(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号の複数フレームに対して推定された雑音のデータから、雑音の統計量を算出する雑音統計量算出手段と、
前記雑音統計量算出手段によって算出された雑音の統計量に基づいて、入力信号の各フレームに含まれる雑音の短時間変動成分を算出する短時間変動雑音成分算出手段と、
前記雑音統計量算出手段によって算出された雑音の統計量を用いて、音響モデルを雑音に適応させる音響モデル適応手段と、
入力信号の各フレームに対して、前記短時間変動雑音成分算出手段によって算出された当該フレームに含まれる雑音の短時間変動成分を抑圧する雑音抑圧手段と、
前記雑音抑圧手段によって抑圧された入力信号を、前記音響モデル適応手段によって雑音適応された音響モデルを用いて音声認識を行う音声認識手段とを備えた
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
短時間変動雑音成分算出手段は、入力信号の各フレームに含まれる雑音成分から、雑音統計量算出手段によって算出された雑音の統計量によって示される雑音成分の平均を減算することによって、当該各フレームに含まれる雑音の短時間変動成分を算出する
請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
入力信号の各フレームに対して推定された雑音のデータを逐次保持する推定雑音保持手段を備え、
雑音統計量算出手段は、前記推定雑音保持手段に保持されている雑音のデータを用いて、雑音の統計量を算出する
請求項１または請求項２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
音響モデルの情報と、前記音響モデルに適応させた雑音の統計量の情報とを対応づけて記憶する音響モデル記憶手段を備え、
短時間変動雑音成分算出手段は、前記音響モデル記憶手段に記憶されている雑音の統計量に基づいて、当該フレームに含まれる雑音の短時間変動成分を算出し、
音声認識手段は、前記音響モデル記憶手段に記憶されている音響モデルを用いて入力信号の各フレームに対して音声認識を行う
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項５】
雑音統計量算出手段は、入力信号の時間区間における所定の時間区間毎に雑音の統計量を算出し、
音響モデル適応手段は、雑音の統計量が更新される毎に音響モデルを雑音に適応させ、
短時間変動雑音成分算出手段は、算出対象とされたフレームを含む前記時間区間内のフレームの雑音データを用いて算出された雑音の統計量に基づいて、当該フレームに含まれる雑音の短時間変動成分を算出し、
音声認識手段は、入力信号の各フレームに対して、当該フレームを含む前記時間区間内のフレームの雑音データを用いて算出された雑音の統計量を用いて雑音適応された音響モデルを用いて音声認識を行う
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項６】
音響モデルを雑音適応させるタイミングを制御するトリガ発生手段を備えた
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項７】
トリガ発生手段は、入力信号に対して無音区間と判断した場合に、音響モデル適応手段に音響モデルの適応処理を開始させるためのトリガを発生させる
請求項６に記載の音声認識装置。
【請求項８】
トリガ発生手段は、ユーザからの指示に応じて、音響モデル適応手段に音響モデルの適応処理を開始させるためのトリガを発生させる
請求項６に記載の音声認識装置。
【請求項９】
特徴量領域で雑音の統計量を得るための特徴量変換手段と、
特徴量領域で算出された雑音の統計量から雑音の短時間変動成分を得るための特徴量逆変換手段とを備えた
請求項１から請求項８のうちのいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項１０】
入力信号の複数フレームに対して推定された雑音のデータから、雑音の統計量を算出し、
前記算出された雑音の統計量を用いて、音響モデルを雑音に適応させ、
入力信号の各フレームに対して、前記雑音適応された音響モデルに用いられた雑音の統計量に基づき算出される雑音の短時間変動成分を抑圧し、
前記雑音の短時間変動成分が抑圧された入力信号を、前記雑音適応された音響モデルを用いて音声認識を行う
ことを特徴とする音声認識方法。
【請求項１１】
音響モデルの適応処理を開始させるためのトリガを発生させ、
前記トリガにより、入力信号の複数フレームに対して推定された雑音のデータから、雑音の統計量を算出し、
前記算出された雑音の統計量を用いて、音響モデルを雑音に適応させる
請求項１０に記載の音声認識方法。
【請求項１２】
入力信号の各フレームに対して推定された雑音のデータを逐次保持する際に、雑音のデータを特徴量に変換して保持し、
