(57)【要約】【課題】あいづちを高精度に検出する。【解決手段】音声処理装置においては、第１の話者の音声を含む第１の音声信号から検出される第１の音声区間の始点と、第２の話者の音声を含む第２の音声信号から検出される第２の音声区間の終点とが用いられる。第２の話者の音声は、第１の話者の音声より先に発せられた音声である。また、音声処理装置においては、第１の音声信号の第１の音声区間から検出される母音の数が用いられる。音声処理装置は、第１の音声区間の始点と、第２の音声区間の終点と、第１の音声区間から検出される母音の数とに基づいて、第１の音声信号から第１の話者によるあいづちに対応する音声を含むあいづち区間を検出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の話者の音声を含む第１の音声信号から検出される第１の音声区間の始点と、前記第１の話者の音声より先に発せられた第２の話者の音声を含む第２の音声信号から検出される第２の音声区間の終点と、前記第１の音声信号の前記第１の音声区間から検出される母音の数とに基づいて、前記第１の音声信号から前記第１の話者によるあいづちに対応する音声を含むあいづち区間を検出するあいづち検出部、
を有することを特徴とする音声処理装置。
【請求項２】
前記第１の音声区間の始点と前記第２の音声区間の終点との時間差を算出する時間差算出部と、
前記第１の音声区間から検出される母音区間の音声信号に基づき前記第１の音声区間における前記母音の数を判定する母音判定部と、
をさらに有し、
前記あいづち検出部は、前記時間差が所定値よりも短く、且つ、前記母音の数が所定数以内の場合に、前記第１の音声区間が前記あいづち区間であると判定する
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】
前記母音判定部は、前記母音区間の音声信号から、所定時間毎に包絡スペクトルを求め、前記包絡スペクトルの時間変化量に基づき前記母音区間における母音変化を検出し、前記第１の音声区間における前記母音区間の数と、前記母音変化の数に基づき、前記母音数を判定する
ことを特徴とする請求項２に記載の音声処理装置。
【請求項４】
前記母音区間は、前記第１の音声区間の前記第１の音声信号の自己相関およびパワーに基づき検出される
ことを特徴とする請求項２に記載の音声処理装置。
【請求項５】
あいづち区間のパワー変化量を算出するパワー変化量算出部、または、
あいづち区間のピッチ変化量を算出するピッチ変化量算出部
のいずれか少なくとも一つ、および
前記パワー変化量算出部または前記ピッチ変化量算出部の少なくとも一方の算出結果に基づき前記あいづち区間の音声の意図強度を判定する意図強度判定部、
をさらに備えることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の音声処理装置。
【請求項６】
前記母音区間内の母音の種別を判定する母音種別判定部と、
前記あいづち区間内のピッチ変化のパターンを判定するパターン判定部と、
前記母音の種別、および前記パターンに基づき、前記第１の話者の発話意図を判定する意図判定部と、
をさらに有することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の音声処理装置。
【請求項７】
前記意図判定部は、前記意図強度が所定値よりも大きい場合に、前記意図を判定することを特徴とする請求項６に記載の音声処理装置。
【請求項８】
コンピュータによって実行される音声処理方法であって、
第１の話者の音声を含む第１の音声信号から検出される第１の音声区間の始点と、前記第１の話者の音声より先に発せられた第２の話者の音声を含む第２の音声信号から検出される第２の音声区間の終点と、前記第１の音声信号の前記第１の音声区間から検出される母音の数とに基づいて、前記第１の音声信号から前記第１の話者によるあいづちに対応する音声を含むあいづち区間を検出する
ことを特徴とする音声処理方法。
【請求項９】
第１の話者の音声を含む第１の音声信号から検出される第１の音声区間の始点と、前記第１の話者の音声より先に発せられた第２の話者の音声を含む第２の音声信号から検出される第２の音声区間の終点と、前記第１の音声信号の前記第１の音声区間から検出される母音の数とに基づいて、前記第１の音声信号から前記第１の話者によるあいづちに対応する音声を含むあいづち区間を検出する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声処理装置、音声処理方法および音声処理プログラムに係わる。
【背景技術】
【０００２】
近年、音声認識技術の進歩により、音声データからより多くの情報を取得しようとする要求が高まってきている。例えば、会話中で使用される「あいづち」には話者の心情が現れることが多いので、音声データから「あいづち」を検出し、その「あいづち」の音声情報を解析することにより話者の心情を推定する技術が研究されている。この場合、音声データから精度よくあいづち区間を検出する技術が要求される。
【０００３】
このため、文章全体の韻律や話者の声質から発話意図を判定する技術等が知られている（例えば、特許文献１〜３参照）。関連する技術として、雑音を含む音声信号から音声区間を検出する技術が知られている（例えば、特許文献４参照）。また、母音を検出する技術が知られている（例えば、非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２１７５０２号公報
【特許文献２】特開２０１１−１４２３８１号公報
【特許文献３】特開２０１１−７６０４７号公報
【特許文献４】特開２００４−２７２０５２号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】“音声１”、[online]、[平成２６年３月６日検索]、インターネット＜ＵＲＬ：http://media.sys.wakayama-u.ac.jp/kawahara-lab/LOCAL/diss/diss7/S3_6.htm＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、韻律で発話意図を判定する方法では、発話する文章が判定に大きく影響する。また、声質により判定する技術では、個人差や地域差が大きい。このため、韻律や声質からあいづちを検出すると、あいづちの判定精度が低くなるという問題がある。
【０００７】
