(57)【要約】【課題】　高圧縮率においても高品質な再生音声を得ることができる、音声信号の時間スケール圧縮方法を提供すること。【解決手段】　入力音声信号に対応するフレームデータを受信するステップと、受信したデータを複数のセグメントに分割するステップと、該フレームデータのエネルギーに関連するエネルギー関連値を算出するステップと、該フレームの予測ピークエネルギー値を算出するステップと、該フレームの予測ピークエネルギーに基づいてエネルギー閾値を決定するステップと、該エネルギー関連値とエネルギー閾値とを比較することにより音声データの時間領域での圧縮を制御するステップとを備える。【選択図】　　　図３
2004126595.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
　入力音声信号に対応するデータを受信するステップと、
　該データを複数のセグメントに分割するステップと、
　該入力音声信号と出力される圧縮音声信号との時間スケール比を、所定セグメントのエネルギーに基づいて補正するステップと、
　該出力された圧縮信号を提供するステップと
　を有する音声データ処理方法。
【請求項２】
　入力音声信号に対応する音声データのフレームを受信するステップと、
　前記音声データを複数のセグメントに分割するステップと、
　前記フレームのエネルギーに関連する値であるエネルギー関連値を算出するステップと、
　前記フレームの予測ピークエネルギーを決定するステップと、
　該予測ピークエネルギーに基づいて、前記フレームのエネルギー閾値を決定するステップと、
　該エネルギー関連値と該エネルギー閾値とを比較することにより、前記音声データの時間領域圧縮を制御するステップと
　を有する音声データ処理方法。
【請求項３】
　コンピュータ装置を、
　入力音声データを受信する手段と、
　該入力音声信号に対応するエネルギーを決定する手段と、
　該エネルギーまたは参照セグメント長に対する残余セグメント長の累積のうち少なくともいずれか一に基づいて、該入力音声データの入力セグメント長を変化させる手段と、
　して機能させるためのプログラムが格納された、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項４】
　受信した入力音声信号のエネルギーを決定し、該エネルギーまたは参照セグメント長に対する残余セグメント長の累積のうち少なくともいずれか一に基づいて、該入力音声データの入力セグメント長を変化させるようにプログラムされたプロセッサと、
　プログラムおよびデータのいずれか一が記憶された、前記プロセッサがアクセス可能な記憶部と
　を有する音声信号処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
　本発明は音声信号の加工方法に関するものであって、特に、信号エネルギーに基づいた、音声信号の非一様時間領域での圧縮処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
　元の音声特性を保ちつつ音声信号の再生速度を変化させるように、音声信号を加工する技術がある。具体的には、時間領域での圧縮（以下、単に「時間圧縮」という場合がある）を行った場合、圧縮処理後の音声信号が再生されると、聴覚者にとっては元の速度よりも音声の再生速度が速く知覚される。反対に、時間領域での伸張を行った場合は、元の速度よりも遅く知覚されることになる。
【０００３】
　この時間領域信号処理の応用例としては、ユーザの好みに応じてメッセージの再生速度を上げる（または下げる）ことのできる電話ボイスメールシステムや留守番電話装置等がある。最近では、ローカルリソースあるいはインターネット等のネットワーク上のリソース内でのマルチメディアデータの検索において、このような音声信号や映像信号の時間領域での信号処理技術が用いられている。この技術は、また、マルチメディア素材のストリーミング配信においても有用である。時間領域での信号処理に基づいたシステムおよび方法を用いることにより、大規模データベースから音声素材を非常に効率的に抽出することが可能となる。
【０００４】
　このような時間領域での信号処理を行うための技術には、様々なものが存在する。一般に、時間領域信号処理は、線形（リニア）アルゴリズムを用いたものと非線形（ノンリニア）アルゴリズムを用いたものとに大別される。リニアアルゴルリズムにおいては、所定の再生速度倍率の下、全ての音声信号列に対し一様に時間圧縮・時間伸張処理が施される。
