JPH01502858A - 音声フレーム中の基本周波数の存在を検出する装置および方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるため要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 適応しきい値有声音検出器 ［技術分野］ 本発明は通常有声音／無声音判別と呼ばれるところの音声が基本周波数を含むか 否かの判定に関する。さらにとくには、無声音／有声音判別は２段有声音検出器 により行われ、統計的手法を用いて最終しきい値が音声環境に適応的に計算され る。

［背景技術及び問題点コ 低ビット速度音声コーダにおいてはしばしば、不正確な音声判別のために音声品 質の低下が生ずる。これらの音声判別を正確に行う際の困難な点は、単一の音声 パラメータすなわち類別子（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）では有声音音声と無声音音 声との識別に信頼性がないという事実にある。音声判定を行うために、多重音声 類別子を重みつき和の形に組合わせることは当業者に周知である。この方法は通 常識別分析と呼ばれる。この方法は、デー・ピー・ブレザス（Ｄ、Ｐ、Ｐｒｅｚ ａｓ）他による「パターン認識および適応時間−領域分析を用いた迅速かつ正確 なピッチ検出」、Ｉ　ＥＥＥ音響・音声および信号処理国際会議資料、第１巻、 １０９−１１２ページ、１９８６年４月　（“Ｆａｓｔ　ａｎｄ　Ａｃｃｕｒａ ｔｅ　Ｐｉｔｃｈ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　Ｕｓｉｎｇ　Ｐａｔｔｅｒｎ　Ｒｅｃ ｏｇｎｉｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｔｉｍｅ−Ｄｏｍａｉｎ　Ａｎ ａｌｙｓｉｓ　”　、Ｐｒｏｃ、１ＥＥＥＩｎｔ、Ｃｏｎｆ、Ａｃｏｕｓｔ、、 ５ｐｅｅｃｈ　ａｎｄ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃ、、Ｖｏｌ、１．ｐｐ１０９− １１２．Ａｐｒｉｌ　１９８６）に記載されている。この論文の説明のように、 音声類別子の重みつき和がもしある特定のしきい値より大であれば音声フレーム は有声音と宣言され、もしそうでなければ無声音と宣言される。重み及びしきい 値は音声の学習（Ｔｒａｉｎｉｎｇ）　セット上の性能を最大化するように選択 されるが、ここで各フレームの音声化（ｖｏｔｅｉｎｇ）は既知である。

固定重みつき和による方法に付帯する問題点は、音声環境が変化する場合にそれ が良好に実行しないことである。その原因は、しきい値が、非線形ひずみ、及び ろ波による影響を受けて音声とは異なる学習セットからの決定されることである 。

しきい値を変化する音声環境に適応させるための一方法が、エイチ・ハサナイン （Ｈ，Ｈａｓｓａｎｅｉｎ）他の論文「改良形音声検出器を用いたリアルタイム 環境におけるＧｏｌｄ−Ｒａｂｉｎｅｒピッチ検出器の使用」、Ｉ　ＥＥＥ音響 ・音成および信号処理学会トランザクション、１９８８年、東京、第ＡＳＳＰ− ３３巻、第１号、３１９−３２０ページ（”Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ｏ ｆ　ｔｈｅ　Ｇｏｌｄ−Ｒａｂｉｎｅｒ　Ｐｉｔｃｈ　Ｄｅｔｅｃｔｏｒ　ｉｎ 　ａＲｅａｌ　Ｔｉｍｅ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　Ｕｓｉｎｇ　ａｎ　Ｉｍｐ ｒｏｖｅｄ　Ｖｏｉｃｉｎｇ　Ｄｅｔｅｃｔｏｒ　”、ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａ ｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ａｃｏｕｓｔｉｃ、５ｐｅｅｃｈ　ａｎｄ　Ｓｉｇｎａｌ 　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、１９８Ｂ、Ｔｏｋｙｏ、Ｖｏｌ、ＡＳＳＰ−３３，Ｎ ｏ、１．ｐｐ３１９−３２０）に開示されている。

