(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割することと、
各前記オーディオセグメントにおける少なくとも前記オーディオセグメントの時間領域特徴及び周波数領域特徴を含むオーディオ特徴を抽出することと、
前記オーディオセグメントの前記オーディオ特徴に基づいて、前記オーディオセグメントから目標音声セグメントを検出することと、を含み、
各前記オーディオセグメントのオーディオ特徴を抽出する前に、
検出対象である前記オーディオ信号を第１回の量子化を行いながら収集することと、
収集された前記オーディオ信号にノイズ抑制処理を行うことと、
収集された前記オーディオ信号に、前記第１回の量子化より低い量子化レベルの第２回の量子化を行うことと、をさらに含む、音声検出方法。
【請求項２】
前記オーディオセグメントの前記オーディオ特徴に基づいて、前記オーディオセグメントから前記目標音声セグメントを検出することは、
現在のオーディオセグメントの時間領域における信号零交差数、前記現在のオーディオセグメントの時間領域における短時間エネルギー、前記現在のオーディオセグメントの周波数領域におけるスペクトルフラットネス、前記現在のオーディオセグメントの時間領域における信号情報エントロピーを含む現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断することと、
前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が前記予定の閾値条件を満たすと、前記現在のオーディオセグメントが前記目標音声セグメントであると検出することと、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記オーディオセグメントの前記オーディオ特徴に基づいて前記オーディオセグメントから前記目標音声セグメントを検出することは、現在のオーディオセグメントが前記複数のオーディオセグメント中の最後のオーディオセグメントになるまで、
前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断することと、
前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が前記予定の閾値条件を満たすと、前記現在のオーディオセグメントが前記目標音声セグメントであると検出することと、
前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が前記予定の閾値条件を満たさないと、少なくとも前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて前記予定の閾値条件を更新して、更新後の前記予定の閾値条件を得ることと、
前記現在のオーディオセグメントが前記複数のオーディオセグメント中の最後のオーディオセグメントであるか否かを判断し、前記現在のオーディオセグメントが前記最後のオーディオセグメントでない場合、前記現在のオーディオセグメントの次のオーディオセグメントを前記現在のオーディオセグメントとすることと、を重複して実行し、但し、前記現在のオーディオセグメントは前記複数のオーディオセグメント中の一番目のオーディオセグメントに初期化された請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が前記予定の閾値条件を満たすか否かを判断することは、前記現在のオーディオセグメントの時間領域における信号零交差数が第１の閾値を超えるか否かを判断することと、前記現在のオーディオセグメントの前記信号零交差数が前記第１の閾値を超えると、前記現在のオーディオセグメントの時間領域における短時間エネルギーが第２の閾値を超えるか否かを判断することと、前記現在のオーディオセグメントの前記短時間エネルギーが前記第２の閾値を超えると、前記現在のオーディオセグメントの周波数領域におけるスペクトルフラットネスが第３の閾値未満であるか否かを判断することと、前記現在のオーディオセグメントの周波数領域における前記スペクトルフラットネスが前記第３の閾値未満であると、前記現在のオーディオセグメントの時間領域における信号情報エントロピーが第４の閾値未満であるか否かを判断することと、を含み、
前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が前記予定の閾値条件を満たすと、前記現在のオーディオセグメントが前記目標音声セグメントであると検出することは、前記現在のオーディオセグメントの前記信号情報エントロピーが前記第４の閾値未満であると検出されると、前記現在のオーディオセグメントが前記目標音声セグメントであると検出することを含む請求項２又は３に記載の方法。
【請求項５】
少なくとも前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて前記予定の閾値条件を更新することは、
前記現在のオーディオセグメントの前記短時間エネルギーが前記第２の閾値以下であると、少なくとも前記現在のオーディオセグメントの前記短時間エネルギーに基づいて前記第２の閾値を更新すること、又は、
前記現在のオーディオセグメントの前記スペクトルフラットネスが前記第３の閾値以上であると、少なくとも前記現在のオーディオセグメントの前記スペクトルフラットネスに基づいて前記第３の閾値を更新すること、又は、
前記現在のオーディオセグメントの前記信号情報エントロピーが前記第４の閾値以上であると、少なくとも前記現在のオーディオセグメントの前記信号情報エントロピーに基づいて前記第４の閾値を更新することを含む請求項４に記載の方法。
【請求項６】
少なくとも前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて前記予定の閾値条件を更新することは、
Ａ＝ａ×Ａ’＋（１−ａ）×Ｂ
を含み、
但し、前記ａは減衰係数を示し、前記Ｂが現在のオーディオセグメントの前記短時間エネルギーを示す場合、前記Ａ’は前記第２の閾値を示し、前記Ａは更新後の前記第２の閾値を示す。前記Ｂが前記現在のオーディオセグメントの前記スペクトルフラットネスを示す場合、前記Ａ’は前記第３の閾値を示し、前記Ａは更新後の前記第３の閾値を示す。前記Ｂが前記現在のオーディオセグメントの前記信号情報エントロピーを示す場合、前記Ａ’は前記第４の閾値を示し、前記Ａは更新後の前記第４の閾値を示す、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記オーディオセグメントの前記オーディオ特徴に基づいて前記オーディオセグメントから目標音声セグメントを検出した後には、
前記目標音声セグメントの前記複数のオーディオセグメントにおける位置に基づいて、前記目標音声セグメントからなる連続音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を確定することをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記目標音声セグメントの前記複数のオーディオセグメントにおける位置に基づいて前記目標音声セグメントからなる連続音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を確定することは、
連続するＫ個の前記目標音声セグメント中の一番目の目標音声セグメントの開始時刻を取得して、前記連続音声セグメントの前記開始時刻とすることと、
前記連続音声セグメントの開始時刻を確認した後、第Ｋ個の目標音声セグメントの後に連続するＭ個の非目標音声セグメント中の一番目の非目標音声セグメントの開始時刻を取得して、前記連続音声セグメントの前記終了時刻とすることと、を含む請求項７に記載の方法。
【請求項９】
検出対象である前記オーディオ信号を前記複数のオーディオセグメントに分割した後には、
前記複数のオーディオセグメント中の前部分のＮ（前記Ｎは１より大きい整数である）個のオーディオセグメントを取得することと、
前記前部分のＮ個のオーディオセグメントに基づいてノイズ抑制モデルを構築することであって、但し、前記ノイズ抑制モデルが、前記複数のオーディオセグメント中の第Ｎ＋１個のオーディオセグメント及びその以降のオーディオセグメントにノイズ抑制処理を行うに用いられることと、
前記前部分のＮ個のオーディオセグメントに基づいて、初期の予定の閾値条件を取得することと、をさらに含む請求項２又は３に記載の方法。
【請求項１０】
検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割するように構成された分割ユニットと、
各前記オーディオセグメントにおける少なくとも前記オーディオセグメントの時間領域特徴及び周波数領域特徴を含むオーディオ特徴を抽出するように構成された抽出ユニットと、
前記オーディオセグメントの前記オーディオ特徴に基づいて、前記オーディオセグメントから目標音声セグメントを検出するように構成された検出ユニットと、を含み、
各前記オーディオセグメントのオーディオ特徴を抽出する前、検出対象である前記オーディオ信号を第１回の量子化を行いながら収集するように構成された収集ユニットと、
収集された前記オーディオ信号に、前記第１回の量子化より量子化レベルの低い第２回の量子化を行うように構成された量子化ユニットと、
収集された前記オーディオ信号に第２回の量子化を行う前に、収集された前記オーディオ信号にノイズ抑制処理を行うように構成されたノイズ抑制ユニットと、をさらに含む、音声検出装置。
【請求項１１】
前記検出ユニットが、
現在のオーディオセグメントの時間領域における信号零交差数、前記現在のオーディオセグメントの時間領域における短時間エネルギー、前記現在のオーディオセグメントの周波数領域におけるスペクトルフラットネス、前記現在のオーディオセグメントの時間領域における信号情報エントロピーを含む現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断するように構成された判断手段と、
前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が前記予定の閾値条件を満たすと、前記現在のオーディオセグメントが前記目標音声セグメントであると検出するように構成された検出手段と、を含む請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記検出ユニットは判断手段を含み、前記判断手段は、
現在のオーディオセグメントが前記複数のオーディオセグメント中の最後のオーディオセグメントになるまで、
前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断することと、
前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が前記予定の閾値条件を満たすと、前記現在のオーディオセグメントが前記目標音声セグメントであると検出することと、
前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が前記予定の閾値条件を満たさないと、少なくとも前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて、前記予定の閾値条件を更新して、更新後の前記予定の閾値条件を得ることと、
前記現在のオーディオセグメントが前記複数のオーディオセグメント中の最後のオーディオセグメントであるか否かを判断し、前記現在のオーディオセグメントが前記最後のオーディオセグメントでない場合、前記現在のオーディオセグメントの次のオーディオセグメントを前記現在のオーディオセグメントとすることと、を重複して実行するように構成されており、但し、前記現在のオーディオセグメントは前記複数のオーディオセグメント中の一番目のオーディオセグメントに初期化される請求項１０に記載の装置。
【請求項１３】
前記判断手段は、前記現在のオーディオセグメントの時間領域における信号零交差数が第１の閾値を超えるか否かを判断し、前記現在のオーディオセグメントの前記信号零交差数が前記第１の閾値を超えると、前記現在のオーディオセグメントの時間領域における短時間エネルギーが第２の閾値を超えるか否かを判断し、前記現在のオーディオセグメントの前記短時間エネルギーが前記第２の閾値を超えると、前記現在のオーディオセグメントの周波数領域におけるスペクトルフラットネスが第３の閾値未満であるか否かを判断し、前記現在のオーディオセグメントの周波数領域における前記スペクトルフラットネスが前記第３の閾値未満であると、前記現在のオーディオセグメントの時間領域における信号情報エントロピーが第４の閾値未満であるか否かを判断するように構成された判断サブ手段を含み、
検出手段は、前記現在のオーディオセグメントの前記信号情報エントロピーが前記第４の閾値未満であると判断されると、前記現在のオーディオセグメントが前記目標音声セグメントであると検出するように構成された検出サブ手段を含む請求項１１又は１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記判断手段は、
前記現在のオーディオセグメントの前記短時間エネルギーが前記第２の閾値以下であると、少なくとも前記現在のオーディオセグメントの前記短時間エネルギーに基づいて前記第２の閾値を更新すること、又は、
前記現在のオーディオセグメントの前記スペクトルフラットネスが前記第３の閾値以上であると、少なくとも前記現在のオーディオセグメントの前記スペクトルフラットネスに基づいて前記第３の閾値を更新すること、又は、
前記現在のオーディオセグメントの前記信号情報エントロピーが前記第４の閾値以上であると、少なくとも前記現在のオーディオセグメントの前記信号情報エントロピーに基づいて前記第４の閾値を更新することによって、少なくとも前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて前記予定の閾値条件を更新することを実現させる請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記判断手段は、
Ａ＝ａ×Ａ’＋（１−ａ）×Ｂ
によって、少なくとも前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて前記予定の閾値条件を更新することを実現させ、
但し、前記ａは減衰係数を示し、前記Ｂが前記現在のオーディオセグメントの前記短時間エネルギーを示す場合、前記Ａ’は前記第２の閾値を示し、前記Ａは更新後の前記第２の閾値を示す。前記Ｂが前記現在のオーディオセグメントの前記スペクトルフラットネスを示す場合、前記Ａ’は前記第３の閾値を示し、前記Ａは更新後の前記第３の閾値を示す。前記Ｂが前記現在のオーディオセグメントの前記信号情報エントロピーを示す場合、前記Ａ’は前記第４の閾値を示し、前記Ａは更新後の前記第４の閾値を示す、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記オーディオセグメントの前記オーディオ特徴に基づいて前記オーディオセグメントから目標音声セグメントを検出した後、前記目標音声セグメントの前記複数のオーディオセグメントにおける位置に基づいて前記目標音声セグメントからなる連続音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を確定するように構成された確定ユニットをさらに含む請求項１０に記載の装置。
【請求項１７】
前記確定ユニットは、
連続するＫ個の前記目標音声セグメント中の一番目の目標音声セグメントの開始時刻を取得して、前記連続音声セグメントの前記開始時刻とするように構成された第１の取得手段と、
前記連続音声セグメントの開始時刻を確認した後、第Ｋ個の目標音声セグメントの後に連続するＭ個の非目標音声セグメント中の一番目の非目標音声セグメントの開始時刻を取得して、前記連続音声セグメントの前記終了時刻とするように構成された第２の取得手段と、を含む請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
検出対象である前記オーディオ信号を前記複数のオーディオセグメントに分割した後、前記複数のオーディオセグメント中の前部分のＮ（前記Ｎは１より大きい整数である）個のオーディオセグメントを取得するように構成された第１の取得ユニットと、
