JP2002032096A - 雑音区間／音声区間判定装置 - Google Patents
雑音区間／音声区間判定装置Info
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- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
- G10L25/78—Detection of presence or absence of voice signals
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- Computational Linguistics (AREA)
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- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
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- Acoustics & Sound (AREA)
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- Noise Elimination (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 入力信号区間を入力信号レベルに依存せず、
高い信頼度で雑音区間／音声区間を判定できる雑音区間
／音声区間判定装置を提供する。 【解決手段】 取り出し部1102によって周囲雑音の重畳
された音声信号を一定長区間のデータとして取り出し、
自己相関関数正規化部102Aによって正規化自己相関関数
ベクトルを求め、正規化自己相関関数カウント部106に
よって一定数の正規化自己相関関数ベクトルをカウント
し、雑音ベクトル領域・音声ベクトル領域・未定ベクト
ル算定部107によって雑音ベクトル領域、音声ベクトル
領域および未定ベクトルに分類し、正規化自己相関関数
ベクトル判定部104によって取り込んだ最新の正規化自
己相関関数ベクトルが、雑音ベクトル領域に属する場合
は雑音区間と判定し、属さない場合は音声区間と判定す
ることにより、入力信号区間を信号レベルと無関係に雑
音区間／音声区間に判定する雑音区間／音声区間判定装
置が得られる。
高い信頼度で雑音区間／音声区間を判定できる雑音区間
／音声区間判定装置を提供する。 【解決手段】 取り出し部1102によって周囲雑音の重畳
された音声信号を一定長区間のデータとして取り出し、
自己相関関数正規化部102Aによって正規化自己相関関数
ベクトルを求め、正規化自己相関関数カウント部106に
よって一定数の正規化自己相関関数ベクトルをカウント
し、雑音ベクトル領域・音声ベクトル領域・未定ベクト
ル算定部107によって雑音ベクトル領域、音声ベクトル
領域および未定ベクトルに分類し、正規化自己相関関数
ベクトル判定部104によって取り込んだ最新の正規化自
己相関関数ベクトルが、雑音ベクトル領域に属する場合
は雑音区間と判定し、属さない場合は音声区間と判定す
ることにより、入力信号区間を信号レベルと無関係に雑
音区間／音声区間に判定する雑音区間／音声区間判定装
置が得られる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、携帯電話や自動車
電話等の音声装置において、取り込んだ区間の信号が雑
音のみの区間か音声信号を含む区間かを判定する雑音区
間／音声区間判定装置に関し、特に入力信号レベルに依
存せず、高い信頼度で雑音区間／音声区間を判定できる
よう構成したものである。
電話等の音声装置において、取り込んだ区間の信号が雑
音のみの区間か音声信号を含む区間かを判定する雑音区
間／音声区間判定装置に関し、特に入力信号レベルに依
存せず、高い信頼度で雑音区間／音声区間を判定できる
よう構成したものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、様々な環境の中で音声を入力情報
とした装置が使われるようになってきたため、騒音環境
の中でも使用できることが重要となってきた。携帯電話
や自動車電話等もその一例であり、IC化技術の進歩によ
り、DSP(デジタルシグナルプロセッサ)を用いて、かな
り高度のデジタル信号処理技術を用いた雑音抑圧装置が
採用されるようになった。
とした装置が使われるようになってきたため、騒音環境
の中でも使用できることが重要となってきた。携帯電話
や自動車電話等もその一例であり、IC化技術の進歩によ
り、DSP(デジタルシグナルプロセッサ)を用いて、かな
り高度のデジタル信号処理技術を用いた雑音抑圧装置が
採用されるようになった。
【０００３】このような雑音抑圧装置には、取り込んだ
信号の区間が雑音のみの区間か音声信号を含む区間かを
判定する装置が使用され、その性能の良し悪しが雑音抑
圧装置の性能に大きく影響する。以下、従来の雑音抑圧
装置に使用されている雑音区間／音声区間判定装置につ
いて、図面を参照しながら説明する。
信号の区間が雑音のみの区間か音声信号を含む区間かを
判定する装置が使用され、その性能の良し悪しが雑音抑
圧装置の性能に大きく影響する。以下、従来の雑音抑圧
装置に使用されている雑音区間／音声区間判定装置につ
いて、図面を参照しながら説明する。
【０００４】図１９は、従来の雑音区間／音声区間判定
装置を備えた雑音抑圧音声装置のブロツク図である。図
１９において点線で囲まれた雑音区間／音声区間判定装
置1100は、Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1102と、雑
音区間／音声区間判定部1103とから構成され、また雑音
区間／音声区間判定装置1100は、雑音を含むアナログ音
声信号の入力端子１、音声区間判定出力端子２及び雑音
区間判定出力端子３を備え、取り出し部1102の出力と、
音声区間判定出力端子２及び雑音区間判定出力端子３の
各出力が雑音抑圧音声装置1104に与えられるように接続
されている。
装置を備えた雑音抑圧音声装置のブロツク図である。図
１９において点線で囲まれた雑音区間／音声区間判定装
置1100は、Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1102と、雑
音区間／音声区間判定部1103とから構成され、また雑音
区間／音声区間判定装置1100は、雑音を含むアナログ音
声信号の入力端子１、音声区間判定出力端子２及び雑音
区間判定出力端子３を備え、取り出し部1102の出力と、
音声区間判定出力端子２及び雑音区間判定出力端子３の
各出力が雑音抑圧音声装置1104に与えられるように接続
されている。
【０００５】以下、図１９を用いて雑音抑圧音声装置11
04に使用される、従来の第１乃至第３の雑音区間／音声
区間判定装置1100について説明する。
04に使用される、従来の第１乃至第３の雑音区間／音声
区間判定装置1100について説明する。
【０００６】図示していないマイクロホン等により電気
信号に変換された周囲雑音を含むアナログ音声信号は入
力端子１より入力され、Ａ/Ｄ変換部1101によりデジタ
ル信号に変換され、取り出し部1102により、一定区間、
例えば１０msのフレームで取り込まれ、雑音区間／音声
区間判定部1103及び、雑音抑圧音声装置1104に並列に入
力される。
信号に変換された周囲雑音を含むアナログ音声信号は入
力端子１より入力され、Ａ/Ｄ変換部1101によりデジタ
ル信号に変換され、取り出し部1102により、一定区間、
例えば１０msのフレームで取り込まれ、雑音区間／音声
区間判定部1103及び、雑音抑圧音声装置1104に並列に入
力される。
【０００７】雑音区間／音声区間判定部1103は入力信号
が雑音のみの信号区間か、雑音を含む音声信号の区間か
を判定し、判定結果を雑音抑圧音声装置1104に出力す
る。雑音抑圧音声装置1104は雑音区間／音声区間判定部
1103からの判定結果信号に基づき、取り出し部1102から
の入力信号に処理を施し雑音を抑圧した音声信号を出力
する。
が雑音のみの信号区間か、雑音を含む音声信号の区間か
を判定し、判定結果を雑音抑圧音声装置1104に出力す
る。雑音抑圧音声装置1104は雑音区間／音声区間判定部
1103からの判定結果信号に基づき、取り出し部1102から
の入力信号に処理を施し雑音を抑圧した音声信号を出力
する。
【０００８】次に雑音区間／音声区間判定部1103の判定
動作について従来の技術を説明する。先ず第１の従来例
を説明する。雑音区間／音声区間判定部1103に入力され
た、周囲雑音を含む音声信号について考えると、音声信
号の無い雑音のみの区間の信号レベルは、音声信号のあ
る区間の信号レベルより低いはずである。従って入力信
号の各フレーム毎の平均電力を予め定めた閾値と比較し
それ以上であれば雑音を含む音声信号区間、それ以下で
あれば雑音区間と判定することができる。
動作について従来の技術を説明する。先ず第１の従来例
を説明する。雑音区間／音声区間判定部1103に入力され
た、周囲雑音を含む音声信号について考えると、音声信
号の無い雑音のみの区間の信号レベルは、音声信号のあ
る区間の信号レベルより低いはずである。従って入力信
号の各フレーム毎の平均電力を予め定めた閾値と比較し
それ以上であれば雑音を含む音声信号区間、それ以下で
あれば雑音区間と判定することができる。
【０００９】次に第２の従来例を説明する。第２の従来
例としては、上記判定のための閾値を周囲雑音の変化に
追随させて変化させる方法がある。例えば１フレームを
１０msとして、その間の平均電力を測定し、例えば５秒
間隔でその間に測定された平均電力の最小値をもつて、
次の５秒間の雑音区間／音声区間を判定する閾値とすれ
ば、５秒毎に判定の閾値を変更することができる。特表
平３−５００３４７号公報、特表平１０−５１３０３０
号公報には、周囲雑音の変化に追随して雑音区間／音声
区間を判定する閾値を変更する方法が述べられている。
例としては、上記判定のための閾値を周囲雑音の変化に
追随させて変化させる方法がある。例えば１フレームを
１０msとして、その間の平均電力を測定し、例えば５秒
間隔でその間に測定された平均電力の最小値をもつて、
次の５秒間の雑音区間／音声区間を判定する閾値とすれ
ば、５秒毎に判定の閾値を変更することができる。特表
平３−５００３４７号公報、特表平１０−５１３０３０
号公報には、周囲雑音の変化に追随して雑音区間／音声
区間を判定する閾値を変更する方法が述べられている。
【００１０】次に第３の従来例として、特開平８−２９
４１９７号公報に説明されている“短時間零交差数”を
用いる公知技術について説明する。図１９において、周
囲雑音を含む音声信号はＡ/Ｄ変換部1101によりデジタ
ル信号に変換される。その出力である連続したサンプル
値が正から負、または負から正に変化する回数を一定時
間の間累計すると、サンプル値に音声が含まれている場
合は、雑音のみの場合よりも高い値を示す。従って累計
値を予め定めた閾値と比較し、それ以上であればその区
間は音声信号区間とし、閾値以下であれば雑音区間と判
定できる。また通話開始の最初の一定期間は使用者がま
だ音声を出してない周囲雑音のみの期間とみなしてその
期間の累計値を雑音区間の累計値と定め、一定期間の累
計値がその値の５倍より大きくなった場合のみ音声期間
とする方法もある。
４１９７号公報に説明されている“短時間零交差数”を
用いる公知技術について説明する。図１９において、周
囲雑音を含む音声信号はＡ/Ｄ変換部1101によりデジタ
ル信号に変換される。その出力である連続したサンプル
値が正から負、または負から正に変化する回数を一定時
間の間累計すると、サンプル値に音声が含まれている場
合は、雑音のみの場合よりも高い値を示す。従って累計
値を予め定めた閾値と比較し、それ以上であればその区
間は音声信号区間とし、閾値以下であれば雑音区間と判
定できる。また通話開始の最初の一定期間は使用者がま
だ音声を出してない周囲雑音のみの期間とみなしてその
期間の累計値を雑音区間の累計値と定め、一定期間の累
計値がその値の５倍より大きくなった場合のみ音声期間
とする方法もある。
【００１１】次に第４の従来例として、特公平３−７６
４７２号公報に記載されている方法を説明する。上記し
た第１及び第２の従来例では音声区間の平均レベルは雑
音区間の平均レベルより大であることを利用している。
従って周囲雑音レベルが大になり音声信号レベルと同じ
ぐらいになると区別できなくなるが、この方法は周囲雑
音の大きさとは無関係に雑音区間／音声区間を判定する
ことができる。以下にその方法の概要を説明する。
４７２号公報に記載されている方法を説明する。上記し
た第１及び第２の従来例では音声区間の平均レベルは雑
音区間の平均レベルより大であることを利用している。
従って周囲雑音レベルが大になり音声信号レベルと同じ
ぐらいになると区別できなくなるが、この方法は周囲雑
音の大きさとは無関係に雑音区間／音声区間を判定する
ことができる。以下にその方法の概要を説明する。
【００１２】まず、音声には、有声音と無声音とがあ
り、前者は通常の母音、子音であり、後者は摩擦音や破
裂音である。そして前者はピッチと言われる一定周期の
繰り返しパルス列を音源とし、後者はランダムなパルス
列を音源とし、それが声道を経由して口から、音声とし
て発せられたものと考えられている。この方法は、一定
区間の入力信号をその区間の平均電力レベルとは無関係
に、有声音の区間か、無声音の区間か、または雑音の区
間かに判定するものである。以下、図２０を用いて説明
する。
り、前者は通常の母音、子音であり、後者は摩擦音や破
裂音である。そして前者はピッチと言われる一定周期の
繰り返しパルス列を音源とし、後者はランダムなパルス
列を音源とし、それが声道を経由して口から、音声とし
て発せられたものと考えられている。この方法は、一定
区間の入力信号をその区間の平均電力レベルとは無関係
に、有声音の区間か、無声音の区間か、または雑音の区
間かに判定するものである。以下、図２０を用いて説明
する。
【００１３】図２０において、従来の第４の雑音区間／
音声区間判定装置は、Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1
102と、自己相関関数計算部1201と、線形予測部1202
と、正規化残差相関関数計算部1203と、正規化通過電力
計算部1204と、雑音区間／音声区間判定部1205とから構
成されている。なお、Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1
102については図１９に説明したものと同じであり、ま
た雑音区間／音声区間判定部1205が音声区間判定出力端
子２及び雑音区間判定出力端子３を備えることも図１９
に説明したものと同じであるので、その説明を省略す
る。
音声区間判定装置は、Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1
102と、自己相関関数計算部1201と、線形予測部1202
と、正規化残差相関関数計算部1203と、正規化通過電力
計算部1204と、雑音区間／音声区間判定部1205とから構
成されている。なお、Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1
102については図１９に説明したものと同じであり、ま
た雑音区間／音声区間判定部1205が音声区間判定出力端
子２及び雑音区間判定出力端子３を備えることも図１９
に説明したものと同じであるので、その説明を省略す
る。
【００１４】入力される周囲雑音を含む音声信号はＡ/
Ｄ変換部1101によりデジタル信号に変換され、取り出し
部1102により、例えば１０msの区間で取り込まれる。サ
ンプリングの周波数を８KHzとすると80ヶのサンプル値
が取り込まれる。この信号は自己相関関数計算部1201に
入力され、分析次数ｐまでの自己相関関数、R(0),R(1),
・・・,R(p)が得られる。通常音声信号の場合ｐは10程
度である。入力信号のサンプル値を、ｓ（ｎ）と表す
と、以下の式(１)が成立する。 R(ｊ)＝（１/80）[Σn=0 n=79ｓ（ｎ）*ｓ（ｎ-ｊ）] （１）
Ｄ変換部1101によりデジタル信号に変換され、取り出し
部1102により、例えば１０msの区間で取り込まれる。サ
ンプリングの周波数を８KHzとすると80ヶのサンプル値
が取り込まれる。この信号は自己相関関数計算部1201に
入力され、分析次数ｐまでの自己相関関数、R(0),R(1),
・・・,R(p)が得られる。通常音声信号の場合ｐは10程
度である。入力信号のサンプル値を、ｓ（ｎ）と表す
と、以下の式(１)が成立する。 R(ｊ)＝（１/80）[Σn=0 n=79ｓ（ｎ）*ｓ（ｎ-ｊ）] （１）
【００１５】自己相関関数、R(0),R(1), ・・・,R(p)は
線形予測部1202に入力される。線形予測部1202では、こ
れらの値を用いて入力信号の線形予測を以下の様にして
行う。取り込んだ音声信号に冗長度が有るので、過去の
サンプルから現在のサンプルを予測出来る。しかし完全
には予測出来ないので誤差が残る。予測値s’(n)は下記
の式(２)で表される。 ｓ'(n)=−Σj=1 j=paj s(n-j) （２） すなわち過去pサンプル点までのデータで予測する。予
測誤差e(n)は下記の式(３)で表わされる。 ｅ(n)=s(n)−ｓ'(n)=Σj=0 j=paj s(n-j) （３） 但しa0=1とする。
線形予測部1202に入力される。線形予測部1202では、こ
れらの値を用いて入力信号の線形予測を以下の様にして
行う。取り込んだ音声信号に冗長度が有るので、過去の
サンプルから現在のサンプルを予測出来る。しかし完全
には予測出来ないので誤差が残る。予測値s’(n)は下記
の式(２)で表される。 ｓ'(n)=−Σj=1 j=paj s(n-j) （２） すなわち過去pサンプル点までのデータで予測する。予
測誤差e(n)は下記の式(３)で表わされる。 ｅ(n)=s(n)−ｓ'(n)=Σj=0 j=paj s(n-j) （３） 但しa0=1とする。
【００１６】ここでａ1，ａ2，−，−，ａpは上記式
(３)の二乗平均値を最小になるように選べば良い。
(３)の二乗平均値を最小になるように選べば良い。
【００１７】そのためには、下記の式(４)を解いて得ら
れる、ａ1，ａ2，−，−，ａpの値を採用すれば良い。
れる、ａ1，ａ2，−，−，ａpの値を採用すれば良い。
【数１】
【００１８】偏自己相関関数kj (j=1,2,-,-,ｐ)ならび
に、正規化残差信号は上記の線形予測係数ａ1，ａ2，
−，−，ａpを求める過程で求められ、偏自己相関関数k
jは下記の式(５)、式(６)で表される。 k1=R(1)/R(0) （５） k2=｛(R(2)/ R(0))−(R(1)/ R(0))2｝/{1−（R(1)/ (R(0))2} （６） ｋ3以上は記載を省略するが、それらはR(0),R(1),・・
・,R(p)を用いて表され、上記式(５)、(６)で分かるよ
うに、kjの値は平均電力を表すR(0)で正規化されてお
り、入力信号電力に無関係である。正規化残差信号は式
(７)で表される。 ｅr(n)=Σj=0 j=paj s(n-ｊ) / (R(0))1/2 （７） 但しa0=1とする。
に、正規化残差信号は上記の線形予測係数ａ1，ａ2，
−，−，ａpを求める過程で求められ、偏自己相関関数k
jは下記の式(５)、式(６)で表される。 k1=R(1)/R(0) （５） k2=｛(R(2)/ R(0))−(R(1)/ R(0))2｝/{1−（R(1)/ (R(0))2} （６） ｋ3以上は記載を省略するが、それらはR(0),R(1),・・
・,R(p)を用いて表され、上記式(５)、(６)で分かるよ
うに、kjの値は平均電力を表すR(0)で正規化されてお
り、入力信号電力に無関係である。正規化残差信号は式
(７)で表される。 ｅr(n)=Σj=0 j=paj s(n-ｊ) / (R(0))1/2 （７） 但しa0=1とする。
【００１９】ここでai (i=1,2,-,-,ｐ)は線形予測係数
であり、線形予測部1202で計算される。正確に言うと、
線形予測係数ai (i=1,2,-,-,ｐ)を求める過程で偏自己
相関関数kj (j=1,2,-,-,ｐ)が求まるのである。線形予
測係数は正規化残差相関関数計算部1203に入力され、偏
自己相関関数kj (j=1,2,-,-,ｐ)は正規化通過電力計算
部1204に入力され、k1は雑音区間／音声区間判定部1205
に入力される。正規化通過電力計算部1204は下記の式
(８)で計算される正規化通過電力を計算し雑音区間／音
声区間判定部1205に入力する。 EN= Σj=1 j=p (1− kj 2 ) （８） ただしpは分析次数である。
であり、線形予測部1202で計算される。正確に言うと、
線形予測係数ai (i=1,2,-,-,ｐ)を求める過程で偏自己
相関関数kj (j=1,2,-,-,ｐ)が求まるのである。線形予
測係数は正規化残差相関関数計算部1203に入力され、偏
自己相関関数kj (j=1,2,-,-,ｐ)は正規化通過電力計算
部1204に入力され、k1は雑音区間／音声区間判定部1205
に入力される。正規化通過電力計算部1204は下記の式
(８)で計算される正規化通過電力を計算し雑音区間／音
声区間判定部1205に入力する。 EN= Σj=1 j=p (1− kj 2 ) （８） ただしpは分析次数である。
【００２０】正規化残差相関関数計算部1203では次式
(９)で表される正規化残差信号の自己相関関数を計算す
る。 Φ(ｊ)＝（１/80）［Σn=0 n=79ｅr（ｎ） *ｅr（ｎ-ｊ）］ （９） 次に上記式(９)で計算したΦ(ｊ)の最大値φを選択し雑
音区間／音声区間判定部1205に入力する。Φ(ｊ)の最大
値φは下式(１０)で表される。 φ=Max{Φ(ｊ)}=Max{(１/80)[Σn=0 n=79ｅr(ｎ) *ｅr(ｎ-ｊ)]} （10）
(９)で表される正規化残差信号の自己相関関数を計算す
る。 Φ(ｊ)＝（１/80）［Σn=0 n=79ｅr（ｎ） *ｅr（ｎ-ｊ）］ （９） 次に上記式(９)で計算したΦ(ｊ)の最大値φを選択し雑
音区間／音声区間判定部1205に入力する。Φ(ｊ)の最大
値φは下式(１０)で表される。 φ=Max{Φ(ｊ)}=Max{(１/80)[Σn=0 n=79ｅr(ｎ) *ｅr(ｎ-ｊ)]} （10）
【００２１】雑音区間／音声区間判定部1205は、以上の
説明で引き渡された下記の３ヶのパラメータを用いて、
雑音区間／音声区間を、その区間の平均電力レベルとは
無関係に判定する。 k1=R(1)/R(0) （５） EN= Σj=1 j=p (1− kj 2) （８） 但し、pは分析次数 φ=Max{Φ(ｊ)}=Max{(１/80)[Σn=0 n=79ｅr(ｎ) *ｅr(ｎ-ｊ)]} （10）
説明で引き渡された下記の３ヶのパラメータを用いて、
雑音区間／音声区間を、その区間の平均電力レベルとは
無関係に判定する。 k1=R(1)/R(0) （５） EN= Σj=1 j=p (1− kj 2) （８） 但し、pは分析次数 φ=Max{Φ(ｊ)}=Max{(１/80)[Σn=0 n=79ｅr(ｎ) *ｅr(ｎ-ｊ)]} （10）
【００２２】なお、上記式(５)、式(８)及び式(10)の持
つ意義について、必要ならば、中田和男著「音声」（コ
ロナ社）1977、第３章、3.2.5及び3.2.6、又は、安居
院、中島著「コンピュータ音声処理」（産報出版）198
0、第２章を参照されたい。
つ意義について、必要ならば、中田和男著「音声」（コ
ロナ社）1977、第３章、3.2.5及び3.2.6、又は、安居
院、中島著「コンピュータ音声処理」（産報出版）198
0、第２章を参照されたい。
【００２３】判定の内容を図２１に示す。図２１ではEN
を横軸、k1を縦軸にとり、その値の組み合わせで判定で
きる領域は、それぞれ有声音、無声音、雑音と判定し、
ENとk1をのみでは判定できない領域については、φの値
により、領域により有声音/無声音または有声音/雑音と
判定している。（φが0.3より大なる時は有声音、小な
る時は領域により無声音または雑音としている。）
を横軸、k1を縦軸にとり、その値の組み合わせで判定で
きる領域は、それぞれ有声音、無声音、雑音と判定し、
ENとk1をのみでは判定できない領域については、φの値
により、領域により有声音/無声音または有声音/雑音と
判定している。（φが0.3より大なる時は有声音、小な
る時は領域により無声音または雑音としている。）
【００２４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら以上に説
明した、雑音区間／音声区間判定装置は以下のような問
題を有していた。 （１）第１、第２の従来例は雑音のレベルが音声信号の
レベルに等しいぐらいに大きくなると判定ができなくな
る。 （２）第３の従来例は、雑音のレベルとは無関係に、雑
音区間／音声区間を判定出来るのだが、実際には音声信
号のＳ/N比に影響され十分な判定精度を得ることは困難
である。 （３）第４の従来例も、雑音のレベルとは無関係に、雑
音区間／音声区間を判定出来るのだが、実際にはバラツ
キのため信頼性が不十分であり、正確に、雑音区間／音
声区間を判定することが出来ない。
明した、雑音区間／音声区間判定装置は以下のような問
題を有していた。 （１）第１、第２の従来例は雑音のレベルが音声信号の
レベルに等しいぐらいに大きくなると判定ができなくな
る。 （２）第３の従来例は、雑音のレベルとは無関係に、雑
音区間／音声区間を判定出来るのだが、実際には音声信
号のＳ/N比に影響され十分な判定精度を得ることは困難
である。 （３）第４の従来例も、雑音のレベルとは無関係に、雑
音区間／音声区間を判定出来るのだが、実際にはバラツ
キのため信頼性が不十分であり、正確に、雑音区間／音
声区間を判定することが出来ない。
【００２５】本発明はこの様な課題を克服し、取り込ん
だ区間の信号が雑音のみの区間か音声信号を含む区間か
を判定する雑音区間／音声区間判定装置において、入力
信号レベルに依存せず、高い信頼度で雑音区間／音声区
間を判定できる雑音区間／音声区間判定装置を提供する
ことを目的とする。
だ区間の信号が雑音のみの区間か音声信号を含む区間か
を判定する雑音区間／音声区間判定装置において、入力
信号レベルに依存せず、高い信頼度で雑音区間／音声区
間を判定できる雑音区間／音声区間判定装置を提供する
ことを目的とする。
【００２６】
【課題を解決するための手段】本発明の請求項１に記載
の発明は、周囲雑音の重畳された音声信号をデジタル信
号に変換するアナログ・デジタル変換手段、前記デジタ
ル信号を一定長区間のデータとして取り出すデータ取り
出し手段、前記取り出したデータの自己相関関数（分析
次数をｐ次までとすると、R(0),R(1),R(2),-,-,R(ｐ)）
を計算する自己相関関数計算手段、前記自己相関関数を
R(0)で除して正規化自己相関関数を得る自己相関関数正
規化手段、前記正規化自己相関関数の回数をカウウント
する正規化自己相関関数回数カウント手段、前記正規化
