(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号に対して、所定の割合で分析フレームがオーバラップする窓関数処理を用いて周波数領域のフィルタ処理を実行するフィルタ処理部と、
前記割合を増加させるごとに、前記フィルタ処理が実行された後の信号と前記入力信号に基づいた信号との類似度をそれぞれ算出し、算出した類似度に基づいて、前記フィルタ処理部に設定する割合を検出する検出部と
を備えたことを特徴とする音声処理装置。
【請求項２】
前記検出部は、算出した類似度のうち、今回算出した類似度と前回算出した類似度との比率を算出し、算出した比率が閾値未満の場合に、当該前回算出した類似度が算出された際の前記割合を検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】
前記検出部は、算出した類似度が閾値以上となった場合に、当該類似度が算出された際の前記割合を検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４】
前記検出部は、前記入力信号に基づいた信号として、前記入力信号を用いることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一つに記載の音声処理装置。
【請求項５】
前記検出部は、前記入力信号に基づいた信号として、前記入力信号に対して時間領域のフィルタ処理が実行された後の信号を用いることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一つに記載の音声処理装置。
【請求項６】
前記検出部により検出された割合を、前記フィルタ処理部に設定する設定部を、さらに備えたことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一つに記載の音声処理装置。
【請求項７】
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、
入力信号に対して、所定の割合で分析フレームがオーバラップする窓関数処理を用いて周波数領域のフィルタ処理を実行し、
前記割合を増加させるごとに、前記フィルタ処理が実行された後の信号と前記入力信号に基づいた信号との類似度をそれぞれ算出し、算出した類似度に基づいて、前記フィルタ処理に設定する割合を検出する
ことを特徴とする音声処理方法。
【請求項８】
コンピュータに、
入力信号に対して、所定の割合で分析フレームがオーバラップする窓関数処理を用いて周波数領域のフィルタ処理を実行し、
前記割合を増加させるごとに、前記フィルタ処理が実行された後の信号と前記入力信号に基づいた信号との類似度をそれぞれ算出し、算出した類似度に基づいて、前記フィルタ処理に設定する割合を検出する
各処理を実行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、音声処理装置、音声処理方法及び音声処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば、音声信号にフィルタ処理を行う場合に、周波数領域でのフィルタ処理が広く行われている。これは、時間領域でのフィルタ処理に比べてフィルタ処理に要する計算量が少ないからである。
【０００３】
例えば、周波数領域でのフィルタ処理では、時間領域の音声信号を周波数領域に変換するために、音声信号から複数の分析フレームが切り出される。ここで、切り出された分析フレームを加算すると、分析フレームごとの端が連続に繋がらず、元の音声信号に雑音が含まれてしまう。このため、分析フレームの端を連続にして元の音声信号に音質を近づけるために、例えば、オーバラップ加算と呼ばれる方法が用いられる。これは、例えば、それぞれの分析フレームに窓関数を掛け、フレーム長が５０％ずつオーバラップするように、それぞれの分析フレームを加算する方法である。
【０００４】
また、例えば、上記のオーバラップ加算の改良方法として、分析フレームがオーバラップする割合を８７．５％とすることも提案されている。なお、分析フレームがオーバラップする割合は、オーバラップ割合と呼んでいる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−２０６７９号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】ローズ・カーチス著  「コンピュータ音楽  歴史・テクノロジー・アート」東京電機大学出版局  ２００１年１月
【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、上記の従来技術では、フィルタ処理の計算量が増大してしまうという課題があった。例えば、音質を向上させるためにオーバラップ割合を５０％、７５％、８７．５％・・・と増加させると、フィルタ処理の計算量は２倍、４倍、８倍・・・と増大してしまう。このため、例えば、低音質な音源に対してフィルタ処理を行う場合や雑音が多い状況でフィルタ処理を行う場合には、オーバラップ割合を一定以上増加させても音質がほとんど向上しなくなり、フィルタ処理の計算量のみが増大してしまうことがあった。
【０００８】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、フィルタ処理の計算量を抑制することができる音声処理装置、音声処理方法及び音声処理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】
【０００９】
本願の開示する技術は、一つの態様において、フィルタ処理部と、検出部とを備える。フィルタ処理部は、入力信号に対して、所定の割合で分析フレームがオーバラップする窓関数処理を用いて周波数領域のフィルタ処理を実行する。検出部は、分析フレームがオーバラップする割合を増加させるごとに、フィルタ処理が実行された後の信号と入力信号に基づいた信号との類似度をそれぞれ算出し、算出した類似度に基づいて、フィルタ処理部に設定する割合を検出する。
【発明の効果】
【００１０】
本願の開示する技術の一つの態様によれば、フィルタ処理の計算量を抑制することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、実施例１に係る音声処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施例１に係る音声処理装置における信号の流れの一例を説明するための図である。
【図３】図３は、オーバラップについて説明するための図である。
【図４】図４は、オーバラップについて説明するための図である。
【図５】図５は、オーバラップについて説明するための図である。
【図６】図６は、５０％オーバラップ加算によるフィルタ処理音と原音とを比較する処理を説明するための図である。
【図７】図７は、７５％オーバラップ加算によるフィルタ処理音と原音とを比較する処理を説明するための図である。
