(57)【要約】【課題】雑音が変化する環境下でも高い音声認識性能を達成すること。【解決手段】第１の音声特徴を抽出する特徴抽出部１と、雑音を推定する雑音推定部２と、第１の基底分布の集合を記憶する制御を行う第１の分布記憶制御部４と、推定された雑音に基づいて第１の基底分布の各々から第２の基底分布を合成し記憶する分布合成部６と、第１の音響モデルを記憶する制御を行う第１の音響モデル記憶制御部８と、第１の音声特徴の系列と第１の音響モデルとを照合して状態事後確率を算出する確率算出部９と、第２の基底分布の各々に対応する混合重みを記憶する制御を行う混合重み記憶制御部１１と、状態事後確率を用いて混合重みを融合して融合混合重みを算出する混合重み融合部１２と、融合混合重みで第２の基底分布を混合し混合分布を生成する混合分布生成部１３と、混合分布を用いて第１の音声特徴から第２の音声特徴を推定する特徴強調部１４と、を備えた。【選択図】図１
2010230913.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
雑音環境下で雑音が重畳した音声の各フレームから第１の音声特徴を抽出し、前記第１の音声特徴の系列を算出する特徴抽出部と、
前記音声に重畳された雑音を推定する雑音推定部と、
雑音がない環境下の音声特徴である第２の音声特徴の分布を表わす第１の基底分布の集合を第１の分布記憶部に記憶する制御を行う第１の分布記憶制御部と、
前記推定された雑音に基づいて、前記第１の基底分布の各々から雑音がない環境下の音声の特徴と雑音環境下で雑音が重畳した音声の特徴との結合分布を表わす第２の基底分布を合成し、第２の分布記憶部に記憶する分布合成部と、
雑音環境下における音韻の標準パターンを表わす第１の音響モデルを第１の音響モデル記憶制御部に記憶する制御を行う第１の音響モデル記憶制御部と、
前記第１の音声特徴の系列と、前記第１の音響モデルとを照合して、前記各フレームにおいて、前記第１の音響モデルの各状態に滞在する確率である状態事後確率を算出する確率算出部と、
前記第１の音響モデルの各状態について、前記第２の基底分布の各々に対応する混合重みを混合重み記憶部に記憶する制御を行う混合重み記憶制御部と、
前記状態事後確率を用いて、前記混合重みを融合して、融合混合重みを算出する混合重み融合部と、
前記各フレームについて、前記融合混合重みで、前記第２の基底分布を混合し、該フレームにおける前記第１の音声特徴と前記第２の音声特徴の結合分布である混合分布を生成する混合分布生成部と、
各フレームについて、前記混合分布を用いて、前記第１の音声特徴から前記第２の音声特徴を推定する特徴強調部と、を備えたこと、
を特徴とする音声処理装置。
【請求項２】
雑音がない環境下における音韻の標準パターンを表わす第２の音響モデルを第２の音響モデル記憶部に記憶する制御を行う第２の音響モデル記憶制御部と、
前記第２の音声特徴と前記第２の音響モデルとを照合し、最適な単語列を出力するデコード部と、をさらに備えたこと、
を特徴とする請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項３】
前記第１の基底分布の集合及び前記混合重みは、前記第１の音響モデルのいずれかの状態に対応づけられた前記第２の音声特徴の集合からなる学習データを用いて、ＥＭアルゴリズムにより前記学習データに対する尤度を最大化するように算出されること、
を特徴とする請求項１又は２に記載の音声処理装置。
【請求項４】
音声処理装置で実行される音声処理方法であって、
特徴抽出部が、雑音環境下で雑音が重畳した音声の各フレームから第１の音声特徴を抽出し、前記第１の音声特徴の系列を算出する特徴抽出ステップと、
雑音推定部が、前記音声に重畳された雑音を推定する雑音推定ステップと、
第１の分布記憶制御部が、雑音がない環境下の音声特徴である第２の音声特徴の分布を表わす第１の基底分布の集合を第１の分布記憶部に記憶する制御を行う第１の分布記憶制御ステップと、
分布合成部が、前記推定された雑音に基づいて、前記第１の基底分布の各々から雑音がない環境下の音声の特徴と雑音環境下で雑音が重畳した音声の特徴との結合分布を表わす第２の基底分布を合成し、第２の分布記憶部に記憶する分布合成ステップと、
