(57)【要約】【課題】ピッチ抽出やピッチ周期の範囲指定を必要とせずに基本周波数パタン情報を得ることができるとともに、背景雑音の影響を受けにくくすることができる特徴量抽出装置を提供する。【解決手段】フレーム毎に入力音声信号から対数周波数軸上で等間隔に求められた周波数成分からなる対数周波数スペクトルを計算するスペクトル計算手段１０１と、時刻毎に計算された前記対数周波数スペクトルの列から時刻毎に当該時刻の対数周波数スペクトルと当該時刻の前後の一定の時間幅に含まれる一つまたは複数の時刻の対数周波数スペクトルとの相互相関関数を計算する関数計算手段１０２と、前記相互相関関数の組をフレームにおける局所相対基本周波数パタン特徴量として抽出する特徴量抽出手段１０３と、を備える。【選択図】        図２
2009047831.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
フレーム毎に入力音声信号から対数周波数軸上で等間隔に求められた周波数成分からなる対数周波数スペクトルを計算するスペクトル計算手段と、
時刻毎に計算された前記対数周波数スペクトルの列から時刻毎に当該時刻の対数周波数スペクトルと当該時刻の前後の一定の時間幅に含まれる一つまたは複数の時刻の対数周波数スペクトルとの相互相関関数を計算する関数計算手段と、
前記相互相関関数の組をフレームにおける局所相対基本周波数パタン特徴量として抽出する特徴量抽出手段と、
を備えることを特徴とする特徴量抽出装置。
【請求項２】
前記スペクトル計算手段が計算する前記対数周波数スペクトルは、スペクトル包絡成分を除いた残差成分の対数周波数スペクトルである、
ことを特徴とする請求項１記載の特徴量抽出装置。
【請求項３】
前記スペクトル計算手段は、前記対数周波数スペクトルに対して振幅の正規化を行なう、
ことを特徴とする請求項１または２記載の特徴量抽出装置。
【請求項４】
時刻毎に計算された前記相互相関関数の列から時刻毎に当該時刻の相互相関関数と当該時刻の前後の一定の時間幅に含まれる一つまたは複数の時刻の相互相関関数との相互相関関数を再帰的に繰り返し計算する再帰計算手段をさらに備え、
前記特徴量抽出手段は、前記再帰計算手段により再帰的に繰り返し計算された前記相互相関関数の組をフレームにおける局所相対基本周波数パタン特徴量として抽出する、
ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一記載の特徴量抽出装置。
【請求項５】
前記相互相関関数の次元を時刻毎に圧縮する次元圧縮手段をさらに備え、
前記特徴量抽出手段は、前記次元圧縮手段による次元圧縮後の前記相互相関関数の組をフレームにおける局所相対基本周波数パタン特徴量として抽出する、
ことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか一記載の特徴量抽出装置。
【請求項６】
前記相互相関関数から時刻毎に近似関数を求める近似関数計算手段をさらに備え、
前記特徴量抽出手段は、前記近似関数計算手段で求められた近似関数をフレームにおける局所相対基本周波数パタン特徴量として抽出する、
ことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか一記載の特徴量抽出装置。
【請求項７】
前記近似関数上の相互相関関数値の列およびそれらの統計量を近似関数の信頼度として求める信頼度計算手段をさらに備え、
前記特徴量抽出手段は、前記信頼度計算手段で求められた信頼度をフレームにおける局所相対基本周波数パタン特徴量として抽出する、
ことを特徴とする請求項６記載の特徴量抽出装置。
【請求項８】
フレーム毎に入力音声信号から対数周波数軸上で等間隔に求められた周波数成分からなる対数周波数スペクトルを計算するスペクトル計算機能と、
時刻毎に計算された前記対数周波数スペクトルの列から時刻毎に当該時刻の対数周波数スペクトルと当該時刻の前後の一定の時間幅に含まれる一つまたは複数の時刻の対数周波数スペクトルとの相互相関関数を計算する関数計算機能と、
