(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声信号の特徴量を表す音声特徴量を抽出する方法において、
前記入力音声信号を所定の時間長を有するフレームに分割するステップと、
前記フレーム毎に周波数分析を行い、スペクトルの形状を表すスペクトル形状ベクトルを生成するステップと、
前記スペクトル形状ベクトルを時間方向に複数フレーム分連結して、２次元行列形状をなす時間−周波数セグメントを生成するステップと、
前記時間−周波数セグメントのうち背景雑音の影響を受けていない一部の周波数帯域を選択するステップと、
選択された周波数帯域の時間−周波数セグメントに対し２次元コサイン変換を施して２次元実数ケプストラムを生成するステップと、
生成された前記２次元実数ケプストラムの少なくとも一部の成分を音声特徴量として出力するステップと
を具備する音声特徴量抽出方法。
【請求項２】
前記２次元実数ケプストラムの少なくとも一部の成分を音声特徴量として出力するステップは、前記２次元実数ケプストラムの低次成分を音声特徴量として出力する請求項１に記載の音声特徴量抽出方法。
【請求項３】
前記２次元実数ケプストラムの少なくとも一部の成分を音声特徴量として出力するステップは、前記２次元実数ケプストラムの時間変化成分のみを音特徴量として出力する請求項１に記載の音声特徴量抽出方法。
【請求項４】
入力音声信号の特徴量を表す音声特徴量を抽出する装置において、
前記入力音声信号を所定の時間長を有するフレームに分割するフレーム分割部と、
前記フレーム毎に周波数分析を行い、周波数スペクトルの形状を表すスペクトル形状ベクトルを生成する周波数分析部と、
前記スペクトル形状ベクトルを時間方向に複数フレーム分連結して、２次元行列形状をなす時間−周波数セグメントを生成するセグメント化部と、
前記時間−周波数セグメントのうち背景雑音の影響を受けていない一部の周波数帯域を選択する帯域選択部と、
選択された周波数帯域の時間−周波数セグメントに対し２次元コサイン変換を施して２次元実数ケプストラムを生成する２次元コサイン変換部と、
生成された前記２次元実数ケプストラムの少なくとも一部の成分を音声特徴量として出力する手段とを具備する音声特徴量抽出装置。
【請求項５】
入力音声信号の特徴量を表す音声特徴量を抽出する処理をコンピュータにより実行させるためのプログラムであって、
前記入力音声信号を所定の時間長を有するフレームに分割する処理と、
前記フレーム毎に周波数分析を行い、スペクトルの形状を表すスペクトル形状ベクトルを生成する処理と、
前記スペクトル形状ベクトルを時間方向に複数フレーム分連結して、２次元行列形状をなす時間−周波数セグメントを生成する処理と、
前記時間−周波数セグメントのうち背景雑音の影響を受けていない一部の周波数帯域を選択する処理と、
選択された周波数帯域の時間−周波数セグメントに対し２次元コサイン変換を施して２次元実数ケプストラムを生成する処理と、
生成された前記２次元実数ケプストラムの少なくとも一部の成分を音声特徴量として出力する処理とをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声認識や話者認識などで用いられる音声特徴量を抽出する音声特徴量抽出方法と装置及び音声特徴量抽出をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般的に、音声認識では入力音声信号からその特徴を良く表す少数のパラメータ（音声特徴量という）を抽出し、これを予め登録してあるモデルの特徴量と照合して、最も近いモデルを認識結果とする方法がとられる。この方法において音声特徴量の果たす役割は重要であり、より少ないパラメータ数で精度良く音声の特徴を表すようにするための様々な研究が行われてきている。
【０００３】
音声特徴量として、近年ではＭＦＣＣ(Mel-Frequency Cepstrum Coefficient:メル周波数ケプストラム係数）と呼ばれるパラメータがよく用いらる。ＭＦＣＣは、音声の時間波形をフーリエ変換して対数スペクトルを生成し、これをメルスケールで複数の帯域に分割し、帯域毎に窓関数を用いて平均値を算出し、その平均値をＤＣＴ変換する、という手順によって得られる。
