(57)【要約】【課題】検索条件として音声そのものを用い、かつ１アクセント句内あるいは１文節内に多数のアクセント核が含まれるような音声を検索単位とする音声検索装置を得る。【解決手段】入力した音声を検索条件として、その検索条件に合致する音声を音声データベース１５０から検索する装置であって、音声を入力する音声入力部１１０と、音声入力部１１０に入力された音声の特徴量を算出する音声分析部１２０と、音声分析部１２０が算出した特徴量の時系列形状を算出する形状抽出部１３０と、を備え、形状抽出部１３０は、音声分析部１２０が算出した特徴量の時系列形状と、音声データベース１５０に格納されている音声の特徴量の時系列形状と、の差を求め、その差が所定の閾値以下である音声を、検索結果として出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力した音声を検索条件として、
その検索条件に合致する音声を音声データベースから検索する装置であって、
音声を入力する音声入力部と、
前記音声入力部に入力された音声の特徴量を算出する音声分析部と、
前記音声分析部が算出した特徴量の時系列形状を算出する形状抽出部と、
を備え、
前記形状抽出部は、
前記音声分析部が算出した特徴量の時系列形状と、前記音声データベースに格納されている音声の特徴量の時系列形状と、の差を求め、
その差が所定の閾値以下である音声を、検索結果として出力する
ことを特徴とする音声検索装置。
【請求項２】
前記音声データベースは、
音声とともに、その音声のピッチ時系列とパワー時系列を格納しており、
前記形状抽出部は、
前記音声入力部に入力された音声のピッチ時系列とパワー時系列を算出し、
前記時系列形状として、前記ピッチ時系列とパワー時系列の極大点、極小点、変曲点をそれぞれ算出し、
前記音声データベースに格納されているピッチ時系列とパワー時系列の極大点、極小点、変曲点と比較して両者の差を求め、
その差が所定の閾値以下である音声を、検索結果として出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の音声検索装置。
【請求項３】
前記音声データベースに格納されている、ピッチ時系列の極大点、極小点、変曲点のデータ数が、
前記形状抽出部が算出した前記時系列形状のデータ数よりも多い場合は、
前記形状抽出部は、
前記音声データベースに格納されている、ピッチ時系列の極大点、極小点、変曲点のデータ数が、
前記形状抽出部が算出した前記時系列形状のデータ数以下となるまで、
再計算を実行する
ことを特徴とする請求項２に記載の音声検索装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力した音声を検索条件として、その検索条件に合致する音声を音声データベースから検索する装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、音声を検索する技術が用いられる音声合成装置に関し、『実音声から作成した韻律データを最大限に利用し、一定の高品質な読み上げ音声を合成可能な音声合成装置を提供する。』ことを目的とした技術として、『入力テキストの解析を行って表音記号列で表現される言語処理結果を出力する言語解析部１０１において、表音記号列の任意のアクセント句の中で表音記号列を分割する位置を指定し、韻律検索部１０２は、韻律パターンデータベース１０３から韻律パターンを検索する単位として、アクセント句単位、あるいは、アクセント句内に指定されたアクセント分割位置で区切られた単位で、検索を行うことにより、韻律パターン検索以外の手段を用いることなく韻律生成を行う。』というものが提案されている（特許文献１）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２４０２０１号公報（要約）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
音声を検索するに際し、検索条件として音声そのものを用いる、即ち、入力した音声と合致する音声を検索することに対するニーズがある。この点に関し、上記特許文献１のような従来の技術では、入力テキストの解析結果に基づき音声を検索するため、検索条件として音声そのものを用いることはできない。
【０００５】
