JP3328642B2 - 音声判別装置及び音声判別方法 - Google Patents
音声判別装置及び音声判別方法Info
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- JP3328642B2 JP3328642B2 JP2000188942A JP2000188942A JP3328642B2 JP 3328642 B2 JP3328642 B2 JP 3328642B2 JP 2000188942 A JP2000188942 A JP 2000188942A JP 2000188942 A JP2000188942 A JP 2000188942A JP 3328642 B2 JP3328642 B2 JP 3328642B2
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- noise level
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、音声をディジタ
ル伝送あるいは蓄積する場合に用いられる音声符号化復
号化装置の有声音・無声音判別装置（音声判別装置）及
びその判別方法に関するものである。
ル伝送あるいは蓄積する場合に用いられる音声符号化復
号化装置の有声音・無声音判別装置（音声判別装置）及
びその判別方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来のこの種の有声音・無声音判別装置
（音声判別装置）として、例えば特開昭６１−２７８０
０に示されたものがあり、上記装置では、有声音、無声
音の判別パラメータとしてケプストラムの低次項の和を
用い、判別結果は有声音と無声音の２値である。
（音声判別装置）として、例えば特開昭６１−２７８０
０に示されたものがあり、上記装置では、有声音、無声
音の判別パラメータとしてケプストラムの低次項の和を
用い、判別結果は有声音と無声音の２値である。
【０００３】図６は上記文献に示された従来の有声音・
無声音判別装置（音声判別装置）の構成ブロック図であ
り、図７は図６の有声音・無声音判別装置（音声判別装
置）の判別パラメータ２０の分布を例示する図である。
図中、１８はケプストラム、１９は加算回路、２０は判
別パラメータ、２１は閾値比較回路、２２は判別結果で
ある。
無声音判別装置（音声判別装置）の構成ブロック図であ
り、図７は図６の有声音・無声音判別装置（音声判別装
置）の判別パラメータ２０の分布を例示する図である。
図中、１８はケプストラム、１９は加算回路、２０は判
別パラメータ、２１は閾値比較回路、２２は判別結果で
ある。
【０００４】以下、図６の有声音・無声音判別装置（音
声判別装置）の動作について図６，７を参照して説明す
る。先ず、加算回路１９は入力されたケプストラム１８
の低次項の和を求め、これを判別パラメータ２０として
出力する。閾値比較回路２１は入力された判別パラメー
タ２０が所定の固定閾値未満の場合は無声音、上記の固
定閾値以上の場合は有声音と判別し、判別結果２２を出
力する。
声判別装置）の動作について図６，７を参照して説明す
る。先ず、加算回路１９は入力されたケプストラム１８
の低次項の和を求め、これを判別パラメータ２０として
出力する。閾値比較回路２１は入力された判別パラメー
タ２０が所定の固定閾値未満の場合は無声音、上記の固
定閾値以上の場合は有声音と判別し、判別結果２２を出
力する。
【０００５】図７は背景雑音のパワーが音声信号のパワ
ーに比べて無視できない程大きい、即ち雑音レベルが高
い場合と、背景雑音のパワーが音声信号のパワーに比べ
て無視できる程小さい、即ち雑音レベルが低い場合の判
別パラメータ２０の分布のモデルを示したものである。
図中、曲線Ａは雑音レベルが低い場合の無声音、曲線Ｃ
は雑音レベルが高い場合の無声音、曲線Ｄは曲線Ａと曲
線Ｃとを合わせた分布で、曲線Ｂは有声音の分布であ
る。有声音における判別パラメータ２０の分布は雑音レ
ベルの高低によって大きく変化しない。いま、雑音レベ
ルが低い場合に無声音Ａと有声音Ｂを最適に分離する固
定閾値をＥ１とした場合、雑音レベルが高い場合に無声
音Ｃを有声音Ｂと判別する判別誤りが増加する。一方、
雑音レベルが高い場合に無声音Ｃと有声音Ｂを最適に分
離する固定閾値をＥ２とした場合、雑音レベルが低い場
合に有声音Ｂを無声音Ａと判別する判別誤りが増加す
る。また、Ｅ３を無声音Ｄと有声音Ｂを最適に分離する
固定閾値とすると、雑音レベルが小さい場合にＥ１を、
雑音レベルが大きい場合にＥ２を固定閾値に用いた場合
に比べて、判別誤りが増加するのは明かである。また、
以上のどの閾値を使う場合でも、判別パラメータ２０が
その閾値近辺の値のときは判別誤りが多く、信頼性が低
くなる。
ーに比べて無視できない程大きい、即ち雑音レベルが高
い場合と、背景雑音のパワーが音声信号のパワーに比べ
て無視できる程小さい、即ち雑音レベルが低い場合の判
別パラメータ２０の分布のモデルを示したものである。
図中、曲線Ａは雑音レベルが低い場合の無声音、曲線Ｃ
は雑音レベルが高い場合の無声音、曲線Ｄは曲線Ａと曲
線Ｃとを合わせた分布で、曲線Ｂは有声音の分布であ
る。有声音における判別パラメータ２０の分布は雑音レ
ベルの高低によって大きく変化しない。いま、雑音レベ
ルが低い場合に無声音Ａと有声音Ｂを最適に分離する固
定閾値をＥ１とした場合、雑音レベルが高い場合に無声
音Ｃを有声音Ｂと判別する判別誤りが増加する。一方、
雑音レベルが高い場合に無声音Ｃと有声音Ｂを最適に分
離する固定閾値をＥ２とした場合、雑音レベルが低い場
合に有声音Ｂを無声音Ａと判別する判別誤りが増加す
る。また、Ｅ３を無声音Ｄと有声音Ｂを最適に分離する
固定閾値とすると、雑音レベルが小さい場合にＥ１を、
雑音レベルが大きい場合にＥ２を固定閾値に用いた場合
に比べて、判別誤りが増加するのは明かである。また、
以上のどの閾値を使う場合でも、判別パラメータ２０が
その閾値近辺の値のときは判別誤りが多く、信頼性が低
