(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号をフレーム単位に音声又は非音声に仮判定する仮音声・非音声判定部と、
前記仮判定結果の音声・非音声の系列を、
着目するフレームが音声区間に含まれるか否かの判定に用いられる音声区間の継続長の閾値である音声区間継続長閾値と、
着目するフレームが非音声区間に含まれるか否かの判定に用いられる非音声区間の継続長の閾値である非音声区間継続長閾値と、
の少なくとも一方に基づいて、区間整形することにより、前記入力信号の音声区間・非音声区間を求める音声・非音声判定部と、
仮の音声区間継続長閾値と仮の非音声区間継続長閾値の少なくとも一方と、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の少なくとも１つの特徴量と、
前記特徴量に対する閾値と、
に基づいて、フレーム単位に、前記音声区間継続長閾値と前記非音声区間継続長閾値の少なくとも一方を決定する継続長閾値決定部と、
を備えている、ことを特徴とする音声検出装置。
【請求項２】
前記継続長閾値決定部は、前記音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量と前記特徴量の閾値との比を、
前記仮の音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比で冪乗した値に、
前記仮の音声区間継続長閾値を乗算した値に基き、決定する、ことを特徴とする請求項１記載の音声検出装置。
【請求項３】
前記継続長閾値決定部は、前記非音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量の閾値と前記特徴量との比を、前記仮の非音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比で冪乗した値に、前記仮の非音声区間継続長閾値を乗算した値に基き、決定する、ことを特徴とする請求項1又は２に記載の音声検出装置。
【請求項４】
前記継続長閾値決定部は、前記音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量の閾値と前記特徴量との差分に、前記仮の音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比を乗じた値に、前記仮の音声区間継続長閾値を加算した値に基き、決定する、ことを特徴とする請求項１記載の音声検出装置。
【請求項５】
前記継続長閾値決定部は、前記非音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量と前記特徴量の閾値との差分に、前記仮の非音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比を乗じた値に、前記仮の非音声区間継続長閾値を加算した値に基き、決定する、ことを特徴とする請求項１又は４に記載の音声検出装置。
【請求項６】
前記継続長閾値決定部は、前記音声区間継続長閾値を、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の複数の特徴量と前記複数の特徴量のそれぞれに対する閾値との比を重み付き乗算した値に前記仮の音声区間継続長閾値を乗じた値、又は、
前記入力信号の複数の特徴量のそれぞれに対する閾値と前記複数の特徴量との差分を重み付け加算した値に前記仮の音声区間継続長閾値を加算した値
を用いて決定する、ことを特徴とする請求項１記載の音声検出装置。
【請求項７】
前記継続長閾値決定部は、前記非音声区間継続長閾値を、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の複数の特徴量のそれぞれに対する閾値と前記複数の特徴量との比を重み付き乗算した値に前記仮の非音声区間継続長閾値を乗じた値、又は、
前記入力信号の複数の特徴量と前記複数の特徴量のそれぞれに対応する閾値との差分を重み付け加算した値に前記仮の非音声区間継続長閾値を加算した値
を用いて決定する、ことを特徴とする請求項１又は６に記載の音声検出装置。
【請求項８】
前記継続長閾値決定部は、前記音声区間継続長閾値を、
前記仮の音声区間継続長閾値と、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の少なくとも１つの特徴量と、
前記特徴量に対する閾値との差分又は比と、
に加えて、
前記仮判定結果の音声・非音声系列において、前記着目するフレームに隣接する非音声区間の継続長と仮の非音声区間継続長閾値との差分又は比にも応じて、決定する、ことを特徴とする請求項１記載の音声検出装置。
【請求項９】
前記継続長閾値決定部は、前記非音声区間継続長閾値を、
仮の非音声区間継続長閾値と、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の少なくとも１つの特徴量と前記特徴量に対する閾値との差分又は比と、
に加えて、
前記仮判定結果の音声・非音声系列において前記着目するフレームに隣接する音声区間の継続長と仮の音声区間継続長閾値との差分又は比にも応じて、決定する、ことを特徴とする請求項１又は８に記載の音声検出装置。
【請求項１０】
前記継続長閾値決定部は、前記音声区間継続長閾値を、
着目するフレームに対して求められた特徴量と前記特徴量に対する閾値との差分又は比と、前記仮判定結果の音声・非音声系列において前記着目するフレームに隣接する非音声区間の継続長と仮の非音声区間継続長閾値との差分又は比と、を重み付き加算又は重み付き乗算した値に、
仮の音声区間継続長閾値を加算又は乗算した値を用いて決定する、ことを特徴とする請求項８記載の音声検出装置。
【請求項１１】
前記継続長閾値決定部は、前記非音声区間継続長閾値を、
着目するフレームに対して求められた特徴量と、前記特徴量に対する閾値との差分又は比と、前記仮判定結果の音声・非音声系列において前記着目するフレームに隣接する音声区間の継続長と、仮の音声区間継続長閾値との差分又は比とを重み付き加算又は重み付き乗算した値に、
仮の非音声区間継続長閾値を加算又は乗算した値を用いて決定する、ことを特徴とする請求項９に記載の音声検出装置。
【請求項１２】
前記音声・非音声判定部で音声区間・非音声区間の判定を行った後に、前記判定を仮判定とし、
再度、音声区間・非音声区間の判定を行うという処理を、１回以上繰り返すことを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか一に記載の音声検出装置。
【請求項１３】
前記仮音声・非音声判定部が、音声・非音声の仮判定を、前記特徴量に基づいて行う、ことを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか一に記載の音声検出装置。
【請求項１４】
前記音声・非音声判定部で判定された音声・非音声判定の結果と、予め取得した正解音声区間・非音声区間情報とを比較する判定結果比較部と、
前記判定結果比較部での比較結果に基づき、特徴量閾値および継続長閾値を決定する特徴量閾値・仮の継続長閾値更新部と、
を備えたことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか一に記載の音声検出装置。
【請求項１５】
前記音声・非音声判定部で判定された音声・非音声判定の結果から素性関数を算出する素性関数算出部と、
予め取得した正解音声区間・非音声区間情報から素性関数を算出する正解素性関数算出部と、
音声・非音声判定の結果から算出された素性関数と、前記正解音声区間・非音声区間情報から算出された正解素性関数とを比較する素性関数比較部と、
前記素性関数比較部での比較に基づき、特徴量閾値、仮の継続長閾値に対する重みを決定する重み更新部と、
を備えたことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか一に記載の音声検出装置。
【請求項１６】
入力信号をフレーム単位に音声又は非音声に仮判定する工程と、
前記仮判定結果の音声・非音声の系列を、
着目するフレームが音声区間に含まれるか否かの判定に用いられる音声区間の継続長の閾値である音声区間継続長閾値と、
着目するフレームが非音声区間に含まれるか否かの判定に用いられる非音声区間の継続長の閾値である非音声区間継続長閾値と、
の少なくとも一方に基づいて、区間整形することにより、前記入力信号の音声区間・非音声区間を求める工程と、
前記音声区間継続長閾値と前記非音声区間継続長閾値の少なくとも一方を、
仮の音声区間継続長閾値と仮の非音声区間継続長閾値の少なくとも一方と、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の少なくとも１つの特徴量と、
前記特徴量に対する閾値と、
に基づいて、フレーム単位に決定する工程と、
を含む、ことを特徴とする音声検出方法。
【請求項１７】
前記音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量と前記特徴量の閾値との比を、前記仮の音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比で冪乗した値に、前記仮の音声区間継続長閾値を乗算した値に基き、決定する、ことを特徴とする請求項１６記載の音声検出方法。
【請求項１８】
前記非音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量の閾値と前記特徴量との比を、前記仮の非音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比で冪乗した値に、前記仮の非音声区間継続長閾値を乗算した値に基き、決定する、ことを特徴とする請求項１６又は１７に記載の音声検出方法。
【請求項１９】
前記音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量の閾値と前記特徴量との差分に、前記仮の音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比を乗じた値に、前記仮の音声区間継続長閾値を加算した値に基き、決定する、ことを特徴とする請求項１６記載の音声検出方法。
【請求項２０】
前記非音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量と前記特徴量の閾値との差分に、前記仮の非音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比を乗じた値に、前記仮の非音声区間継続長閾値を加算した値に基き、決定する、ことを特徴とする請求項１６又は１９に記載の音声検出方法。
【請求項２１】
前記音声区間継続長閾値を、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の複数の特徴量と前記複数の特徴量のそれぞれに対する閾値との比を重み付き乗算した値に前記仮の音声区間継続長閾値を乗じた値、又は、
