JPH04230796A - 音声信号処理装置 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、音声信号処理装置に関
し、特に、雑音混じりの音声信号などの信号に付いてそ
の信号部分の検出と共にその信号の種類の判別をも行う
信号判別装置、音声認識の前段などに用いられ複数の人
の音声を弁別するための信号処理装置、並びに、人の発
声した言葉を認識する音声認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、雑音混じりの音声信号に付いて、
その雑音部分と、音声部分とを区別する技術は、例えば
、特開昭５９−１２４３９７号公報，特開昭５９−１３
１９９７号公報に記載のものがある。この雑音部分と音
声部分とが区別された結果は、例えば音声認識装置で音
声部分を認識するというシステムで用いられている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、そのよ
うに音声部分を雑音部分と区別する従来技術は、その音
声部分の種類、すなわち誰の声なのかが分からない技術
である。音声認識装置では、その音声部分の種類が予め
分かっていることが望ましいことである。

【０００４】また、従来、音声認識装置においては、特
定の話者の音声を入力して認識する場合がある。すなわ
ち、音声特徴のパターンマッチングの認識率を高くする
ため、今話しているのは誰それであるという情報も追加
して、音声認識をやり易くすることが必要不可欠である
。

【０００５】また、秘密を要する機械に組み込まれた音
声認識装置の場合などでは、特定の人の音声しか受け付
けてはいけない場合がある。そこで、発せられている音
声が誰のものかを弁別し、そのような音声認識の前段階
に用いようという要望がある。

【０００６】さらに、最近、研究所など、秘密を要する
場所で、特別な言葉を発しないと、使用できないシステ
ムが開発されている。そのシステムは、音声認識技術を
利用して、たとえば｛「イチ」、「サン」、「ゴー」、
「ナナ」｝という言葉をキーとして、その言葉をシステ
ムに向かって発することによって、そのシステムが稼働
するようになっている。しかしながら、このような秘密
を要するシステムにおいては、言葉をキーとするだけで
なく、その言葉を発する人も特定の人に限るのが望まし
い。すなわち、予め決められた特定の人が、そのキーと
なる言葉を発して初めて、システムが使用できるように
なる方が、より秘密が守られ易いといえる。

【０００７】かかる点に鑑み、本発明の第１の目的は、
上記の従来技術の課題を考慮し、信号部分の判別と共に
その信号部分の信号の種類も判別する信号判別装置を提
供することにある。

【０００８】また、本発明の第２の目的は、上記の要望
に対応した、複数人の音声を弁別して、区別してそれぞ
れを出力できる信号処理装置を提供することにある。

【０００９】また、本発明の第３の目的は、上記の従来
の音声認識装置の課題を考慮し、予め決められた人の発
した音声のみを認識して出力する音声認識装置を提供す
ることにある。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
本発明は、入力された雑音混じりの音声信号の周波数帯
域を分割する帯域分割手段と、その帯域分割手段の帯域
分割出力が入力され、ケプストラム分析を行うケプスト
ラム手段と、前記ケプストラム分析手段のケプストラム
分析結果に基づきピークを検出するピーク検出手段と、
そのピーク検出手段によって検出されたピーク情報に基
づき、音声部分を判別する音声判別手段と、この音声判
別手段によって判別された音声部分情報に基づき、前記
雑音混じりの音声信号に付いて、音声部分の雑音を予測
する雑音予測手段と、前記帯域分割された雑音混じりの
音声信号について、雑音予測手段によって予測された雑
音を除去するキャンセル手段と、そのキャンセル手段か
らの出力に付いて帯域合成を行なう帯域合成手段とを備
えたことを特徴とする信号判別装置である。

【００１１】また、入力された音声信号の周波数帯域を
分割する帯域分割手段と、その帯域分割手段の帯域分割
出力が入力され、ケプストラム分析を行うケプストラム
手段と、そのケプストラム分析手段によって分析された
分析結果に基づいて、ピーク周波数を検出するピーク周
波数検出手段と、複数の人の音声のピーク周波数を順次
出力するピーク周波数判別制御手段と、前記ピーク周波
数検出手段によって、検出されたピーク周波数と前記ピ
ーク周波数判別制御手段からの各種ピーク周波数とを比
較して、検出されたピーク周波数がどの人のものかを判
別するピーク周波数判別手段と、このピーク周波数判別
手段によって判別された判別情報に従い、スイッチ制御
信号を出力するスイッチ制御手段と、前記入力された音
声信号を入力し、前記スイッチ制御信号に従い、人別に
区別して音声信号を出力するスイッチ手段とを備えたこ
とを特徴とする信号処理装置である。

【００１２】また、入力された音声信号の周波数帯域を
分割する帯域分割手段と、その帯域分割手段の帯域分割
出力が入力され、ケプストラム分析を行うケプストラム
手段と、そのケプストラム分析手段によって分析された
分析結果に基づいて、ピーク周波数を検出するピーク周
波数検出手段と、複数の人の音声のピーク周波数を順次
出力するピーク周波数判別制御手段と、前記ピーク周波
数検出手段によって、検出されたピーク周波数と前記ピ
ーク周波数判別制御手段からの各種ピーク周波数とを比
較して、検出されたピーク周波数がどの人のものかを判
別するピーク周波数判別手段と、このピーク周波数判別
手段によって判別された判別情報に従い、くし形フィル
タ周波数制御信号を出力するくし形フィルタ周波数制御
手段と、前記帯域分割手段によって帯域された信号を入
力し、前記くし形フィルタ周波数制御信号に従い、判別
された音声信号のみ通過させるように、適切にそのフィ
ルタリング機能を調整してフィルタリングするくし形フ
ィルタと、そのくし形フィルタの出力に付いて、帯域合
成を行う帯域合成手段とを備えたことを特徴とする信号
処理装置である。

【００１３】また、入力された雑音混じりの音声信号の
周波数帯域を分割する帯域分割手段と、その帯域分割手
段の帯域分割出力が入力され、ケプストラム分析を行う
ケプストラム手段と、そのケプストラム分析手段によっ
て分析された分析結果に基づいて、ピーク周波数を検出
するピーク周波数検出手段と、複数の人の音声のピーク
周波数を順次出力するピーク周波数判別制御手段と、前
記ピーク周波数検出手段によって、検出されたピーク周
波数と前記ピーク周波数判別制御手段からの各種ピーク
周波数とを比較して、検出されたピーク周波数がどの人
のものかを判別するピーク周波数判別手段と、このピー
ク周波数判別手段によって判別された判別情報に従い、
スイッチ制御信号を出力するスイッチ制御手段と、前記
ケプストラム分析手段のケプストラム分析結果に基づき
ピークを検出するピーク検出手段と、そのピーク検出手
段によって検出されたピーク情報に基づき、音声部分を
判別する音声判別手段と、この音声判別手段によって判
別された音声部分情報に基づき、前記雑音混じりの音声
信号に付いて、音声部分の雑音を予測する雑音予測手段
と、前記帯域分割された雑音混じりの音声信号について
、雑音予測手段によって予測された雑音を除去するキャ
ンセル手段と、そのキャンセル手段からの出力に付いて
帯域合成を行う帯域合成手段と、その帯域合成された信
号を入力し、前記スイッチ制御信号に従い、人別に区別
して音声信号を出力するスイッチ手段とを備えたことを
特徴とする信号処理装置である。

【００１４】また、予め既知の人の音声信号の帯域分割
され、ケプストラム分析されて得られたピーク周波数を
記憶した第１の記憶手段と、未知の雑音混じりの音声入
力信号を帯域分割する帯域分割手段と、その帯域分割手
段の出力をケプストラム分析するケプストラム分析手段
と、そのケプストラム分析手段のケプストラム分析出力
におけるピーク周波数を検出するピーク周波数検出手段
と、前記ピーク周波数検出手段のピーク検出情報と前記
第１記憶手段に記憶された各ピーク周波数とを比較し、
その未知の音声信号が誰のものであるかを判断する第１
比較手段と、予め各種音声の音声特徴を記憶した第２の
記憶手段と、前記雑音混じりの音声信号から音声部分を
切り出す音声切り出し手段と、切り出された音声の特徴
を抽出する特徴抽出手段と、その特徴抽出手段によって
抽出された音声特徴と前記第２記憶手段に記憶された音
声特徴とを比較し、音声を認識する第２比較手段と、前
記第１比較手段の比較結果と、第２比較手段の比較結果
に基づき、所定の処理を行って出力する比較合成手段と
を備えたことを特徴とする音声認識装置である。

【００１５】

【作用】上記のような構成により、雑音まじりの入力信
号から雑音予測を行い、入力信号から雑音をキャンセル
する。また、雑音予測に際してはケプストラム分析の結
果を基に、ピーク検出、最ゆう判定等を行い話者弁別等
を行う。

