JPS63155196A - 無声音検出方法 - 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】 〔概要〕 人力音声の自己相関関数を積分し、積分結果に含まれる
最低周波数を推定し、音声のピッチの下限周波数と比較
して人力音声の有声音／無声音を判定する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、音声からピンチを抽出するに際し、ピンチ抽
出の対象とならぬ無声音を検出する無声音検出方法の改
良に関する。

音声から重要なパラメータの一つであるピッチを高精度
に抽出する為には、音声の中でピンチの抽出対象として
必要な有声音のみを残し、他の無声音並びに音声の全く
無い無声の状態（以後無声の状態を含み無声音と総称す
る）を除去する無声音検出方法の精度向上が強く要望さ
れる。

〔従来の技術〕

一般にを声音は周期性を有する為、自己相関関数は大き
い値を示し、無声音は周期性を持たぬ為、自己相関関数
は小さい値を示す。従って有声音と無声音とを自己相関
関数で識別する基準値を設け、対象とする音声の自己相
関関数を基準値と比較することにより無声音を検出する
ことが考慮される。

第５図は、かかる原理を用いた従来ある無声音検出方法
の一例を示す図である。

第５図において、自己相関関数算出回路２は、入力端子
１から入力される音声Ｘに対し、エネルギで正規化した
短時間自己相関関数Ｒ（ｉ）　　（以後単に自己相関関
数と称する）を（１）式に基づき算出し、判定回路３に
伝達する。

−ｌ ・・・・・・（１） 但し、Ｗ（ｋ）　　：窓関数 Ｘ　（ｎ＋ｋ）　、Ｘ　（ｎ＋に＋ｉ）　　：音声ｎ：
積分区間の始点 ｉ：自己相関関数の遅延量 に：積分区間（例えば１２８） なおｊ、ｎおよびｋは、何れも標本化周期Ｔ（例えば１
２５マイクロ秒）を単位とする。

判定回路３は、自己相関関数算出回路２から伝達された
自己相関関数Ｒ（ｉ）を、予め定められたｔｙｔｔ値（
例えば完全な周期性を有する有声音が示す自己相関関数
値＝１と、完全な非周期性を有する無声音が示す自己相
関関数−〇との中間値として０．５に定める）と比較し
、自己相関関数Ｒ（ｉ）が基準値（０，５）を上回れば
有声音、下回れば無声音と判定し、判定結果を出力端子
４から出力し、図示されぬピッチ抽出回路に伝達する。

ピッチ抽出回路は、有声音の判定結果が伝達された場合
には、公知の方法により音声に対してピッチ抽出処理を
実行し、無声音の判定結果が伝達された場合には、音声
に対してピッチ抽出処理を実行せず、判定結果（無声音
）のみを出力する。

〔発明が解決しようとする問題点〕

以上の説明から明らかな如く、従来ある無声音検出方法
においては、対象とする音声の自己相関関数Ｒ（ｉ）が
基準値を下廻る場合には無声音と判定していた。

然し有声音も、例えば音韻の変化点では周期性が崩れ、
自己相関関数Ｒ（ｉ）が基準値を下回って無声音として
検出される恐れがある。かかる場合を考慮して基準値を
低く設定すると、自己相関関数値の大きい無声音が検出
され難くなり、無声音の検出精度が低下する問題点があ
った。

なお自己相関関数Ｒ（ｉ）を用いて無声音を検出する方
法の他に、無声音のエネルギが有声音の夫に比し一般的
に小さいことを利用し、エネルギの大小で無声音を検出
する方法も試みられているが、音声のエネルギも発声状
態により大幅に変動し、無声音を検出する為のエネルギ
基準値の設定が困難であり、自己相関関数Ｒ（ｉ）を用
いると同様に無声音の検出精度が低下する問題点があっ
た。