自己相関関数を正規化自己相関関数ベクトル（r(1),r
(2),-,-,r(ｐ)）として記憶する正規化自己相関関数記
憶手段、前記正規化自己相関関数記憶手段に記憶された
複数の正規化自己相関関数ベクトルの数が予め定めた一
定数に達した時にそれらを１ヶまたは複数ヶの、雑音ベ
クトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクトルに
分類算定する雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、お
よび未定ベクトル算定手段、前記雑音ベクトル領域、音
声ベクトル領域、および未定ベクトルを記憶する雑音ベ
クトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクトル記
憶手段、前記正規化自己相関関数記憶手段に記憶された
最新の正規化自己相関関数ベクトルが前記１ヶまたは複
数ヶの雑音ベクトル領域のいずれかに属するかどうかを
判定し、属する場合は雑音区間と判定し、属さない場合
は音声区間と判定する正規化自己相関関数ベクトル判定
手段、により構成し、取り込んだ入力信号区間を雑音区
間または、音声区間に判定する雑音区間／音声区間判定
装置であり、上記の如く構成することにより、取り込ん
だ区間の信号をその信号の大きさとは無関係に雑音区間
または音声区間に判定することができる。
の発明は、周囲雑音の重畳された音声信号をデジタル信
号に変換するアナログ・デジタル変換手段、前記デジタ
ル信号を一定長区間のデータとして取り出すデータ取り
出し手段、前記取り出したデータの自己相関関数（分析
次数をｐ次までとすると、R(0),R(1),R(2),-,-,R(ｐ)）
を計算する自己相関関数計算手段、前記自己相関関数を
R(0)で除して正規化自己相関関数を得る自己相関関数正
規化手段、前記正規化自己相関関数の回数をカウウント
する正規化自己相関関数回数カウント手段、前記正規化
自己相関関数を正規化自己相関関数ベクトル（r(1),r
(2),-,-,r(ｐ)）として記憶する正規化自己相関関数記
憶手段、前記正規化自己相関関数記憶手段に記憶された
複数の正規化自己相関関数ベクトルの数が予め定めた一
定数に達した時にそれらを１ヶまたは複数ヶの、雑音ベ
クトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクトルに
分類算定する雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、お
よび未定ベクトル算定手段、前記雑音ベクトル領域、音
声ベクトル領域、および未定ベクトルを記憶する雑音ベ
クトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクトル記
憶手段、前記正規化自己相関関数記憶手段に記憶された
最新の正規化自己相関関数ベクトルが前記１ヶまたは複
数ヶの雑音ベクトル領域のいずれかに属するかどうかを
判定し、属する場合は雑音区間と判定し、属さない場合
は音声区間と判定する正規化自己相関関数ベクトル判定
手段、により構成し、取り込んだ入力信号区間を雑音区
間または、音声区間に判定する雑音区間／音声区間判定
装置であり、上記の如く構成することにより、取り込ん
だ区間の信号をその信号の大きさとは無関係に雑音区間
または音声区間に判定することができる。
【００２７】また、請求項２に記載の発明は、前記正規
化自己相関関数記憶手段に記憶された複数の正規化自己
相関関数ベクトルの数が予め定めた一定数に達した時
に、前記正規化自己相関関数ベクトルの各々が、予め定
められた数の領域に分割された正規化自己相関関数ベク
トル空間のどの領域に属するかを算定し、前記正規化自
己相関関数ベクトルが最大数存在する領域を求め、前記
正規化自己相関関数ベクトルが最大数存在する領域とそ
れに隣接する領域に属する前記正規化自己相関関数ベク
トルの合計数を計算しその値と、前記正規化自己相関関
数ベクトルが最大数存在する領域に隣接する領域を取り
囲む領域の前記正規化自己相関関数ベクトルの合計数を
求めその値との比が予め定めた一定数以下の場合に、前
記正規化自己相関関数ベクトルが最大数存在する領域、
それに隣接する領域、およびそれを取り囲む領域を、雑
音ベクトル領域と定め、比が一定数以上の場合には前記
正規化自己相関関数ベクトルが最大数存在する領域、そ
れに隣接する領域、さらにそれを２重に取り囲む領域全
体を音声ベクトル領域と定めるようにして、１ヶまたは
複数ヶの、雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、およ
び未定ベクトルを算定する雑音ベクトル領域、音声ベク
トル領域、および未定ベクトル算定手段を用いる、取り
込んだ入力信号区間を雑音区間／音声区間に判定する請
求項１に記載の雑音区間／音声区間判定装置であり、上
記の如く構成することにより、取り込んだ区間の信号を
その信号の大きさとは無関係に雑音区間または音声区間
に判定することができる。
化自己相関関数記憶手段に記憶された複数の正規化自己
相関関数ベクトルの数が予め定めた一定数に達した時
に、前記正規化自己相関関数ベクトルの各々が、予め定
められた数の領域に分割された正規化自己相関関数ベク
トル空間のどの領域に属するかを算定し、前記正規化自
己相関関数ベクトルが最大数存在する領域を求め、前記
正規化自己相関関数ベクトルが最大数存在する領域とそ
れに隣接する領域に属する前記正規化自己相関関数ベク
トルの合計数を計算しその値と、前記正規化自己相関関
数ベクトルが最大数存在する領域に隣接する領域を取り
囲む領域の前記正規化自己相関関数ベクトルの合計数を
求めその値との比が予め定めた一定数以下の場合に、前
記正規化自己相関関数ベクトルが最大数存在する領域、
それに隣接する領域、およびそれを取り囲む領域を、雑
音ベクトル領域と定め、比が一定数以上の場合には前記
正規化自己相関関数ベクトルが最大数存在する領域、そ
れに隣接する領域、さらにそれを２重に取り囲む領域全
体を音声ベクトル領域と定めるようにして、１ヶまたは
複数ヶの、雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、およ
び未定ベクトルを算定する雑音ベクトル領域、音声ベク
トル領域、および未定ベクトル算定手段を用いる、取り
込んだ入力信号区間を雑音区間／音声区間に判定する請
求項１に記載の雑音区間／音声区間判定装置であり、上
記の如く構成することにより、取り込んだ区間の信号を
その信号の大きさとは無関係に雑音区間または音声区間
に判定することができる。
【００２８】また、請求項３に記載の発明は、周囲雑音
の重畳された音声信号をデジタル信号に変換するアナロ
グ・デジタル変換手段、前記デジタル信号を一定長区間
のデータとして取り出すデータ取り出し手段、前記取り
出したデータの自己相関関数（分析次数をｐ次までとす
ると、R(0),R(1),R(2),-,-,R(ｐ)）を計算する自己相関
関数計算手段、前記自己相関関数をR(0)で除して正規化
自己相関関数を得る自己相関関数正規化手段、前記正規
化自己相関関数ベクトルが予め番地を付されて分割され
たｐ次元正規化自己相関関数ベクトル空間のどの番地に
属するかを計算する正規化自己相関関数ベクトル番地計
算手段、前記正規化自己相関関数の回数をカウウントす
る正規化自己相関関数回数カウント手段、前記正規化自
己相関関数を正規化自己相関関数ベクトル（r(1),r(2),
-,-,r(ｐ)）としてその属する番地と共に記憶する、正
規化自己相関関数ベクトル・領域記憶手段、前記正規化
自己相関関数ベクトル・領域記憶手段に記憶された複数
の正規化自己相関関数ベクトルの数が予め定めた一定数
に達した時にそれらを１ヶまたは複数ヶの、雑音ベクト
ル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクトルに分類
し前記正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶手段に記
憶するとともに、前記正規化自己相関関数ベクトル・領
域記憶手段に記憶された最新の正規化自己相関関数ベク
トルが前記１ヶまたは複数ヶの雑音ベクトル領域のいず
れかに属するかどうかを判定し、属する場合は雑音区間
と判定し、属さない場合は音声区間と判定する正規化自
己相関関数ベクトル領域算定／判定手段、により構成さ
れ、入力信号区間を雑音区間／音声区間に判定する雑音
区間／音声区間判定装置であり、上記の如く構成するこ
とにより、取り込んだ区間の信号をその信号の大きさと
は無関係に雑音区間または音声区間に判定することがで
きる。
の重畳された音声信号をデジタル信号に変換するアナロ
グ・デジタル変換手段、前記デジタル信号を一定長区間
のデータとして取り出すデータ取り出し手段、前記取り
出したデータの自己相関関数（分析次数をｐ次までとす
ると、R(0),R(1),R(2),-,-,R(ｐ)）を計算する自己相関
関数計算手段、前記自己相関関数をR(0)で除して正規化
自己相関関数を得る自己相関関数正規化手段、前記正規
化自己相関関数ベクトルが予め番地を付されて分割され
たｐ次元正規化自己相関関数ベクトル空間のどの番地に
属するかを計算する正規化自己相関関数ベクトル番地計
算手段、前記正規化自己相関関数の回数をカウウントす
る正規化自己相関関数回数カウント手段、前記正規化自
己相関関数を正規化自己相関関数ベクトル（r(1),r(2),
-,-,r(ｐ)）としてその属する番地と共に記憶する、正
規化自己相関関数ベクトル・領域記憶手段、前記正規化
自己相関関数ベクトル・領域記憶手段に記憶された複数
の正規化自己相関関数ベクトルの数が予め定めた一定数
に達した時にそれらを１ヶまたは複数ヶの、雑音ベクト
ル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクトルに分類
し前記正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶手段に記
憶するとともに、前記正規化自己相関関数ベクトル・領
域記憶手段に記憶された最新の正規化自己相関関数ベク
トルが前記１ヶまたは複数ヶの雑音ベクトル領域のいず
れかに属するかどうかを判定し、属する場合は雑音区間
と判定し、属さない場合は音声区間と判定する正規化自
己相関関数ベクトル領域算定／判定手段、により構成さ
れ、入力信号区間を雑音区間／音声区間に判定する雑音
区間／音声区間判定装置であり、上記の如く構成するこ
とにより、取り込んだ区間の信号をその信号の大きさと
は無関係に雑音区間または音声区間に判定することがで
きる。
【００２９】また、請求項４に記載の発明は、前記正規
化自己相関関数ベクトル・領域記憶手段に記憶された複
数の正規化自己相関関数ベクトルの数が予め定めた一定
数に達した時に、前記正規化自己相関関数ベクトルが最
大数存在する領域（番地）を求め、前記正規化自己相関
関数ベクトルが最大数存在する領域とそれに隣接する領
域に属する前記正規化自己相関関数ベクトルの合計数を
計算しその値と、前記正規化自己相関関数ベクトルが最
大数存在する領域に隣接する領域を取り囲む領域の前記
正規化自己相関関数ベクトルの合計数を求めその値との
比が予め定めた一定数以下の場合に、前記正規化自己相
関関数ベクトルが最大数存在する領域、それに隣接する
領域、およびそれを取り囲む領域を、雑音ベクトル領域
と定め、比が一定数以上の場合には前記正規化自己相関
関数ベクトルが最大数存在する領域、それに隣接する領
域、さらにそれを２重に取り囲む領域全体を音声ベクト
ル領域と定めるようにして、１ヶまたは複数ヶの、雑音
ベクトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクトル
を算定する前記正規化自己相関関数ベクトル領域算定／
判定手段により構成され、入力信号区間を雑音区間／音
声区間に判定する、請求項３に記載の雑音区間／音声区
間判定装置であり、上記の如く構成することにより、取
り込んだ区間の信号をその信号の大きさとは無関係に雑
音区間または音声区間に判定することができる。
化自己相関関数ベクトル・領域記憶手段に記憶された複
数の正規化自己相関関数ベクトルの数が予め定めた一定
数に達した時に、前記正規化自己相関関数ベクトルが最
大数存在する領域（番地）を求め、前記正規化自己相関
関数ベクトルが最大数存在する領域とそれに隣接する領
域に属する前記正規化自己相関関数ベクトルの合計数を
計算しその値と、前記正規化自己相関関数ベクトルが最
大数存在する領域に隣接する領域を取り囲む領域の前記
正規化自己相関関数ベクトルの合計数を求めその値との
比が予め定めた一定数以下の場合に、前記正規化自己相
関関数ベクトルが最大数存在する領域、それに隣接する
領域、およびそれを取り囲む領域を、雑音ベクトル領域
と定め、比が一定数以上の場合には前記正規化自己相関
関数ベクトルが最大数存在する領域、それに隣接する領
域、さらにそれを２重に取り囲む領域全体を音声ベクト
ル領域と定めるようにして、１ヶまたは複数ヶの、雑音
ベクトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクトル
を算定する前記正規化自己相関関数ベクトル領域算定／
判定手段により構成され、入力信号区間を雑音区間／音
声区間に判定する、請求項３に記載の雑音区間／音声区
間判定装置であり、上記の如く構成することにより、取
り込んだ区間の信号をその信号の大きさとは無関係に雑
音区間または音声区間に判定することができる。
【００３０】また、請求項５に記載の発明は、前記デー
タ取り出し手段が取出したデジタル信号を記憶するデー
タ記憶手段、前記データ取り出し手段が取出したデジタ
ル信号と、前記データ記憶手段に記憶されたデータを用
いてピッチ自己相関関数を計算するピッチ自己相関関数
計算手段、前記ピッチ自己相関関数の最大値を選択し正
規化するピッチ自己相関関数最大値選択／正規化手段、
前記正規化ピッチ自己相関関数の最大値を用いて取り込
んだ信号区間が声音区間か、雑音区間かを判定する雑音
区間／音声区間判定手段をもうけ、また前記正規化自己
相関関数ベクトル判定手段の雑音区間／音声区間判定出
力と前記雑音区間／音声区間判定手段の雑音区間／音声
区間判定出力との論理積手段をもうけ、前記正規化自己
相関関数ベクトル判定手段と前記雑音区間／音声区間判
定手段の両方が雑音区間と判定した場合のみ雑音区間と
判定し、その他の場合を音声区間と判定するように構成
し、取り込んだ入力信号区間を雑音区間／音声区間に判
定する請求項１に記載の雑音区間／音声区間判定装置で
あり、上記の如く構成することにより、取り込んだ区間
の信号をその信号の大きさとは無関係に雑音区間または
音声区間に判定することができる。
タ取り出し手段が取出したデジタル信号を記憶するデー
タ記憶手段、前記データ取り出し手段が取出したデジタ
ル信号と、前記データ記憶手段に記憶されたデータを用
いてピッチ自己相関関数を計算するピッチ自己相関関数
計算手段、前記ピッチ自己相関関数の最大値を選択し正
規化するピッチ自己相関関数最大値選択／正規化手段、
前記正規化ピッチ自己相関関数の最大値を用いて取り込
んだ信号区間が声音区間か、雑音区間かを判定する雑音
区間／音声区間判定手段をもうけ、また前記正規化自己
相関関数ベクトル判定手段の雑音区間／音声区間判定出
力と前記雑音区間／音声区間判定手段の雑音区間／音声
区間判定出力との論理積手段をもうけ、前記正規化自己
相関関数ベクトル判定手段と前記雑音区間／音声区間判
定手段の両方が雑音区間と判定した場合のみ雑音区間と
判定し、その他の場合を音声区間と判定するように構成
し、取り込んだ入力信号区間を雑音区間／音声区間に判
定する請求項１に記載の雑音区間／音声区間判定装置で
あり、上記の如く構成することにより、取り込んだ区間
の信号をその信号の大きさとは無関係に雑音区間または
音声区間に判定することができる。
【００３１】また、請求項６に記載の発明は、請求項１
記載のデータ取り出し手段が取出したデジタル信号を記
憶するデータ記憶手段、前記データ取り出し手段が取出
したデジタル信号と、前記データ記憶手段に記憶された
データを用いてピッチ自己相関関数を計算するピッチ自
己相関関数計算手段、前記ピッチ自己相関関数の最大値
を選択し正規化するピッチ自己相関関数最大値選択／正
規化手段、請求項１記載の自己相関関数正規化手段が計
算したr(1)を１次偏自己相関関数k1として取出す１次偏
自己相関関数（k1）取出し手段、前記正規化ピッチ自己
相関関数の最大値と前記１次偏自己相関関数（k1）の値
により取り込んだ信号区間が声音区間か、雑音区間かを
判定する雑音区間／音声区間判定手段をもうけ、請求項
１記載の正規化自己相関関数ベクトル判定手段の雑音区
間／音声区間判定出力と前記雑音区間／音声区間判定手
段の雑音区間／音声区間判定出力との論理積手段をもう
け、前記正規化自己相関関数ベクトル判定手段と前記雑
音区間／音声区間判定手段の両方が雑音区間と判定した
場合のみ雑音区間と判定し、その他の場合を音声区間と
判定するように構成し、取り込んだ入力信号区間を雑音
区間／音声区間に判定する請求項１に記載の雑音区間／
音声区間判定装置であり、上記の如く構成することによ
り、取り込んだ区間の信号をその信号の大きさとは無関
係に雑音区間または音声区間に判定することができる。
記載のデータ取り出し手段が取出したデジタル信号を記
憶するデータ記憶手段、前記データ取り出し手段が取出
したデジタル信号と、前記データ記憶手段に記憶された
データを用いてピッチ自己相関関数を計算するピッチ自
己相関関数計算手段、前記ピッチ自己相関関数の最大値
を選択し正規化するピッチ自己相関関数最大値選択／正
規化手段、請求項１記載の自己相関関数正規化手段が計
算したr(1)を１次偏自己相関関数k1として取出す１次偏
自己相関関数（k1）取出し手段、前記正規化ピッチ自己
相関関数の最大値と前記１次偏自己相関関数（k1）の値
により取り込んだ信号区間が声音区間か、雑音区間かを
判定する雑音区間／音声区間判定手段をもうけ、請求項
１記載の正規化自己相関関数ベクトル判定手段の雑音区
間／音声区間判定出力と前記雑音区間／音声区間判定手
段の雑音区間／音声区間判定出力との論理積手段をもう
け、前記正規化自己相関関数ベクトル判定手段と前記雑
音区間／音声区間判定手段の両方が雑音区間と判定した
場合のみ雑音区間と判定し、その他の場合を音声区間と
判定するように構成し、取り込んだ入力信号区間を雑音
区間／音声区間に判定する請求項１に記載の雑音区間／
音声区間判定装置であり、上記の如く構成することによ
り、取り込んだ区間の信号をその信号の大きさとは無関
係に雑音区間または音声区間に判定することができる。
【００３２】また、請求項７に記載の発明は、請求項３
記載のデータ取り出し手段が取出したデジタル信号を記
憶するデータ記憶手段、前記データ取り出し手段が取出
したデジタル信号と、前記データ記憶手段に記憶された
データを用いてピッチ自己相関関数を計算するピッチ自
己相関関数計算手段、前記ピッチ自己相関関数の最大値
を選択し正規化するピッチ自己相関関数最大値選択／正
規化手段、前記正規化ピッチ自己相関関数の最大値を用
いて取り込んだ信号区間が声音区間か、雑音区間かを判
定する雑音区間／音声区間判定手段をもうけ、請求項３
記載の正規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定手段
の雑音区間／音声区間判定出力と前記雑音区間／音声区
間判定手段の雑音区間／音声区間判定出力との論理積手
段をもうけ、前記正規化自己相関関数ベクトル判定手段
と前記雑音区間／音声区間判定手段の両方が雑音区間と
判定した場合のみ雑音区間と判定し、その他の場合を音
声区間と判定するように構成し、取り込んだ入力信号区
間を雑音区間／音声区間に判定する請求項３に記載の雑
音区間／音声区間判定装置であり、上記の如く構成する
ことにより、取り込んだ区間の信号をその信号の大きさ
とは無関係に雑音区間または音声区間に判定することが
できる。
記載のデータ取り出し手段が取出したデジタル信号を記
憶するデータ記憶手段、前記データ取り出し手段が取出
したデジタル信号と、前記データ記憶手段に記憶された
データを用いてピッチ自己相関関数を計算するピッチ自
己相関関数計算手段、前記ピッチ自己相関関数の最大値
を選択し正規化するピッチ自己相関関数最大値選択／正
規化手段、前記正規化ピッチ自己相関関数の最大値を用
いて取り込んだ信号区間が声音区間か、雑音区間かを判
定する雑音区間／音声区間判定手段をもうけ、請求項３
記載の正規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定手段
の雑音区間／音声区間判定出力と前記雑音区間／音声区
間判定手段の雑音区間／音声区間判定出力との論理積手
段をもうけ、前記正規化自己相関関数ベクトル判定手段
と前記雑音区間／音声区間判定手段の両方が雑音区間と
判定した場合のみ雑音区間と判定し、その他の場合を音
声区間と判定するように構成し、取り込んだ入力信号区
間を雑音区間／音声区間に判定する請求項３に記載の雑
音区間／音声区間判定装置であり、上記の如く構成する
ことにより、取り込んだ区間の信号をその信号の大きさ
とは無関係に雑音区間または音声区間に判定することが
できる。
【００３３】また、請求項８に記載の発明は、請求項３
記載のデータ取り出し手段が取出したデジタル信号を記
憶するデータ記憶手段、前記データ取り出し手段が取出
したデジタル信号と、前記データ記憶手段に記憶された
データを用いてピッチ自己相関関数を計算するピッチ自
己相関関数計算手段、前記ピッチ自己相関関数の最大値
を選択し正規化するピッチ自己相関関数最大値選択／正
規化手段、請求項３記載の自己相関関数正規化手段が計
算したr(1)を１次偏自己相関関数k1として取出す１次偏
自己相関関数（k1）取出し手段、前記正規化ピッチ自己
相関関数の最大値と前記１次偏自己相関関数（k1）の値
により取り込んだ信号区間が声音区間か、雑音区間かを
判定する雑音区間／音声区間判定手段をもうけ、請求項
３記載の正規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定手
段の雑音区間／音声区間判定出力と前記雑音区間／音声
区間判定手段の雑音区間／音声区間判定出力との論理積
手段をもうけ、前記正規化自己相関関数ベクトル判定手
段と前記雑音区間／音声区間判定手段の両方が雑音区間
と判定した場合のみ雑音区間と判定し、その他の場合を
音声区間と判定するように構成し、取り込んだ入力信号
区間を雑音区間／音声区間に判定する請求項３に記載の
雑音区間／音声区間判定装置であり、上記の如く構成す
ることにより、取り込んだ区間の信号をその信号の大き
さとは無関係に雑音区間または音声区間に判定すること
ができる。
記載のデータ取り出し手段が取出したデジタル信号を記
憶するデータ記憶手段、前記データ取り出し手段が取出
したデジタル信号と、前記データ記憶手段に記憶された
データを用いてピッチ自己相関関数を計算するピッチ自
己相関関数計算手段、前記ピッチ自己相関関数の最大値
を選択し正規化するピッチ自己相関関数最大値選択／正
規化手段、請求項３記載の自己相関関数正規化手段が計
算したr(1)を１次偏自己相関関数k1として取出す１次偏
自己相関関数（k1）取出し手段、前記正規化ピッチ自己
相関関数の最大値と前記１次偏自己相関関数（k1）の値
により取り込んだ信号区間が声音区間か、雑音区間かを
判定する雑音区間／音声区間判定手段をもうけ、請求項
３記載の正規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定手
段の雑音区間／音声区間判定出力と前記雑音区間／音声
区間判定手段の雑音区間／音声区間判定出力との論理積
手段をもうけ、前記正規化自己相関関数ベクトル判定手
段と前記雑音区間／音声区間判定手段の両方が雑音区間
と判定した場合のみ雑音区間と判定し、その他の場合を
音声区間と判定するように構成し、取り込んだ入力信号
区間を雑音区間／音声区間に判定する請求項３に記載の
雑音区間／音声区間判定装置であり、上記の如く構成す
ることにより、取り込んだ区間の信号をその信号の大き
さとは無関係に雑音区間または音声区間に判定すること
ができる。
【００３４】また、請求項９に記載の発明は、周囲雑音
の重畳された音声信号をデジタル信号に変換するアナロ
グ・デジタル変換手段、前記デジタル信号を一定長区間
のデータとして取り出すデータ取り出し手段、前記取り
出したデータの自己相関関数（分析次数をｐ次までとす
ると、R(0),R(1),R(2),-,-,R(ｐ)）を計算する自己相関
関数計算手段、前記データ取り出し手段が取出したデジ
タル信号を記憶するデータ記憶手段、前記データ取り出
し手段が取出したデジタル信号と、前記データ記憶手段
に記憶されたデータを用いてピッチ自己相関関数を計算
するピッチ自己相関関数計算手段、前記ピッチ自己相関
関数の最大値を選択し正規化するピッチ自己相関関数最
大値選択／正規化手段、前記正規化ピッチ自己相関関数
の最大値を用いて取り込んだ信号区間が声音区間か、雑
音区間かを判定する雑音区間／音声区間判定手段、前記
雑音区間／音声区間判定手段が雑音区間と判定した場合
に、前記自己相関関数をR(0)で除して正規化自己相関関
数を得る自己相関関数正規化手段、前記正規化自己相関
関数の回数をカウウントする正規化自己相関関数回数カ
ウント手段、前記正規化自己相関関数を正規化自己相関
関数ベクトル（r(1),r(2),-,-,r(ｐ)）として記憶する
正規化自己相関関数記憶手段、前記正規化自己相関関数
記憶手段に記憶された複数の正規化自己相関関数ベクト
ルの数が予め定めた一定数に達した時にそれらを用いて
それぞれ１ヶまたは複数ヶの、雑音ベクトル領域、音声
ベクトル領域、および未定ベクトルを算定する雑音ベク
トル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクトル算定
手段、前記雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、およ
び未定ベクトルを記憶する雑音ベクトル領域、音声ベク
トル領域、および未定ベクトル記憶手段、前記正規化自
己相関関数記憶手段に記憶された最新の正規化自己相関
関数ベクトルが前記１ヶまたは複数ヶの雑音ベクトル領
域のいずれかに属するかどうかを判定し、属する場合は
雑音区間と判定し、属さない場合は音声区間と判定する
正規化自己相関関数ベクトル判定手段、前記正規化自己
相関関数ベクトル判定手段が音声区間と判定した出力と
前記雑音区間／音声区間判定手段が音声区間と判定した
出力の論理和をとる論理和手段により構成され、前記論
理和手段の音声区間判定出力と、前記正規化自己相関関
数ベクトル判定手段の雑音区間判定出力を用いて、入力
信号区間を雑音区間／音声区間に判定する雑音区間／音
声区間判定装置であり、上記の如く構成することによ
り、取り込んだ区間の信号をその信号の大きさとは無関
係に雑音区間または音声区間に判定することができる。
の重畳された音声信号をデジタル信号に変換するアナロ
