JP2001236085A - 音声区間検出装置、定常雑音区間検出装置、非定常雑音区間検出装置、及び雑音区間検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 低Ｓ／Ｎの雑音状況下や、突発的非定常雑音
の発生する状況下でも、音声区間と、定常雑音区間と、
非定常雑音区間とを的確に取り出すことができる音声区
間検出装置を実現すること。 【解決手段】 音響分析手段１１は音響信号を入力し、
複数の音響パラメータを重み付けして組み合わせて判別
係数を出力する。音声区間候補検出装置１２Ａは入力音
響信号に対して判別係数を用いて音声区間の始端候補と
出力端候補を検出する。音声区間決定手段は音声区間候
補長を算出し、候補長により音声区間を決定する。こう
すると、突発的に発生する非定常雑音に対して頑健な音
声区間検出装置が実現できる。各パラメータの特徴を利
用することで、特定の種類の非定常雑音に対して頑健な
装置を構成することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、定常雑音や突発的
に発生する非定常雑音に対して音声区間を検出する音声
区間検出装置と、定常雑音区間を検出する定常雑音区間
検出装置と、非定常雑音区間を検出する非定常雑音区間
検出装置と、雑音区間を検出する雑音区間検出装置とに
関する。

【０００２】

【従来の技術】雑音下における音声区間検出の必要性
は、音声認識、音声符号・圧縮化技術、音声強調などの
分野で高まっている。従来の音声区間検出方式といえ
ば、次の（４）式を用いて入力信号レベルを検出する方
法が一般的である。

【数１９】 尚、ＰＸ（ω）は入力信号スペクトル、∧（ハット）は
スペクトル信号の記号上に付加した推定の意味を表す冠
記号であり、∧付きのＰＮ（ω）は推定ノイズスペクト
ルを示す。この（４）式の値が正であれば音声と判定
し、０以下であれば非音声と判定する。この方式は、定
常雑音、即ち音声に付加されて一定レベルを保ち続ける
ような背景騒音には有効である。

【０００３】また入力信号が低Ｓ／Ｎの場合、背景騒音
の持つスペクトルの特徴と、音声信号の持つスペクトル
の特徴を利用して、特定帯域のパワーのみを抽出し、音
声又は非音声の判定を行う方式も一般的に知られてい
る。

【０００４】このような方式を用いた音声区間検出装置
の従来構成について、図１２〜１５を用いて説明する。
音声区間の検出は、前述したように入力信号のレベルを
用いる方法が一般的である。また入力信号をローパスフ
ィルタに通して波形の包絡を得る方法を（５）式に示
す。

【数２０】 Ｙは波形の包絡線、Ｘは入力信号のパワ、β１はローパ
スフィルタ（ＬＰＦ）の係数（以後、時定数という）と
する。時定数が大きい程ＹのＸに対する追随性は鈍くな
り、時定数が小さい程ＹのＸに対する追随性は良くな
る。音声波形の微小変動を取り除いたものを検出するに
は、時定数を小さめに設定すればよい。

【０００５】図１２は従来の音声区間検出装置の構成例
１を示したものであり、音声区間候補検出手段１２と音
声区間決定手段１３Ａとを含んで構成される。音声区間
候補検出手段１２は、入力信号から音声区間の始終端候
補位置を検出するものである。音声区間決定手段１３Ａ
は、音声区間候補検出手段１２より得られる複数の音声
区間候補を、単語や文章などのように１つの包含する音
声区間として判定するものである。

【０００６】図１３は従来の音声区間検出装置の構成例
２を示したものであり、音声区間決定手段１３Ｂを含ん
で構成される。音声区間決定手段１３Ｂは、入力信号か
ら音声区間の始終端位置を検出するもであり、この装置
に用いられるＬＰＦの時定数は、図１２に示す音声区間
検出装置に用いられるＬＰＦの時定数より大きく設定さ
れる。

【０００７】音声検出のための時定数を小さくすると、
入力信号への追随性がよくなり、音声区間候補の始終端
位置を精度よく検出できる。しかしながら音声区間候補
どうしの区分ができてしまい、後で音声区間として音声
区間候補をまとめ、音声区間の判定を行う作業が必要と
なる。この場合の機能を持たせたものが図１２の音声区
間検出装置である。

【０００８】一方、時定数を大きくすると、入力信号へ
の追随性が鈍るものの、単語１つをまとめて包絡させる
ことができる。この場合は２段階で音声区間検出を行う
必要がなくなる。このような機能を持たせたものが図１
３の音声区間検出装置である。この装置では入力信号へ
の追随性が悪くなるため、正確な音声区間の検出に支障
を来す可能性がある。

【０００９】音声区間の検出には、性能的には図１２に
示す構成の方がよい。図１４は図１２の構成による音声
区間の検出処理を機能的に表現したブロック図である。
入力信号Ｘ（ｔ）を２乗手段１２ａで２乗し、２乗値ｙ
１（ｔ）に変換する。ｙ１（ｔ）を時定数β１のＬＰＦ
１２ｂに通してスムージングをし、その出力を音声区間
のレベル波形ｙ２（ｔ）とする。一方、入力信号Ｘ
（ｔ）を定常雑音レベル検出手段１２ｃに入力し、定常
雑音のレベル波形ｙ３（ｔ）に変換する。次にレベル波
形ｙ３（ｔ）を乗算手段１２ｄに入力し、定数δ１で乗
算したものをｙ４（ｔ）とする。またレベル波形ｙ３
（ｔ）を乗算手段１２ｅに入力し、定数δ２で乗算した
ものをｙ５（ｔ）とする。閾値判定手段１２ｆでは、レ
ベル波形ｙ２（ｔ）に対して第１の閾値ｙ４（ｔ）及び
第２の閾値ｙ５（ｔ）を用いてレベル判定する。ここで
はｙ４（ｔ）を閾値判定線１として用い、ｙ５（ｔ）を
閾値判定線２として用いる。尚、図１４における定常雑
音レベル検出方法の１つに、パワ変動幅に閾値を設け
て、閾値以上変動しない場合は暫定的に定常雑音区間と
し、そのレベルに追従させる方法がある。

【００１０】図１５（ａ）は入力信号Ｘ（ｔ）の波形例
であり、音声信号（トリ＿フォニーホールと発声した
例）に定常雑音が重畳され、更に非定常雑音も混入した
場合を示している。また図１５（ｂ）は従来のパワによ
る閾値判定の様子を示したものであり、（ａ）は秒を時
間単位として表示したのに対し、ここではフレーム数を
時間単位として表示している。ここではｙ２（ｔ）と、
ｙ４（ｔ）又はｙ５（ｔ）とを比較して、その大小によ
り音声区間か定常雑音区間か、又は中間的な性質の区間
かの判定を行っている。図１５（ｃ）に示すように、検
出結果として音声区間、ノイズ区間、グレー区間のいず
れかに判定される。

【００１１】このように入力信号のＳ／Ｎが高い場合、
即ち約３〜６ｄＢ以上のＳ／Ｎ比の場合、定常雑音が付
加されていても、入力信号のレベルを見ることで、非定
常雑音を含めて音声区間を決定することができる。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記のよ
うな構成の音声区間検出装置では、非定常雑音が混入し
たときや、Ｓ／Ｎが悪い場合、即ち３ｄＢ以下のＳ／Ｎ
の場合、音声区間を明確に決定することができない。特
に、図１４のβ１を小さく設定すると、音声と非定常雑
音の区別がつきにくくなり、非定常雑音を音声と誤って
判定してしまうことが多い。図１５（ｃ）は、β１を小
さくして入力信号への追随性を高めた場合、音声の前に
混入した非定常雑音がある程度のレベルを持つと、音声
と誤って判定される例を示している。

【００１３】一方、図１４のβ１を大きく設定すると、
突発的な非定常雑音を音声と判定することは少なくなる
ものの、音声レベルの立ち下がりや立ち上がりへの追随
性が鈍くなり、時間遅れが発生する。この場合、正確な
音声区間の検出が行えなくなってしまい、好ましくな
い。

【００１４】以上のように従来方法は、定常雑音を想定
した入力信号レベルによる閾値判定法であり、非定常雑
音にロバストな性能と、音声区間の検出性能とが互いに
トレードオフの関係にあった。これは入力信号のレベル
を使って判定を行っている限り、解決できる課題ではな
い。

【００１５】非定常雑音を音声と区別するためには、レ
ベル以外の音響パラメータＰ（係数関数と呼ぶ）により
生成した判別変数を使用する必要がある。即ち音声信号
に特徴を示す音響パラメータ、非定常雑音に特徴を示す
音響パラメータを併せて利用しなくてはならない。ま
た、β１を小さく設定することで、複数の音声区間候補
が塊として検出されてしまうが、これら塊状の音声区間
候補をどのようにして音声区間として一つの単語又は文
章にまとめて音声区間と見なすかという点も解決すべき
課題である。

【００１６】本発明は、このような従来の問題点に鑑み
てなされたものであって、非定常雑音と音声、又は定常
雑音と音声の違いを複数の音響パラメータを用いて区別
することにより、非定常雑音を音声と誤って判断される
のを防ぐと共に、Ｓ／Ｎの悪い定常雑音下での音声区間
検出の性能を向上した音声区間検出装置を実現すること
を目的とする。また、音声区間検出装置の構成ブロック
の一部の機能を組み合わせることにより、定常雑音区間
を検出する定常雑音区間検出装置、非定常雑音区間を検
出する非定常雑音区間検出装置、及び雑音区間を検出す
る雑音区間検出装置を実現することを更なる目的とす
る。

【００１７】

【課題を解決するための手段】本願の請求項１の発明
は、入力音響信号の音響分析を行い、前記音響信号が音
声、定常雑音、非定常雑音のいずれを含むかの評価指数
である音響パラメータＰを１種類以上生成し、夫々の音
響パラメータＰを重み付け加算した値を判別変数ｐとし
て出力する音響分析手段と、前記音響分析手段から出力
される判別変数ｐを用いて音声区間の始終端候補位置を
検出する音声区間候補検出手段と、前記音声区間候補検
出手段から出力される音声区間の始終端候補位置と前記
入力音響信号とから、音声区間を決定する音声区間決定
手段と、を具備することを特徴とするものである。

【００１８】本願の請求項２の発明は、請求項１の音声
区間検出装置において、前記音響分析手段は、ｐ１を判
別変数とし、ｔを次数、ｋを音響パラメータの種類を示
す番号とし、Ｐ（ｔ，ｋ）をｔ次の音響パラメータと
し、ａ（ｔ，ｋ）を重み付け係数とし、Δｎ＿Ｐ（ｔ，
ｋ）を音響パラメータＰ（ｔ，ｋ）のｎ次回帰係数と
し、ｂ（ｎ，ｔ，ｋ）をｎ次回帰係数の重み付け係数と
するとき、（１）式を用いて入力音響信号の音響分析を
行い、判別変数ｐ１を算出することを特徴とするもので
ある。

【００１９】本願の請求項３の発明は、請求項２の音声
区間検出装置において、前記音響分析手段の音響パラメ
ータＰ（ｔ，ｋ）として、Ｐ（ｔ，１）はｔ次の自己相
関係数、Ｐ（ｔ，２）はｔ次の線形予測係数（ＬＰＣ係
数）、Ｐ（ｔ，３）はｔ次のＰＡＲＣＯＲ係数（Ｋパラ
メータ）、Ｐ（ｔ，４）はｔ次の線形予測分析の予測残
差、Ｐ（ｔ，５）はｔ次のＬＰＣケプストラム係数、Ｐ
（ｔ，６）はｔ次のＬＰＣメルケプストラム係数、Ｐ
（ｔ，７）はｔ次のメル線形予測係数（メルＬＰＣ係
数）、Ｐ（ｔ，８）はｔ次のメルＬＰＣケプストラム係
数であることを特徴とするものである。

【００２０】本願の請求項４の発明は、請求項１の音声
区間検出装置において、前記音響分析手段は、ｐ２を判
別変数とし、ｔを次数とし、Ｐ（ｔ）をｔ次の音響パラ
メータとし、ａ（ｔ）を重み付け係数とするとき、
（２）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
変数ｐ２を算出することを特徴とするものである。

