(57)【要約】【課題】周期性の無い雑音が発生する環境下でも認識精度を向上させることができる音声認識装置を提供する。【解決手段】音声認識装置１は、音声を入力して入力音声信号に変換する音声入力部２と、入力音声信号に雑音信号を加算するか否かを判定する加算判定部３と、入力音声信号に雑音信号を加算する雑音加算部４と、入力音声信号、または雑音信号が加算された入力音声信号に基づいて音声認識を行う音声認識部５と、予め雑音信号を記憶する加算雑音データベース６とを備える。【選択図】図１
2010271452.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め雑音信号を記憶する加算雑音データベースと、
音声を入力して入力音声信号に変換する音声入力部と、
前記入力音声信号に前記雑音信号を加算するするか否かを判定する加算判定部と、
前記入力音声信号に前記雑音データベースが記憶する雑音信号を加算して雑音加算音声信号を生成する雑音加算部と、
スペクトルサブトラクション法により認識対象の信号を前処理する音声認識部と、
を備え、
前記音声認識部は、前記加算判定部が雑音信号を加算すると判定した場合、前記雑音加算音声信号を用いて音声認識を行い、前記加算判定部が入力音声信号に雑音信号を加算しないと判定した場合、前記入力音声信号を用いて音声認識を行うことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記雑音信号は、ガウス性雑音または自車の走行音である定常性雑音の信号である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】
前記雑音信号は、車両の整備後に該車両の走行音を収録して更新される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４】
前記雑音信号は、動作中の車載機器に応じた雑音信号である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５】
前記雑音信号は、２［ｋＨｚ］のカットオフ周波数を有するローパスフィルタを通過させた信号であることを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れか１項に記載の音声認識装置。
【請求項６】
スペクトルサブトラクション法により認識対象の信号を前処理する音声認識方法において、
予め雑音信号を加算雑音データベースに記憶し、
音声を入力して入力音声信号に変換し、
前記入力音声信号に前記雑音信号を加算するするか否かを判定し、
前記雑音信号を加算すると判定した場合、前記入力音声信号に雑音信号を加算した信号をスペクトルサブトラクション法により前処理して音声認識を行い、前記入力音声信号に雑音信号を加算しないと判定した場合、前記入力音声信号をスペクトルサブトラクション法により前処理して音声認識を行う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】
本発明は、走行車両内等の雑音環境下で正確な音声認識を行うことができる音声認識装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、カーナビゲーションシステム等の車載システムにおいて、音声認識を用いたボイスコントロール方式が採用されている。車載システムの場合、マイクロフォンが操作者の口元から離れた位置に設置されるので、ロードノイズ、車体の風切音、他の車載機器の発生音、警報音等の雑音の影響を受ける。このような雑音の影響を除去するために、インパルス雑音の発生周期及び継続時間を記録し、この記録に基づいてインパルス雑音の発生時間を予測し、予測した時間に対応するフレームの特徴成分を除いた残りのフレームの特徴成分に基づいて音声認識を行う方法が知られている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−７６８８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら特許文献１に記載の方法では、周期性の雑音を除去することができるが、発生周期が特定しない雑音に対しては、発生時期を予測して雑音が重畳されたフレームを除去することが困難となり、音声認識が不能となったり、認識誤りを生じるという問題点があった。
【０００５】