【０００４】
一方、音声特徴量の時間的な変化を表す動的特徴（Δと称される）は、認識率の向上に効果的であることが知られており、ＭＦＣＣに動的特徴を組み合わせたＭＦＣＣ−△ＭＦＣＣ混在型の音声特徴量が広く用いられるようになってきている。
【０００５】
動的特徴の別の導入方法として、ＭＦＣＣのような音声特徴量を複数のフレームに渡って観測し、各フレームの音声特徴量を連結して２次元行列状のパラメータ（セグメントと呼ぶ）を作成し、これをＫＬ展開などで次元圧縮して用いる方法が「セグメント統計量を用いた隠れマルコフモデルによる音声認識」信学論、J79-DII，pp.2023〜，1996に記載されている。この方法によると、ＭＦＣＣをセグメント化することでパラメータ間の時間方向の相関が表現される。この相関が主要な成分であれば、ＫＬ展開によって動的特徴が抽出される。この方法は、ＭＦＣＣ−△ＭＦＣＣ混在型と異なり、統計的な手法で動的特徴を抽出することから、音声特徴量として必要な成分を無駄なく抽出できることが期待される。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ＭＦＣＣをセグメント化する方法では、ＭＦＣＣの算出自体は入力音声信号のフレームに対して行われるため、音声特徴量の抽出の段階では動的特徴が考慮されていない。すなわち、ＭＦＣＣのセグメント化により抽出される動的特徴は、フレーム単位で抽出されたパラメータ間の時間相関に限られてしまい、その他の動的特徴は抽出されないという問題がある。
【０００７】
例えば、一部の子音などでは、時間−周波数スペクトルはセグメントの前半と後半とでスペクトルの形状やパワが２次元的に大きく変化する場合がある。従って、入力音声信号のフレーム毎に音声特徴量を抽出してそれらを結合する方法では、２次元的に変化する時間−周波数スペクトルの特徴を十分に抽出できているとは言えない。
【０００８】
より詳細に説明すると、一般的にＭＦＣＣはパワを表す０次の項を使用しないことで、スペクトルの凹凸の情報だけを表現する形式になっている。セグメントの前半のフレームで音が小さく、後半にいくに従って音が大きくなる場合などにおいては、通常のＭＦＣＣではスペクトルの形状だけが抽出され、パワの変化の情報が落とされてしまう。
【０００９】
また、パラメータ数（ＭＦＣＣの数）が増加する問題と引き替えに０次の項を用いた場合、フレーム毎の平均のパワの変化を表すことはできても、パワの大きな帯域が時間とともにどの様に変化しているか、すなわち時間−周波数に対して斜めの移動のようなパワの変化とスペクトル形状の変化が連動している動きを直接表すことはできない。
【００１０】
本発明は、音声スペクトルの動的特徴を的確に反映させた音声特徴量を抽出する音声特徴量抽出方法及び装置を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するため、本発明の一つの態様では入力音声信号を所定の時間長を有するフレームに分割し、フレーム毎に周波数分析を行ってスペクトルの形状を表すスペクトル形状ベクトルを生成した後、これらのスペクトル形状ベクトルを時間方向に複数フレーム分連結することによって、２次元行列形状をなす時間−周波数セグメントを生成する。この時間−周波数セグメントに２次元コサイン変換を施して２次元実数ケプストラムを生成し、この２次元実数ケプストラムの少なくとも一部の成分を音声特徴量として出力する。
【００１２】
このように２次元行列状の時間−周波数セグメントに直接２次元コサイン変換を適用することにより、セグメント内でパワやスペクトルの形状が関連して変化する時間−周波数セグメントに対しても、その動的特徴を詳細に表すことが可能となる。
【００１３】
本発明の他の態様によると、時間−周波数セグメントの一部の周波数帯域を選択し、その帯域選択された時間−周波数セグメントに対し２次元コサイン変換を施して２次元実数ケプストラムを生成して、２次元実数ケプストラムの少なくとも一部の成分を音声特徴量として出力する。
【００１４】
