(57)【要約】【課題】この発明は、音声信号部分のみを高精度で抽出できる音楽信号抽出装置を提供することを目的とする。【解決手段】入力音声信号から音声帯域信号のみを通過させる第１フィルタ、入力音声信号から音声帯域外信号のみを通過させる第２フィルタ、第１フィルタを通過した音声帯域信号の自己相関性を評価するための自己相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する自己相関評価値算出手段、第１フィルタを通過した音声帯域信号と第２フィルタを通過した音声帯域外信号との間の相関性を評価するための相互相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する相互相関評価値算出手段、ならびに自己相関評価値算出手段によって算出された自己相関評価値と、相互相関評価値算出手段によって算出された相互相関評価値とに基づいて、入力音声信号中の音楽信号部分を抽出する音楽信号部分抽出手段を備えている。【選択図】図１
2007256708.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声信号から音声帯域信号のみを通過させる第１フィルタ、
入力音声信号から音声帯域外信号のみを通過させる第２フィルタ、
第１フィルタを通過した音声帯域信号の自己相関性を評価するための自己相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する自己相関評価値算出手段、
第１フィルタを通過した音声帯域信号と第２フィルタを通過した音声帯域外信号との間の相関性を評価するための相互相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する相互相関評価値算出手段、ならびに
自己相関評価値算出手段によって算出された自己相関評価値と、相互相関評価値算出手段によって算出された相互相関評価値とに基づいて、入力音声信号中の音楽信号部分を抽出する音楽信号部分抽出手段、
を備えていることを特徴とする音楽信号抽出装置。
【請求項２】
入力音声信号から音声帯域信号のみを通過させるフィルタ、
フィルタを通過した音声帯域信号の自己相関性を評価するための自己相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する自己相関評価値算出手段、
フィルタを通過した音声帯域信号と入力音声信号との間の相関性を評価するための相互相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する相互相関評価値算出手段、ならびに
自己相関評価値算出手段によって算出された自己相関評価値と、相互相関評価値算出手段によって算出された相互相関評価値とに基づいて、入力音声信号中の音楽信号部分を抽出する音楽信号部分抽出手段、
を備えていることを特徴とする音楽信号抽出装置。
【請求項３】
入力音声信号に基づいて音声帯域内のパワースペクトラム累積値を所定の小区間毎に算出する第１のパワースペクトラム累積値算出手段、
入力音声信号に基づいて音声帯域外のパワースペクトラム累積値を所定の小区間毎に算出する第２のパワースペクトラム累積値算出手段、
第１のパワースペクトラム累積値算出手段によって算出される音声帯域内のパワースペクトラム累積値の相関性を評価するための自己相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する自己相関評価値算出手段、
第１のパワースペクトラム累積値算出手段によって算出される音声帯域のパワースペクトラム累積値と第２のパワースペクトラム累積値算出手段によって算出される音声帯域外のパワースペクトラム累積値との間の相関性を評価するための相互相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する相互相関評価値算出手段、ならびに
自己相関評価値算出手段によって算出された自己相関評価値と、相互相関評価値算出手段によって算出された相互相関評価値とに基づいて、入力音声信号中の音楽信号部分を抽出する音楽信号部分抽出手段、
を備えていることを特徴とする音楽信号抽出装置。
【請求項４】
入力音声信号に基づいて音声帯域内のパワースペクトラム累積値を所定の小区間毎に算出する第１のパワースペクトラム累積値算出手段、
入力音声信号に基づいて入力音声信号の全周波数帯のパワースペクトラム累積値を所定の小区間毎に算出する第２のパワースペクトラム累積値算出手段、
第１のパワースペクトラム累積値算出手段によって算出される音声帯域内のパワースペクトラム累積値の相関性を評価するための自己相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する自己相関評価値算出手段、
