【手続補正書】
【提出日】平成17年6月13日(2005.6.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
雑音に対して頑健な音響特徴量の分析手法として、「ＳＳ（Ｓｐｅｃｔｒａｍ  Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ）法（後掲の非特許文献２を参照されたい）」を音声認識の前処理として用いる手法が提案されている。これ以外にも、ＲＡＳＴＡ（ＲｅｌＡｔｉｖｅ  ＳｐｅｃＴｒＡ）、ＤＭＦＣＣ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  Ｍｅｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）など、いくつかの音響分析手法が提案されている。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
【非特許文献１】中村、『実音響環境に頑健な音声認識を目指して』、信学技報、ＥＡ２００２−１２、ｐｐ.３１−３６、２００２。
【非特許文献２】Ｓ．Ｆ．ボル、『スペクトル減算を用いた音声中の音響雑音の抑制』、ＩＥＥＥ音響音声信号処理論文集、第ＡＳＳＰ−２７巻、第１１３−１２０頁、１９７９年。（Ｓ．Ｆ．Ｂｏｌｌ，『Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｏｆ  Ａｃｏｕｓｔｉｃ  Ｎｏｉｓｅ  ｉｎ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｕｓｉｎｇ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ，』ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ａｃｏｕｓｔ．，Ｓｐｅｅｃｈ，Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，  ｖｏｌ．ＡＳＳＰ−２７，ｐｐ．１１３−１２０，１９７９．）
【非特許文献３】Ｈ．ヘルマンスキ及びＮ．モーガン、「音声のＲＡＳＴＡ処理」、ＩＥＥＥ音声及び音響処理トランザクション、第２巻、第４号、第５８７−５８９頁（Ｈ．Ｈｅｒｍａｎｓｋｙ  ａｎｄ  Ｎ．Ｍｏｒｇａｎ，『ＲＡＳＴＡ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｏｆ  Ｓｐｅｅｃｈ，』ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ａｕｄｉｏ  Ｐｒｏｃｃｅｓｓｉｎｇ，  ｖｏｌ．２，ｎｏ．４，ｐｐ．５８７−５８９，１９９４．）
【非特許文献４】Ｊ．チェン、Ｋ．Ｋ．パリワル、Ｓ．ナカムラ、『頑健な音声認識のための差分パワースペクトル由来のケプストラム』、音声コミュニケーション、第４１巻第２−３号、第４６９−４８４頁、２００３年。（Ｊ．Ｃｈｅｎ，Ｋ．Ｋ．Ｐａｌｉｗａｌ，Ｓ.Ｎａｋａｍｕｒａ，『Ｃｅｐｓｔｒｕｍ  Ｄｅｒｉｖｅｄ  ｆｒｏｍ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅｄ  Ｐｏｗｅｒ  Ｓｐｅｃｔｒｕｍ  ｆｏｒ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，』Ｓｐｅｅｃｈ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，ｖｏｌ．４１，ｎｏ．２−３，ｐｐ．４６９−４８４，２００３．）
【非特許文献５】Ｍ．ゲールズ及びＳ．ヤング、『パラレルモデルの組合せを用いた頑健な連続音声認識』、ＩＥＥＥ音声及び音響処理論文集、第４巻、第５号、第３５２−３５９頁、１９９６年。（Ｍ．Ｇａｌｅｓ  ａｎｄ  Ｓ．Ｙｏｕｎｇ，『Ｒｏｂｕｓｔ  Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｐａｒａｌｌｅｌ  Ｍｏｄｅｌ  Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ，』  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  ｏｎ  Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ａｕｄｉｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，  ｖｏｌ．４，Ｎｏ．５，ｐｐ．３５２−３５９，  １９９６．）
