JPH08275279A - 音声ピックアップシステム - Google Patents
音声ピックアップシステムInfo
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- JPH08275279A JPH08275279A JP7075875A JP7587595A JPH08275279A JP H08275279 A JPH08275279 A JP H08275279A JP 7075875 A JP7075875 A JP 7075875A JP 7587595 A JP7587595 A JP 7587595A JP H08275279 A JPH08275279 A JP H08275279A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 周囲の騒音を拾うことなく、かつ、明瞭度の
高い状態で音声を伝達することが可能な音声ピックアッ
プシステムを実現する。 【構成】 骨伝導音若しくは気道音をピックアップ１で
検出する音声ピックアップシステムにおいて、前記ピッ
クアップで検出した音を認識可能な音声認識手段２と、
前記音声認識手段２で認識された音のデータを用いて、
この認識された音のデータを通常のマイクロホンで検出
した場合の周波数成分のスペクトルを生成するスペクト
ル発生手段３ａと、このスペクトルと前記ピックアップ
で検出した音のスペクトルとを比較して欠落している周
波数成分を求める比較手段３ｂと、前記比較手段３ｂで
の比較の結果から前記ピックアップで検出した音に欠落
している周波数成分の音を補完音として生成する欠落ス
ペクトル発生手段３ｃと、前記ピックアップ１で検出し
た音と前記欠落スペクトル発生手段３ｃで生成した補完
音とを合成して出力する合成手段４とを有する音声ピッ
クアップシステム。
高い状態で音声を伝達することが可能な音声ピックアッ
プシステムを実現する。 【構成】 骨伝導音若しくは気道音をピックアップ１で
検出する音声ピックアップシステムにおいて、前記ピッ
クアップで検出した音を認識可能な音声認識手段２と、
前記音声認識手段２で認識された音のデータを用いて、
この認識された音のデータを通常のマイクロホンで検出
した場合の周波数成分のスペクトルを生成するスペクト
ル発生手段３ａと、このスペクトルと前記ピックアップ
で検出した音のスペクトルとを比較して欠落している周
波数成分を求める比較手段３ｂと、前記比較手段３ｂで
の比較の結果から前記ピックアップで検出した音に欠落
している周波数成分の音を補完音として生成する欠落ス
ペクトル発生手段３ｃと、前記ピックアップ１で検出し
た音と前記欠落スペクトル発生手段３ｃで生成した補完
音とを合成して出力する合成手段４とを有する音声ピッ
クアップシステム。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は音声ピックアップシステ
ムに関し、更に詳しくは、骨伝導音や気道音をピックア
ップで検出する音声ピックアップシステムに関する。
ムに関し、更に詳しくは、骨伝導音や気道音をピックア
ップで検出する音声ピックアップシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】騒音が存在する環境で使用するマイクロ
ホンとして、骨伝導音を検出する骨伝導音ピックアップ
が知られている。
ホンとして、骨伝導音を検出する骨伝導音ピックアップ
が知られている。
【０００３】この骨伝導音ピックアップはユーザの顔面
や頭部に密着させておき、ユーザの発声に伴う顔面や頭
部の振動を検出するものである。また、似たようなマイ
クロホンとして、イヤホンのような形状のピックアップ
を外耳に挿入して、外耳道の気道音を検出するものも存
在している。
や頭部に密着させておき、ユーザの発声に伴う顔面や頭
部の振動を検出するものである。また、似たようなマイ
クロホンとして、イヤホンのような形状のピックアップ
を外耳に挿入して、外耳道の気道音を検出するものも存
在している。
【０００４】以上のような骨伝導音や気道音を検出する
ピックアップは周囲の騒音を比較的拾わずに、目的とす
るユーザの音声を検出し易いという利点を有する。
ピックアップは周囲の騒音を比較的拾わずに、目的とす
るユーザの音声を検出し易いという利点を有する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかし、通常の音声の
スペクトルが３００Ｈｚ〜３ｋＨｚであるとした場合
に、図５特性Ｂに示すように、１ｋＨｚ以上の周波数領
域で検出レベルが低下する問題を有している。
スペクトルが３００Ｈｚ〜３ｋＨｚであるとした場合
に、図５特性Ｂに示すように、１ｋＨｚ以上の周波数領
域で検出レベルが低下する問題を有している。
【０００６】すなわち、骨伝導音や気道音といった間接
的に音声を検出する形式のピックアップの検出音は、通
常のマイクロホンで検出した音声信号（図５特性Ａ）と
比較して、音声の低域成分が強調されて高域成分が徐々
に低下する感じになり（図５特性Ｂ）、明瞭度が低下す
