(57)【要約】【課題】体内伝導通常音声の音質を改善する。【解決手段】耳介の下方部の、頭蓋骨の乳様突起直下の、胸鎖乳頭筋上の皮膚表面から採取される、体内軟部組織を伝導する体内伝導通常音声について線形予測分析を行う。また、気伝導音について線形予測分析を行う。これらの分析結果に基づいてＧＭＭ学習手段１３により、混合正規分布モデルを学習し、ＧＭＭ記憶用メモリ１４に記憶する。ＧＭＭ記憶用メモリ１４に記憶された学習結果を用いて、体内伝導通常音声について擬似気伝導音への変換を行う。このような構成によれば、騒音が大きい環境においても、快適に気伝導音に近い音質で音声通話することが可能となる。【選択図】図１
2007240654.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
耳介の下方部の、頭蓋骨の乳様突起直下の、胸鎖乳頭筋上の皮膚表面から採取される、体内軟部組織を伝導する体内伝導通常音声について線形予測分析を行う第１の線形予測分析手段と、気伝導音について線形予測分析を行う第２の線形予測分析手段と、
前記第１の線形予測分析手段の分析結果と前記第２の線形予測分析手段の分析結果とに基づいて混合正規分布モデルを学習するＧＭＭ学習手段と、を含むことを特徴とする体内伝導通常音声変換学習装置。
【請求項２】
前記第１の線形予測分析手段の分析結果と、第２の線形予測分析手段の分析結果はＬＳＦであり、
前記第２の線形予測分析手段が算出したＬＳＦの分散値が大きくなるような前処理を行う前処理手段を更に含み、
前記ＧＭＭ学習手段は、前記前処理手段によって前処理されたＬＳＦと前記第１の線形予測分析手段が算出したＬＳＦとに基づいて混合正規分布モデルを学習することを特徴とする請求項１記載の体内伝導通常音声変換学習装置。
【請求項３】
前記前処理手段による前処理は、各次ＬＳＦに対して、平均値を中心にして所定の割合で振幅を広げる処理であることを特徴とする請求項２記載の体内伝導通常音声変換学習装置。
【請求項４】
前記第１の線形予測分析手段の分析結果であるフレームについて、時間的に連続する複数フレームを連結する第１のフレーム連結手段と、
前記第２の線形予測分析手段の分析結果であるフレームについて、時間的に連続する複数フレームを連結する第２のフレーム連結手段とを更に含み、
前記ＧＭＭ学習手段は前記第１のフレーム連結手段及び前記第２のフレーム連結手段によってそれぞれ連結された複数フレームについて混合正規分布モデルを学習することを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の体内伝導通常音声変換学習装置。
【請求項５】
請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の体内伝導通常音声変換学習装置により作成された混合正規分布モデルを記憶するＧＭＭ記憶用メモリと、
耳介の下方部の、頭蓋骨の乳様突起直下の、胸鎖乳頭筋上の皮膚表面から採取される、体内軟部組織を伝導する体内伝導通常音声について線形予測分析を行う第３の線形予測分析手段と、
前記第３の線形予測分析手段の分析結果と前記体内伝導通常音声とに基づいて予測残差を求める分析フィルタ手段と、
前記ＧＭＭ記憶用メモリに記憶された混合正規分布モデルを用いて、前記第３の線形予測分析手段の分析結果を、擬似気伝導音の分析結果へ変換する変換手段と、
前記予測残差と前記擬似気伝導音の分析結果とに基づいて擬似気伝導音を生成する合成フィルタ手段と、を含むことを特徴とする体内伝導通常音声変換装置。
【請求項６】
前記ＧＭＭ記憶用メモリは、請求項４に記載の体内伝導通常音声変換学習装置により作成された混合正規分布モデルを記憶し、
前記変換手段による変換前の体内伝導通常音声の分析結果について時間的に連続する複数フレームを連結する第３のフレーム連結手段と、
前記変換手段による変換結果を複数のフレームに分割するフレーム分割手段とを更に含むことを特徴とする請求項５記載の体内伝導通常音声変換装置。
【請求項７】
請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の体内伝導通常音声変換学習装置と、請求項５又は請求項６に記載の体内伝導通常音声変換装置とを含み、前記体内伝導通常音声変換装置によって生成した擬似気伝導音を通話に用いることを特徴とする携帯電話機。
【請求項８】
耳介の下方部の、頭蓋骨の乳様突起直下の、胸鎖乳頭筋上の皮膚表面から採取される、体内軟部組織を伝導する体内伝導通常音声について線形予測分析を行う第１の線形予測分析ステップと、気伝導音について線形予測分析を行う第２の線形予測分析ステップと、
前記第１の線形予測分析ステップの分析結果と前記第２の線形予測分析ステップの分析結果とに基づいて混合正規分布モデルを学習するＧＭＭ学習ステップと、を含むことを特徴とする体内伝導通常音声変換学習方法。
【請求項９】
前記第１の線形予測分析ステップによる分析結果と、第２の線形予測分析ステップによる分析結果はＬＳＦであり、
前記第２の線形予測分析ステップにおいて算出したＬＳＦの分散値が大きくなるような前処理を行う前処理ステップを更に含み、
前記ＧＭＭ学習ステップにおいては、前記前処理ステップにおいて前処理されたＬＳＦと前記第１の線形予測分析ステップにおいて算出したＬＳＦとに基づいて混合正規分布モデルを学習することを特徴とする請求項８記載の体内伝導通常音声変換学習方法。
【請求項１０】
前記前処理ステップにおける前処理は、各次ＬＳＦに対して、平均値を中心にして所定の割合で振幅を広げる処理であることを特徴とする請求項９記載の体内伝導通常音声変換学習方法。
【請求項１１】
前記第１の線形予測分析ステップによる分析結果であるフレームについて、時間的に連続する複数フレームを連結する第１のフレーム連結ステップと、
前記第２の線形予測分析ステップによる分析結果であるフレームについて、時間的に連続する複数フレームを連結する第２のフレーム連結ステップとを更に含み、