そこで、目的は、高精度なあいづち検出を行えるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一つの態様によれば、音声処理装置においては、第１の話者の音声を含む第１の音声信号から検出される第１の音声区間の始点と、第２の話者の音声を含む第２の音声信号から検出される第２の音声区間の終点とが用いられる。第２の話者の音声は、第１の話者の音声より先に発せられた音声である。また、音声処理装置においては、第１の音声信号の第１の音声区間から検出される母音の数が用いられる。音声処理装置は、第１の音声区間の始点と、第２の音声区間の終点と、第１の音声区間から検出される母音の数とに基づいて、第１の音声信号から第１の話者によるあいづちに対応する音声を含むあいづち区間を検出する。
【発明の効果】
【０００９】
実施の形態によれば、高精度なあいづち検出を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施の形態による音声処理装置の機能的な構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態によるあいづちの一例を示す図である。
【図３】第１の実施の形態による音声処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】第２の実施の形態による音声処理装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。
【図５】第２の実施の形態による母音区間検出方法の一例を示す図である。
【図６】第２の実施の形態による母音数の算出方法の一例を示す図である。
【図７】第２の実施の形態による閾値テーブルの一例を示す図である。
【図８】第２の実施の形態による音声区間テーブルの一例を示す図である。
【図９】第２の実施の形態による時間差データの一例を示す図である。
【図１０】第２の実施の形態による母音区間テーブルの一例を示す図である。
【図１１】第２の実施の形態による母音数データの一例を示す図である。
【図１２】第２の実施の形態による音声処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図１３】第１の変形例による母音区間検出方法の一例を示す図である。
【図１４】第２の変形例によるあいづちの一例を示す図である。
【図１５】第３の実施の形態による音声処理装置の機能的な構成を示す図である。
【図１６】第３の実施の形態によるＬＰＣ分析を利用した母音種の判定方法の一例を示す図である。
【図１７】第３の実施の形態による検出された母音区間の所定時間の音声信号にＦＦＴおよび平滑処理を行った結果の一例を示す図である。
【図１８】第３の実施の形態によるピッチ変化の一例を示す図である。
【図１９】第３の実施の形態による変化量テーブルの一例を示す図である。
【図２０】第３の実施の形態による辞書の一例を示す図である。
【図２１】第３の実施の形態による音声処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図２２】実施の形態による音声処理装置を電話機に適用した場合の構成例を示す図である。
【図２３】標準的なコンピュータのハードウエア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら、実施の形態による音声処理装置について説明する。音声処理装置では、第１の話者の音声を含む第１の音声信号から検出される第１の音声区間の始点と、前記第１の話者の音声より先に発せられた第２の話者の音声を含む第２の音声信号から検出される第２の音声区間の終点とが用いられる。また、第１の音声信号の第１の音声区間から検出される母音の数が用いられる。音声処理装置のあいづち検出部は、第１の音声区間の始点、第２の音声区間の終点、および母音の数に基づいて、第１の音声信号から第１の話者によるあいづちに対応する音声を含むあいづち区間を検出する。
【００１２】
あいづちとは、相手の発話に対して、理解し関心を持っていることを示すために発せられる間投詞をいう。音声処理装置は、例えば、通話音声におけるあいづちの検出などに利用することができる。音声処理装置は、例えば、電話機などの通信機器に備えることができる。また、音声処理装置は、所定のプログラムを読み込んで実行する情報処理装置とすることもできる。
【００１３】
（第１の実施の形態）
以下、第１の実施の形態による音声処理装置１について説明する。図１は、第１の実施の形態による音声処理装置１の機能的な構成を示すブロック図である。図１に示すように、音声処理装置１は、母音判定部３、時間差算出部５、あいづち検出部７を有している。これらの各機能は、音声処理装置１に備えられる演算処理装置が、所定のプログラムを読み込んで実行することにより実現される機能とすることができる。
【００１４】
時間差算出部５は、第１の話者の音声を含む第１の音声信号から検出される第１の音声区間の始点と、第２の話者の音声を含む第２の音声信号から検出される第２の音声区間の終点との時間差を算出する。すなわち、時間差算出部５は、第１の音声区間の始点と第２の音声区間の終点との時間差を算出する。母音判定部３は、第１の音声区間の音声信号における母音の数を判定する。
【００１５】
なお、音声信号から音声区間を検出する方法については、例えば特許文献４などに記載の公知の技術を用いることができる。このような技術を用いることにより、音声信号における音声区間の始点と終点との相対的時刻が出力される。
【００１６】
あいづち検出部７は、時間差算出部５で算出された時間差が所定値よりも短く、且つ、母音判定部３で判定された母音の数が所定数以内の場合に、第１の音声区間があいづち区間であると判定する。あいづち検出部７は、第１の音声信号にあいづちが含まれていると判定することもできる。
【００１７】
図２は、第１の実施の形態によるあいづちの一例を示す図である。図２において、横軸は時間、縦軸は音声信号のパワーを示している。第２の音声信号２３は、例えば「○○を対応いただけませんか」という、第２の話者の発話に対応する信号を示している。第１の音声信号２５は、第２の音声信号２３に対して発せられたあいづち「ええ」に対応する信号を示している。
【００１８】
このとき、第２の音声区間は、時刻第２の音声区間の始点Ｔｓｔｂから、第２の音声区間の終点Ｔｅｎｂまでであると判定される。第１の音声区間は、第１の音声区間の始点Ｔｓｔａから第１の音声区間の終点Ｔｅｎａまでであると判定される。音声区間の判定は、例えば、特許文献４に記載の方法のように、音声信号の周波数分布の平坦さにより判定するなど、従来の方法を用いて行うことができる。なお、第１の音声区間および第２の音声区間の始点、終点は、相対的な時刻であればよい。
【００１９】
あいづちは、相手の発話の途中、または、発話が終わってすぐに発声されると考えられる。よって、あいづち検出部７は、第１の音声区間の始点Ｔｓｔａと第２の音声区間の終点Ｔｅｎｂとの時間差ＤＴに基づき、あいづちを判定する。すなわち、ＤＴを下記の式１で表すとする。