【００１６】

【実施例】以下に本発明に係る各実施例について図面を
参照して説明する。

【００１７】＜第１の実施例＞図１は、本発明にかかる
第１の実施例の信号判別装置を示すブロック図である。 本実施例では、信号として音声信号を用いた場合を例に
とっている。

【００１８】ケプストラム分析手段１は、帯域分割手段
によって、フーリエ変換された音声信号に付いて、ケプ
ストラム分析を行う手段である。ケプストラムとは、波
形の短時間振幅スペクトルの対数の逆フーリエ変換であ
って、図４に示すようなものである。図４（ａ）は、短
時間スペクトルであって、同図（ｂ）は、そのケプスト
ラムである。

【００１９】記憶手段２は、既知の種類の信号に付いて
、その所定の特徴情報を予め記憶しているＲＡＭ，ＲＯ
Ｍ等の手段である。すなわち、Ａという人の音声信号の
ケプストラム分析結果という特徴をＡという人と結びつ
けた記憶している。そのケプストラム分析結果とは、少
なくともそのピーク（ピッチ）の存在位置、さらにホル
マント情報（図４（ｂ）参照）である。同様にして、他
のＢ，Ｃ・・・の音声のケプストラム分析結果を記憶さ
せてある。ピークやホルマント情報は、各人でそれぞれ
異なるものである。なお、特徴情報としては、このよう
なケプストラム分析結果以外に振幅、位相等任意の音声
特徴でよい。

【００２０】信号判別手段３は、ケプストラム分析手段
１によって得られたそのケプストラムを利用して音声信
号部分と雑音部分を判別するための手段である。そのケ
プストラムを利用して音声信号部分を判別する方法とし
ては、例えば、ケプストラムのピークを検出して音声信
号と雑音を判別する方法が知られている。すなわち、分
析されたケプストラムに付いてそのピークを検出するピ
ーク検出手段３１と、その検出されたピーク情報に基づ
いて、音声信号を判別する信号雑音判別手段３２とを利
用する方法である（図２参照）。図４（ｂ）のピッチが
そのピークを示し、そのピークが存在するところが音声
信号部分である。そのピークの検出は、例えば所定の閾
値を予め設定しておき、それとの比較を行うことによっ
て検出する。

【００２１】最ゆう検出手段４へは、信号判別手段３に
よって音声信号部分が捉えられると、そのタイミングで
、信号判別手段３から制御信号が記憶手段２にアクセス
され、記憶されていた特徴情報が入力されるようになっ
ている。他方、その判別された音声信号部分に付いての
ケプストラム分析結果の特徴情報がケプストラム分析手
段１から入力されている。そこで、最ゆう検出手段４は
、その入力されてくるケプストラム分析結果と、前記記
憶手段２の特徴情報をＡ→Ｂ→Ｃ→Ｄ→・・・と切り替
えながら順次比較し、最も似ている特徴を捜して、その
音声信号部分の信号が誰のものかを検出するようになっ
ている。なお、その似ている程度の判断は、パターンマ
ッチング法、振幅レベルの類似度、位相の類似度を調べ
る方法などがある。

【００２２】出力手段５は、前記信号判別手段３による
結果と前記最ゆう検出手段４による結果を入力し、それ
らを対にして出力する手段である。すなわち、この出力
手段５からは、音声信号部分の存在情報と共に、その音
声信号が誰のものかに付いての情報が出力されることに
なる。

【００２３】次に、上記実施例の動作を簡単に説明する
。まず、記憶手段２に予め、各人の音声のケプストラム
分析結果を記憶させておく。しかる後、雑音混じりの音
声信号を入力し、ケプストラム分析手段１によって、分
析を行う（なお、上記各人のケプストラム分析をこのケ
プストラム分析手段１を利用して行ってもよい（図１の
６参照）。このケプストラム分析結果のピーク等を利用
しながら、信号判別手段３は音声信号部分を判別する。 そして、音声信号部分が発生すると、そのタイミングで
、制御信号が記憶手段２にアクセスされ（図１の７参照
）、記憶手段２から、そこに記憶されていたケプストラ
ム分析結果が最ゆう検出手段４へ出力される。他方、そ
のケプストラム分析手段１から、その結果が最ゆう検出
手段４へ入力される。最ゆう検出手段４は、この双方の
ケプストラム分析結果を比較し、最も似ているものを決
定する。ある程度以上似ているものがなければ、該当す
るものなしとする。出力手段５は、この最ゆう検出手段
４の結果を信号判別手段３の結果に組み合わせて出力す
る。

【００２４】本発明は、音声情報に限らず、車の音、飛
行機の音などを信号とし、それ以外を雑音とするように
してもよい。その場合は、特徴情報としては、ケプスト
ラム分析結果を用いず、他の特徴情報を用いるようにす
る。

【００２５】＜第２の実施例＞図２は、本発明に係る第
２の実施例を示すブロック図である。

【００２６】図１の第１の実施例と同様に、信号判別手
段３は、ピーク検出手段３１と音声判別手段３２とを備
える。そして、図１に示す実施例と異なる点は次の通り
である。最ゆう検出手段４は、前記記憶手段２のケプス
トラム分析結果と、ケプストラム分析手段１から入力さ
れて来るケプストラム分析結果だけでなく、その音声信
号部分における予測雑音をも考慮して、最も似ている信
号種類を見つけるものである点である。すなわち、音声
判別手段３２で音声部分の発生タイミングが見つかると
、その出力は、雑音予測手段８に入力される。他方、こ
の雑音予測手段８は、雑音混じりの音声信号を入力して
いる。そして、音声部分でない部分は雑音のみの部分で
あるので、その雑音のみのデータに基づき、音声信号部
分の雑音を予測するようになっている。すなわち、この
雑音予測手段８は、例えば、ｍチャンネルに分割された
音声／雑音入力に基づき、雑音成分を各チャンネル毎に
予測する手段である。例えば、図５に示すように、ｘ軸
に周波数、ｙ軸に音声レベル、ｚ軸に時間をとるととも
に、周波数ｆ１のところのデータｐ１，ｐ２，・・・，
ｐｉをとり、その先のｐｊを予測する。例えば、雑音部
分ｐ１〜ｐｉの平均をとりｐｊとする。あるいは更に、
音声信号部分が続くときは、ｐｊに減衰係数を掛けるな
どである。雑音パワー算出手段９は、この雑音予測手段
８によって、予測された雑音の大きさを算出する手段で
ある。例えば、振幅の平均値等である。最ゆう検出手段
４は、この雑音パワーが大きいときは、記憶手段２に記
憶されたケプストラム結果と入力されたケプストラム結
果が多少異なっていても、かなり近いとみて、類似判断
基準を緩める。逆に雑音パワーが小さいときは、雑音が
ほとんど無いのであるから、類似判断基準を厳しく運用
する。

【００２７】＜第３の実施例＞図３は、図２の実施例に
おける雑音予測手段８によって、予測された雑音予測値
を利用して、雑音の抑圧された信号が得られる雑音抑圧
装置を示すブロック図である。

【００２８】同図において、帯域分割手段１０は、雑音
混じりの音声信号を入力し、Ａ／Ｄ変換してフーリエ変
換する手段である。この帯域分割手段１０の出力が前記
ケプストラム分析手段１と雑音予測手段８へ入力される
。他方、キャンセル手段１１は、帯域分割手段１０から
出力された各周波数チャンネル毎の雑音混じりの音声信
号を入力し、雑音予測手段８によって予測された雑音予
測値をチャンネル毎に除去する手段である。一般に、キ
ャンセルの方法の一例として、時間軸でのキャンセレー
ションは、図６に示すように、雑音混入音声信号（ａ）
から予測された雑音波形（ｂ）を引算するものである。 それによって信号のみが取り出される（ｃ）。また、本
実施例では、図７に示すように、周波数を基準にしたキ
ャンセレーションで、雑音混入音声信号（ａ）をフーリ
エ変換し（ｂ）、それから予測雑音のスペクトル（ｃ）
を引き（ｄ）、それを逆フーリエ変換して、雑音の無い
音声信号を得る（ｅ）ものである。帯域合成手段１２は
、キャンセル手段１１より供給されるｍチャンネルの信
号を逆フーリエ変換して品質のよい音声出力を得る手段
である。このように、キャンセル手段１１によって、雑
音をキャンセルし、帯域合成手段１２によって、音声を
合成するので、雑音の抑圧された音声信号が、人を特定
した情報と共に得られる。なお、記憶手段２に記憶され
る特徴として、本実施例では、ケプストラム分析結果の
中のピーク情報を選択している（図３のピーク検出手段
３１と記憶手段２参照）。

【００２９】＜第４の実施例＞図８は本発明にかかる第
４の実施例の信号処理装置のブロック図である。

【００３０】図８において、帯域分割手段１０１は、複
数の人の音声信号を帯域分割する帯域分割手段であり、
例えば、信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換手段と、フー
リエ変換するＦＦＴ手段とを備える。