【図８】図８は、８７．５％オーバラップ加算によるフィルタ処理音と原音とを比較する処理を説明するための図である。
【図９】図９は、オーバラップ割合と決定係数との関係を説明するための図である。
【図１０】図１０は、実施例１に係る音声処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、実施例２に係る音声処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、実施例２に係る音声処理装置における信号の流れの一例を説明するための図である。
【図１３】図１３は、実施例２に係る音声処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、決定係数と音質との関係について説明するための図である。
【図１５】図１５は、決定係数と音質との関係について説明するための図である。
【図１６】図１６は、実施例３に係る音声処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、実施例３に係る音声処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、音声処理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、本願の開示する音声処理装置、音声処理方法及び音声処理プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。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】
【００１３】
実施例１に係る音声処理装置の機能構成の一例について説明する。図１は、実施例１に係る音声処理装置の機能構成を示すブロック図である。図１に示すように、この音声処理装置１００は、信号取得部１１０と、算出部１２０と、フィルタ処理部１３０と、割合決定部１４０とを有する。音声処理装置１００は、例えば、携帯電話機やスマートフォン、ＰＨＳ（Personal  Handy-phone  System）端末などの携帯端末装置や、ＣＤ（Compact  Disk）プレーヤーやデジタルオーディオプレーヤーなどの音声再生装置などに対応する。また、音声処理装置１００は、スピーカ１０と、マイク２０とに接続される。スピーカ１０は、スピーカ１０の周辺に音を出力する装置である。マイク２０は、マイク２０の周辺の音を集音する装置である。なお、ここでは、スピーカ１０及びマイク２０が外部装置として音声処理装置１００に接続される場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、スピーカ１０及びマイク２０は音声処理装置１００に内蔵されていても良い。
【００１４】
なお、信号取得部１１０、算出部１２０、フィルタ処理部１３０及び割合決定部１４０にて行われる各処理機能は、以下のように実現される。すなわち、これらの各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）および当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００１５】
また、図２は、実施例１に係る音声処理装置における信号の流れの一例を説明するための図である。図２に示す各処理機能は、図１に示した同一符号の各処理機能に対応する。なお、音声処理装置における信号の流れについては、音声処理装置１００の各処理機能とともに説明する。
【００１６】
信号取得部１１０は、音源から音声信号を取得して、取得した音声信号を出力する。例えば、信号取得部１１０は、ＦＭ（Frequency  Modulation）ラジオを受信するアンテナから音声信号を取得する。また、例えば、信号取得部１１０は、音声データが記憶されたメモリから音声信号を取得する。また、例えば、信号取得部１１０は、図２に示すように、取得した音声信号を、スピーカ１０、算出部１２０、窓関数処理部１３１及び検出部１４１に出力する。なお、信号取得部１１０は、取得した音声信号がアナログ信号である場合には、かかるアナログ信号をデジタル信号に変換した上で出力する。また、以下の説明では、信号取得部１１０から出力される音声信号を「原音」とも称する。
【００１７】
算出部１２０は、ＦＩＲ（Finite  Impulse  Response）フィルタを算出する。例えば、算出部１２０は、後述するＦＩＲフィルタ１３３に適用するフィルタ計数Ｘ（ｓ）を算出する。例えば、算出部１２０は、信号取得部１１０から出力された音声信号と、マイク２０により集音された信号とを用いてフィルタ計数Ｘ（ｓ）を算出し、算出したフィルタ計数Ｘ（ｓ）をＦＩＲフィルタ１３３に設定する。例えば、算出部１２０は、図２に示すように、算出したフィルタ計数Ｘ（ｓ）をＦＩＲフィルタ１３３に設定するための情報を、ＦＩＲフィルタ１３３に出力する。
【００１８】
ここで、算出部１２０がフィルタ計数Ｘ（ｓ）を算出する処理について説明する。例えば、算出部１２０は、スピーカ１０からマイク２０までの音響特性であるインパルスレスポンスＨ（ｓ）を算出する。例えば、算出部１２０は、信号取得部１１０から出力された音声信号とマイク２０により集音された信号とをそれぞれ周波数領域に変換する。算出部１２０は、周波数領域における信号取得部１１０から出力された音声信号とマイク２０により集音された信号との比からインパルスレスポンスＨ（ｓ）を算出する。
【００１９】
例えば、算出部１２０は、算出したインパルスレスポンスＨ（ｓ）の逆特性Ｘ（ｓ）＝Ｈ（ｓ）−１を算出する。算出部１２０は、算出した逆特性Ｘ（ｓ）をＦＩＲフィルタ１３３のフィルタ計数Ｘ（ｓ）として設定する。ここで、スピーカ１０からマイク２０までの音響特性の逆特性をフィルタ計数として用いるのは、マイク２０の位置で原音を再現できるからである。なお、フィルタ計数Ｘ（ｓ）算出時の零割防止の影響により、Ｘ（ｓ）Ｈ（ｓ）＝１は保証されない。
【００２０】
フィルタ処理部１３０は、例えば、入力信号に対して、所定の割合で分析フレームがオーバラップする窓関数処理を用いて周波数領域のフィルタ処理を実行する。例えば、フィルタ処理部１３０は、入力信号として原音を受け付け、受け付けた原音に対して所定の割合で分析フレームがオーバラップする窓関数処理を用いて周波数領域のフィルタ処理を実行する。フィルタ処理部１３０は、例えば、窓関数処理部１３１と、変換部１３２と、ＦＩＲフィルタ１３３と、逆変換部１３４と、加算部１３５とを有する。
【００２１】
窓関数処理部１３１は、例えば、時間領域の音声信号に窓関数処理を実行する。例えば、窓関数処理部１３１は、音声信号に対して、所定の割合で分析フレームがオーバラップする窓関数処理を実行し、時間領域の音声信号から複数の分析フレームを切り出す。例えば、窓関数処理部１３１は、図２に示すように、切り出した複数の分析フレームを変換部１３２に出力する。
【００２２】
