(57)【要約】【課題】多彩な音声特徴パラメータを定量的に抽出して声色の類似度を評価する。【解決手段】声色類似度評価装置は、入力音声データから声の響き、声の強弱、声のかすれ具合や息づかい、及び声の高低を評価する複数の音声特徴パラメータを抽出するパラメータ抽出部１０２と、音声特徴パラメータと予め登録された比較対象となるリファレンスデータとの類似度を音声特徴パラメータ毎に算出するマッチング部１０４と、音声特徴パラメータ毎の類似度を複合して最終的な類似度を算出する判定部１０５とを有する。【選択図】  図１
2006154209.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声データから声の響き、声の強弱、声のかすれ具合や息づかい、及び声の高低を評価する複数の音声特徴パラメータを抽出するパラメータ抽出手順と、
前記音声特徴パラメータと予め登録された比較対象となるリファレンスデータとの類似度を音声特徴パラメータ毎に算出する類似度算出手順と、
前記音声特徴パラメータ毎の類似度を複合して最終的な類似度を算出する複合手順とを有することを特徴とする声色類似度評価方法。
【請求項２】
請求項１記載の声色類似度評価方法において、
前記パラメータ抽出手順は、声の響きを評価する音声特徴パラメータとして低次フォルマントの頻度分布を抽出することを特徴とする声色類似度評価方法。
【請求項３】
請求項１記載の声色類似度評価方法において、
前記パラメータ抽出手順は、声の響きを評価する音声特徴パラメータとしてスペクトルピーク数を抽出することを特徴とする声色類似度評価方法。
【請求項４】
請求項１記載の声色類似度評価方法において、
前記パラメータ抽出手順は、声の響きを評価する音声特徴パラメータとして高次フォルマントの頻度分布を抽出することを特徴とする声色類似度評価方法。
【請求項５】
請求項１記載の声色類似度評価方法において、
前記パラメータ抽出手順は、声の強弱を評価する音声特徴パラメータとして音声パワーの変化量の頻度分布を抽出することを特徴とする声色類似度評価方法。
【請求項６】
請求項１記載の声色類似度評価方法において、
前記パラメータ抽出手順は、声のかすれ具合や息づかいを評価する音声特徴パラメータとしてゼロクロス数を抽出することを特徴とする声色類似度評価方法。
【請求項７】
請求項１記載の声色類似度評価方法において、
前記パラメータ抽出手順は、声の高低を評価する音声特徴パラメータとしてピッチとピッチの変化量との関係を表すピッチ分布を抽出することを特徴とする声色類似度評価方法。
【請求項８】
請求項１記載の声色類似度評価方法において、
前記複合手順は、前記音声特徴パラメータ毎の類似度の荷重和を最終的な類似度として算出することを特徴とする声色類似度評価方法。
【請求項９】
入力音声データから声の響き、声の強弱、声のかすれ具合や息づかい、及び声の高低を評価する複数の音声特徴パラメータを抽出するパラメータ抽出部と、
前記音声特徴パラメータと予め登録された比較対象となるリファレンスデータとの類似度を音声特徴パラメータ毎に算出するマッチング部と、
前記音声特徴パラメータ毎の類似度を複合して最終的な類似度を算出する判定部とを有することを特徴とする声色類似度評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、声色の類似度を総合的に評価する声色類似度評価方法および評価装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
声帯模写とは、一般的には、ある特定の人の発声の癖や声質を意図的に模倣する行為であり、例えば有名人の声の真似や歌手の歌い方の特徴を真似するものである。このような声帯模写において声色の類似性の判断を、人の感覚ではなく、システマティックに評価するためには、音声を定量化する必要がある。
【０００３】
現在、音声を定量的に評価する身近な応用例として、カラオケの採点システムが提案されている（例えば、特許文献１、特許文献２参照）。この採点システムは、人の歌唱を評価する技術として、人の音声の高低（ピッチ）と楽譜の音符との類似度評価を時系列で行うものである。