る問題を有している。
的に音声を検出する形式のピックアップの検出音は、通
常のマイクロホンで検出した音声信号（図５特性Ａ）と
比較して、音声の低域成分が強調されて高域成分が徐々
に低下する感じになり（図５特性Ｂ）、明瞭度が低下す
る問題を有している。
【０００７】図６は男性の声を実際に骨伝導音ピックア
ップで検出した場合の周波数特性を示す特性図である。
この特性図からも高域成分の低下の様子が読み取れる。
実際には、骨伝導音ピックアップを顔面若しくは頭部に
押さえつける際の圧力や、男性／女性の別などによって
高域成分の低下の度合は若干異なるが、高域成分が低下
することには変わりがない。
ップで検出した場合の周波数特性を示す特性図である。
この特性図からも高域成分の低下の様子が読み取れる。
実際には、骨伝導音ピックアップを顔面若しくは頭部に
押さえつける際の圧力や、男性／女性の別などによって
高域成分の低下の度合は若干異なるが、高域成分が低下
することには変わりがない。
【０００８】本発明は上記の問題点に鑑みてなされたも
ので、その目的は、周囲の騒音を拾うことなく、かつ、
明瞭度の高い状態で音声を伝達することが可能な音声ピ
ックアップシステムを提供することにある。
ので、その目的は、周囲の騒音を拾うことなく、かつ、
明瞭度の高い状態で音声を伝達することが可能な音声ピ
ックアップシステムを提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本件出願の発明者は、従
来の音声ピックアップシステムにおいて予想される明瞭
度等の不具合を改良すべく鋭意研究を行った結果、従来
は周波数特性の点で明瞭度に問題を有していた骨伝導音
や気道音を検出するピックアップにおいても明瞭度の高
い音声を伝達できる構成を見出し、本発明を完成させた
ものである。
来の音声ピックアップシステムにおいて予想される明瞭
度等の不具合を改良すべく鋭意研究を行った結果、従来
は周波数特性の点で明瞭度に問題を有していた骨伝導音
や気道音を検出するピックアップにおいても明瞭度の高
い音声を伝達できる構成を見出し、本発明を完成させた
ものである。
【００１０】従って、課題を解決する手段である本発明
は以下に説明するように構成されたものである。 （１）すなわち、上記の課題を解決する第１の手段は、
骨伝導音若しくは気道音をピックアップで検出する音声
ピックアップシステムにおいて、前記ピックアップで検
出した音を認識可能な音声認識手段と、前記音声認識手
段で認識された音のデータを用いて、この認識された音
のデータを通常のマイクロホンで検出した場合の周波数
成分のスペクトルを生成するスペクトル発生手段と、こ
のスペクトル発生手段が生成したスペクトルと前記ピッ
クアップで検出した音のスペクトルとを比較して欠落し
ている周波数成分を求める比較手段と、前記比較手段で
の比較の結果から前記ピックアップで検出した音に欠落
している周波数成分の音を補完音として生成する欠落ス
ペクトル発生手段と、前記ピックアップで検出した音と
前記欠落スペクトル発生手段で生成した補完音とを合成
して出力する合成手段と、を有することを特徴とする音
声ピックアップシステムである。
は以下に説明するように構成されたものである。 （１）すなわち、上記の課題を解決する第１の手段は、
骨伝導音若しくは気道音をピックアップで検出する音声
ピックアップシステムにおいて、前記ピックアップで検
出した音を認識可能な音声認識手段と、前記音声認識手
段で認識された音のデータを用いて、この認識された音
のデータを通常のマイクロホンで検出した場合の周波数
成分のスペクトルを生成するスペクトル発生手段と、こ
のスペクトル発生手段が生成したスペクトルと前記ピッ
クアップで検出した音のスペクトルとを比較して欠落し
ている周波数成分を求める比較手段と、前記比較手段で
の比較の結果から前記ピックアップで検出した音に欠落
している周波数成分の音を補完音として生成する欠落ス
ペクトル発生手段と、前記ピックアップで検出した音と
前記欠落スペクトル発生手段で生成した補完音とを合成
して出力する合成手段と、を有することを特徴とする音
声ピックアップシステムである。
【００１１】尚、このような音声ピックアップシステム
において、欠落スペクトル発生手段において生成する補
完音としては、予めシステムに音声合成用の学習をさせ
ておいて、使用者の音声に似せた音声を発生するために
必要な欠落スペクトルとすることも可能である。
において、欠落スペクトル発生手段において生成する補
完音としては、予めシステムに音声合成用の学習をさせ
ておいて、使用者の音声に似せた音声を発生するために
必要な欠落スペクトルとすることも可能である。
【００１２】（２）また、上記の課題を解決する第２の
手段は、骨伝導音若しくは気道音をピックアップで検出
する音声ピックアップシステムにおいて、前記ピックア
ップで検出した音を認識可能な音声認識手段と、前記音
声認識手段で認識された音のデータに対応する音を人工
音として生成する人工音生成手段と、を有することを特
徴とする音声ピックアップシステムである。
