JPH09212195A - 音声活性検出装置及び移動局並びに音声活性検出方法 - Google Patents

音声活性検出装置及び移動局並びに音声活性検出方法

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JPH09212195A
JPH09212195A JP8331874A JP33187496A JPH09212195A JP H09212195 A JPH09212195 A JP H09212195A JP 8331874 A JP8331874 A JP 8331874A JP 33187496 A JP33187496 A JP 33187496A JP H09212195 A JPH09212195 A JP H09212195A
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voice activity
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noise
voice
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JP8331874A
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Antti Vaehaetalo
ベヘタロ アンチ
Juha Haekkinen
ヘッキネン ユハ
Erkki Paajanen
パーヤネン エルッキ
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Nokia Mobile Phones Ltd
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 本発明は音声活性検出装置に関し、この装置
では入力音声信号（x(n)）は特定の周波数帯域を表すサ
ブ信号（S(s)）に分割され、該サブ信号中の雑音（N
(s)）が推定される。 【解決手段】 該サブ信号中の推定された雑音に基づい
て副判定信号（SNR(s)）が生成され、該副判定信号に基
づいて該入力音声信号についての音声活性判定
（Ｖind ）が形成される。入力音声信号のスペクトル成
分及び雑音推定値が計算され、比較される。より具体的
には、各サブ信号について信号対雑音比が計算され、そ
の各信号対雑音比は副判定信号（SNR(s)）を表す。その
信号対雑音比から、それらの合計に比例する値が計算さ
れて閾値と比較され、入力音声信号についての音声活性
判定信号（Ｖind ）がその比較に基づいて形成される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は入力信号中の音声活
性を検出し、その検出結果に基づいて音声活性判定を行
うための手段をそなえる音声活性検出装置に関する。本
発明は、音声活性を検出する方法と、音声活性検出手段
を含む通信装置とにも関する。
【０００２】
【従来の技術】音声活性検出器（Voice Activity Detec
tor (VAD))は、入力が音声又は暗騒音を含むか否か判定
する。ＶＡＤの典型的なアプリケーションは無線通信シ
ステムにあり、無線通信システムでは、音声が検出され
ないときには送信が禁止される不連続送信システムを制
御するために音声活性検出方法を利用することができ
る。例えばエコー消去及び雑音消去のためにもＶＡＤを
使用することができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】音声活性検出のための
種々の方法が従来公知である。主な問題は、騒々しい環
境で暗騒音から音声を確実に検出することである。特許
公報ＵＳ５、４５９、８１４は、音声信号について平均
信号レベルとゼロ点交差とを計算する音声活性検出方法
を開示している。この手法は、計算に関しては単純な方
法であるけれども、検出結果の信頼性が余り良くはない
という問題点を有する。特許公報ＷＯ９５／０８１７０
及びＵＳ５、２７６、７６５は、音声信号と雑音推定値
とのスペクトル差をＬＰＣ（Liner Prediction Coding
（線形予測符号化））パラメータを用いて計算する音声
活性検出方法を開示している。これらの公報は雑音推定
値の更新を制御する補助ＶＡＤ検出器を提示している。
上記の全ての公報に示されるＶＡＤ方法は、音声のパワ
ーが雑音のパワーと比べて小さいときに確実に音声を検
出しなければならないという問題がある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明は、入力音声信号
を、特定の周波数帯域を表すサブ信号に分割し、該サブ
信号において音声活性を検出する音声活性検出装置に関
する。該サブ信号の検出に基づいて、副判定信号が生成
され、入力音声信号についての音声活性判定が該副判定
信号に基づいて形成される。本発明では、入力音声信号
の各スペクトル成分と雑音推定値とが計算されて比較さ
れる。より具体的に言えば、信号対雑音比が各サブ信号
について計算され、各信号対雑音比が副判定信号を表
す。その信号対雑音比から、それらの合計に比例する値
が計算されて閾値と比較され、入力音声信号についての
音声活性判定信号がその比較に基づいて形成される。
