(57)【要約】【課題】  音韻、語彙の特徴をより効果的に表現でき、音韻、語彙を含む音声の認識率を高めることができる音声認識装置及び音声認識方法を提供すること。【解決手段】  本発明による音声認識装置１は、フレーム毎の音声信号を平滑化して線形予測係数を求める平滑化手段４ａと、平滑化された音声信号の自己相関関数を算出する自己相関関数算出手段４ｂと、線形予測係数と自己相関関数に基づいてフレーム毎の発話時間確率を演算する発話時間確率演算手段４ｃと、自己相関関数に基づいてフレーム毎の雑音比確率を演算する雑音比確率演算手段４ｄと、隠れマルコフモデルを用いて、状態遷移確率、出力確率に加えて、発話時間確率と、雑音比確率とに基づいて総体確率を演算して、音声認識を実行する音声認識手段４ｅと、を含むことを特徴とする。【選択図】  図９
2010191251.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
フレーム毎の音声信号を平滑化して線形予測係数を求める平滑化手段と、前記平滑化された音声信号の自己相関関数を算出する自己相関関数算出手段と、前記自己相関関数に基づいて前記フレーム毎の雑音比確率を演算する雑音比確率演算手段と、前記線形予測係数と前記自己相関関数に基づいて前記フレーム毎の発話時間確率を演算する発話時間確率演算手段と、隠れマルコフモデルを用いて、状態遷移確率、出力確率に加えて、前記発話時間確率と、前記雑音比確率とに基づいて総体確率を演算して、音声認識を実行する音声認識手段と、を含むことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
フレーム毎の音声信号を平滑化して線形予測係数を求める平滑化ステップと、前記平滑化された音声信号の自己相関関数を算出する自己相関関数算出ステップと、前記自己相関関数に基づいて前記フレーム毎の雑音比確率を演算する雑音比確率演算ステップと、前記線形予測係数と前記自己相関関数に基づいて前記フレーム毎の発話時間確率を演算する発話時間確率演算ステップと、隠れマルコフモデルを用いて、状態遷移確率、出力確率に加えて、前記発話時間確率と、前記雑音比確率とに基づいて総体確率を演算して、音声認識を実行する音声認識ステップと、を含む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、乗用車、トラック、バス等の車両において実装されるカーナビゲーションシステム等の車載機器、その他家庭用機器、携帯電話等の通信機器、警備用機器、産業用機器等の音声認識機能を備える機器に適用されて好適な、音声認識装置及び音声認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の車両においては、車両の現在位置を検出して、ユーザが目的地を入力すると、現在位置から目的地までの経路を探索用の地図情報により探索して、画面上に表示用の地図情報と探索した経路を表示する、カーナビゲーションシステムが装備されることがある。このようなカーナビゲーションシステムにおいては、ユーザに対して必要な案内を実行することに伴って、又は、自発的に、ユーザが必要な情報を音声により入力することを主に実現する音声認識機能や、路側のセンタの担当者又は特定の他の車両のユーザ等を相手とした通話機能が備えられることがある。
【０００３】
このような音声認識機能や通話機能を有する機器においては、例えば特許文献１に記載されているように、フレーム毎の音声信号を圧縮して符号化した後、符号化された複数の例えばケプストラムを要素とする音声特徴ベクトルとの例えばユークリッド距離が最も短い代表ベクトルの符号番号を、符号時系列として出力し、隠れマルコフモデル（HMM：Hidden  Markov  Model）を用いて、ユーザが発話する音声に基づく符号時系列の一定時間内における総体確率を、状態遷移確率と出力確率の相乗積を演算することにより求めて、状態遷移のパスのうち最も尤度の高いパスに付与されたカテゴリを音声認識結果すなわち推定音韻、推定語彙等とし、推定音韻、推定語彙等を決定することが行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特公平６−４２１５３号公報
