(57)【要約】【課題】騒音下での音声認識率を向上する。【解決手段】実施形態の音声認識装置は、抽出部と、抑制部と、認識部とを有する。抽出部は、認識対象の音声データに含まれる騒音又は雑音の特徴を抽出する。抑制部は、音声データに対し、騒音又は雑音の特徴ごとの騒音抑制処理の中から、抽出した騒音又は雑音の特徴それぞれに対応する騒音等の抑制処理を行う。認識部は、騒音又は雑音抑制後の音声データに対して音声認識を行う。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象の音声データに含まれる騒音又は雑音の特徴を抽出する抽出部と、
前記音声データに対し、騒音又は雑音の特徴ごとの抑制処理の中から、抽出した前記騒音又は前記雑音の特徴それぞれに対応する抑制処理を行う抑制部と、
抑制処理後の前記音声データに対して音声認識を行う認識部と、
を有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
騒音又は雑音の特徴に応じて各々の騒音又は雑音を抑制するように学習した学習モデルを複数有し、
前記抑制部は、前記複数の学習モデルの中から、抽出した前記騒音又は前記雑音の特徴それぞれに対応する前記学習モデルを用いて前記抑制処理を行う、
ことを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記音声認識装置はさらに、抑制処理後の前記音声データに応じて推定した複数の音声認識エンジンそれぞれの認識率に基づき、いずれかの音声認識エンジンを選定する選定部を有し、
前記認識部は、選定した前記音声認識エンジンを用いて音声認識を行う、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
認識対象の音声データに含まれる騒音又は雑音の特徴を抽出し、
前記音声データに対し、騒音又は雑音の特徴ごとの抑制処理の中から、抽出した前記騒音又は前記雑音の特徴それぞれに対応する抑制処理を行い、
抑制処理後の前記音声データに対して音声認識を行う、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする音声認識プログラム。
【請求項５】
認識対象の音声データに含まれる騒音又は雑音の特徴を抽出し、
前記音声データに対し、騒音又は雑音の特徴ごとの抑制処理の中から、抽出した前記騒音又は前記雑音の特徴それぞれに対応する抑制処理を行い、
抑制処理後の前記音声データに対して音声認識を行う、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、音声認識装置、音声認識プログラムおよび音声認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、音声データより人が話した言葉を認識して文字として書き起こす音声認識においては、騒音又は雑音環境下では音声認識の認識精度が低下することから、事前に騒音等の抑圧処理を行うものがある。音声認識において騒音等の抑圧処理を行う従来技術としては、それぞれ異なる手法の抑圧処理を行う複数の抑圧部の中からいずれかの騒音等の抑圧処理を選択して行うものが知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１７／９４１２１号
【特許文献２】特開２００９−３１８０９号公報
【特許文献３】特開平５−５４０６８号公報
【特許文献４】特開２００６−８４８９８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、上記の従来技術では、それぞれ異なる手法の騒音抑圧処理のいずれかを実施するものであり、音声認識の認識率の向上が限定的となる場合があるという問題がある。例えば、音声データに含まれる音声認識の対象ではない騒音又は雑音は、複数の音源から重畳されることがあり、いずれか一つの騒音等の抑圧処理では、重畳されている騒音又は雑音のすべてを抑圧することは困難である。
【０００５】
１つの側面では、騒音又は雑音環境下での音声認識率を向上することを可能とする音声認識装置、音声認識プログラムおよび音声認識方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の案では、音声認識装置は、抽出部と、抑制部と、認識部とを有する。抽出部は、認識対象の音声データに含まれる騒音又は雑音の特徴を抽出する。抑制部は、音声データに対し、騒音又は雑音の特徴ごとの騒音抑制処理の中から、抽出した騒音又は雑音の特徴それぞれに対応する騒音等の抑制処理を行う。認識部は、騒音又は雑音抑制後の音声データに対して音声認識を行う。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の１実施態様によれば、騒音又は雑音環境下での音声認識率を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態にかかる音声認識装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施形態にかかる音声認識装置の動作例を示すフローチャートである。
【図３】図３は、騒音特徴抽出部の学習にかかる機能構成例を示すブロック図である。
【図４】図４は、騒音特徴抽出部の学習にかかる動作例を示すフローチャートである。
【図５】図５は、騒音特徴抽出部の推論にかかる機能構成例を示すブロック図である。
【図６】図６は、騒音特徴抽出部の推論にかかる動作例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、騒音抑制部の学習にかかる機能構成例を示すブロック図である。
【図８】図８は、騒音抑制部の学習にかかる動作例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、騒音抑制部の推論にかかる機能構成例を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、騒音抑制部の推論にかかる動作例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、認識対象外処理部の学習にかかる機能構成例を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、認識対象外処理部の学習にかかる動作例を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、認識対象外処理部の推論にかかる機能構成例を示すブロック図である。
