(57)【要約】  フレーム切り出し手段７１は、フレーム毎に音声区間であるか非音声区間であるかが既知の音声データであるサンプルデータからフレームを切り出す。特徴量算出手段７２は、フレームの複数の特徴量を算出する。特徴量統合手段７３は、その複数の特徴量の統合特徴量を算出する。判定手段７４は、フレームが音声区間であるか非音声区間であるかを判定する。誤り特徴量計算値算出手段７５は、所定の計算により、第１の誤り特徴量計算値および第２の誤り特徴量計算値を算出する。重み更新手段７６は、重み付けで用いる重みを、第１の誤り特徴量計算値と第２の誤り特徴量計算値との比が所定の値に近づくように更新する。
2010070839.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音声信号からフレームを切り出すフレーム切り出し手段と、
切り出されたフレームの複数の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記複数の特徴量に対する重み付けを行い、前記複数の特徴量を統合した統合特徴量を算出する特徴量統合手段と、
前記統合特徴量と閾値とを比較して、前記フレームが音声区間であるか非音声区間であるかを判定する判定手段とを備え、
フレーム切り出し手段は、フレーム毎に音声区間であるか非音声区間であるかが既知の音声データであるサンプルデータからフレームを切り出し、
特徴量算出手段は、サンプルデータから切り出されたフレームの複数の特徴量を算出し、
特徴量統合手段は、前記複数の特徴量の統合特徴量を算出し、
判定手段は、前記統合特徴量と前記閾値とを比較して、サンプルデータから切り出されたフレームが音声区間であるか非音声区間であるかを判定し、
サンプルデータのフレームのうち判定手段による判定結果が誤りとなったフレームの特徴量に対して所定の計算を行って得られる誤り特徴量計算値として、音声区間を誤って非音声区間と判定したフレームに関する誤り特徴量計算値である第１の誤り特徴量計算値と、非音声区間を誤って音声区間と判定したフレームに関する誤り特徴量計算値である第２の誤り特徴量計算値とを算出する誤り特徴量計算値算出手段と、
特徴量統合手段が複数の特徴量に重み付けを行うときに用いる重みを、第１の誤り特徴量計算値と第２の誤り特徴量計算値との比が所定の値に近づくように更新する重み更新手段とを備える
ことを特徴とする音声検出装置。
【請求項２】
誤り特徴量計算値算出手段は、音声区間を誤って非音声区間と判定したフレームの特徴量の和を、正しく音声区間と判定したフレーム数で除算した結果を第１の誤り特徴量計算値とし、非音声区間を誤って音声区間と判定したフレームの特徴量の和を、正しく非音声区間と判定したフレーム数で除算した結果を第２の誤り特徴量計算値とする
請求項１に記載の音声検出装置。
【請求項３】
誤り特徴量計算値算出手段は、
判定の信頼度を表すパラメータをγとし、第１の誤り特徴量計算値と第２の誤り特徴量計算値との比を規定するパラメータをαとし、統合特徴量との比較対象となる閾値をθとし、特徴量をｆとし、統合特徴量をＦとし、正しく音声区間と判定されたフレーム数をＮ１とし、正しく非音声区間と判定されたフレーム数をＮ２としたときに、
特徴量毎に、音声区間であると予め定められたフレーム毎のｆ×（１−ｔａｎｈ［γ×α×（Ｆ−θ）÷Ｎ１］）の総和を求め、当該総和をＳ１としたときにＳ１÷Ｎ１÷２を計算した結果を第１の誤り特徴量計算値とし、
特徴量毎に、非音声区間であると予め定められたフレーム毎のｆ×（１＋ｔａｎｈ［γ×（１−α）×（Ｆ−θ）÷Ｎ２］）の総和を求め、当該総和をＳ２としたときにＳ２÷Ｎ２÷２を計算した結果を第２の誤り特徴量計算値とする
請求項１に記載の音声検出装置。
【請求項４】
判定手段は、統合特徴量が閾値よりも大きいという条件が成立すれば、サンプルデータから切り出されたフレームが音声区間であると判定し、前記条件が成立しなければ、前記フレームが非音声区間であると判定する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の音声検出装置。
【請求項５】
誤り特徴量計算値算出手段は、音声区間を誤って非音声区間と判定したフレームの特徴量に−１を乗じた値の和を、正しく音声区間と判定したフレーム数で除算した結果を第１の誤り特徴量計算値とし、非音声区間を誤って音声区間と判定したフレームの特徴量に−１を乗じた値の和を、正しく非音声区間と判定したフレーム数で除算した結果を第２の誤り特徴量計算値とする
請求項１に記載の音声検出装置。
【請求項６】
誤り特徴量計算値算出手段は、
判定の信頼度を表すパラメータをγとし、第１の誤り特徴量計算値と第２の誤り特徴量計算値との比を規定するパラメータをαとし、統合特徴量との比較対象となる閾値をθとし、特徴量をｆとし、統合特徴量をＦとし、正しく音声区間と判定されたフレーム数をＮ１とし、正しく非音声区間と判定されたフレーム数をＮ２としたときに、
特徴量毎に、音声区間であると予め定められたフレーム毎のｆ×（１−ｔａｎｈ［γ×α×（θ−Ｆ）÷Ｎ１］）の総和を求め、当該総和をＳ１としたときにＳ１÷Ｎ１÷２を計算した結果を第１の誤り特徴量計算値とし、
特徴量毎に、非音声区間であると予め定められたフレーム毎のｆ×（１＋ｔａｎｈ［γ×（１−α）×（θ−Ｆ）÷Ｎ２］）の総和を求め、当該総和をＳ２としたときにＳ２÷Ｎ２÷２を計算した結果を第２の誤り特徴量計算値とする
請求項１に記載の音声検出装置。
【請求項７】
判定手段は、統合特徴量が閾値よりも小さいという条件が成立すれば、サンプルデータから切り出されたフレームが音声区間であると判定し、前記条件が成立しなければ、前記フレームが非音声区間であると判定する
請求項１、請求項５、請求項６のうちのいずれか１項に記載の音声検出装置。
【請求項８】
特徴量統合手段は、特徴量と当該特徴量に対応して定められた個別閾値との差分に、前記特徴量に応じた重みを乗じた結果の和を計算することによって、統合特徴量を算出し、
判定手段は、統合特徴量との比較対象となる閾値を０として、フレームが音声区間であるか非音声区間であるかを判定する
請求項１から請求項７のうちのいずれか１項に記載の音声検出装置。
【請求項９】
音声区間を誤って非音声区間と判定する第１の誤り率と、非音声区間を誤って音声区間とする第２の誤り率とを算出する誤り率算出手段と、
第１の誤り率と第２の誤り率との比が所定の値に近づくように、統合特徴量との比較対象となる閾値の値を更新する閾値更新手段とを備える
請求項１から請求項７のうちのいずれか１項に記載の音声検出装置。
【請求項１０】
音声区間を誤って非音声区間と判定する第１の誤り率と、非音声区間を誤って音声区間とする第２の誤り率とを算出する誤り率算出手段と、
第１の誤り率と第２の誤り率との比が所定の値に近づくように、各個別閾値の値を更新する閾値更新手段とを備える
請求項８に記載の音声検出装置。
【請求項１１】
サンプルデータを音として出力させる音声信号出力手段と、
前記音を音声信号に変換してフレーム切り出し手段に入力する音声信号入力手段とを備える
請求項１から請求項１０のうちのいずれか１項に記載の音声検出装置。
【請求項１２】
判定手段による判定結果を整形するルールを記憶する整形ルール記憶手段と、
前記ルールに従って、判定手段による判定結果を整形する判定結果整形手段とを備える
請求項１から請求項１１のうちのいずれか１項に記載の音声検出装置。
【請求項１３】
整形ルール記憶手段は、所定の長さよりも短い継続長の音声区間を非音声区間とするという第１のルールと、所定の長さよりも短い継続長の非音声区間を音声区間とするという第２のルールと、音声区間の前後に一定数のフレームを付加するという第３のルールのうちの少なくとも一つ以上のルールを記憶する
請求項１２に記載の音声検出装置。
【請求項１４】
音声信号から算出される複数の特徴量に対して重み付けを行い、前記複数の特徴量を統合した統合特徴量を算出し、前記統合特徴量と閾値とを比較することにより音声区間であるか非音声区間であるかを判定する音声検出装置が用いるパラメータを調整するパラメータ調整方法であって、
フレーム毎に音声区間であるか非音声区間であるかが既知の音声データであるサンプルデータからフレームを切り出し、
サンプルデータから切り出されたフレームの複数の特徴量を算出し、
前記複数の特徴量に対する重み付けを行い、前記複数の特徴量を統合した統合特徴量を算出し、
前記統合特徴量と閾値とを比較して、前記フレームが音声区間であるか非音声区間であるかを判定し、
サンプルデータのフレームのうち音声区間であるか非音声区間であるかの判定結果が誤りとなったフレームの特徴量に対して所定の計算を行って得られる誤り特徴量計算値として、音声区間を誤って非音声区間と判定したフレームに関する誤り特徴量計算値である第１の誤り特徴量計算値と、非音声区間を誤って音声区間と判定したフレームに関する誤り特徴量計算値である第２の誤り特徴量計算値とを算出し、
複数の特徴量に重み付けを行うときに用いる重みを、第１の誤り特徴量計算値と第２の誤り特徴量計算値との比が所定の値に近づくように更新する
ことを特徴とするパラメータ調整方法。
【請求項１５】
音声区間を誤って非音声区間と判定したフレームの特徴量の和を、正しく音声区間と判定したフレーム数で除算した結果を第１の誤り特徴量計算値とし、非音声区間を誤って音声区間と判定したフレームの特徴量の和を、正しく非音声区間と判定したフレーム数で除算した結果を第２の誤り特徴量計算値とする
請求項１４に記載のパラメータ調整方法。
【請求項１６】
判定の信頼度を表すパラメータをγとし、第１の誤り特徴量計算値と第２の誤り特徴量計算値との比を規定するパラメータをαとし、統合特徴量との比較対象となる閾値をθとし、特徴量をｆとし、統合特徴量をＦとし、正しく音声区間と判定されたフレーム数をＮ１とし、正しく非音声区間と判定されたフレーム数をＮ２としたときに、
特徴量毎に、音声区間であると予め定められたフレーム毎のｆ×（１−ｔａｎｈ［γ×α×（Ｆ−θ）÷Ｎ１］）の総和を求め、当該総和をＳ１としたときにＳ１÷Ｎ１÷２を計算した結果を第１の誤り特徴量計算値とし、
特徴量毎に、非音声区間であると予め定められたフレーム毎のｆ×（１＋ｔａｎｈ［γ×（１−α）×（Ｆ−θ）÷Ｎ２］）の総和を求め、当該総和をＳ２としたときにＳ２÷Ｎ２÷２を計算した結果を第２の誤り特徴量計算値とする
請求項１４に記載のパラメータ調整方法。
【請求項１７】
音声区間を誤って非音声区間と判定したフレームの特徴量に−１を乗じた値の和を、正しく音声区間と判定したフレーム数で除算した結果を第１の誤り特徴量計算値とし、非音声区間を誤って音声区間と判定したフレームの特徴量に−１を乗じた値の和を、正しく非音声区間と判定したフレーム数で除算した結果を第２の誤り特徴量計算値とする
請求項１４に記載のパラメータ調整方法。
【請求項１８】
判定の信頼度を表すパラメータをγとし、第１の誤り特徴量計算値と第２の誤り特徴量計算値との比を規定するパラメータをαとし、統合特徴量との比較対象となる閾値をθとし、特徴量をｆとし、統合特徴量をＦとし、正しく音声区間と判定されたフレーム数をＮ１とし、正しく非音声区間と判定されたフレーム数をＮ２としたときに、
特徴量毎に、音声区間であると予め定められたフレーム毎のｆ×（１−ｔａｎｈ［γ×α×（θ−Ｆ）÷Ｎ１］）の総和を求め、当該総和をＳ１としたときにＳ１÷Ｎ１÷２を計算した結果を第１の誤り特徴量計算値とし、
特徴量毎に、非音声区間であると予め定められたフレーム毎のｆ×（１＋ｔａｎｈ［γ×（１−α）×（θ−Ｆ）÷Ｎ２］）の総和を求め、当該総和をＳ２としたときにＳ２÷Ｎ２÷２を計算した結果を第２の誤り特徴量計算値とする