【非特許文献６】Ｙ．ヤマグチ、Ｓ．タカハシ及びＳ．サガヤマ、『ヤコビアン適応アルゴリズムを用いた環境雑音への音響モデルの高速適応』、ユーロスピーチ予稿集、９７、第２０５１−２０５４頁、１９９７年。（Ｙ．Ｙａｍａｇｕｃｈｉ，  Ｓ.Ｔａｋａｈａｓｈｉ  ａｎｄ  Ｓ．Ｓａｇａｙａｍａ，『Ｆａｓｔ  Ａｄａｐｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ａｃｏｕｓｔｉｃ  Ｍｏｄｅｌｓ  ｔｏ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ  Ｎｏｉｓｅ  Ｕｓｉｎｇ  Ｊａｃｏｂｉａｎ  Ａｄａｐｔａｔｉｏｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，』  Ｐｒｏｃ．  Ｅｕｒｏｓｐｅｅｃｈ，９７，ｐｐ．２０５１−２０５４，１９９７．）
【非特許文献７】Ｃ．Ｊ．レゲッタ及びＰ．Ｃ．ウッドランド、『連続密度隠れマルコフモデルの話者適応のための最大尤度線形回帰』、コンピュータ音声及び言語、第９巻、第１７１−１８５頁、１９９５年。（Ｃ．Ｊ．Ｌｅｇｇｅｔｔｅｒ  ａｎｄ  Ｐ．Ｃ．Ｗｏｏｄｌａｎｄ，『Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｓｐｅａｋｅｒ  Ａｄａｐｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌｓ，』  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ｌａｎｇｕａｇｅ，  ｖｏｌ．９，ｐｐ．１７１−１８５，１９９５．）
【非特許文献８】Ｊ．Ｃ．ジャンカ、『ロンバード効果とその聴者及び自動音声認識装置に対する役割』、アメリカ音響学会誌、第９３巻、第５１０−５２４頁、１９９３年。（Ｊ．Ｃ．Ｊｕｎｑｕａ，『Ｔｈｅ  Ｌｏｍｂａｒｄ  Ｒｅｆｌｅｘ  ａｎｄ  ｉｔｓ  Ｒｏｌｅ  ｏｎ  Ｈｕｍａｎ  Ｌｉｓｔｅｎｅｒｓ  ａｎｄ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｏｇｎｉｚｅｒ，』  Ｊ．Ａｃｏｕｓｔｉｃ  Ｓｏｃ．Ａｍｅｒ．，ｖｏｌ．９３，ｐｐ．５１０−５２４，１９９３．）
【非特許文献９】Ｋ．ヤオ、Ｂ．Ｅ．シー、Ｓ．ナカムラ及びＺ．カオ、『非定常雑音における頑健な音声認識のための連続ＥＭアルゴリズムによる残存雑音の補償』、ＩＣＳＬＰ２０００予稿集、第１巻、第７７０−７７３頁、２０００年。（Ｋ．Ｙａｏ，  Ｂ．Ｅ．Ｓｈｉ，  Ｓ．Ｎａｋａｍｕｒａ  ａｎｄ  Ｚ．Ｃａｏ，『Ｒｅｓｉｄｕａｌ  Ｎｏｉｓｅ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ  ｂｙ  ａ  Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ  ＥＭ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｎｏｎｓｔａｔｉｏｎａｒｙ  Ｎｏｉｓｅ，』  Ｐｒｏｃ．ＩＣＳＬＰ２０００，ｖｏｌ．１，ｐｐ．７７０−７７３，２０００．）
【非特許文献１０】奥田、松井、中村、『誤認識時の言い直し発話における発話スタイルの変動に頑健な音響モデル構築法』信学論，ｖｏｌ．Ｊ８６−ＤＩＩ，ｎｏ．１，ｐｐ．４２−５１，２００３．
【非特許文献１１】奥田、河原、中村、『ゆう度基準による分析周期・窓長の自動選択手法を用いた発話速度の補正と音響モデルの構築』信学論、ｖｏｌ．Ｊ８６−ＤＩＩ，ｎｏ．２，ｐｐ．２０４−２１１，２００３．
【非特許文献１２】南條、河原、『発話速度に依存したデコーディングと音響モデルの適応』信学技報、ＳＰ２００１−１０３、２００１．
【非特許文献１３】Ｍ．オステンドルフ、Ｖ．ディガラキス及びＯ．キンバル、『ＨＭＭからセグメントモデルヘ：音声認識のためのストカスティックモデリングの統一見解』、ＩＥＥＥ音声及び音響処理論文集、第４巻、第５号、第３６０−３７８頁、１９９６年。（Ｍ．Ｏｓｔｅｎｄｏｒｆ，  Ｖ．Ｄｉｇａｌａｋｉｓ  ａｎｄ  Ｏ．Ｋｉｍｂａｌｌ，『Ｆｒｏｍ  ＨＭＭｓ  ｔｏ  Ｓｅｇｍｅｎｔ  Ｍｏｄｅｌｓ：  Ａ  Ｕｎｉｆｉｅｄ  Ｖｉｅｗ  ｏｆ  Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，』ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ａｕｄｉｏ  Ｐｒｏｃ．，ｖｏｌ．４，ｎｏ．５，ｐｐ．３６０−３７８，１９９６．）