【図１４】図１４は、認識対象外処理部の推論にかかる動作例を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、音声認識教師データベースの生成を説明する説明図である。
【図１６】図１６は、音声認識選定部の学習にかかる機能構成例を示すブロック図である。
【図１７】図１７は、音声認識選定部の学習にかかる動作例を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、音声認識選定部の推論にかかる機能構成例を示すブロック図である。
【図１９】図１９は、音声認識選定部の推論にかかる動作例を示すフローチャートである。
【図２０】図２０は、実施形態にかかる音声認識装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して、実施形態にかかる音声認識装置、音声認識プログラムおよび音声認識方法を説明する。実施形態において同一の機能を有する構成には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。なお、以下の実施形態で説明する音声認識装置、音声認識プログラムおよび音声認識方法は、一例を示すに過ぎず、実施形態を限定するものではない。また、以下の各実施形態は、矛盾しない範囲内で適宜組みあわせてもよい。
【００１０】
図１は、実施形態にかかる音声認識装置の機能構成例を示すブロック図である。図１に示すように、音声認識装置１は、音声認識の認識対象となる入力音声（音声データ）を受け付け、音声をテキストに変換した認識結果をファイルやディスプレイなどに出力する情報処理装置である。例えば、音声認識装置１は、ＰＣ（Personal  Computer）などを適用できる。
【００１１】
具体的には、音声認識装置１は、制御部１０、騒音特徴抽出部１１、騒音抑制部１２、認識対象外処理部１３、音声認識選定部１４および音声認識部１５を有する。
【００１２】
制御部１０は、騒音特徴抽出部１１、騒音抑制部１２、認識対象外処理部１３、音声認識選定部１４および音声認識部１５における処理の全体を制御する処理部である。
【００１３】
騒音特徴抽出部１１は、制御部１０の制御のもと、入力音声に含まれる騒音又は雑音の特徴を抽出する処理を行う処理部である。すなわち、騒音特徴抽出部１１は、抽出部の一例である。
【００１４】
入力音声には、テキストへ変換するための認識対象となる人の声とともに、ＢＧＭ、環境音（例えば街頭の雑踏、犬の鳴き声など）、電子機器の効果音などの騒音又は雑音が含まれる。騒音特徴抽出部１１は、入力音声に含まれるこれらの騒音又は雑音の特徴、例えばＢＧＭ、環境音、効果音のいずれのカテゴリであるかを抽出する。
【００１５】
具体的には、認識対象となる人の声とともにＢＧＭが入力音声に含まれる場合、騒音特徴抽出部１１は、騒音又は雑音の特徴を示すカテゴリとしてＢＧＭを抽出する。また、ＢＧＭ＋環境音が入力音声に含まれる場合は、騒音特徴抽出部１１は、騒音又は雑音の特徴を示すカテゴリとしてＢＧＭおよび環境音を抽出する。
【００１６】
騒音抑制部１２は、制御部１０の制御のもと、音声認識を行うために、入力音声から認識対象となる人の声以外の騒音又は雑音を抑制（低減）する処理を行う処理部である。具体的には、騒音抑制部１２は、入力音声に対し、騒音又は雑音の特徴ごとの騒音抑制処理の中から抽出した騒音等の特徴それぞれに対応する騒音抑制処理を行う。すなわち、騒音抑制部１２は、抑制部の一例である。
【００１７】
認識対象外処理部１３は、制御部１０の制御のもと、騒音抑制後の入力音声について、認識対象となる人の声ではあるものの、音声認識においては認識対象外の音声を判定し、認識対象外の音声を無音化する処理を行う処理部である。認識対象外の音声としては、認識する音声言語（例えば日本語）とは異なる音声言語（例えば英語）の音、声援、笑い声などがある。
【００１８】
音声認識選定部１４は、制御部１０の制御のもと、音声認識部１５における複数の音声認識エンジンの中で入力音声に対して使用する音声認識エンジンを選定する。音声からテキストへ変換する音声認識エンジンについては、音声言語、場面などに応じて様々なものがある。例えば、一般に音声認識と呼ばれているものは、口語調、話している話題などによって最適な音声認識エンジンを選択することで、よりよい音声認識結果が得られることが知られている。
【００１９】
そこで、音声認識選定部１４は、認識対象外処理部１３から出力された騒音抑制後の音声データをもとに、音声データに含まれる音声（認識対象となる人の音声）の特徴量に基づいて音声認識部１５における複数の音声認識エンジンそれぞれの認識率を推定する。次いで、音声認識選定部１４は、推定した認識率に基づいて、複数の音声認識エンジンの中から例えば認識率が最も高くなると推定される音声認識エンジンを選定する。すなわち、音声認識選定部１４は、選定部の一例である。
【００２０】
音声認識部１５は、音声からテキストへ変換するための音声認識エンジンを複数有し、制御部１０の制御のもと、音声認識選定部１４が選定した音声認識エンジンにより騒音または雑音を抑制後の入力音声に対して音声認識を行う処理部である。音声認識部１５は、入力音声に含まれる認識対象となる音声（人の声）について、音声認識エンジンによる認識結果を出力する。すなわち、音声認識部１５は、認識部の一例である。
【００２１】
ここで、制御部１０の制御のもとで行われる音声認識装置１の動作例とともに、騒音特徴抽出部１１、騒音抑制部１２、認識対象外処理部１３、音声認識選定部１４および音声認識部１５における処理の詳細を説明する。図２は、実施形態にかかる音声認識装置１の動作例を示すフローチャートである。
【００２２】
図２に示すように、処理が開始されると、制御部１０は、音声認識の対象となる対象音声の入力を受け付け、受け付けた音声を騒音特徴抽出部１１へ入力する（Ｓ１）。次いで、騒音特徴抽出部１１は、対象音声に含まれる騒音又は雑音の特徴を抽出する（Ｓ２）。
【００２３】
具体的には、騒音特徴抽出部１１は、予めＢＧＭ、環境音、効果音などの騒音又は雑音のデータベースを用意し、これらの騒音又は雑音を教師としたディープラーニングなどの手法を用いて、騒音又は雑音の特徴を判別するニューラルネットワークである学習モデルの学習を行う。そして、騒音特徴抽出部１１は、対象音声を学習済みの学習モデルに入力し、騒音又は雑音の特徴についての推論結果を得ることで、対象音声に含まれる騒音又は雑音の特徴を抽出（判定）する。