前記ＧＭＭ学習ステップにおいては前記第１のフレーム連結ステップ及び前記第２のフレーム連結ステップにおいてそれぞれ連結された複数フレームについて混合正規分布モデルを学習することを特徴とする請求項８から請求項１０までのいずれか１項に記載の体内伝導通常音声変換学習方法。
【請求項１２】
耳介の下方部の、頭蓋骨の乳様突起直下の、胸鎖乳頭筋上の皮膚表面から採取される、体内軟部組織を伝導する体内伝導通常音声について線形予測分析を行う第３の線形予測分析ステップと、
前記第３の線形予測分析ステップによる分析結果と前記体内伝導通常音声とに基づいて予測残差を求める分析フィルタステップと、
請求項８から請求項１０までのいずれか１項に記載の体内伝導通常音声変換学習方法により作成された混合正規分布モデルを用いて、前記第３の線形予測分析ステップによる分析結果を、擬似気伝導音の分析結果へ変換する変換ステップと、
前記予測残差と前記擬似気伝導音の分析結果とに基づいて擬似気伝導音を生成する合成フィルタステップと、を含むことを特徴とする体内伝導通常音声変換方法。
【請求項１３】
前記変換ステップによる変換前の体内伝導通常音声の分析結果について時間的に連続する複数フレームを連結する第３のフレーム連結ステップと、
前記変換ステップによる変換結果を複数のフレームに分割するフレーム分割ステップとを更に含み、
前記変換ステップにおいては、請求項１１に記載の体内伝導通常音声変換学習方法により作成された混合正規分布モデルを用いることを特徴とする請求項１２記載の体内伝導通常音声変換方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は体内伝導通常音声変換学習装置、体内伝導通常音声変換装置、携帯電話機、体内伝導通常音声変換学習方法、体内伝導通常音声変換方法に関し、特に乳様突起直下の皮膚表面に装着されたマイクロフォン（肉伝導（登録商標）マイクロフォン）で採取された、体内軟部組織を伝導する音声（体内伝導通常音声）の音質を改善する体内伝導通常音声変換学習装置、体内伝導通常音声変換装置、携帯電話機、体内伝導通常音声変換学習方法、体内伝導通常音声変換方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に記載の、耳介の下方部の、頭蓋骨の乳様突起直下の、胸鎖乳頭筋上の皮膚表面に装着され、体内軟部組織を伝導する振動音を採取する肉伝導（登録商標）マイクロフォンは、構造的に外部雑音が入りにくい。この特徴を生かして、騒音が大きい環境における音声認識、音声通話への入力として、体内伝導通常音声を使用する検討が進められている。
【特許文献１】ＷＯ２００４／０２１７３８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
一般的に、音声は、声帯の規則振動により生じる規則波（ピッチ）または気道の狭めで生ずる乱流雑音を音源とし、のどから口蓋にかけての調音器官を経て出力される。体内伝導通常音声は、調音器官からやや離れた、耳介の下方部の、頭蓋骨の乳様突起直下の、胸鎖乳頭筋上の皮膚表面から採取されるため、体内軟部組織を伝導する過程で高周波数成分が減衰し、その結果、通常の気伝導マイクロフォンで採取した音声（以後、気伝導音と呼ぶ）に比べて、やや明瞭性を欠いた、こもったような音になってしまうという問題があった。
【０００４】
本発明は上述した従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、その目的は体内伝導通常音声の音質を改善することのできる体内伝導通常音声変換学習装置、体内伝導通常音声変換装置、携帯電話機、体内伝導通常音声変換学習方法、体内伝導通常音声変換方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の請求項１による体内伝導通常音声変換学習装置は、
耳介の下方部の、頭蓋骨の乳様突起直下の、胸鎖乳頭筋上の皮膚表面から採取される、体内軟部組織を伝導する体内伝導通常音声について線形予測分析を行う第１の線形予測分析手段と、気伝導音について線形予測分析を行う第２の線形予測分析手段と、
前記第１の線形予測分析手段の分析結果と前記第２の線形予測分析手段の分析結果とに基づいて混合正規分布モデルを学習するＧＭＭ学習手段と、を含むことを特徴とする。このような構成によれば、騒音が大きい環境においても、快適に気伝導音に近い音質で音声通話することが可能となるための混合正規分布モデルを得ることができる。
【０００６】
本発明の請求項２による体内伝導通常音声変換学習装置は、請求項１において、前記第１の線形予測分析手段の分析結果と、第２の線形予測分析手段の分析結果はＬＳＦであり、
前記第２の線形予測分析手段が算出したＬＳＦの分散値が大きくなるような前処理を行う前処理手段を更に含み、
前記ＧＭＭ学習手段は、前記前処理手段によって前処理されたＬＳＦと前記第１の線形予測分析手段が算出したＬＳＦとに基づいて混合正規分布モデルを学習することを特徴とする。このような構成によれば、音質改善をはかることができる。
【０００７】
本発明の請求項３による体内伝導通常音声変換学習装置は、請求項２において、前記前処理手段による前処理は、各次ＬＳＦに対して、平均値を中心にして所定の割合で振幅を広げる処理であることを特徴とする。このような構成によれば、音質改善をはかることができる。
本発明の請求項４による体内伝導通常音声変換学習装置は、請求項１から請求項３までのいずれか１項において、前記第１の線形予測分析手段の分析結果であるフレームについて、時間的に連続する複数フレームを連結する第１のフレーム連結手段と、
前記第２の線形予測分析手段の分析結果であるフレームについて、時間的に連続する複数フレームを連結する第２のフレーム連結手段とを更に含み、
