波数ｆ0の周波数成分の時系列、すなわ
ちｔ0からｔ7への変化を例として図３（ａ）に示す。そ
して、その変化の推移から８個の特定周波数ｇ0〜ｇ7の
周波数成分ｇ0（ｆ0）〜ｇ7（ｆ0）を抽出する概念図を
図３（ｂ）に示し、表２において対応するその部分を太
線で囲んで示す。
の変化の周波数成分を表わしたものである。表１におい
て太く囲んだ周波数ｆ0の周波数成分の時系列、すなわ
ちｔ0からｔ7への変化を例として図３（ａ）に示す。そ
して、その変化の推移から８個の特定周波数ｇ0〜ｇ7の
周波数成分ｇ0（ｆ0）〜ｇ7（ｆ0）を抽出する概念図を
図３（ｂ）に示し、表２において対応するその部分を太
線で囲んで示す。
【００１０】なお、周波数ｇ0〜ｇ7は前述の周波数ｆ0
〜ｆ7と同様、ｇ0からｇ7にかけて順次高くなり、周波
数ｇ1からｇ7は最も低い周波数ｇ0の整数倍に設定され
ている。 この結果、表２には、時間Ｔにおける人間の
音声の低い周波数から高い周波数の時系列変化の特徴が
６４個の周波数成分として２次元の表に集約されたこと
になる。
〜ｆ7と同様、ｇ0からｇ7にかけて順次高くなり、周波
数ｇ1からｇ7は最も低い周波数ｇ0の整数倍に設定され
ている。 この結果、表２には、時間Ｔにおける人間の
音声の低い周波数から高い周波数の時系列変化の特徴が
６４個の周波数成分として２次元の表に集約されたこと
になる。
【００１１】次に、ここで求めたｇ0（ｆ0）からｇ
7（ｆ7）の６４個の周波数成分を下記の表３に示す量子
化テーブルに照らしあわせる。
7（ｆ7）の６４個の周波数成分を下記の表３に示す量子
化テーブルに照らしあわせる。
【表３】
【００１２】この量子化テーブルには予め重みを付した
Ｗ０１からＷ６３の６４個の値が書き込まれている。こ
の表３では、音声に多く含まれる周波数成分の値は小さ
く、逆に少なく含まれる周波数成分の値は大きく設定さ
れている。これらの値を分母として周波数成分ｇ
0（ｆ0）からｇ7（ｆ7）の各々を割る。それらを表４に
示す。これにより、表２の周波数成分の量子化を行う。
Ｗ０１からＷ６３の６４個の値が書き込まれている。こ
の表３では、音声に多く含まれる周波数成分の値は小さ
く、逆に少なく含まれる周波数成分の値は大きく設定さ
れている。これらの値を分母として周波数成分ｇ
0（ｆ0）からｇ7（ｆ7）の各々を割る。それらを表４に
示す。これにより、表２の周波数成分の量子化を行う。
【表４】
【００１３】一般に、人間の音声の大部分の周波数成分
エネルギーは表２において左上を中心とした部分に現わ
れることが経験上判明している。そのため、表２におけ
るこれら周波数成分を受信側で再生するためにはこれら
周波数成分の抽出が確実に行われる必要がある。そこ
で、これらの部分に対応する表３の量子化テーブルの値
は他の部分と較べて小さな値が与えられている。表３に
おいて斜線で示す。すなわち、これらの周波数成分を割
る分母の値が他の部分と較べて小さいため、これら周波
数成分は量子化後も相対的に大きな値が確保され、確実
に抽出されることになる。
エネルギーは表２において左上を中心とした部分に現わ
れることが経験上判明している。そのため、表２におけ
るこれら周波数成分を受信側で再生するためにはこれら
周波数成分の抽出が確実に行われる必要がある。そこ
で、これらの部分に対応する表３の量子化テーブルの値
は他の部分と較べて小さな値が与えられている。表３に
おいて斜線で示す。すなわち、これらの周波数成分を割
る分母の値が他の部分と較べて小さいため、これら周波
数成分は量子化後も相対的に大きな値が確保され、確実
に抽出されることになる。
【００１４】一方、表２の中央部分に現われる人間の音
声の周波数成分エネルギーは希であり、受信側で音声を
再生する際には殆ど必要としない。そこで、これらの周
波数成分を除去するため、この部分に対応する表３の量
子化テーブルの値は他の部分と比較すると大きな値が与
えられている。表３において縦線で示す。すなわち、周
波数成分を割る分母の値が他の部分と較べて大きいた
め、これらの周波数成分は量子化後は相対的に小さくな
り、排除される。
声の周波数成分エネルギーは希であり、受信側で音声を
再生する際には殆ど必要としない。そこで、これらの周
波数成分を除去するため、この部分に対応する表３の量
子化テーブルの値は他の部分と比較すると大きな値が与
えられている。表３において縦線で示す。すなわち、周
波数成分を割る分母の値が他の部分と較べて大きいた
め、これらの周波数成分は量子化後は相対的に小さくな
り、排除される。
【００１５】また、特殊な音声、例えば破裂音などは、
表２の右下の部分の周波数成分エネルギーとして現れる
ことが経験上判明している。従って、これらに対応する
量子化テーブルの値も前述の斜線部同様、小さな値が与
えられており、量子化後も大きな値が確保され、確実に
抽出される。表３においてドットで示す。
表２の右下の部分の周波数成分エネルギーとして現れる
ことが経験上判明している。従って、これらに対応する
量子化テーブルの値も前述の斜線部同様、小さな値が与
えられており、量子化後も大きな値が確保され、確実に
抽出される。表３においてドットで示す。
【００１６】
【発明の効果】以上の様に、この発明に係る音声圧縮方
法は、音声を所定期間入力してその所定期間を複数の時
間帯に分割し、その時間帯毎の音声から複数の周波数成
分を抽出し、時間帯毎の時系列順に各周波数成分の変化
を求め、その変化から複数の周波数成分を抽出して予め
求められている値により量子化を行って必要な音声の周
波数のみを転送するので、良好で効率の良い転送が可能
なという効果を有する。
法は、音声を所定期間入力してその所定期間を複数の時
間帯に分割し、その時間帯毎の音声から複数の周波数成
分を抽出し、時間帯毎の時系列順に各周波数成分の変化
を求め、その変化から複数の周波数成分を抽出して予め
求められている値により量子化を行って必要な音声の周
波数のみを転送するので、良好で効率の良い転送が可能
なという効果を有する。
【図１】音声を取り込む所定期間Ｔ及び分割された時間
帯ｔ0〜ｔ7を説明するための概念図である。
帯ｔ0〜ｔ7を説明するための概念図である。
【図２】時間帯ｔ0，ｔ1及びｔ7の音声の周波数変換を
説明するための概念図である。
説明するための概念図である。