第１の音響モデル記憶制御部が、雑音環境下における音韻の標準パターンを表わす第１の音響モデルを第１の音響モデル記憶制御部に記憶する制御を行う第１の音響モデル記憶制御ステップと、
確率算出部が、前記第１の音声特徴の系列と、前記第１の音響モデルとを照合して、前記各フレームにおいて、前記第１の音響モデルの各状態に滞在する確率である状態事後確率を算出する確率算出ステップと、
混合重み記憶制御部が、前記第１の音響モデルの各状態について、前記第２の基底分布の各々に対応する混合重みを混合重み記憶部に記憶する制御を行う混合重み記憶制御ステップと、
混合重み融合部が、前記状態事後確率を用いて、前記混合重みを融合して、融合混合重みを算出する混合重み融合ステップと、
混合分布生成部が、前記各フレームについて、前記融合混合重みで、前記第２の基底分布を混合し、該フレームにおける前記第１の音声特徴と前記第２の音声特徴の結合分布である混合分布を生成する混合分布生成ステップと、
特徴強調部が、各フレームについて、前記混合分布を用いて、前記第１の音声特徴から前記第２の音声特徴を推定する特徴強調ステップと、を含むこと、
を特徴とする音声処理方法。
【請求項５】
雑音環境下で雑音が重畳した音声の各フレームから第１の音声特徴を抽出し、前記第１の音声特徴の系列を算出する特徴抽出ステップと、
前記音声に重畳された雑音を推定する雑音推定ステップと、
第１の分布記憶制御部が、雑音がない環境下の音声特徴である第２の音声特徴の分布を表わす第１の基底分布の集合を第１の分布記憶部に記憶する制御を行う第１の分布記憶制御ステップと、
前記推定された雑音に基づいて、前記第１の基底分布の各々から雑音がない環境下の音声の特徴と雑音環境下で雑音が重畳した音声の特徴との結合分布を表わす第２の基底分布を合成し、第２の分布記憶部に記憶する分布合成ステップと、
雑音環境下における音韻の標準パターンを表わす第１の音響モデルを第１の音響モデル記憶制御部に記憶する制御を行う第１の音響モデル記憶制御ステップと、
前記第１の音声特徴の系列と、前記第１の音響モデルとを照合して、前記各フレームにおいて、前記第１の音響モデルの各状態に滞在する確率である状態事後確率を算出する確率算出ステップと、
前記第１の音響モデルの各状態について、前記第２の基底分布の各々に対応する混合重みを混合重み記憶部に記憶する制御を行う混合重み記憶制御ステップと、
前記状態事後確率を用いて、前記混合重みを融合して、融合混合重みを算出する混合重み融合ステップと、
前記各フレームについて、前記融合混合重みで、前記第２の基底分布を混合し、該フレームにおける前記第１の音声特徴と前記第２の音声特徴の結合分布である混合分布を生成する混合分布生成ステップと、
各フレームについて、前記混合分布を用いて、前記第１の音声特徴から前記第２の音声特徴を推定する特徴強調ステップと、
をコンピュータに実行させるための音声処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声処理装置、音声処理方法、及び、音声処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、雑音下で音声認識装置（音声処理装置）を安定に動作させるための手法が数多く提案されている。特に、特徴強調法に関する手法は盛んに研究されている。特徴強調法は、雑音環境下で雑音が重畳した音声（以後、ノイジー音声と呼ぶ）から抽出されたノイジー音声特徴から、防音設備室内などの雑音がない環境下での音声（以後、クリーン音声と呼ぶ）の特徴を推定する技術である。特徴強調法によって推定されたクリーン音声特徴を用いることで、雑音下での音声認識の性能を改善することができる。
【０００３】
