(57)【要約】【課題】音声信号の自動処理の分野に関し、特に、音声信号におけるフォルマント周波数を追跡する方法を提供する。【解決手段】本方法は、音声信号の聴覚イメージを取得するステップ、フォルマント位置を順次推定するするステップ、 周波数範囲を小領域に分割するステップ、取得されたコンポーネント・フィルタリング分布を平滑化するステップ、および、正確なフォルマント位置を計算するステップを含む。【選択図】図２
2008090295.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号におけるフォルマント周波数を追跡する方法であって、
音声信号の聴覚イメージを取得するステップと、
フォルマント位置を順次推定するするステップと、
周波数範囲を小領域に分割するステップと、
取得されたコンポーネント・フィルタリング分布を平滑化するステップと、
正確なフォルマント位置を計算するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
フォルマント位置を順次推定するするステップが再帰的ベイズ・フィルタを使用する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
再帰的ベイズ・フィルタの結合分布Bel(Xt)がＭ個のコンポーネント確信度Belm(Xt)の非媒介変数混合として
【数１】
2008090295.tif 000016
として表現される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
再帰的ベイズ・フィルタの予測および更新ステップが、
【数２】
2008090295.tif 000017
であるとして、
【数３】
2008090295.tif 000018
として表現される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
細分化が費用関数に従った最適経路の計算に基づいている、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
最適経路がビタビ・アルゴリズムを使用して計算される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
最適経路がダイクストラ・アルゴリズムを使用して計算される、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
ベイズ・フィルタリングの運動モデルがデータから学習される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
現在時ステップのベイズ・フィルタリングの運動モデルの学習が過去のいくつかの時間ステップを考慮に入れる、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
ベイズ・フィルタリングの運動モデルの学習が異なるフォルマントの相互作用を考慮に入れる、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
取得されたコンポーネント・フィルタリング分布がベイズ平滑化法を使用して平滑化される、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
ベイズ平滑化法が、あらかじめ定められたシステム・ダイナミックスp(Xt+l|Xt)およびこれらの状態におけるフィルタリング分布Bel(Xt)に基づいて、状態の平滑化分布を再帰的に推定する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
後続の音声認識のために音声信号の前処理ステップとして使用される請求項１乃至請求項１２のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
フォルマントに基づく人工的音声合成のため使用される請求項１乃至請求項１２のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
コンピュータ上で実行される場合に請求項１乃至請求項１４のいずれかに記載の方法を実施する命令を含むコンピュータ・プログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、音声信号の自動処理の分野に関し、特に、音声信号におけるフォルマントを追跡(強調)するための技術に関する。フォルマントおよびその時間的変動は音声信号の重要な特徴である。この技術は、例えば後続の自動音声認識処理の結果またはフォルマントに基づくシンセサイザによる音声の合成／模倣を向上させるために前処理ステップとして使用されることができる。
【背景技術】
【０００２】
自動音声認識は、多数の実現可能なアプリケーションを持つ分野である。認識を実行するためには、音声が音声信号から識別されなければならない。音声の認識のための非常に重要な手がかりはフォルマント周波数である。フォルマント周波数は声道の形状に依存し、声道の共鳴周波数である。同様に、フォルマント軌道は、フォルマントに基づく音声合成システムを開発するために使用される。音声合成システムは、標本からフォルマント軌道を抽出してそれを複製することによって当該音声を作成する方法を学習する。
【０００３】
ベイズ技法を使用してフォルマントを追跡する手法がわずかながら２、３存在する(非特許文献１参照)。しかしながら、それら手法のほとんどは、各々のフォルマントについて単一のフォルマント追跡インスタンスを使用し、従って、独立したフォルマント追跡を実行する。
