(57)【要約】【課題】誤選択率が低く、かつ処理時間が短い音源選択装置を提供する。【解決手段】本発明の音源選択装置は、目的音源から出力される音源信号を取り込んで、その音源信号の音響的特徴を表わす第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙを算出する目的音源のパラメータ推定部２と、第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙを記憶する記憶装置３と、目的音源を含む複数音源の中から目的音源を選択するときに、複数音源から出力される音源信号を取り込んで、各音源信号の音響的特徴を表わす第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙを算出する音源毎のパラメータ推定部５と、記憶装置３に記憶した第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙと音源毎のパラメータ推定部５で算出した第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙとの相関を計算する類似度計算部６と、類似度計算部６での計算結果に基づいて複数音源の中から目的音源を選択し、その選択した音源からの音源信号を出力する音源選択部７とを備えている。【選択図】        図１
2004287311.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目的音源から出力される音源信号を取り込んで演算処理を施し、前記音源信号の音響的特徴を表わす第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙを算出する目的音源情報算出手段と、
前記第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙを記憶する記憶手段と、
前記目的音源を含む複数音源の中から目的音源を選択するときに、複数音源から出力される音源信号を取り込んで演算処理を施し、各音源信号の音響的特徴を表わす第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙを算出する複数音源情報算出手段と、
前記記憶手段に記憶した第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙと前記複数音源情報算出手段で算出した第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙとの相関を計算する計算手段と、
前記計算手段での計算結果に基づいて前記複数音源の中から目的音源を選択し、その選択した音源からの音源信号を出力する選択出力手段と、を備えたことを特徴とする音源選択装置。
【請求項２】
請求項１に記載の音源選択装置において、
前記複数音源のうち、ｋ番目の音源からの音源信号ｓｋ（ｔ）の短時間フーリエ変換を高速フーリエ変換したＳｋ（ｔｃ，ｆ）を、
Ｓｋ（ｔｃ，ｆ）＝ＦＦＴ（ｗ（ｔ′）ｓｋ（ｔｃ＋ｔ′））
で表わしたとき、
前記目的音源情報算出手段および前記複数音源情報算出手段は、前記第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙおよび前記第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙを、以下の式を用いてそれぞれ算出することを特徴とする音源選択装置。
【数１】
2004287311.tif 000005
ただし、ｗ（ｔ）は窓関数、ｔｃは窓関数の時間座標、ｔ′は窓内部の時間座標、ｆは音源信号の周波数、Ｓｐａｒ（Ｓｋ（ｆ））は第１または第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙである。
【請求項３】
請求項１に記載の音源選択装置において、
前記選択出力手段は、前記第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙと前記第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙとの相関値の絶対値が最大となる音源を求め、その音源を目的音源として選択することを特徴とする音源選択装置。
【請求項４】
目的音源からの出力される音源信号を取り込んで演算処理を施し、前記音源信号の音響的特徴を表わす第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙを算出するとともに、その第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙを記憶部に記憶しておき、
前記目的音源を含む複数音源の中から目的音源を選択するときに、複数音源から出力される音源信号を取り込んで演算処理を施し、各音源信号の音響的特徴を表わす第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙを算出する一方、
算出した前記第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙと前記記憶部に記憶した前記第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙとの相関値を計算し、その相関値の絶対値が最大となる音源を求め、その音源を目的音源として選択するとともに、その選択した音源からの音源信号を出力することを特徴とする音源選択方法。
【請求項５】
請求項４に記載の音源選択方法において、
前記複数音源のうち、ｋ番目の音源からの音源信号ｓｋ（ｔ）の短時間フーリエ変換を高速フーリエ変換したＳｋ（ｔｃ，ｆ）を、
Ｓｋ（ｔｃ，ｆ）＝ＦＦＴ（ｗ（ｔ′）ｓｋ（ｔｃ＋ｔ′））
で表わしたとき、
前記第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙおよび前記第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙを、以下の式を用いてそれぞれ算出することを特徴とする音源選択方法。
【数２】
2004287311.tif 000006
ただし、ｗ（ｔ）は窓関数、ｔｃは窓関数の時間座標、ｔ′は窓内部の時間座標、ｆは音源信号の周波数、Ｓｐａｒ（Ｓｋ（ｆ））は第１または第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙである。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数音源からの音源信号を入力とし、その中から目的音源を選択して、その選択した音源からの音源信号だけを出力する音源選択装置、および音源選択方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
