(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
２０〜４０ｍｓの短い時間長の音声波形からその区間のスペクトルを求める方法において、
その区間の音声波形が有声音か無声音かを有声無声判定部により判定し、
その区間に音声波形が有声音と判定されると、単位波形検出部により、複数の繰り返しの単位の波形を検出し、
同位相加算部により検出した単位波形を互いに最も形状が合うように時間をずらして加算し、
その加算した１周期分の波形のスペクトルをスペクトル推定部で推定する音声スペクトル推定方法であって、
（ａ）上記複数の繰り返し単位の波形の検出は、
その区間の音声波形を記憶部に格納しておき、
その記憶部からその区間の始めから時間的に隣接する２つの小区間の波形を取り出すことをその小区間の長さを変えて行い、
各取り出した２つの小区間の波形の相互相関を求め、
これら相互相関が最も高い小区間の波形を１周期の波形として求め、この波形をバッファメモリに蓄積し、
次に時間をその求めた波形の１周期分ずらして、上記２つの小区間の波形の取り出しから、バッファメモリへの蓄積までの同じ操作を行ない、
上記区間が終るまで順次１周期分時間をずらして同じ操作を行って順次複数個の１周期の波形を取り出すことにより行い、
（ｂ）上記複数の単位波形を最も形状が合うように時間をずらしての加算は、
上記バッファメモリに格納された複数の単位波形を順次取り出し、
その取り出した波形の１つをバッファメモリに入れ、
その１つの波形と、取り出した他の波形との相互相関が最も高くなるようにその他の波形の位置をずらし、
その時間的位置でバッファメモリ内の１つの波形にその他の波形を足し込むという操作を繰り返すことにより行うことを特徴とする音声スペクトル推定方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、
上記小区間の長さの変更は、人間の音声の基本周波数の最小値の逆数から最大値の逆数の間とすることを特徴とする音声スペクトル推定方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法において、
単位波形を検出するごとに、それまでの加算波形に対して時間をずらして加算することを特徴とする音声スペクトル推定方法。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れかに記載の方法の各過程をコンピュータに実行させる音声スペクトル推定プログラム。
【請求項５】
請求項４記載の音声スペクトル推定プログラムを記録したコンピュータ読み出し可能な記録媒体。
【請求項６】
入力音声波形を２０〜４０ｍｓの分析区間ごとに切り出してその区間の音声波形のスペクトルを求める装置において、
上記切り出した分析区間の音声波形が有声音か無声音かを判定する有声無声判定部と、
その有声無声判定部により有声音と判定された分析区間の音声波形から複数の繰り返しの単位の波形を検出する単位波形検出部と、
その単位波形検出部で検出された単位波形を互いに最も形状が合うように時間をずらして加算する同位相加算部と、
その同位相加算部で加算された１周期分の波形のスペクトルを推定するスペクトル推定部とを具備し、
（ａ）上記単位波形検出部は、
上記分析区間の音声波形を記憶部に格納しておき、
その記憶部からその区間の始めから時間的に隣接する２つの小区間の波形を取り出すことをその小区間の長さを変えて行い、
各取り出した２つの小区間の波形の相互相関を求め、
これら相互相関が最も高い小区間の波形を１周期の波形として求め、この波形をバッファメモリに蓄積し、