前記ＧＭＭ学習手段は前記第１のフレーム連結手段及び前記第２のフレーム連結手段によってそれぞれ連結された複数フレームについて混合正規分布モデルを学習することを特徴とする。このような構成によれば、より音質改善をはかることができる。
【０００８】
本発明の請求項５による体内伝導通常音声変換装置は、
請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の体内伝導通常音声変換学習装置により作成された混合正規分布モデルを記憶するＧＭＭ記憶用メモリと、
耳介の下方部の、頭蓋骨の乳様突起直下の、胸鎖乳頭筋上の皮膚表面から採取される、体内軟部組織を伝導する体内伝導通常音声について線形予測分析を行う第３の線形予測分析手段と、
前記第３の線形予測分析手段の分析結果と前記体内伝導通常音声とに基づいて予測残差を求める分析フィルタ手段と、
前記ＧＭＭ記憶用メモリに記憶された混合正規分布モデルを用いて、前記第３の線形予測分析手段の分析結果を、擬似気伝導音の分析結果へ変換する変換手段と、
前記予測残差と前記擬似気伝導音の分析結果とに基づいて擬似気伝導音を生成する合成フィルタ手段と、を含むことを特徴とする。このような構成によれば、騒音が大きい環境においても、快適に気伝導音に近い音質で音声通話することが可能となる。
【０００９】
本発明の請求項６による体内伝導通常音声変換装置は、請求項５において、
前記ＧＭＭ記憶用メモリは、請求項４に記載の体内伝導通常音声変換学習装置により作成された混合正規分布モデルを記憶し、
前記変換手段による変換前の体内伝導通常音声の分析結果について時間的に連続する複数フレームを連結する第３のフレーム連結手段と、
前記変換手段による変換結果を複数のフレームに分割するフレーム分割手段とを更に含むことを特徴とする。このような構成によれば、より音質改善をはかることができる。
【００１０】
本発明の請求項７による携帯電話機は、
請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の体内伝導通常音声変換学習装置と、請求項５又は請求項６に記載の体内伝導通常音声変換装置とを含み、前記体内伝導通常音声変換装置によって生成した擬似気伝導音を通話に用いることを特徴とする。このような構成によれば、騒音が大きい環境においても、快適に気伝導音に近い音質で音声通話することが可能となる。
【００１１】
本発明の請求項８による体内伝導通常音声変換学習方法は、耳介の下方部の、頭蓋骨の乳様突起直下の、胸鎖乳頭筋上の皮膚表面から採取される、体内軟部組織を伝導する体内伝導通常音声について線形予測分析を行う第１の線形予測分析ステップと、気伝導音について線形予測分析を行う第２の線形予測分析ステップと、
前記第１の線形予測分析ステップの分析結果と前記第２の線形予測分析ステップの分析結果とに基づいて混合正規分布モデルを学習するＧＭＭ学習ステップと、を含むことを特徴とする。このような方法によれば、騒音が大きい環境においても、快適に気伝導音に近い音質で音声通話することが可能となるための混合正規分布モデルを得ることができる。
【００１２】
本発明の請求項９による体内伝導通常音声変換学習方法は、請求項８において、
前記第１の線形予測分析ステップによる分析結果と、第２の線形予測分析ステップによる分析結果はＬＳＦであり、
前記第２の線形予測分析ステップにおいて算出したＬＳＦの分散値が大きくなるような前処理を行う前処理ステップを更に含み、
前記ＧＭＭ学習ステップにおいては、前記前処理ステップにおいて前処理されたＬＳＦと前記第１の線形予測分析ステップにおいて算出したＬＳＦとに基づいて混合正規分布モデルを学習することを特徴とする。このような方法によれば、音質改善をはかることができる。
【００１３】
本発明の請求項１０による体内伝導通常音声変換学習方法は、請求項９において、
前記前処理ステップにおける前処理は、各次ＬＳＦに対して、平均値を中心にして所定の割合で振幅を広げる処理であることを特徴とする。このような方法によれば、音質改善をはかることができる。
本発明の請求項１１による体内伝導通常音声変換学習方法は、請求項８から請求項１０までのいずれか１項において、
前記第１の線形予測分析ステップによる分析結果であるフレームについて、時間的に連続する複数フレームを連結する第１のフレーム連結ステップと、
前記第２の線形予測分析ステップによる分析結果であるフレームについて、時間的に連続する複数フレームを連結する第２のフレーム連結ステップとを更に含み、
前記ＧＭＭ学習ステップにおいては前記第１のフレーム連結ステップ及び前記第２のフレーム連結ステップにおいてそれぞれ連結された複数フレームについて混合正規分布モデルを学習することを特徴とする。このような方法によれば、より音質改善をはかることができる。
【００１４】
本発明の請求項１２による体内伝導通常音声変換方法は、
耳介の下方部の、頭蓋骨の乳様突起直下の、胸鎖乳頭筋上の皮膚表面から採取される、体内軟部組織を伝導する体内伝導通常音声について線形予測分析を行う第３の線形予測分析ステップと、
前記第３の線形予測分析ステップによる分析結果と前記体内伝導通常音声とに基づいて予測残差を求める分析フィルタステップと、
請求項８から請求項１０までのいずれか１項に記載の体内伝導通常音声変換学習方法により作成された混合正規分布モデルを用いて、前記第３の線形予測分析ステップによる分析結果を、擬似気伝導音の分析結果へ変換する変換ステップと、
前記予測残差と前記擬似気伝導音の分析結果とに基づいて擬似気伝導音を生成する合成フィルタステップと、を含むことを特徴とする。このような方法によれば、騒音が大きい環境においても、快適に気伝導音に近い音質で音声通話することが可能となる。
【００１５】
本発明の請求項１３による体内伝導通常音声変換方法は、請求項１２において、
前記変換ステップによる変換前の体内伝導通常音声の分析結果について時間的に連続する複数フレームを連結する第３のフレーム連結ステップと、