例えば、窓関数処理部１３１は、信号取得部１１０から出力された音声信号を受け付ける。窓関数処理部１３１は、受け付けた音声信号に対して、後述する設定部１４２により設定された割合で隣り合う分析フレーム同士がオーバラップするようにハニング窓を掛け、複数の分析フレームを切り出す。例えば、窓関数処理部１３１は、隣り合う分析フレーム同士が５０％ずつオーバラップするようにハニング窓を掛ける。窓関数処理部１３１は、切り出した複数の分析フレームを変換部１３２に出力する。なお、ここでは、窓関数処理部１３１が窓関数としてハニング窓を用いる場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。ハニング窓は窓関数の端が０に収束していることと、５０％ずらして足し合わせるとちょうど１になるという性質があり、窓端部に発生する雑音を抑制することに適している。例えば、上記のような性質をもつ窓関数なら窓関数処理部１３１は、バートレット窓など別の窓関数を窓関数として用いても良い。
【００２３】
ここで、図３から図５を用いて、オーバラップについて説明する。図３から図５は、オーバラップについて説明するための図である。図３は、時間領域における音声信号の波形の一例を示す。図３の横軸は時間［ｍｓ］を示し、縦軸は振幅を示す。例えば、８キロヘルツサンプリングで取得された１サンプルの信号を１６ビットで表した場合には、その値の範囲は−３２７６７から＋３２７６８となる。図３には、時間領域の音声信号から分析フレーム１ａと、分析フレーム１ｂと、分析フレーム１ｃとが切り出される場合を示す。なお、分析フレーム１ａと分析フレーム１ｃとは５０％オーバラップし、分析フレーム１ｂと分析フレーム１ｃとは５０％オーバラップする。なお、８キロヘルツサンプリングとは、８千分の１秒ごとにサンプリングすることを表す。
【００２４】
図４には、オーバラップしない分析フレームを加算する場合を示す。図４の分析フレーム２ａの信号は、分析フレーム１ａの信号に周波数領域のフィルタ処理を実行した後に、時間領域に逆変換した信号を示す。分析フレーム２ｂの信号は、分析フレーム１ｂの信号に周波数領域のフィルタ処理を実行した後に、時間領域に逆変換した信号を示す。図４に示すように、分析フレーム２ａと分析フレーム２ｂとを加算しても、波形の間にギャップ２ｃが存在してしまう。このため、分析フレームの端が連続に繋がらず、元の音声信号に雑音が含まれてしまう。
【００２５】
図５には、オーバラップする分析フレームを加算する場合を示す。図５の分析フレーム３ａの信号は、分析フレーム１ａの信号にハニング窓を掛けてから周波数領域のフィルタ処理を実行した後に、時間領域に逆変換した信号を示す。分析フレーム３ｂの信号は、分析フレーム１ｂの信号にハニング窓を掛けてから周波数領域のフィルタ処理を実行した後に、時間領域に逆変換した信号を示す。分析フレーム３ｃの信号は、分析フレーム１ｃの信号にハニング窓を掛けてから周波数領域のフィルタ処理を実行した後に、時間領域に逆変換した信号を示す。図５に示すように、窓関数を掛けた分析フレーム３ａと分析フレーム３ｂとを加算すると、波形の端にギャップが存在しない。このため、分析フレームの端が連続に繋がる。また、分析フレーム３ａ及び分析フレーム３ｂと５０％ずつオーバラップする分析フレーム３ｃをさらに加算することにより、窓関数によって抑制された波形を補うことができる。なお、このように、隣り合う分析フレームがオーバラップするように加算する方法を「オーバラップ加算」と称し、オーバラップする割合を「オーバラップ割合」と称する。また、例えば、５０％のオーバラップ割合でオーバラップ加算することを「５０％オーバラップ加算」とも称する。
【００２６】
例えば、窓関数処理部１３１は、所定のオーバラップ割合で音声信号に窓関数処理を実行する。例えば、窓関数処理部１３１は、（１−１／２ｎ）×１００％のオーバラップ割合で音声信号にハニング窓を掛ける。なお、ｎは１以上の整数であり、例えば、フィルタ処理が実行されるごとに、１インクリメントされる。つまり、窓関数処理部１３１は、フィルタ処理が実行されるごとに、オーバラップ割合を５０％、７５％、８７．５％・・・と段階的に増やしながら音声信号に窓関数処理を実行する。なお、窓関数処理部１３１が窓関数処理に用いるオーバラップ割合は上記の例に限定されるものではない。例えば、窓関数処理部１３１は、１以上の整数ｎと任意のオーバラップ割合とを対応づけて記憶しておき、ｎに対応するオーバラップ割合を選択するようにしても良い。
【００２７】
図１の説明に戻る。変換部１３２は、例えば、音声信号をフーリエ変換する。例えば、変換部１３２は、窓関数処理部１３１により出力された複数の分析フレームごとに音声信号をフーリエ変換する。例えば、変換部１３２は、図２に示すように、フーリエ変換した音声信号をＦＩＲフィルタ１３３に出力する。
【００２８】
ＦＩＲフィルタ１３３は、例えば、音声信号に対して、周波数領域のフィルタ処理を実行する。例えば、ＦＩＲフィルタ１３３は、変換部１３２によってフーリエ変換された音声信号を受け付ける。ＦＩＲフィルタ１３３は、算出部１２０により設定されたフィルタ計数Ｘ（ｓ）で、分析フレームごとにフィルタ処理を実行する。例えば、ＦＩＲフィルタ１３３は、図２に示すように、フィルタ処理を実行した音声信号を逆変換部１３４に出力する。なお、ここでは、フィルタ処理部１３０がマイク２０の位置で原音を再現するためのＦＩＲフィルタ１３３を用いる場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、フィルタ処理部１３０は、ＦＩＲフィルタ１３３に替えて、音声信号に含まれる雑音を抑制するためのローパスフィルタを用いても良い。
【００２９】
逆変換部１３４は、例えば、音声信号を逆フーリエ変換する。例えば、逆変換部１３４は、ＦＩＲフィルタ１３３により出力された複数の分析フレームごとに音声信号を逆フーリエ変換する。例えば、逆変換部１３４は、図２に示すように、逆フーリエ変換した音声信号を加算部１３５に出力する。
【００３０】
加算部１３５は、例えば、時間領域の音声信号を加算する。例えば、加算部１３５は、逆変換部１３４により逆フーリエ変換された分析フレームごとの音声信号を受け付け、受け付けた音声信号をオーバラップ加算する。例えば、加算部１３５は、図２に示すように、加算した音声信号をスピーカ１０と、検出部１４１とに出力する。
【００３１】
このように、例えば、フィルタ処理部１３０は、音声信号に対して、（１−１／２ｎ）×１００％のオーバラップ割合で窓関数処理を実行し、周波数領域のフィルタ処理を実行する。フィルタ処理部１３０は、フィルタ処理を実行した音声信号を出力する。なお、フィルタ処理部１３０により出力される音声信号を「フィルタ処理音」とも称する。すなわち、フィルタ処理部１３０は、フィルタ処理音をスピーカ１０と、検出部１４１とに出力する。
【００３２】
割合決定部１４０は、例えば、オーバラップ割合を決定する。例えば、割合決定部１４０は、フィルタ処理部１３０に設定するオーバラップ割合を決定する。例えば、割合決定部１４０は、検出部１４１と、設定部１４２とを有する。
【００３３】