【０００５】
　最も基本的な圧縮方法としては、音声サンプルを例えば一つおきに削除することにより、録音された際のサンプリングレートよりも低いサンプリングレートで音声を再生する場合がある。しかしながら、この場合は、再生される音声はその音高が上昇するため、不明瞭となり娯楽性に欠けるものとなってしまう。
【０００６】
　その他の圧縮方法としては、短い固定長の音声信号セグメントの一部を廃棄し、残ったセグメントを接合する信号処理技術がある。しかしながら、このようなセグメントの廃棄および接合を行うと、接合箇所において音声信号が不連続となり、聴感できるクリック音等のノイズが発生してしまう。そこで、信号処理後の音声信号の質を改善するため、窓関数や平滑化フィルタを接合箇所に適用する技術がある。その中でも、ＯＬＡ （overlap and add）、ＳＯＬＡ（synchronized overlap and add）、ＷＳＯＬＡ（waveform-similarity overlap and add）と呼ばれる信号処理技術がある（例えば非特許文献１参照）。これらのＯＬＡ型のアルゴリズムは、シンプルでかつ高効率という特徴がある。このようなアルゴリズムの設計および実装にあたっては、音声信号の信号処理に必要なプロセッサのリソースおよびデータを記憶するための記憶装置の容量が、重要な要素として考慮される。
【０００７】
【非特許文献１】W. Verhelst, M Roelands著, 「An Overlap-Add Technique Based on Waveform Similarity (WSOLA) for high Time-Scale Modification of Speech」, IEEE Proceedings of ICASSP-93, vol. II, pp. 554-557, 1993
【０００８】
　一方、ノンリニア時間領域圧縮においては、音声信号列の解析が行われるため、ある時点の圧縮率と他の時点の圧縮率とは一般に異なる。例えば、音声の空白部分や長母音等の冗長部分は相対的に圧縮率が高くなる。
【０００９】
　典型的なＷＳＯＬＡアルゴリズムにおいては、入力信号のうち、ｎ ＝０, Ｔx, ２Ｔx, …,（Ｔx＞０）のぞれぞれの近傍の信号から固定長セグメントを抽出する。ここで、Ｔxはこのアルゴリズムで用いられるパラメータである。上記各時点の最も近傍におけるセグメント同士を一部重ね合わせることによって出力信号が形成される。この処理を図２に示す。同図に示すように、一様に分割されたセグメントの各々において、入力信号に対し信号処理を施すのである。この信号処理に係る時間スケール比ρは以下の式で定義される。
【００１０】
【数１】
2004126595.tif 000003
【００１１】
　ここで、ρは時間圧縮では１以下であり、時間伸張では１以上となる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
　従来の時間領域信号処理に用いられるアルゴリズムでは、低いビットレート（すなわち高い圧縮率、例えばρ＜０.５）を設定した場合、出力音声の品質を維持することは困難である。出力される音声は、商業的利用に耐えられないほど不明瞭なものとなってしまうのである。従って、従来の、音声信号を時間圧縮する方法および装置を改良することが求められている。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
　本発明は上述した現状に鑑み、圧縮率が高い場合であっても、良好な再生音声品質が得られるように音声信号を処理する方法および装置を提供することを目的とする。
　第１の観点において、本発明に係るエネルギーに基づく非一様時間圧縮の方法は、入力音声信号に対応するデータを受信するステップと、該データを複数のセグメントに分割するステップと、該入力音声信号と出力される圧縮音声信号との時間スケール比を、所定セグメントのエネルギーに基づいて補正するステップと、該出力された圧縮信号を提供するステップと、を有する。
　また、第２の観点においては、本発明に係るエネルギーに基づく非一様時間圧縮の方法は、入力音声信号に対応する音声データのフレームを受信するステップと、前記音声データを複数のセグメントに分割するステップと、前記フレームのエネルギーに関連する値であるエネルギー関連値を算出するステップと、前記フレームの予測ピークエネルギーを決定するステップと、該予測ピークエネルギーに基づいて、前記フレームのエネルギー閾値を決定するステップと、該エネルギー関連値と該エネルギー閾値とを比較することにより、前記音声データの時間領域圧縮を制御するステップと、を有する。
