【誤訳訂正書】
【提出日】平成22年1月26日(2010.1.26)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１８】
好ましい実施形態についての詳細な説明
開示されている実施形態では、ボコーダの応用において向上した音声分類を行うための方法および装置を提供する。既に使用可能であったパラメータよりも、より高精度でより多くの音声分類を生成するために、新規な音声パラメータを解析する。新規な決定プロセスは、フレームごとに音声を分類するのに使用される。新規な状態に基づく決定器において、元の入力音声、ＳＮＲ情報、ノイズを抑圧された出力音声、音声活動情報、線形予測係数（Linear Prediction Coefficient, LPC）解析、および開ループのピッチ推定値から求めたパラメータを使用して、種々の音声モードを正確に分類する。各音声フレームは、過去のフレーム、将来のフレーム、および現在のフレームを解析することによって分類される。開示されている実施形態によって分類することができる音声モードには、過渡部、活動状態音声への過渡期と単語の終端部における過渡期、有声音、無声音、および無音が含まれる。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２７】
開ループピッチ推定器（208）は、正規化された自己相関係数の関数（Normalized Auto-correlation Coefficient Function, NACF）値およびピッチの周囲のＮＡＣＦの値を音声分類器（210）へ出力する。本明細書では、ＮＡＣＦのパラメータをnacfと呼び、ピッチの周囲のＮＡＣＦのパラメータをnacf_at_pitchと呼ぶ。より周期的な音声信号は、nacf_at_pitchのより大きい値を生成する。nacf_at_pitchの値がより大きくなると、定常音声の出力音声タイプと関係付けられている可能性が高くなる。音声分類器（210）は、nacf_at_pitchの値の配列を維持する。nacf_at_pitchは、サブフレームごとに計算される。例示的な実施形態では、１フレームに対して２つのサブフレームを測定することによって、出力音声の各フレームごとに、２つの開ループのピッチ推定値を測定する。nacf_at_pitchは、各サブフレームごとに、開ループのピッチ推定値から計算される。例示的な実施形態では、nacf_at_pitchの値の５次元配列（すなわち、nacf_at_pitch[5]）には、２と２分の１の出力音声フレームの値が含まれている。nacf_at_pitchの配列は、各出力音声フレームごとに更新される。音声分類器（210）では、nacf_at_pitchのパラメータの配列の新規な使用により、現在、過去、および予見（将来）の信号情報を使用して、より正確で、かつロバストな音声モードを決定することができる。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２９】
１つの実施形態では、音声分類器（210）は、ゼロ交差レートのパラメータを内部で生成し、以下ではゼロ交差レートのパラメータをzcrと呼ぶ。現在の出力音声のzcrのパラメータは、１音声フレーム毎の音声信号内の符号の変化数として定める。信号は非常にランダムであるので、有声音では、zcr値は小さく、一方で無声音（またはノイズ）では、zcr値は大きい。音声分類器（210）は、zcrのパラメータを使用して、有声音および無声音を分類する。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３１】
１つの実施形態では、音声分類器（210）は、予見フレームのエネルギーのパラメータを内部で生成し、以下では、これをEnextと呼ぶ。Enextには、現在のフレームの一部分からのエネルギー値と、次の出力音声フレームの一部分からのエネルギー値とが含まれる。１つの実施形態では、Enextは、現在のフレームの後半部のエネルギーと、次の出力音声フレームの前半部のエネルギーとを表現する。音声分類器（210）は、Enextを使用して、過渡部の音声を識別する。音声の終端において、次のフレームのエネルギーは、現在のフレームのエネルギーと比較して、著しく低下する。音声分類器（210）は、現在のフレームのエネルギーと次のフレームのエネルギーとを比較して、音声の終端の状態と音声の始端の状態、または上り過渡部の音声モードと下り過渡部の音声モードとを識別することができる。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３２】
１つの実施形態では、音声分類器（210）は、帯域エネルギー比のパラメータを内部で生成する。ELを０ないし２キロヘルツの低帯域での現在のフレームのエネルギーとし、EHを２ないし４キロヘルツの高帯域での現在のフレームのエネルギーとすると、帯域エネルギー比のパラメータはlog2(EL/EH)として定められる。以下では、帯域エネルギー比のパラメータをbERと呼ぶ。一般に、有声音は低帯域にエネルギーが集中し、一方でノイズの無声音は高帯域にエネルギーが集中するので、音声分類器（210）は、bERのパラメータにより、有声音モードと無声音モードとを識別することができる。
【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３３】
１つの実施形態では、音声分類器（210）は、出力音声から、３つのフレームの平均の有声音のエネルギーのパラメータを内部で生成し、以下では、これをvEavと呼ぶ。別の実施形態では、vEavは、３つ以外のフレーム数の平均であってもよい。現在の音声モードが、活動状態で有声音であるときは、vEavから、最後の３つの出力音声フレームにおけるエネルギーの移動平均を計算する。最後の３つの出力音声フレームにおけるエネルギーの平均をとることにより、音声分類器（210）は、基本音声モードの決定において、単一フレームのエネルギーの計算値のみよりも、より安定した統計値を得る。音声の停止時に、現在のフレームのエネルギーEは、平均の音声エネルギーvEavと比較して相当に低下することになるので、音声分類器（210）は、vEavを使用して、有声音の終端、すなわち下り過渡部モードを分類する。vEavは、現在のフレームが有声音であるときのみ更新され、さもなくば無声音または非活動音声のための固定値へリセットされる。１つの実施形態では、固定リセット値は、０．０１である。
【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３４】
