(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音声データに実行される音声信号処理方法において、
前記方法は、
ＣＰＵ、記憶領域、及びインタフェースを備えるシステムで実行され、
前記入力された音声データを定量化した少なくとも一つの特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
前記特徴量算出ステップで算出された特徴量に基づいて、前記特徴量の個人性の強さを定量化した個人性度を算出する個人性度算出ステップと、
所定の個人性度条件を満たしていない個人性度がある場合、当該個人性度が当該個人性度条件を満たすような音声信号処理を前記入力された音声データに実行する音声信号処理ステップと、を含み、
前記音声信号処理は、前記音声データを変化させる処理であって、
前記方法は、前記所定の個人性度条件を満たしていない個人性度がある場合、当該個人性度が当該個人性度条件を満たすような前記音声データの変化量を決定する変化量決定ステップをさらに含み、
前記音声信号処理ステップでは、前記変化量決定ステップで決定された変化量に基づいて前記音声データを変化させる音声信号処理を実行し、
前記変化量決定ステップでは、
前記音声データの変化量を所定量単位で変化させながら変化後の前記音声データの特徴量が前記個人性度条件を満たすか否かを判定する処理を、前記変化後の状態が所定の終了条件を満たすまで、繰り返し実行し、
前記変化後の音声データの特徴量が前記個人性度条件を満たすと判定された場合、当該変化量による前記音声データの音質の劣化量を推定し、最も劣化量が少ない変化量を最小劣化変化量として、前記記憶領域に記憶し、
前記変化後の状態が前記終了条件を満たす場合、前記記憶領域に記憶された最小劣化変化量を前記音声データの変化量に決定することを特徴とする音声信号処理方法。
【請求項２】
入力された音声データに実行される音声信号処理方法において、
前記方法は、
ＣＰＵ、記憶領域、及びインタフェースを備えるシステムで実行され、
前記入力された音声データを定量化した少なくとも一つの特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
前記特徴量算出ステップで算出された特徴量に基づいて、前記特徴量の個人性の強さを定量化した個人性度を算出する個人性度算出ステップと、
所定の個人性度条件を満たしていない個人性度がある場合、当該個人性度が当該個人性度条件を満たすような音声信号処理を前記入力された音声データに実行する音声信号処理ステップと、を含み、
前記音声信号処理は、前記音声データを変化させる処理であって、
前記方法は、前記所定の個人性度条件を満たしていない個人性度がある場合、当該個人性度が当該個人性度条件を満たすような前記音声データの変化量を決定する変化量決定ステップをさらに含み、
前記音声信号処理ステップでは、前記変化量決定ステップで決定された変化量に基づいて前記音声データを変化させる音声信号処理を実行し、
前記記憶領域は、前記入力された音声データを定量化した複数の特徴量それぞれについて、当該特徴量から当該特徴量の個人性度を算出するために用いられる個人性度算出情報を記憶し、
前記個人性度算出情報は、前記複数の特徴量それぞれについて、当該特徴量の人数分布の値が大きくなるほど、当該特徴量の個人性度が小さいことを示し、
前記個人性度は、値が大きくなるほど、当該個人性度の算出に用いた特徴量の個人性が強いことを示し、
前記個人性度算出ステップでは、前記特徴量算出ステップで算出された特徴量と、前記個人性度算出情報と、に基づいて、前記特徴量算出ステップで算出された特徴量それぞれの個人性度を算出し、
前記変化量決定ステップでは、
第１しきい値以上である個人性度がある場合、前記個人性度条件を満たしていない個人性度があると判定し、
前記個人性度が前記第１しきい値より小さくなるように、前記音声データの変化量を決定することを特徴とする音声信号処理方法。
【請求項３】
前記システムは、前記音声データをアップロードするアップロード端末と、前記音声データをダウンロードするダウンロード端末と、に接続され、
前記ダウンロード端末を介して前記音声データを視聴するユーザには、前記個人性度条件に対応付けられる個人性権限が設定され、
前記変化量決定ステップでは、設定され得る個人性権限に対応する個人性度条件ごとに前記最小劣化変化量を前記音声データの変化量に決定し、
前記音声信号処理ステップでは、
前記変化量決定ステップによって決定された変化量ごとに、前記音声データに前記音声信号処理を実行し、
前記音声信号処理後の音声データを前記個人性権限ごとに前記記憶領域に記憶することを特徴とする請求項１に記載の音声信号処理方法。
【請求項４】
前記方法は、
前記ダウンロード端末からダウンロード要求を前記システムが受信した場合、前記ダウンロード要求を送信したダウンロード端末のユーザに設定された個人性権限を特定するステップと、
前記記憶領域に登録された前記音声信号処理後の音声データから、前記特定した個人性権限に対応する音声データを検索するステップと、
前記検索された音声データを、前記ダウンロード要求を送信したダウンロード端末に送信するステップと、を含むことを特徴とする請求項３に記載の音声信号処理方法。
【請求項５】
入力された音声データに実行される音声信号処理方法において、
前記方法は、
ＣＰＵ、記憶領域、及びインタフェースを備えるシステムで実行され、
前記入力された音声データを定量化した少なくとも一つの特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
前記特徴量算出ステップで算出された特徴量に基づいて、前記特徴量の個人性の強さを定量化した個人性度を算出する個人性度算出ステップと、
所定の個人性度条件を満たしていない個人性度がある場合、当該個人性度が当該個人性度条件を満たすような音声信号処理を前記入力された音声データに実行する音声信号処理ステップと、を含み、
前記音声信号処理は、前記音声データを変化させる処理であって、
前記方法は、前記所定の個人性度条件を満たしていない個人性度がある場合、当該個人性度が当該個人性度条件を満たすような前記音声データの変化量を決定する変化量決定ステップをさらに含み、
前記音声信号処理ステップでは、前記変化量決定ステップで決定された変化量に基づいて前記音声データを変化させる音声信号処理を実行し、
前記変化量決定ステップでは、
前記音声データの変化量を所定量単位で変化させながら変化後の前記音声データの特徴量が前記個人性度条件を満たすか否かを判定する処理を、前記変化後の状態が所定の終了条件を満たすまで、繰り返し実行し、
前記変化後の前記音声データの特徴量が前記個人性度条件を満たすと判定された場合、当該変化量に基づく前記音声信号処理の実行にかかる実行時間を予測し、
前記予測された実行時間が第２しきい値より小さい場合、当該実行時間の変化量を前記音声データの変化量に決定することを特徴とする音声信号処理方法。
【請求項６】
入力された音声データに対して音声信号処理を実行する音声信号処理システムにおいて、
前記入力された音声データを定量化した少なくとも一つの特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量算出部によって算出された特徴量に基づいて、前記特徴量の個人性の強さを定量化した個人性度を算出する個人性度算出部と、
所定の個人性度条件を満たしていない個人性度がある場合、当該個人性度が当該個人性度条件を満たすような音声信号処理を前記入力された音声データに実行する音声信号処理部と、を備え、
前記音声信号処理は、前記音声データを変化させる処理であって、
前記所定の個人性度条件を満たしていない個人性度がある場合、当該個人性度が当該個人性度条件を満たすような前記音声データの変化量を決定する変化量決定部を備え、
前記音声信号処理部は、前記変化量決定部によって決定された変化量に基づいて前記音声データを変化させる音声信号処理を実行し、
前記変化量決定部は、
前記音声データの変化量を所定量単位で変化させながら変化後の前記音声データの特徴量が前記個人性度条件を満たすか否かを判定する処理を、前記変化後の状態が所定の終了条件を満たすまで、繰り返し実行し、
前記変化後の音声データの特徴量が前記個人性度条件を満たすと判定された場合、当該変化量による前記音声データの音質の劣化量を推定し、最も劣化量が少ない変化量を最小劣化変化量として、前記音声信号処理に備わる記憶領域に記憶し、
前記変化後の状態が前記終了条件を満たす場合、前記記憶領域に記憶された最小劣化変化量を前記変化量に決定することを特徴とする音声信号処理システム。
【請求項７】
入力された音声データに対して音声信号処理を実行する音声信号処理システムにおいて、
前記入力された音声データを定量化した少なくとも一つの特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量算出部によって算出された特徴量に基づいて、前記特徴量の個人性の強さを定量化した個人性度を算出する個人性度算出部と、
所定の個人性度条件を満たしていない個人性度がある場合、当該個人性度が当該個人性度条件を満たすような音声信号処理を前記入力された音声データに実行する音声信号処理部と、を備え、
前記音声信号処理は、前記音声データを変化させる処理であって、
前記所定の個人性度条件を満たしていない個人性度がある場合、当該個人性度が当該個人性度条件を満たすような前記音声データの変化量を決定する変化量決定部を備え、
前記音声信号処理部は、前記変化量決定部によって決定された変化量に基づいて前記音声データを変化させる音声信号処理を実行し、
前記入力された音声データを定量化した複数の特徴量それぞれについて、当該特徴量から当該特徴量の個人性度を算出するために用いられる個人性度算出情報を記憶する記憶領域を有し、
前記個人性度算出情報は、前記複数の特徴量それぞれについて、当該特徴量の人数分布の値が大きくなるほど、当該特徴量の個人性度が小さいことを示し、
前記個人性度は、値が大きくなるほど、当該個人性度の算出に用いた特徴量の個人性が強いことを示し、
前記個人性度算出部は、前記特徴量算出部が算出した特徴量と、前記個人性度算出情報と、に基づいて、前記特徴量算出部が算出した特徴量それぞれの個人性度を算出し、
前記変化量決定部は、
第１しきい値以上の個人性度がある場合、前記個人性度条件を満たしていない個人性度があると判定し、
当該個人性度が前記第１しきい値より小さくなるように、前記音声データの変化量を決定することを特徴とする音声信号処理システム。
【請求項８】
前記音声信号処理システムは、
前記音声データをアップロードするアップロード端末と、前記音声データをダウンロードするダウンロード端末と、に接続され、
前記ダウンロード端末を介して前記音声データを視聴するユーザには、前記個人性度条件に対応付けられる個人性権限が設定され、
前記変化量決定部は、前記ユーザに設定される前記個人性権限に対応する個人性度条件ごとに前記最小劣化変化量を前記音声データの変化量に決定し、
前記音声信号処理部は、
前記変化量決定部によって決定された変化量ごとに、前記音声データに前記音声信号処理を実行し、
