(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
一定時間長毎に入力した音声信号から計算される特徴量を用いて、前記音声信号を一定時間長毎に音声区間と非音声区間とに判別する音声検出方法において、
前記特徴量の変動量を、前記特徴量とその長時間平均とを用いて計算し、
前記変動量の長時間平均を用いて、音声信号を一定時間長毎に音声区間と非音声区間とに判別することを特徴とする音声検出方法。
【請求項２】
請求項１に記載の音声検出方法によって、過去に出力された判別の結果を用いて、前記変動量の長時間平均を計算する際に使用されるフィルタを切り替えることを特徴とする請求項１に記載の音声検出方法。
【請求項３】
過去に入力された音声信号から計算される特徴量を用いることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の音声検出方法。
【請求項４】
前記特徴量として、線スペクトル周波数、全帯域エネルギー、低域エネルギー及び零交叉数のうちの少なくとも一つを用いることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の音声検出方法。
【請求項５】
音声復号方法によって復号される線形予測係数から計算される線スペクトル周波数と、前記音声復号方法によって過去に出力された再生音声信号から計算される全帯域エネルギー、低域エネルギー及び零交叉数のうちの少なくとも一つを用いることを特徴とする請求項４に記載の音声検出方法。
【請求項６】
一定時間長毎に入力した音声信号から計算される特徴量を用いて、前記音声信号を一定時間長毎に音声区間と非音声区間とに判別する音声検出装置において、
音声信号から線スペクトル周波数（LSF）を計算するLSF計算回路と、
前記音声信号から全帯域エネルギーを計算する全帯域エネルギー計算回路と、
前記音声信号から低域エネルギーを計算する低域エネルギー計算回路と、
前記音声信号から零交叉数を計算する零交叉数計算回路と、
前記線スペクトル周波数とその長時間平均との差分に基づく第１の変動量を計算する第１の変動量計算回路と、
前記全帯域エネルギーとその長時間平均との差分に基づく第２の変動量を計算する第２の変動量計算回路と、
前記低域エネルギーとその長時間平均との差分に基づく第３の変動量を計算する第３の変動量計算回路と、
前記零交叉数とその長時間平均との差分に基づく第４の変動量を計算する第４の変動量計算回路と、
前記第１の変動量の長時間平均を計算する第１のフィルタと、
前記第２の変動量の長時間平均を計算する第２のフィルタと、
前記第３の変動量の長時間平均を計算する第３のフィルタと、
前記第４の変動量の長時間平均を計算する第４のフィルタと
を含むことを特徴とする音声検出装置。
【請求項７】
請求項６に記載の音声検出装置から過去に出力された前記判別の結果を保持する第１の記憶回路と、
前記第１の変動量の長時間平均を計算する際に、前記第１の記憶回路から入力した前記判別の結果を用いて、第５のフィルタと第６のフィルタとを切り替える第１の切替器と、
前記第２の変動量の長時間平均を計算する際に、前記第１の記憶回路から入力した前記判別の結果を用いて、第７のフィルタと第８のフィルタとを切り替える第２の切替器と、
前記第３の変動量の長時間平均を計算する際に、前記第１の記憶回路から入力した前記判別の結果を用いて、第９のフィルタと第１０のフィルタとを切り替える第３の切替器と、
前記第４の変動量の長時間平均を計算する際に、前記第１の記憶回路から入力した前記判別の結果を用いて、第１１のフィルタと第１２のフィルタとを切り替える第４の切替器と
を含むことを特徴とする請求項６記載の音声検出装置。
【請求項８】
過去に入力された前記音声信号から前記線スペクトル周波数と、前記全帯域エネルギーと、前記低域エネルギーと、前記零交叉数とを計算することを特徴とする請求項６または請求項７に記載の音声検出装置。
【請求項９】
前記特徴量として、線スペクトル周波数、全帯域エネルギー、低域エネルギーおよび零交叉数のうちの少なくとも一つを用いることを特徴とする請求項６から請求項８のいずれかに記載の音声検出装置。
【請求項１０】
音声復号装置から過去に出力された再生音声信号を記憶保持する第２の記憶回路を備え、
前記第２の記憶回路から出力される前記再生音声信号から計算される全帯域エネルギー、低域エネルギーおよび零交叉数と、前記音声復号装置において復号される線形予測係数から計算される線スペクトル周波数とのうちの少なくとも一つを用いることを特徴とする請求項６から請求項９のいずれかに記載の音声検出装置。
【請求項１１】
一定時間長毎に入力した音声信号から計算される特徴量を用いて、前記音声信号を一定時間長毎に音声区間と非音声区間とに判別する音声検出装置を構成する情報処理装置に、
（a）前記音声信号から線スペクトル周波数（LSF）を計算する処理と、
（b）前記音声信号から全帯域エネルギーを計算する処理と、
（c）前記音声信号から低域エネルギーを計算する処理と、
（d）前記音声信号から零交叉数を計算する処理と、
（e）前記線スペクトル周波数とその長時間平均との差分に基づく第１の変動量を計算する処理と、
（f）前記全帯域エネルギーとその長時間平均との差分に基づく第２の変動量を計算する処理と、
（g）前記低域エネルギーとその長時間平均との差分に基づく第３の変動量を計算する処理と、
（h）前記零交叉数とその長時間平均との差分に基づく第４の変動量を計算する処理と、
（I）前記第１の変動量の長時間平均を計算する処理と、
（j）前記第２の変動量の長時間平均を計算する処理と、
（k）前記第３の変動量の長時間平均を計算する処理と、
（l）前記第４の変動量の長時間平均を計算する処理と、
の前記（a）から（l）の処理を実行させるためのプログラムを記録した前記情報処理装置が読み取り可能な記録媒体。
【請求項１２】
請求項１１に記載の記録媒体において、
（a）過去に出力された前記判別の結果を保持する処理と、
（b）前記第１の変動量の長時間平均を計算する際に、前記第１の記憶回路から入力した前記判別の結果を用いて、第５のフィルタと第６のフィルタとを切り替える処理と、
（c）前記第２の変動量の長時間平均を計算する際に、前記第１の記憶回路から入力した前記判別の結果を用いて、第７のフィルタと第８のフィルタとを切り替える処理と、
（d）前記第３の変動量の長時間平均を計算する際に、前記第１の記憶回路から入力した前記判別の結果を用いて、第９のフィルタと第１０のフィルタとを切り替える処理と、
（e）前記第４の変動量の長時間平均を計算する際に、前記第１の記憶回路から入力した前記判別の結果を用いて、第１１のフィルタと第１２のフィルタとを切り替える処理と、
の前記（a）から（e）の処理を、前記情報処理装置に実行させるためのプログラムを記録した前記情報処理装置が読み取り可能な記録媒体。
【請求項１３】
請求項１１または請求項１２に記載の記録媒体において、
前記特徴量として、過去に入力された前記音声信号から前記線スペクトル周波数と、前記全帯域エネルギーと、前記低域エネルギーと、前記零交叉数とを計算する処理を、前記情報処理装置に実行させるためのプログラムを記録した前記情報処理装置が読み取り可能な記録媒体。
【請求項１４】
請求項１１から請求項１３のいずれかに記載の記録媒体において、
（a）前記音声信号から線スペクトル周波数（LSF）を計算する処理と、
（b）前記音声信号から全帯域エネルギーを計算する処理と、
（c）前記音声信号から低域エネルギーを計算する処理と、
（d）前記音声信号から零交叉数を計算する処理と、
の前記(a)から(d)の処理のうちの少なくとも一つを、前記情報処理装置に実行させるためのプログラムを記録した前記情報処理装置が読み取り可能な記録媒体。
【請求項１５】
請求項１１から１４のいずれかに記載の記録媒体において、
(a)  音声復号装置から過去に出力された再生音声信号を記憶保持する処理と、
（b）前記音声信号から線スペクトル周波数（LSF）を計算する処理と、
（c）前記音声信号から全帯域エネルギーを計算する処理と、
（d）前記音声信号から低域エネルギーを計算する処理と、
（e）前記再生音声信号から零交叉数を計算する処理と、
の前記(a)の処理と、前記(b)から(e)の処理のうちの少なくとも一つを、前記情報処理装置に実行させるためのプログラムを記録した前記情報処理装置が読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声信号を低ビットレートで伝送するための符号化装置および復号装置において、符号化方法および復号方法を音声区間と非音声区間とで切り替える際に用いる音声検出方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
携帯電話などの移動体音声通信では会話音声の背景に雑音が存在するが、非音声区間における背景雑音を伝送するのに必要となるビットレートは音声に比べて低いと考えられる。このため、回線の使用効率向上の観点から、音声区間の検出を行い、非音声区間では背景雑音に特化したビットレートの低い符号化方式を使用することが多い。例えば、ITU-T 標準G.729音声符号化方式では、非音声区間では断続的に背景雑音についての少ない情報を伝送する。このとき、音声検出は、音声品質の劣化を回避し、かつビットレートを効果的に低減するために、正確に動作することが求められる。ここで、従来の音声検出方式として、例えば、「A Silence Compression Scheme for G.729 Optimized for Terminals Conforming to ITU-T V.70」（ITU-T Recommendation G.729, Annex B）（「文献１」という）、あるいは「ITU-T勧告V.70端末に適した標準JT-G729に対する無音圧縮手法」（電信電話技術委員会標準JT-G729、付属資料B）（「文献２」という）のB.3節（VADアルゴリズムの詳細記述）の記載、あるいは、「ITU-T Recommendation G.729 Annex B: A Silence Compression Scheme for Use with G.729 Optimized for V.70 Digital Simultaneous Voiceand Data Applications」（IEEE Communication Magazine, pp.64-73, September 1997）（「文献３」という）が参照される。