【００２４】
図３は、騒音特徴抽出部１１の学習にかかる機能構成例を示すブロック図である。図３に示すように、騒音特徴抽出部１１は、学習にかかる機能構成として、騒音教師データベース１１１、音声特徴変換部１１２、学習部１１３、学習パラメータ１１４および学習モデル１１５を有する。
【００２５】
騒音教師データベース１１１は、ＢＧＭ、環境音、効果音などの各種騒音又は雑音を含む音声ファイルと、音声ファイルに含まれる騒音又は雑音の特徴を示すカテゴリの値とを対応付けて管理するデータベースである。この騒音教師データベース１１１において、騒音又は雑音の特徴ごとにカテゴリ分けされた音声データが、騒音又は雑音の特徴を判別する学習モデル１１５の学習に用いられる教師データである。
【００２６】
音声特徴変換部１１２は、騒音教師データベース１１１の音声ファイルに含まれる音声データについて、音声の特徴変換を行った上で、カテゴリの値とともに学習部１１３へ出力する。この音声の特徴変換は、スペクトログラム変換やＭＦＣＣ（Mel-Frequency  Cepstrum  Coefficients）などの一般的に利用される音声特徴量への変換である。
【００２７】
学習部１１３は、音声特徴変換部１１２を介して得られた音声特徴量と、カテゴリの値とを教師データとし、騒音又は雑音の特徴（カテゴリ）を判別するニューラルネットワーク（以下、ＮＮと称する）である学習モデル１１５の学習を行う。
【００２８】
具体的には、学習部１１３は、学習に関する既定値や初期のＮＮを構築するためのハイパーパラメタなどの学習パラメータ１１４を参照してＮＮを構築する。次いで、学習部１１３は、音声特徴変換部１１２を介して得られた音声特徴量を構築したＮＮに入力し、その出力と教師データにおけるカテゴリの値とを比較する。学習部１１３は、比較の結果、誤りがあれば誤差逆伝播法などを用いてＮＮの各ノードにおける重みの更新を行う。この工程を騒音教師データベース１１１における教師データを参照してくり返し行うことで、学習部１１３は、ＮＮの各ノードについて重みを学習した学習済みの学習モデル１１５を得る。
【００２９】
図４は、騒音特徴抽出部１１の学習にかかる動作例を示すフローチャートである。図４に示すように、処理が開始されると、音声特徴変換部１１２は、騒音教師データベース１１１の読み取りを行い（Ｓ１１）、音声ファイルとカテゴリの値とを一つの組とする教師データを取り出す（Ｓ１２）。次いで、音声特徴変換部１１２は、音声ファイルに含まれる音声データについて、音声の特徴変換を行う（Ｓ１３）。
【００３０】
次いで、学習部１１３は、特徴変換後の音声特徴量をＮＮへ入力し（Ｓ１４）、ＮＮからの判定結果を得る（Ｓ１５）。次いで、学習部１１３は、ＮＮからの判定結果と教師データにおけるカテゴリの値（正解情報）とを比較して誤り（差分）を求める。次いで、学習部１１３は、得られた差分をＮＮに逆伝播させ、ＮＮの各ノードのパラメータを変更して最適解に近づけていく誤差逆伝播法を実施し、ＮＮの各ノードの重みを調整する（Ｓ１６）。
【００３１】
次いで、学習部１１３は、判定結果の誤りが学習パラメータ１１４の規定値以下になるなど、所定の終了条件を満たすか否かを判定する（Ｓ１７）。終了条件を満たさない場合（Ｓ１７：ＮＯ）、学習部１１３は、Ｓ１２へ処理を戻し、別の組の教師データによる学習を繰り返す。終了条件を満たす場合（Ｓ１７：ＹＥＳ）、学習部１１３は、ＮＮの各ノードにおける重みを学習モデル１１５として保存して処理を終了する。
【００３２】
図５は、騒音特徴抽出部１１の推論にかかる機能構成例を示すブロック図である。図５に示すように、騒音特徴抽出部１１は、推論にかかる機能構成として、音声特徴変換部１１２、学習モデル１１５、推論部１１６および判定結果整形部１１７を有する。
【００３３】
音声特徴変換部１１２は、学習時と同様に、音声認識の対象となる対象音声を所定の時間間隔（例えば数秒単位）で音声特徴量に変換する。学習モデル１１５は、学習により得られたＮＮの各ノードの重みなどである。
【００３４】
推論部１１６は、学習済みの学習モデル１１５に基づき構築したＮＮにより対象音声に含まれる騒音又は雑音の特徴（カテゴリの値）を推論（判定）する。具体的には、推論部１１６は、音声特徴変換部１１２による特徴変換後の音声特徴量をＮＮに入力し、ＮＮより判定結果の出力を得る。
【００３５】
判定結果整形部１１７は、対象音声について所定の時間間隔で推論部１１６より得られた判定結果をもとに、カテゴリを整形して出力する。例えば、判定結果整形部１１７は、所定の時間間隔での判定結果において、各カテゴリの確度を示す値が所定値以上であるカテゴリをその時間間隔における騒音又は雑音の特徴とする。例えば、０ｓ−１２ｓの時間において、「ＢＧＭ  Ａ」、「拍手」のカテゴリの確度が所定値以上である場合は、「ＢＧＭ  Ａ」、「拍手」をその時間内の音声に含まれる騒音又は雑音の特徴とする。
【００３６】
図６は、騒音特徴抽出部１１の推論にかかる動作例を示すフローチャートである。図６に示すように、処理が開始されると、音声特徴変換部１１２は、対象音声の入力を受け付け（Ｓ２１）、所定の時間間隔で対象音声の特徴変換を行う（Ｓ２２）。
【００３７】
次いで、推論部１１６は、特徴変換により得られた音声特徴量を学習済みの学習モデル１１５を用いたＮＮへ入力し（Ｓ２３）、各時間間隔における判定結果を得る（Ｓ２３）。次いで、判定結果整形部１１７は、各時間間隔における推論部１１６の判定結果を整形し（Ｓ２４）、各時間間隔における騒音又は雑音の特徴についての判定結果を出力する（Ｓ２５）。
【００３８】
図２に戻り、Ｓ２に次いで、騒音抑制部１２は、対象音声に対して、騒音又は雑音の特徴ごとの騒音抑制処理の中から抽出した騒音又は雑音の特徴それぞれに対応する騒音抑制処理を行う。これにより、騒音抑制部１２は、認識対象となる人の声以外の騒音又は雑音を抑制する（Ｓ３）。
【００３９】
具体的には、騒音抑制部１２は、各種騒音のデータベースを用意し、各種騒音又は雑音それぞれを教師としたディープラーニングなどの手法を用いて、騒音又は雑音を抑制して人の声を残すようなニューラルネットワークである学習モデルの学習を行う。そして、騒音抑制部１２は、対象音声を抽出した騒音又は雑音の特徴に対応して学習した学習モデルに入力し、騒音又は雑音を抑制した推論結果を得ることで、対象音声に含まれる騒音又は雑音の抑制を行う。
