(57)【要約】【課題】骨伝導マイクで集音された音の音質を自然な音に近くなるように修正する。【解決手段】サンプル気導音とサンプル骨導音を集音し、各々の長時間スペクトルを求める。サンプル気導音の長時間スペクトルの絶対値をサンプル骨導音の長時間スペクトルの絶対値で割ったものをフィルタ関数として導出し記憶する。骨導音を集音し、記憶されているフィルタ関数によって周波数特性を変換して出力する。【選択図】図１
2004279768.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
骨導音マイクによって集音されたサンプル骨導音の長時間スペクトルを気導音マイクによって集音されたサンプル気導音の長時間スペクトルに変換する関数であるフィルタ関数を格納する記憶部と、
骨導音マイクによって集音された入力骨導音の周波数特性を前記フィルタ関数を用いて変換し推定気導音として出力する気導音推定部
とを具備する、
気導音推定装置。
【請求項２】
請求項１において、
更に、フィルタ関数作成部を具備し、
前記フィルタ関数作成部は、
前記サンプル骨導音と前記サンプル気導音とを収集する収集部と、
前記サンプル骨導音の長時間スペクトルと前記サンプル気導音の長時間スペクトルとを算出する長時間スペクトル算出部と、
前記サンプル骨導音の長時間スペクトルを前記サンプル気導音の長時間スペクトルに変換する関数であるフィルタ関数を算出し前記記憶部に格納するフィルタ関数算出部
とを具備する
気導音推定装置。
【請求項３】
骨導音マイクによって集音された音声であるサンプル骨導音と気導音マイクによって集音された音声であるサンプル気導音とを収集する収集部と、
前記サンプル骨導音の長時間スペクトルと前記サンプル気導音の長時間スペクトルとを算出する長時間スペクトル算出部と、
前記サンプル骨導音の長時間スペクトルを前記サンプル気導音の長時間スペクトルに変換する関数であるフィルタ関数を算出するフィルタ関数算出部と、
前記フィルタ関数を格納する記憶部
とを具備する
気導音推定装置。
【請求項４】
請求項２または３において、
前記フィルタ関数算出部は、前記サンプル気導音の長時間スペクトルの絶対値を前記サンプル骨導音の長時間スペクトルの絶対値で割ったものを前記フィルタ関数として算出する
気導音推定装置。
【請求項５】
請求項１から４のうちのいずれか１項において、
更に、前記推定気導音を骨伝導によって人体に伝える骨導音スピーカ
を具備する
気導音推定装置。
【請求項６】
請求項１から５のうちのいずれか１項において、
更に、事前に集音された気導音である認証用サンプル気導音から抽出された認証用サンプル気導音特徴量を格納するデータベースと、
前記推定気導音から抽出された特徴量と前記認証用サンプル気導音特徴量とを比較することによって前記入力骨導音を発声した発声者の本人認証を行う本人認証部
とを具備する
気導音推定装置。
【請求項７】
請求項１から６のうちのいずれか１項において、
更に、事前に集音された音声認識用サンプル気導音から抽出された音声認識用情報を格納する音声認識用データベースと、
前記音声認識用データベースを参照して前記推定気導音の音声認識を行う音声認識部
とを具備する
気導音推定装置。
【請求項８】
骨導音マイクを用いて発声者の音声をサンプル骨導音として集音するステップと、
気導音マイクを用いて前記発声者の音声をサンプル気導音として集音するステップと、
前記サンプル骨導音の長時間スペクトルを導出するステップと、
前記サンプル気導音の長時間スペクトルを導出するステップと、
前記サンプル骨導音の長時間スペクトルを前記サンプル気導音の長時間スペクトルに変換する関数であるフィルタ関数を導出し記憶するステップと、
骨導音マイクを用いて前記発声者の音声を入力骨導音として集音するステップと、
前記入力骨導音の周波数特性を前記フィルタ関数を用いて変換し推定気導音を作成するステップ
とを具備する
気導音推定方法。
【請求項９】
請求項８において、
前記フィルタ関数は、前記サンプル気導音の長時間スペクトルの絶対値を前記サンプル骨導音の長時間スペクトルの絶対値で割ることによって導出される、
気導音推定方法。
【請求項１０】
請求項８または９において、
更に、気導音マイクを用いて前記発声者の音声を認証用サンプル気導音として収集し記憶するステップと、
前記推定気導音を前記認証用サンプル気導音と比較することによって前記入力骨導音を発声した前記発声者の本人認証を行うステップ
とを具備する
気導音推定方法。
【請求項１１】
請求項８から１０のうちのいずれか１項において、
更に、気導音マイクを用いて音声を音声認識用サンプル気導音として収集し記憶するステップと、
前記音声認識用サンプル気導音に基づいて言語音を識別するための音声認識用情報を作成するステップと、
前記音声認識用情報を用いて前記推定気導音の音声認識を行うステップ
とを具備する
気導音推定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、骨伝導音の音質を改善する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
工場、船、工事現場に例示される騒音が大きい環境においては、通常のマイクを用いた音声の交信が困難になることがある。騒音が大きい環境において音声による交信をスムーズに行うために、骨伝導マイクが用いられている。骨伝導マイクは、人体の表面に装着され、人体の骨格を媒体として伝播する音声を集音する。骨導音マイクによって集音される音は、通常のマイク（骨導音マイクと区別するために気導音マイクと呼ばれることがある）によって集音される音と比較して、周辺環境の騒音から受ける影響が少ない。騒音が大きい環境において音声による交信をさらにスムーズにする技術が開発されることが望ましい。
【０００３】
装用者の発話音声による骨振動を電気信号に変換する骨伝導マイクと、骨伝導マイクが変換した信号の周波数特性を調整するイコライザとを備え、イコライザから出力された信号を発話音声信号として次段に出力するマイク装置において、装用者の発話音声による外界の空気振動を電気信号に変換する設定用マイクと、設定モード時に、骨伝導マイクが変換した信号と設定用マイクが変換した信号とを比較し、この比較結果に基づいて、イコライザから出力される信号の周波数特性が、設定用マイクが変換した信号の周波数特性に近づくようにイコライザの特性を設定する設定手段とを備えたマイク装置が知られている（特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１２５２９８号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、骨導音を気導音に近い音に復元する気導音推定装置を提供することである。
