JPH07120160B2 - 擬似音声発生装置 - Google Patents
擬似音声発生装置Info
- Publication number
- JPH07120160B2 JPH07120160B2 JP61090780A JP9078086A JPH07120160B2 JP H07120160 B2 JPH07120160 B2 JP H07120160B2 JP 61090780 A JP61090780 A JP 61090780A JP 9078086 A JP9078086 A JP 9078086A JP H07120160 B2 JPH07120160 B2 JP H07120160B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- signal
- characteristic
- circuit
- amplitude
- random number
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Catching Or Destruction (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 「産業上の利用分野」 この発明は、例えば高能率音声符号化方式の基本性能を
客観的に評価する場合に、実際の音声信号の代りに用い
られ、音声信号の物理特性を圧縮表現した擬似音声を発
生する擬似音声発生装置に関するものである。
客観的に評価する場合に、実際の音声信号の代りに用い
られ、音声信号の物理特性を圧縮表現した擬似音声を発
生する擬似音声発生装置に関するものである。
「従来の技術」 従来、この種の装置では、音声信号の物理特性を長時間
平均特性のみで近似していた。例えば、文献（CCITT,Re
commendation P51,Red book Vol.V,1985−1988）では、
擬似音声の満たすべき特性として、周波数特性、瞬時振
幅特性及び波形包絡特性が長時間的に実際の音声信号の
それに近ければ良いとしている。
平均特性のみで近似していた。例えば、文献（CCITT,Re
commendation P51,Red book Vol.V,1985−1988）では、
擬似音声の満たすべき特性として、周波数特性、瞬時振
幅特性及び波形包絡特性が長時間的に実際の音声信号の
それに近ければ良いとしている。
しかしながら、現在の音声信号の周波数特性は、発生者
や発生内容等によって大きく異なり、時間的にも時々刻
々と変化するものである。また、音声信号の基本周波数
（声の高さ）特性は、男性と女性では大きく異なり、そ
の時間変化特性は上昇あるいは下降を繰り返し一定では
ない。さらに、有声音区間では、瞬時振幅特性だけでは
音声の特性を表現できず、信号波形の立ち上がり特性
（ピーク係数特性）も重要な音声信号を表わす特徴量で
ある。従って、擬似音声信号の発生にあたってはこれら
の点を十分考慮する必要があり、音声の物理特性を長時
間特性のみで規定していたこれまでの擬似音声信号を用
いて各種伝送機器の特性を測定した場合には、実際の音
声信号を用いた結果とかけ離れた値が得られる危険性が
ある。特に、音声信号の特徴を短時間毎に適応的に利用
した高能率音声符号化装置を評価する場合、従来の擬似
音声信号を用いると前記影響が大きいと考えられる。
や発生内容等によって大きく異なり、時間的にも時々刻
々と変化するものである。また、音声信号の基本周波数
（声の高さ）特性は、男性と女性では大きく異なり、そ
の時間変化特性は上昇あるいは下降を繰り返し一定では
ない。さらに、有声音区間では、瞬時振幅特性だけでは
音声の特性を表現できず、信号波形の立ち上がり特性
（ピーク係数特性）も重要な音声信号を表わす特徴量で
ある。従って、擬似音声信号の発生にあたってはこれら
の点を十分考慮する必要があり、音声の物理特性を長時
間特性のみで規定していたこれまでの擬似音声信号を用
いて各種伝送機器の特性を測定した場合には、実際の音
声信号を用いた結果とかけ離れた値が得られる危険性が
ある。特に、音声信号の特徴を短時間毎に適応的に利用
した高能率音声符号化装置を評価する場合、従来の擬似
音声信号を用いると前記影響が大きいと考えられる。
この発明の目的は、以上の欠点を解決するために、実際
の音声信号の物理特性により近い特性を有する電気信号
を簡単に発生する擬似音声発生装置を提供することにあ
る。
の音声信号の物理特性により近い特性を有する電気信号
を簡単に発生する擬似音声発生装置を提供することにあ
る。
「問題点を解決するための手段」 この発明は、先に説明した従来の擬似音声で具備されて
いなかった音声信号のスペクトル包絡特性の多様性（個
人性と音韻性）、基本周波数特性（男女の別と時間変化
