JP3483958B2 - 広帯域音声復元装置及び広帯域音声復元方法及び音声伝送システム及び音声伝送方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、帯域制限された狭帯
域音声信号や、狭帯域音声信号を符号化した狭帯域音声
符号から広帯域の音声信号を復元する広帯域音声復元装
置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】狭帯域音声信号の一例として、現在の電
話音声がある。電話システムでは音声信号は約３００Ｈ
ｚから３．４ＫＨｚの帯域に制限されて伝送されてお
り、帯域制限がない場合に比べると、貧弱で籠った感じ
の音質となっている。高品質化するためには広帯域の音
声信号を伝送できる電話システムを構築することが考え
られるが、多くの時間と経費が必要である。

【０００３】電話帯域に制限された狭帯域音声から広帯
域音声信号を復元する広帯域音声復元方法として考えら
れた従来のものに、特開平６−１１８９９５号がある。

【０００４】特開平６−１１８９９５号は、狭帯域音声
信号をＬＰＣ分析してスペクトルパラメータを算出し、
このスペクトルパラメータを狭帯域符号帳を用いてベク
トル量子化する。そして、狭帯域符号帳と対応づけて学
習した広帯域符号帳を用いて広帯域のスペクトルパラメ
ータを復号する。このスペクトルパラメータを用いてＬ
ＰＣ合成処理を行い、仮の広帯域音声信号を得る。狭帯
域音声信号をアップサンプリングしたものに、仮の広帯
域音声信号から狭帯域音声信号以外の帯域成分を抽出し
て加算することで、最終的な広帯域音声信号を生成す
る。なお、広帯域のＬＰＣ合成処理を行う場合には、広
帯域の音源信号が必要となるが、この音源信号の生成方
法については具体的に開示されていない。

【０００５】特開平６−１１８９９５号と同じ構成を持
ち、広帯域の音源信号生成について開示されている文献
として、文献１「コードブックマッピングによる狭帯域
音声から広帯域音声の復元」電子情報通信学会、信学技
報SP93-61 (1993-08) がある。

【０００６】この文献１では、広帯域の音源生成方法と
して２つの方法が開示されている。第１の方法は、狭帯
域音声を分析して得られたピッチとパワーを用いて、同
業者間では一般的な方法によって音源生成を行う。すな
わち、有声音ではピッチ周期で繰り返すインパルス列、
無声音では白色雑音を生成し、パワーによってその振幅
を決定する。なお文献１では、音質改善のために幾つか
の後処理を行っている。３００Ｈｚ以下の低域を復元す
る場合には、復元帯域のパワー不足を補うために低域復
元音のパワーを低数倍する。３．４Ｈｚから７．３ＫＨ
ｚの高域を復元する場合には、インパルス列を音源とし
たことによって発生するパルス的な音を軽減するために
パルスをつぶすようにｃｏｓｉｎｅ関数をかける。

【０００７】第２の方法は、狭帯域音声信号のスペクト
ルパラメータをベクトル量子化し、得られた符号に対応
する狭帯域の代表波形素片と高域の代表波形素片を選択
する。そして、この２つの波形素片に対して以下の処理
を行う。波形素片の有声無声を判定し、有声音の場合に
は狭帯域音声信号を分析して得られたピッチに同期して
前記波形素片を重ね合わせる。無声音の場合には、波形
素片のランダムな位置から必要な長さの信号を切り出
す。狭帯域波形素片から上記処理によって生成された信
号と狭帯域スペクトルパラメータを用いて合成された合
成音と狭帯域音声のパワー比を算出する。そして、高域
波形素片から上記処理によって生成された信号と広帯域
のスペクトルパラメータを用いて合成音を生成し、これ
に前記パワー比を乗ずることで高域の復元信号を得る。

【０００８】利用分野が異なるが、音源信号の帯域を広
げる別の方法として、文献２「 A 2.4Kbps High−Qauli
ty Speech Coder 」IEEE International Conference on
Acoustics, Speech, and Signal Processing vol.1, S
9.5, pp. 589-592 (1991.5)に開示されているものがあ
る。

【０００９】文献２は、電話帯域音声を高能率に符号化
し、復号化する方式に関するもので、符号化する際の音
源の情報量を削減するために、０Ｈｚから３．４ＫＨｚ
の音源信号を長周期予測分析し、長周期予測係数と長周
期予測残差信号に分離する。０Ｈｚから３．４ＫＨｚの
長周期予測残差信号を０Ｈｚから１ＫＨｚに帯域制限し
て符号化を行う。そして、復号化する際に帯域制限され
た長周期予測残差信号から３．４ＫＨｚまでの電話帯域
の長周期予測残差信号を生成した後、長周期合成処理を
行って音源信号を復元するものである。長周期予測残差
信号の復元は、０Ｈｚから１ＫＨｚの成分を持つ信号を
８ＫＨｚのサンプリング周波数にアップサンプリングし
た後、４サンプル間隔で残し、それ以外を零にすること
で行っている。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】上記の従来法には、以
下に述べる課題がある。特開平６−１１８９９５号と、
別の文献ではあるが、その具体的実用例を開示している
文献１では、大別して次の４つの課題、つまり音源振幅
推定、音源生成方法、スペクトルパラメータ推定法、通
信系への適用に関する課題がある。まず、第１の音源振
幅推定に関して説明する。文献１の第１の音源生成方法
を用いる場合、復元音の合成に用いるパワーについて
は、狭帯域音声を分析して得られたパワー値をそのま
ま、もしくは定数倍して用いているが、狭帯域のスペク
トルパラメータと推定された広帯域のスペクトルパラメ
ータでは合成フィルタの利得が異なるので、同一の音源
振幅を与えても得られる合成音の振幅が異なって来る。
この差異がフレーム毎に変化するため、音源振幅、つま
りパワー値を定数倍する事では、正しい振幅を持った広
帯域音声は復元されない課題がある。また、文献１の第
２の音源生成方法を用いる場合、狭帯域合成音を生成し
て狭帯域音声とのパワー比を算出して、高域合成音に乗
じているが、２つの波形素片に対して複雑な処理を実行
する事が必要となる課題がある。

【００１１】つぎに、第２の音源生成方法に関して説明
する。文献１の第１の音源生成方法を用いる場合、ピッ
チとパワーという僅かな情報だけで広帯域音源信号の生
成を行うので、様々に変化する本来の広帯域音源を十分
に推定する事はできない。この結果、ｃｏｓｉｎｅ関数
によってパルス的な音の軽減を行っているが、完全にパ
ルス的な音の抑圧はできず、音質が不自然となる課題が
ある。また、話者毎に大きく性質が異なる有声音源を１
つの固定音源で表現する事に無理があるため、話者によ
って音質が劣化する課題がある。文献１の第２の音源生
成方法を用いる場合、スペクトルパラメータのベクトル
量子化結果の符号に対応する代表波形素片を用いている
が、本来スペクトルパラメータは声道の形状に依存し、
音源波形は声帯の振動の仕方に依存するものであるの
で、両者の間に強い対応関係は無い。音源波形は、むし
ろ話者に依存する所が大きい。従って、適切な音源が選
択されない課題がある。

【００１２】文献１中に記載されている様に、この第２
の音源生成法を用いた場合には、有声音であるにもかか
わらず無声音の波形素片を選択したり、逆に無声音であ
るにもかかわらず有声音の波形素片を選択してしまう場
合があり、そのまま合成を行うと品質劣化を起こす課題
がある。この事を回避するために、その部分でのパワー
比を強制的に０としているが、この結果、復元された高
域の振幅が部分的に０となってしまい別の品質劣化を起
こす課題がある。更に、どちらの音源生成法において
も、有声無声判定、ピッチ抽出誤りが起こった場合の品
質劣化が避けられないという課題がある。特に、雑音が
重畳した狭帯域音声信号に対して適用した場合に、判定
誤り、抽出誤りが増大し、大きな劣化が起こる課題があ
る。また、有声音と無声音の２つのモードしかないた
め、中間的な性質を持つ音源が十分表現できず、有声音
と無声音の境界部分において品質劣化が起こる課題があ
る。

【００１３】つぎに第３のスペクトルパラメータ推定方
法に関して説明する。特開平６−１１８９９５号と文献
１では、２つの符号帳を利用したベクトル量子化と逆量
子化を行っているが、符号帳を蓄積しておくメモリが必
要である事、量子化処理のための多くの演算量が必要で
ある事が課題である。また、雑音、無声音、有声音の区
別はパワーによってしやすく、かつそれらの区別によっ
て狭帯域のスペクトルパラメータと広帯域のスペクトル
パラメータの対応関係は変化する。しかしながら、何れ
の場合も、スペクトルパラメータとパワーを独立に扱っ
ているので、広帯域のスペクトルパラメータの推定にパ
ワーに関する情報が反映されていない。このため、狭帯
域のスペクトルの形状が類似していれば、パワーの大小
に関係なく、同様な広帯域スペクトルが推定されてしま
う課題がある。

【００１４】最後に第４の通信系への適用に関して説明
する。特開平６−１１８９９５号と文献１の方法を通信
系へ適用する場合、受信した音声符号から狭帯域合成音
を復号した後、この狭帯域合成音を再分析して広帯域音
声信号を復元する事となるが、スペクトルパラメータと
音源情報が分離・符号化されて伝送されてくる場合に
は、その音声符号を直接利用して広帯域音声信号を復元
する方が効率的と考えられる。つまり、特開平６−１１
８９９５号と文献１の方法は再分析が必要である点で非
効率である課題がある。また、合成と再分析を行って得
られるパラメータには、合成時の補間や分析時の窓掛等
による歪が重畳しており、広帯域音声の品質劣化もあ
る。

【００１５】この他、特開平６−１１８９９５号と文献
１では、一般に合成音の雑音感の低減や了解性の改善の
ために導入される信号加工処理を付加していないため、
復元された広帯域音声信号の音質が不足する場合にその
改善をする事ができない課題がある。また、通信系へ適
用する場合、狭帯域合成音に対して信号加工処理が適用
されることがあり、加工された狭帯域音声信号と加工さ
れていない広帯域音声信号を重畳するために、両者の音
質の連続性が悪くなる課題がある。

【００１６】文献２の方法では、０Ｈｚから１ＫＨｚを
狭帯域、０Ｈｚから３．４ＫＨｚを広帯域と考えれば、
広帯域の音源信号推定を行っていることになるが、前記
した通りこの方式は広帯域の音声信号を入力とし、これ
を分析して得たパラメータを符号化し、復号化して広帯
域合成音を得るものであり、狭帯域の音声信号、または
狭帯域の音声信号から抽出されたパラメータから広帯域
の音声信号を復元する方法を開示したものではない。

【００１７】この発明は、かかる課題を解決するために
なされたものであり、狭帯域音声からより正しい振幅を
持った広帯域音声信号を復元する広帯域音声復元装置を
実現する事を目的としている。また、比較的簡単な処理
の広帯域音源振幅の推定処理を持った広帯域音声復元装
置を実現する事を目的としている。更に、話者に依存性
が少なく、有声無声境界付近でも良好な広帯域音源を推
定し、安定で自然な音質の広帯域音声を復元する広帯域
音声復元装置を実現する事を目的としている。また、雑
音が重畳した狭帯域音声信号に対して起こりがちな有声
無声判定誤りやピッチ抽出誤りの影響の少ない広帯域音
声復元装置を実現する事を目的としている。更に、通信
系へ適用した場合に、再分析を行わずに効率良く広帯域
音声の復元を行う広帯域音声復元装置を実現する事を目
的としている。更に、復元された広帯域音声信号の音質
が不足する場合にその改善を可能とし、狭帯域合成音に
対して信号加工処理が適用される場合に、加工された狭
帯域連続性が良い広帯域音声信号が得られる広帯域音声
復元装置を実現する事を目的としている。

【００１８】

【課題を解決するための手段】この発明に係る広帯域音
声復元装置は、狭帯域音声信号を分析して狭帯域スペク
トルパラメータと狭帯域音源信号を得る分析手段と、こ
の狭帯域スペクトルパラメータを用いて広帯域スペクト
ルパラメータを推定するスペクトル推定手段と、狭帯域
音源信号を用い広帯域音源信号を推定する広帯域音源推
定手段と、この推定された広帯域スペクトルパラメータ
と広帯域音源信号とから広帯域音声信号を生成する合成
手段を備えた。

【００１９】また更に、広帯域音源推定手段として、入
力の狭帯域音源信号の各サンプル間隔中に所定の零値を
挿入する零詰手段を用いた。

【００２０】また、広帯域音源推定手段は、入力の狭帯
域音源信号を分析して狭帯域適応音源符号と狭帯域駆動
音源信号を得る音源分析手段と、この狭帯域適応音源符
号を用いて広帯域適応音源信号を推定する適応音源推定
手段と、狭帯域駆動音源信号を用いて広帯域駆動音源信
号を推定する駆動音源推定手段と、この推定された広帯
域適応音源信号と広帯域駆動音源信号とから広帯域音源
信号を生成する加算手段とで構成した。

【００２１】または、広帯域音源推定手段は、入力の狭
帯域音源信号を分析して狭帯域長周期予測符号と狭帯域
長周期予測残差信号を得る音源分析手段と、この狭帯域
長周期予測残差信号を用いて広帯域長周期予測残差信号
を推定する長周期予測残差推定手段と、狭帯域長周期予
測符号を用いて広帯域長周期予測符号を推定する広帯域
長周期予測符号推定手段と、これら推定された広帯域長
周期予測残差信号と広帯域長周期予測符号とから広帯域
音源信号を合成する長周期合成手段とで構成した。

【００２２】本発明の他の広帯域音声復元装置は、狭帯
域音声信号を分析して狭帯域スペクトルパラメータと狭
帯域振幅情報とを得る分析手段と、この狭帯域スペクト
ルパラメータと狭帯域振幅情報を用いて少なくとも広帯
域スペクトルパラメータまたは広帯域振幅情報を推定す
るスペクトル推定手段と、これら推定された広帯域スペ
クトルパラメータと広帯域振幅情報または広帯域音源信
号とから広帯域音声信号を生成する合成手段を備えた。

【００２３】または、狭帯域音声信号を用いて広帯域音
声信号を推定する広帯域推定手段と、推定された広帯域
音声信号に対してポストフィルタリングを行うポストフ
ィルタ手段を備えた。