【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、このような従来の音声認識装置及び音声認識方法においては、全体の語彙から例えば数十ｍｓ程度のフレーム単位において、状態遷移確率に出力確率を乗算して、出力確率により対象となるパスを絞り込むことが行われてはいるものの、認識率は依然として高いとは言えず、音韻、音素、語彙の特徴抽出を更に際だたせて、認識率を高めることは依然として達成されていないという問題があった。
【０００６】
本発明は、上記問題に鑑み、音韻、語彙の特徴をより効果的に表現でき、音韻、語彙を含む音声の認識率を高めることができる音声認識装置及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】
【０００７】
上記の問題を解決するため、本発明による音声認識装置は、
フレーム毎の音声信号を平滑化して線形予測係数を求める平滑化手段と、
前記平滑化された音声信号の自己相関関数を算出する自己相関関数算出手段と、
前記線形予測係数と前記自己相関関数に基づいて前記フレーム毎の発話時間確率を演算する発話時間確率演算手段と、
前記自己相関関数に基づいて前記フレーム毎の雑音比確率を演算する雑音比確率演算手段と、
隠れマルコフモデルを用いて、状態遷移確率、出力確率に加えて、前記発話時間確率と、前記雑音比確率とに基づいて総体確率を演算して、音声認識を実行する音声認識手段と、を含むことを特徴とする。
【０００８】
ここで、ユーザすなわち発話者の発声した音声をマイクにより集音して信号化して生成されたアナログの音声信号は、高速フーリエ変換つまりＦＦＴ（Fast  Fourier  Transform）によりデジタルの音声信号に変換されて、前記平滑化手段に音声信号が入力される。
【０００９】
なお、前記平滑化手段は、例えば、単位遅延素子、乗算器、加算器、相関器等のデジタルフィルタを格子状に組み合わせたものを、予測誤差を除去するにあたり必要な次数だけ組み合わせて、それぞれの次数段の相関器においてＰＡＲＣＯＲ（Partial  Autocorrelation  Coefficients）係数を演算して、ひずみを平滑化するとともに音声信号を平滑化して符号化するものである。
【００１０】
また、前記雑音比確率手段は、前記自己相関関数算出手段の求めた前記自己相関関数の曲線の極大値のうち時間がゼロ近傍の第一値と、例えば３０ｍｓ以内の極大値である第二値を求め、第二値を第一値で除した雑音比を前記フレーム毎に求め、例えば所定フレーム数において求められた雑音比から、雑音比の所定フレーム数における最大値と最小値の間隔を整数で分割した領域を設定し、領域毎に各雑音比が存在する雑音比確率を演算するものである。
【００１１】
さらに、前記発話時間確率演算手段は、線形予測分析つまりＬＰＣ（Linear  Predictive  Coding）分析を行い、圧縮されて符号化された音声信号すなわちＰＡＲＣＯＲ係数を用いた線形予測分析に基づく音声信号のパワースペクトラムの対数の逆フーリエ変換であるＬＰＣスペクトルつまりケプストラムを求めてフレーム毎の音声特徴ベクトルを算出し、例えば所定フレーム数において求められた音声特徴ベクトルから発話時間の所定フレーム数における最大値と最小値の間隔を整数で分割した領域を設定し、領域毎に各発話時間が存在する発話時間確率を演算するものである。
【００１２】
なお、本発明の音声認識方法は、
フレーム毎の音声信号を平滑化して線形予測係数を求める平滑化ステップと、
前記平滑化された音声信号の自己相関関数を算出する自己相関関数算出ステップと、
前記線形予測係数と前記自己相関関数に基づいて前記フレーム毎の発話時間確率を演算する発話時間確率演算ステップと、
前記自己相関関数に基づいて前記フレーム毎の雑音比確率を演算する雑音比確率演算ステップと、
隠れマルコフモデルを用いて、状態遷移確率、出力確率に加えて、前記発話時間確率と、前記雑音比確率とに基づいて総体確率を演算して、音声認識を実行する音声認識ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１３】