前記音声信号処理後の音声データを前記個人性権限ごとに前記記憶領域に記憶することを特徴とする請求項６に記載の音声信号処理システム。
【請求項９】
前記ダウンロード端末からダウンロード要求を受信した場合、前記ダウンロード要求を送信したダウンロード端末のユーザに設定された個人性権限を特定する個人性権限特定部と、
前記記憶領域に前記個人性権限ごとに記憶された前記音声信号処理後の音声データから、前記特定した個人性権限に対応する音声データを検索し、前記ダウンロード要求を送信したダウンロード端末に前記検索された音声データを送信する音声検索部と、を備えることを特徴とする請求項８に記載の音声信号処理システム。
【請求項１０】
入力された音声データに対して音声信号処理を実行する音声信号処理システムにおいて、
前記入力された音声データを定量化した少なくとも一つの特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量算出部によって算出された特徴量に基づいて、前記特徴量の個人性の強さを定量化した個人性度を算出する個人性度算出部と、
所定の個人性度条件を満たしていない個人性度がある場合、当該個人性度が当該個人性度条件を満たすような音声信号処理を前記入力された音声データに実行する音声信号処理部と、を備え、
前記音声信号処理は、前記音声データを変化させる処理であって、
前記所定の個人性度条件を満たしていない個人性度がある場合、当該個人性度が当該個人性度条件を満たすような前記音声データの変化量を決定する変化量決定部を備え、
前記音声信号処理部は、前記変化量決定部によって決定された変化量に基づいて前記音声データを変化させる音声信号処理を実行し、
前記変化量決定部は、
前記音声データの変化量を所定量単位で変化させながら変化後の前記音声データの特徴量が前記個人性度条件を満たすか否かを判定する処理を、前記変化後の状態が所定の終了条件を満たすまで、繰り返し実行し、
前記変化後の音声データの特徴量が前記個人性度条件を満たすと判定された場合、当該変化量に基づく前記音声信号処理の実行にかかる実行時間を予測し、
前記予測された実行時間が第２しきい値より小さい場合、当該実行時間の変化量を前記音声データの変化量に決定することを特徴とする音声信号処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された音声データに対して音声信号処理を実行するシステムで実行される音声信号処理方法に関し、特に、個人性を秘匿するための音声信号処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、音声データを記憶領域に蓄積する音声データ蓄積技術、及び音声データを検索する音声データ検索技術の進歩によって、大量の音声データを記憶領域に蓄積し、記憶領域に蓄積された音声データを活用する場面が多くなってきた。特に、医療現場、コールセンター、及びウェブコンテンツ（例えば、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標、以下同じ）及びＹＯＵＴＵＢＥ（登録商標、以下同じ）など）では、蓄積された音声データに含まれている個人情報及び個人性情報を慎重に扱うことを要求される。
【０００３】
ここで、個人情報とは、音声データの内容に含まれる名前、住所、及び電話番号などの個人を特定可能な情報である。例えば、看護師が発話した内容を録音した音声データに含まれる“ＡさんがＢ病気となっています。全治Ｃ日です。”との内容は個人情報に該当する。また、コールセンターで録音されたオペレーターの音声データに含まれる“Ｄに在住のＥさんですね！暗証番号をＦに変更します。”との内容は個人情報に該当する。個人情報を保護するために、予め設定されたキーワードを自動的に検出し、検出されたキーワードを他の単語に置き換える技術が知られている。
【０００４】
一方、個人性情報は、音声データの音声（人の声が含まれている音）自体が有する情報のうち、個人を特定可能な音声情報を指す。例えば、個人性情報は、音声データの音声波形に含まれる声の高さ、訛り、大きさ、及び声道形状などの情報である。個人性情報の一つである声紋情報を利用して、個人を特定可能なことはよく知られている。
【０００５】
したがって、個人性情報は肖像権のような個人の権利であり、個人性情報がむやみに他人に知られると悪用される危険もあるので、個人性情報は保護されるべきものである。しかし、コールセンターに電話する場合、及びサーバに音声データをアップロードする場合などには、発話者の声が不特定多数の人に聞かれる可能性があるため、個人性情報の制御が要求される。
【０００６】
個人性情報には様々な種類（例えば、発話内容に含まれる個人性情報、韻律に含まれる個人性情報、及び音韻に含まれる個人性情報）がある。
【０００７】
発話内容に含まれる個人性情報としては、例えば、発話癖（「あのー」、及び「えーと」などのフィラー使用頻度）、教養（文法、及び単語の選択など）、及び方言（「だべー」など）の使用頻度がある。
【０００８】
韻律に含まれる個人性情報としては、性別（声の高さなど）、方言及び外国人（アクセントなど）、感情（イントネーションなど）、並びに体調（声帯雑音及び鼻音など）がある。
【０００９】
音韻に含まれる個人性情報としては、身体特徴（声道形状など）、発話癖（滑舌の良さ、口の開き方、及び舌の出し方）、及び録音環境（背景音及び残響など）がある。
【００１０】
個人性情報の制御技術として、声を高くするボイスチェンジャーが知られている。ボイスチェンジャーは、例えば、テレビ等で出演者の特定を困難にするために用いられる。また、ボイスチェンジャーの他にも、個人性情報を制御する技術として、女性の声を男性の声に変換する技術も知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開平１０−２４０２９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかし、ボイスチェンジャーは、声を高くするだけなので、個人性情報を除去できない。同じく、特許文献１に記載された技術も、声の高さを変化させるだけなので、他の個人性情報を除去できない。例えば、訛り、声紋、声質、及び発話スタイルなどの個人性情報に基づいて、個人が特定される可能性がある。
【００１３】
また、すべての個人性情報を一律に除去することも考えられるが、個人性情報を除去するための処理によって、音声データの音質が劣化してしまい、音声データの可聴性が著しく低下し、音声データの利用価値がなくなる。
【００１４】
以上によって、本発明は、個人性の強い個人性情報を除去し、音声データの劣化を可能な限り防止する音声信号処理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】
本発明の代表的な一例を示せば、入力された音声データに実行される音声信号処理方法において、前記方法は、ＣＰＵ、記憶領域、及びインタフェースを備えるシステムで実行され、前記入力された音声データを定量化した少なくとも一つの特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記特徴量差算出ステップで算出された特徴量に基づいて、前記特徴量の個人性の強さを定量化した個人性度を算出する個人性度算出ステップと、所定の個人性度条件を満たしていない個人性度がある場合、当該個人性度が当該個人性度条件を満たすような音声信号処理を前記入力された音声データに実行する音声信号処理ステップと、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本願において開示される発明のうち代表的なものによって得られる効果を簡潔に説明すれば、下記の通りである。すなわち、個人性の強い個人性情報を除去し、音声データの劣化を可能な限り防止できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第１実施形態の音声信号処理システムのハードウェア構成図である。
【図２】本発明の第１実施形態の音声信号処理システムの機能ブロック図である。
【図３】本発明の第１実施形態の音声個人性特徴分析部の機能ブロック図である。
【図４】本発明の第１実施形態の音声データの音声波形の説明図である。
【図５】本発明の第１実施形態の言語特徴量の説明図である。
【図６Ａ】本発明の第１実施形態の韻律特徴量として算出された音声波形のパワーの時系列データの説明図である。
【図６Ｂ】本発明の第１実施形態の韻律特徴量として算出された音声データの音声波形の基本周波数の時系列データの説明図である。
【図６Ｃ】本発明の第１実施形態の韻律特徴量として算出された音声データの音声波形の音素継続長の時系列データの説明図である。
【図７】本発明の第１実施形態の音韻特徴量として算出された音韻スペクトルの説明図である。
【図８】本発明の第１実施形態の個人性特徴量リストの説明図である。
【図９】本発明の第１実施形態の平均Ｆ０値に対応する個人性度算出モデルの説明図である。
【図１０】本発明の第１実施形態の音声信号処理パラメータ決定部の機能ブロック図である。
【図１１】本発明の第１実施形態の個人性度条件の説明図である。
【図１２】本発明の第１実施形態の音声信号処理パラメータの説明図である。
【図１３】本発明の第１実施形態の音声信号処理パラメータ調整手法の説明図である。
【図１４】本発明の第１実施形態の音声信号処理部の機能ブロック図である。
【図１５Ａ】本発明の第１実施形態の平均Ｆ０値が調整される前の基本周波数の時系列データである。
【図１５Ｂ】本発明の第１実施形態の平均Ｆ０値が調整された後の基本周波数の時系列データである。
【図１６】本発明の第１実施形態の情報処理システムの構成の説明図である。
【図１７】本発明の第２実施形態のサーバの機能ブロック図である。
【図１８】本発明の第２実施形態の音声信号処理パラメータ決定部の機能ブロック図である。
【図１９】本発明の第２実施形態のパラメータ調整終了条件の具体例の説明図である。
【図２０】本発明の第２実施形態の音質劣化と平均Ｆ０値の個人性度変化との関係を示すグラフである。
【図２１】本発明の第２実施形態の個人性権限設定ルールの具体例の説明図である。
【図２２】本発明の第３実施形態の音声信号処理パラメータ決定部の機能ブロック図である。
【図２３】本発明の第３実施形態の遅延時間と音声信号処理による音声データの変化量との関係を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
まず、本発明の概略について説明する。
【００１９】
本発明では、入力された音声データを定量化した個人性特徴量を算出し、算出した個人性特徴量の個人性の強さを定量化した個人性度を算出する。そして、個人性度が個人性度条件を満たしていない場合、当該個人性度が個人性条件を満たすような音声信号処理を実行する。これによって、個人性の強い個人性情報を除去し、音声データの劣化を可能な限り防止できる。
【００２０】