【００３１】ケプストラム分析手段１０２は、その帯域
分割された信号を入力し、ケプストラム分析を行う手段
である。

【００３２】ピーク周波数検出手段１０３は、そのケプ
ストラム分析結果に付いてピーク（ピッチ）周波数を検
出する手段である。図４（ｂ）のピッチがそのピークを
示し、そのピークが存在するところが音声信号部分であ
る。そのピーク周波数の検出は、例えば所定の閾値を予
め設定しておき、それとの比較を行うことによって検出
する。

【００３３】ピーク周波数判別制御手段１０４は、複数
の人の音声のピーク周波数を順次出力する手段である。 すなわち、音声のピーク周波数は、各人によって、それ
ぞれ異なるものである。従って、予め各人の音声のピー
ク周波数を調べておき、それを順次出力するようにして
いる。

【００３４】ピーク周波数判別手段１０５は、ピーク周
波数検出手段１０３によって検出されたピーク周波数と
前記ピーク周波数判別制御手段１０４からの各種ピーク
周波数とを比較して、検出されたピーク周波数がどの人
のものかを判別する手段である。例えば、最も近いピー
ク周波数の人の音声信号と判別する。

【００３５】スイッチ制御手段１０６は、このピーク周
波数判別手段１０５によって判別された判別情報に従い
、スイッチ制御信号を出力する手段である。

【００３６】スイッチ手段１０７は、前記入力された音
声信号を入力し、スイッチ制御信号に従い、人別に区別
して音声信号を出力する手段である。例えば、図に示す
ように、Ｄ→Ａ→Ｂ→Ｃの順に音声がそれぞれ入力され
てくる。それを、それぞれの出力端子Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ・
・・、Ｎへ区別して出力する。

【００３７】次に、本発明の上記実施例に付いて動作を
説明する。帯域分割手段１０１は、複数の音声信号に付
いて、帯域分割を行う。ケプストラム分析手段１０２は
、この帯域分割された信号についてケプストラム分析を
行う。ピーク周波数検出手段１０３は、そのケプストラ
ム分析結果に基づき、そのピーク周波数を検出する。他
方、ピーク周波数判別制御手段１０４は、記憶している
各人の音声のピーク周波数を出力していく。ピーク周波
数判別手段１０５は、検出されたピーク周波数と、順次
送られてくる既知のピーク周波数とを突合せ、誰のピー
ク周波数かを判別する。スイッチ制御手段１０６は、こ
のピーク周波数判別手段１０５で判別された結果に基づ
き、スイッチ制御信号を出力する。スイッチ手段１０７
は、その制御信号に基づき、Ａの人の音声信号なら、出
力端子Ａへスイッチを切り替え、Ｂの人の音声信号なら
、出力端子Ｂへスイッチを切り替える。このようにして
、各人の音声が弁別されて出力される。

【００３８】＜第５の実施例＞図９は、本発明にかかる
第５の実施例を示すものである。

【００３９】ＦＦＴ１０８は、複数人の音声信号をフー
リエ変換する手段である。ケプストラム分析手段１０２
、ピーク周波数検出手段１０３、ピーク周波数判別制御
手段１０４、ピーク周波数判別手段１０５、スイッチ制
御手段１０６は、図８のものと同じなので説明を省略す
る。

【００４０】ディジタルスイッチ手段１０９は、ＦＦＴ
１０８の出力信号を入力し、スイッチ制御手段１０６か
らの制御信号に応じて、ｎチャンネルに音声信号を区別
して出力する手段である。ＩＦＦＴ手段１１０は、この
ディジタルスイッチ手段１０９の出力に付いて、逆フー
リエ変換を行い、出力端子Ａ，Ｂ，Ｃ，・・・，Ｎへそ
れぞれ出力する手段である。　　＜第６の実施例＞図１
０は本発明にかかる第６の実施例の信号処理装置のブロ
ック図である。

【００４１】帯域分割手段１０１、ケプストラム分析手
段１０２、スイッチ制御手段１０６、スイッチ手段１０
７、図８の実施例のものと同じであるのでその説明は省
略する。

【００４２】ホルマント分析手段１０８は、ケプストラ
ム分析手段１０２によって分析されたケプストラムのホ
ルマント（図４（ｂ）参照）を分析する手段である。ホ
ルマントは、スペクトラムの包絡線に対応する。

【００４３】音声検出手段１１１は、ケプストラム分析
結果のピッチ情報など及びホルマント分析結果を入力し
、音声特徴を検出する手段である。図４（ｂ）のピッチ
がそのピークを示し、そのピークが存在するところが音
声信号部分である。ホルマントも人によって差異がある
。

【００４４】音声判別制御手段１１２は、複数の人の音
声の音声特徴を順次出力する手段である。すなわち、音
声のピーク周波数等の特徴は、各人によって、それぞれ
異なるものである。従って、予め各人の音声のそれら特
徴を調べておき、それを順次出力するようにしている。

【００４５】音声判別手段１１３は、音声検出手段１１
１によって検出された音声特徴と音声判別制御手段１１
２からの音声特徴とを比較して、検出された音声特徴が
どの人のものかを判別する手段である。例えば、パター
ンマッチング法などを用いる。

【００４６】＜第７の実施例＞図１１は、本発明にかか
る第７の実施例であって、図８の実施例におけるスイッ
チ手段１０７が雑音も音声と区別して出力できる場合で
ある。

【００４７】すなわち、雑音区間算出手段１１４は、ピ
ーク周波数検出手段１０３によって検出されピーク周波
数情報に基づき、音声区間を判断し、それを反転するこ
とによって雑音のみの区間を算出する手段である。その
雑音区間情報は、スイッチ手段１０７へ入力される。ス
イッチ手段１０７は、この雑音区間情報に基づき、雑音
区間においては、雑音出力端子へその雑音を出力するよ
うにスイッチを切り替える。これによって、各人の音声
が区別されて出力されるばかりでなく、雑音も区別され
て、特定の出力端子から得られる。例えば、自動車のエ
ンジン音や、飛行機の音など、雑音それ自体が必要な場
合もあるからである。

【００４８】＜第８の実施例＞図１２は、本発明にかか
る第８の実施例の信号処理装置のブロック図である。

【００４９】帯域分割手段２０１は、複数の人の音声信
号を帯域分割する帯域分割手段であり、例えば、信号を
Ａ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換手段と、フーリエ変換するＦ
ＦＴ手段とを備える。

【００５０】ケプストラム分析手段２０２、その帯域分
割された信号を入力し、ケプストラム分析を行う手段で
ある。ピーク周波数検出手段２０３は、そのケプストラ
ム分析結果に付いてピーク（ピッチ）周波数を検出する
手段である。図４（ｂ）のピッチがそのピークを示し、
そのピークが存在するところが音声信号部分である。そ
のピーク周波数の検出は、例えば所定の閾値を予め設定
しておき、それとの比較を行うことによって検出する。 なお、このピークが現われる位置は、人によってそれぞ
れ異なるものである。従って、複数の人が同時に話した
場合は、同図破線で示すように、少しずつ位置のずれた
状態で各人のピークが発生する。

【００５１】ピーク周波数判別制御手段２０４は、複数
の人の音声のピーク周波数を順次出力する手段である。 すなわち、音声のピーク周波数は、前述のように、各人
によって、それぞれ異なるものである。従って、予め各
人の音声のピーク周波数を調べておき、それを順次出力
するようにしている。

【００５２】ピーク周波数判別手段２０５は、ピーク周
波数検出手段２０３によって検出されたピーク周波数と
前記ピーク周波数判別制御手段２０４からの各種ピーク
周波数とを比較して、検出されたピーク周波数がどの人
のものかを判別する手段である。例えば、最も近いピー
ク周波数の人の音声信号と判別する。前述のように、複
数の人が同時に話している場合も、誰と誰が話している
場合も、誰と誰が話をしているのか判別する。例えば、
Ａ，Ｄという二人の人の音声が同時に発せられた場合は
、Ａ，Ｄという人が発生したと判別する。

【００５３】くし形フィルタ周波数制御手段２０６は、
ピーク周波数判別手段２０５からの判別信号を受けて、
その判別した人の音声のみを通過させるため最も最適に
くし形フィルタリング機能を調整してフィルタリングさ
せる制御信号を出力する手段である。すなわち、Ａにつ
いては、検出されたＡのピーク周波数情報から導かれる
最適のくし形フィルタリング機能情報（Ａの音声信号の
みを確実にフィルタリングする機能情報）、Ｄについて
は、検出されたＤのピーク周波数情報から導かれる最適
のくし形フィルタリング機能情報（Ｄの音声信号のみを
確実にフィルタリングする機能情報）とを制御信号とし
て出力する。