【００２１】本願の請求項５の発明は、請求項４の音声
区間検出装置において、前記音響分析手段の音響パラメ
ータＰ（ｔ）として、Ｐ（ｔ）は、ｔ次の自己相関係
数、ｔ次の線形予測係数（ＬＰＣ係数）、ｔ次のＰＡＲ
ＣＯＲ係数（Ｋパラメータ）、ｔ次の線形予測分析の予
測残差、ｔ次のＬＰＣケプストラム係数、ｔ次のＬＰＣ
メルケプストラム係数、ｔ次のメル線形予測係数（メル
ＬＰＣ係数）、ｔ次のメルＬＰＣケプストラム係数、夫
々の係数のｎ次回帰係数のうち、いずれかであることを
特徴とするものである。

【００２２】本願の請求項６の発明は、請求項１の音声
区間検出装置において、前記音響分析手段は、ｒｒ
（ｔ）をｔ次の自己相関係数とし、ａ（ｔ）を重み付け
係数とし、Δｎ＿ｒｒ（ｔ）をｔ次自己相関係数のｎ次
回帰係数とし、ｂ（ｎ，ｔ）をｎ次回帰係数の重み付け
係数とするとき、（３）式を用いて入力音響信号の音響
分析を行い、判別変数ｐ３を算出することを特徴とする
ものである。

【００２３】本願の請求項７の発明は、入力音響信号の
音響分析を行い、前記音響信号が音声、定常雑音、非定
常雑音のいずれを含むかの評価指数である音響パラメー
タＰを１種類以上生成し、夫々の音響パラメータＰを重
み付け加算した値を判別変数ｐとして出力する音響分析
手段と、前記音響分析手段から出力される判別変数ｐを
用いて音声区間の始終端候補位置を検出する音声区間候
補検出手段と、前記音声区間候補検出手段の出力する音
声区間の始終端候補位置と前記入力音響信号とから、音
声区間を決定する音声区間決定手段と、を具備し、前記
音声区間決定手段は、前記音声区間候補検出手段の出力
する音声区間の始終端候補位置から音声区間候補の長さ
を算出する音声区間候補長算出手段と、前記音声区間候
補検出手段の出力する音声区間の始終端候補位置から非
音声区間候補の長さを算出する非音声区間候補長算出手
段と、前記音声区間候補検出手段の出力する音声区間の
始終端候補位置と入力音響信号とから音声区間候補のレ
ベルを検出する音声区間候補レベル検出手段と、前記音
声区間候補長算出手段の出力する音声区間候補の長さ、
前記非音声区間候補長算出手段の出力する非音声区間候
補の長さ、及び前記音声区間候補レベル検出手段の出力
する音声区間候補の音声レベルにより音声区間の始終端
を判定する音声区間始終端判定手段と、を有することを
特徴とするものである。

【００２４】本願の請求項８の発明は、請求項７の音声
区間検出装置において、前記音響分析手段は、ｐ１を判
別変数とし、ｔを次数、ｋを音響パラメータの種類を示
す番号とし、Ｐ（ｔ，ｋ）をｔ次の音響パラメータと
し、ａ（ｔ，ｋ）を重み付け係数とし、Δｎ＿Ｐ（ｔ，
ｋ）を音響パラメータＰ（ｔ，ｋ）のｎ次回帰係数と
し、ｂ（ｎ，ｔ，ｋ）をｎ次回帰係数の重み付け係数と
するとき、（１）式を用いて入力音響信号の音響分析を
行い、判別変数ｐ１を算出することを特徴とするもので
ある。

【００２５】本願の請求項９の発明は、請求項８の音声
区間検出装置において、前記音響分析手段の音響パラメ
ータＰ（ｔ，ｋ）として、Ｐ（ｔ，１）はｔ次の自己相
関係数、Ｐ（ｔ，２）はｔ次の線形予測係数（ＬＰＣ係
数）、Ｐ（ｔ，３）はｔ次のＰＡＲＣＯＲ係数（Ｋパラ
メータ）、Ｐ（ｔ，４）はｔ次の線形予測分析の予測残
差、Ｐ（ｔ，５）はｔ次のＬＰＣケプストラム係数、Ｐ
（ｔ，６）はｔ次のＬＰＣメルケプストラム係数、Ｐ
（ｔ，７）はｔ次のメル線形予測係数（メルＬＰＣ係
数）、Ｐ（ｔ，８）はｔ次のメルＬＰＣケプストラム係
数であることを特徴とするものである。

【００２６】本願の請求項１０の発明は、請求項７の音
声区間検出装置において、前記音響分析手段は、ｐ２を
判別変数とし、ｔを次数とし、Ｐ（ｔ）をｔ次の音響パ
ラメータとし、ａ（ｔ）を重み付け係数とするとき、
（２）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
変数ｐ２を算出することを特徴とするものである。

【００２７】本願の請求項１１の発明は、請求項１０の
音声区間検出装置において、前記音響分析手段の音響パ
ラメータＰ（ｔ）として、Ｐ（ｔ）は、ｔ次の自己相関
係数、ｔ次の線形予測係数（ＬＰＣ係数）、ｔ次のＰＡ
ＲＣＯＲ係数（Ｋパラメータ）、ｔ次の線形予測分析の
予測残差、ｔ次のＬＰＣケプストラム係数、ｔ次のＬＰ
Ｃメルケプストラム係数、ｔ次のメル線形予測係数（メ
ルＬＰＣ係数）、ｔ次のメルＬＰＣケプストラム係数、
夫々の係数のｎ次回帰係数のうち、いずれかであること
を特徴とするものである。

【００２８】本願の請求項１２の発明は、請求項７の音
声区間検出装置において、前記音響分析手段は、ｒｒ
（ｔ）をｔ次の自己相関係数とし、ａ（ｔ）を重み付け
係数とし、Δｎ＿ｒｒ（ｔ）をｔ次自己相関係数のｎ次
回帰係数とし、ｂ（ｎ，ｔ）をｎ次回帰係数の重み付け
係数とするとき、（３）式を用いて入力音響信号の音響
分析を行い、判別変数ｐ３を算出することを特徴とする
ものである。

【００２９】本願の請求項１３の発明は、入力音響信号
の音響分析を行い、前記音響信号が音声、定常雑音、非
定常雑音のいずれを含むかの評価指数である音響パラメ
ータＰを１種類以上生成し、夫々の音響パラメータＰを
重み付け加算した値を判別変数ｐとして出力する音響分
析手段と、前記音響分析手段から出力される判別変数ｐ
を用いて音声区間の始終端候補位置を検出する音声区間
候補検出手段と、前記音声区間候補検出手段の出力する
音声区間の始終端候補位置と前記入力音響信号とから音
声区間を決定する音声区間決定手段と、を具備し、前記
音声区間候補検出手段は、前記音響分析手段の出力する
判別変数ｐを用いて音声区間の始端候補位置を検出する
音声区間始端候補検出手段と、前記音声区間始端候補検
出手段の出力する音声区間始端候補と前記音響分析手段
の出力する判別変数とを用いて音声区間終端候補を検出
する音声区間終端候補検出手段と、を有するものであ
り、前記音声区間決定手段は、前記音声区間始端候補検
出手段の出力する音声区間の始端候補位置から音声区間
候補の連続する長さを算出する連続音声区間候補長算出
手段と、前記連続音声区間候補長算出手段の出力する音
声区間候補の連続する長さと前記音声区間始端候補検出
手段の出力する音声区間の始端候補位置とから音声区間
の始端を判定する音声区間始端判定手段と、前記音声区
間終端候補検出手段の出力する音声区間の終端候補位置
から非音声区間候補の連続する長さを算出する連続非音
声区間候補長算出手段と、前記連続非音声区間候補長算
出手段の出力する非音声区間候補の連続する長さ、前記
音声区間終端候補検出手段の出力する音声区間の終端候
補位置、及び前記音声区間始端判定手段の出力する始端
位置の有無や場所に基づいて音声区間の終端を決定する
音声区間終端判定手段と、を有することを特徴とするも
のである。

【００３０】本願の請求項１４の発明は、請求項１３の
音声区間検出装置において、前記音響分析手段は、ｐ１
を判別変数とし、ｔを次数、ｋを音響パラメータの種類
を示す番号とし、Ｐ（ｔ，ｋ）をｔ次の音響パラメータ
とし、ａ（ｔ，ｋ）を重み付け係数とし、Δｎ＿Ｐ
（ｔ，ｋ）を音響パラメータＰ（ｔ，ｋ）のｎ次回帰係
数とし、ｂ（ｎ，ｔ，ｋ）をｎ次回帰係数の重み付け係
数とするとき、（１）式を用いて入力音響信号の音響分
析を行い、判別変数ｐ１を算出することを特徴とするも
のである。

【００３１】本願の請求項１５の発明は、請求項１３の
音声区間検出装置において、前記音響分析手段の音響パ
ラメータＰ（ｔ，ｋ）として、Ｐ（ｔ，１）はｔ次の自
己相関係数、Ｐ（ｔ，２）はｔ次の線形予測係数（ＬＰ
Ｃ係数）、Ｐ（ｔ，３）はｔ次のＰＡＲＣＯＲ係数（Ｋ
パラメータ）、Ｐ（ｔ，４）はｔ次の線形予測分析の予
測残差、Ｐ（ｔ，５）はｔ次のＬＰＣケプストラム係
数、Ｐ（ｔ，６）はｔ次のＬＰＣメルケプストラム係
数、Ｐ（ｔ，７）はｔ次のメル線形予測係数（メルＬＰ
Ｃ係数）、Ｐ（ｔ，８）はｔ次のメルＬＰＣケプストラ
ム係数であることを特徴とするものである。

【００３２】本願の請求項１６の発明は、請求項１３の
音声区間検出装置において、 前記音響分析手段は、
ｐ２を判別変数とし、ｔを次数とし、Ｐ（ｔ）をｔ次の
音響パラメータとし、ａ（ｔ）を重み付け係数とすると
き、（２）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、
判別変数ｐ２を算出することを特徴とするものである。

【００３３】本願の請求項１７の発明は、請求項１６の
音声区間検出装置において、前記音響分析手段の音響パ
ラメータＰ（ｔ）として、Ｐ（ｔ）は、ｔ次の自己相関
係数、ｔ次の線形予測係数（ＬＰＣ係数）、ｔ次のＰＡ
ＲＣＯＲ係数（Ｋパラメータ）、ｔ次の線形予測分析の
予測残差、ｔ次のＬＰＣケプストラム係数、ｔ次のＬＰ
Ｃメルケプストラム係数、ｔ次のメル線形予測係数（メ
ルＬＰＣ係数）、ｔ次のメルＬＰＣケプストラム係数、
夫々の係数のｎ次回帰係数のうち、いずれかであること
を特徴とするものである。

【００３４】本願の請求項１８の発明は、請求項１３の
音声区間検出装置において、前記音響分析手段は、ｒｒ
（ｔ）をｔ次の自己相関係数とし、ａ（ｔ）を重み付け
係数とし、Δｎ＿ｒｒ（ｔ）をｔ次自己相関係数のｎ次
回帰係数とし、ｂ（ｎ，ｔ）をｎ次回帰係数の重み付け
係数とするとき、（３）式を用いて入力音響信号の音響
分析を行い、判別変数ｐ３を算出することを特徴とする
ものである。

【００３５】本願の請求項１９の発明は、入力音響信号
から音声区間の始終端候補位置を検出する音声区間候補
検出手段と、前記音声区間候補検出手段の出力する音声
区間の始終端候補位置の情報を用いて入力音響信号の音
響分析を行い、前記音響信号が音声、定常雑音、非定常
雑音のいずれを含むかの評価指数である音響パラメータ
Ｐを１種類以上生成し、夫々の音響パラメータＰを重み
付け加算した値を判別変数ｐとして出力する音響分析手
段と、前記音声区間候補検出手段の出力する音声区間候
補、前記音響分析手段の出力する判別変数ｐ、及び入力
音響信号から音声区間を決定する音声区間決定手段と、
を具備することを特徴とするものである。

【００３６】本願の請求項２０の発明は、請求項１９の
音声区間検出装置において、前記音響分析手段は、ｐ１
を判別変数とし、ｔの次数、ｋの音響パラメータの種類
を示す番号とし、Ｐ（ｔ，ｋ）をｔ次の音響パラメータ
とし、ａ（ｔ，ｋ）を重み付け係数とし、Δｎ＿Ｐ
（ｔ，ｋ）を音響パラメータＰ（ｔ，ｋ）のｎ次回帰係
数とし、ｂ（ｎ，ｔ，ｋ）をｎ次回帰係数の重み付け係
数とするとき、（１）式を用いて入力音響信号の音響分
析を行い、判別変数ｐ１を算出することを特徴とするも
のである。