本発明の前記音声認識装置又は前記音声認識方法によれば、前記出力確率に加えて、新たに設定した、可視化と理解が容易なパラメータであって、外部から観測することが容易である、前記発話時間確率と、前記雑音比確率とに基づいて、前記総体確率を絞り込むことができるため、正確性の高い音声認識を実行することができ、音声認識の同定率を高めることができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、音韻、語彙の特徴をより効果的に表現でき、音韻、語彙を含む音声の認識率を高めることができる音声認識装置及び音声認識方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明に係る音声認識装置の一実施形態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一実施形態の処理内容を示す模式図である。
【図３】本発明に係る音声認識装置の一実施形態の処理内容を示す模式図である。
【図４】本発明に係る音声認識装置の一実施形態の処理内容を示す模式図である。
【図５】本発明に係る音声認識装置の一実施形態の処理内容を示す模式図である。
【図６】本発明に係る音声認識装置の一実施形態の処理内容を示す模式図である。
【図７】本発明に係る音声認識装置の一実施形態の処理内容を示す模式図である。
【図８】本発明に係る音声認識装置の一実施形態の処理内容を示す模式図である。
【図９】本発明に係る音声認識装置の一実施形態の制御内容を示すフローチャートである。
【図１０】本発明に係る音声認識装置の一実施形態の制御結果を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明を実施するための形態について、添付図面を参照しながら説明する。
【実施例】
【００１７】
図１は、本発明に係る音声認識装置の一実施形態を示すブロック図である。図２は、本発明に係わる音声認識装置の一実施形態に用いられる声道のＭＲＩ画像を説明するための模式図である。図３は、本発明に係わる音声認識装置の一実施形態に用いられる声道の円筒管モデルを示す模式図である。図４は、本発明に係わる音声認識装置の一実施形態に用いられる声道の円筒菅モデルにおいて発生する物理現象を示す模式図である。図５は、本発明に係わる音声認識装置の一実施形態に用いられる格子型フィルタを示す模式図である。
【００１８】
また、図６は、本発明に係わる音声認識装置の一実施形態における母音判定及び雑音比演算ステップに用いられる自己相関関数（変形相関関数）の一例を示す模式図である。図７は、本発明に係わる音声認識装置の一実施形態における隠れマルコフモデルを使用しての総体確率演算に用いられるモデルの一例を示す模式図である。図８も、本発明に係わる音声認識装置の一実施形態における音声認識に用いられる隠れマルコフモデルを使用しての総体確率演算に用いられるモデルの一例を示す模式図である。
【００１９】
図１に示すように、本実施例の音声認識装置１はカーナビゲーションシステムの一部として構成されて、マイク２と、スピーカ３と、カーナビゲーションＥＣＵ４（Car  Navigation  Electronic  Control  Unit）とを備えて構成される。カーナビゲーション４は、ＣＡＮ（Controller  Area  Network）等の通信規格に接続されている。
【００２０】
マイク２は、車室内の例えばユーザの前方に備えられる集音マイクであって、ユーザすなわち発話者の発声した音声を集音して音声信号に変換して、変換された後の音声信号をカーナビゲーションＥＣＵ４に対して出力するものである。
【００２１】
スピーカ３は、これも車室内の例えばユーザの前方に備えられるものであって、カーナビゲーションＥＣＵ４の指令に基づいて、案内音声、警報音等を出力するものである。
【００２２】
カーナビゲーションＥＣＵ４は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびそれらを相互に接続するデータバスと入出力インターフェースを含み、ＲＯＭに格納された所定のプログラムを実行することに基づいて、以下に述べるそれぞれの制御を行う平滑化手段４ａと、自己相関関数算出手段４ｂと、発話時間確率演算手段４ｃと、雑音比確率演算手段４ｄと、音声認識手段４ｅとして機能するものである。