【００１４】
　本発明は、また、コンピュータ装置を、入力音声データを受信する手段と、該入力音声信号に対応するエネルギーを決定する手段と、該エネルギーまたは参照セグメント長に対する残余セグメント長の累積のうち少なくともいずれか一に基づいて、該入力音声データの入力セグメント長を変化させる手段と、して機能させるためのプログラム、および当該プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。
【００１５】
　本発明は、また、受信した入力音声信号のエネルギーを決定し、該エネルギーまたは参照セグメント長に対する残余セグメント長の累積のうち少なくともいずれか一に基づいて、該入力音声データの入力セグメント長を変化させるようにプログラムされたプロセッサと、プログラムおよびデータのいずれか一が記憶された、前記プロセッサがアクセス可能な記憶部とを有する音声信号処理システムを提供する。
【発明の効果】
【００１６】
　本発明によれば、圧縮率を高く設定した場合であっても、良好な音質の再生音声を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
　以下、図面を参照しつつ本発明の実施形態について説明する。図１は、音声信号処理システム１００のブロック図である。音声信号処理システム１００は、プロセッサ１０２、メモリ１０４、および記憶装置１０６から構成される。音声信号処理システム１００は、以下に述べる時間加工方法および装置を用いたシステムの一例にすぎず、他の装置に接続されて、高機能な複合システムを形成する構成であってもよい。例えば、音声信号処理システム１００は、ネットワークを介したデータ通信を行う装置、マイクロフォンおよびスピーカ等の再生機器を含む録音装置、およびユーザインタフェースを有するデジタルボイスメールシステムに組み込まれていてもよい。
【００１８】
　プロセッサ１０２は、音声データ処理を行うプロセッサであって、種々の好適なものを用いることができる。本実施形態においては、プロセッサ１０２はデジタル信号処理を行う。プロセッサ１０２は、格納されたデータと、入力部１０８から受信した、音声データに対し音声処理を行う旨の指示とに応じて動作する。メモリ１０４は、データおよびプロセッサを制御するための指示を格納する。プロセッサ１０２は、メモリ１０４に格納されている指示の下、受信したデータに対して後述する音声圧縮アルゴリズム等の演算アルゴリズムを実行し、加工処理を行った圧縮済み音声データを記憶装置１０６に格納する。この後、プロセッサ１０２は、加工処理を行った音声データを記憶装置１０６から抽出し、再生用音声データを出力部１１０へ供給する。例えば、プロセッサ１０２は、この音声データに対し復元処理または伸張処理を行い、可聴信号に対応するデータを生成する。
【００１９】
　ある態様においては、プロセッサ１０２はデジタル信号処理を行う集積回路であり、メモリ１０４および記憶装置１０６は半導体メモリから構成される。他の態様においては、プロセッサ１０２は好適にプログラムされた汎用プロセッサにより構成される。あるいは、プロセッサ１０２は、モノリシック集積回路上に形成された他の回路と組み合わされ、種々の追加機能を有していてもよい。メモリ１０４および記憶装置１０６は、プロセッサ１０２に組み込まれ、一つの装置を構成していてもよい。また、メモリ１０４および記憶装置１０６は、好適なリード・ライト装置から構成される。また、圧縮された音声データを記憶装置１０６へ格納するのではなく、他の演算処理ユニットや圧縮音声信号への変換等を行う装置等へ引き渡す構成であってもよい。
【００２０】
　図２は、ＷＳＯＬＡ（waveform-similarity overlap-and-add）アルゴリズムを用いた時間領域圧縮処理を示す。図２の上段の図は、圧縮されていない音声を含む入力信号ｘ（ｎ）を表す。この未圧縮音声は、いくつかの一様な時間セグメントＴxに跨っている。図２の下段図に示すように、ＷＳＯＬＡアルゴリズムを用いて圧縮処理を行って得られた出力信号ｙ（ｎ）は、時間軸上で圧縮された元のセグメントを含んでいる。
【００２１】