第１のパワースペクトラム累積値算出手段によって算出される音声帯域のパワースペクトラム累積値と第２のパワースペクトラム累積値算出手段によって算出される全周波数帯のパワースペクトラム累積値との間の相関性を評価するための相互相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する相互相関評価値算出手段、ならびに
自己相関評価値算出手段によって算出された自己相関評価値と、相互相関評価値算出手段によって算出された相互相関評価値とに基づいて、入力音声信号中の音楽信号部分を抽出する音楽信号部分抽出手段、
を備えていることを特徴とする音楽信号抽出装置。
【請求項５】
音楽信号部分抽出手段は、
自己相関評価値算出手段によって算出された自己相関評価値と、相互相関評価値算出手段によって算出された相互相関評価値とに基づいて、各評価値算出区間毎に、その評価値算出区間が音楽の区間であるか非音楽の区間であるかを判別する判別手段、および
判別手段の判別結果に基づいて、音楽の区間が連続している部分を音楽信号部分として抽出する抽出手段、
を備えていることを特徴とする請求項１乃至４に記載の音楽信号抽出装置。
【請求項６】
音楽信号部分抽出手段は、
自己相関評価値算出手段によって算出された自己相関評価値と、相互相関評価値算出手段によって算出された相互相関評価値とに基づいて、各評価値算出区間毎に、その評価値算出区間が音楽の区間であるか非音楽の区間であるかを判別する判別手段、
判別手段の判別結果に基づいて、音楽の区間が連続している部分を仮の音楽信号部分として特定する手段、
特定された仮の音楽信号部分の開始位置付近における、非音楽の区間から音楽の区間に変化する前後の区間内に無音区間が存在するか否かを判別し、無音区間が存在する場合には、最後の無音区間を音楽信号部分の開始位置であると判別し、無音区間が存在しない場合には上記前後の区間内において入力信号の特性が最も大きく変化している箇所を音楽信号部分の開始位置であると判別する開始位置判別手段、
特定された仮の音楽信号部分の終了位置付近における、音楽の区間から非音楽の区間に変化する前後の区間内に無音区間が存在するか否かを判別し、無音区間が存在する場合には、最初の無音区間を音楽信号部分の終了位置であると判別し、無音区間が存在しない場合には上記前後の区間内において入力信号の特性が最も大きく変化している箇所を音楽信号部分の終了位置であると判別する終了位置判別手段、ならびに
開始位置判別手段によって判別された開始位置から終了位置判別手段によって判別された終了位置までの部分を音楽信号部分として抽出する抽出手段、
を備えていることを特徴とする請求項１乃至４に記載の音楽信号抽出装置。
【請求項７】
入力音声信号から音楽信号部分のみを抽出するための音楽信号抽出プログラムであって、
入力音声信号から音声帯域信号のみを通過させる第１ステップ、
入力音声信号から音声帯域外信号のみを通過させる第２ステップ、
第１ステップで得られた音声帯域信号の自己相関性を評価するための自己相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する第３ステップ、
第１ステップで得られた音声帯域信号と第２ステップで得られた音声帯域外信号との間の相関性を評価するための相互相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する第４ステップ、ならびに
第３ステップによって算出された自己相関評価値と、第４ステップによって算出された相互相関評価値とに基づいて、入力音声信号中の音楽信号部分を抽出する第５ステップ、  を実行させるための音楽信号抽出プログラム。
【請求項８】
入力音声信号から音楽信号部分のみを抽出するための音楽信号抽出プログラムであって、
入力音声信号から音声帯域信号のみを通過させる第１ステップ、
第１ステップで得られた音声帯域信号の自己相関性を評価するための自己相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する第２ステップ、
第１ステップで得られた音声帯域信号と入力音声信号との間の相関性を評価するための相互相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する第３ステップ、ならびに
第２ステップによって算出された自己相関評価値と、第３ステップによって算出された相互相関評価値とに基づいて、入力音声信号中の音楽信号部分を抽出する第４ステップ、  を実行させるための音楽信号抽出プログラム。
【請求項９】
入力音声信号から音楽信号部分のみを抽出するための音楽信号抽出プログラムであって、
入力音声信号に基づいて音声帯域内のパワースペクトラム累積値を所定の小区間毎に算出する第１ステップ、
