JPS6111800A - 残差励振型ボコ−ダ - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔技術分野〕 本発明は残差励振型ボコーダ、特にスペクトル包絡情報
をパタンマツチング手段にょシ伝送する手段と残差波形
の高域周波数成分を分析側で再生する手段とを備えた残
差励振型ボコーダに関する。

〔従来技術〕

入力音声信号をＬ　Ｐ　Ｃ（Ｌｉｎｅａｒ　Ｐｒｅｄｉ
ｃｔｉｏｎＣｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ、線形予測係数）分
析して得られるＬＰＣ係数とともに波形情報としての残
差波形のうち予め設定する領域の低域周波数成分に関す
る情報を分析側から合成側に伝送し、合成側では入力し
た低域周波数成分を利用して復元した高域周波数成分と
ともに残差波形を合成し、これとＬＰＣ係数とによって
合成フィルタを動作せしめて高品質の入力音声信号の再
生を行なう残差励振型ボコーダはＲＥＬＰ　（Ｒｅ５ｉ
ｄｕａｌ　Ｅｘｃｉｔｉｎｇ　ＬｉｎｅａｒＰｒｅｄｉ
ｃｔｉｏｎ　ｖｏｃｏｄｅｒ　）の略称によってもよく
知られている。

このｆ（、ＥＬＰは、ＬＰＣ係数とともに、モデル化し
た残差波形を分析側から合成側に送出する従来の一般的
なボコーダに比して、残差波形の１部の低域周波数成分
をモデル化を介することなく分析側から合成側に送出す
るという形式で波形の一部伝送を行なっている点で基本
的に再生音質が優れてお’）　、４．８　Ｋ　ｂ　／　
ｓ　　（キロピット７秒）程度の従来タイプのボコーダ
の伝送ビットレート帯域でも高品質の再生音が得られる
Ｃ０ＤＥＣ（Ｃ０ｄｅｒＤ　’Ｅ　Ｃｏｒｄｅｒ　）と
して近時多用されつつある。

しかしながら、従来のこの種のＨＥＬＰにあっては、分
析側から合成側に供給する残差波形情報は利用可能なデ
ータビットレートの関係から予め設定する周波数領域の
低周波成分に限定されておシ、高周波成分はこの低周波
成分を合成側で非線形回路に印加してその高調波成分と
して得られるものを位相情報は無視して単純加算するの
が基本的手法となっておシ、位相の再現性が得られない
ため再生音声の波形が入力音声信号と異なったいわゆる
ＲＥＬＰ音と言われる再生歪が発生する欠点があること
はよく知られている。

このようなＲ，ＥＬＰ音を改善するために分析側に高域
周波数再生手段を設けた残差励振型ボコーダが近時利用
されつつある。これは合成側で残差波形を再生するため
に使用されるトランスバーサル型の高域再生フィルタの
タップ係数を分析側で推定したうえ合成側に供給するも
のであシ、合成側で使用する高域再生フィルタと同じ構
成のトランスバーサルフィルタを対象とし、低域周波数
と合成すべき高域周波数に対する位相条件を含むインパ
ルスレスポンス特性の設定すなわちタップ係数の設定を
実施したうえ、これを合成側に供給するものである。

しかしながら、従来のこの種の残差励振型ボコーダにお
いては、合成側で発生する高周波成分は分析側から供給
を受けた低周波成分を非線形回路に印加することによっ
て生成される高調渡分を利用しているため所望の高周波
再生が得難いことがしばしば発生するという欠点がある
。

又、従来のこの種の残差励振型ボコーダにおいてはＬＰ
Ｃ係数を直接的に量子化して伝送しているために、残差
波形に中外な情報量を割尚てることが困難となシ、高音
質の再生音を得難いことがしばしば発生するという欠点
がある。

〔発明の目的〕

本発明の目的は上述した欠点を除去しスペクトル包絡情
報をパタンマツチング手段によシ伝送する手段を有し、
且つ、高域周波数成分再生手段を分析側に備えた残差励
振型ボコーダにおいて、残差波形低域周波数成分のダウ
ンサンプル値を零レベルサンプルの内挿を介して基準サ
ンプリング変換標本系列としたサンプルを利用しかつ非
線形回路を利用することなく高域再生フィルタのタップ
係数を推定する手段を備えて入力音声信号の分析ならび
に合成を図ることによシ、大幅なＲＥＬＰ音の改善が安
定かつ確実に図れる残差励振型ボコーダ金提供すること
にある。

〔発明の構成〕

本発明のボコーダは、入力音声信号のスペクトル包絡情
報をパタンマツチング手段によシ伝送する手段を有し、
且つ入力音声信号の残差波形の高域周波数成分を分析側
で再生する手段を有する残差励振型ボコーダであって、
予め設定する基準サンプリング周波数による残差波形の
基準サンプル値と前記基準サンプリング周波数を予め設
定する割合で減周したダウンサンプリング周波数による
残差波形低域周波数成分のダウンサンプル値間に前記基
準サンプリング周波数のタイミングで零レベルの内挿点
を設定しつつ形成する残差波形低域周波数成分の基準サ
ンプリング変換標本系列にもとづきかつ非線形回路を介
することなく合成側に備えるべきトランスバーサル型の
高域再生フィルタの係数を推定する高域再生フィルタ係
数推定手段を備えて構成される。

〔実施例〕

次に図面を参照して本発明の詳細な説明する。

第１図向は本発明による残差励振型ボコーダの第一の実
施例の分析側の構成を示すブロック図、第１図（均は合
成側の構成を示すブロック図である。

第１の実施例は入力音声信号のスペクトル包絡情報をパ
タンマツチング手段によシ伝送するに当シ、入力音声信
号を分析して得られるＬＰＣ係数と最もスペクトル距離
の小さな標準パタンを選択し、前記パタンに対応するラ
ベルを伝送する形式０式％ 第１図向に示す分析側はＡ／Ｄコンバータｌ。

ＬＰＣ分析器２．量子化／復号化器３．ＬＰＣ逆フィル
タ４．　　ＬＰＦ　（ＬｏｗＰａｓｓ　Ｆｉｌｔｅｒ　
）　　５゜ダウンテンプラ６、量子化／復号化器７．フ
ィルタ係数推定器（υ８．量子化器９．電力算出器１０
゜量子化器１１および多重化器１２を備えて構成され、
また第１図向に示す合成側は多重分離・復号化器１）．
高域再生フィルタ１４．乗算器１５゜ＬＰＣ合成フィル
タ１６およびＤ／Ａコンバータ１７等を備えて構成され
る。

入力端子１０１から入力した音声信号は、Ａ／Ｄコンバ
ータｌに供給され予め設定する高域周波数、本実施例で
は３，４ＫＨｚ以上の成分をカットする低域フィルタリ
ングを実施したのち、予め設定する基準サンプリング周
波数８　Ｋ　Ｈｚでサンプリングしたうえ所定のビット
数のデジタル量に変換し量子化入力音声データとしてＬ
ＰＣ分析器２およびＬＰＣ逆フィルタ４に送出される。