【００２４】または、狭帯域音声信号を分析して狭帯域
スペクトルパラメータを得る分析手段と、狭帯域スペク
トルパラメータをそのまま広帯域スペクトルパラメータ
として用いて広帯域スペクトルパラメータを出力するス
ペクトル推定手段と、この出力された広帯域スペクトル
パラメータから広帯域音声信号を生成する合成手段を備
えた。

【００２５】または、狭帯域音声信号を分析して狭帯域
スペクトルパラメータを得る分析手段と、狭帯域スペク
トルパラメータを必要に応じて別領域に変換し、変形を
行い、スペクトルパラメータの領域に逆変換して広帯域
スペクトルパラメータを出力するスペクトル推定手段
と、この出力された広帯域スペクトルパラメータから広
帯域音声信号を生成する合成手段を備えた。

【００２６】本発明の他の広帯域音声復元装置は、狭帯
域音声符号から広帯域スペクトルパラメータを推定する
スペクトル復号手段と、この推定された広帯域スペクト
ルパラメータから広帯域音声信号を生成する合成手段を
備えた。

【００２７】または、狭帯域音声符号から分離された狭
帯域スペクトル符号を用いて広帯域スペクトルパラメー
タを推定するスペクトル復号手段と、狭帯域音声符号か
ら分離された狭帯域音源符号を用いて広帯域音源信号を
推定する広帯域音源復号手段と、この推定された広帯域
スペクトルパラメータと広帯域音源信号とから広帯域音
声信号を生成する合成手段を備えた。

【００２８】また更に、広帯域音源復号手段として、狭
帯域音源符号から復元した狭帯域音源信号の各サンプル
間隔中に所定の零値を挿入する零詰手段を用いた。

【００２９】または、広帯域音源復号手段は、入力の狭
帯域音声符号から分離した狭帯域適応音源符号を用いて
広帯域適応音源信号を推定する広帯域適応音源復号手段
と、入力の狭帯域音声符号から分離した狭帯域駆動音源
符号を用いて広帯域駆動音源信号を推定する広帯域駆動
音源復号手段と、これらの推定された広帯域適応音源信
号と広帯域駆動音源信号とから広帯域音源信号を生成す
る加算手段とで構成した。

【００３０】または、広帯域音源復号手段は、入力の狭
帯域音声符号から分離した狭帯域長周期予測符号を用い
て広帯域長周期予測符号を推定する広帯域長周期予測符
号復号手段と、入力の狭帯域音声符号から分離した狭帯
域長周期予測残差符号を用いて広帯域長周期予測残差信
号を推定する広帯域長周期予測残差復号手段と、これら
推定された広帯域長周期予測符号と広帯域長周期予測残
差信号とから広帯域音源信号を生成する加算手段とで構
成した。

【００３１】または、狭帯域音声符号から分離された狭
帯域音源符号を用いて狭帯域振幅情報を推定する狭帯域
振幅情報復号手段と、狭帯域音声符号から分離された狭
帯域スペクトル符号と狭帯域振幅情報を用いて少なくと
も広帯域スペクトルパラメータまたは広帯域振幅情報を
推定するスペクトル復号手段と、この推定された広帯域
スペクトルパラメータと必要に応じて広帯域振幅情報ま
たは広帯域音源信号とから広帯域音声信号を生成する合
成手段を備えた。

【００３２】または、狭帯域音声符号を用いて広帯域音
声信号を推定する広帯域音声復号手段と、この復号し推
定された広帯域音声信号に対してポストフィルタリング
を行うポストフィルタ手段を備えた。

【００３３】

【作用】本発明における広帯域音声復元装置は、狭帯域
スペクトルパラメータを用いて推定した広帯域スペクト
ルパラメータと、狭帯域音源信号を用いて推定した広帯
域音源信号とから広帯域音声信号が合成される。

【００３４】また、狭帯域音源信号の各サンプル間に所
定個ずつの零を挿入する事で広帯域音源信号が生成さ
れ、これと推定した広帯域スペクトルとを用いて広帯域
音声信号が合成される。

【００３５】また、広帯域音源信号の推定にあたって
は、入力の狭帯域音源信号を分析して狭帯域適応音源符
号と狭帯域駆動音源信号が算出され、この狭帯域適応音
源符号を用いて推定した広帯域適応音源信号と、狭帯域
駆動音源を用いて推定した広帯域駆動音源信号とを加算
して広帯域音源信号とした。これと推定した広帯域スペ
クトルとを用いて広帯域音声信号が合成される。

【００３６】また、他の広帯域音源信号の推定のやり方
として、入力狭帯域音源信号を分析して狭帯域長周期予
測符号と狭帯域長周期残差信号が算出され、狭帯域長周
期予測符号を用いて推定した広帯域長周期予測符号と、
狭帯域長周期残差信号を用いて推定した広帯域長周期残
差信号とを用いて広帯域音源信号とした。これと推定し
た広帯域スペクトルとを用いて広帯域音声信号が合成さ
れる。

【００３７】また、本発明における他の広帯域音声復元
装置は、狭帯域音声信号を分析して狭帯域スペクトルパ
ラメータと狭帯域振幅情報と狭帯域音源信号が算出さ
れ、狭帯域スペクトルパラメータと狭帯域振幅情報を用
いて広帯域スペクトルパラメータと広帯域振幅情報のい
ずれかまたはその両方が推定される。その後、これらの
信号と狭帯域音源信号から推定された広帯域音源信号と
で広帯域音声信号が合成される。

【００３８】また、本発明における他の広帯域音声復元
装置は、狭帯域音声信号を用いて推定した広帯域音声信
号にポストフィルタリングが行われ、主として、高域特
性が加工される。

【００３９】また、本発明における他の広帯域音声復元
装置は、狭帯域スペクトルパラメータの特性を全域に伸
張して広帯域スペクトルパラメータとして用いて広帯域
音声信号が合成される。

【００４０】また、本発明における他の広帯域音声復元
装置は、狭帯域スペクトルパラメータの特定次数までを
用い、これを対応するスペクトルパラメータに逆変換す
る事で広帯域スペクトルパラメータを得、これを用いて
広帯域音声信号が合成される。

【００４１】また、本発明における他の広帯域音声復元
装置は、狭帯域音声符号を用いて狭帯域合成音の生成と
広帯域音声信号の推定を行い、狭帯域合成音をアップサ
ンプリングした信号または狭帯域合成音に、前記広帯域
音声信号の狭帯域合成音以外の主として高域の帯域の成
分を抽出した信号を加算して広帯域音声信号が合成され
る。

【００４２】また、本発明における他の広帯域音声復元
装置は、狭帯域スペクトル符号を用いて推定した広帯域
スペクトルパラメータと、狭帯域音源符号を用いて推定
した広帯域音源信号とを用いて広帯域音声信号が合成さ
れる。

【００４３】また、更に、広帯域音源復号手段により、
狭帯域音源符号を用いて復号した狭帯域音源の各サンプ
ル間に所定個ずつの零値を挿入する事で広帯域音源信号
が生成され、これと推定した広帯域スペクトルとを用い
て広帯域音声信号が合成される。

【００４４】また、本発明における他の広帯域音源復号
手段により、狭帯域適応音源符号を用いて推定した広帯
域適応音源信号と、狭帯域駆動音源信号から推定した広
帯域駆動音源信号が加算されて広帯域音源信号が生成さ
れる。これと推定した広帯域スペクトルとを用いて広帯
域音声信号が合成される。

【００４５】また、本発明における他の広帯域音源復号
手段により、狭帯域音源符号を用いて推定した広帯域長
周期予測符号と、狭帯域長周期予測残差信号から推定さ
れた広帯域長周期残差信号とから広帯域音源信号が合成
される。これと推定した広帯域スペクトルとを用いて広
帯域音声信号が合成される。

【００４６】また、本発明における他の広帯域音声復元
装置は、狭帯域スペクトル符号と狭帯域振幅情報を用い
て広帯域スペクトルパラメータと広帯域振幅情報のいず
れかまたはその両方が推定される。その後、これらの情
報と狭帯域音源信号から推定された広帯域音源信号とで
広帯域音声信号が合成される。

【００４７】また、本発明における他の広帯域音声復元
装置は、狭帯域音声符号を用いて推定した広帯域音声信
号にポストフィルタリングが行われ、主として高域特性
が加工される。

【００４８】

【実施例】

実施例１．本発明の一実施例を図に基づいて説明する。
本実施例は、主として広帯域音源信号の生成をより正し
い形で復元する構成と動作を説明するものである。図１
は本発明の実施例１の広帯域音声復元装置の構成図であ
る。図において、１は入力の狭帯域音声信号、２は分析
手段、３はスペクトル分析手段、４は狭帯域スペクトル
パラメータ、５は逆フィルタ、６は狭帯域音源信号、７
は広帯域スペクトル推定手段、８はベクトル量子化手
段、９は狭帯域スペクトル符号帳、１０はスペクトル符
号、１１は逆量子化手段、１２は広帯域スペクトル符号
帳、１３は広帯域スペクトルパラメータである。１４は
本実施例での重要な新規構成要素である広帯域音源推定
手段、１５はその具体例としての零詰手段、１６は広帯
域音源信号、１７は合成手段としての合成フィルタ、１
８は帯域フィルタ、１９はアップサンプリング手段、２
０は広帯域音声信号である。また、図２は、零詰手段１
５の処理を説明する信号説明図である。

【００４９】以下、図１と図２を用いて本発明の実施例
１の動作について説明する。まず、例えば８ＫＨｚでサ
ンプリングされ、３００Ｈｚから３．４ＫＨｚの電話帯
域に制限された狭帯域音声信号１が分析手段２とアップ
サンプリング手段１９に入力される。分析手段２内のス
ペクトル分析手段３は、狭帯域音声信号１を分析して狭
帯域スペクトルパラメータ４を算出し、分析手段２内の
逆フィルタ５と広帯域スペクトル推定手段７内に出力す
る。なお、狭帯域スペクトルパラメータ４としては、線
形予測係数、ＬＳＰ、ＰＡＲＣＯＲ係数、ケプストラム
等様々なものが適用可能である。逆フィルタ５は、狭帯
域スペクトルパラメータ４を用いて狭帯域音声信号１を
逆フィルタリングし、得られた狭帯域音源信号６を広帯
域音源推定手段１４内に出力する。

【００５０】広帯域スペクトル推定手段７内のベクトル
量子化手段８は、狭帯域スペクトル符号帳９を用いて前
記狭帯域スペクトルパラメータ４をベクトル量子化し、
得られたスペクトル符号１０を広帯域スペクトル推定手
段７内の逆量子化手段１１に出力する。逆量子化手段１
１は、広帯域スペクトル符号帳１２を用いてスペクトル
符号１０を逆量子化し、得られた広帯域スペクトルパラ
メータ１３を合成フィルタ１７に出力する。なお、この
広帯域スペクトル推定手段７内の処理は、文献１と同様
であり、狭帯域スペクトル符号帳９と広帯域スペクトル
符号帳１２の生成法や、ベクトル量子化の方法に関する
詳細な説明を省略する。

【００５１】本実施例の重要部分である広帯域音源推定
手段１４内の零詰手段１５は、狭帯域音源信号６の各サ
ンプル値間にＭ−１サンプルずつ零を挿入し、得られた
Ｍ倍のサンプル数の信号を広帯域音源信号１６として合
成フィルタ１７に出力する。ここで、Ｍは、復元する広
帯域音声信号のサンプリング周波数を、狭帯域音声信号
のサンプリング周波数で除した値であり、この実施例で
は、Ｍが２の場合について説明する。図２（ａ）は、Ｎ
サンプルの狭帯域音源信号６である。この信号に対し
て、零詰手段１５による零詰め処理を行うと、Ｍ−１サ
ンプル、つまり１サンプルずつの零が各サンプル間に挿
入されて、図２（ｂ）に示す２Ｎサンプルの広帯域音源
信号１６が得られる。Ｍが２の零詰め処理を行うと、広
帯域音声信号のサンプリング周波数の半分の周波数、つ
まり４ＫＨｚを中心にして、０Ｈｚから４ＫＨｚと対称
のスペクトルが４ＫＨｚから８ＫＨｚに復元される。

【００５２】合成フィルタ１７は、広帯域スペクトルパ
ラメータ１３を用いて広帯域音源信号１６に合成フィル
タ処理を行い仮の広帯域音声信号を生成する。帯域フィ
ルタ１８は、この仮の広帯域音声信号に対して、帯域通
過フィルタ処理を行い、狭帯域音声の成分の存在する帯
域以外の成分を抽出する。広帯域音声信号の帯域が０Ｈ
ｚから７．３ＫＨｚの場合、０Ｈｚから３００Ｈｚと
３．４ＫＨｚから７．３ＫＨｚの成分が抽出される。ア
ップサンプリング手段１９は、狭帯域音声信号１をＭ倍
にアップサンプリングする。アップサンプリングによっ
て生成される信号は、サンプリング周波数が広帯域音声
信号２０と同じで、狭帯域音声信号１と同じ狭帯域成分
を持つものである。そして、帯域フィルタ１８の出力と
アップサンプリング手段１９の出力を加算して広帯域音
声信号２０を生成する。

【００５３】本来狭帯域音源信号と広帯域音源信号は、
同一の発声器官から生成された音源信号の特徴を反映し
ているので、ピッチ周波数の高調波成分の強さ、高調波
成分間の雑音的成分の強さ等の音源信号の特徴において
相関がある。つまり、狭帯域音源信号がピッチ周波数の
高調波成分が強い規則的な特徴を持っている場合には、
広帯域音源信号も同様にピッチ周波数の高調波成分が強
い規則的な特徴を持っているし、逆に狭帯域音源信号が
雑音的な成分が強い特徴を持っている場合には、広帯域
音源信号も同様に雑音的な成分が強い特徴を持ってい
る。この実施例の様に広帯域音源推定手段を構成する事
により、低域の０〜４ＫＨｚの狭帯域音源信号と同様の
特徴を持つ０〜８ＫＨｚの広帯域音源信号を生成する事
ができるので、話者に依存性が少なく、安定で自然な音
質の広帯域音声を復元することができる効果がある。ま
た、従来例のように有声無声判定やピッチ抽出が必要な
く、本構成により自ずと中間的な性質の音源も表現でき
るので、雑音が重畳した狭帯域音声信号に対して起こり
がちな有声無声判定誤りやピッチ抽出誤りの影響がな
く、有声無声境界付近でも良好な広帯域音源を推定する
ことができ、安定で自然な音質の広帯域音声を復元する
ことができる効果がある。