【０００３】
図６は、従来の音声検出装置の構成例を示すブロック図である。この音声検出装置への音声の入力は、Tfrmsec（例えば、10 msec）周期のブロック単位（フレーム）で行われるものとする。フレーム長をLfrサンプル（例えば、80サンプル）とする。1フレームのサンプル数は、入力音声のサンプリング周波数（例えば、8kHz）によって定まる。
【０００４】
図５を参照して、従来の音声検出装置の各構成要素について説明する。
【０００５】
入力端子１０から音声を入力し、入力端子１１から線形予測係数を入力する。ここで、線形予測係数は、音声検出装置が用いられる音声符号化装置において、前記入力音声ベクトルを線形予測分析して求められる。線形予測分析に関しては、周知の方法、例えば、L. R. Rabinerらによる「Digital Processing of Speech Signals」（Prentice-Hall, 1978）（「文献４」という）の第8章「Linear Predictive Coding of Speech」を参照できる。なお、本発明による音声検出装置が、音声符号化装置とは独立に実現される場合には、前記線形予測分析が該音声検出装置において実行される。
【０００６】
LSＦ計算回路１０１１は、入力端子１１を介して線形予測係数を入力し、前記線形予測係数から線スペクトル周波数（Line Spectral Frequency: LSF）を計算し、前記LSFを第１の変動量計算回路１０３１と第１の移動平均計算回路１０２１とへ出力する。ここで、線形予測係数からのLSＦの計算に関しては、周知の方法、例えば、文献１の3.2.3節に記述されている方法等が用いられる。
【０００７】
全帯域エネルギー計算回路１０１２は、入力端子１０を介して音声（入力音声）を入力し、入力音声の全帯域エネルギーを計算し、前記全帯域エネルギーを第２の変動量計算回路１０３２と第２の移動平均計算回路１０２２とへ出力する。ここで、全帯域エネルギーＥfは、正規化された０次の自己相関関数R(0)の対数をとったものであり、次式で表される。
0004221537.tif 000002
また、自己相関係数は、次式で表される。
0004221537.tif 000003
ここで、Ｎは入力音声に対する線形予測分析の窓の長さ（分析窓長、例えば、240サンプル）であり、Ｓl(n)は、前記窓をかけた入力音声である。
【０００８】
Ｎ＞Ｌfrの場合は、過去のフレームにおいて入力された音声を保持することにより、前記分析窓長分の音声とする。
【０００９】
低域エネルギー計算回路１０１３は、入力端子１０を介して音声（入力音声）を入力し、入力音声の低域エネルギーを計算し、前記低域エネルギーを第３の変動量計算回路１０３３と第３の移動平均計算回路１０２３とへ出力する。ここで、0からＦiHzまでの低域エネルギーＥiは、次式で表される。
0004221537.tif 000004
ここで、
0004221537.tif 000005
はカットオフ周波数がＦlHzのFIRフィルタのインパルス応答であり、
0004221537.tif 000006
は対角成分が自己相関係数Ｒ(k)であるテプリッツ自己相関行列である。
【００１０】
零交叉数計算回路１０１４は、入力端子１０を介して音声（入力音声）を入力し、入力音声ベクトルの零交叉数を計算し、前記零交叉数を第４の変動量計算回路１０３４と第４の移動平均計算回路１０２４とへ出力する。ここで、零交叉数Zcは、次式で表される。
0004221537.tif 000007
ここで、Ｓ(n)は入力音声であり、sgn[x]はxが正のとき1を、負のとき0をとる関数である。
【００１１】
第１の移動平均計算回路１０２１は、LSF計算回路１０１１からLSFを入力し、前記LSFと過去のフレームにおいて計算された平均LSFとから現在のフレーム（現フレーム）における平均LSFを計算し、これを第１の変動量計算回路１０３１へ出力する。ここで、第ｍフレームにおけるLSFを
0004221537.tif 000008
とすると、第ｍフレームにおける平均LSF、
0004221537.tif 000009
は次式で表される。
0004221537.tif 000010
ここで、Pは線形予測次数（例えば、10）であり、βLSFはある定数（例えば、0.7）である。
【００１２】
第２の移動平均計算回路１０２２は、全帯域エネルギー計算回路１０１２から全帯域エネルギーを入力し、前記全帯域エネルギーと過去のフレームにおいて計算された平均全帯域エネルギーとから現フレームにおける平均全帯域エネルギーを計算し、これを第２の変動量計算回路１０３２へ出力する。ここで、第ｍフレームにおける全帯域エネルギーをＥf[m]とすると、第ｍフレームにおける平均全帯域エネルギー
0004221537.tif 000011
は次式で表される。
0004221537.tif 000012
ここで、βEfはある定数（例えば、0.7）である。
【００１３】
第３の移動平均計算回路１０２３は、低域エネルギー計算回路１０１３から低域エネルギーを入力し、前記低域エネルギーと過去のフレームにおいて計算された平均低域エネルギーとから現フレームにおける平均低域エネルギーを計算し、これを第３の変動量計算回路１０３３へ出力する。ここで、第ｍフレームにおける低域エネルギーをＥl[m]とすると、第ｍフレームにおける平均低域エネルギー
0004221537.tif 000013
は次式で表される。
0004221537.tif 000014
ここで、βElはある定数（例えば、0.7）である。
【００１４】
第４の移動平均計算回路１０２４は、零交叉数計算回路１０１４から零交叉数を入力し、前記零交叉数と過去のフレームにおいて計算された平均零交叉数とから現フレームにおける平均零交叉数を計算し、これを第４の変動量計算回路１０３４へ出力する。ここで、第ｍフレームにおける零交叉数をＺc[m]とすると、第ｍフレームにおける平均零交叉数
0004221537.tif 000015
は次式で表される。
0004221537.tif 000016
ここで、βZcはある定数（例えば、0.7）である。
【００１５】
第１の変動量計算回路１０３１は、LSF計算回路１０１１からLSF、αi[m]を入力し、第１の移動平均計算回路１０２１から平均LSF
0004221537.tif 000017
を入力し、前記LSFと前記平均LSFとから、スペクトル変動量（第１の変動量）を計算し、前記第１の変動量を音声/非音声判定回路１０４０へ出力する。ここで、第ｍフレームにおける第１の変動量ΔＳ[m]は、次式で表される。
0004221537.tif 000018
第２の変動量計算回路１０３２は、全帯域エネルギー計算回路１０１２から全帯域エネルギーＥf[m]を入力し、第２の移動平均計算回路１０２２から平均全帯域エネルギー
0004221537.tif 000019
を入力し、前記全帯域エネルギーと前記平均全帯域エネルギーとから全帯域エネルギー変動量（第２の変動量）を計算し、前記第２の変動量を音声/非音声判定回路１０４０へ出力する。ここで、第ｍフレームにおける第２の変動量ΔＥf[m]は、次式で表される。
0004221537.tif 000020
第３の変動量計算回路１０３３は、低域エネルギー計算回路１０１３から低域エネルギーＥl[m]を入力し、第３の移動平均計算回路１０２３から平均低域エネルギー
0004221537.tif 000021
を入力し、前記低域エネルギーと前記平均低域エネルギーとから低域エネルギー変動量（第３の変動量）を計算し、前記第３の変動量を音声/非音声判定回路１０４０へ出力する。ここで、第ｍフレームにおける第３の変動量ΔＥl[m]は次式で表される。
0004221537.tif 000022
第４の変動量計算回路１０３４は、零交叉数計算回路１０１４から零交叉数Ｚc[m]を入力し、第４の移動平均計算回路１０２４から平均零交叉数
0004221537.tif 000023
を入力し、前記零交叉数と前記平均零交叉数とから零交叉数変動量（第４の変動量）を計算し、前記第４の変動量を音声/非音声判定回路１０４０へ出力する。ここで、第ｍフレームにおける第４の変動量ΔＺc[m]は次式で表される。
0004221537.tif 000024
音声/非音声判定回路１０４０は、第１の変動量計算回路１０３１から第１の変動量を入力し、第２の変動量計算回路１０３２から第２の変動量を入力し、第３の変動量計算回路１０３３から第３の変動量を入力し、第４の変動量計算回路１０３４から第４の変動量を入力し、前記第１の変動量と、前記第２の変動量と、前記第３の変動量と、前記第４の変動量とからなる４次元ベクトルが、４次元空間の音声領域内に存在するときは音声区間と判定し、それ以外のときは非音声区間と判定し、前記音声区間のときは判定フラグを1に設定し、前記非音声区間のときは判定フラグを0に設定し、前記判定フラグを判定値平滑化回路１０５０へ出力する。音声と非音声の判定（音声/非音声判定）には、例えば、文献１および２のB.3.5節に記載されている１４の境界判定を用いることができる。
【００１６】
判定値補正回路１０５０は、音声/非音声判定回路１０４０から判定フラグを入力し、全帯域エネルギー計算回路１０１２から全帯域エネルギーを入力し、前記判定フラグをあらかじめ定められた条件式に従って補正し、補正された判定フラグを出力端子１２を介して出力する。ここで、前記判定フラグの補正は以下のように行われる。前フレームが音声区間（すなわち判定フラグが1）であり、かつ現フレームのエネルギーがある閾値を越えていれば、判定フラグを1とする。また、前フレームを含む２フレームが連続して音声区間であり、かつ現フレームのエネルギーと前フレームのエネルギーとの差分の絶対値がある閾値未満であれば、判定フラグを1とする。一方、過去の１０フレームが非音声区間（すなわち判定フラグが0）であり、かつ現フレームのエネルギーと前フレームのエネルギーとの差分がある閾値未満であれば、判定フラグを0とする。判定フラグの補正には、例えば、文献１および２のB.3.6節に記載されている条件式を用いることができる。
