(57)【要約】【課題】  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符号化後パラメータを演算する符号化後パラメータ演算手段４ｃと、平滑化手段４ａの前段の音声信号の各フォルマント周波数における符号化前特徴量を抽出する符号化前特徴量抽出手段４ｄと、を含むことを特徴とする。【選択図】  図７
2010191252.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符号化後パラメータを演算する符号化後パラメータ演算手段と、前記平滑化手段の前段の音声信号の各フォルマント周波数における符号化前特徴量を抽出する符号化前特徴量抽出手段と、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符号化後パラメータを演算する符号化後パラメータ演算ステップと、前記平滑化手段の前段の音声信号の各フォルマント周波数における符号化前特徴量を抽出する符号化前特徴量抽出ステップと、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な隠れマルコフモデル（HMM：Hidden  Markov  Model）を用いたもの、あるいは、ＤＰ（DP：Dynamic  Programming）マッチング等の手法に基づいて、音声認識が行われる。
【０００４】
隠れマルコフモデルと用いた音声認識においては、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。ＤＰマッチングについても、音声特徴ベクトルを用いることは共通する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第２９８６７９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
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、音声特徴ベクトルの要素は前述したように例えばケプストラム等の符号化後パラメータであり、圧縮される前の波形の特徴を十分反映していないため、認識率は依然として高いとは言えず、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。
【０００７】
本発明は、上記問題に鑑み、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】
【０００８】
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符号化後パラメータを演算する符号化後パラメータ演算手段と、
前記平滑化手段の前段の音声信号の各フォルマント周波数における符号化前特徴量を抽出する符号化前特徴量抽出手段と、を含むことを特徴とする。
【０００９】
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。
【００１０】
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。
【００１１】
また、前記符号化後パラメータ演算手段は、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等の符号化後パラメータを求めてそれを要素とするフレーム毎の音声特徴ベクトルを演算するものである。なお、前記符号化後パラメータは、メルケプストラム、Δケプストラム、ΔΔケプストラムを含んでいても良い。
【００１２】
さらに、前記符号化前特徴量抽出手段は、前記高速フーリエ変換後のデジタルの前記音声信号又は前記マイク後のアナログの前記音声信号の、各フォルマント周波数における尖突度、各フォルマント周波数間のゼロクロス数を、前記符号化前特徴量として抽出する。なお、前記尖突度とは前記フォルマント周波数を含む所定区間の前記音声信号の波形の尖り具合を指すパラメータであって、例えば各フォルマント周波数におけるピーク値と、書くフォルマント周波数に対してプラス５０Ｈｚの位置及びマイナス５０Ｈｚの位置における前記音声信号の、前記ピーク値との差の和を算出したものと定義することができる。
【００１３】
ここで、前記符号化前特徴量抽出手段の抽出した、前記符号化前特徴量は、フレーム毎に抽出することができ、前記符号化後パラメータ演算手段の演算する前記符号化後パラメータを構成する前記音声特徴ベクトルに対して、追加可能な要素を構成することができる。
【００１４】
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符号化後パラメータを演算する符号化後パラメータ演算ステップと、
前記平滑化手段の前段の音声信号の各フォルマント周波数における符号化前特徴量を抽出する符号化前特徴量抽出ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１５】
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、前記音声特徴ベクトルを構成する要素として、所謂ケプストラム等の符号化後パラメータのみならず、前記平滑化がなされる前の前記音声信号の原形の波形の特徴量をより忠実に表す前記符号化前特徴量を新たに設定して、前記音声特徴ベクトルの特徴量を増加させることが出来るため、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。
【００１６】
