【手続補正書】
【提出日】平成17年3月3日(2005.3.3)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【書類名】  明細書
【発明の名称】  音響モデル作成方法、音声認識装置および音声認識方法、音声認識プログラム、並びに、プログラム記録媒体
【特許請求の範囲】
【請求項１】  音声認識に用いる音響モデルを作成する音響モデル作成方法であって、
音声データから音響分析手段によって音声周波数スペクトルを表現する音響特徴量を抽出する音響分析ステップと、
上記音響特徴量の周波数スペクトルを、周波数スペクトル伸縮部によって周波数軸方向に伸縮する周波数スペクトル伸縮ステップと、
上記周波数スペクトルが伸縮された音響特徴量を含む音響特徴量を用いて、音響モデル生成手段によって音響モデルを生成する音響モデル生成ステップ
を備えたことを特徴とする音響モデル作成方法。
【請求項２】  請求項１に記載の音響モデル作成方法において、
上記周波数スペクトル伸縮ステップにおける上記周波数スペクトルの周波数軸方向への伸縮は、線形に伸縮する線形伸縮であることを特徴とする音響モデル作成方法。
【請求項３】  請求項１に記載の音響モデル作成方法において、
上記周波数スペクトル伸縮ステップにおける上記周波数スペクトルの周波数軸方向への伸縮は、上記周波数軸における高域方向への伸長であることを特徴とする音響モデル作成方法。
【請求項４】  請求項２あるいは請求項３に記載の音響モデル作成方法において、
上記周波数スペクトル伸縮ステップにおける上記周波数スペクトルの周波数軸方向への伸縮は、１.０５倍以上且つ１.２０倍以下の倍率から選択された一つあるいは複数の倍率で行うことを特徴とする音響モデル作成方法。
【請求項５】  請求項１に記載の音響モデル作成方法において、
上記音響モデル生成ステップにおける音響モデルの生成は、上記周波数スペクトルが伸縮された音響特微量を用いて行われることを特徴とする音響モデル作成方法。
【請求項６】  請求項２,請求項３および請求項５の何れか一つに記載の音響モデル作成方法において、
上記音響モデル生成ステップにおける音響モデルの生成は、上記周波数スペクトルが伸縮された成人女性の音響特徴量を用いて行われることを特徴とする音響モデル作成方法。
【請求項７】  請求項１に記載の音響モデル作成方法において、
上記音響モデル生成ステップにおける音響モデルの生成は、上記周波数スペクトルが伸縮された音響特微量と上記周波数スペクトルが伸縮されない音響特微量とを用いて行われることを特徴とする音響モデル作成方法。
【請求項８】  請求項２,請求項３および請求項７の何れか一つに記載の音響モデル作成方法において、
上記音響モデル生成ステップにおける音響モデルの生成は、
成人女性の音声データについては、上記周波数スペクトルが伸縮された音響特徴量、および、上記周波数スペクトルが伸縮されない音響特徴量を用いて行われる一方、
成人女性以外の音声データについては、上記周波数スペクトルが伸縮されない音響特徴量のみを用いて行われることを特徴とする音響モデル作成方法。
【請求項９】  請求項１に記載の音響モデル作成方法において、
上記周波数スペクトル伸縮ステップにおける上記周波数スペクトルの周波数軸方向への伸縮は、対象と成る音響特徴量が有声音の場合と有声音以外の場合とで異なる処理を施すようになっていることを特徴とする音響モデル作成方法。
【請求項１０】  請求項９に記載の音響モデル作成方法において、
上記周波数スペクトル伸縮ステップにおける上記周波数スペクトルの周波数軸方向への伸縮は、対象と成る音響特徴量が有声音の場合には行い、有声音以外の場合には行わないようになっていることを特徴とする音響モデル作成方法。
【請求項１１】  入力された音声データから音声周波数スペクトルを表現する音響特徴量を抽出する音響分析手段と、音響モデル格納部に格納された音響モデルと上記音響特徴量とを照合する照合手段とを有して、入力音声の発話内容を推定する音声認識装置において、
上記音響モデル格納部に格納された音響モデルは、請求項１乃至請求項１０の何れか一つに記載の音響モデル作成方法によって作成された音響モデルであることを特徴とする音声認識装置。
【請求項１２】  入力された音声データから音声周波数スペクトルを表現する音響特徴量を抽出する第１音響分析手段と、音響モデル格納部に格納された音響モデルと上記第１音響分析手段で抽出された音響特徴量とを照合する照合手段とを有して、入力音声の発話内容を推定する音声認識装置において、
音声データを格納する音声データ格納手段と、
上記音声データ格納手段に格納された音声データから音声周波数スペクトルを表現する音響特徴量を抽出する第２音響分析手段と、
上記第２音響分析手段で抽出された音響特徴量の周波数スペクトルを周波数軸方向に伸縮する周波数スペクトル伸縮手段と、
上記周波数スペクトルが伸縮された音響特徴量を含む音響特徴量を用いて上記音響モデル格納部に格納される音響モデルを生成する音響モデル生成手段
を備えたことを特徴とする音声認識装置。
【請求項１３】  入力された音声データから音響分析手段によって音声周波数スペクトルを表現する音響特徴量を抽出し、
請求項１乃至請求項１０の何れか一つに記載の音響モデル作成方法によって作成された音響モデルと上記抽出された音響特徴量とを、照合手段によって照合して、入力音声の発話内容を推定することを特徴とする音声認識方法。
【請求項１４】  コンピュータを、
入力された音声データから音響特徴量を抽出する音響分析手段と、
請求項１乃至請求項１０の何れか一つに記載の音響モデル作成方法によって作成された音響モデルと上記音響特徴量とを照合する照合手段
として機能させることを特徴とする音声認識プログラム。
【請求項１５】  コンピュータを、
請求項１２に記載の第１音響分析手段,照合手段,第２音響分析手段,周波数スペクトル伸縮手段および音響モデル生成手段
として機能させることを特徴とする音声認識プログラム。
【請求項１６】  請求項１４あるいは請求項１５に記載の音声認識プログラムが記録されていることを特徴とするコンピュータ読出し可能なプログラム記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model)(以下、ＨＭＭと略称する)を用いた不特定話者を対象とする音声の認識に適した音響モデルおよび音声認識に関し、特に音響モデル作成方法、音声認識装置および音声認識方法、音声認識プログラム、並びに、プログラム記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
音響特徴量あるいはその確率モデル(例えばＨＭＭ)に基づいて入力音声の発話内容を推定する音声認識装置において、不特定話者の入力音声を対象とする場合には、音響特徴量あるいはその確率モデルによって表現される音響モデルの作成に用いるデータ量は重要な問題である。
【０００３】