このように帯域選択された時間−周波数セグメントに対して２次元コサイン変換を行うことで、特定の帯域に雑音が重畳した場合などには、その帯域を避けて音声認識を行うなどの応用が可能となる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る音声特徴量抽出装置の構成を示すブロック図である。本実施形態の音声特徴量抽出装置は、入力端子１０に入力される入力音声信号の音声特徴量を抽出する装置であり、フレーム分割部１１、周波数分析部１２、セグメント化部１３、２次元ＤＣＴ部１４、及び必要に応じて設けられる低域選択部１５を有する。音声特徴量２０は、２次元ＤＣＴ部１４の出力または低域選択部１５の出力から出力される。
【００１６】
フレーム分割部１１は、入力音声信号を所定の時間長を有するフレームに分割する。このフレームは周波数分析の単位であるため、分析フレームと称する。周波数分析部１２は、分析フレームに対して周波数分析を行うことによって、スペクトル形状をベクトル表現したスペクトル形状ベクトルを生成する。セグメント化部１３は、スペクトル形状ベクトルを時間方向に複数フレーム分連結する。こうして時間方向に連結されたスペクトル形状ベクトルの２次元行列状の集合を時間−周波数セグメントという。２次元ＤＣＴ部１４は、時間−周波数セグメントに対し２次元コサイン変換である２次元ＤＣＴを施して、２次元実数ケプストラムを生成する。
【００１７】
次に、図２に示すフローチャート及び図３〜図６を用いて本実施形態における音声特徴量抽出処理の詳細な手順について述べる。
入力端子１０には、通常８〜２２ｋＨｚ程度のサンプリング周波数でサンプリングされ、ディジタル化された入力音声信号が入力される。入力音声信号は、まずフレーム分割部１１によって所定の時間長のフレームに分割され、分析フレームが生成される（ステップＳ２１）。より具体的には、例えば分析フレームの長さ（分析フレーム長）は１０〜３０ｍｓｅｃ程度であり、各分析フレームは５〜１５ｍｓｅｃ程度のシフト幅だけシフトして生成される。すなわち、各分析フレームはシフト幅分ずつオーバラップして生成され、シフト幅に相当する周期（フレーム周期）で出力される。
【００１８】
図３に、この様子を示す。図３（ａ）に示す入力音声信号に対して、フレーム分割部１１により、図３（ｂ）に示すようにシフト幅だけオーバラップした分析フレーム０，１，…，Ｋ−１が生成される。
【００１９】
フレーム分割部１１によって生成された各分析フレームは、フレーム周期で周波数分析部１２に入力され、ここでフレーム単位で周波数分析が行われることにより、スペクトル形状を表すスペクトル形状ベクトルが生成される（ステップＳ２２）。このステップＳ２２の処理を以下に具体的に説明する。
【００２０】
周波数分析部１２では、まず時刻ｔでの分析フレームＳｔ（ｎ）をフーリエ変換し、パワスペクトルＸｔ（ｗ）を求める。但し、ｎ＝０，…，Ｎ−１、ｗ＝０，…，Ｎ／２であり、Ｎは１分析フレーム当たりのサンプル数である。
次に、パワスペクトルＸ（ｗ）をメルスケールやバークスケールに合わせて非一様にＭ個に分割する。Ｍは１５〜３０程度である。パワスペクトルＸ（ｗ）を分割する前に、直流近辺や高域成分を削除する場合もある。メルスケールやバークスケールは、周波数スケールの変換方法の一つであり、低域ほど周波数分解能が高くなる人間の聴覚性質を近似しているため、音声認識では広く用いられている。
次に、Ｍ個に分割されたパワスペクトルについて、各帯域毎に窓関数を用いて平均値を一つずつ算出する。窓関数の窓形状としては、矩形や三角窓を用いればよい。
最後に、算出された平均値の対数を求めることにより、図４に示すようなＭ次元からなるスペクトル形状ベクトルＹｔ（ｍ）；ｍ＝０，…，Ｍ−１がフレーム周期で出力される。
【００２１】
こうして周波数分析部１２によって生成されたスペクトル形状スペクトルＹｔ（ｍ）は、セグメント化部１３によって連結され、２次元逆行列の時間−周波数セグメントが生成される（ステップＳ２３）。具体的には、Ｋ個の分析フレームのスペクトル形状ベクトル（Ｙｔ（ｍ），Ｙｔ＋１（ｍ），…，Ｙｔ＋Ｋ−１（ｍ））を連結することにより、図５に示すような２次元行列状の時間−周波数セグメントＺｔが生成される。