請求項１４に記載のパラメータ調整方法。
【請求項１９】
特徴量と当該特徴量に対応して定められた個別閾値との差分に、前記特徴量に応じた重みを乗じた結果の和を計算することによって、統合特徴量を算出し、
統合特徴量との比較対象となる閾値を０として、フレームが音声区間であるか非音声区間であるかを判定する
請求項１４から請求項１８のうちのいずれか１項に記載のパラメータ調整方法。
【請求項２０】
音声区間を誤って非音声区間と判定する第１の誤り率と、非音声区間を誤って音声区間とする第２の誤り率とを算出し、
第１の誤り率と第２の誤り率との比が所定の値に近づくように、統合特徴量との比較対象となる閾値の値を更新する
請求項１４から請求項１８のうちのいずれか１項に記載のパラメータ調整方法。
【請求項２１】
音声区間を誤って非音声区間と判定する第１の誤り率と、非音声区間を誤って音声区間とする第２の誤り率とを算出し、
第１の誤り率と第２の誤り率との比が所定の値に近づくように、各個別閾値の値を更新する
請求項１９に記載のパラメータ調整方法。
【請求項２２】
コンピュータに、
入力された音声信号からフレームを切り出すフレーム切り出し処理、
切り出されたフレームの複数の特徴量を算出する特徴量算出処理、
前記複数の特徴量に対する重み付けを行い、前記複数の特徴量を統合した統合特徴量を算出する特徴量統合処理、および、
前記統合特徴量と閾値とを比較して、前記フレームが音声区間であるか非音声区間であるかを判定する判定処理を実行させ、
フレーム毎に音声区間であるか非音声区間であるかが既知の音声データであるサンプルデータに対してフレーム切り出し処理を実行させ、
サンプルデータから切り出されたフレームに対して特徴量算出処理を実行させ、
サンプルデータから切り出されたフレームの複数の特徴量に対して特徴量統合処理を実行させ、
前記特徴量統合処理で算出された統合特徴量に対して判定処理を実行させ、
サンプルデータのフレームのうち判定処理での判定結果が誤りとなったフレームの特徴量に対して所定の計算を行って得られる誤り特徴量計算値として、音声区間を誤って非音声区間と判定したフレームに関する誤り特徴量計算値である第１の誤り特徴量計算値と、非音声区間を誤って音声区間と判定したフレームに関する誤り特徴量計算値である第２の誤り特徴量計算値とを算出する誤り特徴量計算値算出処理、および、
複数の特徴量に重み付けを行うときに用いる重みを、第１の誤り特徴量計算値と第２の誤り特徴量計算値との比が所定の値に近づくように更新する重み更新処理
を実行させるための音声検出プログラム。
【請求項２３】
コンピュータに、
誤り特徴量計算値算出処理で、音声区間を誤って非音声区間と判定したフレームの特徴量の和を、正しく音声区間と判定したフレーム数で除算した結果を第１の誤り特徴量計算値とさせ、非音声区間を誤って音声区間と判定したフレームの特徴量の和を、正しく非音声区間と判定したフレーム数で除算した結果を第２の誤り特徴量計算値とさせる
請求項２２に記載の音声検出プログラム。
【請求項２４】
コンピュータに、
誤り特徴量計算値算出処理で、判定の信頼度を表すパラメータをγとし、第１の誤り特徴量計算値と第２の誤り特徴量計算値との比を規定するパラメータをαとし、統合特徴量との比較対象となる閾値をθとし、特徴量をｆとし、統合特徴量をＦとし、正しく音声区間と判定されたフレーム数をＮ１とし、正しく非音声区間と判定されたフレーム数をＮ２としたときに、
特徴量毎に、音声区間であると予め定められたフレーム毎のｆ×（１−ｔａｎｈ［γ×α×（Ｆ−θ）÷Ｎ１］）の総和を求め、当該総和をＳ１としたときにＳ１÷Ｎ１÷２を計算した結果を第１の誤り特徴量計算値とさせ、
特徴量毎に、非音声区間であると予め定められたフレーム毎のｆ×（１＋ｔａｎｈ［γ×（１−α）×（Ｆ−θ）÷Ｎ２］）の総和を求め、当該総和をＳ２としたときにＳ２÷Ｎ２÷２を計算した結果を第２の誤り特徴量計算値とさせる
請求項２２に記載の音声検出プログラム。
【請求項２５】
コンピュータに、
誤り特徴量計算値算出処理で、音声区間を誤って非音声区間と判定したフレームの特徴量に−１を乗じた値の和を、正しく音声区間と判定したフレーム数で除算した結果を第１の誤り特徴量計算値とさせ、非音声区間を誤って音声区間と判定したフレームの特徴量に−１を乗じた値の和を、正しく非音声区間と判定したフレーム数で除算した結果を第２の誤り特徴量計算値とさせる
請求項２２に記載の音声検出プログラム。
【請求項２６】
コンピュータに、
誤り特徴量計算値算出処理で、判定の信頼度を表すパラメータをγとし、第１の誤り特徴量計算値と第２の誤り特徴量計算値との比を規定するパラメータをαとし、統合特徴量との比較対象となる閾値をθとし、特徴量をｆとし、統合特徴量をＦとし、正しく音声区間と判定されたフレーム数をＮ１とし、正しく非音声区間と判定されたフレーム数をＮ２としたときに、
特徴量毎に、音声区間であると予め定められたフレーム毎のｆ×（１−ｔａｎｈ［γ×α×（θ−Ｆ）÷Ｎ１］）の総和を求め、当該総和をＳ１としたときにＳ１÷Ｎ１÷２を計算した結果を第１の誤り特徴量計算値とさせ、
特徴量毎に、非音声区間であると予め定められたフレーム毎のｆ×（１＋ｔａｎｈ［γ×（１−α）×（θ−Ｆ）÷Ｎ２］）の総和を求め、当該総和をＳ２としたときにＳ２÷Ｎ２÷２を計算した結果を第２の誤り特徴量計算値とさせる
請求項２２に記載の音声検出プログラム。
【請求項２７】
コンピュータに、
特徴量統合処理で、特徴量と当該特徴量に対応して定められた個別閾値との差分に、前記特徴量に応じた重みを乗じた結果の和を計算することによって、統合特徴量を算出させ、
判定処理で、統合特徴量との比較対象となる閾値を０として、フレームが音声区間であるか非音声区間であるかを判定させる
請求項２２から請求項２６のうちのいずれか１項に記載の音声検出プログラム。
【請求項２８】
コンピュータに、
音声区間を誤って非音声区間と判定する第１の誤り率と、非音声区間を誤って音声区間とする第２の誤り率とを算出する誤り率算出処理、および、
第１の誤り率と第２の誤り率との比が所定の値に近づくように、統合特徴量との比較対象となる閾値の値を更新する閾値更新処理
を実行させる請求項２２から請求項２６のうちのいずれか１項に記載の音声検出プログラム。
【請求項２９】
コンピュータに、
音声区間を誤って非音声区間と判定する第１の誤り率と、非音声区間を誤って音声区間とする第２の誤り率とを算出する誤り率算出処理、および、
第１の誤り率と第２の誤り率との比が所定の値に近づくように、各個別閾値の値を更新する閾値更新処理
を実行させる請求項２７に記載の音声検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声検出装置、音声検出プログラムおよびパラメータ調整方法に関し、特に、入力信号の音声区間と非音声区間とを判別する音声検出装置、音声検出プログラム、および音声検出装置に適用されるパラメータ調整方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声検出技術は、種々の目的で広く用いられている。音声検出技術は、例えば、移動体通信等において非音声区間の圧縮率を向上させたり、あるいはその区間だけ伝送しないようにしたりして音声伝送効率を向上する目的で用いられる。また、例えば、ノイズキャンセラやエコーキャンセラ等において非音声区間で雑音を推定したり決定したりする目的や、音声認識システムにおける性能向上、処理量削減等の目的で広く用いられている。【０００３】
音声区間を検出する装置が種々提案されている（例えば、特許文献１，２参照）。特許文献１に記載された音声区間検出装置は、音声フレームを切り出し、音量をスムージングして第１変動を算出し、第１変動の変動をスムージングして第２変動を算出する。そして、第２変動と閾値とを比較して、フレーム毎に音声か非音声であるのかを判定する。この閾値は予め定められた値である。さらに、以下のような判定条件に従って、音声および非音声のフレーム継続長をもとにした音声区間を決定する。【０００４】
条件（１）：最低限必要な継続長を満たさなかった音声区間は音声区間として認めない。以下、この最低限必要な継続長を音声継続長閾値と記す。【０００５】
条件（２）：音声区間の間に挟まれていて、連続した音声区間として扱うべき継続長を満たした非音声区間は、両端の音声区間と合わせて１つの音声区間とする。以下、この「連続した音声区間として扱うべき継続長」は、この長さ以上であれば非音声区間とすることから、非音声継続長閾値と記す。【０００６】
条件（３）：変動の値が小さいために非音声として判定された音声区間始終端の一定数のフレームを音声区間に付け加える。以下、音声区間に付け加える一定数のフレームを始終端マージンと記す。【０００７】
また、特許文献２に記載された発話区間検出装置は、音声データの各フレームに対し、複数種類の特徴量を算出するための各種の特徴量算出部と、その複数の特徴量に重み付けをして統合スコアを算出する特徴量統合部と、統合スコアに基づいて、音声データのフレーム毎に発話区間と非発話区間との識別を行うための発話区間識別部とを含む。また、各フレームに対し、発話区間と非発話区間とを示すラベルが付されたラベル付データを準備する基準データ記憶部およびラベル付データ作成部と、ラベル付データを学習データとし、発話区間識別部における識別誤りが基準を満たすように、複数種類の特徴量に対する重み付けを学習するための初期化制御部および重み更新部とを含む。重みの学習は、発話区間と非発話区間の識別において、誤りが多いほど損失が大きくなるような損失関数を定義し、その損失関数を小さくするように行う。【０００８】
また、音声の特徴量として、特許文献２に記載された発話区間検出装置は、音声波形の振幅レベル、ゼロ交差数（一定時間内に信号レベルが０と交わる回数）、音声信号のスペクトル情報、ＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）対数尤度等を用いる。【０００９】
非特許文献１〜３にも各種特徴量が記載されている。例えば、非特許文献１の４．３．３節には、ＳＮＲ（Signal to Noise Ratio ）の値が記載され、非特許文献１の４．３．５節には、ＳＮＲを平均したものが記載されている。また、非特許文献２のＢ．３．１．４節には、零点交差数が記載されている。また、特許文献３には、音声ＧＭＭと無音ＧＭＭを用いた尤度比が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００６−２０９０６９号公報
【特許文献２】特開２００７−１７６２０号公報
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】ＥＴＳＩ  ＥＮ  ３０１  ７０８  Ｖ７．１．１
【非特許文献２】ＩＴＵ−Ｔ  Ｇ．７２９  Ａｎｎｅｘ  Ｂ
【非特許文献３】Ａ．Ｌｅｅ，Ｋ．Ｎａｋａｍｕｒａ，Ｒ．Ｎｉｓｈｉｍｕｒａ，Ｈ．Ｓａｒｕｗａｔａｒｉ，Ｋ．Ｓｈｉｋａｎｏ，“Ｎｏｉｓｅ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ｒｅａｌ  Ｗｏｒｌｄ  Ｓｐｏｋｅｎ  Ｄｉａｌｏｇ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｕｓｉｎｇ  ＧＭＭ  Ｂａｓｅｄ  Ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｕｎｉｎｔｅｎｄｅｄ  Ｉｎｐｕｔｓ，”ＩＣＳＬＰ−２００４，Ｖｏｌ．Ｉ，ｐｐ．１７３−１７６，Ｏｃｔ．２００４．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
