(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声を入力するための音声入力手段と、
入力された音声の基本周波数の振幅とその２倍音の振幅との差分値の絶対値を当該音声の特徴量として抽出する特徴量抽出手段と、
前記絶対値の大きさに応じて当該音声が所定の音声か否かを判別する判別手段と、
を有することを特徴とする音声判別装置。
【請求項２】
前記特徴量抽出手段は、前記入力された音声が人の声か否かを判別する前処理を行い、人の声であると判別された区間に対する特徴量を抽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】
音声を入力するための音声入力手段と、
入力された音声の基本周波数の振幅とその２倍音の振幅との差分値を当該音声の特徴量として抽出する特徴量抽出手段と、
抽出した特徴量を用いて当該音声が所定の音声か否かを判別する判別手段と、を有し、
前記特徴量抽出手段は、前記入力された音声の周波数を複数のサブバンドに分類して各サブバンドのサブバンドエネルギーを計測し、サブバンドエネルギーが最も大きいサブバンドを特定するとともに、当該サブバンドでのケプストラムの振幅が大きい順に上位Ｎ個の候補を選出し、１位候補とその１／２倍音に対応する候補が前記上位Ｎ個の中に存在する場合は当該１位候補から前記基本周波数を求めることを特徴とする、
音声判別装置。
【請求項４】
前記特徴量抽出手段は、前記特定したサブバンドにおいて選出した前記上位Ｎ個の候補の中に前記１位候補とその１／２倍音に対応する候補が存在しない場合は、サブバンドを代えて新たに前記上位Ｎ個の候補を選出し、選出した候補の中に１位候補とその１／２倍音に対応する候補とが存在するかどうかの探索を、１位候補とその１／２倍音に対応する候補とが存在するまで繰り返すことを特徴とする、
請求項３に記載の音声判別装置。
【請求項５】
それぞれ音の特徴量が既知の複数種類の音響モデルを保持する保持手段を備えており、
前記判別手段は、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と前記複数種類の音響モデルとの尤度の大きさに基づいて前記所定の音声か否かを判別することを特徴とする、
請求項１ないし４のいずれか一項に記載の音声判別装置。
【請求項６】
前記音響モデルは、前記所定の音声として、女性悲鳴、女性罵声、男性悲鳴、男性罵声の音響モデルを含むことを特徴とする、
請求項５に記載の音声判別装置。
【請求項７】
前記音声入力手段はハイパスフィルタを通過した音声を入力するように構成されており、前記特徴量抽出手段は、入力された音声の基本周波数が前記ハイパスフィルタの除外範囲内の周波数の場合、除外範囲外となる基本周波数のＭ倍音の位置で基本周波数の振幅の代替となる振幅を求めるとともに（Ｍ＋１）倍音の位置で２倍音の振幅の代替えとなる振幅を求め、これにより、前記差分値を導出することを特徴とする、
請求項１ないし６のいずれか一項に記載の音声判別装置。
【請求項８】
前記所定の音声は、人が発する悲鳴を含むことを特徴とする、
請求項１ないし７のいずれか一項に記載の音声判別装置。
【請求項９】
前記所定の音声は、人が発する叫び声であり、前記叫び声には、女性悲鳴、女性罵声、男性悲鳴、男性罵声の少なくとも一つ又はすべてを含むことを特徴とする、
請求項１ないし７のいずれか一項に記載の音声判別装置。
【請求項１０】
前記差分値は、前記入力された音声が、息漏れ音である場合は０よりも大きい値となり、しわがれ音である場合は０よりも小さい値となり、既知の発声特徴である通常発声である場合には０に近づくことを特徴とする、
請求項１ないし９のいずれか一項に記載の音声判別装置。
【請求項１１】
前記差分値は、前記入力された音声が女性の悲鳴である場合は０より大きい値となり、男性の悲鳴又は罵声あるいは女性の罵声は０よりも小さく、既知の発声特徴である通常発声の特徴に近づくほど０に近づくことを特徴とする、
