(57)【要約】      （修正有）【課題】広い適応性を有するとともに、話者識別においてより精度がよい識別を得ることができる逆離散コサイン変換のケプストラム係数の動的分割に基づく音声特徴の抽出アルゴリズムを提供する。【解決手段】逆離散コサイン変換のケプストラム係数の動的分割に基づく音声特徴抽出アルゴリズムは、音声信号に対して、プリエンファシス、フレーム処理及びウインドウ化処理の前処理を行い、前処理された後の音声信号に対して、時間領域から周波数領域への形式変換処理を行い、クラスター分析法により、得られた逆離散コサイン変換のケプストラム係数の間の類似度を計算し、類似度が一番大きい隣接する２類を順次に併合させて、２４類にまでクラスターされるように上記過程を繰り返し、得られた動的分割の逆離散コサイン変換のケプストラム係数を音声特徴とする。【選択図】図１
2020140193.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号に対して、プリエンファシス、フレーム処理及びウインドウ化処理の前処理を順次に行うステップ１と、
前処理された後の音声信号が周波数領域に転換され、すなわち前処理された後の音声信号を時間領域コンボリューションから周波数領域のスペクトルの乗算の形式へ変換して、その対数を取り、得られた成分を加算形式で示し、逆離散コサイン変換のケプストラム係数を得るステップであって、具体的な過程は、次式（１）に従って前処理された後の音声信号に対して時間領域から周波数領域への形式変換処理を行うステップ２と、
Ｃ（ｑ）＝ＩＤＣＴ  ｌｏｇ｜ＤＣＴ｛ｘ（ｋ）｝｜      式（１）
式（１）中、ＤＣＴは離散コサイン変換であり、ＩＤＣＴは逆離散コサイン変換であり、ｘ（ｋ）は入力音声信号、すなわち前処理された後の音声信号であり、Ｃ（ｑ）は出力音声信号、すなわち逆離散コサイン変換のケプストラム係数であり、
クラスター分析法を利用して、ステップ２で得られた逆離散コサイン変換のケプストラム係数の間の類似度を計算し、類似度が一番大きい隣接する２類を順次に併合させて、２４類にまでクラスターされるように上記過程を繰り返し、得られた動的分割の逆離散コサイン変換のケプストラム係数が音声特徴となるステップ３と、
を含む、ことを特徴とする逆離散コサイン変換のケプストラム係数の動的分割に基づく音声特徴抽出アルゴリズム。
【請求項２】
前記プリエンファシスは、デジタルフィルターにより実現され、具体的な過程は次式（２）に従って行い、
Ｙ（ｎ）＝Ｘ（ｎ）−ａＸ（ｎ−ｌ）      式（２）
式（２）中、Ｙ（ｎ）はプリエンファシスされた後の出力信号であり、Ｘ（ｎ）は入力された音声信号であり、ａはプリエンファシス係数であり、ｎは時刻である、ことを特徴とする請求項１に記載の抽出アルゴリズム。
【請求項３】
前記フレーム処理は、前記プリエンファシスされた後の出力信号を１フレーム当たり２０ｍｓになるように分段することである、ことを特徴とする請求項１に記載の抽出アルゴリズム。
【請求項４】
前記ウインドウ化処理は、ハミングウインドウ化処理である、ことを特徴とする請求項１に記載の抽出アルゴリズム。
【請求項５】
前記形式変換は、ケプストラム変換である、ことを特徴とする請求項１に記載の抽出アルゴリズム。
【請求項６】
前記クラスター分析法は、階層構造分析法である、ことを特徴とする請求項１に記載の抽出アルゴリズム。
【請求項７】
前記類似度の計算は、ユークリッド距離の計算である、ことを特徴とする請求項１に記載の抽出アルゴリズム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、教師なし学習クラスター分析法を音声特徴抽出方向に適用した音声特徴抽出技術分野に関し、特に逆離散コサイン変換のケプストラム係数の動的分割に基づく音声特徴抽出アルゴリズムに関する。
【背景技術】
【０００２】
話者認識技術は特徴抽出とモデリング認識の両部分を含む。特徴抽出は話者認識技術においてキーステップであり、音声認識システムの全体性能に直接的に影響を与える。普通は、音声信号に対してフレーム処理とウインドウ化の前処理をした後、高次元のデータ量が生成され、話者の特徴を抽出する場合、既存の音声における冗長情報を除去することでデータの次元を低下させる必要がある。従来の方法において、三角形フィルターを使用して、音声信号を特徴パラメーターの要求を満たす音声特徴ベクトルに転換するとともに、人間の耳の聴覚に似ている知覚特性に合うようにすることができ、またある程度で音声信号の増強と非音声信号の抑制を行うことができる。
