(57)【要約】配信された音声の認識システムにおいて、バックエンドパターン照合ユニット（２７）は、バックエンド音声検出器（２５）を使用して生成された音声検出情報を知ることができる。具体的な音声検出情報がシステムのフロントエンドで生成発信されなくても、バックエンドで生成された前駆情報が音声検出器によって使用され、システムのフロントエンドによって生成された対応する音声認識の特徴の中に音声が存在するか否かを比較的正確に確認できる。
2005535920.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識を容易にする方法であって、
複数の音声認識の特徴を受信する工程と、
該複数の音声認識の特徴の少なくとも幾つかを加工して、該複数の音声認識の特徴を生成した前駆情報の少なくとも近似を作成する工程と、
音声に対応しそうな部分を検出するために該前駆情報の少なくとも近似を加工し、音声部分に対応して識別する工程と、
少なくとも部分的には音声認識の特徴の少なくとも幾つかによって表現される音声内容の認識を容易にするために、複数の音声認識の特徴を音声部分の識別の機能として加工する工程と、
からなる方法。
【請求項２】
前記複数の音声認識の特徴を受信する工程が、無線チャネルを介して該複数の音声認識の特徴を受信する工程からなる請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の音声認識の特徴を受信する工程が、少なくとも１つのＭｅｌ周波数ケプストラル係数を含む該複数の音声認識の特徴を受信する工程からなる請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つのＭｅｌ周波数ケプストラル係数を含む複数の音声認識の特徴を受信する工程が、複数のＭｅｌ周波数ケプストラル係数を含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記複数のＭｅｌ周波数ケプストラル係数を受信する工程が、前駆情報の各サンプルについて少なくとも１３のＭｅｌ周波数ケプストラル係数を含む請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記複数の音声認識の特徴の少なくとも幾つかを加工して、該複数の音声認識の特徴を生成する前駆情報の少なくとも近似を作成する工程が、逆個別余弦変換によって複数の音声認識の特徴の少なくとも幾つかを加工して複数の結果の値を得る工程からなる請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記逆個別余弦変換によって複数の音声認識の特徴の少なくとも幾つかを加工する工程が、結果の値の少なくとも１つを指数化によって加工する工程から更になる請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記前駆情報の少なくとも近似を加工して、複数の音声認識の特徴を生成した音声に対応しそうな信号対ノイズ比を判定する工程を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも部分的には音声認識の特徴の少なくとも幾つかによって表現される音声内容の認識を容易にするために、複数の音声認識の特徴を音声部分の識別の関数として加工する工程が、前記少なくとも部分的には音声認識の特徴の少なくとも幾つかによって表現される音声内容の認識を容易にするために、音声部分の識別と信号対ノイズ比の関数として加工する工程から更になる請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
配信された音声の認識を容易にするために使用される装置であって、
前駆情報から導かれる、受信音声を認識する特徴と動作可能なように結合した入力を有し、音声に対応しそうな前駆情報の少なくとも近似の各サンプルを識別する音声検出信号を提供する、少なくとも１つの第一の出力を有する音声検出器と、
該音声検出器の第一の出力に動作可能なように結合された入力を有し、音声に対応しそうな前駆情報と少なくとも近似する部分を識別する音声検出信号を提供する出力を有する分割ユニットと、
該音声を認識する特徴および音声検出信号を受信するために動作可能なように結合した入力を有し、該音声を認識する特徴に対応した認識された音声を提供する出力を有するパターン照合ユニットと、