一般に、統計的パターン認識において、その性能を向上するために、予め多量のデータからモデルを作成することが有効であることは、よく知られている。しかしながら、実際に、種々の条件を満たす多量の音声データを収集することは、時間とコストとの両面から非常に困難である。
【０００４】
従来、上記音響モデルの作成に用いる音声データ量を擬似的に増量して、認識性能の向上を目指した音声認識用の音響モデル作成方法がある。例えば、特開平６‐３０８９９３号公報に開示されている音声認識用辞書学習方法では、モデルの学習に用いる音声データのレベルを種々変更して、擬似的に入力音声パワーのレベル変動を考慮した音声データを作成する。そして、こうして作成された多量の音声データから音響モデルを作成するようにしている。
【０００５】
尚、高品質な多量の音声データベースとして、例えば、(株式会社)国際電気通信基礎技術研究所(ＡＴＲ)の音声データベース、(社団法人)日本音響学会(ＡＳＪ)の研究用連続音声データベース、(社団法人)日本電子工業振興協会(電子協)の日本語共通音声データベース等がある。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の音響モデル作成方法においては、以下のような問題がある。すなわち、特開平６‐３０８９９３号公報に開示された音声認識用辞書学習方法では、入力音声のパワーのレベル変動への考慮に関しては、具体的な擬似音声データ作成方法を示していると言える。ところが、多数話者の擬似音声データ作成方法に関しては、具体的な擬似音声データ作成方法が示されているとは言えない。したがって、多数話者の音声データを擬似的に得ることができないと言う問題がある。
【０００７】
また、成人男女の音声データベースに関しては上述したように高品質な多量の音声データベースがあるが、子供の音声データベースについては高品質な多量のデータベースが無いという問題もある。実際に、成人の場合に比して、子供の場合には高品質な多量の音声データを収集するのは困難である。
【０００８】
そこで、この発明の目的は、成人男女に限らず子供も含めた多数話者の高品質な多量の擬似音声データを用いた音響モデル作成方法、この音響モデル作成方法で作成された音響モデルを用いた音声認識装置および音声認識方法、並びに、上記音声認識方法を実現する音声認識プログラム、この音声認識プログラムを記録したプログラム記録媒体を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、第１の発明は、音声認識に用いる音響モデルを作成する音響モデル作成方法であって、音声データから音響分析手段によって音声周波数スペクトルを表現する音響特徴量を抽出する音響分析ステップと、上記音響特徴量の周波数スペクトルを,周波数スペクトル伸縮部によって周波数軸方向に伸縮する周波数スペクトル伸縮ステップと、上記周波数スペクトルが伸縮された音響特徴量を含む音響特徴量を用いて,音響モデル生成手段によって音響モデルを生成する音響モデル生成ステップを備えたことを特徴としている。
【００１０】
上記構成によれば、音響分析手段によって、音声データから音声周波数スペクトルを表現する音響特徴量が抽出される。一方、周波数スペクトル伸縮部によって、上記音響特徴量の周波数スペクトルが周波数軸方向に伸縮される。そうすると、音響モデル生成手段によって、上記周波数スペクトルが伸縮された音響特徴量を含む上記音響特徴量が用いられて音響モデルが生成される。
【００１１】
こうして、少数話者の音声データから擬似的に多数話者の音響特徴量が作成される。したがって、こうして得られた擬似音響特徴量を含む多数の音響特徴量を用いて生成される音響モデルの統計的信頼性が向上される。
【００１２】
その際に、音声周波数スペクトルを表現する音響特徴量に対して周波数スペクトル伸縮処理が行われる。したがって、周波数スペクトル伸縮時における周波数スペクトル分析計算を省略することができ、上記周波数スペクトルの伸縮が高速に行われる。
【００１３】
また、１実施例では、上記第１の発明の音響モデル作成方法において、上記周波数スペクトル伸縮ステップにおける上記周波数スペクトルの周波数軸方向への伸縮は、線形に伸縮する線形伸縮である。
【００１４】
この実施例によれば、上記音声データおよび音響特徴量を含む音響データの周波数スペクトルが、周波数軸方向に線形に伸縮される。こうして、声道長(声帯から口までの音声生成器官の長さ)の個人差が反映された擬似音響データが作成される。
【００１５】
また、１実施例では、上記第１の発明の音響モデル作成方法において、上記周波数スペクトル伸縮ステップにおける上記周波数スペクトルの周波数軸方向への伸縮は、上記周波数軸における高域方向への伸長である。
【００１６】
この実施例によれば、上記音声データおよび音響特徴量を含む音響データの周波数スペクトルが、周波数軸方向における高域方向に伸長される。こうして、元の音響データの話者よりも上記声道長が短い話者による擬似音響データが作成される。したがって、例えば、成人女性の音響データから子供の擬似音響データを作成することが可能になる。
【００１７】
また、１実施例では、上記第１の発明の音響モデル作成方法において、上記周波数スペクトル伸縮ステップにおける上記周波数スペクトルの周波数軸方向への伸縮は、１.０５倍以上且つ１.２０倍以下の倍率から選択された一つあるいは複数の倍率で行う。
【００１８】
この実施例によれば、上記音響データの周波数スペクトルが、周波数軸方向に１.０５倍以上且つ１.２０倍以下の倍率から選択された一つあるいは複数の倍率で伸長される。こうして、成人男性の音響データから成人女性の擬似音響データが、あるいは、成人女性の音響データから子供の擬似音響データが作成される。
【００１９】
また、１実施例では、上記第１の発明の音響モデル作成方法において、上記音響モデル生成ステップにおける音響モデルの生成は、上記周波数スペクトルが伸縮された音響特微量を用いて行われる。
【００２０】
この実施例によれば、上記周波数スペクトルが伸縮された音響特微量を用いて上記音響モデルが生成される。したがって、音響モデル作成用音声の発話者における声道長分布域とは異なる声道長分布域を有する話者に対して、安定した音声認識を可能にする音響モデルが生成される。
【００２１】
また、１実施例では、上記第１の発明の音響モデル作成方法において、上記音響モデル生成ステップにおける音響モデルの生成は、上記周波数スペクトルが伸縮された成人女性の音響特徴量を用いて行われる。
【００２２】
この実施例によれば、上記周波数スペクトルが伸縮された成人女性の音響特徴量を用いて上記音響モデルが生成される。したがって、子供の音響特徴量を一切用いることなく、子供の入力音声を認識できる音響モデルが生成される。
【００２３】
また、１実施例では、上記第１の発明の音響モデル作成方法において、上記音響モデル生成ステップにおける音響モデルの生成は、上記周波数スペクトルが伸縮された音響特微量と上記周波数スペクトルが伸縮されない音響特微量とを用いて行われる。
【００２４】
