(57)【要約】  所望の音声とそれ以外の信号とが混在する信号から、所望の音声のみを正確に取得することができる音声処理装置、音声処理方法および音声処理プログラムを提供する。音声処理装置は、複数の所望音声スペクトルの標準パタンと、複数の所望外音声スペクトルの標準パタンと、複数の雑音スペクトルの標準パタンとをそれぞれ組み合わせることにより算出される複数の混合信号スペクトルの標準パタンのそれぞれに対して、入力信号との間の距離を算出する距離計算部１０２と、距離計算部１０２が算出した距離を用いて入力信号中の所望音声スペクトルの期待値を算出する所望音声スペクトル期待値算出部１０４とを備える。
2013145578.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の所望音声スペクトルの標準パタンと、複数の所望外音声スペクトルの標準パタンと、複数の雑音スペクトルの標準パタンとをそれぞれ組み合わせることにより算出される複数の混合信号スペクトルの標準パタンのそれぞれに対して、入力信号との間の距離を算出する距離計算部と、
前記距離を用いて前記入力信号中の所望音声スペクトルの期待値を算出する所望音声スペクトル期待値算出部とを備えた
ことを特徴とする音声処理装置。
【請求項２】
所望音声スペクトル期待値算出部は、距離計算部が算出した距離を用いて、複数の所望音声スペクトルの標準パタンを重み付き平均し、入力信号中の所望音声スペクトルの期待値を算出する
請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項３】
所望の話者により発声された所望音声と、前記所望音声以外の信号とが混合した混合信号を入力信号として入力し、前記入力信号を単位時間ごとにスペクトルに変換するスペクトル変換部と、
混合信号スペクトルの標準パタンと、対応する所望音声スペクトルの標準パタンとの組を複数格納する標準パタン格納部とを備え、
距離計算部は、前記入力信号のスペクトルと前記複数の混合信号スペクトルの標準パタンとの距離を算出し、
所望音声スペクトル期待値算出部は、前記距離を用いて、前記対応する所望音声スペクトルの標準パタンを重み付き平均し、所望音声スペクトルの期待値を出力情報として算出する
請求項１または請求項２に記載の音声処理装置。
【請求項４】
距離計算部が算出した距離を用いて、混合信号スペクトルの標準パタンを重み付き平均し、混合信号スペクトルの期待値を算出する混合信号スペクトル期待値算出部と、
所望音声スペクトルの期待値と前記混合信号スペクトルの期待値とから所望音声スペクトル強調フィルタを算出する所望音声スペクトル強調フィルタ算出部と、
前記所望音声スペクトル強調フィルタと入力信号のスペクトルとから所望音声スペクトルの推定値を出力情報として算出する所望音声スペクトル推定部とを備える
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の音声処理装置。
【請求項５】
所望外音声スペクトル期待値算出部と、雑音スペクトル期待値算出部とを備え、
標準パタン格納部は、混合信号スペクトルの標準パタンと、対応する所望音声スペクトルの標準パタンに加えて、所望外音声スペクトルの標準パタンと雑音スペクトルの標準パタンとの組を複数格納し、
前記所望外音声スペクトル期待値算出部は、距離計算部が算出した距離を用いて、前記所望外音声スペクトルの標準パタンを重み付き平均し、所望外音声スペクトルの期待値を算出し、
前記雑音スペクトル期待値算出部は、前記距離計算部が算出した距離を用いて、前記雑音スペクトルの標準パタンを重み付き平均し、雑音スペクトルの期待値を算出し、
所望音声スペクトル強調フィルタ算出部は、前記所望音声スペクトルの期待値と前記所望外音声スペクトルの期待値と前記雑音スペクトルの期待値とから所望音声スペクトル強調フィルタを算出し、
所望音声スペクトル推定部は、前記所望音声スペクトル強調フィルタと入力信号とから所望音声スペクトルの推定値を出力情報として算出する
請求項３に記載の音声処理装置。
【請求項６】
距離計算部が算出した距離を用いて信頼度を算出する信頼度算出部と、
前記信頼度を用いてマスクを設定するマスク設定部と、
出力情報に前記マスクを加算して、新たな出力情報を生成するマスク付与部とを備える
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の音声処理装置。
【請求項７】
標準パタン格納部は、標準パタンとして、音素単位またはスペクトルの形状が似ているものをクラスタリングした単位ごとに算出したスペクトルの平均を格納する
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の音声処理装置。
【請求項８】
標準パタン格納部は、標準パタンとして、音素単位またはスペクトルの形状が似ているものをクラスタリングした単位ごとに求めたスペクトルの出現頻度を表す確率密度関数を格納する
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の音声処理装置。
【請求項９】
複数の所望音声スペクトルの標準パタンと、複数の所望外音声スペクトルの標準パタンと、複数の雑音スペクトルの標準パタンとをそれぞれ組み合わせることにより算出される複数の混合信号スペクトルの標準パタンのそれぞれに対して、入力信号との間の距離を算出し、