【０００３】
通用の特徴パラメーターは以下の通りである。線形予測分析係数は人間の発音の原理を模擬し、聲道短管のカスケードモデルを分析することで得られる特徴パラメーターであり、知覚線形予測分析係数は聴覚モデルに基づいて、計算によりスペクトル解析に応用し、入力された音声信号を人間の耳聴覚モデルにより処理して、線形予測コーディングＬＰＣに用いられる時間領域信号の代わりのＬＰＣの全極モデル予測多項式に相当する特徴パラメーターであり、Ｔａｎｄｅｍ特徴とＢｏｔｔｌｅｎｅｃｋ特徴は神経回路網により抽出した２類の特徴であり、フィルターバンクに基づくＦｂａｎｋ特徴はＭＦＣＣからラストステップを除去した離散コサイン変換に相当し、ＭＦＣＣ特徴と比べてより多くの最初音声データを保留した。線形予測ケプストラム係数は聲道モデルに基づいて、信号の生成過程中の音声励起情報を捨てる一方、数十個のケプストラム係数を用いてフォルマントの特徴を表す重要な特徴パラメーターであり、音声特徴パラメーターＭＦＣＣは最も一般的な音声特徴パラメーターであり、その抽出過程として、まず、音声に対して、プリエンファシス、フレーム処理、ウインドウ化処理、高速フーリエ変換などの前処理を行い、続いてエネルギー・スペクトルを一組のＭｅｌスケールの三角形フィルターバンクでフィルタリングし、各フィルターバンクにより出力された対数エネルギーを計算して、離散コサイン変換（ＤＣＴ）によりＭＦＣＣ係数を取得して、Ｍｅｌ−ｓｃａｌｅ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍパラメーターを求めた後、動的ディファレンシャルパラメーター、すなわちメルケプストラム係数を抽出する。日本国特許第３６５４８３１号公報において、基底の最適化されたウエーブレットに基づいて音声特徴を抽出する方法が開示された。該方法はケプストラム係数ではなく、教師なし学習を利用して非ラベルの信号データに対して分析を行った。２０１２年にＳ．Ａｌ−Ｒａｗａｈｙａなど（Ａｌｒａｗａｈｙ  Ｓ；Ｈｏｓｓｅｎ  Ａ；Ｈｅｕｔｅ  Ｕ．Ｔｅｘｔ−ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ｓｐｅａｋｅｒ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｔｈｅ  ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  ＤＣＴ−ｃｅｐｓｔｒｕｍ  ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ−ｂａｓｅｄ  ａｎｄ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，２０１２，１６，１４１−１６１）がＭＦＣＣ特徴抽出方法を参照して、音声に対して前処理を行って得られたＤＣＴケプストラム係数に対して等周波数領域分割を行うことであるＨｉｓｔｏｇｒａｍ  ＤＣＴケプストラム係数方法を提出した。我々はケプストラム係数を等周波数領域分割する場合、音声データの動的特性が見落とされるようになることに気づいた。したがって、本発明は、Ｓ．Ａｌ−Ｒａｗａｈｙａなどが提出した方法を元に、新しい音声特徴抽出アルゴリズム、すなわち逆離散コサイン変換のケプストラム係数の動的分割に基づく方法を提供する。本発明は、教師なし学習の階層的クラスター方法を利用して、音声データに対してその動的特徴の類似度に基づいてクラスター分析を行うことにより、音声特性をより一層説明できる動的特徴のベクトルを抽���する。
【０００４】
