JPH02266400A - 有音／無音判定回路 - 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】 ［産業上の利用分野］ 本発明は有音／無音判定回路に関し、例えば、音声認識
を目的とする音声区間検出装置に適用し得るものである
。

［従来の技術］ 従来、有音／無音判定回路として、第２図のブロック図
に示すものがある（加藤忠晴、西谷隆夫、下山治夫、「
適応閾値型音声検出器」、システム研究会誌ＣＡＳ８４
−２３８、ｐｐ７１−１８）。

第２図において、非線形ＰＣＭ符号化された入力信号は
、符号変換回路１によて振幅の大きさのみを表す絶対値
信号に符号変換され、閾値計算回路２に１７−えられて
雑音レベルの計算に用いられる。

また、絶対値信号は比較回路３にも与えられ、音声信号
有無の判定に用いられる。

閾値計算回路２では、内部の雑音電力算出回路４が絶対
値信号となった入力信号から算出した雑音レベルに応じ
て振幅閾値ＴＨＩ、ＴＨ２を発生し、また、音声の有無
に対する内部のヒステリシス回ｆｉ’８５によるヒステ
リシスをもった閾値ＴＨ３を発生する。

なお、雑音電力算出回路４が無音時のみ閾値レベルの計
算を行なうように、比較回路６の出力とハングオーバー
回路７の出力で制御する。

比較回路３では、絶対値信号となった入力信号と閾値計
算回路２から出力された振幅閾値ＴＨＩ、Ｔ１（２とを
比較し、入力信号が閾値ＴＨ２よりも大きい場合には＋
Ｃを、閾値ＴＨ２より小さく閾値ＴＨＩより大きい場合
には＋ｂを、また、閾値ＴＨＩよりも小さい場合には−
ａをそれぞれ出力し、累積回路８でその出力を累積する
。

累積回路８の累積値は、比較回路６によって閾値計算回
路２から出力された判定閾値ＴＨ３と比較される。この
判定閾値ＴＨ３はヒステリシスを持ち、ハングオーバー
回路７の出力が無音を示している時は高い閾値を、有音
を示している時は低い閾値をとる。

比較回路６の出力は、ハングオーバー回路７によって、
累積値が閾値ＴＨ３より小さくなってもある一定時間音
声検出出力を有音を指示する状態のままとされる。

［発明が解決しようとする課Ｍ］ この有音／無音判定回路によれば、背景雑音レベルに応
じて闇値を変化させているので、背景雑音レベルの変動
にも拘らず安定に判定することができる。

しかしながら、この従来の有音／無音判定回路では、レ
ベル検出法に従っているため、音声信号パワーが背ｆｌ
ｔ’ａ音パワーよりも小さな有音区間、例えば、音声信
号の開始部分や音声信号の終了部分について、無音と誤
って判定してしまう、すなわち、その分だけ本来の有音
区間より短い区間を有“ａ゛区間判定してしまう。

本発明は、以上の点を考慮してなされたものであり、音
声信号パワーが背景雑音パワーよりも小さな有ａ部分を
も正確に判定することができる有音／無音判定特性の優
れた有音／無計判定回路を提供しようとするものである
。

し課題を解決するための手段１ かかる課題を解決するため、本発明では、有音／無音判
定回路を以下の各手段で構成した。

すなわち、標本化された入力信号を所定の分析区間毎に
区分し、各分析区間毎にスペクトル構造を表す特徴パラ
メータベクトルを算出する分析手段と、既に無音判定が
なされた分析区間であって、処理対象となっている分析
区間に時間的に近い複数の分析区間の特徴パラメータベ
クトルを平均化して特徴パラメータ標準ベクトルを算出
する標準ベクトル演算手段とを設けた。また、算出され
た標準ベクトルと、既に無音判定がなされた分析区間で
あって、処理対象となっている分析区間に時間的に近い
複数の分析区間の特徴パラメータベクトルとの距離を算
出する第１の距離演算手段と、この第１の距離演算手段
から出力された複数の距離について、統計量を演算する
統計量演算手段と、分析手段から出力された処理対電分
析区間についての特徴パラメータベクトルと、標準ベク
トル演算手段から出力された標準ベクトルとの距離を演
算する第２の距離演算手段とを設けた。さらに、統計量
演算手段から出力された統計量に基づいて、第２の距離
演算手段から出力された距離を統計的距離に変換する統
計的距離演算手段と、得られた統計的距離を、所定のし
きい値と比較して処理対象分析区間についての有音／無
音判定結果を得る有音／無音判定手段とを設けた。

