[发明专利]语音处理器和通信终端设备无效
申请号: | 200810135658.8 | 申请日: | 2008-07-09 |
公开(公告)号: | CN101345055A | 公开(公告)日: | 2009-01-14 |
发明(设计)人: | 川岛隆宏 | 申请(专利权)人: | 雅马哈株式会社 |
主分类号: | G10L21/00 | 分类号: | G10L21/00;G10L21/02;H03G9/02;H04M1/725 |
代理公司: | 中原信达知识产权代理有限责任公司 | 代理人: | 黄启行;陆锦华 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 日本;JP |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 语音 处理器 通信 终端设备 | ||
技术领域
本发明涉及用于处理语音信号的语音处理器。本发明还涉及结合了语音处理器的通信终端设备。
本申请要求日本专利申请No.2007-182458的优先权,并通过引用将其内容结合与此。
背景技术
传统地,已经开发了各种诸如电话和便携式电话那样的通信终端设备来整合语音处理器,它通过响应于配对通信终端的电话号码而自动切换接收的语音质量来调节接收的语音使其处于易于听见的状态。在各种文件中公开了这一技术,例如专利文件1和专利文件2
专利文件1:日本未经审查的专利申请公开No.2005-136788。
专利文件2:日本未经审查的专利申请No.2001-86200。
在上述通信终端设备中,必需响应电话号码而向存储器注册(register)接收的语音的调节情况;因此,一旦接收来自电话号码未知或未预先注册的通信终端的呼叫时,就不可能调节接收的语音。也就是说,公知的通信终端设备的缺陷是它们不是总能调节接收的语音信号。
发明内容
本发明的目的是提供一种能够适当调节和处理接收的语音信号的语音处理器。
本发明的另一个目的是提供一种结合了语音处理器的通信终端设备,其中通过该语音处理器来自动调节接收的语音质量。
在本发明的第一方面,语音处理器包括用于从输入语音中提取语音特性数据(如声纹数据)的提取器,用于根据设置的信号处理参数来处理所述输入语音的处理器,用于存储多个预置语音特性数据,每个预置语音特性数据对应于多组信号处理参数之一的存储器,以及参数设置设备,用于选择与所述提取的语音特性数据具有相似性的所述预置语音特性数据之一,并且用于将与所述选择的预置语音特性数据对应的一组信号处理参数设置到所述处理器。
所述处理器包括,例如,高音补偿器、增强器、动态范围压缩器和均衡器。
所述语音处理器还包括用于接收来自相对通信终端的语音信号以便于产生语音信号的语音通信器,以及用于根据用户指令来编辑所述信号处理参数的参数编辑器。其中,所述提取器从所述语音信号中提取表示输入语音的特性的语音特性数据,以便所述存储器存储与编辑后的信号处理参数有关的所提取的语音特性数据。
在本发明的第二方面,通信终端设备除了包括上述语音处理器之外还包括语音通信器。所述语音通信器执行与配对通信设备的通信,以便于接收语音信号。
根据本发明,所述提取器提取与所提取的语音特性数据具有相似性的预置语音特性数据之一,以便将相应的信号处理参数设置到处理器,从而适当地处理输入语音信号。
附图说明
参考附图,将对本发明的这些和其他目的,方面以及实施例进行更具体的描述,在附图中:
图1是表示根据本发明优选实施例的通信终端设备结构的方框图;
图2是表示包含在图1所示的通信终端设备内的语音信号处理模块结构的方框图;
图3是表示存储在图1所示的存储器内的声纹数据与信号处理参数之间关系的表格;
图4A表示由图2所示的高音补偿器执行的信号处理参数的实例;
图4B表示由图2所示的增强器执行的信号处理参数的实例;
图4C表示由图2所示的动态范围压缩器执行的信号处理参数的实例;
图4D表示由图2所示的均衡器执行的信号处理参数的实例;
图5是表示由图1所示的通信终端设备执行的语音信号处理的流程图;以及
图6是表示用于向存储器注册与信号处理参数有关的声纹数据的声纹数据注册处理的流程图。
具体实施方式
将参考附图并借助于实例来更详细地描述本发明。
图1是表示根据本发明优选实施例的通信终端设备(例如,便携式电话)的结构的方框图,其中它仅仅显示了有关语音处理的部分,因此,为了方便起见未显示其他部分。
语音通信器1执行与配对通信终端(未显示)的通信,以便于接收语音信号。语音编解码器(即,语音编码器-解码器)2是将从语音接收器1输出的编码语音信号转换(或解码)成线性音频信号的模块。作为音频信号的编码方法,可以指定QCELP(Qualcomm码激励线性预测)和AMR(高级多速率编解码器)。
声纹提取器3分析从语音编解码器2输出的线性语音信号,以便于提取表示语音信号特性的声纹数据(或语音特性数据)。例如,通过长期的谱分析方法来检测声纹数据。也就是说,在单位时间间隔内连续地对语音信号执行使用了FFT(即,快速傅里叶变换)的频率分析;然后,累积所检测的频率值。这在预定数目的时间间隔(或执行累积的预定次数)内连续地执行;然后,根据预定的数目来划分累积的频率值,从而产生声纹数据。
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