(57)【要約】  音声特徴量に関する時間遷移情報に基づいて音声モデルに含まれる分布を選択することにより得られる効果を活かし、かつ、過去の音声特徴量に関する状態遷移が雑音により強い影響を連続的に受ける場合にも、高い雑音抑圧精度を得ることができる。  音声処理装置４は、音声特徴量に関する状態遷移の実績を示す時間遷移情報を有する第１の音声モデルと、時間遷移情報を有さない第２の音声モデルと、を記憶する記憶部４０と、音声成分及び雑音成分が混在する信号である入力信号が示す情報から、第１及び第２の音声モデルの何れかを所定の基準に従って選択し、選択した音声モデル及び入力信号を用いて、音声成分に関する期待値を算出する期待値算出部６０と、その期待値を用いて、入力信号に含まれる雑音成分を抑圧した雑音抑圧音声を生成する雑音抑圧部８１と、を備える。
2015093025.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声特徴量に関する状態遷移の実績を示す時間遷移情報を有する第一の音声モデルと、前記時間遷移情報を有さない第二の音声モデルと、を記憶する記憶手段と、
音声成分及び雑音成分が混在する信号である入力信号が示す情報から、前記第一及び第二の音声モデルの何れかを所定の基準に従って選択し、選択した前記音声モデル及び前記入力信号を用いて、前記音声成分に関する期待値を算出する期待値算出手段と、
前記期待値を用いて、前記入力信号に含まれる前記雑音成分を抑圧した第一の雑音抑圧音声を生成する雑音抑圧手段と、
を備える音声処理装置。
【請求項２】
前記入力信号に含まれる前記雑音成分を所定の方法により抑圧した第二の雑音抑圧音声に関する信号を生成する仮推定音声算出手段をさらに備え、
前記期待値算出手段は、前記第二の雑音抑圧音声に関する信号が表す情報から、前記第一及び第二の音声モデルの何れかを選択する、
請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項３】
前記第二の雑音抑圧音声が前記第一あるいは前記第二の音声モデルに対して適合している度合を示すモデル適合度を算出する、音声モデル適合度算出手段をさらに備え、
前記期待値算出手段は、前記音声モデル適合度が示す値が閾値以上である場合は、前記第一の音声モデルを選択し、前記音声モデル適合度が示す値が閾値未満である場合は、前記第二の音声モデルを選択する、
請求項２に記載の音声処理装置。
【請求項４】
前記第二の雑音抑圧音声に関して、前記雑音成分に対する前記音声成分の比率を示す音声雑音比を算出する音声雑音比算出手段をさらに備え、
前記期待値算出手段は、前記音声雑音比が示す値が閾値以上である場合は、前記第一の音声モデルを選択し、前記音声雑音比が示す値が閾値未満である場合は、前記第二の音声モデルを選択する、
請求項２または３に記載の音声処理装置。
【請求項５】
前記第一あるいは前記第二の音声モデルが包含する所定の分布集合を記憶する指定分布記憶手段と、
前記第二の雑音抑圧音声に関する第三の音声モデルと前記所定の分布集合とのパターンマッチングを行い、前記第三の音声モデルが前記所定の分布集合に含まれるか否かを判定する指定分布マッチング手段と、
をさらに備え、
前記期待値算出手段は、前記第三の音声モデルが前記所定の分布集合に含まれる場合は、前記第二の音声モデルを選択し、前記第三の音声モデルが前記所定の分布集合に含まれない場合は、前記第一の音声モデルを選択する、
請求項２乃至４のいずれかに記載の音声処理装置。
【請求項６】
前記指定分布マッチング手段は、前記第三の音声モデルとして混合ガウス分布モデルを用い、前記混合ガウス分布モデルが包含する複数のガウス分布の中で前記第二の雑音抑圧音声に関する前記音声特徴量に対して最大の尤度を与える前記ガウス分布と、前記所定の分布集合とのパターンマッチングを行う、
請求項５に記載の音声処理装置。
【請求項７】
情報処理装置によって、
音声特徴量に関する状態遷移の実績を示す時間遷移情報を有する第一の音声モデルと、前記時間遷移情報を有さない第二の音声モデルとが記憶されている記憶手段を参照することにより、音声成分及び雑音成分が混在する信号である入力信号が示す情報から、前記第一及び第二の音声モデルの何れかを所定の基準に従って選択し、選択した前記音声モデル及び前記入力信号を用いて、前記音声成分に関する期待値を算出し、
前記期待値を用いて、前記入力信号に含まれる前記雑音成分を抑圧した第一の雑音抑圧音声を生成する、
音声処理方法。
【請求項８】
前記入力信号に含まれる前記雑音成分を所定の方法により抑圧した第二の雑音抑圧音声に関する信号を生成し、
前記第二の雑音抑圧音声に関する信号が表す情報から、前記第一及び第二の音声モデルの何れかを選択する、
請求項７に記載の音声処理方法。
【請求項９】
音声特徴量に関する状態遷移の実績を示す時間遷移情報を有する第一の音声モデルと、前記時間遷移情報を有さない第二の音声モデルとが記憶されている記憶手段を参照することにより、音声成分及び雑音成分が混在する信号である入力信号が示す情報から、前記第一及び第二の音声モデルの何れかを所定の基準に従って選択し、選択した前記音声モデル及び前記入力信号を用いて、前記音声成分に関する期待値を算出する期待値算出処理と、
前記期待値を用いて、前記入力信号に含まれる前記雑音成分を抑圧した第一の雑音抑圧音声を生成する雑音抑圧処理と、
をコンピュータに実行させる音声処理プログラムが格納された、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１０】
前記入力信号に含まれる前記雑音成分を所定の方法により抑圧した第二の雑音抑圧音声に関する信号を生成する仮推定音声算出処理と、
前記第二の雑音抑圧音声に関する信号が表す情報から、前記第一及び第二の音声モデルの何れかを選択する前記期待値算出処理と、
をコンピュータに実行させる請求項９に記載の音声処理プログラムが格納された、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、音声信号に含まれる雑音成分を抑圧する処理を行う音声処理装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、音声パタンをモデル化した音声モデルを雑音抑圧等に用いるモデルベースの雑音抑圧／音声強調技術等が発展している。このような技術は、雑音を消し過ぎることによって発生する歪みを軽減し、音声認識および異常音検出により適した変換を行うことを目的としている。【０００３】
このような技術に関連する技術として、特許文献１には、入力信号スペクトルと雑音スペクトルの推定値とから仮推定音声スペクトルを求め、その仮推定音声スペクトルを、音声モデルを用いて補正する雑音抑圧システムが開示されている。係る雑音抑圧システムは、補正した仮推定音声スペクトルと雑音スペクトルの推定値とから雑音抑圧フィルタを算出し、当該雑音抑圧フィルタと入力信号スペクトルとから推定音声スペクトルを算出する。【０００４】
また、特許文献２には、推定音声の音声特徴量を算出する際に、音声モデルとして音声の時間遷移情報を付加したモデルを用いた雑音抑圧システムが開示されている。係る雑音抑圧システムは、過去の音声特徴量の変遷に沿った分布選択による特徴量補正を実現する。【０００５】
さらに、特許文献３には、音声の特徴的性質を表現する複数の詳細度を持つ音声モデルを保持し、その音声モデルを基に音声に関する入力信号が有する特徴的性質に最も近い詳細度を選択する音声認識装置が開示されている。係る音声認識装置は、選択した詳細度に応じて音声認識に関わるパラメータを制御する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第4765461号公報
【特許文献２】特開2005-84653号公報