前記相互相関関数の組をフレームにおける局所相対基本周波数パタン特徴量として抽出する特徴量抽出機能と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項９】
フレーム毎に入力音声信号から対数周波数軸上で等間隔に求められた周波数成分からなる対数周波数スペクトルを計算するスペクトル計算工程と、
時刻毎に計算された前記対数周波数スペクトルの列から時刻毎に当該時刻の対数周波数スペクトルと当該時刻の前後の一定の時間幅に含まれる一つまたは複数の時刻の対数周波数スペクトルとの相互相関関数を計算する関数計算工程と、
前記相互相関関数の組をフレームにおける局所相対基本周波数パタン特徴量として抽出する特徴量抽出工程と、
を含むことを特徴とする特徴量抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特徴量抽出装置、プログラムおよび特徴量抽出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声の韻律情報の要素の１つに、アクセントやイントネーション、有声／無声についての情報を獲得する基本周波数パタン情報がある。このような基本周波数パタン情報は、音声認識装置や音声区間検出装置、ピッチ抽出装置あるいは話者認識装置などで使用される。このような基本周波数パタン情報を得ようとする場合、非特許文献１に示されている手法などを用いて、ピッチ抽出を行う必要がある。
【０００３】
また、特許文献１では、ある時刻（フレーム）ｔの音声の予測残差の自己相関関数と別の時刻（フレーム）ｓの音声の予測残差の自己相関関数との相互相関関数をピッチ周波数差分特徴量とすることにより、ピッチ抽出誤りの影響を低減し複数のピッチ周波数の候補を考慮したピッチ周波数差分情報を得る方法が提案されている。
【０００４】
【非特許文献１】古井貞煕、「ディジタル音声処理」、東海大学出版会、ｐｐ．５７−５９（１９８５）
【特許文献１】特許第２９４０８３５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載されている方法によれば、音声の予測残差に基づいているため、背景雑音の影響により特徴量が劣化しやすいという問題がある。また、予測残差の自己相関関数にはピッチ周期の整数倍の位置に複数のピークが現れるが、整数倍の位置のピークを用いると差分値も整数倍になるため、正しいピッチ周波数差分情報を求めるためには相互相関関数を求める予測残差自己相関関数の範囲を正しいピッチ周期の付近に限定する必要があり、そのためには事前にピッチ周期を求めたり、話者の声の高さに応じてピッチ周期の範囲を適切に定める必要がある。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ピッチ抽出やピッチ周期の範囲指定を必要とせずに基本周波数パタン情報を得ることができるとともに、背景雑音の影響を受けにくくすることができる特徴量抽出装置、プログラムおよび特徴量抽出方法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】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の特徴量抽出装置は、フレーム毎に入力音声信号から対数周波数軸上で等間隔に求められた周波数成分からなる対数周波数スペクトルを計算するスペクトル計算手段と、時刻毎に計算された前記対数周波数スペクトルの列から時刻毎に当該時刻の対数周波数スペクトルと当該時刻の前後の一定の時間幅に含まれる一つまたは複数の時刻の対数周波数スペクトルとの相互相関関数を計算する関数計算手段と、前記相互相関関数の組をフレームにおける局所相対基本周波数パタン特徴量として抽出する特徴量抽出手段と、を備える。
【０００８】
また、本発明のプログラムは、フレーム毎に入力音声信号から対数周波数軸上で等間隔に求められた周波数成分からなる対数周波数スペクトルを計算するスペクトル計算機能と、時刻毎に計算された前記対数周波数スペクトルの列から時刻毎に当該時刻の対数周波数スペクトルと当該時刻の前後の一定の時間幅に含まれる一つまたは複数の時刻の対数周波数スペクトルとの相互相関関数を計算する関数計算機能と、前記相互相関関数の組をフレームにおける局所相対基本周波数パタン特徴量として抽出する特徴量抽出機能と、をコンピュータに実行させる。