検出部１４１は、例えば、オーバラップ割合を増加させるごとに、フィルタ処理音と原音との相関をそれぞれ算出し、算出した相関に基づいて、フィルタ処理部１３０に設定するオーバラップ割合を検出する。例えば、検出部１４１は、算出した相関のうち、今回算出した相関と前回算出した相関との比率を算出し、算出した比率が閾値未満の場合に、前回算出した相関が算出された際の割合を検出する。例えば、検出部１４１は、図２に示すように、検出したオーバラップ割合を設定部１４２に出力する。
【００３４】
以下において、検出部１４１の処理を説明する。例えば、検出部１４１は、フィルタ処理部１３０により出力されたフィルタ処理音と、信号取得部１１０から出力された原音とを比較する。例えば、検出部１４１は、５０％オーバラップ加算によるフィルタ処理音と原音とを比較する。
【００３５】
図６は、５０％オーバラップ加算によるフィルタ処理音と原音とを比較する処理を説明するための図である。図６の横軸は時間領域における原音の波形の振幅を示し、縦軸は時間領域におけるフィルタ処理音の波形の振幅を示す。図６における各プロットは、原音の波形におけるサンプルの振幅値と、フィルタ処理音の波形において対応するサンプルの振幅値とをプロットしたものである。つまり、例えば、横軸の値が８０００であり、縦軸の値が８０２０であるプロットは、原音の波形における所定のサンプルの振幅値が、フィルタ処理によって８０００から８０２０にずれたことを示す。
【００３６】
例えば、検出部１４１は、図６に示すように、５０％オーバラップ加算によるフィルタ処理音と原音の類似度を比較する。例えば、検出部１４１は、下記の式（１）に基づいて、フィルタ処理音と原音との類似度として決定係数を算出する。なお、決定係数は、Ｒ２とも表記する。この計算の場合、類似度として決定係数を用いたが、類似度を計算する手段としては他にもユークリッド距離などがあり、他の方法を用いても良い。
【００３７】
【数１】
0005821584.tif 000002
【００３８】
式（１）において、ｉは、サンプリング数を示す。ｙは、標本値、つまり、フィルタ処理音の振幅値を示す。ｙｉは、ｉ番目のサンプルの標本値を示す。ｆｉは、回帰方程式による推定値を示す。ここで、原音の振幅値をｘとすると、例えば、図６において、推定値ｆ及び決定係数Ｒ２は、下記の通りである。
ｆ＝１．００３２０６６９ｘ＋０．０８１３４４４１３７
Ｒ２＝０．９９４８７３０１８
【００３９】
例えば、検出部１４１は、５０％オーバラップ加算によるフィルタ処理音と原音との決定係数Ｒ２を算出することで、双方を比較する。なお、決定係数Ｒ２は、フィルタ処理音の波形が原音の波形に類似しているほど、１に近づく値である。また、決定係数Ｒ２は、「相関」の一例である。
【００４０】
また、例えば、検出部１４１は、５０％オーバラップ加算によるフィルタ処理音と同様に、７５％オーバラップ加算及び８７．５％オーバラップ加算によるフィルタ処理音についても、原音と比較した場合の決定係数Ｒ２を算出する。
【００４１】
図７は、７５％オーバラップ加算によるフィルタ処理音と原音とを比較する処理を説明するための図である。図７の説明は、図６の説明と同様であるので省略する。図７に示すように、例えば、検出部１４１は、上記の式（１）に基づいて、７５％オーバラップ加算によるフィルタ処理音と原音との決定係数Ｒ２と、推定値ｆとを算出する。図７において、推定値ｆ及び決定係数Ｒ２は、下記の通りである。
ｆ＝０．９９９５５３２３４ｘ＋０．３９３５６５２４０
Ｒ２＝０．９９９２７９９００
【００４２】
図８は、８７．５％オーバラップ加算によるフィルタ処理音と原音とを比較する処理を説明するための図である。図８の説明は、図６の説明と同様であるので省略する。図８に示すように、例えば、検出部１４１は、上記の式（１）に基づいて、８７．５％オーバラップ加算によるフィルタ処理音と原音との決定係数Ｒ２と、推定値ｆとを算出する。図８において、推定値ｆ及び決定係数Ｒ２は、下記の通りである。
ｆ＝０．９９９４８４３０７ｘ＋０．６３４１４７４０４
Ｒ２＝０．９９９０９７１３７
【００４３】
すなわち、検出部１４１は、ｎ＝１の場合には、５０％オーバラップ加算によるフィルタ処理音と原音との決定係数Ｒ２＝０．９９４８７３０１８を算出する。また、検出部１４１は、ｎ＝２の場合には、７５％オーバラップ加算によるフィルタ処理音と原音との決定係数Ｒ２＝０．９９９２７９９００を算出する。また、検出部１４１は、ｎ＝１の場合には、８７．５％オーバラップ加算によるフィルタ処理音と原音との決定係数Ｒ２＝０．９９９０９７１３７を算出する。
【００４４】
また、例えば、検出部１４１は、ｎ−１の時の決定係数とｎの時の決定係数とを比較し、一定割合以上増加しているか否かを判定する。一定割合以上増加している場合には、検出部１４１は、フィルタ処理部１３０に設定されたｎを１インクリメントする。一方、一定割合以上増加していない場合には、検出部１４１は、ｎ−１の時のオーバラップ割合を設定部１４２に出力する。ここで、一定割合としては、例えば、０．１％が設定される。
【００４５】
例えば、ｎ＝２の場合には、検出部１４１は、（０．９９９２７９９００−０．９９４８７３０１８）／０．９９４８７３０１８×１００＝０．４４３％を算出する。この値は０．１％以上であるので、検出部１４１は、フィルタ処理部１３０に設定されたｎを１インクリメントする。
【００４６】
例えば、ｎ＝３の場合には、検出部１４１は、（０．９９９０９７１３７−０．９９９２７９９００）／０．９９９２７９９００×１００＝−０．０１８％を算出する。この値は０．１％未満であるので、検出部１４１は、ｎ＝２の時のオーバラップ割合「７５％」を設定部１４２に出力する。
【００４７】
ここで、検出部１４１が、決定係数が向上しなくなるオーバラップ割合を検知するのは、それ以上オーバラップ割合を増加させても、フィルタ処理にかかる計算量のみが増加してしまうからである。図９は、オーバラップ割合と決定係数との関係を説明するための図である。図９の横軸はオーバラップ割合［％］を示し、縦軸は決定係数を示す。図９は、図６から図８の決定係数をプロットした場合を示す。図９に示すように、オーバラップ割合を増加させると、隣り合う分析フレームの端が滑らかに繋がるので、決定係数、つまり、音質は向上する。しかし、オーバラップ割合が所定値を超えると、決定係数は向上しなくなる。これは、このときのオーバラップ割合によって隣り合う分析フレームの端が十分に滑らかに繋がっていることを示唆する。一方、オーバラップ割合を５０％、７５％、８７．５％・・・と増加させると、フィルタ処理の計算量は２倍、４倍、８倍・・・と増大してしまう。また、決定係数が向上しなくなるオーバラップ割合は、原音の音質やマイク２０周辺の環境に依存する。したがって、検出部１４１が検知したオーバラップ割合を窓関数処理に適用することで、フィルタ処理に係る計算量の増加を防ぐことができる。
【００４８】
