雑音環境下における周期定常性を持つ対象音の音区間を検出可能とする音認識方法であって、音入力手段によりアナログ音響信号を採取し、フレームによって構成されるデジタル波形信号に変換する第1ステップと、デジタル波形信号をフレーム単位で解析して自己相関関数及び2次自己相関関数を算出する第2ステップと、各フレームについて算出した2次自己相関関数の差分絶対値の和が予め設定した閾値を超える範囲を音区間と判定する第3ステップと、を有することを特徴とする音認識方法。前記対象音が音声であることを特徴とする請求項1の音区間認識方法。アナログ音響信号を採取する音入力手段と、音区間を検出する信号処理部と、音の種別を判定する音認識部とを備え、雑音環境下における周期定常性を持つ対象音の音区間を検出可能とする音認識装置であって、信号処理部が、フレームによって構成されるデジタル波形信号に変換する手段と、デジタル波形信号をフレーム単位で解析して自己相関関数及び2次自己相関関数を算出する手段と、各フレームについて算出した2次自己相関関数の差分絶対値の和が予め設定した閾値を超える範囲を音区間と判定する手段と、を有することを特徴とする音認識装置。前記信号処理部が判定した音区間について、複数チャンネルにおける周波数帯域パワーの割合に基づき母音グループを認識し、認識した母音グループについて、スペクトル距離に基づき母音を判定する音声認識機能を有することを特徴とする請求項4の音認識装置。上述のとおり、ハードウェア音声認識システムにより音声認識の高速化が可能となったが、実利用を踏まえ、雑音環境下における音区間検出が必要とされている。そこで、本発明は、雑音環境下における対象音の音区間を検出可能とする音認識方法及び装置を提供することを目的とし、特に、雑音環境下における音声認識を可能とする音認識方法及び装置を提供することを目的とする。第1の発明は、雑音環境下における周期定常性を持つ対象音の音区間を検出可能とする音認識方法であって、音入力手段によりアナログ音響信号を採取し、フレームによって構成されるデジタル波形信号に変換する第1ステップと、デジタル波形信号をフレーム単位で解析して自己相関関数及び2次自己相関関数を算出する第2ステップと、各フレームについて算出した2次自己相関関数の差分絶対値の和が予め設定した閾値を超える範囲を音区間と判定する第3ステップと、を有することを特徴とする音認識方法である。第2の発明は、第1の発明において、前記対象音が音声であることを特徴とする。第3の発明は、アナログ音響信号を採取する音入力手段と、音区間を検出する信号処理部と、音の種別を判定する音認識部とを備え、雑音環境下における周期定常性を持つ対象音の音区間を検出可能とする音認識装置であって、信号処理部が、フレームによって構成されるデジタル波形信号に変換する手段と、デジタル波形信号をフレーム単位で解析して自己相関関数及び2次自己相関関数を算出する手段と、各フレームについて算出した2次自己相関関数の差分絶対値の和が予め設定した閾値を超える範囲を音区間と判定する手段と、を有することを特徴とする音認識装置である。第4の発明は、第3の発明において、前記信号処理部が判定した音区間について、複数チャンネルにおける周波数帯域パワーの割合に基づき母音グループを認識し、認識した母音グループについて、スペクトル距離に基づき母音を判定する音声認識機能を有することを特徴とする。本発明によれば、雑音環境下において、周期定常性を持つ対象音の音区間を検出することが可能となる。また、雑音環境下における音声認識を高精度に行うことが可能となる。本発明の音認識装置は、アナログ音響信号を採取する音入力手段と、音区間を検出する信号処理部と、音の種別を判定する音認識部を備えている。この音認識装置は、1フレームもしくは数フレーム程度の信号を用いて音声区間検出や音声認識を行うことにより瞬時処理瞬時認識が実現可能である。信号処理部は、フレームによって構成されるデジタル波形信号に変換する手段と、デジタル波形信号をフレーム単位で解析して自己相関関数及び2次自己相関関数を算出する手段と、各フレームについて算出した2次自己相関関数の差分絶対値の和が予め設定した閾値を超える範囲を音区間と判定する手段を有しており、波形信号をフレーム化した瞬間にハードウェア演算で信号処理音声認識を行うことが可能である。音入力手段としては、代表的にはマイクロフォンが挙げられるが、例えば、骨伝導音をはじめとする体内伝導音などの固体伝搬信号を抽出する加速度ピックアップなどを用いてもよい。音入力手段により採取されたアナログ音響信号は、信号処理部でAD変換されPCM形式の波形信号に変換される。信号処理部では、あらゆる音源から発せられる周期定常性のある音の音区間を検出することが可能である。代表的には、人が発声した音声が挙げられるが、これに限定されず、例えば、エンジン、モーター、ベル等の機器類からの周期定常性を持つ音を検出することも可能である。