〔問題点を解決するための手段〕

第１図は本発明の原理を示す図である。

第１図において、１００は本発明により設けられ、入力
音声の自己相関関数を算出する過程である。

２００は本発明により設けられ、過程１００で算出され
た自己相関関数を積分する過程である。

３００は本発明により設けられ、過程２００で算出され
た自己相関関数の積分結果に含まれる最低周波数を推定
し、音声が存するピッチの下限と定められた周波数とを
比較する過程である。

４００は本発明により設けられ、過程３００による比較
結果に基づいて、入力音声を有声音および無声音の何れ
かと判定する過程である。

〔作用〕

通常の有声音が有するピンチは、５０ヘルツ乃至５００
ヘルツの範囲（ピンチ周波数領域と称する）にあること
が公知である。従って、ピンチ周波数領域を下廻る周波
数を含む音声は有声音では無く、ピンチ抽出処理の対象
とならぬ無声音と判定される。

本発明はかかる原理に基づき、対象音声に含まれる最低
周波数を推定し、ピッチ周波数領域より充分低く定めら
れた周波数（以後下限周波数と称する）と比較する。

最低周波数は、自己相関関数が原信号の周期性を保存し
ていることに着目し、対象音声の自己相関関数を積分す
ることにより、高周波数成分を抑圧して低周波数成分を
強調し、積分結果の零交差点の間隔から推定する。

次に推定された最低周波数と、下限周波数とを比較し、
最低周波数が下限周波数を下回る場合には無声音と判定
する。

従って、自己相関関数、或いはエネルギの比較的大きな
無声音も検出可能となり、ピンチの抽出処理の精度を向
上することが出来る。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を図面により説明する。

第２図は本発明の一実施例による無声音検出方法を示す
図であり、第３図は第２図における最低周波数推定過程
を例示する図であり、第４図（ａ）および第４図（ｂｌ
は第２図の動作を説明する波形図である。なお、全図を
通じて同一符号は同一対象物を示す。

第２図において、自己相関関数算出回路２は前述と同様
に、入力端子１から入力される音声Ｘに対し、自己相関
関数Ｒ（ｉ）を（１）式に基づき算出し、積分回路１０
に伝達する。

なお遅延量ｉの上限は、前述のピンチ周波数領域を充分
包含する範囲（例えば下限周波数の周期を２４ミリ秒と
すると１９２）に設定する。

積分回路１０は、受信した自己相関関数Ｒ（ｉ）の高周
波数成分を抑圧して低周波数成分を強調する為に、各遅
延量ｉに就いて（２）式の如く積分し、得られた積分結
果５（ｉ）を零交差点抽出回路２０に伝達する。

５（ｉ）＝ΣＲ（ｊ）　　　　　　　　　　・・・・・
・（２）−ｌ 零交差点抽出回路２０は、受信した積分結果５（ｉ）の
極性だけを抽出した平均自己相関関数Ｒａ（ｉ）を（３
）式により算出する。

Ｒａ　（ｉ）　＝ＳＧＮ　　（Ｓ（ｉ）　）（但し、Ｓ
ＧＮ　　（Ａ）はへの極性を示す。）更に零交差点抽出
回路２０は、算出した平均自己相関関数Ｒａ　（ｉ）か
ら、ｉ＝１乃至１９２の範囲内に存在する零交差点Ｂ　
Ｍ　Ａ　Ｘ　Ｂ　（ｙ）　　（但しｙ−１乃至Ｙ〕を抽
出し、最低周波数推定回路３０に伝達する。

最低周波数推定回路３０は、伝達された零交差点Ｂ　Ｍ
　Ａ　Ｘ　Ｂ　（ｙ）の間隔が、積分回路１０による積
分効果により、遅延量ｉの増加と共に音声Ｘの最低周波
数に漸近していることを利用し、零交差点Ｂ　Ｍ　Ａ　
Ｘ　Ｂ　Ｃｙ＞から第３図に示される過程により最低周
波数を推定する。