ｆ３　ＫＨｚのサンプリング周波数は入力音声信号の最
高周波数を３．４ＫＨｚ　と設定した条件のもとてナイ
キストレートを勘案して決定されたものである。ＬＰＣ
分析器２は、このようにして入力する量子化入力音声デ
ータに対し予め設定する窓関数を乗算するウィンドウ処
理を基本フレーム周期ごとに次次に実施したうえ基本フ
レームごとに計測する自己相関係数を利用しよく知られ
るＡｕｔｏ　Ｃｏｒｅｅｌａｔｉｏｎ法による手法で所
定の次数のＬＰＣ係数を抽出するＬＰＣ分析を行なう。

このようにしてＬＰＣ分析器２から出力されるＬＰＣ係
数は量子化／復号化器３によって量子化され多重化器１
２に供給されるとともに、またこの量子化ＬＰＣ係数デ
ータをいったん復号化したうえＬＰＣ逆フィルタ４に供
給する。量子化／復号化器３はパタンマツチング処理に
よｆｉＬＰｃ係数を分析し、ＬＰＣ係数データをノくタ
ンのラベルという形式で符号化し、更にＬＰＣ係数に復
号化するものである。第１０図は量子化／復号化器３の
構成の一例を示すブロック図である。以下、第１０図を
用いて量子化／復号化器３を詳しく説明する。

ＬＰＣ分析器２から出力されるＬＰＣ係数はノくタン照
合プロセッサ１００１へ供給される。ノ（タン照合プロ
セッサ１００１は入力されたＬＰＣ係数と最も空間ベク
トル距離が近い標準）（タンを標準）くタンメモリ１０
０２に記憶されている複数の標準ノくタン（本実施例で
は４０９６＝２″）から選択する。

（以後、この選択処理を「マツチング」と云う）。

次にマツチングの原理を簡単に説明する。このマツチン
グはマツチング特性が全般的にすぐれているもの、すな
わち全周波数範囲にわたって空間ベクトル距離、いわゆ
るスペクトル距離が接近しているものを標準パタンから
選択する。

Ｎ次のＬＰＣ係数のそれぞれはＮ次のパラメータ空間に
おけるびとつの空間ベクトルを表わすものと考えること
ができ、従ってＬＰＧ係数による周・波数間の空間ベク
トルを表わすスペクトル距離は二つのＬＳＰ係数の近似
度を表わすマツチング尺度として利用されることはよく
知られている。

上述した標準パタンは予め音声資料をＬＰＣ分析して得
られる標準的ＬＰＣ係数の分布パタンであシ、予め設定
する種類、本実施例では２１２穐類を用意し、またスペ
クトル距離は次の（１］式に示すＤｉｊによって基本的
に示される。

（１）式において１．ｊはそれぞれＬＰＣ分析における
処理単位区間としてのフレーム番号ｓ　８ｉ（ｖｌｔ８
ｊ（麹はフレームｉ、ｊの対数スペクトルである。

（１）式は通常法の（２）式の近似式に変換利用される
。

（２）式においてＰＫ’リ　、、Ｋｔｊ）はｙｖ−Ａｉ
およびｊにおけるＮ次のＬＰＣ係数、ＷＫはＮ次のＬＰ
Ｃスペクトル感度である。上述したＮは全極型のＬＰＣ
デジタルフィルタの次数、本実施例にあってはｌＯと対
応し、そのＬＰＣ係数αｌ、α２゜・・パα１ｏを示す
。さらにＮ次のスペクトル感度ＷＫはＮ次、本実施例の
場合は１０次のＬＰＣ係数の微少変化によって発生する
スペクトル変化の程度を示す。

再び第１Ｏ図を用いて説明する。パタン照合プロセッサ
１００１はＬＰＣ係数が入力されると、最小距離レジス
タ１００４を経験的に知られている前記（４式に示すＤ
ｉｊの最大値よシも大きな値ＤＯに初期設定する。更に
ラベルレジスタ１００５を例えば”４０９６”に初期設
定する。次にパタン照合プロセッサ１００１は標準パタ
ンに付されたラベルｌｌＯ艷に相等するスタート番地０
＊ｌ　Ｏ＝０　（０＊１０のｌＯはＬＰＣの次数１０に
相等する）を標準パタンメモリ１００２へ、ＬＰＣ係数
α１に対応するスペクトル感度Ｗ１を指定する番地Ｏを
スベクトル感度メモリ１００３へ出力し、スペクトル距
離りをＩＩ　ＯＨに設定する。次にパタン照合プロセッ
サ１００１は標準パタンメモリ１００２よシ出力される
ラベルＩＩ□Ｉ＋の標準パタンのα１（０）　　＜前記
（４式に於いてＰｌ′′）に相等する）とスペクトル感
度メモＩＪ１００３よシ出力されるスペクトル感度Ｗ１
と、ＬＰＣ分析器２よシ供給されたＬＰＣ係数の第１番
目の係数α１　（前記（４式に於いてＰｌｏ）に相等す
る）とから、 Ｄ　＝Ｗ１（ａｌ（０’　−ａｌ”　）　２を算出する
。次にパタン照合プロセッサ１００１は標準パタンメモ
リ１００２に出力している番地データをインクリメント
し、即ち０＋１＝１とし、更にスペクトル感度メモリ１
００３へ出力している番地データをインクリメントし、
即ち０＋１＝１とし、α２．Ｗ２を入力する。パタン照
合プロセッサ１００１は前記求めたＤにＷ２（α−−α
、（ｒ）　）２で算出される量を加算し Ｄ−Ｗｌ（αｌ−α１）　＋Ｗ’２（αＪ０）−α２町
２（０）　　　　　＋１１　　２ ＝ΣＷＫ（αＫ（０）−α／）　、　２に雪１ を求める。以下同様にパタン照合プロセッサｔｏｏｔは
標準パタンメモリ１００２へ番地データを２，３゜４、
・・・１０と次々に、スペクトル感度メモリ１００３へ
番地データを２．　３．　４．・・・と次々に与えを算
出する。

（３）式で与えられるＤは標準パタンα　と入力ＬＰＣ
係数データα　との距離１）ｏｒである。

次にパタン照合プロセッサ１００１は最小距離レジスタ
１００４に記憶されているデータＤＯと前記］）ｏｔと
を比較し、ＤＯ＞Ｄｏｔの場合には、最小距離レジスタ
１００４にＤＯとして］）ｏｔを再設定し、史にラベル
レジスタ１００５にラベルｎ　□　Ｉｆを示すＩＩ　０
１を再設定する。Ｄｏ＜Ｄｏｔの場合にはノ（タン照合
プロセッサ１００１は最小距離レジスタ１００４とラベ
ルレジスタ１００５とに対する再設定は実施しない。Ｄ
ｏ　＝Ｄｏｒの場合は、前記再設定は実施しても、しな
くともよい。