【０００５】各サブ信号について信号対雑音比を得るた
めに、各サブ周波数帯域について（即ち各サブ信号につ
いて）雑音推定値が計算される。このことは、雑音をよ
り精密に推定でき、その雑音推定値を各サブ周波数帯域
について別々に更新することもできることを意味する。
雑音推定値の精度が向上することによって音声活性検出
の判定がより精密かつ信頼性のあるものとなる。音声活
性検出装置の音声／雑音・判定を用いて暗騒音推定値の
更新を制御することにより、雑音推定値の精度も向上す
る。
【０００６】本発明の音声活性検出装置及び通信装置
は、前記入力信号を特定の周波数帯域を表すサブ信号に
分割するための手段と、該サブ信号中の雑音を推定する
ための手段と、該サブ信号中の雑音に基づいて副判定信
号を計算するための手段と、該副判定信号に基づいて該
入力信号について音声活性判定を行うための手段とを有
することを特徴とする。
【０００７】本発明の方法は、前記入力信号を特定の周
波数帯域を表すサブ信号に分割し、該サブ信号中の雑音
を推定し、該サブ信号中の雑音に基づいて副判定信号を
計算し、該副判定信号に基づいて該入力信号について音
声活性判定を行う各ステップを有することを特徴とす
る。
【０００８】次に、添付図面を参照して本発明を詳しく
説明する。
【０００９】
【発明の実施の形態】図１は、本発明の音声活性検出
（Voice activity detection（ＶＡＤ））装置４の使用
状況を簡単に示す。以下の記述において提示されるパラ
メータの値は、例示の値であって本発明の１実施例を記
載するものであり、それらの値は本発明の方法の機能を
特定のパラメータの値のみに限定するものではない。図
１を参照すると、マイクロホン１から到来する信号はＡ
／Ｄ変換器２でサンプリングされる。例示的な値とし
て、Ａ／Ｄ変換器２のサンプリング速度は８０００Ｈ
ｚ、音声コーデック３のフレーム長は８０サンプル、各
音声フレームは１０ｍｓの音声から成るものとする。該
ＶＡＤ装置４は音声コーデック３と同じ入力フレーム長
を用いることができ、或いはその長さは音声コーデック
が用いるフレーム長の均等商（even quotient)であるこ
とができる。符号化された音声信号は、更に送信部にお
いて例えば不連続送信ハンドラー５に供給され、これ
は、該ＶＡＤ４から受け取った判定Ｖｉｎｄに従って送
信を制御する。
【００１０】本発明の音声活性検出装置の１実施例が図
２により詳しく示されている。マイクロホン１から来る
音声信号はＡ／Ｄ変換器２でサンプリングされてデジタ
ル信号 x(n) となる。図２のＶＡＤ装置への入力フレー
ムは、デジタル信号 x(n) から各サンプルを取り出すこ
とにより形成される。このフレームはブロック６に供給
され、ここで所定の帯域のパワーを表すパワースペクト
ル成分が計算される。ＦＦＴ、フィルター群を使って、
又は線形予測係数を使って、入力フレームの振幅又はパ
ワースペクトルに比例する各成分を計算することができ
る。このことについて後に詳しく説明する。該ＶＡＤが
線形予測係数を計算する音声コーデックと共に作動する
場合には、それらの係数をその音声コーデックから受け
取ることができる。
【００１１】各パワースペクトル成分 P(f) は、始めに
図３に示されているように高速フーリエ変換（ＦＦＴ）
を用いて入力フレームから計算される。実施例では、Ｆ
ＦＴ計算の長さが１２８であることが仮定されている。
また、パワースペクトル成分P(f) は再結合されて計算
スペクトル成分 S(s) とされ、スペクトル成分の数が６
５から８まで減少する。
【００１２】図３を参照すると、音声フレームは窓掛け
ブロック１０に入力され、ここで音声フレームに所定の
窓が乗算される。窓掛けの目的は、一般に信号のスペク
トル推定の質を高め、信号を時間領域の各フレームに分
割することである。この実施例で使われる窓掛けでは、
窓同士が部分的に重複するので、重複する各サンプルが
次のフレームのためにメモリ（ブロック１５）に記憶さ
れる。信号から８０個のサンプルが取られ、それらのサ
ンプルは、前のフレームの際に記憶された１６個のサン
プルと組み合わされて、合計で９６個のサンプルとな
る。また、最後に収集された８０個のサンプルの中か
ら、その中の最後の１６個のサンプルが次のフレームを
計算するときに使われるべく記憶される。
【００１３】この様にして与えられた９６個のサンプル
に、窓掛けブロック１０において９６個のサンプル値か
ら成る窓が乗算される。図７に示されているように、窓
の始めの８個の値は窓の立ち上がり部 IU を形成し、終
わりの８個の値は窓の立ち下がり部 ID を形成する。窓
I(n) を次のように定義することができ、そしてブロッ
ク１１（図６）において実施される：
【数１】
【００１４】窓掛け（ブロック１１）をデジタル的に実
施することはデジタル信号処理として当業者には従来か
ら知られていることである。この窓掛けでは、中央の８
０個の値（n = 8,..,87 即ち中央の部分 IM ）は１に等
しいので、それらを乗算しても結果は変わらないから乗
算を省略することができる。従って窓の始めの８個のサ
ンプルと終わりの８個のサンプルとを乗算するだけでよ
い。ＦＦＴの長さは２の累乗でなければならないので、
ブロック１２（図６）においてブロック１１から得られ
た９６個のサンプルの終わりに３２個の「０」が付加さ