特許文献２で指摘されているように、音声区間検出の精度は、雑音条件（例えば雑音の種類）に大きく依存する。これは、音声区間検出に用いる特徴量に、雑音条件に対する得意、不得意があるためである。特許文献２に記載された発話区間検出装置は、複数の特徴量を重み付けして統合して用いることで雑音条件によらずに検出性能が高くなるようにしている。【００１３】
しかし、特許文献２に記載されているような、複数の特徴量の重みを識別誤りが小さくなるように学習する方法では、学習に使用するデータに含まれる音声の量と非音声の量の偏りに依存して学習結果が変化してしまう。例えば、重みの学習に使用するデータに非音声区間が多く含まれている場合、非音声を強調してしまい、音声を誤って非音声としてしまう誤りが増えてしまう。また、逆に、重みの学習に使用するデータに音声区間が多く含まれている場合には、音声を強調してしまい、非音声を音声としてしまう誤りが増えてしまう。【００１４】
そこで、本発明は、学習データに含まれる音声区間および非音声区間の偏りによらずに、精度良く音声区間と非音声区間とを判別する音声検出装置、音声検出プログラム、およびその音声検出装置に適用されるパラメータ調整方法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】
【００１５】
本発明による音声検出装置は、入力された音声信号からフレームを切り出すフレーム切り出し手段と、切り出されたフレームの複数の特徴量を算出する特徴量算出手段と、複数の特徴量に対する重み付けを行い、複数の特徴量を統合した統合特徴量を算出する特徴量統合手段と、統合特徴量と閾値とを比較して、フレームが音声区間であるか非音声区間であるかを判定する判定手段とを備え、フレーム切り出し手段は、フレーム毎に音声区間であるか非音声区間であるかが既知の音声データであるサンプルデータからフレームを切り出し、特徴量算出手段は、サンプルデータから切り出されたフレームの複数の特徴量を算出し、特徴量統合手段は、その複数の特徴量の統合特徴量を算出し、判定手段は、その統合特徴量と閾値とを比較して、サンプルデータから切り出されたフレームが音声区間であるか非音声区間であるかを判定し、サンプルデータのフレームのうち判定手段による判定結果が誤りとなったフレームの特徴量に対して所定の計算を行って得られる誤り特徴量計算値として、音声区間を誤って非音声区間と判定したフレームに関する誤り特徴量計算値である第１の誤り特徴量計算値と、非音声区間を誤って音声区間と判定したフレームに関する誤り特徴量計算値である第２の誤り特徴量計算値とを算出する誤り特徴量計算値算出手段と、特徴量統合手段が複数の特徴量に重み付けを行うときに用いる重みを、第１の誤り特徴量計算値と第２の誤り特徴量計算値との比が所定の値に近づくように更新する重み更新手段とを備えることを特徴とする。【００１６】
また、本発明によるパラメータ調整方法は、音声信号から算出される複数の特徴量に対して重み付けを行い、複数の特徴量を統合した統合特徴量を算出し、統合特徴量と閾値とを比較することにより音声区間であるか非音声区間であるかを判定する音声検出装置が用いるパラメータを調整するパラメータ調整方法であって、フレーム毎に音声区間であるか非音声区間であるかが既知の音声データであるサンプルデータからフレームを切り出し、サンプルデータから切り出されたフレームの複数の特徴量を算出し、複数の特徴量に対する重み付けを行い、複数の特徴量を統合した統合特徴量を算出し、統合特徴量と閾値とを比較して、フレームが音声区間であるか非音声区間であるかを判定し、サンプルデータのフレームのうち音声区間であるか非音声区間であるかの判定結果が誤りとなったフレームの特徴量に対して所定の計算を行って得られる誤り特徴量計算値として、音声区間を誤って非音声区間と判定したフレームに関する誤り特徴量計算値である第１の誤り特徴量計算値と、非音声区間を誤って音声区間と判定したフレームに関する誤り特徴量計算値である第２の誤り特徴量計算値とを算出し、複数の特徴量に重み付けを行うときに用いる重みを、第１の誤り特徴量計算値と第２の誤り特徴量計算値との比が所定の値に近づくように更新することを特徴とする。【００１７】
また、本発明による音声検出プログラムは、コンピュータに、入力された音声信号からフレームを切り出すフレーム切り出し処理、切り出されたフレームの複数の特徴量を算出する特徴量算出処理、複数の特徴量に対する重み付けを行い、複数の特徴量を統合した統合特徴量を算出する特徴量統合処理、および、統合特徴量と閾値とを比較して、フレームが音声区間であるか非音声区間であるかを判定する判定処理を実行させ、フレーム毎に音声区間であるか非音声区間であるかが既知の音声データであるサンプルデータに対してフレーム切り出し処理を実行させ、サンプルデータから切り出されたフレームに対して特徴量算出処理を実行させ、サンプルデータから切り出されたフレームの複数の特徴量に対して特徴量統合処理を実行させ、特徴量統合処理で算出された統合特徴量に対して判定処理を実行させ、サンプルデータのフレームのうち判定処理での判定結果が誤りとなったフレームの特徴量に対して所定の計算を行って得られる誤り特徴量計算値として、音声区間を誤って非音声区間と判定したフレームに関する誤り特徴量計算値である第１の誤り特徴量計算値と、非音声区間を誤って音声区間と判定したフレームに関する誤り特徴量計算値である第２の誤り特徴量計算値とを算出する誤り特徴量計算値算出処理、および、複数の特徴量に重み付けを行うときに用いる重みを、第１の誤り特徴量計算値と第２の誤り特徴量計算値との比が所定の値に近づくように更新する重み更新処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、学習データに含まれる音声区間および非音声区間の偏りによらずに、精度良く音声区間と非音声区間とを判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の第１の実施形態の音声検出装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態の音声検出装置の構成要素のうち学習処理に関する部分を示したブロック図である。
【図３】学習処理の処理経過の例を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施形態の音声検出装置の構成要素のうち、入力された音声信号のフレームに対して音声区間であるか非音声区間であるかを判定する部分を示したブロック図である。
【図５】本発明の第２の実施形態の音声検出装置の構成例を示すブロック図である。
【図６】第２の実施形態における重みの学習処理の処理経過の例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第３の実施形態の音声検出装置の構成例を示すブロック図である。
【図８】本発明の第４の実施形態の音声検出装置の構成例を示すブロック図である。
【図９】本発明の第５の実施形態の音声検出装置の構成例を示すブロック図である。
【図１０】本発明の概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。なお、本発明の音声検出装置は、入力された音声信号における音声区間と非音声区間とを判別するので音声区間判別装置と称することもできる。
【００２１】
実施形態１．
図１は、本発明の第１の実施形態の音声検出装置の構成例を示すブロック図である。第１の実施形態の音声検出装置は、音声検出部１００と、サンプルデータ格納部１２０と、正解ラベル格納部１３０と、誤り特徴量計算値算出部１４０と、重み更新部１５０と、入力信号取得部１６０とを備える。
【００２２】
本発明の音声検出装置は、入力された音声信号からフレームを切り出し、フレーム毎に音声区間であるのか非音声区間であるのかを判定する。この判定処理において、音声検出装置は、フレームにおける複数の特徴量を計算し、各特徴量に対して重み付けを行って統合した結果と閾値とを比較して、音声区間であるのか非音声区間であるのかを判定する。また、音声検出装置は、予め用意され、時系列順に音声区間か非音声区間かが定められているサンプルデータに対して、音声区間であるのか非音声区間であるのかを判定し、その判定結果を参照して、それぞれの特徴量に対する重み（重み付け係数）を定める。そして、入力された音声信号に対する判定処理では、その重みを用いて、各特徴量に対する重み付けを行って判定を行う。
【００２３】
音声検出部１００は、サンプルデータや入力された音声信号における音声区間と非音声区間とを判別する。音声検出部１００は、波形切り出し部１０１と、特徴量算出部１０２と、重み記憶部１０３と、特徴量統合部１０４と、閾値記憶部１０５と、音声・非音声判定部１０６と、結果保持部１０７とを備える。
【００２４】
波形切り出し部１０１は、サンプルデータや入力された音声信号から、単位時間分のフレームの波形データを時間順に順次、切り出す。すなわち、波形切り出し部１０１は、サンプルデータや音声信号からフレームを抽出する。単位時間の長さは、予め設定しておけばよい。
【００２５】
特徴量算出部１０２は、波形切り出し部１０１によって切り出されたフレーム毎に、音声の特徴量を算出する。音声検出部１００は、フレーム毎に複数の特徴量を算出する。図１では、複数の特徴量算出部１０２がそれぞれ別の特徴量を算出する場合を例示しているが、一つの特徴量算出部が複数の特徴量を算出する構成であってもよい。
【００２６】
重み記憶部１０３は、各特徴量算出部１０２によって算出される各特徴量に対応する重み（重み付け係数）を記憶する。すなわち、それぞれの特徴量毎に、特徴量に対応する重みを記憶する。重み記憶部１０３が記憶する重みは、初期状態の値（初期値）から重み更新部１５０によって更新されていく。
【００２７】
特徴量統合部１０４は、各特徴量算出部１０２が算出した各特徴量に対して、重み記憶部１０３に記憶された重みを用いて重み付けを行い、各特徴量を統合する。各特徴量の統合結果を、統合特徴量と記す。
【００２８】
閾値記憶部１０５は、フレームが音声区間と非音声区間のどちらに該当するのかを判定するための閾値（以下、判定用閾値と記す。）を記憶する。判定用閾値は、予め閾値記憶部１０５に記憶させておく。以下、判定用閾値をθで表す。
【００２９】
音声・非音声判定部１０６は、特徴量統合部１０４によって計算された統合特徴量と、判定用閾値θとを比較して、フレームが音声区間と非音声区間のどちらに該当するのかを判定する。
【００３０】
判定結果保持部１０７は、フレーム毎に判定された判定結果を複数フレームに渡り保持する。
【００３１】
サンプルデータ格納部１２０は、各特徴量の重みを学習するための音声データであるサンプルデータを記憶する。ここで、学習するとは、各特徴量の重みを定めることである。サンプルデータは、各特徴量の重みを学習するための学習データであるということができる。
【００３２】
正解ラベル格納部１３０は、サンプルデータに対して予め定められた、音声区間であるか非音声区間であるかに関する正解ラベルを記憶する。
【００３３】
