(57)【要約】【課題】雑音が多い環境に対応した標準コーパスを改めて収録することなく取得すること。【解決手段】学習装置１は、所定空間に存在するユーザが発する音声を認識する音声認識処理に用いるモデルの生成又は更新の学習を実行するに際し、教師用データの少なくとも一部として用いる音声の特徴量を生成する。変換器ＣＮ１は、標準コーパスから得られる音声の特徴量を、所定の変換アルゴリズムに基づいて、前記所定空間に対応した特徴量に変換する。変換学習部５５は、前記所定空間に存在するユーザが発する音声についての、標準コーパスに準拠した接話マイク収録音声ＳＳ１の特徴量と、会議マイク収録音声ＫＳ１の特徴量とに基づいて、前記変換アルゴリズムの生成又は更新を行うための学習を実行する。【選択図】図４
2020170056.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定空間に存在する対象が出力する音声を認識する音声認識処理に用いるモデルの生成又は更新の学習を実行するに際し、教師用データの少なくとも一部として用いる音声の第１特徴量を生成する情報処理装置であって、
標準コーパスから得られる音声の第２特徴量を、所定の変換アルゴリズムに基づいて、前記第１特徴量に変換する変換手段と、
前記所定空間に存在する対象が出力する音声についての、前記標準コーパスに準拠した入力形態により得られた当該音声の特徴量と、前記音声認識処理時の入力形態に基づく入力形態により得られた当該音声の特徴量とに基づいて、前記変換アルゴリズムの生成又は更新を行うための学習を実行する変換学習手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記標準コーパスに準拠した入力形態は、前記所定空間に存在する対象に対して第１距離だけ離間している第１マイクロフォンに対して音声を入力する形態であり、
前記音声認識処理時の入力形態に基づく入力形態は、前記所定空間に存在する前記対象に対して前記第１距離よりも遠方の第２距離だけ離間している第２マイクロフォンに対して音声を入力する形態である、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記変換学習手段は、
前記第１マイクロフォンで入力された音声のデータがｍｆｃｃ変換された結果得られる全次元のデータと、前記第２マイクロフォンで入力された音声のデータがｍｆｃｃ変換された結果得られるデータのうち１次元のデータとに基づいて、ＬＳＴＭで前記学習を実行する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
所定空間に存在する対象が出力する音声を認識する音声認識処理に用いるモデルの生成又は更新の学習を実行するに際し、教師用データの少なくとも一部として用いる音声の第１特徴量を生成する情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
標準コーパスから得られる音声の第２特徴量を、所定の変換アルゴリズムに基づいて、前記第１特徴量に変換する変換ステップと、
前記所定空間に存在する対象が出力する音声についての、前記標準コーパスに準拠した入力形態により得られた当該音声の特徴量と、前記音声認識処理時の入力形態に基づく入力形態により得られた当該音声の特徴量とに基づいて、前記変換アルゴリズムの生成又は更新を行うための学習を実行する変換学習ステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項５】
所定空間に存在する対象が出力する音声を認識する音声認識処理に用いるモデルの生成又は更新の学習を実行するに際し、教師用データの少なくとも一部として用いる音声の第１特徴量を生成する装置を制御するコンピュータに、
標準コーパスから得られる音声の第２特徴量を、所定の変換アルゴリズムに基づいて、前記第１特徴量に変換する変換ステップと、
前記所定空間に存在する対象が出力する音声についての、前記標準コーパスに準拠した入力形態により得られた当該音声の特徴量と、前記音声認識処理時の入力形態に基づく入力形態により得られた当該音声の特徴量とに基づいて、前記変換アルゴリズムの生成又は更新を行うための学習を実行する変換学習ステップと、
を含む制御処理を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、様々な発話内容を含む音声データであって標準的に用いられるものとして公開されているデータ（以下、「標準コーパス」と呼ぶ）を用いて学習を実行することで、音声認識の学習モデルを生成し、生成された学習モデルに基づいて、入力される音声から発話内容を認識する音声認識の技術が知られている（例えば特許文献１参照）。