例えば、非特許文献１には、従来の音声認識装置が開示されている。従来の音声認識装置は、特徴抽出部、第１の音響モデル記憶部、確率算出部、分布記憶部、混合分布生成部、特徴強調部、第２の音響モデル記憶部、及び、デコード部、を備える。特徴抽出部は、入力されたノイジー音声の各フレームからノイジー音声特徴を抽出する。第１の音響モデル記憶部は、ノイジーな環境における音韻の標準パターンを表わす第１の音響モデルを記憶する。確率算出部は、ノイジー音声特徴の系列と第１の音響モデルを照合し、各フレームにおいて第１の音響モデルの各分布に滞在する確率（分布事後確率）を算出する。分布記憶部は、基底分布の集合を記憶する。基底分布の各々は、クリーン音声特徴とノイジー音声特徴との結合ガウス分布である。混合分布生成部は、各フレームについて、前記分布事後確率で前記基底分布を混合して、混合分布を生成する。この混合分布は、該フレームにおけるクリーン音声特徴・ノイジー音声特徴の結合分布をあらわす。特徴強調部は、各フレームにおいて、前記混合分布を用いて、ノイジー音声特徴からクリーン音声特徴を推定する。第２の音響モデル記憶部は、クリーンな環境における音韻の標準パターンを表わす第２の音響モデルを記憶する。デコード部は、特徴強調部で推定されたクリーン音声特徴の系列と第２の音響モデルを照合し、最適な単語列を出力する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Xiaodong Cui, Mohamed Afify, and Yuqing Gao, “N-best based stochastic mapping on stereo HMM for noise robust speech recognition,” in Proceedings of the Interspeech, 2008.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、非特許文献１の音声認識装置は、予め学習された結合ガウス分布を用いて特徴強調を実行するため、学習時と異なる雑音下においては、音声認識の性能が低下するという問題があった。この問題を解決するために、雑音が変化するたびに、クリーン音声特徴のガウス分布から、クリーン音声特徴・ノイジー音声特徴の結合ガウス分布を動的に合成することもできる。しかし、通常音響モデルには数千から数万のガウス分布があるため、結合ガウス分布を動的に合成するには膨大な計算量が必要となり現実的ではない。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、雑音が変化する環境下でも少ない計算量で高い音声認識性能を達成することができる音声処理装置、音声処理方法、及び、音声処理プログラム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】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、雑音環境下で雑音が重畳した音声の各フレームから第１の音声特徴を抽出し、前記第１の音声特徴の系列を算出する特徴抽出部と、前記音声に重畳された雑音を推定する雑音推定部と、雑音がない環境下の音声特徴である第２の音声特徴の分布を表わす第１の基底分布の集合を第１の分布記憶部に記憶する制御を行う第１の分布記憶制御部と、前記推定された雑音に基づいて、前記第１の基底分布の各々から雑音がない環境下の音声の特徴と雑音環境下で雑音が重畳した音声の特徴との結合分布を表わす第２の基底分布を合成し、第２の分布記憶部に記憶する分布合成部と、雑音環境下における音韻の標準パターンを表わす第１の音響モデルを第１の音響モデル記憶制御部に記憶する制御を行う第１の音響モデル記憶制御部と、前記第１の音声特徴の系列と、前記第１の音響モデルとを照合して、前記各フレームにおいて、前記第１の音響モデルの各状態に滞在する確率である状態事後確率を算出する確率算出部と、前記第１の音響モデルの各状態について、前記第２の基底分布の各々に対応する混合重みを混合重み記憶部に記憶する制御を行う混合重み記憶制御部と、前記状態事後確率を用いて、前記混合重みを融合して、融合混合重みを算出する混合重み融合部と、前記各フレームについて、前記融合混合重みで、前記第２の基底分布を混合し、該フレームにおける前記第１の音声特徴と前記第２の音声特徴の結合分布である混合分布を生成する混合分布生成部と、各フレームについて、前記混合分布を用いて、前記第１の音声特徴から前記第２の音声特徴を推定する特徴強調部と、を備えたこと、を特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、雑音が変化する環境下でも少ない計算量で高い音声認識性能を保つことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施の形態にかかる音声処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施の形態にかかる音声処理装置の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる音声処理装置、音声処理方法、及び、音声処理プログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
