(57)【要約】【課題】音声の分析の精度を向上する方法を提供する。【解決手段】第１の入力装置に入力される第１の音信号に対応する第１の周波数スペクトルと、第２の入力装置に入力される第２の音信号に対応する第２の周波数スペクトルを生成し、第１の入力装置と第２の入力装置それぞれに入力される同一の音源から発生する音に対応する音信号の関係を示す伝達特性を記憶する記憶部を参照し、第１の周波数スペクトルと伝達特性から算出される結果に応じて、第２の周波数スペクトルのレベルを抑圧制御する。【選択図】図２
2018036431.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の入力装置に入力される第１の音信号に対応する第１の周波数スペクトルと、第２の入力装置に入力される第２の音信号に対応する第２の周波数スペクトルを生成し、
前記第１の入力装置と前記第２の入力装置それぞれに入力される同一の音源から発生する音に対応する音信号の関係を示す伝達特性を記憶する記憶部を参照し、前記第１の周波数スペクトルと前記伝達特性から算出される結果に応じて、前記第２の周波数スペクトルのレベルを抑圧制御する、
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処理プログラム。
【請求項２】
前記第１の周波数スペクトルと前記伝達特性から第３の周波数スペクトルを算出し、
前記第２の周波数スペクトルと前記第３の周波数スペクトルの差分に応じて、
前記第２の周波数スペクトルのレベルを抑圧制御する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の音声処理プログラム。
【請求項３】
前記第２の周波数スペクトルと前記第３の周波数スペクトルの差分が所定の値より大きい場合に、前記第２の周波数スペクトルのレベルを抑圧制御する際の抑圧量を大きくする、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項２に記載の音声処理プログラム。
【請求項４】
前記第２の周波数スペクトルと前記第３の周波数スペクトルの差分が所定の値より小さい場合に、前記第２の周波数スペクトルのレベルを抑圧制御する際の抑圧量を小さくする、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項２に記載の音声処理プログラム。
【請求項５】
複数の周波数の各帯域及び／又は複数の各フレームにおける前記抑圧量を平滑化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請求項１乃至４のいずれか一項に記載の音声処理プログラム。
【請求項６】
前記平滑化した抑圧量に基づいて前記第２の周波数スペクトルのレベルを抑圧制御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請求項５に記載の音声処理プログラム。
【請求項７】
前記記憶部に記憶する伝達特性を算出する際、
前記第１の周波数スペクトルと、前記第２の周波数スペクトルの各周波数成分の振幅を周波数成分毎に比較し、前記第１の周波数スペクトルが前記第２の周波数スペクトルの振幅より大きい周波数成分を特定し、特定した前記周波数成分が、振幅の大きさの比較を行った周波数成分に対して占める割合に応じて算出するかどうかを判定する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の音声処理プログラム。
【請求項８】
第１の入力装置に入力される第１の音信号に対応する第１の周波数スペクトルと、第２の入力装置に入力される第２の音信号に対応する第２の周波数スペクトルを生成し、
前記第１の入力装置と前記第２の入力装置それぞれに入力される同一の音源から発生する音に対応する音信号の関係を示す伝達特性を記憶する記憶部を参照し、前記第１の周波数スペクトルと前記伝達特性から算出される結果に応じて、前記第２の周波数スペクトルのレベルを抑圧制御する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする音声処理方法。
【請求項９】
第１の入力装置に入力される第１の音信号に対応する第１の周波数スペクトルと、第２の入力装置に入力される第２の音信号に対応する第２の周波数スペクトルを生成する解析部と、
前記第１の入力装置と前記第２の入力装置それぞれに入力される同一の音源から発生する音に対応する音信号の関係を示す伝達特性を記憶する記憶部を参照し、前記第１の周波数スペクトルと前記伝達特性から算出される結果に応じて、前記第２の周波数スペクトルのレベルを抑圧制御する制御部と、
