(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声または音響信号を入力して、該信号が音声信号か非音声信号かを判別する装置において、
入力信号の始端と終端と判定される区間における信号処理のための各分析区間であるフレーム毎にピッチを測定する装置と、
測定されたピッチを検証し、ピッチが測定されたフレームに対する信頼度を判定する装置と、
信頼性あるピッチと判定されたフレームを対象に、該ピッチが音声周波数範囲にあるか否かを判定するピッチ周波数範囲判定装置と、
音声周波数範囲にあると判定された信号に対して、ピッチ発生率計算装置により計算されたピッチの発生率に基づき、音声信号か非音声信号かを判別する装置と、
から成る音声信号と非音声信号の判別装置。
【請求項２】
前記ピッチ発生率計算装置に加えて、過去のピッチと現在のピッチとの変化を測定し、その変化量が音声の変化量の閾値による判定を行う基本周波数変化量測定装置と、特定話者のピッチ範囲を事前に設定し、入力されたピッチが特定話者のピッチ範囲であるかの判定を行う話者特定ピッチ範囲判定装置との少なくとも１つを用いて音声信号か非音声信号かを判別する請求項１に記載の判別装置。
【請求項３】
前記信頼度を判定する装置は、YINピッチ測定手法を用いて累積差分関数に対して閾値を設けて信頼度を計算するか、或いはケプストラムに基づくピッチ測定手法を用いてケプストラムを測定した後、ピーク区間の測定値に対して閾値を設けて信頼度を計算する請求項１に記載の判別装置。
【請求項４】
音声信号と判別された場合は、特徴係数抽出装置により抽出した音声特徴パラメータ、及び前記ピッチ周波数範囲判定装置において測定されたピッチ情報が、マルチメディア検索装置に送られる請求項１に記載の判別装置。
【請求項５】
前記判別する装置により判別された結果は、音声による電動車いすの制御のために、音声認識の前段階において用いられて、電動車いすを利用する特定話者のピッチを命令語ごとに用意して入力のピッチ判定に基づいて特定話者に専用化できる請求項２に記載の判別装置。
【請求項６】
事前に測定されたピッチの閾値を一定値以上上回るピッチを持つ命令語が入力された場合、システムの応答時間を連動させて話者の意図に従う請求項２に記載の判別装置。
【請求項７】
音声または音響信号を入力して、該信号が音声信号か非音声信号かを判別する方法において、
入力信号の始端と終端と判定される区間における信号処理のための各分析区間であるフレーム毎にピッチを測定し、
測定されたピッチを検証し、ピッチが測定されたフレームに対する信頼度を判定し、
信頼性あるピッチと判定されたフレームを対象に該ピッチが音声周波数範囲にあるか否かを判定し、
音声周波数範囲にあると判定された信号に対して、計算されたピッチの発生率に基づき、音声信号か非音声信号かを判別する、
ことから成る音声信号と非音声信号の判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、音声あるいは鼻歌入力の時点で非音声を棄却する機能を実現するために信頼性の高いピッチ情報を測定し、また、この測定したピッチ情報を利用した音声信号と非音声信号の判別装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声信号と非音声信号の判別技術は、音声認識のための連続音声入力装置、音声信頼度測定装置、話者特定化装置、話者認証装置、非音声棄却装置、鼻歌によるマルチメディア、音楽情報および音響情報のメロディー検索装置等において利用可能である。
本明細書で用いる用語の意味を以下のように定義する。鼻歌(Humming)は人間がメロディーを口ずさむことで、音楽データやマルチメディアデータの内部メロディーを検索するために用いられる。ピッチ(Pitch)は音響感覚の一つの属性で、主に音響刺激の周波数に関連するが、音の圧力や波形にも関連する。非音声(Non-Voice)は背景雑音だけではなく、人間が発するすべての音の中で言語学的に意味がないもので、咳音、拍手音、くしゃみ、摩擦性雑音などを指す。
【０００３】