【非特許文献１】Y. Zheng and M. Hasegawa-Johnson: Particle Filtering Approach to Bayesian Formant Tracking, IEEE Workshop on Statistical Signal Processing, pp. 601-604, 2003
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の１つの目的は、特に複数フォルマントの間のスペクトル間隔が小さい場合に音声信号におけるフォルマントを追跡するための一層すぐれた性能を持つ方法を提供することである。本発明の更なる目的は、音声信号におけるフォルマントを追跡するための、ノイズおよびクラッタに対してロバストな方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題は、独立請求項１による方法によって達成される。好ましい実施形態は、従属請求項に定められている。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
本発明の利点、態様および特徴は、添付の図面と共に、以下の詳細な説明を検討すれば、より明らかとなる。
【０００７】
本発明は、フォルマント追跡のための生物学的で、妥当で、ロバストな方法を目指す。適応型細分化と連係するベイズ技法によってフォルマントを追跡する方法が提案される。
【０００８】
図１は、本発明の１つの実施形態に従ったフォルマント追跡システムの全体的アーキテクチャを示す。システムは、音響感知手段を有するコンピュータ・システムによって実現されることができる。
【０００９】
記述される方法は、信号に対するガンマトーン(Gammatone)フィルターバンクの適用から導出されるスペクトル・ドメインにおいて動作する。最初の前処理段階において、人の遠方界における音圧波として音響感知手段によって受け取られる生の音声信号がスペクトロ−時間ドメインに変換される。これは、パターソン−ホルズワース(Patterson-Holdsworth)聴覚フィルターバンクを使用することによって、実行されることができる。このフィルターバンクは、複雑な音刺激的音声を、聴神経において観察される多チャネル活動性パターン型音声に変換し、該音声を聴覚イメージとしても知られているスペクトログラムに変換する。例えば８０Ｈｚから８ｋＨｚまでの周波数範囲をカバーする１２８チャネルから構成されるガンマトーン・フィルタバンクを使用することができる。
【００１０】
本発明の１つの実施形態において、本発明の方法の適用の前に、ヨーロッパ特許出願第EP 06 008 675.9号において提案されているようなスペクトログラムにおけるフォルマントの強調技法を使用することができる。同様に、スペクトル・ドメインにおけるフォルマントの強調のみならずスペクトル・ドメインへの変換のため、本明細書に記述される技法の代わりに他のいかなる技法(例えば、ＦＦＴ、ＬＰＣ)をも使用することができる。
【００１１】
一層詳しく述べれば、スペクトログラムにおけるフォルマント構造を強調するため、音声生成に関与するすべてのコンポーネントのスペクトル効果が考慮されなければならない。２次ローパス・フィルタ装置が声門フロー・スペクトルを近似する。声門スペクトルは、−１２db/octの勾配を持つ単調減少関数によってモデル化される。唇体積速度と口から若干の距離において受け取られる音圧との関係が、＋６dB/octだけスペクトル特性を変える１次ハイパス・フィルタによって記述される。このようにして、＋６db/octの一層高い周波数を強調することによる逆フィルタリングを介して全体として−６db/octの影響が補正される。上述の事前強調が完了した後、フォルマントがスペクトログラムから抽出される。これは、周波数軸に沿った平滑化によって実行される。平滑化によって、調波が広がり、更に、フォルマント位置にピークが形成される。従って、メキシカンハット型演算子を信号に適用することができる。この場合、カーネルのパラメータがガンマトーン・フィルタバンクのチャネル中心周波数の対数構成に調整される。加えて、フィルタ応答がそれぞれのサンプルにおける最大値によって正規化され、シグモイド関数が適用される。このようにして、フォルマントは比較的低いエネルギーの信号部分で視認できるようになり、値が範囲［０,１］に変換されることができる。
【００１２】
フォルマントを追跡するため、再帰的ベイズ型フィルタ装置が適用される。フォルマント位置は、あらかじめ定められたフォルマント・ダイナミックスおよびスペクトログラムに具現化された測定値に基づいて順次推定される。フィルタリング分布はコンポーネント分布と関連する加重値との混合によってモデル化できるので、考察対象の各フォルマントは１つのコンポーネントによってカバーされる。これによって、複数のコンポーネントは、それぞれ独立して時間と共に展開し、関連混合加重値の計算においてのみ相互作用するにすぎない。
【００１３】
一層具体的に述べれば、複数フォルマントを追跡する場合、２つの一般的問題が起きる。第１の問題は、ノイズを含む観察に基づいてフォルマント位置を符号化する状態の順次推定である。この問題については、ベイズ型フィルタリング技法がそのような環境においてロバストに動作することが証明されている。
【００１４】
第２の問題は、一層困難なもので、データ関連付け問題として広く知られている。測定値がラベル付けされてないので、フォルマントの１つへの測定値の割り当ては、あいまい性を打破するため重要なステップである。フォルマントを追跡する場合と同様に、これはただ１つの目標に焦点をあてることによって達成することはできない。むしろ、時間的制約および目標相互作用とともに目標の結合分布を見る必要がある。
【００１５】
