(57)【要約】【課題】目的音以外の音声が存在する場合であっても目的音の区間を高精度に検出する。【解決手段】選別部１３は、第１収音器３１が生成した音信号ＳAの各フレームと第１収音器３１から離間した第２収音器３２が生成した音信号ＳBの各フレームとで複数の対象周波数の各々におけるパワーを対比することで、各フレームの複数の対象周波数を、目的音が優勢な優勢周波数ｆsと目的音が劣勢な劣勢周波数ｆiとに選別する。区間検出部１７は、各フレームについて選別された優勢周波数ｆsの個数Ｎsと劣勢周波数ｆiの個数Ｎiとに基づいて時間軸上での目的音の区間を検出する。【選択図】図１
2008257048.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１収音器が生成した音信号の各フレームと前記第１収音器から離間した第２収音器が生成した音信号の各フレームとで複数の周波数の各々における成分値を対比することで、前記各フレームの前記複数の周波数を、目的音が優勢な優勢周波数と目的音が劣勢な劣勢周波数とに選別する選別手段と、
前記選別手段が前記各フレームについて選別した優勢周波数の個数と劣勢周波数の個数とに基づいて時間軸上における目的音の区間を検出する区間検出手段と
を具備する音処理装置。
【請求項２】
前記区間検出手段は、前記優勢周波数の個数から前記劣勢周波数の個数を減算した数値が閾値を上回るフレームを目的音の区間内のフレームと判定する
請求項１の音処理装置。
【請求項３】
前記複数の周波数の各々における優勢周波数および劣勢周波数の一方から他方への時間軸上における変化を平滑化する平滑化手段と、
前記平滑化手段による平滑化で優勢周波数から劣勢周波数に変化した周波数の個数に応じた第１変化数と、前記平滑化で劣勢周波数から優勢周波数に変化した周波数の個数に応じた第２変化数とを計数する計数手段とを具備し、
前記区間検出手段は、
前記劣勢周波数の個数に対する前記第２変化数の比である第１相対比と前記優勢周波数の個数に対する前記第１変化数の比である第２相対比とに基づいて目的音の区間を検出する
請求項１の音処理装置。
【請求項４】
前記区間検出手段は、前記第１相対比から前記第２相対比を減算した数値が閾値を上回るフレームを目的音の区間内のフレームと判定する
請求項３の音処理装置。
【請求項５】
コンピュータに、
第１収音器が生成した音信号の各フレームと前記第１収音器から離間した第２収音器が生成した音信号の各フレームとで複数の周波数の各々における成分値を対比することで、前記各フレームの前記複数の周波数を、目的音が優勢な優勢周波数と目的音が劣勢な劣勢周波数とに選別する選別処理と、
前記選別処理で前記各フレームについて選別した優勢周波数の個数と劣勢周波数の個数とに基づいて時間軸上における目的音の区間を検出する区間検出処理と
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所期の音源から到来した音響（以下「目的音」という）と目的音以外の音響（以下「妨害音」という）との混合音から時間軸上における目的音の区間を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声と雑音との混合音から時間軸上における音声の区間を検出する技術が従来から提案されている。例えば特許文献１には、入力音声の周波数スペクトルの形状（平坦性）に基づいて音声と雑音とを区別する技術が開示されている。また、特許文献２には、入力音声のピッチ（零交差数）に応じて音声と雑音とを区別する技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００４−２７２０５２号公報
【特許文献２】特開平１−２８６６４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
特許文献１や特許文献２の技術においては音声と雑音との音響的な特徴の相違に基づいて両者が区別される。したがって、目的音として検出すべき音声に他の音声が混合されている場合には、目的音の区間に加えて目的音以外の音声の区間も検出される。すなわち、目的音の区間のみを高精度に検出することができないという問題がある。以上の事情に鑑みて、本発明は、目的音以外の音声が存在する場合であっても目的音の区間を高精度に検出するという課題の解決をひとつの目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
