(57)【要約】【課題】雑音等の信号が混入した１つの入力音声信号から音声信号を抽出する。【解決手段】信号記憶部１１にて、１つの入力信号の有限の過去の値を記憶する。複数フィルタ決定部１２において、その有限の過去の値から独立成分解析により複数のフィルタを決定し、有限の過去の値を入力として複数フィルタ出力を得る。フィルタ出力選択部１３は、複数のフィルタ出力から音声信号成分に対応するフィルタ出力を選択する。音声信号合成部１４が、選択されたフィルタ出力に基づいて音声信号を合成する。【選択図】      図１
2005031524.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号成分およびノイズ成分を含む１つの信号を常に現在時点から有限の過去の時点Ｔまで記憶するステップと、
この記憶した信号を入力とした時にその出力がお互いに統計的に独立になるように複数のフィルタを決定するステップと、
その複数のフィルタの出力から音声信号成分に対応するフィルタ出力を選択するステップと、
その選択されたフィルタ出力から音声信号を取得するステップとからなることを特徴とする音声信号抽出方法。
【請求項２】
請求項１の音声信号抽出方法において、前記複数のフィルタを決定するステップは、独立成分解析を用いて複数のフィルタを決定することを特徴とする音声信号抽出方法。
【請求項３】
請求項１の音声信号抽出方法において、前記複数のフィルタを決定するステップは、デジタルＦＩＲ(Finite Impulse Filter)フィルタを前記複数のフィルタとして決定することを特徴とする音声信号抽出方法。
【請求項４】
請求項１の音声信号抽出方法において、前記複数のフィルタを決定するステップは、デジタルＩＩＲ(Infinite Impulse Filter)フィルタを前記複数のフィルタとして決定することを特徴とする音声信号抽出方法。
【請求項５】
請求項１の音声信号抽出方法において、前記フィルタ出力を選択するステップは、フィルタ出力がガウス分布から離れている順にＮ（Ｎ≧１）個のフィルタ出力を選択することを特徴とする音声信号抽出方法。
【請求項６】
請求項１の音声信号抽出方法において、前記フィルタ出力を選択するステップは、各フィルタ出力の音声特徴量に応じてＮ（Ｎ≧１）個のフィルタ出力を選択することを特徴とする音声信号抽出方法。
【請求項７】
請求項５または請求項６の音声信号抽出方法において、前記フィルタ出力を選択するステップは、複数のフィルタ出力を選択し、前記音声信号を取得するステップは、前記複数のフィルタ出力の和を取ることにより、音声信号を合成することを特徴とする音声信号抽出方法。
【請求項８】
音声信号成分およびノイズ成分を含む１つの信号を入力とする信号入力部と、
前記信号入力部からの１つの入力信号を常に現在時点から有限の過去の時点Ｔまで記憶する信号記憶部と、
前記信号記憶部で記憶した信号を入力とした時に、その出力がお互いに統計的に独立になるように複数のフィルタを決定する複数フィルタ決定部と、
前記複数フィルタ決定部によって決定した複数フィルタ出力から音声信号成分に対応するフィルタ出力を選択するフィルタ出力選択部と、
前記フィルタ出力選択部で得られたフィルタ出力から音声信号を取得する音声信号取得部と、
前記音声信号取得部によって取得された音声信号を入力とする音声認識部とを備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項９】
請求項８の音声認識装置において、前記複数フィルタ決定部は独立成分解析を用いて複数のフィルタを決定することを特徴とする音声認識装置。
【請求項１０】
請求項８の音声認識装置において、前記複数フィルタ決定部で決定されるフィルタがデジタルFIR(Finite Impulse Filter)フィルタであることを特徴とする音声認識装置。
【請求項１１】
請求項８の音声認識装置において、前記複数フィルタ決定部で決定されるフィルタがデジタルIIR(Infinite Impulse Filter)フィルタであることを特徴とする音声認識装置。
【請求項１２】
請求項８の音声認識装置において、前記フィルタ出力選択部は、フィルタ出力がガウス分布から離れている順にＮ（Ｎ≧１）個のフィルタ出力を選択することを特徴とする音声認識装置。
【請求項１３】
請求項８の音声認識装置において、前記フィルタ出力選択部は、フィルタ出力の音声特徴量に応じてＮ（Ｎ≧１）個のフィルタ出力を選択することを特徴とする音声認識装置。