前記前部分のＮ個のオーディオセグメントに基づいてノイズ抑制モデルを構築するように構成された構築ユニットであって、前記ノイズ抑制モデルが前記複数のオーディオセグメント中の第Ｎ＋１個のオーディオセグメント及びその以降のオーディオセグメントにノイズ抑制処理を行うに用いられる構築ユニットと、
前記前部分のＮ個のオーディオセグメントに基づいて、初期の予定の閾値条件を取得するように構成された第２の取得ユニットと、をさらに含む請求項１１又は１２に記載の装置。
【請求項１９】
検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割することと、
各前記オーディオセグメントにおける少なくとも前記オーディオセグメントの時間領域特徴及び周波数領域特徴を含むオーディオ特徴を抽出することと、
前記オーディオセグメントの前記オーディオ特徴に基づいて前記オーディオセグメントから目標音声セグメントを検出することと、を実行するプログラムコードを記憶し、
各前記オーディオセグメントのオーディオ特徴を抽出する前、検出対象である前記オーディオ信号を第１回の量子化を行いながら収集することと、
収集された前記オーディオ信号に、前記第１回の量子化より量子化レベルの低い第２回の量子化を行うことを実行するプログラムコードをさらに記憶し、
収集された前記オーディオ信号に第２回の量子化を行う前に、収集された前記オーディオ信号にノイズ抑制処理を行うことを実行するために使用されるプログラムコードをさらに記憶するように構成された記憶媒体。
【請求項２０】
現在のオーディオセグメントの時間領域における信号零交差数、前記現在のオーディオセグメントの時間領域における短時間エネルギー、前記現在のオーディオセグメントの周波数領域におけるスペクトルフラットネス、前記現在のオーディオセグメントの時間領域における信号情報エントロピーを含む現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断することと、
前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が前記予定の閾値条件を満たすと、前記現在のオーディオセグメントが前記目標音声セグメントであると検出することと、を実行するプログラムコードをさらに記憶するように構成された請求項１９に記載の記憶媒体。
【請求項２１】
前記オーディオセグメントの前記オーディオ特徴に基づいて、前記オーディオセグメントから前記目標音声セグメントを検出することは、
現在のオーディオセグメントが前記複数のオーディオセグメント中の最後のオーディオセグメントになるまで、
前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断することと、
前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が前記予定の閾値条件を満たすと、前記現在のオーディオセグメントが前記目標音声セグメントであると検出することと、
前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が前記予定の閾値条件を満たさないと、少なくとも前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて前記予定の閾値条件を更新して、更新後の前記予定の閾値条件を得ることと、
前記現在のオーディオセグメントが前記複数のオーディオセグメント中の最後のオーディオセグメントであるか否かを判断し、前記現在のオーディオセグメントが前記最後のオーディオセグメントでない場合、前記現在のオーディオセグメントの次のオーディオセグメントを前記現在のオーディオセグメントにすることと、を重複して実行することを含み、但し、前記現在のオーディオセグメントは前記複数のオーディオセグメント中の一番目のオーディオセグメントに初期化されるプログラムコードをさらに記憶するように構成された請求項１９に記載の記憶媒体。
【請求項２２】
前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が前記予定の閾値条件を満たすか否かを判断することは、
前記現在のオーディオセグメントの時間領域における信号零交差数が第１の閾値を超えるか否かを判断することと、前記現在のオーディオセグメントの前記信号零交差数が前記第１の閾値を超えると、前記現在のオーディオセグメントの時間領域における短時間エネルギーが第２の閾値を超えるか否かを判断することと、前記現在のオーディオセグメントの前記短時間エネルギーが前記第２の閾値を超えると、前記現在のオーディオセグメントの周波数領域におけるスペクトルフラットネスが第３の閾値未満であるか否かを判断することと、前記現在のオーディオセグメントの周波数領域における前記スペクトルフラットネスが前記第３の閾値未満であると、前記現在のオーディオセグメントの時間領域における信号情報エントロピーが第４の閾値未満であるか否かを判断することと、を含み、
前記現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が前記予定の閾値条件を満たすと前記現在のオーディオセグメントが前記目標音声セグメントであると検出することは、
前記現在のオーディオセグメントの前記信号情報エントロピーが前記第４の閾値未満であると判断されると、前記現在のオーディオセグメントが前記目標音声セグメントであると検出することを含むこと、を実行するプログラムコードをさらに記憶するように構成された請求項２０又は２１に記載の記憶媒体。
【請求項２３】
前記現在のオーディオセグメントの前記短時間エネルギーが前記第２の閾値以下であると、少なくとも前記現在のオーディオセグメントの前記短時間エネルギーに基づいて前記第２の閾値を更新すること、又は、
前記現在のオーディオセグメントの前記スペクトルフラットネスが前記第３の閾値以上であると、少なくとも前記現在のオーディオセグメントの前記スペクトルフラットネスに基づいて前記第３の閾値を更新すること、又は、
前記現在のオーディオセグメントの前記信号情報エントロピーが前記第４の閾値以上であると、少なくとも前記現在のオーディオセグメントの前記信号情報エントロピーに基づいて前記第４の閾値を更新すること、を実行するプログラムコードをさらに記憶するように構成された請求項２２に記載の記憶媒体。
【請求項２４】
Ａ＝ａ×Ａ’＋（１−ａ）×Ｂ
を実行するプログラムコードをさらに記憶するように構成され、
但し、前記ａは減衰係数を示し、前記Ｂが前記現在のオーディオセグメントの前記短時間エネルギーを示す場合、前記Ａ’は前記第２の閾値を示し、前記Ａは更新後の前記第２の閾値を示す。前記Ｂが前記現在のオーディオセグメントの前記スペクトルフラットネスを示す場合、前記Ａ’は前記第３の閾値を示し、前記Ａは更新後の前記第３の閾値を示す。前記Ｂが前記現在のオーディオセグメントの前記信号情報エントロピーを示す場合、前記Ａ’は前記第４の閾値を示し、前記Ａは更新後の前記第４の閾値を示す、請求項２３に記載の記憶媒体。
【請求項２５】
前記オーディオセグメントの前記オーディオ特徴に基づいて前記オーディオセグメントから目標音声セグメントを検出した後、前記目標音声セグメントの前記複数のオーディオセグメントにおける位置に基づいて前記目標音声セグメントからなる連続音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を確定することを実行するプログラムコードをさらに記憶するように構成された請求項１９に記載の記憶媒体。
【請求項２６】
連続するＫ個の前記目標音声セグメント中の一番目の目標音声セグメントの開始時刻を取得して、前記連続音声セグメントの前記開始時刻とすることと、
前記連続音声セグメントの開始時刻を確認した後、第Ｋ個の目標音声セグメントの後に連続するＭ個の非目標音声セグメント中の一番目の非目標音声セグメントの開始時刻を取得して、前記連続音声セグメントの前記終了時刻とすることを実行するプログラムコードをさらに記憶するように構成された請求項２５に記載の記憶媒体。
【請求項２７】
検出対象である前記オーディオ信号を前記複数のオーディオセグメントに分割した後、前記複数のオーディオセグメント中の前部分のＮ（前記Ｎは１より大きい整数である）個のオーディオセグメントを取得することと、
前記前部分のＮ個のオーディオセグメントに基づいてノイズ抑制モデルを構築することであって、但し、前記ノイズ抑制モデルは前記複数のオーディオセグメント中の第Ｎ＋１個のオーディオセグメント及びその以降のオーディオセグメントにノイズ抑制処理を行うに用いられることと、
前記前部分のＮ個のオーディオセグメントに基づいて初期の予定の閾値条件を取得することを実行するプログラムコードをさらに記憶するように構成された請求項２０又は２１に記載の記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータ分野に関し、特に、音声検出方法、装置及び記憶媒体に関する。この出願は、２０１６年０４月２２日に中国特許局に提出され、出願番号が２０１６１０２５７２４４７で、発明名称が「音声検出方法及び装置」である中国特許出願の優先権を主張し、その開示のすべてをここに援用する。
【背景技術】
【０００２】
現在、操作を簡略化し、ユーザの体験を改善するため、多くの領域において音声信号で制御を実現している。例えば、音声信号を音声入力パスワードとして使用する。既存技術において、音声信号に採用される音声検出方式は通常、入力信号に単一特徴の抽出を行うことであって、このように抽出された単一特徴は、ノイズに敏感で、干渉音と音声信号とを精確に区別できなく、音声検出の精度を低下させる。
【０００３】
上述した問題について、未だに有効な解決案を提示していない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の実施例は、少なくとも相関する音声検出方法による音声検出の精度の低下という技術課題を解決できる音声検出方法、装置及び記憶媒体を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の実施例の一態様によると、検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割することと、各上記オーディオセグメントにおける少なくとも上記オーディオセグメントの時間領域特徴及び周波数領域特徴を含むオーディオ特徴を抽出することと、上記オーディオセグメントの上記オーディオ特徴に基づいて、上記オーディオセグメントから目標音声セグメントを検出することと、を含む音声検出方法を提供する。
【０００６】
本発明の実施例の他の態様によると、検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割するように構成された分割ユニットと、各上記オーディオセグメントにおける少なくとも上記オーディオセグメントの時間領域特徴及び周波数領域特徴を含むオーディオ特徴を抽出するように構成された抽出ユニットと、上記オーディオセグメントの上記オーディオ特徴に基づいて、上記オーディオセグメントから目標音声セグメントを検出するように構成された検出ユニットと、を含む音声検出装置をさらに提供する。
【０００７】
本発明の実施例の他の一態様によると、検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割することと、各オーディオセグメントにおける少なくともオーディオセグメントの時間領域特徴及び周波数領域特徴を含むオーディオ特徴を抽出することと、オーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて、オーディオセグメントから目標音声を検出することと、実行するプログラムコードを記憶するように構成された記憶媒体をさらに提供する。
本発明の実施例において、検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割し、各オーディオセグメントにおける少なくともオーディオセグメントの時間領域特徴及び周波数領域特徴を含むオーディオ特徴を抽出することで、オーディオセグメントの異なる領域の複数の特徴を統合することによって上記複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを精確に検出できた。従って、音声検出過程に対するオーディオセグメント中のノイズ信号の干渉を低減し、音声検出の精度を向上させる目的を実現し、既存技術において単一の特徴によって音声を検出する方式を用いることで検出精度が低い問題を解決できる。
【０００８】
さらに、目標音声セグメントを精確に検出できるとともに、ヒューマンマシンインタラクション機器が高速且つリアルタイムに目標音声セグメントからなる音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を判断することが可能であって、ヒューマンマシンインタラクション機器が検出された音声に精確且つリアルタイムに反応して、ヒューマンマシンの自然な相互作用効果を実現できる。そして、ヒューマンマシンインタラクション機器は目標音声セグメントからなる音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を精確に検出することで、ヒューマンマシンインタラクション効率を向上させる効果を実現でき、既存技術において操作者が制御ボタンを押してヒューマンマシンインタラクションプロセスをトリガーしてヒューマンマシンインタラクション効率が低い問題を解決できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
ここで説明する図面は本発明を一層理解させるためのもので、本願の一部を構成し、本発明に示す実施例及びその説明は本発明を解釈するもので、本発明を限定するものではない。
【図１】本発明の実施例に係る選択可能な音声検出方法の応用環境を示す図である。
【図２】本発明の実施例に係る他の選択可能な音声検出方法の応用環境を示す図である。
【図３】本発明の実施例に係る選択可能な音声検出方法のプロセスを示す図である。
【図４】本発明の実施例に係る選択可能な音声検出方法の波形を示す図である。
【図５】本発明の実施例に係るさらに他の選択可能な音声検出方法の波形を示す図である。
【図６】本発明の実施例に係るさらに他の選択可能な音声検出方法の波形を示す図である。
【図７】本発明の実施例に係るさらに他の選択可能な音声検出方法の波形を示す図である。
【図８】本発明の実施例に係るさらに他の選択可能な音声検出方法の波形を示す図である。
【図９】本発明の実施例に係る他の選択可能な音声検出方法のプロセスを示す図である。
【図１０】本発明の実施例に係る選択可能な音声検出装置を示す図である。
【図１１】本発明の実施例に係る選択可能な音声検出機器を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
当業者が本願の技術案を一層簡単に理解するように、以下、本発明の実施例中の図面を結合して、本発明の実施例の技術案を明確且つ完全に説明するが、ここで説明する実施例は発明の一部の実施例であって、全ての実施例ではないことは言うまでもない。本発明の実施例に基づいて、当業者が創造性のある行為を必要とせずに得られる他の実施例はすべて発明の保護範囲に含まれる。
【００１１】
尚、本発明の明細書及び特許請求の範囲と図面に用いられた「第１」、「第２」等の用語は類似する対象を区別するためのもので、特定の順又は前後順を限定するものではない。ここで説明する本発明の実施例を図面に示す又は説明した順との異なる順でも実現できるように、このように使用される数値は適切な状況において交換可能である。そして、「含む」、「有する」及びそれらの変形用語は、非排他的に含むことをカバーするもので、例えば、一連のステップ又はユニットを含むプロセス、方法、システム、製品又は機器は明確に例示したステップ又はユニットに限定されず、明確に例示していない又はこれらのプロセス、方法、製品又は機器固有の他のステップ又はユニットを含むことを表す。
実施例１