【００３７】本願の請求項２１の発明は、請求項２０の
音声区間検出装置において、前記音響分析手段の音響パ
ラメータＰ（ｔ，ｋ）として、Ｐ（ｔ，１）はｔ次の自
己相関係数、Ｐ（ｔ，２）はｔ次の線形予測係数（ＬＰ
Ｃ係数）、Ｐ（ｔ，３）はｔ次のＰＡＲＣＯＲ係数（Ｋ
パラメータ）、Ｐ（ｔ，４）はｔ次の線形予測分析の予
測残差、Ｐ（ｔ，５）はｔ次のＬＰＣケプストラム係
数、Ｐ（ｔ，６）はｔ次のＬＰＣメルケプストラム係
数、Ｐ（ｔ，７）はｔ次のメル線形予測係数（メルＬＰ
Ｃ係数）、Ｐ（ｔ，８）はｔ次のメルＬＰＣケプストラ
ム係数であることを特徴とするものである。

【００３８】本願の請求項２２の発明は、請求項１９の
音声区間検出装置において、前記音響分析手段は、ｐ２
を判別変数とし、ｔを次数とし、Ｐ（ｔ）をｔ次の音響
パラメータとし、ａ（ｔ）を重み付け係数とするとき、
（２）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
変数ｐ２を算出することを特徴とするものである。

【００３９】本願の請求項２３の発明は、請求項１９の
音声区間検出装置において、前記音響分析手段の音響パ
ラメータＰ（ｔ）として、Ｐ（ｔ）は、ｔ次の自己相関
係数、ｔ次の線形予測係数（ＬＰＣ係数）、ｔ次のＰＡ
ＲＣＯＲ係数（Ｋパラメータ）、ｔ次の線形予測分析の
予測残差、ｔ次のＬＰＣケプストラム係数、ｔ次のＬＰ
Ｃメルケプストラム係数、ｔ次のメル線形予測係数（メ
ルＬＰＣ係数）、ｔ次のメルＬＰＣケプストラム係数、
夫々の係数のｎ次回帰係数のうち、いずれかであること
を特徴とするものである。

【００４０】本願の請求項２４の発明は、請求項１９の
音声区間検出装置において、前記音響分析手段は、ｒｒ
（ｔ）をｔ次の自己相関係数とし、ａ（ｔ）を重み付け
係数とし、Δｎ＿ｒｒ（ｔ）をｔ次自己相関係数のｎ次
回帰係数とし、ｂ（ｎ，ｔ）をｎ次回帰係数の重み付け
係数とするとき、（３）式を用いて入力音響信号の音響
分析を行い、判別変数ｐ３を算出することを特徴とする
ものである。

【００４１】本願の請求項２５の発明は、入力音響信号
から音声区間の始終端候補位置を検出する音声区間候補
検出手段と、前記音声区間候補検出手段の出力する音声
区間の始終端候補位置の情報を用いて入力音響信号の音
響分析を行い、前記音響信号が音声、定常雑音、非定常
雑音のいずれを含むかの評価指数である音響パラメータ
Ｐを１種類以上生成し、夫々の音響パラメータＰを重み
付け加算した値を判別変数ｐとして出力する音響分析手
段と、前記音声区間候補検出手段の出力する音声区間候
補、前記音響分析手段の出力する判別変数ｐ、及び入力
音響信号から音声区間を決定する音声区間決定手段と、
を具備し、前記音声区間決定手段は、前記音声区間候補
検出手段の出力する音声区間の始終端候補位置から音声
区間候補の長さを算出する音声区間候補長算出手段と、
前記音声区間候補検出手段の出力する音声区間の始終端
候補位置から非音声区間候補の長さを算出する非音声区
間候補長算出手段と、前記音声区間候補検出手段の出力
する音声区間の始終端候補位置と入力音響信号とから音
声区間候補のレベルを検出する音声区間候補レベル検出
手段と、前記音声区間候補長算出手段の出力する音声区
間候補の長さ、前記非音声区間候補長算出手段の出力す
る非音声区間候補の長さ、及び前記音声区間候補レベル
検出手段の出力する音声区間候補の音声レベル、及び前
記音響分析手段の出力する判別変数ｐに基づいて音声区
間の始終端を判定する音声区間始終端判定手段と、を有
することを特徴とするものである。

【００４２】本願の請求項２６の発明は、請求項２５の
音声区間検出装置において、前記音響分析手段は、ｐ１
を判別変数とし、ｔを次数、ｋを音響パラメータの種類
を示す番号とし、Ｐ（ｔ，ｋ）をｔ次の音響パラメータ
とし、ａ（ｔ，ｋ）を重み付け係数とし、Δｎ＿Ｐ
（ｔ，ｋ）を音響パラメータＰ（ｔ，ｋ）のｎ次回帰係
数とし、ｂ（ｎ，ｔ，ｋ）をｎ次回帰係数の重み付け係
数とするとき、（１）式を用いて入力音響信号の音響分
析を行い、判別変数ｐ１を算出することを特徴とするも
のである。

【００４３】本願の請求項２７の発明は、請求項２６の
音声区間検出装置において、前記音響分析手段の音響パ
ラメータＰ（ｔ，ｋ）として、Ｐ（ｔ，１）はｔ次の自
己相関係数、Ｐ（ｔ，２）はｔ次の線形予測係数（ＬＰ
Ｃ係数）、Ｐ（ｔ，３）はｔ次のＰＡＲＣＯＲ係数（Ｋ
パラメータ）、Ｐ（ｔ，４）はｔ次の線形予測分析の予
測残差、Ｐ（ｔ，５）はｔ次のＬＰＣケプストラム係
数、Ｐ（ｔ，６）はｔ次のＬＰＣメルケプストラム係
数、Ｐ（ｔ，７）はｔ次のメル線形予測係数（メルＬＰ
Ｃ係数）、Ｐ（ｔ，８）はｔ次のメルＬＰＣケプストラ
ム係数であることを特徴とするものである。

【００４４】本願の請求項２８の発明は、請求項２５の
音声区間検出装置において、前記音響分析手段は、ｐ２
を判別変数とし、ｔを次数とし、Ｐ（ｔ）をｔ次の音響
パラメータとし、ａ（ｔ）を重み付け係数とするとき、
（２）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
変数ｐ２を算出することを特徴とするものである。

【００４５】本願の請求項２９の発明は、請求項２８の
音声区間検出装置において、前記音響分析手段の音響パ
ラメータＰ（ｔ）として、Ｐ（ｔ）は、ｔ次の自己相関
係数、ｔ次の線形予測係数（ＬＰＣ係数）、ｔ次のＰＡ
ＲＣＯＲ係数（Ｋパラメータ）、ｔ次の線形予測分析の
予測残差、ｔ次のＬＰＣケプストラム係数、ｔ次のＬＰ
Ｃメルケプストラム係数、ｔ次のメル線形予測係数（メ
ルＬＰＣ係数）、ｔ次のメルＬＰＣケプストラム係数、
夫々の係数のｎ次回帰係数のうち、いずれかであること
を特徴とするものである。

【００４６】本願の請求項３０の発明は、請求項２５の
音声区間検出装置において、前記音響分析手段は、ｒｒ
（ｔ）をｔ次の自己相関係数とし、ａ（ｔ）を重み付け
係数とし、Δｎ＿ｒｒ（ｔ）をｔ次自己相関係数のｎ次
回帰係数とし、ｂ（ｎ，ｔ）をｎ次回帰係数の重み付け
係数とするとき、（３）式を用いて入力音響信号の音響
分析を行い、判別変数ｐ３を算出することを特徴とする
ものである。

【００４７】本願の請求項３１の発明は、入力音響信号
から音声区間の始終端候補位置を検出する音声区間候補
検出手段と、前記音声区間候補検出手段の出力する音声
区間候補から音声区間を決定する音声区間決定手段と、
を具備し、前記音声区間候補検出手段は、入力音響信号
から音声区間の始端候補位置を検出する音声区間始端候
補検出手段と、前記音声区間始端候補検出手段の出力す
る音声区間始端候補と入力音響信号とから音声区間終端
候補を検出する音声区間終端候補検出手段と、を有する
ものであり、前記音声区間決定手段は、前記音声区間始
端候補検出手段の出力する音声区間の始端候補位置から
音声区間候補の連続する長さを算出する連続音声区間候
補長算出手段と、前記連続音声区間候補長算出手段の出
力する音声区間候補の連続する長さ、及び前記音声区間
始端候補検出手段の出力する音声区間の始端候補位置か
ら音声区間の始端候補を選別する音声区間始端候補選別
手段と、前記音声区間終端候補検出手段の出力する音声
区間の終端候補位置から非音声区間候補の連続する長さ
を算出する連続非音声区間候補長算出手段と、前記連続
非音声区間候補長算出手段の出力する非音声区間候補の
連続する長さ、及び前記音声区間終端候補検出手段の出
力する音声区間の終端候補位置から音声区間の終端候補
を選別する音声区間終端候補選別手段と、前記連続音声
区間候補長算出手段の出力する音声区間候補の連続する
長さ、前記音声区間始端候補選別手段の出力する音声区
間の始端候補位置、前記連続非音声区間候補長算出手段
の出力する非音声区間候補の連続する長さ、及び前記音
声区間終端候補選別手段の出力する音声区間の終端候補
位置の情報を用いて音響分析する部分を特定し、前記音
響信号が音声、定常雑音、非定常雑音のいずれを含むか
の評価指数である音響パラメータＰを１種類以上生成
し、夫々の音響パラメータＰを重み付け加算した値を判
別変数ｐとして出力する音響分析手段と、前記連続音声
区間候補長算出手段の出力する音声区間候補の連続する
長さ、前記音声区間始端候補選別手段の出力する音声区
間の始端候補位置、及び前記音響分析手段の出力する判
別変数ｐを用いて音声区間の始端を判定する音声区間始
端判定手段と、前記音声区間終端候補選別手段の出力す
る終端候補、前記連続非音声区間候補長算出手段の出力
する非音声区間候補の連続する長さ、前記音声区間始端
判定手段の出力する始端位置の有無や場所の情報を用い
て音声区間の終端を決定する音声区間終端判定手段と、
を有することを特徴とするものである。

【００４８】本願の請求項３２の発明は、請求項３１の
音声区間検出装置において、前記音響分析手段は、ｐ１
を判別変数とし、ｔを次数、ｋを音響パラメータの種類
を示す番号とし、Ｐ（ｔ，ｋ）をｔ次の音響パラメータ
とし、ａ（ｔ，ｋ）を重み付け係数とし、Δｎ＿Ｐ
（ｔ，ｋ）を音響パラメータＰ（ｔ，ｋ）のｎ次回帰係
数とし、ｂ（ｎ，ｔ，ｋ）をｎ次回帰係数の重み付け係
数とするとき、（１）式を用いて入力音響信号の音響分
析を行い、判別変数ｐ１を算出することを特徴とするも
のである。

【００４９】本願の請求項３３の発明は、請求項３２の
音声区間検出装置において、前記音響分析手段の音響パ
ラメータＰ（ｔ，ｋ）として、Ｐ（ｔ，１）はｔ次の自
己相関係数、Ｐ（ｔ，２）はｔ次の線形予測係数（ＬＰ
Ｃ係数）、Ｐ（ｔ，３）はｔ次のＰＡＲＣＯＲ係数（Ｋ
パラメータ）、Ｐ（ｔ，４）はｔ次の線形予測分析の予
測残差、Ｐ（ｔ，５）はｔ次のＬＰＣケプストラム係
数、Ｐ（ｔ，６）はｔ次のＬＰＣメルケプストラム係
数、Ｐ（ｔ，７）はｔ次のメル線形予測係数（メルＬＰ
Ｃ係数）、Ｐ（ｔ，８）はｔ次のメルＬＰＣケプストラ
ム係数であることを特徴とするものである。

【００５０】本願の請求項３４の発明は、請求項３１の
音声区間検出装置において、前記音響分析手段は、ｐ２
を判別変数とし、ｔを次数とし、Ｐ（ｔ）をｔ次の音響
パラメータとし、ａ（ｔ）を重み付け係数とするとき、
（２）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
変数ｐ２を算出することを特徴とするものである。

【００５１】本願の請求項３５の発明は、請求項３４の
音声区間検出装置において、前記音響分析手段の音響パ
ラメータＰ（ｔ）として、Ｐ（ｔ）は、ｔ次の自己相関
係数、ｔ次の線形予測係数（ＬＰＣ係数）、ｔ次のＰＡ
ＲＣＯＲ係数（Ｋパラメータ）、ｔ次の線形予測分析の
予測残差、ｔ次のＬＰＣケプストラム係数、ｔ次のＬＰ
Ｃメルケプストラム係数、ｔ次のメル線形予測係数（メ
ルＬＰＣ係数）、ｔ次のメルＬＰＣケプストラム係数、
夫々の係数のｎ次回帰係数のうち、いずれかであること
を特徴とするものである。