【０００９】
また、本発明の特徴量抽出方法は、フレーム毎に入力音声信号から対数周波数軸上で等間隔に求められた周波数成分からなる対数周波数スペクトルを計算するスペクトル計算工程と、時刻毎に計算された前記対数周波数スペクトルの列から時刻毎に当該時刻の対数周波数スペクトルと当該時刻の前後の一定の時間幅に含まれる一つまたは複数の時刻の対数周波数スペクトルとの相互相関関数を計算する関数計算工程と、前記相互相関関数の組をフレームにおける局所相対基本周波数パタン特徴量として抽出する特徴量抽出工程と、を含む。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、対数周波数スペクトルの相互相関関数に基づいて局所相対基本周波数パタン特徴量を求めることにより、基本周波数の変動による対数周波数スペクトルのピーク（調波成分）のシフト量はどのピーク（調波成分）に対しても同じになり、相互相関関数のラグ０付近のピークの変動は基本周波数の変動に対応することになるので、ピッチ抽出やピッチ周期の範囲指定を必要とせずに基本周波数パタン情報を得ることができるとともに、背景雑音の影響を受けにくくすることができる、という効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる特徴量抽出装置、プログラムおよび特徴量抽出方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００１２】
［第１の実施の形態］
本発明の第１の実施の形態を図１ないし図６に基づいて説明する。本実施の形態は、音声認識装置に備えられる特徴量抽出装置への適用例である。
【００１３】
図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる音声認識装置１のハードウェア構成を示すブロック図である。本実施の形態の音声認識装置１は、概略的には、人間の音声をコンピュータで自動的に認識する音声認識処理を行なうものである。
【００１４】
図１に示すように、音声認識装置１は、例えばパーソナルコンピュータであり、コンピュータの主要部であって各部を集中的に制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）２を備えている。このＣＰＵ２には、ＢＩＯＳなどを記憶した読出し専用メモリであるＲＯＭ（Read Only Memory）３と、各種データを書換え可能に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）４とがバス５で接続されている。
【００１５】
さらにバス５には、各種のプログラム等を格納するＨＤＤ（Hard Disk Drive）６と、配布されたプログラムであるコンピュータソフトウェアを読み取るための機構としてＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭ７を読み取るＣＤ−ＲＯＭドライブ８と、音声認識装置１とネットワーク９との通信を司る通信制御装置１０と、各種操作指示を行うキーボードやマウスなどの入力装置１１と、各種情報を表示するＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などの表示装置１２とが、図示しないＩ／Ｏを介して接続されている。
【００１６】
ＲＡＭ４は、各種データを書換え可能に記憶する性質を有していることから、ＣＰＵ２の作業エリアとして機能してバッファ等の役割を果たす。
【００１７】
図１に示すＣＤ−ＲＯＭ７は、この発明の記憶媒体を実施するものであり、ＯＳ（Operating System）や各種のプログラムが記憶されている。ＣＰＵ２は、ＣＤ−ＲＯＭ７に記憶されているプログラムをＣＤ−ＲＯＭドライブ８で読み取り、ＨＤＤ６にインストールする。