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来の音声検出方式は、音声区間における検出誤り（音声区間を誤って非音声区間と検出すること）および非音声区間における検出誤り（非音声区間を誤って音声区間と検出すること）を生じる場合がある、という問題点を有している。
【００１８】
その理由は、スペクトルの変動量、エネルギーの変動量および零交叉数の変動量を直接用いて音声/非音声判定を行うためである。実際の入力音声が音声区間であっても、前記各変動量の値は変動が大きいため、音声区間に対応するようにあらかじめ定めた値域に存在するとは限らない。よって、音声区間における前記検出誤りが生じる。このことは、非音声区間内においても同様である。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
本願の第１の発明は、一定時間長毎に入力した音声信号から計算される特徴量を用いて、前記音声信号を一定時間長毎に音声区間と非音声区間とに判別する音声検出方法において、前記特徴量の変動量を、前記特徴量とその長時間平均とを用いて計算し、前記変動量の長時間平均を用いて、音声信号を一定時間長毎に音声区間と非音声区間とに判別することを特徴とする音声検出方法。
【００２１】
本願の第２の発明は、第１の発明において、前記音声検出方法によって過去に出力された前記判別の結果を用いて、前記変動量の長時間平均を計算する際に使用されるフィルタを切り替えることを特徴とする。
【００２２】
本願の第３の発明は、第１または第２の発明において、過去に入力された前記音声信号から計算される特徴量を用いることを特徴とする。
【００２３】
本願の第４の発明は、第１から第３のいずれかの発明において、前記特徴量として線スペクトル周波数、全帯域エネルギー、低域エネルギーおよび零交叉数のうちの少なくとも一つを用いることを特徴とする。
本願の第５の発明は、第４の発明において、音声復号方法によって復号される線形予測係数から計算される線スペクトル周波数と、前記音声復号方法によって過去に出力された再生音声信号から計算される全帯域エネルギー、低域エネルギーおよび零交叉数のうちの少なくとも一つを用いることを特徴とする。
【００２４】
本願の第６の発明は、一定時間長毎に入力した音声信号から計算される特徴量を用いて、前記音声信号を一定時間長毎に音声区間と非音声区間とに判別する音声検出装置において、前記音声信号から線スペクトル周波数（LSF）を計算するLSF計算回路と、前記音声信号から全帯域エネルギーを計算する全帯域エネルギー計算回路と、前記音声信号から低域エネルギーを計算する低域エネルギー計算回路と、前記音声信号から零交叉数を計算する零交叉数計算回路と、前記線スペクトル周波数とその長時間平均との差分に基づく第１の変動量を計算する第１の変動量計算回路と、前記全帯域エネルギーとその長時間平均との差分に基づく第２の変動量を計算する第２の変動量計算回路と、前記低域エネルギーとその長時間平均との差分に基づく第３の変動量を計算する第３の変動量計算回路と、前記零交叉数とその長時間平均との差分に基づく第４の変動量を計算する第４の変動量計算回路と、前記第１の変動量の長時間平均を計算する第１のフィルタと、前記第２の変動量の長時間平均を計算する第２のフィルタと、前記第３の変動量の長時間平均を計算する第３のフィルタと、前記第４の変動量の長時間平均を計算する第４のフィルタと、を含んで構成されることを特徴とする。
【００２５】
本願の第７の発明は、第６の発明において、前記音声検出装置から過去に出力された前記判別の結果を保持する第１の記憶回路と、前記第１の変動量の長時間平均を計算する際に、前記第１の記憶回路から入力した前記判別の結果を用いて、第５のフィルタと第６のフィルタとを切り替える第１の切替器と、前記第２の変動量の長時間平均を計算する際に、前記第１の記憶回路から入力した前記判別の結果を用いて、第７のフィルタと第８のフィルタとを切り替える第２の切替器と、前記第３の変動量の長時間平均を計算する際に、前記第１の記憶回路から入力した前記判別の結果を用いて、第９のフィルタと第１０のフィルタとを切り替える第３の切替器と、前記第４の変動量の長時間平均を計算する際に、前記第１の記憶回路から入力した前記判別の結果を用いて、第１１のフィルタと第１２のフィルタとを切り替える第４の切替器と、を含んで構成されることを特徴とする。
【００２６】
本願の第８の発明は、第６または第７の発明において、過去に入力された前記音声信号から前記線スペクトル周波数と、前記全帯域エネルギーと、前記低域エネルギーと、前記零交叉数と、を計算することを特徴とする。
本願の第９の発明は、第６から第８の発明のいずれかにおいて、特徴量として、線スペクトル周波数、全帯域エネルギー、低域エネルギーおよび零交叉数のうちの少なくとも一つを用いることを特徴とする。
【００２７】
本願の第１０の発明は、第６から第９の発明のいずれかにおいて、音声復号装置から過去に出力された再生音声信号を記憶保持する第２の記憶回路を備え、前記第２の記憶回路から出力される前記再生音声信号から計算される全帯域エネルギー、低域エネルギーおよび零交叉数と、前記音声復号装置において復号される線形予測係数から計算される線スペクトル周波数と、のうちの少なくとも一つを用いることを特徴とする。
【００２８】
本願の第１１の発明は、一定時間長毎に入力した音声信号から計算される特徴量を用いて、前記音声信号を一定時間長毎に音声区間と非音声区間とに判別する音声検出方法を実行するプログラムを記録した記録媒体において、（a）前記音声信号から線スペクトル周波数（LSF）を計算する処理と、（b）前記音声信号から全帯域エネルギーを計算する処理と、（c）前記音声信号から低域エネルギーを計算する処理と、（d）前記音声信号から零交叉数を計算する処理と、（e）前記線スペクトル周波数とその長時間平均との差分に基づく第１の変動量を計算する処理と、（f）前記全帯域エネルギーとその長時間平均との差分に基づく第２の変動量を計算する処理と、（g）前記低域エネルギーとその長時間平均との差分に基づく第３の変動量を計算する処理と、（h）前記零交叉数とその長時間平均との差分に基づく第４の変動量を計算する処理と、（I）前記第１の変動量の長時間平均を計算する処理と、（j）前記第２の変動量の長時間平均を計算する処理と、（k）前記第３の変動量の長時間平均を計算する処理と、（l）前記第４の変動量の長時間平均を計算する処理と、の前記（a）から（l）の処理をコンピュータで実行させるプログラムを記録した記録媒体を提供する。
本願の第１２の発明は、第１１の発明において、（a）過去に出力された前記判別の結果を保持する処理と、（b）前記第１の変動量の長時間平均を計算する際に、前記第１の記憶回路から入力した前記判別の結果を用いて、第５のフィルタと第６のフィルタとを切り替える処理と、（c）前記第２の変動量の長時間平均を計算する際に、前記第１の記憶回路から入力した前記判別の結果を用いて、第７のフィルタと第８のフィルタとを切り替える処理と、（d）前記第３の変動量の長時間平均を計算する際に、前記第１の記憶回路から入力した前記判別の結果を用いて、第９のフィルタと第１０のフィルタとを切り替える処理と、（e）前記第４の変動量の長時間平均を計算する際に、前記第１の記憶回路から入力した前記判別の結果を用いて、第１１のフィルタと第１２のフィルタとを切り替える処理と、の前記（a）から（e）の処理を、前記コンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体を提供する。
【００２９】
本願の第１３の発明は、第１１または第１２の発明において、過去に入力された前記音声信号から前記線スペクトル周波数と、前記全帯域エネルギーと、前記低域エネルギーと、前記零交叉数と、を計算する処理を、前記コンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体を提供する。
【００３０】
本願の第１４の発明は、第１１から第１３のいずれかの発明において、
（a）前記音声信号から線スペクトル周波数（LSF）を計算する処理と、
（b）前記音声信号から全帯域エネルギーを計算する処理と、
（c）前記音声信号から低域エネルギーを計算する処理と、
（d）前記音声信号から零交叉数を計算する処理と、
の前記(a)から(d)の処理のうちの少なくとも一つを、前記情報処理装置に実行させるためのプログラムを記録した前記情報処理装置が読み取り可能な記録媒体を提供する。
本願の第１５の発明は、第１１から第１４のいずれかの発明において、
(a)  音声復号装置から過去に出力された再生音声信号を記憶保持する処理と、
（b）前記音声信号から線スペクトル周波数（LSF）を計算する処理と、
（c）前記音声信号から全帯域エネルギーを計算する処理と、
（d）前記音声信号から低域エネルギーを計算する処理と、
（e）前記再生音声信号から零交叉数を計算する処理と、
の前記(a)の処理と、前記(b)から(e)の処理のうちの少なくとも一つを、前記情報処理装置に実行させるためのプログラムを記録した前記情報処理装置が読み取り可能な記録媒体を提供する。
【００３１】
本発明では、スペクトル変動量、エネルギー変動量および零交叉数変動量の長時間平均を用いて音声/非音声判定を行う。前記各変動量の長時間平均は、前記各変動量そのものに比べて、音声および非音声の各々の区間内における値の変動が小さいため、前記長時間平均の値は、音声区間および非音声区間に対応するようにあらかじめ定めた値域に高い割合で存在する。したがって、音声区間における検出誤りおよび非音声区間における検出誤りを低減できる。
