JPH03290700A - 有音検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の目的〕 （産業上の利用分野） 本発明は、ＡＴＶ　（Ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ　Ｔｒ
ａｎｓｆｅｒＭｏｄｅ）通信、Ｄ　Ｓ　Ｉ　（Ｄｉｇｉ
ｔａｌ　５ｐｅｅｃｈ　Ｉｎｔｅｒｐｌａｔｌｏｎ）、
パケット通信及び音声認識等の分野において、音声信号
中の有音区間を検出するために用いられる有音検出装置
に関する。

（従来の技術） 従来のこの種の有音検出装置について、第１２図及び第
１３図を参照して述べる。

即ち、第１２図は有音検出装置の構成例を示すブロック
図である。図面において、１００は音声の入力端子であ
り、この音声入力端子１００は、入力信号を音響分析し
て電力、零交差数、自己相関関数又はスペクトル等の特
徴パラメータを抽出する特徴パラメータ計算装置１０１
に接続されている。上記特徴パラメータ計算装置１０１
は、予め登録された音声標準パターン１０２及び雑音標
準パターン１０３が人力され、これら音声標準パターン
１０２及び雑音標準パターン１０３と上記特徴パラメー
タとが、夫々照合され、特徴パラメータと各パターン１
０２．１０３同土間の距離を個別に評価するマツチング
装置１０４に接続されている。そして、このマツチング
装置１０４は、特徴パラメータとパターン１０２．１０
３間距離の判定結果が出力される判定出力端子１０５に
接続されている。

従って、かかる構成により、入力端子１００に入力され
た信号中からこの入力信号のフレーム単位（以下、入力
フレームと称す）で電力、零交差数、自己相関関数及び
スペクトル等の特徴パラメータが、特徴パラメータ計算
装置１０１によって演算され、演算された特徴パラメー
タは、マツチング装置１０４に出力され、予め設定され
た音声標準パターン１０２及び雑音標準パターン１０３
と個別に比較されて、夫々の距離が算出される。

そこで、特徴パラメータと音声標準パターン１０２との
距離が、雑音標準パターン１０３との距離より小さけれ
ば、入力フレームは、音声標準パターン１０２に属し、
音声と判定され、逆に大きければ、雑音標準パターン１
０３に属し、雑音と判定される。そして、この判定結果
は出力端子１０５より出力される。

第１３図は電力の特徴パラメータのみを用いた有音検出
装置のブロック図である。この装置は、入力端子１００
から入力される入力フレームの特徴パラメータとなる平
均電力Ｐ　（ｎ）を演算するための電力計算装置１０６
と、この電力計算装置１０６に接続され、判定のための
電力のしきい値Ｔ　（ｎ）を更新するしきい値更新装置
１０７と、上記電力計算装置１０６及びしきい値更新装
置１０７に接続され、電力の特徴パラメータとしきい値
Ｔ　（ｎ）とを比較し、音声及び雑音を判定するための
しきい値比較装！ｆ１０８と、このしきい値比較装置１
０８による判定結果を出力する出力端子１０５とから構
成されている。

斯くして、かかる構成の有音検出装置では、先ず、入力
端子１００から入力される入力フレームの平均電力Ｐ　
（ｎ）が、電力計算装置１０６により演算される。次い
で、しきい値更新装置１０７において、上記演算された
Ｐ　（ｎ）と判定のための現在のしきい値Ｔ　（ｎ）と
が、次式（１）の関係を満たすとき、 Ｐ　（ｎ）　＜Ｔ　（ｎ）　−Ｐ　（ｎ）　Ｘ　（α−
１）（但し、αは定数）　　・・・（１） Ｔ　　（ｎ＋１）＝Ｐ　　（ｎ）　　×ａ　　　　　　
　　・＝　　（２）上式（２）に示すように、しきい値
Ｔ　（ｎ）が更新され、新たなしきい値Ｔ（ｎ＋１．）
が得られる。

