(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索対象の音声信号を取得する取得手段と、
取得した音声信号の特徴量を解析する単位であるフレーム区間を設定する区間設定手段と、
前記フレーム区間ごとに前記検索対象の音声信号の特徴量を取得する特徴量取得手段と、
前記検索対象の音声信号の特徴量が音響モデルの音素に含まれる各状態の特徴量と一致する確率である出力確率を前記フレーム区間ごとに取得する出力確率取得手段と、
前記検索対象の音声信号の中からストップワードに該当するフレーム区間を検出し、検出したストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換するストップワード削除処理手段と、
前記ストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換した後の確率に基づいて、前記検索対象とする音声信号の検索インデックスを生成する検索インデックス生成手段と、
を備える検索インデックス生成装置。
【請求項２】
前記ストップワード削除処理手段は、
前記検索対象の音声信号の任意の部分と他の部分との類似度を比較する区間として、複数のフレーム区間で構成されるブロック区間を設定し、前記検索対象の音声信号に該ブロック区間を複数設定する比較ブロック設定手段と、
前記設定したブロック区間の全ての組み合わせについて類似度を計算する類似度計算手段と、
類似するブロック区間の数が閾値以上であるブロック区間をストップワードに該当するブロック区間として検出するストップワード区間検出手段と、
ストップワードに該当するブロック区間に含まれるフレーム区間の出力確率を特定の値に置換する検索インデックス修正手段と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の検索インデックス生成装置。
【請求項３】
前記類似度計算手段は、比較するブロック区間に含まれるフレーム区間の出力確率を、前記比較するブロック区間の対応するフレームごとに乗算し、乗算結果を加算した値を前記比較するブロック区間の類似度とする、
ことを特徴とする請求項２に記載の検索インデックス生成装置。
【請求項４】
検索対象の音声信号を取得する取得工程と、
取得した音声信号の特徴量を解析する単位であるフレーム区間を設定する区間設定工程と、
前記フレーム区間ごとに前記検索対象の音声信号の特徴量を取得する特徴量取得工程と、
前記検索対象の音声信号の特徴量が音響モデルの音素に含まれる各状態の特徴量と一致する確率である出力確率を前記フレーム区間ごとに取得する出力確率取得工程と、
前記検索対象の音声信号の中からストップワードに該当するフレーム区間を検出し、検出したストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換するストップワード削除処理工程と、
前記ストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換した後の確率に基づいて、前記検索対象とする音声信号の検索インデックスを生成する検索インデックス生成工程と、
を含む検索インデックス生成方法。
【請求項５】
コンピュータを、
検索対象の音声信号を取得する取得手段、
取得した音声信号の特徴量を解析する単位であるフレーム区間を設定する区間設定手段、
前記フレーム区間ごとに前記検索対象の音声信号の特徴量を取得する特徴量取得手段、
前記検索対象の音声信号の特徴量が音響モデルの音素に含まれる各状態の特徴量と一致する確率である出力確率を前記フレーム区間ごとに取得する出力確率取得手段、
前記検索対象の音声信号の中からストップワードに該当するフレーム区間を検出し、検出したストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換するストップワード削除処理手段、
前記ストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換した後の確率に基づいて、前記検索対象とする音声信号の検索インデックスを生成する検索インデックス生成手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項６】
検索インデックス生成部と、音声検索部と、を備える音声検索装置であって、
前記検索インデックス生成部は、
検索対象の音声信号を取得する取得手段と、
取得した音声信号の特徴量を解析する単位であるフレーム区間を設定する区間設定手段と、
前記フレーム区間ごとに前記検索対象の音声信号の特徴量を取得する特徴量取得手段と、
前記検索対象の音声信号の特徴量が音響モデルの音素に含まれる各状態の特徴量と一致する確率である出力確率を前記フレーム区間ごとに取得する出力確率取得手段と、
前記検索対象の音声信号の中からストップワードに該当するフレーム区間を検出し、検出したストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換するストップワード削除処理手段と、
前記ストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換した後の第１の確率に基づいて、前記検索対象とする音声信号の検索インデックスを生成する検索インデックス生成手段と、
を備え、
前記音声検索部は、
前記第１の確率を記憶する出力確率記憶手段と、
クエリ音声信号に含まれるフレーム毎に取得され、前記クエリ音声信号の特徴量が前記音響モデルから作成した音素の各状態の特徴量と一致する確率であって、前記音響モデルの音素の各状態と対応付けられた第２の確率と、前記出力確率記憶手段が記憶する第１の確率とに基づいて、前記検索対象の音声信号の中から前記クエリ音声信号が発せられていると推定される推定区間を特定する特定手段と、
を備えることを特徴とする音声検索装置。
【請求項７】
検索対象の音声信号とクエリ音声信号とを比較する区間であるフレーム毎に、クエリ音声信号の特徴量を取得するクエリ特徴量取得手段と、
前記クエリ特徴量取得手段が取得したクエリ音声信号の特徴量に基づき、前記第２の確率を、音響モデルの音素の各状態と対応付けてフレーム毎に取得するクエリ出力確率取得手段と、
をさらに備えることを特徴とする請求項６に記載の音声検索装置。
【請求項８】
前記検索対象の音声信号におけるクエリ音声信号の発話時間長を有する区間である尤度取得区間を複数指定する区間指定手段と、
前記区間指定手段が指定した尤度取得区間が前記クエリ音声信号が発せられている区間であることの尤もらしさを示す尤度を、前記第１の確率と前記第２の確率とに基づいて取得する尤度取得手段と、
をさらに備え、
前記区間指定手段は、前記検索対象の音声信号における前記尤度取得区間の先頭位置を変えて複数の尤度取得区間を指定し、
前記尤度取得手段は、前記複数の尤度取得区間のそれぞれについて尤度を取得し、
前記特定手段は、前記区間指定手段が指定した尤度取得区間のそれぞれについて前記尤度取得手段が取得した尤度に基づいて、前記検索対象の音声信号の中から前記クエリ音声信号が発せられていると推定される推定区間を特定する、
ことを特徴とする請求項６又は７に記載の音声検索装置。
【請求項９】
前記複数の尤度取得区間のそれぞれについて、前記第１の確率と前記第２の確率とを前記尤度取得区間に含まれるフレーム毎に掛け合わせた第３の確率を取得する第２出力確率取得手段をさらに設け、
前記尤度取得手段は、前記第２出力確率取得手段がフレーム毎に取得した第３の確率の対数をとった値を加算して前記尤度取得区間の尤度を取得する、
ことを特徴とする請求項８に記載の音声検索装置。
【請求項１０】
検索対象の音声信号を取得する取得工程と、
取得した音声信号の特徴量を解析する単位であるフレーム区間を設定する区間設定工程と、
前記フレーム区間ごとに前記検索対象の音声信号の特徴量を取得する特徴量取得工程と、
前記検索対象の音声信号の特徴量が音響モデルの音素に含まれる各状態の特徴量と一致する確率である出力確率を前記フレーム区間ごとに取得する出力確率取得工程と、
前記検索対象の音声信号の中からストップワードに該当するフレーム区間を検出し、検出したストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換するストップワード削除処理工程と、
前記ストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換した後の第１の確率に基づいて、前記検索対象とする音声信号の検索インデックスを生成する検索インデックス生成工程と、
クエリ音声信号に含まれるフレーム毎に取得され、前記クエリ音声信号の特徴量が前記音響モデルから作成した音素の各状態の特徴量と一致する確率であって、前記音響モデルの音素の各状態と対応付けられた第２の確率と、前記第１の確率とに基づいて、前記検索対象の音声信号の中から前記クエリ音声信号が発せられていると推定される推定区間を特定する特定工程と、
を含む音声検索方法。
【請求項１１】
コンピュータを、
検索対象の音声信号を取得する取得手段、
取得した音声信号の特徴量を解析する単位であるフレーム区間を設定する区間設定手段、
前記フレーム区間ごとに前記検索対象の音声信号の特徴量を取得する特徴量取得手段、
前記検索対象の音声信号の特徴量が音響モデルの音素に含まれる各状態の特徴量と一致する確率である出力確率を前記フレーム区間ごとに取得する出力確率取得手段、
前記検索対象の音声信号の中からストップワードに該当するフレーム区間を検出し、検出したストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換するストップワード削除処理手段、
前記ストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換した後の第１の確率に基づいて、前記検索対象とする音声信号の検索インデックスを生成する検索インデックス生成手段、