この実施例によれば、上記周波数スペクトルが伸縮された音響特徴量と、上記周波数スペクトルが伸縮されないオリジナルの音響特徴量とが併用されて、上記音響モデルが生成される。したがって、音響モデル作成用音声の発話者における声道長分布域とは異なる声道長分布域を有する話者と、上記発話者の声道長分布域に近い声道長分布域を有する話者とに対して、安定した音声認識を可能にする音響モデルが生成される。
【００２５】
また、１実施例では、上記第１の発明の音響モデル作成方法において、上記音響モデル生成ステップにおける音響モデルの生成は、成人女性の音声データについては,上記周波数スペクトルが伸縮された音響特徴量および上記周波数スペクトルが伸縮されない音響特徴量を用いて行われる一方、成人女性以外の音声データについては,上記周波数スペクトルが伸縮されない音響特徴量のみを用いて行われる。
【００２６】
この実施例によれば、成人女性の音声データについては、上記周波数スペクトルが伸縮された音響特徴量と伸縮されない音響特徴量とが併用される一方、成人女性以外の音声データについては、上記周波数スペクトルが伸縮されない音響特徴量のみが用いられて、上記音響モデルが生成される。したがって、成人女性の音響特徴量から擬似的に子供の音響特徴量が生成され、子供の音声データが擬似的に補強された不特定話者用音響モデルが生成される。すなわち、成人男女に対しても子供に対しても頑健な音声認識性能を有する音響モデルが生成されるのである。
【００２７】
また、１実施例では、上記第１の発明の音響モデル作成方法において、上記周波数スペクトル伸縮ステップにおける上記周波数スペクトルの周波数軸方向への伸縮は、対象と成る音響特徴量が有声音の場合と有声音以外の場合とで異なる処理を施すようになっている。
【００２８】
この実施例によれば、有声音の音響特徴量と有声音以外の音響特徴量とで異なる伸縮処理が施される。したがって、上記周波数スペクトルを伸縮することが好ましくない有声音以外の音響特徴量に対して上記伸縮を行わないようにして、高品位な擬似音響特徴量が生成可能になる。
【００２９】
また、１実施例では、上記第１の発明の音響モデル作成方法において、上記周波数スペクトル伸縮ステップにおける上記周波数スペクトルの周波数軸方向への伸縮は、対象と成る音響特徴量が有声音の場合には行い、有声音以外の場合には行わないようになっている。
【００３０】
この実施例によれば、有声音の音響特徴量の場合には上記周波数スペクトルの伸縮が行われる一方、有声音以外の音響特徴量の場合には上記周波数スペクトルの伸縮が行われない。したがって、上記周波数スペクトルを伸縮することが好ましくない上記有声音以外の音響特徴量には上記伸縮が行われず、高品位な擬似音響特徴量が生成される。
【００３１】
また、第２の発明は、入力された音声データから音声周波数スペクトルを表現する音響特徴量を抽出する音響分析手段と,音響モデル格納部に格納された音響モデルと上記音響特徴量とを照合する照合手段とを有して,入力音声の発話内容を推定する音声認識装置において、上記音響モデル格納部に格納された音響モデルは、上記第１の発明の音響モデル作成方法によって作成された音響モデルであることを特徴としている。
【００３２】
上記構成によれば、照合手段によって、音響分析手段が入力音声データから抽出した音響特徴量と、上記第１の発明の音響モデル作成方法によって作成された音響モデルとが照合されて、入力音声の発話内容が推定される。したがって、特に子供を含む不特定話者の音声に対する高い認識精度が得られる。
【００３３】
また、第３の発明は、入力された音声データから音声周波数スペクトルを表現する音響特徴量を抽出する第１音響分析手段と,音響モデル格納部に格納された音響モデルと上記第１音響分析手段で抽出された音響特徴量とを照合する照合手段とを有して,入力音声の発話内容を推定する音声認識装置において、音声データを格納する音声データ格納手段と、上記音声データ格納手段に格納された音声データから音声周波数スペクトルを表現する音響特徴量を抽出する第２音響分析手段と、上記第２音響分析手段で抽出された音響特徴量の周波数スペクトルを周波数軸方向に伸縮する周波数スペクトル伸縮手段と、上記周波数スペクトルが伸縮された音響特徴量を含む音響特徴量を用いて,上記音響モデル格納部に格納される音響モデルを生成する音響モデル生成手段を備えたことを特徴としている。
【００３４】
上記構成によれば、音声データから第２音響分析手段によって抽出された音響特徴量の周波数スペクトルが、周波数スペクトル伸縮手段によって周波数軸方向に伸縮される。そして、この伸縮された音響特徴量を含む上記音響特徴量を用いて音響モデル生成手段によって音響モデルが生成されて音響モデル格納部に格納される。そうした後、照合手段による入力音声データから抽出された音響特徴量に対する照合が、上記音響モデル格納部に格納された上記第１の発明の音響モデル作成方法によって作成された音響モデルを用いて行われる。したがって、特に子供を含む不特定話者の音声に対する高い認識精度が得られる。
【００３５】
また、第４の発明の音声認識方法は、入力された音声データから音響分析手段によって音声周波数スペクトルを表現する音響特徴量を抽出し、上記第１の発明の音響モデル作成方法によって作成された音響モデルと上記抽出された音響特徴量とを照合手段によって照合して,入力音声の発話内容を推定することを特徴としている。
【００３６】
上記構成によれば、入力音声データから抽出された音響特徴量と、上記第１の発明の音響モデル作成方法によって作成された音響モデルとが照合されて、入力音声の発話内容が推定される。したがって、特に子供を含む不特定話者の音声に対する高い認識精度が得られる。
【００３７】
また、第５の発明の音声認識プログラムは、コンピュータを、入力された音声データから音響特徴量を抽出する音響分析手段と、上記第１の発明の音響モデル作成方法によって作成された音響モデルと上記音響特徴量とを照合する照合手段として機能させることを特徴としている。
【００３８】
上記構成によれば、入力音声データから抽出された音響特徴量と、上記第１の発明の音響モデル作成方法によって作成された音響モデルとが照合されて、入力音声の発話内容が推定される。したがって、特に子供を含む不特定話者の音声に対する高い認識精度が得られる。
【００３９】
また、第６の発明の音声認識プログラムは、コンピュータを、上記第３の発明における第１音響分析手段,照合手段,第２音響分析手段,周波数スペクトル伸縮手段および音響モデル生成手段として機能させることを特徴としている。
【００４０】
上記構成によれば、上記第１の発明の音響モデル作成方法によって音響モデルが作成されて音響モデル格納部に格納され、その音響モデルを用いて、入力音声データから抽出された音響特徴量との照合が行われる。したがって、特に子供を含む不特定話者の音声に対する高い認識精度が得られる。
【００４１】
また、第７の発明のプログラム記録媒体は、上記第５の発明あるいは第６の発明の音声認識プログラムが記録されていることを特徴としている。
【００４２】
上記構成によれば、上記第５の発明あるいは第６の発明の場合と同様に、特に子供を含む不特定話者の音声に対する高い認識精度が得られる。
