(57)【要約】【課題】音声を分析することにより、音声を発した個体が有する特徴を把握できるようにすることを目的とする。【解決手段】音声入力部１１０は音声を入力し音声データを音声データ記憶装置１９０に記憶する。音程−音量データ生成部１２０は音声データをフーリエ変換して音程−音量データを生成し音程−音量データ記憶装置１９１に記憶する。分析処理部１３０は音程−音量データから最大音量の音程と最小音量の音程を特定する。分析データベース１９３には音程に対応付けて「質」、「課題」などの特徴情報を記憶し、結果出力部１５０は最大音量の音程に対応する特徴情報と最小音量に対応する特徴情報とを分析データベース１９３から取得し出力装置に出力する。また、音程−音量グラフ表示部１４０は音程−音量グラフを表示装置に表示する。【選択図】図３
2007212932.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個体から発せられた音声を音程毎の音量で示す音程−音量データを記憶する音程−音量データ記憶装置と、
音程に音声を発する個体の特徴を分類した特徴情報を対応付けて記憶する音程−特徴データ記憶装置と、
前記音程−音量データ記憶装置から音程−音量データを取得し、取得した音程−音量データが示す各音程の音量を中央処理装置を用いて比較して比較した結果に基づいて音程を特定し記憶機器に記憶する音程分析処理部と、
前記音程分析処理部が記憶機器に記憶した音程に対応する特徴情報を中央処理装置を用いて前記音程−特徴データ記憶装置から検索して取得し個体から発せられた音声を分析した分析結果情報として出力装置に出力する分析結果出力部と
を備えたことを特徴とする音声分析装置。
【請求項２】
前記音程分析処理部は、
複数のオクターブについて音程毎の音量を示す音程−音量データを前記音程−音量データ記憶装置から取得し、１オクターブを構成する各音程について各オクターブの当該音程の音量の合計値を当該音程の音量として算出し、算出した各音程の音量を比較して最大音量の音程と最小音量の音程との少なくともいずれかの音程を特定する
ことを特徴とする請求項１記載の音声分析装置。
【請求項３】
前記音程−特徴データ記憶装置は、
個体の質の特徴を含んで分類した前記特徴情報を音程に対応付けて記憶し、
前記音程分析処理部は、
最大音量の音程を特定し、
前記分析結果出力部は、
最大音量の音程に対応する質の特徴情報を前記音程−特徴データ記憶装置から検索して取得し出力装置に出力する
ことを特徴とする請求項１〜請求項２いずれかに記載の音声分析装置。
【請求項４】
前記音程−特徴データ記憶装置は、
個体の課題の特徴を含んで分類した前記特徴情報を音程に対応付けて記憶し、
前記音程分析処理部は、
最小音量の音程を特定し、
前記分析結果出力部は、
最小音量の音程に対応する課題の特徴情報を前記音程−特徴データ記憶装置から検索して取得し出力装置に出力する
ことを特徴とする請求項１〜請求項３いずれかに記載の音声分析装置。
【請求項５】
前記音声分析装置は、さらに、
各音程を主音程とする曲の曲情報を記憶する曲情報記憶装置と、
前記音程分析処理部が特定した音程を主音程とする曲の曲情報を中央処理装置を用いて前記曲情報記憶装置から検索して取得し個体から発せられた音声を分析した分析結果情報として出力装置に出力する曲情報出力部と
を備えたことを特徴とする請求項１〜請求項４いずれかに記載の音声分析装置。
【請求項６】
前記音声分析装置は、さらに、
音程間での音量の相対値が指定された指定値を入力装置から入力し記憶機器に記憶する指定値入力部と、
前記指定値入力部が記憶機器に記憶した指定値が示す相対値を基準値として指定値が示す相対値以上の音量を当該音程に対応付けて中央処理装置を用いて表示装置にグラフ表示する音程−音量グラフ表示部と
を備えたことを特徴とする請求項１〜請求項５いずれかに記載の音声分析装置。
【請求項７】
個体から発せられた音声を音程毎の音量で示す音程−音量データを分析する音声分析装置と、
音程−音量データを前記音声分析装置に送信して送信した音程−音量データに対する分析結果情報を前記音声分析装置から受信する分析要求装置と
を備える音声分析システムであり、
前記分析要求装置は、
個体から発せられた音声を入力装置から入力し中央処理装置を用いて音声データを生成し記憶機器に記憶する音声入力部と、
前記音声入力部が記憶機器に記憶した音声データを中央処理装置を用いて音程毎の音量を示す音程−音量データに変換し記憶機器に記憶する音程−音量データ生成部と、
前記音程−音量データ生成部が記憶機器に記憶した音程−音量データを前記音声分析装置に送信して送信した音程−音量データに対する分析結果情報を前記音声分析装置から受信し記憶機器に記憶する要求装置通信部と、
前記要求装置通信部が記憶機器に記憶した分析結果情報を出力装置に出力する結果出力部と
を備え、
前記音声分析装置は、
音程−音量データを前記分析要求装置から受信して記憶機器に記憶し受信した音程−音量データに対する分析結果情報を前記分析要求装置に送信する分析装置通信部と、
音程に音声を発する個体の特徴を分類した特徴情報を対応付けて記憶する音程−特徴データ記憶装置と、
前記分析装置通信部が記憶機器に記憶した音程−音量データが示す各音程の音量を中央処理装置を用いて比較して比較した結果に基づいて音程を特定し記憶機器に記憶する音程分析処理部と、
前記音程分析処理部が記憶機器に記憶した音程に対応する特徴情報を中央処理装置を用いて前記音程−特徴データ記憶装置から検索して取得し個体から発せられた音声を分析した分析結果情報として前記分析装置通信部に出力する分析結果出力部と
を備えた
ことを特徴とする音声分析システム。
【請求項８】
音声データを分析する音声分析装置と、
音声データを前記音声分析装置に送信して送信した音声データに対する分析結果情報を前記音声分析装置から受信する分析要求装置と
を備える音声分析システムであり、
前記分析要求装置は、
個体から発せられた音声を入力装置から入力し中央処理装置を用いて音声データを生成し記憶機器に記憶する音声入力部と、
前記音声入力部が記憶機器に記憶した音声データを前記音声分析装置に送信して送信した音声データに対する分析結果情報を前記音声分析装置から受信し記憶機器に記憶する要求装置通信部と、
前記要求装置通信部が記憶機器に記憶した分析結果情報を出力装置に出力する結果出力部と
を備え、
前記音声分析装置は、
音声データを前記分析要求装置から受信して記憶機器に記憶し受信した音声データに対する分析結果情報を前記分析要求装置に送信する分析装置通信部と、
前記分析装置通信部が記憶機器に記憶した音声データを中央処理装置を用いて音程毎の音量を示す音程−音量データに変換して記憶機器に記憶する音程−音量データ生成部と、
音程に音声を発する個体の特徴を分類した特徴情報を対応付けて記憶する音程−特徴データ記憶装置と、
前記音程−音量データ生成部が記憶機器に記憶した音程−音量データが示す各音程の音量を中央処理装置を用いて比較して比較した結果に基づいて音程を特定し記憶機器に記憶する音程分析処理部と、