【請求項１４】
請求項１２または請求項１３の音声認識装置において、前記フィルタ出力選択部は、複数のフィルタ出力を選択し、前記音声信号取得部は、前記複数のフィルタ出力から音声信号を合成することを特徴とする音声認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、雑音（ノイズ）が存在する環境下において、音声信号成分とノイズ成分とを含む１の信号から音声信号のみを抽出する音声信号抽出方法およびその音声信号抽出方法を利用した音声認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数のマイクロフォンからの複数入力信号を用いた信号抽出方式として、例えば非特許文献１に記載されるように、独立成分解析を用いた信号抽出方式がある。この信号抽出方式は音声とノイズとが統計的に独立であることに着目し、独立成分解析を用いて音声信号を抽出する。
【非特許文献１】T-W. Lee, A.J. Bell and R. Orglmeister. “Blind Source Separation of Real World Signals”, Proceedings of IEEE International Conference Neural Networks , June 97, Houston, pp 2129-2135.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
独立成分解析を用いた音声信号抽出は高精度な抽出性能が期待される手法である。しかしながら従来技術には以下の問題点がある。まず、複数の入力信号を必要とする。すなわち「ノイズ成分の数＋１（抽出すべき音声信号）」の入力信号が必要となる。ノイズ成分の数は時々刻々と変化するものであり、これは非現実的である。さらに、複数の入力信号を処理することに伴いハードウエアが複雑になる。
【０００４】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、音声信号成分とノイズ成分とを含む１つの入力信号から音声信号を抽出することが可能な音声信号抽出方法およびその音声信号抽出方法を利用した音声認識装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の音声信号抽出方法においては、音声信号とそれ以外のノイズ信号とが統計的に独立であることに着目し、１つの入力信号を複数のフィルタによりお互いに統計的に独立な信号成分（フィルタ出力）に分解する。音声とノイズとは統計的に独立であると見なせるため、分解された信号成分の中に音声とノイズが混ざった信号成分は存在しない。そこで音声の信号成分を選び出し、選び出した信号成分から音声信号を取得することで音声信号の抽出を実現する。
【０００６】
複数のフィルタを決定する場合、請求項２に記載したように、独立成分解析を用いて複数のフィルタを決定することができる。これにより、決定されたフィルタの出力は、統計的に独立したものとすることができる。なお、このフィルタの具体例として、請求項３に記載したように、デジタルＦＩＲ(Finite Impulse Filter)フィルタを用いたり、請求項４に記載したように、デジタルＩＩＲ(Infinite Impulse Filter)フィルタを用いたりすることができる。
【０００７】
請求項５に記載の音声信号抽出方法においては、音声信号を取得するためのフィルタ出力として、フィルタ出力がガウス分布から離れている順にＮ（Ｎ≧１）個のフィルタ出力を選択することを特徴とする。世の中に存在する雑音は一般にガウス分布に近い振幅分布特性を持つ。一方、音声信号はガウス分布から離れた振幅分布を有する。そこで、ガウス分布から最も離れた分布を持つ信号成分から順にある特定の個数の信号成分（フィルタ出力）を選び出すことで音声信号に対応するフィルタ出力を選択することができる。また、そのガウス分布によらず、請求項６に記載したように、各フィルタ出力の音声特徴量に基づいても、音声信号に対応するフィルタ出力を選択することができる。そして、このように選択したフィルタ出力が複数である場合には、請求項７に記載したように、その複数のフィルタ出力の和を取ることで音声信号を合成することができる。
【０００８】