【００４０】
図７は、騒音抑制部１２の学習にかかる機能構成例を示すブロック図である。図７に示すように、騒音抑制部１２は、学習にかかる機能構成として、騒音教師データベース１２１、クリアな人の声データベース１２２、音声混合部１２３、音声特徴変換部１２４ａ、１２４ｂ、学習部１２５、学習パラメータ１２６、学習モデル１２７および音声特徴逆変換部１２８を有する。
【００４１】
騒音教師データベース１２１は、ＢＧＭ、環境音、効果音などの各種騒音又は雑音を含む音声ファイルと、音声ファイルに含まれる騒音又は雑音の特徴を示すカテゴリの値とを対応付けて管理するデータベースである。クリアな人の声データベース１２２は、騒音又は雑音を含まないクリアな人の声を含む音声データを管理するデータベースである。この騒音教師データベース１２１およびクリアな人の声データベース１２２の音声データが、騒音又は雑音を抑制する学習モデル１２７の学習に用いられる教師データである。
【００４２】
音声混合部１２３は、騒音教師データベース１２１およびクリアな人の声データベース１２２に含まれる音声の一般に知られている音声の混合処理で混合する。
【００４３】
音声特徴変換部１２４ａは、クリアな人の声データベース１２２におけるクリアな人の声を含む音声データについて、フーリエ変換などの公知の変換手法で音声の特徴変換を行った上で学習部１２５へ出力する。音声特徴変換部１２４ｂは、クリアな人の声と騒音又は雑音とを音声混合部１２３で混合した音声データについて、フーリエ変換などの公知の変換手法で音声の特徴変換を行った上で学習部１２５へ出力する。
【００４４】
学習部１２５は、クリアな人の声についての音声特徴量と、クリアな人の声に騒音又は雑音を混合した音声についての音声特徴量とを教師データとし、騒音又は雑音を抑制するＮＮである学習モデル１２７の学習を行う。
【００４５】
具体的には、学習部１２５は、学習に関する既定値や初期のＮＮを構築するためのハイパーパラメタなどの学習パラメータ１２６を参照してＮＮを構築する。次いで、学習部１２５は、音声特徴変換部１２４ｂを介して得られた音声特徴量を構築したＮＮに入力し、その出力結果と音声特徴変換部１２４ａを介して得られた音声特徴量（正解情報）とを比較する。学習部１２５は、比較の結果、誤りがあれば誤差逆伝播法などを用いてＮＮの各ノードにおける重みの更新を行う。
【００４６】
この工程を騒音教師データベース１２１における騒音の特徴ごとにくり返し行うことで、学習部１２５は、騒音又は雑音の特徴ごとに、ＮＮの各ノードについての重みを学習した学習済みの学習モデル１２７を得る。すなわち、学習部１２５は、騒音又は雑音の特徴ごとの騒音抑制処理を行う複数の学習モデル１２７を得る。
【００４７】
音声特徴逆変換部１２８は、学習モデル１２７におけるＮＮの出力に対し、音声特徴変換部１２４ａ、１２４ｂの変換処理とは逆の変換（例えば逆フーリエ変換）を行い、騒音又は雑音を抑制した音声データに戻す。
【００４８】
図８は、騒音抑制部１２の学習にかかる動作例を示すフローチャートである。図８に示すように、処理が開始されると、音声特徴変換部１２４ａおよび音声混合部１２３は、クリアな人の声データベース１２２および騒音教師データベース１２１より音声データの読み出しを行う（Ｓ３１）。具体的には、音声特徴変換部１２４ａは、クリアな人の声データベース１２２からクリアな人の声の音声データを読み出して入力する。また、音声混合部１２３は、クリアな人の声データベース１２２からクリアな人の声の音声データと、騒音教師データベース１２１から騒音又は雑音の音声データとを読み出して入力する。
【００４９】
次いで、音声混合部１２３は、クリアな人の声の音声データと、騒音又は雑音の音声データとを混合し（Ｓ３２）、混合後の音声データを音声特徴変換部１２４ｂに入力する。次いで、音声特徴変換部１２４ａ、１２４ｂは入力された音声データについて、音声の特徴変換を行った上で学習部１２５へ出力する（Ｓ３３）。
【００５０】
次いで、学習部１２５は、混合した音声の特徴変換後の音声特徴量をＮＮへ入力し、ＮＮからの出力結果を得る（Ｓ３４）。次いで、学習部１２５は、ＮＮからの出力結果とクリアな人の声の音声特徴量（正解情報）とを比較して誤り（差分）を求める。次いで、学習部１２５は、得られた差分をＮＮに逆伝播させ、ＮＮの各ノードのパラメータを変更して最適解に近づけていく誤差逆伝播法を実施し、ＮＮの各ノードの重みを調整する（Ｓ３５）。
【００５１】
次いで、学習部１２５は、出力結果の誤りが学習パラメータ１２６の規定値以下になるなど、所定の終了条件を満たすか否かを判定する（Ｓ３６）。終了条件を満たさない場合（Ｓ３６：ＮＯ）、学習部１２５は、Ｓ３２へ処理を戻し、別の組の教師データによる学習を繰り返す。終了条件を満たす場合（Ｓ３６：ＹＥＳ）、学習部１２５は、ＮＮの各ノードにおける重みを学習モデル１２７として保存して処理を終了する。
【００５２】
図９は、騒音抑制部１２の推論にかかる機能構成例を示すブロック図である。図９に示すように、騒音抑制部１２は、推論にかかる機能構成として、音声特徴変換部１２４ｃ、学習モデル１２７、推論部１２９および音声特徴逆変換部１２８を有する。
【００５３】
音声特徴変換部１２４ｃは、学習時と同様に、音声認識の対象となる対象音声を所定の時間間隔（例えば数秒単位）で音声特徴量に変換する。学習モデル１２７は、騒音又は雑音の特徴ごとに、学習により得られたＮＮの各ノードの重みなどである。
【００５４】
推論部１２９は、学習済みの学習モデル１２７に基づき構築したＮＮにより対象音声に含まれる騒音又は雑音を抑制した推論結果を得る。具体的には、推論部１２９は、騒音特徴抽出部１１が判定した各時間間隔における騒音又は雑音の特徴についての特徴判定結果１２６ａをもとに、判定した騒音又は雑音の特徴に対応する学習モデル１２７を読み出してＮＮを構築する。次いで、推論部１２９は、音声特徴変換部１２４ｃの特徴変換により得られた音声特徴量を構築したＮＮに入力し、ＮＮより騒音又は雑音を抑制した推論結果を得る。推論部１２９は、特徴判定結果１２６ａにおけるすべての騒音又は雑音の特徴について、ＮＮを構築して推論結果を得る処理を繰り返す。このようにして、推論部１２９は、抽出した騒音又は雑音の特徴それぞれに対応する騒音抑制処理を行う。
【００５５】
音声特徴逆変換部１２８は、推論部１２９における騒音抑制処理後のデータに対し、音声特徴変換部１２４ｃの変換処理とは逆の変換（例えば逆フーリエ変換）を行い、騒音又は雑音を抑制した音声データに戻す。