【００５４】くし形フィルタ周波数手段２０７−１，２
０７−２，２０７−３，２０７−４，・・，２０７−Ｎ
は、前記帯域分割手段２０１によって帯域分割された信
号を入力し、前記くし形フィルタ周波数制御信号に従い
、判別された音声信号のみ通過させるように、適切にそ
のフィルタリング機能を調整してフィルタリングする手
段であって、各人に応じた数だけ設けられている。すな
わち、２０７−１，２０７−２，２０７−３，２０７−
４，・・・，２０７−Ｎのくし形フィルタは、それぞれ
例えば、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ・・・という人に対応する
。従って、Ａという人の音声信号については、くし形フ
ィルタ２０７−１のフィルタリング機能が、Ａという人
の音声のみを確実に通過させるように調整され、またＤ
という人の音声信号に付いては、くし形フィルタ２０７
−４のフィルタリング機能が、Ｄという人の音声のみを
確実に通過させるように調整される。なお、予め、それ
ぞれのくし形フィルタをＡ，Ｄの音声に最適に調整して
固定しておく方法も考えられるが、現実の人の音声は、
体調、時、環境などの違いで、微妙に異なるので、検出
したピーク周波数毎に、最適のくし形フィルタをそのつ
ど調整するようにしている。なお、その意味で、最適に
フィルタリング機能を調整した後も、微妙にその通過可
能周波数を変動させ、通過許容範囲を広げるようにして
もよい。

【００５５】帯域合成手段２０８−１，２０８−２，２
０８−３，２０８−４，・・・，２０８−Ｎは、くし形
フィルタ２０７−１，２０７−２，２０７−３，２０７
−４，・・・，２０７−Ｎのそれぞれの出力を帯域合成
する手段である。 例えば、逆フーリエ変換を行うＩＦＦＴである。

【００５６】次に、上記実施例の動作に付いて説明する
。あらかじめ、ピーク周波数判別制御手段２０４は、複
数人の音声信号のケプストラム分析結果による、ピーク
周波数をそれぞれ記憶しておく。

【００５７】帯域分割手段２０１は、複数人の音声信号
を入力し、帯域分割する。ケプストラム分析手段２０２
は、その帯域分割された信号に付いてケプストラム分析
を行う。ピーク周波数検出手段２０３は、そのケプスト
ラム分析結果から、ピーク周波数を検出する。雑音のみ
で、人の音声が存在しない場合は、ピークは見つからず
、人の音声に付いては、その人の数だけ検出することが
出来る。ピーク周波数判別制御手段２０４は、予め記憶
されている色々な人のピーク周波数を順次出力する。ピ
ーク周波数判別手段２０５は、検出されたピーク周波数
と順次提供されるピーク周波数とを比較して突合せ、最
も似ているピーク周波数を選択する。その最も似ている
ピーク周波数の人がその音声の発生主である。くし形フ
ィルタ周波数制御手段２０６は、その人が判別された情
報に基づき、その人のくし形フィルタ２０７について、
そのピーク周波数から導かれる最適のフィルリング機能
に調整する。くし形フィルタ２０７は、その調整によっ
て、最適の状態で、その音声を各人に区別した状態で出
力する。すなわち、Ａならくし形フィルタ２０７−１の
み、最適のフィルタリング機能に調整されて、Ａの音声
を通過させるので、くし形フィルタリング２０７−１か
らＡの音声信号が出力される。また、Ｄも発声している
と、くし形フィルタ２０７−４のみ、最適のフィルタリ
ング機能に調整されて、Ｄの音声を通過させるので、く
し形フィルタ２０７−４からＤの音声信号が出力される
。このようにして、同時に色々な人が話しをしていても
、各人別に区別されて出力される。帯域合成手段２０８
は、それぞれ入力されてくる音声信号を帯域合成する。

【００５８】＜第９の実施例＞図１３は、本発明にかか
る第９の実施例であって、図１２の実施例と異なるとこ
ろは、ピーク周波数検出手段２０３の出力を入力し、音
声信号区間を反転して、音声以外の自動車のエンジン音
等の雑音区間を算出する雑音区間算出手段２５０、前記
帯域合成手段２０８−１，２０８−２，２０８−３，２
０８−４，・・・，２０８−Ｎから出力された信号、及
び雑音区間算出手段２５０からの信号を入力し、スイッ
チングを行う、スイッチ手段２９０である。すなわち、
スイッチング手段２９０は、雑音区間において、本装置
に入力されてくる雑音信号を雑音出力端子２７０へ出力
し、音声区間においては、各帯域合成手段２０８の出力
に付いて、それぞれの出力端子２６０へ出力する。これ
によって、音声信号はもちろん雑音区間の雑音も区別し
て出力できる。

【００５９】＜第１０の実施例＞図１４は、図１２の実
施例において、くし形フィルタ２０７への入力信号が雑
音がキャンセルされた信号であるようになっている他の
実施例である。

【００６０】すなわち、帯域分割手段２０１、ケプスト
ラム手段２０２、ピーク周波数検出手段２０３、ピーク
周波数判別制御手段２０４、ピーク周波数判別手段２０
５、くし形フィルタ周波数制御手段２０６、くし形フィ
ルタ２０７、帯域合成手段２０８は、第１２の実施例と
同じなので説明を省略する。

【００６１】ピーク検出手段２０９は、前記ケプストラ
ム分析手段２０２において求められたケプストラムのピ
ーク（ピッチ）を検出する手段である。そのピークの検
出は、例えば、所定の大きさの閾値を予め決めておき、
それとの比較を行うことによって、検出できる。音声判
別手段２１０は、そのピークが存在するところが音声信
号部分として判別する手段である。

【００６２】雑音予測手段２１１は、前記帯域分割手段
２０１の出力に付いて、音声判別手段２１０によって、
判別された音声部分から、雑音部分をとらえ、その雑音
のみの部分の雑音データに基づいて、音声部分の雑音を
予測刷る手段である。この雑音予測手段２１１は、ｍチ
ャンネルに分割された音声／雑音入力に基づき、雑音成
分を各チャンネル毎に予測する手段である。例えば、図
５に示すように、ｘ軸に周波数、ｙ軸に音声レベル、ｚ
軸に時間をとるとともに、周波数ｆ１のところのデータ
ｐ１，ｐ２，・・・ｐｉをとり、その先のｐｊを予測す
る。例えば、雑音部分ｐ１〜ｐｉの平均をとりｐｊとす
る。あるいは更に、音声信号部分が続くときはｐｊに減
衰係数を掛けるなどである。　　キャンセル手段２１２
は、帯域分割手段２０１及び雑音予測手段２１１よりｍ
チャンネルの信号が供給され、チャンネル毎に雑音を引
算するなどしてキャンセルする手段である。そのキャン
セレーションの方法は、図７に示すように、周波数を基
準にしたキャンセレーションで、雑音混入音声信号（ａ
）をフーリエ変換し（ｂ）、それから予測雑音のスペク
トル（ｃ）を引き（ｄ）、それを逆にフーリエ変換して
、雑音の無い音声信号を得る（ｅ）ものである。

【００６３】くし形フィルタ２０７は、キャンセル手段
２１２からの出力についてフィルタリングを行う。

【００６４】＜第１１の実施例＞図１５は、本発明にか
かる第１１の実施例であって、ホルマント分析を利用し
た実施例である。図１４に示す実施例とは、帯域分割手
段２０１、ケプストラム手段２０２、ピーク周波数検出
手段２０３、くし形フィルタ周波数制御手段２０６、く
し形フィルタ２０７、帯域合成手段２０８、ピーク検出
手段２０９、音声判別手段２１０、雑音予測手段２１１
、キャンセル手段２１２は同じであるので説明を省略す
る。

【００６５】ホルマント分析手段２１３は、ケプストラ
ム分析手段２０２によって分析されたケプストラムのホ
ルマント（図４（ｂ）参照）を分析する。ホルマントは
、スペクトラムの包絡線に対応する。音声検出手段２１
４は、ケプストラム分析結果のピッチ情報など及びホル
マント分析結果を入力し、音声特徴を検出する。図４（
ｂ）のピッチがそのピークを示し、そのピークが存在す
るところが音声信号部分である。ホルマントも人によっ
て差異がある。音声判別制御手段２１５は、複数の人の
音声の音声特徴を順次出力する。すなわち、音声のピー
ク周波数等の特徴は、各人によって、それぞれ異なるも
のである。従って、予め各人の音声のそれら特徴を調べ
ておき、それを順次出力するようにしている。音声判別
手段２１６は、音声検出手段２１４によって検出された
音声特徴と音声判別制御手段２１５からの音声特徴とを
比較して、検出された音声特徴がどの人のものかを判別
する。例えば、パターンマッチング法などを用いる。こ
の実施例ではホルマント分析を利用して音声特徴を判断
するので、よりいっそう正確な音声信号の弁別が可能と
なる。