【００１８】
なお、記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ７のみならず、ＤＶＤなどの各種の光ディスク、各種光磁気ディスク、フレキシブルディスクなどの各種磁気ディスク等、半導体メモリ等の各種方式のメディアを用いることができる。また、通信制御装置１０を介してインターネットなどのネットワーク９からプログラムをダウンロードし、ＨＤＤ６にインストールするようにしてもよい。この場合に、送信側のサーバでプログラムを記憶している記憶装置も、この発明の記憶媒体である。なお、プログラムは、所定のＯＳ（Operating System）上で動作するものであってもよいし、その場合に後述の各種処理の一部の実行をＯＳに肩代わりさせるものであってもよいし、所定のアプリケーションソフトやＯＳなどを構成する一群のプログラムファイルの一部として含まれているものであってもよい。
【００１９】
このシステム全体の動作を制御するＣＰＵ２は、このシステムの主記憶として使用されるＨＤＤ６上にロードされたプログラムに基づいて各種処理を実行する。
【００２０】
次に、音声認識装置１のＨＤＤ６にインストールされている各種のプログラムがＣＰＵ２に実行させる機能のうち、本実施の形態の音声認識装置１が備える特長的な機能について説明する。
【００２１】
図２は、音声認識装置１が備える特徴量抽出装置１００の機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、音声認識装置１は、プログラムに従うことにより、局所相対基本周波数パタン特徴量を抽出する特徴量抽出装置１００を備える。この局所相対基本周波数パタン特徴量は、音声認識処理に用いる音声の韻律情報の要素の１つであって、アクセントやイントネーション、有声／無声についての情報を獲得可能な基本周波数パタン情報である。
【００２２】
本実施の形態の特徴量抽出装置１００は、図２に示すように、対数周波数スペクトル計算部１０１と、相互相関関数計算部１０２と、特徴量抽出部１０３とを備えている。対数周波数スペクトル計算部１０１は、スペクトル計算手段として機能するものであって、入力音声信号から所定の間隔の時刻（フレーム）毎に対数周波数軸上で等間隔に求められた周波数成分からなる対数周波数スペクトルを計算する。相互相関関数計算部１０２は、関数計算手段として機能するものであって、対数周波数スペクトル計算部１０１で時刻毎に計算された対数周波数スペクトルの列から時刻毎に当該時刻の対数周波数スペクトルと当該時刻の前後の一定の時間幅に含まれる一つまたは複数の時刻の対数周波数スペクトルとの相互相関関数を計算する。特徴量抽出部１０３は、特徴量抽出手段として機能するものであって、相互相関関数計算部１０２で計算された相互相関関数の組をフレームにおける局所相対基本周波数パタン特徴量として抽出する。以下において、対数周波数スペクトル計算部１０１、相互相関関数計算部１０２および特徴量抽出部１０３について、詳述する。
【００２３】
まず、対数周波数スペクトル計算部１０１について説明する。対数周波数スペクトル計算部１０１は、まず、入力音声信号から１フレーム（例えば１０ｍｓ）毎に対数周波数軸上で等間隔となる周波数点上で求められた周波数成分からなる対数周波数スペクトルＳｔ（ｗ）を求める。ここで、ｔはフレーム番号、ｗ（０?ｗ< Ｗ）は周波数点番号を表している。この対数周波数スペクトルＳｔ（ｗ）は、具体的には対数周波数軸上で等間隔となる周波数点に基づくフーリエ変換やウェーブレット変換、また直線周波数軸上で等間隔となる周波数点に基づくフーリエ変換により求められた直線周波数スペクトルからの周波数軸変換などにより求められる。
【００２４】
なお、対数周波数スペクトルは、振幅の正規化を行った対数周波数スペクトルでも良い。振幅の正規化は、具体的には対数周波数スペクトルの振幅の平均を一定値（例えば０）にする方法、分散を一定値（例えば１）にする方法、最小値と最大値を一定値（例えば０と１）にする方法、あるいは対数周波数スペクトルを求める音声波形の振幅の分散を一定値（例えば１）にする方法などにより行われる。
