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(In Japanese)デジタルフィルタリング方法、デジタルフィルタ装置、デジタルフィルタプログラム及びコンピュータで読み取り可能な記録媒体 foreign

Patent code P08A014032
File No. TUK20030966
Posted date Nov 7, 2008
Application number P2006-529254
Patent number P4150798
Date of filing Jul 20, 2005
Date of registration Jul 11, 2008
International application number JP2005013334
International publication number WO2006011405
Date of international filing Jul 20, 2005
Date of international publication Feb 2, 2006
Priority data
  • P2004-220022 (Jul 28, 2004) JP
Inventor
  • (In Japanese)赤松 則男
Applicant
  • (In Japanese)国立大学法人徳島大学
Title (In Japanese)デジタルフィルタリング方法、デジタルフィルタ装置、デジタルフィルタプログラム及びコンピュータで読み取り可能な記録媒体 foreign
Abstract (In Japanese)
【課題】
 整数演算のみで子音部と母音部を検出する。
【解決手段】
 
入力された音声信号に基づいて音声認識を行うため音声信号から特徴量を抽出するデジタルフィルタ装置は、入力された音声信号の振幅を求め、振幅を量子化する振幅算出部22と、振幅算出部22で量子化された各点のデータにつき、隣接する所定の範囲のデータの振幅値を加算し、これを加算したデータの個数で除算して該データを中心とする除算値を求める除算値演算部24と、各データにつき、除算値演算部24で演算された除算値と、振幅演算部22で演算された振幅値とを比較し、比較結果の真偽を出力する比較部26と、比較部の出力に基づいて、振幅波形を凹凸波形に変換する変換部28とを備える。これにより、整数の加算と比較演算で特徴量の抽出が可能となり、演算処理を極めて簡素化して高速、安価に行うことができる。
【選択図】
 図25
Outline of related art and contending technology (In Japanese)


音声をデータとして取得し、このデータを処理して発話された内容を認識する音声認識装置が実用化されている。例えば、発話によって文章入力を行うアプリケーションや発話によって操作する車載ナビゲーションシステム等には、音声認識エンジンが内蔵されている。



一般的に、音声認識では入力音声信号からその特徴を良く表す少数のパラメータ(音声特徴量という)を抽出し、これを予め登録してあるモデルの特徴量と照合して、最も近いモデルを認識結果とする方法が採用される。この方法において、音声特徴量の果たす役割は重要であり、より少ないパラメータ数で精度良く音声の特徴を表すようにするための様々な研究が行われている。



音声認識に使用される代表的な特徴ベクトルとしては、バンドパスフィルタ又はフーリエ変換によって求めることができるパワースペクトラムや、LPC(線形予測)分析によって求められるケプストラム係数等がよく知られている。特徴ベクトル抽出手段により抽出された特徴ベクトルの時系列は、パターン照合手段に送出され、認識される(例えば特許文献1参照)。



しかしながら、このような方法ではパターン照合を行う際の特徴量の抽出のための処理演算が極めて複雑になり、高い処理能力が要求される。その結果、音声認識のための構造が複雑になり、また処理時間も長くなるという問題があった。



一方で、携帯電話の普及や携帯電子端末の小型化に伴い、このような機器における入出力のためのインターフェースとして音声認識技術が注目されている。最近では、隠れマルコフモデル(HMM:hidden Markov model)を用いたワード・スポッティングや連続音声認識等、発声者の発声方式に制約を要求しない、自然発話認識のための研究や開発が盛んに行われている。



また一方で、難聴者のための補聴器や音声を再生するスピーカ等においても、音声が聞き取りやすくなるように音声波形を処理する技術も注目を集めている。このような携帯型機器への応用においては、できる限りシンプルなアルゴリズムであり、しかも高速に処理できる音声認識技術が求められる。しかしながら、実用可能なレベルで音声認識のための演算処理を簡素化した補聴器は未だ開発されていなかった。