図１は、本実施の形態にかかる音声処理装置の構成を示すブロック図である。音声認識装置は、特徴抽出部１、雑音推定部２、第１の分布記憶部３、第１の分布記憶制御部４、第２の分布記憶部５、分布合成部６、第１の音響モデル記憶部７、第１の音響モデル記憶制御部８、確率算出部９、混合重み記憶部１０、混合重み記憶制御部１１、混合重み融合部１２、混合分布生成部１３、特徴強調部１４、第２の音響モデル記憶部１５、第２の音響モデル記憶制御部１６、及び、デコード部１７を備えて構成されている。
【００１２】
特徴抽出部１は、入力されたノイジー音声の各フレームから特徴を抽出し、ノイジー音声特徴の系列を算出する。フレームは、入力された音声信号の一部の区間を切り出したもので、切り出す区間を少しずつずらしながら、順次切り出される。特徴としては、例えば、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）を要素とするベクトルを用いることができる。以下、特徴の次元をｄとおく。順次切り出されたフレームの各々から特徴を抽出することで、ノイジー音声特徴の系列が算出される。
【００１３】
雑音推定部２は、入力されたノイジー音声に重畳された雑音を推定する。例えば、音声区間検出器を用いて、音声が含まれず雑音のみからなる区間を選択して、この区間を用いて雑音の推定を行うことができる。より具体的には、雑音のみからなる区間において、各フレームから前記の特徴を抽出し、得られた特徴の集合から平均・共分散を求める。この平均・共分散は、雑音特徴のガウス分布を規定する。
【００１４】
第１の分布記憶部３は、第１の基底分布の集合を記憶する。本実施の形態では、第１の基底分布としてｄ次元のガウス分布を用いる。各基底分布は、クリーン音声特徴の分布を表わす。第１の基底分布の集合の算出方法については、後に詳述する。
【００１５】
第１の分布記憶制御部４は、第１の分布記憶部３が第１の基底分布の集合を記憶する制御を行う。
【００１６】
第２の分布記憶部５は、第２の基底分布の集合を記憶する。本実施の形態では、第２の基底分布として、２×ｄ次元のガウス分布を用いる。各基底分布は、クリーン音声特徴とノイジー音声特徴の結合ガウス分布を表わす。
【００１７】
分布合成部６は、雑音推定部２で算出された雑音に基づいて、第１の分布記憶部３に記憶された第１の基底分布の各々から第２の基底分布を合成し、第２の分布記憶部５に記憶する。すなわち、雑音特徴のガウス分布およびクリーン音声特徴のガウス分布から、クリーン音声特徴とノイジー音声特徴の結合ガウス分布を合成する。分布の合成には、例えば、Ｖｅｃｔｏｒ  Ｔａｙｌｏｒ  Ｓｅｒｉｅｓ法、あるいはアンセンテッド変換を用いることができる。アンセンテッド変換を用いた結合ガウス分布の合成法については、例えば、特願２００８−２４３８８５に詳細が開示されている。
【００１８】
第１の音響モデル記憶部７は、ノイジーな環境における音韻の標準パターンを表わす第１の音響モデルを記憶する。より具体的には、音響モデルは隠れマルコフモデルであり、各状態における出力分布、及び状態間の遷移確率を記憶しておく。第１の音響モデルは、ノイジー音声特徴の集合からなる学習データから、あらかじめ作成しておく。
【００１９】
第１の音響モデル記憶制御部８は、第１の音響モデル記憶部７が第１の音響モデルを記憶する制御を行う。
【００２０】
確率算出部９は、特徴抽出部１で算出されたノイジー音声特徴の系列と、第１の音響モデル記憶部７に記憶された第１の音響モデルとを照合して、各フレームにおいて、第１の音響モデルの各状態に滞在する確率（状態事後確率）を算出する。例えば、フォワードバックワードアルゴリズムを用いることで、状態事後確率を算出することができる。あるいは、Ｎベスト候補リストから、状態事後確率を算出することもできる。Ｎベスト候補リストを用いた状態事後確率の算出法については、例えば、非特許文献１に詳細が説明されている。
