(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ａ．一定時間長の音声信号からこの音声信号に含まれる周波数スペクトルを分析し算出するスペクトル算出処理と、
Ｂ．このスペクトル算出処理により算出したスペクトルに対し、スペクトル強度の大きい値程より強調する第１非線形変換処理と、
Ｃ．この第１非線形変換処理が施されたスペクトルに対し周波数軸上で線形の平滑化フィルタリングを施す平滑化第１線形フィルタリング処理と、
Ｄ．上記第１非線形変換処理で施された非線形変換を打ち消すための非線形変換処理を施す第２非線形変換処理と、
Ｅ．上記平滑化第１線形フィルタリング処理で施された平滑化フィルタリング特性を打ち消すための逆フィルタリング処理を施す第２線形フィルタリング処理と、
を実行することを特徴とする音声スペクトル改善方法。
【請求項２】
請求項１記載の音声スペクトル改善方法において、上記スペクトル算出処理は高速フーリエ変換、線形予測分析、バンドパスフィルタの何れかにより実行することを特徴とする音声スペクトル改善方法。
【請求項３】
請求項１記載の音声スペクトル改善方法において、上記第１非線形変換処理は１以上の実数による冪乗を実行し、第２非線形変換処理は１以下の実数による冪乗を実行することを特徴とする音声スペクトル改善方法。
【請求項４】
請求項１記載の音声スペクトル改善方法において、上記第２非線形変換処理は上記第１非線形変換処理の近似的逆変換であることを特徴とする音声スペクトル改善方法。
【請求項５】
請求項１記載のスペクトル改善方法において、上記第２線形フィルタリング処理が上記平滑化第１線形フィルタリング処理の近似的逆フィルタリング処理であることを特徴とする音声スペクトル改善方法。
【請求項６】
Ａ．一定時間長の音声信号からその区間のスペクトルを算出するスペクトル算出手段と、
Ｂ．上記スペクトル算出手段が算出したスペクトルの強度を大きい値程より強調する非線形変換処理を施す第１非線形変換処理手段と、
Ｃ．この第１非線形変換処理手段が非線形変換処理したスペクトルに対し、周波数軸上で線形の平滑化フィルタリングを施す平滑化第１線形フィルタリング処理手段と、
Ｄ．上記第１非線形変換処理手段が施した非線形変換特性を打ち消すための非線形変換処理を施す第２非線形変換処理手段と、
Ｅ．上記平滑化第１線形フィルタリング手段が施した平滑化フィルタリング特性を打ち消すための逆フィルタリング処理を施す第２線形フィルタリング処理手段と、
によって構成したことを特徴とする音声スペクトル改善装置。
【請求項７】
Ａ．一定時間長の音声信号からその区間のスペクトルを算出するスペクトル算出プログラムと、
Ｂ．このスペクトル算出プログラムが算出したスペクトルの強度を、大きい値程より強調する非線形変換処理を施す第１非線形変換プログラムと、
Ｃ．この第１非線形変換プログラムが非線形変換処理したスペクトルに対して周波数軸上で線形の平滑化フィルタリングを施す平滑化第１線形フィルタリングプログラムと、
Ｄ．上記第１非線形変換プログラムが施した非線形変換を打ち消すための非線形変換処理を施す第２非線形変換プログラムと、
Ｅ．上記平滑化第１線形フィルタリングプログラムが施した平滑化フィルタリング特性を打ち消すための逆フィルタリング処理を施す第２線形フィルタリングプログラムと、
によって構成される音声スペクトル改善プログラム。
【請求項８】
Ａ．一定時間長の音声信号からその区間のスペクトルを算出するスペクトル算出プログラムと、
Ｂ．このスペクトル算出プログラムが算出したスペクトルの強度を、大きい値程より強調する非線形変換処理を施す第１非線形変換プログラムと、
Ｃ．この第１非線形変換用プログラムが非線形変換処理したスペクトルに対して周波数軸上で線形の平滑化フィルタリングを施す平滑化第１線形フィルタリングプログラムと、
Ｄ．上記第１非線形変換プログラムが施した非線形変換特性を打ち消すための非線形変換処理を施す第２非線形変換プログラムと、
Ｅ．上記平滑化第１線形フィルタリングプログラムが施した平滑化フィルタリング特性を打ち消すための逆フィルタリング処理を施す第２線形フィルタリングプログラムと、
