JPH0756598A - 有声音・無声音判別装置 - Google Patents
有声音・無声音判別装置Info
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- JPH0756598A JPH0756598A JP20324893A JP20324893A JPH0756598A JP H0756598 A JPH0756598 A JP H0756598A JP 20324893 A JP20324893 A JP 20324893A JP 20324893 A JP20324893 A JP 20324893A JP H0756598 A JPH0756598 A JP H0756598A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 背景雑音レベルの高低に依存せず判別誤りが
少なく、有声音、無声音、無音を判別できる有声音・無
声音判別装置を得ることを目的とする。 【構成】 音声信号の有声音、無声音の判別をする有声
音・無声音判別装置において、入力音声の背景雑音レベ
ルを求めて雑音レベル６として出力する雑音レベル判定
手段５と、上記の雑音レベル６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（例えば、入力音声のフレームのパワ
ー１）と閾値とを照合して有声音、無声音、無音判別を
行う照合手段１１とを備え、雑音レベル６の値により、
有声音、無声音、無音判別の閾値を変化させるようにし
たものである。
少なく、有声音、無声音、無音を判別できる有声音・無
声音判別装置を得ることを目的とする。 【構成】 音声信号の有声音、無声音の判別をする有声
音・無声音判別装置において、入力音声の背景雑音レベ
ルを求めて雑音レベル６として出力する雑音レベル判定
手段５と、上記の雑音レベル６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（例えば、入力音声のフレームのパワ
ー１）と閾値とを照合して有声音、無声音、無音判別を
行う照合手段１１とを備え、雑音レベル６の値により、
有声音、無声音、無音判別の閾値を変化させるようにし
たものである。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】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・無声音判別装置に関するものである。
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
として、例えば特開昭６１−２７８００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。
として、例えば特開昭６１−２７８００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。
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。また、音声信号には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がしばしば
現れるが、従来の有声音・無声音判別装置では有声音と
無声音の中間的な状態を表現することができず、従って
判別できないという課題がある。
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。また、音声信号には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がしばしば
現れるが、従来の有声音・無声音判別装置では有声音と
無声音の中間的な状態を表現することができず、従って
判別できないという課題がある。
【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、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・無声音判別装置を得ることを目的とし
ている。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
・無声音判別装置を得ることを目的とする。
になされたもので、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・無声音判別装置を得ることを目的とし
ている。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
・無声音判別装置を得ることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、請求項１に係わる発明は、音声信号の有声音、無
声音の判別をする有声音・無声音判別装置において、入
力音声の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、ケプストラムの低次項の中から
選択し、さらに、上記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、所定の閾値と照合することにより、有声
音、無声音、無音の判別結果を出力する照合手段を備
え、上記有声音、無声音、無音判別の判別誤りを少なく
するようにしたものである。
めに、請求項１に係わる発明は、音声信号の有声音、無
声音の判別をする有声音・無声音判別装置において、入
力音声の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、ケプストラムの低次項の中から
選択し、さらに、上記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、所定の閾値と照合することにより、有声
音、無声音、無音の判別結果を出力する照合手段を備
え、上記有声音、無声音、無音判別の判別誤りを少なく
するようにしたものである。
【０００９】また、請求項２に係わる発明は、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
において、入力音声の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、有声音、無声音、無音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、
いずれの区分にも入らない場合、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照合手段を備え、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ようにしたものである。
の有声音、無声音の判別をする有声音・無声音判別装置
において、入力音声の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、有声音、無声音、無音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、
いずれの区分にも入らない場合、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照合手段を備え、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ようにしたものである。
【００１０】また、請求項３に係わる発明は、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
において、入力音声の背景雑音レベルを求め雑音レベル
として出力する雑音レベル判定手段と、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、無音判別を行う照合手
段と、を備え、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ようにしたものであ
る。
の有声音、無声音の判別をする有声音・無声音判別装置
において、入力音声の背景雑音レベルを求め雑音レベル
として出力する雑音レベル判定手段と、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、無音判別を行う照合手
段と、を備え、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ようにしたものであ
る。
【００１１】また、請求項４に係わる発明は、請求項３
に係わる発明の雑音レベル判定手段として、入力音声の
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
定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、入力音声のフレームと過去の音声のフレームにつ