【００５２】本願の請求項３６の発明は、請求項３１の
音声区間検出装置において、前記音響分析手段は、ｒｒ
（ｔ）をｔ次の自己相関係数とし、ａ（ｔ）を重み付け
係数とし、Δｎ＿ｒｒ（ｔ）をｔ次自己相関係数のｎ次
回帰係数とし、ｂ（ｎ，ｔ）をｎ次回帰係数の重み付け
係数とするとき、（３）式を用いて入力音響信号の音響
分析を行い、判別変数ｐ３を算出することを特徴とする
ものである。

【００５３】本願の請求項３７の発明は、請求項１〜３
６のいずれか１項記載の音声区間検出装置を用いて入力
音響信号から音声区間と非定常雑音区間を取り除き、定
常雑音区間のみを取り出すことを特徴とするものであ
る。

【００５４】本願の請求項３８の発明は、請求項１〜３
６のいずれか１項記載の音声区間検出装置を用いて入力
音響信号から音声区間と定常雑音区間を取り除き、非定
常雑音区間のみを取り出すことを特徴とするものであ
る。

【００５５】本願の請求項３９の発明は、請求項１〜３
６のいずれか１項記載の音声区間検出装置を用いて入力
音響信号から音声区間を取り除き、定常雑音区間と非定
常雑音区間を取り出すことを特徴とするものである。

【００５６】

【発明の実施の形態】以下、本発明の各実施の形態１〜
４における音声区間検出装置について、図面を参照しな
がら説明する。

【００５７】（実施の形態１）本発明の実施の形態１に
おける音声区間検出装置について、図１及び図２を参照
しながら説明する。図１は本実施の形態における音声区
間検出装置の全体構成を示すブロック図である。以下で
扱う入力信号は、例えばデジタル化した上でのポイント
処理であっても、フレーム処理であっても良い。

【００５８】この音声区間検出装置は、音響分析手段１
１、音声区間候補検出手段１２Ａ、音声区間決定手段１
３Ｃを含んで構成される。音響分析手段１１は、入力音
響信号Ｘ（ｔ）（以下、入力信号という）を音響分析す
るもので、次の（１）式で示される判別変数ｐを用いて
音響分析を行う。

【数２１】 （１）式において、ｐ１は判別変数 Ｐ（ｔ，ｋ）は音響パラメータと呼ばれる係数関数で、
ｔは次数、ｋは係数の種類を示す番号、ａ（ｔ，ｋ）は
重み付け係数で、ｔは次数、ｋは係数の種類を示す番
号、Δｎ＿Ｐ（ｔ，ｋ）は係数関数Ｐ（ｔ，ｋ）のｎ次
回帰係数、ｂ（ｎ，ｔ，ｋ）はｎ次回帰係数の重み付け
係数である。

【００５９】（１）式で用いられる具体的な係数関数は
次のものとする。 Ｐ（ｔ，１）；ｔ次の自己相関係数 Ｐ（ｔ，２）；ｔ次の線形予測係数（ＬＰＣ係数） Ｐ（ｔ，３）；ｔ次のＰＡＲＣＯＲ係数（Ｋパラメー
タ） Ｐ（ｔ，４）；ｔ次の線形予測分析の予測残差 Ｐ（ｔ，５）；ｔ次のＬＰＣケプストラム係数 Ｐ（ｔ，６）；ｔ次のＬＰＣメルケプストラム係数 Ｐ（ｔ，７）；ｔ次のメル線形予測係数（メルＬＰＣ係
数） Ｐ（ｔ，８）；ｔ次のメルＬＰＣケプストラム係数

【００６０】また音響分析手段１１は（２）式で示され
る判別変数ｐ２を用いて音響分析を行うこともできる。

【数２２】 Ｐ（ｔ）は特定の係数関数で、ｔは次数 ａ（ｔ）は重み付け係数で、ｔは次数 （２）式は判別変数として最も効果的な係数関数を１種
類用いる場合を示している。

【００６１】また音響分析手段１１は（３）式で示され
る判別変数ｐ３を用いて音響分析を行うこともできる。

【数２３】 ｒｒ（ｔ）はｔ次の自己相関係数、ａ（ｔ）はｔ次の重
み付け係数、Δｎ＿ｒｒ（ｔ）は係数関数ｒｒ（ｔ）の
ｎ次回帰係数、ｂ（ｎ，ｔ）はｎ次回帰係数の重み付け
係数である。（３）式は判別変数として自己相関係数Ｐ
（ｔ，１）＝ｒｒ（ｔ）を用いる場合を示している。

【００６２】尚、音響分析手段１１は予め設定した閾値
による閾値判定を行ってもよい。また音響分析手段１１
は（１）式、（２）式については個々の音響パラメータ
の夫々について閾値判定し、それらの結果を出力するも
のであってもよい。但しその場合、（２）式のように次
数ｔについて重み付け係数を利用した和を取るものとす
る。

【００６３】特に（３）式における１〜２次の自己相関
係数は、子音の／ｓ／、／ｚ／、／ｓｈ／などの摩擦音
や、紙を縒ったり丸めたりする音など、非定常な摩擦音
について特徴を示すことが実験で確認された。一方、３
〜７次の自己相関係数の１次回帰係数は、ある限定され
た帯域について、瞬間的なパワ変化の大きい音、例えば
携帯電話などのボタンを押圧するときに発する音などに
ついて特徴を示すパラメータであることが実験で確認さ
れた。

【００６４】（１）〜（３）式における判別変数ｐ１〜
ｐ３を用いることにより、特定の非定常雑音で特徴を示
すパラメータをまとめ、総合的な音響分析の性能を得る
ことができる。非定常雑音全般に対してロバストな機能
を実現できる一方、必要であれば、特定の非定常雑音の
みに対してロバストな機能を実現することもできる。

【００６５】音響分析に用いる閾値は、時々刻々と学習
しながら求めるような構造であったり、状況に応じて変
化するような値でもよい。前記の状況に対応する例とし
ては、Ｓ／Ｎの大小に応じて変化するものが挙げられ
る。

【００６６】また音響分析手段１１は、入力信号そのも
のを音響パラメータで解析するだけではなく、例えばＦ
ＦＴ、フィルタバンクなどによって周波数成分に分解す
る解析方法でもよい。

【００６７】ここで音響分析手段１１で用いた効果的な
判別変数の具体例を（６）式に示す。

【数２４】 （６）式は（３）式の回帰係数の項を用いたもので、具
体的には携帯電話のボタン押圧時に発する音や、人が単
語又はメッセージを発声する直前に出てしまうリップ
音、舌打ち音などの非定常雑音に有効な判別変数を示し
たものである。ｐａは３〜６次の自己相関係数の１次回
帰係数を用いたものであり、携帯電話のボタン操作音や
急激な変化のある非定常雑音に有効である。ｐｂは１次
自己相関係数のみを用いたものであり、紙を縒ったり、
丸めたりするときなどの非定常摩擦音に有効である。
尚、自己相関係数を用いた判別変数ｐａ、ｐｂの設定方
法は（６）式に限定されるものではなく、入力音響信号
のサンプリング周波数、１フレームの長さ（サンプリン
グ数）によって異なり、ｒｒ（ｔ）の次数、重み付け係
数ａ（ｔ）の値は、サンプリング周波数、１フレームの
長さによって最適値に設定される。一般的には前述した
（３）式で表現される。

【００６８】このような判別変数ｐａ、ｐｂを用いた閾
値判定の様子を図７に示す。図７（ａ）は入力信号Ｘ
（ｔ）の波形例であり、音声信号（トリ＿フォニーホー
ルと発声した例）に定常雑音が重畳され、更に非定常雑
音も混入した場合を示している。図７（ｂ）は３〜６次
の自己相関係数の１次回帰係数を用いた判別変数ｐａに
より判定した結果を示す。また図７（ｃ）は１次の自己
相関係数を用いた判別変数ｐｂにより判定した結果を示
す。即ち、ｐｂは音声区間候補の区間内における１次自
己相関係数の時間方向の平均値を使って閾値判定してい
る。

【００６９】ｐａのように（１）〜（３）式の値そのも
のを閾値判定してもよいし、ｐｂのように、更に時間方
向の平均を取ったりしてもよい。また閾値を超えた回
数、又は下回った回数を夫々カウントし、何回以上閾値
を超えた又は下回ったかというカウント制限を行った
り、音声区間候補長のうち何割で閾値を超えた又は下回
ったかという割合を求めたりして判定を行ってもよい。

【００７０】図７（ｃ）は、音声区間候補内での時間方
向平均を使い、閾値を何回下回ったかをフレーム数でカ
ウントし、音声区間候補内フレーム数のうち、カウント
したフレーム数の占める割合を計算し、閾値以上占めた
場合は非定常雑音と判定し、閾値以下の場合音声区間候
補と判定した例を示している。ｐａでは正しく非定常雑
音の判定がなされなかったが、ｐｂで非定常雑音の判定
が行われた。このようにｐａとｐｂとを組み合わせて用
いると、結果的に非定常雑音を音声と誤って判定するこ
となく、音声区間の始端決定が正しく行われることが判
った。このような判別方法を用いた音声区間候補の検出
結果を図８（ａ），（ｂ）に示す。

【００７１】以上のように、図１の音声区間候補検出手
段１２Ａは、音響分析手段１１から得られた情報をもと
に音声区間の候補を検出する。図８（ｂ）に示す音声区
間候補検出結果では、「トリフォニー」と「ホール」と
の２つの音声区間候補が得られている。これは、音響分
析手段１１で判定できるものが音素らしさを判定するも
のであることに起因している。実際に夫々の音素を言
葉、即ち「音声区間」としてまとめるには、音素のない
部分も含めて判断しなければならないことが多い。これ
は、時定数の小さい場合の従来の判別方式（パワレベル
による音声検出方式）でも同じことが言える。音声認識
や会話認識の場合には、音声区間候補を検出した後、そ
れらをまとめて音声区間と判定するアルゴリズムが必要
である。一方音声符号や圧縮化の場合には、必ずしも単
語や音声区間で判断する必要はなく、音声区間候補検出
だけで十分である。なお、音声区間候補の判定は、必ず
しも音声か非音声かの二分判定である必要はなく、音声
や非音声らしさを中間に数段階設け、複数種類の判定を
行うものであってもよい。

【００７２】図１の音声区間決定手段１３Ｃは、入力信
号と音声区間候補とから、正式に音声区間を決定するも
のである。この音声区間決定手段１３Ｃを具体化したも
のを図２に示す。図２に示す音声区間決定手段１３Ｄ
は、音声区間候補長算出手段２１、非音声区間候補長算
出手段２２、音声区間候補レベル検出手段２３、音声区
間始終端判定手段２４を含んで構成される。音声区間候
補長算出手段２１は、音声区間候補の時間長を算出す
る。非音声区間候補長算出手段２２は、非音声区間候補
の時間長を算出する。尚、音声・非音声区間の時間長は
フレーム数に代えてもよい。また入力信号の音声・非音
声判定結果が複数種類で出力される場合、算出した時間
長に重みを持たせてもよい。例えば、音声区間候補長算
出手段２１で、図１５（ｃ）のような３種類判定の場
合、音声区間と判定すれば時間長を１倍し、グレー区間
と判定すれば時間長を０．５倍するという算出方法でも
よい。

【００７３】音声区間候補レベル検出手段２３は、音声
区間候補検出手段１２により音声区間候補と判定された
場合、該当区間の入力信号と、非音声区間候補の入力信
号とのパワレベルを算出して閾値判定を行う。定常雑音
区間のレベル検出には、単純なパワ平均や（５）式のよ
うなローパスフィルタ型の平均値算出方法などが挙げら
れる。

