"入力された音声信号の音声区間を検出する音声区間検出部と、前記音声区間に対して前記音声信号から基本周波数を推定する基本周波数分析部と、前記基本周波数に基づき決定した窓長で前記音声信号を切り出してLPC分析を行い、LPC逆フィルタに前記音声信号を通すことによりLPC残差信号を求める第1LPC分析部と、前記基本周波数から得られる基本周期に応じたピッチ波形を生成し、そのピッチ波形と前記LPC残差信号とを用いてピッチマーク時刻群を抽出するピッチマーク分析部と、前記ピッチマーク時刻群と前記LPC残差信号とを用いて求めた位相等化フィルタを前記音声信号に施すことにより位相等化音声信号を生成する位相等化音声生成部と、前記ピッチマーク時刻群を声門閉鎖区間の始点とし、声門閉鎖区間の長さを前記基本周期に対して所定の比率として声門閉鎖区間を推定する第1声門閉鎖区間推定部と、前記位相等化音声信号の一次差分を求める傾斜特性補正部と、前記位相等化音声信号の一次差分に対して前記声門閉鎖区間におけるLPC分析を行い、LPC残差信号を最小にするようなLPC係数を求める声門閉鎖区間LPC分析部と、よりなることを特徴とする声道スペクトル抽出装置。請求項1記載の声道スペクトル抽出装置において、前記LPC係数を用いたLPC逆フィルタに前記位相等化音声信号を通すことにより声門下インピーダンスの特性を含む音源信号を求めるLPC逆フィルタ計算部と、前記ピッチマーク時刻群を声門閉鎖区間の始点とし、前記音源信号の絶対値が所定の閾値よりも小さい区間を声門閉鎖区間として抽出する第2声門閉鎖区間推定部とを備え、前記声門閉鎖区間LPC分析部は前記位相等化音声信号の一次差分に対して前記第2声門閉鎖区間推定部で抽出された声門閉鎖区間を用いて再帰的にLPC分析を行ってLPC係数を求めることを特徴とする声道スペクトル抽出装置。入力された音声信号の音声区間を検出する音声区間検出過程と、前記音声区間に対して前記音声信号から基本周波数を推定する基本周波数分析過程と、前記基本周波数に基づき決定した窓長で前記音声信号を切り出してLPC分析を行い、LPC逆フィルタに前記音声信号を通すことによりLPC残差信号を求める第1LPC分析過程と、前記基本周波数から得られる基本周期に応じたピッチ波形を生成し、そのピッチ波形と前記LPC残差信号とを用いてピッチマーク時刻群を抽出するピッチマーク分析過程と、前記ピッチマーク時刻群と前記LPC残差信号とを用いて求めた位相等化フィルタを前記音声信号に施すことにより位相等化音声信号を生成する位相等化音声生成過程と、前記ピッチマーク時刻群を声門閉鎖区間の始点とし、声門閉鎖区間の長さを前記基本周期に対して所定の比率として声門閉鎖区間を推定する第1声門閉鎖区間推定過程と、前記位相等化音声信号の一次差分を求める傾斜特性補正過程と、前記位相等化音声信号の一次差分に対して前記声門閉鎖区間におけるLPC分析を行い、LPC残差信号を最小にするようなLPC係数を求める声門閉鎖区間LPC分析過程と、よりなることを特徴とする声道スペクトル抽出方法。請求項3記載の声道スペクトル抽出方法において、前記LPC係数を用いたLPC逆フィルタに前記位相等化音声信号を通すことにより声門下インピーダンスの特性を含む音源信号を求めるLPC逆フィルタ計算過程と、前記ピッチマーク時刻群を声門閉鎖区間の始点とし、前記音源信号の絶対値が所定の閾値よりも小さい区間を声門閉鎖区間として抽出する第2声門閉鎖区間推定過程と、前記位相等化音声信号の一次差分に対して前記第2声門閉鎖区間推定過程で抽出された声門閉鎖区間を用いて再帰的にLPC分析を行ってLPC係数を求める声門閉鎖区間LPC分析再帰処理過程と、を有することを特徴とする声道スペクトル抽出方法。請求項3又は4記載の声道スペクトル抽出方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。