【００３２】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００３３】
図１は、本発明の音声検出装置の第１の実施の形態の構成を示す図である。図１において、図６と同一または同等の要素には、同一の参照符号が付されている。図１において、入力端子１０および１１、出力端子１２、LSF計算回路１０１１、全帯域エネルギー計算回路１０１２、低域エネルギー計算回路１０１３、零交叉数計算回路１０１４、第１の移動平均計算回路１０２１、第２の移動平均計算回路１０２２、第３の移動平均計算回路１０２３、第４の移動平均計算回路１０２４、第１の変動量計算回路１０３１、第２の変動量計算回路１０３２、第３の変動量計算回路１０３３、第４の変動量計算回路１０３４および音声/非音声判定回路１０４０は、図５に示した要素と同じであるので、これらの要素の説明は省略し、以下では主に、図５に示した構成との相違点について説明する。
【００３４】
図１を参照すると、本発明の第１の実施の形態においては、図５に示した構成に、第１のフィルタ２０６１、第２のフィルタ２０６２、第３のフィルタ２０６３および第４のフィルタ２０６４が付加されている。本発明の第１の実施の形態において、図５の構成と同様、音声の入力は、Ｔfrmsec（例えば、10 msec）周期のブロック単位（フレーム）で行われるものとする。フレーム長をＬfrサンプル（例えば、80サンプル）とする。１フレームのサンプル数は、入力音声のサンプリング周波数（例えば、8 kHz）によって定まる。
【００３５】
第１のフィルタ２０６１は、第１の変動量計算回路１０３１から第１の変動量を入力し、前記第１の変動量の平均値、中央値あるいは最頻値など、前記第１の変動量の平均的な挙動を反映した値、第１の平均変動量を計算し、前記第１の平均変動量を音声/非音声判定回路１０４０へ出力する。ここで、前記平均値、中央値あるいは最頻値の計算には、線形フィルタおよび非線形フィルタを用いることができる。
【００３６】
ここでは、次式の平滑フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第１の変動量ΔＳ[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第１の平均変動量
0004221537.tif 000025
とから、第ｍフレームにおける第１の平均変動量
0004221537.tif 000026
を計算する。
0004221537.tif 000027
ここで、γＳは定数であり、例えば、γＳ＝０．７４である。
【００３７】
第２のフィルタ２０６２は、第２の変動量計算回路１０３２から第２の変動量を入力し、前記第２の変動量の平均値、中央値あるいは最頻値など、前記第２の変動量の平均的な挙動を反映した値、第２の平均変動量を計算し、前記第２の平均変動量を音声/非音声判定回路１０４０へ出力する。ここで、前記平均値、中央値あるいは最頻値の計算には、線形フィルタおよび非線形フィルタを用いることができる。
【００３８】
ここでは、次式の平滑フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第２の変動量ΔＥf[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第２の平均変動量
0004221537.tif 000028
とから、第ｍフレームにおける第２の平均変動量
0004221537.tif 000029
を計算する。
0004221537.tif 000030
ここで、γEfは定数であり、例えば、γEf＝０．６である。
【００３９】
第３のフィルタ２０６３は、第３の変動量計算回路１０３３から第３の変動量を入力し、前記第３の変動量の平均値、中央値あるいは最頻値など、前記第３の変動量の平均的な挙動を反映した値、第３の平均変動量を計算し、前記第３の平均変動量を音声/非音声判定回路１０４０へ出力する。ここで、前記平均値、中央値あるいは最頻値の計算には、線形フィルタおよび非線形フィルタを用いることができる。
【００４０】
ここでは、次式の平滑フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第３の変動量ΔＥl[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第３の平均変動量
0004221537.tif 000031
とから、第ｍフレームにおける第３の平均変動量
0004221537.tif 000032
を計算する。
0004221537.tif 000033
ここで、γElは定数であり、例えば、γEl＝０．６である。
【００４１】
第４のフィルタ２０６４は、第４の変動量計算回路１０３４から第４の変動量を入力し、前記第４の変動量の平均値、中央値あるいは最頻値など、前記第４の変動量の平均的な挙動を反映した値、第４の平均変動量を計算し、前記第４の平均変動量を音声/非音声判定回路１０４０へ出力する。ここで、前記平均値、中央値あるいは最頻値の計算には、線形フィルタおよび非線形フィルタを用いることができる。
【００４２】
ここでは、次式の平滑フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第４の変動量ΔＺc[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第４の平均変動量
0004221537.tif 000034
とから、第ｍフレームにおける第４の平均変動量
0004221537.tif 000035
を計算する。
0004221537.tif 000036
ここで、γZcは定数であり、例えば、γZc＝０．７である。
【００４３】
なお、第１の変動量計算回路１０３１、第２の変動量計算回路１０３２、第３の変動量計算回路１０３３および第４の変動量計算回路１０３４において計算される、第１の変動量、第２の変動量、第３の変動量および第４の変動量は、各々、従来例で示した式の代わりに、次式を用いて計算することもできる。これは、以下において記述される他の実施の形態に対しても同様である。
0004221537.tif 000037
0004221537.tif 000038
0004221537.tif 000039
0004221537.tif 000040
あるいは、次式を用いることもできる。
0004221537.tif 000041
0004221537.tif 000042
0004221537.tif 000043
ｍ
次に本発明の第２の実施の形態について説明する。図２は、本発明の音声検出装置の第２の実施の形態の構成を示す図である。図２において、図１および図６と同一または同等の要素には、同一の参照符号が付されている。
【００４４】
図２を参照すると、本発明の第２の実施の形態では、第１の変動量と、第２の変動量と、第３の変動量と、第４の変動量の各々について平均値を計算するフィルタを、音声/非音声判定回路１０４０の出力に従って切り替える。ここで、平均値を計算するフィルタを前記第１の実施の形態と同様の平滑フィルタとすると、平滑化の強さを制御するパラメータ（平滑化強度パラメータ）、γs, γEf, γElおよびｍを、音声区間（すなわち、音声/非音声判定回路１０４０から出力される判定フラグが1）では大きくする。このことにより、前記第１の変動量および各差分の平均値が、音声区間の全体的な性質をよりよく反映することになり、音声区間での検出誤りをさらに低減できる。他方、非音声区間（すなわち、前記判定フラグが0）では前記平滑化強度パラメータを小さくすることで、非音声区間から音声区間への遷移において、前記第１の変動量および各差分が平滑化されることで生じる判定フラグの遷移の遅れ、すなわち検出誤り、を回避できる。
【００４５】
なお、入力端子１０および１１、出力端子１２、LSF計算回路１０１１、全帯域エネルギー計算回路１０１２、低域エネルギー計算回路１０１３、零交叉数計算回路１０１４、第１の移動平均計算回路１０２１、第２の移動平均計算回路１０２２、第３の移動平均計算回路１０２３、第４の移動平均計算回路１０２４、第１の変動量計算回路１０３１、第２の変動量計算回路１０３２、第３の変動量計算回路１０３３、第４の変動量計算回路１０３４および音声/非音声判定回路１０４０は、図５に示した要素と同じであるので、これらの要素の説明は省略する。
【００４６】
図２を参照すると、本発明の第２の実施の形態においては、図１に示した第１の実施の形態の構成における第１のフィルタ２０６１、第２のフィルタ２０６２、第３のフィルタ２０６３および第４のフィルタ２０６４に代わり、第５のフィルタ３０６１、第６のフィルタ３０６２、第７のフィルタ３０６３、第８のフィルタ３０６４、第９のフィルタ３０６５、第１０のフィルタ３０６６、第１１のフィルタ３０６７、第１２のフィルタ３０６８、第１の切替器３０７１、第２の切替器３０７２、第３の切替器３０７３、第４の切替器３０７４、および第１の記憶回路３０８１、が付加されている。以下ではこれらについて説明する。
【００４７】
第１の記憶回路３０８１は、音声/非音声判定回路１０４０から判定フラグを入力し、これを記憶保持し、記憶保持されている過去のフレームにおける前記判定フラグを第１の切替器３０７１と、第２の切替器３０７２と、第３の切替器３０７３と、第４の切替器３０７４とに出力する。
【００４８】
第１の切替器３０７１は、第１の変動量計算回路１０３１から第１の変動量を入力し、第１の記憶回路３０８１から過去のフレームにおける判定フラグを入力し、前記判定フラグが1（音声区間）のときは、前記第１の変動量を第５のフィルタ３０６１へ出力し、前記判定フラグが0（非音声区間）のときは、前記第１の変動量を第６のフィルタ３０６２へ出力する。
【００４９】