次に時間をその求めた波形の１周期分ずらして、上記２つの小区間の波形の取り出しから、バッファメモリへの蓄積までの同じ操作を行ない、
上記分析区間が終るまで順次１周期分時間をずらして同じ操作を行って順次複数個の１周期の波形を取り出すことにより行うものであり、
（ｂ）上記同位相加算部は、
上記バッファメモリに格納された複数の単位波形を順次取り出し、
その取り出した波形の１つをバッファメモリに入れ、
その１つの波形と、取り出した他の波形との相互相関が最も高くなるようにその他の波形の位置をずらし、
その時間的位置でバッファメモリ内の１つの波形にその他の波形を足し込むという操作を繰り返すことにより行うものであることを特徴とする音声スペクトル推定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、音声から例えばその音声認識や音声符号化のために用いるスペクトルを求める方法、その装置、そのプログラム及びその記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、音声認識においては、音の特徴を表すのに、スペクトルが用いられてきた。スペクトルから求められる、ケプストラム、ＭＦＣＣ（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）などもこの範疇に含む。スペクトルを求めるには、２０ｍｓから４０ｍｓ程度の一定長の時間窓の中にはいる音声波形全体をフーリエ変換、あるいは線形予測分析を行なうことにより求めてきた［例えば、古井貞煕、ディジタル音声処理、東海大学出版会、１９８５］。
音声は声帯が開閉して生じるパルス状の音が声道や口腔を通る時にその音響的な周波数成分伝達特性により形成される。その声帯の開閉周期は２ｍｓ程度から１０ｍｓ程度であるので、上記の２０から４０ｍｓのスペクトル分析区間には通常複数の音声波形の繰り返しが含まれる。従来法では、この区間を１つの時系列信号として扱い、その区間での平均的なスペクトルを求める。
【０００３】
音声スペクトルを分析する区間に音声の他に雑音が含まれていた場合には、その影響がスペクトルに現れる。この区間をいくつかの小区間に分けたとすると、この区間全体での総雑音パワーは、小区間のパワーの和となる。ｉ時点から始まる区間において、ｍ番目の長さＬm の小区間のｋ時点目の信号をｓm(ｋ）とすると、ｉ時点から始まるｍ番目の長さＬm の小区間の平均パワーＰ（ｉ，ｍ）は、
Ｐ（ｉ，ｍ）＝（１／Ｌm ）Σk=1Lm ｓm(ｋ）
により与えられる。ｉ時点から始まる区間のパワーは、その区間の小区間数をＭとすると、
Σm=1M Ｌm Ｐ（ｉ，ｍ）であり、その区間の平均パワーＰ（ｉ）は
Ｐ（ｉ）＝Σm=1M Ｌm Ｐ（ｉ，ｍ）／Σm=1M Ｌm 
により与えられる。この式は、信号の種類によらず成り立つ。
【０００４】
すなわち、従来法では、小区間に分けても、小区間の間で、演算が行なわれるわけではないので、雑音は音声信号、周期性雑音、非周期性雑音のすべてについて、分析区間内のすべての小区間のパワーが加算され、特定の信号が減衰したり増加したりすることは無い。また、区間内の信号パワーと雑音パワーの比率は小区間の分割方法を変えても一定である。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
一方音声信号の内、声帯開閉によって生じる波形は、声帯の開閉が規則的ではないため、位相がずれ、信号パワーは変わらないものの、スペクトル形状がぼけ、ホルマントと呼ばれるエネルギーが集中した周波数成分のピークが低くなり、雑音に埋もれやすくなるという欠点もあった。つまり音声スペクトルが雑音に埋もれ、正しく音声スペクトルを推定することが困難な場合があった。