前記保持された雑音の特徴量のデータから、雑音の特徴量領域での統計量を算出する
請求項１０または請求項１１に記載の音声認識方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
入力信号の複数フレームに対して推定された雑音のデータから、雑音の統計量を算出する雑音統計量算出処理と、
前記雑音統計量算出処理によって算出された雑音の統計量に基づいて、入力信号の各フレームに含まれる雑音の短時間変動成分を算出する短時間変動雑音成分算出処理と、
前記雑音統計量算出処理によって算出された雑音の統計量を用いて、音響モデルを雑音に適応させる音響モデル適応処理と、
入力信号の各フレームに対して、前記短時間変動雑音成分算出処理によって算出された当該フレームに含まれる雑音の短時間変動成分を抑圧する雑音抑圧処理と、
前記雑音抑圧処理によって抑圧された入力信号を、前記音響モデル適応処理によって雑音適応された音響モデルを用いて音声認識を行う音声認識処理と
を実行させるための音声認識プログラム。
【請求項１４】
コンピュータに、
音響モデルを雑音適応させるタイミングを制御するトリガを発生させる処理を実行させる
請求項１３に記載の音声認識プログラム。
【請求項１５】
コンピュータに、
特徴量領域で雑音の統計量を得るための特徴量変換処理と、
特徴量領域で算出された雑音の統計量から雑音の短時間変動成分を得るための特徴量逆変換処理とを実行させる
請求項１３または請求項１４に記載の音声認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力信号から音声を認識する音声認識装置、音声認識方法および音声認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識システムの性能は、雑音の影響によって著しく劣化する。このため実運用にあたっては、雑音が混在していても所望の音声が認識できるようにするための耐雑音手法が必要となる。雑音による性能劣化の原因は、音響モデル学習時に用いる音声データと、実運用で使用する入力信号との間のミスマッチに起因する。このようなミスマッチを抑制するため、音声認識向けの耐雑音手法には大別して二つの方法が存在する。
【０００３】
一つは、入力信号から雑音成分を抑圧・除去し、入力信号側を音響モデル学習時に用いた音声データに近づける方法（以下、雑音抑圧方法と記す。）である。もう一つは、音響モデル側を入力信号と同じ雑音環境に適応させる方法（以下、音響モデル適応方法と記す。）である。
【０００４】
雑音抑圧方法としては、スペクトルサブトラクション法（以下、ＳＳ法と記す。）が広く用いられている（例えば、特許文献１、非特許文献１参照。）。ＳＳ法は、周波数領域における雑音抑圧方法の一つであり、雑音を含む音声信号（入力信号）のパワースペクトルから、別途推定した雑音のパワースペクトルを減算することによって、入力信号に含まれる雑音を抑圧する方法である。なお、特許文献１には、ＳＮＲ（ｓｉｇｎａｌ−ｎｏｉｓｅ  ｒａｔｉｏ：ＳＮ比）に応じて、雑音の抑圧量を制御するパラメータである抑圧係数を変化させる方法が記載されている。また、非特許文献２に記載されているように、雑音推定の精度をより高めるための技術も研究されている。
【０００５】
一方、音響モデル適応方法としては、ＨＭＭ合成法（例えば、非特許文献１参照。）や、ヤコビ法、Ｖｅｃｔｏｒ  Ｔａｌｙｅｒ  Ｓｅｒｉｅｓ（ＶＴＳ）法（例えば、非特許文献３参照。）などが知られている。
【０００６】
ＨＭＭ合成法は、予め雑音が混在していないクリーンな音声を用いて生成したＨＭＭ（以下、クリーンＨＭＭと記す。）と、推定された雑音を用いて生成したＨＭＭとを合成し、対象となる雑音環境で発声された音声に適合するＨＭＭを生成する方法である。このようなＨＭＭ合成法の具体的手法の一つに、例えば、Ｐａｒａｌｌｅｌ  Ｍｏｄｅｌ  Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ法（以下、ＰＭＣ法と記す。）がある。ＰＭＣ法では、特徴量をスペクトル領域の量に逆変換し、スペクトル領域で２つのＨＭＭを合成する。
【０００７】
また、ヤコビ法とＶＴＳ法は、推定された雑音によってクリーンＨＭＭを構成する各分布が雑音環境でどのように変化するかを線形の式で近似する方法である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０００−３３０５９７号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】松本  弘，”雑音環境下の音声認識手法  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ  ｆｏｒ  Ｎｏｉｓｙ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ”，第２回  情報科学技術フォーラム（ＦＩＴ２００３），２００３年９月，ｐ．１−４