を有することを特徴とする音声処理装置。
【請求項１０】
３つ以上の入力装置それぞれに入力される音信号に対応する周波数スペクトルを生成し、
前記複数の入力装置それぞれに入力される同一の音源から発生する音に対応する音信号の関係を示す伝達特性を記憶する記憶部を参照し、前記複数の周波数スペクトルと前記伝達特性から、複数の抑圧量を算出する、
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処理プログラム。
【請求項１１】
前記複数の抑圧量のうち、最大の値を示す抑圧量に基づいて、前記周波数スペクトルの抑圧を行う処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１０に記載の音声処理プログラム。
【請求項１２】
前記抑圧量を算出する際、前記複数の周波数スペクトルの大きさに応じて、抑圧量を調整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ことを特徴とする請求項１０に記載の音声処理プログラム。
【請求項１３】
３つ以上の入力装置それぞれに入力される音信号に対応する周波数スペクトルを生成し、
前記複数の入力装置それぞれに入力される同一の音源から発生する音に対応する音信号の関係を示す伝達特性を記憶する記憶部を参照し、前記複数の周波数スペクトルと前記伝達特性から、複数の抑圧量を算出する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする音声処理方法。
【請求項１４】
３つ以上の入力装置それぞれに入力される音信号に対応する周波数スペクトルを生成する解析部と、
前記複数の入力装置それぞれに入力される同一の音源から発生する音に対応する音信号の関係を示す伝達特性を記憶する記憶部を参照し、前記複数の周波数スペクトルと前記伝達特性から、複数の抑圧量を算出する算出部と、
を有することを特徴とする音声処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は音声処理プログラム、音声処理方法及び音声処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識や音声分析のニーズが高まり、話者が発した音声を正確に分析する技術が求められている。音声分析の技術の１つにバイナリマスキングという方法がある。バイナリマスキングでは、複数の入力装置で得られる音声それぞれについて周波数解析を行い、周波数成分毎に信号レベルの大きさを比較して、信号レベルが大きい目的音の入力と小さい非目的音（目的音以外の雑音等）の入力の特定を行い、非目的音を除去することにより、目的音の分析を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２０４７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、周辺環境が変化することによって、音声の周波数スペクトルに変化が生じて、目的音と非目的音の大小が逆転し、目的音と非目的音の分離精度が低下する場合があり、結果として音声分析を誤ることがある。
【０００５】
一つの側面では、本発明は、音声分析の精度を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一つの実施態様では、第１の入力装置に入力される第１の音信号に対応する第１の周波数スペクトルと、第２の入力装置に入力される第２の音信号に対応する第２の周波数スペクトルを生成し、第１の入力装置と第２の入力装置それぞれに入力される同一の音源から発生する音に対応する音信号の関係を示す伝達特性を記憶する記憶部を参照し、第１の周波数スペクトルと伝達特性から算出される結果に応じて、第２の周波数スペクトルのレベルを抑圧制御する。
【発明の効果】
【０００７】
一つの側面では、音声の分析の精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１の実施形態に係る音声処理装置の構成例を示す図である。
【図２】第１の実施形態に係る音声処理装置の処理フローを示す図である。
【図３】抑圧ゲイン算出関数の例を示す図である。
【図４】第２の実施形態に係る音声処理装置の構成例を示す図である。
【図５】第２の実施形態に係る音声処理装置の処理フローを示す図である。
【図６】抑圧ゲイン算出関数の例を示す図である。
【図７】重み関数の例を示す図である。