第５のフィルタ３０６１は、第１の切替器３０７１から第１の変動量を入力し、前記第１の変動量の平均値、中央値あるいは最頻値など、前記第１の変動量の平均的な挙動を反映した値、第１の平均変動量を計算し、前記第１の平均変動量を音声/非音声判定回路１０４０へ出力する。ここで、前記平均値、中央値あるいは最頻値の計算には、線形フィルタおよび非線形フィルタを用いることができる。ここでは、次式の平滑化フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第１の変動量ΔＳ[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第１の平均変動量
0004221537.tif 000044
とから、第ｍフレームにおける第１の平均変動量
0004221537.tif 000045
を計算する。
0004221537.tif 000046
ここで、γslは定数であり、例えば、γsl＝０．８０ である。
【００５０】
第６のフィルタ３０６２は、第１の切替器３０７１から第１の変動量を入力し、前記第１の変動量の平均値、中央値あるいは最頻値など、前記第１の変動量の平均的な挙動を反映した値、第１の平均変動量を計算し、前記第１の平均変動量を音声/非音声判定回路１０４０へ出力する。ここで、前記平均値、中央値あるいは最頻値の計算には、線形フィルタおよび非線形フィルタを用いることができる。ここでは、次式の平滑化フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第１の変動量ΔＳ[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第１の平均変動量
0004221537.tif 000047
とから、第ｍフレームにおける第１の平均変動量
0004221537.tif 000048
を計算する。
0004221537.tif 000049
ここで、γs2は定数である。ただし、
0004221537.tif 000050
例えば、γs2＝０．６４である。
【００５１】
第２の切替器３０７２は、第２の変動量計算回路１０３２から第２の変動量を入力し、第１の記憶回路３０８１から過去のフレームにおける判定フラグを入力し、前記判定フラグが1（音声区間）のときは、前記第２の変動量を第７のフィルタ３０６３へ出力し、前記判定フラグが0（非音声区間）のときは、前記第２の変動量を第８のフィルタ３０６４へ出力する。
【００５２】
第７のフィルタ３０６３は、第２の切替器３０７２から第２の変動量を入力し、前記第２の変動量の平均値、中央値あるいは最頻値など、前記第２の変動量の平均的な挙動を反映した値、第２の平均変動量を計算し、前記第２の平均変動量を音声/非音声判定回路１０４０へ出力する。ここで、前記平均値、中央値あるいは最頻値の計算には、線形フィルタおよび非線形フィルタを用いることができる。ここでは、次式の平滑化フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第２の変動量ΔＥf[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第２の平均変動量
0004221537.tif 000051
とから、第ｍフレームにおける第２の平均変動量
0004221537.tif 000052
を計算する。
0004221537.tif 000053
ここで、γEf1は定数であり、例えば、γEf1＝０．７０である。
【００５３】
第８のフィルタ３０６４は、第２の切替器３０７２から第２の変動量を入力し、前記第２の変動量の平均値、中央値あるいは最頻値など、前記第２の変動量の平均的な挙動を反映した値、第２の平均変動量を計算し、前記第２の平均変動量を音声/非音声判定回路１０４０へ出力する。ここで、前記平均値、中央値あるいは最頻値の計算には、線形フィルタおよび非線形フィルタを用いることができる。ここでは、次式の平滑化フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第２の変動量ΔＥf[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第２の平均変動量
0004221537.tif 000054
とから、第ｍフレームにおける第２の平均変動量
0004221537.tif 000055
を計算する。
0004221537.tif 000056
ここで、γEf2は定数であり、但し、
0004221537.tif 000057
例えば、γEf2＝０．５４である。
【００５４】
第３の切替器３０７３は、第３の変動量計算回路１０３３から第３の変動量を入力し、第１の記憶回路３０８１から過去のフレームにおける判定フラグを入力し、前記判定フラグが1（音声区間）のときは、前記第３の変動量を第９のフィルタ３０６５へ出力し、前記判定フラグが0（非音声区間）のときは、前記第３の変動量を第１０のフィルタ３０６６へ出力する。
【００５５】
第９のフィルタ３０６５は、第３の切替器３０７３から第３の変動量を入力し、前記第３の変動量の平均値、中央値あるいは最頻値など、前記第３の変動量の平均的な挙動を反映した値、第３の平均変動量を計算し、前記第３の平均変動量を音声/非音声判定回路１０４０へ出力する。ここで、前記平均値、中央値あるいは最頻値の計算には、線形フィルタおよび非線形フィルタを用いることができる。ここでは、次式の平滑化フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第３の変動量ΔＥl[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第３の平均変動量
0004221537.tif 000058
とから、第ｍフレームにおける第３の平均変動量
0004221537.tif 000059
を計算する。
0004221537.tif 000060
ここで、γEf1は定数であり、例えば、γEf1＝０．７０である。
【００５６】
第１０のフィルタ３０６６は、第３の切替器３０７３から第３の変動量を入力し、前記第３の変動量の平均値、中央値あるいは最頻値など、前記第３の変動量の平均的な挙動を反映した値、第３の平均変動量を計算し、前記第３の平均変動量を音声/非音声判定回路１０４０へ出力する。ここで、前記平均値、中央値あるいは最頻値の計算には、線形フィルタおよび非線形フィルタを用いることができる。ここでは、次式の平滑化フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第３の変動量ΔＥl[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第３の平均変動量
0004221537.tif 000061
とから、第ｍフレームにおける第３の平均変動量
0004221537.tif 000062
を計算する。
0004221537.tif 000063
ここで、γEf2は定数であり、但し、
0004221537.tif 000064
例えば、γEf2＝０．５４である。
【００５７】
第４の切替器３０７４は、第４の変動量計算回路１０３４から第４の変動量を入力し、第１の記憶回路３０８１から過去のフレームにおける判定フラグを入力し、前記判定フラグが1（音声区間）のときは、前記第４の変動量を第１１のフィルタ３０６７へ出力し、前記判定フラグが0（非音声区間）のときは、前記第４の変動量を第１２のフィルタ３０６８へ出力する。
【００５８】
第１１のフィルタ３０６７は、第４の切替器３０７４から第４の変動量を入力し、前記第４の変動量の平均値、中央値あるいは最頻値など、前記第４の変動量の平均的な挙動を反映した値、第４の平均変動量を計算し、前記第４の平均変動量を音声/非音声判定回路１０４０へ出力する。ここで、前記平均値、中央値あるいは最頻値の計算には、線形フィルタおよび非線形フィルタを用いることができる。ここでは、次式の平滑フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第４の変動量ΔＺc[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第４の平均変動量
0004221537.tif 000065
とから、第ｍフレームにおける第４の平均変動量
0004221537.tif 000066
を計算する。
0004221537.tif 000067
ここで、γZc1は定数であり、例えば、γZc1＝０．７８である。
【００５９】
第１２のフィルタ３０６８は、第４の切替器３０７４から第４の変動量を入力し、前記第４の変動量の平均値、中央値あるいは最頻値など、前記第４の変動量の平均的な挙動を反映した値、第４の平均変動量を計算し、前記第４の平均変動量を音声/非音声判定回路１０４０へ出力する。ここで、前記平均値、中央値あるいは最頻値の計算には、線形フィルタおよび非線形フィルタを用いることができる。ここでは、次式の平滑フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第４の変動量ΔＺc[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第４の平均変動量
0004221537.tif 000068
とから、第ｍフレームにおける第４の平均変動量
0004221537.tif 000069
を計算する。
0004221537.tif 000070
ここで、γZc2は定数であり、例えば、
0004221537.tif 000071
例えば、γZc2＝０．６４である。
【００６０】