くなる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】従来の有声音・無声音
判別装置（音声判別装置）は以上のように構成されてお
り、ケプストラムの低次項の和だけを判別パラメータと
しているために、判別パラメータが判別閾値近辺の値の
ときは判別誤りが多く、また、有声音と無声音を判別す
る判別閾値を設定するとき想定した背景雑音レベルと異
なった雑音レベルを持つ音声の場合に判別誤りが増加す
るという課題がある。
判別装置（音声判別装置）は以上のように構成されてお
り、ケプストラムの低次項の和だけを判別パラメータと
しているために、判別パラメータが判別閾値近辺の値の
ときは判別誤りが多く、また、有声音と無声音を判別す
る判別閾値を設定するとき想定した背景雑音レベルと異
なった雑音レベルを持つ音声の場合に判別誤りが増加す
るという課題がある。
【０００７】本発明は上記のような課題を解決するため
になされたもので、背景雑音レベルの高低に依存せず判
別誤りが少ない有声音・無声音判別装置（音声判別装
置）及びその判別方法を得ることを目的としている。
になされたもので、背景雑音レベルの高低に依存せず判
別誤りが少ない有声音・無声音判別装置（音声判別装
置）及びその判別方法を得ることを目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】この発明に係る音声判別
装置は、入力音声のフレームのパワーと雑音のパワーと
の比較に基づいて３以上の多値化した雑音レベルをフレ
ーム毎に求める雑音レベル判定手段と、雑音レベルを入
力し、雑音レベルの多値判定に基づく多値に対応する複
数の定数を予め備えておき、これら複数の定数の中から
多値判定に基づく値に対応する定数を選択し、選択した
定数を用いて音声の区間を検出するための閾値をフレー
ム毎に算出する閾値算出手段と、入力音声のフレームの
パワーと閾値とを用いて音声区間であるか否かの判定を
フレーム毎に行う照合手段とを備えたことを特徴とす
る。
装置は、入力音声のフレームのパワーと雑音のパワーと
の比較に基づいて３以上の多値化した雑音レベルをフレ
ーム毎に求める雑音レベル判定手段と、雑音レベルを入
力し、雑音レベルの多値判定に基づく多値に対応する複
数の定数を予め備えておき、これら複数の定数の中から
多値判定に基づく値に対応する定数を選択し、選択した
定数を用いて音声の区間を検出するための閾値をフレー
ム毎に算出する閾値算出手段と、入力音声のフレームの
パワーと閾値とを用いて音声区間であるか否かの判定を
フレーム毎に行う照合手段とを備えたことを特徴とす
る。
【０００９】この発明に係る音声判別装置は、入力音声
のフレームのパワーと雑音のパワーとの比較に基づいて
３以上の多値化した雑音レベルをフレーム毎に求める雑
音レベル判定手段と、雑音レベルを入力し、雑音レベル
の多値判定に基づく多値に対応する複数の定数組を予め
備えておき、これら複数の定数組の中から多値判定に基
づく値に対応する定数組を選択し、選択した定数組を用
いて音声の区間を検出するための判別パラメータをフレ
ーム毎に算出し、入力音声のフレームのパワーと判別パ
ラメータとを用いて音声区間であるか否かの判定をフレ
ーム毎に行う照合手段とを備えたことを特徴とする。
のフレームのパワーと雑音のパワーとの比較に基づいて
３以上の多値化した雑音レベルをフレーム毎に求める雑
音レベル判定手段と、雑音レベルを入力し、雑音レベル
の多値判定に基づく多値に対応する複数の定数組を予め
備えておき、これら複数の定数組の中から多値判定に基
づく値に対応する定数組を選択し、選択した定数組を用
いて音声の区間を検出するための判別パラメータをフレ
ーム毎に算出し、入力音声のフレームのパワーと判別パ
ラメータとを用いて音声区間であるか否かの判定をフレ
ーム毎に行う照合手段とを備えたことを特徴とする。
【００１０】この発明に係る音声判別装置は、入力音声
のフレームのパワーと雑音のパワーとの比較に基づいて
雑音レベルをフレーム毎に求める雑音レベル判定手段
と、雑音レベルを入力し、雑音レベルに基づいて音声の
区間を検出するための閾値をフレーム毎に算出する閾値
算出手段と、入力音声のフレームのパワーと、閾値と、
雑音レベルと、他の判別パラメータとを入力し、入力音
声のフレームのパワーと閾値とを用いて、音声区間であ
るか否かの一次判定をフレーム毎に行い、この一次判定
と雑音レベルと他の判別パラメータとを用いて音声区間
であるか否かの二次判定をフレーム毎に行う照合手段と
を備えたことを特徴とする。
のフレームのパワーと雑音のパワーとの比較に基づいて
雑音レベルをフレーム毎に求める雑音レベル判定手段
と、雑音レベルを入力し、雑音レベルに基づいて音声の
区間を検出するための閾値をフレーム毎に算出する閾値
算出手段と、入力音声のフレームのパワーと、閾値と、
雑音レベルと、他の判別パラメータとを入力し、入力音
声のフレームのパワーと閾値とを用いて、音声区間であ
るか否かの一次判定をフレーム毎に行い、この一次判定
と雑音レベルと他の判別パラメータとを用いて音声区間
であるか否かの二次判定をフレーム毎に行う照合手段と
を備えたことを特徴とする。
【００１１】上記雑音レベル判定手段は、３以上の多値
化した雑音レベルを出力し、上記閾値算出手段は、この
多値判定に基づく多値に対応する複数の定数を予め記憶
しておき、これらの複数の定数の中から多値判定に基づ
く値に対応する定数を選択し、選択した定数を用いて閾
値を算出し、上記照合手段は、多値判定に基づく値に対
応する定数を用いて算出した閾値を用いて、音声区間で
あるか否かの一次判定行うこと特徴とする。
化した雑音レベルを出力し、上記閾値算出手段は、この
多値判定に基づく多値に対応する複数の定数を予め記憶
しておき、これらの複数の定数の中から多値判定に基づ
く値に対応する定数を選択し、選択した定数を用いて閾
値を算出し、上記照合手段は、多値判定に基づく値に対
応する定数を用いて算出した閾値を用いて、音声区間で
