JP2002258881A - 音声検出装置及び音声検出プログラム - Google Patents
音声検出装置及び音声検出プログラムInfo
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- JP2002258881A JP2002258881A JP2001055324A JP2001055324A JP2002258881A JP 2002258881 A JP2002258881 A JP 2002258881A JP 2001055324 A JP2001055324 A JP 2001055324A JP 2001055324 A JP2001055324 A JP 2001055324A JP 2002258881 A JP2002258881 A JP 2002258881A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 環境騒音が重畳した音声信号から、音声・非
音声区間を判定する音声検出装置及び音声検出プログラ
ムに関し、環境騒音が大きい場合でも、精度良く音声・
非音声を判定する。 【解決手段】 入力手段１−１から時系列的に順に与え
られるフレーム毎の入力信号に対して、音声特徴量算出
手段１−２により、音声信号の電力、零交差率、パワー
スペクトルのピーク周波数、ピッチ周期等の音声特徴量
を算出する。高次成分強調手段１−３により、音声周波
数の特徴量の高域成分を強調させた特徴量を算出する。
音声判定手段１−４は、それらの特徴量を基に、音声・
非音声判定を行う。更に、音声共振周期の規則性の有無
を算出する手段を備え、該規則性の有無を基に音声・非
音声判定を行う。
音声区間を判定する音声検出装置及び音声検出プログラ
ムに関し、環境騒音が大きい場合でも、精度良く音声・
非音声を判定する。 【解決手段】 入力手段１−１から時系列的に順に与え
られるフレーム毎の入力信号に対して、音声特徴量算出
手段１−２により、音声信号の電力、零交差率、パワー
スペクトルのピーク周波数、ピッチ周期等の音声特徴量
を算出する。高次成分強調手段１−３により、音声周波
数の特徴量の高域成分を強調させた特徴量を算出する。
音声判定手段１−４は、それらの特徴量を基に、音声・
非音声判定を行う。更に、音声共振周期の規則性の有無
を算出する手段を備え、該規則性の有無を基に音声・非
音声判定を行う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、音声検出装置及び
音声検出プログラムに関する。一般に、音声信号を音声
符号化器により圧縮して伝送する音声通信システム等で
は、通常の会話では約６割が発声の無い非音声区間であ
ることに着目し、音声・非音声区間を判定することによ
り、非音声区間は伝送を停止して電池を長持ちさせた
り、音声の代わりに他のデータを伝送するなどの通信制
御を行うことができる。
音声検出プログラムに関する。一般に、音声信号を音声
符号化器により圧縮して伝送する音声通信システム等で
は、通常の会話では約６割が発声の無い非音声区間であ
ることに着目し、音声・非音声区間を判定することによ
り、非音声区間は伝送を停止して電池を長持ちさせた
り、音声の代わりに他のデータを伝送するなどの通信制
御を行うことができる。
【０００２】音声通信システム等における音声検出機能
は、このような通信制御を行なうために、音声・非音声
区間の判定を行なう。しかし、騒音環境などの条件によ
っては音声・非音声区間の判定に誤りが起こり、それに
よって音切れが発生するなどして通話品質が著しく損な
われることがあり、音声・非音声区間を精度良く判定す
ることが要求されている。
は、このような通信制御を行なうために、音声・非音声
区間の判定を行なう。しかし、騒音環境などの条件によ
っては音声・非音声区間の判定に誤りが起こり、それに
よって音切れが発生するなどして通話品質が著しく損な
われることがあり、音声・非音声区間を精度良く判定す
ることが要求されている。
【０００３】
【従来の技術】図５は従来の音声検出装置を示す。従来
の音声検出装置は、環境騒音が重畳した音声信号が入力
信号入力手段５−１に加えられ、入力手段５−１から時
系列的に順に出力されるフレーム毎の入力信号に対し
て、音声特徴量算出手段５−２により、音声信号の電
力、零交差率、パワースペクトルのピーク周波数、又は
ピッチ周期等の音声信号の特徴量を計算し、音声判定手
段５−３において、これらの音声特徴量を閾値と比較す
ることによって、当該フレームに音声が含まれているか
どうかを判定する。
の音声検出装置は、環境騒音が重畳した音声信号が入力
信号入力手段５−１に加えられ、入力手段５−１から時
系列的に順に出力されるフレーム毎の入力信号に対し
て、音声特徴量算出手段５−２により、音声信号の電
力、零交差率、パワースペクトルのピーク周波数、又は
ピッチ周期等の音声信号の特徴量を計算し、音声判定手
段５−３において、これらの音声特徴量を閾値と比較す
ることによって、当該フレームに音声が含まれているか
どうかを判定する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
音声検出装置では環境騒音が大きい場合、雑音区間と音
声区間との音声特徴量の差が小さくなり、音声・非音声
区間を精度良く判定することが困難である。本発明は、
環境騒音の影響を受け難くするように、音声特徴量に処
理を加えることで、環境騒音が大きい場合でも、精度良
く音声・非音声を判定することができる音声検出装置及
び音声検出プログラムを提供することを目的とする。
音声検出装置では環境騒音が大きい場合、雑音区間と音
声区間との音声特徴量の差が小さくなり、音声・非音声
区間を精度良く判定することが困難である。本発明は、
環境騒音の影響を受け難くするように、音声特徴量に処
理を加えることで、環境騒音が大きい場合でも、精度良
く音声・非音声を判定することができる音声検出装置及
び音声検出プログラムを提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明の音声検出装置
は、（１）入力信号として環境騒音が重畳した音声信号
が時系列順に与えられるフレーム毎に、当該フレームに
音声が含まれているか否かを判定する音声検出装置であ