本発明の実施例によると、上記音声検出方法の実施例を提供する。また、任意に、本実施例において、該音声検出方法を図１に示す応用環境に適用できるが、これに限定されることはない。端末１０２によって検出対象であるオーディオ信号を取得し、該検出対象であるオーディオ信号をネットワーク１０４を介してサーバ１０６へ送信し、サーバ１０６が検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割し、各オーディオセグメントにおける少なくともオーディオセグメントの時間領域特徴及び周波数領域特徴を含むオーディオ特徴を抽出しまたオーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて、オーディオセグメントから目標音声セグメントを検出する。オーディオセグメントの時間領域と周波数領域における複数の特徴を統合することによって、各特徴の相補性を利用して、オーディオ信号の複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを精確に検出して、目標音声セグメントからなる音声セグメントが検出される精度を保証する。
【００１２】
任意に、本実施例において、上記音声検出方法を図２に示す応用環境に適用することもできるが、これに限定されることはない。つまり、端末１０２が検出対象であるオーディオ信号を取得した後、端末１０２によって上記音声検出方法におけるオーディオセグメントを検出するプロセスを実行し、具体的なプロセスは上述したとおりで、ここでは詳細な説明を省略する。
【００１３】
尚、本実施例において、図１〜２に示す端末は例示的なものに過ぎない。また、任意に、実施例において、上記端末は、携帯電話、タブレットＰＣ、ノートブックコンピュータ、デスクトップＰＣ、デジタルテレビ及び他のヒューマンマシンインタラクション機器の少なくとも一つを含むが、これらに限定されることはない。上記したものは例示的なもので、本実施例においては特に限定しない。任意に、本実施例において、上記ネットワークは、広域ネットワーク、メトロポリタンエリアネットワーク、ローカルエリアネットワークの少なくとも一つを含むが、これらに限定されることはない。上記したものは例示的なもので、本実施例においては特に限定しない。
【００１４】
本発明の実施例によると音声検出方法を提供し、図３に示すように、該方法はＳ３０２、Ｓ３０４、Ｓ３０６を含む。
【００１５】
Ｓ３０２において、検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割する。
【００１６】
Ｓ３０４において、各オーディオセグメント中のオーディオ特徴を抽出し、ここで、オーディオ特徴は少なくともオーディオセグメントの時間領域特徴及び周波数領域特徴を含む。
【００１７】
Ｓ３０６において、オーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて、オーディオセグメントから目標音声セグメントを検出する。
【００１８】
任意に、本実施例において、上記音声検出方法を、知能ロボットチャットシステム、自動質問応答システム、ヒューマンマシンチャットソフトウェア等の少なくとも一つに適用できるが、これらに限定されることはない。つまり、本実施例で提供する音声検出方法をヒューマンマシンインタラクション中に適用して、オーディオセグメントにおける少なくともオーディオセグメントの時間領域特徴及び周波数領域特徴を含むオーディオ特徴を抽出することで、検出対象であるオーディオ信号中の分割された複数のオーディオセグメント中の目標音声セグメントを精確に検出できた。従って、ヒューマンマシンインタラクション用の機器が目標音声セグメントからなる音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を把握でき、機器が表現しようとする完全な音声情報を取得した後に精確に応答することができる。ここで、本実施例において、上記音声セグメントは、一つの目標音声セグメント又は連続する複数の目標音声セグメントを含むことができるが、これに限定されることはない。ここで、目標音声セグメントそれぞれは、該目標音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を含む。本実施例においてこれを限定しない。
【００１９】
尚、本実施例において、ヒューマンマシンインタラクション機器は、検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割し、各オーディオセグメントにおける少なくともオーディオセグメントの時間領域特徴及び周波数領域特徴を含むオーディオ特徴を抽出することで、オーディオセグメントの異なる領域の複数の特徴を統合することによって、上記複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを精確に検出できた。従って音声検出過程に対するオーディオセグメント中のノイズ信号の干渉を低減し、音声検出の精度を向上させる目的を実現し、既存技術において単一の特徴で音声を検出する方式を用いることで検出精度が低い問題を解決できる。
【００２０】
さらに、目標音声セグメントを精確に検出できるとともに、ヒューマンマシンインタラクション機器が高速且つリアルタイムに目標音声セグメントからなる音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を判断することが可能であって、ヒューマンマシンインタラクション機器が検出して得た音声情報に精確且つリアルタイムに反応して、ヒューマンマシンの自然な相互作用効果を実現できる。そして、ヒューマンマシンインタラクション機器は目標音声セグメントからなる音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を精確に検出することで、ヒューマンマシンインタラクション効率を向上させる効果を実現でき、既存技術において操作者が制御ボタンを押してヒューマンマシンインタラクションプロセスをトリガーしてヒューマンマシンインタラクション効率が低い問題を解決できる。
【００２１】
任意に、本実施例において、上記オーディオ特徴は、時間領域における信号零交差数、時間領域における短時間エネルギー、周波数領域におけるスペクトルフラットネス、時間領域における信号情報エントロピー、自己相関係数、ウェーブレット変換後信号、信号複雑度等の中の少なくとも一つを含むが、これらに限定されることはない。
【００２２】
尚、１）上記信号零交差数は、インパルス雑音による干渉を除去するに用いられるが、これに限定されることはない。２）上記短時間エネルギーは、オーディオ信号の幅サイズを評価し、一定の閾値を結合して関連のない人の音声による干渉を除去するに用いられるが、これに限定されることはない。３）上記スペクトルフラットネスは、周波数領域内で信号の周波数分布特性を計算し、該特徴のサイズに基づいて、オーディオ信号が背景のガウス白色ノイズであるか否かを判断するに用いられるが、これに限定されることはない。４）上記信号時間領域情報エントロピーは、オーディオ信号の時間領域における分布特性を測定するに用いられるが、これに限定されることはなく、該特徴は音声信号と通常のノイズとを区別するのに用いられる。本実施例において、音声の検出中に、上記時間領域及び周波数領域における複数の特徴を統合することによってパルスと背景ノイズの干渉に抵抗し、ロバスト性を強化し、検出対象であるオーディオ信号中の分割された複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを精確に検出できた。従って、該目標音声セグメントからなる音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を精確に取得して、ヒューマンマシンの自然な相互作用効果を実現できる。
【００２３】
任意に、本実施例において、オーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいてオーディオ信号の複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを検出する方式は、オーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断することと、オーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすと、該オーディオセグメントが目標音声セグメントであると検出することと、を含むことができるが、これに限定されることはない。
【００２４】
尚、本実施例において、オーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断するとき、１）オーディオ信号の入力順番と２）予定の順番の少なくとも一つの順番に従って複数のオーディオセグメントから判断するための現在のオーディオセグメントを取得する。ここで、上記予定の順番はランダムな順番であることができ、予定の原則に従って排列した順番であることもでき、例えばオーディオセグメントのサイズ順番に従って行うことができる。上述したのは例示的なもので、本実施例においてこれを限定しない。
【００２５】
そして、本実施例において、上記予定の閾値条件は、変化されたシーンに応じて自発的に更新調整されることができるが、これに限定されることはない。オーディオ特徴と比較するための予定の閾値条件を絶えずに更新することで、検出中に異なるシーンに応じて複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを精確に検出できるように保証する。さらに、オーディオセグメントの複数の領域における複数の特徴について、対応する予定の閾値条件を満たすか否かをそれぞれ判断することで、オーディオセグメントに複数回の判断選別を行って、目標音声セグメントを精確に検出できるように保証する。
【００２６】
任意に、本実施例において、オーディオ信号の入力順番に従って複数のオーディオセグメントからオーディオセグメントを取得して、オーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断する場合は、オーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいてオーディオセグメントから目標音声セグメントを検出することは、現在のオーディオセグメントが複数のオーディオセグメント中の最後のオーディオセグメントになるまで下記したステップＳ１〜Ｓ４を重複して実行することを含む。ここで、現在のオーディオセグメントは複数のオーディオセグメント中の一番目のオーディオセグメントに初期化される。
【００２７】
Ｓ１、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断する。
【００２８】
Ｓ２、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすと、現在のオーディオセグメントが目標音声セグメントであると検出する。
【００２９】
Ｓ３、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たさないと、少なくとも現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて、予定の閾値条件を更新して、更新後の予定の閾値条件を得る。
【００３０】
Ｓ４、現在のオーディオセグメントが複数のオーディオセグメント中の最後のオーディオセグメントであるか否かを判断し、ＮＯであると、現在のオーディオセグメントの次のオーディオセグメントを現在のオーディオセグメントとする。
【００３１】
尚、本実施例において、上記予定の閾値条件は、少なくとも現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて更新して、更新後の予定の閾値条件を得ることであることができるが、これに限定されることはない。つまり、上記予定の閾値条件を更新するとき、現在のオーディオセグメント（歴史オーディオセグメント）のオーディオ特徴に基づいて次のオーディオセグメントに必要な予定の閾値条件を決定することで、オーディオセグメントの検出が一層精確になる。
【００３２】
任意に、本実施例において、検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割した後、さらに、下記したステップＳ１〜Ｓ３を含む。
【００３３】
Ｓ１、複数のオーディオセグメント中の前部分のＮ（Ｎは１より大きい整数である）個のオーディオセグメントを取得する。
【００３４】
Ｓ２、前部分のＮ個のオーディオセグメントに基づいてノイズ抑制モデルを構築する。ここで、ノイズ抑制モデルは、複数のオーディオセグメント中の第Ｎ+１個のオーディオセグメント及びその以降のオーディオセグメントにノイズ抑制処理を行うに用いられる。
【００３５】
Ｓ３、前部分のＮ個のオーディオセグメントに基づいて、初期の予定の閾値条件を取得する。
【００３６】
尚、音声検出中の精度を保証するため、本実施例において、複数のオーディオセグメントにノイズ抑制処理を行うことで、音声信号に対するノイズの干渉を回避する。例えば、最小二乗平均誤差で対数スペクトルの幅を推定する方式でオーディオ信号の背景ノイズを除去する。
【００３７】
任意に、本実施例において、上記前部分のＮ個のオーディオセグメントは、音声入力無しのオーディオセグメントであることができるが、これに限定されることはない。つまり、ヒューマンマシンインタラクションを開始する前、初期化操作を実行し、音声入力無しのオーディオセグメントによってノイズ抑制モデルを構築し、オーディオ特徴を判断するための初期の予定の閾値条件を取得する。ここで、上記初期の予定の閾値条件を、前部分のＮ個のオーディオセグメントのオーディオ特徴の平均値に基づいて決定することができるが、これに限定されることはない。
【００３８】
任意に、本実施例において、各オーディオセグメント中のオーディオ特徴を抽出する前、収集された検出対象であるオーディオ信号に第２回の量子化を行うことをさらに含むことができる。ここで、第２回の量子化の量子化レベルが第１回の量子化の量子化レベルより低い。
【００３９】
尚、本実施例において、第１回の量子化をオーディオ信号を収集する際に行うことができるが、これに限定されることはない。第２回の量子化をノイズ抑制処理を行った後に行うことができるが、これに限定されることはない。そして、本実施例において、量子化レベルが高いほど、干渉に敏感であって、つまり、量子化レベルが高い時、量子化の間隔が小さいので、小さいノイズ信号にも量子化操作が行われ、このように量子化された後の結果は音声信号を含むとともにノイズ信号も含み、音声信号の検出に大きい干渉を与える。本実施例において、量子化レベルを調整することで二回の量子化を実現して、即ち、第２回の量子化の量子化レベルを第１回の量子化の量子化レベルより小さくすることで、ノイズ信号について二回の濾過を行って、干渉を低減する効果を実現する。
【００４０】
任意に、本実施例において、検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割することが、固定長ウィンドウによって機器が収集したオーディオ信号をサンプリングすることを含むことができるが、これに限定されることはない。ここで、本実施例において、上記固定長ウィンドウの長さは小さく、例えば、用いられるウィンドウの長さは２５６（信号数量）である。即ち、小さいウィンドウによってオーディオ信号の分割を実現するので、処理結果をリアルタイムに返送でき、音声信号のリアルタイムな検出を完成できる。
【００４１】
本願で提供する実施例によると、検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割し、各オーディオセグメントにおける少なくともオーディオセグメントの時間領域特徴及び周波数領域特徴を含むオーディオ特徴を抽出することで、オーディオセグメントの異なる領域の複数の特徴を統合することによって、上記複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを精確に検出できた。従って、音声検出過程に対するオーディオセグメント中のノイズ信号の干渉を低減し、音声検出の精度を向上させる目的を実現し、既存技術において単一の特徴で音声を検出する方式を用いることで検出精度が低い問題を解決できる。
【００４２】
