824, 0. 998163, 0. 997356, 0. 996403, 0. 995304, 0. 99406, 0. 992672, 0. 99114, 0. 989465, 0. 987647, 0. 985688, 0. 983588, 0.981348]
[0218] 在此，上述的％。(;〇，'\^1(;〇，'\^2(;〇的列表是，设为？_=16，按照1 = 0，1，2，*"，16 的顺序从左开始排列了与i对应的系数的大小的列表。即，在上述的例子中，例如是wt(] (0) =1. 0,wtQ(3) = 0· 996104103。
[0219] 图8中以图表表示每个1的系数表格的系数^。(1)，^1(1)，^2(1)的系数的大小。 图8的横轴表示阶数i，图8的纵轴表示系数的大小。根据该图表也可知，在各系数表格内， 具有随着i的值增大而系数的大小会单调减少的关系。此外，若将与相同的i的值对应的 不同的系数表格的系数的大小进行比较，则对于12 1，满足^。(1)〈^1(1)〈^2(1)的关系。 艮P，对于除〇以外的i3 1的i，换言之，关于至少一部分i，具有随着索引D增大而系数的 大小会单调增加的关系。对于i= 〇以外，在系数表格存储部25中存储的多个系数表格只 要是具有这样的关系的表格，则不限于上述的例子。
[0220] 此外，如在非专利文献1或非专利文献2中所记载的那样，也可以仅对i= 0的系 数进行特殊处理，从而使用wt0(0) =wtl(0) =wt2(0) = 1.0001 或wt0(0) =wtl(0) =wt2(0) =1.003这样的经验值。另外，关于1 = 0，不需要满足％。(;〇〈'\^1(;〇〈'\^2(;〇的关系，并且， wt0(〇)，wtl(0)，wt2(0)也可以不一定是相同的值。例如，也可以如wt()(0) = 1.0001，wtl(0)= 1.0，wt2(0) = 1.0那样，仅关于i= 0，wt〇(0)，wtl(0)，wt2(0)中的两个以上的值的大小关系 不满足wt0(i)〈wtl(i)〈wt2(i)的关系。
[0221] 系数决定部24选择与索引D对应的系数表格tD作为系数表格t。
[0222] 然后，系数决定部24将该选择的系数表格t的各系数wt(i)设为系数W(](i)。SP， 设为W(](i) =wt(i)。换言之，系数决定部24从所选择的系数表格t中取得与各阶数i对 应的系数wt (i)，将所取得的与各阶数i对应的系数wt (i)设为w。(i)。
[0223] 另外，在上述的例子中，将各系数表格t0,tl，t2和索引D建立对应，但也可以将各 系数表格t0,tl,t2和与基本频率处于正的相关关系的值或者索引D以外的与基本频率处 于负的相关关系的值建立对应。
[0224] 〈第三实施方式的变形例〉
[0225] 在第三实施方式中将在多个系数表格的其中一个表格中存储的系数决定为系数 wQ(i)，但第三实施方式的变形例在除此之外，还包含通过基于在多个系数表格中存储的系 数的运算处理来决定系数wji)的情况。
[0226] 第三实施方式的变形例的线性预测分析装置2的功能结构是与第三实施方式相 同的图5。第三实施方式的变形例的线性预测分析装置2中，系数决定部24的处理不同，除 了在系数表格存储部25中包含的系数表格不同的部分以外，与第三实施方式的线性预测 分析装置2相同。
[0227] 在系数表格存储部25中仅存储了系数表格t0和t2,在系数表格t0中存储了系 数wtQ(i)(i= 0, 1，…，Pmax)，系数表格t2 中存储 了系数wt2(i)(i= 0, 1，…，Pmax)。在两 个系数表格t0,t2中分别存储了如下决定的系数wt(](i)(i= 0, 1，"·，Ρ_)和系数wt2(i) (i= 0, 1，…，Pmax)，即关于至少一部分的各i为wt。⑴<wt2 (i)，关于剩余的各i成为 wt〇 (i) -wt2 (i) °
[0228] 在此，假设决定了满足0〈thl' <th2'这样的关系的两个阈值thl'，th2'。这时，系 数决定部24，
[0229] (1)在与基本频率处于正的相关关系的值〉th2'的情况下、即判断为基本频率高 的情况下，选择系数表格t0的各系数wt。(i)作为系数w。(i)，
[0230] (2)在th2' 3与基本频率处于正的相关关系的值〉thl'的情况下、即判断为基 本频率是中等程度的情况下，使用系数表格t0的各系数wt(](i)和系数表格t2的各系数 wt2(i)，通过w0(i) = 0'XwtO(i) + (l-0')Xwt2(i)来决定系数w0(i)，
