(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ａ、音響信号をフレーム毎に分析し、特徴パラメータを算出するパラメータ算出処理と、
Ｂ、このパラメータ算出処理で得られた各フレーム毎の特徴パラメータを少なくとも２以上のフレームに跨って回帰分析し、特徴パラメータの２次以内の回帰係数のエネルギーの総和を算出する変化率算出処理と、
Ｃ、時間的変化率算出処理により算出された特徴パラメータの２次以内の回帰係数のエネルギーの総和をあらかじめ設定したしきい値と比較し、その比較結果により入力信号の種類を分析する分析処理と、
を含むことを特徴とする音響信号分析方法。
【請求項２】
請求項１記載の音響信号分析方法において、上記音響信号の分析は線形予測分析であり、上記特徴パラメータはフレーム毎のエネルギー、線形予測ケプストラム係数、線スペクトル対パラメータ、周波数領域の伸縮による変形を行った線形予測ケプストラム係数の何れか一つで実行することを特徴とする音響信号分析方法。
【請求項３】
Ａ、音響信号をフレーム毎に分析して特徴パラメータを算出するパラメータ算出手段と、
Ｂ、このパラメータ算出手段が算出した各フレーム毎の特徴パラメータを少なくとも２以上のフレームに跨って回帰分析し、特徴パラメータの２次以内の回帰係数のエネルギーの総和を算出する変化率算出手段と、
Ｃ、この変化率算出処理により算出された特徴パラメータの２次以内の回帰係数のエネルギーの総和に適応して入力信号の分析を実行する信号分析手段と、
によって構成したことを特徴とする音響信号分析装置。
【請求項４】
Ａ、音響信号をフレーム毎に分析し、特徴パラメータを算出するパラメータ算出プログラムと、
Ｂ、このパラメータ算出プログラムが算出した各フレーム毎の特徴パラメータを少なくとも２以上のフレームに跨って回帰分析し、フレーム間の特徴パラメータの２次以内の回帰係数のエネルギーの総和を算出する変化率算出プログラムと、
Ｃ、この変化率算出プログラムにより算出した特徴パラメータの２次以内の回帰係数のエネルギーの総和に適応させた信号分析プログラムと、
によって構成される音響信号分析プログラム。
【請求項５】
Ａ、音響信号をフレーム毎に分析し、特徴パラメータを算出するパラメータ算出プログラムと、
Ｂ、このパラメータ算出プログラムが算出した各フレーム毎の特徴パラメータを少なくとも２以上のフレームに跨って回帰分析し、特徴パラメータの２次以内の回帰係数のエネルギーの総和を算出する変化率算出プログラムと、
Ｃ、この変化率算出プログラムにより算出した特徴パラメータの２次以内の回帰係数のエネルギーの総和に適応させた分析処理を実行する分析処理プログラムと、
によって構成された音響信号分析プログラムを記憶したコンピュータが読取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明はディジタル音響信号を処理する方法で、例えば音声信号かそれ以外の信号かを分析することに利用することができる音響信号分析方法及びこの方法を用いて動作する装置、この装置を構成するためのコンピュータプログラム及びこれを記憶した記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、音声が存在する区間と無音の区間を判別する技術や、音声認識の技術ではスペクトル包絡パラメータ、特にＬＰＣケプストラムの時間変化率を使った特徴パラメータの抽出や音素の境界を判別する技術がよく使われている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
音声或いは音楽などを含む一般の音響信号のうち、例えば音声信号を自動的に判別したり、或いは音声信号らしさを自動的に推定することができるとその後の処理が適応して制御できることになるため、各信号に適した処理を行うことができる。
この発明の目的は、音声或いは音楽などを含む一般の音響信号の予め設定した特定の信号か、それ以外の信号かを自動的に分析することができる音響信号分析方法及びこの分析方法を用いた装置を提案しようとするものである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
この発明の請求項１では分析すべき信号の特徴パラメータを求めると共に、この特徴パラメータの時間的変化率を算出し、この算出された特徴パラメータの時間的変化率に応じて信号の分析処理を行う音響信号分析方法を提案する。
音響信号をフレーム毎に分析し、特徴パラメータを算出するパラメータ算出処理と、
このパラメータ算出処理で得られた各フレーム毎の特徴パラメータを少なくとも２以上のフレームに跨って回帰分析し、特徴パラメータの時間的変化率を算出する変化率算出処理と、
この変化率算出処理により算出された特徴パラメータの時間的変化率に適応した分析処理と、
を含む音響信号分析方法を提案する。
【０００５】
分析処理は時間的変化率算出処理により算出された特徴パラメータの時間的変化率をあらかじめ設定したしきい値と比較し、その比較結果により入力信号の種類を分析する分析処理とする音響信号分析方法を提案する。
この発明の請求項２では請求項１記載の音響信号分析方法において、音響信号の分析は線形予測分析であり、特徴パラメータはフレーム毎のエネルギー、線形予測ケプストラム係数、線スペクトル対パラメータ、周波数領域の伸縮による変形を行った線形予測ケプストラム係数の何れか一つで実行する音響信号分析方法を提案する。