次にパタン照合プロセッサｔｏｏｔは標準）くタンに付
されたラベルＩＩＩに相等するスタート番地１＊ｌ　Ｏ
＝１０を標準パタンメモリ１００２へ、ＬＰＣ係数α１
に対応するスペクトル感度Ｗ１を指定する番地ＩＩ　Ｏ
ｎをスペクトル感度メモリ１００３へ出力し、スペクト
ル距離りを１ｌＯ１ｌに設定する。

更にパタン照合プロセッサｔｏｏｌはラベル１１１１の
標準パタンのα１　と前記のＷｌと前記のα１（１）と
からＤ＝Ｗｌ（α１（１）−α、（ｔ）、ｚを算出する
。次にパタン照合プロセッサ１００１は標準パタンメモ
リ１００２へ供給する番地データを１１．１２．・・・
２０と次々に与え、スペクトル感度メモリ１００３へ供
給する番地データを１，２．・・・ＩＯと次々と与えて と入力ＬＰＣ係数データα１１）との距離Ｄ　ｌｘであ
る。

次にパタン照合プロセッサ９０１は最小距離レジスタ９
０４に記憶されているデータＩ）ｏと前記Ｄｌｌとを比
較し適宜、最小距離レジスタ１００４とラベルレジスタ
１００５とを書替える。

以下、次々にラベル１２１１．　１１）１１．・・・、
”４０９５”の標準パタンとめ照合を実施する。

最後にパタン照合プロセッサ１００１はラベルレジスタ
の内容を符号化データとして多重化器１２へ出力し、ラ
ベルレジスタの内容に対応する標準パタンデータを復号
化データとしてＬＰＣ逆フィルタ４へ出力する。

再び第１図に戻って説明する。

ＬＰＣ逆フィルタ４は、第１図（均に示す合成側のＬＰ
Ｃ合成フィルタ１６とはインパルス応答特性が逆特性の
フィルタであシ、かつＬＰＣ合成フィルタ１６と量子化
誤差による影響を同一のものとするため量子化／復号化
器３でいったん復号化したＬＰＣ係数データを受け、こ
れによ、９Ａ／Ｄコンバータ１の出力から受ける量子化
入力音声信号の残差波形に関するデータのみを抽出し、
これをＬＰＦ５．　　フィルタ係数推定器（１）　８　
、電力算出器１０等に供給する。

ＬＰＦ５はボコーダのデータビットレートその他の条件
を勘案して設定する高域遮断特性を有するＬｏｗ　Ｐａ
５ｓ　Ｆｉｌｔｅｒであシ、ＬＰＣ逆フィルタ４から受
ける残差波形のうち、１ＫＨｚを高域遮断周波数として
残差波形のうち１ＫＨｚ以下の低域周波数成分をダウン
テンプラ６に供給する。

ダウンサンプラ６は、入力した１ＫＨｚ以下の低域周波
数成分を基本サンプリング周波数を予め設定する割合１
本実施例ではｌ／４にダウンしたダウンサンプリング周
波数２ＫＨｚによってサンプリングしてこれを量子化／
復号化器７に送出する。

量子化／復号化器７は、こうして入力した残差波形低域
周波数成分を量子化してこれを多重化器１２に送出する
とともに、これを復号化したデータをフィルタ係数推定
器（１）８に供給する。このフィルタ係数推定器（１）
８に供給するダウンサンプリングデータを量子化／復号
化器７による復号化処理ずみのデータとするのは、合成
側における高域再生フィルタ１４における量子化誤差の
影響とフィルタ係数推定器（１）８における量子化誤差
の影響とをほぼ同一の状態とするためである。

なお、量子化／復号化器７における残差波形低域周波数
成分の量子化、復号化処理は本実施例では後述する電力
算出器１０よシ供給される電力データによシ、正規化し
て実行される。正規化処理によｐ残差波形低域周波数成
分の量子化を効率よく行なっている。

フィルタ係数推定器蒐１）８はＬＰＣ逆フィルタ４から
は８ＫＨｚの基準サンプリング周波数による残差波形の
サンプル系列を入力し、また量子化／復号化器７からは
２　Ｋ　Ｈｚのダウンサンプリング周波数による残差波
形低域周波数成分のダウンサンプル系列を入力し次のよ
うにして合成側に備えるべき高域再生フィルタのタップ
係数の推定を実施する。

第２図１８）は第１図四、　ＩＢ）に示す本発明第一の
実施例において入力音声信号の残差波形を基本サンプリ
ング周波数でサンプリングした残差波形の一例を示す残
差波形基準テンプル標本図、第２図１ｂ）は残差波形の
低域周波数成分をダウンサンプリング周波数でサンプリ
ングしたダウンサンプルの一例を示すダウンサンプル標
本図、第２図（Ｃ）は第２図（ｂ）に示す残差波形低域
周波数成分のダウンサンプル標本に対し基準サンプリン
グ周波数に対応する基準サンプリング変換を実施した残
差波形低域周波数成分基準サンプリング変換標本系列で
ある。

以下に第２図１８）、　（ｂ）および（Ｃ）をβ照しつ
つ第１図ＩＡ）、　［Ｂ）の実施例について説明する。

第２図（ａ）に示す残差波形標本列は、ＬＰＣ逆フィル
タ４からのｇＫＨｚ？ンプリング出力であシ、第２図１
ｂ）に示す残差波形低域周波数成分ダウンサンプル標本
は量子化／復号化器７による２　Ｋ　Ｈｚサンプリング
出力で、これをさらに８ＫＨｚの基本サンプリング周波
数による標本に変換したのが第２図（Ｃ１に示すａｌ、
　　ａｚ、　　ａｓ、　　ａｔ、　　ａｓ、　　ａｓお
よびｂ１〜ｂ５の標本群である。これらの標本群のうち
ａｌ−３６は第２図（ｂ）に示す標本に泡応するもので
あシ、またｂ１〜ｂｓは標本ａｌ−ａ６間に内挿され全
体として８ＫＨｚの基準サンプリング変換を図るために
等間隔に配列された零レベルの標本点であシ、このよう
にして恰も５ＫＨｚの基準サンプリング周波数による標
本と同様なイメージで残差波形低域周波数成分のダウン
サンプル標本の基準サンプリング変換が図れる。

フィルタ係数推定器（１）８はこのようにして２ＫＨｚ
のダウンサンプル周波数によるダウンサンプル標本化列
を８ＫＨｚの基準サンプリング周波数による標本化イメ
ージで系列化し、これを合成側に備えるべき高域再生フ
ィルタとしてのトランスバーサルフィルタと同様な内蔵
フィルタの入力として供給する。このトランスバーサル
フィルタのタップ係数は音声資料等にもとづいて予め設
定する初期値から次のようにして学習同定法あるいはＡ
−ｂ　−８（Ａｎａｌｙｓｉｓ　−ｂｙ　−８ｙｎｔｈ
ｅｓｉｓ　　）法等の手法にもとづき分析７ンームごと
に制御されつつ決定される。