[0231] (3)在thl' 3与基本频率处于正的相关关系的值的情况下、即判断为基本频率低 的情况下，选择系数表格t2的各系数wt2(i)作为系数W(](i)。在此，β'是，0兰β'兰1， 且通过在基本频率Ρ取较小的值时β'的值也会减小而在基本频率Ρ取较大的值时β'的 值也会增大的函数β'=c(Ρ)，根据基本频率Ρ而求出的值。若设为该结构，则在基本频率 为中等程度的情况中的基本频率Ρ较小时能够将接近wt2(i)的值设为系数W(](i)，相反在基 本频率为中等程度的情况中的基本频率P较大时能够将接近wt(](i)的值设为系数W(](i)，因 而仅凭两个表格就能够得到3个以上的系数W(](i)。
[0232] 此外，在此，假设决定了满足0〈thl〈th2这样的关系的两个阈值thl，th2。这时，系 数决定部24，
[0233] (1)在与基本频率处于负的相关关系的值3th2的情况下、即判断为周期长的情 况下，选择系数表格t2的各系数wt2(i)作为系数W(](i)，
[0234] (2)在th2>与基本频率处于负的相关关系的值3thl的情况下、即判断为周期是 中等程度的情况下，使用系数表格t0的各系数wt。(i)和系数表格t2的各系数wt2 (i)，通过w〇(i) = (1-β)Xwt0(i) +PXwt2(i) w〇(i),
[0235] (3)在thl>与基本频率处于负的相关关系的值的情况下、即判断为周期小的情况 下，选择系数表格t0的各系数wtQ(i)作为系数W(](i)。在此，β是，0写β写1，且通过在 周期Τ取较小的值时β的值也会减小而在周期Τ取较大的值时β的值也会增大的函数 β=b(T)，根据周期Τ而求出的值。若设为该结构，则在周期为中等程度的情况中的周期 T较小时能够将接近wt。(i)的值设为系数w。(i)，相反在周期为中等程度的情况中的周期T 较大时能够将接近wt2(i)的值设为系数W(](i)，因而仅凭两个表格就能够得到3个以上的系 w〇(i)〇
[0236] 另外，关于在系数表格存储部25中存储的系数表格t0,t2的i= 0的系数 wt。⑹，wt2(0)，不是必须要满足^。⑹f~⑹的关系，也可以是具有^。⑹〉wt2(0)的关系 的值。
[0237] [第一实施方式至第三实施方式公共的变形例]
[0238] 如图10以及图11所示，在上述所有的实施方式以及变形例中，也可以不包含系数 乘法部22,在预测系数计算部23中使用系数W(](i)和自相关Rji)而进行线性预测分析。 图10和图11是分别与图1和图5对应的线性预测分析装置2的结构例。该情况下，如图 12所示，预测系数计算部23不是使用系数w。(i)和自相关R。(i)相乘后的值即变形自相关 R'Ji)，而是直接使用系数wji)和自相关Rji)而进行线性预测分析（步骤S5)。
[0239] [第四实施方式]
[0240] 第四实施方式是，对输入信号Xjn)使用以往的线性预测分析装置而进行线性预 测分析，使用该线性预测分析的结果在基本频率计算部中得到基本频率，使用基于所得到 的基本频率的系数W(](i)，通过本发明的线性预测分析装置而求出能够变换为线性预测系 数的系数。
[0241] 如图13所示，第四实施方式的线性预测分析装置3例如具备第一线性预测分析部 31、线性预测残差计算部32、基本频率计算部33、第二线性预测分析部34。
[0242] [第一线性预测分析部31]
[0243] 第一线性预测分析部31进行与以往的线性预测分析装置1相同的动作。即，第一 线性预测分析部31根据输入信号X。(η)求出自相关R。(i)(i= 0, 1，…，P_)，通过将自相 关R〇(i)(i= 〇, 1，…，Pmax)和预先决定的系数w〇(i)(i= 0, 1，…，Pmax)按相同i进行相乘 而求出变形自相关R'〇(i)(i= 〇, 1，"·，Ρ_)，根据变形自相关R'〇(i)(i= 〇, 1，···，？_)，求 出能够变换为从1阶到预先决定的最大阶数？_阶为止的线性预测系数的系数。
[0244] [线性预测残差计算部32]
[0245] 线性预测残差计算部32对于输入信号X。(η)进行基于能够变换为从1阶到P_阶 为止的线性预测系数的系数的线性预测、或与线性预测等价或者相似的过滤处理，从而求 出线性预测残差信号XR(η)。由于过滤处理也可以说是加权处理，因而线性预测残差信号 XR (η)也可以说是加权输入信号。
