(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより、音声信号を処理するためのシステムであって、
音声信号をフレーム分割する手段と、
前記フレーム分割した音声信号を対数パワースペクトルに変換する手段と、
前記対数パワースペクトルを離散コサイン変換してケプストラムに変換する手段と、
前記ケプストラムから上位及び下位項をカットする手段と、
前記上位及び下位項をカットした前記ケプストラムを逆離散コサイン変換する手段と、
前記逆離散コサイン変換の出力をパワースペクトル領域の信号に変換する手段と、
前記パワースペクトル領域の信号をメルフィルタバンク処理する手段と、
前記メルフィルタバンク処理の出力を離散コサイン変換して調波構造特徴量に変換する手段と、
前記対数パワースペクトルをメルケプストラムに変換し、前記音声信号の発話の平均音素長よりも長い時間区間を用いて前記メルケプストラムの時系列から長時間スペクトル変動成分を抽出する手段と、
前記長時間スペクトル変動成分及び前記調波構造特徴量を用いて発話区間を判定する手段と、を含む、音声処理システム。
【請求項２】
前記パワースペクトル領域の信号を正規化する手段をさらに含む、請求項１に記載の音声処理システム。
【請求項３】
前記ケプストラムから上位及び下位項をカットする手段は、人間の音声として想定し得る範囲の調波構造に対応する領域を残すようにカットする、請求項１に記載の音声処理システム。
【請求項４】
コンピュータにより、音声信号を処理するための方法であって、
音声信号をフレーム分割するステップと、
前記フレーム分割した音声信号を対数パワースペクトルに変換するステップと、
前記対数パワースペクトルを離散コサイン変換してケプストラムに変換するステップと、
前記ケプストラムから上位及び下位項をカットするステップと、
前記上位及び下位項をカットした前記ケプストラムを逆離散コサイン変換するステップと、
前記逆離散コサイン変換の出力をパワースペクトル領域の信号に変換するステップと、
前記パワースペクトル領域の信号をメルフィルタバンク処理するステップと、
前記メルフィルタバンク処理の出力を離散コサイン変換して調波構造特徴量に変換するステップと、
前記対数パワースペクトルをメルケプストラムに変換し、前記音声信号の発話の平均音素長よりも長い時間区間を用いて前記メルケプストラムの時系列から長時間スペクトル変動成分を抽出するステップと、
前記長時間スペクトル変動成分及び前記調波構造特徴量を用いて発話区間を判定するステップと、を含む、音声処理方法。
【請求項５】
前記パワースペクトル領域の信号を正規化するステップをさらに含む、請求項４に記載の音声処理方法。
【請求項６】
前記ケプストラムから上位及び下位項をカットするステップは、人間の音声として想定し得る範囲の調波構造に対応する領域を残すようにカットする、請求項４に記載の音声処理方法。
【請求項７】
コンピュータにより、音声信号を処理するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、請求項４に記載の各ステップを実行させる、音声処理プログラム。
【請求項８】
コンピュータにより、音声認識を行うためのシステムであって、
音声信号をフレーム分割する手段と、
前記フレーム分割した音声信号を対数パワースペクトルに変換する手段と、
前記対数パワースペクトルを離散コサイン変換してケプストラムに変換する手段と、
前記ケプストラムから上位及び下位項をカットする手段と、
前記上位及び下位項をカットした前記ケプストラムを逆離散コサイン変換する手段と、
前記逆離散コサイン変換の出力をパワースペクトル領域の信号に変換する手段と、
前記パワースペクトル領域の信号をメルフィルタバンク処理する手段と、
前記メルフィルタバンク処理の出力を離散コサイン変換して調波構造特徴量に変換する手段と、
前記対数パワースペクトルをメルケプストラムに変換し、前記音声信号の発話の平均音素長よりも長い時間区間を用いて前記メルケプストラムの時系列から長時間スペクトル変動成分を抽出する手段と、
前記長時間スペクトル変動成分及び前記調波構造特徴量を用いて発話区間を判定する手段と、
前記発話区間を用いて前記音声信号において音声及び非音声を識別する手段と、
を含む、音声認識システム。
【請求項９】
コンピュータにより、マイクから取り込んだ音声を出力するためのシステムであって、
記マイクから取り込んだ音声をＡ／Ｄ変換して、ディジタル音声信号として出力する手段と、
前記ディジタル音声信号をフレーム分割する手段と、
前記フレーム分割したディジタル音声信号を対数パワースペクトルに変換する手段と、
前記対数パワースペクトルを離散コサイン変換してケプストラムに変換する手段と、
前記ケプストラムから上位及び下位項をカットする手段と、
前記上位及び下位項をカットした前記ケプストラムを逆離散コサイン変換する手段と、
前記逆離散コサイン変換の出力をパワースペクトル領域の信号に変換する手段と、
前記パワースペクトル領域の信号をメルフィルタバンク処理する手段と、
前記メルフィルタバンク処理の出力を離散コサイン変換して調波構造特徴量に変換する手段と、
前記対数パワースペクトルをメルケプストラムに変換し、前記ディジタル音声信号の発話の平均音素長よりも長い時間区間を用いて前記メルケプストラムの時系列から長時間スペクトル変動成分を抽出する手段と、
前記長時間スペクトル変動成分及び前記調波構造特徴量を用いて発話区間を判定する手段と、
前記発話区間を用いて前記ディジタル音声信号において音声及び非音声を識別する手段と、
前記ディジタル音声信号に含まれる前記識別された音声をＤ／Ａ変換してアナログ音声信号として出力する手段と、
を含む、音声出力システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は音声認識に関し、特に、目的話者の発話区間を正確に検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
（雑音下における音声認識）
近年、特に自動車において音声認識技術に対する要望が高まっている。すなわち、従来は、自動車において、カーナビのボタン操作、エアコン等、運転とは直接関係ない操作も手操作で行う必要があった。そのため、そのような操作の間、ハンドル操作が疎かになり、場合により事故につながる危険性があった。そこで、ドライバーが運転に集中しながら、音声の指示により様々な操作を可能とするシステムを搭載した車があらわれている。これによれば、ドライバーが運転中でも音声で指示すると、マップライト部にあるマイクが音声を捉えて、システムはこの音声を認識し、コマンドに変換してカーナビを操作することによりカーナビが作動する。同様にして、エアコンやオーディオの操作も音声で行うことができる。このように、自動車内において運転と直接に関係のない操作をハンズフリーで実施することにより、ユーザの安全性を確保する技術を提供することができる。
【０００３】
（音声認識における発話区間検出）