前記距離を用いて前記入力信号中の所望音声スペクトルの期待値を出力情報として算出する
ことを特徴とする音声処理方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
複数の所望音声スペクトルの標準パタンと、複数の所望外音声スペクトルの標準パタンと、複数の雑音スペクトルの標準パタンとをそれぞれ組み合わせることにより算出される複数の混合信号スペクトルの標準パタンのそれぞれに対して、入力信号との間の距離を算出する処理と、
前記距離を用いて前記入力信号中の所望音声スペクトルの期待値を出力情報として算出する処理とを実行させる
ための音声処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、雑音環境もしくは複数人が会話している環境において、所望の音声のみを抽出する音声処理装置、音声処理方法および音声処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
雑音環境もしくは複数人が会話している環境において、所望の音声のみを抽出する技術がある。そのような技術分野において、複数の音源からの信号を複数のマイクで取得し、得られた混合信号に対して独立成分分析を用いて音源分離を行い、分離された信号それぞれに対して音声認識を行い、音声認識結果と共に得られる音声認識の信頼度情報を用いて想定したタスク内の音声であるか否かを判定する方法がある（例えば、特許文献１参照。）。また、複数の音源からの信号を複数のマイクで取得し、得られた混合信号に対して音源分離を行い、分離された信号の分離信頼度を用いて信号をマスクすることで、消し残しを目立たなくする方法がある（例えば、特許文献２参照。）。また、混合信号から雑音の推定値を除去し仮推定音声を求め、標準パタンを用いて仮推定音声を補正する方法がある（例えば、特許文献３参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１０７６０３号公報
【特許文献２】特開２０１０−４９２４９号公報
【特許文献３】特開２００７−３３９２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１に記載された方法では、方向性の無い環境雑音がある、残響がある、マイク数よりも多い音源が存在するなどの理由で音源分離の性能が十分でない場合には効果が期待できない。特許文献２に記載された方法では、音源分離の性能が十分でない場合には、大きな値のマスクを行うことになり所望音声も消してしまう。特許文献３に記載された方法では、雑音の推定値の精度が低く仮推定音声が本来の音声と大きく異なる場合には、標準パタンを用いた補正に失敗することがある。【０００５】
そこで、本発明は、所望の音声とそれ以外の信号とが混在する信号から、所望の音声のみを正確に取得することができる音声処理装置、音声処理方法および音声処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明による音声処理装置は、複数の所望音声スペクトルの標準パタンと、複数の所望外音声スペクトルの標準パタンと、複数の雑音スペクトルの標準パタンとをそれぞれ組み合わせることにより算出される複数の混合信号スペクトルの標準パタンのそれぞれに対して、入力信号との間の距離を算出する距離計算部と、距離を用いて入力信号中の所望音声スペクトルの期待値を算出する所望音声スペクトル期待値算出部とを備えたことを特徴とする。【０００７】
本発明による音声処理方法は、複数の所望音声スペクトルの標準パタンと、複数の所望外音声スペクトルの標準パタンと、複数の雑音スペクトルの標準パタンとをそれぞれ組み合わせることにより算出される複数の混合信号スペクトルの標準パタンのそれぞれに対して、入力信号との間の距離を算出し、距離を用いて入力信号中の所望音声スペクトルの期待値を出力情報として算出することを特徴とする。【０００８】
本発明による音声処理プログラムは、コンピュータに、複数の所望音声スペクトルの標準パタンと、複数の所望外音声スペクトルの標準パタンと、複数の雑音スペクトルの標準パタンとをそれぞれ組み合わせることにより算出される複数の混合信号スペクトルの標準パタンのそれぞれに対して、入力信号との間の距離を算出する処理と、距離を用いて入力信号中の所望音声スペクトルの期待値を出力情報として算出する処理とを実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、所望の音声とそれ以外の信号とが混在する信号から、所望の音声のみを正確に取得することができる。また、所望の音声のみに対する音声認識結果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明による音声処理装置の第１の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】標準パタン格納部が格納する情報の一例を示す説明図である。
【図３】μＹｉｊｋとμＡｉ，μＢｊ，μＮｋとの関係を示す説明図である。