特性）、ピーク係数特性、信号区間長と休止区間長及び
有声区間と無声区間の比率を考慮し、物理的特性が実際
の音声信号により近い電気信号を小規模のハードウエア
で実現する。
いなかった音声信号のスペクトル包絡特性の多様性（個
人性と音韻性）、基本周波数特性（男女の別と時間変化
特性）、ピーク係数特性、信号区間長と休止区間長及び
有声区間と無声区間の比率を考慮し、物理的特性が実際
の音声信号により近い電気信号を小規模のハードウエア
で実現する。
この発明によれば乱数発生回路からの乱数列により信号
／休止区間長発生回路が駆動され、音声信号の統計的性
質に応じた信号区間長と無音区間長とを生成する。その
信号区間長ごとにその前後に周波数上昇部及び周波数下
降部を有する基本周波数変化特性が基本周波数発生回路
で発生され、その発生された変化特性に応じて周波数が
変化する基本周波数信号が有声音信号発生回路で発生さ
れる。その基本周波数信号と乱数列とが有声音区間か無
声音区間かに応じて有声／無声判定回路から出力され
る。また前記信号区間長ごとにその前後に振幅上昇部及
び振幅下降部をもつ振幅変化特性が振幅特性発生回路で
発生され、その振幅変化特性をもつ振幅が前記有声／無
声判定回路の出力に乗算されて駆動音源信号が作られて
音声合成回路へ供給される。一方複数の音声特徴パラメ
ータが記憶された特徴パラメータメモリが一定周期で乱
数列によりランダムに読み出され、その読み出された特
徴パラメータにより前記音声合成回路の特性が制御され
て擬似音声信号が出力される。
／休止区間長発生回路が駆動され、音声信号の統計的性
質に応じた信号区間長と無音区間長とを生成する。その
信号区間長ごとにその前後に周波数上昇部及び周波数下
降部を有する基本周波数変化特性が基本周波数発生回路
で発生され、その発生された変化特性に応じて周波数が
変化する基本周波数信号が有声音信号発生回路で発生さ
れる。その基本周波数信号と乱数列とが有声音区間か無
声音区間かに応じて有声／無声判定回路から出力され
る。また前記信号区間長ごとにその前後に振幅上昇部及
び振幅下降部をもつ振幅変化特性が振幅特性発生回路で
発生され、その振幅変化特性をもつ振幅が前記有声／無
声判定回路の出力に乗算されて駆動音源信号が作られて
音声合成回路へ供給される。一方複数の音声特徴パラメ
ータが記憶された特徴パラメータメモリが一定周期で乱
数列によりランダムに読み出され、その読み出された特
徴パラメータにより前記音声合成回路の特性が制御され
て擬似音声信号が出力される。
「実施例」 第１図はこの発明の実施例を示し、乱数発生器11から例
えばＭ系列のような乱数列が発生され、この乱数列によ
り信号／休止区間長発生回路12が駆動制御され、またこ
の乱数列により特徴パラメータメモリ13が一定周期ごと
にランダムに読み出される。この特徴パラメータメモリ
13に記憶する特徴パラメータは例えば音声信号をいわゆ
るベクトル量子化する際の各ベクトルを示す特徴パラメ
ータを用いることができる。すなわち、発声者、男女、
発声内容の各種のもが含まれた音声母集団についてその
自己相関係数を求め、その各フレームをベクトルとし、
そのベクトルの集合から例えば128種類の重心ベクトル
（基準ベクトル）を求め、通常はその入力音声の各フレ
ームの各ベクトルを重心ベクトル何れかに量子化する
が、このベクトル量子化のための基準ベクトル、つまり
ベクトル量子化のためのコードブックが特徴パラメータ
メモリ13に記憶される。なお必要に応じて前記基準ベク
トルはＫパラメータに変換されてメモリ13に記憶され
る。この特徴パラメータメモリ13内の例えば32個の基準
ベクトルが乱数発生回路11からの乱数列によりランダム
に読み出されることになる。
えばＭ系列のような乱数列が発生され、この乱数列によ
り信号／休止区間長発生回路12が駆動制御され、またこ
の乱数列により特徴パラメータメモリ13が一定周期ごと
にランダムに読み出される。この特徴パラメータメモリ
13に記憶する特徴パラメータは例えば音声信号をいわゆ
るベクトル量子化する際の各ベクトルを示す特徴パラメ
ータを用いることができる。すなわち、発声者、男女、
発声内容の各種のもが含まれた音声母集団についてその
自己相関係数を求め、その各フレームをベクトルとし、
そのベクトルの集合から例えば128種類の重心ベクトル
（基準ベクトル）を求め、通常はその入力音声の各フレ
ームの各ベクトルを重心ベクトル何れかに量子化する
が、このベクトル量子化のための基準ベクトル、つまり
ベクトル量子化のためのコードブックが特徴パラメータ
メモリ13に記憶される。なお必要に応じて前記基準ベク
トルはＫパラメータに変換されてメモリ13に記憶され
る。この特徴パラメータメモリ13内の例えば32個の基準