音源選択方法は大きく分けると、発声内容依存型と発声内容独立型の２種類に分類できる。発声内容依存型は音源信号の言語的な特徴に基づいて音源を選択する方法である。また、発声内容独立型は音源信号の音響特性に基づいて音源を選択する方法で、スペクトルの平均的な特徴やピッチ（音源の基本周波数）などに基づき音源選択を行っている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
ところで、発声内容依存型は誤選択率が低いという利点を有しているが、目的音源に相当する発話者各々に対する大量かつ長時間の学習（トレーニング）が必要である。実際の音源選択に応用する場合、目的とする発話者を想定することができない場合もあり、この場合は目的音源に対する学習が不可能なため、目的音源に関する情報を事前にシステムに取り込んでおくことができない。また目的音源に関する情報を事前にシステムに取り込むことができたとしても、取り込まれる情報量は大量であり、そのような情報量を保持するためのメモリ必要量が大きくなってしまう。
【０００４】
一方、発声内容独立型では、学習過程は必要であるが、短時間の学習で推定された音響的特徴パターンを使用しても、長時間の学習で推定したものと比べて、大きな性能の劣化が無いという特徴がある。
【０００５】
【特許公報１】
特開平５−１８１４６４号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の発声内容独立型では、スペクトルの平均的な特徴やピッチ（音源の基本周波数）だけに基づいて選択を行っているので、音源を誤って選択する可能性が高い。また、ピッチを抽出する処理の計算量が大きく、そのため、処理時間が長くなる。
【０００７】
本発明の課題は、誤選択率が低く、かつ処理時間が短い音源選択装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明は、目的音源から出力される音源信号を取り込んで演算処理を施し、前記音源信号の音響的特徴を表わす第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙを算出する目的音源情報算出手段と、前記第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙを記憶する記憶手段と、前記目的音源を含む複数音源の中から目的音源を選択するときに、複数音源から出力される音源信号を取り込んで演算処理を施し、各音源信号の音響的特徴を表わす第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙを算出する複数音源情報算出手段と、前記記憶手段に記憶した第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙと前記複数音源情報算出手段で算出した第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙとの相関を計算する計算手段と、前記計算手段での計算結果に基づいて前記複数音源の中から目的音源を選択し、その選択した音源からの音源信号を出力する選択出力手段と、を備えたことを特徴としている。
【０００９】
上記構成では、音源信号の音響特性に基づいて音源を選択しており、発声内容独立型の音源選択方法を採用している。このように発声内容独立型の音源選択方法を採用することで、上述した発声内容依存型の問題点は解決される。
【００１０】
次に、従来の発声内容依存型の音源選択方法の問題点を解決するために、上記構成においては、先ず、ピッチ（音源の基本周波数）を音響的特徴として採用しないようにして、計算処理量を抑えている。しかし、単なる平均スペクトルのみで音源を選択すると、選択の精度が落ちてしまうため、平均スペクトルの代わりに音源信号の第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙおよび第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙを用いている。そして、第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙと第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙとの相関を計算し、その計算結果に基づいて目的音源を選択することにより、誤選択率を低く抑え、さらには処理時間の向上を図っている。
【００１１】
第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙおよび第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙについて、より具体的に示せば以下の通りである。
すなわち、本発明は、請求項１において、前記複数音源のうち、ｋ番目の音源からの音源信号ｓｋ（ｔ）の短時間フーリエ変換を高速フーリエ変換したＳｋ（ｔｃ，ｆ）を、
Ｓｋ（ｔｃ，ｆ）＝ＦＦＴ（ｗ（ｔ′）ｓｋ（ｔｃ＋ｔ′））
で表わしたとき、
前記目的音源情報算出手段および前記複数音源情報算出手段は、前記第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙおよび前記第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙを、以下の式を用いてそれぞれ算出することを特徴としている。
【数３】
2004287311.tif 000003
ただし、ｗ（ｔ）は窓関数、ｔｃは窓関数の時間座標、ｔ′は窓内部の時間座標、ｆは音源信号の周波数、Ｓｐａｒ（Ｓｋ（ｆ））は第１または第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙである。
【００１２】
また、本発明は、請求項１において、前記選択出力手段は、前記第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙと前記第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙとの相関値の絶対値が最大となる音源を求め、その音源を目的音源として選択することを特徴としている。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に従って説明する。
図１は本発明に係る音源選択装置の構成を示すブロック図である。この音源選択装置は、図に示すように、目的音源の特徴抽出部１、目的音源のパラメータ推定部２、記憶装置３、音源毎の特徴抽出部４、音源毎のパラメータ推定部５、類似度計算部６、および音源選択部７を備えている。
【００１４】
ここでは、目的音源の特徴抽出部１と目的音源のパラメータ推定部２は目的音源情報算出手段を、記憶装置３は記憶手段を、音源毎の特徴抽出部４と音源毎のパラメータ推定部５は複数音源情報算出手段を、類似度計算部６は計算手段を、音源選択部７は選択出力手段をそれぞれ構成している。