【００６６】＜第１２の実施例＞図１６は、本発明にか
かる第１２の実施例の信号処理装置のブロック図である
。

【００６７】帯域分割手段３０１は、複数の人の音声信
号を帯域分割する帯域分割手段であり、例えば、信号を
Ａ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換手段と、フーリエ変換するＦ
ＦＴ手段とを備える。

【００６８】ケプストラム分析手段３０２は、その帯域
分割された信号を入力し、ケプストラム分析を行う手段
である。

【００６９】ピーク周波数検出手段３０３は、そのケプ
ストラム分析結果に付いてピーク（ピッチ）周波数を検
出する手段である。図４（ｂ）のピッチがそのピークを
示し、そのピークが存在するところが音声信号部分であ
る。そのピーク周波数の検出は、例えば所定の閾値を予
め設定しておき、それとの比較を行うことによって検出
する。

【００７０】ピーク周波数判別制御手段３０４は、複数
の人の音声のピーク周波数を順次出力する手段である。 すなわち、音声のピーク周波数は、各人によって、それ
ぞれ異なるものである。従って、予め各人の音声のピー
ク周波数を調べておき、それを順次出力するようにして
いる。

【００７１】ピーク周波数判別手段３０５は、ピーク周
波数検出手段３０３によって検出されたピーク周波数と
前記ピーク周波数判別制御手段３０４からの各種ピーク
周波数とを比較して、検出されたピーク周波数がどの人
のものかを判別する手段である。例えば、最も近いピー
ク周波数の人の音声信号と判別する。

【００７２】スイッチ制御手段３０６は、このピーク周
波数判別手段３０５によって判別された判別情報に従い
、スイッチ制御信号を出力する手段である。

【００７３】ピーク検出手段３０８は、前記ケプストラ
ム分析手段３０２において求められたケプストラムのピ
ーク（ピッチ）を検出する手段である。そのピークの検
出は、例えば、所定の大きさの閾値を予め決めておき、
それとの比較を行うことによって、検出できる。音声判
別手段３０９は、そのピークが存在するところが音声信
号部分として判別する手段である。

【００７４】雑音予測手段３１０は、前記帯域分割手段
３０１の出力に付いて、音声判別手段３０９によって、
判別された音声部分から、雑音部分をとらえ、その雑音
のみの部分の雑音データに基づいて、音声部分の雑音を
予測する手段である。この雑音予測手段３１０は、ｍチ
ャンネルに分割された音声／雑音入力に基づき、雑音成
分を各チャンネル毎に予測する手段である。例えば、図
５に示すように、ｘ軸周波数、ｙ軸に音声レベル、ｚ軸
に時間をとるとともに、周波数ｆ１のところのデータｐ
１，ｐ２・・・，ｐｉをとり、その先のｐｊを予測する
。例えば雑音部分ｐ１〜ｐｉの平均をとりｐｊとする。 あるいは更に、音声信号部分が続くときはｐｊに減衰係
数をとり掛けるなどである。

【００７５】キャンセル手段３１１は、帯域分割手段３
０１及び雑音予測手段３１０よりｍチャンネルの信号が
供給され、チャンネル毎に雑音を引算するなどしてキャ
ンセルする手段である。そのキャンセレーションの方法
は、図６に示すように、周波数を基準にしたキャンセレ
ーションで、雑音混入音声信号（ａ）をフーリエ変換し
（ｂ）、それから予測雑音のスペクトル（ｃ）を引き（
ｄ）、それを逆フーリエ変換して、雑音の無い音声信号
を得る（ｅ）ものである。

【００７６】帯域合成手段３１２は、このキャンセル手
段３１１の出力に付いて帯域合成する、ＩＦＦＴ等の手
段である。

【００７７】スイッチ手段３０７は、帯域合成手段３１
２から入力された音声信号を入力し、スイッチ制御手段
に従い、人別に区別して音声信号を出力する手段である
。例えば、図に示すように、Ｄ→Ａ→Ｂ→Ｃの順に音声
がそれぞれ入力されてくる。それを、それぞれの出力端
子Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，・・・、Ｎへ区別して出力する。

【００７８】次に、本発明の上記実施例に付いて動作を
説明する。帯域分割手段３０１は、複数の音声信号に付
いて、帯域分割を行う。ケプストラム分析手段３０２は
、この帯域分割された信号についてケプストラム分析を
行う。ピーク周波数検出手段３０３は、そのケプストラ
ム分析結果に基づき、そのピーク周波数を検出する。他
方、ピーク周波数判別制御手段３０４は、記憶している
各人の音声のピーク周波数を出力していく。ピーク周波
数判別手段３０５は、検出されたピーク周波数と、順次
送られてくる既知のピーク周波数とを突合せ、誰のピー
ク周波数かを判別する。スイッチ制御手段３０６は、こ
のピーク周波数判別手段３０５で判別された結果に基づ
き、スイッチ制御信号を出力する。ピーク検出手段３０
８は、ケプストラム分析手段３０８の出力についてピー
クを検出する。音声判別手段３０９はそのピークによっ
て音声部分を判別する。雑音予測手段３１０は、その音
声判別結果により、雑音のみの部分のデータから音声部
分の雑音を予測する。 キャンセル手段３１１は、帯域分割手段３０１からの出
力から、予測された雑音をキャンセルする。帯域合成手
段３１２は、この雑音のキャンセルされた信号に付いて
帯域合成する。スイッチ手段３０７は、帯域合成された
信号に付いて、スイッチ制御手段３０６の制御信号に基
づき、Ａの人の音声信号なら、出力端子Ａへスイッチを
切り替え、Ｂの人の音声信号なら、出力端子Ｂへスイッ
チを切り替える。このようにして、各人の音声が弁別さ
れて出力される。

【００７９】＜第１３の実施例＞図１７は、本発明の第
１３の実施例を示すものである。

【００８０】帯域分割手段３０１、ケプストラム分析手
段３０２、ピーク周波数検出手段３０３、ピーク検出手
段３０８、音声判別手段３０９、雑音予測手段３１０、
キャンセル手段３１１は図１６の実施例のものと同じで
あるのでその説明は省略する。

【００８１】ホルマント分析手段３１９は、ケプストラ
ム分析手段３０２によって分析されたケプストラムのホ
ルマント（図４（ｂ）参照）を分析する手段である。ホ
ルマントは、スペクトラムの包絡線に対応する。

【００８２】音声検出手段３１３は、ケプストラム分析
結果のピッチ情報など及びホルマント分析結果を入力し
、音声特徴を検出する手段である。図４（ｂ）のピッチ
がそのピークを示し、そのピークが存在するところが音
声信号部分である。ホルマントも人によって差異がある
。

【００８３】音声判別制御手段３１４は、複数の人の音
声の音声特徴を順次出力する手段である。すなわち、音
声のピーク周波数等の特徴は、各人によって、それぞれ
異なるものである。従って、予め各人の音声のそれら特
徴を調べておき、それを順次出力するようにしている。

【００８４】音声判別手段３１５は、音声検出手段３１
３によって検出された音声特徴と音声判別制御手段３１
４からの音声特徴とを比較して、検出された音声特徴が
どの人のものかを判別する手段である。例えば、パター
ンマッチング法などを用いる。

【００８５】スイッチ制御手段３１６は、この音声判別
手段３１５からの音声判別結果により、制御信号を出力
する手段である。スイッチ手段３１７は、キャンセル手
段３１１の出力を入力し、スイッチ制御信号に基づきス
イッチングを行う手段である。帯域合成手段３１８は、
そのスイッチ手段３１７の出力を入力し、帯域合成する
手段である。本実施例では、ホルマント分析が利用され
ているので、よりいっそう音声特徴が正確に把握される
。

【００８６】＜第１４の実施例＞図１８は、本発明にか
かる第１４の実施例の信号処理装置のブロック図である
。図１８において、帯域分割手段４０１は、信号に付い
て帯域分割を行う手段であって、例えば、Ａ／Ｄ変換器
と、信号をフーリエ変換するＦＦＴ手段とを備えたもの
である。

【００８７】ケプストラム分析手段４０２は、ケプスト
ラム分析を行う手段である。ピーク周波数検出手段４０
３は、ケプストラム分析手段４０２で得られたケプスト
ラム分布のピーク周波数を検出する手段である。

【００８８】第１記憶手段４０４は、予め既知の人の音
声信号を帯域分割し、更に、その帯域分割された信号に
付いてケプストラム分析を行い、そのケプストラム分析
結果について、得られたピーク周波数を記憶したＲＯＭ
等の第１記憶手段である。

【００８９】第１比較手段４０５は、ピーク周波数検出
手段４０３のピーク検出情報と、第１記憶手段４０４に
記憶された各ピーク周波数とを比較、その未知の音声信
号が誰のものであるかを判断する手段である。ある許容
範囲内で、最も近いピーク周波数の持ち主をその人であ
ると判断する。