前記第１の確率を記憶する出力確率記憶手段、
クエリ音声信号に含まれるフレーム毎に取得され、前記クエリ音声信号の特徴量が前記音響モデルから作成した音素の各状態の特徴量と一致する確率であって、前記音響モデルの音素の各状態と対応付けられた第２の確率と、前記出力確率記憶手段が記憶する第１の確率とに基づいて、前記検索対象の音声信号の中から前記クエリ音声信号が発せられていると推定される推定区間を特定する特定手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索インデクス生成装置、検索インデックス生成方法、音声検索装置、音声検索方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声検索では、検索対象とする検索語（クエリ）に対応する音声が発話されている箇所を音声信号の中から特定する検索技術を使用する。この音声検索技術では、高速かつ正確な音声検索を実現することが重要となる。
【０００３】
上記音声検索技術の１つとして、非特許文献１は、検索対象の音声信号と検索するクエリ音声信号とを高速に比較する技術を開示している。非特許文献１が開示する技術では、検索対象の音声信号の特徴量とクエリ音声信号の特徴量とを高速に比較する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｙ．Ｚｈａｎｇ  ａｎｄ  Ｊ．Ｇｌａｓｓ．  “Ａｎ  ｉｎｎｅｒ−ｐｒｏｄｕｃｔ  ｌｏｗｅｒ−ｂｏｕｎｄ  ｅｓｔｉｍａｔｅ  ｆｏｒ  ｄｙｎａｍｉｃ  ｔｉｍｅ  ｗａｒｐｉｎｇ，”  ｉｎ  Ｐｒｏｃ．  ＩＣＡＳＳＰ，２０１１，ｐｐ．５６６０−５６６３．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
複数のクエリ音声信号を連続して検索する場合、検索対象の音声信号に含まれるストップワードを検出したくない場合がある。ストップワードとは、検索語として利用する可能性がないため、あるいは利用すると検索効率が低下するため、あらかじめ検索語から除外することを定めた語である。例えば、日本語の場合では、「は」「の」などの助詞や「です」「ます」などの助動詞などが、ストップワードに該当する。また、口癖で頻繁に発話される言語もストップワードに含める場合もある。しかしながら、非特許文献１が開示する技術では、検索対象の音声信号に含まれるストップワードを排除して検索対象のクエリ音声信号を検出する技術は開示されていない。
【０００６】
本発明は、以上のような課題を解決するためのものであり、ストップワードを排除してクエリ音声信号を検索可能な検索インデクス生成装置、検索インデックス生成方法、音声検索装置、音声検索方法及びプログラム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】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明に係るインデックス生成装置は、
検索対象の音声信号を取得する取得手段と、
取得した音声信号の特徴量を解析する単位であるフレーム区間を設定する区間設定手段と、
前記フレーム区間ごとに前記検索対象の音声信号の特徴量を取得する特徴量取得手段と、
前記検索対象の音声信号の特徴量が音響モデルの音素に含まれる各状態の特徴量と一致する確率である出力確率を前記フレーム区間ごとに取得する出力確率取得手段と、
前記検索対象の音声信号の中からストップワードに該当するフレーム区間を検出し、検出したストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換するストップワード削除処理手段と、
前記ストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換した後の確率に基づいて、前記検索対象とする音声信号の検索インデックスを生成する検索インデックス生成手段と、
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、ストップワードを排除してクエリ音声信号を検索することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態１に係る音声検索装置の物理構成を示す図である。
【図２】本発明の実施形態１に係る音声検索装置の機能構成を示す図である。
【図３】本発明の実施形態１に係る検索インデックス生成部の機能構成を示す図である。
【図４】音素の状態について説明するための図である。
【図５】検索インデクスについて説明するための図である。
【図６】（ａ）は、検索対象の音声信号の波形図である。（ｂ）は、検索対象の音声信号において設定されるフレームを示す図である。（ｃ）は、検索対象の音声信号において指定される尤度取得区間を示す図である。
【図７】ストップワート削除処理部の機能構成を示す図である。
【図８】比較ブロックの生成方法について説明するための図である。
【図９】ブロックの類似度の計算方法について説明するための図である。
【図１０】ストップワード削除処理後の検索インデクスについて説明するための図である。
【図１１】本発明の実施形態１に係る音声検索部の機能構成を示す図である。
【図１２】（ａ）は、クエリ音声信号の波形図である。（ｂ）は、クエリ音声信号において設定されるフレームを示す図である。
【図１３】クエリ音声信号の出力確率について説明するための図である。
【図１４】Ｌｏｗｅｒ−Ｂｏｕｎｄ化処理について説明するための図である。
【図１５】本発明の実施形態１に係る音声検索装置が実行する検索インデックス生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】ストップワード削除処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】本発明の実施形態１に係る音声検索装置が実行する音声検索処理の流れを示すフローチャートである。
【図１８】変形例１に係る音声検索装置の機能構成を示す図である。
【図１９】比較ブロックの生成方法の変形例について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態に係る検索インデクス生成装置、検索インデックス生成方法、音声検索装置、音声検索方法及びプログラムについて、図面を参照しながら説明する。なお、図中同一又は相当する部分には同一符号を付す。
【００１１】
（実施形態１）
実施形態１に係る音声検索装置１００は、物理的には、図１に示すように、ＲＯＭ（Read Only Memory）１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２と、外部記憶装置３と、入力装置４と、出力装置５と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）６と、バス７と、を備える。
【００１２】
ＲＯＭ１は、検索インデックス生成プログラム、音声検索プログラムを記憶する。ＲＡＭ２は、ＣＰＵ６のワークエリアとして使用される。
【００１３】
外部記憶装置３は、例えば、ハードディスクから構成され、解析対象である音声信号、音響モデル等をデータとして記憶する。また、音声検索装置１００が解析対象の音声信号から生成した検索インデックスを記憶する。
【００１４】
入力装置４は、マイク等の音声入力装置から構成される。入力装置４は、ユーザが入力した検索語（クエリ音声信号）を音声データとして外部記憶装置３に供給する。出力装置５は、例えば、液晶ディスプレイの画面、スピーカ等を備える。出力装置５は、ＣＰＵ６によって出力された音声データをスピーカから出力し、検索した検索語の音声信号における位置等を画面に表示する。
【００１５】
バス７は、ＲＯＭ１、ＲＡＭ２、外部記憶装置３、入力装置４、出力装置５、ＣＰＵ６、を接続する。ＣＰＵ６は、ＲＯＭ１に記憶された検索インデックス生成プログラム、音声検索プログラムをＲＡＭ２に読み出して、そのプログラムを実行することにより、以下に示す機能を実現する。
【００１６】
音声検索装置１００は、機能的には、図２に示すように、検索インデックス生成部１１０と、音声検索部１３０と、を備える。
【００１７】
最初に、検索インデックス生成部１１０の構成について説明する。検索インデックス生成部１１０は、図３に示すように、音声信号記憶部１０１と、音響モデル記憶部１０２と、出力確率記憶部１０３と、音声信号取得部１１１と、フレーム設定部１１２と、特徴量取得部１１３と、出力確率取得部１１４と、ストップワード削除処理部１２０と、を備える。音声信号記憶部１０１、音響モデル記憶部１０２、出力確率記憶部１０３は、外部記憶装置３の記憶領域に構築されている。
【００１８】
音声信号記憶部１０１は検索対象とする音声信号を記憶する。検索対象の音声信号は、例えばニュース放送等の音声、録音された会議の音声、録音された講演の音声、映画の音声等に係る音声信号である。
【００１９】
音響モデル記憶部１０２は、モノフォンモデルの音響モデルを記憶する。モノフォンモデルは、１音素毎に生成された音響モデルであり、隣接する音素に依存しない音響モデルである。音声検索装置１００は、モノフォンモデルを一般的な方法で学習して、音響モデル記憶部１０２に予め記憶しておく。
【００２０】
モノフォンモデルとして、例えば、一般的な音声認識で利用される音響モデルであるＨＭＭ（Hidden Markov Model；隠れマルコフモデル）を利用できる。ＨＭＭは、統計的な手法により音声信号からその音声信号を構成する音素を確率的に推定するためのモデルである。ＨＭＭには、時間的な状態の揺らぎを示す遷移確率と、各状態から入力された特徴量と一致する確率（出力確率）と、をパラメータとした標準パターンを用いる。