マルチメディア情報、音楽情報、および音響情報などの検索または認識において、従来の入力音声検出方法としては入力信号のパワー及び零交差率などを利用してユーザーの音声を検出するのが一般的である。しかし、パワー及び零交差率のみを利用する場合、音声だけではなく周辺の雑音とユーザーの非音声も音声信号と誤って入力され、誤認識につながる場合が多い。その結果、非音声による誤認識を防ぐため、従来から非音声の棄却機能が不可欠である。従来の方式は対象となる認識結果のスコアに対し、候補リストからの結果とのスコアの差だけを利用するものがほとんどである。
このようなスコアの差を利用する従来の方法の問題点は、人の発声でない入力に対しても認識が実行されることによる認識結果の誤りが避けられないことである。また、この誤った認識結果を基に後処理として棄却機能を実行するには幾つかの問題点があり、その対策としてピッチ情報による音声と非音声の判別方法が提案された。
【０００４】
しかし、従来のピッチ分析による方法では、入力された区間でのパワー成分が最大の部分に無声音が存在すると仮定してこの区間でのピッチの値に基づいて音声/非音声を判別していた。この場合、雑音のピッチ周波数が多様に現われてパワー値が大きい一部のピッチ値が音声区間の周波数範囲内に現われる誤りが多かった。
また全区間でピッチ値を求めた後、ピッチ値があらかじめ設定した周波数範囲内に入るフレームの割合に基づいて音声/非音声を判別する方法があった。しかし、この方法でも対象になるフレームでのピッチ測定が正確だという前提が成り立てば、高い性能が期待できるが、図3のようにパワー成分が大きい雑音の場合、不正確なピッチが測定されるため、以後の音声/非音声の判別が困難である。
【０００５】
また、従来からピッチ測定方法はAMDF、ASDF、HPS、ケプストラム、自己相関法など、周波数用領域と時間領域の特徴に基づいて開発されているが、これらは一般的な対話時のピッチに重点が置かれている。このため、殆どが400Hz 以下の周波数を対象に性能を最適化するように設計されているが、音楽検索のための鼻歌や障害者の発声など、特殊な場合にはより広範囲の周波数にわたって特徴が現れる。したがって、日常対話の周波数範囲より高い周波数も対象とした正確なピッチ測定方法が必要である。
【０００６】
図２は、従来の音声区間の検出方式の構成の一例を示す図である。ユーザーから連続的に入力される音声または音響信号は、まず、アナログ/デジタル変換装置を通してデジタル信号に変換され、この変換された音声または音響信号に対して、分析に必要な区間に分離し、パワー成分および零交差率を用いて発声区間と判定するために必要な特徴係数を測定した後、音声区間の始端と終端を判定する。それらの分析区間の中からパワー成分が最大になる部分を検出して、その最大のパワー成分を持つ分析区間のピッチを測定する（ピッチ測定装置）。次に、測定されたピッチが人間の発声できる範囲の周波数の中に存在するか否かを判定するために、汎用ピッチ周波数範囲判定装置を用いて判定し、判定した後ピッチの有無によって音声/非音声を判別する(判別装置)。特徴パラメータは LPCまたは MFCC系列の音声パラメータを抽出して(特徴係数抽出装置) 、音声と判定された入力の特徴パラメータだけを TCP/IP、Bluetoothなどのネットワークに基づく送信装置(パラメータ送信装置)から認識・検索装置に送る。
【０００７】
このような従来の技術はユーザーの入力音声だけではなく、周辺の雑音や人間のくしゃみ、咳音のような非音声区間までも音声信号として誤認識する問題点がある。さらに、健常者の日常発声からのピッチ範囲を超える高い周波数成分を持つ障害者の音声のピッチの場合、測定過程での誤りから入力を非音声と判定する問題点が生じる。また、音声認識のための入力とマルチメディア検索のための鼻歌入力を別に処理するため、音声入力と鼻歌入力とを識別する装置をさらに設けなければならないという手間がかかる。
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【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、上述した問題点を解決するために、ユーザーの入力音声を、周辺の雑音や人間のくしゃみ、咳音のような非音声区間までも音声信号として誤認識することを防ぎ、さらに、健常者の日常発声からのピッチ範囲を超える高い周波数成分を持つ障害者の音声のピッチの場合にも、非音声と判定する誤りを無くすことを目的としている。