また音声認識に限らず、アナログ信号の解析処理一般において、スペクトル分析等にフーリエ変換が利用されることが多い。しかしながらフーリエ変換や逆フーリエ変換を実現するには演算が複雑で処理量が多くなるため、高い処理能力が求められ、これを実現するハードウェアも回路構成が複雑となり、高価になるという問題があった。
【特許文献1】
特開2003-271190号公報

Field of industrial application (In Japanese)


本発明は、アナログ信号をデジタル処理するデジタルフィルタに関するデジタルフィルタリング方法、デジタルフィルタ装置、デジタルフィルタプログラム及びコンピュータで読み取り可能な記録媒体並びに記録した機器に関し、例えば音声認識や補聴器等、音声の再現の他、画像処理等に利用可能なデジタルフィルタリング方法等に関する。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
入力された信号波形に基づいて特徴量を抽出するデジタルフィルタリング方法であって、
信号波形を入力信号として入力し、信号波形を量子化して量子化データを取得し、メモリ手段に格納するステップと、
前記量子化データにおいて、任意の点に隣接する所定の範囲を加算区間として予め設定し、及び/又は加算区間に含まれるデータ数を予め設定しておくことにより、前記メモリ手段に格納された量子化データの各点毎に、加算区間に含まれるすべての量子化データのデータ値を加算して加算値を求め、前記加算値をデータ数で除算して除算値を求め、さらに必要に応じて該点の量子化データのデータ値と前記除算値との差を減算により減算値として演算し、前記除算値及び減算値を出力するステップと、
前記ステップを繰り返して各量子化データ毎に前記除算値及び減算値の演算を行い、各々出力される各除算値及び減算値に基づいて、入力された信号波形のフィルタリングを行うステップであって、前記減算値に基づいてハイパスフィルタリングを行う一方、前記除算値に基づいてローパスフィルタリングを行うステップと、
を有することを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項2】
 
請求項1に記載のデジタルフィルタリング方法であって、
前記加算区間が、任意の点に対して略対称となるよう所定の範囲が設定されることを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項3】
 
請求項1又は2に記載のデジタルフィルタリング方法であって、
前記デジタルフィルタリングを行うステップが、
各点のデータのデータ値と各々の除算値とを比較し、比較結果の真偽に基づいて凹凸波形に変換するステップを含むことを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項4】
 
請求項1から3のいずれか一に記載のデジタルフィルタリング方法であって、
加算、減算、除算を整数演算で行うことを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項5】
 
請求項1から4のいずれか一に記載のデジタルフィルタリング方法であって、
前記所定の範囲の加算すべきデータの個数を2のべき乗とすることを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項6】
 
請求項5に記載のデジタルフィルタリング方法であって、
前記所定の範囲の加算したデータの個数での除算を、ビットシフト演算で行うことを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項7】
 
請求項1から6のいずれか一に記載のデジタルフィルタリング方法であって、
前記除算値の演算ステップにおいて、各々のデータにつき除算値を求めるために所定の範囲のデータのデータ値を加算した加算値を保持しておき、次のデータの加算値を求める際に、保持された加算値から、不要なデータ値を減算すると共に、必要なデータ値を加算することで、加算値を演算することを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項8】
 
請求項7に記載のデジタルフィルタリング方法であって、k点を中心とする前後nの区間N(=2n)における除算値αkを、
【数1】
 


として表現する際、除算値の演算ステップにおいて、除算値αkを、その前段の位置である(k-1)点における除算値αk-1を用いて
【数2】
 


で演算することを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項9】
 
請求項1から8のいずれか一に記載のデジタルフィルタリング方法であって、
N=64又は256であることを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項10】
 
請求項1から8のいずれか一に記載のデジタルフィルタリング方法であって、
特徴量が、N=256として凹凸波形を参照し、母音波形の1周期の始まりから探索して得られる最初の凸部分の幅であることを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項11】
 