あるか否かの一次判定行うこと特徴とする。
【００１２】この発明に係る音声判別方法は、入力音声
のフレームのパワーと雑音のパワーとの比較に基づいて
３以上の多値化した雑音レベルをフレーム毎に求める雑
音レベル判定工程と、雑音レベルを入力し、雑音レベル
の多値判定に基づく多値に対応する複数の定数を予め備
えておき、これら複数の定数の中から多値判定に基づく
値に対応する定数を選択し、選択した定数を用いて音声
の区間を検出するための閾値をフレーム毎に算出する閾
値算出工程と、入力音声のフレームのパワーと閾値とを
用いて音声区間であるか否かの判定をフレーム毎に行う
照合工程とを備えたことを特徴とする。
のフレームのパワーと雑音のパワーとの比較に基づいて
３以上の多値化した雑音レベルをフレーム毎に求める雑
音レベル判定工程と、雑音レベルを入力し、雑音レベル
の多値判定に基づく多値に対応する複数の定数を予め備
えておき、これら複数の定数の中から多値判定に基づく
値に対応する定数を選択し、選択した定数を用いて音声
の区間を検出するための閾値をフレーム毎に算出する閾
値算出工程と、入力音声のフレームのパワーと閾値とを
用いて音声区間であるか否かの判定をフレーム毎に行う
照合工程とを備えたことを特徴とする。
【００１３】この発明に係る音声判別方法は、入力音声
のフレームのパワーと雑音のパワーとの比較に基づいて
３以上の多値化した雑音レベルをフレーム毎に求める雑
音レベル判定工程と、雑音レベルを入力し、雑音レベル
の多値判定に基づく多値に対応する複数の定数組を予め
備えておき、これら複数の定数組の中から多値判定に基
づく値に対応する定数組を選択し、選択した定数組を用
いて音声の区間を検出するための判別パラメータをフレ
ーム毎に算出し、入力音声のフレームのパワーと判別パ
ラメータとを用いて音声区間であるか否かの判定をフレ
ーム毎に行う照合工程とを備えたことを特徴とする。
のフレームのパワーと雑音のパワーとの比較に基づいて
３以上の多値化した雑音レベルをフレーム毎に求める雑
音レベル判定工程と、雑音レベルを入力し、雑音レベル
の多値判定に基づく多値に対応する複数の定数組を予め
備えておき、これら複数の定数組の中から多値判定に基
づく値に対応する定数組を選択し、選択した定数組を用
いて音声の区間を検出するための判別パラメータをフレ
ーム毎に算出し、入力音声のフレームのパワーと判別パ
ラメータとを用いて音声区間であるか否かの判定をフレ
ーム毎に行う照合工程とを備えたことを特徴とする。
【００１４】この発明に係る音声判別方法は、入力音声
のフレームのパワーと雑音のパワーとの比較に基づいて
雑音レベルをフレーム毎に求める雑音レベル判定工程
と、雑音レベルを入力し、雑音レベルに基づいて音声の
区間を検出するための閾値をフレーム毎に算出する閾値
算出工程と、入力音声のフレームのパワーと、閾値と、
雑音レベルと、他の判別パラメータとを入力し、入力音
声のフレームのパワーと閾値とを用いて、音声区間であ
るか否かの一次判定をフレーム毎に行い、この一次判定
と雑音レベルと他の判別パラメータとを用いて音声区間
であるか否かの二次判定をフレーム毎に行う照合工程と
を備えたことを特徴とする。
のフレームのパワーと雑音のパワーとの比較に基づいて
雑音レベルをフレーム毎に求める雑音レベル判定工程
と、雑音レベルを入力し、雑音レベルに基づいて音声の
区間を検出するための閾値をフレーム毎に算出する閾値
算出工程と、入力音声のフレームのパワーと、閾値と、
雑音レベルと、他の判別パラメータとを入力し、入力音
声のフレームのパワーと閾値とを用いて、音声区間であ
るか否かの一次判定をフレーム毎に行い、この一次判定
と雑音レベルと他の判別パラメータとを用いて音声区間
であるか否かの二次判定をフレーム毎に行う照合工程と
を備えたことを特徴とする。
【００１５】上記雑音レベル判定工程は、３以上の多値
化した雑音レベルを出力し、上記閾値算出工程は、この
多値判定に基づく多値に対応する複数の定数を予め記憶
しておき、これらの複数の定数の中から多値判定に基づ
く値に対応する定数を選択し、選択した定数を用いて閾
値を算出し、上記照合工程は、多値判定に基づく値に対
応する定数を用いて算出した閾値を用いて、音声区間で
あるか否かの一次判定行うこと特徴とする。
化した雑音レベルを出力し、上記閾値算出工程は、この
多値判定に基づく多値に対応する複数の定数を予め記憶
しておき、これらの複数の定数の中から多値判定に基づ
く値に対応する定数を選択し、選択した定数を用いて閾
値を算出し、上記照合工程は、多値判定に基づく値に対
応する定数を用いて算出した閾値を用いて、音声区間で
あるか否かの一次判定行うこと特徴とする。
【００１６】
【作用】この発明の以下に述べる実施例では、音声信号
の有声音、無声音の判別をする有声音・無声音判別装置
（音声判別装置）において、入力音声フレームを分析し
て得る判別パラメータの値に基づいて、有声音、無声
音、無音を判別する判別条件を複数の異なる判別条件の
中から選択し、さらに、上記の選択した判別条件に従っ
て、パワー、正規化自己相関のピーク値、零交差数、第
１次の線形予測係数、過去の音声フレームの判別結果、
ケプストラムの低次項の中から少なくとも一つを判別パ
ラメータとして用い、所定の閾値と照合して、上記有声
音、無声音、無音の判別結果を出力する照合手段が動作
することにより、有声音、無声音、無音判別の判別誤り
を少なくすることができる。
の有声音、無声音の判別をする有声音・無声音判別装置
（音声判別装置）において、入力音声フレームを分析し
て得る判別パラメータの値に基づいて、有声音、無声
音、無音を判別する判別条件を複数の異なる判別条件の
中から選択し、さらに、上記の選択した判別条件に従っ
て、パワー、正規化自己相関のピーク値、零交差数、第
１次の線形予測係数、過去の音声フレームの判別結果、
ケプストラムの低次項の中から少なくとも一つを判別パ
ラメータとして用い、所定の閾値と照合して、上記有声