【非特許文献２】Ｍａｓａｎｏｒｉ  Ｋａｔｏ，ｅｔ  ａｌ．，”Ｎｏｉｓｅ  Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｗｉｔｈ  Ｈｉｇｈ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｑｕａｌｉｔｙ  Ｂａｓｅ  ｏｎ  Ｗｅｉｇｈｔｅｄ  Ｎｏｉｓｅ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ＭＭＳＥ  ＳＴＳＡ”，Ｐｒｏｃ  ＩＷＡＥＮＣ２００１，２００１年９月，ｐ．１８３−１８６
【非特許文献３】Ａ．Ａｃｅｒｏ，ｅｔ  ａｌ．，”ＨＭＭ  ａｄａｐｔａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｖｅｃｔｏｒ  ｔａｙｌｏｒ  ｓｅｒｉｅｓ  ｆｏｒ  ｎｏｉｓｙ  ｓｐｅｅｃｈ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ”，ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．Ｓｐｏｋｅｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（２０００），２０００年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし、上述したＨＭＭ合成法やヤコビ法、ＶＴＳ法といった音響モデル適応方法や、ＳＳ法といった雑音抑圧方法では、変化する雑音環境下において、必ずしも変化する雑音環境に追従して高精度に音声認識を行うことができないという問題がある。
【００１１】
例えば、音響モデル適応方法では、音響モデルを雑音適応させるためにかかる計算時間が雑音の変化時間に追いつかない可能性があり、その場合には音声認識精度が劣化するという問題がある。一般に、音響モデルのサイズが大きくなると、音響モデルを雑音適応させるための計算量も増大する。このため、かかる計算時間が雑音の変化時間よりも大きくなる状況では、音響モデルが変化する雑音環境に適合しきれず、音声認識精度が劣化してしまう。
【００１２】
また、ＳＳ法といった周波数領域での演算を用いて推定雑音の抑圧を行う雑音抑圧方法には、例えばフロアリング処理の問題がある。一般に行われている音声認識では、入力信号をケプストラムなどの特徴量に変換して、その特徴量と音響モデル中に含まれる音素毎の確率密度関数との距離等を比較し、入力信号に対応する単語列を探索する。このケプストラムなどの特徴量に変換する際に行う対数演算において、入力信号とされる雑音抑圧した信号が悪影響を及ぼすことがある。
【００１３】
以下の式（１）は、ＳＳ法における雑音抑圧された信号（すなわち、抑圧結果として出力される音声信号）を表したものである。なお、式（１）は各周波数帯域毎またはサブバンド毎に定義される。
【００１４】
Ｘ＝ｍａｘ［Ｙ−Ｎ，α］  ・・・式（１）
【００１５】
式（１）において、Ｘは音声のパワースペクトル、Ｙは入力信号のパワースペクトル、Ｎは入力信号に対して推定された雑音のパワースペクトルを示す。また、ｍａｘ［Ａ，Ｂ］は、ＡかＢのどちらか大きい方の値を取る演算を示す。また、αはフロアリング係数を示す。
【００１６】
例えば、低ＳＮＲ環境や音声が発声されていない区間では、入力信号のパワースペクトルＹが推定された雑音のパワースペクトラムＮと比較して、ほぼ等しくなるまたは小さくなることが起こる。このような条件下で、単純に減算演算の結果を雑音抑圧した信号のパワースペクトルとすると、その後の対数演算で得られる値が非常に不安定になるまたは値自体が得られないという事態が生じてしまう。ＳＳ法ではこのような事態を防ぐために、式（１）にあるようなフロアリング係数αを導入することによって、雑音を抑圧（除去）するために周波数領域において行う減算の後の値が、マイナス値および０付近の値となることを防いでいる。
【００１７】
しかし、変化する雑音環境下では、雑音の種類やＳＮＲに依存するフロアリング係数αに最適値を設定することは困難である。フロアリング係数αが大きすぎると認識精度が劣化するという問題や、逆に小さすぎるとフロアリングの効果がなくなって不安定な値のまま音声認識が行われるかまたは音声認識処理がエラーとなってしまうという問題が生じる。なお、非特許文献２に記載されているような推定雑音の精度を高める技術を用いた場合であっても、入力信号のパワースペクトルＹが推定された雑音のパワースペクトラムＮと比較して、ほぼ等しくなるまたは小さくなるような状況では、少しの誤差でフロアリング処理が行われることになるため、上記のような問題は依然として存在する。
【００１８】
そこで、本発明は、変化する雑音環境下においても、高精度に音声認識を行うことができる音声認識装置、音声認識方法および音声認識プログラム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】