選択可能な方案として、オーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて、オーディオセグメントから目標音声セグメントを検出することは、下記したステップＳ１、Ｓ２を含む。
【００４３】
Ｓ１、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断する。ここで、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴は、現在のオーディオセグメントの時間領域における信号零交差数、現在のオーディオセグメントの時間領域における短時間エネルギー、現在のオーディオセグメントの周波数領域におけるスペクトルフラットネス、現在のオーディオセグメントの時間領域における信号情報エントロピーを含む。
【００４４】
Ｓ２、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすと、現在のオーディオセグメントが目標音声セグメントであると検出する。
【００４５】
また、本実施例において、Ｎ個のオーディオセグメント中の現在のオーディオセグメントｘ（i）のオーディオ特徴を下式で取得することができる。
【００４６】
１）時間領域における信号零交差数（即ち、短時間零交差数）を計算する場合、
【００４７】
【数１】
0006705892.tif 000002
ここで、
【００４８】
【数２】
0006705892.tif 000003
は記号関数である。
【００４９】
【数３】
0006705892.tif 000004
２）時間領域における短時間エネルギーを計算する場合、
【００５０】
【数４】
0006705892.tif 000005
ここで、
【００５１】
【数５】
0006705892.tif 000006
は、ウィンドウ関数で、以下の関数を利用する。
【００５２】
【数６】
0006705892.tif 000007
３）周波数領域におけるスペクトルフラットネスを計算する場合、
まず、オーディオセグメント
【００５３】
【数７】
0006705892.tif 000008
についてフーリエ変換を行って周波数領域の幅値サイズ
【００５４】
【数８】
0006705892.tif 000009
を得て、
下式に従ってスペクトルフラットネスを計算する。
【００５５】
【数９】
0006705892.tif 000010
４）時間領域における信号情報エントロピーを計算する場合、
まず、信号絶対値正規化後の相対確率サイズを計算する。
【００５６】
【数１０】
0006705892.tif 000011
それから、下式に従って信号情報エントロピーを計算する。
【００５７】
【数１１】
0006705892.tif 000012
具体的に以下の例を結合して説明すると、図４にインパルス雑音付きの原始オーディオ信号を示しており、中間区間（(横軸５００００〜１５００００間の信号）に一部のインパルス雑音が存在し、音声信号は最後区間である(横軸２３００００〜２４００００間の信号)。図５に原始オーディオ信号に単独に信号零交差数の抽出を行ったオーディオ信号を示しており、図示のように信号零交差数の特徴に基づいてインパルス雑音を良好に区別でき、例えば中間区間（(横軸５００００〜１５００００間の信号）のインパルス雑音を直接に濾過することができるが、低エネルギーの非インパルス雑音(横軸２１００００〜２２００００間の信号)の場合は区別できない。図６に原始オーディオ信号に単独に短時間エネルギーの抽出を行ったオーディオ信号を示しており、図示のように、短時間エネルギー特徴に基づいて低エネルギーの非インパルス雑音(横軸２１００００〜２２００００間の信号)を濾過することはできるが、中間区間（(横軸５００００〜１５００００間の信号）のインパルス雑音は区別できない(パルス信号も比較的に大きいエネルギーがある)。図７に原始オーディオ信号にスペクトルフラットネスと信号情報エントロピーの抽出を行ったオーディオ信号を示しており、当該二つはいずれも音声信号とインパルス雑音とを検出でき、全ての種類の音声信号を最大限に保留できる。さらに、図８に本実施例で提供するスペクトルフラットネスと信号情報エントロピーを抽出した後、短時間エネルギー特徴及び信号零交差数特徴を結合した方式を示しており、これによりインパルス雑音と他の低エネルギーノイズによる干渉を識別することができ、実際の音声信号を検出できる。上記図面に示す信号から分かるように、本実施例で抽出したオーディオ信号は目標音声セグメントを精確に検出するに有利である。
【００５８】
本願で提供する実施例によると、音声の検出中に、上記時間領域及び周波数領域における複数の特徴を統合してパルスと背景ノイズによる干渉に抵抗して、ロバスト性を強化し、検出対象であるオーディオ信号中の分割された複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを精確に検出でき、該目標音声セグメントに対応する音声信号の開始時間及び終了時間を精確に取得して、ヒューマンマシンの自然な相互作用を実現できる。
【００５９】
選択可能な方案として、オーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて、オーディオセグメントから目標音声セグメントを検出することは、下記したステップＳ１を含む。
【００６０】
Ｓ１、現在のオーディオセグメントが複数のオーディオセグメント中の最後のオーディオセグメントになるまで、下記したステップＳ１１、Ｓ１２、Ｓ１３、Ｓ１４を重複して実行する。ここで、現在のオーディオセグメントが複数のオーディオセグメント中の一番目のオーディオセグメントに初期化される。
【００６１】
Ｓ１１、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断する。
【００６２】
Ｓ１２、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすと、現在のオーディオセグメントが目標音声セグメントであると検出する。
【００６３】
Ｓ１３、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たさないと、少なくとも現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて予定の閾値条件を更新し、更新後の予定の閾値条件を得る。
【００６４】
Ｓ１４、現在のオーディオセグメントが複数のオーディオセグメント中の最後のオーディオセグメントであるか否かを判断し、ＮＯであると、現在のオーディオセグメントの次のオーディオセグメントを現在のオーディオセグメントとする。
【００６５】
任意に、本実施例において、上記予定の閾値条件が変化されたシーンに応じて自発的に更新調整されることができるが、これに限定されることはない。ここで、本実施例において、オーディオ信号の入力順番に従って複数のオーディオセグメントからオーディオセグメントを取得して、オーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断する場合、上記予定の閾値条件が少なくとも現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて更新されるが、これに限定されることはない。つまり、予定の閾値条件を更新する必要がある時、現在のオーディオセグメント（歴史オーディオセグメント）に基づいて次の更新後の予定の閾値条件を取得する。
【００６６】
尚、検出対象であるオーディオ信号の場合、複数のオーディオセグメントを含むから、上記判断プロセスを、上記検出対象であるオーディオ信号中の分割された複数のオーディオセグメント全てに行うまで、各オーディオセグメントについて重複して実行し、即ち、現在のオーディオセグメントが複数のオーディオセグメント中の最後のオーディオセグメントになるまで実行する。
【００６７】
本願で提供する実施例によると、オーディオ特徴と比較するための予定の閾値条件を絶えず更新することで、検出中に異なるシーンに応じて複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを精確に検出できるように保証する。さらに、オーディオセグメントの複数の領域の複数の特徴について、対応する予定の閾値条件を満たすか否かをそれぞれ判断することで、オーディオセグメントに複数回の判断選別を行って、精確な目標音声セグメントを検出するように保証する。
【００６８】
選択可能な方案として、
Ｓ１、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断することは下記したステップＳ１１を含む。Ｓ１１、現在のオーディオセグメントの時間領域における信号零交差数が第１の閾値を超えるか否かを判断し、現在のオーディオセグメントの信号零交差数が第１の閾値を超えると、現在のオーディオセグメントの時間領域における短時間エネルギーが第２の閾値を超えるか否かを判断し、現在のオーディオセグメントの短時間エネルギーが第２の閾値を超えると、現在のオーディオセグメントの周波数領域におけるスペクトルフラットネスが第３の閾値未満であるか否かを判断し、現在のオーディオセグメントの周波数領域におけるスペクトルフラットネスが第３の閾値未満であると、現在のオーディオセグメントの時間領域における信号情報エントロピーが第４の閾値未満であるか否かを判断する、
Ｓ２、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすと、現在のオーディオセグメントが目標音声セグメントであると検出することは、下記したステップＳ２１を含む。Ｓ２１、現在のオーディオセグメントの信号情報エントロピーが第４の閾値未満であると判断されると、現在のオーディオセグメントが目標音声セグメントであると検出することを含む。
【００６９】
任意に、本実施例において、上記現在のオーディオセグメントの時間領域及び周波数領域における複数の特徴に基づいて目標音声セグメントを検出するプロセスを、オーディオ信号に第２回の量子化を行った後に実行することができるが、これに限定されることはない。本実施例においてこれを限定しない。
【００７０】
尚、上記オーディオ特徴の音声検出プロセスにおける作用は以下のとおりである：
１）信号零交差数：現在のオーディオセグメントの時間領域における信号零交差数を取得する。該信号零交差数は１区間のオーディオ信号において波形が零軸を通過する回数を示し、一般的に、音声信号の零交差数は非音声信号より大きい。
【００７１】
２）短時間エネルギー：現在のオーディオセグメントの時間領域幅における時間領域エネルギーを取得する。該短時間エネルギーは信号エネルギーの方面から非音声信号と音声信号を区別する。一般的に、音声信号の短時間エネルギーが非音声信号の短時間エネルギーより大きい。
【００７２】
３）スペクトルフラットネス：現在のオーディオセグメントについてフーリエ変換を行ってそのスペクトルフラットネスを計算する。ここで、音声信号の周波数分布が比較的に集中されていて、対応してスペクトルフラットネスが小さい。ガウス白色ノイズ信号の周波数分布は比較的に分散されていて、対応してスペクトルフラットネスが大きい。
【００７３】
４）信号情報エントロピー：現在のオーディオセグメントについて正規化を行った後信号情報エントロピーを計算する。ここで、音声信号の分布は比較的に集中されていて、対応して信号情報エントロピーが小さく、非音声信号、特にガウス白色ノイズの分布は比較的に分散されていて、対応して信号情報エントロピーが比較的に大きい。
【００７４】
具体的に、図９に示す例を結合して説明する。
【００７５】
Ｓ９０２において、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴を取得する。
【００７６】
Ｓ９０４において、現在のオーディオセグメントの信号零交差数が第１の閾値を超えるか否かを判断し、現在のオーディオセグメントの信号零交差数が第１の閾値を超えると、次の操作を実行する。現在のオーディオセグメントの信号零交差数が第１の閾値未満であると、直接に現在のオーディオセグメントが非目標音声セグメントであると判定する。
【００７７】
Ｓ９０６において、現在のオーディオセグメントの短時間エネルギーが第２の閾値を超えるか否かを判断し、第２の閾値を超えると、次の判断を行う。現在のオーディオセグメントの短時間エネルギーが第２の閾値以下であると、現在のオーディオセグメントを直接に非目標音声セグメントであると判定し、該現在のオーディオセグメントの短時間エネルギーに基づいて第２の閾値を更新する。
【００７８】
Ｓ９０８において、現在のオーディオセグメントのスペクトルフラットネスが第３の閾値未満であるか否かを判断し、第３の閾値未満であると、次の判断を行う。現在のオーディオセグメントのスペクトルフラットネスが第３の閾値以上であると、現在のオーディオセグメントを直接に非目標音声セグメントであると判定し、該現在のオーディオセグメントのスペクトルフラットネスに基づいて第３の閾値を更新する。
【００７９】
Ｓ９１０において、現在のオーディオセグメントの信号情報エントロピーが第４の閾値未満であるか否かを判断し、第４の閾値未満であると、次の判断を行う。現在のオーディオセグメントの信号情報エントロピーが第４の閾値以上であると、現在のオーディオセグメントを直接に非目標音声セグメントであると判定し、該現在のオーディオセグメントのスペクトルフラットネスに基づいて第４の閾値を更新する。
【００８０】
ステップＳ９１０を実行した後、上記四つの特徴がいずれも対応する予定の閾値条件を満たすと判断されると、現在のオーディオセグメントが目標音声セグメントであると判定する。
【００８１】
本願で提供する実施例によると、オーディオセグメントの異なる領域の複数の特徴を統合することによって上記複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを精確に検出できた。従って、音声検出過程に対するオーディオセグメント中のノイズ信号の干渉を低減し、音声検出の精度を向上させる目的を実現できる。
【００８２】
選択可能な方案として、少なくとも現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて予定の閾値条件を更新することは、
１）現在のオーディオセグメントの短時間エネルギーが第２の閾値以下であると、少なくとも現在のオーディオセグメントの短時間エネルギーに基づいて第２の閾値を更新すること、又は、
２）現在のオーディオセグメントのスペクトルフラットネスが第３の閾値以上であると、少なくとも現在のオーディオセグメントのスペクトルフラットネスに基づいて第３の閾値を更新すること、又は、
３）現在のオーディオセグメントの信号情報エントロピーが第４の閾値以上であると、少なくとも現在のオーディオセグメントの信号情報エントロピーに基づいて第４の閾値を更新すること、を含む。
【００８３】
任意に、本実施例において、少なくとも現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて予定の閾値条件を更新することは、
【００８４】
【数１２】
0006705892.tif 000013
を含む。ここで、ａは減衰係数を示し、Ｂが現在のオーディオセグメントの短時間エネルギーを示す場合、Ａ’は第２の閾値を示し、Ａは更新後の第２の閾値を示す。Ｂが現在のオーディオセグメントのスペクトルフラットネスを示す場合、Ａ’は第３の閾値を示し、Ａは更新後の第３の閾値を示す。Ｂが現在のオーディオセグメントの信号情報エントロピーを示す場合、Ａ’は第４の閾値を示し、Ａは更新後の第４の閾値を示す。
【００８５】
つまり、上記予定の閾値条件を更新するとき、現在のオーディオセグメント（歴史オーディオセグメント）のオーディオ特徴に基づいて次のオーディオセグメントに必要な予定の閾値条件を更新することで、目標音声の検出プロセスが一層精確になる。
【００８６】
本願で提供する実施例によると、オーディオ特徴と比較するための予定の閾値条件を絶えずに更新することで、検出中に異なるシーンに応じて複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを精確に検出できるように保証する。
選択可能な方案として、オーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて、オーディオセグメントから目標音声セグメントを検出した後、