誤り特徴量計算値算出部１４０は、サンプルデータに対して判定を行ったときの判定結果と、正解ラベルと、各特徴量算出部１０２が算出した特徴量とを参照して、誤り特徴量計算値を算出する。誤り特徴量計算値は、誤って判定されたフレーム（すなわち、正解ラベルと異なる判定結果となったフレーム）の特徴量に対して所定の計算を行って得られる値であり、誤り特徴量計算値の定義については後述する。誤り特徴量計算値算出部１４０は、誤って音声区間を非音声区間と判定したフレームの誤り特徴量計算値と、誤って非音声区間を音声区間と判定したフレームの誤り特徴量計算値とを算出する。誤り特徴量計算値算出部１４０は、各種の特徴量毎に、上記の２種類の誤り特徴量計算値を算出する。
【００３４】
重み更新部１５０は、誤り特徴量計算値算出部１４０が各種の特徴量毎に算出した誤り特徴量計算値に基づいて、特徴量に対応する重みを更新する。すなわち、重み記憶部１０２に記憶されている重みを更新する。
【００３５】
入力信号取得部１６０は、入力された音声のアナログ信号をデジタル信号に変換し、そのデジタル信号を音声信号として音声検出部１００の波形切り出し部１０１に入力する。入力信号取得部１６０は、例えば、マイクロホン１６１を介して音声信号（アナログ信号）を取得してもよい。あるいは、他の方法で音声信号を取得してもよい。
【００３６】
波形切り出し部１０１、各特徴量算出部１０２、特徴量統合部１０４、音声・非音声判定部１０６、誤り特徴量計算値算出部１４０、および重み更新部１５０は、それぞれ個別のハードウェアであってもよい。あるいは、プログラム（音声検出プログラム）に従って動作するＣＰＵによって実現されていてもよい。すなわち、音声検出装置が備えるプログラム記憶手段（図示せず）が予めプログラムを記憶し、ＣＰＵがそのプログラムを読み込み、プログラムに従って、波形切り出し部１０１、各特徴量算出部１０２、特徴量統合部１０４、音声・非音声判定部１０６、誤り特徴量計算値算出部１４０、および重み更新部１５０として動作してもよい。
【００３７】
重み記憶部１０３、閾値記憶部１０５、判定結果保持部１０７、サンプルデータ格納部１２０、正解ラベル格納部１３０は、例えば、記憶装置によって実現される。記憶装置の種類は特に限定されない。また、入力信号取得部１６０は、例えば、Ａ−Ｄ変換器、あるいはプログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。
【００３８】
次に、サンプルデータおよび正解ラベルについて説明する。サンプルデータ格納部１２０に格納しておくサンプルデータの例として、１６ｂｉｔ  Ｌｉｎｅａｒ−ＰＣＭ（Pulse Code Modulation ）等の音声データが挙げられるが、他の音声データであってもよい。サンプルデータは、音声検出装置の使用が想定される雑音環境で収録された音声データが好ましいが、そのような雑音環境が定められない場合には、複数の雑音環境で収録された音声データをサンプルデータとして用いてもよい。また、雑音の含まれていないクリーンな音声と雑音とを分けて収録し、その音声と雑音とを重畳したデータを計算機によって作成し、そのデータをサンプルデータとしてもよい。
【００３９】
正解ラベル格納部１３０に格納されている正解ラベルは、サンプルデータが音声区間に該当するか非音声データに該当するかを示すデータである。人間が、サンプルデータに基づく音声を聞き、音声区間であるか非音声区間であるかを判断して、正解ラベルを定めてもよい。あるいは、サンプルデータに対して音声認識処理を行って、音声区間であるか非音声区間であるかのラベリングを行ってもよい。また、サンプルデータがクリーンな音声と雑音とが重畳された音声であるならば、クリーンな音声に対して別の音声検出（一般的な音声検出技術）を行って、音声区間であるか非音声区間であるかのラベリングを行ってもよい。いずれの態様でサンプルデータおよび正解ラベルを作成する場合であっても、サンプルデータと正解ラベルとが時系列に関連づけられていればよい。
【００４０】
次に、動作について説明する。
図２は、第１の実施形態の音声検出装置の構成要素のうち、複数の音声特徴量に応じた各重みを学習する学習処理に関する部分を示したブロック図である。また、図３は、この学習処理の処理経過の例を示すフローチャートである。以下、図２および図３を参照して、学習処理の動作を説明する。
【００４１】
まず、波形切り出し部１０１は、サンプルデータ格納部１２０に記憶されているサンプルデータを読み出し、サンプルデータから単位時間分のフレームの波形データを、時系列順に切り出す（ステップＳ１０１）。このとき、波形切り出し部１０１は、例えば、サンプルデータからの切り出し対象となる部分を、所定時間ずつずらしながら、単位時間分のフレームの波形データを順次、切り出せばよい。この単位時間をフレーム幅と呼び、この所定時間をフレームシフトと呼ぶ。例えば、サンプルデータ格納部１２０に記憶されたサンプルデータが、サンプリング周波数８０００Ｈｚの１６ｂｉｔ  Ｌｉｎｅａｒ−ＰＣＭの音声データである場合、サンプルデータは、１秒当たり８０００点分の波形データを含む。波形切り出し部１０１は、このサンプルデータから、例えば、フレーム幅２００点（２５ミリ秒）の波形データを、フレームシフト８０点（１０ミリ秒）で時系列順に順次、切り出してもよい。すなわち、２５ミリ秒分のフレームの波形データを１０ミリ秒分ずつずらしながら切り出してもよい。ただし、上記のサンプルデータの種類や、フレーム幅およびフレームシフトの値は例示であり、上記の例に限定されない。
【００４２】
次に、複数の特徴量算出部１０２は、波形切り出し部１０１によってフレーム幅分ずつ切り出された各波形データから特徴量を算出する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２において、各特徴量算出部１０２は、それぞれ別の特徴量を算出する。あるいは、複数の特徴量算出部１０２が単一の装置（例えば、ＣＰＵ等）で実現されている場合、その装置が各波形データについて複数の特徴量を算出してもよい。ステップＳ１０２で算出する特徴量の例として、例えば、スペクトルパワー（音量）の変動を平滑化し、さらにその平滑化結果の変動を平滑化したデータ（特許文献１における第２変動に相当）や、非特許文献１に記載されたＳＮＲの値や、ＳＮＲを平均したものや、非特許文献２に記載された零点交差数や、非特許文献３に記載された音声ＧＭＭと無音ＧＭＭを用いた尤度比等が挙げられる。ただし、これらの特徴量は例示であり、ステップＳ１０２ではこれら以外の特徴量を算出してもよい。
【００４３】
ここでは、設定された一つのフレーム幅およびフレームシフトに対する複数の特徴量算出について説明したが、複数種類のフレーム幅およびフレームシフトに対する特徴量算出を行ってもよい。
【００４４】
また、チャンネルが複数ある場合に、それぞれのチャンネルに対して複数の特徴量を算出してもよい。例えば、サンプルデータが、ステレオデータのように複数のチャンネル（複数のマイクロホン）で収録されたデータであったり、音声信号が入力されるマイクロホン１６１（図１参照）が複数あったりする場合、チャンネル毎に複数の特徴量を算出してもよい。また、チャンネルが複数ある場合に、チャンネル毎に単一の特徴量を算出することで、複数の特徴量を算出してもよい。
【００４５】
ステップＳ１０２の後、特徴量統合部１０４は、算出された複数の特徴量を、重み記憶部１０３に記憶されている重みを用いて統合する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３では、その時点で重み記憶部１０３に記憶されている重みを用いて特徴量に対する重み付けを行う。例えば、最初にステップＳ１０３に移行したときには、重みの初期値を用いて重み付けを行う。
【００４６】
ステップＳ１０２で算出される特徴量の数をＫとし、ｔ番目のフレームの波形データについて算出したＫ個の特徴量をそれぞれｆ１ｔ，ｆ２ｔ，・・・，ｆＫｔと記す。また、Ｋ個の各特徴量に対応する各重みをｗ１，ｗ２，・・・，ｗＫと記す。また、ｔ番目のフレームに関して、各特徴量を重み付けして算出した統合特徴量をＦｔと記す。特徴量統合部１０４は、例えば、以下に示す式（１）を計算することで、統合特徴量Ｆｔを算出する。
【００４７】
Ｆt = Σk ｗk×ｆkt          式（１）
【００４８】
式（１）において、ｔはフレームに対する添え字であり、ｋは特徴量に対する添え字である。
【００４９】
次に、音声・非音声判定部１０６は、閾値記憶部１０５に記憶されている判定用閾値θと、統合特徴量Ｆｔとを比較し、フレーム毎に音声区間であるか非音声区間であるのかを判定する。音声・非音声判定部１０６は、例えば、統合特徴量Ｆｔが判定用閾値θよりも大きければ、フレームｔは音声区間であると判定し、Ｆｔがθ以下であれば、フレームｔは非音声区間であると判定する。特徴量によっては音声区間で値が小さく、非音声区間で値が大きいこともあり得る。この場合は、特徴量の符号を反転させることで同じように扱うことができる。
【００５０】
音声・非音声判定部１０６は、フレームが音声区間に該当するか非音声区間に該当するかの判定結果を複数フレームに渡って、判定結果保持部１０７に保持させる（ステップＳ１０５）。音声区間であるか非音声区間であるかの判定結果をどのくらいの長さに渡って判定結果保持部１０７に保持させるかは、変更可能とすることが好ましい。一発声全体のフレームを判定結果保持部１０７に保持させると設定してもよく、また、数秒間分のフレームを判定結果保持部１０７に保持させると設定してもよい。
【００５１】
次に、誤り特徴量計算値算出部１４０は、音声区間であるか非音声区間であるかに関する複数フレーム分の判定結果（判定結果保持手段１０７に保持された判定結果）と、正解ラベル記憶部１３０に記憶されている正解ラベルと、各特徴量算出部１０２が算出した特徴量とを参照し、誤り特徴計算値を算出する（ステップＳ１０６）。既に説明したように、誤り特徴量計算値算出部１４０は、誤って音声区間を非音声区間と判定したフレームの誤り特徴量計算値と、誤って非音声区間を音声区間と判定したフレームの誤り特徴量計算値とを算出する。音声区間を誤って非音声区間と判定してしまったフレームの誤り特徴量計算値を、ＦＲＦＲ（Ｆａｌｓｅ  Ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｒａｔｉｏ）と記し、非音声区間を誤って音声区間と判定してしまったフレームの誤り特徴量計算値をＦＡＦＲ（Ｆａｌｓｅ  Ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｒａｔｉｏ）と記す。また、ＦＲＦＲ，ＦＡＦＲは、ステップＳ１０２で算出される複数種類の特徴量毎に計算するが、Ｋ個の特徴量のうち、ｋ番目の特徴量のＦＲＦＲ，ＦＡＦＲを、それぞれｋを添え字としてＦＲＦＲｋ，ＦＡＦＲｋと記す。
【００５２】
ＦＲＦＲｋ，ＦＡＦＲｋは、それぞれ以下に示す式（２）、式（３）で定義される。
【００５３】
ＦＲＦＲk  ≡  Σt∈FRｆkt  ÷  正解音声フレーム数          式（２）
【００５４】
ＦＡＦＲk  ≡  Σt∈FAｆkt  ÷  正解非音声フレーム数        式（３）
【００５５】
式（２）において、ｔ∈ＦＲは、判定結果保持手段１０７に結果が保持されている複数分のフレームのうち、正解ラベルは音声区間であるが誤って非音声区間と判定されたフレームを意味する。従って、Σｔ∈ＦＲｆｋｔは、そのようなフレームの特徴量の和である。式（２）における正解音声フレーム数は、結果が保持されている複数分のフレームのうち、正解ラベルが音声区間であり、正しく音声区間と判定されたフレームの数である。
【００５６】