本発明は、パソコンを用いてソフトウェア的に実現することもできるが、処理速度の観点からは信号処理部と音認識部を統合したハードウェア音声認識システムにより実現することが好ましい。さらに、ハードウェア音認識システムは、FPGAを用いて構成することが好ましい。FPGAは、AND、ORまたNANDなどの論理素子とフリップフロップなどから構成される集積回路であり、ユーザ独自の論理回路を構成することが可能である。実装手法としては、コンパイラを用いたソフトウェア開発とGUIベースのシミュレータを用いた開発があるが、実施例ではあらかじめシステムのふるまいを確認する必要性があったのでシミュレータ上で開発を行った。本発明は、定常的特性を有する母音や異常音検知などの複雑な認識アルゴリズムを必要としない用途やリアルタイム性が求められる用途に特に適している。また、信号処理部や音認識部を必要に応じてモジュール化できるため、雑音抑圧、音区間検出また特徴抽出などのあらゆる音認識システムのフロントエンド部として用いることができる。以下では、本発明の詳細を実施例により説明するが、本発明は何ら実施例により限定されるものではない。1システムの概要実施例は、音声を処理対象とした、ハードウェア音声認識システムに関する。本実施例のシステムは、周囲雑音の変化や話者交代など遂次状況が変化する環境下で用いられることを前提としているため、得られた信号に対する前処理を行う機能を有している。すなわち、本実施例のシステムは、フロントエンド処理から認識処理までを統合したシステムであり、話者交代に伴う音響モデルやテンプレートの変更などが可能な音声認識システムを提供することができ、また対話システムとしての運用も実現可能である。図1に本実施例で提案するハードウェア音声認識システムの概念図を示す。本実施例の音声認識システムは、信号処理部2及び音声認識部3を有する音声認識装置1と、マイクロフォンからなる音声入力手段4と、出力装置5から構成される。信号処理部2では音声入力手段4で採取した波形信号を用いて、話者認識、音声区間検出また雑音抑圧など音声認識における前処理を行う。音声認識部3では、信号処理部2から得られた結果を用いて効率の良い音声認識を行う部分であって、フレーム単位での処理を実現し、瞬時処理が可能である。判定された音声情報は出力装置5に出力される。本実施例では、信号処理部2及び音声認識部3の開発を、すべてLabVIEWを用いて行った。LabVIEWはNationalInstruments社が提供する主として計測制御に用いられるグラフィカルプログラミング環境であり、アイコンとワイヤによるフローチャートのような直感的プログラミングを行うことができる。また、多くのハードウェアデバイスとの統合が可能で、高度な解析やデータの可視化が行えるライブラリが内蔵されており、評価、試験、テストなどのシステム開発で必要な検討を行うことができる。本実施例における各検討はシミュレータ上で実装したシステムによる検討結果である。以下では、本実施例の音声認識装置1が備える、雑音環境下における頑健な音声区間検出アルゴリズムを、母音認識の実験例に基づき説明する。音声認識装置1の信号処理部2では2次自己相関関数の差分絶対値の和を用いた雑音環境下における音声区間検出を行い、音声認識部3では周波数帯域パワーの出力とフォルマント周波数の距離比較を用いた2段方式の音声認識の有効性確認を行った。2信号処理部2信号処理部2では、発話区間検出、雑音抑圧など頑健な音声認識を実現するための前処理を行う。以下では、信号間の差分を用いたプリエンファシスと、雑音環境下での頑健な音声区間検出について説明する。21プリエンファシスマイクロフォンなどから採取された音声信号は窓関数によりフレーム化される。ここで、フォルマント周波数は高域になるほど信号レベルが減衰するためピークの検出が難しくなるという問題があり、この問題を解決するためにプリエンファシスが行われる。ここで、明瞭化などにおいてはプリエンファシスが有効ではない場合もある。しかし、本実施例の音声認識部3ではスペクトルのピーク検出に用いるため、前処理として信号処理部2でプリエンファシスを行うようにしている。本実施例ではシステムを簡単化するために、時間波形の差分を用いたプリエンファシスを行っている。一般的に、音声処理のプリエンファシスは係数097程度を用いて施されており、このパラメータはシステムに対する音声のサンプリング周波数は可変であるにもかかわらず用いられる場合が多い。ここで、サンプリング周波数が変化すれば、離散信号の微分間隔が変化し、異なる周波数特性が得られるところ、厳密にスケーリング係数を求める必要性が無いのであれば、単純な差分を用いれば十分であると考えられる。そこで、本実施例ではシステムの高速化の観点も踏まえ、差分計算を採用した。222次自己相関関数を用いた音声区間検出周囲の雑音環境は常に変化するため、静寂環境下また雑音環境下など環境に依存しないシステムが求められる。そこで、本実施例では2次自己相関関数を用いて音声区間検出を行っている。以下に自己相関関数を求めるための式1を示す。