【００２１】
音素とは、話者により発話された音声を構成する成分の単位である。例えば、「キゾクセイド」という単語は、「ｋ，ｉ，ｚ，ｏ，ｋ，ｕ，ｓ，ｅ，ｉ，ｄ，ｏ」という１１個の音素から構成される。音素は、さらに、複数の状態に分割される。
【００２２】
状態とは、音素を構成する最小の時間単位である。各音素に定められた状態数が「３」である場合を例にとって説明する。例えば、音声「あ」の音素「ａ」は、図４に示すように、この音素の発声開始時を含む第１の状態「ａ１」と、中間状態である第２の状態「ａ２」と、発声終了時を含む第３の状態「ａ３」と、の３つの状態に分けられる。すなわち、１音素は３つの状態から構成される。全ての音素が３つの状態から構成されている場合、音響モデルで利用される全音素の数をｍとすると、（ｍ×３）個の状態が存在する。
【００２３】
音素の各状態の特徴量は、音素の状態ごとに音声信号から抽出した音声の特徴を表す数値である。この特徴量は、音声データを周波数軸上に変換して得られる周波数軸系特徴パラメータと、音声データのエネルギーの２乗和やその対数を計算することにより得られるパワー系特徴パラメータと、を組み合わせることによって得られる。
【００２４】
例えば周知のように、特徴量は、周波数軸系特徴パラメータ１２成分（１２次元）とパワー系特徴パラメータ１成分（１次元）、直前の時間窓の各成分との差分を取った周波数軸系特徴パラメータ１２成分（１２次元）とパワー系特徴パラメータ１成分（１次元）、及び、直前の時間窓の各成分との差分の差分を取った周波数軸系特徴パラメータ１２成分（１２次元）の、合計３８成分を有する３８次元ベクトル量として構成される。
【００２５】
図３に戻って、出力確率記憶部１０３は、検索インデックス生成部１１０が生成した図５に示すようなストップワード削除処理前の検索インデックスを記憶する。また、後述するストップワード削除処理後の検索インデックスを記憶する。検索インデックスとは、検索対象の音声信号に複数のフレームを設定し、そのフレームごとの音声の特徴量と音響モデルの音素の各状態の特徴量とが一致する確率である出力確率を記憶したテーブルである。
【００２６】
音声信号取得部１１１は、音声信号記憶部１０１から検索対象とする音声信号を取得する。
【００２７】
フレーム設定部１１２は、音声信号の特徴量を取得する音声信号における区間の単位であるフレームを設定する。フレームとは、検索対象の音声信号とクエリ音声信号とを比較する時間窓である。本実施形態では、音素の状態ごとに検索対象の音声信号とクエリ音声信号とを比較して音声検出を行う。フレームの時間長には例えば、４０ｍｓを用いる。
【００２８】
検索対象の音声信号にフレームごとの区間を設定する方法について図６を参照して説明する。図６（ａ）は、先頭から末尾までの時間長Ｔの検索対象の音声信号の波形図である。縦軸は音声信号の強度を示し、横軸は時間を示す。図６（ｂ）は、図６（ａ）に示す音声信号において設定されるフレームを示す。フレーム設定部１１２は、図６（ｂ）に示すように、フレーム長ｔの区間を１シフト長Ｓずつシフトして、検索対象の音声信号にフレーム番号ｆ１からｆＮの区間を設定する。フレーム番号ｆ１の区間は、音声信号の先頭から始まる時間長ｔの区間である。フレーム番号ｆ２の区間は、音声信号の先頭から１シフト長Ｓだけシフトした位置から始まる時間長ｔの区間である。フレーム設定部１１２は、以下同様に、シフト長Ｓずつシフトしてフレーム番号ｆＮまで設定する。
【００２９】
シフト長Ｓは、検索の精度を決める長さである。シフト長Ｓは、フレーム長ｔより短い値に設定される固定値である。例えば、フレーム長をｔ＝４０ｍｓとした場合は、シフト長をＳ＝１０ｍｓのように設定する。
【００３０】
特徴量取得部１１３は、検索対象の音声信号の特徴量をフレーム番号ｆ１からｆＮのフレーム毎に取得する。
【００３１】
出力確率取得部１１４は、取得した特徴量と音響モデルの音素の各状態の特徴量とを比較することにより、フレーム番号ｆ１からｆＮのフレームに含まれる音声信号の特徴量が音響モデルの音素の各状態の特徴量と一致する確率である出力確率をフレーム毎に取得し、図５に示すような音素の各状態と対応付けた検索インデックスとして出力確率記憶部１０３に記憶する。この検索インデックスは、後述するストップワード削除処理前の検索インデックスである。
【００３２】
図５は、音素の種類がｍ種類であり、音素を構成する状態の数が３である検索インデックスの例である。図５の１列目は、シフト長Ｓずつシフトして作成したフレームのフレーム番号を示す。フレームごとの特徴量が音素の各状態の特徴量と一致する確率をｆ（ｘ，ｙ，ｚ）で表す。ｘ（ｘ＝１〜Ｎ）はフレーム番号を示し、ｙ（ｙ＝１〜ｍ）は音素番号を示し、ｚ（ｚ＝１〜３）は状態番号を示す。ｆ（１，１，１）は、フレーム番号ｆ１のフレームに含まれる音声信号の特徴量が、音響モデルに含まれる音素１の状態１の特徴量と一致する確率を表す。フレーム番号ｆＸのフレームに含まれる音声信号の特徴量が、音響モデルに含まれる音素番号ｙの状態ｚの特徴量と一致する確率をｆ（ｘ，ｙ，ｚ）で表す。
【００３３】
図３に戻って、ストップワード削除処理部１２０は、検索対象の音声信号の中からストップワードに該当するフレーム区間を検出し、検出したストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値「０」に置換する処理を行う。そのために、ストップワード削除処理部１２０は、図７に示すように、比較ブロック設定部１２１と、類似度計算部１２２と、ストップワード区間検出部１２３と、検索インデックス修正部１２４と、を備える。
【００３４】
比較ブロック設定部１２１は、検索対象の音声信号の任意の部分と他の部分との類似度を比較する区間として、複数のフレーム区間で構成されるブロック区間を設定し、そのブロック区間を検索対象の音声信号に複数設定する。ブロック区間の時間長は、例えば、１秒程度の時間長になるように設定する。
【００３５】
図８を参照しながら、より具体的に説明する。比較ブロック設定部１２１は、まず、音声信号の先頭であるフレームｆ１から始まるＢｌｏｃｋＡ１を設定する。ブロック区間の時間長を約１秒とした場合、ブロック区間に含まれるフレームの数は数十フレームとなるが、理解を容易にするために、ここでは各ブロックが４つのフレーム（ｊ＝４）で構成される場合について説明する。したがって、ＢｌｏｃｋＡ１は、フレームｆ１，ｆ２，ｆ３，ｆ４で構成される。次に、比較ブロック設定部１２１は、ＢｌｏｃｋＡ１に隣接するフレームｆ５，ｆ６，ｆ７，ｆ８で構成されるＢｌｏｃｋＢ１，１を設定する。さらに、比較ブロック設定部１２１は、ＢｌｏｃｋＢ１，１の先頭フレームｆ５からｐフレーム（図８では、ｐ＝１）後のフレームから始まる４ブロック（ｆ６，ｆ、７，ｆ、８，ｆ９）で構成されるＢｌｏｃｋＢ１，２を設定する。比較ブロック設定部１２１は、以下同様にして、音声信号の最後のフレームを含むＢｌｏｃｋＢ１，ｂまで設定する。
【００３６】
設定ずるブロック区間のシフト量を決めるｐの値は、ストップワード区間の検出精度を決める値である。ブロック区間の時間長が１秒である場合、ブロック区間の時間長よりもシフト量が小さくなるように、例えば、０．１秒になるように、ｐの値を決める。しかし、ここでは理解を容易にするために、ｐ＝１として説明する。
【００３７】
次に、比較ブロック設定部１２１は、音声信号の先頭からｐフレーム進めたフレームｆｐ（図８では、ｐ＝１）から始まるＢｌｏｃｋＡ２を設定する。したがって、ＢｌｏｃｋＡ２は、フレームｆ２，ｆ３，ｆ４，ｆ５で構成される。次に、比較ブロック設定部１２１は、ＢｌｏｃｋＡ２に隣接するフレームｆ６，ｆ７，ｆ８，ｆ９から構成されるＢｌｏｃｋＢ２，１を設定する。次に、比較ブロック設定部１２１は、ＢｌｏｃｋＢ２，１の先頭フレームｆ６からｐ（図８では、ｐ＝１）フレーム後のフレームｆ７から始まる４ブロック（ｆ７，ｆ８，ｆ９，ｆ１０）で構成されるＢｌｏｃｋＢ２，２を設定する。比較ブロック設定部１２１は、以下同様にして、音声信号の最後のフレームを含むＢｌｏｃｋＢ２，ｂ−１まで設定する。
【００３８】
比較ブロック設定部１２１は、以下同様にして、ｐフレームずつシフトして、ＢｌｏｃｋＡ３、ＢｌｏｃｋＡ４、・・・・を設定し、それぞれについて、ＢｌｏｃｋＢ３，１からＢｌｏｃｋＢ３，ｂ−２、ＢｌｏｃｋＢ４，１からＢｌｏｃｋＢ４，ｂ−３、・・・・・を設定する。
【００３９】
類似度計算部１２２は、比較ブロック設定部１２１が設定したブロック区間の全ての組み合わせについて類似度を計算する。具体的には、図９に示すように、ＢｌｏｃｋＡ１に含まれるフレームｆ１，ｆ２，ｆ３，ｆ４の出力確率と、ＢｌｏｃｋＢ１，１に含まれる対応するフレームｆ５，ｆ６，ｆ７，ｆ８の出力確率とを掛け合わせ、それらを加算する。
【００４０】
より具体的には、フレームｆ１とフレームｆ５に対応する音素の状態の出力確率を掛け合わせる。つまり、音素１の状態１同士の出力確率を掛け合わせる。この処理を音素Ｍの状態３まで行う。そして、音素１の状態１から音素Ｍの状態３まで掛け合わせた値を加算する。この処理をフレームｆ２とフレームｆ６、フレームｆ３とフレームｆ７、フレームｆ４とフレームｆ８についても行う。そして、加算した値を４フレーム分合計する。この合計した値が、ＢｌｏｃｋＡ１とＢｌｏｃｋＢ１，１との類似度を示す値である。その加算結果をＢｌｏｃｋＡ１とＢｌｏｃｋＢ１，１との類似度として記憶する。
【００４１】
２つのブロック区間がストップワードに該当する場合、それぞれのブロック区間に含まれる各フレームの対応する音素の各状態の出力確率は、ともに大きな値が格納されている。したがって、対応するフレームの出力確率を掛け合わせても、ある程度大きな値となる。一方、ストップワードに該当しない場合には、対応する音素の各状態の少なくとも何れか一方の出力確率が「０」に近い値となっていることが想定される。したがって、対応するフレームの出力確率を掛け合わせると「０」に近い値となることが想定される。