本発明の他の目的は、骨導音を気導音に近い音に復元するためのフィルタを自動的に作成する気導音推定装置を提供することである。
本発明の更に他の目的は、安定した精度で骨導音を気導音に近い音に復元する気導音推定装置を提供することである。
本発明の更に他の目的は、騒音が大きい環境において違和感が少ない会話を可能にする気導音推定装置を提供することである。
本発明の更に他の目的は、騒音が大きい環境において音声による個人の識別を可能にする気導音推定装置を提供することである。
本発明の更に他の目的は、騒音が大きい環境において音声認識を可能にする気導音推定装置を提供することである。
本発明の更に他の目的は、少ない計算量で骨導音を気導音に近い音に復元する気導音推定装置を提供することである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
以下に、［発明の実施の形態］で使用される番号を括弧付きで用いて、課題を解決するための手段を説明する。これらの番号は、［特許請求の範囲］の記載と［発明の実施の形態］との対応関係を明らかにするために付加されたものである。ただし、それらの番号を、［特許請求の範囲］に記載されている発明の技術的範囲の解釈に用いてはならない。
【０００７】
本発明による気導音推定装置（２、３、４、５、６）は、骨導音マイク（１０）によって集音されたサンプル骨導音（ｄ０（ｎ））の長時間スペクトル（Ｄ（ｆ））を気導音マイク（２０）によって集音されたサンプル気導音（ｓ０（ｎ））の長時間スペクトル（Ｓ（ｆ））に変換する関数であるフィルタ関数（Ｈ（ｆ））を格納する記憶部（３０、３５、３５ａ、３５ｂ）と、骨導音マイク（１０、１０ａ、１０ｂ）によって集音された入力骨導音（ｄ（ｎ）、ｄａ（ｎ）、ｄｂ（ｎ））の周波数特性をフィルタ関数（Ｈ（ｆ））を用いて変換し推定気導音（ｒ（ｎ）、ｒａ（ｎ）、ｒｂ（ｎ））として出力する気導音推定部（３２、３２ａ、３２ｂ）とを具備している。
【０００８】
こうした気導音推定装置によれば、骨導音が通常の音声に近い音（推定気導音）に変換される。
【０００９】
長時間スペクトルは、さまざまな種類の言語音を含む音声から得られるスペクトルを平均化したものである。そのためフィルタ関数（Ｈ（ｆ））は、言語音の種類による固有の特性が平均化されている。こうしたフィルタ関数（Ｈ（ｆ））を用いた気導音推定装置（２、３、４、４ａ、５、６）によれば、さまざまな種類の言語音を含む骨導音が精度よく気導音に近い音に変換される。
【００１０】
本発明による気導音推定装置（１）は、フィルタ関数作成部（７）を具備している。フィルタ関数作成部（７）は、サンプル骨導音（ｄ０（ｎ））とサンプル気導音（ｓ０（ｎ））とを収集する収集部（１１、２１）と、サンプル骨導音（ｄ０（ｎ））の長時間スペクトル（Ｄ（ｆ））とサンプル気導音（ｓ０（ｎ））の長時間スペクトル（Ｓ（ｆ））とを算出する長時間スペクトル算出部（１２、２２）と、サンプル骨導音（ｄ０（ｎ））の長時間スペクトル（Ｄ（ｆ））をサンプル気導音（ｓ０（ｎ））の長時間スペクトル（Ｓ（ｆ））に変換する関数であるフィルタ関数（Ｈ（ｆ））を算出し記憶部（３０）に格納するフィルタ関数算出部（１４、２４、２６）とを具備している。
【００１１】
こうした気導音推定装置（１）によれば、骨導音を気導音に近い音に変換するためのフィルタ（Ｈ（ｆ））が自動的に作成される。こうした気導音推定装置（１）によれば、骨導音を気導音に近い音に変換するための調整が、人間の聴覚に頼らずに行われる。
【００１２】
こうした気導音推定装置（１）によれば、操作する者の主観によらず誰が操作しても実質的に同じ気導音の推定が行われる。そのため、こうした気導音推定装置（１）によって得られた音声は、本人認証あるいは音声認識に例示される機械によって処理される音声として好適に用いられる。
【００１３】
本発明による気導音推定装置（１）は、骨導音マイク（１０）によって集音された音声であるサンプル骨導音（ｄ０（ｎ））と気導音マイク（２０）によって集音された音声であるサンプル気導音（ｓ０（ｎ））とを収集する収集部（１１、２１）と、サンプル骨導音（ｄ０（ｎ））の長時間スペクトル（Ｄ（ｆ））とサンプル気導音（ｓ０（ｎ））の長時間スペクトル（Ｓ（ｆ））とを算出する長時間スペクトル算出部（１２、２２）と、サンプル骨導音（ｄ０（ｎ））の長時間スペクトル（Ｄ（ｆ））をサンプル気導音（ｓ０（ｎ））の長時間スペクトル（Ｓ（ｆ））に変換する関数であるフィルタ関数（Ｈ（ｆ））を算出するフィルタ関数算出部（１４、２４、２６）と、フィルタ関数（Ｈ（ｆ））を格納する記憶部（３０）とを具備している。
【００１４】
こうした気導音推定装置（１）によれば、骨導音を気導音に近い音に変換するためのフィルタが自動的に作成される。
【００１５】
本発明による気導音推定装置（１）において、フィルタ関数算出部（１４、２４、２６）は、サンプル気導音（ｓ（ｎ））の長時間スペクトルの絶対値（｜Ｓ（ｆ）｜）をサンプル骨導音（ｄ（ｎ））の長時間スペクトルの絶対値（｜Ｄ（ｆ）｜）で割ったものをフィルタ関数（Ｈ（ｆ））として算出する。
【００１６】
人間が発する言語音は、位相に依存しないという特性をもっている。そのため、位相を捨象した｜Ｓ（ｆ）｜、｜Ｄ（ｆ）｜から得られたフィルタ関数Ｈ（ｆ）を用いることによって、骨導音が高い精度で気導音に近い音に変換される。あるいは、計算量が低減する。
【００１７】
入力音声を短い時間幅（数１０ｍｓｅｃ程度）の区画に分けてサンプリングし、区画ごとにフィルタ関数による周波数の変換を施して出力することによって実質的にリアルタイムな音声変換を行う場合が考えられる。そうした場合、各々の区画の音声が有する位相成分は不明であるため、位相成分に依存しないフィルタ関数Ｈ（ｆ）が好適に用いられる。
【００１８】
本発明による気導音推定装置（３、４、４ａ）は、推定気導音（ｒ´（ｎ）、ｒａ´（ｎ）、ｒｂ´（ｎ））を骨伝導によって人体に伝える骨導音スピーカ（４２、４２ａ、４２ｂ）を具備している。
【００１９】
骨導音スピーカによって出力される音声は、騒音の影響を受けにくく、騒音が大きい環境にいる人に音声が明瞭に伝達される。骨伝導マイクと骨伝導スピーカとを具備する気導音推定装置は、騒音が大きい環境において正確な会話を可能にする。
【００２０】
本発明による気導音推定装置（５）は、事前に集音された気導音である認証用サンプル気導音（ｓ１（ｎ））から抽出された認証用サンプル気導音特徴量（５６）を格納するデータベース（５３）と、推定気導音（ｒ´（ｎ））から抽出された特徴量と認証用サンプル気導音特徴量（５６）とを比較することによって入力骨導音（ｄ（ｎ））を発声した発声者（８）の本人認証を行う本人認証部（５４）とを具備している。
【００２１】