って、電力、零交差率、パワースペクトルのピーク周波
数、ピッチ周期のうち少なくとも一つを用いて音声の特
徴量を算出する音声特徴量算出手段と、パワースペクト
ルのピーク周波数の高次成分を強調して音声の特徴量を
算出する高次成分強調特徴量算出手段と、前記音声特徴
量算出手段及び高次成分強調特徴量算出手段により算出
された特徴量を基に、音声か非音声であるかを判定する
音声判定手段と、を備えたものである。
は、（１）入力信号として環境騒音が重畳した音声信号
が時系列順に与えられるフレーム毎に、当該フレームに
音声が含まれているか否かを判定する音声検出装置であ
って、電力、零交差率、パワースペクトルのピーク周波
数、ピッチ周期のうち少なくとも一つを用いて音声の特
徴量を算出する音声特徴量算出手段と、パワースペクト
ルのピーク周波数の高次成分を強調して音声の特徴量を
算出する高次成分強調特徴量算出手段と、前記音声特徴
量算出手段及び高次成分強調特徴量算出手段により算出
された特徴量を基に、音声か非音声であるかを判定する
音声判定手段と、を備えたものである。
【０００６】また、（２）電力、零交差率、パワースペ
クトルのピーク周波数、ピッチ周期のうち少なくとも一
つを用いて音声の特徴量を算出する音声特徴量算出手段
と、音声の共振周期の規則性を算出する共振周期の規則
性算出手段と、前記音声特徴量算出手段により算出した
音声特徴量及び規則性算出手段により算出した音声の共
振周期の規則性を基に、音声か非音声であるかを判定す
る音声判定手段と、を備えたものである。
クトルのピーク周波数、ピッチ周期のうち少なくとも一
つを用いて音声の特徴量を算出する音声特徴量算出手段
と、音声の共振周期の規則性を算出する共振周期の規則
性算出手段と、前記音声特徴量算出手段により算出した
音声特徴量及び規則性算出手段により算出した音声の共
振周期の規則性を基に、音声か非音声であるかを判定す
る音声判定手段と、を備えたものである。
【０００７】また、本発明の音声検出プログラムは、
（３）入力信号として環境騒音が重畳した音声信号が時
系列順に与えられるフレーム毎に、当該フレームに音声
が含まれているか否かを判定する音声検出プログラムで
あって、電力、零交差率、パワースペクトルのピーク周
波数、ピッチ周期のうち少なくとも一つを用いて音声の
特徴量を算出する音声特徴量算出手順と、パワースペク
トルのピーク周波数の高次成分を強調して音声の特徴量
を算出する高次成分強調特徴量算出手順と、前記音声特
徴量算出手順及び高次成分強調特徴量算出手順により算
出された特徴量を基に、音声か非音声であるかを判定す
る音声判定手順と、を実行させるものである。
（３）入力信号として環境騒音が重畳した音声信号が時
系列順に与えられるフレーム毎に、当該フレームに音声
が含まれているか否かを判定する音声検出プログラムで
あって、電力、零交差率、パワースペクトルのピーク周
波数、ピッチ周期のうち少なくとも一つを用いて音声の
特徴量を算出する音声特徴量算出手順と、パワースペク
トルのピーク周波数の高次成分を強調して音声の特徴量
を算出する高次成分強調特徴量算出手順と、前記音声特
徴量算出手順及び高次成分強調特徴量算出手順により算
出された特徴量を基に、音声か非音声であるかを判定す
る音声判定手順と、を実行させるものである。
【０００８】また、（４）電力、零交差率、パワースペ
クトルのピーク周波数、ピッチ周期のうち少なくとも一
つを用いて音声の特徴量を算出する音声特徴量算出手順
と、音声の共振周期の規則性を算出する共振周期の規則
性算出手順と、前記音声特徴量算出手順により算出した
音声特徴量及び規則性算出手順により算出した音声の共
振周期の規則性を基に、音声か非音声であるかを判定す
る音声判定判定手順と、を実行させるものである。
クトルのピーク周波数、ピッチ周期のうち少なくとも一
つを用いて音声の特徴量を算出する音声特徴量算出手順
と、音声の共振周期の規則性を算出する共振周期の規則
性算出手順と、前記音声特徴量算出手順により算出した
音声特徴量及び規則性算出手順により算出した音声の共
振周期の規則性を基に、音声か非音声であるかを判定す
る音声判定判定手順と、を実行させるものである。
【０００９】また、（５）電力、零交差率、パワースペ
クトルのピーク周波数、ピッチ周期のうち少なくとも一
つを用いて音声の特徴量を算出する音声特徴量算出手順
と、パワースペクトルのピーク周波数の高次成分を強調
して音声の特徴量を算出する高次成分強調特徴量算出手
順と、音声の共振周期の規則性を算出する共振周期の規
則性算出手順と、前記音声特徴量算出手順により算出し
た音声特徴量、高次成分強調特徴量算出手順により算出
した特徴量、及び規則性算出手順により算出した音声の
共振周期の規則性を基に、音声か非音声であるかを判定
する音声判定手順と、を実行させるものである。
クトルのピーク周波数、ピッチ周期のうち少なくとも一
つを用いて音声の特徴量を算出する音声特徴量算出手順
と、パワースペクトルのピーク周波数の高次成分を強調
して音声の特徴量を算出する高次成分強調特徴量算出手
順と、音声の共振周期の規則性を算出する共振周期の規
則性算出手順と、前記音声特徴量算出手順により算出し
た音声特徴量、高次成分強調特徴量算出手順により算出
した特徴量、及び規則性算出手順により算出した音声の
共振周期の規則性を基に、音声か非音声であるかを判定
する音声判定手順と、を実行させるものである。
【００１０】
【発明の実施の形態】図１は本発明の音声検出装置の第
１の実施形態を示す。本発明の第１の実施形態は、入力
手段１−１から時系列的に順に与えられるフレーム毎の
入力信号に対して、音声特徴量算出手段１−２により、
従来と同様に音声信号の特徴量を算出すると共に、高次
成分強調手段１−３により、音声周波数の特徴量の高域
成分を強調させた特徴量を算出する。音声判定手段１−
４は、従来の特徴量に加えて高域成分を強調させた特徴
量を基に、音声・非音声判定を行う。
１の実施形態を示す。本発明の第１の実施形態は、入力
手段１−１から時系列的に順に与えられるフレーム毎の
入力信号に対して、音声特徴量算出手段１−２により、
従来と同様に音声信号の特徴量を算出すると共に、高次
成分強調手段１−３により、音声周波数の特徴量の高域
成分を強調させた特徴量を算出する。音声判定手段１−
４は、従来の特徴量に加えて高域成分を強調させた特徴
