(57)【要約】【課題】高精度に話者を推定可能な音声信号を抽出することが可能な音声処理装置等を提供する。【解決手段】  音声処理装置１０１は、音声を表す音声信号に基づき、音声信号の種類に関するばらつきの程度を表す適性スコアを算出する適性スコア算出部１０２と、適性スコアに基づき、音声信号から特定の信号を抽出する抽出部１０３とを有する。【選択図】  図１
2015203813.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号の種類に関するばらつきの程度を表す適性スコアを算出する適性スコア算出手段と、
前記適性スコアに基づき、前記音声信号から特定の信号を抽出する抽出手段と
を備えることを特徴とする音声処理装置。
【請求項２】
前記適性スコア算出手段は、さらに、前記音声信号が出現する程度を算出可能な音声モデルに基づき、前記音声信号が前記音声モデルを構成する要素モデルに適合する程度を表す第１値を算出し、前記第１値に関するばらつきの程度を、前記適性スコアとして算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項３】
前記適性スコア算出手段は、前記適性スコアを算出可能な音声多様性モデルと、前記音声信号に関する前記第１値に基づくモデルとの相違度を、前記適性スコアとして算出する
ことを特徴とする請求項１または請求項２のいずれかに記載の音声処理装置。
【請求項４】
前記抽出部は、前記適性スコアに基づき前記音声信号に優先情報を割り振り、前記優先情報に基づいて前記特定の信号を抽出する
ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の音声処理装置。
【請求項５】
前記音声信号が、前記音声モデルに適合する程度を表す音声スコアを算出する音声スコア算出部をさらに備え、
前記抽出部は、前記適性スコアと前記音声スコアとに基づいて前記特定の信号を抽出する
ことを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の音声処理装置。
【請求項６】
前記適性スコア算出手段は、さらに、前記抽出手段が抽出する前記特定の信号に基づき、前記音声多様性モデルを更新し、前記音声信号のうち、前記抽出手段が抽出する前記特定の信号以外の信号に関して、前記適性スコアを算出し、
前記抽出部は、新たに算出される前記適性スコアに基づき、前記特定の信号を抽出する
ことを特徴とする請求項５に記載の音声処理装置。
【請求項７】
前記音声信号を編集する内容を表す編集情報に従い、前記音声信号を編集する編集部
をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至請求項６に記載の音声処理装置。
【請求項８】
請求項１乃至請求項７のいずれかに記載の音声処理装置と、
話者が発する第２音声信号に基づき学習された話者モデルと、前記音声処理装置が抽出する前記特定の信号との適合度を算出し、前記音声信号を発する話者が、算出した前記適合度が高い前記話者モデルを与える前記第２音声信号を発する話者であると推定する話者識別部、または、前記話者モデル及び前記特定の信号の適合度を算出し、前記適合度に基づいて、前記音声信号を発する話者が、前記話者モデルを与える前記第２音声信号を発する話者であるか否かを推定する話者照合部と
を備えることを特徴とする話者認識システム。
【請求項９】
情報処理装置を用いて、音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号の種類に関するばらつきの程度を表す適性スコアを算出し、前記適性スコアに基づき、前記音声信号から特定の信号を抽出することを特徴とする音声処理方法。
【請求項１０】
音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号の種類に関するばらつきの程度を表す適性スコアを算出する適性スコア算出機能と、
前記適性スコアに基づき、前記音声信号から特定の信号を抽出する抽出機能と
をコンピュータに実現させることを特徴とする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、たとえば、話者を推定する手掛かりである話者特徴を、音声信号から抽出する音声処理装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声処理装置は、音声信号に基づき、発話する人（話者）を推定（認識、判別）する手掛かりである特徴（以降、本願では、「話者特徴」と表す。すなわち、話者特徴は、人が発する音声信号から信号処理的な手法を用いて抽出される特徴である。）を抽出する。また、特許文献１等における話者認識システムは、音声処理装置が抽出する話者特徴に基づき、音声信号から話者を推定する。
【０００３】
音声処理装置は、入力される音声信号が長いほど、多様な音に基づき話者特徴を抽出する。したがって、話者特徴は、該音声信号が長いほど、他の話者特徴との相違点を多く含む。この結果、話者認識システムは、該音声信号が長いほど、話者を高精度に認識することができる。
【０００４】
一方、該話者認識システムにおいて、音声信号が長いほど、該音声信号に係る話者を推定する処理に要する処理量は増える。このため、音声信号が長いほど、該話者認識システムに係る処理時間は長い。
【０００５】
また、音声信号が、偏った種類の音や雑音等を含む場合に、該音声処理装置は、偏った種類の音に基づく話者特徴を抽出する。この結果、該話者認識システムが、該話者特徴に基づき話者を認識する精度は低下する。
【０００６】
非特許文献１が開示する音声処理装置は、音声信号を選別することにより、高い認識精度が得られる話者特徴を抽出する。
【０００７】