このように、検出部１４１は、オーバラップ割合を増加させるごとに、フィルタ処理音と原音との相関を算出する。検出部１４１は、算出した相関に基づいて、フィルタ処理部１３０に設定するオーバラップ割合を検出する。なお、ここでは、検出部１４１が今回算出した相関と前回算出した相関との比率を算出してオーバラップ割合を検出する方法を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、検出部１４１は、算出した相関が閾値以上になった場合のオーバラップ割合を検出しても良い。
【００４９】
図１の説明に戻る。設定部１４２は、例えば、検出部１４１により検出されたオーバラップ割合を、フィルタ処理部１３０に設定する。例えば、設定部１４２は、オーバラップ割合を検出部１４１から受け付けて、受け付けたオーバラップ割合を窓関数処理部１３１に設定する。図９に示す例では、設定部１４２は、ｎ＝２の時のオーバラップ割合「７５％」を検出部１４１から受け付けて、受け付けたオーバラップ割合を窓関数処理部１３１に設定する。例えば、設定部１４２は、図２に示すように、オーバラップ割合を設定するための情報を窓関数処理部１３１に出力する。
【００５０】
次に、実施例１に係る音声処理装置１００の処理手順について説明する。図１０は、実施例１に係る音声処理装置の処理手順を示すフローチャートである。図１０に示す処理は、例えば、音声処理装置１００において、電源から電力が供給される間に所定の間隔で実行される。
【００５１】
図１０に示すように、処理タイミングになると（ステップＳ１０１，Ｙｅｓ）、信号取得部１１０は、原音をスピーカ１０から出力させる（ステップＳ１０２）。なお、処理タイミングになるまでは（ステップＳ１０１，Ｎｏ）、図１０に示す処理は、待機状態である。
【００５２】
マイク２０は、スピーカ１０から出力された原音を集音する（ステップＳ１０３）。算出部１２０は、ＦＩＲフィルタ１３３を算出する（ステップＳ１０４）。つまり、算出部１２０は、ＦＩＲフィルタ１３３に適用するフィルタ計数Ｘ（ｓ）を算出する。
【００５３】
フィルタ処理部１３０は、ｎ＝１を設定する（ステップＳ１０５）。フィルタ処理部１３０は、（１−１／２ｎ）×１００％のオーバラップ割合で窓関数処理を実行したフィルタ処理音を算出する（ステップＳ１０６）。
【００５４】
割合決定部１４０は、フィルタ処理音と原音とを比較し、決定係数を算出する（ステップＳ１０７）。ｎ＝１ではない場合には（ステップＳ１０８，Ｎｏ）、割合決定部１４０は、ｎ−１の時の決定係数とｎの時の決定係数とを比較し、一定割合以上増加しているか否かを判定する（ステップＳ１０９）。
【００５５】
一定割合以上増加していない場合には（ステップＳ１０９，Ｎｏ）、割合決定部１４０は、ｎ−１の時のオーバラップ割合をフィルタ処理部１３０に設定する（ステップＳ１１１）。
【００５６】
一方、一定割合以上増加している場合には（ステップＳ１０９，Ｙｅｓ）、割合決定部１４０は、フィルタ処理部１３０に設定されたｎを１インクリメントし（ステップＳ１１０）、ステップＳ１０６に移行する。
【００５７】
一方、ｎ＝１である場合には（ステップＳ１０８，Ｙｅｓ）、割合決定部１４０は、フィルタ処理部１３０に設定されたｎを１インクリメントし（ステップＳ１１０）、ステップＳ１０６に移行する。
【００５８】
次に、実施例１に係る音声処理装置１００の効果について説明する。音声処理装置１００は、入力信号に対して、所定の割合で分析フレームがオーバラップする窓関数処理を用いて周波数領域のフィルタ処理を実行する。音声処理装置１００は、分析フレームがオーバラップする割合を増加させるごとに、フィルタ処理が実行された後の信号と任意の信号との類似度をそれぞれ算出し、算出した類似度に基づいて、フィルタ処理部に設定する割合を検出する。このため、音声処理装置１００は、フィルタ処理の計算量を抑制することができる。例えば、音声処理装置１００は、検出した割合を設定した装置において、フィルタ処理の計算量を抑制することができる。例えば、音声処理装置１００は、原音が高音質である場合や雑音が混入しにくい環境下では、オーバラップ割合を増加させることで、音質を向上させることができる。また、例えば、音声処理装置１００は、原音が低音質である場合や雑音が混入しやすい環境下では、過度なオーバラップ割合の増加を抑制させることで、音質を向上させつつフィルタ処理にかかる計算量を抑制することができる。
【００５９】
また、例えば、音声処理装置１００は、算出した相関のうち、今回算出した相関と前回算出した相関との比率を算出し、算出した比率が閾値未満の場合に、前回算出した相関が算出された際の割合を検出する。このため、音声処理装置１００は、検出した割合を設定した装置において、フィルタ処理の計算量を抑制することができる。
【００６０】
また、例えば、音声処理装置１００は、分析フレームがオーバラップする割合を増加させるごとに、フィルタ処理が実行された後の信号と原音との相関をそれぞれ算出し、算出した相関に基づいて、フィルタ処理部に設定する割合を検出する。このため、音声処理装置１００は、検出した割合を設定した装置において、原音に近い音を少ない計算量で得ることができる。
【００６１】
また、例えば、音声処理装置１００は、検出したオーバラップ割合をフィルタ処理部に設定するので、ユーザが何度も視聴しながらトライアンドエラーを繰り返すことなくフィルタ処理の計算量を抑制することができる。
【００６２】
また、例えば、音声処理装置１００は、フィルタ処理の計算量を抑制するので、計算量にかかる消費電力を抑制することができる。これは、例えば、携帯電話や携帯音楽プレーヤーなどのバッテリーで駆動する装置において特に有効である。
【００６３】
また、例えば、音声処理装置１００は、フィルタ処理の計算量を抑制するので、計算量にかかる装置の発熱を抑制することができる。これは、例えば、携帯電話や携帯音楽プレーヤーなど、ユーザが携帯する装置において特に有効である。
【実施例２】
【００６４】
実施例１では、フィルタ処理音を原音に近づける場合を説明した。しかし、本発明は、これに限定されるものではなく、例えば、フィルタ処理音を任意の信号に近づけることもできる。よって、実施例２では、音声処理装置がフィルタ処理音を時間領域のＦＩＲフィルタ処理を実行した音声信号に近づける場合を説明する。
【００６５】
実施例２に係る音声処理装置の機能構成の一例について説明する。図１１は、実施例２に係る音声処理装置の機能構成を示すブロック図である。図１１に示すように、この音声処理装置２００は、信号取得部１１０と、算出部１２０と、フィルタ処理部１３０と、割合決定部１４０と、ＦＩＲフィルタ２１０とを有する。このうち、図１１に示す信号取得部１１０、算出部１２０、フィルタ処理部１３０及び割合決定部１４０の説明は、図１に示した信号取得部１１０、算出部１２０、フィルタ処理部１３０及び割合決定部１４０の説明と同様であるので省略する。
【００６６】
また、図１２は、実施例２に係る音声処理装置における信号の流れの一例を説明するための図である。図１２に示す各処理機能は、図１１に示した同一符号の各処理機能に対応する。なお、音声処理装置における信号の流れについては、音声処理装置２００の各処理機能とともに説明する。
【００６７】