また、本発明は、音声入力と鼻歌入力とを識別する装置をさらに設けること無く、音声認識のための入力とマルチメディア検索のための鼻歌入力を処理することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の音声信号と非音声信号の判別装置は、音声または音響信号を入力して、該信号が音声信号か非音声信号かを判別する。この判別装置は、入力信号の始端と終端と判定される区間における信号処理のための各分析区間（フレーム）毎にピッチを測定する装置と、測定されたピッチを検証し、ピッチが測定されたフレームに対する信頼度を判定する装置と、信頼性あるピッチと判定されたフレームを対象に、該ピッチが音声周波数範囲にあるか否かを判定するピッチ周波数範囲判定装置と、音声周波数範囲にあると判定された信号に対して、ピッチ発生率計算装置により計算されたピッチの発生率に基づき、音声信号か非音声信号かを判別する装置と、から成る。
【００１０】
また、本発明の音声信号と非音声信号の判別方法は、音声または音響信号を入力して、該信号が音声信号か非音声信号かを判別する。この判別方法は、入力信号の始端と終端と判定される区間における信号処理のための各分析区間（フレーム）毎にピッチを測定し、測定されたピッチを検証し、ピッチが測定されたフレームに対する信頼度を判定し、信頼性あるピッチと判定されたフレームを対象に該ピッチが音声周波数範囲にあるか否かを判定し、音声周波数範囲にあると判定された信号に対して、計算されたピッチの発生率に基づき、音声信号か非音声信号かを判別する。
【００１１】
本発明は、入力されたフレームの連続的なピッチを測定して各々のフレームで信頼度を検査して、信頼性の高いピッチを測定して入力区間のピッチ発生率が閾値を越えるかを判定するにより音声/非音声を判別する。
また、音声/非音声の判別だけではなく、マルチメディアの検索や認識に利用するために、全入力区間のピッチを測定して鼻歌パラメータの入力として用いる。
【００１２】
本発明は信頼性ある高精度なピッチ測定方式を用いた音声と非音声の判別装置と特定話者音声認識システムの信頼度判定装置として、パワー成分及び零交差率によって音声区間の始端と判定される部分で音声信号処理を実行すると同時に各フレーム毎にピッチを測定する。測定されたピッチに対する信頼性検証を実行し、音声区間の終端と判定される部分まで到達すると、入力区間全体に対するピッチの割合を高精度に計算する。その計算値が事前に決めた閾値を満足する入力を音声区間と判定し、満足しない入力を非音声区間と判定する。また高精度ピッチ測定装置で計算された値は特定話者音声システムにおける話者の発声様式の内部変動に対する信頼度判定を可能にする。
本発明は音声信号処理実用化システムの前処理段階における高精度ピッチ測定方式を用いることで特定の突発性雑音だけではなく、話者の咳音、呼吸音、くしゃみ、マイクとの摩擦などを非音声として判定することによって、連続的な音声入力処理を行うシステムにおいて音声区間と判定される信頼度が高い区間のみを処理することで、計算の効率化及び性能向上の効果が得られる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明は、信頼性の高いピッチ軌跡の測定から広帯域にわたってより正確なピッチを測定できる方法を導入することにより、音声だけではなく、咳音、呼吸音のような声帯から生成される類似音声や、音声と誤判定されるほど大きなパワーが測定される摩擦性雑音に対しても優れた音声/非音声の判別性能が得られる。その結果、音声認識処理を行う前に非音声の入力を効率的に棄却できる。この効果はユーザーが音声以外の音を出さないように注意しなくても、自然な音声を入力することで音声認識装置を利用できる利便性がある。また、音声が入力された時、ピッチを同時に測定するので、音声認識装置への入力だけではなく、測定されたピッチを鼻歌に変換して、音楽検索装置への入力として用いられる。そのため、時間的な効率と計算量の減少などの効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、例示に基づき本発明を説明する。図１は、本発明による信頼性の高いピッチ測定方式を用いる音声/非音声の判別装置の構成を示す図である。図示の例は、まず、入力された音声信号のピッチを測定する第 1段階、入力区間のピッチの信頼度を測定する第2段階、測定されたピッチが汎用ピッチの範囲であるかどうかを判定する第 3 段階、音声/非音声を判別のため、ピッチ発生率、ピッチ変化量、特定話者の周波数範囲の検査などを行う第4段階を経て、音声特徴パラメータまたはピッチ軌跡をマルチメディア検索・認識部に送る。図示の例は、判別結果を認識／検索装置に送信するものとして例示したが、例えば、音声による電動車いすの制御等にも用いることができる。