【００４３】
【発明の実施の形態】
以下、この発明を図示の実施の形態により詳細に説明する。
【００４４】
＜第１実施の形態＞
図１は、本実施の形態の音響モデル作成方法によって音響モデルを作成する音響モデル作成装置のブロック図である。
【００４５】
図１において、１は、音響モデルの作成に用いられる音声データが格納されている音声データ格納部であり、半導体メモリ,磁気メモリまたは記憶装置等で構成される。尚、上記音声データは、例えば、予めＡ/Ｄ(アナログ/ディジタル)変換処理を施して記録されたディジタル音声データである。また、例えば、アナログ音声データのままテープ等に予め録音されたもの等であっても差し支えない。
【００４６】
２は、上記音声データから音響特徴量を抽出する音響分析部であり、専用のＬＳＩ(大規模集積回路)素子等で構成される。尚、上記入力音声がアナログ音声データである場合には、音響分析部２では、初めにＡ/Ｄ変換処理を施すことになる。そして、入力されたあるいは変換されたディジタル音声データから抽出される音響特徴量としては、音声周波数スペクトルの効率のよい表現方法が用いられる。ここで、上記音声周波数スペクトルの表現方法としては、ＭＦＣＣ(メル周波数ＦＦＴ(高速フーリエ変換)ケプストラム)やＬＰＣ(線形予測分析)メルケプストラムがある。尚、この発明においては、上記音響特徴量として、音声周波数スペクトルを表現した特徴量であれば上記以外のものを用いても一向に差し支えない。
【００４７】
３は、上記音響分析部２で抽出された音響特徴量を用いて音響モデルを生成する音響モデル生成部であり、専用のＬＳＩ素子等で構成される。上記音響モデルには、多量の音声データから求めた平均的な特徴量を標準パターンとして表現するものや、統計的特徴量を確率的にモデル化したＨＭＭ等がある。尚、この発明においては、上記音響モデルとして、多量の音声データから作成されるものであれば上記以外のものを用いても一向に差し支えない。また、上記ＨＭＭを用いた音声認識については、中川聖一著「確率モデルによる音声認識」(電子情報通信学会)に詳しい。
【００４８】
４は、この発明における特徴の１つである周波数スペクトル伸縮部であり、専用のＬＳＩ素子等で構成される。周波数スペクトル伸縮部４では、上記抽出された音響特徴量の周波数スペクトルを周波数軸方向に伸縮する。
【００４９】
尚、上記各部を構成する素子等は、１つであっても複数が複合されたものであっても本実施の形態に影響は無い。また、各部は、ＣＰＵ(中央演算処理装置)あるいはその周辺機器等で代用してもよい。
【００５０】
また、図１においては、上記周波数スペクトル伸縮部４を音響分析部２に接続して配置しているが、周波数スペクトル伸縮部４を音声データ格納部１に接続して配置しても差し支えない。但し、処理速度の観点から言えば、音声周波数スペクトルを表現した音響特徴量を抽出する音響分析部２に、周波数スペクトル伸縮部４を接続して配置した方が、周波数スペクトルの算出を一度に行うことができるため高速に処理可能である。
【００５１】
図２は、図１に示す音響モデル作成装置によって実行される音響モデル作成方法の手順を示すフローチャートである。以下、図２に従って、音響モデル作成処理動作について詳細に説明する。
【００５２】
ステップＳ1で、上記音響分析部２によって、音声データ格納部１に格納された音声データから、ＭＦＣＣやＬＰＣメルケプストラム等の音響特徴量が抽出される(音響分析処理)。ステップＳ2で、周波数スペクトル伸縮部４によって、音響特徴量の周波数スペクトルが周波数軸方向に伸縮される(周波数スペクトル伸縮処理)。尚、周波数スペクトル伸縮の詳細な処理手順については後述する。ステップＳ3で、音響モデル生成部３によって、上記周波数スペクトル伸縮処理が行われた音響特徴量あるいは行われていない音響特徴量を用いて、上述のような音響モデルが生成される(音響モデル生成処理)。そうした後、音響モデル作成処理動作を終了する。
【００５３】
図３は、図２に示す音響モデル作成処理動作のフローチャートにおけるステップＳ2で実行される周波数スペクトル伸縮処理サブルーチンのフローチャートである。以下、図３に従って、周波数スペクトル伸縮処理動作について詳細に説明する。上記音響モデル作成処理動作のステップＳ1において、音響分析処理動作が終了すると周波数スペクトル伸縮処理動作がスタートする。
【００５４】
ステップＳ11で、上記音響分析部２で抽出された音響特徴量の１つが周波数スペクトル伸縮部４に入力される(音響特徴量入力処理)。ステップＳ12で、上記入力された音響特徴量に基づいて、有声音か否かが判別される。その結果、有声音であればステップＳ13に進み、そうでなければ(つまり、無声音であれば)ステップＳ18に進む(有声音判定分岐処理)。尚、上記有声音判定は、例えば、音響モデル作成用の音声データにセグメント(音韻境界)情報と共に音韻ラベルが付与されている場合には、その音韻ラベルに基づいて行えばよい。また、音韻ラベルが付与されていない音声データの場合には、対象となる音響特徴量に基づいて、例えばＨＭＭに基づく音声認識処理を行い、ビタビ演算等を用いて音韻ラベルとセグメント情報とを付与して行えばよい。
【００５５】
ステップＳ13で、写像関数番号のカウンタｉが初期値「１」に初期化される(カウンタ初期化処理)。ステップＳ14で、ｉ番目の写像関数ｆiを用いて音響特徴量を写像することによって、周波数スペクトルの伸縮処理が行われる(周波数軸伸縮処理)。写像関数の例および写像の詳細な処理手順については後述する。ステップＳ15で、周波数スペクトルが周波数軸方向に伸縮処理された音響特徴量が、音響分析部２に一旦返される。そして更に、音響分析部２から音響モデル生成部３に出力される(伸縮後音響特徴量出力処理)。
【００５６】
ステップＳ16で、上記カウンタｉが写像関数の数「Ｎ」に等しいか否かが判別される。その結果、等しければステップＳ19に進む一方、等しくなければステップＳ17に進む(カウンタ判定分岐処理)。ステップＳ17で、カウンタｉの内容がインクリメントされる(カウンタ加算処理)。そうした後、上記ステップＳ14に戻って次の写像関数を用いた処理に移行する。ステップＳ18で、上記ステップＳ12において無声音であると判定された音響特徴量が、音響分析部２に一旦返される。そして更に、音響分析部２から音響モデル生成部３に出力される(音響特徴量出力処理)。ステップＳ19で、音響分析部２で抽出された総ての音響特徴量に対する処理が終了したか否かが判別される。その結果、終了していなければ上記ステップＳ11に戻って、次の音響特徴量に対する処理に移行する一方、終了していれば周波数スペクトル伸縮処理動作を終了して上記音響モデル作成処理動作にリターンする(終了判定分岐処理)。
【００５７】
