[go: up one dir, main page]

RU2017103938A - Способ и устройство обнаружения голосовой активности - Google Patents

Способ и устройство обнаружения голосовой активности Download PDF

Info

Publication number
RU2017103938A
RU2017103938A RU2017103938A RU2017103938A RU2017103938A RU 2017103938 A RU2017103938 A RU 2017103938A RU 2017103938 A RU2017103938 A RU 2017103938A RU 2017103938 A RU2017103938 A RU 2017103938A RU 2017103938 A RU2017103938 A RU 2017103938A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
vad
class
snr
result
existing
Prior art date
Application number
RU2017103938A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2680351C2 (ru
RU2017103938A3 (ru
Inventor
Чангбао Чжу
Хао ЯН
Original Assignee
Зте Корпарейшн
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Зте Корпарейшн filed Critical Зте Корпарейшн
Publication of RU2017103938A publication Critical patent/RU2017103938A/ru
Publication of RU2017103938A3 publication Critical patent/RU2017103938A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2680351C2 publication Critical patent/RU2680351C2/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • 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
    • G10L25/84—Detection of presence or absence of voice signals for discriminating voice from noise
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208—Noise filtering
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/038—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation using band spreading techniques
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/03—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters
    • G10L25/21—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters the extracted parameters being power information
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • 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
    • G10L2025/783—Detection of presence or absence of voice signals based on threshold decision

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Telephone Function (AREA)
  • Noise Elimination (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)

Claims (42)