量を基に、音声・非音声判定を行う。
【００１１】従来の音声検出方式及び装置では、音声周
波数の高次の成分に着目することなく、全般的なパワー
スペクトルのピーク周波数が音声と非音声とで異なるこ
とを利用して判定している。これに対し本発明では、音
声は低域の周波数成分にエネルギーが集中するのに対
し、非音声は一般に特定の周波数領域へのエネルギーの
集中がないので、高次の成分ほど音声と非音声との特徴
量の差が大きくなることを利用して、高次の成分の違い
を強調した特徴量を算出する。この特徴量を用いて判定
することで、騒音の影響が大きい場合でも、正確に音声
・非音声を判定することができる。
波数の高次の成分に着目することなく、全般的なパワー
スペクトルのピーク周波数が音声と非音声とで異なるこ
とを利用して判定している。これに対し本発明では、音
声は低域の周波数成分にエネルギーが集中するのに対
し、非音声は一般に特定の周波数領域へのエネルギーの
集中がないので、高次の成分ほど音声と非音声との特徴
量の差が大きくなることを利用して、高次の成分の違い
を強調した特徴量を算出する。この特徴量を用いて判定
することで、騒音の影響が大きい場合でも、正確に音声
・非音声を判定することができる。
【００１２】図２は本発明の音声検出装置の第２の実施
形態を示す。本発明の第２の実施形態は、入力手段２−
１から時系列的に順に与えられるフレーム毎の入力信号
に対して、音声特徴量算出手段２−２により、従来と同
様に音声信号の特徴量を算出すると共に、共振周期の規
則性算出手段２−３により、音声の共振周期の規則性を
算出する。そして、音声判定手段２−４は、従来の特徴
量に加えて音声の共振周期の規則性を基に、音声・非音
声判定を行う。
形態を示す。本発明の第２の実施形態は、入力手段２−
１から時系列的に順に与えられるフレーム毎の入力信号
に対して、音声特徴量算出手段２−２により、従来と同
様に音声信号の特徴量を算出すると共に、共振周期の規
則性算出手段２−３により、音声の共振周期の規則性を
算出する。そして、音声判定手段２−４は、従来の特徴
量に加えて音声の共振周期の規則性を基に、音声・非音
声判定を行う。
【００１３】従来の音声検出方式及び装置では、通常は
最も自己相関が高くなる周期を共振周期として求め、該
共振周期を用いて音声・非音声を判定する。しかし、騒
音の種類によっては、音声と同じような共振周期を有す
る場合があり、このような場合には判別が困難となる。
最も自己相関が高くなる周期を共振周期として求め、該
共振周期を用いて音声・非音声を判定する。しかし、騒
音の種類によっては、音声と同じような共振周期を有す
る場合があり、このような場合には判別が困難となる。
【００１４】母音などの音声は声道の共振によって生成
されるため、声道の基本周期の倍数にエネルギーが集中
し、共振する複数の周期（共振周期）の間に規則性が現
れるのに対し、非音声では特別な規則性がないことに着
目し、本発明は、音声の共振周期の規則性を算出し、こ
れを基に音声・非音声を判定する。
されるため、声道の基本周期の倍数にエネルギーが集中
し、共振する複数の周期（共振周期）の間に規則性が現
れるのに対し、非音声では特別な規則性がないことに着
目し、本発明は、音声の共振周期の規則性を算出し、こ
れを基に音声・非音声を判定する。
【００１５】こうすることにより、最も自己相関が高く
なる周期が音声と騒音で一致する場合でも、音声のみが
複数の共振周期の間に規則性が現れるので、騒音と判別
することができ、騒音の影響が大きい場合でも、正確に
音声・非音声を判定することが可能になる。
なる周期が音声と騒音で一致する場合でも、音声のみが
複数の共振周期の間に規則性が現れるので、騒音と判別
することができ、騒音の影響が大きい場合でも、正確に
音声・非音声を判定することが可能になる。
【００１６】更に、本発明の第１の実施形態として説明
したパワースペクトルのピーク周波数の高次成分の違い
を強調した特徴量と、第２の実施形態として説明した音
声の共振周期の規則性とを組合わせて、音声・非音声の
判定を行うことにより、騒音の影響が大きい場合でも、
より正確に音声・非音声を判定することが可能となる。
したパワースペクトルのピーク周波数の高次成分の違い
を強調した特徴量と、第２の実施形態として説明した音
声の共振周期の規則性とを組合わせて、音声・非音声の
判定を行うことにより、騒音の影響が大きい場合でも、
より正確に音声・非音声を判定することが可能となる。
【００１７】図３は本発明の音声検出の処理フローを示
す。同図はパワースペクトルのピーク周波数をＰＡＲＣ
ＯＲ分析で得られる１０次の線スペクトル周波数ＬＳＦ
［ｉ］（１≦ｉ≦１０）とした場合の処理フローの例を
示している。ここで、従来の音声検出により用いられる
特徴量を、フレーム電力Ｅ、零交差数Ｚ，１０次の線ス
ペクトル周波数から求めた特徴量Ｌ１，共振周波数Ｆ１
とする。そして、パワースペクトルのピーク周波数の高
次成分を強調した特徴量をＬ２、共振周期の規則性をＦ
２とする。
す。同図はパワースペクトルのピーク周波数をＰＡＲＣ
ＯＲ分析で得られる１０次の線スペクトル周波数ＬＳＦ
［ｉ］（１≦ｉ≦１０）とした場合の処理フローの例を
示している。ここで、従来の音声検出により用いられる
特徴量を、フレーム電力Ｅ、零交差数Ｚ，１０次の線ス
ペクトル周波数から求めた特徴量Ｌ１，共振周波数Ｆ１
とする。そして、パワースペクトルのピーク周波数の高
次成分を強調した特徴量をＬ２、共振周期の規則性をＦ
２とする。
【００１８】先ず、ステップ３−１において、非音声区
間のパラメータを以下の式（１）のとおり初期化する。
ここで、非音声区間のフレーム電力をＥN 、非音声区間
の零交差数をＺN 、非音声区間の線スペクトル周波数を
ＬＳＦN ［ｉ］と表すものとする。 ＥN ＝０，ＺN ＝０，ＬＳＦN ［ｉ］＝０ （１≦ｉ≦１０） …（１）
間のパラメータを以下の式（１）のとおり初期化する。
ここで、非音声区間のフレーム電力をＥN 、非音声区間
の零交差数をＺN 、非音声区間の線スペクトル周波数を
ＬＳＦN ［ｉ］と表すものとする。 ＥN ＝０，ＺN ＝０，ＬＳＦN ［ｉ］＝０ （１≦ｉ≦１０） …（１）
【００１９】次にステップ３−２により、入力音声を読
み込む。次に、ステップ３−３により、現フレームのパ
