LPCスペクトルアナライザソフトウェア

1967年、Ｂｕｒｇは地震波の解析のために、ＭＥＭ（最大エントロピー法）と呼ばれる新しいスペクトル分析法を発表しました。このＭＥＭは地震波のような過渡信号からも高分解能スペクトルが得られる特徴をもち、1970年ごろから地磁気変動や太陽周期、また音声認識の研究にも利用されるようになりました。
これらの研究の過程で、ＭＥＭはＡＲ（自己回帰式）、ＬＰＣ（線形予測係数）とも呼ばれるようになりましたが、計算量が多くリアルタイム処理ができなかったため一般の分野には普及しませんでした。
ここにきて、近年のマイクロプロセッサの高速化は著しく、ＬＰＣスペクトル分析のリアルタイム処理が可能となりました。今後は多くの分野においてＬＰＣの応用が期待されています。

鳥の鳴き声、音声、衝撃音、地震波、連続音（定常音）など様々な音響信号のＬＰＣスペクトルを表示するスペクトルアナライザソフトウェアを製品化しました。このソフトウェアは、Ｗｉｎｄｏｗｓパソコンにインストールして利用します。
最初に、データレコーダを用いて音響波形をＷＡＶファイルに録音します。図４に示すように本ソフトウェアは、このＷＡＶファイルの音響波形にＦＩＲデジタルフィルタ処理を行い、次に、１次元ＬＰＣスペクトル、２次元ＬＰＣスペクトル、ソノグラムの計算を実行します。

最初に、図５に示すメニュー画面の左下部において、３つのラジオボタンのうちの1つをクリックして、●鳥の鳴き声や音声などの「非定常音」、●コンクリートの打音などの「衝撃音」、●機械音などの「連続音（定常音）」から１つを選択します。これにより、連続録音データから自動的に目的の音響波形を切り出すことができるようになります。
次に、メニュー画面の上部において、６つのボタンのうちの１つを選択（クリック）して、１次元ＬＰＣスペクトル、２次元ＬＰＣスペクトル、ソノグラムなどを表示します。

図６に示す画面の上段に、１番目のクラスタの中から選択したＷＡＶファイルの音響波形と１次元ＬＰＣスペクトルが表示されます。同様に、画面の中段に、２番目のクラスタの中から選択したＷＡＶファイルの音響波形と１次元ＬＰＣスペクトルが表示されます。なお、画面には、ＦＩＲデジタルフィルタ処理後の音響波形が表示されます。１次元ＬＰＣスペクトルは、それぞれの音響波形の水色（シアン）の部分から抽出されます。
画面の上段と中段に表示された２つの１次元ＬＰＣスペクトルを比較することが可能です。また、画面の下段に、すべてのＷＡＶファイルについて、１次元ＬＰＣスペクトルのピーク周波数の一覧が表示されます。

図７に示す画面の左側に、１番目のクラスタの中から選択したＷＡＶファイルの音響波形と２次元ＬＰＣスペクトルが表示されます。同様に、画面の右側に、２番目のクラスタの中から選択したＷＡＶファイルの音響波形と２次元ＬＰＣスペクトルが表示されます。なお、画面には、ＦＩＲデジタルフィルタ処理後の音響波形が表示されます。２次元ＬＰＣスペクトルは、それぞれの音響波形の水色（シアン）の部分から抽出されます。
画面の左側と右側に表示された２つの２次元ＬＰＣスペクトルを比較することが可能です。また、画面の下段に、すべてのＷＡＶファイルについて、２次元ＬＰＣスペクトルのピーク周波数の一覧が表示されます。

図８に示す画面の中央に、クラスタの中から選択したＷＡＶファイルの音響波形とソノグラムが表示されます。なお、画面には、ＦＩＲデジタルフィルタ処理後の音響波形が表示されます。ソノグラムは、音響波形の水色（シアン）の部分から抽出されます。
ソノグラムの拡大表示、スクロール表示、モノクロ表示なども可能です。また、画面の中央においてマウスを用いて赤色の縦線を設定したとき、縦線の位置におけるソノグラムの断面が、１次元ＬＰＣスペクトルとして画面の右側に表示されます。さらに、この１次元ＬＰＣスペクトルのＦＰＥ（Final Prediction Error 最終予測誤差）及びＡＩＣ（Akaike Information Criterion 赤池情報量規準）が、図９に示すウィンドウに表示されます。

ＬＰＣスペクトルでは、ユーザーが任意に周波数分解能⊿ｆを決めることができます。本ソフトウェアでは、ＬＰＣスペクトルを６９７ピクセルにより画面表示していますので、次の計算式により周波数分解能⊿ｆが決まります。
（例１）
表示する上限周波数 LPC Freq.2 = 60000Hz
表示する下限周波数 LPC Freq.1 = 40000Hz のとき
　　　 周波数分解能⊿ｆ = ( 60000Hz – 40000Hz )／( 697 – 1 ) = 28.74Hz
（例２）
表示する上限周波数 LPC Freq.2 = 52000Hz
表示する下限周波数 LPC Freq.1 = 48000Hz のとき
　　　 周波数分解能⊿ｆ = ( 52000Hz – 48000Hz )／( 697 – 1 ) = 5.75Hz

図１０に示す画面に、連続録音データから自動的に目的の音響波形を切り出すセグメンテーションの処理結果が表示されます。１次元ＬＰＣスペクトル、２次元ＬＰＣスペクトル、ソノグラムの表示ソフトウェアにおける音響波形の切り出しを確認することができます。また、処理の高速化のために、認識ソフトウェアは図１０の表示を省略しますので、セグメンテーションの処理結果はこの画面を用いて確認できます。
図１１は、近接した目的音の切り出しの処理結果を示しています。近接した目的音を区別するために、２つの色（マゼンタとシアン）を交互に用いて目的音が表示されます。ＬＰＣスペクトルは、音響波形のマゼンタ色とシアン色のそれぞれの部分から抽出されます。

ＦＩＲ（Finite Impulse Response）デジタルフィルタのシミュレーションソフトウェアです。図１２に示す画面の右側上段において、フィルタの種類と特性値を設定します。また、画面の右側下段において、標本化周波数と２つの入力波の周波数を設定します。これら２つの入力波が加算されてＦＩＲデジタルフィルタに入力されます。
図１３は、ＦＩＲデジタルフィルタ、入力波（緑色）、出力波（黄色）の関係を模式的に示したものです。図１２の画面の上段に、入力波形（緑色）と出力波形（黄色）が重ねて表示されます。また、図１２の画面の下段に、ＦＩＲデジタルフィルタのLinear周波数特性／Log周波数特性が表示されます。

図１４に示す画面において、ＦＩＲデジタルフィルタ、セグメンテーション、ＬＰＣスペクトル、１次元ＧＤ、２次元ＧＤ、結果の表示方法などの値を設定します。
これらの設定値を「名前を付けて保存する」、「開く」ことができます。「LPC 1-d」、「LPC 2-d」、「Sonogram View」などのソフトウェアからもSet Valuesの設定値を「名前を付けて保存する」、「開く」ことができます。