先ず最低周波数推定回路３０は、条件式（４）が成立す
るか否かを検査しく第３図ステップＳｌ）、条件式（４
）が成立する場合には、平均自己相関関数Ｒａ　（ｉ）
は遅延量ｉ　＝　ｌ乃至１９２の範囲内に負から正への
零交差を持たず、即ち平均自己相関関数Ｒａ　（ｊ）の
与える周期が下限周波数（本例では周期２４ミリ秒）を
下回るとして、音声Ｘは有声音では無いと判定する（ス
テップＳ４）。

Ｙ≦１　　　　　　　　　　　　　　・・・・・・（４
）一方条件式（４）が成立しなかった場合には、最低周
波数推定回路３０は、更に条件式（５）または（６）が
成立するか否かを検査しくステップＳ２およびＳ３）、
条件式（５）または（６）が成立した場合には、平均自
己相関関数Ｒａ　（ｉ）の与える周期が２５６標本化周
期（即ち３２ミリ秒）以上であり、最低周波数が下限周
波数（周期２４ミリ秒）を下回るとして、音声Ｘはを声
音では無いと判定する（ステップ３４）。

ＢＭＡＸＢ　（Ｙ）≦６４　　　　　・・・・・・（５
）ＢＭＡＸＢ　（１）≧１２８　　　　・・・・・・（
６）一方条件式（４）乃至（５）が何れも成立しなかっ
た場合には、最低周波数推定回路３０は音声Ｘを有声音
と判定する（ステップＳ５）。

最低周波数推定回路３０は、判定結果を出力端子４から
出力し、図示されぬピンチ抽出回路に伝達する。

第４図（ａ）および第４図（ｂ）は何れも無声音に対す
る自己相関関数Ｒ（ｉ）および平均自己相関関数Ｒａ　
（ｉ）を例示した図であり、第４図（ａ）は条件式（４
）が成立した場合を例示し、第４図（ｂ）は条件式（５
）が成立した場合を例示し、第２図に示される無声音検
出方法によれば何れも無声音と判定される。第５図に示
される無声音検出方法によれば、基準値を０．５と設定
した場合には無声音と判定されぬ恐れがある。

以上の説明から明らかな如く、本実施例によれば、音声
Ｘの自己相関関数Ｒ（ｉ）を積分して最低周波数を推定
し、所定の下限周波数を下回るか否かにより無声音を検
出することが可能となる。

なお、第２図乃至第４図はあく迄本発明の一実施例に過
ぎず、例えば下限周波数、並びに最低周波数推定条件は
図示されるものに限定されることは無く、ピンチの下限
の設定に応して他に幾多の変形が考慮されるが、何れの
場合にも本発明の効果は変わらない。

〔発明の効果〕

以上、本発明によれば、自己相関関数、或いはエネルギ
の比較的大きな無声音も検出可能となり、ピンチの抽出
処理の精度を向上することが出来る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理を示す図、第２図は本発明の一実
施例による無声音検出方法を示す図、第３図は第２図に
おける最低周波数推定過程を例示する図、第４図（ａｌ
および第４図（ｂｌは第２図の動作を説明する波形図、
第５図は従来ある無声音検出方法の一例を示す図である
。 図において、１は入力端子、２は自己相関関数算出回路
、３は判定回路、４は出力端子、１０は積分回路、２０
は零交差点・抽出回路、３０は最低周波数推定回路、を
示す。　　　　　　　　　　７１．−一一（ｂ） 蚕５２．しＪａ）ｈイにε存ギー叩丁３Ｊ支迂多巨１阜
　４．酊

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 入力音声の自己相関関数を算出し（１００）、該算出さ
   れた自己相関関数を積分し（２００）、該自己相関関数
   の積分結果に含まれる最低周波数を推定して音声のピッ
   チの下限と定められた周波数と比較し（３００）、 該比較結果に基づき前記入力音声が有声音および無声音
   の何れかを判定する（４００）ことを特徴とする無声音
   検出方法。