【手続補正書】
【提出日】平成20年12月22日(2008.12.22)
【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】
或る暗騒音レベルを有する暗騒音部分を有する音声信号を分類するための方法であって、
前記音声信号からパラメータを抽出するステップと、
前記パラメータの雑音成分を推定するステップと、
雑音の影響を受けないパラメータを生成するために、前記パラメータから前記雑音成分を除去するステップと、
予め定められたしきい値を選択するステップとを含み、前記予め定められたしきい値を選択する前記ステップは、前記暗騒音レベルによって影響を受けず、前記方法はさらに、
前記雑音の影響を受けないパラメータを前記予め定められたしきい値と比較するステップと、
前記比較するステップに応答して、前記音声信号を或るクラスに関連付けるステップとを含み、
前記抽出するステップは、複数のパラメータを抽出し、
前記推定するステップ、前記除去するステップ、前記選択するステップ、前記比較するステップ、および前記関連付けるステップは、前記複数のパラメータのそれぞれに対して、実行され、
前記複数のパラメータは、スペクトルティルトのパラメータ、ピッチの相関性のパラメータ、および絶対最大のパラメータを含み、
前記スペクトルティルトのパラメータは、前記除去するステップの間に、雑音の影響を受けないスペクトルティルトのパラメータを生成するために重み付けされ、
前記ピッチの相関性のパラメータは、前記除去するステップの間に、雑音の影響を受けないピッチの相関性のパラメータを生成するために重み付けされ、
前記絶対最大のパラメータは、前記除去するステップの間に、雑音の影響を受けない絶対最大のパラメータを生成するために重み付けされる、方法。
【請求項２】
前記パラメータに重み付けするステップは、暗騒音による影響を減算するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
或る暗騒音レベルを有する暗騒音部分を有する音声信号を処理するための方法であって、
前記音声信号から音声パラメータの組を抽出するステップと、
前記音声パラメータに基づいて、雑音の影響を受けないパラメータの組を形成するステップと、
予め定められたしきい値の組を選択するステップとを含み、前記予め定められたしきい値の組を選択する前記ステップは、前記暗騒音レベルによって影響を受けず、前記方法はさらに、
前記雑音の影響を受けないパラメータの各々を前記予め定められたしきい値の組の対応する各しきい値と比較するステップと、
前記比較するステップに基づいて前記音声信号を分類するステップとを含み、
前記音声パラメータは、スペクトルティルトのパラメータ、ピッチの相関性のパラメータ、および絶対最大のパラメータを含み、
前記スペクトルティルトのパラメータは、前記形成するステップの間に、雑音の影響を受けないスペクトルティルトのパラメータを生成するために重み付けされ、
前記ピッチの相関性のパラメータは、前記形成するステップの間に、雑音の影響を受けないピッチの相関性のパラメータを生成するために重み付けされ、
前記絶対最大のパラメータは、前記形成するステップの間に、雑音の影響を受けない絶対最大のパラメータを生成するために重み付けされる、方法。
【請求項４】
前記形成するステップは、
前記音声信号の雑音成分を推定するステップと、
前記音声パラメータの各々から前記雑音成分を除去するステップとを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
或る暗騒音レベルを有する暗騒音部分を有する音声信号を分類するための音声コーディングデバイスであって、
前記音声信号を分類するために使用されるパラメータを前記音声信号から抽出するように構成されるパラメータ抽出器モジュールと、
前記パラメータの雑音成分を推定するように構成される雑音推定器モジュールと、
雑音の影響を受けないパラメータを生成するために、前記パラメータから前記雑音成分を除去するように構成される雑音除去モジュールと、
前記雑音の影響を受けないパラメータを予め定められたしきい値と比較するように構成される比較器モジュールとを含み、前記予め定められたしきい値は、前記暗騒音レベルによって影響を受けず、前記デバイスはさらに、
前記比較器モジュールに応答して、前記音声信号を或るクラスに関連付けるように構成される分類モジュールを含み、
前記パラメータ抽出器モジュールは、複数のパラメータを抽出し、
前記雑音推定器モジュール、前記雑音除去モジュール、前記比較器モジュール、および前記分類モジュールは、前記複数のパラメータのそれぞれに対して実行し、
前記複数のパラメータは、スペクトルティルトのパラメータ、ピッチの相関性のパラメータ、および絶対最大のパラメータを含み、