この論文は、３つの異なるパラメータをこれらのパラメータに付属の独立しきい 値と比較し、各比較に基づいて適応しきい値を１つずつ増加または減少する試行 的方法を開示している。使用される３つのパラメータは、信号のエネルギー、第 １の反射係数、およびゼロクロスカウント数である。例えば、もし音声信号エネ ルギーがあらかじめ定義されたエネルギーレベルより小さければ、適応しきい値 が１つ増加される。一方もし音声信号エネルギーが他のあらかじめ定義されたエ ネルギーレベルより大きければ、適応しきい値が１つだけ減少される。適応しき い値が計算された後に、それが基本ピッチ検出器の出力から差引かれる。もし差 引かれた結果が正の数を与えれば、音声フレームは有声音と宣言され、そうでな ければ音声フレームは無声音と宣される。開示の方法に伴う問題点は、パラメー タ自身が基本ピッチ検出器において使用されないことである。従って、適応しき い値の調節は特別のものであり、それが計算される元の物理現象とは直接連結さ れていない。さらに、しきい値は変化する音声環境には迅速に適応可能ではない 。

［解決法］ 上記の問題点は、適応統計的装置を使用することにより変化する環境に適応して 音声判別を行う音声判別装置により解決されかつ技術的進歩が達成される。統計 的値は有声音検出器の出力に基づいて統計的手法を使用することにより変化する 環境に適応される。フレームの音声属性に応答して音声フレーム内における基本 周波数の存在を指示する一般値を発生する有声音検出器により統計的パラメータ が計算される。第２番目に、発生された値に応答して音声フレームの無声音のも のおよび有声音のものに対する平均が計算される。２つの平均は次に判別領域を 決定するのに使用され、判別領域および現在の音声フレームとに応答して基本周 波数の存在の判定が行われる。

現在および過去の音声フレームの音声属性に応答して、現在の音声フレームが無 声音である確率を計算すること、あるフレームが無声音であろうという総合確率 を計算すること、および現在の音声フレームが有声音である確率を計算すること 、により無声音フレームに対する平均が計算されることが好ましい。次に現在の 音声フレームが無声音である確率および総合確率とに応答して無声音音声フレー ムの平均が計算される。さらに、現在の音声フレームが有声音である確率および 総合確率に応答して有声音音声フレームの平均が計算される。確率の計算は最尤 （ゆう）（ωａｘｆｕｍ　１ｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）統計的手法を用いることによ り実行されるのが好ましい。

一般値の発生は識別分析手法を用いて実行され、音声属性は音声類別子であるこ とが好ましい。

判定領域は、現在及び過去のフレームの一般値および有声音および無声音のフレ ームに応答して、無声音および有声音の音声フレームの平均、重み、および発生 されたしきい値により定義される。

音声フレーム内における基本周波数の存在を検出するための方法は、現在の音声 のフレームの音声フレームを定義する１組の類別子に応答して一般値を発生して 基本周波数の存在を指示するステップ、一般値に応答して１組の統計的パラメー タを計算するステップ、および一般値と計算された統計的パラメータとに応答し て基本周波数の存在を判定するステップ、を含む。一般値を発生するステップは 識別分析手法を用いて実行される。さらに基本周波数を判定するステップは、１ 組のパラメータに応答して重み値およびしきい値を計算するステップを含む。

［図面の簡単な説明］ 第１図は本発明をブロック図の形で表わした図；第２図および第３図は第１図の 有声音検出装置により実行されるある種の機能をさらに詳細に表わした図である 。

［詳細な説明］ 第１図は識別変数または一般変数を発生するために音声類別子を処理するための 識別有声音検出器をまず利用することにより無声音／有声音判別動作を実行する ための装置を示す。後者の変数は有声音判別を行うために統計的分析される。統 計的分析は、種々の音声環境において信頼できる性能を与えるように無声音／有 声音判別を行うときに利用されるしきい値に適応する。

