(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声信号から音声を検出する方法であって、
それぞれが複数のデジタル標本を有する複数のフレーム上に、前記入力音声信号を標本化するステップと、
前記複数のフレームそれぞれに対する周波数スペクトラムを決定するステップと、
前記入力音声信号の非音声部分からの周波数スペクトラムを用いて、各周波数帯を確率変数とする確率変数集合であるノイズモデルを構築するステップと、
前記入力音声信号において非音声であるか否かが不明の未知フレームにおいて、確率変数としての複数の周波数帯それぞれに対するエネルギー値を決定するステップと、
前記ノイズモデルの構築に用いられたフレームの各周波数帯のエネルギー値に関して、前記未知フレームに係る前記各エネルギー値を標準化するステップと、
標準化された前記未知フレームに係る前記各エネルギー値からカイ２乗値を算出するステップと、
前記カイ２乗値と閾値とを比較し、当該比較結果に基づいて、前記未知フレームが非音声であるか否かを決定するステップとを有する
ことを特徴とする音声検出方法。
【請求項２】
請求項１記載の音声検出方法において、
前記ノイズモデルを構築するステップは、
前記入力音声信号の非音声部分として前記入力音声信号の最初の少なくとも１０フレームにおいて、前記複数の周波数帯それぞれに対するエネルギー値を決定するステップと、
前記少なくとも１０フレームに係る前記各エネルギー値に関して、前記複数の周波数帯それぞれにおける平均値及び標準偏差を決定するステップと、
前記平均値及び標準偏差を用いて前記少なくとも１０フレームに係る前記各エネルギー値を標準化して前記ノイズモデルを構築するステップとを有する
ことを特徴とする音声検出方法。
【請求項３】
請求項２記載の音声検出方法において、
前記各エネルギー値を標準化するステップは、
前記平均値及び標準偏差を用いて前記未知フレームに係る前記各エネルギー値を標準化するステップを有する
ことを特徴とする音声検出方法。
【請求項４】
請求項１記載の音声検出方法において、
前記カイ２乗値を比較するステップは、
あらかじめ定められた信頼区間を用いて前記閾値を決定するステップを有する
ことを特徴とする音声検出方法。
【請求項５】
請求項１記載の音声検出方法において、
数１に従う過大評価尺度Ｄ（ｎ）が負値になるか否かに基づいて、前記ノイズモデルの妥当性を検証するステップを有する
【数１】
0004745502.tif 000012
（ただし、ｎは前記未知フレームのフレーム番号、ｆは前記複数の周波数帯の番号、ＭNorm（ｎ，ｆ）は標準化された前記未知フレームに係る前記各エネルギー値）
ことを特徴とする音声検出方法。
【請求項６】
入力音声信号から音声を検出する方法であって、
それぞれ複数の標本を有する複数のフレーム上に、前記入力音声信号を標本化するステップと、
前記入力音声信号において音声であるか否かの検出対象である対象フレームにおいて、確率変数としての複数の周波数帯それぞれに対するエネルギー値を決定するステップと、
前記入力音声信号の非音声部分のフレームに係る前記各エネルギー値に関して、前記対象フレームに係る前記各エネルギー値を標準化するステップと、
標準化された前記対象フレームに係る前記各エネルギー値からカイ２乗値を算出するステップと、
前記カイ２乗値と閾値とを比較し、当該比較結果に基づいて、前記対象フレームが非音声であるか否かを決定するステップとを有する
ことを特徴とする音声検出方法。
【請求項７】
請求項６記載の音声検出方法において、
前記カイ２乗値を比較するステップは、
あらかじめ定められた信頼区間を用いて前記閾値を決定するステップを有する
ことを特徴とする音声検出方法。
【請求項８】
請求項６記載の音声検出方法において、
前記閾値は、数２により与えられる
【数２】
0004745502.tif 000013
（ただし、αは信頼度、ｅｒｆｉｎｖは正規分布の誤差関数の逆関数、Ｘαは前記閾値）
ことを特徴とする音声検出方法。
【請求項９】
請求項６記載の音声検出方法において、
前記各エネルギー値を標準化するステップは、
前記入力音声信号の非音声部分として前記入力音声信号の最初の少なくとも１０フレームにおいて、前記複数の周波数帯それぞれに対するエネルギー値を決定するステップと、