以上の問題点に鑑み、本発明の課題は、周期性の無い雑音が発生する環境下でも認識精度を向上させることができる音声認識装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するするために本発明は、予め雑音信号を加算雑音データベースに記憶し、音声を入力して入力音声信号に変換し、入力音声信号に雑音信号を加算するするか否かを判定し、雑音信号を加算すると判断した場合、入力音声信号に雑音信号を加算した雑音加算音声信号を用いて音声認識を行い、入力音声信号に雑音信号を加算しないと判定した場合、入力音声信号を用いて音声認識を行うことを要旨とする音声認識装置である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、非周期性の雑音が音声に重畳しても高い認識精度を実現することができる音声認識装置を提供することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明に係る音声認識装置の実施例１の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明に係る音声認識装置の実施例２の構成を示すブロック図である。
【図３】加算する雑音信号の特性と音声信号の関係を示す図である。
【図４】実施例１における音声認識装置の認識動作を説明するフローチャートである。
【図５】実施例２における音声認識装置の雑音収録処理を説明するフローチャートである。
【図６】実施例２における音声認識装置の認識動作を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
次に図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。尚、以下に説明する各実施例は、カーナビゲーションシステム等の車載ＩＴシステムに好適なボイスコントロール用の音声認識装置である。
【実施例１】
【００１０】
図１は、本発明に係る音声認識装置１の実施例１の構成を説明するブロック図である。音声認識装置１は、音声を入力して入力音声信号に変換する音声入力部２と、入力音声信号に雑音信号を加算するか否かを判定する加算判定部３と、入力音声信号に雑音信号を加算する雑音加算部４と、入力音声信号、または雑音信号が加算された入力音声信号に基づいて音声認識を行う音声認識部５と、予め雑音信号を記憶する加算雑音データベース６とを備える。
【００１１】
音声入力部２は、マイクロホンのような操作者の音声を入力して入力音声信号に変換するための音声入力装置である。加算判定部３は、入力音声信号及び車両情報を入力して、雑音加算を行うか否かの判定を行う部分である。車両情報は、例えば、エンジン回転速度、車両走行速度や、空気調和装置（エアコン）、方向指示器（ウインカー）、ワイパー等の車載機器の動作状況を示す信号である。
【００１２】
雑音加算部４は、加算判定部３が雑音加算すると判定したとき、加算雑音データベース６から雑音信号を読み出して、入力音声信号と雑音信号との加算を行う。音声認識部５は、入力音声信号、または雑音信号が加算された入力音声信号を入力として、スペクトルサブトラクション法により雑音成分を除去する前処理を行った後に音声認識を実行する。音声認識部５が実行する具体的な音声認識は、従来の音声認識装置と同様である。
【００１３】
加算雑音データベース６は、雑音加算部４で加算する雑音信号を予め記憶するデータベースである。この雑音信号は、ガウス性雑音（ガウス雑音とも呼ばれる）から、カットオフ周波数を２［ｋＨｚ］としたローパスフィルタを通過させて生成される。ガウス雑音は、別名、正規分布雑音で、平均値が０，分散がσの２乗で示される。ローパスフィルタには、通常用いられるバターワースフィルタよりもロールオフ特性が急峻な、例えば、チェビシェフフィルタや楕円フィルタを用いる。
【００１４】
ここで加算雑音データベースに予め記憶させる雑音信号の特徴について説明する。雑音加算部４で加算する雑音信号は、音声信号に現れる周波数特徴の１つであるフォルマントへの影響を最小限にすること、及び影響を無視したい雑音成分に対して周波数成分が重複していることが必要である。
【００１５】