【００１５】
以下、図１に沿ってさらに説明する。ユーザーから連続的に入力される音声/音響信号は、まず、アナログ/デジタル変換装置でデジタル信号に変換され、この変換された音声または音響信号入力に対してパワーと零交差率が計算される。そのためにまず、分析区間分離装置により音声または音響信号の入力を信号処理の対象となる分析区間であるフレームに分離する。フレームは、例えば10ミリ秒毎の一定時間毎にその前後の例えば15ミリ秒にわたる範囲の信号に対して重み関数を乗ずることにより得られる。次に、音声区間判定係数抽出装置により、パワー成分および零交差率を用いて発声区間と判定するために必要な特徴係数を測定した後、音声区間（始端−終端）判定装置により、発声の始端と終端を判定する。この処理において、事前に設定した閾値以上の零交差率が連続的に入力される時点を音声の始端と判定し、また、閾値以下の零交差率が連続的に入力される時点を音声の終端と判定する。また、特徴係数抽出装置は、LPC(Linear Predictive Coefficients)または MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)の系列の音声パラメータを抽出する。以上の処理は、図２で示したように、従来の手段を用いて行うことができる。
【００１６】
次に、ピッチ測定装置は、入力された音声または音響信号からピッチを測定する。このため、ピッチ測定装置は、分析区間分離装置により分離された分析区間の中から、音声区間（始端−終端）判定装置により始端と判定された以降のすべてのフレームを対象にして、各フレーム毎のピッチ情報を測定する。ピッチ測定装置は周波数領域で測定する方法と時間領域で測定する方法など、多様な方法が用いられる。
【００１７】
信頼性の高いピッチ測定をするために、YINピッチ測定手法から累積差分関数に対して閾値を設けて信頼度を計算する方法と、ケプストラムに基づくピッチ測定手法において、ケプストラムを測定した後、ピーク区間の測定値に対して閾値を設けて信頼度を計算する信頼度検証装置を利用する方法がある。YINとは、陰陽の「陰」に由来して名づけられた自己相関法によるピッチ検出に対していくつかの関数の追加によって誤りを低減する手法であり、論文（非特許文献１参照）等において提案されている。ケプストラムとは、時間窓を掛けて短時間フーリエ変換を行い、その絶対値(振幅スペクトル)の対数をとり、これにIDFT(逆フーリエ変換)を行なったものである。図３は、信頼性あるピッチ判定をするために閾値を導入した関数を表し、(a)はYIN に基づく差分関数を、(b)はケプストラムに基づく関数を表す。特に、図３(a)に示したように自己相関法において累積差分関数で閾値を設ける方法と、図３(b)のようにケプストラムを基にしたピッチ測定方法においてケプストラム測定の後に閾値を設ける方法も可能である。このように閾値を設けた例を図４に示す。図４は音声/非音声の波形と様々な閾値を与えた際、YINによるピッチ測定のF0軌跡を示し、(a)は音声を示し、（b）は非音声を示している。 閾値を用いない従来の手法と比べ、閾値を用いた手法で音声/非音声判別のタスクにおいて優れた結果が得られる。
【００１８】
図３の横軸は分析区間のサンプルを現わし、縦軸は各サンプルの大きさを現わす。図３(a)は YINピッチ検出方法による分析区間の最小値が基準値以下の場合は分析区間では信頼性あるピッチが検出できたと推定する。また図３ (b)ケプストラム検出方法による分析区間の最大値が基準値以上の場合は分析区間では信頼性あるピッチが検出できたと推定する。図４は各時間（サンプル）毎の音声サンプルとYINピッチ検出方法を利用したピッチ検結果の例を現わす。音声が入力された図4(a)のように基準値の設定を 1、0.4、0.2に変えた場合、信頼度を上げれば無音区間におけるピッチ検出の誤りが生じなくなることが確認できる。また非音声が入力された図4(b)の例ではパワーが大きい区間でも信頼度を上げればピッチの誤検出が生じないことが確認できる。