グ・デジタル変換手段、前記デジタル信号を一定長区間
のデータとして取り出すデータ取り出し手段、前記取り
出したデータの自己相関関数（分析次数をｐ次までとす
ると、R(0),R(1),R(2),-,-,R(ｐ)）を計算する自己相関
関数計算手段、前記データ取り出し手段が取出したデジ
タル信号を記憶するデータ記憶手段、前記データ取り出
し手段が取出したデジタル信号と、前記データ記憶手段
に記憶されたデータを用いてピッチ自己相関関数を計算
するピッチ自己相関関数計算手段、前記ピッチ自己相関
関数の最大値を選択し正規化するピッチ自己相関関数最
大値選択／正規化手段、前記正規化ピッチ自己相関関数
の最大値を用いて取り込んだ信号区間が声音区間か、雑
音区間かを判定する雑音区間／音声区間判定手段、前記
雑音区間／音声区間判定手段が雑音区間と判定した場合
に、前記自己相関関数をR(0)で除して正規化自己相関関
数を得る自己相関関数正規化手段、前記正規化自己相関
関数の回数をカウウントする正規化自己相関関数回数カ
ウント手段、前記正規化自己相関関数を正規化自己相関
関数ベクトル（r(1),r(2),-,-,r(ｐ)）として記憶する
正規化自己相関関数記憶手段、前記正規化自己相関関数
記憶手段に記憶された複数の正規化自己相関関数ベクト
ルの数が予め定めた一定数に達した時にそれらを用いて
それぞれ１ヶまたは複数ヶの、雑音ベクトル領域、音声
ベクトル領域、および未定ベクトルを算定する雑音ベク
トル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクトル算定
手段、前記雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、およ
び未定ベクトルを記憶する雑音ベクトル領域、音声ベク
トル領域、および未定ベクトル記憶手段、前記正規化自
己相関関数記憶手段に記憶された最新の正規化自己相関
関数ベクトルが前記１ヶまたは複数ヶの雑音ベクトル領
域のいずれかに属するかどうかを判定し、属する場合は
雑音区間と判定し、属さない場合は音声区間と判定する
正規化自己相関関数ベクトル判定手段、前記正規化自己
相関関数ベクトル判定手段が音声区間と判定した出力と
前記雑音区間／音声区間判定手段が音声区間と判定した
出力の論理和をとる論理和手段により構成され、前記論
理和手段の音声区間判定出力と、前記正規化自己相関関
数ベクトル判定手段の雑音区間判定出力を用いて、入力
信号区間を雑音区間／音声区間に判定する雑音区間／音
声区間判定装置であり、上記の如く構成することによ
り、取り込んだ区間の信号をその信号の大きさとは無関
係に雑音区間または音声区間に判定することができる。
【００３５】また、請求項１０に記載の発明は、周囲雑
音の重畳された音声信号をデジタル信号に変換するアナ
ログ・デジタル変換手段、前記デジタル信号を一定長区
間のデータとして取り出すデータ取り出し手段、前記取
り出したデータの自己相関関数（分析次数をｐ次までと
すると、R(0),R(1),R(2),-,-,R(ｐ)）を計算する自己相
関関数計算手段、前記データ取り出し手段が取出したデ
ジタル信号を記憶するデータ記憶手段、前記データ取り
出し手段が取出したデジタル信号と、前記データ記憶手
段に記憶されたデータを用いてピッチ自己相関関数を計
算するピッチ自己相関関数計算手段、前記ピッチ自己相
関関数の最大値を選択し正規化するピッチ自己相関関数
最大値選択／正規化手段、前記自己相関関数計算手段が
計算した自己相関関数のR(1),R(0)の比として求まる１
次偏自己相関関数k1を計算する１次偏自己相関関数計算
手段、前記正規化ピッチ自己相関関数の最大値と前記１
次偏自己相関関数（k1）の値により取り込んだ信号区間
が声音区間か、雑音区間かを判定する雑音区間／音声区
間判定手段、前記雑音区間／音声区間判定手段が雑音区
間と判定した場合に、前記自己相関関数をR(0)で除して
正規化自己相関関数を得る自己相関関数正規化手段、前
記正規化自己相関関数の回数をカウウントする正規化自
己相関関数回数カウント手段、前記正規化自己相関関数
を正規化自己相関関数ベクトル（r(1),r(2),-,-,r
(ｐ)）として記憶する正規化自己相関関数記憶手段、前
記正規化自己相関関数記憶手段に記憶された複数の正規
化自己相関関数ベクトルの数が予め定めた一定数に達し
た時にそれらを用いてそれぞれ１ヶまたは複数ヶの、雑
音ベクトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクト
ルを算定する雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、お
よび未定ベクトル算定手段、前記雑音ベクトル領域、音
声ベクトル領域、および未定ベクトルを記憶する雑音ベ
クトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクトル記
憶手段、前記正規化自己相関関数記憶手段に記憶された
最新の正規化自己相関関数ベクトルが前記１ヶまたは複
数ヶの雑音ベクトル領域のいずれかに属するかどうかを
判定し、属する場合は雑音区間と判定し、属さない場合
は音声区間と判定する正規化自己相関関数ベクトル判定
手段、前記正規化自己相関関数ベクトル判定手段が音声
区間と判定した出力と前記雑音区間／音声区間判定手段
が音声区間と判定した出力の論理和をとる論理和手段に
より構成され、前記論理和手段の音声区間判定出力と、
前記正規化自己相関関数ベクトル判定手段の雑音区間判
定出力を用いて、入力信号区間を雑音区間／音声区間に
判定する雑音区間／音声区間判定装置であり、上記の如
く構成することにより、取り込んだ区間の信号をその信
号の大きさとは無関係に雑音区間または音声区間に判定
することができる。
音の重畳された音声信号をデジタル信号に変換するアナ
ログ・デジタル変換手段、前記デジタル信号を一定長区
間のデータとして取り出すデータ取り出し手段、前記取
り出したデータの自己相関関数（分析次数をｐ次までと
すると、R(0),R(1),R(2),-,-,R(ｐ)）を計算する自己相
関関数計算手段、前記データ取り出し手段が取出したデ
ジタル信号を記憶するデータ記憶手段、前記データ取り
出し手段が取出したデジタル信号と、前記データ記憶手
段に記憶されたデータを用いてピッチ自己相関関数を計
算するピッチ自己相関関数計算手段、前記ピッチ自己相
関関数の最大値を選択し正規化するピッチ自己相関関数
最大値選択／正規化手段、前記自己相関関数計算手段が
計算した自己相関関数のR(1),R(0)の比として求まる１
次偏自己相関関数k1を計算する１次偏自己相関関数計算
手段、前記正規化ピッチ自己相関関数の最大値と前記１
次偏自己相関関数（k1）の値により取り込んだ信号区間
が声音区間か、雑音区間かを判定する雑音区間／音声区
間判定手段、前記雑音区間／音声区間判定手段が雑音区
間と判定した場合に、前記自己相関関数をR(0)で除して
正規化自己相関関数を得る自己相関関数正規化手段、前
記正規化自己相関関数の回数をカウウントする正規化自
己相関関数回数カウント手段、前記正規化自己相関関数
を正規化自己相関関数ベクトル（r(1),r(2),-,-,r
(ｐ)）として記憶する正規化自己相関関数記憶手段、前
記正規化自己相関関数記憶手段に記憶された複数の正規
化自己相関関数ベクトルの数が予め定めた一定数に達し
た時にそれらを用いてそれぞれ１ヶまたは複数ヶの、雑
音ベクトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクト
ルを算定する雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、お
よび未定ベクトル算定手段、前記雑音ベクトル領域、音
声ベクトル領域、および未定ベクトルを記憶する雑音ベ
クトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクトル記
憶手段、前記正規化自己相関関数記憶手段に記憶された
最新の正規化自己相関関数ベクトルが前記１ヶまたは複
数ヶの雑音ベクトル領域のいずれかに属するかどうかを
判定し、属する場合は雑音区間と判定し、属さない場合
は音声区間と判定する正規化自己相関関数ベクトル判定
手段、前記正規化自己相関関数ベクトル判定手段が音声
区間と判定した出力と前記雑音区間／音声区間判定手段
が音声区間と判定した出力の論理和をとる論理和手段に
より構成され、前記論理和手段の音声区間判定出力と、
前記正規化自己相関関数ベクトル判定手段の雑音区間判
定出力を用いて、入力信号区間を雑音区間／音声区間に
判定する雑音区間／音声区間判定装置であり、上記の如
く構成することにより、取り込んだ区間の信号をその信
号の大きさとは無関係に雑音区間または音声区間に判定
することができる。
【００３６】また、請求項１１に記載の発明は、周囲雑
音の重畳された音声信号をデジタル信号に変換するアナ
ログ・デジタル変換手段、前記デジタル信号を一定長区
間のデータとして取り出すデータ取り出し手段、前記取
り出したデータの自己相関関数（分析次数をｐ次までと
すると、R(0),R(1),R(2),-,-,R(ｐ)）を計算する自己相
関関数計算手段、前記データ取り出し手段が取出したデ
ジタル信号を記憶するデータ記憶手段、前記データ取り
出し手段が取出したデジタル信号と、前記データ記憶手
段に記憶されたデータを用いてピッチ自己相関関数を計
算するピッチ自己相関関数計算手段、前記ピッチ自己相
関関数の最大値を選択し正規化するピッチ自己相関関数
最大値選択／正規化手段、前記正規化ピッチ自己相関関
数の最大値を用いて取り込んだ信号区間が声音区間か、
雑音区間かを判定する雑音区間／音声区間判定手段、前
記雑音区間／音声区間判定手段が雑音区間と判定した場
合に、前記自己相関関数をR(0)で除して正規化自己相関
関数を得る自己相関関数正規化手段、前記正規化自己相
関関数ベクトルが予め番地を付されて分割されたｐ次元
正規化自己相関関数ベクトル空間のどの番地に属するか
を計算する正規化自己相関関数ベクトル番地計算手段、
前記正規化自己相関関数の回数をカウウントする正規化
自己相関関数回数カウント手段、前記正規化自己相関関
数を正規化自己相関関数ベクトル（r(1),r(2),-,-,r
(ｐ)）としてその属する番地と共に記憶する、正規化自
己相関関数ベクトル・領域記憶手段、前記正規化自己相
関関数ベクトル・領域記憶手段に記憶された複数の正規
化自己相関関数ベクトルの数が予め定めた一定数に達し
た時にそれらを１ヶまたは複数ヶの、雑音ベクトル領
域、音声ベクトル領域、および未定ベクトルに分類し前
記正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶手段に記憶す
るとともに、前記正規化自己相関関数ベクトル・領域記
憶手段に記憶された最新の正規化自己相関関数ベクトル
が前記１ヶまたは複数ヶの雑音ベクトル領域のいずれか
に属するかどうかを判定し、属する場合は雑音区間と判
定し、属さない場合は音声区間と判定する正規化自己相
関関数ベクトル領域算定／判定手段、前記正規化自己相
関関数ベクトル領域算定／判定手段が音声区間と判定し
た出力と前記雑音区間／音声区間判定手段が音声区間と
判定した出力の論理和をとる論理和手段により構成さ
れ、前記論理和手段の音声区間判定出力と、前記正規化
自己相関関数ベクトル領域算定／判定手段の雑音区間判
定出力を用いて、入力信号区間を雑音区間／音声区間に
判定する雑音区間／音声区間判定装置であり、上記の如
く構成することにより、取り込んだ区間の信号をその信
号の大きさとは無関係に雑音区間または音声区間に判定
することができる。
音の重畳された音声信号をデジタル信号に変換するアナ
ログ・デジタル変換手段、前記デジタル信号を一定長区
間のデータとして取り出すデータ取り出し手段、前記取
り出したデータの自己相関関数（分析次数をｐ次までと
すると、R(0),R(1),R(2),-,-,R(ｐ)）を計算する自己相
関関数計算手段、前記データ取り出し手段が取出したデ
ジタル信号を記憶するデータ記憶手段、前記データ取り
出し手段が取出したデジタル信号と、前記データ記憶手
段に記憶されたデータを用いてピッチ自己相関関数を計
算するピッチ自己相関関数計算手段、前記ピッチ自己相
関関数の最大値を選択し正規化するピッチ自己相関関数
最大値選択／正規化手段、前記正規化ピッチ自己相関関
数の最大値を用いて取り込んだ信号区間が声音区間か、
雑音区間かを判定する雑音区間／音声区間判定手段、前
記雑音区間／音声区間判定手段が雑音区間と判定した場
合に、前記自己相関関数をR(0)で除して正規化自己相関
関数を得る自己相関関数正規化手段、前記正規化自己相
関関数ベクトルが予め番地を付されて分割されたｐ次元
正規化自己相関関数ベクトル空間のどの番地に属するか
を計算する正規化自己相関関数ベクトル番地計算手段、
前記正規化自己相関関数の回数をカウウントする正規化
自己相関関数回数カウント手段、前記正規化自己相関関
数を正規化自己相関関数ベクトル（r(1),r(2),-,-,r
(ｐ)）としてその属する番地と共に記憶する、正規化自
己相関関数ベクトル・領域記憶手段、前記正規化自己相
関関数ベクトル・領域記憶手段に記憶された複数の正規
化自己相関関数ベクトルの数が予め定めた一定数に達し
た時にそれらを１ヶまたは複数ヶの、雑音ベクトル領
域、音声ベクトル領域、および未定ベクトルに分類し前
記正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶手段に記憶す
るとともに、前記正規化自己相関関数ベクトル・領域記
憶手段に記憶された最新の正規化自己相関関数ベクトル
が前記１ヶまたは複数ヶの雑音ベクトル領域のいずれか
に属するかどうかを判定し、属する場合は雑音区間と判
定し、属さない場合は音声区間と判定する正規化自己相
関関数ベクトル領域算定／判定手段、前記正規化自己相
関関数ベクトル領域算定／判定手段が音声区間と判定し
た出力と前記雑音区間／音声区間判定手段が音声区間と
判定した出力の論理和をとる論理和手段により構成さ
れ、前記論理和手段の音声区間判定出力と、前記正規化
自己相関関数ベクトル領域算定／判定手段の雑音区間判
定出力を用いて、入力信号区間を雑音区間／音声区間に
判定する雑音区間／音声区間判定装置であり、上記の如
く構成することにより、取り込んだ区間の信号をその信
号の大きさとは無関係に雑音区間または音声区間に判定
することができる。
【００３７】また、請求項１２に記載の発明は、周囲雑
音の重畳された音声信号をデジタル信号に変換するアナ
ログ・デジタル変換手段、前記デジタル信号を一定長区
間のデータとして取り出すデータ取り出し手段、前記取
り出したデータの自己相関関数（分析次数をｐ次までと
すると、R(0),R(1),R(2),-,-,R(ｐ)）を計算する自己相
関関数計算手段、前記データ取り出し手段が取出したデ
ジタル信号を記憶するデータ記憶手段、前記データ取り
出し手段が取出したデジタル信号と、前記データ記憶手
段に記憶されたデータを用いてピッチ自己相関関数を計
算するピッチ自己相関関数計算手段、前記ピッチ自己相
関関数の最大値を選択し正規化するピッチ自己相関関数
最大値選択／正規化手段、前記自己相関関数計算手段が
計算した自己相関関数のR(1),R(0)の比として求まる１
次偏自己相関関数k1を計算する１次偏自己相関関数計算
手段、前記正規化ピッチ自己相関関数の最大値と前記１
次偏自己相関関数（k1）の値により取り込んだ信号区間
が声音区間か、雑音区間かを判定する雑音区間／音声区
間判定手段、前記雑音区間／音声区間判定手段が雑音区
間と判定した場合に、前記自己相関関数をR(0)で除して
正規化自己相関関数を得る自己相関関数正規化手段、前
記正規化自己相関関数ベクトルが予め番地を付されて分
割されたｐ次元正規化自己相関関数ベクトル空間のどの
番地に属するかを計算する正規化自己相関関数ベクトル
番地計算手段、前記正規化自己相関関数の回数をカウウ
ントする正規化自己相関関数回数カウント手段、前記正
規化自己相関関数を正規化自己相関関数ベクトル（r
(1),r(2),-,-,r(ｐ)）としてその属する番地と共に記憶
する、正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶手段、前
記正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶手段に記憶さ
れた複数の正規化自己相関関数ベクトルの数が予め定め
た一定数に達した時にそれらを１ヶまたは複数ヶの、雑
音ベクトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクト
ルに分類し前記正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶
手段に記憶するとともに、前記正規化自己相関関数ベク
トル・領域記憶手段に記憶された最新の正規化自己相関
関数ベクトルが前記１ヶまたは複数ヶの雑音ベクトル領
域のいずれかに属するかどうかを判定し、属する場合は
雑音区間と判定し、属さない場合は音声区間と判定する
正規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定手段、前記
正規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定手段が音声
区間と判定した出力と前記雑音区間／音声区間判定手段
が音声区間と判定した出力の論理和をとる論理和手段に
より構成され、前記論理和手段の音声区間判定出力と、
前記正規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定手段の
雑音区間判定出力を用いて、入力信号区間を雑音区間／
音声区間に判定する雑音区間／音声区間判定装置であ
り、上記の如く構成することにより、取り込んだ区間の
信号をその信号の大きさとは無関係に雑音区間または音
声区間に判定することができる。
音の重畳された音声信号をデジタル信号に変換するアナ
ログ・デジタル変換手段、前記デジタル信号を一定長区
間のデータとして取り出すデータ取り出し手段、前記取
り出したデータの自己相関関数（分析次数をｐ次までと
すると、R(0),R(1),R(2),-,-,R(ｐ)）を計算する自己相
関関数計算手段、前記データ取り出し手段が取出したデ
ジタル信号を記憶するデータ記憶手段、前記データ取り
出し手段が取出したデジタル信号と、前記データ記憶手
段に記憶されたデータを用いてピッチ自己相関関数を計
算するピッチ自己相関関数計算手段、前記ピッチ自己相
関関数の最大値を選択し正規化するピッチ自己相関関数
最大値選択／正規化手段、前記自己相関関数計算手段が
計算した自己相関関数のR(1),R(0)の比として求まる１
次偏自己相関関数k1を計算する１次偏自己相関関数計算
手段、前記正規化ピッチ自己相関関数の最大値と前記１
次偏自己相関関数（k1）の値により取り込んだ信号区間
が声音区間か、雑音区間かを判定する雑音区間／音声区
間判定手段、前記雑音区間／音声区間判定手段が雑音区
間と判定した場合に、前記自己相関関数をR(0)で除して
正規化自己相関関数を得る自己相関関数正規化手段、前
記正規化自己相関関数ベクトルが予め番地を付されて分
割されたｐ次元正規化自己相関関数ベクトル空間のどの
番地に属するかを計算する正規化自己相関関数ベクトル
番地計算手段、前記正規化自己相関関数の回数をカウウ
ントする正規化自己相関関数回数カウント手段、前記正
規化自己相関関数を正規化自己相関関数ベクトル（r
(1),r(2),-,-,r(ｐ)）としてその属する番地と共に記憶
する、正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶手段、前
記正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶手段に記憶さ
れた複数の正規化自己相関関数ベクトルの数が予め定め
た一定数に達した時にそれらを１ヶまたは複数ヶの、雑
音ベクトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクト
ルに分類し前記正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶
手段に記憶するとともに、前記正規化自己相関関数ベク
トル・領域記憶手段に記憶された最新の正規化自己相関
関数ベクトルが前記１ヶまたは複数ヶの雑音ベクトル領
域のいずれかに属するかどうかを判定し、属する場合は
雑音区間と判定し、属さない場合は音声区間と判定する
正規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定手段、前記
正規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定手段が音声
区間と判定した出力と前記雑音区間／音声区間判定手段
が音声区間と判定した出力の論理和をとる論理和手段に
より構成され、前記論理和手段の音声区間判定出力と、
前記正規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定手段の
雑音区間判定出力を用いて、入力信号区間を雑音区間／
音声区間に判定する雑音区間／音声区間判定装置であ
り、上記の如く構成することにより、取り込んだ区間の
信号をその信号の大きさとは無関係に雑音区間または音
声区間に判定することができる。
【００３８】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、図１から図１８を用いて説明する。
て、図１から図１８を用いて説明する。
【００３９】（第１の実施の形態）図１は第１の実施の
形態に係る雑音区間／音声区間判定装置を説明するため
のブロツク図である。なお、第１の実施の形態は、請求
項では請求項１および請求項２に相当する。
形態に係る雑音区間／音声区間判定装置を説明するため
のブロツク図である。なお、第１の実施の形態は、請求
項では請求項１および請求項２に相当する。
【００４０】図１において雑音区間／音声区間判定装置
は、Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1102と、自己相関
関数計算部1201と、自己相関関数正規化部102Aと、正規
化自己相関関数カウント部106と、正規化自己相関関数
記憶部102Bと、雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、
及び未定ベクトル算定部107と、雑音ベクトル領域、音
声ベクトル領域、及び未定ベクトル記憶部108と、正規
化自己相関関数ベクトル判定部104とから構成されてい
る。なお、Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1102につい
ては図１９に説明したものと同じであり、また正規化自
己相関関数ベクトル判定部104が音声区間判定出力端子
２及び雑音区間判定出力端子３を備えることも図１９に
説明したものと同じであり、さらに自己相関関数計算部
1201は、図２０に説明したものと同じであるので、その
説明を省略する。
は、Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1102と、自己相関
関数計算部1201と、自己相関関数正規化部102Aと、正規
化自己相関関数カウント部106と、正規化自己相関関数
記憶部102Bと、雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、
及び未定ベクトル算定部107と、雑音ベクトル領域、音
声ベクトル領域、及び未定ベクトル記憶部108と、正規
化自己相関関数ベクトル判定部104とから構成されてい
る。なお、Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1102につい
ては図１９に説明したものと同じであり、また正規化自
己相関関数ベクトル判定部104が音声区間判定出力端子
２及び雑音区間判定出力端子３を備えることも図１９に
説明したものと同じであり、さらに自己相関関数計算部
1201は、図２０に説明したものと同じであるので、その
説明を省略する。
【００４１】なお、“部”と言う呼び名は実際にはデジ
タルシグナルプロセッサで構成され、コンピューターと
プログラム記憶部で構成される場合が多いが、便宜上、
“部”の名前を使用する。また“部”と言う名称につい
ては請求項では“手段”と記述するようにしている。
タルシグナルプロセッサで構成され、コンピューターと
プログラム記憶部で構成される場合が多いが、便宜上、
“部”の名前を使用する。また“部”と言う名称につい
ては請求項では“手段”と記述するようにしている。
【００４２】以上のように構成された雑音区間／音声区
間判定装置について図２に示すフローチャートを用いて
その動作を説明する。
間判定装置について図２に示すフローチャートを用いて
その動作を説明する。
【００４３】図１において図示せざるマイクロホン等に
より電気信号に変換された周囲雑音の重畳されたアナロ
グ音声信号は入力端子1を経由して、Ａ/Ｄ変換部1101で
デジタル信号に変換され、取り出し部1102で、例えば１
０ms間隔のフレームで取り込まれる。サンプリングの周
波数を８KHzとすると80ヶのサンプル値が取り込まれ
る。この信号は自己相関関数計算部1201に入力され、ま
ず分析次数ｐまで（通常はp＝10程度）の自己相関関数
が計算され、R(0),R(1),・・・,R(p)が得られる。これ
らの値は自己相関関数正規化部102Aで、R(0)で除されて
正規化自己相関関数r(1),r(2),・・・,r(p)となり、正
規化自己相関関数ベクトルとして、正規化自己相関関数
記憶部102Bに記憶される。
より電気信号に変換された周囲雑音の重畳されたアナロ
グ音声信号は入力端子1を経由して、Ａ/Ｄ変換部1101で
デジタル信号に変換され、取り出し部1102で、例えば１
０ms間隔のフレームで取り込まれる。サンプリングの周
波数を８KHzとすると80ヶのサンプル値が取り込まれ
る。この信号は自己相関関数計算部1201に入力され、ま
ず分析次数ｐまで（通常はp＝10程度）の自己相関関数
が計算され、R(0),R(1),・・・,R(p)が得られる。これ
らの値は自己相関関数正規化部102Aで、R(0)で除されて
正規化自己相関関数r(1),r(2),・・・,r(p)となり、正
規化自己相関関数ベクトルとして、正規化自己相関関数
記憶部102Bに記憶される。
【００４４】なお、今までの説明は図２のステップ201,
202,203A,203B,209に相当する。図１に示す正規化自己
相関関数カウント部106は動作開始以来の正規化自己相
関関数の数をカウントしている。そして図２のステップ
605でそのカウント数が101回を超えたかと質問されるが
超えてないのでステップ601に到る。ステップ601でその
カウント数が100に達した場合はステップ602に到る。達
しない場合はステップ219にとび１区間時間の経過する