手段は、骨伝導音若しくは気道音をピックアップで検出
する音声ピックアップシステムにおいて、前記ピックア
ップで検出した音を認識可能な音声認識手段と、前記音
声認識手段で認識された音のデータに対応する音を人工
音として生成する人工音生成手段と、を有することを特
徴とする音声ピックアップシステムである。
【００１３】尚、このような音声ピックアップシステム
において、人工音生成手段において生成する人工音とし
ては、予めシステムに音声合成用の学習をさせておいて
使用者の音声に似せた音声を発生することも、別の一般
的な音声を発生することも可能である。
において、人工音生成手段において生成する人工音とし
ては、予めシステムに音声合成用の学習をさせておいて
使用者の音声に似せた音声を発生することも、別の一般
的な音声を発生することも可能である。
【００１４】
【作用】課題を解決する第１の手段である音声ピックア
ップシステムにおいて、骨伝導音若しくは気道音をピッ
クアップで検出し、ピックアップで検出した音を音声認
識手段で認識し、音声認識手段で認識された音のデータ
を用いて、この認識された音のデータを通常のマイクロ
ホンで検出した場合の周波数成分のスペクトルを生成
し、このように生成したスペクトルとピックアップで実
際に検出した音のスペクトルとを比較手段で比較し欠落
している周波数成分を求めて、比較手段での比較の結果
からピックアップで検出した音に欠落している周波数成
分の音を欠落スペクトル発生手段で補完音として生成
し、ピックアップで検出した音と欠落スペクトル発生手
段で生成した補完音とを合成手段において合成して出力
する。
ップシステムにおいて、骨伝導音若しくは気道音をピッ
クアップで検出し、ピックアップで検出した音を音声認
識手段で認識し、音声認識手段で認識された音のデータ
を用いて、この認識された音のデータを通常のマイクロ
ホンで検出した場合の周波数成分のスペクトルを生成
し、このように生成したスペクトルとピックアップで実
際に検出した音のスペクトルとを比較手段で比較し欠落
している周波数成分を求めて、比較手段での比較の結果
からピックアップで検出した音に欠落している周波数成
分の音を欠落スペクトル発生手段で補完音として生成
し、ピックアップで検出した音と欠落スペクトル発生手
段で生成した補完音とを合成手段において合成して出力
する。
【００１５】以上のような音声ピックアップシステムに
よれば、骨伝導音や気道音を検出した後に音声認識して
欠落スペクトルを補完することで、本人の音声の特徴を
損なうことなく通常の音声に近い明瞭な音声信号を生成
することができるようになる。また、周囲の騒音の影響
を受けることもない。
よれば、骨伝導音や気道音を検出した後に音声認識して
欠落スペクトルを補完することで、本人の音声の特徴を
損なうことなく通常の音声に近い明瞭な音声信号を生成
することができるようになる。また、周囲の騒音の影響
を受けることもない。
【００１６】課題を解決する第２の手段である音声ピッ
クアップシステムにおいて、骨伝導音若しくは気道音を
ピックアップで検出し、ピックアップで検出した音を音
声認識手段で認識し、音声認識手段で認識された音に対
応する音を人工音生成手段で人工音として生成する。
クアップシステムにおいて、骨伝導音若しくは気道音を
ピックアップで検出し、ピックアップで検出した音を音
声認識手段で認識し、音声認識手段で認識された音に対
応する音を人工音生成手段で人工音として生成する。
【００１７】以上のような音声ピックアップシステムに
よれば、骨伝導音や気道音を検出し、音声認識されたデ
ータにより対応する人工音声を発生することで、通常の
音声に近い明瞭な音声信号を生成することができるよう
になる。また、周囲の騒音の影響を受けることもない。
よれば、骨伝導音や気道音を検出し、音声認識されたデ
ータにより対応する人工音声を発生することで、通常の
音声に近い明瞭な音声信号を生成することができるよう
になる。また、周囲の騒音の影響を受けることもない。
【００１８】
【実施例】図面を用いて本発明の一実施例について詳細
に説明する。 ＜音声ピックアップシステムの構成（１）＞まず、本発
明の一実施例である音声ピックアップシステムの構成に
ついて図１を用いて説明を行なう。
に説明する。 ＜音声ピックアップシステムの構成（１）＞まず、本発
明の一実施例である音声ピックアップシステムの構成に
ついて図１を用いて説明を行なう。
【００１９】ピックアップ１は骨伝導音若しくは気道音
などを検出する検出手段であり、骨伝導音を検出するも
のとしては骨伝導マイクロホン（骨伝導音ピックアッ
プ）、気道音を検出するものとしては気道音マイクロホ
ンが該当する。
などを検出する検出手段であり、骨伝導音を検出するも
のとしては骨伝導マイクロホン（骨伝導音ピックアッ
プ）、気道音を検出するものとしては気道音マイクロホ
ンが該当する。
【００２０】音声認識回路２は周知の音声若しくは音節
を認識する回路であり、ユーザの個々の特徴部分を学習
するものであっても、また、このような学習を行わない
ものであっても構わない。
を認識する回路であり、ユーザの個々の特徴部分を学習