【図４】音声処理装置の第１の実施形態の動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明による音声処理装置の第２の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図６】音声処理装置の第２の実施形態の動作を示すフローチャートである。
【図７】本発明による音声処理装置の第３の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図８】音声処理装置の第３の実施形態の動作を示すフローチャートである。
【図９】本発明による音声処理装置の第４の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図１０】第５の実施形態における標準パタン格納部が格納する情報の一例を示す説明図である。
【図１１】本発明による音声処理装置の主要部を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
実施形態１．
以下、本発明の第１の実施形態を図面を参照して説明する。
【００１２】
図１は、本発明による音声処理装置の第１の実施形態の構成を示すブロック図である。
【００１３】
図１に示すように、音声処理装置１００は、スペクトル変換部１０１と、距離計算部１０２と、標準パタン格納部１０３と、所望音声スペクトル期待値算出部１０４とを含む。
【００１４】
音声処理装置１００は、所望音声とそれ以外の信号とが混在する混合信号を入力とし、所望音声の推定値を出力とする。
【００１５】
所望音声以外の信号には、例えば、所望の話者以外の発話による音声、および、音声以外の雑音が含まれる。以下、所望の話者の発話による音声スペクトルを所望音声スペクトルという。また、所望の話者以外の発話による音声スペクトルを所望外音声スペクトルという。また、音声以外の雑音信号のスペクトルを雑音スペクトルという。
【００１６】
スペクトル変換部１０１は、所望音声とそれ以外の信号とが混在する混合信号を入力する。スペクトル変換部１０１は、混合信号のスペクトルベクトルを取得する。
【００１７】
距離計算部１０２は、スペクトル変換部１０１が取得した混合信号のスペクトルベクトルと、標準パタン格納部１０３に格納されている混合信号スペクトルの標準パタンとの距離を計算する。
【００１８】
標準パタン格納部１０３は、混合信号スペクトルの標準パタンを格納する。
【００１９】
図２は、標準パタン格納部１０３が格納する情報の一例を示す説明図である。標準パタン格納部１０３には、図２に示すように、混合信号スペクトルの標準パタンと、所望音声スペクトルの標準パタンと、所望外音声スペクトルの標準パタンと、雑音スペクトルの標準パタンとの組が格納されている。
【００２０】
スペクトルの標準パタンは、「あ」、「い」、「う」といった音素単位またはスペクトル形状の似ているものをクラスタリングした単位に対して、平均的な形状を表現するものである。μは、周波数帯域ごとのスペクトルの大きさの平均値を要素にもつベクトルを示す。添え字Ｙ，Ａ，Ｂ，Ｎは、それぞれ、混合信号スペクトル、所望音声スペクトル、所望外音声スペクトル、雑音スペクトルであることを示す。添え字ｉ，ｊ，ｋは、それぞれ、音素単位もしくはクラスタリング単位を表す通し番号である。μＹｉｊｋは、ｉ番目の所望音声スペクトルと、ｊ番目の所望外音声スペクトルと、ｋ番目の雑音スペクトルを混合した混合信号スペクトルを示す。
【００２１】
図３は、μＹｉｊｋとμＡｉ，μＢｊ，μＮｋとの関係を示す説明図である。図３に示すそれぞれのグラフにおいて、横軸は周波数帯域を、縦軸はスペクトルの大きさを示す。μＹｉｊｋとμＡｉ，μＢｊ，μＮｋとは、周波数波数帯域ごとに式１に示す関係を有する。
【００２２】
【数１】
2013145578.tif 000003
【００２３】
所望音声スペクトルの標準パタンがｉ＝１からｉ＝ＩまでのＩ個、所望外音声スペクトルの標準パタンがｊ＝１からｊ＝ＪまでのＪ個、雑音スペクトルの標準パタンがｋ＝１からｋ＝ＫまでのＫ個あるとき、混合信号スペクトルの標準パタンの数は、Ｉ×Ｊ×Ｋ個となる。つまり、標準パタン格納部１０３には、このＩ×Ｊ×Ｋ個の組み合わせが格納される。
【００２４】
これらの標準パタンは、予め、統計処理や機械学習の手法を用いて用意され、標準パタン格納部１０３に格納される。所望外音声スペクトルの標準パタンは、例えば、不特定話者の音声データにもとづいて作成される。所望音声スペクトルの標準パタンは、例えば、特定話者の音声データにもとづいて作成される。
【００２５】
所望音声スペクトル期待値算出部１０４は、距離計算部１０２が算出した距離を用いて、出力情報として所望音声スペクトルの期待値を算出する。
【００２６】
なお、スペクトル変換部１０１、距離計算部１０２および所望音声スペクトル期待値算出部１０４は、音声処理装置１００が備えるＣＰＵ（Central Processing Unit）によって実現される。また、標準パタン格納部１０３は、音声処理装置１００が備えるメモリ等の記憶装置によって実現される。
【００２７】
次に、本実施形態の動作を説明する。
【００２８】
図４は、音声処理装置の第１の実施形態の動作を示すフローチャートである。
【００２９】