入力音声信号に基づいて音声帯域外のパワースペクトラム累積値を所定の小区間毎に算出する第２ステップ、
第１ステップによって算出される音声帯域内のパワースペクトラム累積値の相関性を評価するための自己相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する第３ステップ、
第１ステップによって算出される音声帯域のパワースペクトラム累積値と第２ステップによって算出される音声帯域外のパワースペクトラム累積値との間の相関性を評価するための相互相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する第４ステップ、ならびに
第３ステップによって算出された自己相関評価値と、第４ステップによって算出された相互相関評価値とに基づいて、入力音声信号中の音楽信号部分を抽出する第５ステップ、  を実行させるための音楽信号抽出プログラム。
【請求項１０】
入力音声信号から音楽信号部分のみを抽出するための音楽信号抽出プログラムであって、
入力音声信号に基づいて音声帯域内のパワースペクトラム累積値を所定の小区間毎に算出する第１ステップ、
入力音声信号に基づいて入力音声信号の全周波数帯のパワースペクトラム累積値を所定の小区間毎に算出する第２ステップ、
第１ステップによって算出される音声帯域内のパワースペクトラム累積値の相関性を評価するための自己相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する第３ステップ、
第１ステップによって算出される音声帯域のパワースペクトラム累積値と第２ステップによって算出される全周波数帯のパワースペクトラム累積値との間の相関性を評価するための相互相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する第４ステップ、ならびに
第３ステップによって算出された自己相関評価値と、第４ステップによって算出された相互相関評価値とに基づいて、入力音声信号中の音楽信号部分を抽出する第５ステップ、  を実行させるための音楽信号抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ラジオ放送やＴＶ放送等の音楽番組から音楽信号部分のみを抽出する音楽信号抽出装置および音楽信号抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音楽信号の抽出方法として、例えば、〔非特許文献１〕などで報告されているものがある。また、〔特許文献１〕などでも、音楽信号の抽出方法に関して言及されている。従来方法では、信号のパワー平均や分散、ピッチ、周波数特性、ゼロ交差情報などから、音声と音楽のどちらの特徴にマッチしているかを判断しているため、「背景に音楽がある場合の会話」と「伴奏と歌声からなる音楽」、あるいは「会話」と「伴奏なしの歌」を区別することが困難であった。
【特許文献１】特表２００５−５１８５６０号公報
【非特許文献１】「ファジークラスタリングを用いたオーディオ信号の分割および分類法」  電子学会通信論文誌 D−II   Vol. J88-D-II No.2 pp.302-312
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
この発明は、音声信号部分のみを高精度で抽出できる音楽信号抽出装置および音楽信号抽出プログラム音声信号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】
【０００４】
請求項１に記載の発明は、入力音声信号から音声帯域信号のみを通過させる第１フィルタ、入力音声信号から音声帯域外信号のみを通過させる第２フィルタ、第１フィルタを通過した音声帯域信号の自己相関性を評価するための自己相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する自己相関評価値算出手段、第１フィルタを通過した音声帯域信号と第２フィルタを通過した音声帯域外信号との間の相関性を評価するための相互相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する相互相関評価値算出手段、ならびに自己相関評価値算出手段によって算出された自己相関評価値と、相互相関評価値算出手段によって算出された相互相関評価値とに基づいて、入力音声信号中の音楽信号部分を抽出する音楽信号部分抽出手段を備えていることを特徴とする。
【０００５】