するものであっても、また、このような学習を行わない
ものであっても構わない。
【００２１】補完音生成回路３は前記音声認識回路２で
認識された音（音声，音節）のデータを用いて、ピック
アップ１で検出された音に欠落している周波数成分の音
を補完音として生成する一種の人工音発生回路である。
また、この補完音生成回路３は、スペクトル発生回路３
ａと、比較回路３ｂと、欠落スペクトル発生回路３ｃと
から構成されている。
認識された音（音声，音節）のデータを用いて、ピック
アップ１で検出された音に欠落している周波数成分の音
を補完音として生成する一種の人工音発生回路である。
また、この補完音生成回路３は、スペクトル発生回路３
ａと、比較回路３ｂと、欠落スペクトル発生回路３ｃと
から構成されている。
【００２２】スペクトル発生回路３ａは前記音声認識回
路２で認識された音のデータを用いて、認識された音が
通常のマイクロホンで検出された場合のスペクトルを発
生する。比較回路３ｂは前記スペクトル発生回路３ａが
発生したスペクトルと、前記ピックアップで検出した音
のスペクトルとを比較する。欠落スペクトル発生回路３
ｃは、比較回路３ｂの比較結果に応じて、スペクトルの
差分に応じた部分のスペクトル（欠落スペクトル）を補
完音として発生する。
路２で認識された音のデータを用いて、認識された音が
通常のマイクロホンで検出された場合のスペクトルを発
生する。比較回路３ｂは前記スペクトル発生回路３ａが
発生したスペクトルと、前記ピックアップで検出した音
のスペクトルとを比較する。欠落スペクトル発生回路３
ｃは、比較回路３ｂの比較結果に応じて、スペクトルの
差分に応じた部分のスペクトル（欠落スペクトル）を補
完音として発生する。
【００２３】合成回路４はピックアップ１で検出された
音（骨伝導音，気道音）と補完音生成回路３で生成され
た補完音とを合成して出力する出力手段である。 ＜音声ピックアップシステムの動作（１）＞本発明の一
実施例である音声ピックアップシステムの動作は、大き
く分けて以下に示したような，，，，，の
各ステップにより構成されている。このステップを順を
追って説明する。
音（骨伝導音，気道音）と補完音生成回路３で生成され
た補完音とを合成して出力する出力手段である。 ＜音声ピックアップシステムの動作（１）＞本発明の一
実施例である音声ピックアップシステムの動作は、大き
く分けて以下に示したような，，，，，の
各ステップにより構成されている。このステップを順を
追って説明する。
【００２４】音（骨伝導音，気道音）の検出：ピック
アップ１を用いて骨伝導音若しくは気道音を検出する。 音（骨伝導音，気道音）の認識：ピックアップ１の検
出音を音声認識回路２で認識する。この場合、音声認識
回路２の認識方法により、単音での認識か音節での認識
かが異なるが、いずれであっても構わない。また、ユー
ザの音声を学習して認識するものであっても、また、ユ
ーザを特定した学習を行わないで認識するものであって
も構わない。
アップ１を用いて骨伝導音若しくは気道音を検出する。 音（骨伝導音，気道音）の認識：ピックアップ１の検
出音を音声認識回路２で認識する。この場合、音声認識
回路２の認識方法により、単音での認識か音節での認識
かが異なるが、いずれであっても構わない。また、ユー
ザの音声を学習して認識するものであっても、また、ユ
ーザを特定した学習を行わないで認識するものであって
も構わない。
【００２５】認識音のスペクトル発生：認識音のデー
タを用いて、スペクトル発生回路３ａが通常のマイクロ
ホンで検出した場合に得られるであろうスペクトル（以
下、これを標準音のスペクトルと言う）を発生する。こ
のために、スペクトル発生回路３ａは認識音（単音，音
節）に従ったスペクトルを有しているものとし、認識音
に従って対応するスペクトルが呼び出されるようになっ
ている。
タを用いて、スペクトル発生回路３ａが通常のマイクロ
ホンで検出した場合に得られるであろうスペクトル（以
下、これを標準音のスペクトルと言う）を発生する。こ
のために、スペクトル発生回路３ａは認識音（単音，音
節）に従ったスペクトルを有しているものとし、認識音
に従って対応するスペクトルが呼び出されるようになっ
ている。
【００２６】この場合のスペクトルとしては、ユーザ毎
のスペクトルを有しても良いし、標準的なスペクトルを
有しても良い。また、標準的なスペクトルを有するとし
た場合には、成人男性，成人女性，子供等のように幾つ
かのスペクトルを有するようにしても構わない。
のスペクトルを有しても良いし、標準的なスペクトルを
有しても良い。また、標準的なスペクトルを有するとし
た場合には、成人男性，成人女性，子供等のように幾つ
かのスペクトルを有するようにしても構わない。
【００２７】標準音と検出音とのスペクトル比較：比
較回路３ｂにおいて、標準音のスペクトルと検出音との
スペクトルとを比較する。
較回路３ｂにおいて、標準音のスペクトルと検出音との
スペクトルとを比較する。
【００２８】例えば、図５を用いて説明すると、認識さ
れた検出音毎に、標準音のスペクトルＡと検出音のスペ