【００２１】
混合重み記憶部１０は、第１の音響モデルの各状態について、第２の基底分布の各々に対応する混合重みを記憶する。状態数をＬ、基底分布の数をＫとするとき、Ｌ×Ｋ個の値を記憶する。第１の音響モデルの各状態について、第１の分布記憶部３に記憶されるＫ個の基底分布を、該状態に対応する混合重みで混合して生成される混合分布は、該状態におけるクリーン音声特徴の分布をあらわす。同様に、第１の音響モデルの各状態について、第２の分布記憶部５に記憶されるＫ個の基底分布を、該状態に対応する混合重みで混合して生成される混合分布は、該状態におけるクリーン音声特徴・ノイジー音声特徴の結合分布をあらわす。混合重みの算出方法については、後に詳述する。
【００２２】
混合重み記憶制御部１１は、混合重み記憶部１０が混合重みを記憶する制御を行う。
【００２３】
混合重み融合部１２は、確率算出部９で算出された状態事後確率を用いて、混合重み記憶部１０に記憶された混合重みを融合して、融合混合重みを算出する。具体的には、式（１）にしたがって、混合重みの融合を行う。
【００２４】
【数１】
2010230913.tif 000003
ここで、γ（ｔ，ｊ）はフレームｔにおいて状態ｊに滞在する状態事後確率を、ｗ（ｊ，ｋ）は状態ｊにおけるｋ番目の基底分布の混合重みを、Σｊはｊに関する和を、ｖ（ｔ，ｋ）はフレームｔにおけるｋ番目の基底分布の融合混合重みをそれぞれ表わす。
【００２５】
混合分布生成部１３は、各フレームについて、混合重み融合部１２で算出された融合混合重みで、第２の分布記憶部５から取得した第２の基底分布を混合し、混合分布を生成する。本実施の形態では、基底分布はガウス分布であるから、混合分布はガウス混合分布となる。生成された混合分布は、該フレームにおけるクリーン音声特徴・ノイジー音声特徴の結合分布をあらわす。
【００２６】
特徴強調部１４は、各フレームについて、混合分布生成部１３で生成された混合分布を用いて、ノイジー音声特徴からクリーン音声特徴を推定する。クリーン音声特徴とノイジー音声特徴の結合分布をあらわす混合分布を用いた特徴強調法については、例えば、非特許文献１に詳細が開示されている。
【００２７】
第２の音響モデル記憶部１５は、クリーン環境における音韻の標準パターンを表わす第２の音響モデルを記憶する。より具体的には、音響モデルは隠れマルコフモデルであり、各状態における出力分布、及び状態間の遷移確率を記憶しておく。第２の音響モデルは、クリーン音声特徴の集合からなる学習データを用いて、あらかじめ作成しておく。好ましくは、特徴強調部１４によって処理されたクリーン音声特徴の集合からなる学習データを用いて、あらかじめ作成しておく。すなわち、第１の音響モデルの学習に用いたノイジー音声特徴の集合を、特徴強調部１４で処理することにより得られたクリーン音声特徴の集合を学習データとして、音響モデルの作成を行う。音響モデル学習時と音声認識時で同じ特徴強調処理を行うことで、学習時と認識時の特徴ミスマッチの問題を防ぐことができる。
【００２８】
第２の音響モデル記憶制御部１６は、第２の音響モデル記憶部１５が第２の音響モデルを記憶する制御を行う。
【００２９】
デコード部１７は、特徴強調部１４で推定されたクリーン音声特徴の系列と、第２の音響モデル記憶部１５に記憶された第２の音響モデルとを照合し、最適な単語列を出力する。照合には、ビタビアルゴリズムが用いられる。
【００３０】
次に、第１の分布記憶部３に記憶される第１の基底分布の集合、及び、混合重み記憶部１０に記憶される混合重みを算出する方法について説明する。
【００３１】
本方法では、与えられたクリーン音声特徴の集合からなる学習データに対する尤度を最大にするように、ＥＭアルゴリズムを用いて、第１の基底分布の集合と混合重みとを算出し、それぞれ第１の分布記憶部３と混合重み記憶部１０とに保存する。以下、最初にクリーン音声特徴の集合からなる学習データを作成する方法について説明し、次にＥＭアルゴリズムを用いた尤度最大化の方法について説明する。