また、上記特許文献１に記載の技術では、これに加えて別の課題もある。
上記特許文献１では、『アクセント句単位、あるいは、アクセント句内に指定されたアクセント分割位置で区切られた単位で、検索を行う』としているが、この手法では、１アクセント句内（ピッチの変曲点が１つのみの区間内）あるいは１文節内に多数のアクセント核が含まれるような音声を検索単位とする検索ができない。
【０００６】
例えば、感情表現や決め台詞のように、ピッチの大きな起伏が複数存在するような音声を検索条件とする場合、上記特許文献１に記載の技術では、これをアクセント句単位等に分割した上で検索条件とするため、個々の分割単位では検索条件に合致するとしても、これらを接続した音声としては検索条件への合致度が低くなってしまう可能性がある。
【０００７】
したがって、音声そのものを検索条件として用いる際に、上記特許文献１に記載の技術を適用したとしても、１アクセント句内あるいは１文節内に多数のアクセント核が含まれるような音声を検索単位とすることができないことに変わりはない。
【０００８】
そのため、検索条件として音声そのものを用い、かつ１アクセント句内あるいは１文節内に多数のアクセント核が含まれるような音声を検索単位とする音声検索装置が望まれていた。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る音声検索装置は、入力した音声を検索条件として、その検索条件に合致する音声を音声データベースから検索する装置であって、音声を入力する音声入力部と、前記音声入力部に入力された音声の特徴量を算出する音声分析部と、前記音声分析部が算出した特徴量の時系列形状を算出する形状抽出部と、を備え、前記形状抽出部は、前記音声分析部が算出した特徴量の時系列形状と、前記音声データベースに格納されている音声の特徴量の時系列形状と、の差を求め、その差が所定の閾値以下である音声を、検索結果として出力するものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明に係る音声検索装置によれば、入力した音声を検索条件として、音声データベースから音声を検索することができる。
また、入力した音声の特徴量の時系列形状が合致するか否かを検索条件の判定に用いるため、入力した音声の全体的な時系列形状に基づき合致判定を行うこととなる。したがって、１アクセント句内あるいは１文節内に多数のアクセント核が含まれるような音声であっても、その全体を検索単位とすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１に係る音声検索装置１００の機能ブロック図である。
音声検索装置１００は、音声入力部１１０、音声分析部１２０、形状抽出部１３０、データ処理部１４０、音声データベース１５０を備える。
【００１２】
音声入力部１１０は、ユーザが検索条件の音声を入力するために使用するものである。また、新たな音声データを音声データベース１５０に登録する際にも使用される。入力された音声は、音声信号として音声分析部１２０に出力される。
【００１３】
音声分析部１２０は、音声入力部１１０より音声信号を受け取り、有声・無声判定、ピッチ（基本周波数Ｆ０、以下同じ）、パワー、音素区切り位置などの分析処理を行う。これらの分析処理の詳細は、後述の図２で説明する。
【００１４】
形状抽出部１３０は、音声分析部１２０の分析結果に基づき、音声の特徴を表す韻律形状を抽出する。形状抽出処理の詳細は、後に詳述する。
データ処理部１４０は、検索の結果得られた音声を音声データベース１５０から読み取って出力し、または新たな音声を音声データベースに格納する。
【００１５】
音声データベース１５０は、複数の音声データ（例えばｗａｖファイル）を格納するものである。また、新たな音声データの登録を、データ処理部１４０より受け付ける。
また、音声データベース１５０は、音声データとともに、その音声のピッチ時系列データとパワー時系列データを格納している。
音声データベース１５０は、音声検索装置１００の外部に備えていてもよい。
【００１６】
音声入力部１１０は、音声を入力するためのインターフェースを備える。このインターフェースは、マイクなどの音声そのものを入力するものでもよいし、音声データや音声信号などに変換された音声を入力するように構成してもよい。
【００１７】