【特許文献３】国際公開第2008/108232号
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ｐｅｄｒｏ Ｊ. Ｍｏｒｅｎｏ, Ｂｈｉｋｓｈａ Ｒａｊ ａｎｄ Ｒｉｃｈａｒｄ Ｍ. Ｓｔｅｒｎ, “Ａ Ｖｅｃｔｏｒ Ｔａｙｌｏｒ Ｓｅｒｉｅｓ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｆｏｒ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｓｐｅｅｃｈ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ”, Ｐｒｏｃ. ＩＣＡＳＳＰ１９９６, ｐｐ. ７３３−７３６ ｖｏｌ. 2, １９９６.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献２が開示した技術は、通常の場合、特許文献１が開示した技術よりも、雑音抑圧制度を向上させることが可能である。しかしながら、特に雑音環境下において、特許文献２が開示した、推定音声の音声特徴量算出に音声の時間遷移情報を付加した音声モデルを用いることがかえって、雑音抑圧精度を低下させることがある。【０００９】
例えば、過去の音声特徴量が雑音により強い影響を連続的に受けるとき、分布選択精度が低下する。このとき、特許文献２が開示した雑音抑制システムでは、過去の音声特徴量の変遷を利用しない特許文献１に係る技術よりも雑音抑圧精度が低下する可能性がある。【００１０】
尚、特許文献３が開示した技術は、複数の音声モデルを利用することにより音声認識精度を向上させているが、雑音抑圧精度を向上させるための技術については言及していない。【００１１】
したがって、時間遷移情報による音声モデルが含む分布の選択で得られる効果を活かしつつ、過去の音声特徴量の変遷が雑音により強い影響を連続的に受けるときにも精度の低下を防止することにより、雑音抑圧精度が高い信号処理を行うことが課題となる。【００１２】
本願発明の主たる目的は、上述した課題を解決可能な、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】
本願発明の一態様に係る音声処理装置は、音声特徴量に関する状態遷移の実績を示す時間遷移情報を有する第一の音声モデルと、前記時間遷移情報を有さない第二の音声モデルと、を記憶する記憶手段と、音声成分及び雑音成分が混在する信号である入力信号が示す情報から、前記第一及び第二の音声モデルの何れかを所定の基準に従って選択し、選択した前記音声モデル及び前記入力信号を用いて、前記音声成分に関する期待値を算出する期待値算出手段と、前記期待値を用いて、前記入力信号に含まれる前記雑音成分を抑圧した第一の雑音抑圧音声を生成する雑音抑圧手段と、を備える。【００１４】
上記目的を達成する他の見地において、本願発明の一態様に係る音声処理方法は、情報処理装置によって、音声特徴量に関する状態遷移の実績を示す時間遷移情報を有する第一の音声モデルと、前記時間遷移情報を有さない第二の音声モデルとが記憶されている記憶手段を参照することにより、音声成分及び雑音成分が混在する信号である入力信号が示す情報から、前記第一及び第二の音声モデルの何れかを所定の基準に従って選択し、選択した前記音声モデル及び前記入力信号を用いて、前記音声成分に関する期待値を算出し、前記期待値を用いて、前記入力信号に含まれる前記雑音成分を抑圧した第一の雑音抑圧音声を生成する。【００１５】
また、上記目的を達成する更なる見地において、本願発明の一態様に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、音声特徴量に関する状態遷移の実績を示す時間遷移情報を有する第一の音声モデルと、前記時間遷移情報を有さない第二の音声モデルとが記憶されている記憶手段を参照することにより、音声成分及び雑音成分が混在する信号である入力信号が示す情報から、前記第一及び第二の音声モデルの何れかを所定の基準に従って選択し、選択した前記音声モデル及び前記入力信号を用いて、前記音声成分に関する期待値を算出する期待値算出処理と、前記期待値を用いて、前記入力信号に含まれる前記雑音成分を抑圧した第一の雑音抑圧音声を生成する雑音抑圧処理と、をコンピュータに実行させる音声処理プログラムを格納している。【００１６】
更に、本発明は、係る記憶媒体に格納されているコンピュータプログラムによっても実現可能である。
【発明の効果】
【００１７】
本願発明は、音声特徴量に関する状態遷移の実績を示す時間遷移情報に基づいて音声モデルに含まれる分布を選択することにより得られる効果を活かし、かつ、過去の音声特徴量に関する状態遷移が雑音により強い影響を連続的に受ける場合にも、高い雑音抑圧精度を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本願発明の第１の実施形態に係る音声処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本願発明の第１の実施形態に係る音声処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】本願発明の第２の実施形態に係る音声処理装置の構成を示すブロック図である。
【図４】本願発明の第３の実施形態に係る音声処理装置の構成を示すブロック図である。
【図５】本願発明の第４の実施形態に係る音声処理装置の構成を示すブロック図である。
【図６】本願発明の各実施形態に係る音声処理装置を実行可能な情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本願発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００２０】
＜第１の実施形態＞
図１は第１の実施形態の音声処理装置１の構成を概念的に示すブロック図である。
【００２１】
本実施の形態に係る音声処理装置１は、入力信号における雑音の埋もれ具合を示す数値として、入力信号が音声モデルにどれだけ適合しているかを示す「モデル適合度」を用いる。そして、音声処理装置１は、雑音抑圧処理を行う際に、モデル適合度が低い場合は、時間遷移情報を有さない音声モデルを用い、モデル適合度が高い場合は、時間遷移情報を有する音声モデルを用いる。以下、時間遷移情報を有さない音声モデルを「モデルＡ」、時間遷移情報を有する音声モデルを「モデルＢ」と称する場合がある。
図１に示すとおり、音声処理装置１は、入力信号取得部１０、雑音推定部２０、仮推定音声算出部３０、記憶部４０、音声モデル適合度算出部５０、期待値算出部６０、フィルタ算出部７０、及び、フィルタリング部８０を備えている。
【００２２】
入力信号取得部１０、雑音推定部２０、仮推定音声算出部３０、音声モデル適合度算出部５０、期待値算出部６０、フィルタ算出部７０、及び、フィルタリング部８０は、電子回路の場合もあれば、コンピュータプログラムとそのコンピュータプログラムに従って動作するプロセッサである場合もある。記憶部４０は、電子回路、あるいは、コンピュータプログラムとそのコンピュータプログラムに従って動作するプロセッサによりアクセス制御される、磁気ディスクあるいは電子メモリ等の電子デバイスである。
【００２３】
入力信号取得部１０は、音声に関する入力信号を取得する機能を有する。入力信号取得部１０により取得される入力信号は、例えば、マイクロフォン等からＡ（Ａｎａｌｏｇ）／Ｄ（Ｄｉｇｉｔａｌ）変換機を通して取得される入力信号である。入力信号取得部１０により取得される入力信号は、あるいは、ハードディスクより読み出される入力信号、通信パケットから得られる入力信号などが挙げられるが、本発明における入力信号は、これらに限定されない。