音、無声音、無音の判別結果を出力する照合手段が動作
することにより、有声音、無声音、無音判別の判別誤り
を少なくすることができる。
【００１７】この発明の以下に述べる実施例では、音声
信号の有声音、無声音の判別をする有声音・無声音判別
装置（音声判別装置）において、入力音声フレームを分
析して得る判別パラメータを有声音、無声音、無音判別
の判別条件と照合し、いずれかの区分に入る場合は有声
音、無声音、または無音を判別結果として出力し、いず
れの区分にも確実に入らぬ場合、有声音的特徴を有する
ときは準有声音として、無音的特徴を有するときは準無
音として判別結果を出力するよう照合手段が動作するこ
とにより、有声音、無声音、または無音の他に中間的な
準有声音、準無音を判別結果として出力することができ
る。
信号の有声音、無声音の判別をする有声音・無声音判別
装置（音声判別装置）において、入力音声フレームを分
析して得る判別パラメータを有声音、無声音、無音判別
の判別条件と照合し、いずれかの区分に入る場合は有声
音、無声音、または無音を判別結果として出力し、いず
れの区分にも確実に入らぬ場合、有声音的特徴を有する
ときは準有声音として、無音的特徴を有するときは準無
音として判別結果を出力するよう照合手段が動作するこ
とにより、有声音、無声音、または無音の他に中間的な
準有声音、準無音を判別結果として出力することができ
る。
【００１８】この発明の以下に述べる実施例では、音声
信号の有声音、無声音の判別をする有声音・無声音判別
装置（音声判別装置）において、入力音声フレームの背
景雑音レベルを求め雑音レベルとして出力するよう雑音
レベル判定手段が動作することにより、上記の雑音レベ
ルの値により、有声音、無声音、無音を判別する判別条
件を複数の異なる判別条件の中から選択し、入力音声の
フレームを分析して得られた判別パラメータと所定の閾
値とを照合して有声音、無声音、無音判別を行うよう照
合手段が動作することにより、雑音レベルの値により、
有声音、無声音、無音判別の閾値を変化させることがで
きる。
信号の有声音、無声音の判別をする有声音・無声音判別
装置（音声判別装置）において、入力音声フレームの背
景雑音レベルを求め雑音レベルとして出力するよう雑音
レベル判定手段が動作することにより、上記の雑音レベ
ルの値により、有声音、無声音、無音を判別する判別条
件を複数の異なる判別条件の中から選択し、入力音声の
フレームを分析して得られた判別パラメータと所定の閾
値とを照合して有声音、無声音、無音判別を行うよう照
合手段が動作することにより、雑音レベルの値により、
有声音、無声音、無音判別の閾値を変化させることがで
きる。
【００１９】この発明の以下に述べる実施例では、雑音
レベル判定手段が、入力音声フレームと過去の音声フレ
ームの、判別結果、パワー、正規化自己相関のピーク値
の中から少なくとも一つを判別パラメータとして用い、
所定の閾値と照合することにより、入力音声フレームと
過去の音声フレームについて有声音区間と無音区間に該
当する区間を決定し、上記の有声音区間と無音区間のパ
ワーの平均を算出して、それぞれ有声音平均パワーと無
音平均パワーとし、上記の有声音平均パワーと上記無音
平均パワーとを比較することにより、雑音レベルの高低
を判定し出力することができる。
レベル判定手段が、入力音声フレームと過去の音声フレ
ームの、判別結果、パワー、正規化自己相関のピーク値
の中から少なくとも一つを判別パラメータとして用い、
所定の閾値と照合することにより、入力音声フレームと
過去の音声フレームについて有声音区間と無音区間に該
当する区間を決定し、上記の有声音区間と無音区間のパ
ワーの平均を算出して、それぞれ有声音平均パワーと無
音平均パワーとし、上記の有声音平均パワーと上記無音
平均パワーとを比較することにより、雑音レベルの高低
を判定し出力することができる。
【００２０】この発明の以下に述べる実施例では、雑音
レベル判定手段が、過去の音声フレームの平均パワーよ
り入力音声のフレームのパワーが大きいフレームのパワ
ーの平均を入力音声のフレーム毎に更新しながら算出し
て有声音平均パワーとし、且つ、過去の音声フレームの
平均パワーより入力音声のフレームのパワーが小さいフ
レームのパワーの平均を入力音声のフレーム毎に更新し
ながら算出して無音平均パワーとして、上記有声音平均
パワーと上記無音平均パワーとを比較することにより、
雑音レベルの高低を判定し出力することができる。
レベル判定手段が、過去の音声フレームの平均パワーよ
り入力音声のフレームのパワーが大きいフレームのパワ
ーの平均を入力音声のフレーム毎に更新しながら算出し
て有声音平均パワーとし、且つ、過去の音声フレームの
平均パワーより入力音声のフレームのパワーが小さいフ
レームのパワーの平均を入力音声のフレーム毎に更新し
ながら算出して無音平均パワーとして、上記有声音平均
パワーと上記無音平均パワーとを比較することにより、
雑音レベルの高低を判定し出力することができる。
【００２１】
【実施例】実施例１．図１は本発明に係わる有声音・無
声音判別装置（音声判別装置）及びその判別方法の実施
例１を示す構成ブロック図である。図１において、１は
入力音声のフレームを分析して得る判別パラメータとし
てのパワー、２は正規化自己相関のピーク値、３は零交
差数、４は第１次の線形予測係数、５は雑音レベル判定
手段、６は雑音レベル、７は無音平均パワー、８は有声
音平均パワー、９は閾値算出手段、１０はパワー判別閾
値、１１は照合手段、１２は判別結果、１３はレジス
タ、１４は過去の音声フレームのパワー、１５は過去の
音声フレームの正規化自己相関ピーク値、１６は過去の
音声フレームの判別結果、１７はケプストラムの低次項
である。
声音判別装置（音声判別装置）及びその判別方法の実施
例１を示す構成ブロック図である。図１において、１は
入力音声のフレームを分析して得る判別パラメータとし
てのパワー、２は正規化自己相関のピーク値、３は零交
差数、４は第１次の線形予測係数、５は雑音レベル判定