音声分析部１２０、形状抽出部１３０、データ処理部１４０は、これらの機能を実現する回路デバイスのようなハードウェアで構成してもよいし、ＣＰＵやマイコンのような演算装置上で実行されるソフトウェアとして構成してもよい。
【００１８】
音声データベース１５０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）のような記憶装置に、音声データとともに、その音声のピッチ時系列データとパワー時系列データを格納することにより構成できる。
【００１９】
音声検索装置１００の動作は、新たな音声を音声データベース１５０に登録する際の動作と、音声データベース１５０から音声を検索する際の動作の、２種類の動作がある。以下、各動作の詳細について説明する。
【００２０】
図２は、音声分析部１２０が音声入力部１１０より受け取った音声信号の分析を行う際の処理フローを説明するものである。以下、各ステップについて説明する。なお、本処理は、音声を登録する際と検索する際で共通である。
【００２１】
（Ｓ２０１）
音声分析部１２０は、音声入力部１１０に入力された音声データを取得し、入力された音声の各フレームがどの音素に対応するかを算出する。
本ステップの処理は、例えばコーパスベース音声合成におけるコーパス構築時に用いられる、隠れマルコフモデルを用いた音素境界算出処理と同様の手法などにより、実行することができる。
【００２２】
（Ｓ２０２）
音声分析部１２０は、現在のフレームが有声音区間か、無声音区間かの判定を行う。
本ステップの判定は、従来用いられている手法、例えば当該フレームの音声パワーが所定の閾値を超えているか否か、あるいは残差信号の自己相関などによりピッチ成分の有無を判定する手法、などにより実行することができる。
（Ｓ２０３）
ステップＳ２０２で有声音区間と判定した場合はステップＳ２０４へ進み、無声音区間と判定した場合はステップＳ２０５へ進む。
【００２３】
（Ｓ２０４）
音声分析部１２０は、現在のフレームのピッチ周期を算出する。
（Ｓ２０５）
音声分析部１２０は、音声データを１フレーム分進める。
（Ｓ２０６）
最後の音声フレームまで到達した場合は本処理を終了し、残りのフレームがある場合はステップＳ２０２に戻って同様の処理を繰り返す。
【００２４】
次に、形状抽出部１３０の処理について説明する。
形状抽出部１３０の処理は、音声を登録する際と検索する際で異なる。まずは、音声を登録する際の処理について説明する。
【００２５】
音声を登録する際の形状抽出部１３０の処理は、ピッチ形状の抽出処理と、パワー形状の抽出処理がある。
ピッチ形状を抽出することにより、音声の韻律（高さ、大きさ、長さ）のうち、高さに関する特徴が抽出される。また、パワー形状を抽出することにより、大きさに関する特徴が抽出される。両者を時系列で抽出することにより、長さに関する情報も抽出することができる。
これらの情報を、音声の特徴量とみなし、この特徴量をその音声とともに音声データベース１５０に格納しておき、後の検索に利用する。
【００２６】
以下、ピッチ形状の抽出処理を以下の（Ｓ３０１）〜（Ｓ３０６）で、パワー形状の抽出処理を（Ｓ４０１）〜（Ｓ４０５）で、それぞれ説明する。
【００２７】
（Ｓ３０１）
形状抽出部１３０は、音声入力部１１０に入力された音声信号のピッチ時系列を算出する。ここでいうピッチ時系列とは、音声信号の基本周波数（Ｆ０）の時間変化を時系列で表したものである。
このピッチ時系列は、図２のステップＳ２０４で算出したものをそのまま用いてもよいし、検出精度を高めるため、異なる複数の方法、例えば残差自己相関法とケプストラム法それぞれで求めたピッチ周期の平均値を用い、ピッチ誤りに対処することもできる。
本ステップの処理により、ピッチの時系列波形が得られる。
【００２８】
（Ｓ３０２）
形状抽出部１３０は、ステップＳ３０１で算出したピッチ時系列を平滑化する。
平滑化の方法は、例えば、短時間の移動平均を求めることで、ピッチ時系列の波形を平滑化する、あるいはローパスフィルタを用いて平滑化する、などの方法を用いることができる。
【００２９】
（Ｓ３０３）
形状抽出部１３０は、ステップＳ３０２で得た平滑化後のピッチ時系列波形を微分し、ピッチ時系列の速度を算出する。
（Ｓ３０４）
形状抽出部１３０は、ステップＳ３０３で得た平滑化後のピッチ時系列波形の１次微分をさらに微分し、ピッチ時系列の加速度を算出する。
