JP2022011889A

JP2022011889A - 音声区間検出回路

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Publication number: JP2022011889A
Application number: JP2020113297A
Authority: JP
Inventors: 康二郎今里; Kojiro Imazato
Original assignee: Japan Radio Co Ltd
Current assignee: Japan Radio Co Ltd
Priority date: 2020-06-30
Filing date: 2020-06-30
Publication date: 2022-01-17

Abstract

【課題】音声とノイズとを的確に判別する。
【解決手段】入力される信号のうちの所定の周波数以下の周波数帯域の信号を通過させるＬＰＦ部１０１と、ＬＰＦ部１０１から出力される信号についての前記周波数帯域の電力を計算して音声帯域電力として出力する第１の電力計算部１０２と、音声帯域電力の平均値を算出する第１の平均値算出部１０３と、前記入力される信号についての全周波数帯域の電力を計算して全帯域電力として出力する第２の電力計算部１０４と、全帯域電力の平均値を算出する第２の平均値算出部１０５と、音声帯域電力の平均値と全帯域電力の平均値との比の値を算出する比率算出部１０６と、比の値に基づいて前記入力される信号に音声成分が含まれているか否かを判定する判定部１０７と、を有する。
【選択図】図１

Description

この発明は、音声区間検出回路に関し、例えば、高周波信号を送受信する無線機に組み込まれるノイズリダクション回路に用いられ得る音声区間検出回路に関する。

音声信号に含まれる雑音成分を抑圧する手法としてスペクトル減算法（Ｓpectral Ｓubtraction）が知られている（例えば、特許文献１、非特許文献１参照）。

特開平４－２３８３９９号公報

Ｐ．Ｓcalart and Ｊ．Ｖieira Ｆilho「Ｓpeech Ｅnhancement Ｂased on a Ｐriori Ｓignal to Ｎoise Ｅstimation」，ＩＥＥＥＩnternational Ｃonference on．Ａcoustics，Ｓpeech，Ｓignal Ｐrocessing，Ａtlanta，ＧＡ，ＵＳＡ，ｖｏｌ．２，ｐｐ．６２９－６３２，１９９６年

ところで、スペクトル減算法を適切に適用するためには、音声とノイズとを的確に判別することが重要である。音声とノイズとを的確に判別できないと、音声を抑圧してしまったり、ノイズの変動に追従できなかったりする。

そこでこの発明は、音声とノイズとを的確に判別することが可能な、音声区間検出回路を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、入力される信号のうちの所定の周波数以下の周波数帯域の信号を通過させるＬＰＦ部と、前記ＬＰＦ部から出力される信号についての前記周波数帯域の電力を計算して音声帯域電力として出力する第１の電力計算部と、前記音声帯域電力の平均値を算出する第１の平均値算出部と、前記入力される信号についての全周波数帯域の電力を計算して全帯域電力として出力する第２の電力計算部と、前記全帯域電力の平均値を算出する第２の平均値算出部と、前記音声帯域電力の前記平均値と前記全帯域電力の前記平均値との比の値を算出する比率算出部と、前記比の値に基づいて前記入力される信号に音声成分が含まれているか否かを判定する判定部と、を有する、ことを特徴とする音声区間検出回路である。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の音声区間検出回路において、前記ＬＰＦ部のカットオフ周波数が、０．１～１．５ｋＨｚの範囲のうちのいずれかの値である、ことを特徴とする。

請求項１に記載の発明によれば、従来の方式と比べて、ノイズ成分のみのフレームであるのか、音声成分を含むフレームであるのか、の判定を前倒しして行うことが可能となる。具体的には、スペクトル減算法を実現する従来の回路では、時間周波数変換処理が施されたうえで振幅スペクトルに該当する信号を用いてノイズ成分のみのフレームを検出してノイズスペクトルを更新するようにしているため、時間周波数変換処理したタイミングと同じタイミングでノイズの検出および更新が行われる。この問題点として、時間周波数変換処理前のフレームの末尾に少ししか音声成分が含まれていない場合、そのフレームはノイズと判定され、音声の先頭が必要以上に抑圧されることが挙げられる。これに対して、請求項１に記載の発明では、時間周波数変換処理の前の信号を用いてノイズ成分のみのフレームであるのか、音声成分を含むフレームであるのか、の判定を行うようにしているので、従来の方式と比べて、ノイズ成分のみのフレームであるのか、音声成分を含むフレームであるのか、の判定を前倒しして行うことが可能となる。