【００３２】
学習データを作成する手順について説明する。初めに、クリーン音声特徴の集合を用意する。次に、各クリーン音声特徴を、第１の音響モデルのいずれかの状態に対応づける。具体的には、ある一発声から抽出されたクリーン音声特徴の系列、トランスクリプション（発声された単語列）、及び、第１の音響モデルが与えられたとき、ビタビアルゴリズムを用いることによって、系列に含まれる各クリーン音声特徴を、音響モデルのいずれかの状態に対応づけることができる。又は、フォワードバックワードアルゴリズムを用いて、ファジーな対応付けを行ってもよい。以上のようにして、音響モデルのいずれかの状態に対応づけられたクリーン音声特徴の集合である学習データを作成することができる。
【００３３】
次に、学習データの尤度を最大化するように、ＥＭアルゴリズムを用いて、基底分布の集合及び混合重みを算出する手順について説明する。学習データの集合をＤ、第ｊ番目の状態に対応づけられた学習データの集合をＤｊとする。第ｉ番目の学習データ（クリーン音声特徴）をｘｉとおく。第ｋ番目の基底分布のパラメータをθｋ、それらを集めてθ＝｛θ１・・・θＫ｝とおく。具体的には、θｋは第ｋ番目のガウス分布の平均・共分散パラメータである。状態ｊにおけるｋ番目の基底分布の混合重みをｗｊｋとおき、すべてのｋについて集めたものをｗｊ＝｛ｗｊ１，・・・，ｗｊＫ｝、さらにすべてのｊについて集めたものをｗ＝｛ｗ１，・・・，ｗＬ｝とおく。ここで、Ｋは基底分布の数、Ｌは状態の数である。このとき、学習データに対する（対数）尤度Ｌ（θ，ｗ）は式（２）のように定義される。
【００３４】
【数２】
2010230913.tif 000004
【００３５】
この尤度を最大化するように、ＥＭアルゴリズムを用いて、θ及びｗを算出する。Ｅステップでは、現在のθ、ｗの値に基づいて、各学習サンプルがどの分布に属するのか事後確率を算出する。Ｍステップでは、この事後確率に基づいて、完全データの対数尤度の期待値を最大化するようにθ、ｗを算出する。ここで、θ、ｗの初期値が必要となるが、例えば、学習データ全体（Ｄ）に対して分布数Ｋのガウス混合分布を学習し、求まったガウス分布の集合及び混合重み（ｕとおく）を用いることができる。ここで、Ｌ個の混合重みｗｊは、全てのｊについて同一の値をセットする。すなわち、ｗ１＝・・・＝ｗＬ＝ｕとする。θ、ｗの初期化の後、尤度の上昇が収束するまで、上記のＥステップ、Ｍステップを反復することで、尤度を最大化するθ、ｗを算出することができる。ＥＭアルゴリズムを用いた最尤学習法については、例えば、“Ｌ．Ｒａｂｉｎｅｒ、Ｂ．−Ｈ．Ｊｕａｎｇ（著）、古井貞煕（訳）、音声認識の基礎、ＮＴＴアドバンストテクノロジ、１９９５”に詳細が開示されている。以上のようにして算出された第１の基底分布の集合及び混合重みを、それぞれ第１の分布記憶部３及び混合重み記憶部１０に保存する。
【００３６】
次に、本実施の形態にかかる音声処理装置の動作について説明する。図２は、本実施の形態にかかる音声処理装置の動作を示すフローチャートである。
【００３７】
初めに、特徴抽出部１は、入力されたノイジー音声の各フレームから特徴を抽出し、ノイジー音声特徴の系列を算出する（ステップＳ１）。
【００３８】
次に、雑音推定部２は、特徴抽出部１において算出されたノイジー音声特徴の系列から、雑音の推定を行う（ステップＳ２）。次に、分布合成部６は、雑音推定部２で推定された雑音を用いて、第１の基底分布の各々から第２の基底分布を合成し、第２の分布記憶部５に保存する（ステップＳ３）。
【００３９】
ステップＳ２及びＳ３を実行するのと並行して、ステップＳ４及びＳ５を実行する。すなわち、確率算出部９は、特徴抽出部１において算出されたノイジー音声特徴の系列と第１の音響モデルとを照合し、各フレームにおいて第１の音響モデルの各状態に滞在する確率（状態事後確率）を算出する（ステップＳ４）。次に、混合重み融合部１２は、各フレームについて、確率算出部９で算出された状態事後確率で、混合重み記憶部１０から取得した混合重みを融合して、融合混合重みを算出する（ステップＳ５）。
【００４０】