逆に、Ｐ　（ｎ）とＴ　（ｎ）とに次式（３）の関係が
あるときは、 Ｐ　（ｎ）≧Ｔ　（ｎ）　−Ｐ　（ｎ）　Ｘ　（ａ−１
）・・・　（３） （ｎ＋１）　　士Ｔ（ｎ）Ｘｒ （但し、ｒは極めて小さな定数） （４） 上式（４）により新たなしきい値Ｔ　（ｎ＋１）が得ら
れる。

その他の例として、Ｐ　（ｎ）とＴ　（ｎ）とに次式（
５）の関係があれば、 Ｐ　（ｎ）　＜Ｔ　（ｎ）−α　　　　　　　・・・（
５）Ｔ　（ｎ＋１）−Ｐ　（ｎ）＋ａ　　　　　　−（
６）上式（６）により現在のしきい値Ｔ　（ｎ）が更新
され、新たにしきい値Ｔ（ｎ＋１）が求められ、逆に、
次式（７）の関係を満たすならば、Ｐ　（ｎ）≧Ｔ　（
ｎ）−α　　　　　　　・・・（７）Ｔ　（ｎ＋１）　
＝Ｔ　（ｎ）　Ｘ　ｒ　　　　　　・＝　（８）上式（
８）によりＴ　（ｎ）が更新され、新たなしきい値Ｔ　
（ｎ＋１）が求められる。而して、このようにして演算
されたしきい値Ｔ　（ｎ）とＰ　（ｎ）とが、上記しき
い値比較装置１０８で比較される。

ここで、Ｐ　（ｎ）がＴ　（ｎ）より大きければ、音声
が認識され、逆に小さければ雑音が認識される。

そして、この判定結果は出力端子１０５より出力された
。

（発明が解決しようとする課題） 然し乍ら、上述した従来の有音検出装置においては、背
景雑音の影響を受けた特徴パラメータを用いて音声及び
雑音の判定を行なっていたので、入力信号のレベルが低
いとき、音声が雑音と誤認され、背景雑音が大きな場合
には、この背景雑音の電力より低いことの多い子音を雑
音と誤認してしまうという問題点があった。

このため、音声の検出率が低下し、ひいては音質を劣化
させるという問題点があった。

本発明の目的は、上述の問題点に鑑み、入力信号レベル
の高低や背景雑音の大小等に関係なく、確実に音声を検
出できる有音検出装置を提供するものである。

〔発明の構成〕

（課題を解決するための手段） 本発明は上述した目的を達成するため、フレーム単位で
入力信号の特徴パラメータを演算する特徴パラメータ計
算装置と、上記演算された特徴パラメータを順次蓄積す
るバッファと、上記特徴パラメータとしきい値とを比較
して、上記特徴パラメータを上記バッファに蓄積するか
否かを決定すると共に、入力フレームを音声と雑音とに
識別するしきい値比較装置と、上記バッファ内の上記特
徴パラメータを基にして、上記しきい値を演算し、これ
を上記しきい値比較装置に出力するしきい値発生装置と
を具備したものである。

又は、フレーム単位で入力信号の特徴パラメータを演算
する特徴パラメータ計算装置と、上記演算された特徴パ
ラメータを順次蓄積するバッファと、上記バッファ内の
上記特徴パラメータを変換して、上記特徴パラメータの
音声と雑音との違いを強調する特徴パラメータ変換装置
と、上記変換された特徴パラメータより音声及び雑音を
識別する判定装置と、上記判定装置による判定結果を基
にして、上記特徴パラメータを上記バッファに蓄積する
か否かを制御するバッファ制御装置とを具備したもので
ある。

更に、フレーム単位で入力信号の特徴パラメータを演算
する特徴パラメータ計算装置と、上記演算された特徴パ
ラメータを順次蓄積するバッファと、上記特徴パラメー
タとしきい値とを比較して、上記特徴パラメータを上記
バッファに蓄積するか否かを決定するしきい値比較装置
と、上記バッファ内の上記゛特徴パラメータを基にして
、上記しきい値を演算し、これを上記しきい値比較装置
に出力するしきい値発生装置と、上記バッファ内の上記
特徴パラメータを変換して、上記特徴パラメータの音声
と雑音との違いを強調する特徴パラメータ変換装置と、
上記変換された特徴パラメータより音声及び雑音を識別
する判定装置とを具備したものである。