【非特許文献１４】伊田、中村、『雑音ＧＭＭの適応化とＳＮ比別マルチパスモデルを用いたＨＭＭ合成による高速な雑音環境適応化』信学論、ｖｏｌ．Ｊ８６−Ｄ−ＩＩ，ｎｏ．２，ｐｐ．１９５−２０３，２００３．
【非特許文献１５】Ｋ．マルコフ、Ｔ．マツイ、Ｒ．グルーン、Ｊ．ツァン、Ｓ．ナカムラ、『ＤＡＲＰＡ  ＳＰＩＮＥ２用の雑音及びチャネル歪に頑健なＡＳＲシステム』、ＩＥＩＣＥ情報及びシステム論文集、第Ｅ８６−Ｄ巻、第３号、２００３年。（Ｋ．Ｍａｒｋｏｖ，Ｔ．Ｍａｔｓｕｉ，Ｒ．Ｇｒｕｈｎ，Ｊ．Ｚｈａｎｇ，Ｓ．Ｎａｋａｍｕｒａ，『Ｎｏｉｓｅ  ａｎｄ  Ｃｈａｎｎｅｌ  Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ  Ｒｏｂｕｓｔ  ＡＳＲ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  ＤＡＲＰＡ  ＳＰＩＮＥ２  Ｔａｓｋ，』ＩＥＩＣＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｉｎｆ．＆Ｓｙｓｔ．，ｖｏｌ．Ｅ８６−Ｄ，ｎｏ．３，２００３．）
【非特許文献１６】Ｍ．オステンドルフ及びＨ．シンガー、『最大尤度連続状態分割を用いたＨＭＭトポロジー設計』、コンピュータ音声及び言語、第１１巻、第１号、第１７−４１頁１９９７年。（Ｍ．Ｏｓｔｅｎｄｏｒｆ  ａｎｄ  Ｈ．Ｓｉｎｇｅｒ，『ＨＭＭ  Ｔｏｐｏｌｏｇｙ  Ｄｅｓｉｇｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  Ｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅ  Ｓｔａｔｅ  Ｓｐｌｉｔｔｉｎｇ，』Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ｌａｎｇｕａｇｅ，ｖｏｌ．１１，ｎｏ．１，ｐｐ．１７−４１，１９９７．）
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３４】
好ましくは、第１の音響モデル構造は、通常発声に対して想定される音響モデル構造であり、さらに好ましくは第２の音響モデル構造は、言直し発話に対して想定される音響モデル構造である。
通常発声と言直し発話という二種類の発話に対応する音響モデル構造を用いることにより、話者の発話スタイルの変化に対しても頑健に音声認識を行なうことができる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３５】
複数の音響モデル群は、それぞれ異なる発話環境での発話音声のデコードに最適化された、第１の種類の音響特徴量をパラメータとする第１の音響モデル群と、それぞれ異なる発話環境での発話音声のデコードに最適化された、第１の種類の音響特徴量と異なる第２の音響特徴量をパラメータとする第２の音響モデル群とを含んでもよい。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４２】
複数の音響モデル群からそれぞれ適応化音響モデルが作成され、それらを用いてデコードが行われ、かつそれらのデコード結果が統合されるので、それぞれの音響モデルの特徴群の特長を組み合わせた頑健な音声認識を行なうことができる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４７】
混合重み適応化を用いるため、実際の適応化時には音響モデル群を混合するための重みを算出するだけでよく、適応を高速に行なえる。その結果、ＤＭＦＣＣを音響特徴量として、発話環境の変化に対して頑健な音声認識を行なうことができる。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５６】
図５はＨＭＭ作成部１５４のブロック図である。図５を参照して、ＨＭＭ作成部１５４は、初期ＨＭＭ１５０と雑音ＤＢ１５２とから、前述したＰＭＣ法を用いて雑音重畳音声用ＭＦＣＣ・ＨＭＭ群１５６を作成するためのＭＦＣＣ雑音重畳音声用ＨＭＭ推定部１７０と、雑音重畳済みの学習データ１５３を用いて初期ＨＭＭ１５０に対する学習を行なうことにより、雑音重畳音声用ＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ群１５８を作成するためのＤＭＦＣＣ雑音重畳音声用ＨＭＭ推定部１７２とを含む。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５７】