【００２５】
また、対数周波数スペクトルは、スペクトル包絡成分を除いた残差成分の対数周波数スペクトルでも良い。この残差成分の対数周波数スペクトルは、線形予測分析などにより得られる残差信号から求めても良いし、ケプストラムの高次成分のフーリエ変換から求めても良い。さらに、この残差成分の対数周波数スペクトルに対して振幅の正規化を行っても良い。
【００２６】
なお、対数周波数スペクトルを求める際、周波数成分を求める範囲を、例えば音声のエネルギーが相対的に大きい２００Ｈｚから１６００Ｈｚまでとすることにより、背景雑音による影響を受けにくい対数周波数スペクトルが得られる。
【００２７】
次に、相互相関関数計算部１０２について説明する。相互相関関数計算部１０２は、各フレームｔにおいて、当該フレームの対数周波数スペクトルＳｔ（ｗ）とその前後の一定の時間幅（近傍Ｎ）に含まれるフレームｔ＋τの対数周波数スペクトルＳｔ＋τ（ｗ）との相互相関関数Ｃｔ（τ，ｎ）を計算する。ｎは対数周波数軸上でのずれの大きさ（ラグ）を表し、その値は−（Ｗ−１）から（Ｗ−１）までに含まれる一定の整数値の集合Ｌにより与えられる。相互相関関数Ｃｔ（τ，ｎ）は、下記に示す数式（１）により計算される。
【数１】
2009047831.tif 000003
【００２８】
なお、数式（１）の右辺の項１/（Ｗ−｜ｎ｜）は、ラグの絶対値の増加に伴う相互相関関数の計算に用いられる周波数成分の数の減少を補正する項であり、必ずしも必要ではない。また、Ｃｔ（τ，ｎ）＝−Ｃｔ＋τ（−τ，−ｎ）の関係を用いることにより、数式（１）の計算量を削減することが可能である。
【００２９】
特徴量抽出部１０３は、上述のようにして求められた相互相関関数の組Ｃｔ（τ，ｎ）（τ∈Ｎ，ｎ∈Ｌ）をフレームｔにおける局所相対基本周波数パタン特徴量として抽出する。
【００３０】
ここで、対数周波数スペクトルおよび相互相関関数の例を図３から図６に示す。
【００３１】
図３は、クリーン音声の有声音区間に含まれる５フレームの対数周波数スペクトルを示すグラフである。図３の横軸は周波数点番号、縦軸はフレーム番号である。図３中の対数周波数スペクトルは２００Ｈｚから１６００Ｈｚまでの周波数帯域から対数周波数軸上で等間隔となる２５６点の周波数成分からなっており、振幅を平均が０、分散が１となるように正規化している。
【００３２】
図４は、対数周波数スペクトルの相互相関関数を示すグラフである。図４は、図３のフレーム７７を基準フレームとして求めた対数周波数スペクトルを表している。図４の横軸はラグ、縦軸の数字は基準フレームと相互相関関数を求めたフレームとのフレーム番号の差分を表している。例えば、差分−２はフレーム７７とフレーム７５との相互相関関数である。ただし、差分０は自己相関関数に等しい。各フレームの枠の縦軸は−１から１までの相互相関関数の値を示しており、枠中央の水平の点線は０を表している。
【００３３】
すなわち、図４の相互相関関数の組が、近傍Ｎ＝｛−２，−１，０，１，２｝としたときのフレーム７７における局所相対基本周波数パタン特徴量となる。
【００３４】
図３に示す対数周波数スペクトルには４つから５つのピークが現れており、それぞれ基本周波数の整数倍の位置にある調波成分に対応している。この対数周波数スペクトルのピークは、フレーム番号が大きくなるにしたがって右にシフトしているが、これは基本周波数の上昇に対応している。また、図４においては、ラグ０付近のピークもフレーム番号が大きくなるにしたがって右にシフトしているが、これは対数周波数スペクトルのピークのシフトに対応している。つまり、相互相関関数のラグ０付近のピークの変動は、基本周波数の変動に対応している。
【００３５】
ここで、図３のグラフによれば、基本周波数の変動による対数周波数スペクトルのピーク（調波成分）のシフト量はどのピークに対しても同様であることが分かる。すなわち、どのピーク（調波成分）に対しても同じシフト量となる。
【００３６】