クトルＢとを比較して、検出音の欠落スペクトルＣ（＝
Ａ−Ｂ）を算出する。
れた検出音毎に、標準音のスペクトルＡと検出音のスペ
クトルＢとを比較して、検出音の欠落スペクトルＣ（＝
Ａ−Ｂ）を算出する。
【００２９】補完音（欠落スペクトル）発生：比較回
路３ｂで得られた欠落スペクトルのデータに応じて欠落
スペクトル発生回路３ｃが欠落スペクトルの信号を発生
する。この場合も、スペクトル発生回路３ａと同じ様
に、発生する欠落スペクトルとして、ユーザ毎のスペク
トルを有しても良いし、標準的なスペクトルを有しても
良い。また、標準的なスペクトルを有するとした場合に
は、成人男性，成人女性，子供等のように幾つかのスペ
クトルを有するようにしても構わない。
路３ｂで得られた欠落スペクトルのデータに応じて欠落
スペクトル発生回路３ｃが欠落スペクトルの信号を発生
する。この場合も、スペクトル発生回路３ａと同じ様
に、発生する欠落スペクトルとして、ユーザ毎のスペク
トルを有しても良いし、標準的なスペクトルを有しても
良い。また、標準的なスペクトルを有するとした場合に
は、成人男性，成人女性，子供等のように幾つかのスペ
クトルを有するようにしても構わない。
【００３０】検出音と補完音との合成：合成回路４に
おいて、欠落スペクトルと検出音のスペクトルとを合成
する。この合成処理により、検出音の欠落スペクトルが
補完音として加算され、標準スペクトルと同等なスペク
トルの合成音が得られる。従って、標準的なマイクロホ
ンで集音したものと同等な音声信号が得られる。
おいて、欠落スペクトルと検出音のスペクトルとを合成
する。この合成処理により、検出音の欠落スペクトルが
補完音として加算され、標準スペクトルと同等なスペク
トルの合成音が得られる。従って、標準的なマイクロホ
ンで集音したものと同等な音声信号が得られる。
【００３１】尚、補完音がユーザ本人のものであれば合
成された結果得られる合成音も本人のものとなるが、補
完音が標準的なデータに基づくものであったとしても、
補完音の部分は高域の部分のみであるので違和感は極め
て少ない。
成された結果得られる合成音も本人のものとなるが、補
完音が標準的なデータに基づくものであったとしても、
補完音の部分は高域の部分のみであるので違和感は極め
て少ない。
【００３２】尚、ユーザの声に応じた欠落スペクトルを
発生したい場合には、図２に示すように、個人データメ
モリ３ｄを備えておいて、ユーザの音声を予め収録（サ
ンプリング）しておいて特徴部分のデータを格納してお
くことが可能である。
発生したい場合には、図２に示すように、個人データメ
モリ３ｄを備えておいて、ユーザの音声を予め収録（サ
ンプリング）しておいて特徴部分のデータを格納してお
くことが可能である。
【００３３】また、ユーザの声の質を判定して、欠落ス
ペクトル発生用に複数備えた標準的なスペクトルの中か
ら近いものを自動的に選択するようなことも可能であ
る。 ＜構成（１）により得られる効果＞以上のような音声ピ
ックアップシステムによれば、骨伝導音や気道音を検出
した後に音声認識して欠落スペクトルを補完すること
で、本人の音声の特徴を損なうことなく通常の音声に近
い明瞭な音声信号を生成することができるようになる。
また、周囲の騒音の影響を受けることもない。
ペクトル発生用に複数備えた標準的なスペクトルの中か
ら近いものを自動的に選択するようなことも可能であ
る。 ＜構成（１）により得られる効果＞以上のような音声ピ
ックアップシステムによれば、骨伝導音や気道音を検出
した後に音声認識して欠落スペクトルを補完すること
で、本人の音声の特徴を損なうことなく通常の音声に近
い明瞭な音声信号を生成することができるようになる。
また、周囲の騒音の影響を受けることもない。
【００３４】また、歯噛音などのようにピックアップで
検出されるものの無意味な音については、音声認識の処
理で意味をなさないので補完音が生成されない。従っ
て、ピックアップで検出された低域成分のみが出力され
るため、悪影響は少ない。
検出されるものの無意味な音については、音声認識の処
理で意味をなさないので補完音が生成されない。従っ
て、ピックアップで検出された低域成分のみが出力され
るため、悪影響は少ない。
【００３５】＜音声ピックアップシステムの構成（２）
＞まず、本発明の第二の実施例である音声ピックアップ
システムの構成について図３を用いて説明を行なう。
＞まず、本発明の第二の実施例である音声ピックアップ
システムの構成について図３を用いて説明を行なう。
【００３６】ピックアップ１は骨伝導音若しくは気道音
などを検出する検出手段であり、骨伝導音を検出するも
のとしては骨伝導マイクロホン、気道音を検出するもの
としては気道音マイクロホンが該当する。
などを検出する検出手段であり、骨伝導音を検出するも
のとしては骨伝導マイクロホン、気道音を検出するもの
としては気道音マイクロホンが該当する。
【００３７】音声認識回路２は周知の音声若しくは音節
を認識する回路であり、ユーザの個々の特徴部分を学習
するものであっても、また、このような学習を行わない
ものであっても構わない。
を認識する回路であり、ユーザの個々の特徴部分を学習