【００４２】
類似度計算部１２２は、同様にして、ＢｌｏｃｋＡ１とＢｌｏｃｋＢ１，ｂ−１までの類似度を算出して記憶する。類似度計算部１２２は、同様にして、ＢｌｏｃｋＡ２以後についても類似度を算出して記憶する。類似度計算部１２２は、以上のようにして、比較ブロック設定部１２１が設定したブロック区間の全ての組み合わせについて類似度を算出して記憶する。
【００４３】
ストップワード区間検出部１２３は、類似するブロック区間の数が閾値以上であるブロック区間をストップワードに該当するブロック区間として検出する。具体的には、ストップワード区間検出部１２３は、類似度が高いブロック区間を１つのグループに統合し、統合されたブロック数が多いグループに統合されているブロック区間をストップワードに該当するブロック区間として検出する。グループに統合されたブロック区間の数が多いほど、ストップワードが発せられた位置である可能性が高いからである。
【００４４】
具体的には、類似度計算部１２２が計算したブロック区間の全ての組み合わせの中で、同じブロック区間を含む全てのブロック区間のペアを選択する。そして、選択したブロック区間のペアの類似度の合計が最も高いブロック区間のペアを一つに統合する。また、その統合されたペアの類似度を低い方の類似度に置き換える。
【００４５】
例えば、ＢｌｏｃｋＡとＢｌｏｃｋＢの類似度がＱ、ＢｌｏｃｋＢとＢｌｏｃｋＣとの類似度がＲであり、Ｑ＞Ｒであったとする。次に、同じブロック区間としてＢｂｌｏｃｋＢについて処理する場合、ＢｌｏｃｋＢと他の任意のＢｌｏｃｋＸｉとの類似度がＸｉであったとする。そして、（Ｑ＋Ｒ）の値が、ＢｌｏｃｋＢと他のどのＢｌｏｃｋＸｉとの類似度Ｘｉとの和よりも大きかったとする。つまり、（Ｑ＋Ｒ）＞（Ｑ＋Ｘｉ）であったとする。この場合、最も類似度が大きい（Ｑ＋Ｒ）に関係するＢｌｏｃｋＡとＢｌｏｃｋＢとＢｌｏｃｋＣとを一つのグループとして統合する。統合後のＢｌｏｃｋＡとＢｂｌｏｃｋＢとＢｌｏｃｋＣとの類似度は、類似度Ｑと類似度Ｒの低い方の類似度Ｒとする。そして、元の組み合わせ（ＢｌｏｃｋＡとＢｌｏｃｋＢの組み合わせ、ＢｌｏｃｋＢとＢｌｏｃｋＣの組み合わせ）の類似度は削除する。つまり、以上の処理によって、３つのブロックが統合された１つのグループが形成され、最も高い類似度Ｑが削除される。
【００４６】
ストップワード区間検出部１２３は、元の組み合わせの類似度（ＢｌｏｃｋＡとＢｌｏｃｋＢの組み合わせの類似度Ｑ、ＢｌｏｃｋＢとＢｌｏｃｋＣの組み合わせの類似度Ｒ）を削除し、ＢｌｏｃｋＡとＢｌｏｃｋＢとＢｌｏｃｋＣとの組み合わせの類似度を類似度Ｒとして追加する。そして、新たな類似度の全ての組み合わせについて同様の処理を行う。この一連の処理を一回行うごとに、１つのブロック区間が何れかのグループに統合され、最も高い類似度が１つ削除されることになる。ストップワード区間検出部１２３は、全ての組み合わせの類似度が予め設定した閾値以下になるまでこの処理を継続する。
【００４７】
ストップワードは出現頻度が高いので、グループに統合されるブロック区間の数が多い場合、そのグループに統合されたブロック区間はストップワードに該当する確率が高い。そこで、ストップワード区間検出部１２３は、統合されたグループに属するブロック数が閾値以上であるグループに属するブロック区間を、ストップワードに該当するブロック区間として検出する。
【００４８】
検索インデックス修正部１２４は、ストップワードに該当するブロック区間に含まれるフレーム区間の出力確率を特定の値「０」に置換する。例えば、ストップワードに該当するフレームがフレームｆ３，ｆ４，・・・であった場合、図１０に示すように、検索インデックスの該当するフレームの出力確率を「０」に置換する。
【００４９】
次に、音声検索部１３０の構成について説明する。音声検索部１３０は、図１１に示すように、音響モデル記憶部１０２と、出力確率記憶部１０３と、クエリ記憶部１０４と、クエリ出力確率記憶部１０５と、クエリ音声信号取得部１３１と、フレーム列作成部１３２と、クエリ特徴量取得部１３３と、クエリ出力確率取得部１３４と、区間指定部１３５と、第２出力確率取得部１３６と、置換部１３７と、尤度取得部１３８と、繰り返し部１３９と、特定部１４０と、を備える。音響モデル記憶部１０２、出力確率記憶部１０３、クエリ記憶部１０４、クエリ出力確率記憶部１０５は、外部記憶装置３の記憶領域に構築されている。
【００５０】
ユーザは、音声検索装置１００に対して、検索対象の音声信号から目的の音声が発話されている部分を検索するための検索語（クエリ）を音声で入力する。本実施形態では、クエリが連続した音声として継続して入力される場合について説明する。
【００５１】
音響モデル記憶部１０２は、音声インデックス生成時と同じ音響モデルを記憶する。出力確率記憶部１０３は、検索インデックス生成部１１０が生成した検索インデックスを記憶する。クエリ記憶部１０４は、クエリ音声信号取得部１３１が供給する分割後のクエリ音声信号を、エリアを分けて記憶する。クエリ出力確率記憶部１０５は、音声検索部１３０が生成するクエリ音声信号の特徴量が音響モデルに含まれる音素の各状態の特徴量と一致する確率（第２の確率）を記憶する。
【００５２】
クエリ音声信号取得部１３１は、入力装置４を介してユーザが入力したクエリ音声信号を音声データとして取得する。そして、クエリ音声信号取得部１３１は、連続して入力されるクエリ音声信号を特定の時間長ごとに分割し、クエリ記憶部１０４に記憶する。クエリ音声信号取得部１３１は、例えば、連続して入力されるクエリ音声信号を１秒ごとのクエリ音声信号に分割し、クエリ１、クエリ２、クエリ３、・・・・のように分割したクエリ音声信号とする。そして、分割したクエリ音声信号（クエリ１、クエリ２、クエリ３、・・・・）をクエリ記憶部１０４にエリア１、エリア２、エリア３、・・・のようにエリアを分けて記憶する。
【００５３】
フレーム列作成部１３２は、クエリ記憶部１０４からクエリ音声信号取得部１３１により分割されたクエリ音声信号を１つずつ取得する。つまり、クエリ記憶部１０４のエリア１に記憶されているクエリ１を取得し、クエリ１に対する音声検索処理が終了すると、エリア２に記憶されているクエリ２を取得する。そして、フレーム列作成部１３２は、取得したクエリ音声信号について、フレーム長ごとの区間に分割したフレーム列を作成する。
【００５４】
クエリ音声信号のフレーム列について図１２を参照して説明する。図１２（ａ）は、先頭から末尾までの時間長Ｌのクエリ音声信号の波形図である。時間長Ｌはクエリ音声信号が発話される時間長（発話時間長）である。縦軸はクエリ音声信号の強度を示し、横軸は時間を示す。図１２（ｂ）は、図１２（ａ）に示すクエリ音声信号において設定されるフレームを示す。フレーム列作成部１３２は、図１２（ｂ）に示すように、フレーム長ｔの区間を１シフト長Ｓずつシフトして、クエリ音声信号にフレーム番号ｇ１からｇｋの区間を設定する。フレーム長ｔは、検索インデックスを生成した際に用いたフレーム長ｔ（例えば、４０ｍｓ）と同じにする。シフト長Ｓも検索インデックス生成時と同じシフト長Ｓ（例えば、１０ｍｓ）とする。フレーム番号ｇ１の区間は、クエリ音声信号の先頭から始まる時間長ｔの区間である。フレーム番号ｇ２の区間は、クエリ音声信号の先頭から１シフト長Ｓだけシフトした位置から始まる時間長ｔの区間である。フレーム列作成部１３２は、以下同様に、シフト長Ｓずつシフトしてフレーム番号ｇｋまでフレームを設定する。
【００５５】
図１１に戻って、クエリ特徴量取得部１３３は、フレーム列作成部１３２が作成したフレーム列を構成するフレーム（ｇ１〜ｇｋ）ごとに、クエリ音声信号の特徴量を取得する。
【００５６】
クエリ出力確率取得部１３４は、クエリ特徴量取得部１３３が取得した特徴量に基づいて、この特徴量が音響モデルに含まれる音素の各状態の特徴量と一致する確率（第２の確率）をフレーム（ｇ１〜ｇｋ）ごとに取得し、音素の各状態と対応付けてクエリ出力確率記憶部１０５に記憶する。図１３は、音素の種類がｍ種類であり、音素の状態数が３の場合の例である。音素の種類数「ｍ」と状態数「３」は、検索インデックスの作成時と同じ数とする。図１３の１列目は、フレーム列作成部１３２が作成したフレーム列を構成するフレームのフレーム番号を示す。そして、フレーム列を構成するフレーム（ｇ１〜ｇｋ）の特徴量が、音素の各状態の特徴量と一致する確率をｇ（ａ，ｙ，ｚ）で表す。ａ（ａ＝１〜ｋ）はクエリ音声信号のフレーム番号を示し、ｙ（ｙ＝１〜ｍ）は音素番号を示し、ｚ（ｚ＝１〜３）は状態番号を示す。
【００５７】
クエリ音声信号のフレーム数ｋは、クエリ音声信号の発話時間長Ｌとシフト長Ｓを用いて、ｋ＝Ｌ／Ｓで求めた値の小数点以下を切り捨てた自然数である。
【００５８】
図１１に戻って、区間指定部１３５は、音声信号からクエリ音声信号の発話時間長Ｌの区間を尤度取得区間として複数指定する。尤度取得区間は、その区間からクエリ音声信号が発せられている尤度を取得する区間である。尤度とは、検索対象の音声とクエリ音声信号との類似の度合いを示す指標である。図６（ｃ）を参照して説明する。区間指定部１３５は、まず、検索対象の音声信号の先頭フレームｆ１から始まるクエリ音声信号の発話時間長Ｌの区間を第１尤度取得区間として指定する。本実施形態では、クエリ音声信号を構成するフレームのフレーム数をｋ個としているので、第１フレームｆ１から第ｋフレームｆｋの区間を第１尤度取得区間として指定する。
【００５９】
次に、区間指定部１３５は、音声信号の第２フレームｆ２から第（ｋ＋１）フレームｆｋ＋１の区間を第２尤度取得区間として指定する。以下同様に、第Ｐ尤度取得区間まで指定する。なお、検索対象の音声信号の中で指定可能な尤度取得区間の数Ｐは、音声信号の時間長Ｔと尤度取得区間の時間長（クエリ音声信号の発話時間長）Ｌとシフト長Ｓとを用いて、Ｐ＝（Ｔ−Ｌ＋Ｓ）／Ｓで求めた値の小数点以下を切り捨てた自然数である。
【００６０】