【００１９】
本発明による音声認識装置は、入力信号の複数フレームに対して推定された雑音のデータから、雑音の統計量を算出する雑音統計量算出手段と、雑音統計量算出手段によって算出された雑音の統計量に基づいて、入力信号の各フレームに含まれる雑音の短時間変動成分を算出する短時間変動雑音成分算出手段と、雑音統計量算出手段によって算出された雑音の統計量を用いて、音響モデルを雑音に適応させる音響モデル適応手段と、入力信号の各フレームに対して、短時間変動雑音成分算出手段によって算出された当該フレームに含まれる雑音の短時間変動成分を抑圧する雑音抑圧手段と、雑音抑圧手段によって抑圧された入力信号を、音響モデル適応手段によって雑音適応された音響モデルを用いて音声認識を行う音声認識手段とを備えたことを特徴とする。
【００２０】
本発明による音声認識方法は、入力信号の複数フレームに対して推定された雑音のデータから、雑音の統計量を算出し、算出された雑音の統計量を用いて、音響モデルを雑音に適応させ、入力信号の各フレームに対して、雑音適応された音響モデルに用いられた雑音の統計量に基づき算出される雑音の短時間変動成分を抑圧し、雑音の短時間変動成分が抑圧された入力信号を、雑音適応された音響モデルを用いて音声認識を行うことを特徴とする。
【００２１】
本発明による音声認識プログラムは、コンピュータに、入力信号の複数フレームに対して推定された雑音のデータから、雑音の統計量を算出する雑音統計量算出処理と、雑音統計量算出処理によって算出された雑音の統計量に基づいて、入力信号の各フレームに含まれる雑音の短時間変動成分を算出する短時間変動雑音成分算出処理と、雑音統計量算出処理によって算出された雑音の統計量を用いて、音響モデルを雑音に適応させる音響モデル適応処理と、入力信号の各フレームに対して、短時間変動雑音成分算出処理によって算出された当該フレームに含まれる雑音の短時間変動成分を抑圧する雑音抑圧処理と、雑音抑圧処理によって抑圧された入力信号を、音響モデル適応処理によって雑音適応された音響モデルを用いて音声認識を行う音声認識処理とを実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、変化する雑音環境下においても、高精度に音声認識を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】第１の実施形態の音声認識装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態の音声認識装置の全体の動作の一例を示すフローチャートである。
【図３】音声抑圧・音声認識処理の処理フローの一例を示すフローチャートである。
【図４】音響モデル雑音適応処理の処理フローの一例を示すフローチャートである。
【図５】雑音のパワースペクトルＮと該雑音から算出される雑音成分の平均パワースペクトルＮ＿Ｌと該雑音の短時間変動成分のパワースペクトルＮ＿Ｓの時間変化の一例を示す説明図である。
【図６】雑音のパワースペクトルＮと該雑音から算出される雑音成分の平均パワースペクトルＮ＿Ｌと該雑音の短時間変動成分のパワースペクトルＮ＿Ｓの時間変化の他の例を示す説明図である。
【図７】音響モデル雑音適応処理および該入力信号に対する雑音抑圧処理の動作タイミングの例を示す説明図である。
【図８】音響モデル雑音適応処理および該入力信号に対する雑音抑圧処理の動作タイミングの例を示す説明図である。
【図９】第２の実施形態の音声認識装置の構成例を示すブロック図である。
【図１０】第２の実施形態の音声認識装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１１】第２の実施形態における音響モデル雑音適応処理および該入力信号に対する雑音抑圧処理の動作タイミングの例を示す説明図である。
【図１２】第２の実施形態における音響モデル雑音適応処理および該入力信号に対する雑音抑圧処理の動作タイミングの例を示す説明図である。
【図１３】第３の実施形態の音声認識装置の構成例を示すブロック図である。
【図１４】第３の実施形態の音響モデル雑音適応処理の処理フローの一例を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
実施形態１．
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。図１は、本発明の第１の実施形態の音声認識装置の構成例を示すブロック図である。図１に示す音声認識装置は、音声認識部１００と音響モデル適応部２００とを備える。
【００２５】
また、音声認識部１００は、入力信号取得手段１０１と、雑音推定手段１０２と、短時間変動雑音成分算出手段１０３と、雑音抑圧手段１０４と、サーチ手段１０５と、音響モデル格納手段１０６とを含む。また、音響モデル適応部２００は、推定雑音保持手段２０１と、雑音統計量算出手段２０２と、音響モデル適応手段２０３とを含む。
