JP5315414B2 - 音声特徴量抽出装置、音声特徴量抽出方法、及び音声特徴量抽出プログラム - Google Patents
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Description
前記デルタスペクトルを入力として、各フレームについて、前後のフレーム間の前記周波数binごとの前記デルタスペクトルの差分をデルタデルタスペクトルとして算出する第2差分算出手段と、前記各フレームについて、周波数binごとの前記デルタデルタスペクトルにメル・フィルタバンクの重みを掛けて合算したものを、フィルタバンクごとのメル・デルタデルタスペクトルとして算出する第2メル・フィルタバンク処理手段と、前記各フレームについて、前記フィルタバンクごとの前記メル・デルタデルタスペクトルを前記平均メルスペクトルの関数で除算することにより正規化する第2正規化処理手段とを更に含み、前記第2正規化処理手段の出力をデルタデルタ特徴量とする。
式1と式2を比較すると、本願発明者が提案するデルタ特徴量は、従来のデルタ特徴量の分母のスペクトルstを発話全体の平均スペクトルのsバーで置き換えたものと理解することができる。従って本願発明者が提案するデルタ特徴量は、tフレーム目が発話全体に比べ小さなパワーを持っているときには、従来のデルタ特徴よりも小さなデルタ特徴量を与える。なお上記両式が類似していることから、式1は式2と同程度のダイナミックレンジに収まっているといえる。更に、式1のデルタ特徴量は、sバーで除されていることから、伝達特性の補正の効果も入っている。
同様に式2のデルタ特徴量は次式のように観測される。
このようにして静的特徴量算出部は、スペクトルstを入力として、最終的にメルケプストラムCtを静的特徴量として出力する。
式10では、周波数bin番号iは省略している。
式11では、周波数bin番号iは省略している。第1実施形態に係る音声特徴量抽出装置のデルタ特徴量算出部は、第1正規化処理部605の出力をデルタ特徴量とする。
式12では、周波数bin番号iは省略している。
式13では、周波数bin番号iは省略している。第1実施形態に係る音声特徴量抽出装置のデルタデルタ特徴量算出部は、第2正規化処理部615の出力をデルタデルタ特徴量とする。
式14では、フィルタバンク番号jは省略している。また式14の右辺の分母は、フィルタバンクごとの平均メルスペクトルSバーである。第2実施形態に係る音声特徴量抽出装置のデルタ特徴量算出部は、その処理が最後となる第1メル・フィルタバンク処理部705又は第1正規化処理部710の出力をデルタ特徴量とする。
式15では、フィルタバンク番号jは省略している。また式15の右辺の分母は、フィルタバンクごとの平均メルスペクトルSバーである。第2実施形態に係る音声特徴量抽出装置のデルタデルタ特徴量算出部は、その処理が最後となる第2メル・フィルタバンク処理部720又は第2正規化処理部725の出力をデルタデルタ特徴量とする。
式16において、記号DCTは式9の離散コサイン変換行列D(h、j)による変換を表す。第3実施形態に係る音声特徴量抽出装置のデルタ特徴量算出部は、第1離散コサイン変換部815の出力をデルタ特徴量とする。
式17において、記号DCTは式9の離散コサイン変換行列D(h、j)による変換を表す。第3実施形態に係る音声特徴量抽出装置のデルタデルタ特徴量算出部は、第2離散コサイン変換部835の出力をデルタデルタ特徴量とする。
式20及び式21では、フィルタバンク番号jは省略している。
なお、LPW−Mel−FB Weightを使用するのは、広帯域の雑音に対する耐性を高めるためであり、雑音が音楽や他者の発声である場合や、雑音がなく残響のみがある場合は、LPW−Mel−FB Weightを使用する必要はない。
式26において記号DCTは、式9の離散コサイン変換行列D(h、j)による変換を表す。続いて、ケプストラムRtは、対数スペクトルの外形の特徴を抽出した係数であるので、次式より、人間の発声の調波構造に対応した領域の項のみ残し、それ以外の項をカットする(ステップ1110)。