【００１９】
図3及び図4で説明したように信頼度判定装置では測定されたピッチを検証し、ピッチが測定されたフレームに対する信頼度を判定する。次に、図１に示す汎用ピッチ周波数範囲判定装置で信頼性あるピッチと判定されたフレームを対象に、通常の音声周波数範囲にあたる情報であるかを判定した後、ピッチ発生率計算装置、基本周波数変化量測定装置、話者特定ピッチ周波数範囲判定装置を用いて詳細な計算を行う。また、汎用ピッチ周波数範囲判定装置で抽出されたピッチ情報は特徴係数抽出装置で抽出された音声パラメータとともに認識/検索装置に送信される。この時ピッチ測定装置以後過程は各フレーム別に計算される。
【００２０】
ピッチ発生率計算装置では音声区間における信頼性あるピッチの発生率の計算を行う。基本周波数変化量測定装置は、過去のピッチと現在のピッチとの変化を測定し、その変化量が音声の変化量の閾値による判定を行う。話者特定ピッチ範囲判定装置は、特定話者のピッチ範囲を事前に設定し、入力されたピッチが特定話者のピッチ範囲であるかの判定を行う。
【００２１】
ピッチ発生率計算装置により計算された信頼性の高いピッチ発生率と、基本周波数変化量測定装置により測定された周波数変化量と、特定話者ピッチ周波数範囲判定装置により判定された話者特定化のために細分化された周波数範囲の一つ以上を組み合わせて、判別装置は、音声/非音声を判別する。音声と非音声の判別結果は、例えば、マルチメディア検索及び音声認識に用いることができる。人間の音声と判別された場合は、特徴係数抽出装置により抽出した音声特徴パラメータが音声認識のために送られると同時に、ピッチ測定装置と汎用ピッチ周波数範囲判定装置から得られるピッチ情報はマルチメディア検索装置（例えば、うろ覚えの鼻歌（ハミング）から楽曲を検索する装置など）で利用するために、音声認識装置やマルチメディア検索装置に送られる。
【００２２】
また、音声と非音声の判別結果は、例えば、音声による電動車いすの制御に用いることができる。安全性を確保するために、音声認識の前段階において、入力に対して音声/非音声を判別して非音声を棄却したり、電動車いすを利用する特定話者のピッチを命令語ごとに用意して入力のピッチ判定に基づいて特定話者に専用化することができる。さらに、音声による車いす駆動のために、事前に測定されたピッチの閾値を一定値以上上回るピッチを持つ命令語が入力された場合、システムの応答時間を連動させて話者の意図に従わせることも可能となる。
【実施例】
【００２３】
測定されたピッチは人間の音声の範囲に存在するため、次の式 1のように示される。
【数１】
0004595124.tif 000003
ＦminとFmaxは人間が発声できる音声のピッチの最小値と最大値を示しており、その設定における範囲は可変である。特に、マルチメディア検索のための入力として用いられる場合、音声認識だけの目的で設けられる範囲と比べ、広く設定する必要がある。なお、不明瞭な発声を持つ障害者までを対象にする場合には健常者の入力と比べて広い範囲を設ける必要がある。
音声/非音声を判別するために使われる技術は、信頼性の高いピッチ発生率、 周波数変化量、 話者特定化のために細分化された周波数範囲の３つである。これらの３つの手法から一つ以上の手法を組み合わせて用いることも可能である。
【００２４】
信頼性の高いピッチ発生率は次の式 2) 3)で算出する。
【数２】
0004595124.tif 000004
式２）のMは全体のフレームの数を示す。式２）で計算されたd 値が事前に設けられた閾値以上であれば音声、 以下の場合は非音声と判定する。
【００２５】
周波数変化量の計算は式 4)で行う。
【数３】
0004595124.tif 000005
THはピッチの変化を許容する閾値であり、非音声に比べて音声は一定範囲の変化だけを許容する線形的特徴から設定可能である。
特定話者に制限するシステムの構成には、更に特定話者のために周波数範囲を細かく計算する必要がある。まず、特定話者の発声を示すため、ＦminとFmaxを事前に設定した後、信頼度の高いピッチが測定される区間に対して平均ピッチを計算する。この平均ピッチが特定話者のために設けられた周波数範囲であれば特定話者の音声と判定する手法である。この手法は図９に示すように一人の話者の特定発声に対して平均ピッチが一定であることから実現可能である。