請求項１に記載の発明によれば、また、従来の方式と比べて、Ｓ／Ｎ比（Ｓignal to Ｎoise ratio）が悪い環境であっても、ノイズ成分のみのフレームであるのか、音声成分を含むフレームであるのか、の判定を的確に行うことが可能となる。具体的には、スペクトル減算法を実現する従来の回路では、時間周波数変換によって得られる周波数スペクトルの分散の大きさでノイズ成分のみのフレームであるのか、音声成分を含むフレームであるのか、の判定を行うようにしているため、Ｓ／Ｎ比が悪い環境では良好に判定することができず、ノイズ成分のみであると判定されてしまう、という問題がある。これに対して、請求項１に記載の発明では、音声の主成分があると見なされる周波数帯のレベルを用いて音声成分を含むか否かの判定を行うようにしているので、従来の方式と比べて、Ｓ／Ｎ比が悪い環境であっても、ノイズ成分のみのフレームであるのか、音声成分を含むフレームであるのか、の判定を的確に行うことが可能となる。

請求項２に記載の発明によれば、ＬＰＦ部のカットオフ周波数を適切に設定することができ、ノイズ成分のみのフレームであるのか、音声成分を含むフレームであるのか、の判定を適切に行うことが可能となる。

この発明の実施の形態に係る音声区間検出回路を含むノイズリダクション回路の概略構成を示す機能ブロック図である。実施の形態に係る音声区間検出回路の概略構成を示す機能ブロック図である。スペクトル減算法を実現する従来の回路の概略構成を示す機能ブロック図である。

以下、この発明を図示の実施の形態に基づいて説明する。

図１は、この発明の実施の形態に係る音声区間検出回路１０を含むノイズリダクション回路１の概略構成を示す機能ブロック図である。図２は、実施の形態に係る音声区間検出回路１０の概略構成を示す機能ブロック図である。

ノイズリダクション回路１は、例えば、高周波信号を送受信する無線機に組み込まれて、音声信号に含まれる雑音成分を抑圧する手法であるスペクトル減算法（Ｓpectral Ｓubtraction）を実現する回路であり、主として、プリエンファシス回路２と、窓処理部３と、時間周波数変換部４と、変換結果出力部５と、減算部６と、合成部７と、周波数時間変換部８と、ディエンファシス回路９と、音声区間検出回路１０と、ノイズ更新部１１と、を有する。

プリエンファシス（Ｐre-Ｅmphasis：ＰＥ）回路２は、アンテナから受信した高周波信号を復調した音声信号に対して高周波成分の相対強度を予め増幅する高域強調処理を施して、高域強調処理後の信号を出力する。

窓処理部３は、プリエンファシス回路２から出力される高域強調処理後の信号の入力を受け、入力された前記信号から所定の時間長さのフレームを抽出する（例えば、１２．５ｍｓごとに２５ｍｓ分の時間波形を抽出する）とともに、各フレームに対して例えばハニング窓などの窓関数を乗じて窓処理を施す。窓処理部３は、各フレームに対して窓処理を施すたびに、窓処理後のフレームを出力する。

時間周波数変換部４は、窓処理部３から出力される窓処理後のフレームの入力を受け、前記フレームの入力を受けるたびに、前記フレームに対して時間領域の信号から周波数領域の信号への変換処理を施し、複数の周波数それぞれについての振幅成分と位相成分とを含む周波数スペクトルを計算して、実数と虚数との周波数スペクトルの信号を出力する。時間周波数変換部４は、例えば離散フーリエ変換（Ｄiscrete Ｆourier Ｔransform)や高速フーリエ変換（Ｆast Ｆourier Ｔransform）により、時間周波数変換を実行して周波数スペクトルを計算する。

変換結果出力部５は、時間周波数変換部４から出力されるフレームごとの（例えば、１２．５ｍｓ程度の間隔で）周波数スペクトルの信号の入力を受け、フレームごとに、入力された前記周波数スペクトルのうちの各周波数の振幅成分を含む振幅スペクトルに該当する信号を減算部６に対して出力するとともに、入力された前記周波数スペクトルのうちの各周波数の位相成分を含む位相スペクトルに該当する信号を合成部７に対して出力する。