一方、人の音声を特定する技術として、声紋と呼ばれる音声の周波数成分、とりわけフォルマントと呼ばれる周波数成分が強く現れている部分を用いて時系列的にあるいは瞬間的に音声のマッチングを行うものがある（例えば、非特許文献１、非特許文献２参照）。
【０００４】
なお、出願人は、本明細書に記載した先行技術文献情報で特定される先行技術文献以外には、本発明に関連する先行技術文献を出願時までに発見するには至らなかった。
【特許文献１】特開平１１−２５９０８１号公報
【特許文献２】特開２０００−１３２１７６号公報
【非特許文献１】鹿野清宏，中村哲，伊勢史郎共著，「音声・音情報のディジタル信号処理  ディジタル信号処理シリーズ第５巻」，昭晃堂，１９９７年，ｐ．３５−５８
【非特許文献２】今井聖著，「音声信号処理  音声の性質と聴覚の特性を考慮した信号処理」，森北出版株式会社，１９９６年，ｐ．５８−９４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来のカラオケの採点システムでは、音声のピッチと楽譜の音符とが対応しているか否かを評価するだけであり、音程に対する忠実さを評価することはできるが、それは人の音声の中の一部の要素であり、声質や発声の癖といった他の要素の類似度を評価することはできないという問題点があった。
一方、フォルマント成分を用いて音声のマッチングを行う技術では、声質の類似度を評価することはできるが、音声の個人的特徴に大きく影響する発声の癖や響き等を評価することはできないという問題点があった。
【０００６】
本発明の目的は、声質や音程のみならず、より多彩な音声特徴パラメータを定量的に抽出して声色の類似度を評価することができる声色類似度評価方法および評価装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の声色類似度評価方法は、入力音声データから声の響き、声の強弱、声のかすれ具合や息づかい、及び声の高低を評価する複数の音声特徴パラメータを抽出するパラメータ抽出手順と、前記音声特徴パラメータと予め登録された比較対象となるリファレンスデータとの類似度を音声特徴パラメータ毎に算出する類似度算出手順と、前記音声特徴パラメータ毎の類似度を複合して最終的な類似度を算出する複合手順とを有するものである。
また、本発明の声色類似度評価方法の１構成例において、前記パラメータ抽出手順は、声の響きを評価する音声特徴パラメータとして低次フォルマントの頻度分布を抽出するようにしたものである。
また、本発明の声色類似度評価方法の１構成例において、前記パラメータ抽出手順は、声の響きを評価する音声特徴パラメータとしてスペクトルピーク数を抽出するようにしたものである。
また、本発明の声色類似度評価方法の１構成例において、前記パラメータ抽出手順は、声の響きを評価する音声特徴パラメータとして高次フォルマントの頻度分布を抽出するようにしたものである。
また、本発明の声色類似度評価方法の１構成例において、前記パラメータ抽出手順は、声の強弱を評価する音声特徴パラメータとして音声パワーの変化量の頻度分布を抽出するようにしたものである。
また、本発明の声色類似度評価方法の１構成例において、前記パラメータ抽出手順は、声のかすれ具合や息づかいを評価する音声特徴パラメータとしてゼロクロス数を抽出するようにしたものである。
また、本発明の声色類似度評価方法の１構成例において、前記パラメータ抽出手順は、声の高低を評価する音声特徴パラメータとしてピッチとピッチの変化量との関係を表すピッチ分布を抽出するようにしたものである。
また、本発明の声色類似度評価方法の１構成例において、前記複合手順は、前記音声特徴パラメータ毎の類似度の荷重和を最終的な類似度として算出するようにしたものである。
【０００８】