請求項１ないし９のいずれか一項に記載の音声判別装置。
【請求項１２】
入力された音声の特徴量と音の特徴量が既知の複数種類の音響モデルとを比較することにより当該音声が所定の音声かどうかを判別する装置が実行する方法であって、
前記装置が、前記入力された音声を周波数解析して当該音声の基本周波数と２倍音とを特定し、特定した基本周波数の振幅と前記２倍音の振幅との差分値の絶対値を当該音声の特徴量として前記音響モデルとの比較に用いることを特徴とする、
音声判別方法。
【請求項１３】
入力された音声の特徴量と音の特徴量が既知の複数種類の音響モデルとを比較することにより当該音声が所定の音声かどうかを判別する装置が実行する方法であって、
前記装置が、前記入力された音声の周波数を複数のサブバンドに分類して各サブバンドのサブバンドエネルギーを計測し、サブバンドエネルギーが最も大きいサブバンドを特定するとともに、当該サブバンドでのケプストラムの振幅が大きい順に上位Ｎ個の候補を選出し、１位候補とその１／２倍音に対応する候補が前記上位Ｎ個の中に存在する場合は当該１位候補から当該音声の基本周波数と２倍音とを特定し、特定した基本周波数の振幅と前記２倍音の振幅との差分値を当該音声の特徴量として前記音響モデルとの比較に用いることを特徴とする、
音声判別方法。
【請求項１４】
前記入力された音声がハイパスフィルタを通過した音声であり、前記基本周波数が前記ハイパスフィルタの除外範囲内の周波数の場合、
前記装置は、除外範囲外となる基本周波数のＭ倍音の位置で基本周波数の振幅の代替となる振幅を求めるとともに（Ｍ＋１）倍音の位置で２倍音の振幅の代替えとなる振幅を求め、これにより、前記差分値を導出することを特徴とする、
請求項１２又は１３に記載の音声判別方法。
【請求項１５】
前記所定の音声が人の叫び声であることを特徴とする、
請求項１２ないし１４のいずれか一項に記載の音声判別方法。
【請求項１６】
前記差分値に代えて、メル周波数ケプストラムを前記特徴量として抽出することを特徴とする、
請求項１２ないし１５のいずれか一項に記載の音声判別方法。
【請求項１７】
コンピュータを音声判別装置として動作させるためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータを、音声を入力するための音声入力手段、入力された音声の基本周波数の振幅とその２倍音の振幅との差分値の絶対値を当該音声の特徴量として抽出する特徴量抽出手段、前記絶対値の大きさに応じて当該音声が所定の音声か否かを判別する判別手段、として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば監視対象場所における異常事態の有無を音質を通じて判別する音声判別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
監視対象場所における異常事態の有無を監視する従来の装置は、主に映像を用いたものであったが、近年は、映像と共に音声を使用することが試みられている。例えば、特許文献１に開示された装置では、強盗などの異常事態の有無を検知する際に人の悲鳴を使用している。この装置では、一定音量以上の母音が一定時間継続し、かつ基本周波数や音量に揺らぎがある場合に、その音を悲鳴として検知する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５６１９５２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に開示されている装置では、大声で一定時間母音を伸ばした場合、実際にはそうでなくとも悲鳴として検知されてしまう場合がある。例えば「おーい」という呼びかけ、店舗などでの「いかがですかー」等の呼び込み、銀行の受け付け窓口での「ｘｘさまー」などの拡声器で拡大された音声も悲鳴として検知される可能性がある。そのため、大きな声が通常聞こえる場所では誤報が多く発生してしまうおそれがある。また、音量は、マイクロフォン（以下、「マイク」と略称する）からの距離により影響を受ける。そのため、マイクから離れた距離で発せられた音については、実際は悲鳴であっても、そのように認識されない可能性がある。