特には１ｓ以内の短時間発話語彙においては、ケプストラム等の符号化後パラメータのみを用いての音声認識において認識率を高めることが困難であったが、本発明によれば、前記音声信号の母音部の各フォルマント周波数における前記符号化前特徴量を抽出して前記音声特徴ベクトルの要素に追加する又は置換することにより、音声認識の正確性と同定率を高めることができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、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】
【００１８】
【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処理内容を示す模式図である。
【図１０】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１１】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。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
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】
【００２０】
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。
【００２１】
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に用いられる平滑化手段を構成する格子型フィルタの整数次の多段構成と、処理ステップを示す模式図である。図８は、本発明に係わる音声認識装置の一実施形態における符号化前特徴量抽出ステップに用いられる平滑化前のスペクトル包絡の一例を示す模式図である。図９は、本発明に係わる音声認識装置に用いられる符号化前特徴量の具体例を示す模式図である。図１０は、本発明に係わる音声認識装置の一実施形態における符号化前特徴量抽出ステップを母音毎に行う論拠を示す模式図である。図１１は、本発明に係わる音声認識装置におけるＤＰマッチングによる音声認識ステップを示す模式図である。
【００２２】
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る。音声認識装置１は、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）とを含んで構成される。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。
【００２３】
マイク２は、車室内の例えばユーザの前方のコンソール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。
【００２４】
スピーカ３は、これも車室内の例えばユーザの前方のパネル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。
【００２５】
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、符号化後パラメータ演算手段４ｃと、母音判定手段４ｄと、符号化前特徴量抽出手段４ｅと、音声認識手段４ｆとして機能するものである。
【００２６】
ここで、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。
【００２７】
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。
【００２８】
加えて、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。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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、図７に示すように、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。
【００３２】
図６に示した変形相関関数と、各次数のＰＡＲＣＯＲ係数に基づき、カーナビゲーションＥＣＵ４の符号化後パラメータ演算手段４ｃは、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等の符号化後パラメータを求めてそれを要素とするフレーム毎の音声特徴ベクトルを演算するものである。
【００３３】
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の母音判定手段４ｄは、図７に示すように、時間０における最大値つまりピーク値αと３０ｍｓ未満の時間Ｔにおける最大値つまりピーク値βにより定まる雑音比Ｒ＝β／αを算出する。母音判定手段４ｄは、算出された雑音Ｒが、Ｒ＜０．２２であれば、現在のフレームは母音部であると判定し、母音有無の判定識別子Ｑを１とし、０．２２≦Ｒ＜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Ｑを≠１とし、Ｒ≧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しＱ≠１とする。
【００３４】
さらに、カーナビゲーションＥＣＵ４の符号化前特徴量抽出手段４ｅは、ユーザすなわち発話者の発声した音声をマイク２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を、高速フーリエ変換によりデジタルの音声信号に変換された後の、音声信号を平滑化手段４ａの手前から分岐して取得し、図８に示すような平滑化前のスペクトル包絡を取得する。