【０００６】
この発明の請求項３では音響信号をフレーム毎に分析して特徴パラメータを算出するパラメータ算出手段と、
このパラメータ算出手段が算出した各フレーム毎の特徴パラメータを少なくとも２以上のフレームに跨って回帰分析し、特徴パラメータの時間的変化率を算出する変化率算出手段と、
この変化率算出処理により算出された特徴パラメータの時間的変化率に適応して入力信号の分析を実行する信号分析手段と、
によって構成した音響信号分析装置を提案する。
【０００７】
この発明の請求項４では音響信号をフレーム毎に分析し、特徴パラメータを算出するパラメータ算出プログラムと、
このパラメータ算出プログラムが算出した各フレーム毎の特徴パラメータを少なくとも２以上のフレームに跨って回帰分析し、フレーム間の変化率を算出する変化率算出プログラムと、
この変化率算出プログラムにより算出した特徴パラメータの時間的変化率に適応させた信号分析プログラムと、
によって構成される音響信号分析プログラムを提案する。
【０００８】
この発明の請求項５では音響信号をフレーム毎に分析し、特徴パラメータを算出するパラメータ算出プログラムと、
このパラメータ算出プログラムが算出した各フレーム毎の特徴パラメータを少なくとも２以上のフレームに跨って回帰分析し、特徴パラメータの時間的変化率を算出する変化率算出プログラムと、
この変化率算出プログラムにより算出した特徴パラメータの時間的変化率に適応させた分析処理を実行する分析処理プログラムと、
によって構成された音響信号分析プログラムを記憶したコンピュータが読取り可能な記憶媒体を提案する。
【０００９】
作用
この発明による音響信号分析方法及び音響信号分析装置によれば、分析すべき入力信号の特徴パラメータを求めると共に、この特徴パラメータの時間的変化率を算出して、この特徴パラメータの時間的変化率の値から、信号の種類が例えば音声信号であるか、音楽信号であるか、或いはその中間的な音の信号であるかを分析する方法を採ったから、信頼性よく分析処理することができる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
図１にこの発明による音響信号分析装置１０にその利用形態の一例を示す。この例では入力信号Ｓを音響信号分析装置１０に入力することにより、この入力信号の種類を例えば音声信号であるか、音楽信号であるか、或いはその中間の音の信号であるかを分析し、その分析結果に適応して、信号処理手段２０は音響信号の分析結果に適応した信号処理を行う構成とした例を示す。
音響信号分析装置１０では入力信号Ｓの特徴パラメータを求め、この特徴パラメータの時間的変化率を算出し、この時間的変化率の値に応じて入力信号の種類を判別する。つまり、特徴パラメータの時間的変化率が大きいほど音声信号らしさが強く、特徴パラメータの時間的変化率が小さいほど音楽信号らしさが強いと判定することができる。
【００１１】
このように、入力信号Ｓの種類を特定することにより、その判定結果を利用することにより、次の処理ステップではそれぞれの信号に適した処理を行うことができる。
入力信号Ｓの種類を判別する具体的な方法を以下に説明する。この発明では、音声信号をフレームごとに分析し、特徴パラメータを算出する。この特徴パラメータを少なくとも２以上のフレームに跨って回帰分析し、フレーム間の変化率を算出する。
【００１２】
特徴パラメータとしては、例えばＬＰＣ（線形予測）ケプストラム係数を適用することができる。図２に線形予測ケプストラム係数を適応した場合の音響信号分析装置１０の一例を示す。線形予測ケプストラム係数は先ず線形予測係数算出手段１１が音響信号からフレーム毎にＰ次の線形予測係数を求める。この線形予測係数から特徴パラメータ算出手段１２は一般的には２Ｐ次の線形予測ケプストラム係数ｙｊ，ｉを求める。尚、音響信号から線形予測係数を求める方法及び線形予測係数から線形予測ケプストラム係数を求める方法は既によく知られており、例えば「守谷健弘著、音声符号化、電子情報通信学会編、２章」を参照。
【００１３】
時間軸の複数のフレームにわたってケプストラム係数を求めた後で、変化率算出手段１３Ａ、１３Ｂ…１３ｎはある次数ｊの係数についてその時間軸（フレーム番号の増加）に沿った変化の傾向（時間変化率）を例えば回帰直線の傾きから求める。この時間変化率を求める処理をここでは変化率算出処理と称することにする。０からｍ−１フレームの回帰係数は直線と実際の係数の２乗誤差の最小化から求める。尚、分析による遅延が許されない場合には現在のフレームをｍとする。つまり、過去のフレーム０〜ｍ−１のフレームだけから分析する。遅延が許される場合には現在のフレーム（符号化の対象とするフレーム）をｍ／２とすることができる
実測値ｙを近似するため、ａ，ｂをパラメータとする回帰直線を
ｙ＾＝ａｘ＋ｂ                          （１）
とすると
【００１４】
【数１】
0003584001.tif 000002
【００１５】
から｜Ｅ｜２を最小とするａ，ｂを連立方程式から求める。実際は次の連立方程式の解となる。
【００１６】
【数２】
0003584001.tif 000003
【００１７】