１つの実施形態では、音声分類器（210）は、前の３つのフレームの平均の有声音のエネルギーのパラメータを内部で生成し、以下では、これをvEprevと呼ぶ。別の実施形態では、vEprevは、３つ以外のフレーム数の平均であってもよい。音声分類器（210）は、vEprevを使用して、過渡部の音声を識別する。現在のフレームのエネルギーは、音声の始端において、前の３つの有声音のフレームの平均エネルギーと比較して、相当に高くなる。音声分類器（210）は、現在のフレームのエネルギーと、前の３つのフレームのエネルギーとを比較して、音声の始端の状態、すなわち上り過渡部の音声モードを識別することができる。同様に、現在のフレームのエネルギーは、有声音の終端において、相当に低下する。したがって、vEprevを使用して、音声の終端における過渡期を分類することもできる。
【誤訳訂正８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３７】
１つの実施形態では、音声分類器（210）は、最大のサブフレーム・エネルギーのインデックスのパラメータを内部で生成する。音声分類器（210）は、出力音声の現在のフレームを複数のサブフレームへ等しく分割し、各サブフレームの二乗平均根（Root Means Squared, RMS）のエネルギー値を計算する。１つの実施形態では、現在のフレームは１０個のサブフレームへ分割される。最大のサブフレーム・エネルギーのインデックスのパラメータは、現在のフレーム内または現在のフレームの後半のサブフレーム内における最大のＲＭＳのエネルギー値を有するサブフレームのインデックスである。以下では、最大のサブフレーム・エネルギーのインデックスのパラメータをmaxsfe_idxと呼ぶ。現在のフレームを複数のサブフレームへ分割することは、フレーム内のピークエネルギーの位置、例えば最大のピークエネルギーの位置に関する情報を音声分類器（210）へ供給する。フレームをより多くのサブフレームへ分割することにより、より高い分解能が実現される。無声音または無音の音声モードのエネルギーは一般に安定していて、一方で過渡部の音声モードでは、エネルギーは増加するか、または漸減するので、音声分類器（210）では、maxsfe_idxを他のパラメータと共に使用して、過渡部の音声モードを分類する。
【誤訳訂正９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３８】
音声分類器（210）は、コード化構成要素から直接に入力された新規なパラメータと、内部で生成される新規なパラメータとを使用して、以前に可能であったよりも、より正確にかつロバストに、音声モードを分類する。音声分類器（210）は、新規な決定プロセスを、直接に入力されたパラメータおよび内部で生成されたパラメータに適用して、改善された音声分類の結果を生成する。決定プロセスについては、図４ａないし４ｃと５ａないし５ｃとを参照して、別途詳しく記載する。
【誤訳訂正１０】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４３】
ステップ302では、外部の構成要素から入力される分類パラメータから、追加の内部で生成されるパラメータを計算する。例示的な実施形態では、t_inから、zcr、E、Enext、bER、vEav、vEprev、vER、vER2、およびmaxsfe_idxを計算する。各出力音声フレームごとに、内部で生成されるパラメータを計算するとき、制御フローはステップ304へ進む。
【誤訳訂正１１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４４】
ステップ304では、ＮＡＣＦの閾値を判断し、音声信号の環境にしたがって、パラメータ解析器を選択する。例示的な実施形態では、ステップ300において入力されたcurr_ns_snrの閾値をＳＮＲの閾値と比較することによって、ＮＡＣＦの閾値を判断する。ノイズ抑圧器から求められるcurr_ns_snrの情報により、周期性判断の閾値の新規な適応制御が得られる。このようにして、音声信号の分類プロセスにおいて、異なる周期性の閾値を異なるレベルのノイズ成分へ適用する。最も適切なnacf、すなわち音声信号のノイズレベルの周期性の閾値を各出力音声フレームごとに選択するとき、音声分類がより正確に決定される。音声信号に対する最も適切な周期性の閾値が判断されると、その音声信号に対する最良のパラメータ解析器を選択することができる。
【誤訳訂正１２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４５】
ノイズを含まない音声信号とノイズを含む音声信号とは、周期性において本質的に異なる。ノイズがあるときは、音声は破損されている。音声が破損しているときは、ノイズのない音声信号よりも、周期性の測度、すなわちnacfは、より小さい。したがって、ノイズを含む信号環境を補償するために、nacfの閾値をより小さくし、ノイズを含まない信号の環境ではより大きくする。開示されている実施形態の新規な音声分類技術では、ノイズレベルに関係なく、全ての環境において周期性の閾値を固定せず、より正確で、かつロバストなモード決定を行う。
【誤訳訂正１３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５０】
ノイズを含む音声は、ノイズを含まない音声にノイズを加えたものと同じである。ロバストな音声分類技術では、適応性の周期性閾値制御を使用すると、ノイズを含まない音声とノイズを含む音声とに対する分類決定が同じになる可能性は、以前に可能であったよりも、より高くなる。各フレームごとにnacfの閾値が設定されているときは、制御フローはステップ306へ進む。
【誤訳訂正１４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５１】
ステップ306では、外部の構成要素から入力されるパラメータと、内部で生成されたパラメータとを解析して、音声モードを分類する。信号環境にしたがって選択される状態機械または他の解析方法がパラメータに対して適用される。例示的な実施形態では、外部の構成要素から入力されるパラメータと、内部で生成されるパラメータとを、状態に基づくモード決定プロセスに適用し、図４ａないし４ｃおよび５ａないし５ｃを参照して詳しく記載する。決定プロセスでは、音声モードを分類する。例示的な実施形態では、過渡部、上り過渡部、下り過渡部、有声音、無声音、または無音の音声モードを分類する。音声モード決定が行われると、制御フローはステップ308へ進む。