(57)【要約】【課題】音声の検出精度が低下するのを抑制すること。【解決手段】見守り端末１０は、音信号を取得する音信号取得部と、音信号の時間波形の有音区間に基づいて音声らしい区間の候補を音声区間候補として抽出する音声候補抽出部と、音声区間候補における周波数変化の音声らしさの度合いを示す特徴量を算出する特徴量算出部と、音声区間候補における話速を算出する話速算出部と、話速にしたがって特徴量を補正する補正部と、補正後の特徴量に基づいて音声区間候補における音声の有無を検出する音声検出部と、を有する。【選択図】図４
2018180482.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音信号を取得する音信号取得部と、
前記音信号の時間波形の有音区間に基づいて音声らしい区間の候補を音声区間候補として抽出する音声候補抽出部と、
前記音声区間候補における周波数変化の音声らしさの度合いを示す特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記音声区間候補における話速を算出する話速算出部と、
前記話速にしたがって前記特徴量を補正する補正部と、
補正後の特徴量に基づいて前記音声区間候補における音声の有無を検出する音声検出部と、
を有することを特徴とする音声検出装置。
【請求項２】
前記話速算出部は、前記音声区間候補における時間波形の自己相関を算出し、相関係数が所定の閾値以上で連続する区間の数から前記音声区間候補に含まれる音節数を推定し、当該音節数から単位時間あたりの話速を算出することを特徴とする請求項１に記載の音声検出装置。
【請求項３】
前記補正部は、前記特徴量と比較される閾値を前記話速にしたがって補正し、
前記音声検出部は、補正後の特徴量と補正後の閾値とを比較することにより、前記音声区間候補における音声の有無を検出することを特徴とする請求項１または２に記載の音声検出装置。
【請求項４】
前記話速にしたがって前記特徴量を算出する音声区間候補の伸張または収縮を行う区間設定部をさらに有することを特徴とする請求項１、２または３に記載の音声検出装置。
【請求項５】
前記区間設定部は、前記音声区間候補におけるデータの信頼度と、前記話速にしたがって前記特徴量を算出する音声区間候補の伸張または収縮を行うことを特徴とする請求項４に記載の音声検出装置。
【請求項６】
音信号を取得し、
前記音信号の時間波形の有音区間に基づいて音声らしい区間の候補を音声区間候補として抽出し、
前記音声区間候補における周波数変化の音声らしさの度合いを示す特徴量を算出し、
前記音声区間候補における話速を算出し、
前記話速にしたがって前記特徴量を補正し、
補正後の特徴量に基づいて前記音声区間候補における音声の有無を検出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする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、音声検出装置及び音声検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＩｏＴ（Internet  of  Things）を活用して居住者、例えば高齢者や要介護者を見守るソリューションが注目されている。例えば、居住者宅に設置された見守り端末のマイクで集音される生活音から発話による音声を検出する音声検出が居住者の安否確認に活用される。
【０００３】
このような音声検出には、一側面として、音声らしさを示す特徴の１つである基音の周波数、いわゆる基本周波数の揺らぎが用いられる。例えば、入力信号にフーリエ変換、例えばＦＦＴ（Fast  Fourier  Transform）を適用する。これにより、入力信号が時間領域から周波数領域へ変換される結果、パワースペクトルが算出される。このパワースペクトル上でパワー値がピークを持つ周波数のうち、最小の周波数が「基本周波数」として抽出される。
【０００４】
この基本周波数の時系列データから特徴量が算出される。例えば、所定の分析長を持つ時間窓をシフトさせながら、当該時間窓に含まれる基本周波数の時系列データに一次関数による関数近似等を行うことにより近似直線の傾きを求める。このように時間窓をシフトされる度に得られた近似直線の傾きのうち正の値を持つ傾き及び負の値を持つ傾きごとに分けて傾きの統計値、例えば平均値が算出される。
【０００５】
これら正の傾きの平均値および負の傾きの平均値が基本周波数に関する揺らぎの特徴量として用いられる。例えば、正の傾きの平均値および負の傾きの平均値が閾値と比較される。すなわち、正の傾きの平均値が揺らぎの下限値、例えば０．３７Ｈｚ／ｍｓおよび上限値、例えば１．０９Ｈｚ／ｍｓの範囲内に含まれ、かつ負の傾きの平均値が揺らぎの下限値、例えば−１．１９Ｈｚ／ｍｓおよび上限値、例えば−０．２９Ｈｚ／ｍｓの範囲内に含まれる場合、入力信号に音声有りとして検出される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１２−１３３３４６号公報
【特許文献２】特開２０１１−１４５３２６号公報
【特許文献３】特開２０１４−０１３３０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記の技術では、音声の検出精度が低下する場合がある。
【０００８】
すなわち、基本周波数の揺らぎの特徴量と比較される閾値は、あくまで平均的な話速で発話が行われる想定の下で設定されるものに過ぎない。このため、早口で発話された音声やゆっくりと発話された音声を検出するのは困難である。
【０００９】
そうであるからと言って、音声と識別する閾値の範囲を広げる補正を行ったとしても、音声以外の音が音声として検出される誤検出が増加する。例えば、ゆっくりと発話される音声を検出し易いように、正の傾きの平均値と比較する下限値を引き下げたり、あるいは負の傾きの平均値と比較する上限値を引き上げたりする場合、音声と車のエンジン音などの低周波音との識別が困難となる結果、音声でない低周波音の誤検出が増加する。また、早口で発話される音声を検出し易いように、正の傾きの平均値と比較する上限値を引き上げたり、あるいは負の傾きの平均値と比較する下限値を引き下げたりする場合、音声と音声以外の楽曲などとの識別が困難となる結果、誤検出が増加する。
【００１０】
１つの側面では、本発明は、音声の検出精度が低下するのを抑制できる音声検出装置及び音声検出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】
【００１１】
一態様では、音声検出装置は、音信号を取得する音信号取得部と、前記音信号の時間波形の有音区間に基づいて音声らしい区間の候補を音声区間候補として抽出する音声候補抽出部と、前記音声区間候補における周波数変化の音声らしさの度合いを示す特徴量を算出する特徴量算出部と、前記音声区間候補における話速を算出する話速算出部と、前記話速にしたがって前記特徴量を補正する補正部と、補正後の特徴量に基づいて前記音声区間候補における音声の有無を検出する音声検出部と、を有する。
【発明の効果】
【００１２】
音声の検出精度が低下するのを抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、実施例１に係るリモートケアシステムの構成例を示す図である。
【図２】図２は、閾値の補正例を示す図である。