ＤＴ＝Ｔｓｔａ−Ｔｅｎｂ・・・（式１）
このとき、時間差ＤＴは、予め決められた時間内とすることができる。すなわち、下記式２を満たす。
−ｔ１≦ＤＴ≦ｔ２・・・（式２）
ここで、時間ｔ１、時間ｔ２は、いずれも正の実数である。時間ｔ１、時間ｔ２は、例えば、実際にあいづちが含まれる会話から、統計的に確からしいあいづちの時間差を決定するようにしてもよい。なお、時間ｔ１、時間ｔ２は、後述する閾値テーブル４５に記憶させておくようにしてもよい。
【００２０】
別の特徴として、あいづちは、少数の母音によって構成される。すなわち、日本語の例を挙げると、「ええ」、「はい」、「ああ」、「うん」、「いいえ」、「いや」などが考えられる。これらはいずれも、少数の母音を含む音声である。少数とは、例えば３個未満、などとすることができる。母音の数は、例えば非特許文献１に記載の方法を用いて、音声区間に含まれるフォルマント周波数を解析して母音を識別することにより、判定することができる。
【００２１】
あいづち検出部７は、第１の音声区間の始点Ｔｓｔａおよび第２の音声区間の終点Ｔｅｎｂが式２の関係を満たし、かつ、第１の音声区間に含まれる母音の数が所定数以内である場合に、第１の音声区間をあいづち区間として出力する。
【００２２】
図３は、第１の実施の形態による音声処理装置１の動作を示すフローチャートである。図３に示すように、時間差算出部５は、検出された第１の音声区間、および第２の音声区間に基づき、時間差ＤＴを算出する（Ｓ２１）。母音判定部３は、第１の音声区間に含まれる母音数を判定する（Ｓ２３）。あいづち検出部７は、時間差ＤＴが式２を満たし、母音数が所定数以下の場合に、第１の音声区間をあいづち区間と判定する（Ｓ２３）。
【００２３】
以上のように、第１の実施の形態による音声処理装置１によれば、時間差算出部５が、第１の音声区間の始点Ｔｓｔａと第２の音声区間の終点Ｔｅｎｂとの時間差ＤＴを算出する。母音判定部３は、第１の音声区間に含まれる母音の数を判定する。あいづち検出部７は、時間差ＤＴが式２を満たし、第１の音声区間の母音数が所定数以下の場合に、第１の音声区間Ｔｓｔａ〜Ｔｅｎａがあいづち区間であると判定する。
【００２４】
第１の実施の形態による音声処理装置１によれば、声質や韻律ではなく、第１の音声区間の始点と、第２の音声区間の終点と、第１の音声区間に含まれる母音の数とに基づき、あいづちを検出することが可能である。すなわち、音声処理装置１は、例えば通話相手と発話者の発声タイミングからあいづち区間を絞り込み、母音を音響的な特徴から検出し、フォルマント周波数の変化などから、母音区間をカウントすることで、あいづち区間を検出することができる。このように、音声処理装置１によるあいづち検出は、声質や韻律を用いないので、文章の意味や、話者の個人差、地域差に影響されることなく高精度に行うことができる。
【００２５】
（第２の実施の形態）
以下、第２の実施の形態による音声処理装置２０について説明する。第２の実施の形態において、第１の実施の形態による音声処理装置１と同様の構成および動作については、同一番号を付し、重複説明を省略する。
【００２６】
図４は、第２の実施の形態による音声処理装置２０の機能的な構成の一例を示すブロック図である。図４に示すように、音声処理装置２０は、音声処理装置１と同様に、母音判定部３、時間差算出部５、あいづち検出部７を有している。音声処理装置２０はさらに、第１の音声検出部１５、第２の音声検出部１７、および母音検出部１９を有している。第１の実施の形態による音声処理装置１と同様、上記の機能は、例えば音声処理装置２０に備えられる演算処理装置により所定のプログラムが読み込まれ、実行されることにより実現される機能とすることができる。
【００２７】
第１の音声検出部１５は、第１の音声信号から、第１の音声区間を検出し、第１の音声区間の始点Ｔｓｔａ、第１の音声区間の終点Ｔｅｎａを、時間差算出部５に出力する。第２の音声検出部１７は、第２の音声信号から、第２の音声区間を検出し、第２の音声区間の始点Ｔｓｔｂ、第２の音声区間の終点Ｔｅｎｂを時間差算出部５に出力する。母音検出部１９は、第１の音声信号における母音区間を検出し、検出した母音区間を母音判定部３に出力する。
【００２８】
母音判定部３は、母音判定部３から入力された母音区間に基づき、第１の音声区間に含まれる母音数を判定する。時間差算出部５は、第１の音声検出部１５、第２の音声検出部１７で検出された第１の音声区間および第２の音声区間に基づき、時間差ＤＴを算出する。あいづち検出部７は、母音数と時間差ＤＴとに基づきあいづちを検出する。
【００２９】
図５は、第２の実施の形態による母音区間検出方法の一例を示す図である。図５に示す母音区間の検出方法は、第１の音声信号の所定時間毎に、自己相関、およびパワーを分析して母音区間を検出する方法である。図５には、横軸を、所定時間（フレームともいう）に対応する変数ｎとして、自己相関Ｒ（ｎ）の一例として自己相関２７、パワーｐ（ｎ）の一例としてパワー２９が表されている。自己相関Ｒ（ｎ）は、下記式３で表される値を用いるものとする。パワーｐ（ｎ）は、下記式４で表されるとする。
【００３０】
なお、ｘ（ｎ）は、第１の音声信号の振幅である。変数ｉは、時間に対応する変数である。Ｎは、所定時間内の長さを示す。変数ｄは、時間に関する変数であり、変数ｄの範囲は、人の声に応じて予め決められた範囲ｄ１〜ｄ２とする。この範囲ｄ１〜ｄ２は、例えば、予め人の声の自己相関が所定値より大きくなる範囲を実際の音声に応じて決めておくようにしてもよい。ｘｍは、所定時間におけるｘ（ｎ）の平均値である。
【００３１】
【数１】
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【００３２】
【数２】
2015169827.tif 000004
【００３３】
図５は、第２の実施の形態による母音区間の検出方法の一例を示す図である。図５では、横軸を時間として、自己相関２７、パワー２９が示されている。ここで、相関閾値Ｔｈｒ、パワー閾値Ｔｈｐが予め決められているとする。このとき、母音区間は、自己相関Ｒ（ｎ）、パワーｐ（ｎ）ともに、夫々の閾値を超えている範囲として決められる。すなわち、母音検出部１９は、図５に示す母音区間の始点Ｔｓｔｖ１から母音区間の終点Ｔｅｎｖ１の区間、および、母音区間の始点Ｔｓｔｖ２から母音区間の終点Ｔｅｎｖ２の区間を母音区間として検出し、出力する。
【００３４】
なお、相関閾値ＴＨｒ、パワー閾値ＴＨｐは、後述する閾値テーブル４５に予め記憶させておき、母音検出部１９は、閾値テーブル４５を参照して上記処理を行うようにしてもよい。また、母音検出部１９は、検出した母音区間を、後述する母音区間テーブル５１に格納するようにしてもよい。
【００３５】