芸能人の物まねをするパフォーマーの音声データを分析したところ、このパフォーマーの音声データの物理特徴量が物まねの対象の芸能人と全く似ていないことが判明した。つまり、人が音声から話者を特定する場合、話者の身体特徴に由来する声道特徴より、発話スタイル、リズム、及びイントネーションなどの方が重要となる。さらに、種々の音声データを分析したところ、音声の個人性特徴（個人を特定する手掛りを指す。個人性情報と同じ意味）の物理特徴量（個人性度特徴量）が話者によって異なることが判明した。
【００２１】
従来技術では、すべての話者において同じ音声信号処理が実行されるので、個人性特徴を完全に除去できない。仮に、個人性特徴となり得るすべての物理パラメータ（韻律特徴量、音韻特徴量、及び言語特徴量など）に対して個人性特徴を除去するように音声信号処理を実行することによって、個人性特徴を完全に除去できたとしても、現在の音声処理技術では、音声データに大量に信号処理が実行されると、音声が劣化してしまい、ユーザが音声を聞き取れなくなり、実用的ではない。
【００２２】
そこで、本特許では、個人性特徴量の個人性の強さを定量的に評価可能な個人性度を定義し、個人性度が所定の個人性度条件を満たすように音声データの物理パラメータに対して音声信号処理を実行することによって、個人性の強さが所定値以上の個人性特徴を除去できる。
【００２３】
以下、図面を参照して、この発明に係る音声合成装置および音声合成方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。
（第１実施形態）
本発明の第１実施形態を図１〜図１５を用いて説明する。
【００２４】
図１は、本発明の第１実施形態の音声信号処理システム１００のハードウェア構成図である。
【００２５】
音声信号処理システム１００は、ＣＰＵ１０３、主記憶装置であるメモリ１０４、補助記憶装置１０１、音声入力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０２、及び音声出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０５を備える。ＣＰＵ１０３、主記憶装置であるメモリ１０４、補助記憶装置１０１、音声入力Ｉ／Ｆ１０２、及び音声出力Ｉ／Ｆ１０５は、バス１０６を介して相互に接続される。
【００２６】
例えば、音声信号処理システム１００は、携帯電話機及びコンピュータ等の計算機に音声処理ユニットとして組み込まれる。この場合、図１に示すハードウェア構成は、音声信号処理システム１０００が組み込まれた計算機のハードウェアを用いて実現してもよいし、音声信号処理システム１０００が組み込まれた計算機と別個に設けられてもよい。
【００２７】
ＣＰＵ１０３は、音声信号処理システム１００の全体の制御を司る。メモリ１０４は、ＣＰＵ１０３のワークエリアとして使用される。補助記憶装置１０１は、不揮発性の記憶媒体であり、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）及びＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ）、及びフラッシュメモリ等である。補助記憶装置１０１は、個人性特徴量を算出するためのプログラム、及び個人性度を算出するためのプログラム等の各種プログラム、並びに各種データを格納する。
【００２８】
音声入力Ｉ／Ｆ１０２は、音声データを音声信号処理システム１００に入力するためのインタフェースである。音声入力Ｉ／Ｆ１０２にマイクなどの音声入力装置が直接接続され、音声入力装置から音声データが音声信号処理システム１００に直接入力されてもよい。また、可搬型記憶媒体等の記憶装置から音声データが音声信号処理システム１００に入力されてもよい。また、ネットワークを介して音声データを受信することによって、音声データが音声信号処理システム１００に入力されてもよい。
【００２９】
音声出力Ｉ／Ｆ１０５は、音声データを音声信号処理システム１００から出力するためのインタフェースである。音声出力Ｉ／Ｆ１０５にスピーカなどの音声出力装置が直接接続され、音声出力装置から音声データが出力されてもよい。また、音声信号処理システム１００が可搬型記憶媒体等の記憶装置に音声データを出力してもよい。また、音声出力Ｉ／Ｆ１０５からネットワークを介して音声データが送信されることによって、音声データが音声信号処理システム１００から出力されてもよい。
【００３０】
図２は、本発明の第１実施形態の音声信号処理システム１００の機能ブロック図である。
【００３１】
音声信号処理システム１００は、音声入力Ｉ／Ｆ１０２、音声個人性特徴分析部１１０、音声信号処理パラメータ決定部１２０、音声信号処理部１３０、及び音声出力Ｉ／Ｆ１０５を備える。
【００３２】
音声入力Ｉ／Ｆ１０２は、音声データの入力を受け付けるインタフェースであり、例えば、マイク、記憶媒体、又はネットワーク等を音声信号処理システム１００に接続するインタフェースが該当する。
【００３３】
音声入力Ｉ／Ｆ１０２がマイクを接続するインタフェースである場合、音声データは、マイクによって音声が変換された電気信号として音声信号処理システム１００に入力される。また、音声入力Ｉ／Ｆ１０２が記憶媒体を接続するインタフェースである場合、記憶媒体が記憶している音声データがロードされることによって、音声信号処理システム１００に音声データが入力される。また、音声入力Ｉ／Ｆ１０２がネットワークを接続するインタフェースである場合、音声データは、例えば音声ストリームデータとして音声信号処理システム１００に入力される。
【００３４】
音声個人性特徴分析部１１０は、音声入力Ｉ／Ｆ１０２に入力された音声データに基づいて、当該音声データの個人性に関する情報（音声特徴量、個人性特徴量、及び個人性度）を算出する。音声個人性特徴分析部１１０は、音声特徴量を算出する音声特徴量算出部１１１、個人性特徴量を算出する個人性特徴量算出部１１２、個人性度を算出する個人性度算出部１１３を備える。
【００３５】
音声特徴量算出部１１１は、公知の音声特徴量解析モデルを用いて、音声入力Ｉ／Ｆ１０２に入力された音声データを分析し、音韻特徴量（Mel-cepstrumなど）、及び韻律特徴量（基本周波数F0パターン及びパワーなど）などの時系列データである少なくとも一つ以上の音声特徴量を算出する。
【００３６】
個人性特徴量算出部１１２は、音声認識モデル、フェラー識別モデル、アクセント識別モデル、声道形状識別モデル、及び声帯雑音抽出モデルなどの公知のモデルを用いて、音声特徴量算出部１１１によって算出された音声特徴量に基づいて複数の個人性特徴量を算出する。換言すれば、個人性特徴量は、予め設定された複数のモデルによって音声データを定量化したものである。
【００３７】
個人性度算出部２０４では、個人性特徴量算出部１１２によって算出された個人性特徴量に基づいて、各個人性特徴量の個人性の強さを定量化した個人性度を算出する。
【００３８】
音声信号処理パラメータ決定部１２０は、個人性度算出部１１３によって算出された個人性度のうち、所定の個人性度条件１００１（図１１参照）を満たしていない個人性度がある場合、当該個人性度が当該個人性度条件１００１を満たすような音声信号処理を実行するためのパラメータである音声信号処理パラメータ１００３（図１２参照）を決定する。詳細は後述するが、音声信号処理部１３０は、音声信号処理パラメータ１００３に基づいて音声データに音声信号処理を実行する。音声信号処理パラメータ決定部１２０は、個人性度条件判定部１２１、音声信号処理パラメータ調整部１２２、及び個人性度再算出部１２３を備える。
【００３９】
個人性度条件判定部１２１は、個人性度が所定の個人性度条件１００１を満たすか否かを判定する。個人性度条件判定部１２１は、個人性度が個人性度条件１００１を満たすと判定した場合、音声信号処理パラメータ１００３を音声信号処理部１３０に出力する。一方、個人性度条件判定部１２１は、個人性度が個人性度条件１００１を満たしていないと判定した場合、音声信号処理パラメータ調整部１２２に処理を移行する。
【００４０】
音声信号処理パラメータ調整部１２２は、個人性度条件判定部１２１によって個人性度が個人性度条件１００１を満たしていないと判定された場合、個人性度条件１００１を満たすように音声信号処理パラメータ１００３を調整する。個人性度再算出部１２３は、音声信号処理パラメータ調整部１２２によって調整した音声信号処理パラメータ１００３に基づいて、音声信号処理が実行された場合の音声データの個人性度を再度算出し、算出した個人性度を個人性度条件判定部１２１に出力する。個人性度条件判定部１２１は、個人性度再算出部１２３によって再度算出された調整後の個人性度が個人性度条件１００１を満たすか否かを判定する。
【００４１】
音声信号処理パラメータ決定部１２０では、個人性度が個人性度条件１００１を満たしていると個人性度条件判定部１２１によって判定されるまで、個人性度条件判定部１２１、音声信号処理パラメータ調整部１２２、及び個人性度再算出部１２３が音声信号処理パラメータ１００３の調整処理を繰り返し実行する。
【００４２】
音声信号処理部１３０は、音声信号処理パラメータ決定部１２０から入力された音声信号処理パラメータ１００３に基づいて、音声信号処理を実行する。音声信号処理部１３０は、個人性特徴除去部１３１、及び音声合成部１３２を備える。
【００４３】
個人性特徴除去部１３１は、個人性度条件を満たさない個人性度を除去するように、音声信号処理パラメータ１００３に基づいて、音声信号処理を音声データに実行する。音声合成部２１３は、個人性特徴除去部１３１によって音声信号処理が実行された音声データを合成する。
【００４４】
音声出力Ｉ／Ｆ１０５は、音声データを出力するためのインタフェースであり、例えば、スピーカ、記憶媒体、又はネットワークなどを音声信号処理システム１００に接続するインタフェース等が該当する。
【００４５】
音声出力Ｉ／Ｆ１０５がスピーカを接続するインタフェースである場合、音声データは、電気信号に変換されスピーカから出力される。また、音声出力Ｉ／Ｆ１０５が記憶媒体を接続するインタフェースである場合、記憶媒体に音声信号処理が実行された音声データを書き込むことによって音声データが出力される。また、音声出力Ｉ／Ｆ１０５がネットワークを接続するインタフェースである場合、音声データは、例えば音声ストリームデータとしてネットワークに出力される。
【００４６】
なお、上述した各構成部は、各構成部に対応するプログラムをＣＰＵ１０３が実行することによって実現される。また、上述した各構成部の一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上述した各構成部を実現するプログラムを解釈し、実行することによってソフトウェアで実現する場合を説明したが、各構成部の機能を実現するプログラム、テーブル、及びファイル等の情報は、メモリのみならず、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、及びＤＶＤ等の記録媒体に記憶できるし、必要に応じてネットワーク等を介してダウンロード及びインストールすることも可能であることは言うまでもない。
【００４７】
次に、音声信号処理システムの各構成部の動作の詳細を以下に説明する。
【００４８】
（音声個人性特徴分析部１１０の動作）