請求項８〜請求項１４には、上述した音声信号抽出方法を利用した音声認識装置が記載される。すなわち、上述した音声信号抽出方法を利用して、音声信号を取得した後、その取得音声信号を認識する音声認識部を備える。このように、上述した音声信号抽出方法を利用して取得した音声信号を音声認識に用いることにより、音声認識の精度の向上を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。図１は、本実施形態による音声認識装置２０の構成を示すブロック図である。この音声認識装置２０は、以下に説明する音声信号抽出方法を利用して音声信号を抽出し、その抽出した音声信号を認識するものである。
【００１０】
図１において、１０はマイクであり、音声とともに、周囲の雑音（ノイズ）を含む信号を生成する。１１は、マイク１０によって生成された信号を入力信号とし、現在時点から1秒遡った時点までの、入力信号を記憶する信号記憶部である。なお、入力信号は、サンプリング周波数１００００Hzでサンプリングされ、デジタル信号に変換して信号記憶部１１に記憶される。従って、信号記憶部１１には、現在時点から１秒遡った時点までの入力信号として、１００００個のデジタル信号が記憶されることになる。
【００１１】
この１００００個のデジタル信号は、1秒ごとに複数フィルタ決定部１２に送られる。複数フィルタ決定部１２では、３つの長さ３のＦＩＲ(Finite Impulse Response)フィルタの係数が決定され、その係数を使って信号記憶部１１から送られた１００００個のデジタル信号を入力として、３つのフィルタ出力が計算される。複数フィルタ決定部１２は、計算した３つのＦＩＲフィルタ出力とＦＩＲフィルタ係数とをフィルタ出力選択部１３に送る。フィルタ出力選択部１３は、ノイズ成分であることを示すガウス分布との非近似性に基づいて、そのガウス分布と離れた分布を持つ２つのフィルタ出力を選択する。
【００１２】
音声信号合成部１４は、フィルタ出力選択部１３によって選択された２つのフィルタ出力と２つの振幅を指定する係数を受け取って音声信号を合成する。このようにして1秒の長さを持つ抽出音声信号が次々に合成される。
【００１３】
すなわち、音声信号成分とノイズ成分とを含む１つの入力信号から音声信号を抽出する音声信号抽出方法は、信号記憶部１１から音声信号合成部１４において、入力信号に対して施される処理全体によって実現されるものである。
【００１４】
音声認識部１５は、音声信号合成部１４によって合成された音声信号を入力し、その入力音声信号の音声認識を行なう。音声認識部１５における音声認識結果は、認識音声を用いる処理部へ出力される。
【００１５】
以下、それぞれのブロックの処理について詳細に説明する。なお、以下の数式および図２において記号、Ｎは１００００を表す。
【００１６】
信号記憶部１１は、入力信号から配列mm(u)(u=0,1,...,10000-1)を作成する。複数フィルタ決定部１２は、信号記憶部１１の配列mm(u)から以下の数式１によって示される信号ベクトルx(u)を作成する。
【００１７】
【数１】
2005031524.tif 000003
【００１８】
次に、３つのＦＩＲフィルタの係数をWij(i:フィルタ番号,0,1,2,j=0,1,2)として、以下の数式２に示すように、マトリクスWを作成する。
【００１９】
【数２】
2005031524.tif 000004
【００２０】
ここで、mm(u)を入力した時の３つのフィルタ出力y0(u), y1(u), y2(u)を要素とするベクトルをy(u)とすると、y(u)は以下の数式３によって表すことができる。
【００２１】
【数３】
2005031524.tif 000005
【００２２】
出力同士がお互いに統計的に独立になるようにフィルタ係数を決定することは、「数式３のベクトルy(u)(u=2,3,...,10000-1)の要素同士が統計的に独立になるようにマトリクスWを決定すること」と言い換えられる。WはInfomaxアルゴリズム（Bell A.J. and Sejnowski T.J. 1995. “An information maximisation approach to blind separation and blind deconvolution”, Neural Computation, 7, 6, pp.1129-1159を参照）などの標準的な独立成分解析を使って決定する。図２に、Infomaxアルゴリズムを使用して、マトリクスWを決定する手法の一例を示す。このようにして決定したマトリクスWからフィルタ出力y0(u), y1(u), y2(u)を計算する。