【００７４】音声区間始終端判定手段２４は、音声区間
候補長算出手段２１より得られる音声区間候補の時間
長、非音声区間候補長算出手段２２より得られる非音声
区間候補間の非音声区間長、音声区間候補レベル検出手
段２３より得られる音声区間候補のレベルを入力し、そ
の直前までの非音声区間候補のレベルから、音声区間即
ち単語や文章など音声区間候補間のかたまりを包含する
区間を判定する。音声候補区間は、ある一定時間（０．
０３０〜０．０６０秒）より長いという性質があり、そ
れよりも短い音声区間候補が上がった場合、非定常雑音
区間とする。また直前の定常雑音区間レベルと音声区間
候補のレベル差が一定比以上の場合、音声区間と認め
る。また文字で表すと、小さな「っ」のような促音で
は、単語中にある一定時間（０．３００〜０．５００
秒）以下の非音声部分（無音部分）が生じることがあ
る。そのため終端を判定するには、この一定時間以上の
非音声部分が語尾に継続して存在していると仮定しなけ
ればならない。この条件判定も音声区間始終端判定手段
２４が行う。

【００７５】以上のように本実施の形態の音声区間検出
装置によれば、音響分析手段１１の出力情報（判別変
数）を用いて音声区間候補検出手段１２Ａが音声区間候
補を検出することで、非定常雑音にロバストな音声区間
検出機能が得られる。特に母音は音響パラメータ上では
特徴的である。この特性を活かして音声区間検出を行え
ば、音声認識では音声の始端検出ミスによる誤動作を防
ぐことができる。また、音声符号や圧縮化では不必要な
非定常雑音を取り除くことで、変換効率、圧縮率を上げ
ることができる。特に本発明の音声区間検出装置を音声
認識に使用する場合、音声認識で使用する音響パラメー
タをそのまま利用すれば、計算結果を共有することもで
き、構成的にも効率的となる。

【００７６】（実施の形態２）次に本発明の実施の形態
２における音声区間検出装置について、図３を参照しな
がら説明する。図３は本実施の形態の音声区間検出装置
の全体構成を示すブロック図であり、図１の音声区間候
補検出手段１２Ａと音声区間決定手段１３Ｃとを更に具
体的化したことを特徴とする。音響分析手段１１は入力
信号Ｘ（ｔ）に対して音響分析を行うもので、本実施の
形態１と同一の機能を有する。

【００７７】本実施の形態の音声区間候補検出手段１２
Ｂは、音声区間始端候補検出手段３１と音声区間終端候
補検出手段３２とを有している。音声区間始端候補検出
手段３１は音響分析手段１１から出力される判別変数を
用いて音声区間の始端候補位置を検出するものである。
音声区間終端候補検出手段３２は音声区間始端候補検出
手段３１の検出結果を用いて入力信号から音声区間の終
端候補位置を検出する。

【００７８】本実施の形態の音声区間決定手段１３Ｅ
は、連続音声区間候補長算出手段３３、連続非音声区間
候補長算出手段３４、音声区間始端判定手段３５、音声
区間終端判定手段３６とを有している。連続音声区間候
補長算出手段３３は、音声区間始端候補検出手段３１か
ら出力される音声区間始端候補の位置情報と、現在音声
区間候補か非音声区間候補かという情報とから、音声区
間候補が時間的にどれほど継続しているのかを算出す
る。候補長の算出には時間カウンタが用いられる。

【００７９】連続非音声区間候補長算出手段３４は、音
声区間終端候補検出手段３２から出力される音声区間終
端候補の位置情報と、現在音声区間候補か非音声区間候
補かという情報とから、非音声区間候補が時間的にどれ
ほど継続しているのかを算出する。この候補長の算出に
も時間カウンタが用いられる。

【００８０】音声区間始端判定手段３５は、連続音声区
間候補長算出手段３３からの音声区間候補長の情報と、
音声区間始端候補検出手段３１からの音声区間始端候補
の位置情報とから音声区間の始端を決定する。音声区間
候補は、ある一定時間（０．０３０〜０．０６０秒）よ
り長いという性質があり、それよりも短い音声区間候補
が上がった場合、音声区間始端判定手段３５は非定常雑
音と見なす。

【００８１】音声区間終端判定手段３６は、連続非音声
区間候補長算出手段３４からの非音声区間候補長の情報
と、音声区間終端候補検出手段３２からの音声区間終端
候補の位置情報とから音声区間の終端を決定する。文字
で表すと、小さな「っ」のような促音では、単語中にあ
る一定時間（０．３００〜０．５００秒）以下の非音声
部分（無音部分）が生じることがある。そのため終端を
判定するには、この一定時間以上の非音声部分が語尾に
継続して存在していると仮定しなければならない。音声
区間終端判定手段３６では、このような条件による音声
区間終端候補の判定を行っている。

【００８２】本実施の形態２の音声区間検出装置によれ
ば、入力信号の流れに応じたリアルタイム処理に優れ、
大きな時間遅れを発生することなく、音声区間の始端・
終端を決定することができる。また非定常雑音に対して
ロバストな音声区間検出装置が実現できる。

【００８３】（実施の形態３）次に本発明の実施の形態
３における音声区間検出装置について、図４及び図５を
参照しながら説明する。図４は本実施の形態における音
声区間検出装置の全体構成を示すブロック図であり、音
響分析手段１１、音声区間候補検出手段１２Ｃ、音声区
間決定手段１３Ｆを含んで構成される。この音声区間検
出装置は、まず従来型の検出方法で音声区間候補を検出
して後に、音響分析手段１１により音声区間候補の音響
分析を行い、その結果音声区間候補が非定常雑音か音声
区間かを区別するという方式を採用したことを特徴とす
る。以下で扱う入力信号は、例えばデジタル化した上で
のポイント処理であっても良いし、フレーム処理でも良
い。本実施の形態における音響分析手段１１、音声区間
候補検出手段１２Ｃは、実施の形態１のものに準じる。

【００８４】図５は、本実施の形態の音声区間決定手段
１３Ｆと、音響分析手段１１及び音声区間候補検出手段
１２Ｃとの関係を具体的に示したブロック図である。音
声区間候補長算出手段２１は音声区間候補の時間長を算
出する。非音声区間候補長算出手段２２は非音声区間候
補の時間長を算出する。尚、音声・非音声区間の時間長
はフレーム数に代えても良い。また入力信号の音声・非
音声判定結果が複数種類の出力の場合、算出した時間長
に重みを持たせてもよい。例えば、音声区間候補長算出
手段２１では、図１５（ｃ）に示すように検出結果が３
種類の場合において、音声区間と判定すれば時間長を１
倍し、グレー区間と判定すれば時間長を０．５倍すると
いう算出方法でもよい。

【００８５】本実施の形態の音声区間検出装置は、まず
従来型の検出方法で音声区間候補を検出し、この後に音
声区間候補の音響分析を行い、その結果音声区間候補が
非定常雑音か音声区間かを区別することで、従来型の音
声区間検出方式の非定常雑音判定能力を高める効果が得
られる。また従来型で構成されるシステムやプログラム
でも、後から音響分析手段１１を付加するだけなので、
わずかな労力で性能の向上を図ることができる。

【００８６】（実施の形態４）次に本発明の実施の形態
４における音声区間検出装置について、図６を参照しな
がら説明する。図６は本実施の形態における音声区間検
出装置の全体構成を示したブロック図である。この音声
区間検出装置は音声区間候補検出手段１２Ｂ、音声区間
決定手段１３Ｇを含んで構成される。音声区間候補検出
手段１２Ｂは実施の形態２のものと同一である。音響分
析手段１１は音響区間決定手段１３Ｇの内部に設けられ
る。

【００８７】音声区間決定手段１３Ｇは、連続音声区間
候補長算出手段３３、連続非音声区間候補長算出手段３
４、音声区間始端判定手段３５、音声区間終端判定手段
３６、音響分析手段１１に加えて、音声区間始端候補選
別手段６１及び音声区間終端候補選別手段６２を有して
いる。尚、以下で扱う入力信号は、例えばデジタル化し
た上でのポイント処理であっても良いし、フレーム処理
でも良い。

【００８８】音声区間始端候補検出手段３１は入力信号
から音声区間の始端候補位置を検出する。音声区間終端
候補検出手段３２は入力信号から音声区間の終端候補位
置を検出する。これら検出手段は従来の入力信号レベル
による音声区間候補検出方式、即ち単純なパワ平均を用
いた閾値判定法などでもよい。

【００８９】音声区間候補長算出手段３３は、音声区間
始端候補検出手段３１から出力される音声区間始端候補
の位置情報と、現在音声区間候補か非音声区間候補かと
いう情報とから、音声区間候補が時間的にどれ程継続し
ているのかを算出する。非音声区間候補長算出手段３４
は、音声区間終端候補検出手段３２から出力される音声
区間終端候補の位置情報と、現在音声区間候補か非音声
区間候補かという情報とから、非音声区間候補が時間的
にどれ程継続しているのかを算出する。

【００９０】音声区間始端候補選別手段６１は、連続音
声区間候補長算出手段３３からの音声区間候補長の情報
と、音声区間始端候補検出手段３１の音声区間始端候補
の位置情報とから、音声区間始端候補の数を絞り込む。
音声区間候補はある一定時間（０．０３０〜０．０６０
秒）より長いという性質があり、それよりも短い音声区
間候補が上がった場合、音声区間始端候補選別手段６１
は非定常雑音と見なす。

【００９１】音声区間終端候補選別手段６２は、連続非
音声区間候補長算出手段３４からの非音声区間候補長の
情報と、音声区間終端候補検出手段３２の音声区間終端
候補の位置情報とから、音声区間終端候補の数を絞り込
む。文字で表すと、小さな「っ」のような促音では、単
語中にある一定時間（０．３００〜０．５００秒）以下
の非音声部分（無音部分）が生じる。そのため終端を判
定するには、この一定時間以上の非音声部分が語尾に継
続して存在していると仮定しなければならない。音声区
間終端候補選別手段６２では、この条件による音声区間
終端候補の選別を行っている。

【００９２】音響分析手段１１は、連続音声区間候補長
算出手段３３の出力する音声区間候補の連続する長さ、
音声区間始端候補選別手段６１の出力する音声区間の始
端候補位置、連続非音声区間候補長算出手段３４の出力
する非音声区間候補の連続する長さ、及び音声区間終端
候補選別手段６２の出力する音声区間の終端候補位置の
情報を用いて音響分析する部分を特定し、音響信号が音
声、定常雑音、非定常雑音のいずれを含むかの評価指数
である音響パラメータＰを１種類以上生成し、夫々の音
響パラメータＰを重み付け加算した値を判別変数ｐとし
て出力する。判別変数ｐの生成方法は実施の形態１と同
様である。

【００９３】音声区間始端決定手段３５は、音響分析手
段１１から得られる音響分析結果と、音声区間候補長算
出手段３３から得られる連続音声区間候補長と、音声区
間始端候補選別手段６１から得られる選別された音声区
間始端候補とから、音声区間の始端を正式に決定する。
音声区間始端候補からある一定の長さの音声区間候補長
（０．０５〜０．２００秒）経過したときに音響分析を
行い、その区間の音響分析結果から音声区間の始端か否
かを決定する。音声区間終端判定手段３６は、音声区間
終端候補選別手段６２から得られる音声区間終端候補
と、音声区間始端決定手段３５から得られる正式な音声
区間始端位置とから、音声区間の正式な終端位置を決定
する。

【００９４】本実施の形態３の音声区間検出装置は、入
力信号の流れに応じたリアルタイム処理ができ、大きな
時間遅れを発生することなく、音声区間の始端・終端を
決定していくことができる。また非定常雑音にロバスト
な音声区間検出装置が実現できる。

【００９５】図９は、本実施の形態３と図１２の従来例
との性能差を示した音声検出率の実験結果である。具体
的には、非定常雑音を含む音声信号を入力し、本実施の
形態３と従来例による音声区間の検出結果と、実際の音
声区間との時間的誤差が一定時間以下（０．１２秒以
下）であるときに音声が正確に検出されたものと見なし
た。この結果によると、いずれの非定常雑音下でも、音
声検出の性能が向上していることがわかる。以上によ
り、レベル検出だけでは実現できない非定常雑音に対し
てロバストな音声区間検出を行うことができる。

【００９６】（実施の形態５）次に本発明の実施の形態
５としての定常雑音区間検出装置について説明する。図
１０は定常雑音区間検出装置の構成図であり、前述した
いずれかの実施の形態の音声区間検出装置８０の後段に
定常雑音区間検出手段８１を接続することにより実現で
きる。入力信号Ｘ（ｔ）が入力されると、音声区間検出
装置８０は音声区間ｔｖと非定常雑音区間ｔｎ’を検出
する。定常雑音区間検出手段８１は入力信号Ｘ（ｔ）の
入力期間ｔから音声区間ｔｖと非定常雑音区間ｔｎ’と
を除いた部分を定常雑音区間ｔｎとして出力する。