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雑音レベ
ル判定手段を備えるようにしたものである。
に係わる発明の雑音レベル判定手段として、入力音声の
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
定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、入力音声のフレームと過去の音声のフレームにつ
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雑音レベ
ル判定手段を備えるようにしたものである。
【００１２】また、請求項５に係わる発明は、請求項３
に係わる発明の雑音レベル判定手段として、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、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雑
音レベル判定手段を備えるようにしたものである。
に係わる発明の雑音レベル判定手段として、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、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雑
音レベル判定手段を備えるようにしたものである。
【００１３】
【作用】以上のように構成された請求項１に係わる発明
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。
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。
【００１４】また、請求項２に係わる発明では、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。
号の有声音、無声音の判別をする有声音・無声音判別装
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。
【００１５】また、請求項３に係わる発明では、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。
号の有声音、無声音の判別をする有声音・無声音判別装
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。
【００１６】また、請求項４に係わる発明では、請求項
３に係わる発明の作用に加えて、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。
３に係わる発明の作用に加えて、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。
【００１７】また、請求項５に係わる発明では、請求項
３に係わる発明の作用に加えて、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。
３に係わる発明の作用に加えて、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。
【００１８】
実施例１．図１は本発明に係わる有声音・無声音判別装
置の実施例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。
置の実施例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。
【００１９】以下、図１の有声音・無声音判別装置の動
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１
４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Ｄ
１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。
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１
４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Ｄ
１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。
【００２０】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。
【００２１】
【数１】
【００２２】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。
【００２３】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。
【００２４】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。
【００２５】
【数２】
【００２６】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。
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。
【００２７】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。
【００２８】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。
【００２９】
【数３】
【００３０】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。
【００３１】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。
【００３２】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。
【００３３】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。
【００３４】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。
【００３５】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。
【００３６】
【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
置の構成ブロック図である。
置の構成ブロック図である。
【図２】図１の有声音・無声音判別装置の判別条件を例
示する図である。
示する図である。
【図３】図１の有声音・無声音判別装置の判別条件を例
示する図である。
示する図である。
【図４】図１の有声音・無声音判別装置の判別条件を例
示する図である。
示する図である。
【図５】図１の有声音・無声音判別装置の判別条件を例
示する図である。
示する図である。
【図６】従来の有声音・無声音判別装置を示す構成図で
ある。
ある。
【図７】図６の有声音・無声音判別装置の判別パラメー
タの分布を示す図である。
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 ２２ 判別結果
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成５年１１月３０日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正内容】
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、請求項１に係わる発明は、音声信号の有声音、無
声音の判別をする有声音・無声音判別装置において、入
力音声の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
と照合することにより、有声音、無声音、無音の判別結
果を出力する照合手段を備え、上記有声音、無声音、無
音判別の判別誤りを少なくするようにしたものである。
めに、請求項１に係わる発明は、音声信号の有声音、無
声音の判別をする有声音・無声音判別装置において、入
力音声の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
と照合することにより、有声音、無声音、無音の判別結
果を出力する照合手段を備え、上記有声音、無声音、無
音判別の判別誤りを少なくするようにしたものである。
Claims (5)
- 【請求項１】 音声信号の有声音、無声音を判別をする
有声音・無声音判別装置において、入力音声のフレーム
を分析して得る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、所定の閾値と照合することによ
り、有声音、無声音、無音の判別結果を出力する照合手