次に本発明の第３の実施の形態について説明する。図３は、本発明の音声検出装置の第３の実施の形態の構成を示す図である。図３において、図１と同一または同等の要素には、同一の参照符号が付されている。本実施の形態は、例えば、音声復号装置において音声と非音声とに応じて復号処理方法を切り替える等の目的に対して、本願第１の実施の形態による音声検出装置を利用する場合の構成例、と位置付けられる。このために本実施の形態では、入力端子１０を介して、前記音声復号装置から過去に出力された再生音声を入力し、入力端子１１を介して、音声復号装置において復号された線形予測係数を入力する。なお、出力端子１２、LSF計算回路１０１１、全帯域エネルギー計算回路１０１２、低域エネルギー計算回路１０１３、零交叉数計算回路１０１４、第１の移動平均計算回路１０２１、第２の移動平均計算回路１０２２、第３の移動平均計算回路１０２３、第４の移動平均計算回路１０２４、第１の変動量計算回路１０３１、第２の変動量計算回路１０３２、第３の変動量計算回路１０３３、第４の変動量計算回路１０３４、第１のフィルタ２０６１、第２のフィルタ２０６２、第３のフィルタ２０６３、第４のフィルタ２０６４および音声/非音声判定回路１０４０は、図１に示した要素と同じであるので、説明を省略する。
【００６１】
図３を参照すると、本発明の第３の実施の形態は、図１に示した第１の実施の形態の構成に加えて、第２の記憶回路７０７１を備えている。以下では、前記第２の記憶回路７０７１について説明する。
【００６２】
第２の記憶回路７０７１は、入力端子１０を介して、音声復号装置から出力される再生音声を入力し、これを記憶保持し、記憶保持されている過去のフレームの再生信号を全帯域エネルギー計算回路１０１２と、低域エネルギー計算回路１０１３と、零交叉数計算回路１０１４とへ出力する。
【００６３】
次に本発明の第４の実施の形態について説明する。図４は、本発明の音声検出装置の第４の実施の形態の構成を示す図である。図４において、図２と同一または同等の要素には、同一の参照符号が付されている。本実施の形態は、例えば、音声復号装置において音声と非音声とに応じて復号処理方法を切り替える等の目的に対して、本願第２の実施の形態による音声検出装置を利用する場合の構成例、と位置付けられる。このために本実施の形態では、入力端子１０を介して、音声復号装置から出力される再生音声を入力し、入力端子１１を介して、音声復号装置において復号された線形予測係数を入力する。なお、出力端子１２、LSF計算回路１０１１、全帯域エネルギー計算回路１０１２、低域エネルギー計算回路１０１３、零交叉数計算回路１０１４、第１の移動平均計算回路１０２１、第２の移動平均計算回路１０２２、第３の移動平均計算回路１０２３、第４の移動平均計算回路１０２４、第１の変動量計算回路１０３１、第２の変動量計算回路１０３２、第３の変動量計算回路１０３３、第４の変動量計算回路１０３４、第１の切替器３０７１、第２の切替器３０７２、第３の切替器３０７３、第４の切替器３０７４、第５のフィルタ３０６１、第６のフィルタ３０６２、第７のフィルタ３０６３、第８のフィルタ３０６４、第９のフィルタ３０６５、第１０のフィルタ３０６６、第１１のフィルタ３０６７、第１２のフィルタ３０６８、第１の記憶回路３０８１、および音声/非音声判定回路１０４０は、図２に示した要素と同じであるので、説明を省略する。
【００６４】
図４を参照すると、本発明の第４の実施の形態は、図２に示した第２の実施の形態の構成に加えて、第２の記憶回路７０７１を備えている。ここで、前記第２の記憶回路７０７１は、図３に示した要素と同じであるので、説明を省略する。
【００６５】
上記した本発明の各実施の形態の音声検出装置は、ディジタル信号処理プロセッサ等のコンピュータ制御で実現するようにしてもよい。図５は、本発明の第５の実施の形態として、上記各実施の形態の音声検出装置をコンピュータで実現する場合の装置構成を模式的に示す図である。記録媒体６から読み出されたプログラムを実行するコンピュータ１において、一定時間長毎に入力した音声信号から計算される特徴量を用いて、前記音声信号を一定時間長毎に音声区間と非音声区間とに判別する音声検出処理を実行するにあたり、記録媒体６には、
（a）前記音声信号から線スペクトル周波数（LSF）を計算する処理と、
（b）前記音声信号から全帯域エネルギーを計算する処理と、
（c）前記音声信号から低域エネルギーを計算する処理と、
（d）前記音声信号から零交叉数を計算する処理と、
（e）前記線スペクトル周波数とその長時間平均との差分に基づく第１の変動量を計算する処理と、
（f）前記全帯域エネルギーとその長時間平均との差分に基づく第２の変動量を計算する処理と、
（g）前記低域エネルギーとその長時間平均との差分に基づく第３の変動量を計算する処理と、
（h）前記零交叉数とその長時間平均との差分に基づく第４の変動量を計算する処理と、
（I）前記第１の変動量の長時間平均を計算する処理と、
（j）前記第２の変動量の長時間平均を計算する処理と、
（k）前記第３の変動量の長時間平均を計算する処理と、
（l）前記第４の変動量の長時間平均を計算する処理と、
の前記（a）から（l）の処理を実行させるためのプログラムが記録されている。
【００６６】
記録媒体６から該プログラムを記録媒体読出装置５、記録媒体読出装置インタフェース４を介してメモリ３に読み出して実行する。上記プログラムは、マスクROM等、フラッシュ等の不揮発性メモリに格納してもよく、記録媒体は不揮発性メモリを含むほか、CD-ROM、FD、DVD（Digital Versatile Disk）、MT（磁気テープ）、可搬型HDD等の媒体のほか、例えばサーバ装置からコンピュータで該プログラムを通信媒体伝送する場合等、プログラムを担持する有線、無線で通信される通信媒体等も含む。
【００６７】
記録媒体６から読み出されたプログラムを実行するコンピュータ１において、一定時間長毎に入力した音声信号から計算される特徴量を用いて、前記音声信号を一定時間長毎に音声区間と非音声区間とに判別する音声検出処理を実行するにあたり、記録媒体６には、
（a）過去に出力された前記判別の結果を保持する処理と、
（b）前記第１の変動量の長時間平均を計算する際に、前記第１の記憶回路から入力した前記判別の結果を用いて、第５のフィルタと第６のフィルタとを切り替える処理と、
（c）前記第２の変動量の長時間平均を計算する際に、前記第１の記憶回路から入力した前記判別の結果を用いて、第７のフィルタと第８のフィルタとを切り替える処理と、
（d）前記第３の変動量の長時間平均を計算する際に、前記第１の記憶回路から入力した前記判別の結果を用いて、第９のフィルタと第１０のフィルタとを切り替える処理と、
（e）前記第４の変動量の長時間平均を計算する際に、前記第１の記憶回路から入力した前記判別の結果を用いて、第１１のフィルタと第１２のフィルタとを切り替える処理と、
の前記（a）から（e）の処理を、前記コンピュータ１に実行させるためのプログラムが記録されている。
【００６８】
記録媒体６から読み出されたプログラムを実行するコンピュータ１において、一定時間長毎に入力した音声信号から計算される特徴量を用いて、前記音声信号を一定時間長毎に音声区間と非音声区間とに判別する音声検出処理を実行するにあたり、記録媒体６には、過去に入力された前記音声信号から前記線スペクトル周波数と、前記全帯域エネルギーと、前記低域エネルギーと、前記零交叉数と、を計算する処理を、前記コンピュータ１に実行させるためのプログラムが記録されている。
【００６９】
記録媒体６から読み出されたプログラムを実行するコンピュータ１において、記録媒体６には、
（a）音声復号装置から過去に出力された再生音声信号を記憶保持する処理と、
（b）前記再生音声信号から全帯域エネルギーを計算する処理と、
（c）前記再生音声信号から低域エネルギーを計算する処理と、
（d）前記再生音声信号から零交叉数を計算する処理と、
（e）前記音声復号装置において復号される線形予測係数から線スペクトル周波数を計算する処理と、
の前記（a）から（e）の処理を、前記コンピュータに実行させるためのプログラムが記録されている。
【００７０】
次に、上述した処理の動作をフローチャートを用いて説明する。  まず、上述した第１の実施の形態に相当する動作を説明する。図７は第１の実施の形態に相当する動作を説明する為のフローチャートである。
【００７１】
線形予測係数を入力し（Ｓｔｅｐ  ｌ１）、前記線形予測係数から線スペクトル周波数（Line Spectral Frequency: LSF）を計算する（Ｓｔｅｐ  Ａ１）。ここで、線形予測係数からのLSＦの計算に関しては、周知の方法、例えば、文献１の3.2.3節に記述されている方法等が用いられる。
【００７２】
次に、計算したLSFと過去のフレームにおいて計算された平均LSFとから現在のフレーム（現フレーム）における移動平均LSFを計算する（Ｓｔｅｐ  Ａ２）。
【００７３】
ここで、第ｍフレームにおけるLSFを
0004221537.tif 000072
とすると、第ｍフレームにおける平均LSF、
0004221537.tif 000073
は次式で表される。
0004221537.tif 000074
ここで、Pは線形予測次数（例えば、10）であり、βLSFはある定数（例えば、0.7）である。
【００７４】
続いて、  計算されたLSFαi[m]と移動平均LSF
0004221537.tif 000075
とに基づいて、スペクトル変動量（第１の変動量）を計算する（Ｓｔｅｐ  Ａ３）。
【００７５】
ここで、第ｍフレームにおける第１の変動量ΔＳ[m]は次式で表される。
0004221537.tif 000076
さらに、第１の変動量ΔＳ[m]から、前記第１の変動量の平均値、中央値あるいは最頻値など、前記第１の変動量の平均的な挙動を反映した値、第１の平均変動量を計算する（Ｓｔｅｐ  Ａ３）。
【００７６】
ここでは、次式の平滑フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第１の変動量量ΔＳ[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第１の平均変動量
0004221537.tif 000077
とから、第ｍフレームにおける第１の平均変動量
0004221537.tif 000078
を計算するものとする。
0004221537.tif 000079
ここで、γＳは定数であり、例えば、γＳ＝０．７４である。
また、音声（入力音声）を入力し（Ｓｔｅｐ  ｌ２）、入力音声の全帯域エネルギーを計算する（Ｓｔｅｐ  Ｂ１）。
【００７７】