【図３Ａ】図３Ａは、スペクトログラムの一例を示す図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、スペクトログラムの一例を示す図である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、スペクトログラムの一例を示す図である。
【図４】図４は、実施例１に係る見守り端末の機能的構成の一例を示すブロック図である。
【図５】図５は、音声区間候補における基本周波数の時間波形の一例を示す図である。
【図６】図６は、音声区間候補における相関係数のグラフを示す図である。
【図７】図７は、補正係数αの導出関数の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施例１に係る音声検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、補正係数βの導出関数の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、伸縮係数γの導出関数の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、伸縮係数Δの導出関数の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施例１及び実施例２に係る音声検出プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に添付図面を参照して本願に係る音声検出装置及び音声検出プログラムについて説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１５】
［リモートケアシステム］
図１は、実施例１に係るリモートケアシステムの構成例を示す図である。図１に示すリモートケアシステム１は、居住者宅に設置された見守り端末１０のマイクで集音される生活音から発話による音声を検出する音声検出により、居住者の安否を確認するリモートケアサービスを実現するものである。
【００１６】
図１に示すように、リモートケアシステム１には、見守り端末１０と、サーバ装置３０と、関係者端末５０とが含まれる。図１には、見守り端末１０および関係者端末５０を１つずつ例示したが、任意の数の見守り端末１０および関係者端末５０がリモートケアシステム１に収容されることとしてもかまわない。
【００１７】
これら見守り端末１０、サーバ装置３０及び関係者端末５０の間は、ネットワークＮＷを介して接続される。このネットワークＮＷは、有線または無線を問わず、任意の通信網により構築することができる。さらに、ネットワークＮＷの一部には、有線または無線の通信網が混在してもよい。例えば、関係者端末５０が無線通信装置として実装される場合、ネットワークＮＷには、無線通信装置を収容するセルに対応する最寄りの基地局やアクセスポイント等の中継装置が含まれる。
【００１８】
見守り端末１０は、居住者、例えば高齢者や要介護者を見守るソリューションを実現する端末装置である。
【００１９】
一実施形態として、見守り端末１０は、居住者宅に設置される。例えば、見守り端末１０は、音を電気信号に変換するマイクロフォン、いわゆるマイクを有する。このマイクを用いて、見守り端末１０は、マイクから入力される音信号から音声を検出する音声検出処理を実行する。その上で、見守り端末１０は、音声検出結果をサーバ装置３０にアップロードする。例えば、サーバ装置３０へのアップロードは、音声検出処理が実行される度、所定の期間もしくは所定の回数にわたって音声検出結果が蓄積された場合などの任意の契機に実行することができる。
【００２０】
サーバ装置３０は、上記のリモートケアサービスを関係者端末５０に提供するコンピュータである。
【００２１】
一実施形態として、サーバ装置３０は、見守り端末１０から収集される音声検出結果を蓄積する。そして、サーバ装置３０は、所定の期間、例えば１時間にわたって音声検出結果が蓄積される度に、所定の期間にわたって蓄積された音声検出結果に各種の統計処理を実行する。例えば、サーバ装置３０は、１時間のうち音声検出有りの時間の割合を算出したり、あるいは１時間のうち音声検出無しの時間の割合を算出したりする。その上で、サーバ装置３０は、音声検出有りの時間の割合または音声検出無しの時間の割合を関係者端末５０へ通知する。
【００２２】
ここで、サーバ装置３０は、サーバ装置３０から関係者端末５０への通知に条件を設定することもできる。例えば、サーバ装置３０は、音声検出有りの時間の割合が所定の閾値未満である場合、あるいは音声検出無しの時間の割合が所定の閾値以上である場合、アラートを関係者端末５０へ出力することができる。この他、サーバ装置３０は、所定の期間にわたって音声が検出されなかった場合、アラートを関係者端末５０へ出力することもできる。ここでは、あくまで一側面として、安否が疑われる場合にアラートを出力する場合を例示したが、安全が確認された場合に通知を行うこともできる。例えば、サーバ装置３０は、所定の期間に音声検出有りの結果が含まれる場合、音声検出有りの時間の割合が所定の閾値以上である場合、あるいは音声検出無しの時間の割合が所定の閾値未満である場合、居住者の活動を関係者端末５０に通知することができる。
【００２３】
関係者端末５０は、居住者の関係者により使用される端末装置である。ここで言う「関係者」には、あくまで例示として、居住者の家族や親戚の他、上記のリモートケアサービスの運用に携わるコールセンタの担当者やコールセンタに駐在する医療従事者などが含まれてもかまわない。
【００２４】
一実施形態として、関係者端末５０には、スマートフォン、携帯電話機やＰＨＳ（Personal  Handyphone  System）などの移動体通信端末のみならず、タブレット端末やスレート端末などを採用することができる。このようにハンドヘルド型の携帯端末装置に限定されず、関係者端末５０には、ヘッドマウントディスプレイ、スマートグラスやスマートウォッチなどのウェアラブルデバイスの他、あらゆるＩｏＴデバイスを採用することができる。なお、ここでは、あくまで携帯端末装置の例を挙げたが、関係者端末５０は、据置き型の情報処理装置、例えばパーソナルコンピュータ等であってもかまわない。
【００２５】
［音声検出処理の改善点の一側面］
ここで、上記の音声検出処理には、音声らしさを示す特徴の１つである基本周波数の揺らぎが用いられる。例えば、基本周波数の時系列データから算出される特徴量、例えば正の傾きの平均値および負の傾きの平均値などが閾値と比較される。すなわち、正の傾きの平均値が揺らぎの下限値、例えば０．３７Ｈｚ／ｍｓおよび上限値、例えば１．０９Ｈｚ／ｍｓの範囲内に含まれ、かつ負の傾きの平均値が揺らぎの下限値、例えば−１．１９Ｈｚ／ｍｓおよび上限値、例えば−０．１５Ｈｚ／ｍｓの範囲内に含まれる場合、入力信号に音声有りとして検出される。
【００２６】
しかしながら、背景技術の項でも述べた通り、基本周波数の揺らぎの特徴量と比較される閾値は、あくまで平均的な話速で発話が行われる想定の下で設定されるものに過ぎない。このため、早口で発話された音声やゆっくりと発話された音声を検出するのは困難である。
【００２７】