また、本発明の声色類似度評価装置は、入力音声データから声の響き、声の強弱、声のかすれ具合や息づかい、及び声の高低を評価する複数の音声特徴パラメータを抽出するパラメータ抽出部と、前記音声特徴パラメータと予め登録された比較対象となるリファレンスデータとの類似度を音声特徴パラメータ毎に算出するマッチング部と、前記音声特徴パラメータ毎の類似度を複合して最終的な類似度を算出する判定部とを有するものである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、入力音声データから声の響き、声の強弱、声のかすれ具合や息づかい、及び声の高低を評価する複数の音声特徴パラメータを抽出し、この音声特徴パラメータと予め登録されたリファレンスデータとの類似度を音声特徴パラメータ毎に算出し、音声特徴パラメータ毎の類似度を複合して最終的な類似度を算出することにより、声質や音程のみならず、より多彩な評価項目で多角的かつ正確に、発声者の個性に着目した声色の類似度を評価することができる。
【００１０】
また、本発明では、声の響きを評価する音声特徴パラメータとして低次フォルマントの頻度分布を抽出することにより、先天的な声の響きに焦点をあてて、声質の類似度をマクロ的に評価することができる。
【００１１】
また、本発明では、声の響きを評価する音声特徴パラメータとしてスペクトルピーク数を抽出することにより、声の響きに焦点をあてて、声の深み（和音）の類似度を評価することができる。
【００１２】
また、本発明では、声の響きを評価する音声特徴パラメータとして高次フォルマントの頻度分布を抽出することにより、声の響きに焦点をあてて、歌い手の声域の広さの類似度を評価することができる。
【００１３】
また、本発明では、声の強弱を評価する音声特徴パラメータとして音声パワーの変化量の頻度分布を抽出することにより、声の強弱のよるアクセント表現に焦点をあてて、声に現われる感情表現の類似度をマクロ的に評価することができる。
【００１４】
また、本発明では、声のかすれ具合や息づかいを評価する音声特徴パラメータとしてゼロクロス数を抽出することにより、発声方法の癖に焦点をあてて、声のかすれ具合や息づかいの類似度を評価することができる。
【００１５】
また、本発明では、声の高低を評価する音声特徴パラメータとしてピッチとピッチの変化量との関係を表すピッチ分布を抽出することにより、声の高低に焦点をあてて、発声の揺らぎの類似度を評価することができる。
【００１６】
また、本発明では、音声特徴パラメータ毎の類似度の荷重和を最終的な類似度として算出することにより、人の主観評価と類似度とを良く対応させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明は、声の響き（共鳴）、声の強弱、声のかすれ具合や息づかい、声の高低等を評価する音声特徴パラメータを総合的に用いて声色の類似度を評価することを最も主要な特徴とする。
これまでの技術である、ピッチ情報の時系列マッチングは、実用サービスとしてカラオケの採点システムなどで用いられている。この評価方法では、楽譜通りに歌えているか否かの判断はできるが、必ずしもピッチの類似度と声色の類似度は比例するわけではない。すなわち、その歌の歌い手と雰囲気が全く異なる歌い方をした場合でも、楽譜を正確にトレースして歌うことができれば、高い点数を得ることができる。
【００１８】
また、声紋による音声の評価方法では、潜在的な声質の類似度が高いか否かを判定することは可能であるが、イントネーションや言い回しなどの評価を行うことができず、声色の類似度を評価するには十分な技術であるとはいえない。例えば、双子のように背格好や顔、顎の大きさ等の身体的特徴が合致しているような場合に、高い類似度を示す傾向があるが、我々が声色の類似度を判定する場合、これらの特徴が全く異なっていても、類似度が高いと認めるケースも多々あることは事実である。
【００１９】
そこで、声色の類似度を評価するための評価項目としては、音程の正確さや模倣の対象となる人との声質の類似度も重要であるが、さらに、声の響き（共鳴）、声の大きさの強弱によるアクセント表現、息づかいやかすれ声等の発声方法の癖といった評価項目が必要であると考えられる。また、これらの評価を組み合わせて総合的に判定する必要があると考えられる。さらに、各評価項目の数値的な類似度と人の主観評価との差を吸収するために判定時にそれぞれの類似度に対して重み付けを行う必要があると考えられる。