図１１に戻って、第２出力確率取得部１３６は、クエリ音声信号を構成する各フレームが検索対象の音声信号を構成する各フレームと一致する確率（第３の確率）を取得する。具体的には、クエリ音声信号の各フレームの特徴量が音素の各状態の特徴量と一致する確率（第２の確率）と、検索対象の音声信号の検索インデックスに記憶した確率（第１の確率）とを掛け合わせることにより、クエリ音声信号の各フレーム（ｇ１〜ｇｋ）の特徴量が検索対象の音声信号の各フレーム（ｆ１〜ｆＮ）の特徴量と一致する確率（第３の確率）を求める。
【００６１】
図１０と図１３を参照して具体的に説明する。区間指定部１３５が、音声信号の先頭フレームｆ１から始まる第１尤度取得区間を指定すると、第２出力確率取得部１３６は、クエリ音声信号の先頭フレームｇ１と音声信号の先頭フレームｆ１について音素の各状態の出力確率を掛け合わせることにより、クエリ音声信号の第１フレームｇ１が検索対象の音声信号の第１フレームｆ１と一致する確率を取得する。
【００６２】
具体的には、第２出力確率取得部１３６は、クエリ音声信号の第１フレームｇ１と音声信号の第１フレームｆ１が、ともに音素１の状態１である確率Ｐ（１，１，１）を式（１）から求める。クエリ音声信号の第１フレームｇ１と音声信号の第１フレームｆ１が、ともに音素２の状態１である確率Ｐ（１，２，１）を式（２）から求める。以下同様にして、第２出力確率取得部１３６は、クエリ音声信号の第１フレームｇ１と音声信号の第１フレームｆ１が、ともに音素ｍの状態３である確率Ｐ（１，ｍ，３）を式（３）から求める。
Ｐ（１，１，１）＝ｆ（１，１，１）×ｇ（１，１，１）            ・・・式（１）
Ｐ（１，２，１）＝ｆ（１，２，１）×ｇ（１，２，１）            ・・・式（２）
Ｐ（１，ｍ，３）＝ｆ（１，ｍ，３）×ｇ（１，ｍ，３）            ・・・式（３）
【００６３】
このように、第２出力確率取得部１３６は、クエリ音声信号の第１フレームｇ１について（ｍ×３）個の確率（第３の確率）を取得する。そして、（ｍ×３）個の確率を掛け合わせることにより、クエリ音声信号の第１フレームｇ１が検索対象の音声信号の第１フレームｆ１と一致する確率である出力確率Ｐ（１，１）を式（４）により取得する。
【００６４】
【数１】
0006680008.tif 000002
【００６５】
次に、第２出力確率取得部１３６は、クエリ音声信号の第２フレームｇ２と音声信号の第２フレームｆ２に対応する音素の各状態の出力確率を掛け合わせることにより、クエリ音声信号の第２フレームｇ２が検索対象の音声信号の第２フレームｆ２と一致する確率を取得する。具体的には、第２出力確率取得部１３６は、クエリ音声信号の第２フレームｇ２について（ｍ×３）個の出力確率を取得する。そして、（ｍ×３）個の出力確率を掛け合わせることにより、クエリ音声信号の第２フレームｇ２が検索対象の音声信号の第２フレームｆ２と一致する確率である出力確率Ｐ（１，２）を式（５）により取得する。
【００６６】
【数２】
0006680008.tif 000003
【００６７】
以下同様にして、第２出力確率取得部１３６は、クエリ音声信号の第ｋフレームｇｋまでの出力確率Ｐ（１，ｋ）を式（６）により取得する。
【００６８】
【数３】
0006680008.tif 000004
【００６９】
クエリ音声信号が検索対象の音声信号の先頭フレームｆ１から始まる場合について出力確率の取得が終わると、区間指定部１３５は、音声信号の第２フレームｆ２から始まる第２尤度取得区間を指定する。第２出力確率取得部１３６は、クエリ音声信号の先頭フレームｇ１を検索対象の音声信号の第２フレームｆ２に合わせて同様の計算を行う。
【００７０】
【数４】
0006680008.tif 000005
【００７１】
以下同様にして、第２出力確率取得部１３６は、第Ｐ尤度取得区間までの出力確率を求める。第２出力確率取得部１３６は、クエリ音声信号の先頭フレームｇ１を検索対象の音声信号の第ｓフレームｆｓに合わせた場合（第ｓ尤度取得区間）のクエリ音声信号の第ｊフレームｇｊの出力確率を式（８）にて求める。
【００７２】
【数５】
0006680008.tif 000006
【００７３】
図１１に戻って、置換部１３７は、第２出力確率取得部１３６が取得した出力確率のそれぞれを、そのフレームと隣接する前後数フレームの中で最大の出力確率に置換する。この置換処理は、Ｌｏｗｅｒ−Ｂｏｕｎｄ化と呼ばれる。
【００７４】
具体的に図１４を参照して、Ｌｏｗｅｒ−Ｂｏｕｎｄ化を説明する。図１４において、実線はフレーム毎に取得された出力確率を示す。縦軸は出力確率の高さを下になるほど高くなるように示し、横軸は時間を示す。置換部１３７は、各フレームの出力確率を、そのフレームと、そのフレームの前のＮ１個のフレームと、そのフレームの後のＮ２個のフレームの中で最大の出力確率に置き換える。Ｎ１とＮ２は０を含む自然数であるが、Ｎ１とＮ２のいずれかは０ではないものとする。
【００７５】
クエリ音声信号の先頭フレームｇ１を音声信号の先頭フレームｆ１に合わせた場合で、Ｎ１＝２、Ｎ２＝２として説明する。置換部１３７は、クエリ音声信号の第１フレームｇ１の出力確率Ｐ（１，１）を、その前にフレームが無いので、自身の第１フレームｇ１のＰ（１，１）とその後の第２フレームｇ２のＰ（１，２）と第３フレームｇ３のＰ（１，３）の中で最大の出力確率と置換する。置換部１３７は、クエリ音声信号の第２フレームｇ２の出力確率Ｐ（１，２）を、その前の第１フレームｇ１のＰ（１，１）と自身の第２フレームｇ２のＰ（１，２）とその後の第３フレームｇ３のＰ（１，３）と第４フレームｇ４のＰ（１，４）の中で最大の出力確率と置換する。置換部１３７は、クエリ音声信号の第３フレームｇ３の出力確率Ｐ（１，３）を、その前の第１フレームｇ１のＰ（１，１）と第２フレームｇ２のＰ（１，２）と、自身の第３フレームｇ３のＰ（１，３）と、その後の第４フレームｇ４のＰ（１，４）と第５フレームｇ５のＰ（１，５）の中で最大の出力確率と置換する。このように、置換部１３７は、第ｋフレームまで置換処理を行う。置換の結果、図１４に実線で示した出力確率は、破線で示したＬｏｗｅｒ−Ｂｏｕｎｄ化後の出力確率のように、時間方向において値の変化が小さくなった出力確率に変換される。
【００７６】
図１１に戻って、尤度取得部１３８は、置換部１３７による置換後の出力確率に基づいて、区間指定部１３５が指定した尤度取得区間がクエリ音声信号が発せられている区間であることの尤もらしさを示す尤度を取得する。具体的には、尤度取得部１３８は、置換後の出力確率の対数をとって得られる値を、尤度取得区間の先頭から末尾までの全フレーム、この例ではｋフレームにわたって加算することにより、この尤度取得区間の尤度を取得する。すなわち、出力確率が高いフレームを多く含む尤度取得区間ほど、尤度取得部１３８が取得する尤度は高くなる。
【００７７】
繰り返し部１３９は、区間指定部１３５が指定する尤度取得区間の音声信号における指定区間を変えて、区間指定部１３５、第２出力確率取得部１３６、置換部１３７、及び尤度取得部１３８の処理を繰り返すように各部を制御する。１回目の処理では、検索対象の音声信号の第１フレームｆ１から始まる第１尤度取得区間の尤度を求めたので、２回目は、検索対象の音声信号の第２フレームｆ２から始まる第２尤度取得区間の尤度を求める。以後１フレームずつシフトして、第Ｐ尤度取得区間までの尤度を求める。
【００７８】
特定部１４０は、尤度取得部１３８が取得したＰ個の尤度に基づいて、検索対象の音声信号の中からクエリ音声信号が発せられていると推定される推定区間を特定する。例えば、特定部１４０は、尤度取得部１３８が取得した尤度が高い順に尤度取得区間をソートし、尤度が高い順に所定の数の区間を、推定区間として特定する。もしくは、尤度が所定の閾値以上の区間を推定区間として特定する。特定部１４０が特定した区間の位置情報は、検索結果として、出力装置５が備える画面を介して外部に表示される。
【００７９】
以上のような物理的構成及び機能的構成を有する音声検索装置１００が実行する検索インデックス生成処置について、図１５に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００８０】
検索対象の音声データは予め音声信号記憶部１０１に記憶されており、音響モデルは音響モデル記憶部１０２に記憶されているものとする。ＣＰＵ６が、ＲＯＭ１から検索インデックス生成プログラムを読み出して、検索インデックス生成プログラムを実行することにより、図１５に示すフローチャートは開始する。
【００８１】
検索インデックス生成プログラムが実行されると、音声信号取得部１１１は、音声信号記憶部１０１から検索対象とする音声信号を読み出す（ステップＳ１１）。次に、フレーム設定部１１２は、図６を用いて説明したように、音声信号をフレーム長ごとに区分したフレームを設定する（ステップＳ１２）。次に、特徴量取得部１１３は、検索対象の音声信号の特徴量をフレーム番号ｆ１からｆＮのフレーム毎に取得する（ステップＳ１３）。
【００８２】
次に、出力確率取得部１１４は、検索対象の音声信号に設定したフレーム番号ｆ１からｆＮの区間が、音響モデルの音素の各状態と一致する確率である出力確率を取得し、図５に示すような検索インデックスを生成し、出力確率記憶部１０３に記憶する（ステップＳ１４）。
【００８３】
次に、ストップワード削除処理部１２０は、検索対象の音声信号の中からストップワードに該当するフレーム区間を検出し、検出したストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値「０」に置換する処理を行う（ステップＳ１５）。ストップワード削除処理については、図１６に示すフローチャートを参照しながら詳細に説明する。
【００８４】
