(57)【要約】【課題】高速かつ高精度に音声の周期成分と非周期成分とを抽出できる音声分析装置を提供する。【解決手段】ピリオドグラム抽出部は、音声データを入力として、ある時間窓に対するピリオドグラムＰＬ（ω，ｔ）を抽出し、周期・非周期パワー比推定部は、上記音声データの周期成分パワーと非周期成分パワーのパワー比を求め、不偏ケプストラム分析部は、上記ピリオドグラムＰＬ（ω，ｔ）の対数スペクトルの推定値ｆＬ（ω，ｔ）を、音声データの周期成分として求め、下側包絡推定部は、ピリオドグラムの下側包絡ｆｂ（ω，ｔ）を、音声データの非周期成分として求め、周期・非周期成分パワー比調整部は、音声データの周期成分である対数スペクトルの推定値ｆＬ（ω，ｔ）と、非周期成分である下側包絡ｆｂ（ω，ｔ）の値を、上記パワー比で正規化して周期成分ｆｐ（ω，ｔ）と非周期成分ｆａ（ω，ｔ）として出力する。【選択図】図３
2014178534.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声データｘ（ｎ）を入力として、当該音声データｘ（ｎ）のある時間窓ｗｐに対するピリオドグラムＰＬ（ω，ｔ）を抽出するピリオドグラム抽出部と、
上記ピリオドグラム抽出部が出力するピリオドグラムを入力として、当該ピリオドグラムの対数スペクトルの推定値ｆＬ（ω，ｔ）を求める不偏ケプストラム分析部と、
上記ピリオドグラム抽出部が出力するピリオドグラムを入力として、当該ピリオドグラムの下側包絡ｆｂ（ω，ｔ）を求める下側包絡推定部と、
上記音声データｘ（ｎ）を入力として、当該音声データｘ（ｎ）の時間ｔにおける平均パワーρ（ｔ）に含まれる周期成分パワーρｐ（ｔ）と非周期成分パワーρａ（ｔ）を求め、当該周期成分パワーρｐ（ｔ）と非周期成分パワーρａ（ｔ）のパワー比ＰＡＲｔを求める周期・非周期パワー比推定部と、
上記対数スペクトルの推定値ｆＬ（ω，ｔ）と上記下側包絡ｆｂ（ω，ｔ）と上記パワー比ＰＡＲｔを入力として、上記音声データｘ（ｎ）の周期成分ｆｐ（ω，ｔ）と非周期成分ｆａ（ω，ｔ）を求める周期・非周期成分パワー比調整部と、
を具備する音声分析装置。
【請求項２】
請求項１に記載した音声分析装置において、
更に、上記音声データｘ（ｎ）を入力として、当該音声データｘ（ｎ）の基本周期ｔ０を抽出する基本周期抽出部を備え、
上記ピリオドグラム抽出部は、次式で表される相補的時間窓ｗｃ（ｎ）に基づくピリオドグラムＰｃ（ω，ｔ）を抽出し、
【数１２】
2014178534.tif 000014
当該ピリオドグラムＰｃ（ω，ｔ）と上記ピリオドグラムＰＬ（ω，ｔ）との加重和を、次式で表せる時間軸方向での周期的変動の無いピリオドグラムＰ（ω、ｔ）として出力するもの、
【数１３】
2014178534.tif 000015
であることを特徴とする音声分析装置。
【請求項３】
請求項２に記載した音声分析装置において、
上記基本周期抽出部は、更に上記音声データｘ（ｎ）の有声部と無声部を検出する検出機能を備え、有声/無声情報を上記周期・非周期成分パワー比調整部に出力し、
上記周期・非周期成分パワー比調整部は、上記有声/無声情報に基づいて調整係数を切り替えて周期成分ｆｐ（ω，ｔ）と非周期成分ｆａ（ω，ｔ）を求めるもの、
であることを特徴とする音声分析装置。
【請求項４】
ピリオドグラム抽出部が、音声データｘ（ｎ）を入力として、当該音声データｘ（ｎ）のある時間窓ｗｐに対するピリオドグラムＰＬ（ω，ｔ）を抽出するピリオドグラム抽出過程と、