【００５６】
図１０は、騒音抑制部１２の推論にかかる動作例を示すフローチャートである。図１０に示すように、処理が開始されると、騒音抑制部１２は、対象音声、特徴判定結果１２６ａ、学習パラメータ１２６および学習モデル１２７などの処理に関するデータを読み出す（Ｓ４１）。
【００５７】
次いで、音声特徴変換部１２４ｃは、対象音声を所定の時間単位で音声特徴量に変換する（Ｓ４２）。次いで、推論部１２９は、特徴判定結果１２６ａより対応する時間の判定結果を読み出し、判定結果が示すカテゴリ（騒音又は雑音の特徴）に対応する学習モデル１２７を読み込む（Ｓ４３）。
【００５８】
次いで、推論部１２９は、読み込んだ学習モデル１２７をもとにＮＮを構築し、変換した音声特徴量をＮＮに入力し、ＮＮより推論結果の出力を得る（Ｓ４４）。
【００５９】
次いで、推論部１２９は、特徴判定結果１２６ａを参照し、同じ時間に未処理の他の騒音又は雑音の特徴があるか否かを判定する（Ｓ４５）。例えば、特徴判定結果１２６ａにおいて、０ｓ−１２ｓの時間では、「ＢＧＭ  Ａ」、「拍手」が騒音又は雑音の特徴として抽出されている。したがって、最初に「ＢＧＭ  Ａ」に対する騒音抑制処理を行った場合、「拍手」が未処理の騒音又は雑音の特徴として残っていることとなる。
【００６０】
他の騒音又は雑音の特徴がある場合（Ｓ４５：ＹＥＳ）、推論部１２９は、Ｓ４３へ処理を戻し、他の騒音又は雑音の特徴について騒音又は雑音を抑制した推論結果を得るための処理を繰り返す。
【００６１】
他の騒音又は雑音の特徴がない場合（Ｓ４５：ＮＯ）、音声特徴逆変換部１２８は、騒音抑制処理後のデータに対し、逆変換処理を行って騒音又は雑音を抑制した音声データに戻す（Ｓ４６）。
【００６２】
次いで、騒音抑制部１２は、対象音声について、最後の時間まで処理を実施したか否かを判定する（Ｓ４７）。最後の時間まで処理を実施していない場合（Ｓ４７：ＮＯ）、騒音抑制部１２は、Ｓ４２へ処理を戻し、次の時間単位についての騒音抑制処理を行う。
【００６３】
最後の時間まで処理を実施した場合（Ｓ４７：ＹＥＳ）、音声特徴逆変換部１２８は、すべての時間単位の音声データを結合し（Ｓ４８）、対象音声について騒音又は雑音を抑制した音声を出力する（Ｓ４９）。
【００６４】
図２に戻り、Ｓ３に次いで、認識対象外処理部１３は、騒音抑制後の音声について、認識対象外の音声を判定し、認識対象外の音声を無音化する認識対象外処理を行う（Ｓ４）。
【００６５】
具体的には、認識対象外処理部１３は、予め認識対象外の音声（例えば外国語の音声、声援、笑い声など）のデータベースを用意し、これらの音声を教師としたディープラーニングなどの手法を用いて、認識対象外の音声を判別するニューラルネットワークである学習モデルの学習を行う。そして、認識対象外処理部１３は、処理対象の音声を学習済みの学習モデルに入力して推論結果を得ることで、処理対象の音声に含まれる認識対象外の音声（例えば外国語の音声、声援、笑い声など）を判別する。次いで、認識対象外処理部１３は、判別結果に対応する音声フィルタ処理を行い、認識対象外の音声を無音化する。
【００６６】
図１１は、認識対象外処理部１３の学習にかかる機能構成例を示すブロック図である。図１１に示すように、認識対象外処理部１３は、学習にかかる機能構成として、認識対象外教師データベース１３１、音声特徴変換部１３２および学習部１３３を有する。
【００６７】
認識対象外教師データベース１３１は、声援、外国語、笑い声などの認識対象外の音声を含む音声ファイルと、音声ファイルに含まれる認識対象外の音声の特徴を示すカテゴリの値とを対応付けて管理するデータベースである。この認識対象外教師データベース１３１の音声データが、認識対象外の音声を判別する学習モデル１３５の学習に用いられる教師データである。
【００６８】
音声特徴変換部１３２は、認識対象外教師データベース１３１の音声ファイルに含まれる音声データについて、音声の特徴変換を行った上で、カテゴリの値とともに学習部１３３へ出力する。この音声の特徴変換は、スペクトログラム変換やＭＦＣＣなどの一般的に利用される音声特徴量への変換である。
【００６９】
学習部１３３は、音声特徴変換部１３２を介して得られた音声特徴量と、カテゴリの値とを教師データとし、カテゴリの値に対応する認識対象外の音声を判別するＮＮである学習モデル１３５の学習を行う。
【００７０】
具体的には、学習部１３３は、学習に関する既定値や初期のＮＮを構築するためのハイパーパラメタなどの学習パラメータ１３４を参照してＮＮを構築する。次いで、学習部１３３は、音声特徴変換部１３２を介して得られた音声特徴量を構築したＮＮに入力し、その出力結果とカテゴリとを比較し、誤りがあれば誤差逆伝播法などを用いてＮＮの各ノードにおける重みの更新を行う。
【００７１】
図１２は、認識対象外処理部１３の学習にかかる動作例を示すフローチャートである。図１２に示すように、処理が開始されると、音声特徴変換部１３２は、認識対象外教師データベース１３１の読み取りを行い（Ｓ５１）、音声ファイルとカテゴリの値とを一つの組とする教師データを取り出す（Ｓ５２）。次いで、音声特徴変換部１３２は、音声ファイルに含まれる音声データについて、音声の特徴変換を行う（Ｓ５３）。
【００７２】
次いで、学習部１３３は、特徴変換後の音声特徴量をＮＮへ入力し（Ｓ５４）、ＮＮからの判定結果を得る（Ｓ５５）。次いで、学習部１３３は、ＮＮからの判定結果と教師データにおけるカテゴリの値（正解情報）とを比較して誤り（差分）を求める。次いで、学習部１３３は、得られた差分をＮＮに逆伝播させ、ＮＮの各ノードのパラメータを変更して最適解に近づけていく誤差逆伝播法を実施し、ＮＮの各ノードの重みを調整する（Ｓ５６）。
【００７３】
次いで、学習部１３３は、判定結果の誤りが学習パラメータ１３４の規定値以下になるなど、所定の終了条件を満たすか否かを判定する（Ｓ５７）。終了条件を満たさない場合（Ｓ５７：ＮＯ）、音声特徴変換部１３２は、Ｓ５２へ処理を戻し、別の組の教師データによる学習を繰り返す。終了条件を満たす場合（Ｓ５７：ＹＥＳ）、学習部１３３は、ＮＮの各ノードにおける重みを学習モデル１３５として保存して処理を終了する。
【００７４】
図１３は、認識対象外処理部１３の推論にかかる機能構成例を示すブロック図である。図１３に示すように、認識対象外処理部１３は、推論にかかる機能構成として、音声特徴変換部１３２、推論部１３６および判定結果処理部１３７を有する。