ストップワード削除処理が始まると、比較ブロック設定部１２１は、検索対象の音声信号の任意の部分と他の部分との類似度を比較する区間として、複数のフレーム区間で構成されるブロック区間を設定し、そのブロック区間を検索対象の音声信号に複数設定する。具体的には、比較ブロック設定部１２１は、図８を用いて説明したように、比較するブロック区間の基準となる複数のＢｌｏｃｋＡｉを設定する。比較ブロック設定部１２１は、最初のＢｌｏｃｋＡｉとして検索インデックスの先頭フレームから始まる４つのフレーム区間をＢｌｏｃｋＡ１として設定する（ステップＳ３１）。
【００８５】
次に、比較ブロック設定部１２１は、ＢｌｏｃｋＡ１の先頭位置からｊ（図８では、ｊ＝４）フレーム後であるフレームｆ５を先頭位置とするＢｌｏｃｋＢ１，１を設定する（ステップＳ３２）。そして、類似度計算部１２２は、ＢｌｏｃｋＡ１とＢｌｏｃｋＢ１，１の類似度を計算する（ステップＳ３３）。
【００８６】
ストップワード削除処理部１２０は、ＢｌｏｃｋＢ１，１が検索インデックスの最終フレームを含む位置に到達しているか否かを判別する（ステップＳ３４）。検索インデックスの最終フレームを含む位置に到達していない場合（ステップＳ３４：Ｎｏ）、ＢｌｏｃｋＢの位置をｐ（図８では、ｐ＝１）フレーム分進め、フレームｆ６から始まるＢｌｏｃｋＢ１，２を設定する（ステップＳ３５）。そして、類似度算出部１２２は、ＢｌｏｃｋＡ１とＢｌｏｃｋＢ１，２の類似度を計算する（ステップＳ３３）。
【００８７】
ストップワード削除処理部１２０は、この処理をＢｌｏｃｋＢが検索インデックスの最終フレームを含む位置に到達するまで繰り返す。ＢｌｏｃｋＢが検索インデックスの最終フレームを含む位置に到達した場合（ステップＳ３４：Ｙｅｓ）、ストップワード削除処理部１２０は、ＢｌｏｃｋＡｉが検索インデックスの最終フレームからｊ（ｊ＝４）フレーム前まで到達しているか否かを判別する（ステップＳ３６）。検索インデックスの最終フレームのｊ（ｊ＝４）フレーム前には到達していない場合（ステップＳ３６：Ｎｏ）、ＢｌｏｃｋＡの位置をｐ（図８では、ｐ＝１）フレーム分進め、フレームｆ２から始まるＢｌｏｃｋＡ２を設定する（ステップＳ３７）。そして、ＢｌｏｃｋＡ２について、ステップＳ３２からステップＳ３５の処理を繰り返す。
【００８８】
ＢｌｏｃｋＡｉが検索インデックスの最終フレームからｊフレーム前のフレームを含む位置まで到達した場合（ステップＳ３６：Ｙｅｓ）、ストップワード区間検出部１２３は、類似度が高いブロック区間同士を１つのグループに統合し、統合されたグループに含まれるブロック区間の数が多いブロック区間をストップワードに該当するブロック区間として検出する。具体的には、ストップワード区間検出部１２３は、同じブロック区間を含む２つのブロック区間の類似度を加算して類似度の合計を算出する。この類似度の算出処理を全てのブロック区間のペアについて計算する。
【００８９】
次に、ストップワード区間検出部１２３は、算出した類似度について、同じブロック区間を含む全てのペアを作成する。例えば、ＢｌｏｃｋＢに注目した場合、ＢｌｏｃｋＢと他のＢｌｏｃｋＸｉとの類似度を、ＢｌｏｃｋＸｉを変えた全ての組み合わせについて計算する。そして、計算した類似度の中の任意の２つを選択した類似度のペアを、全ての組み合わせで作成する。そして、この類似度のペアに含まれる２つの類似度の合計が、最も大きいペアに関係するブロック区間を一つのグループに統合する。（ステップＳ３８）。また、ストップワード区間検出部１２３は、統合されたブロック区間同士の類似度を、２つのブロック区間の類似度の低い方の値に変更する。このとき、ストップワード区間検出部１２３は、グループに統合されているブロック区間の数をカウントする。最初の統合処理では、このグループに含まれるブロック区間の数は３である。
【００９０】
ストップワード区間検出部１２３は、統合後のブロック区間の類似度の全てが、予め決められた値以下か否かを判別する（ステップＳ３９）。そして、統合後のブロック区間の類似度の全てが、予め決められた値以下では無い場合（ステップＳ３９：Ｎｏ）、統合後のブロック区間についてステップＳ３８、Ｓ３９の処理を繰り返す。
【００９１】
統合後のブロック区間の類似度の全てが、予め決められた値以下であると判別した場合（ステップＳ３９：Ｙｅｓ）、ストップワード区間検出部１２３は、グループに統合されたブロック区間の数が予め設定された閾値以上であるグループに統合されたブロック区間を、ストップワードに該当するブロック区間として検出する。
【００９２】
そして、検索インデックス修正部１２４は、ストップワードに該当するブロック区間に含まれるフレーム区間の出力確率を特定の値「０」に置換処理する。検索インデックス修正部１２４は、この置換処理により、図１０を用いて説明したストップワード削除後の検索インデックスを生成する（ステップＳ４０）。ステップＳ４０の処理を終えると、図１５に示すステップＳ１５の処理も終了する。以上で、検索インデックス生成処理の説明を終える。
【００９３】
次に、音声検索装置１００が実行する音声検索処理について、図１７に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００９４】
ユーザは、予め、音響モデルを音響モデル記憶部１０２に記憶しておく。また、検索対象の音声信号から作成した図１０に示すストップワード削除処理後の第１の確率を示す検索インデックスを予め作成し、出力確率記憶部１０３に記憶しておく。また、ユーザは、連続するクエリ音声信号を入力装置４から音声信号として入力する。
【００９５】
ＣＰＵ６が、ＲＯＭ１から音声検索プログラムを読み出して、音声検索プログラムを実行することにより、図１７に示すフローチャートは開始する。
【００９６】
ユーザが、検索対象の連続するクエリ音声信号を入力装置４から入力すると、クエリ音声信号取得部１３１は、連続するクエリ音声信号を特定の長さに分割する。例えば、１秒ごとに連続するクエリ音声信号を分割する。そして、分割したクエリ音声信号をクエリ記憶部１０４にエリアを分けて記憶する（ステップＳ５１）。
【００９７】
次に、フレーム列作成部１３２は、クエリ記憶部１０４から分割された１つのクエリ音声信号を取得する（ステップＳ５２）。そして、フレーム列作成部１３２は、図１２（ｂ）を用いて説明したように、クエリ記憶部１０４から取得したクエリ音声信号をフレームごとに分割したフレーム列を作成する（ステップＳ５３）。
【００９８】
次に、クエリ特徴量取得部１３３は、クエリ音声信号のフレーム列を構成するフレームごとに特徴量を取得する（ステップＳ５４）。
【００９９】
次に、クエリ出力確率取得部１３４は、クエリ音声信号のフレームごとに取得した特徴量が音響モデルの音素の各状態の特徴量と一致する確率（第２の確率）を取得し（ステップＳ５５）、図１３に示すように、取得した出力確率を音素の各状態と対応付けてクエリ出力確率記憶部１０５に記憶する。
【０１００】
クエリ音声信号の出力確率（第２の確率）の取得が終わると、区間指定部１３５は、クエリ音声信号が検索対象の音声信号と一致する確率（第３の確率）を取得する尤度取得区間を複数設定し、尤度取得部１３８は、それぞれの尤度取得区間からクエリ音声信号が発せられている尤度を取得する。
【０１０１】
そのために、区間指定部１３５は、まず、検索インデックスの先頭フレームｆ１から始まる第１尤度取得区間を指定する（ステップＳ５６）。そして、第２出力確率取得部１３６は、式（４）によりクエリ音声信号の第１フレームｇ１が検索対象の音声信号の第１フレームｆ１と一致する確率（第３の確率）を求める。同様にして、第２出力確率取得部１３６は、クエリ音声信号の第ｋフレームｇｋまでの出力確率（第３の確率）を式（６）により求める（ステップＳ５７）。
【０１０２】
第２出力確率取得部１３６が出力確率を取得すると、置換部１３７は、フレーム毎に取得した出力確率を、そのフレームとそのフレーム前のＮ１個のフレームとそのフレーム後のＮ２個のフレームの、合計（１＋Ｎ１＋Ｎ２）個のフレームの中で最大の出力確率に置き換えることにより、Ｌｏｗｅｒ−Ｂｏｕｎｄ化処理を実行する（ステップＳ５８）。
【０１０３】
尤度取得部１３８は、Ｌｏｗｅｒ−Ｂｏｕｎｄ化後の出力確率をフレームごとに対数をとって加算することにより、区間指定部１３５が指定した尤度取得区間の尤度を取得する（ステップＳ５９）。尤度取得部１３８が尤度を取得すると、繰り返し部１３９は、検索対象の音声信号における全区間の尤度取得が終了したか否かを判別する（ステップＳ６０）。
【０１０４】
全区間の尤度取得が終了していない場合（ステップＳ６０；Ｎｏ）、繰り返し部１３９は、検索インデックスの位置を１フレーム進めた次の尤度取得区間を指定する（ステップＳ６１）。そして、区間指定部１３５が新たに指定した尤度取得区間に対して上述したステップＳ５７〜Ｓ６０の処理を繰り返す。
【０１０５】
区間指定部１３５が第ｓ尤度取得区間を指定すると、第２出力確率取得部１３６は、第ｓ尤度取得区間に含まれるｋ個のフレームのそれぞれについて、式（８）により出力確率を求める（ステップＳ５７）。そして、求めたフレーム毎の出力確率をＬｏｗｅｒ−Ｂｏｕｎｄ化処理を実行する（ステップＳ５８）。尤度取得部１１８は、Ｌｏｗｅｒ−Ｂｏｕｎｄ化後の出力確率をフレームごとに対数をとって加算することにより、区間指定部１３５が指定した尤度取得区間の尤度を取得する（ステップＳ５９）。
【０１０６】
このように、繰り返し部１３９は、第Ｐ尤度取得区間までの尤度を順次取得するように、区間指定部１３５、第２出力確率取得部１３６、置換部１３７、尤度取得部１３８を制御する。
【０１０７】
最終的に、全区間の尤度取得が終了すると（ステップＳ６０；ＹＥＳ）、音声検索装置１００は、取得した尤度に基づいてクエリ音声信号に対応する区間を特定する処理（ステップＳ６２）に移行する。特定部１４０は、例えば、尤度取得区間ごとに取得したＰ個の尤度を尤度が高い順にソートし、尤度が閾値以上である区間を検索結果の区間として特定する。特定部１４０がクエリ音声信号に対応する区間を特定すると、特定部１４０は、出力装置５を介して特定結果を出力する（ステップＳ６３）。