【００３０】
（Ｓ３０５）
形状抽出部１３０は、ピッチ時系列の速度が０になる時刻、即ちピッチ時系列の極大点・極小点を抽出する。
（Ｓ３０６）
形状抽出部１３０は、ピッチ時系列の加速度が０になる時刻、即ちピッチ時系列の変曲点を抽出する。
【００３１】
図３は、形状抽出部１３０によるピッチ形状の抽出処理結果を説明するものである。
図３において、横軸は時刻、縦軸は基本周波数（ピッチ）を表す。
ピッチ時系列の波形形状を特定するためには、波形の特徴点を抽出するのが効果的である。そこで、形状抽出部１３０は、ピッチ時系列波形の極大点・極小点と変曲点を波形の特徴点として抽出し、これらをピッチ形状データとして、音声とともに音声データベース１５０に格納する。
後述のパワー形状の抽出処理も、同じ観点から実行されるものである。
【００３２】
次に、パワー形状の抽出処理について説明する。
【００３３】
（Ｓ４０１）
形状抽出部１３０は、各音声フレームの音声パワーを求め、パワー時系列を算出する。
パワー時系列は、人間の発声機構の構造上、滑らかな信号になっていると仮定できるため、平滑化処理は行わなくともよい。
【００３４】
（Ｓ４０２）
形状抽出部１３０は、ステップＳ４０１で得たパワー時系列波形を微分し、パワー時系列の速度を算出する。
（Ｓ４０３）
形状抽出部１３０は、ステップＳ４０２で得たパワー時系列波形の１次微分をさらに微分し、パワー時系列の加速度を算出する。
【００３５】
（Ｓ４０４）
形状抽出部１３０は、パワー時系列の速度が０になる時刻、即ちパワー時系列の極大点・極小点を抽出する。
（Ｓ４０５）
形状抽出部１３０は、パワー時系列の加速度が０になる時刻、即ちパワー時系列の変曲点を抽出する。
【００３６】
以上の（Ｓ４０１）〜（Ｓ４０５）の処理により、パワー形状の抽出処理が完了した。パワー時系列波形の極大点・極小点と変曲点は、パワー形状データとして、音声とともに音声データベース１５０に格納する。
【００３７】
次に、音声を検索する際の形状抽出部１３０の処理について説明する。
【００３８】
図４は、音声を検索する際の形状抽出部１３０の処理フローを説明するものである。以下、各ステップについて説明する。
なお、検索条件となる音声は、あらかじめ音声入力部１１０に入力され、図２で説明した音声分析部１２０による分析、（Ｓ３０１）〜（Ｓ３０６）で説明した形状抽出部１３０によるピッチ形状の抽出、（Ｓ４０１）〜（Ｓ４０５）で説明した形状抽出部１３０によるパワー形状の抽出が行われているものとする。
【００３９】
（Ｓ５０１）
形状抽出部１３０は、以下のステップＳ５０２〜Ｓ５０８を、音声データベース１５０が格納している全ての音声データについて実行する。
（Ｓ５０２）
形状抽出部１３０は、音声データベース１５０から、検索対象となる音声データを１つ取得する。
【００４０】
（Ｓ５０３）
形状抽出部１３０は、音声分析部１２０がステップＳ２０１で算出した、検索条件となる音声信号の音素境界系列と、ステップＳ５０２で音声データベース１５０より取得した音声の音素境界系列とが、一致しているか否かを判定する。
一致判定は、例えば、ポーズ区間の位置情報を除いて音素境界系列が完全に一致するか否かで行うことができる。
一致していると判定した場合はステップＳ５０４に進み、一致していない場合はＳ５０１のループを次に進める。
【００４１】
（Ｓ５０４）
形状抽出部１３０は、（Ｓ４０１）〜（Ｓ４０５）で抽出した、検索条件となる音声信号のパワー形状と、ステップＳ５０２で音声データベース１５０より取得した音声のパワー形状とを比較し、両者の特徴差を算出する。
特徴差の算出処理の詳細については、後に詳述する。
（Ｓ５０５）
形状抽出部１３０は、ステップＳ５０４で算出した特徴差が所定の閾値以下であればステップＳ５０６に進み、所定値を超えていればＳ５０１のループを次に進める。
【００４２】
（Ｓ５０６）
形状抽出部１３０は、（Ｓ３０１）〜（Ｓ３０６）で抽出した、検索条件となる音声信号のピッチ形状と、ステップＳ５０２で音声データベース１５０より取得した音声のピッチ形状とを比較し、両者の特徴差を算出する。
特徴差の算出処理の詳細については、後に詳述する。
（Ｓ５０７）
形状抽出部１３０は、ステップＳ５０６で算出した特徴差が所定の閾値以下であればステップＳ５０８に進み、所定値を超えていればＳ５０１のループを次に進める。