を記憶した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は例えば音声認識のために音声スペクトルを求める技術に関し、特に雑音に強い音声認識を行なうことができる音声スペクトル改善方法及びこの改善方法を用いた音声スペクトル改善装置、この装置を構成するプログラム、このプログラムを記憶した記憶媒体を提案するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、音声認識においては音の特徴を表わすのにスペクトル包絡が用いられている。［例えば、古井貞煕、ディジタル音声処理、東海大学出版会、１９８５］音声認識にスペクトル包絡を用いた場合、音声スペクトルには調波構造があり、高調波が存在する周波数には音声のエネルギーが集中しているので信号対雑音の比（ＳＮＲ）は高い。従って、高調波が存在する周波数帯域だけを用いて音声認識を行なう限りにあっては高い認識率を得ることができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
然し乍ら従来は音声スペクトルの調波構造を無視して平滑化されたスペクトルを用いていたので信号対雑音の比（ＳＮＲ）が高い部分も低い部分も平均化されてスペクトルが推定されてしまうため、雑音の影響を受け易くなり認識率が低下する欠点がある。
この欠点を解消する方法としては例えば音声が調波成分に集中しており、集中している帯域が全周波数帯域の半分だったとすると、その部分だけを用いれば、実質的に雑音を半分に減らすことができる。
【０００４】
然し乍らこの方法を採るためには音声が集中している調波成分の帯域を特定しなければならないことから、この特定がむずかしく実現は困難である。
また、他の方法としてマスキングを用いて音声エネルギーの弱い部分を覆い隠す方法［松尾秀之、宇佐川毅、江端正直、マスキング効果を用いた騒音下での音声パラメータの抽出、日本音響学会講演論文集、Ｖｏｌ．Ｉ，ｐｐ．６７−６８，１９９２−１０］もあるが、マスキングの及ぶ範囲が三角形状のため、音声のレベルが弱い周波数では、音声のレベルが強い周波数から離れていたとしても強い周波数の影響を広く受けてしまうため、音声の特徴が隠されてしまう欠点があった。
【０００５】
音声の周波数帯域と雑音の周波数帯域が違えば、音声波形に対するフィルタを用いて雑音を抑制することが可能であるが、音声の周波数帯域と雑音の周波数帯域が重なっている場合にはこのようなフィルタの効果を得ることはできない。
この発明の目的は音声の周波数帯域と雑音の帯域が重なっている場合でも優れた認識率の向上を達することができるスペクトル改善方法を提案するものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
この発明の請求項１では、一定時間長の音声信号からこの音声信号に含まれる周波数スペクトルを分析し算出するスペクトル算出処理と、
このスペクトル算出処理により算出したスペクトルに対し、スペクトル強度の大きい値程より強調する第１非線形変換処理と、
この第１非線形変換処理が施されたスペクトルに対し周波数軸上で線形の平滑化フィルタリングを施す平滑化第１線形フィルタリング処理と、
第１非線形変換処理で施された非線形変換を打ち消すための非線形変換処理を施す第２非線形変換処理と、
平滑化第１線形フィルタリング処理で施された平滑化フィルタリング特性を打ち消すための逆フィルタリング処理を施す第２線形フィルタリング処理と、
を実行する音声スペクトル改善方法を提案する。
【０００７】
この発明の請求項２では請求項１記載の音声スペクトル改善方法において、スペクトル算出処理は高速フーリエ変換、線形予測分析、バンドパスフィルタの何れかにより実行する音声スペクトル改善方法を提案する。
この発明の請求項３では請求項１記載の音声スペクトル改善方法において、第１非線形変換処理は１以上の実数による冪乗を実行し、第２非線形変換処理は１以下の実数による冪乗を実行する音声スペクトル改善方法を提案する。
この発明の請求項４では請求項１記載の音声スペクトル改善方法において、第２非線形変換処理は第１非線形変換処理の近似的逆変換であるとする音声スペクトル改善方法を提案する。
【０００８】
この発明の請求項５では請求項１記載のスペクトル改善方法において、第２線形フィルタリング処理が平滑化第１線形フィルタリング処理の近似的逆フィルタリング処理であるとする音声スペクトル改善方法を提案する。
この発明の請求項６では一定時間長の音声信号からその区間のスペクトルを算出するスペクトル算出手段と、
このスペクトル算出手段が算出したスペクトルの強度を大きい値程より強調する非線形変換処理を施す第１非線形変換処理手段と、