前記変換ステップによる変換結果を複数のフレームに分割するフレーム分割ステップとを更に含み、
前記変換ステップにおいては、請求項１１に記載の体内伝導通常音声変換学習方法により作成された混合正規分布モデルを用いることを特徴とする。このような方法によれば、より音質改善をはかることができる。
【００１６】
気伝導音や体内伝導通常音声は、通常に発声した音声であって、それぞれ図１７（ａ）、図１７（ｂ）に示すように、声帯の規則振動により生じる規則波（ピッチ）または気道の狭めで生ずる乱流雑音である励振源（音源）信号が、のどから口蓋にかけての調音器官で共鳴・半共鳴特性を付与された後、それぞれ伝播特性の異なる空気や体内軟部組織を伝播して、気伝導マイクロフォンや肉伝導（登録商標）マイクロフォンで採取される音声である。ここで、調音器官による共鳴・半共鳴特性と空気伝播特性をあわせたものを気伝導スペクトル、調音器官による共鳴・半共鳴特性と体内軟部組織伝播特性をあわせたものを体内伝導通常音声スペクトルと定義する。すると、気伝導音、体内伝導通常音声からそれぞれ、図１８（ａ）、図１８（ｂ）に示すように、線形予測分析と分析フィルタにより、励振源（音源）と気伝導スペクトル、励振源（音源）と体内伝導通常音声スペクトルを抽出し、さらに分析フィルタにより、２つの情報からもとの音声を合成することが可能である。
【００１７】
本発明では、同一発声内容を気伝導マイクロフォンと肉伝導マイクロフォンで採取して、それぞれ励振源（音源）と気伝導スペクトル、励振源（音源）と体内伝導通常音声スペクトルを求めて比較した場合、主に差が生ずるのが気伝導スペクトルと体内伝導通常音声スペクトルとの間であることに着目し、図１９に示すように、まず、体内伝導通常音声から抽出した体内伝導通常音声スペクトルを変換処理により気伝導スペクトルに近づけ、体内伝導通常音声から抽出した励振源（音源）情報と組み合わせて、擬似的に気伝導音を合成（以後、擬似気伝導音と呼ぶ）することにより、体内伝導通常音声の音質を改善している。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、構造的に外部雑音が入りにくいという特徴を有する肉伝導（登録商標）マイクロフォンを単独で使用する場合に比べて、体内伝導通常音声の音質を気伝導音に近い音質に改善しているので、騒音が大きい環境においても、快適に音声通話をすることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。なお、以下の説明において参照する各図では、他の図と同等部分は同一符号によって示されている。
（体内伝導通常音声換装置の構成例）
図１（ａ）、図１（ｂ）は、本発明による体内伝導通常音声変換装置の実施形態の一つを示すブロック図であり、図１（ａ）は学習時の処理ブロック図、図１（ｂ）は変換時の処理ブロック図である。特開平１０−２５４４７３号公報に、ささやき声を通常の発声の方法で発声された通常音声に変換する方法として、スペクトル特性を表すＬＰＣケプストラムに対して、１次変換関数、あるいはコードブック変換関数を使用して変換する方法が提案されている。本願では、体内伝導通常音声や気伝導音のスペクトル特性を表す特徴量が統計モデルとして表現可能であり、これら統計モデル同士を精度よく変換する関数として、同じく統計モデルである混合正規分布モデル（Gaussian Mixture Model：ＧＭＭ）を用いる。また、スペクトル特性を表すパラメータとしては、安定性の検証が容易で、近年、携帯電話等の音声コーデックで広く用いられている線スペクトル周波数（Line Spectrum Frequency：ＬＳＦ）または線スペクトル対（Line Spectrum Pair：ＬＳＰ）を採用している。
【００２０】
まず、学習時の処理ブロック図である図１（ａ）について説明する。線形予測分析手段１１は、体内伝導通常音声を数十ｍｓのフレームと呼ばれる単位で切り出し、フレーム毎に線形予測分析によりＬＳＦを計算する。線形予測分析手段１２は、気伝導音を数十ｍｓのフレームと呼ばれる単位で切り出し、フレーム毎に線形予測分析によりＬＳＦを計算する。これら線形予測分析手段１１及び１２におけるＬＳＦの計算方法に関しては、例えば古井著、「音声情報処理」、森北出版、２００２年３月１５日、Ｐ．２６−３８に記載されている。ＧＭＭ学習手段１３は、線形予測分析手段により同一の発声内容の体内伝導通常音声、気伝導音から抽出されたＬＳＦを学習データとして、体内伝導通常音声のＬＳＦを気伝導音のＬＳＦに変換するＧＭＭのパラメータを学習する。具体的には、ｘを体内伝導通常音声のＬＳＦ、ｙを気伝導音のＬＳＦ、
【００２１】
【数１】
2007240654.tif 000003
をｘとｙとの結合特徴ベクトルとして、式（１）、式（２）のように結合特徴ベクトルｚの確率分布をＧＭＭで表し、そのパラメータ
【００２２】
【数２】
2007240654.tif 000004
を、例えば中川著、「確率モデルによる音声認識」、電子情報通信学会、１９８８年７月１日、Ｐ．５１−５５に記載のＥＭアルゴリズムにより推定する。
【００２３】
【数３】
2007240654.tif 000005
【００２４】
【数４】
2007240654.tif 000006
【００２５】
ここで、ｍはＧＭＭ混合数、Ｎ（ｘ；μ，Σ）は式（３）で表される、平均ベクトルμで共分散行列Σの正規分布である。
【００２６】
【数５】
2007240654.tif 000007
【００２７】
また、混合数iでの共分散行列Σi(z)と平均ベクトルμi(z)は、式（４）のように表される。
【００２８】
【数６】
2007240654.tif 000008
【００２９】
ＧＭＭ記憶用メモリ１４は学習後のＧＭＭパラメータを格納する。