1. Способ обнаружения голосовой активности (VAD), состоящий из:
получения, по меньшей мере, одного признака первого класса в первой категории признаков, по меньшей мере, одного признака второго класса во второй категории признаков и, по меньшей мере, двух существующих результатов оценки VAD, причем признак первого класса и признак второго класса - это признаки, используемые для обнаружения VAD; а также
выполнения в соответствии с признаком первого класса, признаком второго класса и, по меньшей мере, двумя существующими результатами оценки VAD с целью получения комбинированного результата оценки VAD.
2. Способ по п. 1, в котором признак первого класса в первой категории признаков содержит, по меньшей мере, одно из следующего: количество непрерывных активных кадров, среднее общее соотношение сигнал/шум (SNR) всех поддиапазонов и флаг сигнала тональности, при этом среднее общее SNR всех поддиапазонов представляет собой среднее значение SNR по всем поддиапазонам для заданного количества кадров; а также
признак второго класса во второй категории признаков содержит, по меньшей мере, одно из следующего: флаг типа шума, сглаженную усредненную область SNR с длительной частотой, количество кадров непрерывного шума и частотную область SNR.
3. Способ по п. 2, в котором выполнение VAD согласно признака первого класса, признака второго класса и, по меньшей мере, двум существующим результатам оценки VAD, содержит:
a) в результате выбора одного результата оценки VAD из, по крайней мере, двух существующих результатов оценки VAD, появляется начальное значение комбинированного VAD;
b) выбор флага VAD, который не выбран в качестве начального значения, по меньшей мере, из двух существующих результатов оценки VAD, в качестве комбинированного результата оценки VAD, если флаг типа шума указывает, что тип шума является тишиной, SNR в частотной области больше заданного порогового значения, а начальное значение указывает на неактивный кадр, в противном случае, выполняется Этап с), причем флаг VAD используется для указания того, что является результатом оценки VAD: активный кадр или неактивный кадр;
c) выполнение Этапа d), если сглаженное усредненное значение SNR в долговременной частотной области меньше заданного порогового значения или тип шума не является тишиной, в противном случае, выбор результата оценки VAD, выбранного на Этапе а), в качестве комбинированного результата оценки VAD;
d) выполнение логической операции ИЛИ на, по меньшей мере, двух существующих результатах оценки VAD и использование результата логической операции ИЛИ в качестве комбинированного результата оценки VAD при выполнении заданного условия, в противном случае, выполнение Этапа е); а также
e) выбор флага VAD, который не выбран в качестве начального значения, по меньшей мере, по двум существующим результатам оценки VAD в качестве комбинированного результата оценки VAD, если флаг типа шума указывает на то, что тип шума является тишиной, в противном случае, выбор результата оценки VAD, выбранного на Этапе а), в качестве комбинированного результата оценки VAD.
4. Способ по п. 2, в котором выполнение VAD согласно признака первого класса, признака второго класса и, по меньшей мере, двум существующим результатам оценки VAD, содержит:
a) в результате выбора одного результата оценки VAD из, по крайней мере, двух существующих результатов оценки VAD, появляется начальное значение комбинированного VAD;
b) выбор флага VAD, который не выбран в качестве начального значения, по меньшей мере, из двух существующих результатов оценки VAD, в качестве комбинированного результата оценки VAD, если флаг типа шума указывает, что тип шума является тишиной, SNR в частотной области больше заданного порогового значения, а начальное значение указывает на неактивный кадр, в противном случае, выполняется Этап с), причем флаг VAD используется для указания того, что является результатом оценки VAD: активный кадр или неактивный кадр;
c) выполнение Этапа d), если сглаженное усредненное значение SNR в долговременной частотной области меньше заданного порогового значения или тип шума не является тишиной, в противном случае, выбор результата оценки VAD, выбранного на Этапе а), в качестве комбинированного результата оценки VAD;
d) выполнение логической операции ИЛИ на, по меньшей мере, двух существующих результатах оценки VAD и использование результата логической операции ИЛИ в качестве комбинированного результата оценки VAD при выполнении заданного условия, в противном случае, выполнение Этапа е); а также
e) выбор флага VAD, который не выбран в качестве начального значения, по меньшей мере, в двух существующих результатах оценки VAD, выбирается в качестве комбинированного результата оценки VAD.
5. Способ по п. 2, в котором выполнение VAD согласно признака первого класса, признака второго класса и, по меньшей мере, двум существующим результатам оценки VAD, содержит:
a) в результате выбора одного результата оценки VAD из, по крайней мере, двух существующих результатов оценки VAD, появляется начальное значение комбинированного VAD; и
b) выбор флага VAD, который не выбран в качестве начального значения, по меньшей мере в двух существующих результатах оценки VAD в качестве комбинированного результата оценки VAD, если флаг типа шума указывает на то, что тип шума является тишиной, сглаженное усредненное значение SNR в долговременной частотной области больше порогового значения, а флаг сигнала тональности указывает на нетональный сигнал, в котором флаг VAD используется для указания того, что результат оценки VAD является активным кадром или неактивным кадром.