【００９０】他方、第２記憶手段４０９は、予め各種音
声の音声特徴を記憶したＲＯＭ等の手段である。例えば
、単語毎、又は「ア」、「イ」、「ウ」等の音節毎、さ
らには音素毎の音声の特徴を記憶している。

【００９１】音声きりだし手段４０６は、雑音混じりの
音声信号から音声部分を切り出す手段である。例えば、
フィルタ等を用いる。

【００９２】特徴抽出手段４０７は、その切り出された
音声の特徴を抽出する手段である。第２比較手段４０８
は、特徴抽出手段４０７によって抽出された音声特徴と
第２記憶手段４０９に記憶された音声特徴とを比較し、
音声を認識する手段である。例えば、パターンマッチン
グ法などの手法を用いる。

【００９３】比較合成手段４１０は、前記第１比較手段
４０５の比較結果と、第２比較手段４０８の比較結果に
基づき、所定の処理を行って、その結果を出力する手段
であって、例えば、予め指定された人の以外の人の場合
は、その認識結果を出力しないようにする。あるいは、
誰の音声かに付いての情報を付けて、認識結果を出力し
てもよい。

【００９４】次に上記実施例の動作を説明する。まず、
第１記憶手段４０４に、予め既知の人の音声信号の帯域
分割され、ケプストラム分析されて得られたピーク周波
数を記憶しておく。そして、第２記憶手段４０９に、予
め各種音声の音声特徴を記憶しておく。

【００９５】そして、帯域分割手段４０１で、未知の雑
音混じりの音声入力信号を帯域分割し、ケプストラム分
析手段４０２で、その帯域分割手段４０１の出力をケプ
ストラム分析し、ピーク周波数検出手段４０３で、その
ケプストラム分析手段４０２のケプストラム分析出力に
おけるピーク周波数を検出し、第１比較手段４０５で、
前記ピーク周波数検出手段４０３のピーク周波数検出情
報と前記第１記憶手段４０４に記憶された各ピーク周波
数とを比較し、その未知の音声信号が誰のものであるか
を判断する。

【００９６】音声切り出し手段４０６で、前記雑音混じ
りの音声信号から音声部分を切り出し、特徴抽出手段４
０７で、切り出された音声の特徴を抽出し、第２比較手
段４０８で、その特徴抽出手段４０７によって抽出され
た音声特徴と前記第２記憶手段４０９に記憶された音声
特徴とを比較し、音声に認識する。

【００９７】そして、比較合成手段４１０で、前記第１
比較手段４０５の比較結果と、第２比較手段４０８の比
較結果に基づき、所定の人の音声信号の場合のみ、音声
認識結果を出力する。

【００９８】＜第１５の実施例＞図１９は本発明にかか
る第１５の実施例であって、図１８に示す実施例とは、
帯域分割手段４０１、ケプストラム分析手段４０２、第
１記憶手段４０４、第１比較手段４０５、音声切り出し
手段４０６、特徴抽出手段４０７、第２比較手段４０８
、第２記憶手段４０９、比較出力合成手段４１０は同じ
ものであるので、説明は省略する。

【００９９】ピーク周波数検出手段４１１は、ケプスト
ラム分析手段４０２によるケプストラム分析結果を利用
してピークを検出する手段であって、ピーク周波数検出
手段４０３は、そのピーク情報に基づきピーク周波数を
検出する手段である。他方、音声判別手段４１２は、ピ
ーク情報に基づき、音声部分を判別する手段である。雑
音予測手段４１３は、その音声判別手段４１２による音
声部分情報を利用して、前記帯域分割された信号につい
て、音声部分の雑音を予測する手段である。この雑音予
測手段４１３は、ｍチャンネルに分割された音声／雑音
入力に基づき、雑音成分を各チャンネル毎に予測する手
段である。例えば、図５に示すように、ｘ軸に周波数、
ｙ軸に音声レベル、ｚ軸に時間をとるとともに、周波数
ｆ１のところのデータｐ１，ｐ２，・・・ｐｉをとり、
その先のｐｊを予測する。例えば、雑音部分ｐ１〜ｐｉ
の平均をとりｐｊとする。あるいは更に、音声信号部分
が続くときはｐｊに減衰係数を掛けるなどである。キャ
ンセル手段４１４は、前記帯域分割された信号について
、その予測された雑音を除去する手段である。一般に、
キャンセルの方法の一例として、時間軸でのキャンセレ
ーションは、図６に示すように、雑音混入音声信号（ａ
）から予測された雑音波形（ｂ）を引算するものである
。それによって信号のみが取り出される（ｃ）。また、
本実施例では、図７に示すように、周波数を基準にした
キャンセレーションで、雑音混入音声信号（ａ）をフー
リエ変換し（ｂ）、それから予測雑音のスペクトル（ｃ
）を引き（ｄ）、それを逆フーリエ変換して、雑音の無
い音声信号を得る（ｅ）ものである。帯域合成手段４１
５は、キャンセル手段４１４より供給されるｍチャンネ
ルの信号を逆フーリエ変換して音声出力を得る手段であ
る。前記音声切り出し手段４０６は、この帯域合成手段
４１５によって合成された信号に付いて音声切り出しを
行う。　　本実施例では、このように、音声認識する対
象となる音声信号から、雑音がキャンセルされているの
で、より認識率の高い音声認識が行われる。

【０１００】なお、以上の実施例において、ケプストラ
ム分析手段、最ゆう検出手段、雑音検出手段、雑音区間
算出手段、ピーク周波数検出手段、雑音予測手段、音声
検出手段、ホルマント分割手段、比較手段などは、コン
ピュータを利用してソフトウエア的に実現できるが、専
用のハード回路を用いても実現可能である。

【０１０１】また、本発明において、雑音とは、着目す
る信号以外の信号を意味するので、音声でも雑音として
扱われることが有り得る。

【０１０２】さらに、複数のくし形フィルタ手段の個数
を一個とし、時分割方法によって、制御するようにして
もよい。

【０１０３】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、雑音混じ
りの音声信号から雑音成分を除去することができ、これ
によって、音声部分のみの信号を取り出すことができる
。

【０１０４】また、複数の人の音声信号に付いてそれぞ
れ区別して出力することが出来、音声認識の前段階に便
利なものである。

【０１０５】また、複数の人の音声信号に付いて、同時
に発せられても、それぞれ正確に区別して出力すること
が出来、雑音が除かれた音声信号に付いて、それぞれ区
別して出力することが出来る。

【０１０６】さらに、音声信号に付いて、その音声を発
した人をケプストラム分析を利用して特定し、その人情
報も利用するので、秘密を要するシステムなどに有効で
ある。　　また、雑音を除去して、音声認識を行う場合
は、雑音が除去された信号に付いて音声認識を行えるの
で、より一層音声認識率が高くなる。