すなわち、フィルタ係数推定器（１）８に第２図（ｂｌ
Ｋ示す２ＫＨｚサンプリングの残差波形低域周波数成分
の標本化系列が入力されるとこれは第２図ｆｃ）に示す
８ＫＨｚサンプリングイメ一ジ標本化系列に変換されて
内蔵トランスバーサルフィルタに印加され、音声資料等
にもとづいて予め設定するタップ係数初期値を付与した
トランスバーサルフィルタ出力と、別に入力する第２図
（ａ）に示す如き残差波形の３ＫＨｚサンプリング標本
化系列とを比較することによって得られる誤差出力を得
る。

本実施例の場合はこの誤差出力の電力を算出しこの誤差
電力の大きさに対応してトランスバーサルフィルタの係
数を分析フレームごとに制御しつつ誤差を力の最小化が
図れるようなフィルタ係数の推定を学習同定法やＡ−ｂ
−８法等の手法によって実施する。

第３図は第１回向に示すフィルタ係数推定器＋１）８の
構成を詳細に示すブロック図である。

フィルタ係数推定器（１）８は合成側に備えるべき高域
再生フィルタと基本的に同一構成のトランスバーサルフ
ィルタ８１．減算器８２および電力算出器８３を備えて
構成され、トランスバーサルフィルタ８１には量子化／
復号化器７の出力のうち第２図（ｂ）　Ｋ示す如き残差
波形低域周波数成分ダウンサンプルが入力され、また８
ＫＨｚサンプリング周波数の供給をうけつつ次のように
してフィルタ係数の推定を行なう。

ｔａわチ、トランスバーサルフィルタ８１は、第２図（
ｂ）　Ｋ示すような残差波形低周波成分ダウンサンプル
を入力するとこれにもとづいて第２図（Ｃ）の如き残差
波形低域周波数成分の基準サンプリング変換標本化系列
に変換、初期設定タップ係数によるトランスバーサルフ
ィルタの出力を出力ライン８１１を介して減算器８２に
送出、ＬＰＣ逆フィルタ４の出力する残差波形との差を
とシこの誤差出力を出力ライン８２１を介して電力算出
器８３に供給、その電力を算出する。

フィルタ係数推定器（１）８はこうして算出された誤差
電力にもとづいてトランスバーサルフィルタ８１のタッ
プ係数の制御を実施しつつ誤差電力の最小化が図れたと
きのタップ係数を推定フィルタ係数として出力し量子化
器９によって量子化データとしたのち多量化器１２に供
給する。

このようにして残差波形の低域周波数成分のダウンサン
プルのｇ　Ｋ　Ｈｚ　サンプリングイメージ標本化系列
を図ったうえ学習同定法やＡ−ｂ−８法にもとづき非線
形回路を用いることなくフィルタの係数の推定が可能と
なる。

電力算出器１０は残差波形を入力し、分析フレームごと
の短時間平均音声電力を算出しこれを量子化器１１と量
子化／復号化器１７とに送出、所定の量子化を施したう
え多重化器１２に供給する。

この短時間平均音声電力は、合成側でＬＰＧ合成フィル
タ１６によって入力音声信号を再生する場合、再生すべ
き音声のレベル設定のために利用されるが、入力音声信
号のレベルが長時間にわたってほぼ一定であるときなど
はこのデータ送出は不要である。

多重化器１２はこうして供給された各量子化データを予
め設定する方式で多重化して伝送路を介して合成側に送
出する。

第１図（均の合成側では多重化されて分析側から供給さ
れた各量子化データを多重分離・復号化器１）によって
多重化分離し、さらに復号化したうえ、第２図１ｂ）に
示す如き残差波形低域周波数成分のダウンサンプリング
標本化データは出力ライン１）０１を介して高域再生フ
ィルタ１４に、また推定フィルタ係数データも出力ライ
ン１）０２を介して高域再生フィルタ１４に供給される
。また短時間平均音声電力データは入力ライン１）０３
を介して乗算器１６に、更にラベルの形式に変換されて
いるＬＰＣ係数データは多重分離・復号化器１）に内蔵
されている、分析側に有する標準パタンメモリ１００２
と同一内容のメモリよシ復号化されたＬＰＣ係数データ
を読出し、出力ライン１）０４を介してＬＰＣ合成フィ
ルタ１６にそれぞれ供給される。

高域再生フィルタ１４は、推定フィルタ係数をタップ係
数とするトランスバーサルフィルタを内蔵し、入力した
ダウンサンプリング標本化サンプルをいったん第２図（
Ｃ）に示す如＜８ＫＨｚサンプリングイメージの標本に
変換してこれをフィルタ入力として第２図（ａ）に示す
如き８ＫＨｚサンプリングの残差波形データを再生する
。この残差波形データは乗算器１５に供給され、入力ラ
イン１）０３を介して入力する短時間平均音声電力との
乗算を介して再生残差波形データのレベル修正を行なっ
たうえこれをＬＰＣ合成フィルタ１６に供給する。

ＬＰＣ合成フィルタ１６は、入力ライン１）０４を介し
て入力するＬＰＣ係数をフィルタ係数とし、再生残差波
形ゲータを駆動音源情報として入力音声信号をデジタル
的に再生しこれをＤ／Ａコンバータ１７に供給、アナロ
グ量に変換したうえさらに内蔵ＬＰＦによって所定の低
域周波数成分だけを出力端子１７０１に出力する。

第４図は本発明第二の実施例における分析側の構成を示
すブロック図である。第４図に示す分析側の構成はフィ
ルタ係数推定器（４１８の内容のみが第１図（５）、第
３図と異なるのみであシ、他の同一記号のものは全く同
様であるのでこれらに関する詳細な説明は省略する。

また第二の実施例における合成側は第１図向に示す第一
の実施例における合成側と同一の構成であるのでこれに
ついても詳細な説明は省略する。

第４図に示す第二の実施例におけるフィルタ係数推定器
（４１８は、第１図向に示すフィルタ係数推定器（ｌ）
８がいわゆる学習同定法やＡ−ｂ−８法等によって入力
音声信号の残差波形との差を最小ならしめるインパルス
応答をもつトランスバーサルフィルタのフィルタ係数を
推定しようとするものであるのに対し、フィルタ係数を
遂次的に変化しつつ最適インパルス応答をもつトランス
バーサルフィルタを決定しようとする、いわゆるフォワ
ード的フィルタ係数設定手段によってフィルタ係数を推
定する点が異る。

第５図は第４図に示すフィルタ係数推定器（２）１８の
構成を詳細に示すブロック図である。

第５図のフィルタ係数推定器（２）　１８は、相互相関
回路１８１　、自己相関回路１８２および最大値検索回
路１８３等を備えて構成される。

第２図（ｂ）に示すような残差波形低域周波数成分ダウ
ンサンプルが量子化／復号化器７から相互相関回路１８
１と自己相関回路１８２に供給されると、相互相関回路
ｔＳｔは２ＫＨｚのダウンサンプリング周波数によるこ
のダウンサンプルを第２図（Ｃ）の如く零レベルサンプ
ルを内挿させながら見掛上８　Ｋ　Ｈｚサンプリング標
本化系列に変換したうえこれとＬＰＣ逆フィルタ４から
出力される第２図（ａ）に示すような３ＫＨｚサンプリ
ングの残差波形との相互相関系列を算出しこれを最大値
検索回路１８３に送出する。

