JPH06202694A - 音声圧縮方法 - Google Patents
音声圧縮方法Info
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- 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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- 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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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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