不偏ケプストラム分析部が、上記ピリオドグラム抽出部が出力するピリオドグラムを入力として、当該ピリオドグラムの対数スペクトルの推定値ｆＬ（ω，ｔ）を求める不偏ケプストラム分析過程と、
下側包絡推定部が、上記ピリオドグラム抽出部が出力するピリオドグラムを入力として、当該ピリオドグラムの下側包絡ｆｂ（ω，ｔ）を求める下側包絡推定過程と、
周期・非周期パワー比推定部が、上記音声データｘ（ｎ）を入力として、当該音声データｘ（ｎ）の時間ｔにおける平均パワーρ（ｔ）に含まれる周期成分パワーρｐ（ｔ）と非周期成分パワーρａ（ｔ）を求め、当該周期成分パワーρｐ（ｔ）と非周期成分パワーρａ（ｔ）のパワー比ＰＡＲｔを求める周期・非周期パワー比推定過程と、
周期・非周期成分パワー比調整部が、上記対数スペクトルの推定値ｆＬ（ω，ｔ）と上記下側包絡ｆｂ（ω，ｔ）と上記パワー比ＰＡＲｔを入力として、上記音声データｘ（ｎ）の周期成分ｆｐ（ω，ｔ）と非周期成分ｆａ（ω，ｔ）を求める周期・非周期成分パワー比調整過程と、
を備える音声分析方法。
【請求項５】
請求項４に記載した音声分析方法において、
更に、上記音声データｘ（ｎ）を入力として、当該音声データｘ（ｎ）の基本周期ｔ０を抽出する基本周期抽出過程を備え、
上記ピリオドグラム抽出過程は、次式で表される相補的時間窓ｗｃ（ｎ）に基づくピリオドグラムＰｃ（ω，ｔ）を抽出し、
【数１４】
2014178534.tif 000016
当該ピリオドグラムＰｃ（ω，ｔ）と上記ピリオドグラムＰＬ（ω，ｔ）との加重和を、次式で表せる時間軸方向での周期的変動の無いピリオドグラムＰ（ω、ｔ）として出力する過程、
【数１５】
2014178534.tif 000017
であることを特徴とする音声分析方法。
【請求項６】
請求項５に記載した音声分析方法において、
上記基本周期抽出過程は、更に上記音声データｘ（ｎ）の有声部と無声部を検出する検出機能を備え、有声/無声情報を上記周期・非周期成分パワー比調整過程に出力し、
上記周期・非周期成分パワー比調整過程は、上記有声/無声情報に基づいて調整係数を切り替えて周期成分ｆｐ（ω，ｔ）と非周期成分ｆａ（ω，ｔ）を求める過程、
であることを特徴とする音声分析方法。
【請求項７】
請求項１乃至３の何れか１項に記載した音声分析装置としてコンピュータを動作させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声に含まれる周期成分と非周期成分を抽出する音声分析装置とその方法とプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声の高品質分析合成法としては、ＳＴＲＡＩＧＨＴ分析合成法が知られている（非特許文献１）。ＳＴＲＡＩＧＨＴ分析合成法では、時間・周波数空間上で様々な補間処理やフィルタ処理を順次行うことで周期成分と非周期成分の抽出を行う。
【０００３】
また、従来の線形予測の改良に基づく分析合成方法も高品質な音声分析構成方式として有用であり、基本周波数の制御の自由度が高いことからテキスト音声合成の分野で利用されている（例えば非特許文献２）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Hideki Kawahara “STRAIGHT, exploitation of the other aspect of VOCODER: Perceptually isomorphic decomposition of speech sounds”, Acoustic Science and Technology, Vol.27, No.6, pp.349-353, 2006.