また自己相関回路１８２は、２ＫＨｚのダウンサンプリ
ング周波数によるダウンサンプル波形の零レベル内挿に
よる８ＫＨｚサンプルイメージ化を図って第２図（Ｃ）
に示す如き標本化系列を発生したうえ、この８ＫＨｚイ
メージ化サンプルの自己相関係数列を算出する。これら
相互相関係数列と自己相関係数列の算出には８　Ｋ　Ｈ
ｚサンプリング周波数が利用される。

さて、最大値検索回路１８３に供給される相互相関係数
列は予め設定する限定された遅れ時間内でその最大値を
検索する。この場合前記遅れ時間に対応するタップ位置
がたとえばタップτであシかつこのタップτにおける相
互相関係数をφＴとし、また自己相関回路１８２におい
て得られる自己相関係数列の遅れ零における自己相関係
数をψ０とすると、φ１をψ。で除した値Ｃτ＝φ１／
ψ。

がトランスバーサルフィルタのタップτにおけるタップ
係数となる。

次いで、前述した相互相関係数列から０１倍された前記
自己相関係数列をタップ位置τを自己相関値ψ０の位置
に一致して減する演算を実施し、このような演算を繰返
しつつＣτを次次に求めてトランスバーサルフィルタの
全フィルタ係数を決定しこれを推定フィルタ係数として
出力する。第５図に示す補正メツセージはこのようにし
てＣτを次次に演算、出力するために必要とするデータ
である。

こうしてトランスバーサルフィルタの係数の連続的変化
のもとに最大インパルス応答を得るフォワード的係数設
定が実施でき、ＲＥＬＦ音を大幅に抑圧した残差励振型
ボコーダの分析と合成処理が安定、確実に行なうことが
できる。

第６図四、（均はそれぞれ本発明の第三の実施例におけ
る分析側内および合成側（Ｂ）の構成を示すブロック図
である。

第６図向においてはフィルタ係数推定器＋３）　ｌ　９
が、また第６図ｔＢ）におい、では係数再生器（１）　
２０および高域再生フィルタ２１がそれぞれ第１図（５
）。

ＩＢ）におけるものと異なるかもしくは追加されている
のみで、他はすべて同一であるのでこれらに関する詳細
な説明は省略する。

第６図向に示すフィルタ係数推定器（３）　１９は、第
１図向に示すフィルタ係数推定器（１）８のほかに零位
相化回路等を備えて構成され、前者で得られた合成側の
高域再生フィルタの推定係数をさらに位相線形フィルタ
の係数に変換し、零位相化をはかったうえ出力ライン８
０２に出力する。

第７図（Ａ）ｕ第６図向に示す第三の実施例の分析側に
おいて形成する高域再生フィルタ予測係数特性図、第７
図（均は第７図向の零位相化予測係数特性図である。以
下第７図向、（Ｂ）を１照しながら第６図四、（Ｂ）の
実施例を説明する。

フィルタ係数推定器（３７１９は、まず第１図向に示す
フィルタ係数推定器（１）８とほぼ同様にして第７図内
に示すような推定フィルタ係数を発生する。

次にこの推定フィルタ係数はトランスバーサルフィルタ
による複素スペクトルとしての係数群からほぼ同じイン
パルス応答特性を示す位相線形フィルタによるパワース
ペクトルとしての第７図（Ｂ）に示す係数群に変換さ些
る。この変換によって形成される係数群は位相情報は失
ってしまうが第７図向におけるトランスバーサルフィル
タ係数群と同一のタップ数でエネルギー中心位置は不変
、かつ左右対象なタップ係数すなわちインパルス応答列
が得られる。仁のようにエネルギー中心位置が不変であ
れば位相情報を失っても高域再生フィルタの係数として
実用上殆んど問題はない。

さて第７図（均に示す線形位相フィルタ係数群は左右対
称性を有するのでエネルギー中心位置から左右いずれか
、全体のほぼ１／２のみを推定係数として合成側に送出
しても容易に全体を再生することが可能である。フィル
タ係数推定器（３）　１９からはこのような理由から全
係数群のは＃？！″１／２の係数群のみが量子化器９に
送出され、所定の量子化を施されて多重化器１２に供給
され他の量子化データとともに多重化されて第６図ｔＨ
Ｊの合成側に伝送される。

第６図（坊に示す合成側では多重分離・復号化器１）か
ら出力ライン１）０１を介して多重化分離。

復号化した推定係数データを係数再生器１１）２０に供
給する。このようにして供給される推定係数データは第
６図（Ｂ）に示す係数群の中心タップ位置ぶんを含みほ
ぼ１／２である。係数再生器［１）　２０はこの係数群
にもとづき再び第６１郵）に示す対称化係数群を再生し
たのちこれら係数群をタップ係数として構成されるトラ
ンスバーサルフィルタを利用する高域再生フィルタ２１
に供給し、他は第１図向等によって説明したとほぼ同様
にして再生入力音声信号を出力端子１７０１に出力し、
かくして推定係数の伝送データビットレートを大幅に低
減した分析２合成が可能となる。

第８図囚、（Ｂ）は本発明の第四の実施例における分析
側（Ａおよび合成側０の構成を示すブロック図である。

第８図向はフィルタ係数推定器（４）　２２が、また第
８図（ロ）は係数再生器（２）　２３および高域再生フ
ィルタ２４以外はそれぞれ第１図問９回と同様であるの
でこれらに関する詳細な説明は省略する。

第８図四、向に示す第四の実施例は、第１図向に示すフ
ィルタ係数推定器（１）８と同様にして得られる高域再
生フィルタのタップ係数群をこれとほぼ同一の電力スペ
クトルを有しかつエネルギー中心位置は不変である三角
波包絡配列の推定係数列となるように変換し、分析側か
ら合成側にはこの三角波包絡を構成する変換推定係数列
と実変換系数列との差の成分のみを伝送するという方法
で伝送データレートの減少を図るものである。

第９図向は第８図向に示す第四の実施例の分析側におい
て形成する高域再生フィルタ予測係数特性図であシ、第
７図向と基本的にはほぼ同一の内容を示し、第９図向は
第９図向の推定係数群をほぼ同一電力スペクトルに保ち
つつ得られる三角形包絡分布変換特性図である。

第９図ＩＢ）は第９図向の係数群に対しその概略的な包
絡線が所望の三角形状となるように変換される。この変
換は第９図四に示す係数群をフーリエ変換し、所望の三
角形状の係数が有する位相推移に一致するように、第９
図四のフーリエ変換値を位相調整することによシ実現さ
れる。

変換係数群の包絡が三角形状となるようにする動機は、
一般的に声帯振動波形が三角形の波形をとるととＫもと
づいて配慮したものであ）、仁のような変換によって位
相情報を喪失しても、この包絡形状とエネルギー中心位
置不変の係数配列特性から合、成による再生音声品質に
は殆んど影響を与えないで済む。