【図８】音声処理装置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最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照しながら、第１の実施形態に係る音声処理装置１００について説明する。
【００１０】
第１の実施形態に係る音声処理装置１００は、２つの入力装置から受信した音声信号を周波数解析し、各音声信号に対応する周波数スペクトルを生成する。音声処理装置１００は、算出した周波数スペクトルについて周波数毎に信号レベルを比較し、その比較結果に基づいて、音声の入力状態を判定する。即ち、主に一方の装置から音声が入力される状態にあるか、２つの入力装置から音声が入力される状態にあるかを判定する。例えば、入力装置を２人の話者のそれぞれの近くに設置することで、一方の入力装置からの音声の入力に偏った状態である場合には、該当する入力装置側の話者が発話状態であると判断し、２つ入力装置からの音声の入力が同程度である場合には、２人の話者が発話状態であると判断する。なお、複数の話者の音声を１つの入力装置に対応させて受信しても良い。
【００１１】
音声処理装置１００は、主に一方の入力装置（ここでは、第１の入力装置とする）からの音声入力状態にあると判定した場合には、一方の入力装置から入力について生成した周波数スペクトル（Ｘ１）と、他方の入力装置（ここでは第２の入力装置とする）からの入力について生成した周波数スペクトル（Ｘ２）に基づいて、伝達特性（第１の伝達特性（Ｈ１２＝Ｘ２＊Ｘ１−１））を求め、記憶部に記憶する。なお、予め、２つの入力装置間で受信した単一の音源に基づき、装置間の伝達特性を算出し、記憶しておき、記憶した伝達特性に基づいて上述の処理を行っても良い。または、主に他方の入力装置からの音声入力状態にあると判定した場合にも、他方の入力装置から入力について生成した周波数スペクトル（Ｘ２）と、一方の入力装置からの入力について生成した周波数スペクトル（Ｘ１）に基づいて、伝達特性（第２の伝達特性（Ｈ２１＝Ｘ１＊Ｘ２−１））を求め、記憶部に記憶する。なお、周波数スペクトルに基づいてパワースペクトルを求め、パワースペクトルに基づいて伝達特性を求めることもできるが、依然として周波数スペクトルに基づいて伝達特性を求めているといえる。
【００１２】
その後、音声処理装置１００は、２つの入力装置から音声が入力される状態にあると判定した場合には、２つの入力装置の内の第１の入力装置に入力された音声信号に対応する周波数スペクトルと、第２の入力装置に入力された音声信号に対応する周波数スペクトルに記憶部に記憶された伝達特性（Ｈ２１）を与えた周波数スペクトルとを比較する。音声処理装置１００は、周波数スペクトルの比較結果に基づいて、第１の入力装置に入力される音声に対応する周波数スペクトルの抑圧量を算出する。即ち、各周波数について、第１の入力装置に入力された音声信号に対応する周波数スペクトルと、第２の入力装置に入力された音声信号に対応する周波数スペクトルに伝達特性を与えて得られる周波数スペクトルとの比較を周波数毎に行い、差が小さいほど抑圧量を大きくする方向に抑圧量を制御する。
【００１３】
上述の処理を行うことにより、入力装置が配置された周辺環境の影響を含む伝達特性に応じて、音声処理を行うことができる。
【００１４】
図１は第１の実施形態に係る音声処理装置１００の構成例を示す図である。
【００１５】
第１の実施形態に係る音声処理装置１００は、入力部１０１、周波数解析部１０２、状態判別部１０３、雑音推定部１０４、算出部１０５、制御部１０６、変換部１０７、出力部１０８、記憶部１０９を有する。算出部１０５は伝達特性算出部１０５ａとゲイン算出部１０５ｂを有する。
【００１６】
入力部１０１は、この例では2つの入力装置（マイクロフォン）から音声を受信する。入力部１０１は、受信した音声をアナログ／デジタル変換器により音声信号へ変換する。既にアナログ／デジタル変換された信号を受信することとしてもよい。
【００１７】
周波数解析部１０２は、入力部１０１でデジタル化した音声信号を音声スペクトルに変換する。周波数解析部１０２は、入力部１０１でデジタル化した音声信号を、所定長Ｔ（例えば１０ｍｓｅｃ）の長さのフレーム単位に分割する。そして、周波数解析部１０２は、フレームごとに音声信号を周波数解析する。周波数解析部１０２は、例えば、短時間離散フーリエ変換（ＳＴＦＴ：Ｓｈｏｒｔ  Ｔｉｍｅ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行い、各音声信号をスペクトル変換する。ただし、音声信号を周波数に変換する方法は上述の方法に限定されない。また、周波数解析部１０２は、フレーム毎の周波数スペクトル信号から、周波数毎のパワースペクトルを算出する。