時間−周波数セグメントＺｔのｍ行ｋ列（ｍ＝０，…，Ｍ−１；ｋ＝０，…，Ｋ−１）の成分は、Ｚｔ（ｍ，ｋ）＝Ｙｔ＋ｋ（ｍ）と表される。Ｋは通常４〜８程度であり、時間的に隣り合うセグメントでは、Ｋ個のフレームのうち１フレーム分だけが異なる値となる。
【００２２】
このようにしてセグメント化部１３により生成された時間−周波数セグメントに対し、２次元ＤＣＴ部１４によって２次元ＤＣＴが施され、例えば次式に示す２次元実数ケプストラムＣｔ（ｍ，ｋ）が生成される（ステップＳ２４）。
【数１】
0003699912.tif 000002
【００２３】
但し、Ａは正規化の定数、ＰＩは円周率である。基本的には、こうして生成された２次元実数ケプストラムＣｔ（ｍ，ｋ）が音声特徴量として抽出される。ここで、従来の一般的な音声特徴量抽出方法と本実施形態の音声特徴量抽出方法について、簡単な数式を用いて比較を行う。
従来の一般的な音声特徴量抽出方法では、入力音声信号をフレームに分割して周波数分析した後、次式に示すように各分析フレームの周波数成分についてケプストラム変換を行うことによって、音声特徴量を求める。
【００２４】
【数２】
0003699912.tif 000003
【００２５】
ここで、Ｃは音声特徴量、Ｆはケプストラム変換演算を表す。ｆ０（ω），ｆ１（ω），…，ｆＭ（ω）は各分析フレームに対する周波数分析結果を表し、スペクトル形状スペクトルに相当する。
【００２６】
これに対し、本実施形態では入力音声信号をフレームに分割して周波数分析した後、次式に示すように各分析フレームの周波数成分をまとめてケプストラム変換することによって、音声特徴量を求める。
【００２７】
次式となる。
【００２８】
【数３】
0003699912.tif 000004
【００２９】
式（３）は、式（１）を別の観点から書き直したものに相当する。ところで、式（１）に示した２次元実数ケプストラムＣｔ（ｍ，ｋ）はＭ×Ｋ個の要素からなり、例えばＭ＝７，Ｋ＝１６の場合、要素数は１１２個と比較的大きな数になる。抽出される音声特徴量を音声認識や話者認識などに用いる場合は、モデルの音声特徴量との照合にかかる計算量を減らし、システムの応答時間を短くするためにも、抽出される音声特徴量の要素数は少ないことが望ましい。
【００３０】
そこで、音声認識における重要度や計算量の削減のため、２次元実数ケプストラムＣｔ（ｍ，ｋ）を構成する１１２個の要素を全て音声特徴量として出力するのではなく、必要な要素を所定の複数（Ｄ）個選んで音声特徴量とすることが考えられる。通常、Ｄ＝３０程度が適当である。このため、本実施形態では必要に応じて図１に示すように２次元ＤＣＴ部１４に後段に低域選択部１５が配置され、ここで２次元実数ケプストラムＣｔ（ｍ，ｋ）の低域成分の要素のみが音声特徴量として選択される（ステップＳ２５）。
【００３１】
音声信号のスペクトル成分は一般的に滑らかであり、その時間変化も緩やかである。従って、時間−周波数セグメントＺｔ（ｍ，ｋ）に対して２次元ＤＣＴを施すことにより得られる２次元実数ケプストラムＣｔ（ｍ，ｋ）は、図６に示されるように細かい時間変化を表す高域側の成分よりも、緩やかな時間変化を示す低域側にそのパワーが集中する。
【００３２】
この点に着目して、低域選択部１５では２次元実数ケプストラムＣｔ（ｍ，ｋ）の低域成分として、Ｃｔ（ｍ，ｋ）の時間平均パワの大きい要素から順にＤ個の要素、つまり斜線を施して示す領域を選択する。この選択方法は、選択した要素だけで近似した時間−周波数セグメントと、元の時間−周波数セグメントとの２乗誤差を最小化することに対応する。
【００３３】
このように本実施形態によれば、入力音声信号の各周波数成分を周波数成分毎に複数フレーム分連結して２次元行列形状をなす時間−周波数セグメントを生成し、これらの時間−周波数セグメントに対して２次元ＤＣＴを施すことで直接２次元実数ケプストラムを得ることにより、音声の時間−周波数平面での平均的な音声の特徴（静的特徴）のみならず、パワやスペクトルの変化（動的特徴）をも２次元ＤＣＴによって一括して求めることが可能となり、効率よく音声特徴量を抽出することができる。
【００３４】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。図７は本実施形態に係る音声特徴量抽出装置の構成を示すブロック図であり、図８はその処理手順を示すフローチャートである。図１及び図２と同一部分については同一符号を付して、説明を行う。