【００２４】
入力信号取得部１０は、取得した入力信号に相当するデジタル信号を単位時間毎に区分する。以下、本願では、切り出される１区間分のデシタル信号をフレームと称する。また、時刻ｔにおける入力信号に相当するフレームを、ｘ（ｔ−τ）（τ＝０，・・・，Ｔ−１：Ｔはフレームに含まれるサンプル数）と表記する。
【００２５】
例えば、サンプリング周波数が８０００Ｈｚ（ヘルツ）であり、量子化ビット数が１６ビットであるリニアＰＣＭ（Ｐｕｌｓｅ  Ｃｏｄｅ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）により生成されたデジタル信号は、１秒当り８０００点分の値を含む。このとき、１フレームの長さを２５ミリ秒とすると、１フレームは２００点分の値を含む。即ちこの場合、Ｔ＝２００となる。
【００２６】
なお、入力信号取得部１０は、入力信号に相当するフレームを、短時間離散フーリエ変換を用いて、スペクトルの絶対値またはパワースペクトルに変換してもよい。以下の説明において、入力信号取得部１０は、各フレームのスペクトルの絶対値を出力するものとするが、本発明はこれに限定されない。以下、スペクトルの絶対値を、単にスペクトルとも称する。
【００２７】
時刻ｔにおける入力信号のスペクトルを、Ｘ（ｔ，ｋ）（ｋ＝０，・・・，Ｋ−１）とする。ここで、ｋは周波数ビンであり、Ｋは周波数ビン数である。
【００２８】
入力信号取得部１０は、入力信号のスペクトルＸ（ｔ，ｋ）を、雑音推定部２０、仮推定音声算出部３０、及び、フィルタリング部８０に、それぞれ供給する。
【００２９】
雑音推定部２０は、入力信号のスペクトルに含まれる雑音成分のスペクトルを推定する機能を有する。具体的には、雑音推定部２０は、入力信号取得部１０から入力信号のスペクトルＸ（ｔ，ｋ）を取得する。そして、雑音推定部２０は、取得した入力信号のスペクトルＸ（ｔ，ｋ）に含まれる雑音成分のスペクトルを推定する。雑音推定部２０は、推定した雑音成分のスペクトルを、仮推定音声算出部３０およびフィルタ算出部７０に、それぞれ供給する。
【００３０】
以下、雑音推定部２０が推定した雑音成分を推定雑音と称する。また、推定雑音のスペクトルを、推定値を示すハット記号“＾”を用いて、Ｎ＾（ｔ，ｋ）（ｋ＝０，・・・，Ｋ−１）とする。なお、本願では、文書表記の制限上、ハット記号を直前文字の右に記しているが、一般的には、当該ハット記号“＾”は、直前の文字の上部に表記される。なお、本実施形態において、雑音推定部２０は、推定雑音を公知技術である重み付き雑音推定法（Ｗｅｉｇｈｔｅｄ  Ｎｏｉｓｅ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ；ＷｉＮＥ）等を用いて算出しているが、本発明が用いる方法はこれに限定されない。雑音推定部２０は、ＷｉＮＥ以外の所定の方法を用いて推定雑音を算出してもよい。
【００３１】
仮推定音声算出部３０は、入力信号のスペクトルから推定雑音を除去し、仮推定音声のスペクトルおよび音声特徴量を算出する機能を有する。具体的には、仮推定音声算出部３０は、入力信号取得部１０から入力信号のスペクトルＸ（ｔ，ｋ）を取得する。また、仮推定音声算出部３０は、雑音推定部２０から推定雑音スペクトルＮ＾（ｔ，ｋ）を取得する。そして、仮推定音声算出部３０は、取得した入力信号のスペクトルＸ（ｔ，ｋ）と、推定雑音スペクトルＮ＾（ｔ，ｋ）とを基に、仮推定音声のスペクトルを算出する。そして、仮推定音声算出部３０は、仮推定音声のスペクトルを基に、メルスペクトルやメルケプストラムといった音声特徴量を算出する。なお、これらの音声特徴量は、１次動的成分及び２次動的成分を含んでもよい。但し、本発明の音声特徴量はこれらに限らない。仮推定音声算出部３０は、算出した仮推定音声の音声特徴量を、音声モデル適合度算出部５０及び期待値算出部６０に供給する。
【００３２】
以下、仮推定音声算出部３０が算出した仮推定音声のスペクトルを、Ｓ＾（ｔ，ｋ）（ｋ＝０，・・・，Ｋ−１）と表記する。また、仮推定音声の音声特徴量を、ｓ＾（ｔ）（∈ＲＭ、ＲＭはＭ次元実ベクトル空間を表す）と表記する。なお、本実施形態において、仮推定音声算出部３０は、仮推定音声のスペクトルを、公知技術（例えば、スペクトル減算法（Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ：ＳＳ）、ウィナーフィルタ法（Ｗｉｅｎｅｒ  Ｆｉｌｔｅｒ：ＷＦ）等）を用いて算出しているが、本発明が用いる方法はこれらに限定されない。仮推定音声算出部３０は、所定の方法を用いて仮推定音声のスペクトルを算出してもよい。
【００３３】
記憶部４０は、音声特徴量をモデル化した音声モデルを格納している。具体的には、記憶部４０は、図１に示すように、混合ガウス分布モデルＧＭＭ（Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｍｉｘｔｕｒｅ  Ｍｏｄｅｌ）４０１と、隠れマルコフモデルＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）４０２とを格納している。
【００３４】
なお、本実施形態では、ＧＭＭとＨＭＭを異なるモデルとしているが、ＨＭＭに関するガウス分布集合をＧＭＭとして扱うことも可能である。従って、記憶部４０は、ＨＭＭだけを記憶してもよい。
【００３５】
ＧＭＭ４０１は、時間遷移情報を持たない音声モデルである。この時間遷移情報は、予め収集した音声データから抽出された音声特徴量を学習データとして作成される。具体的には、ＧＭＭは、複数のガウス分布により構成される。各ガウス分布は、重み、平均ベクトル、および、分散行列をもつ。ここで、時間遷移情報とは、モデルの時間的な状態遷移に関する制約を指す。
【００３６】
以降、ＧＭＭに関する混合数（ＧＭＭを構成するガウス分布の数）をＮＧＭＭ、ｉ番目のガウス分布の重みをｗｉ，ＧＭＭ、平均ベクトルをμｉ，ＧＭＭ（∈ＲＭ）、分散行列をΣｉ，ＧＭＭ（∈ＲＭ×Ｍ）（ｉ＝０，・・・，ＮＧＭＭ−１，∈ＲＭ×Ｍ）と表記する。
【００３７】
ＧＭＭの学習に用いる音声データは、仮推定音声算出部３０と同様の仮推定音声の特徴量算出処理が施されていることが望ましい。
【００３８】
ＨＭＭ４０２は、時間遷移情報をもつ音声モデルである。具体的には、ＨＭＭ４０２は、複数の状態及び状態間の遷移確率を示す状態遷移確率を有する。各状態は、混合数が所定の値であるＧＭＭを有する。なお、この状態遷移確率がモデルの時間遷移情報に相当する。
【００３９】
以降、ＨＭＭ４０２に関する状態数をＳ(状態の指標をｓ＝０，・・・，Ｓ−１と記す)、各状態ｓにおけるＧＭＭに関する混合数をＮｓ，HMM、ｉ番目のガウス分布の重みをｗｉ，ｓ，ＨＭＭ、平均ベクトルをμｉ，ｓ，ＨＭＭ（∈ＲＭ）、分散行列をΣｉ，ｓ，ＨＭＭ（∈ＲＭ×Ｍ）（ｉ＝０，・・・，Ｎｓ，ＨＭＭ−１）と表記する。また、モデルが状態ｐから状態ｑへ遷移する状態遷移確率をａｑｐと表記する。
【００４０】
音声モデル適合度算出部５０は、仮推定音声の音声モデルに対する適合度を算出する機能を有する。具体的には、音声モデル適合度算出部５０は、仮推定音声算出部３０から仮推定音声の特徴量ｓ＾（ｔ）を取得する。また、音声モデル適合度算出部５０は、記憶部４０に格納されたＧＭＭ４０１を取得する。そして、音声モデル適合度算出部５０は、取得した仮推定音声の特徴量ｓ＾（ｔ）と、ＧＭＭ４０１とを基に、音声モデル適合度を算出する。音声モデル適合度算出部５０は、算出した尤度を期待値算出部６０に供給する。
音声モデル適合度算出部５０が算出する音声モデル適合度Ｋ（ｔ）は、式１により表すことができる。
2015093025.tif 000003
・・・・・・（式１）
【００４１】
ここで、Ｌ（ｉ｜ｓ＾（ｔ））は、仮推定音声の特徴量ｓ＾（ｔ）が与えられた場合のガウス分布ｉに関する尤度を示し、式２により表すことができる。