【００２０】
上記のような考えをもとに、本実施の形態では、声色の類似度を評価する物理的な尺度として、低次フォルマントの頻度分布、音声パワーの変化量（以下、Δパワーとする）の頻度分布、ゼロクロス数、スペクトルピーク数、高次フォルマントの頻度分布、ピッチとピッチの変化量（以下、Δピッチとする）の分布といった音声特徴パラメータを用いる。
【００２１】
類似度の評価項目と各音声特徴パラメータとの対応は、以下のとおりである。
まず、低次フォルマントの頻度分布は、声の響きの類似度を評価するための音声特徴パラメータである。低次フォルマントの頻度分布を用いることにより、声質をマクロ的に比較・判定することが可能である。
Δパワーの頻度分布は、声の大きさの強弱によるアクセント表現の類似度を評価するための音声特徴パラメータである。Δパワーの頻度分布を用いることにより、声の強弱に現れる感情表現をマクロ的に比較・判定することが可能である。
【００２２】
ゼロクロス数は、発声方法の癖の類似度を評価するための音声特徴パラメータである。ゼロクロス数を用いることにより、特に子音の発声方法の癖や声の掠れ具合を比較・判定することが可能である。
スペクトルピーク数は、声の響きの類似度を評価するための音声特徴パラメータである。スペクトルピーク数を用いることにより、声の深み(和音)を比較・判定することが可能である。
【００２３】
高次フォルマントの頻度分布は、声の響きの類似度を評価するための音声特徴パラメータである。高次フォルマントの頻度分布を用いることにより、例えば歌を歌っている場合の歌い手の声域の広さを比較・判定することが可能である。
ピッチとΔピッチとの関係を表すピッチ分布は、声の高低の類似度を評価するための音声特徴パラメータである。ピッチ分布を用いることにより、発声の揺らぎを比較・判定することが可能である。
以上の音声特徴パラメータの組み合わせを、声色の類似度の評価における特徴ベクトルとして定義する。
【００２４】
図１は本発明の実施の形態となる声色類似度評価装置の構成を示すブロック図である。声色類似度評価装置は、前処理部１０１と、パラメータ抽出部１０２と、データベース部１０３と、マッチング部１０４と、判定部１０５とから構成される。各構成の動作は以下のとおりである。
【００２５】
前処理部１０１は、入力部１と、音声分析部２とを有する。比較対象となる音声データは、図示しない音声入力装置（マイクやコンピュータ、磁気ディスク装置、光ディスク装置等）から入力部１に入力される。入力信号がアナログ音声信号の場合、入力部１は、音声信号をＤ／Ａ変換して音声データを生成する。
【００２６】
音声分析部２は、図２に示すようにノイズ・ＢＧＭ除去フィルター２０を有し、入力部１から入力された図３（Ａ）のような音声データからノイズやＢＧＭ（background  music ）などを除去して、対象となる人の音声を抽出する。ノイズやＢＧＭ除去後の音声データを図３（Ｂ）に示す。なお、音声データはデジタル信号であるが、図３（Ａ）、図３（Ｂ）では、音声データをアナログで表している。
【００２７】
パラメータ抽出部１０２は、前処理部１０１から入力された音声データをフーリエ変換して、音声特徴パラメータを抽出する。このパラメータ抽出部１０２は、低次フォルマント抽出部３と、Δパワー抽出部４と、ゼロクロス数抽出部５と、スペクトルピーク数抽出部６と、高次フォルマント抽出部７と、ピッチ抽出部８とを有する。
【００２８】
低次フォルマント抽出部３は、音声データから第１フォルマント、第２フォルマント、第３フォルマント、第４フォルマントといった低次フォルマントを抽出して、低次フォルマントの頻度分布を求める。低次フォルマントの頻度分布を用いることにより、人の声質をマクロ的に取り扱うことが可能である。図４に低次フォルマントの頻度分布の１例を示し、図５に頻度分布の他の例を示す。図４、図５において、縦軸は低次フォルマントの階級値（代表値）、横軸は度数である。括弧内の数値は各階級値の度数を百分率で表した値である。図４における平均値は３０９．６２（Ｈｚ）、標準偏差は１１８．９１、図５における平均値は３３６．４５（Ｈｚ）、標準偏差は１２７．５４である。