ＦＩＲフィルタ２１０は、例えば、音声信号に対して、時間領域のＦＩＲフィルタ処理を実行する。例えば、ＦＩＲフィルタ２１０は、算出部１２０により設定されたフィルタ計数Ｘ（ｓ）で、フィルタ処理を実行する。例えば、ＦＩＲフィルタ２１０は、図１２に示すように、時間領域のＦＩＲフィルタ処理を実行した音声信号を検出部１４１に出力する。
【００６８】
次に、実施例２に係る音声処理装置２００の処理手順について説明する。図１３は、実施例２に係る音声処理装置の処理手順を示すフローチャートである。図１３に示す処理は、例えば、音声処理装置２００において、電源から電力が供給される間に所定の間隔で実行される。
【００６９】
図１３に示すように、処理タイミングになると（ステップＳ２０１，Ｙｅｓ）、信号取得部１１０は、原音をスピーカ１０から出力させる（ステップＳ２０２）。なお、処理タイミングになるまでは（ステップＳ２０１，Ｎｏ）、図１３に示す処理は、待機状態である。
【００７０】
マイク２０は、スピーカ１０から出力された原音を集音する（ステップＳ２０３）。算出部１２０は、ＦＩＲフィルタ１３３を算出する（ステップＳ２０４）。つまり、算出部１２０は、ＦＩＲフィルタ１３３に適用するフィルタ計数Ｘ（ｓ）を算出する。
【００７１】
フィルタ処理部１３０は、ｎ＝１を設定する（ステップＳ２０５）。フィルタ処理部１３０は、（１−１／２ｎ）×１００％のオーバラップ割合で窓関数処理を実行したフィルタ処理音を算出する（ステップＳ２０６）。
【００７２】
割合決定部１４０は、ＦＩＲフィルタ２１０によって時間領域のＦＩＲフィルタ処理を実行した音声信号と、フィルタ処理音とを比較し、決定係数を算出する（ステップＳ２０７）。ｎ＝１ではない場合には（ステップＳ２０８，Ｎｏ）、割合決定部１４０は、ｎ−１の時の決定係数とｎの時の決定係数とを比較し、一定割合以上増加しているか否かを判定する（ステップＳ２０９）。
【００７３】
一定割合以上増加していない場合には（ステップＳ２０９，Ｎｏ）、割合決定部１４０は、ｎ−１の時のオーバラップ割合をフィルタ処理部１３０に設定する（ステップＳ２１１）。
【００７４】
一方、一定割合以上増加している場合には（ステップＳ２０９，Ｙｅｓ）、割合決定部１４０は、フィルタ処理部１３０に設定されたｎを１インクリメントし（ステップＳ２１０）、ステップＳ２０６に移行する。
【００７５】
一方、ｎ＝１である場合には（ステップＳ２０８，Ｙｅｓ）、割合決定部１４０は、フィルタ処理部１３０に設定されたｎを１インクリメントし（ステップＳ２１０）、ステップＳ２０６に移行する。
【００７６】
次に、実施例２に係る音声処理装置２００の効果について説明する。音声処理装置２００は、入力信号に対して、所定の割合で分析フレームがオーバラップする窓関数処理を用いて周波数領域のフィルタ処理を実行する。音声処理装置２００は、分析フレームがオーバラップする割合を増加させるごとに、フィルタ処理が実行された後の信号と任意の信号との類似度をそれぞれ算出し、算出した類似度に基づいて、フィルタ処理部に設定する割合を検出する。このため、音声処理装置２００は、フィルタ処理した信号を任意の信号に近づけつつ、フィルタ処理の計算量を抑制することができる。例えば、音声処理装置２００は、フィルタ処理音を時間領域のＦＩＲフィルタ処理を実行した音声信号に近づけつつ、フィルタ処理の計算量を抑制することができる。例えば、音声処理装置２００は、フィルタ処理音を、聴衆者に聞かせたい理想の音に近づけつつ、フィルタ処理の計算量を抑制することができる。
【実施例３】
【００７７】
さて、これまで本発明の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、その他の実施例にて実施されても良い。そこで、以下では、その他の実施例について説明する。
【００７８】
例えば、実施例１及び実施例２において、検出部１４１は、ｎ−１の時の決定係数とｎの時の決定係数との比率が一定割合以上増加していない場合にオーバラップ割合を検出することとして説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、検出部１４１は、閾値を用いてオーバラップ割合を検出しても良い。
【００７９】
例えば、検出部１４１は、ｎの時に算出した決定係数が閾値以上となった場合にオーバラップ割合を検出する。例えば、検出部１４１は、ｎの時に算出した決定係数が、閾値「０．９９９９４」以上となった場合に、ｎの時のオーバラップ割合を検出する。例えば、検出部１４１は、検出したオーバラップ割合を設定部１４２に出力する。なお、ここでは、閾値を０．９９９９４として説明するが、本発明はこれに限定されるものではなく、音声処理装置１００，２００を利用する者が任意の値に設定することができる。
【００８０】
ここで、検出部１４１が閾値を用いてオーバラップ割合を検出するのは、出力する音が低音質でも良く、音質を上げすぎても意味がない場合があるからである。例えば、出力する音がＦＭラジオと同程度の音質で良い場合には、決定係数の閾値として「０．９９９９４」を用いると良い。図１４は、決定係数と音質との関係について説明するための図である。図１４では、オーディオＣＤと同程度の音質である４４．１ｋサンプリング１６ｂｉｔデータの原音を、ＦＭラジオと同程度の音質である４４．１ｋサンプリング８ｂｉｔデータに変換し、決定係数を求めたものである。図１４の横軸は４４．１ｋサンプリング１６ｂｉｔデータの波形の振幅を示し、縦軸は４４．１ｋサンプリング８ｂｉｔデータの波形の振幅を示す。図１４の説明は、図６の説明と同様であるので省略する。図１４において、推定値ｆ及び決定係数Ｒ２は、下記の通りである。
ｆ＝１．００００６４ｘ−０．９７７０４２
Ｒ２＝０．９９９９４０
【００８１】
つまり、出力する音がＦＭラジオと同程度の音質で良い場合には、決定係数は「０．９９９９４」以上であれば十分であると言える。このため、検出部１４１は、出力する音がＦＭラジオと同程度の音質で良い場合には、決定係数が「０．９９９９４」以上となった場合に、オーバラップ割合を検出することで、フィルタ処理の計算量を抑制することができる。
【００８２】
なお、上述したように、決定係数は任意に変更可能であるが、「０．９９９」以下は好ましくないと考えられる。図１５は、決定係数と音質との関係について説明するための図である。図１５では、オーディオＣＤの音質に雑音除去を目的として、１ｋＨｚの抑圧が０ｄＢ、１０ｋＨｚ以降の抑圧が−１００ｄＢとなるローパスフィルタを適用した場合を示す。図１５の横軸はオーディオＣＤの波形の振幅を示し、縦軸はローパスフィルタ適用後の波形の振幅を示す。図１５の説明は、図６の説明と同様であるので省略する。図１５において、推定値ｆ及び決定係数Ｒ２は、下記の通りである。
ｆ＝０．９９６７５９３０ｘ＋０．００７２９９４２
Ｒ２＝０．９９８９９０６０
【００８３】
図１５において、オーディオＣＤに含まれていたシンバルの音がほとんど聞こえなくなっていた。つまり、決定係数が「０．９９９」程度では、原音の音質を保てないと考えられる。
【００８４】