2015093025.tif 000004
・・・・・・（式２）
【００４２】
Ｎ（ｘ；μ，Σ）は、式３により表すことができる。
2015093025.tif 000005
・・・・・・（式３）
【００４３】
なお、式１では、ＧＭＭ４０１に関するガウス分布の最大尤度を音声モデル適合度としているが、音声モデル適合度は、これに限定されない。音声モデル適合度は、例えば、式４に示すように、ＧＭＭ４０１に関する上位Ｎ位までのガウス分布ｉの尤度の和をとり、さらに、現在時刻ｔから時刻（ｔ−ＴＫ）までの和であってもよい。
2015093025.tif 000006
・・・・・・（式４）
【００４４】
ここで、ＵＮは、ガウス分布ｉの尤度Ｌ（ｉ｜ｓ＾（ｔ））でｉに関して順位付けしたときに上位N位までに相当するガウス分布の番号の集合である。
【００４５】
また、式１では、音声モデル適合度をＧＭＭ４０１に基づく尤度から算出したが、ＨＭＭ４０２に基づく尤度から算出してもよい。
【００４６】
期待値算出部６０は、仮推定音声の特徴量と、音声モデル適合度と、記憶部４０に格納されたＧＭＭ４０１及びＨＭＭ４０２とを用いて、音声スペクトルの期待値を算出する機能を有する。具体的には、期待値算出部６０は、仮推定音声算出部３０から、仮推定音声の特徴量ｓ＾（ｔ）を取得する。また、期待値算出部６０は、音声モデル適合度算出部５０から音声モデル適合度Ｋ（ｔ）を取得する。更に、期待値算出部６０は、記憶部４０からＧＭＭ４０１及びＨＭＭ４０２を取得する。
【００４７】
そして、期待値算出部６０は、取得した仮推定音声の特徴量と、取得した音声モデル適合度と、取得したＧＭＭ４０１及びＨＭＭ４０２とから、音声スペクトルの期待値Ｓ＾Ｅ（ｔ，ｋ）(ｋ＝０，・・・，Ｋ−１)を算出する。音声スペクトルの期待値Ｓ＾Ｅ（ｔ，ｋ）は式５により算出される。
2015093025.tif 000007
・・・・・・（式５）
【００４８】
ここで、式５は、音声モデル適合度Ｋ（ｔ）と閾値ｔｈ１とを比較した結果に従い、音声スペクトル期待値Ｓ＾Ｅ（ｔ，ｋ）を、ＧＭＭ４０１を用いて算出するか、ＨＭＭ４０２を用いて算出するかを決定することを示す。式５において、音声スペクトル期待値Ｓ＾GMM（ｔ，ｋ）は、後述のＧＭＭ４０１を用いて算出する音声スペクトル期待値である。音声スペクトル期待値Ｓ＾HMM（ｔ，ｋ）は、後述のＨＭＭ４０２を用いて算出する音声スペクトル期待値である。閾値ｔｈ１には、実験的に算出した値を用いることができる。
【００４９】
式５では、フレームｔ毎にモデルの選択を行っているが、音声区間毎にモデルの選択を行ってもよい。
【００５０】
次に、式５における、ＧＭＭ４０１を用いて算出する音声スペクトル期待値Ｓ＾ＧＭＭ（ｔ，ｋ）と、ＨＭＭ４０２を用いて算出する音声スペクトル期待値Ｓ＾ＨＭＭ（ｔ，ｋ）とについて説明する。
ＧＭＭ４０１を用いて算出する音声スペクトル期待値Ｓ＾ＧＭＭ（ｔ，ｋ）は、式６により算出される。
2015093025.tif 000008
・・・・・・（式６）
【００５１】
ここで、Ｓμ，ｉ，ＧＭＭ（ｋ）（ｋ＝０，・・・，Ｋ−１）は、ＧＭＭに関するガウス分布ｉの平均ベクトルμｉ，ＧＭＭをスペクトルに変換した値である。
【００５２】
次に、ＨＭＭ４０２を用いて算出する音声スペクトル期待値Ｓ＾HMM（ｔ，ｋ）は、式７により算出される。特許文献２において用いられている算出方法をもとに、音声スペクトル期待値Ｓ＾HMM（ｔ，ｋ）の算出方法を説明する。
2015093025.tif 000009
・・・・・・（式７）
【００５３】
ここで、Ｓは状態数を示し、Ｓμ，ｉ，ｓ，ＨＭＭ（ｋ）（ｋ＝０，・・・，Ｋ−１）は、ＨＭＭの状態ｓにおけるガウス分布ｉの平均ベクトルμｉ，ｓ，ＨＭＭをスペクトルに変換した値である。また、重み係数α（ｓ，ｔ）は、時間遷移情報である状態遷移確率ａｑｐを用いて、式８及び９により、再帰的に算出される。尚、式９の右辺第２項は、自然対数である。
2015093025.tif 000010
・・・・・・(式８)
2015093025.tif 000011
・・・・・・（式９）
【００５４】
期待値算出部６０は、式５に示すとおり、音声スペクトルの期待値を算出する際に用いる音声モデルとして、時間遷移情報を有するＧＭＭ及び時間遷移情報を有さないＨＭＭのいずれかを選択する。期待値算出部６０は、この選択を、モデル適合度Ｋ（ｔ）、すなわち仮推定音声の音声モデルに対する適合度に基づいて行う。期待値算出部６０は、音声モデルに対する適合度が閾値以上である場合は、時間遷移情報を有するモデルを用いて、音声スペクトルの期待値を算出する。期待値算出部６０は、音声モデルに対する適合度が閾値未満である場合は、時間遷移情報をもたないモデルを用いて音声スペクトルの期待値を算出する。期待値算出部６０は、算出した音声スペクトルの期待値をフィルタ算出部７０に供給する。
【００５５】
フィルタ算出部７０は、推定雑音のスペクトルと音声スペクトルの期待値とを基に、雑音を抑圧する抑圧フィルタを算出する機能を有する。具体的には、フィルタ算出部７０は、雑音推定部２０から推定雑音のスペクトルＮ＾（ｔ，ｋ）を取得する。さらに、フィルタ算出部７０は、期待値算出部６０から音声スペクトルの期待値Ｓ＾Ｅ（ｔ，ｋ）を取得する。そして、フィルタ算出部７０は、取得した推定雑音のスペクトルと音声スペクトルの期待値とを基に抑圧フィルタを算出する。ここで、抑圧フィルタをＷ（ｔ，ｋ）（ｋ＝０，・・・，Ｋ−１）と表記する。フィルタ算出部７０は、式１０を用いて、抑圧フィルタＷ（ｔ，ｋ）を算出する。
2015093025.tif 000012
・・・・・・（式１０）
【００５６】
フィルタ算出部７０は、その後、算出した抑圧フィルタＷ（ｔ，ｋ）をフィルタリング部８０に供給する。
【００５７】
フィルタリング部８０は、入力信号に対し、抑圧フィルタを使用したフィルタリング処理を行うことにより、推定音声（出力信号）を出力する機能を有する。具体的には、フィルタリング部８０は、入力信号取得部１０から入力信号のスペクトルＸ（ｔ，ｋ）を取得する。また、フィルタリング部８０は、フィルタ算出部７０から抑圧フィルタＷ（ｔ，ｋ）を取得する。そして、フィルタリング部８０は、受信した入力信号のスペクトルと、抑圧フィルタとを用いて、音声処理装置１が出力する推定音声のスペクトルを算出する。ここで、推定音声のスペクトルを、Ｓ＾ＯＵＴ（ｔ，ｋ）（ｋ＝０，・・・，Ｋ−１）と表記する。フィルタリング部８０は、式１１を用いて、推定音声のスペクトルを算出する。
2015093025.tif 000013
・・・・・・（式１１）
【００５８】
フィルタリング部８０は、式１１を用いて算出した推定音声のスペクトルを出力する。なお、フィルタリング部８０は、出力対象が音声認識装置である場合は、当該推定音声のスペクトルを特徴量ベクトルに変換して、推定音声の特徴量ベクトルを出力する。また、フィルタリング部８０は、出力対象がスピーカ等の音声再生装置である場合は、当該推定音声のスペクトルを逆フーリエ変換することによって、時間領域の信号に変換して、当該デジタル信号を出力する。
【００５９】
次に図２のフローチャートを参照して、本実施形態の音声処理装置１の動作（処理）について詳細に説明する。
【００６０】
入力信号取得部１０は、入力信号を取得する（ステップＳ１０１）。入力信号取得部１０は、取得した入力信号を基に生成したデジタル信号を、単位時間毎のフレームに区分する。入力信号取得部１０は、切り出したフレームをスペクトルの絶対値に変換し、入力信号スペクトルとして出力する（ステップＳ１０２）。雑音推定部２０は、入力信号取得部１０から出力された入力信号スペクトルを基に雑音成分のスペクトルを推定し、推定した推定雑音スペクトルを出力する（ステップＳ１０３）。
【００６１】