請求項２に記載の発明は、入力音声信号から音声帯域信号のみを通過させるフィルタ、フィルタを通過した音声帯域信号の自己相関性を評価するための自己相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する自己相関評価値算出手段、フィルタを通過した音声帯域信号と入力音声信号との間の相関性を評価するための相互相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する相互相関評価値算出手段、ならびに自己相関評価値算出手段によって算出された自己相関評価値と、相互相関評価値算出手段によって算出された相互相関評価値とに基づいて、入力音声信号中の音楽信号部分を抽出する音楽信号部分抽出手段を備えていることを特徴とする。
【０００６】
請求項３に記載の発明は、入力音声信号に基づいて音声帯域内のパワースペクトラム累積値を所定の小区間毎に算出する第１のパワースペクトラム累積値算出手段、入力音声信号に基づいて音声帯域外のパワースペクトラム累積値を所定の小区間毎に算出する第２のパワースペクトラム累積値算出手段、第１のパワースペクトラム累積値算出手段によって算出される音声帯域内のパワースペクトラム累積値の相関性を評価するための自己相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する自己相関評価値算出手段、第１のパワースペクトラム累積値算出手段によって算出される音声帯域のパワースペクトラム累積値と第２のパワースペクトラム累積値算出手段によって算出される音声帯域外のパワースペクトラム累積値との間の相関性を評価するための相互相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する相互相関評価値算出手段、ならびに自己相関評価値算出手段によって算出された自己相関評価値と、相互相関評価値算出手段によって算出された相互相関評価値とに基づいて、入力音声信号中の音楽信号部分を抽出する音楽信号部分抽出手段を備えていることを特徴とする。
【０００７】
請求項４に記載の発明は、入力音声信号に基づいて音声帯域内のパワースペクトラム累積値を所定の小区間毎に算出する第１のパワースペクトラム累積値算出手段、入力音声信号に基づいて入力音声信号の全周波数帯のパワースペクトラム累積値を所定の小区間毎に算出する第２のパワースペクトラム累積値算出手段、第１のパワースペクトラム累積値算出手段によって算出される音声帯域内のパワースペクトラム累積値の相関性を評価するための自己相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する自己相関評価値算出手段、第１のパワースペクトラム累積値算出手段によって算出される音声帯域のパワースペクトラム累積値と第２のパワースペクトラム累積値算出手段によって算出される全周波数帯のパワースペクトラム累積値との間の相関性を評価するための相互相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する相互相関評価値算出手段、ならびに自己相関評価値算出手段によって算出された自己相関評価値と、相互相関評価値算出手段によって算出された相互相関評価値とに基づいて、入力音声信号中の音楽信号部分を抽出する音楽信号部分抽出手段を備えていることを特徴とする。
【０００８】
請求項５に記載の発明は、請求項１乃至４に記載の発明において、音楽信号部分抽出手段は、自己相関評価値算出手段によって算出された自己相関評価値と、相互相関評価値算出手段によって算出された相互相関評価値とに基づいて、各評価値算出区間毎に、その評価値算出区間が音楽の区間であるか非音楽の区間であるかを判別する判別手段、および判別手段の判別結果に基づいて、音楽の区間が連続している部分を音楽信号部分として抽出する抽出手段を備えていることを特徴とする。
【０００９】
請求項６に記載の発明は、請求項１乃至４に記載の発明において、音楽信号部分抽出手段は、自己相関評価値算出手段によって算出された自己相関評価値と、相互相関評価値算出手段によって算出された相互相関評価値とに基づいて、各評価値算出区間毎に、その評価値算出区間が音楽の区間であるか非音楽の区間であるかを判別する判別手段、判別手段の判別結果に基づいて、音楽の区間が連続している部分を仮の音楽信号部分として特定する手段、特定された仮の音楽信号部分の開始位置付近における、非音楽の区間から音楽の区間に変化する前後の区間内に無音区間が存在するか否かを判別し、無音区間が存在する場合には、最後の無音区間を音楽信号部分の開始位置であると判別し、無音区間が存在しない場合には上記前後の区間内において入力信号の特性が最も大きく変化している箇所を音楽信号部分の開始位置であると判別する開始位置判別手段、特定された仮の音楽信号部分の終了位置付近における、音楽の区間から非音楽の区間に変化する前後の区間内に無音区間が存在するか否かを判別し、無音区間が存在する場合には、最初の無音区間を音楽信号部分の終了位置であると判別し、無音区間が存在しない場合には上記前後の区間内において入力信号の特性が最も大きく変化している箇所を音楽信号部分の終了位置であると判別する終了位置判別手段、ならびに開始位置判別手段によって判別された開始位置から終了位置判別手段によって判別された終了位置までの部分を音楽信号部分として抽出する抽出手段を備えていることを特徴とする。