以上の課題を解決するために、本発明のひとつの態様に係る音処理装置は、第１収音器が生成した音信号の各フレームと第１収音器から離間した第２収音器が生成した音信号の各フレームとで複数の周波数の各々における成分値を対比することで、各フレームの複数の周波数を、目的音が優勢な優勢周波数と目的音が劣勢な劣勢周波数とに選別する選別手段と、選別手段が各フレームについて選別した優勢周波数の個数（例えば図３や図７の個数Ｎs）と劣勢周波数の個数（例えば図３や図７の個数Ｎi）とに基づいて時間軸上における目的音の区間を検出する区間検出手段とを具備する。
【０００５】
以上の構成においては、第１収音器が生成した音信号と第２収音器が生成した音信号とをフレームごとに対比することで選別された優勢周波数の個数と劣勢周波数の個数とに基づいて目的音の区間が検出されるから、妨害音が環境音などの雑音である場合はもちろん人間の音声である場合にも、目的音区間を高精度に検出することが可能である。なお、目的音は人間の音声に限定されない。また、第１収音器および第２収音器の特性（指向性）は本発明において不問であるが、無指向性または略無指向性のマイクロホンが特に好適である。
【０００６】
本発明の好適な態様において、区間検出手段は、優勢周波数の個数から劣勢周波数の個数を減算した数値が閾値を上回るフレームを目的音の区間内のフレームと判定する。本態様によれば、優勢周波数の個数と劣勢周波数の個数との差分値に基づいて目的音の区間が検出されるから、目的音の区間を検出するための処理量を軽減することが可能である。
【０００７】
本発明の好適な態様に係る音処理装置は、複数の周波数の各々における優勢周波数および劣勢周波数の一方から他方への時間軸上における変化を平滑化する平滑化手段（例えば図７のステップＳB4）と、平滑化手段による平滑化で優勢周波数から劣勢周波数に変化した周波数の個数に応じた第１変化数（例えば図７の変化数Ｍs_i）と、平滑化で劣勢周波数から優勢周波数に変化した周波数の個数に応じた第２変化数（例えば図７の変化数Ｍi_s）とを計数する計数手段（例えば図７のステップＳB5〜ＳB8）とを具備し、区間検出手段は、劣勢周波数の個数に対する第２変化数の比である第１相対比（例えば図７の相対比Ｒ1）と優勢周波数の個数に対する第１変化数の比である第２相対比（例えば図７の相対比Ｒ2）とに基づいて目的音の区間を検出する。本態様によれば、平滑化手段による平滑化によって優勢周波数および劣勢周波数の一方から他方に変化した周波数の個数に基づいて目的音の区間が検出されるから、選別手段による誤選別を補償して高精度に目的音の区間を検出することができる。
【０００８】
さらに好適な態様において、区間検出手段は、第１相対比から第２相対比を減算した数値が閾値を上回るフレームを目的音の区間内のフレームと判定する。本態様によれば、第１相対比と第２相対比との差分値に基づいて目的音の区間が検出されるから、目的音の区間を検出するための処理量を軽減することが可能である。
【０００９】
本発明に係る音処理装置は、各処理に専用されるＤＳＰ（Digital Signal Processor）などのハードウェア（電子回路）によって実現されるほか、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの汎用の演算処理装置とプログラムとの協働によっても実現される。本発明に係るプログラムは、第１収音器が生成した音信号の各フレームと第１収音器から離間した第２収音器が生成した音信号の各フレームとで複数の周波数の各々における成分値を対比することで、各フレームの複数の周波数を、目的音が優勢な優勢周波数と目的音が劣勢な劣勢周波数とに選別する選別処理と、選別処理で各フレームについて選別した優勢周波数の個数と劣勢周波数の個数とに基づいて時間軸上における目的音の区間を検出する区間検出処理とをコンピュータに実行される。以上のプログラムによっても、本発明に係る音処理装置と同様の作用および効果が奏される。なお、本発明のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなど可搬型の記録媒体に格納された形態で利用者に提供されてコンピュータにインストールされるほか、ネットワークを介した配信の形態でサーバ装置から提供されてコンピュータにインストールされる。