のを待ちステップ202に戻り、再び上記の動作を繰り返
す。カウント数100は１秒間に相当するが他の値でも良
い。
202,203A,203B,209に相当する。図１に示す正規化自己
相関関数カウント部106は動作開始以来の正規化自己相
関関数の数をカウントしている。そして図２のステップ
605でそのカウント数が101回を超えたかと質問されるが
超えてないのでステップ601に到る。ステップ601でその
カウント数が100に達した場合はステップ602に到る。達
しない場合はステップ219にとび１区間時間の経過する
のを待ちステップ202に戻り、再び上記の動作を繰り返
す。カウント数100は１秒間に相当するが他の値でも良
い。
【００４５】ステップ602に到達した場合は、図１の正
規化自己相関関数記憶部102Bに記憶された100ヶの正規
化自己相関関数ベクトルは図１の雑音ベクトル領域、音
声ベクトル領域、及び未定ベクトル算定部107に供給さ
れる。
規化自己相関関数記憶部102Bに記憶された100ヶの正規
化自己相関関数ベクトルは図１の雑音ベクトル領域、音
声ベクトル領域、及び未定ベクトル算定部107に供給さ
れる。
【００４６】ｑ回目取り込み正規化自己相関関数ベクト
ルQqを下式(１１)で定義する。 Qq={rq(j)}=(rq(1),rq(2),-,-,rq(p)) （11） 以下、説明を簡単にするためp=2とするとともに、取り
込んだQ1からQ100までのQqの例を図３に示す。
ルQqを下式(１１)で定義する。 Qq={rq(j)}=(rq(1),rq(2),-,-,rq(p)) （11） 以下、説明を簡単にするためp=2とするとともに、取り
込んだQ1からQ100までのQqの例を図３に示す。
【００４７】rq(1)を横軸に、またrq(2)を縦軸にとり正
規化自己相関関数ベクトルQqについてq=1から100迄をプ
ロットすると、雑音区間のQqは図３にばらつきD1で示す
ところに集まり、音声区間のQqは図３にばらつきD2で示
すところに集まると考えられる。
規化自己相関関数ベクトルQqについてq=1から100迄をプ
ロットすると、雑音区間のQqは図３にばらつきD1で示す
ところに集まり、音声区間のQqは図３にばらつきD2で示
すところに集まると考えられる。
【００４８】縦軸rq(1)、横軸rq(2)はそれぞれプラス、
マイナス1.0の範囲を取るが図３では10倍した値で示し
ている。図３の様に表わせる理由を以下に説明する。
マイナス1.0の範囲を取るが図３では10倍した値で示し
ている。図３の様に表わせる理由を以下に説明する。
【００４９】雑音区間の正規化自己相関関数ベクトルrq
(1),rq(2)は雑音の統計的な性質が変わらず定常性が仮
定できれば、qによらずにほぼ同一の値をとり、より小
さなばらつきD1の範囲に集まると推定される。これに対
して音声区間の正規化自己相関関数ベクトルrq(1),rq
(2)は、音声の統計的な性質は音声の内容により異な
り、rq(1),rq(2)の長時間の平均値はそれぞれゼロにな
り、より大きなばらつきD2の範囲に集まると推定され、
図３に示す様に表される。
(1),rq(2)は雑音の統計的な性質が変わらず定常性が仮
定できれば、qによらずにほぼ同一の値をとり、より小
さなばらつきD1の範囲に集まると推定される。これに対
して音声区間の正規化自己相関関数ベクトルrq(1),rq
(2)は、音声の統計的な性質は音声の内容により異な
り、rq(1),rq(2)の長時間の平均値はそれぞれゼロにな
り、より大きなばらつきD2の範囲に集まると推定され、
図３に示す様に表される。
【００５０】より厳密には図４の様になると考えられ
る。雑音区間のQqはばらつきD1で示す、G1aとG1bに別れ
て集まる。その理由は雑音の統計的性質が途中で変化す
ることがあり得るからである。音声区間のQqはばらつき
D2のところに集まるが音声区間の正規化自己相関関数ベ
クトルrq(1),rq(2)の長時間の平均値はそれぞれゼロで
はなく、ある値を有する場合があり得る。また図４では
１ヶ所のみ示したが、雑音区間の場合と同様に複数の個
所に集まる場合もあり得る。そしてばらつきD1、D2のい
ずれにも入らない図４でG3a、G3b、およびG3cと表され
るQqもあり得る。
る。雑音区間のQqはばらつきD1で示す、G1aとG1bに別れ
て集まる。その理由は雑音の統計的性質が途中で変化す
ることがあり得るからである。音声区間のQqはばらつき
D2のところに集まるが音声区間の正規化自己相関関数ベ
クトルrq(1),rq(2)の長時間の平均値はそれぞれゼロで
はなく、ある値を有する場合があり得る。また図４では
１ヶ所のみ示したが、雑音区間の場合と同様に複数の個
所に集まる場合もあり得る。そしてばらつきD1、D2のい
ずれにも入らない図４でG3a、G3b、およびG3cと表され
るQqもあり得る。
【００５１】その結果として図４に示す様な雑音ベクト
ル領域、音声ベクトル領域、未定ベクトルが定義でき
る。そして雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、未定
ベクトルは時間の経過と共に変化していくので、現在の
未定ベクトルが時間の経過と共に雑音ベクトル領域に変
化することもあり得る。
ル領域、音声ベクトル領域、未定ベクトルが定義でき
る。そして雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、未定
ベクトルは時間の経過と共に変化していくので、現在の
未定ベクトルが時間の経過と共に雑音ベクトル領域に変
化することもあり得る。
【００５２】ステップ602での雑音ベクトル領域、音声
ベクトル領域、および未定ベクトルが決定される過程を
図５、図６、図７を用いて説明する。
ベクトル領域、および未定ベクトルが決定される過程を
図５、図６、図７を用いて説明する。
【００５３】図５は雑音ベクトル領域、音声ベクトル領
域、および未定ベクトルを定めるフローチャートであ
る。ｐ次元正規化自己相関関数ベクトル空間は予め適当
な大きさの領域に分割しておくものとする。
域、および未定ベクトルを定めるフローチャートであ
る。ｐ次元正規化自己相関関数ベクトル空間は予め適当
な大きさの領域に分割しておくものとする。
【００５４】図６はこのことをp=2の場合について示し
たものであり、横軸rq(1)及び縦軸rq(2)につきそれぞれ
0.1ずつのステップの領域に分割することを示してお
り、それぞれの領域には番地(１から400まで)がつけら
れていることを示している。
たものであり、横軸rq(1)及び縦軸rq(2)につきそれぞれ
0.1ずつのステップの領域に分割することを示してお
り、それぞれの領域には番地(１から400まで)がつけら
れていることを示している。
【００５５】雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、お
よび未定ベクトルを決定する過程は図５のステップ101
で開始する。ステップ102で正規化自己相関関数ベクト
ルQqについてq=1から100までのそれぞれが属する番地を
決める。その結果どの番地にはいくつの正規化自己相関
関数ベクトルが集まつているかが明らかになる。その様
子を図７に示す。以下の説明で図５のステップで、図
６、図７の例の値の場合を（ ）内に記載する。
よび未定ベクトルを決定する過程は図５のステップ101
で開始する。ステップ102で正規化自己相関関数ベクト
ルQqについてq=1から100までのそれぞれが属する番地を
決める。その結果どの番地にはいくつの正規化自己相関
関数ベクトルが集まつているかが明らかになる。その様
子を図７に示す。以下の説明で図５のステップで、図
６、図７の例の値の場合を（ ）内に記載する。
【００５６】ステップ103で最多数の集つている番地を
選び、（番地76）A0 と命名する。次にステップ104でA0
の周辺A1の番地、（番地55,56,57，75，77，95，96，9
7）に属する正規化自己相関関数ベクトルの数と、A0に
属する正規化自己相関関数ベクトルの数の合計U1が計算
される（U1=27）。次にステップ105でA1の周辺A2（番地
34,35,36,37,38,54,58,74,78,94,98,114,115,116,117,1
18）に属する正規化自己相関関数ベクトルの数が計算さ
れる（U2=12）。
選び、（番地76）A0 と命名する。次にステップ104でA0
の周辺A1の番地、（番地55,56,57，75，77，95，96，9
7）に属する正規化自己相関関数ベクトルの数と、A0に
属する正規化自己相関関数ベクトルの数の合計U1が計算
される（U1=27）。次にステップ105でA1の周辺A2（番地
34,35,36,37,38,54,58,74,78,94,98,114,115,116,117,1
18）に属する正規化自己相関関数ベクトルの数が計算さ
れる（U2=12）。
【００５７】次にステップ106でU2/U1が計算される（U2
/U1 =0.44）。そしてその結果が0.5より小かと質問され
る(小なのでステップ107で、A0、A1、A2が雑音ベクトル
領域Aと定まる。)もし小でなければ、ステップ108によ
りA0、A1、A2、A3が音声ベクトル領域Aと定まる。これ
についてはステップ120で再度説明する。
/U1 =0.44）。そしてその結果が0.5より小かと質問され
る(小なのでステップ107で、A0、A1、A2が雑音ベクトル
領域Aと定まる。)もし小でなければ、ステップ108によ
りA0、A1、A2、A3が音声ベクトル領域Aと定まる。これ
についてはステップ120で再度説明する。
【００５８】次にステップ109で、A0,A1,A2以外の番地
で正規化自己相関関数ベクトルが最多数となる番地が選
ばれ、B0と命名される（B0=295番地）。次にステップ11
0、111、112、113、114の動作は上記したステップ104、
105、106、107、108と同様のため省略する。
で正規化自己相関関数ベクトルが最多数となる番地が選
ばれ、B0と命名される（B0=295番地）。次にステップ11
0、111、112、113、114の動作は上記したステップ104、
105、106、107、108と同様のため省略する。
【００５９】ステップ113により、B0に属する正規化自
己相関関数ベクトルが雑音ベクトル領域Bと定まる。次
にステップ115でA0,A1,A2,B0,B1,B2以外の番地で正規化
自己相関関数ベクトルが最多数となる番地が選ばれC0と
命名される（C0=147番地）。次にステップ116、117、11
8、119、120は既にステップ104、105、106、107、108で
説明したと同様の動作をする。
己相関関数ベクトルが雑音ベクトル領域Bと定まる。次
にステップ115でA0,A1,A2,B0,B1,B2以外の番地で正規化
自己相関関数ベクトルが最多数となる番地が選ばれC0と
命名される（C0=147番地）。次にステップ116、117、11
8、119、120は既にステップ104、105、106、107、108で
説明したと同様の動作をする。
【００６０】すなわちステップ118ではU2”/U1”が0.8
であり、0.5より大であるから、ステップ120でC0、C1、
C2、C3に属する正規化自己相関関数ベクトルが音声ベク
トル領域Cと定まりステップ121に到る。この様にする理
由は音声ベクトルの場合はバラツキが大なため、更にC2
の周辺のC3(番地84,85,86,87,88,89,90,104,110, 124,1
30,144,150,164,170,184,190,204,205,206,207,208,20
9,210)もC0に属する領域として正規化自己相関関数ベク
トルの数を計算する必要がある。
であり、0.5より大であるから、ステップ120でC0、C1、
C2、C3に属する正規化自己相関関数ベクトルが音声ベク
トル領域Cと定まりステップ121に到る。この様にする理
由は音声ベクトルの場合はバラツキが大なため、更にC2
の周辺のC3(番地84,85,86,87,88,89,90,104,110, 124,1
30,144,150,164,170,184,190,204,205,206,207,208,20
9,210)もC0に属する領域として正規化自己相関関数ベク
トルの数を計算する必要がある。
【００６１】次にステップ121で雑音ベクトル領域Aおよ
びBと音声ベクトル領域Cに属する正規化自己相関関数ベ
クトルの合計値が90を超えたかと質問される。（超えて
いるのでステップ123へ進む。）超えていない場合はス
テップ122で以上説明した動作を繰り返し、90を超えた
状態となりステップ123に到る。ステップ123では残りの
正規化自己相関関数ベクトルを未定ベクトルとして定め
る。（番地D=26,179の２ヶの正規化自己相関関数ベクト
ルが該当している。）
びBと音声ベクトル領域Cに属する正規化自己相関関数ベ
クトルの合計値が90を超えたかと質問される。（超えて
いるのでステップ123へ進む。）超えていない場合はス
テップ122で以上説明した動作を繰り返し、90を超えた
状態となりステップ123に到る。ステップ123では残りの
正規化自己相関関数ベクトルを未定ベクトルとして定め
る。（番地D=26,179の２ヶの正規化自己相関関数ベクト
ルが該当している。）
【００６２】以上により100ヶの正規化自己相関関数ベ
クトルから雑音ベクトル領域，音声ベクトル領域、及び
未定ベクトルに分類される過程を説明した。図２に戻っ
て、次にステップ603で100ヶの正規化自己相関関数ベク
トルをその所属する番地と共に正規化自己相関関数記憶
部102Bに記憶し、ステップ604で雑音ベクトル領域、音
声ベクトル領域、及び未定ベクトルを雑音ベクトル領
域、音声ベクトル領域、及び未定ベクトル記憶部108に
記憶しステップ219に到り１区間時間の過ぎるのを待ち
ステップ202に戻る。
クトルから雑音ベクトル領域，音声ベクトル領域、及び
未定ベクトルに分類される過程を説明した。図２に戻っ
て、次にステップ603で100ヶの正規化自己相関関数ベク
トルをその所属する番地と共に正規化自己相関関数記憶
部102Bに記憶し、ステップ604で雑音ベクトル領域、音
声ベクトル領域、及び未定ベクトルを雑音ベクトル領
域、音声ベクトル領域、及び未定ベクトル記憶部108に
記憶しステップ219に到り１区間時間の過ぎるのを待ち
ステップ202に戻る。
【００６３】次に再び202、203A、203B、209で既に説明
した動作をしステップ605に到る。正規化自己相関関数
は101回以上かと質問され101回目でありステップ606に
到る。ステップ606では雑音ベクトル領域、音声ベクト
ル領域、及び未定ベクトル記憶部108の内容を読み出し
ステップ607に到る。
した動作をしステップ605に到る。正規化自己相関関数
は101回以上かと質問され101回目でありステップ606に
到る。ステップ606では雑音ベクトル領域、音声ベクト
ル領域、及び未定ベクトル記憶部108の内容を読み出し
ステップ607に到る。
【００６４】ステップ607では最新の正規化自己相関関
数ベクトルは雑音ベクトル領域に属するかと質問され
る。そのことは既に図５により説明した雑音ベクトル領
域A、または雑音ベクトル領域Bの領域A0,A1,A2,B0,B1,B
2の中に最新の正規化自己相関関数ベクトルの番地が含
まれているかどうかが質問されているのであり、もし含
まれているならばステップ213に移行し雑音区間と判定
され、もし含まれていないならばステップ214に移行し
音声区間と判定されステップ608に到る。
数ベクトルは雑音ベクトル領域に属するかと質問され
る。そのことは既に図５により説明した雑音ベクトル領
域A、または雑音ベクトル領域Bの領域A0,A1,A2,B0,B1,B
2の中に最新の正規化自己相関関数ベクトルの番地が含
まれているかどうかが質問されているのであり、もし含
まれているならばステップ213に移行し雑音区間と判定
され、もし含まれていないならばステップ214に移行し
音声区間と判定されステップ608に到る。
【００６５】ステップ608では正規化自己相関関数記憶
部102Bの最古の正規化自己相関関数ベクトルを消去し、
ステップ606で読み出されている雑音ベクトル領域、音
声ベクトル領域、及び未定ベクトルについて最古の正規
化自己相関関数ベクトルが消去され最新の正規化自己相
関関数ベクトルが加わったことにもとづき修正し、ステ
ップ218でこれらを雑音ベクトル領域、音声ベクトル領
域、及び未定ベクトル記憶部108に記憶し、ステップ609
では最新の正規化自己相関関数ベクトルをその属する番
地と共に正規化自己相関関数記憶部102Bに記憶しステッ
プ219に到る。ステップ219では１区間時間が経過するの
を待ち最初のステップ202へ戻る。
部102Bの最古の正規化自己相関関数ベクトルを消去し、
ステップ606で読み出されている雑音ベクトル領域、音
声ベクトル領域、及び未定ベクトルについて最古の正規
化自己相関関数ベクトルが消去され最新の正規化自己相
関関数ベクトルが加わったことにもとづき修正し、ステ
ップ218でこれらを雑音ベクトル領域、音声ベクトル領
域、及び未定ベクトル記憶部108に記憶し、ステップ609
では最新の正規化自己相関関数ベクトルをその属する番
地と共に正規化自己相関関数記憶部102Bに記憶しステッ
プ219に到る。ステップ219では１区間時間が経過するの
を待ち最初のステップ202へ戻る。
【００６６】以上の動作を続けることにより、雑音ベク
トル領域、音声ベクトル領域、及び未定ベクトルは最新
化されていき雑音ベクトル領域は、周囲雑音の変化に追
随して変化することができる。
トル領域、音声ベクトル領域、及び未定ベクトルは最新
化されていき雑音ベクトル領域は、周囲雑音の変化に追
随して変化することができる。
【００６７】また、上記の説明で明らかな様に、複数の
雑音領域を有しているので、雑音の統計的な性質が変化
してもそれに迅速に追従して雑音区間の判定が可能とな
る。
雑音領域を有しているので、雑音の統計的な性質が変化
してもそれに迅速に追従して雑音区間の判定が可能とな
る。
【００６８】また、図１における自己相関関数計算部12
01は、携帯電話に使用されている音声符号化装置に既に
使用されているので、本発明による雑音区間／音声区間
判定手段を携帯電話の音声符号化装置に使用する場合
は、装置が簡略化される利点を有する。
01は、携帯電話に使用されている音声符号化装置に既に
使用されているので、本発明による雑音区間／音声区間
判定手段を携帯電話の音声符号化装置に使用する場合
は、装置が簡略化される利点を有する。
【００６９】また上記の方法で雑音区間の際に得られた
雑音の正規化自己相関関数ベクトルに関する情報は、例
えば本出願人が出願した適応型雑音抑圧音声符号化装置
（特願2000−74286号；2000年３月16日提出）と組み合
わせて、音声信号区間の雑音を軽減する目的に利用する
ことができると言う特徴を有している。
雑音の正規化自己相関関数ベクトルに関する情報は、例
えば本出願人が出願した適応型雑音抑圧音声符号化装置
（特願2000−74286号；2000年３月16日提出）と組み合
わせて、音声信号区間の雑音を軽減する目的に利用する
ことができると言う特徴を有している。
【００７０】なお、ステップ605で正規化自己相関関数
が101に達するまでの取り込んだ区間に対する、雑音区
間／音声区間の判定はどの様にするかと言う点に関して
は、通話の開始１秒間はすべて音声区間とするようにし
ても良い。または、ステップ203Aにて自己相関関数を計
算しているので、そのR(0)は取り込んだ区間の平均電力
を表しているのでその値が一定値を超えた場合は音声区
間と判定し、そうでなければ雑音区間と構成することも
できる。
が101に達するまでの取り込んだ区間に対する、雑音区
間／音声区間の判定はどの様にするかと言う点に関して
は、通話の開始１秒間はすべて音声区間とするようにし
ても良い。または、ステップ203Aにて自己相関関数を計
算しているので、そのR(0)は取り込んだ区間の平均電力
を表しているのでその値が一定値を超えた場合は音声区
間と判定し、そうでなければ雑音区間と構成することも
できる。
【００７１】以上のように本発明の第１の実施の形態に
よれば、周囲雑音の重畳された音声信号をデジタル信号
に変換するアナログ・デジタル変換手段、前記デジタル
信号を一定長区間のデータとして取り出すデータ取り出
し手段、前記取り出したデータの自己相関関数（分析次
数をｐ次までとすると、R(0),R(1),R(2),-,-,R(ｐ)）を
計算する自己相関関数計算手段、前記自己相関関数をR
(0)で除して正規化自己相関関数を得る自己相関関数正
規化手段、前記正規化自己相関関数の回数をカウウント
する正規化自己相関関数回数カウント手段、前記正規化
自己相関関数を正規化自己相関関数ベクトル（r(1),r
(2),-,-,r(ｐ)）として記憶する正規化自己相関関数記
憶手段、前記正規化自己相関関数記憶手段に記憶された
複数の正規化自己相関関数ベクトルの数が予め定めた一
定数に達した時にそれらを用いてそれぞれ１ヶまたは複
数ヶの、雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、および
未定ベクトルを算定する雑音ベクトル領域、音声ベクト
ル領域、および未定ベクトル算定部、前記雑音ベクトル
領域、音声ベクトル領域、および未定ベクトルを記憶す
る雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベ
クトル記憶部、前記正規化自己相関関数記憶手段に記憶
された最新の正規化自己相関関数ベクトルが前記１ヶま
たは複数ヶの雑音ベクトル領域のいずれかに属するかど
うかを判定し、属する場合は雑音区間と判定し、属さな
い場合は音声区間と判定する正規化自己相関関数ベクト
ル判定手段により構成し、取り込んだ入力信号区間をそ
の信号の大きさとは無関係に、雑音区間または、音声区
間に判定することができる。
よれば、周囲雑音の重畳された音声信号をデジタル信号
に変換するアナログ・デジタル変換手段、前記デジタル
信号を一定長区間のデータとして取り出すデータ取り出
し手段、前記取り出したデータの自己相関関数（分析次
数をｐ次までとすると、R(0),R(1),R(2),-,-,R(ｐ)）を
計算する自己相関関数計算手段、前記自己相関関数をR
(0)で除して正規化自己相関関数を得る自己相関関数正
規化手段、前記正規化自己相関関数の回数をカウウント
する正規化自己相関関数回数カウント手段、前記正規化
自己相関関数を正規化自己相関関数ベクトル（r(1),r
(2),-,-,r(ｐ)）として記憶する正規化自己相関関数記
憶手段、前記正規化自己相関関数記憶手段に記憶された
複数の正規化自己相関関数ベクトルの数が予め定めた一
定数に達した時にそれらを用いてそれぞれ１ヶまたは複
数ヶの、雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、および
未定ベクトルを算定する雑音ベクトル領域、音声ベクト
ル領域、および未定ベクトル算定部、前記雑音ベクトル
領域、音声ベクトル領域、および未定ベクトルを記憶す
る雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベ
クトル記憶部、前記正規化自己相関関数記憶手段に記憶
された最新の正規化自己相関関数ベクトルが前記１ヶま
たは複数ヶの雑音ベクトル領域のいずれかに属するかど
うかを判定し、属する場合は雑音区間と判定し、属さな
い場合は音声区間と判定する正規化自己相関関数ベクト
ル判定手段により構成し、取り込んだ入力信号区間をそ
の信号の大きさとは無関係に、雑音区間または、音声区
間に判定することができる。
【００７２】（第２の実施の形態）第１の実施の形態の
説明では、図２において、ステップ602で100ヶの正規化
自己相関関数ベクトルについてその属する番地を計算す
るとし、正規化自己相関関数ベクトルが101回を超えた
場合はその属する番地はステップ607により計算すると
した。
説明では、図２において、ステップ602で100ヶの正規化
自己相関関数ベクトルについてその属する番地を計算す
るとし、正規化自己相関関数ベクトルが101回を超えた
場合はその属する番地はステップ607により計算すると
した。
【００７３】しかしながら、これらの計算は、ステップ
203Bで自己相関関数を正規化した直後に行いステップ20
9では正規化自己相関関数ベクトルをその属する番地と
共に記憶する方法とすることも可能である。また図１の
正規化自己相関関数記憶部102Bと、雑音ベクトル領域、
音声ベクトル領域、および未定ベクトル記憶部108は一
体化することが可能である。また雑音ベクトル領域、音
声ベクトル領域、および未定ベクトル算定部107と正規
化自己相関関数ベクトル判定部108は一体化することが
可能である。
203Bで自己相関関数を正規化した直後に行いステップ20
9では正規化自己相関関数ベクトルをその属する番地と
共に記憶する方法とすることも可能である。また図１の
正規化自己相関関数記憶部102Bと、雑音ベクトル領域、
音声ベクトル領域、および未定ベクトル記憶部108は一
体化することが可能である。また雑音ベクトル領域、音
声ベクトル領域、および未定ベクトル算定部107と正規
化自己相関関数ベクトル判定部108は一体化することが
可能である。
【００７４】この様な構成とした場合が、第２の実施の
形態に係る雑音区間／音声区間判定装置であり、以下、
この第２の実施の形態について説明する。なお、第２の
実施の形態は、請求項では請求項３および請求項４に相
当する。
形態に係る雑音区間／音声区間判定装置であり、以下、
この第２の実施の形態について説明する。なお、第２の
実施の形態は、請求項では請求項３および請求項４に相
当する。
【００７５】図８は第２の実施の形態に係る雑音区間／
音声区間判定装置を説明するためのブロツク図である。
なお請求項４についての説明は、以下の請求項３につい
ての説明と第１の実施の形態における請求項２について
の説明（図２のステップ602での雑音ベクトル領域、音
声ベクトル領域、および未定ベクトルが決定される過程
を図５、図６、図７を用いて説明した内容）から自明の
ため省略する。
音声区間判定装置を説明するためのブロツク図である。
なお請求項４についての説明は、以下の請求項３につい
ての説明と第１の実施の形態における請求項２について
の説明（図２のステップ602での雑音ベクトル領域、音
声ベクトル領域、および未定ベクトルが決定される過程
を図５、図６、図７を用いて説明した内容）から自明の
ため省略する。
【００７６】図８において雑音区間／音声区間判定装置
は、Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1102と、自己相関
関数計算部1201と、自己相関関数正規化部102Aと、正規
化自己相関関数ベクトル番地計算部102Cと、正規化自己
相関関数ベクトル・領域記憶部102Dと、正規化自己相関
関数カウント部106と、正規化自己相関関数ベクトル領
域算定／判定部102Eとから構成されている。なお、Ａ/
Ｄ変換部1101と、取り出し部1102と、自己相関関数計算