れ、１２８個のサンプルから成る音声フレームとなる。
サンプル列の終わりにサンプルを付加することは単純な
操作であって、ブロック１２をデジタル的に実現するこ
とは当業者の技術の範囲内のことである。
【００１５】窓掛け用ブロック１０で窓掛けが実行され
た後、ブロック２０で高速フーリエ変換ＦＦＴを用いて
音声フレームのスペクトルが計算される。ＦＦＴブロッ
ク２０に到達したフレームの中のサンプル x(0), x
(1),.., x(n); n = 127 （即ち前記の１２８個のサンプ
ル）は実（real) ＦＦＴ（高速フーリエ変換）により周
波数領域へ変換されて周波数領域サンプル X(0), X
(1),.., X(f); f = 64（より一般的には f=(n+1)/2）と
なり、その各サンプルは実数成分 Xｒ(f) と虚数成分 X
ｉ(f) とから成る：
【数２】
【００１６】高速フーリエ変換をデジタル的に実現する
ことは当業者にとっては従来公知のことである。ＦＦＴ
から得られた実数成分及び虚数成分は平方ブロック（sq
uaring block) ５０において二乗されて対をなして加え
合わされ、その出力は音声フレームのパワースペクトル
である。ＦＦＴの長さが１２８であるならば、得られる
パワースペクトル成分の数は６５であり、これはＦＦＴ
変換の長さを２で割り、その結果を１だけ大きくする
（インクリメントする）ことにより得られる、即ち（Ｆ
ＦＴの長さ／２）＋１である。従って、パワースペクト
ルは、実数成分及び虚数成分の２乗の和を成分毎に計算
することにより平方ブロック５０から得られる：
【数３】
【００１７】平方ブロック５０の機能は、図８に示され
ているように、実数成分及び虚数成分を平方ブロック
（squaring blocks)５１及び５２（これらは、デジタル
的に実行されるものとして従来公知の単純な数学的平方
の計算を実行する）に入力し、その平方された各成分を
総和ユニット（summing unit) ５３で合計することによ
り実現されることができる。この様にして、平方ブロッ
ク５０の出力として、パワースペクトル成分 P(0), P
(1),.., P(f); f = 64が得られ、これらのパワースペク
トル成分は、次に述べるように時間領域信号の種々の周
波数での成分の各パワーに対応する（８ｋＨｚのサンプ
リング速度が使用されるものとする）： f = 0,...,64の値についての P(f) は中間周波数（f ・4000/64 Hz) に対応す る。 (4)
【００１８】この後、ブロック６０で８個の新しいパワ
ースペクトル成分、即ちパワースペクトル成分結合 S
(s), s = 0,..,7 が形成され、それらは本明細書では計
算スペクトル成分と呼ばれる。計算スペクトル成分 S
(s) は、次のように常に各計算スペクトル成分 S(s) に
ついて隣り合う７個のパワースペクトル成分 P(f) の合
計を計算することにより形成される：
【数４】
【００１９】図９に示されているように、カウンタ６１
と総和ユニット６２とを使って、カウンタ６１に常に７
まで数え上げさせ、カウンタに制御させて総和ユニット
６２に常に７個の連続する成分の合計を計算させて出力
として総和（sum)を出させることにより、これを実現す
ることができる。この場合、最低位の結合成分 S(0)は
中間周波数 [62.5 Hz 〜 437.5 Hz]に対応し、最高位の
結合成分 S(7) は中間周波数 [3125 Hz 〜 3500 Hz] に
対応する。これより低い周波数（62.5 Hz より下）や、
これより高い周波数（3500 Hz より上）は、音声につい
ては重要でなくて、無視することができる。
【００２０】図３の手法を使う代わりに、図４に示され
ている様にフィルタ列を用いて入力フレームからパワー
スペクトル成分 P(f) を計算することもできる。このフ
ィルタ列は、問題の周波数帯域をカバーする帯域フィル
タ Hj (z), j = 0,...,7から成る。該フィルタ列は、均
一な帯域幅フィルタであってもよいが、可変帯域幅フィ
ルタからなっていてもよい。効率を改善するために、通
常は該フィルタ列の出力は複数のうちから１個選択され
る（decimated)。フィルタ列のデザイン及びデジタル実
施形態は当業者には従来公知の事項である。各帯域 jの
副帯域(sub−band) サンプル zj (i) は、フィルタ Hj
(z) を用いて入力信号 x(n) から計算される。各帯域の
信号パワーを次のように計算することができる：
【数５】 ここで Lは１入力フレーム内の副帯域中のサンプルの個
数である。
【００２１】ＶＡＤを音声コーデックと共に用いるとき
には、デジタル移動電話システムで使われる殆どの音声
コーデックにより計算される線形予測係数（Linear Pre
diction Coefficients (LPC)) を使って計算スペクトル
成分 S(s) を計算することができる。その様な構成が図
５に示されている。ＬＰＣ係数は線形予測（linear pre
diction)と呼ばれる手法により音声コーデック３で計算
され、そこに線形フィルターが形成される。該フィルタ
ーのＬＰＣ係数は直接順序係数 d(i) （directorder co
efficients)であり、これを自己相関係数（autocorrela
tion coefficients) ＡＣＦ（ｋ）から計算することが