従来より、音声認識の技術分野において、音声認識の前処理として発話区間を検出して利用することが知られている。一般的な音声認識では、発話区間検出（ＶＡＤ、Voice  Activity  Detection）部が決定する音声信号区間のみを音声認識の対象とするため、ＶＡＤの性能は音声認識の性能を大きく左右する。多くのＶＡＤは特徴抽出部及び後続の識別部から構成され、発話区間の正確な検出を目的として音声信号から特徴を抽出する技術が検討されている。非特許文献１では、音声認識及び発話区間検出で代表的に用いられる音声特徴抽出の手法が示されている。一方、識別部の検討も従来よりなされている。非特許文献２では、代表的な識別部として、背景雑音の影響を低減してＶＡＤにおける精度を向上するために、ガウス分布に基づく確率モデルをＶＡＤに用いる技術が示されている。非特許文献３では、当該確率モデルを用いるＶＡＤのための特徴量には、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ、Mel  Frequency  Cepstrum  Coefficient）等を用いることが知られている。なお、発明者らは、観測音声から人間の音声がもつ調波構造を抽出し、これを用いて観測音声そのものから直接に調波構造部分に重みのあるフィルタを設計して、音声スペクトルに内在する調波構造を強調処理することにより、雑音下でも安定した音声認識が可能な音声処理の方法及びシステムを出願している（特許文献１参照）。
【特許文献１】特願２００７−２２５１９５
【非特許文献１】鹿野清宏、伊藤克亘、河原達也、武田一哉、山本幹雄、「ＩＴ  Ｔｅｘｔ音声認識システム」、情報処理学会編集、オーム社出版局、第一章、４〜１４ページ、２００１年５月
【非特許文献２】J.  Sohn、  N.  S.  Kim  and  W.  Sung、  “A  statistical  model  based  voice  activity  detection“、  IEEE  Signal  Processing  Letters、  Vol.  6、  No.  1、  pp.1-3、  Jan.  1999
【非特許文献３】N.  Binder、  K.  Markov、  R.  Gruhn  and  S.  Nakamura、  “Speech  non-speech  separation  with  GMM”、  日本音響学会講演論文集、pp.141-142、  2001-10
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
前述の自動車内における音声認識は、走行雑音やファン風量又は窓開け等の種々の背景雑音に晒されるため、音声認識そのもののみならず、発話区間検出についても高い性能を達成することが困難であった。従来技術及び従来技術の組み合わせにおいては、自動車内等の背景雑音が増加する条件では音声と非音声との特徴量の差が曖昧になるため、信号対雑音（Ｓ／Ｎ）比の低い状況において、正確な発話区間検出が困難になる。
【０００５】
本発明は、ガウス混合分布（ＧＭＭと略称、Gaussian  Mixture  Model）による確率モデルに基づく発話区間検出において、発話区間検出のための特徴量を改良することにより、発話区間検出を高精度化する。さらに、本発明は、音声スペクトルの長時間区間の変化成分と、観測音声そのものから直接に調波構造部分に重みのあるフィルタを設計する技術を用いて、発話区間検出のための特徴量を改良することにより、発話区間検出の性能改善を図る。特に、本発明は、低Ｓ／Ｎ環境下において高精度な発話区間検出を実現する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明者らは、観測音声に対して重み付けとして作用するフィルタを設計するための調波構造を抽出することに加えて、さらに、発話区間検出において、従来の確率モデルに基づく方式では用いられなかった長時間スペクトル変動、すなわち平均音素長を超える時間方向の変動に注目し、これを用いて背景雑音の影響を低減する技術を見出したことにより、本発明を完成するに至った。
【０００７】
前述の課題を解決するために、本発明においては以下の手段を備える。
【０００８】
本発明に係る、音声認識のための発話区間検出は、長時間スペクトル変動成分抽出、又は、長時間スペクトル変動成分抽出及び調波構造特徴量抽出を用いる。長時間スペクトル変動成分抽出により得られる特徴量は、ガウス混合分布モデルに基づく発話区間の判定、すなわち、音声／非音声を判定する判定手段に用いられる。具体的には、この判定手段は尤度を用いて音声／非音声を判定する。
【０００９】
長時間スペクトル変動成分抽出においては、観測音声から長時間変動成分を特徴量として抽出する。具体的には、観測音声に対して、窓関数を用いるフレーム分割処理、対数パワースペクトル変換、メルフィルタバンク処理、メルケプストラム変換、長時間変動成分抽出を実施し、特徴量として長時間スペクトル変動成分を得る。この長時間スペクトル変動成分は、フレームごとに出力される特徴ベクトルである。
【００１０】
調波構造特徴量抽出においては、観測音声から調波構造を特徴量として抽出する。具体的には、観測音声に対して、対数パワースペクトル変換、離散コサイン変換によるケプストラム取得、ケプストラムの部分カット、逆離散コサイン変換、パワースペクトル領域への変換、メルフィルタバンク処理、及び離散コサイン変換による調波構造特徴量の取得を実施する。この調波構造特徴量は観測音声に基づく第２のケプストラム（ｆＬＰＥケプストラム、feature  Local  Peak  Enhancement  Cepstrum）であり、フレームごとに出力される特徴ベクトルである。なお、前記ケプストラムの部分カットは、人間の音声として想定し得る範囲の調波構造を残すために実施する。また、パワースペクトル領域に変換された前記メルフィルタバンク処理の入力は、適宜正規化してもよい。
【００１１】
これらの、長時間スペクトル変動成分抽出、及び、調波構造特徴量抽出は、いずれも観測音声を対数パワースペクトル変換する共通の段階を有する。従って、対数パワースペクトル変換までの段階を共通の処理とし得る。
【００１２】
本発明に係る、音声認識のための発話区間検出は、長時間スペクトル変動成分抽出により得られる特徴量を用いて発話区間を判定する。さらに、本発明に係る、音声認識のための発話区間検出は、長時間スペクトル変動成分抽出、及び、調波構造特徴量抽出のそれぞれにより得られる特徴量を同時に用い得る。すなわち、フレームごとに出力される特徴ベクトルである、これらの特徴量を連結して得られる特徴ベクトルを、音声認識のための発話区間検出に用い得る。このようにして連結した特徴ベクトルもまた、長時間スペクトル変動成分抽出により得られる特徴量を含むので、本発明の技術範囲に含まれる。
【００１３】