からなる装置。
【請求項１１】
前記音声検出器が、複数の音声を認識する特徴を生成した音声に対応する信号対ノイズ比の信号を提供する第二の出力を含む請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記パターン照合ユニットが、前記信号対ノイズ比の信号を受信すべく、動作可能なように結合する入力を更に有する請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記音声を認識する特徴が複数のＭｅｌ周波数ケプストラル係数を含む請求項１０に記載の装置。
【請求項１４】
前記音声検出器が、前記前駆情報の少なくとも近似を提供するために複数のＭｅｌ周波数ケプストラル係数の使用を容易にするための逆個別余弦変換手段を含む請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記音声検出器が、前記前駆情報の少なくとも近似を提供するために複数のＭｅｌ周波数ケプストラル係数の使用を容易にするための指数化手段を更に含む請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
符号化されたビット・ストリームを受信するために動作可能なように結合した入力と前記音声を認識する特徴を提供する出力とを有する復号器を更に含む請求項１０に記載の装置。
【請求項１７】
前記検出器と動作可能なように結合した無線受信機を更に含む請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
複数の入力サンプルから導かれた情報を含むビット・ストリームからなる信号を無線チャネルによって受信する工程と、
１３のＭｅｌ周波数ケプストラル係数、および入力サンプルの各フレームに対応するエネルギーの対数値を再生するためにビット・ストリームを復号する工程と、
Ｍｅｌ周波数ケプストラル係数をそれのスペクトル表現に変換するために、逆個別余弦変換と指数化を用いる工程と、
Ｍｅｌ周波数ケプストラル、前記入力サンプルの各フレームの係数と対数値、および音声を含んでいそうな情報識別部分、を使用して、入力中の音声内容を認識するためのパターン照合工程を容易にする工程と、
からなる方法。
【請求項１９】
信号対ノイズの比を決定するために入力のスペクトル表現を用いる工程を更に含む請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記Ｍｅｌ周波数ケプストラル、各サンプルの対数値、および音声を含んでいそうな情報識別部分、を使用して、入力中の音声内容を認識するためのパターン照合工程を容易にする工程が、前記Ｍｅｌ周波数ケプストラル、各サンプルの対数値、および音声を含んでいそうな情報識別部分、および信号対ノイズの比を使用して、入力中の音声内容を認識するためのパターン照合工程を容易にする工程、を含む請求項１９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般に音声認識、特には配信音声認識に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識は当業界で周知である。一般に、音響入力はデジタル化されて、音声入力中に含まれる具体的な音声言葉を認識し易いように加工される。一方法においては、デジタル音声からいわゆる特徴を抽出し、次に、今まで蓄積されていたパターンと比較して、音声内容の認識を可能にする。抽出した特徴を構文分析又は配信して、２つの異なる加工ユニットでパターンを照合することも周知である。例えば、ヨーロッパ技術標準協会（ＥＴＳＩ）は、２０００年４月の標準ＥＳ２０１１０８、バージョン１.１.２において、セルラ携帯電話のような携帯装置が特徴抽出機能を実行して、得られた特徴を固定の最終プラットフォームに伝送して、パターン照合機能をし易くする、配信音声認識システムを提案している。
【０００３】