Ｓ１、目標音声セグメントの複数のオーディオセグメントにおける位置に基づいて、目標音声セグメントからなる連続音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を確定することをさらに含む。
【００８７】
任意に、本実施例において、上記音声セグメントは一つの目標音声セグメント、又は連続する複数の目標音声セグメントを含むことができるが、これに限定されることはない。ここで、各目標音声セグメントは目標音声セグメントの開始時刻及び目標音声セグメントの終了時刻を含む。
【００８８】
尚、本実施例において、複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを検出すると同時に、目標音声セグメントの開始時刻及び目標音声セグメントの終了時刻等の目標音声セグメントのタイムスタンプに基づいて、目標音声セグメントからなる音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を取得することができる。
【００８９】
任意に、本実施例において、目標音声セグメントの複数のオーディオセグメントにおける位置に基づいて、目標音声セグメントからなる連続音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を確定することは、
Ｓ１、連続するＫ個の目標音声セグメント中の一番目の目標音声セグメントの開始時刻を取得して、連続音声セグメントの開始時刻とすることと、
Ｓ２、連続音声セグメントの開始時刻を確認した後、第Ｋ個の目標音声セグメント後の、連続するＭ個の非目標音声セグメント中の一番目の非目標音声セグメントの開始時刻を取得して、連続音声セグメントの終了時刻とすることと、を含むことができる。
【００９０】
任意に、本実施例において、上記Ｋは１以上の整数であって、上記Ｍを異なるシーンで異なる値に設定することができ、本実施例においてこれを限定しない。
【００９１】
具体的に以下の例を結合して説明すると、複数の（例えば、２０個）オーディオセグメント（各セグメントの長さがいずれもＴであるとする）から検出された目標音声セグメントが、Ｐ１〜Ｐ５、Ｐ７〜Ｐ８、Ｐ１０、Ｐ１７〜Ｐ２０を含むとする。さらに、Ｍが５であるとする。
【００９２】
上記仮設内容から分かるように、前部分の５個の目標音声セグメントが連続し、Ｐ５とＰ７との間に一つの非目標音声セグメント（即ち、Ｐ６）を含み、Ｐ８とＰ１０との間に一つの非目標音声セグメント（即ち、Ｐ９）を含み、Ｐ１０とＰ１７との間に６個の非目標音声セグメント（即ち、Ｐ１１〜Ｐ１６）を含む。
【００９３】
前部分のＫ個の（即ち、前部分５個）連続する目標音声セグメントに基づいて、検出対象であるオーディオ信号から一つの音声信号を含む音声セグメントＡを検出したことが分かり、ここで、該音声セグメントＡの開始時刻は前部分の５個の目標音声セグメント中の一番目の目標音声セグメントの開始時刻（即ち、Ｐ１の開始時刻）である。さらに、Ｐ５とＰ７との間の非目標音声セグメントの数量が１で、即ちＭ（Ｍ＝５）未満であって、Ｐ８とＰ１０との間の非目標音声セグメントの数量が１で、即ちＭ（Ｍ＝５）未満であるので、非目標音声セグメントＰ６及び非目標音声セグメントＰ９において上記音声セグメントＡが終了していないと判定できる。そして、Ｐ１０とＰ１７との間の非目標音声セグメントの数量が６で、即ちＭ（Ｍ＝５）を超えるので、即ち連続する非目標音声セグメント（Ｐ１１〜Ｐ１６）の数量が既にＭ個の所定の閾値を満たすので、上記音声セグメントＡが連続する非目標音声セグメント（即ちＰ１１〜Ｐ１６）中の一番目の非目標音声セグメントの開始時刻（即ち、Ｐ１１の開始時刻）で終了したと判定することができ、Ｐ１１の開始時刻を音声セグメントＡの終了時刻とする。つまり、音声セグメントＡの開始時刻はＰ１の開始時刻０で、終了時刻はＰ１１の開始時刻１０Ｔである。
【００９４】
ここで、尚、当該例において、上記連続する目標音声セグメントＰ１７〜Ｐ２０は次の音声セグメントＢの検出の判定に用いられる。検出プロセスについては上記プロセスを参照でき、本実施例においては詳細な説明を省略する。
【００９５】
そして、本実施例において、オーディオ信号中のオーディオセグメントが目標音声セグメントであるか否かを簡単に検出するように、検出対象であるオーディオ信号をリアルタイムに取得して、目標音声セグメントからなる音声セグメントの開始時刻及び音声セグメントの終了時刻を精確に検出し、ヒューマンマシンインタラクション機器が完全な音声セグメントが表現しようとする音声情報を獲得してから精確に応答し、ヒューマンマシンインタラクションを実現することができるが、これに限定されることはない。尚、検出対象であるオーディオ信号をリアルタイムに取得する過程において、音声を検出するにおいて上記検出ステップを重複して実行することができるが、これに限定されることはない。本実施例においては詳細な説明を省略する。
【００９６】
本願で提供する実施例によると、目標音声セグメントを精確に検出できるとともに、ヒューマンマシンインタラクション機器が高速且つリアルタイムに目標音声セグメントからなる音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を判断して、ヒューマンマシンインタラクション機器が検出して得た音声情報に精確且つリアルタイムに反応することができ、ヒューマンマシンの自然な相互作用効果を実現できる。そして、ヒューマンマシンインタラクション機器が目標音声セグメントに対応する音声信号の開始時間及び終了時間を精確に検出することで、ヒューマンマシンインタラクション効率を向上させる効果を実現でき、既存技術において操作者が制御ボタンを押してヒューマンマシンインタラクションプロセスをトリガーしてヒューマンマシンインタラクション効率が低い問題を解決できる。
【００９７】
選択可能な方案として、検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割した後、
Ｓ１、複数のオーディオセグメント中の前部分のＮ（Ｎは１より大きい整数である）個のオーディオセグメントを取得することと、
Ｓ２、前部分のＮ個のオーディオセグメントに基づいてノイズ抑制モデルを構築することであって、但し、ノイズ抑制モデルは複数のオーディオセグメント中の第Ｎ+１個のオーディオセグメント及びその以降のオーディオセグメントにノイズ抑制処理を行うに用いられることと、
Ｓ３、前部分のＮ個のオーディオセグメントに基づいて、初期の予定の閾値条件を取得することと、さらに含む。
【００９８】
例えば、具体的に以下の方式で前部分のＮ個のオーディオセグメントに基づいてノイズ抑制モデルを構築する。オーディオ信号が純粋な音声信号と独立したガウス白色ノイズを含むと、以下の方式でノイズを抑制することができる。即ち、前部分のＮ個のオーディオセグメントの背景ノイズについてフーリエ変換を行って、信号の周波数領域情報を得て、該背景ノイズの周波数領域情報に基づいて、ノイズの周波数領域の対数スペクトル特徴を推定して、ノイズ抑制モデルを構築する。さらに、第Ｎ+１個のオーディオセグメント及びその以降のオーディオセグメントについて、上記ノイズ抑制モデルに基づいて、最尤推定方法でもよいがこれに限定されない方法で、オーディオ信号にノイズ除去処理を行う。
【００９９】
さらに、例えば、ヒューマンマシンインタラクションを開始する前、初期化操作を実行し、音声入力無しのオーディオセグメントによってノイズ抑制モデルを構築し、オーディオ特徴を判断するための初期の予定の閾値条件を取得する。ここで、上記初期の予定の閾値条件を前部分のＮ個のオーディオセグメントのオーディオ特徴の平均値によって確定することができるが、これに限定されることはない。
【０１００】
本願で提供する実施例によると、複数のオーディオセグメント中の前部分のＮ個のオーディオセグメントを利用してヒューマンマシンインタラクションの初期化操作を実現して、例えばノイズ抑制モデルを構築して、複数のオーディオセグメントにノイズ抑制処理を行って、ノイズによる音声信号に対する干渉を回避する。例えば、オーディオ特徴を判断するための初期の予定の閾値条件を取得して、複数のオーディオセグメントに音声検出を行う。
【０１０１】
選択可能な方案として、各オーディオセグメント中のオーディオ特徴を抽出する前、
Ｓ１、検出対象であるオーディオ信号を第１回の量子化を行いならが収集することと、
Ｓ２、収集されたオーディオ信号に第１回の量子化の量子化レベルより低い第２回の量子化を行うことと、をさらに含む。
【０１０２】
尚、本実施例において、第１回の量子化をオーディオ信号を収集する際に行うことができるが、これに限定されることはない。第２回の量子化をノイズ抑制処理を行った後に行うことができるが、これに限定されることはない。そして、本実施例において、量子化レベルが高いほど、干渉に敏感であって、つまり、小さい干渉のほど音声信号を干渉しやすく、量子化レベルを調整して二回の干渉を行うことで、干渉を二回濾過する効果を実現できる。
【０１０３】
具体的に以下の例を結合して説明すると、例えば、第１回の量子化を行う時、１６ビットを利用し、第２回の量子化を行う時に、８ビットを利用し、即ち、[--１２８--１２７]の範囲を利用する。従って、再度濾過することで、音声信号とノイズを精確に区別できる。
【０１０４】
尚、上述した各方法実施例において、説明の便宜を図るため、一連の動作の組み合せで説明したが、本発明によると、一部のステップを他の順又は同時に実行することもできるので、このような動作の順に限定されることがないことは当業者は理解できることである。そして、明細書において説明した実施例は全て好適な実施例で、かかる動作や手段が本発明に必ずしも必要なものではないことは当業者は理解できることである。
【０１０５】
上述した実施形態の説明から、当業者は上記実施例の方法をソフトウェアに必要な汎用ハードウェアプラットフォームを結合した方式で実現することができ、ハードウェアによって実現することもできるが、大部分の場合に前の方法で実施することが好ましいことが分かる。これに基づいて、本発明の技術方案の本質又は既存技術に貢献のある部分をソフトウェア製品の形態で実現することができ、そのコンピューターソフトウェア製品は、端末機器（携帯電話、コンピューター、サーバ又は、ネットワーク機器等であることができる）に本発明の各実施例に記載の方法を実現させる命令を含み、記憶媒体（例えば、ＲＯＭ/ＲＡＭ、ディスク、ＣＤ）に記憶されることができる。
実施例２
本発明の実施例によるとさらに上記音声検出方法を実施するための音声検出装置を提供し、図１０に示すように、該装置は、
１）検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割するように構成された分割ユニット１００２と、
２）各オーディオセグメントにおける少なくともオーディオセグメントの時間領域特徴及び周波数領域特徴を含むオーディオ特徴を抽出するように構成された抽出ユニット１００４と、
３）オーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて、オーディオセグメントから目標音声セグメントを検出するように構成された検出ユニット１００６と、を含む。
任意に、本実施例において、上記音声検出装置を、知能ロボットチャットシステム、自動質問応答システム、ヒューマンマシンチャットソフトウェア等の中の少なくとも一つに適用することができるが、これに限定されることはない。つまり、本実施例で提供する音声検出装置をヒューマンマシンインタラクションに適用して、オーディオセグメントにおける少なくともオーディオセグメントの時間領域特徴及び周波数領域特徴を含むのオーディオ特徴を抽出して、検出対象であるオーディオ信号中の分割された複数のオーディオセグメント中の目標音声セグメントを精確に検出できた。従って、ヒューマンマシンインタラクション用の機器が目標音声セグメントからなる音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を把握でき、機器が表現しようとする完全な音声情報を取得した後に精確に応答することができる。ここで、本実施例において、上記音声セグメントは、一つの目標音声セグメント又は連続する複数の目標音声セグメントを含むが、これに限定されることはない。ここで、各目標音声セグメントは該目標音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を含む。本実施例においてこれを限定しない。
【０１０６】
任意に、本実施例において、上記音声検出装置を、知能ロボットチャットシステム、自動質問応答システム、ヒューマンマシンチャットソフトウェア等の中の少なくとも一つに適用することができるが、これに限定されることはない。つまり、本実施例で提供する音声検出装置をヒューマンマシンインタラクションに適用して、オーディオセグメントにおける少なくともオーディオセグメントの時間領域特徴及び周波数領域特徴を含むのオーディオ特徴を抽出して、検出対象であるオーディオ信号中の分割された複数のオーディオセグメント中の目標音声セグメントを精確に検出できた。従って、ヒューマンマシンインタラクション用の機器が目標音声セグメントからなる音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を把握でき、機器が表現しようとする完全な音声情報を取得した後に精確に応答することができる。ここで、本実施例において、上記音声セグメントは、一つの目標音声セグメント又は連続する複数の目標音声セグメントを含むが、これに限定されることはない。ここで、各目標音声セグメントは該目標音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を含む。本実施例においてこれを限定しない。
【０１０７】
尚、本実施例において、ヒューマンマシンインタラクション機器が、検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割し、各オーディオセグメントにおける少なくともオーディオセグメントの時間領域特徴及び周波数領域特徴を含むオーディオ特徴を抽出することで、オーディオセグメントの異なる領域の複数の特徴を統合することによって上記複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを精確に検出できた。従って、音声検出過程に対するオーディオセグメント中のノイズ信号の干渉を低減し、音声検出の精度を向上させる目的を実現し、既存技術において単一の特徴で音声を検出する方式を用いることで検出精度が低い問題を解決できる。
【０１０８】
さらに、目標音声セグメントを精確に検出できるとともに、ヒューマンマシンインタラクション機器が高速且つリアルタイムに目標音声セグメントからなる音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を判断することが可能であって、ヒューマンマシンインタラクション機器が検出して得た音声情報に精確且つリアルタイムに反応することができ、ヒューマンマシンの自然な相互作用効果を実現できる。そして、ヒューマンマシンインタラクション機器が目標音声セグメントからなる音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を精確に検出することで、ヒューマンマシンインタラクション効率を向上させる効果を実現でき、既存技術において操作者が制御ボタンを押してヒューマンマシンインタラクションプロセスをトリガーしてヒューマンマシンインタラクション効率が低い問題を解決できる。
【０１０９】
任意に、本実施例において、上記オーディオ特徴は、時間領域における信号零交差数、時間領域における短時間エネルギー、周波数領域におけるスペクトルフラットネス、時間領域における信号情報エントロピー、自己相関係数、ウェーブレット変換後信号、信号複雑度等の中の少なくとも一つを含むことができるが、これに限定されることはない。
【０１１０】