ラメータを以下の式（２）〜（５）により算出する。こ
こで、現フレームの電力をＥ、零交差数をＺ、共振周波
数をＦ１と表す。
み込む。次に、ステップ３−３により、現フレームのパ
ラメータを以下の式（２）〜（５）により算出する。こ
こで、現フレームの電力をＥ、零交差数をＺ、共振周波
数をＦ１と表す。
【数１】
【００２０】ここで、ｘ（ｉ）は現フレームのｉ番目の
入力音声信号振幅値であり、ｓｇｎ（ｘ（ｉ），ｘ（ｉ
＋１））は、ｘ（ｉ）とｘ（ｉ＋１）の符号が異なると
き１、同符号のとき０となる関数である。ＭＡＸ（ｃｏ
ｒｒ［ｋ］）は、ｋ（１≦ｋ≦１４３）サンプルずらし
て求めた自己相関のうち、最大値のｋを表す。ｓはサン
プリングレート（Ｈｚ）を表す。
入力音声信号振幅値であり、ｓｇｎ（ｘ（ｉ），ｘ（ｉ
＋１））は、ｘ（ｉ）とｘ（ｉ＋１）の符号が異なると
き１、同符号のとき０となる関数である。ＭＡＸ（ｃｏ
ｒｒ［ｋ］）は、ｋ（１≦ｋ≦１４３）サンプルずらし
て求めた自己相関のうち、最大値のｋを表す。ｓはサン
プリングレート（Ｈｚ）を表す。
【００２１】次にステップ３−４により、現フレームの
特徴量と非音声区間の特徴量の差分を以下の式（６）に
より算出する。ここで、フレーム電力の差分をΔＥ、零
交差数の差分をΔＺで表す。 ΔＥ＝Ｅ−ＥN ，ΔＺ＝Ｚ−ＺN …（６） また、Ｌ１を以下の式（７）により算出する。ここまで
は、従来の音声特徴量算出処理と同様である。
特徴量と非音声区間の特徴量の差分を以下の式（６）に
より算出する。ここで、フレーム電力の差分をΔＥ、零
交差数の差分をΔＺで表す。 ΔＥ＝Ｅ−ＥN ，ΔＺ＝Ｚ−ＺN …（６） また、Ｌ１を以下の式（７）により算出する。ここまで
は、従来の音声特徴量算出処理と同様である。
【数２】
【００２２】次にステップ３−５により、線スペクトル
周波数の高次成分を強調した特徴量Ｌ２を算出する。高
次成分を強調する手法の一つとして、最高次数の線スペ
クトル周波数だけを用い、以下の式（８）により高次成
分を強調した特徴量Ｌ２を算出することができる。この
算出処理は、本発明の第１の実施形態における高次成分
強調特徴量算出手段で行われる算出処理に相当する。 Ｌ２＝ＬＳＦ［１０］−ＬＳＦN ［１０］ …（８）
周波数の高次成分を強調した特徴量Ｌ２を算出する。高
次成分を強調する手法の一つとして、最高次数の線スペ
クトル周波数だけを用い、以下の式（８）により高次成
分を強調した特徴量Ｌ２を算出することができる。この
算出処理は、本発明の第１の実施形態における高次成分
強調特徴量算出手段で行われる算出処理に相当する。 Ｌ２＝ＬＳＦ［１０］−ＬＳＦN ［１０］ …（８）
【００２３】次にステップ３−６により、共振周期の規
則性Ｆ２を算出する。この共振周期の規則性Ｆ２の算出
処理は、本発明の第２の実施形態における共振周期の規
則性算出手段で行われる算出処理に相当する。規則性Ｆ
２の算出の詳細は、図４を参照して後述する。
則性Ｆ２を算出する。この共振周期の規則性Ｆ２の算出
処理は、本発明の第２の実施形態における共振周期の規
則性算出手段で行われる算出処理に相当する。規則性Ｆ
２の算出の詳細は、図４を参照して後述する。
【００２４】次にステップ３−７により、非音声パラメ
ータの更新を行うかどうかを判定するために、ΔＥ，Δ
Ｚ，Ｌ１，Ｆ１，Ｌ２，Ｆ２を、予め与えられた閾値Ｔ
ＨEN，ＴＨZN，ＴＨL1，ＴＨF1，ＴＨL2．ＴＨF2とそれ
ぞれ比較する。そして、 ΔＥ＜ＴＨEN∩ΔＺ＜ＴＨZN∩Ｌ１＜ＴＨL1∩Ｆ１＞Ｔ
ＨF1∩Ｌ２＜ＴＨL2∩Ｆ２＜ＴＨF2 の条件が成り立つ場合には更新を行うために、ステップ
３−８へ処理を進め、上記条件が成り立たない場合に
は、更新を行うことなくステップ３−９へ処理を進め
る。
ータの更新を行うかどうかを判定するために、ΔＥ，Δ
Ｚ，Ｌ１，Ｆ１，Ｌ２，Ｆ２を、予め与えられた閾値Ｔ
ＨEN，ＴＨZN，ＴＨL1，ＴＨF1，ＴＨL2．ＴＨF2とそれ
ぞれ比較する。そして、 ΔＥ＜ＴＨEN∩ΔＺ＜ＴＨZN∩Ｌ１＜ＴＨL1∩Ｆ１＞Ｔ
ＨF1∩Ｌ２＜ＴＨL2∩Ｆ２＜ＴＨF2 の条件が成り立つ場合には更新を行うために、ステップ
３−８へ処理を進め、上記条件が成り立たない場合に
は、更新を行うことなくステップ３−９へ処理を進め
る。
【００２５】ステップ３−８において、非音声パラメー
タを以下の式（９），（１０）により更新する。 ＥN ＝αＥ＋（１−α）ＥＮ，ＺN ＝βＺ＋（１−β）ＺＮ …（９） ＬＳＦ［ｉ］N ＝γＬＳＦ［ｉ］＋（１−γ）ＬＳＦ［ｉ］N …（１０） α，β，γは予め与えられた値で、０≦α，β，γ≦
１、１≦ｉ≦１０である。
タを以下の式（９），（１０）により更新する。 ＥN ＝αＥ＋（１−α）ＥＮ，ＺN ＝βＺ＋（１−β）ＺＮ …（９） ＬＳＦ［ｉ］N ＝γＬＳＦ［ｉ］＋（１−γ）ＬＳＦ［ｉ］N …（１０） α，β，γは予め与えられた値で、０≦α，β，γ≦
１、１≦ｉ≦１０である。
【００２６】次にステップ３−９において、以下の式に
より音声・非音声の判定を行う。ここで、ＴＨE ，ＴＨ
Z ，ＴＨL1．ＴＨF1，ＴＨL2，ＴＨF2は予め与えられた
閾値とする。 ΔＥ＞ＴＨE ∪ΔＺ＞ＴＨZ ∪Ｌ１＞ＴＨL1∪Ｆ１＜Ｔ
ＨF1∪Ｌ２＞ＴＨL2∪Ｆ２＞ＴＨF2 の条件が成り立つ場合には、音声と判定してステップ３
−１０へ処理を進める。上記条件が成り立たない場合に
は非音声と判定してステップ３−１１へ処理を進める。
より音声・非音声の判定を行う。ここで、ＴＨE ，ＴＨ
Z ，ＴＨL1．ＴＨF1，ＴＨL2，ＴＨF2は予め与えられた
閾値とする。 ΔＥ＞ＴＨE ∪ΔＺ＞ＴＨZ ∪Ｌ１＞ＴＨL1∪Ｆ１＜Ｔ
ＨF1∪Ｌ２＞ＴＨL2∪Ｆ２＞ＴＨF2 の条件が成り立つ場合には、音声と判定してステップ３
−１０へ処理を進める。上記条件が成り立たない場合に
は非音声と判定してステップ３−１１へ処理を進める。
【００２７】ステップ３−１０において音声と判定した
旨の信号を出力する。ステップ３−１１においては非音
声と判定した旨の信号を出力する。ステップ３−１２に
おいて次の入力信号が無いかどうかを判定し、無い場合
には処理を終了する。次の入力信号が有る場合には、ス
テップ３−２に処理を進め、上記の処理フローを繰り返
し実行する。
旨の信号を出力する。ステップ３−１１においては非音
声と判定した旨の信号を出力する。ステップ３−１２に