一般に、音響入力が音声か非音声かが正確に評価されればパターン照合が成功することも周知である。例えば、音響入力のある部分が非音声であると識別された情報が入手できた場合、例えば、その特定の非音声の部分のためのパターン照合を除去することによって、その情報は、パターン照合の機能に有利に影響する。残念ながら、そのような音声検出の利点は、上述のＥＴＳＩ標準のような配信音声認識システムには通常はあまり使えない。それどころか、音声内容の特徴は、いかなる音声検出情報もなしに、遠方のパターン照合プラットフォームへ伝送される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般的にこれらの種々の実施例に準じて、複数の音声認識機能が加工されて、音声認識の本来の機能をもたらす前駆（ｐｒｅｃｕｒｓｏｒ）情報の少なくとも近似を提供する。次に、この前駆情報は加工されて、音声に対応しそうな部分を検出して、それの対応する部分を識別する。このような音声検出情報は、音声を認識する特徴の認識処理を容易にするために使用される。
一実施例において、音声認識の特徴は、Ｍｅｌ周波数ケプストラル（ｃｅｐｓｔｒａｌ）係数を含む。一実施例において、音声認識の特徴は逆個別余弦変換によって加工されて、前駆情報を近似するために使用される値を得る。必要ならば、得られた値は指数計算によって加工されて前駆情報になる。他の実施例においては、音声認識の特徴は、ノイズに対する信号（ｓ／ｎ）情報を確認するために加工されてもよい。（ｓ／ｎ）情報は、単独または他の音声検出情報と共に、音声認識の特徴の認識処理を支援するために使用される。
【０００５】
そのような構成で、配信音声認識システムにおけるパターン照合は、そのような音声検出情報は初期には特徴抽出フロントエンドによって行われていなかったにも拘らず、音声検出情報から利益を得る。その結果、より進歩した認識、および／または電力節減および／または加工要求がなされる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に関する種々の実施例を説明する前に、理解し易いように、先ず、配信音声認識システムのためのフロントエンドの特徴抽出を示す例を説明する。この例は具体例を説明するための背景として役立つ。
【０００７】
図中の要素は、簡単で明確に表示するために、必ずしもスケール通りには描かれていな
い。例えば市場で得られる、実施例中の必要な又は有用な周知の要素は、本発明の実施例を不明確にするので描かれていない。
【０００８】
図１を参照して、音声のような音響入力が、アナログデジタル変換器１１によってデジタル化される（場合によれば、デジタル化された音声は次に、ＤＣ−オフセット除去フィルタを通過する（不図示））。次に、組立ユニット１２がデジタル化された音声を対応するフレームに構文分析する。フレームサイズは通常はサンプリング周波数に依存する。例えば、上述したＥＴＳＩ配信音声認識標準は、８ＫＨｚ、１１ＫＨｚ、及び１６ＫＨｚの、３つのサンプリング周波数に対応している。この３つのサンプリング周波数に適したフレームサイズはそれぞれ、２００、２５６および４００サンプルである。この時点で、対数エネルギーユニット１３が各フレームの全エネルギーの自然対数を計算して、ｌｏｇ−Ｅパラメータを導く。ｌｏｇ−Ｅパラメータは音声認識の特徴の１つからなり、配信音声認識システムのバックエンドに最終的に導かれる。
【０００９】
フレーム化された情報はフィルタと高速フーリエ変換（ＦＦＴ）ユニットに導かれる。特に、プレエンファサイズ（ｐｒｅ−ｅｍｐｈａｓｉｚｅｄ）フィルタは音声の高周波数部を強調する。このプレエンファサイズフレームは次に、フレームとして同一サイズのハミングウィンドーによってウィンドー化される。
次に、ウィンドー化されたフレームは、高速フーリエ変換によって周波数分域に移送される。ＦＦＴのサイズはサンプリング周波数に依存し、つまり、８ＫＨｚと１１ＫＨｚでは２５６、１６ＫＨｚでは５１２である。６４ＨｚとＦｓ／２との間の周波数でのＦＦＴの大きさは、次にＭｅｌ−フィルタ１５される。ここでＦｓはサンプリング周波数である。
【００１０】
Ｍｅｌ−フィルタリングは下記のように行われる。先ず、上記の周波数域は次式を用いてＭｅｌ−周波数スケールに歪む。
【００１１】
【数１】
2005535920.tif 000003
歪んだ周波数域は、次に２３の同一サイズで、半分重複した帯域（即ち、チャネルまたはビン）に分割される。例えば、Ｆｓ＝８０００Ｈｚの場合、６４Ｈｚと４０００Ｈｚとの間の周波数域は、９８.６と２１４６.１との間のＭｅｌ−周波数域に歪み、各帯域が１７０.６幅で各帯域の中心が８５.３の２３の帯域に分割される。第１帯域の中心は９８.６