ベクトルが乱数発生回路11からの乱数列によりランダム
に読み出されることになる。
特徴パラメータメモリ13から一定周期ごとにランダムに
読み出された特徴パラメータは必要に応じて、補間回路
14で補間され、その補間された特徴パラメータにより音
声合成回路15が制御され、つまり音声合成回路15の合成
フィルタのフィルタ係数が設定される。
読み出された特徴パラメータは必要に応じて、補間回路
14で補間され、その補間された特徴パラメータにより音
声合成回路15が制御され、つまり音声合成回路15の合成
フィルタのフィルタ係数が設定される。
信号／休止区間長発生回路12から信号区間長Ｔと休止区
間長Ｐとが音声信号の統計分析結果を参考にして例えば
（１）式と（２）式で求められる。
間長Ｐとが音声信号の統計分析結果を参考にして例えば
（１）式と（２）式で求められる。
Ｔ＝−｛log（１−ｘ）｝/Bts （１） Ｐ＝−｛log（１−ｘ）−0.2Ats｝/Ats （２） ここで、ｘは0.1の一様乱数、BtsとAtsはそれぞれ信号
区間及び休止区間定数でBts＝1/Tpb、Ats＝1/（Ptb−0.
2）、TpbとPtbはそれぞれ実際の会話音声信号の平均的
発話時間長と休止時間長を示し、それぞれ通常0.98と1.
30が用いられる。
区間及び休止区間定数でBts＝1/Tpb、Ats＝1/（Ptb−0.
2）、TpbとPtbはそれぞれ実際の会話音声信号の平均的
発話時間長と休止時間長を示し、それぞれ通常0.98と1.
30が用いられる。
信号／休止区間長発生回路12で発生された信号区間Ｔに
より、基本周波数特性発生回路16が駆動され、その間基
本周波数の時間的な変化特性が、基本周波数特性発生回
路16で発生される。その基本周波数変化特性に応じて有
声音信号発生回路17からその基本周波数の駆動音源信号
が発生される。基本周波数特性発生回路16の基本周波数
変化特性の基本は「台形」とし、一信号区間の前後に周
波数上昇部（有声音区間の２割）及び下降部（有声音区
間の５割）を設け、上昇部の始点Fsは（３）式で与え
る。
より、基本周波数特性発生回路16が駆動され、その間基
本周波数の時間的な変化特性が、基本周波数特性発生回
路16で発生される。その基本周波数変化特性に応じて有
声音信号発生回路17からその基本周波数の駆動音源信号
が発生される。基本周波数特性発生回路16の基本周波数
変化特性の基本は「台形」とし、一信号区間の前後に周
波数上昇部（有声音区間の２割）及び下降部（有声音区
間の５割）を設け、上昇部の始点Fsは（３）式で与え
る。
Fs＝Fc−1.3Ak （３） ここで、Akは基本周波数変化定数でAk＝（Bf/2）（VkT/
Tpb）、Fcは中心基本周波数で、一例では男性と女性の
平均的基本周波数（Fc＝125Hzと250Hz）を一信号区間毎
にランダムに用いる。Bfは基本周波数変動幅を示し、一
例では120Hzが用いられる。Vkは有声音区間と無声音区
間の比率で、一例では0.3程度となる。この有声音区間
と無声音区間の判定は、音声スペクトルの概形を表わす
Ｋパラメータの１次（K1）等を補間回路14の出力より得
て用いて有声／無声判定回路18で行い、一信号区間
（Ｔ）の中では無声音区間を有声音区間の前部に集中さ
せることにより実際の音声信号の特性に近づけることが
できる。
Tpb）、Fcは中心基本周波数で、一例では男性と女性の
平均的基本周波数（Fc＝125Hzと250Hz）を一信号区間毎
にランダムに用いる。Bfは基本周波数変動幅を示し、一
例では120Hzが用いられる。Vkは有声音区間と無声音区
間の比率で、一例では0.3程度となる。この有声音区間
と無声音区間の判定は、音声スペクトルの概形を表わす
Ｋパラメータの１次（K1）等を補間回路14の出力より得
て用いて有声／無声判定回路18で行い、一信号区間
（Ｔ）の中では無声音区間を有声音区間の前部に集中さ
せることにより実際の音声信号の特性に近づけることが
できる。
有声音信号発生回路17からの有声音区間の駆動音源信号
は、立ち上がり特性を考慮して第２図に示すような基本
周期20の変形三角波やローゼンベルグ（Rosenberg）波
等が利用できる。一例では、ピークの下降点位置21を前
後にランダム振動させることで、より実際の音声信号の
音源信号波形に近づけている。これらの定数は音声信号
の統計的分析結果によっている。前述したように立てば
Ｋパラメータの１次（K1）により有声／無声判定回路18
において、有声音と判定されると有声音信号発生回路17
からの駆動音源信号が乗算回路22へ出力され、無声音と
判定されると、乱数発生回路11よりの乱数列が低域強調
回路23を通じて乗算回路22へ出力される。なお、実際の
音声信号の基本周波数特性と振幅特性とはかなり強い相
関関係にある事実から、振幅の時間変化特性は基本周波