従来の研究において、ＭＦＣＣを音声特徴ベクトルとし、それにガウス混合モデル（ＧＭＭ）、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）およびサポートベクターマシン（ＳＶＭ）などの機械学習方法を組合わせた話者モードのマッチングを行う音声認識技術が広く応用されている。ＭＦＣＣの抽出過程は以下の通りである。まず、音声信号に対して、プリエンファシス、フレーム処理、ウインドウ化処理及び高速フーリエ変換の前処理を行い、次にエネルギー・スペクトルを一組のＭｅｌスケールの三角形フィルターバンクでフィルタリングし、各フィルターバンクにより出力された対数エネルギーを計算して、離散コサイン変換（ＤＣＴ）によりＭＦＣＣ係数を取得し、得られた対数エネルギーを離散コサイン変換に導入して、Ｍｅｌ−ｓｃａｌｅ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍパラメーターを求めた後、動的ディファレンシャルパラメーター、すなわちメルケプストラム係数を抽出する。
【０００５】
Ｓ．Ａｌ−Ｒａｗａｈｙａ等は２０１２年の研究（Ａｌｒａｗａｈｙ  Ｓ；Ｈｏｓｓｅｎ  Ａ；Ｈｅｕｔｅ  Ｕ．Ｔｅｘｔ−ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ｓｐｅａｋｅｒ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｔｈｅ  ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  ＤＣＴ−ｃｅｐｓｔｒｕｍ  ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ−ｂａｓｅｄ  ａｎｄ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，２０１２，１６，１４１−１６１）において、ＤＣＴ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍという新しい特徴を発見し、等周波数領域ＤＣＴ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍ係数に基づく音声特徴の抽出アルゴリズムを提出した。前処理後の音声信号を周波数領域に変換、すなわち前処理後の音声信号を時間領域コンボリューションから周波数領域のスペクトルの乗算の形式に変換して、その対数を取り、得られた成分を加算形式で示し、離散コサイン変換ケプストラム係数（ＤＣＴ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍ係数）を取得した。ＤＣＴケプストラム係数は非線形増量で周波数レンジの周期性を記録する。即ち、０Ｈｚ−６００Ｈｚの周波数領域の間において、５０Ｈｚ毎に周波数領域の特徴区間を分割し、６００Ｈｚ−１０００Ｈｚの周波数領域において、１００Ｈｚ毎に周波数領域の特徴区間を分割する。該過程は、所定音声信号における周波数レンジの周期数のカウントと見なすことができる。ＭＦＣＣ特徴抽出方法より簡単で迅速である。
【０００６】
中国特許出願公開第１０３３５４０９１号明細書において周波数領域変換に基づくオーディオ特徴の抽出方法および装置が開示された。この特許文献に記載の方法は、オーディオ信号に対して、切分処理を行うことにより、少なくとも二つのセグメント化の周波数領域信号を生成し、さらに各前記セグメント化の周波数領域信号のオーディオ特徴に対して、周波数領域変換を行って、各前記セグメント化の周波数領域信号の変換特徴を生成し、及び各前記セグメント化の周波数領域信号の変換特徴に基づいて、各前記セグメント化の周波数領域信号の変換特徴の高周波成分を獲得し、それによって、前記少なくとも二つのセグメント化の周波数領域信号の変換特徴の高周波成分に基づいて、前記オーディオ信号のメロディ特性を説明するための動的特徴を生成した。オーディオ特徴に対して、周波数領域変換を行うことにより、周波数領域変換後の改変特徴の高周波成分を得ることができ、これにより、前記オーディオ信号のメロディ特性を説明するための動的特徴を抽出することが実現でき、オーディオ特徴の高周波成分の可区別性を向上させることができる。しかしながら、音声信号にとって、該発明は時間を利用して、オーディオに対して切分処理を行っているため、１ｓ〜４ｓのオーディオだけに対して処理を行うことができ、より短いオーディオを分析することができなく、かつ、該発明は、特徴ベクトルを抽出する時に、次元数が低い要素を除去したので、音声特徴の完全性が破壊された。したがって、該特許文献に記載の方法は、音声特徴の抽出にとって不利である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、主に逆離散コサイン変換のケプストラム係数の等周波数領域分割に基づく音声特徴抽出アルゴリズムにおける分割周波数の不正確さに鑑みてなされたもので、逆離散コサイン変換のケプストラム係数の動的分割に基づく音声特徴の抽出アルゴリズムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の技術的手段は、以下の通りである。