【００１０】
また、目的音の区間を検出する方法としても本発明は特定される。本発明のひとつの態様に係る音処理方法においては、第１収音器が生成した音信号の各フレームと第１収音器から離間した第２収音器が生成した音信号の各フレームとで複数の周波数の各々における成分値を対比することで、各フレームの複数の周波数を、目的音が優勢な優勢周波数と目的音が劣勢な劣勢周波数とに選別し、各フレームについて選別した優勢周波数の個数と劣勢周波数の個数とに基づいて時間軸上における目的音の区間を検出する。以上の方法によっても、本発明に係る音処理装置と同様の作用および効果が奏される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
＜Ａ：音処理装置の構成および動作＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る音処理装置の構成を示すブロック図である。音処理装置１０は、目的音と妨害音とを分離するとともに時間軸上における目的音の区間を検出する装置である。図１に示すように、音処理装置１０には第１収音器３１と第２収音器３２とが接続される。第１収音器３１および第２収音器３２の各々は、目的音と妨害音とが混合した周囲の音響を収音する無指向性または略無指向性のマイクロホンである。第１収音器３１は音信号ＳAを生成し、第２収音器３２は音信号ＳBを生成する。
【００１２】
第１収音器３１と第２収音器３２とは相互に間隔をあけて配置される。第１収音器３１は、第２収音器３２と比較して目的音の音源５１（例えば音処理装置１０を利用中の話者）に近い。第２収音器３２は、第１収音器３１と比較して妨害音の音源５２に近い。
【００１３】
図１に示すように、音処理装置１０は、周波数分析部１１と選別部１３と音源分離部１５と区間検出部１７と処理部１９とを具備する。音処理装置１０の各要素は、例えばＣＰＵなどの演算処理装置がプログラムを実行することで実現されてもよいし、音声処理に専用されるＤＳＰ（Digital Signal Processor）などの電子回路によって実現されてもよい。また、以上の各要素が部分的に別個の電子回路に搭載された構成も採用される。
【００１４】
周波数分析部１１は、音信号ＳAのパワースペクトルＰAと音信号ＳBのパワースペクトルＰBとを特定する。さらに詳述すると、周波数分析部１１は、音信号ＳAを区分した複数のフレームの各々について離散フーリエ変換などの周波数分析を実行することでパワースペクトルＰAを特定する。周波数分析部１１は、同様の方法で音信号ＳBについても各フレームのパワースペクトルＰBを特定する。相前後する各フレームは時間軸上で部分的に重複する。
【００１５】
図２は、パワースペクトルＰAおよびＰBの模式図である。同図に示すように、パワースペクトルＰAおよびＰBは、各々が別個の周波数Ｆ（Ｆ1〜ＦK）に対応したＫ個の周波数ビンで表現される（Ｋは２以上の自然数）。パワースペクトルＰAに対応したひとつの周波数ビンは、パワースペクトルＰAのうち当該周波数ビンに対応した周波数（以下「対象周波数」という）Ｆでのパワーを含むデータである。
【００１６】
図１の選別部１３は、周波数分析部１１が特定したパワースペクトルＰAとＰBとを対比することで、各周波数ビンに対応した総ての対象周波数Ｆを、目的音が優勢な周波数（以下「優勢周波数」という）ｆsと目的音が劣勢な周波数（以下「劣勢周波数」という）ｆiとに区別する。すなわち、選別部１３は、図２に示すように、パワースペクトルＰAおよびＰBについて同じ周波数におけるパワーを総ての対象周波数Ｆ1〜ＦKについて比較し、パワースペクトルＰAのパワーが大きい対象周波数Ｆを優勢周波数ｆsに選別するとともに、パワースペクトルＰBのパワーが大きい対象周波数Ｆを劣勢周波数ｆiに選別する。そして、選別部１３は、ひとつのフレームの対象周波数Ｆ1〜ＦKの各々が優勢周波数ｆsおよび劣勢周波数ｆiの何れに選別されたかを指定する選別データ（フラグ）Ｄを設定する。すなわち、選別部１３は、優勢周波数ｆsに選別した対象周波数Ｆについては選別データＤを「１」に設定し、劣勢周波数ｆiに選別した対象周波数Ｆについては選別データＤを「０」に設定する。
【００１７】