【００５４】実施例２．図３は本発明の実施例２の広帯
域音声復元装置における音源推定手段１４の構成図であ
る。図において新規な部分は、２１の音源分析手段、２
２の狭帯域適応符号帳、２３の歪最小化手段、２４の狭
帯域駆動音源信号、２５の狭帯域適応ラグ長、２６の狭
帯域適応ゲイン、２７の広帯域駆動音源推定手段、２８
の零詰手段、２９の広帯域駆動音源信号、３０の広帯域
適応音源推定手段、３１の広帯域適応音源符号帳、３２
の広帯域適応音源信号、３３の広帯域適応ラグ長、３４
の広帯域適応ゲインである。全体構成は、図１と同じで
あるので、構成の記載と図３以外の部分の動作の説明を
省略する。本構成によれば、広帯域音源信号が更により
よく復元できる。

【００５５】以下、図３を用いて本発明の一実施例の動
作について説明する。狭帯域音源信号６が広帯域音源推
定手段１４内の音源分析手段２１に入力される。音源分
析手段２１内の狭帯域適応符号帳２２には、過去の狭帯
域音源信号６が記憶されており、後述する歪最小化手段
２３が順次出力するラグ長に従って、ラグ長が整数値で
ある場合には記憶してある過去の狭帯域音源信号６をこ
のラグ長で繰り返して得られる信号を出力する。ラグ長
が非整数値である場合には、文献３「 Pitch Predictor
s ｗith High Temporal Resolution 」IEEE Internatio
nal Conference on Acoustics, Speech, and Signal Pr
ocessing vol.2, S12.6, pp.661-664 (1990.4) に記載
されているようにポリフェイズフィルタ出力により信号
を生成し、出力する。出力する信号の長さは、現在の狭
帯域音源信号６と同じ長さである。

【００５６】図４に、狭帯域適応符号帳２２内に記憶さ
れている過去の狭帯域音源信号６と、入力されたラグ長
に従って出力される信号の例を示す。図において、横軸
は時間で矢印方向に時間が経過することを示す。（Ａ
１），（Ｂ１）は従って音源信号の時間的な長さを示
し、（Ａ２），（Ｂ２）は２０〜１２８等、出力される
時間に対して正規化されたラグ長を示し、（Ａ３），
（Ｂ３）は出力される音源信号の例を示す。図４（ａ）
は出力信号の長さがラグ長より短い場合を示し、その場
合にはラグ長の最初から出力信号時間Ｔ１の長さの音源
信号（Ａ３）を過去の音源信号に引続いて出力する。ラ
グ長が出力する信号の長さよりもＴ２のように短い時に
は、図４（ｂ）に示す様に複数回同じ音源信号（Ｂ３）
を繰り返して過去の音源信号に続いて出力する。

【００５７】歪最小化手段２３は、前記狭帯域適応符号
帳２２に対して複数のラグ長の値を順次出力し、各ラグ
長に対して狭帯域適応符号帳２２が出力した信号にゲイ
ンを乗じた信号と狭帯域音源信号６との歪が最小になる
ようにそのゲインを決定していく。そして、全てのラグ
長に中で歪を最小にするものを選択し、狭帯域適応ラグ
長２５として広帯域適応音源推定手段３０に出力する。
また、その時のゲインの値を狭帯域適応ゲイン２６とし
て広帯域適応音源推定手段３０に出力し、狭帯域適応符
号帳２２が出力した信号に狭帯域適応ゲイン２６を乗じ
た信号と狭帯域音源信号６の誤差信号を狭帯域駆動音源
信号２４として広帯域駆動音源推定手段２７に出力す
る。なお、歪最小化手段２３内でのゲインの決定方法と
しては、一般に知られているラグランジュの未定係数法
を用いる事ができる。即ち歪最小化手段２３は、狭帯域
音源信号６と狭帯域適応符号帳２２出力を入力とし、狭
帯域適応音源符号である歪最小のラグ長２５とゲイン２
６と、誤差信号の狭帯域駆動音源信号２４を出力する。

【００５８】広帯域駆動音源推定手段２７内の零詰手段
２８は、狭帯域駆動音源信号２４の各サンプル値間にＭ
−１サンプルずつ零を挿入し、得られたＭ倍のサンプル
数の信号を広帯域駆動音源信号２９として出力する。こ
こで、Ｍは、復元する広帯域音声信号のサンプリング周
波数を、狭帯域音声信号のサンプリング周波数で除した
値であり、零を挿入する動作は前記零詰手段１５と同じ
である。

【００５９】広帯域適応音源推定手段３０内では、まず
狭帯域適応ラグ長２５をＭ倍して広帯域適応ラグ長３３
とし、狭帯域適応ゲイン２６をｇ倍して広帯域適応ゲイ
ン３４とする。ｇを１とすると最終的に得られる広帯域
音源信号１６のピッチ周期性が狭帯域音源信号６と同等
となり、１から小さくしていくにつれて狭帯域音源信号
６に比べてピッチ周期性が弱くなっていく。実際の音声
を観察すると、周波数が高い部分ほどピッチ周期性が弱
くなっていく場合がおおいので、高域を復元する場合に
ｇを１より小さい値に設定するとより高品質な広帯域音
声が復元できる。広帯域適応音源推定手段３０内の広帯
域適応音源符号帳３１には、過去の広帯域音源信号１６
が記憶されており、この信号を前記広帯域適応ラグ長３
３で繰り返して得られる信号を出力する。そして広帯域
適応音源推定手段３０内でこの信号を前記広帯域適応ゲ
イン３４で乗算して、広帯域適応音源信号３２として出
力する。最後に広帯域駆動音源信号２９と広帯域適応音
源信号３２を加算して、広帯域音源信号１６として出力
する。

【００６０】この様に構成する事により、狭帯域音源信
号の持つピッチ周期性の強さや変動に関する特徴が、狭
帯域適応ラグ長２５と狭帯域適応ゲイン２６によって良
好に表現され、広帯域音源信号に反映されるので、様々
に変化する音源を十分に推定でき、パルス的な音もな
く、良好な音質の広帯域音声を復元することができる効
果がある。また、話者によらずに適切な音源が推定でき
る効果がある。広帯域適応音源信号３２において、広帯
域適応ラグ長３３によって決まる基本周波数とその高調
波成分の周波数が、正しく整数倍の位置に並ぶので、最
終的に復元される広帯域音声信号２０での狭帯域成分と
復元広帯域成分のつながりが良く、高品質な広帯域音声
を復元できる効果がある。更に、周波数が高くなるにつ
れてピッチ周期性が弱くなっていく特徴を係数ｇによっ
て導入する事ができるので、より自然な音質が得られる
効果がある。また、有声無声判定やピッチ抽出が必要な
く、中間的な性質の音源も表現できるので、雑音が重畳
した狭帯域音声信号に対して起こりがちな有声無声判定
誤りやピッチ抽出誤りの影響がなく、有声無声境界付近
でも良好な広帯域音源を推定することができ、安定で自
然な音質の広帯域音声を復元することができる効果があ
る。

【００６１】実施例３．図５は本発明の実施例３の広帯
域音声復元装置における広帯域駆動音源推定手段２７の
構成図である。図において新規な部分は、３５のパワー
算出手段、３６の雑音生成手段である。その他の構成は
図１および図３と同じであるので、対応部分の動作の説
明を省略する。

【００６２】以下、図５を用いて本発明の実施例３の図
に示された部分の動作について説明する。狭帯域駆動音
源信号２４が広帯域駆動音源推定手段２７内のパワー算
出手段３５に入力される。パワー算出手段３５は狭帯域
駆動音源信号２４のパワーを算出し、出力する。雑音生
成手段３６は、パワー正規化された白色雑音信号を生成
し出力する。そして、広帯域駆動音源推定手段２７内
で、前記白色雑音信号にパワー算出手段３５が出力した
パワーを乗じ、得られた信号を広帯域駆動音源信号２９
として出力する。

【００６３】ピッチ周期や周期性の強さは時々刻々変化
している。狭帯域音源信号６におけるピッチ周期や周期
性の強さの細かい変動分は狭帯域適応ラグ長２５と狭帯
域適応ゲイン２６では表現できないため、その誤差が狭
帯域駆動音源信号２４に含まれている。実施例２のよう
にこの誤差成分を含む狭帯域駆動音源信号２４を用いて
広帯域駆動音源信号２９を生成すると、広帯域駆動音源
信号２９に不必要な乱れが生じてしまう事があり、パワ
ーが同じ白色雑音を生成して広帯域駆動音源信号２９と
して用いた方が良好な復元音が得られる場合がある事を
実験的に確認している。実施例３の様に構成する事によ
り、狭帯域駆動音源信号２４とパワーが同じ白色雑音を
生成して広帯域駆動音源信号２９として用いているの
で、実施例２が持つ効果に加えて、ピッチ周期や周期性
の強さの変動分による乱れの少ない良好な復元音が得ら
れる効果がある。

【００６４】また、零詰め処理を行うと４ＫＨｚを中心
に対称なスペクトルが生成される。従って、この０Ｈｚ
から３００Ｈｚと３．４ＫＨｚから４．０ＫＨｚの成分
がない狭帯域駆動音源信号２４に対して零詰めを行う
と、０Ｈｚから３００Ｈｚ、３．４ＫＨｚから４．６Ｋ
Ｈｚ、７．７ＫＨｚから８ＫＨｚの成分がない信号が得
られてしまう。これに対し、白色雑音を用いるこの構成
では、０Ｈｚから８ＫＨｚまで全ての成分を持つ広帯域
駆動音源信号２９が得られるので、全域にわたって帯域
がある良好な復元音が得られる効果がある。特に０Ｈｚ
から３００Ｈｚの復元を行う場合には効果が大きい。

【００６５】実施例４．図６は本発明の実施例４の広帯
域音声復元装置における広帯域駆動音源推定手段２７の
構成図である。図において、２８の零詰手段、３５のパ
ワー算出手段、３６の雑音生成手段は実施例２および実
施例３のものと同一である。その他の構成は図１および
図３と同じであるので、図示以外の部分の動作の説明を
省略する。

【００６６】以下、図６を用いて本発明の一実施例の動
作について説明する。狭帯域駆動音源信号２４が広帯域
駆動音源推定手段２７内の零詰手段２８とパワー算出手
段３５に入力される。広帯域駆動音源推定手段２７内の
零詰手段２８は、狭帯域駆動音源信号２４の各サンプル
値間にＭ−１サンプルずつ零を挿入し、得られたＭ倍の
サンプル数の信号を出力する。ここで、Ｍは、復元する
広帯域音声信号のサンプリング周波数を、狭帯域音声信
号のサンプリング周波数で除した値であり、零を挿入す
る動作は前記零詰手段１５と同じである。パワー算出手
段３５は狭帯域駆動音源信号２４のパワーを算出し、出
力する。雑音生成手段３６は、パワー正規化された白色
雑音信号を生成し出力する。そして、零詰手段２８が出
力した信号にゲインｇｒ１を乗じた信号と、雑音生成手
段３６が出力した白色雑音信号にパワー算出手段３５が
出力したパワーを乗じ、さらにゲインｇｒ２を乗じた信
号を加算して広帯域駆動音源信号２９として出力する。

【００６７】実施例２および実施例３による復元音が、
それぞれ一長一短を有している場合、この様に構成し、
ｇｒ１とｇｒ２を適切に設定することで、両者を上回る
品質の広帯域音声が復元できる得られる効果がある。な
お、実施例２と実施例３と同じ効果も持っている。

【００６８】実施例５．広帯域音源信号の良好な復元が
出来る他の構成を説明する。図７は本発明の実施例５の
広帯域音声復元装置における広帯域音源推定手段１４の
構成図である。図において新規な部分は、３７の狭帯域
長周期予測分析手段、３８の狭帯域長周期遅延、３９の
狭帯域長周期予測係数、４０の長周期逆フィルタ、４１
の狭帯域長周期予測残差信号、４２の広帯域長周期予測
残差推定手段、４３の零詰手段、４４の広帯域長周期予
測パラメータ（符号）推定手段、４５の広帯域長周期遅
延、４６の広帯域長周期予測係数、４７の長周期合成フ
ィルタ、４８の広帯域長周期予測残差信号である。全体
構成は、図１と同じであるので、説明を省略する。

【００６９】以下、図７を用いて本発明の一実施例の動
作について説明する。狭帯域音源信号６が広帯域音源推
定手段１４内の音源分析手段２１に入力される。音源分
析手段２１内の狭帯域長周期予測分析手段３７は、狭帯
域音源信号６に対して長周期予測分析を行い、狭帯域長
周期予測符号である狭帯域長周期遅延３８と狭帯域長周
期予測係数３９を出力する。なお、長周期予測分析につ
いては、ＣＥＬＰ系の符号化方式でしばしば用いられて
いた方法であるので説明を省略する。音源分析手段２１
内の長周期逆フィルタ４０は、狭帯域長周期遅延３８と
狭帯域長周期予測係数３９を用いて狭帯域音源信号６を
逆フィルタリングし、得られた信号を狭帯域長周期予測
残差信号４１として広帯域長周期予測残差推定手段４２
に出力する。

【００７０】広帯域長周期予測残差推定手段４２内の零
詰手段４３は狭帯域長周期予測残差信号４１の各サンプ
ル値間にＭ−１サンプルずつ零を挿入し、得られたＭ倍
のサンプル数の信号を広帯域長周期予測残差信号４８と
して出力する。ここで、Ｍは、復元する広帯域音声信号
のサンプリング周波数を、狭帯域音声信号のサンプリン
グ周波数で除した値であり、零を挿入する動作は前記零
詰手段１５と同じである。

【００７１】広帯域長周期予測パラメータ（符号）推定
手段４４は、狭帯域長周期遅延３８をＭ倍して予測符号
の１つである広帯域長周期遅延４５を出力し、また狭帯
域長周期予測係数３９をｇ倍して他の予測符号である広
帯域長周期予測係数４６を出力する。ｇを１とすると最
終的に得られる広帯域音源信号１６のピッチ周期性が狭
帯域音源信号６と同等となり、１から小さくしていくに
つれて狭帯域音源信号６に比べてピッチ周期性が弱くな
っていく。実施例２と同様に、高域を復元する場合には
ｇを１より小さい値に設定した方が高品質となる。最後
に、長周期合成フィルタ４７は、広帯域長周期遅延４５
と広帯域長周期予測係数４６を用いて、広帯域長周期予
測残差信号４８に対して長周期合成フィルタリングを行
い、得られた信号を広帯域音源信号１６として出力す
る。