【非特許文献２】Jean Laroche, Yannis Stylianou, Eric Moulines “HNS: Speech modification based on a harmonic + noise model” in Proc. IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech, Signal Processing ’93, Minneapolis, MN, Apr. 1993, pp.550-553.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来のＳＴＲＡＩＧＨＴ分析合成法での補間処理やフィルタ処理は、郡遅延の抽出や対数スペクトル領域でのフィルタ処理など複雑な処理の組み合わせにより実現されるために処理速度が極めて遅いという課題がある。また、従来の線形予測分析方法改良に基づく方法は、線形予測分析での予測誤差を非周期成分として仮定するため、その非周期成分には音声の周期性に起因する誤差が含まれる課題がある。また、一般的なピリオドグラム等に基づく分析法は、基本周波数の時間変動による影響を考慮していないため、スペクトルの推定時において基本周波数の変動の影響を受け、スペクトルの推定が安定せず、基本周波数が変わると得られるスペクトルも異なってくる課題がある。
【０００６】
本発明は、これらの課題に鑑みてなされたものであり、従来よりも高速かつ高精度に音声の周期成分と非周期成分とを抽出できる音声分析装置と、その方法とプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の音声分析装置は、ピリオドグラム抽出部と、不偏ケプストラム分析部と、下側包絡推定部と、周期・非周期パワー比推定部と、周期・非周期成分パワー比調整部と、を具備する。ピリオドグラム抽出部は、音声データｘ（ｎ）を入力として、当該音声データｘ（ｎ）のある時間窓ｗｐ（ｎ）に対するピリオドグラムＰＬ（ω，ｔ）を抽出する。不偏ケプストラム分析部は、ピリオドグラム抽出部で抽出したピリオドグラムを入力として、当該ピリオドグラムの対数スペクトルの推定値ｆＬ（ω，ｔ）を求める。下側包絡推定部は、上記ピリオドグラムを入力として、当該ピリオドグラムの下側包絡ｆｂ（ω，ｔ）を求める。周期・非周期パワー比推定部は、音声データｘ（ｎ）を入力として、当該音声データｘ（ｎ）の時間ｔにおける平均パワーρ（ｔ）に含まれる周期成分パワーρｐ（ｔ）と非周期成分パワーρａ（ｔ）を求め、その両パワーのパワー比ＰＡＲｔを求める。周期・非周期成分パワー比調整部は、周期・非周期パワー比推定部で求めたパワー比ＰＡＲｔと不偏ケプストラム分析部で求めた対数スペクトルの推定値ｆＬ（ω，ｔ）と下側包絡推定部で求めた下側包絡ｆｂ（ω，ｔ）を入力として、音声データｘ（ｎ）の周期成分ｆｐ（ω，ｔ）と非周期成分ｆａ（ω，ｔ）を求める。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の音声分析装置によれば、高精度で且つ処理量の少ないスペクトル推定法である不偏ケプストラム分析法で求める対数スペクトルの推定値ｆＬ（ω，ｔ）は音声データｘ（ｎ）の周期成分に相当し、下側包絡推定部でケプストラム法を改良した方法で求める下側包絡ｆｂ（ω，ｔ）は音声データｘ（ｎ）の非周期成分に相当する。これらの少ない処理量で求めた周期成分と非周期成分を、音声の周期性の判定に用いられる周期・非周期成分のパワー比の推定法を利用して求めたパワー比を用いて調整して出力する。したがって、音声データｘ（ｎ）に含まれる周期成分と非周期成分を、少ない処理量で且つ高精度に求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】音声データｘ（ｎ）の例を示す図。
【図２】対数スペクトルの推定値と下側包絡の例を示す図。
【図３】本発明の音声分析装置１００の機能構成例を示す図。
【図４】音声分析装置１００の動作フローを示す図。
【図５】本発明の音声分析装置２００，２００′の機能構成例を示す図。
【図６】音声分析装置２００の動作フローを示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、この発明の実施の形態を図面を参照して説明する。複数の図面中同一のものには同じ参照符号を付し、説明は繰り返さない。
〔発明の考え〕