〔作用］ 本発明において、分析手段は、標本化された入力信号を
所定の分析区間毎に区分して各分析区間毎にスペクトル
構造を表す特徴パラメータベクトルを算出する。従来と
は異なり、本発明では、パワー情報ではなく、このよう
にして得られた特徴パラメータベクトルに以下のような
処理を施して有音／無音判定を行なう。

この判定には、過去の判定結果、特に、無音判定結果が
得られた分析区間の特徴パラメータベクトルを利用する
。椋準ベクトル演算手段は、既に無音判定がなされた分
析区間であって、処理対象となっている分析区間に時間
的に近い複数の分析区間の特徴パラメータベクトルを平
均化して特徴パラメータ標準ベクトルを算出する。また
、第１の距離演算手段は、算出された標準ベクトルと、
既に無音判定がなされた分析区間であって、処理対象と
なっている分析区間に時間的に近い複数の分析区間の特
徴パラメータベクトルとの距離を算出し、統計量演算手
段は、算出された複数の距離について統計量を演算する
。

上述のように算出された特徴パラメータ標準ベクトルは
、第２の距離算出手段に与えられ、処理対象となってい
る分析区間の特徴パラメータベクトルとの距離が算出さ
れて統計的距離演算手段に与えられる。統計的距離演算
手段には、上述した統計量も与えられており、この統計
量に基づいて、処理対象となっている分析区間の距離を
統計的距離に変換する。

このようにして得られた統計的距離が有音／無音判定手
段によってしきい値と比較され、対象となっている分析
区間についての判定結果が得られる。

上述のように、本発明は、判定にスペクトル構造を表す
特徴パラメータベクトルを用い、無音と判定された過去
の分析区間の平均的な特徴パラメータベクトルと、全対
象となっている分析区間の特徴パラメータベクトルとの
相違量（距離）を得て対象分析区間の判定を行なうもの
である。

［実施例Ｊ 以下、本発明の一実施例を図面を参照しながら詳述する
。

ここで、第１図はこの実施例を示すブロック図である。

且施透辺皿戒 第１図において、入力信号サンプル値列Ｘがこの有音／
無音判定回路１０に与えられる。有音／無音判定回路１
０は、ＬＰＣ分析部１１と、第２のＬＰＣケプストラム
距離演算部１２と、ＬＰＣケプストラム係数標準ベクト
ル演算部１３と、統計的距離演算部１４と、統計量演算
部１５と、有音／無音判定部１６と、パワーバッファメ
モリ部１７と、ＬＰＧ係数ベクトルバッファメモリ部１
８と、第１のＬＰＣケプストラム距離演算部１９とで構
成されている。

ＬＰＧ分析部１１は、入力信号サンプル値列ＸをＮ個（
Ｎ個のサンプルを分析区間と呼ぶ）ずつ切り出して線形
予測（以下、ＬＰＣと呼ぶ）による分析を行ない、対象
となっている分析区間のＬＰＣ係数ベクトルａとパワー
Ｐとを得て出力するものである。

ＬＰＧ係数係数ベクトルクツ２アメモ９既に無音と判定
された最も新しい１個の分析区間のＬＰＣ係数ベクトル
ａ１　、ａ２　、・・・、ａｌを格納しておくものであ
る。

ＬＰＣケプストラム係数標準ベクトル演算部１３は、Ｌ
ＰＣ係数ベクトルバッファメモリ部８に格納されている
各ＬＰＣ係数ベクトルａ１　、ａ２、・・・、ａｌのそ
れぞれについてケプストラム係数を演算した後、１個の
分析区間についての同一次数のケプストラム係数の平均
値を得て、各次数の平均値を並べたＬＰＣケプストラム
係数標準ベクトルＣを演算するものである。