【０１０８】
音声検索装置１００は、終了操作が無い場合（ステップＳ６４：Ｎｏ）、クエリ記憶部１０４から次のｊフレーム分のクエリを取得し（ステップＳ６５）、そのクエリについて音声検索を継続する。一方、ユーザによる検索処理の終了操作がなされた場合は（ステップＳ６４：Ｙｅｓ）、音声検索処理を終了する。
【０１０９】
（変形例１）
上記の説明では、音声検索装置１００が、検索インデックス生成部１１０を備える場合について説明したが、検索インデックス生成部１１０と音声検索部１３０とが別々の装置に実装されていてもよい。また、音声検索装置１００が検索インデックス生成部１１０を備えない場合、図１８に示すように、音声検索装置１００の音声検索部１３０に、ストップワード削除処理部１２０の設けるようにしてもよい。この場合、音声検索部１３０は、図５に示すようなストップワード削除処理前の検索インデックスを出力確率記憶部１０３に記憶する。そして、ストップワード削除処理部１２０は、取得したストップワード削除処理前の検索インデックスからストップワードに該当するフレーム区間を検出し、該当するフレーム区間の出力確率を特定の値「０」に置換し、図１０に示すようなストップワード削除処理後の検索インデックスを生成する。ストップワード削除処理後の検索インデックスを用いた音声検索処理については、実施形態１の説明と同じである。
【０１１０】
（変形例２）
ストップワードに該当するフレーム区間の検出方法は、実施形態１で説明した方法に限定する必要は無い。ブロック区間同士の類似度が高く、類似するブロック区間の数が多いブロック区間をストップワードに該当するブロック区間として検出すればよい。例えば、図１９に示すように、比較ブロック設定部１２１は、音声信号の先頭フレームｆ１と設定したＢｌｏｃｋＡｉとの間にｊ（ここでは、ｊ＝１）フレーム以上ある場合には、ＢｌｏｃｋＡｉの前にもＢｌｏｃｋＢｉ，−１等を設定する。そして、類似度計算部１２２は、ＢｌｏｃｋＡｉの後に設定したＢｌｏｃｋＢとの類似度計算に加え、ＢｌｏｃｋＡｉの前に設定したＢｌｏｃｋＢとの類似度の計算も行う。
【０１１１】
そして、ストップワード区間検出部１２３は、注目するＢｌｏｃｋＡｉとの類似度が閾値以上であるＢｌｏｃｋＢの数をカウントする。具体的には、ＢｌｏｃｋＡ１と類似すると判別されたＢｌｏｃｋＢの数をｋ１、ＢｌｏｃｋＡ２と類似すると判別されたＢｌｏｃｋＢの数をｋ２とする。以下同様に、ＢｌｏｃｋＡｉと類似すると判別されたＢｌｏｃｋＢの数をｋｉとする。例えば、ＢｌｏｃｋＡｉと類似すると判別されたＢｌｏｃｋＢが、３つであった場合は、ｋｉ＝３とする。さらに、ストップワード区間検出部１２３は、カウントしたｋｉの値が閾値以上であるか否かを判別し、閾値以上であったｋｉに関係するブロック区間をストップワードに該当するブロック区間として検出する。類似度が高いブロック区間が多数存在する場合、そのブロック区間はストップワードが発せられている区間である可能性が高いからである。
【０１１２】
検索インデックス修正部１２４は、ストップワードに該当するブロック区間に含まれるフレームの出力確率を特定の値「０」に置換する。他の処理動作については、実施形態１の説明と同じである。
【０１１３】
以上に説明したように、実施形態１に係る音声検索装置１００は、解析対象の音声信号をフレーム区間に分割し、分割したフレーム区間ごとに音声の特徴量を取得する。そして、フレーム区間ごとに音響モデルの特徴量と一致する出力確率を求め、ストップワード削除処理前の検索インデックスを生成する。音声検索装置１００は、ストップワード削除処理前の検索インデックスの中からストップワードに該当するフレーム区間を検出し、検出したストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値「０」に置換する。このストップワード削除処理後の検索インデックスを用いてクエリ音声信号の検索処理を行うと、該当区間の尤度が「０」になるので、ストップワード区間を排除してクエリ音声信号を検索可能な検索インデックスを生成することができる。
【０１１４】
また、ストップワード検出処理部１２０は、検索対象の音声信号に設定した全てのブロック間の類似度を計算し、類似するブロック区間が多いブロック区間をストップワード区間として検出する。ストップワード検出処理部１２０は、このように、全てのブロック区間の組み合わせの類似度を計算するので、ストップワード区間を漏れなく検出することができる。
【０１１５】
また、実施形態１に係る音声検索装置１００は、検索インデックスの中でストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値「０」に置換する。音声検索装置１００は、このストップワード削除処理後の検索インデックスを用いて連続するクエリ音声信号の音声検索をするので、ストップワードに該当するフレームの出力確率が「０」になり、該当区間を含む尤度取得区間の尤度は低くなる。したがって、音声検索装置１００は、ストップワードを排除してクエリ音声信号を検索することができる。
【０１１６】
なお、以上の実施形態の説明では、音響モデルとしてモノフォンモデルを使用して音声検索する場合について説明した。しかし、本発明の用途はこれには限定されない。例えば、バイフォンモデルやトライフォンモデルを使用して音声検索する場合にも適用できる。
【０１１７】
また、以上の実施形態では、モノフォンモデルを用いた一次検索に本発明を適用した場合について説明したが、実施形態１のステップＳ６３の後で、トライフォンモデルを用いた二次検索を行い、さらに検索精度を向上させてもよい。
【０１１８】
また、本発明に係る機能を実現するための構成を予め備えた音声検索装置として提供できることはもとより、プログラムの適用により、既存のパーソナルコンピュータや情報端末機器等を、本発明に係る音声検索装置として機能させることもできる。すなわち、上記実施形態で例示した音声検索装置１００による各機能構成を実現させるためのプログラムを、既存のパーソナルコンピュータや情報端末機器等を制御するＣＰＵ等が実行できるように適用することで、本発明に係る音声検索装置１００として機能させることができる。また、本発明に係る音声検索方法は、音声検索装置を用いて実施できる。
【０１１９】
また、このようなプログラムの適用方法は任意である。プログラムを、例えば、コンピュータが読取可能な記録媒体（ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read-Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＭＯ（Magneto Optical disc）等）に格納して適用できる他、インターネット等のネットワーク上のストレージにプログラムを格納しておき、これをダウンロードさせることにより適用することもできる。
【０１２０】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、本発明には、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲とが含まれる。以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
【０１２１】
（付記１）
検索対象の音声信号を取得する取得手段と、
取得した音声信号の特徴量を解析する単位であるフレーム区間を設定する区間設定手段と、
前記フレーム区間ごとに前記検索対象の音声信号の特徴量を取得する特徴量取得手段と、
前記検索対象の音声信号の特徴量が音響モデルの音素に含まれる各状態の特徴量と一致する確率である出力確率を前記フレーム区間ごとに取得する出力確率取得手段と、
前記検索対象の音声信号の中からストップワードに該当するフレーム区間を検出し、検出したストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換するストップワード削除処理手段と、
前記ストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換した後の確率に基づいて、前記検索対象とする音声信号の検索インデックスを生成する検索インデックス生成手段と、
を備える検索インデックス生成装置。
【０１２２】
（付記２）
前記ストップワード削除処理手段は、
前記検索対象の音声信号の任意の部分と他の部分との類似度を比較する区間として、複数のフレーム区間で構成されるブロック区間を設定し、前記検索対象の音声信号に該ブロック区間を複数設定する比較ブロック設定手段と、
前記設定したブロック区間の全ての組み合わせについて類似度を計算する類似度計算手段と、
類似するブロック区間の数が閾値以上であるブロック区間をストップワードに該当するブロック区間として検出するストップワード区間検出手段と、
ストップワードに該当するブロック区間に含まれるフレーム区間の出力確率を特定の値に置換する検索インデックス修正手段と、
を備えることを特徴とする付記１に記載の検索インデックス生成装置。
【０１２３】
（付記３）
前記類似度計算手段は、比較するブロック区間に含まれるフレーム区間の出力確率を、前記比較するブロック区間の対応するフレームごとに乗算し、乗算結果を加算した値を前記比較するブロック区間の類似度とする、
ことを特徴とする付記２に記載の検索インデックス生成装置。
【０１２４】
（付記４）
検索対象の音声信号を取得する取得工程と、
取得した音声信号の特徴量を解析する単位であるフレーム区間を設定する区間設定工程と、
前記フレーム区間ごとに前記検索対象の音声信号の特徴量を取得する特徴量取得工程と、
前記検索対象の音声信号の特徴量が音響モデルの音素に含まれる各状態の特徴量と一致する確率である出力確率を前記フレーム区間ごとに取得する出力確率取得工程と、