【００２６】
入力信号取得手段１０１は、マイクロホンなどを用いて集音された信号を入力し、入力信号の時系列をフレーム毎に切り出し、取得する。雑音推定手段１０２は、入力信号取得手段１０１によって取得された入力信号の時系列から、雑音を推定する。
【００２７】
短時間変動雑音成分算出手段１０３は、雑音推定手段１０２によって推定された雑音と、後述の雑音統計量算出手段２０２によって算出された雑音の統計量とに基づいて、雑音の短時間変動成分を算出する。以下、雑音の短時間変動成分を短時間変動雑音成分と表現する場合がある。
【００２８】
ここで、雑音の統計量とは、例えば、雑音の平均や分散であって、音響モデルの適応時から次の音響モデル適応時に至るまでの比較的長時間に対して変化しない量である。仮に、音響モデルを雑音適応させるために必要な計算時間をＴとした場合、Ｔ以上の時間に対して変化しない量とする。従って、例えば、Ｔ時間以上の所定の時間区間内の雑音データから求めた平均や分散であってもよい。従って、例えば、Ｔ時間以上の所定の時間区間内の雑音データから求めた平均や分散であってもよい。なお、雑音の平均や分散は、パワースペクトルなどの雑音成分の平均や分散に限らず、特徴量領域での雑音の平均や分散や、さらに一階微分，二階微分，・・・，Ｎ階微分の平均や分散も含む。特徴量の例としてはケプストラムが挙げられる。またケプストラム以外にもその一次差分成分、二次差分成分や、ピッチ周波数の値など様々な音声認識向けの特徴量を用いることが可能である。
【００２９】
これに対し、雑音の短時間変動成分とは、概念的には雑音の比較的短時間（ここでは、雑音の統計量を求める時間区間に比して短い時間区間をいう。）において変化する成分をいい、具体的には、雑音から、雑音の統計量のうちの一つである平均を引いた残りの雑音成分をいう。以下、「雑音成分の平均」と表現した場合には、短時間変動成分を求めるために用いた雑音の統計量のうちの一つとしての雑音成分の平均をいうものとする。
【００３０】
なお、本実施形態では、短時間変動雑音成分算出手段１０３が短時間変動雑音成分を算出する際に用いる雑音成分の平均は、当該入力信号に対して適用する音響モデルの雑音適応時に使用された雑音の統計量のものを用いる。例えば、雑音統計量算出手段２０２は、後述する音響モデル格納手段１０６に雑音適応させた音響モデルを格納する際に、該音響モデルに適応させた雑音の統計量の情報を対応づけて記憶させ、その統計量の情報を短時間変動雑音成分算出手段１０３からの雑音の統計量の取得要求に応じて出力するようにしてもよい。このようにして、入力信号に抑圧させる雑音の雑音環境と音響モデルに適応させた雑音の雑音環境とを同期させる。
【００３１】
雑音抑圧手段１０４は、入力信号の時系列に対して、短時間変動雑音成分算出手段１０３によって算出された短時間変動雑音成分を抑圧する雑音抑圧処理を行う。
【００３２】
サーチ手段１０５は、後述の音響モデル格納手段１０６に格納されている音響モデルを用いて、雑音抑圧手段１０４によって雑音抑圧処理された入力信号に対して、音声認識を行う。サーチ手段１０５は、例えば、雑音抑圧処理された入力信号の時系列から特徴量を抽出し、入力信号の特徴量と音響モデル中に含まれる音素毎の確率密度関数との距離を比較して、入力信号に対応する単語列を探索し、その探索結果を入力信号の音声認識結果として出力してもよい。
【００３３】
音響モデル格納手段１０６は、音響モデル適応部２００において雑音適応された音響モデルを格納する。本実施形態では、音響モデル格納手段１０６は、後述する音響モデル適応手段２０３によって雑音の統計量に基づき雑音適応された音響モデルを格納する。音響モデル格納手段１０６は、音響モデルの情報として、例えば、音響モデルを規定するパラメタの値を記憶してもよい。例えば、音声の変化を音素毎に特徴量の確率密度関数で表したＨＭＭなどの音響モデルのパラメタの値を記憶する。また、音響モデル格納手段１０６は、音響モデルの情報とともに、当該音響モデルに適応した雑音の統計量の情報を記憶してもよい。例えば、雑音の統計量のうちの雑音成分の平均の値や別途保持されている雑音の統計量を指し示す値を、音響モデルと対応づけて記憶してもよい。
【００３４】
推定雑音保持手段２０１は、雑音推定手段１０２によって推定された雑音のデータを保持する。推定雑音保持手段２０１は、少なくとも雑音統計量算出手段２０２が雑音の統計量を求めるために必要な分の雑音データを逐次保持できるものとする。
【００３５】
雑音統計量算出手段２０２は、推定雑音保持手段２０１に保持されている雑音データを用いて、雑音の統計量を算出する。
【００３６】