まず、音声個人性特徴分析部１１０の動作について図３を用いて説明する。図３は、本発明の第１実施形態の音声個人性特徴分析部１１０の機能ブロック図である。
【００４９】
音声個人性特徴分析部１１０には、音声入力Ｉ／Ｆ１０２から音声データが入力される。
【００５０】
次に、音声特徴量算出部１１１について説明する。音声特徴量算出部１１１は、予め定義された音声特徴量を算出するための少なくとも一つのモジュールを含む。そして、音声特徴量算出部１１１に含まれるモジュールは、自身に対応する音声特徴量３１０を算出し、算出した音声特徴量３１０を個人性特徴量算出部１１２に入力する。
【００５１】
音声特徴量３１０は、音声データのテキスト情報に関する言語特徴量３１１、音声データの韻律に関する韻律特徴量３１２、及び、音声データの音韻に関する音韻特徴量３１３に大きく分類される。図３に示す音声特徴量算出部１１１は、言語特徴量算出モジュール３０１、韻律特徴量算出モジュール３０２、及び音韻特徴量算出モジュール３０３を含む。
【００５２】
言語特徴量算出モジュール３０１は、入力された音声データの音声波形に基づいて言語特徴量３１１を算出する。言語特徴量３１１は、例えば、発話テキスト及びフィラー情報などであり、図５で詳細を説明する。
【００５３】
韻律特徴量算出モジュール３０２は、入力された音声データの音声波形に基づいて韻律特徴量３１２を算出する。韻律特徴量３１２は、音声データの音声波形のパワー、音声データの音声波形の音声基本周波数（Ｆ０）、及びリズム（音素継続長）などであり、図６Ａ〜図６Ｃで詳細を説明する。
【００５４】
音韻特徴量算出モジュール３０３は、入力された音声データの音声波形から音韻特徴量３１３を算出する。音韻特徴量３１３は、例えば、音声データの音声波形の音韻スペクトルであり、図７で詳細を説明する。
【００５５】
図４が音声データとして音声個人性特徴分析部１１０に入力された場合の言語特徴量３１１、韻律特徴量３１２、及び音韻特徴量３１３について、図５〜図７を用いて説明する。
【００５６】
図４は、本発明の第１実施形態の音声データの音声波形の説明図である。
【００５７】
図４に示す縦軸は、音声個人性特徴分析部１１０に入力された音声データの音声波形の音圧を示し、横軸は時間を示す。
【００５８】
図５は、本発明の第１実施形態の言語特徴量３１１の説明図である。
【００５９】
図４に示す音声データに基づいて言語特徴量算出モジュール３０１によって算出された言語特徴量３１１を図５に示す。図５では、「（えーど）こんにちは、（えーど）わたしは（えーど）田中ともうします」との発話テキスト及びフィラー情報が言語特徴量算出モジュール３０１によって言語特徴量３１１として算出される。なお、図５に示す小括弧内の部分がフィラー情報である。
【００６０】
韻律特徴量算出モジュール３０２は、上述したように、韻律特徴量３１２として、音声データの音声波形のパワーの時系列データ（図６Ａ参照）、音声データの音声波形の音声基本周波数（Ｆ０）の時系列データ（図６Ｂ参照）、及びリズム（音素継続長）（図６Ｃ参照）を算出する。
【００６１】
図６Ａは、本発明の第１実施形態の韻律特徴量３１２として算出された音声波形のパワーの時系列データの説明図である。
【００６２】
図６Ａの縦軸は音声波形のパワーを示し、図６Ａの横軸は時間を示す。音声波形のパワーは、音圧実効値の２乗値を基準音圧の２乗値で割った値の常用対数を１０倍することによって算出される。
【００６３】
図６Ｂは、本発明の第１実施形態の韻律特徴量３１２として算出された音声データの音声波形の基本周波数の時系列データの説明図である。
【００６４】
図６Ｂの縦軸は基本周波数を示し、図６Ｂの横軸は時間を示す。
【００６５】
図６Ｃは、本発明の第１実施形態の韻律特徴量３１２として算出された音声データの音声波形の音素継続長の時系列データの説明図である。
【００６６】
図６Ｃでは、図４に示す音声波形を音素ごとに区分し、各音素が発声されている時間を音素継続長として点線から次の点線までの時間で示す。
【００６７】
図７は、本発明の第１実施形態の音韻特徴量３１３として算出された音韻スペクトルの説明図である。
【００６８】
図７の縦軸は周波数を示し、図７の横軸は時間を示す。図７では、色が濃い周波数ほど分布が大きいことを示す。
【００６９】
次に、個人性特徴量算出部１１２について説明する。個人性特徴量算出部１１２は予め定義された個人性特徴量を算出するための少なくとも一つのモジュールを含む。個人性特徴量算出部１１２に含まれるモジュールは、自身に対応する個人性特徴量３２０を算出し、算出した個人性特徴量３２０を個人性度算出部１１３に入力する。
【００７０】
個人性特徴量３２０のリストを図８に示す。図８は、本発明の第１実施形態の個人性特徴量リスト８００の説明図である。
【００７１】
図８に示すように、個人性特徴量算出部１１２は、例えば、フィラー出現頻度、単語使用頻度、文法誤り頻度、方言出現頻度、方言アクセント出現頻度、平均Ｆ０値、Ｆ０パターン形状、音韻特徴量、及び声質特徴量を算出する。なお、個人性特徴量算出部１１２は、図８に示す個人性特徴量リスト８００の個人性特徴量３２０以外の個人性特徴量３２０を算出してもよいし、図８に示す個人性特徴量リスト８００のすべての個人性特徴量３２０を算出しなくてもよい。
【００７２】
フィラー出現頻度は、一つのアクセント句にフィラー情報が出現する確率である。例えば、図５に示す言語特徴量３１１には、「（えーど）こんにちは、」、「（えーど）わたしは」、「（えーど）田中と」、及び「もうします。」の四つのアクセント句があり、これらのアクセント句のうちフィラー情報（えーど）が出現するアクセント句は三つである。したがって、図５に示す言語特徴量３１１のフィラー出現頻度は３／４＝０．７５となる。
【００７３】
単語使用頻度は、一つのアクセント句に、個人性が特定可能な予め定義された単語が出現する確率である。例えば、「田中」という単語が定義されていた場合、図５に示す言語特徴量の単語出現頻度は１／４＝０．２５となる。
【００７４】
文法誤り頻度は、一つのセンテンスに文法的な誤りが含まれる確率である。方言出現頻度は、一つのアクセント句に、方言として予め定義された単語が出現する確率である。
【００７５】
方言アクセント出現頻度は、一つのアクセント句に、方言アクセントとして予め定義されたアクセントが出現する確率である。なお、方言アクセント出現頻度は、韻律特徴量３１２の基本周波数に基づいて算出される。
【００７６】
平均Ｆ０値は、韻律特徴量３１２として算出された基本周波数の平均値であり、発話者の声の高さの平均値である。例えば、図６に示す基本周波数の平均Ｆ０値は２３０Ｈｚである。Ｆ０パターン形状は、韻律特徴量３１２として算出された基本周波数に基づいて算出される値であり、発話者のイントネーションの平均的なパターンを示す。
【００７７】
音韻特徴量及び声質特徴量は、音韻特徴量３１３の音韻スペクトルに基づいて算出され、音韻特徴量は発話者の声紋（声道形状）を示す値である。
【００７８】
図３に示す個人性特徴量算出部１１２は、方言特徴量算出モジュール３０４、アクセント特徴量算出モジュール３０５、及び声道形状特徴量算出モジュール３０６を含む。
【００７９】
方言特徴量算出モジュール３０４は、言語特徴量３１１に基づいて上述した方言特徴量３２１を算出する。
【００８０】
アクセント特徴量算出モジュール３０５は、韻律特徴量３１２として算出された基本周波数に基づいて、上述した方言アクセント出現頻度をアクセント特徴量３２２として算出する。なお、アクセント特徴量算出モジュール３０５は、一つのアクセント句にアクセント誤りが含まれる確率をアクセント特徴量３２２として算出してもよい。
【００８１】
声道形状特徴量算出モジュール３０６は、音韻特徴量３１３として算出された音韻スペクトルに基づいて、声道形状特徴量３２３を算出する。
【００８２】
次に、個人性度算出部１１３について説明する。
【００８３】
個人性度算出部１１３は、予め定義された個人性度算出モデル３４０を用いて、個人性特徴量算出部１１２によって算出された各個人性特徴量３２０の個人性度３３０を算出する。個人性度算出モデル３４０は、各個人性特徴量３２０に対応して定義され、個人性度を算出するための情報である。例えば、個人性度算出モデル３４０は、各個人性特徴量３２０の値の人数分布を含む統計データである。
【００８４】
図９を用いて、個人性特徴量算出部１１２によって算出された平均Ｆ０値に対応する個人性度算出モデル３４０について説明する。図９は、本発明の第１実施形態の平均Ｆ０値に対応する個人性度算出モデル３４０の説明図である。
【００８５】
図９では、大量の音声データの平均Ｆ０値の人数分布の統計データが用意されているものとする。図９に示す統計データは、男性の平均Ｆ０値の統計データである男性平均Ｆ０値統計データ９０１、女性の平均Ｆ０値の統計データである女性平均Ｆ０値統計データ９０２、及び全性別の平均Ｆ０値の統計データである全性別平均Ｆ０値統計データ９０３を含む。例えば、男性平均Ｆ０値統計データ９０１では、平均Ｆ０値が１２０Ｈｚである人数が最大であることを示す。
【００８６】
男性平均Ｆ０値統計データ９０１に基づいて男性の平均Ｆ０値に対応する個人性度算出モデルである男性平均Ｆ０値個人性度算出モデル９１１が算出され、女性平均Ｆ０値統計データ９０２に基づいて女性の平均Ｆ０値に対応する個人性度算出モデルである女性平均Ｆ０値個人性度算出モデル９１２が算出され、全性別平均Ｆ０値統計データ９０３に基づいて全性別の平均Ｆ０値に対応する個人性度算出モデルである全性別平均Ｆ０値個人性度算出モデル９１３が算出される。
【００８７】
各個人性度算出モデル９１１〜９１３は、人数分布と個人性度とが反比例するように生成される。換言すれば、人数分布が大きい平均Ｆ０値の個人性度が小さくなり、人数分布が小さい平均Ｆ０値の個人性度が大きくなるように、個人性度算出モデル９１１〜９１３が生成される。
【００８８】
例えば、男性平均Ｆ０値個人性度算出モデル９１１では、男性平均Ｆ０値統計データ９０１で人数分布が最大となる平均Ｆ０値１２０Ｈｚは個人性度が最低となる。また、男性平均Ｆ０値統計データ９０１では、平均Ｆ０値が１２０Ｈｚから離れるにつれて人数分布が少なくなるので、男性平均Ｆ０値個人性度算出モデル９１１では、平均Ｆ０値が１２０Ｈｚから離れるにつれて個人性度が大きくなる。例えば、ある男性の音声データの平均Ｆ０値が３００Ｈｚである場合、平均Ｆ０値が３００Ｈｚの人数分布は非常に小さいので、この男性の平均Ｆ０値の個人性度は非常に大きくなる。したがって、個人性度算出モデル３４０として個人性特徴量の人数分布を用いて算出された個人性度は、人数が最大である基準個人性特徴量の逸脱度合いを定量化したもの供いえる。
【００８９】
平均Ｆ０値は性別に依存するので、個人性度算出部１１３が性別を判定可能な場合、性別ごとの個人性度算出モデル９１１又は９１２を用いて、個人性度を算出する。これによって、個人性度を正確に算出できる。なお、個人性度算出部１１３が性別を判定不可能な場合、全性別平均Ｆ０値個人性度算出モデル９１３を用いて個人性度を算出する。
【００９０】
例えば、個人性特徴量算出部１１２が図６（Ｂ）に示す基本周波数から算出した平均Ｆ０値が２３０Ｈｚであり、当該平均Ｆ０値の音声データは男性のものである場合、男性平均Ｆ０値個人性度算出モデル９１１に基づいて、この男性の平均Ｆ０値の個人性度は２００と算出される。