そうであるからと言って、音声として識別する閾値の範囲を広げる補正を行ったとしても、音声以外の音が音声として検出される誤検出が増加する。図２は、閾値の補正例を示す図である。図２の表の上段には、平均的な話速向けの閾値、すなわち補正無しの閾値、補正無しの閾値で検出できる音声及び検出漏れが起こる音声、さらには、誤検出される音声以外の音が示されている。また、図２の表の中段には、緩やかな話速向けに補正された閾値、補正後の閾値で検出できる音声及び検出漏れが起こる音声、さらには、誤検出される音声以外の音が示されている。さらに、図２の表の下段には、急峻な話速向けに補正された閾値、補正後の閾値で検出できる音声及び検出漏れが起こる音声、さらには、誤検出される音声以外の音が示されている。
【００２８】
例えば、音声と識別する基本周波数の揺らぎの範囲が平均的な話速に合わせて設定される場合、下限値および上限値を含む閾値は、図２の表の上段に示す通りとなる。このうち、正の傾き、すなわち単調増加の平均値と比較される下限値には、０．３７Ｈｚ／ｍｓが設定されると共に、上限値には、１．０９Ｈｚ／ｍｓが設定される。また、負の傾き、すなわち単調減少の平均値と比較される下限値には、−１．１９Ｈｚ／ｍｓが設定されると共に、上限値には、−０．２９Ｈｚ／ｍｓが設定される。これらの閾値が用いられる場合、平均的な話速の音声が検出できる一方で、上述の通り、早口で発話された音声やゆっくりと発話された音声を検出するのは困難である。このように検出能に限界がある一方で、音声以外の音が音声として検出される誤検出のおそれは少ない。
【００２９】
また、音声と識別する基本周波数の揺らぎの範囲が緩やかな話速に合わせて設定される場合、下限値および上限値を含む閾値は、図２の表の中段に示す通りとなる。このうち、正の傾き、すなわち単調増加の平均値と比較される下限値は、０．１５Ｈｚ／ｍｓに補正される一方で、上限値は、補正されず、１．０９Ｈｚ／ｍｓのままとされる。また、負の傾き、すなわち単調減少の平均値と比較される下限値は、補正されず、−１．１９Ｈｚ／ｍｓのままとされる一方で、上限値は、−０．１５Ｈｚ／ｍｓに補正される。これらの閾値が用いられる場合、緩やかな話速の音声や平均的な話速の音声が検出できる一方で、依然として、早口で発話された音声を検出するのは困難である。加えて、音声と車のエンジン音などの低周波音との識別が困難となる結果、音声でない低周波音の誤検出が増加する。
【００３０】
また、音声と識別する基本周波数の揺らぎの範囲が急峻な話速に合わせて設定される場合、下限値および上限値を含む閾値は、図２の表の下段に示す通りとなる。このうち、正の傾き、すなわち単調増加の平均値と比較される下限値は、０．３７Ｈｚ／ｍｓのままとされる一方で、上限値は、１．３Ｈｚ／ｍｓに補正される。また、負の傾き、すなわち単調減少の平均値と比較される下限値は、−１．３Ｈｚ／ｍｓに補正される一方で、上限値は、−０．２９Ｈｚ／ｍｓのままとされる。これらの閾値が用いられる場合、平均的な話速の音声や急峻な話速の音声が検出できる一方で、依然として、緩やかな話速で発話された音声を検出するのは困難である。加えて、音声と音声以外の音楽、楽曲や音響などとの識別が困難となる結果、誤検出が増加する。
【００３１】
このように閾値を補正する他、時間長が異なる２つの時間窓を用いて音信号に周波数分析を実行し、２つの分析結果の差分から音声を検出することも考えられている。すなわち、音信号の時間波形のうち短区間の部分波形に周波数分析を実行すると共に、短区間を含む長区間の部分波形にも周波数解析を実行する。これら短区間および長区間の分析結果は、音信号に音声が含まれる場合に違いが現れる。例えば、長区間で周波数分析するとスペクトルの変動が大きいので周波数スペクトルが滑らかに現れる一方で、短区間で周波数分析するとスペクトルの変動が小さいので周波数スペクトルに山谷が現れる。このように短区間および長区間の間で周波数スペクトルの違いが大きいか否かにより、音声有りまたは音声無しを判定する。
【００３２】
しかしながら、発話は、必ずしも一定の話速で行われるとは限らないので、周波数分析に２つの時間窓を用いたとしても、基本周波数の揺らぎが短区間または長区間のいずれかの時間窓に一致して収まるように現れるとは限らない。
【００３３】
図３Ａ〜図３Ｃは、スペクトログラムの一例を示す図である。図３Ａには、女性が平均的な話速で発話を行った音声を含む音信号のスペクトログラムが示されている。また、図３Ｂには、女性が緩やかな話速で発話を行った音声を含む音信号のスペクトログラムが示されている。さらに、図３Ｃには、車両のエンジン音を含む音信号のスペクトログラムが示されている。
【００３４】
図３Ａに示すように、平均的な話速で発話が行われる場合、複数の音節がスペクトログラムに含まれる。これにより、スペクトログラムには、基本周波数の傾きが音節単位で変化して現れる。すなわち、図３Ａに示すスペクトログラムには、基本周波数が揺らがない区間、基本周波数が単調増加で揺らぐ区間、基本周波数が単調減少で揺らぐ区間の３つが時系列に現れる。このように、音信号のうち周波数分析が行われる時間窓に基本周波数の揺らぎが現れる場合、音声の検出に耐えうる。
【００３５】
一方、図３Ｂ及び図３Ｃに示すスペクトログラムでは、全区間にわたって基本周波数が揺らいでいない。例えば、図３Ｂに示すスペクトログラムの場合、話者が緩やかに発話を行っていることに起因して、音信号のうち周波数分析が行われた区間に含まれる音節の数が少なく、基本周波数の単調増加や単調減少などの揺らぎがスペクトログラムに現れていない。
【００３６】
それ故、図３Ｂに示すスペクトログラムは、図３Ｃに示すスペクトログラムとの弁別が困難である。図３Ｂに示すスペクトログラムを生成する音信号の区間を広げた場合、区間に含まれる音節の数が増える結果、緩やかな話速で発話が行われる場合に音声を検出し易くなるが、急峻な話速で発話が行われる場合に音声検出の応答が遅れる。
【００３７】
このように、基本周波数の揺らぎの特徴量と比較する閾値として緩やかな話速向け、平均的な話速向け又は急峻な話速向けのいずれかの閾値を固定して用いたとしても、時間長が異なる複数の時間窓を用いて周波数分析を実行したとしても、音声の検出精度に自ずから限界がある。
【００３８】
そこで、本実施例に係る見守り端末１０は、上記の音声検出処理の一環として、入力される音信号の音声候補区間から話速を求め、基本周波数の揺らぎを示す特徴量を話速に応じて補正して音声候補区間の音声の有無を判定する。これにより、話速の変化により基本周波数の揺らぎの現れ方が変化する場合でも、基本周波数の揺らぎの特徴量に話速の正規化を行って音声検出を実施できる結果、音声の検出漏れや誤検出を抑制できる。したがって、本実施例に係る見守り端末１０によれば、音声の検出精度が低下するのを抑制できる。
【００３９】
［見守り端末１０の構成］
図４は、実施例１に係る見守り端末１０の機能的構成の一例を示すブロック図である。図４に示すように、見守り端末１０は、音信号取得部１１と、音声候補抽出部１２と、特徴量算出部１３と、話速算出部１４と、補正部１５と、音声検出部１６とを有する。
【００４０】