また、式（３）において、ｔ∈ＦＡは、判定結果保持手段１０７に結果が保持されている複数分のフレームのうち、正解ラベルは非音声区間であるが誤って音声区間と判定されたフレームを意味する。従って、Σｔ∈ＦＡｆｋｔは、そのようなフレームの特徴量の和である。式（３）における正解非音声フレーム数は、結果が保持されている複数分のフレームのうち、正解ラベルが非音声区間であり、正しく非音声区間と判定されたフレームの数である。
【００５７】
誤り特徴量計算値算出部１４０は、ステップＳ１０２で算出される特徴量の種類毎に、式（２）の計算を行ってＦＲＦＲｋを算出し、式（３）の計算を行ってＦＡＦＲｋを算出する。
【００５８】
ステップＳ１０６で誤り特徴量計算値（ＦＲＦＲｋおよびＦＡＦＲｋ）が算出された後、重み更新部１５０は、重み記憶部１０３に記憶された重みを、誤り特徴量計算値に基づいて更新する（ステップＳ１０７）。重み更新部１５０は、以下に示す式（４）のように重みを更新すればよい。
【００５９】
ｗk  ←  ｗk  ＋  ε×（α×ＦＲＦＲk  ―（１−α）×ＦＡＦＲk）
式（４）
【００６０】
式（４）における左辺のｗｋは更新後の特徴量の重みであり、右辺のｗk は更新前の特徴量の重みである。すなわち、重み更新部１５０は、更新前の重みｗkを用いて、ｗk＋ε×（α×ＦＲＦＲk  ―（１−α）×ＦＡＦＲk）を計算し、その計算結果を更新後の重みの値とすればよい。この重みの更新は、最急降下法の考え方に基づく更新処理である。
【００６１】
式（４）において、εは更新のステップサイズを表す。すなわち、εは、ステップＳ１０７の更新処理を一回行うときにおける重みｗｋの更新の大きさを規定する値である。εの値としては一定の値を用いてもよい。あるいは、最初にεの値を大きな値として設定しておき、徐々にεの値を小さくしてもよい。
【００６２】
また、αは、音声区間を誤って非音声区間とする誤りと、非音声区間を誤って音声区間とする誤りのどちらにどれだけ重きをおいて重みを更新するかを制御するパラメータである。αは、０から１までの値で、予め設定される。ループ処理を繰り返して式（４）に示す更新処理を複数回行うことにより、２つの誤り特徴量計算値の比は以下の式（５）に示す比に近づく。よって、αは、ＦＡＦＲkとＦＲＦＲkとの比の目標値を表すパラメータであるということができる。
【００６３】
ＦＡＦＲk：ＦＲＦＲk   ＝  α：１−α          式（５）
【００６４】
αを０．５よりも大きくした場合、式（４）からわかるようにＦＲＦＲkをＦＡＦＲkよりも強調することとなり、その結果、音声区間を非音声区間とする誤りが少なくなるように、重みが更新される。逆に、αを０．５よりも小さくした場合、式（４）からわかるようにＦＡＦＲkをＦＲＦＲkよりも強調することとなり、非音声区間を音声区間とする誤りが少なくなるように、重みが更新される。
【００６５】
また、ステップＳ１０７で、重み更新部１５０は、それぞれの特徴量の重みｗkの和あるいは二乗和が一定値になるという拘束条件を加えて、各重みを更新してもよい。例えば、特徴量の重みｗkの和が一定になるという拘束条件を加える場合、重み更新部１５０は、式（４）で算出したｗkに対し、さらに以下の式（６）に示す計算を行ってｗkを更新すればよい。
【００６６】
ｗk  ←  ｗk  ／  Σk’ｗk’          式（６）
【００６７】
次に、重み更新部１５０は、重みの更新の終了条件が満たされているか否か判定する（ステップＳ１０８）。更新の終了条件が満たされていれば（ステップＳ１０８におけるＹｅｓ）、重みの学習処理を終了する。また、更新の終了条件が満たされていなければ（ステップＳ１０８におけるＮｏ）、ステップＳ１０１以降の処理を繰り返す。このとき、ステップＳ１０３を実行する際には、直前のステップＳ１０７で更新された重みを用いてＦｔを算出する。更新の終了条件の例として、特徴量の重みの更新前後での変化量が予め設定した値より小さいという条件を用いてもよい。すなわち、更新前後の重みの変化量（差分）が、予め定めた値より小さいという条件が満たされているか否かを判定してもよい。あるいは、全てのサンプルデータを規定の回数用いて学習したという条件（換言すれば、ステップＳ１０１からステップＳ１０８までの処理を規定回数行ったという条件）を用いてもよい。
【００６８】
図４は、第１の実施形態の音声検出装置の構成要素のうち、入力された音声信号のフレームに対して音声区間であるか非音声区間であるかを判定する部分を示したブロック図である。学習された複数の特徴量の重みを用いて入力された音声信号に対し音声区間であるか非音声区間であるかを判定する動作を説明する。
【００６９】
まず、入力信号取得部１６０は、音声区間と非音声区間の判別対象となる音声のアナログ信号を取得し、デジタル信号に変換し、音声検出部１００に入力する。なお、アナログ信号の取得は、例えばマイクロホン１６１等を用いて行えばよい。音声検出部１００は、音声信号が入力されると、その音声信号を対象としてステップＳ１０１〜ステップＳ１０５（図３参照）と同様の処理を行い、音声信号のフレームに対して音声区間であるか非音声区間であるかを判定する。
【００７０】
すなわち、波形切り出し部１０１が、入力された音声データから各フレームの波形データを切り出し、各特徴量算出部１０２がそれぞれ波形データの特徴量を算出する（ステップＳ１０１，Ｓ１０２）。そして、特徴量統合部１０４が、複数の特徴量に対して重み付けを行い、統合特徴量を算出する（ステップＳ１０３）。重み記憶部１０３は、サンプルデータに基づく学習で定められた重みを既に記憶しており、特徴量統合部１０４は、この重みを用いて重み付けを行う。次に、音声・非音声判定部１０６が、統合特徴量と判定用閾値θとを比較し、フレーム毎に音声区間であるか非音声区間であるのかを判定し（ステップＳ１０４）、その判定結果を判定結果保持部１０７に保持させる（ステップＳ１０５）。判定結果保持部１０７に保持された結果を、出力データとする。この結果、音声データの各フレームに対して、音声区間であるのか非音声区間であるのかの判定結果を得ることができる。
【００７１】
次に、式（２）、式（３）、式（４）の導出について説明する。着目するフレームtの状態をσtと定義する。着目するフレームｔが音声区間であるときσt＝＋１とし、非音声区間であるときσt＝−１とする。第１フレームから第tフレームまでの複数フレームの状態を｛σ1:t｝＝｛σ1,σ2, …,σt｝と表すものとする。また、複数フレームにわたる統合特徴量は｛Ｆ1:t｝＝｛Ｆ1,Ｆ2, …,Ｆt｝と表すものとする。
【００７２】
まず、音声区間を非音声区間に間違える誤りと非音声区間を音声区間に間違える誤りとを区別しない場合について述べる。統合特徴量｛Ｆ1:t｝が得られた時に、複数フレームの状態が｛σ1:t｝である確率Ｐ(｛σ1:t｝|｛Ｆ1:t｝)は、式（７）および式（８）で表す対数線形モデルで表すことができる。
【００７３】
Ｐ(｛σ1:t｝|｛Ｆ1:t｝) ＝ exp[γ×Σt｛（Ｆt−θ）×σt｝] ÷Ｚ
式（７）
【００７４】
Ｚ ≡ Σ{s1:t}  exp[γ×Σt｛（Ｆt−θ）×st｝]             式（８）
【００７５】
ここで、γは信頼度を表すパラメータである。この値自身は本質的ではないので以降γ＝１とする。Ｚは正規化の為の項である。
【００７６】
Σ{s1:t}は、全ての状態の組み合わせに対する和を示す。後述するように、統合特徴量Ｆtが判定用閾値より大きければst＝＋１とし、判定用閾値θより小さければst＝−１とする。
【００７７】
式（７）に示す対数線形モデルは、以下に示す式（９）のように、対数値を和の形で表すことができる。
【００７８】
log[Ｐ(｛σ1:t｝|｛Ｆ1:t｝) ]＝γ×Σt｛（Ｆt−θ）×σt｝−logＺ
式（９）
【００７９】
音声区間である音声フレームでは、σt＝＋１となり、確率の対数値に対してＦt−θだけ加算される。非音声区間である非音声フレームでは、σt＝−１となり、確率の対数値に対して−Ｆt＋θだけ加算される。統合特徴量Ｆtが音声フレームで判定用閾値θより大きく、かつ非音声フレームで判定用閾値θより小さいときには加算される項は全て正の値であるため確率値は大きくなる。逆に、統合特徴量Ｆtが音声フレームであるにもかかわらず判定用閾値θより小さかったり、あるいは非音声フレームであるにも関わらず判定用閾値θより大きかったりする場合には負の値を加算することになるため、確率値は小さくなる。
【００８０】
次に、音声区間を非音声区間に間違える誤りと非音声区間を音声区間に間違える誤りとを区別する方法について述べる。音声区間を非音声区間に間違う誤りと、非音声区間を音声区間に間違う誤りの割合を制御するために、式（９）を式（１０）のように書き換える。
【００８１】
【数１】
2010070839.tif 000003
【００８２】
Σt∈音声は音声フレームに関する和を示し、Ｎｓは音声フレーム数を示す。Σt∈非音声は非音声フレームに関する和を示し、Ｎnは非音声フレーム数を示す。αは前述したとおり、０から１までの値であり、音声区間を誤って非音声区間とする誤りと、非音声区間を誤って音声区間とする誤りのどちらにどれだけ重きをおいて重み更新するかを制御するパラメータである。音声フレーム数および非音声フレーム数で除算しているのは、学習データ中に含まれる音声フレーム数と非音声フレーム数の偏りを正規化するためである。Ｚは確率値を正規化するための項である。
【００８３】
音声検出に関わるパラメータを最適化するために、各フレームに対する正解ラベルの状態｛σ1:t｝に対して式（１０）を最大化するパラメータを求める。最急降下法を用いると、複数の特徴量の重みｗkに対して以下の式（１１）が得られる。
【００８４】
ｗk  ←  ｗk  ＋  ε  ×  ▽log[Ｐ(｛σ1:t｝|｛Ｆ1:t｝) ]
式（１１）
【００８５】
ここで、εはステップサイズを示し、▽はｗkでの偏微分を示す。
【００８６】
▽log[Ｐ(｛σ1:t｝|｛Ｆ1:t｝) ]を計算すると、以下に示す式（１２）のようになる。
【００８７】
【数２】
2010070839.tif 000004
【００８８】
Ｅ［Ａ］は、期待値の演算を表す。この期待値の演算は、式（１３）のように表せる。
【００８９】
Ｅ[Ａ]＝Σ{s1:t}  ｛Ａ×Ｐ(｛σ1:t｝|｛Ｆ1:t｝)｝          式（１３）
【００９０】
式(１２)における近似は、本来であれば式（１３）を求めるために式（１０）で定義した確率値を全ての状態の組み合わせに対して計算する必要がある。ただし、この計算には非常に多くのコストがかかるため、確率値に依らず統合特徴量Ｆtが判定用閾値θより大きければst＝＋１、閾値θより小さければst＝−１になるという近似を用いた。このようにして、式（２）、式（３）、式（４）は導出される。
【００９１】
次に、本実施形態の効果について説明する。
式（４）を参照すると右辺の第２項であるε×（α×ＦＲＦＲｋ−（１−α）×ＦＡＦＲｋ）が正の値のとき、着目する特徴量の重みが大きくなるように更新が行われる。逆に右辺の第２項が負の値のとき、着目する特徴量の重みが小さくなるように更新が行われる。右辺第２項が０のときは更新が行われない。この処理により、以下のように、識別性能を向上させるように重みを定めることができる。
【００９２】
式（４）の右辺の第２項が正の値であるとき、音声区間を非音声区間と間違えるフレームの誤り特徴量計算値は、非音声区間を音声区間と間違えるフレームの誤り特徴量計算値よりも大きい。特徴量は大きいほど音声らしいため、この場合はこの特徴量がより信頼できると考えられ、この特徴量の重みを大きくすることにより識別性能が向上することが期待できる。