前記入力信号の複数の特徴量のそれぞれに対する閾値と前記複数の特徴量との差分を重み付け加算した値に前記仮の音声区間継続長閾値を加算した値
を用いて決定する、ことを特徴とする請求項１６記載の音声検出方法。
【請求項２２】
前記非音声区間継続長閾値を、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の複数の特徴量のそれぞれに対する閾値と前記複数の特徴量との比を重み付き乗算した値に前記仮の非音声区間継続長閾値を乗じた値、又は、
前記入力信号の複数の特徴量と前記複数の特徴量のそれぞれに対応する閾値との差分を重み付け加算した値に前記仮の非音声区間継続長閾値を加算した値
を用いて決定する、ことを特徴とする請求項１６又は２１に記載の音声検出方法。
【請求項２３】
前記音声区間継続長閾値を、
前記仮の音声区間継続長閾値と、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の少なくとも１つの特徴量と、
前記特徴量に対する閾値との差分又は比と、
に加えて、
前記仮判定結果の音声・非音声系列において、前記着目するフレームに隣接する非音声区間の継続長と仮の非音声区間継続長閾値との差分又は比にも応じて、決定する、ことを特徴とする請求項１６記載の音声検出方法。
【請求項２４】
前記非音声区間継続長閾値を、
仮の非音声区間継続長閾値と、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の少なくとも１つの特徴量と前記特徴量に対する閾値との差分又は比と、
に加えて、
前記仮判定結果の音声・非音声系列において前記着目するフレームに隣接する音声区間の継続長と仮の音声区間継続長閾値との差分又は比にも応じて、決定する、ことを特徴とする請求項１６又は２３に記載の音声検出方法。
【請求項２５】
前記音声区間継続長閾値を、
着目するフレームに対して求められた特徴量と前記特徴量に対する閾値との差分又は比と、前記仮判定結果の音声・非音声系列において前記着目するフレームに隣接する非音声区間の継続長と仮の非音声区間継続長閾値との差分又は比と、を重み付き加算又は重み付き乗算した値に、仮の音声区間継続長閾値を加算又は乗算した値を用いて決定する、ことを特徴とする請求項２３記載の音声検出方法。
【請求項２６】
前記非音声区間継続長閾値を、
着目するフレームに対して求められた特徴量と、前記特徴量に対する閾値の差分又は比と、前記仮判定結果の音声・非音声系列において前記着目するフレームに隣接する音声区間の継続長と、仮の音声区間継続長閾値との差分又は比とを、重み付き加算又は重み付き乗算した値に、仮の非音声区間継続長閾値を加算又は乗算した値
を用いて決定する、ことを特徴とする請求項２４記載の音声検出方法。
【請求項２７】
音声区間・非音声区間の判定を行った後に、前記判定を仮判定とし、
再度音声区間・非音声区間の判定を行うという処理を１回以上繰り返す、ことを特徴とする請求項１６乃至２６のいずれか一に記載の音声検出方法。
【請求項２８】
前記仮判定を、前記特徴量に基づいて行う、ことを特徴とする請求項１６乃至２７のいずれか一に記載の音声検出方法。
【請求項２９】
前記入力信号の音声区間・非音声区間を求める工程で判定された音声・非音声判定の結果と、予め取得した正解音声区間・非音声区間情報とを比較する判定結果比較工程と、
前記判定結果比較工程での比較結果に基づき、特徴量閾値および継続長閾値を決定する特徴量閾値・仮の継続長閾値更新工程と、
を含むことを特徴とする請求項１６乃至２８のいずれか一に記載の音声検出方法。
【請求項３０】
前記入力信号の音声区間・非音声区間を求める工程で判定された音声・非音声判定の結果から素性関数を算出する素性関数算出工程と、
予め取得した正解音声区間・非音声区間情報から素性関数を算出する正解素性関数算出工程と、
音声・非音声判定の結果から算出された素性関数と、前記正解音声区間・非音声区間情報から算出された正解素性関数とを比較する素性関数比較工程と、
前記素性関数比較工程での比較に基づき、特徴量閾値、仮の継続長閾値に対する重みを決定する重み更新工程と、
を含むことを特徴とする請求項１６乃至２８のいずれか一に記載の音声検出方法。
【請求項３１】
入力信号をフレーム単位に音声又は非音声に仮判定する仮音声・非音声判定処理と、
前記仮判定結果の音声・非音声の系列を、
着目するフレームが音声区間に含まれるか否かの判定に用いられる音声区間の継続長の閾値である音声区間継続長閾値と、
着目するフレームが非音声区間に含まれるか否かの判定に用いられる非音声区間の継続長の閾値である非音声区間継続長閾値と、
の少なくとも一方に基づいて、区間整形することにより、前記入力信号の音声区間・非音声区間を求める音声・非音声判定処理と、
前記音声区間継続長閾値と前記非音声区間継続長閾値の少なくとも一方を、
仮の音声区間継続長閾値と仮の非音声区間継続長閾値との少なくとも一方と、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の少なくとも１つの特徴量と、
前記特徴量に対する閾値と、
に基づいて、フレーム単位に決定する継続長閾値決定処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項３２】
前記継続長閾値決定処理は、前記音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量と前記特徴量の閾値との比を、
前記仮の音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比で冪乗した値に、
前記仮の音声区間継続長閾値を乗算した値に基き、決定する、ことを特徴とする請求項３１記載のプログラム。
【請求項３３】
前記継続長閾値決定処理は、前記非音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量の閾値と前記特徴量との比を、
前記仮の非音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比で冪乗した値に、
前記仮の非音声区間継続長閾値を乗算した値に基き、決定する、ことを特徴とする請求項３１又は３２に記載のプログラム。
【請求項３４】
前記継続長閾値決定処理は、前記音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量の閾値と前記特徴量との差分に、前記仮の音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比を乗じた値に、前記仮の音声区間継続長閾値を加算した値に基き、決定する、ことを特徴とする請求項３１記載のプログラム。
【請求項３５】
前記継続長閾値決定処理は、前記非音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量と前記特徴量の閾値との差分に、前記仮の非音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比を乗じた値に、前記仮の非音声区間継続長閾値を加算した値に基き、決定する、ことを特徴とする請求項３１又は３４に記載のプログラム。
【請求項３６】
前記継続長閾値決定処理は、前記音声区間継続長閾値を、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の複数の特徴量と前記複数の特徴量のそれぞれに対する閾値との比を重み付き乗算した値に前記仮の音声区間継続長閾値を乗じた値、又は、
前記入力信号の複数の特徴量のそれぞれに対する閾値と前記複数の特徴量との差分を重み付け加算した値に前記仮の音声区間継続長閾値を加算した値
を用いて決定する、ことを特徴とする請求項３１記載のプログラム。
【請求項３７】
前記継続長閾値決定処理は、前記非音声区間継続長閾値を、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の複数の特徴量のそれぞれに対する閾値と前記複数の特徴量との比を重み付き乗算した値に前記仮の非音声区間継続長閾値を乗じた値、又は、
前記入力信号の複数の特徴量と前記複数の特徴量のそれぞれに対応する閾値との差分を重み付け加算した値に前記仮の非音声区間継続長閾値を加算した値
を用いて決定する、ことを特徴とする請求項３１又は３６に記載のプログラム。
【請求項３８】
前記継続長閾値決定処理は、前記音声区間継続長閾値を、
前記仮の音声区間継続長閾値と、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の少なくとも１つの特徴量と、
前記特徴量に対する閾値の差分又は比と、
に加えて、
前記仮判定結果の音声・非音声系列において、前記着目するフレームに隣接する非音声区間の継続長と仮の非音声区間継続長閾値との差分又は比にも応じて、決定する、ことを特徴とする請求項３１記載のプログラム。
【請求項３９】
前記継続長閾値決定処理は、前記非音声区間継続長閾値を、
仮の非音声区間継続長閾値と、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の少なくとも１つの特徴量と前記特徴量に対する閾値との差分又は比と、
に加えて、
前記仮判定結果の音声・非音声系列において前記着目するフレームに隣接する音声区間の継続長と仮の音声区間継続長閾値との差分又は比にも応じて、決定する、ことを特徴とする請求項３１又は３８に記載のプログラム。
【請求項４０】
前記継続長閾値決定処理は、前記音声区間継続長閾値を、
着目するフレームに対して求められた特徴量と前記特徴量に対する閾値との差分又は比と、前記仮判定結果の音声・非音声系列において前記着目するフレームに隣接する非音声区間の継続長と仮の非音声区間継続長閾値との差分又は比と、を重み付き加算又は重み付き乗算した値に、
仮の音声区間継続長閾値を加算又は乗算した値を用いて決定する、ことを特徴とする請求項３８記載のプログラム。
【請求項４１】
前記継続長閾値決定処理は、前記非音声区間継続長閾値を、
着目するフレームに対して求められた特徴量と、前記特徴量に対する閾値との差分又は比と、前記仮判定結果の音声・非音声系列において前記着目するフレームに隣接する音声区間の継続長と、仮の音声区間継続長閾値との差分又は比とを、重み付き加算又は重み付き乗算した値に、
仮の非音声区間継続長閾値を加算又は乗算した値
を用いて決定する、ことを特徴とする請求項３９記載のプログラム。
【請求項４２】
音声区間・非音声区間の判定を行った後に、前記判定を仮判定とし、
再度音声区間・非音声区間の判定を行うという処理を１回以上繰り返す処理を、前記コンピュータに実行させる、請求項３１乃至４１のいずれか一に記載のプログラム。
【請求項４３】
前記仮判定を前記特徴量に基づいて行う処理を、前記コンピュータに実行させる、請求項３１乃至４２のいずれか一に記載のプログラム。