【００２３】
フィルタ出力選択部１３は、複数フィルタ決定部１２で得られたフィルタ出力y0(u), y1(u), y2(u)から音声の合成に使うフィルタ出力を選択する。まず、フィルタ出力y0(u), y1(u), y2(u)の平均を０、分散を１に正規化した後、フィルタ出力のガウス分布からの隔たりを表す指標gi(i=0,1,2)を以下の数式４によって計算する。（A. Hyvarinen. “New Approximations of Differential Entropy for Independent Component Analysis and Projection Pursuit”, In Advances in Neural Information Processing Systems 10 (NIPS*97), pp. 273-279, MIT Press, 1998.を参照）
【００２４】
【数４】
2005031524.tif 000006
【００２５】
指標giは正の値を取り、値が大きい程ガウス分布から離れていることを示す。フィルタ出力選択部１３は、３つのフィルタ出力の内指標giの値が最大と２番目に大きい２つのフィルタ出力を音声信号合成部１４に送る。
【００２６】
音声信号合成部１４は、フィルタ出力選択部１３で選択されたフィルタ出力と複数フィルタ決定部１２で得られたマトリクスWを使って音声を合成する。選択されたフィルタ出力をy0(u), y1(u)とする。さらに、マトリクスWの逆マトリクスをAとすると、信号ベクトルx(u)は以下の数式５によって示される。
【００２７】
【数５】
2005031524.tif 000007
【００２８】
数式５における信号ベクトルx(u)の第一要素に着目すると、以下の数式６が成立する。
【００２９】
【数６】
2005031524.tif 000008
【００３０】
数式６におけるx0(u)はもとの入力信号そのものであるから、入力信号はA00y0(u)、A01y1(u)、A02y2(u)の３つの和に分解されていることになる。そこで、数式７に示すように、A00y0(u)、A01y1(u)の和をとることで音声信号を合成する。
【００３１】
【数７】
2005031524.tif 000009
【００３２】
上述した各ブロックの処理により、1秒の長さを持つ抽出音声信号が次々に合成され、合成された抽出音声信号が音声認識部１５へ送られる。すなわち、本実施形態による音声信号抽出方法によれば、複数のフィルタを用いた独立成分解析により、１つの入力信号から音声信号を抽出することが可能になるのである。
【００３３】
なお、本発明は上述した実施形態に制限されることなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々変形して実施することが可能である。
【００３４】
例えば、上記実施形態においては、フィルタ出力選択部１３において各フィルタ出力のガウス分布からの隔たりを求めて、その隔たりの大きいフィルタ出力を選択した。しかしながら、各フィルタ出力y0(u), y1(u), y2(u)の音声らしさを表す特徴量を計算し、音声らしいフィルタ出力を選択しても良い。
【００３５】
また、上記実施形態では、フィルタ出力選択部１３において、２つのフィルタ出力を選択したが、その選択すべきフィルタの数は１つでも良いし、フィルタ出力の数が４以上である場合には、３以上のフィルタ出力を選択しても良い。
【００３６】
さらに、上述した実施形態においては、複数フィルタ決定部１２は、フィルタとしてデジタルＦＩＲフィルタを用いたが、それ以外にも、例えばデジタルＩＩＲ(Infinite Impulse Filter)フィルタを用いても良い。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の実施形態による音声認識装置の構成を表すブロック図である。
【図２】Infomaxアルゴリズムを使用して、マトリクスWを決定する手法の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００３８】
１０  マイク
１１  信号記憶部
１２  複数フィルタ決定部
１３  フィルタ出力選択部
１４  音声信号合成部
１５  音声認識部
２０  音声認識装置
【図１】
2005031524.tif 000010
【図２】
2005031524.tif 000011