部1201と、自己相関関数正規化部102Aと、正規化自己相
関関数カウント部106については図１に説明したものと
同じであり、また正規化自己相関関数ベクトル領域算定
／判定部102Eが音声区間判定出力端子２及び雑音区間判
定出力端子３を備えることも図１に説明したものと同じ
であるので、その説明を省略する。
は、Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1102と、自己相関
関数計算部1201と、自己相関関数正規化部102Aと、正規
化自己相関関数ベクトル番地計算部102Cと、正規化自己
相関関数ベクトル・領域記憶部102Dと、正規化自己相関
関数カウント部106と、正規化自己相関関数ベクトル領
域算定／判定部102Eとから構成されている。なお、Ａ/
Ｄ変換部1101と、取り出し部1102と、自己相関関数計算
部1201と、自己相関関数正規化部102Aと、正規化自己相
関関数カウント部106については図１に説明したものと
同じであり、また正規化自己相関関数ベクトル領域算定
／判定部102Eが音声区間判定出力端子２及び雑音区間判
定出力端子３を備えることも図１に説明したものと同じ
であるので、その説明を省略する。
【００７７】以上のように構成された第２の実施の形態
に係る雑音区間／音声区間判定装置について図９に示し
たフローチャートを用いてその動作を説明する。
に係る雑音区間／音声区間判定装置について図９に示し
たフローチャートを用いてその動作を説明する。
【００７８】図９のステップ201,202,203A,203Bまでは
第１の実施の形態で説明した図２と同一であるので説明
を省略する。ステップ203Cでは正規化自己相関関数ベク
トルの属する番地を計算する。
第１の実施の形態で説明した図２と同一であるので説明
を省略する。ステップ203Cでは正規化自己相関関数ベク
トルの属する番地を計算する。
【００７９】ステップ203Cでは正規化自己相関関数ベク
トルをその所属する番地とともに図８の正規化自己相関
関数ベクトル・領域記憶部102Dに記憶する。
トルをその所属する番地とともに図８の正規化自己相関
関数ベクトル・領域記憶部102Dに記憶する。
【００８０】ステップ605、ステップ601、ステップ602
の動作は第１の実施の形態と同じであり省略する。ステ
ップ602で100ヶの正規化自己相関関数ベクトルの分類結
果は、ステップ603で図８の正規化自己相関関数ベクト
ル・領域記憶部102Dに記憶する。
の動作は第１の実施の形態と同じであり省略する。ステ
ップ602で100ヶの正規化自己相関関数ベクトルの分類結
果は、ステップ603で図８の正規化自己相関関数ベクト
ル・領域記憶部102Dに記憶する。
【００８１】この状況について図１０を用いて以下に詳
しく説明する。図１０は正規化自己相関関数ベクトル・
領域記憶部102Dの状態を表している。図１０の（状態−
１）に示す表はステップ601で丁度100ヶの正規化自己相
関関数ベクトルがその番地と共に記憶された状態を表
す。
しく説明する。図１０は正規化自己相関関数ベクトル・
領域記憶部102Dの状態を表している。図１０の（状態−
１）に示す表はステップ601で丁度100ヶの正規化自己相
関関数ベクトルがその番地と共に記憶された状態を表
す。
【００８２】なおp=2としp次元正規化自己相関関数ベク
トル空間は番地１から番地400に予め分類されており、
図８の正規化自己相関関数ベクトル番地計算部102Cは、
ステップ203Cで、正規化自己相関関数ベクトルのr(1)、
r(2)を用いて各正規化自己相関関数ベクトルの番地を計
算しステップ209で正規化自己相関関数ベクトル・領域
記憶部102Dに記憶する。そしてその数が丁度100ヶに達
した状態を表している。
トル空間は番地１から番地400に予め分類されており、
図８の正規化自己相関関数ベクトル番地計算部102Cは、
ステップ203Cで、正規化自己相関関数ベクトルのr(1)、
r(2)を用いて各正規化自己相関関数ベクトルの番地を計
算しステップ209で正規化自己相関関数ベクトル・領域
記憶部102Dに記憶する。そしてその数が丁度100ヶに達
した状態を表している。
【００８３】次に図１０の（状態−２）に示す表はステ
ップ602で100ヶの正規化自己相関関数ベクトルが、雑音
ベクトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクトル
のいずれかに分類されステップ604で正規化自己相関関
数ベクトル・領域記憶部102Dに各正規化自己相関関数ベ
クトルの属する領域と、各雑音ベクトル領域、音声ベク
トル領域の中心領域の番地（A0,B0,C0）が記憶された状
態を示す。
ップ602で100ヶの正規化自己相関関数ベクトルが、雑音
ベクトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクトル
のいずれかに分類されステップ604で正規化自己相関関
数ベクトル・領域記憶部102Dに各正規化自己相関関数ベ
クトルの属する領域と、各雑音ベクトル領域、音声ベク
トル領域の中心領域の番地（A0,B0,C0）が記憶された状
態を示す。
【００８４】次に図１０の（状態−３）に示す表はステ
ップ605で正規化自己相関関数ベクトルが101ヶに達した
場合、ステップ606で正規化自己相関関数ベクトル・領
域記憶部102Dの状態が読み出された時の状態を表してい
る。
ップ605で正規化自己相関関数ベクトルが101ヶに達した
場合、ステップ606で正規化自己相関関数ベクトル・領
域記憶部102Dの状態が読み出された時の状態を表してい
る。
【００８５】次に図１０の（状態−４）に示す表は、ス
テップ607で、正規化自己相関関数ベクトル領域算定／
判定部102Eが各雑音ベクトルの中心領域の番地（A0,B
0）と、最新の正規化自己相関関数ベクトル（Q101）の
番地（117）を用いて最新の正規化自己相関関数ベクト
ル（Q101）が雑音ベクトル領域（AまたはB）に含まれる
か計算し、雑音ベクトル領域A2であることが判定された
状態を示している。
テップ607で、正規化自己相関関数ベクトル領域算定／
判定部102Eが各雑音ベクトルの中心領域の番地（A0,B
0）と、最新の正規化自己相関関数ベクトル（Q101）の
番地（117）を用いて最新の正規化自己相関関数ベクト
ル（Q101）が雑音ベクトル領域（AまたはB）に含まれる
か計算し、雑音ベクトル領域A2であることが判定された
状態を示している。
【００８６】次に図１０の（状態−５）に示す表は、ス
テップ608で、正規化自己相関関数ベクトル領域算定／
判定部102Eで最古の正規化自己相関関数ベクトル（Q1）
が消去され最新の正規化自己相関関数ベクトル（Q101）
が加えられた状態で100ヶの正規化自己相関関数ベクト
ルの分類が修正された状態を示している。最古の正規化
自己相関関数ベクトル（Q1）は領域A0であり、最新の正
規化自己相関関数ベクトル（Q101）は領域A2なので、雑
音ベクトル領域B、音声ベクトル領域Cには変化が無いこ
とが分かる。この状態はステップ603で正規化自己相関
関数ベクトル・領域記憶部102Dに記憶される。
テップ608で、正規化自己相関関数ベクトル領域算定／
判定部102Eで最古の正規化自己相関関数ベクトル（Q1）
が消去され最新の正規化自己相関関数ベクトル（Q101）
が加えられた状態で100ヶの正規化自己相関関数ベクト
ルの分類が修正された状態を示している。最古の正規化
自己相関関数ベクトル（Q1）は領域A0であり、最新の正
規化自己相関関数ベクトル（Q101）は領域A2なので、雑
音ベクトル領域B、音声ベクトル領域Cには変化が無いこ
とが分かる。この状態はステップ603で正規化自己相関
関数ベクトル・領域記憶部102Dに記憶される。
【００８７】上記以外の動作は第１の実施の形態と同じ
であり、その説明を省略する。
であり、その説明を省略する。
【００８８】以上のように本発明の第２の実施の形態に
よれば、周囲雑音の重畳された音声信号をデジタル信号
に変換するアナログ・デジタル変換手段、前記デジタル
信号を一定長区間のデータとして取り出すデータ取り出
し手段、前記取り出したデータの自己相関関数（分析次
数をｐ次までとすると、R(0),R(1),R(2),-,-,R(ｐ)）を
計算する自己相関関数計算手段、前記自己相関関数をR
(0)で除して正規化自己相関関数を得る自己相関関数正
規化手段、前記正規化自己相関関数ベクトルが予め番地
を付されて分割されたｐ次元正規化自己相関関数ベクト
ル空間のどの番地に属するかを計算する正規化自己相関
関数ベクトル番地計算手段、前記正規化自己相関関数の
回数をカウウントする正規化自己相関関数回数カウント
手段、前記正規化自己相関関数を正規化自己相関関数ベ
クトル（r(1),r(2),-,-,r(ｐ)）としてその属する番地
と共に記憶する、正規化自己相関関数ベクトル・領域記
憶手段、前記正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶手
段に記憶された複数の正規化自己相関関数ベクトルの数
が予め定めた一定数に達した時にそれらを１ヶまたは複
数ヶの、雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、および
未定ベクトルに分類し前記正規化自己相関関数ベクトル
・領域記憶手段に記憶するとともに、前記正規化自己相
関関数ベクトル・領域記憶手段に記憶された最新の正規
化自己相関関数ベクトルが前記１ヶまたは複数ヶの雑音
ベクトル領域のいずれかに属するかどうかを判定し、属
する場合は雑音区間と判定し、属さない場合は音声区間
と判定する正規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定
手段、により構成され、入力信号区間を雑音区間／音声
区間に判定する雑音区間／音声区間判定装置であり、上
記の如く構成することにより、取り込んだ区間の信号を
その信号の大きさとは無関係に雑音区間または音声区間
に判定することができる。
よれば、周囲雑音の重畳された音声信号をデジタル信号
に変換するアナログ・デジタル変換手段、前記デジタル
信号を一定長区間のデータとして取り出すデータ取り出
し手段、前記取り出したデータの自己相関関数（分析次
数をｐ次までとすると、R(0),R(1),R(2),-,-,R(ｐ)）を
計算する自己相関関数計算手段、前記自己相関関数をR
(0)で除して正規化自己相関関数を得る自己相関関数正
規化手段、前記正規化自己相関関数ベクトルが予め番地
を付されて分割されたｐ次元正規化自己相関関数ベクト
ル空間のどの番地に属するかを計算する正規化自己相関
関数ベクトル番地計算手段、前記正規化自己相関関数の
回数をカウウントする正規化自己相関関数回数カウント
手段、前記正規化自己相関関数を正規化自己相関関数ベ
クトル（r(1),r(2),-,-,r(ｐ)）としてその属する番地
と共に記憶する、正規化自己相関関数ベクトル・領域記
憶手段、前記正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶手
段に記憶された複数の正規化自己相関関数ベクトルの数
が予め定めた一定数に達した時にそれらを１ヶまたは複
数ヶの、雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、および
未定ベクトルに分類し前記正規化自己相関関数ベクトル
・領域記憶手段に記憶するとともに、前記正規化自己相
関関数ベクトル・領域記憶手段に記憶された最新の正規
化自己相関関数ベクトルが前記１ヶまたは複数ヶの雑音
ベクトル領域のいずれかに属するかどうかを判定し、属
する場合は雑音区間と判定し、属さない場合は音声区間
と判定する正規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定
手段、により構成され、入力信号区間を雑音区間／音声
区間に判定する雑音区間／音声区間判定装置であり、上
記の如く構成することにより、取り込んだ区間の信号を
その信号の大きさとは無関係に雑音区間または音声区間
に判定することができる。
【００８９】また第１の実施の形態で示した正規化自己
相関関数記憶部102Bと、雑音ベクトル領域、音声ベクト
ル領域、および未定ベクトル記憶部108は第２の実施の
形態では正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶部102D
として一体化され、雑音ベクトル領域、音声ベクトル領
域、及び未定ベクトル算定部107と、正規化自己相関関
数ベクトル判定部104は、正規化自己相関関数ベクトル
領域算定／判定部102Eとして一体化されており、構成が
簡略化されている利点も有している。
相関関数記憶部102Bと、雑音ベクトル領域、音声ベクト
ル領域、および未定ベクトル記憶部108は第２の実施の
形態では正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶部102D
として一体化され、雑音ベクトル領域、音声ベクトル領
域、及び未定ベクトル算定部107と、正規化自己相関関
数ベクトル判定部104は、正規化自己相関関数ベクトル
領域算定／判定部102Eとして一体化されており、構成が
簡略化されている利点も有している。
【００９０】（第３の実施の形態）図１１は、本発明の
第３の実施の形態に係る雑音区間／音声区間判定装置を
説明するためのブロツク図である。なお、第３の実施の
形態は、請求項では請求項５および請求項６に相当す
る。
第３の実施の形態に係る雑音区間／音声区間判定装置を
説明するためのブロツク図である。なお、第３の実施の
形態は、請求項では請求項５および請求項６に相当す
る。
【００９１】図１１において雑音区間／音声区間判定装
置は、Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1102と、自己相
関関数計算部1201と、自己相関関数正規化部102Aと、正
規化自己相関関数記憶部102Bと、正規化自己相関関数カ
ウント部106と、雑音ベクトル領域、音声ベクトル領
域、及び未定ベクトル算定部107と、雑音ベクトル領
域、音声ベクトル領域、及び未定ベクトル記憶部108
と、正規化自己相関関数ベクトル判定部104と、データ
記憶部1150と、ピッチ自己相関関数計算部1151と、ピッ
チ自己相関関数最大値選択／正規化部1152と、偏自己相
関関数k1取出し部1156と、雑音区間／音声区間判定部12
05と、第１の論理積部109と、第２の論理積部110と、第
３の論理積部111と、第４の論理積部112と、論理和部10
5とから構成されている。そして、論理和部105の出力が
音声区間判定出力端子２とされ、また、第１の論理積部
109の出力が雑音区間判定出力端子３とされる。なお、
Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1102と、自己相関関数
計算部1201と、自己相関関数正規化部102Aと、正規化自
己相関関数記憶部102Bと、正規化自己相関関数カウント
部106と、雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、及び
未定ベクトル算定部107と、雑音ベクトル領域、音声ベ
クトル領域、及び未定ベクトル記憶部108と、正規化自
己相関関数ベクトル判定部104については図１に説明し
たものと同じであり、また雑音区間／音声区間判定部12
05は、図２０に説明したものと同じであるので、その説
明を省略する。
置は、Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1102と、自己相
関関数計算部1201と、自己相関関数正規化部102Aと、正
規化自己相関関数記憶部102Bと、正規化自己相関関数カ
ウント部106と、雑音ベクトル領域、音声ベクトル領
域、及び未定ベクトル算定部107と、雑音ベクトル領
域、音声ベクトル領域、及び未定ベクトル記憶部108
と、正規化自己相関関数ベクトル判定部104と、データ
記憶部1150と、ピッチ自己相関関数計算部1151と、ピッ
チ自己相関関数最大値選択／正規化部1152と、偏自己相
関関数k1取出し部1156と、雑音区間／音声区間判定部12
05と、第１の論理積部109と、第２の論理積部110と、第
３の論理積部111と、第４の論理積部112と、論理和部10
5とから構成されている。そして、論理和部105の出力が
音声区間判定出力端子２とされ、また、第１の論理積部
109の出力が雑音区間判定出力端子３とされる。なお、
Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1102と、自己相関関数
計算部1201と、自己相関関数正規化部102Aと、正規化自
己相関関数記憶部102Bと、正規化自己相関関数カウント
部106と、雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、及び
未定ベクトル算定部107と、雑音ベクトル領域、音声ベ
クトル領域、及び未定ベクトル記憶部108と、正規化自
己相関関数ベクトル判定部104については図１に説明し
たものと同じであり、また雑音区間／音声区間判定部12
05は、図２０に説明したものと同じであるので、その説
明を省略する。
【００９２】以上のように構成された第３の雑音区間／
音声区間判定装置について図１３に示したフローチャー
トを用いてその動作を説明する。
音声区間判定装置について図１３に示したフローチャー
トを用いてその動作を説明する。
【００９３】なお、第３の実施の形態に係る請求項５と
請求項６に記載の発明の相違点は、図１１に示すブロツ
ク図については、請求項５では偏自己相関関数k1取出し
部1156が存在せず、請求項６の場合のみ存在し、図１３
に示すフローチャートについては、請求項５ではステッ
プ1249が存在せず、請求項６の場合のみ存在するという
点である。
請求項６に記載の発明の相違点は、図１１に示すブロツ
ク図については、請求項５では偏自己相関関数k1取出し
部1156が存在せず、請求項６の場合のみ存在し、図１３
に示すフローチャートについては、請求項５ではステッ
プ1249が存在せず、請求項６の場合のみ存在するという
点である。
【００９４】なお、図１３に示したフローチャートにお
いて鎖線で囲まれた部分は、第３の実施の形態では図２
が使用される。（後述する第４の実施の形態では、図９
が使用される。）
いて鎖線で囲まれた部分は、第３の実施の形態では図２
が使用される。（後述する第４の実施の形態では、図９
が使用される。）
【００９５】図１３のステップ201で動作が開始され
る。図１１においてＡ/Ｄ変換部1101、取り出し部110
2、自己相関関数計算部1201、すなわち、ステップ201,2
02までの動作は第１の実施の形態で説明したので、その
説明を省略する。
る。図１１においてＡ/Ｄ変換部1101、取り出し部110
2、自己相関関数計算部1201、すなわち、ステップ201,2
02までの動作は第１の実施の形態で説明したので、その
説明を省略する。
【００９６】ステップ202で一定区間の取出されたデー
タはステップ203Aに供給されると同時にステップ1251で
データ記憶部に記憶される。図１２に示すデータ記憶部
1150は過去２区間のデータを保存しており、ステップ12
52でピッチ自己相関関数計算部1151により、取出された
現在の区間のデータと過去２区間のデータを用いてピッ
チ自己相関関数が計算される。
タはステップ203Aに供給されると同時にステップ1251で
データ記憶部に記憶される。図１２に示すデータ記憶部
1150は過去２区間のデータを保存しており、ステップ12
52でピッチ自己相関関数計算部1151により、取出された
現在の区間のデータと過去２区間のデータを用いてピッ
チ自己相関関数が計算される。
【００９７】入力信号のサンプル値をｓ(ｎ)と表すと、
自己相関関数は式(１)で表される。 R(ｊ)＝（１/80）［Σn=0 n=79ｓ（ｎ）*ｓ（ｎ-ｊ）］ （１）
自己相関関数は式(１)で表される。 R(ｊ)＝（１/80）［Σn=0 n=79ｓ（ｎ）*ｓ（ｎ-ｊ）］ （１）
【００９８】音声信号の線形予測では、jの値としては
１から10程度までで良いが、ピッチ自己相関関数の最大
値を求めるためには、j=18からj=143程度までの範囲で
探索する必要がある。そのためにはデータ取り込みの１
区間を10msとするとそのデータ数は80であり、j=143ま
での計算をするためには、さらに過去の２区間分（160
ヶのデータ）を加える必要があり、図１１のデータ記憶
部1150が必要となる。
１から10程度までで良いが、ピッチ自己相関関数の最大
値を求めるためには、j=18からj=143程度までの範囲で
探索する必要がある。そのためにはデータ取り込みの１
区間を10msとするとそのデータ数は80であり、j=143ま
での計算をするためには、さらに過去の２区間分（160
ヶのデータ）を加える必要があり、図１１のデータ記憶
部1150が必要となる。
【００９９】次にステップ1253でピッチ自己相関関数最
大値選択／正規化部1152によりピッチ自己相関関数の最
大値を選択し、その値を正規化し、雑音区間／音声区間
判定部1205に渡す。j=18からj=143の範囲で自己相関関
数を計算しj=LでR(ｊ)が最大になったとするとピッチ自
己相関関数の最大値は下式(１２)で表わされる。 Rp(L)＝（１/80）［Σn=0 n=79ｓ（ｎ）*ｓ（ｎ-L）］ （12）
大値選択／正規化部1152によりピッチ自己相関関数の最
大値を選択し、その値を正規化し、雑音区間／音声区間
判定部1205に渡す。j=18からj=143の範囲で自己相関関
数を計算しj=LでR(ｊ)が最大になったとするとピッチ自
己相関関数の最大値は下式(１２)で表わされる。 Rp(L)＝（１/80）［Σn=0 n=79ｓ（ｎ）*ｓ（ｎ-L）］ （12）
【０１００】また、正規化ピッチ自己相関関数の最大値
をψとすると下式(１３)で表される。 ψ=[Σn=0 n=79s(n)*s(n-L)]/[Σn=0 n=79(s(n))2]1/2[Σn=0 n=79(s(n-L))2]1/2 ・・・・・（13） 以上の説明は、請求項５及び請求項６に共通である。
をψとすると下式(１３)で表される。 ψ=[Σn=0 n=79s(n)*s(n-L)]/[Σn=0 n=79(s(n))2]1/2[Σn=0 n=79(s(n-L))2]1/2 ・・・・・（13） 以上の説明は、請求項５及び請求項６に共通である。
【０１０１】次に第１の実施の形態で説明済みのステッ
プ203A、203Bの動作を経てステップ1249では、図１１の
偏自己相関関数k1取出し部1156により、図１１の自己相
関関数正規化部102Aにより得られた正規化自己相関関数
（r(1),r(2),-,-,r(ｐ)）よりr(1)を１次の偏自己相関
関数k1として取出しステップ1254に到る。この部分は上
述したように請求項６にのみ関することであり請求項５
には存在しない。
プ203A、203Bの動作を経てステップ1249では、図１１の
偏自己相関関数k1取出し部1156により、図１１の自己相
関関数正規化部102Aにより得られた正規化自己相関関数
（r(1),r(2),-,-,r(ｐ)）よりr(1)を１次の偏自己相関
関数k1として取出しステップ1254に到る。この部分は上
述したように請求項６にのみ関することであり請求項５
には存在しない。
【０１０２】次にステップ1254で雑音区間／音声区間判
定部1205により、取り込んだ区間が雑音区間か声音区間
を以下の様にして判定する。
定部1205により、取り込んだ区間が雑音区間か声音区間
を以下の様にして判定する。
【０１０３】請求項５の場合には、正規化ピッチ自己相
関関数の最大値の値が予め定められた閾値より大なる場
合には、取り込んだ区間の入力信号が声音区間と判定
し、小なる場合には雑音区間と判定する。式で表すと式
(１４)、式（１５）となる。 ψ＞ψ１ で音声区間 （14） ψ＜ψ１ で無音声区間 （15）
関関数の最大値の値が予め定められた閾値より大なる場
合には、取り込んだ区間の入力信号が声音区間と判定
し、小なる場合には雑音区間と判定する。式で表すと式
(１４)、式（１５）となる。 ψ＞ψ１ で音声区間 （14） ψ＜ψ１ で無音声区間 （15）
【０１０４】このようにして、取り込んだ区間の信号
を、音声区間か、雑音区間かをその区間の平均電力レベ
ルとは無関係に判定することが可能となる。ψ１の値
は、0.3としても良いが音声データを多数検討し実験的
に決めることができる。
を、音声区間か、雑音区間かをその区間の平均電力レベ
ルとは無関係に判定することが可能となる。ψ１の値
は、0.3としても良いが音声データを多数検討し実験的
に決めることができる。
【０１０５】請求項６の場合には正規化ピッチ自己相関
関数の最大値の値とk1の値を用いて取り込んだ区間の入
力信号が声音区間か、雑音区間を判定する。一例を式で
表すと式(１６)、式(１７)となる ψ＞ 0.3 で音声区間 （16） k1＞ 0.4 で音声区間 （17）
関数の最大値の値とk1の値を用いて取り込んだ区間の入
力信号が声音区間か、雑音区間を判定する。一例を式で
表すと式(１６)、式(１７)となる ψ＞ 0.3 で音声区間 （16） k1＞ 0.4 で音声区間 （17）
【０１０６】上記式(１６)、式(１７)のいずれをも満足
しない場合は雑音区間と判定する。ψと k1を用いた判
定の状況を図１４に示す。このようにして、取り込んだ
区間の信号を、音声区間か、雑音区間かをその区間の平
均電力レベルとは無関係に判定することが可能となる。
以上で閾値を、ψ=0.3、k1 ＝0.4としたが、より正確に
は音声データを多数検討し実験的に決めることができ
る。
しない場合は雑音区間と判定する。ψと k1を用いた判
定の状況を図１４に示す。このようにして、取り込んだ
区間の信号を、音声区間か、雑音区間かをその区間の平
均電力レベルとは無関係に判定することが可能となる。
以上で閾値を、ψ=0.3、k1 ＝0.4としたが、より正確に
は音声データを多数検討し実験的に決めることができ
る。
【０１０７】請求項５の場合で、正規化ピッチ自己相関
関数の最大値の値が予め定められた閾値を超えるかどう
かで音声区間か、雑音区間かを判定できる理由を以下に
説明する。
関数の最大値の値が予め定められた閾値を超えるかどう
かで音声区間か、雑音区間かを判定できる理由を以下に
説明する。
【０１０８】従来技術のところで説明したが、音声には
有声音と無声音があるが、前者はピッチと言われる一定
周期の繰り返しパルス列を音源とし、後者はランダムな
パルス列を音源としている。雑音も後者に属すると考え
られるので、取り込んだ区間の信号の自己相関関数を計
算しピッチ周期を検出できれば、有声音すなわち音声区
間であると判定し、ピッチ周期が検出できなければ雑音
区間と判定することができる。（本来は雑音区間または
無声音区間と判定すべきであるが、後述する第１の実施
の形態の判定と論理積をとることにより無声音を除外で
きるので、雑音区間と判定する。）
有声音と無声音があるが、前者はピッチと言われる一定