音声の長時間スペクトルを用いて作成されたフィルタ関数は、骨導音を高い精度で気導音に近い音に変換するため、気導音特徴量（５６）を用いた本人認証が正確に行われる。こうした気導音推定装置によれば、騒音が大きい環境において音声による本人認証に及ぼされる騒音の影響が低減される。
【００２２】
本発明による気導音推定装置（６）は、事前に集音された音声認識用サンプル気導音（ｓ２（ｎ））から抽出された音声認識用情報を格納する音声認識用データベース（７３）と、音声認識用データベース（７３）を参照して推定気導音（ｒ´（ｎ））の音声認識を行う音声認識部（７４）とを具備している。
【００２３】
こうした気導音推定装置によれば、騒音が大きい環境において音声認識に及ぼされる騒音の影響が低減する。こうした気導音推定装置によれば、騒音が大きい環境において音声認識が高い精度で行われる。
【００２４】
本発明による気導音推定方法は、骨導音マイク（１０）を用いて発声者（８）の音声をサンプル骨導音（ｄ０（ｎ））として集音するステップ（Ｓ２）と、気導音マイク（２０）を用いて発声者の音声をサンプル気導音（ｓ０（ｎ））として集音するステップ（Ｓ８）と、サンプル骨導音（ｄ０（ｎ））の長時間スペクトル（Ｄ（ｆ））を導出するステップ（Ｓ４）と、サンプル気導音（ｓ０（ｎ））の長時間スペクトル（Ｓ（ｆ））を導出するステップ（Ｓ１０）と、サンプル骨導音（ｄ０（ｎ））の長時間スペクトル（Ｄ（ｆ））をサンプル気導音（ｓ０（ｎ））の長時間スペクトル（Ｓ（ｆ））に変換する関数であるフィルタ関数（Ｈ（ｆ））を導出し記憶するステップ（Ｓ６、Ｓ１２、Ｓ１４、Ｓ１５）と、骨導音マイク（１０）を用いて発声者（８）の音声を入力骨導音（ｄ（ｎ））として集音するステップ（Ｓ２０）と、入力骨導音（ｄ（ｎ））の周波数特性をフィルタ関数（Ｈ（ｆ））を用いて変換し推定気導音（ｒ（ｎ））を作成するステップ（Ｓ２２）とを具備している。
【００２５】
こうした気導音推定方法によれば、骨導音が気導音に近い音に変換される。こうした気導音推定方法によれば、骨導音を気導音に近い音に変換するための調整が、人間の聴覚に頼らずに行われる。こうした気導音推定装置によれば、操作する者の主観によらず誰が操作しても実質的に同じ気導音の推定が行われる。
【００２６】
本発明による気導音推定方法において、フィルタ関数（Ｈ（ｆ））は、サンプル気導音（ｓ０（ｎ））の長時間スペクトルの絶対値（｜Ｓ（ｆ）｜）をサンプル骨導音（ｄ０（ｎ））の長時間スペクトルの絶対値（｜Ｄ（ｆ）｜）で割ることによって導出される。
【００２７】
本発明による気導音推定方法は、気導音マイク（２０）を用いて発声者（８）の音声を認証用サンプル気導音（ｓ１（ｎ））として収集し記憶するステップ（Ｓ５２）と、推定気導音（ｒ´（ｎ））を認証用サンプル気導音（ｓ１（ｎ））と比較することによって入力骨導音（ｄ（ｎ））を発声した発声者（８）の本人認証を行うステップ（Ｓ６６）とを具備している。
【００２８】
こうした気導音推定方法によれば、騒音が大きい環境において音声による本人認証に及ぼされる騒音の影響が低減される。こうした気導音推定方法によれば、騒音が大きい環境における本人認証の正確さが向上する。
【００２９】
本発明による気導音推定方法は、気導音マイク（２０）を用いて音声を音声認識用サンプル気導音（ｓ２（ｎ））として収集し記憶するステップ（Ｓ７２）と、音声認識用サンプル気導音（ｓ２（ｎ））に基づいて言語音を識別するための音声認識用情報を作成するステップ（Ｓ７４）と、音声認識用情報を用いて推定気導音（ｒ´（ｎ））の音声認識を行うステップ（Ｓ８２）とを具備している。
【００３０】
こうした気導音推定方法によれば、騒音が大きい環境において音声認識に及ぼされる騒音の影響が低減する。こうした気導音推定方法によれば、騒音が大きい環境において音声認識が高い精度で行われる。
【００３１】
【発明の実施の形態】
［実施の第１形態］
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の第１形態について説明する。図１を参照して、気導音推定フィルタ作成装置１は、骨導音マイク１０と、気導音マイク２０と、収集部１１、２１と、長時間スペクトル導出器１２、２２と、絶対値導出器１４、２４と、除算器２６と、入力部２８と、気導音推定フィルタデータベース３０とを具備している。図２を参照して、気導音推定フィルタデータベース３０は、発声者ＩＤ３１と、気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）とを対応づけて格納している。
【００３２】
骨導音マイク１０は、発声者８の頭頂部、こめかみ、喉に例示される、骨の振動が伝わりやすい部位に接触して配置される。骨導音マイク１０は、発声者８の骨格を媒体として伝導する発声者８の声を集音し、サンプル骨導音電気信号ｓ０（ｎ）として図示されている電気信号に変換し出力する。気導音マイク２０は、空気中を伝播する発声者８の声を集音し、サンプル気導音電気信号ｄ０（ｎ）として図示されている電気信号に変換し出力する。収集部１１はサンプル骨導音電気信号ｄ０（ｎ）を収集し、収集部２１はサンプル気導音電気信号ｓ０（ｎ）を収集する。
【００３３】
長時間スペクトルは、音声の特性を評価する用途に広く用いられている。入力される音声の電気信号から長時間スペクトルを導出し出力する長時間スペクトル導出器１２、２２は周知技術を利用することによって実現される。
【００３４】
長時間スペクトル導出器１２と長時間スペクトル導出器２２とは同一であることがある。その場合、長時間スペクトル導出器１２、２２は、サンプル気導音電気信号ｓ０（ｎ）から気導音長時間スペクトルＳ（ｆ）を導出する動作と、サンプル骨導音電気信号ｄ０（ｎ）から骨導音長時間スペクトルＤ（ｆ）を導出する動作とのどちらか一方を先に、他方を後にして順次、行う。
【００３５】
絶対値導出器１４と絶対値導出器２４とは同一であることがある。その場合、絶対値導出器１４、２４は、骨導音長時間スペクトルＤ（ｆ）から位相を除いた絶対値｜Ｄ（ｆ）｜を求める動作と、気導音長時間スペクトルＳ（ｆ）から位相を除いた絶対値｜Ｓ（ｆ）｜を求める動作とのどちらか一方を先に、他方を後にして順次、行う。
【００３６】
入力部２８は、発声者８を特定する情報である発声者ＩＤ３１の入力を受け付ける。
【００３７】
フィルタ関数作成部７、入力部２８および気導音推定フィルタデータベース３０の全部あるいは一部分は、パーソナルコンピュータあるいはワークステーションに例示されるコンピュータシステムによって実現可能である。
【００３８】
こうした気導音推定フィルタ作成装置１の動作が図３に示されている。発声者ＩＤ３１が、入力部２８から入力される（ステップＳ１）。骨導音マイク１０は、発声者８が発する音声の骨導音であるサンプル骨導音を集音し、サンプル骨導音電気信号ｄ０（ｎ）に変換して出力する（ステップＳ２）。サンプル骨導音は、ａ、ｉ、ｕ、ｅ、ｏの母音をすべて含んでいる音声であることが望ましい。収集部１１は、サンプル骨導音電気信号ｄ０（ｎ）を収集する。