＋８５.３＝１８３．９で、最後の帯域の中心は２１４６.１−８５.３＝２０６０.８である。次に、これらの中心は歪みが除去されて、最近接ＦＦＴビン周波数に丸められる。線形周波数分域において、２３の帯域は等サイズではなくなっており、各帯域のサイズは一般に周波数の増加と共に増大する。次に、各帯域内にあるＦＦＴの大きさは、三角形重み付けウィンドーを用いて組み合わされる（中心での重みは１．０で、両端はゼロに近づく）。
【００１２】
次に、Ｍｅｌ−フィルタ・バンクは（自然）対数機能１６に導かれる。次に、２３の対数値は個別余弦変換（ＤＣＴ）によって変換されて、１３のＭｅｌ周波数ケプストラル係数値Ｃ０からＣ１２までを得る。この実施例においては、係数値Ｃ１３からＣ２２までは捨てられる、即ち計算されない。なぜなら、それらは送信されない、さもなければ、バックエンドのパターン照合に供されるからである。
【００１３】
Ｍｅｌ周波数ケプストラル係数パラメータおよび対数−Ｅパラメータは量子化されるか、或いは符号器１８中で近似的に符号化されて、遠隔のバックエンドパターン照合プラッ
トフォームに伝送するために、選択の無線送信器に送られる。
【００１４】
上記の特徴抽出機能は、例えばセルラ携帯電話等の無線送受信機プラットフォーム中に準備されている。そのような構成なので、携帯電話に送信された音声から音声認識の特徴が抽出されて遠隔加工される。一例において、音声認識の特徴は、Ｍｅｌ周波数ケプストラル係数と対数−Ｅパラメータとを含む。この特定の例は説明のためにのみ示したものであり、本発明を実行するための詳細な実施例を示すための有用な基本を提供したものである。追加や代替の抽出されるべき音声認識の特徴は数多くある。本発明はそのような代替の実施例にも同様に使用可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
図２は、上記のフロントエンド特徴抽出プラットフォームで使用され得るバックエンドパターン照合プラットフォームの一般的な全体図である。適当な無線受信機２１が音声認識特徴情報を受信する。上記のフロントエンド・プラットフォームによって伝送された音声認識特徴情報を受信する。復号器２２は受信情報を復号し、上記の音声認識の特徴を特定して再生する。これらの特徴は、次式で表される逆個別余弦変換ユニット２３に送られる。
【００１６】
【数２】
2005535920.tif 000004
（上式において、利用できないケプストラル係数値Ｃ１３からＣ２２まではゼロとすることに注意）。  得られたＤｉ値は指数化ユニット２４で指数化されて、下記のフィルタ・バンク出力を得る。
【００１７】
【数３】
2005535920.tif 000005
上式で得られたフィルタ・バンク出力Ｆ０からＦ２２は、初期の切り捨て（すなわち、Ｃ１３からＣ２２までを捨てる）とＭｅｌ周波数ケプストラル値Ｃ０からＣ１２の量子化のために、フロントエンドで計算される元のフィルタ・バンク出力の近似値に過ぎない。これらのフィルタ・バンク出力は、音声認識の特徴を生成するために使用される前駆情報の近似を表す。
【００１８】
この前駆情報は音声検出器２５に送られ、前駆情報が音声の少なくとも有効な量を含んでいるか否かが検出される。次に、区分けユニット２６はこの情報を使用して１つ以上の信号をパターン照合ユニット２７に送り、復号器２２によってパターン照合ユニット２７に送られたどのセグメントが音声内容を含んでいそうかを確認する。
【００１９】
このような構成なので、パターン照合ユニット２７はそれに沿って音声認識の特徴情報を処理でき、それによって、認識品質や精度が向上し、及び／又はその結果を得るまでの電力／処理を減らす。
【００２０】
必要ならば、音声検出器２５は、再生された前駆情報を処理して、元の音響入力に対応するＳ／Ｎ比を表現する信号を作成する。このような情報も又、上記と同じ目的のために、パターン照合ユニット２７によって使用可能である。
【００２１】
図３を参照して、音声検出器２５のより詳細な説明をする。上記のフィルタ・バンクの出力Ｆ０からＦ２２は、異なる周波数帯または現状の入力フレームのためのチャネル平均のスペクトルの大きさの推定値とみなされる。ｍ番目のフレームでｉ番目のチャネルのフィルタ・バンクの出力をＦ（ｍ,ｉ）で表し、特定のチャネルが重要でない場合は、ｍ番