図４に示すように、まず、スペクトル変換部１０１は、音声処理装置１００が入力した混合信号に対して、短時間スペクトル変換を行う。スペクトル変換部１０１は、例えば、１０ミリ秒などの単位時間ごとに、周波数帯域ごとのスペクトルを得る（ステップＳ１０１）。本実施形態では、音声処理装置１００は、ステップＳ１０２〜Ｓ１０３の処理を、単位時間ごとに取得した周波数帯域ごとのスペクトル、または、複数周波数帯域を束ねたサブバンドスペクトルを要素に持つベクトルに対して行うものとする。混合信号のスペクトルベクトルをＹとする。
【００３０】
次に、距離計算部１０２は、混合信号のスペクトルベクトルＹと、標準パタン格納部１０３に格納されている混合信号スペクトルの標準パタンμＹｉｊｋとの距離ｄｉｊｋを計算する（ステップＳ１０２）。距離の算出は、標準パタンの組の数（Ｉ×Ｊ×Ｋ個）に対して行われる。距離計算部１０２は、距離として、一般的なベクトル間の距離、例えば、ユークリッド距離などを求めるようにしてもよい。また、距離計算部１０２は、スペクトルベクトルを対数スペクトルベクトルに変換してから距離を求めるようにしてもよい。また、距離計算部１０２は、ケプストラム（ｃｅｐｓｔｒｕｍ）などの音声認識で一般に使われている特徴量に変換してから距離を求めるようにしてもよい。距離ｄｉｊｋはスカラ量である。
【００３１】
次に、所望音声スペクトル期待値算出部１０４は、所望音声スペクトルの期待値を計算する（ステップＳ１０３）。所望音声スペクトルの期待値ＥＡは、所望音声スペクトルの標準パタンμＡｉの重み付き平均で算出される。ＥＡはベクトル量である。重みは距離ｄｉｊｋが大きいと小さな重みとなり、ｄｉｊｋが小さいと大きな重みとなるように設定される。式２は、ＥＡの計算式の一例である。
【００３２】
【数２】
2013145578.tif 000004
【００３３】
音声処理装置１００、具体的には、音声処理装置１００が備える出力部（図示せず）が、出力情報であるＥＡにもとづいて、音声認識結果を出力する。このとき、音声処理装置１００は、ＥＡを所望音声の推定値として出力してもよいし、逆フーリエ変換などを行い、波形信号（ｗａｖｅ  ｓｉｇｎａｌ）に変換して出力してもよいし、波形信号に対して音声認識（ｓｐｅｅｃｈ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）を行い、テキストに変換して出力してもよい。
【００３４】
ここでは、標準パタン格納部１０３に、混合信号スペクトルの標準パタンと、所望音声スペクトルの標準パタンと、所望外音声スペクトルの標準パタンと、雑音スペクトルの標準パタンの４つの標準パタンの組が格納される例を示したが、他の格納の仕方も考えられる。
【００３５】
例えば、標準パタン格納部１０３に、混合信号スペクトルの標準パタンと所望音声スペクトルの標準パタンとの組（図２に示す標準パタンの組Ａ）のみが格納されていてもよい。これは、実際に入力信号から所望音声スペクトルを取り出すときには、この２つの標準パタンのみ必要となるためである。他２つの標準パタンは、事前に混合信号の標準パタンを作成するときのみ必要となる。この場合においても、Ｉ×Ｊ×Ｋ個の標準パタンの組が標準パタン格納部１０３に格納される。具体的には、１個の所望音声スペクトルの標準パタンに対し、Ｊ×Ｋ個の混合信号スペクトルの標準パタンの組が格納される。
【００３６】
また、標準パタン格納部１０３に、所望音声スペクトルの標準パタンと所望外音声スペクトルの標準パタンと雑音スペクトルの標準パタンとの組（図２に示す標準パタンの組Ｂ）のみが格納されていてもよい。これは、入力信号から所望音声を取り出すときに、式１を用いて混合信号スペクトルの標準パタンを算出できるためである。
【００３７】
以上に説明したように、本実施形態によれば、音声処理装置は、所望話者からの音声と、所望話者以外からの音声と、雑音が混在する信号から、所望話者からの音声のみを正確に取得することができる。
【００３８】
実施形態２．
以下、本発明の第２の実施形態を図面を参照して説明する。
【００３９】
図５は、本発明による音声処理装置の第２の実施形態の構成を示すブロック図である。
【００４０】
図５に示すように、本実施形態の音声処理装置２００は、第１の実施形態の音声処理装置１００の構成に加え、混合信号スペクトル期待値算出部２０１と、所望音声強調フィルタ算出部２０２と、所望音声スペクトル推定部２０３とを含む。
【００４１】
混合信号スペクトル期待値算出部２０１は、距離計算部１０２が算出した距離を用いて、混合信号スペクトルの期待値を算出する。
【００４２】
所望音声強調フィルタ算出部２０２は、所望音声スペクトルの期待値と、混合信号スペクトルの期待値とを用いて、所望音声強調フィルタを算出する。
【００４３】
所望音声スペクトル推定部２０３は、スペクトル変換部１０１が取得した混合信号のスペクトルベクトルと、所望音声強調フィルタとをもとに、出力情報として所望音声スペクトルの推定値を算出する。
【００４４】
なお、混合信号スペクトル期待値算出部２０１、所望音声強調フィルタ算出部２０２および所望音声スペクトル推定部２０３は、音声処理装置２００が備えるＣＰＵによって実現される。
【００４５】