音源分離部１５は、選別部１３による選別の結果に基づいて目的音と妨害音とを分離する手段である。本形態の音源分離部１５は、目的音が強調されたパワースペクトルＱAと妨害音が強調された（すなわち目的音が抑制された）パワースペクトルＱBとをパワースペクトルＰAおよびＰBから生成する。さらに詳述すると、音源分離部１５は、パワースペクトルＰAのうち選別部１３が優勢周波数ｆsに選別した対象周波数Ｆ（Ｄ＝１）の周波数ビンを周波数軸に沿って配列することで目的音のパワースペクトルＱAを生成し、パワースペクトルＰBのうち選別部１３が劣勢周波数ｆiに選別した対象周波数Ｆ（Ｄ＝０）の周波数ビンを配列することで妨害音のパワースペクトルＱBを生成する。パワースペクトルＰAのうち劣勢周波数ｆiに選別された対象周波数Ｆの周波数ビンとパワースペクトルＰBのうち優勢周波数ｆsに選別された対象周波数Ｆの周波数ビンとは破棄される。なお、音源分離部１５がパワースペクトルＱAおよびＱBの一方のみを生成および出力する構成も採用される。
【００１８】
図１の区間検出部１７は、時間軸上において目的音が存在する区間（以下「目的音区間」という）を選別部１３による選別の結果に基づいて検出する手段である。さらに詳述すると、区間検出部１７は、優勢周波数ｆsの個数Ｎs（パワースペクトルＱAの周波数ビンの個数）が劣勢周波数ｆiの個数Ｎi（パワースペクトルＱBの周波数ビンの個数）に対して相対的に多いフレームを目的音区間内のフレームと判定し、優勢周波数ｆsの個数Ｎsが劣勢周波数ｆiの個数Ｎiに対して相対的に少ないフレームを目的音区間外のフレームと判定する。すなわち、目的音区間はフレームを単位として画定される。
【００１９】
図３は、区間検出部１７による処理の内容を示すフローチャートである。選別部１３がひとつのフレームについてＫ個の対象周波数Ｆ（Ｆ1〜ＦK）を優勢周波数ｆsと劣勢周波数ｆiとに区分するたびに図３の処理が実行される。図３に示すように、区間検出部１７は、Ｋ個の対象周波数Ｆのうち選別部１３が優勢周波数ｆsに選別した対象周波数Ｆの総個数（「１」に設定された選別データＤの総数）Ｎsを計数する（ステップＳA1）。また、区間検出部１７は、Ｋ個の対象周波数Ｆのうち劣勢周波数ｆiに選別された対象周波数Ｆの総個数（「０」に設定された選別データＤの総数）Ｎiを計数する（ステップＳA2）。優勢周波数ｆsの個数Ｎsと劣勢周波数ｆiの個数Ｎiとの加算値は対象周波数Ｆの総数Ｋとなる（Ｋ＝Ｎs＋Ｎi）。
【００２０】
区間検出部１７は、ステップＳA1にて算定した個数ＮsからステップＳA2にて算定した個数Ｎiを減算することで指標値Ａ（Ａ＝Ｎs−Ｎi）を算定する（ステップＳA3）。次いで、区間検出部１７は、ステップＳA3にて算定した指標値Ａが所定の閾値ＴＨを上回るか否かを判定する（ステップＳA4）。閾値ＴＨは例えばゼロに設定される。
【００２１】
ステップＳA4の結果が肯定である場合（Ａ＞ＴＨ）、区間検出部１７は、現段階で処理の対象となっているフレームを目的音区間内のフレームと判定する（ステップＳA5）。一方、ステップＳA4の結果が否定である場合（Ａ≦ＴＨ）、区間検出部１７は、現段階のフレームを目的音区間外のフレームと判定する（ステップＳA6）。そして、区間検出部１７は、ステップＳA5またはＳA6の判定の結果を処理部１９に通知する（ステップＳA7）。
【００２２】
図４は、区間検出部１７による処理の結果を示す模式図である。同図の横軸は時間（フレーム数）を示し、縦軸は優勢周波数ｆsの個数Ｎsおよび劣勢周波数ｆiの個数Ｎiを示す。図４においては、区間検出部１７が検出した目的音区間（斜線が付された区間）が横軸に沿って図示されている。同図に示すように、優勢周波数ｆsの個数Ｎsが劣勢周波数ｆiの個数Ｎiを上回る区間が目的音区間として検出される。
【００２３】
図１の処理部１９は、音源分離部１５が生成したパワースペクトルＱAおよびＱBと区間検出部１７が検出した目的音区間とに基づいて所定の処理を実行する手段である。本形態の処理部１９は音声認識処理を実行する。すなわち、処理部１９は、パワースペクトルＱAに逆離散フーリエ変換を実行することで時間軸領域の音信号（すなわち目的音の波形を示す信号）を生成し、区間検出部１７が検出した目的音区間内の成分を対象として音声認識処理を実行する。
【００２４】