【００９１】
図３に示す個人性度算出部１１３は、方言個人性度算出モジュール３０７、アクセント個人性度算出モジュール３０８、及び声道形状個人性度算出モジュール３０９を含む。
【００９２】
方言個人性度算出モジュール３０７は、方言特徴量３２１に対応する個人性度算出モデル３４０を用いて、方言特徴量３２１の個人性度である方言個人性度３３１を算出する。アクセント個人性度算出モジュール３０８は、アクセント特徴量３２２に対応する個人性度算出モデル３４０を用いて、アクセント特徴量３２２の個人性度であるアクセント個人性度３３２を算出する。声道形状個人性度算出モジュール３０９は、声道形状特徴量３２３に対応する個人性度算出モデル３４０を用いて、声道形状特徴量３２３の個人性度である声道形状個人性度３３３を算出する。
【００９３】
なお、個人性度算出モデル３４０は、個人性特徴量の人数分布の統計データに限定されず、専門家などが定義した計算式及びルールであってもよいし、個人性特徴量の平均値又は分散値から自動的に生成されたモデルであってもよい。
【００９４】
（音声信号処理パラメータ決定部１２０の動作）
次に、音声信号処理パラメータ決定部１２０の動作について、図１０を用いて説明する。図１０は、本発明の第１実施形態の音声信号処理パラメータ決定部１２０の機能ブロック図である。
【００９５】
音声信号処理パラメータ決定部１２０は、パラメータ決定用データ群１００２として、個人性特徴量算出部１１２によって算出された個人性特徴量３２０、個人性度算出部１１３によって算出された個人性度３３０、及び音声信号処理パラメータ１００３を取得し、取得したパラメータ決定用データ群１００２を個人性度条件判定部１２１に入力する。音声信号処理パラメータ１００３の詳細は図１２で説明する。
【００９６】
個人性度条件判定部１２１は、個人性度条件判定モジュール１００４を含む。個人性度条件判定モジュール１００４は、個人性度３３０が予め定義された個人性度条件１００１を満たすか否かを判定する。個人性度条件１００１の詳細は図１１で説明する。
【００９７】
個人性度３３０が個人性度条件１００１を満たすと、個人性度条件判定モジュール１００４によって判定された場合（Ｙｅｓ）、音声信号処理パラメータ決定部１２０は処理を終了し、音声信号処理パラメータ１００３を音声信号処理部１３０に入力する。一方、個人性度３３０が個人性度条件１００１を満たさないと、個人性度条件判定モジュール１００４によって判定された場合（Ｎｏ）、音声信号処理パラメータ決定部１２０は、音声信号処理パラメータ調整部１２２に処理を移行する。音声信号処理パラメータ調整部１２２は、図１３で詳細を説明する音声信号処理パラメータ調整手法に基づいて、音声信号処理パラメータ１００３を調整し、調整後の音声信号処理パラメータ１００３の値でパラメータ決定用データ群１００２の音声信号処理パラメータ１００３を更新する。そして、音声信号処理パラメータ調整部１２２は、調整後の音声信号処理パラメータ１００３を個人性度再算出部１２３に入力する。
【００９８】
なお、音声信号処理パラメータ１００３の初期値は、音声信号処理部１３０によって音声信号処理が実行されない値に設定される。つまり、最初の個人性度条件判定モジュール１００４による処理で、すべての個人性度３３０が個人性度条件１００１を満たすと判定された場合、音声信号処理部１３０は音声データに対して何も処理を実行せずに、音声データを音声出力Ｉ／Ｆ１０５に入力する。
【００９９】
個人性度条件１００１について図１１を用いて説明する。図１１は、本発明の第１実施形態の個人性度条件１００１の説明図である。
【０１００】
個人性度条件１００１は音声信号処理システム１００のユーザが秘匿を所望する個人性度に応じて設定されるものであり、種々の個人性度条件１００１が設定される。例えば、性別の秘匿を所望する場合、図１１に示す例１のように、平均Ｆ０値個人性度が所定値（例えば２０）以下であることが個人性度条件１００１として設定される。
【０１０１】
また、図１１に示す例３の「平均Ｆ０値個人性度≦１５、且つ、フィラー使用頻度個人性度≦２０、且つ、声質特徴個人性度≦１０」のように、複数の個人性特徴量３２０に対応する個人性度３３０に対して、個人性度条件１００１を設定することも可能である。
【０１０２】
また、個人性度に何らかの計算をして、計算結果に対して条件を設定してもよい。例えば、図１１に示す例４のように、すべての個人性特徴量に対応する個人性度の平均値を計算し、計算した平均値が所定値（例えば２５）以下であることが個人性度条件１００１として設定されてもよい。
【０１０３】
音声信号処理パラメータ１００３について図１２を用いて説明する。図１２は、本発明の第１実施形態の音声信号処理パラメータ１００３の説明図である。
【０１０４】
音声信号処理パラメータ１００３は、音声信号処理部１３０が音声データに音声信号処理を実行するためのパラメータである。
【０１０５】
音声信号処理パラメータ１００３は、調整対象となる個人性特徴量の種類、調整方法、及び調整量（変化量）を含む。
【０１０６】
例えば、個人性特徴量３２０のフィラー出現頻度を調整する場合、調整対象となる個人性特徴量の種類にはフィラー出現頻度が登録され、調整方法には調整するフィラーの種類が登録され、調整量には削除するフィラーの個数が登録される。
【０１０７】
また、個人性特徴量３２０の平均Ｆ０値を調整する場合、調整対象となる個人性特徴量の種類には平均Ｆ０値が登録され、調整方法には平均Ｆ０値の調整に用いる公知のＰＳＯＬＡ（Pitch Synchronous Overlap Add Method）が登録され、調整量には平均Ｆ０値をどれだけ変化させるかを示す値が登録される。
【０１０８】
次に、音声信号処理パラメータ調整手法について図１３を用いて説明する。図１３は、本発明の第１実施形態の音声信号処理パラメータ調整手法の説明図である。
【０１０９】
音声信号処理パラメータ調整手法には、調整対象となる個人性特徴量３２０、及び、音声信号処理パラメータ調整部１２２による１回の処理における調整量が、個人性度条件１００１ごとに登録される。
【０１１０】
個人性度３３０が個人性度条件１００１の図１１に示す例１を満たさない場合、音声信号処理パラメータ調整部１２２は、音声信号処理パラメータ調整手法の図１３に示す例１に基づいて音声信号処理パラメータ１００３を調整する。つまり、平均Ｆ０値個人性度を下げる方向に平均Ｆ０値を１０Ｈｚ調整する。なお、音声信号処理パラメータ調整部１２２は、平均Ｆ０値を大きくするか小さくするかについては、個人性度算出モデル３４０を参照して決定する。例えば、平均Ｆ０値が２３０Ｈｚであって、平均Ｆ０値個人性度が２００であって、平均Ｆ０値のしきい値が２０より小さいことが個人性度条件１００１である場合、音声信号処理パラメータ調整部１２２は、図９に示す男性平均Ｆ０値個人性度算出モデル９１１を参照し、平均Ｆ０値を１０Ｈｚ小さくするように音声信号処理パラメータ１００３を調整する。
【０１１１】
なお、音声信号処理パラメータ調整手法では、音声信号処理パラメータ調整部１２２の処理負荷軽減の観点から、個人性特徴量３２０が単調増加又は単調減少するように調整量を決定することが望ましい。
【０１１２】
図１０に戻り、個人性度再算出部１２３について説明する。
【０１１３】
個人性度再算出部１２３は、個人性特徴量推定モジュール１００５及び個人性度算出モジュール１００６を含む。
【０１１４】
個人性特徴量推定モジュール１００５は、音声信号処理パラメータ調整部１２２によって調整された音声信号処理パラメータ１００３に基づいて、調整後の個人性特徴量３２０を推定し、パラメータ決定用データ群１００２に含まれる個人性特徴量３２０を更新する。
【０１１５】
個人性度算出モジュール１００６は、個人性特徴量推定モジュール１００５によって推定された個人性特徴量３２０に基づいて個人性度３３０を再度算出し、パラメータ決定用データ群１００２の個人性度３３０を更新する。個人性度算出モジュール１００６には、音声個人性特徴分析部１１０に含まれる個人性度算出部１１３と同じプログラムを用いることが望ましい。
【０１１６】
次に、図４に示す音声データの個人性特徴量３２０である平均Ｆ０値が２３０Ｈｚであり、平均Ｆ０値個人性度が２００である場合を例に、音声信号処理パラメータ決定部１２０の全体動作について説明する。
【０１１７】
ここで、個人性度条件１００１は平均Ｆ０値個人性度が３０以下であると設定されているものとし、音声信号処理パラメータ１００３の初期値は、「平均Ｆ０修正有無＝無、平均Ｆ０値修正手法＝無、平均Ｆ０値調整量＝０Ｈｚ」であるとする。
【０１１８】
まず、個人性度条件判定部１２１は、平均Ｆ０値個人性度が２００であるので、個人性度条件１００１を満たさないと判定し、パラメータ決定用データ群１００２を音声信号処理パラメータ調整部１２２に入力する。
【０１１９】
ここで、音声信号処理パラメータ調整手法は、個人性度を下げる方向に平均Ｆ０値を１０Ｈｚずつ調整する調整手法であるとする。音声信号処理パラメータ調整部１２２は、平均Ｆ０値（２３０Ｈｚ）が図９に示す男性の平均Ｆ０値の平均値（１２０Ｈｚ）より大きいので、音声信号処理パラメータ１００３を「平均Ｆ０調整有無＝有、平均Ｆ０値調整手法＝ＰＳＯＬＡ、平均Ｆ０値調整量＝−１０Ｈｚ」のように調整し、パラメータ決定用データ群１００２の音声信号処理パラメータ１００３を更新し、パラメータ決定用データ群１００２を個人性度再算出部１２３に入力する。
【０１２０】
個人性特徴量推定モジュール１００５は、調整後の音声信号処理パラメータ１００３に基づいて、平均Ｆ０値を１０Ｈｚ減算し、パラメータ決定用データ群１００２の平均Ｆ０値を２２０Ｈｚに更新する。
【０１２１】
次に、個人性度算出モジュール１００６は、更新後の平均Ｆ０値（２２０Ｈｚ）の個人性度３３０を算出し、平均Ｆ０値個人性度を１７０に更新する。
【０１２２】
以上によって、パラメータ決定用データ群１００２は、「平均Ｆ０値＝２２０Ｈｚ」、「平均Ｆ０値個人性度＝１７０」、「平均Ｆ０調整有無＝有、平均Ｆ０値調整手法＝ＰＳＯＬＡ、平均Ｆ０値調整量＝−１０Ｈｚ」に更新される。
【０１２３】
更新後のパラメータ決定用データ群１００２が個人性度条件判定部１２１に入力され、個人性度条件判定部１２１によって、個人性度３３０が個人性度条件１００１を満たすと判定されるまで、上述した処理を繰り返す。
【０１２４】
最後に、パラメータ決定用データ群１００２が、「平均Ｆ０値＝１５０Ｈｚ」、「平均Ｆ０値個人性度＝３０」、「平均Ｆ０調整有無＝有、平均Ｆ０値調整手法＝ＰＳＯＬＡ、平均Ｆ０値調整量＝−８０Ｈｚ」となった場合、個人性度条件判定部１２１は、個人性度３３０が個人性度条件１００１を満たすと判定し、音声信号処理パラメータ決定部１２０のすべての処理が終了する。
【０１２５】
（音声信号処理部１３０の動作）
次に、音声信号処理部１３０の動作について、図１４を用いて説明する。図１４は、本発明の第１実施形態の音声信号処理部１３０の機能ブロック図である。
【０１２６】
音声信号処理部１３０は、個人性特徴除去部１４０１及び音声合成部１４０５を含む。
【０１２７】