なお、スペクトル変換部１０１、距離計算部１０２、標準パタン格納部１０３および所望音声スペクトル期待値算出部１０４は、第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。
【００４６】
次に、本実施形態の動作を説明する。
【００４７】
図６は、音声処理装置の第２の実施形態の動作を示すフローチャートである。
【００４８】
ステップＳ２０１〜Ｓ２０３の処理は、第１の実施形態のステップＳ１０１〜Ｓ１０３の処理と同様であるため、説明を省略する。
【００４９】
ステップＳ２０３の後、混合信号スペクトル期待値算出部２０１は、混合信号スペクトルの期待値を算出する（ステップＳ２０４）。混合信号スペクトルの期待値ＥＹは、混合信号スペクトルの標準パタンμＹｉｊｋの重み付き平均で算出される。ＥＹはベクトル量である。ステップＳ２０４における計算方法は、第１の実施形態のステップＳ１０３と同様である。式３は、ＥＹの計算式の一例である。
【００５０】
【数３】
2013145578.tif 000005
【００５１】
次に、所望音声強調フィルタ算出部２０２は、所望音声強調フィルタを算出する（ステップＳ２０５）。式４は、所望音声強調フィルタＷの計算式の一例である。式４における除算は、ベクトルの要素ごとに行われる。Ｗは、ベクトル量である。
【００５２】
【数４】
2013145578.tif 000006
【００５３】
次に、所望音声スペクトル推定部２０３は、所望音声スペクトルの推定値を算出する（ステップＳ２０６）。所望音声スペクトルの推定値ＦＡの算出は、所望音声強調フィルタＷと混合信号スペクトルベクトルＹを要素ごとに乗算して行われる。ＦＡはベクトル量である。式５は、ＦＡの計算式の一例である。
【００５４】
【数５】
2013145578.tif 000007
【００５５】
ここで、式５における記号「×」は、ベクトルの要素ごとの乗算を示す。なお、音声処理装置２００は、出力情報である所望音声スペクトルの推定値をそのまま出力としてもよいし、逆フーリエ変換（ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を施し、波形信号（ｗａｖｅ  ｓｉｇｎａｌ）の形に戻して出力してもよいし、波形信号に対して音声認識（ｓｐｅｅｃｈ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）を行い、テキストに変換して出力してもよい。
【００５６】
ここでは、所望音声強調フィルタの例として式４を示したが、所望音声強調フィルタ算出部２０２は、例えば、所望音声スペクトル期待値ＥＡおよび混合信号スペクトル期待値ＥＹの値を複数単位時間に渡り平均もしくは平滑化するようにしてもよい。または、式４を用いて算出されたＷの値を複数単位時間に渡り平均もしくは平滑化するようにしてもよい。
【００５７】
以上に説明したように、本実施形態では、所望音声強調フィルタ算出の段階で平均や平滑化の処理を行っている。そのため、瞬間的な推定の誤りに頑健になる。従って、第１の実施形態の効果に加え、より信頼のおける出力を得ることができる。
【００５８】
実施形態３．
以下、本発明の第３の実施形態を図面を参照して説明する。
【００５９】
図７は、本発明による音声処理装置の第３の実施形態の構成を示すブロック図である。
【００６０】
図７に示すように、本実施形態の音声処理装置３００は、第１の実施形態の音声処理装置１００の構成に加え、所望外音声スペクトル期待値算出部３０１と、雑音スペクトル期待値算出部３０２とを含む。さらに、音声処理装置３００は、所望音声強調フィルタ算出部２０２と、所望音声スペクトル推定部２０３とを含む。
【００６１】
所望外音声スペクトル期待値算出部３０１は、距離計算部１０２が算出した距離を用いて、所望外音声スペクトルの期待値を算出する。
【００６２】
雑音スペクトル期待値算出部３０２は、距離計算部１０２が算出した距離を用いて、雑音スペクトルの期待値を算出する。
【００６３】
なお、所望外音声スペクトル期待値算出部３０１および雑音スペクトル期待値算出部３０２は、音声処理装置３００が備えるＣＰＵによって実現される。
【００６４】
なお、スペクトル変換部１０１、距離計算部１０２、標準パタン格納部１０３および所望音声スペクトル期待値算出部１０４は、第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。
【００６５】
また、所望音声強調フィルタ算出部２０２および所望音声スペクトル推定部２０３は、第２の実施形態と同様であるため、説明を省略する。
【００６６】
ただし、本実施形態では、所望音声強調フィルタ算出部２０２は、所望音声スペクトルの期待値と、所望外音声スペクトルの期待値と、雑音スペクトルの期待値とを用いて、所望音声強調フィルタを算出する。
【００６７】
次に、本実施形態の動作を説明する。
【００６８】
図８は、音声処理装置の第３の実施形態の動作を示すフローチャートである。
【００６９】
ステップＳ３０１〜Ｓ３０３の処理は、第１の実施形態のステップＳ１０１〜Ｓ１０３の処理と同様であるため、説明を省略する。
【００７０】