[0246] [基本频率计算部33]
[0247] 基本频率计算部33求出线性预测残差信号XR(η)的基本频率Ρ，输出有关基本频 率的信息。作为求出基本频率的方法，存在各种公知的方法，因而也可以使用公知的任意方 法。基本频率计算部33例如关于构成当前帧的线性预测残差信号XR (η)(η= 0, 1，"·，Ν-1) 的多个子帧分别求出基本频率。即，求出2以上的整数的Μ个子帧即XRsl (η)(η= 0, 1，···，Ν/ Μ-1)，…，父關⑷（η= (M-1)N/M，（M-1)N/M+1，'N-l)的各自的基本频率即Psl，…，PsM。假 设N能够用Μ整除。基本频率计算部33接着将能够确定构成当前帧的Μ个子帧的基本频 率即Psl，···，Ρ,μ中的最大值max(Psl，…，PsM)的信息，作为有关基本频率的信息而输出。
[0248] [第二线性预测分析部34]
[0249] 第二线性预测分析部34进行与第一实施方式至第三实施方式的线性预测分析装 置2、第二实施方式的第二变形例的线性预测分析装置2、第三实施方式的变形例的线性预 测分析装置2、第一实施方式至第三实施方式公共的变形例的线性预测分析装置2的任意 一个相同的动作。即，第二线性预测分析部34根据输入信号Xjn)求出自相关Rji)(i= 〇,i，"·，ρ_)，基于基本频率计算部33输出的有关基本频率的信息而决定系数％α)α= 0, 1，…，PnJ，使用自相关R。⑴（i= 0,1，…，PnJ和已决定的系数W。⑴（i= 〇, 1，…，ΡΜΧ)， 求出能够变换为1阶到预先决定的最大阶数即Ρ_阶为止的线性预测系数的系数。
[0250] 〈第四实施方式的变形例〉
[0251] 第四实施方式的变形例，对输入信号Xjn)使用以往的线性预测分析装置进行线 性预测分析，使用该线性预测分析的结果在周期计算部中得到周期，使用基于所得到的周 期的系数w。(i)，通过本发明的线性预测分析装置求出能够变换为线性预测系数的系数。
[0252] 如图14所示，第四实施方式的变形例的线性预测分析装置3例如具备第一线性预 测分析部31、线性预测残差计算部32、周期计算部35、第二线性预测分析部34。第四实施 方式的变形例的线性预测分析装置3的第一线性预测分析部31和线性预测残差计算部32 分别与第四实施方式的线性预测分析装置3同样。以下，以与第四实施方式不同的部分为 中心进行说明。
[0253] [周期计算部35]
[0254] 周期计算部35求出线性预测残差信号XR(η)的周期T，输出有关周期的信息。作 为求出周期的方法，存在各种公知的方法，因而也可以使用公知的任意方法。周期计算部35 例如关于构成当前帧的线性预测残差信号XR (η)(η= 0, 1，…，Ν-1)的多个子帧分别求出周 期。即，求出2以上的整数的Μ个子帧即XRsl(n)(η= 0, 1，…，Ν/Μ-1)，…，XRsM(n)(η= (Μ-1) Ν/Μ，（Μ-1)Ν/Μ+1，···，Ν-1)的各自的周期即Tsl，…，TsM。假设N能够用Μ整除。周期计算部 35接着将能够确定构成当前帧的Μ个子帧的周期即Tsl，…，TsM中的最小值min(Tsl，…，TsM) 的信息作为有关周期的信息来输出。
[0255] [变形例的第二线性预测分析部34]
[0256] 第四实施方式的变形例的第二线性预测分析部34进行与第一实施方式的变形例 的线性预测分析装置2、第二实施方式的第一变形例的线性预测分析装置2、第二实施方式 的第三变形例的线性预测分析装置2、第三实施方式的线性预测分析装置2、第三实施方式 的变形例的线性预测分析装置2、第一实施方式至第三实施方式公共的变形例的线性预测 分析装置2的任意一个相同的动作。即，第二线性预测分析部34根据输入信号X。(η)求 出自相关R。(i)(i= 〇, 1，…，Ρ_)，基于周期计算部35输出的有关周期的信息来决定系数 w0(i)(i= 0, 1，…，Pmax)，使用自相关R〇(i)(i= 0, 1，…，Pmax)和已决定的系数w〇(i)(i= 0, 1，…，P_)，求出能够变换为1阶到预先决定的最大阶数即P_为止的线性预测系数的系 数。
[0257] 〈关于与基本频率处于正的相关关系的值〉
[0258] 如在第一实施方式中作为基本频率计算部930的具体例2而说明的那样，作为与 基本频率处于正的相关关系的值，也可以使用在前面的帧的信号处理中进行也被称为先行 (Look-ahead)的预读而利用的样本部分中与当前帧的样本对应的部分的基本频率。