前記少なくとも１０フレームに係る前記各エネルギー値に関して、前記複数の周波数帯それぞれにおける平均値μN（ｆ）及び標準偏差σN（ｆ）（ただし、ｆは前記複数の周波数帯の番号）を決定するステップと、
前記平均値及び標準偏差を用いて前記少なくとも１０フレームに係る前記各エネルギー値を標準化して前記入力音声信号の非音声部分からのノイズモデルを構築するステップとを有する
ことを特徴とする音声検出方法。
【請求項１０】
請求項９記載の音声検出方法において、
前記各エネルギー値を標準化するステップは、数３に従って前記対象フレームに係る前記各エネルギー値を標準化する
【数３】
0004745502.tif 000014
（ただし、ｎは前記対象フレームのフレーム番号、Ｍ（ｎ，ｆ）は前記対象フレームに係る前記各エネルギー値、ＭNorm（ｎ，ｆ）は標準化された前記対象フレームに係る前記各エネルギー値）
ことを特徴とする音声検出方法。
【請求項１１】
請求項６記載の音声検出方法において、
前記カイ２乗値と前記閾値とを比較する前に、数４に従って、前記対象フレームに関する前記カイ２乗値を標準化するステップを有する
【数４】
0004745502.tif 000015
（ただし、Ｆはカイ２乗分布の自由度、Ｘは標準化前のカイ２乗値、ＸNormは標準化されたカイ２乗値）
ことを特徴とする音声検出方法。
【請求項１２】
請求項１０記載の音声検出方法において、
数６に従う過大評価尺度Ｄが負値になるか否かに基づいて、前記ノイズモデルの妥当性を検証するステップを有する
【数６】
0004745502.tif 000016
ことを特徴とする音声検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
発明の背景及び概要
本発明は、音声検出システムに関するものであり、より詳しくは、音声信号の周波数スペクトラムにおける確率論的信頼度を用いた音声検出方法に関するものである。
【０００２】
音声認識技術は、今や幅広く用いられている。典型的なのは、発声された単語やフレーズといった時々刻々と変化する音声信号を入力する音声認識システムである。これは、音声信号の成分を分析することにより、音声信号に含まれる単語やフレーズを特定するものである。多くの音声認識システムでは、最初のステップとして、発声された単語を伝播する信号部分を、非音声の信号部分から分離する必要がある。その後、その音声信号に含まれる単語又は単語群の始端及び終端の境界を決める。特に、音声信号に背景ノイズが含まれる場合、単語や文の始端及び終端の境界の決定を、いかに正確で信頼性をもって行うことができるかということが、現在取り組まれている課題である。
【０００３】
音声検出システムは、一般に、音声信号に含まれるさまざまな種類の情報から、音声信号内の個々の単語又は単語群の位置を決定するものである。第１のグループの音声検出技術では、信号の時間領域情報を用いた音声信号の分析が開発されてきた。典型的には、信号の強度や振幅を測定する方法である。ある最小閾値よりも大きな強度の音声信号の部分は音声であるとし、一方、閾値以下の強度の音声信号の部分は非音声であるとするものである。他の同様な技術も、零交叉率変動（zero crossing rate fluctuations）や信号内のピークと谷を検出することを基礎としている。
【０００４】
第２のグループの音声検出アルゴリズムは、周波数領域から抽出した信号情報を基にしている。このアルゴリズムでは、周波数スペクトラムの変化を求め、連続したフレーム上で変化のある周波数を基に音声検出を行う。あるいは、各周波数帯中のエネルギーの分散を求め、その分散がどのような場合に閾値以下になるかということに基づいてノイズの検出を行う。
【０００５】
残念ながら、これら音声検出技術は、特に不定のノイズ成分が音声信号中に含まれる場合は、信頼性に欠けるものであった。実際、典型的な音声認識システムで発生する多くのエラーは、音声信号中の単語の位置の特定が不正確であるとみられている。そのようなエラーを最小にするためには、音声信号中の単語位置を特定する技術により、高信頼で正確に単語境界が特定されなれければならない。更に、その技術は、十分にシンプル、かつリアルタイムで音声信号を処理できるものでなければならない。また、その技術は、ノイズについての事前知識がなくても、さまざまなノイズ環境に適応できるものでなければならない。