前記音程分析処理部が記憶機器に記憶した音程に対応する特徴情報を中央処理装置を用いて前記音程−特徴データ記憶装置から検索して取得し個体から発せられた音声を分析した分析結果情報として前記分析装置通信部に出力する分析結果出力部と
を備えた
ことを特徴とする音声分析システム。
【請求項９】
音程−音量データ記憶装置が個体から発せられた音声を音程毎の音量で示す音程−音量データを記憶し、
音程−特徴データ記憶装置が音程に音声を発する個体の特徴を分類した特徴情報を対応付けて記憶し、
音程分析処理部が前記音程−音量データ記憶装置から音程−音量データを取得し、取得した音程−音量データが示す各音程の音量を中央処理装置を用いて比較して比較した結果に基づいて音程を特定し記憶機器に記憶する音程分析処理を行い、
分析結果出力部が前記音程分析処理部が記憶機器に記憶した音程に対応する特徴情報を中央処理装置を用いて前記音程−特徴データ記憶装置から検索して取得し個体から発せられた音声を分析した分析結果情報として出力装置に出力する分析結果出力処理を行う
ことを特徴とする音声分析方法。
【請求項１０】
請求項９記載の音声分析方法をコンピュータに実行させる音声分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、音声分析処理における音声分析装置、音声分析システム、音声分析方法および音声分析プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
音声分析技術として、音声により人物を識別、照合するための方法などが考えられている。
【特許文献１】特開２００４−１４５０２５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、音声を分析することにより、音声を発した個体が有する特徴を把握できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の音声分析装置は、個体から発せられた音声を音程毎の音量で示す音程−音量データを記憶する音程−音量データ記憶装置と、音程に音声を発する個体の特徴を分類した特徴情報を対応付けて記憶する音程−特徴データ記憶装置と、前記音程−音量データ記憶装置から音程−音量データを取得し、取得した音程−音量データが示す各音程の音量を中央処理装置を用いて比較して比較した結果に基づいて音程を特定し記憶機器に記憶する音程分析処理部と、前記音程分析処理部が記憶機器に記憶した音程に対応する特徴情報を中央処理装置を用いて前記音程−特徴データ記憶装置から検索して取得し個体から発せられた音声を分析した分析結果情報として出力装置に出力する分析結果出力部とを備えたことを特徴とする。
【０００５】
また、前記音程分析処理部は、複数のオクターブについて音程毎の音量を示す音程−音量データを前記音程−音量データ記憶装置から取得し、１オクターブを構成する各音程について各オクターブの当該音程の音量の合計値を当該音程の音量として算出し、算出した各音程の音量を比較して最大音量の音程と最小音量の音程との少なくともいずれかの音程を特定することを特徴とする。
【０００６】
また、前記音程−特徴データ記憶装置は、個体の質の特徴を含んで分類した前記特徴情報を音程に対応付けて記憶し、前記音程分析処理部は、最大音量の音程を特定し、前記分析結果出力部は、最大音量の音程に対応する質の特徴情報を前記音程−特徴データ記憶装置から検索して取得し出力装置に出力することを特徴とする。
【０００７】
また、前記音程−特徴データ記憶装置は、個体の課題の特徴を含んで分類した前記特徴情報を音程に対応付けて記憶し、前記音程分析処理部は、最小音量の音程を特定し、前記分析結果出力部は、最小音量の音程に対応する課題の特徴情報を前記音程−特徴データ記憶装置から検索して取得し出力装置に出力することを特徴とする。
【０００８】
また、各音程を主音程とする曲の曲情報を記憶する曲情報記憶装置と、前記音程分析処理部が特定した音程を主音程とする曲の曲情報を中央処理装置を用いて前記曲情報記憶装置から検索して取得し個体から発せられた音声を分析した分析結果情報として出力装置に出力する曲情報出力部とをさらに備えたことを特徴とする。
【０００９】
また、音程間での音量の相対値が指定された指定値を入力装置から入力し記憶機器に記憶する指定値入力部と、前記指定値入力部が記憶機器に記憶した指定値が示す相対値を基準値として指定値が示す相対値以上の音量を当該音程に対応付けて中央処理装置を用いて表示装置にグラフ表示する音程−音量グラフ表示部とをさらに備えたことを特徴とする。
【００１０】
本発明の音声分析システムは、個体から発せられた音声を音程毎の音量で示す音程−音量データを分析する音声分析装置と、音程−音量データを前記音声分析装置に送信して送信した音程−音量データに対する分析結果情報を前記音声分析装置から受信する分析要求装置とを備える音声分析システムであり、前記分析要求装置は、個体から発せられた音声を入力装置から入力し中央処理装置を用いて音声データを生成し記憶機器に記憶する音声入力部と、前記音声入力部が記憶機器に記憶した音声データを中央処理装置を用いて音程毎の音量を示す音程−音量データに変換し記憶機器に記憶する音程−音量データ生成部と、前記音程−音量データ生成部が記憶機器に記憶した音程−音量データを前記音声分析装置に送信して送信した音程−音量データに対する分析結果情報を前記音声分析装置から受信し記憶機器に記憶する要求装置通信部と、前記要求装置通信部が記憶機器に記憶した分析結果情報を出力装置に出力する結果出力部とを備え、前記音声分析装置は、音程−音量データを前記分析要求装置から受信して記憶機器に記憶し受信した音程−音量データに対する分析結果情報を前記分析要求装置に送信する分析装置通信部と、音程に音声を発する個体の特徴を分類した特徴情報を対応付けて記憶する音程−特徴データ記憶装置と、前記分析装置通信部が記憶機器に記憶した音程−音量データが示す各音程の音量を中央処理装置を用いて比較して比較した結果に基づいて音程を特定し記憶機器に記憶する音程分析処理部と、前記音程分析処理部が記憶機器に記憶した音程に対応する特徴情報を中央処理装置を用いて前記音程−特徴データ記憶装置から検索して取得し個体から発せられた音声を分析した分析結果情報として前記分析装置通信部に出力する分析結果出力部とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明の音声分析システムは、音声データを分析する音声分析装置と、音声データを前記音声分析装置に送信して送信した音声データに対する分析結果情報を前記音声分析装置から受信する分析要求装置とを備える音声分析システムであり、前記分析要求装置は、個体から発せられた音声を入力装置から入力し中央処理装置を用いて音声データを生成し記憶機器に記憶する音声入力部と、前記音声入力部