【００１８】
状態判別部１０３は、２つの入力装置から入力を受け付けた音声信号が、主に一方の装置からの入力される状態であるか、２つの入力装置から入力される状態であるかを判別する。状態判別部１０３は、例えば、２つの入力装置から受信した周波数スペクトルのそれぞれの音声レベルを周波数毎に比較し、その大小関係に基づいて一方の装置からの入力によるものであるか、２つの入力装置からの入力によるものであるかを判別する。具体的には、全周波数に占める、他の入力装置よりも大きい音声レベルを有する周波数の割合により判別する。音声処理装置１００は、算出した割合が、第１の割合より大きい、または、第２の割合（第１の割合＞第２の割合）より小さい場合には入力された音声が主に一方の装置からの入力される状態であると判別し、その他の場合（第２の割合以上、第１の割合以下の場合）には、入力された音声が２つの入力装置からの入力によるものであると判別する。
【００１９】
雑音推定部１０４は、周波数解析部１０２で算出した周波数スペクトルに含まれる雑音スペクトルの推定を行う。雑音スペクトルとは、音声信号が入力装置に入力されていない場合に、入力装置が検出する信号に対応したスペクトルである。雑音スペクトルを算出する方法として、例えば、スペクトルサブトラクション法がある。ただし、雑音推定部１０４による雑音スペクトルの算出方法は前述のスペクトルサブトラクション法に限定されない。また、雑音推定部１０４は、周波数解析部で行った処理と同様の処理を行い、周波数毎の雑音のパワースペクトルを算出する。なお、雑音パワースペクトルは、後述するゲインの算出の際に利用することができる。
【００２０】
算出部１０５の伝達特性算出部１０５ａは、状態判別部１０３での判別の結果、一方の装置からの入力状態であると判別された場合に、２つの入力装置から受信した周波数スペクトルの大きさに基づき、伝達特性を算出する。
【００２１】
算出部１０５のゲイン算出部１０５ｂは、入力部１０１で各入力装置から受信した音声信号のパワースペクトルと、状態判別部１０３での判別結果と、伝達関数算出部１０５ａで算出した伝達関数とに基づき、各入力装置から入力された音声信号に対応する音声スペクトルに対するゲイン（抑圧のための調整量）を各周波数について算出する。また、ゲイン算出部１０５ｂは、平滑化関数を用いて、現在のフレームにおけるゲインと１フレーム前におけるゲインの平滑化を行い、平滑化ゲインを算出する。
【００２２】
制御部１０６は、入力部１０１で入力装置から受信した音声信号の周波数スペクトルと、ゲイン算出部１０５ｂで算出した平滑化ゲインとに基づき出力スペクトルを算出する。
【００２３】
変換部１０７は、出力スペクトルを短時間離散フーリエ逆変換し、出力信号に変換する。
【００２４】
出力部１０８は、変換部１０７で変換した出力信号を出力する。
【００２５】
記憶部１０９は、各機能部で算出した情報や処理に関する情報を記憶する。記憶部１０９は、具体的には、入力装置から入力された音声、入力部１０１で変換した音声信号、周波数解析部１０２で解析した周波数スペクトル、パワースペクトル、状態判別部１０３での判別結果、雑音推定部１０４で推定した周波数スペクトルやパワースぺクトル、算出部１０５で算出した伝達特性、ゲイン、平滑化ゲイン、制御部１０６で算出した出力スペクトル、変換部１０７で変換した出力信号等、各機能部で処理を行う際に必要な情報を適宜記憶する。
【００２６】
次に、第１の実施形態に係る音声処理装置１００の処理フローについて説明する。図２は第１の実施形態に係る音声処理装置１００の処理フローを示す図である。
【００２７】
例えば、２個の入力装置が存在し、第１の入力装置から音声信号ｘ１（ｔ）、第２の入力装置から音声信号ｘ２（ｔ）を受信した場合の処理について説明する。
【００２８】
第１の実施形態に係る音声処理装置１００は、入力部１０１で入力装置から音声信号ｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）を受信（ステップＳ２０１）した後、周波数解析部１０２で、音声信号ｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）を周波数解析して周波数スペクトルＸ１（ｆ）、Ｘ２（ｆ）を算出する（ステップＳ２０２）。ｆは周波数を示す。周波数解析の方法は、例えば、周波数解析部１０２で説明した短時間離散フーリエ変換を用いる。また、音声処理装置１００の周波数解析部１０２は、フレーム毎の周波数スペクトル信号から、周波数毎のパワースペクトルＰｘ１（ｆ）、Ｐｘ２（ｆ）を算出する。音声スペクトルをパワースペクトルに変換する際の式を（数１）示す。