【００１０】
請求項７に記載の発明は、入力音声信号から音楽信号部分のみを抽出するための音楽信号抽出プログラムであって、入力音声信号から音声帯域信号のみを通過させる第１ステップ、入力音声信号から音声帯域外信号のみを通過させる第２ステップ、第１ステップで得られた音声帯域信号の自己相関性を評価するための自己相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する第３ステップ、第１ステップで得られた音声帯域信号と第２ステップで得られた音声帯域外信号との間の相関性を評価するための相互相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する第４ステップ、ならびに第３ステップによって算出された自己相関評価値と、第４ステップによって算出された相互相関評価値とに基づいて、入力音声信号中の音楽信号部分を抽出する第５ステップを実行させるものであることを特徴とする。      
【００１１】
請求項８に記載の発明は、入力音声信号から音楽信号部分のみを抽出するための音楽信号抽出プログラムであって、入力音声信号から音声帯域信号のみを通過させる第１ステップ、第１ステップで得られた音声帯域信号の自己相関性を評価するための自己相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する第２ステップ、第１ステップで得られた音声帯域信号と入力音声信号との間の相関性を評価するための相互相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する第３ステップ、ならびに第２ステップによって算出された自己相関評価値と、第３ステップによって算出された相互相関評価値とに基づいて、入力音声信号中の音楽信号部分を抽出する第４ステップを実行させるものであることを特徴とする。
【００１２】
請求項９に記載の発明は、入力音声信号から音楽信号部分のみを抽出するための音楽信号抽出プログラムであって、入力音声信号に基づいて音声帯域内のパワースペクトラム累積値を所定の小区間毎に算出する第１ステップ、入力音声信号に基づいて音声帯域外のパワースペクトラム累積値を所定の小区間毎に算出する第２ステップ、第１ステップによって算出される音声帯域内のパワースペクトラム累積値の相関性を評価するための自己相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する第３ステップ、第１ステップによって算出される音声帯域のパワースペクトラム累積値と第２ステップによって算出される音声帯域外のパワースペクトラム累積値との間の相関性を評価するための相互相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する第４ステップ、ならびに第３ステップによって算出された自己相関評価値と、第４ステップによって算出された相互相関評価値とに基づいて、入力音声信号中の音楽信号部分を抽出する第５ステップを実行させるものであることを特徴とする。
【００１３】
請求項１０に記載の発明は、入力音声信号から音楽信号部分のみを抽出するための音楽信号抽出プログラムであって、入力音声信号に基づいて音声帯域内のパワースペクトラム累積値を所定の小区間毎に算出する第１ステップ、入力音声信号に基づいて入力音声信号の全周波数帯のパワースペクトラム累積値を所定の小区間毎に算出する第２ステップ、第１ステップによって算出される音声帯域内のパワースペクトラム累積値の相関性を評価するための自己相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する第３ステップ、第１ステップによって算出される音声帯域のパワースペクトラム累積値と第２ステップによって算出される全周波数帯のパワースペクトラム累積値との間の相関性を評価するための相互相関評価値を、所定の評価値算出区間毎に算出する第４ステップ、ならびに第３ステップによって算出された自己相関評価値と、第４ステップによって算出された相互相関評価値とに基づいて、入力音声信号中の音楽信号部分を抽出する第５ステップを実行させるものであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
この発明によれば、音声信号部分のみを高精度で抽出できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面を参照して、この発明の実施例について説明する。