前記雑音除去モジュールは、雑音の影響を受けないスペクトルティルトのパラメータを生成するために、前記スペクトルティルトのパラメータを重み付けし、
前記雑音除去モジュールは、雑音の影響を受けないピッチの相関性のパラメータを生成するために、前記ピッチの相関性のパラメータを重み付けし、
前記雑音除去モジュールは、雑音の影響を受けない絶対最大のパラメータを生成するために、前記絶対最大のパラメータを重み付けする、音声コーディングデバイス。
【請求項６】
前記パラメータを重み付けすることは、暗騒音による影響を減算することを含む、請求
項５に記載の音声コーディングデバイス。
【請求項７】
音声コーディングのための分類に用いられるパラメータの組を得るための方法であって、
（ａ）  処理ユニットで信号を受取るステップと、
（ｂ）  前記信号に対応する少なくとも１つのパラメータを与えるステップと、
（ｃ）  前記パラメータの雑音成分を推定するステップと、
（ｄ）  前記パラメータから前記雑音成分を除去するステップとを含み、
前記パラメータはパラメータの以下の組、すなわち、
前記信号の推定された雑音成分のスペクトルティルトの移動平均と、
前記信号の推定された雑音成分の絶対最大の移動平均と、
前記信号の推定された雑音成分のピッチの相関性の移動平均とから、少なくとも１つのパラメータを含み、
前記パラメータの前記雑音成分は、雑音の影響を受けないパラメータを生成するために、重み付けによって除去され、前記雑音の影響を受けないパラメータは、前記信号を分類するために使用される、方法。
【請求項８】
前記信号が音声であるか非音声であるかを判定するステップをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
少なくとも１つの追加のパラメータを与えるステップをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記雑音成分が存在し、前記少なくとも１つの追加のパラメータを与えるステップは、前記雑音成分に応答する、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記信号が非音声である場合、前記雑音パラメータを更新するステップをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記与えるステップは、前記信号に対応する少なくとも１つのパラメータを導出するステップを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１３】
前記与えるステップは、前記信号に対応する少なくとも１つのパラメータを受取るステップを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１４】
或る暗騒音レベルを有する暗騒音部分を有する音声信号を分類するための方法であって、
前記音声信号からパラメータを抽出するステップと、
前記パラメータの雑音成分を推定するステップと、
雑音の影響を受けないパラメータを生成するために、前記パラメータから前記雑音成分を除去するステップと、
予め定められたしきい値を選択するステップとを含み、前記予め定められたしきい値を選択する前記ステップは、前記暗騒音レベルによって影響を受けず、前記方法はさらに、
前記雑音の影響を受けないパラメータを前記予め定められたしきい値と比較するステップと、
前記比較するステップに応答して、前記音声信号を或るクラスに関連付けるステップとを含む、方法。
【請求項１５】
前記信号が音声であるか非音声であるかを判定するステップをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記信号が非音声である場合、雑音成分を更新するステップをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
複数のパラメータが前記信号を分類するよう導出される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
基本的なパラメータの組が導出され、複数の雑音成分パラメータが導出される、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記比較するステップは、
（ａ）  前記パラメータのうちの少なくとも１つにより、前記信号の少なくとも１つの特徴を識別するステップと、
（ｂ）  前記特徴が存在することを示すためのフラグを設定するステップと、
（ｃ）  最終決定モジュールにおいて少なくとも１つのフラグを受取るステップと、
（ｄ）  或るクラスを少なくとも１つのフラグと関連付けるステップとを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項２０】
少なくとも１つのパラメータは前記信号を分類するよう受取られる、請求項１４に記載の方法。