数変化特性と相似形することによって、能率良く実際の
音声信号の特性を模擬することができる。従って信号／
休止区間長発生回路12の出力によりその信号区間Ｔの
間、振幅特設発生回路24が駆動され、これより基本周波
数特性発生回路16と同様な特性出力が振幅特性補正回路
25へ供給され、振幅補正回路25では補間回路14からのＫ
パラメータ等を用いて振幅の補正を行い、この補正後の
振幅特性と有声／無声信号とを乗算回路22にて乗算し、
その出力を音声合成回路15の駆動音源信号とする。この
ようにして音声合成回路15から擬似音声信号が得られ、
その擬似音声信号はディジタル信号のまま出力端子26へ
出力され、又はDA変換器より、低域通過フィルタ28を順
次通過してアナログ音声信号として出力端子29へ出力さ
れる。
は、立ち上がり特性を考慮して第２図に示すような基本
周期20の変形三角波やローゼンベルグ（Rosenberg）波
等が利用できる。一例では、ピークの下降点位置21を前
後にランダム振動させることで、より実際の音声信号の
音源信号波形に近づけている。これらの定数は音声信号
の統計的分析結果によっている。前述したように立てば
Ｋパラメータの１次（K1）により有声／無声判定回路18
において、有声音と判定されると有声音信号発生回路17
からの駆動音源信号が乗算回路22へ出力され、無声音と
判定されると、乱数発生回路11よりの乱数列が低域強調
回路23を通じて乗算回路22へ出力される。なお、実際の
音声信号の基本周波数特性と振幅特性とはかなり強い相
関関係にある事実から、振幅の時間変化特性は基本周波
数変化特性と相似形することによって、能率良く実際の
音声信号の特性を模擬することができる。従って信号／
休止区間長発生回路12の出力によりその信号区間Ｔの
間、振幅特設発生回路24が駆動され、これより基本周波
数特性発生回路16と同様な特性出力が振幅特性補正回路
25へ供給され、振幅補正回路25では補間回路14からのＫ
パラメータ等を用いて振幅の補正を行い、この補正後の
振幅特性と有声／無声信号とを乗算回路22にて乗算し、
その出力を音声合成回路15の駆動音源信号とする。この
ようにして音声合成回路15から擬似音声信号が得られ、
その擬似音声信号はディジタル信号のまま出力端子26へ
出力され、又はDA変換器より、低域通過フィルタ28を順
次通過してアナログ音声信号として出力端子29へ出力さ
れる。
以上の手順によって得られる駆動音源信号の振幅特性と
基本周波数特性の一例を第３図A,Bに示す。
基本周波数特性の一例を第３図A,Bに示す。
音声合成回路15は、一例では、PARCOR型音声合成器やLS
P型音声合成器を使用する。特徴パラメータメモリ13に
は、各合成方式に応じてＫパラメータやLSPパラメータ
を数種類から数十種類（一例では32種類）程度蓄積して
おけばよいので、メモリ容量は数十から数百ワード程度
と非常に少なく装置の小型化に適している。この特徴パ
ラメータの抽出は、あらかじめ多数話者の発声した多量
の音声信号からベクトル量子化や主成分分析等の技術を
利用して能率良く行うことが可能である。
P型音声合成器を使用する。特徴パラメータメモリ13に
は、各合成方式に応じてＫパラメータやLSPパラメータ
を数種類から数十種類（一例では32種類）程度蓄積して
おけばよいので、メモリ容量は数十から数百ワード程度
と非常に少なく装置の小型化に適している。この特徴パ
ラメータの抽出は、あらかじめ多数話者の発声した多量
の音声信号からベクトル量子化や主成分分析等の技術を
利用して能率良く行うことが可能である。
「発明の効果」 第４図A,Bに従来装置、発明装置でそれぞれ得られる擬
似音声信号の波形と、スペクトル特性をそれぞれ示し、
第４図Ｃに実際の音声信号の波形とスペクトル特性を示
す。この３者を比較すると、この発明装置により得られ
る擬似音声信号の方が従来装置により得られるものより
も実際の音声信号い近いことが理解される。
似音声信号の波形と、スペクトル特性をそれぞれ示し、
第４図Ｃに実際の音声信号の波形とスペクトル特性を示
す。この３者を比較すると、この発明装置により得られ
る擬似音声信号の方が従来装置により得られるものより
も実際の音声信号い近いことが理解される。
この発明による改善効果の一例を第５図に示した。この
例は、この発明装置と従来装置で得られる擬似音声信号
を用いて、現実の高能率音声符号化装置（PCM,ADPCM,AP
CAB）の性能評価を行った結果である。評価に用いた客
観尺度は、信号スペクトルの包絡歪を表わすLPCケプス
トラム距離尺度と、波形歪を表わすセグメンタルSNRで
ある。第５図の縦軸は、実際の音声信号と擬似音声信号
を用いた場合との評価結果の誤差を示し、この値が小さ
い程擬似音声信号の性能が高いといえる。この例から、