本発明の技法は、Spectral  substraction等の既存の雑音除去技術と組み合わせることができ、そのように組み合わせた技術もまた、本発明の技術範囲に含まれる。同様に、本発明の技法を含む音声処理システム、音声認識システム、音声出力システム等も、本発明の技術範囲に含まれる。さらに、本発明の技法は、発話区間検出のための諸段階を、ＦＰＧＡ（現場でプログラム可能なゲートアレイ）、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、これらと同等のハードウェアロジック素子、プログラム可能な集積回路、又はこれらの組み合わせが記憶し得るプログラムの形態、すなわちプログラム製品として提供し得る。具体的には、音声入出力、データバス、メモリバス、システムバス等を備えるカスタムＬＳＩ（大規模集積回路）の形態として、本発明に係る発話区間検出装置を提供でき、そのように集積回路に記憶されたプログラム製品の形態も、本発明の技術範囲に含まれる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、長時間区間の変動成分を用いてＶＡＤのための特徴量を改良することにより、音声と非音声との特徴量の差を増大させて、ＶＡＤ性能を改善し得るという効果がある。すなわち、本発明によれば、背景雑音が伴う環境、又は背景雑音に対する目的話者の音声の強度が低下し得る低Ｓ／Ｎの状況等において、正確に発話区間を検出し得るという効果がある。従って、本発明においては、発話区間を高精度に検出し得る音声認識の方式を提供できるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施形態について、図を用いて説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
【００１６】
［発話区間検出の方法］
図１は、本発明の一実施形態に係る、発話区間検出の実施手段を示す図である。発話区間検出装置１００は、窓掛け処理部１３０、離散フーリエ変換処理部１４０、対数パワースペクトル生成部１５０、特徴量結合部１６０、発話区間判定部１７０を含む。また、発話区間検出装置１００は、長時間スペクトル変動特徴量抽出装置２００及び調波構造特徴量抽出装置３００を備える。長時間スペクトル変動特徴量抽出装置２００は、メルフィルタバンク処理部２１０、離散コサイン変換処理部２２０、時間変動成分抽出部２３０を含む。調波構造特徴量抽出装置３００は、調波構造抽出部３１０、メルフィルタバンク処理部３２０、離散コサイン変換処理部３３０を含む。さらに、調波構造抽出部３１０は、離散コサイン変換部（３１０−１）、部分カット部（３１０−２）、及び逆離散コサイン変換部（３１０−３）を含む。
【００１７】
一実施形態において、発話区間検出装置１００の窓掛け処理部１３０には、適宜音声信号生成部１２０を接続し得る。音声信号生成部１２０は、音声１１０を入力とし、コンピュータ処理可能な形式の信号を生成して出力する。具体的には、音声信号生成部１２０は、発話からマイクロホン及び増幅器（図示せず）等を介して得られる音声信号を、Ａ／Ｄ変換器によりコンピュータ処理可能な符号データに変換する。音声信号生成部１２０は、パーソナルコンピュータ等に内蔵され得る音声入力のためのインタフェース等でもよい。
別の実施形態において、窓掛け処理部１３０の入力として、音声信号生成部１２０を介さずに、予め用意したディジタル音声データを用い得る。
【００１８】
本発明の一実施形態に係る発話区間検出装置１００は、窓掛け処理部１３０において、前記コンピュータ処理可能な符号データである音声信号に対して、適宜ハミング窓、ハニング窓等の窓関数処理を実施し、音声信号をフレームに分割する処理を実施する。一実施形態において、典型的にはフレーム長は２５ｍｓであり、好適には１５〜３０ｍｓの範囲である。また、典型的にはフレームシフト長は１０ｍｓであり、好適には５〜２０ｍｓの範囲である。これらに限定せず、フレーム長及びフレームシフト長は観測音声に基づいて適宜設定し得る。
【００１９】
次いで、離散フーリエ変換処理部１４０において音声信号をスペクトルに変換し、さらに、対数パワースペクトル生成部１５０において対数スケールのパワースペクトルに変換する。この対数パワースペクトルは、長時間スペクトル変動特徴量抽出装置２００、及び調波構造特徴量抽出装置３００への入力である。対数パワースペクトルを次式で表す。
【数１】
0005505896.tif 000002
ここに、ｘｔ（ｊ）は音声信号のパワースペクトルであり、当技術分野で周知の、離散フーリエ変換処理部１４０の出力の絶対値である。ｔ及びＴはフレーム番号であり、ｊは離散フーリエ変換のｂｉｎ番号である。なお、ｂｉｎ番号とは、離散フーリエ変換の周波数に対応するものである。例えば、サンプリング周波数１６ＫＨｚで、５１２ポイントの離散フーリエ変換をかけると、
ｂｉｎ番号  周波数
０        ０  Ｈｚ
１        ３１．２５Ｈｚ
２        ６２．５Ｈｚ
３        ９３．７５Ｈｚ
：          ：
２５６    ８０００Ｈｚ
となる。すなわち、離散フーリエ変換の出力は階段状の周波数ごとにまとめられ、番号で参照される。
【００２０】
（長時間スペクトル変動特徴量抽出装置２００）
長時間スペクトル変動特徴量抽出装置２００は、メルフィルタバンク処理部２１０において、前記対数パワースペクトルに対しメルフィルタバンク処理を実施し、ベクトルＹＴ（ｋ）を得る。ここに、ｋはチャネル番号である。次いで、離散コサイン変換処理部２２０において、次式のように、前記ベクトルＹＴ（ｋ）からメルケプストラムＣＴ（ｉ）を得る。
【数２】
0005505896.tif 000003
ここに、Ｍ（ｉ，ｋ）は離散コサイン変換行列、ｉはメルケプストラムの次元番号である。メルケプストラムＣＴ（ｉ）は、ＭＦＣＣ（Mel-Frequency  Cepstrum  Coefficient）とも呼ばれる。
【００２１】
長時間スペクトル変動特徴量抽出装置２００は、さらに、時間変動成分抽出部２３０において、メルケプストラムＣＴ（ｉ）の各次元について、次式のように線形回帰演算を行うことにより、時間変化成分を算出する。
【数３】
0005505896.tif 000004
ここに、ＤＴ（ｉ）はメルケプストラムの時間変化成分（Δケプストラム）であり、Θは窓長である。当技術分野の音声認識においては、Θは、スペクトル変動を求める際の時間長である。典型的には、Θ＝２〜３（時間にして、４０ｍｓ〜６０ｍｓ）の短い時間区間でΔケプストラムが求められ、個々の音素をモデル化するという観点から、音素継続長と同程度かそれよりもやや短い値が用いられる。音声認識における知見を基に、ＶＡＤでもΘ＝２〜３が使われることが一般的であった。しかし、発明者らは、ＶＡＤにとって重要な情報がさらに長い時間区間に存在し得ることを見出した。
【００２２】
本発明に係る発話区間検出において、Θ＝４以上（時間にして、８０ｍｓ以上）の長時間スペクトル変動成分（Ｌｏｎｇ−ｔｅｒｍ  Δケプストラム）をＶＡＤに利用する。
便宜的に、区別のために、従来技術に係る音声認識において用いられるΔケプストラムを、短時間スペクトル変動成分（ｓｈｏｒｔ−ｔｅｒｍ  Δケプストラム）と呼ぶ。確率モデルに基づくＶＡＤにおいて、長時間スペクトル変動成分の利用例はこれまで存在しなかった。後述の実施例においては、長時間スペクトル変動が極めて高い効果を発揮することを示す。なお、ここでは長時間スペクトル変動の算出に線形回帰演算を用いたが、これは単純な差分演算や、時間方向の離散フーリエ変換、あるいは離散ウェーブレット変換等に置き換えてもよい。
【００２３】