【００７５】
音声特徴変換部１３２は、学習時と同様に、対象音声を所定の時間間隔（例えば数秒単位）で音声特徴量に変換する。
【００７６】
推論部１３６は、学習済みの学習モデル１３５に基づき構築したＮＮにより対象音声に含まれる認識対象外の音声（カテゴリの値）を推論（判定）する。具体的には、推論部１３６は、音声特徴変換部１３２による特徴変換後の音声特徴量をＮＮに入力し、ＮＮより判定結果の出力を得る。
【００７７】
判定結果処理部１３７は、対象音声について所定の時間間隔で推論部１３６より得られた判定結果をもとに、判別結果に対応する音声フィルタ処理を行い認識対象外の音声を無音化して出力する。
【００７８】
図１４は、認識対象外処理部１３の推論にかかる動作例を示すフローチャートである。図１４に示すように、処理が開始されると、音声特徴変換部１３２は、対象音声の入力を受け付け（Ｓ６１）、所定の時間間隔で対象音声の特徴変換を行う（Ｓ６２）。
【００７９】
次いで、推論部１３６は、特徴変換により得られた音声特徴量を学習済みの学習モデル１３５を用いたＮＮへ入力し（Ｓ６３）、各時間間隔における判定結果を得る。次いで、判定結果処理部１３７は、各時間間隔における推論部１３６の判定結果に対応する音声フィルタ処理を行い、各時間間隔における認識対象外の音声を無音化する（Ｓ６４）。次いで、判定結果処理部１３７は、認識対象外の音声を無音化した音声データを出力し（Ｓ６５）、処理を終了する。
【００８０】
図２に戻り、Ｓ４に次いで、音声認識選定部１４は、音声認識部１５における複数の音声認識エンジンの中で対象音声に対して使用する音声認識エンジン（図示例では音声認識エンジンＡ〜Ｃ）を判定する（Ｓ５）。
【００８１】
具体的には、音声認識選定部１４は、評価サンプルとしての音声と、その音声を各音声認識エンジンで認識した場合の認識率についてのデータベースを用意する。
【００８２】
図１５は、音声認識教師データベースの生成を説明する説明図である。図１５に示すように、音声認識選定部１４は、評価音声データベース１４１におけるサンプルの音声を読み出し、音声認識部１５における複数の音声認識エンジンによりセンテンスごとの音声認識を行う（Ｓ７１）。次いで、音声認識選定部１４は、評価音声データベース１４１において音声に対応して格納された正解（認識結果）と比較して、センテンスごとの認識率を算出する（Ｓ７２）。
【００８３】
次いで、音声認識選定部１４は、算出した認識率をもとに、評価対象音声についての教師データを作成し（Ｓ７３）、作成した教師データを音声認識教師データベース１４２に格納する。具体的には、音声認識選定部１４は、評価対象音声について、センテンスごとの各音声認識エンジンにおける認識率（エンジン選定結果）を教師データとして音声認識教師データベース１４２に格納する。
【００８４】
次いで、音声認識選定部１４は、音声認識教師データベース１４２の教師データにより、ディープラーニングなどの手法を用いて、各音声認識エンジンでの認識率をもとに音声認識エンジンを推定（選定）するニューラルネットワークである学習モデルの学習を行う。次いで、音声認識選定部１４は、対象音声を学習済みの学習モデルに入力し、各音声認識エンジンでの認識率に基づいて、複数の音声認識エンジンの中から例えば認識率が最も高くなると推定される音声認識エンジンを選定する。
【００８５】
図１６は、音声認識選定部１４の学習にかかる機能構成例を示すブロック図である。図１６に示すように、音声認識選定部１４は、学習にかかる機能構成として、音声認識教師データベース１４２、音声特徴変換部１４３および学習部１４４を有する。
【００８６】
音声特徴変換部１４３は、音声認識教師データベース１４２の音声ファイルに含まれる音声データについて、音声の特徴変換を行った上で、音声認識エンジンとその認識率（エンジン選定結果）とともに学習部１４４へ出力する。この音声の特徴変換は、スペクトログラム変換やＭＦＣＣなどの一般的に利用される音声特徴量への変換である。
【００８７】
学習部１４４は、音声特徴変換部１３２を介して得られた音声特徴量と、音声認識エンジンと、その認識率とを教師データとし、音声認識エンジンにおける認識率を推定して音声認識エンジンを選定するためのＮＮである学習モデル１４６の学習を行う。
【００８８】
具体的には、学習部１４４は、学習に関する既定値や初期のＮＮを構築するためのハイパーパラメタなどの学習パラメータ１４５を参照してＮＮを構築する。次いで、学習部１４４は、音声特徴変換部１４３を介して得られた音声特徴量を構築したＮＮに入力し、その出力結果（各音声認識エンジンにおける認識率）と教師データにおける正解情報（エンジン選定結果）とを比較する。次いで学習部１４４は、比較により誤りがあれば誤差逆伝播法などを用いてＮＮの各ノードにおける重みの更新を行う。
【００８９】
図１７は、音声認識選定部１４の学習にかかる動作例を示すフローチャートである。図１７に示すように、処理が開始されると、音声認識選定部１４は、音声認識教師データベース１４２および評価音声の入力を受け付ける（Ｓ８１）。
【００９０】
次いで、音声特徴変換部１４３は、音声特徴変換部１４３から学習に必要なデータ（評価対象音声およびエンジン選定結果）を取り出し、評価対象音声について音声の特徴変換を行う（Ｓ８２）。
【００９１】
次いで、学習部１４４は、特徴変換後の音声特徴量をＮＮに入力し、ＮＮからの出力結果を得る（Ｓ８３）。次いで、学習部１４４は、ＮＮからの出力結果と教師データにおける正解情報（エンジン選定結果）とを比較して誤り（差分）を求める。次いで、学習部１４４は、得られた差分をＮＮに逆伝播させ、ＮＮの各ノードのパラメータを変更して最適解に近づけていく誤差逆伝播法を実施し、ＮＮの各ノードの重みを調整する（Ｓ８４）。
【００９２】
次いで、学習部１４４は、出力結果の誤りが学習パラメータ１４５の規定値以下になるなど、所定の終了条件を満たすか否かを判定する（Ｓ８５）。終了条件を満たさない場合（Ｓ８５：ＮＯ）、学習部１４４は、Ｓ８３へ処理を戻し、別の組の教師データによる学習を繰り返す。終了条件を満たす場合（Ｓ８５：ＹＥＳ）、学習部１４４は、ＮＮの各ノードにおける重みを学習モデル１４６として保存して処理を終了する。
【００９３】
図１８は、音声認識選定部１４の推論にかかる機能構成例を示すブロック図である。図１８に示すように、音声認識選定部１４は、推論にかかる機能構成として、音声特徴変換部１４３および推論部１４７を有する。