本実施の形態では、雑音ＤＢ１５２としては１２種類の異なる雑音を用いる。学習データ１５３についても、無雑音学習データに上記したものと同種の雑音を重畳したものを用いる。なお、雑音の重畳に際しては、１０ｄＢ，２０ｄＢ及び３０ｄＢの三種のＳＮＲを用いている。初期ＨＭＭ１５０としては、無雑音音響モデルとして学習済みのものを準備する。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６５】
また雑音重畳学習データ１５３は、前述した１２種類の雑音を、前述した３種類のＳＮＲで学習データに重畳したものであり、３×１２＝４２種類の雑音重畳学習データ２４０〜２４６を含む。ＤＭＦＣＣ雑音重畳音声用ＨＭＭ推定部１７２は、無雑音通常発声用ＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ２３０及び無雑音言直し発話用ＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ２３２に対し、上記した雑音重畳学習データ１５３を用いて学習を行なうことにより、男声通常発声用ＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ群２５０、男声言直し発話用ＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ群２５２、女声通常発声用ＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ群２５４、女声言直し発話用ＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ群２５６と、通常発声用無雑音ＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ２５５と、言直し発話用無雑音ＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ２５７とを生成する。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６６】
例えば男声通常発声用ＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ群２５０は、各種類及び各ＳＮＲの雑音重畳学習データに対して学習した結果得られた、複数個の男声雑音重畳通常発声用ＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ２６０，２６２，…，２６６を含む。他のＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ群２５２、２５４、２５６も、男声か女声か、通常発声用モデルか言直し発話用モデルかを除き同様の構成である。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６８】
図９は、図４に示す認識処理部１４２の詳細な構造を示すブロック図である。図９を参照して、認識処理部１４２は、入力音声１４４に対しＭＦＣＣ・ＨＭＭ群を用いて音声認識を行なうＭＦＣＣ処理部３１０と、入力音声１４４に対しＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ群を用いた音声認識を行ない認識結果を出力するためのＤＭＦＣＣ処理部３１２と、ＭＦＣＣ処理部３１０及びＤＭＦＣＣ処理部３１２の出力を統合し、統合された認識結果を出力するための認識結果統合部３１４とを含む。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６９】
図１０はＭＦＣＣ処理部３１０のより詳細なブロック図である。図１０を参照してＭＦＣＣ処理部３１０は、入力音声１４４からＭＦＣＣパラメータを音響特徴量として算出するためのＭＦＣＣ算出部３２０と、ＭＦＣＣ算出部３２０から出力されるＭＦＣＣパラメータに対し、ＭＦＣＣ・ＨＭＭ群を用いて認識処理を行ない、ＨＭＭごとに認識結果を出力するためのＭＦＣＣ通常発声認識処理部３２２と、ＭＦＣＣ算出部３２０から与えられるＭＦＣＣパラメータに対し、言直し発話用ＨＭＭを用いて認識処理を行ない、ＨＭＭごとに認識結果を出力するためのＭＦＣＣ言直し発話認識処理部３２４と、ＭＦＣＣ通常発声認識処理部３２２及びＭＦＣＣ言直し発話認識処理部３２４の出力のうち、尤度が最も高いものを選択して出力するための最尤選択部３２６とを含む。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７０】
