(57)【要約】【課題】入力データが音声データであるか否かをより多く正しく判定できるように当該入力データの特徴量を抽出することができる特徴量抽出装置及び特徴量抽出方法を提供する。【解決手段】時間軸に沿った入力データを所定時間間隔ごとに複数のフレームに切り出すフレーム生成部１１と、当該切り出された複数のフレームのそれぞれにおける入力データの振幅値の絶対値の積分値を算出する積分算出部１３と、当該算出された積分値に基づいて、複数のフレームのそれぞれにおける積分値と、複数のフレームのそれぞれに近接するフレームにおける積分値とのそれぞれの差分値を算出する差分算出部１５と、当該算出されたそれぞれの差分値に基づいて、複数のフレームのそれぞれに近接するフレームにおける積分値に対する当該差分値の割合の平均値を算出して当該平均値を特徴量として抽出する特徴量抽出部１７と、を備える。【選択図】図１
2009265261.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間軸に沿った入力データを所定時間間隔ごとに複数のフレームに切り出すフレーム生成手段と、
当該切り出された複数のフレームのそれぞれにおける入力データの振幅値の絶対値の積分値を算出する積分算出手段と、
当該算出された積分値に基づいて、前記複数のフレームのそれぞれにおける積分値と、前記複数のフレームのそれぞれに近接するフレームにおける積分値とのそれぞれの差分値を算出する差分算出手段と、
当該算出されたそれぞれの差分値に基づいて、前記複数のフレームのそれぞれに近接するフレームにおける積分値に対する当該差分値の割合の平均値を算出して当該平均値を特徴量として抽出する特徴量抽出手段と、
を備える特徴量抽出装置。
【請求項２】
前記フレーム生成手段は、前記入力データを３０ｍｓごとに２０のフレームに切り出すことを特徴とする請求項１に記載の特徴量抽出装置。
【請求項３】
時間軸に沿った入力データを所定時間間隔ごとに複数のフレームに切り出すフレーム生成ステップと、
当該切り出された複数のフレームのそれぞれにおける入力データの振幅値の絶対値の積分値を算出する積分算出ステップと、
当該算出された積分値に基づいて、前記複数のフレームのそれぞれにおける積分値と、前記複数のフレームのそれぞれに近接するフレームにおける積分値とのそれぞれの差分値を算出する差分算出ステップと、
当該算出されたそれぞれの差分値に基づいて、前記複数のフレームのそれぞれに近接するフレームにおける積分値に対する当該差分値の割合の平均値を算出して当該平均値を特徴量として抽出する特徴量抽出ステップと、
を備える特徴量抽出方法。
【請求項４】
前記フレーム生成ステップでは、前記入力データを３０ｍｓごとに２０のフレームに切り出すことを特徴とする請求項３に記載の特徴量抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力データから特徴量を抽出する特徴量抽出装置及び特徴量抽出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、音声やノイズの検知や認識を行う技術が提案されている。例えば、特許文献１には、入力データにおける近接する２時点でのサンプルデータの振幅値Ｐｉ−１，Ｐｉの差分値ΔＰｉを順次得て、該差分値ΔＰｉの積分値ΣΔＰｉを演算し、該積分値ΣΔＰｉが所定の閾値以上となったとき、該入力データは音声データであると判定して該音声データに対して認識処理を行う技術が開示されている。
【特許文献１】特開平９−３１９３９３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
特許文献１に記載の技術では、５種類程度の入力データの場合において音声データであるか否かを正しく判定できたが、入力データを増やしていって５０種類程度とした場合において音声データであるか否かを正しく判定できた割合は低下してしまったという問題があった。
【０００４】
そこで本発明は、入力データが音声データであるか否かをより多く正しく判定できるように当該入力データの特徴量を抽出することができる特徴量抽出装置及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】