図４に示す音信号取得部１１、音声候補抽出部１２、特徴量算出部１３、話速算出部１４、補正部１５及び音声検出部１６などの機能部は、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）やＣＰＵ（Central  Processing  Unit）などのハードウェアプロセッサにより仮想的に実現される。すなわち、プロセッサがＲＡＭ（Random  Access  Memory）等のメモリ上に上記の音声検出処理を実行する音声検出プログラムをプロセスとして展開することにより、上記の機能部が仮想的に実現される。ここでは、プロセッサの一例として、ＣＰＵやＭＰＵを例示したが、汎用型および特化型を問わず、任意のプロセッサにより上記の機能部が実現されることとしてもかまわない。この他、上記の機能部は、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードワイヤードロジックによって実現されることとしてもかまわない。
【００４１】
また、図４に示す機能部は、あくまで例示であり、見守り端末１０の機能的構成が図４に示す例以外の機能的構成を有することを妨げない。すなわち、見守り端末１０は、上記の機能部以外の他の機能部を有することとしてもかまわない。例えば、見守り端末１０は、図４では図示が省略されているが、音波を電気信号に変換するマイクの他、ネットワークＮＷに接続する通信インタフェースなどを有することができる。この他、上記のリモートケアサービスでは、音声検出のみならず、人の動きや温湿度などを複合して安否の確認を行うこともできるので、人感センサや温湿度センサなどをさらに有することもできる。また、上記のリモートケアサービスでは、コールセンタとの間で通話を行う通話機能をさらに有することもできる。
【００４２】
また、図４に示す機能部に対する信号やデータの入出力の関係を表す実線が例示されているが、これはデータの入出力の関係は、少なくとも一方から他方へデータが伝送されることが示されており、必ずしも双方向にデータの授受が行われずともかまわない。
【００４３】
［音信号取得部１１］
音信号取得部１１は、音信号を取得する処理部である。
【００４４】
一実施形態として、音信号取得部１１は、図示しないマイクにより音波から変換された音信号を入力信号として取得する。ここで、音信号取得部１１が音信号を取得するソースは任意であってよく、マイクに限定されない。例えば、音信号取得部１１は、音データを蓄積するハードディスクや光ディスクなどの補助記憶装置またはメモリカードやＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）メモリなどのリムーバブルメディアから読み出すことにより音信号を取得することもできる。この他、音信号取得部１１は、外部装置からネットワークＮＷを介して受信することによって音信号を取得することもできる。
【００４５】
［音声候補抽出部１２］
音声候補抽出部１２は、音信号から音声区間候補を抽出する処理部である。ここで言う「音声区間候補」とは、音信号の時間波形のうち音声らしい区間の候補を指す。図４に示す通り、音声候補抽出部１２は、有音区間検出部１２ａと、基音算出部１２ｂと、判定部１２ｃとを有する。
【００４６】
このうち、有音区間検出部１２ａは、音信号の時間波形から有音区間を検出する処理部である。
【００４７】
一実施形態として、有音区間検出部１２ａは、音信号取得部１１により音信号の新規のフレームが取得される度に、フレームごとにパワー包絡を算出する。例えば、フレーム長をＴとしたとき、有音区間検出部１２ａは、下記の式（１）にしたがってフレーム長Ｔに含まれる各サンプリング点の振幅ｘｉを入力することにより、フレームのパワー包絡を算出する。そして、有音区間検出部１２ａは、フレームのパワー包絡が所定の閾値以上であるか否を判定する。その上で、有音区間検出部１２ａは、フレームのパワー包絡が閾値以上である場合、当該フレームを「有音区間」として検出する。このように新規のフレームから検出される有音区間と、それ以前のフレームから検出された有音区間とが連接する場合、互いが連接する有音区間同士を連結することにより、２つ以上の有音区間を１つの有音区間に統合することができる。
【００４８】
【数１】
2018180482.tif 000003
【００４９】
基音算出部１２ｂは、基本周波数を算出する処理部である。
【００５０】
一実施形態として、基音算出部１２ｂは、あくまで一例として、音信号の時間波形の自己相関により基本周波数を算出する。例えば、基音算出部１２ｂは、下記の式（２）にしたがって、有音区間検出部１２ａにより検出された有音区間のオリジナル波形に対して有音区間の波形が複製された複製波形をシフトさせつつ、有音区間のオリジナル波形と有音区間の複製波形との相関係数Ｒ［ｘ］をシフト幅τごとに算出する。その後、基音算出部１２ｂは、シフト幅τごとに算出された相関係数のうち最大の相関係数が算出されたときのシフト幅τを「基本周期」と識別する。その上で、基音算出部１２ｂは、最大の相関係数が算出されたときのシフト幅τからその逆数をとることにより、基本周波数を算出する。
【００５１】
【数２】
2018180482.tif 000004
【００５２】
なお、ここでは、あくまで基本周波数の算出方法の一例として、時間波形の自己相関を用いる場合を例示したが、基本周波数の算出方法はこれに限定されない。例えば、上記の背景技術の項で説明したように、周波数スペクトルから基本周波数を求めることもできる。また、波形包絡法、零交差法やケプストラム法などを含む他の方法を用いて基本周波数を算出することとしてもかまわない。
【００５３】
判定部１２ｃは、有音区間が音声区間候補に対応するか否かを判定する処理部である。
【００５４】
一実施形態として、判定部１２ｃは、基音算出部１２ｂによりシフト幅ごとに算出された相関係数ごとに、当該相関係数が所定の閾値以上であるか否かを判定する。これにより、基本算出部１２ｂにより相関係数が算出された総回数のうち閾値以上の相関係数が算出された回数の割合が求まる。また、判定部１２ｃは、上記の割合が閾値以上である場合、基音算出部１２ｂにより算出された基本周波数が音声として許容される範囲、例えば１００Ｈｚ以上４００Ｈｚ以下の範囲内であるか否かを判定する。これら２つの条件を満たす場合、すなわち上記の割合が閾値以上であり、かつ基本周波数が音声として許容される範囲である場合、判定部１２ｃは、上記２つの条件を満たす有音区間を「音声区間候補」として検出する。
【００５５】
なお、ここでは、条件付きで有音区間を音声区間候補として検出する場合を例示したが、有音区間を無条件で音声区間候補として検出することもできる。この場合、上記２つの条件の判定を省略することもできる。
【００５６】
［特徴量算出部１３］
特徴量算出部１３は、基本周波数の揺らぎの特徴量を算出する処理部である。
【００５７】
一実施形態として、特徴量算出部１３は、音声候補抽出部１２により抽出された音声区間候補における基本周波数の時間波形上で所定の分析長を持つ時間窓をシフトさせながら、当該時間窓に含まれる基本周波数の時系列データに一次関数による関数近似等を行うことにより近似直線の傾きを求める。
【００５８】
図５は、音声区間候補における基本周波数の時間波形の一例を示す図である。図５のグラフの縦軸は、周波数を指し、横軸は、時間を指す。図５には、一次関数による関数近似を行う分析長を６０ｍｓｅｃとする場合の時間窓が示されている。図５に示すように、特徴量算出部１３は、音声区間候補内の基本周波数の時間波形上で分析長６０ｍｓｅｃの時間窓を所定のシフト幅でシフトさせる。すなわち、時間窓（イ）、時間窓（ロ）、時間窓（ハ）の順にシフトされる。このように時間窓がシフトされる度に、特徴量算出部１３は、当該時間窓に含まれる基本周波数の時系列データに一次関数による関数近似を行う。例えば、時間窓（イ）の例であれば、一次のモデル関数に対する残差の二乗和を最小化する線形回帰分析を行うことにより、近似直線（い）の傾き及び切片が推定される。このように時間窓がシフトされる度に得られた近似直線の傾きのうち正の値を持つ傾き及び負の値を持つ傾きごとに分けて傾きの統計値、例えば平均値が算出される。