が記憶機器に記憶した音声データを前記音声分析装置に送信して送信した音声データに対する分析結果情報を前記音声分析装置から受信し記憶機器に記憶する要求装置通信部と、前記要求装置通信部が記憶機器に記憶した分析結果情報を出力装置に出力する結果出力部とを備え、前記音声分析装置は、音声データを前記分析要求装置から受信して記憶機器に記憶し受信した音声データに対する分析結果情報を前記分析要求装置に送信する分析装置通信部と、前記分析装置通信部が記憶機器に記憶した音声データを中央処理装置を用いて音程毎の音量を示す音程−音量データに変換して記憶機器に記憶する音程−音量データ生成部と、音程に音声を発する個体の特徴を分類した特徴情報を対応付けて記憶する音程−特徴データ記憶装置と、前記音程−音量データ生成部が記憶機器に記憶した音程−音量データが示す各音程の音量を中央処理装置を用いて比較して比較した結果に基づいて音程を特定し記憶機器に記憶する音程分析処理部と、前記音程分析処理部が記憶機器に記憶した音程に対応する特徴情報を中央処理装置を用いて前記音程−特徴データ記憶装置から検索して取得し個体から発せられた音声を分析した分析結果情報として前記分析装置通信部に出力する分析結果出力部とを備えたことを特徴とする。
【００１２】
本発明の音声分析方法は、音程−音量データ記憶装置が個体から発せられた音声を音程毎の音量で示す音程−音量データを記憶し、音程−特徴データ記憶装置が音程に音声を発する個体の特徴を分類した特徴情報を対応付けて記憶し、音程分析処理部が前記音程−音量データ記憶装置から音程−音量データを取得し、取得した音程−音量データが示す各音程の音量を中央処理装置を用いて比較して比較した結果に基づいて音程を特定し記憶機器に記憶する音程分析処理を行い、分析結果出力部が前記音程分析処理部が記憶機器に記憶した音程に対応する特徴情報を中央処理装置を用いて前記音程−特徴データ記憶装置から検索して取得し個体から発せられた音声を分析した分析結果情報として出力装置に出力する分析結果出力処理を行うことを特徴とする。
【００１３】
本発明の音声分析プログラムは音程−音量データ記憶装置が個体から発せられた音声を音程毎の音量で示す音程−音量データを記憶し、音程−特徴データ記憶装置が音程に音声を発する個体の特徴を分類した特徴情報を対応付けて記憶し、音程分析処理部が前記音程−音量データ記憶装置から音程−音量データを取得し、取得した音程−音量データが示す各音程の音量を中央処理装置を用いて比較して比較した結果に基づいて音程を特定し記憶機器に記憶する音程分析処理を行い、分析結果出力部が前記音程分析処理部が記憶機器に記憶した音程に対応する特徴情報を中央処理装置を用いて前記音程−特徴データ記憶装置から検索して取得し個体から発せられた音声を分析した分析結果情報として出力装置に出力する分析結果出力処理を行うことをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、音声に含まれる各音程の音量に基づいて特徴となる音程を特定でき、特定した音程に基づいて音声を発した個体が有する「質」や「課題」といった特徴を把握することができる。また、把握した個体の特徴を利用することでヒーリングシステムなどにも活用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１における音声分析装置１００の外観を示す図である。
図１において、音声分析装置１００は、システムユニット９１０、表示装置９０１、キーボード（Ｋ／Ｂ）Ｋ／Ｂ９０２、マウス９０３、コンパクトディスク装置（ＣＤＤ）ＣＤＤ９０５、プリンタ装置９０６、スキャナ装置９０７、マイク９９１、スピーカー９９２を備え、これらはケーブルで接続されている。
さらに、音声分析装置１００は、ＦＡＸ機９３２、電話器９３１とケーブルで接続され、また、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）ＬＡＮ９４２、ウェブサーバ９４１を介してインターネット９４０に接続されている。
【００１６】
図２は、実施の形態１における音声分析装置１００のハードウェア構成図である。
図２において、音声分析装置１００は、プログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ：中央処理装置）ＣＰＵ９１１を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、通信ボード９１５、表示装置９０１、Ｋ／Ｂ９０２、マウス９０３、ＦＤＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）ＦＤＤ９０４、磁気ディスク装置９２０、ＣＤＤ９０５、プリンタ装置９０６、スキャナ装置９０７と接続されている。
表示装置９０１には液晶ディスプレイ、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）ディスプレイなどがある。
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、磁気ディスク装置９２０、光ディスク装置は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶機器、記憶装置あるいは記憶部の一例である。
通信ボード９１５は、ＦＡＸ機９３２、電話器９３１、ＬＡＮ９４２等に接続されている。
例えば、通信ボード９１５、Ｋ／Ｂ９０２、スキャナ装置９０７、ＦＤＤ９０４、マイク９９１などは、入力機器、入力装置あるいは入力部の一例である。
また、例えば、通信ボード９１５、表示装置９０１、スピーカー９９２などは、出力機器、出力装置あるいは出力部の一例である。
【００１７】
ここで、通信ボード９１５は、ＬＡＮ９４２に限らず、直接、インターネット９４０、或いはＩＳＤＮ等のＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）に接続されていても構わない。直接、インターネット９４０、或いはＩＳＤＮ等のＷＡＮに接続されている場合、音声分析装置１００は、インターネット９４０、或いはＩＳＤＮ等のＷＡＮに接続され、ウェブサーバ９４１は不用となる。
磁気ディスク装置９２０には、オペレーティングシステム（ＯＳ）ＯＳ９２１、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３は、ＣＰＵ９１１、ＯＳ９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。
【００１８】
上記プログラム群９２３には、実施の形態の説明において「〜部」として説明する機能を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。