こうして、三角形の包絡分布を示しかりほぼ同一の電力
スペクトルを有するような係数系列に変換されたあと所
望の三角形状との差成分のみをフィルタ係数推定器（匂
２２から出力し量子化器９を介して量子化データとして
多重化器１２に送出、これから合成側に伝送する。

第８図（Ｂ）に示す合成側は、多重分離拳復号化器によ
って復号再生した所望の三角形状との差成分を出力ライ
ン１）０１を介して係数再生器（９２３に供給し、これ
によ）分析側で減じた所望の三角形状を付加して係数群
を再生、これらを高域再生フィルタ２４に供給する。

高域再生フィルタ２４は、これら係数群をそのタップ係
数とし、かつ出力ライン１）０２を介してｇＫＨｚサン
プリングイメージ化を図った残差波形低域周波数成分を
入力として高域周波数成分を含む全残差波形奪再生する
。

合成側はこのあと、第１図向に示す内容と同一の再生動
作を実施して入力音声信号を再生し、かくしてＲＥＬＰ
音を基本的に除去するとともに高域再生フィルタのタッ
プ係数の伝送データビットレートを著しく低減した分析
９合成処理が可能となる。

尚、上述の説明では第１図四、第４図、第６図四、第８
図四に各々電力算出器１０を備え、第１図（Ｂ）、第６
図（Ｂ）、第８図向に各々乗算器１５を備えていたが、
量子化／復号化器７の残差波形低域周波数成分の量子化
、復号化処理に関する電力データによる正規化処理を行
なわず、絶対レベルの量子化、復号化処理を行なうので
あれば、前記電力算出器１０と乗算器１５とは不要であ
る。

８１１図は本発明第五の実施例における分析側の構成を
示すブロック図である。第１１図に示す分析側に於いて
第１図に示す第１の実施例と同一の構成のものは同一の
記号が付されておシ、これらに関する詳細な説明は省略
する。

また第五の実施例における合成側は第１図（均に示す第
１の実施例における合成側と同一の構成であるので、こ
れについても詳細な説明は省略する。

第１１図に示す第５の実施例は入力音声信号のスペクト
ル包絡情報をメタ／マツチング手段により伝送するに当
）、 ｌ）入力音声信号を分析して得られるＬＰＣ係数と最も
スペクトル距離の小さな標準パタンと、２番目にスペク
トル距離の小さな標準パタンとの２種類の標準パタン候
補を予備的に選択し、２）前記選択された２種類の標準
パタン候補の各々を用い、て、各々独立に前述の第１の
実施例に於ける残差波形の算出、フィルタ係数推定等の
一連の分析処理を実行し、更に本来、合成側で実行され
る音声再生処理を実行する。

３）災に２種類の予備的に選択された標準パタン候補に
対応する２種類の再生音声各々と入力音声とのＳ／Ｎ比
を測定する。

４）前記Ｓ／Ｎ比の良好な標準パタン候補を標準パタン
と決定する。

ことによシ、残差励振型ボコーダに於いて、よ）適切な
パタンマツチングを行なうものである。

Ａ／Ｄコンバータｌは出力をＬＰＣ分析器２および波形
メモリ２９へ出力する。ＬＰＣ分析器２は分析したＬＰ
Ｃ係数を量子化／復号化器２５へ出力する。量子化／復
号化器２５Ｖｉ例えば第１２図に示す構成であシ、量子
化／復号化器３に補助ラベルレジスタ１２０１を追加し
て構成されるものである。以下、第１２図を用いて量子
化／復号化器２５を説明する。パタン照合プロセッサｔ
ｏｏｔはＬＰＣ係数が入力されると、最小距離レジスタ
１００４を経験的に知られている前記（′４式に示すＤ
ｉｊの最大値よシも大きな値ＤＯに初期設定する。

更にラベルレジスタ１００５と補助ラベルレジスタ１２
０１を例えば’４０９６”　に初期設定する。次にパタ
ン照合プロセッサ１００１は標準パタンに付されたラベ
ルｌｌ０１に相等するスタート番地０＊１０＝０　（０
＊ｌ　ＯのｌＯはＬＰＣの次数１０に相等する）を標準
パタンメモリ１００２へ、ＬＰＧ係数α１に対応するス
ペクトル感度Ｗｌを指定する番地０をスペクトル感度メ
モリ１００３へ出力し、スペクトル距離りを１Ｏｌｌに
設定する。次にパタン照合プロセッサｔｏｏｔは標準パ
タンメモリ１００２よシ出力されるラベル１ｌＯＮの標
準パタンのα１（＠（前記（４式に於いてＰｌ（′ゝに
相等する）とスペクトル感度メモリ１００３よシ出力さ
れるスペクトル感度Ｗ１と、ＬＰＣ分析器２よシ供給さ
れたＬＰＣ係数の第１番目の係数α１（１）（前記（り
弐に於いてＰｌ（′ゝに相等する）とから、 Ｄ＝Ｗｌ（α１（０）−α、（ｔ）　、　ｚを算出する
。次にパタン照合プロセッサ１００１は標準パタンメモ
リ１００２に出力している番地データをインクリメント
し、即ち０＋ｌ＝１とし、更にスペクトル感度メモリ１
００３へ出力している番地データをインクリメントし、
即ち０＋１＝１とし、α２．Ｗ２を入力する。パタン照
合プロセッサｌＯｌは前記求めたＤにＷ２（α２（０）
−α、（ｔ）　、　’；ｔで算出される量を加算し Ｉ）＝Ｗｌ（αＩＩ）−ａ”）２＋Ｗ２（ａ！”−ａ２
”）　２を求める。以下同様にパタン照合プロセッサ１
００１は標準パタンメモリ１００２へ番地データを２，
３゜４、・・・１０と次々に、スペクトル感度メモリ１
００３へ番地データを２．　３，４．・・・１０と次々
に与えを算出する。

（３）式で与えられるＤは標準パタンα（０）と入力Ｌ
ＰＣ係数データα（ｆ）との距離Ｄｏ！である。

次にパタン照合プロセッサ１００１は最小距離レジスタ
１００４に記憶されているデータＤＯと前記Ｄｏｘとを
比較し、Ｄｏ）Ｄｏｔの場合には、最小距離レジスタ１
００４１ｃＤｏとして］）ｏｉを再設定し。

更にラベルレジスタ１００５にラベルＩＩｏｌを示す＋
１０１１を再設定する。次にパタン照合プロセッサ１ｏ
ｏｔは、ラベルレジスタ１００５に記憶されていた”４
０９６”　　を補助ラベルレジスタ１２０１へ出力する
。Ｄｏ＜ＤｏＩの場合にはパタン照合プロセッサ１００
１は最小距離レジ、’＝ｌ　１００４とラベルレジスタ
１００５とに対する再設定は実施しない。ＤＯ＝＝ＤＯ
ｔの場合は、前記再設定は実、施しても、しなくともよ
い。