【０００５】
本発明は、恐怖や怒りの叫び声などの所定の音声を正しく判別することができる音声判別装置を提供することを主たる課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、音声を入力するための音声入力手段と、入力された音声の基本周波数の振幅とその２倍音の振幅との差分値の絶対値を当該音声の特徴量として抽出する特徴量抽出手段と、前記絶対値の大きさに応じて当該音声が所定の音声か否かを判別する判別手段と、を有することを特徴とする音声判別装置である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、音質を表す差分値を音声の特徴量として抽出するので、所定の音声かそれ以外の音ないし音声かを正しく判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態に係る音声判別装置の機能構成図。
【図２】第１実施形態における音声判別の処理手順説明図。
【図３】第１実施形態における特徴量抽出部の処理手順説明図。
【図４】（ａ）〜（ｄ）は第１実施形態における特徴量の抽出処理の説明図。
【図５】第２実施形態における特徴量抽出部の処理手順説明図。
【図６】（ａ）〜（ｃ）は第２実施形態における特徴量の抽出処理の説明図。
【図７】第３実施形態における特徴量抽出部の処理手順説明図。
【図８】（ａ）〜（ｄ）は第３実施形態における特徴量の抽出処理の説明図。
【図９】（ａ），（ｂ）は男性の罵声の周波数解析結果の例示図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施の形態例について説明する。
［第１実施形態］
音声判別装置は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、外部機器とのインタフェースなどを有するコンピュータと所定のコンピュータプログラムとにより実現される。ＣＰＵ（Central Processing Unit）は上記コンピュータプログラムを実行することによりコンピュータ内を音声判別装置として動作させる。ＲＯＭ（Read Only Memory）には、上記コンピュータプログラム及び制御用のパラメータなどが格納される。ＲＡＭ（Random Access Memory）はＣＰＵのワークエリアとして使用される。音声判別装置の機能構成例を図１に示す。図１の各機能は、上記のコンピュータが例えば上記の記憶装置に格納されたコンピュータプログラムを実行することにより形成される。
【００１０】
音声入力部１０１は、外部機器の一つであるマイクロフォンなどから音声を入力するためのインタフェースである。特徴量抽出部１０２は、入力された音声を周波数解析して当該音声の基本周波数と２倍音とを特定し、特定した基本周波数の振幅と２倍音の振幅との差分値を当該音声の特徴量として抽出する。人が平静な状態で発声する場合と、ストレスを受けた状態で発声する場合では音声の質が変わるのが一般的であり、本実施形態では、この事実に着目している。すなわち、息漏れ音やしわがれ音などの指標となる基本周波数の振幅Ｈ１と２倍音での振幅Ｈ２との差分値（Ｈ１−Ｈ２）を当該音声の特徴量として抽出する。そして、抽出した特徴量を、悲鳴や罵声などの恐怖や怒りの叫び声の判別に用いる。差分値（Ｈ１−Ｈ２）は、例えば、息漏れ音では正の値で大きくなり、しわがれ音では負の値で多くなり、通常発声では０に近くなる。そのため、差分値を音声の特徴量とすることで、音量や周囲の音環境に左右されない音声判別が可能になる。