　上述したように、各時刻Ｔx付近に存在する「最良セグメント」を重ね合わせることにより、出力信号ｙ（ｎ）が形成される。この最良セグメントとは、波形が最も類似する箇所に対応するセグメントのことを指す。オーバーラップ長Ｍは、隣り合うセグメントと重なっている部分の時間の長さ、または重なっている間の信号サンプル数、と定義される。出力信号ｙ（ｎ）は、複数のセグメントＴyに分割される。時間スケール比ρは、ρ＝Ｔy／Ｔxと定義される。セグメントの重なり部分の処理は、単純な足し算であってもよいし、あるいは隣接セグメント間に対し各種スケーリング処理を適用してもよい。図２に示すアルゴリズムは、一様な時間セグメント長を用いて、図１に示す音声信号処理システム１００によって実行されてもよい。
【００２２】
　ρが１に近い場合は、図２に示す一様な時間セグメント長を用いて得られる再生音声の品質は良好である。ところが、ρが０.５程度よりも小さくなると、有音間の信号がかなり省かれていく。すなわち、廃棄される信号サンプルの数が増加する。結果として、再生音声の明瞭さは急激に失われる。さらに、信号中の歪み（アーティファクト）として知られている、ギクシャク感が再生音声に表れる。
　そこで、セグメント長音声信号の特性を利用して、非一様補正方法を導入することにより、従来の一様補正方法を改善することが行われている。具体的には、聴覚上あまり重要でないセグメントにおいては圧縮率を上げ、聴覚上重要なセグメントに対しては圧縮率を下げる。このような考えを利用した技術に、過渡検出や音素認識がある。このようなアプローチにおいては、ある時刻における信号の特性に基づいて時間スケール比が補正される。
【００２３】
　しかしながら、従来の非一様時間圧縮アルゴリズムにおいては、低いビットレートでの聴覚上の音声品質が向上するという利点があるものの、多くの演算量を必要とするという欠点があった。この欠点を克服するため、本発明のアルゴリズムにおいては、スケール比を補正するにあたり、短期間の入力音声信号のエネルギーを用いる。一般的に音声信号は高エネルギーセグメントと低エネルギーセグメントとを含んでいるが、高エネルギーセグメントの方が聴覚上重要な役割を担っているので、セグメントのエネルギーに基づいて時間スケール比の補正処理を行うことにより、聴覚上の音質を改善することができる。具体的には、高エネルギーセグメントにおいては、低エネルギーセグメントまたは無音セグメントに比べて圧縮率を下げる処理を行う。これにより、再生音声の明瞭度が向上する。
【００２４】
　この処理の具体例を図３に示す。同図には、ＷＳＯＬＡに基づいた時間領域圧縮アルゴリズムが示されている。同図において、上段の図は入力信号ｘ［ｎ］を示したものである。中段の図は、入力信号ｘ［ｎ］に係る複数のセグメントを示したものである。同中段図に示されるように、この入力信号は非一様時間セグメントＴ’［ｎ］に分割される。図３の下段図に示すように、入力信号ｘ［ｎ］はoverlap-and-addの手法を用いて圧縮され、圧縮処理された出力信号ｙ［ｎ］を生成する。ここで、与えられたρに対して適切なセグメント列Ｔx’［ｍ］（ｍ＝１，２，３，．．．）をどのように決定するかが問題となる。
【００２５】
　以下では、所望の時間スケール比ρ、出力セグメント長Ｔy、およびオーバーラップ長Ｍは既知であるとする。なお、ＴyおよびＭの選び方は予め与えられていてもよいし、他の手法を用いて算出してもよい。ここでは、狭帯域（８ｋＨｚ）の音声信号を扱う場合を考え、一例としてＴy＝Ｍ＝１５０を用いることとする。すると、参照入力セグメント長Ｔxは以下の式から計算される。
【００２６】
【数２】
2004126595.tif 000004
【００２７】
　信号エネルギーは、ｍ番目の出力セグメントにおける直前のＭ個のサンプル、すなわち（ｍ+１）番目のセグメントと重ね合わされるサンプルから計算され、以下の式で与えられる。
【００２８】
【数３】
2004126595.tif 000005
【００２９】
　すなわち、エネルギーＥ［ｍ］は、区間｛ｍ×Ｔy、 ｍ×Ｔy＋ｍ−１｝における信号ｙ［ｎ］のエネルギーである。
【００３０】
　上式から分かるように、エネルギーは、入力信号サンプル数の２乗の合計値として算出される。本実施形態では、すべてのセグメントがゼロの場合に生じる数値計算上の問題を回避するため、微小な正の数として０.０１を２乗の合計値に加えることとしている。ここで、数値計算上の他の便宜や使用できる記憶装置の容量等を考慮して、上記数式を変形して用いることも可能である。例えば、信号のエネルギーに関連する数値（以下、エネルギー関連値という）を算出してもよい。このような変形は、コンピュータにかかる演算負荷や使用できる記憶領域の制限に応じて、あるいは入力信号の種類やデータ形式に応じて適宜行うことが可能である。