できる。後述するように、直接順序係数d(i) を使って
計算スペクトル成分 S(s) を計算することができる。入
力フレームサンプル x(n) から計算することのできる自
己相関係数ＡＣＦ（ｋ）を使ってＬＰＣ係数を計算する
ことができる。もしＬＰＣ係数又はＡＣＦ（ｋ）係数を
音声コーデックから得ることができないならば、それら
を入力フレームから計算することができる。
【００２２】自己相関係数ＡＣＦ（ｋ）は音声コーデッ
ク３で次のように計算される：
【数６】 ここで、N は入力フレーム中のサンプルの個数、M はＬ
ＰＣ次数（order)（例えば８）、x(i)は入力フレーム中
のサンプルである。
【００２３】短周期分析フィルタ（short term analysi
s filter) のインパルス応答を表すＬＰＣ係数 d(i)
を、例えばシュール巡回アルゴリズム（the Schur recu
rsionalgorithm)やレビンソン・ダービンのアルゴリズ
ム（the Levinson-Durbin algorithm)などの従来公知の
方法により自己相関係数ＡＣＦ（ｋ）から計算すること
ができる。
【００２４】図５に示されているブロック８において高
速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使って下記の式に従ってＬ
ＰＣの値から所望の周波数での振幅が計算される：
【数７】 ここで、K は定数、例えば８０００、であり、k はパワ
ーが計算される周波数に対応し（即ち、A(k)は周波数 k
/K・fsに対応し、ここで fs はサンプル周波数であ
る）、また、M は短周期分析の次数（order)である。
【００２５】所望の周波数帯域の振幅を次のようにして
推定することができる：
【数８】 ここでk1は周波数帯域のスタート指標（start index)で
あり、k2は周波数帯域のエンド指標（end index)であ
る。
【００２６】各係数 C(k1,k2,i) を前もって計算してお
き、それらをメモリ（図示せず）に記憶させておくこと
により、必要な計算ロードを少なくすることができる。
それらの係数を次のように計算することができる：
【数９】
【００２７】振幅 A(k1,k2) の平方の逆数を取り、更に
ACF(0) と掛け合わせることにより、計算スペクトル成
分 S(s) での信号パワーの近似値を計算することができ
る。この逆数を取る計算が必要なのは、線形予測係数が
入力信号の反転スペクトル（inverse spectrum）を表す
からである。ACF(0)は、信号のパワーを表し、式７で計
算される。
【数１０】 ここで各計算スペクトル成分 S(s) は、帯域の両端（ba
nd limits)を定義する特定の定数 k1 及び k2 を用いて
計算される。以上、パワー（計算）スペクトル成分 S
(s) を計算する種々の方法を説明した。
【００２８】更に図２において、音声活性検出装置が音
声を検出しないときに推定ブロック８０（図１１により
詳しく示されている）で雑音のスペクトル N(s), s =
0,..,7 が推定される。推定はブロック８０においてブ
ロック６から入力された信号の各スペクトル成分 S(s),
s = 0,..,7 について時間平均された平均値を巡回的に
計算することにより実行される：
【数１１】
【００２９】この文脈で、Ｎn-1(s)は図１１に示されて
いるようにメモリ８３から得られる前のフレームについ
て計算された雑音スペクトル推定値を意味し、Ｎn (s)
は上の式による現在のフレーム（n = フレーム順序番
号）についての推定値を意味する。この計算はブロック
８１で好ましくはデジタル的に実行される。このブロッ
クへの入力は、ブロック６からのスペクトル成分 S(s)
と、メモリ８３から得られる前のフレームについての推
定値Ｎn-1(s)と、ブロック８２で計算される時定数変数
λ(s) の値とである。入力スペクトル成分が雑音推定値
Ｎn-1(s)成分より低い S(s) であるときに、より速い時
定数を使って更新を行うことができる。変数λ(s) の値
は次の表（λ(s) の代表的な値）に従って決定される：
【表２】
【００３０】値Ｖind 及びSTcount については後に詳し
く説明する。
【００３１】以下の記述においては記号 N(s) は、現在
のフレームについて計算された雑音スペクトル推定用に
用いられる。上記の推定による計算は好ましくはデジタ
ル的に実行される。上記の式に従ってデジタル的に乗
算、加算及び減算を行うことは当業者に周知されている
ことである。
【００３２】更に図２において計算ブロック９０で入力
スペクトル S(s) 及び雑音スペクトル N(s) から比 SNR
(s), s = 0,..,7 が成分毎に計算され、この比は信号対
雑音比と呼ばれる：
【数１２】
【００３３】信号対雑音比 SNR(s) は、計算スペクトル
成分の各周波数帯域についての一種の音声活性判定を表
す。信号対雑音比 SNR(s) から、その周波数帯域信号が
音声又は雑音を含むか否か判定することができ、従って
これは音声活性（voice activity) を表す。計算ブロッ
ク９０も好ましくはデジタル的に実現され、上記の割り
算を実行する。割り算をデジタル的に実行する方法自体
は当業者に従来から知られている。
【００３４】