【００１１】
音声判別装置１は、音響モデルセット１０３を備えている。この音響モデルセット１０３は、それぞれ音の特徴量が既知の複数種類の音響モデルを保持する保持手段として機能する。各音響モデルは、人の所定の音声の特徴量を表す音響モデルであり、多数の音の特徴量から学習したモデルである。音響モデルは、上記の差分値（Ｈ１−Ｈ２）などの各パラメータのガウス混合分布（ＧＭＭ）として表わすことができる。また、ガウス混合分布（ＧＭＭ）以外に、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）などを用いてもよい。本実施形態では、叫び声の特徴を表す叫び声モデル、抑制音の特徴を表す抑制音モデル、背景音の特徴を表す背景音モデルを保持している。ただし、図示の例に限定されるものではなく、判別する音の種類に応じて様々な音響モデルを用いることができる。
【００１２】
尤度計算部１０４は、音響モデルセット１０３を参照し、特徴量抽出部１０２で抽出された特徴量と複数種類の音響モデルとの尤度を算出する。尤度とは、ある前提条件に従って結果が出現する場合に、逆に観察結果からみて前提条件の尤もらしさを表す数値（スコア）である。すなわち、尤度は、前提条件が「何々であった」であったときに「何々」を変数とする関数として算出される。尤度は、尤度関数とも呼ばれ、最尤法、尤度比検定などで用いられる。本実施形態では、入力音声と各音響モデルとの相対値、例えば尤もらしいほど小さくなる距離を尤度として算出することとした。
【００１３】
結果出力部１０５は、特徴量抽出部で抽出された特徴量を用いて当該音声が所定の音声か否かを判別する判別手段として機能する。具体的には、尤度計算部１０４の計算により得られた尤度に基づいて、入力音声がどの音響モデルに似ているか（所定の音声か否か）を判別する。そして、入力音声に、予め定義された所定の音声が含まれるか否かの判別結果を出力する。
【００１４】
図２は、音声判別装置１による音声判別の処理手順説明図である。以下の説明では、所定の音声が人の叫び声であるものとする。叫び声としては、悲鳴や罵声などが含まれる。
音声判別装置１は、音声入力部１０１で一定時間分の音声入力を行い（Ｓ２０１）、特徴量抽出部１０２でその音声の特徴量を抽出し、音響モデルとの比較に用いる（Ｓ２０２）。入力音声の特徴量が抽出されると、尤度計算部１０４で音響モデルセット１０３に格納されている各音響モデルの尤度を計算する（Ｓ２０３）。その後、結果出力部１０５で各音響モデルの尤度を比較し、その結果を出力する（Ｓ２０４）。結果出力部１０５は、叫び声モデルの尤度が相対的に高い場合には、入力音声に叫び声があると判別した結果を出力する。他方、抑制音モデルや背景音モデルの尤度が叫び声モデルの尤度より高い場合、結果出力部１０５は、入力音声に叫び声が含まれていないと判別した結果を出力する。
【００１５】
音声判別装置１は、図２に示した処理を一定時間毎に繰り返す。なお、特徴量抽出部１０２において、入力音声が人の声か否かを判別する前処理を行い、人の声であると判別された区間に対する特徴量を抽出してもよい。この場合、尤度計算部１０４は、当該区間における特徴量に対して各音響モデルとの尤度計算を行う。これにより、人の声の認識処理がより正確なものとなる。なお、ＧＭＭやＨＭＭなどの統計的モデルを使用せず、上記差分値や他の特徴量に閾値を設けて、所定の閾値以上もしくは以下のものを叫び声であると判別するようにしてもよい。
【００１６】
次に、第１実施形態における特徴量抽出部１０２の処理を詳しく説明する。図３は特徴量抽出部１０２の処理手順説明図である。また、図４（ａ）〜（ｄ）は、処理内容の説明図である。ここでは、特徴量として上差分値（Ｈ１−Ｈ２）を抽出する場合の例を説明する。入力音声は、図４（ａ）にその波形例が示される女性の悲鳴であり、１６０００サンプリングの音声であるものとする。図４（ａ）の横軸は時刻（ｍｓ）、縦軸は波形の振幅を表す。
