(57)【要約】【課題】精度の高い音声判別を実現することを課題とする。【解決手段】音声を判別する音声判別装置と各種操作を実行するカーナビとがネットワークなどを介して相互に通信可能に接続されている。また、音声判別装置は、各種音声を受け付けるマイクを備えている。このような構成において、音声判別装置は、入力された音声信号のパワーから発話された区間を示す発話区間を特定し、特定された発話区間における音声信号のパワーとピッチとから音声信号の特徴を示す音響特徴量を算出し、特定された発話区間の前の区間および／または後ろの区間を特定し、特定した区間における音声信号のパワーとピッチとから音響特徴量を算出し、算出された発話区間の音響特徴量と、算出された発話区間の前後の区間の音響特徴量とから、入力された音声信号が、接続される各種処理を実行する処理装置に対して処理の実行を要求するシステム要求であるか否かを判別する。【選択図】        図１
2008216618.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音声信号から発話された区間を示す発話区間を特定する発話区間特定手段と、
前記発話区間特定手段により特定された発話区間における音声信号のパワーとピッチとから前記音声信号の特徴を示す音響特徴量を算出する第一の音響特徴量算出手段と、
前記発話区間特定手段により特定された発話区間の前の区間および／または後ろの区間を特定し、特定した区間における音声信号のパワーとピッチとから前記音響特徴量を算出する第二の音響特徴量算出手段と、
前記第一の音響特徴量算出手段により算出された音響特徴量と、前記第二の音響特徴量算出手段により算出された音響特徴量とから、前記入力された音声信号が、接続される各種処理を実行する処理装置に対して処理の実行を要求するシステム要求であるか否かを判別する音声判別手段と、
を備えたことを特徴とする音声判別装置。
【請求項２】
前記第一の音響特徴量算出手段は、前記発話区間特定手段により特定された発話区間における音声信号のパワーとピッチとのそれぞれの平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差のいずれか一つまたは複数を音響特徴量として算出することを特徴とする請求項１に記載の音声判別装置。
【請求項３】
前記第二の音響特徴量算出手段は、前記発話区間特定手段により特定された発話区間の前の区間および／または後ろの区間を特定し、特定した区間における音声信号のパワーとピッチとのそれぞれの平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差のいずれか一つまたは複数を音響特徴量として算出することを特徴とする請求項１または２に記載の音声判別装置。
【請求項４】
前記入力された音声信号から発話の内容を文字データとして抽出する音声認識を行い、音声認識した文字データから言語特徴量を生成する言語特徴量生成手段をさらに備え、
前記音声判別手段は、前記第一の音響特徴量算出手段により算出された音響特徴量と、前記第二の音響特徴量算出手段により算出された音響特徴量と、前記言語特徴量生成手段により生成された言語特徴量とから、前記入力された音声信号が、接続される各種処理を実行する処理装置に対して処理の実行を要求するシステム要求であるか否かを判別することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の音声判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、入力された音声信号がシステムへの要求であるか雑談であるかを判別する音声判別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、様々な分野で音声によるインターフェースが実用化されつつある。特に、ロボットとのコミュニケーションやカーナビのように手を使うことが困難な機器の操作への適用が顕著である。
【０００３】
ところが、現在使用されている音声認識システム（音声判別システム）は、入力された音声がシステムへの発話か周囲の雑談かを正確に判別できないため、スイッチなどを用いなければ意図しない動作を湧き出させてしまっていた。つまり、音声認識システムは、音声認識だけでは不正確であるため、さらにスイッチが操作されるなどの付加的な情報を検出することで、不正確さを補っていた。
【０００４】
これに対して、音声スポッタ（参考文献：Goto  et  al、ICSLP、８、1522-1536、2004）のようにユーザが意識して韻律特徴や言語特徴を変化させる手法があるが、これでは、ユーザは自分の発話に不自然さを感じるため、ユーザへの負担が大きい。そこで、よりユーザに負担をかけない手法として、自然な発声の音響特徴を用いる手法（参考文献：山田、SIG-SLP-61（2)、7-12、2006-5）や音声認識結果を基にする手法（参考文献：佐古、SIG-SLP-64、19-24、2006-12）が提案されている。
【０００５】
例えば、非特許文献１では、発話された区間における音声信号のパワーとピッチから音声信号の特徴を示す音響特徴量を算出して、当該音声信号がシステムへの要求発話か雑談かの音声判別を実現する手法が開示されている。具体的には、入力された音声信号から平均・標準偏差・最大・最大値と最小値との差の８次元を音響特徴量として算出して音声識別を行い、さらに、ＨＭＭ（Hidden  Markov  Model）に基づく音響モデルによる入力発話の尤度から音声認識を行い、その音声認識結果と音声識別との結果を用いて、システムへの要求発話か雑談かの音声判別を行う。
【０００６】
【非特許文献１】杉本夏樹、北岡教英、中川聖一、豊橋技術科学大学  情報工学系、“音声特徴を用いた対システム発話と対人間発話の識別”、2006年  電子情報通信学会総合大会