しかしながら、人間が発声した音声信号は、声帯と声道のカップリングにより複雑な位相特性を示すため、声帯が閉じているときの音声信号であっても声門下インピーダンスの影響が含まれてしまっている。そのため、例え正確な声門閉鎖区間を抽出することができ、その声門が閉じているときの音声信号のみを用いた線形予測法であっても正確な声道スペクトルを得ることは難しい。この発明の目的はこのような状況に鑑み、音声信号から声門下インピーダンスの影響を受けない正確な声道スペクトルを抽出することができるようにした声道スペクトル抽出装置及び声道スペクトル抽出方法を提供することにある。請求項1の発明によれば、声道スペクトル抽出装置は、入力された音声信号の音声区間を検出する音声区間検出部と、前記音声区間に対して前記音声信号から基本周波数を推定する基本周波数分析部と、前記基本周波数に基づき決定した窓長で前記音声信号を切り出してLPC分析を行い、LPC逆フィルタに前記音声信号を通すことによりLPC残差信号を求める第1LPC分析部と、前記基本周波数から得られる基本周期に応じたピッチ波形を生成し、そのピッチ波形と前記LPC残差信号とを用いてピッチマーク時刻群を抽出するピッチマーク分析部と、前記ピッチマーク時刻群と前記LPC残差信号とを用いて求めた位相等化フィルタを前記音声信号に施すことにより位相等化音声信号を生成する位相等化音声生成部と、前記ピッチマーク時刻群を声門閉鎖区間の始点とし、声門閉鎖区間の長さを前記基本周期に対して所定の比率として声門閉鎖区間を推定する第1声門閉鎖区間推定部と、前記位相等化音声信号の一次差分を求める傾斜特性補正部と、前記位相等化音声信号の一次差分に対して前記声門閉鎖区間におけるLPC分析を行い、LPC残差信号を最小にするようなLPC係数を求める声門閉鎖区間LPC分析部よりなる。請求項2の発明では請求項1の発明において、前記LPC係数を用いたLPC逆フィルタに前記位相等化音声信号を通すことにより声門下インピーダンスの特性を含む音源信号を求めるLPC逆フィルタ計算部と、前記ピッチマーク時刻群を声門閉鎖区間の始点とし、前記音源信号の絶対値が所定の閾値よりも小さい区間を声門閉鎖区間として抽出する第2声門閉鎖区間推定部とを備え、声門閉鎖区間LPC分析部は前記位相等化音声信号の一次差分に対して第2声門閉鎖区間推定部で抽出された声門閉鎖区間を用いて再帰的にLPC分析を行ってLPC係数を求める。請求項3の発明によれば、声道スペクトル抽出方法は、入力された音声信号の音声区間を検出する音声区間検出過程と、前記音声区間に対して前記音声信号から基本周波数を推定する基本周波数分析過程と、前記基本周波数に基づき決定した窓長で前記音声信号を切り出してLPC分析を行い、LPC逆フィルタに前記音声信号を通すことによりLPC残差信号を求める第1LPC分析過程と、前記基本周波数から得られる基本周期に応じたピッチ波形を生成し、そのピッチ波形と前記LPC残差信号とを用いてピッチマーク時刻群を抽出するピッチマーク分析過程と、前記ピッチマーク時刻群と前記LPC残差信号とを用いて求めた位相等化フィルタを前記音声信号に施すことにより位相等化音声信号を生成する位相等化音声生成過程と、前記ピッチマーク時刻群を声門閉鎖区間の始点とし、声門閉鎖区間の長さを前記基本周期に対して所定の比率として声門閉鎖区間を推定する第1声門閉鎖区間推定過程と、前記位相等化音声信号の一次差分を求める傾斜特性補正過程と、前記位相等化音声信号の一次差分に対して前記声門閉鎖区間におけるLPC分析を行い、LPC残差信号を最小にするようなLPC係数を求める声門閉鎖区間LPC分析過程よりなる。請求項4の発明では請求項3の発明において、前記LPC係数を用いたLPC逆フィルタに前記位相等化音声信号を通すことにより声門下インピーダンスの特性を含む音源信号を求めるLPC逆フィルタ計算過程と、前記ピッチマーク時刻群を声門閉鎖区間の始点とし、前記音源信号の絶対値が所定の閾値よりも小さい区間を声門閉鎖区間として抽出する第2声門閉鎖区間推定過程と、前記位相等化音声信号の一次差分に対して前記第2声門閉鎖区間推定過程で抽出された声門閉鎖区間を用いて再帰的にLPC分析を行ってLPC係数を求める声門閉鎖区間LPC分析再帰処理過程とを有する。