この発明の目的は雑音の影響を低減できる音声スペクトル推定方法、その装置、そのプログラム及びその記録媒体を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
この発明によれば、音声スペクトルを求める区間中の音声波形の繰り返しの単位波形を複数個取り出し、その繰り返し波形をちょうど波形が合うようにして加算し、その加算した１周期分の波形のスペクトルを推定する。
この構成によれば例えば図１に示す音声波形の一分析区間において、繰り返しの単位波形１−１〜１−４がその各繰り返しの開始点Ｓｔ−１〜Ｓｔ−４を一致させて同じ波形が加算されるので繰り返し位置Ｓｔ−１〜Ｓｔ−４の不規則性によるスペクトルのぼけが防止できる。一方、以下の理由で、音声波形１に重畳する雑音２は抑制される。
【０００７】
（１）目的の音声以外の信号２の周期成分のうち、音声波形１と繰り返しの周期がずれたものは、音声の単位波形１−１〜１−４の加算にともなってこれらと重畳している音声以外の信号２−１〜２−４が互いに加算され、これらの信号２−１〜２−４は色々な位相で加算されるため、１周期の波形を複数個加算平均することにより、位相が打ち消されて減衰する。極端な例としては、雑音成分が隣り合う小区間の間で位相が反転していた場合には、完全に打ち消される。
（２）音声以外の周期成分のうち、音声と繰り返し周期がほぼ同一で一定のものも減衰する。
【０００８】
なぜならば、音声の繰り返し周期の位置ずれ、つまり繰り返しの開始点Ｓｔ−１〜Ｓｔ−４の等間隔分割点に対するずれを補正して加算するため、同一繰り返し周期の雑音成分はその波形が位相をずらして加算され、互いに打消されるようになる。音声は位相を同期させて加算されるのでＮ個加算すれば振幅がＮ倍、エネルギーはＮ２倍になる。これに対し雑音はＮ個の雑音に相関がなければエネルギーはＮ倍となり、信号対雑音比はＮ倍改善される。
【０００９】
【発明の実施の形態】
図２にこの発明の実施形態の手順を示し、図３にこの実施形態を実行するこの発明の音声スペクトル推定装置の機能構成例を示す。
ステップＳ１で入力端子１１より入力された音声信号をＡ／Ｄ変換器１２によりディジタル音声信号に変換して記憶部１３に格納する。
ステップＳ２で記憶部１３から音声信号を２０〜４０ｍｓ、例えば３０ｍｓの分析区間Ｔづつ切り出し、切り出した音声信号が有声／無声判別部１４により有声音か無声音か、つまり声帯の開閉による周期性があるか、周期性がない摩擦性子音あるいは無音部分かの判別をする。この判別は従来より用いられている手法によればよい。
【００１０】
この判別結果が有声音であれば、ステップＳ４で単位波形検出部１５により、複数の繰り返しの単位の波形、例えば図１中の単位波形１−１〜１−４を検出する。ステップＳ５でこれら検出した単位波形１−１〜１−４を、互いに最も形状が合うように時間をずらして、つまり各単位波形１−１〜１−４の繰り返しの開始点Ｓｔ−１〜Ｓｔ−４を一致させて同位相加算部１６により加算する。
なおステップＳ４で単位波形を１つ検出するごとにステップＳ５で同位相加算してステップＳ４に戻るようにしてもよい。
ステップＳ６でこの加算した単位位相波形のスペクトルをスペクトル推定部１７により推定する。このスペクトル推定は、線形予測分析法、高速フーリエ変換による方法、バンドパスフィルタによる方法など従来行われている各種の手法を用いることができる。
【００１１】