【００５９】
なお、ここでは、あくまで特徴量の一例として、正の傾きの平均値および負の傾きの平均値を算出する場合を例示したが、これに限定されず、音声区間候補に占める基音が揺らぐ時間の割合などの他の特徴量を算出することもできる。この場合、例えば、音声区間候補で正または負のいずれかの値の傾きが検出される第１の区間と音声区間候補で傾きがゼロである第２の区間との割合を算出することにより、基音が揺らぐ時間の割合を特徴量として算出することができる。
【００６０】
［話速算出部１４］
話速算出部１４は、音声区間候補の話速を算出する処理部である。
【００６１】
一実施形態として、話速算出部１４は、音声候補抽出部１２により抽出された音声区間候補に含まれる音節数を推定する。この音節数の推定には、一例として、判定部１２ｃにより検出された音声区間候補で基音算出部１２ｂによりシフト幅τごとに算出された相関係数が用いられる。すなわち、母音が発話される箇所では、周期性があるので、相関係数が高くなる傾向がある一方で、子音が発話される箇所では、周期性がないので、相関係数が低くなる傾向がある。このように連続する言語音の特性を利用して音節数を推定するために、音声区間候補で相関係数の値が所定の閾値、例えば「０．７」以上の値で連続する区間の総数を算出することにより、音声区間候補における音節数を推定する。ここでは、一例として、音声区間候補で相関係数の値が所定の閾値以上の値で連続する区間の総数を算出する場合を例示したが、音声区間候補で相関係数の波形で観測される谷部の個数を算出することにより、音声区間候補における音節数を推定することもできる。
【００６２】
図６は、音声区間候補における相関係数のグラフを示す図である。図６には、一例として、「おにいさん」という発話が行われた音声区間候補における相関係数のグラフが示されている。図６に示すグラフの縦軸は、相関係数の値を指し、横軸は、シフト幅τを指す。図６に示す音声区間候補６０では、相関係数が閾値「０．７」以上となる区間は、母音の周期性が観測される箇所で相関係数が高くなり、音節が途切れる箇所で相関係数が低くなる言語音の特性にしたがって、区間（ニ）、区間（ホ）、区間（ヘ）、区間（ト）の４つとなる。このため、音声区間候補６０の音節数は、「４」と推定される。ここでは、あくまで一例として、相関係数が閾値「０．７」以上となる区間の数を計数することにより音節数を求める場合を例示したが、音節数の算出方法はこれに限定されない。例えば、音声区間候補６０に出現する谷部、すなわち区間（ニ）前後の谷部、区間（ホ）の後方の谷部、区間（ヘ）の後方の谷部及び区間（ト）の後方の谷部の個数「５」から５つの谷部に挟まれる山部の個数「４」を求めることにより、音節数を「４」と推定することもできる。
【００６３】
このように音声区間候補における音節数が推定された後、話速算出部１４は、音声区間候補における音節数を単位時間、例えば１秒間あたりの音節数に換算することにより、音声区間候補における話速（音節／秒）を算出することができる。
【００６４】
［補正部１５］
補正部１５は、話速算出部１４により算出される話速にしたがって特徴量算出部１３により算出される特徴量を補正する処理部である。
【００６５】
一実施形態として、補正部１５は、話速算出部１４により算出された話速から、特徴量算出部１３により算出された特徴量に乗算する補正係数αを算出する。この補正係数αは、一例として、図７に示す補正係数αの導出関数にしたがって算出される。図７は、補正係数αの導出関数の一例を示す図である。図７には、話速および補正係数αの関係を示すグラフが示されている。図７に示すグラフの縦軸は、補正係数αを指し、横軸は、話速［音節／秒］を指す。図７に示すように、補正係数αの導出には、話速が小さいほど大きい値が導出される一方で、話速が大きいほど小さい値が導出される関数が用いられる。言い換えれば、音声区間候補における発話がゆっくりであるほど大きい補正係数αが導出される一方で、音声区間候補における発話が早いほど小さい補正係数αが導出される。このように話速の大小に応じて補正係数αの大きさを変えることができるが、補正係数の導出関数は、図７に示す通り、必ずしも単調減少のグラフとせずともかまわない。すなわち、話速が平均の範囲に収まる場合、当該平均の範囲では話速の値によらず、補正係数αは「１」と導出される。このように補正係数αが「１」である場合、特徴量算出部１３により算出された特徴量は実質的に補正されない。また、話速が２．９［音節／秒］以下である場合、２．９［音節／秒］以下の話速であっても話速が２．９［音節／秒］である場合と同一の補正係数αが導出される。また、話速が１１［音節／秒］以上である場合、１１［音節／秒］以上の話速であっても話速が１１［音節／秒］である場合と同一の補正係数αが導出される。このような導出関数を通じて、補正部１５は、音声区間候補における話速から補正係数αを算出することができる。
【００６６】
このように補正係数αが算出された後、補正部１５は、特徴量算出部１３により算出された特徴量に補正係数αを乗算することにより、当該特徴量を補正する。すなわち、補正部１５は、特徴量算出部１３により算出された正の傾き、すなわち単調増加の平均値［周波数／ｍｓ］に補正係数αを乗算する一方で、負の傾き、すなわち単調減少の平均値［周波数／ｍｓ］にも補正係数αを乗算する。これにより、補正後の単調増加の平均値および補正後の単調減少の平均値が算出される。
【００６７】
［音声検出部１６］
音声検出部１６は、補正部１５により補正された音声区間候補における特徴量に基づいて音声を検出する処理部である。
【００６８】
一実施形態として、音声検出部１６は、補正部１５により補正された単調増加の平均値および単調減少の平均値と、閾値とを比較する。例えば、音声検出部１６は、補正後の単調増加の平均値が揺らぎの下限値、例えば０．３７Ｈｚ／ｍｓおよび上限値、例えば１．０９Ｈｚ／ｍｓの範囲内に含まれるか否かを判定する。このとき、補正後の単調増加の平均値が揺らぎの下限値および上限値の範囲内に含まれる場合、音声検出部１６は、補正後の単調減少の平均値が揺らぎの下限値、例えば−１．１９Ｈｚ／ｍｓおよび上限値、例えば−０．２９Ｈｚ／ｍｓの範囲内に含まれるか否かをさらに判定する。そして、補正後の単調減少の平均値が揺らぎの下限値および上限値の範囲内に含まれる場合、音声検出部１６は、当該音声区間候補を「音声有り」として検出する。一方、補正後の単調増加の平均値が揺らぎの下限値および上限値の範囲内に含まれない場合、あるいは補正後の単調減少の平均値が揺らぎの下限値および上限値の範囲内に含まれない場合、当該音声区間候補を「音声無し」として検出する。この音声検出結果は、音声検出結果が得られる度、あるいは音声検出結果が所定の期間、例えば１時間にわたって蓄積される度に、見守り端末１０からサーバ装置３０へ出力される。
【００６９】
［処理の流れ］
図８は、実施例１に係る音声検出処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、一例として、音信号取得部１１により音信号の新規のフレームが取得された場合に開始される。