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、上記した従来の技術は、音声判別の精度が低いという課題があった。具体的には、発話された区間においてのみ、パワーとピッチとのそれぞれについて平均・標準偏差・最大・最大値と最小値との差の８次元を音響特徴量として尤度を算出して、音声認識を行うため、雑音などに影響を受け易く音声認識の精度が良くない。そして、このように認識された結果を用いて、システムへの要求発話か雑談かの音声判別を行うため、音声判別の精度も悪くなる。
【０００８】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、精度の高い音声判別を実現することが可能である音声判別装置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】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１に係る発明は、入力された音声信号のから発話された区間を示す発話区間を特定する発話区間特定手段と、前記発話区間特定手段により特定された発話区間における音声信号のパワーとピッチとから前記音声信号の特徴を示す音響特徴量を算出する第一の音響特徴量算出手段と、前記発話区間特定手段により特定された発話区間の前の区間および／または後ろの区間を特定し、特定した区間における音声信号のパワーとピッチとから前記音響特徴量を算出する第二の音響特徴量算出手段と、前記第一の音響特徴量算出手段により算出された音響特徴量と、前記第二の音響特徴量算出手段により算出された音響特徴量とから、前記入力された音声信号が、接続される各種処理を実行する処理装置に対して処理の実行を要求するシステム要求であるか否かを判別する音声判別手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１０】
また、請求項２に係る発明は、上記の発明において、前記第一の音響特徴量算出手段は、前記発話区間特定手段により特定された発話区間における音声信号のパワーとピッチとのそれぞれの平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差のいずれか一つまたは複数を音響特徴量として算出することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項３に係る発明は、上記の発明において、前記第二の音響特徴量算出手段は、前記発話区間特定手段により特定された発話区間の前の区間および／または後ろの区間を特定し、特定した区間における音声信号のパワーとピッチとのそれぞれの平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差のいずれか一つまたは複数を音響特徴量として算出することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項４に係る発明は、上記の発明において、前記入力された音声信号から発話の内容を文字データとして抽出する音声認識を行い、音声認識した文字データから言語特徴量を生成する言語特徴量生成手段をさらに備え、前記音声判別手段は、前記第一の音響特徴量算出手段により算出された音響特徴量と、前記第二の音響特徴量算出手段により算出された音響特徴量と、前記言語特徴量生成手段により生成された言語特徴量とから、前記入力された音声信号が、接続される各種処理を実行する処理装置に対して処理の実行を要求するシステム要求であるか否かを判別することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
請求項１の発明によれば、入力された音声信号から発話された区間を示す発話区間を特定し、特定された発話区間における音声信号のパワーとピッチとから音声信号の特徴を示す音響特徴量を算出し、特定された発話区間の前の区間および／または後ろの区間を特定し、特定した区間における音声信号のパワーとピッチとから音響特徴量を算出し、算出された発話区間の音響特徴量と、算出された発話区間の前の区間および／または後ろの区間の音響特徴量とから、入力された音声信号が、接続される各種処理を実行する処理装置に対して処理の実行を要求するシステム要求であるか否かを判別するので、精度の高い音声判別を実現することが可能である。
【００１４】
例えば、システム要求である場合には、発話区間の前後の区間で無音になることが多いことを根拠に、発話区間の発話区間と発話の前後の区間とのそれぞれから音響特徴量を算出して、入力信号がシステム要求であるか否かを判別するので、発話区間のみから音響特徴量を算出して判別する場合に比べて、多くの特徴量を算出して判別することができる結果、精度の高い音声判別を実現することが可能である。
【００１５】
また、入力された音声信号を音声認識して、精度の高い音声判別が期待できる言語特徴量を算出するための高価な装置を必要とすることなく、低コストで、かつ、十分に精度の高い音声判別を実現することが可能である。
【００１６】
また、請求項２の発明によれば、特定された発話区間における音声信号のパワーとピッチとのそれぞれの平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差のいずれか一つまたは複数を音響特徴量として算出するので、より精度の高い音声判別を実現することが可能である。
【００１７】
例えば、音響特徴として「平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差」の全部を用いることで、より特徴を明確化することができる結果、より精度の高い音声判別を実現することが可能である。また、あまり明確に特徴を示さないパラメータを除外することで、システムの処理負荷を軽減したり、処理速度を早くしたりすることが可能である。
【００１８】