以上のように本形態においては、第１収音器３１が生成した音信号ＳAと第２収音器３２が生成した音信号ＳBとの対比によって選別された優勢周波数ｆsの個数Ｎsと劣勢周波数ｆiの個数Ｎiとに基づいて目的音区間が検出されるから、妨害音が環境音などの雑音である場合はもちろん人間の音声である場合にも、目的音区間が高精度に検出される。したがって、処理部１９による音声認識処理の精度を高めることが可能となる。目的音区間の高精度な検出に加えて音源分離部１５による目的音の強調（目的音と妨害音との分離）が実行されるから、目的音を対象とした音声認識処理の精度の向上は特に顕著である。
【００２５】
また、選別部１３による処理の結果が音源分離１５における目的音の強調と区間検出部１７における目的音区間の検出とに共用されるから、目的音の強調と目的音区間の検出とが別個の基準で実行される構成と比較して音処理装置１０における処理量が削減されるという利点もある。
【００２６】
＜Ｂ：第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態に係る音処理装置１０について説明する。なお、本形態に係る音処理装置１０の構成や動作は、区間検出部１７を除いて第１実施形態と共通する。したがって、以下では区間検出部１７の作用を重点的に説明し、区間検出部１７以外の要素の説明は適宜に省略する。
【００２７】
選別部１３が対象周波数Ｆを優勢周波数ｆsと劣勢周波数ｆiとに選別した結果が、音信号ＳAやＳBに突発的に発生するノイズに起因して、現実の目的音と妨害音との優劣から瞬間的に逆転する場合がある。例えば、第ｊ番目のフレームにおける音信号ＳAまたはＳBのノイズに起因してパワースペクトルＰAのひとつの対象周波数ＦにおけるパワーがパワースペクトルＰBを上回ると、図５に示すように、第(j-1)番目までのフレームと第(j+1)番目以後のフレームにて対象周波数Ｆが劣勢周波数ｆiであるにも拘わらず、第ｊ番目のフレームにて瞬間的に対象周波数Ｆが優勢周波数ｆsに選別される。すなわち、本来ならば第ｊ番目のフレームについても劣勢周波数ｆiに選別されるべき対象周波数Ｆがノイズに起因して優勢周波数ｆsと誤選別される。同様に、第ｊ番目のフレームでのノイズに起因してパワースペクトルＰBのひとつの対象周波数Ｆにおけるパワーが瞬間的にパワースペクトルＰAを上回ると、図６に示すように、本来ならば第ｊ番目のフレームでも優勢周波数ｆsに選別されるべき対象周波数Ｆが劣勢周波数ｆiと誤選別される。本形態の区間検出部１７は、以上のような誤選別を補償して目的音区間を検出する。
【００２８】
図７は、本形態に係る区間検出部１７の動作の内容を示すフローチャートである。第(j-W)番目から第(j+W)番目までの「2W+1」個のフレームの各々について選別部１３がＫ個の対象周波数Ｆ1〜ＦKを優勢周波数ｆsと劣勢周波数ｆiとに選別するたびに、時間軸上の中央に位置する第ｊ番目のフレームを対象として図７の処理が実行される（Ｗは自然数）。
【００２９】
区間検出部１７は、第ｊ番目のフレームについて、図３のステップＳA1およびＳA2と同様に、Ｋ個の対象周波数Ｆのなかの優勢周波数ｆsの個数Ｎs（ステップＳB1）と劣勢周波数ｆiの総個数Ｎi（ステップＳB2）とを計数する。また、区間検出部１７は、Ｋ個の対象周波数Ｆ1〜ＦKの何れかを識別するための変数ｋを「１」に初期化するとともに、変化数Ｍs_iおよびＭi_sを「０」に初期化する（ステップＳB3）。
【００３０】
区間検出部１７は、対象周波数ＦkについてステップＳB4からステップＳB8までの処理を順次に実行したうえで変数ｋに「１」を加算する（ステップＳB9）。さらに、区間検出部１７は、ステップＳB9における加算後の変数ｋが対象周波数Ｆの総数Ｋを上回るか否かを判定する（ステップＳB10）。区間検出部１７は、ステップＳB10の結果が否定である場合には更新後の変数ｋに対応した対象周波数ＦkについてステップＳB4からステップＳB8までの処理を実行し、ステップＳB10の結果が肯定である場合にはステップＳB11に処理を移行する。すなわち、Ｋ個の対象周波数Ｆ1〜ＦKの各々についてステップＳB4からステップＳB8の処理が順次に反復される。
【００３１】