【００９７】（実施の形態６）次に本発明の実施の形態
６としての非定常雑音区間検出装置について説明する。
図１１は非定常雑音区間検出装置の構成図であり、前述
した実施の形態の音声区間検出装置８０に内部に設けら
れた音声区間決定手段１３、３５、３６のいずれかの出
力を用いる。この構成で非定常雑音区間を出力すること
ができる。入力信号Ｘ（ｔ）が入力されると、音声区間
検出装置８０の音声区間決定手段１３、３５、３６のい
ずれかは、音声区間ｔｖと非定常雑音区間ｔｎ’を検出
する。この非定常雑音区間ｔｎ’を出力すれば良い。

【００９８】また雑音期間を検出するには、図１０の定
常雑音区間ｔｎと図１１の非定常雑音区間ｔｎ’のう
ち、いずれか一方が出力される期間を雑音期間とする
か、音声区間ｔｖ以外の期間を雑音期間として利用する
こともできる。

【００９９】

【発明の効果】本発明の音声区間検出装置によれば、入
力音響信号に対して音響分析を行うことで、入力音響信
号の部分的な特徴を解析することができる。また、夫々
の音響パラメータが持つ特徴を総合した特徴パラメータ
（判別変数）を用いて閾値判定することで、区別のつき
にくい非定常雑音と音声、低Ｓ／Ｎ比状況下での定常雑
音と音声とを的確に区別することができる。

【０１００】請求項１記載の音声区間検出装置によれ
ば、音響パラメータを用いた判別変数により音声区間候
補を検出することで、低Ｓ／Ｎの状況下においても、音
声、非定常雑音、定常雑音の特徴を同時に捉えて区別す
ることができる。

【０１０１】請求項２，３記載の音声区間検出装置によ
れば、複数の音響パラメータに重み付けして和を取るよ
うな評価尺度を用いて音声区間候補を検出することで、
低Ｓ／Ｎの状況下においても、音声、非定常雑音、定常
雑音の特徴を同時に捉えて区別することができる。

【０１０２】請求項４，５記載の音声区間検出装置によ
れば、任意のｎ次音響パラメータ又はそのｎ次回帰係数
について、夫々の次数で重み付けし、和を取るような評
価尺度を用いて音声区間候補を検出することで、低Ｓ／
Ｎの状況下においても、音声、特定の非定常雑音、定常
雑音の特徴を同時に捉えて区別することができる。

【０１０３】請求項６記載の音声区間検出装置によれ
ば、ｎ次自己相関係数とそのｎ次回帰係数に夫々重み付
けし、和を取るような評価尺度を用いて音声区間候補を
検出することで、低Ｓ／Ｎの状況下においても、音声、
特定の非定常雑音、定常雑音の特徴を同時に捉えて区別
することができる。

【０１０４】請求項７〜１２記載の音声区間検出装置に
よれば、請求項１〜６の発明の効果に加えて、別々に検
出された音声区間候補を１つの単語や文章としてまとめ
ることができる。このため精度よく音声区間を検出する
ことができる。また、音響分析手段を用いて音声区間候
補を検出することで、非定常雑音にロバストな音声区間
検出装置が得られる。母音は音響パラメータ上では特徴
的であるので、この特性を活かして音声区間検出を行え
ば、音声認識では音声の始端検出ミスによる誤動作を防
ぐことができる。また音声符号・圧縮化では不必要な非
定常雑音を取り除くことで、変換効率、圧縮率を上げる
ことができる。特に音声認識の場合、音声認識部で使用
する音響パラメータを利用する設計とすれば、計算結果
を共有することもでき、構成上効率的である。

【０１０５】請求項１３〜１８記載の音声区間検出装置
によれば、請求項１〜６の発明の効果に加えて、非定常
雑音にロバストな音声区間検出を時間遅れなくリアルタ
イムに行いたい場合に有効である。

【０１０６】請求項１９〜２４記載の音声区間検出装置
によれば、請求項１〜６の発明の効果に加えて、先ず従
来型の検出方法で音声区間候補を検出し、後に音声区間
候補の音響分析を行い、その結果音声区間候補が非定常
雑音か音声区間かを区別するという方式を採用すること
で、従来型の音声区間検出方式の非定常雑音の判定能力
をより高める効果が得られる。また従来型で構成される
システムやプログラムでも、音響分析部分を付加するだ
けなので、わずかな労力で性能向上を図ることができ
る。

【０１０７】請求項２５〜３０記載の音声区間検出装置
によれば、請求項１９〜２４の発明の効果に加えて、別
々に検出された音声区間候補を１つの単語や文章として
まとめることができる。このため精度よく音声区間を検
出することができる。また、従来型の検出方法で音声区
間候補を検出して後に音声区間候補の音響分析を行い、
その結果音声区間候補が非定常雑音か音声区間かを区別
するという方式を採用することで、従来型の音声区間検
出方式の非定常雑音の判定能力を高める効果が得られ
る。加えて、従来型で構成されるシステムやプログラム
でも、音響分析部分を付加するだけなので、わずかな労
力で性能向上を図ることができる。

【０１０８】請求項３１〜３６記載の音声区間検出装置
によれば、請求項１９〜２４の発明の効果に加えて、非
定常雑音にロバストな音声区間検出を時間遅れなくリア
ルタイムに行いたい場合に有効である。

【０１０９】請求項３７記載の発明によれば、請求項１
〜３６の音声区間検出装置の一部の機能を用いることに
より、定常雑音区間を検出することができる。

【０１１０】請求項３８記載の発明によれば、請求項１
〜３６の音声区間検出装置の一部の機能を用いることに
より、非定常雑音区間を検出することができる。

【０１１１】請求項３９記載の発明によれば、請求項１
〜３６の音声区間検出装置の一部の機能を用いることに
より、雑音区間を検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態１における音声区間検出装
置の全体構成を示すブロック図である。

【図２】実施の形態１の音声区間検出装置の音声区間決
定手段の具体例を示したブロック図である。

【図３】本発明の実施の形態２における音声区間検出装
置の全体構成を示すブロック図である。

【図４】本発明の実施の形態３における音声区間検出装
置の全体構成を示すブロック図である。

【図５】実施の形態３の音声区間検出装置の音声区間決
定手段の具体例を示したブロック図である。

【図６】本発明の実施の形態４における音声区間検出装
置の全体構成を示すブロック図。

【図７】実施の形態４の音声区間検出装置の閾値判定方
法を示した説明図である。

【図８】実施の形態４の音声区間検出装置の動作結果を
示した説明図である。

【図９】実施の形態４の音声区間検出装置と従来例との
性能差を示した説明図である。

【図１０】本発明の実施の形態５における定常雑音区間
検出装置の全体構成を示すブロック図である。

【図１１】本発明の実施の形態６における非定常雑音区
間検出装置の全体構成を示すブロック図である。

【図１２】従来の音声区間検出装置の構成例（その１）
を示すブロック図である。

【図１３】従来の音声区間検出装置の構成例（その２）
を示すブロック図である。

【図１４】従来例のレベル検出による音声区間検出装置
の原理図である。

【図１５】従来例のレベル検出によるパラメータ動作と
その結果を示した説明図である。

【符号の説明】

１１ 音響分析手段 １２Ａ，１２Ｂ 音声区間候補検出手段 １３，１３Ａ，１３Ｂ，１３Ｄ，１３Ｅ，１３Ｆ，１３
Ｇ 音声区間決定手段 ２１ 音声区間候補長算出手段 ２２ 非音声区間候補長算出手段 ２３ 音声区間候補レベル検出手段 ２４ 音声区間始終端判定手段 ３１ 音声区間始端候補検出手段 ３２ 音声区間終端候補検出手段 ３３ 連続音声区間候補長算出手段 ３４ 連続非音声区間候補長算出手段 ３５ 音声区間始端決定手段 ３６ 音声区間終端決定手段 ６１ 音声区間始端候補選別手段 ６２ 音声区間終端候補選別手段 ８０ 音声区間検出装置 ８１ 定常雑音区間検出装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ１０Ｌ 101:14 Ｇ１０Ｌ 9/08 Ｄ 9/14 Ａ Ｄ (72)発明者 金森 丈郎 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 Ｆターム(参考） 5D015 CC05 CC07 CC11 DD03 DD04