（数１）
2018036431.tif 000003
【００２９】
次に、音声処理装置１００の状態判別部１０３は、２つの入力装置から入力を受け付けた音声信号が、主に一方の入力装置からの入力状態であるか、２つの入力装置からの入力状態であるかを判別する（ステップＳ２０３）。状態判別部１０３は、第１の入力装置に入力された音声信号の周波数スペクトルと、第２の入力装置に入力された音声信号の周波数スペクトルの周波数毎の音声レベルを比較し、第１の入力装置に入力された音声スペクトルが第２の入力装置に入力された音声スペクトルよりも大きいレベルを示す周波数を特定する。状態判別部１０３は、比較を行った全周波数に占める、第１の入力装置に入力された音声スペクトルが第２の入力装置に入力された音声スペクトルよりも大きいレベルを示す周波数の割合が、第１の割合より大きい場合には第１の入力装置からの入力によるもの（第１の入力装置が活性）であると判別し、第２の割合（第１の割合＞第２の割合）より小さい場合には、第２の入力装置からの入力によるもの（第２の入力装置が活性）であると判別する。なお、第１の入力装置に入力された音声スペクトルが第２の入力装置に入力された音声スペクトルよりも大きいレベルを示す周波数の割合が、第２の割合以上、第１の割合以下の場合は、２つの入力装置からの入力状態であると判定する。
【００３０】
音声処理装置１００の雑音推定部１０４は、周波数解析部１０２で解析した音声スペクトルに含まれる雑音スペクトルＮ１（ｆ）、Ｎ２（ｆ）を例えば、スペクトルサブトラクション法により算出する。また、雑音推定部１０４は、上述の周波数解析部１０２で行った周波数スペクトルをパワースペクトルに変換する際と同様の処理を行い、雑音パワースペクトルＰＮ１（ｆ）、ＰＮ２（ｆ）を算出する（ステップＳ２０４）。雑音スペクトルを雑音パワースペクトルに変換する際の式を（数２）に示す。
（数２）
2018036431.tif 000004
【００３１】
なお、ここで求めた雑音パワースペクトルは、ゲインの算出の際に利用される。
【００３２】
次に、音声処理装置１００の伝達特性算出部１０５ａは、入力部１０１で受信した音声信号に対応する音声スペクトルと状態判別部１０３の判別結果と、第１の入力装置と第２の入力装置に入力される音声レベルに基づき、伝達特性の算出を行う（ステップＳ２０５）。音声処理装置１００の伝達特性算出部１０５ａは、状態判別部１０３で、入力信号が一方の装置からの入力によるものであると判別した場合に伝達関数を算出する。伝達特性算出部１０５ａは、第１の入力装置から受信した音声信号の周波数スペクトルＸ１（ｆ）の音声レベルが、第２の入力装置から受信した音声信号の周波数スペクトルＸ２（ｆ）の音声レベルに比べ大きい場合に、第１の入力装置から受信した音声信号のパワースペクトルに対する第２の入力装置から受信した音声信号のパワースペクトルの伝達特性Ｈ１２（ｔ，ｆ）を算出する。伝達特性Ｈ１２（ｔ，ｆ）を算出する際の式を（数３）に示す。
（数３）
2018036431.tif 000005
【００３３】
音声処理装置１００の伝達特性算出部１０５ａは、伝達特性Ｈ１２（ｔ，ｆ）を算出した後、フレーム間での伝達特性Ｈ１２（ｔ，ｆ）の平滑化を行い、平滑化伝達特性を算出する（ステップＳ２０６）。平滑化を行うことにより、所定のフレームで急な雑音が発生し、本来の伝達特性に対し大きな変化が生じた場合でもその影響を抑制することができる。伝達特性算出部１０５ａが平滑化伝達特性を算出する際の式を（数４）に示す。
（数４）
2018036431.tif 000006
【００３４】
一方、状態判別部１０３での判別の結果、一方の装置からの入力によるものである場合において、第２の入力装置から受信した音声信号の周波数スペクトルが第１の入力装置から受信した音声信号の周波数スペクトルに比べ、音声レベルが大きい場合には、伝達特性算出部１０５ａは、下記の（数５）、（数６）に示す式に従って、第２の入力装置から受信した音声信号のパワースペクトルに対する第１の入力装置から受信した音声信号のパワースペクトルの伝達特性Ｈ２１（ｔ，ｆ）と平滑化伝達特性を算出する。
（数５）
2018036431.tif 000007
【００３５】
（数６）
2018036431.tif 000008
【００３６】
ただし、伝達特性の平滑化は必ずしも行う必要はなく、例えば、フレーム間での音声の大きな変化が発生していない場合には処理を省略しても良い。
【００３７】