【表３】 図２において相対雑音レベルが計算ブロック７０で計算
される。このブロックは図１０に詳しく示されており、
ここでパワースペクトル推定値 S(s), s = 0,..,7 を用
いて音声についての時間平均された平均値（ロ）が計算
される。音声が検出されたとき、時間平均された平均値
（ロ）は更新される。始めに現在のフレームでのパワー
スペクトル成分の平均値（ハ）がブロック７１で計算さ
れ、このブロック７１に次のようにブロック６０からス
ペクトル成分 S(s) が入力として与えられる：
【数１３】
【００３５】ブロック７２で、時間平均された平均値
（ロ）は、前のフレームの時に計算された時間平均され
た平均値が記憶されているメモリ７８から得られる前の
フレームについての時間平均された平均値（ニ）と、ブ
ロック７１から得られる計算スペクトル平均値（ハ）
と、前もってメモリ７９ａに記憶されている時定数αと
に基づいて（例えば巡回的に）計算されることにより得
られる：
【数１４】 ここで nはフレームの順序番号であり、αは前記の時定
数であり、その値は 0.0〜 1.0であり、通常は 0.9〜
1.0である。時間平均された平均値に非常に弱い音声
（例えば文の終わりで）を含ませないために、現在のフ
レームについての各スペクトル成分の平均値が時間平均
された平均値に依存する閾値を上回る場合に限ってそれ
は更新される。この閾値は通常は時間平均された平均値
の１／４である。前の２つの式の計算は好ましくはデジ
タル的に実行される。
【００３６】同様に、雑音パワーの時間平均された平均
値（ホ）は、雑音のパワースペクトル推定値 N(s), s =
0,..,7 及び次の式に従ってそれから計算される成分平
均値（ヘ）を用いて計算ブロック７３から得られる：
【数１５】 ここでβは時定数であり、その値は 0.0〜 1.0であり、
通常は 0.9と 1.0との間である。雑音パワーの時間平均
された平均値は各フレームにおいて更新される。雑音ス
ペクトル成分の平均値（へ）は、スペクトル成分 N(s)
に基づいて、ブロック７６で次のようにして計算され
る：
【数１６】 そして前のフレームの時にメモリ７４に記憶された前の
フレームについての雑音パワーの時間平均された平均値
（ト）がメモリ７４から得られる。相対雑音レベルη
は、雑音及び音声の時間平均された各平均値のスケーリ
ングされ（scaled)且つ最大値を限定された商（maximum
limited quotient) としてブロック７５で計算され
る：
【数１７】 ここでκは前もってメモリ７７に記憶されているスケー
リング定数（scaling constant) であり（代表的な値は
4.0）、 max ηはメモリ７９ｂに記憶されている相対
雑音レベルの最大値（代表的な値は 1.0）である。
【００３７】図２の装置でＶＡＤ判定を生成するため
に、ＶＡＤ判定ブロック１１０で信号対雑音比 SNR(s)
を利用して入力信号と雑音モデルとの間の距離ＤSNR が
計算され、それはデジタル計算により次の式を実現す
る：
【数１８】 ここで s l 及び s h は、含まれている最低周波数成
分及び最高周波数成分の指標値（index values) であ
り、υs は成分重み付け係数であり、これらは予め決め
られて前もってメモリに記憶され、そこからそれらは計
算のために検索される。通常は、全ての信号対雑音推定
値成分が使われ(s l = 0及び s h= 7) であり、それら
に等しい重みが付けられる：υs = 1.0/8.0; s =
0,.., 7 。
【００３８】次に、図１２を参照してＶＡＤ判定ブロッ
ク１１０の実施例を詳しく解説する。音声活性検出器に
おける総和ユニット（summing unit) １１１は、種々の
周波数帯域から得られる信号対雑音比 SNR(s) の値を合
計し、それにより、入力信号と雑音モデルとの間のスペ
クトル距離を表すパラメータＤSNR が上記の式（１９）
に従って得られ、総和ユニット１１１からの値ＤSNR は
比較ユニット１１２で所定の閾値 vthと比較される。閾
値 vthの方が小さければ、そのフレームは音声を含むと
見なされる。信号対雑音比が良好であると期待すること
のできる周波数に一層大きな重みが付けられるように、
合計の計算（summing)に重み付けを行うこともできる。
音声活性検出器の出力及び判定を変数Ｖind で表すこと
ができ、その値について下記の条件が得られる：
【数１９】
【００３９】該ＶＡＤは背景（background）スペクトル
推定値 N(s) の更新を制御し、後者はそれに代わって上
記したように音声活性検出器の機能に影響を及ぼすの
で、もし背景雑音（暗騒音）レベルが急に増大すると雑
音及び音声の両方が音声と指摘される可能性がある（Ｖ
ind = 1）。このことは、更に背景スペクトル推定値 N
(s) の更新が禁止されることになる。それを防止するた
めに、その間は連続するフレームが音声を含んでいない
と見なされる時間（フレームの個数）が監視される。安
定していて、有声と指摘されない連続するフレームは音
声を含んでいないものとされる。
【００４０】図２のブロック７で、ピッチ分析（pitch
analysis）とも呼ばれる長周期予測（Long Term Predic
tion (LTP)) 分析が計算される。有声検出は長周期予測
パラメータを用いて行われる。長周期予測パラメータ