また、請求項３の発明によれば、特定された発話区間の前の区間および／または後ろの区間を特定し、特定した区間における音声信号のパワーとピッチとのそれぞれの平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差のいずれか一つまたは複数を音響特徴量として算出するので、発話区間のみの音響特徴量を利用する場合に比べて、より精度の高い音声判別を実現することが可能である。
【００１９】
例えば、発話区間の前後の区間それぞれで音響特徴としてパワーとピッチとのそれぞれの「平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差」の全部を用いることで、合計で最大２４次元を音響特徴量として使用することができ、より特徴を明確化することができる結果、より精度の高い音声判別を実現することが可能である。また、必要に応じて、前の区間や後ろの区間だけを音響特徴量として算出することができる結果、あまり明確に特徴を示さないパラメータを除外することで、システムの処理負荷を軽減したり、処理速度を早くしたりすることが可能である。
【００２０】
また、請求項４の発明によれば、入力された音声信号から発話の内容を文字データとして抽出する音声認識を行い、音声認識した文字データから言語特徴量を生成し、算出された発話区間の音響特徴量と、算出された発話区間の前の区間および／または後ろの区間の音響特徴量と、生成された言語特徴量とから、入力された音声信号が、接続される各種処理を実行する処理装置に対して処理の実行を要求するシステム要求であるか否かを判別するので、より精度の高い音声判別を実現することが可能である。
【００２１】
例えば、言語特徴量を算出することができる高価な機能や製品を利用することにより、発話区間と前後の区間の音響特徴量のみを用いて音声判別する場合に比べて、より精度の高い音声判別を実現することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る音声判別装置、音声判別方法および音声判別プログラムの実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本実施例で用いる主要な用語、本実施例に係る音声判別装置の概要および特徴、音声判別装置の構成および処理の流れを順に説明し、最後に本実施例に対する種々の変形例を説明する。
【実施例１】
【００２３】
［用語の説明］
まず最初に、本実施例で用いる主要な用語を説明する。本実施例で用いる「音声判別装置（特許請求の範囲に記載の「音声判別装置」に対応する。）」とは、入力された音声信号がシステムへの要求であるか、その他の雑談であるかを判別する装置のことである。具体的に例を挙げると、「音声判別装置」は、カーナビゲーションシステム（以下、カーナビ）と接続されており、運転席乗員や同乗者などから発話される音声を受信し、当該発話された内容がシステム要求であるか雑談であるかを判別する。例えば、「音声判別装置」は、入力された音声信号をシステム要求と判別した場合、当該発話された内容を実施するようにカーナビゲーションシステムに指示を出力し、雑談と判別した場合、指示を出力することなく当該発話を破棄する。
【００２４】
システム要求とは、例えば、「カーナビを起動する」、「カーナビの表示を拡大図に変更する」、「目的地を変更する」などカーナビの各種操作内容を示すものであり、雑談とは、「カーナビの操作を説明するよ」、「このボタンを押せば表示がかわるよ」、「TVのボリュームはこのボタンだよ」などカーナビの操作説明やカーナビの操作に関係ない日常会話などが含まれる。なお、本実施例では、「音声判別装置」は、カーナビへのシステム要求であるか雑談であるかを判別する場合について説明するが、本発明はこれに限定されるものではなく、カーナビ以外にロボットへのシステム要求など様々な分野に適用することが可能である。
【００２５】
また、本実施例で用いる「適合率」とは、正当であると判定される集合を「Ａ」と「Ｂ」、正当でないと判定される集合を「Ｃ」とした場合に、「適合率＝Ａ／（Ａ＋Ｃ）」で算出されるものであり、つまり、誤検出の湧き出しに対する精度指標であり、また、「再現率」とは、「再現率＝Ａ／（Ａ＋Ｂ）」で算出されるものであり、つまり、未検出に対する精度指標である。また、Ｆ値とは、適合率と再現率との調和平均であり、適合率と再現率との両方がバランスよく高い場合に値が高くなるものであり、つまり、適合率、再現率を総合的に評価する指標である。
【００２６】
［音声識別装置の概要および特徴］
次に、図１を用いて、実施例１に係る音声判別装置の概要および特徴を説明する。図１は、実施例１に係る音声判別装置を含むシステムの全体構成を示すシステム構成図である。
【００２７】
図１に示すように、このシステムは、音声を判別する音声判別装置と各種操作を実行するカーナビとがネットワークなどを介して相互に通信可能に接続されている。また、音声判別装置は、各種音声を受け付けるマイクを備えている。また、カーナビは、音声判別装置から入力される指示内容を実施する。例えば、「カーナビの表示を拡大図に変更する」を示す指示を受信した場合、カーナビは、受信した指示内容の通りに表示している図を拡大図に変更する。
【００２８】
このような構成において、実施例１に係る音声判別装置は、上記したように、入力された音声信号がシステムへの要求であるか、その他の雑談であるかを判別することを概要とするものであり、特に、精度の高い音声判別を実現することが可能である点に主たる特徴がある。
【００２９】
この主たる特徴を具体的に説明すると、音声判別装置は、発話された音声をマイクを介して受信する（図１の（１）参照）。具体的に例を挙げると、音声判別装置は、運転席乗員や同乗者などから発話された「カーナビの表示を拡大図に変更する」、「目的地を変更する」、「このボタンを押せば表示がかわるよ」などの音声信号をマイクを介して受信する。
【００３０】