【００７０】
図８に示すように、音信号取得部１１により音信号のフレームが新たに取得されると（ステップＳ１０１）、有音区間検出部１２ａは、ステップＳ１０１で取得されたフレームのパワー包絡が所定の閾値以上である場合、当該フレームを「有音区間」として検出する（ステップＳ１０２）。このように新規のフレームから検出される有音区間と、それ以前のフレームから検出された有音区間とが連接する場合、連接する有音区間同士を連結することにより、２つ以上の有音区間を１つの有音区間に統合することができる。
【００７１】
続いて、基音算出部１２ｂは、一例として、有音区間検出部１２ａにより検出された有音区間における時間波形の自己相関により基本周波数を算出する（ステップＳ１０３）。そして、判定部１２ｃは、有音区間が音声区間候補に対応するか否かを判定する（ステップＳ１０４）。例えば、ステップＳ１０４では、有音区間で相関係数が算出された総回数のうち閾値以上の相関係数が算出された回数の割合および有音区間における基本周波数が所定の条件を満たすか否かにより、有音区間が音声区間候補に対応するか否かが判定される。
【００７２】
このとき、有音区間が音声区間候補に対応する場合（ステップＳ１０４Ｙｅｓ）、特徴量算出部１３は、音声区間候補における基本周波数の時間波形上で所定の分析長を持つ時間窓をシフトさせながら、当該時間窓に含まれる基本周波数の時系列データに一次関数による関数近似等を行うことにより近似直線の傾きを求める（ステップＳ１０５）。
【００７３】
その上で、特徴量算出部１３は、時間窓がシフトされる度に得られた近似直線の傾きのうち正の値を持つ傾き及び負の値を持つ傾きごとに分けて傾きの統計値、例えば平均値を基本周波数の揺らぎの特徴量として算出する（ステップＳ１０６）。
【００７４】
また、話速算出部１４は、音声区間候補に含まれる音節数を推定し、音声区間候補における音節数を単位時間、例えば１秒間あたりの音節数に換算することにより、音声区間候補における話速（音節／秒）を算出する（ステップＳ１０７）。
【００７５】
その後、補正部１５は、ステップＳ１０６で算出された特徴量にステップＳ１０７で算出された話速により定まる補正係数αを乗算することにより、ステップＳ１０６で算出された特徴量を補正する（ステップＳ１０８）。
【００７６】
そして、音声検出部１６は、ステップＳ１０８で補正された特徴量が音声らしい基本周波数の揺らぎの範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ１０９）。例えば、音声検出部１６は、単調増加の平均値が揺らぎの下限値および上限値の範囲内に含まれ、かつ単調減少の平均値が揺らぎの下限値および上限値の範囲内に含まれるか否かを判定する。
【００７７】
その後、音声検出部１６は、補正後の特徴量が音声らしい基本周波数の揺らぎの範囲内であるか否かのステップＳ１０９の判定結果を当該音声区間候補における音声検出結果としてサーバ装置３０へ出力し（ステップＳ１１０）、ステップＳ１０１の処理へ戻る。
【００７８】
［効果の一側面］
上述してきたように、本実施例に係る見守り端末１０は、入力される音信号の音声候補区間から話速を求め、基本周波数の揺らぎを示す特徴量を話速に応じて補正して音声候補区間の音声の有無を判定する。これにより、話速の変化により基本周波数の揺らぎの現れ方が変化する場合でも、基本周波数の揺らぎの特徴量に話速の正規化を行って音声検出を実施できる結果、音声の検出漏れや誤検出を抑制できる。したがって、本実施例に係る見守り端末１０によれば、音声の検出精度が低下するのを抑制できる。
【実施例２】
【００７９】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【００８０】
［閾値の補正］
上記の実施例１では、基本周波数の揺らぎの特徴量を補正する場合を例示したが、これに限定されない。例えば、補正部１５は、特徴量と比較する閾値を補正することができる。このとき、補正部１５は、特徴量と比較する閾値のみを補正することもできるし、特徴量と閾値の両方を補正することもできる。
【００８１】
具体的には、補正部１５は、話速算出部１４により算出された話速から、特徴量算出部１３により算出された特徴量と比較する閾値に乗算する補正係数βを算出する。この補正係数βは、一例として、図９に示す補正係数βの導出関数にしたがって算出される。図９は、補正係数βの導出関数の一例を示す図である。図９には、話速および補正係数βの関係を示すグラフが示されている。図９に示すグラフの縦軸は、補正係数βを指し、横軸は、話速［音節／秒］を指す。図９に示すように、補正係数βの導出には、話速が小さいほど小さい値が導出される一方で、話速が大きいほど大きい値が導出される関数が用いられる。言い換えれば、音声区間候補における発話がゆっくりであるほど小さい補正係数βが導出される一方で、音声区間候補における発話が早いほど大きい補正係数βが導出される。このように話速の大小に応じて補正係数βの大きさを変えることができるが、補正係数βの導出関数は、図９に示す通り、必ずしも単調増加のグラフとせずともかまわない。すなわち、話速が平均の範囲に収まる場合、当該平均の範囲では話速の値によらず、補正係数βは「１」と導出される。このように補正係数βが「１」である場合、特徴量と比較する閾値は実質的に補正されない。また、話速が２．９［音節／秒］以下である場合、２．９［音節／秒］以下の話速であっても話速が２．９［音節／秒］である場合と同一の値「０．５」が補正係数βとして導出される。また、話速が１１［音節／秒］以上である場合、１１［音節／秒］以上の話速であっても話速が１１［音節／秒］である場合と同一の値「１．５」が補正係数βが導出される。このような導出関数を通じて、補正部１５は、音声区間候補における話速から補正係数βを算出することができる。
【００８２】
この補正係数βが算出された後、補正部１５は、特徴量算出部１３により算出された特徴量と比較する閾値に補正係数βを乗算することにより、当該閾値を補正する。すなわち、補正部１５は、単調増加の平均値と比較する閾値、すなわち音声らしい揺らぎの下限値および上限値に補正係数βを乗算する。このような補正により、単調増加の平均値と比較する閾値のうち下限値は「０．３７×β（Ｈｚ／ｍｓ）」となり、上限値は「１．０９×β（Ｈｚ／ｍｓ）」となる。さらに、補正部１５は、単調減少の平均値と比較する閾値、すなわち音声らしい揺らぎの下限値および上限値に補正係数βを乗算する。このような補正により、単調減少の平均値と比較する閾値のうち下限値は「−１．１９×β（Ｈｚ／ｍｓ）」となり、上限値は「−０．２９×β（Ｈｚ／ｍｓ）」となる。
【００８３】