本実施例において、これは２段階手順の適用によって実行される。連続性制約およびフォルマント相互作用の考察によってデータ関連付け問題を解決するため、最初に、ベイズ型フィルタリング技法が信号に適用される。引き続いて、ベイズ型平滑化法を使用して、あいまい性が打破され、この結果、連続的フォルマント軌道が得られる。
【００１６】
ベイズ・フィルタは、ランダム変数Xtによって時間tにおける状態を表し、一方、確信度Bel(Xt)と呼ばれるXtに対する確率分布によって不確実性が導入される。ベイズ・フィルタは、センサ・データ[6]に含まれるすべての情報に条件づけられた状態空間にわたってこのような確信度を順次推定することを目指す。Ztが時間tにおける観察を表し、αが正規化定数を表すとすれば、標準的ベイズ・フィルタ再帰は次のように記述される。
【数１】
2008090295.tif 000003
【００１７】
連結する多数のフォルマントを追跡する際の重要な要件は、マルチモダリティ(複数の特徴的属性)の維持である。標準的ベイズ・フィルタは多数の仮説の追跡を可能にする。にもかかわらず、実用的実施においては、これらのフィルタは、定義された時間ウインドウの間だけしかマルチィモダリティを維持することができない。時間が長引けば、確信度はモードの１つに移行して、他のすべてのモードは破棄されることになる。かくして、標準的ベイズ・フィルタはフォルマント追跡の場合のような複数目標追跡には適していない。
【００１８】
このような問題を回避するため、"Maintaining multimodality through mixture tracking"(by J. Vermaak, A. Doucet, and P. Perez, et al. in Proceedings of the Ninth IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), Nice, France, October 2003, vol. 2, pp. 1110-1116)に開示されている混合フィルタリング技法をフォルマントを追跡するという問題に適応することができる。この手法のカギは、各目標が１つの混合コンポーネントによってカバーされるようにするため、Ｍ個のコンポーネント確信度Belm(Xt)の非媒介変数混合を通して結合分布Bel(Xt)を定式化する点にある。
【数２】
2008090295.tif 000004
【００１９】
これに従って、状態の順次推定のための２段階標準ベイズ再帰が混合モデリング手法に関して再定式化される。
【００２０】
更に、状態空間がガンマトーン・フィルタバンクの適用によって既に離散化され、使用されるチャネルの数が統御可能であるので、確信度の表現として格子型近似を使用することができる。代替実施形態において、フィルタリング分布の他のいかなる近似法をも使用することができる(例えば、カルマン・フィルタあるいは粒子フィルタに使用されている手法)。
【００２１】
Ｎ個のフィルタ・チャネルが使用されると仮定すれば、状態空間は、X = {x1, x2, . . , XN}と記述できる。従って、予測および更新に関する式は次のようになる。
【数３】
2008090295.tif 000005
ただし、
【数４】
2008090295.tif 000006
【００２２】
かくして、各コンポーネントの確信度を個別に計算することによって、新しい結合確信度が簡明に取得される。混合コンポーネントの相互作用は新しい混合加重値の計算の間にのみ発生する。
【００２３】
しかしながら、一層多くの時間ステップが計算されるほど、コンポーネント確信度は一層散漫になる。従って、フィルタリング分布の混合モデル化は、コンポーネントを再分類、合併または分割する関数の適用を介して再計算される。これにより、コンポーネント分布および関連加重値が再計算され、再分類処理の前後の混合近似は、加重値および分布の各々の確率特性を維持しながら、分布的に等しくなる。このようにして、コンポーネントは、確率を交換し、フォルマントの相互作用を考慮に入れることによって追跡を実行する。
【００２４】
一層具体的に述べれば、コンポーネントを合併、分割または再分類する関数が存在し、該関数が、Ｍ個のコンポーネントに関して、周波数範囲を連続的フォルマント特定セグメントに分割する集合R1, R2, . . . , RMを返すと仮定すれば、新しい混合加重値がコンポーネント確信度と共に計算されることができるので、再分類処理の前後の混合近似は、分布的に等しくなる。更に、混合加重値およびコンポーネント確信度の確率特性が維持される(両方共に総和がなおも１となる)。
【数５】
2008090295.tif 000007
【００２５】
これらの式は、前に重なり合っていた確率がそれらのコンポーネント合同を切り替えたことを示す。すなわち、コンポーネントは、混合加重値に依存する形態でそれらの確率の一部を交換する。更に、明らかなように、１つのコンポーネントが渡したり受け取ったりする確率の量に応じて混合加重値が変化する。このようにして、連続してはいるが切り離されたコンポーネントの混合およびそれに伴うマルチモダリティの維持が達成される。
【００２６】
しかしながら、ここまでは、最適なコンポーネント境界を見いだすため細分化アルゴリズムの存在が仮定されていたにすぎない。これは、周波数範囲全体をフォルマント特有の連続的部分に分割するアルゴリズムに基づく動的プログラミングの適用によって実現される。そのため、時間tにおいて状態Xkのセグメントmへの割り当てを指定する新しい変数
【数６】
2008090295.tif 000008
が導入される。
【００２７】