仮推定音声算出部３０は、入力信号取得部１０から出力された入力信号スペクトルと、雑音推定部２０から出力された推定雑音スペクトルとを用いて、仮推定音声のスペクトル及び音声特徴量を算出する。仮推定音声算出部３０は、算出した仮推定音声特徴量を出力する（ステップＳ１０４）。
【００６２】
音声モデル適合度算出部５０は、仮推定音声算出部３０から出力された仮推定音声の音声特徴量と、記憶部４０に格納されたＧＭＭ４０１またはＨＭＭ４０２とを用いて、音声モデル適合度を算出する。音声モデル適合度算出部５０は、算出した音声モデル適合度を期待値算出部６０に出力する（ステップＳ１０５）。
【００６３】
音声モデル適合度が閾値以上である場合（ステップＳ１０６でＹｅｓ）、期待値算出部６０は、仮推定音声算出部３０から出力された仮推定音声の音声特徴量と、記憶部４０に格納されたＨＭＭ４０２とを用いて、音声スペクトルの期待値を算出する。期待値算出部６０は、算出した音声スペクトルの期待値をフィルタ算出部７０に出力する（ステップＳ１０７）。
【００６４】
音声モデル適合度が閾値未満である場合（ステップＳ１０６でＮｏ）、期待値算出部６０は、仮推定音声算出部３０から出力された仮推定音声の音声特徴量と、記憶部４０に格納されたＧＭＭ４０１とを用いて、音声スペクトルの期待値を算出する。期待値算出部６０は、算出した音声スペクトルの期待値をフィルタ算出部７０に出力する（ステップＳ１０８）。
【００６５】
フィルタ算出部７０は、雑音推定部２０から出力された推定雑音スペクトルと、期待値算出部６０から出力された音声スペクトルの期待値とを用いて、抑圧フィルタを算出する。フィルタ算出部７０は、算出した抑圧フィルタをフィルタリング部８０に出力する（ステップＳ１０９）。フィルタリング部８０は、入力信号取得部１０から出力された入力信号スペクトルと、フィルタ算出部７０から出力された抑圧フィルタとを用いて、推定音声を算出する（ステップＳ１１０）。
【００６６】
入力信号取得部１０は、入力信号が有るか否かを確認し、入力信号がある場合（ステップＳ１１１でＹｅｓ）、処理はＳ１０１に戻り、入力信号が無い場合（ステップＳ１１１でＮｏ）、全体の処理は終了する。
【００６７】
本実施形態に係る音声処理装置１は、時間遷移情報に基づいて音声モデルに含まれる分布を選択することにより得られる効果を活かし、かつ、音声特徴量に関する状態遷移が雑音により強い影響を連続的に受ける場合にも、高い雑音抑圧精度を得ることができる。その理由は、期待値算出部６０が音声スペクトルの期待値を算出する際に、音声モデル適合度が閾値以上である場合はＨＭＭ４０２を使用し、音声モデル適合度が当該閾値未満である場合はＧＭＭ４０１を使用するからである。
【００６８】
本実施形態に係る音声処理装置１は、音声信号に含まれる雑音成分が占める割合が高くなるにつれて、当該音声信号に関するモデル適合度が低下する性質を利用する。すなわち、音声処理装置１は、音声スペクトルの期待値を算出する際に、モデル適合度が高い場合はＨＭＭ４０２を使用することにより、ＨＭＭが有する時間遷移情報に基づいて音声モデルに含まれる分布を選択することにより得られる効果を活かすことができる。そして、音声処理装置１は、モデル適合度が低い場合はＨＭＭ４０２を回避してＧＭＭ４０１を使用することにより、音声特徴量に関する状態遷移が雑音により強い影響を連続的に受ける場合にも、高い雑音抑圧精度を得ることができる。
【００６９】
なお、本実施形態は、雑音抑圧の方式として、例えば、式５に示すような、モデルベースウィーナーフィルタリング法（特許文献1）に類するものを採用しているが、別の方式を用いてもよい。本実施形態が処理する雑音抑制は、モデルベースの雑音抑圧であればよく、例えば、非特許文献１記載のベクトルテイラー級数展開の形で行ってもよい。
【００７０】
＜第２の実施形態＞
図３は第２の実施形態の音声処理装置２の構成を概念的に示すブロック図である。なお、説明の便宜上、前述した第１の実施形態について説明した図１に含まれる構成要素と同じ機能を有する構成要素については、第１の実施形態と同じ符号を付し、その説明を省略する。
【００７１】
本実施形態に係る音声処理装置２は、入力信号における雑音の埋もれ具合を示す数値として、音声雑音比「ＳＮＲ（Ｓｉｇｎａｌ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ）」を用いる。そして、音声処理装置２は、雑音抑圧処理を行う際に、ＳＮＲが低い場合は、時間遷移情報を有さない音声モデル（モデルＡ）を用い、ＳＮＲが高い場合は、時間遷移情報を有する音声モデル（モデルＢ）を用いる。
図３に示すとおり、音声処理装置２の構成は、音声処理装置１における音声モデル適合度算出部５０がＳＮＲ算出部９０に置き換わったことを除いては、音声処理装置１と同様である。
【００７２】
なお、本実施形態に係る雑音推定部２０は、第１の実施形態のときとは異なり、推定した雑音成分のスペクトルを、仮推定音声算出部３０およびフィルタ算出部７０だけではなく、ＳＮＲ算出部９０にも供給する。また、本実施形態に係る仮推定音声算出部３０は、算出した仮推定音声のスペクトルをＳＮＲ算出部９０に供給する。そして、本実施形態に係る期待値算出部６０は、ＳＮＲ算出部９０が算出したＳＮＲを取得する。
【００７３】
ＳＮＲ算出部９０は、仮推定音声スペクトルと推定雑音スペクトルとを基にＳＮＲを算出する。具体的には、ＳＮＲ算出部９０は、仮推定音声算出部３０から仮推定音声のスペクトルＳ＾（ｔ，ｋ）を取得する。また、ＳＮＲ算出部９０は、雑音推定部２０から推定雑音のスペクトルＮ＾（ｔ，ｋ）を取得する。そして、ＳＮＲ算出部９０は、算出したＳＮＲを期待値算出部６０に供給する。
【００７４】
以下、ＳＮＲ算出部９０が算出したＳＮＲをＳＮＲ（ｔ)とすると、ＳＮＲ（ｔ）は、式１２により表すことができる。
2015093025.tif 000014
・・・・・・（式１２）
【００７５】
ここで、Ｔaｖｇは、平均値計算に用いるフレーム数である。なお、平均値計算に用いるフレームは、音声検出で得られた音声区間に属するものを用いてもよい。また、ＳＮＲの算出法は式１２に限らない。
【００７６】
期待値算出部６０は、仮推定音声の音声特徴量と、ＳＮＲと、記憶部４０に格納されたＧＭＭ４０１及びＨＭＭ４０２とを用いて、音声スペクトルの期待値を算出する。具体的には、期待値算出部６０は、仮推定音声算出部３０から仮推定音声の特徴量ｓ＾（ｔ）を取得する。また、期待値算出部６０は、ＳＮＲ算出部９０からＳＮＲ（ｔ）を取得する。更に、期待値算出部６０は、記憶部４０からＧＭＭ４０１及びＨＭＭ４０２を取得する。
【００７７】
そして、期待値算出部６０は、取得した仮推定音声の音声特徴量と、取得したＳＮＲと、取得したＧＭＭ４０１及びＨＭＭ４０２とから、音声スペクトルの期待値Ｓ＾Ｅ（ｔ，ｋ）(ｋ＝０，・・・，Ｋ−１)を算出する。音声スペクトルの期待値Ｓ＾Ｅ（ｔ，ｋ）は式１３により算出される。
2015093025.tif 000015
・・・・・・（式１３）
【００７８】
ここで、式１３は、ＳＮＲ（ｔ）と閾値ｔｈ２を比較することにより、音声スペクトル期待値Ｓ＾Ｅ（ｔ，ｋ）を、音声スペクトル期待値ＳGMM＾（ｔ，ｋ）とするか、音声スペクトル期待値ＳＨＭＭ＾（ｔ，ｋ）とするかについて決定することを示す。ここで、音声スペクトル期待値ＳGMM＾（ｔ，ｋ）は、ＧＭＭ４０１を用いて算出する音声スペクトルに関する期待値である。音声スペクトル期待値ＳＨＭＭ＾（ｔ，ｋ）は、ＨＭＭ４０２を用いて算出する音声スペクトルに関する期待値である。閾値ｔｈ２には、実験的に算出した値を用いることができる。
【００７９】