【００３９】
長時間スペクトル導出器１２は、サンプル骨導音電気信号ｄ０（ｎ）の長時間スペクトルＤ（ｆ）を導出し出力する（ステップＳ４）。絶対値導出器１４は、長時間スペクトルＤ（ｆ）の絶対値｜Ｄ（ｆ）｜を導出して出力する（ステップＳ６）。
【００４０】
気導音マイク２０は、発声者８が発する音声の気導音であるサンプル気導音を集音し、サンプル気導音電気信号ｓ０（ｎ）に変換して出力する（ステップＳ８）。サンプル気導音は、ａ、ｉ、ｕ、ｅ、ｏの母音をすべて含んでいる音声であることが望ましい。収集部２１は、サンプル気導音電気信号ｓ０（ｎ）を収集する。
【００４１】
収集部１１と収集部２１とは、発声者８が音声を発するときにリアルタイムでサンプル骨導音電気信号ｄ０（ｎ）とサンプル気導音電気信号ｓ０（ｎ）とを収集してもよいし、発声者８が発する音声を一旦録音しておいた音声を集音してもよい。
【００４２】
長時間スペクトル導出器２２は、サンプル気導音電気信号ｓ０（ｎ）の長時間スペクトルＳ（ｆ）を導出して出力する（ステップＳ１０）。絶対値導出器２４は、長時間スペクトルＳ（ｆ）の絶対値｜Ｓ（ｆ）｜を導出して出力する（ステップＳ１２）。
【００４３】
除算器２６は、｜Ｓ（ｆ）｜を｜Ｄ（ｆ）｜で割り、気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）として出力する（ステップＳ１４）。気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）は、発声者８と対応づけられて気導音推定フィルタデータベース３０に格納される（ステップＳ１５）。
【００４４】
こうした気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）は、骨導音の周波数特性を気導音の周波数特性に修正することで、骨導音を気導音に近い音（推定気導音）に変換することを可能にする。
【００４５】
こうした気導音推定フィルタ作成装置によれば、サンプルとして入力された骨導音と気導音から、骨導音を気導音に近い音に変換するために用いられる関数Ｈ（ｆ）が自動的に作成される。
【００４６】
こうした気導音推定フィルタ作成装置によれば、骨導音が気導音に近い音に変換されるように人間が聴覚的に確かめながらフィルタを調整する手順が省略される。こうした気導音推定フィルタ作成装置によれば、操作する者の主観に依存する感覚と無関係に、誰でも実質的に同一の気導音推定フィルタが作成される。
【００４７】
長時間スペクトルＳ（ｆ）、Ｄ（ｆ）は、さまざまな種類の言語音を含む音から得られたスペクトルを平均したものである。そのため、長時間スペクトルＳ（ｆ）、Ｄ（ｆ）を用いて得られた気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）は、言語音の種類による固有の特性が捨象されている。こうした気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）は、さまざまな種類の言語音を含む骨導音を、安定した精度で気導音に近い音に変換する。
【００４８】
気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）は長時間スペクトルＳ（ｆ）、Ｄ（ｆ）を用いて作成されているため、予め作成しておいた気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）によって新規に入力される骨導音を気導音に近い音に変換することが可能になる。すなわち、骨導音の短時間（数１０ｍｓｅｃ程度）の性質に応じてフィルタを変える必要がない。
【００４９】
ある発声者から集音された音を用いて作成された気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）は、他の発声者に転用することが可能である。音声の長時間スペクトルは国語、話者あるいは性別によって差異があることが知られているため、各々の発声者に対応して気導音推定フィルタ関数が作成されることが好ましい。
【００５０】
人間が発する言語音は、位相に依存しないという特性をもっている。そのため、長時間スペクトルＳ（ｆ）、Ｄ（ｆ）に代えて、位相を捨象した｜Ｓ（ｆ）｜、｜Ｄ（ｆ）｜を用いて導出された気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）は、骨導音を高い精度で気導音に近い音に変換する。こうした気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）を用いた音声の変換は、位相の計算が省略される分だけ計算量が低減する。
【００５１】
［実施の第２形態］
図４は、本発明による気導音推定装置２を示している。発声者８は骨導音マイク１０を装着している。骨導音マイク１０は気導音推定フィルタ３２に接続されている。気導音推定フィルタ３２はノイズ除去フィルタ３４に接続されている。ノイズ除去フィルタ３４は気導音スピーカ４０に接続されている。「気導音スピーカ」は、入力した電気信号を空気の振動に変えて出力する通常のスピーカを骨導音スピーカと区別して指し示すために用いられる名称である。
【００５２】
気導音推定フィルタ３２は更に、気導音推定フィルタデータベース３０に接続されている。気導音推定フィルタデータベース３０は、入力部３３に接続されている。
【００５３】
気導音推定装置２は、ノイズを低減するノイズ除去フィルタ３４を具備することが好ましい。ノイズ除去フィルタとしては、スペクトル引算法を用いてノイズを低減するフィルタが例示される。ノイズ除去フィルタ３４を取り除いた構成を有する気導音推定装置は、構成の簡易さの面から好ましい。
【００５４】
気導音推定フィルタデータベース３０、気導音推定フィルタ３２、ノイズ除去フィルタ３４の全部あるいは一部分は、パーソナルコンピュータあるいはワークステーションに例示されるコンピュータシステムによって実行されるソフトウェアによって実現可能である。
【００５５】
以上の構成を具備する気導音推定装置２の動作が図５に示されている。発声者８に対応する発声者ＩＤ３１が入力部３３から入力されると（ステップＳ１６）、気導音推定フィルタデータベース３０において対応する気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）が検索される（ステップＳ１８）。骨導音マイク１０が発声者８の声の骨導音を集音し、骨導音電気信号ｄ（ｎ）に変換する（ステップＳ２０）。
【００５６】
気導音推定フィルタ３２は、骨導音電気信号ｄ（ｎ）の周波数特性に気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）を掛け合わせることによって、骨導音電気信号ｄ（ｎ）を推定気導音電気信号ｒ（ｎ）に変換し出力する（ステップＳ２２）。