この発明によれば、音声信号から声門下インピーダンスの影響を受けない正確な声道スペクトルを抽出することができる。この発明では音声信号の振幅特性を変えず、位相特性のみを変換する前処理を音声信号に施す。音声信号の位相特性を変換する方法として、下記文献Aに記載されている位相等化処理を用いる。これは、音声信号のエネルギを声門閉鎖時点に集中させる方法である。文献A:特許第2061816号公報位相等化処理によって得られる位相等化音声信号は最小位相特性を持つフィルタのインパルス応答とみなせるため、声門閉鎖区間では声道スペクトルの情報が声門下インピーダンスの情報よりも相対的に大きくなることが期待され、その結果、位相等化音声信号の声門閉鎖区間では声門下インピーダンスの影響が少ないと考えられる。以下、この発明の実施形態を図面を参照して実施例により説明する。図2はこの発明による声道スペクトル抽出装置の実施例1の機能構成を示したものであり、この例では声道スペクトル抽出装置は音声区間検出部11と基本周波数分析部12と第1LPC分析部13とピッチマーク分析部14と位相等化音声生成部15と第1声門閉鎖区間推定部16と傾斜特性補正部17と声門閉鎖区間LPC分析部18とによって構成されている。図3~4は図2に示した声道スペクトル抽出装置における処理の流れを示したものであり、以下、図2~4を参照して各部の機能、処理の流れについて説明する。<音声区間検出部>まず、音声区間検出部11にて、音声信号原音声のパワーの閾値処理に基づき、音声区間の検出を行うステップS1。<基本周波数分析部>次に、基本周波数分析部12にて、得られた音声区間に対して音声信号からピッチ抽出アルゴリズムを用いて基本周波数を推定する。例えば、本実施例では、30msの分析窓長分析区間と、4msの分析シフト長により、瞬時周波数振幅スペクトルに基づき、基本周波数を求めるステップS2。なお、基本周波数の分析には例えば下記文献Bに記載されている瞬時周波数振幅スペクトルに基づく手法を用いる。文献B:ArifiantoDTanakaTMasukoTandkobayashiTRobustF0estimationofspeechsignalusingharmonicitymeasurebasedoninstantaneousfrequencyIEICETransInformationandSystemsVolE87DNo12pp281228202004<第1LPC分析部>第1LPC分析部13は、位相等化処理に用いるLPC残差信号を得るために、4msの分析シフト長で、音声信号を基本周期基本周期=1÷基本周波数の2.5倍を窓長としたブラックマン窓で切り出し、自己相関法によるLPC分析を行うステップS3。そして、音声信号をLPC逆フィルタに通すことによりLPC残差信号を得るステップS4。この際、基本周波数の影響を避けるために、ラグ窓100Hzを用いる。さらに、窓関数を用いたパワースペクトルの分析は分析時刻に依存するという問題があるため、声道スペクトルの時間方向平滑化を目的として、下記文献Cに記載されているようなTANDEM窓を用いる。これは、当該分析フレームと基本周期の半分シフトした分析フレームのパワースペクトルを足して2で割ることで分析時刻に依存しないパワースペクトルを推定する手法である。文献C:森勢将雅、高橋徹、河原英紀、入野俊夫,分析時刻に依存しない周期信号のパワースペクトル推定法を用いた音声分析,電子情報通信学会論文誌,VolJ92A,No3,pp163171,2009LPC残差信号et,kは、以下のようにして求められる。