手段、６は雑音レベル、７は無音平均パワー、８は有声
音平均パワー、９は閾値算出手段、１０はパワー判別閾
値、１１は照合手段、１２は判別結果、１３はレジス
タ、１４は過去の音声フレームのパワー、１５は過去の
音声フレームの正規化自己相関ピーク値、１６は過去の
音声フレームの判別結果、１７はケプストラムの低次項
である。
【００２２】以下、図１の有声音・無声音判別装置（音
声判別装置）及びその判別方法の動作について図を参照
して説明する。 先ず、雑音レベル判定手段５では、入
力音声のフレームの正規化自己相関ピーク値２と、レジ
スタ１３に格納されている過去の正規化自己相関ピーク
値１５と、過去の音声フレームの判別結果１６に対して
予め設定している無音区間の判別条件（例えば、１０フ
レーム連続で正規化自己相関ピーク値２が所定の閾値P1
を下回り、かつ無音と判別されている）を満足する区間
の平均パワーを、入力音声のフレームのパワー１と過去
の音声フレームのパワー１４とより求め、無音平均パワ
ー７として出力する。一方、有声音区間の判別条件（例
えば、５フレーム連続で正規化自己相関のピーク値が所
定の閾値Ｐ２以上である）を満足する区間の平均パワー
有声音区間の判別条件を、入力音声のフレームのパワー
１と過去の音声フレームのパワー１４とより求め、有声
音平均パワー８として出力する。上記の無音平均パワー
７と上記の有声音平均パワー８との差が、所定の閾値D1
より小さい場合は、雑音レベルが高いと判定し、雑音レ
ベル判定手段５の出力である雑音レベル６として“１”
を出力し、一方、上記所定の閾値Ｄ１より大きい場合
は、雑音レベルが低いと判定し、雑音レベル判定手段５
の出力である雑音レベル６として“０”を出力する。
声判別装置）及びその判別方法の動作について図を参照
して説明する。 先ず、雑音レベル判定手段５では、入
力音声のフレームの正規化自己相関ピーク値２と、レジ
スタ１３に格納されている過去の正規化自己相関ピーク
値１５と、過去の音声フレームの判別結果１６に対して
予め設定している無音区間の判別条件（例えば、１０フ
レーム連続で正規化自己相関ピーク値２が所定の閾値P1
を下回り、かつ無音と判別されている）を満足する区間
の平均パワーを、入力音声のフレームのパワー１と過去
の音声フレームのパワー１４とより求め、無音平均パワ
ー７として出力する。一方、有声音区間の判別条件（例
えば、５フレーム連続で正規化自己相関のピーク値が所
定の閾値Ｐ２以上である）を満足する区間の平均パワー
有声音区間の判別条件を、入力音声のフレームのパワー
１と過去の音声フレームのパワー１４とより求め、有声
音平均パワー８として出力する。上記の無音平均パワー
７と上記の有声音平均パワー８との差が、所定の閾値D1
より小さい場合は、雑音レベルが高いと判定し、雑音レ
ベル判定手段５の出力である雑音レベル６として“１”
を出力し、一方、上記所定の閾値Ｄ１より大きい場合
は、雑音レベルが低いと判定し、雑音レベル判定手段５
の出力である雑音レベル６として“０”を出力する。
【００２３】次に、閾値算出手段９では、入力された雑
音レベル６が“０”の場合は式（１）により、“１”の
場合を式（２）により、雑音レベル判定手段５から入力
された無音平均パワー７をＰＵＶ、有声音平均パワー８
をＰＶとして、上記入力音声のフレームのパワーの判別
閾値を決定し、式（１）および式（２）に示す閾値算出
手段９の出力であるパワー判別閾値１０を照合手段１１
に送出する。
音レベル６が“０”の場合は式（１）により、“１”の
場合を式（２）により、雑音レベル判定手段５から入力
された無音平均パワー７をＰＵＶ、有声音平均パワー８
をＰＶとして、上記入力音声のフレームのパワーの判別
閾値を決定し、式（１）および式（２）に示す閾値算出
手段９の出力であるパワー判別閾値１０を照合手段１１
に送出する。
【００２４】
【数１】
【００２５】但し、ＴＨ１，ＴＨ２，ＴＨ３はパワーの
判別閾値、ＰＵＶは無音平均パワー、ＰＶは有声音平均
パワーを表す。
判別閾値、ＰＵＶは無音平均パワー、ＰＶは有声音平均
パワーを表す。
【００２６】次に、照合手段１１では、入力音声フレー
ムのパワー１、正規化自己相関のピーク値２、零交差数
３、第１次の線形予測係数４、ケプストラムの低次項の
和１７、雑音レベル判定手段５からの雑音レベル６、閾
値算出手段９からのパワー判別閾値１０、レジスタ１３
からの過去の音声フレームの判別結果１６を、入力と
し、例えば、先ず、下記のａもしくは、ｂ〜ｅの区分の
いずれかを選択する。ａの場合、即ち判別条件の式
（３）のいずれかの論理積を満足する場合は無声音と判
別して判別結果１２を出力する。ｂ〜ｅの場合、ｂ〜ｅ
の区分のいずれの区分を選択するかは、閾値算出手段９
からのパワー判別閾値１０であるＴＨの値と、入力音声
フレームのパワー１であるＰＯＷの値の大小関係により
決める。以上において、ａは無声音と判別できる場合、
ｂは有声音の確率が高い場合、ｃは有声音の確率がやや
高い場合、ｄは無音の確率がやや高い場合、ｅは無音の
確率が高い場合に相当する。
ムのパワー１、正規化自己相関のピーク値２、零交差数
３、第１次の線形予測係数４、ケプストラムの低次項の
和１７、雑音レベル判定手段５からの雑音レベル６、閾
値算出手段９からのパワー判別閾値１０、レジスタ１３
からの過去の音声フレームの判別結果１６を、入力と
し、例えば、先ず、下記のａもしくは、ｂ〜ｅの区分の
いずれかを選択する。ａの場合、即ち判別条件の式
（３）のいずれかの論理積を満足する場合は無声音と判
別して判別結果１２を出力する。ｂ〜ｅの場合、ｂ〜ｅ
の区分のいずれの区分を選択するかは、閾値算出手段９
からのパワー判別閾値１０であるＴＨの値と、入力音声
フレームのパワー１であるＰＯＷの値の大小関係により
決める。以上において、ａは無声音と判別できる場合、
ｂは有声音の確率が高い場合、ｃは有声音の確率がやや
高い場合、ｄは無音の確率がやや高い場合、ｅは無音の
確率が高い場合に相当する。
【００２７】次に、上記のｂ〜ｅの区分のいずれの区分