【００７２】この様に構成する事により、狭帯域音源信
号の持つピッチ周期性の強さや変動に関する特徴が、狭
帯域長周期遅延３８と狭帯域長周期予測係数３９によっ
て良好に表現され、広帯域音源信号に反映されるので、
様々に変化する音源を十分に推定でき、パルス的な音も
なく、良好な音質の広帯域音声を復元することができる
効果がある。また、話者によらずに適切な音源が推定で
きる効果がある。広帯域音源信号１６において、広帯域
長周期遅延４５によって決まる基本周波数とその高調波
成分の周波数が、正しく整数倍の位置に並ぶので、最終
的に復元される広帯域音声信号２０での狭帯域成分と復
元広帯域成分のつながりが良く、高品質な広帯域音声を
復元できる効果がある。更に、周波数が高くなるにつれ
てピッチ周期性が弱くなっていく特徴を係数ｇによって
導入する事ができるので、より自然な音質が得られる効
果がある。また、有声無声判定やピッチ抽出が必要な
く、中間的な性質の音源も表現できるので、雑音が重畳
した狭帯域音声信号に対して起こりがちな有声無声判定
誤りやピッチ抽出誤りの影響がなく、有声無声境界付近
でも良好な広帯域音源を推定することができ、安定で自
然な音質の広帯域音声を復元することができる効果があ
る。

【００７３】実施例６．図８は本発明の実施例６の広帯
域音声復元装置における広帯域長周期予測残差推定手段
４２の構成図である。図において、３５のパワー算出手
段、３６の雑音生成手段は実施例３のものと同一であ
る。その他の構成は図１および図７と同じであるので、
説明を省略する。

【００７４】以下、図８を用いて本発明の一実施例の動
作について説明する。狭帯域長周期予測残差信号４１が
広帯域長周期予測残差推定手段４２内のパワー算出手段
３５に入力される。パワー算出手段３５は狭帯域長周期
予測残差信号４１のパワーを算出し、出力する。雑音生
成手段３６は、パワー正規化された白色雑音信号を生成
し出力する。そして、広帯域長周期予測残差推定手段４
２内で、前記白色雑音信号にパワー算出手段３５が出力
したパワーを乗じ、得られた信号を広帯域長周期予測残
差信号４８として出力する。

【００７５】実施例３での説明と同様に、狭帯域音源信
号６におけるピッチ周期や周期性の強さの細かい変動分
は狭帯域長周期遅延３８と狭帯域長周期予測係数３９で
は表現できないため、その誤差が狭帯域長周期予測残差
信号４１に含まれている。実施例５のようにこの誤差成
分を含む狭帯域長周期予測残差信号４１を用いて広帯域
長周期予測残差信号４８を生成すると広帯域長周期予測
残差信号４８に不必要な乱れが生じてしまう事があり、
パワーが同じ白色雑音を生成して広帯域長周期予測残差
信号４８として用いた方が良好な復元音が得られる場合
がある。実施例６の様に構成する事により、狭帯域長周
期予測残差信号４１とパワーが同じ白色雑音を生成して
広帯域長周期予測残差信号４８として用いているので、
実施例５が持つ効果に加えて、ピッチ周期や周期性の強
さの変動分による乱れの少ない良好な復元音が得られる
効果がある。

【００７６】また、零詰め処理を行うと４ＫＨｚを中心
に対称なスペクトルが生成されるので、この０Ｈｚから
３００Ｈｚと３．４ＫＨｚから４．０ＫＨｚの成分がな
い狭帯域長周期予測残差信号４１に対して行うと、０Ｈ
ｚから３００Ｈｚ、３．４ＫＨｚから４．６、ＫＨｚ
７．７ＫＨｚから８ＫＨｚの成分がない信号が得られて
しまう。これに対し、白色雑音を用いるこの構成では、
０Ｈｚから８ＫＨｚまで全ての成分を持つ広帯域長周期
予測残差信号４８が得られるので、不足する帯域がない
良好な復元音が得られる効果がある。特に０Ｈｚから３
００Ｈｚの復元を行う場合には効果が大きい。

【００７７】実施例７．図９は本発明の実施例７の広帯
域音声復元装置における広帯域長周期予測残差推定手段
４２の構成図である。図において、４３の零詰手段、３
５のパワー算出手段、３６の雑音生成手段は実施例５お
よび実施例６のものと同一である。その他の構成は図１
および図７と同じであるので、説明を省略する。

【００７８】以下、図９を用いて本発明の一実施例の動
作について説明する。狭帯域長周期予測残差信号４１が
広帯域長周期予測残差推定手段４２内の零詰手段４３と
パワー算出手段３５に入力される。広帯域長周期予測残
差推定手段４２内の零詰手段４３は、狭帯域長周期予測
残差信号４１の各サンプル値間にＭ−１サンプルずつ零
を挿入し、得られたＭ倍のサンプル数の信号を出力す
る。ここで、Ｍは、復元する広帯域音声信号のサンプリ
ング周波数を、狭帯域音声信号のサンプリング周波数で
除した値であり、零を挿入する動作は前記零詰手段１５
と同じである。パワー算出手段３５は狭帯域長周期予測
残差信号４１のパワーを算出し、出力する。雑音生成手
段３６は、パワー正規化された白色雑音信号を生成し出
力する。そして、零詰手段４３が出力した信号にゲイン
ｇｒ１を乗じた信号と、雑音生成手段３６が出力した白
色雑音信号にパワー算出手段３５が出力したパワーを乗
じ、さらにゲインｇｒ２を乗じた信号を加算して広帯域
長周期予測残差信号４８として出力する。

【００７９】実施例５および実施例６による復元音が、
それぞれ一長一短を有している場合、この様に構成し、
ｇｒ１とｇｒ２を適切に設定することで、両者を上回る
品質の広帯域音声が復元できる得られる効果がある。な
お、実施例５と実施例６と同じ効果も持っている。

【００８０】実施例８．図１０は本発明の実施例８の広
帯域音声復元装置における広帯域音源推定手段１４の構
成図である。図において新規な部分は、４９のアップサ
ンプリング手段、５０の零化手段である。全体構成は、
図１と同じであるので、説明を省略する。

【００８１】以下、図１０を用いて本発明の一実施例の
動作について説明する。狭帯域音源信号６がアップサン
プリング手段４９に入力される。アップサンプリング手
段４９は、狭帯域音源信号６をＭ倍にアップサンプリン
グして、得られた信号を音源分析手段２１に出力する。
音源分析手段２１内の狭帯域長周期予測分析手段３７
は、アップサンプリング手段４９の出力信号に対して長
周期予測分析を行い、狭帯域長周期遅延３８と狭帯域長
周期予測係数３９を出力する。なお、長周期予測分析に
おける遅延探索範囲が実施例５の場合のＭ倍になる。音
源分析手段２１内の長周期逆フィルタ４０は、狭帯域長
周期遅延３８と狭帯域長周期予測係数３９を用いて、ア
ップサンプリング手段４９の出力信号を逆フィルタリン
グし、得られた信号を狭帯域長周期予測残差信号４１と
して広帯域長周期予測残差推定手段４２に出力する。

【００８２】広帯域長周期予測残差推定手段４２内の零
化手段５０は、狭帯域長周期予測残差信号４１のＭサン
プル置きの信号のみを残し、残りの信号の値を零とす
る。そして、得られた信号を広帯域長周期予測残差信号
４８として出力する。広帯域長周期予測パラメータ推定
手段４４は、狭帯域長周期遅延３８をそのまま広帯域長
周期遅延４５として出力し、狭帯域長周期予測係数３９
をｇ倍して広帯域長周期予測係数４６として出力する。
ｇについては実施例５と同様である。最後に、長周期合
成フィルタ４７は、広帯域長周期遅延４５と広帯域長周
期予測係数４６を用いて、広帯域長周期予測残差信号４
８に対して長周期合成フィルタリングを行い、得られた
信号を広帯域音源信号１６として出力する。

【００８３】この様に構成する事により、高いサンプリ
ング周波数の信号に対して長周期分析が行えるので、よ
り精度の高い遅延が分析できるようになり、狭帯域音源
信号の持つピッチ周期性の強さや変動に関する特徴をよ
り細かく広帯域音源信号に反映することが可能となり、
様々に変化する音源を十分に推定でき、良好な音質の広
帯域音声を復元することができる効果がある。なお、実
施例５と同じ効果も持っている。

【００８４】実施例９．図１１は本発明の実施例９の広
帯域音声復元装置の構成図である。図において新規な部
分は、５１の狭帯域パワー算出手段、５２の狭帯域音源
パワー、５３の狭帯域パワー込みスペクトル符号帳であ
る。その他は、前記したものと同じであるので、動作に
若干の差異があるものだけ説明を行う。

【００８５】以下、図１１を用いて本発明の一実施例の
動作について説明する。分析手段２内の狭帯域パワー算
出手段５１は、狭帯域音源信号６の振幅情報に含まれる
パワーを算出して狭帯域音源パワー５２として出力す
る。この他にスペクトルパラメータ４と、狭帯域音源信
号６も出力する。広帯域スペクトル推定手段７内のベク
トル量子化手段８は、狭帯域パワー込みスペクトル符号
帳５３を用いて、狭帯域スペクトルパラメータ４と狭帯
域音源パワー５２を一括してベクトル量子化し、得られ
たスペクトル符号１０を広帯域スペクトル推定手段７内
の逆量子化手段１１に出力する。

【００８６】ここで、狭帯域パワー込みスペクトル符号
帳５３は、多くの狭帯域音声信号を分析して得られた狭
帯域スペクトルパラメータと狭帯域音源パワーの対を学
習データとして、文献１と同様な方法で作成する。狭帯
域パワー込みスペクトル符号帳５３の学習時とベクトル
量子化手段８における距離尺度としては、パワーの対数
値のユークリッド距離をｗ倍したものとスペクトルパラ
メータのユークリッド距離を加算したものを用いること
ができる。

【００８７】なお、狭帯域パワー算出手段５１が狭帯域
音源信号６ではなく、狭帯域音声信号１のパワーを算出
して、これを上記狭帯域音源パワー５２の代わりに用い
る事もできる。この場合には、狭帯域スペクトルパラメ
ータと狭帯域音声信号のパワーの対を学習データとし
て、狭帯域パワー込みスペクトル符号帳５３の学習を行
う。

【００８８】この様に構成する事により、実施例１が持
つ効果に加えて、広帯域のスペクトルパラメータの推定
にパワーに関する情報が反映され、より安定に良好なス
ペクトルが推定できる効果がある。

【００８９】実施例１０．図１２は本発明の実施例１０
の広帯域音声復元装置の構成図である。図において新規
な部分は、５４の音源正規化手段、５５の狭帯域正規化
音源信号、５６の広帯域正規化音源信号、５７の広帯域
パワー符号帳、５８の広帯域音源パワー、広帯域スペク
トル推定手段に含まれる５９の広帯域音源パワー推定手
段である。その他は、前記したものと同じであるので、
説明を省略する。

【００９０】以下、図１２を用いて本発明の一実施例の
動作について説明する。分析手段２内の音源正規化手段
５４は、狭帯域音源信号６の振幅情報に含まれるパワー
を算出して狭帯域音源パワー５２として広帯域音源パワ
ー推定手段５９に出力するとともに、狭帯域音源信号６
のパワーを正規化した信号を狭帯域正規化音源信号５５
として広帯域音源推定手段１４に出力する。

【００９１】実際には広帯域スペクトル推定手段７内に
ある広帯域音源パワー推定手段５９中のベクトル量子化
手段８は、狭帯域パワー込みスペクトル符号帳５３を用
いて、狭帯域スペクトルパラメータ４と狭帯域音源パワ
ー５２を一括してベクトル量子化し、得られたスペクト
ル符号１０を広帯域音源パワー推定手段５９内の逆量子
化手段１１に出力する。逆量子化手段１１は、広帯域パ
ワー符号帳５７を用いてスペクトル符号１０を復号し、
得られた広帯域音源パワー５８を出力する。

【００９２】広帯域音源推定手段１４は、狭帯域正規化
音源信号５４を用いて、広帯域正規化音源信号５６を推
定する。なお、広帯域スペクトル推定手段７と広帯域音
源推定手段１４における推定には、実施例１ないし実施
例８と同様な方法を用いる事ができる。そして、この広
帯域正規化音源信号５６に前記広帯域音源パワー５８を
乗じて広帯域音源信号１６を生成する。

【００９３】この様に構成する事により、実施例１が持
つ効果に加えて、広帯域音源パワーの推定にスペクトル
パラメータの違いを反映させる事ができるので、より正
しい振幅を持った広帯域音声が復元できる効果がある。

【００９４】実施例１１．図１３は本発明の実施例１１
の広帯域音声復元装置の構成図である。図において新規
な部分は、６０の広帯域パワー込みスペクトル符号帳で
ある。その他は、図１１および図１２と同じであるの
で、動作に若干の差異があるものだけ説明を行う。

【００９５】以下、図１３を用いて本発明の一実施例の
動作について説明する。広帯域スペクトル推定手段７内
の逆量子化手段１１は、広帯域パワー込みスペクトル符
号帳６０を用いてスペクトル符号１０を復号し、得られ
た広帯域スペクトルパラメータ１３と広帯域音源パワー
５８を出力する。ここで、広帯域パワー込みスペクトル
符号帳６０は、多くの広帯域音声信号を分析して得られ
た広帯域スペクトルパラメータと広帯域音源パワーの対
を学習データとして、文献１と同様な方法で作成する。
距離尺度には、狭帯域パワー込みスペクトル符号帳５３
の作成に用いたものと同じものを用いる。

【００９６】この様に構成する事により、実施例９と実
施例１０が持つ効果を合わせ持つ事ができる。

【００９７】実施例１２．図１４は本発明の実施例１２
の広帯域音声復元装置の構成図である。図において新規
な部分は、６１のポストフィルタ手段である。その他
は、実施例１ないし実施例１１と同じであり、説明を省
略する。