なお、標準コーパスには、次のようなものも含まれる。即ち、音声認識のシステムを動作する上で、開発者の各々がデフォルトで設定するものがそのシステムにおいての標準コーパスである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−１８８９４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、音声認識に用いられる標準コーパスは、雑音が少ない良好な環境で録音された音声データである。そのような標準コーパスを用いて生成された学習モデルに基づく音声認識では、会議室等の雑音が多い環境で収録された音声が入力される場合、音声認識の認識率が低下してしまう。
そこで、雑音が多い環境においても高い認識率を達成すべく、そのような環境において収録された音声データを用い学習モデルを生成する手法も存在する。しかしながら、そのような手法を、特許文献１も含め従来の技術に単に適用しただけでは、例えば、会議の音声データを非常に長い時間録音する必要があり、録音のための労力や時間がかかってしまう。
【０００５】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、雑音が多い環境に対応した標準コーパスを改めて大量に収録することなく取得することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の情報処理装置は、
所定空間に存在する対象が出力する音声を認識する音声認識処理に用いるモデルの生成又は更新の学習を実行するに際し、教師用データの少なくとも一部として用いる音声の第１特徴量を生成する情報処理装置であって、
標準コーパスから得られる音声の第２特徴量を、所定の変換アルゴリズムに基づいて、前記第１特徴量に変換する変換手段と、
前記所定空間に存在する対象が出力する音声についての、前記標準コーパスに準拠した入力形態により得られた当該音声の特徴量と、前記音声認識処理時の入力形態に基づく入力形態により得られた当該音声の特徴量とに基づいて、前記変換アルゴリズムの生成又は更新を行うための学習を実行する変換学習手段と、
を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、雑音が多い環境に対応した標準コーパスを改めて大量に収録することなく取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態の原理の概要を説明する概要図である。
【図２】本発明の実施形態に係る情報処理システムの構成を示す図である。
【図３】図２の情報処理システムのうち学習装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】図３の学習装置の機能的構成例を示す機能ブロック図である。
【図５】図２の情報処理システムの適用対象となるサービスを説明する図である。
【図６】特徴量マッパー（学習）時における変換学習部の動作を説明する図である。
【図７】特徴量マッパー（評価）時における変換器の動作を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態として、図面を用いて説明する。
図１は、本発明の実施形態の原理の概要を説明する概要図である。
図１Ａに示すように、本実施形態の学習装置は、後述するように、会議室等の所定空間において、発話者の音声を、発話者に装着されたヘッドセット型のマイクロフォン等の接話マイクロフォンにより収録された接話マイク収録音声ＳＳ１として取得する。同時に、学習装置は、所定空間の壁や天井等に設置されたマイクロフォンにより、当該発話者の音声が収録された会議マイク収録音声ＫＳ１も取得する。
【００１０】
なお、接話マイク収録音声ＳＳ１は、接話マイクロフォンと発話者との間の距離が短いため、雑音が少ない状態で発話者の音声が、例えば、約３時間収録された音声データである。換言すれば、接話マイク収録音声ＳＳ１は、標準コーパスに準拠した音声データである。
一方、会議マイク収録音声ＫＳ１は、接話マイクロフォンより発話者から遠い位置に設置されたマイクロフォンにより収録されるため、当該音声の反射音や会議室等のドアの開閉音等の雑音とともに発話者の音声が、接話マイク収録音声ＳＳ１と同じ時間収録された音声データである。換言すれば、会議マイク収録音声ＫＳ１は、音声認識処理時の入力形態に基づく入力形態により得られるのと等価な音声データである。