【請求項４４】
前記入力信号の音声区間・非音声区間を求める処理で判定された音声・非音声判定の結果と、予め取得した正解音声区間・非音声区間情報とを比較する判定結果比較処理と、
前記判定結果比較処理での比較結果に基づき、特徴量閾値および継続長閾値を決定する特徴量閾値・仮の継続長閾値更新処理を、前記コンピュータに実行させる、請求項３１乃至４２のいずれか一に記載のプログラム。
【請求項４５】
前記入力信号の音声区間・非音声区間を求める処理で判定された音声・非音声判定の結果から素性関数を算出する素性関数算出処理と、
予め取得した正解音声区間・非音声区間情報から素性関数を算出する正解素性関数算出処理と、
音声・非音声判定の結果から算出された素性関数と、前記正解音声区間・非音声区間情報から算出された正解素性関数とを比較する素性関数比較処理と、
前記素性関数比較処理での比較に基づき、特徴量閾値、仮の継続長閾値に対する重みを決定する重み更新処理を、前記コンピュータに実行させる、請求項３１乃至４２のいずれか一に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願の記載］
本発明は、日本国特許出願：特願２００７−３０５９６６号（２００７年１１月２７日出願）の優先権主張に基づくものであり、同出願の全記載内容は引用をもって本書に組み込み記載されているものとする。【０００２】
本発明は、音声検出技術に関し、特に、入力信号を音声区間と非音声区間に判別する音声検出システム、方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００３】
入力信号を音声区間と非音声区間に判別する音声検出は、以下にいくつかを例示するように、各種技術分野で広く用いられている。【０００４】
例えば、移動体通信等において、
・非音声区間の圧縮率を向上する、もしくは、
・非音声区間だけ伝送しない、
など、音声伝送効率を向上するために、音声検出が行われる。【０００５】
あるいはノイズキャンセラ、エコーキャンセラなどにおいて、
非音声区間の間で雑音を推定・決定する目的で音声検出が行われる。【０００６】
さらに音声認識システムにおいて、
・性能向上、
・処理量削減
などの目的で音声検出が行われる。【０００７】
図１０は、典型的な音声検出装置の構成（関連技術）を示したものである。なお、この種の音声検出装置としては、例えば特許文献１の記載が参照される。【０００８】
図１０を参照すると、この音声検出装置は、
・入力信号をフレーム単位に切り出し取得する入力信号取得部１と、
・切り出されたフレーム毎の入力信号から音声検出に用いる特徴量を算出する特徴量算出部２と、
・特徴量と閾値格納部１３に格納されている閾値とをフレーム毎に比較し、音声・非音声を判定する音声・非音声判定部１４と、
・フレーム毎に求まった判定結果を整形ルール格納部１５に格納された整形ルールを基に複数フレームに渡って整形し、音声区間・非音声区間を決定する区間整形部１６と、
を備えている。【０００９】
特徴量算出部２で算出される音声検出に用いられる特徴量として、例えば
・スペクトルパワーの変動を平滑化し、さらにその変動を平滑化したものが用いられる（特許文献１参照）。あるいは、これ以外にも、
・ＳＮＲ（信号対雑音比）の値［非特許文献１（４．３．３節）参照］、
・ＳＮＲを平均したもの［非特許文献１（４．３．５節）参照］、
・零点交差数［非特許文献２（Ｂ．３．１．４節）参照］、、
・音声ＧＭＭ（Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｍｉｘｔｕｒｅ  Ｍｏｄｅｌ）と無音ＧＭＭを用いた尤度比（非特許文献３参照）、もしくは、
・複数の特徴量を組み合わせたもの（非特許文献４参照）、
等、さまざまな特徴量が、音声検出に用いられる特徴量として用いられている。【００１０】
区間整形部１６では、音声・非音声判定部１４でフレーム毎に音声・非音声を判定するために生じる、短い継続長の音声区間や、短い継続長の非音声区間の湧き出しを抑制するために、区間の整形が行われる。【００１１】
特許文献１では、音声区間・非音声区間決定のための整形ルールとして、以下のものが開示されている。【００１２】
条件（１）：最低限必要な継続長を満たさなかった音声区間は音声区間として認めない。本書では、最低限必要な継続長を「音声区間継続長閾値」という。【００１３】
条件（２）：音声区間の間に挟まれていて連続した音声区間として扱うべき継続長を満たした非音声区間は、両端の音声区間と合わせて１つの音声区間とする。連続した音声区間として扱うべき継続長を、この長さ以上であれば非音声区間と判定することから、本書では、「非音声区間継続長閾値」という。【００１４】
条件（３）：一定数のフレームを音声区間の始終端に付け加える。音声区間の始終端に付け加える一定数のフレームを、本書では「始終端マージン」という。【００１５】
この音声検出装置では、フレーム毎に求まる特徴量に対する閾値や、整形ルールに係わるパラメータには予め設定した値を用いる。【００１６】
【特許文献１】特開２００６−２０９０６９号公報
【非特許文献１】ＥＴＳＩ  ＥＮ  ３０１  ７０８  Ｖ７．１．１
【非特許文献２】ＩＴＵ−Ｔ  Ｇ．７２９  Ａｎｎｅｘ  Ｂ
【非特許文献３】Ａ．Ｌｅｅ，Ｋ．Ｎａｋａｍｕｒａ，Ｒ．Ｎｉｓｈｉｍｕｒａ，Ｈ．Ｓａｒｕｗａｔａｒｉ，Ｋ．Ｓｈｉｋａｎｏ，“Ｎｏｉｓｅ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ｒｅａｌ  Ｗｏｒｌｄ  Ｓｐｏｋｅｎ  Ｄｉａｌｏｇ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｕｓｉｎｇ  ＧＭＭ  Ｂａｓｅｄ  Ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｕｎｉｎｔｅｎｄｅｄ  Ｉｎｐｕｔｓ，”ＩＣＳＬＰ−２００４，Ｖｏｌ．Ｉ，ｐｐ．１７３−１７６，Ｏｃｔ．２００４．
【非特許文献４】木田祐介、河原達也、“複数特徴量の重み付き統合による雑音に頑健な発話区間検出”，情報処理学会研究報告  ２００５−ＳＬＰ−５７（９）
【非特許文献５】北研二著、「確率的言語モデル」、第６章第１５５〜１６２頁、１９９９年、東京大学出版会
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
上記特許文献１、非特許文献１−５の各開示は、引用をもって本書に組み込まれる。以下の分析は、本発明によって与えられる。【００１８】
図１０を参照して説明したシステムは、特徴量に対する閾値や、整形ルールに係わるパラメータが、雑音環境に応じて、大きくずれてしまう場合がある。【００１９】
例えば雑音環境が未知であるような状況や雑音環境が変動する場合などでは、特徴量に対する閾値や、整形ルールに係わるパラメータを、予め最適な値に設定しておくことができず、この結果、期待したような、充分な性能が得られない。【００２０】
したがって、本発明の目的は、雑音環境等に依存せず、性能の高い音声検出を行う音声検出システム、音声検出プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
本願で開示される発明は、前記課題を解決するため、概略以下のように構成される。【００２２】
本発明の１つの側面に係る音声検出装置は、入力信号をフレーム単位に音声又は非音声に仮判定する手段と、前記仮判定結果の音声・非音声の系列を所定個数のフレームに関するルールに従って区間整形し、前記入力信号の音声区間・非音声区間を求める手段と、
前記入力信号のフレームの特徴量が信頼できるか否かに応じて、前記区間整形に関するルールのパラメータをフレーム単位に変更する手段と、を備えている。【００２３】
本発明においては、入力信号をフレーム単位に音声又は非音声に仮判定する仮音声・非音声判定部と、
前記仮判定結果の音声・非音声の系列を、着目するフレームが音声区間に含まれるか否かの判定に用いられる音声区間の継続長の閾値である音声区間継続長閾値と、着目するフレームが非音声区間に含まれるか否かの判定に用いられる非音声区間の継続長の閾値である非音声区間継続長閾値との少なくとも一方に基づいて、区間整形することにより、前記入力信号の音声区間・非音声区間を求める音声・非音声判定部と、
仮の音声区間継続長閾値と仮の非音声区間継続長閾値の少なくとも一方と、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の少なくとも１つの特徴量と、
前記特徴量に対する閾値と、
に基づいて、フレーム単位に、前記音声区間継続長閾値と前記非音声区間継続長閾値の少なくとも一方を決定する継続長閾値決定部と、
を備えている。【００２４】
本発明に係る方法は、入力信号をフレーム単位に音声又は非音声に仮判定する工程、
前記仮判定結果の音声・非音声の系列を所定個数のフレームに関するルールに従って区間整形し、前記入力信号の音声区間・非音声区間を求める工程と、
前記入力信号のフレームの特徴量が信頼できるか否かに応じて、前記区間整形に関するルールのパラメータをフレーム単位に変更する工程と、
を含む。【００２５】
本発明に係る方法は、
入力信号をフレーム毎に音声又は非音声に仮判定する工程と、
前記仮判定結果の音声・非音声の系列を、着目するフレームが音声区間に含まれると判定し得る最低限必要な音声区間の継続長である音声区間継続長閾値と、着目するフレームが非音声区間に含まれると判定し得る最低限必要な非音声区間の継続長である非音声区間継続長閾値の少なくとも一方に基づいて、区間整形することにより、前記入力信号の音声区間・非音声区間を求める工程と、
前記音声区間継続長閾値と前記非音声区間継続長閾値の少なくとも一方を、
仮の音声区間継続長閾値と仮の非音声区間継続長閾値の少なくとも一方と、前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の少なくとも１つの特徴量と、前記特徴量に対する閾値と、に基づいて、フレーム単位に決定する工程と、
を含む。【００２６】
本発明に係るプログラムは、
入力信号をフレーム単位に音声又は非音声に仮判定する処理と、
前記仮判定結果の音声・非音声の系列を所定個数のフレームに関するルールに従って区間整形し、前記入力信号の音声区間・非音声区間を求める処理と、
前記入力信号のフレームの特徴量が信頼できるか否かに応じて、前記区間整形に関するルールのパラメータをフレーム単位に変更する処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムよりなる。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、フレーム毎に求まる特徴量が信頼できるか否かに応じて整形ルールを決定することによって、雑音環境に依存しない性能の高い音声検出を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の第１、第２の実施例の構成を示す図である。