ここで、検出部１４１が閾値を用いてオーバラップ割合を検出する場合の処理手順について説明する。図１６は、実施例３に係る音声処理装置の処理手順を示すフローチャートである。図１６では、実施例１において説明した音声処理装置１００が閾値を用いてオーバラップ割合を検出する場合を説明する。図１６に示す処理は、例えば、音声処理装置１００において、電源から電力が供給される間に所定の間隔で実行される。
【００８５】
図１６に示すように、処理タイミングになると（ステップＳ３０１，Ｙｅｓ）、信号取得部１１０は、原音をスピーカ１０から出力させる（ステップＳ３０２）。なお、処理タイミングになるまでは（ステップＳ３０１，Ｎｏ）、図１６に示す処理は、待機状態である。
【００８６】
マイク２０は、スピーカ１０から出力された原音を集音する（ステップＳ３０３）。算出部１２０は、ＦＩＲフィルタ１３３を算出する（ステップＳ３０４）。つまり、算出部１２０は、ＦＩＲフィルタ１３３に適用するフィルタ計数Ｘ（ｓ）を算出する。
【００８７】
フィルタ処理部１３０は、ｎ＝１を設定する（ステップＳ３０５）。フィルタ処理部１３０は、（１−１／２ｎ）×１００％のオーバラップ割合で窓関数処理を実行したフィルタ処理音を算出する（ステップＳ３０６）。
【００８８】
割合決定部１４０は、フィルタ処理音と原音とを比較し、決定係数を算出する（ステップＳ３０７）。割合決定部１４０は、決定係数が閾値以上か否かを判定する（ステップＳ３０８）。決定係数が閾値以上でない場合には（ステップＳ３０８，Ｎｏ）、割合決定部１４０は、フィルタ処理部１３０に設定されたｎを１インクリメントし（ステップＳ３０９）、ステップＳ３０６に移行する。
【００８９】
一方、決定係数が閾値以上である場合には（ステップＳ３０８，Ｙｅｓ）、割合決定部１４０は、オーバラップ割合をフィルタ処理部１３０に設定する（ステップＳ３１０）。
【００９０】
図１７は、実施例３に係る音声処理装置の処理手順を示すフローチャートである。図１７では、実施例２において説明した音声処理装置２００が閾値を用いてオーバラップ割合を検出する場合を説明する。図１７に示す処理は、例えば、音声処理装置２００において、電源から電力が供給される間に所定の間隔で実行される。
【００９１】
図１７に示すように、処理タイミングになると（ステップＳ４０１，Ｙｅｓ）、信号取得部１１０は、原音をスピーカ１０から出力させる（ステップＳ４０２）。なお、処理タイミングになるまでは（ステップＳ４０１，Ｎｏ）、図１７に示す処理は、待機状態である。
【００９２】
マイク２０は、スピーカ１０から出力された原音を集音する（ステップＳ４０３）。算出部１２０は、ＦＩＲフィルタ１３３を算出する（ステップＳ４０４）。つまり、算出部１２０は、ＦＩＲフィルタ１３３に適用するフィルタ計数Ｘ（ｓ）を算出する。
【００９３】
フィルタ処理部１３０は、ｎ＝１を設定する（ステップＳ４０５）。フィルタ処理部１３０は、（１−１／２ｎ）×１００％のオーバラップ割合で窓関数処理を実行したフィルタ処理音を算出する（ステップＳ４０６）。
【００９４】
割合決定部１４０は、ＦＩＲフィルタ２１０によって時間領域のＦＩＲフィルタ処理を実行した音声信号と、フィルタ処理音とを比較し、決定係数を算出する（ステップＳ４０７）。割合決定部１４０は、決定係数が閾値以上か否かを判定する（ステップＳ４０８）。決定係数が閾値以上でない場合には（ステップＳ４０８，Ｎｏ）、割合決定部１４０は、フィルタ処理部１３０に設定されたｎを１インクリメントし（ステップＳ４０９）、ステップＳ４０６に移行する。
【００９５】
一方、決定係数が閾値以上である場合には（ステップＳ４０８，Ｙｅｓ）、割合決定部１４０は、オーバラップ割合をフィルタ処理部１３０に設定する（ステップＳ４１０）。
【００９６】
また、例えば、実施例１及び実施例２において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うことができる。あるいは、各処理のうち、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上述文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００９７】
また、図１，１１に示した音声処理装置１００，２００の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、音声処理装置１００，２００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、音声処理装置１００は、設定部１４２を必ずしも有していなくても良い。例えば、音声処理装置１００が検出したオーバラップ割合を、他の装置に設定しても良い。
【００９８】
また、音声処理装置１００，２００は、音声処理装置１００，２００の各機能を既知の情報処理装置に搭載することによって実現することもできる。既知の情報処理装置は、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯電話、ＰＨＳ（Personal  Handy-phone  System）端末、移動体通信端末またはＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）などの装置に対応する。
【００９９】
図１８は、音声処理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。図１８に示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、ユーザからデータの入力を受け付ける入力装置３０２と、モニタ３０３とを有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読み取り装置３０４と、他の装置と接続するためのインターフェース装置３０５と、他の装置と無線により接続するための無線通信装置３０６とを有する。また、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ（Random  Access  Memory）３０７と、ハードディスク装置３０８とを有する。また、各装置３０１〜３０８は、バス３０９に接続される。また、図示しないが、コンピュータ３００は、マイク及びスピーカに接続される。
【０１００】
ハードディスク装置３０８には、図１，１１に示したフィルタ処理部１３０及び検出部１４１との各処理部と同様の機能を有する音声処理プログラムが記憶される。また、ハードディスク装置３０８には、音声処理プログラムを実現するための各種データが記憶される。
【０１０１】
ＣＰＵ３０１は、ハードディスク装置３０８に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ３０７に展開し、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータを図１，９に示したフィルタ処理部１３０及び検出部１４１として機能させることができる。
【０１０２】