ステップＳB4において、区間検出部１７は、対象周波数Ｆkについて、優勢周波数ｆsおよび劣勢周波数ｆiの一方から他方への時間軸上における変化を第(j-W)番目から第（j+W）番目までの「2W+1」個のフレームにわたって平滑化する。さらに詳述すると、区間検出部１７は、第(j-W)番目から第(j+W)番目までの各フレームの対象周波数Ｆkについて設定された選別データＤ（Ｄ(j-W)〜Ｄ(j+W)）の配列に対してメジアンフィルタによる平滑化を実行する。すなわち、選別データＤ(j-W)〜Ｄ(j+W)を大小の順番に配列したときの中央（第(k+1)番目）に位置する選別データＤが第ｊ番目のフレームのうち優勢周波数Ｆkにおける更新後の選別データＤ(j)として算定される。
【００３２】
メジアンフィルタを利用した平滑化によれば、「2W+1」個のフレームの範囲内でＷ個までのフレームにわたって連続する選別データＤの変動が除去される。例えば、図５における第ｊ番目のフレームの選別データＤ(j)は、同図に矢印で示すように平滑化によって「１（優勢周波数ｆs）」から「０（劣勢周波数ｆi）」に変化する。また、図６における第ｊ番目のフレームの選別データＤ(j)は平滑化によって「０（劣勢周波数ｆi）」から「１（優勢周波数ｆs）」に変化する。
【００３３】
ステップＳB4を実行すると、区間検出部１７は、選別データＤ(j)が平滑化によって「１」から「０」に変化したか否かを判定する（ステップＳB5）。ステップＳB5の結果が肯定である場合、区間検出部１７は変化数Ｍs_iに「１」を加算する（ステップＳB6）。一方、ステップＳB5の結果が否定である場合、区間検出部１７は、ステップＳB6を経ずにステップＳB7に処理を移行する。
【００３４】
実際は劣勢周波数ｆiに選別されるべきであったにも拘わらず瞬間的なノイズに起因して優勢周波数ｆsと誤選別された対象周波数Ｆkの選別データＤ(j)は、図５に矢印で示したようにステップＳB4の平滑化で「１」から「０」に変化する。したがって、ステップＳB4からステップＳB8までの処理がＫ回にわたって反復された段階における変化数Ｍs_iは、ひとつのフレームにおいて優勢周波数ｆsと誤選別された対象周波数Ｆkの個数（誤選別の回数）に相当する。
【００３５】
次いで、区間検出部１７は、選別データＤ(j)が平滑化によって「０」から「１」に変化したか否かを判定し（ステップＳB7）、ステップＳB7の結果が肯定である場合に限って変化数Ｍi_sに「１」を加算する（ステップＳB8）。実際には優勢周波数ｆsであるにも拘わらず劣勢周波数ｆiと誤選別された対象周波数Ｆkの選別データＤ(j)は、図６に示したように平滑化で「０」から「１」に変化する。したがって、ステップＳB4からステップＳB8までの処理がＫ回にわたって反復された段階における変化数Ｍi_sは、劣勢周波数ｆiと誤選別された対象周波数Ｆkの個数（誤選別の回数）に相当する。
【００３６】
ステップＳB4からＳB8までの処理をＫ回にわたって反復すると（ステップＳB10：YES）、区間検出部１７は、相対比Ｒ1およびＲ2を算定する（ステップＳB11）。相対比Ｒ1は、ステップＳB8にて計数した変化数Ｍi_sとステップＳB2にて計数した劣勢周波数ｆiの個数Ｎiとの比（Ｒ1＝Ｍi_s／Ｎi）である。相対比Ｒ2は、ステップＳB6にて計数した変化数Ｍs_iとステップＳB1にて計数した優勢周波数ｆsの個数Ｎsとの比（Ｒ2＝Ｍs_i／Ｎs）である。そして、区間検出部１７は、相対比Ｒ1から相対比Ｒ2を減算することで指標値Ｂ（Ｂ＝Ｒ1−Ｒ2）を算定する（ステップＳB12）。
【００３７】
次に、区間検出部１７は、ステップＳB12にて算定した指標値Ｂが所定の閾値ＴＨを上回るか否かを判定する（ステップＳB13）。閾値ＴＨは例えばゼロに設定される。ステップＳB13の結果が肯定である場合（Ｂ＞ＴＨ）、区間検出部１７は、現段階で処理の対象となっているフレームを目的音区間内のフレームと判定する（ステップＳB14）。一方、ステップＳB13の結果が否定である場合（Ｂ≦ＴＨ）、区間検出部１７は、現段階のフレームを目的音区間外のフレームと判定する（ステップＳB15）。そして、区間検出部１７は、ステップＳB14またはステップＳB15における判定の結果を処理部１９に通知して図７の処理を終了する（ステップＳB16）。
【００３８】