従来装置を用いるよりもこの発明装置を用いた方が、実
際の音声信号に近い評価結果が得られることが明らかで
ある。
例は、この発明装置と従来装置で得られる擬似音声信号
を用いて、現実の高能率音声符号化装置（PCM,ADPCM,AP
CAB）の性能評価を行った結果である。評価に用いた客
観尺度は、信号スペクトルの包絡歪を表わすLPCケプス
トラム距離尺度と、波形歪を表わすセグメンタルSNRで
ある。第５図の縦軸は、実際の音声信号と擬似音声信号
を用いた場合との評価結果の誤差を示し、この値が小さ
い程擬似音声信号の性能が高いといえる。この例から、
従来装置を用いるよりもこの発明装置を用いた方が、実
際の音声信号に近い評価結果が得られることが明らかで
ある。
以上説明したように、この発明によればより実際の音声
信号に近い物理特性を有する電気信号を小規模のハード
ウエアで簡単に実現できるために次の利点がある。
信号に近い物理特性を有する電気信号を小規模のハード
ウエアで簡単に実現できるために次の利点がある。
（１） 各種伝送装置の特性試験を実施する時のテスト
信号として利用できる。テスト信号の物理特性が実際の
音声信号に近く、性能良く圧縮されているために、測定
精度が良くしかも短時間で能率良く伝送装置の歪等が測
定でき、このようなテスト信号として有益である。
信号として利用できる。テスト信号の物理特性が実際の
音声信号に近く、性能良く圧縮されているために、測定
精度が良くしかも短時間で能率良く伝送装置の歪等が測
定でき、このようなテスト信号として有益である。
（２） 同様な理由から、高能率音声符号化装置、反響
制御装置、音声検出装置等の音声信号の伝送装置の評
価、保守、設計あるいは評価法の標準化等に有益であ
る。
制御装置、音声検出装置等の音声信号の伝送装置の評
価、保守、設計あるいは評価法の標準化等に有益であ
る。
第１図はこの発明装置の一実施例を示す構成図、第２図
はこの発明装置の有声音区間に用いる駆動音源信号の一
例を示す図、第３図はこの発明装置に用いる駆動音源信
号の振幅特性と基本周波数特性の一例を示す図、第４図
はこの発明装置と従来装置で得られる擬似音声信号、実
際の音声信号の各一例を示す図、第５図は、この発明装
置を用いた場合の改善効果の一例を示す図である。
はこの発明装置の有声音区間に用いる駆動音源信号の一
例を示す図、第３図はこの発明装置に用いる駆動音源信
号の振幅特性と基本周波数特性の一例を示す図、第４図
はこの発明装置と従来装置で得られる擬似音声信号、実
際の音声信号の各一例を示す図、第５図は、この発明装
置を用いた場合の改善効果の一例を示す図である。
Claims (1)
- 【請求項１】乱数発生回路と、 その乱数発生回路からの乱数列により駆動され、音声信
号の統計的性質に応じた信号区間長と無音区間長とを生
成する信号／休止区間長発生回路と、その信号／休止区
間長発生回路で生成された各信号区間長ごとにその前後
に周波数上昇部及び周波数下降部を有する基本周波数変
化特性を発生する基本周波数発生回路と、 その基本周波数発生回路で発生された変化特性に応じて
周波数が変化する基本周波数信号を発生する有声音信号
発生回路と、 その有声音信号発生回路よりの基本周波数信号と上記乱
数発生回路よりの乱数列との何れかを有声音区間か無声
音区間かに応じて出力する有声／無声判定回路と、 上記信号／休止区間長発生回路で生成された各信号区間
長ごとにその前後に振幅上昇部及び振幅下降部を有する
振幅変化特性を発生する振幅特性発生回路と、 複数の音声特徴パラメータを記憶し、上記乱数発生回路
からの乱数列により一定周期ごとにランダムに読み出さ
れる特徴パラメータメモリと、 その特徴パラメータメモリの読み出し出力に応じて振幅
補正され、上記振幅特性発生回路で生成された振幅特性
をもつ振幅と上記有声／無声判定回路の出力とを乗算す
る乗算回路と、 その乗算回路の出力が音源駆動信号として入力され、上
記特徴パラメータメモリから読み出された特徴パラメー
タにより制御され、擬似音声信号を出力する音声合成回
路とを具備する擬似音声発生装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61090780A JPH07120160B2 (ja) | 1986-04-18 | 1986-04-18 | 擬似音声発生装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61090780A JPH07120160B2 (ja) | 1986-04-18 | 1986-04-18 | 擬似音声発生装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS62246100A JPS62246100A (ja) | 1987-10-27 |