このように本実施の形態によれば、対数周波数スペクトルの相互相関関数に基づいて局所相対基本周波数パタン特徴量を求めることにより、基本周波数の変動による対数周波数スペクトルのピーク（調波成分）のシフト量はどのピーク（調波成分）に対しても同じになり、相互相関関数のラグ０付近のピークの変動は基本周波数の変動に対応することになるので、ピッチ抽出やピッチ周期の範囲指定を必要とせずに基本周波数パタン情報を得ることができる。すなわち、特定の調波成分を選択して用いる必要はなく、あらかじめ基本周波数を求めたり話者の基本周波数の範囲を指定したりすることなく局所相対基本周波数パタン特徴量を求めることが可能となる。
【００３７】
また、図５は図３で用いている音声に１０ｄＢの白色雑音を加えた音声から求められた対数周波数スペクトル、図６は図５の対数周波数スペクトルから求めた相互相関関数を表している。図５を図３と比較すると、特に周波数の低い帯域においてよく似た対数周波数スペクトルが得られていることがわかる。これは２００Ｈｚから１６００Ｈｚ付近が比較的音声のエネルギーが大きい帯域であるためである。また、図６においては、ラグ０付近のピークは図４と同様に変化しており、図４とよく似た局所相対基本周波数パタン特徴量が得られていることが分かる。
【００３８】
このように本実施の形態によれば、背景雑音の影響を受けにくくすることができるので、雑音の影響をあまり受けずに安定した局所相対基本周波数パタン特徴量を求めることが可能となる。
【００３９】
［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態を図７に基づいて説明する。なお、前述した第１の実施の形態と同じ部分は同じ符号で示し説明も省略する。
【００４０】
図７は、本発明の第２の実施形態にかかる特徴量抽出装置１００の機能構成を示すブロック図である。図７に示すように、本実施の形態の特徴量抽出装置１００は、相互相関関数計算部１０２で時刻毎に計算された相互相関関数から時刻毎に相互相関関数を再帰的に計算する相互相関関数再起計算部１０４を備えている点で、第１の実施の形態とは異なるものである。
【００４１】
相互相関関数再起計算部１０４は、再帰計算手段として機能するものであって、Ｃｔ（ｉ）（τ，ｎ）＝Ｃｔ（τ，ｎ）として、各フレームｔにおいて、当該フレームの相互相関関数の組Ｃｔ（ｉ−１）（τ，ｎ）（τ∈Ｎ，ｎ∈Ｌ）とその前後の一定の時間幅（近傍Ｎ）に含まれるフレームｔ＋τの相互相関関数の組Ｃｔ＋τ（ｉ−１）（λ，ｎ）（λ∈Ｎ，ｎ∈Ｌ）との相互相関関数Ｃｔ（ｉ）（τ，ｎ）を、下記に示す数式（２）のように、再帰的に計算する。
【数２】
2009047831.tif 000004
【００４２】
なお、数式（１）と同様に、数式（２）の右辺に計算に用いられる相互相関関数値の数による変動を補正する項（１/（Ｗ−｜ｎ｜））を加えても良い。また、対数周波数スペクトルと同様に、相互相関関数Ｃｔ（ｉ−１）（τ，ｎ）の振幅に対する正規化を行っても良い。
【００４３】
特徴量抽出部１０３は、このようにして求められた相互相関関数の組Ｃｔ（ｉ）（τ，ｎ）（τ∈Ｎ，ｎ∈Ｌ）をフレームｔにおける局所相対基本周波数パタン特徴量として抽出する。
【００４４】
このように本実施の形態によれば、当該フレーム以外のフレーム同士の相互相関も考慮することにより、当該フレームと他のフレームとの相互相関のみを考慮する場合よりも安定した局所相対基本周波数パタン特徴量を求めることが可能となる。
【００４５】
［第３の実施の形態］
次に、本発明の第３の実施の形態を図８ないし図１０に基づいて説明する。なお、前述した第１の実施の形態と同じ部分は同じ符号で示し説明も省略する。
【００４６】
図８は、本発明の第３の実施形態にかかる特徴量抽出装置１００の機能構成を示すブロック図である。図８に示すように、本実施の形態の特徴量抽出装置１００は、相互相関関数計算部１０２で時刻毎に計算された相互相関関数を時刻毎に次元圧縮する次元圧縮部１０５を備えている点で、第１の実施の形態とは異なるものである。
【００４７】
次元圧縮部１０５は、次元圧縮手段として機能するものであって、各フレームｔにおいて、相互相関関数計算部１０２で計算された相互相関関数Ｃｔ（τ，ｎ）（ｎ∈Ｌ）の次元数を離散コサイン変換や主成分分析などを用いて圧縮する。