減算部６は、変換結果出力部５から出力されるフレームごとの振幅スペクトルに該当する信号の入力を受けるとともに、ノイズ更新部１１から出力されるフレームごとの更新後のノイズスペクトルに該当する信号の入力を受け、各フレームについて、入力された前記振幅スペクトルに該当する信号から、周波数ごとに（別言すると、スペクトルごとに）、入力された前記更新後のノイズスペクトルに該当する信号を減算する。これにより、音声信号に含まれる雑音成分が抑圧される。減算部６は、変換結果出力部５から出力されるフレームごとに、減算処理後の振幅スペクトルに該当する信号を出力する。

合成部７は、変換結果出力部５から出力されるフレームごとの位相スペクトルに該当する信号の入力を受けるとともに、減算部６から出力されるフレームごとの減算処理後の振幅スペクトルに該当する信号の入力を受け、フレームごとに、入力された前記位相スペクトルに該当する信号と前記振幅スペクトルに該当する信号とを合成して周波数スペクトルを生成して、実数と虚数との周波数スペクトルの信号を出力する。

周波数時間変換部８は、合成部７から出力されるフレームごとの周波数スペクトルの信号の入力を受け、フレームごとに、入力された前記周波数スペクトルの信号に対して周波数領域の信号から時間領域の信号への変換処理、すなわち時間周波数変換部４における変換処理の逆変換処理を施して、音声信号を出力する。周波数時間変換部８は、例えば逆離散フーリエ変換や逆高速フーリエ変換により、周波数時間変換を実行して音声信号を生成する。

ディエンファシス（Ｄe－Ｅmphasis：ＤＥ）回路９は、周波数時間変換部８から出力される音声信号の入力を受け、入力された前記音声信号に対して高周波成分の相対強度を減衰させる高域減衰処理、すなわちプリエンファシス回路２の逆フィルタによる減衰処理を施して、高域減衰処理後の音声信号を出力する。

そして、実施の形態に係る音声区間検出回路１０は、入力される信号のうちの所定の周波数以下の周波数帯域の信号を通過させるＬＰＦ部１０１と、ＬＰＦ部１０１から出力される信号についての前記周波数帯域の電力を計算して音声帯域電力として出力する第１の電力計算部１０２と、音声帯域電力の平均値を算出する第１の平均値算出部１０３と、前記入力される信号についての全周波数帯域の電力を計算して全帯域電力として出力する第２の電力計算部１０４と、全帯域電力の平均値を算出する第２の平均値算出部１０５と、音声帯域電力の平均値と全帯域電力の平均値との比の値を算出する比率算出部１０６と、比の値に基づいて前記入力される信号に音声成分が含まれているか否かを判定する判定部１０７と、を有する、ようにしている。

音声区間検出回路１０は、プリエンファシス回路２から出力されて分岐される高域強調処理後の信号の入力を受け、入力された前記信号についてノイズ成分のみであるのか音声成分があるのかの判定を行うものであり、ＬＰＦ部１０１と、第１の電力計算部１０２と、第１の平均値算出部１０３と、第２の電力計算部１０４と、第２の平均値算出部１０５と、比率算出部１０６と、判定部１０７と、を有する。

音声区間検出回路１０は、プリエンファシス回路２から出力されて分岐される高域強調処理後の信号を、窓処理部３における処理と同様に所定の時間長さ（例えば、１２．５ｍｓ程度）ごとに、ノイズ成分のみであるのか、音声成分を含むのか、の判定を行う。

ＬＰＦ部１０１は、ローパスフィルタ（ＬＰＦ：Ｌow Ｐass Ｆilter の略）を含んで構成され、プリエンファシス回路２から出力されて分岐される高域強調処理後の信号の入力を受け、入力された前記信号のうち、所定の周波数以下の周波数帯域の信号を通過させる。

ＬＰＦ部１０１のカットオフ周波数は、音声の周波数成分とノイズの周波数成分とを区分するための周波数として設定され、音声の主成分を含む周波数帯域か否かの境界に該当する（もしくは、該当すると考えられる）周波数に設定される。ＬＰＦ部１０１のカットオフ周波数は、具体的には、第一フォルマントに相当する周波数や第一フォルマントに近い周波数に設定されることが考えられ、０．１～１．５ｋＨｚ程度の範囲のうちのいずれかの値に設定されることが好ましく、０．５～１．０ｋＨｚ程度の範囲のうちのいずれかの値に設定されることがさらに好ましく、０．６ｋＨｚ程度に設定されることが特に好ましい。