図８は、本形態の区間検出部１７による処理の結果を示す模式図である。同図の縦軸は相対比Ｒ1およびＲ2の数値を示し、横軸は時間（フレーム数）である。相対比Ｒ1が相対比Ｒ2を上回る目的音区間が横軸に沿って図示されている。図８で想定されている音信号ＳAおよびＳBは図４の例示と同波形である。図８に示すように、本形態によれば、第１実施形態と同様に、妨害音が人間の音声である場合であっても目的音区間を高精度に検出することが可能である。しかも、本形態においては誤選別の影響を踏まえて目的音区間が検出されるから、第１実施形態よりも高精度に目的音区間を検出できるという利点がある。
【００３９】
＜Ｃ：変形例＞
以上の形態には様々な変形を加えることができる。具体的な変形の態様を例示すれば以下の通りである。なお、以下の各態様を適宜に組み合わせてもよい。
【００４０】
（１）変形例１  
選別部１３による選別の結果に基づいて目的音区間を決定する（各フレームが目的音区間内か否かを判定する）方法は適宜に変更される。例えば、第１実施形態においては、優勢周波数ｆsの個数Ｎsと劣勢周波数ｆiの個数Ｎiとの比に基づいて目的音区間を検出する構成が採用される。すなわち、区間検出部１７は、図３のステップＳA3において個数Ｎiに対する個数Ｎsの比を指標値Ａ（Ａ＝Ｎs／Ｎi）として算定する。図３のステップＳA4の閾値ＴＨは例えば「１」に設定される。以上の構成によっても第１実施形態と同様の効果が奏される。
【００４１】
同様に、第２実施形態においては、相対比Ｒ1とＲ2との比に基づいて目的音区間を検出する構成が採用される。例えば、区間検出部１７は、図７のステップＳB12において相対比Ｒ2に対する相対比Ｒ1の比を指標値Ｂ（Ｂ＝Ｒ1／Ｒ2）として算定する。図７のステップＳB13における閾値ＴＨは例えば「１」に設定される。以上の構成によっても第２実施形態と同様の効果が奏される。以上の例示から理解されるように、本発明の好適な態様における区間検出部１７は、優勢周波数ｆsの個数Ｎsと劣勢周波数ｆiの個数Ｎiとに基づいて目的音区間を検出する手段であれば足りる。
【００４２】
（２）変形例２  
以上の構成においては、周波数分析部１１が特定したパワースペクトルＰAおよびＰBの全帯域を対象として個数ＮsおよびＮiを計数する構成を例示したが、パワースペクトルＰAおよびＰBの各々のうち特定の帯域（例えば人間の音声が主として属する300Hzから4000Hzまでの帯域）内の対象周波数Ｆのみについて個数ＮsおよびＮiを計数してもよい。
【００４３】
また、対象周波数Ｆが属する帯域ごとに個別に重み付けして個数ＮsやＮiを計数する構成も採用される。例えば、ひとつのフレームにおいてｎ1個の優勢周波数ｆsが帯域Ｂ1に属するとともにｎ2個の優勢周波数ｆsが帯域Ｂ1とは相違する帯域Ｂ2に属する場合に、帯域Ｂ1に対応する重み値α1と帯域Ｂ2に対応する重み値α2とを別個に設定したうえで、個数Ｎsを以下の式(a)で算定する。
Ｎs＝ｎ1×α1＋ｎ2×α2  ……(a)
以上の構成によれば、特定の帯域に属する目的音の区間を特に高精度に検出することが可能である。
【００４４】
（３）変形例３  
以上の各形態においては閾値ＴＨが固定値である構成を例示したが、閾値ＴＨが可変に制御される構成も採用される。例えば、第１収音器３１や第２収音器３２の周囲の音量が大きいほど閾値ＴＨを増加させる構成や、音処理装置１０に接続される収音器の個数が多いほど閾値ＴＨを増加させる構成が採用される。
【００４５】
（４）変形例４  
第１実施形態の指標値Ａや第２実施形態の指標値Ｂが閾値ＴＨを上回るフレームを目的音区間として検出する構成を例示したが、指標値Ａや指標値Ｂが閾値ＴＨを上回るフレームの区間よりも広い区間を目的音区間として検出する構成も採用される。例えば、指標値Ｂ（または指標値Ａ）が閾値ＴＨを上回り始めるフレームよりも所定個だけ手前のフレームを目的音区間の始点とする構成や、指標値Ｂ（または指標値Ａ）が閾値ＴＨを下回り始めるフレームから所定個だけ後のフレームを目的音区間の終点とする構成が採用される。
【００４６】
（５）変形例５  
第２実施形態において複数のフレームにわたる選別データＤの変動を平滑化するための手段はメジアンフィルタに限定されない。例えばメジアンフィルタに代えてカルマンフィルタを使用してもよい。また、複数のフレームにおける選別データＤの移動平均を第ｊ番目のフレームの選別データＤ(j)とする構成も採用される。
【００４７】
（６）変形例６  