【００９３】
一方、式（４）の右辺の第２項が負の値であるとき、音声区間を非音声区間と間違えるフレームの誤り特徴量計算値は、非音声区間を音声区間と間違えるフレームの誤り特徴量計算値よりも小さい。この場合は、この特徴量で識別するのは困難であると考えられるためこの特徴量の重みを小さくことにより識別性能の向上を期待できる。
【００９４】
また、式（４）の右辺の第２項が０となるとき、音声区間を非音声区間と間違える誤りと非音声区間を音声区間と間違える誤りとで釣り合いが取れた状態であるため、特徴量の重みは変化させないことが望ましい。
【００９５】
本発明では、パラメータαを設定し、誤り特徴量計算値を用いて複数の特徴量の重みを更新することによって、音声区間のフレーム数が非音声区間に較べて多かったり、もしくは非音声区間のフレーム数が音声区間に比べて多かったりするような偏りのある学習データであっても、音声区間を非音声区間に誤りやすい傾向と非音声区間を音声区間に誤りやすい傾向の比が一定になる。このように学習データの偏りによらず頑健に複数の特徴量の重みを学習できるため、本発明の目的を達成できる。
【００９６】
また、音声区間を誤って非音声区間としてしまったフレームの誤り特徴量計算値（ＦＲＦＲ）と、非音声区間を誤って音声区間としてしまったフレームの誤り特徴量計算値（ＦＲＡＲ）は、式（２）、式（３）に示すような加算および除算で容易に計算ができる。そのため、特許文献２で開示されている識別関数を用いる方法に較べて少ない計算量で複数の特徴量の重みを更新することができる。
【００９７】
また、上記の例では、式（２）および式（３）により求められる値として、ＦＲＦＲｋ，ＦＡＦＲｋを定義したが、本発明は、他の計算によって求められる値をＦＲＦＲｋ，ＦＡＦＲｋとしてもよい。例えば、誤り特徴量計算値算出部１４０は、以下に示す式（１４）および式（１５）を用いて特徴量の種類毎にＦＲＦＲｋ，ＦＡＦＲｋを計算してもよい。
【００９８】
ＦＲＦＲk  ≡Σt∈音声  （ｆkt×（１−ｔａｎｈ［γ×α×（Ｆt―θ）÷正解音声フレーム数］））÷正解音声フレーム数÷２
式（１４）
【００９９】
ＦＡＦＲk  ≡Σt∈非音声（ｆkt×（１＋ｔａｎｈ［γ×（１−α）×（Ｆt―θ）÷正解非音声フレーム数］））÷正解非音声フレーム数÷２
式（１５）
【０１００】
式（１４）において、ｔ∈音声は、正解ラベルが音声区間であるフレームを意味し、式（１５）において、ｔ∈非音声は、正解ラベルが非音声区間であるフレームを意味する。
【０１０１】
また、式（１４）、式（１５）において、γは、判定の信頼度を表すパラメータである。γの値を大きくしていくと、式（１４）は式（２）に近づき、式（１５）は式（３）に近づく。そして、γの値が無限大のとき、式（１４）は式（２）と一致し、式（１５）は式（３）と一致する。例えば、学習の初期ではγの値を小さくし、学習が進むにつれてγの値を大きくしていってもよい。すなわち、図３に示すように、ステップＳ１０１〜Ｓ１０８のループ処理を繰り返すが、ループ処理の繰り返し数が少ない段階では、γの値を小さくしておき、ループ処理の繰り返し数が多くなるについてγの値を大きくしていってもよい。あるいは、学習データ（サンプルデータ）が少ないときにはγの値を小さくし、学習データが多きときにはγの値を大きくしてもよい。
【０１０２】
実施形態２．
図５は、本発明の第２の実施形態の音声検出装置の構成例を示すブロック図である。第１の実施形態と同様の構成要素については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。第２の実施形態の音声検出装置は、第１の実施形態における音声検出部１００に代えて音声検出部２００を備える。音声検出部２００は、波形切り出し部１０１、特徴量算出部１０２、重み記憶部１０３、特徴量統合部１０４、閾値記憶部１０５、音声・非音声判定部１０６、および結果保持部１０７に加えて、区間整形ルール記憶部２０１と音声・非音声区間整形部２０２とを備える。
【０１０３】
区間整形ルール記憶部２０１は、複数フレームに渡る音声区間であるか非音声区間であるかの判定結果を整形するためのルールを記憶する記憶装置である。区間整形ルール記憶部２０１が記憶するルールの例として、以下のルールが挙げられる。
【０１０４】
第１のルールは、「音声継続長閾値より短い音声区間を非音声区間とする。」というルールである。第２のルールは、「非音声継続長閾値より短い非音声区間を音声区間とする。」というルールである。第３のルールは、「音声区間の前後に始終端マージンを付与する。」というルールである。音声継続長閾値および非音声継続長閾値は、予め定めておけばよい。
【０１０５】
区間整形ルール記憶部２０１は、これらのルールを全て記憶せずに、一部のルールだけを記憶していてもよい。また、上記以外のルールを記憶していてもよい。
【０１０６】
音声・非音声区間整形部２０２は、区間整形ルール記憶部２０１に記憶されるルールに従って、複数のフレームに渡る判定結果を整形する。音声・非音声区間整形部２０２は、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。あるいは、他の構成要素とは別のハードウェアとして実現されていてもよい。
【０１０７】
次に、第２の実施形態の動作について説明する。図６は、第２の実施形態における重みの学習処理の処理経過の例を示すフローチャートである。第１の実施形態と同様の処理は、図３と同一の符号を付し、説明を省略する。各フレームが音声区間に該当するか非音声区間に該当するかを判定して判定結果を判定結果保持部１０７に保持させるまでの動作は、第１の実施形態におけるステップＳ１０１〜Ｓ１０５の動作と同様である。
【０１０８】
音声・非音声判定部１０６による判定結果が判定結果保持部１０７に保持されると、音声・非音声区間整形部２０２は、判定結果保持部１０７に保持されている複数のフレームに渡る判定結果（音声区間であるか非音声区間であるかの判定結果）を、区間整形ルール記憶部２０１に記憶されたルールに従って整形する（ステップＳ２０１）。例えば、第１のルールが記憶されている場合、音声継続長閾値より短い音声区間を非音声区間に変更する。すなわち、フレーム毎に音声区間と判定された連続数が音声継続長閾値より小さければ、その音声区間を非音声区間に変更する。また、例えば、第２のルールが記憶されている場合、フレーム毎に非音声区間と判定された連続数が非音声継続長閾値より小さければ、その非音声区間を音声区間に変更する。また、例えば、第３のルールが記憶されている場合、音声区間の前後に始終端マージンを付加する。これらの整形を行う回数は１回に限らず、複数回行ってもよい。
【０１０９】
ステップＳ２０１後のステップＳ１０６では、誤り特徴量計算値算出部１３０は、音声・非音声区間整形部２０２による整形後の判定結果を用いて、誤り特徴量計算値を計算する。このように、第２の実施形態では、ステップＳ１０５とステップＳ１０６の間に、整形処理（ステップＳ２０１）が挿入される。他の動作は、第１の実施形態と同様である。
【０１１０】
また、学習された複数の特徴量の重みを用いて入力された音声信号に対し音声検出を行う動作においても、ステップＳ１０５とステップＳ１０６との間に、ステップＳ２０１を行えばよい。入力信号取得部１６０は、音声区間と非音声区間の判別対象となる音声のアナログ信号を取得し、デジタル信号に変換し、音声検出部２００に入力する。音声検出部２００は、音声信号が入力されると、その音声信号を対象としてステップＳ１０１〜ステップＳ２０１（図６参照）と同様の処理を行い、ステップＳ２０１で整形された判定結果を出力データとする。
【０１１１】
次に、本実施形態の効果について説明する。本実施形態でも第１の実施形態と同様の効果が得られる。さらに、フレーム毎の音声・非音声の判定結果に対して、区間整形ルールに従い整形を施すことによって短い音声の湧き出しや、短い音声の欠落といった誤りを減少させることができる。特徴量の重みの学習には第１の実施形態の動作を適用し、目的とする入力信号に対して音声検出を行う際にはステップＳ２０１を含む処理を行う構成も考えられるが、区間整形ルールによる整形を行うことで音声区間が非音声区間に誤りやすい傾向と、非音声区間が音声区間に誤りやすい傾向の比が変化してしまう。本実施形態のように特徴量の重みの学習においてもステップＳ２０１の整形を行うことで、区間整形ルールも適用した音声検出結果の誤り傾向を用いて特徴量の重みの更新をすることができ、区間整形ルールを施しても音声が非音声に誤りやすい傾向と、非音声が音声に誤りやすい傾向の比を一定に保ちながら重みの更新を行うことができる。
【０１１２】
実施形態３．
図７は、本発明の第３の実施形態の音声検出装置の構成例を示すブロック図である。第１の実施形態と同様の構成要素については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。第３の実施形態の音声検出装置は、第１の実施形態における誤り特徴量計算部１４０に代えて誤り率・誤り特徴量計算値算出部３４０を備え、閾値更新部３５０が加わった構成である。
【０１１３】
誤り率・誤り特徴量計算値算出部３４０は、誤り特徴量計算値（ＦＡＦＲk，ＦＲＦＲk）を算出するだけでなく、誤り率も算出する。誤り率・誤り特徴量計算値算出部３４０は、音声区間を誤って非音声区間としてしまう割合（ＦＲＲ：Ｆａｌｓｅ  Ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ  Ｒａｔｉｏ）、および非音声区間を誤って音声区間としてしまう割合（ＦＡＲ：Ｆａｌｓｅ  Ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ  Ｒａｔｉｏ）を、それぞれ誤り率として算出する。
【０１１４】
閾値更新部３５０は、閾値記憶部１０５に記憶された判定用閾値θを誤り率に基づいて更新する。
【０１１５】
誤り率・誤り特徴量計算値算出部３４０および閾値更新部３５０は、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。あるいは、他の構成要素とは別のハードウェアとして実現されていてもよい。
【０１１６】
次に、第３の実施形態の動作について説明する。図３に示すフローチャートを参照して、重みの学習時の処理について説明する。音声・非音声判定部１０６が判定を行い判定結果を判定結果保持部１０７に保持させるまでの処理（ステップＳ１０１〜Ｓ１０５）は、第１の実施形態と同様である。
【０１１７】
次のステップＳ１０６において、誤り率・誤り特徴量計算値算出部３４０は、第１の実施形態と同様に誤り特徴量計算値（ＦＡＦＲk，ＦＲＦＲk）を算出し、さらに、誤り率（ＦＲＲ，ＦＡＲ）も算出する。誤り率・誤り特徴量計算値算出部３４０は、音声区間を誤って非音声区間としてしまう割合であるＦＲＲを、以下に示す式（１６）の計算により算出する。
【０１１８】
ＦＲＲ≡音声を誤って非音声としたフレーム数÷正解音声フレーム数
式（１６）
【０１１９】
また、誤り率・誤り特徴量計算値算出部３４０は、非音声区間を誤って音声区間としてしまう割合であるＦＡＲを、以下に示す式（１７）の計算により算出する。
【０１２０】
ＦＡＲ≡非音声を誤って音声としたフレーム数÷正解非音声フレーム数
式（１７）
【０１２１】
「音声を誤って非音声としたフレーム数」は、結果が保持されている複数分のフレームのうち、正解ラベルが音声区間であるが非音声区間と判定されたフレーム数である。「非音声を誤って音声としたフレーム数」は、結果が保持されている複数分のフレームのうち、正解ラベルが非音声区間であるが音声区間と判定されたフレーム数である。