なお、上記の音声処理プログラムは、必ずしもハードディスク装置３０８に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ３００が読み出して実行するようにしても良い。コンピュータが読み取り可能な記録媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）等に接続された装置にこのプログラムを記憶させておき、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしても良い。
【０１０３】
以上の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。
【０１０４】
（付記１）入力信号に対して、所定の割合で分析フレームがオーバラップする窓関数処理を用いて周波数領域のフィルタ処理を実行するフィルタ処理部と、
前記割合を増加させるごとに、前記フィルタ処理が実行された後の信号と任意の信号との類似度をそれぞれ算出し、算出した類似度に基づいて、前記フィルタ処理部に設定する割合を検出する検出部と
を備えたことを特徴とする音声処理装置。
【０１０５】
（付記２）前記検出部は、算出した類似度のうち、今回算出した類似度と前回算出した類似度との比率を算出し、算出した比率が閾値未満の場合に、当該前回算出した類似度が算出された際の前記割合を検出することを特徴とする付記１に記載の音声処理装置。
【０１０６】
（付記３）前記検出部は、算出した類似度が閾値以上となった場合に、当該類似度が算出された際の前記割合を検出することを特徴とする付記１に記載の音声処理装置。
【０１０７】
（付記４）前記検出部は、前記任意の信号として、前記入力信号を用いることを特徴とする付記１乃至３のいずれか一つに記載の音声処理装置。
【０１０８】
（付記５）前記検出部は、前記任意の信号として、前記入力信号に対して時間領域のフィルタ処理が実行された後の信号を用いることを特徴とする付記１乃至３のいずれか一つに記載の音声処理装置。
【０１０９】
（付記６）前記検出部により検出された割合を、前記フィルタ処理部に設定する設定部を、さらに備えたことを特徴とする付記１乃至５のいずれか一つに記載の音声処理装置。
【０１１０】
（付記７）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、
入力信号に対して、所定の割合で分析フレームがオーバラップする窓関数処理を用いて周波数領域のフィルタ処理を実行し、
前記割合を増加させるごとに、前記フィルタ処理が実行された後の信号と任意の信号との類似度をそれぞれ算出し、算出した類似度に基づいて、前記フィルタ処理に設定する割合を検出する
ことを特徴とする音声処理方法。
【０１１１】
（付記８）前記検出する処理は、算出した類似度のうち、今回算出した類似度と前回算出した類似度との比率を算出し、算出した比率が閾値未満の場合に、当該前回算出した類似度が算出された際の前記割合を検出することを特徴とする付記７に記載の音声処理方法。
【０１１２】
（付記９）前記検出する処理は、算出した類似度が閾値以上となった場合に、当該類似度が算出された際の前記割合を検出することを特徴とする付記７に記載の音声処理方法。
【０１１３】
（付記１０）前記検出する処理は、前記任意の信号として、前記入力信号を用いることを特徴とする付記７乃至９のいずれか一つに記載の音声処理方法。
【０１１４】
（付記１１）前記検出する処理は、前記任意の信号として、前記入力信号に対して時間領域のフィルタ処理が実行された後の信号を用いることを特徴とする付記７乃至９のいずれか一つに記載の音声処理方法。
【０１１５】
（付記１２）前記検出する処理により検出された割合を、前記フィルタ処理に設定することを特徴とする付記７乃至１１のいずれか一つに記載の音声処理方法。
【０１１６】
（付記１３）コンピュータに、
入力信号に対して、所定の割合で分析フレームがオーバラップする窓関数処理を用いて周波数領域のフィルタ処理を実行し、
前記割合を増加させるごとに、前記フィルタ処理が実行された後の信号と任意の信号との類似度をそれぞれ算出し、算出した類似度に基づいて、前記フィルタ処理に設定する割合を検出する
各処理を実行させることを特徴とする音声処理プログラム。
【０１１７】
（付記１４）前記検出する処理は、算出した類似度のうち、今回算出した類似度と前回算出した類似度との比率を算出し、算出した比率が閾値未満の場合に、当該前回算出した類似度が算出された際の前記割合を検出することを特徴とする付記１３に記載の音声処理プログラム。
【０１１８】
（付記１５）前記検出する処理は、算出した類似度が閾値以上となった場合に、当該類似度が算出された際の前記割合を検出することを特徴とする付記１３に記載の音声処理プログラム。
【０１１９】
（付記１６）前記検出する処理は、前記任意の信号として、前記入力信号を用いることを特徴とする付記１３乃至１５のいずれか一つに記載の音声処理プログラム。
【０１２０】
（付記１７）前記検出する処理は、前記任意の信号として、前記入力信号に対して時間領域のフィルタ処理が実行された後の信号を用いることを特徴とする付記１３乃至１５のいずれか一つに記載の音声処理プログラム。
【０１２１】
（付記１８）前記検出する処理により検出された割合を、前記フィルタ処理に設定することを特徴とする付記１３乃至１７のいずれか一つに記載の音声処理プログラム。
【符号の説明】
【０１２２】
１０      スピーカ
２０      マイク
１００，２００      音声処理装置
１１０      信号取得部
１２０      算出部
１３０      フィルタ処理部
１３１      窓関数処理部
１３２      変換部
１３３      ＦＩＲフィルタ
１３４      逆変換部
１３５      加算部
１４０      割合決定部
１４１      検出部
１４２      設定部
２１０      ＦＩＲフィルタ
【図１】
0005821584.tif 000003
【図２】
0005821584.tif 000004
【図３】
0005821584.tif 000005
【図４】
0005821584.tif 000006
【図５】
0005821584.tif 000007
【図６】
0005821584.tif 000008
【図７】
0005821584.tif 000009
【図８】
0005821584.tif 000010
【図９】
0005821584.tif 000011
【図１０】
0005821584.tif 000012
【図１１】
0005821584.tif 000013
【図１２】
0005821584.tif 000014
【図１３】
0005821584.tif 000015
【図１４】
0005821584.tif 000016
【図１５】
0005821584.tif 000017
【図１６】
0005821584.tif 000018
【図１７】
0005821584.tif 000019
【図１８】
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