第２のＬＰＣケプストラム距雛演算部１２は、ＬＰＣ分
析部１１から与えられた対象となっている分析区間のＬ
ＰＣ係数ベクトル２亀についてＬＰＣケプストラム係数
ベクトルを演算した後、ＬＰＣケプストラム係数標準ベ
クトル演算部１３から与えられた標準ベクトルｉとのＬ
ＰＣケプストラム距離りを演算するものである。

第１のＬＰＣケプストラム距離演算部１９は、ＬＰＧ係
数ベクトルバッファメモリ部１８から与えられた最新１
個の無音分析区間のＬＰＧ係数ベクトルａ１　、ａ２　
、・・・、ａＩのそれぞれについてＬＰＣケプストラム
係数ベクトルを演算した後、各分析期間のそれぞれにつ
いてＬＰＣケプストラム係数標準ベクトル演算部１３か
ら与えられた棟準ベクトルτとのＬＰＣケプストラム距
離Ｄ１、Ｃ２、・・・、ＤＩを演算するものである。

パワーバッファメモリ部１７は、既に無音と判定された
最も新しい１個の分析区間のパワーＰ１、Ｐ２、・・・
、Ｐｌを格納しておくものである。

統計量演算部１５は、パワーバッファメモリ部１７に格
納されている最新１個の分析区間のパワーＰ１、Ｐ２　
、・・・、ＰＩと、第１のＬＰＣケプストラム距薄演算
部１９から与えられた最新１個の分析区間のＬ　Ｐ　Ｃ
クプストラム距ＩＤ１　、Ｃ２、・・・、ＤＩとから、
Ｉ（ＩＩの分析区間のＬＰＣケプストラム距離の平均値
りと分散σ。８、パワーの平均１直Ｐと分散σＰＰ、パ
ワー及びＬＰＣケプストラム距離の共分散σ。、とを演
算するものである。

統計的距離演算部１４は、対象となっている分析区間の
ＬＰＣケプストラム距ｊｌｉＤと、パワーＰと、過去の
分析区間の情報から得られた統計ＩＤ、σ　　百、σＰ
Ｐ、σＤＰとを用いて対象となっていＤＯ・ る分析区間の統計的距ｉ１１ＤＭを演算するものである
。

有音／無音判定部１６は、統計的距離ＤＭを予め定めら
れているしきい値ＤＴＨと比較し、しきい値Ｄｒｌ＋よ
り大きいときに有音を指示し、しきい値ＤｒＨより小さ
いときに無音を指示する有音／無音判定結果ＶＵを出力
するものである。

上述したパワーバッファメモリ部１７及びＬＰＣ係数ベ
クトルバッファメモリ部１８は、また、この有音／無音
判定結果ＶＵが無音を指示しているとき、対象となって
いる分析区間のパワーＰ及びＬＰＧ係数ベクトルａを収
り込んで最も古いパワーＰＨ及びＬＰＣ係数ベクトルａ
■を削除して格納内容を更新するものである。

夾旌鍔凶勲芥 以上の各部よりなる有音／無音判定回路１０は、以下の
ように動作する。

入力信号サンプル値列Ｘは、ＬＰＣ分析部１１によって
Ｎ個のサンプルでなる分析区間毎に切り出される。今、
処理対象となっている分析区間のサンプルＸ１　、Ｘ２
　、・・・ＸＨはＬＰＣ分析され、ＬＰＣ係数ベクトル
ａ　（ａｌ　、ａ２　、”・ａ−及びパワーＰが収出さ
れる。

このＬＰＣ分析は、次式 ％式％）） 、（ｍはケプストラム係数の次数であり、総次数をＭと
すると、１．２、・・・Ｍのいずれかの値である）が求
められる。このようにして求められたしＰＣケプストラ
ム係数ベクトルＣ（ＣＩ　、Ｃ２。

・”ｃＨ）と、ＬＰＣケプストラム係数標準ベクトルτ
（石１、τ２、・・・τＨ）とのＬＰＣケプストラム距
離りが、ＬＰＣケプストラム距離演算部１２によって求
められる。

ＬＰＣケプストラム係数ベクトル及びＬＰＣケプストラ
ム距離の算出は、次式 ％式％（３） に従ってなされる。なお、ｒｉはｉサンプル区間だけ離
れた自己相関係数である。