ここで、全帯域エネルギーＥfは、正規化された０次の自己相関関数R(0)の対数をとったものであり、次式で表される。
0004221537.tif 000080
また、自己相関係数は、次式で表される。
0004221537.tif 000081
ここで、Ｎは入力音声に対する線形予測分析の窓の長さ（分析窓長、例えば、240サンプル）であり、Sl(n)は、前記窓をかけた入力音声である。Ｎ>Ｌfrの場合は、過去のフレームにおいて入力された音声を保持することにより、前記分析窓長分の音声とする。
【００７８】
次に、全帯域エネルギーＥfと過去のフレームにおいて計算された平均全帯域エネルギーとから現フレームにおける全帯域エネルギーの移動平均を計算する（Ｓｔｅｐ  Ｂ２）。
【００７９】
ここで、第ｍフレームにおける全帯域エネルギーをＥf[m]とすると、第ｍフレームにおける全帯域エネルギーの移動平均
0004221537.tif 000082
は次式で表される。
0004221537.tif 000083
ここで、βEfはある定数（例えば、0.7）である。
【００８０】
次に、全帯域エネルギー、Ｅf[m]と、全帯域エネルギーの移動平均
0004221537.tif 000084
とから、全帯域エネルギー変動量（第２の変動量）を計算する（Ｓｔｅｐ  Ｂ３）。
【００８１】
ここで、第ｍフレームにおける第２の変動量ΔＥf[m]は、次式で表される。
0004221537.tif 000085
さらに、第２の変動量ΔＥf[m]から、第２の変動量の平均値、中央値あるいは最頻値など、前記第２の変動量の平均的な挙動を反映した値、第２の平均変動量を計算する（Ｓｔｅｐ  Ｂ４）。
【００８２】
ここでは、次式の平滑フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第２の変動量ΔＥf[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第２の平均変動量
0004221537.tif 000086
とから、第ｍフレームにおける第２の平均変動量
0004221537.tif 000087
を計算する。
0004221537.tif 000088
ここで、γEfは定数であり、例えば、γEf＝０．６である。
【００８３】
また、入力音声から、入力音声の低域エネルギーを計算する（Ｓｔｅｐ  Ｃ１）。ここで、０からＦiHzまでの低域エネルギーＥiは、次式で表される。
0004221537.tif 000089
ここで、
0004221537.tif 000090
はカットオフ周波数がＦlHzのFIRフィルタのインパルス応答であり、
0004221537.tif 000091
は対角成分が自己相関係数R(k)であるテプリッツ自己相関行列である。
【００８４】
次に、低域エネルギーと過去のフレームにおいて計算された平均低域エネルギーとから現フレームにおける低域エネルギーの移動平均を計算する（Ｓｔｅｐ  Ｃ２）。ここで、第ｍフレームにおける低域エネルギーをＥl[m]とすると、第ｍフレームにおける平均低域エネルギー
0004221537.tif 000092
は次式で表される。
0004221537.tif 000093
ここで、βElはある定数（例えば、0.7）である。
【００８５】
続いて、低域エネルギーＥl[m]と、低域エネルギーの移動平均
0004221537.tif 000094
とから、低域エネルギー変動量（第３の変動量）を計算する（Ｓｔｅｐ  Ｃ３）。ここで、第ｍフレームにおける第３の変動量ΔＥl[m]は次式で表される。
0004221537.tif 000095
さらに、前記第３の変動量の平均値、中央値あるいは最頻値など、前記第３の変動量の平均的な挙動を反映した値、第３の平均変動量を計算する（Ｓｔｅｐ  Ｃ４）。ここでは、次式の平滑フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第３の変動量量ΔＥl[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第３の平均変動量
0004221537.tif 000096
とから、第ｍフレームにおける第３の平均変動量
0004221537.tif 000097
を計算する。
0004221537.tif 000098
ここで、γElは定数であり、例えば、γEl＝０．６である。
【００８６】
また、音声（入力音声）から入力音声ベクトルの零交叉数を計算する（Ｓｔｅｐ  Ｄ１）。ここで、零交叉数Zcは、次式で表される。
0004221537.tif 000099
ここで、S(n)は入力音声であり、sgn[x]はxが正のとき1を、負のとき0をとる関数である。
【００８７】
次に、計算した零交叉数と過去のフレームにおいて計算された平均零交叉数とから現フレームにおける零交叉数の移動平均を計算する（Ｓｔｅｐ  Ｄ２）。ここで、第ｍフレームにおける零交叉数を
0004221537.tif 000100
とすると、第ｍフレームにおける平均零交叉数
0004221537.tif 000101
は次式で表される。
0004221537.tif 000102
ここで、βZcはある定数（例えば、0.7）である。
【００８８】
次に、零交叉数Ｚc[m]と、零交叉数の移動平均
0004221537.tif 000103
とをから、零交叉数変動量（第４の変動量）を計算する（Ｓｔｅｐ  Ｄ３）。ここで、第ｍフレームにおける第４の変動量ΔＺc[m]は、次式で表される。
0004221537.tif 000104
さらに、第４の変動量から、前記第４の変動量の平均値、中央値あるいは最頻値など、前記第４の変動量の平均的な挙動を反映した値、第４の平均変動量を計算する（Ｓｒｅｐ  Ｄ４）。ここでは、次式の平滑フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第４の変動量ΔＺc[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第４の平均変動量
0004221537.tif 000105
とから、第ｍフレームにおける第４の平均変動量
0004221537.tif 000106
を計算する。
0004221537.tif 000107
ここで、γZcは定数であり、例えば、γZc＝０．７である。
【００８９】
最後に、前記第１の平均変動量
0004221537.tif 000108
と、前記第２の平均変動量
0004221537.tif 000109
と、前記第３の平均変動量
0004221537.tif 000110
と、前記第４の平均変動量
0004221537.tif 000111
とからなる４次元ベクトルが、４次元空間の音声領域内に存在するときは音声区間と判定し、それ以外のときは非音声区間と判定する（Ｓｔｅｐ  Ｅ１）。
【００９０】
そして、前記音声区間のときは判定フラグを1に設定し（Ｓｔｅｐ  Ｅ３）、前記非音声区間のときは判定フラグを0に設定する（Ｓｔｅｐ  Ｅ２）し、判定結果を出力する（Ｓｔｅｐ  Ｅ４）。
【００９１】
以上、処理が終了する。
【００９２】
次に、上述した第２の実施の形態に相当する処理の動作をフローチャートを用いて説明する。図８、図９及び図１０は第２の実施の形態に相当する動作を説明する為のフローチャートである。尚、上述した動作と同じ処理については説明を省略し、異なるものについてのみ説明する。
【００９３】
上述した処理と異なるのは、第１の変動量、第２の変動量、第３の変動量及び第４の変動量を計算した後、これらの平均値を計算する際、判定フラグの種類により平均値を計算するフィルタを切り替える点である。
【００９４】
まず、第１の変動量の場合について説明する。
【００９５】
Ｓｔｅｐ  Ａ３で第１の変動量を計算した後、過去の判定フラグが１か否かを確認する（Ｓｔｅｐ  Ａ１１）。
【００９６】
判定フラグが１であれば、第２の実施の形態における第５のフィルタのようなフィルタ処理を行い、第１の平均変動量を計算する（Ｓｔｅｐ  Ａ１２）。例えば、次式の平滑化フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第１の変動量ΔＳ[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第１の平均変動量
0004221537.tif 000112
とから、第ｍフレームにおける第１の平均変動量
0004221537.tif 000113
を計算する。
0004221537.tif 000114
ここで、γs1は定数であり、例えば、γs1＝０．８０である。
【００９７】
一方、判定フラグが０であれば、第２の実施の形態における第６のフィルタのようなフィルタ処理を行い、第１の平均変動量を計算する（Ｓｔｅｐ  Ａ１３）。例えば、次式の平滑化フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第１の変動量ΔＳ[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第１の平均変動量
0004221537.tif 000115
とから、第ｍフレームにおける第１の平均変動量
0004221537.tif 000116
を計算する。
0004221537.tif 000117
ここで、γS2は定数である。ただし、
0004221537.tif 000118
例えば、γS2＝０．６４である。
【００９８】
次に、第２の変動量の場合について説明する。
【００９９】
Ｓｔｅｐ  Ｂ３で第２の変動量を計算した後、過去の判定フラグが１か否かを確認する（Ｓｔｅｐ  Ｂ１１）。
【０１００】
判定フラグが１であれば、第２の実施の形態における第７のフィルタのようなフィルタ処理を行い、第２の平均変動量を計算する（Ｓｔｅｐ  Ｂ１２）。例えば、次式の平滑化フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第２の変動量ΔＥf[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第２の平均変動量