二こで、第１図に示す装置の全体的動作を考えてみる。類別子発生器１００は各 音声フレームに応答して、音声エネルギーの対数（ｌｏｇ）、ＬＰＧ　（線形予 測分析）ゲインの対数、第１反射係数の対数面積比、および１ピッチ周期だけオ フセットされている１フレーム長の２つの音声セグメントの二乗相関係数あるこ とが好ましい類別子（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）を発生する。これらの類別子の計 算は、アナログ音声をディジタルにサンプリングすること、ディジタルサンプル のフレームを形成すること、およびこれらのフレームを処理すること、を含み、 これは当業者には周知である。発生器１００は通路１０６を介して類別子を沈黙 検出器１０１および識別有声音検出器１０２に伝送する。識別有声音検出器１０ ２は通路１０Ｂを介して受けとられた類別子に応答して識別値Ｘを計算する。検 出器１０２は式ｘ−ｃ’　ｙ＋ｃｌを実行することによりこの計算を実行する。

“Ｃ′は重みを含むベクトル、“ｙ２は類別子を含むベクトル、および“ｄ”は しきい値を表わすスカラーであることが好ましい。

ベクトルＣの成分は、音声エネルギーの対数に対応する成分は０゜３９１８６０ ６に、ＬＰＧゲインの対数に対応する成分は−０，０５２０９０２に、第１反射 係数の対数面積化に対応する成分は０．５６３７０８２に、および二乗相関係数 に対応する成分は１．３８１２４９に等しく初期化し、またｄは最初−８，３８ ４５４に等しく初期化することが好ましい。識別変数Ｘを計算した後に検出器１ ０２は通路１１１を介してこの値を統計的計算器１０３および減算器１０７に伝 送する。

沈黙検出器１０１は通路１０６を介して伝送された類別子に応答して、通路１０ ９上で類別子発生器１００によって受取られたデータ上に音声が存在するか否か を判定する。音声の存在の指示は沈黙検出器１０１により通路１１０を介して統 計的計算器１０３に伝送される。

各音声フレームに対して検出器１０２は識別値Ｘを発生しそれを通路１１１を介 して伝送する。統計的計算器１０３は、現在の沈黙でないフレームに対する識別 値内でそれ以前の沈黙でないフレームと平均をとることにより、通路１１１を介 して受取られる識別値の平均を維持する。統計的計算器１０３は通路１１０を介 して受取られた信号に応答して、あるフレームが無声音である総合確率およびあ るフレームが有声音である確率とを計算する。さらに統計的計算器１０３は、そ のフレームが無声音であった場合に現フレームに対する識別値が有するであろう と統計値およびそのフレームが有声音であった場合に現フレームに対する識別値 が有するであろうと統計値とを計算する。この統計値は平均値であることが好ま しい。計算器１０３により行われる計算は、現フレームに基づくのみでなくそれ 以前のフレームにも基づいている。統計的計算器１０３は、これらの計算を、通 路１０Ｂを介して受取られる現フレームに対する識別値および類別子の平均に基 づくのみでなく、重みおよびフレームが無声音であるかまたは有声音であるかを 判別するところの、通路１１３を介して、しきい値計算器１０４から受取られた しきい値に基づいて行う。

計算器１０４は、計算器１０３により発生された通路１１２を介して受取られた 現フレームに対する類別子の確率及び統計値に応答して、重み値ａととして使用 される値および現フレームに対するしきい値ｂ１とを再計算する。次にこれらの 新しいａおよびｂの値は通路１１３を介して統計的計算器１０３に逆伝送される 。

計算器１０４は、重み、しきい値及び統計値、とを通路１１４を介してＵ／Ｖ判 別器１０５に伝送する。後者の判別器は通路１１４および１１５を介して伝送さ れた情報に応答してこのフレームが無声音であるかまたは有声音であるかを判別 し、この判別を通路１１Ｂを介して伝送する。

二こで、第１図に示すブロックの１０３．１０４．１０５および１０７の動作を さらに詳細に説明する。統計的計算器１０３は、エヌ・イー・ディ　（Ｎ、Ｅ、 Ｄａｙ）著の「混合正規分布の成分の推定」　（“Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ　ｔｈ ｅ　Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ　ｏｆ　ａ　＋＋ｌ１ｘｔｕｒｅ　ｏｆ　Ｎｏｒｍａ ｌ　Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　”、ビオメトリカ［ＢｉｏＩＩｅｔｒｉｋａ］ 誌、第５６巻、第３号、４６３−４７４ページ、１９６９年）という題名の文献 に記載されたものに類似の改良Ｅ　Ｍアルゴリズムを実行する。くずし平均（ｄ ｅｃａｙｉｎｇ　ａｖｅｒａｇｅ）の概念を用いて、計算器１０３は次式１．２ および３を計算することにより、現フレームおよびそれ以前のフレームに対する 識別値の平均を計算する。