このようにして得られたＬＰＣ係数ベクＩ・ルａ（ａｌ
　、ａ２　、”・ａ−は、ＬＰＣケプストラム距離演算
部１２にｂ−えられてケプストラム係数Ｃに従ってなさ
れる。

このようにして得られたＬＰＣケプストラム距離りは、
統計的距離演算部１４に与えられる。統計的距離演算部
１４にはまた、ＬＰＣ分析部１１から処理対象分析区間
についてのパワーＰが与えられ、統計量演算Ｍ１５から
無音と判定された最新過去の１個の分析区間についての
パワー乎均値■）、パワー分散σｐｐ、　Ｌ　Ｐ　Ｃケ
プストラム距離平均値り、ＬＰＣケプストラム距離分散
σＤＤ、パワー及びＬＰＣケプストラム距離の共分散σ
叶とが与えられる。これら入力から、統計的距離演算部
１４によって処理対象分析区間についての統計的距離Ｄ
Ｍが算出される。

統計的距離ＤＭの算出は、次式 ％式％（６） に従って求められる。

このようにして得られた統計的距離ＤＭが有音／無音判
定部１６に与えられる。有ｆｆ／無音判定部１６にはま
た、判定しきい値ＤＴｔｌが与えられている。かくして
、この有音／無音判定部１６からは、統計的距離ＤＭが
しきい値ＤＴｌｌより大きい場合に有音（論理「１」）
を指示し、統計的距離ＤＭがしきい値ＤＴｔｌより小さ
い場合に無音（論理「０」）を指示する有音／無音判定
結果ＶＵが処理対象となっている分析区間の判定結果と
して出力される。

以上、基本的な動作を説明したが、以下では、このよう
な動作に用いられるＬＰＣケプストラム係数標準ベクト
ルＣと、統計量５、σ０８、ｒ、σ３８、σ叶との算出
動作について説明する。

これらのＬＰＣケプストラム係数標準ベクトルｉと、統
計ｆｔＤ、σ０９、Ｐ、σ１８、σ０．とは共に、無音
と判定された最も新しい１個の分析区間の情報に基づい
て形成される。

ＬＰＧ係数ベクトルバッファメモリ部１８には、ＬＰＣ
分析部１１から出力されたＬＰＧ係数係数ベクトル間え
られると共に、そのＬＰＧ係数係数ベクトル間する分析
区間の有音／無音判定結果■Ｕが有音／無音判定部１６
から与えられる。有音／無音判定結果ＶＵが無音を示し
ているときには、ＬＰＣ係数係数ベクトル内部に収り込
まれて格納され、同時に、格納されている最も古い分析
区間のＬＰＧ係数ベクトルは格納内容から削除される。

他方、有音／無音判定結果■Ｕが有音を示しているとき
には、格納内容の更新は実行されない、従って、ＬＰＧ
係数ベクトルバッファメモリ部１８には、無音と判定さ
れた最も新しい１個の分析区間のしＰＣ係数ベクトルａ
１〜ａ■が常に格納されている。

パワーバッファメモリ部１７には、ＬＰＣ分析部１１か
ら出力されたパワーＰが与えられると共に、そのパワー
Ｐに関する分析区間の有音／無音判定結果ｖＵが有音／
無音判定部１６から与えられ、ＬＰＣ係数ベクトルバッ
ファメモリ部１８と同様にして、無音と判定された最も
新しい１個の分析区間のパワーＰ１〜ｒ）■が常に格納
されている。

１個の最新無音分析区間のＬＰＣ係数係数ベクトル−１
〜ａｌＬＰＣケプストラム係数標準ベクトル演算部１３
に与えられ、ＬＰＣケプストラム係数標準ベクトル演ｒ
Ｌ部１３によるＬＰＣケプストラム係数標準ベクトルｉ
の算出に用いられる。

ＬＰＣケプストラム係数標準ベクトル演算部１３では、
まず各ＬＰＧ係数ベクトルａ１〜ａ■のそれぞれについ
て総次数Ｍのケプストラム係数（Ｃ１１・Ｃ１２・””
　１Ｍ）・　（０２１・０２２・””　２）１）・・・
・（Ｃ１１、Ｃ１０、・・・ＣＩＮ）を計算する。かか
る演算は、上述した（４）式と同様に実行されるので、
ここでは、演算式の表示を省略する。