【００９８】以下、図１４を用いて本発明の一実施例の
動作について説明する。ポストフィルタ手段６１は、合
成フィルタ１７が出力した仮の広帯域音声信号に対して
ポストフィルタリング処理を行い、得られた信号を帯域
フィルタ１８に出力する。帯域フィルタ１８は、ポスト
フィルタ手段６１が出力した信号に対して、帯域通過フ
ィルタ処理を行い、狭帯域音声の成分のある帯域以外の
成分を抽出する。なお、ポストフィルタリング処理は、
聴感的品質を改善する信号加工処理のことで、ピッチ周
期性やスペクトルの極を強調したり、高域を強調して明
瞭性を改善したり、伝送路を通す際に発生する歪が多い
帯域を抑圧して歪感を低減するものである。ピッチ周期
性の強調処理としては、ピッチ周期だけ前の仮の広帯域
音声信号に１より小さい係数を乗じて現在の仮の広帯域
音声信号に加算する方法が一般的である。

【００９９】極強調処理としては、広帯域スペクトルパ
ラメータ１３を変形して、広帯域スペクトルパラメータ
１３の持つ極周波数近傍の周波数帯域に大きなゲインを
持ち、広帯域スペクトルパラメータ１３の持つ極近傍以
外の周波数帯域に小さいゲインを持つ極零型のフィルタ
のフィルタ係数を算出する方法が各種提案されており、
このフィルタを仮の広帯域音声信号に掛けることで実現
できる。また、伝送路を通す際に発生する歪は振幅の小
さい周波数帯域、つまり極近傍以外の周波数帯域に多い
ので、この極強調処理により歪が多い帯域を抑圧する事
もできる。高域強調処理としては、プリエンファシスと
呼ばれる方法、すなわち１点前の仮の広帯域音声信号に
１以下の係数を乗じて現在の仮の広帯域音声信号から減
算する方法が一般的である。また、図１４において、ポ
ストフィルタ手段６１と帯域フィルタ１８が逆の位置で
も構わないし、広帯域音声信号２０に対してポストフィ
ルタ手段６１をかける構成でも構わない。

【０１００】この様に構成する事で、実施例１が持つ効
果に加えて、復元された広帯域音声信号の音質が不足す
る場合に、広帯域音声信号のピッチ周期性やスペクトル
の極を強調したり、高域を強調して明瞭性を改善した
り、伝送路を通す際に発生する歪が多い帯域を抑圧して
歪感を低減することができる効果がある。なお、図１４
において逆フィルタ５と広帯域音源推定手段１４を外し
た構成も可能である。この構成は、文献１に本発明を適
用したものに相当し、上記と同様の効果がある。

【０１０１】実施例１３．実施例１ないし実施例１２に
おける広帯域スペクトル推定手段７が、狭帯域スペクト
ルパラメータ４をそのまま広帯域スペクトルパラメータ
１３として出力する構成も可能である。

【０１０２】図１５は、この場合の狭帯域スペクトルと
広帯域スペクトルの概形の関係を説明する説明図であ
る。狭帯域スペクトルパラメータ４が表すスペクトル包
絡が図１５（ａ）である場合、これをそのまま広帯域ス
ペクトルパラメータ１３として用いると、結果的にその
幅が伸張し、広帯域スペクトルパラメータ１３が表すス
ペクトル包絡は図１５（ａ）を周波数軸方向にＭ倍に引
き伸ばした形で、Ｍが２の時には図１５（ｂ）のように
なる。従って、狭帯域スペクトル包絡の２ＫＨｚから
３．４ＫＨｚが高い場合には復元される３．４ＫＨｚ以
上の高域も高くなり、逆に２ＫＨｚから３．４ＫＨｚが
低い場合には高域も低くなり、この結果狭帯域スペクト
ル包絡のおおまかな傾斜がそのまま高域に反映される事
となる。

【０１０３】この様に構成する事で、実施例１が持つ効
果に加えて、おおまかではあるが、極めて簡単に広帯域
スペクトルを復元できる効果がある。実施例１に比べ
て、符号帳を蓄積しておくメモリが不必要で、演算量が
少なくなる効果がある。

【０１０４】実施例１４．実施例１ないし実施例１２に
おいて、広帯域スペクトル推定手段７が、狭帯域スペク
トルパラメータ４の最低次から所定次数までを広帯域ス
ペクトルパラメータ１３として出力する構成も可能であ
る。ただし、スペクトル分析手段３が出力する狭帯域ス
ペクトルパラメータ４としては、ＰＡＲＣＯＲ係数や自
己相関係数のように最低次から所定次数までを取り出し
たものを広帯域スペクトルパラメータ１３としてもちい
ても合成が常に安定なパラメータである場合に限られ
る。

【０１０５】図１６は、この場合の狭帯域スペクトルと
広帯域スペクトルの概形の関係を説明する説明図であ
る。狭帯域スペクトルパラメータ４が表すスペクトル包
絡が図１６（ａ）である場合、これの最低次から所定次
数までを広帯域スペクトルパラメータ１３として用いる
と、広帯域スペクトルパラメータ１３が表すスペクトル
包絡は図１６（ａ）を周波数軸方向にＭ倍に引き伸ばし
て更に極構造をなめらかにした形となり、Ｍが２の時に
は図１６（ｂ）のようになる。この結果狭帯域スペクト
ル包絡のおおまかな傾斜がそのまま高域に反映され、か
つ存在しない強い極が高域に生成され、不自然な復元音
が発生することを抑えることができる。

【０１０６】この様に構成する事で、実施例１３が持つ
効果に加えて、実施例１３の場合にまれにおこる、存在
しない強い極が高域に生成されて不自然な復元音の発生
を抑える事ができる効果がある。

【０１０７】実施例１５．図１７は本発明の実施例１５
の広帯域音声復元装置の広帯域スペクトル推定手段７の
構成図である。図において新規な部分は、６２のスペク
トルパラメータ変換手段、６３の次数低減手段、６４の
スペクトルパラメータ逆変換手段である。その他は、実
施例１ないし実施例１２と同じであり、説明を省略す
る。

【０１０８】以下、図１７を用いて本発明の一実施例の
動作について説明する。広帯域スペクトル推定手段７内
のスペクトルパラメータ変換手段６２は、狭帯域スペク
トルパラメータ４を、ＰＡＲＣＯＲ係数や自己相関係数
のように最低次から所定次数までを取り出した場合に合
成が常に安定なパラメータに変換する。次数低減手段６
３は、スペクトルパラメータ変換手段６２が出力したパ
ラメータの最低次から所定次数までを取り出したものを
スペクトルパラメータ逆変換手段６４に出力する。スペ
クトルパラメータ逆変換手段６４は、次数低減手段６３
の出力したパラメータを狭帯域スペクトルパラメータ４
と同じ領域に戻し、広帯域スペクトルパラメータ１３と
して出力する。

【０１０９】この様に構成する事で、狭帯域スペクトル
パラメータ４が、最低次から所定次数までを取り出した
場合に合成が不安定になるパラメータである場合でも、
実施例１４と同じ効果が得られる。

【０１１０】実施例１６．実施例１４および実施例１５
では、次数低減によって強い極を抑制したが、スペクト
ルパラメータとして自己相関係数を用いてこれにラグ窓
をかける等、類似の効果を与える方法を用いる事ができ
る。この様に構成する事で、実施例１４と同じ効果が別
の手段で得られる効果がある。なお、上記実施例１３な
いし１６の広帯域スペクトル推定手段７を、文献１等の
従来構成に適用する事も可能である。例えば文献１に適
用する場合の全体構成は、図１４から逆フィルタ５、広
帯域音源推定手段１４、ポストフィルタ手段６１を外し
たものとなる。この様に構成した場合には、実施例１３
ないし１６にて新たに発生した効果を従来技術に付加す
る事ができる。

【０１１１】実施例１７．以下の実施例では、伝送等に
よる符号化情報を基に広帯域音声を復元する装置に対し
て本発明を適用する例を説明する。図１８は本発明の実
施例１７の広帯域音声復元装置の構成図である。図にお
いて、１０１は狭帯域音声符号、１０２は分離手段、１
０３は狭帯域スペクトル符号、１０４は狭帯域音源符
号、１０５は広帯域スペクトル復号手段、１０６は広帯
域音源復号手段、１０７は狭帯域スペクトル復号手段、
１０８は狭帯域音源復号手段、１０９は狭帯域音声復号
手段である。その他は、実施例１ないし実施例１６と同
じであり、説明を省略する。本実施例においても、再分
析を行わずに良好な広帯域音源信号を得る構成となって
いる。

【０１１２】以下、図１８を用いて本発明の一実施例の
動作について説明する。まず、狭帯域音声符号１０１
が、分離手段１０２と狭帯域音声復号手段１０９に入力
される。この狭帯域音声符号１０１は、例えば８ＫＨｚ
でサンプリングされ、３００Ｈｚから３．４ＫＨｚの電
話帯域に制限された狭帯域音声信号が別途符号化された
ものであり、蓄積メディアや通信路から入力されて来る
ものである。分離手段１０２では、狭帯域音声符号１０
１を狭帯域スペクトル符号１０３と狭帯域音源符号１０
４に分離して、狭帯域スペクトル符号１０３を広帯域ス
ペクトル復号手段１０５に、狭帯域音源符号１０４を広
帯域音源復号手段１０６に出力する。

【０１１３】広帯域スペクトル復号手段１０５内の狭帯
域スペクトル復号手段１０７は、狭帯域スペクトル符号
１０３を復号して、得られた狭帯域スペクトルパラメー
タ４を出力する。なお、狭帯域スペクトル復号手段１０
７は、狭帯域音声符号１０１が符号化された時に用いら
れた狭帯域スペクトルパラメータの符号化処理の逆の処
理を行えば良い。そして、広帯域スペクトル復号手段１
０５内の広帯域スペクトル推定手段７が、前記狭帯域ス
ペクトルパラメータ４を用いて広帯域スペクトルパラメ
ータ１３を推定する。なお、広帯域スペクトル推定手段
７としては、これまで説明を行った実施例に記載されて
いる方法を用いる事ができる。

【０１１４】広帯域音源復号手段１０６内の狭帯域音源
復号手段１０８は、前記狭帯域音源符号１０４を復号し
て、得られた狭帯域音源信号６を出力する。そして、広
帯域音源復号手段１０６内の広帯域音源推定手段１４
が、前記狭帯域音源信号６を用いて広帯域音源信号１６
を推定する。なお、広帯域音源推定手段１４には、零詰
手段等を用いる事ができる。狭帯域音源復号手段１０８
では、狭帯域音声符号１０１が符号化された時に用いら
れた狭帯域音源信号の符号化処理の逆の処理を行えば良
い。

【０１１５】合成フィルタ１７は、広帯域スペクトルパ
ラメータ１３を用いて広帯域音源信号１６に合成フィル
タ処理を行い仮の広帯域音声信号を生成する。帯域フィ
ルタ１８は、この仮の広帯域音声信号に対して、帯域通
過フィルタ処理を行い、狭帯域音声の成分のある帯域以
外の成分を抽出する。広帯域音声信号の帯域が０Ｈｚか
ら７．３ＫＨｚの場合、０Ｈｚから３００Ｈｚと３．４
ＫＨｚから７．３ＫＨｚの成分が抽出される。

【０１１６】一方、狭帯域音声復号手段１０９は、入力
した狭帯域音声符号１０１を復号して、得られた狭帯域
音声信号１をアップサンプリング手段１９に出力する。
この復号処理は、狭帯域音声符号１０１が符号化された
時に用いられた符号化処理の逆の処理を行えば良い。次
に、アップサンプリング手段１９は、狭帯域音声信号１
をＭ倍にアップサンプリングする。アップサンプリング
によって生成される信号は、サンプリング周波数が広帯
域音声信号２０と同じで、狭帯域音声信号１と同じ狭帯
域成分を持つものである。そして、帯域フィルタ１８の
出力とアップサンプリング手段１９の出力を加算して広
帯域音声信号２０を生成する。

【０１１７】この様に構成する事により、蓄積メディア
や通信路から狭帯域音声符号を受信した場合、狭帯域音
声を再分析する必要がないので少ない処理量で復元がで
きる効果がある。また、合成時の補間や分析時の窓掛等
による歪が重畳しないので、より良い品質の広帯域音声
が復元できる効果がある。なお、実施例１と同じ効果も
持っている。

【０１１８】なお、狭帯域音声復号手段１０９は、狭帯
域スペクトルパラメータ４と狭帯域音源信号６を入力し
て、狭帯域音声信号１を合成する構成でも良いし、逆に
狭帯域音声復号手段１０９内の復号過程の中間パラメー
タとして算出される狭帯域スペクトルパラメータ４と狭
帯域音源信号６を広帯域スペクトル復号手段１０５と広
帯域音源復号手段１０６に入力する構成も可能である。
この場合、重複している処理を省く事ができ、更に少な
い処理量で広帯域音声が復元できる効果がある。また、
狭帯域音声符号１０１から、ピッチ周期符号とパワー符
号が分離できる場合には、これらの符号からピッチ周期
とパワー情報を復号して、前記広帯域スペクトルパラメ
ータ１３とこのピッチ周期とパワー情報を用いて文献１
と同じ方法で仮の広帯域合成音を生成する構成も可能で
ある。

【０１１９】実施例１８．図１９は本発明の実施例１８
の広帯域音声復元装置の広帯域音源復号手段１０６の構
成図である。図において新規な部分は、１１０の狭帯域
ピッチ符号、１１１の狭帯域パワー符号、１１２の広帯
域ピッチ復号手段、１１３の広帯域ピッチ周期、１１４
の広帯域パワー復号手段、１１５の広帯域パワー、１１
６の音源生成手段である。その他は、実施例１７と同じ
であり、説明を省略する。

【０１２０】この実施例は、前記分離手段１０２にて簡
単に狭帯域ピッチ符号１１０と狭帯域パワー符号１１１
が分離できるような狭帯域音声符号１０１が入力される
場合に限られる。この場合には図１９の構成が意味を持
つ。以下、図１９を用いて本発明の一実施例の動作につ
いて説明する。狭帯域音源符号１０４として、狭帯域ピ
ッチ符号１１０と狭帯域パワー符号１１１が広帯域音源
復号手段１０６に入力される。