【００３５】
本実施形態の音声特徴量抽出装置では、図７に示されるように２次元ＤＣＴ部１４の後段に時間変化成分抽出部１６が設けられ、２次元実数ケプストラムから時間変化成分のみを抽出して音声特徴量とする点が第１の実施形態と異なっている。一方、処理手順を示す図８のフローチャートにおいては、図２で説明した２次元ＤＣＴステップＳ１５の後に、時間変化成分抽出ステップＳ２６が追加されている。
【００３６】
２次元ＤＣＴは、ＫＬ展開などの統計的な手法と異なり、各成分に物理的な意味がある。音声認識に動的特徴が有効であることは、近年の研究において多く報告されており、２次元実数ケプストラムから時間変化成分を選択し、他の静的特徴と組み合わせることにより、音声認識や話者認識での認識率を大幅に改善することができる。
【００３７】
まず、２次元実数ケプストラムの物理的な意味を説明する。図９は、２次元実数ケプストラムをその物理的な意味に基づいてグループ分けした結果を示している。
図９中のＡの部分（Ｃｔ（０，０））は、時間−周波数セグメントＺｔ（ｍ，ｋ）の平均パワを表す。これは式（１）でｍ＝０，ｋ＝０とおけば、コサインの項が１となり、単純に音声セグメントの要素を足し合わせ、正規化係数を乗じる操作になっていることからも理解できる。
【００３８】
次に、図９中のＢの部分（Ｃｔ（０，ｋ）；ｋ＝１，…，Ｋ−１）は、フレーム毎の平均パワを１次元ＤＣＴしたものになっており、言い換えればフレーム毎の平均パワが時間に対してどのような変化をしているかを表している。これも式（１）においてｍ＝０とおくことで、ｍに関するコサインの項が１になり、事実上１次元ＤＣＴになることから理解できる。
【００３９】
次に、図９中のＣの部分（Ｃｔ（ｍ，０）；ｍ＝１，…，Ｍ−１）は、Ｋフレームからなるセグメンの平均的なケプストラムを表している。これも式（１）においてｋ＝０とおくことで、１次元ＤＣＴの式になることが理解できる。また、式（１）は音声認識の分野で多く用いられているＭＦＣＣの定義式と等価なものであり、Ｃの部分はＭＦＣＣに対応する音声特徴量であると言える。
【００４０】
最後に、図９中のＤの部分（Ｃｔ（ｍ，ｋ）；ｍ＝１，…，Ｍ−１、ｋ＝１，…，Ｋ−１）は、時間及び周波数が同時に変化する成分であり、時間−周波数の変化を関連付けて表している成分と考えられる。
【００４１】
音声認識においては、音声特徴量の時間的変化（動的特徴）が重要であることは既に述べた通りである。本実施形態では、図９中のＢとＤの部分が時間変化成分を有しているので、時間変化成分抽出部１６は基本的にＢとＤの部分を抽出する。これにより第１の実施形態と比較して、入力音声信号の動的特徴をより効果的に抽出できる。
【００４２】
Ｍ＝７，Ｋ＝１６の場合、音声特徴量の時間変化成分は６×１６＝９６個存在する。計算量の都合で重要な要素を選択する必要がある場合には、学習用の音声に対して各成分の累計パワを求め、図６で説明したと同様に大きいものからＤ個の要素を音声特徴量の時間変化成分として抽出すればよい。すなわち、これらの時間変化成分は第１の実施形態で述べた音声の性質により、図１０の斜線を施した領域の低域成分に集中するので、この領域に存在するＤ個の要素を時間変換成分抽出部１６によって抽出する。
【００４３】
このように本実施形態によれば、音声特徴量として抽出される２次元実数ケプストラムの物理的な意味に基づいて動的特徴のみを抽出することができ、より柔軟に音声特徴量を抽出することが可能になる。この結果、抽出された音声特徴量に基づき音声認識を行う場合、認識率を大幅に改善できる。
【００４４】
（第３の実施形態）
図１１に、第３の実施形態に係る音声特徴量抽出装置の構成を示す。図１と同一部分に同一符号を付して説明すると、本実施形態ではセグメント化部１３の後段に、時間−周波数セグメントから特定の帯域を選択して帯域制限された複数組の時間−周波数セグメントを生成する帯域選択部１７と、帯域選択された各組の時間−周波数セグメントに対してそれぞれ２次元ＤＣＴの処理を施すための帯域毎に備えられた２次元ＤＣＴ部１４−１〜１４−Ｎを有する２次元ＤＣＴバンク１８、及び２次元ＤＣＴバンク１８からの各組の時間−周波数セグメントに対する２次元ＤＣＴ結果を統合して一つの音響特徴量を構成する統合部１９が配置されている。