【００５７】
気導音推定フィルタ３２から出力された骨導音電気信号ｄ（ｎ）は、ノイズ除去フィルタ３４によってノイズを低減され、修正推定気導音電気信号ｒ´（ｎ）として出力される（ステップＳ２４）。気導音スピーカ４０は、修正推定気導音電気信号ｒ´（ｎ）を空気の振動に変えて出力する（ステップＳ２６）。ステップＳ２０〜ステップＳ２６の動作が繰り返されることによって、発声者８の骨導音から得られた推定気導音が気導音スピーカ４０から連続的に出力される。
【００５８】
こうした気導音推定装置によれば、騒音が大きい環境にいる発話者の声が、騒音の影響を受けることが少なく、気導音スピーカ４０から出力される。気導音スピーカ４０から出力される声は気導音に近く、聞き取りやすい。気導音スピーカ４０から出力される音は気導音に近いため、その音から発声者が誰であるかを特定しやすい。
【００５９】
［実施の第３形態］
図６は、本発明による推定気導音会話装置３の構成を示している。推定気導音会話装置３は、工場あるいは船舶に例示される騒音が大きい環境にいる発声者と、騒音が小さい事務所あるいは防音区画にいる発声者との会話を支援するために用いられる。工場４４にいる発声者８ａは、骨導音マイク１０と、骨導音スピーカ４２とを装着している。骨導音マイク１０は気導音推定フィルタ３２に接続されている。気導音推定フィルタ３２は気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）を格納する記憶部３５に接続されている。
【００６０】
気導音推定フィルタ３２は更に、ノイズ除去フィルタ３４に接続されている。気導音推定フィルタ３２は気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）を格納している。気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）は気導音推定フィルタ作成装置１によって作成された関数である。ノイズ除去フィルタ３４は、電気信号を有線または無線によって伝送する伝送装置３８ａに接続されている。伝送装置３８ａによって伝送された電気信号は、オフィス４６に設置された気導音スピーカ４０によって空気中を伝播する音声に変換される。
【００６１】
骨導音マイク１０は、発声者８ａがフリーハンドで使用できるように発声者８ａの身体に固定されていることが好ましい。発声者８ａが工場あるいは船舶で作業を行っているとき、フリーハンドで使用できる骨導音マイク１０は、作業がしやすく、かつ騒音が大きい環境において会話をスムーズに行うことを可能にする。
【００６２】
伝送装置３８ａの位置は、骨導音マイク１０と気導音推定フィルタ３２との間であっても、図６の推定気導音会話装置３と同じ効果を奏する。この場合、骨導音電気信号ｄ（ｎ）は伝送装置３８ａによって伝送されてから気導音推定フィルタ３２に入力される。
【００６３】
オフィス４６には、オフィス４６にいる発声者８ｂが発する音声を集音する気導音マイク２０が設置されている。気導音マイク２０は、電気信号を有線または無線によって伝送する伝送装置３８ｂに接続されている。伝送装置３８ｂによって伝送された電気信号を入力された骨伝導スピーカ４２は、発声者８ａの骨格を振動させることで発声者８ａに音声を伝える。
【００６４】
以上の構成を具備する推定気導音会話装置３の動作が図７（ａ）及び図７（ｂ）に示されている。図７（ａ）を参照して、発声者８ａが発する声の骨導音が骨導音マイク１０に集音され、骨導音電気信号ｄ（ｎ）に変換される（ステップＳ２８）。
【００６５】
気導音推定フィルタ３２は、記憶部３５から気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）を読み出し、骨導音電気信号ｄ（ｎ）の周波数特性を気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）によって変換したものを推定気導音電気信号として出力する（ステップＳ３０）。
【００６６】
気導音推定フィルタ３２から出力された電気信号は、ノイズ除去フィルタ３４によってノイズを低減され、修正推定気導音電気信号ｒ´（ｎ）として出力される（ステップＳ３１）。修正推定気導音電気信号ｒ´（ｎ）は、伝送装置３８ａによってオフィス４６に伝送される（ステップＳ３２）。気導音スピーカ４０は、修正推定気導音電気信号ｒ´（ｎ）を空気の振動音に変換して出力する（ステップＳ３３）。
【００６７】
図７（ｂ）を参照して、発声者８ｂは気導音スピーカ４０から出力される音声を聞く。気導音マイク２０は、発声者８ｂが発する音声を集音して電気信号に変換する（ステップＳ３４）。その電気信号は伝送装置３８ｂによって工場４４に伝送される（ステップＳ３５）。伝送された電気信号を入力された骨伝導スピーカ４２は、発声者８ａの骨格を振動させることで発声者８ａに音声を伝える（ステップＳ３６）。
【００６８】
骨伝導スピーカ４２は、騒音が大きい環境においても発声者８ａに明瞭に音声を伝達することを可能にする。骨導音スピーカ４２が出力する音は、その骨導音スピーカ４２を装着している人にしか聞こえない。こうした骨導音スピーカを用いた推定気導音会話装置によれば、会話の秘匿性が求められる場合、例えば工場、船舶あるいは飛行場などで複数の団体が集まっている中で、特定の団体のメンバーにだけ情報を伝えたい場合に好適に用いられる。
【００６９】
こうした推定気導音会話装置によれば、騒音が大きい環境にいる人と騒音が小さい環境にいる人との間で容易に会話が行われる。騒音が大きい環境にいる人の声は気導音に近い声に変換されているので、聞き取りやすく、自然な会話ができる。気導音推定フィルタ作成装置１で作成された気導音推定フィルタＨ（ｆ）を用いた推定気導音会話装置３は、骨導音を気導音に近い音に変換する精度が高く、更に聞き取りやすく自然な会話を可能にする。
【００７０】
［実施の第４形態］
実施の第４形態における推定気導音会話装置４は、騒音が大きい環境にいる複数の発声者が会話を行うときに使用される。図８を参照して、発声者８ａは骨導音マイク１０ａと骨導音スピーカ４２ａとを装着している。骨導音マイク１０ａによって集音された音は、骨導音電気信号ｄａ（ｎ）に変換されて伝送装置３８ａによって気導音推定フィルタ３２に伝送される。発声者８ｂは骨導音マイク１０ｂと骨導音スピーカ４２ｂとを装着している。骨導音マイク１０ｂによって集音された音は、骨導音電気信号ｄｂ（ｎ）に変換されて伝送装置３８ｂによって気導音推定フィルタ３２に伝送される。
【００７１】