但し、t:フレーム番号k:時刻s:音声信号原音声p:LPC分析次数a:LPC係数<ピッチマーク分析部>ピッチマーク分析部14は、位相等化処理に用いるピッチマークピッチマーク時刻群を得るために、音声区間内で、基本周波数から得られる基本周期に応じたパルス系列信号ピッチ波形を生成するステップS5。フレーム番号t、時刻kにおいて、音声区間内で、ピッチ波形ext,kの絶対値と、LPC残差信号et,kの絶対値の間で、フレームt毎に、相互相関関数rt,j=Σk|et,k|×|ext,kj|を計算し、Σtrt,jが最大となるようなjの系列を、動的計画法を用いて求め、ピッチマーク時刻群の候補を得る。そして、得られたピッチマーク時刻の近傍で、LPC残差信号の絶対値が最大となる時刻を探索し、ピッチマーク時刻群の候補を得る。このピッチマーク時刻群の中で残差信号の絶対値が最大となるピッチマーク時刻をk0とし、時刻k0と前後のピッチマーク時刻k-1またはk1の近傍における変形自己相関関数Σket,km×et,k0km=k-1-2~k-12Σket,km×et,k0km=k1-2~k12を最大にする時刻kmを求める。k0を得られたkm、kmをkmの前または後のピッチマーク時刻とし、順次変形自己相関関数を最大にする時刻を求め、ピッチマーク時刻群とするステップS6。<位相等化音声生成部>位相等化音声生成部15は、位相等化音声信号を得るために、ピッチマークピッチマーク時刻群とLPC残差信号を用いて、LPC残差信号の値をピッチマーク時刻を中心として反転させ、正規化した値を係数として持つ位相等化フィルタを求め、これを音声信号に施すことにより位相等化音声信号を得るステップS7。位相等化フィルタのタップ数は基本周期の長さと同じとする。<第1声門閉鎖区間推定部>第1声門閉鎖区間推定部16は、声門閉鎖区間を推定するステップS8。分析フレーム内におけるj番目の声門閉鎖区間の始点njは、ピッチマーク時刻群とすることができる。しかし、声門閉鎖区間の長さの推定は難しいことが知られているため、ここでは基本周期に対する声門解放時間率OQとして一般的な値である35を考える。つまり、声門閉鎖区間の長さは基本周期の65とする。<傾斜特性補正部>傾斜特性補正部17は、音声信号に含まれる音源スペクトルの傾斜特性を取り除くために、位相等化音声信号の一次差分を求めるステップS9。位相等化音声信号をxとするとき、位相等化音声信号の一次差分Δxは、Δxt=xt-xt-1t=2~T2aΔx1=0t=12bで求められる。<声門閉鎖区間LPC分析部>声門閉鎖区間LPC分析部18は、傾斜特性補正部17で求められた位相等化音声信号の一次差分、j番目の声門閉鎖区間の始点njと声門閉鎖区間の長さNjに対して、共分散を用いたLPC分析を行うステップS10。つまり、以下のLPC残差信号etを最小にするようなLPC係数aを求める。ここで、φjとΦjを以下のように定義すると、LPC係数aは以下の連立方程式を解くことで得ることができる。Jは分析フレームに含まれる声門閉鎖区間の数を表す。なお、Tは行列の転置を表す。[Φ1TΦ1...ΦJTΦJ]a^=[Φ1Tφ1...ΦJTφJ]6以上のようにして、LPC係数aを得ることができ、LPC係数aが得られれば、声道スペクトルを求めることができる。図5は位相等化音声生成部15での位相等化処理後の音声信号位相等化音声信号の一例を原音声信号と共に例示したものであり、この例では日本語母音いとうの間の遷移部の音声信号波形を示している。図5中、開/閉は声門の開/閉を示す。図5において声門閉鎖区間の波形を比較すると、Bの位相等化音声信号の方が、波形の山のピークが各声門閉鎖区間の中央近くに位置し、声門閉鎖区間からはみ出している波形の山の裾野部分が少なくなっていることがわかる。つまり、声門閉鎖区間において、声道スペクトルに係る情報量が声門下インピーダンスに係る情報量に比べて相対的に大きくなっていることがわかる。