該音声処理装置は、音声信号を音声認識処理することにより抽出された文章において、単語が出現する頻度等の言語情報を算出し、算出した言語情報に基づき、該音声信号を、頻度が高い言語情報を含む第１音声信号と、それ以外の第２音声信号とに分類する。次に、該音声処理装置は、該第１音声信号に基づき、話者特徴を抽出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開平１１−０８５１８１号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Ｓｔｕｒｉｍ，  Ｄ．  Ｅ．，  Ｒｅｙｎｏｌｄｓ，＿Ｄ．＿Ａ．，  Ｄｕｎｎ，  Ｒ．  Ｂ．  ａｎｄ  Ｑｕａｔｉｅｒｉ，  Ｔ．  Ｆ．，  Ｓｐｅａｋｅｒ  Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｔｅｘｔ−Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ  Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｍｉｘｔｕｒｅ  Ｍｏｄｅｌｓ，        Ｉｎ  Ｐｒｏｃ．  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，  Ｓｐｅｅｃｈ，  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｉｎ  Ｏｒｌａｎｄｏ，  Ｆｌｏｒｉｄａ，  ＩＥＥＥ，  ｐｐ．  Ｉ＿６７７―Ｉ＿６８０，  １３―１７  Ｍａｙ  ２００２．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし、単語が出現する頻度を算出する処理は、多くの音声信号を対象とするため、長い処理期間を要する。さらに、音声信号から言語情報に変換する音声認識処理には、さらに、長い処理期間を要する。したがって、非特許文献１が開示する音声処理装置は、音声信号から話者特徴を抽出する処理に、長い処理期間を要する。
【００１１】
さらに、第１音声信号は、該音声信号から頻度等の言語情報に基づいて分類される信号であるため、音声信号に含まれる音の種類に比べ、含まれる音の種類が偏る可能性がある。音声信号が偏った音の種類を含む場合に、該音声処理装置は、誤った話者特徴を抽出する。この結果、話者特徴が他の音声信号に対して普遍的でなくなるため、該音声処理装置が話者を認識する精度は低下する。
【００１２】
そこで、本発明の主たる目的は、高精度に話者を推定可能な音声信号を抽出することが可能な音声処理装置等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
前述の目的を達成するために、本発明の一態様において、音声処理装置は、以下の構成を備える。
【００１４】
すなわち、本発明に係る音声処理装置は、
音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号の種類に関するばらつきの程度を表す適性スコアを算出する適性スコア算出部と、
前記適性スコアに基づき、前記音声信号から特定の信号を抽出する抽出部と
を備える。
【００１５】
また、本発明の他の見地として、音声処理方法は、
情報処理装置を用いて、音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号の種類に関するばらつきの程度を表す適性スコアを算出し、前記適性スコアに基づき、前記音声信号から特定の信号を抽出する。
【００１６】
さらに、同目的は、係る音声処理プログラム、および、そのプログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体によっても実現される。
【発明の効果】
【００１７】
本発明に係る音声処理装置等によれば、高精度に話者を推定可能な音声信号を抽出することできる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る音声処理装置が有する構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係る音声処理装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】第１の実施形態に係る音声処理装置を含む話者認識システムが有する構成を示すブロック図である。
【図４】第１の実施形態に係る話者認識システムにおける処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】本発明の第２の実施形態に係る音声処理装置が有する構成を示すブロック図である。
【図６】第２の実施形態に係る音声処理装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】本発明の第３の実施形態に係る話者認識システムが有する構成を示すブロック図である。
【図８】第３の実施形態に係る話者認識システムにおける処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】第３の実施形態に係る表示部が表示する音声信号と優先情報とに関する一例を表す図である。
【図１０】本発明の第４の実施形態に係る話者認識システムが有する構成を示すブロック図である。
【図１１】第４の実施形態に係る話者認識システムにおける処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】第４の実施形態に係る編集部が検知する処理の一例を表す図である。
【図１３】本発明の各実施形態に係る音声処理方法を実現可能な計算処理装置のハードウェア構成を、概略的に示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
次に、本発明を実施する実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２０】
＜第１の実施形態＞
本発明の第１の実施形態に係る音声処理装置１０１が有する構成と、音声処理装置１０１が行う処理とについて、図１と図２とを参照しながら詳細に説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る音声処理装置１０１が有する構成を示すブロック図である。図２は、第１の実施形態に係る音声処理装置１０１における処理の流れを示すフローチャートである。
【００２１】
第１の実施形態に係る音声処理装置１０１は、適性スコア算出部１０２と、抽出部１０３とを有する。音声処理装置１０１は、音声多様性モデル記憶部１０４を有してもよい。
【００２２】
音声処理装置１０１は、音声信号１１０を受信する。
【００２３】
音声信号１１０は、１つながりの音声信号であってもよいし、複数の区間からなる信号を含んでもよい。以降の説明においては、説明の便宜上、音声信号１１０は、複数の区間における信号を含むとする。
【００２４】
適性スコア算出部１０２は、音声処理装置１０１が受信した音声信号１１０に出現する音の種類の多様性に基づき算出される優先度を表す適性スコア（ｐｒｏｐｅｒｎｅｓｓ＿ｓｃｏｒｅ）を算出する（ステップＳ２０１）。