【００４３】
（Ｓ５０８）
形状抽出部１３０は、ステップＳ５０２で音声データベース１５０より取得した音声が検索条件に合致した旨を、内部的に作成した該当リストに追加する。
【００４４】
以上の（Ｓ５０１）〜（Ｓ５０８）の処理により、音声入力部１１０に入力された音声を検索条件とし、これに合致する音声を音声データベース１５０から検索する処理が行われる。検索結果はステップＳ５０８の該当リストに格納される。
データ処理部１４０は、該当リストに検索結果がある場合は、その音声データを出力し、検索結果がない場合は、その旨を出力する。出力方法は、音声出力によるものでもよいし、データのみ適当なインターフェースを介して出力するようにしてもよい。
【００４５】
次に、図５のステップＳ５０４およびＳ５０６における特徴差の算出処理について、以下の（Ｓ６０１）〜（Ｓ６０３）で説明する。
なお、ピッチ形状の特徴差とパワー形状の特徴差の算出処理は同様であるため、本処理はステップＳ５０４およびＳ５０６で共通であるものとした。
【００４６】
（Ｓ６０１）
形状抽出部１３０は、検索条件となる音声信号の極大点・極小点の時刻と、ステップＳ５０２で音声データベース１５０より取得した音声の極大点・極小点の時刻とを比較し、その類似度を算出する。
極大点・極小点に係る類似度の算出は、極大点・極小点における時刻差の２乗と値の差の２乗とを加算して、当該極大点・極小点における類似度とし、この類似度をすべての極大点・極小点にわたって算出し、積算することにより、行うことができる。
【００４７】
（Ｓ６０２）
形状抽出部１３０は、検索条件となる音声信号の変曲点の時刻と、ステップＳ５０２で音声データベース１５０より取得した音声の変曲点の時刻とを比較し、その類似度を算出する。
変曲点に係る類似度の算出は、ステップＳ６０１と同様に、変曲点における時刻差の２乗と値の差の２乗とを加算して、当該変曲点における類似度とし、この類似度をすべての変曲点にわたって算出し、積算することにより、行うことができる。
【００４８】
（Ｓ６０３）
形状抽出部１３０は、ステップＳ６０１とＳ６０２で算出した極大点・極小点に係る類似度と変曲点に係る類似度とを合算し、合算後の類似度をもって、特徴差とする。
【００４９】
本実施の形態１では、「ピッチ形状」「パワー形状」とあるように、ピッチ時系列とパワー時系列の波形形状の類似性を検索条件とする。したがって、波形の絶対値は必ずしも一致していなくともよく、波形の形状に類似性があればよい。以後の実施の形態についても同様である。
【００５０】
なお、本実施の形態１では、検索条件から「スペクトル」の一致を除いているが、これはスペクトルに音声の個人特徴が含まれることによる。
音声を検索条件とする場合、その入力音声が「どのような文言を」「どのような韻律で発話したか」が検索条件の要部であると考えられるところ、検索条件の合致性について個人特徴を過度に追求すると、その者が発話した音声以外は検索に全く合致しないこととなってしまい、実質的には音声検索装置の使用者が固定されるに等しい状況となるため、検索の用をなさなくなってしまう。
以上のような理由から、本実施の形態１では、「ピッチ形状」「パワー形状」をもって検索条件の合致を判定することとした。これにより、音声検索装置に好適な合致判定を行うことができる。
【００５１】
以上のように、本実施の形態１では、音声入力部１１０に入力された音声のピッチ時系列とパワー時系列を算出し、これらの１次微分が０になる時刻（極大点・極小点）と、これらの２次微分が０になる時刻（変曲点）を算出し、音声データベース１５０に格納されている音声の極大点・極小点、変曲点と比較して特徴差を求める。
これにより、ピッチ時系列の波形形状と、パワー時系列の波形形状とに基づき検索を行うことができるので、入力した音声の特徴量の全体的な波形形状に基づき、検索条件の合致判定を行うことが可能である。
したがって、１アクセント句内あるいは１文節内に多数のアクセント核が含まれるような音声であっても、その全体を検索単位とすることができる。
【００５２】
実施の形態２．
本発明の実施の形態２では、音声データベース１５０に格納されている音声の極大点・極小点の個数が、音声入力部１１０に入力された検索条件音声の極大点・極小点の個数よりも多い場合に、計算を簡略化する手法を説明する。