を選択したかにより、それぞれ図２，図３，図４，図５
の判別フローに従い、有声音、準有声音、準無音、無音
のいずれかを判別し、判別結果１２を出力する。なお、
ａ〜ｅの区分において、有声音、無声音、無音と判別で
きる判別条件はそれぞれ異なっているため、判別条件は
それぞれの区分において個別的に設定する必要が有り、
この判別条件は実験的に決定している。ここで、準有声
音とは有声音と判別される条件のいくつかが欠けている
場合を指し、また準無音とは無音と判別される条件のい
くつかが欠けている場合を指すものと定義する。
を選択したかにより、それぞれ図２，図３，図４，図５
の判別フローに従い、有声音、準有声音、準無音、無音
のいずれかを判別し、判別結果１２を出力する。なお、
ａ〜ｅの区分において、有声音、無声音、無音と判別で
きる判別条件はそれぞれ異なっているため、判別条件は
それぞれの区分において個別的に設定する必要が有り、
この判別条件は実験的に決定している。ここで、準有声
音とは有声音と判別される条件のいくつかが欠けている
場合を指し、また準無音とは無音と判別される条件のい
くつかが欠けている場合を指すものと定義する。
【００２８】
【数２】
【００２９】 ｂ：ＰＯＷ＞ＴＨ１の場合、図２により判別する。 ｃ：ＴＨ１≧ＰＯＷ＞ＴＨ２の場合、図３により判別す
る。 ｄ：ＴＨ２≧ＰＯＷ＞ＴＨ３の場合、図４により判別す
る。 ｅ：ＰＯＷ≦ＴＨ３の場合、図５により判別する。 但し、上記のａ区分の判別式、ｂ〜ｅ区分の図２，３，
４，５において、ＴＨ１，ＴＨ２，ＴＨ３はパワー判別
閾値１０（但し、ＴＨ１＞ＴＨ２＞ＴＨ３）、ＰＵＶは
無音平均パワー７、ＰＶは有声音平均パワー８、ＰＯＷ
はパワー１、ＡＣは正規化自己相関のピーク値２、Ｃは
ケプストラムの低次項の和１７、ＣＭＩＮはケプストラ
ムの低次項の和の判別閾値、Ｚは零交差数３、Ａ１は第
１次の線形予測係数４、ＮＬは雑音レベル６、ＶＯは過
去の音声フレームの判別結果１６、T1,T11,T12,T2,T21,
T22,T23,T24,T3,T31,T32,T33,T34,T4,T41,T42,T43,T44
は全て固定閾値を表す。
る。 ｄ：ＴＨ２≧ＰＯＷ＞ＴＨ３の場合、図４により判別す
る。 ｅ：ＰＯＷ≦ＴＨ３の場合、図５により判別する。 但し、上記のａ区分の判別式、ｂ〜ｅ区分の図２，３，
４，５において、ＴＨ１，ＴＨ２，ＴＨ３はパワー判別
閾値１０（但し、ＴＨ１＞ＴＨ２＞ＴＨ３）、ＰＵＶは
無音平均パワー７、ＰＶは有声音平均パワー８、ＰＯＷ
はパワー１、ＡＣは正規化自己相関のピーク値２、Ｃは
ケプストラムの低次項の和１７、ＣＭＩＮはケプストラ
ムの低次項の和の判別閾値、Ｚは零交差数３、Ａ１は第
１次の線形予測係数４、ＮＬは雑音レベル６、ＶＯは過
去の音声フレームの判別結果１６、T1,T11,T12,T2,T21,
T22,T23,T24,T3,T31,T32,T33,T34,T4,T41,T42,T43,T44
は全て固定閾値を表す。
【００３０】次に、レジスタ１３では、入力音声のフレ
ームのパワー１、正規化自己相関のピーク値２、蓄積さ
れた過去の１０フレームのパワー、正規化自己相関ピー
ク値、照合手段の判別結果を更新する。
ームのパワー１、正規化自己相関のピーク値２、蓄積さ
れた過去の１０フレームのパワー、正規化自己相関ピー
ク値、照合手段の判別結果を更新する。
【００３１】実施例２．実施例１では、無音平均パワー
と有声音平均パワーによりパワーの判別閾値を決定して
いるが、過去の音声フレームのパワーの最大値よりパワ
ー判別閾値を、例えば、式（４）によって決定すること
も可能である。
と有声音平均パワーによりパワーの判別閾値を決定して
いるが、過去の音声フレームのパワーの最大値よりパワ
ー判別閾値を、例えば、式（４）によって決定すること
も可能である。
【００３２】
【数３】
【００３３】但し、式（４）において、ＴＨ１，ＴＨ
２，ＴＨ３はパワーの判別閾値、Ｐmax は例えば、過去
３０フレームにおけるパワーの最大値を表す。また、過
去の音声フレームにおけるパワーの最大値を用い、無音
平均パワーと有声音平均パワーより求められたパワー判
別閾値を補正する、または有声音、無声音、無音の判別
結果を補正することも可能である。
２，ＴＨ３はパワーの判別閾値、Ｐmax は例えば、過去
３０フレームにおけるパワーの最大値を表す。また、過
去の音声フレームにおけるパワーの最大値を用い、無音
平均パワーと有声音平均パワーより求められたパワー判
別閾値を補正する、または有声音、無声音、無音の判別
結果を補正することも可能である。
【００３４】実施例３．実施例１では、図２に従い正規
化自己相関関数のピーク値、過去の音声フレームの判別
結果、雑音レベルによって無音判別をしているが、例え
ばケプストラム係数の低次項を用いて過去に無音と判別
されたフレームのスペクトル概形を求め、このスペクト
ル概形と入力音声のフレームのスペクトルの距離とによ
り無音判別を行うことも可能である。
化自己相関関数のピーク値、過去の音声フレームの判別
結果、雑音レベルによって無音判別をしているが、例え
ばケプストラム係数の低次項を用いて過去に無音と判別
されたフレームのスペクトル概形を求め、このスペクト
ル概形と入力音声のフレームのスペクトルの距離とによ
り無音判別を行うことも可能である。
【００３５】実施例４．実施例１では、入力音声のフレ
ーム毎に分析して得られる判別パラメータを用いて判別
をしているが、入力音声のフレームを複数個のサブフレ
ームに分割し、サブフレーム毎に分析して得られるパラ
メータを用いて判別を行う、または判別結果を補正する
ことも可能である。
ーム毎に分析して得られる判別パラメータを用いて判別
をしているが、入力音声のフレームを複数個のサブフレ
ームに分割し、サブフレーム毎に分析して得られるパラ
メータを用いて判別を行う、または判別結果を補正する
ことも可能である。
【００３６】実施例５．実施例１では、判別条件の区分
をするのに判別パラメータとして入力音声のフレームの