（作用） 第１の発明によれば、特徴パラメータ計算装置で計算さ
れた特徴パラメータを用いて、しきい値比較装置で入力
信号を音声、雑音に識別する。

ここで用いるしきい値は、しきい値比較装置で雑音であ
ると判定され、バッファ内に蓄積された情報を基にしき
い値発生装置で発生されるため、雑音の変化に対して適
応的にしきい値が決定される。

その結果、雑音の変化に依存しない音声、雑音識別が可
能となる。

第２の発明によれば、特徴パラメータ計算装置で計算さ
れた特徴パラメータを、特徴パラメータ変換装置で音声
と雑音との違いを強調するように変換する。この変換は
バッファ内の特徴パラメータを参照して行なわれるため
、バッファ内に蓄積された特徴パラメータに大きく依存
する。すなわち、バッファ内に音声の特徴パラメータが
入っておらず、しかも雑音の特徴パラメータはもれなく
入っているのが望ましい。よって、バッファ内に特徴パ
ラメータを蓄積するか否かを、バッファ制御装置で雑音
に対して適応的に行なうことにより、雑音の影響を受け
ない高精度なパラメータ変換が行なえる。この変換され
たパラメータを用いることにより、音声、雑音の識別が
判定装置で高精度に行なえる。

第３の発明によれば、特徴パラメータ計算装置で計算さ
れた特徴パラメータを、特徴パラメータ変換装置で音声
と雑音との違いを強調するように変換する。この変換は
バッファ内の特徴パラメータを参照して行なわれるため
、バッファ内に蓄積された特徴パラメータに大きく依存
する。すなわち、バッファ内に音声の特徴パラメータが
入っておらず、しかも雑音の特徴パラメータはもれなく
入っているのが望ましい。よって、バッファ内に特徴パ
ラメータを蓄積するか否かを、しきい値比較装置で雑音
に対１−で適応的に行なうことにより、雑音の影響を受
けない高精度なパラメータ変換が行なえる。この変換さ
れたパラメータを用いることにより、音声、雑音の識別
を判定装置で高精度に行なえる。

（実施例） 本発明の有音検出装置における第１乃至第３の実施例を
第１図乃至第１１図に基づいて従来例と同一構成部分に
は同一符号を付して説明する。

第１図は第１の実施例に係る有音検出装置の構成例を示
すブロック図である。本実施例における装置は、入力信
号が入力される入力端子１００が接続された特徴パラメ
ータ計算装置１０１と、この特徴パラメータ計算装置１
０１との間に、特徴パラメータが蓄積されるバッファ１
０９を介在するしきい値発生装置１１０と、このしきい
値発生装置１１０と上記特徴パラメータ計算装置１０１
との間に介在し、バッファ１０９が接続されたしきい値
比較装置１０８と、このしきい値比較装置１０８に接続
され、音声か又は雑音かの判定結果が出力される出力端
子１０５とから構成されている。

次に、かかる構成の有音検出装置の作用を述べる。

先ず、入力端子１００より入力される入力信号をフレー
ム単位に分析する。例えば、入力信号を８ＫＨｚでサン
プリングし、１６０サンプルづつまとめて１フレームと
する。但し、この場合、フレーム長及び分析周期は、常
に一定長である必要はない。

続いて、特徴パラメータ計算装置１０１によりフレーム
単位にＤｕｒｂｔｎ法等を用いて線形予測係数を計算す
る。そして、上記得られた線形予測係数を変換して、Ｐ
ＡＲＣＯＲ係数、ＬＰＣケプストラム及びメルケプスト
ラム等を計算して、これを特徴パラメータとする。又、
このとき、電力、自己相関関数及び零交差数等を計算し
、特徴パラメータとしても良い。

現在音声か雑音かを判定しようとしているフレームを以
下では入力フレームという。また、特徴パラメータ計算
装置１０１で得られた入力フレームの特徴パラメータを
Ｘ（ｎ）とする。ｎはフレームのシーケンシャルな番号
である。特徴パラメータは、ｐ次元のベクトルで、次式
（９）で書き表せる。