次に、変換時の処理ブロック図である図１（ｂ）について説明する。線形予測分析手段１５は、体内伝導通常音声を数十ｍｓのフレームと呼ばれる単位で切り出し、学習時と同様にフレーム毎に線形予測分析を行い、ＬＳＦを計算する。分析フィルタ手段１６は、線形予測分析手段により求められたＬＳＦをもとにＬＰＣ分析フィルタを構成し、体内伝導通常音声から予測残差（励振源）を計算する。変換手段１７は、体内伝導通常音声のＬＳＦを、ＧＭＭ記憶用メモリ１４に記憶されたＧＭＭパラメータを用いて、式（５）、式（６）により変換し、擬似気伝導音のＬＳＦを生成する。
【００３０】
【数７】
2007240654.tif 000009
【００３１】
【数８】
2007240654.tif 000010
【００３２】
ここで、ｘは体内伝導通常音声のＬＳＦ、ｙは気伝導音のＬＳＦ、ｐはＬＳＦ次数、ｍはＧＭＭ混合数である。
合成フィルタ手段１８は、擬似気伝導音のＬＳＦをもとにＬＰＣ合成フィルタを構成し、体内伝導通常音声の予測残差（励振源）から擬似気伝導音を生成する。
図２は、体内伝導通常音声のＬＳＦをＧＭＭ変換して得られた擬似気伝導音の音質の評価方法を示したブロック図である。同図に示すように、学習用の体内伝導通常音声、気伝導音から抽出されたＬＳＦをＧＭＭ学習手段１３によりＧＭＭパラメータを得て、ＧＭＭ記憶用メモリ１４に格納しておく。また、評価用に、同一発声内容の体内伝導通常音声、気伝導音を収録しておき、変換前の体内伝導通常音声のＬＳＦと、同一発声の気伝導音のＬＳＦとのひずみ量、擬似気伝導音のＬＳＦと同一発声の気伝導音のＬＳＦとのひずみ量を式（７）により計算し、ＬＳＦのひずみが小さいほど合成音が気伝導音に近い、すなわち音質がよいと判断する。
【００３３】
【数９】
2007240654.tif 000011
【００３４】
ここで、ｌixは目標となる気伝導音のＬＳＦ、ｌiyは体内伝導通常音声または変換後の擬似気伝導音のＬＳＦ、Ｋは変換フレーム数である。
図３は、男女各１５名が発声したＡＴＲバランス単語約７００語（学習用）の単語音声と、ＪＥＩＴＡ音声合成総合評価文セット約１０文の評価用文章音声を肉伝導マイクロフォンと気伝導マイクロフォンにより同時録音し、体内伝導通常音声と気伝導音とを使用して、実施例１記載の方式により、学習用体内伝導通常音声のＬＳＦと学習用気伝導音のＬＳＦからＧＭＭ学習を行い、上記の学習後のＧＭＭを用いた評価用体内伝導通常音声のＬＳＦから擬似気伝導音のＬＳＦへの変換実験結果で、変換前の体内伝導通常音声のＬＳＦのＬＳＦひずみと、ＧＭＭ変換後の擬似気伝導音のＬＳＦのＬＳＦひずみとを比較したグラフである。ＧＭＭの混合数は２５６で、線形予測分析は図４に示す条件で行った。３０名全体の平均をみると、変換しない場合に比べ、ＬＳＦひずみは５７．７％減少しており、大幅な音質改善がはかられていることがわかる。
【実施例１】
【００３５】
図５、図６は、上記の女性１５名が発声した評価用１０文章の体内伝導通常音声のＬＳＦと気伝導音のＬＳＦ、実施例１の方式で体内伝導通常音声から変換された擬似気伝導音のＬＳＦを構成する１次から１０次係数において、次数毎にそれぞれ平均値、分散値を示したグラフである（１５名平均）。
図５を参照すると、多くの次数において気伝導音の平均ＬＳＦと体内伝導通常音声の平均ＬＳＦとの値が異なる。しかし、気伝導音の平均ＬＳＦと擬似気伝導音の平均ＬＳＦとは全次数においてほぼ一致しており、ＧＭＭ変換が良好に機能していることがわかる。
【００３６】
一方、図６において、ＬＳＦ分散値に関してそのグラフを比較すると、気伝導音と体内伝導通常音声との間では、ピークの位置、形状とも異なっている。しかし、気伝導音と擬似気伝導音との間では、ピークの位置、形状とも類似しており、これからもＧＭＭ変換が良好に機能していることがわかる。ただし、擬似気伝導音のＬＳＦ分散値は気伝導音のＬＳＦ分散値の約１／２程度の値しかなく、平均値はほぼ同じでも、平均値を中心とした振幅については、擬似気伝導音は気伝導音より均一に小さい。これがＬＳＦひずみ発生の原因の一つになると考えられる。
【００３７】
そこで、変換後の擬似気伝導音のＬＳＦ分散値がより大きくなるよう、図７に示すように、ＧＭＭ学習手段１３によるＧＭＭ学習前の学習データに、擬似気伝導音のＬＳＦ分散値が大きくなるような前処理を、前処理手段１９によって施しておくことを考える。この前処理手段１９による前処理は、例えば、図２０に示すように、気伝導音の各次ＬＳＦに対して、平均値を中心にして一定割合で振幅を広げるような処理である。
【００３８】
図８は、本発明による体内伝導通常音声変換装置の他の実施形態を示すブロック図であり、図８（ａ）は学習時の処理ブロック図、図８（ｂ）は変換時の処理ブロック図である。図１を参照して説明した実施例１の構成と異なるのは、図８（ａ）において、気伝導音からＬＳＦを計算する線形予測分析手段１２の後に、気伝導音の各次ＬＳＦに対して、平均値を中心にして一定割合で振幅を広げるような処理を行う前処理手段１９が含まれている点である。その他のブロックの機能は実施例１の場合と同様であるため説明を省略する。
【００３９】
図９は、男女各１５名が発声したＡＴＲバランス単語約７００語（学習用）の単語音声と、ＪＥＩＴＡ音声合成総合評価文セット約１０文の評価用文章音声を肉伝導マイクロフォンと気伝導マイクロフォンにより同時録音し、体内伝導通常音声と気伝導音とを使用して、実施例２の装置により、学習用体内伝導通常音声のＬＳＦと学習用気伝導音のＬＳＦとからＧＭＭ学習を行い、上記の学習後のＧＭＭを用いた評価用体内伝導通常音声のＬＳＦから擬似気伝導音のＬＳＦへの変換実験結果で、変換前の体内伝導通常音声のＬＳＦのＬＳＦひずみと、ＧＭＭ変換後の擬似気伝導音のＬＳＦのＬＳＦひずみとを、実施例１の結果も合わせて比較したグラフである。ＧＭＭの混合数と線形予測分析条件は実施例１と同一で、ＧＭＭ学習前の気伝導音ＬＳＦに対する前処理として、次数毎に平均値を中心にして振幅を１０％広げた。３０名全体の平均をみると、ＬＳＦひずみは変換しない場合に比べて６２．２％、実施例１に比べて１０．７％減少しており、実施例１よりもさらに音質改善がはかられていることがわかる。処理量に関しては、実施例１より気伝導音のＬＳＦに対する前処理分増加する。しかし、この処理増加は、学習時のみ発生するため、変換時の負荷が増えることはない。