ファイル群９２４には、実施の形態の説明において、「〜情報」として説明するデータ、「〜部」として説明する機能を実行した際の判定結果や演算結果を示すデータ、「〜部」として説明する機能を実行するプログラム間で受け渡しするデータなどが「〜ファイル」として記憶されている。例えば、以下に説明する音声データ、音程−音量データ、分析結果情報、特徴情報などを「〜ファイル」として記憶する。
また、実施の形態の説明において、フローチャートや構成図の矢印の部分は主としてデータの入出力を示し、そのデータの入出力のためにデータは、磁気ディスク装置９２０、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ  ｃａｒｔｒｉｄｇｅ）、光ディスク、ＣＤ（コンパクトディスク）、ＭＤ（ミニディスク）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、その他の記憶媒体に記憶される。あるいは、信号線やその他の伝送媒体により伝送される。
【００１９】
また、実施の形態の説明において「〜部」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、ハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。
【００２０】
また、実施の形態を実施するプログラムは、磁気ディスク装置９２０、ＦＤ、光ディスク、ＣＤ、ＭＤ、ＤＶＤ、その他の記憶媒体による記憶装置を用いて記憶されても構わない。
【００２１】
図３は、実施の形態１における音声分析装置１００の機能構成図である。
実施の形態１における音声分析装置１００の機能構成について図３に基づいて以下に説明する。
音声分析装置１００は以下の機能を備える。
音声データ記憶装置１９０は個体（例えば、個人）から発せられた音声のデータ（以下、音声データとする）を記憶する記憶機器である。
音程−音量データ記憶装置１９１は音声を音程毎の音量で表わす音程−音量データを記憶する記憶機器である。
最大音量・最小音量音程記憶装置１９２は、音程−音量データが示す各音程の音量を比較した結果を記憶する記憶機器であり、最大音量の音程と最小音量の音程との情報を記憶する。
分析データベース１９３（音程−特徴データ記憶装置、曲情報記憶装置の一例）は音声を発する個体の特徴を分類した特徴情報を音程に対応付けて記憶する記憶機器である。
分析結果記憶装置１９４は個体から発せられた音声を分析した分析結果情報を記憶する記憶機器である。
音声入力部１１０は個体から発せられた音声を入力装置（例えば、マイク９９１）から入力して音声データを生成し音声データ記憶装置１９０に記憶する。
音程−音量データ生成部１２０は音声データ記憶装置１９０に記憶された音声データを音程毎の音量を示す音程−音量データに変換し音程−音量データ記憶装置１９１に記憶する。
分析処理部１３０（音程分析処理部の一例）は音程−音量データ記憶装置１９１に記憶された音程−音量データが示す各音程の音量を比較して比較した結果に基づいて音程を特定し最大音量・最小音量音程記憶装置１９２に記憶する。
音程−音量グラフ表示部１４０は分析処理部１３０が分析した音程−音量データをグラフ化して表示装置９０１にグラフ表示する。
結果出力部１５０（分析結果出力部、曲情報出力部の一例）は最大音量・最小音量音程記憶装置１９２に記憶された音程に対応する特徴情報を分析データベース１９３を検索して取得し個体から発せられた音声を分析した分析結果情報として出力装置（例えば、分析結果記憶装置１９４、表示装置９０１、スピーカー９９２）に出力する。
【００２２】
図４は、実施の形態１における分析データベース１９３に記憶する特徴情報の一例を示す図である。
分析データベース１９３は、図４に示すように、音程（“Ｃ”〜“Ｂ”の１２音程）に対応付けて「色」、「質（クオリティー）」、「課題（イシュー）」、「曲情報」を特徴情報として記憶する。
【００２３】
実施の形態１における音声分析装置１００はゲーテの加法混色の理論を使用している。“色”および“音程（トーン）”が人間のエネルギーと関係するという理論は、チャクラなどの仮定を用いたヴェーダのようなヒーリングシステムに利用され、人間のエネルギーと“色”ないし“音程（トーン）”との関係についての証明は、チャクラと“音程（トーン）”および“色”との関係をベースにしながら、長年にわたり、多くの専門家やヒーラーたちが研究し実体験を重ねてきている。
また、原子からできている物質は、すべて自分自身の自然な周波数で振動している。つまり、地球上に存在する鉱物、植物、繊維、システム、組織、惑星、空気など全てのものが振動し、独自の周波数を持っている。そして、健康な状態では、個体（特に、人間）のエネルギーシステムはとても調和的に振動している。但し、全体との調和から外れると微妙なズレが生じ始め、その個体は不調和や居心地の悪さを感じることになる。
また、一人一人の「声」は、とてもユニークで、指紋と同じように声紋を持っている。そして、体のどの部分のエネルギーと調和しているかでその「声」の特徴を知ることができ、「声」のエネルギーを知ることで自分のエネルギーの状態を知ることができると考えられる。
各個人を取り巻くエネルギー領域があることはキルリアンやモラマシーンなどが実証している。
【００２４】
実施の形態１における音声分析装置１００は、上記のような理由に基づき、個体が発した音声に含まれる音程に対応付けて、個体のエネルギーとの関係がある「色」、声の特徴に対応して知ることができる自分のエネルギーの状態である「質（クオリティ）」と「課題（イシュー）」、自分の「質（クオリティ）」を高め「課題（イシュー）」を解決するために個体に与える（聴かせる、声に出させる）音程を多く含む曲（対応付けられた音程を多く含む曲）の「曲情報」を分析データベース１９３に記憶する。
「質（クオリティ）」はその個体が持っている自然の質（本来の性質）であり、「課題（イシュー）」はその個体がその時に抱えている問題点である。
【００２５】
また、分析データベース１９３は、「質（クオリティー）」、「課題（イシュー）」の各キーワードを使用した文章データを音程に対応付けて記憶してもよいし、文章本文と「質（クオリティー）」、「課題（イシュー）」の各キーワードを文章中に埋め込む位置とを示す文章フォーマットデータを音程に対応付けて記憶してもよい。
【００２６】
図５は、実施の形態１における音声分析装置１００の音声分析処理（音声分析方法）を示すフローチャートである。
実施の形態１における音声分析装置１００の音声分析処理（音声分析方法）を図５に基づいて以下に説明する。
なお、以下に説明する音声分析処理（音声分析方法）はコンピュータに実行させることができ、音声分析処理（音声分析方法）をコンピュータに実行させるプログラムが音声分析プログラムである。
【００２７】
＜Ｓ１０１：音声入力処理＞
音声入力部１１０は音声分析対象者が発した音声をマイク９９１から入力し音声データを生成して音声データ記憶装置１９０に記憶する。