そして、音声判別装置は、入力された音声信号から発話された区間を示す発話区間を特定し、特定された発話区間における音声信号のパワーとピッチとのそれぞれの平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差のいずれか一つまたは複数を音響特徴量として算出する（図１の（２）参照）。上記した例で具体的に説明すると、音声判別装置は、「カーナビの表示を拡大図に変更する」と音声信号が入力された場合に、入力された音声信号のパワーに対して、あらかじめ定めた音声判別で取り扱い易い所定の閾値を設定しておき、この閾値の前後にマージンを取り出し、取り出した区間を発話区間と特定する。すると、音声判別装置は、特定された発話区間における音声信号のパワーの「平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差」と、当該音声信号のピッチの「平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差」とをそれぞれ算出して、これらを音響特徴量とする。
【００３１】
続いて、音声判別装置は、特定された発話区間の前の区間および／または後ろの区間を特定し、特定した区間における音声信号のパワーとピッチとのそれぞれの平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差のいずれか一つまたは複数を音響特徴量として算出する（図１の（３）と（４）参照）。上記した例で具体的に説明すると、音声判別装置は、特定された発話区間の最初から０．７秒前までを発話区間の前区間（区間Ａ）と特定し、特定された発話区間の最後から０．７秒後までを発話区間の後区間（区間Ｂ）と特定する。すると、音声判別装置は、特定された区間Ａにおける音声信号のパワーの「平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差」と、特定された区間Ｂにおける音声信号のパワーの「平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差」とをそれぞれ算出して、これらを音響特徴量とする。
【００３２】
そして、音声判別装置は、発話区間から算出された音響特徴量と、発話区間の前後の区間から算出された音響特徴量とから入力された音声信号が、接続される各種処理を実行する処理装置に対して処理の実行を要求するシステム要求であるか否かを判別する（図１の（５）参照）。上記した例で具体的に説明すると、音声判別装置のＳＶＭ（Support  Vector  Machine）は、発話区間から算出された音響特徴量「パワーとピッチとのそれぞれの平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差」と、区間Ａから算出された音響特徴量「パワーとピッチとのそれぞれの平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差」と、区間Ｂから算出された音響特徴量「パワーとピッチとのそれぞれの平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差」とを決定木学習ツールＣ４．５で生成された木の順序を元にスケーリングを行い（参考文献：C.W.Hsu  et  al、http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/guide.pdf）、特徴量ごとの重み（どの特徴量が重要かを示す指標）を算出する。そして、ＳＶＭは、算出した特徴量ごとの重みから入力された音声信号がシステム要求であるか否かを判別する。なお、ここで入力された音声信号が「カーナビの表示を拡大図に変更する」であるとすると、音声判別装置は、当該音声信号をシステム要求であると判別する。
【００３３】
その後、音声判別装置は、当該音声信号で指示された操作内容を実施するように、カーナビに指示を出力する（図１の（６）参照）。上記した例で具体的に説明すると、音声判別装置は、当該音声信号「カーナビの表示を拡大図に変更する」で指示された操作内容「表示を拡大図に変更」を実施するように、カーナビに指示を出力する。そして、カーナビは、指示された内容を処理する。なお、当該音声信号がシステム要求ではなく雑談と判別された場合、音声判別装置は、カーナビに指示を出力することなく、当該音声信号を破棄する。
【００３４】
このように、実施例１に係る音声判別装置は、発話区間と発話の前後の区間とのそれぞれから８次元を音響特徴量、つまり、合計として２４次元を音響特徴量を算出して、入力信号がシステム要求であるか否かを判別する結果、上記した主たる特徴のごとく、精度の高い音声判別を実現することが可能である。
【００３５】
［音声判別装置の構成］
次に、図２を用いて、図１に示した音声判別装置の構成を説明する。図２は、実施例１に係る音声判別装置の構成を示すブロック図である。図２に示すように、この音声判別装置１０は、通信制御Ｉ／Ｆ部１１と、入力部１２と、記憶部１３と、制御部２０とから構成される。
【００３６】
通信制御Ｉ／Ｆ部１１は、接続される装置との間でやり取りする各種情報に関する通信を制御する。上記した例で具体的に説明すると、通信制御Ｉ／Ｆ部１１は、後述する制御部２０により、入力された音声信号がシステム要求であると判別されて、当該システムへの指示をカーナビに送信したりする。
【００３７】
入力部１２は、マイクなどを備えて構成され、利用者から発話された音声信号などを受け付ける。具体的に例を挙げれば、入力部１２は、利用者から発話された「カーナビの表示を拡大図に変更する」、「目的地を変更する」、「このボタンを押せば表示がかわるよ」などのシステム要求、雑談、会話などの音声信号を受け付けて、後述する発話区間特定部２１を介して、当該音声信号を入力信号ＤＢ１４に格納する。
【００３８】