【００１１】
そして、学習装置は、接話マイク収録音声ＳＳ１から生成された音声の特徴量と、会議マイク収録音声ＫＳ１から生成された音声の特徴量とに基づいて、標準コーパスＳＣ１を所定空間に対応した音声データに変換する変換アルゴリズムの生成又は更新を行うための学習を実行する。本発明は、当該学習の結果に基づいて、標準コーパスＳＣ１から会議室の環境に対応した音声データ（以下、「会議音声適応標準コーパス」と呼ぶ）ＫＣ１に変換する変換器ＣＮ１に対する変換アルゴリズムを生成又は更新する。
これにより、本発明は、図１Ｂに示すように、約３時間収録された接話マイク収録音声ＳＳ１と会議マイク収録音声ＫＳ１を用いることで、約６００時間の音声データである標準コーパスＳＣ１を、会議音声適用標準コーパスＫＣ１に変換することができる。
【００１２】
図２に示す本発明の情報処理システムは、学習装置１と、音声認識装置２とを含むように構成される。
学習装置１と、音声認識装置２とはインターネット等の所定のネットワークＮを介して相互に接続されている。
【００１３】
図３は、図２の情報処理システムのうち学習装置１のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００１４】
学習装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、出力部１６と、入力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０とを備えている。
【００１５】
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されている各種プログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされた各種プログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
【００１６】
ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、出力部１６、入力部１７、記憶部１８、通信部１９及びドライブ２０が接続されている。
【００１７】
出力部１６は、各種液晶ディスプレイ等で構成され、各種情報を出力する。
入力部１７は、各種ハードウェア等で構成され、各種情報を入力する。
【００１８】
記憶部１８は、ハードディスクやＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、標準コーパスＳＣ１、接話マイク収録音声ＳＳ１及び会議マイク収録音声ＫＳ１等の各種データを記憶する。
通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮを介して音声認識装置２との間で行う通信を制御する。
【００１９】
ドライブ２０は、必要に応じて設けられる。ドライブ２０には磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア２１が適宜装着される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア２１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１８にインストールされる。また、リムーバブルメディア２１は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。
【００２０】
なお、音声認識装置２は、スマートフォン、携帯電話機、タブレット端末、ノートパソコン等の電子機器により実現することができる。なお、音声認識装置２のハードウェア構成は、学習装置１のハードウェア構成と基本的に同様とすることができるので、ここではその説明は省略する。
【００２１】
このような図３の学習装置１及び音声認識装置２の各種ハードウェアと各種ソフトウェアとの協働により、音声認識処理の実行が可能となる。
即ち、音声認識処理とは、予め取得した接話マイク収録音声ＳＳ１と会議マイク収録音声ＫＳ１とに基づく学習により変換器ＣＮ１の変換アルゴリズムを生成又は更新し、当該変換アルゴリズムに基づいて標準コーパスＳＣ１から会議音声適用標準コーパスＫＣ１に変換して音声認識の学習モデルを生成し、入力された音声を認識するまでに学習装置１及び音声認識装置２において実行される一連の処理を言う。