【００９４】
音声特徴変換部１４３は、学習時と同様に、音声認識の対象となる対象音声を所定の時間間隔（例えば数秒単位）で音声特徴量に変換する。
【００９５】
推論部１４７は、学習済みの学習パラメータ１４５に基づき構築したＮＮにより、所定の時間間隔ごとに、対象音声における複数の音声認識エンジンそれぞれの認識率を推定する。次いで、推論部１４７は、推定した認識率に基づいて、複数の音声認識エンジンの中から例えば認識率が最も高くなると推定される音声認識エンジンを選定する。
【００９６】
具体的には、推論部１４７は、学習モデル１４６を読み出してＮＮを構築する。次いで、推論部１４７は、音声特徴変換部１４３の特徴変換により得られた所定の時間間隔ごとの音声特徴量を構築したＮＮに入力し、ＮＮより推論結果（各音声認識エンジンにおける認識率）を得る。次いで、推論部１４７は、得られた認識率をもとに音声認識エンジンを選定（判定）し、判定結果を出力する。
【００９７】
図１９は、音声認識選定部１４の推論にかかる動作例を示すフローチャートである。図１９に示すように、処理が開始されると、音声認識選定部１４は、認識対象外処理部１３から出力された騒音又は雑音抑制後の音声（対象音声）の入力を受け付ける（Ｓ９１）。次いで、音声特徴変換部１４３は、所定の時間間隔で対象音声の特徴変換を行う（Ｓ９２）。
【００９８】
次いで、推論部１４７は、特徴変換により得られた音声特徴量を学習済みの学習モデル１４６を用いたＮＮへ入力し（Ｓ９３）、各時間間隔における判定結果（各音声認識エンジンにおける認識率）を得る。次いで、推論部１４７は、各時間間隔について判定結果の整形を行う（Ｓ９４）。例えば、推論部１４７は、所定の時間間隔での判定結果において、最も認識率が高い音声認識エンジンをその時間間隔における音声認識エンジンと選定する。次いで、推論部１４７は、各時間間隔における音声認識エンジンの判定結果を出力する（Ｓ９５）。
【００９９】
図２に戻り、Ｓ５に次いで、音声認識部１５は、複数の音声認識エンジンの中で（図示例では音声認識エンジンＡ〜Ｃ）、音声認識選定部１４が選定した音声認識エンジンにより騒音又は雑音抑制後の入力音声に対して音声認識を行う（Ｓ６）。次いで、音声認識部１５は、音声認識エンジンによる認識結果（認識テキスト）を出力する（Ｓ７）。
【０１００】
以上のように、音声認識装置１は、騒音特徴抽出部１１と、騒音抑制部１２と、音声認識部１５とを有する。騒音特徴抽出部１１は、認識対象の入力音声（音声データ）に含まれる騒音又は雑音の特徴を抽出する。騒音抑制部１２は、音声データに対し、騒音又は雑音の特徴ごとの抑制処理の中から、抽出した騒音又は雑音の特徴それぞれに対応する抑制処理を行う。音声認識部１５は、抑制処理後の音声データに対して音声認識を行う。これにより、音声認識装置１は、例えば様々な騒音又は雑音が重畳される環境下での音声認識率を向上することができる。
【０１０１】
音声認識装置１は、騒音又は雑音の特徴に応じて各々の騒音又は雑音を抑制するように学習した学習モデル１２７を複数有する。騒音抑制部１２は、複数の学習モデル１２７の中から、抽出した騒音又は雑音の特徴それぞれに対応する学習モデル１２７を用いて抑制処理を行う。このように、音声認識装置１は、騒音又は雑音の特徴（ＢＧＭ、環境音、効果音など）ごとに例えばディープラーニング手法により学習した学習モデル１２７を抑制処理に用いることで、騒音又は雑音の特徴に合わせて効果的に騒音又は雑音を抑制することができる。
【０１０２】
また、音声認識装置１は、抑制処理後の音声データに応じて推定した複数の音声認識エンジンそれぞれの認識率に基づき、いずれかの音声認識エンジンを選定する音声認識選定部１４を有する。音声認識部１５は、音声認識選定部１４が選定した音声認識エンジンを用いて音声認識を行う。これにより、音声認識装置１は、例えば認識率が高くなると推定される音声認識エンジンを選定することで、精度よく音声認識を行うことができる。
【０１０３】
音声認識装置１で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）（またはＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）、ＭＣＵ（Micro  Controller  Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、またはワイヤードロジックによるハードウエア上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。また、音声認識装置１で行われる各種処理機能は、クラウドコンピューティングにより、複数のコンピュータが協働して実行してもよい。
【０１０４】
ところで、上記の実施形態で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータ（ハードウエア）の一例を説明する。図２０は、実施形態にかかる音声認識装置１のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。
【０１０５】
図２０に示すように、音声認識装置１は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、データ入力を受け付ける入力装置２０２と、モニタ２０３と、スピーカ２０４とを有する。また、音声認識装置１は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置２０５と、各種装置と接続するためのインタフェース装置２０６と、有線または無線により外部機器と通信接続するための通信装置２０７とを有する。また、音声認識装置１は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０８と、ハードディスク装置２０９とを有する。また、音声認識装置１内の各部（２０１〜２０９）は、バス２１０に接続される。
【０１０６】
ハードディスク装置２０９には、上記の実施形態で説明した制御部１０、騒音特徴抽出部１１、騒音抑制部１２、認識対象外処理部１３、音声認識選定部１４および音声認識部１５にかかる各種の処理を実行するためのプログラム２１１が記憶される。また、ハードディスク装置２０９には、プログラム２１１が参照する各種データ２１２が記憶される。入力装置２０２は、例えば、音声認識装置１の操作者から操作情報の入力を受け付ける。モニタ２０３は、例えば、操作者が操作する各種画面を表示する。インタフェース装置２０６は、例えば印刷装置等が接続される。通信装置２０７は、ＬＡＮ（Local  Area  Network）等の通信ネットワークと接続され、通信ネットワークを介した外部機器との間で各種情報をやりとりする。