は、遅れ（即ちピッチ周期）と長周期予測利得（long t
erm predictor gain) とである。これらのパラメータは
殆どの音声コーデック（符号器を含む）で計算される。
よって音声コーデックの他に音声活性検出器を使用する
ならば（図５に記載されているように）、それらのパラ
メータを音声コーデックから得ることができる。
【００４１】フレーム長 Nに等しいサンプルの量 Mから
長周期予測分析を計算することができ、或いは入力フレ
ーム長をサブフレームに分割し（例えば４サブフレー
ム、4・M = N ）、長周期パラメータを各サブフレーム
から別々に計算することもできる。入力フレームのこれ
らのサブフレームへの分割はＬＴＰ分析ブロック７（図
２）で行われる。該サブフレーム・サンプルは xs(i)で
表される。
【００４２】従って、ブロック７では始めに各サブフレ
ーム・サンプル xs(i)から自己相関R(l) が計算され
る：
【数２０】 ここで l = Lmin,..., Lmax (例えば Lmin = 40、Lmax = 160） である。
【００４３】上記の計算のために、旧サブフレームから
最後の Lmax 個のサンプルを保存しておかなければなら
ない。
【００４４】次に該 R(l) からRmax = max(R(l))となる
ような最大値 Rmax を探す。ここでl = 40,..., 160で
ある。
【００４５】長周期予測（long term predictor)の遅れ
LTP lag(j)は、Rmaxに対応する指標（index) lであ
る。変数 jはサブフレームの指標（index)を表す（j =
0...3）。
【００４６】LTP gainを次のように計算することがで
きる： LTP gain(j) = Rmax/Rtot ここで
【数２１】
【００４７】サブフレームの長周期予測の遅れ利得(LTP
gain(j) ）を合計することによってフレームの長周期
予測の遅れ利得(LTP gain sum ）を表すパラメータを
計算することができる：
【数２２】
【００４８】もし LTP gain sum が一定の閾値 thr
lag より大きければ、そのフレームは有声であるとされ
る：
【数２３】
【００４９】更に図２においてブロック１００で次のよ
うに平均雑音スペクトル推定値 NA(s)が計算される：
【数２４】 ここで aは 0 < a < 1の値（例えば 0.9）の時定数であ
る。
【００５０】平均雑音スペクトル推定値 NA(s)とスペク
トル推定値 S(s) との間のスペクトル距離 Dもブロック
１００で次のように計算される：
【数２５】
【００５１】Low Limit は小さな定数で、いくつかの
周波数帯域での雑音スペクトル又は信号スペクトルが低
いときに割り算の結果を小さく保つために使われる。
【００５２】もしスペクトル距離 Dが所定の閾値 Dlim
より大きければ、定常度カウンタ stat cnt は 0にセ
ットされる。もしスペクトル距離 Dが閾値 Dlim より小
さくて、信号が有声とは検出されなければ（voiced =
0）、定常度カウンタの値が増やされる（インクリメン
トされる）。定常度カウンタについて下記の条件が受け
入れられる：
【数２６】
【００５３】ブロック１００は出力stat cnt を与え、
これは次の条件に合致するようにＶ ind の値が 0になる
と、 0にリセットされる：
【数２７】
【００５４】もしこの連続するフレームの個数が所定の
閾値 max spf （その値は例えば５０である）より大き
ければ、STcount の値は１にセットされる。これにより
カウンタ値stat cnt との関連で出力STcount に関して
下記の条件が与えられる：
【数２８】
【００５５】また、本発明では、背景スペクトル推定値
N(s) の精度は、相対雑音レベルη（これはブロック７
０で計算される）を利用して音声活性検出器の前記閾値
vthを調整することにより改善される。信号対雑音比が
非常に良好である（或いは相対雑音レベルηが低い）よ
うな環境では、相対雑音レベルηに基づいて閾値 vthの
値が大きくされる。これにより、背景雑音（暗騒音）の
急激な変化を音声と解釈することが少なくなる。閾値 v
thの適応化は下記の式に従ってブロック１１３で実行さ
れる：
【数２９】 ここで vth fix1、 vth min1、及び vth slope1は正
の定数であり、それらの代表的な値は例えば次の通りで
ある： vth fix1 = 2.5;vth min1 = 2.0;vth slope1 =
8.0。
【００５６】
【表４】 雑音レベルの高い環境では、音声を雑音として検出する
確率を低くするために閾値が低くされる。そのとき、閾
値 vth を低くするために次のように雑音スペクトル成
分の平均値（チ）が使われる：
【数３０】 ここで vth fix2及び vth slope2は正の定数である。
よって、もし雑音スペクトル成分の平均値（チ）が充分
に大きければ、閾値 vth2 は閾値 vth1 より小さい。
【００５７】音声バースト時に閾値 vth2 が更に小さく
されるようにして本発明の音声活性検出器を改善するこ
ともできる。これにより、音声がゆっくりと静かになっ
てゆくときに音声の終わりが雑音と解される可能性が無
くなるので、動作が改善する。この付加的な閾値適応化