この処理を複数の次数ｊで計算し、判定手段１４はａｊのエネルギーの総和Ａ（Ａ＝Σａｊ２）またはＡを時間方向又は振幅方向で正規化した値を求め、この値を変化率とする。尚、ａｊのエネルギーの総和Ａは上記以外に重みωｊを付したＡ＝Σωｊａｊ２或いはＡ＝Σ｜ａｊ｜等を用いることができる。また、ここではｘｉをフレームの番号として説明したが、サンプリング周波数やフレーム長によってｘｉの実際の時間は異なる例えば１秒当たりの変化率を統一的に使う場合には、ａｊをフレーム更新周期で正規化した後で総エネルギーＡを求めても良い。
【００１８】
音声信号では、多くの音楽の信号と比較して、Ａの値が大きくなる傾向があるので、このＡの値そのものを利用して音声らしさ、音楽らしさ、中間的な音らしさを決定することができる。また、Ａの値を長期的に平均化し、その平均化したＡの値を判定基準に使うことにより音声信号か音楽か、或いは中間的な音かを判別することができる。図２に示す信号分析手段１４は出力端子１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃを有し、その分析結果をこれらの出力端子１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃに出力し、その分析結果により信号処理手段２０は音声信号に適応した信号処理、中間的な音の信号に適した信号処理、音楽に適した信号処理を実行する構成とした場合を示す。
【００１９】
判定結果の利用方法としては例えばＡの値に適応して音声らしさが強いときほど、信号の伝送路の帯域を狭くする方向に制限して入力信号Ｓを音声符号化処理ステップに送り込むことにより歪みの少ない音声符号化を実現することができる。また音楽らしさが強いときは帯域を拡げて符号化処理ステップに送り込むことにより、音楽らしさを損うことなく符号化を実行することができ、入力信号の性格に適応した処理を実行することができる。
上述では図３のように、線形（１次式）の回帰係数である傾きをパラメータとしているが、高次の回帰係数を利用することも可能である。例えば図４のように２次の場合はｙを実測値、ｙ＾を回帰推定値とすると、
ｙ＾＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ                                              （４）
で
Ｅ＝Σ（ｙ−ｙ＾）２                                                        （５）を最小にするａ，ｂを連立方程式で求め、ａ，ｂの絶対値で変化の程度が分かる。
【００２０】
【数３】
0003584001.tif 000004
【００２１】
換言すれば、
0003584001.tif 000005
となるから、
ａを一次回帰式の場合の係数ａｊと同じように扱うことができる。つまり、Σａ２が大きい程、音声らしさが強くなる。また、ａ、ｂを２次元に配置して音声らしい領域を実験的に抽出することも可能である。更にａ２、ｂ２或いはＡ＝Σａ２、Ｂ＝Σｂ２を２次元に配置してもよい。
【００２２】
上述と同様の効果は信号波形のエネルギー、ｐ次の線スペクトル対パラメータ、周波数軸を伸縮して変形した線形予測ケプストラム係数などにも同様に適用可能である。また上記係数ａｊを変形したり重みをつけて総和を求めたりすることでより判別精度を改善することも可能である。
上述した、音響信号からフレーム毎の特徴パラメータを求める特徴パラメータ算出手段１２及び特徴パラメータの時間的変化率を求める変化率算出手段１３Ａ〜１３ｎ、信号分析手段１４はそれぞれ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。これらの各プログラムは記憶媒体に記憶されて販売されるか或いは通信回線を通じて要求先のコンピュータに伝送されてインストールされ、そのインストールにより売買が成立するなどの形態で販売される。
【００２３】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば音声の特徴パラメータの時間的変化率を算出して音声らしさ或いは音楽らしさを判定する方法を採ったから、その判定は信頼性に富み、その判定結果を利用することにより、例えば音声に適した符号化処理或いは音楽に適した符号化処理を実行することができ、この結果として、音声に対しても、また音楽に対しても歪みの小さい符号化を実現できる利点が得られる。
【００２４】
尚、上述では信号の種別の例として音声、音楽、その中間的な音を例示して説明したが、この発明は特にこの音に限定されるものでなく、他のあらゆる音の判別に利用することが考えられよう。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明による音声信号判定装置の概要を説明するためのブロック図。
【図２】この発明による音声信号判定装置の要部の構成を説明するためのブロック図。
【図３】この発明の動作を説明するためのグラフ。
【図４】図３と同様のグラフ。
【符号の説明】
１０        音響信号分析装置
１１        線形予測係数算出手段
１２        特徴パラメータ算出手段
１３Ａ、１３Ｂ…１３ｎ        変化率算出手段
１４        信号分析手段
２０        信号処理手段
【図１】
0003584001.tif 000006
【図２】
0003584001.tif 000007
【図３】
0003584001.tif 000008
【図４】
0003584001.tif 000009