【００１７】
特徴量抽出部１０２は、入力音声に対して離散フーリエ変換を行い、絶対値を求め、周波数スペクトルを求める（Ｓ３０１）。図４（ｂ）は、この悲鳴の８００［ｍｓ］での周波数スペクトルである。図４（ｂ）の横軸は周波数、縦軸は振幅である。通常、周波数スペクトルは対数変換した後の値を使用するが、図４（ｂ）は、対数変換の前のものを示している。その後、特徴量抽出部１０２は、周波数スペクトルの対数を求め、逆離散フーリエ変換を行い、ケプストラムを求める（Ｓ３０２）。ケプストラムは、音のスペクトルを信号とみなしてフーリエ変換 (ＦＴ) した結果をいう。図４（ｃ）は、悲鳴の８００［ｍｓ］でのケプストラムを示す。図４（ｃ）の横軸は周波数の逆数に対応するケフレンシー、縦軸は振幅である。
【００１８】
その後、特徴量抽出部１０２は、所定の低次のケフレンシーを無視し、高次でのピーク、すなわち高次のうち振幅の一番大きなケフレンシーを決定する（Ｓ３０３）。このケフレンシーの逆数を取ることで、基本周波数を求めることができる。これはケプストラム法という一般的な基本周波数の求め方である。例えば１０次までの低次のケフレンシーを無視し、１１番目から探索した場合、ピークとなるのは１２次のケフレンシー４０１である。本例の場合、入力音声は１６０００サンプリングの音声なので、１６０００／１２＝１３３３［Ｈｚ］が基本周波数となる。
【００１９】
次に、特徴量抽出部１０２は、周波数スペクトル上での基本周波数の振幅と、基本周波数の２倍の周波数（２倍音）の振幅とを求める（Ｓ３０４）。ケプストラム法では、基本周波数が高いほど一つのケフレンシーに対応する周波数帯の幅が大きい。そのため、本実施形態では、基本周波数の前後を含む範囲を見て周波数領域でのピーク（最大振幅）を求める。図４（ｄ）は図４（ｂ）の周波数スペクトルに対応する図である。図中、４０２が基本周波数１３３３［Ｈｚ］の前後の振幅Ｈ１である。また、４０３が倍音２６６６［Ｈｚ］の前後の振幅Ｈ２である。
【００２０】
特徴量抽出部１０２は、振幅Ｈ１と振幅Ｈ２との差分値を算出し、これを入力音声の特徴量とする（Ｓ３０６）。差分値（Ｈ１−Ｈ２）は、女性の悲鳴では正の値で大きくなり、男性の悲鳴や罵声、女性の罵声では負の値で多くなり、通常発声では０に近くなる傾向がある。この差分値を用いて音響モデルを作成する場合、所定の音声となる叫び声の音響モデルは、女性悲鳴、女性罵声、男性悲鳴、男性罵声の含むものとしてもよい。なお、本実施形態では、振幅は対数変換する前のものであるが、対数変換後のものを使用してもよい。また、音量による影響を低減するため、振幅の値は、全周波数の振幅の平均との比で表現してもよい。
【００２１】
また、結果出力部１０５は、差分値（Ｈ１−Ｈ２）の絶対値の大きさに応じて所定の音声か否かを判別するようにしてもよい。例えば、絶対値が大きい場合を叫び声、小さい場合を通常発声と判別するようにしてもよい。図４（ｄ）の例は、女性の悲鳴であり、差分値（Ｈ１−Ｈ２）は正の大きな値となっている。
【００２２】
ここで、比較のため、男性の発声の例を説明する。図９（ａ）は男性の罵声の周波数スペクトルであり、図９（ｂ）は、罵声の一定時間でのケプストラムである。図９（ｂ）に示された高次のピーク９０１は、基本周波数が５００［Ｈｚ］前後にある。図９（ａ）における９０２は基本周波数の振幅Ｈ１であり、９０３は２倍音の振幅Ｈ２である。この場合、差分値（Ｈ１−Ｈ２）は負の大きな値となる。ただし、絶対値を求めることで、悲鳴も罵声も叫び声として通常音声よりも大きな値を示すものとなる。そのため、男性の発声であっても叫び声を判別することができる。
【００２３】
［第２実施形態］
通常、ケプストラム法では低次のケプストラムは声道特性（スペクトル包絡）に対応するものとして、基本周波数を求めるためには使用しない。しかし、女性の悲鳴等の基本周波数は、１０００［Ｈｚ］前後のときもあれば、２０００［Ｈｚ］を超える場合がある。