【００２５】
説明の便宜上、音声信号１１０が出現する確率（以降、「音声モデル」と表す。）は、混合ガウス分布に従うとする。この場合、音声モデル（ｓｐｅｅｃｈ＿ｍｏｄｅｌ）を、音声信号１１０と、パラメタとに基づいて該確率を算出する手順と考えることもできる。また、音声信号１１０（「音声信号ｘ」とも表す。）が出現する確率は、必ずしも、混合ガウス分布に従わずに、他の分布に従ってもよい。
【００２６】
ここで、混合ガウス分布は、複数のガウス分布から構成される確率分布である。混合ガウス分布は、一般的な確率分布であるため、本実施形態においては、混合ガウス分布に関する説明を省略する。
【００２７】
この場合、適性スコア算出部１０２は、混合ガウス分布におけるｉ番目のガウス分布に関する事後確率Ｐｉ（ｘ）（以降、事後確率を含めて「第１値」とも表す。）を、式１に従い算出する。
【００２８】
Ｐｉ（ｘ）＝（ｗｉ×Ｎ（ｘ｜θｉ））÷（Σｊ  （ｗｊ×Ｎ（ｘ｜θｊ）））・・・（式１）、
（ただし、Σは、総和演算、Ｎ（ｘ｜θｉ）は、ｉ番目のガウス分布を表す。Σｊ    ｗｊ＝１、ｗｉは、ｉ番目のガウス分布に関する重み（混合係数）を表す）。
【００２９】
すなわち、事後確率Ｐｉ（ｘ）は、音声信号がｘである場合に、該音声信号ｘが、ｉ番目のガウス分布Ｎ（ｘ｜θｉ）に従う確率を表す。
【００３０】
次に、適性スコア算出部１０２は、たとえば、事後確率Ｐｉ（ｘ）に基づき、式２に従ってエントロピーを算出し、算出したエントロピーを適性スコアとする。
【００３１】
Ｖ（ｘ）＝−Σｉ  Ｐｉ（ｘ）×ｌｏｇ（Ｐｉ（ｘ））・・・（式２）、
（ただし、ｌｏｇは、対数関数を表す）。
【００３２】
この場合、適性スコアＶ（ｘ）は、正の値である。適性スコアＶ（ｘ）が大きくなるほど、音の種類の多様性は大きい。すなわち、音声信号ｘが特定のガウス分布のみに従う確率は低くなる。
【００３３】
尚、適性スコア算出部１０２は、適性スコアとして、後述のような相違度を算出してもよい。
【００３４】
たとえば、音声信号に含まれる音の種類の多様性を表す多項分布型の確率分布として、音声多様性モデル（ｓｐｅｅｃｈ＿ｖａｒｉｅｔｙ＿ｍｏｄｅｌ）を構成することができる。音声多様性モデルは、たとえば、一様分布に従う確率に基づく多項分布であってもよい。また、音声信号ｘが出現する確率が式３に示すような混合ガウス分布Ｆに従う場合に、音声多様性モデルは、混合係数（重み）ｗｉを要素とする多項分布であってもよい。
【００３５】
Ｆ（ｘ）＝Σｊ  ｗｊ×Ｎ（ｘ｜θｊ）・・・（式３）、
（ただし、Σｊ  ｗｊ＝１）。
【００３６】
この場合、式３から、混合係数ｗｉを確率として考えることができる。このように、音声多様性モデルは、音声信号に関する内容を表す言語情報（たとえば、文や単語等）を必ずしも必要としない。音声多様性モデル記憶部１０４は、所定の音声多様性モデルを１つ以上記憶することができる。
【００３７】
適性スコア算出部１０２は、式１に示す事後確率Ｐｉ（ｘ）からなる多項分布Ｐ（ｘ）を算出する。次に、適性スコア算出部１０２は、音声多様性モデル記憶部１０４から音声多様性モデルＲを読み取り、読み取った音声多様性モデルＲと、多項分布Ｐ（ｘ）とに基づき、適性スコアを算出する。たとえば、適性スコアは、音声多様性モデルＲと、多項分布Ｐ（ｘ）との距離であってもよいし、音声多様性モデルＲと、多項分布Ｐ（ｘ）との相違度（たとえば、カルバック・ライブラー情報量、及び、コサイン類似度等）であってもよい。
【００３８】
説明の便宜上、たとえば、音声多様性モデルＲは、Ｒｉを要素とする多項分布であるとする。Ｒｉは、たとえば、式１に示す事後確率Ｐｉ（ｘ）であってもよい。音声モデルが混合ガウス分布に従う場合であっても、パラメタθｊに応じて分布が決まるため、音声多様性モデルＲは、１つの分布であるとは限らない。
【００３９】
相違度が、カルバック・ライブラー情報量である場合、適性スコア算出部１０２は、式４に示すカルバック・ライブラー情報量に従って、適性スコアＶ（ｘ）を算出する。
【００４０】
Ｖ（ｘ）＝Σｉ  Ｐｉ（ｘ）×ｌｏｇ（Ｐｉ（ｘ）÷Ｒｉ）・・・（式４）。
【００４１】
この場合、適性スコアＶ（ｘ）は、正の値である。また、適性スコアＶ（ｘ）の絶対値が小さいほど多項分布Ｒと、多項分布Ｐ（ｘ）との相違度が小さい。
【００４２】
また、適性スコア算出部１０２は、たとえば、音声信号ｘを、たとえば、メル周波数ケプストラム係数等の音響特徴量における短時間フレーム時系列に変換し、該短時間フレームにおける該音響特徴量について分散を計算し、算出した分散を適性スコアとしてもよい。または、適性スコア算出部１０２は、音声信号１１０に含まれる複数の区間における信号について、適性スコアを算出してもよい。
【００４３】
ここで、適性スコアＶ（ｘ）は、音の種類の多様性（ばらつきの程度）に基づき算出される優先度を表す。たとえば、適性スコアＶ（ｘ）が大きくなるほど、優先度は高い。
【００４４】
次に、抽出部１０３は、適性スコア算出部１０２が算出した適性スコアに基づき、音声信号１１０から信号１１１を抽出する（ステップＳ２０２）。たとえば、音声信号１１０が複数の区間における信号を含む場合に、該信号に関して算出される適性スコアに基づいて、音声信号１１０から信号１１１を抽出する。
【００４５】
また、抽出部１０３は、適性スコアに基づいて音声信号（または、複数の区間における信号）に、該音声信号に係る処理に関する優先度を表す優先情報を割り振ってもよい。
【００４６】
さらに、音声信号が３つ以上である場合に、音声処理装置１０１は、ステップＳ２０１及びステップＳ２０２における処理（以降、「図２に示す処理」と表す。）を、１回実行することにより音声信号を抽出してもよいし、２回以上、図２に示す処理を実行することにより、音声信号を抽出してもよい。
【００４７】
たとえば、音声処理装置１０１は、音声信号が３つ以上である場合に、図２に示す処理を１回実行することにより、１つの音声信号を抽出し、その後、さらに、図２に示す処理を、１回実行することにより、抽出した音声信号とは異なる音声信号を抽出してもよい。
【００４８】
音声処理装置１０１は、図２に示す処理を、２回以上行うことにより音声信号を抽出する場合、図２に示す処理に係る２回目の以降の処理において、音声多様性モデルを更新してもよい。たとえば、式５に従って、ｔ回目の処理で用いた音声多様性モデルに基づき、（ｔ＋１）回目の処理で用いる音声多様性モデルＲｔ＋１を算出する。その後、音声処理装置１０１は、該更新した音声多様性モデルと、多項分布Ｐ（ｘ）と間における適性スコアを算出する。
