(57)【要約】【課題】どのチャンネルでも時間分解能が一定となってしまう制限を除去し、周波数帯に応じて時間分解能を設定できる音響分析装置およびそのプログラムを提供すること。【解決手段】窓を用いて音声信号から分析対象の音声信号を抽出する音声信号抽出部１１０、抽出された音声信号をフーリエ変換するフーリエ変換部１２０−１〜１２０−Ｎ、フーリエ変換後の信号に対してメルフィルタバンク分析を行うフィルタ１３０−１〜１３０−Ｎ、処理信号を統合して出力する処理信号統合部１４０、および各構成部の制御を行う制御部１５０からなる構成を有している。【選択図】  図１
2005024896.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析窓を用いて音声信号から分析対象の音声信号を抽出し、周波数帯域毎に周波数分析する音響分析装置において、前記窓の幅を各前記周波数帯域に応じて変更できることを特徴とする音響分析装置。
【請求項２】
前記音響分析装置は、前記周波数分析としてメルフィルタバンク分析を行い、前記窓の幅は、前記周波数帯域の幅に逆比例するように設定されることを特徴とする請求項１に記載の音響分析装置。
【請求項３】
コンピュータに、窓を用いて音声信号から分析対象の音声信号を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップで抽出した音声信号に周波数分析を行う分析ステップと、前記分析ステップで周波数分析して得られた信号を統合する統合ステップとを実行させ、前記窓の幅を各前記周波数帯域に応じて変更できることを特徴とする音響分析プログラム。
【請求項４】
コンピュータに、前記分析ステップで、前記周波数分析でとしてメルフィルタバンク分析を実行させ、前記窓の幅は、前記周波数帯域の幅に逆比例するように設定されることを特徴とする請求項３に記載の音響分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声信号を周波数分析する音響分析装置およびそのプログラムに関し、特に、フィルタバンクを用いて周波数分析を行う音響分析装置およびそのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、音声信号等を周波数分析する場合、時間軸方向に変化する音声信号（以下、「時系列音声信号」という。）を所定長の音声信号に分割してから周波数分析を行う方法が知られている。そして、周波数分析としては、フーリエ（Ｆｏｕｒｉｅｒ）変換等の周波数スペクトルを算出する分析方法が知られている。その後、フィルタ処理等を施すことが通常行われる。
【０００３】
周波数スペクトルの算出に関しては、ハミング（Ｈａｍｍｉｎｇ）窓等の所定の窓関数を用いて時系列信号をフーリエ変換する方法が知られている。これらの窓（以下、「分析窓」という。）の幅として、上記の分析方法では、分割の幅とすることが通常行われる（例えば、特許文献１、特許文献２、特許文献３参照）。そして、各周波数一定の分析窓の幅を使用して周波数分析を行なっているため、時間分解能は、どの周波数でも一定である。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００３−４４０８６号公報
【特許文献２】
特開２００２−９１４８６号公報
【特許文献３】
特開２００１−１５４６７９号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、このような従来の音響分析技術では、分析窓の幅が各周波数でも一定であることにより、時間分解能もどの周波数でも一定となるため、高域と低域などの異なる周波数帯で異なる時間分解能とすることができないという問題があった。
【０００６】
本発明はこのような問題を解決するためになされたもので、どのチャンネルでも時間分解能が一定となってしまう制限を除去し、周波数帯に応じて時間分解能を設定できる音響分析装置およびそのプログラムを提供するものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
以上の点を考慮して、請求項１に係る発明は、分析窓を用いて音声信号から分析対象の音声信号を抽出し、周波数帯域毎に周波数分析する音響分析装置において、前記窓の幅を各前記周波数帯域に応じて変更できる構成を有している。
この構成により、チャンネル毎に音声信号を抽出するための窓の幅を設定できる音声信号抽出部を設けたため、どのチャンネルでも時間分解能が一定となってしまう制限を除去し、周波数帯に応じて時間分解能を設定することが可能な音響分析装置を実現することができる。
【０００８】
また、請求項２に係る発明は、請求項１において、前記音響分析装置が、前記周波数分析としてメルフィルタバンク分析を行い、前記窓の幅は、前記周波数帯域の幅に逆比例するように設定される構成を有している。
この構成により、メルフィルタバンク係数を用いてフィルタ処理を行うことができるため、聴覚モデル等の時間分解能を考慮した音響分析処理を行うことが可能な音響分析装置を実現することができる。
【０００９】