【図２】本発明の実施例の処理手順を示す流れ図である。
【図３】本発明の第３の実施例の構成を示す図である。
【図４】本発明の第４の実施例の構成を示す図である。
【図５】本発明の第５の実施例の構成を示す図である。
【図６】本発明の第６の実施例の構成を示す図である。
【図７】本発明の第６の実施例の処理手順を示す流れ図である。
【図８】本発明の第７の実施例の構成を示す図である。
【図９】本発明の第７の実施例の処理手順を示す流れ図である。
【図１０】関連技術として典型的な音声検出システムの構成の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００２９】
１  入力信号取得部  
２  特徴量算出部  
３、３’  仮音声・非音声判定部  
４  特徴量閾値・仮の継続長閾値格納部  
５、５’、５”  継続長閾値決定部  
６、６’、６”  音声・非音声判定部  
７  判定結果比較部  
８  特徴量閾値・仮の継続長閾値更新部  
９  素性関数算出部  
１０  正解素性関数算出部  
１１  素性関数比較部  
１２  重み更新部  
１３  閾値格納部  
１４  音声・非音声判定部  
１５  整形ルール格納部  
１６  区間整形部
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
上記した本発明についてさらに詳細に説述すべく添付図面を参照して実施例を詳細に説明する。はじめに本発明の動作原理を説明する。【００３１】
本発明においては、フレーム単位に切り出された入力信号から特徴量を算出し、前記フレーム単位に算出された特徴量から、音声区間・非音声区間を仮判定する。そして、音声区間継続長閾値あるいは非音声区間継続長閾値を、フレーム毎に求められた特徴量と、特徴量に関する閾値との比を用いて決定し、前記決定された音声区間継続長閾値と非音声区間継続長閾値を用いて音声区間・非音声区間を再判定する。本発明によれば、フレーム毎に求まる特徴量に信頼の置けるときは、整形ルールの縛り（影響）を小さくし、逆に、フレーム毎に求まる特徴量に信頼の置けないときは、整形ルールの縛り（影響）を大きくするなど、雑音環境に応じて、フレームに対応して求められる特徴量と整形ルールの重みを決定することができ、雑音環境に依存せず、最適又はほぼ最適なパラメータで性能の高い音声検出を行うことができる。以下実施例に即して説明する。
【実施例】
【００３２】
＜実施例１＞
図１は、本発明の一実施例の構成を示す図である。図１を参照すると、本発明の第１の実施例は、
入力信号をフレーム単位に切り分け取得する入力信号取得部１と、
フレーム単位に切り出された入力信号から特徴量を算出する特徴量算出部２と、
フレーム単位に算出された特徴量から、フレーム単位に、仮の音声・非音声を判定する仮音声・非音声判定部３と、
フレーム単位に求まる特徴量に対する閾値と、仮の音声区間継続長閾値と、仮の非音声区間継続長閾値が格納されている特徴量閾値・仮の継続長閾値格納部４と、
特徴量と、特徴量閾値・仮の継続長閾値格納部４に格納されている特徴量閾値と、仮の継続長閾値とから、継続長閾値を決定する継続長閾値決定部５と、
仮音声・非音声判定の結果、および、決定された継続長閾値とから、再度、フレーム単位に、音声・非音声の判定を行う音声・非音声判定部６と、
を備えている。なお、これら各部は、音声検出システムを構成するコンピュータ上で実行されるプログラムによりその機能・処理を実現するようにしてもよいことは勿論である（他の実施例についても同様である）。【００３３】
図２は、本発明の第１の実施例の動作（処理手順）を説明する流れ図である。図１及び図２を参照して、本実施例の全体の動作について詳細に説明する。【００３４】
まず、入力信号取得部１において、マイクデバイスなどより取得された入力信号をフレーム単位に窓掛けして切り出す（ステップＳ１）。【００３５】
特に制限されないが、フレーム単位として、例えば、時系列で得られる入力信号に対し、50msずつシフトしながら200msの窓幅で切り出したものなどが用いられる。【００３６】
以下、本実施例の動作は、１つのフレームに対してＳ１からＳ６までの処理を行ったあと次のフレームに対してＳ１からＳ６までの処理を行うという事を繰り返しても良いし、所定のフレーム数分まとめて各ステップで処理を行っても良いものとする。【００３７】
次に、特徴量算出部２において、フレーム単位に切り出された入力信号に対して、音声検出に用いる特徴量を算出する（ステップＳ２）。【００３８】
算出される特徴量としては、例えば、
・ＳＮＲ、
・ゼロ点交差、
・音声尤度と非音声尤度の比、
・音声パワーの１階微分値や２階微分値、あるいは、
・特徴量を平滑化したもの、
などが用いられる。【００３９】
フレームtでの特徴量をＦ(t)とする。【００４０】
次に、仮音声・非音声判定部３において、特徴量の大きさが特徴量閾値・仮の継続長閾値格納部４に格納されている閾値以上であるか否かに応じて、フレーム毎に順次、音声・非音声を判定する（ステップＳ３）。【００４１】
次式（１）式に、音声区間で特徴量が閾値より大きく、非音声区間で特徴量が閾値より小さいことが期待される場合について示す。音声区間と非音声区間とで大小が逆転することも考えられるが、その場合は−１を特徴量と閾値に乗ずることで同様に扱うことが出来る。【００４２】
【数１】
0005446874.tif 000002
【００４３】
【数２】
0005446874.tif 000003
【００４４】
式（１）、（２）において、θFは特徴量の閾値を示す。【００４５】
次に、継続長閾値決定部５において、前記フレーム毎に求まる特徴量と、特徴量閾値・仮の継続長閾値格納部４に格納されている特徴量閾値と仮の継続長閾値とから、継続長閾値を決定する（ステップＳ４）。具体的には、音声区間継続長であれば、次式（３）あるいは次式（４）を用いて算出する。【００４６】
【数３】
0005446874.tif 000004
・・・（３）【００４７】
【数４】
0005446874.tif 000005
・・・（４）【００４８】
なお、式（３）、（４）において、
ＬV_thresは、決定後の音声区間継続長閾値を示す。【００４９】
θVは、仮の音声区間継続長閾値を示す。θFは、特徴量の閾値を示す。θFの値としては、式（１）、あるいは式（２）と同じものを用いても良いし、異なるものを用いても良い。特徴量として、式（１）および式（２）とは異なるものを用いても良い。【００５０】
また、λFおよびλVは、それぞれ特徴量と仮の音声区間継続長閾値のいずれを重んじ、決定後の音声区間継続長閾値を求めるかを決定する予め定めた重みである。【００５１】
本実施例においては、式（３）あるいは式（４）を用いて、決定後の音声区間継続長閾値を算出することにより、フレーム単位に音声・非音声判定が信頼できるか否かに応じて、仮の音声区間継続長閾値の縛り（影響、寄与）を変化させることができる。【００５２】
例えば、式（３）を参照すると、雑音が少ない環境では、音声区間では特徴量が充分閾値より大きいために、決定後の音声区間継続長ＬV_thresは仮の音声区間継続長閾値θVに比べ小さくなり、非音声区間では特徴量が充分閾値より小さいために、決定後の音声区間継続長ＬV_thresは仮の音声区間継続長閾値θVに比べ大きくなる。このことにより、決定後の音声区間継続長閾値は、特徴量F(t)が閾値θFを越えるか否かに応じてのみ決定されることになるため、決定後の音声区間継続長閾値ＬV_thresにおける仮の音声区間継続長閾値θVによる縛り（影響、寄与）が小さくなる。【００５３】
これに対し、雑音が多い環境では、音声区間と非音声区間とで特徴量Ｆ(t)の差が小さくなり式（３）における、右辺第二項の値が小さな値となる。このことにより、決定後の音声区間継続長閾値ＬV_thresは、ほぼ仮の音声区間継続長閾値θVのみによって決定されることになり、決定後の音声区間継続長閾値ＬV_thresにおける仮の継続音声区間継続長閾値θVによる縛り（影響、寄与）が大きくなる。【００５４】
また、非音声区間継続長閾値であれば、次式（５）および式（６）を用いて決定を行う。【００５５】
【数５】
0005446874.tif 000006
・・・（５）【００５６】
【数６】
0005446874.tif 000007
・・・（６）【００５７】
なお、式（５）、（６）において、
ＬN_thresは、決定後の非音声区間継続長閾値を示し、θNは仮の非音声区間継続長閾値を示す。【００５８】
また、λFおよびλNは、それぞれ、特徴量と仮の非音声区間継続長閾値のいずれを重んじ、決定後の非音声区間継続長閾値を求めるかを決定する予め定めた重みである。【００５９】
式（５）および式（６）を用いて、決定後の非音声区間継続長閾値を算出することにより、式（３）および式（４）と同様に、フレーム毎の音声・非音声判定が信頼できるか否かに応じて、仮の非音声区間継続長閾値の縛りを変化させることができる。【００６０】
再び図２を参照して、次に、音声・非音声判定部６において、仮音声・非音声判定の結果と、決定された音声区間継続長閾値および非音声区間継続長閾値を用いて、フレーム毎に順次、音声・非音声を再判定する（ステップＳ５）。【００６１】
具体的には、着目するフレームが仮音声・非音声判定部３で音声区間に属すると判定されたとき、次式（７）に示すように、着目するフレームを含み前後に継続する音声区間の継続長ＬV(t)が決定後の音声区間継続長閾値以上の場合、着目するフレームを音声と判定し、決定後の音声区間継続長閾値未満の場合、非音声と再判定する。【００６２】
【数７】
0005446874.tif 000008
【００６３】
また、着目するフレームが仮音声・非音声判定部３で非音声区間に属すると判定されたとき、式（８）に示すように、着目するフレームを含み前後に継続する非音声区間の継続長ＬN (t)が決定後の非音声区間継続長閾値以下なら着目するフレームを音声、決定後の非音声区間継続長閾値より大きければ非音声と判定する。【００６４】
【数８】
0005446874.tif 000009
【００６５】
着目するフレームを含み前後に継続する音声区間もしくは非音声区間の継続長を求めるには、未来のフレームが仮音声・非音声判定部３で判定されている必要がある。このため、必要なフレームが判定されるまで、計算（着目するフレームを含み前後に継続する音声区間もしくは非音声区間の継続長の計算）することができず、仮音声・非音声判定部３に較べて処理を遅らせる必要がある。【００６６】
最後に、音声・非音声結果を出力する（ステップＳ６）。【００６７】
音声・非音声結果を出力するステップＳ６では、ステップＳ５までに求められた音声区間の始端と終端に、それぞれマージン区間を付与し、音声・非音声判定結果を出力するようにしてもよい。【００６８】
また、音声・非音声結果を出力する場合、
音声区間開始、音声区間終了などのメッセージをディスプレイやファイルもしくは伝送されるデータ系列に出力する。あるいは、