このとき、音声入力部１１０は音声分析対象者に対して何かしらの話し声をマイク９９１から入力させる。例えば、自己紹介や現在自分が感じている物事に関する話を音声分析対象者にしてもらう。人の話し声には各音域（おおよそ、“Ｃ−３”〜“Ｃ＋３”の７オクターブ）の周波数（０〜４０９６Ｈｚ［ヘルツ］）が含まれる。ここで、特定の音域ｆについて１Ｈｚあたりｖ個の音量データを得るためにサンプルとして必要な音声データ数ｓは以下の式１で表わされる。
【００２８】
ｓ＝ｆ×ｖ×２  ［式１］
ｓ：必要な音声データ数、ｆ：音量データを取得する対象の音域、ｖ：１Ｈｚあたりの音量データ数
【００２９】
また、音声データ数ｓをサンプリングレートｒで収集するために必要な音声データ収集時間ｔは以下の式２で表わされる。
【００３０】
ｔ＝ｓ／ｒ  ［式２］
ｔ：必要な音声データ収集時間、ｓ：音声データ数、ｒ：サンプリングレート
【００３１】
例えば、人の話し声から１Ｈｚあたり３２個の音量データを得る場合に必要な音声データ数は２６２１４４（＝４０９６［音量データを取得する対象の音域］×３２［１Ｈｚあたりの音量データ数］×２）個であり、この音声データを２２０５０Ｈｚのサンプリングレートで収集する場合に必要な音声データ収集時間は約１２秒間（＝２６２１４４［音声データ数］／２２０５０［サンプリングレート］）である。
【００３２】
そこで、音声入力部１１０は、音声分析対象者の１２秒間程の話し声を入力して音声データを生成する。
音声入力部１１０が生成する音声データのファイル形式（圧縮形式）は、例えば、「ＷＡＶＥ」、「ＷＭＡ」、「ＭＰ３」などである。
音声データは各時間における音波の振幅（音量）を示す。
【００３３】
＜Ｓ１０２：音程−音量データ生成処理＞
音程−音量データ生成部１２０は、音声データ記憶装置１９０から音声データを入力し、時間領域のデータである音声データを高速フーリエ変換して周波数領域のデータである音程−音量データに変換し、音程−音量データを音程−音量データ記憶装置１９１に記憶する。
周波数領域のデータである音程−音量データは各周波数における音波の振幅を示す。周波数の大きさは音の高さに対応し、振幅の大きさは音量の大きさに対応する。このため、音程−音量データは音程毎の音量（単位：デシベル［ｄＢ］）を表わしている。
各オクターブは１オクターブ下の周波数域の倍の周波数域で表わされ、人の話し声に含まれる音域の７オクターブ（“Ｃ−３”、“Ｃ−２”、“Ｃ−１”、“Ｃ＋０”、“Ｃ＋１”、“Ｃ＋２”、“Ｃ＋３”）はそれぞれ、おおよそ“３２Ｈｚ〜６４Ｈｚ”、“６４Ｈｚ〜１２８Ｈｚ”、“１２８Ｈｚ〜２５６Ｈｚ”、“２５６Ｈｚ〜５１２Ｈｚ”、“５１２Ｈｚ〜１０２４Ｈｚ”、“１０２４Ｈｚ〜２０４８Ｈｚ”、“２０４８Ｈｚ〜４０９６Ｈｚ”の周波数域に対応する。また、１オクターブを１２音程（音階）（“Ｃ”、“Ｃ＃”、“Ｄ”、“Ｄ＃”、“Ｅ”、“Ｆ”、“Ｆ＃”、“Ｇ”、“Ｇ＃”、“Ａ”、“Ａ＃”、“Ｂ”）で表わす場合、各音程は１音程下の周波数域のおおよそ１．０５９５倍の周波数域で表わされる。
【００３４】
＜Ｓ１０３：音程分析処理＞
分析処理部１３０は、音程−音量データ記憶装置１９１から音程−音量データを入力し、最大音量の音程と最小音量の音程とを特定し、特定した音程の情報（最大音量の音程、最小音量の音程）を最大音量・最小音量音程記憶装置１９２に記憶する。
このとき、分析処理部１３０は、各音程について各オクターブの当該音程の音量の合計値を当該音程の音量として算出し、算出した各音程の音量を比較して最大音量の音程と最小音量の音程とを特定する。
分析処理部１３０が実行する音程分析処理の詳細について別途説明する。
【００３５】
＜Ｓ１０４：音程−音量グラフ表示処理＞
音程−音量グラフ表示部１４０は、分析処理部１３０が分析した音程−音量データを入力してグラフ化し表示装置９０１にグラフ表示する。
このとき、音程−音量グラフ表示部１４０は、ユーザに指定された音程間での音量の相対値を入力装置（例えば、キーボードＫ／Ｂ９０２やマウス９０３）から入力し、指定された相対値以上の音量を当該音程に対応付けて、指定された相対値を基準値（０）とするグラフを表示装置９０１に表示する。
音程−音量グラフ表示部１４０が実行する音程−音量グラフ表示処理の詳細について別途説明する。
【００３６】
＜Ｓ１０５：分析結果出力処理＞
結果出力部１５０は、最大音量・最小音量音程記憶装置１９２から最大音量の音程と最小音量の音程との情報を入力し、最大音量の音程に対応する特徴情報を分析データベース１９３から取得し、最小音量の音程に対応する特徴情報を分析データベース１９３から取得し、取得した特徴情報を分析結果情報として出力装置（例えば、分析結果記憶装置１９４、表示装置９０１、スピーカー９９２）に出力する。
例えば、結果出力部１５０は、最大音量の音程に対応する「色」と「質（クオリティー）」とを音声データを識別する識別情報（例えば、音声分析対象者の名前、音声入力時刻）に対応付けて分析結果記憶装置１９４に記憶し、また、最小音量の音程に対応する「色」と「課題（イシュー）」と「曲情報（例えば、曲名、曲再生データ）」とを音声データを識別する識別情報に対応付けて分析結果記憶装置１９４に記憶する。
また、例えば、結果出力部１５０は、最大音量の音程に対応する「色」を背景とし最大音量の音程に対応する「質（クオリティー）」の各キーワードを示す領域を表示装置９０１に表示すると共に、最小音量の音程に対応する「色」を背景とし最小音量の音程に対応する「課題（イシュー）」の各キーワードを示す領域を表示装置９０１に表示する。また、「質（クオリティー）」や「課題（イシュー）」の各キーワードを使用した文章データを音程に対応付けて分析データベース１９３に記憶し、結果出力部１５０が最大音量または最小音量の音程に対応する「色」を背景とし最大音量または最小音量の音程に対応する文章を示す領域を表示装置９０１に表示してもよい。また、文章本文と「質（クオリティー）」や「課題（イシュー）」の各キーワードを文章中に埋め込む位置とを示す文章フォーマットデータを音程に対応付けて分析データベース１９３に記憶し、結果出力部１５０が、最大音量または最小音量の音程に対応するキーワードを埋め込んで文章を生成し、最大音量または最小音量の音程に対応する「色」を背景とし最大音量または最小音量の音程に対応する文章を示す領域を表示装置９０１に表示してもよい。
また、例えば、結果出力部１５０は、最小音量の音程に対応する「曲情報」が示す曲再生データを再生しスピーカー９９２から曲を出力する。
【００３７】
図６は、実施の形態１における音程分析処理（Ｓ１０３）と音程−音量グラフ表示処理（Ｓ１０４）とを示すフローチャートである。
分析処理部１３０が実行する音程分析処理（Ｓ１０３）と音程−音量グラフ表示部１４０が実行する音程−音量グラフ表示処理（Ｓ１０４）との詳細について図６に基づいて以下に説明する。
【００３８】
＜音程分析処理：オクターブ毎音量正規化処理（Ｓ２０１〜Ｓ２０２）＞
＜Ｓ２０１：最小／最大音量検出処理＞