おいて次の入力信号が無いかどうかを判定し、無い場合
には処理を終了する。次の入力信号が有る場合には、ス
テップ３−２に処理を進め、上記の処理フローを繰り返
し実行する。
【００２８】次に、図４を用いて本発明における共振周
波数の規則性の算出処理を説明する。先ずステップ４−
１において、偏自己相関値（ｃｏｒｒ［ｋ］）を以下の
式（１１）により計算する。ｘは入力信号を示す。
波数の規則性の算出処理を説明する。先ずステップ４−
１において、偏自己相関値（ｃｏｒｒ［ｋ］）を以下の
式（１１）により計算する。ｘは入力信号を示す。
【数３】
【００２９】ステップ４−２において、偏自己相関値の
ピーク値上位１０個とそれに対応するｋの値を取る。即
ち、ｃｏｒｒ［ｋ−１］＜ｃｏｒｒ［ｋ］＞ｃｏｒｒ
［ｋ＋１］となる偏自己相関値のうち、値が大きいもの
から上位１０個を取り、これをｃｏｒ＿ｍａｘ［ｉ］と
し、対応するｋの値をｌａｇ［ｉ］ １≦ｉ≦１０ と
する。ステップ４−３において、ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｉ］
及びｌａｇ［ｉ］を、ｌａｇ［ｉ］の昇順にソートす
る。ステップ４−４において、ｉ＝０，Ｒ＝９，ｌｎｕ
ｍ＝１０とする。
ピーク値上位１０個とそれに対応するｋの値を取る。即
ち、ｃｏｒｒ［ｋ−１］＜ｃｏｒｒ［ｋ］＞ｃｏｒｒ
［ｋ＋１］となる偏自己相関値のうち、値が大きいもの
から上位１０個を取り、これをｃｏｒ＿ｍａｘ［ｉ］と
し、対応するｋの値をｌａｇ［ｉ］ １≦ｉ≦１０ と
する。ステップ４−３において、ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｉ］
及びｌａｇ［ｉ］を、ｌａｇ［ｉ］の昇順にソートす
る。ステップ４−４において、ｉ＝０，Ｒ＝９，ｌｎｕ
ｍ＝１０とする。
【００３０】次に、ピーク位置の間隔が所定値ＴＨ１以
下となるような近過ぎるもの同士を取り出し、その隣合
ったもののうちピーク値の大きい方を採用し、所定の間
隔以上のピーク値について規則性を調べるため、ステッ
プ４−５において、 ｌａｇ［ｉ＋１］−ｌａｇ［ｉ］＜ＴＨ１ …（１２） の式により、ピーク位置の間隔が所定値ＴＨ１以下であ
るかどうか判定し、以下である場合ステップ４−６へ処
理を進める。上記の式（１２）が成り立たない、即ち所
定の間隔ＴＨ１以上の場合はステップ４−２２へ処理を
進める。
下となるような近過ぎるもの同士を取り出し、その隣合
ったもののうちピーク値の大きい方を採用し、所定の間
隔以上のピーク値について規則性を調べるため、ステッ
プ４−５において、 ｌａｇ［ｉ＋１］−ｌａｇ［ｉ］＜ＴＨ１ …（１２） の式により、ピーク位置の間隔が所定値ＴＨ１以下であ
るかどうか判定し、以下である場合ステップ４−６へ処
理を進める。上記の式（１２）が成り立たない、即ち所
定の間隔ＴＨ１以上の場合はステップ４−２２へ処理を
進める。
【００３１】ステップ４−６において、 ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｉ］＜ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｉ＋１］ …（１３） の式が成り立つか判定し、成り立つ場合ステップ４−８
へ処理を進める。一方、 ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｉ］≧ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｉ＋１］ である場合、ステップ４−７へ処理を進める。
へ処理を進める。一方、 ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｉ］≧ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｉ＋１］ である場合、ステップ４−７へ処理を進める。
【００３２】ステップ４−７において、ｃｏｒ＿ｍａｘ
［ｉ＋１］，ｌａｇ［ｉ＋１］を除去し、ｃｏｒ＿ｍａ
ｘ，ｌａｇを以下の式（１４），（１５）により更新
し、ステップ４−１１へ処理を進める。 ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｊ］＝ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｊ＋１］ …（１４） ｌａｇ［ｊ］＝ｌａｇ［ｊ＋１］ ｉ＋１≦ｊ≦Ｒ−１ …（１５）
［ｉ＋１］，ｌａｇ［ｉ＋１］を除去し、ｃｏｒ＿ｍａ
ｘ，ｌａｇを以下の式（１４），（１５）により更新
し、ステップ４−１１へ処理を進める。 ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｊ］＝ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｊ＋１］ …（１４） ｌａｇ［ｊ］＝ｌａｇ［ｊ＋１］ ｉ＋１≦ｊ≦Ｒ−１ …（１５）
【００３３】ステップ４−８において、 ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｉ＋１］／ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｉ］＜ＴＨ２ …（１６） の式が成り立つか判定し、成り立つ場合ステップ４−１
０へ処理を進める。一方、ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｉ＋１］／
ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｉ］≧ＴＨ２の場合、ステップ４−９
へ処理を進める。
０へ処理を進める。一方、ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｉ＋１］／
ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｉ］≧ＴＨ２の場合、ステップ４−９
へ処理を進める。
【００３４】ステップ４−９において、ｃｏｒ＿ｍａｘ
［ｉ］，ｌａｇ［ｉ］を除去し、ｃｏｒ＿ｍａｘ，ｌａ
ｇを以下の式（１７），（１８）により更新し、ステッ