【００４９】
Ｒｉt+1＝（Ｒｉt−αｉ×Ｐｉ（ｘ１））÷（Σｊ（Ｒｊt−αｊ×Ｐｊ（ｘ１）））・・・（式５）、
（ただし、ｘ１は、音声処理装置１０１が選んだ音声信号である。また、αｉは、所定の係数である）。
【００５０】
音声処理装置１０１は、式５に従い、音声多様性モデルを更新することにより、所定の音声多様性モデルにおいて、出現頻度が多い音声信号からの影響を減らす。これにより、音声処理装置１０１は、すでに抽出した音声信号に含まれる出現頻度が低い音の種類が強調された確率分布を抽出することができる。
【００５１】
たとえば、１回目の図２に示す処理において選ばれた音声信号を用いて、１回目の処理において用いた音声モデルを、最大事後確率基準等に従い再学習（すなわち、話者に適応化）してもよい。音声モデルが、さらに、話者に適応化するため、音声処理装置１０１は、適性スコア等をより正確に算出することができる。したがって、音声処理装置１０１は、より正確な適性スコアに基づき音声信号を抽出する。この結果、音声処理装置１０１において、音声信号を抽出する精度が向上する。
【００５２】
抽出部１０３は、信号を抽出する処理を繰り返すたびに音声多様性モデルを更新するため、信号を抽出する処理において正確な音声多様性モデルを参照する。この結果、抽出部１０３は、高精度な適性スコアを算出する。したがって、抽出部１０３によれば、抽出処理における精度は高い。
【００５３】
さらに、音声信号に関する話者を推定する話者認識システム３０５は、音声処理装置１０１が抽出する音声信号に基づき、該音声信号に話者を推定（認識、識別）してもよい。本実施形態に係る音声処理装置１０１を有する話者認識システム３０５が有する構成と、話者認識システム３０５が行う処理とについて、図３と図４とを参照しながら詳細に説明する。図３は、第１の実施形態に係る話者認識システム３０５が有する構成を示すブロック図である。図４は、第１の実施形態に係る話者認識システム３０５における処理の流れを示すフローチャートである。
【００５４】
話者認識システム３０５は、本実施形態に係る音声処理装置１０１と、音声区間検出部３０１と、話者認識部３０２とを有する。話者認識システム３０５は、さらに、音声信号記憶部３０３と、話者モデル記憶部３０４とを有してもよい。
【００５５】
音声区間検出部３０１は、受信した音声信号を、相互に識別可能な１つ以上の音声信号に分割する。たとえば、音声区間検出部３０１は、受信した音声信号を、所定の音量より小さい区間が、所定の区間よりも長い区間における無音音声信号と、該無音音声信号と異なる区間における有音音声信号とに分類してもよい。音声区間検出部３０１は、分類された音声信号を、音声処理装置１０１に送信する。
【００５６】
音声処理装置１０１は、音声区間検出部３０１が送信した音声信号（上述した例における、音声信号１１０）を受信する。音声処理装置１０１は、上述した適性スコア算出処理（ステップＳ２０１）と、上述した信号抽出処理（ステップＳ２０２）とを実行することにより、該音声信号から信号（上述した例における、信号１１１）を抽出する。音声処理装置１０１は、抽出した信号を音声信号記憶部３０３に格納してもよい。すなわち、音声信号記憶部３０３は、１つ以上の音声信号を記憶可能である。
【００５７】
次に、話者認識部３０２は、音声信号記憶部３０３における音声信号と、話者モデル記憶部３０４における１つ以上の話者モデルとを読み取り、読み取った音声信号と、それぞれの話者モデルとが適合する程度（度合い）を算出する。
【００５８】
また、話者モデル記憶部３０４は、１つ以上の話者モデルを記憶することができる。話者モデルは、話者を一意に識別可能な識別子（ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ、以降、「ＩＤ」と表す。）と、パラメタ（平均、分散、及び、混合係数）等の値とを関連付ける。たとえば、話者モデルが、該パラメタに基づく混合ガウス分布である場合に、話者認識部３０２は、該パラメタに基づく混合ガウス分布に従い、音声信号が出現する数値情報（スコア、確率）を、該音声信号と、該パラメタに基づく混合ガウス分布とが適合する程度として算出する。
【００５９】
ここで、話者モデル記憶部３０４において、話者ＩＤに関連付けされたパラメタは、たとえば、最尤基準、または、最大事後確率基準等の基準に従い、話者が発する音声信号に基づき算出される数値である。
【００６０】
話者認識部３０２は、たとえば、該適合する程度が最も大きいパラメタに関連付けされた話者ＩＤが指し示す話者を、音声信号に係る話者であると推定する（ステップＳ４０１）。話者認識部３０２は、算出した適合する程度が大きい順に、話者ＩＤを並べてもよい。以降においては、上記の処理の場合に、話者認識部３０２を「話者識別部」と表すこともある。
【００６１】
または、話者認識部３０２は、照合する対象である話者モデルに基づき算出された適合する程度が、所定の閾値以上である場合に、音声信号と、該話者モデルとが適合すると判定してもよい。以降においては、上記の処理の場合に、話者認識部３０２を「話者照合部」と表すこともある。
【００６２】
すなわち、話者認識部３０２は、話者識別部、または、話者照合部を含む。
【００６３】
上述したように、本実施形態に係る音声処理装置１０１は、音声信号１１０に対して、算出する適性スコアに基づき信号１１１を抽出する。したがって、音声処理装置１０１は、言語情報を利用することなく、所定の音声信号の多様性に近い一部の音声信号を抽出することができる。
【００６４】
音声処理装置１０１は、話者特徴を抽出する対象の音声信号として適切な音声信号を抽出する。本実施形態にかかる音声処理装置１０１は、話者特徴の歪み、及び、話者認識精度の低下を抑制する音声処理装置であるとともに、話者認識処理に係る処理時間を短縮する音声処理装置である。
【００６５】
さらに、本実施形態に係る音声処理装置１０１を有する話者認識システム３０５は、言語情報を参照することなく、適性スコアから算出する評価値に基づき、音声信号から信号を抽出する。その後、話者認識システム３０５は、音声処理装置１０１が抽出した信号に基づき話者特徴を抽出する。
【００６６】
話者認識システム３０５は、適性スコアに基づき多様な信号を抽出するため、話者特徴を抽出する音声信号が偏る可能性を低減することができる。したがって、本実施形態に係る話者認識システム３０５によれば、話者特徴が歪むことを抑制するとともに、話者認識精度が低下するのを抑制し、さらに、話者認識処理に係る計算時間を短縮することができる。