【０００５】
発明者は、上記した目的を達成するため鋭意検討し、入力データが音声データであるか否かをより多く正しく判定できるように当該入力データの特徴量を抽出することができる特徴量抽出装置及び特徴量抽出方法を発明した。
【０００６】
すなわち、本発明に係る特徴量抽出装置は、時間軸に沿った入力データを所定時間間隔ごとに複数のフレームに切り出すフレーム生成手段と、当該切り出された複数のフレームのそれぞれにおける入力データの振幅値の絶対値の積分値を算出する積分算出手段と、当該算出された積分値に基づいて、複数のフレームのそれぞれにおける積分値と、複数のフレームのそれぞれに近接するフレームにおける積分値とのそれぞれの差分値を算出する差分算出手段と、当該算出されたそれぞれの差分値に基づいて、複数のフレームのそれぞれに近接するフレームにおける積分値に対する当該差分値の割合の平均値を算出して当該平均値を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。
【０００７】
また、本発明に係る特徴量抽出方法は、時間軸に沿った入力データを所定時間間隔ごとに複数のフレームに切り出すフレーム生成ステップと、当該切り出された複数のフレームのそれぞれにおける入力データの振幅値の絶対値の積分値を算出する積分算出ステップと、当該算出された積分値に基づいて、複数のフレームのそれぞれにおける積分値と、複数のフレームのそれぞれに近接するフレームにおける積分値とのそれぞれの差分値を算出する差分算出ステップと、当該算出されたそれぞれの差分値に基づいて、複数のフレームのそれぞれに近接するフレームにおける積分値に対する当該差分値の割合の平均値を算出して当該平均値を特徴量として抽出する特徴量抽出ステップと、を備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明の特徴量抽出装置及び特徴量抽出方法のそれぞれでは、まず、切り出された複数のフレームのそれぞれにおける入力データの振幅値の絶対値の積分値が算出され、次に、当該算出された積分値に基づいて、複数のフレームのそれぞれにおける積分値と、複数のフレームのそれぞれに近接するフレームにおける積分値とのそれぞれの差分値が算出される。そして、算出されたそれぞれの差分値に基づいて、複数のフレームのそれぞれに近接するフレームにおける積分値に対する当該差分値の割合の平均値が算出されて当該平均値が特徴量として抽出される。
【０００９】
このように、複数のフレームのそれぞれに近接するフレームにおける積分値に対する上記の差分値の割合の平均値を算出して当該平均値を特徴量として抽出し、この抽出された特徴量を用いて入力データが音声データであるか否かを判定した結果、より多く正しく判定できた。
【００１０】
また、上記のフレーム生成手段は、入力データを３０ｍｓごとに２０のフレームに切り出すのも好ましい。同様に、上記のフレーム生成ステップでは、入力データを３０ｍｓごとに２０のフレームに切り出すのも好ましい。
【００１１】
これにより、５０種類の入力データのそれぞれに関して特徴量を抽出し、この抽出された特徴量を用いて入力データが音声データであるか否かを判定した結果、正しく判定できた割合が８２％という高い検知率となり、より多く正しく判定できるように当該入力データの特徴量を抽出することができた。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、入力データが音声データであるか否かをより多く正しく判定できるように当該入力データの特徴量を抽出することができる特徴量抽出装置及び特徴量抽出方法を提供することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては可能な限り同一の符号を附し、重複する説明は省略する。
【００１４】