音響モデル適応手段２０３は、雑音統計量算出手段２０２によって算出された雑音の統計量を用いて、音響モデルを雑音適応させる。音響モデル適応手段２０５は、例えば、雑音の統計量として示される雑音成分の平均や分散、特徴量領域で算出された雑音の平均や分散の値を、雑音が混在していない音声を用いて生成した音響モデルのパラメタの値に上乗せしてもよい。このようにして雑音の統計量によって示される雑音環境に音響モデルを適応させる。なお、既に説明したように、音響モデル適応手段２０３によって雑音適応させた音響モデルは、音響モデル格納手段１０６に格納され、サーチ手段１０５により利用される。音響モデル適応手段２０３は、音響モデルの情報を音響モデル格納手段１０６に格納する際に、その音響モデルに適応させた雑音の統計量の情報を併せて格納させてもよい。
【００３７】
なお、本実施形態において、入力信号取得手段１０１は、例えばマイクロホンなどの集音装置とプログラムに従って動作するＣＰＵ等とによって実現される。また、雑音推定手段１０２、短時間変動雑音成分算出手段１０３、雑音抑圧手段１０４、サーチ手段１０５、雑音統計量算出手段２０２、音響モデル適応手段２０３は、例えばプログラムに従って動作するＣＰＵ等によって実現される。また、音響モデル格納手段１０６、推定雑音保持手段２０１は、例えば記憶装置によって実現される。
【００３８】
なお、本例では、音声認識部１００が音響モデル格納手段１０６を含み、音響モデル適応部２００が推定雑音保持手段２０１を含む例を示したが、それらの記憶手段を音声認識部１００と音響モデル適応部２００との間で共用される記憶手段として音声認識装置内または外部に独立して備えることも可能である。また、当該音声認識装置が備えるＣＰＵは、例えばマルチスレッド環境を実装するなどして、音声認識部１００を構成する各手段と音響モデル適応部２００を構成する各手段とが別々のスレッドとして動作することがより好ましい。なお、音声認識部１００内において、さらに、入力信号取得手段１０１と雑音推定手段１０２とそれ以外の手段とを別々のスレッドとして動作させてもよい。
【００３９】
次に、本実施形態の動作について説明する。図２は、本実施形態の音声認識装置の全体の動作の一例を示すフローチャートである。なお、図２に示す例は、例えば、信号（音データ）が入力された旨を通知するイベントを受信することによって動作する。また、入力信号に対する処理はフレーム毎に行われるものとする。
【００４０】
図２に示すように、まず音声認識部１００において入力信号取得手段１０１が、集音された時系列の入力音データを単位時間のフレーム毎に切り出して取得する（ステップＳ１０１）。例えば、入力音データがサンプリング周波数８０００Ｈｚの１６ｂｉｔ  Ｌｉｎｅｒ−ＰＣＭのデータの場合、１秒あたり８０００点分の波形データが入力される。入力信号取得手段１０１は、例えば、このような波形データに対して、フレーム幅２００点（２５ミリ秒）、フレームシフト８０点（１０ミリ秒）で時系列に沿って逐次切り出し、所定の記憶領域にデータを保持させてもよい。その際、切り出した波形データに対して、短時間離散フーリエ変換（ＦＦＴ）を行い、パワースペクトルに変換してもよい。
【００４１】
次に、雑音推定手段１０３が、入力信号取得手段１０１によって取得された入力信号から該入力信号に含まれる雑音を推定し、推定した雑音データを推定雑音保持手段２０１に保持させる（ステップＳ１０２）。雑音の推定方法は、例えば、対象となる音声が発声される前の非音声区間の入力信号の平均値を用いる方法や前述の非特許文献２に記載されている方法（以下、重み付き雑音推定方法という。）などを用いてもよい。重み付き雑音推定方法は、主にＳＮＲ推定，重み係数計算，平均化の３種類の処理により構成される方法であって、入力信号を推定ＳＮＲに基づいて計算された重み係数で重み付けし、その重み付き入力信号の平均値により、推定雑音を推定する方法である（非特許文献２参照）。
【００４２】
ここで、音響モデルの適応タイミングである場合には（ステップＳ１０３のＹｅｓ）、ステップＳ１０６に進み、音響モデル適応部２００が音響モデルの雑音適応処理を行う。以下では、当該入力信号に用いる音響モデルは既に雑音適応されおり、現時点では音響モデルの適応タイミングでないものとして説明を進める。
【００４３】
音響モデルの適応タイミングでない場合（ステップＳ１０３のＮｏ）、または当該入力信号に用いる音響モデルの雑音適応処理が完了すると、音声認識部１００では雑音抑圧・音声認識処理（ステップＳ１０４）を行う。なお、図２では、全ての入力信号を音声認識の処理対象とする例を示しているが、例えば音声認識処理の指示がある場合にのみ以降の雑音抑圧・音声認識処理を行うようにしてもよい。また、例えば当該入力信号を含む所定の時間区間内の全ての雑音データを用いて雑音の統計量を算出する場合などには、雑音の統計量が算出され、それに基づき音響モデルの雑音適応処理が完了するまでの間、雑音抑圧・音声認識処理（ステップＳ１０４）を待機させておき、雑音推定を必要な分だけ先に行い、それにより音響モデルが雑音適応された後で以降の雑音抑圧・音声認識処理を行うようにしてもよい。
【００４４】