本実施形態に係る音声処理装置２は、時間遷移情報に基づいて音声モデルに含まれる分布を選択することにより得られる効果を活かし、かつ、音声特徴量に関する状態遷移が雑音により強い影響を連続的に受ける場合にも、高い雑音抑圧精度を得ることができる。その理由は、期待値算出部６０が音声スペクトルの期待値を算出する際に、ＳＮＲが閾値以上である場合はＨＭＭ４０２を使用し、音声モデル適合度が閾値未満である場合はＧＭＭ４０１を使用するからである。
【００８０】
本実施形態に係る音声処理装置２は、音声信号に含まれる雑音成分が占める割合が高くなるにつれて、当該音声信号に関するＳＮＲが低下する性質を利用する。すなわち、音声処理装置２は、音声スペクトルの期待値を算出する際に、ＳＮＲが高い場合はＨＭＭ４０２を使用することにより、ＨＭＭが有する時間遷移情報に基づいて音声モデルに含まれる分布を選択することにより得られる効果を活かすことができる。そして、音声処理装置２は、ＳＮＲが低い場合はＨＭＭ４０２を回避してＧＭＭ４０１を使用することにより、音声特徴量に関する状態遷移が雑音により強い影響を連続的に受ける場合にも、高い雑音抑圧精度を得ることができる。
【００８１】
＜第３の実施形態＞
図４は第３の実施形態の音声処理装置３の構成を概念的に示すブロック図である。なお、説明の便宜上、前述した第１の実施形態について説明した図１に含まれる構成要素と同じ機能を有する構成要素については、第１の実施形態と同じ符号を付し、その説明を省略する。
【００８２】
本実施形態に係る音声処理装置３は、入力信号が雑音に埋もれると音声モデルが含む特定の分布に適合しやすくなる性質を利用し、雑音の埋もれ具合を、入力信号がその特定の分布に適合するか否かに基づいて判定する。音声処理装置３は、雑音抑圧処理を行う際に、入力信号が特定の分布に適合する場合に、時間遷移情報を有さない音声モデル（モデルＡ）を用い、入力信号が特定の分布に適合しない場合は、時間遷移情報を有する音声モデル（モデルＢ）を用いる。
【００８３】
図４に示すとおり、音声処理装置３の構成は、音声処理装置１における音声モデル適合度算出部５０が指定分布マッチング部９１に置き換わり、指定分布記憶部４１が追加されたことを除いては、音声処理装置１と同様である。
【００８４】
指定分布記憶部４１は指定分布を記憶する。具体的には、指定分布記憶部４１は、記憶部４０に格納されたＧＭＭ４０１に含まれるガウス分布のうち、あらかじめ指定した分布集合Ｐを記憶する。そして、指定分布記憶部４１は、この分布集合Ｐを指定分布マッチング部９１に供給する。ここで、指定分布とは、雑音に埋もれた入力信号に適合しやすい分布であり、例えば、あらかじめ実験的に求めておくことができる。
【００８５】
指定分布マッチング部９１は、ＧＭＭ４０１が含むガウス分布のうち、仮推定音声に関する音声特徴量に対して最大の尤度を与える分布が、指定された分布集合Ｐに含まれるか否かを判定する。具体的には、指定分布マッチング部９１は、仮推定音声算出部３０から仮推定音声の特徴量ｓ＾（ｔ）を取得する。また、指定分布マッチング部９１は、指定分布記憶部４１から指定された分布集合Ｐを取得する。そして、指定分布マッチング部９１は、ＧＭＭ４０１が含むガウス分布のうち、前記仮推定音声の特徴量ｓ＾（ｔ）に対して最大の尤度を与える分布を求め、分布集合Ｐとのマッチングを行う。指定分布マッチング部９１は、マッチングした結果を、期待値算出部６０に供給する。
【００８６】
指定分布マッチング部９１のマッチング結果をＱ（ｔ）とすると、マッチング結果 Ｑ（ｔ）は、式１４により表すことができる。
2015093025.tif 000016
・・・・・・（式１４）
【００８７】
ここで、ｐ’は、ＧＭＭ４０１が含むガウス分布のうち、仮推定音声の特徴量ｓ＾（ｔ）に対して最大の尤度を与える分布を示す。
【００８８】
期待値算出部６０は、仮推定音声の特徴量と、マッチング結果と、記憶部４０に格納されたＧＭＭ４０１及びＨＭＭ４０２とを用いて、音声スペクトルの期待値を算出する。具体的には、期待値算出部６０は、仮推定音声算出部３０から、仮推定音声の特徴量ｓ＾（ｔ）を取得する。また、期待値算出部６０は、指定分布マッチング部９１からＱ（ｔ）を取得する。更に、期待値算出部６０は、記憶部４０からＧＭＭ４０１及びＨＭＭ４０２を取得する。
【００８９】
そして、期待値算出部６０は、取得した仮推定音声の特徴量と、取得したマッチング結果と、取得したＧＭＭ４０１及びＨＭＭ４０２とから、音声スペクトルの期待値Ｓ＾Ｅ（ｔ，ｋ）(ｋ＝０，・・・，Ｋ−１)を算出する。音声スペクトルの期待値Ｓ＾Ｅ（ｔ，ｋ）は以下の式１５により算出される。
2015093025.tif 000017
・・・・・・（式１５）
【００９０】
ここで、式１５は、Ｑ（ｔ）が示す値が１であるか否かに応じて、音声スペクトル期待値Ｓ＾Ｅ（ｔ，ｋ）を、音声スペクトル期待値ＳGMM＾（ｔ，ｋ）とするか、音声スペクトル期待値ＳＨＭＭ＾（ｔ，ｋ）とするかを決定することを示す。ここで、音声スペクトル期待値ＳGMM＾（ｔ，ｋ）は、ＧＭＭ４０１を用いて算出する音声スペクトルに関する期待値である。音声スペクトル期待値ＳＨＭＭ＾（ｔ，ｋ）は、ＨＭＭ４０２を用いて算出する音声スペクトルに関する期待値である。
【００９１】
なお、本実施形態では、音声処理装置３が仮推定音声から算出されるＧＭＭ４０１が包含する尤度が最大である分布と分布集合Ｐとのマッチングをとる例を示した。音声処理装置３は、仮推定音声から算出されるＨＭＭ４０２に関する状態と指定された状態集合とのマッチングをとってもよい。あるいは、音声処理装置３は、仮推定音声から算出されるＨＭＭ４０２に関する状態系列と指定された状態系列集合とのマッチングをとってもよい。
【００９２】
本実施形態に係る音声処理装置３は、時間遷移情報に基づいて音声モデルに含まれる分布を選択することにより得られる効果を活かし、かつ、音声特徴量に関する状態遷移が雑音により強い影響を連続的に受ける場合にも、高い雑音抑圧精度を得ることができる。その理由は、期待値算出部６０が音声スペクトルの期待値を算出する際に、入力信号が特定の分布に適合しない場合はＨＭＭ４０２を使用し、入力信号がその特定の分布に適合する場合はＧＭＭ４０１を使用するからである。
【００９３】
本実施形態に係る音声処理装置３は、音声信号に含まれる雑音成分が占める割合が高くなるにつれて、当該音声信号が、音声モデルが含む特定の分布に適合しやすくなる性質を利用する。すなわち、音声処理装置３は、音声スペクトルの期待値を算出する際に、入力信号が特定の分布に適合しない場合は、ＨＭＭ４０２を使用することにより、ＨＭＭが有する時間遷移情報に基づいて音声モデルに含まれる分布を選択することにより得られる効果を活かすことができる。そして、音声処理装置３は、入力信号が特定の分布に適合する場合は、ＨＭＭ４０２を回避してＧＭＭ４０１を使用することにより、音声特徴量に関する状態遷移が雑音により強い影響を連続的に受ける場合にも、高い雑音抑圧精度を得ることができる。
【００９４】
＜第４の実施形態＞
図５は第４の実施形態の音声処理装置４の構成を概念的に示すブロック図である。
【００９５】
本実施形態の音声処理装置４は、記憶部４０と、期待値算出部６０と、雑音抑圧部８１とを備えている。
【００９６】
記憶部４０は、音声特徴量に関する状態遷移の実績を示す時間遷移情報を有する第１の音声モデルと、その時間遷移情報を有さない第２の音声モデルと、を記憶する。
【００９７】
期待値算出部６０は、音声成分及び雑音成分が混在する信号である入力信号が示す情報から、第１及び第２の音声モデルの何れかを所定の基準に従って選択する。期待値算出部６０は、選択した音声モデル及び入力信号を用いて、音声成分に関する期待値を算出する。
【００９８】
雑音抑圧部８１は、期待値算出部６０により算出された期待値を用いて、入力信号に含まれる雑音成分を抑圧した雑音抑圧音声を生成する。
【００９９】