【０００６】
本発明は、入力音声信号から、正確かつ高信頼で音声を検出する方法を提供するものである。音声信号の各フレームを音声又は非音声に分類するのに、確率論的アプローチを用いる。各周波数帯を確率変数、各フレームを前記確率変数の発生であるとすると、音声検出方法は、各フレームから抽出された周波数スペクトラムに基づくものである。音声信号の非音声部分からの周波数スペクトラムを用いて、ある既知の確率変数集合が構築される。このように、既知の確率変数集合は、音声信号のノイズ成分を表したものである。
【０００７】
次に、未知フレームが前記既知の確率変数集合に属するか否かを評価する。これをするためには、未知フレームについての確率変数の集合から、ある特定の確率変数が生成される。この特定の確率変数は、既知の確率変数集合に関して標準化され、その後、「仮説検定」を用いて音声又は非音声に分類される。したがって、既知の確率変数集合に属するフレームは非音声に、既知の確率変数集合に属さないフレームは音声に分類されることとなる。なお、本方法は、遅延信号は対象としない。
【０００８】
以下では、本発明の理解をより完全なものにするために、図面を参照しながら、本発明の目的及び利点を説明する。
【０００９】
好ましい実施形態の詳細な説明
図１に音声検出システム１０を示す。一般に、入力音声信号は、まずＡ／Ｄ変換部１２によって、デジタル値に標本化される。次に、周波数分析部１４によって、前記デジタル値に標本化された信号から、周波数領域情報が抽出される。最後に、音声検出部１６において、前記周波数領域情報を用いて入力音声信号中の音声が検出される。
【００１０】
図２は、入力音声信号から正確かつ高信頼で音声を検出する本発明の音声検出方法を示したものである。一般に、各フレームを音声又は非音声に分類するのに、確率論的アプローチが用いられる。まず、ブロック２２では、音声信号が複数のフレームに分割される。この処理は信号の記録と同時に実行されるため、音声検出処理に遅延は生じないということは明らかである。ブロック２４では、各フレームから周波数領域情報が抽出される。ここで、各周波数帯に対する周波数領域情報を確率変数、各フレームを前記確率変数の発生であるとする。ブロック２６では、信号の非音声部からの周波数領域情報を用いて、既知の確率変数集合が構築される。このように、既知の確率変数集合は、音声信号のノイズ成分を表したものである。
【００１１】
次に、各未知フレームが既知の確率変数集合に属するか否かを評価する。これを行うために、ブロック２８において、未知フレームに関する確率変数の集合から、ある特定の確率変数（例えばカイ２乗値）が生成される。ブロック３０では、特定の確率変数が、既知の確率変数集合に関して標準化され、その後、ブロック３２において、「仮説検定」を用いて、音声又は非音声に分類される。このように、既知の確率変数集合に属さないフレームは音声に、既知の確率変数集合に属するフレームは非音声に分類される。
【００１２】
本発明の音声検出方法のより詳細な説明を示したものが、図３Ａ及び３Ｂである。ブロック４２では、Ａ／Ｄ変換部によって、音声信号に対応するアナログ信号（すなわちｓ（ｔ））がデジタル形式へ変換されることが示されている。その後、デジタル標本はフレームに分割される。各フレームは、時間分解能を有していなければならない。説明上、フレームを窓信号ｗ（ｎ，ｔ）＝ｓ（ｎ＊offset＋ｔ）と定義する。ただし、ここで、ｎ＝フレーム番号、ｔ＝１，…，窓サイズである。フレームは、周波数分析のために十分なデータを提供し得る程度に大きく、かつ、音声信号中の単語又は単語群の始端及び終端の境界を正確に区分できる程度に小さくなければならないことは明らかである。そこで、好ましい実施形態では、各フレームが２５６のデジタル標本及び音声信号３０ms相当のセグメントを持つように、音声信号を８ｋHzでデジタル値に標本化するものとする。
【００１３】
次に、ブロック４４では、各フレームから周波数スペクトラムが抽出される。ノイズは、通常、特定の周波数で発生するから、その特定の周波数領域における信号のフレームを表すことは興味深いところである。一般に、フレームそれぞれに対して高速フーリエ変換又は他の周波数解析技術を用いて、周波数スペクトラムを生成する。高速フーリエ変換の場合、周波数スペクトラムは、Ｆ（ｎ，ｆ）＝ FFT（ｗ（ｎ，ｔ））と定義される。だたし、ここで、ｎ＝フレーム番号、ｆ＝１，…，Ｆである。したがって、あるフレームにおける各周波数帯のエネルギー値は、Ｍ（ｎ，ｆ）＝ abs（Ｆ（ｎ，ｆ））として定義される。