この第１非線形変換処理手段が非線形変換処理したスペクトルに対し、周波数軸上で線形の平滑化フィルタリングを施す平滑化第１線形フィルタリング処理手段と、
第１非線形変換処理手段が施した非線形変換特性を打ち消すための非線形変換処理を施す第２非線形変換処理手段と、
平滑化第１線形フィルタリング処理手段が施した平滑化フィルタリング特性を打ち消すための逆フィルタリング処理を施す第２線形フィルタリング処理手段と、
によって構成した音声スペクトル改善装置を提案する。
【０００９】
この発明の請求項７では一定時間長の音声信号からその区間のスペクトルを算出するスペクトル算出プログラムと、
このスペクトル算出プログラムが算出したスペクトルの強度を、大きい値程より強調する非線形変換処理を施す第１非線形変換プログラムと、
この第１非線形変換プログラムが非線形変換処理したスペクトルに対して周波数軸上で線形の平滑化フィルタリングを施す平滑化第１線形フィルタリングプログラムと、
第１非線形変換プログラムが施した非線形変換を打ち消すための非線形変換処理を施す第２非線形変換プログラムと、
平滑化第１線形フィルタリングプログラムが施した平滑化フィルタリング特性を打ち消すための逆フィルタリング処理を施す第２線形フィルタリングプログラムと、
によって構成した音声スペクトル改善用プログラムを提案する。
【００１０】
この発明の請求項８では一定時間長の音声信号からその区間のスペクトルを算出するスペクトル算出プログラムと、
このスペクトル算出プログラムが算出したスペクトルの強度を、大きい値程より強調する非線形変換処理を施す第１非線形変換プログラムと、
この第１非線形変換プログラムが非線形変換処理したスペクトルに対して周波数軸上で線形の平滑化フィルタリングを施す平滑化第１線形フィルタリングプログラムと、
第１非線形変換プログラムが施した非線形変換特性を打ち消すための非線形変換処理を施す第２非線形変換プログラムと、
平滑化第１線形フィルタリングプログラムが施した平滑化フィルタリング特性を打ち消すための逆フィルタリング処理を施す第２線形フィルタリングプログラムと、
を記憶した記憶媒体を提案する。
作用
有声部分の音声スペクトルは基本周波数の整数倍の周波数（高調波の周波数）にエネルギーが集中している。これらをここでは調波成分と呼ぶ。調波成分においては、音声に雑音が混入していても、信号対雑音比（Ｓ／Ｎ比）が高いと考えられる。このような成分を用いて調波成分以外のＳ／Ｎ比が低い成分を抑制すれば、雑音に強いスペクトル推定ができると考えられる。
【００１１】
この発明では雑音が重畳された音声のスペクトルが、スペクトル算出処理により調波構造がわかる周波数分解能で得られているとする。このスペクトルを第１非線形処理により１より大きい実数で冪乗すると、エネルギーの強い部分が強調され調波成分が強調される。これに平滑化第１線形フィルタリング処理により平滑化フィルタリング処理を施すとエネルギーが強い部分のインパルスレスポンスがエネルギーの弱い、音声の調波成分以外の部分、すなわち谷の部分に強調されて重畳される。これにより、谷部分では雑音成分の比率は非常に小さくなる。
【００１２】
次に、第２非線形変換処理により冪乗の逆変換を行なうと、スペクトルの谷部分では雑音の比率が極めて小さくなる。ここで更に、逆平滑化第２線形フィルタリング処理により平滑化第１線形フィルタリングの逆フィルタを施せば、平滑化第１線形フィルタリング処理により重畳された調波成分のインパルスレスポンスの影響を取り除くことができ、スペクトルの谷部分で雑音を抑制したスペクトルが得られる。
周波数ωの関数として表されるスペクトルをＳ（ω）、第１非線形変換処理で用いる冪指数をη（η＞１）、周波数の関数として表されるスペクトル平滑化フィルタリング処理のインパルスレスポンスをｈ（λ）とすると、平滑化第１線形フィルタリング処理により得られるスペクトルＰ（ω）は、
【００１３】
【数１】
0003586205.tif 000002
【００１４】
により表される。第１非線形変換処理の冪指数ηが１の時には、式（１）は通常のスペクトル上の線形フィルタを表す。ηが大きくなれば、エネルギの強い部分がより強調されたスペクトルに対して平滑化第１線形フィルタリング処理が行なわれる。