図３は、音声抑圧・音声認識処理（図２のステップＳ１０４）の処理フローの一例を示すフローチャートである。図３に示すように、音声抑圧・音声認識処理では、まず短時間変動雑音成分算出手段１０３が、当該入力信号に含まれる雑音の統計量を取得し、取得した雑音の統計量（より具体的には雑音成分の平均）と、雑音推定手段１０３によって推定された雑音とに基づいて、該入力信号についての短時間変動雑音成分を算出する（図３のステップＳ１１１）。なお、当該入力信号に含まれる雑音の統計量とは、当該入力信号の音声認識に用いる音響モデルに適応されている雑音の統計量であって、雑音統計量算出手段２０２から取得される値を用いればよい。ここでは、雑音統計量算出手段２０２によって算出された、当該入力信号を含む時間区間または当該入力信号より前の時間区間における入力信号の推定雑音の統計量が取得される。
【００４５】
ステップＳ１１１では、例えば、雑音推定手段１０３によって推定された雑音のパワースペクトルをＮ、雑音統計量算出手段２０２によって算出された当該入力信号に含まれる雑音成分の平均パワースペクトルをＮ＿Ｌとすると、当該入力信号の短時間変動雑音成分のパワースペクトルＮ＿Ｓを、以下の式（２）によって算出する。なお、短時間変動雑音成分算出手段１０３は、例えば、式（２）の演算を周波数帯域毎やサブバンド毎といった周波数領域において定めた所定の単位毎に行う。
【００４６】
Ｎ＿Ｓ＝Ｎ−Ｎ＿Ｌ  ・・・式（２）
【００４７】
次に、雑音抑圧手段１０４は、処理対象とされた入力信号の時系列から、短時間変動雑音成分算出手段１０３によって算出された短時間変動雑音成分を抑圧する（ステップＳ１１２）。抑圧方法は、例えば、スペクトル減算法（ＳＳ法）やウィナーフィルタ（Ｗｉｅｎｅｒ  Ｆｉｌｔｅｒ）法といった方法を用いてもよい。例えば、以下の式（３）は、ＳＳ法を用いて抑圧した例である。
【００４８】
Ｘ＝ｍａｘ［Ｙ−Ｎ＿Ｓ，α］  ・・・式（３）
【００４９】
なお、式（３）のＹ−Ｎ＿Ｓ（雑音の短時間変動成分が抑圧された入力信号）は、雑音が全て除去されているのではなく、理論上、雑音の統計量によって示される雑音成分の平均に相当する成分が残っていることになる。
【００５０】
また、以下の式（４），（５）は、ウィナーフィルタ法により雑音抑圧された入力信号を表すものである。このような式（５），（６）を用いて雑音抑圧してもよい。
【００５１】
Ｘ＝Ｄ＿ｔ／（Ｄ＿ｔ＋Ｎ＿Ｓ）＊Ｙ  ・・・式（４）
Ｄ＿ｔ＝γ＊Ｄ＿（ｔ−１）＋（１−γ）＊ｍａｘ［Ｙ−Ｎ＿Ｓ，α］  ・・・式（５）
【００５２】
なお、式（４）および式（５）において、ｔはフレームの番号を示す。また、αはフロアリング係数を示す。また、γ＞０．９である。
【００５３】
なお、雑音抑圧手段１０４は、例えば、上記式（３）または上記式（４）および式（５）の演算を、周波数帯域毎やサブバンド毎といった周波数領域において定めた所定の単位毎に行う。
【００５４】
次に、サーチ手段１０５は、雑音抑圧手段１０４によって雑音抑圧された信号（雑音抑圧信号Ｘ）から、音声認識に使用する特徴量を抽出する（ステップＳ１１３）。次いで、抽出した特徴量と音響モデル中に含まれる音素毎の確率密度関数との距離を比較し、入力信号に対応する単語列を探索する（ステップＳ１１４）。音響モデルの例としては、ＨＭＭが挙げられる。
【００５５】
本例の雑音抑圧・音声認識処理では、雑音推定済みの入力信号であって音声認識処理の対象とされる入力信号全てに対してステップＳ１１１〜１１４の処理を行う。そして、未処理の入力信号が無くなると、呼び出し元へ復帰する（ステップＳ１１５のＮｏ、図２のステップＳ１０５に進む）。
【００５６】
ステップＳ１０５では、信号入力が終了したか否かを判定し、信号入力が終了していれば（ステップＳ１０７のＹｅｓ）、一連の処理を終了する。信号入力が終了していなければ、入力信号取得処理から再度同様の処理を行う（ステップＳ１０１に戻る）。
【００５７】
また、このようにして入力される信号に対して音声認識処理を行う中で、音響モデルの適応タイミングがきた場合に（ステップＳ１０３のＹｅｓ）、音響モデル適応部２００において音響モデル雑音適応処理（ステップＳ１０６）を動作させればよい。音響モデルの適応タイミングは、例えば、マイクロホンでの集音が開始された数秒後に動作し、以降一定の間隔毎に動作するなどが考えられる。なお、音響モデルの適応タイミングがきたか否かに関わらず、入力信号に対する音声認識処理を行う前の初期動作として少なくとも１度、音響モデル雑音適応処理を行うようにしてもよい。
【００５８】
図４は、音響モデル雑音適応処理（図２のステップＳ１０６）の処理フローの一例を示すフローチャートである。図４に示すように、音響モデル雑音適応処理では、まず雑音統計量算出手段２０２が、推定雑音保持手段２０１に保持されている雑音のデータを用いて、雑音の統計量を算出する（ステップＳ１２１）。雑音統計量算出手段２０２は、例えば、推定雑音保持手段２０１に保持されている最新Ｋ個の雑音データから、雑音の統計量を算出してもよい。
【００５９】