目のフレームのすべてのフィルタ・バンクの出力の組をＦ（ｍ）で表す。これらの値を入力として使用して、チャネルエネルギー推定器３０は次式でチャネルエネルギーをスムーズ化して推定する。
【００２２】
【数４】
2005535920.tif 000006
ここで、Ｅｃｈ（ｍ,ｉ）は、ｍ番目のフレームでｉ番目のチャネルのスムーズ化され
たチャネルエネルギー推定値であり、Ｅｍｉｎは最小の許容されるエネルギー、｛λｉ,
ｉ＝０,１,・２２｝はプレエンファサイズ・フィルタの効果を補償するための修正因子であってＭｅｌ−フィルタリングにおいて使用される三角形重み付けウィンドーの可変幅である。αｃｈ（ｍ）は下式で規定されるチャネルエネルギースムーズ化因子である。
【００２３】
【数５】
2005535920.tif 000007
ここで、αｃｈ（ｍ）は、第1フレーム（ｍ＝１）ではゼロを仮定し、他のすべてのフレ
ームでは０.４５を仮定する。これによって、チャネルエネルギー推定値が第1フレームのフィルタリングされないチャネルエネルギーに初期化される。好ましい実施例において、Ｅｍｉｎ＝５０００で、修正因子λｉ（８ｋＨｚのサンプリング周波数）は、２３要素表中のｉ番目の値になる。
【００２４】
【数６】
2005535920.tif 000008
チャネルエネルギー推定値から、ピークと平均値との比の推定器３１が、現フレームｍのピークと平均値との比を推定して、次式のように、Ｐ２Ａ（ｍ）で表す。
【００２５】
【数７】
2005535920.tif 000009
好ましい実施例において、チャネルエネルギー推定と同様に、チャネルノイズエネルギー推定（下記で定義）が下記のように行われる。
【００２６】
【数８】
2005535920.tif 000010
ここでＥｎ（ｍ,ｉ）はｍ番目のフレームでｉ番目のチャネルのスムーズなノイズエネル
ギー推定値で、ＩＮＩＴ＿ＦＲＡＭＥＳはノイズのみのフレームと想定された初期フレームの番号であり、ｆｕｐｄａｔｅ＿ｆｌａｇは下記で定義する強制更新フラグである。好ましい実施例において、ＩＮＩＴ＿ＦＲＡＭＥＳ＝１０で、ＰＥＡＫ＿ＴＯ＿ＡＶＥ＿ＴＨＬＤ＝１０である。
【００２７】
現フレームｍで２３チャネルすべてのチャネルエネルギー推定値とノイズエネルギー推定値をそれぞれ、Ｅｃｈ（ｍ）およびＥｎ（ｍ）と記述する。チャネルエネルギー推定値Ｅｃｈ（ｍ）およびノイズエネルギー推定値Ｅｎ（ｍ）は、チャネル推定器３２で次式のように、量子化されたチャネルの信号対ノイズ比（ＳＮＲ）指数を推定するために使用される。
【００２８】
【数９】
2005535920.tif 000011
ここで、｛σｑ（ｍ,ｉ）,  ｉ＝０，１、・A２２｝値は０と８９（両端を含む）との間
に制約される。フレームのチャネルＳＮＲ推定、σｑ（ｍ）から、フレームの音声韻律Ｖ（ｍ）が、音声韻律計算機３３で次式で計算される。
【００２９】
【数１０】
2005535920.tif 000012
ここで、ν（ｋ）は、下記で定義される９０要素の音声韻律表νのｋ番目の値である。
【００３０】
【数１１】
2005535920.tif 000013
現フレームのチャネルエネルギー推定値Ｅｃｈ（ｍ）は、スペクトル偏差推定器３４への入力としても使用されて、フレームのスペクトル偏差ΔＥ（ｍ）が下記のように推定される。先ず、対数エネルギースペクトルが次式で推定される。
【００３１】
【数１２】
2005535920.tif 000014
次に、スペクトル偏差ΔＥ（ｍ）が、対数エネルギースペクトルと
【００３２】
【数１３】
2005535920.tif 000015
で記載される平均長周期対数エネルギースペクトルとの絶対差の総和として推定される。すなわち、
【００３３】
【数１４】
2005535920.tif 000016
である。平均長周期対数エネルギースペクトルは次式で始まる。
【００３４】
【数１５】
2005535920.tif 000017
平均長周期対数エネルギースペクトルは次式で更新される。
【００３５】
【数１６】
2005535920.tif 000018
ここで、パラメータＳＩＧ＿ＴＨＬＤ（ｍ）は次に説明する量子化信号ＳＮＲに依存する。
【００３６】
