音声処理における、線形予測分析

質問

今、大学で音声分析について学んでいます。まったくわからないため教えて欲しいのですが、

音声分析において、線形予測分析（全極型モデル）は、予測したい場所を過去または未来の連続する離散的な数値を基に算出しているというところまではわかったのですが、

(1)音声に合わられるどのような特徴に着目して分析を行っているのでしょうか。
(2)また分析次数はどのような意味を持つのでしょうか。

回答No.2

DCI4 · ベストアンサー

離散的な数値を基に算出基に算出しているというところまではわかったのですが

★回答

離散的な数値を基に算出しているのは　デジタルコンピューターで
アナログ信号をデジタル処理するためであり　　みなおなじ
デジタル信号処理で実現するためである（DSP　マイコン　その他電算機みな同じ）

(1)音声に合わられるどのような特徴に着目して分析を行っているのでしょうか。

音声合成が
声門における音源と声道を伝達関数モデルとして表現し
声道における共振特性を表現するディジタルフィルタを構成し
インパルス系列や白色雑音で近似した音源波形を入力することによって
音声生成を実現する手法なので

声道をモデル化するため．声道における共振すなわちフォルマントを
なるべく簡素に　精度よく　抽出することに着目していると思われる
有益な　回路モデルとして格子型デジタルフィルターなどがある
音声・オーディオ符号化の基本技術を考慮した抽出分析が　一番有効なのでは？

(2)また分析次数はどのような意味を持つのでしょうか。

分析次数は　その精度を上げるには高いほうがよいが
その伝達関数の簡素化をするには簡単なほうがいい
よって次数は目的の精度の範囲でなるべく小さいほうがいい

デジタルフィルタ設計と同じで　メモリーと積和演算回数は
DSPハード　ソフトのため少ないほうがいい

・・・・・・・・・・・・以上・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

以上と思われる・・・・・※注意　ただし私は音声分析の専門化ではない

★回答　　詳しくは　以下で見ればよい

近頃は本買わないでもOK　　ただで見れちゃうわけ　　　電子通信学会　知識の森でみれちゃうわけ

http://www.ieice-hbkb.org/portal/doc_514.html

2群7編　音声認識と合成

2群8編　音声・オーディオ符号化

お礼

試験が迫っていたので本当に助かりました！
ありがとうございます！

回答No.1

Tann3

＞今、大学で音声分析について学んでいます。

　だったら、こんな真偽の不確かな不特定集団に聞くよりも、その先生に聞くのが一番でしょう。大学で学んでいる立場で、「まったくわからないため教えて欲しい」では困りますね。

　質問者さんは、むしろ「音声分析の知識のない者」「音声分析の素人」の質問に答えるべき立場なのではありませんか？

お礼

教授の説明は正確過ぎて専門用語も多く理解し難いです。
それよりもokwebの皆様のほうが説明が口語に近くわかりやすいので利用しました。
No.2のDCI4様のような方に教えていただきましたので感謝しております。

音声分析の知識があり素人でないならば自分でネットで調べて既に解決していることをご察しください。

否定的な反応よりも前向き志向の方が人生楽しいですよ！
では！失礼致します^^