ｎ　＝　ｎ＋１　ｉｆ　ｎ　＜　２０００　（１）Ｘｎは現フレームのための識 別値であって通路ｉｌｌを介して検出器１０２から受取られ、２０００までの処 理フレーム数である。２はくずし平均係数を示し、Ｘ　は現フレームおよび過去 のフレームに対する識別子の平均を示す。統計的計算器１０ｇは２、Ｘ　および Ｘ、値の受領に応答して、次のようにまずｘｎの二次モーメントＱｎを計算する ことにより共分散値Ｔを計算する。

へ＝（１−ｚ）も−Ｈ＋　７ＸＡ　、　（４）Ｑ　が計算されると、次のように Ｔが計算される。

Ｔ＝偽−Ｘヱ、（５） 現フレームの識別値から次のように平均値が差引かれる。

Ｘｎ＝　Ｘ！Ｉ−Ｘｎ　（６） 次に計算器１０３は以下に示す式（７）を解くことにより、現在値Ｘ　により表 わされるフレームが無声音である確率を決定する。

（７）式を解いた後に計算器１０３は次式を解くことにより、識別値が有声音フ レームを表わす確率を決定する。

Ｐ（ｖ　ｌｘ、）　＝　１−Ｐ（ｕ　ｌＸｌ１）　−（８）次に計算器１０３は ｐ　をめる式（９）を解くことにより、あるフレームが無声音であろうという総 合確率を決定する。

ＰＲ”　（１−ｚ）　Ｐｎ−１＋　Ｚ　ＰＣｕ　Ｉｘｎ）　−（９）フレームが 無声音であろうという確率を決定した後に、計算器１０３は無声音型および有声 音型の両方のフレームに対する識別値の平均値を与える２つの値ＵおよびＶを決 定する。統計的平均無声音値である値Ｕは、もしフレームが無声音であるならば 平均識別値を含み；また統計的平均有声音値である値Ｖは、もしフレームが音声 音であるならば平均識別値を与える。以下に示すように、現フレームに対する値 Ｕは式（１０）を計算することにより解かれ、現フレームに対する値Ｖは式（１ １）を計算することにより決定される。

ｕｎ　＝　（１−Ｚ）　ｕ、１＋　Ｚ　Ｘｎ　Ｐ（ｕｌｘ？ｌ、／ｐ、　−ｚｘ 、　（１０）Ｖｎ＝　（１−ｚ）　’ｎ−１＋　ｚ　Ｘ、　Ｐ（ｖｌｘ、ｌ）／ （１−ｐ、、）　−Ｄｔｒｓ　（１１）ここで計算器１０３は、通路１１２を介 してＵおよびｖ１値Ｔ１および確率Ｐ　をしきい値計算器１０４に伝送する。

計算器１０４はこの情報に応答してａおよびｂに対する新しい値を計算する。次 にこれらの新しい値は通路１１３を介して統計的計算器１０３に逆伝送される。

これにより変化する環境に迅速に適応可能である。ｎが好ましくは９９以上にな ると、値ａおよびｂは次式のように計算される。値ａは次式を解くことにより決 定される。

値すは次式を解くことにより決定される。

ｂ　＝　−＞　ａ（ｕｎ＋ｖ！ｌ）　＋　ｌｏｇ［（１−Ｐｎ）／Ｐｒ＋　１　 、　（１３）式（１２）および（１３）を計算した後に、計算器１０４は通路１ １４を介して値ａ、Ｕ、およびＶをブロック１０５に伝送する。

判別器１０５はこの伝送された情報に応答して現フレームが有声音であるかまた は無声音であるかを判別する。もし値が正であれば、このときは、もし次式が真 であるならばフレームは有声音であると宣言される。