【００３１】
　さらに、予測ピークエネルギーＥp［ｍ］を以下の式で定義する。
【００３２】
【数４】
2004126595.tif 000006
【００３３】
　ここで、αpはピークエネルギー減少係数を、Ｅp,min は最少ピークエネルギーをそれぞれ表す。この式から分かるように、現在のフレームの予測ピークエネルギーは、（１）直前の予測ピークエネルギーにαpを乗じたもの、（２）現在のフレームのエネルギー、および（３）最少ピークエネルギー、のいずれかから選択される。係数αpは適応速度を決定するものであって、αp＜１である。Ｅp,minは、取り得る最も低いエネルギー予測値であって、初期条件ＥP［０］ ＝ ０を満たす。
【００３４】
　次に、予測最低エネルギーを次式により定義する。
【００３５】
【数５】
2004126595.tif 000007
【００３６】
　ここで、αbは最低エネルギー増加係数であって、αb＞１である。上式から分かるように、現在の予測最低エネルギー値は、直前の予測最低エネルギー値に係数を乗じた値、または現在のエネルギー値のいずれかに等しい。また、Ｅb［ｍ］は境界条件Eb［０］ ＝ ∞を満たす。
【００３７】
　次に、エネルギー閾値Ｅthを次式で定義する。
【００３８】
【数６】
2004126595.tif 000008
【００３９】
　ここで、αthはエネルギー閾値係数であって、αth＞１を満たす。フレームのエネルギーをこの閾値と比較することにより、現フレームに係る時間スケール比または入力セグメント長が決定される。
【００４０】
　上述したように、入力セグメント長Ｔ’［ｍ］はエネルギーに応じて変化する。これはすなわち時間スケール比が一定ではないことを意味する。しかしながら、アルゴリズム上の要請から、全ての時間スケール比の平均は、元の時間スケール比ρに等しくなければならない。そこで、このように時間変化する入力セグメント長を取り扱うため、「リザーバ」と呼ばれる変数列Ｒ［ｍ］を導入する。この変数列Ｒ［ｍ］は初期条件Ｒ［０］＝０を満たす。第ｍ番目のフレームにおけるＲ［ｍ］は次式で表される。
【００４１】
【数７】
2004126595.tif 000009
【００４２】
　上式から分かるように、リザーバ列には参照入力セグメント長Ｔxに対する剰余分または不足分の累積値が含まれる。現在のフレームの入力セグメント長は、以下の規則に従ってリザーバの値およびエネルギーの値から決定される。
【００４３】
【数８】
2004126595.tif 000010
【００４４】
　ここでθ（Ｒ）は、リザーバの値に依存するスケール係数であって、以下の式で与えられる。
【００４５】
【数９】
2004126595.tif 000011
【００４６】
　現在のエネルギーがエネルギー閾値以上である場合（Ｅ［ｍ］＞Ｅth［ｍ］）であって、且つ、リザーバの値がリザーバの取り得る最大値よりも小さい場合（Ｒ［ｍ−１］＜Ｒmax；Ｒmaxは正の定数）、時間スケール比が大きくなるように、Ｔx’の値はα1Ｔxに等しくなるように設定される。ここでα1＜１である。
【００４７】
　一方、現在のエネルギーが閾値以下であって（Ｅ［ｍ］＜Ｅth［ｍ］）、且つリザーバの値がリザーバの取り得る最小値よりも大きい場合（Ｒ［ｍ−１］＞Ｒmin；Ｒminは負の定数）、時間スケール比を小さくするように、Ｔx’はα2Ｔxに等しい値に設定される。なお、α2＞１である。その他の場合は、リザーバの値が最大値の半分よりも大きくなるまで（Ｒ＞Ｒmax／２）、Ｔx’＝Ｔxとする。この場合、次に入力される高エネルギーフレームに対応するため、リザーバの値は急速に減少する。このような制御メカニズムを採用することにより、エネルギーの異なるセグメントに対応した信号処理を行うことが可能となるのである。
【００４８】
　上述した手法を用いることにより、信号処理に起因する累積的効果を監視し、この累積的効果に対して適切に対応することが可能となる。これにより、時間スケール比の平均を圧縮前の値に近い値になるように保ちつつ、最高の再生音声信号の品質を得ることができる。とはいうものの、本発明のアルゴリズムの有する効果を最大限発揮させるためには、選択する制御パラメータが重要となる。そこで、設定パラメータを選択する際の基準の一例を以下に示す。