請求項1から8のいずれか一に記載のデジタルフィルタリング方法であって、
特徴量が、N=256として凹凸波形を参照し、母音波形の1周期の始まりから探索して得られる最初の凸部分の幅に存在する振幅波形の面積であることを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項12】
 
請求項1から8のいずれか一に記載のデジタルフィルタリング方法であって、
特徴量が、N=256として凹凸波形を参照し、母音波形の1周期の始まりから探索して得られる最初の凸部分の幅に存在する振幅波形の分散値であることを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項13】
 
請求項1から8のいずれか一に記載のデジタルフィルタリング方法であって、
特徴量が、N=256として凹凸波形を参照し、母音波形の1周期の始まりから探索して得られる最初の凸部分の幅に存在する振幅波形を0~1に正規化を行い、凸幅で生成した正弦波との類似性であることを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項14】
 
請求項1から8のいずれか一に記載のデジタルフィルタリング方法であって、
特徴量が、N=64として3周期分の凹凸波形に存在する凸の数であることを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項15】
 
請求項1から14のいずれか一に記載のデジタルフィルタリング方法であって、
入力された信号波形が音信号であることを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項16】
 
請求項1から14のいずれか一に記載のデジタルフィルタリング方法であって、
入力された信号波形が電磁波であることを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項17】
 
請求項1から14のいずれか一に記載のデジタルフィルタリング方法であって、
入力された信号波形が生体信号であることを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項18】
 
入力された音声信号に基づいて音声認識を行うため音声信号から特徴量を抽出するデジタルフィルタリング方法であって、
音声信号を入力し、入力信号の振幅を量子化するステップと、
量子化された各点のデータにつき、隣接する所定の範囲のデータの振幅値を加算し、これを加算したデータの個数で除算して該データを中心とする除算値を求めるステップと、
各点のデータの振幅値と各々の除算値とを比較し、比較結果の真偽に基づいて凹凸波形に変換するステップと、
前記凹凸波形から特徴量を抽出して音声認識を行うステップと、
認識後の音声につき、子音部が認識されると音量を大きくし、子音部の後に母音が認識されると、母音部から所定時間で音量増幅を解除するステップと、
を備えることを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項19】
 
請求項18に記載のデジタルフィルタリング方法であって、さらに、
母音識別を行なうために母音部分の1周期波形であるピッチを参照して母音波形の定常とする区間を抽出するステップを備えることを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項20】
 
請求項19に記載のデジタルフィルタリング方法であって、
前記母音波形の定常区間の抽出ステップにおいて、全ピッチ数の約3分の2の位置にあたるピッチを中心として前後の1周期分を抽出することを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項21】
 
請求項19又は20に記載のデジタルフィルタリング方法であって、
前記母音識別が2母音の組み合わせから得られる特徴量に基づいて行われることを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項22】
 
請求項19から21のいずれか一に記載のデジタルフィルタリング方法であって、
前記母音識別が、2つの母音の組み合わせによって得られる特徴量をマッピングした離散ボロノイ図に基づき境界線を求め、この境界線を基準として投票形式により行われることを特徴とするデジタルフィルタリング方法。

【請求項23】
 
入力された信号波形に基づいて特徴量を抽出するデジタルフィルタ装置であって、
入力された信号波形の振幅を求め、前記振幅を量子化する振幅算出部と、
前記振幅算出部で量子化された各点のデータにつき、隣接する所定の範囲のデータの振幅値を加算し、これを加算したデータの個数で除算して該データを中心とする除算値を求める除算値演算部と、
各データにつき、前記除算値演算部で演算された除算値と、前記振幅演算部で演算された振幅値との差を減算によって求める減算手段と、
加算値、減算値、除算値の少なくともいずれかを保持するメモリ手段と、
入力された信号波形に対し、前記除算値演算部で得られた除算値に基づいてローパスフィルタリングを行う一方、前記減算手段で得られた減算値に基づいてハイパスフィルタリングを行うフィルタリング手段と、
を備えることを特徴とするデジタルフィルタ装置。