長時間スペクトル変動成分は、観測音声に含まれる平均音素長よりも長い窓長を用いる前記線形回帰演算から算出され得る。当該平均音素長は、個別の観測音声に依存して、短い場合も、長い場合もあり得る。例えば、早口で話された観測音声の平均音素長は、ゆっくり話された観測音声の平均音素長よりも短い値であり得る。本発明の一実施形態に係る発話区間検出の方法においては、長い窓長から得られる長時間スペクトル変動成分をＶＡＤに利用すればよく、観測音声は早く話されても、遅く話されてもよい。窓長Θは、観測音声ごとに設定されてもよく、予め典型的な値を用意して選択してもよく、窓長Θの設定は適宜設計し得る。一実施形態においては、Θは４以上であるが、これに限定しない。さらに、一実施形態においては、ＭＦＣＣ（メルケプストラム）から長時間スペクトル変動成分を求めたが、これはＬＰＣ（Linear  Predictive  Coefficient、線形予測係数）メルケプストラムや、ＲＡＳＴＡ（RelAtive  SpecTrAl、音声の振幅変動特性を抽出するフィルタ技術）特徴量等、当技術分野に用いられる、その他の特徴量から変動成分を求めてもよい。
【００２４】
（調波構造特徴量抽出装置３００）
調波構造特徴量抽出装置３００は、調波構造抽出部３１０において、観測音声そのものから直接に調波構造特徴量を抽出する。具体的には、調波構造特徴量抽出装置３００は、次の処理段階を実施する。
１．フレーム分割された対数パワースペクトルを入力として受け付ける。
２．離散コサイン変換（ＤＣＴ、Discrete  Cosine  Transform）により、対数パワースペクトルをケプストラムに変換する。
３．人間の音声の調波構造の間隔より広い変化と狭い変化を除去すべく、ケプストラムの上位項と下位項をカット（ゼロに設定）する。
４．逆離散コサイン変換（ＩＤＣＴ、Inverse  ＤＣＴ）及び指数変換によりパワースペクトル表現を得る。
５．平均が１になるように正規化する。なお、この正規化ステップは省略してもよい。
６．パワースペクトル領域の信号をメルフィルタバンク処理する。
７．メルフィルタバンク処理の出力をＤＣＴにより調波構造特徴量に変換し、ＶＡＤの特徴量とする。
【００２５】
まず、フレーム分割された対数パワースペクトルを、調波構造特徴量抽出装置３００への入力とする。調波構造特徴量抽出装置３００は、調波構造抽出部３１０の離散コサイン変換部（３１０−１）において、次式のように、入力された対数パワースペクトルをケプストラムに変換する。
【数４】
0005505896.tif 000005
ここに、Ｄ（ｉ，ｊ）は離散コサイン変換行列であり、典型的には次式で表される。
【数５】
0005505896.tif 000006
【００２６】
さらに、調波構造抽出部３１０の部分カット部（３１０−２）において、前記ケプストラムから人間の発声の調波構造に対応した領域の項を残し、それ以外の項をカットする。具体的には、次式の処理を実施する。
【数６】
0005505896.tif 000007
ここに、各式の左辺は前記カットが実施された後のケプストラムであり、εは０又は非常に小さい定数であり、lower_cep_num及びupper_cep_numは人間の発声の調波構造として想定し得る範囲に対応するケプストラムである。一実施形態においては、人間の発声の基本周波数は１００Ｈｚから４００Ｈｚの間にあると仮定し、lower_cep_num＝４０、かつ、upper_cep_num＝１６０と設定し得る。ここに、これらの設定値はサンプリング周波数１６ＫＨｚ、ＦＦＴ幅５１２点とした場合の例である。
【００２７】
次いで、調波構造抽出部３１０の逆離散コサイン変換部（３１０−３）において、次式のように、逆離散コサイン変換により対数パワースペクトル表現を得る。
【数７】
0005505896.tif 000008
ここに、Ｄ−１（ｊ，ｉ）は逆離散コサイン変換行列Ｄ−１のｉ，ｊ成分である。Ｄ−１は、前述の離散コサイン変換行列Ｄの逆行列であり、一般的には、Ｄはユニタリ行列なので、Ｄ−１は、Ｄの転置行列として、求められる。
【００２８】
次いで、次式により、対数パワースペクトル領域にあるＷＴ（ｊ）を指数変換により、パワースペクトル領域に変換する。
【数８】
0005505896.tif 000009
さらに、次式のように、平均値が１になるよう正規化する。平均値が１に対して差が小さいと見なせる場合等は、正規化の処理を省略してもよい。
【数９】
0005505896.tif 000010
ここに、Num_binは、ｂｉｎ総数である。上式により正規化したｗＴ（ｊ）は、観測音声を変換して得られた信号であると同時に、観測音声の調波構造に重み付けを有するフィルタとして用い得る。すなわち、このフィルタは観測音声に含まれる調波構造を抽出し得る。典型的なフィルタとしての特性は、調波構造がない無音声又は雑音を観測音声とする場合にはフィルタが全般にピークが低くてなだらかであり、人間の発声を観測音声とする場合には、高く尖ったピークを有する。また、このフィルタは、基本周波数を明示的に推定する必要がないので、動作が安定であるという利点を持つ。調波構造特徴量抽出装置では、このフィルタを調波構造強調のために用いるのではなく、後続の処理によってＶＡＤのための特徴量に変換する。
【００２９】
次いで、調波構造特徴量抽出装置３００は、メルフィルタバンク処理部３２０において、適宜正規化したパワースペクトルｗＴ（ｊ）にメルフィルタバンク処理を実施する。さらに、調波構造特徴量抽出装置３００は、離散コサイン変換処理部３３０において、前述のメルフィルタバンク処理の出力を離散コサイン変換し、調波構造特徴量を取得する。この、調波構造特徴量は、前述の観測音声の調波構造を含む特徴ベクトルである。
【００３０】
本発明の実施形態に係る発話区間の検出方法においては、長時間スペクトル変動成分（Ｌｏｎｇ−ｔｅｒｍ  Δケプストラム）、及び調波構造を特徴ベクトルとして、観測音声の音声／非音声の区間を検出し得る。本発明の実施形態に係る発話区間の検出方法においては、観測音声を所定の手順で処理することにより、音声／非音声の区間を検出するための特徴ベクトルを、自動的に得ることができる。
【００３１】
本発明の一実施形態に係る、発話区間検出装置１００は、特徴量結合部１６０において、前述の長時間スペクトル変動成分、及び、調波構造特徴量を連結する。一実施形態においては、長時間スペクトル変動成分は１２次元の特徴ベクトルであり、調波構造特徴量は１２次元の特徴ベクトルである。これらを連結することにより、発話区間検出装置１００は、音声信号１１０に係る２４次元の特徴ベクトルを生成し得る。さらに、特徴量結合部１６０は、前記２４次元の特徴ベクトルに、スカラー値である観測音声のパワー及びスカラー値である観測音声のパワーの変動成分を連結して、音声信号１１０に係る２６次元の特徴ベクトルを生成してもよい。
【００３２】
次いで、本発明の一実施形態に係る発話区間検出装置１００は、発話区間判定部１７０において、確率モデルに基づく発話区間検出を実施し、前記特徴ベクトルを用いて音声信号１１０に含まれる音声／非音声の区間を検出する。典型的には、発話区間判定部１７０における確率モデルはガウス分布であるが、ｔ分布やラプラス分布等、当技術分野で用いられ得る、その他の確率分布であってもよい。さらに、本発明の一実施形態に係る発話区間検出装置１００は、発話区間判定結果１８０を出力する。これにより、音声信号生成部１２０を介して入力された音声信号１１０、又は、窓掛け処理部１３０に入力されたディジタル音声データ等から、音声認識のための発話区間を特定する情報が得られる。