個人性特徴除去部１４０１は、音声信号処理パラメータ１００３に基づいて、音声データに音声信号処理を実行し、言語個人性特徴除去モジュール１４０２、韻律個人性特徴除去モジュール１４０３、及び音韻個人性特徴除去モジュール１４０４の少なくとも一つを含む。
【０１２８】
言語個人性特徴除去モジュール１４０２は、音声信号処理パラメータ１００３に基づいて、音声入力Ｉ／Ｆ１０２から入力された音声データに対して、言語特徴量３１１を調整する音声信号処理を実行する。韻律個人性特徴除去モジュール１４０３は、音声信号処理パラメータ１００３に基づいて、音声入力Ｉ／Ｆ１０２から入力された音声データに対して、韻律特徴量３１２を調整する音声信号処理を実行する。音韻個人性特徴除去モジュール１４０４は、音声信号処理パラメータ１００３に基づいて、音声入力Ｉ／Ｆ１０２から入力された音声データに対して、音韻特徴量３１３を調整する音声信号処理を実行する。
【０１２９】
ただし、言語個人性特徴除去モジュール１４０２、韻律個人性特徴除去モジュール１４０３、及び音韻個人性特徴除去モジュール１４０４は、音声信号処理パラメータ１００３に定義されていないパラメータについては、初期値を用いて、音声信号処理を実行するが、通常、音声信号処理パラメータ１００３の初期値は言語個人性特徴除去モジュール１４０２、韻律個人性特徴除去モジュール１４０３、及び音韻個人性特徴除去モジュール１４０４を実行しないように設定されている。
【０１３０】
音声合成部１４０５は、個人性特徴除去部１４０１によって音声信号処理が実行された音声特徴量３１０を用いて、音声を再度合成し、合成した音声を音声出力Ｉ／Ｆ１０５に出力する。音声合成部１４０５の音声の合成手法としては、ＰＳＯＬＡのように、元の音声波形を切断した後で、切断した音声再接続する手法、及び声道フィルタを用いたパラメータ合成手法などがある。
【０１３１】
図１０では、図４に示す音声データの個人性特徴量３２０である平均Ｆ０値が２３０Ｈｚであり、平均Ｆ０値個人性度が２００である場合、音声信号処理パラメータ決定部１２０は、音声信号処理パラメータ１００３を「平均Ｆ０調整有無＝有、平均Ｆ０値調整手法＝ＰＳＯＬＡ、平均Ｆ０値調整量＝−８０Ｈｚ」と決定することを説明した。この音声信号処理パラメータ１００３が音声信号処理部１３０に入力された場合の音声信号処理部１３０の動作について説明する。
【０１３２】
平均Ｆ０値は韻律個人性特徴量であるので、平均値Ｆ０値を調整するためには、韻律個人性特徴量を調整しなければならない。このため、上述した音声信号処理パラメータ１００３が音声信号処理部１３０に入力された場合、韻律個人性特徴除去モジュール１４０３のみが音声信号処理を実行する。
【０１３３】
具体的には、韻律個人性特徴除去モジュール１４０３は、音声入力Ｉ／Ｆ１０２から入力された音声の有声音の波形から周期波形を検出する。そして、韻律個人性特徴除去モジュール１４０３は、検出した周期波形の間隔が１／８０秒短くなるように検出した周期波形を重畳することによって、平均Ｆ０値を８０Ｈｚ小さくする。
【０１３４】
韻律個人性特徴除去モジュール１４０３は、すべての有声音の波形のＦ０値を８０Ｈｚ小さくしてもよいが、音声自体の抑揚及び自然性を確保するために、有声音の波形の振幅を調整後のＦ０値に基づいて変更してもよい。具体的には、韻律個人性特徴除去モジュール１４０３は、有声音の波形のＦ０値を小さくした場合、有声音の波形の振幅を小さくし、有声音の波形のＦ０値を大きくした場合、有声音の波形の振幅を大きくする。
【０１３５】
図１５Ａは、本発明の第１実施形態の平均Ｆ０値が調整される前の基本周波数の時系列データである。図１５Ａは、図６Ａと同じであり、平均Ｆ０値が２３０Ｈｚであることを示している。
【０１３６】
図１５Ｂは、本発明の第１実施形態の平均Ｆ０値が調整された後の基本周波数の時系列データである。韻律個人性特徴除去モジュール１４０３によって平均Ｆ０値が８０Ｈｚ小さくされ、平均Ｆ０値が１５０Ｈｚとなる。
【０１３７】
なお、上述した音声信号処理パラメータ１００３では、平均Ｆ０値のみを調整するので、基本周波数以外の音声特徴量３１０は図５、図６Ａ、図６Ｃ、及び図７から変化しない。
【０１３８】
本実施形態では、所定の個人性度条件１００１を満たさない個人性度３３０がある場合、当該個人性度３３０が個人性度条件１００１を満たすように音声信号処理パラメータ１００３を決定し、決定した音声信号処理パラメータ１００３に基づいて、個人性度３３０が個人性度条件１００１を満たすように音声信号処理を実行する。これによって、個人性の強い個人性情報のみを除去し、音声データの劣化を可能な限り防止できる。
【０１３９】
（第２実施の形態）
本発明の第２実施形態を図１６〜図２１を用いて説明する。
【０１４０】
本実施形態では、第１実施形態の音声信号処理システムを、アップロードされた音声データを記憶し、ダウンロード要求に応じて音声データを転送するサーバに適用する。この場合、サーバの十分な処理速度及び記憶装置の十分な容量を利用して、音声データのアップロード時に、複数の個人性度条件ごとに、個人性度条件を満たし、音質の劣化が最小となる音声データを生成しておく。これによって、個人性度条件を満たし、かつ音質の劣化が最小となる音声データを提供できる。
【０１４１】
図１６は、本発明の第１実施形態の情報処理システムの構成の説明図である。
【０１４２】
情報処理システムは、サーバ１６００、音声データをサーバ１６００にアップロードするアップロード端末１６１０、及び音声データをサーバ１６００からダウンロードするダウンロード端末１６２０を備える。サーバ１６００、アップロード端末１６１０、及びダウンロード端末１６２０は、互いに通信可能なネットワーク１６０５を介して接続される。なお、図１６では、アップロード端末１６１０及びダウンロード端末１６２０を一つずつ示したが、アップロード端末１６１０及びダウンロード端末１６２０は複数あってもよい。
【０１４３】
サーバ１６００は、音声信号処理システム１００として機能し、ＣＰＵ１０３、メモリ１０４、補助記憶装置１０１、及び通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）１６０１を備える。ＣＰＵ１０３、メモリ１０４、及び補助記憶装置１０１は、図１に示す音声信号処理システム１００と同じであるので、説明を省略する。なお、ＣＰＵ１０３、メモリ１０４、補助記憶装置１０１、及び通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）１６０１を備える。ＣＰＵ１０３、メモリ１０４、及び補助記憶装置１０１は、バス１０６を介して互いに接続する。
【０１４４】
通信Ｉ／Ｆ１６０１は、音声信号処理システム１００をネットワーク１６０５に接続するインタフェースである。通信Ｉ／Ｆ１６０１は、アップロード端末１６１０から音声データを受信する場合、音声入力Ｉ／Ｆ１０２として機能する。通信Ｉ／Ｆ１６０１は、ダウンロード端末１６２がサーバ１６００から音声データをダウンロードする場合、音声出力Ｉ／Ｆ１０５として機能する。
【０１４５】
アップロード端末１６１０は、入力された音声データをサーバ１６００にアップロードする端末であり、ＣＰＵ１０３、メモリ１０４、通信Ｉ／Ｆ１６１１、及び音声入力Ｉ／Ｆ１６１２を備える。ＣＰＵ１０３、メモリ１０４、通信Ｉ／Ｆ１６１１、及び音声入力Ｉ／Ｆ１６１２は、バス１０６を介して接続される。ＣＰＵ１０３及びメモリ１０４は、サーバ１６００と同じなので説明を省略する。
【０１４６】
通信Ｉ／Ｆ１６１１は、アップロード端末１６１０をネットワーク１６０５に接続するインタフェースである。音声入力Ｉ／Ｆ１６１２は、アップロード端末１６１０に音声を入力するためのインタフェースである。
【０１４７】
ダウンロード端末１６２０は、サーバ１６００から音声をダウンロードする端末であり、ＣＰＵ１０３、メモリ１０４、通信Ｉ／Ｆ１６２１、及び音声出力Ｉ／Ｆ１６２２を備える。ＣＰＵ１０３、メモリ１０４、通信Ｉ／Ｆ１６１１、及び音声出力Ｉ／Ｆ１６１３は、バス１０６を介して接続される。ＣＰＵ１０３及びメモリ１０４は、サーバ１６００と同じなので説明を省略する。
【０１４８】
通信Ｉ／Ｆ１６２１は、ダウンロード端末１６２０をネットワーク１６０５に接続するインタフェースである。音声出力Ｉ／Ｆ１６２２は、ダウンロード端末１６２０が音声を出力するためのインタフェースである。
【０１４９】
通信Ｉ／Ｆ１６０１、１６１１、及び１６２１は、サーバ１６００、アップロード端末１６１０、ダウンロード端末１６２０との間で音声データを通信可能である。
【０１５０】
なお、サーバ１６００、アップロード端末１６１０、及びダウンロード端末１６２０は、同一の計算機に集約されてもよい。
【０１５１】
図１７は、本発明の第２実施形態のサーバ１６００の機能ブロック図である。図１７に示すサーバ１６００の機能ブロックのうち図２に示す音声信号処理システム１００と同じ機能ブロックは、同じ符号を付与し、説明を省略する。
【０１５２】
サーバ１６００の動作の概略について説明する。
【０１５３】
ダウンロード端末１６２０又はダウンロード端末１６２０のユーザには個人性権限が設定される。個人性権限はどれくらいの個人性特徴を開示するかを示す情報であり、個人性権限に対応して個人性度条件１００１が設定される。
【０１５４】
サーバ１６００は、音声データがアップロードされた場合、すべての個人性権限に対応する個人性度条件１００１ごとに、個人性度条件１００１を満たすようにアップロードされた音声データを調整し、調整した音声データを個人性権限ごとに記憶する。
【０１５５】
また、サーバ１６００は、ダウンロード要求をダウンロード端末１６２０から受信した場合、ダウンロード要求を送信したダウンロード端末１６２０又は当該ダウンロード端末１６２０のユーザの個人性権限を特定し、特定した個人性権限に対応する音声データを検索し、検索した音声データをダウンロード端末１６２０に送信する。
【０１５６】
サーバ１６００は、通信Ｉ／Ｆ１６０１、音声個人性特徴分析部１１０、音声信号処理パラメータ決定部１７００、音声信号処理部１３０、ユーザ情報抽出部１７３０、個人性権限設定部１７５０、音声検索部１７８０を備える。サーバ１６００の補助記憶装置１０１は、個人性度条件リスト１７１０、及び音声データベース１７２０を記憶する。
【０１５７】
まず、音声データがアップロードされた場合のサーバ１６００の処理について説明する。
【０１５８】
通信Ｉ／Ｆ１６０１は、アップロード端末１６１０によってアップロードされた音声データを受信した場合、受信した音声データを音声個人性特徴分析部１１０に入力する。
【０１５９】
音声個人性特徴分析部１１０は、音声データに基づいて、音声特徴量３１０、個人性特徴量３２０、及び個人性度３３０を算出し、これらを音声信号処理パラメータ決定部１７００に入力する。
【０１６０】
ここで、個人性度条件リスト１７１０には、ダウンロード端末１６２０のユーザに設定し得るすべての個人性権限に対応する個人性度条件１００１が登録されている。
【０１６１】
音声信号処理パラメータ決定部１７００には、個人性度条件リスト１７１０に登録された個人性度条件１００１ごとに、個人性度３３０が個人性度条件１００１を満たすような音声信号処理パラメータ１００３を決定し、決定した音声信号処理パラメータ１００３を音声信号処理部１３０に入力する。