【００６７】
すなわち、本実施形態に係る音声処理装置１０１において、適性スコア算出部１０２は、音声信号に関する適性スコアとして、音声信号と音声多様性モデルとの距離を計算する。抽出部１０３は、適性スコア算出部１０２はが算出する適性スコアに基づき、音声信号を順序づける等により、音声信号から、話者特徴を抽出する対象となる音声信号を抽出する。
【００６８】
したがって、本実施形態に係る音声処理装置１０１によれば、多くの音声信号から、所定の音の種類の分布に近い一部の音声信号を抽出することにより、話者特徴の歪み、及び、話者を認識する精度が低下するのを抑制することができる。また、本実施形態に係る音声処理装置１０１によれば、多くの音声信号から、言語情報を参照することなく、一部の音声信号を抽出することにより、話者を認識する処理等に要する処理時間を短縮することができる。
【００６９】
すなわち、第１の実施形態に係る音声処理装置１０１によれば、高精度に話者を推定可能な音声信号を抽出することができる。
【００７０】
＜第２の実施形態＞
次に、上述した第１の実施形態を基本とする本発明の第２の実施形態について説明する。
【００７１】
以下の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第１の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。
【００７２】
図５と図６とを参照しながら、第２の実施形態に係る音声処理装置５０４が有する構成と、音声処理装置５０４が行う処理とについて説明する。図５は、本発明の第２の実施形態に係る音声処理装置５０４が有する構成を示すブロック図である。図６は、第２の実施形態に係る音声処理装置５０４における処理の流れを示すフローチャートである。
【００７３】
第２の実施形態に係る音声処理装置５０４は、適性スコア算出部１０２と、抽出部５０１と、音声スコア算出部５０２とを有する。音声処理装置５０４は、さらに、音声モデル記憶部５０３を有してもよい。
【００７４】
上述したように、音声モデルは、音声信号１１０が出現する確率に関する情報である。たとえば、音声モデルがパラメタ（平均、分散、及び、混合係数）に基づく混合ガウス分布である場合、音声スコア算出部５０２は、混合ガウス分布と、パラメタとに従い、音声信号１１０が出現する確率を算出することができる。音声モデル記憶部５０３は、１つ以上の所定の音声モデルを記憶することができる。
【００７５】
たとえば、音声モデル記憶部５０３は、男性または女性の性別、日本語または英語等の言語別、屋内または屋外等の環境別等、異なるパラメタに基づく分布を音声モデルとして記憶してもよい。
【００７６】
ここで、音声モデル記憶部５０３が記憶可能な音声モデルは、最尤基準等の最適化基準に従い、所定の音声信号に基づき算出されるパラメタの値を含む。該パラメタを算出する場合には、音声信号に含まれる内容を表す言語情報（たとえば、文、単語等）を必要としない。すなわち、音声モデルに関するパラメタを算出する方法は、音声認識において利用するための音響モデルを学習する方法とは異なる。
【００７７】
まず、音声スコア算出部５０２は、音声モデル記憶部５０３における音声モデルに基づき、受信した音声信号に関する出現確率を算出し、算出した出現確率に基づき音声スコア（ｓｐｅｅｃｈ＿ｓｃｏｒｅ）を算出する（ステップＳ６０１）。この場合、音声スコア算出部５０２は、音声モデル記憶部５０３における複数の音声モデルに対して、それぞれ、受信した音声信号に関する出現確率を算出してもよい。さらに、音声スコア算出部５０２は、複数の音声モデルに対して算出した出現確率を重みづけ加算することにより、新たな出現確率を算出してもよい。
【００７８】
説明の便宜上、音声モデルは、特定のパラメタ値に基づく混合ガウス分布であるとする。
【００７９】
この場合、音声スコア算出部５０２は、音声信号ｘ（すなわち、音声信号１１０）に関して、式６に従い、音声スコアＳ（ｘ）を算出してもよい。
【００８０】
Ｓ（ｘ）＝１÷Ｌ（ｘ）×ｌｏｇ（Σｉ  ｗｉ×Ｎ（ｘ｜θｉ））・・・（式６）、
（ただし、Ｌ（ｘ）は、音声信号ｘが継続する期間の長さ（すなわち、「継続時間長」）を表す）。
【００８１】
音声スコアＳ（ｘ）は、音声信号ｘが出現する確率に関する対数尤度であるため、負の値である。すなわち、音声スコアＳ（ｘ）が大きい（すなわち、絶対値が小さい）ほど、音声信号とは適合度が高く、音声らしさが高いことを表す。
【００８２】
次に、適性スコア算出部１０２は、音声信号ｘに関する適性スコアを算出する（ステップＳ２０１）。
【００８３】
次に、抽出部５０１は、音声スコア算出部５０２が算出する音声スコアＳ（ｘ）と、適性スコア算出部１０２が算出する適性スコアとに基づき、たとえば、式７に示す評価値Ｅ（ｘ）を算出し、該評価値Ｅ（ｘ）に基づいて音声信号１１０から信号１１１を抽出する（ステップＳ６０２）。
【００８４】
Ｅ（ｘ）＝ｆ（Ｓ（ｘ），Ｖ（ｘ））・・・（式７）、
（ただし、ｆは、所定の関数である）。
【００８５】
Ｓ（ｘ）が式６にて定義され、Ｖ（ｘ）が式４にて定義される場合に、たとえば、ｆ（Ｓ（ｘ），Ｖ（ｘ））は、式８に示す関数である。
【００８６】
ｆ（Ｓ（ｘ），Ｖ（ｘ））＝（−ｗs×Ｓ（ｘ）＋ｗv×Ｖ（ｘ））−α・・・（式８）、
（ただし、ｗs、ｗv、αは、正の値をとる係数である）。
【００８７】
あるいは、Ｓ（ｘ）が式６にて定義され、Ｖ（ｘ）が式２にて定義される場合に、たとえば、ｆ（Ｓ（ｘ），Ｖ（ｘ））は、式９に示す関数である。
【００８８】
ｆ（Ｓ（ｘ），Ｖ（ｘ））＝−ｗs×Ｓ（ｘ）−α＋ｗv×Ｖ（ｘ）・・・（式９）、
（ただし、ｗs、ｗv、αは、正の値をとる係数である）。
【００８９】
また、評価値Ｅ（ｘ）を算出する方法は、必ずしも、式７乃至式９に限定されない。
【００９０】
評価値Ｅ（ｘ）が大きな値ほど、音声信号と音声多様性モデルとの類似度は高い。すなわち、抽出部５０１は、評価値Ｅ（ｘ）に基づき、音声モデル記憶部５０３における音声モデルのうち、音声信号に類似する音声モデルに基づき、音声信号１１０から信号１１１を抽出する。
【００９１】
第２の実施形態に係る音声処理装置は、第１の実施形態と同様の構成を含むため、第２の実施形態は、第１の実施形態と同様の効果を享受することができる。すなわち、第２の実施形態に係る音声処理装置によれば、高精度に話者を推定可能な音声信号を抽出することができる。