偽−ａ（ｕ＋＋”Ｖ、）／２　）　Ｏ；　（１４）またはもし値が負であれば、 このときは、もし次式が真であるならばフレームは有声音であると宣言される。

ａｘ、　−ａ（ｕ、＋ｖｎ）／２　＜　Ｏ、（１５）式（１４）はまた次式のよ うに表わされる。

ａｘ　＋ｂ−１ｏｇ　［（１−ｐ　）／ｐ　コ　〉Ｏｎ　ｎ　０ 式（１５）はまた次式のようにも表わされる。

ａｘｎ＋ｂ−１ｏｇ　［（１−ｐｎ）／ｐｎ）　＜０もし前記の条件が満たされ ないならば、判別器１０５はフレームが無声音であると宣言する。

第２図および第３図は第１図の装置により実施される操作を流れ図の形式でさら に詳細に示す。ブロック２００は第１図のブロック１０１を実行する。ブロック ２０２ないし２１８は統計的計算器１０３を実行する。ブロック２２２はしきい 値計算器１０４を実行し、ブロック２２６ないし２３８は第１図のブロック１０ ５を実行する。減算器１０７はブロック２０８およびブロック２２４により実行 される。ブロック２０２は現フレームとそれ以前の全てのフレームとに対する識 別値の平均を表わす値を計算する。ブロック２００は現フレーム内には音声が存 在するか否かを判別し、そしてもし現フレーム内に音声が存在しなければ、制御 が判別ブロック２２６に引渡される前にブロック２２４により現識別値から識別 値に対する平均が差引かれる。

しかしながら、現フレーム内に音声が存在すれば、このときはブロック２０２な いし２２２により統計的計算および重み計算が実行される。まず、第１番目にブ ロック２０２において平均値がめられる。第２番目にブロック２０６において２ 次モーメントが計算される。次にブロック２０６においてもまた、現フレームお よび過去のフレームに対する平均値Ｘと共に後者の値が使用されてＴを計算する 。次にブロック２０８において識別値Ｘ　から平均Ｘが差引かれる。

ブロック２１０は、現在の重み値ａ１現在のしきい値ｂ１および現フレームに対 する識別値Ｘ　とを利用することにより、現フレームが無声音である確率を計算 する。現フレームが無声音であるという確率を計算した後に、ブロック２１２に より現フレームが有声音であるという確率が計算される。次にブロック２１４よ りあるフレームが無声音であろうという総合確率ｐ　が計算される。

ブロック２１６および２１８は２つの値ＵおよびＶを計算する。値Ｕは、もしそ のフレームが無声音であったならば識別値がもつであろう統計的平均値を表わす 。値Ｖは、もしそのフレームが有声音であったならば識別値がもつであろう統計 的平均値を表わす。

現フレームおよびそれ以前のフレームに対する実際の識別値は値Ｕまたは値Ｖの 周りにクラスタ（集団化）される。もしこれらのフレームが無声音であることが 判ると、それ以前のフレームおよび現フレームに対する識別値は値Ｕのまわりに クラスタされ二そうでなければそれ以前の値は値Ｖのまわりにクラスタされる。

ブＦＩＧ、２ 国際調査報告 ＦＩＧ、３

Claims (14)