ステップＳ６で、混合分布生成部１３は、融合混合重みで、第２の分布記憶部５に記憶された第２の基底分布を混合し、混合分布を生成する。次に、特徴強調部１４は、各フレームについて、混合分布生成部１３で生成された混合分布を用いて、ノイジー音声特徴からクリーン音声特徴を算出する（ステップＳ７）。
【００４１】
最後に、デコード部１７は、特徴強調部１４において算出されたクリーン音声特徴の系列と、第２の音響モデル記憶部１５に記憶された第２の音響モデルとを照合し、最適な単語列を出力して、音声認識（音声処理）を終了する（ステップＳ８）。以上より、ノイジー音声から正しい音声が認識される。
【００４２】
このように、本実施の形態にかかる音声処理装置によれば、従来技術のように多数の分布を用いるかわりに、少数の基底分布のみを用いることで、クリーン音声特徴・ノイジー音声特徴の結合分布の合成にかかる計算量を大幅に削減することができ、雑音が変化する環境下でも少ない計算量で高い音声認識性能を保つことが可能となる。
【００４３】
本実施の形態の音声処理装置は、ＣＰＵなどの制御装置と、記憶装置と、外部記憶装置と、ディスプレイ装置などの表示装置と、キーボードやマウスなどの入力装置を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【００４４】
本実施形態の音声処理装置で実行される音声処理プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
【００４５】
また、本実施形態の音声処理装置で実行される音声処理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施形態の音声処理装置で実行される音声処理プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。
【００４６】
また、本実施形態の音声処理プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【００４７】
本実施の形態の音声処理装置で実行される音声処理プログラムは、上述した各部（特徴抽出部、雑音推定部、第１の分布記憶制御部、分布合成部、第１の音響モデル記憶制御部、確率算出部、混合重み記憶制御部、混合重み融合部、混合分布生成部、特徴強調部、第２の音響モデル記憶制御部、及び、デコード部）を含むモジュール構成となっている。そして、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記記憶媒体から音声処理プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ特徴抽出部、雑音推定部、第１の分布記憶制御部、分布合成部、第１の音響モデル記憶制御部、確率算出部、混合重み記憶制御部、混合重み融合部、混合分布生成部、特徴強調部、第２の音響モデル記憶制御部、及び、デコード部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【００４８】
なお、本発明は、上記実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施の形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施の形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施の形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。
【産業上の利用可能性】
【００４９】
以上のように、本発明にかかる音声処理装置、音声処理方法、及び、音声処理プログラムは、雑音下で音声認識を行う場合に有用である。
【符号の説明】
【００５０】
１  特徴抽出部
２  雑音推定部
４  第１の分布記憶制御部
６  分布合成部
８  第１の音響モデル記憶制御部
９  確率算出部
１１  混合重み記憶制御部
１２  混合重み融合部
１３  混合分布生成部
１４  特徴強調部
【図１】
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【図２】
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