まず、図１を用いて、本発明の実施形態に係る特徴量抽出装置の構成について説明する。図１は、本実施形態に係る特徴量抽出装置１の構成概略図である。特徴量抽出装置１は、当該装置に入力された入力データが音声データであるか否かをより多く正しく判定できるような、当該入力データの特徴量を抽出する装置である。この抽出された当該入力データの特徴量が、予め用意された複数種類（例えば、ここでは６種類とする）の特徴量のいずれかに分類可能かどうかによって、入力データが音声データであるか否かが判定される。より詳しくは、当該入力データの特徴量からみて、これら複数種類の特徴量を用いたユークリッド空間において最も距離が短い特徴量が、当該入力データの特徴量に対する推定音種として判定される。
【００１５】
本実施形態に係る特徴量抽出装置１は、物理的な構成要素として、ＣＰＵ、メモリー、電源、及び入出力インターフェイス部を備えるコンピュータ（例えばノートパソコンといったパーソナルコンピュータ）である。また、特徴量抽出装置１は、図１に示すように、機能的な構成要素として、フレーム生成部１１（フレーム生成手段）と、積分算出部１３（積分算出手段）と、差分算出部１５（差分算出手段）と、特徴量抽出部１７（特徴量抽出手段）と、を備えている。
【００１６】
フレーム生成部１１は、時間軸に沿った入力データを所定時間間隔ごとに複数のフレームに切り出す部分である。フレーム生成部１１は、例えば、入力データを３０ｍｓごとに２０のフレームに切り出す。
【００１７】
積分算出部１３は、フレーム生成部１１によって切り出された複数のフレームのそれぞれ（例えば最初から数えて（ｐ＋１）番目のフレームをフレームｐと呼ぶとする）における入力データの振幅値の絶対値の積分値Ｉ（ｐ）を算出する部分である。なお、この積分値Ｉ（ｐ）の分布は必ずしもまばらにならないので、積分算出部１３は、所定値以下の積分値Ｉ（ｐ）の量子化幅を所定幅以下にすることによって、算出する積分値Ｉ（ｐ）を補正してもよい。
【００１８】
差分算出部１５は、積分算出部１３によって算出された積分値に基づいて、複数のフレームのそれぞれ（例えばフレームｐ）における積分値Ｉ（ｐ）と、複数のフレームのそれぞれ（ここではフレームｐ）に近接するフレーム（ｐ−１）における積分値Ｉ（ｐ−１）とのそれぞれの差分値Ｉ（ｐ）−Ｉ（ｐ−１）を算出する部分である。
【００１９】
特徴量抽出部１７は、差分算出部１５によって算出されたそれぞれの差分値Ｉ（ｐ）−Ｉ（ｐ−１）に基づいて、複数のフレームのそれぞれ（ここではフレームｐ）に近接するフレーム（ｐ−１）における積分値Ｉ（ｐ−１）に対する当該差分値Ｉ（ｐ）−Ｉ（ｐ−１）の割合ΔＩ（ｐ）即ち{Ｉ（ｐ）−Ｉ（ｐ−１）／Ｉ（ｐ−１）}×１００の平均値を算出して、当該平均値を特徴量として抽出する部分である。割合ΔＩ（ｐ）の平均値は、フレーム生成部１１によって切り出されて生成されたフレームの数の分だけそれぞれの割合ΔＩ（ｐ）を足し込んだ上で、この総和をこのフレーム数で割って除算することによって求められる。このフレーム数は、例えば、上記したように２０としてもよい。
【００２０】
引き続き、図２を用いて、積分算出部１３が複数のフレームのそれぞれ（ここではフレームｐ）における上記の積分値Ｉ（ｐ）を算出する方法の詳細について説明する。図２は、複数のフレームのそれぞれ（フレームｐ）における上記の積分値Ｉ（ｐ）を算出する方法の詳細を説明するためのグラフの一例である。
【００２１】
積分算出部１３は、フレーム生成部１１によって切り出された複数のフレームのそれぞれ（フレームｐ）における入力データの振幅値Ｓの絶対値Ａを求める。即ち、積分算出部１３は、入力データの振幅値Ｓが負の値である場合、図２に示すように、絶対値Ａを求め、求めた絶対値Ａによって示されるグラフの積分値Ｉ（ｐ）を算出する。なお、この絶対値Ａにおける最大値がＡｍａｘ（ｐ）として図２において示されており、Ａｍａｘ（ｐ）を与える時間ｔがＴｍａｘ（ｐ）として図２において示されている。
【００２２】
引き続き、図３を用いて、特徴量抽出装置１において実行される、発話区間の検知処理から特徴量の抽出処理までの一連の流れについて説明する。図３は、特徴量抽出装置１で実行される、発話区間の検知処理から特徴量の抽出処理までの一連の流れを説明するためのフローチャートである。
【００２３】