本実施例で音声入力部２へ入力される音声に重畳を想定している非定常雑音（車載環境で発生する非定常雑音）は、方向指示器（ウィンカー）の動作音、ワイパー利用時の動作音、走行支援系システム（低速走行、レーン支持）の報知・警報音、車載利用が前提のその他報知・警報音を発生する持ち込み機器などである。報知音、警報音は、それらが発せられる目的から、利用者にとって聞き取りやすい（気づきやすい）周波数であることが多く、ヒトの聴覚の特性（等ラウドネス曲線などに見られる）から、１〜２［ｋＨｚ］の音が用いられることが多い。
【００１６】
よって、加算する雑音信号は、２［ｋＨｚ］をカットオフ周波数として、ローパスされたガウス性（定常性のある）雑音信号とする。
【００１７】
ただし、本実施例では、２［ｋＨｚ］周辺まで生じる報知・警報音に対応する、音声のフォルマント周波数と重複しない、という２つの要件を満たすため、ガウス性雑音信号をロールオフ特性が急峻なローパスフィルタを通過させた後の雑音信号とする。
【００１８】
図３に実線で示す雑音信号の特性は、これらの要件を満たした雑音信号の周波数特性図であり、たとえばチェビシェフフィルタや楕円フィルタなどを用いて作成された雑音信号である。また雑音信号のレベルは、入力音声信号から除去したい雑音成分のレベルと同程度とする。雑音信号が小さすぎるのは不適当である。
【００１９】
図３の破線は、音声信号の周波数特性例である。音声信号は、Ｆ１で示す第１フォルマント周波数、Ｆ２で示す第２フォルマント周波数、Ｆ３で示す第３フォルマント周波数、Ｆ４で示す第４フォルマント周波数にそれぞれピークを有する周波数特性を有する。加算する雑音信号の周波数を２［ｋＨｚ］でカットすると、第２フォルマントもしくは第３フォルマントより次数の高いフォルマントに影響することがなく、音声認識を実行する上で支障をきたすことはない。
【００２０】
次に、図４のフローチャートを参照して、実施例１における音声認識装置の動作を説明する。音声認識装置を内蔵した車載ＩＴシステムは、システム起動中はいつでも音声による操作を待ち受け可能な状態になっているが、実際の操作時には、ステアリング上などに配置される音声操作開始用スイッチ（Push-To-Talk Switch）を押すことで、利用者は音声操作開始の要求を入力できる。
【００２１】
まずステップ（以下、ステップをＳと略す）１０では、音声認識装置１は、音声操作開始用スイッチの信号を監視することで、音声操作開始の指示があるか否かを監視している。Ｓ１０で音声操作開始用スイッチの信号が活性化されると、開始指示ありとして、Ｓ１２へ移る。Ｓ１２では、音声入力部２が音声から変換した入力音声信号の一時記憶用メモリ領域を確保するとともに、音声認識に用いる各種データの読み込み、及び加算雑音データベース６に予め記憶された加算用雑音を雑音加算部４へ読み込む。
【００２２】
次いで、Ｓ１４では、音声入力部２が入力音声信号の状態を監視し、発話の終端が検出されるまで、入力音声信号を一時記憶用メモリ領域へ記憶させる。Ｓ１４で発話の終端が検出されない間は、Ｓ１６で、雑音加算部４が入力音声信号と雑音信号との加算処理を行う。Ｓ１４で入力発話の終端が検出されると、Ｓ１８へ進み、音声認識部５が上位装置（例えば車載ＩＴシステム）へ認識結果を出力して、Ｓ１０へ戻る。
【００２３】
Ｓ１６で、入力音声信号と雑音信号とが加算された信号は、Ｓ２０で、音声認識部５が前処理としてスペクトルサブトラクションを行った後に、音声認識用の周波数解析処理（ＦＦＴなどを用いて行われる）により、音声認識用の特徴量分析を行う。
【００２４】
Ｓ２０におけるスペクトルサブトラクション法は、雑音が重畳された音声信号から推定雑音をパワースペクトル領域状で差し引くことによって雑音を除去する方法であり、音声認識の前処理として一般的な方法である。その詳細は、S.F,Boll.“Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction”IEEE Trans. Acoust.Speech Signal Process.,vol.ASSP-27,no.2,pp.113-120,1979. に記載されている。このスペクトルサブトラクション法により、音声入力部２へ入力した音声に重畳していた雑音、及び雑音加算部４で加算した雑音信号が効率よく除去される。
【００２５】
次いでＳ２２で音声認識部５は、周波数解析が行われたフレームごとに、音声認識部５が持つ音響モデルとの照合処理を行う。次いで、Ｓ２４で音声認識部５は、言語モデル・文法ネットワーク上の探索を行って認識結果を得て、一時記憶に記憶させる。なお、本実施例では、Ｓ２０からＳ２４までについては、既存の隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）などを用いた音声認識システムを用いることを前提としており、この部分で何か特徴を有するものではない。