【０１２２】
次のステップＳ１０７において、重み更新部１５０は、第１の実施形態と同様に、重み記憶部１０３に記憶された重みを更新する。本実施形態では、さらに、閾値更新部３５０が、閾値記憶手段１０５に記憶された判定用閾値θを、誤り率ＦＲＲ，ＦＡＲを用いて更新する。閾値更新部３５０は、以下に示す式（１８）のように判定用閾値θを更新すればよい。
【０１２３】
θ  ←  θ  −  ε’×（α×ＦＲＲ―（１−α）×ＦＡＲ）
式（１８）
【０１２４】
式（１８）における左辺のθは更新後の判定用閾値であり、右辺のθは更新前の判定用閾値である。すなわち、閾値更新部３５０は、更新前のθを用いて、θ−ε’×（α×ＦＲＲ―（１−α）×ＦＡＲ）を計算し、その計算結果を更新後のθとすればよい。
【０１２５】
式（１８）におけるε’は更新のステップサイズである。すなわり、θの更新の大きさを規定する値である。ε’として、εと同様の値を用いてもよく、あるいは変更してもよい。式（１８）におけるαは、式（４）におけるαと同じ値とすることが好ましい。
【０１２６】
ステップＳ１０７の後、更新の終了条件が満たされたか判定し（ステップＳ１０８）、満たされていなければステップＳ１０１以降を繰り返す。このとき、ステップＳ１０４では更新後のθを用いて判定を行う。
【０１２７】
ステップＳ１０１〜Ｓ１０８のループ処理において、ステップＳ１０７で毎回、重みと判定用閾値を更新してもよい。あるいは、ループ処理毎に、重みの更新と判定用閾値の更新とを交互に行ってもよい。あるいは、重みと判定用閾値のいずれか一方についてステップＳ１０１〜Ｓ１０８の処理を繰り返し、更新の終了条件が満たされた後、他方についても、終了条件が満たされるまでステップＳ１０１〜Ｓ１０８の処理を繰り返してもよい。
【０１２８】
式（１８）に示す更新処理を複数回行うことにより、２つの誤り率の比は以下の式（１９）に示す比に近づく。
【０１２９】
ＦＡＲk：ＦＲＲk   ＝  α：１−α          式（１９）
【０１３０】
学習された複数の特徴量の重みを用いて入力信号に対し音声検出を行う動作は、第１の実施形態と同様である。本実施形態では、判定用閾値θも学習されているので、学習されたθとＦｔとを比較して、音声区間であるか非音声区間であるかを判定する。
【０１３１】
次に、本実施形態の効果について説明する。
本実施形態では、予め設定した誤り率の比になるという条件の下で誤り率が減少するように複数の特徴量の重みと判定用閾値を更新する。予めαの値を設定しておけば、期待するＦＲＲとＦＡＲの２つの誤り率の比を満たす音声検出になるように、閾値は適切に更新される。音声検出はさまざまな用途に利用されるが、その利用用途に応じて適切な誤り率の比が異なることが予想される。本実施形態によれば、利用用途に応じた適切な誤り率の比を設定できる。
【０１３２】
第３の実施形態において、第２の実施形態と同様に音声検出部が区間整形ルール記憶部２０１と音声・非音声区間整形部２０２（図５参照）を備え、ルールに基づいて判定結果を整形する構成としてもよい。
【０１３３】
実施形態４．
第１から第３までの各実施形態では、サンプルデータ格納部１２０に記憶されたサンプルデータを直接、波形切り出し部１０１の入力とする場合を説明した。第４の実施形態では、サンプルデータを音として出力し、その音を入力してデジタル信号として波形切り出し部１０１の入力とする。図８は、本発明の第４の実施形態の音声検出装置の構成例を示すブロック図である。第１の実施形態と同様の構成要素については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。第４の実施形態の音声検出装置は、第１の実施形態の構成に加えて、音声信号出力部４６０およびスピーカ４６１を備える。
【０１３４】
音声信号出力部４６０は、サンプルデータ格納部１２０に記憶されたサンプルデータを音としてスピーカ４６１に出力させる。音声信号出力部４６０は、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。
【０１３５】
本実施形態では、重みの学習時におけるステップＳ１０１で、音声信号出力部４６０がサンプルデータを音としてスピーカ４６１に出力させる。このとき、マイクロホン１６１は、スピーカ４６１から出力された音を入力可能な位置に配置される。マイクロホン１６１はその音が入力されると、その音をアナログ信号に変換し、入力信号取得部１６０に入力する。入力信号取得部１６０は、そのアナログ信号をデジタル信号に変換し、波形切り出し部１０１に入力する。波形切り出し部１０１は、そのデジタル信号からフレームの波形データを切り出す。その他の動作は、第１の実施形態と同様である。
【０１３６】
本実施形態によれば、サンプルデータの音の入力時に音声検出装置の周囲の環境の雑音も入力され、環境雑音も含む状態で重みの学習を行う。従って、実際に音声が入力される場面の雑音環境に適切な重みを設定することができる。
【０１３７】
第４の実施形態において、第２の実施形態と同様に音声検出部が区間整形ルール記憶部２０１と音声・非音声区間整形部２０２（図５参照）を備え、ルールに基づいて判定結果を整形する構成としてもよい。また、第３の実施形態と同様に、閾値更新部３５０を備え、誤り特徴量計算値算出部１４０の代わりに誤り率・誤り特徴量計算値算出部３４０（図７参照）を備え、判定用閾値θも学習する構成であってもよい。
【０１３８】
実施形態５．
図９は、本発明の第５の実施形態の音声検出装置の構成例を示すブロック図である。第１の実施形態と同様の構成要素については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。第５の実施形態の音声検出装置は、第１の実施形態における音声検出部１００に代えて音声検出部５００を備える。音声検出部５００は、波形切り出し部１０１と、特徴量算出部１０２と、重み記憶部１０３と、特徴量統合部５０４と、閾値記憶部５０５と、音声・非音声判定部５０６と、判定結果保持部１０７とを備える。波形切り出し部１０１、特徴量算出部１０２、重み記憶部１０３および判定結果保持部１０７は、第１の実施形態と同様である。
【０１３９】
閾値記憶部５０５は、複数の特徴量それぞれに対応する閾値を記憶する。この閾値は、例えば、一つの特徴量だけで音声区間であるか非音声区間であるかを判定する場合に用いる閾値であり、統合特徴量Ｆｔとの比較対象となる判別用閾値θと区別して、以下、個別閾値と記す。また、個別閾値は、θｋと表すこととする。ｋは特徴量に対する添え字である。
【０１４０】
特徴量統合部５０４は、閾値記憶部５０５に記憶された各個別閾値と、重み更新部１５０に記憶された各重みとを用いて、特徴量を統合し、統合特徴量を算出する。具体的には、特徴量毎に、対応する個別閾値との差分を計算し、その差分に対して重み付けを行うことにより統合特徴量を算出する。
【０１４１】
音声・非音声判定部５０６は、特徴量統合部５０４によって算出された統合特徴量に基づいて、各フレームの波形データが音声区間、非音声区間のいずれであるかを判定する。本実施形態では、判定用閾値θ＝０である。本例では、統合特徴量が０（判定用閾値）より大きければ音声区間であり、そうでなければ非音声区間であると判定する場合を例にする。音声・非音声判定部５０６は、複数フレームに渡る判定結果を判定結果保持部１０７に記憶させる。
【０１４２】
特徴量統合部５０４および音声・非音声判定部５０６は、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。あるいは、他の構成要素とは別のハードウェアとして実現されていてもよい。閾値記憶部５０５は、例えば、記憶装置によって実現される。
【０１４３】
次に、第５の実施形態の動作について説明する。図３に示すフローチャートを参照して、重みの学習時の処理について説明する。特徴量算出までの処理（ステップＳ１０１，Ｓ１０２）は第１の実施形態と同様である。
【０１４４】
次のステップＳ１０３では、特徴量統合部５０４は、以下に示す式（２０）の計算を行うことにより、複数の特徴量を統合し、統合特徴量を計算する。
【０１４５】
Ｆt = Σk ｗk×（ｆkt―θk）          式（２０）
【０１４６】
すなわち、特徴量毎に、特徴量から個別閾値θkを減算し、その結果得られた差分（ｆkt―θk）に対して重みを乗じた結果の総和を計算する。
【０１４７】
次のステップＳ１０４では、音声・非音声判定部５０６は、特徴量統合部５０４に計算された統合特徴量Ｆｔが０より大きければフレームｔは音声区間であると判定し、Ｆｔが０以下であれば非音声区間であると判定する。すなわち、判定用閾値θ＝０として判定を行う。ステップＳ１０５以降の動作は第１の実施形態と同様である。なお、式（２）、式（３）の代わりに、式（１４）、式（１５）でＦＲＦＲｋ，ＦＡＦＲｋを計算する場合、式（１４）および式（１５）におけるθを０とすればよい。
【０１４８】
また、重みの学習後に入力された音声信号に対する判定処理を行う場合、ステップＳ１０１〜Ｓ１０５の処理を行えばよい。この場合にも、ステップＳ１０３では、式（２０）の計算により、統合特徴量を計算し、ステップＳ１０４では、判定用閾値を０として判定を行う。
【０１４９】
本実施形態によれば、閾値を特徴量ごとに用意できるため、より判定性能の高い音声検出装置を実現できる。
【０１５０】
第５の実施形態において、第２の実施形態と同様に音声検出部が区間整形ルール記憶部２０１と音声・非音声区間整形部２０２（図５参照）を備え、ルールに基づいて判定結果を整形する構成としてもよい。また、第４の実施形態と同様に、音声信号出力部４６０およびスピーカ４６１を備え、サンプルデータを音として出力し、その音を入力してデジタル信号として波形切り出し部１０１の入力とする構成であってもよい。
【０１５１】
また、第３の実施形態と同様に、閾値更新部３５０を備え、誤り特徴量計算値算出部１４０の代わりに誤り率・誤り特徴量計算値算出部３４０（図７参照）を備え、判定用閾値θの学習も行う構成であってもよい。この場合、誤り率・誤り特徴量計算値算出部３４０は、第３の実施形態と同様に、式（１６）、式（１７）の計算を行って誤り率ＦＲＲ，ＦＡＲを算出すればよい。ただし、閾値更新部３５０は、式（１８）に示す計算の代わりに、以下に示す式（２１）のように個別閾値の更新を行う。
【０１５２】
θｋ  ←  θｋ  −  ε’×ｗｋ×（α×ＦＲＲ―（１−α）×ＦＡＲ）
式（２１）
【０１５３】
式（２１）における左辺のθｋは更新後の個別閾値であり、右辺のθｋは更新前の個別閾値である。すなわち、閾値更新部３５０は、更新前のθｋを用いて、θｋ−ε’×（α×ＦＲＲ―（１−α）×ＦＡＲ）を計算し、その計算結果で更新後のθｋとして、閾値記憶部５０５の各θｋを更新する。
【０１５４】
第１から第５までの各実施形態における出力結果（入力された音声に対する判定結果）は、例えば、音声認識装置や、音声伝送向けの装置で利用される。
【０１５５】
また、上記の各実施形態では、統合特徴量が判定用閾値より大きければ、フレームが音声区間に該当し、そうでなければフレームが非音声区間に該当すると判定する場合を例にして説明した。統合特徴量が判定用閾値より小さければフレームが音声区間に該当し、そうでなければフレームが非音声区間に該当すると判定する場合もある。
【０１５６】
この場合、誤り特徴量計算値算出部１４０は、ＦＲＦＲｋ，ＦＡＦＲｋを計算する際に、式（２）および式（３）に代えて、以下に示す式（２２）および式（２３）の計算を行うことにより、ＦＲＦＲｋ，ＦＡＦＲｋを算出する。