【００２９】
次に、Δパワー抽出部４は、音声データから単位時間（フレーム）毎のΔパワーを抽出して、Δパワーの頻度分布を求める。Δパワーの頻度分布を用いることにより、人の声の感情表現をマクロ的に取り扱うことが可能である。図６にΔパワーの頻度分布の１例を示し、図７に頻度分布の他の例を示す。図６、図７において、縦軸はΔパワーの階級値、横軸は度数である。括弧内の数値は各階級値の度数を百分率で表した値である。図６における平均値は０．０５（ｄＢ）、標準偏差は３．５６、図７における平均値は０．００（ｄＢ）、標準偏差は２．２２である。
【００３０】
ゼロクロス数抽出部５は、音声データから単位時間あたりのゼロクロス数を求める。図８はゼロクロス数の導出方法を示す図、図９はゼロクロス数の時間分布を示す図である。図８に示すように、ゼロクロス数抽出部５は、音声のレベルが０となるゼロクロスの出現回数を単位時間毎に数える。
【００３１】
スペクトルピーク数抽出部６は、音声データから単位時間あたりのスペクトルピーク数を求める。図１０に、ある時刻における音声データの周波数スペクトルの１例を示す。スペクトルピーク数抽出部６は、図１０のような周波数スペクトルに現れるスペクトルピーク（極大値）の数を所定の周波数範囲について毎時刻カウントして、単位時間あたりの累積のピーク数を求める。
【００３２】
高次フォルマント抽出部７は、音声データから第５フォルマント以降の高次フォルマントを抽出して、高次フォルマントの頻度分布を求める。高次フォルマントの頻度分布を用いることにより、例えば歌声のような帯域の広い声の分析を行うことができる。
【００３３】
ピッチ抽出部８は、音声データから単位時間毎のピッチと単位時間毎のΔピッチとを抽出し、ピッチとΔピッチとの関係を表すピッチ分布を求める。このようなピッチ分布を用いることにより、声の揺らぎを分析することができる。図１１にピッチ分布の１例を示す。
【００３４】
データベース部１０３は、リファレンスデータ記憶部９を有する。リファレンスデータ記憶部９は、各音声特徴パラメータの比較対象となるリファレンスデータを特徴ベクトルとして予め記憶している。
マッチング部１０４は、パラメータ抽出部１０２から入力された音声特徴パラメータとデータベース部１０３に格納されているリファレンスデータとを対応するデータ毎に比較して、各音声特徴パラメータ毎に距離値（類似度）を算出する。このマッチング部１０４は、類似度算出部１０〜１５を有する。
【００３５】
類似度算出部１０は、低次フォルマント抽出部３で得られた低次フォルマントの頻度分布とリファレンスデータ記憶部９に格納されている低次フォルマントの頻度分布データとの類似度を算出する。このときの類似度をＳａとすると、類似度Ｓａは次式で計算される。
【００３６】
【数１】
2006154209.tif 000003
【００３７】
式（１）において、Ｎは低次フォルマントの階級値の数である。図４、図５の例では、Ｎ＝２２である。ｉ（ｉは１からＮまでの整数）番目の階級値は、ｉ＝１の場合０〜５０（Ｈｚ）であり、ｉ＝２２の場合１０５０．００〜１１００．００である。類似度算出部１０は、低次フォルマント抽出部３で得られた、ｉ番目の階級値における度数を式（１）のｘｉに代入し、リファレンスデータ記憶部９に格納されている、ｉ番目の階級値における度数データを式（１）のｙｉに代入する。このような代入をｉ＝１〜Ｎのそれぞれについて行うことにより、類似度を算出する。
【００３８】
同様に、類似度算出部１１は、Δパワー抽出部４で得られたΔパワーの頻度分布とリファレンスデータ記憶部９に格納されているΔパワーの頻度分布データとの類似度を算出する。低次フォルマントの場合と同様に式（１）を用いて類似度を算出するが、ここではＮはΔパワーの階級値の数である。低次フォルマントの場合と同様に、類似度算出部１１は、Δパワー抽出部４で得られた、ｉ番目の階級値における度数を式（１）のｘｉに代入し、リファレンスデータ記憶部９に格納されている、ｉ番目の階級値における度数データを式（１）のｙｉに代入して、類似度を算出する。