図６は、母音数の算出方法の一例を示す図である。図６において、横軸は時間であり、縦軸は、隣接する所定時間（フレーム）の間の包絡スペクトルの変化量ＤＦ（ｎ）である。母音判定部３は、母音検出部１９で検出された各母音区間について、Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  Ｃｏｄｉｎｇ（ＬＰＣ）分析を行い、所定時間毎の包絡スペクトルを求める。さらに母音検出部１９は、隣接するフレーム間の包絡スペクトルの変化量ＤＦ（ｎ）を求める。なお、フレームｎでの包絡スペクトルの変化量ＤＦ（ｎ）は、下記式５で表される。
ＤＦ（ｎ）＝Ｆ（ｎ）−Ｆ（ｎ−１）・・・（式５）
式５において、Ｆ（ｎ）は、フレームｎでのＬＰＣ分析結果の包絡スペクトルを表す。
【００３６】
図６は、上記のように算出される変化量ＤＦ（ｎ）の一例を示している。図６では、音声区間３１において、母音区間３３および母音区間３５が検出されていることを示している。母音区間３３において、変化量ＤＦ（ｎ）は、包絡スペクトル変化量３７のように表される。母音区間３５において、変化量ＤＦ（ｎ）は、包絡スペクトル変化量３９のように表される。また、変化量閾値ＴＨｄｆが予め決められているとする。このとき、母音区間３３を、母音区間ｉ＝１というとすると、変化量ＤＦ（ｎ）≧変化量閾値ＴＨｄｆとなる場合、その母音区間ｉ＝１において、母音変化箇所Ｎｃｈｇ（１）＝１とする。
【００３７】
すなわち、母音変化箇所Ｎｃｈｇ（１）＝１とは、検出された母音区間において、母音が一回変化していることを示す。母音区間ｉにおいて、変化量ＤＦ（ｎ）≧変化量閾値ＴＨｄｆとなる範囲が２箇所ある場合には、Ｎｃｈｇ（ｉ）＝２などとなる。母音区間３５のように、母音区間ｉ＝２においては、変化量ＤＦ（ｎ）≧変化量閾値ＴＨｄｆとならないので、母音変化量Ｎｃｈｇ（２）＝０とする。このとき、この音声区間３１における母音数Ｎｖｏは、下記式６のように、母音区間の数と、母音区間における母音変化箇所の数の和で表される。
【００３８】
【数３】
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【００３９】
上記のようにして母音判定部３は、母音区間の数と、母音区間のそれぞれにおいて包絡スペクトルの時間変化が閾値以上になる箇所とに基づき、第１の音声区間における母音数Ｎｖｏを判定する。なお、母音判定部３は、母音数を判定する際に、後述する閾値テーブル４５に記憶された変化量閾値ＴＨｄｆを参照して判定を行うことができる。
【００４０】
図７は、閾値テーブル４５の一例を示す図である。閾値テーブル４５は、予め音声処理装置２０の記憶部に記憶されることが好ましい。閾値テーブル４５は、判定範囲−ｔ１〜ｔ２、相関閾値ＴＨｒ、パワー閾値ＴＨｐ、変化量閾値ＴＨｄｆ、母音閾値ＴＨｖｏを有している。上記のように、音声処理装置２０は、閾値テーブル４５から適宜閾値を読み出して用いる。
【００４１】
図８は、音声区間テーブル４７の一例を示す図である。音声区間テーブル４７は、少なくとも、第１の音声区間の始点Ｔｓｔａ、第１の音声区間の終点Ｔｅｎａ、第２の音声区間の終点Ｔｅｎｂを有している。音声区間テーブル４７は、第２の音声区間の始点Ｔｓｔａを含むようにしてもよい。音声区間テーブル４７は、第１の音声検出部１５、第２の音声検出部１７による処理により生成される。
【００４２】
図９は、時間差データ４９の一例を示す図である。時間差データ４９は、あいづち検出部７で算出される時間差ＤＴを有する。図１０は、母音区間テーブル５１の一例を示す図である。母音区間テーブル５１は、母音検出部１９で検出される母音区間の始点および終点を保持する。例えば、母音区間テーブル５１は、母音区間Ｖ１について、始点Ｔｓｔｖ１、終点Ｔｅｎｖ１を有している。また、母音区間テーブル５１は、母音区間Ｖ２について、始点Ｔｓｔｖ２、終点Ｔｅｎｖ２を有している。なお、母音区間は２つに限定されず、母音検出部１９で検出された母音区間の夫々について、始点および終点が保持される。図１１は、母音数データ５３の一例を示す図である。母音数データ５３は、母音判定部３で判定される母音数Ｎｖｏを有する。
【００４３】
図１２は、第２の実施の形態による音声処理装置２０の動作を示すフローチャートである。図１２に示すように、音声処理装置２０では、第１の音声検出部１５は、第１の音声信号から第１の音声区間を検出する。第２の音声検出部１７は、第２の音声信号から第２の音声区間を検出する（Ｓ６１）。なお、このとき、少なくとも第１の音声区間の始点Ｔｓｔａ、第１の音声区間の終点Ｔｅｎａ、および第２の音声区間の終点Ｔｅｎｂが検出されることが好ましい。
【００４４】
時間差算出部５は、時間差ＤＴ＝第１の音声区間の始点Ｔｓｔａ―第２の音声区間の終点Ｔｅｎｂを算出する（Ｓ６２）。母音検出部１９は、第１の音声信号から、上述のように自己相関Ｒ（ｎ）、パワーｐ（ｎ）を算出して、母音区間を検出する（Ｓ６３）。母音判定部３は、検出された母音区間において、包絡スペクトルの変化量ＤＦ（ｉ）を求め、変化量閾値ＴＨｄｆとの比較に基づき、母音変化箇所Ｎｃｈｇ（ｉ）を検出し、母音数Ｎｖｏを判定する（Ｓ６４）。
【００４５】
あいづち検出部７は、閾値テーブル４５を参照し、時間差ＤＴが所定範囲−ｔ１〜ｔ２内、母音数Ｎｖｏが母音閾値ＴＨｖｏ以下の場合に、第１の音声区間をあいづち区間と判定する（Ｓ６５）。母音閾値ＴＨｖｏは、例えば、「１」または「２」などである。
【００４６】
以上詳細に説明したように、音声処理装置２０では、第１の音声検出部１５が、第１の音声区間を検出する。第２の音声検出部１７は、第２の音声区間を検出する。母音検出部１９は、例えば、自己相関Ｒ（ｎ）、パワーｐ（ｎ）、相関閾値ＴＨｒ、パワー閾値ＴＨｐに基づき、母音区間を検出する。時間差算出部５は、時間差ＤＴを算出する。母音判定部３は、包絡スペクトルに基づく変化量ＤＦ（ｎ）と変化閾値ＴＨｄｆに基づき、母音変化箇所Ｎｃｈｇ（ｉ）を判定する。母音判定部３は、母音区間数と母音変化箇所数Ｎｃｈｇ（ｉ）に基づき、母音数Ｎｖｏを判定する。あいづち検出部７は、時間差ＤＴが所定時間範囲―ｔ１〜ｔ２内であって、母音数Ｎｖｏが、母音閾値ＴＨｖｏ以下の場合に、第１の音声区間をあいづち区間であると判定する。
【００４７】
以上のように、第２の実施の形態による音声処理装置２０によれば、第１の実施の形態による音声処理装置１による効果に加え、包絡スペクトル変化量３７により母音の変化箇所を検出するので、より精度よく母音数を判定することが可能である。よって、より精度よくあいづちの判定を行うことができる。
【００４８】
なお、本実施の形態において、母音区間、母音数の判定方法は上記に限定されない。例えば、母音区間は、自己相関Ｒ（ｎ）、パワーｐ（ｎ）ともに、夫々の閾値を超えている範囲として決める場合に限られず、いずれかが夫々の閾値を超えている範囲とするなどの変形も可能である。