【００２６】
以上説明した本実施例によれば、定常性雑音信号を音声信号に加算して音声認識するようにしたので、入力される音声に非定常性雑音が重畳しても前処理におけるスペクトルサブトラクションの過程で雑音が除去され、認識精度の高い音声認識装置を提供することができるという効果がある。
【００２７】
また本実施例によれば、予めガウス性雑音から２［ｋＨｚ］のカットオフ周波数で高域をカットした雑音を加算しているので、音声の第２または第３フォルマント以降のフォルマント周波数への影響を抑制することができるという効果がある。
【実施例２】
【００２８】
次に、入力音声信号に加算する雑音信号を車両ごと・環境ごとに収録しておく実施例について説明する。実施例１ではどのシーンでも共通の雑音信号を加算することになるが、実施例２では、車両の挙動から雑音シーンを定義し、加算する雑音信号を制御する。基本的な処理の流れは、実施例１と略同様であるが、車両状態に基づいて加算する雑音信号の種類の判定処理の追加、および、音声操作実行時以外での雑音データの収録手順の追加が異なる。
【００２９】
図２は、本発明に係る音声認識装置１の実施例２の構成を説明するブロック図である。音声認識装置１は、音声を入力して入力音声信号に変換する音声入力部２と、入力音声信号に雑音信号を加算するか否かを判定する加算判定部３と、入力音声信号に雑音信号を加算する雑音加算部４と、入力音声信号、または雑音信号が加算された入力音声信号に基づいて音声認識を行う音声認識部５と、予め雑音信号を記憶する加算雑音データベース６と、車両の整備後等に走行音特性が異なる場合の走行音を収録して加算雑音データベース６へ記憶させる雑音作成部７とを備える。
【００３０】
本実施例は、図１に示した実施例１の構成に対して、雑音作成部７が追加されている。その他の構成要素は、実施例１と同様であるので重複する説明を省略する。
【００３１】
雑音作成部７は、入力音声信号に加算する雑音信号を作成するため、走行音を収録するタイミングを制御する処理、及び収録された雑音の適切さを判定する処理を行う。
【００３２】
次に、図５のフローチャートを参照して、雑音作成部７による雑音収録手順について説明する。システムが起動されると、まずＳ３０で車両に搭載されたＩＴシステムから、車両の整備情報の読み込みを行う。次いでＳ３２で、加算雑音データベース６の記憶内容の更新が必要か否かの判定を行う。Ｓ３０で読み込んだ整備情報が更新されていなければ、車両の走行雑音特性に変化が無いものとして、更新の必要はないと判定し、雑音更新判定ロジックを終了する。整備情報が更新されていれば、走行雑音特性に変化の可能性があるので、雑音更新の必要有りとして、Ｓ３４へ進む。
【００３３】
Ｓ３４では、車両の走行状態を判定する。非定常雑音の影響を除去するために入力音声信号に加算する雑音信号の特徴は、定常雑音であることが必要である。このため、車両挙動を車両信号を参照し、一定であるかを判定する。ここでは、車速信号を監視し、一定速度で走行しているか否かと、走行中の道路種別を判定し、今後も一定速度の期待があるかから判別する。一定速度の走行でなければ、Ｓ３４で判定を繰り返しながら待機する。
【００３４】
Ｓ３４の判定で一定速度の走行であれば、Ｓ３６へ進み、車室内の雑音が収録に適しているか否かの判定を行う。車室内では、乗員の会話が生じ、走行にかかわる雑音のみが収録できない場合も想定される。このため発話検出を行い、誰かがしゃべっていると判定される間は、雑音収録に不適と判定して雑音の収録を行わない。Ｓ３６の判定で、収録に不適と判定した場合Ｓ３６で判定を繰り返しながら待機する。Ｓ３６の判定で、収録に適していると判定した場合、Ｓ３８へ進む。
【００３５】
Ｓ３８では、走行中の雑音を収録する。次いでＳ４０で、収録した雑音信号から２［ｋＨｚ］のカットオフ周波数を有するローパスフィルタで高域をカットした雑音信号を生成し、高域をカットした雑音信号で加算雑音データベース６の記憶内容を更新して、雑音更新判定ロジックを終了する。尚、Ｓ４０で用いるローパスフィルタは、ロールオフ特性が急峻なローパスフィルタであり、たとえばチェビシェフフィルタや楕円フィルタが好ましい。