ステップＳ３０３の後、所望外音声スペクトル期待値算出部３０１は、所望外音声スペクトルの期待値を計算する（ステップＳ３０４）。所望外音声スペクトルの期待値ＥＢは、所望外音声スペクトルの標準パタンμＢｊの重み付き平均で算出される。ＥＢはベクトル量である。ステップＳ３０４における計算方法は、第１の実施形態のステップＳ１０３と同様である。式６は、ＥＢの計算式の一例である。
【００７１】
【数６】
2013145578.tif 000008
【００７２】
次に、雑音スペクトル期待値算出部３０２は、雑音スペクトルの期待値を計算する（ステップＳ３０５）。雑音スペクトルの期待値ＥＮは、雑音スペクトルの標準パタンμＮｋの重み付き平均で算出される。ＥＮはベクトル量である。ステップＳ３０５における計算方法は、第１の実施形態のステップＳ１０３と同様である。式７は、ＥＮの計算式の一例である。
【００７３】
【数７】
2013145578.tif 000009
【００７４】
次に、所望音声強調フィルタ算出部２０２は、所望音声強調フィルタを算出する（ステップＳ３０６）。式８は、所望音声強調フィルタＷの計算式の一例である。式８における除算はベクトルの要素ごとに行われる。Ｗは、ベクトル量である。
【００７５】
【数８】
2013145578.tif 000010
【００７６】
次に、所望音声スペクトル推定部２０３は、所望音声スペクトルの推定値を算出する（ステップＳ３０７）。所望音声スペクトルの推定値ＦＡの算出は、所望音声強調フィルタＷと混合信号スペクトルベクトルＹとを要素ごとに乗算して行われる。ＦＡはベクトル量である。
【００７７】
【数９】
2013145578.tif 000011
【００７８】
ここで、式９の記号「×」はベクトルの要素ごとの乗算を示す。なお、音声処理装置３００は、出力情報である所望音声スペクトルの推定値をそのまま出力としてもよいし、逆フーリエ変換を施し、波形信号の形に戻して出力としてもよいし、波形信号に対して音声認識（ｓｐｅｅｃｈ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）を行い、テキストに変換して出力してもよい。
【００７９】
ここでは、所望音声強調フィルタの例として式８を示したが、所望音声強調フィルタ算出部２０２は、例えば、所望音声スペクトル期待値ＥＡおよび所望外信号スペクトル期待値ＥＢおよび雑音信号スペクトル期待値ＥＮの値を複数単位時間に渡り平均もしくは平滑化するようにしてもよい。または、式８を用いて算出されたＷの値を複数単位時間に渡り平均もしくは平滑化するようにしてもよい。
【００８０】
以上に説明したように、本実施形態では、第２の実施形態と同様に、所望音声強調フィルタ算出の段階で平均や平滑化の操作を行っている。そのため、瞬間的な推定の誤りに頑健になる。従って、第１の実施形態の効果に加え、より信頼のおける出力を得ることができる。
【００８１】
実施形態４．
以下、本発明の第４の実施形態を図面を参照して説明する。
【００８２】
図９は、本発明による音声処理装置の第４の実施形態の構成を示すブロック図である。
【００８３】
図９に示すように、本実施形態の音声処理装置４００は、第１の実施形態の音声処理装置１００の構成に加え、信頼度算出部４０１と、マスク設定部４０２と、マスク付与部４０３とを含む。
【００８４】
信頼度算出部４０１は、距離計算部１０２が算出した距離を用いて、信頼度を算出する。ここでは、信頼度の例としてエントロピーをあげる。式１０は、エントロピーＨの計算式の一例である。エントロピーは乱雑さの指標であり、この値が大きいほど信頼度が低い。エントロピーはスカラ量である。
【００８５】
【数１０】
2013145578.tif 000012
【００８６】
また、信頼度の算出方法の別の例として、入力した混合信号スペクトルＹと、混合信号スペクトルの期待値ＥＹとの距離を用いる方法が考えられる。この方法で算出される指標も同様に、値が大きいほど信頼度が低い。
【００８７】
マスク設定部４０２は、信頼度に応じて、マスクの値を設定する。マスク設定部４０２は、信頼度が低い場合には大きなマスクの値を設定し、信頼度が高い場合には小さなマスクの値を設定する。例えば、エントロピーＨの値そのもの、または、エントロピーＨに正の乗数を掛けた量をマスクＭとして用いることが考えられる。マスクはベクトル量である。
【００８８】
マスクの値は、周波数帯域ごとに全て同じ値であってもよいし、別の値であってもよい。ここでは、マスク設定部４０２は、マスクの値を全て同じ値に設定するものとする。式１１は、マスクＭとエントロピーＨとの関係の一例を示す式である。
【００８９】
【数１１】
2013145578.tif 000013
【００９０】
マスク付与部４０３は、マスクを加算した所望音声スペクトルの推定値ＦＡ´を、出力情報として算出する。式１２は、ＦＡ´の計算式の一例である。
【００９１】
【数１２】
2013145578.tif 000014
【００９２】
なお、信頼度算出部４０１、マスク設定部４０２およびマスク付与部４０３は、音声処理装置４００が備えるＣＰＵによって実現される。
【００９３】
以上に説明したように、本実施形態によれば、第１の実施形態の効果に加え、推定された所望音声スペクトルの推定値の信頼度が低く、他の信号が混入している可能性が高いときに、他の信号の悪影響を抑えることができる。
【００９４】