【００３５】
加えて、カーナビゲーションＥＣＵ４の符号化前特徴量抽出手段４ｅは、図８に示した平滑化前のスペクトル包絡から、第一フォルマント周波数Ｆ１に対応させて、第一フォルマント周波数Ｆ１におけるピーク値から、第一フォルマント周波数Ｆ１に５０Ｈｚをマイナスした周波数における下降値ａと、第一フォルマント周波数Ｆ１に５０Ｈｚをプラスした周波数における下降値ｂを加えた値ａ＋ｂを第一の尖突度として抽出する。ここでは図示しないが、第三フォルマント周波数以降の尖突度を含んでいてももちろん良い。
【００３６】
また、カーナビゲーションＥＣＵ４の符号化前特徴量抽出手段４ｅは、図８に示した平滑化前のスペクトル包絡から、第二フォルマント周波数Ｆ２に対応させて、第二フォルマント周波数Ｆ２におけるピーク値から、第二フォルマント周波数Ｆ２に５０Ｈｚをマイナスした周波数における下降値ａ‘と、第二フォルマント周波数Ｆ２に５０Ｈｚをプラスした周波数における下降値ｂ’を加えた値ａ‘＋ｂ’を第二の尖突度として抽出する。また、図８に示したスペクトル包絡が横軸とクロスするゼロクロス数も適宜抽出する。
【００３７】
なお、母音においてこのように定義される尖突度が収束度を持つ論拠は、図１０に示すように、フォルマント周波数そのものが、第一フォルマント周波数Ｆ１と第二フォルマント周波数Ｆ２のなす平面において収束することに起因する。カーナビゲーションＥＣＵ４の符号化後パラメータ演算手段４ｃは、平滑後の音声信号から演算した特徴ベクトルの要素の内、健常者の５母音の母音部については、母音であると判定されたフレーム毎に、符号化前特徴量抽出手段４ｅの抽出した尖突度とゼロクロス数、フォルマント周波数に適宜置き換える。なお、障害者自身の音声である子音部について置き換えは行わない。
【００３８】
このようにして求めた音声特徴ベクトルを用いて、カーナビゲーションＥＣＵ４の音声認識手段４ｆは、ＤＰマッチングの手法又は隠れマルコフモデルを用いた確率演算に基づいて、音声認識を実行する。
【００３９】
なお、本実施例の音声認識装置１においては、本発明の音声認識方法における各処理ステップである、平滑化ステップ、自己相関関数算出ステップ、符号化後パラメータ演算ステップ、母音判定ステップ、符号化前特徴量抽出ステップ、音声認識ステップが、図７に示した様に繰り返して実行される。
【００４０】
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７に示した各処理ステップが実行されて母音部が置き換えられた後の特徴ベクトルは、ケプストラム等の符号化後パラメータのみならず、平滑化がなされる前の音声信号の原形の波形の特徴量をより正確に表現可能な、尖突度やゼロクロス数の符号化前特徴量を含むこととなるので、音声特徴ベクトルの特徴量を増加させることが出来るため、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。
【００４１】
特には１ｓ以内の短時間発話語彙においては、ケプストラム等の符号化後パラメータのみを用いての音声認識において認識率を高めることは困難であったが、本実施例の音声認識装置１及び音声認識方法によれば、音声信号の母音部の各フォルマント周波数における、尖突度やゼロクロス数等の符号化前特徴量を抽出して音声特徴ベクトルの要素に置換することにより、図１１に示すようなＤＰマッチングによる音声認識、隠れマルコフモデルを用いての音声認識の双方において、正確性と同定率を高めることができる。
【００４２】
ここで、本実施例において示した尖突度は、フォルマント周波数におけるピーク値ではなく、ピーク値から所定の周波数だけ前後した位置の下降値の合計を求めているが、ピーク値を示す位置のスペクトル包絡の尖り具合を評価するにあたっては、ピーク値そのものよりもよりも尖突度の方が有意性の高いパラメータであるからである。
【００４３】
一般に尖突度が高いほど、ピーク値近傍の包絡が急峻であって、物理的な意味としては、こもった音ではなくはっきりした音として人間に知覚されるため、この尖突度を特徴ベクトルの要素として追加することにより、従来の音声特徴ベクトルが含むケプストラム、メルケプストラム等では網羅、包含ができない物理量である言葉の明瞭性について、音声特徴ベクトルに含めることができ、符号化後においても言葉の明瞭度がどの程度であるか評価可能とすることができる。
【００４４】
なお、カーナビゲーションＥＣＵ４の符号化前特徴量抽出手段４ｅが尖突度を抽出するためには、ＬＰＣ分析後の符号化後の高次の高調波を含まない平滑化されたスペクトル包絡ではなく、口唇後の平滑化手段４ａに入力される前の、高速フーリエ変換された音声信号又はアナログの音声信号を用いることが必要となるが、これらの波形から、フォルマント周波数を特定し、下降値及び尖突度を演算し抽出することは、既存のプログラムにおいて対応可能であるため、プログラムやハードの追加を最小限度とし、オーバーヘッドを最小限度のものとすることができる。
【００４５】
さらに、ゼロクロス数については、ゼロクロス数が多いほど周波数が高くなり、例えば、フーリエ変換した後の波形がｓｉｎ波を支配的に含む状況であれば、ゼロクロス数が多いほど、金属的な音となり、ゼロクロス数が少ないほど重みのある荘重感の高い音となる。このようにゼロクロス数についても、従来の音声特徴ベクトルでは網羅、包含のできない物理量を含むことができるので、音場解析等への応用範囲を拡大することができる。
【００４６】