このように、この例では位相等化処理により、声門閉鎖区間における音声信号のエネルギが高められ、これにより声道スペクトルを精度良く抽出することができるものとなっている。図6はこの発明による声道スペクトル抽出装置の実施例2の機能構成を示したものであり、図2に示した実施例1の構成に対し、LPC逆フィルタ計算部19と第2声門閉鎖区間推定部20が付加された構成となっている。図7は図6に示した声道スペクトル抽出装置における処理の流れの要部を示したものであり、図3~4に示した実施例1の処理ステップS1~S10に加え、ステップS11~S13を実行するものとなっている。以下、LPC逆フィルタ計算部19及び第2声門閉鎖区間推定部20の機能及び処理の流れについて説明する。<LPC逆フィルタ計算部>LPC逆フィルタ計算部19は、声門閉鎖区間LPC分析部18により得られるLPC係数を用いたLPC逆フィルタに位相等化音声信号を通すことにより、LPC残差信号、つまり声門下インピーダンスの特性を含む音源信号を求めるステップS11。声門下インピーダンスの特性を含む音源信号LPC残差信号は以下のようにして求められる。ここで、声門閉鎖区間LPC分析部18により得られるLPC係数は基本周期毎に求められるため、男声のように基本周期が長い場合は、時間的に滑らかなLPC係数が得られない。その場合、LPC係数をPARCORやLSPなどに変換し、隣り合う声門閉鎖区間でのパラメータ間を線形補間し、再びLPC係数に戻せばよい。<第2声門閉鎖区間推定部>LPC逆フィルタ計算部19で得られた音源信号は、人間が発声する声門体積流の波形に近いことが期待される。第2声門閉鎖区間推定部20は、ピッチマーク時刻群を声門閉鎖区間の始点として、音源信号の絶対値が所定の閾値よりも小さい区間を声門閉鎖区間として抽出することで声門閉鎖区間の推定を行うステップS12。第2声門閉鎖区間推定部20で得られた声門閉鎖区間は、声門閉鎖区間LPC分析部18に入力され、声門閉鎖区間LPC分析部18は入力された声門閉鎖区間を用いて位相等化音声信号の一次差分に対して再帰的にLPC分析を行い、LPC係数を求めるステップS13。以上説明したように、この例では音源信号より推定した声門閉鎖区間を用いて再帰的にLPC係数を求めるものとなっており、これにより声道スペクトルの抽出精度をより向上させることができ、正確な声道スペクトルを抽出することができるものとなっている。図8は上述した第2声門閉鎖区間推定部20における音源信号からの声門閉鎖区間の抽出処理例を示したものである。[実験例]男性日本語母国語話者が発声した母音連鎖いうえより抽出したフォルマント周波数を図9に示す。本実験では、位相等化処理のためのLPC分析次数は50次、LPCスペクトルを得るための分析次数は17次とした。音声信号のサンプリングレートは16kHzである。図9Aは式3のΔxを原音声信号の一次差分とした声門閉鎖区間線形予測法従来法により得られた第1,第2フォルマント周波数を示し、図9Bはこの発明による声門閉鎖区間線形予測法実施例2により得られた第1,第2フォルマント周波数を示す。分析のために用いた声門閉鎖区間の数は2である。声門下インピーダンスの影響の例として、第2フォルマント周波数F2が大きく遷移するような発声の場合に、不連続なF2が抽出されることが知られている。図9Aに示した従来法では声門閉鎖区間線形予測法を用いているにも関わらず、いとうの間でF2が不連続になっており、声門下インピーダンスの影響が見られる。一方、図9Bに示したこの発明の実施例2による方法ではいとうの間でフォルマント周波数が連続的に遷移しており、声門下インピーダンスの影響を受けないことが分かる。以上説明した声道スペクトル抽出装置及び声道スペクトル抽出方法は、コンピュータと、コンピュータにインストールされたプログラムによって実現することができる。コンピュータにインストールされたプログラムはコンピュータのCPUによって解読されてコンピュータに上述した声道スペクトル抽出方法を実行させる。"