また、本実施形態では、信頼度算出部４０１が、事前に用意した標準パタンとの距離を用いて信頼度を算出している。従って、本実施形態における信頼度は、特許文献２に記載されている方法で用いられている信頼度に比べてより正確な値であることが期待できる。
【００９５】
実施形態５．
以下、本発明の第５の実施形態を図面を参照して説明する。
【００９６】
第５の実施形態の構成は、第１の実施形態と同様であるため説明を省略する。なお、第５の実施形態の構成は、他の実施形態と同様であってもよい。
【００９７】
図１０は、第５の実施形態における標準パタン格納部１０３が格納する情報の一例を示す説明図である。
【００９８】
標準パタン格納部１０３は、本実施形態では、図１０に示すように、混合信号スペクトルの標準パタンとして、平均値ではなく、確率密度関数（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を格納する。具体的には、標準パタン格納部１０３は、混合信号スペクトルの標準パタンとして、音素単位もしくはスペクトルの形状が似ているものをクラスタリングした単位ごとに求めたスペクトルの出現頻度を表す確率密度関数を格納する。
【００９９】
確率密度関数の例としては、例えば、ガウス分布関数（Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）や、混合ガウス分布関数（Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｍｉｘｔｕｒｅ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）などが考えられる。ガウス分布関数を用いた場合には、平均値に加えて、分散の値が用いられる。
【０１００】
混合信号スペクトルの標準パタンが平均値から確率密度関数に置き換わったことに対応し、距離計算部１０２は、距離尺度として、バタチャリヤ距離、マハラノビス距離、尤度、対数尤度などを用いる。
【０１０１】
本実施形態によれば、平均に加えて分散などの高次の統計量を用いて混合信号スペクトルの標準パタンを表すことができるため、より精度の高い所望音声の推定が期待できる。
【０１０２】
実施形態６．
以下、本発明の第６の実施形態を説明する。
【０１０３】
第６の実施形態の構成は、第１の実施形態と同様なため説明を省略する。なお、第６の実施形態の構成は、他の実施形態と同様であってもよい。
【０１０４】
本実施形態では、標準パタン格納部１０３に格納されている標準パタンの組の格納の仕方が異なる。
【０１０５】
第１の実施形態では、標準パタン格納部１０３は、図２で示すように、所望音声スペクトルの標準パタンＩ個、所望外音声スペクトルの標準パタンＪ個、雑音スペクトルの標準パタンＫ個の３種類の標準パタンをそれぞれ１個ずつ組み合わせて作成されたＩ×Ｊ×Ｋ個の混合信号スペクトルの標準パタンを格納する。
【０１０６】
これに対し、本実施形態では、標準パタン格納部１０３は、Ｉ×Ｊ×Ｋ個の混合信号スペクトルの標準パタンに対してスペクトルの形状の近いものをクラスタリングし、纏め上げることにより作成されたＬ個の混合信号スペクトルの標準パタンを格納する。
【０１０７】
また、混合信号スペクトルの標準パタンの纏め上げにより、対応する所望音声スペクトルの標準パタン、所望外音声スペクトルの標準パタン、雑音スペクトルの標準パタンの纏め上げが行われる。纏め上げの例を式１３に示す。
【０１０８】
【数１３】
2013145578.tif 000015
【０１０９】
例えば、μＹ（ｉ＝１，ｊ＝２，ｋ＝１）とμＹ（ｉ＝１，ｊ＝７，ｋ＝４）の２つの混合信号スペクトルの標準パタンを纏め上げ、μＹ（Ｌ＝１０）とした場合を考える。このとき、対応する所望音声スペクトルの標準パタン、所望外音声スペクトルの標準パタン、雑音信号スペクトルの標準パタンは、式１３に示すように、それぞれの平均として計算される。
【０１１０】
本実施形態では、標準パタンをまとめ上げることにより、標準パタン格納部１０３に格納する標準パタンの個数を変更している。従って、音声処理装置の計算リソースやメモリリソースなどに応じて、標準パタンの個数を変更することができる。
【０１１１】
実施形態７．
以下、本発明の第７の実施形態を説明する。
【０１１２】
第７の実施形態の構成は、第１の実施形態と同様であるため説明を省略する。なお、第７の実施形態の構成は、他の実施形態と同様であってもよい。
【０１１３】
本実施形態では、スペクトル変換部１０１は、音声処理装置が出力した信号を再び入力する。そして、音声処理装置は、ステップＳ１０１〜Ｓ１０３の処理を繰り返す。
【０１１４】
なお、音声処理装置は、処理を繰り返すときに、最初の処理では標準パタンの数を少なくし、回数を繰り返すにつれて標準パタンの数を多くするようにしてもよい。その場合、所望音声の推定値は、標準パタンの数が少ないときは、粗いスペクトル形状の平均となり、標準パタンの数が多いときは、より細かい単位でのスペクトル形状の平均となる。
【０１１５】
本実施形態によれば、粗い推定からより精度が高い細かい推定へと所望音声スペクトルの推定の精度を向上させることができる。
【０１１６】
実施形態８．
以下、本発明の第８の実施形態を説明する。
【０１１７】
第８の実施形態の構成は、第１の実施形態と同様であるため説明を省略する。なお、第８の実施形態の構成は、他の実施形態と同様であってもよい。