続いて、音声処理装置１００は、ゲイン算出部１０５ｂで抑圧ゲインＧｎ（ｔ，ｆ）の算出を行う（ステップＳ２０７）。ゲイン算出部１０６は、複数の入力装置からの音声の活性の状態に応じて、抑圧ゲインＧｎ（ｔ，ｆ）を算出する。活性の状態を判定する方法は、例えば、状態判別部１０３で判別した情報に基づき判定する。
第１の入力装置が活性している場合のゲインＧｎ（ｔ，ｆ）の算出式を（数７）に示す。
（数７）
2018036431.tif 000009
【００３８】
続いて、第２の入力装置が活性している場合のゲインＧｎ（ｔ，ｆ）の算出式を（数８）に示す。
（数８）
2018036431.tif 000010
【００３９】
音声処理装置１００が、活性していない入力装置からの音声に対するゲインを入力信号のパワースペクトルと雑音信号のパワースペクトルの差分とするのは、活性していない入力装置からの音声を雑音信号のレベルまで小さくし、音声処理を行うためである。
【００４０】
音声処理装置１００は、状態判別部１０３での状態判別の結果、２つの入力装置からの入力状態である場合には、ゲイン算出部１０５ｂで図３に示すような関数を用い、ゲインを算出する。図３は抑圧ゲイン算出関数の例を示す図である。ただし、図３はあくまで一例であり、他の関数を利用して処理を行っても良い。ゲインＧｎ（ｔ，ｆ）を算出する際の数式を（数９）に示す。
（数９）
2018036431.tif 000011
【００４１】
以下、図３に示すような関数を利用する理由について説明する。
【００４２】
第１の入力装置に入力された音声スペクトルと、第２の入力装置に入力された音声スペクトルに伝達特性を付加した音声スペクトルとについて、各周波数成分についてのレベル差が小さい場合には、第１の入力装置に入力された音声が、第２の入力装置側から入力された音声に対応している可能性が高い。よって、第１の入力装置に入力された音声スペクトルの抑圧を行う必要があるため、抑圧量を大きくする。一方、スペクトルのレベル差が大きい場合には、第２の入力装置側からではなく、第１の入力装置側から入力された音声である可能性が高いため、抑圧量を小さくする。
【００４３】
続いて、音声処理装置１００のゲイン算出部１０５ｂは、抑圧ゲインに基づき平滑化ゲインを算出する（ステップＳ２０８）。
平滑化ゲインを算出する際の数式を（数１０）に示す。
（数１０）
2018036431.tif 000012
【００４４】
音声処理装置１００の制御部１０６は、ゲイン算出部１０５ｂで算出した平滑化ゲインを用い、入力装置から入力を受け付けた音声に対応する周波数スペクトルに対する抑圧を行う（ステップＳ２０９）。
ゲインを付加し出力スペクトルＹ１（ｆ）、Ｙ２（ｆ）を算出する際の数式を（数１１）に示す。
（数１１）
2018036431.tif 000013
【００４５】
そして、音声処理装置１００の変換部１０７は、抑圧を行った出力スペクトルＹ１（ｆ）、Ｙ２（ｆ）に対し、短時間離散フーリエ逆変換を行い、出力音声信号ｙ１（ｔ）、ｙ２（ｔ）を算出する（ステップＳ２１０）。
【００４６】
音声処理装置１００の出力部１０８は、変換部１０７で変換した出力音声信号ｙ１（ｔ）、ｙ２（ｔ）を出力し（ステップＳ２１１）、処理を終了する。
【００４７】
続いて、第２の実施形態に係る音声処理装置１００について説明する。
【００４８】
第２の実施形態に係る音声処理装置１００は、３つの入力装置から音声信号を受信した際の処理を行う。第２の実施形態における音声処理を行う際、複数の装置との伝達特性に基づき算出したゲインの内、大きい値を示すゲインに基づいて音声の抑圧を行うことにより、より正確な音声分析を行うことができる。
【００４９】
図４は第２の実施形態に係る音声処理装置１００の構成例を示す図である。
【００５０】
第２の実施形態に係る音声処理装置１００は、入力部３０１、周波数解析部３０２、状態判別部３０３、算出部３０４、制御部３０５、変換部３０６、出力部３０７、記憶部３０８を有し、算出部３０４は、伝達特性算出部３０４ａとゲイン算出部３０４ｂを有する。入力部３０１、周波数解析部３０２、伝達特性算出部３０４ａ、制御部３０５、変換部３０６、出力部３０７、記憶部３０８は、第１の実施形態に係る音声処理装置１００の構成における各機能部と同様の処理を行う。
【００５１】
状態判別部３０３は、第１の実施形態と同様の処理を行い、受信した音声信号が主に１つの装置からの入力状態であるか複数（２つまたは３つ）の装置からの入力状態であるかを判別する。状態判別部３０３は、いずれかの特定の入力装置に入力された音声スペクトルが他の入力装置に入力された音声スペクトルよりも大きいレベルを示す周波数の、比較を行なった全周波数のうちの占める割合が第１の割合より大きい場合には、その特定の入力装置が活性であると判定し、第１の割合より小さい場合には、音声信号が複数の入力装置から入力されたものであると判別する。