周期の繰り返しパルス列を音源とし、後者はランダムな
パルス列を音源としている。雑音も後者に属すると考え
られるので、取り込んだ区間の信号の自己相関関数を計
算しピッチ周期を検出できれば、有声音すなわち音声区
間であると判定し、ピッチ周期が検出できなければ雑音
区間と判定することができる。（本来は雑音区間または
無声音区間と判定すべきであるが、後述する第１の実施
の形態の判定と論理積をとることにより無声音を除外で
きるので、雑音区間と判定する。）
【０１０９】請求項６の場合では、正規化ピッチ自己相
関関数の最大値の値と偏自己相関関数k1(R(1)／R(0))の
値を組み合わせて、図１４に示す領域で音声区間か、雑
音区間かを判定しているので請求項５の場合に比較する
とより正確に判定することができる。ただし請求項５は
請求項６よりも構成が簡単になると言う特徴を有してい
る。
関関数の最大値の値と偏自己相関関数k1(R(1)／R(0))の
値を組み合わせて、図１４に示す領域で音声区間か、雑
音区間かを判定しているので請求項５の場合に比較する
とより正確に判定することができる。ただし請求項５は
請求項６よりも構成が簡単になると言う特徴を有してい
る。
【０１１０】以下の動作は、請求項５及び請求項６に共
通である。次にステップ213、214からは第１の実施の形
態ですでに説明した如くして雑音区間、または音声区間
とした判定出力が得られる。ステップ1257から1262で図
１１の第１の論理積部109、第２の論理積部110、第３の
論理積部111、第４の論理積部112、論理和部105を用い
てステップ213で雑音区間と判定し、ステップ1255でも
雑音区間と判定した場合にのみステップ1261にて雑音区
間と判定し、その他の場合を音声区間と判定することが
できる。すなわち図１５に示すように雑音区間／音声区
間判定部が雑音区間と判定し、かつ正規化自己相関関数
ベクトル判定部が雑音区間と判定した場合のみ雑音区間
と判定し、例えば正規化自己相関関数ベクトル判定部で
は雑音区間と判定しても雑音区間／音声区間判定部が音
声区間と判定している場合には音声区間と判定すること
が可能となる。
通である。次にステップ213、214からは第１の実施の形
態ですでに説明した如くして雑音区間、または音声区間
とした判定出力が得られる。ステップ1257から1262で図
１１の第１の論理積部109、第２の論理積部110、第３の
論理積部111、第４の論理積部112、論理和部105を用い
てステップ213で雑音区間と判定し、ステップ1255でも
雑音区間と判定した場合にのみステップ1261にて雑音区
間と判定し、その他の場合を音声区間と判定することが
できる。すなわち図１５に示すように雑音区間／音声区
間判定部が雑音区間と判定し、かつ正規化自己相関関数
ベクトル判定部が雑音区間と判定した場合のみ雑音区間
と判定し、例えば正規化自己相関関数ベクトル判定部で
は雑音区間と判定しても雑音区間／音声区間判定部が音
声区間と判定している場合には音声区間と判定すること
が可能となる。
【０１１１】この様に構成することにより雑音区間の判
定を精度よく実施することが可能となる。
定を精度よく実施することが可能となる。
【０１１２】以上説明したことにより取り込んだ区間の
信号をその信号の大きさとは無関係に高い信頼度で、雑
音区間または音声区間と判定することができるなお、図
２における、ステップ605で正規化自己相関関数が101に
達するまでの取り込んだ区間に対する雑音区間／音声区
間の判定はどの様にするかと言う点に関しては、その期
間については、ステップ1255、1256の判定をそのまま用
いるように構成することも可能であるし、またステップ
203Aにて自己相関関数を計算した、R(0)が一定値を超え
た場合は音声区間と判定し、そうでなければ雑音区間と
判定した信号をステップ213、214の代わりに用いて、ス
テップ1255、1256の判定結果とステップ1257からステッ
プ1262を用いて判定するように構成することも可能であ
る。以上の動作を続けることにより、雑音ベクトル領
域、音声ベクトル領域、及び未定ベクトルは最新化され
ていき雑音ベクトル領域は、周囲雑音の変化に追随して
変化することができる。
信号をその信号の大きさとは無関係に高い信頼度で、雑
音区間または音声区間と判定することができるなお、図
２における、ステップ605で正規化自己相関関数が101に
達するまでの取り込んだ区間に対する雑音区間／音声区
間の判定はどの様にするかと言う点に関しては、その期
間については、ステップ1255、1256の判定をそのまま用
いるように構成することも可能であるし、またステップ
203Aにて自己相関関数を計算した、R(0)が一定値を超え
た場合は音声区間と判定し、そうでなければ雑音区間と
判定した信号をステップ213、214の代わりに用いて、ス
テップ1255、1256の判定結果とステップ1257からステッ
プ1262を用いて判定するように構成することも可能であ
る。以上の動作を続けることにより、雑音ベクトル領
域、音声ベクトル領域、及び未定ベクトルは最新化され
ていき雑音ベクトル領域は、周囲雑音の変化に追随して
変化することができる。
【０１１３】また、図１1における自己相関関数計算部1
201ならびデータ記憶部1150、ピッチ自己相関関数計算
部1151、ピッチ自己相関関数最大値選択／正規化部1152
は、携帯電話に使用されている音声符号化装置に既に使
用されているので、本発明による雑音区間／音声区間判
定手段を携帯電話に使用されている音声符号化装置に使
用する場合は装置が簡略化される利点を有する。
201ならびデータ記憶部1150、ピッチ自己相関関数計算
部1151、ピッチ自己相関関数最大値選択／正規化部1152
は、携帯電話に使用されている音声符号化装置に既に使
用されているので、本発明による雑音区間／音声区間判
定手段を携帯電話に使用されている音声符号化装置に使
用する場合は装置が簡略化される利点を有する。
【０１１４】また上記の方法で雑音区間の際に得られた
雑音の正規化自己相関関数ベクトルに関する情報は、例
えば本出願人が出願した適応型雑音抑圧音声符号化装置
（特願2000−74286号；2000年３月16日提出）と組み合
わせて、音声信号区間の雑音を軽減する目的に利用する
ことができると言う特徴を有している。
雑音の正規化自己相関関数ベクトルに関する情報は、例
えば本出願人が出願した適応型雑音抑圧音声符号化装置
（特願2000−74286号；2000年３月16日提出）と組み合
わせて、音声信号区間の雑音を軽減する目的に利用する
ことができると言う特徴を有している。
【０１１５】以上のように本発明の第３の実施の形態に
よれば、請求項１記載のデータ取り出し手段が取出した
デジタル信号を記憶するデータ記憶手段、前記データ取
り出し手段が取出したデジタル信号と、前記データ記憶
手段に記憶されたデータを用いてピッチ自己相関関数を
計算するピッチ自己相関関数計算手段、前記ピッチ自己
相関関数の最大値を選択し正規化するピッチ自己相関関
数最大値選択／正規化手段、前記正規化ピッチ自己相関
関数の最大値を用いて取り込んだ信号区間が声音区間
か、雑音区間かを判定する雑音区間／音声区間判定手段
をもうけ、また、請求項１記載の正規化自己相関関数ベ
クトル判定手段の雑音区間／音声区間判定出力と前記雑
音区間／音声区間判定手段の雑音区間／音声区間判定出
力との論理積手段をもうけ、前記正規化自己相関関数ベ
クトル判定手段と前記雑音区間／音声区間判定手段の両
方が雑音区間と判定した場合のみ雑音区間と判定し、そ
の他の場合を音声区間と判定するように構成し、取り込
んだ区間の信号をその信号の大きさとは無関係に高い信
頼度で雑音区間または音声区間に判定することができる
だけでなく、雑音区間と判定した区間の雑音の正規化自
己相関関数平均値ベクトルを、この雑音区間／音声区間
判定装置に接続される雑音抑圧音声装置で利用すること
ができる。
よれば、請求項１記載のデータ取り出し手段が取出した
デジタル信号を記憶するデータ記憶手段、前記データ取
り出し手段が取出したデジタル信号と、前記データ記憶
手段に記憶されたデータを用いてピッチ自己相関関数を
計算するピッチ自己相関関数計算手段、前記ピッチ自己
相関関数の最大値を選択し正規化するピッチ自己相関関
数最大値選択／正規化手段、前記正規化ピッチ自己相関
関数の最大値を用いて取り込んだ信号区間が声音区間
か、雑音区間かを判定する雑音区間／音声区間判定手段
をもうけ、また、請求項１記載の正規化自己相関関数ベ
クトル判定手段の雑音区間／音声区間判定出力と前記雑
音区間／音声区間判定手段の雑音区間／音声区間判定出
力との論理積手段をもうけ、前記正規化自己相関関数ベ
クトル判定手段と前記雑音区間／音声区間判定手段の両
方が雑音区間と判定した場合のみ雑音区間と判定し、そ
の他の場合を音声区間と判定するように構成し、取り込
んだ区間の信号をその信号の大きさとは無関係に高い信
頼度で雑音区間または音声区間に判定することができる
だけでなく、雑音区間と判定した区間の雑音の正規化自
己相関関数平均値ベクトルを、この雑音区間／音声区間
判定装置に接続される雑音抑圧音声装置で利用すること
ができる。
【０１１６】また第３の実施の形態に係る請求項６に記
載の発明は、上記に加え、請求項１記載の自己相関関数
正規化手段が計算したr(1)を１次偏自己相関関数k1とし
て取出す１次偏自己相関関数（k1）取出し手段をもう
け、前記雑音区間／音声区間判定手段が、前記正規化ピ
ッチ自己相関関数の最大値と前記１次偏自己相関関数
（k1）の値により取り込んだ信号区間を声音区間か、雑
音区間かを判定するように構成したものであり、上記の
如く構成することにより、取り込んだ区間の信号をその
信号の大きさとは無関係に雑音区間または音声区間に判
定することができる。
載の発明は、上記に加え、請求項１記載の自己相関関数
正規化手段が計算したr(1)を１次偏自己相関関数k1とし
て取出す１次偏自己相関関数（k1）取出し手段をもう
け、前記雑音区間／音声区間判定手段が、前記正規化ピ
ッチ自己相関関数の最大値と前記１次偏自己相関関数
（k1）の値により取り込んだ信号区間を声音区間か、雑
音区間かを判定するように構成したものであり、上記の
如く構成することにより、取り込んだ区間の信号をその
信号の大きさとは無関係に雑音区間または音声区間に判
定することができる。
【０１１７】（第４の実施の形態）図１２は、本発明の
第４の実施の形態に係る雑音区間／音声区間判定装置を
説明するためのブロツク図である。なお、第４の実施の
形態は、請求項では請求項７および請求項８に相当す
る。
第４の実施の形態に係る雑音区間／音声区間判定装置を
説明するためのブロツク図である。なお、第４の実施の
形態は、請求項では請求項７および請求項８に相当す
る。
【０１１８】図１２において雑音区間／音声区間判定装
置は、Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1102と、自己相
関関数計算部1201と、自己相関関数正規化部102Aと、正
規化自己相関関数ベクトル番地計算部102Cと、正規化自
己相関関数ベクトル・領域記憶部102Dと、正規化自己相
関関数カウント部106と、正規化自己相関関数ベクトル
領域算定／判定部102Eと、データ記憶部1150と、ピッチ
自己相関関数計算部1151と、ピッチ自己相関関数最大値
選択／正規化部1152と、偏自己相関関数k1取出し部1156
と、雑音区間／音声区間判定部1205と、第１の論理積部
109と、第２の論理積部110と、第３の論理積部111と、
第４の論理積部112と、論理和部105とから構成されてい
る。そして、論理和部105の出力が音声区間判定出力端
子２とされ、また、第１の論理積部109の出力が雑音区
間判定出力端子３とされる。なお、Ａ/Ｄ変換部1101
と、取り出し部1102と、自己相関関数計算部1201と、自
己相関関数正規化部102Aと、正規化自己相関関数カウン
ト部106と、データ記憶部1150と、ピッチ自己相関関数
計算部1151と、ピッチ自己相関関数最大値選択／正規化
部1152と、偏自己相関関数k1取出し部1156と、雑音区間
／音声区間判定部1205と、第１の論理積部109と、第２
の論理積部110と、第３の論理積部111と、第４の論理積
部112と、論理和部105については図１１に説明したもの
と同じであり、また正規化自己相関関数ベクトル番地計
算部102Cと、正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶部
102Dと、正規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定部
102Eについては図８に説明したものと同じであるので、
その説明を省略する。
置は、Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1102と、自己相
関関数計算部1201と、自己相関関数正規化部102Aと、正
規化自己相関関数ベクトル番地計算部102Cと、正規化自
己相関関数ベクトル・領域記憶部102Dと、正規化自己相
関関数カウント部106と、正規化自己相関関数ベクトル
領域算定／判定部102Eと、データ記憶部1150と、ピッチ
自己相関関数計算部1151と、ピッチ自己相関関数最大値
選択／正規化部1152と、偏自己相関関数k1取出し部1156
と、雑音区間／音声区間判定部1205と、第１の論理積部
109と、第２の論理積部110と、第３の論理積部111と、
第４の論理積部112と、論理和部105とから構成されてい
る。そして、論理和部105の出力が音声区間判定出力端
子２とされ、また、第１の論理積部109の出力が雑音区
間判定出力端子３とされる。なお、Ａ/Ｄ変換部1101
と、取り出し部1102と、自己相関関数計算部1201と、自
己相関関数正規化部102Aと、正規化自己相関関数カウン
ト部106と、データ記憶部1150と、ピッチ自己相関関数
計算部1151と、ピッチ自己相関関数最大値選択／正規化
部1152と、偏自己相関関数k1取出し部1156と、雑音区間
／音声区間判定部1205と、第１の論理積部109と、第２
の論理積部110と、第３の論理積部111と、第４の論理積
部112と、論理和部105については図１１に説明したもの
と同じであり、また正規化自己相関関数ベクトル番地計
算部102Cと、正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶部
102Dと、正規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定部
102Eについては図８に説明したものと同じであるので、
その説明を省略する。
【０１１９】以上のように構成された第４の雑音区間／
音声区間判定装置について図１３に示したフローチャー
トを用いてその動作を説明する。なお、第４の実施の形
態に係る請求項７と請求項８に記載の発明の相違点は、
図１２に示したブロツク図については、請求項７では偏
自己相関関数k1取出し部が存在せず、請求項８の場合の
み存在し、図１３に示したフローチャートについては、
請求項７ではステップ1249が存在せず、請求項８の場合
のみ存在するという点である。
音声区間判定装置について図１３に示したフローチャー
トを用いてその動作を説明する。なお、第４の実施の形
態に係る請求項７と請求項８に記載の発明の相違点は、
図１２に示したブロツク図については、請求項７では偏
自己相関関数k1取出し部が存在せず、請求項８の場合の
み存在し、図１３に示したフローチャートについては、
請求項７ではステップ1249が存在せず、請求項８の場合
のみ存在するという点である。
【０１２０】図１３のステップ201で動作が開始され
る。ステップ201以降の動作については第３の実施の形
態で説明した動作と同じである。相違点は図１３におい
て鎖線で囲まれた部分が第３の実施の形態では図２が使
用され、一方、第４の実施の形態では図９が使用される
点だけであり、図９の動作については第２の実施の形態
で既に説明したので、第４の実施の形態の動作は自明で
あり説明を省略する。
る。ステップ201以降の動作については第３の実施の形
態で説明した動作と同じである。相違点は図１３におい
て鎖線で囲まれた部分が第３の実施の形態では図２が使
用され、一方、第４の実施の形態では図９が使用される
点だけであり、図９の動作については第２の実施の形態
で既に説明したので、第４の実施の形態の動作は自明で
あり説明を省略する。
【０１２１】以上のように本発明の第４の実施の形態に
よれば、請求項３記載のデータ取り出し手段が取出した
デジタル信号を記憶するデータ記憶手段、前記データ取
り出し手段が取出したデジタル信号と、前記データ記憶
手段に記憶されたデータを用いてピッチ自己相関関数を
計算するピッチ自己相関関数計算手段、前記ピッチ自己
相関関数の最大値を選択し正規化するピッチ自己相関関
数最大値選択／正規化手段、前記正規化ピッチ自己相関
関数の最大値を用いて取り込んだ信号区間が声音区間
か、雑音区間かを判定する雑音区間／音声区間判定手段
をもうけ、請求項３記載の正規化自己相関関数ベクトル
領域算定／判定手段の雑音区間／音声区間判定出力と前
記雑音区間／音声区間判定手段の雑音区間／音声区間判
定出力との論理積手段をもうけ、前記正規化自己相関関
数ベクトル判定手段と前記雑音区間／音声区間判定手段
の両方が雑音区間と判定した場合のみ雑音区間と判定
し、その他の場合を音声区間と判定するように構成し、
取り込んだ入力信号区間を雑音区間／音声区間に判定す
る請求項３に記載の雑音区間／音声区間判定装置であ
り、上記の如く構成することにより、取り込んだ区間の
信号をその信号の大きさとは無関係に雑音区間または音
声区間に判定することができる。
よれば、請求項３記載のデータ取り出し手段が取出した
デジタル信号を記憶するデータ記憶手段、前記データ取
り出し手段が取出したデジタル信号と、前記データ記憶
手段に記憶されたデータを用いてピッチ自己相関関数を
計算するピッチ自己相関関数計算手段、前記ピッチ自己
相関関数の最大値を選択し正規化するピッチ自己相関関
数最大値選択／正規化手段、前記正規化ピッチ自己相関
関数の最大値を用いて取り込んだ信号区間が声音区間
か、雑音区間かを判定する雑音区間／音声区間判定手段
をもうけ、請求項３記載の正規化自己相関関数ベクトル
領域算定／判定手段の雑音区間／音声区間判定出力と前
記雑音区間／音声区間判定手段の雑音区間／音声区間判
定出力との論理積手段をもうけ、前記正規化自己相関関
数ベクトル判定手段と前記雑音区間／音声区間判定手段
の両方が雑音区間と判定した場合のみ雑音区間と判定
し、その他の場合を音声区間と判定するように構成し、
取り込んだ入力信号区間を雑音区間／音声区間に判定す
る請求項３に記載の雑音区間／音声区間判定装置であ
り、上記の如く構成することにより、取り込んだ区間の
信号をその信号の大きさとは無関係に雑音区間または音
声区間に判定することができる。
【０１２２】また第４の実施の形態に係る請求項８に記
載の発明は、上記に加え、請求項３記載の自己相関関数
正規化手段が計算したr(1)を１次偏自己相関関数k1とし
て取出す１次偏自己相関関数（k1）取出し手段をもう
け、前記雑音区間／音声区間判定手段が、前記正規化ピ
ッチ自己相関関数の最大値と前記１次偏自己相関関数
（k1）の値により取り込んだ信号区間を声音区間か、雑
音区間かを判定するように構成したものであり、上記の
如く構成することにより、取り込んだ区間の信号をその
信号の大きさとは無関係に雑音区間または音声区間に判
定することができる。
載の発明は、上記に加え、請求項３記載の自己相関関数
正規化手段が計算したr(1)を１次偏自己相関関数k1とし
て取出す１次偏自己相関関数（k1）取出し手段をもう
け、前記雑音区間／音声区間判定手段が、前記正規化ピ
ッチ自己相関関数の最大値と前記１次偏自己相関関数
（k1）の値により取り込んだ信号区間を声音区間か、雑
音区間かを判定するように構成したものであり、上記の
如く構成することにより、取り込んだ区間の信号をその
信号の大きさとは無関係に雑音区間または音声区間に判
定することができる。
【０１２３】（第５の実施の形態）図１６は、本発明の
第５の実施の形態に係る雑音区間／音声区間判定装置を
説明するためのブロツク図である。なお、第５の実施の
形態は、請求項では請求項９および請求項１０に相当す
る。
第５の実施の形態に係る雑音区間／音声区間判定装置を
説明するためのブロツク図である。なお、第５の実施の
形態は、請求項では請求項９および請求項１０に相当す
る。
【０１２４】図１６において雑音区間／音声区間判定装
置は、Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1102と、自己相
関関数計算部1201と、ゲート部1155と、自己相関関数正
規化部102Aと、正規化自己相関関数記憶部102Bと、正規
化自己相関関数カウント部106と、雑音ベクトル領域、
音声ベクトル領域、及び未定ベクトル算定部107と、雑
音ベクトル領域、音声ベクトル領域、及び未定ベクトル
記憶部108と、正規化自己相関関数ベクトル判定部104
と、データ記憶部1150と、ピッチ自己相関関数計算部11
51と、ピッチ自己相関関数最大値選択／正規化部1152
と、偏自己相関関数k1（R(1)／R(0)）計算部1154と、雑
音区間／音声区間判定部1205と、論理和部105とから構
成されている。そして、論理和部105の出力が音声区間
判定出力端子２とされ、また、正規化自己相関関数ベク
トル判定部104の雑音区間判定出力が雑音区間判定出力
端子３とされる。
置は、Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1102と、自己相
関関数計算部1201と、ゲート部1155と、自己相関関数正
規化部102Aと、正規化自己相関関数記憶部102Bと、正規
化自己相関関数カウント部106と、雑音ベクトル領域、
音声ベクトル領域、及び未定ベクトル算定部107と、雑
音ベクトル領域、音声ベクトル領域、及び未定ベクトル
記憶部108と、正規化自己相関関数ベクトル判定部104
と、データ記憶部1150と、ピッチ自己相関関数計算部11
51と、ピッチ自己相関関数最大値選択／正規化部1152
と、偏自己相関関数k1（R(1)／R(0)）計算部1154と、雑
音区間／音声区間判定部1205と、論理和部105とから構
成されている。そして、論理和部105の出力が音声区間
判定出力端子２とされ、また、正規化自己相関関数ベク
トル判定部104の雑音区間判定出力が雑音区間判定出力
端子３とされる。
【０１２５】上記構成において偏自己相関関数k1（R(1)
／R(0)）計算部1154と、ゲート部1155の構成を除いてそ
の他の構成は、図１１に示したものと同じであるので、
図１１の説明と重複する部分についてはその説明を省略
する。
／R(0)）計算部1154と、ゲート部1155の構成を除いてそ
の他の構成は、図１１に示したものと同じであるので、
図１１の説明と重複する部分についてはその説明を省略
する。
【０１２６】以上のように構成された第５の実施の形態
に係る雑音区間／音声区間判定装置について図１８のフ
ローチャートを用いてその動作を説明する。
に係る雑音区間／音声区間判定装置について図１８のフ
ローチャートを用いてその動作を説明する。
【０１２７】なお、第５の実施の形態に係る請求項９と
請求項１０に記載の発明の相違点は、図１６に示すブロ
ツク図については、請求項９では、偏自己相関関数k1(R
(1)／R(0))計算部1154が存在せず、請求項１０の場合の
み存在し、図１８に示すフローチャートについては、請
求項９ではステップ1250が存在せず、請求項１０の場合
のみ存在するという点である。
請求項１０に記載の発明の相違点は、図１６に示すブロ
ツク図については、請求項９では、偏自己相関関数k1(R
(1)／R(0))計算部1154が存在せず、請求項１０の場合の
み存在し、図１８に示すフローチャートについては、請
求項９ではステップ1250が存在せず、請求項１０の場合
のみ存在するという点である。
【０１２８】図１８のステップ201で動作が開始され
る。ステップ201、202までの動作は第１の実施の形態で
説明したのでその省略する。
る。ステップ201、202までの動作は第１の実施の形態で
説明したのでその省略する。
【０１２９】ステップ202で一定区間の取出されたデー
タはステップ203Aに供給されると同時にステップ1251で
データ記憶部1150に記憶される。ステップ1251からステ
ップ1253を経てステップ1254に到る動作は図１３に示し
た第３の実施の形態と同じでありその説明を省略する。
タはステップ203Aに供給されると同時にステップ1251で
データ記憶部1150に記憶される。ステップ1251からステ
ップ1253を経てステップ1254に到る動作は図１３に示し
た第３の実施の形態と同じでありその説明を省略する。
【０１３０】一方、ステップ203A、ステップ1250は、k1
計算部1154によりR(1)，R(0)の比として定まる１次偏自
己相関関数k1を計算しステップ1254に到る。この部分は
請求項１０にのみに関することであり請求項９には関係
しない。
計算部1154によりR(1)，R(0)の比として定まる１次偏自
己相関関数k1を計算しステップ1254に到る。この部分は
請求項１０にのみに関することであり請求項９には関係
しない。
【０１３１】次にステップ1254で雑音区間／音声区間判
定部1205により、取り込んだ区間が雑音区間か声音区間
を判定する。判定方法は上記した第３の実施の形態と同
一のため省略する。
定部1205により、取り込んだ区間が雑音区間か声音区間
を判定する。判定方法は上記した第３の実施の形態と同
一のため省略する。
【０１３２】また上記した第３の実施の形態に係る請求
項５の場合が、第５の実施の形態に係る請求項９に対応
し、第３の実施の形態に係る請求項６の場合が、第５の
実施の形態に係る請求項１０に対応する。
項５の場合が、第５の実施の形態に係る請求項９に対応
し、第３の実施の形態に係る請求項６の場合が、第５の
実施の形態に係る請求項１０に対応する。
【０１３３】ステップ1255で雑音区間と判定された場合
はステップ203Aで計算された自己相関関数がステップ12
63のゲートを経由してステップ203Bで正規化される。
はステップ203Aで計算された自己相関関数がステップ12
63のゲートを経由してステップ203Bで正規化される。
【０１３４】ステップ209以降の動作は上記した第１の
実施の形態で説明したものと同じであるのでその説明を
省略する。そしてステップ213、214によりそれぞれ雑音
区間、または音声区間とする判定出力が得られる。
実施の形態で説明したものと同じであるのでその説明を
省略する。そしてステップ213、214によりそれぞれ雑音
区間、または音声区間とする判定出力が得られる。
【０１３５】ステップ1264では、ステップ214により音
声区間と判定された出力と、ステップ1256により音声区
間と判定された出力との論理和がとられステップ1265に