尚、１）上記信号零交差数は、一部のインパルス雑音による干渉の除去に用いられるが、これに限定されることはない。２）上記短時間エネルギーは、オーディオ信号の幅サイズを評価し、一定の閾値を結合して関連のない人の音声の干渉を除去するに用いられるが、これに限定されることはない。３）上記スペクトルフラットネスは、周波数領域内で信号の周波数分布特性を計算して、該特徴のサイズに基づいて、オーディオ信号が背景のガウス白色ノイズであるか否かを判断するに用いられるが、これに限定されることはない。４）上記信号時間領域情報エントロピーは、オーディオ信号の時間領域における分布特性を測定するに用いられるが、これに限定されることはなく、該特徴は音声信号と通常のノイズとを区別するに用いられる。本実施例において、音声の検出中に、上記時間領域及び周波数領域における複数の特徴を統合することによってパルスと背景ノイズによる干渉を抵抗して、ロバスト性を強化し、検出対象であるオーディオ信号中の分割された複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを精確に検出でき、該目標音声セグメントからなる音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を精確に取得して、ヒューマンマシンの自然な相互作用効果を実現できる。
【０１１１】
任意に、本実施例において、オーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて、オーディオ信号の複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを検出する方式は、オーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断することと、オーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすと、該オーディオセグメントが目標音声セグメントであると検出することと、を含むことができるが、これに限定されることはない。
【０１１２】
尚、本実施例において、オーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断するとき、１）オーディオ信号の入力順番と、２）予定の順番の少なくとも一つの順番に従って、複数のオーディオセグメントから判断に用いられる現在のオーディオセグメントを取得する。ここで、上記予定の順番はランダムな順番であることができれば、予定の原則に従って排列した順番であることもでき、例えばオーディオセグメントのサイズ順番であることができる。上述したのは例示的なもので、本実施例においてこれを限定しない。
【０１１３】
そして、本実施例において、上記予定の閾値条件が変化されたシーンに応じて自発的に更新調整されることができるが、これに限定されることはない。オーディオ特徴と比較するための予定の閾値条件を絶えずに更新することで、検出中に異なるシーンに応じて複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを精確に検出できるように保証する。さらに、オーディオセグメントの複数の領域における複数の特徴について、対応する予定の閾値条件を満たすか否かをそれぞれ判断することで、オーディオセグメントに複数回の判断選別を行って、目標音声セグメントを精確に検出できるように保証する。
【０１１４】
任意に、本実施例において、オーディオ信号の入力順番に従って複数のオーディオセグメントからオーディオセグメントを取得して、オーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断する場合は、オーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいてオーディオセグメントから目標音声セグメントを検出することは、現在のオーディオセグメントが複数のオーディオセグメント中の最後のオーディオセグメントになるまで、下記したステップＳ１〜Ｓ４を重複して実行することを含む。ここで、現在のオーディオセグメントが複数のオーディオセグメント中の一番目のオーディオセグメントに初期化される。
【０１１５】
Ｓ１、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断する。
【０１１６】
Ｓ２、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすと、現在のオーディオセグメントが目標音声セグメントであると検出する。
【０１１７】
Ｓ３、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たさないと、少なくとも現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて予定の閾値条件を更新し、更新後の予定の閾値条件を得る。
【０１１８】
Ｓ４、現在のオーディオセグメントが複数のオーディオセグメント中の最後のオーディオセグメントであるか否かを判断し、ＮＯであると、現在のオーディオセグメントの次のオーディオセグメントを現在のオーディオセグメントとする。
【０１１９】
尚、本実施例において、上記予定の閾値条件は少なくとも現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて更新されて、更新後の予定の閾値条件を得ることができるが、これに限定されることはない。つまり、上記予定の閾値条件を更新する時、現在のオーディオセグメント（歴史オーディオセグメント）のオーディオ特徴に基づいて、次のオーディオセグメントに必要な予定の閾値条件を確定することで、オーディオセグメントの検出プロセスが一層精確になる。
【０１２０】
また、本実施例において、上記装置は、
１）検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割した後、複数のオーディオセグメント中の前部分のＮ（Ｎは１より大きい整数である）個のオーディオセグメントを取得するように構成された第１の取得ユニットと、
２）前部分のＮ個のオーディオセグメントに基づいてノイズ抑制モデルを構築するように構成された構築ユニットであって、但し、ノイズ抑制モデルは複数のオーディオセグメント中の第Ｎ+１個のオーディオセグメント及びその以降のオーディオセグメントにノイズ抑制処理を行うに用いられる構築ユニットと、
３）前部分のＮ個のオーディオセグメントに基づいて、初期の予定の閾値条件を取得するように構成された第２の取得ユニットと、をさらに含むことができる。
【０１２１】
尚、音声検出中の精度を保証するため、本実施例において、複数のオーディオセグメントにノイズ抑制処理を行って、音声信号に対するノイズの干渉を回避する。例えば、最小二乗平均誤差で対数スペクトルの幅を推定する方式でオーディオ信号の背景ノイズを除去する。
【０１２２】
任意に、本実施例において、上記前部分のＮ個のオーディオセグメントは音声入力無しのオーディオセグメントであることができるが、これに限定されることはない。つまり、ヒューマンマシンインタラクションを開始する前、初期化操作を実行し、音声入力無しのオーディオセグメントによってノイズ抑制モデルを構築して、オーディオ特徴を判断するための初期の予定の閾値条件を取得する。ここで、上記初期の予定の閾値条件は前部分のＮ個のオーディオセグメントのオーディオ特徴の平均値に基づいて確定されることができるが、これに限定されることはない。
【０１２３】
任意に、本実施例において、各オーディオセグメント中のオーディオ特徴を抽出する前、収集された検出対象であるオーディオ信号に第２回の量子化を行うことをさらに含み、ここで、第２回の量子化の量子化レベルは第１回の量子化の量子化レベルより低い。
【０１２４】
尚、本実施例において、第１回の量子化をオーディオ信号を収集する際に行うことができるが、これに限定されることはない。第２回の量子化をノイズ抑制処理を行った後に行うことができるが、これに限定されることはない。そして、本実施例において、量子化レベルが高いほど、干渉に敏感であって、つまり、量子化レベルが高い時、量子化の間隔が小さいので、小さいノイズ信号にも量子化操作が行われ、このように量子化された後の結果は音声信号を含むとともにノイズ信号も含み、音声信号の検出に大きい干渉を与える。本実施例において、量子化レベルを調整することで二回の量子化を実現して、即ち、第２回の量子化の量子化レベルを第１回の量子化の量子化レベルより小さくすることで、ノイズ信号について二回の濾過を行って、干渉を低減する効果を実現する。
【０１２５】
任意に、本実施例において、検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割することが、固定長ウィンドウによって機器が収集したオーディオ信号をサンプリングすることを含むことができるが、これに限定されることはない。ここで、本実施例において、上記固定長ウィンドウの長さは小さく、例えば、利用されるウィンドウの長さは２５６（信号数量）である。即ち、小ウィンドウでオーディオ信号を分割することで、処理結果をリアルタイムに返送でき、音声信号のリアルタイムな検出を完成できる。
【０１２６】
本願で提供する実施例によると、検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割し、各オーディオセグメントにおける少なくともオーディオセグメントの時間領域特徴及び周波数領域特徴を含むオーディオ特徴を抽出することで、オーディオセグメントの異なる領域の複数の特徴を統合することによって上記複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを精確に検出できた。従って、音声検出過程に対するオーディオセグメント中のノイズ信号の干渉を低減し、音声検出の精度を向上させる目的を実現し、既存技術において単一の特徴で音声を検出する方式を用いることで検出精度が低い問題を解決できる。
【０１２７】
選択可能な方案として、検出ユニット１００６は、
１）現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断するように構成された判断手段であって、但し、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴は、現在のオーディオセグメントの時間領域における信号零交差数、現在のオーディオセグメントの時間領域における短時間エネルギー、現在のオーディオセグメントの周波数領域におけるスペクトルフラットネス、現在のオーディオセグメントの時間領域における信号情報エントロピーを含む判断手段と、
２）現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすと、現在のオーディオセグメントが目標音声セグメントであると検出するように構成された検出手段と、を含む。
【０１２８】
任意に、本実施例において、Ｎ個のオーディオセグメント中の現在のオーディオセグメントｘ（i）のオーディオ特徴を下式で取得することができる：
１）時間領域における信号零交差数（即ち、短時間零交差数）を計算する場合：
【０１２９】
【数１３】
0006705892.tif 000014
ここで、
【０１３０】
【数１４】
0006705892.tif 000015
は記号関数である。
【０１３１】
【数１５】
0006705892.tif 000016
２）時間領域における短時間エネルギーを計算する場合：
【０１３２】
【数１６】
0006705892.tif 000017
ここで、
【数１７】
0006705892.tif 000018
は、ウィンドウ関数で、以下の関数を利用する。
【０１３３】
【数１８】
0006705892.tif 000019
３）周波数領域におけるスペクトルフラットネスを計算する場合：
まず、オーディオセグメント
【０１３４】
【数１９】
0006705892.tif 000020
ついてフーリエ変換を行って周波数領域の幅値サイズ
【０１３５】
【数２０】
0006705892.tif 000021
得る。
【０１３６】
下式でスペクトルフラットネスを計算する。
【０１３７】
【数２１】
0006705892.tif 000022
４）時間領域における信号情報エントロピーを計算する場合：
まず、信号絶対値を正規化した後の相対確率サイズを計算する。
【０１３８】
【数２２】
0006705892.tif 000023
その後、下式に従って、信号情報エントロピーを計算する：
【０１３９】
【数２３】
0006705892.tif 000024
具体的に以下の例を結合して説明すると、図４にインパルス雑音付きの原始オーディオ信号を示しており、中間区間（(横軸５００００〜１５００００間の信号）に一部のインパルス雑音が存在し、音声信号は最後区間である(横軸２３００００〜２４００００間の信号)。図５に原始オーディオ信号に単独に信号零交差数の抽出を行ったオーディオ信号を示しており、図示のように信号零交差数の特徴に基づいてインパルス雑音を良好に区別でき、例えば中間区間（横軸５００００〜１５００００間の信号）のインパルス雑音を直接に濾過することができるが、低エネルギーの非インパルス雑音(横軸２１００００〜２２００００間の信号)の場合は区別できない。図６に原始オーディオ信号に単独に短時間エネルギーの抽出を行ったオーディオ信号を示しており、図示のように、短時間エネルギー特徴に基づいて低エネルギーの非インパルス雑音(横軸２１００００〜２２００００間の信号)を濾過することはできるが、中間区間（(横軸５００００〜１５００００間の信号）のインパルス雑音は区別できない(パルス信号も比較的に大きいエネルギーがある)。図７に原始オーディオ信号にスペクトルフラットネスと信号情報エントロピーの抽出を行ったオーディオ信号を示しており、当該二つはいずれも音声信号とインパルス雑音とを検出でき、全ての種類の音声信号を最大限に保留できる。さらに、図８に本実施例で提供するスペクトルフラットネスと信号情報エントロピーを抽出した後、短時間エネルギー特徴及び信号零交差数特徴を結合した方式を示しており、これによりインパルス雑音と他の低エネルギーノイズによる干渉を識別することができ、実際の音声信号を検出できる。上記図面に示す信号から分かるように、本実施例で抽出したオーディオ信号は目標音声セグメントを精確に検出するに有利である。
【０１４０】
本願で提供する実施例によると、音声の検出中に、上記時間領域及び周波数領域における複数の特徴を統合することで、パルスと背景ノイズによる干渉に抵抗し、ロバスト性を強化し、検出対象であるオーディオ信号中の分割された複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを精確に検出でき、該目標音声セグメントに対応する音声信号の開始時間及び終了時間を精確に取得して、ヒューマンマシンの自然な相互作用を実現できる。
【０１４１】
選択可能な方案として、検出ユニット１００６は、
１）現在のオーディオセグメントが複数のオーディオセグメント中の最後のオーディオセグメントになるまで、下記したステップＳ１〜Ｓ４を重複して実行するように構成された判断手段を含む。ここで、現在のオーディオセグメントが複数のオーディオセグメント中の一番目のオーディオセグメントに初期化される。
【０１４２】
Ｓ１、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断する。
【０１４３】
Ｓ２、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすと、現在のオーディオセグメントが目標音声セグメントであると検出する。
【０１４４】
Ｓ３、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たさないと、少なくとも現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて予定の閾値条件を更新し、更新後の予定の閾値条件を得る。
【０１４５】
Ｓ４、現在のオーディオセグメントが複数のオーディオセグメント中の最後のオーディオセグメントであるか否かを判断し、ＮＯであると、現在のオーディオセグメントの次のオーディオセグメントを現在のオーディオセグメントとする。
【０１４６】