【０００９】
逆離散コサイン変換のケプストラム係数の動的分割に基づく音声特徴の抽出アルゴリズムは以下のステップを含む。
【００１０】
ステップ１：音声信号に対して前処理を行う。
音声信号に対して、プリエンファシス、フレーム処理及びウインドウ化処理を順次に行い、
前処理により、人間の発声器官本身と音声信号を収集する設備によるエイリアシング、高次高調波ひずみ、高周波数などの要素が音声信号の品質に対する影響が除去され、後の処理で得られた信号がより均一で滑らかであることが保証され、音声特徴を抽出するために優れたパラメータを提供することができ、後の処理に係る品質を向上させる。
【００１１】
ステップ２：前処理された後の音声信号に対して、時間領域から周波数領域への形式変換の処理を行う。
前処理された後の音声信号を周波数領域に変換、すなわち前処理された後の音声信号を時間領域コンボリューションから周波数領域スペクトル乗算の形式に変換して、その対数をとり、得られた成分を加算形式で示し、逆離散コサイン変換ケプストラム係数（ＩＤＣＴ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍ係数）を取得し、具体的な過程は、次式（１）に従って行い、
Ｃ（ｑ）＝ＩＤＣＴ  ｌｏｇ｜ＤＣＴ｛ｘ（ｋ）｝｜      式（１）
式（１）中、ＤＣＴは離散コサイン変換であり、ＩＤＣＴは逆離散コサイン変換であり、ｘ（ｋ）は入力音声信号、すなわち前処理された後の音声信号であり、Ｃ（ｑ）は出力音声信号、すなわち逆離散コサイン変換のケプストラム係数であり、
逆離散コサイン変換のケプストラム係数は、一つのデータマトリクスであり、音声の既存周波数属性により、階層的クラスターを行う場合、すべての列属性は同様であるので、隣接する列属性の類似度を計算することで、順次にクラスターを行う。
【００１２】
ステップ３：クラスター分析法を利用して、ステップ２で得られた逆離散コサイン変換のケプストラム係数の間の類似度を計算して、類似度が一番大きい隣接する２類を順次に併合させて、２４類にまでクラスターされるように、上記過程を繰り返し、得られた動的分割の逆離散コサイン変換のケプストラム係数（ＤＤ−ＩＤＣＴ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍ係数）が音声特徴となる。
【００１３】
前記プリエンファシスは、デジタルフィルターにより実現され、具体的な過程は次式（２）に従って行い、
Ｙ（ｎ）＝Ｘ（ｎ）−ａＸ（ｎ−１）      式（２）
式（２）中、Ｙ（ｎ）はプリエンファシスされた出力信号であり、Ｘ（ｎ）は入力された音声信号であり、ａはプリエンファシス係数であり、ｎは時刻である。
【００１４】
音声信号の平均パワースペクトルは、声門励起と口と鼻の輻射による影響を受けており、高頻度端は約８００Ｈｚ以上において、６ｄＢ／ｏｃｔ（オクターブ）で減少され、頻度が高いほど相応の成分が小さくなるため、音声信号を分析する前にその高頻度部分を高める必要がある。
【００１５】
音声分析の全過程にわたって「短時間分析技術」が適用される。音声信号は時変特性を有するが、短時間の範囲内（普通は１０〜３０ｍｓの短時間内）で、その時変特性が基本的に変更されず、すなわち相対的に安定しており、そのため、それを準定常状態過程と見なしてもよく、すなわち、音声信号は短時間の定常性を有する。したがって、いずれの音声信号の分析と処理は必ず「短時間」を元にしなければならなく、すなわち「短時間分析」を行って、音声信号分節によりその特徴パラメーターを分析しなければならない。その中、分節毎を一つの「フレーム」と呼び、１フレームの長さは一般的に１０〜３０ｍｓを取る。このように、音声信号全体にとって、分析されたのは、各フレームの特徴パラメーターからなる特徴パラメーターの時系列である。
【００１６】