【０１５７】
ＦＲＦＲk  ≡  Σt∈FR（−ｆkt）  ÷  正解音声フレーム数
式（２２）
【０１５８】
ＦＡＦＲk  ≡  Σt∈FA（−ｆkt）  ÷  正解非音声フレーム数
式（２３）
【０１５９】
あるいは、式（１４）および式（１５）に代えて、以下に示す式（２４）および式（２５）の計算を行うことにより、ＦＲＦＲｋ，ＦＡＦＲｋを算出してもよい。
【０１６０】
ＦＲＦＲk  ≡Σt∈音声  （ｆkt×（１−ｔａｎｈ［γ×α×（θ−Ｆt）÷正解音声フレーム数］））÷正解音声フレーム数÷２
式（２４）
【０１６１】
ＦＡＦＲk  ≡Σt∈非音声（ｆkt×（１＋ｔａｎｈ［γ×（１−α）×（θ−Ｆt）÷正解非音声フレーム数］））÷正解非音声フレーム数÷２
式（２５）
【０１６２】
また、統合特徴量が判定用閾値より小さければフレームが音声区間に該当し、そうでなければフレームが非音声区間に該当すると判定する場合において、閾値更新部３５０は、式（１８）の代わりに、以下に示す式（２６）のようにθを更新すればよい。
【０１６３】
θ  ←  θ  ＋  ε’×（α×ＦＲＲ―（１−α）×ＦＡＲ）
式（２６）
【０１６４】
また、式（２１）に相当する更新を行う場合、式（２１）の代わりに、以下に示す式（２７）のようにθｋを更新すればよい。
【０１６５】
θｋ  ←  θｋ  ＋  ε’×ｗｋ×（α×ＦＲＲ―（１−α）×ＦＡＲ）
式（２７）
【０１６６】
次に、本発明の概要について説明する。図１０は、本発明の概要を示すブロック図である。本発明の音声検出装置は、フレーム切り出し手段７１（例えば、波形切り出し部１０１）と、特徴量算出手段７２（例えば、特徴量算出部１０２）と、特徴量統合手段７３（例えば、特徴量統合部１０４）と、判定手段７４（例えば、音声・非音声判定部１０６）と、誤り特徴量計算値算出手段７５（例えば、誤り特徴量計算値算出部１４０）と、重み更新手段７６（例えば、重み更新部１５０）とを備える。
【０１６７】
フレーム切り出し手段７１は、入力された音声信号からフレームを切り出す。特徴量算出手段７２は、切り出されたフレームの複数の特徴量を算出する。特徴量統合手段７３は、その複数の特徴量に対する重み付けを行い、その複数の特徴量を統合した統合特徴量を算出する。判定手段７４は、統合特徴量と閾値（例えば、判定用閾値）とを比較して、フレームが音声区間であるか非音声区間であるかを判定する。
【０１６８】
また、フレーム切り出し手段７１は、フレーム毎に音声区間であるか非音声区間であるかが既知の音声データであるサンプルデータからフレームを切り出す。特徴量算出手段７２は、サンプルデータから切り出されたフレームの複数の特徴量を算出する。特徴量統合手段７３は、その複数の特徴量の統合特徴量を算出する。判定手段７４は、その統合特徴量と閾値とを比較して、サンプルデータから切り出されたフレームが音声区間であるか非音声区間であるかを判定する。
【０１６９】
また、誤り特徴量計算値算出手段７５は、サンプルデータのフレームのうち判定手段７４による判定結果が誤りとなったフレームの特徴量に対して所定の計算を行って得られる誤り特徴量計算値として、音声区間を誤って非音声区間と判定したフレームに関する誤り特徴量計算値である第１の誤り特徴量計算値（例えば、ＦＲＦＲｋ）と、非音声区間を誤って音声区間と判定したフレームに関する誤り特徴量計算値である第２の誤り特徴量計算値（例えば、ＦＡＦＲｋ）とを算出する。
【０１７０】
重み更新手段７６は、特徴量統合手段７３が複数の特徴量に重み付けを行うときに用いる重みを、第１の誤り特徴量計算値と第２の誤り特徴量計算値との比が所定の値に近づくように更新する。
【０１７１】
そのような構成により、サンプルデータに含まれる音声区間および非音声区間の偏りによらずに、精度良く音声区間と非音声区間とを判別することができる。
【０１７２】
また、上記の実施形態には、誤り特徴量計算値算出手段７５が、音声区間を誤って非音声区間と判定したフレームの特徴量の和を、正しく音声区間と判定したフレーム数で除算した結果（例えば、式（２）の計算結果）を第１の誤り特徴量計算値とし、非音声区間を誤って音声区間と判定したフレームの特徴量の和を、正しく非音声区間と判定したフレーム数で除算した結果（例えば、式（３）の計算結果）を第２の誤り特徴量計算値とする構成が開示されている。
【０１７３】
また、上記の実施形態には、誤り特徴量計算値算出手段７５が、判定の信頼度を表すパラメータをγとし、第１の誤り特徴量計算値と第２の誤り特徴量計算値との比を規定するパラメータをαとし、統合特徴量との比較対象となる閾値をθとし、特徴量をｆとし、統合特徴量をＦとし、正しく音声区間と判定されたフレーム数をＮ１とし、正しく非音声区間と判定されたフレーム数をＮ２としたときに、特徴量毎に、音声区間であると予め定められたフレーム毎のｆ×（１−ｔａｎｈ［γ×α×（Ｆ−θ）÷Ｎ１］）の総和を求め、その総和をＳ１としたときにＳ１÷Ｎ１÷２を計算した結果（例えば、式（１４）の計算結果）を第１の誤り特徴量計算値とし、特徴量毎に、非音声区間であると予め定められたフレーム毎のｆ×（１＋ｔａｎｈ［γ×（１−α）×（Ｆ−θ）÷Ｎ２］）の総和を求め、その総和をＳ２としたときにＳ２÷Ｎ２÷２を計算した結果（例えば、式（１５）の計算結果）を第２の誤り特徴量計算値とする構成が開示されている。
【０１７４】
また、上記の実施形態には、判定手段７４が、統合特徴量が閾値よりも大きいという条件が成立すれば、サンプルデータから切り出されたフレームが音声区間であると判定し、その条件が成立しなければ、フレームが非音声区間であると判定する構成が開示されている。
【０１７５】
また、上記の実施形態には、誤り特徴量計算値算出手段７５が、音声区間を誤って非音声区間と判定したフレームの特徴量に−１を乗じた値の和を、正しく音声区間と判定したフレーム数で除算した結果（例えば、式（２２）の計算結果）を第１の誤り特徴量計算値とし、非音声区間を誤って音声区間と判定したフレームの特徴量に−１を乗じた値の和を、正しく非音声区間と判定したフレーム数で除算した結果（例えば、式（２３）の計算結果）を第２の誤り特徴量計算値とする構成が開示されている。
【０１７６】
また、上記の実施形態には、誤り特徴量計算値算出手段７５が、判定の信頼度を表すパラメータをγとし、第１の誤り特徴量計算値と第２の誤り特徴量計算値との比を規定するパラメータをαとし、統合特徴量との比較対象となる閾値をθとし、特徴量をｆとし、統合特徴量をＦとし、正しく音声区間と判定されたフレーム数をＮ１とし、正しく非音声区間と判定されたフレーム数をＮ２としたときに、特徴量毎に、音声区間であると予め定められたフレーム毎のｆ×（１−ｔａｎｈ［γ×α×（θ−Ｆ）÷Ｎ１］）の総和を求め、その総和をＳ１としたときにＳ１÷Ｎ１÷２を計算した結果（例えば、式（２４）の計算結果）を第１の誤り特徴量計算値とし、特徴量毎に、非音声区間であると予め定められたフレーム毎のｆ×（１＋ｔａｎｈ［γ×（１−α）×（θ−Ｆ）÷Ｎ２］）の総和を求め、その総和をＳ２としたときにＳ２÷Ｎ２÷２を計算した結果（例えば、式（２５）の計算結果）を第２の誤り特徴量計算値とする構成が開示されている。
【０１７７】
また、上記の実施形態には、判定手段７４が、統合特徴量が閾値よりも小さいという条件が成立すれば、サンプルデータから切り出されたフレームが音声区間であると判定し、その条件が成立しなければ、フレームが非音声区間であると判定する構成が開示されている。
【０１７８】
また、上記の実施形態には、特徴量統合手段７３が、特徴量とその特徴量に対応して定められた個別閾値との差分に、特徴量に応じた重みを乗じた結果の和を計算することによって、統合特徴量を算出し、判定手段７４が、統合特徴量との比較対象となる閾値を０として、フレームが音声区間であるか非音声区間であるかを判定する構成が開示されている。そのような構成によれば、判定精度をより向上させることができる。
【０１７９】
また、上記の実施形態には、音声区間を誤って非音声区間と判定する第１の誤り率（例えば、ＦＲＲ）と、非音声区間を誤って音声区間とする第２の誤り率（例えば、ＦＡＲ）とを算出する誤り率算出手段（例えば、誤り率・誤り特徴量計算値算出部３４０）と、第１の誤り率と第２の誤り率との比が所定の値に近づくように、統合特徴量との比較対象となる閾値の値を更新する閾値更新手段（例えば、閾値変更部３５０）とを備える構成が開示されている。
【０１８０】
また、上記の実施形態には、音声区間を誤って非音声区間と判定する第１の誤り率（例えば、ＦＲＲ）と、非音声区間を誤って音声区間とする第２の誤り率（例えば、ＦＡＲ）とを算出する誤り率算出手段（例えば、誤り率・誤り特徴量計算値算出部３４０）と、第１の誤り率と第２の誤り率との比が所定の値に近づくように、各個別閾値の値を更新する閾値更新手段（例えば、閾値変更部３５０）とを備える構成が開示されている。
【０１８１】
また、上記の実施形態には、サンプルデータを音として出力させる音声信号出力手段（例えば、音声信号出力部４６０）と、その音を音声信号に変換してフレーム切り出し手段に入力する音声信号入力手段（例えば、マイクロホン１６１および入力信号取得部１６０）とを備える構成が開示されている。そのような構成によれば、実際の雑音環境に適切な重みを設定することができる。
【０１８２】
また、上記の実施形態には、判定手段７４による判定結果を整形するルールを記憶する整形ルール記憶手段（整形ルール記憶部２０１）と、ルールに従って、判定手段７４による判定結果を整形する判定結果整形手段（例えば、音声・非音声区間整形部２０２）とを備える構成が開示されている。そのような構成によれば、判定結果を整形するので、例えば短い音声区間の湧き出し等を減少させることができる。
【０１８３】
また、上記の実施形態には、整形ルール記憶手段は、所定の長さよりも短い継続長の音声区間を非音声区間とするという第１のルールと、所定の長さよりも短い継続長の非音声区間を音声区間とするという第２のルールと、音声区間の前後に一定数のフレームを付加するという第３のルールのうちの少なくとも一つ以上のルールを記憶する構成が開示されている。
【０１８４】
以上、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１８５】
この出願は、２００８年１２月１７日に出願された日本特許出願２００８−３２１５５０を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０１８６】
本発明は、音声信号のフレームに対して音声区間であるか非音声区間であるかを判定する音声検出装置として好適に適用される。
【符号の説明】
【０１８７】
１０１  波形切り出し部
１０２  特徴量算出部
１０３  重み記憶部
１０４  特徴量統合部
１０５  閾値記憶部
１０６  音声・非音声判定部
１０７  結果保持部
１２０  サンプルデータ格納部
１３０  正解ラベル格納部
１４０  誤り特徴量計算値算出部
１５０  重み更新
１６０  入力信号取得部
１６１  マイクロホン
２０１  区間整形ルール記憶部
２０２  音声・非音声区間整形部
３４０  誤り率・誤り特徴量計算値算出部
３５０  閾値更新部
【図１】
2010070839.tif 000005
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【国際調査報告】
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