プ４−１１へ処理を進める。 ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｊ］＝ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｊ＋１］ …（１７） ｌａｇ［ｊ］＝ｌａｇ［ｊ＋１］ ｉ≦ｊ≦Ｒ−１ …（１８）
［ｉ］，ｌａｇ［ｉ］を除去し、ｃｏｒ＿ｍａｘ，ｌａ
ｇを以下の式（１７），（１８）により更新し、ステッ
プ４−１１へ処理を進める。 ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｊ］＝ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｊ＋１］ …（１７） ｌａｇ［ｊ］＝ｌａｇ［ｊ＋１］ ｉ≦ｊ≦Ｒ−１ …（１８）
【００３５】ステップ４−１０において、ｃｏｒ＿ｍａ
ｘ［ｉ＋１］，ｌａｇ［ｉ＋１］を除去し、ｃｏｒ＿ｍ
ａｘ，ｌａｇを以下の式（１９），（２０）により更新
し、ステップ４−１１へ処理を進める。 ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｊ］＝ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｊ＋１］ …（１９） ｌａｇ［ｊ］＝ｌａｇ［ｊ＋１] ｉ＋１≦ｊ≦Ｒ−１ …（２０）
ｘ［ｉ＋１］，ｌａｇ［ｉ＋１］を除去し、ｃｏｒ＿ｍ
ａｘ，ｌａｇを以下の式（１９），（２０）により更新
し、ステップ４−１１へ処理を進める。 ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｊ］＝ｃｏｒ＿ｍａｘ［ｊ＋１］ …（１９） ｌａｇ［ｊ］＝ｌａｇ［ｊ＋１] ｉ＋１≦ｊ≦Ｒ−１ …（２０）
【００３６】ステップ４−１１において、Ｒ＝Ｒ−１，
ｌｎｕｍ＝ｌｎｕｍ−１とし、ステップ４−１２へ処理
を進める。また、前述のステップ４−２２において、ｉ
＝ｉ＋１とし、ステップ４−１２へ処理を進める。ステ
ップ４−１２においてｉ＜Ｒかどうか判定し、ｉ＜Ｒな
らばステップ４−５へ処理を進める。ｉ≧Ｒならばステ
ップ４−１３へ処理を進める。
ｌｎｕｍ＝ｌｎｕｍ−１とし、ステップ４−１２へ処理
を進める。また、前述のステップ４−２２において、ｉ
＝ｉ＋１とし、ステップ４−１２へ処理を進める。ステ
ップ４−１２においてｉ＜Ｒかどうか判定し、ｉ＜Ｒな
らばステップ４−５へ処理を進める。ｉ≧Ｒならばステ
ップ４−１３へ処理を進める。
【００３７】ステップ４−１３において、ｌａｇの数ｌ
ｎｕｍが２以上かどうか判定し、２以上ならばステップ
４−１５へ処理を進める。ｌｎｕｍが１ならばステップ
４−１４へ処理を進める。ステップ４−１４において、
規則性なしを出力する。
ｎｕｍが２以上かどうか判定し、２以上ならばステップ
４−１５へ処理を進める。ｌｎｕｍが１ならばステップ
４−１４へ処理を進める。ステップ４−１４において、
規則性なしを出力する。
【００３８】ステップ４−１５において、ｌａｇの数が
３以上かどうか判定し、３以上ならステップ４−１７へ
処理を進める。ｌａｇの数が２ならばステップ４−１６
へ処理を進める。ステップ４−１６において、 ＴＨ３＿１＜ｌａｇ［１］／ｌａｇ［０］＜ＴＨ３＿２ …（２１） が成り立つか判定し、成り立つ場合ステップ４−１８へ
処理を進める。ＴＨ３＿１≧ｌａｇ［１］／ｌａｇ
［０］、又はｌａｇ［１］／ｌａｇ［０］≧ＴＨ３＿２
である場合、ステップ４−１９へ処理を進める。
３以上かどうか判定し、３以上ならステップ４−１７へ
処理を進める。ｌａｇの数が２ならばステップ４−１６
へ処理を進める。ステップ４−１６において、 ＴＨ３＿１＜ｌａｇ［１］／ｌａｇ［０］＜ＴＨ３＿２ …（２１） が成り立つか判定し、成り立つ場合ステップ４−１８へ
処理を進める。ＴＨ３＿１≧ｌａｇ［１］／ｌａｇ
［０］、又はｌａｇ［１］／ｌａｇ［０］≧ＴＨ３＿２
である場合、ステップ４−１９へ処理を進める。
【００３９】ステップ４−１７において、 ＴＨ４＿１＜ｌａｇ［１］／ｌａｇ［０］＜ＴＨ４＿２ …（２２） かつ、ＴＨ５＿１＜ｌａｇ［２］／ｌａｇ［０］＜ＴＨ５＿２ …（２３） の条件が成り立つか判定し、成り立つ場合ステップ４−
２０へ処理を進める。一方、ＴＨ４＿１≧ｌａｇ［１］
／ｌａｇ［０］、又はｌａｇ［１］／ｌａｇ［０］≧Ｔ
Ｈ４＿２、又はＴＨ５＿１≧ｌａｇ［２］／ｌａｇ
［０］、又はｌａｇ［２］／ｌａｇ［０］≧ＴＨ５＿２
である場合はステップ４−２１へ処理を進める。
２０へ処理を進める。一方、ＴＨ４＿１≧ｌａｇ［１］
／ｌａｇ［０］、又はｌａｇ［１］／ｌａｇ［０］≧Ｔ
Ｈ４＿２、又はＴＨ５＿１≧ｌａｇ［２］／ｌａｇ
［０］、又はｌａｇ［２］／ｌａｇ［０］≧ＴＨ５＿２
である場合はステップ４−２１へ処理を進める。
【００４０】ステップ４−１８では規則性有りを出力す
る。ステップ４−１９では規則性無しを出力する。ステ
ップ４−２０では規則性有りを出力する。ステップ４−
２１では規則性無しを出力する。ここで、規則性有りの
場合、共振周期の規則性Ｆ２の値として例えば１を、規
則性無しの場合、共振周期の規則性Ｆ２の値として例え
ば０を出力する。
る。ステップ４−１９では規則性無しを出力する。ステ
ップ４−２０では規則性有りを出力する。ステップ４−
２１では規則性無しを出力する。ここで、規則性有りの
場合、共振周期の規則性Ｆ２の値として例えば１を、規
則性無しの場合、共振周期の規則性Ｆ２の値として例え
ば０を出力する。
【００４１】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、従
来の音声特徴量算出に加えて、環境騒音の影響を受け難
いように、高次成分の違いを強調した音声特徴量の算出
を行い、この音声特徴量を用いて音声・非音声を判定す
ることにより、従来に比べて騒音の影響が大きい場合で
も、より正確に音声・非音声を判定することができる。
来の音声特徴量算出に加えて、環境騒音の影響を受け難
いように、高次成分の違いを強調した音声特徴量の算出
を行い、この音声特徴量を用いて音声・非音声を判定す
ることにより、従来に比べて騒音の影響が大きい場合で
も、より正確に音声・非音声を判定することができる。
【００４２】また、従来の音声特徴量算出に加えて、音
声共振周期の規則性の有無を算出し、この規則性を用い