式（１）の演算においては、スペクトルＳ（ω）は正値でなくてはならない。スペクトルを求めるには各種のスペクトル算出方法例えば高速フーリエ変換、線形予測分析或はバンドパスフィルタを用いることができる。高速フーリエ変換或は線形予測分析により求まるパワースペクトルのゲイン成分は正値であるのでそのまま使用することができる。また、対数スペクトルも、ｌｏｇ（Ｓ（ω）＋１）を用いれば、正値の近似的対数スペクトルとして求めることができる。
【００１５】
また、第１非線形処理で用いる冪指数η、および、平滑化第１線形フィルタリング処理に用いるインパルスレスポンスｈ（λ）としては、
η＝５                                                （２）
ｈ（λ）＝０．５＋０．５  ｃｏｓ（４０λ）（−π／４０＜λ＜π／４０）          （３）
を用いることができる。平滑化第１線形フィルタリング処理とはハニング窓と呼ばれているものである。スペクトルの帯域は０からπに正規化されているので、このハニングウインドウの長さは全周波数帯域の１／２０である。
【００１６】
以上の操作により処理されたスペクトルは強度スケール、周波数分解能共に変化している。そこで、第１非線形変換処理の逆変換と平滑化第１線形フィルタリング処理の逆フィルタを第２の処理により施して元の関数に近い強度のスケーリングと周波数分解能に戻す。しかし、第２の処理は必ずしも第１の処理の正確な逆変換になっている必要はなく近似的で良い。第２非線形変換処理に用いる冪指数をζ、第２線形フィルタリング処理（高域強調フィルタとなっている）のインパルスレスポンスをｇ（λ）とすると、フィルタリング後のスペクトルＱ（ω）は
【００１７】
【数２】
0003586205.tif 000003
【００１８】
により与えられる。ζ＝１／ηで、ｈ（λ）、ｇ（λ）が共にデルタ関数の場合、または、ζ＝η＝１で、ｇ（λ）がｈ（λ）の逆フィルタになっている場合にはＱ（ω）＝Ｓ（ω）となる。
以上のアルゴリズムをまとめると図１に示す如くなる。ステップ１１は音声スペクトルの算出処理過程を示す。ステップ１２は冪乗による第１非線形変換処理、ステップ１３は平滑化第１線形フィルタリング処理、ステップ１４は冪乗による第２非線形変換処理、ステップ１５は逆平滑化第２線形フィルタリング処理、ステップ１６は結果出力を示す。
【００１９】
第２非線形変換処理に用いる冪指数ζ、第２線形フィルタリング処理に用いる逆フィルタ特性ｇ（λ）としては、以下が使用できる。
0003586205.tif 000004
αは逆フィルタにおいて元の成分を残す比率とハニング窓関数の積分値を１に正規化する係数の積を表す。
【００２０】
【発明の実施の形態】
図１にこの発明によるスペクトル改善装置の一実施例を示す。図中２０はこの発明によるスペクトル改善装置の全体を示す。この発明によるスペクトル改善装置２０はスペクトル算出手段２１と、第１非線形変換処理手段２２と、平滑化第１線形フィルタリング処理手段２３と、第２非線形変換処理手段２４と、逆平滑化第２線形フィルタリング処理手段２５とによって構成される。
スペクトル算出手段２１は連続的な音声信号から一定区間切り出す音声波形切出手段２１Ａと、この音声波形切出手段２１Ａで切り出した音声波形を高速フーリエ変換する高速フーリエ変換手段２１Ｂと、高速フーリエ変換手段２１Ｂでフーリエ変換した結果からスペクトルを算出する演算手段２１Ｃとによって構成される。
【００２１】
音声波形切出手段２１Ａは連続的な音声信号から例えば３０ｍｓ程度の音声を切り出す。この切り出された音声は例えば１１０２５Ｈｚのサンプリングレートでサンプリングされデジタル信号に変換される。
ＡＤ変換された音声信号は高速フーリエ変換手段２１Ｂで例えば１０２４ポイントの高速フーリエ変換され周波数分析される。
演算手段２１Ｃは高速フーリエ変換手段２１Ｂの高速フーリエ変換結果を演算処理し、入力信号に含まれる周波数成分のスペクトルを算出し、そのスペクトルをスペクトル算出手段２１の算出結果として出力する。
【００２２】
スペクトルは例えば５１２点のデータにより表現される。
第１非線形変換処理手段２２はスペクトル算出手段２１が出力したスペクトルに対して第１非線形変換処理を施す。ここでは例えばスペクトルを５乗する。
第１非線形変換処理手段２２で冪乗されたスペクトルは平滑化第１線形フィルタリング処理手段２３で平滑化フィルタリング処理が施される。平滑化第１線形フィルタリング処理手段２３はコンボリューション部２３Ａと平滑化フィルタリング特性生成手段（ハニング窓生成手段）２３Ｂとによって構成される。
【００２３】