パワーを用いているが、ケプストラムの低次項の和を用
いることも可能である。
をするのに判別パラメータとして入力音声のフレームの
パワーを用いているが、ケプストラムの低次項の和を用
いることも可能である。
【００３７】実施例６．実施例１では、雑音レベルを２
値判別しているが、これを多値または連続的な数値とす
ることも可能である。
値判別しているが、これを多値または連続的な数値とす
ることも可能である。
【００３８】実施例７．実施例１において、フレーム内
最大振幅値を判別パラメータに含めることも可能であ
る。
最大振幅値を判別パラメータに含めることも可能であ
る。
【００３９】
【発明の効果】以上のようにこの発明によれば、入力音
声のフレームを分析して得る判別パラメータの判別閾値
近辺においても、判別誤りが少なく、また、背景雑音レ
ベルの高低に依存せず、判別誤りが少ない有声音・無声
音判別装置（音声判別装置）及びその判別方法を得るこ
とができる。また、有声音的な特徴と無声音的な特徴を
合わせ持つ中間的な状態の音声フレームも判別できる有
声音・無声音判別装置（音声判別装置）及びその判別方
法を得ることができる。
声のフレームを分析して得る判別パラメータの判別閾値
近辺においても、判別誤りが少なく、また、背景雑音レ
ベルの高低に依存せず、判別誤りが少ない有声音・無声
音判別装置（音声判別装置）及びその判別方法を得るこ
とができる。また、有声音的な特徴と無声音的な特徴を
合わせ持つ中間的な状態の音声フレームも判別できる有
声音・無声音判別装置（音声判別装置）及びその判別方
法を得ることができる。
【図１】 本発明の実施例１を示す有声音・無声音判別
装置（音声判別装置）の構成ブロック図である。
装置（音声判別装置）の構成ブロック図である。
【図２】 図１の有声音・無声音判別装置（音声判別装
置）の判別条件を例示する図である。
置）の判別条件を例示する図である。
【図３】 図１の有声音・無声音判別装置（音声判別装
置）の判別条件を例示する図である。
置）の判別条件を例示する図である。
【図４】 図１の有声音・無声音判別装置（音声判別装
置）の判別条件を例示する図である。
置）の判別条件を例示する図である。
【図５】 図１の有声音・無声音判別装置（音声判別装
置）の判別条件を例示する図である。
置）の判別条件を例示する図である。
【図６】 従来の有声音・無声音判別装置（音声判別装
置）を示す構成図である。
置）を示す構成図である。
【図７】 図６の有声音・無声音判別装置（音声判別装
置）の判別パラメータの分布を示す図である。
置）の判別パラメータの分布を示す図である。
１ 入力音声のフレームのパワー、２ 正規化自己相関
のピーク値、３ 零交差数、４ 第１次の線形予測係
数、５ 雑音レベル判定手段、６ 雑音レベル、７ 無
音平均パワー、８ 有声音平均パワー、９ 閾値算出手
段、１０ パワー判別閾値、１１ 照合手段、１２ 判
別結果、１３ レジスタ、１４ 過去の音声フレームの
パワー、１５ 過去の音声フレームの正規化自己相関ピ
ーク値、１６ 過去の音声フレームの判別結果、１７
ケプストラムの低次項、１８ ケプストラム、１９ 加
算回路、２０ 判別パラメータ、２１ 閾値比較回路、
２判別結果。
のピーク値、３ 零交差数、４ 第１次の線形予測係
数、５ 雑音レベル判定手段、６ 雑音レベル、７ 無
音平均パワー、８ 有声音平均パワー、９ 閾値算出手
段、１０ パワー判別閾値、１１ 照合手段、１２ 判
別結果、１３ レジスタ、１４ 過去の音声フレームの
パワー、１５ 過去の音声フレームの正規化自己相関ピ
ーク値、１６ 過去の音声フレームの判別結果、１７
ケプストラムの低次項、１８ ケプストラム、１９ 加
算回路、２０ 判別パラメータ、２１ 閾値比較回路、
２判別結果。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭56−104399（ＪＰ，Ａ) 特開 昭59−212898（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−100099（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−130067（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−173592（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G10L 11/02,11/06
Claims (8)
- 【請求項１】 入力音声のフレームのパワーと雑音のパ
ワーとの比較に基づいて３以上の多値化した雑音レベル
をフレーム毎に求める雑音レベル判定手段と、 雑音レベルを入力し、雑音レベルの多値判定に基づく多
値に対応する複数の定数を予め備えておき、これら複数
の定数の中から多値判定に基づく値に対応する定数を選
択し、選択した定数を用いて音声の区間を検出するため
の閾値をフレーム毎に算出する閾値算出手段と、 入力音声のフレームのパワーと閾値とを用いて音声区間
であるか否かの判定をフレーム毎に行う照合手段とを備
えたことを特徴とする音声判別装置。 - 【請求項２】 入力音声のフレームのパワーと雑音のパ
ワーとの比較に基づいて３以上の多値化した雑音レベル
をフレーム毎に求める雑音レベル判定手段と、 雑音レベルを入力し、雑音レベルの多値判定に基づく多
値に対応する複数の定数組を予め備えておき、これら複
数の定数組の中から多値判定に基づく値に対応する定数
組を選択し、選択した定数組を用いて音声の区間を検出
するための判別パラメータをフレーム毎に算出し、入力
音声のフレームのパワーと判別パラメータとを用いて音
声区間であるか否かの判定をフレーム毎に行う照合手段
とを備えたことを特徴とする音声判別装置。 - 【請求項３】 入力音声のフレームのパワーと雑音のパ
ワーとの比較に基づいて雑音レベルをフレーム毎に求め
る雑音レベル判定手段と、 雑音レベルを入力し、雑音レベルに基づいて音声の区間