Claims (39)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力音響信号の音響分析を行い、前記音
   響信号が音声、定常雑音、非定常雑音のいずれを含むか
   の評価指数である音響パラメータＰを１種類以上生成
   し、夫々の音響パラメータＰを重み付け加算した値を判
   別変数ｐとして出力する音響分析手段と、 前記音響分析手段から出力される判別変数ｐを用いて音
   声区間の始終端候補位置を検出する音声区間候補検出手
   段と、 前記音声区間候補検出手段から出力される音声区間の始
   終端候補位置と前記入力音響信号とから、音声区間を決
   定する音声区間決定手段と、を具備することを特徴とす
   る音声区間検出装置。
2. 【請求項２】 前記音響分析手段は、 ｐ１を判別変数とし、ｔを次数、ｋを音響パラメータの
   種類を示す番号とし、Ｐ（ｔ，ｋ）をｔ次の音響パラメ
   ータとし、ａ（ｔ，ｋ）を重み付け係数とし、Δｎ＿Ｐ
   （ｔ，ｋ）を音響パラメータＰ（ｔ，ｋ）のｎ次回帰係
   数とし、ｂ（ｎ，ｔ，ｋ）をｎ次回帰係数の重み付け係
   数とするとき、 【数１】 （１）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
   変数ｐ１を算出するものであることを特徴とする請求項
   １記載の音声区間検出装置。
3. 【請求項３】 前記音響分析手段の音響パラメータＰ
   （ｔ，ｋ）において、Ｐ（ｔ，１）はｔ次の自己相関係
   数、 Ｐ（ｔ，２）はｔ次の線形予測係数（ＬＰＣ係数）、 Ｐ（ｔ，３）はｔ次のＰＡＲＣＯＲ係数（Ｋパラメー
   タ）、 Ｐ（ｔ，４）はｔ次の線形予測分析の予測残差、 Ｐ（ｔ，５）はｔ次のＬＰＣケプストラム係数、 Ｐ（ｔ，６）はｔ次のＬＰＣメルケプストラム係数、 Ｐ（ｔ，７）はｔ次のメル線形予測係数（メルＬＰＣ係
   数）、 Ｐ（ｔ，８）はｔ次のメルＬＰＣケプストラム係数であ
   ることを特徴とする請求項２記載の音声区間検出装置。
4. 【請求項４】 前記音響分析手段は、 ｐ２を判別変数とし、ｔを次数とし、Ｐ（ｔ）をｔ次の
   音響パラメータとし、ａ（ｔ）を重み付け係数とすると
   き、 【数２】 （２）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
   変数ｐ２を算出するものであることを特徴とする請求項
   １記載の音声区間検出装置。
5. 【請求項５】 前記音響分析手段の音響パラメータＰ
   （ｔ）において、 Ｐ（ｔ）は、 ｔ次の自己相関係数、 ｔ次の線形予測係数（ＬＰＣ係数）、 ｔ次のＰＡＲＣＯＲ係数（Ｋパラメータ）、 ｔ次の線形予測分析の予測残差、 ｔ次のＬＰＣケプストラム係数、 ｔ次のＬＰＣメルケプストラム係数、 ｔ次のメル線形予測係数（メルＬＰＣ係数）、 ｔ次のメルＬＰＣケプストラム係数、 夫々の係数のｎ次回帰係数のうち、いずれかであること
   を特徴とする請求項４記載の音声区間検出装置。
6. 【請求項６】 前記音響分析手段は、 ｒｒ（ｔ）をｔ次の自己相関係数とし、ａ（ｔ）を重み
   付け係数とし、Δｎ＿ｒｒ（ｔ）をｔ次自己相関係数の
   ｎ次回帰係数とし、ｂ（ｎ，ｔ）をｎ次回帰係数の重み
   付け係数とするとき、 【数３】 （３）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
   変数ｐ３を算出するものであることを特徴とする請求項
   １記載の音声区間検出装置。
7. 【請求項７】 入力音響信号の音響分析を行い、前記音
   響信号が音声、定常雑音、非定常雑音のいずれを含むか
   の評価指数である音響パラメータＰを１種類以上生成
   し、夫々の音響パラメータＰを重み付け加算した値を判
   別変数ｐとして出力する音響分析手段と、 前記音響分析手段から出力される判別変数ｐを用いて音
   声区間の始終端候補位置を検出する音声区間候補検出手
   段と、 前記音声区間候補検出手段の出力する音声区間の始終端
   候補位置と前記入力音響信号とから、音声区間を決定す
   る音声区間決定手段と、を具備し、 前記音声区間決定手段は、 前記音声区間候補検出手段の出力する音声区間の始終端
   候補位置から音声区間候補の長さを算出する音声区間候
   補長算出手段と、 前記音声区間候補検出手段の出力する音声区間の始終端
   候補位置から非音声区間候補の長さを算出する非音声区
   間候補長算出手段と、 前記音声区間候補検出手段の出力する音声区間の始終端
   候補位置と入力音響信号とから音声区間候補のレベルを
   検出する音声区間候補レベル検出手段と、 前記音声区間候補長算出手段の出力する音声区間候補の
   長さ、前記非音声区間候補長算出手段の出力する非音声
   区間候補の長さ、及び前記音声区間候補レベル検出手段
   の出力する音声区間候補の音声レベルにより音声区間の
   始終端を判定する音声区間始終端判定手段と、を有する
   ものであることを特徴とする音声区間検出装置。
8. 【請求項８】 前記音響分析手段は、 ｐ１を判別変数とし、ｔを次数、ｋを音響パラメータの
   種類を示す番号とし、Ｐ（ｔ，ｋ）をｔ次の音響パラメ
   ータとし、ａ（ｔ，ｋ）を重み付け係数とし、Δｎ＿Ｐ
   （ｔ，ｋ）を音響パラメータＰ（ｔ，ｋ）のｎ次回帰係
   数とし、ｂ（ｎ，ｔ，ｋ）をｎ次回帰係数の重み付け係
   数とするとき、 【数４】 （１）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
   変数ｐ１を算出するものであることを特徴とする請求項
   ７記載の音声区間検出装置。
9. 【請求項９】 前記音響分析手段の音響パラメータＰ
   （ｔ，ｋ）において、 Ｐ（ｔ，１）はｔ次の自己相関係数、 Ｐ（ｔ，２）はｔ次の線形予測係数（ＬＰＣ係数）、 Ｐ（ｔ，３）はｔ次のＰＡＲＣＯＲ係数（Ｋパラメー
   タ）、 Ｐ（ｔ，４）はｔ次の線形予測分析の予測残差、 Ｐ（ｔ，５）はｔ次のＬＰＣケプストラム係数、 Ｐ（ｔ，６）はｔ次のＬＰＣメルケプストラム係数、 Ｐ（ｔ，７）はｔ次のメル線形予測係数（メルＬＰＣ係
   数）、 Ｐ（ｔ，８）はｔ次のメルＬＰＣケプストラム係数であ
   ることを特徴とする請求項８記載の音声区間検出装置。
10. 【請求項１０】 前記音響分析手段は、 ｐ２を判別変数とし、ｔを次数とし、Ｐ（ｔ）をｔ次の
    音響パラメータとし、ａ（ｔ）を重み付け係数とすると
    き、 【数５】 （２）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
    変数ｐ２を算出するものであることを特徴とする請求項
    ７記載の音声区間検出装置。
11. 【請求項１１】 前記音響分析手段の音響パラメータＰ
    （ｔ）において、 Ｐ（ｔ）は、 ｔ次の自己相関係数、 ｔ次の線形予測係数（ＬＰＣ係数）、 ｔ次のＰＡＲＣＯＲ係数（Ｋパラメータ）、 ｔ次の線形予測分析の予測残差、 ｔ次のＬＰＣケプストラム係数、 ｔ次のＬＰＣメルケプストラム係数、 ｔ次のメル線形予測係数（メルＬＰＣ係数）、 ｔ次のメルＬＰＣケプストラム係数、 夫々の係数のｎ次回帰係数のうち、いずれかであること
    を特徴とする請求項１０記載の音声区間検出装置。
12. 【請求項１２】 前記音響分析手段は、 ｒｒ（ｔ）をｔ次の自己相関係数とし、ａ（ｔ）を重み
    付け係数とし、Δｎ＿ｒｒ（ｔ）をｔ次自己相関係数の
    ｎ次回帰係数とし、ｂ（ｎ，ｔ）をｎ次回帰係数の重み
    付け係数とするとき、 【数６】 （３）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
    変数ｐ３を算出するものであることを特徴とする請求項
    ７記載の音声区間検出装置。
13. 【請求項１３】 入力音響信号の音響分析を行い、前記
    音響信号が音声、定常雑音、非定常雑音のいずれを含む
    かの評価指数である音響パラメータＰを１種類以上生成
    し、夫々の音響パラメータＰを重み付け加算した値を判
    別変数ｐとして出力する音響分析手段と、 前記音響分析手段から出力される判別変数ｐを用いて音
    声区間の始終端候補位置を検出する音声区間候補検出手
    段と、 前記音声区間候補検出手段の出力する音声区間の始終端
    候補位置と前記入力音響信号とから音声区間を決定する
    音声区間決定手段と、を具備し、 前記音声区間候補検出手段は、 前記音響分析手段の出力する判別変数ｐを用いて音声区
    間の始端候補位置を検出する音声区間始端候補検出手段
    と、 前記音声区間始端候補検出手段の出力する音声区間始端
    候補と前記音響分析手段の出力する判別変数とを用いて
    音声区間終端候補を検出する音声区間終端候補検出手段
    と、を有するものであり、 前記音声区間決定手段は、 前記音声区間始端候補検出手段の出力する音声区間の始
    端候補位置から音声区間候補の連続する長さを算出する
    連続音声区間候補長算出手段と、 前記連続音声区間候補長算出手段の出力する音声区間候
    補の連続する長さと前記音声区間始端候補検出手段の出
    力する音声区間の始端候補位置とから音声区間の始端を
    判定する音声区間始端判定手段と、 前記音声区間終端候補検出手段の出力する音声区間の終
    端候補位置から非音声区間候補の連続する長さを算出す
    る連続非音声区間候補長算出手段と、 前記連続非音声区間候補長算出手段の出力する非音声区
    間候補の連続する長さ、前記音声区間終端候補検出手段
    の出力する音声区間の終端候補位置、及び前記音声区間
    始端判定手段の出力する始端位置の有無や場所に基づい
    て音声区間の終端を決定する音声区間終端判定手段と、
    を有するものであることを特徴とする音声区間検出装
    置。
14. 【請求項１４】 前記音響分析手段は、 ｐ１を判別変数とし、ｔを次数、ｋを音響パラメータの
    種類を示す番号とし、Ｐ（ｔ，ｋ）をｔ次の音響パラメ
    ータとし、ａ（ｔ，ｋ）を重み付け係数とし、Δｎ＿Ｐ
    （ｔ，ｋ）を音響パラメータＰ（ｔ，ｋ）のｎ次回帰係
    数とし、ｂ（ｎ，ｔ，ｋ）をｎ次回帰係数の重み付け係
    数とするとき、 【数７】 （１）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
    変数ｐ１を算出するものであることを特徴とする請求項
    １３記載の音声区間検出装置。
15. 【請求項１５】 前記音響分析手段の音響パラメータＰ
    （ｔ，ｋ）において、 Ｐ（ｔ，１）はｔ次の自己相関係数、 Ｐ（ｔ，２）はｔ次の線形予測係数（ＬＰＣ係数）、 Ｐ（ｔ，３）はｔ次のＰＡＲＣＯＲ係数（Ｋパラメー
    タ）、 Ｐ（ｔ，４）はｔ次の線形予測分析の予測残差、 Ｐ（ｔ，５）はｔ次のＬＰＣケプストラム係数、 Ｐ（ｔ，６）はｔ次のＬＰＣメルケプストラム係数、 Ｐ（ｔ，７）はｔ次のメル線形予測係数（メルＬＰＣ係
    数）、 Ｐ（ｔ，８）はｔ次のメルＬＰＣケプストラム係数であ
    ることを特徴とする請求項１３記載の音声区間検出装
    置。
16. 【請求項１６】 前記音響分析手段は、 ｐ２を判別変数とし、ｔを次数とし、Ｐ（ｔ）をｔ次の
    音響パラメータとし、ａ（ｔ）を重み付け係数とすると
    き、 【数８】 （２）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
    変数ｐ２を算出するものであることを特徴とする請求項
    １３記載の音声区間検出装置。
17. 【請求項１７】 前記音響分析手段の音響パラメータＰ
    （ｔ）において、 Ｐ（ｔ）は、 ｔ次の自己相関係数、 ｔ次の線形予測係数（ＬＰＣ係数）、 ｔ次のＰＡＲＣＯＲ係数（Ｋパラメータ）、 ｔ次の線形予測分析の予測残差、 ｔ次のＬＰＣケプストラム係数、 ｔ次のＬＰＣメルケプストラム係数、 ｔ次のメル線形予測係数（メルＬＰＣ係数）、 ｔ次のメルＬＰＣケプストラム係数、 夫々の係数のｎ次回帰係数のうち、いずれかであること
    を特徴とする請求項１６記載の音声区間検出装置。
18. 【請求項１８】 前記音響分析手段は、 ｒｒ（ｔ）をｔ次の自己相関係数とし、ａ（ｔ）を重み
    付け係数とし、Δｎ＿ｒｒ（ｔ）をｔ次自己相関係数の
    ｎ次回帰係数とし、ｂ（ｎ，ｔ）をｎ次回帰係数の重み
    付け係数とするとき、 【数９】 （３）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
    変数ｐ３を算出するものであることを特徴とする請求項
    １３記載の音声区間検出装置。
19. 【請求項１９】 入力音響信号から音声区間の始終端候
    補位置を検出する音声区間候補検出手段と、 前記音声区間候補検出手段の出力する音声区間の始終端
    候補位置の情報を用いて入力音響信号の音響分析を行
    い、前記音響信号が音声、定常雑音、非定常雑音のいず
    れを含むかの評価指数である音響パラメータＰを１種類
    以上生成し、夫々の音響パラメータＰを重み付け加算し
    た値を判別変数ｐとして出力する音響分析手段と、 前記音声区間候補検出手段の出力する音声区間候補、前
    記音響分析手段の出力する判別変数ｐ、及び入力音響信
    号から音声区間を決定する音声区間決定手段と、を具備
    することを特徴とする音声区間検出装置。
20. 【請求項２０】 前記音響分析手段は、 ｐ１を判別変数とし、ｔを次数、ｋを音響パラメータの