【００１４】
上記のような音声信号からの周波数領域情報を用いて、各フレームは音声又は非音声に分類される。ブロック４６において決定されるように、信号の最初の少なくとも１０フレーム（好ましくは２０フレーム）を用いて、後ほど詳説するノイズモデルが構築される。その後、信号の残りのフレームは、前記ノイズモデルと比較され、その結果を基に、音声又は非音声に分類される。
【００１５】
ブロック４８では、数３に従い、ノイズモデルに関して、フレームそれぞれに対する各周波数帯のエネルギー値が標準化される。ただし、ここで、μN（ｆ）及びσN（ｆ）は、それぞれノイズモデルの構築に用いられたフレームのエネルギー値の平均及びその標準偏差である。
【数３】
0004745502.tif 000002
【００１６】
ある周波数ｆについて、ＭNorm（ｎ，ｆ）は、正規分布に従う確率変数Ｒ（ｆ）のｎ番目の標本であるとみることができる。それら正規分布は独立していると仮定すると、確率変数Ｒ（ｆ）の集合は、自由度Ｆのカイ２乗分布に従う。したがって、ブロック５０では、数７のように、フレームの標準化値を用いて、カイ２乗値が計算される。このように、カイ２乗値はフレームを表す１つの尺度となる。
【数７】
0004745502.tif 000003
【００１７】
次に、ブロック５２では、音声検出システムの精度を更に向上させるために、カイ２乗値を標準化する。自由度Ｆが４になると、カイ２乗値は正規分布に近づく。本発明では、Ｆは３０を超えると思われるので（好ましい実施形態ではＦ＝２５６である）、Ｘ（ｎ）の標準化は、仮説の独立性を仮定すると、数４で与えられる。ただし、ここで、カイ２乗値の平均及び標準偏差は、それぞれμX＝Ｆ及びσX＝√（２Ｆ）であるとする。
【数４】
0004745502.tif 000004
【００１８】
カイ２乗値の標準化について、その他の好ましい実施形態は、確率変数Ｒ（ｆ）の独立性の仮定を考慮しないで、Ｘをそれ自身から求めた平均及び分散に従って標準化するというものである。このようにするため、Ｘは、自由度は不明だがガウス分布に近似するには十分な大きさの自由度を持つようなカイ２乗確率変数であると仮定する。これにより、Ｘ（これを「カイ２乗モデル」と呼ぶ）に対する平均μX及び標準偏差σXは、数８により求められる。
【数８】
0004745502.tif 000005
そして、数５のようにＸを標準化し、標準正規分布を得る。
【数５】
0004745502.tif 000006
【００１９】
その後、各フレームは仮説検定を用いて、音声又は非音声に分類される。未知フレームを検定するための棄却域は、ＸNorm（ｎ）≦Ｘαとなる。これは、片側検定（すなわち低い方の数値が棄却されない）であるので、αは信頼度となる。標準化されたカイ２乗の近似値を用いることで、検定は単純化され、ＸNorm（ｎ）≦Ｘαとなる。
【００２０】
図４に示すように、Ｘαは、正規分布の−∞からＸαまでの積分値が（１−α）と等しくなるような値である。数９及び数１０で定義される誤差関数が知られているので、
【数９】
0004745502.tif 000007
【数１０】
0004745502.tif 000008
（１−α）は数１１により与えられる。
【数１１】
0004745502.tif 000009
誤差関数ｚ＝ erf（ｘ）の逆関数ｘ＝erfinv（ｚ）を導入することで、仮説検定において用いる閾値Ｘαは、数２のように求めることができる。
【数２】
0004745502.tif 000010
このように、閾値はαのみに依存するので、音声検出システムについて希望する精度に合わせて、例えば、Ｘ0.02＝２．３２６２，Ｘ0.01＝１．２８１６，Ｘ0.2＝０．８４１６というように、あらかじめ閾値を設定することができる。
【００２１】