まず、分析処理部１３０は音程−音量データからオクターブ毎に音量の最小値と最大値を検出する。
このとき、分析処理部１３０は、話し声の音域である７オクターブから音域の中心となる３オクターブ（ヴィスレンジ）のそれぞれのオクターブについて、各音程の音量を比較して最小音量と最大音量とを検出する。つまり、分析処理部１３０は、各オクターブで１つずつの計３つの最小音量と３つの最大音量とを検出する。男性のヴィスレンジは“Ｃ−２”〜“Ｃ”で女性のヴィスレンジは“Ｃ−１”〜“Ｃ＋１”である。
＜Ｓ２０２：正規化処理＞
次に、分析処理部１３０は、音程−音量データを、検出した音量を対数値で表わし、その値の最小値が「０」、最大値が「１００」で正規化されたデータに変換する。
例えば、以下の式により変換する。
正規化されたデータ＝ｌｏｇ（各オクターブの各音量値／各オクターブの最小音量値）／ｌｏｇ（各オクターブの最大音量値／各オクターブの音量の最小音量値）＊１００
【００３９】
＜音程−音量グラフ表示処理（Ｓ２０３〜Ｓ２０４）＞
＜Ｓ２０３：対数値グラフ表示処理＞
音程−音量グラフ表示部１４０は分析処理部１３０が各音程の音量を正規化した対数値で表わした音程−音量データをグラフ化し、例えば、図７に示すように、オクターブ毎に表示装置９０１に表示する。
図７は、男性のヴィスレンジについて、各音程の音量を正規化した対数値で表わしたグラフの一例を示している。
図７に示すグラフにおいて、横軸には“Ｃ”〜“Ｂ”の１２音程の各周波数域を縦線で区切って示し、縦軸は“Ｃ−２”〜“Ｃ”の３オクターブの各周波数域を横線で区切って示し、オクターブ毎に各音程の音量を正規化した対数値を示している。
つまり、図７に示すグラフは、音声分析対象者の話し声には“Ｃ−２”〜“Ｃ”の３オクターブに“Ａ＃”〜“Ｂ”の音程、“Ｃ”の１オクターブに“Ｆ”〜“Ｆ＃”の音程が多く含まれていることを示す。
また、各周波数域の背景を分析データベース１９３において音程に対応付けて記憶した「色」で表示してもよい。
＜Ｓ２０４：グラフ表示変更処理＞
音程−音量グラフ表示部１４０はユーザに指定された音程間での音量の相対値を入力装置（例えば、キーボードＫ／Ｂ９０２やマウス９０３）から入力する。そして、指定された相対値以上の音量（正規化した対数値）を音程−音量グラフから抽出し、抽出した音量について指定された相対値を基準値（０）とする音量を算出し、算出した音量を当該音程に対応付けて表示装置９０１にグラフ表示する。
例えば、相対値として「６０％」が指定された場合、音程−音量グラフ表示部１４０は、正規化した対数値が６０以上を示す音量を抽出し、図７に示すようなグラフ表示を行う。
【００４０】
正規化した対数値で音量をグラフ表示すること、特に、特定値（例えば、ユーザが指定した相対値）以上の音量について特定値を基準値（０）としてグラフ表示することで、音声に多く含まれる音域を強調して視覚化することができ音声の特徴をユーザに把握させ易くなる。
また、図７に示すように、オクターブ毎の音程−音量グラフを音程軸を合わせて縦並びに表示することで各オクターブに多く含まれる音程を一覧性を高めて視覚化することができ音声の特徴をユーザに把握させ易くなる。
【００４１】
＜分析処理：音程毎音量合計処理（Ｓ２０５〜Ｓ２０６）＞
＜Ｓ２０５：特定値以上音量抽出処理＞
分析処理部１３０は第１の特定値以上の音量（正規化した対数値）を音程−音量グラフから抽出する。
第１の特定値は記憶機器に記憶した記憶値でもユーザに指定させた指定値でも構わない。例えば、Ｓ２０４でユーザが指定した相対値を第１の特定値としてもよい。
＜Ｓ２０６：音程毎音量積分処理＞
分析処理部１３０は、抽出した各オクターブの音量（正規化した対数値）を音程毎に積分し、ヴィスレンジの３オクターブに跨って音程の合計値を算出する。
この合計値（積分値）は、図７に示すグラフにおいて、縦線で区分している各音程域内で折れ線データが横線軸と形成する領域の面積を縦並びの３オクターブで合計した値に相当する。
【００４２】
＜分析処理：最大・最小音量音程抽出処理（Ｓ２０７〜Ｓ２０８）＞
＜Ｓ２０７：最大音量音程抽出処理＞
分析処理部１３０は合計値（積分値）が第２の特定値以上である全ての音程を最大音量の音程として抽出する。
第２の特定値は記憶機器に記憶した記憶値でもユーザに指定させた指定値でも構わず、絶対値でも相対値でも構わない。
例えば、第２の特定値を相対値「８０％」とした場合、分析処理部１３０は、最大の合計値（積分値）を１００として８０以上の合計値（積分値）を持つ全ての音程を最大音量の音程として抽出する。
＜Ｓ２０８：最小音量音程抽出処理＞
分析処理部１３０は合計値（積分値）が第３の特定値以下である全ての音程を最小音量の音程として抽出する。
第３の特定値は記憶機器に記憶した記憶値でもユーザに指定させた指定値でも構わず、絶対値でも相対値でも構わない。
例えば、第３の特定値を相対値「１２０％」とした場合、分析処理部１３０は、最小の合計値（積分値）を１００として１２０以下の合計値（積分値）を持つ全ての音程を最大音量の音程として抽出する。
【００４３】
Ｓ２０７で抽出した最大音量の音程およびＳ２０８で抽出した最小音量の音程を分析処理部１３０が特定した最大音量の音程および最小音量の音程とする。
【００４４】
最大音量の音程および最小音量の音程の特定を、正規化した対数値で表わす音量、特に、特定値（第１の特定値）以上の音量に基づいて行うことで、音声に多く含まれる音域の特定が容易になる。
また、各オクターブに跨って音程毎に音量の積分値を算出することで音声に多く含まれる音程を特定することができる。
また、特定値（第２の特定値、第３の特定値）を閾値として条件を満たす全ての音程を抽出し抽出した音程の組み合わせを最大音量の音程または最小音量の音程とすることで、音声に多く含まれる音程をより詳細に表わすことができ、各音程に対応する特徴情報を詳細な分析結果情報として出力することができる。
【００４５】
上記説明のように、音声分析装置１００は、音程−音量グラフや分析結果を表示することで、声のエネルギーを「色」で見せることができる装置である。
また、音声分析装置１００は、「曲情報」を出力することで、音声分析対象者に曲を聴かせ、曲に合わせて声を出させて音声分析対象者に必要な音を与えるトーニングという方法に活用することができる。
そして、音声分析装置１００は、「色」、「質（クオリティー）」、「課題（イシュー）」、「曲情報」を出力することで、音声分析対象者に本来備わっているエネルギーシステムに意識を向け、よりエネルギーを健康な状態に保つためのヒーリングシステムに活用することができる。
【００４６】
上記説明のように、音声分析装置１００は、オクターブを跨って積分した音量を特定値と比較して最大音量の音程と最小音量の音程とを複数特定しているが、特定した音程の中でより高いオクターブに表れている音程ほど特定した他の音程より意味合いが強いと考えられる。