【００４５】
次に、本実施形態における処理手順について述べる。
セグメント化部１３から時間−周波数セグメントを出力するまでの処理は、第１の実施形態で述べた手順と同一であるため、説明を省略する。時間−周波数セグメントは、帯域選択部２０５で帯域選択される。帯域選択の方法は種々考えられるが、最も単純には例えば低域成分と高域成分の２つの帯域を選択する。すなわち、図１２に示すように時間−周波数セグメントの帯域を２分割する。
【００４６】
帯域選択された時間−周波数セグメントは２次元ＤＣＴバンク１８に送られ、対応する２次元ＤＣＴ部によって２次元ＤＣＴが施されることにより、帯域毎に第１の実施形態と同様にして２次元実数ケプストラムが生成される。
【００４７】
統合部１９では、２次元ＤＣＴバンク１８より入力された帯域毎の２次元実数ケプストラムから各要素の取捨選択を行い、音声特徴量を出力する。音声特徴量は通常１組であるが、複数組の音声認識装置を用いる方式に対応するために、複数組の音声特徴量を出力する場合もある。
本実施形態のように時間−周波数セグメントについて帯域選択を行い、帯域毎に２次元ＤＣＴを行うことにより、以下に列挙する利点が得られる。
【００４８】
第一の利点としては、背景雑音がある特定の周波数に重畳した場合は、その周波数の含まれる帯域を音声特徴量の抽出に用いず、それ以外の帯域で音声特徴量を抽出することにより、音声認識や話者認識における認識率を高くできる点である。帯域選択を行わない場合、式（１）から明らかなように全てのＤＣＴ成分に背景雑音が混入してしまう。すなわち、ｉ０番目の帯域に大きな背景雑音が加わると、ｉ０番目の帯域の時間−周波数セグメントＺｔ（ｉ０，ｋ）は雑音で潰れた成分となり、２次元実数ケプストラムＣｔ（ｍ，ｋ）は、ｍ，ｋの組合せに関わらずＺｔ（ｉ０，ｋ）を含む結果、背景雑音の影響が全てのＣｔ（ｍ，ｋ）に広がってしまう。
これに対し、帯域選択を行えば、Ｚｔ（ｉ０，ｋ）が含まれている帯域は雑音の影響を受けるが、含まれていない帯域は影響を受けずに済む。その結果、雑音の影響を受けていない帯域の時間−周波数セグメントを手がかり音声認識を行うことができ、雑音による認識率の劣化を抑えることができる。
【００４９】
第二の利点として、帯域選択を行った場合、２次元実数ケプストラムを選択するときに、帯域毎に選択する個数を自由に調節できる点が挙げられる。重畳する雑音の種類や、音声そのものの特性などに基づいて、各帯域から取り出す要素の個数を最適化することで、音声認識や話者認識における認識率を上げることができる。
【００５０】
第三の利点としては、全帯域の周波数−時間セグメントを使う場合に比べて２次元ＤＣＴに必要とされる計算量が下がる点が挙げられる。時間−周波数セグメントの分割帯域数（周波数方向）がＭで、フレーム数（時間方向）がＫの場合、全帯域の周波数−時間セグメントについて２次元ＤＣＴ成分を求めるには、（Ｍ×Ｋ）２に比例した計算量を必要とするのに対して、帯域方向にＮ等分した場合、Ｎ×（Ｍ／（Ｎ×Ｋ））２＝（Ｍ×Ｋ）２／Ｎに比例した計算量になり、帯域をＮ分割することにより、計算量を１／Ｎにすることができる。
【００５１】
本発明によると、上述した音声特徴量抽出の処理をコンピュータによって実行することも可能であり、以下のプログラムあるいはそれを記憶した記憶媒体を提供することができる。
【００５２】
（１）入力音声信号の特徴量を表す音声特徴量を抽出する処理をコンピュータにより実行させるためのプログラムであって、入力音声信号を所定の時間長を有するフレームに分割する処理と、フレーム毎に周波数分析を行い、スペクトルの形状を表すスペクトル形状ベクトルを生成する処理と、スペクトル形状ベクトルを時間方向に複数フレーム分連結して、２次元行列形状をなす時間−周波数セグメントを生成する処理と、時間−周波数セグメントに対し２次元コサイン変換を施して２次元実数ケプストラムを生成する処理と、生成された前記２次元実数ケプストラムの少なくとも一部の成分を音声特徴量として出力する処理とをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【００５３】