【実施例１】
【００１６】
図１は音楽信号抽出装置の構成を示している。
音楽信号抽出装置に入力される入力信号は、ラジオ放送、ＴＶ放送の音声信号（ＰＣＭ）信号である。音楽信号抽出装置は、入力信号から音楽信号のみを抽出して出力する。基本的には、音声にリズム感があるかどうかを音声帯域信号の自己相関性を評価するための自己相関評価値によって判定し、音声のリズムと伴奏のリズムとが合っているかどうかを音声帯域信号と音声帯域外信号との間の相関性を評価するための相互相関評価値によって判定し、それぞれの評価値が高い場合に、音楽と判定する。
【００１７】
入力信号は、一時記憶メモリ１１に送られる。また、入力信号は、音声帯域通過フィルタ１２に送られるとともに音声帯域遮断フィルタ１３に送られる。音声帯域通過フィルタ１２としては、３００Ｈｚ〜３ｋＨｚの帯域の信号を通過させるバンドパスフィルタが用いられている。音声帯域遮断フィルタ１３は、３００Ｈｚ以下の信号を通過させるローパスフィルタと、３ｋＨｚ〜１０ｋＨｚの帯域の信号を通過させるバンドパスフィルタとを備えており、入力信号のうち３００Ｈｚ以下の信号と３ｋＨｚ〜１０ｋＨｚの帯域の信号を通過させる。音声帯域遮断フィルタ１２で通過させる信号を１０ｋＨｚ以下と制限したのは、入力するコンテンツによってサンプリング周波数帯域が異なり、上限周波数が異なるので、それらの上限を統一させるためである。
【００１８】
音声帯域通過フィルタ１２を通過した信号（音声帯域信号）Ｘn は、自己相関評価値算出部１４に送られるとともに相互相関評価値算出部１５に送られる。音声帯域遮断フィルタ１３を通過した信号（音声帯域外信号）Ｙn は、相互相関評価値算出部１５に送られる。
【００１９】
自己相関評価値算出部１４は、図２に示すように、音声帯域通過フィルタ１３を通過した音声帯域信号Ｘn に基づいて、所定サンプル数（この例では５１２＊１０２４）からなる区間（評価値算出区間Ｄ）毎に、音声帯域信号の自己相関性を評価するための自己相関評価値（パワー値の自己相関の総和）を算出する。評価値算出区間Ｄは、入力信号のサンプリング周波数が４４．１ｋＨｚとすれば、約１２秒に相当する。各評価値算出区間Ｄに対する自己相関評価値を算出する場合には、当該区間Ｄ内のサンプルと、当該区間Ｄの直前の所定数（この例では２５６＊１０２４）のサンプルとが用いられる。
【００２０】
任意の評価値算出区間の自己相関評価値の算出方法について説明する。ある評価値算出区間の自己相関評価値を算出するために用いられる各サンプルをＸn （ｎ＝−Ｍ，−（Ｍ−１），…，−１，０，１，２，…，Ｎ）で表すことにする。Ｘ0 が、当該評価値算出区間の先頭のサンプルを表している。
【００２１】
まず、次式（１）に基づいて、自己相関評価値ＨＳ＿ＡＶj （ｊ＝０〜２５５）を算出する。
【００２２】
【数１】
2007256708.tif 000003
【００２３】
自己相関評価値ＨＳ＿ＡＶj は、音声帯域信号Ｘn に周期性があれば大きな値となる。つまり、音声にリズム感があれば、自己相関評価値ＨＳ＿ＡＶj は、大きな値となる。
【００２４】
次に、ｊ＞１０の範囲で、ＨＳ＿ＡＶj が最大となる値をＨＳ＿ＡＶmax とする。ＨＳ＿ＡＶmax を当該区間Ｌの自己相関評価値とする。ｊ＞１０の範囲としたのは、ｊ≦１０の範囲では、周期性がなくてもＨＳ＿ＡＶj が大きくなる可能性があるからである。自己相関評価値算出部１４によって算出された自己相関評価値ＨＳ＿ＡＶmax は、音楽判定用評価値算出部１６に送られる。
【００２５】
相互相関評価値算出部１５は、音声帯域通過フィルタ１２を通過した音声帯域信号Ｘn および音声帯域遮断フィルタ１３を通過した音声帯域外信号Ｙn に基づいて、所定サンプル数（この例では５１２＊１０２４）からなる評価値算出区間毎に、音声帯域信号と音声帯域外信号との間の相関性を評価するための相互相関評価値（パワー値の相互相関の総和）を算出する。具体的には、次式（２）に基づいて、相互相関評価値ＨＭ＿ＡＶを算出する。
【００２６】
【数２】
2007256708.tif 000004
【００２７】
相互相関評価値ＨＭ＿ＡＶは、音声帯域信号Ｘn と音声帯域外信号Ｙn に相関があれば、大きな値となる。つまり、音声のリズムと伴奏のリズムとが合っていれば、相互相関評価値ＨＭ＿ＡＶは、大きな値となる。相互相関評価値算出部１５によって算出された相互相関評価値ＨＭ＿ＡＶは、音楽判定用評価値算出部１６に送られる。
【００２８】
音楽判定用評価値算出部１６は、自己相関評価値算出部１４によって算出された自己相関評価値ＨＳ＿ＡＶmax と、相互相関評価値算出部１５によって算出された相互相関評価値ＨＭ＿ＡＶと、対応する評価値算出区間での音声帯域信号Ｘn のパワー平均値ＨＳ＿ＡＶ０とに基づいて、音楽判定用評価値Ｕt を算出する。具体的には、次式（３）に基づいて、音楽判定用評価値評価値Ｕt を算出する。