音声区間では１、非音声区間では０などのラベルを時系列に従って、ディスプレイやファイルもしくは伝送されるデータ系列に出力する、
等してもよい。【００６９】
また、出力された音声・非音声判定結果を用いて、
・非音声区間で雑音を推定する雑音推定、
・伝送するデータを非音声区間で圧縮するデータ伝送、
・音声区間でのみ認識処理を行う音声認識
等の、前段の処理として用いてもよい。【００７０】
本実施例の作用効果について説明する。本実施例においては、式（３）から式（６）の、決定後の継続長閾値を、音声・非音声の判定に用いることで、フレーム単位の音声・非音声判定に信頼が置けるときには、仮の継続長閾値による縛り（影響）を小さくし、逆に、フレーム単位の音声・非音声判定に信頼が置けないときには、仮の継続長閾値による縛り（影響）を大きくすることができる。【００７１】
このため、雑音環境に応じてフレーム毎に求まる特徴量と整形ルールの重みを決定することができ、雑音環境に依存せず最適なパラメータで性能の高い音声検出を行うことができる。【００７２】
＜実施例２＞
次に本発明の第２の実施例について説明する。本発明の第２の実施例の構成は、図１に示した前記第１の実施例と同様である。【００７３】
本実施例においては、図１の継続長閾値判定部５において、フレーム単位に求められる複数の特徴量と、特徴量に対する閾値との比を、重み付け加算、あるいは重み付け乗算し用いる。【００７４】
具体的には、３種類の特徴量F1(t)、F2(t)、F3(t)を用いる場合には、式（３）の決定後の音声区間継続長の算出を、次式（９）、あるいは次式（１０）のように変形する。【００７５】
【数９】
0005446874.tif 000010
・・・（９）
【００７６】
【数１０】
0005446874.tif 000011
・・・（１０）
式（９）、（１０）において、θF1、θF2、θF3は、それぞれ、特徴量閾値・仮の継続長閾値格納部４に格納されている特徴量１、特徴量２、特徴量３に対する閾値を示している。【００７７】
λF1、λF2、λF3は、それぞれ、特徴量１、特徴量２、特徴量３に対する予め定めた重みでを示している。【００７８】
また、式（５）の決定後の非音声区間継続長の算出式を、次式（１１）あるいは次式（１２）のように変形する。【００７９】
【数１１】
0005446874.tif 000012
・・・（１１）【００８０】
【数１２】
0005446874.tif 000013
・・・（１２）【００８１】
本実施例では、複数の特徴量を用いることで、信頼できる特徴量に重きを置いて音声・非音声を判定することができ、前記第１の実施例に較べて、さらに雑音環境に頑健な音声検出を行うことができる。【００８２】
＜実施例３＞
次に、本発明の第３の実施例について説明する。図３は、本発明の第３の実施例の構成を示す図である。図３を参照すると、本実施例は、前記第１の実施例とは、継続長閾値決定部５における処理が相違している。【００８３】
本実施例において、継続長閾値決定部５は、仮音声・非音声判定部３での判定結果と、特徴量算出部２で計算された特徴量と、特徴量閾値・仮の継続長閾値格納部４に格納されている特徴量閾値と、仮の継続長閾値とから、継続長閾値を決定する。【００８４】
音声区間継続長閾値であれば、仮の音声区間継続長閾値と、着目するフレームに対して求められた特徴量と特徴量に対する閾値の比に加えて、仮音声・非音声判定部３で判定された着目するフレームに対して隣接する非音声区間の継続長と仮の非音声区間継続長閾値の比を用いて決定する。【００８５】
また、非音声区間継続長閾値であれば、仮の非音声区間継続長閾値と、着目するフレームに対して求められた特徴量と特徴量に対する閾値の比に加えて、仮音声・非音声判定部３で判定された着目するフレームに対して隣接する音声区間の継続長と仮の音声区間継続長閾値の比を用いて決定する。【００８６】
また、このとき用いるフレーム毎に求まる特徴量と特徴量に対する閾値の比と、継続長と継続長閾値の比を重み付き加算あるいは重み付き乗算した値に基づいて、音声区間継続長あるいは非音声区間継続長を決定してもよい。【００８７】
具体的には、式（３）に示した決定後の音声区間継続長閾値の算出式を、式（１３）あるいは式（１４）のように変形する。【００８８】
【数１３】
0005446874.tif 000014
・・・（１３）【００８９】
【数１４】
0005446874.tif 000015
【００９０】
式（１３）、式（１４）において、
ＬNは仮音声・非音声判定部において着目するフレームを非音声と仮定したときの、着目するフレームを含み隣接する非音声区間の継続長である。【００９１】
λF、λV、λNは、それぞれ特徴量と特徴量に対する閾値の比と、音声継続長と仮の音声区間継続長閾値の比と、非音声区間継続長と非音声区間継続長閾値の比のどれを重んじ、決定後の音声区間継続長閾値を求めるかを決定する予め定めた重みである。【００９２】
また、式（５）に示す決定後の非音声区間継続長閾値の算出式を、式（１５）あるいは式（１６）のように変形する。【００９３】
【数１５】
0005446874.tif 000016
・・・（１５）【００９４】
【数１６】
0005446874.tif 000017
【００９５】
式（１５）、（１６）において、ＬVは仮音声・非音声判定部においての着目するフレームを音声と仮定したときの、着目するフレームを含み隣接する音声区間の継続長である。【００９６】
本実施例では、フレーム毎に求まる特徴量に加えて、仮の音声区間継続長と非音声区間継続長を用いて、決定後の音声区間継続長と非音声区間継続長を求めることで、仮の音声区間継続長と非音声区間継続長のより信頼できる方に重きを置いて音声・非音声を判定することができ、第１の実施例に較べて、さらに、雑音環境に対して頑健な（ｒｏｂｕｓｔ）音声検出を行うことができる。【００９７】
＜実施例４＞
次に本発明の第４の実施例を説明する。図４は、本発明の第４の実施例の構成を示す図である。図４を参照すると、本発明の第４の実施例は、図１に示した第１の実施例における、フレーム毎に算出された特徴量から仮の音声・非音声を判定する仮音声・非音声判定部３を、フレーム毎に算出された特徴量とは独立に、仮の音声・非音声を判定する仮音声・非音声判定部３’で置き換えたものである。すなわち、第１の実施例の仮音声・非音声判定部３は、特徴量算出部２からの出力（フレーム毎に算出された特徴量）を入力するが、本実施例では、仮音声・非音声判定部３’は特徴量算出部２からの出力（フレーム毎に算出された特徴量）を入力しない。【００９８】
仮音声・非音声判定部３’は、例えば、
・全区間を音声区間と判定する、あるいは、
・全区間を非音声を判定する、あるいは、
・乱数で定めた値に従って音声区間と非音声区間を判定する。【００９９】
本実施例では、仮音声・非音声判定部３’の結果が信頼できない場合であっても、決定された継続長閾値を用いて音声・非音声を判定する音声・非音声判定部６において、より正確な音声・非音声判定を行うことができる。このため、前記第１の実施例と較べ、仮音声・非音声の判定に要する計算量の削減ができる。【０１００】
＜実施例５＞
次に本発明の第５の実施例を説明する。図５は、本発明の第５の実施例の構成を示す図である。図５を参照すると、本実施例は、図１に示した前記第１の実施例に加えて、さらに複数個の継続長閾値決定部５、５’、・・・５”と、音声・非音声判定部６、６’、・・・６”が追加された構成とされている。【０１０１】
ｋ段目（ｋ回目）の継続長閾値決定部では、特徴量算出部２で求めたフレーム毎の特徴量とｋ−１段目の音声・非音声判定部で求めたｋ−１回目の音声・非音声判定結果を用いて、ｋ回目の決定後の継続長閾値を算出する。【０１０２】
本実施例においては、音声・非音声判定を複数回繰り返し行うことにより、第１の実施例と較べ、より正確な音声・非音声判定結果を得ることができる。【０１０３】
＜実施例６＞
次に本発明の第６の実施例を説明する。図６は、本発明の第６の実施例の構成を示す図である。本実施例は、特徴量に対する閾値や、継続長閾値などの区間整形に係わる閾値を決定、学習する。閾値の決定、学習は、前記第１乃至第５の実施例の前処理として、事前に行っておいても良いし、あるいは、第１乃至第５の実施例の実行中に、１発声遅れなどのタイミングで随時行っても良い。【０１０４】
図６を参照すると、本実施例は、前記第１の実施例に加えて、
音声・非音声判定部６で判定された音声・非音声判定の結果と、正解音声・非音声系列（正解音声区間・非音声区間情報）とを比較する判定結果比較部７と、
判定結果比較部７での比較結果に基づき、特徴量閾値および継続長閾値を決定する特徴量閾値・仮の継続長閾値更新部８と、
を備えている。【０１０５】
正解音声・非音声判定結果としては、
・予め音声の始まりと終わりの時刻のわかっているデータを入力する、あるいは、
・マイクのＯＮ・ＯＦＦボタンによる信号、あるいは、
・他のより性能が高い音声検出装置による判定結果、
等が用いられる。【０１０６】
図７は、本実施例の全体の動作を説明する流れ図である。図７において、ステップＳ１〜Ｓ６は、図２のステップＳ１〜Ｓ６と同一であるためその説明は省略する。【０１０７】
本実施例では、まず、ステップＳ１からステップＳ６までの動作を行い、次に、判定結果比較部７において、音声・非音声判定部６による音声・非音声判定結果の系列と、正解音声・非音声系列（正解音声区間・非音声区間情報）とを比較する（図７のステップＳ７）。【０１０８】
判定結果比較部７における比較は、発話単位など複数フレーム（Ｔフレーム）分まとめて行う。比較の具体的な処理としては、前記Ｔフレーム区間のうち正解音声フレーム数と、音声・非音声判定部６で音声と判定されたフレームの数の差を算出する。ここでは、音声フレームの差を算出したが、非音声フレームの差を算出しても良い。【０１０９】
次に、特徴量閾値・仮の継続長閾値更新部８において、音声フレームの数の差を用いてフレーム毎に算出される特徴量に関する閾値と、仮の音声区間継続長閾値と、仮の非音声区間継続長閾値を決定する。決定には、次式（１７）、（１８）、（１９）が用いられる。【０１１０】
【数１７】
0005446874.tif 000018
・・・（１７）【０１１１】
【数１８】
0005446874.tif 000019
・・・（１８）【０１１２】
【数１９】
0005446874.tif 000020
・・・（１９）【０１１３】
式（１７）、（１８）、（１９）において、左辺のθF、θV、θNは、それぞれ、決定後の特徴量の閾値、音声区間継続長閾値、継続非音声長閾値を示す。【０１１４】
右辺のθF、θV、θNは、それぞれ仮の特徴量の閾値、音声区間継続長閾値、継続非音声長閾値を示す。【０１１５】
ηは、予め設定する決定の速度を調整するパラメータである。【０１１６】
式（１７）、（１８）、（１９）に示された決定方法の他にも、
・正解音声フレーム数と音声判定フレーム数が一致するように閾値を決定する他の決定方法を用いても良い。あるいは、
・正解非音声フレーム数と非音声判定フレーム数が一致するように、閾値を決定する他の決定方法を用いても良い。【０１１７】