0004221537.tif 000119
とから、第ｍフレームにおける第２の平均変動量
0004221537.tif 000120
を計算する。
0004221537.tif 000121
ここで、γEf1は定数であり、例えば、γEf1＝０．７０である。
【０１０１】
一方、判定フラグが０であれば、第２の実施の形態における第８のフィルタのようなフィルタ処理を行い、第２の平均変動量を計算する（Ｓｔｅｐ  Ｂ１３）。例えば、次式の平滑化フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第２の変動量ΔＥf[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第２の平均変動量
0004221537.tif 000122
とから、第ｍフレームにおける第２の平均変動量
0004221537.tif 000123
を計算する。
0004221537.tif 000124
ここで、γEf2は定数であり、但し、
0004221537.tif 000125
例えば、γEf2＝０．５４である。
【０１０２】
続いて、第３の変動量の場合について説明する。
【０１０３】
Ｓｔｅｐ  Ｃ３で第３の変動量を計算した後、過去の判定フラグが１か否かを確認する（Ｓｔｅｐ  Ｃ１１）。
【０１０４】
判定フラグが１であれば、第２の実施の形態における第９のフィルタのようなフィルタ処理を行い、第３の平均変動量を計算する（Ｓｔｅｐ  Ｃ１２）。例えば、次式の平滑化フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第３の変動量ΔＥl[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第３の平均変動量
0004221537.tif 000126
とから、第ｍフレームにおける第３の平均変動量
0004221537.tif 000127
を計算する。
0004221537.tif 000128
ここで、γEf1は定数であり、例えば、γEf1＝０．７０である。
【０１０５】
一方、判定フラグが０であれば、第２の実施の形態における第１０のフィルタのようなフィルタ処理を行い、第３の平均変動量を計算する（Ｓｔｅｐ  Ｃ１３）。例えば、次式の平滑化フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第３の変動量ΔＥl[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第３の平均変動量
0004221537.tif 000129
とから、第ｍフレームにおける第３の平均変動量
0004221537.tif 000130
を計算する。
0004221537.tif 000131
ここで、γEf2は定数であり、
0004221537.tif 000132
γEf2＝０．５４である。
【０１０６】
さらに、第４の変動量の場合について説明する。
【０１０７】
Ｓｔｅｐ  Ｄ３で第４の変動量を計算した後、過去の判定フラグが１か否かを確認する（Ｓｔｅｐ  Ｄ１１）。
【０１０８】
判定フラグが１であれば、第２の実施の形態における第１１のフィルタのようなフィルタ処理を行い、第４の平均変動量を計算する（Ｓｔｅｐ  Ｄ１２）。例えば、次式の平滑フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第４の変動量ΔＺc[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第４の平均変動量
0004221537.tif 000133
とから、第ｍフレームにおける第４の平均変動量
0004221537.tif 000134
を計算する。
0004221537.tif 000135
ここで、γzc1は定数であり、例えば、γzc1＝０．７８である。
【０１０９】
一方、判定フラグが０であれば、第２の実施の形態における第１２のフィルタのようなフィルタ処理を行い、第４の平均変動量を計算する（Ｓｔｅｐ  Ｄ１３）。例えば、次式の平滑フィルタを用いて、第ｍフレームにおける第４の変動量ΔＺc[m]と第（ｍ−１）フレームにおける第４の平均変動量
0004221537.tif 000136
とから、第ｍフレームにおける第４の平均変動量
0004221537.tif 000137
を計算する。
0004221537.tif 000138
ここで、γZc2は定数であり、但し、
0004221537.tif 000139
γZc2＝０．６４である。
【０１１０】
そして、前記第１の平均変動量
0004221537.tif 000140
と、前記第２の平均変動量
0004221537.tif 000141
と、前記第３の平均変動量
0004221537.tif 000142
と、前記第４の平均変動量
0004221537.tif 000143
とからなる４次元ベクトルが、４次元空間の音声領域内に存在するときは音声区間と判定し、それ以外のときは非音声区間と判定する（Ｓｔｅｐ  Ｅ１）。
【０１１１】
続いて、上述した第３の実施の形態に相当する処理の動作をフローチャートを用いて説明する。図１１は第３の実施の形態に相当する動作を説明する為のフローチャートである。
【０１１２】
本動作において上述した処理と異なるのは、Ｓｔｅｐ  Ｉ１１とＳｔｅｐ  Ｉ１２であり、Ｓｔｅｐ  Ｉ１１において音声復号装置において復号された線形予測係数を入力する点と、Ｓｔｅｐ  Ｉ１２において音声復号装置から過去に出力された再生音声ベクトルを入力する点とが異なる。
【０１１３】
これら以外は、上述した動作と同じ処理なので、説明を省略する。
【０１１４】
最後に、上述した第４の実施の形態に相当する処理の動作をフローチャートを用いて説明する。図１２、図１３及び図１４は第４の実施の形態に相当する動作を説明する為のフローチャートである。
【０１１５】
本動作は、上述した第２の実施の形態に相当する動作と第３の実施の形態に相当する動作を組み合わせたことを特徴とする。従って、第２の実施の形態に相当する動作と第３の実施の形態に相当する動作とは、既に説明しているので、詳細な説明は省略する。
【０１１６】
【発明の効果】
本発明の効果は、音声区間における検出誤りおよび非音声区間における検出誤りを低減できることである。
【０１１７】
その理由は、スペクトル変動量、エネルギー変動量および零交叉数変動量の長時間平均を用いて音声/非音声判定を行うからである。すなわち、前記各変動量そのものに比べて、前記各変動量の長時間平均は、音声および非音声の各々の区間内における値の変動が小さいため、前記長時間平均の値は、音声区間および非音声区間に対応するようにあらかじめ定めた値域に高い割合で存在するからである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の音声検出装置の第１の実施の形態を示すブロック図である。
【図２】本発明の音声検出装置の第２の実施の形態を示すブロック図である。
【図３】本発明の音声検出装置の第３の実施の形態を示すブロック図である
【図４】本発明の音声検出装置の第４の実施の形態を示すブロック図である
【図５】本発明の第５の実施の形態を示すブロック図である。
【図６】従来の音声検出装置を説明するブロック図である。
【図７】本発明の実施の形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１０】本発明の実施の形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１１】本発明の実施の形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１２】本発明の実施の形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１３】本発明の実施の形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１４】本発明の実施の形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
１      コンピュータ
２      CPU
３      メモリ
４      記録媒体読出装置インタフェース
５      記録媒体読出装置
６      記録媒体
10,11   入力端子
20   出力端子
1011    LSF計算回路
1012    全帯域エネルギー計算回路
1013    低域エネルギー計算回路
1014    零交叉数計算回路
1021    第１の移動平均計算回路
1022    第２の移動平均計算回路
1023    第３の移動平均計算回路
1024    第４の移動平均計算回路
1031    第１の変動量計算回路
1032    第２の変動量計算回路
1033    第３の変動量計算回路
1034    第４の変動量計算回路
1040    音声/非音声判定回路
1050    判定値補正回路
2061    第１のフィルタ
2062    第２のフィルタ
2063    第３のフィルタ
2064    第４のフィルタ
3061    第５のフィルタ
3062    第６のフィルタ
3063    第７のフィルタ
3064    第８のフィルタ
3065    第９のフィルタ
3066    第１０のフィルタ
3067    第１１のフィルタ
3068    第１２のフィルタ
3071    第１の切替器
3072    第２の切替器
3073    第３の切替器
3074    第４の切替器
3081 第１の記憶回路
7071    第２の記憶回路
【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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