を下記のようにように（ブロック１１３で）実施するこ
とができる。
【００５８】始めに、次の条件に従ってＤSNR を所望の
最大値（代表的には５）及び最小値（代表的には２）の
間に限定する：
【数３１】
【００５９】その後、閾値適応化係数 ta0を次のように
計算する：
【数３２】 ここでthmin 及びthmax はそれぞれ最小スケーラ値（th
e minimum scaler value) （代表的には 0.5）及び最大
スケーラ値（the maximum scaler value）（代表的には
１）である。
【００６０】フレーム nについての実際のスケーラ ta
(n)は、値を増減するために種々の時定数を有するフィ
ルターで ta0を平滑化することにより計算される。この
平滑化を下記の式に従って実行することができる：
【数３３】
【００６１】ここで、λ0 及びλ1 はアタック時定数
（増加期間（increase period)；代表的な値は 0.9）及
びリリース時定数（減少期間（decrease period)；代表
的な値は 0.5）である。最後に、スケーラ ta(n)を用い
て、新しいＶＡＤ閾値 vthを得るために閾値 vthをスケ
ーリングすることができ、これにより次のようになる：
【数３４】
【００６２】音声活性検出器においてしばしば起こる問
題は、音声のちょうど始まりの時には音声が直ぐには検
出されず、また音声の終わりも正しく検出されないとい
うことである。そのために暗騒音推定値 N(s) が誤った
値となり、そのために音声活性検出器の後の結果に影響
が及ぶことになる。遅延を用いて暗騒音推定値を更新す
ることにより、この問題を無くすることができる。この
場合、暗騒音推定値 N(s) を更新する前に最後のフレー
ムの或る数 N（例えば N = 2）のパワースペクトル（こ
こでは計算スペクトル）S1(s),..., SN (s) が記憶され
る（例えば、図１１には示されていない、ブロック８０
の入力に設けられるバッファに）。もし最後の２倍の量
のフレームの間に（即ち 2・N 個のフレームの間に）音
声活性検出器が音声を検出していなければ暗騒音推定値
N(s) はメモリの中の最も古いパワースペクトル S1(s)
で更新され、その他の場合には更新は行われない。これ
により、更新時に使用されるフレームの前後の N個のフ
レームが雑音であったことが保証される。
【００６３】本発明の方法及び音声活性検出装置は移動
局や移動通信システム（例えば基地局の）などの通信装
置に用いるのに特に適しており、この方法及び装置は特
定のアーキテクチャ（ＴＤＭＡ、ＣＤＭＡ、デジタル／
アナログ）に限定されない。図１３は本発明の移動局を
示しており、これに本発明の音声活性検出方法が採用さ
れている。マイクロホン１から出る送信されるべき音声
信号はＡ／Ｄ変換器２でサンプリングされ、音声コーデ
ック３で音声符号化され、その後に基本周波数信号処理
（例えばチャネル符号化、インタリーブなど）、混合及
び無線周波数への変調及び送信がブロックＴＸで行われ
る。音声活性検出器４（ＶＡＤ）を使って、該ＶＡＤの
出力Ｖind に従ってブロックＴＸを制御することにより
不連続送信を制御することができる。移動局がエコー及
び／又は雑音消去装置（キャンセラ）ＥＮＣを含んでい
るならば、本発明のＶＡＤ４をブロックＥＮＣを制御す
るためにも使うことができる。ブロックＴＸから信号は
複式フィルターＤＰＬＸ及びアンテナＡＮＴを通して送
信される。受信された音声に対して受信部ＲＸの公知の
動作が受信時に行われて、その音声はスピーカー９を通
して再生される。ＶＡＤ４を使って受信部ＲＸの如何な
る動作も、例えばエコー消去と関連して、制御すること
ができる。
【００６４】本発明の方法及び装置の実施例を本明細書
に開示した。本発明は、ここに開示した実施例の細目に
限定されるものではなく、本発明の範囲から逸脱せずに
他の形で本発明を実施し得ることは当業者には明かであ
る。ここに開示した実施例は単なる例に過ぎず、発明を
限定するものではないと解されるべきである。従って本
発明を実施し使用する可能性は特許請求の範囲の請求項
のみにより限定される。各請求項により定義される発明
を実施するための、均等実施態様を含む種々の選択肢が
本発明の範囲に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の音声活性検出装置（ＶＡＤ）の使用状
況を示すブロック図である。
【図２】本発明のＶＡＤの実施態様を示すブロック図で
ある。
【図３】図２のパワースペクトル計算ブロックの実施態
様を示す図である。
【図４】パワースペクトル計算ブロックの別の実施態様
を示す図である。
【図５】本発明の装置の別の実施例のブロック図であ
る。
【図６】窓掛けブロックの実施態様を示すブロック図で
ある。
【図７】本発明による窓掛けの際の連続する音声信号フ
レームを示す図である。
【図８】平方ブロックの実施態様を示す図である。
【図９】スペクトル再結合ブロックの実施態様を示す図
である。
【図１０】相対雑音レベルを計算するためのブロックの
実施態様を示す図である。
【図１１】暗騒音モデルを計算するための構成を示す図
である。
【図１２】ＶＡＤ判定ブロックの実施態様を示すブロッ
ク図である。
【図１３】本発明の移動局を示す図である。
【符号の説明】