【００２９】
Ｕt ＝｛ＨＳ＿ＡＶmax ／ＨＳ＿ＡＶ０｝＊｛Ｋ１＋（ＨＭ＿ＡＶ／ＨＳ＿ＡＶ０｝
…（３）
【００３０】
上記式（３）において、Ｋ１は定数であり、ここではＫ１＝２とした。
【００３１】
音楽判定用評価値算出部１６によって算出された音楽判定用評価値Ｕt は、抽出部１７に与えられる。抽出部１７は、音楽判定用評価値算出部１６から与えられた音楽判定用評価値Ｕt に基づいて、対応する評価値算出区間が音楽であるか否かを判別する。
【００３２】
対応する評価値算出区間が音楽であるか否かは、音楽判定用評価値Ｕt を閾値αと比較することにより行なわれる。Ｕt ＞αであれば、当該評価値算出区間が音楽であると判別し、Ｕt ≦αであれば、当該評価値算出区間が非音楽であると判別する。そして、音楽の評価値算出区間が連続する部分を音楽信号部分として特定する。特定した音楽信号部分の開始位置と終了位置とを検出し、音楽信号部分の開始位置から終了位置までのデータを一次記憶メモリ１１から読み出して、再生するかまたは図示しない音楽データ蓄積用のメモリに転送する。音楽信号部分の最初の部分と最後の部分には、番組の司会者やＤＪによる紹介音声が含まれていることが多いので、これらの部分にフェードインとフェードアウト効果を付加してもよい。
【００３３】
なお、音楽と非音楽とが切り換わる部分においては、詳細な解析を行なって、正確な切り換わり箇所（音楽信号部分の開始位置および終了位置）を検出するようにしてもよい。例えば、図３に示すように、ある評価値算出区間Ｄt-1 でＵt-1 ＞αと判別され、その次の区間Ｄt でＵt ≦αで判別された場合、それらの両区間Ｄt-1 , Ｄt に該当する入力信号を一次記憶メモリ１１から取り込む。そして、取り込んだ入力信号に対して、２５６サンプル毎にパワー値を算出して、無音区間の有無を判定する。無音区間が存在する場合には、その区間を正確な切り換わり箇所として検出する。
【００３４】
無音区間が存在しない場合には、２５６サンプル毎に、ＦＦＴによる周波数解析を行なう、その変化量（差分の総和）が最大の部分を正確な切り換わり箇所として検出する。このようにすると、音声信号部分の開始位置および終了位置をより正確に検出できるようになる。
【００３５】
上記実施例における音声帯域遮断フィルタ１３を省略し、相互相関評価値算出部１５に入力される信号Ｙn として入力信号( 音声帯域信号Ｘn と音声帯域信号以外の信号Ｙn とを含む信号) を用いるようにしてもよい。つまり、音声帯域信号と音声帯域外信号との間の相関性を評価するための相互相関評価値を算出する代わりに、音声帯域信号と入力信号との間の相関性を評価するための相互相関評価値を算出してもよい。
【００３６】
入力信号（Ｘn ＋Ｙn ）をＹn として、求められる相互相関評価値をＨＭ＿ＡＶ＿ｔｙｐｅ２とすると、音楽判定用評価値Ｕt は次式（４）で表される。
【００３７】
【数３】
2007256708.tif 000005
【００３８】
上記式（４）において、Ｋ２は定数である。Ｋ２＝１とすると、音声帯域遮断フィルタ１３を設けた場合と等価となる。
【００３９】
上記実施例では、音声にリズム感があるかどうかを音声帯域信号の自己相関性を評価するための自己相関評価値によって判定し、音声のリズムと伴奏のリズムとが合っているかどうかを音声帯域信号と音声帯域外信号との間の相関性を評価するための相互相関評価値によって判定し、それぞれの評価値が高い場合に音楽と判定しているので、「背景に音楽がある場合の会話」と「伴奏と歌声からなる音楽」、あるいは「会話」と「伴奏なしの歌」を区別することが可能となる。また、上記実施例では正確に切れ目を検出する処理を音声信号部分の開始位置付近および終了位置付近のみ行なっており、従来例のように全入力データに対して行なってないため、従来例に比べて処理負担を抑えることができる。
【実施例２】
【００４０】
図４は、音楽信号抽出装置の変形例を示している。
【００４１】
図１の音楽信号抽出装置との違いは、図１の音声帯域通過フィルタ１２および音声帯域遮断フィルタ１３の代わりに、ＦＦＴ解析部２１、音声帯域信号パワー算出部２２および音声帯域外信号パワー算出部２３を設けた点にある。
【００４２】
ＦＦＴ解析部２１は、入力信号の１０２４サンプル毎（小区間毎に）にＦＦＴ解析を行なう。小区間の番号をｎ、周波数軸の引数をｍ（０〜５１１）とし、得られたパワースペクトラム値をＰＳ(n,m) で表すことにする。なお、ｍ＝７〜ｍ＝７０が音声帯域に対応している。
【００４３】
音声帯域信号パワー算出部２２は、次式（５）に基づいて、音声帯域におけるパワースペクトルの累積値ＰＳ＿Ｘn を算出する。
【００４４】
【数４】
2007256708.tif 000006
【００４５】