ステップＳ３でその分析区間が無声音と判別された場合は例えばステップＳ７で無声音スペクトル推定部１８において分析区間Ｔを複数の小区間に分割し、ステップＳ８でこれら小区間の波形加算平均して、ステップＳ６に移り、スペクトルを推定する。この場合その分割小区間の長さは必ずしも同一としなくてもよい。あるいは図２中に破線で示すように音声音区間であればステップＳ６に移り、その分析区間ＴについてステップＳ６でスペクトル推定してもよい。
次に図２中のステップＳ４における単位波形検出処理の具体例を説明する。つまり単位波形検出部１５における処理を説明する。例えば図４に示すように切り出し区間Ｔを、その始点ｉ＝０から長さｎmin の小区間ＳＴ−１とその隣接する小区間ＳＴ−２との両波形の相互相関をとり、この小区間ＳＴ−１とＳＴ−２の長さを音声波形の１サンプル周期１／ｆs ずつ長くしながら両小区間ＳＴ−１とＳＴ−２の波形の相互相関をとることを小区間ＳＴ−１とＳＴ−２の各長さがｎmax となるまで行い、これら２つの小区間ＳＴ−１とＳＴ−２の両波形の相互相関が最大となる小区間のｉ＝０〜ｎｘを求めてこの小区間の波形を１つの単位波形とする。なおｉ＝０は音声波形の立上りと一致するようにしておく。
【００１２】
このことを式を用いて説明すると以下のようになる。ｉ番目の音声波形サンプルをｓ（ｉ）とする。ｉ1 を始点とする音声波形において、隣接する長さｎサンプルの波形の相互相関ｃ（ｉ1，ｎ）が次式により計算される。
【００１３】
【数１】
0003798681.tif 000002
【００１４】
ｎを取り扱う最小の繰り返し周期から最大の繰り返し周期まで変化させて、式（１）の相互相関の最大値を求める。繰り返し周期の最小値ｎmin と最大値ｎmax は、人間の音声の声帯振動周波数、すなわち基本周波数あるいはピッチの最小値ｆmin と最大値ｆmax 、および、サンプリング周波数ｆs からそれぞれ式（２）、（３）により求める。
ｎmin ＝ｆs ／ｆmax                                   （２）
ｎmax ＝ｆs ／ｆmin                                   （３）
このようにしてｎをｎmin からｎmax で変化させた時の式（１）の相互相関ｃ（ｉ，ｎｘ）が最大となるときのｎの値をｎｘとすると次の相互相関分析開始点を
ｉ2 ＝ｉ1 ＋ｎｘ
とおいて、通常の音声スペクトル分析区間Ｔの範囲中で、順次繰り返し、波形を１つずつ切り出す。
【００１５】
こうして得られた分析区間Ｔ内の複数個の単位波形を、ステップＳ５で時間的な位置ずれが無いように時間をずらせて加算するが、その具体的手法を以下に説明する。
１つの音声スペクトル分析区間で得られるｍ番目の繰り返し波形の始端をｉm とする。この開始点ｉm は図１に示したように必ずしも複数の繰り返し波形の対応する時点になっているとは限らない。ｍ番目の繰り返し波形の開始点の位置ずれをｊm とすると、ｑまで加算された繰り返し波形（単位波形）ｒｑ(ｋ）は、次式で与えられる。ｋは時点を表す。
【００１６】
ｒｑ(ｋ）＝Σｑ m=1ｓ（ｉm ＋ｊm ＋ｋ）
ｑ＋１番目の単位波形の位置ずれｊｑ+1 は、ｑ個の単位波形を加算した波形ｒq(ｋ）と、単位波形ｓ（ｉｑ+1 ＋ｊx ＋ｋ）との相互相関ｇ（ｊx ）（式（４））がもっとも高くなるｊx として求めることができる。Ｍは単位波形の最大長を表わす。
【００１７】
【数２】
0003798681.tif 000003
【００１８】
このようにして位置ずれｊx を用いてｑ＋１番目の単位波形をそれまでの加算波形に加算した、つまり新しい波形を取り込んだ１周期分の波形は、
ｒｑ+1(ｋ）＝ｒｑ(ｋ）＋ｓ（ｉｑ+1＋ｊx ＋ｋ）
により与えられる。なお音声スペクトルのエネルギーも求める場合は、分析区間Ｔごとに加算した単位波形を、その単位波形の数で割算して平均波形とする。