複数の対象周波数Ｆを優勢周波数ｆsと劣勢周波数ｆiとに区別する方法としては、以上の各形態に例示した方法に代えて、公知の技術を任意に採用することが可能である。例えば、特開２００６−１９７５５２号公報に開示された技術を優勢周波数ｆsと劣勢周波数ｆiとの選別に採用してもよい。さらに詳述すると、目的音が到来する方向に対して垂直な方向に第１収音器３１と第２収音器３２とを配置する。選別部１３は、第１収音器３１が生成した音信号ＳAと第２収音器３２が生成した音信号ＳBとの差分を周波数分析したパワースペクトルＰAと、音信号ＳAを遅延した信号と音信号ＳBとの差分を周波数分析したパワースペクトルＰBとを対比する。選別部１３は、パワースペクトルＰAのパワーがパワースペクトルＰBと比較して小さい対象周波数Ｆを優勢周波数ｆsに選別するとともにパワースペクトルＰBのパワーがパワースペクトルＰAと比較して小さい対象周波数Ｆを劣勢周波数ｆiに選別する。以上の方法によっても同様の効果が奏される。
【００４８】
また、以上の各形態においては音信号ＳAおよびＳBの各々における各対象周波数Ｆのパワーを対比する構成を例示したが、優勢周波数ｆsと劣勢周波数ｆiとの選別のために対比される成分値（音響的な特徴量）はパワーに限定されない。例えば、音信号ＳAの各フレームと音信号ＳBの各フレームとについて各対象周波数Ｆにおける位相を対比することで当該対象周波数Ｆを優勢周波数ｆsと劣勢周波数ｆiとに選別する構成も採用される。
【００４９】
（７）変形例７  
区間検出部１７による検出の結果を利用して処理部１９が実行する処理は音声認識処理に限定されない。例えば、パワースペクトルＱAが示す音響のうち目的音区間以外の区間（主として妨害音）の音量を低減する処理を処理部１９が実行してもよい。
【００５０】
また、目的音と妨害音とが混在した音響から妨害音を抑圧する処理（例えばスペクトルサブトラクション法）を処理部１９が実行してもよい。スペクトルサブトラクション法においては、妨害音が優勢であるパワースペクトルＱBと所定の係数（以下「抑圧係数」という）との乗算値を目的音のパワースペクトルＱA（またはＰA）から減算することで目的音のパワースペクトルが生成される。処理部１９は、区間検出部１７が検出した目的音区間の内側と外側とで抑圧係数を変化させる。例えば、目的音区間の内側では目的音区間の外側よりも抑圧係数を増加させるといった具合である。目的音区間の外側の妨害音が過度に抑制された場合には不自然な音響となる場合がある。以上のように目的音の内側と外側とで抑圧係数を変化させる構成によれば、目的音区間内では妨害音を有効に除去するとともに目的音区間外では妨害音が適度に抑圧された自然な音響を生成できるという利点がある。
【００５１】
（８）変形例８  
音声の存在する区間を検出するための公知の方法を以上の各形態に組合わせてもよい。例えば、音信号ＳAのピッチを検出するピッチ検出部が図１の音処理装置１０に追加される。区間検出部１７は、図３や図７の処理で検出した目的音区間のうちピッチ検出部がピッチを検出した区間を新たな目的音区間として処理部１９に通知する。人間の音声や楽器の演奏音などについては明確なピッチが特定されるのに対し、雑音については明確なピッチが検出されない。したがって、以上の構成によれば、人間の音声や楽器の演奏音を含む目的音区間を高精度に検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明の第１実施形態に係る音処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】優勢周波数と劣勢周波数との選別を説明するための概念図である。
【図３】区間検出部の動作を示すフローチャートである。
【図４】個数ＮsおよびＮiと目的音区間との関係を示す概念図である。
【図５】選別部による誤選別を説明するための概念図である。
【図６】選別部による誤選別を説明するための概念図である。
【図７】区間検出部の動作を示すフローチャートである。
【図８】相対比Ｒ1およびＲ2と目的音区間との関係を示す概念図である。
【符号の説明】
【００５３】
１０……音処理装置、１１……周波数分析部、１３……選別部、１５……音源分離部、１７……区間検出部、１９……処理部。
【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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