その後、ＬＰＣケプストラム係数標準ベクトル演算部１
３では、次式 ％式％（７） に従って、１個の分析区間の同一次数ｍのケプストラム
係数の平均を得て、平均ケプストラム係数τ。を要素と
したｔ、ｐｃケプストラム係数標準ベクトルｉ（Ｃ１、
””２、・・・Ｃ８）を求める。

このようにして得られたＬＰＣケプストラム係数控準ベ
クトルでは、上述したように、第２のしＰＣケプストラ
ム距離演算部１２に与えられて、対象となっている分析
区間のＬＰＧ係数ベクトルａの標準ベクトルτに対する
ＬＰＣケプストラム距離りの演算に用いられる。

また、ＬＰＣケプストラム係数棟準ベクトル下は、第１
のＬＰＣケプストラム距離演算部１９にもＪトえられる
。このＬ　Ｐ　Ｃケプストラム距離演算部１９には、Ｌ
ＰＣ係数ベクトルバッファメモリ部１８から１個の最新
の無音分析区間のＬＰＣ係数ベクトル１１〜ａ■が与え
られる。

ＬＰＣケプストラム距離演算部１つでは、まず各ＬＰＣ
係数ベクトルａ１〜ａＩのそれぞれについて、総次数Ｍ
のＬＰＣケプストラム係数ペクト′しＣ１（Ｃ１１，Ｃ
１２，”ＣＩＨ）　　、　　Ｃ２（Ｃ２１，Ｃ２２・”
”　２Ｈ＞・°°°町（Ｃ１１・’１２・””ＩＨ）を
計算する。かかる演算式は、上述した（４）式と同様で
あるので、その表示は省略する。

その後、ＬＰＣケプストラム距離演算部１つでは、各無
音分析区間のＬＰＣケプストラム係数ベクトルＣＩ　、
Ｃ２、・・・ＣＩのそれぞれについて、ＬＰＣケプスト
ラム係数標準ベクトルτとのＬＰＣケプストラム距＠Ｄ
Ｉ　、Ｃ２、・・・ＤＩを演算する。かかる演算式は、
上述した（５）式と同様であるので、その表示は省略す
る。

統計量演算部１５には、このようにして得られた１個の
無音分析区間についてのＬＰＣケプストラム距離Ｄ１、
Ｃ２、・・・Ｄｌが与えられ、また、パワーバッファメ
モリ部」７から１個の無音分析区間についてのパワーＰ
１、Ｐ２、・・・Ｐ丁が与えられる。

これら入力情報から統計量演算部１５によって、次式 に従って、最新１個の無音分析区間のＬＰＣケプストラ
ム距離の平均値百、分散σＤｏ、最新１個の無音分析区
間のパワーの平均値Ｐ、分散σＰ１、最新ｌ個の無音分
析区間のパワー及びＬＰＣケプストラム距離の共分散σ
、Ｐとが算出される。

このようにして得られた統計量が統計的距離演Ｘ部１４
に与えられて上述した統計的距離の算出に利用される。

実施例９勲ス 上述の実施例によれば、音声成分と背景雑音とでは周波
数成分が異なることに着目してスペクトル横道情報（Ｌ
ＰＣケプストラム係数）を用いて有音／無音を判定する
ようにしたので、背景雑音パワーが音声のパワーよりも
大きい有音区間をも検出することができる。なお、雑音
がランダム雑音でない場合であっても過去の情報を用い
ているので、正確に判別できる。

この実施例では、さらに、パワー情報をも判定に用いて
いるので、より正確な判定を行なうことができる。

かくするにつき、統計的距離の算出に必要となる、ＬＰ
Ｃケプストラム係数標準ベクトルや統計量を、背景雑音
の時間的な変化をも考慮して更新していくようにしたの
で、より正確に有音／無音を判定することができる。

仏ム叉施倒 （Ｉ＞上述の実施例においては、統計的距離を、パワー
とＬＰＣケプストラム距離との相関性をも考慮した（６
）式に従って得るものを示したが、単純な次式 ％式％ に従って求めるようにしても良い。