実施例の説明の前にこの発明の新しい考え方を説明する。この発明は、音声データの周期成分を、高精度で且つ処理量の少ないスペクトル推定法である不偏ケプストラム推定法で抽出する。そして、非周期成分については、ケプストラムの上側包絡の推定に用いるケプストラム推定法を変形して下側包絡を推定するようにし、その下側包絡を非周期成分として抽出する考えである。
【００１１】
図１に、時間領域の音声データｘ（ｎ）の例を示す。横軸は時間[秒]、縦軸は振幅である。音声データｘ（ｎ）は、例えば、サンプリング周波数１６ｋＨｚで離散値化されたディジタル信号である。図１では連続波で示している。
【００１２】
音声データｘ（ｎ）は、その観測上の都合で誤差を含んでいる。ある所定時間内の音声データｘ（ｎ）に含まれる周期成分は、その離散値を、例えば、２５６点集めて１フレームとし、１/２オーバーラップ加算による周波数分析を行い、フレーム単位で８ｋＨｚまでの周波数範囲を１２８個の周波数スペクトルに変換して求めることができる。図１の例では、○の間隔で表される正しい基本周期ｔ０の逆数にほぼ等しい調波構造を有するスペクトルとして得られる。
【００１３】
一方、音声データｘ（ｎ）に含まれる非周期成分は、例えば周期成分に重畳する形で音声データｘ（ｎ）の波形の全体を変動させるランダムな雑音信号として観測されるものと考えられる。図１に示す例では、＊で示す全周波数帯域に概ね一様に含まれる雑音信号が、非周期成分である。
【００１４】
そこで、この発明では、音声データｘ（ｎ）から、確率的な信号についてのＦＦＴの平均値であるピリオドグラムを求め、そのピリオドグラムから対数スペクトルの推定値を凡その周期成分、そのピリオドグラムの下側包絡を凡その非周期成分として求める。そして、その概略的な周期成分と非周期成分の値を、音声の周期性の判定に用いられる周期・非周期成分のパワー比の推定法で求めたパワー比を利用して正確な値に調整するようにしたものである。
【００１５】
図２に、対数スペクトルの推定値と下側包絡の波形例を示す。横軸は周波数[Ｈｚ]、縦軸は対数振幅である。ピリオドグラムから求めた対数スペクトルの推定値が音声データｘ（ｎ）に含まれる周期成分、下側包絡が非周期成分を表す。
【００１６】
凡その周期成分を求める不偏ケプストラム推定法、及び、下側包絡を求めるケプストラム推定法は、従来のＳＴＲＡＩＧＨＴ分析合成法と比較して少ない処理量で済むので、高速且つ高精度に音声データの周期成分と非周期成分を分析することが可能になる。
【実施例１】
【００１７】
図３に、この発明の音声分析装置１００の機能構成例を示す。その動作フローを図４に示す。音声分析装置１００は、ピリオドグラム抽出部１１０と、不偏ケプストラム分析部１２０と、下側包絡推定部１３０と、周期・非周期パワー比推定部１４０と、周期・非周期成分パワー比調整部１５０と、を具備する。音声分析装置１００は、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等で構成されるコンピュータに所定のプログラムが読み込まれて、ＣＰＵがそのプログラムを実行することで実現されるものである。
【００１８】
ピリオドグラム抽出部１１０は、音声データｘ（ｎ）を入力として、当該音声データｘ（ｎ）のある時間窓ｗｐに対するピリオドグラムＰＬ（ω，ｔ）を抽出する（ステップＳ１１０）。時間窓ｗｐは、ある窓長Ｎの時間窓ｗｐ（ｎ）：０≦ｎ≦Ｎであり、実効窓長が基本周波数以上でサイドローブが十分に減衰している、例えばガウス窓やブラクマン窓等の時間窓である。
【００１９】
ピリオドグラムＰＬ（ω，ｔ）は、式（１）で表せる。
【００２０】
【数１】
2014178534.tif 000003
【００２１】
不偏ケプストラム分析部１２０は、ピリオドグラム抽出部１１０で抽出したピリオドグラムＰＬ（ω，ｔ）を入力として、当該ピリオドグラムＰＬ（ω，ｔ）の対数スペクトルの推定値ｆＬ（ω，ｔ）を求める（ステップＳ１２０）。対数ピリオドグラムを式（２）で表すとすると、ケプストラム差分成分Δαｍと線形平滑化スペクトル差分成分ΔｆＬ（ω，ｔ）は、式（３）と（４）で求めることができる。
【００２２】
【数２】
2014178534.tif 000004
【００２３】
ただし、Ｋ＞０，Ｍ＞０である。対数スペクトルの初期値ｆＬ（ω，ｔ）は、例えば対数ピリオドグラムＰＬ（ω，ｔ）の線形平滑化スペクトル（式（６））としても良い。
【００２４】
【数３】
2014178534.tif 000005
【００２５】
これらの式（３）〜（６）の導出については、何れも周知であるのでその説明は省略する。ケプストラム差分成分Δαｍと線形平滑化スペクトル差分成分ΔｆＬ（ω，ｔ）とが収束するまでｆ′Ｌ（ω，ｔ）＝ｆＬ（ω，ｔ）＋ΔｆＬ（ω，ｔ）と更新して対数スペクトルの推定値ｆＬ（ω，ｔ）を求める。