【０１２１】広帯域音源復号手段１０６内の広帯域ピッ
チ復号手段１１２は、狭帯域ピッチ符号１１０を用いて
広帯域ピッチ周期１１３を推定する。推定の方法として
は、狭帯域ピッチ符号１１０から狭帯域ピッチ周期を復
号してその値をＭ倍してもよいが、その結果をテーブル
として持っておいて狭帯域ピッチ符号１１０に対応する
テーブル成分を読みだす事で求めてもよい。次に、広帯
域音源復号手段１０６内の広帯域パワー復号手段１１４
は、狭帯域パワー符号１１１を用いて広帯域パワー１１
５を推定する。推定の方法としては、狭帯域パワー符号
１１１から狭帯域パワーを復号してその値をｇ倍しても
よいが、その結果をテーブルとして持っておいて狭帯域
パワー符号１１１に対応するテーブル成分を読みだす事
で求めてもよい。

【０１２２】音源生成手段１１６は、前記広帯域ピッチ
周期１１３を繰り返し周期として、固定音源を並べ立て
た信号を出力し、最後にこの音源生成手段１１６の出力
信号に広帯域パワー１１５を乗じて、広帯域音源信号１
６として出力する。

【０１２３】この様に構成する事により、実施例１７が
持つ効果に加えて、狭帯域音源信号の復号を行わずに直
接広帯域音源信号１６が生成されるので、少ない処理量
で復元ができる効果がある。

【０１２４】実施例１９．図２０は本発明の実施例１９
の広帯域音声復元装置の広帯域音源復号手段１０６の構
成図である。図において新規な部分は、１１７の狭帯域
適応音源符号、１１８の狭帯域駆動音源符号、１１９の
広帯域適応音源復号手段、１２０の広帯域駆動音源復号
手段、１２１の狭帯域適応音源復号手段、１２２の狭帯
域駆動音源復号手段である。その他は、前記したものと
同じであり、説明を省略する。

【０１２５】この実施例は、前記分離手段１０２にて入
力の狭帯域音声符号から簡単に狭帯域適応音源符号１１
７と狭帯域駆動音源符号１１８が分離できるような狭帯
域音声符号１０１が入力される場合に限られる。この場
合には図２０の構成が意味を持つ。以下、図２０を用い
て本発明の一実施例の動作について説明する。狭帯域音
源符号１０４として、狭帯域適応音源符号１１７と狭帯
域駆動音源符号１１８が広帯域音源復号手段１０６に入
力される。

【０１２６】広帯域適応音源復号手段１１９内の狭帯域
適応音源復号手段１２１は、前記狭帯域適応音源符号１
１７を復号して、得られた狭帯域適応ラグ長２５と狭帯
域適応ゲイン２６を出力する。広帯域適応音源復号手段
１１９内の広帯域適応音源推定手段３０は、この狭帯域
適応ラグ長２５と狭帯域適応ゲイン２６から、広帯域適
応音源信号３２を生成し、出力する。広帯域適応音源推
定手段３０の動作については、実施例２と同様である。

【０１２７】広帯域駆動音源復号手段１２０内の狭帯域
駆動音源復号手段１２２は、前記狭帯域駆動音源符号１
１８を復号して、得られた狭帯域駆動音源信号２４を出
力する。広帯域駆動音源復号手段１２０内の広帯域駆動
音源推定手段２７は、この狭帯域駆動音源信号２４から
広帯域駆動音源信号２９を推定し、出力する。広帯域駆
動音源推定手段２７の動作は、実施例２ないし実施例４
と同様である。最後に、広帯域適応音源信号３２と広帯
域駆動音源信号２９を加算して、広帯域音源信号１６と
して出力する。

【０１２８】この様に構成する事により、実施例２ない
し実施例４および実施例１７が持つ効果に加えて、狭帯
域音源信号の復号を行わずに直接広帯域音源信号１６が
生成されるので、少ない処理量で復元ができる効果があ
る。更に、基本周波数とその高調波成分の周波数が正し
く整数倍の位置に並ぶので、最終的に復元される広帯域
音声信号での狭帯域成分と復元広帯域成分のつながりが
良く、高品質な広帯域音声を復元できる効果がある。ま
た、有声無声情報やピッチ周期情報を用いないので、中
間的な性質の音源も表現できるので、雑音が重畳した狭
帯域音声信号に対して起こりがちな有声無声判定誤りや
ピッチ抽出誤りの影響がなく、有声無声境界付近でも良
好な広帯域音源を推定することができ、安定で自然な音
質の広帯域音声を復元することができる効果がある。

【０１２９】実施例２０．図２１は本発明の実施例２０
の広帯域音声復元装置の広帯域音源復号手段１０６の構
成図である。図において新規な部分は、１２３の狭帯域
長周期予測符号、１２４の広帯域長周期予測パラメータ
（符号）復号手段、１２５の狭帯域長周期予測パラメー
タ（符号）復号手段、１２６の狭帯域長周期予測残差符
号、１２７の広帯域長周期予測残差復号手段、１２８の
狭帯域長周期予測残差復号手段である。その他は、前記
したものと同じであり、説明を省略する。

【０１３０】この実施例は、前記分離手段１０２にて入
力の狭帯域音声符号から簡単に狭帯域長周期予測符号１
２３と狭帯域長周期予測残差符号１２６が分離できるよ
うな狭帯域音声符号１０１が入力される場合に限られ
る。この場合には図２１の構成が意味を持つ。以下、図
２１を用いて本発明の一実施例の動作について説明す
る。狭帯域音源符号１０４として、狭帯域長周期予測符
号１２３と狭帯域長周期予測残差符号１２６が広帯域音
源復号手段１０６に入力される。

【０１３１】広帯域長周期予測パラメータ（符号）復号
手段１２４内の狭帯域長周期予測パラメータ復号手段１
２５は、前記狭帯域長周期予測符号１２３を復号して、
得られた予測符号の１つである狭帯域長周期遅延３８
と、他の予測符号である狭帯域長周期予測係数３９を出
力する。広帯域長周期予測パラメータ復号手段１２４内
の広帯域長周期予測パラメータ推定手段４４は、この狭
帯域長周期遅延３８と狭帯域長周期予測係数３９から、
長周期予測符号の１つである広帯域長周期遅延４５と、
他の長周期予測符号の１つである広帯域長周期予測係数
４６を推定し、出力する。広帯域長周期予測パラメータ
推定手段４４の動作については、実施例５と同様であ
る。

【０１３２】広帯域長周期予測残差復号手段１２７内の
狭帯域長周期予測残差復号手段１２８は、前記狭帯域長
周期予測残差符号１２６を復号して、得られた狭帯域長
周期予測残差信号４１を出力する。広帯域長周期予測残
差復号手段１２７内の広帯域長周期予測残差推定手段４
２は、この狭帯域長周期予測残差信号４１から広帯域長
周期予測残差信号４８を推定し、出力する。広帯域長周
期予測残差推定手段４２の動作は、実施例５ないし実施
例７と同様である。最後に、長周期合成フィルタ４７
は、広帯域長周期遅延４５と広帯域長周期予測係数４６
を用いて、広帯域長周期予測残差信号４８に対して長周
期合成フィルタリングを行い、得られた信号を広帯域音
源信号１６として出力する。

【０１３３】この様に構成する事により、実施例５ない
し実施例７および実施例１７が持つ効果に加えて、狭帯
域音源信号の復号を行わずに直接広帯域音源信号１６が
生成されるので、少ない処理量で復元ができる効果があ
る。

【０１３４】実施例２１．実施例１７ないし実施例２０
では、狭帯域スペクトル符号１０３から狭帯域スペクト
ルパラメータ４を復号した後に広帯域スペクトルパラメ
ータ１３の推定を行っているが、狭帯域スペクトル符号
１０３によって広帯域スペクトル符号帳を参照する事で
直接広帯域スペクトルパラメータ１３を算出する構成も
可能である。この様に構成する事により、実施例１７な
いし実施例２０が持つ効果に加えて、更に少ない処理量
で復元ができる効果がある。

【０１３５】実施例２２．図２２は本発明の一実施例で
ある広帯域音声復元装置の構成図である。図において新
規な部分は、１２９の狭帯域パワー復号手段、１３０の
広帯域正規化音源復号手段である。広帯域スペクトル推
定手段７は実施例１１と同じであり、その他は前記した
ものと同じであり、説明を省略する。

【０１３６】以下、図２２を用いて本発明の一実施例の
動作について説明する。狭帯域パワー復号手段１２９
は、狭帯域音源符号１０４の中に含まれる狭帯域振幅情
報からパワーに関する部分を復号して、得られた狭帯域
音源パワー５２を広帯域スペクトル推定手段７に対して
出力する。広帯域スペクトル推定手段７は、狭帯域スペ
クトルパラメータ４と狭帯域音源パワー５２を用いて、
広帯域スペクトルパラメータ１３と広帯域音源パワー５
８を推定する。広帯域正規化音源復号手段１３０は、狭
帯域音源符号１０４の中に含まれる狭帯域パワーに関す
る部分以外を用いて、パワーが正規化された広帯域の音
源信号を推定し、広帯域正規化音源信号５６として出力
する。この広帯域正規化音源復号手段１３０における処
理には、実施例１８ないし実施例２０と同様なものを用
いる事ができる。そして、この広帯域正規化音源信号５
６に前記広帯域音源パワー５８を乗じて広帯域音源信号
１６を生成する。

【０１３７】この様に構成する事により、実施例１１お
よび実施例１８ないし実施例２０が持つ効果を合わせ持
つ事ができる。なお、実施例９や実施例１０のように広
帯域スペクトル推定手段７が広帯域スペクトルパラメー
タ１３もしくは広帯域音源パワー５８の一方だけを推定
する構成も可能である。

【０１３８】実施例２３．実施例１７ないし実施例２２
において、合成フィルタ１７と帯域フィルタ１８の間に
ポストフィルタ手段６１を挿入した構成も可能である。
また、ポストフィルタ手段６１と帯域フィルタ１８が逆
の位置の構成も可能であるし、広帯域音声信号２０に対
してポストフィルタ手段６１をかける構成も可能であ
る。この様に構成する事により、狭帯域音声復号手段１
０９内でポストフィルタ処理が行なわれる場合に、狭帯
域部と復元した帯域の連続性を良くする事ができる。ま
た、実施例１２および実施例１７ないし実施例２２が持
つ効果を合わせ持つ事ができる。

【０１３９】実施例２４． 図１８から広帯域音源復号手段１０６を外した構成にお
いて、合成フィルタ１７と帯域フィルタ１８の間にポス
トフィルタ手段６１を挿入した構成も可能である。ま
た、ポストフィルタ手段６１と帯域フィルタ１８が逆の
位置の構成も可能であるし、広帯域音声信号２０に対し
てポストフィルタ手段６１をかける構成も可能である。
この構成は、文献１に本発明の実施例１７に実施例１２
を適用したものに相当し、狭帯域音声復号手段１０９内
でポストフィルタ処理が行なわれる場合に、狭帯域部と
復元した帯域の連続性を良くする事ができる効果があ
る。

【０１４０】

【発明の効果】以上説明したようにこの発明によれば、
狭帯域音源信号を用いて広帯域音源信号の推定を行い、
これを用いて広帯域音声信号を合成するようにしたの
で、狭帯域音源信号の特徴を良好に広帯域音源信号に与
える事ができ、話者に依存性が少なく、安定で自然な音
質の広帯域音声を復元することができる効果がある。

【０１４１】また、広帯域音源推定手段として、狭帯域
音源信号の各サンプル間に所定個ずつの零を挿入する零
詰め手段を用いたので、有声無声判定やピッチ抽出が必
要なく、有声無声判定誤りやピッチ抽出誤りの影響がな
い良好な広帯域音源を推定でき、安定で自然な音質の広
帯域音声を復元することができる効果がある。

【０１４２】また、広帯域音源推定手段として、狭帯域
適応音源符号と狭帯域駆動音源信号を用いて広帯域適応
音源信号と広帯域駆動音源信号を推定するようにし、こ
れから広帯域音源信号を生成するようにしたので、狭帯
域音源信号の持つピッチ周期性の強さや変動に関する特
徴が良好に広帯域音源信号に反映され、パルス的な音も
なく、良好な音質の広帯域音声を復元することができる
効果がある。更に、基本周波数とその高調波成分の周波
数が正しく整数倍の位置に並ぶので、広帯域音声信号で
の狭帯域成分と復元広帯域成分のつながりが良く、また
ピッチ周期性の実際的な性質も復元でき、高品質な広帯
域音声を復元できる効果がある。

【０１４３】また、広帯域音源推定手段として、狭帯域
長周期予測符号と狭帯域長周期残差信号を用いて広帯域
長周期予測符号と広帯域長周期残差信号を推定するよう
にし、これらを用いて広帯域音源信号を合成するように
したので、狭帯域音源信号の持つピッチ周期性の強さや
変動に関する特徴が良好に広帯域音源信号に反映され、
パルス的な音もなく、良好な音質の広帯域音声を復元す
ることができる効果がある。更に、基本周波数とその高
調波成分の周波数が正しく整数倍の位置に並ぶので、最
終的に復元される広帯域音声信号での狭帯域成分と復元
広帯域成分のつながりが良く、実際のピッチ周期性の特
性もとり入れることができ、高品質な広帯域音声を復元
できる効果がある。

【０１４４】また、狭帯域スペクトルパラメータと狭帯
域振幅情報を用いて広帯域スペクトルパラメータと広帯
域振幅情報のいずれか、または両方を推定するようにし
たので、広帯域のスペクトルパラメータの推定に狭帯域
振幅情報が反映され、より安定に良好なスペクトルが推
定でき、より正しい振幅を持った広帯域音声が復元でき
る効果がある。

【０１４５】また更に、狭帯域音声信号を用いて推定し
た広帯域音声信号にポストフィルタリングを行うように
したので、復元された広帯域音声信号の音質が不足する
場合に、ピッチ周期性の強調、スペクトル包絡の極の強
調等の音質改善ができる効果がある。

【０１４６】また更に、狭帯域スペクトルパラメータを
伸張して広帯域スペクトルパラメータとして用いて広帯
域音声信号を合成するようにしたので、極めて簡単にお
おまかな広帯域スペクトルを復元できる効果がある。ま
た、符号帳を蓄積しておくメモリが不必要で、演算量が
少なくなる効果がある。