【００３３】
一実施形態において、発話区間検出装置１００はサウンドボード等の音声入力手段を備えるコンピュータ等でもよく、バッファメモリ及びプログラムメモリを備えるＤＳＰ（ディジタル信号処理プロセッサ）等でもよく、１チップのカスタムＬＳＩ（大規模集積回路）等でもよい。
【００３４】
本発明の一実施形態に係る発話区間検出装置１００は、音声信号１１０、又は、窓掛け処理部１３０に入力されたディジタル音声データ等に基づいて長時間スペクトル変動特徴量及び調波構造特徴量のそれぞれを抽出し、発話区間検出のための情報を生成し得る。従って、本発明の一実施形態に係る発話区間検出装置１００は、入力された音声データ等から自動的に発話区間検出のための情報を生成できるという効果がある。
【００３５】
（音声認識システム）
図２は、本発明の一実施形態に係る、発話区間検出装置を含む音声認識システムの構成を示す図である。図２に示す音声認識システム４８０は、発話区間検出装置１００及び音声認識装置４００を含み、マイクロホン１０３６、音響機器５８０、ネットワーク５９０等を適宜含む。発話区間検出装置１００は、プロセッサ５００、Ａ／Ｄ変換５１０、メモリ５２０、表示装置５３０、Ｄ／Ａ変換５５０、通信装置５６０、共有メモリ５７０等を含む。
【００３６】
図２において、マイクロホン１０３６付近で発生した音声は、マイクロホン１０３６によりアナログ信号としてＡ／Ｄ変換５１０に入力され、プロセッサ５００が処理可能なディジタル信号に変換される。プロセッサ５００は、予め用意されたソフトウェア（図示せず）を用い、メモリ５２０等を適宜ワーキングエリアとして用い、前記音声から長時間スペクトル変動成分及び調波構造を抽出するための諸段階を実施する。プロセッサは適宜入出力インタフェース（図示せず）を介して表示装置５３０に処理状況等を表示してもよい。図２にはマイクロホン１０３６を発話区間検出装置１００の外部に配置したが、マイクロホン１０３６及び発話区間検出装置１００を一体の装置としてもよい。
【００３７】
プロセッサ５００が処理した後のディジタル音声信号は、Ｄ／Ａ変換５５０によりアナログ信号に変換され、音響機器５８０等への入力としてもよい。これにより、発話区間検出後の音声信号が音響機器５８０等から出力される。また、プロセッサ５００が処理した後のディジタル音声信号は、通信装置５６０を介してネットワーク５９０に接続されてもよい。これにより、本発明に係る発話区間検出装置１００の出力を他のコンピュータ資源において利用し得る。例えば、音声認識装置４００等が通信装置５６５を介してネットワーク５９０に接続し、プロセッサ５００が処理した後のディジタル音声信号を利用してもよい。さらに、プロセッサ５００が処理した後のディジタル音声信号は、共有メモリ５７０を介し、他のコンピュータ・システム等からアクセス可能に出力されてもよい。具体的には、音声認識装置４００に含まれるシステムバス４１０に接続し得る、デュアルポートメモリデバイス等を、共有メモリ５７０として用い得る。
【００３８】
本発明の一実施形態に係る、音声認識システム４８０は、発話区間検出装置１００の全体又は一部を、ＦＰＧＡ（現場でプログラム可能なゲートアレイ）、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、これらと同等のハードウェアロジック素子、又はプログラム可能な集積回路を用いて構成してもよい。例えば、Ａ／Ｄ変換５１０、プロセッサ５００、Ｄ／Ａ変換５５０、通信装置５６０の各機能、及び発話区間検出のための諸段階をハードウェアロジック等により構成して内蔵し、音声入出力、データバス、メモリバス、システムバス、通信インタフェース等を備えるワンチップカスタムＬＳＩ（大規模集積回路）として提供してもよい。
【００３９】
一実施形態において、本発明に係る発話区間検出装置１００は、発話区間検出のためのプロセッサ５００を備えてもよい。別の実施形態において、本発明に係る発話区間検出装置１００は、音声認識装置４００の内部に組み込まれ、音声認識装置４００が備えるプロセッサ（図示せず）を用いて発話区間検出のための諸段階を実行させてもよい。
【００４０】
本発明の音声認識システム４８０を用いることにより、発話区間検出後の音声をアナログ音声信号又はディジタル信号として、音響機器、ネットワーク資源、又は音声認識システムから利用することができる。
【００４１】
［発話区間検出のフロー］
図３は、本発明の一実施形態に係る、発話区間検出の方法を示すフロー図である。個別の計算処理等、前述の図１を用いる説明と重複する箇所は省略する。
【００４２】
本発明の一実施形態に係る発話区間検出法は、音声信号入力ステップ（Ｓ１００）において、マイクロホン等から入力された人間の音声、すなわち観測音声を、コンピュータ処理可能な数値データに変換し、発話区間検出のための諸段階への入力とする。具体的には、音声信号処理ボード等に含まれるＡ／Ｄ変換器等を用いて観測音声を標本化する。この段階で観測音声のビット幅、周波数帯域等が適宜設定される。
【００４３】
次いで、窓掛け処理ステップ（Ｓ１１０）において、前記入力に対して適宜ハミング窓、ハニング窓等の窓関数処理を実施し、音声信号をフレームに分割する処理を実施する。
【００４４】
次いで、離散フーリエ変換処理ステップ（Ｓ１２０）において、音声信号をスペクトルに変換する。対数パワースペクトル変換ステップ（Ｓ１３０）において、前記スペクトルを対数パワースペクトルに変換する。この対数パワースペクトルは、後続のステップＳ１４０及びステップＳ２００に共通の入力である。
【００４５】
ステップＳ１４０からステップＳ１６０までは、長時間スペクトル変動特徴量を抽出するステップである。本発明の一実施形態に係る発話区間検出法は、メルフィルタバンク処置ステップ（Ｓ１４０）において、前記対数パワースペクトルにメルフィルタバンク処理を実施し、人間の聴覚特性を反映した情報に変換する。
【００４６】
次いで、離散コサイン変換処理ステップ（Ｓ１５０）において、メルフィルタバンク処理の出力を離散コサイン変換し、メルケプストラムを得る。
【００４７】
次いで、本発明の一実施形態に係る発話区間検出法は、時間変動成分抽出ステップ（Ｓ１６０）において、前記メルケプストラムの時間変化成分（Δケプストラム）を求める。すなわち、平均音素長を超える窓長を用いて長時間スペクトル変動成分を抽出する。この長時間スペクトル変動成分は、フレームごとに出力される特徴ベクトルである。典型的には、時間として８０ｍｓ以上の窓長を用いてΔケプストラムを計算するが、これに限定しない。
【００４８】
次いで、本発明の一実施形態に係る発話区間検出法は、長時間スペクトル変動特徴量の単独利用を判定するステップ（Ｓ１７０）において、発話区間検出のために用いる特徴量がΔケプストラムのみであるか否かを判定する。ステップＳ１７０の判定のための条件は、予めユーザが入力してもよく、発話区間検出の処理を実行する期間中にユーザの入力を受け付けてもよく、ステップＳ１３０において得られた対数パワースペクトルの振幅が所定の数値よりも大きい等の観測音声の状況に応答して自動的に判定してもよく、適宜設計し得る。発話区間検出のために用いる特徴量がΔケプストラムのみである場合はステップＳ２４０に進み、そうでなければステップＳ２３０に進む。