図１１は、ＤＭＦＣＣ処理部３１２のより詳細なブロック図である。図１１を参照してＤＭＦＣＣ処理部３１２は、入力音声１４４から音響特徴量としてＤＭＦＣＣパラメータを算出するためのＤＭＦＣＣ算出部３３０と、ＤＭＦＣＣ算出部３３０から与えられるＤＭＦＣＣパラメータに対しＤＭＦＣＣ通常発声用ＨＭＭ群を用いて認識処理を行ない、認識結果をＨＭＭごとに出力するためのＤＭＦＣＣ通常発声認識処理部３３２と、ＤＭＦＣＣ算出部３３０からＤＭＦＣＣパラメータを受取り、言直し発話用ＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ群を用いて認識処理を行ない、ＨＭＭごとに認識結果を出力するためのＤＭＦＣＣ言直し発話認識処理部３３４と、ＤＭＦＣＣ通常発声認識処理部３３２及びＤＭＦＣＣ言直し発話認識処理部３３４から出力される認識結果のうち、尤度が最も高いものを選択して出力するための最尤選択部３３６とを含む。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７２】
図１２は図１０に示すＭＦＣＣ通常発声認識処理部３２２のより詳細なブロック図である。図１２を参照して、ＭＦＣＣ通常発声認識処理部３２２は、ＭＦＣＣ算出部３２０から与えられるＭＦＣＣパラメータに基づき、男声通常発声用ＭＦＣＣ・ＨＭＭ群２１０及び女声通常発声用ＭＦＣＣ・ＨＭＭ群２１４に対する雑音ＧＭＭの混合重み適応化によるＨＭＭ合成を重畳された雑音のＳＮＲごとに行ない、男声通常発声用適応化ＭＦＣＣ・ＨＭＭ群３５４及び女声通常発声用適応化ＭＦＣＣ・ＨＭＭ群３５２を生成するための雑音適応化処理部３５０と、男声通常発声用適応化ＭＦＣＣ・ＨＭＭ群３５４を用いて、入力されるＭＦＣＣパラメータに対するデコードを行なうことにより、適応化されたＨＭＭごとにデコード結果を出力するためのＭＦＣＣ男声通常発声デコーダ部３５８と、入力されるＭＦＣＣパラメータに対し女声通常発声用適応化ＭＦＣＣ・ＨＭＭ群を用いてデコードし、ＨＭＭごとにデコード結果を出力するためのＭＦＣＣ女声通常発声デコーダ部３５６とを含む。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７３】
男声通常発声用適応化ＭＦＣＣ・ＨＭＭ群３５４及び女声通常発声用適応化ＭＦＣＣ・ＨＭＭ群３５２はそれぞれ、３種類のＳＮＲごとに一つ、合計三個のＨＭＭを含む。デコードには無雑音ＨＭＭも使用するので、デコーダ部３５６及び３５８はそれぞれデコード結果を４つずつ出力する。その結果、ＭＦＣＣ通常発声認識処理部３２２全体としては８つのデコード結果を出力する。
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７７】
女声言直し発話用適応化ＭＦＣＣ・ＨＭＭ群２１６は、ＳＮＲごとに合成される３つのＨＭＭを含む。男声言直し発話用適応化ＭＦＣＣ・ＨＭＭ群も同様に、ＳＮＲごとの３つのＨＭＭを含む。また、デコードには無雑音ＨＭＭも使用される。従って、デコーダ部３７６及び３７８はそれぞれ４つずつのデコード結果を出力する。その結果ＭＦＣＣ言直し発話認識処理部３２４の出力は８つとなる。
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８９】
ステップ５００では、図４に示すような初期ＨＭＭ１５０と、雑音ＤＢ１５２とを用いて、ＭＦＣＣ・ＨＭＭ群１５６が作成され、また雑音重畳学習データ１５３を用いてＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ群１５８が作成される。
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９０】
このようにして、雑音重畳音声用のＨＭＭ群が作成された後は、いつでもこのＭＦＣＣ・ＨＭＭ群１５６及びＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ群１５８を用いた音声認識を行なうことができる。図４に示す入力音声１４４が与えられると、その入力音声からＭＦＣＣパラメータ及びＤＭＦＣＣパラメータが算出される（ステップ５０２）。それらを用いて、予め準備されたＭＦＣＣ・ＨＭＭ群１５６及びＤＭＦＣＣＨＭ群１５８のうち入力音声１４４の発話環境に最も類似した発話環境に対応する所定個数（本実施の形態では４個）のＨＭＭがＭＦＣＣ及びＤＭＦＣＣのそれぞれについて選択される。これらＨＭＭからＭＦＣＣ及びＤＭＦＣＣの各々について、雑音ＧＭＭの混合重み適応化によるＨＭＭが合成される。合成されるＨＭＭは、男声・女声、通常発声・言直し発話、及び４種類のＳＮＲ（１０ｄＢ、２０ｄＢ、３０ｄＢ、無雑音）の組み合わせの各々に対してであるから、全部で２×２×４＝１６通りである。