【００４９】
母音閾値Ｔｈｖｏは上記に限定されず、あいづち以外の区間を誤って検出してしまうことのない数として設定されることが好ましい。例えば、異なる言語であれば、その言語特有の母音閾値ＴＨｖｏを用いるなどの変形が考えられる。母音数の判定も上記に限定されず、非特許文献１に記載の方法など、他の方法で行うようにしてもよい。例えば、非特許文献１に記載の方法を、上記の方法で判定された母音区間に対して行うようにしてもよい。
【００５０】
（第１の変形例）
以下、第１の実施の形態による音声処理装置１、または第２の実施の形態による音声処理装置２０に適用可能な第１の変形例について説明する。本変形例は、母音区間の検出に関する変形例である。本変形例において、第１の実施の形態または第２の実施の形態と同様の構成および動作については、同一番号を付し、重複説明を省略する。
【００５１】
図１３は、本変形例による母音区間検出方法の一例を示す図である。図１３において、横軸は、フレーム、縦軸は、パワースペクトルのピッチ性Ｒｐを示す。本変形例では、母音検出部１９は、例えばＦａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ（ＦＦＴ）により第１の音声信号を時間周波数変換し、パワースペクトルＰ（ｆ）＝｜Ｘ（ｆ）｜２を算出する。さらに、母音検出部１９は、ピッチ変動量Ｒｐ＝Σ（｜Ｐ（ｆ）−Ｐ（ｆ−１）｜を算出する。図１３において、ピッチ変動量８１は、ピッチ変動量Ｒｐの時間的な変化を示している。ここで、予め定められたピッチ閾値ＴＨＲｐに対して、ピッチ変動量Ｒｐが上回っている場合に、母音区間と判定するものとする。よって、図１３に示すように、音声区間８２、音声区間８３が検出される。
【００５２】
このように、音声信号の周波数スペクトルのピッチ変動量が閾値よりも大きい区間として母音区間を検出することができる。このような方法によっても、母音区間を精度よく検出することが可能である。
【００５３】
このほか、例えば音声信号のパワー（音量）が、所定値を越えている場合に、当該区間を母音区間と判別するようにしてもよい。
【００５４】
（第２の変形例）
以下、第１の実施の形態による音声処理装置１、または第２の実施の形態による音声処理装置２０、または第１の変形例に適用可能な第２の変形例について説明する。本変形例は、音声が英語の場合の変形例である。本変形例において、第１の実施の形態、第２の実施の形態、または第１の変形例と同様の構成および動作については、同一番号を付し、重複説明を省略する。第２の変形例は、第１の実施の形態、第２の実施の形態、または第１の変形例のいずれにも適用が可能である。
【００５５】
図１４は、第２の変形例によるあいづちの一例を示す図である。図１４において、横軸は時間、縦軸は音声信号のパワーを示している。第２の音声信号８５は、例えば「Ｉ’ｖｅ  ｆｉｎｉｓｈｅｄ  ｍｙ  ｊｏｂ．」という、第２の話者の発話に対応する信号を示している。第１の音声信号８７は、第２の音声信号８５に対して発せられたあいづち「Ｗｏｗ」に対応する信号を示している。
【００５６】
このとき、第２の音声区間は、時刻第２の音声区間の始点Ｔｓｔｂ２から、第２の音声区間の終点Ｔｅｎｂ２までであると判定される。第１の音声区間は、第１の音声区間の始点Ｔｓｔａ２から第１の音声区間の終点Ｔｅｎａ２までであると判定される。音声区間の判定は、例えば、特許文献４に記載の方法や、第２の実施の形態、または第１の変形例に記載の方法を用いて行うことができる。なお、第１の音声区間および第２の音声区間の始点、終点は、相対的な時刻であればよい。
【００５７】
英語の場合であってもあいづちは、相手の発話の途中、または、発話が終わってすぐに発声されると考えられる。よって、あいづち検出部７は、第１の音声区間の始点Ｔｓｔａ２と第２の音声区間の終点Ｔｅｎｂ２との時間差ＤＴに基づき、あいづちを判定する。すなわち、時間差ＤＴを下記の式１で表すとする。
ＤＴ＝Ｔｓｔａ２−Ｔｅｎｂ２・・・（式７）
このとき、時間差ＤＴは、予め決められた時間内とすることができる。すなわち、上記式２を満たす。説明の都合上、図２を下記に記す。
−ｔ１≦ＤＴ≦ｔ２・・・（式２）
ここで、時間ｔ１、時間ｔ２は、いずれも正の実数である。時間ｔ１、時間ｔ２は、例えば、実際にあいづちが含まれる会話から、統計的に確からしいあいづちの時間差を決定するようにしてもよい。
【００５８】
別の特徴として、あいづちは、少数の母音によって構成される。すなわち、英語の例を挙げると、「Ｙｅｓ」、「Ｙｅｐ」、「Ｙｅａｈ」、「Ｒｉｇｈｔ」、「Ｉ  ｓｅｅ」、「Ｓｕｒｅ」、「Ｍａｙｂｅ」、「Ｇｒｅａｔ」、「Ｃｏｏｌ」、「Ｔｏｏ  ｂａｄ」、「Ｒｅａｌｌｙ」、「Ｏｈ」などが考えられる。これらはいずれも、少数の母音を含む音声である。少数とは、例えば３個未満、などとすることができる。母音の数は、例えば非特許文献１に記載の方法により母音を識別することにより、判定することができる。
【００５９】
以上説明したように、英語の場合であっても日本語と同様に、時間差ＤＴが所定範囲であって、第１の音声区間に含まれる母音数が所定数以下である場合に、あいづちと判定するという方法で、あいづちを検出することが可能である。また、第１の実施の形態による音声処理装置１、第２の実施の形態による２０、または第１の変形例を適用することができ、日本語の場合と同様の効果を得ることが可能である。
【００６０】
（第３の実施の形態）
以下、第３の実施の形態による音声処理装置１００について説明する。第３の実施の形態は、第１の実施の形態、第２の実施の形態、第１の変形例、または第２の変形例において、発話意図および発話意図の強度をさらに判定する例である。本実施の形態において、第１の実施の形態、第２の実施の形態、第１の変形例、または第２の変形例と同様の構成および動作については、同一番号を付し、重複説明を省略する。
【００６１】
図１５は、第３の実施の形態による音声処理装置１００の機能的な構成を示す図である。図１５に示すように、音声処理装置１００は、音声処理装置１を有している。この音声処理装置１に代えて、音声処理装置２０を用いることもできる。音声処理装置１００は、さらに、母音種判定部１０３、パターン判定部１０５、パワー変化量算出部１０７、ピッチ変化量算出部１０９、意図判定部１１１、意図強度判定部１１３、辞書１１５を有している。
【００６２】
音声処理装置１は、意図判定部１１１にあいづち判定結果を出力する。母音種判定部１０３は、第１の音声信号に基づき、母音の種類を判定する。母音の種類の判定は、例えば非特許文献１に記載の方法を用いて行うことができる。
【００６３】
パターン判定部１０５は、母音区間におけるピッチの変化のパターンを判定する。パワー変化量算出部１０７は、母音区間における音声のパワーの変化量を算出する。ピッチ変化量算出部１０９は、母音区間におけるピッチ変化量を算出する。