て音声・非音声を判定することにより、従来に比べて騒
音の影響が大きい場合でも、より正確に音声・非音声を
判定することができる。
声共振周期の規則性の有無を算出し、この規則性を用い
て音声・非音声を判定することにより、従来に比べて騒
音の影響が大きい場合でも、より正確に音声・非音声を
判定することができる。
【００４３】更に、従来の音声特徴量算出に加えて、環
境騒音の影響を受け難いように高次成分の違いを強調し
た特徴量、及び音声共振周期の規則性の有無を算出し、
これらを用いて音声・非音声を判定することにより、従
来に比べて騒音の影響が大きい場合でも、より正確に音
声・非音声を判定することができるようになる。
境騒音の影響を受け難いように高次成分の違いを強調し
た特徴量、及び音声共振周期の規則性の有無を算出し、
これらを用いて音声・非音声を判定することにより、従
来に比べて騒音の影響が大きい場合でも、より正確に音
声・非音声を判定することができるようになる。
【図１】本発明の音声検出装置の第１の実施形態を示す
図である。
図である。
【図２】本発明の音声検出装置の第２の実施形態を示す
図である。
図である。
【図３】本発明の音声検出の処理フローを示す図であ
る。
る。
【図４】本発明における共振周波数の規則性の算出処理
のフロー図である。
のフロー図である。
【図５】従来の音声検出装置を示す図である。
１−１ 入力手段 １−２ 音声特徴量算出手段 １−３ 高次成分強調手段 １−４ 音声判定手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 中間 真司 福岡県福岡市博多区博多駅前三丁目22番８ 号 富士通九州ディジタル・テクノロジ株 式会社内 Ｆターム(参考） 5D015 DD03 EE05
Claims (5)
- 【請求項１】 入力信号として環境騒音が重畳した音声
信号が時系列順に与えられるフレーム毎に、当該フレー
ムに音声が含まれているか否かを判定する音声検出装置
であって、 電力、零交差率、パワースペクトルのピーク周波数、ピ
ッチ周期のうち少なくとも一つを用いて音声の特徴量を
算出する音声特徴量算出手段と、 パワースペクトルのピーク周波数の高次成分を強調して
音声の特徴量を算出する高次成分強調特徴量算出手段
と、 前記音声特徴量算出手段及び高次成分強調特徴量算出手
段により算出された特徴量を基に、音声か非音声である
かを判定する音声判定手段と、 を備えたことを特徴とする音声検出装置。 - 【請求項２】 入力信号として環境騒音が重畳した音声
信号が時系列順に与えられるフレーム毎に、当該フレー
ムに音声が含まれているか否かを判定する音声検出装置
であって、 電力、零交差率、パワースペクトルのピーク周波数、ピ
ッチ周期のうち少なくとも一つを用いて音声の特徴量を
算出する音声特徴量算出手段と、 音声の共振周期の規則性を算出する共振周期の規則性算
出手段と、 前記音声特徴量算出手段により算出した音声特徴量及び
規則性算出手段により算出した音声の共振周期の規則性
を基に、音声か非音声であるかを判定する音声判定手段
と、 を備えたことを特徴とする音声検出装置。 - 【請求項３】 入力信号として環境騒音が重畳した音声
信号が時系列順に与えられるフレーム毎に、当該フレー
ムに音声が含まれているか否かを判定する音声検出プロ
グラムであって、 電力、零交差率、パワースペクトルのピーク周波数、ピ
ッチ周期のうち少なくとも一つを用いて音声の特徴量を
算出する音声特徴量算出手順と、 パワースペクトルのピーク周波数の高次成分を強調して
音声の特徴量を算出する高次成分強調特徴量算出手順
と、 前記音声特徴量算出手順及び高次成分強調特徴量算出手
順により算出された特徴量を基に、音声か非音声である
かを判定する音声判定手順と、 を実行させる音声検出プログラム。 - 【請求項４】 入力信号として環境騒音が重畳した音声
信号が時系列順に与えられるフレーム毎に、当該フレー
ムに音声が含まれているか否かを判定する音声検出プロ
グラムであって、 電力、零交差率、パワースペクトルのピーク周波数、ピ
ッチ周期のうち少なくとも一つを用いて音声の特徴量を
算出する音声特徴量算出手順と、 音声の共振周期の規則性を算出する共振周期の規則性算
出手順と、 前記音声特徴量算出手順により算出した音声特徴量及び
規則性算出手順により算出した音声の共振周期の規則性
を基に、音声か非音声であるかを判定する音声判定判定
手順と、 を実行させる音声検出プログラム。 - 【請求項５】 入力信号として環境騒音が重畳した音声
信号が時系列順に与えられるフレーム毎に、当該フレー
ムに音声が含まれているか否かを判定する音声検出プロ
グラムであって、 電力、零交差率、パワースペクトルのピーク周波数、ピ
ッチ周期のうち少なくとも一つを用いて音声の特徴量を
算出する音声特徴量算出手順と、 パワースペクトルのピーク周波数の高次成分を強調して
音声の特徴量を算出する高次成分強調特徴量算出手順
と、 音声の共振周期の規則性を算出する共振周期の規則性算
出手順と、 前記音声特徴量算出手順により算出した音声特徴量、高
次成分強調特徴量算出手順により算出した特徴量、及び
規則性算出手順により算出した音声の共振周期の規則性
を基に、音声か非音声であるかを判定する音声判定手順
と、 を実行させる音声検出プログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001055324A JP3849116B2 (ja) | 2001-02-28 | 2001-02-28 | 音声検出装置及び音声検出プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001055324A JP3849116B2 (ja) | 2001-02-28 | 2001-02-28 | 音声検出装置及び音声検出プログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002258881A true JP2002258881A (ja) | 2002-09-11 |
| JP3849116B2 JP3849116B2 (ja) | 2006-11-22 |
Family
ID=18915523