【００４８】
ここで、図９は図４に示される相互相関関数からラグの範囲が−３０から３０までの部分を取り出したものである。このとき、相互相関関数Ｃｔ（τ，ｎ）（−３０?ｎ?３０）の次元数は６１となっている。
【００４９】
一方、図１０は図９に示される相互相関関数をそれぞれ５次元の離散コサイン変換係数で近似したものである。図１０から、次元圧縮を行っても元の相互相関関数とほぼ同等のパタンが得られていることが分かる。
【００５０】
特徴量抽出部１０３は、このようにして得られた次元圧縮後の相互相関関数の組を局所相対基本周波数パタン特徴量として抽出する。
【００５１】
このように本実施の形態によれば、少ない次元数で効率よく表現された局所相対基本周波数パタン特徴量を求めることが可能となる。
【００５２】
なお、本実施の形態の特徴量抽出装置１００においては、相互相関関数計算部１０２で時刻毎に計算された相互相関関数を、次元圧縮部１０５によって時刻毎に次元圧縮するようにしたが、これに限るものではない。例えば、第２の実施の形態で説明したように、相互相関関数計算部１０２で時刻毎に計算された相互相関関数から相互相関関数再起計算部１０４で時刻毎に相互相関関数を再帰的に計算した後、次元圧縮部１０５によって時刻毎に次元圧縮するようにしても良い。
【００５３】
［第４の実施の形態］
次に、本発明の第４の実施の形態を図１１および図１２に基づいて説明する。なお、前述した第１の実施の形態と同じ部分は同じ符号で示し説明も省略する。
【００５４】
図１１は、本発明の第３の実施形態にかかる特徴量抽出装置１００の機能構成を示すブロック図である。図１１に示すように、本実施の形態の特徴量抽出装置１００は、相互相関関数計算部１０２で時刻毎に計算された相互相関関数から時刻毎に基本周波数パタン近似関数を求める近似関数計算部１０６と、相互相関関数計算部１０２で時刻毎に計算された相互相関関数と近似関数計算部１０６で時刻毎に計算された基本周波数パタン近似関数から時刻毎に前記基本周波数パタン近似関数の信頼度を計算する信頼度計算部１０７を備えている点で、第１の実施の形態とは異なるものである。
【００５５】
近似関数計算部１０６は、近似関数計算手段として機能するものであって、各フレームｔにおいて、相互相関関数計算部１０２で計算された相互相関関数の組Ｃｔ（τ，ｎ）（τ∈Ｎ，ｎ∈Ｌ）から局所相対基本周波数パタン近似関数Ｆｔ（τ）を求める。この近似関数Ｆｔ（τ）は、例えば最小二乗誤差基準を用いる場合には、下記に示す数式（３）に示される誤差Ｅｔを最小化することにより求められる。
【数３】
2009047831.tif 000005
【００５６】
信頼度計算部１０７は、信頼度計算手段として機能するものであって、各フレームｔにおいて、相互相関関数計算部１０２で計算された相互相関関数の組Ｃｔ（τ，ｎ）（τ∈Ｎ，ｎ∈Ｌ）と、近似関数計算部１０６で計算された局所相対基本周波数パタン近似関数Ｆｔ（τ）から、近似関数Ｆｔ（τ）の信頼度を求める。この信頼度は、近似関数Ｆｔ（τ）上の相互相関関数の値の組Ｃｔ（τ，Ｆｔ（τ））（τ∈Ｎ）や、これらの平均、分散、最大値などの統計量により与えられる。
【００５７】
特徴量抽出部１０３は、このようにして求められた局所相対基本周波数パタン近似関数Ｆｔ（τ）およびその信頼度を、フレームｔにおける局所相対基本周波数パタン特徴量として抽出する。
【００５８】
ここで、図１２は無声区間における相互相関関数の例を示すグラフである。図１２に示されるように、無声区間では基本周波数が存在しないため、ラグ０の自己相関関数を除いて、相互相関関数には明確なピークが存在しない。しかし、数式（３）によれば、このような場合でも近似関数を得ることができる。
【００５９】
また、図１２に示されるように、基本周波数が存在しない場合には、相互相関関数の値が全体的に小さいため、局所相対基本周波数パタン近似関数上の相互相関関数の値も小さくなる。逆に、図４に示されるように基本周波数が存在し相互相関関数に明確なピークが存在する場合には、局所相対基本周波数パタン近似関数上の相互相関関数の値は大きくなる。つまり、局所相対基本周波数パタン近似関数上の相互相関関数の値は、基本周波数の存在の確からしさを表している。