【００４９】
・ピークエネルギーピーク減少係数（αp）：予測エネルギーピーク値の適応速度を決定する。０.９〜０.９９９が標準的。
　・最低エネルギー増加係数（αb）：最低エネルギー値の適応速度を決定する。１.００１〜１.１が標準的。
・最少ピークエネルギー値（Ｅp,min）：エネルギーピーク値が取り得る最も低い値を表し、低エネルギーセグメントに係る信号処理に対して影響を与える。
　・エネルギー閾値算出係数αth：エネルギーの範囲｛Ｅb、Ｅp｝においてエネルギー閾値の相対的な大きさを制御する。ここで、αth＝１のときＥth＝Ｅpであり、αth→∞のときＥth→Ｅbとなる。１.３〜２.０が標準的。
　・入力セグメント長補正係数（α1およびα2）：セグメント長を調節するパラメータであって、α1は高エネルギーセグメントに対応し、α2は低エネルギーセグメントに対応する。α1は０.２〜０.８が標準的、α2は１.５〜２.０が標準的。
・リザーバの最大値および最小値（Ｒmin、Ｒmax）：リザーバの取り得る値の上限値および下限値を表す。リザーバの値がこれらの値を超えると、元の圧縮率（伸張率）で信号処理がなされる。これ以外の場合は、現在のエネルギーに応じた圧縮率（伸張率）で信号処理がなされる。Ｒminは「−２０００」〜「−５００」、Ｒmaxは「２００」〜「１０００」が標準的。
【００５０】
　上述のパラメータ値は例示であって、これに限られるものではない。最適な効果を得るためには、時間スケール比に応じて最適なパラメータ値を選ぶ必要がある。また、種々の入力条件や出力条件に応じて、異なるパラメータ値を選択するようにしてもよい。上述したパラメータ値の例示を特定の用途へ応用することは、当業者にとって容易である。
【００５１】
　上述した音声信号処理システムおよび音声処理方法に係る一つのモデルを以下に示す。アルゴリズムの性格を説明するために、このモデルにおいては、一般的な音声信号を用いることとする。図４は、ρ＝３のときのエネルギー、予測ピークエネルギー、予測最低エネルギー、およびエネルギー閾値を示したものである。予測ピークエネルギー値、予測最低エネルギー、およびこれら２つの予測値から算出されたエネルギー閾値によって、信号のエネルギーが監視される。ここでは、パラメータ値の一例として、αp＝０.９８、αb＝１.０３、Ｅp、min＝１３、αth＝１４、α1＝０.４３、α2＝１.５７、Ｒmin＝−８００、Ｒmax＝１０００を選択した。
【００５２】
　図５は、入力セグメント長の時間変化を表す。同図から明らかのように、入力セグメント長は、各時点でのエネルギー（局所エネルギー）に応じて、４つの値のいずれかをとる。換言すれば、入力セグメント長は４つの値の間で振動する。この例では、４つの値とは、２１５、５００、７５０、および７８５である。図６はリザーバの値を示す図である。リザーバの値は、初期の低エネルギー領域に対応して負の値から始まり、高エネルギーセグメントが出現すると増加してゆく。リザーバの値は上限値であるＲmaxを越えると、それ以上増加することができない。この場合、低エネルギーセグメントの出現を待ち、このセグメントにおいて圧縮率を高く設定することによってリザーバの値を下げる。信号処理の終了時点でリザーバの値はほぼ０となっており、これは時間スケール比ρの平均が所望の値（０.３）に近いことを意味している。
【００５３】
　図７は、ρの値ごとに、一様時間圧縮方法および非一様時間圧縮方法を用いて圧縮した音声のどちらが高品質であるかを被験者に選択させる実験を行った結果を示したものである。音声として、４つのセンテンスを用いた。また、音声の主に関して、男性と女性は半々である。同図に示すように、時間スケール比ρの値が小さくなるにしたがって、非一様圧縮時間方法を用いたアルゴリズムの方が音声品質を選択した被験者の数は増加する。ρ＝０.４および０.５においては、多少の相違はあるものの、非一様時間圧縮方法を用いてた方が途切れがなく滑らかな音声を得ることができる。しかしながら、通常の発声速度において生じる突発的な歪みのために、被験者の感じる音声品質は低下する。よって、一様時間圧縮方法および非一様時間圧縮方法により得られる音声品質が近いため、そのどちらも選ばない被験者が多くなっている。
【００５４】