するものであっても、また、このような学習を行わない
ものであっても構わない。
【００３８】人工音発生回路５は前記音声認識回路２で
認識された音（音声，音節）のデータを用いて、ピック
アップ１で検出された音に対応した人工音を生成するも
のである。
認識された音（音声，音節）のデータを用いて、ピック
アップ１で検出された音に対応した人工音を生成するも
のである。
【００３９】＜音声ピックアップシステムの動作（２）
＞本発明の一実施例である音声ピックアップシステムの
動作は、大きく分けて以下に示したような，，の
各ステップにより構成されている。このステップを順を
追って説明する。
＞本発明の一実施例である音声ピックアップシステムの
動作は、大きく分けて以下に示したような，，の
各ステップにより構成されている。このステップを順を
追って説明する。
【００４０】音（骨伝導音，気道音）の検出：ピック
アップ１を用いて骨伝導音若しくは気道音を検出する。 音（骨伝導音，気道音）の認識：ピックアップ１の検
出音を音声認識回路２で認識する。この場合、音声認識
回路２の認識方法により、単音での認識か音節での認識
かが異なるが、いずれであっても構わない。また、ユー
ザの音声を学習して認識するものであっても、また、ユ
ーザを特定した学習を行わないで認識するものであって
も構わない。
アップ１を用いて骨伝導音若しくは気道音を検出する。 音（骨伝導音，気道音）の認識：ピックアップ１の検
出音を音声認識回路２で認識する。この場合、音声認識
回路２の認識方法により、単音での認識か音節での認識
かが異なるが、いずれであっても構わない。また、ユー
ザの音声を学習して認識するものであっても、また、ユ
ーザを特定した学習を行わないで認識するものであって
も構わない。
【００４１】認識音のスペクトル発生：認識音のデー
タを用いて、人工音発生回路５が通常のマイクロホンで
検出した場合に得られるであろう標準スペクトルを発生
する。このために、人工音発生回路５は認識音（単音，
音節）に従ったスペクトルを有しているものとし、認識
音に従って対応するスペクトルが呼び出されるようにな
っている。
タを用いて、人工音発生回路５が通常のマイクロホンで
検出した場合に得られるであろう標準スペクトルを発生
する。このために、人工音発生回路５は認識音（単音，
音節）に従ったスペクトルを有しているものとし、認識
音に従って対応するスペクトルが呼び出されるようにな
っている。
【００４２】この場合のスペクトルとしては、ユーザ毎
のスペクトルを有しても良いし、標準的なスペクトルを
有しても良い。また、標準的なスペクトルを有するとし
た場合には、成人男性，成人女性，子供等のように幾つ
かのスペクトルを有するようにして切り替えて使用する
構成でも構わない。従って、標準的なマイクロホンで集
音したものと同等な音声信号が得られる。
のスペクトルを有しても良いし、標準的なスペクトルを
有しても良い。また、標準的なスペクトルを有するとし
た場合には、成人男性，成人女性，子供等のように幾つ
かのスペクトルを有するようにして切り替えて使用する
構成でも構わない。従って、標準的なマイクロホンで集
音したものと同等な音声信号が得られる。
【００４３】尚、ユーザの声に応じた欠落スペクトルを
発生したい場合には、図４に示すように、個人データメ
モリ６を備えておいて、ユーザの音声を予め収録（サン
プリング）しておいて特徴部分のデータを格納しておく
ことが可能である。
発生したい場合には、図４に示すように、個人データメ
モリ６を備えておいて、ユーザの音声を予め収録（サン
プリング）しておいて特徴部分のデータを格納しておく
ことが可能である。
【００４４】また、ユーザの声の質を判定して、欠落ス
ペクトル発生用に複数備えた標準的なスペクトルの中か
ら近いものを自動的に選択するようなことも可能であ
る。 ＜構成（２）により得られる効果＞以上のような音声ピ
ックアップシステムによれば、骨伝導音や気道音を検出
し、音声認識されたデータにより対応する人工音声を発
生することで、通常の音声に近い明瞭な音声信号を生成
することができるようになる。また、周囲の騒音の影響
を受けることもない。
ペクトル発生用に複数備えた標準的なスペクトルの中か
ら近いものを自動的に選択するようなことも可能であ
る。 ＜構成（２）により得られる効果＞以上のような音声ピ
ックアップシステムによれば、骨伝導音や気道音を検出
し、音声認識されたデータにより対応する人工音声を発
生することで、通常の音声に近い明瞭な音声信号を生成
することができるようになる。また、周囲の騒音の影響
を受けることもない。
【００４５】また、歯噛音などのようにピックアップで
検出されるものの無意味な音については、音声認識の処
理で意味をなさないので人工音が生成されない。従っ
て、出力されないため悪影響は少ない。
検出されるものの無意味な音については、音声認識の処
理で意味をなさないので人工音が生成されない。従っ
て、出力されないため悪影響は少ない。
【００４６】＜その他の好ましい例＞以上のような音声
ピックアップシステムは各種の応用が可能であるが、騒