Ｘ（ｎ）＝　（ｘｔ　（ｎ）、ｘ２　（ｎ）、・＝、　
Ｘｐ　（ｎ））・・・　（９） ところで、バッファ１０９では、第２図に示すように、
特徴パラメータの蓄積される時間の順序関係を保存する
ために、特徴パラメータが入力された順番で、バッファ
１０９のヘッドからティルに向かって蓄積される。即ち
、時間的に一番新しい特徴パラメータがバッファ１０９
のヘッドに蓄積されると共に、一番過去の特徴パラメー
タがテイルに蓄積される。

しきい値発生装置１１０の構成例を第３図に示す。正規
化係数計算装置１１０ａでは、バッファ１０９に蓄積さ
れた特徴パラメータのうち、入力フレームのＳフレーム
より過去（バッファ１０９のヘッドからＳフレームめ）
からバッファ１０９のテイルに向かってＮフレーム分の
特徴パラメータ集合Ω（ｎ）を取り出し、Ω（ｎ）の平
均値と標準偏差を計算する。

先ス、バッファ１０９で、ヘッドのＳフレームめからテ
イルに向かってＮフレーム分の特徴パラメータを取り出
し、この特徴パラメータの集合Ω（ｎ）を次式（１０）
に示す。

Ω（ｎ）： （Ｘｔ、、、（Ｓ）、Ｘｔ、、（Ｓ＋１）、・、　Ｘｔ
、、（Ｓ＋Ｎ−１）１（１０） 第２図から分かるように、バッファ１０９にはしきい値
比較装置１０８で雑音と判定されたフレームの特徴パラ
メータが蓄・積されるので、バッファ１０９内の特徴パ
ラメータはかならずしも時間的に連続しているとは限ら
ない。

次に、次式（１１）、　　（１２）を用いて特徴ノ々ラ
メータの各要素ごとに、平均値ｍ＋と標準偏差σ、を計
算する。

ここで、 Ｘい（ｊ）−（ｘい、 また、平均値ｍ 以下の式（１３） ％式％ ） （） （） （ｎ）と標準偏差σ、（ｎ）は 、（１４）のようにも書き表す ・・・　（１３） （ｊ）／Ｎ （ｊ）−ｍ （Ｘ （ｎ））２ ／Ｎ・・・ （１４） ｊは次の条件を満たすもので、Σの範囲はｊの大きい方
から以下の条件式（１５）を満足するＮフレームを取る
。

（ｘ＋　　（ｊ）　　（Ω（ｎ）　’　　）　＆（ｊ＜
　ｎ　−Ｓ）　−（１５）ここで、Ω（ｎ）°はしきい
値比較装置１０８で雑音と判断された特徴パラメータの
集合とする。

しきい値Ｔ　（ｎ）は、しきい値計算装置１１０ｂで、
例えば次式（１６）のように計算される。

Ｔ　（ｎ）−αｘｍ＋＋β×σ！　　　　　・・・（Ｉ
Ｂ）ここで、α、βは、任意の数である。

ただし、バッファ１０９の中にＮ＋Ｓフレーム分の特徴
パラメータが蓄積されるまでは、Ｔ　（ｎ）はあらかじ
め与えられたしきい値ＴＯを取るものとする。

しきい値比較装置１０８では、しきい値Ｔ　（ｎ）と特
徴パラメータＸ（ｎ）とを比較し音声及び雑音の識別を
行なう。ここで、特徴パラメータは１次元であり非零で
あるとする。その例として、電力、零交差数などが上げ
られる。また、バイアスを加えて、負の値を正にしても
よい。１次元の特徴パラメータを電力としてＸ　（ｎ）
で表わし、Ｘ（ｎ）とＴ　（ｎ）との間に、次式（１７
）の関係があるとき音声とし、次式（１８）の関係のと
き雑音と認識する。