【００２６】
判別装置の性能を検証するために、次に示すような実験を行った。まず、正確な閾値の設定のために4個のマイクでデータを収録した。図５は、収録に使われたマイクと標本化周波数を示す表であり、図６は、収録されたデータの数示す表である。図６で示された収録データのうち、音声命令語1567個と雑音447個を対象に、音声/非音声を判別した結果を図７と図８に示す。
正解率、精度は次の式で計算される。
正解率 = 正解に判別された音声数 / 音声数                      5)
精度 = 正解に判別された音声数 / 音声と判別された数            6)
ケプストラムを用いた図７の結果から正解率が0.927、 精度が0.937に達する。また、YINを用いた図８の結果では正解率が0.993、 精度が0.971に達した。YINを用いた実験結果から、精度が1の時点では正解率が 0.951である。 即ち、音声を非音声として判別する誤りが生じなくなるような閾値を設ける場合に、非音声を音声として判別する誤り率が4.9%であることを示す。
【００２７】
図９は一人の障害者が発声した命令語のピッチを表す。この一人の話者が同じ命令語を発声した場合、一定の周波数範囲で発声されることが確認できる。例えば “ah” 発声の場合、180回の発声サンプルがあり、ピッチの平均は 338KHzであることが確認できる。また、音声駆動型の電動車いすなどでは、入力誤りを少なくするために音声入力の開始を知らせるスイッチ等を押した後、発声する方法が殆どである。この従来の方法と比べて本件では連続的な発声にも自動的に対応できるメリットがある。それに、ユーザーの命令語以外の音は自動的に棄却されて安全性も確保できる。 また、測定されたピッチから本人の音声であるかを再検証してさらに安定性を確保できる。
【００２８】
前述のYIN手法から測定されたピッチ、あるいはケプストラム手法から測定されたピッチを用いる音声/非音声の判別性能を最大にする閾値を設けるために、図６に示す表のデータを利用した。信頼性の高いピッチ測定での閾値は、
ケプストラムを用いる手法では当フレームの最大値が 2以上なら信頼性あるフレームで判定ように閾値を２に設定した場合、最大の性能が得られることが、図７の正解率-精度のグラフで確認できる。YINを用いる手法では当フレームの最小値が 0.08 以下なら信頼性あるフレームで判定ように閾値を0.08に設定した場合、最大の性能が得られることが、図８の正解率-精度のグラフで確認できる。
【産業上の利用の可能性】
【００２９】
上述のとおり本件は音声認識システム、マルチメディア検索システム、及び不特定話者の命令語認識システムに応用できる。実際に音声認識・マルチメディア検索の入力装置の前処理段階で非音声を棄却する機能として利用できる。マルチメディア検索においては音声認識と鼻歌を同時に入力出来る効率的なシステムになる。更に、障害者の電動車いすの操作に音声を用いる際には、非音声を棄却することにより信頼性の高い入力装置が実現できる。また、話者特定化システムにおける信頼度測定装置として応用できる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明による信頼性の高いピッチ測定方式を用いる音声/非音声の判別装置の構成を示す図である。
【図２】従来の音声区間の検出方式の構成の一例を示す図である。
【図３】閾値を導入した関数であり、(a)YIN に基づく差分関数 (b)ケプストラムに基づく関数を示す図である。
【図４】音声/非音声の波形と様々な閾値を与えた際、YINによるピッチ測定のF0軌跡を示す図であり、(a)は音声を、(b)は非音声を示している。
【図５】収録に使われたマイクと標本化周波数を示す表である。
【図６】収録されたデータの数示す表である。
【図７】ケプストラムを利用した音声/非音声の判別による正解率-精度グラフである。
【図８】YINを利用した音声/非音声の判別による正解率-精度グラフである。
【図９】一人の障害者が発声した命令語のピッチを表すグラフである。
【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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