【００５２】
ゲイン算出部３０４ｂは、第１の実施形態と同様に、状態判別部３０３で判定した発話状態に応じて、抑圧ゲインの算出を行う。第２の実施形態では３つの入力装置から入力された音声の活性に応じて抑圧ゲインを算出する。また、ゲイン算出部３０４ｂは、重みづけ関数を用いてゲインに対し重みづけを行う。
【００５３】
次に、第２の実施形態に係る音声処理装置１００の処理フローについて説明する。図５は第２の実施形態に係る音声処理装置１００の処理フローを示す図である。
【００５４】
例えば、３個の入力装置が存在し、第１の入力装置から音声信号ｘ１（ｔ）、第２の入力装置から音声信号Ｘ２（ｆ）、第３の入力装置から音声信号Ｘ３（ｆ）を受信した場合の処理について説明する。
【００５５】
第２の実施形態に係る音声処理装置１００は、入力部３０１で入力装置から音声信号を受信（ステップＳ４０１）した後、周波数解析部３０２で、音声信号ｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）、ｘ３（ｔ）を周波数解析して周波数スペクトルＸ１（ｆ）、Ｘ２（ｆ）、Ｘ３（ｆ）を算出する（ステップＳ４０２）。ｆは周波数を示す。周波数解析の方法は、例えば、周波数解析部３０２で説明した短時間離散フーリエ変換を用いる。また、音声処理装置１００の周波数解析部３０２は、フレーム毎の周波数スペクトル信号から、周波数毎のパワースペクトルＰｘ１（ｆ）、Ｐｘ２（ｆ）、Ｐｘ３（ｆ）を算出する。音声スペクトルをパワースペクトルに変換する際の式を（数１２）示す。
（数１２）
2018036431.tif 000014
【００５６】
次に、音声処理装置１００の状態判別部３０３は、各入力装置から受信した音声信号の周波数スペクトルから入力装置に入力された音声が主に一つの装置からの入力によるものであるか複数の装置からの入力によるものであるかを判別する（ステップＳ４０３）。
【００５７】
音声処理装置１００の伝達特性算出部３０４ａは、第１の入力装置と第２の入力装置と第３の入力装置とに入力される音声の活性の状態と音声レベルに基づき、伝達特性の算出を行い（ステップＳ４０４）、算出した伝達特性に基づき伝達特性の平滑化を行う（ステップＳ４０５）。伝達特性の算出方法と伝達特性の平滑化の方法は第１の実施形態と同様である。
【００５８】
音声処理装置１００のゲイン算出部３０４ｂは、状態判別部３０３で判別した発話状態が、単一話者である場合において、第１の入力装置から受信した音声信号の周波数スペクトルの音声レベルが、第２の入力装置、第３の入力装置から受信した音声信号の周波数スペクトルの音声レベルに比べ大きい場合には、（数１３）に示すようにゲインＧｎ（ｔ，ｆ）を設定する（ステップＳ４０６）。
（数１３）
2018036431.tif 000015
【００５９】
音声処理装置１００のゲイン算出部３０４ｂは、状態判別部３０３で判別した発話状態が単一話者である場合において、第２の入力装置、第３の入力装置から受信した音声信号が活性である場合には、上述の（数１３）と同様に、それぞれ（数１４）、（数１５）に示すようにゲインＧｎ（ｔ，ｆ）を算出する。
（数１４）
2018036431.tif 000016
【００６０】
（数１５）
2018036431.tif 000017
【００６１】
上述の式では、活性していない入力装置からの音声スペクトルに対する抑圧ゲインを一律で１５ｄＢとしているが、必ずしも１５ｄＢとする必要はなく、周辺環境に応じて設定するようにしても良い。
【００６２】
音声処理装置１００のゲイン算出部３０４ｂは、状態判別部３０３で判別した発話状態が複数話者である場合には他の入力装置と間の伝達特性と周波数解析部３０２で算出したパワースペクトルを用い、図６に示す関数に基づき、抑圧ゲインＧｎ（ｔ，ｆ）を算出する。図６は抑圧ゲイン算出関数の例を示す図である。第１の入力装置、第２の入力装置、第３の入力装置それぞれの抑圧ゲインを算出する際の式を（数１６）、（数１７）、（数１８）に示す。
（数１６）
2018036431.tif 000018
【００６３】
（数１７）
2018036431.tif 000019
【００６４】
（数１８）
2018036431.tif 000020
【００６５】
続いて、ゲイン算出部３０４ｂは複数の周波数周波数のゲインを、重み関数に基づいて重みづけする（ステップＳ４０７）。重みづけを行う際の式を（数１９）に示す。ゲイン算出部３０４ｂは、重み関数として、例えば、図７にグラフのような関数を利用して算出する。図７は重み関数の例を示す図である。