Ｘ　（ｎ）≧Ｔ（ｎ）　　　　　　　　　　　・−（１
７）Ｘ（ｎ）　＜Ｔ（ｎ）　　　　　　　　　　　−（
１ｇ）ただし、特徴パラメータの性質によっては、不等
号が反転することもある。

もし、ｐ＞ｌの場合には、Ｘ　（ｎ）　＝　ＩＩ　Ｘ（
ｎ）　　Ｉｆとしてもよい。また、Ｘ（ｎ）の適当な要
素Ｘ１（ｎ）を用いてもよい。

第４図は第２の実施例に係る有音検出装置の構成例を示
すブロック図である。本実施例の装置は、入力端子１０
０が接続した特徴パラメータ計算装置１０１と、この特
徴パラメータ計算装置１０１にバッファ１０９を介して
接続された判定装置１１１と、上記特徴パラメータ計算
装置１０１と判定装置１１１との間に接続された特徴パ
ラメータ変換装置１１２と、特徴パラメータ計算装置１
０１と判定装置１１１との間に介在し、特徴パラメータ
変換装置１１２との間に、バッファ１０９を介して接続
したバッファ制御装置１１３と、上記判定装置１１１に
接続した出力端子１０５とから構成されている。

次に、かかる構成を有する有音検出装置の作用を述べる
。

特徴パラメータ変換装置１１２では、音声と雑音との違
いを強調するために特徴パラメータを変換する。ここで
、変換された特徴パラメータを、以下では変換パラメー
タと呼び、次式（１９）で書き表わす。変換パラメータ
はｒ（≦ｐ）次元のベクトルである。

Ｙ（ｎ）＝　（ｙ　１（ｎ）、ｙ　２　（ｎ）、−、ｙ
　、　（ｎ））・＝　（１９）特徴パラメータ変換装置
１１２の構成例を第５図に示す。

この図で正規化係数計算装置１１０ａの構成は、第３図
のものと同じである。正規化装置１１２ａでは、次式（
２０）又は（２１）により変換パラメータＹ（ｎ）を計
算する。

ｙ　Ｉ（ｎ）−（ｘ　＋　（ｎ）−ｍ＋　（ｎ））／ｃ
ｒ　Ｉ　（ｎ）　−（２０）ｙ　＋　（ｎ）−（ｘ　Ｉ
（ｎ）−ｍ　＋　（ｎ））　　　　　　−（２１）Ｙ（
ｎ）は、Ω（ｎ）の平均ベクトルＭ（ｎ）とＸ（ｎ）と
の差をΩ（ｎ）の分散で正規化したものである。また、
第６図にＸ（ｎ）、Ω（ｎ）、Ｙ（ｎ）の関係を図示し
た。

ここで、ｉ＝１．２．・・・、ｑである。

ｒ＞１のとき、ｒ＝ｑであり、１≦ｑ≦ｐの任意の大き
さを取ることができる。このときの変換パラメータはＹ
（ｎ）である。

特に、ｒ＝１かつｐ＞１のとき、１１・１１をベクトル
のノルムとすると、変換パラメータを１１Ｙ（ｎ）Ｉｔ
とする。ｑは１≦ｑ≦ｐの任意の大きさを取ることがで
きる。

バッファ制御装置１１３では、判定装置１１１で人力フ
レームが雑音であると判定された場合には、入力フレー
ムの特徴パラメータをバッファ１０９に蓄積することと
する。

ただし、バッファ１０９の中にＮ＋Ｓフレーム分の特徴
パラメータが蓄積されるまでは、入力フレームの電力と
あらかじめ与えられたしきい値Ｔｏを比較し、電力がＴ
。より小さい場合に特徴パラメータをバッファ１０９に
蓄積するものとする。

判定装置１１１では、特徴パラメータ変換装置１１２か
ら得られた変換パラメータをもとに、有音区間を判定す
る。判定装置１１１の構成例を第７図に示す。

マツチング装置１１１ａでは、標準パターン（１〜Ｍ）
ｌｌｌｂと変換パラメータとの距離を測定し、音声に属
する標準パターン１１１ｂにマツチングされた場合音声
と判定し、そうでない場合雑音と判定する。