【図３】（ａ）は周波数ｆ0の時系列変化を説明するた
めの概念図，（ｂ）は周波数変換を行い周波数成分を抽
出した概念図である。
めの概念図，（ｂ）は周波数変換を行い周波数成分を抽
出した概念図である。
Ｔ 所定期間 ｔ 時間 ｔ0〜ｔ7 時間帯 ｆ0〜ｆ7，ｇ0〜ｇ7 周波数
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 高取 直 東京都世田谷区北沢３−５−18 株式会社 鷹山内 (72)発明者 山本 誠 東京都世田谷区北沢３−５−18 株式会社 鷹山内
Claims (2)
- 【請求項１】 音声を所定時間入力し、この所定時間を
複数の時間帯に分割し、分割した時間帯毎の音声から複
数の周波数の周波数成分を抽出し、これら周波数毎の時
系列の周波数成分の変化から複数の周波数の周波数成分
を抽出して、この周波数成分に予め求められた重み付け
をすることで量子化を行うことを特徴とする音声圧縮方
法。 - 【請求項２】 抽出する周波数の値は最も低い周波数の
整数倍の周波数であることを特徴とする請求項１記載の
音声圧縮方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4359004A JPH06202694A (ja) | 1992-12-25 | 1992-12-25 | 音声圧縮方法 |
| US08/172,172 US5550949A (en) | 1992-12-25 | 1993-12-23 | Method for compressing voice data by dividing extracted voice frequency domain parameters by weighting values |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4359004A JPH06202694A (ja) | 1992-12-25 | 1992-12-25 | 音声圧縮方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06202694A true JPH06202694A (ja) | 1994-07-22 |
Family
ID=18462246
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4359004A Pending JPH06202694A (ja) | 1992-12-25 | 1992-12-25 | 音声圧縮方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5550949A (ja) |
| JP (1) | JPH06202694A (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7089184B2 (en) * | 2001-03-22 | 2006-08-08 | Nurv Center Technologies, Inc. | Speech recognition for recognizing speaker-independent, continuous speech |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2412987A1 (fr) * | 1977-12-23 | 1979-07-20 | Ibm France | Procede de compression de donnees relatives au signal vocal et dispositif mettant en oeuvre ledit procede |
| US4633490A (en) * | 1984-03-15 | 1986-12-30 | International Business Machines Corporation | Symmetrical optimized adaptive data compression/transfer/decompression system |
| US4935882A (en) * | 1986-09-15 | 1990-06-19 | International Business Machines Corporation | Probability adaptation for arithmetic coders |
| US4905297A (en) * | 1986-09-15 | 1990-02-27 | International Business Machines Corporation | Arithmetic coding encoder and decoder system |
| US4870685A (en) * | 1986-10-26 | 1989-09-26 | Ricoh Company, Ltd. | Voice signal coding method |
| US4727354A (en) * | 1987-01-07 | 1988-02-23 | Unisys Corporation | System for selecting best fit vector code in vector quantization encoding |
| US4973961A (en) * | 1990-02-12 | 1990-11-27 | At&T Bell Laboratories | Method and apparatus for carry-over control in arithmetic entropy coding |
-
1992
- 1992-12-25 JP JP4359004A patent/JPH06202694A/ja active Pending
-
1993
- 1993-12-23 US US08/172,172 patent/US5550949A/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5550949A (en) | 1996-08-27 |
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