(57)【要約】【課題】  スペクトル変化量の時間的な変化パターンに基づいて発話速度を測定する。【解決手段】  音声入力ステップ２２と、音声信号をスペクトル特徴ベクトル系列に変換するスペクトル特徴ベクトル系列計算ステップ２３と、スペクトル特徴変化ベクトル系列計算ステップ２４と、或る一定時間窓内のスペクトル特徴変化ベクトルからスペクトル変化量を計算し、かつ、その時間窓を発声の始端から終端に向かって時間軸に沿って移動しながら計算するスペクトル変化量計算ステップ２５とを有し、様々な発声速度の音声について予め計算されたスペクトル変化量の時間変化パターンの特徴を各種発話速度分析結果メモリ２８に記録するステップを有し、発話速度を測定すべき入力音声に対してスペクトル変化量の時間的な変化パターンを計算し、予め記録されたスペクトル変化量の時間変化パターンと比較して発話速度を推定するステップ２７を有する発話速度測定方法。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号を入力する音声入力ステップと、音声信号をスペクトル特徴ベクトル系列に変換するスペクトル特徴ベクトル系列計算ステップと、スペクトル特徴ベクトルからスペクトル特徴変化ベクトルを計算するスペクトル特徴変化ベクトル系列計算ステップと、或る一定時間窓内のスペクトル特徴変化ベクトルからスペクトル変化量を計算し、かつ、その時間窓を発声の始端から終端に向かって時間軸に沿って移動しながら計算するスペクトル変化量計算ステップとを有し、様々な発声速度の音声について予め計算されたスペクトル変化量の時間変化パターンの特徴を各種発話速度分析結果メモリに記録するステップを有し、発話速度を測定すべき入力音声に対してスペクトル変化量の時間的な変化パターンを計算し、予め記録された様々な発声速度に関するスペクトル変化量の時間変化パターンと比較して入力音声の発話速度を推定するステップを有することを特徴とする発話速度測定方法。
【請求項２】
請求項１に記載される発話速度測定方法おいて、
スペクトル変化量の時間変化パターンの特徴は、この時間変化パターンを周波数分析した結果に基づいたものであり、この結果に基づいて入力音声の発話速度を推定することを特徴とする発話速度測定方法。
【請求項３】
請求項１に記載される発話速度測定方法おいて、
スペクトル変化量の時間変化パターンの特徴は、各時刻のスペクトル変化量の総和を或る時間窓幅で計算し、その時間窓を発声の始端から終端に向かって移動しながらそれぞれの位置で総和値を計算し、この総和値のヒストグラムに基づいたものであり、このヒストグラムに基づいて入力音声の発話速度を測定することを特徴とする発話速度測定方法。
【請求項４】
請求項１に記載される発話速度測定方法おいて、
スペクトル変化量の時間変化パターンの特徴は、スペクトル変化量の時間変化パターンにおいて、局所的なピークを求め、或る時間窓幅におけるピークの数を計算し、その時間窓を発声の始端から終端に向かって移動しながらそれぞれの位置でピークの数を計算し、このピーク数に基づいて入力音声の発話速度を推定することを特徴とする発話速度測定方法。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４の内の何れかに記載される発話速度測定方法おいて、
スペクトル変化量として動的尺度を用いることを特徴とする発話速度測定方法。
【請求項６】
音声信号を入力し、音声信号をスペクトル特徴ベクトル系列に変換し、スペクトル特徴ベクトルからスペクトル特徴変化ベクトルを計算し、或る一定時間窓内のスペクトル特徴変化ベクトルからスペクトル変化量を計算し、かつ、その時間窓を発声の始端から終端に向かって時間軸に沿って移動しながら計算し、様々な発声速度の音声について予め計算されたスペクトル変化量の時間変化パターンの特徴を記録し、発話速度を測定すべき入力音声に対してスペクトル変化量の時間的な変化パターンを計算し、予め記録された様々な発声速度に関するスペクトル変化量の時間変化パターンと比較して入力音声の発話速度を推定する指令をコンピュータに対してする発話速度測定プログラム。
【請求項７】