を検出するための閾値をフレーム毎に算出する閾値算出
手段と、 入力音声のフレームのパワーと、閾値と、雑音レベル
と、他の判別パラメータとを入力し、入力音声のフレー
ムのパワーと閾値とを用いて、音声区間であるか否かの
一次判定をフレーム毎に行い、この一次判定と雑音レベ
ルと他の判別パラメータとを用いて音声区間であるか否
かの二次判定をフレーム毎に行う照合手段とを備えたこ
とを特徴とする音声判別装置。 - 【請求項４】 上記雑音レベル判定手段は、３以上の多
値化した雑音レベルを出力し、 上記閾値算出手段は、この多値判定に基づく多値に対応
する複数の定数を予め記憶しておき、これらの複数の定
数の中から多値判定に基づく値に対応する定数を選択
し、選択した定数を用いて閾値を算出し、 上記照合手段は、多値判定に基づく値に対応する定数を
用いて算出した閾値を用いて、音声区間であるか否かの
一次判定行うこと特徴とする請求項３記載の音声判別装
置。 - 【請求項５】 入力音声のフレームのパワーと雑音のパ
ワーとの比較に基づいて３以上の多値化した雑音レベル
をフレーム毎に求める雑音レベル判定工程と、 雑音レベルを入力し、雑音レベルの多値判定に基づく多
値に対応する複数の定数を予め備えておき、これら複数
の定数の中から多値判定に基づく値に対応する定数を選
択し、選択した定数を用いて音声の区間を検出するため
の閾値をフレーム毎に算出する閾値算出工程と、 入力音声のフレームのパワーと閾値とを用いて音声区間
であるか否かの判定をフレーム毎に行う照合工程とを備
えたことを特徴とする音声判別方法。 - 【請求項６】 入力音声のフレームのパワーと雑音のパ
ワーとの比較に基づいて３以上の多値化した雑音レベル
をフレーム毎に求める雑音レベル判定工程と、 雑音レベルを入力し、雑音レベルの多値判定に基づく多
値に対応する複数の定数組を予め備えておき、これら複
数の定数組の中から多値判定に基づく値に対応する定数
組を選択し、選択した定数組を用いて音声の区間を検出
するための判別パラメータをフレーム毎に算出し、入力
音声のフレームのパワーと判別パラメータとを用いて音
声区間であるか否かの判定をフレーム毎に行う照合工程
とを備えたことを特徴とする音声判別方法。 - 【請求項７】 入力音声のフレームのパワーと雑音のパ
ワーとの比較に基づいて雑音レベルをフレーム毎に求め
る雑音レベル判定工程と、 雑音レベルを入力し、雑音レベルに基づいて音声の区間
を検出するための閾値をフレーム毎に算出する閾値算出
工程と、 入力音声のフレームのパワーと、閾値と、雑音レベル
と、他の判別パラメータとを入力し、入力音声のフレー
ムのパワーと閾値とを用いて、音声区間であるか否かの
一次判定をフレーム毎に行い、この一次判定と雑音レベ
ルと他の判別パラメータとを用いて音声区間であるか否
かの二次判定をフレーム毎に行う照合工程とを備えたこ
とを特徴とする音声判別方法。 - 【請求項８】 上記雑音レベル判定工程は、３以上の多
値化した雑音レベルを出力し、 上記閾値算出工程は、この多値判定に基づく多値に対応
する複数の定数を予め記憶しておき、これらの複数の定
数の中から多値判定に基づく値に対応する定数を選択
し、選択した定数を用いて閾値を算出し、 上記照合工程は、多値判定に基づく値に対応する定数を
用いて算出した閾値を用いて、音声区間であるか否かの
一次判定行うこと特徴とする請求項７記載の音声判別方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000188942A JP3328642B2 (ja) | 1993-08-17 | 2000-06-23 | 音声判別装置及び音声判別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000188942A JP3328642B2 (ja) | 1993-08-17 | 2000-06-23 | 音声判別装置及び音声判別方法 |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP20324893A Division JP3297156B2 (ja) | 1993-08-17 | 1993-08-17 | 音声判別装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001022367A JP2001022367A (ja) | 2001-01-26 |
| JP3328642B2 true JP3328642B2 (ja) | 2002-09-30 |
Family
ID=18688648
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000188942A Expired - Lifetime JP3328642B2 (ja) | 1993-08-17 | 2000-06-23 | 音声判別装置及び音声判別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3328642B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102008042579B4 (de) | 2008-10-02 | 2020-07-23 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zur Fehlerverdeckung bei fehlerhafter Übertragung von Sprachdaten |
-
2000
- 2000-06-23 JP JP2000188942A patent/JP3328642B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2001022367A (ja) | 2001-01-26 |
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