このように閾値が補正された後、音声検出部１６では、補正部１５により補正された単調増加の平均値および単調減少の平均値と、補正部１５により補正された閾値とが比較される。例えば、音声検出部１６は、補正後の単調増加の平均値が補正後の音声らしい揺らぎの閾値の範囲、すなわち下限値「０．３７×β（Ｈｚ／ｍｓ）」および上限値「１．０９×β（Ｈｚ／ｍｓ）」の範囲内に含まれるか否かを判定する。このとき、補正後の単調増加の平均値が補正後の音声らしい揺らぎの閾値の範囲内に含まれる場合、音声検出部１６は、補正後の単調減少の平均値が補正後の音声らしい揺らぎの閾値の範囲、すなわち下限値「−１．１９×β（Ｈｚ／ｍｓ）」および上限値「−０．２９×β（Ｈｚ／ｍｓ）」の範囲内に含まれるか否かをさらに判定する。そして、補正後の単調減少の平均値が補正後の音声らしい揺らぎの閾値の範囲内に含まれる場合、音声検出部１６は、当該音声区間候補を「音声有り」として検出する。一方、補正後の単調増加の平均値が補正後の音声らしい揺らぎの閾値の範囲内に含まれない場合、あるいは補正後の単調減少の平均値が補正後の音声らしい揺らぎの閾値の範囲内に含まれない場合、当該音声区間候補を「音声無し」として検出する。この音声検出結果は、音声検出結果が得られる度、あるいは音声検出結果が所定の期間、例えば１時間にわたって蓄積される度に、見守り端末１０からサーバ装置３０へ出力される。なお、ここでは、一例として、特徴量および閾値の両方が補正される場合を例示したが、閾値だけに補正を行うこともできる。
【００８４】
［話速の平滑化］
上記の実施例１では、音声区間候補における話速を算出する場合を例示したが、他のスパンで話速を算出することもできる。例えば、話速算出部１４は、サブフレーム、例えば１秒間単位で話速を算出することもできる。この場合、話速算出部１４は、下記の式（３）にしたがってサブフレーム間で話速を平滑化することができる。なお、サブフレーム単位で話速算出部１４やそれに後続する処理部の各処理が実施される場合、各処理が実行されるサブフレームは音声区間候補の一部または全部と重なるサブフレームに絞り込まれる。
【００８５】
Av＿Speech＿speed＿tx＝０．２×Speech＿speed＿tx＋０．８×Av＿Speech＿speed＿tx−1・・・（３）
【００８６】
上記の式（３）における「Av＿Speech＿speed＿tx」は、現サブフレームにおける平滑化後の話速［音節／秒］を指す。また、上記の式（３）における「Speech＿speed＿tx」は、現サブフレームの話速［音節／秒］を指す。この「Speech＿speed＿tx」は、上記の実施例１で説明した音声区間候補の部分をサブフレームに置き換えることによりサブフレームにおける話速を同様に算出することができる。また、上記の式（３）における「Av＿Speech＿speed＿tx−1」は、１つ前のサブフレームで算出された平滑化後の話速［音節／秒］を指す。
【００８７】
［特徴量算出区間の設定  その１］
ここで、見守り端末１０は、特徴量の算出に有効な区間の全長を話速により設定することができる。以下では、特徴量の算出が行われる区間のことを「特徴量算出区間」と記載する場合がある。すなわち、上記の実施例１では、音声区間候補の中で６０ｍｓｅｃ程度の分析長を持つ時間窓をスライドさせながら一次の近似直線の傾きを繰り返して算出する場合を例示したが、特徴量の算出を行う区間の全長を音声区間候補とする代わりに、平滑化後の話速に応じてサブフレームを拡縮することにより特徴量算出区間を設定する。なお、ここでは、あくまで一例として、平滑化後の話速を用いてサブフレームを拡縮する場合を例示するが、上記の実施例１で算出される話速を用いてサブフレームを拡縮することとしてもかまわない。
【００８８】
例えば、見守り端末１０は、話速算出部１４により算出される平滑化後の話速から、サブフレームの時間長に乗算する伸縮係数γを算出する。この伸縮係数γは、一例として、図１０に示す伸縮係数γの導出関数にしたがって算出される。図１０は、伸縮係数γの導出関数の一例を示す図である。図１０には、話速および伸縮係数γの関係を示すグラフが示されている。図１０に示すグラフの縦軸は、伸縮係数γを指し、横軸は、話速［音節／秒］を指す。図１０に示すように、伸縮係数γの導出には、話速が小さいほど大きい値が導出される一方で、話速が大きいほど小さい値が導出される関数が用いられる。言い換えれば、サブフレームにおける発話がゆっくりであるほど大きい伸縮係数γが導出される一方で、サブフレームにおける発話が早いほど小さい伸縮係数γが導出される。このように話速の大小に応じて伸縮係数γの大きさを変えることができるが、伸縮係数の導出関数は、図１０に示す通り、必ずしも単調減少のグラフとせずともかまわない。すなわち、話速が平均の範囲に収まる場合、当該平均の範囲では話速の値によらず、伸縮係数γは「１」と導出される。このように伸縮係数γが「１」である場合、特徴量の算出が行われる区間の全長は実質的にサブフレームの時間長と同一となる。また、話速が２．９［音節／秒］以下である場合、２．９［音節／秒］以下の話速であっても話速が２．９［音節／秒］である場合と同一の伸縮係数γが導出される。また、話速が１１［音節／秒］以上である場合、１１［音節／秒］以上の話速であっても話速が１１［音節／秒］である場合と同一の伸縮係数γが導出される。このような導出関数を通じて、見守り端末１０は、話速から伸縮係数γを算出することができる。
【００８９】
この伸縮係数γが算出された後、見守り端末１０は、サブフレームの時間長、例えば１秒間に伸縮係数γを乗算することにより、特徴量算出区間を設定する。このように設定された特徴量算出区間を全長として、特徴量算出部１３は、正の値を持つ傾き及び負の値を持つ傾きごとに分けて傾きの統計値、例えば平均値を算出することにより、基本周波数の揺らぎの特徴量を算出する。その後、補正部１５は、平滑化後の話速から定まる補正係数αを用いて特徴量を補正し、音声検出部１６は、補正後の特徴量が音声らしい基本周波数の揺らぎの範囲内であるか否かにより、サブフレームにおける音声の有無を判定する。
【００９０】
［特徴量算出区間の設定  その２］
ここでは、特徴量算出区間の設定方法の一例として、話速を用いる場合を例示したが、この他の因子を用いて特徴量算出区間を設定することもできる。例えば、見守り端末１０は、平滑化後の話速およびサブフレームの信頼度に応じてサブフレームを拡縮することにより特徴量算出区間を設定することもできる。
【００９１】
この場合、見守り端末１０は、サブフレームごとに当該サブフレームのデータを信頼することができる度合いを表す信頼度を算出する。この信頼度は、一例として、サブフレーム内で判定部１２ｃが判定に用いる２つの条件を満たす基本周波数を算出することができたフレームの個数を分子とし、サブフレームに含まれるフレームの総数を分母とする算出式にしたがって算出することができる。
【００９２】
例えば、見守り端末１０は、サブフレームの時間長に乗算する伸縮係数γおよび伸縮係数Δを算出する。このうち、伸縮係数γは、平滑化後の話速により算出される係数であり、上述の通り、図１０にしたがって話速から算出される。一方、伸縮係数Δは、サブフレームの信頼度から算出される係数である。この伸縮係数Δは、一例として、図１１に示す伸縮係数Δの導出関数にしたがって算出される。図１１は、伸縮係数Δの導出関数の一例を示す図である。図１１には、信頼度および伸縮係数Δの関係を示すグラフが示されている。図１１に示すグラフの縦軸は、伸縮係数Δを指し、横軸は、信頼度を指す。図１１に示すように、伸縮係数Δの導出には、信頼度が小さいほど大きい値が導出される一方で、信頼度が大きいほど小さい値が導出される関数が用いられる。このように信頼度の大小に応じて伸縮係数Δの大きさを変えることができるが、伸縮係数の導出関数は、図１１に示す通り、必ずしも単調減少のグラフとせずともかまわない。すなわち、信頼度が０．６５以上である場合、０．６５以上の信頼度であっても信頼度が０．６５である場合と同一の値「１」が伸縮係数Δとして導出される。このような導出関数を通じて、見守り端末１０は、話速から伸縮係数Δを算出することができる。なお、図１１には、信頼度が０．３未満である場合の伸縮係数Δが設定されていないが、信頼度が０．３未満である場合、音声が検出される可能性が低いので、特徴量の算出を中止させることができる。