【００４９】
ステップＳ２００からステップＳ２２０までは、調波構造特徴量を抽出するステップである。本発明の一実施形態に係る発話区間検出法は、調波構造抽出ステップ（Ｓ２００）において、ケプストラム変換、前記ケプストラムの部分カット、及び対数パワースペクトル変換を実施し、適宜スペクトルの振幅を正規化する。これらのステップにより、観測音声の調波構造に重み付けを有するフィルタとして使用可能な、観測音声の調波構造を含む信号が、観測音声から得られる。次いで、本発明の一実施形態に係る発話区間検出法は、メルフィルタバンク処理ステップ（Ｓ２１０）において、前記観測音声の調波構造を含む信号にメルフィルタバンク処理を実施し、人間の聴覚特性を反映した情報に変換する。
【００５０】
次いで、離散コサイン変換処理ステップ（Ｓ２２０）において、メルフィルタバンク処理の出力を離散コサイン変換し、調波構造特徴量を得る。この調波構造特徴量は、観測音声に基づく第２のケプストラムであり、調波構造を含む特徴ベクトルである。
【００５１】
本発明の一実施形態に係る発話区間検出法は、特徴量結合ステップ（Ｓ２３０）において、長時間スペクトル変動成分を含む特徴ベクトル、及び、調波構造を含む特徴ベクトルを結合する。一実施形態において、長時間スペクトル変動成分は１２次元の特徴ベクトルであり、調波構造特徴量は１２次元の特徴ベクトルであり得る。これらを連結することにより、本発明の一実施形態に係る発話区間検出法は、観測音声に係る２４次元の特徴ベクトルを生成し得る。さらに、特徴量結合ステップ（Ｓ２３０）は、前記２４次元の特徴ベクトルに、スカラー値である観測音声のパワー及びスカラー値である観測音声のパワーの変動成分を連結して、観測音声に係る２６次元の特徴ベクトルを生成してもよい。
【００５２】
本発明の一実施形態に係る発話区間検出法は、ステップＳ１６０において得られた長時間スペクトル変動成分を特徴ベクトルとして用い、又は、ステップＳ２３０において連結された長時間スペクトル変動及び調波構造を特徴ベクトルとして用い、発話区間判定ステップ（Ｓ２４０）において、確率モデルが出力する尤度情報により、観測音声に含まれる発話区間を判定する。
【００５３】
本発明に係る発話区間検出法においては、長時間スペクトル変動特徴量及び調波構造特徴量は、いずれも観測音声に基づいて、上述の諸段階の処理により自動的に得られる。従って、本発明においては、音声認識のための前処理である発話区間検出を、観測音声に基づいて自動的に実施し得るという効果がある。
【００５４】
［発話区間検出装置のハードウェア構成］
図４は、本発明の一実施形態に係る、発話区間検出装置のハードウェア構成を示す図である。図４においては、発話区間検出装置を情報処理装置１０００とし、そのハードウェア構成を例示する。以下は、コンピュータを典型とする情報処理装置として全般的な構成を説明するが、その環境に応じて必要最小限な構成を選択できることはいうまでもない。
【００５５】
情報処理装置１０００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１０、バスライン１００５、通信Ｉ／Ｆ１０４０、メインメモリ１０５０、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）１０６０、パラレルポート１０８０、ＵＳＢポート１０９０、グラフィック・コントローラ１０２０、ＶＲＡＭ１０２４、音声プロセッサ１０３０、Ｉ／Ｏコントローラ１０７０、ならびにキーボード及びマウス・アダプタ１１００等の入力手段を備える。Ｉ／Ｏコントローラ１０７０には、フレキシブル・ディスク（ＦＤ）ドライブ１０７２、ハードディスク１０７４、光ディスク・ドライブ１０７６、半導体メモリ１０７８等の記憶手段を接続することができる。
【００５６】
音声プロセッサ１０３０には、マイクロホン１０３６、増幅回路１０３２、及びスピーカ１０３４が接続される。また、グラフィック・コントローラ１０２０には、表示装置１０２２が接続されている。
【００５７】
ＢＩＯＳ１０６０は、情報処理装置１０００の起動時にＣＰＵ１０１０が実行するブートプログラムや、情報処理装置１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。ＦＤ（フレキシブル・ディスク）ドライブ１０７２は、フレキシブル・ディスク１０７１からプログラム又はデータを読み取り、Ｉ／Ｏコントローラ１０７０を介してメインメモリ１０５０又はハードディスク１０７４に提供する。図４には、情報処理装置１０００の内部にハードディスク１０７４が含まれる例を示したが、バスライン１００５又はＩ／Ｏコントローラ１０７０に外部機器接続用インタフェース（図示せず）を接続し、情報処理装置１０００の外部にハードディスクを接続又は増設してもよい。
【００５８】
光ディスク・ドライブ１０７６としては、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ−ＲＡＭドライブ、ＣＤ−ＲＡＭドライブを使用することができる。この際は各ドライブに対応した光ディスク１０７７を使用する必要がある。光ディスク・ドライブ１０７６は光ディスク１０７７からプログラム又はデータを読み取り、Ｉ／Ｏコントローラ１０７０を介してメインメモリ１０５０又はハードディスク１０７４に提供することもできる。
【００５９】
情報処理装置１０００に提供されるコンピュータ・プログラムは、フレキシブル・ディスク１０７１、光ディスク１０７７、又はメモリーカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。このコンピュータ・プログラムは、Ｉ／Ｏコントローラ１０７０を介して、記録媒体から読み出され、又は通信Ｉ／Ｆ１０４０を介してダウンロードされることによって、情報処理装置１０００にインストールされ実行される。コンピュータ・プログラムが情報処理装置に働きかけて行わせる動作は、既に説明した装置における動作と同一であるので省略する。
【００６０】
前述のコンピュータ・プログラムは、外部の記憶媒体に格納されてもよい。記憶媒体としてはフレキシブル・ディスク１０７１、光ディスク１０７７、又はメモリーカードの他に、ＭＤ等の光磁気記録媒体、テープ媒体を用いることができる。また、専用通信回線やインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク又は光ディスク・ライブラリ等の記憶装置を記録媒体として使用し、通信回線を介してコンピュータ・プログラムを情報処理装置１０００に提供してもよい。
【００６１】
以上の例は、情報処理装置１０００について主に説明したが、コンピュータに、情報処理装置で説明した機能を有するプログラムをインストールして、そのコンピュータを情報処理装置として動作させることにより上記で説明した情報処理装置と同様な機能を実現することができる。
【００６２】