本実施形態に係る音声処理装置４は、時間遷移情報に基づいて音声モデルに含まれる分布を選択することにより得られる効果を活かし、かつ、音声特徴量に関する状態遷移が雑音により強い影響を連続的に受ける場合にも、高い雑音抑圧精度を得ることができる。その理由は、期待値算出部６０が音声スペクトルの期待値を算出する際に、入力信号が示す情報を基に、所定の基準に従って第１及び第２の音声モデルの何れかを選択して、選択した音声モデルを使用するからである。
【０１００】
＜ハードウェア構成例＞
上述した実施形態において図１、及び、図３乃至５に示した各部は、専用のＨＷ（電子回路）によって実現することができる。また、当該各部（記憶部４０を除く）は、ソフトウェアプログラムの機能（処理）単位（ソフトウェアモジュール）と捉えることができる。但し、これらの図面に示した各部の区分けは、説明の便宜上の構成であり、実装に際しては、様々な構成が想定され得る。この場合のハードウェア環境の一例を、図６を参照して説明する。
【０１０１】
図６は、本発明の模範的な各実施形態に係る音声処理装置を実行可能な情報処理装置９００（コンピュータ）の構成を例示的に説明する図である。即ち、図６は、図１、及び、図３乃至５に示した音声処理装置を実現可能なコンピュータ（情報処理装置）の構成であって、上述した実施形態における各機能を実現可能なハードウェア環境を表す。
【０１０２】
図６に示した情報処理装置９００は、構成要素として下記を備えている。
・ＣＰＵ９０１（Ｃｅｎｔｒａｌ＿Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＿Ｕｎｉｔ）、
・ＲＯＭ９０２（Ｒｅａｄ＿Ｏｎｌｙ＿Ｍｅｍｏｒｙ）、
・ＲＡＭ９０３（Ｒａｎｄｏｍ＿Ａｃｃｅｓｓ＿Ｍｅｍｏｒｙ）、
・ハードディスク９０４（記憶装置）、
・外部装置との通信インタフェース９０５、
・ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ＿Ｄｉｓｃ＿Ｒｅａｄ＿Ｏｎｌｙ＿Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶媒体９０７に格納されたデータを読み書き可能なリーダライタ９０８、
・入出力インタフェース９０９、
情報処理装置９００は、これらの構成がバス９０６（通信線）を介して接続された一般的なコンピュータである。
【０１０３】
そして、上述した実施形態を例に説明した本発明は、図６に示した情報処理装置９００に対して、次の機能を実現可能なコンピュータプログラムを供給する。その機能とは、その実施形態の説明において参照したブロック構成図（図１、及び、図３乃至５）或いはフローチャート（図２）の機能である。本発明は、その後、そのコンピュータプログラムを、当該ハードウェアのＣＰＵ９０１に読み出して解釈し実行することによって達成される。また、当該装置内に供給されたコンピュータプログラムは、読み書き可能な揮発性の記憶メモリ（ＲＡＭ９０３）またはハードディスク９０４等の不揮発性の記憶デバイスに格納すれば良い。
【０１０４】
また、前記の場合において、当該ハードウェア内へのコンピュータプログラムの供給方法は、現在では一般的な手順を採用することができる。その手順としては、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等の各種記憶媒体９０７を介して当該装置内にインストールする方法や、インターネット等の通信回線を介して外部よりダウンロードする方法等がある。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータプログラムを構成するコード或いは、そのコードが格納された記憶媒体９０７によって構成されると捉えることができる。
【０１０５】
以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。
【０１０６】
この出願は、２０１３年１２月１７日に出願された日本出願特願２０１３−２５９８４６を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【０１０７】
１    音声処理装置
２    音声処理装置
３    音声処理装置
４    音声処理装置
１０    入力信号取得部
２０    雑音推定部
３０    仮推定音声算出部
４０    記憶部
４０１    ＧＭＭ
４０２    ＨＭＭ
４１    指定分布記憶部
５０    音声モデル適合度算出部
６０    期待値算出部
７０    フィルタ算出部
８０    フィルタリング部
８１    雑音抑圧部
９０    ＳＮＲ算出部
９１    指定分布マッチング部
９００    情報処理装置
９０１    ＣＰＵ
９０２    ＲＯＭ
９０３    ＲＡＭ
９０４    ハードディスク
９０５    通信インタフェース
９０６    バス
９０７    記憶媒体
９０８    リーダライタ
９０９    入出力インタフェース
【図１】
2015093025.tif 000018
【図２】
2015093025.tif 000019
【図３】
2015093025.tif 000020
【図４】
2015093025.tif 000021
【図５】
2015093025.tif 000022
【図６】
2015093025.tif 000023
【手続補正書】
【提出日】平成27年6月2日(2015.6.2)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声特徴量に関する時間遷移情報を有する第一の音声モデルと、前記時間遷移情報を有さない第二の音声モデルと、を記憶する記憶手段と、
音声成分及び雑音成分が混在する信号である入力信号が示す情報から、前記第一及び第二の音声モデルの何れかを所定の基準に従って選択し、選択した前記音声モデル及び前記入力信号を用いて、前記音声成分に関する期待値を算出する期待値算出手段と、
前記期待値を用いて、前記入力信号に含まれる前記雑音成分を抑圧した第一の雑音抑圧音声を生成する雑音抑圧手段と、
を備える音声処理装置。
【請求項２】
前記入力信号に含まれる前記雑音成分を所定の方法により抑圧した第二の雑音抑圧音声に関する信号を生成する仮推定音声算出手段をさらに備え、
前記期待値算出手段は、前記第二の雑音抑圧音声に関する信号が表す情報から、前記第一及び第二の音声モデルの何れかを選択する、
請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項３】
前記第二の雑音抑圧音声が前記第一あるいは前記第二の音声モデルに対して適合している度合を示すモデル適合度を算出する、音声モデル適合度算出手段をさらに備え、
前記期待値算出手段は、前記音声モデル適合度が示す値が閾値以上である場合は、前記第一の音声モデルを選択し、前記音声モデル適合度が示す値が閾値未満である場合は、前記第二の音声モデルを選択する、
請求項２に記載の音声処理装置。
【請求項４】
前記第二の雑音抑圧音声に関して、前記雑音成分に対する前記音声成分の比率を示す音声雑音比を算出する音声雑音比算出手段をさらに備え、
前記期待値算出手段は、前記音声雑音比が示す値が閾値以上である場合は、前記第一の音声モデルを選択し、前記音声雑音比が示す値が閾値未満である場合は、前記第二の音声モデルを選択する、
請求項２または３に記載の音声処理装置。
【請求項５】
前記第一あるいは前記第二の音声モデルが包含する所定の分布集合を記憶する指定分布記憶手段と、
前記第二の雑音抑圧音声に関する第三の音声モデルと前記所定の分布集合とのパターンマッチングを行い、前記第三の音声モデルが前記所定の分布集合に含まれるか否かを判定する指定分布マッチング手段と、
をさらに備え、
前記期待値算出手段は、前記第三の音声モデルが前記所定の分布集合に含まれる場合は、前記第二の音声モデルを選択し、前記第三の音声モデルが前記所定の分布集合に含まれない場合は、前記第一の音声モデルを選択する、