まず、特徴量抽出装置１の周囲で発話が行われると、フレーム生成部１１が、当該装置に入力された入力データ中の発話区間を検知する（ステップＳ０１）。そして、特徴量抽出部１７が、上記した割合ΔＩ（ｐ）の平均値を算出するために用いる、割合ΔＩ（ｐ）が足し込まれていくＳｕｍ＿Ｉを初期化する（ステップＳ０２）。例えば、Ｓｕｍ＿Ｉにゼロが入力設定されることにより、この初期化が行われる。
【００２４】
次に、特徴量抽出部１７が、上記した割合ΔＩ（ｐ）の平均値を算出するために用いる、割合ΔＩ（ｐ）が足し込まれたフレーム数をカウントするためのｐを初期化する（ステップＳ０３）。例えば、ｐにゼロが入力設定されることにより、この初期化が行われる。そして、フレーム生成部１１が、入力データを所定時間（例えば３０ｍｓ）間隔ごとに複数（例えば２０）のフレームに切り出す（フレーム生成ステップ）。
【００２５】
次に、フレーム生成部１１が、現在設定されているｐに対応するフレームｐ（フレーム総数が２０の場合、ｐは０以上１９以下）中の最初からｔ秒（ｔは０以上３０ｍｓ以下）経過時の振幅値を、Ｓ（ｐ，ｔ）として取得する（ステップＳ０４、フレーム生成ステップ）。
【００２６】
次に、積分算出部１３が、上記の振幅値に対する窓掛け処理を実施する（ステップＳ０５）。即ち、積分算出部１３が、以下の数式（１）に示すように、Ｓ（ｐ，ｔ）に対して窓関数ｗ（ｔ）を掛け合わせることによって、窓掛けされた振幅値Ｊ（ｐ，ｔ）を得る。
【数１】
2009265261.tif 000003
【００２７】
次に、積分算出部１３が、上記の窓掛けされた振幅値Ｊ（ｐ，ｔ）に対する絶対値化処理を実施する（ステップＳ０６）。即ち、積分算出部１３が、以下の数式（２）に示すように、窓掛けされた振幅値Ｊ（ｐ，ｔ）の絶対値Ａ（ｐ，ｔ）を得る。
【数２】
2009265261.tif 000004
【００２８】
次に、積分算出部１３が、上記の絶対値Ａ（ｐ，ｔ）の積分処理を実施する（ステップＳ０７、積分算出ステップ）。即ち、積分算出部１３が、以下の数式（３）に示すように、絶対値Ａ（ｐ，ｔ）をｔ＝０からｔ＝３０（ｍｓ）まで積分することによって、積分値Ｉ（ｐ）を得る。
【数３】
2009265261.tif 000005
【００２９】
次に、差分算出部１５が、現在設定されているｐに対応するフレームｐにおける積分値Ｉ（ｐ）と、このフレームｐに近接するフレーム（ｐ−１）における積分値Ｉ（ｐ−１）とのそれぞれの差分値Ｉ（ｐ）−Ｉ（ｐ−１）を算出する（ステップＳ０８、差分算出ステップ）。なお、このステップは、ｐがゼロに設定されていない場合即ちｐが１以上に設定されている場合に、行われる。
【００３０】
次に、特徴量抽出部１７が、フレームｐに近接するフレーム（ｐ−１）における積分値Ｉ（ｐ−１）に対する、上記の差分値Ｉ（ｐ）−Ｉ（ｐ−１）の割合ΔＩ（ｐ）を、算出する（ステップＳ０９）。即ち、特徴量抽出部１７が、以下の数式（４）に示すように、{Ｉ（ｐ）−Ｉ（ｐ−１）}／Ｉ（ｐ−１）×１００を算出する。なお、このステップは、ｐがゼロに設定されていない場合即ちｐが１以上に設定されている場合に、行われる。
【数４】
2009265261.tif 000006
【００３１】
次に、特徴量抽出部１７が、現在設定されているＳｕｍ＿Ｉに対して、上記の差分値の割合ΔＩ（ｐ）を加算する（ステップＳ１０）。即ち、特徴量抽出部１７が、プログラミングに用いられる以下の数式（５）に示すように、現在設定されているＳｕｍ＿ＩにΔＩ（ｐ）を加算したものを、新たなＳｕｍ＿Ｉとして設定する。
【数５】
2009265261.tif 000007
【００３２】
次に、特徴量抽出部１７が、現在設定されているｐに対して１を加算する（ステップＳ１１）。即ち、特徴量抽出部１７が、プログラミングに用いられる以下の数式（６）に示すように、現在設定されているｐに１を加算したものを、新たなｐとして設定する。
【数６】
2009265261.tif 000008
【００３３】
次に、特徴量抽出部１７が、現在設定されているｐは所定数Ｎになったか否かを判定する（ステップＳ１２）。所定数Ｎとは、フレーム生成部１１によって切り出されたフレームの総数のことであり、例えば上記した２０である。現在設定されているｐが所定数Ｎに達していない場合は、上記のステップＳ０４に戻る。一方、現在設定されているｐが所定数Ｎに達している場合は、後述のステップＳ１３に移行する。