【００３９】
類似度算出部１２は、ゼロクロス数抽出部５で得られたゼロクロス数とリファレンスデータ記憶部９に格納されているゼロクロス数データとの類似度を算出する。低次フォルマントの場合と同様に式（１）を用いて類似度を算出するが、ここではＮはフレーム数である。類似度算出部１２は、ゼロクロス数抽出部５で得られた、フレームｉにおけるゼロクロス数を式（１）のｘｉに代入し、リファレンスデータ記憶部９に格納されている、フレームｉにおけるゼロクロス数データを式（１）のｙｉに代入する。このような代入をｉ＝１〜Ｎのそれぞれについて行うことにより、類似度を算出する。
【００４０】
類似度算出部１３は、スペクトルピーク数抽出部６で得られたスペクトルピーク数とリファレンスデータ記憶部９に格納されているスペクトルピーク数データとの類似度を算出する。ゼロクロス数の場合と同様にＮはフレーム数である。類似度算出部１３は、スペクトルピーク数抽出部６で得られた、フレームｉにおけるスペクトルピーク数を式（１）のｘｉに代入し、リファレンスデータ記憶部９に格納されている、フレームｉにおけるスペクトルピーク数データを式（１）のｙｉに代入して、類似度を算出する。
【００４１】
類似度算出部１４は、高次フォルマント抽出部７で得られた高次フォルマントの頻度分布とリファレンスデータ記憶部９に格納されている高次フォルマントの頻度分布データとの類似度を算出する。低次フォルマントの場合と同様に、類似度算出部１４は、高次フォルマント抽出部７で得られた、ｉ番目の階級値における度数を式（１）のｘｉに代入し、リファレンスデータ記憶部９に格納されている、ｉ番目の階級値における度数データを式（１）のｙｉに代入して、類似度を算出する。
【００４２】
類似度算出部１５は、ピッチ抽出部８で得られたピッチ分布とリファレンスデータ記憶部９に格納されているピッチ分布データとの類似度を算出する。このときの類似度をＳｂとすると、類似度Ｓｂは次式で計算される。
【００４３】
【数２】
2006154209.tif 000004
【００４４】
式（２）において、Ｎはピッチの階級値の数（図１１の縦軸方向の階級値の数）、ＭはΔピッチの階級値の数（図１１の横軸方向の階級値の数）である。図１２は、式（２）を用いた類似度の算出方法を説明するための図である。図１２の例では、記載を容易にするために、ピッチとΔピッチの階級値をそれぞれ整数値に単純化しており、ピッチのｉ（ｉは１からＮまでの整数）＝１番目，ｉ＝２番目，ｉ＝３番目，ｉ＝４番目，・・・・，ｉ＝Ｎ番目の階級値をそれぞれ１，２，３，４，・・・・，Ｎとし、Δピッチのｊ（ｊは１からＭまでの整数）＝１番目，ｊ＝２番目，ｊ＝３番目，ｊ＝４番目，・・・・，ｊ＝Ｍ番目の階級値をそれぞれ１，２，３，４，・・・・，Ｍとしている。
【００４５】
ピッチのｉ番目の階級値とΔピッチのｊ番目の階級値とにおける度数は、ピッチのｉ番目の階級値とΔピッチのｊ番目の階級値とで特定される図１２の四角形のセルの中にあるデータの個数である。類似度算出部１５は、ピッチ抽出部８で得られた、ピッチのｉ番目の階級値とΔピッチのｊ番目の階級値とにおける度数を式（２）のｘｉｊに代入し、リファレンスデータ記憶部９に格納されている、ピッチのｉ番目の階級値とΔピッチのｊ番目の階級値とにおける度数データを式（２）のｙｉｊに代入する。このような代入をｉ＝１〜Ｎ及びｊ＝１〜Ｍのそれぞれについて行うことにより、類似度を算出する。
【００４６】
次に、判定部１０５は、複合部１６を有する。複合部１６は、マッチング部１０４で算出された音声特徴パラメータ毎の類似度の荷重和を最終的な類似度Ｓtotal として計算する。例えば、類似度算出部１０で算出された低次フォルマントの頻度分布の類似度をＳ10、類似度算出部１１で算出されたΔパワーの頻度分布の類似度をＳ11、類似度算出部１２で算出されたゼロクロス数の類似度をＳ12、類似度算出部１３で算出されたスペクトルピーク数の類似度をＳ13、類似度算出部１４で算出された高次フォルマントの頻度分布の類似度をＳ14、類似度算出部１５で算出されたピッチ分布の類似度をＳ15とすると、類似度Ｓtotal は次式のように計算される。