【００２３】
なお、カーナビゲーションＥＣＵ４は、一般的なカーナビゲーションの探索機能と音声認識機能を実現するプログラムを前提機能として有しており、図示しないＧＰＳアンテナの受信した電波をもとに、例えば三角測量の原理で車両の位置つまりは経度と緯度を測定する。また、カーナビゲーションＥＣＵ４は、ＣＡＮ上から取得した車両の車速、ヨーレート、操舵角をもとにして、車両の移動距離と方向を計算して車両の位置を自律航法により測定して、ＧＰＳアンテナが衛星から電波を受信できない場合においては、車両の位置データを補完する。
【００２４】
カーナビゲーションＥＣＵ４は、このようにして測定した車両の現在の位置と、図示しないタッチパネルに基づいてユーザがタッチ操作を行うことにより入力した目的地、又はスピーカ３の案内音声に基づいて又は自発的にユーザが音声としてマイク２に発声した目的地、とを結ぶルート情報を、図示しないデータベース内の探索用の地図情報を用いてダイクストラ法等の手法により探索する。
【００２５】
さらに、カーナビゲーションＥＣＵ４は、データベース内の表示用の地図情報と、上述した方法により測定した車両の位置と、タッチパネルのタッチ操作により又はマイク２の集音及び音声信号変換機能に基づく音声入力により入力された目的地と、探索された車両の位置から目的地に到るルート情報とを併せて図示しないディスプレイに表示して、車両の現在の位置が探索されたルート情報における左折又は右折箇所、目的地に接近するとスピーカ３によりその左折又は右折箇所、目的地をユーザに対して音声で案内する案内音声を出力する。
【００２６】
本実施例のカーナビゲーションＥＣＵ４の平滑化手段４ａは、図２に示すようなＭＲＩ画像の形態である人の声道をカーナビゲーションＥＣＵ４が前述した所定のプログラムを実行することにより構成される電気回路で実現可能な物理的モデルに変換することにより、図３に示すような、断面積の異なる整数個の円柱、バーベルを繋いだ音響管モデルにより置換される性質を利用して構成される。
【００２７】
図４に示すように、前方に障壁ｂがある場合には、音圧は１００％反射され、障壁ｂが無い場合には、損失がない形で前進するものとみなして、各次数のＰＡＲＣＯＲ係数を、円柱の接続点における音響反射係数と解釈するものとすると、図４に示す音響管モデルは、図５に示すような格子型回路に置換される。図４及び図５中において、ｆは前方を、ｒは後方を、ｂは障壁を、ｍは各整数次数を、Ｚ−１は遅延素子を、三角は乗算器を、黒丸は加算器を、ｒｍは各次数のＰＡＲＣＯＲ係数を、Δは各次数の音響管つまり円柱の長さを、Ａは円柱の断面積を示す。
【００２８】
図５に示す格子型回路は、要求されるひずみの平滑化度合に基づいて、多整数段に接続され、最右の口唇で捉えられた音声信号の音声波形を、格子型回路に入れ、左側に平滑化すると、円柱管の個数分の最左には、声門レベルでの音声波形が得られ、声門レベルでの音声波形の振幅を求めることができ、この音声信号の自己相関関数をカーナビゲーションＥＣＵ４の自己相関関数算出手段４ｂが算出すると、図６に示すような変形相関関数が得られる。図６において、横軸は時間、縦軸はＬＰＣスペクトルを示す。
【００２９】
図６に示した変形相関関数において、カーナビゲーションＥＣＵ４の雑音比確率演算手段４ｄは、時間０におけるピーク値αと３０ｍｓ未満の時間Ｔにおけるピーク値βにより定まる雑音比Ｐｎ＝β／αを算出する。雑音比確率演算手段４ｃは、算出された雑音Ｐｎが、Ｐｎ＜０．２２であれば、現在のフレームは母音部であると判定し、０．２２≦Ｐｎ＜０．２８であれば、現在のフレームは有声子音部であると判定し、Ｐｎ≧０．２８であれば、現在のフレームは無声子音部であると判定する。
【００３０】
さらに、カーナビゲーションＥＣＵ４の雑音比確率演算手段４ｄは、例えば、対象となるフレーム数がＮ個である場合において、対象となるＮ個のフレーム数内における、雑音比の最大値と最小値を抽出し、最大値と最小値との間隔を整数値により当配分して整数値個分の領域に分割し、各領域に雑音比Ｐｎが存在する確率を雑音比確率ｄｎとして演算する。
【００３１】