【００９２】
さらに、第２の実施形態に係る抽出部５０１は、適性スコア、及び、音声スコアに基づき音声信号から音声を抽出する。音声スコアが高いほど、音声信号と音声モデルとの適合する程度が高いため、抽出部５０１は、第１の実施形態に比べ、さらに高精度に話者を推定可能な音声信号を抽出することができる。
【００９３】
＜第３の実施形態＞
次に、上述した第１の実施形態を基本とする本発明の第３の実施形態について説明する。
【００９４】
以下の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第１の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。
【００９５】
図７と図８とを参照しながら、第３の実施形態に係る話者認識システム７０２が有する構成と、話者認識システム７０２が行う処理とについて説明する。図７は、本発明の第３の実施形態に係る話者認識システム７０２が有する構成を示すブロック図である。図８は、第３の実施形態に係る話者認識システム７０２における処理の流れを示すフローチャートである。
【００９６】
話者認識システム７０２は、音声処理装置１０１と、音声区間検出部３０１と、話者認識部３０２と、表示部７０１とを有する。話者認識システム７０２は、さらに、音声信号記憶部３０３と、話者モデル記憶部３０４とを有してもよい。
【００９７】
まず、音声処理装置１０１は、第１の実施形態に示すように、音声信号に関する優先情報を算出する（ステップＳ８０１）。
【００９８】
表示部７０１は、音声信号記憶部３０３における音声信号について、該音声信号を識別可能な画像情報（たとえば、図９に示す画面２４０）を表示する（ステップＳ８０２）。図９は、第３の実施形態に係る表示部７０１が表示する音声信号と優先情報とに関する一例を表す図である。表示部７０１は、音声信号と、該音声信号に係る優先情報（Ｒ１乃至Ｒ３）を表すテキストデータとを関連付けて表示してもよい。たとえば、図９において、表示部７０１は、音声信号Ｓ１乃至音声信号Ｓ３に係る音声識別子と、画像情報と、該音声信号に係る優先情報とを関連づけて表示する。
【００９９】
たとえば、表示部７０１は、音声識別子Ｓ１と、画像情報と、優先情報Ｒ１とを関連づけて表示する。また、表示部７０１は、音声識別子Ｓ２と、画像情報と、優先情報Ｒ２とを関連づけて表示する。同様に、表示部７０１は、音声識別子Ｓ３と、画像情報と、優先情報Ｒ３とを関連づけて表示する。
【０１００】
表示部７０１は、音声信号記憶部３０３が記憶する音声信号を入力し、該音声信号に係る画像情報を表示する。ここで、表示部７０１は、たとえば、画面、及び、ディスプレイ等である。表示部７０１が表示する画面２４０は、たとえば、使用者が行う操作を受信可能なアイコン、メニュー、及び、操作ボタン等を含んでもよい。
【０１０１】
使用者は、該画像情報に基づき、音声信号を相互に識別する。使用者は、画面２４０におけるアイコン、メニュー、または、操作ボタンを操作することにより、画像情報を参照することができる。
【０１０２】
尚、図９に示す例において、表示部７０１は、音声信号を示す画像情報を左から右に、該音声信号が発生する順に並べて表示するが、上から下に、該音声信号が発生する順に並べて表示してもよい。また、表示部７０１は、左から右に並べて表示する際に、画像情報を、所定数分だけ並べた場合に、下方向に順次表示してもよい。また、図９に示す例において、表示部７０１は、音声信号を示す画像情報の下方に、該音声信号に係る優先情報を示すテキスト表示するが、該画像情報の上方に表示してもよいし、音声信号を示す画像情報に重ねて表示してもよい。すなわち、表示する態様については、上述した例に限定されない。
【０１０３】
その後、話者認識部３０２は、該優先情報に基づき、音声信号に係る話者を推定してもよい（ステップＳ８０３）。
【０１０４】
第３の実施形態に係る話者認識システム７０２は、第１の実施形態に係る音声処理装置１０１を含むため、第３の実施形態は、第１の実施形態と同様の効果を享受することができる。すなわち、第３の実施形態に係る話者認識システム７０２によれば、高精度に話者を推定することができる。
【０１０５】
さらに、使用者は、表示部７０１が表示する、音声信号に関連付けされた優先情報を含む画像情報を参照することにより、音声信号が発生する順序に、または、ランダムに、音声信号を参照する必要がなくなる。すなわち、本実施形態に係る表示部７０１によれば、使用者にかかる負担を軽減できる。
【０１０６】
尚、上述した例において、話者認識システム７０２が表示部７０１を有するとしたが、音声処理装置１０１が表示部７０１を有するような態様であってもよい。
【０１０７】
＜第４の実施形態＞
次に、上述した第１の実施形態を基本とする本発明の第４の実施形態について説明する。
【０１０８】
以下の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第１の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。
【０１０９】
図１０と図１１とを参照しながら、第４の実施形態に係る話者認識システム１００２が有する構成と、話者認識システム１００２が行う処理とについて説明する。図１０は、本発明の第４の実施形態に係る話者認識システム１００２が有する構成を示すブロック図である。図１１は、第４の実施形態に係る話者認識システム１００２における処理の流れを示すフローチャートである。
【０１１０】
話者認識システム１００２は、音声処理装置１０１と、音声区間検出部３０１と、話者認識部３０２と、編集部１００１とを有する。話者認識システム１００２は、さらに、音声信号記憶部３０３と、話者モデル記憶部３０４とを有してもよい。
【０１１１】
まず、音声処理装置１０１は、第１の実施形態に示すように、音声信号に関する優先情報を算出する（ステップＳ８０１）。
【０１１２】
次に、編集部１００１は、使用者が入力する音声信号に関する編集情報を受信する。編集情報は、特定の音声信号に関連付けされている。次に、編集部１００１は、音声信号記憶部３０３から、編集情報に関連づけされた特定の音声信号を取得する。
【０１１３】
編集部１００１は、受信した編集情報に従い、該音声信号を変換する（ステップＳ１１０１）。
【０１１４】
尚、使用者は、指、または、タッチペン等を用いて、タッチパネルを操作することにより編集情報を入力してもよい。また、使用者は、マウス、タブレット、または、キーボード等を操作することにより、編集情報を入力してもよい。