【実施例２】
【００４０】
変換関数にＧＭＭを使用することの問題点として、以下の点があげられる。すなわち、ＧＭＭは統計的なモデルであるため、学習時、安定的に出現する変換元と変換先の特徴量パターンの組合せについては精度よく変換関数が生成される。一方、安定的に出現する回数が少ない特徴量パターンの組合せについては、十分な学習ができず、結果として平均値に近い変換先の特徴量パターンへ変換してしまう傾向を有するという問題点がある。
【００４１】
実施例１の場合について考えてみると、音素（「ａ」、「ｉ」、「ｕ」、「ｅ」、「ｏ」、「ｋ」、「ｓ」など音声の最小基本単位）から後続する音素への遷移部分において、ＬＳＦパターンは前後の音素に大きく影響されて安定せず、例えば「ａ」から「ｉ」への遷移区間のＬＳＦパターンも、「ａ」から「ｕ」への遷移区間のＬＳＦパターンも「ａ」の平均値に近いパターンへ変換されてしまう。その結果、図６に示すように擬似気伝導音のＬＳＦ分散値が気伝導音のＬＳＦ分散値より小さくなってしまったと考えられる。一つの解決方法として、音素間の遷移部と、安定的にＬＳＦパターンが現れる音素の定常部とを同時に含む程度に、線形予測分析区間を拡張することが考えられる。しかしながら、時間分解能、周波数分解能の観点から、分析区間の拡張は好ましくない。
【００４２】
そこで、図１０に示すように、音声信号について、時間軸上に連続するフレームのＬＳＦパターンを複数連結して新たな特徴パターンとすることを考える。本例では、（ｉ−１）フレーム、（ｉ）フレーム、（ｉ＋１）フレーム、の３つの連続するフレームに対応するＬＳＦパターンであるＬＳＦ（ｉ−１）、ＬＳＦ（ｉ）、ＬＳＦ（ｉ＋１）を連結して新たな特徴パターンとする。各フレームの特徴パターンが１０次元であるため、結合されたＬＳＦ（ｉ）の特徴パターンは３０次元となる。なお、結合するフレームの数は、「３」に限定されず、２又は４以上のフレームを結合してもよい。
【００４３】
図１１は、本発明による体内伝導通常音声変換装置の更に別の実施形態を示すブロック図であり、図１１（ａ）は学習時の処理ブロック図、図１１（ｂ）は変換時の処理ブロック図である。
まず、図１１（ａ）を参照して、学習時の処理について説明する。
同図において、線形予測分析手段１１は、体内伝導通常音声を数十ｍｓのフレーム単位で切り出し、フレーム毎に線形予測分析によりＬＳＦを計算する。同様に、線形予測分析手段１２は、気伝導音を数十ｍｓのフレーム単位で切り出し、フレーム毎に線形予測分析によりＬＳＦを計算する。線形予測分析手段１１、１２におけるＬＳＦの計算方法に関しては、例えば古井著、「音声情報処理」、森北出版、２００２年３月１５日、Ｐ．２４−２６、Ｐ．１０６−１１１に記載されている。
【００４４】
フレーム連結手段２１、２２は、線形予測分析手段１１、１２で計算されたフレーム単位のＬＳＦをあらかじめ決められたフレーム数分蓄えて連結し、新たなＬＳＦパターンとして出力する。フレーム連結手段２１、２２は、例えば、あらかじめ決められたフレーム数分のフレームを蓄積できるバッファを用いて構成する。
ＧＭＭ学習手段１３は、あらかじめ決められたフレーム数分連結された体内伝導通常音声のＬＳＦと、同じくあらかじめ決められたフレーム数分連結された気伝導音のＬＳＦを学習データとして、結合された体内伝導通常音声のＬＳＦを結合された気伝導音のＬＳＦに変換するＧＭＭのパラメータを学習する。具体的な学習方法は実施例１と同様であるため説明を省略する。ＧＭＭ記憶用メモリ１４は学習後のＧＭＭパラメータを格納する。
【００４５】
次に、図１１（ｂ）を参照して、変換時の処理について説明する。
同図において、線形予測分析手段１５は、体内伝導通常音声を数十ｍｓのフレーム単位で切り出し、学習時と同様にフレーム毎に線形予測分析を行い、ＬＳＦを計算する。分析フィルタ手段１６は、線形予測分析手段１５により求められたＬＳＦをもとにＬＰＣ分析フィルタを構成し、体内伝導通常音声から予測残差（励振源）を計算する。変換手段は、体内伝導通常音声のＬＳＦを、ＧＭＭ記憶用メモリに記憶されたＧＭＭパラメータを用いて、式（４）、式（５）により変換し、擬似気伝導音のＬＳＦを生成する。
【００４６】
フレーム連結手段２３は、線形予測分析手段１５で計算されたフレーム単位のＬＳＦを、学習時と同じ、あらかじめ決められたフレーム数分蓄えて連結し、新たなＬＳＦパターンとして出力する。このフレーム連結手段２３は、例えば、あらかじめ決められたフレーム数分のフレームを蓄積できるバッファを用いて構成する。
変換手段１７は、体内伝導通常音声のあらかじめ決められたフレーム数分連結されたＬＳＦを、ＧＭＭ記憶用メモリ１４に記憶されたＧＭＭパラメータを用いて、式（４）、式（５）により変換し、あらかじめ決められたフレーム数分連結された擬似気伝導音のＬＳＦを生成する。
【００４７】
フレーム分割手段２４は、あらかじめ決められたフレーム数分連結された擬似気伝導音のＬＳＦを、フレーム単位のＬＳＦに分割する。このフレーム分割手段２４は、例えば、あらかじめ決められたフレーム数分のフレームをバッファに蓄積しておき、このバッファに蓄積したフレームを分割して読み出す構成とする。
合成フィルタ手段１８は、フレーム単位で、擬似気伝導音のＬＳＦをもとにＬＰＣ合成フィルタを構成し、体内伝導通常音声の予測残差（励振源）から擬似気伝導音を生成する。
【００４８】