カーナビゲーションＥＣＵ４の発話時間確率演算手段４ｃは、平滑化手段４ａが求めたＰＡＲＣＯＲ係数と自己相関関数算出手段４ｂの求めた自己相関関数に基づいて、例えば、対象となるフレーム数がＮ個である場合において、対象となるＮ個のフレーム数内における、発話時間Ｔｎの最大値と最小値を抽出し、最大値と最小値との間隔を整数値により当配分して整数値個分の領域に分割し、各領域に発話時間Ｔｎが存在する確率を発話時間確率ｃｎとして演算する。
【００３２】
さらに、カーナビゲーションＥＣＵ４の音声認識手段４ｅは、ある期間において前述した雑音比確率ｄｎと、発話時間確率ｃｎを、図７及び図８に示すような隠れマルコフモデルにおける、状態Ｓ１〜Ｓ４（４は例示的な数字）の、従来から用いられている状態遷移確率ａｉｊと、状態遷移に伴う音声特徴ベクトルの出力確率ｂｊ（ｋ）とに対応付けて、ｃｊ（ｋ）、ｄｊ（ｋ）として学習し記憶する。
【００３３】
このように学習し記憶された、雑音比確率ｄｊ（ｋ）と、発話時間確率ｃｊ（ｋ）を用いて、カーナビゲーションＥＣＵ４の音声認識手段４ｅは、相乗積である総体確率Πａｉｊｂｊ（ｋ）ｃｊ（ｋ）ｄｊ（ｋ）を演算する。つまり、音声認識手段４ｅは、図７及び図８に示す状態相互間のパスにおいて小数を掛け算する次数を従来の一段から三段として、最終的な総体確率Πを演算し、演算された総体確率Πに基づいて推定語彙、推定音韻を求める。
【００３４】
この場合において、各次数の相乗積の演算を実行するに当たって、確率的に望みの薄いパスについては途中で演算を打ち切るトレリス処理を適宜実行することもできる。
【００３５】
以下に以上述べたカーナビゲーションＥＣＵ４の制御内容を、フローチャートを用いて説明する。図９は、本発明に係わる音声認識装置の一実施形態の自己相関関数算出ステップ以降の制御内容を示すフローチャートである。
【００３６】
図９のステップＳ１に示すように、図５に示した格子型回路の最左において、カーナビゲーションＥＣＵ４はマイク２を用いて音声の集音を実行し、ステップＳ２に示すように、カーナビゲーションＥＣＵ４の平滑化手段４ａは、ＰＡＲＣＯＲ分析により、ＰＡＲＣＣＯＲ係数と、平滑化された音声信号を求め、ステップＳ３において、カーナビゲーションＥＣＵ４の自己相関関数算出手段４ｂは、図５に示した格子型回路を通した後の音声信号の自己相関関数（変形相関関数）とフレーム毎の音声特徴ベクトルの時系列についてＰＡＲＣＯＲ係数を用いて求める。
【００３７】
ステップＳ４において、雑音比確率演算手段４ｄは、３０ｍｓ以内に存在する極大値ｂの初期値ａに対する比、雑音比Ｐｎを演算して、Ｐｎ＜０．２２であれば、現在のフレームが母音部と判定し、０．２２≦Ｐｎ＜０．２８であれば、現在のフレームが有声子音部であると判定し、０．２８≦Ｐｎであれば、現在のフレームが無声子音部であると判定する。
【００３８】
ステップＳ５において、カーナビゲーションＥＣＵ４の雑音比確率演算手段４ｄは、雑音比確率ｄｎを演算して、ステップＳ６において、カーナビゲーションＥＣＵ４の発話時間演算手段４ｃは、自己相関関数とＰＡＲＣＯＲ係数に基づいて、発話時間確率ｃｎを演算し、カーナビゲーションＥＣＵ４の音声認識手段４ｅは、これらを隠れマルコフモデルに対応させた形態の雑音比確率ｄｊ（ｋ）と、発話時間確率ｃｊ（ｋ）に変換して記憶し、学習する。
【００３９】
ステップＳ６において、カーナビゲーションＥＣＵ４の音声認識手段４ｅは、音声特徴ベクトルの時系列から、図７及び図８に示す状態相互間のパスにおいて小数を掛け算する次数を従来の一段から三段とした、隠れマルコフモデルを用いての総体確率Πａｉｊｂｊ（ｋ）ｃｊ（ｋ）ｄｊ（ｋ）を演算する。ステップＳ７において、カーナビゲーションＥＣＵ４の音声認識手段４ｅは、演算された最終的な総体確率Πに基づいて、最も尤度の高いモデルのカテゴリを推定語彙、推定音韻として求める。
【００４０】
ステップＳ１〜Ｓ９の処理は、適宜の間隔により繰り返し実行されて、本発明の音声認識方法の各ステップ、平滑化ステップ、自己相関関数算出ステップ、発話時間確率演算ステップ、雑音比確率演算ステップ、音声認識ステップが、繰り返して実行される。
【００４１】