信号ＳＮＲ推定器３５は下記のように音声信号ＳＮＲを推定する。先ず、フレームの全ノイズエネルギーＥｔｎ（ｍ）をチャネルノイズエネルギーの総和として計算する。すなわち、
【００３７】
【数１７】
2005535920.tif 000019
次に、瞬時の全信号エネルギーＥｔｓ,ｉｎｓｔ（ｍ）を次式で計算する。
【００３８】
【数１８】
2005535920.tif 000020
瞬時の全信号エネルギーＥｔｓ,ｉｎｓｔ（ｍ）は、Ｖ（ｍ）＞ＳＩＧ＿ＴＨＬＤ（ｍ）
か否かをチェックすることによって、そのフレームが信号フレームと判断された時のみ更新される。上記で推定された信号エネルギーが厳密には（信号＋ノイズ）のエネルギーであることも明白である。Ｅｔｓ,ｉｎｓｔ（ｍ）の初期化は次式で行われる。
【００３９】
【数１９】
2005535920.tif 000021
好ましい実施例においては、ＩＮＩＴ＿ＳＩＧ＿ＥＮＲＧ＝１.０Ｅ＋０９である。
【００４０】
瞬時の全信号エネルギーと全ノイズエネルギーとが計算されると、ＳＮＲｉｎｓｔ（ｍ）で表される、そのフレームの瞬時の信号対ノイズ比は、次式で計算される。
【００４１】
【数２０】
2005535920.tif 000022
瞬時のＳＮＲから、スムーズＳＮＲは下記のように推定される。
【００４２】
【数２１】
2005535920.tif 000023
好ましい実施例においては、スムーズ因子βの下限と上限はそれぞれ、ＬＯ＿ＢＥＴＡ＝０.９５０、ＨＩ＿ＢＥＴＡ＝０.９９８である。ＳＮＲを、（信号＋ノイズ）エネルギーと信号エネルギーとの比で推定しているので、推定ＳＮＲの最小値はゼロである。ＳＮＲの値が大きいと推定値が正確になるので、ＳＮＲ値が下がるほど精度が下がる。次に、信号ＳＮＲは、次式のように、２０の異なる値に量子化される。
【００４３】
【数２２】
2005535920.tif 000024
量子化された信号ＳＮＲは異なるしきい値を決定するために使用される。例えば好ましい実施例においては、次のフレームＳＩＧ＿ＴＨＬＤ（ｍ＋１）の信号しきい値はＳＮＲｑ（ｍ）を用いて、２０要素表｛３６，４３，５２，６２，７３，８６，１０１，１１７，１３４，１５３，１７３，１９４，２１７，２４２，２６８，２９５，２９５，２９５，２９５，２９５｝中への指数として決定される。
【００４４】
この点で、音声韻律Ｖ（ｍ）、スペクトル偏差ΔＥ（ｍ）、ピークと平均との比Ｐ２Ａ（ｍ）、および量子化された信号ＳＮＲ  ＳＮＲｑ（ｍ）が、更新判断器３６に入力される。擬符号中で下記に示す論理で、ノイズ推定の更新を判断する方法を示す。強制更新決定の方法も示す（強制更新メカニズムによって、背景ノイズレベルが突然大きくなった時にはいつでも、音声活動検出器が背景ノイズを音声として誤って分類するのを償うことが
可能になる）。
【００４５】
好ましい実施例において先ず、｛３１，３２，３３，３４，３５，３６，３７，３７，３７，３７，３７，３７，３７，３７，３７，３８，３８，３８，３８，３８｝で与えられる２０要素表中への指数としてＳＮＲｑ（ｍ）を用いて、今のフレームの更新しきい値ＵＰＤＡＴＥ＿ＴＨＬＤ（ｍ）が決定される。更新決定のプロセスは、更新フラグ（ｕｐｄａｔｅ  ｆｌａｇ）と強制更新フラグ（ｆｕｐｄａｔｅ＿ｆｌａｇ）を精算することから始まる。下記の擬符号中で示されるようにある条件が満たされると、これらのフラグがセットされる。
【００４６】
【数２３】
2005535920.tif 000025
上記の擬符号中に誤って強制更新フラグ（ｆｕｐｄａｔｅ＿ｆｌａｇ）をセットした更新カウンタ（ｕｐｄａｔｅ＿ｃｎｔ）の長期間「変形（ｃｒｅｅｐｉｎｇ）」を回避するために、ヒステリシス・ロジックが下記のように実施される。
【００４７】
【数２４】
2005535920.tif 000026
好ましい実施例において、上記に使用される（前以て定義されない）定数値を下記に示す。
【００４８】
【数２５】
2005535920.tif 000027
所与のフレームで上記の参照の更新フラグがセットされたときはいつでも、次式を用いて、ノイズエネルギー・スムーズ化器３７中で次のフレームのチャネルノイズ推定値が更新される。
【００４９】
【数２６】
2005535920.tif 000028
すべてのフレームについて、更新されたチャネルノイズ推定値は、次の更新が発生するまでノイズエネルギー推定値記憶装置３８に蓄積される。ノイズエネルギー推定値記憶装置３８Ｅｎ（ｍ）は上記のように、チャネルＳＮＲ推定器への入力として使用される。