音環境下で音声を伝達する各種システムに組み込んで使
用することが可能である。例えば、携帯電話等の機器に
組み込むことで明瞭な送話が可能になる。そして、周囲
の音を相手に聞かれることが無いという利点も有してい
る。
ピックアップシステムは各種の応用が可能であるが、騒
音環境下で音声を伝達する各種システムに組み込んで使
用することが可能である。例えば、携帯電話等の機器に
組み込むことで明瞭な送話が可能になる。そして、周囲
の音を相手に聞かれることが無いという利点も有してい
る。
【００４７】
【発明の効果】以上のような音声ピックアップシステム
によれば、骨伝導音や気道音を検出した後に音声認識し
て欠落スペクトルを補完することで、本人の音声の特徴
を損なうことなく通常の音声に近い明瞭な音声信号を生
成することができるようになる。また、周囲の騒音の影
響を受けることもない。従って、周囲の騒音を拾うこと
なく、かつ、明瞭度の高い状態で音声を伝達することが
可能な音声ピックアップシステムを実現できるようにな
る。
によれば、骨伝導音や気道音を検出した後に音声認識し
て欠落スペクトルを補完することで、本人の音声の特徴
を損なうことなく通常の音声に近い明瞭な音声信号を生
成することができるようになる。また、周囲の騒音の影
響を受けることもない。従って、周囲の騒音を拾うこと
なく、かつ、明瞭度の高い状態で音声を伝達することが
可能な音声ピックアップシステムを実現できるようにな
る。
【００４８】また、骨伝導音や気道音を検出し、音声認
識されたデータにより対応する人工音声を発生すること
で、通常の音声に近い明瞭な音声信号を生成することが
できるようになる。また、周囲の騒音の影響を受けるこ
ともない。従って、周囲の騒音を拾うことなく、かつ、
明瞭度の高い状態で音声を伝達することが可能な音声ピ
ックアップシステムを実現できるようになる。
識されたデータにより対応する人工音声を発生すること
で、通常の音声に近い明瞭な音声信号を生成することが
できるようになる。また、周囲の騒音の影響を受けるこ
ともない。従って、周囲の騒音を拾うことなく、かつ、
明瞭度の高い状態で音声を伝達することが可能な音声ピ
ックアップシステムを実現できるようになる。
【図１】本発明の一実施例の音声ピックアップシステム
の構成を示す構成図である。
の構成を示す構成図である。
【図２】本発明の一実施例の音声ピックアップシステム
の変形例の構成を示す構成図である。
の変形例の構成を示す構成図である。
【図３】本発明の第二の実施例の音声ピックアップシス
テムの構成を示す構成図である。
テムの構成を示す構成図である。
【図４】本発明の第二の実施例の音声ピックアップシス
テムの変形例の構成を示す構成図である。
テムの変形例の構成を示す構成図である。
【図５】音声のスペクトルを模式的に示す特性図であ
る。
る。
【図６】音声のスペクトルの実測結果を示す特性図であ
る。
る。
１ ピックアップ ２ 音声認識回路 ３ 補完音生成回路 ３ａ スペクトル発生回路 ３ｂ 比較回路 ３ｃ 欠落スペクトル発生回路 ４ 合成回路
Claims (2)
- 【請求項１】 骨伝導音若しくは気道音をピックアップ
で検出する音声ピックアップシステムにおいて、 前記ピックアップで検出した音を認識可能な音声認識手
段と、 前記音声認識手段で認識された音のデータを用いて、こ
の認識された音のデータを通常のマイクロホンで検出し
た場合の周波数成分のスペクトルを生成するスペクトル
発生手段と、 このスペクトル発生手段が生成したスペクトルと前記ピ
ックアップで検出した音のスペクトルとを比較して欠落
している周波数成分を求める比較手段と、 前記比較手段での比較の結果から前記ピックアップで検
出した音に欠落している周波数成分の音を補完音として
生成する欠落スペクトル発生手段と、 前記ピックアップで検出した音と前記欠落スペクトル発
生手段で生成した補完音とを合成して出力する合成手段
と、 を有することを特徴とする音声ピックアップシステム。 - 【請求項２】 骨伝導音若しくは気道音をピックアップ
で検出する音声ピックアップシステムにおいて、 前記ピックアップで検出した音を認識可能な音声認識手
段と、 前記音声認識手段で認識された音のデータに対応する音
を人工音として生成する人工音生成手段と、 を有することを特徴とする音声ピックアップシステム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP07587595A JP3647499B2 (ja) | 1995-03-31 | 1995-03-31 | 音声ピックアップシステム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP07587595A JP3647499B2 (ja) | 1995-03-31 | 1995-03-31 | 音声ピックアップシステム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08275279A true JPH08275279A (ja) | 1996-10-18 |