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001055324A Expired - Fee Related JP3849116B2 (ja) | 2001-02-28 | 2001-02-28 | 音声検出装置及び音声検出プログラム |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3849116B2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| KR100802984B1 (ko) | 2006-11-24 | 2008-02-14 | 연세대학교 산학협력단 | 기준 모델을 이용하여 미확인 신호를 판별하는 방법 및장치 |
| JP2008216618A (ja) * | 2007-03-05 | 2008-09-18 | Fujitsu Ten Ltd | 音声判別装置 |
| US8457955B2 (en) | 2009-09-02 | 2013-06-04 | Fujitsu Limited | Voice reproduction with playback time delay and speed based on background noise and speech characteristics |
| CN107305774A (zh) * | 2016-04-22 | 2017-10-31 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 语音检测方法和装置 |
| CN111883183A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-11-03 | 珠海市杰理科技股份有限公司 | 语音信号筛选方法、装置、音频设备和系统 |
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| CN103282960B (zh) | 2011-01-04 | 2016-01-06 | 富士通株式会社 | 声音控制装置、声音控制方法以及声音控制程序 |
| EP3823315B1 (en) | 2019-11-18 | 2024-01-10 | Panasonic Intellectual Property Corporation of America | Sound pickup device, sound pickup method, and sound pickup program |
-
2001
- 2001-02-28 JP JP2001055324A patent/JP3849116B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1744304A2 (en) | 2003-07-31 | 2007-01-17 | Fujitsu Limited | Data embedding device and data extraction device |
| US7974846B2 (en) | 2003-07-31 | 2011-07-05 | Fujitsu Limited | Data embedding device and data extraction device |
| US8340973B2 (en) | 2003-07-31 | 2012-12-25 | Fujitsu Limited | Data embedding device and data extraction device |
| KR100802984B1 (ko) | 2006-11-24 | 2008-02-14 | 연세대학교 산학협력단 | 기준 모델을 이용하여 미확인 신호를 판별하는 방법 및장치 |
| JP2008216618A (ja) * | 2007-03-05 | 2008-09-18 | Fujitsu Ten Ltd | 音声判別装置 |
| US8457955B2 (en) | 2009-09-02 | 2013-06-04 | Fujitsu Limited | Voice reproduction with playback time delay and speed based on background noise and speech characteristics |
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| KR20180063282A (ko) * | 2016-04-22 | 2018-06-11 | 텐센트 테크놀로지(센젠) 컴퍼니 리미티드 | 음성 검측 방법, 장치 및 기억 매체 |
| JP2018532155A (ja) * | 2016-04-22 | 2018-11-01 | テンセント・テクノロジー・（シェンジェン）・カンパニー・リミテッド | 音声検出方法、装置及び記憶媒体 |
| KR102037195B1 (ko) | 2016-04-22 | 2019-10-28 | 텐센트 테크놀로지(센젠) 컴퍼니 리미티드 | 음성 검측 방법, 장치 및 기억 매체 |
| US10872620B2 (en) | 2016-04-22 | 2020-12-22 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited | Voice detection method and apparatus, and storage medium |
| CN111883183A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-11-03 | 珠海市杰理科技股份有限公司 | 语音信号筛选方法、装置、音频设备和系统 |
| CN111883183B (zh) * | 2020-03-16 | 2023-09-12 | 珠海市杰理科技股份有限公司 | 语音信号筛选方法、装置、音频设备和系统 |
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|---|---|
| JP3849116B2 (ja) | 2006-11-22 |
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