【手続補正１９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９３】
図２３を参照して、発話５２２に対しては、発話５２２の直前の雑音５２４を用いて合成されたＨＭＭによる音声認識が行なわれる。同様に次の発話５２６に対しては、発話５２６の直前の雑音５２８により推定されたＨＭＭを用いて音声認識が行なわれる。
【手続補正２０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０８】
１３０  音声認識システム、１５０  初期ＨＭＭ、１５２  雑音ＤＢ、１５３  雑音重畳学習データ、１５４  ＨＭＭ作成部、１５６  雑音重畳音声用ＭＦＣＣ・ＨＭＭ群、１５８  雑音重畳音声用ＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ群、１４４  入力音声、１４２  認識処理部、１４６  音声認識結果、１９０  無雑音通常発声用ＭＦＣＣ・ＨＭＭ、１９２  無雑音言直し発話用ＭＦＣＣ・ＨＭＭ、２１０  男声通常発声用ＭＦＣＣ・ＨＭＭ群、２１２  男声言直し発話用ＭＦＣＣ・ＨＭＭ群、２１４  女声通常発声用ＭＦＣＣ・ＨＭＭ群、２１６  女声言直し発話用ＭＦＣＣ・ＨＭＭ群、２３０  無雑音通常発声用ＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ、２３２  無雑音言直し発話用ＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ、２５０  男声通常発声用ＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ群、２５２  男声言直し発話用ＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ群、２５４  女声通常発声用ＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ群、２５６  女声言直し発話用ＤＭＦＣＣ・ＨＭＭ群、３１０  ＭＦＣＣ処理部、３１２  ＤＭＦＣＣ処理部、３１４  認識結果統合部、３２０  ＭＦＣＣ算出部、３２２  ＭＦＣＣ通常発声認識処理部、３２４  ＭＦＣＣ言直し発話認識処理部、３２６  最尤選択部、３３０  ＤＭＦＣＣ算出部、３３２  ＤＭＦＣＣ通常発声認識処理部、３３４  ＤＭＦＣＣ言直し発話認識処理部、３３６  最尤選択部、３５０  雑音適応化処理部、３５６  ＭＦＣＣ女声通常発声デコーダ部、３５８  ＭＦＣＣ男声通常発声デコーダ部、３７０  雑音適応化処理部、３７６  ＭＦＣＣ女声言直し発話デコーダ部、３７８  ＭＦＣＣ男声言直し発話デコーダ部、４５０  尤度正規化部、４５２  単語ラティス作成部、４５８  最尤経路探索部、４８０  単語ラティス
【手続補正２１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2005221678.tif 000001
【手続補正２２】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図２】
2005221678.tif 000002
【手続補正２３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図３】
2005221678.tif 000003
【手続補正２４】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図４】
2005221678.tif 000004
【手続補正２５】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図６】
2005221678.tif 000005
【手続補正２６】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図８】
2005221678.tif 000006
【手続補正２７】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図９】
2005221678.tif 000007
【手続補正２８】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１８】
2005221678.tif 000008