6. Способ по п. 2, в котором выполнение VAD согласно признака первого класса, признака второго класса и, по меньшей мере, двум существующим результатам оценки VAD, содержит:
a) в результате выбора одного результата оценки VAD из, по крайней мере, двух существующих результатов оценки VAD, появляется начальное значение комбинированного VAD; и
b) проведение логической операции ИЛИ, по крайней мере, по двум существующим результатам оценки VAD и использование результата логической операции ИЛИ в качестве комбинированного результата оценки VAD, если типом шума является не тишина и выполнено заданное условие.
7. Способ по любому из пп. 3, 4 или 6, в котором предварительно заданное условие содержит, по меньшей мере, одно из следующих:
условие 1: среднее общее SNR всех поддиапазонов больше, чем первое пороговое значение;
условие 2: среднее общее SNR всех поддиапазонов больше второго порогового значения, а количество непрерывных активных кадров больше заданного порогового значения; а также
условие 3: флаг сигнала тональности указывает на тональный сигнал.
8. Способ по п. 2, в котором выполнение VAD согласно признака первого класса, признака второго класса и, по меньшей мере, двум существующим результатам оценки VAD, содержит:
выполнение логической операции И, по меньшей мере, по двум существующим результатам оценки VAD и использование результата логической операции И в качестве комбинированного результата оценки VAD, если количество непрерывных шумовых кадров больше, чем первое назначенное пороговое значение, а среднее общее значение SNR по всем поддиапазонам меньше второго назначенного порога; в противном же случае, случайный выбор одного из существующих результатов оценки VAD из, по меньшей мере, двух существующих результатов оценки VAD в качестве комбинированного результата оценки VAD.
9. Способ по п. 2, в котором сглаженное усредненное значение SNR в долговременной частотной области и флаг типа шума определяются с помощью следующих режимов:
вычисление средней энергии долговременных активных кадров текущего кадра и средней энергии долговременных фоновых шумов текущего кадра в соответствии с любым результатом оценки VAD в комбинированном результате оценки VAD предыдущего кадра текущего кадра или, по меньшей мере, два существующих результата оценки VAD, соответствующие предыдущему кадру, средняя энергия длительных активных кадров предыдущего кадра в течение первого заданного периода времени и средняя энергия долговременного фонового шума предыдущего кадра;
вычисление долговременного SNR текущего кадра в течение второго периода времени в соответствии со средней энергией долговременного фонового шума и средней энергией долговременных активных кадров текущего кадра в течение второго заданного периода времени;
вычисление сглаженного усредненного значения SNR в долговременной частотной области текущего кадра в течение третьего заданного периода времени в соответствии с любым результатом оценки VAD в комбинированном результате оценки VAD текущего кадра или, по меньшей мере, по двум существующим результатам оценки VAD, соответствующим предыдущему кадру и среднему значению SNR частотной области предыдущего кадра; а также
определение флага типа шума в соответствии с долговременным SNR и сглаженным усредненным значением SNR в долговременной частотной области.
10. Способ по п. 9, в котором определение флага типа шума в соответствии с долговременным SNR и сглаженным усредненным значением SNR в долговременной частотной области содержит:
задание флага типа шума на отсутствие тишины и задание флага типа шума на тишину, когда долговременное SNR больше, чем первое предварительно установленное пороговое значение, а сглаженное усредненное значение SNR в долговременной частотной области больше, чем второе заданное пороговое значение.
11. Устройство обнаружения голосовой активности (VAD), содержащее:
компонент сбора данных, выполненный с возможностью получения, по меньшей мере, одного признака первого класса в первой категории признаков, по меньшей мере, одного признака второго класса во второй категории признаков и, по меньшей мере, двух существующих результатов оценки VAD, причем признак первого класса и признак второго класса суть признаки, используемые для обнаружения VAD; а также
компонент обнаружения, выполненный с возможностью выполнения VAD в соответствии с признаком первого класса, признаком второго класса и, по меньшей мере, двумя существующими результатами оценки VAD с целью получения комбинированного результата оценки VAD.
12. Устройство по п. 11, в котором компонент сбора данных содержит:
первый блок обнаружения, скомпонованный для обнаружения признака первого класса в первой категории признаков, которое содержит, по меньшей мере, одно из следующего: количество непрерывных активных кадров, среднее общее соотношение сигнал / шум (SNR) всех поддиапазонов и флаг сигнала тональности, при этом среднее общее SNR всех поддиапазонов представляет собой среднее значение SNR по всем поддиапазонам для заданного количества кадров; а также
второй блок сбора данных, скомпонованный для обнаружения признака второго класса во второй категории признаков, который содержит, по меньшей мере, одно из следующего: флаг типа шума, сглаженное усредненное значение SNR в долговременной частотной области, количество кадров непрерывного шума и частотную область SNR.
RU2017103938A 2014-07-18 2014-10-24 Способ и устройство обнаружения голосовой активности RU2680351C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410345942.3 2014-07-18
CN201410345942.3A CN105261375B (zh) 2014-07-18 2014-07-18 激活音检测的方法及装置
PCT/CN2014/089490 WO2015117410A1 (zh) 2014-07-18 2014-10-24 激活音检测的方法及装置