記憶部１３は、制御部２０による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納するとともに、特に本発明に密接に関連するものとしては、入力信号ＤＢ１４と、判別結果ＤＢ１５とを備える。また、記憶部１３は、発話区間を特定するのに利用されるあらかじめ定めた音声判別で取り扱い易い所定の閾値や発話区間の前後の区間を特定するのに利用されるあらかじめ定めた秒数などを記憶する。なお、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。
【００３９】
入力信号ＤＢ１４は、入力部１２により入力された音声信号を一時的に記憶する。具体的に例を挙げると、入力信号ＤＢ１４は、図３に示すような音声信号を記憶する。判別結果ＤＢ１５は、後述するＳＶＭ２４により判別された結果を記憶する。具体的に例を挙げると、判別結果ＤＢ１５は、図４に示すように、『システム要求と判別された音声信号である「システム要求」、雑談と判別された音声信号である「雑談」』として「カーナビを起動する、音量を大きくする、カーナビの操作を説明するよ、このボタンを押せば表示が変わるよ」などと記憶する。なお、図３は、入力信号ＤＢに記憶される入力された音声信号の例を示す図であり、図４は、判別結果ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。また、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。
【００４０】
制御部２０は、ＯＳ（Operating System）などの制御プログラム、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有するとともに、特に本発明に密接に関連するものとしては、発話区間特定部２１と、第一音響特徴算出部２２と、第二音響特徴算出部２３と、ＳＶＭ２４と、指示出力部２５とを備え、これらによって種々の処理を実行する。
【００４１】
発話区間特定部２１は、入力された音声信号のパワーから発話された区間を示す発話区間を特定する。上記した例で具体的に説明すると、発話区間特定部２１は、「カーナビの表示を拡大図に変更する」と音声信号が入力された場合に、入力された音声信号のパワーに対して、あらかじめ定めた音声判別で取り扱い易い所定の閾値を設定しておき、この閾値の前後にマージンを取り出し、取り出した区間を発話区間と特定する。なお、発話区間特定部２１は、特許請求の範囲に記載の「発話区間特定手段」に対応する。
【００４２】
第一音響特徴算出部２２は、発話区間特定部２１により特定された発話区間における音声信号のパワーとピッチとのそれぞれの平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差のいずれか一つまたは複数を音響特徴量として算出する。上記した例で具体的に説明すると、第一音響特徴算出部２２は、発話区間特定部２１により特定された発話区間における音声信号のパワーの「平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差」と、当該音声信号のピッチの「平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差」とを音響特徴量としてそれぞれ算出して、これらを後述するＳＶＭ２４に出力する。なお、第一音響特徴算出部２２は、特許請求の範囲に記載の「第一の音響特徴量算出手段」に対応する。また、「平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差」の算出については、公知の手法を用いて算出することができる。
【００４３】
第二音響特徴算出部２３は、発話区間特定部２１により特定された発話区間の前の区間および／または後ろの区間を特定し、特定した区間における音声信号のパワーとピッチとから音響特徴量を算出する。上記した例で具体的に説明すると、第二音響特徴算出部２３は、音声判別装置は、記憶部１３に記憶される秒数と入力された音声信号を参照し、特定された発話区間の最初から０．７秒前までを発話区間の前区間（区間Ａ）と特定し、特定された発話区間の最後から０．７秒後までを発話区間の後区間（区間Ｂ）と特定する。すると、音声判別装置は、特定された区間Ａにおける音声信号のパワーの「平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差」と、特定された区間Ｂにおける音声信号のパワーの「平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差」とを音響特徴量としてそれぞれ算出して、これらをと後述するＳＶＭ２４に出力する。なお、ここで用いた０．７秒とは、あくまで例であり、限定するものではない。また、第二音響特徴算出部２３は、特許請求の範囲に記載の「第二の音響特徴量算出手段」に対応する。
【００４４】
ＳＶＭ２４は、発話区間から算出された音響特徴量と、発話区間の前後の区間から算出された音響特徴量とから、入力された音声信号が、接続される各種処理を実行する処理装置に対して処理の実行を要求するシステム要求であるか否かを判別する。具体的には、ＳＶＭ２４は、データの中で最も他のクラスと近い位置にいるサポートベクトルを基準として、そのユーグリッド距離が最も大きくなるような位置に識別境界を設定し、その境界に基づいてシステム要求であるか雑談であるかを判別する。
【００４５】
例えば、ＳＶＭ２４は、発話区間から算出された音響特徴量「パワーとピッチとのそれぞれの平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差」と、区間Ａから算出された音響特徴量「パワーとピッチとのそれぞれの平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差」と、区間Ｂから算出された音響特徴量「パワーとピッチとのそれぞれの平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差」とを決定木学習ツールＣ４．５で生成された木の順序を元にスケーリングを行い、特徴量ごとの重みを算出する。そして、ＳＶＭ２４は、図５に示すように、それぞれの重みを分布させて、マージンが最大になるように境界を設ける。なお、図５は、ＳＶＭによる要求判別を説明するための図である。