式22において記号DCT−1は、式9の離散コサイン変換行列D(h、j)の逆行列による変換を表す。
式30において、Num_binは周波数binの総数である。
式32では、フィルタバンク番号jは省略している。
評価実験1:静的特徴量MFCC12次元のみを使用した場合と、それにデルタ特徴量12次元を追加した24次元を使用した場合の文字列認識率の比較を行った。その際デルタ特徴量としては、デルタMFCC12次元と、上述した第3実施形態に係る音声特徴量抽出装置のデルタ特徴量算出部により算出される線形のデルタ特徴量12次元の2種類を評価した。
上述した本発明の線形のデルタ特徴量と線形のデルタデルタ特徴量とで置き換えた場合(図17の表の「linearΔ」の欄を参照)と、ベースラインの39次元をそのまま維持した場合(図17の表の「ベースライン」の欄を参照)の文字列認識率を比較した。なお、本発明の線形のデルタ特徴量及び線形のデルタデルタ特徴量としては、上述した第3実施形態に係る音声特徴量抽出装置のデルタ特徴量算出部とデルタデルタ特徴量算出部によりそれぞれにより算出されるものを使用した。
Claims (2)
- 音声特徴量抽出装置であって、
フレーム化された音声信号の周波数binごとのスペクトルを入力して、各フレームについて、前記周波数binごと、前後のフレーム間の前記スペクトルの差分をデルタスペクトルとして算出する第1差分算出手段と、
前記各フレームについて、前記周波数binごとの前記デルタスペクトルにメル・フィルタバンクの重みを掛けて合算したものを、フィルタバンクごとのメル・デルタスペクトルとして算出する第1メル・フィルタバンク処理手段と、
前記各フレームについて、前記フィルタバンクごとのメル・デルタスペクトルを、該フィルタバンクについての発話全体である全フレームについてのメルスペクトルの平均である平均メルスペクトルの関数で除算することにより正規化する第1正規化処理手段と、
正規化された前記フィルタバンクごとの前記メル・デルタスペクトルを、離散コサイン変換する第1離散コサイン変換手段とを含み、
任意のフレームt及び任意のフィルタバンクjに対して前記平均メルスペクトルの前記関数は、フレームtのフィルタバンクjについてのメルスペクトルの値と、フィルタバンクjについての前記平均メルスペクトルの値とのうち、大きい方の値又は大きい方の値に近い値を出力する、
前記第1離散コサイン変換手段の出力をデルタ特徴量とする、音声特徴量抽出装置。 - プロセッサと記憶領域を備えたコンピュータにおいて実行される、音声特徴量を抽出する音声特徴量抽出プログラムであって、該音声特徴量抽出プログラムは、前記コンピュータに、
前記プロセッサが、フレーム化された音声信号の周波数binごとのスペクトルを入力して、各フレームについて、前記周波数binごと、前後のフレーム間の前記スペクトルの差分をデルタスペクトルとして算出し、前記記憶領域に記憶するステップと、
前記プロセッサが、前記各フレームについて、前記周波数binごとの前記デルタスペクトルにメル・フィルタバンクの重みを掛けて合算したものを、フィルタバンクごとのメル・デルタスペクトルとして算出し、前記記憶領域に記憶するステップと、
前記プロセッサが、前記各フレームについて、前記フィルタバンクごとのメル・デルタスペクトルを、該フィルタバンクについての発話全体である全フレームについてのメルスペクトルの平均である平均メルスペクトルの関数で除算することにより正規化し、前記記憶領域に記憶するステップと、
前記プロセッサが、前記記憶領域から正規化された前記フィルタバンクごとのメル・デルタスペクトルを読み出し、離散コサイン変換するステップとを実行させ、
任意のフレームt及び任意のフィルタバンクjに対して前記平均メルスペクトルの前記関数は、フレームtのフィルタバンクjについてのメルスペクトルの値と、フィルタバンクjについての前記平均メルスペクトルの値とのうち、大きい方の値又は大きい方の値に近い値を出力する、
前記離散コサイン変換後の値をデルタ特徴量とする、音声特徴量抽出プログラム。
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