【００６４】
意図判定部１１１は、音声処理装置１の判定結果と、母音種判定部１０３、パターン判定部１０５による判定結果、および辞書１１５の情報に基づき、第２の話者の意図を判定する。意図強度判定部１１３は、パワー変化量算出部１０７、ピッチ変化量算出部１０９の算出結果に基づいて、意図判定部１１１で判定される意図の強度を判定する。辞書１１５は、母音種、ピッチ変化のパターンと、意図とを関連付けて記憶した情報である。
【００６５】
次に、母音種判定部１０３による母音種の判定方法について、図１６、図１７を参照しながら説明する。図１６は、ＬＰＣ分析を利用した母音種の判定方法の一例を示す図である。図１６において、横軸は周波数、縦軸は、パワーを示す。ＬＰＣ分析結果１３１は、例えば、検出された母音区間の所定時間の音声信号をＬＰＣ分析した結果を示す。ＬＰＣ分析を行うことにより求められる第１フォルマント周波数ｆ１、第２フォルマント周波数ｆ２に基づき、母音種判定部１０３は、母音種を判定する。フォルマント周波数の値に基づく母音種の判定は、例えば非特許文献１などに記載の公知技術を用いて行うことができる。
【００６６】
図１７は、検出された母音区間の所定時間の音声信号にＦＦＴ、および平滑処理を行った結果の一例を示す。図１７において、横軸は周波数、縦軸はパワーを示す。ＦＦＴ結果１３３は、音声信号にＦＦＴを行った結果の一例を示す。平滑化パワー１３５は、ＦＦＴ結果１３３を平滑処理した結果の一例を示す。図１７に示すように、平滑化パワー１３５により、ＬＰＣ分析を行った場合と同様に、フォルマント周波数ｆ１、ｆ２を求めることもでき、これらを用いた母音種の判定が可能である。
【００６７】
図１８は、ピッチ変化の一例を示す図である。図１８において、横軸は時間、縦軸は周波数を示す。また、図１８においては、第１の音声区間Ｔｓｔａ〜Ｔｅｎａ、母音区間Ｔｓｔｖ１〜Ｔｅｎｖ１が示されている。ピッチ変化１３７は、母音区間における音声信号から求められたピッチｐ（ｎ）の時間的変化を示している。ピッチｐ（ｎ）は、例えば、音声信号の自己相関などに基づき、既存の方法を用いて求めることができる。
【００６８】
図１８において、時刻Ｔｍは、母音区間を時間的に二分の一に分ける時刻を示す。平均ピッチｆｐ１は、母音区間の前半Ｔｓｔｖ１〜Ｔｍまでの平均値である。平均ピッチｆｐ２は、母音区間の後半Ｔｍ〜Ｔｅｎｖ１までの平均値である。例えばｆｐ１≧ｆｐ２の場合、パターン判定部１０５は、ピッチの変化のパターンは「下降」と判定し、ｆｐ１＜ｆｐ２の場合には、ピッチの変化パターンは「上昇」と判定するようにしてもよい。パターン判定部１０５は、例えば、母音区間のピッチ変化１３７に対し最小二乗法によって引いた直線の傾きが正の場合、ピッチの変化パターンは「上昇」と判定し、負の場合には、「下降」と判定するようにしてもよい。
【００６９】
図１９は、変化量テーブル１５１の一例を示す図である。変化量テーブル１５１は、ピッチ変化量ｄｆ、パワー変化量ｄｐ、ピッチ変化量の最大値ｄｆｍａｘ、パワー変化量の最大値ｄｐｍａｘ、ピッチ変化量の差分ｄｆｄ、パワー変化量の差分ｄｐｄ、発話意図の強度Ｉ、重み係数α、βを有している。
【００７０】
ピッチ変化量算出部１０９は、ピッチ変化量ｄｆを下記の式８で算出する。また、辞書パワー変化量算出部１０７は、パワー変化量ｄｐを、下記式９で算出する。
ｄｆ＝ｆ（ｎ）−ｆ（ｎ−１）・・・（式８）
ｄｐ＝ｐ（ｎ）−ｐ（ｎ−１）・・・（式９）
ここで、パワーは、例えばｐ（ｎ）＝（ｘ（ｎ））２とすることができる。
【００７１】
さらに、ピッチ変化量算出部１０９は、例えば、母音区間において、ピッチ変化量の最大値ｄｆｍａｘを、下記式１０により算出する。パワー変化量算出部１０７は、パワー変化量の最大値ｄｐｍａｘを、下記式１１で算出する。なお、初期値は「０」とおく。
ｄｆｍａｘ＝ｄｆ（ｎ）  （ｄｆ（ｎ）＞ｄｆｍａｘ）
ｄｆｍａｘ＝ｄｆｍａｘ  （ｄｆ（ｎ）≦ｄｆｍａｘ）
・・・（式１０）
ｄｐｍａｘ＝ｄｐ（ｎ）  （ｄｐ（ｎ）＞ｄｐｍａｘ）
ｄｐｍａｘ＝ｄｐｍａｘ  （ｄｐ（ｎ）≦ｄｐｍａｘ）
・・・（式１１）
【００７２】
ここで、例えばピッチ変化量算出部１０９は、ピッチ変化量の最大値ｄｆｍａｘとピッチ変化量ｄｆ（ｎ）の平均値との差分ｄｆｄを下記式１２により算出する。また、パワー変化量算出部１０７は、パワー変化量の最大値ｄｐｍａｘとパワー変化量ｄｐ（ｎ）の平均値との差分ｄｐｄを、下記式１３により算出する。
ｄｆｄ＝ｄｆｍａｘ−ａｖｅ（ｄｆ（ｎ））・・・（式１２）
ｄｐｄ＝ｄｐｍａｘ−ａｖｅ（ｄｐ（ｎ））・・・（式１３）
【００７３】
意図強度判定部１１３は、ピッチ変化量ｄｆ（ｎ）、パワー変化量ｄｐ（ｎ）に基づく重み付け加算により、意図強度Ｉを下記式１４により算出する。
Ｉ＝α×ｄｆｄ＋β×ｄｐｄ・・・（式１４）
【００７４】
ここで、係数αは、意図強度Ｉに対するピッチ変化量の寄与度を示す。係数βは、意図強度Ｉに対するパワー変化量の寄与度を示す。係数α、βは、発話意図が分かっている音声信号に基づき、予めピッチ変化量およびパワー変化量の寄与度を学習することにより、予め決めるようにしてもよい。また、意図強度Ｉの算出は、係数α、または係数βのいずれかが「０」である場合も含む。よって、パワー変化量算出部１０７とピッチ変化量算出部１０９は、実質的に少なくともいずれかを含むようにすればよい。
【００７５】
図２０は、辞書１１５の一例を示す図である、辞書１１５は、母音（ａ、ｉ、ｕ、ｅ、ｏ、Ｎ）の夫々についてピッチが上昇する場合と、下降する場合の意図を「肯定」または「否定」のいずれかで表す情報である。意図判定部１１１は、母音種判定部１０３で判定された母音種と、パターン判定部１０５で判定された「上昇」、または「下降」のパターンに応じた意図を「肯定」または「否定」と判定する。
【００７６】
なお、意図強度Ｉが所定値以下の場合には、意図判定部１１１は、当該母音に関する発話意図を「意図なし」と判定して、辞書１１５を参照した意図の判定を行わないようにすることもできる。また、この場合、あいづち区間を判定結果として出力しないというような変形も可能である。意図強度Ｉが所定値を超える複数の母音種が存在する場合には、最も高い意図強度Ｉに対応する母音種の意図を出力するようにしてもよい。
【００７７】
図２１は、本実施の形態による音声処理装置１００による動作を示すフローチャートである。図２１に示すように、音声処理装置１は、第１の音声信号および第２の音声信号に基づき、あいづち区間を検出する（Ｓ１７１）。上述のように、あいづち区間の検出は、第１の実施の形態、第２の実施の形態、第１の変形例、および第２の変形例のいずれを適用してもよい。例えば音声処理装置１は、音声区間テーブル４７の第１の音声区間の始点Ｔｓｔａ、第１の音声区間の終点Ｔｅｎａをあいづち区間として出力する。また、音声処理装置１は、例えば母音区間テーブル５１のように母音区間の情報を出力する。