【００５０】
次に、音声決定器３９の動作について述べる。音声韻律Ｖ（ｍ）と量子化された信号値ＳＮＲ値ＳＮＲｑ（ｍ）とは、音声決定器３９へ入力される。第１のＩＮＴ＿ＦＲＡＭＥＳフレームでは、ＶＡＤ＿ＦＬＡＧとして記載される音声決定器３９の出力は、これらのフレームはノイズのみのフレームと想定されるので、ＦＡＬＳＥにセットされる。次にフレームでは、音声活動決定器は下記のように動作する。第１工程では現フレームの、量子化されたＳＮＲ値は音声韻律しきい値Ｖｔｈ、残存カウントしきい値Ｈｃｎｔ、および突発カウントしきい値Ｂｃｎｔを決定するために使用される。
【００５１】
【数２７】
2005535920.tif 000029
ここで、ＳＮＲｑ（ｍ）は各表中への指数として使用される。好ましい実施例においては、これらの表は次式で定義される。
【００５２】
【数２８】
2005535920.tif 000030
次に、現フレームの音声活動は、音声韻律が音声韻律のしきい値を超えるか否かをテストすることによって判断される。このテストの出力がＴＲＵＥならば、現フレームは「音声活性」と認められる。さもなければ、残存カウント変数（ｈａｎｇｏｖｅｒ＿ｃｏｕｎｔ）がゼロより大きいか等しいかを見出すためにテストされる。このテストの出力がＴＲＵＥならば、現フレームはやはり「音声活性」と認められる。両方のテストの出力がＦＡＬＳＥならば、現フレームは「音声不活性」と認められる。「残存」メカニズムは一般に、ノイズとして区分されそうな、大きな音声の検出によって低下していまいがちの、少しずつ減衰する音声をカバーするために、および音声の小さなギャップや停止を橋渡しするために、使用される。残存メカニズムは、連続した「音声活性」のフレームの数（ｂｕｒｓｔ＿ｃｏｕｎｔ変数によってカウントされる）が少なくともＢｃｎｔ（ｂｕｒｓｔ＿ｃｏｕｎｔしきい値）に等しい場合に駆動する。このメカニズムを駆動するために、残存フレームの数がｈａｎｇｏｖｅｒ＿ｃｏｕｎｔしきい値にセットされる。音声活動決定器の擬符号は下記で示される。
【００５３】
【数２９】
2005535920.tif 000031
３１０からの変数ＶＡＤ＿ＦＬＡＧは各フレームの音声活動情報として出力される。場合によっては、３０６からの非量子化ＳＮＲ値ＳＮＲ（ｍ）も出力される。
【００５４】
そのような構成で、配信された音声認識システムの遠隔フロントエンドから提供された音声認識の特徴から得られた前駆情報の近似が生成されて、音声と非音声とに対応する音声認識の特徴情報の部分の識別を助けるために使用される。この情報は、周知の従来技術によって既に使用されており、認識の向上や記号論理の向上をし易くするためのバックエンドパターン照合工程の活動と機能を伝える。即ち、音声動作検出の利点が、そのような情報はフロントエンドでは最初は生成されないが、配信された音声認識システムのフロントエンドに与えら、次にバックエンドに与えられる。しかし、フロントエンドに与えられた情報は、少なくとも部分的には、フロントエンドに最初に現われたような、少なくとも近似の情報に逆加工されて、音声活動検出動作を軽減する。
【００５５】
上記の実施例に関しては、本特許の精神や範囲を逸脱せずに、広範囲の改良や改変がなされ得る。更に、そのような改良や改変や組合せは本特許の概念の範囲内にある。特に、上記の実施例は説明のためのみに示されているのであって、本発明の本質的な概念は、広範囲の配信された音声の認識システムや内容に応用可能であり、説明のために示された実施例のみに限定されることはない。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】配信された音声の認識システムのフロントエンドの特徴抽出器の従来技術の図。
【図２】本発明の種々の実施例により構成された、音声検出を有するバックエンドパターン照合プラットフォームのブロックダイヤグラム。
【図３】本発明の実施例により構成された、音声検出器のブロックダイヤグラム。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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