請求項２乃至４のいずれかに記載の音声処理装置。
【請求項６】
前記指定分布マッチング手段は、前記第三の音声モデルとして混合ガウス分布モデルを用い、前記混合ガウス分布モデルが包含する複数のガウス分布の中で前記第二の雑音抑圧音声に関する前記音声特徴量に対して最大の尤度を与える前記ガウス分布と、前記所定の分布集合とのパターンマッチングを行う、
請求項５に記載の音声処理装置。
【請求項７】
情報処理装置によって、
音声特徴量に関する時間遷移情報を有する第一の音声モデルと、前記時間遷移情報を有さない第二の音声モデルとが記憶されている記憶手段を参照することにより、音声成分及び雑音成分が混在する信号である入力信号が示す情報から、前記第一及び第二の音声モデルの何れかを所定の基準に従って選択し、選択した前記音声モデル及び前記入力信号を用いて、前記音声成分に関する期待値を算出し、
前記期待値を用いて、前記入力信号に含まれる前記雑音成分を抑圧した第一の雑音抑圧音声を生成する、
音声処理方法。
【請求項８】
前記入力信号に含まれる前記雑音成分を所定の方法により抑圧した第二の雑音抑圧音声に関する信号を生成し、
前記第二の雑音抑圧音声に関する信号が表す情報から、前記第一及び第二の音声モデルの何れかを選択する、
請求項７に記載の音声処理方法。
【請求項９】
音声特徴量に関する時間遷移情報を有する第一の音声モデルと、前記時間遷移情報を有さない第二の音声モデルとが記憶されている記憶手段を参照することにより、音声成分及び雑音成分が混在する信号である入力信号が示す情報から、前記第一及び第二の音声モデルの何れかを所定の基準に従って選択し、選択した前記音声モデル及び前記入力信号を用いて、前記音声成分に関する期待値を算出する期待値算出処理と、
前記期待値を用いて、前記入力信号に含まれる前記雑音成分を抑圧した第一の雑音抑圧音声を生成する雑音抑圧処理と、
をコンピュータに実行させる音声処理プログラムが格納された、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１０】
前記入力信号に含まれる前記雑音成分を所定の方法により抑圧した第二の雑音抑圧音声に関する信号を生成する仮推定音声算出処理と、
前記第二の雑音抑圧音声に関する信号が表す情報から、前記第一及び第二の音声モデルの何れかを選択する前記期待値算出処理と、
をコンピュータに実行させる請求項９に記載の音声処理プログラムが格納された、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【手続補正書】
【提出日】平成28年6月17日(2016.6.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声特徴量に関する時間遷移情報を有する第一の音声モデルと、前記時間遷移情報を有さない第二の音声モデルと、を記憶する記憶手段と、
音声成分及び雑音成分が混在する信号である入力信号が示す情報から、前記第一及び第二の音声モデルの何れかを所定の基準に従って選択し、選択した前記音声モデル及び前記入力信号を用いて、前記音声成分に関する期待値を算出する期待値算出手段と、
前記期待値を用いて、前記入力信号に含まれる前記雑音成分を抑圧した第一の雑音抑圧音声を生成する雑音抑圧手段と、
を備える音声処理装置。
【請求項２】
前記入力信号に含まれる前記雑音成分を所定の方法により抑圧した第二の雑音抑圧音声に関する信号を生成する仮推定音声算出手段をさらに備え、
前記期待値算出手段は、前記第二の雑音抑圧音声に関する信号が表す情報から、前記第一及び第二の音声モデルの何れかを選択する、
請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項３】
前記第二の雑音抑圧音声が前記第一あるいは前記第二の音声モデルに対して適合している度合を示すモデル適合度を算出する、音声モデル適合度算出手段をさらに備え、
前記期待値算出手段は、前記音声モデル適合度が示す値が閾値以上である場合は、前記第一の音声モデルを選択し、前記音声モデル適合度が示す値が閾値未満である場合は、前記第二の音声モデルを選択する、
請求項２に記載の音声処理装置。
【請求項４】
前記第二の雑音抑圧音声に関して、前記雑音成分に対する前記音声成分の比率を示す音声雑音比を算出する音声雑音比算出手段をさらに備え、
前記期待値算出手段は、前記音声雑音比が示す値が閾値以上である場合は、前記第一の音声モデルを選択し、前記音声雑音比が示す値が閾値未満である場合は、前記第二の音声モデルを選択する、
請求項２または３に記載の音声処理装置。
【請求項５】
前記第一あるいは前記第二の音声モデルが包含する所定の分布集合を記憶する指定分布記憶手段と、
前記第二の雑音抑圧音声に関する第三の音声モデルと前記所定の分布集合とのパターンマッチングを行い、前記第三の音声モデルが前記所定の分布集合に含まれるか否かを判定する指定分布マッチング手段と、
をさらに備え、
前記期待値算出手段は、前記第三の音声モデルが前記所定の分布集合に含まれる場合は、前記第二の音声モデルを選択し、前記第三の音声モデルが前記所定の分布集合に含まれない場合は、前記第一の音声モデルを選択する、
請求項２乃至４のいずれかに記載の音声処理装置。
【請求項６】
前記指定分布マッチング手段は、前記第三の音声モデルとして混合ガウス分布モデルを用い、前記混合ガウス分布モデルが包含する複数のガウス分布の中で前記第二の雑音抑圧音声に関する前記音声特徴量に対して最大の尤度を与える前記ガウス分布と、前記所定の分布集合とのパターンマッチングを行う、
請求項５に記載の音声処理装置。
【請求項７】
情報処理装置によって、
音声特徴量に関する時間遷移情報を有する第一の音声モデルと、前記時間遷移情報を有さない第二の音声モデルとが記憶されている記憶手段を参照することにより、音声成分及び雑音成分が混在する信号である入力信号が示す情報から、前記第一及び第二の音声モデルの何れかを所定の基準に従って選択し、選択した前記音声モデル及び前記入力信号を用いて、前記音声成分に関する期待値を算出し、
前記期待値を用いて、前記入力信号に含まれる前記雑音成分を抑圧した第一の雑音抑圧音声を生成する、
音声処理方法。
【請求項８】
前記入力信号に含まれる前記雑音成分を所定の方法により抑圧した第二の雑音抑圧音声に関する信号を生成し、
前記第二の雑音抑圧音声に関する信号が表す情報から、前記第一及び第二の音声モデルの何れかを選択する、
請求項７に記載の音声処理方法。
【請求項９】
音声特徴量に関する時間遷移情報を有する第一の音声モデルと、前記時間遷移情報を有さない第二の音声モデルとが記憶されている記憶手段を参照することにより、音声成分及び雑音成分が混在する信号である入力信号が示す情報から、前記第一及び第二の音声モデルの何れかを所定の基準に従って選択し、選択した前記音声モデル及び前記入力信号を用いて、前記音声成分に関する期待値を算出する期待値算出処理と、
前記期待値を用いて、前記入力信号に含まれる前記雑音成分を抑圧した第一の雑音抑圧音声を生成する雑音抑圧処理と、
をコンピュータに実行させる音声処理プログラム。
【請求項１０】
前記入力信号に含まれる前記雑音成分を所定の方法により抑圧した第二の雑音抑圧音声に関する信号を生成する仮推定音声算出処理と、
前記第二の雑音抑圧音声に関する信号が表す情報から、前記第一及び第二の音声モデルの何れかを選択する前記期待値算出処理と、
をコンピュータに実行させる請求項９に記載の音声処理プログラム。
【国際調査報告】
2015093025.tif 000024
2015093025.tif 000025
2015093025.tif 000026
2015093025.tif 000027