(57)【要約】【課題】認識精度の低下を抑制しつつ処理時間の短縮を図ることが可能な音声認識装置を提供すること。【解決手段】複数の状態間の遷移確率が設定された隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を用いて音声認識を行なう音声認識装置であって、複数のパスについて並行して総体確率演算を行なうと共に、状態遷移の上限回数の半分以上を経過した段階で、総体確率が最大のモデルに対して１０分の１未満のモデルについては、以降の総体確率演算を停止することを特徴とする、音声認識装置。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の状態間の遷移確率が設定された隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を用いて音声認識を行なう音声認識装置であって、
複数のモデルについて並行して総体確率演算を行なうと共に、状態遷移の上限回数の半分以上を経過した段階で、総体確率が最大のモデルに対して１０分の１未満のモデルについては、以降の総体確率演算を停止することを特徴とする、
音声認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を用いて音声認識を行なう音声認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、隠れマルコフモデルを用いて音声認識を行なう方法、装置等について研究が進められ、実用化が図られている。
【０００３】
隠れマルコフモデルを用いた音声認識においては、まず、状態遷移確率行列や各状態遷移において出力される特徴ベクトル（短時間スペクトル）の確率密度関数を定義し、入力された音声データを所定区間に区切って得られる１以上のフレームに基づいて、特徴ベクトル列を算出し、各状態遷移の径路（パス）について特徴ベクトル列を出力する総体確率を算出する。このようにして、最も確率の高いモデルを認識結果とするのが基本的内容である。
【０００４】
その一例として、隠れマルコフモデルを音声標準パタンとし、互いに無相関な複数個の正規分布を有し当該モデルから出力される音声シンボルベクトルの出力確率を表す無相関混合正規分布を備え、音声区間内の始端フレームから終端フレームまでに抽出された入力音声特徴ベクトルの時系列と隠れマルコフモデルとの間の尤度を、各入力音声特徴ベクトルの出力確率の対数値を用いて、計算し、最大の尤度を得た隠れマルコフモデルに付与されているカテゴリ名を、当該音声区間の入力音声信号に対する認識結果とする音声認識方法についての発明が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
また、音声を入力する音声入力手段と、入力された音声（入力音声）を分析して特徴ベクトルの時系列を出力する音声分析手段と、音声基本単位に対する標準パタンを格納しておく標準パタン格納手段と、認識対象語の単語を音声基本単位の並びとして記述する単語辞書と、前記入力音声の特徴ベクトルの時系列と前記標準パタンとを照合する照合手段と、前記照合結果に基づいて認識対象を評価する評価手段とを有する音声認識装置であって、前記照合手段は、前記各標準パタンを前記入力音声の特徴ベクトル時系列の全区間にわたって照合して各標準パタン毎に照合結果を時系列として求める手段であり、前記評価手段は、前記時系列として得られた各標準パタン毎の照合結果と前記単語辞書の情報に基づいて各単語を評価し、前記評価結果に従って認識結果を求める手段であることを特徴とする単語音声認識装置についての発明が開示されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００６】
また、音声信号を音素、音節、単語等の認識候補の系列として認識し、その結果を有向グラフ型のデータ構造を用いて表現する音声認識方法において、認識候補に対応する部分グラフを順次に継続させていくステップと、同一の時刻で開始される複数の部分グラフであって、先行する部分グラフのパスが異なり、かつ、同一の認識候補に対応するものを検出するステップと、前記複数の部分グラフの各々と、前記複数の部分グラフの各々にそれぞれ先行する複数の部分グラフの系列とからそれぞれ形成される複数のパスを、前記複数のパスの内の１つで代表させるステップとを実行し、前記複数のパスの内で前記代表させられたパス以外のものについては、部分グラフを継続させないようにした音声認識方法についての発明が開示されている（例えば、特許文献３参照）。