尚、図３に示す周波数スペクトル伸縮処理動作では、上記ステップＳ12において有声音判定分岐処理を行い、有声音に対してのみ周波数軸伸縮を行うようにしている。しかしながら、入力された音響特徴量から有声音であるか無声音であるかの判別が困難である場合等においては、上記ステップＳ12での有声音判定分岐処理と上記ステップＳ18での音響特徴量出力処理とを省略し、ステップＳ11での音響特徴量入力処理が終了したら、上記ステップＳ13のカウンタ初期化処理に進むようにしても差し支えない。また、予め用意した写像関数ｆiの数「Ｎ」が１である場合には、上記ステップＳ13でのカウンタ初期化処理,上記ステップＳ16でのカウンタ判定分岐処理および上記ステップＳ17でのカウンタ加算処理を省略しても一向に構わない。
【００５８】
ところで、図２および図３は、周波数スペクトル伸縮部４を音響分析部２に接続して配置した場合における音響モデル作成処理動作および周波数スペクトル伸縮処理動作である。もし、周波数スペクトル伸縮部４を音声データ格納部１に接続して配置するのであれば、その場合における音響モデル作成処理動作は、図２に示すフローチャートにおいて、ステップＳ1とステップＳ2とを入れ換えればよい。また、周波数スペクトル伸縮処理動作は、図３に示すフローチャートにおいて、ステップＳ11では音声データ格納部１から入力された音声データを音声周波数スペクトルを表現したものに変換すると共に、ステップＳ15及びステップＳ18では音声データを音声データ格納部１を経由してあるいは直接音響分析部２に出力するようにすればよい。
【００５９】
図４は、上記写像関数ｆiの一例を示す図である。図４において、横軸ｘは周波数軸伸縮前の音響特徴量の周波数軸であり、縦軸ｆ(x)は周波数軸伸縮後の音響特徴量の周波数軸である。尚、写像関数ｆiは下記の式で表される。ここで、写像関数ｆiとして線形伸縮係数に基づく線形関数を用いるのは、声道長の個人差を次元数の少ないパラメータで簡潔に表現するためである。尚、声道長と音声スペクトルとの詳細な関係については、下記文献に詳しい。また、写像関数ｆiについては、声道長の個人差を表現した関数であれば近似関数を含めて如何様な関数を用いても差し支えない。
「AT&T Bell Labs. Li Lee，Richard C.Rose:“Speaker  Normalization using Efficient Frequency Warping Procedures”,ICASSP96，p.p.353‐356(1996)」
【００６０】
写像関数ｆi：
・ｘ≦min(ω/αi,ω)では、ｆi(x)＝αi・ｘ  (ｉ＝１,２,…,Ｎ)
・min(ω/αi,ω)＜ｘでは、
αi＞１のとき  ｆi(x)→(ω/αi,ω)と(ｆs/２,ｆs/２)とを結ぶ直線
αi≦１のとき  ｆi(x)→(ω,αi・ω)と(ｆs/２,ｆs/２)とを結ぶ直線
但し、Ｎ：写像関数ｆiの数
αi：線形伸縮係数
ｆs：サンプリング周波数（例えば１２kＨz)
ω：写像関数の接続点（例えば４kＨz)
ここで、ωによって接続点を設置するのは、周波数軸伸縮前後の定義域を保ち、且つ不連続性に対処するためである。
【００６１】
例えば、成人女性の音響特徴量から擬似的に子供の音響特徴量を得る場合に適用される写像関数ｆiの場合には、Ｎ＝１，α1＝１.１である(図４に相当)。但し、元の音声データベースの環境等によっては、上述の値に限るものではない。また、線形伸縮係数αiを複数(Ｎ＞１)用意することによって、意図的に声道長の個人差を創出することもできる。尚、成人男性の音響特徴量から擬似的に成人女性の音響特徴量を得る場合、あるいは、成人女性の音響特徴量から擬似的に子供の音響特徴量を得る場合に用いるαiは、次式
１.０５≦αi≦１.２０
を満たす(つまり、高域方向に伸長する)ことが好ましい。また、写像関数ｆiが線形伸縮係数αiに基づく線形関数ではない場合には、関数を定義するのに必要なパラメータ群に係数αを置き換え、後述する写像のイメージを満たすような値に設定すればよい。
【００６２】
次に、上記写像関数ｆiを用いて上記音響特徴量の周波数スペクトルを周波数軸方向に伸縮する例を、音響特徴量がＬＰＣメルケプストラムである場合で説明する。すなわち、上記周波数軸方向への伸縮に際して、先ず、音響特徴量に対して逆cos変換を行い、上記音響特徴量を周波数次元の対数パワースペクトルで表現する。次に、音響特徴量の周波数軸を、メルスケールから線形スケールに変換する。そして、上記写像関数ｆiを用いて周波数軸を伸縮する。そうした後、周波数軸を上記線形スケールからメルスケールに変換し、続いてcos変換することによって上記音響特徴量が再びＬＰＣメルケプストラムとして表現される。
【００６３】
尚、上述の説明においては、上記音響特徴量がＬＰＣメルケプストラムとして抽出された場合について説明している。しかしながら、初めにＬＰＣケプストラム(線形)を抽出しておき、周波数軸伸縮処理を行った後に線形スケールからメルスケールに変換してもよい。これら周波数軸伸縮処理の手順は、この発明の要旨を逸脱するものでなければ如何様な処理手順であっても構わない。
【００６４】
図５は、図３に示す周波数スペクトル伸縮処理動作の結果得られた擬似データのイメージ図である。図５において、白い四角は、成人男性の音声データから抽出された成人男性音響特徴量である。また、白い丸は、成人女性の音声データから抽出された成人女性音響特徴量である。そして、黒い丸は、成人女性音響特徴量を周波数スペクトル伸縮することによって得られた擬似子供音響特徴量、または、成人女性の音声データを周波数スペクトル伸縮することによって得られた擬似子供音声データに対応する擬似子供音響特徴量(周波数スペクトル伸縮部４を音声データ格納部１に接続した場合)である。
【００６５】
図５から分かるように、子供の音声データが一切ない場合においても、成人女性の音声データまたは成人女性音響特徴量のみを用いて図２および図３に示す音響モデル作成処理を行うことによって、子供の音声データに対応した音響モデルを擬似的に作成することができるのである。ここで、上記成人女性とは必ずしも真の性別を指すものではなく、成人女性に近い音響特徴の音声であれば成人男性等の音声であっても差し支えない。また、上記成人男性についても同様である。
【００６６】
図６は、図２に示す音響モデル作成処理動作のフローチャートにおけるステップＳ2で実行される周波数スペクトル伸縮処理サブルーチンの図３とは異なるフローチャートである。以下、図５に示す周波数スペクトル伸縮処理動作について詳細に説明する。上記音響モデル作成処理動作のステップＳ1において、音響分析処理動作が終了すると本周波数スペクトル伸縮処理動作がスタートする。
【００６７】
ステップＳ21で、上記音響分析部２で抽出された音響特徴量の１つが周波数スペクトル伸縮部４に入力される(音響特徴量入力処理)。ステップＳ22で、上記ステップＳ21において入力された音響特徴量が、音響分析部２に一旦返される。そして更に、音響分析部２から音響モデル生成部３に出力される(音響特徴量出力処理)。このように、本実施の形態においては、音響特徴量出力処理を音響特徴量入力処理の直後に実行するようにしている。こうして、周波数スペクトル伸縮処理が施されない音響特徴量の総てを、上記音響モデル生成部３に出力するのである。