【００６０】
このように本実施の形態によれば、局所相対基本周波数パタン近似関数を求めることにより、本来基本周波数が存在しない無声区間においても局所相対基本周波数パタン特徴量を得ることが可能となる。さらに、局所相対基本周波数パタン近似関数の信頼度も求めることにより、基本周波数の存在の確からしさを含む局所相対基本周波数パタン特徴量を得ることが可能となる。
【００６１】
なお、本実施の形態の特徴量抽出装置１００においては、相互相関関数計算部１０２で時刻毎に計算された相互相関関数から、近似関数計算部１０６によって時刻毎に基本周波数パタン近似関数を求め、相互相関関数計算部１０２で時刻毎に計算された相互相関関数と近似関数計算部１０６で時刻毎に計算された基本周波数パタン近似関数から時刻毎に前記基本周波数パタン近似関数の信頼度を計算するようにしたが、これに限るものではない。例えば、第２の実施の形態で説明したように、相互相関関数計算部１０２で時刻毎に計算された相互相関関数から相互相関関数再起計算部１０４で時刻毎に相互相関関数を再帰的に計算した後、近似関数計算部１０６によって時刻毎に基本周波数パタン近似関数を求めるようにしても良い。
【００６２】
なお、本発明は上述した各実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施の形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施の形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施の形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【００６３】
また、各実施の形態においては、音声認識装置に備えられる特徴量抽出装置への適用例を示したが、これに限るものではなく、基本周波数パタン情報を必要とする音声区間検出装置、ピッチ抽出装置あるいは話者認識装置などに備えられる特徴量抽出装置へ適用しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の第１の実施の形態にかかる音声認識装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２】特徴量抽出装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】クリーン音声の有声音区間に含まれる５フレームの対数周波数スペクトルを示すグラフである。
【図４】対数周波数スペクトルの相互相関関数を示すグラフである。
【図５】雑音を加えた音声から求められた対数周波数スペクトルを示すグラフである。
【図６】図５の対数周波数スペクトルの相互相関関数を示すグラフである。
【図７】本発明の第２の実施形態にかかる特徴量抽出装置の機能構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第３の実施形態にかかる特徴量抽出装置の機能構成を示すブロック図である。
【図９】対数周波数スペクトルの相互相関関数を部分的に示すグラフである。
【図１０】図９の相互相関関数を近似した結果を示すグラフである。
【図１１】本発明の第３の実施形態にかかる特徴量抽出装置の機能構成を示すブロック図である。
【図１２】無声区間における相互相関関数の例を示すグラフである。
【符号の説明】
【００６５】
１００      特徴量抽出装置
１０１      スペクトル計算手段
１０２      関数計算手段
１０３      特徴量抽出手段
１０４      再帰計算手段
１０５      次元圧縮手段
１０６      近似関数計算手段
１０７      信頼度計算手段
【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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