また、請求項３に係る発明は、コンピュータに、窓を用いて音声信号から分析対象の音声信号を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップで抽出した音声信号に周波数分析を行う分析ステップと、前記分析ステップで周波数分析して得られた信号を統合する統合ステップとを実行させ、前記窓の幅を各前記周波数帯域に応じて変更できる構成を有している。
この構成により、チャンネル毎に音声信号を抽出するための窓の幅を設定できる音声信号抽出部を設けたため、どのチャンネルでも時間分解能が一定となってしまう制限を除去し、周波数帯に応じて時間分解能を設定することが可能な音響分析プログラムを実現することができる。
【００１０】
また、請求項４に係る発明は、請求項３において、コンピュータに、前記分析ステップで、前記周波数分析でとしてメルフィルタバンク分析を実行させ、前記窓の幅は、前記周波数帯域の幅に逆比例するように設定される構成を有している。
この構成により、メルフィルタバンク係数を用いてフィルタ処理を行うことができるため、聴覚モデル等の時間分解能を考慮した音響分析処理を行うことが可能な音響分析プログラムを実現することができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。
図１は、本発明の実施の形態に係る音響分析装置のブロック構成を示す図である。図１において、音響分析装置１００には時間軸方向に変化する音声信号（以下、「入力音声信号」という。）が入力され、フィルタ処理後の分析結果が音響分析装置１００から出力されるようになっている。
【００１２】
音響分析装置１００は、入力音声信号から所定の長さの音声信号をＮ（自然数）、抽出する音声信号抽出部１１０（以下、抽出された各音声信号を「抽出音声信号」という。）、抽出音声信号毎のフーリエ変換部１２０−１〜１２０−Ｎ、抽出音声信号毎のフィルタ１３０−１〜１３０−Ｎ、処理信号を統合して出力する処理信号統合部１４０、および各構成部の制御を行う制御部１５０を含むように構成される。
【００１３】
音声信号抽出部１１０は、一定時間間隔で分離した時間を中心時刻として抽出音声信号を抽出する。抽出の時間幅は、予めＮ通り決められているものとするが、外部から設定できるのでもよい。抽出音声信号は、Ｎチャネルの信号として例えば、並列に出力される。図２は、上記の「抽出音声信号」を生成する方法についての説明図である。
【００１４】
図２では、ｔフレーム目における各抽出音声信号用の窓幅の例が概念的に示されている。図２において、記号「ｉ」は、１〜Ｎまでのいずれかを示す数字である。図２には、時刻２０１を中心時刻としてＮ通りの幅を有する窓が概念的に示されている。各フレームにおいて、中心時刻２０１、Ｎ通りの幅を有する窓を用いてＮチャネルの抽出音声信号が抽出され、フレーム毎、チャネル毎にフーリエ変換部１２０−１〜１２０−Ｎに出力される。
【００１５】
フーリエ変換部１２０−ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）には、ｉチャネル目の抽出音声信号が入力され、フーリエ変換部１２０−ｉは、予め設定された窓関数を用いて、入力されたｉチャネル目の抽出音声信号に対してフーリエ変換処理を施すようになっている。ここで、フーリエ変換として、高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ、以下、「ＦＦＴ」という。）を用い、処理時間の短縮を図るのでもよい。なお、窓関数およびＦＦＴについては、公知であり、その説明を省略する。
【００１６】
ここで、音声信号抽出部１１０が抽出音声信号の抽出に用いる窓は、チャネルに応じて決められるものとする。具体的には、周波数が高くなるにつれて窓幅を狭めるように決定するのでもよい。さらに、フィルタ１３０−ｉの帯域幅をｈｉとし、ｉチャネル目の窓幅をｗｉとした場合に、以下の式（１）の関係が成り立つように窓幅を設定するのでもよい。
ｈｉ×ｗｉ＝Ｃ      （１）
ここで、Ｃは定数である。
【００１７】
フィルタ１３０−ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）には、フーリエ変換されたｉチャネル目の抽出音声信号が入力され、抽出音声信号にチャンネル毎のフィルタ処理が施される。なお、フィルタを個別に設けるのでも、フィルタバンクとして一体化して設けるのでもよい。以下では、フィルタ１３０−ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）は、フィルタバンクとして形成されているものとする。さらに、フィルタ１３０−ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）をメルフィルタバンクとして形成するのでもよい。
【００１８】
ここで、チャネルｉ、周波数ｊのメルフィルタバンク係数をＭｅｌｉｊとしたときのｉチャネル目のフィルタの処理を、以下の式で表されるように行うのでもよい。
【数１】
2005024896.tif 000003
ここで、ｔは、フレームの番号を、Ｘｉｊ（ｔ）は、フレームｔ、チャネルｉ、周波数ｊの抽出音声信号を、ＢＳｉ（ｔ）は、フレームｔ、チャネルｉの処理後の信号を意味する。なお、上記では、Ｍｅｌｉｊをメルフィルタバンク係数としたが、一般のフィルタ処理でのフィルタ係数であってもよい。
【００１９】