次４Ｃパタン照合プロセッサ１００１は標準／くタンに
付されたラベルｌ１ＩＩｌに相等するスタート番地ｔ＊
ｔ　ｏ＝ｔ　ｏを標準メタ／メモリ１００２へ、ＬＰＣ
係数αＩＫ対応するスペクトル感度Ｗｌを指定する番地
ｌＯＭをスペクトル感度メモリ１００３へ出力し、スペ
クトル距離りを濶０１に設定する。

更にパタン照合プロセッサｔｏｏｔはラベル１１１の標
準パタンのα１　と前記のＷｌと前記のαｌ　とからＤ
＝Ｗｔ（α１−αｌ）　を算出する。次にパタン照合プ
ロセッサｔｏｏｔは標準パタンメモリ１００２へ供給す
る番地データを１１，１２．・・・。

２０と次々に与え、スペクトル感度メモリ１００３へ供
給する番地データを１，２．・・・ｌＯｌと次々と与え
て と入力ＬＰＣ係数データａ　との距離Ｄｘｔである。

次にパタン照合プロセッサ１００１は最小距離レジスタ
１００４に記憶されているデータＤｏと前記Ｄｌｌとを
比較し適宜、最小距離レジスタ１００５とラベルレジス
タ１００５とを書替え、更にラベルレジスタ１００５の
内容を補助ラベルレジスタ１２０１へ退避する。

以下、次々にラベル”　２　”、　　”　３　ｍ、−、
”４０９５”の標準パタンとの照合を実施する。

パタン照合プロセッサ１００１は必要に応じてラベルレ
ジスタｔｏｏｓ又は補助ラベルレジスタ１２０１の内容
を符号化データとして多重化器２６へ出力し、ラベルレ
ジスタ１００５又は補助ラベルレジスタ１２０１の内容
に対応する標準パタンデータをＬＰＣ逆フィルタ４とＬ
ＰＧ合成フィルタ１６とへ出力する。

量子化／復号化器７は残差波形低域周波数成分を量子化
してこれを多重化器２６に送出するとともに、これを復
号化したデータをフィルタ係数推定器（１）８と高域再
生フィルタ１４とに供給する。

フィルタ係数推定器（１）８は推定フィルタ係数を量子
化器９へ出力する。量子化器９は前記係数を量子化し多
重化器２６と復号化器２８とへ供給する。

復号化器２８は量子化されたフィルタ係数を復号化し乗
算器１５へ出力する。電力算出器１０は残差波形を入力
し分析フレームごとの短時間平均音声電力を算出し、こ
れを量子化器１１と量子化／復号化器１７とへ出力する
。量子化器１１は短時間平均音声電力を量子化し多重化
器２６と復号化器２８とへ出力する。復号化器２８は短
時間平均電力を復号化し乗算器１５へ出力する。

高域再生フィ゛ルタ１４は量子化／復号化器７よシ供給
された残差波形低域周波数成分から高域を再生し、乗算
器１５へ出力する。乗算器１５は前記波形に短時間平均
音声電力との乗算を実施してＬＰＣ合成フィルタ１６へ
出力する。ＬＰＣ合成フィルタ１６は音声を再生しＳ／
Ｎ比算出器３゜へ出力する。波形メモリ２９はＳ／Ｎ比
算出器３０へ入力音声波形を出力する。Ｓ／Ｎ比算出器
３０は再生音声波形と入力音声波形との差の波形（以下
「誤差波形」と云う）を求め、これの電力ＰＮを算出す
る。更に入力音声波形の電力Ｐ！を算出し、Ｓ／Ｎ比即
ちＰＮ／ＰＩを算出し多重化器２６へ出力する。

以上のＳＮ算出処理は前述のラベルレジスタ１００５の
内容と補助ラベルレジスタ１００４の内容とについて各
々１回づつ実行される。多重化器２６はラベルレジスタ
１００５の内容に関するＳｌＮ比と補助ラベルレジスタ
１２０１の内容に関するＳ／Ｎ比とを比較し、Ｓ／Ｎ比
の良好なラベルと前記ラベルに対応するフィルタ係数等
を合成側へ出力する。

熱論Ｓ／Ｎ比を算出する代シに誤差波形の電力を判定パ
ラメータ、に利用しても本発明は実施できる。又、量子
化／復号化器２５は補助ラベルレジスタを高々１ケ有し
ているが必ずしも１ケに限定されない。更にフィルタ係
数推定器（１）８はフィルタ係数推定器１２）　１８又
はフィルタ係数推定器（３）１９と置換し得る。

なお、第１〜第５の実施例においてパタンマツチングの
パラメータとしてαパラメータを使用していたが、これ
はにパラメータ、ＬＳＰパラメータ等でも実施し得るこ
とは明らかである。