　ρ＝０.３および０.２の場合、一様時間圧縮においては、明瞭度が低下し、概して音量は小さくなり、不自然さを感じさせる多数の人工的な音が出現し、これにより音声の話者を区別することもできなくなる。これに対し非一様時間圧縮においては、ほぼ同じ音量を保ちつつ、滑らかな音声を得ることができる。加えて、元の高エネルギーセグメントに係る信号がほとんどそのまま保たれているので、話者をはっきりと区別することができる。これらのρの値において、一様時間圧縮および非一様時間圧縮のいずれも選択しなかった被験者の数が劇的に減少しているのは、両者の方法の間に非常に明確な差異があるためである。
【００５５】
　ρ＝０.１においては、元の音声の内容を理解することは実際上無理である。にもかかわらず、非一様時間圧縮においては、その再生音声が人間のものであるということを認識することができ、また、ほとんどの場合、話者を識別することが可能であるということもあり、多くの被験者は非一様時間圧縮の方を選択している。一方、一様時間圧縮においては、音声は不快感を感じるほど不自然なものとなり、話者の声の特徴も著しく失われる。
【００５６】
　以上、新規な時間領域圧縮アルゴリズムが開示された。このアルゴリズムにおいては、低い時間スケール比（高い圧縮率）においても聴覚上の品質の向上が達成される。このアルゴリズムにおいては、信号のエネルギーを算出し、算出したエネルギーを用いて、各時点における時間スケール比（局所スケール比）を決定する。また、所望の時間スケール比を達成するために、リザーバという変数を導入して局所信号処理における累積効果を監視する。そして、このリザーバの値を考慮に入れて局所スケール比を決定する。上述した実施例はＷＳＯＬＡに基づいたものであったが、本発明の原理を他の種類のアルゴリズムに拡張して適用することも可能である。
【００５７】
　時間圧縮は、音声素材および映像素材の高速再生において鍵となる技術である。本発明のシステムおよび方法は、コンピュータにかかる負荷が少ないため、既存の多くのシステムに適用することができる。例えば、デジタルの留守番電話機装置やボイスメールシステムに適用し、本願において開示された実施形態や種々の変形を用いて、録音された音声の再生速度を制御することが考えられる。
【００５８】
　本発明に係るシステムおよび方法は、上述した演算処理等を実行するようにプログラムされた、プロセッサやロジックデバイスとして実現されてもよい。あるいは、ソフトウェアプログラムコードおよび演算処理を実行するように構成されたデータとして、あるいは、このようなプログラムコードやデータを記憶したフロッピー(登録商標）ディスクや光学ディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体として実現されてもよい。あるいは、本発明にかかるシステムおよび方法は、上記ソフトトウェアプログラムコードおよびデータをエンコードした電気信号として実現され、この電気信号はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）やインターネット等の有線通信網または無線通信網を介して送受信されてもよい。
【００５９】
　以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明の技術的範囲はこれに拘泥されず、上記実施例に対して種々の変形を行うことが可能であることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】音声信号処理システムのブロック図である。
【図２】一様時間領域圧縮処理を説明するための図である。
【図３】非一様時間領域圧縮処理を説明するための図である。
【図４】時間領域圧縮システムにおいて用いられる制御パラメータを説明するための図である。
【図５】時間領域圧縮システムにおける入力セグメント長の値の変移を示す図である。
【図６】時間領域圧縮システムにおけるリザーバの値の変移を示す図である。
【図７】聞き取り実験の結果を示す図である。
【符号の説明】
【００６１】
１００・・・・・・音声信号処理システム、１０２・・・・・・プロセッサ、１０４・・・・・・メモリ、１０６・・・・・・記憶装置、１０８・・・・・・入力部、１１０・・・・・・出力部。
【図１】
2004126595.tif 000012
【図２】
2004126595.tif 000013
【図３】
2004126595.tif 000014
【図４】
2004126595.tif 000015
【図５】
2004126595.tif 000016
【図６】
2004126595.tif 000017
【図７】
2004126595.tif 000018