先ず、次式（２２）より各標準パターンω。

（°ｉ　＝　１　、　＋＋’　Ｍ）との距離を測定する
。

Ｄｒ　　（Ｙ） ”（Ｙ　　ｔｔ　＋　）　’　　Σｌ−１（Ｙ　　ａｔ
　）÷ｌｎ　ｌΣ１・・・　（２２） Ｙは、ｉ　＝ｍ　ｉ　ｎ　（Ｄｒ　　（Ｙ）　）なる（
ＩＪＩに属しているとする。もしω１が音声に属してい
れば、そのフレームは音声、ω、が雑音に属していれば
、そのフレームは雑音であると判定する。

ところで、標準パターン１１１ｂは以下のように定義で
きる。

標準パターン１１１ｂはマツチング装置１１１ａの構成
から分かるように、変換パラメータの平均値ベクトルμ
および、Ｙ２Ｏの共分散行列Σとなる。

クラスωに属するＬ個のｒ次元変換パラメータを次式（
２３）で表わす。

Ｙ−（ｊ）−（ｙ−＋（ｊ）、ｙ、２（ｊ）１．、、、
　　ｙ、、（ｊ））ｊ−Ｌ２．　　、、、、Ｌ　　・・
・　（２３）また、μとΣの各要素をμ８、Σに１とす
ると、第８図に示すように、特徴パラメータ変換装置１
１２が接続した平均・共分散行列計算装置１１４により
次式（２４）、（２５）を用いて計算される。

ここで、第８図を参照して、標準パターン１１１ｂの作
成法を述べる。

標準パターン１１１ｂを作成するために、各標準パター
７１１１ｂのクラスごとに、音声データベース１１５を
作成する。

その作成方法は、まず、複数の被験者に各クラスに属す
る音韻を発音してもらい、それを録音する。

このようにして得られた音声信号に対し、フレーム単位
に、子音と雑音との区別をつけるためのラベルを付けて
いく。ラベル付けは、音声信号の波形やスペクトルをＣ
ＲＴに表示して、それを見ながらフレーム単位にラベル
を付けていく。この音声データベースに対応したラベル
をラベルデータベース１１６とする。

音声データベース１１５から特徴パラメータ計算装置１
０１で特徴パラメータを計算する。特徴パラメータのバ
ッファ１０９への蓄積は、ラベルデータベース１１６を
参照して行なう。この特徴パラメータから先に述べたよ
うに変換パラメータを計算する。その後、ラベルデータ
ベース１１６を参照して、標準パターン１１１ｂを作成
しようとしているクラスに属するフレームの変換パラメ
ータならば、それを用いて平均・共分散行列計算装置１
１４で、平均・共分散を計算する。

第９図は第３の実施例に係る有音検出装置の構成例を示
すブロック図である。本実施例における装置は、入力端
子１００が接続された特徴パラメータ計算装置１０１と
、この特徴パラメータ計算袋ｗ１０１にバッファ１０９
を介して接続された判定装置１１１と、上記特徴パラメ
ータ計算装置１０１と判定装置１１１との間に接続され
た特徴パラメータ変換装置１１２と、上記特徴パラメー
タ計算装置１０１に接続され、特徴パラメータ変換装置
１１２にバッファ１０９を介して接続されたしきい値比
較装置１０８と、このしきい値比較装置１０８及びバッ
ファ１０９に接続されたしきい値発生装置１１０と、判
定装置１１１に接続された出力端子１０５とから成って
いる。

そして、かかる構成の有音検出装置では、第１０図に示
すように、標準パターン１１１ｂの作成において、第２
の実施例がバッファ１０９に特徴パラメータを蓄積する
か否かをラベルデータベース１１６を参照して行なって
いるのに対し、しきい値比較装置１０８としきい値発生
装置１１０とを用いて行なうものである。

斯くして、本発明では、バッファ１０９内に蓄積された
特徴パラメータを基にして、音声及び雑音の特徴を強調
するため、第１１図に示すように、Ｓ／Ｎ比が、例えば
１４〜２０ｄＢ程度の背景雑音の大きな環境下でも入力
レベルに左右されない高い音声の平均検出率が得られる
。