前記検索対象の音声信号の中からストップワードに該当するフレーム区間を検出し、検出したストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換するストップワード削除処理工程と、
前記ストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換した後の確率に基づいて、前記検索対象とする音声信号の検索インデックスを生成する検索インデックス生成工程と、
を含む検索インデックス生成方法。
【０１２５】
（付記５）
コンピュータを、
検索対象の音声信号を取得する取得手段、
取得した音声信号の特徴量を解析する単位であるフレーム区間を設定する区間設定手段、
前記フレーム区間ごとに前記検索対象の音声信号の特徴量を取得する特徴量取得手段、
前記検索対象の音声信号の特徴量が音響モデルの音素に含まれる各状態の特徴量と一致する確率である出力確率を前記フレーム区間ごとに取得する出力確率取得手段、
前記検索対象の音声信号の中からストップワードに該当するフレーム区間を検出し、検出したストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換するストップワード削除処理手段、
前記ストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換した後の確率に基づいて、前記検索対象とする音声信号の検索インデックスを生成する検索インデックス生成手段、
として機能させるためのプログラム。
【０１２６】
（付記６）
検索インデックス生成部と、音声検索部と、を備える音声検索装置であって、
前記検索インデックス生成部は、
検索対象の音声信号を取得する取得手段と、
取得した音声信号の特徴量を解析する単位であるフレーム区間を設定する区間設定手段と、
前記フレーム区間ごとに前記検索対象の音声信号の特徴量を取得する特徴量取得手段と、
前記検索対象の音声信号の特徴量が音響モデルの音素に含まれる各状態の特徴量と一致する確率である出力確率を前記フレーム区間ごとに取得する出力確率取得手段と、
前記検索対象の音声信号の中からストップワードに該当するフレーム区間を検出し、検出したストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換するストップワード削除処理手段と、
前記ストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換した後の第１の確率に基づいて、前記検索対象とする音声信号の検索インデックスを生成する検索インデックス生成手段と、
を備え、
前記音声検索部は、
前記第１の確率を記憶する出力確率記憶手段と、
クエリ音声信号に含まれるフレーム毎に取得され、前記クエリ音声信号の特徴量が前記音響モデルから作成した音素の各状態の特徴量と一致する確率であって、前記音響モデルの音素の各状態と対応付けられた第２の確率と、前記出力確率記憶手段が記憶する第１の確率とに基づいて、前記検索対象の音声信号の中から前記クエリ音声信号が発せられていると推定される推定区間を特定する特定手段と、
を備えることを特徴とする音声検索装置。
【０１２７】
（付記７）
検索対象の音声信号とクエリ音声信号とを比較する区間であるフレーム毎に、クエリ音声信号の特徴量を取得するクエリ特徴量取得手段と、
前記クエリ特徴量取得手段が取得したクエリ音声信号の特徴量に基づき、前記第２の確率を、音響モデルの音素の各状態と対応付けてフレーム毎に取得するクエリ出力確率取得手段と、
をさらに備えることを特徴とする付記６に記載の音声検索装置。
【０１２８】
（付記８）
前記検索対象の音声信号におけるクエリ音声信号の発話時間長を有する区間である尤度取得区間を複数指定する区間指定手段と、
前記区間指定手段が指定した尤度取得区間が前記クエリ音声信号が発せられている区間であることの尤もらしさを示す尤度を、前記第１の確率と前記第２の確率とに基づいて取得する尤度取得手段と、
をさらに備え、
前記区間指定手段は、前記検索対象の音声信号における前記尤度取得区間の先頭位置を変えて複数の尤度取得区間を指定し、
前記尤度取得手段は、前記複数の尤度取得区間のそれぞれについて尤度を取得し、
前記特定手段は、前記区間指定手段が指定した尤度取得区間のそれぞれについて前記尤度取得手段が取得した尤度に基づいて、前記検索対象の音声信号の中から前記クエリ音声信号が発せられていると推定される推定区間を特定する、
ことを特徴とする付記６又は７に記載の音声検索装置。
【０１２９】
（付記９）
前記複数の尤度取得区間のそれぞれについて、前記第１の確率と前記第２の確率とを前記尤度取得区間に含まれるフレーム毎に掛け合わせた第３の確率を取得する第２出力確率取得手段をさらに設け、
前記尤度取得手段は、前記第２出力確率取得手段がフレーム毎に取得した第３の確率の対数をとった値を加算して前記尤度取得区間の尤度を取得する、
ことを特徴とする付記８に記載の音声検索装置。
【０１３０】
（付記１０）
検索対象の音声信号を取得する取得工程と、
取得した音声信号の特徴量を解析する単位であるフレーム区間を設定する区間設定工程と、
前記フレーム区間ごとに前記検索対象の音声信号の特徴量を取得する特徴量取得工程と、
前記検索対象の音声信号の特徴量が音響モデルの音素に含まれる各状態の特徴量と一致する確率である出力確率を前記フレーム区間ごとに取得する出力確率取得工程と、
前記検索対象の音声信号の中からストップワードに該当するフレーム区間を検出し、検出したストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換するストップワード削除処理工程と、
前記ストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換した後の第１の確率に基づいて、前記検索対象とする音声信号の検索インデックスを生成する検索インデックス生成工程と、
クエリ音声信号に含まれるフレーム毎に取得され、前記クエリ音声信号の特徴量が前記音響モデルから作成した音素の各状態の特徴量と一致する確率であって、前記音響モデルの音素の各状態と対応付けられた第２の確率と、前記第１の確率とに基づいて、前記検索対象の音声信号の中から前記クエリ音声信号が発せられていると推定される推定区間を特定する特定工程と、
を含む音声検索方法。
【０１３１】
（付記１１）
コンピュータを、
検索対象の音声信号を取得する取得手段、
取得した音声信号の特徴量を解析する単位であるフレーム区間を設定する区間設定手段、
前記フレーム区間ごとに前記検索対象の音声信号の特徴量を取得する特徴量取得手段、
前記検索対象の音声信号の特徴量が音響モデルの音素に含まれる各状態の特徴量と一致する確率である出力確率を前記フレーム区間ごとに取得する出力確率取得手段、
前記検索対象の音声信号の中からストップワードに該当するフレーム区間を検出し、検出したストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換するストップワード削除処理手段、
前記ストップワードに該当するフレーム区間の出力確率を特定の値に置換した後の第１の確率に基づいて、前記検索対象とする音声信号の検索インデックスを生成する検索インデックス生成手段、
前記第１の確率を記憶する出力確率記憶手段、
クエリ音声信号に含まれるフレーム毎に取得され、前記クエリ音声信号の特徴量が前記音響モデルから作成した音素の各状態の特徴量と一致する確率であって、前記音響モデルの音素の各状態と対応付けられた第２の確率と、前記出力確率記憶手段が記憶する第１の確率とに基づいて、前記検索対象の音声信号の中から前記クエリ音声信号が発せられていると推定される推定区間を特定する特定手段、
として機能させるためのプログラム。
【符号の説明】
【０１３２】
１…ＲＯＭ、２…ＲＡＭ、３…外部記憶装置、４…入力装置、５…出力装置、６…ＣＰＵ、７…バス、１００…音声検索装置、１０１…音声信号記憶部、１０２…音響モデル記憶部、１０３…出力確率記憶部、１０４…クエリ記憶部、１０５…クエリ出力確率記憶部、１１０…検索インデックス生成部、１１１…音声信号取得部、１１２…フレーム設定部、１１３…特徴量取得部、１１４…出力確率取得部、１２０…ストップワード削除処理部、１２１…比較ブロック設定部、１２２…類似度計算部、１２３…ストップワード区間検出部、１２４…検索インデックス修正部、１３０…音声検索部、１３１…クエリ音声信号取得部、１３２…フレーム列作成部、１３３…クエリ特徴量取得部、１３４…クエリ出力確率取得部、１３５…区間指定部、１３６…第２出力確率取得部、１３７…置換部、１３８…尤度取得部、１３９…繰り返し部、１４０…特定部
【図１】
0006680008.tif 000007
【図２】
0006680008.tif 000008
【図３】
0006680008.tif 000009
【図４】
0006680008.tif 000010
【図５】
0006680008.tif 000011
【図６】
0006680008.tif 000012
【図７】
0006680008.tif 000013
【図８】
0006680008.tif 000014
【図９】
0006680008.tif 000015
【図１０】
0006680008.tif 000016
【図１１】
0006680008.tif 000017
【図１２】
0006680008.tif 000018
【図１３】
0006680008.tif 000019
【図１４】
0006680008.tif 000020
【図１５】
0006680008.tif 000021
【図１６】
0006680008.tif 000022
【図１７】
0006680008.tif 000023
【図１８】
0006680008.tif 000024
【図１９】
0006680008.tif 000025