さらに、ゼロクロス数は声道の形状にも係わるパラメータであって、声道における共振点が口唇側に移動した場合には、口唇から音が出ることとなり、舌、歯茎に狭窄点が形成されるとすると、口唇と狭窄点との距離が短くなるため、共振周波数は距離の逆数となり高周波となるため、高いほど声帯の振動が多くなり、特には女性においてゼロクロス数が多くなる。女性においては第一フォルマント周波数Ｆ１と第二フォルマント周波数Ｆ２との間においても、声帯の基本周波数の高調波が乗ることによりゼロクロスが発生するため、例えば性別判定の別途のアプローチ手法として利用することも可能である。
【００４７】
なお、符号化前特徴量抽出手段４ｅの抽出した符号化前特徴量について、音声特徴ベクトルの母音部のみ置き換える理由は、母音についてはある程度のフレーム数が確保されて振動が継続されるため、声道が停止していて、共振点も一定となり、フォルマント周波数が安定するとみなせるためである。子音については、共振点が発話時間中に常に声道の長さ方向に移動しており、フォルマント周波数は形成されてはいるが不安定となる。
【００４８】
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や図１１に示すようなＤＰマッチングを用いての音声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、上述したような尖突度及びゼロクロス数とフォルマント周波数を音声特徴ベクトルの要素に加えることにより、例えばケプストラム距離や、ユークリッド距離演算の確率を絞り込んで、認識の同定率を高めることができる。
【００４９】
加えて、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、カーナビゲーションＥＣＵ４によるスピーカ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を介して音声により目的地を入力した場合の音声認識性能を高めることができる。
【００５０】
さらに、従来のカーナビゲーションシステムにおいては、音声認識の主たる利用形態はユーザのシステムに対するコマンドとしての目的地入力であるが、本実施例のように特徴量を増やした上で音声認識率を高めることで、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音声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。
【００５１】
加えて、フォルマント周波数に絡めた尖突度やゼロクロス数を用いて音声認識を行うことで、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、音声波形のフォルマント周波数近傍での乱れ等をも検知可能とし、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。
【００５２】
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、フォルマント周波数近傍での音声波形の乱れ等の情報を、基地局を介して路側のセンタに通信して、路側のセンタに蓄積された、ユーザが健康である場合のデータベースと適宜比較することにより、ユーザの精神状態、健康状態が極度に低下していると判定される場合には、適宜の救急サービスを提供することを実現することもできる。
【００５３】
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。
【００５４】
例えば、符号化前特徴量として、上述した尖突度やゼロクロス数に加えて、フォルマント周波数のピーク値相互間を結んだ直線の傾斜角や傾きを用いることもでき、これによっても平滑化前のスペクトル包絡の特徴量を際だたせて抽出し、音声認識に活用することができる。
【産業上の利用可能性】
【００５５】
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やＤＰマッチング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ＤＰマッチングや隠れマルコフモデルにおいて用いられていた音声特徴ベクトルのケプストラム等に加えて、新たに設定した尖突度、ゼロクロス数とフォルマント周波数を絡めた特徴量を追加して、ケプストラム距離やユークリッド距離を演算することとしているので、音声認識の同定率をより高めることができる。
【００５６】
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】
【００５７】
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    符号化後パラメータ演算手段
４ｄ    母音判定手段
４ｅ    符号化前特徴量抽出手段
４ｆ    音声認識手段
【図１】
2010191252.tif 000003
【図４】
2010191252.tif 000004
【図５】
2010191252.tif 000005
【図６】
2010191252.tif 000006
【図７】
2010191252.tif 000007
【図８】
2010191252.tif 000008
【図９】
2010191252.tif 000009
【図１０】
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【図１１】
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【図２】
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【図３】
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