【特許文献１】特開Ｈ９−６８９９６号公報
【特許文献２】特開Ｈ１１−１９４７９２号公報
【特許文献３】特開Ｈ１０−１６１６９３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記従来の方法、装置においては、いずれも処理時間が長くなるという問題が存在する。
【０００８】
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、認識精度の低下を抑制しつつ処理時間の短縮を図ることが可能な音声認識装置を提供することを、主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するための本発明の一態様は、
複数の状態間の遷移確率が設定された隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を用いて音声認識を行なう音声認識装置であって、
複数のモデルについて並行して総体確率演算を行なうと共に、状態遷移の上限回数の半分以上を経過した段階で、総体確率が最大のモデルに対して１０分の１未満のモデルについては、以降の総体確率演算を停止することを特徴とする、
音声認識装置である。
【００１０】
この本発明の一態様によれば、認識精度の低下を抑制しつつ処理時間の短縮を図ることが可能な音声認識装置を提供することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、認識精度の低下を抑制しつつ処理時間の短縮を図ることが可能な音声認識装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、添付図面を参照しながら実施例を挙げて説明する。
【実施例】
【００１３】
以下、本発明の一実施例に係る音声認識装置１について説明する。図１は、本発明の一実施例に係る音声認識装置１のハードウエア構成例である。
【００１４】
音声認識装置１は、例えば、マイク１０、スピーカー２０、コンピュータ３０等を含む。コンピュータ３０は、周知のＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、Ｉ／Ｏポート等が通信線で接続された構成となっており、例えばＣコンパイラー等のコンパイル用ソフトウエア、及びこれによってコンパイル可能な音声認識コード（プログラム）がＲＯＭ等にインストールされている。また、他のハードウエアにアクセスするためのＰＣＩボード等が接続されてよい。
【００１５】
また、車載装置として構成される場合、音声認識装置１は、車載マルチメディア装置を構成するマイク、スピーカー、ナビゲーション制御用コンピュータをハードウエア構成とする。音声認識は、例えばナビゲーション装置における目的地設定等に用いられる。
【００１６】
ここで、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ；Hidden  Markov  Model）の基本的概念について説明する。まず、モデルのパラメータが、次式（１）、（２）により表される状態遷移確率行列Ａ、及び各状態遷移において出力される特徴ベクトルｘの確率密度関数Ｂで定義される。
【００１７】
ここで、状態とは、経験則的、生理学的な概念であり、不可視である。状態遷移確率行列Ａは例えば発声速度のばらつきを、確率密度関数Ｂは状態遷移における音素の短時間スペクトルのばらつきをモデル化している。
【００１８】
また、特徴ベクトルｘは、例えばケプストラム係数（Cepstrum  Coefficient）と称される、短時間スペクトルの対数のＩＦＦＴ（逆変換）であり、メル周波数ケプストラム係数（Mel  Frequency  Cepstrum  Coefficient）を用いてもよい。
【００１９】
これらのパラメータは、コンピュータ３０にインストールされるソフトウエアで予め定義されていてもよいし、学習によってユーザーに適したパラメータが追加、変更されてもよい。
【００２０】
Ａ＝（ａｉｊ）  （ｉ，ｊ＝１、２、…、ｎ）  …（１）
Ｂ＝（ｂｉｊ（ｘ））  （ｊ＝１、２、…、ｎ）  …（２）
【００２１】
図２は、隠れマルコフモデルにおける状態と出力の関係を図示したものである。図中の矢印が状態遷移を、下線が引かれた値がａｉｊを、中段に括弧が付された三段の値がｂｉｊ（ｘ）をそれぞれ示している。ここでは、三段の値をＡ、Ｂ、Ｃとする。
【００２２】