気導音推定フィルタ３２は、気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）を格納する記憶部３５に接続されている。気導音推定フィルタ３２は骨導音電気信号ｄａ（ｆ）を推定気導音電気信号ｒａ（ｎ）に変換して出力し、骨導音電気信号ｄｂ（ｆ）を推定気導音電気信号ｒｂ（ｎ）に変換して出力する。ノイズ除去フィルタ３４は、入力した推定気導音電気信号ｒａ（ｎ）、ｒｂ（ｎ）に対してノイズを低減する処理を行い、おのおの修正推定気導音電気信号ｒａ´（ｎ）、ｒｂ´（ｎ）として出力する。
【００７２】
伝送装置３８ａ、３８ｂは、各々が発声者８ａと８ｂに装着される無線による伝送装置であることが好ましい。更に伝送装置３８も無線による伝送装置であることが好ましい。このような伝送装置を備えた推定気導音会話装置４によれば、発話者８ａ、８ｂはコード類によって動きが妨げられることがない。
【００７３】
伝送装置３８は、入力した修正推定気導音電気信号ｒａ´（ｎ）を骨導音スピーカ４２ｂに伝送する。伝送装置３８は、入力した修正推定気導音電気信号ｒｂ´（ｎ）を骨導音スピーカ４２ａに伝送する。
【００７４】
図８は２人の発話者を図示しているが、３人以上の複数の発話者によって使用可能なように推定気導音会話装置４の構成を拡張することは容易である。
【００７５】
以上の構成を具備する推定気導音会話装置４の動作が、図９（ａ）及び図９（ｂ）に示されている。図９（ａ）を参照して、骨導音マイク１０ａは発声者８ａが発する音声の骨導音を集音して骨導音電気信号ｄａ（ｎ）に変換する（ステップＳ３８ａ）。骨導音電気信号ｄａ（ｎ）は、伝送装置３８ａによって気導音推定フィルタ３２へ伝送される（ステップＳ４０ａ）。
【００７６】
気導音推定フィルタ３２は記憶部３５から気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）を読み出し、骨導音電気信号ｄａ（ｎ）の周波数特性を気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）によって変換して骨導音電気信号ｄａ（ｎ）として出力する（ステップＳ４２ａ）。
【００７７】
気導音推定フィルタ３２から出力された電気信号はノイズ除去フィルタ３４によってノイズを低減され修正推定気導音電気信号ｒａ´（ｎ）として出力される（ステップＳ４４ａ）。修正推定気導音電気信号ｒａ´（ｎ）は伝送装置３８によって骨導音スピーカ４２ｂに伝送される（ステップＳ４６ａ）。骨導音スピーカ４２ｂは、修正推定気導音電気信号をｒａ´（ｎ）を空気の振動音に変換する（ステップＳ４８ａ）。発声者８ｂは、発声者８ａの骨導音から得られた推定気導音を骨導音マイク１０ｂから聞く。
【００７８】
図９（ｂ）を参照して、骨導音マイク１０ｂは発声者８ｂが発する音声の骨導音を集音して骨導音電気信号ｄｂ（ｎ）に変換する（ステップＳ３８ｂ）。骨導音電気信号ｄｂ（ｎ）は、伝送装置３８ｂによって気導音推定フィルタ３２へ伝送される（ステップＳ４０ｂ）。
【００７９】
気導音推定フィルタ３２は記憶部３５から気導音推定フィルタＨ（ｆ）を読み出し、骨導音電気信号ｄｂ（ｎ）の周波数特性を気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）によって変換して骨導音電気信号ｄｂ（ｎ）として出力する（ステップＳ４２ａ）。
【００８０】
気導音推定フィルタ３２から出力された電気信号はノイズ除去フィルタ３４によってノイズを低減され修正推定気導音電気信号ｒｂ´（ｎ）として出力される（ステップＳ４４ｂ）。修正推定気導音電気信号ｒｂ´（ｎ）は伝送装置３８によって骨導音スピーカ４２ａに伝送される（ステップＳ４６ｂ）。骨導音スピーカ４２ａは、修正推定気導音電気信号ｒｂ´（ｎ）を空気の振動音に変換する（ステップＳ４８ｂ）。発声者８ａは、発声者８ｂの骨導音から得られた推定気導音を骨導音マイク１０ａから聞く。
【００８１】
こうした推定気導音会話装置によれば、騒音が大きい環境にいる複数の人の間で容易に会話が行われる。骨導音が気導音に近い音に変換されていることによって、声が聞き取りやすく、聞いている声の主が誰なのかを声から識別することが容易にできる。
【００８２】
図１０は、本実施の形態の変形例を示している。推定気導音会話装置４ａは、図８における推定気導音会話装置４と比較して、発声者８ａ、８ｂの数と同じ数の気導音推定フィルタ３２ａ、３２ｂ、記憶部３５ａ、３５ｂ、ノイズ除去フィルタ３４ａ、３４ｂ及び伝送装置３８ａ、３８ｂを備えている。伝送装置３８ａは、骨導音マイク１０ａと気導音推定フィルタ３２ａの間に置かれてもよい。伝送装置３８ｂは、骨導音マイク１０ｂと気導音推定フィルタ３２ｂの間に置かれてもよい。
【００８３】
こうした構成を備えた推定気導音会話装置４ａの動作は、図９においてステップＳ４０ａとステップＳ４０ｂとを取り除いたフローチャートによって示される。推定気導音会話装置４ａにおいて、ステップＳ４２ａは気導音推定フィルタ３２ａ、ステップＳ４４ａはノイズ除去フィルタ３４ａ、ステップＳ４６ａは伝送装置３８ａによって行われる。推定気導音会話装置４ａにおいて、ステップＳ４２ｂは気導音推定フィルタ３２ｂ、ステップＳ４４ｂはノイズ除去フィルタ３４ｂ、ステップＳ４６ｂは伝送装置３８ｂによって行われる。その他の動作は推定気導音会話装置４と同一である。こうした推定気導音会話装置４ａは、推定気導音会話装置４と同じ効果を奏する。
【００８４】
［実施の第５形態］
図１１は、本発明による推定気導音認証装置５の実施の形態を示している。発声者８は、骨導音マイク１０を装着している。骨導音マイク１０は気導音推定フィルタ３２に接続されている。気導音推定フィルタ３２は、気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）を格納する記憶部３５に接続されている。気導音推定フィルタ３２はノイズ除去フィルタ３４に接続されている。ノイズ除去フィルタ３４は気導音本人認証装置５０に接続されている。気導音本人認証装置５０は電子鍵開閉装置６０に接続されている。電子鍵開閉装置６０は電子制御扉６２に接続されている。電子制御扉６２はオートロック式の扉である。電子鍵開閉装置６０は特定の信号に応じて電子制御扉６２の鍵を解除するように制御を行う。
【００８５】
図１２を参照して、気導音本人認証装置５０は、入力部５１と、気導音特徴量抽出部５２と、気導音特徴量データベース５３と、照合部５４と、出力部５５とを具備している。図１３を参照して、気導音特徴量データベース５３は、発声者ＩＤ３１と気導音特徴量５６とを対応づけて格納している。
【００８６】
以上の構成を具備する推定気導音認証装置５の動作が図１４に示されている。入力部５１から発声者８に対応する発声者ＩＤ３１が入力され、気導音特徴量データベース５３に格納される（ステップＳ５０）。発声者８は本人認証をするためのベースとなるサンプル音声を発する。骨導音マイク１０はサンプル音声の骨導音を集音してサンプル骨導音電気信号ｄ１（ｎ）に変換し出力する（ステップＳ５１）。