【０１４７】また更に、狭帯域スペクトルパラメータの
所定次数までを用いてこれをスペクトルパラメータに逆
変換する事で広帯域スペクトルパラメータを得るように
したので、極めて簡単におおまかな広帯域スペクトルを
復元できる効果がある。また、符号帳を蓄積しておくメ
モリが不必要で、演算量が少なくなる効果がある。

【０１４８】またこの発明によれば、狭帯域音声符号を
用いて狭帯域合成音の生成と広帯域音声信号の推定を行
い、狭帯域合成音をアップサンプリングした信号か狭帯
域合成音に、広帯域音声信号の狭帯域合成音以外の帯域
の成分を抽出して加算したので、符号化された狭帯域音
声からでも広帯域音声の復元が可能となり、復号した狭
帯域音声を再分析しないので、少ない処理量で復元がで
きる効果がある。

【０１４９】または、狭帯域スペクトル符号を用いて推
定した広帯域スペクトルパラメータと、狭帯域音源符号
を用いて推定した広帯域音源信号とを用いて広帯域音声
信号を合成するようにしたので、復号した狭帯域音声を
再分析する必要がなく、少ない処理量で復元ができる効
果がある。また、合成時の補間や分析時の窓掛等による
歪が重畳しないので、より良い品質の広帯域音声が復元
できる効果がある。

【０１５０】また広帯域音源復号手段として、狭帯域音
源符号を用いて復号した狭帯域音源の各サンプル間に所
定個ずつの零を挿入する零詰め手段を用いたので、有声
と無声の中間的な性質の音源も良好に復元でき、安定で
自然な音質の広帯域音声を復元することができる効果が
ある。

【０１５１】また、広帯域音源復号手段として、狭帯域
音源符号を用いて推定した広帯域適応音源信号と広帯域
駆動音源信号を推定するようにし、それを加算して広帯
域音源信号としたので、狭帯域音源信号の復号を行わず
に直接広帯域音源信号が生成され、少ない処理量で復元
ができる効果がある。また、狭帯域音源符号が含んでい
るピッチ周期性の強さや変動に関する特徴が良好に広帯
域音源信号に反映されるので、良好な音質の広帯域音声
を復元することができる効果がある。

【０１５２】また、広帯域音源復号手段として、狭帯域
音源符号を用いて推定した広帯域長周期予測符号と広帯
域長周期残差信号とを推定するようにし、これらを用い
て広帯域音源信号を合成するようにしたので、狭帯域音
源信号の復号を行わずに直接広帯域音源信号が生成さ
れ、少ない処理量で復元ができる効果がある。また、狭
帯域音源符号が含んでいるピッチ周期性の強さや変動に
関する特徴が良好に広帯域音源信号に反映されるので、
良好な音質の広帯域音声を復元することができる効果が
ある。

【０１５３】また、狭帯域スペクトル符号と狭帯域振幅
情報を用いて広帯域スペクトルパラメータと広帯域振幅
情報のいずれか、またはその両方を推定するようにした
ので、広帯域のスペクトルパラメータの推定に狭帯域振
幅情報が反映され、より安定に良好なスペクトルが推定
でき、広帯域振幅情報の推定に狭帯域スペクトルパ符号
の違いを反映させる事ができるので、より正しい振幅を
持った広帯域音声が復元できる効果がある。

【０１５４】また更に、狭帯域音声符号を用いて推定し
た広帯域音声信号にポストフィルタリングを行うように
したので、狭帯域合成音に対してポストフィルタ処理が
適用される場合に、狭帯域部と復元した帯域の連続性が
よくなる効果がある。また、復元された広帯域音声信号
の音質が不足する場合に、ピッチ周期性の強調、スペク
トル包絡の極の強調等の音質改善ができる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の実施例１の広帯域音声復元装置の
構成図である。

【図２】 この発明の実施例１における零詰手段の処理
を説明する説明図である。

【図３】 この発明の実施例２の広帯域音声復元装置に
おける広帯域音源推定手段の構成図である。

【図４】 この発明の実施例２における適応音源信号の
一例を説明する説明図である。

【図５】 この発明の実施例３の広帯域音声復元装置に
おける広帯域駆動音源推定手段の構成図である。

【図６】 この発明の実施例４の広帯域音声復元装置に
おける広帯域駆動音源推定手段の構成図である。

【図７】 この発明の実施例５の広帯域音声復元装置に
おける広帯域音源推定手段の構成図である。

【図８】 この発明の実施例６の広帯域音声復元装置に
おける広帯域駆動音源推定手段の構成図である。

【図９】 この発明の実施例７の広帯域音声復元装置に
おける広帯域駆動音源推定手段の構成図である。

【図１０】 この発明の実施例８の広帯域音声復元装置
における広帯域音源推定手段の構成図である。

【図１１】 この発明の実施例９の広帯域音声復元装置
の構成図である。

【図１２】 この発明の実施例１０の広帯域音声復元装
置の構成図である。

【図１３】 この発明の実施例１１の広帯域音声復元装
置の構成図である。

【図１４】 この発明の実施例１２の広帯域音声復元装
置の構成図である。

【図１５】 この発明の実施例１３における狭帯域スペ
クトルと広帯域スペクトルの概形の関係を説明する説明
図である。

【図１６】 この発明の実施例１４における狭帯域スペ
クトルと広帯域スペクトルの概形の関係を説明する説明
図である。

【図１７】 この発明の実施例１５の広帯域音声復元装
置における広帯域スペクトル推定手段の構成図である。

【図１８】 この発明の実施例１７の広帯域音声復元装
置の構成図である。

【図１９】 この発明の実施例１８の広帯域音声復元装
置における広帯域音源復号手段の構成図である。

【図２０】 この発明の実施例１９の広帯域音声復元装
置における広帯域音源復号手段の構成図である。

【図２１】 この発明の実施例２０の広帯域音声復元装
置における広帯域音源復号手段の構成図である。

【図２２】 この発明の実施例２２の広帯域音声復元装
置の構成図である。

【符号の説明】

１ 狭帯域音声信号、２ 分析手段、３ スペクトル分
析手段、４ 狭帯域スペクトルパラメータ、５ 逆フィ
ルタ、６ 狭帯域音源信号、７ 広帯域スペクトル推定
手段、８ ベクトル量子化手段、９ 狭帯域スペクトル
符号帳、１０スペクトル符号、１１ 逆量子化手段、１
２ 広帯域スペクトル符号帳、１３広帯域スペクトルパ
ラメータ、１４ 広帯域音源推定手段、１５ 零詰手
段、１６ 広帯域音源信号、１７ 合成フィルタ、１８
帯域フィルタ、１９ アップサンプリング手段、２０
広帯域音声信号、２１ 音源分析手段、２２ 狭帯域
適応符号帳、２３ 歪最小化手段、２４ 狭帯域駆動音
源信号、２５ 狭帯域適応ラグ長、２６ 狭帯域適応ゲ
イン、２７ 広帯域駆動音源推定手段、２８ 零詰手
段、２９ 広帯域駆動音源信号、３０ 広帯域適応音源
推定手段、３１ 広帯域適応音源符号帳、３２ 広帯域
適応音源信号、３３ 広帯域適応ラグ長、３４ 広帯域
適応ゲイン、３５ パワー算出手段、３６ 雑音生成手
段、３７ 狭帯域長周期予測分析手段、３８ 狭帯域長
周期遅延、３９ 狭帯域長周期予測係数、４０ 長周期
逆フィルタ、４１ 狭帯域長周期予測残差信号、４２
広帯域長周期予測残差推定手段、４３ 零詰手段、４４
広帯域長周期予測パラメータ推定手段、４５ 広帯域
長周期遅延、４６ 広帯域長周期予測係数、４７ 長周
期合成フィルタ、４８ 広帯域長周期予測残差信号、４
９ アップサンプリング手段、５０ 零化手段、５１
狭帯域パワー算出手段、５２ 狭帯域音源パワー、５３
狭帯域パワー込みスペクトル符号、５４ 音源正規化
手段、５５ 狭帯域正規化音源信号、５６ 広帯域正規
化音源信号、５７ 広帯域パワー符号帳、５８ 広帯域
音源パワー、５９ 広帯域音源パワー推定手段、６０
広帯域パワー込みスペクトル符号帳、６１ ポストフィ
ルタ手段、６２ スペクトルパラメータ変換手段、６３
次数低減手段、６４ スペクトルパラメータ逆変換手
段、１０１ 狭帯域音声符号、１０２ 分離手段、１０
３ 狭帯域スペクトル符号、１０４ 狭帯域音源符号、
１０５ 広帯域スペクトル復号手段、１０６ 広帯域音
源復号手段、１０７ 狭帯域スペクトル復号手段、１０
８ 狭帯域音源復号手段、１０９ 狭帯域音声復号手
段、１１０ 狭帯域ピッチ符号、１１１ 狭帯域パワー
符号、１１２ 広帯域ピッチ復号手段、１１３ 広帯域
ピッチ周期、１１４ 広帯域パワー復号手段、１１５
広帯域パワー復号手段、１１６ 音源生成手段、１１７
狭帯域適応音源符号、１１８ 狭帯域駆動音源符号、
１１９ 広帯域適応音源復号手段、１２０ 広帯域駆動
音源復号手段、１２１ 狭帯域適応音源復号手段、１２
２ 狭帯域駆動音源復号手段、１２３ 狭帯域長周期予
測符号、１２４ 広帯域長周期予測パラメータ復号手
段、１２５ 狭帯域長周期予測パラメータ復号手段、１
２６ 狭帯域長周期予測残差符号、１２７ 広帯域長周
期予測残差復号手段、１２８ 狭帯域長周期予測残差復
号手段、１２９ 狭帯域パワー復号手段、１３０ 広帯
域正規化音源復号手段。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G10L 19/00 G10L 21/04