音声信号を入力し、音声信号をスペクトル特徴ベクトル系列に変換し、スペクトル特徴ベクトルからスペクトル特徴変化ベクトルを計算し、或る一定時間窓内のスペクトル特徴変化ベクトルからスペクトル変化量を計算し、かつ、その時間窓を発声の始端から終端に向かって時間軸に沿って移動しながら計算し、様々な発話速度の音声について発話速度毎に総和値を予めグループ化し、各発話速度のグループの音声について総和値のヒストグラムを作成して各種発話速度ヒストグラムメモリに記録し、学習・測定切り替えスイッチを測定側に切り替え接続し、測定すべき入力音声信号に対してスペクトル変化量の時間窓内の総和値を発話開始点から終点まで計算して総和値の系列を求め、入力音声信号に対するスペクトル変化量の総和値のそれぞれについて、各種発話速度ヒストグラムメモリを参照して入力音声の発話速度を推定する指令をコンピュータに対してする発話速度測定プログラム。
【請求項８】
音声信号を入力し、音声信号をスペクトル特徴ベクトル系列に変換し、スペクトル特徴ベクトルからスペクトル特徴変化ベクトルを計算し、或る一定時間窓内のスペクトル特徴変化ベクトルからスペクトル変化量を計算し、かつ、その時間窓を発声の始端から終端に向かって時間軸に沿って移動しながら計算し、様々な発話速度の音声について発話速度毎にピーク個数を予めグループ化し、各グループの音声信号についてピーク個数のヒストグラムを作成して各種発話速度ヒストグラムメモリに記録し、学習・測定切り替えスイッチを測定側に切り替え接続し、測定すべき入力音声信号に対するピーク個数の時系列のそれぞれについて、各種発話速度ヒストグラムメモリを参照して入力音声の発話速度を推定する指令をコンピュータに対してする発話速度測定プログラム。
【請求項９】
請求項６ないし請求項８の内の何れかに記載される発話速度測定プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、発話速度測定方法、発話速度測定プログラムおよびこれを格納した記録媒体に関し、特に、入力音声の各時刻で音声のスペクトルがどの程度変化しているかを示すスペクトル変化量を計算し、スペクトル変化量の時間的な変化パターンに基づいて発話速度を測定する発話速度測定方法、発話速度測定プログラムおよびこれを格納した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
発話速度測定方法の従来例として、音声信号の時間的なパワーパターンに基づいて測定する方法がある。
一般に、母音のパワーは子音のパワーと比較して大きい場合が多い。特に、日本語音声は子音と母音の連鎖により構成されているので、パワーの大きな箇所相互間の時間間隔を測定することにより、おおよその発話速度を得ることができる。発話速度は、一例として１秒間当たりの音節数を数えることにより表すことができる。しかし、子音の中には、母音と同等のパワーを持つものも多い。例えば、/ｍ/、/ｎ/、/Ｎ/の鼻音系の子音、/ｗ/、/ｒ/、
/ｙ/の半母音系の音は比較的に大きなパワーを有している。これらの子音の箇所はパワーパターンに谷ができないので、音節数を数えるのに困難を伴い、正確な発話速度の測定する上において問題であった（特許文献１  参照）。
【０００３】
以上の発話速度測定方法の他に、音声認識に基づいて発話速度を測定する方法も知られている。この方法は、音声認識により子音、母音を認識し、発話速度を測定するものである。この方法は、認識誤りを起こさない限り非常に正確な発話速度の測定を約束するのであるが、音声認識に時間がかかり過ぎる上に認識プログラム規模が大きいという問題を抱えている。また、入力音声信号に雑音が混在していると、音声認識誤りを起こし易く、正確な発話速度の測定の保証がされないという問題も抱えている（特許文献２  参照）。
【特許文献１】特開平０５−２８９６９１
【特許文献２】特開平０５−１７３５８９
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この発明は、入力音声信号の各時刻で音声のスペクトルがどの程度変化しているかを示すスペクトル変化量を計算し、スペクトル変化量の時間的な変化パターンに基づいて発話速度を測定する構成を採用して、計算ステップ、プログラム規模が小さい上に、入力音声信号に雑音が混入していても正確な発話速度の測定をすることができる、上述の問題を解消した発話速度測定方法、発話速度測定プログラムおよびこれを格納した記録媒体を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１：音声信号を入力する音声入力ステップと、音声信号をスペクトル特徴ベクトル系列に変換するスペクトル特徴ベクトル系列計算ステップと、スペクトル特徴ベクトルからスペクトル特