| JPH07120160B2 true JPH07120160B2 (ja) | 1995-12-20 |
Family
ID=14008116
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61090780A Expired - Fee Related JPH07120160B2 (ja) | 1986-04-18 | 1986-04-18 | 擬似音声発生装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07120160B2 (ja) |
-
1986
- 1986-04-18 JP JP61090780A patent/JPH07120160B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS62246100A (ja) | 1987-10-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3321156B2 (ja) | 音声の動作特性検出 | |
| JP5772739B2 (ja) | 音声処理装置 | |
| KR100421160B1 (ko) | 낮은비트율의코딩을위한적응필터및필터링방법 | |
| US4791670A (en) | Method of and device for speech signal coding and decoding by vector quantization techniques | |
| US20100217584A1 (en) | Speech analysis device, speech analysis and synthesis device, correction rule information generation device, speech analysis system, speech analysis method, correction rule information generation method, and program | |
| KR19990080416A (ko) | 스펙트로-템포럴 자기상관을 사용한 피치결정시스템 및 방법 | |
| JPH02249000A (ja) | 音声符号化方式 | |
| WO1994019790A1 (en) | Method for generating a spectral noise weighting filter for use in a speech coder | |
| US6125344A (en) | Pitch modification method by glottal closure interval extrapolation | |
| US5839098A (en) | Speech coder methods and systems | |
| KR0155315B1 (ko) | Lsp를 이용한 celp보코더의 피치 검색방법 | |
| WO2004072951A1 (en) | Multiple speech synthesizer using pitch alteration method | |
| JPH07199997A (ja) | 音声信号の処理システムにおける音声信号の処理方法およびその処理における処理時間の短縮方法 | |
| JPH07120160B2 (ja) | 擬似音声発生装置 | |
| JPH03119398A (ja) | 音声分析合成方法 | |
| JPH04116700A (ja) | 音声分析・合成装置 | |
| JP2899024B2 (ja) | ベクトル量子化方法 | |
| KR100205060B1 (ko) | 정규 펄스 여기 방식을 이용한 celp 보코더의 피치검색 방법 | |
| JPS5850357B2 (ja) | 音声分析合成装置 | |
| JPH0229236B2 (ja) | ||
| JPS61128299A (ja) | 音声処理装置 | |
| Yaacob | Linear predictive coding analysis and synthesis of speech using MATLAB | |
| JPH01257999A (ja) | 音声信号符号化復号化方法及び音声信号符号化装置 | |
| JPH01315800A (ja) | 線形予測型音声分析合成装置 | |
| JPH08160993A (ja) | 音声分析合成器 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |