(57)【要約】【課題】  音声信号の圧縮領域から直接に音声分析（例えば、話し手ＩＤの検証）を行うための装置および関連の方法を提供する。【解決手段】  望ましくは、特徴ベクトルが、それの対応する物理的意味に基づいて、圧縮ビット・ストリームから直接にセグメント化される。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号を分析するための装置であって、
圧縮形式で搬送された音声信号を受け取るための手段と、
前記圧縮形式の音声信号から直接に音声分析を行うための手段と、
を含む、装置。
【請求項２】
前記音声信号がパケットとして搬送される、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記音声信号がインターネットを介してパケットとして搬送される、請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記パケットがパケット・ストリームの形で搬送され、音声パケットの分析のために前記パケットを送出する前にパケット伝送速度を減じるために、前記パケット・ストリームが一定速度または可変速度でサンプルされる、請求項３に記載の装置。
【請求項５】
話し手の身元と関連した前記音声信号における少なくとも１つの特性を見分けるための手段を更に含む、請求項１乃至４のいずれかに記載の装置。
【請求項６】
前記受け取るための手段は、前記音声信号と関連した特徴ベクトルを受け取るように適応し、
前記音声分析を行うための手段は、前記圧縮形式の音声信号のビット・ストリームから前記特徴ベクトルをセグメント化するように適応する、
請求項１乃至５のいずれかに記載の装置。
【請求項７】
前記音声分析を行うための手段は、前記特徴ベクトルを、対応する物理的意味に基づいてセグメント化するように適応する、請求項６に記載の装置。
【請求項８】
前記圧縮形式の音声信号はＣＥＬＰアルゴリズムを通して圧縮されている、請求項１乃至７のいずれかに記載の装置。
【請求項９】
前記ＣＥＬＰアルゴリズムはＧ７２９アルゴリズムを含む、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
音声信号を分析する方法であって、
圧縮形式で搬送された音声信号を受け取るステップと、
前記圧縮形式の音声信号から直接に音声分析を行うステップと、
を含む、方法。
【請求項１１】
前記音声信号がパケットとして搬送される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記音声信号がインターネットを介してパケットとして搬送される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記パケットがパケット・ストリームの形で搬送され、音声パケットの分析のために前記パケットを送出する前にパケット伝送速度を減じるために、該パケット・ストリームが一定速度または可変速度でサンプルされる、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
話し手の身元と関連した前記音声信号における少なくとも１つの特性を見分けるための手段を更に含む、請求項１０乃至１３のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
前記受け取るステップは、前記音声信号と関連した特徴ベクトルを受け取るステップを含み、
前記音声分析を行うステップは、前記圧縮形式の音声信号のビット・ストリームから前記特徴ベクトルをセグメント化するステップを含む、
請求項１０乃至１３のいずれかに記載の方法。
【請求項１６】
前記音声分析を行うステップは、対応する物理的意味に基づいて前記特徴ベクトルをセグメント化するステップを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記圧縮形式の音声信号はＣＥＬＰアルゴリズムを通して圧縮されている、請求項１０乃至１６のいずれかに記載の方法。
【請求項１８】
前記ＣＥＬＰアルゴリズムはＧ７２９アルゴリズムを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
音声信号を分析するための方法ステップを遂行するように、コンピュータによる実行が可能な命令から成るコンピュータ・プログラムであって、前記方法ステップは、
圧縮形式で搬送された音声信号を受け取るステップと、
前記圧縮形式の音声信号から直接に音声分析を行うステップと、
を含む、コンピュータ・プログラム。
【請求項２０】
コンピュータにおいて実行されるとき、請求項１０乃至１８のいずれかに記載の方法を遂行するように適応したプログラム・コード手段を含む、コンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的には、音声信号の生成および処理に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般に、音声信号の生成および処理では、音声信号は発語内容を搬送するのみならず、話し手の身元に関する何らかの情報も明らかにする。この点で、音声信号波形を分析することによって、音声信号を種々のカテゴリ、例えば、話し手のＩＤ、言語のＩＤ、激しい語調、および話題等に分類することが可能である。
【０００３】
伝統的には、音声分析は音声信号波形から直接に行われている。例えば、図１に示されるような一般的な話し手ＩＤ検証システムに関しては、音声入力１０２が先ず周波数領域にフーリエ変換される。周波数スペクトル・エネルギ計算１０６およびプリエンファシス処理１０８を通過した後、周波数パラメータがメルスケール（mel-Scale）対数フィルタ１１０のセットを通される。各個々のフィルタの出力エネルギが、（例えば、ログ・エネルギ・フィルタ１１２を介して）ログ・スケールされ、しかる後「ケプストラ（cepstra）」を得るためにコサイン変換１１４が行われる。次に、その「ケプストラ」のセットが、話し手ＩＤ検証のためのＧＭＭ−ＵＢＭ（GaussianMixture Model-Universal Background Model）のようなベクトル分類アルゴリズムのための特徴ベクトルとして作用する。図１に示されたようなアルゴリズムの使用例は、IEEETransactions on Speech and audio processing 誌 Vol.3, No.1, Jan. 1995 の「RobustText-Independent Speaker Identification Using Gaussian Mixture Speaker Models」と題したDouglas Reynolds 氏他による論文において見ることが可能である。
【０００４】
しかし、通常の方法では、ＶｏＩＰ（Voice overInternet Protocol）の開始時に、音声が圧縮およびパケット化され、インターネットにおいて搬送される。その伝統的な方法は、音声パケットを音声信号波形に圧縮解除し、しかる後、図１を通して説明した分析手順を遂行する。図１に示された方法は、パケットが、例えば、ネットワークの輻輳のために喪失した場合には十分に機能しない。特に、パケットが喪失してしまうと、圧縮解除された波形は歪を生じ、分析は極めて劣悪になるであろう。更に、分析のための特徴ベクトルを得るための時間は、圧縮解除ＦＦＴメルスケール・フィルタ・コサイン変換（上記のReynolds 氏他による論文参照）のために非常に長くなるであろう。これは、実時間の音声分析を非常に難しくするであろう。
【非特許文献１】IEEE Transactions onSpeech and audio processing, Vol.3, No.1, Jan. 1995 誌の「Robust Text-IndependentSpeaker Identification Using Gaussian Mixture Speaker Models」と題した DouglasReynolds 氏他による論文。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
以上の記述から見て、本発明の目的は、通常の装置が有する欠点および不利点に留意し、それらを改善することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の少なくとも１つの現時点での好適な実施例によれば、圧縮された領域から直接に音声分析（例えば、話し手ＩＤ検証）を行うための機構が広範に意図されている。望ましくは、特徴ベクトルが、それの対応する物理的意味に基づいて、圧縮されたビット・ストリームから直接にセグメント化される。これは、時間がかかる「圧縮解除ＦＦＴメルスケール・フィルタ・コサイン変換」プロセスを排除し、従って、圧縮されたビット・ストリームから直接に実時間音声分析を行うことを可能にするであろう。しかし、音声パケットがインターネットのネットワーク輻輳のために脱落することがある。更に、システムがすべての圧縮音声パケットを分析しなければならない場合、計算力の必要性が非常に高くなる。しかも、圧縮音声パケットが脱落またはサブサンプルされる場合、圧縮解除された音声は、音声波形内の圧縮されたパケットにおける相関のために大きく変形され、分析のためのそれの特性を大きく失うであろう。従って、本発明の少なくとも１つの現時点での好適な実施例によれば、分析が圧縮音声パケットから直接に行われる。これは、その圧縮された音声データ・パケットが時間的に或る一定比率（例えば、１０％）または可変比率でサブサンプルされることを可能にするであろう。それは、計算力の必要性を減じ、しかも分析される必要がある関連の音声パケット特性を維持するであろう。
【０００７】
要約すると、本発明の１つの態様は、音声信号を分析するための装置を提供する。その装置は、圧縮形式で搬送された音声信号を受け取るための装置、およびその圧縮形式の音声信号から直接に音声分析を行うための装置を含む。
【０００８】
１つの好適な実施例では、音声信号がパケットで搬送される。これは、インターネットを介して行われる。
【０００９】
１つの好適な実施例では、パケットがパケット・ストリームの形で搬送され、音声パケットの分析のためにそのパケットを送出する前にパケット伝送速度を減じるためにパケット・ストリームが一定速度または可変速度でサンプルされる。
【００１０】
１つの好適な実施例では、話し手の身元と関連した音声信号における少なくとも１つの特性を見分けることも可能である。
【００１１】
１つの好適な実施例では、音声信号と関連する特徴ベクトルが受け取られる。この実施例では、圧縮形式の音声信号のビット・ストリームから特徴ベクトルをセグメント化することによって音声分析が行われる。
【００１２】
１つの好適な実施例では、特徴ベクトルが、対応する物理的意味に基づいてセグメント化される。
【００１３】
１つの好適な実施例では、圧縮形式の音声信号が、ＣＥＬＰアルゴリズムを通して圧縮されている。そのようなＣＥＬＰアルゴリズムはＧ７２９アルゴリズムである。
【００１４】
本発明の別の態様は音声信号を分析する方法である。その方法は、圧縮形式で搬送された音声信号を受け取るステップと、その圧縮形式の音声信号から直接に音声分析を行うステップとを含む。
【００１５】
１つの好適な実施例では、音声パケット識別がＣＥＬＰ圧縮アルゴリズムに基づいて行われる。
【００１６】
更に、本発明の更なる態様は、音声信号を分析するための方法ステップを遂行するように、コンピュータによる実行が可能な命令から成るプログラムを提供する。その方法ステップは、圧縮形式で搬送された音声信号を受け取るステップと、その圧縮形式の音声信号から直接に音声分析を行うステップとを含む。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明の少なくとも１つの現時点での好適な実施例によれば、圧縮された領域から音声信号の分析を一般的に行うための装置が広範に意図されているが、ＣＥＬＰアルゴリズムを通して圧縮された信号を分析することに関連して、特に望ましい結果が得られる。
【００１８】
確かに、現在の音声圧縮は、多くの場合、ＣＥＬＰアルゴリズム、例えば、Ｇ７２３、Ｇ７２９、ＧＳＭに基づいている（例えば、John Wiley & Sons, Inc., Publication, ISBN 0-471-15039-8 の LajosHanzo 氏他による「Voice Compression and Communications」と題した出版物参照）。基本的には、このアルゴリズムは、１セットのフィルタ係数として人の音声器官系をモデルとしており、発語は、そのモデル化された音声器官系を通る１セットの励振の結果である。音声におけるピッチも捕捉される。本発明の少なくとも１つの現時点での好適な実施例によれば、ＣＥＬＰアルゴリズムを通して圧縮されたパケットは非常に望ましい結果を伴って分析される。
【００１９】
図示の非制限的な例として、１つの可能なＧ７２９圧縮アルゴリズムのブロック図が図２に示される。図示のように、音声入力２０２の前処理２１８の後、ＬＳＦ周波数変換を行うことが望ましい。ブロック２２０からの出力とブロック２２８（後述される）からの出力との差がブロック２２１において計算される。適応コードブック２２２は長期ピッチ遅延情報をモデル化するために使用され、固定コードブック２２４は人の発語の短期励振をモデル化するために使用される。利得ブロック２２６は、発語の振幅を捕らえるために使用されるパラメータであり、ブロック２２０は、ブロック２２８がそのブロック２２０の数学的な反転であるとき、話し手の音声トラックをモデル化するために使用される。
【００２０】
圧縮されたストリームは、明らかにビット・ストリームの異なるフィールドにおいてこの重要な音声特性のセットを搬送するであろう。例えば、考えられるＧ７２９ビット・ストリームが図３に示される。図示のように、シェーディング並びに単一下線および二重下線によって、各フィールドの対応する物理的意味が示される。
【００２１】
図３に示されるように、音声分析（例えば、話し手ＩＤの検証）のための重要な音声特性（例えば、音声器官系フィルタ・モデル・パラメータ、ピッチ遅延、振幅、音声残留のための励振パルス位置）がすべて図示されている。従って、本発明の少なくとも１つの現時点での好適な実施例によれば、その対応する物理的意味に基づいてセグメント化され、その圧縮されたストリームにおいて直接に音声分析するための、図４に示されるような音声特徴ベクトルが広く意図される。Ｌ０、Ｌ１、Ｌ２、およびＬ３が話し手の音声器官系モデルを占め、Ｐ１、Ｐ０、ＧＡ１、ＧＢ１、Ｐ２、ＧＡ２、およびＧＢ２が話し手の長期ピッチ情報を占め、Ｃ１、Ｓ１、Ｃ２、およびＳ２が目前の発語の短期励振を占める。
【００２２】
本発明の少なくとも１つの現時点での好適な実施例によれば、本発明は、圧縮形式で搬送された音声信号を受け取るための装置、および圧縮形式の音声信号から直接に音声分析を行うための装置を含む。しかも、これらの要素は、適当なソフトウェア・プログラムを実行する少なくとも１つの汎用コンピュータにおいて具現化することが可能である。これらは、少なくとも１つの集積回路においてまたは少なくとも１つの集積回路の一部において具現化することも可能である。従って、本発明は、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの結合体として具現化することが可能であることは当然である。
【００２３】
本明細書において別途記述されてなければ、本明細書において記述および引用されたすべての特許、特許出願、特許公報、および他の出版物（ウェブ・ベースの公開情報を含む）は、あたかも本明細書においてそのまま示されているような参考資料と見なされるべきである。
【００２４】
添付図面を参照して本発明の実施例を説明したが、本発明がそれらの実施例そのものに限定されないこと、および、本発明の範囲または主旨から逸脱することなく、当業者が種々の他の変更および修正を施し得ることは当然である。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】伝統的な話し手ＩＤ分析を示すブロック図である。
【図２】本発明の好適な実施例によるＣＥＬＰ  Ｇ７２９アルゴリズムの応用例を示すブロック図である。
【図３】本発明の好適な実施例によるＧ７２９ビット・ストリーム・フォーマットを表形式で示した図である。
【図４】本発明の好適な実施例による、圧縮ストリームにおけるサンプル特徴ベクトルを示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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