【００２２】
図４は、図３の学習装置の機能的構成のうち、音声認識処理の実現が可能になる機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
音声認識処理が実行される場合、学習装置１のＣＰＵ１１においては、変換部３１と、学習処理部３２と、が機能する。
【００２３】
変換部３１は、標準コーパスＳＣ１から会議音声適用標準コーパス（以下、「会議環境対応特徴量」と呼ぶ）ＫＣ１に変換する。
ここで、変換部３１では、特徴量生成処理部５１と、特徴量生成処理部５３と、変換学習部５５と、特徴量生成処理部５６と、変換器ＣＮ１と、が機能する。
【００２４】
特徴量生成処理部５１は、ｍｆｃｃ（Ｍｅｌ−Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ＣｅｐｓｔｒｕｍＣｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ：メル周波数ケプストラム係数）変換に基づいて接話マイク収録音声ＳＳ１から音声の特徴量５２を生成する。特徴量生成処理部５１については、図６で詳述する。
特徴量生成処理部５３は、ｍｆｃｃ変換に基づいて、会議マイク収録音声ＫＳ１から音声の特徴量５４を生成する。特徴量生成処理部５３については、図６で詳述する。
【００２５】
変換学習部５５は、接話マイク収録音声ＳＳ１の音声の特徴量５２と、会議マイク収録音声ＫＳ１の音声の特徴量５４とに基づいて、変換器ＣＮ１における変換アルゴリズムの生成又は更新を行うための学習を実行する。
特徴量生成処理部５６は、ｍｆｃｃ変換に基づいて、標準コーパスＳＣ１から音声の特徴量５７を生成する。特徴量生成処理部５６については、図７で詳述する。
【００２６】
変換器ＣＮ１は、変換学習部５５により生成又は更新された変換アルゴリズムに基づいて、標準コーパスＳＣ１の特徴量５７から会議環境対応特徴量（会議音声適用標準コーパス）ＫＣ１に変換する。
【００２７】
学習処理部３２は、会議環境対応特徴量（会議音声適用標準コーパス）ＫＣ１を用いてニューラルネットワーク等の学習を実行し、音声認識の学習モデル９１を生成する。学習処理部３２は、生成した学習モデル９１を音声認識装置２に送信する。なお、ニューラルネットワーク等の学習については、公知の方法を用いることができ、説明は省略する。
【００２８】
図４に示すように、音声認識装置２のＣＰＵ４１においては、認識処理部８１が機能する。
認識処理部８１は、学習装置１により生成された学習モデル９１を用いて、音声認識装置２に入力される会議室等の所定空間で収録された音声１０１に対して音声認識処理を実行し、認識結果１０２を出力する。
【００２９】
図５は、図１の情報処理システムの適用対象となるサービス（以下、「本サービス」と呼ぶ）を説明する図である。
学習装置１は、例えば、本サービスの提供者により管理される。
音声認識装置２は、ユーザによって管理される。
【００３０】
具体的に例えば、図５Ａに示すように、本サービスでは、学習時において、学習装置１は、所定空間である会議室ＣＲにおいて、会議参加者であるユーザＵ１−Ｕ４の夫々に、例えばヘッドセット型のマイクロフォンである接話マイクＭＣ１を装着させて、ユーザＵ１−Ｕ４の夫々の音声を収録し、接話マイク収録音声ＳＳ１として取得する。同時に、学習装置１は、例えば、会議室ＣＲの天井に設置されたマイクロフォンである会議マイクＭＣ２を用いて、ユーザＵ１−Ｕ４の音声を収録し、会議マイク収録音声ＫＳ１として取得する。
なお、会議マイクＭＣ２は、接話マイクＭＣ１とユーザＵ１−Ｕ４の夫々の距離よりも遠方の距離だけ離間して設置される。そして、接話マイクＭＣ１は、ピンマイクでもよく、会議マイクＭＣ２は、壁やテーブルＴＢ１等に配置されてもよい。
また、会議参加者であるユーザＵ１−Ｕ４は、４人としたが、これに限定されず、１人以上でもよい。また、接話マイクＭＣ１は、全てのユーザＵ１−Ｕ４に装着されたが、いずれか１人に装着されてもよい。
【００３１】
学習装置１（特徴量生成処理部５１）は、取得した接話マイク収録音声ＳＳ１に対してｍｆｃｃ変換することにより、音声の特徴量５２を生成する。
学習装置１（特徴量生成処理部５３）は、取得した会議マイク収録音声ＫＳ１に対してｍｆｃｃ変換することにより、音声の特徴量５４を生成する。
学習装置１（変換学習部５５）は、特徴量５２と特徴量５４とに基づいて、変換器ＣＮ１における変換アルゴリズムの生成又は更新を行うための学習を実行する。