コンボリューション部２３Ａは冪乗されて入力されたスペクトルと平滑化フィルタリング特性生成手段２３Ｂで生成したフィルタ特性のコンボリューション（重畳積分）を行なう。
平滑化フィルタリング特性生成手段２３Ｂでは例えばハニングウインドウの形状をした長さ２６（５１２／２０）ポイントの平滑化フィルタリング特性を生成する。
第２非線形変換処理手段２４は第１平滑化フィルタリング処理手段２３でコンボリューションされたスペクトルを例えば１／５乗し、第２非線形処理を施す。
【００２４】
逆平滑化第２線形フィルタリング処理手段２５は平滑化第１線形フィルタリング処理手段２３と同様にコンボリューション部２５Ａと、逆平滑化フィルタリング特性生成手段２５Ｂとによって構成される。この逆平滑化フィルタリング特性生成手段２５Ｂが生成するフィルタリング特性は平滑化第１線形フィルタリング処理手段２３を構成する平滑化フィルタリング特性生成手段２３Ｂが生成するフィルタ特性の逆特性を生成する。その一例としては周辺が幅１０３（５１２／５）のハニングウインドウに負の符号を付し、その和を例えば−０．３に正規化すると共に中央部のみに１を加えたものを用意する。
【００２５】
この用意した逆フィルタ特性をコンボリューション部２５Ａで第２非線形変換処理手段２４から与えられるスペクトルとコンボリューション演算し、その演算結果をスペクトル改善装置２０の改善されたスペクトル出力として外部に送出する。
【００２６】
【発明の効果】
以上説明したようにこの発明によれば第１非線形変換処理と、平滑化第１線形フィルタリング処理と、第２非線形処理と、逆平滑化第２線形フィルタリング処理の組合せによりスペクトルに含まれる雑音を抑制することができる。特にこの発明によれば全ての周波数帯域にわたって均一に雑音を抑制することができる効果が得られる。
また、この発明によるスペクトル改善方法及び装置によれば入力された音声スペクトルの包絡の形状が保持された状態で出力することができる。
【００２７】
図３は入力音声スペクトルモデル、図４は改善されたスペクトルモデルを示す。図２及び図３において、横軸は０から１に正規化された周波数、縦軸は各周波数成分の強さを表す。図２に示す入力スペクトルでは音声の谷の部分には各高調波に比例した調波性の雑音が加わっている。図３に示す改善後のスペクトルでは目的信号の調波成分の比率はほぼ元と同じレベルに保たれ、かつ、調波成分の間にあった雑音が抑制されていることがわかる。更に、入力されたスペクトルと改善後のスペクトルの包絡の形状が一致していることがわかる。
【００２８】
以上のように、信号対雑音比が高く、雑音の影響を受けにくいスペクトルの調波成分により、調波成分の間の雑音成分を抑制できるので、平均的に雑音の少ない、音声スペクトルを得ることができる。このような音声スペクトルを用いることにより音声認識率を向上することができる。
尚、図２に示したこの発明によるスペクトル改善装置２０の各部の構成はコンピュータ上で動作するプログラムによって構成することができる。これらのプログラムは磁気ディスク、半導体メモリ等の記憶媒体に記録されて流通するか或は通信網を通じて流通し販売される。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明によるスペクトル改善方法を説明するためのフローチャート。
【図２】この発明によるスペクトル改善装置の一実施例を説明するためのブロック図。
【図３】この発明によるスペクトル改善装置に入力される音声スペクトルの一例を示すグラフ。
【図４】この発明によるスペクトル改善装置で改善された音声スペクトルの一例を示すグラフ。
【符号の説明】
１１    スペクトル算出処理ステップ
１２    第１非線形変換処理ステップ
１３    平滑化第１線形フィルタリング処理ステップ
１４    第２非線形変換処理ステップ
１５    逆平滑化第２線形フィルタリング処理ステップ
１６    出力ステップ
２０    スペクトル改善装置
２１    スペクトル算出手段
２２    第１非線形変換処理手段
２３    平滑化第１線形フィルタリング処理手段
２４    第２非線形変換処理手段
２５    逆平滑化第２線形フィルタリング処理手段
【図１】
0003586205.tif 000005
【図２】
0003586205.tif 000006
【図３】
0003586205.tif 000007
【図４】
0003586205.tif 000008