尚、この場合の子音の検出率は次式（２６）で％式％ （２６） 但し、子音フレームが任意の子音、母音のクラスに判定
された場合、子音が正しく検出されたものとする。

同様に、母音フレームが任意の子音、母音のクラスに判
定された場合、母音が正しく検出されたものとする。

同様に、雑音フレームが任意の雑音のクラスに判定され
た場合、雑音が正しく検出されたものとする。

又、雑音及び母音検出率についても同様である。

〔発明の効果〕

以上説明したように本発明によれば、バッファ内の特徴
パラメータを基にして、音声及び雑音の特徴を強調する
ので、入力信号レベルの高低や背景雑音の大小等に影響
されず、高い音声の検出率が得られるので、音声の認識
率が向上でき、音質が向上できる等の効果により上述し
た課題を解決し得る。

【図面の簡単な説明】

第１図乃至第１１図は本発明の実施例を示すもので、第
１図は第１実施例に係る装置のブロック図、第２図はバ
ッファ内の特徴パラメータの蓄積状態を示す説明図、第
３図はしきい値発生装置の構成図、第４図は第２実施例
に係る装置のプロッり図、第５図は特徴パラメータ変換
装置の構成図、第６図はＸ（ｎ）とＹ（ｎ）との関係図
、第７図は判定装置の構成図、第８図及び第１０図は標
準パターンの作成例を示す説明図、第９図は第３実施例
に係る装置のブロック図、第１１図は音声の検出率と平
均振幅レベルとの特性図、第１２図及び第１３図は従来
装置のブロック図である。 １００・・・入力端子、 １０１・・・特徴パラメータ計算装置、１０５・・・出
力端子、 １０８・・・しきい値比較装置、 １０９・・・バッファ、 １１０・・・しきい値発生装置、 １１１・・・判定装置、 １１２・・・特徴パラメータ変換装置、１１３・・・バ
ッファ制御装置。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）フレーム単位で入力信号の特徴パラメータを演算
   する特徴パラメータ計算装置と、 上記演算された特徴パラメータを順次蓄積するバッファ
   と、 上記特徴パラメータとしきい値とを比較して、上記特徴
   パラメータを上記バッファに蓄積するか否かを決定する
   と共に、入力フレームを音声と雑音とに識別するしきい
   値比較装置と、 上記バッファ内の上記特徴パラメータを基にして、上記
   しきい値を演算し、これを上記しきい値比較装置に出力
   するしきい値発生装置とを具備したことを特徴とする有
   音検出装置。
2. （２）フレーム単位で入力信号の特徴パラメータを演算
   する特徴パラメータ計算装置と、 上記演算された特徴パラメータを順次蓄積するバッファ
   と、 上記バッファ内の上記特徴パラメータを変換して、上記
   特徴パラメータの音声と雑音との違いを強調する特徴パ
   ラメータ変換装置と、 上記変換された特徴パラメータより、音声と雑音を識別
   する判定装置と、 上記判定装置による判定結果を基にして、上記特徴パラ
   メータを上記バッファに蓄積するか否かを制御するバッ
   ファ制御装置とを具備したことを特徴とする有音検出装
   置。
3. （３）フレーム単位で入力信号の特徴パラメータを演算
   する特徴パラメータ計算装置と、 上記演算された特徴パラメータを順次蓄積するバッファ
   と、 上記特徴パラメータとしきい値とを比較して、上記特徴
   パラメータを上記バッファに蓄積するか否かを決定する
   しきい値比較装置と、 上記バッファ内の上記特徴パラメータを基にして、上記
   しきい値を演算し、これを上記しきい値比較装置に出力
   するしきい値発生装置と、 上記バッファ内の上記特徴パラメータを変換して、上記
   特徴パラメータの音声と雑音との違いを強調する特徴パ
   ラメータ変換装置と、 上記変換された特徴パラメータより、音声と雑音を識別
   する判定装置とを具備したことを特徴とする有音検出装
   置。