【０１０７】
ＣＰＵ２０１は、ハードディスク装置２０９に記憶されたプログラム２１１を読み出して、ＲＡＭ２０８に展開して実行することで、制御部１０、騒音特徴抽出部１１、騒音抑制部１２、認識対象外処理部１３、音声認識選定部１４および音声認識部１５にかかる各種の処理を行う。なお、プログラム２１１は、ハードディスク装置２０９に記憶されていなくてもよい。例えば、音声認識装置１が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラム２１１を、音声認識装置１が読み出して実行するようにしてもよい。音声認識装置１が読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ等に接続された装置にこのプログラムを記憶させておき、音声認識装置１がこれらからプログラム２１１を読み出して実行するようにしてもよい。
【０１０８】
以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１０９】
（付記１）認識対象の音声データに含まれる騒音又は雑音の特徴を抽出する抽出部と、
前記音声データに対し、騒音又は雑音の特徴ごとの抑制処理の中から、抽出した前記騒音又は前記雑音の特徴それぞれに対応する抑制処理を行う抑制部と、
抑制処理後の前記音声データに対して音声認識を行う認識部と、
を有することを特徴とする音声認識装置。
【０１１０】
（付記２）騒音又は雑音の特徴に応じて各々の騒音又は雑音を抑制するように学習した学習モデルを複数有し、
前記抑制部は、前記複数の学習モデルの中から、抽出した前記騒音又は前記雑音の特徴それぞれに対応する前記学習モデルを用いて前記抑制処理を行う、
ことを特徴とする付記１に記載の音声認識装置。
【０１１１】
（付記３）前記音声認識装置はさらに、抑制処理後の前記音声データに応じて推定した複数の音声認識エンジンそれぞれの認識率に基づき、いずれかの音声認識エンジンを選定する選定部を有し、
前記認識部は、選定した前記音声認識エンジンを用いて音声認識を行う、
ことを特徴とする付記１または２に記載の音声認識装置。
【０１１２】
（付記４）認識対象の音声データに含まれる騒音又は雑音の特徴を抽出し、
前記音声データに対し、騒音又は雑音の特徴ごとの抑制処理の中から、抽出した前記騒音又は前記雑音の特徴それぞれに対応する抑制処理を行い、
抑制処理後の前記音声データに対して音声認識を行う、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする音声認識プログラム。
【０１１３】
（付記５）前記抑制処理を行う処理は、騒音又は雑音の特徴に応じて各々の騒音又は雑音を抑制するように学習した複数の学習モデルの中から、抽出した前記騒音又は前記雑音の特徴それぞれに対応する前記学習モデルを用いて前記抑制処理を行う、
ことを特徴とする付記４に記載の音声認識プログラム。
【０１１４】
（付記６）抑制処理後の前記音声データに応じて推定した複数の音声認識エンジンそれぞれの認識率に基づき、いずれかの音声認識エンジンを選定する処理をさらにコンピュータに実行させ、
前記音声認識を行う処理は、選定した前記音声認識エンジンを用いて音声認識を行う、
ことを特徴とする付記４または５に記載の音声認識プログラム。
【０１１５】
（付記７）認識対象の音声データに含まれる騒音又は雑音の特徴を抽出し、
前記音声データに対し、騒音又は雑音の特徴ごとの抑制処理の中から、抽出した前記騒音又は前記雑音の特徴それぞれに対応する抑制処理を行い、
抑制処理後の前記音声データに対して音声認識を行う、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする音声認識方法。
【０１１６】
（付記８）前記抑制処理を行う処理は、騒音又は雑音の特徴に応じて各々の騒音又は雑音を抑制するように学習した複数の学習モデルの中から、抽出した前記騒音又は前記雑音の特徴それぞれに対応する前記学習モデルを用いて前記抑制処理を行う、
ことを特徴とする付記７に記載の音声認識方法。
【０１１７】
（付記９）抑制処理後の前記音声データに応じて推定した複数の音声認識エンジンそれぞれの認識率に基づき、いずれかの音声認識エンジンを選定する処理をさらにコンピュータが実行し、
前記音声認識を行う処理は、選定した前記音声認識エンジンを用いて音声認識を行う、
ことを特徴とする付記７または８に記載の音声認識方法。
【符号の説明】
【０１１８】
１…音声認識装置
１０…制御部
１１…騒音特徴抽出部
１２…騒音抑制部
１３…認識対象外処理部
１４…音声認識選定部
１５…音声認識部
２０１…ＣＰＵ
２０２…入力装置
２０３…モニタ
２０４…スピーカ
２０５…媒体読取装置
２０６…インタフェース装置
２０７…通信装置
２０８…ＲＡＭ
２０９…ハードディスク装置
２１０…バス
２１１…プログラム
２１２…各種データ
【図１】
2020034683.tif 000003
【図２】
2020034683.tif 000004
【図３】
2020034683.tif 000005
【図４】
2020034683.tif 000006
【図５】
2020034683.tif 000007
【図６】
2020034683.tif 000008
【図７】
2020034683.tif 000009
【図８】
2020034683.tif 000010
【図９】
2020034683.tif 000011
【図１０】
2020034683.tif 000012
【図１１】
2020034683.tif 000013
【図１２】
2020034683.tif 000014
【図１３】
2020034683.tif 000015
【図１４】
2020034683.tif 000016
【図１５】
2020034683.tif 000017
【図１６】
2020034683.tif 000018
【図１７】
2020034683.tif 000019
【図１８】
2020034683.tif 000020
【図１９】
2020034683.tif 000021
【図２０】
2020034683.tif 000022