【００４６】
その後、ＳＶＭ２４は、算出した特徴量ごとの重みの数が、設けた境界の下方より上方に多く位置する場合に、入力された音声信号をシステム要求と判定して、当該音声信号を判別結果ＤＢ１５に格納するとともに、当該システム要求に対応する指示を出力するように指示出力部２５に指示する。一方、下方に多く位置する場合に、ＳＶＭ２４は、入力された音声信号を雑談と判定して、当該音声信号を判別結果ＤＢ１５に格納する。なお、ＳＶＭ２４は、特許請求の範囲に記載の「音声判別手段」に対応する。
【００４７】
指示出力部２５は、カーナビなどの接続されている装置にシステムに関する操作指示を出力する。上記した例で具体的に説明すると、指示出力部２５は、ＳＶＭ２４からシステム要求を指示する旨の信号を受信すると、当該入力された音声信号「カーナビの表示を拡大図に変更する」に対応する指示操作「表示を拡大図に変更」を実施するようにカーナビに指示を出力する。そして、このような指示を受信したカーナビは、当該指示内容を実施する。
【００４８】
［音声判別装置による処理］
次に、図６を用いて、音声判別装置による処理を説明する。図６は、実施例１に係る音声判別装置における音声判別処理の流れを示すフローチャートである。
【００４９】
図６に示すように、音声が入力されると（ステップＳ６０１肯定）、音声判別装置１０の発話区間特定部２１は、入力された音声信号のパワーから発話された区間を示す発話区間を特定する（ステップＳ６０２）。
【００５０】
続いて、第一音響特徴算出部２２は、発話区間特定部２１により特定された発話区間における音声信号のパワーとピッチとのそれぞれの平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差のいずれか一つまたは複数を音響特徴量として算出して、算出した音響特徴量をＳＶＭ２４に出力する（ステップＳ６０３）。
【００５１】
そして、第二音響特徴算出部２３は、発話区間特定部２１により特定された発話区間の前の区間および後ろの区間を特定し（ステップＳ６０４）、特定した区間における音声信号のパワーとピッチとから音響特徴量を算出して、算出した音響特徴量をＳＶＭ２４に出力する（ステップＳ６０５）。
【００５２】
その後、ＳＶＭ２４は、発話区間から算出された音響特徴量と、発話区間の前後の区間から算出された音響特徴量とから入力された音声信号が、接続される各種処理を実行する処理装置に対して処理の実行を要求するシステム要求であるか否かを判別する（ステップＳ６０６）。
【００５３】
そして、システム要求であると判定された場合（ステップＳ６０７肯定）、ＳＶＭ２４は、当該システム要求に対応する指示を出力するように指示出力部２５に指示し、指示出力部２５は、指示操作を実施するようにカーナビに指示を出力する（ステップＳ６０８）。続いて、ＳＶＭ２４は、入力された音声信号と判別結果とを判別結果ＤＢ１５に格納する（ステップＳ６０９）。
【００５４】
一方、システム要求でないと判定された場合（ステップＳ６０７否定）、ＳＶＭ２４は、入力された音声信号と判別結果とを判別結果ＤＢ１５に格納する（ステップＳ６０９）。
【００５５】
［実施例１による効果］
このように、実施例１によれば、入力された音声信号のパワーから発話された区間を示す発話区間を特定し、特定された発話区間における音声信号のパワーとピッチとから音声信号の特徴を示す音響特徴量を算出し、特定された発話区間の前の区間および／または後ろの区間を特定し、特定した区間における音声信号のパワーとピッチとから音響特徴量を算出し、算出された発話区間の音響特徴量と、算出された前後の区間の音響特徴量とから、入力された音声信号が、接続される各種処理を実行する処理装置に対して処理の実行を要求するシステム要求であるか否かを判別するので、精度の高い音声判別を実現することが可能である。
【００５６】
例えば、発話区間と発話の前後の区間とのそれぞれから音響特徴量を算出して、入力信号がシステム要求であるか否かを判別するので、発話区間のみから音響特徴量を算出して判別する場合に比べて、多くの特徴量を算出して判別することができる結果、精度の高い音声判別を実現することが可能である。
【００５７】
また、入力された音声信号を音声認識して、精度の高い音声判別が期待できる言語特徴量を算出するための高価な装置を必要とすることなく、低コストで、かつ、十分に精度の高い音声判別を実現することが可能である。
【００５８】
また、実施例１によれば、特定された発話区間における音声信号のパワーとピッチとのそれぞれの平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差のいずれか一つまたは複数を音響特徴量として算出するこので、より精度の高い音声判別を実現することが可能である。
【００５９】
例えば、音響特徴として「平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差」の全部を用いることで、より特徴を明確化することができる結果、より精度の高い音声判別を実現することが可能である。また、あまり明確に特徴を示さないパラメータを除外することで、システムの処理負荷を軽減したり、処理速度を早くしたりすることが可能である。
【００６０】
また、実施例１によれば、特定された発話区間の前の区間および／または後ろの区間を特定し、特定した区間における音声信号のパワーとピッチとのそれぞれの「平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差」のいずれか一つまたは複数を音響特徴量として算出するこので、発話区間のみの音響特徴量を利用する場合に比べて、より精度の高い音声判別を実現することが可能である。