第１実施形態では、無視する所定の低次のケフレンシーを１０までとする例について説明したが、第２実施形態では、アドホックな手法を用いて無視する低次のケフレンシーを第１実施形態よりも少なくする場合の例を説明する。
【００２４】
図５は、第２実施形態における特徴量抽出部１０２の処理手順説明図である。また、図６（ａ）〜（ｃ）は、処理内容の説明図である。図５において、Ｓ３０１とＳ３０２の処理は、図３に示した処理と同じである。第２実施形態では、特徴量抽出部１０２は、Ｓ３０２でケプストラムを求めた後、入力された音声の周波数を複数のサブバンドに分類して各サブバンドのサブバンドエネルギーを計測する（Ｓ５０１）。サブバンドは人の声の周波数帯を分割したものであり、サブバンドエネルギーは、各サブバンドでの振幅の総和である。図６（ａ）は周波数とサブバンドとの対応関係を示す。本例では、人の声の周波数帯０〜２７８０［Ｈｚ］を５つのサブバンド０〜４に分割している。すなわち、０［Ｈｚ］〜５６３［Ｈｚ］をサブバンド０、５６３［Ｈｚ］〜１１２５［Ｈｚ］をサブバンド１に分割している。同様に、１１２５［Ｈｚ］〜１６８８［Ｈｚ］をサブバンド２、１６８８［Ｈｚ］〜２５００［Ｈｚ］をサブバンド３、２５００［Ｈｚ］〜２７８０［Ｈｚ］をサブバンド４に分割している。これらのサブバンド０〜４と入力音声の周波数スペクトルとの関係を図６（ｂ）に示す。
【００２５】
特徴量抽出部１０２は、サブバンドエネルギーが最も大きいサブバンドから順に、当該サブバンドでのケプストラムの振幅が大きい順に上位Ｎ個の候補を選出する。そして、１位候補とその１／２倍音に対応する候補とが上位Ｎ個の中に存在するかどうかの探索を、１位候補とその１／２倍音に対応する候補が見つかるまで繰り返す。例えば、具体的には、５つのサブバンド０〜４の中からサブバンドエネルギーが最も大きいサブバンドを特定する（Ｓ５０２）。図６（ｂ）によれば、５つめのサブバンド４にサブバンドエネルギー６０１が集中している。そこで、特徴量抽出部１０２は、サブバンド４を最初に注目するサブバンドとして特定し、このサブバンド４に対応する探索開始ケフレンシー（開始位置）を決定する（Ｓ５０３）。また、この開始位置から探索を終了するケフレンシー（終了位置）までの探索範囲を決定する。サブバンド４におけるケプストラムは図６（ｃ）に示されるものとなる。探索範囲は、開始位置が可変で、終了位置はケフレンシーの最後の位置に固定する。図６（ａ）によると、サブバンド４の探索開始ケフレンシーは「４」である。終了位置のケフレンシーはどのサブバンドでも「２５６」となる。特徴量抽出部１０２は、この探索範囲での振幅を調べ、上位Ｎ（Ｎは自然数）個の候補を選出する（Ｓ５０４）。候補は振幅の大きい順に選出する。Ｎの数は任意であるが、例えば３とすると、図６（ｃ）の例では、ケフレンシー７の候補が１位候補６０３、ケフレンシー１３の候補が２位候補６０４、ケフレンシー４の候補が３位候補６０２となる。
【００２６】
図５に戻り、特徴量抽出部１０２は、サブバンドの数が０かどうか、つまり位置をずらせるサブバンドがあるかどうかを判定する（Ｓ５０５）。０でない場合（Ｓ５０５：Ｎ）、つまり本例の場合、特徴量抽出部１０２は、１位候補６０３の１／２倍音に対応する候補（当該位置のケフレンシー）が上位３個の候補の中に存在するかどうか調べる（Ｓ５０６）。本例の場合、２位候補６０４が１位候補６０３の１／２倍音に対応する候補に該当する。そこで、特徴量抽出部１０２は、１位候補６０３から基本周波数を求める（Ｓ５０８）。Ｓ５０５においてサブバンドの数が０の場合（Ｓ５０５：Ｙ）も同様とする。
【００２７】