第１の電力計算部１０２は、ＬＰＦ部１０１から出力される低域通過濾波処理後の信号の入力を受け、入力された前記信号についての周波数帯域の電力を計算する。第１の電力計算部１０２により、プリエンファシス回路２から出力される信号についての低周波数帯域の電力が計算される。第１の電力計算部１０２によって計算される電力のことを「音声帯域電力」と呼ぶ。第１の電力計算部１０２は、計算した音声帯域電力の値を出力する。

第１の平均値算出部１０３は、例えば無限インパルス応答（ＩＩＲ：Ｉnfinite Ｉmpulse Ｒesponse の略）型のフィルタを含んで構成され、ＩＩＲフィルタ処理により、入力された信号値の時系列の平均値を算出する。なお、第１の平均値算出部１０３は、移動平均などの他の仕法により、入力された信号値の時系列の平均値を算出するようにしてもよい。

第１の平均値算出部１０３は、具体的には、第１の電力計算部１０２から出力される音声帯域電力の値の入力を受け、入力された前記音声帯域電力の値の時系列の平均値を算出して出力する。

第１の平均値算出部１０３は、あるいは、入力された信号値について、周波数あたりの値を算出して周波数範囲での平均値を算出するようにしてもよい。この場合には、第１の平均値算出部１０３は、第１の電力計算部１０２から出力される音声帯域電力の値の入力を受け、入力された前記音声帯域電力の値を、ＬＰＦ部１０１を通過する信号の周波数帯域に該当する周波数の幅で除すことにより、入力された前記音声帯域電力の値の周波数範囲での平均値を算出する。

第２の電力計算部１０４は、プリエンファシス回路２から出力されて分岐される高域強調処理後の信号の入力を受け、入力された前記信号についての周波数帯域の電力を計算する。第２の電力計算部１０４により、プリエンファシス回路２から出力される信号についての全周波数帯域の電力が計算される。第２の電力計算部１０４によって計算される電力のことを「全帯域電力」と呼ぶ。第２の電力計算部１０４は、計算した全帯域電力の値を出力する。

第２の平均値算出部１０５は、例えば無限インパルス応答型のフィルタを含んで構成され、ＩＩＲフィルタ処理により、入力された信号値の時系列の平均値を算出する。なお、第２の平均値算出部１０５は、移動平均などの他の仕法により、入力された信号値の時系列の平均値を算出するようにしてもよい。

第２の平均値算出部１０５は、具体的には、第２の電力計算部１０４から出力される全帯域電力の値の入力を受け、入力された前記全帯域電力の値の時系列の平均値を算出して出力する。

第２の平均値算出部１０５は、あるいは、入力された信号値について、周波数あたりの値を算出して周波数範囲での平均値を算出するようにしてもよい。この場合には、第２の平均値算出部１０５は、第２の電力計算部１０４から出力される全帯域電力の値の入力を受け、入力された前記全帯域電力の値を、プリエンファシス回路２から出力される信号の周波数帯域に該当する周波数の幅で除すことにより、入力された前記全帯域電力の値の周波数範囲での平均値を算出する。なお、第１の平均値算出部１０３における平均値の算出と第２の平均値算出部１０５における平均値の算出とで、同じ仕法が用いられる。

比率算出部１０６は、第１の平均値算出部１０３から出力される音声帯域電力の値の時系列の平均値（または、周波数範囲での平均値）の入力を受けるとともに、第２の平均値算出部１０５から出力される全帯域電力の値の時系列の平均値（または、周波数範囲での平均値）の入力を受け、入力された前記全帯域電力の値の時系列の平均値（または、周波数範囲での平均値）に対する前記音声帯域電力の値の時系列の平均値（または、周波数範囲での平均値）の比を算出する。比率算出部１０６によって算出される比の値のことを「音声電力比率」と呼ぶ。比率算出部１０６は、算出した音声電力比率を出力する。

判定部１０７は、比率算出部１０６から出力される音声電力比率の入力を受け、入力された前記音声電力比率と音声判定閾値とを比較し、音声電力比率が音声判定閾値以上であるか否かを判断する。