【００６１】
例えば、発話区間の前後の区間それぞれで音響特徴として「平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差」の全部を用いることで、合計で最大２４次元を音響特徴量として使用することができ、より特徴を明確化することができる結果、より精度の高い音声判別を実現することが可能である。また、必要に応じて、前の区間や後ろの区間だけを音響特徴量として算出することができる結果、あまり明確に特徴を示さないパラメータを除外することで、システムの処理負荷を軽減したり、処理速度を早くしたりすることが可能である。
【実施例２】
【００６２】
ところで、実施例１では、発話区間とその前後の区間との音響特徴量を用いて音声判別を行う場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、入力された音声信号の言語特徴量をさらに用いて音声判別を行うようにしてもよい。
【００６３】
そこで、実施例２では、図７〜図１０を用いて、発話区間とその前後の区間との音響特徴量と、入力された音声信号の言語特徴量をさらに用いて音声判別を行った場合の実験結果について説明する。
【００６４】
[実験環境]
まず、実施例２では、二人以上の人間とシステムとが同時に存在することを想定する。これは、ロボットを操作する際に周囲に人がいる場合や、カーナビを操作する際に助手席に同乗者がいる場合のように、自然な状況であるといえる。また、システムとして音声コマンドにより移動するロボットを用いた。
【００６５】
そして、二人以上の人間が互いに会話を行いながら、任意にロボットへ「写真を撮って」、「こっちに来て」などのシステム要求を発話する。また、現状のロボットでは受理できないが、利用者がロボットの動作を期待して発話した「付いて来て〜」のような発話もシステム要求発話とした。収録は、二人の発話者それぞれの胸元に取り付けたマイクで行った。発話数は、３３０で、内４９発話がシステム要求であった。
【００６６】
[音響特徴量と言語特徴量との組み合わせ]
また、言語特徴量は、全発話の音声認識結果に含まれる単語の異なり数を次元としてベクトル空間を用意し、一発話内の単語の出現回数をベクトルの要素として用いる（参考文献：佐古、SIG-SLP-64、19-24、2006-12）。音響特徴量としては、特に雑談では発話の前後区間にフィラーや笑い声、言い淀みなどが入ることが多いのに対して、システム要求発話では前後は無音になることが多いと考えられるため、発話前部、中部、後部の３区間にわけて、同様にパワー、ピッチを求めて２４次元の音響特徴量として判別に用いる。そして、音響特徴量と言語特徴量の組み合わせは、図７に示すように、特徴量のベクトルをスケーリング係数を用いて連結させることで、新たな特徴量を算出した。なお、図７は、音響特徴量と言語特徴量の組み合わせの例を示す図である。ただし、パワーは、ＲＭＳ（Root  Mean  Square）を用いて、ピッチは、F0を用いた。
【００６７】
[実験]
音声判別を行うＳＶＭのKernel関数には、RBF  Kernelを用いて、評価については、Leave-one-outにより行った。また、音響特徴量を用いた音声判別については、実施例１と同様の手法を用いるので、ここでは、その詳細な説明は省略するが、F値が最大になったケースとして、発話区間のみで行う場合に比べて、３区間を利用した方が精度が向上していることがわかる（図１０参照）。
【００６８】
また、言語特徴量を使用する音声認識の条件としては、ベースラインの音響モデルは、CSJモニターのうち男性話者２００名の講演音声を用いて作成した。音響分析条件とＨＭＭの仕様を図８に示す。さらに、ＭＬＬＲ＋ＭＡＰにより音響モデル適応を行い、適応データの分量を約１０分とした。そして、音響モデル適応は、テストセットを含めたクローズ、言語モデル適応は、話者Ｂの発話を用いて話者Ａの認識用言語モデルを作成することによりオープンとした。なお、図８は、音響分析条件とHMMの仕様の例を示す図である。
【００６９】
この条件のもと、juliusにより音声認識を行った結果、単語正解精度が42.1％となり、この音声認識結果を基に言語特徴量を生成した結果、566次元のベクトルとなった。これを用いてシステム要求判別を行った結果を図９と図１０に示す。図９と図１０に示すように、音響特徴量を用いて判別した結果よりも高精度でシステム要求判別を行うことができる。また、音響特徴量と言語特徴量の計590次元で判別を行うと、図９と図１０に示すように、音響特徴量のみを用いた場合や言語特徴量のみを用いた場合に比べて、より高精度でシステム要求判別を行うことができることがわかる。ただし、言語特徴量と音響特徴量のスケーリングは、最も識別率が高くなるものを実験的に求めて選択した。なお、図９と図１０は、システム要求判別結果を示す図である。
【００７０】
[実施例２による効果]
このように、実施例２によれば、入力された音声信号から発話の内容を文字データとして抽出する音声認識を行い、音声認識した文字データから言語特徴量（例えば、文字データそれぞれの重要度や重み付けなど）を生成し、算出された発話区間の音響特徴量と、算出された発話区間の前後の区間の音響特徴量と、生成された言語特徴量とから、前記入力された音声信号が、接続される各種処理を実行する処理装置に対して処理の実行を要求するシステム要求であるか否かを判別するので、より精度の高い音声判別を実現することが可能である。
【００７１】
例えば、言語特徴量を算出することができる高価な機能や製品を利用することにより、発話区間と前後の区間の音響特徴量のみを用いて音声判別する場合に比べて、より精度の高い音声判別を実現することが可能である。
【実施例３】
【００７２】