なお、音声検索装置１００の構成は、実施の形態１で説明した図１と同様であるため、説明を省略する。
【００５３】
音声データベース１５０に格納されている音声の極大点・極小点の個数が、音声入力部１１０に入力された検索条件音声の極大点・極小点の個数よりも多い場合、検索条件として入力された音声は、変化が少ないと考えることができる。
この場合、音声検索時に実行する特徴差の算出処理は、簡易なもので足りる。
そこで、音声データベース１５０に格納されている音声の極大点・極小点の再計算を行って個数を間引き、特徴差の算出処理負荷を低減することを考える。
【００５４】
次に、音声データベース１５０に格納されている音声の極大点・極小点の再計算を行う手順について、以下の（Ｓ７０１）〜（Ｓ７０６）で説明する。これらのステップは、実施の形態１で説明したステップＳ６０１〜Ｓ６０３の前に実行されるものである。
【００５５】
（Ｓ７０１）
形状抽出部１３０は、検索条件となる音声信号の極大点・極小点の個数と、ステップＳ５０２で音声データベース１５０より取得した音声の極大点・極小点の個数を比較する。
音声データベース１５０より取得した音声の極大点・極小点の個数の方が多い場合は、以下のステップＳ７０２〜Ｓ７０６によりこれらを再計算する。再計算は、検索条件となる音声信号の極大点・極小点の個数の方が少なくなるか、もしくは同数となるまで、繰り返し実行する。
【００５６】
（Ｓ７０２）
形状抽出部１３０は、音声データベース１５０に格納されている音声のピッチ時系列の平滑化をやり直す。
移動平均を用いて平滑化する場合は、算出に用いた窓の長さを長くすることで、より滑らかな平滑化系列が得られる。ローパスフィルタを用いて平滑化する場合は、遮断周波数をさらに低くすることで、より滑らかな平滑化系列が得られる。
【００５７】
（Ｓ７０３）〜（Ｓ７０６）
実施の形態１で説明したステップＳ３０３〜Ｓ３０６と同様の処理を、音声データベース１５０に格納されている音声に対して行う。ただし、ステップＳ７０２でピッチ時系列の平滑化の度合いを上げているため、極大点・極小点や変曲点の個数は、再計算前よりは少なくなるものと思われる。
【００５８】
以後は、実施の形態１で説明したステップＳ６０１〜Ｓ６０３を行い、音声入力部１１０に入力された音声と、音声データベース１５０に格納されている音声との特徴差を算出する。
【００５９】
本実施の形態２では、平滑化の度合いを上げることで、データ数を間引く手法を説明したが、その他の手法によってデータ数を間引いてもよい。例えば、サンプリング間隔を大きくする、といった手法が考えられる。
【００６０】
以上のように、本実施の形態２では、検索条件となる音声信号の極大点・極小点の個数と、ステップＳ５０２で音声データベース１５０より取得した音声の極大点・極小点の個数を比較し、後者の方が多い場合には、前者の方が少なくなるか、もしくは同数になるまで、極大点・極小点の再計算を行う。
そのため、検索条件として入力された音声の変化が少なく、極大点・極小点が少ないような場合に、音声データベース１５０に格納されている音声との特徴差を算出する処理負荷を低減することができる。
【００６１】
実施の形態３．
以上の実施の形態１〜２では、音声データベース１５０が格納している全ての音声データを検索対象とすることを説明したが、これに代えて適当なインデックスを設けることにより、検索時間を短縮することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】実施の形態１に係る音声検索装置１００の機能ブロック図である。
【図２】音声分析部１２０が音声入力部１１０より受け取った音声信号の分析を行う際の処理フローを説明するものである。
【図３】音声分析部１２０が音声入力部１１０より受け取った音声信号の分析を行う際の処理フローを説明するものである。
【図４】音声を検索する際の形状抽出部１３０の処理フローを説明するものである。
【符号の説明】
【００６３】
１００  音声検索装置、１１０  音声入力部、１２０  音声分析部、１３０  形状抽出部、１４０  データ処理部、１５０  音声データベース。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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