段を備え、上記有声音、無声音、無音判別の判別誤りを
少なくすることを特徴とする有声音・無声音判別装置。 - 【請求項２】 音声信号の有声音、無声音を判別をする
有声音・無声音判別装置において、入力音声のフレーム
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、有声音、無声音、無音いずれ
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ない
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
る照合手段を備え、 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を特徴とする有声
音・無声音判別装置。 - 【請求項３】 音声信号の有声音、無声音の判別をする
有声音・無声音判別装置において、入力音声の背景雑音
レベルを求め雑音レベルとして出力する雑音レベル判定
手段と、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、無音判別を行う照合手段と、を備え、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
ることを特徴とする有声音・無声音判別装置。 - 【請求項４】 雑音レベル判定手段として、入力音声の
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、入力音声のフレームと過去の音声のフレームにつ
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雑音レベ
ル判定手段を備えたことを特徴とする請求項３記載の有
声音・無声音判別装置。 - 【請求項５】 雑音レベル判定手段として、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、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雑
音レベル判定手段を備えたことを特徴とする請求項３記
載の有声音・無声音判別装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20324893A JP3297156B2 (ja) | 1993-08-17 | 1993-08-17 | 音声判別装置 |
| JP2000188987A JP3394506B2 (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 |
|---|---|---|---|
| JP20324893A JP3297156B2 (ja) | 1993-08-17 | 1993-08-17 | 音声判別装置 |
Related Child Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000188987A Division JP3394506B2 (ja) | 1993-08-17 | 2000-06-23 | 音声判別装置及び音声判別方法 |
| JP2000188942A Division JP3328642B2 (ja) | 1993-08-17 | 2000-06-23 | 音声判別装置及び音声判別方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0756598A true JPH0756598A (ja) | 1995-03-03 |
| JP3297156B2 JP3297156B2 (ja) | 2002-07-02 |
Family
ID=16470888
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP20324893A Expired - Fee Related JP3297156B2 (ja) | 1993-08-17 | 1993-08-17 | 音声判別装置 |
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|---|---|
| JP (1) | JP3297156B2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| JP2002261553A (ja) * | 2001-03-02 | 2002-09-13 | Ricoh Co Ltd | 音声自動利得制御装置、音声自動利得制御方法、音声自動利得制御用のアルゴリズムを持つコンピュータプログラムを格納する記憶媒体及び音声自動利得制御用のアルゴリズムを持つコンピュータプログラム |
| WO2004040552A1 (ja) * | 2002-10-31 | 2004-05-13 | Nec Corporation | トランスコーダ及び符号変換方法 |
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| KR100819848B1 (ko) * | 2005-12-08 | 2008-04-08 | 한국전자통신연구원 | 발화검증을 위한 임계치값 자동 갱신을 이용한 음성인식장치 및 방법 |
| US7486719B2 (en) | 2002-10-31 | 2009-02-03 | Nec Corporation | Transcoder and code conversion method |
| US7606709B2 (en) | 1998-06-15 | 2009-10-20 | Yamaha Corporation | Voice converter with extraction and modification of attribute data |
| JP2012252060A (ja) * | 2011-05-31 | 2012-12-20 | Fujitsu Ltd | 話者判別装置、話者判別プログラム及び話者判別方法 |
| JP2013011680A (ja) * | 2011-06-28 | 2013-01-17 | Fujitsu Ltd | 話者判別装置、話者判別プログラム及び話者判別方法 |
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-
1993
- 1993-08-17 JP JP20324893A patent/JP3297156B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| JP4548953B2 (ja) * | 2001-03-02 | 2010-09-22 | 株式会社リコー | 音声自動利得制御装置、音声自動利得制御方法、音声自動利得制御用のアルゴリズムを持つコンピュータプログラムを格納する記憶媒体及び音声自動利得制御用のアルゴリズムを持つコンピュータプログラム |
| WO2004040553A1 (ja) * | 2002-10-31 | 2004-05-13 | Nec Corporation | 帯域拡張装置及び方法 |
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| US7684979B2 (en) | 2002-10-31 | 2010-03-23 | Nec Corporation | Band extending apparatus and method |
| WO2004040552A1 (ja) * | 2002-10-31 | 2004-05-13 | Nec Corporation | トランスコーダ及び符号変換方法 |
| KR100819848B1 (ko) * | 2005-12-08 | 2008-04-08 | 한국전자통신연구원 | 발화검증을 위한 임계치값 자동 갱신을 이용한 음성인식장치 및 방법 |
| JP2014517938A (ja) * | 2011-05-24 | 2014-07-24 | クゥアルコム・インコーポレイテッド | 雑音ロバスト音声コード化のモード分類 |
| US8990074B2 (en) | 2011-05-24 | 2015-03-24 | Qualcomm Incorporated | Noise-robust speech coding mode classification |
| JP2012252060A (ja) * | 2011-05-31 | 2012-12-20 | Fujitsu Ltd | 話者判別装置、話者判別プログラム及び話者判別方法 |
| JP2013011680A (ja) * | 2011-06-28 | 2013-01-17 | Fujitsu Ltd | 話者判別装置、話者判別プログラム及び話者判別方法 |
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