図２は本発明の１つの実施形態に従った１つの方法の流れ図を示す。該方法は、音響感知手段を有するコンピュータ・システムによって自動的に実行されることができる。ステップ２１０において、音声信号の聴覚イメージが音響感知手段によって取得される。ステップ２２０において、フォルマント位置が順次推定される。次に、ステップ２３０において、周波数範囲が小領域に分割される。ステップ２４０において、取得されたコンポーネント・フィルタリング分布が平滑化される。最終的に、ステップ２５０において、正確なフォルマント位置が計算される。
【００２８】
図３は、この新しい変数を使用して構築されるコンポーネントに対する周波数小領域の割り当てを表すすべての可能なノードで構成されたトレリス線図を示す。更に、このトレリスには、同じコンポーネントに割り当てられる連続的周波数小領域および連続的コンポーネントに割り当てられる連続的周波数小領域が連結されるように、ノード間の移行が含まれている。
【００２９】
各々のケースにおいて、移行は低い周波数小領域から高い方へ向かっている。加えて、確率が、各ノードおよび各移行へ割り当てられる。
【００３０】
次に、フォルマント特有周波数領域が、最も低い周波数小領域の最初のコンポーネントへの割り当てを表すノードから開始して最も高い周波数小領域の最後のコンポーネントへの割り当てを表すノードで終わる最尤経路を計算することによって計算される。
【００３１】
最後に、それぞれの周波数小領域が、対応するノードが最尤経路の一部を形成しているコンポーネントに割り当てられる。このようにして、連続的で明確なコンポーネント(複数)が確定される。
【００３２】
一層具体的に述べれば、対応するノードが左下から右上への経路の一部である場合のみ
【数７】
2008090295.tif 000009
が真となることを構成することによって、最適のコンポーネント境界を見いだすという問題が、トレリスを通る最尤経路の計算として再公式化される。更に、すべての可能な周波数範囲細分化が、フォルマントの逐次的順序を考慮しながら、トレリスを通る経路によってカバーされる。
【００３３】
ノードおよび移行の確率の適切な選択が残された課題である。本発明の１つの実施形態において、ノードに割り当てられる確率は、コンポーネントの事前確率分布および実際のコンポーネント・フィルタリング分布に従って設定される。移行の確率はなんらかの定数に設定される。
【００３４】
一層具体的には、次の公式が使用される。
【数８】
2008090295.tif 000010
【００３５】
この公式によれば、状態
【数９】
2008090295.tif 000011
の尤度は、コンポーネントmの事前確率分布関数(pdf)および実際のm番目のコンポーネント確信度に依存する。確信度が運動／観察モデルに従って更新された過去の細分化を表すので、この公式は、なんらかのデータ駆動型セグメント連続性制約を適用している。更に、使用される事前確率分布関数(pdf)は、長期的制約の適用によるセグメント退化に対抗している。推移確率は容易に取得することができないので、経験的に選択される値に設定される。経験によれば、各推移確率に関して0.5という値が適切な選択である。
【００３６】
最終的に、最尤経路はビタビ(Viterbi)アルゴリズムの適用によって計算されることができる。同様に、上述の確率の代わりに他のいかなる費用関数も使用することが可能である。更に、最尤／最安価／最短トレリス経路を見出す他のいかなるアルゴリズム(例えばダイクストラ(Dijkstra)アルゴリズム)をも使用することができる。
【００３７】
最適コンポーネント境界を見出すためそのようなアルゴリズムを使用して、本発明のベイズ混合フィルタリング技法が適用される。この方法は、単にフィルタリング分布を取得するのではなく、むしろ、周波数範囲を混合コンポーネントによって表わされるフォルマント特有セグメントに適応的に分割する。従って、そのようなセグメントに対する更なる処理が以下に記述される。
【００３８】
しかしながら、すでに観察に含まれた不確実性は完全に解消することはできない。不確実性は、むしろ、これらの位置における散漫な混合確信度をもたらす。
【００３９】
ベイズ混合フィルタリングのこのような制限は妥当なものである。なぜなら、どの状態が推定されるべきかについて基礎をなすプロセスはマルコフプロセスであるという仮定に依存するからである。かくして、状態Xtの確信度は時間tまでの観察に依存するだけである。連続的軌道を達成するため、将来の観察も考慮されなければならない。
【００４０】
従って、ベイズ平滑化法が考慮に入れられる(参照：S. J. Godsill, A. Doucet, and M. West, "Monte Carlo smoothing for nonlinear time series," Journal of the American Statistical Association, vol. 99, no. 465, pp. 156-168, 13 2004)。本発明の１つの実施形態において、取得されたコンポーネント・フィルタリング分布は、ベイズ平滑化法によって時間的に鮮明化および平滑化されたスペクトルである。このようにして、平滑化分布は、あらかじめ定義されたフォルマント・ダイナミックスおよびコンポーネントのフィルタリング分布に基づいて再帰的に推定される。この手順は逆時間方向において動作する。
【００４１】
一層具体的には、
【数１０】
2008090295.tif 000012
が過去および未来の観察に関する状態Xtにおける確信度を表すとすれば、平滑化されたコンポーネント確信度は次式によって取得される。
【数１１】
2008090295.tif 000013
【００４２】