また前述したように単位波形を検出することはそれまでに得られた単位波形に開始点を合せて加算するようにしてもよい。
以上の音声スペクトル推定の具体的処理手順の例を図５に示す。取り扱う繰り返し周期の最小値ｎmin 及び最大値ｎmax 、分析区間Ｔを単位波形検出部１５内の記憶部１５ａに予め格納しておき、また単位波形検出部１５内にパラメータｉの格納レジスタ１５ｂ、パラメータｎの格納レジスタ１５ｃ、ｃ（ｉ，ｎｘ），ｎｘの記憶部１５ｄが設けられる。図３に示した音声スペクトルに推定装置中にバッファメモリ１９が設けられる。ｉ番目の音声波形サンプルをｓ（ｉ）とする。
【００１９】
まずステップ２１で波形蓄積バッファメモリ１９の記憶内容を初期化し、ステップ２２でｉ＝０とし、ステップ２３でｎ＝ｎmin とする。
次にステップ２４で隣接する長さｎサンプルの波形の相互相関ｃ（ｉ，ｎ）を式（１）により計算する。
ステップ２５でその相互相関ｃ（ｉ，ｎ）と、記憶部１５ｄ内のそれまでの最大相互相関ｃ（ｉ，ｎｘ）を比較し、ｃ（ｉ，ｎ）＞ｃ（ｉ，ｎｘ）であれば、そのｃ（ｉ，ｎ）に記憶部１５ｄの最大相互相関ｃ（ｉ，ｎｘ）を更新し、かつ、その繰り返し周期ｎｘも更新保持する。
【００２０】
ステップ２６でｎを＋１し、ステップ２７でｎがｎmax を超えたかを調べ超えていなければステップ２４に戻る。
ステップ２４でｎがｎmax を超えていれば、その時の記憶部１５ｄ内の周期ｎｘが求める１つの単位波形の周期であって、その時のｋ＝１〜ｋ＝ｎｘの音声波形ｓ（ｉ＋ｋ）が単位波形である。この例では単位波形が得られるごとに、それまでの加算した単位波形に求めた単位波形を位置を合わせて加算するようにした場合である。
つまり、ステツプ２７でｎがｎmax を超えていれば、ステップ２８で波形蓄積バッファメモリ１９内の波形と、現に求めた単位波形とを位置を合わせて加算して、波形蓄積バッファメモリ１９内の加算単位波形を更新する。この位置合せの具体的処理例については後で説明する。
【００２１】
ステップ２９でｉをｉ＋ｎｘに更新し、ステップ３０でｉが分析区間Ｔを超えたかを調べ、超えていなければ、ステップ２３に戻って、次の単位波形の検出を同様に行い、検出した単位波形を位置合せ加算する。ステップ３０でｉがＴを超えていれば終了する。
次にステップ２８の具体的処理例を図５を参照して説明するが、図２中の同位相加算部１６内の記憶部１６ａに、波形蓄積バッフアメモリ１９の格納最大長Ｌ、１単位波形の最大長Ｍ、最大ずらし幅Ｊが予め格納され、またパラメータｊのレジスタ１６ｂ、ｊx 記憶部１６ｃが設けられているものとする。なお最大ずらし幅Ｊは例えば±１ミリ秒程度であり、音声波形のサンプル周期１／ｆs が０．１ｍｓの場合Ｊ＝±１０である。
【００２２】
ステップ３１で検出した単位波形ｓ（ｋ），（ｋ＝１，２，…，Ｍ）が１回目であるかを調べ、１回目であればステップ３２でその単位波形ｓ（ｋ），（ｋ＝１，２，…，Ｍ）をｒ（ｋ）としてバッファメモリ１９に格納する。
ステップ３１で検出単位波形ｓ（ｋ）が１回目でなければ、ステップ３３でその波形ｓ（ｋ）をｊ＝−Ｊだけ時間的位置をずらし、ステップ３４でその位置をずらした波形ｓ（ｊ＋ｋ）とバッファメモリ１９内の波形ｒ（ｋ）との相互相関ｇ（ｊ）を式（４）により計算する。式（４）の計算を正しく行うためにはｒ（ｋ）としても常にｋ＝−Ｊだけ余分に、またｋ＝Ｍ＋Ｊだけ余分に取り込んでおく必要がある。これらの長さは単位波形長と比較してわずかであるから、図５中のステップ３４に示すようにｋの負の値は省略し、またバッファメモリの格納容量長ＬとＭ−ｊの小さい方の値よりｋが大きい部分は省略して、ｋに関する各積の総和を求めている。