【０１１５】
たとえば、編集部１００１が受信する編集情報は、編集対象である音声信号を識別する信号ＩＤと、該音声信号を編集する内容を識別する処理ＩＤとを含む。編集部１００１は、たとえば、使用者が図１２に示す画面２４１における画像情報に、指で触れることを検知する場合に、信号ＩＤを割り当ててもよい。図１２は、第４の実施形態に係る編集部１００１が検知する処理の一例を表す図である。
【０１１６】
また、編集部１００１は、たとえば、使用者が画面における処理内容を示す画像情報（たとえば、アイコンやメニュー）に指で触れることを検知することによって、処理ＩＤを割り当ててもよい。また、編集部１００１は、画面に表示されている音声信号を示す画像情報を使用者が移動することを検知することにより、該移動に関連付けされた処理ＩＤを割り当ててもよい。
【０１１７】
編集部１００１が受信する編集情報は、たとえば、音声信号が始まる位置を変更することに関する情報、音声信号が終了する位置を変更することに関する情報、及び、音声信号を分割、結合、または、削除する等の処理に関する情報等を含む。
【０１１８】
図１２に示す例を参照しながら、編集情報に従い、編集部１００１が行う処理の一例について説明する。画面２４１は、図９に示す画面２４０と同様に、音声信号Ｓ１乃至音声信号Ｓ３を表す画像情報、及び、各音声信号に関連付けされた優先情報Ｒ１乃至優先情報Ｒ３を示す画像情報を含む。さらに、画面２４１は、各音声信号に関して、信号が始まる位置を表す始端位置Ｂ１乃至始端位置Ｂ３に関する画像情報を含む。
【０１１９】
使用者は、たとえば、マウスを用いて始端位置Ｂ１を左右に移動することによって、音声信号Ｓ１に関する始端位置を変更する編集情報を入力する。編集部１００１は、使用者が始端位置Ｂ１を変更するのを検知することによって、音声信号記憶部３０３から、該始端位置Ｂ１に関連付けされた音声信号を読み取り、受信した編集情報に従い、該音声信号に関する始端位置を変更する。すなわち、編集部１００１は、編集情報に従い、読み取った音声信号を変換する。
【０１２０】
その後、話者認識システム１００２は、編集部１００１が変換した音声信号に基づき、話者を推定する（ステップＳ１１０２）。
【０１２１】
第４の実施形態に係る話者認識システム１００２は、第１の実施形態に係る音声処理装置１０１を含むため、第４の実施形態は、第１の実施形態と同様の効果を享受することができる。すなわち、第４の実施形態に係る話者認識システム１００２によれば、高精度に話者を推定することができる。
【０１２２】
また、第４の実施形態に係る話者認識システム１００２は、第３の実施形態に係る話者認識システム７０２を含む。このため、第４の実施形態は、第３の実施形態と同様の効果を享受することができる。
【０１２３】
さらに、編集部１００１は、使用者が入力する編集情報に基づき、音声信号を変換する。たとえば、編集部１００１は、雑音以外の音声信号を抽出する編集情報を受信する場合に、受信した編集情報に従い、入力された音声信号を、雑音を含む音声信号と、雑音を含まない音声信号とに分類する。したがって、本実施形態に係る編集部１００１によれば、雑音を含まない音声信号を抽出することが可能になるため、話者認識システム１００２は、さらに、正確に話者を推定することができる。
【０１２４】
さらに、編集部１００１が、たとえば、音声信号を表す音声アイコンに付随する「×ボタン」が押下されるという編集情報に従い、該音声信号を削除する態様であってもよい。あるいは、編集部１００１が、たとえば、優先情報が所定の条件を満たす音声信号をすべて消去するボタンが押下されるという編集情報に従い、該音声信号を削除する態様であってもよい。すなわち、編集部１００１は、上述した例に限定されない。
【０１２５】
尚、上述した例において、話者認識システム１００２が編集部１００１を有するとしたが、音声処理装置１０１が編集部１００１を有するような態様であってもよい。
【０１２６】
（ハードウェア構成例）
上述した本発明の各実施形態における音声処理装置を、１つの計算処理装置（情報処理装置、コンピュータ）を用いて実現するハードウェア資源の構成例について説明する。但し、係る音声処理装置は、物理的または機能的に少なくとも２つの計算処理装置を用いて実現してもよい。また、係る音声処理装置は、専用の装置として実現してもよい。
【０１２７】
図１３は、第１の実施形態及び第２の実施形態に係る音声処理装置、及び、第３の実施形態及び第４の実施形態に係る話者認識システムを実現可能な計算処理装置のハードウェア構成を概略的に示す図である。計算処理装置２０は、中央処理演算装置（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、以降「ＣＰＵ」と表す）２１、メモリ２２、ディスク２３、不揮発性記録媒体２４、入力装置２５、及び、出力装置２６を有する。
【０１２８】
不揮発性記録媒体２４は、コンピュータが読み取り可能な、たとえば、コンパクトディスク（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）、デジタルバーサタイルディスク（Ｄｉｇｉｔａｌ＿Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ＿Ｄｉｓｃ）、ブルーレイディスク（Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｃ。登録商標）、ユニバーサルシリアルバスメモリ（ＵＳＢメモリ）、ソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等を指しており、電源を供給しなくても係るプログラムを保持し、持ち運びを可能にする。不揮発性記録媒体２４は、上述した媒体に限定されない。また、不揮発性記録媒体２４の代わりに、通信ネットワークを介して係るプログラムを持ち運びしてもよい。
【０１２９】
すなわち、ＣＰＵ２１は、ディスク２３が記憶するソフトウェア・プログラム（コンピュータ・プログラム：以下、単に「プログラム」と称する）を、実行する際にメモリ２２にコピーし、演算処理を実行する。ＣＰＵ２１は、プログラム実行に必要なデータをメモリ２２から読み取る。表示が必要な場合には、ＣＰＵ２１は、出力装置２６に画面情報等の出力結果を表示する。外部からプログラムを入力する場合、ＣＰＵ２１は、入力装置２５からプログラム、または、編集情報を読み取る。ＣＰＵ２１は、上述した図１、図３、図５、図７、あるいは、図１０に示した各部が表す機能（処理）に対応するところのメモリ２２にある音声処理プログラム（図２、図４、図６、図８、あるいは、図１１）を解釈し実行する。ＣＰＵ２１は、上述した本発明の各実施形態において説明した処理を順次行う。