【００２６】
下側包絡推定部１３０は、ピリオドグラム推定部１１０で推定したピリオドグラムＰＬ（ω，ｔ）を入力として、当該ピリオドグラムの下側包絡ｆｂ（ω，ｔ）を式（８）で求める（ステップＳ１３０）。
【００２７】
【数４】
2014178534.tif 000006
【００２８】
εは収束条件である。式（７）は、改良ケプストラム法の上側包絡ｆｕ（ω，ｔ）を求める式のＧ（Ｒ）の定義を変更したものである。
【００２９】
周期・非周期パワー比推定部１４０は、音声データｘ（ｎ）を入力として、当該音声データｘ（ｎ）の時間ｔにおける平均パワーρ（ｔ）に含まれる周期成分パワーρｐ（ｔ）と非周期成分パワーρａ（ｔ）を求め、当該周期成分パワーρｐ（ｔ）と非周期成分パワーρａ（ｔ）のパワー比ＰＡＲｔを求める（ステップＳ１４０）。
【００３０】
音声のスペクトルに含まれる周期成分と非周期成分に関する推定方法については、様々な方法が提案されている。時間ｔにおける平均パワーρ（ｔ）に含まれる周期成分パワーρｐ（ｔ）と非周期成分パワーρａ（ｔ）のパワー比ＰＡＲｔは、例えば次式で求める（参考文献１：Ishizuka, Nakatani “Study of Noise Robust Voice Activity Detection Based on Periodic Component to Aperiodic Component Ratio” ,Proc.SAPA, pp.65-70,2006.）。
【００３１】
【数５】
2014178534.tif 000007
【００３２】
ここでρ（ｔ）は時間ｔにおけるパワースペクトル密度、ｗ（ｎ）は窓関数、Ｄは次数、Ｈは調波数、ｈｍはｍ番目の調波のビンである。また、上式におけるパワースペクトル密度ρ（ｔ）は、次式に示すように窓掛けされた音声データｘ（ｎ）の時間ｔにおけるパワースペクトル密度Ｓｔの平均値に基づいて定義することができる。
【００３３】
【数６】
2014178534.tif 000008
【００３４】
周期・非周期成分パワー比調整部１５０は、周期・非周期パワー比推定部１２０で求めたパワー比ＰＡＲｔと、不偏ケプストラム分析部１３０で求めた対数スペクトルの推定値ｆＬ（ω，ｔ）と、下側包絡推定部で求めた下側包絡ｆｂ（ω，ｔ）と、を入力として音声データｘ（ｎ）の周期成分ｆｐ（ω，ｔ）と非周期成分ｆａ（ω，ｔ）を求める（ステップＳ１５０）。周期・非周期成分パワー比調整部１５０は、まず、対数スペクトルの推定値ｆＬ（ω，ｔ）と下側包絡推定部で求めた下側包絡ｆｂ（ω，ｔ）とから、平均パワー比ＰＲｔを次式で求める。
【００３５】
【数７】
2014178534.tif 000009
【００３６】
この平均パワー比ＰＲｔを、パワー比ＰＡＲｔで正規化した値に下側包絡ｆｂ（ω，ｔ）を乗じることで非周期成分ｆａ（ω，ｔ）を求める（式（１５））。
【００３７】
【数８】
2014178534.tif 000010
【００３８】
ここでκは０以上の調整係数である。
【００３９】
非周期成分ｆａ（ω，ｔ）にパワー比ＰＡＲｔを乗じることで周期成分ｆｐ（ω，ｔ）を求めることができる（式（１６））。
【００４０】
【数９】
2014178534.tif 000011
【００４１】
このように、凡その周期成分である対数スペクトルの推定値ｆＬ（ω，ｔ）と、凡その非周期成分である下側包絡ｆｂ（ω，ｔ）を、周期・非周期パワー比推定部１２０で求めたパワー比ＰＡＲｔの値を用いて正規化することで、周期成分ｆｐ（ω，ｔ）と非周期成分ｆａ（ω，ｔ）の精度を高めることができる。
【実施例２】
【００４２】
図５に、この発明の音声分析装置２００の機能構成例を示す。その動作フローを図６に示す。音声分析装置２００は、上記した音声分析装置１００（図３）に対して、基本周期抽出部２１０とピリオドグラム抽出部２２０を備える点で異なる。
【００４３】
ピリオドグラム抽出部２２０は、相補的時間窓ｗｃ（ｎ）を用いることで基本周波数の時間変動の影響を取り除いたピリオドグラムＰ（ω、ｔ）の推定を行うようにしたものである。相補的時間窓ｗｃ（ｎ）は、ピリオドグラムを推定する時間区間における音声データｘ（ｎ）の基本周期をｔ０とすると次式で定義される。
【００４４】
【数１０】
2014178534.tif 000012
【００４５】
基本周期ｔ０は、音声データｘ（ｎ）を入力とする基本周期抽出部２１０で抽出する（ステップＳ２１０）。基本周期ｔ０の抽出は、例えば、非特許文献１に記載された周知の方法で行う。
【００４６】