【００４７】
【数３】
2006154209.tif 000005
【００４８】
式（１１）において、Ｗ10，Ｗ11，Ｗ12，Ｗ13，Ｗ14，Ｗ15は、予め定められた重みである。重みＷ10〜Ｗ15は、人が感じる主観評価と類似度Ｓtotal とが良く対応するように定められており、また｛Ｗ10／（Ｗ10＋Ｗ11＋Ｗ12＋Ｗ13＋Ｗ14＋Ｗ15）｝＋｛Ｗ11／（Ｗ10＋Ｗ11＋Ｗ12＋Ｗ13＋Ｗ14＋Ｗ15）｝＋｛Ｗ12／（Ｗ10＋Ｗ11＋Ｗ12＋Ｗ13＋Ｗ14＋Ｗ15）｝＋｛Ｗ13／（Ｗ10＋Ｗ11＋Ｗ12＋Ｗ13＋Ｗ14＋Ｗ15）｝＋｛Ｗ14／（Ｗ10＋Ｗ11＋Ｗ12＋Ｗ13＋Ｗ14＋Ｗ15）｝＋｛Ｗ15／（Ｗ10＋Ｗ11＋Ｗ12＋Ｗ13＋Ｗ14＋Ｗ15）｝＝１となるように定められている。
【００４９】
以上のように、本実施の形態では、声の響き（共鳴）、声の強弱、声のかすれ具合や息づかい、声の高低等を評価する音声特徴パラメータを用いることにより、声色の類似度を総合的に評価することができる。
【００５０】
なお、本実施の形態で説明した声色類似度評価装置のうちパラメータ抽出部１０２とデータベース部１０３とマッチング部１０４と判定部１０５とは、ＣＰＵ、メモリ及びインタフェースを備えたコンピュータとこれらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。ＣＰＵは、メモリに格納されたプログラムに従って本実施の形態で説明したような処理を実行する。
【産業上の利用可能性】
【００５１】
本発明は、声色の類似度を総合的に評価する技術に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明の実施の形態となる声色類似度評価装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の音声分析部の構成を示すブロック図である。
【図３】入力音声データとノイズやＢＧＭを除去した後の音声データの波形図である。
【図４】低次フォルマントの頻度分布の１例を示す図である。
【図５】低次フォルマントの頻度分布の他の例を示す図である。
【図６】Δパワーの頻度分布の１例を示す図である。
【図７】Δパワーの頻度分布の他の例を示す図である。
【図８】ゼロクロス数の導出方法を示す図である。
【図９】ゼロクロス数の時間分布を示す図である。
【図１０】音声データの周波数スペクトルの１例を示す図である。
【図１１】ピッチ分布の１例を示す図である。
【図１２】ピッチ分布の類似度の算出方法を説明するための図である。
【符号の説明】
【００５３】
１０１…前処理部、１０２…パラメータ抽出部、１０３…データベース部、１０４…マッチング部、１０５…判定部、１…入力部、２…音声分析部、３…低次フォルマント抽出部、４…Δパワー抽出部、５…ゼロクロス数抽出部、６…スペクトルピーク数抽出部、７…高次フォルマント抽出部、８…ピッチ抽出部、９…リファレンスデータ記憶部、１０〜１５…類似度算出部、１６…複合部、２０…ノイズ・ＢＧＭ除去フィルター、Ｓtotal …類似度。
【図１】
2006154209.tif 000006
【図２】
2006154209.tif 000007
【図３】
2006154209.tif 000008
【図４】
2006154209.tif 000009
【図５】
2006154209.tif 000010
【図６】
2006154209.tif 000011
【図７】
2006154209.tif 000012
【図８】
2006154209.tif 000013
【図９】
2006154209.tif 000014
【図１０】
2006154209.tif 000015
【図１１】
2006154209.tif 000016
【図１２】
2006154209.tif 000017