本装置は、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせとして実現可能である。ハードウェアとソフトウェアの組み合わせによる実施では、所定のプログラムを有するコンピュータ・システムでの実施が典型的な例として挙げられる。かかる場合、該所定のプログラムが該コンピュータ・システムにロードされ実行されることにより、該プログラムは、コンピュータ・システムに本発明にかかる処理を実行させる。このプログラムは、任意の言語、コード、又は表記によって表現可能な命令群から構成される。そのような命令群は、システムが特定の機能を直接実行すること、又は（１）他の言語、コード、もしくは表記への変換、（２）他の媒体への複製、のいずれか一方もしくは双方が行われた後に、実行することを可能にするものである。もちろん、本発明は、そのようなプログラム自体のみならず、プログラムを記録した媒体を含むプログラム製品もその範囲に含むものである。本発明の機能を実行するためのプログラムは、フレキシブル・ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ハードディスク装置、ＲＯＭ、ＭＲＡＭ、ＲＡＭ等の任意のコンピュータ可読媒体に格納することができる。かかるプログラムは、コンピュータ可読媒体への格納のために、通信回線で接続する他のコンピュータ・システムからダウンロードしたり、他の媒体から複製したりすることができる。また、かかるプログラムは、圧縮し、又は複数に分割して、単一又は複数の記録媒体に格納することもできる。
【００６３】
［実施例］
以下に、本発明の一実施形態に係る発話区間検出の方法を用いて判定した発話区間の、正確さの評価を、実施例として示す。評価実験には、情報処理学会（ＩＰＳＪ）ＳＩＧ−ＳＬＰ雑音下音声認識評価ワーキンググループから配布されているＶＡＤの評価データセット（ＣＥＮＳＲＥＣ−１−Ｃ）の内、走行雑音が付加されているデータを使用した。走行雑音はクリーンな音声に対して、２０ｄＢ〜−５ｄＢの間で５ｄＢ刻みに重畳されている。本実験で利用する評価データは男女１０４名による６９８６発声であり、発話内容は連続数字である。サンプリング周波数は８ｋＨｚである。フレームサイズ及びシフト幅はそれぞれ２５ｍｓと１０ｍｓとし、フレーム毎の入力音声に対して伝達関数が（１−０．９７ｚ−１）である有限インパルス応答フィルタによる高域強調を行った。そして、ハミング窓掛け処理と２４チャネルのメルフィルタバンク分析を行った後、１２次元のＭＦＣＣを抽出し、Δケプストラムを求めた。ＶＡＤ用ＧＭＭの学習には、同ワーキンググループから配布されているＡＵＲＯＲＡ２Ｊ／ＣＥＮＳＲＥＣ１の内、評価データと同じ雑音環境である走行雑音のデータセットを利用した。学習データ数は、男女各５５名による１６６８発話である。音声／非音声ＧＭＭの混合数は共に３２である。
【００６４】
表１に、以下の実施例に示す比較評価において用いた５種類の特徴量を示す。実施例においてはこれらの特徴量に基づいてＧＭＭを作成した。特徴量（Ｂ１）、（Ｂ２）及び（Ｂ３）は比較のために用意した、従来技術に係る特徴量である。すなわち、これらは長時間スペクトル変動成分を含まない。特徴量（Ｐ１）及び（Ｐ２）は、本発明に係る発話区間検出法における、長時間スペクトル変動成分を含む特徴量である。なお、「power」で示す、音声信号のパワーを特徴量として利用することは、当技術分野では標準的な処理である。
【表１】
0005505896.tif 000011
【００６５】
（ＶＡＤの評価法）
ＶＡＤの評価は、発話単位で正解／不正解を判定する方法を用い、次式に示す正解率と正解精度により各特徴量を比較した。
【数１０】
0005505896.tif 000012
【数１１】
0005505896.tif 000013
ここに、Ｎは評価セットに含まれる発話の総数、Ｎｃは正解検出数、Ｎｆは誤検出数である。上式の正解率はどのくらい発話区間を検出できたかを評価する尺度であるのに対し、正解精度は雑音をユーザの発声として誤検出するケース（湧き出し誤り）を考慮した尺度である。
【００６６】
＜実施例１：発話区間検出の正確さ＞
図５は、本発明の一実施形態に係る、発話区間検出の正確さと窓長の関係を例示する図である。窓長による性能の推移６００の横軸は、前後フレーム長としての窓長Θであり、縦軸は正解率及び正解精度の百分率である。特徴量としては、Δケプストラムを単独で用いた。窓長Θを１〜１５の範囲で変化させたところ、Θ≦３の範囲において、窓長Θが小さいほど発話区間検出の性能が急激に低下した。一方、Θ≧４の範囲においては、正解率及び正解精度とも、発話区間検出の性能が改善された。Θ＝４の窓長の条件は、時間として８０ｍｓであった。正解精度６２０は、Θ＝１０（時間として２００ｍｓ）において最も高かった。
【００６７】
図５に示した窓長と性能の関係における結果は、長時間スペクトル変動成分が発話区間検出において重要な情報を含んでいることを示している。図５に、比較として、表１に示したBaseline1（ＭＦＣＣ単独）による正解率６３０、及びBaseline1（ＭＦＣＣ単独）による正解精度６４０を破線で示す。具体的には、Baseline1（ＭＦＣＣ単独）による正解率６３０は８１．２％であり、Baseline1（ＭＦＣＣ単独）による正解精度６４０は６６．９％であった。正解率及び正解精度のいずれも、本発明に係る発話区間検出法を用い、窓長Θ≧４の範囲において長時間スペクトル変動成分を利用することにより、より高い値が得られた。
【００６８】
＜実施例２：話速の影響＞
図６は、本発明の一実施形態に係る、発話区間検出の正確さと話速の関係を例示する図である。話速による性能の推移７００の横軸は、前述の図５を用いて示した窓長による性能の推移６００と同等であり、横軸は前後フレーム長としての窓長Θである。縦軸は正解率の百分率である。特徴量としては、Δケプストラムを単独で用いた。発話区間検出のための入力として、平均音素長８０ｍｓ以下の評価セット及び平均音素長１２０ｍｓ以上の評価セットを用い、Δケプストラムの窓長Θを１〜７の範囲で変化させた。
【００６９】
図６に示す平均音素長８０ｍｓ以下の評価セット７１０における正解率［％］、及び平均音素長１２０ｍｓ以上の評価セット７２０における正解率［％］は、いずれも窓長Θに対する依存性を示した。すなわち、両者は共に窓長Θが長いほど正解率が高い傾向があり、さらに、平均音素長のより長い音声データほど、より長い窓長において正解率が高い傾向を示した。平均音素長８０ｍｓ以下の評価セット７１０は、時間に換算して８０ｍｓ以上において性能の上限に達した。また、平均音素長１２０ｍｓ以上の評価セット７２０は、時間に換算して１２０ｍｓ以上において性能の上限に達しており、平均音素長と最低限必要な窓長との関係が一致している。
【００７０】
本発明に係る発話区間検出法においては、平均音素長を超える長時間スペクトル変動成分を用いることにより、発話区間検出における正解率［％］の上限に近い性能を得ることができる。本発明に係る発話区間検出法においては、Δケプストラムを得るための窓長は、音声データの平均音素長に基づいてもよく、予め典型的な値を設定してもよい。平均音素長を超える長時間スペクトル変動成分であれば、本発明に係る発話区間検出方法に用いることができる。
【００７１】
＜実施例３：特徴量の違いによる比較＞