任意に、本実施例において、上記予定の閾値条件は変化されたシーンに応じて自発的に更新調整されることができるが、これに限定されることはない。ここで、本実施例において、オーディオ信号の入力順番に従って複数のオーディオセグメントからオーディオセグメントを取得して、オーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断する場合、上記予定の閾値条件は少なくとも現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴に基いて更新されるが、これに限定されることはない。つまり、予定の閾値条件を更新する必要がある時、現在のオーディオセグメント（歴史オーディオセグメント）に基いて次の更新後の予定の閾値条件を取得する。
【０１４７】
尚、検出対象であるオーディオ信号の場合、複数のオーディオセグメントを含むので、上記判断プロセスを、上記検出対象であるオーディオ信号中の分割された複数のオーディオセグメント全てに行うまで、各オーディオセグメントについて重複して実行する。即ち、現在のオーディオセグメントが複数のオーディオセグメント中の最後のオーディオセグメントになるまで実行する。
【０１４８】
本願で提供する実施例によると、オーディオ特徴と比較するための予定の閾値条件を絶えずに更新することで、検出中に異なるシーンに応じて複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを精確に検出できるように保証する。さらに、オーディオセグメントの複数の領域における複数の特徴について、対応する予定の閾値条件を満たすか否かをそれぞれ判断することで、オーディオセグメントに複数回の判断選別を行って、精確な目標音声セグメントを検出するように保証する。
【０１４９】
選択可能な方案として、
１）判断手段は、（１）現在のオーディオセグメントの時間領域における信号零交差数が第１の閾値を超えるか否かを判断し、現在のオーディオセグメントの信号零交差数が第１の閾値を超えると、現在のオーディオセグメントの時間領域における短時間エネルギーが第２の閾値を超えるか否かを判断し、現在のオーディオセグメントの短時間エネルギーが第２の閾値を超えると、現在のオーディオセグメントの周波数領域におけるスペクトルフラットネスが第３の閾値未満であるか否かを判断し、現在のオーディオセグメントの周波数領域におけるスペクトルフラットネスが第３の閾値未満であると、現在のオーディオセグメントの時間領域における信号情報エントロピーが第４の閾値未満であるか否かを判断するように構成された判断サブ手段を含む。
【０１５０】
２）検出手段は、（１）現在のオーディオセグメントの信号情報エントロピーが第４の閾値未満であると判断すると、現在のオーディオセグメントが目標音声セグメントであると検出するように構成された検出サブ手段を含む。
【０１５１】
任意に、本実施例において、上記現在のオーディオセグメントの時間領域及び周波数領域における複数の特徴に基いて目標音声セグメントを検出するプロセスは、オーディオ信号に第２回の量子化を行った後に実行することができるが、これに限定されることはない。本実施例においてこれを限定しない。
【０１５２】
尚、上記オーディオ特徴の音声検出プロセスにおける作用は以下のとおりである：
１）信号零交差数：現在のオーディオセグメントの時間領域における信号零交差数を取得する。該信号零交差数は１区間のオーディオ信号において波形が零軸を通過する回数を示し、一般的に、音声信号の零交差数は非音声信号より大きい。
【０１５３】
２）短時間エネルギー：現在のオーディオセグメントの時間領域幅における時間領域エネルギーを取得する。該短時間エネルギー信号は信号エネルギーの方面から非音声信号と音声信号とを区別する。一般的に、音声信号の短時間エネルギーが非音声信号の短時間エネルギーより大きい。
【０１５４】
３）スペクトルフラットネス：現在のオーディオセグメントについてフーリエ変換を行ってそのスペクトルフラットネスを計算する。ここで、音声信号の周波数分布が比較的に集中されていて、対応してスペクトルフラットネスが小さい。ガウス白色ノイズ信号の周波数分布は比較的に分散されていて、対応してスペクトルフラットネスが大きい。
【０１５５】
４）信号情報エントロピー：現在のオーディオセグメントについて正規化を行った後信号情報エントロピーを計算する。ここで、音声信号の分布は比較的に集中されていて、対応して信号情報エントロピーが小さく、非音声信号、特にガウス白色ノイズの分布は比較的に分散されていて、対応して信号情報エントロピーが比較的に大きい。
【０１５６】
具体的に、図９に示す例を結合して説明する。
【０１５７】
Ｓ９０２において、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴を取得する。
【０１５８】
Ｓ９０４において、現在のオーディオセグメントの信号零交差数が第１の閾値を超えるか否かを判断し、現在のオーディオセグメントの信号零交差数が第１の閾値を超えると、次の操作を実行する。現在のオーディオセグメントの信号零交差数が第１の閾値以下であると、直接に現在のオーディオセグメントが非目標音声セグメントであると判定する。
【０１５９】
Ｓ９０６において、現在のオーディオセグメントの短時間エネルギーが第２の閾値を超えるか否かを判断し、第２の閾値を超えると、次の判断を行う。現在のオーディオセグメントの短時間エネルギーが第２の閾値以下であると、直接に現在のオーディオセグメントが非目標音声セグメントであると判定し、該現在のオーディオセグメントの短時間エネルギーに基いて第２の閾値を更新する。
【０１６０】
Ｓ９０８において、現在のオーディオセグメントのスペクトルフラットネスが第３の閾値未満であるか否かを判断し、第３の閾値未満であると、次の判断を行う。現在のオーディオセグメントのスペクトルフラットネスが第３の閾値以上であると、直接に現在のオーディオセグメントが非目標音声セグメントであると判定し、該現在のオーディオセグメントのスペクトルフラットネスに基いて第３の閾値を更新する。
【０１６１】
Ｓ９１０において、現在のオーディオセグメントの信号情報エントロピーが第４の閾値未満であるか否かを判断し、第４の閾値未満であると、次の判断を行う。現在のオーディオセグメントの信号情報エントロピーが第４の閾値以上であると、直接に現在のオーディオセグメントが非目標音声セグメントであると判定し、該現在のオーディオセグメントのスペクトルフラットネスに基いて第４の閾値を更新する。
【０１６２】
ステップＳ９１０を実行した後、上記四つの特徴がいずれも対応する予定の閾値条件を満たすと判断されると、現在のオーディオセグメントが目標音声セグメントであると判定する。
【０１６３】
本願で提供する実施例によると、オーディオセグメントの異なる領域の複数の特徴を統合することによって上記複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを精確に検出して、音声検出過程に対するオーディオセグメント中のノイズ信号の干渉を低減し、音声検出の精度を向上させる目的を実現できる。
【０１６４】
選択可能な方案として、判断手段が少なくとも現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて予定の閾値条件を更新するは、
１）現在のオーディオセグメントの短時間エネルギーが第２の閾値以下であると、少なくとも現在のオーディオセグメントの短時間エネルギーに基いて第２の閾値を更新すること、又は、
２）現在のオーディオセグメントのスペクトルフラットネスが第３の閾値以上であると、少なくとも現在のオーディオセグメントのスペクトルフラットネスに基いて第３の閾値を更新すること、又は、
３）現在のオーディオセグメントの信号情報エントロピーが第４の閾値以上であると、少なくとも現在のオーディオセグメントの信号情報エントロピーに基づいて第４の閾値を更新することを含む。
【０１６５】
任意に、本実施例において、判断手段は、
【０１６６】
【数２４】
0006705892.tif 000025
ことによって、少なくとも現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて予定の閾値条件を更新することができる。
【０１６７】
ここで、ａは減衰係数を示し、Ｂが現在のオーディオセグメントの短時間エネルギーを示す場合、Ａ’は第２の閾値を示し、Ａは更新後の第２の閾値を示す。Ｂが現在のオーディオセグメントのスペクトルフラットネスを示す場合、Ａ’は第３の閾値を示し、Ａは更新後の第３の閾値を示す。Ｂが現在のオーディオセグメントの信号情報エントロピーを示す場合、Ａ’は第４の閾値を示し、Ａは更新後の第４の閾値を示す。
【０１６８】
つまり、上記予定の閾値条件を更新する時、現在のオーディオセグメント（歴史オーディオセグメント）のオーディオ特徴に基づいて次のオーディオセグメントに必要な予定の閾値条件を更新することで、目標音声の検出プロセスが一層精確になる。
【０１６９】
本願で提供する実施例によると、オーディオ特徴と比較するための予定の閾値条件を絶えずに更新することで、検出中に異なるシーンに応じて複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを精確に検出できるように保証する。
【０１７０】
選択可能な方案として、
１）オーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて、オーディオセグメントから目標音声セグメントを検出した後、目標音声セグメントの複数のオーディオセグメントにおける位置に基づいて、目標音声セグメントからなる連続音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を確定するように構成される確定ユニットを更に含む。
【０１７１】
任意に、本実施例において、上記音声セグメントは一つの目標音声セグメント、又は連続する複数の目標音声セグメントを含むことができるが、これに限定されることはない。ここで、各目標音声セグメントは目標音声セグメントの開始時刻及び目標音声セグメントの終了時刻を含む。
【０１７２】
尚、本実施例において、複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを検出すると同時に、目標音声セグメントの開始時刻及び目標音声セグメントの終了時刻等の目標音声セグメントのタイムスタンプに基づいて、目標音声セグメントからなる音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を取得することができる。
【０１７３】
任意に、本実施例において、上記確定ユニットは、
１）連続するＫ個の目標音声セグメント中の一番目の目標音声セグメントの開始時刻を取得して連続音声セグメントの開始時刻とするように構成された第１の取得手段と、
２）連続音声セグメントの開始時刻を確認した後、第Ｋ個の目標音声セグメント後の連続するＭ個の非目標音声セグメント中の一番目の非目標音声セグメントの開始時刻を取得して連続音声セグメントの終了時刻とするように構成された第２の取得手段と、を含むことができる。
【０１７４】
任意に、本実施例において、上記Ｋは１以上の整数であって、上記Ｍを異なるシーンで異なる値に設定することができ、本実施例においてこれを限定しない。
【０１７５】
具体的に以下の例を結合して説明すると、複数の（例えば、２０個）オーディオセグメント（各セグメントの長さがいずれもＴであるとする）から検出された目標音声セグメントが、Ｐ１〜Ｐ５、Ｐ７〜Ｐ８、Ｐ１０、Ｐ１７〜Ｐ２０を含むとする。さらに、Ｍが５であるとする。
【０１７６】
上記仮設内容から分かるように、前部分の５個の目標音声セグメントが連続し、Ｐ５とＰ７との間に一つの非目標音声セグメント（即ち、Ｐ６）を含み、Ｐ８とＰ１０との間に一つの非目標音声セグメント（即ち、Ｐ９）を含み、Ｐ１０とＰ１７との間に６個の非目標音声セグメント（即ち、Ｐ１１〜Ｐ１６）を含む。
【０１７７】
前部分のＫ個の（即ち、前部分５個）連続する目標音声セグメントに基づいて、検出対象であるオーディオ信号から一つの音声信号を含む音声セグメントＡを検出したことが分かり、ここで、該音声セグメントＡの開始時刻は前部分の５個の目標音声セグメント中の一番目の目標音声セグメントの開始時刻（即ち、Ｐ１の開始時刻）である。さらに、Ｐ５とＰ７との間の非目標音声セグメントの数量が１で、即ちＭ（Ｍ＝５）未満であって、Ｐ８とＰ１０との間の非目標音声セグメントの数量が１で、即ちＭ（Ｍ＝５）未満であるので、非目標音声セグメントＰ６及び非目標音声セグメントＰ９において上記音声セグメントＡが終了していないと判定できる。そして、Ｐ１０とＰ１７との間の非目標音声セグメントの数量が６で、即ちＭ（Ｍ＝５）を超えるので、即ち連続する非目標音声セグメント（Ｐ１１〜Ｐ１６）の数量が既にＭ個の所定の閾値を満たすので、上記音声セグメントＡが連続する非目標音声セグメント（即ちＰ１１〜Ｐ１６）中の一番目の非目標音声セグメントの開始時刻（即ち、Ｐ１１の開始時刻）で終了したと判定することができ、Ｐ１１の開始時刻を音声セグメントＡの終了時刻とする。つまり、音声セグメントＡの開始時刻はＰ１の開始時刻０で、終了時刻はＰ１１の開始時刻１０Ｔである。
【０１７８】
ここで、尚、当該例において、上記連続する目標音声セグメントＰ１７〜Ｐ２０は次の音声セグメントＢの検出の判定に用いられる。検出プロセスについては上記プロセスを参照でき、本実施例においては詳細な説明を省略する。
【０１７９】
そして、本実施例において、オーディオ信号中のオーディオセグメントが目標音声セグメントであるか否かを簡単に検出するように、検出対象であるオーディオ信号をリアルタイムに取得して、目標音声セグメントからなる音声セグメントの開始時刻及び音声セグメントの終了時刻を精確に検出し、ヒューマンマシンインタラクション機器が完全な音声セグメントが表現しようとする音声情報に基づいて精確に応答し、ヒューマンマシンインタラクションを実現することができるが、これに限定されることはない。尚、検出対象であるオーディオ信号をリアルタイムに取得する過程において、音声を検出するにおいて上記検出ステップを重複して実行することができるが、これに限定されることはない。本実施例においては詳細な説明を省略する。
【０１８０】
本願で提供する実施例によると、目標音声セグメントを精確に検出できるとともに、ヒューマンマシンインタラクション機器が高速且つリアルタイムに目標音声セグメントからなる音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を判断して、ヒューマンマシンインタラクション機器が検出して得られた音声情報に精確且つリアルタイムに反応することができ、ヒューマンマシンの自然な相互作用効果を実現できる。そして、ヒューマンマシンインタラクション機器が目標音声セグメントに対応する音声信号の開始時間及び終了時間を精確に検出することで、ヒューマンマシンインタラクション効率を向上させる効果を実現でき、既存技術において操作者が制御ボタンを押してヒューマンマシンインタラクションプロセスをトリガーしてヒューマンマシンインタラクション効率が低い問題を解決できる。
【０１８１】
選択可能な方案として、
１）、検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割した後、複数のオーディオセグメント中の前部分のＮ（Ｎは１より大きい整数である）個のオーディオセグメントを取得するように構成された第１の取得ユニットと、
２）前部分のＮ個のオーディオセグメントに基づいてノイズ抑制モデルを構築するように構成された構築ユニットであって、但し、ノイズ抑制モデルは複数のオーディオセグメント中の第Ｎ+１個のオーディオセグメント及びその以降のオーディオセグメントにノイズ抑制処理を行うに用いられる構築ユニットと、
３）前部分のＮ個のオーディオセグメントに基いて、初期の予定の閾値条件を取得するように構成された第２の取得ユニットと、をさらに含むことができる。
【０１８２】
例えば、具体的に以下の方式で前部分のＮ個のオーディオセグメントに基づいてノイズ抑制モデルを構築する。オーディオ信号が純粋な音声信号と独立したガウス白色ノイズを含むと、以下の方式でノイズを抑制することができる。即ち、前部分のＮ個のオーディオセグメントの背景ノイズについてフーリエ変換を行って、信号の周波数領域情報を得て、該背景ノイズの周波数領域情報に基づいて、ノイズの周波数領域の対数スペクトル特徴を推定して、ノイズ抑制モデルを構築する。さらに、第Ｎ+１個のオーディオセグメント及びその以降のオーディオセグメントについて、上記ノイズ抑制モデルに基づいて、最尤推定方法でもよいがこれに限定されない方法でオーディオ信号にノイズ除去処理を行うことができる。