【００２３】
ステップ３５でこのようにして求めた相互相関ｇ（ｊ）と、記憶部１６ｃ内の相互相関ｇ（ｊx ）とを比較し、ｇ（ｊ）＞ｇ（ｊx ）であれば、記憶部１６ｃのｇ（ｊx ）をそのｇ（ｊ）で更新し、かつ記憶部１６ｃのｊx をその時のｊで更新する。
ステップ３６でｊを＋１し、ステップ３７でｊがＪを超えたかを調べ、超えていなければステップ３４に戻る。このようにして検出した単位波形ｓ（ｋ）を−Ｊから１サンプル周期ずつ順次ずらしてバッファメモリ１９内の波形ｒ（ｋ）との相互相関をとり、その相互相関の大きいものとｊの値を残すことにより、ステップ３７でｊがＪを超えたと判断された時の、ｊx の値が、ｓ（ｋ）のｒ（ｋ）に対する位置ずれとなる。
【００２４】
ステップ３８でバッファメモリ１９に格納されている波形ｒ（ｋ）は位置（位相）合せした単位波形ｓ（ｊx ＋ｋ）を加算して、バッファメモリ１９内の波形ｒ（ｋ）（ｋ＝１，２，…，Ｍ）を更新する。
図３に示した音声スペクトル推定装置の各部は制御部２０より順次制御される。この音声スペクトル推定装置はコンピュータによりプログラムを実行させて機能させることもできる。この場合は図２、図４及び図５に示した方法をコンピュータに実行させるための音声スペクトル推定プログラムを、コンピュータにＣＤ−ＲＯＭ、可撓性磁気ディスクなどからインストールし、又は通信回線を介してダウンロードして実行させればよい。コンピュータに実行させる場合は、例えば図３において、制御部２０がマイクロプロセッサ又はＣＰＵであり、有声／無声判別部１４は有声／無声判別サブルーチン、単位波形検出部１５は単位波形検出サブルーチン、同位相加算部１６は同位相加算サブルーチンをそれぞれ格納した記憶部であり、これらサブルーチンを用いて全体としての音声スペクトル推定プログラムを構成するためのプログラムが、図に示していないプログラムメモリに格納されることになる。
【００２５】
図１に示したように、周期性のある音声波形の繰り返しを小区間に切り離し、最も形状が一致するように時間をずらして加算すると、音声波形に同期していない雑音成分は、小区間の間で位相が異なるため打ち消しあって減衰する。この効果は音の高さ（ピッチ）が一見一定であるように見える部分でも、音声のピッチには自然な揺らぎがあり、これを補償するために時間をずらして加算することになる。従って、音声以外の信号の位相をずらして加算することになるため、音声以外の信号は減衰が起こり、雑音成分を抑制する効果がある。特に、イントネーションの変化が大きいところでは、雑音成分に周期性がある場合に、雑音の位相を大きくずらして加算できるので、雑音抑制効果は大きい。
【００２６】
雑音成分が周波数成分の位相がランダムに変化する白色雑音などの場合には、長い区間を一括してスペクトル分析した場合でも、短区間に分けて加算しても雑音成分のエネルギーの期待値は変わらないが、音声信号成分は位相を合わせて加算することにより、スペクトルのぼけを防ぐことができるので、雑音の影響は軽減できる。
実施例（１）
図７はこの発明の方法を用いたＬＰＣ分析による音声認識装置の実施例である。
【００２７】
１０１は、ＡＤ変換部で入力音声波形は、例えば、サンプリングレート１１０２５ｋＨｚでサンプルされる。
１０２は、スペクトル分析区間切出部で、連続的な音声信号から３０ｍｓ程度の音声を切り出す。
１０３は、この発明方法中の雑音抑圧部、つまり図２中のステップＳ６のスペクトル推定処理を除いた処理部分として図５に示した処理手順に従って、繰り返しの単位波形を位相を合わせて加算した波形を求める。
１０４は、自己相関係数計算部で、１６次程度の自己相関係数を出力する。
【００２８】