【００７８】
母音種判定部１０３は、音声処理装置１で検出された母音区間に含まれる母音種を判定する。また、パターン判定部１０５は、ピッチ変化のパターンが「上昇」であるか「下降であるか」判定する（Ｓ１７２）。
【００７９】
パワー変化量算出部１０７は、パワー変化量ｄｐ（ｎ）に基づきパワー変化量の差分ｄｐｄを算出する。また、ピッチ変化量算出部１０９は、ピッチ変化量ｄｆ（ｎ）に基づき、ピッチ変化量の差分ｄｆｄを算出する。これらにより、パワー変化量、ピッチ変化量の推定が行われる。
【００８０】
意図強度判定部１１３は、算出されたパワー変化量の差分ｄｐｄ、ピッチ変化量の差分ｄｆｄに基づき、意図強度Ｉを算出する（Ｓ１７４）。意図判定部１１１は、母音種、およびピッチ変化のパターンを辞書１１５で参照して、発話意図を判定する（Ｓ１７５）。発話意図は、例えば「肯定」または「否定」のいずれかとして判定される。なお、意図強度は、意図強度Ｉの値を出力することもできるが、値に応じて、「強」「中」「弱」のいずれかを出力するなど、変形は可能である。意図強度の算出方法は、上記に限定されず、同様の判定を可能とする異なる計算方法を用いるようにしてもよい。
【００８１】
以上説明したように、第３の実施の形態による音声処理装置１００によれば、音声処理装置１、音声処理装置２０などにより判定されたあいづち区間において、発話意図、および発話強度が判定される。発話意図は、あいづち区間に含まれる母音種、ピッチの変化パターン、意図強度に応じて判定されることが好ましい。
【００８２】
以上のように、第３の実施の形態による音声処理装置１００によれば、第１の実施の形態、第２の実施の形態、第１の変形例および第２の変形例の効果に加え、第１の話者の意図を判定することが可能となる。意図の判定は、あいづちに含まれる母音種、あいづちのピッチ変化パターン、ピッチ変化量、パワー変化量に基づく意図強度などに基づき行われる。よって、精度の高いあいづち検出、および意図判定を行うことができる。
【００８３】
また、意図判定部１１１は、母音区間における音声信号のパワー変化量、ピッチ変化量に基づき算出される意図強度が所定値以上の場合に意図を判定することができるので、あいづち以外の区間で意図を判定するといった誤判定を防ぐことができる。
【００８４】
（第４の実施の形態）
図２２は、音声処理装置１を電話機２００に適用した場合の構成例を示す図である。電話機２００は、例えば、通話相手のあいづち回数の分析に第１の実施の形態による音声処理装置１を適用する例である。電話機２００は、例えば携帯電話機であってもよい。
【００８５】
図２２に示すように、電話機２００は、音声処理装置１に加え、マイク２０２、受信部２０４、デコード部２０６、結果保持部２０８、アンプ２１０、スピーカ２１２を有している。電話機２００において、第１の音声信号は、受信部２０４で受信されデコード部２０６でデコードされることにより、音声処理装置１に入力される。また、第１の音声信号は、アンプ２１０で増幅され、スピーカ２１２で音声として出力される。第２の音声信号は、マイク２０２で入力され、音声処理装置１に入力される。音声処理装置１により検出されたあいづち区間は、例えば、結果保持部２０８に結果として保持される。音声処理装置１は、あいづちが検出されたか否かの結果のみを出力し、結果保持部２０８に保持させるようにしてもよい。
【００８６】
以上説明したように、電話機２００は、通話相手の音声を第１の音声信号として、電話機２００の使用者の音声である第２の音声信号に対してあいづちを打ったか否かを検出し、検出結果を出力することができる。検出されたあいづちの回数は、結果保持部２０８に記憶されることで、記録として残すことができる。
【００８７】
以上のように、第４の実施の形態による電話機２００によれば、精度よくあいづちの検出を行うことができる。また、電話機２００によれば、あいづち回数の検出により、通話の解析を行うことができる。
【００８８】
なお、第２の実施の形態、第３の実施の形態、第１の変形例、および第２の変形例による音声処理装置のいずれかを電話機２００に適用して使用することもできる。このような場合、上記第４の実施の形態による効果に加え、夫々の実施の形態による効果を奏することができる。
【００８９】
ここで、上記第１から第４の実施の形態および第１または第２の変形例による音声処理方法の動作をコンピュータに行わせるために共通に適用されるコンピュータの例について説明する。図２３は、標準的なコンピュータのハードウエア構成の一例を示すブロック図である。図２３に示すように、コンピュータ３００は、Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）３０２、メモリ３０４、入力装置３０６、出力装置３０８、外部記憶装置３１２、媒体駆動装置３１４、ネットワーク接続装置３１８等がバス３１０を介して接続されている。
【００９０】
ＣＰＵ３０２は、コンピュータ３００全体の動作を制御する演算処理装置である。メモリ３０４は、コンピュータ３００の動作を制御する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る。メモリ３０４は、例えばＲａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）、Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）等である。入力装置３０６は、コンピュータの使用者により操作されると、その操作内容に対応付けられている使用者からの各種情報の入力を取得し、取得した入力情報をＣＰＵ３０２に送付する装置であり、例えばキーボード装置、マウス装置などである。出力装置３０８は、コンピュータ３００による処理結果を出力する装置であり、表示装置などが含まれる。例えば表示装置は、ＣＰＵ３０２により送付される表示データに応じてテキストや画像を表示する。
【００９１】
外部記憶装置３１２は、例えば、ハードディスクなどの記憶装置であり、ＣＰＵ３０２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。媒体駆動装置３１４は、可搬記録媒体３１６に書き込みおよび読み出しを行うための装置である。ＣＰＵ３０２は、可搬記録媒体３１６に記録されている所定の制御プログラムを、媒体駆動装置３１４を介して読み出して実行することによって、各種の制御処理を行うようにすることもできる。可搬記録媒体３１６は、例えばＣｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ（ＣＤ）−ＲＯＭ、Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ（ＤＶＤ）、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ（ＵＳＢ）メモリ等である。ネットワーク接続装置３１８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授受の管理を行うインタフェース装置である。バス３１０は、上記各装置等を互いに接続し、データのやり取りを行う通信経路である。