徴変化ベクトルを計算するスペクトル特徴変化ベクトル系列計算ステップと、或る一定時間窓内のスペクトル特徴変化ベクトルからスペクトル変化量を計算し、かつ、その時間窓を発声の始端から終端に向かって時間軸に沿って移動しながら計算するスペクトル変化量計算ステップとを有し、様々な発声速度の音声について予め計算されたスペクトル変化量の時間変化パターンの特徴を各種発話速度分析結果メモリに記録するステップを有し、発話速度を測定すべき入力音声に対してスペクトル変化量の時間的な変化パターンを計算し、予め記録された様々な発声速度に関するスペクトル変化量の時間変化パターンと比較して入力音声の発話速度を推定するステップを有する発話速度測定方法を構成した。
【０００６】
請求項２：請求項１に記載される発話速度測定方法おいて、スペクトル変化量の時間変化パターンの特徴は、この時間変化パターンを周波数分析した結果に基づいたものであり、この結果に基づいて入力音声の発話速度を推定する発話速度測定方法を構成した。
請求項３：請求項１に記載される発話速度測定方法おいて、スペクトル変化量の時間変化パターンの特徴は、各時刻のスペクトル変化量の総和を或る時間窓幅で計算し、その時間窓を発声の始端から終端に向かって移動しながらそれぞれの位置で総和値を計算し、この総和値のヒストグラムに基づいたものであり、このヒストグラムに基づいて入力音声の発話速度を測定する発話速度測定方法を構成した。
【０００７】
請求項４：請求項１に記載される発話速度測定方法おいて、スペクトル変化量の時間変化パターンの特徴は、スペクトル変化量の時間変化パターンにおいて、局所的なピークを求め、或る時間窓幅におけるピークの数を計算し、その時間窓を発声の始端から終端に向かって移動しながらそれぞれの位置でピークの数を計算し、このピーク数に基づいて入力音声の発話速度を推定する発話速度測定方法を構成した。
請求項５：請求項１ないし請求項４の内の何れかに記載される発話速度測定方法おいて、スペクトル変化量として動的尺度を用いる発話速度測定方法を構成した。
【０００８】
請求項６：音声信号を入力し、音声信号をスペクトル特徴ベクトル系列に変換し、スペクトル特徴ベクトルからスペクトル特徴変化ベクトルを計算し、或る一定時間窓内のスペクトル特徴変化ベクトルからスペクトル変化量を計算し、かつ、その時間窓を発声の始端から終端に向かって時間軸に沿って移動しながら計算し、様々な発声速度の音声について予め計算されたスペクトル変化量の時間変化パターンの特徴を記録し、発話速度を測定すべき入力音声に対してスペクトル変化量の時間的な変化パターンを計算し、予め記録された様々な発声速度に関するスペクトル変化量の時間変化パターンと比較して入力音声の発話速度を推定する指令をコンピュータに対してする発話速度測定プログラムを構成した。
【０００９】
請求項７：音声信号を入力し、音声信号をスペクトル特徴ベクトル系列に変換し、スペクトル特徴ベクトルからスペクトル特徴変化ベクトルを計算し、或る一定時間窓内のスペクトル特徴変化ベクトルからスペクトル変化量を計算し、かつ、その時間窓を発声の始端から終端に向かって時間軸に沿って移動しながら計算し、様々な発話速度の音声について発話速度毎に総和値を予めグループ化し、各発話速度のグループの音声について総和値のヒストグラムを作成して各種発話速度ヒストグラムメモリに記録し、学習・測定切り替えスイッチを測定側に切り替え接続し、測定すべき入力音声信号に対してスペクトル変化量の時間窓内の総和値を発話開始点から終点まで計算して総和値の系列を求め、入力音声信号に対するスペクトル変化量の総和値のそれぞれについて、各種発話速度ヒストグラムメモリを参照して入力音声の発話速度を推定する指令をコンピュータに対してする発話速度測定プログラムを構成した。
【００１０】
請求項８：音声信号を入力し、音声信号をスペクトル特徴ベクトル系列に変換し、スペクトル特徴ベクトルからスペクトル特徴変化ベクトルを計算し、或る一定時間窓内のスペクトル特徴変化ベクトルからスペクトル変化量を計算し、かつ、その時間窓を発声の始端から終端に向かって時間軸に沿って移動しながら計算し、様々な発話速度の音声について発話速度毎にピーク個数を予めグループ化し、各グループの音声信号についてピーク個数のヒストグラムを作成して各種発話速度ヒストグラムメモリに記録し、学習・測定切り替えスイッチを測定側に切り替え接続し、測定すべき入力音声信号に対するピーク個数の時系列のそれぞれについて、各種発話速度ヒストグラムメモリを参照して入力音声の発話速度を推定する指令をコンピュータに対してする発話速度測定プログラムを構成した。