最後に、決定された閾値および整形ルールを特徴量閾値・仮の継続長閾値格納部４に反映させる（図７のステップＳ８）。【０１１８】
本実施例においては、音声検出に係わる特徴量閾値や仮の継続長閾値などの整形ルールに関する閾値を雑音環境に応じて適切な値に設定することができる。【０１１９】
＜実施例７＞
次に本発明の第７の実施例を説明する。図８は、本発明の第７の実施例の構成を示す図である。本実施例は、特徴量に対する閾値や、継続長閾値などの区間整形に係わる閾値に対する重みを決定、学習する。重みの決定、学習は、第１乃至第５の実施例の前処理として事前に行っておいても良いし、第１乃至第５の実施例の実行中に１発声遅れなどのタイミングで随時行っても良い。【０１２０】
図８を参照すると、本実施例は、前記第１の実施例に加えて、音声・非音声判定部６で判定された音声・非音声判定の結果から素性関数を算出する素性関数算出部９と、
正解音声・非音声系列から素性関数を算出する正解素性関数算出部１０と、
音声・非音声判定の結果から算出された素性関数と、正解音声・非音声系列から算出された正解素性関数とを比較する素性関数比較部１１と、
素性関数比較部１１での比較に基づき、各ルールの重みを決定する重み更新部１２と、
を備えている。【０１２１】
正解音声・非音声判定結果としては、
・予め音声の始まりと終わりの時刻のわかっているデータを入力することや、
・マイクのＯＮ・ＯＦＦのボタンによる信号、
・他のより性能が高い音声検出装置による判定結果
などが用いられる。【０１２２】
図９は、本実施例の動作を説明する流れ図である。図９において、ステップＳ１〜Ｓ６は、図２のステップＳ１〜Ｓ６と同一であるためその説明は省略する。【０１２３】
本実施例では、最大エントロピー法（ＭＥＭ）に基づき、素性関数として定義する特徴量と特徴量に対する閾値の比の対数値、あるいは、継続長と継続長閾値の比の対数値を、判定された音声・非音声区間に対し算出したものと、正解音声・非音声系列に対し算出したものとで比較し、その差が小さくなるように、それぞれに対応する重みの決定を行う。なお、最大エントロピー法については、非特許文献５（北研二著「確率的言語モデル」の第６章１５５ページから１６２ページ）等の記載が参照される。【０１２４】
本実施例では、まず、前記第１の実施例で説明したステップＳ１からステップＳ６までの動作を行う。【０１２５】
次に、素性関数算出部９において、音声・非音声判定の結果と、特徴量と、特徴量閾値・仮の継続長閾値格納部４に格納されている特徴量の閾値と、継続長の閾値と、から素性関数を算出する（図９のステップＳ９）。【０１２６】
素性関数の算出として、次式（２０）、（２１）、（２２）を用いる。【０１２７】
【数２０】
0005446874.tif 000021
・・・（２０）【０１２８】
【数２１】
0005446874.tif 000022
・・・（２１）【０１２９】
【数２２】
0005446874.tif 000023
・・・（２２）【０１３０】
式（２０）、（２１）、（２２）において、左辺のfF、fV、fNは、それぞれ、特徴量の素性関数、音声区間継続長の素性関数、非音声区間継続長の素性関数を示す。【０１３１】
次に、正解素性関数算出部１０において、正解音声・非音声系列と、特徴量（特徴量算出部で算出された特徴量）と、特徴量閾値・仮の継続長閾値格納部４に格納されている特徴量閾値および継続長閾値とから正解素性関数を算出する（図９のステップＳ１０）。【０１３２】
正解素性関数の算出として、次式（２３）、（２４）、（２５）を用いる。【０１３３】
【数２３】
0005446874.tif 000024
・・・（２３）【０１３４】
【数２４】
0005446874.tif 000025
・・・（２４）【０１３５】
【数２５】
0005446874.tif 000026
・・・（２５）【０１３６】
式（２３）、（２４）、（２５）において、左辺のfAnsF、fAnsV、fAnsNは、それぞれ特徴量の素性関数、音声区間継続長の素性関数、非音声区間継続長の正解素性関数を示す。また式（２３）、（２４）、（２５）において、Ｆ(t)は入力信号に対して定まる値であるが、ＬAns.V(t)およびＬAns.N(t)は正解の音声・非音声判定区間に対して定まる値である。【０１３７】
次に、素性関数比較部１１において、音声・非音声判定の結果に対する素性関数と、正解音声・非音声系列に対する素性関数を比較する（図９のステップＳ１１）。比較は発話単位などＴフレーム分まとめて行う。【０１３８】
比較の具体的な処理としては、前記音声・非音声判定の結果に対する素性関数と、正解音声・非音声系列に対する素性関数との差をＴフレームに渡って平均した値を用いる。【０１３９】
次に、重み更新部１２において、素性関数の差を用いて特徴量閾値・仮の継続長閾値に対する重みの決定を行う（図９のステップＳ１２）。【０１４０】
重みの決定には、例えば次式（２６）、（２７）、（２８）を用いる。【０１４１】
【数２６】
0005446874.tif 000027
【０１４２】
【数２７】
0005446874.tif 000028
【０１４３】
【数２８】
0005446874.tif 000029
【０１４４】
式（２６）、（２７）、（２８）において、左辺のλF、λV、λNは、それぞれ決定後の特徴量の重み、音声区間継続長の重み、非音声区間継続長の重みを示す。【０１４５】
左辺のλF、λV、λNは、それぞれ仮の特徴量の重み、音声区間継続長の重み、非音声区間継続長の重みを示す。【０１４６】
ηは予め設定する決定の速度を調整するパラメータである。【０１４７】
本実施例では、最大エントロピー法（ＭＥＭ）による重み決定方法について示したが、他のパラメータ決定、学習方法を用いても良い。【０１４８】
最後に決定された重みを特徴量閾値・仮の継続長閾値格納部４に反映させる（ステップＳ１３）。【０１４９】
本実施例によれば、音声検出に係わる特徴量閾値・仮の継続長閾値に対する重みのパラメータを雑音環境に応じて適切な値に設定することができる。【０１５０】
なお、前記各実施例を互いに組み合わせた構成としてもよい。上記各本実施例は、雑音環境に依らず最適な性能となる音声検出装置を提供できる。【０１５１】
上記した実施例をまとめると以下の構成とされる。【０１５２】
［１］実施例の音声検出装置は、
入力信号をフレーム単位に音声又は非音声に仮判定する手段と、
前記仮判定結果の音声・非音声の系列を所定個数のフレームに関するルールに従って区間整形し、前記入力信号の音声区間・非音声区間を求める手段と、
前記入力信号のフレームの特徴量が信頼できるか否かに応じて前記区間整形に関するルールのパラメータを、フレーム単位に可変制御する手段と、
を備えている。【０１５３】
［２］実施例の音声検出装置は、上記［１］において、
前記区間整形に関するルールが、
前記入力信号の特徴量に対する閾値、
着目するフレームが音声区間に含まれるか否かの判定に用いられる音声区間の継続長の閾値である音声区間継続長閾値、
着目するフレームが非音声区間に含まれるか否かの判定に用いられる非音声区間の継続長の閾値である非音声区間継続長閾値、
のうちの少なくとも１つを含む。【０１５４】
［３］実施例の音声検出装置は、
入力信号をフレーム単位に音声又は非音声に仮判定する仮音声・非音声判定部と、
前記仮判定結果の音声・非音声の系列を、
着目するフレームが音声区間に含まれるか否かの判定に用いられる音声区間の継続長の閾値である音声区間継続長閾値と、
着目するフレームが非音声区間に含まれるか否かの判定に用いられる非音声区間の継続長の閾値である非音声区間継続長閾値と、
の少なくとも一方に基づいて、区間整形することにより、前記入力信号の音声区間・非音声区間を求める音声・非音声判定部と、
仮の音声区間継続長閾値と仮の非音声区間継続長閾値の少なくとも一方と、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の少なくとも１つの特徴量と、
前記特徴量に対する閾値と、
に基づいて、フレーム単位に、前記音声区間継続長閾値と前記非音声区間継続長閾値の少なくとも一方を決定する継続長閾値決定部と、
を備えている。【０１５５】
［４］実施例の音声検出装置は、上記［２］又は［３］において、
前記音声区間継続長閾値は、着目するフレームが音声区間に含まれると判定し得る最低限必要な音声区間の継続長であり、
前記非音声区間継続長閾値は、着目するフレームが非音声区間に含まれると判定し得る最低限必要な非音声区間の継続長である。【０１５６】
［５］実施例の音声検出装置は、上記［３］又は［４］において、
前記継続長閾値決定部は、前記音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量と前記特徴量の閾値との比を、
前記仮の音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比で冪乗した値に、
前記仮の音声区間継続長閾値を乗算した値に基き、決定する。【０１５７】
［６］実施例の音声検出装置は、上記［３］、［４］、[５]のいずれか一において、
前記継続長閾値決定部は、前記非音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量の閾値と前記特徴量との比を、前記仮の非音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比で冪乗した値に、前記仮の非音声区間継続長閾値を乗算した値に基き、決定する。【０１５８】
［７］実施例の音声検出装置は、上記［３］又は［４］において、
前記継続長閾値決定部は、前記音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量の閾値と前記特徴量との差分に、前記仮の音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比を乗じた値に、前記仮の音声区間継続長閾値を加算した値に基き、決定する。【０１５９】
［８］実施例の音声検出装置は、上記［３］、［４］、[７]のいずれか一において、
前記継続長閾値決定部は、前記非音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量と前記特徴量の閾値との差分に、前記仮の非音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比を乗じた値に、前記仮の非音声区間継続長閾値を加算した値に基き、決定する。【０１６０】
［９］実施例の音声検出装置は、上記［３］又は［４］において、
前記継続長閾値決定部は、前記音声区間継続長閾値を、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の複数の特徴量と前記複数の特徴量のそれぞれに対する閾値との比を重み付き乗算した値に前記仮の音声区間継続長閾値を乗じた値、又は、
前記入力信号の複数の特徴量のそれぞれに対する閾値と前記複数の特徴量との差分を重み付け加算した値に前記仮の音声区間継続長閾値を加算した値