【００９２】
上記第１から第４の実施の形態による音声処理方法をコンピュータに実行させるプログラムは、例えば外部記憶装置３１２に記憶させる。ＣＰＵ３０２は、外部記憶装置３１２からプログラムを読み出し、メモリ３０４を利用してプログラムを実行することで、音声処理の動作を行なう。このとき、まず、音声処理の処理をＣＰＵ３０２に行わせるための制御プログラムを作成して外部記憶装置３１２に記憶させておく。そして、入力装置３０６から所定の指示をＣＰＵ３０２に与えて、この制御プログラムを外部記憶装置３１２から読み出させて実行させるようにする。また、このプログラムは、可搬記録媒体３１６に記憶するようにしてもよい。
【００９３】
以上記載した各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
第１の話者の音声を含む第１の音声信号から検出される第１の音声区間の始点と、前記第１の話者の音声より先に発せられた第２の話者の音声を含む第２の音声信号から検出される第２の音声区間の終点と、前記第１の音声信号の前記第１の音声区間から検出される母音の数とに基づいて、前記第１の音声信号から前記第１の話者によるあいづちに対応する音声を含むあいづち区間を検出するあいづち検出部、
を有することを特徴とする音声処理装置。
（付記２）
前記第１の音声区間の始点と前記第２の音声区間の終点との時間差を算出する時間差算出部と、
前記第１の音声区間から検出される母音区間の音声信号に基づき前記第１の音声区間における前記母音の数を判定する母音判定部と、
をさらに有し、
前記あいづち検出部は、前記時間差が所定値よりも短く、且つ、前記母音の数が所定数以内の場合に、前記第１の音声区間が前記あいづち区間であると判定する
ことを特徴とする付記１に記載の音声処理装置。
（付記３）
前記母音判定部は、前記母音区間の音声信号から、所定時間毎に包絡スペクトルを求め、前記包絡スペクトルの時間変化量に基づき前記母音区間における母音変化を検出し、前記第１の音声区間における前記母音区間の数と、前記母音変化の数に基づき、前記母音数を判定する
ことを特徴とする付記２に記載の音声処理装置。
（付記４）
前記母音区間は、前記第１の音声区間の前記第１の音声信号の自己相関およびパワーに基づき検出される
ことを特徴とする付記２に記載の音声処理装置。
（付記５）
あいづち区間のパワー変化量を算出するパワー変化量算出部、または、
あいづち区間のピッチ変化量を算出するピッチ変化量算出部
のいずれか少なくとも一つ、および
前記パワー変化量算出部または前記ピッチ変化量算出部の少なくとも一方の算出結果に基づき前記あいづち区間の音声の意図強度を判定する意図強度判定部、
をさらに備えることを特徴とする付記１から付記４のいずれかに記載の音声処理装置。
（付記６）
前記母音区間内の母音の種別を判定する母音種別判定部と、
前記あいづち区間内のピッチ変化のパターンを判定するパターン判定部と、
前記母音の種別、および前記パターンに基づき、前記第１の話者の発話意図を判定する意図判定部と、
をさらに有することを特徴とする付記１から付記５のいずれかに記載の音声処理装置。
（付記７）
前記意図判定部は、前記意図強度が所定値よりも大きい場合に、前記意図を判定することを特徴とする付記６に記載の音声処理装置。
（付記８）
コンピュータによって実行される音声処理方法であって、
第１の話者の音声を含む第１の音声信号から検出される第１の音声区間の始点と、前記第１の話者の音声より先に発せられた第２の話者の音声を含む第２の音声信号から検出される第２の音声区間の終点と、前記第１の音声信号の前記第１の音声区間から検出される母音の数とに基づいて、前記第１の音声信号から前記第１の話者によるあいづちに対応する音声を含むあいづち区間を検出する
ことを特徴とする音声処理方法。
（付記９）
前記第１の音声区間の始点と前記第２の音声区間の終点との時間差を算出し、
前記第１の音声区間から検出される母音区間の音声信号に基づき前記第１の音声区間における前記母音の数を判定し
前記時間差が所定値よりも短く、且つ、前記母音の数が所定数以内の場合に、前記第１の音声区間が前記あいづち区間であると判定する
ことを特徴とする付記８に記載の音声処理方法。
（付記１０）
前記母音区間の音声信号から、所定時間毎に包絡スペクトルを求め、前記包絡スペクトルの時間変化量に基づき前記母音区間における母音変化を検出し、前記第１の音声区間における前記母音区間の数と、前記母音変化の数に基づき、前記母音数を判定する
ことを特徴とする付記９に記載の音声処理方法。
（付記１１）
前記第１の音声区間の前記第１の音声信号の自己相関に基づき、前記母音区間を検出する
ことを特徴とする付記９に記載の音声処理方法。
（付記１２）
前記あいづち区間のパワー変化量、または、前記あいづち区間のピッチ変化量のいずれか少なくとも一つに基づき前記あいづち区間の音声の意図強度を判定する
ことを特徴とする付記８から付記１１のいずれかに記載の音声処理方法。
（付記１３）
前記母音区間内の母音の種別と、前記あいづち区間内のピッチ変化のパターンとに基づき、前記第１の話者の発話意図を判定する
ことを特徴とする付記８から付記１２のいずれかに記載の音声処理方法。
（付記１４）
前記意図強度が所定値よりも大きい場合に、前記発話意図を判定する
ことを特徴とする付記１３に記載の音声処理方法。
（付記１５）
第１の話者の音声を含む第１の音声信号から検出される第１の音声区間の始点と、前記第１の話者の音声より先に発せられた第２の話者の音声を含む第２の音声信号から検出される第２の音声区間の終点と、前記第１の音声信号の前記第１の音声区間から検出される母音の数とに基づいて、前記第１の音声信号から前記第１の話者によるあいづちに対応する音声を含むあいづち区間を検出する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【図１】
2015169827.tif 000006
【図２】
2015169827.tif 000007
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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