【００１５】
入力信号の数はｎであり、各入力信号をｓｋ（ｔ）で表わす（なお、ｋ＝１，…，ｎである）。ｊ番の音源を目的音源と仮定すると、入力信号ｓｊ（ｔ）は目的音源の特徴抽出部１に入力される。
【００１６】
一方、１番〜ｎ番までの複数音源（複数音源の中にはｊ番の目的音源が含まれている）からの各入力信号ｓ１（ｔ）〜ｓｎ（ｔ）は音源毎の特徴抽出部４に入力される。また、各入力信号ｓ１（ｔ）〜ｓｎ（ｔ）は音源抽出部７にも入力される。
【００１７】
入力信号ｓｊ（ｔ）に対しては、図２に示すように、音響的特徴抽出とパラメータ推定による目的信号の学習記憶が実行される。すなわち、目的音源の特徴抽出部１は、入力信号ｓｊ（ｔ）を取り込んで、目的音源の音源信号（つまり入力信号ｓｊ（ｔ））を教師信号として入力し（ステップＳ１１）、音響的特徴の抽出処理を行う。
【００１８】
本実施の形態で使用する音響的特徴を表わす指標は平均Ｓｐａｒｓｉｔｙである。例えば、ｋ番目の入力信号ｓｋ（ｔ）の短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ：Ｓｈｏｒｔ−ｔｉｍｅ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）したＳｋ（ｔｃ，ｆ）は、次の（１）式で表される。
Ｓｋ（ｔｃ，ｆ）＝ＦＦＴ（ｗ（ｔ′）ｓｋ（ｔｃ＋ｔ′））            ………（１）ただし、ｗ（ｔ）は窓関数を、ｔｃは窓関数の時間座標を、ｔ′は窓内部の時間座標を、ｆは周波数をそれぞれ示している。また、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）のデータ点数は窓関数の長さと同じである。さらに、隣接する２つの窓は一定の間隔に保持される。
【００１９】
平均Ｓｐａｒｓｉｔｙは次の（２）式のように定義されている。
【数４】
2004287311.tif 000004
ここで、Ｅ［・］はｔｃ  に関する平均値を意味している。
【００２０】
目的音源の特徴抽出部１は、音響的特徴の抽出処理として、（１）式に従った窓付けフーリエ変換（ＦＦＴ）を実行する（ステップＳ１２）。次に、目的音源の特徴を表わすパラメータ推定部２は、（２）式に従う第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙを算出する（ステップＳ１３）。この第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙは、Ｓｐａｒ（Ｒ（ｆ））として記憶装置３に記憶保存される（ステップＳ１４）。なお、Ｒ（ｆ）は目的音源信号ｒ（ｔ）の短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）である。
【００２１】
一般的に、図２に示した学習過程では学習時間が長いほど学習の結果が良くなり、実際の処理では数秒から数分の時間が必要である。
【００２２】
入力信号ｓ１（ｔ）〜ｓｎ（ｔ）に対しては、図３に示すように、音源の選択処理が実行される。ここでは、入力された１ブロック（＝窓の長さの倍数のサンプル数の集まり）の信号毎に音響的特徴を抽出し、これらの音響的特徴を表わすパラメータを、図２で示した学習段階で求めた目的音源のパラメータと比較し、目的音源と等しいかどうか音源毎に判定する。
【００２３】
先ず、音源毎の特徴抽出部４は、入力信号ｓ１（ｔ）〜ｓｎ（ｔ）を取り込んで、音源毎に窓付けフーリエ変換（ＦＦＴ）を実行する（ステップＳ２１）。次に、各音源の短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）の結果を利用して、（２）式に従う第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙを算出する（ステップＳ２２）。算出した各音源についての第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙ（Ｓｐａｒ（Ｓｋ（ｆ）））と、記録装置３に記録保存されている、目的音源の第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙ（Ｓｐａｒ（Ｒ（ｆ）））との相関（又は相関値）を計算する（ステップＳ２３）。第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙ（Ｓｐａｒ（Ｒ（ｆ）））と第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙ（Ｓｐａｒ（Ｓｋ（ｆ）））との相関値をｃｏｒｒ（Ｓｐａｒ（Ｓｋ（ｆ）），Ｓｐａｒ（Ｒ（ｆ）））で表わす。
【００２４】
ステップＳ２３で計算した相関値が最大となる音源の番号（ｋｍａｘ）を求める（ステップＳ２４）。ｋｍａｘは目的音源の番号であり、ｊ＝ｋｍａｘとなる。そして音源選択部７では、入力信号ｓ１（ｔ）〜ｓｎ（ｔ）の中からｊ＝ｋｍａｘ番の音源信号、つまり入力信号ｓｊ（ｔ）だけを選択して出力する（ステップＳ２５）。
【００２５】
本実施の形態によれば、事前に推定された目的音源の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙを表わすパラメータとの類似度によって、複数音源の入力信号ｓ１（ｔ）〜ｓｎ（ｔ）の中から目的音源の入力信号ｓｊ（ｔ）を選択しているので、処理時間を短縮することができ、さらには記憶装置３が必要とするメモリを少なくすることができる。
【００２６】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、第１の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙと第２の平均Ｓｐａｒｓｉｔｙとの相関を計算し、その計算結果に基づいて目的音源を選択することにより、誤選択率を低く抑え、さらに処理時間を短縮することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る音源選択装置の構成を示すブロック図である。
【図２】目的信号の学習記憶手順を示すフローチャートである。
【図３】音源選択段階の手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１  目的音源の特徴抽出部（目的音源情報算出手段）
２  目的音源のパラメータ推定部（目的音源情報算出手段）
３  記憶装置（記憶手段）
４  音源毎の特徴抽出部（複数音源情報算出手段）
５  音源毎のパラメータ推定部（複数音源情報算出手段）
６  類似度計算部（計算手段）
７  音源選択部（選択出力手段）
【図１】
2004287311.tif 000007
【図２】
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【図３】
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