理解されるように、平滑化手法は、標準ベイズ・フィルタに関する場合と非常に類似しているが逆時間方向に動作する。これは、あらかじめ定義されたシステム・ダイナミックスp(Xt+l|Xt)およびこれらの状態におけるフィルタリング分布Bel(Xt)に基づいて状態の平滑化分布を再帰的に推定する。これにより、多数の仮説および関連する確信度のあいまい性が解決された。
【００４３】
本発明の１つの実施形態において、ベイズ平滑化が、発声全体をカバーするコンポーネント・フィルタリング分布に適用される。同様に、オンライン処理を保証するためブロック型処理が使用される。更に、ベイズ平滑化技法はいかなる種類の分布近似にも限定されない。
【００４４】
ここで、残されている課題は正確なフォルマント位置の計算である。本発明の１つの実施形態において、ｍ番目のフォルマント位置はｍ番目のコンポーネント平滑化分布のピーク位置に設定される。
【００４５】
換言すれば、取得されるコンポーネント分布は単峰であるので、時間ｔにおけるｍ番目のフォルマントの位置がコンポーネントｍの平滑化分布におけるピークに等しいようにピーク捕捉によって計算が簡単に行われる。
【数１２】
2008090295.tif 000014
【００４６】
同様に、ピーク捕捉の代わりに、(例えば重力の中心のような)他のいかなる技法をも使用することができる。
【００４７】
実験結果
本発明の方法を評価するため、よく知られたＴＩＭＩＴデータベース(J. S. Garofolo, L. F. Lamel, W. M. Fisher, J. G. Fiscus, D. S. Pallett, N. L. Dahigren, and V. Zue, "DARPA TIMIT acoustic-phonetic continuous speech corpus," Tech. Rep. NISTIR 4930, National Institute of Standards and Technology, 1993)のサブセットであるＶＴＲ−フォルマント・データベース(L. Deng, X. Gui, R. Pruvenok, J. Huang, S. Momen, Y. Chen, and A. Aiwan, "A database of vocal tract resonance trajectories for research in speech processing," in Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Toulouse, France, May 2006, pp. 60-63)に対して、手操作でラベルを付けたフォルマント軌道Ｆ１−Ｆ３を用いて、テストが実施された。この実験方法では、最初の４つのフォルマント軌道が推定されるべきものである。従って、４つのコンポーネントに加えてＦ４を越える周波数範囲をカバーする１つの付加コンポーネントが混合フィルタリング処理の間に使用された。
【００４８】
図４は、ＶＴＲ−フォルマント・データベースのサブセットから引き出された典型例を使用する本発明の１つの実施形態に従った方法の評価の結果を示す。図の上部、中央および下部に、オリジナルのスペクトログラム、フォルマント強調スペクトログラムおよび推定されたフォルマント軌道がそれぞれ示されている。
【００４９】
更に、Mustafaその他によって提案された従来技術(K. Mustafa and I. C. Bruce, "Robust formant tracking for continuous speech with speaker variability," IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing, vol. 14, no. 2, pp. 435-444, 2006)との比較が実行された。従って、ＶＴＲ−フォルマント・データベースの訓練およびテスト用セットが使用され、合計５１６の発声が考察された。
【００５０】
下記の表は、１０ミリ秒の時間ステップで計算されたＨｚ単位の平均平方誤差の平方根および括弧内表示の対応する標準偏差を示す。加えて、結果が平均フォルマント周波数で正規化され、その値が％で示されている。
【表１】
2008090295.tif 000015
【００５１】
このようにして、明らかなように、本発明の方法は、少なくとも最初の２つのフォルマントに関して、Mustafa等によって提案された従来技法を性能的に凌いでいる。このような値はセマンティック・メッセージに関して最も重要なものであるので、これらの結果は音声認識および音声合成システムに関する顕著な性能向上を示す。
【００５２】
結論
それぞれのフォルマントにつて独立した追跡インスタンスを使用するのではなくむしろフォルマントの結合分布に依存するフォルマント軌道推定方法が提案された。そうすることによって、複数軌道の相互作用が考慮され、この結果、フォルマント間のスペクトル間隔が小さい場合、性能が特に向上する。更に、ベイズ技法がノイズおよびクラッタのある環境の下で良好に動作しフォルマント毎の多数仮説の分析を可能にするので、本方法はノイズおよびクラッタに対してロバストである。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明の１つの実施形態に従ったフォルマント追跡システムの全体的なアーキテクチャを示すブロック図である。
【図２】本発明の１つの実施形態に従ったフォルマント追跡方法の流れ図である。
【図３】本発明の１つの実施形態に従った適応型周波数範囲細分化のため使用されるトレリスを示す線図である。
【図４】ＶＴＲ−フォルマント・データベースのサブセットから引き出される典型例を使用して本発明の１つの実施形態に従った方法を評価した結果を示すグラフ図である。
【図１】
2008090295.tif 000019
【図２】