【００３２】
学習装置１（特徴量生成処理部５６）は、標準コーパスＳＣ１に対してｍｆｃｃ変換することにより、音声の特徴量５７を生成する。
学習装置１（変換器ＣＮ１）は、生成又は更新された変換アルゴリズムに基づいて、標準コーパスＳＣ１の特徴量５７から会議環境対応特徴量（会議音声適用標準コーパス）ＫＣ１に変換する。
【００３３】
学習装置１（学習処理部３２）は、会議環境対応特徴量ＫＣ１を用いてニューラルネットワーク等の学習を実行し、音声認識の学習モデル９１を生成し、生成した学習モデル９１を音声認識装置２に送信する。そして、本サービスにおける学習装置１の処理を終了する。
その後、図５Ｂに示すように、本サービスでは、音声認識処理時において、音声認識装置２は、会議室ＣＲで会議参加者であるユーザＵ５−Ｕ８の音声を会議マイクＭＣ２で取得する。そして、音声認識装置２（認識処理部８１）は、図５Ａの学習時に生成された学習モデル９１を用いて、会議マイクＭＣ２により取得された音声１０１に対して音声認識処理を実行し、認識結果１０２を出力する。
【００３４】
このように、本サービスでは、予め短い時間収録された接話マイク収録音声ＳＳ１と会議マイク収録音声ＫＳ１とを取得し、接話マイク収録音声ＳＳ１と会議マイク収録音声ＫＳ１とに基づいて、標準コーパスＳＣ１を、会議室等の所定空間に対応した音声データ（会議環境対応特徴量ＫＣ１）に変換するための変換アルゴリズムを生成又は更新する学習を実行する。
これにより、本サービスでは、生成又は更新された変換アルゴリズムに基づいて、標準コーパスＳＣ１を変換することにより、所定空間に対応した標準コーパスを改めて収録することなく、長時間収録したのと同等の会議環境対応特徴量ＫＣ１を取得することができ、所定空間に対応した学習モデル９１を生成することができる。
なお、会議参加者であるユーザＵ５−Ｕ８は、４人としたが、これに限定されず、２人以上でもよい。また、ユーザＵ５−Ｕ８は、図５ＡのユーザＵ１−Ｕ４と同一人物でもよい。
【００３５】
図６は、特徴量マッパー（学習）時における変換学習部５５の動作を説明する図である。
図６に示すように、特徴量生成処理部５１は、接話マイク収録音声ＳＳ１から、例えば、フレーム長２５ｍｓ及びシフト長１０ｍｓのフレームの単位で、先行１０フレームと結合した１１フレーム分の時系列データを入力データとして入力する。そして、特徴量生成処理部５１は、例えば、入力データに対して１３次元のｍｆｃｃ変換を実行することにより、１３個の特徴量５２を生成する。
【００３６】
また、特徴量生成処理部５３は、特徴量生成処理部５１と同様に、会議マイク収録音声ＫＳ１から、先行１０フレームと結合した１１フレーム分の時系列データを入力データとして入力し、入力データに対して１３次元のｍｆｃｃ変換を実行することにより、１３個の特徴量５４を生成する。
【００３７】
変換学習部５５は、特徴量生成処理部５１により生成されたｍｆｃｃ変換の全次元（即ち１３個の特徴量５２）を入力データとし、特徴量生成処理部５３により生成されたｍｆｃｃ変換の１次元（即ち１３個のうち１つの特徴量５４）を教師データとして、変換アルゴリズムを生成又は更新を行うための、ＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ  Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ）に基づく学習を実行する。
【００３８】
なお、変換学習部５５は、例えば、最適化アルゴリズムとして「ＡｄａＤｅｌｔａ」を用い、ミニバッチサイズを４０９６とし、学習率を０．０１とし、繰り返し回数を２０として、ＬＳＴＭに基づく学習を行う。
また、ＬＳＴＭについては、公知の方法を用いることができ、説明は省略する。
【００３９】
そして、特徴量生成処理部５１、特徴量生成処理部５３及び変換学習部５５は、破線で囲った処理を１つの処理単位とし、１３回繰り返す。これにより、変換学習部５５は、変換器ＣＮ１における変換アルゴリズムの生成又は更新を行うことができる。変換学習部５５は、生成又は更新した変換アルゴリズムを、変換器ＣＮ１に出力する。
【００４０】
図７は、特徴量マッパー（評価）時における変換器ＣＮ１の動作を説明する図である。
特徴量生成処理部５６は、標準コーパスＳＣ１から、図６の場合と同様に、フレーム長２５ｍｓ及びシフト長１０ｍｓのフレームの単位で、先行１０フレームと結合した１１フレーム分の時系列データを入力データとして入力する。そして、特徴量生成処理部５６は、入力データに対して１３次元のｍｆｃｃ変換を実行し、１３個の特徴量５７を生成する。