【０１３０】
すなわち、このような場合、本発明は、係る音声処理プログラムによっても成し得ると捉えることができる。更に、係る音声処理プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な不揮発性の記録媒体によっても、本発明は成し得ると捉えることができる。
【０１３１】
尚、上述した各実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。しかしながら、上述した各実施形態により例示的に説明した本発明は、以下には限られない。すなわち、
（付記１）
音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号の種類に関するばらつきの程度を表す適性スコアを算出する適性スコア算出手段と、
前記適性スコアに基づき、前記音声信号から特定の信号を抽出する抽出手段と
を備えることを特徴とする音声処理装置。
【０１３２】
（付記２）
前記適性スコア算出手段は、さらに、前記音声信号が出現する程度を算出可能な音声モデルに基づき、前記音声信号が前記音声モデルを構成する要素モデルに適合する程度を表す第１値を算出し、前記第１値に関するばらつきの程度を、前記適性スコアとして算出する
ことを特徴とする付記１に記載の音声処理装置。
【０１３３】
（付記３）
前記適性スコア算出手段は、前記適性スコアを算出可能な音声多様性モデルと、前記音声信号に関する前記第１値に基づくモデルとの相違度を、前記適性スコアとして算出する
ことを特徴とする付記１または付記２のいずれかに記載の音声処理装置。
【０１３４】
（付記４）
前記抽出部は、前記適性スコアに基づき前記音声信号に優先情報を割り振り、前記優先情報に基づいて前記特定の信号を抽出する
ことを特徴とする付記１乃至付記３のいずれかに記載の音声処理装置。
【０１３５】
（付記５）
前記音声信号が、前記音声モデルに適合する程度を表す音声スコアを算出する音声スコア算出部をさらに備え、
前記抽出部は、前記適性スコアと前記音声スコアとに基づいて前記特定の信号を抽出する
ことを特徴とする付記１乃至付記４のいずれかに記載の音声処理装置。
【０１３６】
（付記６）
前記適性スコア算出手段は、さらに、前記抽出手段が抽出する前記特定の信号に基づき、前記音声多様性モデルを更新し、前記音声信号のうち、前記抽出手段が抽出する前記特定の信号以外の信号に関して、前記適性スコアを算出し、
前記抽出部は、新たに算出される前記適性スコアに基づき、前記特定の信号を抽出する
ことを特徴とする付記５に記載の音声処理装置。
【０１３７】
（付記７）
前記音声信号と、前記音声信号に係る前記優先情報と表示する表示部
をさらに備えることを特徴とする付記４乃至付記６に記載の音声処理装置。
【０１３８】
（付記８）
前記音声信号を編集する内容を表す編集情報に従い、前記音声信号を編集する編集部
をさらに備えることを特徴とする付記１乃至付記７に記載の音声処理装置。
【０１３９】
（付記９）
付記１乃至付記８いずれかに記載の音声処理装置と、
話者が発する第２音声信号に基づき抽出された話者モデルと、前記音声処理装置が抽出する前記信号との適合度を算出し、前記音声信号を発する話者が、算出した前記適合度が高い前記話者モデルを与える前記第２音声信号を発する話者であると推定する話者識別部と、
を備えることを特徴とする話者認識システム。
【０１４０】
（付記１０）
付記１乃至付記８いずれかに記載の音声処理装置と、
話者が発する第２音声信号に基づき抽出された話者モデルと、前記音声処理装置が抽出する前記信号との適合度を算出し、前記適合度に基づき、前記音声信号を発する話者が、前記話者モデルを与える前記第２音声信号を発する話者であるか否かを推定する話者照合部と、
を備えることを特徴とする話者認識システム。
【０１４１】
（付記１１）
情報処理装置を用いて、音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号の種類に関するばらつきの程度を表す適性スコアを算出し、前記適性スコアに基づき、前記音声信号から特定の信号を抽出することを特徴とする音声処理方法。
【０１４２】
（付記１２）
音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号の種類に関するばらつきの程度を表す適性スコアを算出する適性スコア算出機能と、
前記適性スコアに基づき、前記音声信号から特定の信号を抽出する抽出機能と
をコンピュータに実現させることを特徴とする音声処理プログラム。
【符号の説明】
【０１４３】
１０１    音声処理装置
１０２    適性スコア算出部
１０３    抽出部
１０４    音声多様性モデル記憶部
１１０    音声信号
１１１    信号
３０１    音声区間検出部
３０２    話者認識部
３０３    音声信号記憶部
３０４    話者モデル記憶部
３０５    話者認識システム
５０１    抽出部
５０２    音声スコア算出部
５０３    音声モデル記憶部
５０４    音声処理装置
７０１    表示部
７０２    話者認識システム
２４０    画面
１００１    編集部
１００２    話者認識システム
２４１    画面
２０    計算処理装置
２１    ＣＰＵ
２２    メモリ
２３    ディスク
２４    不揮発性記録媒体
２５    入力装置
２６    出力装置
【図１】
2015203813.tif 000003
【図２】
2015203813.tif 000004
【図３】
2015203813.tif 000005
【図４】
2015203813.tif 000006
【図５】
2015203813.tif 000007
【図６】
2015203813.tif 000008
【図７】
2015203813.tif 000009
【図８】
2015203813.tif 000010
【図９】
2015203813.tif 000011
【図１０】
2015203813.tif 000012
【図１１】
2015203813.tif 000013
【図１２】
2015203813.tif 000014
【図１３】
2015203813.tif 000015