【００１１】
請求項９：請求項６ないし請求項８の内の何れかに記載される発話速度測定プログラムを記録した記録媒体を構成した。
【発明の効果】
【００１２】
この発明によれば、スペクトル変化量の時間パターンを観測し、スペクトル変化量の時系列から発話速度を推定するため、各音素のパワーに影響されず音素間隔を測定することができる。従来のパワーに基づく方法で問題であった母音と同等のパワー値を持つ子音であっても、隣接する母音とのスペクトル特徴の違いは明らかであるため、その境界ではスペクトル変化量が大きくなる。また、各話者によって変動するスペクトル定常部（各音素の中心）の形状に影響されないので、話者依存性がない。これも、スペクトルの変化量のみに着目していることによる利点である。更に、音声に定常的な雑音が重畳していても、定常雑音のスペクトル変化は音声に比べて非常に小さいので、音声のスペクトル変化は支障なく観測することができ、発話速度推定に影響がないという利点がある。図７はその例であり、定常雑音がゼロレベルの近傍に存在する状態で「baNgumiaNnai」と発声した場合の観測結果を示している。雑音があっても、雑音自身のスペクトル変化量は小さいので、音素の境界でのみ、スペクトル変化量が大きくなっていることがわかる。計算量について言えば、スペクトル分析と変化量の計算のみであり、音声認識を用いる方法と異なり、音素を認識するための処理がない分、計算量は認識処理と比較して格段に少ないという利点もある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
母音、子音の各音素は典型的なスペクトル特徴を有している。音声認識技術はこのスペクトル特徴の違いを利用して音素の認識を行っている。しかし、この発明は個々のスペクトル特徴を詳細にとらえる必要はない。この発明において着目する点はスペクトル変化量である。即ち、音素境界でスペクトル変化量が大きくなることを利用し、音素境界を見つける。単位時間当たりの音素の数が多ければ発話速度が速いことを意味し、少なければ発話速度が遅いこと意味する。スペクトル変化量を計算するには、或る時間窓を設定し、この窓内でスペクトルがどの程度変化しているかを計算する。時間窓が音素境界付近に来た時にスペクトルの変化量が大きくなる様に時間窓幅を設定する。音素の定常部である中心付近においてはスペクトル変化量は小さくなる。従って、スペクトル変化量の時間的なパターンを観測すれば、音素境界でピークを有する様なパターンになる。このピークの時間間隔からどの程度の速度で音素が入れ替わっているかがわかる。即ち、発話速度を測定することができる。
【００１４】
発明を実施するための最良の形態を図を参照して具体的に説明する。
図１にはその最下側から、音声波形、スペクトル、スペクトル変化量が表示されている。発声は、成人男性が発声した「ばんぐみあんない（baNgumiaNnai）」である。縦に走る実線は、人が目視により付与した音素境界を示している。スペクトルを見ると、各音素で固有のスペクトルパターンを有していることが判る。即ち、音素境界においてはスペクトル変化量が大きくなっている。図５および図６は、図１の場合と同じ単語「baNgumiaNnai」をゆっくり発声した場合の波形、スペクトル、スペクトル変化量を示している。図１と図５および図６のスペクトル変化量の時間パターンを比較すると、ピークの間隔が異なることが判る。即ち、このピーク間隔を調べることにより発声速度が測定することができる。
【００１５】
図２を参照して第１の実施例を説明する。
音声入力ステップ２２において、マイクロホンの如き音響−電気変換器を介して音声信号を入力する。入力された音声信号は、スペクトル特徴ベクトル系列計算ステップ２３において３０ｍｓの時間窓で切り出され、スペクトル分析される。スペクトル分析は全極モデルに基づいた線形予測法（ＬＰＣ）でも、ＦＦＴ法でもよい。時間窓は更に１０ｍｓのシフト幅で移動され、時間軸に沿って音声信号のスペクトル分析が行われる。結局、１０ｍｓ毎にスペクトルの形状を表現するスペクトル特徴ベクトルが計算される。例えば、ＬＰＣケプストラム、ＦＦＴケプストラム、ＬＰＣスペクトル、ＦＦＴスペクトル、或いは、これらスペクトルの周波数軸を対数化して表現したメルスペクトル、メルケプストラムをスペクトル特徴ベクトルとして計算する。次に、スペクトル特徴変化ベクトル系列計算ステップ２４において、スペクトル特徴ベクトル系列に対して新たな９０ｍｓの時間窓を設け、その時間窓内のスペクトル特徴ベクトルの変化ベクトルが計算される。このスペクトル特徴変化ベクトルとして、例えば、９０ｍｓ内のスペクトル特徴ベクトル系列の線形１次回帰係数を用いる。これにより、９０ｍｓ時間窓内の特徴ベクトル変化パターンの傾きが計算される。スペクトル変化が大きいときは、回帰係数の絶対値も大きくなる。スペクトル特徴ベクトルの回帰係数は各次元で独立に計算される。回帰係数を用いずに、より簡単な計算で済む以下の通りの差分値を用いることができる。