以上述べた制御内容により実現される本実施例の音声認識装置１及び実行される音声認識方法によれば、以下のような作用効果を得ることができる。すなわち、図９に示した各ステップが実行された後の、ユーザの音声認識結果は、図１０の左側に示すような掛け算の次数が一段のモデルに較べて、図１０の右側に示すように、掛け算の次数が三段となることに起因して、より絞り込んだものとすることができる。これにより、音声認識の同定率をより高めることができる。
【００４２】
さらに、従来から用いられていた出力確率ｂｊ（ｋ）と発話時間確率ｃｊ（ｋ）のパラメータとしての性質を比較すると、例えば、極端に発話時間の長い発話が発生した場合に、従来技術の隠れマルコフモデルに通すと、ある時点以降の後半部分の音声特徴ベクトルの時系列の部分が、確率計算が実行されなくなる不具合が生じて、音声特徴ベクトルの時系列の内、総体確率Πの演算に供されない無駄な部分、つまり、冗長部分が発生することとなるが、本実施例で用いたような発話時間確率ｃｊ（ｋ）を用いることにより、発話時間そのものを内包する時間的なパラメータを用いることにより、確率計算の締め付けを実行することにより、冗長部分が発生することを回避するとともに、確率演算を収束させることができる。
【００４３】
また、従来から用いられていた出力確率ｂｊ（ｋ）と発話時間確率ｃｊ（ｋ）のパラメータとしての性質を比較すると、多次元のケプストラムである音声特徴ベクトルという可視化して提示しにくい出力に較べて、発話時間確率ｃｎは音声符号化において容易に算出されるパラメータであり、しかも可視化が容易であるパラメータであるため、本実施例で用いたような発話時間確率ｃｊ（ｋ）を用いることにより、可視化が容易で理解がしやすい発話時間確率ｃｎを内包する時間的なパラメータを用いることにより、確率計算の締め付けを実行して、確率演算を収束させることができる。
【００４４】
同様に、従来から用いられていた出力確率ｂｊ（ｋ）と雑音比確率ｄｊ（ｋ）のパラメータとしての性質を比較すると、多次元のケプストラムという観測しにくい音声特徴ベクトルの出力に較べて、雑音比Ｐｎは音声符号化において必ず算出されるパラメータであり、しかも可視化が容易で理解しやすいパラメータであるため、本実施例で用いたような雑音比確率ｄｊ（ｋ）を用いることにより、可視化が容易で理解しやすい雑音比Ｐｎを内包する時間的なパラメータを用いることにより、確率計算の締め付けを実行して、確率演算を収束させることができる。
【００４５】
加えて、雑音比確率ｄｊ（ｋ）を算出することは、音声の各語彙の最初の音素のみとすることができるので、雑音比確率ｄｊ（ｋ）を演算するに当たっての、オーバーヘッドを極力少ないものとすることができる。
【００４６】
さらに、例えば１ｓ以内に発話される短時間語彙の認識や、単語内の音素を複数に分割して対象とする音素の前後に位置する他の音素に係わらずに対象とする音素を正確に認識する目的で用いられる、１／２モデル、１／３モデルにおける認識においては、従来の隠れマルコフモデルを用いての認識では認識率が低下する不都合が発生するが、本実施例の音声認識装置１及び音声認識装置１により実行される音声認識方法においては、上述したような雑音比確率ｄｊ（ｋ）と発話時間確率ｃｊ（ｋ）を総体確率Πの演算の相乗積に加えることにより、確率演算を絞り込んで、認識の同定率を高めることができる。
【００４７】
さらに、本実施例においては、雑音比確率ｄｊ（ｋ）、発話時間確率ｃｊ（ｋ）の双方を量子化して求めているので、大小の概念を可視化するにあたりより有利なものとすることができる。
【００４８】
また、本実施例の音声認識装置１及びそれにより実行される音声認識方法によれば、同定率が高く認識率の高い音声認識を実現することができるので、例えば、音声認識結果に基づいて、カーナビゲーションＥＣＵ４の制御に基づいてのスピーカ３の音声案内にユーザが対応して、又は、自発的に、ユーザがマイク２を介しての音声により目的地を入力する場合の認識性能を高めることができる。
【００４９】
さらに、認識率を高めることで、従来のカーナビゲーションシステムにおいては、ユーザのシステムに対するコマンドは典型的には目的地入力であったところを、例えば、ユーザが目的地としている施設名をはっきりと認識していない場合に複数のキーワードを入力して検索することや、ＣＡＮにより接続されたカーエアコンの温度設定や、ＡＣＣ（Adaptive  Cruse  Control）における設定車間時間の設定等、より複雑なコマンドを音声入力によりシステム側にユーザが入力することを可能とすることができる。