音声区間と判定する判定信号が出力され、一方雑音区間
判定出力としてはステップ213の判定出力が雑音区間判
定出力として用いられる。この様にして入力信号区間を
雑音区間／音声区間に判定する雑音区間／音声区間判定
装置が得られる。
声区間と判定された出力と、ステップ1256により音声区
間と判定された出力との論理和がとられステップ1265に
音声区間と判定する判定信号が出力され、一方雑音区間
判定出力としてはステップ213の判定出力が雑音区間判
定出力として用いられる。この様にして入力信号区間を
雑音区間／音声区間に判定する雑音区間／音声区間判定
装置が得られる。
【０１３６】また、ステップ601、605は上記した第１の
実施の形態と同じく正規化自己相関関数ベクトルが100
ヶ記憶された時点で雑音ベクトル領域または音声ベクト
ル領域を算定し、101ヶ目の正規化自己相関関数ベクト
ルから雑音区間／音声区間の判定をするとしているが、
これはそれぞれ例えば50ヶ、51ヶ目に減らすことができ
る。その理由は第５の実施の形態では、第１の実施の形
態とは異なり、ステップ1254、1255により音声区間と判
定されたものが除外されており、雑音区間と判定された
もの（すなわち雑音区間の他に無声音区間が含まれてい
る）だけについてステップ602で正規化自己相関関数ベ
クトルの分類が行われるため、雑音ベクトル領域が効率
よく算定できるからであり、この様な構成にすることに
より雑音区間の判定を精度よく行うことが可能となる。
実施の形態と同じく正規化自己相関関数ベクトルが100
ヶ記憶された時点で雑音ベクトル領域または音声ベクト
ル領域を算定し、101ヶ目の正規化自己相関関数ベクト
ルから雑音区間／音声区間の判定をするとしているが、
これはそれぞれ例えば50ヶ、51ヶ目に減らすことができ
る。その理由は第５の実施の形態では、第１の実施の形
態とは異なり、ステップ1254、1255により音声区間と判
定されたものが除外されており、雑音区間と判定された
もの（すなわち雑音区間の他に無声音区間が含まれてい
る）だけについてステップ602で正規化自己相関関数ベ
クトルの分類が行われるため、雑音ベクトル領域が効率
よく算定できるからであり、この様な構成にすることに
より雑音区間の判定を精度よく行うことが可能となる。
【０１３７】以上説明したことにより、取り込んだ区間
の信号をその信号の大きさとは無関係に高い信頼度で、
雑音区間または音声区間と判定することが可能となる。
の信号をその信号の大きさとは無関係に高い信頼度で、
雑音区間または音声区間と判定することが可能となる。
【０１３８】また、本発明による雑音区間／音声区間判
定手段を携帯電話に使用されている音声符号化装置に使
用する場合は装置が簡略化される利点を有する点、雑音
区間の際に得られた雑音の正規化自己相関関数ベクトル
に関する情報を、例えば本出願人が出願した適応型雑音
抑圧音声符号化装置（特願2000―74286号；2000年３月1
6日提出）と組み合わせて、音声信号区間の雑音を軽減
する目的に利用できる点、ならびに、ステップ605で正
規化自己相関関数が101に達するまでの取り込んだ区間
に対する、雑音区間／音声区間の判定方法に関しては、
第３の実施の形態で説明したと同じ内容である。
定手段を携帯電話に使用されている音声符号化装置に使
用する場合は装置が簡略化される利点を有する点、雑音
区間の際に得られた雑音の正規化自己相関関数ベクトル
に関する情報を、例えば本出願人が出願した適応型雑音
抑圧音声符号化装置（特願2000―74286号；2000年３月1
6日提出）と組み合わせて、音声信号区間の雑音を軽減
する目的に利用できる点、ならびに、ステップ605で正
規化自己相関関数が101に達するまでの取り込んだ区間
に対する、雑音区間／音声区間の判定方法に関しては、
第３の実施の形態で説明したと同じ内容である。
【０１３９】以上のように本発明の第５の実施の形態に
よれば、周囲雑音の重畳された音声信号をデジタル信号
に変換するアナログ・デジタル変換手段、前記デジタル
信号を一定長区間のデータとして取り出すデータ取り出
し手段、前記取り出したデータの自己相関関数（分析次
数をｐ次までとすると、R(0),R(1),R(2),-,-,R(ｐ)）を
計算する自己相関関数計算手段、前記データ取り出し手
段が取出したデジタル信号を記憶するデータ記憶手段、
前記データ取り出し手段が取出したデジタル信号と、前
記データ記憶手段に記憶されたデータを用いてピッチ自
己相関関数を計算するピッチ自己相関関数計算手段、前
記ピッチ自己相関関数の最大値を選択し正規化するピッ
チ自己相関関数最大値選択／正規化手段、前記正規化ピ
ッチ自己相関関数の最大値を用いて取り込んだ信号区間
が声音区間か、雑音区間かを判定する雑音区間／音声区
間判定手段、前記雑音区間／音声区間判定手段が雑音区
間と判定した場合に、前記自己相関関数をR(0)で除して
正規化自己相関関数を得る自己相関関数正規化手段、前
記正規化自己相関関数の回数をカウウントする正規化自
己相関関数回数カウント手段、前記正規化自己相関関数
を正規化自己相関関数ベクトル（r(1),r(2),-,-,r
(ｐ)）として記憶する正規化自己相関関数記憶手段、前
記正規化自己相関関数記憶手段に記憶された複数の正規
化自己相関関数ベクトルの数が予め定めた一定数に達し
た時にそれらを用いてそれぞれ１ヶまたは複数ヶの、雑
音ベクトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクト
ルを計算する雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、お
よび未定ベクトル算定部、前記雑音ベクトル領域、音声
ベクトル領域、および未定ベクトルを記憶する雑音ベク
トル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクトル記憶
部、前記正規化自己相関関数記憶手段に記憶された最新
の正規化自己相関関数ベクトルが前記１ヶまたは複数ヶ
の雑音ベクトル領域のいずれかに属するかどうかを判定
し、属する場合は雑音区間と判定し、属さない場合は音
声区間と判定する正規化自己相関関数ベクトル判定手
段、前記正規化自己相関関数ベクトル判定手段が音声区
間と判定した出力と前記雑音区間／音声区間判定手段が
音声区間と判定した出力の論理和をとる論理和手段によ
り構成し、前記論理和手段の音声区間判定出力と、前記
正規化自己相関関数ベクトル判定手段の雑音区間判定出
力を用いて、取り込んだ区間の信号をその信号の大きさ
とは無関係に高い信頼度で雑音区間または音声区間に判
定することができる。
よれば、周囲雑音の重畳された音声信号をデジタル信号
に変換するアナログ・デジタル変換手段、前記デジタル
信号を一定長区間のデータとして取り出すデータ取り出
し手段、前記取り出したデータの自己相関関数（分析次
数をｐ次までとすると、R(0),R(1),R(2),-,-,R(ｐ)）を
計算する自己相関関数計算手段、前記データ取り出し手
段が取出したデジタル信号を記憶するデータ記憶手段、
前記データ取り出し手段が取出したデジタル信号と、前
記データ記憶手段に記憶されたデータを用いてピッチ自
己相関関数を計算するピッチ自己相関関数計算手段、前
記ピッチ自己相関関数の最大値を選択し正規化するピッ
チ自己相関関数最大値選択／正規化手段、前記正規化ピ
ッチ自己相関関数の最大値を用いて取り込んだ信号区間
が声音区間か、雑音区間かを判定する雑音区間／音声区
間判定手段、前記雑音区間／音声区間判定手段が雑音区
間と判定した場合に、前記自己相関関数をR(0)で除して
正規化自己相関関数を得る自己相関関数正規化手段、前
記正規化自己相関関数の回数をカウウントする正規化自
己相関関数回数カウント手段、前記正規化自己相関関数
を正規化自己相関関数ベクトル（r(1),r(2),-,-,r
(ｐ)）として記憶する正規化自己相関関数記憶手段、前
記正規化自己相関関数記憶手段に記憶された複数の正規
化自己相関関数ベクトルの数が予め定めた一定数に達し
た時にそれらを用いてそれぞれ１ヶまたは複数ヶの、雑
音ベクトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクト
ルを計算する雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、お
よび未定ベクトル算定部、前記雑音ベクトル領域、音声
ベクトル領域、および未定ベクトルを記憶する雑音ベク
トル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクトル記憶
部、前記正規化自己相関関数記憶手段に記憶された最新
の正規化自己相関関数ベクトルが前記１ヶまたは複数ヶ
の雑音ベクトル領域のいずれかに属するかどうかを判定
し、属する場合は雑音区間と判定し、属さない場合は音
声区間と判定する正規化自己相関関数ベクトル判定手
段、前記正規化自己相関関数ベクトル判定手段が音声区
間と判定した出力と前記雑音区間／音声区間判定手段が
音声区間と判定した出力の論理和をとる論理和手段によ
り構成し、前記論理和手段の音声区間判定出力と、前記
正規化自己相関関数ベクトル判定手段の雑音区間判定出
力を用いて、取り込んだ区間の信号をその信号の大きさ
とは無関係に高い信頼度で雑音区間または音声区間に判
定することができる。
【０１４０】また第５の実施の形態に係る請求項１０に
記載の発明は、上記に加え、前記自己相関関数計算手段
が計算したR(1),R(0)の比として求まる１次偏自己相関
関数k 1を計算する１次偏自己相関関数計算手段をもう
け、前記正規化ピッチ自己相関関数の最大値と前記１次
偏自己相関関数（k1）の値により前記雑音区間／音声区
間判定手段が取り込んだ信号区間を声音区間か、雑音区
間かを判定するように構成したものであり、取り込んだ
区間の信号をその信号の大きさとは無関係に雑音区間ま
たは音声区間に判定することができる。
記載の発明は、上記に加え、前記自己相関関数計算手段
が計算したR(1),R(0)の比として求まる１次偏自己相関
関数k 1を計算する１次偏自己相関関数計算手段をもう
け、前記正規化ピッチ自己相関関数の最大値と前記１次
偏自己相関関数（k1）の値により前記雑音区間／音声区
間判定手段が取り込んだ信号区間を声音区間か、雑音区
間かを判定するように構成したものであり、取り込んだ
区間の信号をその信号の大きさとは無関係に雑音区間ま
たは音声区間に判定することができる。
【０１４１】（第６の実施の形態）図１７は、本発明の
第６の実施の形態に係る雑音区間／音声区間判定装置を
説明するためのブロツク図である。なお、第６の実施の
形態は、請求項では請求項１１および請求項１２に相当
する。
第６の実施の形態に係る雑音区間／音声区間判定装置を
説明するためのブロツク図である。なお、第６の実施の
形態は、請求項では請求項１１および請求項１２に相当
する。
【０１４２】図１７において雑音区間／音声区間判定装
置は、Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1102と、自己相
関関数計算部1201と、ゲート部1155と、自己相関関数正
規化部102Aと、正規化自己相関関数ベクトル番地計算部
102Cと、正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶部102D
と、正規化自己相関関数カウント部106と、正規化自己
相関関数ベクトル領域算定／判定部102Eと、データ記憶
部1150と、ピッチ自己相関関数計算部1151と、ピッチ自
己相関関数最大値選択／正規化部1152と、偏自己相関関
数k1（R(1)／R(0)）計算部1154と、雑音区間／音声区間
判定部1205と、論理和部105とから構成されている。そ
して、論理和部105の出力が音声区間判定出力端子２と
され、また、正規化自己相関関数ベクトル領域算定／判
定部102Eの雑音区間判定出力が雑音区間判定出力端子３
とされる。
置は、Ａ/Ｄ変換部1101と、取り出し部1102と、自己相
関関数計算部1201と、ゲート部1155と、自己相関関数正
規化部102Aと、正規化自己相関関数ベクトル番地計算部
102Cと、正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶部102D
と、正規化自己相関関数カウント部106と、正規化自己
相関関数ベクトル領域算定／判定部102Eと、データ記憶
部1150と、ピッチ自己相関関数計算部1151と、ピッチ自
己相関関数最大値選択／正規化部1152と、偏自己相関関
数k1（R(1)／R(0)）計算部1154と、雑音区間／音声区間
判定部1205と、論理和部105とから構成されている。そ
して、論理和部105の出力が音声区間判定出力端子２と
され、また、正規化自己相関関数ベクトル領域算定／判
定部102Eの雑音区間判定出力が雑音区間判定出力端子３
とされる。
【０１４３】なお、Ａ/Ｄ変換部1101、取り出し部110
2、自己相関関数計算部1201、自己相関関数正規化部102
A、正規化自己相関関数ベクトル番地計算部102C、正規
化自己相関関数ベクトル・領域記憶部102D、正規化自己
相関関数カウント部106及び正規化自己相関関数ベクト
ル領域算定／判定部102Eは図１２と同じであり、また、
データ記憶部1150、ピッチ自己相関関数計算部1151、ピ
ッチ自己相関関数最大値選択／正規化部1152、偏自己相
関関数k1（R(1)／R(0)）計算部1154、雑音区間／音声区
間判定部1205、ゲート部1155及び論理和部105は図１６
と同じであるので、その説明を省略する。
2、自己相関関数計算部1201、自己相関関数正規化部102
A、正規化自己相関関数ベクトル番地計算部102C、正規
化自己相関関数ベクトル・領域記憶部102D、正規化自己
相関関数カウント部106及び正規化自己相関関数ベクト
ル領域算定／判定部102Eは図１２と同じであり、また、
データ記憶部1150、ピッチ自己相関関数計算部1151、ピ
ッチ自己相関関数最大値選択／正規化部1152、偏自己相
関関数k1（R(1)／R(0)）計算部1154、雑音区間／音声区
間判定部1205、ゲート部1155及び論理和部105は図１６
と同じであるので、その説明を省略する。
【０１４４】以上のように構成された第６の実施の形態
に係る雑音区間／音声区間判定装置について図１８のフ
ローチャートを用いてその動作を説明する。
に係る雑音区間／音声区間判定装置について図１８のフ
ローチャートを用いてその動作を説明する。
【０１４５】なお、第６の実施の形態に係る請求項１１
と請求項１２に記載の発明の相違点は、図１７に示すブ
ロツク図については、請求項１１では、偏自己相関関数
k1(R(1)／R(0))計算部1154が存在せず、請求項１２の場
合のみ存在し、図１８に示すフローチャートについて
は、請求項１１ではステップ1250が存在せず、請求項１
２の場合のみ存在するという点である。
と請求項１２に記載の発明の相違点は、図１７に示すブ
ロツク図については、請求項１１では、偏自己相関関数
k1(R(1)／R(0))計算部1154が存在せず、請求項１２の場
合のみ存在し、図１８に示すフローチャートについて
は、請求項１１ではステップ1250が存在せず、請求項１
２の場合のみ存在するという点である。
【０１４６】図１８のステップ201で動作が開始され
る。ステップ201以降の動作については第５の実施の形
態で説明した動作と同じであり、その相違点は図１８に
おいて鎖線で囲まれた部分が第５の実施の形態では図２
が使用され第６の実施の形態では図９が使用される点だ
けであり、また、図９の動作については第２の実施の形
態で既に説明したので、第６の実施の形態の動作は自明
であり説明を省略する。
る。ステップ201以降の動作については第５の実施の形
態で説明した動作と同じであり、その相違点は図１８に
おいて鎖線で囲まれた部分が第５の実施の形態では図２
が使用され第６の実施の形態では図９が使用される点だ
けであり、また、図９の動作については第２の実施の形
態で既に説明したので、第６の実施の形態の動作は自明
であり説明を省略する。
【０１４７】以上のように本発明の第６の実施の形態に
よれば、周囲雑音の重畳された音声信号をデジタル信号
に変換するアナログ・デジタル変換手段、前記デジタル
信号を一定長区間のデータとして取り出すデータ取り出
し手段、前記取り出したデータの自己相関関数（分析次
数をｐ次までとすると、R(0),R(1),R(2),-,-,R(ｐ)）を
計算する自己相関関数計算手段、前記データ取り出し手
段が取出したデジタル信号を記憶するデータ記憶手段、
前記データ取り出し手段が取出したデジタル信号と、前
記データ記憶手段に記憶されたデータを用いてピッチ自
己相関関数を計算するピッチ自己相関関数計算手段、前
記ピッチ自己相関関数の最大値を選択し正規化するピッ
チ自己相関関数最大値選択／正規化手段、前記正規化ピ
ッチ自己相関関数の最大値を用いて取り込んだ信号区間
が声音区間か、雑音区間かを判定する雑音区間／音声区
間判定手段、前記雑音区間／音声区間判定手段が雑音区
間と判定した場合に、前記自己相関関数をR(0)で除して
正規化自己相関関数を得る自己相関関数正規化手段、前
記正規化自己相関関数ベクトルが予め番地を付されて分
割されたｐ次元正規化自己相関関数ベクトル空間のどの
番地に属するかを計算する正規化自己相関関数ベクトル
番地計算手段、前記正規化自己相関関数の回数をカウウ
ントする正規化自己相関関数回数カウント手段、前記正
規化自己相関関数を正規化自己相関関数ベクトル（r
(1),r(2),-,-,r(ｐ)）としてその属する番地と共に記憶
する正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶手段、前記
正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶手段に記憶され
た複数の正規化自己相関関数ベクトルの数が予め定めた
一定数に達した時にそれらを１ヶまたは複数ヶの、雑音
ベクトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクトル
に分類し前記正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶手
段に記憶するとともに、前記正規化自己相関関数ベクト
ル・領域記憶手段に記憶された最新の正規化自己相関関
数ベクトルが前記１ヶまたは複数ヶの雑音ベクトル領域
のいずれかに属するかどうかを判定し、属する場合は雑
音区間と判定し、属さない場合は音声区間と判定する正
規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定手段、前記正
規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定手段が音声区
間と判定した出力と前記雑音区間／音声区間判定手段が
音声区間と判定した出力の論理和をとる論理和手段によ
り構成され、前記論理和手段の音声区間判定出力と、前
記正規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定手段の雑
音区間判定出力を用いて、入力信号区間を雑音区間／音
声区間に判定する雑音区間／音声区間判定装置であり、
上記の如く構成することにより、取り込んだ区間の信号
をその信号の大きさとは無関係に雑音区間または音声区
間に判定することができる。
よれば、周囲雑音の重畳された音声信号をデジタル信号
に変換するアナログ・デジタル変換手段、前記デジタル
信号を一定長区間のデータとして取り出すデータ取り出
し手段、前記取り出したデータの自己相関関数（分析次
数をｐ次までとすると、R(0),R(1),R(2),-,-,R(ｐ)）を
計算する自己相関関数計算手段、前記データ取り出し手
段が取出したデジタル信号を記憶するデータ記憶手段、
前記データ取り出し手段が取出したデジタル信号と、前
記データ記憶手段に記憶されたデータを用いてピッチ自
己相関関数を計算するピッチ自己相関関数計算手段、前
記ピッチ自己相関関数の最大値を選択し正規化するピッ
チ自己相関関数最大値選択／正規化手段、前記正規化ピ
ッチ自己相関関数の最大値を用いて取り込んだ信号区間
が声音区間か、雑音区間かを判定する雑音区間／音声区
間判定手段、前記雑音区間／音声区間判定手段が雑音区
間と判定した場合に、前記自己相関関数をR(0)で除して
正規化自己相関関数を得る自己相関関数正規化手段、前
記正規化自己相関関数ベクトルが予め番地を付されて分
割されたｐ次元正規化自己相関関数ベクトル空間のどの
番地に属するかを計算する正規化自己相関関数ベクトル
番地計算手段、前記正規化自己相関関数の回数をカウウ
ントする正規化自己相関関数回数カウント手段、前記正
規化自己相関関数を正規化自己相関関数ベクトル（r
(1),r(2),-,-,r(ｐ)）としてその属する番地と共に記憶
する正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶手段、前記
正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶手段に記憶され
た複数の正規化自己相関関数ベクトルの数が予め定めた
一定数に達した時にそれらを１ヶまたは複数ヶの、雑音
ベクトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクトル
に分類し前記正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶手
段に記憶するとともに、前記正規化自己相関関数ベクト
ル・領域記憶手段に記憶された最新の正規化自己相関関
数ベクトルが前記１ヶまたは複数ヶの雑音ベクトル領域
のいずれかに属するかどうかを判定し、属する場合は雑
音区間と判定し、属さない場合は音声区間と判定する正
規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定手段、前記正
規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定手段が音声区
間と判定した出力と前記雑音区間／音声区間判定手段が
音声区間と判定した出力の論理和をとる論理和手段によ
り構成され、前記論理和手段の音声区間判定出力と、前
記正規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定手段の雑
音区間判定出力を用いて、入力信号区間を雑音区間／音
声区間に判定する雑音区間／音声区間判定装置であり、
上記の如く構成することにより、取り込んだ区間の信号
をその信号の大きさとは無関係に雑音区間または音声区
間に判定することができる。
【０１４８】また、第６の実施の形態に係る請求項１２
に記載の発明は、上記に加え、前記自己相関関数正規化
手段が計算したR(1),R(0)の比として求まる１次偏自己
相関関数k1を計算する１次偏自己相関関数計算手段をも
うけ、前記正規化ピッチ自己相関関数の最大値と前記１
次偏自己相関関数（k1）の値により前記雑音区間／音声
区間判定手段が取り込んだ信号区間を声音区間か、雑音
区間かを判定するように構成したものであり、取り込ん
だ区間の信号をその信号の大きさとは無関係に雑音区間
または音声区間に判定することができる。
に記載の発明は、上記に加え、前記自己相関関数正規化
手段が計算したR(1),R(0)の比として求まる１次偏自己
相関関数k1を計算する１次偏自己相関関数計算手段をも
うけ、前記正規化ピッチ自己相関関数の最大値と前記１
次偏自己相関関数（k1）の値により前記雑音区間／音声
区間判定手段が取り込んだ信号区間を声音区間か、雑音
区間かを判定するように構成したものであり、取り込ん
だ区間の信号をその信号の大きさとは無関係に雑音区間
または音声区間に判定することができる。
【０１４９】
【発明の効果】以上のように本発明は、周囲雑音の重畳
された音声信号を一定長区間のデータとして取り出した
データの正規化自己相関関数ベクトルが、予め算定され
た１ヶまたは複数ヶの雑音領域に属するかどうかを判定
し、属する場合は雑音区間と判定し、属さない場合は音
声区間と判定する正規化自己相関関数ベクトル判定手段
を設けることにより、取り込んだ区間の信号を、信号の
大きさとは無関係に、雑音区間または音声区間と判定す
ることができるという効果が得られる。
された音声信号を一定長区間のデータとして取り出した
データの正規化自己相関関数ベクトルが、予め算定され
た１ヶまたは複数ヶの雑音領域に属するかどうかを判定
し、属する場合は雑音区間と判定し、属さない場合は音
声区間と判定する正規化自己相関関数ベクトル判定手段
を設けることにより、取り込んだ区間の信号を、信号の
大きさとは無関係に、雑音区間または音声区間と判定す
ることができるという効果が得られる。
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る雑音区間／音
声区間判定装置の構成を示すブロツク図、
声区間判定装置の構成を示すブロツク図、
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る雑音区間／音
声区間判定装置の動作フローチャート、
声区間判定装置の動作フローチャート、
【図３】正規化自己相関関数ベクトルの分布の第１の例
を示す図、
を示す図、
【図４】正規化自己相関関数ベクトルの分布の第２の例
を示す図、
を示す図、
【図５】雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、未定ベ
クトルを決定するためのフローチャート、
クトルを決定するためのフローチャート、
【図６】雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、未定ベ
クトルを決定するための第１の説明図、
クトルを決定するための第１の説明図、
【図７】雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、未定ベ
クトルを決定するための第２の説明図、
クトルを決定するための第２の説明図、
【図８】本発明の第２の実施の形態に係る雑音区間／音
声区間判定装置の構成を示すブロツク図、
声区間判定装置の構成を示すブロツク図、
【図９】本発明の第２の実施の形態に係る雑音区間／音
声区間判定装置の動作フローチャート、
声区間判定装置の動作フローチャート、
【図１０】正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶手段
の状態遷移を示す図、
の状態遷移を示す図、
【図１１】本発明の第３の実施の形態に係る雑音区間／
音声区間判定装置の構成を示すブロツク図、
音声区間判定装置の構成を示すブロツク図、
【図１２】本発明の第４の実施の形態に係る雑音区間／
音声区間判定装置の構成を示すブロツク図、
音声区間判定装置の構成を示すブロツク図、
【図１３】本発明の第３及び第４の実施の形態に係る雑
音区間／音声区間判定装置の動作フローチャート、
音区間／音声区間判定装置の動作フローチャート、