| JP3647499B2 JP3647499B2 (ja) | 2005-05-11 |
Family
ID=13588896
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP07587595A Expired - Fee Related JP3647499B2 (ja) | 1995-03-31 | 1995-03-31 | 音声ピックアップシステム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3647499B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2004021738A1 (ja) * | 2002-08-30 | 2004-03-11 | Asahi Kasei Kabushiki Kaisha | マイクロフォン、コミュニケーションインタフェースシステム |
| WO2005067340A1 (ja) * | 2004-01-09 | 2005-07-21 | Asahi Kasei Kabushiki Kaisha | 体内伝導音マイクロフォン、信号処理装置、コミュニケーションインタフェースシステム、採音方法 |
| US7613611B2 (en) | 2004-11-04 | 2009-11-03 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Method and apparatus for vocal-cord signal recognition |
| US7680666B2 (en) | 2002-03-04 | 2010-03-16 | Ntt Docomo, Inc. | Speech recognition system, speech recognition method, speech synthesis system, speech synthesis method, and program product |
| JP2019035818A (ja) * | 2017-08-10 | 2019-03-07 | 株式会社テクノリンク | 発声・発話学習装置及びマイクロホン |
| JP2024504435A (ja) * | 2021-05-14 | 2024-01-31 | シェンツェン・ショックス・カンパニー・リミテッド | オーディオ信号生成システム及び方法 |
-
1995
- 1995-03-31 JP JP07587595A patent/JP3647499B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7680666B2 (en) | 2002-03-04 | 2010-03-16 | Ntt Docomo, Inc. | Speech recognition system, speech recognition method, speech synthesis system, speech synthesis method, and program product |
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| US7778430B2 (en) | 2004-01-09 | 2010-08-17 | National University Corporation NARA Institute of Science and Technology | Flesh conducted sound microphone, signal processing device, communication interface system and sound sampling method |
| JP4702795B2 (ja) * | 2004-01-09 | 2011-06-15 | 国立大学法人 奈良先端科学技術大学院大学 | 体内伝導音マイクロフォン、信号処理装置、コミュニケーションインタフェースシステム、採音方法 |
| US7613611B2 (en) | 2004-11-04 | 2009-11-03 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Method and apparatus for vocal-cord signal recognition |
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| JP2024504435A (ja) * | 2021-05-14 | 2024-01-31 | シェンツェン・ショックス・カンパニー・リミテッド | オーディオ信号生成システム及び方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3647499B2 (ja) | 2005-05-11 |
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