音声判定閾値は、特定の値に限定されるものではなく、必要に応じて実測結果を踏まえて、ノイズ成分のみのフレームであるのか、音声成分を含むフレームであるのか、の判定を適切に行い得る値に適宜設定される。

判定部１０７は、音声電力比率が直近のフレームにおいて複数回（例えば、３～５回程度）連続して音声判定閾値未満である場合は、処理対象のフレームはノイズ成分のみであると判定してノイズフレーム信号を出力し、また、前記以外の場合は、処理対象のフレームには音声成分があると判定して音声フレーム信号を出力する。判定部１０７は、あるいは、音声電力比率が音声判定閾値未満である場合は、処理対象のフレームはノイズ成分のみであると判定してノイズフレーム信号を出力し、また、音声電力比率が音声判定閾値以上である場合は、処理対象のフレームには音声成分があると判定して音声フレーム信号を出力するようにしてもよい。判定部１０７は、フレームごとに、音声区間検出結果としてノイズフレーム信号または音声フレーム信号を出力する。

ノイズ更新部１１は、過去に計算された周波数ごとの雑音成分を表すノイズスペクトルに、現フレーム（別言すると、処理対象のフレーム、最新のフレーム）の振幅スペクトルを加味することにより、最新のノイズスペクトルへの更新を行う。

ノイズ更新部１１における、周波数ごとの雑音成分を表すノイズスペクトルの更新の仕法は、特定の手順や手法に限定されるものではなく、従来もしくは新規の手順や手法の中から適当な手順や手法が適宜選択され得る。

ノイズ更新部１１は、例えば、変換結果出力部５から出力されて分岐されるフレームごとの振幅スペクトルに該当する信号の入力を受けるとともに、音声区間検出回路１０の判定部１０７から出力されるフレームごとの音声区間検出結果の入力を受け、入力された前記振幅スペクトルに該当する信号を用いて、周波数ｆごとに、更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を、入力された前記音声区間検出結果の内容に応じて下記の数式１Ａまたは数式１Ｂに従って算出する。なお、数式１Ａや数式１Ｂにおける添字ｉは、時系列の順序を表す順序数であり、両方の数式に共通して適用される順序を表す。また、数式１Ａや数式１Ｂにおけるｆは、入力された前記振幅スペクトルにおける周波数を表す。

ノイズ更新部１１は、具体的には、入力された前記音声区間検出結果が音声フレーム信号である場合には数式１Ａに従って更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を決定し、また、入力された前記音声区間検出結果がノイズフレーム信号である場合には、入力された前記振幅スペクトルに該当する信号を入力信号スペクトルＹi(ｆ)として、ＩＩＲ（Ｉnfinite Ｉmpulse Ｒesponse の略；無限インパルス応答）フィルタである数式１Ｂに従って更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する。数式１Ａや数式１ＢにおけるＮi-1(ｆ)は、更新の１フレーム前のノイズスペクトルを表す。

数式１ＢにおけるＫは、処理対象のフレーム（別言すると、最新のフレーム）がノイズ成分のみのフレームである場合の、前記処理対象のフレームの振幅スペクトルである入力信号スペクトルＹi(ｆ)に対する更新の１フレーム前のノイズスペクトルＮi-1(ｆ)の重みづけを決定づける定数である。定数Ｋは、０以上の整数であれば特定の値に限定されるものではなく、例えば、ノイズリダクション回路１へと入力される音声信号におけるノイズの変動に良好に追従し得る時間長さが考慮されるなどしたうえで、適当な値に適宜設定される。定数Ｋは、具体的には例えば、ＩＩＲフィルタの時定数の０．０６～０．２０秒程度に相当する範囲（例えば、フレーム間隔１２．５ｍｓにおいてＫ＝５～１６程度の範囲）のうちのいずれかの値に設定されることが考えられ、特にＩＩＲフィルタの時定数の０．１秒程度に相当する値（例えば、フレーム間隔１２．５ｍｓにおいてＫ＝８程度）に設定されることが考えられる。

ノイズ更新部１１は、各フレームについて、周波数ｆごとに、更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)に該当する信号を減算部６に対して出力する。減算部６は、フレームごとに、ノイズ更新部１１から出力される前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)に該当する信号を用いて、変換結果出力部５から出力される振幅スペクトルに該当する信号から前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)に該当する信号を減算する処理を行う。