また、連続した周波数域を区切ってい音程を定めているため、隣合う音程の特徴情報が関連すると考えられる。例えば、“Ｃ＃”が特定した音程である場合、音声分析対象者の特徴には“Ｃ”と“Ｄ”との特徴情報の要素も含まれると考えられる。
また、「課題（イシュー）」は、「質（クオリティー）」のチャレンジの側面であり、「質（クオリティー）」のネガティブな側面が現れるとも考えられるため、音声分析装置１００は、「質（クオリティー）」と「課題（イシュー）」とのいずれ一方を「音程」に対応付けて分析データベース１９３に記憶し、最大音量の音程と最小音量の音程とのいずれか一方を特定してもよい。例えば、最大音量の音程として“Ｃ”を特定した場合、図４に示すように「質（クオリティー）」に関する分析結果情報は「グランディング」であり、音声分析装置１００は、最小音量の音程を特定せず、「グラウンディング」のネガティブな側面である「グランディングが困難」というキーワードを「課題（イシュー）」に関する分析結果情報として出力してもよい。
【００４７】
実施の形態２．
前記実施の形態１で説明した音声分析方法を通信ネットワークを介してクライアント−サーバシステムの形態で実行してもよい。
クライアント−サーバシステムにより音声分析方法を実行する２つの形態（音声分析システム１、音声分析システム２）について以下に説明する。
実施の形態２において、前記実施の形態１と異なる部分について説明する。説明しない部分は前記実施の形態１と同様である。
【００４８】
＜音声分析システム１＞
図８は、実施の形態２における音声分析システム１を示す機能構成図である。
分析要求クライアント３００は音声分析対象者が音声入力し音声分析を要求するための分析要求装置であり、音声分析サーバ２００は音声分析対象者の音声を分析する音声分析装置である。
【００４９】
分析要求クライアント３００および音声分析サーバ２００の外観は前記実施の形態１における音声分析装置１００の外観と同様である。
また、分析要求クライアント３００および音声分析サーバ２００のハードウェア構成は前記実施の形態１における音声分析装置１００のハードウェア構成と同様である。
【００５０】
分析要求クライアント３００は音声入力部３１０、音程−音量データ生成部３２０、音程−音量グラフ表示部３４０、クライアント通信部３８０、結果出力部３５０、音声データ記憶装置３９０、音程−音量データクライアント記憶装置３９１、分析結果クライアント記憶装置３９３を備える。
音声入力部３１０、音程−音量データ生成部３２０、音程−音量グラフ表示部３４０、結果出力部３５０、音声データ記憶装置３９０、音程−音量データクライアント記憶装置３９１、分析結果クライアント記憶装置３９３はぞれぞれ前記実施の形態１における音声入力部１１０、音程−音量データ生成部１２０、音程−音量グラフ表示部１４０、結果出力部１５０、音声データ記憶装置１９０、音程−音量データ記憶装置１９１、分析データベース１９３に対応する。
クライアント通信部３８０（要求装置通信部の一例）はインターネットなどの通信ネットワークを介して音声分析サーバ２００とデータの送受信を行う。
音声分析サーバ２００は分析処理部２３０、結果生成部２５０、サーバ通信部２８０、音程−音量データサーバ記憶装置２９１、最大音量・最小音量音程記憶装置２９２、分析データベース２９３、分析結果サーバ記憶装置２９４を備える。
分析処理部２３０、結果生成部２５０、音程−音量データサーバ記憶装置２９１、最大音量・最小音量音程記憶装置２９２、分析データベース２９３、分析結果サーバ記憶装置２９４はそれぞれ前記実施の形態１における分析処理部１３０、結果出力部１５０、音程−音量データ記憶装置１９１、最大音量・最小音量音程記憶装置１９２、分析データベース１９３、分析結果記憶装置１９４に対応する。
サーバ通信部２８０（分析装置通信部の一例）はインターネットなどの通信ネットワークを介して分析要求クライアント３００とデータの送受信を行う。
【００５１】
図９は、実施の形態２における音声分析処理（音声分析方法）を示すフローチャート１である。
音声分析システム１における音声分析処理（音声分析方法）を図９に基づいて以下に説明する。
なお、以下に説明する音声分析処理（音声分析方法）はコンピュータに実行させることができ、音声分析処理（音声分析方法）をコンピュータに実行させるプログラムが音声分析プログラムである。
【００５２】
＜分析要求クライアント３００：分析要求処理＞
まず、分析要求クライアント３００側において、音声入力部３１０が音声を入力して音声データを生成し音声データ記憶装置３９０に記憶し（Ｓ３０１：音声入力処理）、音程−音量データ生成部３２０が音声データを高速フーリエ変換して音程−音量データを生成し音程−音量データクライアント記憶装置３９１に記憶し（Ｓ３０２：音程−音量データ生成処理）、クライアント通信部３８０が音程−音量データを音声分析サーバ２００に送信する（Ｓ３０３：音程−音量データ送信処理）。また、音程−音量グラフ表示部３４０が音程−音量データをグラフ化して表示装置９０１に表示する（Ｓ３０４：音程−音量グラフ表示処理）。
【００５３】
＜音声分析サーバ２００：分析応答処理＞
次に、音声分析サーバ２００側において、サーバ通信部２８０が音程−音量データを分析要求クライアント３００から受信して音程−音量データサーバ記憶装置２９１に記憶し（Ｓ３０５：音程−音量データ受信処理）、分析処理部２３０が音程−音量データから最大音量の音程と最小音量の音程とを抽出して最大音量・最小音量音程記憶装置２９２に記憶し（Ｓ３０６：音程分析処理）、結果生成部２５０が最大音量の音程に対応する特徴情報と最小音量に対応する特徴情報とを分析データベース２９３から取得して分析結果情報として分析結果サーバ記憶装置２９４に記憶し（Ｓ３０７：分析結果生成処理）、サーバ通信部２８０が分析結果情報を分析要求クライアント３００に送信する（Ｓ３０８：分析結果送信処理）。
【００５４】
＜分析要求クライアント３００：分析結果取得処理＞
そして、分析要求クライアント３００側において、クライアント通信部３８０が分析結果情報を音声分析サーバ２００から受信して分析結果クライアント記憶装置３９３に記憶し（Ｓ３０９）、結果出力部３５０が分析結果情報を出力装置に出力する（Ｓ３１０：分析結果出力処理）。
【００５５】
Ｓ３０１、Ｓ３０２、Ｓ３０４、Ｓ３０６はそれぞれ前記実施の形態１におけるＳ１０１、Ｓ１０２、Ｓ１０４、Ｓ１０３に対応し、Ｓ３０７とＳ３１０とは前記実施の形態１におけるＳ１０５に対応する。
【００５６】
上記説明のように、クライアント装置において音程−音量データを生成することでサーバ装置の負荷を軽減することができる。
【００５７】
＜音声分析システム２＞
上記音声分析システム１では、クライアント装置において音程−音量データを生成する形態を説明したが、音程−音量データをサーバ装置において生成してもよい。
以下に、サーバ装置において音程−音量データを生成する例について説明する。
【００５８】
図１０は実施の形態２における音声分析システム２を示す機能構成図である。