【０１６２】
なお、音声信号処理パラメータ決定部１７００は、図３に示す第１実施形態の音声信号処理パラメータ決定部１２０と異なる処理を実行するので、図１８で詳細を説明する。
【０１６３】
音声信号処理部１３０は、音声信号処理パラメータ決定部１７００から入力された音声信号処理パラメータ１００３ごとに音声データに対して音声信号処理を実行し、音声信号処理を実行した音声データを音声データベース１７２０に格納する。
【０１６４】
音声データの音声データベース１７２０への格納方法について説明する。
【０１６５】
音声データベース１７２０は、各個人性度条件に対応する個人性度条件音声データベース１７２１〜１７２３を含む。音声信号処理部１３０は、音声信号処理パラメータ１００３の決定に用いられた個人性度条件１００１に対応する個人性度条件音声データベース１７２１〜１７２３に、音声信号処理実行後の音声データを格納する。
【０１６６】
以上によって、アップロード端末１６１０からアップロードされた音声データが、個人性度条件リスト１７１０に登録された各個人性度条件１００１を満たすように調整され、各個人性度条件１００１を満たした音声データが、個人性度条件１００１ごとに格納される。
【０１６７】
次に、サーバ１６００から音声データがダウンロードされる場合のサーバ１６００の動作について説明する。
【０１６８】
サーバ１６００のダウンロード動作は、通信Ｉ／Ｆ１６０１がダウンロード端末１６２０から受信したダウンロード要求に応じて、ダウンロード端末１６２０のユーザに対応する個人性権限の音声データを音声データベース１７２０から検索し、検索した音声データを、ダウンロード要求を送信したダウンロード端末１６２０に通信Ｉ／Ｆ１６０１を介して送信する動作である。
【０１６９】
サーバ１６００は、ダウンロード動作を実現するための構成として、ユーザ情報抽出部１７３０、個人性権限設定部１７５０、及び音声検索部１７８０を備える。
【０１７０】
まず、ユーザ情報抽出部１７３０は、通信Ｉ／Ｆ１６０１から入力されたダウンロード要求からユーザ情報１７４０を抽出し、抽出したユーザ情報１７４０を個人性権限設定部１７５０に入力する。ユーザ情報１７４０は、ダウンロード要求に含まれ、例えば、ダウンロード端末１６２０の種類、ダウンロード端末１６２０のユーザを特定可能なユーザ識別情報を含む。
【０１７１】
個人性権限設定部１７５０は、個人性権限設定ルール１７６０を参照し、ユーザ情報抽出部１７３０から入力されたユーザ情報１７４０に対応する個人性権限１７７０を特定し、特定した個人性権限１７７０を音声検索部１７８０に入力する。個人性権限設定ルール１７６０には、ダウンロード端末１６２０のユーザ情報１７４０と個人性権限１７７０との対応関係が登録される。個人性権限設定ルール１７６０は図２１で詳細を説明する。
【０１７２】
音声検索部１７８０は、音声データベース１７２０に含まれる個人性度条件音声データベース１７２１〜１７２３のうち入力された個人性権限１７７０に対応する個人性度条件音声データベースから、ダウンロード要求に一致する音声データを検索する。音声検索部１７８０は、検索された音声データを、ダウンロード要求を送信したダウンロード端末１６２０に通信Ｉ／Ｆ１６０１を介して送信する。
【０１７３】
以上によって、ダウンロード要求を送信したダウンロード端末１６２０の個人性権限に応じて、個人性を秘匿した音声データをダウンロード端末１６２０のユーザに提供できる。
【０１７４】
（音声信号処理パラメータ決定部１７００の動作）
次に、音声信号処理パラメータ決定部１７００の動作について図１８を用いて説明する。図１８は、本発明の第２実施形態の音声信号処理パラメータ決定部１７００の機能ブロック図である。図１８に示す音声信号処理パラメータ決定部１７００のうち、図１０に示す音声信号処理パラメータ決定部１２０と同じ機能ブロックは、同じ符号を付与し、説明を省略する。
【０１７５】
本実施形態の音声信号処理パラメータ決定部１７００は、第１実施形態の音声信号処理パラメータ決定部１２０に、パラメータ調整終了条件１８０１、調整終了判定モジュール１８０２、最小音質劣化予測値出力部１８０３及び音質劣化推定部１８１０が追加されたものである。
【０１７６】
音声信号処理パラメータ決定部１７００は、個人性度条件リスト１７１０に登録された個人性度条件１００１から一つの個人性度条件１００１を処理対象の個人性度条件１００１として選択し、個人性度条件リスト１７１０に登録されたすべての個人性度条件１００１に対して以降の処理が実行されるまで以降の処理を繰り返す。
【０１７７】
個人性度条件判定部１２１には、処理対象の個人性度条件１００１、及びパラメータ決定用データ群１００２が入力される。パラメータ決定用データ群１００２は、個人性特徴量３２０、個人性度３３０、及び音声信号処理パラメータ１００３を含む。
【０１７８】
個人性度条件判定部１２１に処理対象の個人性度条件１００１、及びパラメータ決定用データ群１００２が入力された場合、個人性度条件判定モジュール１００４は、個人性度３３０が処理対象の個人性度条件１００１を満たすか否かを判定する。
【０１７９】
個人性度３３０が処理対象の個人性度条件１００１を満たさないと個人性度条件判定モジュール１００４が判定した場合、調整終了判定モジュール１８０２は、パラメータ調整終了条件１８０１に対応する値がパラメータ調整終了条件１８０１を満たすか否かを判定する。パラメータ調整終了条件１８０１は、音声信号処理パラメータ調整部１２２が音声信号処理パラメータ１００３の調整を終了する条件であり、例えば、平均Ｆ０値が５０Ｈｚ以下であること、又は、調整回数が１０回以上であることなどである。パラメータ調整終了条件１８０１は図１９で詳細を説明する。
【０１８０】
パラメータ調整終了条件１８０１に対応する値がパラメータ調整終了条件１８０１を満たさないと調整終了判定モジュール１８０２が判定した場合、音声信号処理パラメータ調整部１２２が第１実施形態と同じように音声信号処理パラメータ１００３を調整する。そして、個人性度再算出部１２３は、第１実施形態と同じように、調整後の音声信号処理パラメータ１００３に基づいて、個人性度３３０を再度算出する。個人性度条件判定モジュール１００４は、再度算出された個人性度３３０が処理対象の個人性度条件１００１を満たすか否かを判定する。
【０１８１】
個人性度３３０が処理対象の個人性度条件１００１を満たすと個人性度条件判定モジュール１００４が判定した場合について説明する。
【０１８２】
この場合、個人性度条件判定モジュール１００４は、パラメータ決定用データ群１００２を音質劣化推定部１８１０に入力する。音質劣化推定部１８１０は、パラメータ決定用データ群１００２が入力された場合、以降の処理を実行する。音質劣化推定部１８１０は、音質劣化推定モジュール１８１１、音質向上モジュール１８１３、及び最小音質劣化予測値記憶モジュール１８１４を含む。
【０１８３】
まず、音質劣化推定モジュール１８１１は、パラメータ決定用データ群１００２の個人性特徴量３２０に基づいて、音質劣化予測値１８１２を推定し、推定した音質劣化予測値１８１２を音質向上モジュール１８１３に入力する。音質の劣化量を推定する方法は公知であるので説明を省略する。
【０１８４】
音質向上モジュール１８１３は、入力された音質劣化予測値１８１２が最小音質劣化予測値より小さいか否かを判定する。音質劣化予測値１８１２が最小音質劣化予測値より小さい場合、音質向上モジュール１８１３は音質が向上したと判定し、入力されたパラメータ決定用データ群１００２及び入力された音質劣化予測値１８１２を最小音質劣化予測値記憶モジュール１８１４に入力する。
【０１８５】
最小音質劣化予測値記憶モジュール１８１４は、入力された音質劣化予測値１８１２を最小音質劣化予測値としてメモリ１０４に記憶し、入力されたパラメータ決定用データ群１００２を最小劣化パラメータ決定用データ群としてメモリ１０４に記憶し、処理を音声信号処理パラメータ調整部１２２に移行する。
【０１８６】
一方、音質劣化予測値１８１２が最小音質劣化予測値以上である場合、音質向上モジュール１８１３は音質が向上していないと判定し、処理を音声信号処理パラメータ調整部１２２に移行する。
【０１８７】
次に、パラメータ調整終了条件１８０１に対応する値がパラメータ調整終了条件１８０１を満たすと調整終了判定モジュール１８０２が判定した場合について説明する。
【０１８８】
この場合、最小音質劣化予測値出力部１８０３は、メモリ１０４に記憶された最小音質劣化予測値及び最小劣化パラメータ決定用データ群を音声信号処理部１３０に入力する。そして、音声信号処理パラメータ決定部１７００は、個人性度条件リスト１７１０に登録された個人性度条件１００１に未処理の個人性度条件１００１があれば、未処理の個人性度条件１００１を選択し、選択した個人性度条件１００１に対して上述した処理を実行し、個人性度条件リスト１７１０に登録された個人性度条件１００１に未処理の個人性度条件１００１がなければ、処理を終了する。
【０１８９】
以上のように、本実施形態の音声信号処理パラメータ決定部１７００は、個人性度が処理対象の個人性度条件１００１を満たす音声信号処理パラメータ１００３から音質の劣化が最小となる音声信号処理パラメータ１００３のみを音声信号処理部１３０に入力する。これによって、ダウンロード端末１６２０には、所望の個人性が秘匿され、かつ音質の劣化が最小となる音声データが提供されることになり、音声データをアップロードしたユーザの個人性を秘匿しつつ、コンテンツの魅力を低減させることを防止できる。
【０１９０】
図１９は、本発明の第２実施形態のパラメータ調整終了条件１８０１の具体例の説明図である。
【０１９１】
図１９では、パラメータ調整終了条件１８０１の五つの具体例を示す。
【０１９２】
パラメータ調整終了条件１８０１の一つ目の例は、「すべてのパラメータの組み合わせがテスト済み」である。
【０１９３】
パラメータ調整終了条件１８０１の二つ目の例は、「音質十分」である。音質劣化推定モジュール１８１１によって推定された音質劣化予測値１８１２が所定値以下であれば、ダウンロード端末１６２０のユーザに提供する音声データの音質が十分に担保されているので、パラメータの調整を終了する。
【０１９４】
パラメータ調整終了条件１８０１の三つ目の例は、「時間切れ」である。音声信号処理パラメータ決定部１７００による処理が開始してから所定時間経過した場合、パラメータの調整を終了する。
【０１９５】
パラメータ調整終了条件１８０１の四つ目の例は、「指定された調整回数に達した」である。音声信号処理パラメータ調整部１２２による音声信号処理パラメータ１００３の調整回数が所定回数に達した場合、パラメータの調整を終了する。
【０１９６】
パラメータ調整終了条件１８０１の五つ目の例は、「パラメータ限界値になった」である。例えば、平均Ｆ０値を小さくするように調整する場合、平均Ｆ０値が０になった場合、音声信号処理パラメータ調整部１２２は平均Ｆ０値を調整できないので、パラメータの調整を終了する。
【０１９７】
図２０は、本発明の第２実施形態の音質劣化と平均Ｆ０値の個人性度変化との関係を示すグラフである。
【０１９８】