上記のような音声区間検出回路１０によれば、従来の方式と比べて、ノイズ成分のみのフレームであるのか、音声成分を含むフレームであるのか、の判定を前倒しして行うことが可能となる。具体的には、スペクトル減算法を実現する従来の回路では、図３に示すように、時間周波数変換部４において時間周波数変換処理が施されたうえで変換結果出力部５から出力されて分岐される振幅スペクトルに該当する信号を用いて、音声区間検出・ノイズ更新部２０において、ノイズ成分のみのフレームを検出してノイズスペクトルを更新するようにしているため、時間周波数変換処理したタイミングと同じタイミングでノイズの検出および更新が行われる。この問題点として、時間周波数変換処理前のフレームの末尾に少ししか音声成分が含まれていない場合、そのフレームはノイズと判定され、音声の先頭が必要以上に抑圧されることが挙げられる。これに対して、上記のような音声区間検出回路１０では、時間周波数変換処理の前の信号を用いてノイズ成分のみのフレームであるのか、音声成分を含むフレームであるのか、の判定を行うようにしているので、従来の方式と比べて、ノイズ成分のみのフレームであるのか、音声成分を含むフレームであるのか、の判定を前倒しして行うことが可能となる。

上記のような音声区間検出回路１０によれば、また、従来の方式と比べて、Ｓ／Ｎ比（Ｓignal to Ｎoise ratio）が悪い環境であっても、ノイズ成分のみのフレームであるのか、音声成分を含むフレームであるのか、の判定を的確に行うことが可能となる。具体的には、スペクトル減算法を実現する従来の回路（例えば、図３）では、時間周波数変換によって得られる周波数スペクトルの分散の大きさでノイズ成分のみのフレームであるのか、音声成分を含むフレームであるのか、の判定を行うようにしているため、Ｓ／Ｎ比が悪い環境では良好に判定することができず、ノイズ成分のみであると判定されてしまう、という問題がある。これに対して、上記のような音声区間検出回路１０では、音声の主成分があると見なされる周波数帯のレベルを用いて音声成分を含むか否かの判定を行うようにしているので、従来の方式と比べて、Ｓ／Ｎ比が悪い環境であっても、ノイズ成分のみのフレームであるのか、音声成分を含むフレームであるのか、の判定を的確に行うことが可能となる。

以上、この発明の実施の形態について説明したが、具体的な構成は、上記の実施の形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても、この発明に含まれる。例えば、上記の実施の形態では図１に概略構成を示すノイズリダクション回路１に対してこの発明に係る音声区間検出回路１０が適用される場合を例に挙げて説明しているが、この発明が適用され得るノイズリダクション回路の構成は図１に示す例には限定されない。さらに言えば、この発明が適用され得る回路は、ノイズリダクション回路には限定されない。すなわち、この発明は、音声とノイズとを判別することが必要とされる種々の回路に対して適用され得る。

１ノイズリダクション回路
２プリエンファシス回路
３窓処理部
４時間周波数変換部
５変換結果出力部
６減算部
７合成部
８周波数時間変換部
９ディエンファシス回路
１０音声区間検出回路
１０１ＬＰＦ部
１０２第１の電力計算部
１０３第１の平均値算出部
１０４第２の電力計算部
１０５第２の平均値算出部
１０６比率算出部
１０７判定部
１１ノイズ更新部
２０音声区間検出・ノイズ更新部

Claims

入力される信号のうちの所定の周波数以下の周波数帯域の信号を通過させるＬＰＦ部と、
前記ＬＰＦ部から出力される信号についての前記周波数帯域の電力を計算して音声帯域電力として出力する第１の電力計算部と、
前記音声帯域電力の平均値を算出する第１の平均値算出部と、
前記入力される信号についての全周波数帯域の電力を計算して全帯域電力として出力する第２の電力計算部と、
前記全帯域電力の平均値を算出する第２の平均値算出部と、
前記音声帯域電力の前記平均値と前記全帯域電力の前記平均値との比の値を算出する比率算出部と、
前記比の値に基づいて前記入力される信号に音声成分が含まれているか否かを判定する判定部と、を有する、
ことを特徴とする音声区間検出回路。
前記ＬＰＦ部のカットオフ周波数が、０．１～１．５ｋＨｚの範囲のうちのいずれかの値である、
ことを特徴とする請求項１に記載の音声区間検出回路。