【特許請求の範囲】
1. （１）１つの音声フレームの音声属性を定義する１組の類別子に応答して基本周 波数の存在を指示する一般値を発生するための手段； 前記一般値に応答して、１組の統計的パラメータを計算するための手段；および 前記一般値および計算された１組の統計的パラメータに応答して前記基本周波数 の前記存在を判定するための手段；を含む音声フレーム内における基本周波数の 存在を検出するための装置。
2. （２）前記発生手段が前記一般値を発生するために識別分析を実行するための手 段を含むことを特徴とする請求項１に記載の装置。
3. （３）前記判定手段が： 前記１組の前記パラメータに応答してしきい値を計算するための手段； 前記１組の前記パラメータに応答して重み値を計算するための手段；および 前記重み値およびしきい値を、前記音声フレームの他の１つに対する他の組のパ ラメータを計算するのに使用される前記１組のパラメータを計算するための前記 手段に連絡するための手段；を含むことを特徴とする請求項１に記載の装置。
4. （４）前記１組のパラメータを計算するための前記手段が、連絡された１組の重 み値およびしきい値および前記フレームの前記他の１つの他の一般値にさらに応 答して他の１組の統計的パラメータを計算することを特徴とする請求項３に記載 の装置。
5. （５）前記１組のパラメータを計算するための前記手段が：前記音声フレームの 現在および以前のものへの前記一般値の平均を計算するための手段；および 前記音声フレームの現在および以前のものに対する前記一般値の前記平均、前記 連絡された重みおよびしきい値、および前記他の一般値、に応答して前記他の組 の統計的パラメータを決定するための手段； をさらに含むことを特徴とする請求項４に記載の装置。
6. （６）１つの音声フレームの音声属性を定義する１組の類別子に応答して基本周 波数の存在を指示する一般値を発生するための手段； 前記一般値に応答して前記フレームの無声音のものに対する平均を推定するため の手段； 前記一般値に応答して前記フレームの有声音のものに対する平均を推定するため の手段； 前記フレームの無声音のものに対する前記平均と前記フレームの有声音のものに 対する前記平均とに応答して判別領域を決定するための手段；および 前記判別領域および前記フレームの現在のものとに応答して前記基本周波数の前 記存在を判定するための手段；を含む音声フレーム内に於ける基本周波数の存在 を検出するための装置。
7. （７）前記判定のための手段が： 前記音声フレームの前記現在および以前のものへの前記一般値の分散を計算する ための手段； 前記フレームの無声音のものに対する前記平均、前記フレームの有声音のものの 前記平均、および前記分散、に応答して前記判別領域を発生するための手段； 前記フレームの前記現在および過去のものに応答して前記フレームの現在のもの が無声音である確率を計算するための手段を含む前記無声音フレームの前記平均 を推定するための前記手段；前記フレームの前記現在および過去のものと、前記 フレームの前記現在のものが無声音である確率とに応答してあるフレームが無声 音であろうという総合確率を計算するための手段；前記フレームの現在のものが 有声音である確率を計算するための手段をさらに含む前記有声音フレームの前記 平均を推定するための前記手段； 前記フレームの前記現在のものが無声音である前記確率、前記総合確率、および 前記分散、に応答して前記フレームの前記無声音のものの前記平均を計算するた めの手段；および前記フレームの前記現在のものが有声音である前記確率、前記 総合確率、および前記分散、に応答して前記フレームの前記有声音のものの前記 平均を計算するための手段；を含むことを特徴とする請求項６に記載の装置。
8. （８）前記フレームの前記現在のものが無声音である前記確率を計算するための 前記手段が最大統計的動作を実行することを特徴とする請求項７に記載の装置。
9. （９）前記フレームの前記現在のものが無声音である前記確率を計算するための 前記手段がさらに重み値およびしきい値に応答して最大統計的動作を実行するこ とを特徴とする請求項８に記載の装置。
10. （１０）１つの音声フレームの音声属性を定義する１組の類別子に応答して基本 周波数の存在を指示する一般値を発生するステップ； 前記一般値に応答して、１組のパラメータを計算するステップ；および 前記一般値および計算された前記１組の統計的パラメータとに応答して前記基本 周波数の前記存在を判定するステップ；を含む音声フレーム内における周波数の 存在を検出するための方法。
11. （１１）前記発生するステップが前記一般値を発生するために識別分析を実行す るステップを含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. （１２）前記判定するステップが： 前記１組の前記パラメータに応答してしきい値を計算するステップ； 前記１組の前記パラメータに応答して重み値を計算するステップ；および 前記重み値およびしきい値を、前記音声フレームの他の１つに対する他の組のパ ラメータを計算するのに使用される前記１組のパラメータを計算するための前記 手段に連絡するステップ；を含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
13. （１３）前記１組のパラメータを計算する前記ステップが、連絡された１組の重 み値およびしきい値および前記フレームの前記他の１つの他の一般値にさらに応 答して他の１組の統計的パラメータを計算することを特徴とする請求項１２に記 載の方法。
14. （１４）前記１組のパラメータを計算する前記ステップが、前記音声フレームの 現在および以前のものへの前記一般値の平均を計算するステップ；および 前記音声フレームの現在および以前のものに対する前記一般値の前記の平均、前 記連絡された重みおよびしきい値、および前記他の一般値、に応答して前記他の 組の統計的パラメータを決定するステップ； をさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。