〔発明の効果〕

以上説明した如く本発明によれば、スペクトル包絡情報
をパタンマッチングネ段によシ伝送する手段を有し、且
つ、高域周波数成分再生手段を分析側に備えた残差励振
型ボコーダにおいて、残差波形低域周波数成分のダウン
サンプル値を零レベルサンプルの内挿を介して基準サン
プリング変換標本系列としたサンプルを利用しかつ非線
形回路を利用することなく高域再生フィルタのタップ係
数を推定する手段を備えて入力音声信号の分析ならびに
合成を図ることによシ、大幅なＲＥＬＰ音の改善がきわ
めて安定かつ確実に図れる残差励振型ボコーダが実現で
きるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１区内は本発明第一の実施例における分析側の構成を
示すブロック図、第１図（ハ）は合成側の構成を示すブ
ロック図、第２図［ａ）は第１図四、（Ｂ）に示す本発
明第一の実施例において入力音声信号の残差波形を基本
サンプリング周波数でサンプリングした残差波形の一例
を示す残差波形基本サンプル標本図、第２図（ｂ）は残
差波形の低域周波数成分をダウンサンプリング周波数で
サンプリングしたダウンサンプルの一例を示すダウンサ
ンプル標本図、第２図１ｃ）は第２図（ｂ）に示す残差
波形低域周波数成分のダウンサンプル標本に対し基準サ
ンプリング周波数に対応する基準サンプリング変換を実
施した残差波形低域周波数成分の基準サンプリング変換
標本系列、第３図は第１区内に示す第一の実施例におけ
る分析側のフィルタ係数推定器（１）８の構成を詳細に
示すブロック図、第４図書は本発明の第二の実施例にお
ける分析側の構成を示すブロック図、第５図は第４図に
示す本発明の第二の実施例におけるフィルタ係数推定器
（２３）ｇの構成を詳細式示すブロック図、第６回向は
本発明第三の実施例における分析側の構成を示すブロッ
ク図、第６図ｔＢｌは合成側の構成を示すブロック図、
第７と帥 図狼宕揖６回向に示す本発明の第三の実施例の分８図Ｋ
ｌ、　（Ｂｌは本発明の第四の実施例における分析１１
１１１Ａ）および合成側（Ｂ）の構成を示すブロック図
、第９図（５）、（Ｂ）は第８回内の第四の実施例にお
ける分析側において形成する高域再生フィルタ予測係数
特性図内およびその同一電力スペクトルによる三角形包
絡分布変換特性図（均、第１０図は第１回向に示す第１
の実施例における分析側の量子化／復号化器３の構成を
詳細に示すブロック図、第１１図は本発明箱５の実施例
における分析側の構成を示すブロック図、第１２図は第
１１図に示す第５の実施例における分析側の量子化／復
号化器２５の構成を詳細に示すブロック図である。 １・・・・・・Ａ／Ｄコンバータ、２・・・・・・ＬＰ
Ｃ分析器、３・・・・・・量子化／復号化器、４・・・
・・・ＬＰＣ逆フィルタ、５−−−−・・ＬＰＦ、６−
・・・−・ダウンサンプラ、７・・・・・・量子化／復
号化器、８・・・・・・フィルタ係数推定器（１）、　
　９・・・・・・量子化器、ｌＯ・・・・・・電力算出
器、１１・・・・・・量子化器、１２・・・・・・多重
化器、１）・・・・・・多重分離・復号化器、１４・・
・・・・高域再生フィルタ、１５・・・・・・乗算器、
１６・・・・・・ＬＰＣ合成フィルタ、１７・・・・・
・Ｄ／Ａコンバータ、１８・・・・・・フィルタ係数推
定器（２１，１９・・・・・・フィルタ係数推定器（３
）、２０・・・・・・係数再生器＋１）、２１・・・・
・・高域再生フィルタ、２２・・・・・・フィルタ係数
推定器（４）、２３・°°・・°係数再生器１２１．２
４・・・・・・高域再生フィルタ、２５・・・・・・量
子化／復号化器、２６・・・・・・多重化器、２７・・
・・・・復号化器、２８・・・−・・復号化器、２９・
・・・・・波形メモリ、３０・・・・・・Ｓ／Ｎ比算出
器、８１・・・・・・トランスバーサルフィルタ、８２
・・・・・・減’ＪＥ！、８３・・・・・・電力算出・
器、１８１−’・・・相互相関回路、１８２・・・・・
・自己相関回路、１８３・・・・・・最大値検索回路、
１００１・・・・・・パタン照合プロセッサ、１００２
・・・・・・標準パタンメモリ、１００３・・・・・・
スペクトル感度メモ１ハ　１００４・・・・・・最小距
離レジスタ、１００５・・・・・・２ベルレジスタ、１
２０１・・・・・・補助ラヘルレジスタ。 ￥７＠ 亨り固 事／ρ口 ／″ψ　　　　　　／２ρ／　　　　　　１ｐａｊ卒ｌ
ｚ回

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. （１）入力音声信号のスペクトル包絡特性を予じめ準備
   した標準パタンと照合し、標準パタンに付されたラベル
   をスペクトル包絡特性を示す情報として分析側から合成
   側へ伝送する手段を有する残差励振型ボコーダであって
   、予め設定する基準サンプリング周波数による残差波形
   の基準サンプリング値と前記基準サンプリング周波数を
   予め設定する割合で減周したダウンサンプリング周波数
   による残差波形低周波数成分のダウンサンプル値間に前
   記基準サンプリング周波数のタイミングで零レベルの内
   挿点を設定しつつ形成する残差波形低域周波数成分の基
   準サンプリング変換標本系列にもとづき、かつ非線形回
   路を介することなく合成側に備えるべきトランスバーサ
   ル型の高域再生フィルタの係数を推定する高域再生フィ
   ルタ係数推定手段を備えて成ることを特徴とする残差励
   振型ボコーダ。
2. （２）前記高域再生フィルタ係数手段によって行なわれ
   る高域再生フィルタ係数の推定が合成側に備えるべき高
   域再生フィルタの出力と前記入力音声信号の残差波形と
   の差を最小ならしめるように連続的に係数を変化せしめ
   つつ最適インパルス応答を得るときの係数として求める
   フォワード（ｆｏｒｗａｒｄ）的係数設定手法によるも
   のであることを特徴とする特許請求範囲第（１）項記載
   の残差励振型ボコーダ。
3. （３）前記高域再生フィルタ係数推定手段による高域再
   生フィルタの推定係数をこれとほぼ等価なインパルスレ
   スポンスをもつ位相線型フィルタ係数として変換し出力
   することを特徴とする特許請求範囲第（１）項記載の残
   差励振型ボコーダ。
4. （４）前記高域再生フィルタ係数推定手段による高域再
   生フィルタの推定係数をこれとほぼ同一の電力スペクト
   ルを有しかつエネルギー中心位置の不変な三角波包絡配
   列の推定係数に変換して出力することを特徴とする特許
   請求範囲第（１）項記載の残差励振型ボコーダ。
5. （５）入力音声信号のスペクトル包絡特性を予じめ準備
   した標準パタンと照合し、複数のパタン候補を予備的に
   選択し、各パタン候補についてそれぞれ合成側に備える
   べきトランスバーサル型の高域再生フィルタの係数を分
   析側で推定し、更に、各パタン候補に対応する入力音声
   信号と合成音声信号とのＳ／Ｎ比を求め、最もＳ／Ｎ比
   のよいパタン候補に付されたラベルをスペクトル包絡特
   性を示す情報として分析側から合成側へ伝送する手段を
   有する残差励振型ボコーダであって、予じめ設定する基
   準サンプリング周波数による残差波形の基準サンプリン
   グ値と前記基準サンプリング周波数を予め設定する割合
   で減周したダウンサンプリング周波数による残差波形低
   域周波数成分のダウンサンプル値間に前記基準サンプリ
   ング周波数のタイミングで零レベルの内挿点を設定しつ
   つ形成する残差波形低域周波数成分の基準サンプリング
   変換標本系列にもとづきかつ非線形回路を介することな
   く合成側に備えるべきトランスバーサル型の高域再生フ
   ィルタの係数を推定する高域再生フィルタ係数推定手段
   を備えて成ることを特徴とする残差励振型ボコーダ。
6. （６）前記高域再生フィルタ係数手段によって行なわれ
   る高域再生フィルタ係数の推定が合成側に備えるべき高
   域再生フィルタの出力と前記入力音声信号の残差波形と
   の差を最小ならしめるように連続的に係数を変化せしめ
   つつ最適インパルス応答を得るときの係数として求める
   フォワード（ｆｏｒｗａｒｄ）的係数設定手法によるも
   のであることを特徴とする特許請求範囲第（５）項記載
   の残差励振型ボコーダ。
7. （７）前記高域再生フィルタ係数推定手段による高域再
   生フィルタの推定係数をこれとほぼ等価なインパルスレ
   スポンスをもつ位相線型フィルタ係数として変換し出力
   することを特徴とする特許請求範囲第（５）項記載の残
   差励振型ボコーダ。
8. （８）前記高域再生フィルタ係数推定手段による高域再
   生フィルタの推定係数をこれとほぼ同一の電力スペクト
   ルを有しかつエネルギー中心位置の不変な三角波包絡配
   列の推定係数に変換して出力することを特徴とする特許
   請求範囲第（５）項記載の残差励振型ボコーダ。