【００５０】
加えて、認識率を高めることで、例えば、ユーザのカーナビゲーションシステムに対するコマンドとしての音声入力に加えて、日常的な愚痴、ため息、呼吸の乱れ等、ユーザの精神状態、健康状態を把握するにあたって有用な音声情報をも認識して記録することができるため、ユーザの精神状態が落ち着きに欠ける場合や、健康状態が良好でないと推定される場合には、安全運転や休憩を推奨する音声案内、気持ちを静める音声案内を適宜実行する等のサービスを提供することができる。
【００５１】
さらに、ユーザの同意の下、上述した日常的な愚痴、ため息、呼吸の乱れ等の情報を、基地局を介して路側のセンタに通信して、ユーザの精神状態、健康状態が極度に低下している場合には、適宜の救急サービスを実行することを実現することもできる。
【００５２】
以上本発明の好ましい実施例について詳細に説明したが、本発明は上述した実施例に制限されることなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形および置換を加えることができる。
【００５３】
例えば上述した実施例においては、図７において、音声認識に用いる隠れマルコフモデルの状態数が４であるものを示し、図８において、状態数が１２であるものを示したが、これらの状態数はあくまで例示的なものであり、任意の状態数のモデルを使用することができる。
【００５４】
また、各状態遷移のパスにおける状態遷移確率ａｉｊと出力確率ｂｊ（ｋ）の具体的数字もあくまで例示的なものであり、その他の小数を用いることももちろん可能であって、本実施例の雑音比確率ｄｊ（ｋ）及び発話時間確率ｃｊ（ｋ）を用いた相乗積により求められる総体確率Πの最終値についてもあくまで例示的なものである。
【００５５】
さらに、上述した実施例の説明に用いた隠れマルコフモデルを図示する図７及び図８においては図示の都合上二次元のものとしているが、本実施例のように総体確率Πを求める相乗積の掛け算が三段となる場合には、四次元の模式図を用いることとしても良い。
【産業上の利用可能性】
【００５６】
本発明は、ユーザすなわち発話者の発生する音声の音韻や語彙について隠れマルコフモデルを用いて音声認識を行う音声認識装置及び音声認識方法に関するものであり、従来技術において総体確率を求めるパラメータとして用いられていた状態遷移確率と音声特徴ベクトルに加えて、新たに設定した雑音比確率、発話時間確率を別途演算して、パラメータに加えて、総体確率を、状態遷移確率、出力確率、発話時間確率、雑音比確率を用いて演算することとしているので、総体確率をより適切に絞り込むことができ、音声認識の同定率をより高めることができる。
【００５７】
このため、本発明によれば、同定率の高い音声認識に基づいて、ユーザの音声認識結果に対応させたきめの細かいサービスの提供を実現することができるので、乗用車、トラック、バス等の様々な車両に搭載される車載機器、携帯電話等の通信機器、家庭用機器、警備用機器等の様々な分野の機器に適用して有益なものである。
【符号の説明】
【００５８】
１      音声認識装置
２      マイク
３      スピーカ
４      カーナビゲーションＥＣＵ
４ａ    平滑化手段
４ｂ    自己相関関数算出手段
４ｃ    発話時間確率演算手段
４ｄ    雑音比確率演算手段
４ｅ    音声認識手段
【図１】
2010191251.tif 000003
【図４】
2010191251.tif 000004
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
2010191251.tif 000009
【図１０】
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【図２】
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【図３】
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