（数１９）
2018036431.tif 000021
【００６６】
図７に示す重み関数は、下記の（数２０）の条件を満たすものとする。
（数２０）
2018036431.tif 000022
【００６７】
音声処理装置１００は、ゲイン算出部３０４ｂで算出した重みづけを行った抑制ゲインを用い、制御部３０５で、複数の入力装置から入力を受け付けた音声に対応する周波数スペクトルに対する抑圧ゲインの付加を行う（ステップＳ４０８）。
ゲインを付加し出力スペクトルＹｎ（ｆ）を算出する際の数式を（数２１）に示す。
（数２１）
2018036431.tif 000023
【００６８】
そして、音声処理装置１００の変換部３０６は、抑圧を行った出力スペクトルＹ１（ｆ）、Ｙ２（ｆ）、Ｙ３（ｆ）に対し、短時間離散フーリエ逆変換を行い、出力音声信号ｙ１（ｔ）、ｙ２（ｔ）、ｙ３（ｔ）を算出する（ステップＳ４０９）。
音声処理装置１００の出力部３０７は、変換部３０６で変換した出力音声信号ｙ１（ｔ）、ｙ２（ｔ）、ｙ３（ｔ）を出力し（ステップＳ４１０）、処理を終了する。
【００６９】
次に、第１と第２の実施の形態に係る音声処理装置１００のハードウェア構成例について説明する。図８は音声処理装置１００のハードウェア構成例を示す図である。
図８に示すように、音声処理装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）５０１、メモリ（主記憶装置）５０２、補助記憶装置５０３、Ｉ／Ｏ装置５０４、ネットワークインタフェース５０５がバス５０６を介して接続されている。
【００７０】
ＣＰＵ５０１は、音声処理装置１００の全体の動作を制御する演算処理装置であり、第１の実施形態と第２の実施形態における周波数解析部や雑音推定部、算出部等の各機能の処理を制御する。
【００７１】
メモリ５０２は、音声処理装置１００の動作を制御するＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等のプログラムを予め記憶したり、プログラムを実行する際に必要に応じて作業領域として使用したりするための記憶部であり、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等である。
【００７２】
補助記憶装置５０３は、例えば、ハードディスク、フラッシュメモリなどの記憶装置であり、ＣＰＵ５０１により実行される各種制御プログラムや、取得したデータ等を記憶しておく装置である。
【００７３】
Ｉ／Ｏ装置５０４は、入力装置からの音声の入力、マウス、キーボードなどの入力デバイスを用いた音声処理装置１００に対する指示やユーザが設定する値の入力等を受け付ける。また、抑圧を行った周波数スペクトル等の出力を外部の音声出力部に出力したり、記憶部に記憶したデータに基づいて生成した表示画像をディスプレイなどに出力する。
【００７４】
ネットワークインタフェース５０５は、有線または無線により外部との間で行われる各種データのやりとりの管理を行うインタフェース装置である。
【００７５】
バス５０６は、上記各装置を互いに接続し、データのやり取りを行う通信経路である。
【００７６】
なお、本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を採ることができる。例えば、上記第１と第２の実施形態は上記に限定されず、論理的に可能な限りの組合せが可能である。
【符号の説明】
【００７７】
１００  音声処理装置
１０１、３０１  入力部
１０２、３０２  周波数解析部
１０３、３０３  状態判別部
１０４  雑音推定部
１０５、３０４  算出部
１０５ａ、３０４ａ  伝達特性算出部
１０５ｂ、３０４ｂ  ゲイン算出部
１０６、３０５  制御部
１０７、３０６  変換部
１０８、３０７  出力部
１０９、３０８  記憶部
５０１  ＣＰＵ
５０２  メモリ（主記憶装置）
５０３  補助記憶装置
５０４  Ｉ／Ｏ装置
５０５  ネットワークインタフェース
５０６  バス
【図１】
2018036431.tif 000024
【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６】
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【図７】
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【図８】
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