前記フレーム処理において、前記プリエンファシスされた後の出力信号を１フレーム当たり２０ｍｓになるように区切る。
【００１７】
フレーム処理された後、それをウインドウ化処理を行う。ウインドウ化処理の目的は、音声信号全体をより連続になるようにし、ギブス現象の発生を回避して、もともと周期性なしの音声信号に周期関数の一部分の特徴を表せることと認められる。前記ウインドウ化処理は、ハミングウインドウ化処理である。
【００１８】
前記変換形式は、ケプストラム変換である。
【００１９】
前記クラスター分析法は、階層構造分析法である。
【００２０】
前記類似度の計算は、ユークリッド距離の計算である。
【００２１】
本発明は従来技術と比べて以下の利点を有する。
【００２２】
第一、本発明はＤＣＴ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍ係数の等周波数領域分割による音声特徴抽出アルゴリズムの特性に対して深く分析することにより、従来技術において音声動的特徴を十分に利用していないまま、周波数領域の変換を行うとの欠点を改善させ、本発明がより広い適応性を有し、話者の識別において、より精度がよい識別を得ることができる。
【００２３】
第二、本発明は、教師なし学習クラスター分析を音声特徴の抽出に応用させることで、プロセスが簡潔で、スピードが速く、計算資源を少なく占用するという利点を有する。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
本発明の実施例または従来技術の技術手段をより一層明らかに説明するため、以下、実施例または従来技術に対する説明における図面について、簡単に説明する。以下の図面は本発明の実施例に関したものであり、当業者にとって、創造的な労働を行うことなく、これらの図面に基づいて、他の図面が得られることは明らかである。
【００２５】
【図１】本発明の実施形態に係る逆離散コサイン変換のケプストラム係数の動的分割に基づく音声特徴抽出アルゴリズムのフローチャートである。
【図２】本発明の実施形態に係るクラスター分析のトリーグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
本発明の実施例の目的、技術手段及び利点をより明確に説明するため、本発明の実施例における図面を結合して、本発明の実施例における技術手段を明らかで完全に説明する。説明となった実施例は全部の実施例ではなく、本発明の実施例に係る一部の実施例だけであることは明らかである。本発明の実施例に基づいて、当業者が創造的な労働を行わず得られた他の実施例はいずれも本発明の範囲内に属する。
【００２７】
図１に示すように、逆離散コサイン変換のケプストラム係数の動的分割に基づく音声特徴抽出アルゴリズムは以下のステップを含む。
【００２８】
ステップ１：音声信号に対して前処理を行う。
音声信号に対して、プリエンファシス、フレーム処理及びウインドウ化処理を順次に行い、
前記プリエンファシスは、デジタルフィルターにより実現されて、具体的な過程は次式（２）に従って行い、
Ｙ（ｎ）＝Ｘ（ｎ）−ａＸ（ｎ−１）      式（２）
式（２）中、Ｙ（ｎ）はプリエンファシスされた後の出力信号であり、Ｘ（ｎ）は入力された音声信号であり、ａはプリエンファシス係数であり、ｎは時刻であり、本文においてａの値は０．９７である。
【００２９】
前記フレーム処理により前記プリエンファシスされた後の出力信号を一フレーム当たり２０ｍｓになるように区切る。
【００３０】
前記ウインドウ化処理はハミングウインドウ化処理である。
【００３１】
ステップ２：前処理された後の音声信号に対して、時間領域から周波数領域への形式変換を行う。
前処理された後の音声信号を周波数領域に転換、すなわち前処理された後の音声信号を時間領域コンボリューションから周波数領域のスペクトルの乗算の形式に転換して、その対数を取り、得られた成分を加算形式で示し、逆離散コサイン変換のケプストラム係数（ＩＤＣＴ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍ係数）を取得し、具体的な過程は次式（１）に従って行い、
Ｃ（ｑ）＝ＩＤＣＴ  ｌｏｇ｜ＤＣＴ｛ｘ（ｋ）｝｜      式（１）