【００８７】
気導音推定フィルタ３２は記憶部３５から気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）を読み出し、サンプル骨導音電気信号ｄ１（ｎ）の周波数を気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）によって変換してサンプル推定気導音電気信号ｒ１（ｎ）として出力する（ステップＳ５２）。ノイズ除去フィルタ３４は、推定気導音電気信号ｒ１（ｎ）のノイズを低減してサンプル修正推定気導音電気信号ｒ１´（ｎ）として出力する（ステップＳ５３）。
【００８８】
気導音特徴量抽出部５２は、サンプル修正推定気導音電気信号ｒ１´（ｎ）から、発声者に特有の性質を示す量である気導音特徴量５６を抽出する（ステップＳ５４）。抽出された気導音特徴量５６は、発声者ＩＤ３１と対応づけられて気導音特徴量データベース５３に格納される（ステップＳ５６）。
【００８９】
発声者８は、電子制御扉６２を開けようとするとき、音声を発生する。骨導音マイク１０は、発声者８の骨格を媒体として伝達される音声を集音して骨導音電気信号ｄ（ｎ）に変換し出力する（ステップＳ５８）。気導音推定フィルタ３２は記憶部３５から気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）を読み出し、骨導音電気信号ｄ（ｎ）の周波数特性を気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）によって変換し、推定気導音電気信号ｒ（ｎ）として出力する（ステップＳ６０）。ノイズ除去フィルタ３４は、推定気導音電気信号ｒ（ｎ）を低減して修正推定気導音電気信号ｒ´（ｎ）を出力する（ステップＳ６２）。
【００９０】
ノイズ除去フィルタ３４から出力された電気信号は、気導音本人認証装置５０の入力部５１に入力される。気導音特徴量抽出部５２は、修正推定気導音電気信号ｒ´（ｎ）から特徴量を抽出する（ステップＳ６４）。
【００９１】
照合部５４は、気導音特徴量データベース５３に格納されている気導音特徴量５６と、修正推定気導音電気信号ｒ´（ｎ）から抽出された特徴量とを照合する（ステップＳ６６）。照合した結果が一致したとき、出力部５５は電子鍵を解除する信号を電子鍵開閉装置６０に出す（ステップＳ６８）。電子鍵開閉装置６０は、鍵を解除する信号を電子制御扉に送り、電子制御扉の鍵が解除される（ステップＳ７０）。
【００９２】
こうした推定気導音認証方法によれば、騒音が大きい環境において音声による個人の識別が高い精度で行われる。
【００９３】
こうした気導音本人認証装置は、通常の音声（気導音）を用いて個人の識別をする本人認証装置による公知技術を応用して開発することができるため、開発コストが低く抑えられる。
【００９４】
音声の長時間スペクトルを用いて作成された気導音推定フィルタ３２は、骨導音を高い精度で気導音に近い音声に変換するため、本人の認証をするために好適に用いられる。
【００９５】
通常の音声の特徴量（気導音特徴量）を用いて個人の識別を行う本人認証装置において気導音特徴量のデータが蓄積されていた場合、推定気導音を用いた認証装置はそのデータを利用することができ、好ましい。
【００９６】
本実施の形態の変形例として、推定気導音認証装置５の構成において、気導音本人認証装置５０の入力部５１に気導音マイクを接続した構成が考えられる。気導音マイクは発声者８から音声を集音してサンプル気導音電気信号に変換する。サンプル気導音電気信号は、ステップＳ５４以下の動作において、ステップＳ５３で出力されるサンプル修正推定気導音電気信号ｒ１´（ｎ）の代わりとして用いられる。こうした推定気導音認証装置によれば、通常の音声（気導音）を用いて個人の識別をする公知の本人認証装置において気導音特徴量５６のデータが蓄積されていたとき、そのデータを利用して騒音が大きい環境のもとにおける本人認証を行うことが可能である。
【００９７】
本実施の形態の第２の変形例として、推定気導音認証装置５の構成において、気導音本人認証装置５０がパーソナルコンピュータあるいは携帯情報通信端末に例示される電子機器に接続するための端子を備えており、電子鍵開閉装置６０と電子制御扉６２とを取り除いた構成を有する推定気導音認証装置が考えられる。電子機器は、気導音本人認証装置５０から入力された信号に応答してその電子機器が備える機能の一部あるいは全部の使用を禁止あるいは許可するパスワード機能を有する。
【００９８】
こうした構成を有する推定気導音認証装置において、気導音本人認証装置５０の照合部５４は、気導音特徴量データベース５３に格納されている気導音特徴量５６と、修正推定気導音電気信号ｒ´（ｎ）から抽出された特徴量とを照合する。照合した結果が一致したとき、気導音本人認証装置５０は電子機器に対してその機能の一部あるいは全部の使用を許可する信号を出す。照合した結果が不一致であったとき、気導音本人認証装置５０は電子機器に対してその機能の一部あるいは全部の使用を禁止する信号を出す。
【００９９】
こうした推定気導音認証装置によれば、騒音が大きい環境において電子機器の使用が所定の人に対してだけ許可される。
【０１００】
［実施の第６形態］
図１５は、本発明による推定気導音音声認識装置６の実施の形態を示している。推定気導音音声認識装置６は、発声者８に装着される骨導音マイク１０を具備している。骨導音マイク１０は気導音推定フィルタ３２に接続されている。気導音推定フィルタ３２は、気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）を格納する記憶部３５に接続されている。
【０１０１】
気導音推定フィルタ３２は更に、ノイズ除去フィルタ３４に接続されている。ノイズ除去フィルタ３４は気導音音声認識装置７０に接続されている。気導音音声認識装置７０は認識結果記録装置８０と、ディスプレイ９０に接続されている。気導音音声認識装置７０には更に音声合成装置９２に接続されており、音声合成装置９２は気導音スピーカ４０に接続されている。
【０１０２】
図１６を参照して、気導音音声認識装置７０は、入力部７１と、音声認識用データ作成部７２と、音声認識用データベース７３と、音声認識部７４と、出力部７５とを具備している。
【０１０３】
以上の構成を具備する推定気導音音声認識装置６の動作が図１７に示されている。骨導音マイク１０は、音声認識をするためのベースとなるサンプル音声を集音してサンプル骨導音電気信号ｄ２（ｎ）に変換して出力する（ステップＳ７１）。
【０１０４】