【００６８】
ステップＳ23で、上記ステップＳ21において入力された音響特徴量が、成人女性音響特徴量であるか否かが判別される。その結果、成人女性であればステップＳ24に進み、そうでなければステップＳ30に進む(成人女性判定分岐処理)。こうして、成人女性音響特徴量以外の音響特徴量に対する本周波数スペクトル伸縮処理は行わないのである。
【００６９】
ステップＳ24〜ステップＳ30で、図３に示す音響モデル作成処理動作のステップＳ12〜ステップＳ17およびステップＳ19と同様に、有声音判定分岐処理,カウンタ初期化処理,周波数軸伸縮処理,伸縮後音響特徴量出力処理,カウンタ判定分岐処理,カウンタ加算処理および終了判定分岐処理が順次実行される。そして、上記ステップＳ30において、音響分析部２で抽出された総ての音響特徴量に対する処理が終了したと判別されれば、周波数スペクトル伸縮処理動作を終了して上記音響モデル作成処理動作にリターンするのである。
【００７０】
尚、本周波数スペクトル伸縮処理動作の場合にも、図３に示す周波数スペクトル伸縮処理動作の場合と同様に、入力された音響特徴量から有声音であるか無声音であるかの判別が困難である場合等には、ステップＳ23での成人女性判定分岐処理が終了したら上記ステップＳ25のカウンタ初期化処理に進むようにしても差し支えない。また、予め用意した写像関数ｆiの数「Ｎ」が１である場合には、上記ステップＳ25でのカウンタ初期化処理,上記ステップＳ28でのカウンタ判定分岐処理および上記ステップＳ29でのカウンタ加算処理を省略しても構わない。また、周波数スペクトル伸縮部４を音声データ格納部１に接続する場合には、上記ステップＳ21において、音声データ格納部１から入力された音声データを音声周波数スペクトルを表現したものに変換すると共に、ステップＳ22およびステップＳ27では音声データを音声データ格納部１を経由してあるいは直接音響分析部２に出力するようにすればよい。
【００７１】
図７は、図６に示す周波数スペクトル伸縮処理動作の結果得られた擬似データのイメージ図である。図７において、白い四角は、成人男性の音声データから抽出された成人男性音響特徴量である。また、白い丸は、成人女性の音声データから抽出された成人女性音響特徴量である。また、白い三角は、子供の音声データから抽出された子供音響特徴量である。そして、黒い丸は、成人女性音響特徴量を周波数スペクトル伸縮することによって得られた擬似子供音響特徴量、あるいは、成人女性の音声データを周波数スペクトル伸縮することによって得られた擬似子供音声データに対応する擬似子供音響特徴量(周波数スペクトル伸縮部４を音声データ格納部１に接続した場合)である。つまり、白の四角,丸,三角は、総て図６に示す周波数スペクトル伸縮処理動作の上記ステップＳ22において周波数軸伸縮処理を行わずに出力された音響特徴量なのである。
【００７２】
図７から分かるように、子供の音声データが少ない場合においても、成人男性,成人女性および子供の音声データまたは音響特徴量を用いて図６に示すスペクトル伸縮処理動作を行うことによって、成人女性の音声データまたは音響特徴量から擬似子供音響特徴量を得ることができ、擬似的に子供音響特徴量を増量することができるのである。
【００７３】
したがって、図７に示す音響特徴量から子供に対応するもの(実音響特徴量および擬似音響特徴量)を用いることによって、子供の音声データに対応した音響モデルの精度を向上することが可能になる。また、図７に示す総ての音響特徴量(実音響特徴量および擬似音響特徴量)を用いることによって、不特定話者用音響モデルの精度を向上することが可能になる。ここで、上記成人女性とは必ずしも真の性別を指すものではなく、成人女性に近い音響特徴の音声であれば成人男性等の音声であっても差し支えない。また、上記成人男性および子供についても同様である。
【００７４】
以上のごとく、本実施の形態における音響モデル作成装置は、上記音声データ格納部１に格納された音声データから音響分析部２で抽出された音声周波数スペクトルを表現した音響特徴量の周波数スペクトルを、周波数軸方向に伸縮する周波数スペクトル伸縮部４を有している。そして、音響モデル生成部３は、周波数スペクトルが周波数軸方向に伸縮された音響特徴量、あるいは、伸縮されない音響特徴量を用いて、音響モデルを生成するようにしている。
【００７５】
したがって、上記周波数スペクトル伸縮部４による周波数スペクトル伸縮を、例えば成人女性の音声データから擬似的に子供の音声データを得る場合に適用される写像関数ｆiを用いた写像によって行うことによって、子供の音声データが少ない場合や一切ない場合でも、成人女性の音声データまたは成人女性音響特徴量に基づいて擬似子供音響特徴量を得ることができ、収集が困難な子供音響特徴量を擬似的に増量することができる。したがって、子供の音声データに対応した音響モデルの精度を向上したり、不特定話者用音響モデルの精度を向上することができるのである。
【００７６】
その際に、上記写像関数ｆiとして、線形伸縮係数に基づく線形関数を用いることによって、声道長の個人差を反映した擬似音声データや擬似音響特徴量を作成することができ、不特定話者用音響モデルの精度を更に向上することが可能になる。また、上記周波数スペクトル伸縮部４による周波数スペクトル伸縮を、有声音に対してのみ行うことによって、高品質な擬似音声データあるいは擬似音響特徴量を得ることができる。
【００７７】
＜第２実施の形態＞
図８は、本実施の形態における音声認識装置のブロック図である。この音声認識装置は、上記第１実施の形態における音響モデル作成方法で作成された音響モデルを用いるものであって、図１に示す音響モデル作成装置が搭載されている。
【００７８】
図８において、音響モデル作成部１１は、図１に示す音響モデル作成装置と基本的には同じであり、音声データ格納部１３,音響分析部１４,音響モデル生成部１５および周波数スペクトル伸縮部１６で構成される。ここで、音声データ格納部１３,音響モデル生成部１５および周波数スペクトル伸縮部１６は、上記第１実施の形態において図１に示す音声データ格納部１,音響モデル生成部３および周波数スペクトル伸縮部４と同じである。
【００７９】
音響分析部１４は、音響モデル作成部１１を構成すると共に、音声認識部１２をも構成している。そして、音響モデル作成部１１用の音響分析部として機能する場合には、図１に示す音響分析部２と同様に、音声データ格納部１３に格納された音声データから音声周波数スペクトルを表現した音響特徴量を抽出する。そして、この抽出された音響特徴量または周波数スペクトル伸縮部１６で周波数スペクトル伸縮された音響特徴量を音響モデル生成部１５に出力する。
【００８０】
上記音声認識部１２は、上記音響分析部１４の他に、照合部１７および音響モデル格納部１８を有している。音響分析部１４は、音声認識部１２用の音響分析部として機能する場合には、入力された音声データから音声周波数スペクトルを表現した音響特徴量を抽出して照合部１７に出力する。その際に、処理量削減のためには抽出された音響特徴量に周波数スペクトル伸縮を行わない方が好ましいが、処理可能である場合には周波数スペクトル伸縮部１６に音響特徴量を送出して周波数スペクトル伸縮を行わせても差し支えない。