（Ｉｆ）上述の実施例においては、構成を機能的に分け
て、同様な演算でも各部で別個に行なうものを示したが
、同様な演算を共通部分が実行するようにしても良い、
すなわち、第２のＬＰＣケプストラム距離演算部１２、
ＬＰＣケプストラム係数標準ベクトル演算部１３及び第
１のＬＰＣケズストラム距離演算部１９が実行するＬＰ
Ｃケプストラム係数の算出処理を共通な演算部が実行す
るようにしても良い０例えば、第２のＬＰＣケプストラ
ム距離演算部１２で得られたＬＰＣケプストラム係数を
無音判定結果が得られたときにＬＰＣケプストラム係数
標準ベク］・ル演算部１３及び第１のＬＰＣケプストラ
ム距離演算部１９に与えるようにしても良い。

また、第２のＬＰＣケプストラム距離演算部１２及び第
１のＬＰＣケプストラム距離演算部１９が実行するＬＰ
Ｃケプストラム距離の算出処理を共通な演算部が実行す
るようにしても良い。例えば、第２のＬＰＣケプストラ
ム距離演算部１２で得られたＬＰＣケプストラム距離を
無音判定結果が得られたときに第１のＬＰＣケプストラ
ム距離演算部１９に与えるようにしても良い。

（ＩＩＩ）上述の実施例においては、スペクトル精造情
報を表す特性として、ＬＰＣケプストラム係数を用いた
ものを示したが、フーリエ変換を利用したケプストラム
係数を用いるようにしても良い。

ナオ、ＬＰＣケプストラム係数の方がフーリエ変換を利
用したケプストラム係数より冗長度が少なく、判定精度
が高くなると推測できる。

（ＩＶ）上述の実施例においては、パワー及びＬＰＣケ
プストラム距離の両方を用いて有音／無音判定を行なう
ものを示したが、判定精度は多少落ちるが、ＬＰＣケプ
ストラム距離だけを用いて有音／無音判定を行なうよう
にしても良い。この場合であっても、背景゛雑音パワー
よりパワーが小さい有音区間を検出することができる。

［発明の効果］ 以上のように、本発明によれば、スペクトル梧造特性を
考慮して有音／無音を判定するようにしたので、背景雑
音パワーより小さいパワーの有音区間をも確実に検出す
ることができる有音／無音判定回路を得ることができる
。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による有音／無音判定回路の一実施例を
示すブロック図、第２図は従来の有音／無音判定回路を
示すブロック図である。 １１・・・Ｌ　ｐ　ｃ分析部、１２・・・対象分析区間
についてのＬＰＣケプストラム距離演算部、１３・・・
ＬＰＣケプストラム係数標準ベクトル演算部、１４・・
・統計的距離演算部、１５・・・統計量演算部、１６・
・・有音／無音判定部、１７・・・パワーバッファメモ
リ部、１８・・・ＬＰＣ係数ベクトルバッファメモリ部
、１９・・・過去の分析区間についてのＬＰＣケプスト
ラム距離演算部。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 標本化された入力信号を所定の分析区間毎に区分し、各
   分析区間毎にスペクトル構造を表す特徴パラメータベク
   トルを算出する分析手段と、既に無音判定がなされた分
   析区間であって、処理対象となっている分析区間に時間
   的に近い複数の分析区間の特徴パラメータベクトルを平
   均化して特徴パラメータ標準ベクトルを算出する標準ベ
   クトル演算手段と、 算出された標準ベクトルと、既に無音判定がなされた分
   析区間であって、処理対象となっている分析区間に時間
   的に近い複数の分析区間の特徴パラメータベクトルとの
   距離を算出する第１の距離演算手段と、 この第１の距離演算手段から出力された複数の距離につ
   いて、統計量を演算する統計量演算手段上記分析手段か
   ら出力された処理対象分析区間についての特徴パラメー
   タベクトルと、上記標準ベクトル演算手段から出力され
   た標準ベクトルとの距離を演算する第２の距離演算手段
   と、 上記統計量演算手段から出力された統計量に基づいて、
   上記第２の距離演算手段から出力された距離を統計的距
   離に変換する統計的距離演算手段と、 得られた統計的距離を、所定のしきい値と比較して処理
   対象分析区間についての有音／無音判定結果を得る有音
   ／無音判定手段とを備えたことを特徴とする有音／無音
   判定回路。