コンピュータ３０は、こうして隠れマルコフモデルが定義され、認識対象である音声が入力されると、入力された音声データを所定区間に区切って得られる１以上のフレームに基づいて、特徴ベクトル列を算出する。
【００２３】
そして、各モデルについて、状態遷移の径路（パス）に沿って特徴ベクトル列を出力する総体確率を算出する。図２に即して説明すると、例えばＳ１→Ｓ１→Ｓ２→Ｓ３→Ｓ３→Ｓ４と状態が遷移し、出力がＡ，Ｂ，Ｂ，Ａ，Ｃ，Ｂである場合、その総体確率は、次式（３）で表される。このようにして各モデルについて総体確率を演算し、最も確率の高いモデルを認識結果とするのが通常行なわれる処理である。
【００２４】
【数１】
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【００２５】
ここで、全てのパスについて総体確率を算出するのは現実的でなく、コンピュータにおける実際の処理では状態遷移の回数に上限回数Ｎｍａｘを設定する等している。しかし、状態遷移の回数に上限を設定しても、処理時間が長くなる問題は依然として残存している。
【００２６】
そこで、本実施例の音声認識装置１では、各モデルについて並行演算を行なうと共に、上限回数Ｎｍａｘの半分以上を経過した段階で、総体確率が最大のモデルに対して１０分の１未満のモデルについては、以降の総体確率演算を停止することとした。図２の例でいうと、（１）の時点で演算を停止するモデルもあれば、（２）の時点で演算を停止するモデルもありうるのである。
【００２７】
図３は、本実施例の音声認識処理を適用した場合に、２語彙間での認識結果を比較した図である。図中、状態遷移Ｂが経過した時点で、モデルＭ１の総体確率Ｐ１がモデルＭ２の総体確率Ｐ２を１０倍以上上回っている場合は、Ｍ２の語彙を推定語彙候補から削除する。
【００２８】
また、図４は、本実施例においてモデルＭ１〜Ｍ５の総体確率を演算する様子を示す図である。図中時刻Ｔは、前述の上限回数Ｎｍａｘを便宜上時刻として表したものである。
【００２９】
図示する如く、時刻Ｔ／２を経過した後の時刻ｔ１において、最大の総体確率を有するモデルＭ２の総体確率（０．８２）に対し、モデルＭ４の総体確率（０．０７）が１／１０未満となっている。従って、この時点でモデルＭ４についての演算を終了する。
【００３０】
また、時刻ｔ２において、最大の総体確率を有するモデルＭ２の総体確率（０．６９）に対し、モデルＭ１の総体確率（０．０６）が１／１０未満となっている。従って、この時点でモデルＭ１についての演算を終了する。
【００３１】
これによって、処理時間の短縮を図ることができる。本出願人は、１００語彙を対象として実験を行ない、その結果、ＲＴ（発話者の発声終了時から音声認識までの反応時間）で１６％の時間短縮を得ることができるという結果を得ている。
【００３２】
また、演算回数の１／２を経過した時点で総体確率が最大のものに対して１／１０未満のモデルは、認識候補となる可能性が非常に低いため、音声認識精度の低下を招くおそれも小さい。
【００３３】
図５は、従来のマルコフモデルを用いた音声認識処理の流れと、本実施例における音声認識の流れを概念的に示したものである。図中、「入れ子」とは、各要素について繰り返し実行することを意味する。
【００３４】
以上説明した本実施例の音声認識装置１によれば、認識精度の低下を抑制しつつ、処理時間の短縮を図ることができる。
【００３５】
以上、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【産業上の利用可能性】
【００３６】
本発明は、自動車製造業や自動車部品製造業等に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の一実施例に係る音声認識装置１のハードウエア構成例である。
【図２】隠れマルコフモデルにおける状態と出力の関係を図示したものである。
【図３】本実施例の音声認識処理を適用した場合に、２語彙間での認識結果を比較した図である。
【図４】本実施例においてモデルＭ１〜Ｍ５の総体確率を演算する様子を示す図である。
【図５】従来のマルコフモデルを用いた音声認識処理の流れと、本実施例における音声認識の流れを概念的に示したものである。
【符号の説明】
【００３８】
１  音声認識装置
１０  マイク
２０  スピーカー
３０  コンピュータ
【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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