図１２は、男女各１５名が発声したＡＴＲバランス単語約７００語（学習用）の単語音声と、ＪＥＩＴＡ音声合成総合評価文セット約１０文の評価用文章音声を肉伝導マイクロフォンと気伝導マイクロフォンとにより同時録音し、体内伝導通常音声と気伝導音として使用して、実施例３の装置により、学習用体内伝導通常音声のＬＳＦと学習用気伝導音のＬＳＦとからＧＭＭ学習を行い、上記の学習後のＧＭＭを用いた評価用体内伝導通常音声のＬＳＦから擬似気伝導音のＬＳＦへの変換実験結果で、変換前の体内伝導通常音声のＬＳＦのＬＳＦひずみと、ＧＭＭ変換後の擬似気伝導音のＬＳＦのＬＳＦひずみとを、実施例１の結果も合わせて比較したグラフである。なお、ＧＭＭの混合数と線形予測分析条件は実施例１と同一で、連結フレーム数は３である。
同図において、３０名全体の平均をみると、ＬＳＦひずみは変換しない場合に比べて６２．５％、実施例１に比べて１１．４％減少しており、実施例１、実施例２よりもさらに音質改善がはかられていることがわかる。
【００４９】
また、図１３は、上記の女性１５名が発声した評価用１０文章の気伝導音のＬＳＦ、実施例１の方式で体内伝導通常音声から変換された擬似気伝導音のＬＳＦ、実施例３の方式で体内伝導通常音声から変換された擬似気伝導音のＬＳＦを構成する１次から１０次係数において、次数毎に分散値（１５名平均）を示したグラフである。図１３を参照すると、気伝導音、実施例１の装置による擬似気伝導音、実施例３の装置による擬似気伝導音、の間では、ピークの位置、形状とも類似している。さらに、実施例３の装置による擬似気伝導音の波形のほうが、実施例１の装置による擬似気伝導音の波形よりも、気伝導音の波形に近い。このことからもフレーム連結の有効性が確認できる。
なお、実施例３において、実施例２の場合と同様に、気伝導音の各次ＬＳＦに対して、平均値を中心にして一定割合で振幅を広げるような前処理を行ってもよい。
【００５０】
（携帯電話システム）
図２１は、体内伝導通常音声変換学習装置と、体内伝導通常音声変換装置とを含む携帯電話機を用いたコミュニケーションインタフェースシステムの概略構成図である。
肉伝導マイクロフォン１−１を、乳様突起直下１−２に接着して装着し、イヤフォン１−３又はスピーカーを耳孔に装着する。肉伝導マイクロフォン１−１及びイヤフォン１−３は、携帯電話機１−４と有線もしくは無線の通信手段で接続されている。イヤフォン１−３の代わりにスピーカーを用いても良い。
【００５１】
無線ネットワーク１−５は、例えば、無線基地局５１ａ及び５１ｂと、基地局制御装置５２ａ及び５２ｂと、交換機５３ａ及び５３ｂと、通信網５０とを含んで構成されている。本例では、携帯電話機１−４が無線基地局５１ａと無線通信し、かつ、携帯電話機１−６が無線基地局５１ｂと無線通信することにより、携帯電話機１−４と携帯電話機１−６との間で通話が可能となる。
乳様突起直下１−２に到達した、通常発声音１−７の振動音は、そこに装着されている肉伝導マイクロフォン１−１により採取され、この肉伝導マイクロフォン内のコンデンサマイクロフォンによって電気信号となり、この信号が有線もしくは無線の通信手段により、携帯電話機１−４に送信される。
【００５２】
携帯電話機１−４に送信された、通常発声音の振動音は、無線ネットワーク１−５を介して、通話相手の持つ携帯電話機１−６に送信される。
一方、通話相手の音声は、携帯電話機１−６、無線ネットワーク１−５、携帯電話機１−４を経由して、有線もしくは無線の通信手段により、イヤフォン１−３又はスピーカーに送信される。なお、携帯電話１−４から直接、聴く場合はイヤフォン１−３は必要ない。
これにより、騒音が大きい環境においても、通話相手と会話することが可能となる。
要するに、本例では、肉伝導マイクロフォンと、信号処理装置としての携帯電話機とを組み合わせて、コミュニケーションインタフェースシステムを構成している。
【００５３】
（体内伝導通常音声変換方法）
上述した体内伝導通常音声変換装置においては、図１４、図１５、図１６に示す体内伝導通常音声変換方法が実現されている。
学習時の処理フローを示した図１４（ａ）を参照すると、耳介の下方部の、頭蓋骨の乳様突起直下の、胸鎖乳頭筋上の皮膚表面により採取される、体内軟部組織を伝導する体内伝導通常音声について線形予測分析を行う第１の線形予測分析ステップ（Ｓ１０１）と、気伝導音について線形予測分析を行う第２の線形予測分析ステップ（Ｓ１０２）と、上記第１の線形予測分析ステップの分析結果と上記第２の線形予測分析ステップの分析結果とに基づいて混合正規分布モデルを学習し記憶するＧＭＭ学習ステップ（Ｓ１０３）が順に実行される。第１の線形予測分析ステップ（Ｓ１０１）、第２の線形予測分析ステップ（Ｓ１０２）ではそれぞれ、体内伝導通常音声、気伝導音を数十ｍｓのフレームと呼ばれる単位で切り出し、フレーム毎に線形予測分析によりＬＳＦを計算する。これら線形予測分析方法に関しては、例えば古井著、「音声情報処理」、森北出版、２００２年３月１５日、Ｐ．２６−３８に記載されている。また、ＧＭＭ学習方法については、体内伝導通常音声変換装置の構成例において記載した方法を用いることができる。次に変換時の処理フローを示した図１４（ｂ）を参照すると、体内伝導通常音声を数十ｍｓのフレームと呼ばれる単位で切り出し、学習時と同様にフレーム毎に線形予測分析を行い、ＬＳＦを計算する線形予測分析ステップ（Ｓ１０４）と、線形予測分析手段により求められたＬＳＦをもとにＬＰＣ分析フィルタを構成し、体内伝導通常音声から予測残差（励振源）を計算する分析フィルタ処理ステップ（Ｓ１０５）と、のＬＳＦを、ＧＭＭ学習ステップ（Ｓ１０３）で学習・記憶されたＧＭＭパラメータを用いて、式（５）、式（６）により擬似気伝導音のＬＳＦへの変換を行う変換ステップ（Ｓ１０６）と、前記擬似気伝導音のＬＳＦをもとにＬＰＣ合成フィルタを構成し、前記体内伝導通常音声の予測残差（励振源）から擬似気伝導音を生成する合成フィルタ処理ステップ（Ｓ１０７）が順に実行される。この体内伝導通常音声変換方法によれば、騒音が大きい環境においても、快適に気伝導音に近い音質で音声通話することが可能となる。
【００５４】