１０５は、線形予測分析部で、自己相関係数から、１６次程度の線形予測係数を求める。
１０６は、ケプストラム分析部で、線形予測係数から、１６次程度のケプストラムを求める。
１０７は、例えばＨＭＭ（Hidden Markov Model：隠れマルコフモデル）を用いた音声認識部で、スペクトル分析が１ステップ行なわれるたびに、１ステップ音声認識が進む。
１１１は、ケプストラム係数を用いて、音声認識の音響モデルをＨＭＭとして作成する。
【００２９】
１１２は、ＨＭＭ音響モデルを蓄積する。
１０８は、音声の終了を判定する。
１１０は、認識結果を表示する。
実施例（２）
図８はこの方法を用いたＦＦＴ（高速フーリエ変換）による音声認識装置の実施例である。
２０１は、ＡＤ変換部で、音声波形は、例えば、サンプリングレート１１０２５ｋＨｚでサンプルされる。
【００３０】
２０２は、スペクトル分析区間切出部で、連続的な音声信号から３０ｍｓ程度の音声を切り出す。
２０３は、この発明方法中の雑音抑圧部、つまり図２中のステップＳ６のスペクトル推定処理を除いた処理部分として図６に示した処理手順に従って、繰り返し単位波形を位相を合わせて加算した波形を求める。
２０４は、例えば２５６次のＦＦＴ（Fast Fourier Transform：高速フーリエ変換）を行なう。なお分析区間中の加算した単位波形以外の部分は０を詰めてＦＦＴを行う。
【００３１】
２０５は、対数スペクトルを求める。
２０６は、対数スペクトルの逆フーリエ変換を行ない、
２０７は、例えば１６次のケプストラム係数を得る。
２０８は、例えばＨＭＭ音声認識部で、スペクトル分析が１ステップ行なわれるたびに、１ステップ音声認識が進む。
２１１は、ケプストラム係数を用いて、音声認識の音響モデルをＨＭＭとして作成する。
２１２は、ＨＭＭ音響モデルを蓄積する。
【００３２】
２０９は、音声の終了を判定する。
２１０は、認識結果を表示する。
この発明は音声認識のみならず、スペクトルを求めて音声を符号化する場合などにも適用できる。
【００３３】
【発明の効果】
以上述べたようにこの発明によれば、スペクトルのぼけがあっても、そのぼけを少なくし、雑音の影響を軽減できる。
例えばこの発明を音声認識に適用して、ＨＭＭによる音素認識実験の結果、信号対雑音パワー比ＳＮＲが２０ｄＢのピンク雑音環境下において、２３音素認識率を４５．５％から５８．５％に、母音認識率を、９１．６％から９４．８％に改善できた。
【図面の簡単な説明】
【図１】音声波形とその繰り返しの時間ずれと、その時間ずれを補償して加算することによる雑音抑制を示す図。
【図２】この発明の実施形態を示す流れ図。
【図３】この発明の音声スペクトル推定装置の機能構成例を示す図。
【図４】この発明において単位波形を検出する手順を説明するための図。
【図５】この発明方法における単位波形検出部分の具体的手順の例を示す流れ図。
【図６】図５中のステップ２８の単位波形の位置合せ加算の具体的処理手順の例を示す流れ図。
【図７】この発明方法を適用し、ＬＰＣ分析を用いた音声認識の処理手順の例を示す流れ図。
【図８】この発明方法を適用し、ＦＦＴを用いた音声認識の処理手順の例を示す流れ図。
【図１】
0003798681.tif 000004
【図２】
0003798681.tif 000005
【図３】
0003798681.tif 000006
【図４】
0003798681.tif 000007
【図５】
0003798681.tif 000008
【図６】
0003798681.tif 000009
【図７】
0003798681.tif 000010
【図８】
0003798681.tif 000011