【００４１】
変換器ＣＮ１は、変換学習部５５により生成又は更新された変換アルゴリズムに基づいて、特徴量生成処理部５６により生成されたｍｆｃｃ変換の全次元（即ち１３個の特徴量５７）を入力データとし、ｍｆｃｃ変換の１次元の会議環境対応特徴量ＫＣ１に変換する。
そして、特徴量生成処理部５６及び変換器ＣＮ１は、図６の場合と同様に、破線で囲った処理を１つの処理単位とし、１３回繰り返す。これにより、変換器ＣＮ１は、標準コーパスＳＣ１を会議環境対応特徴量ＫＣ１に変換することができる。
【００４２】
このように、学習装置１は、予め短い時間で収録された接話マイク収録音声ＳＳ１と会議マイク収録音声ＫＳ１とを取得し、接話マイク収録音声ＳＳ１と会議マイク収録音声ＫＳ１とに基づいて、標準コーパスＳＣ１を、会議室等の所定空間に対応した音声データ、即ち会議環境対応特徴量ＫＣ１に変換するための変換アルゴリズムを生成又は更新する学習を実行する。
【００４３】
これにより、学習装置１は、生成又は更新された変換アルゴリズムに基づいて、標準コーパスＳＣ１を変換することにより、会議室等の所定空間に対応した標準コーパスを改めて収録することなく、所定空間において長時間収録したのと同等の会議環境対応特徴量ＫＣ１を、短時間で取得することができる。そして、学習装置１は、所定空間に対応した音声認識の学習モデル９１を取得することができる。
また、音声認識装置２は、学習装置１により生成された学習モデル９１を用いることで、会議室等の雑音が多い所定空間においても高い認識率で音声を認識することができる。
【００４４】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
【００４５】
例えば、上述の実施形態では、所定空間として会議室としたが、特にこれに限定されず、学校の教室、病院の診察室、レストラン等でも適用可能である。
また例えば、上述の実施形態では、特徴量生成処理部５１、特徴量生成処理部５３及び特徴量生成処理部５６は、１３次元のｍｆｃｃ変換を実行したが、これに限定されない。例えば、特徴量生成処理部５１、特徴量生成処理部５３及び特徴量生成処理部５６は、ｍｆｃｃ変換する次数を扱う所定空間に応じて適宜決定してもよい。
【００４６】
また例えば、上述の実施形態では、変換学習部５５は、ＬＳＴＭに基づいて学習を実行したが、これに限定されず、時系列データを扱うことができる他の学習の方法を用いて学習してもよい。
【００４７】
ここで、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
換言すると、図４の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。
即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理システムに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図４の例に限定されない。また、機能ブロックの存在場所も、図４の例に特に限定されず、任意でよい。
例えば、特徴量生成処理部５１、特徴量生成処理部５３及び特徴量生成処理部５６は、図４の例では学習装置１に存在するが、クラウド等の外部装置に存在してもよい。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
【００４８】
一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
【００４９】
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。
【００５０】
また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。
【００５１】
このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図示せぬリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体等で構成される。
【００５２】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。
【００５３】
以上を換言すると、本発明が適用される情報処理システムは、次のような構成を有する各種各様の実施形態を取ることができる。