表２に、本発明の一実施形態に係る、特徴量の違いによる発話区間検出の性能の比較を示す。ＧＭＭに基づくＶＡＤでは、特徴量の次元数によって演算時間が大きく異なる。表２においては、特徴量を構成する次元数ごとに結果をまとめた。具体的には、特徴量（Ｂ１）、（Ｂ３）及び（Ｐ１）はいずれも１３次元の特徴量における比較であり、特徴量（Ｂ２）及び（Ｐ２）は２６次元の特徴量における比較である。
【表２】
0005505896.tif 000014
【００７２】
表２におけるＳｈｏｒｔ−ｔｅｒｍΔケプストラムは窓長Θ＝３から、Ｌｏｎｇ−ｔｅｒｍΔケプストラムは窓長Θ＝１０から求めた。まず、１３次元特徴量での結果を比較すると、長時間スペクトル変動を利用した（Ｐ１）Ｌｏｎｇ−ｔｅｒｍΔケプストラムは、（Ｂ１）ＭＦＣＣ及び（Ｂ３）Ｓｈｏｒｔ−ｔｅｒｍΔケプストラムと比較して、発話区間検出の性能を顕著に改善した。通常、音声認識やＶＡＤでΔケプストラム自体が単独で利用されることは極めてまれであるが、実験結果からもわかるように（Ｐ１）Ｌｏｎｇ−ｔｅｒｍΔケプストラムは単独でも性能改善に大きく貢献し得る。
【００７３】
次いで、２６次元特徴量の比較において、（Ｂ２）Ｂａｓｅｌｉｎｅ２は時間変化成分を含んでいるため（Ｂ１）Ｂａｓｅｌｉｎｅ１よりも性能が高い。しかし、（Ｐ１）Ｌｏｎｇ−ｔｅｒｍΔケプストラムは１３次元の特徴量であるにもかかわらず、２６次元の（Ｂ２）Ｂａｓｅｌｉｎｅ２よりも高い性能を得た。さらに、（Ｐ２）ＭＦＣＣ＋Ｌｏｎｇ−ｔｅｒｍΔケプストラムにおいて、より高い性能が得られた。
【００７４】
本発明に係る発話区間検出方法においては、特徴量が１３次元又は２６次元のいずれの場合についても、長時間スペクトル変動成分を特徴量に含めることにより、発話区間の判定において正解率及び正解精度を向上し得る。
【００７５】
＜実施例４：雑音強度の影響＞
表３に、本発明の一実施形態に係る、発話区間検出の正確さに対する雑音強度の影響を示す。
【００７６】
比較した特徴量は表２と同一であり、Ｓ／Ｎ比の高い条件及びＳ／Ｎ比の低い条件のそれぞれについて、正解率［％］及び正解精度［％］を求めた。「高ＳＮＲ」のカラムは、Ｓ／Ｎ比Ｃｌｅａｎ（ノイズ無し）、２０ｄＢ、１５ｄＢ、１０ｄＢのそれぞれにおける正解率［％］及び正解精度［％］の平均値である。「低ＳＮＲ」のカラムは、Ｓ／Ｎ比５ｄＢ、０ｄＢ、−５ｄＢのそれぞれにおける正解率［％］及び正解精度［％］の平均値である。
【表３】
0005505896.tif 000015
【００７７】
表３の結果から、本発明に係る、長時間スペクトル変動成分（Ｌｏｎｇ−ｔｅｒｍΔケプストラム）を利用する発話区間検出、すなわち特徴量（Ｐ１）及び（Ｐ２）を利用する発話区間検出においては、従来技術に係る特徴量（Ｂ１）、（Ｂ２）及び（Ｂ３）を用いる発話区間検出よりも高い性能を示した。特に、「低ＳＮＲ」の条件において、本発明に係る特徴量（Ｐ１）及び（Ｐ２）を用いる発話区間検出は、性能を大幅に改善した。すなわち、本発明に係る長時間スペクトル変動成分を利用する発話区間検出は、Ｓ／Ｎ比の低い条件において湧き出し誤りを効果的に抑えつつ、正確に発話区間を検出し得るという効果がある。
【００７８】
＜実施例５：調波構造の影響＞
表４に、本発明の一実施形態に係る、発話区間検出の正確さに対する調波構造の影響を示す。ここでは、前述の従来技術に係る特徴量（Ｂ２）、及び本発明に係る特徴量（Ｐ２）に加えて、本発明に係る調波構造を併用する特徴量（Ｐ３）を用いる発話区間検出の正解率及び正解精度を求めた。実験条件は、表２及び表３におけるＬｏｎｇ−ｔｅｒｍΔケプストラムの検証実験と同一である。Ｓ／Ｎ比の高い条件及びＳ／Ｎ比の低い条件のそれぞれについて、正解率［％］及び正解精度［％］を求めた。
【００７９】
表４に示す特徴量（Ｐ３）においては、ＭＦＣＣに代えて調波構造特徴量（ｆＬＰＥケプストラム）を利用し、Ｌｏｎｇ−ｔｅｒｍΔケプストラムと併用した。実験結果が示すように、ｆＬＰＥケプストラムを利用することで、ＶＡＤのさらなる性能改善が得られ、特に低ＳＮＲでの正解精度の改善が大きいことが明らかであった。高ＳＮＲの正解精度に関して若干の副作用が見られるが、システム全体の性能を大きく損なうものではないと言える。
【表４】
0005505896.tif 000016
【００８０】
以上、本発明の実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。上記実施形態に、多様な変更又は改良を加えることができる。そのような変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。例えば、本発明に係る発話区間検出法を用いて、音声処理システム、音声認識システム、又は音声出力システム等にも同様に対応することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】本発明の一実施形態に係る、発話区間検出の実施手段を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る、発話区間検出装置を含む音声認識システムの構成を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る、発話区間検出の方法を示すフロー図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る、本発明の一実施形態に係る発話区間検出装置のハードウェア構成を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る、発話区間検出の正確さと窓長の関係を例示する図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る、発話区間検出の正確さと話速の関係を例示する図である。
【符号の説明】
【００８２】
１００  発話区間検出装置
１１０  音声信号
１２０  音声信号生成部
１３０  窓掛け処理部
１４０  離散フーリエ変換処理部
１５０  対数パワースペクトル生成部
１６０  特徴量結合部
１７０  発話区間判定部
１８０  発話区間判定結果
２００  長時間スペクトル変動特徴量抽出装置
２１０  メルフィルタバンク処理部２１０
２２０  離散コサイン変換処理部
２３０  時間変動成分抽出部
３００  調波構造特徴量抽出装置
３１０  調波構造抽出部
３２０  メルフィルタバンク処理部
３３０  離散コサイン変換処理部
４００  音声認識装置
４１０  システムバス
４８０  音声認識システム
５００  プロセッサ
５１０  Ａ／Ｄ変換
５２０  メモリ
５３０  表示装置
５５０  Ｄ／Ａ変換
５６０  通信装置
５８０  音響機器
５７０  共有メモリ
５９０  ネットワーク
６００  窓長による性能の推移
６１０  正解率
６２０  正解精度
６３０  Baseline1（ＭＦＣＣ単独）による正解率
６４０  Baseline1（ＭＦＣＣ単独）による正解精度
７００  話速による性能の推移
７１０  平均音素長８０ｍｓ以下の評価セット
７２０  平均音素長１２０ｍｓ以上の評価セット
１０００  情報処理装置
１０３６  マイクロホン
【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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