【００８１】
上記照合部１７は、専用のＬＳＩ素子等によって構成されて、上記音響分析部１４で抽出された音響特徴量を、音響モデル作成部１１で作成された音響モデルを用いて照合して入力音声を認識する。
【００８２】
上記音響モデル格納部１８は、半導体メモリ,磁気メモリまたは記憶装置等によって構成されて、音響モデル作成部１１によって上記第１実施の形態の音響モデル作成方法に基づいて作成された音響モデルを格納し、音声認識時に照合部１７からの要求に応じて出力する。
【００８３】
尚、上記各部は、ＣＰＵあるいはその周辺機器等で代用してもよい。
【００８４】
図９は、図８に示す音声認識装置における音声認識部１２によって実行される音声認識処理動作のフローチャートである。図９において、ステップＳ31で、音響分析部１４によって、図２に示す音響モデル作成処理動作のステップＳ1の場合と同様にして、入力された音声データからＭＦＣＣやＬＰＣメルケプストラム等を含む音響特徴量が抽出される(音響分析処理)。ステップＳ32で、照合部１７によって、上記ステップＳ31における音響分析処理によって抽出された音響特徴量が、音響モデル格納部１８に格納された音響モデルと照合される(照合処理)。その際における照合の単位は、音素,単語,文節等用途に応じて設定すればよく、この発明においては照合の単位を限定するものではない。ステップＳ33で、照合部１７によって、上記ステップＳ32における照合処理の結果、最も尤度の高い音響モデルのラベル(音素,単語,文節等)が認識結果として出力される(認識結果出力処理)。尚、上記ステップＳ32における照合処理の結果から得られる認識結果は、音響モデルのラベルに限定されるものではなく、音響モデルに関連付けられる情報であれば、その表現形式を特定するのもではない。また、出力の方法としては、ディスプレイヘの文字出力や合成音声による出力や認識結果に基づくスイッチのオン等がある。何れの出力方法を用いるかは、用途に応じて設定すればよい。この発明においては、特に出力方法を限定するものではない。
【００８５】
以上のように、本実施の形態の音声認識装置は、照合部１７による音響特徴量の照合を、上記第１実施の形態を適用して擬似子供音響特徴量や擬似成人音響特徴量を含む音響特徴量から生成された音響モデルを用いて行うようにしている。したがって、子供の音声や不特定話者の音声に対する認識精度を高めることができるのである。
【００８６】
尚、上記第２実施の形態における音声認識装置は、音響モデル作成部１１を搭載して構成されている。しかしながら、この発明はこれに限定されるものではなく、音響モデル格納部１８に上記第１実施の形態を適用して作成された音響モデルが格納されていれば、音響モデル作成部１１を搭載していなくとも一向に構わない。尚、その際に、音響モデル格納部１８に格納される音響モデルは、周波数スペクトルが周波数軸方向に伸縮された音響特徴量を用いる音響モデル作成方法によって作成されたものであればよく、その作成処理手順は図２および図３,図６のフローチャートに限定されるものではない。
【００８７】
ところで、上記第２実施の形態における音響分析部１４,音響モデル生成部１５,周波数スペクトル伸縮部１６および照合部１７としての機能は、プログラム記録媒体に記録された音声認識プログラムによって実現される。上記第２実施の形態における上記プログラム記録媒体は、ＲＯＭ(リード・オンリ・メモリ)(図示せず)でなるプログラムメディアである。あるいは、外部補助記憶装置に装着されて読み出されるプログラムメディアであってもよい。尚、何れの場合においても、上記プログラムメディアから音声認識プログラムを読み出すプログラム読み出し手段は、上記プログラムメディアに直接アクセスして読み出す構成を有していてもよいし、ＲＡＭ(ランダム・アクセス・メモリ)(図示せず)に設けられたプログラム記憶エリアにダウンロードし、上記プログラム記憶エリアにアクセスして読み出す構成を有していてもよい。尚、上記プログラムメディアから上記ＲＡＭのプログラム記憶エリアにダウンロードするためのダウンロードプログラムは、予め本体装置に格納されているものとする。
【００８８】
ここで、上記プログラムメディアとは、本体側と分離可能に構成され、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピーディスク,ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ(コンパクトディスク)‐ＲＯＭ,ＭＯ(光磁気)ディスク,ＭＤ(ミニディスク),ＤＶＤ(ディジタル多用途ディスク)等の光ディスクのディスク系、ＩＣ(集積回路)カードや光カード等のカード系、マスクＲＯＭ,ＥＰＲＯＭ（紫外線消去型ＲＯＭ),ＥＥＰＲＯＭ(電気的消去型ＲＯＭ),フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系を含めた、固定的にプログラムを坦持する媒体である。
【００８９】
また、上記第２実施の形態における音声認識装置は、モデムを備えてインターネットを含む通信ネットワークと接続可能に構成することもできる。その場合における上記プログラムメディアは、通信ネットワークからのダウンロード等によって流動的にプログラムを坦持する媒体であっても差し支えない。尚、その場合における上記通信ネットワークからダウンロードするためのダウンロードプログラムは、予め本体装置に格納されているものとする。あるいは、別の記録媒体からインストールされるものとする。
【００９０】
尚、上記記録媒体に記録されるものはプログラムのみに限定されるものではなく、データも記録することが可能である。
【００９１】
【発明の効果】
以上より明らかなように、第１の発明の音響モデル作成方法は、音声データから音声周波数スペクトルを表現する音響特徴量を抽出し、上記音響特徴量の周波数スペクトルを周波数軸方向に伸縮し、上記周波数スペクトルが伸縮された音響特徴量を含む音響特徴量を用いて音響モデルを生成するので、少数話者の音声データから擬似的に作成された擬似音響特徴量を含む多数話者の音響特徴量を用いて音響モデルを作成することができる。したがって、音声データの収集が困難な子供を含む不特定話者用音響モデルの統計的信頼性を向上させ、子供を含む不特定話者の音声認識精度を高めることができる。
【００９２】
その際に、音声周波数スペクトルを表現する音響特徴量に対して周波数スペクトル伸縮処理が行われる。したがって、周波数スペクトル伸縮時における周波数スペクトル分析計算を省略することができ、上記周波数スペクトルの伸縮を高速に行うことができる。
【００９３】
また、１実施例の音響モデル作成方法は、上記周波数スペクトルの周波数軸方向への伸縮を、声道長の個人差を次元数の少ないパラメータで簡潔に表現できるように線形に伸縮するので、声道長の個人差が反映された擬似音響データを作成することができる。
【００９４】