【００９３】
この伸縮係数γ及び伸縮係数Δが算出された後、見守り端末１０は、サブフレームの時間長、例えば１秒間に伸縮係数γ及び伸縮係数Δを乗算することにより、特徴量算出区間を設定することができる。このように設定された特徴量算出区間を全長として、特徴量算出部１３は、正の値を持つ傾き及び負の値を持つ傾きごとに分けて傾きの統計値、例えば平均値を算出することにより、基本周波数の揺らぎの特徴量を算出する。このとき、信頼度が０．３未満である場合、音声が検出される可能性が低いので、特徴量の算出を中止させることができる。その後、補正部１５は、平滑化後の話速から定まる補正係数αを用いて特徴量を補正し、音声検出部１６は、補正後の特徴量が音声らしい基本周波数の揺らぎの範囲内であるか否かにより、サブフレームにおける音声の有無を判定する。
【００９４】
［特徴量］
上記の実施例１では、特徴量の一例として、基本周波数の揺らぎに関する特徴量を算出する場合を例示したが、見守り端末１０が算出する特徴量は基本周波数の揺らぎに関するものに限定されない。例えば、見守り端末１０は、基本周波数の倍音とよばれる周波数の揺らぎに関する特徴量を算出することとしてもかまわない。この場合にも、補正係数αの導出を倍音に対応する導出にアレンジしたり、補正後の特徴量と比較する閾値を倍音に対応する閾値にアレンジする他には、話速の算出、特徴量の補正や音声検出などの処理の内容に変りはなく、上記の実施例１と同様に、音声区間候補における音声の有無を検出することができる。
【００９５】
［分散および統合］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されておらずともよい。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、音信号取得部１１、音声候補抽出部１２、特徴量算出部１３、話速算出部１４、補正部１５または音声検出部１６を見守り端末１０の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、音信号取得部１１、音声候補抽出部１２、特徴量算出部１３、話速算出部１４、補正部１５または音声検出部１６を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記の見守り端末１０の機能を実現するようにしてもよい。
【００９６】
この他、上記の実施例１では、図８に示す音声検出処理が見守り端末１０により実行される例を説明したが、図８に示す音声検出処理の実行主体は見守り端末１０に限定されない。例えば、サーバ装置３０が見守り端末１０のマイクから収集された音信号のアップロードを受け付け、アップロードされた音信号に音声検出処理を実行することもできる。
【００９７】
［音声検出プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１２を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する音声検出プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。
【００９８】
図１２は、実施例１及び実施例２に係る音声検出プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。図１２に示すように、コンピュータ１００は、操作部１１０ａと、スピーカ１１０ｂと、カメラ１１０ｃと、ディスプレイ１２０と、通信部１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１００は、ＣＰＵ１５０と、ＲＯＭ１６０と、ＨＤＤ１７０と、ＲＡＭ１８０とを有する。これら１１０〜１８０の各部はバス１４０を介して接続される。
【００９９】
ＨＤＤ１７０には、図１２に示すように、上記の実施例１で示した音信号取得部１１、音声候補抽出部１２、特徴量算出部１３、話速算出部１４、補正部１５及び音声検出部１６と同様の機能を発揮する音声検出プログラム１７０ａが記憶される。この音声検出プログラム１７０ａは、図４に示した音信号取得部１１、音声候補抽出部１２、特徴量算出部１３、話速算出部１４、補正部１５及び音声検出部１６の各構成要素と同様、統合又は分離してもかまわない。すなわち、ＨＤＤ１７０には、必ずしも上記の実施例１で示した全てのデータが格納されずともよく、処理に用いるデータがＨＤＤ１７０に格納されればよい。
【０１００】
このような環境の下、ＣＰＵ１５０は、ＨＤＤ１７０から音声検出プログラム１７０ａを読み出した上でＲＡＭ１８０へ展開する。この結果、音声検出プログラム１７０ａは、図１２に示すように、音声検出プロセス１８０ａとして機能する。この音声検出プロセス１８０ａは、ＲＡＭ１８０が有する記憶領域のうち音声検出プロセス１８０ａに割り当てられた領域にＨＤＤ１７０から読み出した各種データを展開し、この展開した各種データを用いて各種の処理を実行する。例えば、音声検出プロセス１８０ａが実行する処理の一例として、図８に示す処理などが含まれる。なお、ＣＰＵ１５０では、必ずしも上記の実施例１で示した全ての処理部が動作せずともよく、実行対象とする処理に対応する処理部が仮想的に実現されればよい。
【０１０１】
なお、上記の音声検出プログラム１７０ａは、必ずしも最初からＨＤＤ１７０やＲＯＭ１６０に記憶されておらずともかまわない。例えば、コンピュータ１００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に音声検出プログラム１７０ａを記憶させる。そして、コンピュータ１００がこれらの可搬用の物理媒体から音声検出プログラム１７０ａを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに音声検出プログラム１７０ａを記憶させておき、コンピュータ１００がこれらから音声検出プログラム１７０ａを取得して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１０２】
１    リモートケアシステム
１０    見守り端末
１１    音信号取得部
１２    音声候補抽出部
１２ａ  有音区間検出部
１２ｂ  基音算出部
１２ｃ  判定部
１３    特徴量算出部
１４    話速算出部
１５    補正部
１６    音声検出部
３０    サーバ装置
５０    関係者端末
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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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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【図１１】
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【図１２】
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