【００３４】
次に、特徴量抽出部１７が、現在設定されているＳｕｍ＿Ｉを、上記の所定数Ｎによって除することにより除算を行う（ステップＳ１３）。即ち、特徴量抽出部１７が、プログラミングに用いられる以下の数式（７）に示すように、現在設定されているＳｕｍ＿Ｉを、上記の所定数Ｎによって除したものを、Ａｖｅ＿Ｉとして設定する。
【数７】
2009265261.tif 000009
【００３５】
次に、特徴量抽出部１７が、現在設定されているＡｖｅ＿Ｉを、入力データの特徴量として抽出する（ステップＳ１４、特徴量抽出ステップ）。
【００３６】
引き続き、本実施形態の作用効果について説明する。本実施形態によれば、まず、切り出された複数のフレームのそれぞれ（例えばフレームｐ）における入力データの振幅値Ｓ（ｐ，ｔ）の窓掛け値Ｊ（ｐ，ｔ）の絶対値Ａ（ｐ，ｔ）の積分値Ｉ（ｐ）が算出される。次に、当該算出された積分値Ｉ（ｐ）に基づいて、複数のフレームのそれぞれにおける積分値Ｉ（ｐ）と、複数のフレームのそれぞれに近接するフレームにおける積分値Ｉ（ｐ−１）とのそれぞれの差分値が算出される。そして、算出されたそれぞれの差分値に基づいて、複数のフレームのそれぞれに近接するフレームにおける積分値Ｉ（ｐ−１）に対する当該差分値の割合ΔＩ（ｐ）の平均値Ａｖｅ＿Ｉが算出されて、平均値Ａｖｅ＿Ｉが特徴量として抽出される。
【００３７】
このように、複数のフレームのそれぞれ（例えばフレームｐ）に近接するフレームにおける積分値Ｉ（ｐ−１）に対する上記の差分値の割合ΔＩ（ｐ）の平均値Ａｖｅ＿Ｉを算出してこの平均値Ａｖｅ＿Ｉを特徴量（即ち音響特徴量）として抽出した結果、入力データが音声データであるか否かをより多く、正しく判定することができた。例えば、スペクトル形状や波形最大値や強パワー帯域が互いにほぼ近似しているものを含む５０種類の入力データのそれぞれを、３０ｍｓごとに２０のフレームに切り出して特徴量を抽出し、予め用意された６種類の特徴量のいずれかに分類可能かどうかによって入力データが音声データであるか否かを判定した結果、正しく判定できた割合が８２％という高い検知率を達成することができた。このように、より多く、正しく判定できるような入力データの特徴量を抽出することができた。
【００３８】
なお、入力データが音声データであるか否かを正しく判定できるようになると、例えば、ヘッドホンをして音楽等を聴いていて周囲の雑音等に対しては気づかなくてよいが、所持している携帯電話機の鳴動音のみに対しては気づきたいといったような要望を有する利用者に対して、携帯電話機が鳴動した場合の鳴動音を、この利用者に通知すべき音声データとして正しく判定して、この鳴動を利用者にヘッドホン経由で警告音等により通知して気づかせることができるようになる。また、入力データ（即ち元信号）に対してウィナーフィルタやカルマンフィルタをかけてから上記した特徴量を抽出することにより、生体信号の異常検知に用いることができる可能性がある。
【００３９】
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、入力データのそれぞれを３０ｍｓより長い（又は短い）時間ごとに切り出してもよく、また、２０より多い（又は少ない）フレームに切り出してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本実施形態に係る特徴量抽出装置の構成概略図である。
【図２】フレームにおける積分値を算出する方法の詳細を説明するためのグラフの一例である。
【図３】特徴量抽出装置で実行される特徴量の抽出処理を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【００４１】
１…特徴量抽出装置、１１…フレーム生成部、１３…積分算出部、１５…差分算出部、１７…特徴量抽出部、Ａ…絶対値、Ｓ…振幅値。
【図１】
2009265261.tif 000010
【図２】
2009265261.tif 000011
【図３】
2009265261.tif 000012