式（１）中、ＤＣＴは離散コサイン変換であり、ＩＤＣＴは逆離散コサイン変換であり、ｘ（ｋ）は入力音声信号、すなわち前処理された後の音声信号であり、Ｃ（ｑ）は出力音声信号、すなわち、逆離散コサイン変換のケプストラム係数であり、前記変換形式はケプストラム変換である。
【００３２】
ステップ３：クラスター分析法により、ステップ２で得られた逆離散コサイン変換のケプストラム係数の間の類似度を計算し、類似度が一番大きい隣接する２類を順次に併合させて、２４類にまでクラスターされるように上記の過程を繰り返し、得られた動的分割の逆離散コサイン変換のケプストラム係数が音声特徴となり、具体的なステップは以下の通りである。
【００３３】
マトリクスＡは、ステップ２で求めたｍ人のｎ次元の逆離散コサイン変換のケプストラム係数を表し、図２に示すように、逆離散コサイン変換のケプストラム係数の各次元のベクトルＶ１，Ｖ２，…，Ｖｎをｎ類と見なして、得られたＶｉとＶｊのユークリッド距離は、
【数１】
2020140193.tif 000003
となる。
以下はクラスター分析に関する具体的なステップである。
【００３４】
第１回のクラスター：
【数２】
2020140193.tif 000004
ｌ１＝Ｄｉｓ（Ｖ１，Ｖ２）
ｌ２＝Ｄｉｓ（Ｖ２，Ｖ３）
・・・
ｌｎ−１＝Ｄｉｓ（Ｖｎ−１，Ｖｎ）
もしｉ＝ａｒｇ  ｍｉｎ（ｌ１，ｌ２，ｌ３，…，ｌｎ−１）であれば、クラスター結果は以下の通りであり、
（Ｖ１），（Ｖ２），…，（Ｖｉ＋Ｖｉ＋１），…，（Ｖｎ）、すなわち、
【数３】
2020140193.tif 000005
【００３５】
更新すると、以下の通りであり、
ｌｉ−１＝Ｄｉｓ（Ｖｉ−１,（Ｖｉ＋Ｖｉ＋１））
ｌｉ＝Ｄｉｓ（（Ｖｉ＋Ｖｉ＋１），Ｖｉ＋２）
ｌｉ＋１＝ｌｉ＋２
・・・
ｌｎ−１＝ｌｎ−２
Ｄｅｌｅｔｅ  ｌｎ−１
【００３６】
第２回のクラスター：
もしｊ＝ａｒｇ  ｍｉｎ（ｌ１，ｌ２，ｌ３，…，ｌｎ−２）であればクラスター結果は以下の通りであり、
（Ｖ１），（Ｖ２），…，（Ｖｉ＋Ｖｉ＋１），…，（Ｖｊ＋Ｖｊ＋１），…，（Ｖｎ）、すなわち、
【数４】
2020140193.tif 000006
【００３７】
再度更新すると、
ｌｊ−１＝Ｄｉｓ（Ｖｊ−１，（Ｖｊ＋Ｖｊ＋１））
ｌｊ＝Ｄｉｓ（（Ｖｊ＋Ｖｊ＋１），Ｖｊ＋２）
ｌｊ＋１＝ｌｊ＋２
・・・
ｌｎ−３＝ｌｎ−２
Ｄｅｌｅｔｅ  ｌｎ−２
【００３８】
上記のように、クラスターの結果が２４類になるまで階層的クラスターを行い、得られた動的分割の逆離散コサイン変換のケプストラム係数が音声特徴となり、該音声特徴をＧＭＭモデルに導入して識別することにより、該アルゴリズムの実行可能性を判断する。
【００３９】
前記クラスター分析法は、階層構造分析法である。
【００４０】
前記類似度の計算は、ユークリッド距離の計算である。
【００４１】
最後に以下の通り、説明すべきである。上記の各実施例は、本発明の技術手段に対する説明にすぎなく、その保護範囲がこの範囲内に限定されるものではない。上述した各実施例を参照して本発明について詳しく説明したが、上述した各実施例に記載の技術手段を修正し、またはその部分や全部の技術的特徴を同等切替してもよく、これら修正や切替を行っても、対応する技術手段の本質は本発明の実施例における技術手段の範囲から逸脱することはないとのことは、当業者に理解されよう。
【００４２】
（付記）
（付記１）
音声信号に対して、プリエンファシス、フレーム処理及びウインドウ化処理の前処理を順次に行うステップ１と、
前処理された後の音声信号が周波数領域に転換され、すなわち前処理された後の音声信号を時間領域コンボリューションから周波数領域のスペクトルの乗算の形式へ変換して、その対数を取り、得られた成分を加算形式で示し、逆離散コサイン変換のケプストラム係数を得るステップであって、具体的な過程は、次式（１）に従って前処理された後の音声信号に対して時間領域から周波数領域への形式変換処理を行うステップ２と、
Ｃ（ｑ）＝ＩＤＣＴ  ｌｏｇ｜ＤＣＴ｛ｘ（ｋ）｝｜      式（１）
式（１）中、ＤＣＴは離散コサイン変換であり、ＩＤＣＴは逆離散コサイン変換であり、ｘ（ｋ）は入力音声信号、すなわち前処理された後の音声信号であり、Ｃ（ｑ）は出力音声信号、すなわち逆離散コサイン変換のケプストラム係数であり、