一方、特定したサブバンドにおいて１位候補の１／２倍音の位置に該当する候補がない場合（Ｓ５０６：Ｎ）、特徴量抽出部１０２は、注目するサブバンドを代えて新たに上位Ｎ個の候補を選出する。そして、選出した候補の中に１位候補とその１／２倍音に対応する候補とが存在するかどうかの探索を１位候補とその１／２倍音に対応する候補とが存在するまで繰り返す。例えば、サブバンドの位置を一つ減らす（Ｓ５０７）。本例では注目するサブバンドをサブバンド４からサブバンド３に移す。その後、特徴量抽出部１０２は、Ｓ５０３以降の処理を繰り返す。すなわち、一つ下のサブバンドに対応するケフレンシーを決定し（サブバンド３の場合、図６（ａ）よりケフレンシー８とし）、再び上位３個の候補を選出する。この場合、先の２位候補６０２と１位候補６０３は、候補から外れることになる。
【００２８】
なお、Ｓ５０２において、最もサブバンドエネルギーの大きなサブバンドを選出する以外に、小さい位置のサブバンドから順にサブバンドエネルギーを求め、平均値よりも一定値以上大きくなった最初のサブバンドを選択するようにしてもよい。これは、人の声が幅広い帯域を持つ倍音で構成される場合があるためである。基本周波数の高い声の場合、低周波域ではサブバンドエネルギーは小さいが、基本周波数の低い声の場合、低周波数にもサブバンドエネルギーの分布がある。そのため、サブバンドエネルギーが最も大きい位置に基本周波数があるとは限らないのである。
【００２９】
［第３実施形態］
屋外で使用されるマイクロフォン等では、風切り音などの雑音を除外するために低い周波数帯（例えば０〜３００［Ｈｚ］）の音を除外するハイパスフィルタが使用されることがある。ケプストラム法では音声の倍音情報が畳み込まれる。そのため、０［Ｈｚ］〜３００［Ｈｚ］内で、該当するケフレンシーで大きな振幅を観測し、人の通常発声の基本周波数が検出される場合がある。しかし、基本周波数を検出した後に、ハイパスフィルタで除外された周波数での振幅Ｈ１と、除外されない周波数での振幅Ｈ２から差分値（Ｈ１−Ｈ２）を算出すると通常発声であっても差分値が大きくなる。そのため、叫び声のような所定の音声との差別ができなくなってしまうおそれがある。
そこで、第３実施形態では、入力された音声がハイパスフィルタを通過した音声であり、基本周波数がハイパスフィルタの除外範囲内の周波数の場合、除外範囲外となる基本周波数のＭ倍音の位置で基本周波数の振幅の代替となる振幅を求める。また、（Ｍ＋１）倍音の位置で２倍音の振幅の代替えとなる振幅を求める。そして、これらの振幅により差分値を導出することとした。Ｍは１以上の自然数である。
図７は、第３実施形態における特徴量抽出部１０２の処理手順説明図である。この処理手順を説明する前に図８を参照して第３実施形態の前提事項を説明する。
【００３０】
図８（ａ）はハイパスフィルタを適用しない場合の通常発声の一区間の周波数スペクトルであり、基本周波数の位置８０２は振幅Ｈ１、その倍音位置８０３は振幅Ｈ２である。図８（ｂ）は図８（ａ）に対応するケプストラムである。８０１は振幅がピークとなる位置である。図８（ｃ）は３００［Ｈｚ］までを除外するハイパスフィルタを適用した場合の通常発声の一区間の周波数スペクトルである。８０５は基本周波数に該当する振幅の位置、８０６は２倍音に該当する振幅の位置、８０７は３倍音に該当する位置である。ハイパスフィルタを通過させると、基本周波数に対応する位置８０５での振幅を観測することはできない。しかし、図８（ｃ）に対応するケプストラムである図８（ｄ）を参照すると、振幅がピークとなる位置８０４は、図８（ｂ）の位置８０１とほぼ同じ位置になることが観測される。つまり、ハイパスフィルタによって基本周波数の信号が除外されても、ケプストラムの振幅がピークとなる位置は変わらない。第３実施形態では、この点に着目し、振幅Ｈ１と振幅Ｈ２との差分値を、基本周波数及びその２倍音以外の周波数の振幅で代用するものである。
【００３１】