【請求項２１】
或る暗騒音レベルを有する暗騒音部分を有する音声信号を処理するための方法であって、
前記音声信号から音声パラメータの組を抽出するステップと、
前記音声パラメータに基づいて、雑音の影響を受けないパラメータの組を形成するステップと、
予め定められたしきい値の組を選択するステップとを含み、前記予め定められたしきい値の組を選択する前記ステップは、前記暗騒音レベルによって影響を受けず、前記方法はさらに、
前記雑音の影響を受けないパラメータの各々を前記予め定められたしきい値の組の対応する各しきい値と比較するステップと、
前記比較するステップに基づいて前記音声信号を分類するステップとを含む、方法。
【請求項２２】
前記形成するステップは、
前記音声信号の雑音成分を推定するステップと、
前記音声パラメータの各々から前記雑音成分を除去するステップとを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
複数のパラメータは、スペクトルティルトのパラメータ、ピッチの相関性のパラメータ、および絶対最大のパラメータを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２４】
前記除去するステップは、雑音の影響を受けない複数のパラメータを生成するために、複数のパラメータの各々から前記雑音成分を除去する、請求項１７に記載の方法。
【請求項２５】
前記比較するステップは、雑音の影響を受けない複数のパラメータの各々を、複数の対応する予め定められたしきい値の各々と比較する、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記雑音成分を除去する前記ステップは、前記パラメータに重み付けを適用するステップを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項２７】
前記パラメータに重み付けするステップは、暗騒音による影響を減算するステップを含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
複数のパラメータは、スペクトルティルトのパラメータ、ピッチの相関性のパラメータ、および絶対最大のパラメータを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２９】
或る暗騒音レベルを有する暗騒音部分を有する音声信号を分類するための音声コーディングデバイスであって、
前記音声信号を分類するために使用されるパラメータを前記音声信号から抽出するように構成されるパラメータ抽出器モジュールと、
前記パラメータの雑音成分を推定するように構成される雑音推定器モジュールと、
雑音の影響を受けないパラメータを生成するために、前記パラメータから前記雑音成分を除去するように構成される雑音除去モジュールと、
前記雑音の影響を受けないパラメータを予め定められたしきい値と比較するように構成される比較器モジュールとを含み、前記予め定められたしきい値は、前記暗騒音レベルによって影響を受けず、前記デバイスはさらに、
前記比較器モジュールに応答して、前記音声信号を或るクラスに関連付けるように構成される分類モジュールを含む、音声コーディングデバイス。
【請求項３０】
複数のパラメータは、前記音声信号を分類するために抽出される、請求項２９に記載の音声コーディングデバイス。
【請求項３１】
前記複数のパラメータは、スペクトルティルトのパラメータ、ピッ
チの相関性のパラメータ、および絶対最大のパラメータを含む、請求項３０に記載の音声コーディングデバイス。
【請求項３２】
前記雑音除去モジュールは、雑音の影響を受けない複数のパラメータを生成するために、前記複数のパラメータの各々から前記雑音成分を除去する、請求項３０に記載の音声コーディングデバイス。
【請求項３３】
前記比較器モジュールは、雑音の影響を受けない複数のパラメータの各々を、複数の対応する予め定められたしきい値の各々と比較する、請求項３２に記載の音声コーディングデバイス。
【請求項３４】
前記雑音除去モジュールは、前記パラメータに重み付けを適用する、請求項２９に記載の音声コーディングデバイス。
【請求項３５】
前記パラメータへの重み付けは、暗騒音の影響の減算を含む、請求項３４に記載の音声コーディングデバイス。
【請求項３６】
スペクトルティルトのパラメータは、前記除去するステップの間に、雑音の影響を受けないスペクトルティルトのパラメータを生成するために重み付けされ、ピッチの相関性のパラメータは、前記除去するステップの間に、雑音の影響を受けないピッチの相関性のパラメータを生成するために重み付けされ、絶対最大のパラメータは、前記除去するステップの間に、雑音の影響を受けない絶対最大のパラメータを生成するために重み付けされる、請求項１４に記載の方法。