2008090295.tif 000020
【図３】
2008090295.tif 000021
【図４】
2008090295.tif 000022
【手続補正書】
【提出日】平成20年1月8日(2008.1.8)
【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】
音声信号におけるフォルマント周波数を追跡する方法であって、
音声信号の聴覚イメージを取得するステップと、
フォルマント位置を順次推定するするステップと、
周波数範囲を小領域に分割するステップと、
取得されたコンポーネント・フィルタリング分布を平滑化するステップと、
正確なフォルマント位置を計算するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
フォルマント位置を順次推定するするステップが再帰的ベイズ・フィルタを使用する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
再帰的ベイズ・フィルタの結合分布Bel(Xt)がＭ個のコンポーネント確信度Belm(Xt)の非媒介変数混合として
【数１】
2008090295.tif 000023
として表現される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
再帰的ベイズ・フィルタの予測および更新ステップが、
【数２】
2008090295.tif 000024
であるとして、
【数３】
2008090295.tif 000025
として表現される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
細分化が費用関数に従った最適経路の計算に基づいている、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
最適経路がビタビ・アルゴリズムを使用して計算される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
最適経路がダイクストラ・アルゴリズムを使用して計算される、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
ベイズ・フィルタリングの運動モデルがデータから学習される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
現在時ステップのベイズ・フィルタリングの運動モデルの学習が過去のいくつかの時間ステップを考慮に入れる、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
ベイズ・フィルタリングの運動モデルの学習が異なるフォルマントの相互作用を考慮に入れる、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
取得されたコンポーネント・フィルタリング分布がベイズ平滑化法を使用して平滑化される、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
ベイズ平滑化法が、あらかじめ定められたシステム・ダイナミックスp(Xt+l|Xt)およびこれらの状態におけるフィルタリング分布Bel(Xt)に基づいて、状態の平滑化分布を再帰的に推定する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
後続の音声認識のために音声信号の前処理ステップとして使用される請求項１乃至請求項１２のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
フォルマントに基づく人工的音声合成のため使用される請求項１乃至請求項１２のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
コンピュータ上で実行される場合に請求項１乃至請求項１４のいずれかに記載の方法を実施する命令を含むコンピュータ・プログラム。
【外国語明細書】
１. Title of Invention
2008090295.tif 000026
２. Detailed Description of Invention
2008090295.tif 000027
2008090295.tif 000028
2008090295.tif 000029
2008090295.tif 000030
2008090295.tif 000031
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３. Brief Description of Drawings
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Claims
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1. Abstract
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2. Representative Drawing
Fig. 1
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Figure１
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Figure２
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Figure３
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Figure４