【００３６】
次に、図６のフローチャートを参照して、実施例２における音声認識処理を説明する。音声認識装置を内蔵した車載ＩＴシステムは、システム起動中はいつでも音声による操作を待ち受け可能な状態になっているが、実際の操作時には、ステアリング上などに配置される音声操作開始用スイッチを押すことで、利用者は音声操作開始の要求を入力できる。
【００３７】
まずＳ１０では、音声認識装置１は、音声操作開始用スイッチの信号を監視することで、音声操作開始の指示があるか否かを監視している。Ｓ１０で音声操作開始用スイッチの信号が活性化されると、開始指示ありとして、Ｓ１１へ移る。Ｓ１１では、音声入力部２が音声から変換した入力音声信号の一時記憶用メモリ領域を確保するとともに、音声認識に用いる各種データの読み込みを行う。さらにＳ１１では、方向指示器（ウインカー）や、ワイパー等の車載機器の作動があるか否かを判定する。Ｓ１１の判定で、車載機器の作動があれば、Ｓ１２へ進み、作動中の機器に応じた加算用雑音信号を加算雑音データベース６から雑音加算部４へ読み込む。
【００３８】
次いで、Ｓ１４では、音声入力部２が入力音声信号の状態を監視し、発話の終端が検出されるまで、入力音声信号を一時記憶用メモリ領域へ記憶させる。Ｓ１４で発話の終端が検出されない間は、Ｓ１６で、雑音加算部４が入力音声信号と雑音信号との加算処理を行う。Ｓ１４で入力発話の終端が検出されると、Ｓ１８へ進み、音声認識部５が車載ＩＴシステムへ認識結果を出力して、Ｓ１０へ戻る。
【００３９】
Ｓ１６で、入力音声信号と雑音信号とが加算された信号は、Ｓ２０で、音声認識部５が前処理としてスペクトルサブトラクションを行った後に、音声認識用の周波数解析処理（ＦＦＴなどを用いて行われる）により、音声認識用の特徴量分析を行う。
【００４０】
Ｓ２０におけるスペクトルサブトラクション法は、雑音が重畳された音声信号から推定雑音をパワースペクトル領域状で差し引くことによって雑音を除去する方法であり、音声認識の前処理として一般的な方法である。このスペクトルサブトラクション法により、音声入力部２へ入力した音声に重畳していた雑音、及び雑音加算部４で加算した雑音信号が効率よく除去される。
【００４１】
次いでＳ２２で音声認識部５は、周波数解析が行われたフレームごとに、音声認識部５が持つ音響モデルとの照合処理を行う。次いで、Ｓ２４で音声認識部５は、言語モデル・文法ネットワーク上の探索を行って認識結果を得て、一時記憶に記憶させる。なお、本実施例では、Ｓ２０からＳ２４までについては、既存の隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）などを用いた音声認識システムを用いることを前提としており、この部分で何か特徴を有するものではない。
【００４２】
以上説明した本実施例によれば、定常性雑音信号を音声信号に加算して音声認識するようにしたので、入力される音声に非定常性雑音が重畳しても前処理におけるスペクトルサブトラクションの過程で雑音が除去され、認識精度の高い音声認識装置を提供することができるという効果がある。
【００４３】
また本実施例によれば、自車両内で収録した走行雑音から２［ｋＨｚ］のカットオフ周波数で高域をカットした雑音を加算しているので、音声の第２または第３フォルマント以降のフォルマント周波数への影響を抑制することができるという効果がある。
【００４４】
また本実施例によれば、車両が整備を受けて走行雑音特性に変化が生じても、整備情報の更新があった場合に、走行雑音を収録して、加算雑音データベースを更新しているので、タイヤ交換等の車両整備により走行雑音特性に変化が生じても正確な音声認識を行うことができるという効果がある。
【００４５】
また本実施例によれば、車載機器の動作状況に応じた雑音信号を加算しているので、より適切に音声に重畳する雑音を除去することができるという効果がある。
【符号の説明】
【００４６】
１  音声認識装置
２  音声入力部
３  加算判定部
４  雑音加算部
５  音声認識部
６  加算雑音データベース
７  雑音作成部
【図１】
2010271452.tif 000003
【図２】
2010271452.tif 000004
【図３】
2010271452.tif 000005
【図４】
2010271452.tif 000006
【図５】
2010271452.tif 000007
【図６】
2010271452.tif 000008