気導音推定フィルタ３２は記憶部３５から気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）を読み出し、サンプル骨導音電気信号ｄ２（ｎ）の周波数を気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）によって変換してサンプル推定気導音電気信号ｒ２（ｎ）として出力する（ステップＳ７２）。ノイズ除去フィルタ３４は、推定気導音電気信号ｒ２（ｎ）のノイズを低減してサンプル修正推定気導音電気信号ｒ２´（ｎ）として出力する（ステップＳ７３）。
【０１０５】
音声認識用データ作成部７２は、サンプル修正推定気導音電気信号ｒ２´（ｎ）から音声認識に用いるための情報を抽出し、音声認識用データベース７３に格納する（ステップＳ７４）。
【０１０６】
骨導音マイク１０は、発声者８の骨格を媒体として伝達される発声者８の音声を集音して骨導音電気信号１２に変換する（ステップＳ７６）。気導音推定フィルタ３２は記憶部３５から気導音推定フィルタ関数３５を読み出して骨導音電気信号ｄ（ｎ）の周波数特性を気導音推定フィルタ関数Ｈ（ｆ）によって変換し、推定気導音電気信号ｒ（ｎ）として出力する（ステップＳ７８）。ノイズ除去フィルタ３４は、推定気導音電気信号ｒ（ｎ）のノイズを低減して修正推定気導音電気信号ｒ´（ｎ）として出力する（ステップＳ８０）。
【０１０７】
修正推定気導音電気信号ｒ´（ｎ）は、気導音音声認識装置７０の入力部７１に入力される。音声認識部７４は、音声認識用データベース７３を用いて、入力された修正推定気導音電気信号ｒ´（ｎ）の音声認識を行う（ステップＳ８２）。音声認識の結果は認識結果記録装置８０に記録され、ディスプレイ９０に表示される。あるいは音声合成装置９２は音声認識の結果に基づいて音声を合成し、気導音スピーカ４０から出力する（ステップＳ８４）。その後、ステップＳ７６に戻って処理が続けられる。
【０１０８】
こうした推定気導音音声認識装置によれば、騒音が大きい環境において音声認識が高い精度で行われる。
【０１０９】
こうした推定気導音音声認識装置は、通常の音声（気導音）に対して音声認識を行う音声認識装置に関する公知技術を応用して開発することができるため、開発コストが低く抑えられる。
【０１１０】
音声の長時間スペクトルを用いて作成された気導音推定フィルタ３２は、骨導音を高い精度で気導音に近い音声に変換するため、音声認識が高い精度で行われる。
【０１１１】
本実施の形態の変形例として、推定気導音認証装置５の構成において、気導音本人認証装置５０の入力部５１に気導音マイクを接続した構成が考えられる。気導音マイクは発声者８から音声を集音してサンプル気導音電気信号に変換する。サンプル気導音電気信号は、ステップＳ７４以下の動作において、ステップＳ７３で出力されるサンプル修正推定気導音電気信号ｒ２´（ｎ）の代わりとして用いられる。
【０１１２】
こうした推定気導音音声認識装置は、通常の音声（気導音）による音声認識装置が音声認識をするために用いるデータを利用することができる。
【０１１３】
【発明の効果】
本発明によれば、骨導音を気導音に近い音に復元する気導音推定装置が提供される。
更に本発明によれば、骨導音を気導音に近い音を復元するためのフィルタを自動的に作成する気導音推定装置が提供される。
更に本発明によれば、安定した精度で骨導音を気導音に近い音を復元する気導音推定装置が提供される。
更に本発明によれば、騒音が大きい環境において違和感が少ない会話を可能にする気導音推定装置が提供される。
更に本発明によれば、騒音が大きい環境において音声による個人の識別を可能にする気導音推定装置が提供される。
更に本発明によれば、騒音が大きい環境において音声認識を可能にする気導音推定装置が提供される。
更に本発明によれば、少ない計算量で骨導音を気導音に近い音に復元する気導音推定装置が提供される。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、気導音推定フィルタ作成装置の構成を示する
【図２】図２は、気導音推定フィルタデータベースを示す。
【図３】図３は、気導音推定フィルタ作成装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】図４は、気導音推定装置の構成を示す。
【図５】図５は、気導音推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】図６は、推定気導音会話装置の構成を示す。
【図７】図７は、推定気導音会話装置の動作を示すフローチャートである。
【図８】図８は、推定気導音会話装置の構成を示す。
【図９】図９は、推定気導音会話装置の動作を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、推定気導音会話装置の構成を示す。
【図１１】図１１は、推定気導音認証装置の構成を示す。
【図１２】図１２は、気導音本人認証装置の構成を示す。
【図１３】図１３は、気導音特徴量データベースの構成を示す。
【図１４】図１４は、推定気導音認証装置の動作を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、推定気導音音声認識装置の構成を示す。
【図１６】図１６は、気導音音声認識装置の構成を示す。
【図１７】図１７は、推定気導音音声認識装置の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１…気導音推定装置
２…気導音推定装置
３…推定気導音会話装置
４…推定気導音会話装置
５…推定気導音認証装置
６…推定気導音音声認識装置
７…気導音推定フィルタ作成装置
８、８ａ、８ｂ…発声者
１０、１０ａ、１０ｂ…骨導音マイク
１１…収集部
１２…長時間スペクトル導出器
１４…絶対値導出器
２０…気導音マイク
２１…収集部
２２…長時間スペクトル導出器
２４…絶対値導出器
２６…除算器
２８…入力部
２９…気導音推定フィルタ記憶部
３０…気導音推定フィルタデータベース
３１…発声者ＩＤ
３２、３２ａ、３２ｂ…気導音推定フィルタ
３３…入力部
３４、３４ａ、３４ｂ…ノイズ除去フィルタ
３５…記憶部
３８ａ、３８ｂ…伝送装置
４０…気導音スピーカ
４２、４２ａ、４２ｂ…骨導音スピーカ
４４…工場
４６…オフィス
５０…気導音本人認証装置
５１…入力部
５２…気導音特徴量抽出部
５３…気導音特徴量データベース
５４…照合部
５５…出力部
５６…気導音特徴量
６０…電子鍵開閉装置
６２…電子制御扉
７０…気導音音声認識装置
７１…入力部
７２…音声認識用データ作成部
７３…音声認識用データベース
７４…音声認識部
７５…出力部
８０…認識結果記録装置
９０…ディスプレイ
９２…音声合成装置
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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