【００５４】
即ち、本発明が適用される情報処理装置（例えば図２の学習装置１）は、
所定空間（例えば図５の会議室ＣＲ）に存在する対象（例えば図５のユーザＵ１−Ｕ４）が出力する音声を認識する音声認識処理に用いるモデルの生成又は更新の学習を実行するに際し、教師用データの少なくとも一部として用いる音声の第１特徴量（例えば図４の会議環境対応特徴量ＫＣ１）を生成する情報処理装置であって、
標準コーパス（例えば図４の標準コーパスＳＣ１）から得られる音声の第２特徴量（例えば図４の特徴量５７）を、所定の変換アルゴリズムに基づいて、前記第１特徴量に変換する変換手段（例えば図４の変換器ＣＮ１）と、
前記所定空間に存在する対象が出力する音声についての、前記標準コーパスに準拠した入力形態により得られた当該音声（例えば図４の接話マイク収録音声ＳＳ１）の特徴量（例えば図４の特徴量５２）と、前記音声認識処理時の入力形態に基づく入力形態により得られた当該音声（例えば図４の会議マイク収録音声ＫＳ１）の特徴量（例えば図４の特徴量５４）とに基づいて、前記変換アルゴリズムの生成又は更新を行うための学習を実行する変換学習手段（例えば図４の変換学習部５５）と、
を備える。
【００５５】
また、前記標準コーパスに準拠した入力形態は、前記所定空間に存在する対象に対して第１距離だけ離間している第１マイクロフォン（接話マイク）（例えば図５の接話マイクＭＣ１）に対して音声を入力する形態であり、
前記音声認識処理時の入力形態に基づく入力形態は、前記所定空間に存在する前記対象に対して前記第１距離よりも遠方の第２距離だけ離間している第２マイクロフォン（会議マイク）（例えば図５の会議マイクＭＣ２）に対して音声を入力する形態である、
ことができる。
【００５６】
また、前記変換学習手段は、
前記第１マイクロフォンで入力された音声のデータがｍｆｃｃ変換された結果得られる全次元のデータと、前記第２マイクロフォンで入力された音声のデータがｍｆｃｃ変換された結果得られるデータのうち１次元のデータとに基づいて、ＬＳＴＭで前記学習を実行する、
ことができる。
【００５７】
また、本発明が適用される情報処理方法は、
所定空間に存在する対象が出力する音声を認識する音声認識処理に用いるモデルの生成又は更新の学習を実行するに際し、教師用データの少なくとも一部として用いる音声の第１特徴量を生成する情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
標準コーパスから得られる音声の第２特徴量を、所定の変換アルゴリズムに基づいて、前記第１特徴量に変換する変換ステップと、
前記所定空間に存在する対象が出力する音声についての、前記標準コーパスに準拠した入力形態により得られた当該音声の特徴量と、前記音声認識処理時の入力形態に基づく入力形態により得られた当該音声の特徴量とに基づいて、前記変換アルゴリズムの生成又は更新を行うための学習を実行する変換学習ステップと、
を含む情報処理方法。
【００５８】
また、本発明が適用されるプログラムは、
所定空間に存在する対象が出力する音声を認識する音声認識処理に用いるモデルの生成又は更新の学習を実行するに際し、教師用データの少なくとも一部として用いる音声の第１特徴量を生成する装置を制御するコンピュータに、
標準コーパスから得られる音声の第２特徴量を、所定の変換アルゴリズムに基づいて、前記第１特徴量に変換する変換ステップと、
前記所定空間に存在する対象が出力する音声についての、前記標準コーパスに準拠した入力形態により得られた当該音声の特徴量と、前記音声認識処理時の入力形態に基づく入力形態により得られた当該音声の特徴量とに基づいて、前記変換アルゴリズムの生成又は更新を行うための学習を実行する変換学習ステップと、
を含む制御処理を実行させるプログラム。
【符号の説明】
【００５９】
１・・・学習装置、２・・・音声認識装置、１１・・・ＣＰＵ、１２・・・ＲＯＭ、１３・・・ＲＡＭ、１４・・・バス、１５・・・入出力インターフェース、１６・・・入力部、１７・・・入力部、１８・・・記憶部、１９・・・通信部、２０・・・ドライブ、２１・・・リムーバブルメディア、３１・・・変換部、３２・・・学習処理部、５１、５３、５６・・・特徴量生成処理部、５５・・・変換学習部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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