    種類を示す番号とし、Ｐ（ｔ，ｋ）をｔ次の音響パラメ
    ータとし、ａ（ｔ，ｋ）を重み付け係数とし、Δｎ＿Ｐ
    （ｔ，ｋ）を音響パラメータＰ（ｔ，ｋ）のｎ次回帰係
    数とし、ｂ（ｎ，ｔ，ｋ）をｎ次回帰係数の重み付け係
    数とするとき、 【数１０】 （１）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
    変数ｐ１を算出するものであることを特徴とする請求項
    １９記載の音声区間検出装置。
21. 【請求項２１】 前記音響分析手段の音響パラメータＰ
    （ｔ，ｋ）において、 Ｐ（ｔ，１）はｔ次の自己相関係数、 Ｐ（ｔ，２）はｔ次の線形予測係数（ＬＰＣ係数）、 Ｐ（ｔ，３）はｔ次のＰＡＲＣＯＲ係数（Ｋパラメー
    タ）、 Ｐ（ｔ，４）はｔ次の線形予測分析の予測残差、 Ｐ（ｔ，５）はｔ次のＬＰＣケプストラム係数、 Ｐ（ｔ，６）はｔ次のＬＰＣメルケプストラム係数、 Ｐ（ｔ，７）はｔ次のメル線形予測係数（メルＬＰＣ係
    数）、 Ｐ（ｔ，８）はｔ次のメルＬＰＣケプストラム係数であ
    ることを特徴とする請求項２０記載の音声区間検出装
    置。
22. 【請求項２２】 前記音響分析手段は、 ｐ２を判別変数とし、ｔを次数とし、Ｐ（ｔ）をｔ次の
    音響パラメータとし、ａ（ｔ）を重み付け係数とすると
    き、 【数１１】 （２）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
    変数ｐ２を算出するものであることを特徴とする請求項
    １９記載の音声区間検出装置。
23. 【請求項２３】 前記音響分析手段の音響パラメータＰ
    （ｔ）において、 Ｐ（ｔ）は、 ｔ次の自己相関係数、 ｔ次の線形予測係数（ＬＰＣ係数）、 ｔ次のＰＡＲＣＯＲ係数（Ｋパラメータ）、 ｔ次の線形予測分析の予測残差、 ｔ次のＬＰＣケプストラム係数、 ｔ次のＬＰＣメルケプストラム係数、 ｔ次のメル線形予測係数（メルＬＰＣ係数）、 ｔ次のメルＬＰＣケプストラム係数、 夫々の係数のｎ次回帰係数のうち、いずれかであること
    を特徴とする請求項１９記載の音声区間検出装置。
24. 【請求項２４】 前記音響分析手段は、 ｒｒ（ｔ）をｔ次の自己相関係数とし、ａ（ｔ）を重み
    付け係数とし、Δｎ＿ｒｒ（ｔ）をｔ次自己相関係数の
    ｎ次回帰係数とし、ｂ（ｎ，ｔ）をｎ次回帰係数の重み
    付け係数とするとき、 【数１２】 （３）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
    変数ｐ３を算出するものであることを特徴とする請求項
    １９記載の音声区間検出装置。
25. 【請求項２５】 入力音響信号から音声区間の始終端候
    補位置を検出する音声区間候補検出手段と、 前記音声区間候補検出手段の出力する音声区間の始終端
    候補位置の情報を用いて入力音響信号の音響分析を行
    い、前記音響信号が音声、定常雑音、非定常雑音のいず
    れを含むかの評価指数である音響パラメータＰを１種類
    以上生成し、夫々の音響パラメータＰを重み付け加算し
    た値を判別変数ｐとして出力する音響分析手段と、 前記音声区間候補検出手段の出力する音声区間候補、前
    記音響分析手段の出力する判別変数ｐ、及び入力音響信
    号から音声区間を決定する音声区間決定手段と、を具備
    し、 前記音声区間決定手段は、 前記音声区間候補検出手段の出力する音声区間の始終端
    候補位置から音声区間候補の長さを算出する音声区間候
    補長算出手段と、 前記音声区間候補検出手段の出力する音声区間の始終端
    候補位置から非音声区間候補の長さを算出する非音声区
    間候補長算出手段と、 前記音声区間候補検出手段の出力する音声区間の始終端
    候補位置と入力音響信号とから音声区間候補のレベルを
    検出する音声区間候補レベル検出手段と、 前記音声区間候補長算出手段の出力する音声区間候補の
    長さ、前記非音声区間候補長算出手段の出力する非音声
    区間候補の長さ、及び前記音声区間候補レベル検出手段
    の出力する音声区間候補の音声レベル、及び前記音響分
    析手段の出力する判別変数ｐに基づいて音声区間の始終
    端を判定する音声区間始終端判定手段と、を有するもの
    であることを特徴とする音声区間検出装置。
26. 【請求項２６】 前記音響分析手段は、 ｐ１を判別変数とし、ｔを次数、ｋを音響パラメータの
    種類を示す番号とし、Ｐ（ｔ，ｋ）をｔ次の音響パラメ
    ータとし、ａ（ｔ，ｋ）を重み付け係数とし、Δｎ＿Ｐ
    （ｔ，ｋ）を音響パラメータＰ（ｔ，ｋ）のｎ次回帰係
    数とし、ｂ（ｎ，ｔ，ｋ）をｎ次回帰係数の重み付け係
    数とするとき、 【数１３】 （１）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
    変数ｐ１を算出するものであることを特徴とする請求項
    ２５記載の音声区間検出装置。
27. 【請求項２７】 前記音響分析手段の音響パラメータＰ
    （ｔ，ｋ）において、 Ｐ（ｔ，１）はｔ次の自己相関係数、 Ｐ（ｔ，２）はｔ次の線形予測係数（ＬＰＣ係数）、 Ｐ（ｔ，３）はｔ次のＰＡＲＣＯＲ係数（Ｋパラメー
    タ）、 Ｐ（ｔ，４）はｔ次の線形予測分析の予測残差、 Ｐ（ｔ，５）はｔ次のＬＰＣケプストラム係数、 Ｐ（ｔ，６）はｔ次のＬＰＣメルケプストラム係数、 Ｐ（ｔ，７）はｔ次のメル線形予測係数（メルＬＰＣ係
    数）、 Ｐ（ｔ，８）はｔ次のメルＬＰＣケプストラム係数であ
    ることを特徴とする請求項２６記載の音声区間検出装
    置。
28. 【請求項２８】 前記音響分析手段は、 ｐ２を判別変数とし、ｔを次数とし、Ｐ（ｔ）をｔ次の
    音響パラメータとし、ａ（ｔ）を重み付け係数とすると
    き、 【数１４】 （２）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
    変数ｐ２を算出するものであることを特徴とする請求項
    ２５記載の音声区間検出装置。
29. 【請求項２９】 前記音響分析手段の音響パラメータＰ
    （ｔ）において、 Ｐ（ｔ）は、 ｔ次の自己相関係数、 ｔ次の線形予測係数（ＬＰＣ係数）、 ｔ次のＰＡＲＣＯＲ係数（Ｋパラメータ）、 ｔ次の線形予測分析の予測残差、 ｔ次のＬＰＣケプストラム係数、 ｔ次のＬＰＣメルケプストラム係数、 ｔ次のメル線形予測係数（メルＬＰＣ係数）、 ｔ次のメルＬＰＣケプストラム係数、 夫々の係数のｎ次回帰係数のうち、いずれかであること
    を特徴とする請求項２８記載の音声区間検出装置。
30. 【請求項３０】 前記音響分析手段は、 ｒｒ（ｔ）をｔ次の自己相関係数とし、ａ（ｔ）を重み
    付け係数とし、Δｎ＿ｒｒ（ｔ）をｔ次自己相関係数の
    ｎ次回帰係数とし、ｂ（ｎ，ｔ）をｎ次回帰係数の重み
    付け係数とするとき、 【数１５】 （３）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
    変数ｐ３を算出するものであることを特徴とする請求項
    ２５記載の音声区間検出装置。
31. 【請求項３１】 入力音響信号から音声区間の始終端候
    補位置を検出する音声区間候補検出手段と、 前記音声区間候補検出手段の出力する音声区間候補から
    音声区間を決定する音声区間決定手段と、を具備し、 前記音声区間候補検出手段は、 入力音響信号から音声区間の始端候補位置を検出する音
    声区間始端候補検出手段と、 前記音声区間始端候補検出手段の出力する音声区間始端
    候補と入力音響信号とから音声区間終端候補を検出する
    音声区間終端候補検出手段と、を有するものであり、 前記音声区間決定手段は、 前記音声区間始端候補検出手段の出力する音声区間の始
    端候補位置から音声区間候補の連続する長さを算出する
    連続音声区間候補長算出手段と、 前記連続音声区間候補長算出手段の出力する音声区間候
    補の連続する長さ、及び前記音声区間始端候補検出手段
    の出力する音声区間の始端候補位置から音声区間の始端
    候補を選別する音声区間始端候補選別手段と、 前記音声区間終端候補検出手段の出力する音声区間の終
    端候補位置から非音声区間候補の連続する長さを算出す
    る連続非音声区間候補長算出手段と、 前記連続非音声区間候補長算出手段の出力する非音声区
    間候補の連続する長さ、及び前記音声区間終端候補検出
    手段の出力する音声区間の終端候補位置から音声区間の
    終端候補を選別する音声区間終端候補選別手段と、 前記連続音声区間候補長算出手段の出力する音声区間候
    補の連続する長さ、前記音声区間始端候補選別手段の出
    力する音声区間の始端候補位置、前記連続非音声区間候
    補長算出手段の出力する非音声区間候補の連続する長
    さ、及び前記音声区間終端候補選別手段の出力する音声
    区間の終端候補位置の情報を用いて音響分析する部分を
    特定し、前記音響信号が音声、定常雑音、非定常雑音の
    いずれを含むかの評価指数である音響パラメータＰを１
    種類以上生成し、夫々の音響パラメータＰを重み付け加
    算した値を判別変数ｐとして出力する音響分析手段と、 前記連続音声区間候補長算出手段の出力する音声区間候
    補の連続する長さ、前記音声区間始端候補選別手段の出
    力する音声区間の始端候補位置、及び前記音響分析手段
    の出力する判別変数ｐを用いて音声区間の始端を判定す
    る音声区間始端判定手段と、 前記音声区間終端候補選別手段の出力する終端候補、前
    記連続非音声区間候補長算出手段の出力する非音声区間
    候補の連続する長さ、前記音声区間始端判定手段の出力
    する始端位置の有無や場所の情報を用いて音声区間の終
    端を決定する音声区間終端判定手段と、を有するもので
    あることを特徴とする音声区間検出装置。
32. 【請求項３２】 前記音響分析手段は、 ｐ１を判別変数とし、ｔを次数、ｋを音響パラメータの
    種類を示す番号とし、Ｐ（ｔ，ｋ）をｔ次の音響パラメ
    ータとし、ａ（ｔ，ｋ）を重み付け係数とし、Δｎ＿Ｐ
    （ｔ，ｋ）を音響パラメータＰ（ｔ，ｋ）のｎ次回帰係
    数とし、ｂ（ｎ，ｔ，ｋ）をｎ次回帰係数の重み付け係
    数とするとき、 【数１６】 （１）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
    変数ｐ１を算出するものであることを特徴とする請求項
    ３１記載の音声区間検出装置。
33. 【請求項３３】 前記音響分析手段の音響パラメータＰ
    （ｔ，ｋ）において、 Ｐ（ｔ，１）はｔ次の自己相関係数、 Ｐ（ｔ，２）はｔ次の線形予測係数（ＬＰＣ係数）、 Ｐ（ｔ，３）はｔ次のＰＡＲＣＯＲ係数（Ｋパラメー
    タ）、 Ｐ（ｔ，４）はｔ次の線形予測分析の予測残差、 Ｐ（ｔ，５）はｔ次のＬＰＣケプストラム係数、 Ｐ（ｔ，６）はｔ次のＬＰＣメルケプストラム係数、 Ｐ（ｔ，７）はｔ次のメル線形予測係数（メルＬＰＣ係
    数）、 Ｐ（ｔ，８）はｔ次のメルＬＰＣケプストラム係数であ
    ることを特徴とする請求項３２記載の音声区間検出装
    置。
34. 【請求項３４】 前記音響分析手段は、 ｐ２を判別変数とし、ｔを次数とし、Ｐ（ｔ）をｔ次の
    音響パラメータとし、ａ（ｔ）を重み付け係数とすると
    き、 【数１７】 （２）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
    変数ｐ２を算出するものであることを特徴とする請求項
    ３１記載の音声区間検出装置。
35. 【請求項３５】 前記音響分析手段の音響パラメータＰ
    （ｔ）において、 Ｐ（ｔ）は、 ｔ次の自己相関係数、 ｔ次の線形予測係数（ＬＰＣ係数）、 ｔ次のＰＡＲＣＯＲ係数（Ｋパラメータ）、 ｔ次の線形予測分析の予測残差、 ｔ次のＬＰＣケプストラム係数、 ｔ次のＬＰＣメルケプストラム係数、 ｔ次のメル線形予測係数（メルＬＰＣ係数）、 ｔ次のメルＬＰＣケプストラム係数、 夫々の係数のｎ次回帰係数のうち、いずれかであること
    を特徴とする請求項３４記載の音声区間検出装置。
36. 【請求項３６】 前記音響分析手段は、 ｒｒ（ｔ）をｔ次の自己相関係数とし、ａ（ｔ）を重み
    付け係数とし、Δｎ＿ｒｒ（ｔ）をｔ次自己相関係数の
    ｎ次回帰係数とし、ｂ（ｎ，ｔ）をｎ次回帰係数の重み
    付け係数とするとき、 【数１８】 （３）式を用いて入力音響信号の音響分析を行い、判別
    変数ｐ３を算出するものであることを特徴とする請求項
    ３１記載の音声区間検出装置。
37. 【請求項３７】 請求項１〜３６のいずれか１項記載の
    音声区間検出装置を用いて入力音響信号から音声区間と
    非定常雑音区間を取り除き、定常雑音区間のみを取り出
    すことを特徴とする定常雑音区間検出装置。
38. 【請求項３８】 請求項１〜３６のいずれか１項記載の
    音声区間検出装置を用いて入力音響信号から音声区間と
    定常雑音区間を取り除き、非定常雑音区間のみを取り出
    すことを特徴とする非定常雑音区間検出装置。
39. 【請求項３９】 請求項１〜３６のいずれか１項記載の
    音声区間検出装置を用いて入力音響信号から音声区間を
    取り除き、定常雑音区間と非定常雑音区間を取り出すこ
    とを特徴とする雑音区間検出装置。