図２０に示すように、音質の劣化量は、平均Ｆ０値の変化量が０である場合に最小となり、平均Ｆ０値の変化量に比例して大きくなる。
【０１９９】
ここで、図１０で説明した具体例について説明する。図１０では、平均Ｆ０値が１５０Ｈｚである場合に個人性度が３０となり、個人性度条件１００１を満たし、音声信号処理パラメータ１００３の調整が終了するが、本実施形態では、パラメータ調整終了条件１８０１を満たすまで音声信号処理パラメータ１００３の調整が継続される。
【０２００】
ここで、平均Ｆ０値が５０Ｈｚ以下であることがパラメータ調整終了条件１８０１であるとする。
【０２０１】
この場合、平均Ｆ０値が１４０Ｈｚ〜５０Ｈｚまでの音声信号処理パラメータ１００３が算出されるが、図２０に示すように、平均Ｆ０値の変化量に比例して音質の劣化量が大きくなるので、個人性度条件１００１を満たし、かつ、音質の劣化量が最小となるのは、平均Ｆ０値が１５０Ｈｚ（平均Ｆ０値の変化量が−８０Ｈｚ）のときである。したがって、平均Ｆ０値の変化量が−８０Ｈｚである場合のパラメータ決定用データ群１００２及び平均Ｆ０値の変化量が−８０Ｈｚである場合の音質劣化予測値が音声信号処理部１３０に入力される。
【０２０２】
図２１は、本発明の第２実施形態の個人性権限設定ルール１７６０の具体例の説明図である。
【０２０３】
個人性権限設定ルール１７６０には、ユーザ情報１７４０と個人性権限１７７０との対応関係が登録される。
【０２０４】
図２１に示す例１では、ダウンロード端末１６２０のＩＰアドレスが日本を示す場合、個人性権限１に特定され、ダウンロード端末１６２０のＩＰアドレスが中国を示す場合、個人性権限３に特定されることを示す。
【０２０５】
図２１に示す例２では、ダウンロード端末１６２０のユーザ属性が課長である場合、個人性権限１に特定され、ダウンロード端末１６２０のユーザ属性が部長である場合、個人性権限２に特定され、ダウンロード端末１６２０のユーザ属性が社長である場合、個人性権限３に特定されることを示す。
【０２０６】
図２１に示す例３では、ダウンロード端末１６２０のユーザ属性が友達である場合、個人性権限１に特定され、ダウンロード端末１６２０のユーザ属性が同僚である場合、個人性権限２に特定され、ダウンロード端末１６２０のユーザ属性が家族である場合、個人性権限３に特定されることを示す。
【０２０７】
図２１に示す例４では、ダウンロード端末１６２０の種類がＯＳ１である場合、個人性権限１に特定され、ダウンロード端末１６２０の種類がＯＳ２である場合、個人性権限２に特定され、ダウンロード端末１６２０の種類がＯＳ３である場合、個人性権限３に特定されることを示す。
【０２０８】
以上のように、本実施形態の音声信号処理システム１００によれば、ダウンロード端末１６２０のユーザ情報１７４０に対応する個人性度条件１００１を満たす音声データから最良の音質の音声データを、ダウンロード端末１６２０のユーザに提供できる。
【０２０９】
（第３実施形態）
本発明の第３実施形態を図２２及び図２３を用いて説明する。
【０２１０】
本実施形態は、発話した音声に対してリアルタイムで音声信号処理が実行される局面に音声信号処理システム１００を適用する実施形態である。本実施形態の音声信号処理システム１００を実装するデバイスの例としては、携帯電話及び固定電話などが想定される。音声信号処理パラメータ１００３に基づく音声信号処理の実行時間（遅延時間）は、音声信号処理の種類及び音声信号処理による音声データの変化量によって異なる。音声信号処理の実行に時間がかかりすぎると、実際の会話が成立しなくなる可能性がある。
【０２１１】
そこで、本実施形態では、個人性度条件１００１を満たす音声信号処理の実行時間を推定し、実行時間が最小となる音声信号処理を実行することによって、実際の会話が成立しなくなることを防止し、音声信号処理システム１００の処理負荷を軽減する。
【０２１２】
なお、遅延時間と音声信号処理による音声データの変化量との関係については図２３で詳細を説明する。
【０２１３】
本実施形態の音声信号処理システム１００のハードウェア構成は、第１実施形態の図１に示す音声信号処理システム１００のハードウェア構成と同じであるので説明を省略する。
【０２１４】
また、本実施形態の音声信号処理システム１００は、第１実施形態及び第２実施形態と同じく、音声個人性特徴分析部１１０、音声信号処理パラメータ決定部２２００（図２２参照）、及び音声信号処理部１３０を備える。
【０２１５】
本実施形態では、音声信号処理パラメータ決定部２２００が実行する処理内容が第１実施形態及び第２実施形態と異なるので、音声信号処理パラメータ決定部２２００について図２２を用いて説明する。図２２は、本発明の第３実施形態の音声信号処理パラメータ決定部２２００の機能ブロック図である。図２２に示す音声信号処理パラメータ決定部２２００の機能ブロックのうち、第２実施形態の図１８に示す音声信号処理パラメータ決定部１７００と同じ構成は、同じ符号を付与し、説明を省略する。
【０２１６】
音声信号処理パラメータ決定部２２００は、最小音質劣化予測値出力部１８０３に代えて最小遅延時間予測値出力部２２０１を備え、音質劣化推定部１８１０に代えて遅延時間推定部２２１０を備える。
【０２１７】
遅延時間推定部２２１０は、遅延時間推定モジュール２２１１、遅延時間判定モジュール２２１３、最小遅延時間予測値記憶モジュール２２１４、及びデバイス状態取得モジュール２２１５を含む。
【０２１８】
デバイス状態取得モジュール２２１５は、所定のタイミングで音声信号処理システム１００が実装されたデバイスの状態を取得する。デバイス状態取得モジュール２２１５が取得するデバイスの状態は、例えば、ＣＰＵ１０３の使用状況、メモリ１０４の使用状況、及び通信状況などを含む。ＣＰＵ１０３の使用状況は例えばＣＰＵ１０３の使用率であればよい。メモリ１０４の使用状況は例えばメモリ１０４の使用率であればよい。通信状況は例えば帯域であればよい。
【０２１９】
個人性度条件判定モジュール１００４は、個人性度３３０が個人性度条件１００１を満たすと判定した場合、パラメータ決定用データ群１００２を遅延時間推定部２２１０の遅延時間推定モジュール２２１１に入力する。
【０２２０】
遅延時間推定モジュール２２１１は、パラメータ決定用データ群１００２が入力された場合、デバイス状態取得モジュール２２１５に音声信号処理システム１００が実装されたデバイスの状態を取得させる。次に、遅延時間推定モジュール２２１１は、デバイス状態取得モジュール２２１５が取得したデバイスの状態に基づいて、個人性度条件１００１を満たす個人性度に対応する音声信号処理パラメータ１００３に基づく音声信号処理の実行時間を示す遅延時間予測値２２１２を推定する。そして、遅延時間推定モジュール２２１１は、推定した遅延時間予測値２２１２を遅延時間判定モジュール２２１３に入力する。
【０２２１】
遅延時間判定モジュール２２１３は、入力された遅延時間予測値２２１２が所定のしきい値より小さいか否かを判定する。遅延時間判定モジュール２２１３は、入力された遅延時間予測値２２１２が所定のしきい値より小さいと判定した場合、入力された遅延時間予測値２２１２が最小遅延時間予測値より小さいか否かを判定する。
【０２２２】
遅延時間判定モジュール２２１３は、入力された遅延時間予測値２２１２が最小遅延時間予測値より小さいと判定した場合、入力された遅延時間予測値２２１２を最小遅延時間予測値として記憶し、遅延時間推定部２２１０に入力されたパラメータ決定用データ群１００２を最小遅延時間パラメータ決定用データ群として記憶し、処理を音声信号処理パラメータ調整部１２２に移行する。
【０２２３】
一方、遅延時間判定モジュール２２１３は、入力された遅延時間予測値２２１２が所定のしきい値以上であると判定した場合、又は、入力された遅延時間予測値２２１２が最小遅延時間予測値以上であると判定した場合、処理を音声信号処理パラメータ調整部１２２に移行する。
【０２２４】
最小遅延時間予測値出力部２２０１は、パラメータ調整終了条件１８０１に対応する値がパラメータ調整終了条件１８０１を満たすと調整終了判定モジュール１８０２が判定した場合、最小遅延時間予測値及び最小遅延時間パラメータ決定用データ群を音声信号処理部１３０に入力し、処理を終了する。
【０２２５】
これによって、個人性度条件１００１を満たす個人性度に対応する音声信号処理パラメータ１００３であって、音声信号処理の実行時間が所定のしきい値より小さく、かつ、音声信号処理の実行時間が最小となる音声信号処理パラメータ１００３が音声信号処理部１３０に入力される。このため、音声信号処理部１３０の音声信号処理の実行時間は所定のしきい値より小さくなるため、実際の会話が成立しなくなることを防止できる。また、音声信号処理部１３０の音声信号処理の実行時間が最小となるので、音声信号処理システム１００の処理負荷を最小にできる。
【０２２６】
図２２に示す音声信号処理パラメータ決定部２２００は、第２実施形態の音声信号処理パラメータ決定部１７００と同じく、個人性度３３０が個人性度条件１００１を満たしても、パラメータ調整終了条件を満たすまで、音声信号処理パラメータ１００３が調整される。しかし、図２２に示す音声信号処理パラメータ決定部２２０は、個人性度３３０が個人性度条件１００１を満たし、当該個人性度３３０に対応する音声信号処理パラメータ１００３に基づく音声信号処理の遅延時間予測値２２１２が所定のしきい値であれば、当該音声信号処理パラメータ１００３及び当該遅延時間予測値２２１２を音声信号処理部１３０に入力してもよい。
【０２２７】
図２３は、本発明の第３実施形態の遅延時間と音声信号処理による音声データの変化量との関係を示すグラフである。
【０２２８】
図２３に示す、遅延時間は、平均Ｆ０値の変化量に比例して大きくなる。これは、平均Ｆ０値の変化量が大きい音声信号処理の実行には、多くの演算処理を実行しなければならず、音声信号処理にかかる時間が長くなり、遅延時間も長くなる。一方、平均Ｆ０値を変化量が小さい音声信号処理の実行には、少ない演算処理で実行できるので、音声信号処理にかかる時間が短くなり、遅延時間も短くなる。このため、平均Ｆ０値の変化量が０の場合、何も処理しないので、遅延時間が最小となる。
【０２２９】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上述した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されものではない。
【符号の説明】
【０２３０】
１１０    音声個人性特徴分析部
１１１    音声特徴量算出部
１１２    個人性特徴量算出部
１１３    個人性度算出部
１２０    音声信号処理パラメータ決定部
１２１    個人性度条件判定部
１２２    音声信号処理パラメータ調整部
１２３    個人性度再算出部
１３０    音声信号処理部
１３１    個人性特徴除去部
１３２    音声合成部
【図１】
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【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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