クラスター分析法を利用して、ステップ２で得られた逆離散コサイン変換のケプストラム係数の間の類似度を計算し、類似度が一番大きい隣接する２類を順次に併合させて、２４類にまでクラスターされるように上記過程を繰り返し、得られた動的分割の逆離散コサイン変換のケプストラム係数が音声特徴となるステップ３と、
を含む、ことを特徴とする逆離散コサイン変換のケプストラム係数の動的分割に基づく音声特徴抽出アルゴリズム。
【００４３】
（付記２）
前記プリエンファシスは、デジタルフィルターにより実現され、具体的な過程は次式（２）に従って行い、
Ｙ（ｎ）＝Ｘ（ｎ）−ａＸ（ｎ−ｌ）      式（２）
式（２）中、Ｙ（ｎ）はプリエンファシスされた後の出力信号であり、Ｘ（ｎ）は入力された音声信号であり、ａはプリエンファシス係数であり、ｎは時刻である、ことを特徴とする付記１に記載の抽出アルゴリズム。
【００４４】
（付記３）
前記フレーム処理は、前記プリエンファシスされた後の出力信号を１フレーム当たり２０ｍｓになるように分段することである、ことを特徴とする付記１に記載の抽出アルゴリズム。
【００４５】
（付記４）
前記ウインドウ化処理は、ハミングウインドウ化処理である、ことを特徴とする付記１に記載の抽出アルゴリズム。
【００４６】
（付記５）
前記形式変換は、ケプストラム変換である、ことを特徴とする付記１に記載の抽出アルゴリズム。
【００４７】
（付記６）
前記クラスター分析法は、階層構造分析法である、ことを特徴とする付記１に記載の抽出アルゴリズム。
【００４８】
（付記７）
前記類似度の計算は、ユークリッド距離の計算である、ことを特徴とする付記１に記載の抽出アルゴリズム。
【図１】
2020140193.tif 000007
【図２】
2020140193.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】令和2年1月17日(2020.1.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号に対して、プリエンファシス、フレーム処理及びウインドウ化処理の前処理を順次に行うステップ１と、
前処理された後の音声信号が周波数領域に転換され、すなわち前処理された後の音声信号を時間領域コンボリューションから周波数領域のスペクトルの乗算の形式へ変換して、その対数を取り、得られた成分を加算形式で示し、逆離散コサイン変換のケプストラム係数を得るステップであって、具体的な過程は、次式（１）に従って前処理された後の音声信号に対して時間領域から周波数領域への形式変換処理を行うステップ２と、
Ｃ（ｑ）＝ＩＤＣＴ  ｌｏｇ｜ＤＣＴ｛ｘ（ｋ）｝｜      式（１）
式（１）中、ＤＣＴは離散コサイン変換であり、ＩＤＣＴは逆離散コサイン変換であり、ｘ（ｋ）は入力音声信号、すなわち前処理された後の音声信号であり、Ｃ（ｑ）は出力音声信号、すなわち逆離散コサイン変換のケプストラム係数であり、
クラスター分析法を利用して、ステップ２で得られた逆離散コサイン変換のケプストラム係数の間の類似度を計算し、類似度が一番大きい隣接する２類を順次に併合させて、２４類にまでクラスターされるように上記過程を繰り返し、得られた動的分割の逆離散コサイン変換のケプストラム係数が音声特徴となるステップ３と、
を含み、
前記フレーム処理は、前記プリエンファシスされた後の出力信号を１フレーム当たり２０ｍｓになるように分段することであり、
前記類似度の計算は、ユークリッド距離の計算である、ことを特徴とする逆離散コサイン変換のケプストラム係数の動的分割に基づく音声特徴抽出アルゴリズム。
【請求項２】
前記プリエンファシスは、デジタルフィルターにより実現され、具体的な過程は次式（２）に従って行い、
Ｙ（ｎ）＝Ｘ（ｎ）−ａＸ（ｎ−ｌ）      式（２）
式（２）中、Ｙ（ｎ）はプリエンファシスされた後の出力信号であり、Ｘ（ｎ）は入力された音声信号であり、ａはプリエンファシス係数であり、ｎは時刻である、ことを特徴とする請求項１に記載の抽出アルゴリズム。
【請求項３】
前記ウインドウ化処理は、ハミングウインドウ化処理である、ことを特徴とする請求項１に記載の抽出アルゴリズム。
【請求項４】
前記形式変換は、ケプストラム変換である、ことを特徴とする請求項１に記載の抽出アルゴリズム。
【請求項５】
前記クラスター分析法は、階層構造分析法である、ことを特徴とする請求項１に記載の抽出アルゴリズム。