また、１実施例の音響モデル作成方法は、上記周波数スペクトルの周波数軸方向への伸縮を、上記周波数軸における高域方向への伸長としたので、元の音響データの話者よりも上記声道長が短い話者による擬似音響データを作成することができる。したがって、例えば、成人女性の音響データから子供の擬似音響データを作成することが可能になる。
【００９５】
また、１実施例の音響モデル作成方法は、上記周波数スペクトルの周波数軸方向への伸縮を、１.０５倍以上且つ１.２０倍以下の倍率から選択された一つあるいは複数の倍率で行うので、成人男性の音響データから成人女性の擬似音響データを作成したり、成人女性の音響データから子供の擬似音響データを作成したりできる。
【００９６】
また、１実施例の音響モデル作成方法は、上記音響モデルの生成を、上記周波数スペクトルが伸縮された音響特微量を用いて行うので、音響モデル作成用音声の発話者における声道長分布域とは異なる声道長分布域を有する話者に対して、安定した音声認識を可能にする音響モデルを生成することができる。
【００９７】
また、１実施例の音響モデル作成方法は、上記音響モデルの生成を、上記周波数スペクトルが伸縮された成人女性の音響特徴量を用いて行うので、子供の音響特徴量を一切用いることなく、子供の入力音声を認識できる音響モデルを生成することができる。
【００９８】
また、１実施例の音響モデル作成方法は、上記音響モデルの生成を、上記周波数スペクトルが伸縮された音響特微量と上記周波数スペクトルが伸縮されない音響特微量とを用いて行うので、音響モデル作成用音声の発話者における声道長分布域とは異なる声道長分布域を有する話者と、上記発話者の声道長分布域に近い声道長分布域を有する話者とに対して、安定した音声認識を可能にする音響モデルを生成することができる。
【００９９】
また、１実施例の音響モデル作成方法は、上記音響モデルの生成を、成人女性の音声データについては、上記周波数スペクトルが伸縮された音響特徴量および伸縮されない音響特徴量を用いて行う一方、成人女性以外の音声データについては、上記周波数スペクトルが伸縮されない音響特徴量のみを用いて行うので、成人女性の音響特徴量から擬似的に子供の音響特徴量を生成して、子供の音声データが擬似的に補強された不特定話者用音響モデルを生成することができる。したがって、成人男性,女性に対しても子供に対しても頑健な音声認識性能を有する音響モデルを生成できるのである。
【０１００】
また、１実施例の音響モデル作成方法は、上記周波数スペクトルの周波数軸方向への伸縮を、対象と成る音響特徴量が有声音の場合と有声音以外の場合とで異なる処理を施すようにしたので、上記周波数スペクトルの伸縮が好ましくない有声音以外の音響特徴量に対しては上記伸縮を行わないようにして、高品位な擬似音響特徴量を生成することができる。
【０１０１】
また、１実施例の音響モデル作成方法は、上記周波数スペクトルの周波数軸方向への伸縮を、対象と成る音響特徴量が有声音の場合には行い、有声音以外の場合には行わないようにしたので、上記周波数スペクトルの伸縮が好ましくない有声音以外の音響特徴量には上記伸縮が行われず、高品位な擬似音響特徴量を生成することができる。
【０１０２】
また、第２の発明の音声認識装置は、上記第１の発明の音響モデル作成方法によって作成された音響モデルを音響モデル格納部に格納し、照合手段は、音響分析手段で入力音声データから抽出された音響特徴量と上記音響モデル格納部に格納された音響モデルとを照合するので、特に子供を含む不特定話者の発話内容を高い精度で認識することができる。
【０１０３】
また、第３の発明の音声認識装置は、音声データから第２音響分析手段で抽出した音響特徴量の周波数スペクトルを周波数スペクトル伸縮手段で周波数軸方向に伸縮し、この伸縮された音響特徴量を含む上記音響特徴量を用いて音響モデル生成手段で音響モデルを生成して音響モデル格納部に格納し、照合手段は、第１音響分析手段で入力音声データから抽出した音響特徴量と上記音響モデル格納部に格納された音響モデルとを照合するので、上記照合を、上記第１の発明の音響モデル作成方法によって作成された音響モデルを用いて行うことができる。したがって、特に子供を含む不特定話者の発話内容を高い精度で認識することができる。
【０１０４】
また、第４の発明の音声認識方法は、入力された音声データから音響特徴量を抽出し、この抽出された音響特徴量と上記第１の発明の音響モデル作成方法によって作成された音響モデルとを照合して入力音声の発話内容を認識するので、特に子供を含む不特定話者の発話内容を高い精度で認識することができる。
【０１０５】
また、第５の発明の音声認識プログラムは、コンピュータを、入力された音声データから音響特徴量を抽出する音響分析手段と、上記第１の発明の音響モデル作成方法によって作成された音響モデルと上記音響特徴量とを照合する照合手段として機能させるので、特に子供を含む不特定話者の音声に対する高い認識精度を得ることができる。
【０１０６】
また、第６の発明の音声認識プログラムは、コンピュータを、上記第３の発明における第１音響分析手段,照合手段,第２音響分析手段,周波数スペクトル伸縮手段および音響モデル生成手段として機能させるので、上記第１の発明の音響モデル作成方法によって作成した音響モデルを音響モデル格納部に格納し、その音響モデルを用いて、入力音声データから抽出された音響特徴量との照合を行うことができる。したがって、特に子供を含む不特定話者の音声に対する高い認識精度を得ることができる。
【０１０７】
また、第７の発明のプログラム記録媒体は、上記第５の発明あるいは第６の発明の音声認識プログラムを記録しているので、上記第５の発明あるいは第６の発明の場合と同様に、特に子供を含む不特定話者の音声に対する高い認識精度を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の音響モデル作成方法によって音響モデルを作成する音響モデル作成装置のブロック図である。
【図２】  図１に示す音響モデル作成装置によって実行される音響モデル作成方法のフローチャートである。
【図３】  図２に示す音響モデル作成処理動作で実行される周波数スペクトル伸縮処理動作のフローチャートである。
【図４】  図３に示す周波数スペクトル伸縮処理動作で用いられる写像関数ｆiの一例を示す図である。
【図５】  図３に示す周波数スペクトル伸縮処理動作の結果得られた擬似データのイメージ図である。
【図６】  図３とは異なる周波数スペクトル伸縮処理動作のフローチャートである。
【図７】  図６に示す周波数スペクトル伸縮処理動作の結果得られた擬似データのイメージ図である。
【図８】  この発明の音声認識装置におけるブロック図である。
【図９】  図８における音声認識部によって実行される音声認識処理動作のフローチャートである。
【符号の説明】
１,１３…音声データ格納部、
２,１４…音響分析部、
３,１５…音響モデル生成部、
４,１６…周波数スペクトル伸縮部、
１１…音響モデル作成部、
１２…音声認識部、
１７…照合部、
１８…音響モデル格納部。