図３Ｂ中のブロック５６では、各未知フレームがＸNorm（ｎ）≦Ｘαに従って分類される。フレームに対して標準化されたカイ２乗値が、あらかじめ設定された閾値よりも大きければ、ブロック５８において、このフレームは音声に分類される。フレームについて標準化されたカイ２乗値が、あらかじめ設定された閾値以下ならば、ブロック６０に示すように、このフレームは非音声に分類される。どちらの場合でも、次の未知フレームに対して処理が継続する。一旦、未知フレームがノイズとして分類されると、その未知フレームをノイズモデルを再評価するために用いることが可能である。そこで、ブロック６２及び６４では、選択的に、ノイズモデルをアップデートし、そのフレームに基づくカイ２乗モデルをアップデートする。
【００２２】
ノイズモデルは、入力音声信号の最初のフレームから構築される。図５は、ある入力音声信号例の最初の１００フレーム中のノイズの平均スペクトラム及び分散を示したものである。音声信号の最初の１０フレーム（好ましくは２０フレーム）には音声情報が含まれないと思われるので、これらフレームをノイズモデル構築に用いることにする。換言すると、これらフレームは、音声信号に入り込んだノイズを表したものである。本発明の方法では、これらフレームに音声情報が含まれていた場合に備え、後に述べるような付加的な安全策を導入する。これは、音声情報を含まない他の音声信号部分を用いても、同じようにモデル構築ができると考えるからである。
【００２３】
図３Ａ中のブロック６６では、これらフレームの各周波数帯におけるエネルギー値の平均μN(f)及び標準偏差σN(f)が計算される。これら初めの２０フレームに対して、ブロック６９で周波数スペクトラムが標準化され、ブロック７０でカイ２乗値が計算され、ブロック７２でＸNormと共にカイ２乗モデルのμX及びσXがアップデートされ、ブロック７４でカイ２乗値が標準化される。ＸNormは未知フレームを評価する際に必要であるということは明らかである。これらステップは、それぞれ上で述べた方法と同様のものである。
【００２４】
ノイズモデルの妥当性の検証のために、過大評価尺度を用いる。ノイズモデルの構築に用いられたフレームに音声が含まれていた場合、ノイズスペクトラムについて過大評価が起こる。この過大評価は、音声検出システムにより最初の「本物の」ノイズフレームが分析されたときに検出される。ノイズモデルの過大評価を見つけるための尺度として数１が用いられる。この過大評価尺度は、全体のエネルギーとは関係のない、標準化されたスペクトラムを用いている。
【数１】
0004745502.tif 000011
【００２５】
一般に、カイ２乗値は、現フレームからノイズモデルへの距離を与える絶対値であるから、たとえ現フレームのスペクトラムがノイズモデルより小さくても正値をとる。しかし、過大評価尺度は、音声検出システムにより「本物の」ノイズフレームが分析された場合は負値をとり、これにより、ノイズモデルの過大評価をアップデートすることできる。本音声検出システムの好ましい実施形態において、連続するフレーム（好ましくは３つ）が過大評価尺度について負値となる場合、これは、ノイズモデルが無効であることを示すものである。この場合、ノイズモデルを再び初期化するか、又はこの音声信号の音声検出を中止する。
【００２６】
以上は、本発明の代表的な実施形態のうちほんの僅かを開示し、記載したに過ぎない。このような検討や、添付図面及び請求項からわかるように、本発明の本質及び範囲から逸脱しない程度において、さまざまな変更、修正及び変形が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】  音声検出システムの基本構成要素を示したブロック図である。
【図２】  本発明の音声検出方法の概要を示したフロー図である。
【図３Ａ】  本発明の音声検出方法の好ましい実施形態を示したフロー図である。
【図３Ｂ】  本発明の音声検出方法の好ましい実施形態を示したフロー図である。
【図４】  カイ２乗値の正規分布を示した図である。
【図５】  ある入力音声信号例の最初の１００フレームにおけるノイズの平均スペクトラム（及びその分散）を示した図である。
【図１】
0004745502.tif 000017
【図２】
0004745502.tif 000018
【図３Ａ】
0004745502.tif 000019
【図３Ｂ】
0004745502.tif 000020
【図４】
0004745502.tif 000021
【図５】
0004745502.tif 000022