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、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下に示すように、（１）音響特徴量、（２）音声判別、（３）発話区間特定手法、（４）システム構成等、（５）プログラムにそれぞれ区分けして異なる実施例を説明する。
【００７３】
（１）音響特徴量
例えば、実施例１と２では、音響特徴量としてパワーとピッチとのそれぞれの「平均値、標準偏差値、最大値、最大値と最小値との差」を用いる場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、「平均値、標準偏差値」を用いるなど、その組み合わせは任意に行うことができる。
【００７４】
また、実施例１と２では、発話区間とその前後の区間の音響特徴量を用いる場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、発話区間と後の区間、発話区間と前の区間など、どちらかの区間の音響特徴量だけを用いるようにしてもよい。
【００７５】
（２）音声判別
また、実施例１と２では、音声判別手段としてＳＶＭを用いた場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、Ａｄａｂｏｏｓｔ、平均分布、平均ベクトル解析、確率統計、GMM（Gaussian  Mixture  Model）、決定木など、様々なパターン識別手法を用いることができる。
【００７６】
（３）発話区間特定手法
また、実施例１と２では、入力された音声信号のパワーから発話区間を特定する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、様々な手法により発話区間を特定することができる。具体的には、VAD（Voice  Activity  Detection）など公知の手法を用いて発話区間を特定することができる。
【００７７】
例えば、MFCC（Mel  Frequency  Cepstrum  Coefficient）などにより音声特徴を抽出し、抽出した音声特徴を音声や雑音の特徴を記述した音響モデルと比較することで、音声の尤度を算出し、この尤度を用いて音声か非音声（雑音）かを判定することで、発話区間を特定する手法などを用いてもよい。
【００７８】
（４）システム構成等
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理（例えば、特徴量の重み付け処理や音声認識処理など）の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこな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おこなうこともできる。この他、上記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（例えば、図３、図４、図８など）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。
【００７９】
また、図示した各装置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、各装置の分散・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（例えば、第一音響特徴算出部と第二音響特徴算出部とを統合するなど）して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵ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。
【００８０】
（５）プログラム
なお、本実施例で説明し音声判別方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
【産業上の利用可能性】
【００８１】
以上のように、本発明に係る音声判別装置は、入力された音声信号がシステムへの要求であるか雑談であるかを判別することに有用であり、特に、精度の高い音声判別を実現することに適する。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】実施例１に係る音声判別装置を含むシステムの全体構成を示すシステム構成図である。
【図２】実施例１に係る音声判別装置の構成を示すブロック図である。
【図３】入力信号ＤＢに記憶される入力された音声信号の例を示す図である。
【図４】判別結果ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【図５】ＳＶＭによる要求判別を説明するための図である。
【図６】実施例１に係る音声判別装置における音声判別処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】音響特徴量と言語特徴量の組み合わせの例を示す図である。
【図８】音響分析条件とＨＭＭの仕様の例を示す図である。
【図９】システム要求判別結果を示す図である。
【図１０】システム要求判別結果を示す図である。
【符号の説明】
【００８３】
１０  音声判別装置
１１  通信制御Ｉ／Ｆ部
１２  入力部
１３  記憶部
１４  入力信号ＤＢ
１５  判別結果ＤＢ
２０  制御部
２１  発話区間特定部
２２  第一音響特徴算出部
２３  第二音響特徴算出部
２４  ＳＶＭ
２５  指示出力部
【図１】
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【図２】
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【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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