[0259] 此外，作为与基本频率处于正的相关关系的值，也可以使用基本频率的估计值。例 如，也可以将根据过去的多个帧的基本频率而预测的有关当前的帧的基本频率的估计值、 或有关过去的多个帧的基本频率的平均值或最小值或最大值作为基本频率的估计值来使 用。此外，也可以将有关多个子帧的基本频率的平均值或最小值或最大值作为基本频率的 估计值来使用。
[0260] 此外，作为与基本频率处于正的相关关系的值，也可以使用基本频率的量化值。 即，可以使用量化前的基本频率，也可以使用量化后的基本频率。
[0261] 进而，作为与基本频率处于正的相关关系的值，在立体声等的多个通道的情况下， 也可以使用有关其中一个已分析的通道的基本频率。
[0262] 〈关于与基本频率处于负的相关关系的值〉
[0263] 如在第一实施方式中作为周期计算部940的具体例2而说明的那样，作为与基 本频率处于负的相关关系的值，也可以使用在前面的帧的信号处理中进行也被称为先行 (Look-ahead)的预读而利用的样本部分中与当前帧的样本对应的部分的周期。
[0264] 此外，作为与基本频率处于负的相关关系的值，也可以使用周期的估计值。例如， 也可以将根据过去的多个帧的基本频率而预测的有关当前的帧的周期的估计值、或有关过 去的多个帧的周期的平均值或最小值或最大值作为周期的估计值来使用。此外，也可以将 有关多个子帧的周期的平均值或最小值或最大值作为基本频率的估计值来使用。或者，也 可以使用过去的多个帧的基本频率、以及通过进行也被称为先行（Look-ahead)的预读而 利用的样本部分中与当前帧的样本对应的部分所预测的有关当前帧的周期的估计值，同样 地，也可以将过去的多个帧的基本频率、以及有关进行也被称为先行（Look-ahead)的预读 而利用的样本部分中与当前帧的样本对应的部分的平均值或最小值或最大值作为估计值 来使用。
[0265] 此外，作为与基本频率处于负的相关关系的值，也可以使用周期的量化值。即，可 以使用量化前的周期，也可以使用量化后的周期。
[0266] 进而，作为与基本频率处于负的相关关系的值，在立体声等的多个通道的情况下， 也可以使用有关其中一个已分析的通道的周期。
[0267] 另外，在上述的各实施方式以及各变形例的与基本频率处于正的相关关系的值或 与基本频率处于负的相关关系的值和阈值的比较中，进行设定以便在与基本频率处于正的 相关关系的值或与基本频率处于负的相关关系的值为与阈值相同的值的情况下，将情况划 分到以阈值为边界的相邻的两个情况的其中一个即可。即，也可以将某一阈值以上的情况 设为大于该阈值的情况，并且将小于该阈值的情况设为该阈值以下的情况。此外，也可以将 大于某一阈值的情况设为该阈值以上的情况，并且将该阈值以下的情况设为小于该阈值的 情况。
[0268] 在上述装置以及方法中说明的处理不仅可以按照记载的顺序以时间序列方式来 执行，也可以根据执行处理的装置的处理能力或者需要而并行或者单独地执行。
[0269] 此外，在由计算机实现线性预测分析方法中的各步骤的情况下，通过程序来记述 线性预测分析方法应具有的功能的处理内容。并且，通过由计算机来执行该程序，在计算机 上实现其各步骤。
[0270] 记述了该处理内容的程序能够记录在计算机可读取的记录介质中。作为计算机可 读取的记录介质，例如可以是磁记录介质、光盘、光磁记录介质、半导体存储器等的介质。
[0271] 此外，各处理部件可以通过使计算机执行预定的程序而构成，也可以设为将这些 处理内容的至少一部分以硬件方式来实现。
[0272] 除此之外，在不脱离本发明的宗旨的范围内能够适当进行变更是不言而喻的。
【主权项】
1. 一种线性预测分析方法，按作为预定时间区间的每个帧，求出与输入时间序列信号 对应的能够变换为线性预测系数的系数，该线性预测分析方法包括： 自相关计算步骤，至少关于i= 0, 1，···，？_的每一个，计算当前的帧的输入时间序列 信号X。(η)和i样本以前的输入时间序列信号Xjn-i)或者i样本以后的输入时间序列信 号X>+i)的自相关私⑴；以及 预测系数计算步骤，使用系数W。⑴α=〇, 1，…，p_)和所述自相关r。⑴α=0，1，*··，ρ_)按对应的每个i相乘得到的变形自相关R'。⑴（i=〇,1，*··，ρ_)，求出能够 变换为1阶到Ρ_阶为止的线性预测系数的系数， 对于至少一部分的各阶数i，包含以下情况：与所述各阶数i对应