３…音声コーデック ４…音声活性検出装置（ＶＡＤ） ５０…平方ブロック ７０…計算ブロック ８０…推定ブロック ９０…計算ブロック １１０…ＶＡＤ判定ブロック
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ユハ ヘッキネン フィンランド国，エフイーエン−33710 タンペーレ，ルコンメーエンカツ 20 ベ ー 11 (72)発明者 エルッキ パーヤネン フィンランド国，エフイーエン−33540 タンペーレ，サルビヤーコンカツ 16 ア ー 20

Claims (10)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 入力信号(x(n))中の音声活性を検出する
    ための手段と、 その検出に基づいて音声活性判定（Ｖind ）を行うため
    の手段とを有する音声活性検出装置において、 前記入力信号（x(n)）を特定の周波数帯域を表すサブ信
    号（S(s)）に分割するための手段（６）と、 該サブ信号中の雑音（N(s)）を推定するための手段（８
    ０）と、 該サブ信号中の雑音に基づいて副判定信号（SNR(s)）を
    計算するための手段（９０）と、 該副判定信号に基づいて該入力信号について音声活性判
    定（Ｖind ）を行うための手段（１１０）とをそなえる
    ことを特徴とする音声活性検出装置。
  2. 【請求項２】 各サブ信号について信号対雑音比（SNR)
    を計算し、前記信号対雑音比を副判定信号（SNR(s)）と
    して供給するための手段（９０）をそなえる、請求項１
    に記載の音声活性検出装置。
  3. 【請求項３】 入力信号について音声活性判定
    （Ｖind ）を行うための手段（１１０）は、前記信号対
    雑音比（SNR(s)）に基づいて値（ＤSNR ）を生成するた
    めの手段（１１１）と、前記の値（ＤSNR ) を閾値（vt
    h)と比較し、前記の比較に基づいて音声活性判定信号
    （Ｖind ）を出力するための手段（１１２）とから成る
    請求項２に記載の音声活性検出装置。
  4. 【請求項４】 入力信号に含まれている雑音成分及び音
    声成分の平均レベル（イ）を決定するための手段（７
    ０）と、雑音成分及び音声成分の平均レベル（イ）に基
    づいて前記閾値（vth)を調整するための手段（１１３）
    とを有する、請求項１に記載の音声活性検出装置。 【表１】
  5. 【請求項５】 過去の信号対雑音比（SNR(s)）に基づい
    て前記閾値（vth)を調整するための手段（１１３）を有
    する、請求項２に記載の音声活性検出装置。
  6. 【請求項６】 前記音声活性検出装置は、推定された雑
    音の値（N(s)）を記憶するための手段（８０）を有し、
    前記雑音（N(s)）は過去の及び現在の信号対雑音比（SN
    R(s)）に依存して過去のサブ信号（S(s)）で更新され
    る、請求項２に記載の音声活性検出装置。
  7. 【請求項７】 入力信号（x(n)）に基づいて線形予測係
    数を計算するための手段（３）と、前記線形予測係数に
    基づいて前記サブ信号（S(s)）を計算するための手段
    （８）とを有する、請求項１に記載の音声活性検出装
    置。
  8. 【請求項８】 長周期予測分析を計算し、長周期予測利
    得(LTP gain sum)を含む長周期予測パラメータを生成
    するための手段（７）と、 前記長周期予測利得を閾値(thr lag)と比較するための
    手段（７）と、 前記比較に基づいて有声検出判定を生成するための手段
    とを有する、請求項１に記載の音声活性検出装置。
  9. 【請求項９】 音声メッセージ（x(n)）中の音声活性を
    検出するための手段と、 その検出に基づいて音声活性判定（Ｖind ）を行うため
    の手段とを有する、音声メッセージを送受信するための
    移動局において、 前記音声メッセージ（x(n)）を特定の周波数帯域を表す
    サブ信号（S(s)）に分割するための手段（６）と、 該サブ信号中の雑音（N(s)）を推定するための手段（８
    ０）と、 該サブ信号中の雑音に基づいて副判定信号（SNR(s)）を
    計算するための手段（９０）と、 該副判定信号に基づいて入力信号について音声活性判定
    （Ｖind ）を行うための手段（１１０）とをそなえるこ
    とを特徴とする移動局。
  10. 【請求項１０】 入力信号（x(n)）を受信し、 該入力信号中の音声活性を検出し、 その検出に基づいて音声活性判定（Ｖind ）を行う（１
    １０）各ステップを有する、通信装置における音声活性
    を検出する方法において、 前記入力信号を特定の周波数帯域を表すサブ信号（S
    (s)）に分割し（６）、 該サブ信号中の雑音（N(s)）を推定し、 該サブ信号中の雑音に基づいて副判定信号（SNR(s)）を
    計算し（９０）、 該副判定信号に基づいて該入力信号についての音声活性
    判定（Ｖind ）を行う（１１０）各ステップをそなえる
    ことを特徴とする方法。
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