時間軸方向での周期的変動の無いピリオドグラムＰ（ω、ｔ）は、時間方向に伸張した時間窓ｗｐで得られたピリオドグラムＰＬ（ω，ｔ）（式（１））と、その相補的なピリオドグラムＰｃ（ω，ｔ）（式（１８））との加重和（式（１９））として求める（参考文献２：河原英紀、勝瀬郁代、東山恵祐、「音声分析・変換・合成方法STRAIGHT-TEMPOにおける相補的な時間窓の利用について」信学技報TECHNICAL REPORT OF IEICE.SP97-32 1997-07.）。
【００４７】
【数１１】
2014178534.tif 000013
【００４８】
ここでξは、ξ＞０の混合係数である。
【００４９】
時間軸方向での周期的変動の無いピリオドグラムＰ（ω、ｔ）を用いることで、位相干渉の影響を受けない音声の安定な短時間スペクトルを求めることができる。そのピリオドグラムＰ（ω、ｔ）から求める周期成分ｆｐ（ω，ｔ）と非周期成分ｆａ（ω，ｔ）は、音声分析装置１００で求めた値よりも精度の良い値にすることができる。また、不偏ケプストラム推定部１２０と下側包絡推定部１３０での繰り返し演算における収束が早くなり、分析速度が高速化する効果も奏する。
〔変形例１〕
音声分析装置２００は、より高い精度で周期成分ｆｐ（ω，ｔ）と非周期成分ｆａ（ω，ｔ）の分析ができるように変形することが可能である。変形した音声分析装置２００′を図５に示す。
【００５０】
音声分析装置２００′は、音声分析装置２００に対して、基本周期抽出部２１０′と周期・非周期成分パワー比調整部１５０′の構成が異なる。基本周期抽出部２１０′は、音声データｘ（ｎ）の有声部と無声部を検出する検出機能を更に備え、有声/無声情報（Ｖ/ＵＶ）を周期・非周期成分パワー比調整部１５０′に出力する点で、基本周期抽出部２１０と異なる。
【００５１】
また、周期・非周期成分パワー比調整部１５０′は、有声/無声情報に基づいて調整係数κ（式（１５））を切り替えて周期成分ｆｐ（ω，ｔ）と非周期成分ｆａ（ω，ｔ）を求める点で、周期・非周期成分パワー比調整部１５０と異なる。調整係数κは、有声部では例えばκ＝０．４〜０．５、無声部では例えばκ＝０．８〜０．９、として切り替えられる。
【００５２】
このように調整係数κを切り替えることで、無声音において不偏ケプストラム推定による周期成分を大きく見積もってしまう課題を防止することができる。また、有声音において下側包絡による非周期成分を過剰に推定してしまう課題を防止することができる。その結果、周期成分ｆｐ（ω，ｔ）と非周期成分ｆａ（ω，ｔ）の精度をより高めることが可能である。なお、有声部と無声部の検出は、例えば非特許文献１に記載されている従来技術で実現することができる。
【００５３】
以上説明したように、音声分析装置１００は、音声データの周期成分については従来のＳＴＲＡＩＧＨＴ分析合成法と比較して高精度且つ処理量の少ないスペクトル推定法である「不偏ケプストラム推定法」で抽出すると共に、非周期成分についてはスペクトルの上側包絡の推定に適した改良ケプストラム法を下側包絡の推定に適用して非周期成分として抽出するので、少ない処理量で周期成分と非周期成分の周波数特性の高精度な分析を可能にする。
【００５４】
また、この発明の音声分析装置２００は、音声からある時間単位を切り出す窓関数としてその時間単位における音声基本周期に基づく相補的時間窓を用いることで基本周期の時間変動に伴う影響を除去した安定したピリオドグラムの推定が可能であり、そのピリオドグラムから求める周期成分と非周期成分の精度をより高めることができる。
【００５５】
上記装置における処理手段をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、各装置における処理手段がコンピュータ上で実現される。
【００５６】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記録装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【００５７】
また、各手段は、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより構成することにしてもよいし、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【図１】
2014178534.tif 000018
【図２】
2014178534.tif 000019
【図３】
2014178534.tif 000020
【図４】
2014178534.tif 000021
【図５】
2014178534.tif 000022
【図６】
2014178534.tif 000023