（２）入力音声信号の特徴量を表す音声特徴量を抽出する処理をコンピュータにより実行させるためのプログラムであって、入力音声信号を所定の時間長を有するフレームに分割する処理と、フレーム毎に周波数分析を行い、スペクトルの形状を表すスペクトル形状ベクトルを生成する処理と、スペクトル形状ベクトルを時間方向に複数フレーム分連結して、２次元行列形状をなす時間−周波数セグメントを生成する処理と、時間−周波数セグメントの一部の周波数帯域を選択する処理と、帯域選択された時間−周波数セグメントに対し２次元コサイン変換を施して２次元実数ケプストラムを生成する処理と、生成された前記２次元実数ケプストラムの少なくとも一部の成分を音声特徴量として出力する処理とコンピュータに実行させるためのプログラム。
【００５４】
ここで、２次元実数ケプストラムの少なくとも一部の成分を音声特徴量として出力する処理は、２次元実数ケプストラムの低次成分を音声特徴量として出力する処理であってもよいし、２次元実数ケプストラムの時間変化成分のみを音特徴量として出力する処理であってもよい。
【００５５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によると時間−周波数スペクトルに現われる音声の静的特徴と動的特徴を一括して抽出することにより、少ないパラメータ数で効率良く音声特徴量を抽出することができる。
【００５６】
また、２次元ＤＣＴなどのコサイン変換によって生成される２次元実数ケプストラムの物理的な意味に基づいて、動的特徴のみを取り出すことも可能となる。
【００５７】
さらに、時間−周波数セグメントを帯域分割して所望の帯域のみを選択し、選択された帯域の時間−周波数セグメントのみを用いることにより、コサイン変換に必要とされる計算量を下げるばかりでなく、雑音耐性に優れ、要素選択の自由度を活用して、認識率のさらなる向上を図ることができる音声特徴量を抽出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る音声特徴量抽出装置の構成を示すブロック図
【図２】同実施形態における音声特徴量抽出の処理手順を示すフローチャート
【図３】同実施形態における入力音声信号とそのフレーム分割について説明する図
【図４】同実施形態におけるスペクトル形状スペクトルの構成を示す図
【図５】同実施形態における時間−周波数セグメントの構成を示す図
【図６】同実施形態における２次元実数ケプストラムの構成及び低域選択部が選択する２次元実数ケプストラムの領域について示す図
【図７】本発明の第２の実施形態に係る音声特徴量抽出装置の構成を記すブロック図
【図８】同実施形態における音声特徴量抽出の処理手順を示すフローチャート
【図９】２次元実数ケプストラムの物理的な意味について説明する図
【図１０】同実施形態における２次元実数ケプストラムの構成及び時間変化成分抽出部部が抽出する２次元実数ケプストラムの領域について示す図
【図１１】本発明の第３の実施形態に係る音声特徴量抽出装置の構成を示すブロック図
【図１２】同実施形態における時間−周波数セグメントの帯域分割について説明する図
【符号の説明】
１０…入力端子
１１…フレーム分割部
１２…スペクトル形状分析部
１３…セグメント化部
１４…２次元ＤＣＴ部
１５…低域選択部
１６…時間変化成分抽出部
１７…帯域選択部
１８…２次元ＤＣＴバンク
１９…統合部
【図１】
0003699912.tif 000005
【図２】
0003699912.tif 000006
【図３】
0003699912.tif 000007
【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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【図１１】
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【図１２】
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