【図面の簡単な説明】

【図１】　　本発明にかかる第１の実施例の信号判別装
置を示すブロック図

【図２】　　本発明にかかる第２の実施例の信号判別装
置を示すブロック図

【図３】　　本発明にかかる第３の実施例の雑音抑圧装
置を示すブロック図

【図４】　　一般のケプストラム分析を説明するための
グラフ

【図５】　　本発明における雑音予測方法を説明するた
めのグラフ

【図６】　　本発明のキャンセレーション法を説明する
ための波形図

【図７】　　本発明のキャンセレーション法を説明する
ための波形図

【図８】　　本発明にかかる第４の実施例の信号処理装
置を示すブロック図

【図９】　　本発明にかかる第５の実施例の信号処理装
置を示すブロック図

【図１０】　　本発明にかかる第６の実施例の信号処理
装置を示すブロック図

【図１１】　　本発明にかかる第７の実施例の信号処理
装置を示すブロック図

【図１２】　　本発明にかかる第８の実施例の信号処理
装置を示すブロック図

【図１３】　　本発明にかかる第９の実施例の信号処理
装置を示すブロック図

【図１４】　　本発明にかかる第１０の実施例の信号処
理装置を示すブロック図

【図１５】　　本発明にかかる第１１の実施例の信号処
理装置を示すブロック図

【図１６】　　本発明にかかる第１２の実施例の信号処
理装置を示すブロック図

【図１７】　　本発明にかかる第１３の実施例の信号処
理装置を示すブロック図

【図１８】　　本発明にかかる第１４の実施例の音声認
識装置を示すブロック図

【図１９】　　本発明にかかる第１５の実施例の音声認
識装置を示すブロック図

【符号の説明】

１　　ケプストラム分析手段 ２　　記憶手段 ３　　信号判別手段 ４　　最ゆう検出手段 ５　　出力手段 ８　　雑音予測手段 ９　　雑音パワー算出手段 １０　　帯域分割手段 １１　　キャンセル手段 １２　　帯域合成手段 ３１　　ピーク検出手段 ３２　　音声判別手段 １０１　　帯域分割手段 １０２　　ケプストラム分析手段 １０３　　ピーク周波数検出手段 １０４　　ピーク周波数判別制御手段 １０５　　ピーク周波数判別手段 １０６　　スイッチ制御手段 １０７　　スイッチ手段 １０８　　ＦＦＴ １０９　　ディジタルスイッチ手段 １１０　　ＩＦＦＴ １１１　　音声検出手段 １１２　　音声判別制御手段 １１３　　音声判別手段 １１４　　雑音区間算出手段 ２０１　　帯域分割手段 ２０２　　ケプストラム分析手段 ２０３　　ピーク周波数検出手段 ２０４　　ピーク周波数判別制御手段 ２０５　　ピーク周波数判別手段 ２０６　　くし形フィルタ周波数制御手段２０７　　く
し形フィルタ ２０８　　帯域合成手段 ２５０　　雑音区間算出手段 ２９０　　スイッチ手段 ３０４　　第１記憶手段 ３０５　　第１比較手段 ３０６　　音声切り出し手段 ３０７　　特徴検出手段 ３０８　　第２比較手段 ３０９　　第２記憶手段 ３１０　　比較出力合成手段 ４０１　　帯域分割手段 ４０２　　ケプストラム分析手段 ４０３　　ピーク周波数検出手段 ４０４　　ピーク周波数判別制御手段 ４０５　　ピーク周波数判別手段 ４０６　　スイッチ制御手段 ４０７　　スイッチ手段 ４０８　　ピーク検出手段 ４０９　　音声判別手段 ４１０　　雑音予測手段 ４１１　　キャンセル手段