図７を参照すると、特徴量抽出部１０２は、まず倍音を示す変数Ｎを１とする（Ｓ７０１）。これは基本周波数を意味する。その後、特徴量抽出部１０２は基本周波数を求める（Ｓ７０２）。そして、求めた基本周波数がハイパスフィルタの除外範囲内かどうかを判定する（Ｓ７０３）。除外範囲外であればそもそもハイパスフィルタの影響を受けない。そのため、特徴量抽出部１０２は、除外範囲外の場合（Ｓ７０３：Ｎ）、基本周波数での振幅をＨ１とし（Ｓ７０５）、２倍音の振幅をＨ２とする（Ｓ７０６）。
Ｓ７０３において除外範囲内と判定される場合（Ｓ７０３：Ｙ）Ｓ７０４に戻り、Ｎを１だけ増やして処理を繰り返す。すなわち、特徴量抽出部１０２は２倍音の周波数を求め（Ｓ７０２）、２倍音の周波数が除外されるかどうかを判定する（Ｓ７０３）。２倍音の図８（ｃ）の振幅位置８０６の周波数は３００［Ｈｚ］よりも大きい（Ｓ７０３：Ｙ）。そこで、特徴量抽出部１０２は、２倍音に該当する振幅位置の前後でのスペクトルの最大振幅を、基本周波数の振幅Ｈ１の代替えとする（Ｓ７０５）。また、３倍音に該当する振幅位置８０７でのスペクトルの最大振幅を２倍音の振幅Ｈ２の代替えとする（Ｓ７０６）。
【００３２】
［各実施形態による効果］
以上の説明のとおり、第１ないし第３実施形態では、所定の音声かどうかを判別するための特徴量として、基本周波数の振幅と２倍音の振幅の差分値（絶対値を含む）を用いるようにした。すなわち、息漏れ音やしわがれ音の指標となる基本周波数の振幅と２倍音での振幅の差分値を、悲鳴や罵声などの恐怖や怒りの叫び声の特徴量として抽出するようにした。そのため、音量だけでは大声や拡声器を使った声との区別が付けられないという問題点や、マイクから離れた位置での所定の音声（悲鳴ないし叫び声等）を検知できないという問題点を解消することができる。
【００３３】
［変形例］
第１ないし第３実施形態では、特徴量抽出部１０２で抽出する特徴量が基本周波数の振幅とその２倍音の振幅の差分値である場合の例を説明したが、この例に限定されない。例えば、ＭＦＣＣ（メル周波数ケプストラム）などのパラメータを音声の特徴量として抽出してもよい。ＭＦＣＣはケプストラムと同じく声道特性を表す特徴量である。ケプストラムとＭＦＣＣの違いは、ＭＦＣＣが人間の音声知覚の特徴（メル）を考慮している点である。ＭＦＣＣは、公知の手法により抽出することができる。すなわち、プリエンファシスフィルタで音声波形の高域成分を強調し、窓関数を乗算した後に振幅スペクトルを求めた後、メルフィルタバンクをかけて圧縮する。そして、圧縮した数値列を信号とみなして離散コサイン変換し、これにより得られたケプストラムの低次成分がＭＦＣＣとなる。
また、ＭＦＣＣ以外に、スペクトル重心、サブバンドエネルギー、ゼロ交差など、音声判別技術などで多用されている特徴量を用いてもよい。さらに、基本周波数は自己相関法などケプストラム法以外の方法で求めてもよい。
【００３４】
［応用例］
上記各実施形態の音声判別装置は、銀行の窓口業務や店舗などの監視対象場所における異常事態の有無を監視する監視装置に、映像に代えて、あるいは映像と共に、組み込むことができる。また、インターネットなどのネットワークで繋がる遠隔監視装置のセンサとして活用することができる。
【００３５】
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。すなわち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（コンピュータプログラム）を、ネットワークまたは各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給する。そしてそのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。この場合、そのプログラム、および該プログラムを記憶した記録媒体は本発明を構成することになる。
【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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