【００１６】
Δｘi（ｔ）＝ｘi（ｔ＋Δｔ）−ｘi（ｔ−Δｔ）
ここで、ｘi（ｔ）は時刻ｔにおけるスペクトル特徴ベクトルのｉ次元目を示す。△ｔは変化量を計算する時間窓幅の半分の値である。この差分値もスペクトル変化の傾きを表す。回帰係数ベクトル、または差分ベクトルからスペクトル変化量を計算する。スペクトル変化量は、例えば、以下の式で計算される動的尺度を用いる（参考文献：嵯峨山、板倉“音声の動的尺度に含まれる個人性情報”、日本音響学会  昭和５４年度春季研究発表会講演論文集、３−２−７、pp５８９−５９０）。
【００１７】
Ｄ（ｔ）＝ΣPi=1（Δｘi（ｔ）2）
ここで、Ｐはベクトルの次元数を示す。この値は時刻ｔを中心としたスペクトル変化を示すスカラー量とみなすことができる。これをスペクトル変化量計算ステップ２５において、具体例として動的尺度計算ステップで計算する。音素境界においてはスペクトル変化が激しいので、動的尺度は音素境界付近でピークを示す。この時間変化パターンから発話速度を推定する。動的尺度の時間変化パターンは、音素境界でピークを有する波形とみなすことができる。このピーク間隔が狭いときは、音素が数多く含まれているので発話速度が速いとみなし、広いときは発話速度が遅いとみなす。このピーク間隔をとらえるために、動的尺度の時間変化パターンを波としてとらえ、動的尺度の時間変化パターン分析ステップ２６において周波数分析する。
【００１８】
ここで、２１０は学習・測定切り替えスイッチであり、発話速度推定の準備をするに際して、このスイッチ２１０を学習側に切り替え接続する。様々な発話速度で文章、単語を発声して予め学習用意しておいた音声信号を、発話速度毎にグループ化し、各グループの音声信号について周波数分析結果を調べた結果を、各種発話速度分析結果メモリ２８に格納しておく。
発話速度測定時は、学習・測定切り替えスイッチ２１０を測定側に切り替え接続する。測定対象の入力音声信号に対しても同様の処理を施して周波数分析結果を調べ、この周波数分析をした結果を、各種発話速度分析結果メモリ２８に格納されている各種の発話速度の周波数分析結果と、発話速度推定ステップ２７において比較し、最も近い周波数結果を有する発話速度グループの代表値を入力音声信号の発話速度とみなす。ここにおける周波数分析の対象となる動的尺度の時間パターンは、発話の全区間でもよいし、一部でもよい。しかし、当然のことながら、ピーク間隔よりも広い範囲を対象としなければならない。なお、以上の説明において、時間窓幅の数値を特定したが、これは説明をわかり易くするためであり、時間窓幅をこれに限定するものではない。
【００１９】
図３を参照して第２の実施例を説明する。第２の実施例は、図２の第１の実施例において、動的尺度のピーク間隔をとらえるために、動的尺度を或る時間窓内で総和をとる方法である。スペクトル変化量（動的尺度）を計算するステップ３５までは実施例１と同じである。動的尺度総和値計算ステップ３６で、動的尺度を例えば５０ｍｓ程度の或る時間窓内で総和する。これを文頭から文末に向かって窓をずらしながら計算する。発話速度推定の準備に、学習・測定切り替えスイッチ３１０を学習側に切り替え接続する。様々な発話速度で文章、単語を発声して予め用意しておいた音声信号を、発話速度毎にグループ化する。次いで、ヒストグラム作成ステップ３１１において、各発話速度のグループの音声について総和値のヒストグラムを作成する。各種の発話速度のヒストグラムは、各種発話速度ヒストグラムメモリ３８に格納される。発話速度とヒストグラムの関係をおおまかに説明すると、発話速度が遅いときは、動的尺度のピーク間隔が広いので総和値のヒストグラムは小さい値で頻度が高く、逆に発話速度が速いときは、ヒストグラムは総和値の大きい方で頻度が高くなる。発話速度とヒストグラムの間のこの傾向を発話速度推定に用いる。ヒストグラムの頻度を確率的に扱う観点から頻度の総和を１．０として正規化した後に、ヒストグラムを各種発話速度ヒストグラムメモリ３８に格納する。