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2017103938A true RU2017103938A (ru) 2018-08-20
RU2017103938A3 RU2017103938A3 (ru) 2018-08-31
RU2680351C2 RU2680351C2 (ru) 2019-02-19

Family

ID=53777227

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017103938A RU2680351C2 (ru) 2014-07-18 2014-10-24 Способ и устройство обнаружения голосовой активности

Country Status (9)

Country Link
US (1) US10339961B2 (ru)
EP (2) EP4273861A3 (ru)
JP (1) JP6606167B2 (ru)
KR (1) KR102390784B1 (ru)
CN (1) CN105261375B (ru)
CA (1) CA2955652C (ru)
ES (1) ES2959448T3 (ru)
RU (1) RU2680351C2 (ru)
WO (1) WO2015117410A1 (ru)

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105261375B (zh) * 2014-07-18 2018-08-31 中兴通讯股份有限公司 激活音检测的方法及装置
CN107305774B (zh) * 2016-04-22 2020-11-03 腾讯科技（深圳）有限公司 语音检测方法和装置
CN115719592A (zh) * 2016-08-15 2023-02-28 中兴通讯股份有限公司 一种语音信息处理方法和装置
CN107331386B (zh) * 2017-06-26 2020-07-21 上海智臻智能网络科技股份有限公司 音频信号的端点检测方法、装置、处理系统及计算机设备
CN107393559B (zh) * 2017-07-14 2021-05-18 深圳永顺智信息科技有限公司 检校语音检测结果的方法及装置
CN107393558B (zh) * 2017-07-14 2020-09-11 深圳永顺智信息科技有限公司 语音活动检测方法及装置
CN108665889B (zh) * 2018-04-20 2021-09-28 百度在线网络技术（北京）有限公司 语音信号端点检测方法、装置、设备及存储介质
CN108806707B (zh) * 2018-06-11 2020-05-12 百度在线网络技术（北京）有限公司 语音处理方法、装置、设备及存储介质
CN108962284B (zh) * 2018-07-04 2021-06-08 科大讯飞股份有限公司 一种语音录制方法及装置
CN108848435B (zh) * 2018-09-28 2021-03-09 广州方硅信息技术有限公司 一种音频信号的处理方法和相关装置
EP3800640B1 (en) * 2019-06-21 2024-10-16 Shenzhen Goodix Technology Co., Ltd. Voice detection method, voice detection device, voice processing chip and electronic apparatus
EP4004917A1 (en) 2019-07-30 2022-06-01 Aselsan Elektronik Sanayi ve Ticaret Anonim Sirketi Multi-channel acoustic event detection and classification method
US11335361B2 (en) * 2020-04-24 2022-05-17 Universal Electronics Inc. Method and apparatus for providing noise suppression to an intelligent personal assistant
CN115116441B (zh) * 2022-06-27 2024-10-22 南京大鱼半导体有限公司 一种语音识别功能的唤醒方法、装置及设备

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6910011B1 (en) * 1999-08-16 2005-06-21 Haman Becker Automotive Systems - Wavemakers, Inc. Noisy acoustic signal enhancement
US20020116186A1 (en) * 2000-09-09 2002-08-22 Adam Strauss Voice activity detector for integrated telecommunications processing
US7860718B2 (en) * 2005-12-08 2010-12-28 Electronics And Telecommunications Research Institute Apparatus and method for speech segment detection and system for speech recognition
US8756063B2 (en) * 2006-11-20 2014-06-17 Samuel A. McDonald Handheld voice activated spelling device
EP2118889B1 (en) 2007-03-05 2012-10-03 Telefonaktiebolaget LM Ericsson (publ) Method and controller for smoothing stationary background noise
US8503686B2 (en) 2007-05-25 2013-08-06 Aliphcom Vibration sensor and acoustic voice activity detection system (VADS) for use with electronic systems
ES2371619B1 (es) * 2009-10-08 2012-08-08 Telefónica, S.A. Procedimiento de detección de segmentos de voz.
CN102044242B (zh) * 2009-10-15 2012-01-25 华为技术有限公司 语音激活检测方法、装置和电子设备
US9401160B2 (en) * 2009-10-19 2016-07-26 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Methods and voice activity detectors for speech encoders
KR20120091068A (ko) * 2009-10-19 2012-08-17 텔레폰악티에볼라겟엘엠에릭슨(펍) 음성 활성 검출을 위한 검출기 및 방법
US8626498B2 (en) * 2010-02-24 2014-01-07 Qualcomm Incorporated Voice activity detection based on plural voice activity detectors
EP2561508A1 (en) 2010-04-22 2013-02-27 Qualcomm Incorporated Voice activity detection
EP2494545A4 (en) * 2010-12-24 2012-11-21 Huawei Tech Co Ltd METHOD AND DEVICE FOR DETECTING LANGUAGE ACTIVITIES
EP2656341B1 (en) * 2010-12-24 2018-02-21 Huawei Technologies Co., Ltd. Apparatus for performing a voice activity detection
US20140006019A1 (en) * 2011-03-18 2014-01-02 Nokia Corporation Apparatus for audio signal processing
US9330672B2 (en) * 2011-10-24 2016-05-03 Zte Corporation Frame loss compensation method and apparatus for voice frame signal
CN104424956B9 (zh) * 2013-08-30 2022-11-25 中兴通讯股份有限公司 激活音检测方法和装置
CN105261375B (zh) * 2014-07-18 2018-08-31 中兴通讯股份有限公司 激活音检测的方法及装置
EP3309784B1 (en) * 2014-07-29 2019-09-04 Telefonaktiebolaget LM Ericsson (publ) Esimation of background noise in audio signals
CN106328169B (zh) * 2015-06-26 2018-12-11 中兴通讯股份有限公司 一种激活音修正帧数的获取方法、激活音检测方法和装置
US9672841B2 (en) * 2015-06-30 2017-06-06 Zte Corporation Voice activity detection method and method used for voice activity detection and apparatus thereof