【請求項24】
 
請求項23に記載のデジタルフィルタ装置であって、さらに、
各データにつき、前記除算値演算部で演算された除算値と、前記振幅演算部で演算された振幅値とを比較し、比較結果の真偽を出力する比較部と、
前記比較部の出力に基づいて、信号波形を凹凸波形に変換する変換部と、
を備えることを特徴とするデジタルフィルタ装置。

【請求項25】
 
請求項23又は24に記載のデジタルフィルタ装置であって、
前記除算値演算部が、所定の範囲の加算すべきデータの個数を2のべき乗として、前記所定の範囲の加算したデータの個数での除算を、ビットシフト演算で行うことを特徴とするデジタルフィルタ装置。

【請求項26】
 
請求項23から25のいずれか一に記載のデジタルフィルタ装置であって、
前記除算値演算部が、各々のデータにつき除算値を求めるために所定の範囲のデータの振幅値を加算した加算値を保持しておき、次のデータの加算値を求める際に、保持された加算値から、不要な振幅値を減算すると共に、必要な振幅値を加算することで、加算値を演算することを特徴とするデジタルフィルタ装置。

【請求項27】
 
請求項23から26のいずれか一に記載のデジタルフィルタ装置であって、
入力された信号波形が音信号であることを特徴とするデジタルフィルタ装置。

【請求項28】
 
請求項23から26のいずれか一に記載のデジタルフィルタ装置であって、
入力された信号波形が電磁波であることを特徴とするデジタルフィルタ装置。

【請求項29】
 
請求項23から26のいずれか一に記載のデジタルフィルタ装置であって、
入力された信号波形が生体信号であることを特徴とするデジタルフィルタ装置。

【請求項30】
 
入力された音声信号に基づいて音声認識を行うため音声信号から特徴量を抽出するデジタルフィルタ装置であって、
入力された音声信号の振幅を求め、前記振幅を量子化する振幅算出部と、
前記振幅算出部で量子化された各点のデータにつき、隣接する所定の範囲のデータの振幅値を加算し、これを加算したデータの個数で除算して該データを中心とする除算値を求める除算値演算部と、
各データにつき、前記除算値演算部で演算された除算値と、前記振幅演算部で演算された振幅値とを比較し、比較結果の真偽を出力する比較部と、
前記比較部の出力に基づいて、音声信号を凹凸波形に変換する変換部と、
入力された信号波形に対し、前記除算値演算部で得られた除算値に基づいてローパスフィルタリングを行う一方、前記減算手段で得られた減算値に基づいてハイパスフィルタリングを行うフィルタリング手段と、
を備えることを特徴とするデジタルフィルタ装置。

【請求項31】
 
入力された信号波形に基づいて特徴量を抽出するデジタルフィルタプログラムであって、
信号波形を入力し、入力信号の振幅を量子化する機能と、
量子化された各点のデータにつき、隣接する所定の範囲のデータの振幅値を加算し、これを加算したデータの個数で除算して該データを中心とする除算値を求める機能と、
各点のデータの振幅値と各々の除算値との差を演算する機能と、
演算された加算値、減算値、除算値の少なくともいずれかをメモリ手段に保持すると共に、これら加算値、減算値、除算値の少なくともいずれかの値に基づいて入力された信号波形のデジタルフィルタリングを行う機能であって、減算値に基づいてハイパスフィルタリングを行う一方、除算値に基づいてローパスフィルタリングを行う機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とするデジタルフィルタプログラム。

【請求項32】
 
請求項31に記載されるプログラムを格納したコンピュータで読み取り可能な記録媒体
IPC(International Patent Classification)
F-term
Drawing

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22201_17SUM.gif
State of application right Registered
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