【００２０】
測定すべき入力音声信号に対して同様に動的尺度の時間窓内の総和値を発話開始点から終点まで計算し、総和値の系列を得る。ここで、学習、測定切り替えスイッチ３１０を測定側に切り替え接続する。発話速度推定ステップ３７において、入力音声信号に対する動的尺度の総和値のそれぞれについて、各発話速度のヒストグラムから確率値を各種発話速度ヒストグラムメモリ３８から参照する。１発話の動的尺度の総和値系列全体に対する各種発話速度の確率を計算する。この確率は、入力音声の発話速度に関して、予め調べた各発話速度に対する確からしさとなる。最も大きい値を示す発話速度グループの代表値を結果として選択してもよいし、各発話速度に対する確からしさを結果として示してもよい。
【００２１】
図４を参照して第３の実施例を説明する。第３の実施例は、図３の第２の実施例において、動的尺度のピーク間隔をとらえるために、動的尺度の時系列に対して局所的なピークを検出する方法である。
スペクトル変化量（動的尺度）を計算するステップ４５までは実施例２と同じである。ピーク検出ステップ４６において、動的尺度の時間パターンにおける局所的なピークを検出し、或る時間窓内のピーク個数を数える。ここにおいては、１次元時系列のピーク検出を実行するので、方法は数多くあり、これらの内の何れの方法も採用することができる。発話速度推定の準備に、学習・測定切り替えスイッチ４１０を学習側に切り替え接続する。様々な発話速度で文章、単語を発声して予め用意しておいた音声信号を、発話速度毎にグループ化する。ヒストグラム作成ステップ４１１において、各グループの音声信号についてピーク個数のヒストグラムを作成する。ヒストグラムの頻度を確率的に扱う観点から、頻度の総和を１．０として正規化した後に、ヒストグラムを各種発話速度ヒストグラムメモリ４８に格納する。
【００２２】
ここで、学習・測定切り替えスイッチ４１０を測定側に切り替え接続する。ピーク検出ステップ４６において、測定すべき入力音声に対して発話開始点から終点まで各時間窓の動的尺度のピーク個数を計算する。発話速度推定ステップ４７において、入力音声信号に対する動的尺度のピーク個数の時系列のそれぞれについて、各発話速度のヒストグラムから確率値を各種発話速度ヒストグラムメモリ３８から参照する。１発話について、動的尺度のピーク個数系列全体に対する各種発話速度の確率を計算する。この確率は、入力音声信号の発話速度に関して、予め調べた各発話速度に対する確からしさとなる。最も大きい値を示す発話速度グループの代表値を結果として選択してもよいし、各発話速度に対する確からしさを結果として示してもよい。
【００２３】
なお、ヒストグラムを用いずに、１発話内のピーク個数の平均値を用いる場合もある。この場合、各種発話速度について、ヒストグラムの代わりにピーク個数の平均値が計算され格納される。測定時は、文頭から文末までのピーク個数系列の平均値を計算し、最も近い平均値をもつ発話速度グループの代表値を結果とする。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】この発明の原理を説明する図。
【図２】第１の実施例を説明する図。
【図３】第２の実施例を説明する図。
【図４】第３の実施例を説明する図。
【図５】この発明の原理を説明する図。
【図６】この発明の原理を説明する図。
【図７】定常雑音が存在する状態で「baNgumiaNnai」と発声した場合の観測結果を示す図。
【符号の説明】
【００２５】
２２、３２、４２  音声入力ステップ
２３、３３、４３  スペクトル特徴ベクトル系列計算ステップ
２４、３４、４４  スペクトル特徴変化ベクトル計算ステップ
２５、３５、４５  スペクトル変化量計算ステップ
２６  動的尺度時間パタンの周波数分析ステップ
２７、３７、４７  発話速度推定ステップ
２８  各種発話速度分析結果メモリ
３６  動的尺度総和値計算ステップ
３８、４８  各種発話速度ヒストグラムメモリ
４６  ピーク検出ステップ
３１１、４１１  ヒストグラム作成ステップ
【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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