【０１１８】
本実施形態では、スペクトル変換部１０１は、複数のマイクからの信号を入力する。そして、音声処理装置は、スペクトル変換部１０１が入力した複数の信号の各々に対して、ステップＳ１０１〜Ｓ１０３の処理を並列に行う。
【０１１９】
本実施形態によれば、複数の所望音声スペクトルの推定値を得ることができる。
【０１２０】
なお、音声処理装置は、得られた複数の推定値のうち最も信頼度が高いものを出力としてもよいし、得られた複数の推定値の平均値を出力としてもよいし、得られた複数の推定値の最大値を出力としてもよい。
【０１２１】
また、スペクトル変換部１０１は、音源分離の処理を行った後の信号を入力するようにしてもよい。
【０１２２】
以上、本発明の各実施形態について詳述したが、それぞれの実施形態における構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。従って、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステム又は装置も、本発明の範疇に含まれる。
【０１２３】
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する制御プログラム（音声処理プログラム）が、システム或いは装置に直接または遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされる制御プログラム、或いはその制御プログラムを格納した媒体、その制御プログラムをダウンロードさせるＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）サーバも、本発明の範疇に含まれる。
【０１２４】
図１１は、本発明の音声処理装置の主要部を示すブロック図である。本発明の音声処理装置は、距離計算部１０２と、所望音声スペクトル期待値算出部１０４とを備える。
【０１２５】
距離計算部１０２は、複数の所望音声スペクトルの標準パタンと、複数の所望外音声スペクトルの標準パタンと、複数の雑音スペクトルの標準パタンとをそれぞれ組み合わせることにより算出される複数の混合信号スペクトルの標準パタンのそれぞれに対して、入力信号との間の距離を算出する。
【０１２６】
所望音声スペクトル期待値算出部１０４は、距離計算部１０２が算出した距離を用いて入力信号中の所望音声スペクトルの期待値を算出する。
【０１２７】
また、上記の実施形態には、以下のような音声処理装置も開示されている。
【０１２８】
（付記１）スペクトル変換部１０１は、音声処理装置が出力した信号を入力信号として入力する音声処理装置。
【０１２９】
そのような形態によれば、入力信号に対する処理を繰り返すときに、最初の処理では標準パタンの数を少なくし、回数を繰り返すにつれて標準パタンの数を多くするようにすることにより、粗い推定からより精度の高い細かい推定へと所望音声スペクトルの推定の精度を向上させることができる。
【０１３０】
（付記２）スペクトル変換部１０１は、複数の入力信号を入力し、音声処理装置の各部は、複数の入力信号に対して並列に処理を実行する音声処理装置。
【０１３１】
そのような形態によれば、複数の所望音声スペクトルの推定値を得ることができる。
【０１３２】
この出願は、２０１２年３月３０日に出願された日本特許出願２０１２−０８１５８６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。
【０１３３】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記の実施形態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。
【符号の説明】
【０１３４】
１００、２００、３００、４００  音声処理装置
１０１  スペクトル変換部
１０２  距離計算部
１０３  標準パタン格納部
１０４  所望音声スペクトル期待値算出部
２０１  混合信号スペクトル期待値算出部
２０２  所望音声強調フィルタ算出部
２０３  所望音声スペクトル推定部
３０１  所望外音声スペクトル期待値算出部
３０２  雑音スペクトル期待値算出部
４０１  信頼度算出部
４０２  マスク設定部
４０３  マスク付与部
【図１】
2013145578.tif 000016
【図２】
2013145578.tif 000017
【図３】
2013145578.tif 000018
【図４】
2013145578.tif 000019
【図５】
2013145578.tif 000020
【図６】
2013145578.tif 000021
【図７】
2013145578.tif 000022
【図８】
2013145578.tif 000023
【図９】
2013145578.tif 000024
【図１０】
2013145578.tif 000025
【図１１】
2013145578.tif 000026
【国際調査報告】
2013145578.tif 000027
2013145578.tif 000028
2013145578.tif 000029
2013145578.tif 000030