また、図１５（ａ）に示すように、上記第２の線形予測分析ステップにおける分析結果について、擬似気伝導音のＬＳＦ分散値が大きくなるような前処理を行う前処理ステップ（Ｓ１０８）を更に含み、上記ＧＭＭ学習ステップ（Ｓ１０３）においては、上記前処理ステップ（Ｓ１０８）において前処理された分析結果と上記第１の線形予測分析ステップ（Ｓ１０１）における分析結果とに基づいて混合正規分布モデルを学習するようにしてもよい。この体内伝導通常音声変換方法によれば、音質改善をはかることができる。なお、上記前処理ステップによる前処理は、例えば、気伝導音の各次ＬＳＦに対して、平均値を中心にして一定割合で振幅を広げる処理である。
【００５５】
さらに、図１６（ａ）に示すように、上記第１の線形予測分析ステップの分析結果であるフレームについて、時間的に連続する複数フレームを連結する第１のフレーム連結ステップ（Ｓ１０９）と、上記第２の線形予測分析ステップの分析結果であるフレームについて、時間的に連続する複数フレームを連結する第２のフレーム連結ステップ（Ｓ１１０）とを更に含み、上記ＧＭＭ学習ステップ（Ｓ１０３）においては上記第１のフレーム連結ステップ（Ｓ１０９）及び上記第２のフレーム連結ステップ（Ｓ１１０）においてそれぞれ連結された複数フレームについて混合正規分布モデルを学習し、図１６（ｂ）の変換時の処理フローにおいて、変換ステップ（Ｓ１０６）による変換前の体内伝導通常音声について、時間的に連続する複数フレームを連結する第３のフレーム連結ステップ（Ｓ１１１）と、上記変換ステップによる変換結果を複数のフレームに分割するフレーム分割ステップ（Ｓ１１２）とを更に含んでもよい。このような構成によれば、より音質改善をはかることができる。
【産業上の利用可能性】
【００５６】
本発明は、騒音が大きい環境においても、気伝導音に近い音質で快適に音声通話する場合に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本発明による体内伝導通常音声変換装置の実施の一形態を示すブロック図であり、（ａ）は学習時の処理ブロック図、（ｂ）は変換時の処理ブロック図である。
【図２】体内伝導通常音声のＬＳＦをＧＭＭ変換して得られた擬似気伝導音の音質の評価方法を示したブロック図である。
【図３】変換前の体内伝導通常音声のＬＳＦのＬＳＦひずみと、ＧＭＭ変換後の擬似気伝導音のＬＳＦのＬＳＦひずみを比較したグラフである。
【図４】線形予測分析の条件を示す図である。
【図５】女性１５名が発声した評価用１０文章の体内伝導通常音声のＬＳＦと気伝導音のＬＳＦ、実施例１の方式で体内伝導通常音声から変換された擬似気伝導音のＬＳＦを構成する１次から１０次係数において、次数毎に平均値を示したグラフである。
【図６】女性１５名が発声した評価用１０文章の体内伝導通常音声のＬＳＦと気伝導音のＬＳＦ、実施例１の方式で体内伝導通常音声から変換された擬似気伝導音のＬＳＦを構成する１次から１０次係数において、次数毎に分散値を示したグラフである。
【図７】ＧＭＭ学習前の学習データに、擬似気伝導音のＬＳＦ分散値が大きくなるように施す前処理を示す図である。
【図８】本発明による体内伝導通常音声変換装置の実施の他の形態を示すブロック図であり、（ａ）は学習時の処理ブロック図、（ｂ）は変換時の処理ブロック図である。
【図９】変換前の体内伝導通常音声のＬＳＦのＬＳＦひずみと、ＧＭＭ変換後の擬似気伝導音のＬＳＦのＬＳＦひずみとを、比較したグラフである。
【図１０】連続するフレームのＬＳＦパターンを連結して新たな特徴パターンとする考え方を示す図である。
【図１１】図１１は、本発明による体内伝導通常音声変換方法の更に別の実施形態を示すブロック図であり、（ａ）は学習時の処理ブロック図、（ｂ）は変換時の処理ブロック図である。
【図１２】変換前の体内伝導通常音声のＬＳＦのＬＳＦひずみと、ＧＭＭ変換後の擬似気伝導音のＬＳＦのＬＳＦひずみとを、比較したグラフである。
【図１３】擬似気伝導音のＬＳＦ、体内伝導通常音声から変換された擬似気伝導音のＬＳＦを構成する１次から１０次係数において、次数毎に分散値を示したグラフである。
【図１４】本発明による体内伝導通常音声変換方法を示すフローチャートであり、（ａ）は学習時のフローチャート、（ｂ）は変換時のフローチャートである。
【図１５】本発明による体内伝導通常音声変換方法を示すフローチャートであり、（ａ）は学習時のフローチャート、（ｂ）は変換時のフローチャートである。
【図１６】本発明による体内伝導通常音声変換方法を示すフローチャートであり、（ａ）は学習時のフローチャート、（ｂ）は変換時のフローチャートである。
【図１７】（ａ）は気伝導音の採取方法の例を示す図、（ｂ）は体内伝導通常音声の採取方法の例を示す図である。
【図１８】（ａ）は気伝導音の合成方法の例を示す図、（ｂ）は体内伝導通常音声の合成方法の例を示す図である。
【図１９】本発明による体内伝導通常音声変換装置の概要を示す図である。
【図２０】平均値を中心に各次数のＬＳＦの振幅を広げる考え方を示す図である。
【図２１】体内伝導通常音声変換学習装置と、体内伝導通常音声変換装置とを含む携帯電話機を用いたコミュニケーションインタフェースシステムの概略構成図である。
【符号の説明】
【００５８】
１−１  肉伝導マイクロフォン
１−２  乳様突起直下
１−３  イヤフォン
１−４、１−６  携帯電話機
１−５  無線ネットワーク
１１、１２  線形予測分析手段
１３  ＧＭＭ学習手段
１４  ＧＭＭ記憶用メモリ
１５  線形予測分析手段
１６  分析フィルタ手段
１７  変換手段
１８  合成フィルタ手段
１９  前処理手段
２１、２２、２３  フレーム連結手段
２４  フレーム分割手段
５０  通信網
５１ａ、５１ｂ  無線基地局
５２ａ、５２ｂ  基地局制御装置
５３ａ、５３ｂ  交換機
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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