を用いて決定する。【０１６１】
［１０］実施例の音声検出装置は、上記［３］、［４］、[９]のいずれか一において、
前記継続長閾値決定部は、前記非音声区間継続長閾値を、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の複数の特徴量のそれぞれに対する閾値と前記複数の特徴量との比を重み付き乗算した値に前記仮の非音声区間継続長閾値を乗じた値、又は、
前記入力信号の複数の特徴量と前記複数の特徴量のそれぞれに対応する閾値との差分を重み付け加算した値に前記仮の非音声区間継続長閾値を加算した値
を用いて決定する。【０１６２】
［１１］実施例の音声検出装置は、上記［３］又は［４］において、
前記継続長閾値決定部は、前記音声区間継続長閾値を、
前記仮の音声区間継続長閾値と、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の少なくとも１つの特徴量と、
前記特徴量に対する閾値の差分又は比と、
に加えて、
前記仮判定結果の音声・非音声系列において、前記着目するフレームに隣接する非音声区間の継続長と仮の非音声区間継続長閾値との差分又は比にも応じて、決定する。【０１６３】
［１２］実施例の音声検出装置は、上記［３］、［４］、[１１]のいずれか一において、
前記継続長閾値決定部は、前記非音声区間継続長閾値を、
仮の非音声区間継続長閾値と、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の少なくとも１つの特徴量と前記特徴量に対する閾値の差分又は比と、
に加えて、
前記仮判定結果の音声・非音声系列において前記着目するフレームに隣接する音声区間の継続長と仮の音声区間継続長閾値との差分又は比にも応じて、決定する。【０１６４】
［１３］実施例の音声検出装置は、上記［１１］において、
前記継続長閾値決定部は、前記音声区間継続長閾値を、
着目するフレームに対して求められた特徴量と前記特徴量に対する閾値との差分又は比と、前記仮判定結果の音声・非音声系列において前記着目するフレームに隣接する非音声区間の継続長と仮の非音声区間継続長閾値との差分又は比と、を重み付き加算又は重み付き乗算した値に、
仮の音声区間継続長閾値を加算又は乗算した値を用いて決定する。【０１６５】
［１４］実施例の音声検出装置は、上記［１２］において、
前記継続長閾値決定部は、前記非音声区間継続長閾値を、
着目するフレームに対して求められた特徴量と、前記特徴量に対する閾値との差分又は比と、前記仮判定結果の音声・非音声系列において前記着目するフレームに隣接する音声区間の継続長と、仮の音声区間継続長閾値との差分又は比とを重み付き加算又は重み付き乗算した値に、
仮の非音声区間継続長閾値を加算又は乗算した値を用いて決定する。【０１６６】
［１５］実施例の音声検出装置は、上記［３］乃至［１４］のいずれか一において、
前記音声・非音声判定部で音声区間・非音声区間の判定を行った後に、前記判定を仮判定とし、
再度、音声区間・非音声区間の判定を行うという処理を、１回以上繰り返す。【０１６７】
［１６］実施例の音声検出装置は、上記［３］乃至［１５］のいずれか一において、
前記仮音声・非音声判定部が、音声・非音声の仮判定を、前記特徴量に基づいて行う。【０１６８】
［１７］実施例の音声検出装置は、上記［３］乃至［１６］のいずれか一において、
前記入力信号に対する別のより信頼できる音声区間・非音声区間の情報を用いて、前記特徴量に対する閾値、音声区間継続長閾値、及び非音声区間継続長閾値の整形ルールに対する閾値のうち少なくとも１つを学習、更新する手段を備えている。【０１６９】
［１８］実施例の音声検出装置は、上記［３］乃至［１６］のいずれか一において、
前記入力信号に対する別のより信頼できる音声区間・非音声区間の情報を用いて、特徴量に対する閾値、音声区間継続長閾値、及び非音声区間継続長閾値の整形ルールに対する閾値それぞれに対する重みのうち少なくとも１つを学習、更新する手段を備えている。【０１７０】
［１９］実施例の音声検出方法は、
入力信号をフレーム単位に音声又は非音声に仮判定する工程、
前記仮判定結果の音声・非音声の系列を所定個数のフレームに関するルールに従って区間整形し、前記入力信号の音声区間・非音声区間を求める工程と、
前記入力信号のフレームの特徴量が信頼できるか否かに応じて、前記区間整形に関するルールのパラメータをフレーム単位に変更する工程と、
を含む。【０１７１】
［２０］実施例の音声検出方法は、上記［１９］において、
前記区間整形に関するルールが、
前記入力信号の特徴量に対する閾値、
着目するフレームが音声区間に含まれるか否かの判定に用いられる音声区間の継続長の閾値である音声区間継続長閾値、
着目するフレームが非音声区間に含まれるか否かの判定に用いられる非音声区間の継続長の閾値である非音声区間継続長閾値、
のうちの少なくとも１つを含む。【０１７２】
［２１］実施例の音声検出方法は、
入力信号をフレーム単位に音声又は非音声に仮判定する工程と、
前記仮判定結果の音声・非音声の系列を、
着目するフレームが音声区間に含まれるか否かの判定に用いられる音声区間の継続長の閾値である音声区間継続長閾値と、
着目するフレームが非音声区間に含まれるか否かの判定に用いられる非音声区間の継続長の閾値である非音声区間継続長閾値と、
の少なくとも一方に基づいて、区間整形することにより、前記入力信号の音声区間・非音声区間を求める工程と、
前記音声区間継続長閾値と前記非音声区間継続長閾値の少なくとも一方を、
仮の音声区間継続長閾値と仮の非音声区間継続長閾値の少なくとも一方と、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の少なくとも１つの特徴量と、
前記特徴量に対する閾値と、
に基づいて、フレーム単位に決定する工程と、
を含む。【０１７３】
［２２］実施例の音声検出方法は、上記［２０］又は［２１］において、
前記音声区間継続長閾値は、着目するフレームが音声区間に含まれると判定し得る最低限必要な音声区間の継続長であり、
前記非音声区間継続長閾値は、着目するフレームが非音声区間に含まれると判定し得る最低限必要な非音声区間の継続長である。【０１７４】
［２３］実施例の音声検出方法は、上記［２０］又は［２１］において、
前記音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量と前記特徴量の閾値との比を、前記特徴量と前記仮の音声区間継続長閾値に関してそれぞれ定められた重み係数の比で冪乗した値に、前記仮の音声区間継続長閾値を乗算した値に基き、決定する。【０１７５】
［２４］実施例の音声検出方法は、上記［２１］、［２２］、［２３］のいずれか一において、
前記非音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量と前記特徴量の閾値との比を、前記特徴量と前記仮の非音声区間継続長閾値に関してそれぞれ定められた重み係数の比で冪乗した値に、前記仮の非音声区間継続長閾値を乗算した値に基き、決定する。【０１７６】
［２５］実施例の音声検出方法は、上記［２１］又は［２２］において、
前記音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量の閾値と前記特徴量との差分に、前記仮の音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比を乗じた値に、前記仮の音声区間継続長閾値を加算した値に基き、決定する。【０１７７】
［２６］実施例の音声検出方法は、上記［２１］、［２２］、［２５］のいずれか一において、
前記非音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量と前記特徴量の閾値との差分に、前記仮の非音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比を乗じた値に、前記仮の非音声区間継続長閾値を加算した値に基き、決定する。【０１７８】
［２７］実施例の音声検出方法は、上記［２１］又は［２２］において、
前記音声区間継続長閾値を、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の複数の特徴量と前記複数の特徴量のそれぞれに対する閾値との比を重み付き乗算した値に前記仮の音声区間継続長閾値を乗じた値、又は、
前記入力信号の複数の特徴量のそれぞれに対する閾値と前記複数の特徴量との差分を重み付け加算した値に前記仮の音声区間継続長閾値を加算した値
を用いて決定する。【０１７９】
［２８］実施例の音声検出方法は、上記［２１］、［２２］、［２７］のいずれか一において、
前記非音声区間継続長閾値を、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の複数の特徴量のそれぞれに対する閾値と前記複数の特徴量との比を重み付き乗算した値に前記仮の非音声区間継続長閾値を乗じた値、又は、
前記入力信号の複数の特徴量と前記複数の特徴量のそれぞれに対応する閾値との差分を重み付け加算した値に前記仮の非音声区間継続長閾値を加算した値
を用いて決定する。【０１８０】
［２９］実施例の音声検出方法は、上記［２１］又は［２２］において、
前記音声区間継続長閾値を、
前記仮の音声区間継続長閾値と、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の少なくとも１つの特徴量と、
前記特徴量に対する閾値との差分又は比と、
に加えて、
前記仮判定結果の音声・非音声系列において、前記着目するフレームに隣接する非音声区間の継続長と仮の非音声区間継続長閾値との差分又は比にも応じて、決定する。【０１８１】
［３０］実施例の音声検出方法は、上記［２１］、［２２］、［２９］のいずれか一において、
前記非音声区間継続長閾値を、
仮の非音声区間継続長閾値と、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の少なくとも１つの特徴量と前記特徴量に対する閾値との差分又は比と、
に加えて、
前記仮判定結果の音声・非音声系列において前記着目するフレームに隣接する音声区間の継続長と仮の音声区間継続長閾値との差分又は比にも応じて、決定する。【０１８２】
［３１］実施例の音声検出方法は、上記［２９］において、
前記音声区間継続長閾値を、
着目するフレームに対して求められた特徴量と前記特徴量に対する閾値との差分又は比と、前記仮判定結果の音声・非音声系列において前記着目するフレームに隣接する非音声区間の継続長と仮の非音声区間継続長閾値との差分又は比と、を重み付き加算又は重み付き乗算した値に、仮の音声区間継続長閾値を加算又は乗算した値を用いて決定する。【０１８３】
［３２］実施例の音声検出方法は、上記［３０］において、
前記非音声区間継続長閾値を、
