科学技術と共に歩む

6.　短時間フーリエ分析
　6.0　はじめに
　6.1　定義と性質
　　6.1.1　フーリエ変換としての解釈
　　6.1.2　線形フィルタリングとしての解釈
　　6.1.3　Xn(ejw)に対する時間と周波数のサンプリング速度
　　6.1.4　フィルタバンク総和法による短時間合成（filterbank summation method,FBS法）
　　6.1.5　重複加算法による短時間合成（overlaep addition method,OLA法）
　　6.1.6　短時間スペクトルの変形の合成結果に及ぼす影響
　　6.1.7　加法的変形
　　6.1.8　音声の短時間分析と合成法のまとめ
　6.2　ディジタルフィルタバンクの設計
　　6.2.1　実際的な考察
　　6.2.2　IIR フィルタを用いたフィルタバンクの設計
　　6.2.3　FIRフィルタを用いたフィルタバンクの設計
　6.3　高速フーリエ変換を用いたフィルタバンク総和法の実現
　　6.3.1　分析技法
　　6.3.2　合成技法
　6.4　スペクトルのグラフィックディスプレイ
　6.5　ピッチ検出
　6.6　合成による分析（A-b-S)
　　6.6.1　ピッチ同期スペクトル分析
　　6.6.2　A-b-Sを用いた極-零分析
　　6.6.3　声門波のピッチ同期推定
　6.7　分析-合成システム
　　6.7.1　時間依存フーリエ変換のディジタル符号化
　　6.7.2　位相ボコーダ
　　6.7.3　チャネルボコーダ
　6.8　まとめ
　参考文献
　問題
7.　音声の準同形処理
　7.0　はじめに
　7.1　たたみこみに関して準同形なシステム
　　7.1.1　複素ケプストラムの性質
　　7.1.2　計算に関する考察
　7.2　音声の複素ケプストラム
　7.3　ピッチ検出
　7.4　ホルマント推定
　7.5　準同形ボコーダ
　7.6　まとめ
　参考文献
　問題
8.　音声の線形予測符号化
　8.0　はじめに
　8.1　線形予測分析の基本原理
　　8.1.1　自己相関法
　　8.1.2　共分散法
　　8.1.3　まとめ
　8.2　本モデルにおける利得のGの計算
　8.3　LPC方程式の解
　　8.3.1　共分散法に対するCholesky分解による解法
　　8.3.2　自己相関方程式に対するDurbinの再帰的解法
　　8.3.3　格子形の定式化と解
　8.4　LPC分析方程式の解法の比較
　8.5　予測誤差信号
　　8.5.1　正規化平均2乗誤差の別の表現
　　8.5.2　LPC パラメータの値の実験的評価
　　8.5.3　フレーム位置による正規化誤差の変化
　8.6　線形予測分析の周波数領域での解釈
　　8.6.1　平均2乗予測誤差の周波数領域での解釈
　　8.6.2　他のスペクトル分析法との比較
　　8.6.3　選択線形予測
　　8.6.4　合成による分析法（A-b-s法）との比較
　8.7　線形予測分析と無損失音響管モデルとの関係
　8.8　いろいろの音声パラメータ相互の関係
　　8.8.1　予測多項式の根
　　8.8.2　ケプストラム
　　8.8.3　全極形システムのインパルス応答
　　8.8.4　インパルス応答の自己相関
　　8.8.5　予測多項式の自己相関
　　8.8.6　PARCOR係数
　　8.8.7　対数面積比関数
　8.9　線形予測パラメータからの音声合成
　8.10　LPCパラメータの応用
　　8.10.1　LPCパラメータを用いたピッチ検出
　　8.10.2　LPCパラメータを用いたホルマント分析
　　8.10.3　LPCボコーダー量子化についての考察
　　8.10.4　Voice-excited　LPCボコーダ
　8.11　まとめ
　参考文献
　問題
9.　音声による人間-機械通信のためのディジタル音声処理
　9.0　はじめに
　9.1　音声応答システム
　　9.1.1　音声応答システムの設計における一般的考察
　　9.1.2　多重出力ディジタル音声応答システム
　　9.1.3　ホルマント符号化された単語のつなぎ合わせによる音声合成
　　9.1.4　コンピュータ音声応答システムの典型的な例
　9.2　話者認識システム
　　9.2.1　話者照合システム
　　9.2.2　話者同定システム
　9.3　音声認識システム
　　9.3.1　孤立数字認識システム
　　9.3.2　連続数字認識システム
　　9.3.3　LPC距離尺度
　　9.3.4　大きい語彙をもつ単語認識システム
　9.4　3モード音声通信システム
　9.5　まとめ
　参考文献
付録　構案教程
索引