【０１８３】
さらに、例えば、ヒューマンマシンインタラクションを開始する前、初期化操作を実行し、音声入力無しのオーディオセグメントによってノイズ抑制モデルを構築し、オーディオ特徴を判断するための初期の予定の閾値条件を取得する。ここで、上記初期の予定の閾値条件を前部分のＮ個のオーディオセグメントのオーディオ特徴の平均値によって確定することができるが、これに限定されることはない。
【０１８４】
本願で提供する実施例によると、複数のオーディオセグメント中の前部分のＮ個のオーディオセグメントを利用してヒューマンマシンインタラクションの初期化操作を実現して、例えばノイズ抑制モデルを構築して、複数のオーディオセグメントにノイズ抑制処理を行って、ノイズによる音声信号に対する干渉を回避する。例えば、オーディオ特徴を判断するための初期の予定の閾値条件を取得して、複数のオーディオセグメントに音声検出を行う。
【０１８５】
選択可能な方案として、
１）各オーディオセグメント中のオーディオ特徴を抽出する前、検出対象であるオーディオ信号を第１回の量子化を行いながら収集するように構成された収集ユニットと、
２）収集されたオーディオ信号に第１回の量子化の量子化レベルより低い第２回の量子化を行うように構成された量子化ユニットと、をさらに含む。
【０１８６】
尚、本実施例において、第１回の量子化をオーディオ信号を収集する際に行うことができるが、これに限定されることはない。第２回の量子化をノイズ抑制処理を行った後に行うことができるが、これに限定されることはない。そして、本実施例において、量子化レベルが高いほど、干渉に敏感であって、つまり、小さい干渉のほど音声信号を干渉しやすく、量子化レベルを調整して二回の干渉を行うことで、干渉を二回濾過する効果を実現できる。
【０１８７】
具体的に以下の例を結合して説明すると、例えば、第１回の量子化を行う時、１６ビットを利用し、第２回の量子化を行う時に、８ビットを利用し、即ち[-１２８--１２７]の範囲を利用する。従って、再度濾過することで、音声信号とノイズを精確に区別できる。
実施例３
本発明の実施例によると、上記音声検出方法を実施するための音声検出機器をさらに提供し、図１１に示すように、該機器は、
１）検出対象であるオーディオ信号を取得するように構成された通信インターフェース１１０２と、
２）通信インターフェース１１０２に接続されて、検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割し、さらに、各オーディオセグメントにおける少なくともオーディオセグメントの時間領域特徴及び周波数領域特徴を含むオーディオ特徴を抽出し、またオーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて、オーディオセグメントから目標音声セグメントを検出するように構成されたプロセッサ１１０４と、
３）通信インターフェース１１０２及びプロセッサ１１０４に接続されて、オーディオ信号中の複数のオーディオセグメント及び目標音声セグメントを記憶するように構成されたメモリ１１０６と、を含む。
【０１８８】
任意に、本実施例中の具体的な例としては上記実施例１と実施例２で説明した例を参照することができ、本実施例では詳細な説明を省略する。
実施例４
本発明の実施例においてさらに記憶媒体を提供する。また、本実施例において、記憶媒体は、
Ｓ１、検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割することと、
Ｓ２、各オーディオセグメントにおける少なくともオーディオセグメントの時間領域特徴及び周波数領域特徴を含むオーディオ特徴を抽出することと、
Ｓ３、オーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて、オーディオセグメントから目標音声セグメントを検出することと、を実行するプログラムコードを記憶するように構成される。
【０１８９】
任意に、本実施例において、記憶媒体はさらに、現在のオーディオセグメントの時間領域における信号零交差数、現在のオーディオセグメントの時間領域における短時間エネルギー、現在のオーディオセグメントの周波数領域におけるスペクトルフラットネス、現在のオーディオセグメントの時間領域における信号情報エントロピーを含む現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断することと、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすと、現在のオーディオセグメントが目標音声セグメントであると検出することと、を実行するプログラムコードを記憶するように構成されることができる。
【０１９０】
任意に、本実施例において、記憶媒体はさらに、オーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいてオーディオセグメントから目標音声セグメントを検出することは、現在のオーディオセグメントが複数のオーディオセグメント中の最後のオーディオセグメントになるまで、下記したステップを重複して実行することを含むプログラムコードを記憶するように構成されることができ。但し、現在のオーディオセグメントが複数のオーディオセグメント中の一番目のオーディオセグメントに初期化される。即ち、それらのステップは、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断し、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすと、現在のオーディオセグメントが目標音声セグメントであると検出し、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たさないと、少なくとも現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて予定の閾値条件を更新し、更新後の予定の閾値条件を獲得し、現在のオーディオセグメントが複数のオーディオセグメント中の最後のオーディオセグメントであるか否かを判断し、ＮＯであると、現在のオーディオセグメントの次のオーディオセグメントを現在のオーディオセグメントとする。
【０１９１】
任意に、本実施例において、記憶媒体はさらに、下記したステップを実行するプログラムコードを記憶するように構成されることができる。即ち、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすか否かを判断することは、現在のオーディオセグメントの時間領域における信号零交差数が第１の閾値を超えるか否かを判断することと、現在のオーディオセグメントの信号零交差数が第１の閾値を超えると、現在のオーディオセグメントの時間領域における短時間エネルギーが第２の閾値を超えるか否かを判断することと、現在のオーディオセグメントの短時間エネルギーが第２の閾値を超えると、現在のオーディオセグメントの周波数領域におけるスペクトルフラットネスが第３の閾値未満であるか否かを判断することと、現在のオーディオセグメントの周波数領域におけるスペクトルフラットネスが第３の閾値未満であると、現在のオーディオセグメントの時間領域における信号情報エントロピーが第４の閾値未満であるか否かを判断することと、を含む。また、現在のオーディオセグメントのオーディオ特徴が予定の閾値条件を満たすと、現在のオーディオセグメントが目標音声セグメントであると検出することは、現在のオーディオセグメントの信号情報エントロピーが第４の閾値未満であると判断されると、現在のオーディオセグメントが目標音声セグメントであると検出することを含む。
【０１９２】
任意に、本実施例において、記憶媒体はさらに、現在のオーディオセグメントの短時間エネルギーが第２の閾値以下であると、少なくとも現在のオーディオセグメントの短時間エネルギーに基いて第２の閾値を更新し、又は現在のオーディオセグメントのスペクトルフラットネスが第３の閾値以上であると、少なくとも現在のオーディオセグメントのスペクトルフラットネスに基いて第３の閾値を更新し、又は現在のオーディオセグメントの信号情報エントロピーが第４の閾値以上であると、少なくとも現在のオーディオセグメントの信号情報エントロピーに基づいて第４の閾値を更新することを実行するプログラムコードを記憶するように構成されることができる。
【０１９３】
また、本実施例において、記憶媒体はさらに、
【０１９４】
【数２５】
0006705892.tif 000026
、
を実行するプログラムコードを記憶するように構成されることができ、
ここで、ａは減衰係数を示し、Ｂが現在のオーディオセグメントの短時間エネルギーを示す場合、Ａ’は第２の閾値を示し、Ａは更新後の第２の閾値を示す。Ｂが現在のオーディオセグメントのスペクトルフラットネスを示す場合、Ａ’は第３の閾値を示し、Ａは更新後の第３の閾値を示す。Ｂが現在のオーディオセグメントの信号情報エントロピーを示す場合、Ａ’は第４の閾値を示し、Ａは更新後の第４の閾値を示す。
【０１９５】
任意に、本実施例において、記憶媒体はさらに、オーディオセグメントのオーディオ特徴に基づいて、オーディオセグメントから目標音声セグメントを検出した後、目標音声セグメントの複数のオーディオセグメントにおける位置に基づいて、目標音声セグメントからなる連続音声セグメントの開始時刻及び終了時刻を確定することを実行するプログラムコードを記憶するように構成されることができる。
【０１９６】
任意に、本実施例において、記憶媒体はさらに、連続するＫ個の目標音声セグメント中の一番目の目標音声セグメントの開始時刻を取得して連続音声セグメントの開始時刻とし、連続音声セグメントの開始時刻を確認した後、第Ｋ個の目標音声セグメントの後に連続するＭ個の非目標音声セグメント中の一番目の非目標音声セグメントの開始時刻を取得して連続する音声セグメントの終了時刻とすることを実行するプログラムコードを記憶するように構成されることができる。
【０１９７】
任意に、本実施例において、記憶媒体はさらに、検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割した後、複数のオーディオセグメント中の前部分のＮ（Ｎは１より大きい整数である）個のオーディオセグメントを取得することと、前部分のＮ個のオーディオセグメントに基づいてノイズ抑制モデルを構築することであって、但し、ノイズ抑制モデルが複数のオーディオセグメント中の第Ｎ+１個のオーディオセグメント及びその以降のオーディオセグメントにノイズ抑制処理を行うに用いられることと、前部分のＮ個のオーディオセグメントに基いて初期の予定の閾値条件を取得することとを実行するプログラムコードを記憶するように構成されることができる。
【０１９８】
任意に、本実施例において、記憶媒体はさらに、各オーディオセグメント中のオーディオ特徴を抽出する前、検出対象であるオーディオ信号を第１回の量子化を行いながら収集することと、収集されたオーディオ信号に第１回の量子化の量子化レベルより低い第２回の量子化を行うことと、を実行するプログラムコードを記憶するように構成されることができる。
【０１９９】
任意に、本実施例において、記憶媒体はさらに、収集されたオーディオ信号に第２回の量子化を行う前、収集されたオーディオ信号にノイズ抑制処理を行うことを実行するプログラムコードを記憶するように構成されることができる。
【０２００】
任意に、本実施例において、上記記憶媒体はＵＳＢ、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ、Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ、Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、モバイルハードディスク、ディスク又はＣＤ等のプログラムコードを記憶できる各種の媒体を含むことができるが、これに限定されることはない。
【０２０１】
また、本実施例中の具体的な例としては上記実施例１と実施例２で説明した例を参照することができ、本実施例では詳細な説明を省略する。
【０２０２】
上述した本発明の実施例の番号は説明の便利を図るためのもので、実施例の優劣を示すものではない。
【０２０３】
上記実施例中の集積されたユニットをソフトウェア機能ユニットの形態で実現して独立製品として販売したり使用する場合、上記コンピューター読取可能な記憶媒体に記憶することができる。従って、本発明の技術案の実質又は既存技術に対する貢献のある部分又は該技術案の全部又は一部をソフトウェア製品の形態で実現することができ、このようなコンピューターソフトウェア製品は記憶媒体に記憶され、一つ又は複数のコンピューター機器（パーソナルコンピュータ、サーバ又はネットワーク機器等であることができる）に本発明の各実施例で説明した方法の全部又は一部のステップを実行させる命令を含むことができる。
【０２０４】
本発明の上記実施例において、各実施例の説明は重要視するものがあって、ある実施例で詳しく説明していない部分については他の実施例の関連部分の説明を参照することができる。
【０２０５】
本願で提供する幾つかの実施例において、開示されたクライアント端末は、他の形態で実現されることもできる。ここで、以上説明した装置実施例は例示的なもので、例えば上述したユニットの区画はロジック的な機能の区画であって、実際に実現する場合、他の区画方式であることもでき、例えば複数のユニット又は部品を結合したり又は他のシステムに集積したり、又は一部の特徴を無視したり、又は実行しないこともできる。そして、表示又は検討した相互結合又は直接結合又は通信接続は、インターフェース、ユニット又は手段を介した間接的な結合又は通信接続であることができ、電気的又は他の形態であることができる。
【０２０６】
上述した分離部品として説明したユニットは物理的に分離したものであることができれば物理的に分離していないものであることもでき、ユニットとして表す部品は物理ユニットであることができれば物理ユニットではないこともでき、つまり、一つの箇所に位置することができれば、複数のネットワックユニットに分布されることもできる。実際の需要に応じて、その中の一部又は全部のユニットを選択して本実施例の技術案を実現する目的を実現することができる。
【０２０７】
そして、本発明の各実施例中の各機能ユニットを一つの処理ユニットに集積することができ、各ユニットが物理的に独立したものであることもでき、二つ又はその以上のユニットを一つのユニットに集積することもできる。上記集積されたユニットをハードウェアの形態で実現でき、ソフトウェア機能ユニットの形態で実現することもできる。
【０２０８】
以上は、本発明の好適な実施形態に過ぎず、当業者は本発明の発明構想を離脱せずに若干の改善や修正を行うことができ、このような改善や修正は本発明の保護範囲に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０２０９】
本発明の実施例において、検出対象であるオーディオ信号を複数のオーディオセグメントに分割し、各オーディオセグメントにおける少なくともオーディオセグメントの時間領域特徴及び周波数領域特徴を含むオーディオ特徴を抽出することで、オーディオセグメントの異なる領域の複数の特徴を統合することによって上記複数のオーディオセグメントから目標音声セグメントを精確に検出できた。従って、音声検出過程に対するオーディオセグメント中のノイズ信号の干渉を低減し、音声検出の精度を向上させる目的を実現し、既存技術において単一の特徴によって音声を検出する方式を用いることで検出精度が低い問題を解決できる。
【図１】
0006705892.tif 000027
【図２】
0006705892.tif 000028
【図３】
0006705892.tif 000029
【図４】
0006705892.tif 000030
【図５】
0006705892.tif 000031
【図６】
0006705892.tif 000032
【図７】
0006705892.tif 000033
【図８】
0006705892.tif 000034
【図９】
0006705892.tif 000035
【図１０】
0006705892.tif 000036
【図１１】
0006705892.tif 000037