着目するフレームに対して求められた特徴量と、前記特徴量に対する閾値の差分又は比と、前記仮判定結果の音声・非音声系列において前記着目するフレームに隣接する音声区間の継続長と、仮の音声区間継続長閾値との差分又は比とを、重み付き加算又は重み付き乗算した値に、仮の非音声区間継続長閾値を加算又は乗算した値
を用いて決定する。【０１８４】
［３３］実施例の音声検出方法は、上記［２１］乃至［３２］のいずれか一において、
音声区間・非音声区間の判定を行った後に、前記判定を仮判定とし、
再度音声区間・非音声区間の判定を行うという処理を１回以上繰り返す。【０１８５】
［３４］実施例の音声検出方法は、上記［２１］乃至［３３］のいずれか一において、
前記仮判定を、前記特徴量に基づいて行う。【０１８６】
［３５］実施例の音声検出方法は、上記［２１］乃至［３４］のいずれか一において、
前記入力信号に対する別のより信頼できる音声区間・非音声区間の情報を用いて、特徴量に対する閾値、音声区間継続長閾値、及び非音声区間継続長閾値の整形ルールに対する閾値のうち少なくとも１つを、学習、更新する。【０１８７】
［３６］実施例の音声検出方法は、上記［２１］乃至［３４］のいずれか一において、
前記入力信号に対する別のより信頼できる音声区間・非音声区間の情報を用いて、特徴量に対する閾値、音声区間継続長閾値、及び非音声区間継続長閾値の整形ルールに対する閾値のそれぞれに対する重みのうち、少なくとも１つを学習、更新する。【０１８８】
［３７］実施例のプログラムは、
入力信号をフレーム単位に音声又は非音声に仮判定する処理と、
前記仮判定結果の音声・非音声の系列を所定個数のフレームに関するルールに従って区間整形し、前記入力信号の音声区間・非音声区間を求める処理と、
前記入力信号のフレームの特徴量が信頼できるか否かに応じて、前記区間整形に関するルールのパラメータをフレーム単位に変更する処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムを含む。【０１８９】
［３８］実施例のプログラムは、上記［３７］において、
前記区間整形に関するルールが、
前記入力信号の特徴量に対する閾値、
着目するフレームが音声区間に含まれるか否かの判定に用いられる音声区間の継続長の閾値である音声区間継続長閾値、
着目するフレームが非音声区間に含まれるか否かの判定に用いられる非音声区間の継続長の閾値である非音声区間継続長閾値、
のうちの少なくとも１つを含む。【０１９０】
［３９］実施例のプログラムは、
入力信号をフレーム単位に音声又は非音声に仮判定する仮音声・非音声判定処理と、
前記仮判定結果の音声・非音声の系列を、
着目するフレームが音声区間に含まれるか否かの判定に用いられる音声区間の継続長の閾値である音声区間継続長閾値と、
着目するフレームが非音声区間に含まれるか否かの判定に用いられる非音声区間の継続長の閾値である非音声区間継続長閾値と、
の少なくとも一方に基づいて、区間整形することにより、前記入力信号の音声区間・非音声区間を求める音声・非音声判定処理と、
前記音声区間継続長閾値と前記非音声区間継続長閾値の少なくとも一方を、
仮の音声区間継続長閾値と仮の非音声区間継続長閾値との少なくとも一方と、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の少なくとも１つの特徴量と、
前記特徴量に対する閾値と、
に基づいて、フレーム単位に決定する継続長閾値決定処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムを含む。【０１９１】
［４０］実施例のプログラムは、上記［３８］又は［３９］において、
前記音声区間継続長閾値は、着目するフレームが音声区間に含まれると判定し得る最低限必要な音声区間の継続長であり、
前記非音声区間継続長閾値は、着目するフレームが非音声区間に含まれると判定し得る最低限必要な非音声区間の継続長である。【０１９２】
［４１］実施例のプログラムは、上記［３９］又は［４０］において、
前記継続長閾値決定処理は、前記音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量と前記特徴量の閾値との比を、
前記仮の音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比で冪乗した値に、
前記仮の音声区間継続長閾値を乗算した値に基き、決定する。【０１９３】
［４２］実施例のプログラムは、上記［３９］、［４０］、［４１］のいずれか一において、
前記継続長閾値決定処理は、前記非音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量の閾値と前記特徴量との比を、
前記仮の非音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比で冪乗した値に、
前記仮の非音声区間継続長閾値を乗算した値に基き、決定する。【０１９４】
［４３］実施例のプログラムは、上記［３９］又は［４０］において、
前記継続長閾値決定処理は、前記音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量の閾値と前記特徴量との差分に、前記仮の音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比を乗じた値に、前記仮の音声区間継続長閾値を加算した値に基き、決定する。【０１９５】
［４４］実施例のプログラムは、上記［３９］、［４０］、［４３］のいずれか一において、
前記継続長閾値決定処理は、前記非音声区間継続長閾値を、
フレームの前記入力信号の前記特徴量と前記特徴量の閾値との差分に、前記仮の非音声区間継続長閾値と前記特徴量とに関してそれぞれ定められた重み係数の比を乗じた値に、前記仮の非音声区間継続長閾値を加算した値に基き、決定する。【０１９６】
［４５］実施例のプログラムは、上記［３９］又は［４０］において、
前記継続長閾値決定処理は、前記音声区間継続長閾値を、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の複数の特徴量と前記複数の特徴量のそれぞれに対する閾値との比を重み付き乗算した値に前記仮の音声区間継続長閾値を乗じた値、又は、
前記入力信号の複数の特徴量のそれぞれに対する閾値と前記複数の特徴量との差分を重み付け加算した値に前記仮の音声区間継続長閾値を加算した値
を用いて決定する。【０１９７】
［４６］実施例のプログラムは、上記［３９］、［４０］、［４５］のいずれか一において、
前記継続長閾値決定処理は、前記非音声区間継続長閾値を、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の複数の特徴量のそれぞれに対する閾値と前記複数の特徴量との比を重み付き乗算した値に前記仮の非音声区間継続長閾値を乗じた値、又は、
前記入力信号の複数の特徴量と前記複数の特徴量のそれぞれに対応する閾値との差分を重み付け加算した値に前記仮の非音声区間継続長閾値を加算した値
を用いて決定する。【０１９８】
［４７］実施例のプログラムは、上記［３９］又は［４０］において、
前記継続長閾値決定処理は、前記音声区間継続長閾値を、
前記仮の音声区間継続長閾値と、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の少なくとも１つの特徴量と、
前記特徴量に対する閾値の差分又は比と、
に加えて、
前記仮判定結果の音声・非音声系列において、前記着目するフレームに隣接する非音声区間の継続長と仮の非音声区間継続長閾値との差分又は比にも応じて、決定する。【０１９９】
［４８］実施例のプログラムは、上記［３９］、［４０］、［４７］のいずれか一において、
前記継続長閾値決定処理は、前記非音声区間継続長閾値を、
仮の非音声区間継続長閾値と、
前記着目するフレームに対して求められた前記入力信号の少なくとも１つの特徴量と前記特徴量に対する閾値との差分又は比と、
に加えて、
前記仮判定結果の音声・非音声系列において前記着目するフレームに隣接する音声区間の継続長と仮の音声区間継続長閾値との差分又は比にも応じて、決定する。【０２００】
［４９］実施例のプログラムは、上記［４７］において、
前記継続長閾値決定処理は、前記音声区間継続長閾値を、
着目するフレームに対して求められた特徴量と前記特徴量に対する閾値との差分又は比と、前記仮判定結果の音声・非音声系列において前記着目するフレームに隣接する非音声区間の継続長と仮の非音声区間継続長閾値との差分又は比と、を重み付き加算又は重み付き乗算した値に、
仮の音声区間継続長閾値を加算又は乗算した値を用いて決定する。【０２０１】
［５０］実施例のプログラムは、上記［４８］において、
前記継続長閾値決定処理は、前記非音声区間継続長閾値を、
着目するフレームに対して求められた特徴量と、前記特徴量に対する閾値との差分又は比と、前記仮判定結果の音声・非音声系列において前記着目するフレームに隣接する音声区間の継続長と、仮の音声区間継続長閾値との差分又は比とを、重み付き加算又は重み付き乗算した値に、
仮の非音声区間継続長閾値を加算又は乗算した値
を用いて決定する。【０２０２】
［５１］実施例のプログラムは、上記［３９］乃至［５０］のいずれか一において、
音声区間・非音声区間の判定を行った後に、前記判定を仮判定とし、
再度音声区間・非音声区間の判定を行うという処理を１回以上繰り返す処理を、前記コンピュータに実行させるプログラムを含む。【０２０３】
［５２］実施例のプログラムは、上記［３９］乃至［５１］のいずれか一において、
前記仮判定を前記特徴量に基づいて行う処理を、前記コンピュータに実行させるプログラムを含む。【０２０４】
［５３］実施例のプログラムは、上記［３９］乃至［５１］のいずれか一において、
前記入力信号に対する別のより信頼できる音声区間・非音声区間の情報を用いて、特徴量に対する閾値、音声区間継続長閾値、及び非音声区間継続長閾値の整形ルールに対する閾値のうち少なくとも１つを、学習、更新する処理を、前記コンピュータに実行させる、プログラムを含む。【０２０５】
［５４］実施例のプログラムは、上記［３９］乃至［５１］のいずれか一において、
前記入力信号に対する別のより信頼できる音声区間・非音声区間の情報を用いて、特徴量に対する閾値、音声区間継続長閾値、及び非音声区間継続長閾値の整形ルールに対する閾値のそれぞれに対する重みのうち、少なくとも１つを学習、更新する処理を、前記コンピュータに実行させるプログラムを含む。
【産業上の利用可能性】
【０２０６】
本発明は、音声・非音声を検出する任意の装置に適用可能である。【０２０７】
本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の請求の範囲の枠内において種々の開示要素の多様な組み合わせないし選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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