Also Published As

Publication number Publication date
US10339961B2 (en) 2019-07-02
US20170206916A1 (en) 2017-07-20
RU2680351C2 (ru) 2019-02-19
CA2955652C (en) 2022-04-05
CN105261375A (zh) 2016-01-20
EP3171363A1 (en) 2017-05-24
EP3171363B1 (en) 2023-08-09
RU2017103938A3 (ru) 2018-08-31
CA2955652A1 (en) 2015-08-13
CN105261375B (zh) 2018-08-31
JP6606167B2 (ja) 2019-11-13
EP4273861A2 (en) 2023-11-08
WO2015117410A1 (zh) 2015-08-13
KR20170035986A (ko) 2017-03-31
EP4273861A3 (en) 2023-12-20
KR102390784B1 (ko) 2022-04-25
JP2017521720A (ja) 2017-08-03
ES2959448T3 (es) 2024-02-26
EP3171363A4 (en) 2017-07-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2017103938A (ru) Способ и устройство обнаружения голосовой активности
JP6793706B2 (ja) 音声信号を検出するための方法および装置
US20150058002A1 (en) Detecting Wind Noise In An Audio Signal
KR101737824B1 (ko) 잡음 환경의 입력신호로부터 잡음을 제거하는 방법 및 그 장치
JP2016529555A (ja) 音声活動検出方法及び装置
JP2013222113A5 (ru)
EP3526792B1 (en) Voice activity detection method and apparatus
RU2017105808A (ru) Зависящее от гармоничности управление инструментом фильтрации гармоник
JP2018505737A5 (ru)
KR101666521B1 (ko) 입력 신호의 피치 주기 검출 방법 및 그 장치
JP2015097355A5 (ru)
RU2020114434A (ru) Способ оценки фонового шума, блок оценки фонового шума и машиночитаемый носитель
CN103794222A (zh) 语音基音频率检测方法和装置
JP6064566B2 (ja) 音響処理装置
JP5614261B2 (ja) 雑音抑制装置、雑音抑制方法、及びプログラム
CN114913869B (zh) 一种对噪声影响低敏的鸟类声学多样性指数方法
CN109389993A (zh) 一种语音数据采集方法、装置、设备及存储介质
US11205407B2 (en) Song analysis device and song analysis program
JP2015188642A (ja) 呼吸音解析装置及び呼吸音解析方法、並びにコンピュータプログラム及び記録媒体
JP2018081277A (ja) 音声区間検出方法、音声区間検出装置および音声区間検出プログラム
CN115137329A (zh) 心率检测方法及可穿戴设备
JP6298340B2 (ja) 呼吸音解析装置及び呼吸音解析方法、並びにコンピュータプログラム及び記録媒体
JP6298339B2 (ja) 呼吸音解析装置及び呼吸音解析方法、並びにコンピュータプログラム及び記録媒体
JP2015119404A (ja) マルチパス判定装置
JP2015188601A (ja) 呼吸音解析装置及び呼吸音解析方法、並びにコンピュータプログラム及び記録媒体