Claims (16)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　入力された雑音混じりの音声信号の周
   波数帯域を分割する帯域分割手段と、その帯域分割手段
   の帯域分割出力が入力され、ケプストラム分析を行うケ
   プストラム手段と、前記ケプストラム分析手段のケプス
   トラム分析結果に基づきピークを検出するピーク検出手
   段と、そのピーク検出手段によって検出されたピーク情
   報に基づき、音声部分を判別する音声判別手段と、この
   音声判別手段によって判別された音声部分情報に基づき
   、前記雑音混じりの音声信号に付いて、音声部分の雑音
   を予測する雑音予測手段と、前記帯域分割された雑音混
   じりの音声信号について、雑音予測手段によって予測さ
   れた雑音を除去するキャンセル手段と、そのキャンセル
   手段からの出力に付いて帯域合成を行なう帯域合成手段
   とを備えたことを特徴とする信号判別装置。
2. 【請求項２】　　既知の種類の信号に付いて、その所定
   の特徴情報を予め記憶している記憶手段、雑音混じりの
   信号を入力し、信号部分を判別する信号判別手段と、そ
   の信号判別手段によって判別された信号部分に付いての
   特徴情報と前記記憶手段の特徴情報とを比較し、その信
   号部分の信号種類を検出する最ゆう検出手段と、前記信
   号判別手段による結果と前記最ゆう検出手段による結果
   を対にして出力する出力手段とを備えたことを特徴とす
   る信号判別装置。
3. 【請求項３】　　上記特徴情報は、音声信号に付いての
   ケプストラム分析結果情報であり、前記最ゆう検出手段
   は、前記雑音混じりの信号に付いてケプストラム分析を
   行うケプストラム分析手段による分析結果を利用して音
   声信号部分の信号種類を検出するものであることを特徴
   とする請求項２記載の信号判別装置。
4. 【請求項４】雑音混じりの信号に基づいて、信号部分の
   雑音を予測する雑音予測手段を備え、前記最ゆう検出手
   段は、その雑音予測手段によって予測された雑音予測値
   も考慮して信号部分の信号種類を検出するものであるこ
   とを特徴とする請求項２記載の信号判別装置。
5. 【請求項５】　　雑音混じりの信号に基づいて、信号部
   分の雑音を予測する雑音予測手段を備え、前記最ゆう検
   出手段は、その雑音予測手段によって予測された雑音予
   測値も考慮して信号部分の信号種類を検出するものであ
   ることを特徴とする請求項３記載の信号判別装置。
6. 【請求項６】　　入力された音声信号の周波数帯域を分
   割する帯域分割手段と、その帯域分割手段の帯域分割出
   力が入力され、ケプストラム分析を行うケプストラム手
   段と、そのケプストラム分析手段によって分析された分
   析結果に基づいて、ピーク周波数を検出するピーク周波
   数検出手段と、複数の人の音声のピーク周波数を順次出
   力するピーク周波数判別制御手段と、前記ピーク周波数
   検出手段によって検出されたピーク周波数と前記ピーク
   周波数判別制御手段からの各種ピーク周波数とを比較し
   て、検出されたピーク周波数がどの人のものかを判別す
   るピーク周波数判別手段と、このピーク周波数判別手段
   によって判別された判別情報に従い、スイッチ制御信号
   を出力するスイッチ制御手段と、前記入力された音声信
   号を入力し、前記スイッチ制御信号に従い、人別に区別
   して音声信号を出力するスイッチ手段とを備えたことを
   特徴とする信号処理装置。
7. 【請求項７】　　ピーク周波数検出手段で検出されたピ
   ーク周波数に基づいて、雑音区間を算出する雑音区間算
   出手段とを更に備え、前記スイッチ手段は、この雑音区
   間算出手段からの雑音区間情報を利用して、前記人別の
   音声信号の他に、雑音を区別して出力することを特徴と
   する請求項６記載の信号処理装置。
8. 【請求項８】　　入力された音声信号をフーリエ変換す
   るＦＦＴと、そのフーリエ変換された信号に付いて、ケ
   プストラム分析を行うケプストラム手段と、そのケプス
   トラム分析手段によって分析された分析結果に基づいて
   、ピーク周波数を検出するピーク周波数検出手段と、複
   数の人の音声のピーク周波数を順次出力するピーク周波
   数判別制御手段と、前記ピーク周波数検出手段によって
   検出されたピーク周波数と前記ピーク周波数判別制御手
   段からの各種ピーク周波数とを比較して、検出されたピ
   ーク周波数がどの人のものかを判別するピーク周波数判
   別手段と、このピーク周波数判別手段によって判別され
   た判別情報に従って、スイッチ制御信号を出力するスイ
   ッチ制御手段と、前記フーリエ変換された信号に付いて
   、前記スイッチ制御信号に従い、人別に区別して音声信
   号を出力するディジタルスイッチ手段と、そのディジタ
   ルスイッチ手段からのそれぞれの出力信号を逆フーリエ
   変換するＩＦＦＴとを備えたことを特徴とする信号処理
   装置。
9. 【請求項９】　　入力された音声信号の周波数帯域を分
   割する帯域分割手段と、その帯域分割手段の帯域分割出
   力が入力され、ケプストラム分析を行うケプストラム手
   段と、その帯域分割出力が入力されホルマント分析を行
   うホルマント分析手段と、そのホルマント分析手段によ
   って分析されたホルマント分析結果と、前記ケプストラ
   ム分析手段によって分析されたケプストラム分析結果に
   基づいて、音声の特徴を検出する音声検出手段と、複数
   の人の音声の音声特徴を順次出力する音声判別制御手段
   と、前記音声検出手段によって、検出された音声特徴と
   前記音声判別制御手段からの各種特徴とを比較して、検
   出された音声特徴がどの人のものかを判別する音声判別
   手段と、この音声判別手段によって判別された判別情報
   に従い、スイッチ制御信号を出力するスイッチ制御手段
   と、前記入力された音声信号を入力し、前記スイッチ制
   御信号に従い、人別に区別して音声信号を出力するスイ
   ッチ手段とを備えたことを特徴とする信号処理装置。
10. 【請求項１０】　　入力された音声信号の周波数帯域を
    分割する帯域分割手段と、その帯域分割手段の帯域分割
    出力が入力され、ケプストラム分析を行うケプストラム
    手段と、そのケプストラム分析手段によって分析された
    分析結果に基づいて、ピーク周波数を検出するピーク周
    波数検出手段と、複数の人の音声のピーク周波数を順次
    出力するピーク周波数判別制御手段と、前記ピーク周波
    数検出手段によって検出されたピーク周波数と前記ピー
    ク周波数判別制御手段からの各種ピーク周波数とを比較
    して、検出されたピーク周波数がどの人のものかを判別
    するピーク周波数判別手段と、このピーク周波数判別手
    段によって判別された判別情報に従い、くし形フィルタ
    周波数制御信号を出力するくし形フィルタ周波数制御手
    段と、前記帯域分割手段によって帯域分割された信号を
    入力し、前記くし形フィルタ周波数制御信号に従い、判
    別された音声信号のみ通過させるように、適切にそのフ
    ィルタリング機能を調整してフィルタリングするくし形
    フィルタと、そのくし形フィルタの出力に付いて、帯域
    合成を行う帯域合成手段とを備えたことを特徴とする信
    号処理装置。
11. 【請求項１１】　　入力された音声信号の周波数帯域を
    分割する帯域分割手段と、その帯域分割手段の帯域分割
    出力が入力され、ケプストラム分析を行うケプストラム
    手段と、そのケプストラム分析手段によって分析された
    分析結果に基づいて、ピーク周波数を検出するピーク周
    波数検出手段と、複数の人の音声のピーク周波数を順次
    出力するピーク周波数判別制御手段と、前記ピーク周波
    数検出手段によって、検出されたピーク周波数と前記ピ
    ーク周波数判別制御手段からの各種ピーク周波数とを比
    較して、検出されたピーク周波数がどの人のものかを判
    別するピーク周波数判別手段と、このピーク周波数判別
    手段によって判別された判別情報に従い、くし形フィル
    タ周波数制御信号を出力するくし形フィルタ周波数制御
    手段と、前記ケプストラム分析手段のケプストラム分析
    結果に基づきピークを検出するピーク検出手段と、その
    ピーク検出手段によって検出されたピーク情報に基づき
    、音声部分を判別する音声判別手段と、この音声判別手
    段によって判別された音声部分情報に基づき、前記雑音
    混じりの音声信号に付いて、音声部分の雑音を予測する
    雑音予測手段と、前記帯域分割された雑音混じりの音声
    信号について、雑音予測手段によって予測された雑音を
    除去するキャンセル手段と、その雑音キャンセルされた
    信号を入力し、前記くし形フィルタ周波数制御信号に従
    い、判別された音声信号のみ通過させるように、適切に
    そのフィルタリング機能を調整してフィルタリングする
    くし形フィルタと、そのくし形フィルタの出力に付いて
    、帯域合成を行う帯域合成手段とを備えたことを特徴と
    する信号処理装置。
12. 【請求項１２】　　入力された雑音混じりの音声信号の
    周波数帯域を分割する帯域分割手段と、その帯域分割手
    段の帯域分割出力が入力され、ケプストラム分析を行う
    ケプストラム手段と、そのケプストラム分析手段によっ
    て分析された分析結果に基づいて、ピーク周波数を検出
    するピーク周波数検出手段と、前記ケプストラム分析結
    果に基づいて、ホルマント分析を行うホルマント分析手
    段と、前記検出されたピーク周波数と前記ホルマント情
    報に基づき音声特徴を検出する音声検出手段と、複数の
    人の音声の特徴を順次出力する音声判別制御手段と、前
    記音声検出手段によって検出された特徴と前記音声判別
    制御手段からの各種特徴とを比較して、検出された音声
    特徴がどの人のものかを判別する音声判別手段と、この
    音声判別手段によって判別された判別情報に従い、くし
    形フィルタ周波数制御信号を出力するくし形フィルタ周
    波数制御手段と、前記ケプストラム分析手段のケプスト
    ラム分析結果に基づきピークを検出するピーク検出手段
    と、そのピーク検出手段によって検出されたピーク情報
    に基づき、音声部分を判別する音声判別手段と、この音
    声判別手段によって判別された音声部分情報に基づき、
    前記雑音混じりの音声信号に付いて、音声部分の雑音を
    予測する雑音予測手段と、前記帯域分割された雑音混じ
    りの音声信号について、雑音予測手段によって予測され
    た雑音を除去するキャンセル手段と、その雑音キャンセ
    ルされた信号を入力し、前記くし形フィルタ周波数制御
    信号に従い、判別された音声信号のみ通過させるように
    、適切にそのフィルタリング機能を調整してフィルタリ
    ングするくし形フィルタと、そのくし形フィルタの出力
    に付いて、帯域合成を行う帯域合成手段とを備えたこと
    を特徴とする信号処理装置。
13. 【請求項１３】　　入力された雑音混じりの音声信号の
    周波数帯域を分割する帯域分割手段と、その帯域分割手
    段の帯域分割出力が入力され、ケプストラム分析を行う
    ケプストラム手段と、そのケプストラム分析手段によっ
    て分析された分析結果に基づいて、ピーク周波数を検出
    するピーク周波数検出手段と、複数の人の音声のピーク
    周波数を順次出力するピーク周波数判別制御手段と、前
    記ピーク周波数検出手段によって検出されたピーク周波
    数と前記ピーク周波数判別制御手段からの各種ピーク周
    波数とを比較して、検出されたピーク周波数がどの人の
    ものかを判別するピーク周波数判別手段と、このピーク
    周波数判別手段によって判別された判別情報に従い、ス
    イッチ制御信号を出力するスイッチ制御手段と、前記ケ
    プストラム分析手段のケプストラム分析結果に基づきピ
    ークを検出するピーク検出手段と、そのピーク検出手段
    によって検出されたピーク情報に基づき、音声部分を判
    別する音声判別手段と、この音声判別手段によって判別
    された音声部分情報に基づき、前記雑音混じりの音声信
    号に付いて、音声部分の雑音を予測する雑音予測手段と
    、前記帯域分割された雑音混じりの音声信号について、
    雑音予測手段によって予測された雑音を除去するキャン
    セル手段と、そのキャンセル手段からの出力に付いて帯
    域合成を行う帯域合成手段と、その帯域合成された信号
    を入力し、前記スイッチ制御信号に従い、人別に区別し
    て音声信号を出力するスイッチ手段とを備えたことを特
    徴とする信号処理装置。
14. 【請求項１４】　　入力された雑音混じりの音声信号の
    周波数帯域を分割する帯域分割手段と、その帯域分割手
    段の帯域分割出力が入力され、ケプストラム分析を行う
    ケプストラム手段と、そのケプストラム分析手段によっ
    て分析された分析結果に基づいて、ピーク周波数を検出
    するピーク周波数検出手段と、前記ケプストラム分析結
    果に基づいて、ホルマント分析を行うホルマント分析手
    段と、前記検出されたピーク周波数と前記ホルマント情
    報に基づき音声特徴を検出する音声検出手段と、複数の
    人の音声の特徴を順次出力する音声判別制御手段と、前
    記音声検出手段によって、検出された特徴と前記音声判
    別制御手段からの各種特徴とを比較して、検出された音
    声特徴がどの人のものかを判別する音声判別手段と、こ
    の音声判別手段によって判別された判別情報に従い、ス
    イッチ制御信号を出力するスイッチ制御手段と、前記ケ
    プストラム分析手段のケプストラム分析結果に基づきピ
    ークを検出するピーク検出手段と、そのピーク検出手段
    によって検出されたピーク情報に基づき、音声部分を判
    別する音声判別手段と、この音声判別手段によって判別
    された音声部分情報に基づき、前記雑音混じりの音声信
    号に付いて、音声部分の雑音を予測する雑音予測手段と
    、前記帯域分割された雑音混じりの音声信号について、
    雑音予測手段によって予測された雑音を除去するキャン
    セル手段と、そのキャンセル手段からの出力に付いて前
    記スイッチ制御信号に従い、人別に区別して音声信号を
    出力するスイッチ手段と、そのスイッチ手段からの信号
    について帯域合成を行う帯域合成手段とを備えたことを
    特徴とする信号処理装置。
15. 【請求項１５】　　予め既知の人の音声信号の帯域分割
    され、ケプストラム分析されて得られたピーク周波数を
    記憶した第１の記憶手段と、未知の雑音混じりの音声入
    力信号を帯域分割する帯域分割手段と、その帯域分割手
    段の出力をケプストラム分析するケプストラム分析手段
    と、そのケプストラム分析手段のケプストラム分析出力
    におけるピーク周波数を検出するピーク周波数検出手段
    と、前記ピーク周波数検出手段のピーク検出情報と前記
    第１記憶手段に記憶された各ピーク周波数とを比較し、
    その未知の音声信号が誰のものであるかを判断する第１
    比較手段と、予め各種音声の音声特徴を記憶した第２の
    記憶手段と、前記雑音混じりの音声信号から音声部分を
    切り出す音声切り出し手段と、切り出された音声の特徴
    を抽出する特徴抽出手段と、その特徴抽出手段によって
    抽出された音声特徴と前記第２記憶手段に記憶された音
    声特徴とを比較し、音声を認識する第２比較手段と、前
    記第１比較手段の比較結果と、第２比較手段の比較結果
    に基づき、所定の処理を行って出力する比較合成手段と
    を備えたことを特徴とする音声認識装置。
16. 【請求項１６】　　ケプストラム分析手段によるケプス
    トラム分析結果を利用して音声部分を判別する音声判別
    手段と、その音声判別手段による音声部分情報を利用し
    て、前記帯域分割された信号について、音声部分の雑音
    を予測する雑音予測手段と、前記帯域分割された信号に
    ついて、その予測された雑音を除去するキャンセル手段
    と、そのキャンセル手段の出力を帯域合成する帯域合成
    手段とを備え、前記音声切り出し手段は、この帯域合成
    手段によって合成された信号に付いて切り出しを行うこ
    とを特徴とする請求項１５記載の音声認識装置。