音声帯域外信号パワー算出部２３は、次式（６）に基づいて、音声帯域外の帯域におけるパワースペクトルの累積値ＰＳ＿Ｙn を算出する。
【００４６】
【数５】
2007256708.tif 000007
【００４７】
自己相関評価値算出部２４は、音声帯域信号パワー算出部２２によって算出されたパワースペクトル累積値ＰＳ＿Ｘn に基づいて、所定サンプル数（この例では５１２＊１０２４サンプル）からなる区間（評価値算出区間）毎に、自己相関評価値（パワー値の自己相関の総和）を算出する。各評価値算出区間に対する自己相関評価値を算出する場合には、当該評価値算出区間内の各小区間のＰＳ＿Ｘn と、当該評価値算出区間より前の過去の所定数（この例では２５６）の小区間のＰＳ＿Ｘn とが用いられる。
【００４８】
任意の評価値算出区間の自己相関評価値の算出方法について説明する。ある評価値算出区間の自己相関評価値を算出する場合には、当該評価値算出区間の先頭の小区間のパワースペクトル累積値をＰＳ＿Ｘ0 として表すことにする。
【００４９】
まず、次式（７）に基づいて、自己相関評価値ＨＳ＿ＡＶj （ｊ＝０〜２５５）を算出する。
【００５０】
【数６】
2007256708.tif 000008
【００５１】
自己相関評価値ＨＳ＿ＡＶj は、音声帯域信号に周期性があれば大きな値となる。つまり、音声にリズム感があれば、自己相関評価値ＨＳ＿ＡＶj は、大きな値となる。
【００５２】
次に、ｊ＞１０の範囲で、ＨＳ＿ＡＶj が最大となる値をＨＳ＿ＡＶMAX とする。ＨＳ＿ＡＶMAX を当該評価値算出区間の自己相関評価値とする。ｊ＞１０の範囲としたのは、ｊ≦１０の範囲では、周期性がなくてもＨＳ＿ＡＶj が大きくなる可能性があるからである。自己相関評価値算出部１４によって算出された自己相関評価値ＨＳ＿ＡＶMAX は、音楽判定用評価値算出部１６に送られる。
【００５３】
相互相関評価値算出部２５は、音声帯域信号パワー算出部２２によって算出されたパワースペクトル累積値ＰＳ＿Ｘn および音声帯域外信号パワー算出部２３によって算出されたパワースペクトル累積値ＰＳ＿Ｙn に基づいて、所定サンプル数（この例では５１２＊１０２４サンプル）からなる区間（評価値算出区間）毎に、相互相関評価値（パワー値の相互相関の総和）を算出する。具体的には、次式（８）に基づいて、相互相関評価値ＨＭ＿ＡＶを算出する。
【００５４】
【数７】
2007256708.tif 000009
【００５５】
相互相関評価値ＨＭ＿ＡＶは、音声帯域信号と音声帯域外信号に相関があれば、大きな値となる。つまり、音声のリズムと伴奏のリズムとが合っていれば、相互相関評価値ＨＭ＿ＡＶは、大きな値となる。相互相関評価値算出部２５によって算出された相互相関評価値ＨＭ＿ＡＶは、音楽判定用評価値算出部１６に送られる。
【００５６】
音楽判定用評価値算出部１６および音楽抽出部１７の動作は、図１の音楽信号抽出装置と同じであるので、その説明を省略する。
【００５７】
上記実施例では、相互相関評価値算出部２５は、音声帯域におけるパワースペクトル累積値と、音声帯域外の帯域におけるパワースペクトルの累積値との間の相関性を評価するための相互相関評価値を算出しているが、音声帯域におけるパワースペクトル累積値と、入力信号の全周波数帯域におけるパワースペクトルの累積値との間の相関性を評価するための相互相関評価値を算出するようにしてもよい。
【００５８】
なお、入力信号が圧縮オーディオ信号である場合には、ＦＦＴ解析の代わりに、デコード処理の過程で生成されるＭＤＣＴ係数を使用しても、同様な結果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】音楽信号抽出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】自己相関評価値算出部４が、所定サンプル数からなる区間Ｄt 毎に自己相関評価値を算出することを示す模式図である。
【図３】音楽の評価値算出区間と非音楽の評価値算出区間とが切り換わる部分において、詳細な解析を行なって、正確な切り換り箇所を検出する方法を説明するための説明図である。
【図４】音声抽出装置の変形例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００６０】
１１  一時記憶メモリ
１２  音声帯域通過フィルタ
１３  音声帯域遮断フィルタ
１４，２４  自己相関評価値算出部
１５，２５  相互相関評価値算出部
１６  音楽判定用評価値算出部
１７  抽出部
２１  ＦＦＴ解析部
２２  音声帯域信号パワー算出部
２３  音声帯域外信号パワー算出部
【図１】
2007256708.tif 000010
【図２】
2007256708.tif 000011
【図３】
2007256708.tif 000012
【図４】
2007256708.tif 000013