【図１４】本発明の第３及び第４の実施の形態に係る雑
音区間／音声区間判定部の判定方法を説明するための
図、
音区間／音声区間判定部の判定方法を説明するための
図、
【図１５】図１３のステップ1261、ステップ1262におけ
る雑音区間／音声区間の判定方法を説明するための図、
る雑音区間／音声区間の判定方法を説明するための図、
【図１６】本発明の第５の実施の形態に係る雑音区間／
音声区間判定装置の構成を示すブロツク図、
音声区間判定装置の構成を示すブロツク図、
【図１７】本発明の第６の実施の形態に係る雑音区間／
音声区間判定装置の構成を示すブロツク図、
音声区間判定装置の構成を示すブロツク図、
【図１８】第５及び第６の実施の形態に係る雑音区間／
音声区間判定装置の動作フローチャート、
音声区間判定装置の動作フローチャート、
【図１９】従来の第１乃至第３の雑音区間／音声区間判
定装置の構成を示すブロツク図、
定装置の構成を示すブロツク図、
【図２０】従来の第４の雑音区間／音声区間判定装置の
構成を示すブロツク図、
構成を示すブロツク図、
【図２１】従来の第４の雑音区間／音声区間判定装置の
判定方法を説明するための図である。
判定方法を説明するための図である。
１ 入力端子 ２ 音声区間判定出力端子 ３ 雑音区間判定出力端子 102A 自己相関関数正規化部 102B 正規化自己相関関数記憶部 102C 正規化自己相関関数ベクトル番地計算部 102D 正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶部 102E 正規化自己相関関数ベクトル算定／判定部 104 正規化自己相関関数ベクトル判定部 105 論理和部 106 正規化自己相関関数カウント部 107 雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域及び未定ベ
クトル算定部 108 雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域及び未定ベ
クトル記憶部 109 第１の論理積部 110 第２の論理積部 111 第３の論理積部 112 第４の論理積部 1100 雑音区間／音声区間判定装置 1101 Ａ/Ｄ変換部 1102 取出し部 1103 雑音区間／音声区間判定部 1104 雑音抑圧音声装置 1150 データ記憶部 1151 ピッチ自己相関関数計算部 1152 ピッチ自己相関関数最大値選択／正規化部 1154 ｋ1計算部 1155 ゲート部 1156 ｋ1取出し部 1201 自己相関関数計算部 1202 線形予測部 1203 正規化残差相関関数計算部 1204 正規化通過電力計算部 1205 雑音区間／音声区間判定部
クトル算定部 108 雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域及び未定ベ
クトル記憶部 109 第１の論理積部 110 第２の論理積部 111 第３の論理積部 112 第４の論理積部 1100 雑音区間／音声区間判定装置 1101 Ａ/Ｄ変換部 1102 取出し部 1103 雑音区間／音声区間判定部 1104 雑音抑圧音声装置 1150 データ記憶部 1151 ピッチ自己相関関数計算部 1152 ピッチ自己相関関数最大値選択／正規化部 1154 ｋ1計算部 1155 ゲート部 1156 ｋ1取出し部 1201 自己相関関数計算部 1202 線形予測部 1203 正規化残差相関関数計算部 1204 正規化通過電力計算部 1205 雑音区間／音声区間判定部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 星野 一樹 東京都目黒区三田一丁目４番４号 恵比寿 ビュータワー3102号室 Ｆターム(参考） 5D015 CC05 DD03
Claims (12)
- 【請求項１】 周囲雑音の重畳された音声信号をデジタ
ル信号に変換するアナログ・デジタル変換手段、前記デ
ジタル信号を一定長区間のデータとして取り出すデータ
取り出し手段、前記取り出したデータの自己相関関数
（分析次数をｐ次までとすると、R(0),R(1),R(2),-,-,R
(ｐ)）を計算する自己相関関数計算手段、前記自己相関
関数をR(0)で除して正規化自己相関関数を得る自己相関
関数正規化手段、前記正規化自己相関関数の回数をカウ
ウントする正規化自己相関関数回数カウント手段、前記
正規化自己相関関数を正規化自己相関関数ベクトル（r
(1),r(2),-,-,r(ｐ)）として記憶する正規化自己相関関
数記憶手段、前記正規化自己相関関数記憶手段に記憶さ
れた複数の正規化自己相関関数ベクトルの数が予め定め
た一定数に達した時にそれらを１ヶまたは複数ヶの、雑
音ベクトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクト
ルに分類算定する雑音ベクトル領域、音声ベクトル領
域、および未定ベクトル算定手段、前記雑音ベクトル領
域、音声ベクトル領域、および未定ベクトルを記憶する
雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベク
トル記憶手段、前記正規化自己相関関数記憶手段に記憶
された最新の正規化自己相関関数ベクトルが前記１ヶま
たは複数ヶの雑音ベクトル領域のいずれかに属するかど
うかを判定し、属する場合は雑音区間と判定し、属さな
い場合は音声区間と判定する正規化自己相関関数ベクト
ル判定手段により構成され、入力信号区間を雑音区間／
音声区間に判定する雑音区間／音声区間判定装置。 - 【請求項２】 前記正規化自己相関関数記憶手段に記憶
された複数の正規化自己相関関数ベクトルの数が予め定
めた一定数に達した時に、前記正規化自己相関関数ベク
トルの各々が、予め定められた数の領域に分割された正
規化自己相関関数ベクトル空間のどの領域に属するかを
算定し、前記正規化自己相関関数ベクトルが最大数存在
する領域を求め、前記正規化自己相関関数ベクトルが最
大数存在する領域とそれに隣接する領域に属する前記正
規化自己相関関数ベクトルの合計数を計算しその値と、
前記正規化自己相関関数ベクトルが最大数存在する領域
に隣接する領域を取り囲む領域の前記正規化自己相関関
数ベクトルの合計数を求めその値との比が予め定めた一
定数以下の場合に、前記正規化自己相関関数ベクトルが
最大数存在する領域、それに隣接する領域、およびそれ
を取り囲む領域を、雑音ベクトル領域と定め、比が一定
数以上の場合には前記正規化自己相関関数ベクトルが最
大数存在する領域、それに隣接する領域、さらにそれを
２重に取り囲む領域全体を音声ベクトル領域と定めるよ
うにして、１ヶまたは複数ヶの、雑音ベクトル領域、音
声ベクトル領域、および未定ベクトルを算定する雑音ベ
クトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベクトル算
定手段により構成され、入力信号区間を雑音区間／音声
区間に判定する請求項１に記載の雑音区間／音声区間判
定装置。 - 【請求項３】 周囲雑音の重畳された音声信号をデジタ
ル信号に変換するアナログ・デジタル変換手段、前記デ
ジタル信号を一定長区間のデータとして取り出すデータ
取り出し手段、前記取り出したデータの自己相関関数
（分析次数をｐ次までとすると、R(0),R(1),R(2),-,-,R
(ｐ)）を計算する自己相関関数計算手段、前記自己相関
関数をR(0)で除して正規化自己相関関数を得る自己相関
関数正規化手段、前記正規化自己相関関数ベクトルが予
め番地を付されて分割されたｐ次元正規化自己相関関数
ベクトル空間のどの番地に属するかを計算する正規化自
己相関関数ベクトル番地計算手段、前記正規化自己相関
関数の回数をカウウントする正規化自己相関関数回数カ
ウント手段、前記正規化自己相関関数を正規化自己相関
関数ベクトル（r(1),r(2),-,-,r(ｐ)）としてその属す
る番地と共に記憶する、正規化自己相関関数ベクトル・
領域記憶手段、前記正規化自己相関関数ベクトル・領域
記憶手段に記憶された複数の正規化自己相関関数ベクト
ルの数が予め定めた一定数に達した時にそれらを１ヶま
たは複数ヶの、雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、
および未定ベクトルに分類し前記正規化自己相関関数ベ
クトル・領域記憶手段に記憶するとともに、前記正規化
自己相関関数ベクトル・領域記憶手段に記憶された最新
の正規化自己相関関数ベクトルが前記１ヶまたは複数ヶ
の雑音ベクトル領域のいずれかに属するかどうかを判定
し、属する場合は雑音区間と判定し、属さない場合は音
声区間と判定する正規化自己相関関数ベクトル領域算定
／判定手段により構成され、入力信号区間を雑音区間／
音声区間に判定する雑音区間／音声区間判定装置。 - 【請求項４】 前記正規化自己相関関数ベクトル・領域
記憶手段に記憶された複数の正規化自己相関関数ベクト
ルの数が予め定めた一定数に達した時に、前記正規化自
己相関関数ベクトルが最大数存在する領域（番地）を求
め、前記正規化自己相関関数ベクトルが最大数存在する
領域とそれに隣接する領域に属する前記正規化自己相関
関数ベクトルの合計数を計算しその値と、前記正規化自
己相関関数ベクトルが最大数存在する領域に隣接する領
域を取り囲む領域の前記正規化自己相関関数ベクトルの
合計数を求めその値との比が予め定めた一定数以下の場
合に、前記正規化自己相関関数ベクトルが最大数存在す
る領域、それに隣接する領域、およびそれを取り囲む領
域を、雑音ベクトル領域と定め、比が一定数以上の場合
には前記正規化自己相関関数ベクトルが最大数存在する
領域、それに隣接する領域、さらにそれを２重に取り囲
む領域全体を音声ベクトル領域と定めるようにして、１
ヶまたは複数ヶの、雑音ベクトル領域、音声ベクトル領
域、および未定ベクトルを算定する前記正規化自己相関
関数ベクトル領域算定／判定手段により構成され、入力
信号区間を雑音区間／音声区間に判定する、請求項３に
記載の雑音区間／音声区間判定装置。 - 【請求項５】 前記データ取り出し手段が取出したデジ
タル信号を記憶するデータ記憶手段、前記データ取り出
し手段が取出したデジタル信号と、前記データ記憶手段
に記憶されたデータを用いてピッチ自己相関関数を計算
するピッチ自己相関関数計算手段、前記ピッチ自己相関
関数の最大値を選択し正規化するピッチ自己相関関数最
大値選択／正規化手段、前記正規化ピッチ自己相関関数
の最大値を用いて取り込んだ信号区間が声音区間か、雑
音区間かを判定する雑音区間／音声区間判定手段をもう
け、前記正規化自己相関関数ベクトル判定手段の雑音区
間／音声区間判定出力と前記雑音区間／音声区間判定手
段の雑音区間／音声区間判定出力との論理積手段をもう
け、前記正規化自己相関関数ベクトル判定手段と前記雑
音区間／音声区間判定手段の両方が雑音区間と判定した
場合のみ雑音区間と判定し、その他の場合を音声区間と
判定するように構成し、取り込んだ入力信号区間を雑音
区間／音声区間に判定する請求項１に記載の雑音区間／
音声区間判定装置。 - 【請求項６】 請求項１記載のデータ取り出し手段が取
出したデジタル信号を記憶するデータ記憶手段、前記デ
ータ取り出し手段が取出したデジタル信号と、前記デー
タ記憶手段に記憶されたデータを用いてピッチ自己相関
関数を計算するピッチ自己相関関数計算手段、前記ピッ
チ自己相関関数の最大値を選択し正規化するピッチ自己
相関関数最大値選択／正規化手段、請求項１記載の自己
相関関数正規化手段が計算したr(1)を１次偏自己相関関
数k1として取出す１次偏自己相関関数（k1）取出し手
段、前記正規化ピッチ自己相関関数の最大値と前記１次
偏自己相関関数（k1）の値により取り込んだ信号区間が
声音区間か、雑音区間かを判定する雑音区間／音声区間
判定手段をもうけ、請求項１記載の正規化自己相関関数
ベクトル判定手段の雑音区間／音声区間判定出力と前記
雑音区間／音声区間判定手段の雑音区間／音声区間判定
出力との論理積手段をもうけ、前記正規化自己相関関数
ベクトル判定手段と前記雑音区間／音声区間判定手段の
両方が雑音区間と判定した場合のみ雑音区間と判定し、
その他の場合を音声区間と判定するように構成し、取り
込んだ入力信号区間を雑音区間／音声区間に判定する請
求項１に記載の雑音区間／音声区間判定装置。 - 【請求項７】 請求項３記載のデータ取り出し手段が取
出したデジタル信号を記憶するデータ記憶手段、前記デ
ータ取り出し手段が取出したデジタル信号と、前記デー
タ記憶手段に記憶されたデータを用いてピッチ自己相関
関数を計算するピッチ自己相関関数計算手段、前記ピッ
チ自己相関関数の最大値を選択し正規化するピッチ自己
相関関数最大値選択／正規化手段、前記正規化ピッチ自
己相関関数の最大値を用いて取り込んだ信号区間が声音
区間か、雑音区間かを判定する雑音区間／音声区間判定
手段をもうけ、請求項３記載の正規化自己相関関数ベク
トル領域算定／判定手段の雑音区間／音声区間判定出力
と前記雑音区間／音声区間判定手段の雑音区間／音声区
間判定出力との論理積手段をもうけ、前記正規化自己相
関関数ベクトル判定手段と前記雑音区間／音声区間判定
手段の両方が雑音区間と判定した場合のみ雑音区間と判
定し、その他の場合を音声区間と判定するように構成
し、取り込んだ入力信号区間を雑音区間／音声区間に判
定する請求項３に記載の雑音区間／音声区間判定装置。 - 【請求項８】 請求項３記載のデータ取り出し手段が取
出したデジタル信号を記憶するデータ記憶手段、前記デ
ータ取り出し手段が取出したデジタル信号と、前記デー
タ記憶手段に記憶されたデータを用いてピッチ自己相関
関数を計算するピッチ自己相関関数計算手段、前記ピッ
チ自己相関関数の最大値を選択し正規化するピッチ自己
相関関数最大値選択／正規化手段、請求項３記載の自己
相関関数正規化手段が計算したr(1)を１次偏自己相関関
数k1として取出す１次偏自己相関関数（k1）取出し手
段、前記正規化ピッチ自己相関関数の最大値と前記１次
偏自己相関関数（k1）の値により取り込んだ信号区間が
声音区間か、雑音区間かを判定する雑音区間／音声区間
判定手段をもうけ、請求項３記載の正規化自己相関関数
ベクトル領域算定／判定手段の雑音区間／音声区間判定
出力と前記雑音区間／音声区間判定手段の雑音区間／音
声区間判定出力との論理積手段をもうけ、前記正規化自
己相関関数ベクトル判定手段と前記雑音区間／音声区間
判定手段の両方が雑音区間と判定した場合のみ雑音区間
と判定し、その他の場合を音声区間と判定するように構
成し、取り込んだ入力信号区間を雑音区間／音声区間に
判定する請求項３に記載の雑音区間／音声区間判定装
置。 - 【請求項９】 周囲雑音の重畳された音声信号をデジタ
ル信号に変換するアナログ・デジタル変換手段、前記デ
ジタル信号を一定長区間のデータとして取り出すデータ
取り出し手段、前記取り出したデータの自己相関関数
（分析次数をｐ次までとすると、R(0),R(1),R(2),-,-,R
(ｐ)）を計算する自己相関関数計算手段、前記データ取
り出し手段が取出したデジタル信号を記憶するデータ記
憶手段、前記データ取り出し手段が取出したデジタル信
号と、前記データ記憶手段に記憶されたデータを用いて
ピッチ自己相関関数を計算するピッチ自己相関関数計算
手段、前記ピッチ自己相関関数の最大値を選択し正規化
するピッチ自己相関関数最大値選択／正規化手段、前記
正規化ピッチ自己相関関数の最大値を用いて取り込んだ
信号区間が声音区間か、雑音区間かを判定する雑音区間
／音声区間判定手段、前記雑音区間／音声区間判定手段
が雑音区間と判定した場合に、前記自己相関関数をR(0)
で除して正規化自己相関関数を得る自己相関関数正規化
手段、前記正規化自己相関関数の回数をカウウントする
正規化自己相関関数回数カウント手段、前記正規化自己
相関関数を正規化自己相関関数ベクトル（r(1),r(2),-,
-,r(ｐ)）として記憶する正規化自己相関関数記憶手
段、前記正規化自己相関関数記憶手段に記憶された複数
の正規化自己相関関数ベクトルの数が予め定めた一定数
に達した時にそれらを用いてそれぞれ１ヶまたは複数ヶ
の、雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、および未定
ベクトルを算定する雑音ベクトル領域、音声ベクトル領
域、および未定ベクトル算定手段、前記雑音ベクトル領
域、音声ベクトル領域、および未定ベクトルを記憶する
雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベク
トル記憶手段、前記正規化自己相関関数記憶手段に記憶
された最新の正規化自己相関関数ベクトルが前記１ヶま
たは複数ヶの雑音ベクトル領域のいずれかに属するかど
うかを判定し、属する場合は雑音区間と判定し、属さな
い場合は音声区間と判定する正規化自己相関関数ベクト
ル判定手段、前記正規化自己相関関数ベクトル判定手段
が音声区間と判定した出力と前記雑音区間／音声区間判
定手段が音声区間と判定した出力の論理和をとる論理和
手段により構成され、前記論理和手段の音声区間判定出
力と、前記正規化自己相関関数ベクトル判定手段の雑音
区間判定出力を用いて、入力信号区間を雑音区間／音声
区間に判定する雑音区間／音声区間判定装置。 - 【請求項１０】 周囲雑音の重畳された音声信号をデジ
タル信号に変換するアナログ・デジタル変換手段、前記
デジタル信号を一定長区間のデータとして取り出すデー
タ取り出し手段、前記取り出したデータの自己相関関数
（分析次数をｐ次までとすると、R(0),R(1),R(2),-,-,R
(ｐ)）を計算する自己相関関数計算手段、前記データ取
り出し手段が取出したデジタル信号を記憶するデータ記
憶手段、前記データ取り出し手段が取出したデジタル信
号と、前記データ記憶手段に記憶されたデータを用いて
ピッチ自己相関関数を計算するピッチ自己相関関数計算
手段、前記ピッチ自己相関関数の最大値を選択し正規化
するピッチ自己相関関数最大値選択／正規化手段、前記
自己相関関数計算手段が計算した自己相関関数のR(1),R
(0)の比として求まる１次偏自己相関関数k1を計算する
１次偏自己相関関数計算手段、前記正規化ピッチ自己相
関関数の最大値と前記１次偏自己相関関数（k1）の値に
より取り込んだ信号区間が声音区間か、雑音区間かを判
定する雑音区間／音声区間判定手段、前記雑音区間／音
声区間判定手段が雑音区間と判定した場合に、前記自己
相関関数をR(0)で除して正規化自己相関関数を得る自己
相関関数正規化手段、前記正規化自己相関関数の回数を
カウウントする正規化自己相関関数回数カウント手段、
前記正規化自己相関関数を正規化自己相関関数ベクトル
（r(1),r(2),-,-,r(ｐ)）として記憶する正規化自己相
関関数記憶手段、前記正規化自己相関関数記憶手段に記
憶された複数の正規化自己相関関数ベクトルの数が予め
定めた一定数に達した時にそれらを用いてそれぞれ１ヶ
または複数ヶの、雑音ベクトル領域、音声ベクトル領
域、および未定ベクトルを算定する雑音ベクトル領域、
音声ベクトル領域、および未定ベクトル算定手段、前記
雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、および未定ベク
トルを記憶する雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、
および未定ベクトル記憶手段、前記正規化自己相関関数
記憶手段に記憶された最新の正規化自己相関関数ベクト
ルが前記１ヶまたは複数ヶの雑音ベクトル領域のいずれ
かに属するかどうかを判定し、属する場合は雑音区間と
判定し、属さない場合は音声区間と判定する正規化自己
相関関数ベクトル判定手段、前記正規化自己相関関数ベ
クトル判定手段が音声区間と判定した出力と前記雑音区
間／音声区間判定手段が音声区間と判定した出力の論理
和をとる論理和手段により構成され、前記論理和手段の
音声区間判定出力と、前記正規化自己相関関数ベクトル
判定手段の雑音区間判定出力を用いて、入力信号区間を
雑音区間／音声区間に判定する雑音区間／音声区間判定
装置。 - 【請求項１１】 周囲雑音の重畳された音声信号をデジ
タル信号に変換するアナログ・デジタル変換手段、前記
デジタル信号を一定長区間のデータとして取り出すデー
タ取り出し手段、前記取り出したデータの自己相関関数
（分析次数をｐ次までとすると、R(0),R(1),R(2),-,-,R
(ｐ)）を計算する自己相関関数計算手段、前記データ取
り出し手段が取出したデジタル信号を記憶するデータ記
憶手段、前記データ取り出し手段が取出したデジタル信
号と、前記データ記憶手段に記憶されたデータを用いて
ピッチ自己相関関数を計算するピッチ自己相関関数計算
手段、前記ピッチ自己相関関数の最大値を選択し正規化
するピッチ自己相関関数最大値選択／正規化手段、前記
正規化ピッチ自己相関関数の最大値を用いて取り込んだ
信号区間が声音区間か、雑音区間かを判定する雑音区間
／音声区間判定手段、前記雑音区間／音声区間判定手段
が雑音区間と判定した場合に、前記自己相関関数をR(0)
で除して正規化自己相関関数を得る自己相関関数正規化
手段、前記正規化自己相関関数ベクトルが予め番地を付
されて分割されたｐ次元正規化自己相関関数ベクトル空
間のどの番地に属するかを計算する正規化自己相関関数
ベクトル番地計算手段、前記正規化自己相関関数の回数
をカウウントする正規化自己相関関数回数カウント手
段、前記正規化自己相関関数を正規化自己相関関数ベク
トル（r(1),r(2),-,-,r(ｐ)）としてその属する番地と
共に記憶する、正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶
手段、前記正規化自己相関関数ベクトル・領域記憶手段
に記憶された複数の正規化自己相関関数ベクトルの数が
予め定めた一定数に達した時にそれらを１ヶまたは複数
ヶの、雑音ベクトル領域、音声ベクトル領域、および未
定ベクトルに分類し前記正規化自己相関関数ベクトル・
領域記憶手段に記憶するとともに、前記正規化自己相関
関数ベクトル・領域記憶手段に記憶された最新の正規化
自己相関関数ベクトルが前記１ヶまたは複数ヶの雑音ベ
クトル領域のいずれかに属するかどうかを判定し、属す
る場合は雑音区間と判定し、属さない場合は音声区間と
判定する正規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定手
段、前記正規化自己相関関数ベクトル領域算定／判定手
段が音声区間と判定した出力と前記雑音区間／音声区間
判定手段が音声区間と判定した出力の論理和をとる論理
和手段により構成され、前記論理和手段の音声区間判定
出力と、前記正規化自己相関関数ベクトル領域算定／判
定手段の雑音区間判定出力を用いて、入力信号区間を雑
音区間／音声区間に判定する雑音区間／音声区間判定装
置。 - 【請求項１２】 周囲雑音の重畳された音声信号をデジ
タル信号に変換するアナログ・デジタル変換手段、前記
デジタル信号を一定長区間のデータとして取り出すデー
タ取り出し手段、前記取り出したデータの自己相関関数
（分析次数をｐ次までとすると、R(0),R(1),R(2),-,-,R
(ｐ)）を計算する自己相関関数計算手段、前記データ取
り出し手段が取出したデジタル信号を記憶するデータ記
憶手段、前記データ取り出し手段が取出したデジタル信
号と、前記データ記憶手段に記憶されたデータを用いて
ピッチ自己相関関数を計算するピッチ自己相関関数計算
手段、前記ピッチ自己相関関数の最大値を選択し正規化
するピッチ自己相関関数最大値選択／正規化手段、前記
自己相関関数計算手段が計算した自己相関関数のR(1),R
(0)の比として求まる１次偏自己相関関数k1を計算する
１次偏自己相関関数計算手段、前記正規化ピッチ自己相
関関数の最大値と前記１次偏自己相関関数（k1）の値に
より取り込んだ信号区間が声音区間か、雑音区間かを判
定する雑音区間／音声区間判定手段、前記雑音区間／音
声区間判定手段が雑音区間と判定した場合に、前記自己
相関関数をR(0)で除して正規化自己相関関数を得る自己
相関関数正規化手段、前記正規化自己相関関数ベクトル
が予め番地を付されて分割されたｐ次元正規化自己相関
関数ベクトル空間のどの番地に属するかを計算する正規
化自己相関関数ベクトル番地計算手段、前記正規化自己
相関関数の回数をカウウントする正規化自己相関関数回
数カウント手段、前記正規化自己相関関数を正規化自己
相関関数ベクトル（r(1),r(2),-,-,r(ｐ)）としてその
属する番地と共に記憶する、正規化自己相関関数ベクト
ル・領域記憶手段、前記正規化自己相関関数ベクトル・
領域記憶手段に記憶された複数の正規化自己相関関数ベ
クトルの数が予め定めた一定数に達した時にそれらを１
ヶまたは複数ヶの、雑音ベクトル領域、音声ベクトル領
域、および未定ベクトルに分類し前記正規化自己相関関
数ベクトル・領域記憶手段に記憶するとともに、前記正
規化自己相関関数ベクトル・領域記憶手段に記憶された
最新の正規化自己相関関数ベクトルが前記１ヶまたは複
数ヶの雑音ベクトル領域のいずれかに属するかどうかを
判定し、属する場合は雑音区間と判定し、属さない場合
は音声区間と判定する正規化自己相関関数ベクトル領域
算定／判定手段、前記正規化自己相関関数ベクトル領域
算定／判定手段が音声区間と判定した出力と前記雑音区
間／音声区間判定手段が音声区間と判定した出力の論理
和をとる論理和手段により構成され、前記論理和手段の
音声区間判定出力と、前記正規化自己相関関数ベクトル
領域算定／判定手段の雑音区間判定出力を用いて、入力
信号区間を雑音区間／音声区間に判定する雑音区間／音
声区間判定装置。
Priority Applications (2)
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|---|---|---|---|
| JP2000217717A JP2002032096A (ja) | 2000-07-18 | 2000-07-18 | 雑音区間／音声区間判定装置 |
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Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000217717A JP2002032096A (ja) | 2000-07-18 | 2000-07-18 | 雑音区間／音声区間判定装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002032096A true JP2002032096A (ja) | 2002-01-31 |
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ID=18712784
Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
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|---|---|
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