Claims (30)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 狭帯域音声信号を分析して狭帯域スペク
   トルパラメータと狭帯域音源信号を得る分析手段と、 上記狭帯域スペクトルパラメータを用いて広帯域スペク
   トルパラメータを推定するスペクトル推定手段と、 上記狭帯域音源信号を用い広帯域音源信号を推定する広
   帯域音源推定手段と、 上記推定された広帯域スペクトルパラメータと広帯域音
   源信号とから広帯域音声信号を生成する合成手段を備
   え、 上記広帯域音源推定手段は、入力の狭帯域音源信号の各
   サンプル間隔中に所定の零値を挿入して出力する零詰手
   段と、 雑音信号を生成する雑音生成手段と、 上記零詰手段が出力した信号と上記雑音生成手段が生成
   した雑音信号とを加算する加算手段とを備えたことを特
   徴とする広帯域音声復元装置。
2. 【請求項２】 狭帯域音声信号を分析して狭帯域スペク
   トルパラメータと狭帯域音源信号を得る分析手段と、 上記狭帯域スペクトルパラメータを用いて広帯域スペク
   トルパラメータを推定するスペクトル推定手段と、 上記狭帯域音源信号を用い広帯域音源信号を推定する広
   帯域音源推定手段と、 上記推定された広帯域スペクトルパラメータと広帯域音
   源信号とから広帯域音声信号を生成する合成手段を備
   え、 上記広帯域音源推定手段は、入力の狭帯域音源信号を分
   析して狭帯域適応音源符号と狭帯域駆動音源信号を得る
   音源分析手段と、 上記狭帯域適応音源符号を用いて広帯域適応音源信号を
   推定する適応音源推定手段と、 上記狭帯域駆動音源信号を用いて広帯域駆動音源信号を
   推定する駆動音源推定手段と、 上記推定された広帯域適応音源信号と広帯域駆動音源信
   号とから広帯域音源信号を生成する加算手段とを備えた
   ことを特徴とする広帯域音声復元装置。
3. 【請求項３】 狭帯域音声信号を分析して狭帯域スペク
   トルパラメータと狭帯域音源信号を得る分析手段と、 上記狭帯域スペクトルパラメータを用いて広帯域スペク
   トルパラメータを推定するスペクトル推定手段と、 上記狭帯域音源信号を用い広帯域音源信号を推定する広
   帯域音源推定手段と、 上記推定された広帯域スペクトルパラメータと広帯域音
   源信号とから広帯域音声信号を生成する合成手段を備
   え、 上記広帯域音源推定手段は、入力の狭帯域音源信号を分
   析して狭帯域長周期予測符号と狭帯域長周期予測残差信
   号を得る音源分析手段と、 上記狭帯域長周期予測残差信号を用いて広帯域長周期予
   測残差信号を推定する長周期予測残差推定手段と、 上記狭帯域長周期予測符号を用いて広帯域長周期予測符
   号を推定する広帯域長周期予測符号推定手段と、 上記推定された広帯域長周期予測残差信号と広帯域長周
   期予測符号とから広帯域音源信号を合成する長周期合成
   手段とを備えたことを特徴とする広帯域音声復元装置。
4. 【請求項４】 狭帯域音声信号を分析して狭帯域スペク
   トルパラメータと狭帯域音源信号と狭帯域音源信号の狭
   帯域振幅情報を得る分析手段と、 上記狭帯域スペクトルパラメータと上記狭帯域振幅情報
   を用いて広帯域スペクトルパラメータを推定するスペク
   トル推定手段と、 上記狭帯域音源信号と上記狭帯域振幅情報とを用い広帯
   域音源信号を推定する広帯域音源推定手段と、 上記推定された広帯域スペクトルパラメータと、広帯域
   音源信号とから広帯域音声信号を生成する合成手段を備
   えた広帯域音声復元装置。
5. 【請求項５】 狭帯域音声信号を分析して狭帯域スペク
   トルパラメータと狭帯域音源信号と狭帯域音源信号の狭
   帯域振幅情報を得る分析手段と、 上記狭帯域スペクトルパラメータと上記狭帯域振幅情報
   を用いて少なくとも広帯域スペクトルパラメータと広帯
   域振幅情報を推定するスペクトル推定手段と、 上記狭帯域音源信号と上記広帯域振幅情報とを用い広帯
   域音源信号を推定する広帯域音源推定手段と、 上記推定された広帯域スペクトルパラメータと、広帯域
   音源信号とから広帯域音声信号を生成する合成手段を備
   えた広帯域音声復元装置。
6. 【請求項６】 狭帯域音声信号を分析して狭帯域スペク
   トルパラメータを得る分析手段と、 上記狭帯域スペクトルパラメータをそのまま広帯域スペ
   クトルパラメータとして用いて広帯域スペクトルパラメ
   ータを出力するスペクトル推定手段と、 上記出力された広帯域スペクトルパラメータから広帯域
   音声信号を生成する合成手段を備えた広帯域音声復元装
   置。
7. 【請求項７】 狭帯域音声信号を分析して狭帯域スペク
   トルパラメータを得る分析手段と、 上記狭帯域スペクトルパラメータのスペクトル包絡の極
   を抑制する変形を行い、当該極を抑制する変形を行った
   狭帯域スペクトルパラメータを広帯域スペクトルパラメ
   ータとして出力するスペクトル推定手段と、 上記出力された広帯域スペクトルパラメータを用いて広
   帯域音声信号を生成する合成手段を備えた広帯域音声復
   元装置。
8. 【請求項８】 狭帯域音声信号を分析して狭帯域スペク
   トルパラメータを得る分析手段と、 上記狭帯域スペクトルパラメータを別領域に変換し、ス
   ペクトル包絡の極を抑制する変形を行い、当該極を抑制
   する変形を行ったスペクトル包絡を上記狭帯域スペクト
   ルパラメータと同じ領域に逆変換して、当該極を抑制す
   る変形を行ったスペクトル包絡を逆変換した狭帯域スペ
   クトルパラメータを広帯域スペクトルパラメータとして
   出力するスペクトル推定手段と、 上記出力された広帯域スペクトルパラメータから広帯域
   音声信号を生成する合成手段を備えた広帯域音声復元装
   置。
9. 【請求項９】 狭帯域スペクトル符号から狭帯域スペク
   トルパラメータを復号し、この復号した狭帯域スペクト
   ルパラメータのスペクトル包絡の極を抑制する変形を行
   い、当該極を抑制する変形を行った狭帯域スペクトルパ
   ラメータを広帯域スペクトルパラメータとして出力する
   スペクトル復号手段と、 この出力された広帯域スペクトルパラメータを用いて広
   帯域音声信号を生成する合成手段を備えた広帯域音声復
   元装置。
10. 【請求項１０】 広帯域音源信号を推定する広帯域音源
    推定手段を備え、 上記合成手段は、上記広帯域音源信号と広帯域スペクト
    ルパラメータとから広帯域音声信号を生成するように構
    成された請求項９に記載の広帯域音声復元装置。
11. 【請求項１１】 狭帯域音声符号から分離された狭帯域
    スペクトル符号を用いて広帯域スペクトルパラメータを
    推定するスペクトル復号手段と、 上記狭帯域音声符号から分離された狭帯域音源符号を用
    いて広帯域音源信号を推定する広帯域音源復号手段と、 上記推定された広帯域スペクトルパラメータと広帯域音
    源信号とから広帯域音声信号を生成する合成手段を備
    え、 上記広帯域音源復号手段は、狭帯域音源符号から復元し
    た狭帯域音源信号の各サンプル間隔中に所定の零値を挿
    入して出力する零詰手段と、 雑音信号を生成する雑音生成手段と、 上記零詰手段が出力した信号と上記雑音生成手段が生成
    した雑音信号とを加算する加算手段とを備えたことを特
    徴とする広帯域音声復元装置。
12. 【請求項１２】 狭帯域音声符号から分離された狭帯域
    スペクトル符号を用いて広帯域スペクトルパラメータを
    推定するスペクトル復号手段と、 上記狭帯域音声符号から分離された狭帯域音源符号を用
    いて広帯域音源信号を推定する広帯域音源復号手段と、 上記推定された広帯域スペクトルパラメータと広帯域音
    源信号とから広帯域音声信号を生成する合成手段を備
    え、 上記広帯域音源復号手段は、入力の狭帯域音声符号から
    分離した狭帯域適応音源符号を用いて広帯域適応音源信
    号を推定する広帯域適応音源復号手段と、 入力の狭帯域音声符号から分離した狭帯域駆動音源符号
    を用いて広帯域駆動音源信号を推定する広帯域駆動音源
    復号手段と、 上記推定された広帯域適応音源信号と広帯域駆動音源信
    号とから広帯域音源信号を生成する加算手段とで構成さ
    れることを特徴とする広帯域音声復元装置。
13. 【請求項１３】 狭帯域音声符号から分離された狭帯域
    スペクトル符号を用いて広帯域スペクトルパラメータを
    推定するスペクトル復号手段と、 上記狭帯域音声符号から分離された狭帯域音源符号を用
    いて広帯域音源信号を推定する広帯域音源復号手段と、 上記推定された広帯域スペクトルパラメータと広帯域音
    源信号とから広帯域音声信号を生成する合成手段を備
    え、 上記広帯域音源復号手段は、入力の狭帯域音声符号から
    分離した狭帯域長周期予測符号を用いて広帯域長周期予
    測符号を推定する広帯域長周期予測符号復号手段と、 入力の狭帯域音声符号から分離した狭帯域長周期予測残
    差符号を用いて広帯域長周期予測残差信号を推定する広
    帯域長周期予測残差復号手段と、 上記推定された広帯域長周期予測符号と広帯域長周期予
    測残差信号とから広帯域音源信号を生成する加算手段と
    で構成されることを特徴とする広帯域音声復元装置。
14. 【請求項１４】 狭帯域音声符号から分離された狭帯域
    音源符号を用いて狭帯域振幅情報を推定する狭帯域振幅
    情報復号手段と、 上記狭帯域音声符号から分離された狭帯域スペクトル符
    号と上記狭帯域振幅情報を用いて広帯域スペクトルパラ
    メータと広帯域振幅情報を推定するスペクトル復号手段
    と、 上記狭帯域音源符号と上記広帯域振幅情報とを用いて広
    帯域音源信号を推定する広帯域音源復号手段と、 上記推定された広帯域スペクトルパラメータと広帯域音
    源信号とから広帯域音声信号を生成する合成手段を備え
    た広帯域音声復元装置。
15. 【請求項１５】 狭帯域スペクトル符号から狭帯域スペ
    クトルパラメータを復号し、この復号した狭帯域スペク
    トルパラメータのスペクトル包絡の極を抑制する変形を
    行い、当該極を抑制する変形を行った狭帯域スペクトル
    パラメータを広帯域スペクトルパラメータとして出力す
    るスペクトル復号ステップと、 この出力された広帯域スペクトルパラメータを用いて広
    帯域音声信号を生成する合成ステップを有する広帯域音
    声復元方法。
16. 【請求項１６】 狭帯域音声信号を分析して得られた狭
    帯域スペクトルパラメータのスペクトル包絡の極を抑制
    する変形を行い、当該極を抑制する変形を行った狭帯域
    スペクトルパラメータを広帯域スペクトルパラメータと
    して用いて広帯域音声信号を生成する広帯域音声復元装
    置。
17. 【請求項１７】 広帯域音源信号を推定する広帯域音源
    推定手段を備え、 上記生成された広帯域音源信号と上記広帯域スペクトル
    パラメータとから広帯域音声信号を生成する請求項１６
    に記載の広帯域音声復元装置。
18. 【請求項１８】 狭帯域音声信号を分析して得られた狭
    帯域スペクトルパラメータのスペクトル包絡の極を抑制
    する変形を行い、当該極を抑制する変形を行った狭帯域
    スペクトルパラメータを広帯域スペクトルパラメータと
    して用いて広帯域音声信号を生成する広帯域音声復元方
    法。
19. 【請求項１９】 狭帯域音声信号を符号化して狭帯域音
    声符号を出力する音声符号化装置と、上記狭帯域音声符
    号を受信して広帯域音声信号を生成する広帯域音声復元
    装置とを含む音声伝送システムにおいて、 上記広帯域音声復元装置は、 上記受信した狭帯域音声符号に含まれた狭帯域スペクト
    ル符号から狭帯域スペクトルパラメータを復号し、この
    復号した狭帯域スペクトルパラメータのスペクトル包絡
    の極を抑制する変形を行い、当該極を抑制する変形を行
    った狭帯域スペクトルパラメータを広帯域スペクトルパ
    ラメータとして出力するスペクトル復号手段と、 この出力された広帯域スペクトルパラメータを用いて広
    帯域音声信号を生成する合成手段を備えた音声伝送シス
    テム。
20. 【請求項２０】 狭帯域音声信号を符号化して狭帯域音
    声符号を出力する音声符号化ステップと、上記狭帯域音
    声符号を受信して広帯域音声信号を生成する広帯域音声
    復元ステップとを含む音声伝送方法において、 上記広帯域音声復元ステップは、 上記受信した狭帯域音声符号に含まれた狭帯域スペクト
    ル符号から狭帯域スペクトルパラメータを復号し、この
    復号した狭帯域スペクトルパラメータのスペクトル包絡
    の極を抑制する変形を行い、当該極を抑制する変形を行
    った狭帯域スペクトルパラメータを広帯域スペクトルパ
    ラメータとして出力するスペクトル復号ステップと、 この出力された広帯域スペクトルパラメータを用いて広
    帯域音声信号を生成する合成ステップを有する音声伝送
    方法。
21. 【請求項２１】 狭帯域音声信号を分析して狭帯域スペ
    クトルパラメータを得る分析手段と、 上記狭帯域スペクトルパラメータのスペクトル包絡の極
    構造をなめらかにする変形を行い、当該極構造をなめら
    かにする変形を行った狭帯域スペクトルパラメータを広
    帯域スペクトルパラメータとして出力するスペクトル推
    定手段と、 上記出力された広帯域スペクトルパラメータを用いて広
    帯域音声信号を生成する合成手段を備えた広帯域音声復
    元装置。
22. 【請求項２２】 狭帯域音声信号を分析して狭帯域スペ
    クトルパラメータを得る分析手段と、 上記狭帯域スペクトルパラメータを別領域に変換し、ス
    ペクトル包絡の極構造をなめらかにする変形を行い、当
    該極構造をなめらかにする変形を行ったスペクトル包絡
    を上記狭帯域スペクトルパラメータと同じ領域に逆変換
    して、当該極構造をなめらかにする変形を行ったスペク
    トル包絡を逆変換した狭帯域スペクトルパラメータを広
    帯域スペクトルパラメータとして出力するスペクトル推
    定手段と、 上記出力された広帯域スペクトルパラメータから広帯域
    音声信号を生成する合成手段を備えた広帯域音声復元装
    置。
23. 【請求項２３】 狭帯域スペクトル符号から狭帯域スペ
    クトルパラメータを復号し、この復号した狭帯域スペク
    トルパラメータのスペクトル包絡の極構造をなめらかに
    する変形を行い、当該極構造をなめらかにする変形を行
    った狭帯域スペクトルパラメータを広帯域スペクトルパ
    ラメータとして出力するスペクトル復号手段と、 この出力された広帯域スペクトルパラメータを用いて広
    帯域音声信号を生成する合成手段を備えた広帯域音声復
    元装置。
24. 【請求項２４】 広帯域音源信号を推定する広帯域音源
    推定手段を備え、 上記合成手段は、上記広帯域音源信号と広帯域スペクト
    ルパラメータとから広帯域音声信号を生成するように構
    成された請求項２３に記載の広帯域音声復元装置。
25. 【請求項２５】 狭帯域スペクトル符号から狭帯域スペ
    クトルパラメータを復号し、この復号した狭帯域スペク
    トルパラメータのスペクトル包絡の極構造をなめらかに
    する変形を行い、当該極構造をなめらかにする変形を行
    った狭帯域スペクトルパラメータを広帯域スペクトルパ
    ラメータとして出力するスペクトル復号ステップと、 この出力された広帯域スペクトルパラメータを用いて広
    帯域音声信号を生成する合成ステップを有する広帯域音
    声復元方法。
26. 【請求項２６】 狭帯域音声信号を分析して得られた狭
    帯域スペクトルパラメータの スペクトル包絡の極構造を
    なめらかにする変形を行い、当該極構造をなめらかにす
    る変形を行った狭帯域スペクトルパラメータを広帯域ス
    ペクトルパラメータとして用いて広帯域音声信号を生成
    する広帯域音声復元装置。
27. 【請求項２７】 広帯域音源信号を推定する広帯域音源
    推定手段を備え、 上記生成された広帯域音源信号と上記広帯域スペクトル
    パラメータとから広帯域音声信号を生成する請求項２６
    に記載の広帯域音声復元装置。
28. 【請求項２８】 狭帯域音声信号を分析して得られた狭
    帯域スペクトルパラメータのスペクトル包絡の極構造を
    なめらかにする変形を行い、当該極構造をなめらかにす
    る変形を行った狭帯域スペクトルパラメータを広帯域ス
    ペクトルパラメータとして用いて広帯域音声信号を生成
    する広帯域音声復元方法。
29. 【請求項２９】 狭帯域音声信号を符号化して狭帯域音
    声符号を出力する音声符号化装置と、上記狭帯域音声符
    号を受信して広帯域音声信号を生成する広帯域音声復元
    装置とを含む音声伝送システムにおいて、 上記広帯域音声復元装置は、 上記受信した狭帯域音声符号に含まれた狭帯域スペクト
    ル符号から狭帯域スペクトルパラメータを復号し、この
    復号した狭帯域スペクトルパラメータのスペクトル包絡
    の極構造をなめらかにする変形を行い、当該極構造をな
    めらかにする変形を行った狭帯域スペクトルパラメータ
    を広帯域スペクトルパラメータとして出力するスペクト
    ル復号手段と、 この出力された広帯域スペクトルパラメータを用いて広
    帯域音声信号を生成する合成手段を備えた音声伝送シス
    テム。
30. 【請求項３０】 狭帯域音声信号を符号化して狭帯域音
    声符号を出力する音声符号化ステップと、上記狭帯域音
    声符号を受信して広帯域音声信号を生成する広帯域音声
    復元ステップとを含む音声伝送方法において、 上記広帯域音声復元ステップは、 上記受信した狭帯域音声符号に含まれた狭帯域スペクト
    ル符号から狭帯域スペクトルパラメータを復号し、この
    復号した狭帯域スペクトルパラメータのスペクトル包絡
    の極構造をなめらかにする変形を行い、当該極構造をな
    めらかにする変形を行った狭帯域スペクトルパラメータ
    を広帯域スペクトルパラメータとして出力するスペクト
    ル復号ステップと、 この出力された広帯域スペクトルパラメータを用いて広
    帯域音声信号を生成する合成ステップを有する音声伝送
    方法。