波形信号xに対して、式1を用いることで自己相関関数Rを求めることができる。図2に男性20歳1名が母音aを発声したときの音声信号、図3に音声の自己相関関数、図4に音声の2次自己相関関数を示す。また、図5に雑音信号、図6に雑音の自己相関関数、図7に雑音の2次自己相関関数を示す。本実施例では音声信号から求めた自己相関関数に対して再度自己相関関数を計算し、2次自己相関関数R’を求める。このようにすることで、自己相関関数では表現しきれない定常性を強調した信号を得ることができる。そして、2次相関関数の差分絶対値の和を発声推定値Aとして用いることにした。以下に発声推定値を求めるための式2を示す。静寂環境下であれば無発声時の自己相関関数の振幅値は得られなく、雑音環境下であれば非定常雑音などにより自己相関関数の振幅値は低下する。一方、母音は定常性が高く、自己相関関数の振幅値もそれに伴い高くなる。子音は母音と比較すると自己相関関数の値は低くなるものの、白色雑音のような無相関信号と比較すると高くなると推測できる。よって、静寂環境下及び雑音環境下など問わずに頑健な音声区間検出が簡易的に実現できる。まず、雑音環境下で男性20歳が母音aを発声したときの有効性確認を行う。信号検出のために用いたマイクロフォンはSONY社のECM31HVCである。白色雑音は、フリーソフトで生成したものを一般的なマイクで再生して発声時におけるバックグラウンドノイズとした。図8は高SNR環境下で発声した雑音化音声であり、図9は図8に対して音声区間検出を行った結果である。図9から、09秒から18秒付近において音声区間を検出できることが確認できる。図10は図8よりも難易度の高い条件、すなわち低SNR環境下で図8と同じ男性が発声した雑音化音声であり、図11は図10に対して音声区間検出を行った結果である。図11から、05秒から16秒付近の値が相対的に高くなっていることが確認できる。音声区間検出では雑音区間と発声区間の相対比較を行うところ、図911では発声推定値が雑音区間よりも高い値を示すことから音声区間検出が可能であると判断できる。他の日本語母音についても有効性確認を行ったところ、同様の結果を得ることができた。次に、単音発声した母音ではなく、文節発声を行ったときの有効性確認を行う。図12は20歳男声が雑音環境下において文節ねじ曲げたのだを発声したときの雑音化音声であり、図13は図12に対して音声区間検出を行った結果である。図13から、母音区間では自己相関関数の値が高く、子音区間では母音と比較すると自己相関関数の値が低いものの発声推定値を得られることを確認できる。これは、雑音と比較して子音区間の周期性が相対的に高く、子音区間でも音声区間検出が可能となることを示している。白色雑音のような不規則性雑音であれば頑健に検出可能であるが、定常雑音では発声推定値が高くなるため性能低下が見込まれる。また一方では、音声に限らず異常音また環境音の検出など様々な所望信号の検出が期待できることが確認された。3音声認識部3本実施例ではハードウェア音声認識システムの利点を生かす手法として、入力フレーム毎に遂次音声認識を行う手法を採用している。この手法を用いることで瞬時にフレーム単位の音声認識が可能で、音質変換のためのフィルタ決定や異常音をフレーム毎に推定できる。本実施例では2段方式の母音認識を用いた認識システムを構築した。音声認識部3の第1パスでは母音グループの認識を行い、認識対象を絞り込む認識を行った。ここでは、フォルマント周波数の存在する帯域を3チャンネルで分割し、そこから得られる帯域パワー毎にパラメータを設定した。公知の式を用いて各チャンネルにおける最大値PLocalMaxと最小値PLocalMinで正規化し、周波数帯域パワーにおけるチャンネルiの各出力Pを割合Ratioで表現することにより、存在するフォルマント周波数の帯域に違いがあることを確認することができた。音声認識部3の第2パスではグループ内の母音識別を行った。あらかじめ調査したフォルマント周波数のテンプレートを作成し、テンプレートと音声信号から得られたフォルマント周波数の距離比較を行った。ここで、第1及び第2フォルマントの距離にスケールの差があるため、単純な距離比較による判別を行うことが難しいという問題がある。そこで、公知の式を用いてスケーリングの問題を解決し、最終候補を決定することにした。第1パスでは周波数帯域パワーを用いた母音a、u、o群と母音i、e群の識別を行い、第2パスではスペクトル距離尺度を用いた各グループ内の識別を行った。認識用のテンプレートはあらかじめ20歳男性3名から推定し、この話者3名に1名加えた男性20歳4名で認識実験を行った。各話者は実験室内の静寂環境下で各日本語母音を40セットずつ発声した。このとき、環境音認識も考慮したため、サンプリング周波数を441kHzとした。表1は全話者における認識結果のエラーマトリクス及び母音認識率である。各認識結果から確認できるように、孤立発声した母音に対して約75程度の認識率が得られることが確認できた。