分析要求クライアント３００は音声入力部３１０、結果出力部３５０、クライアント通信部３８０、音声データ記憶装置３９０、分析結果クライアント記憶装置３９３を備え、音声分析サーバ２００は音程−音量データ生成部２２０、分析処理部２３０、結果生成部２５０、サーバ通信部２８０、音声データ記憶装置２９０、音程−音量データサーバ記憶装置２９１、最大音量・最小音量音程記憶装置２９２、分析データベース２９３、分析結果サーバ記憶装置２９４を備える。
分析要求クライアント３００が音程−音量データ生成部３２０と音程−音量グラフ表示部３４０と音程−音量データクライアント記憶装置３９１とを備えず、音声分析サーバ２００が音程−音量データ生成部２２０と音声データ記憶装置２９０とを備える点が上記音声分析システム１と異なる。
【００５９】
図１１は、実施の形態２における音声分析処理（音声分析方法）を示すフローチャート２である。
音声分析システム２における音声分析処理（音声分析方法）を図１１に基づいて以下に説明する。
なお、以下に説明する音声分析処理（音声分析方法）はコンピュータに実行させることができ、音声分析処理（音声分析方法）をコンピュータに実行させるプログラムが音声分析プログラムである。
【００６０】
＜分析要求クライアント３００：分析要求処理＞
まず、分析要求クライアント３００側において、音声入力部３１０が音声を入力して音声データを生成し音声データ記憶装置３９０に記憶し（Ｓ４０１：音声入力処理）、クライアント通信部３８０が音声データを音声分析サーバ２００に送信する（Ｓ４０２：音声データ送信処理）。
【００６１】
＜音声分析サーバ２００：分析応答処理＞
次に、音声分析サーバ２００側において、サーバ通信部２８０が音声データを分析要求クライアント３００から受信して音声データ記憶装置２９０に記憶し（Ｓ４０３：音声データ受信処理）、音程−音量データ生成部２２０が音声データを高速フーリエ変換して音程−音量データを生成し音程−音量データサーバ記憶装置２９１に記憶し（Ｓ４０４：音程−音量データ生成処理）、分析処理部２３０が音程−音量データから最大音量の音程と最小音量の音程とを抽出して最大音量・最小音量音程記憶装置２９２に記憶し（Ｓ４０５：音程分析処理）、結果生成部２５０が最大音量の音程に対応する特徴情報と最小音量に対応する特徴情報とを分析データベース２９３から取得して分析結果情報として分析結果サーバ記憶装置２９４に記憶し（Ｓ４０６：分析結果生成処理）、サーバ通信部２８０が分析結果情報を分析要求クライアント３００に送信する（Ｓ４０７：分析結果送信処理）。
【００６２】
＜分析要求クライアント３００：分析結果取得処理＞
そして、分析要求クライアント３００側において、クライアント通信部３８０が分析結果情報を音声分析サーバ２００から受信して分析結果クライアント記憶装置３９３に記憶し（Ｓ４０８）、結果出力部３５０が分析結果情報を出力装置に出力する（Ｓ４０９：分析結果出力処理）。
【００６３】
Ｓ４０１、Ｓ４０４、Ｓ４０５はそれぞれ前記実施の形態１におけるＳ１０１、Ｓ１０２、Ｓ１０３に対応し、Ｓ４０６とＳ４０９とは前記実施の形態１におけるＳ１０５に対応する。
【００６４】
上記説明のように、サーバ装置において音程−音量データを生成することでクライアント装置に必要なプログラムを最小限にすることができるため、音声分析システムを構築し易くできる。
【００６５】
また、実施の形態２で説明したようなサーバ−クライアントシステムの形態をとることで、遠隔地にいる者の音声を分析することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】実施の形態１における音声分析装置１００の外観を示す図。
【図２】実施の形態１における音声分析装置１００のハードウェア構成図。
【図３】実施の形態１における音声分析装置１００の機能構成図。
【図４】実施の形態１における分析データベース１９３に記憶する特徴情報の一例を示す図。
【図５】実施の形態１における音声分析装置１００の音声分析処理（音声分析方法）を示すフローチャート。
【図６】実施の形態１における音程分析処理（Ｓ１０３）と音程−音量グラフ表示処理（Ｓ１０４）とを示すフローチャート。
【図７】実施の形態１における表示装置９０１に表示した音程−音量グラフを示す図。
【図８】実施の形態２における音声分析システム１を示す機能構成図。
【図９】実施の形態２における音声分析処理（音声分析方法）を示すフローチャート１。
【図１０】実施の形態２における音声分析システム２を示す機能構成図。
【図１１】実施の形態２における音声分析処理（音声分析方法）を示すフローチャート２。
【符号の説明】
【００６７】
１００  音声分析装置、１１０  音声入力部、１２０  音程−音量データ生成部、１３０  分析処理部、１４０  音程−音量グラフ表示部、１５０  結果出力部、１９０  音声データ記憶装置、１９１  音程−音量データ記憶装置、１９２  最大音量・最小音量音程記憶装置、１９３  分析データベース、１９４  分析結果記憶装置、２００  音声分析サーバ、２２０  音程−音量データ生成部、２３０  分析処理部、２５０  結果生成部、２８０  サーバ通信部、２９０  音声データ記憶装置、２９１  音程−音量データサーバ記憶装置、２９２  最大音量・最小音量音程記憶装置、２９３  分析データベース、２９４  分析結果サーバ記憶装置、３００  分析要求クライアント、３１０  音声入力部、３２０  音程−音量データ生成部、３４０  音程−音量グラフ表示部、３５０  結果出力部、３８０  クライアント通信部、３９０  音声データ記憶装置、３９１  音程−音量データクライアント記憶装置、３９３  分析結果クライアント記憶装置、９０１  表示装置、９０２  Ｋ／Ｂ、９０３  マウス、９０４  ＦＤＤ、９０５  ＣＤＤ、９０６  プリンタ装置、９０７  スキャナ装置、９１０  システムユニット、９１１  ＣＰＵ、９１２  バス、９１３  ＲＯＭ、９１４  ＲＡＭ、９１５  通信ボード、９２０  磁気ディスク装置、９２１  ＯＳ、９２２  ウィンドウシステム、９２３  プログラム群、９２４  ファイル群、９３１  電話器、９３２  ＦＡＸ機、９４０  インターネット、９４１  ウェブサーバ、９４２  ＬＡＮ、９９１  マイク、９９２  スピーカー。
【図１】
2007212932.tif 000003
【図２】
2007212932.tif 000004
【図３】
2007212932.tif 000005
【図４】
2007212932.tif 000006
【図５】
2007212932.tif 000007
【図６】
2007212932.tif 000008
【図７】
2007212932.tif 000009
【図８】
2007212932.tif 000010
【図９】
2007212932.tif 000011
【図１０】
2007212932.tif 000012
【図１１】
2007212932.tif 000013