処理信号統合部１４０には、フィルタ１３０−ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）から出力されたフィルタ処理後の信号が入力され、処理信号統合部１４０は、フレーム毎に処理後の信号ＢＳｉ（ｔ）（ｉ＝１〜Ｎ）を配列したベクトル（例えば、列ベクトル［ＢＳ１（ｔ）、ＢＳ２（ｔ）、・・・、ＢＳＮ（ｔ）］）を内容とする信号を統合したフィルタ処理後の分析結果として出力するようになっている。
【００２０】
制御部１５０は、各構成部を制御し、各構成部間の信号のやり取り、外部からの信号の入力に応じて処理の開始を判断したり、各構成部の状態に応じて処理の判断をする等、所定の制御判断処理を行うようになっている。
【００２１】
以下、本発明の実施の形態に係る音響分析装置１００の動作について説明する。図３は、本発明の実施の形態に係る音響分析装置１００における処理の流れを示すフローチャートである。
【００２２】
まず、音声信号抽出部１１０によって抽出音声信号が、入力音声信号からＮチャンネル分、抽出される（Ｓ３０１）。抽出は、Ｎ通りの幅を有する窓を用いて行われ、同一フレームにおける各窓の中心時刻は同一であり、フレーム間における中心時刻は、一定の間隔で分離している。各チャンネルの窓は、上記で説明したように、チャンネルに応じて予め決めておくのでもよい。
【００２３】
次に、各チャンネルの抽出音声信号が、フーリエ変換部１２０−ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）によって、チャンネル毎に予め設定された窓関数を用いてフーリエ変換処理される（Ｓ３０２）。ここで、窓関数は、チャンネル毎に決められているのでもよく、フーリエ変換は、ＦＦＴによって行うのでもよい。
【００２４】
ステップＳ３０２でフーリエ変換された各チャンネルの抽出音声信号は、フィルタ１３０−ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）によって、チャンネル毎のフィルタ処理が施される（Ｓ３０３）。フィルタ処理は、例えば、メルフィルタバンク係数Ｍｅｌｉｊを用いて上記の式（２）に示すような処理を行うのでも良い。
【００２５】
ステップＳ３０３で全てのチャンネルにフィルタ処理が行われたら、フィルタ処理後の信号は、処理信号統合部１４０によって、統合化される（Ｓ３０４）。統合化は、フレーム毎のフィルタ処理後の信号を配列してベクトルとし、このベクトルを内容とする信号を形成するように行うのでも良い。
【００２６】
ステップＳ３０４で統合化が行われたら、全てのフレームについて上記のＳ３０１〜Ｓ３０４までの各ステップでの処理が完了したか否かが制御部１５０によって判断され、全ての処理が完了したと判断した場合、処理は終了し、完了していないと判断された場合、処理はステップＳ３０１に戻り上記の処理を繰り返す（Ｓ３０５）。
【００２７】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る音響分析装置は、チャンネル毎に音声信号を抽出するための窓の幅を設定できる音声信号抽出部を設けたため、どのチャンネルでも時間分解能が一定となってしまう制限を除去し、周波数帯に応じて時間分解能を設定することができる。
また、メルフィルタバンク係数を用いてフィルタ処理を行うことができるため、聴覚モデル等の時間分解能を考慮した音響分析処理を行うことができる。
【００２８】
なお、本発明の実施の形態では、音響分析装置を用いて上記のＳ３０１〜Ｓ３０５の各ステップでの処理を行う音響分析方法について説明したが、これらのステップＳ３０１〜Ｓ３０５を含む音響分析動作を実行させるための音響分析プログラムがインストールされた所定のコンピュータを用いて実施することも可能である。
【００２９】
また、本発明は、所定の記憶媒体に記憶された上記の音響分析プログラムをコンピュータにロードする方法のほかに、上記音響分析プログラムを通信インターフェースおよびネットワークからファイル形式で取得し、前記コンピュータで実施する方法によっても同様の効果が得られる。さらに、ネットワークを用いることでプログラムの更新や配布が容易となる。
【００３０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明は、どのチャンネルでも時間分解能が一定となってしまう制限を除去し、周波数帯に応じて時間分解能を設定できる音響分析装置およびそのプログラムを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態に係る音響分析装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の抽出音声信号の生成についての説明図である。
【図３】本発明の一実施の形態に掛かる音響分析装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１００  音響分析装置
１１０  音声信号抽出部
１２０−１〜Ｎ  フーリエ変換部
１３０−１〜Ｎ  フィルタ
１４０  処理信号統合部
１５０  制御部
２０１  中心時刻
【図１】
2005024896.tif 000004
【図２】
2005024896.tif 000005
【図３】
2005024896.tif 000006