雑音統計量算出手段２０２は、雑音の統計量として、例えば、Ｋ個のパワースペクトルの平均値を算出してもよい。この他にも、その平均値を元にさらに分散を算出したり、Ｎ階微分の平均値や分散を算出してもよい。また、雑音成分をケプストラムなどの特徴量に変換し、特徴量領域での平均値や分散、Ｎ階微分の平均値や分散を算出してもよい。なお、どのような統計量を算出するかは、雑音適応させる音響モデルに応じて定めればよい。なお、少なくとも雑音成分の平均は含むものとする。
【００６０】
なお、雑音統計量算出手段２０２は、例えば、周期的に音響モデルを雑音適応させるような場合には、入力信号の時間区間と対応づけて雑音の統計量を算出してもよい。例えば、音響モデルの適応タイミングとなった現時点から開始される時間区間の全ての入力信号についての雑音データが保持されるのを待ち、それらの雑音データを用いて、当該時間区間において有効とする雑音の統計量として算出としてもよい。また、例えば、音響モデルの適応タイミングとなった時点において既に推定雑音保持手段２０１に保持されている一つ前の時間区間の雑音データ（すなわち、一つ前に時間区間に含まれる入力信号から推定された雑音データ）を用いて、現時点から開始される時間区間において有効とする雑音の統計量として算出してもよい。雑音統計量算出手段２０２は、入力信号の時間区間と対応づけて雑音の統計量を算出した場合には、雑音の統計量と併せて、その統計量に対応する入力信号の時間区間の情報を出力してもよい。
【００６１】
次に、音響モデル適応手段２０６は、雑音統計量算出手段２０２によって算出された雑音の統計量を基に、雑音の特徴量を抽出し、音響モデルを雑音適応させる（ステップＳ１２２，Ｓ１２３）。なお、雑音の統計量として既に特徴量領域での統計量が算出されている場合には、ステップＳ１２２の処理は省略される。
【００６２】
また、音響モデルの適用手法としては、例えば、ＶＴＳ法やＰＭＣ法などを用いてもよい。例えば、音響モデルの適応手法の一つであるＶＴＳ法を用いる場合には、音響モデル適応手段２０６は、雑音統計量算出手段２０２によって算出された雑音の統計量と、音響モデルのパラメタとを用いて、線形演算を行うことにより、音響モデルを雑音適応させてもよい。ＶＴＳ法は、音響モデルを雑音環境に適応させる際に用いる近似を線形近似としたものである。音響モデルのパラメータと雑音環境の雑音統計量との関係は非線形であるが、これを線形近似することで、線形演算のみで雑音環境の音声で学習した音響モデルを近似的に生成する方法である（非特許文献３参照。）。
【００６３】
そして、音響モデル適応手段２０６は、雑音適応させた音響モデルを音響モデル格納手段１０６に格納する。音響モデル適応手段２０６は、例えば、音響モデルの情報として、音響モデルのパラメータの値を音響モデル格納手段１０６に格納してもよい。また、例えば、音響モデルの情報と対応づけて、当該音響モデルに適応させた雑音の統計量における雑音成分の平均の値や、必要であれば対応する入力信号の時間区間の情報を格納してもよい。
【００６４】
なお、音響モデルと入力信号の時間区間とは必ずしも対応づけられていなくてもよく、少なくとも音響モデルに適応させた雑音の統計量における雑音成分の平均と、その音響モデルに入力する入力信号である雑音抑圧信号に残された雑音成分の平均とが一致するように、各情報が対応づけられていればよい。なお、入力信号の時間区間と対応づけて雑音の統計量を算出したような場合には、さらにその算出元となった雑音データの時間区間の情報を保持するようにしてもよい。
【００６５】
図５は、雑音（推定雑音）のパワースペクトルＮと該雑音から算出される雑音成分の平均パワースペクトルＮ＿Ｌと該雑音の短時間変動成分（短時間変動雑音成分）のパワースペクトルＮ＿Ｓの時間変化の一例を示す説明図である。なお、図５（ａ）は、ある周波数帯域またはサブバンドにおける雑音のパワースペクトルＮの時間変化の一例を示す説明図である。図５（ｂ）は、図５（ａ）に示す雑音から算出される雑音成分の平均パワースペクトルＮ＿Ｌの時間変化の一例を示す説明図である。図５（ｃ）は、図５（ａ）に示す雑音の短時間変動成分のパワースペクトルＮ＿Ｓの時間変化の一例を示す説明図である。また、図５（ａ）の上部に示した時間軸に対する下向きの白矢印は、音響モデルを雑音適応させるタイミングの一例である。
【００６６】
図５に示す例は、周期的に音響モデルを雑音適応させる場合の例であり、かつ各時間区間内の各入力信号に含まれる雑音の統計量を当該時間区間の終了時に当該時間区間内の入力信号の雑音データから算出する例である。例えば、図５に示す例では、入力信号の時系列におけるＦｔ０，Ｆｔ１，Ｆｔ２，Ｆｔ３，Ｆｔ４，・・・が音響モデルの雑音適応タイミングである。本例では、例えば時間区間Ｆｔ０−Ｆｔ１の入力信号に含まれる雑音の統計量は、当該時間区間Ｆｔ０−Ｆｔ１の入力信号の雑音データを用いて算出する。従って、時間区間Ｆｔ０−Ｆｔ１内のある入力信号フレームに対する雑音抑圧処理は、当該時間区間Ｆｔ０−Ｆｔ１内の全入力信号の雑音推定処理を待って行うことになる。なお、音声認識処理は、さらにそれらの雑音の統計量に基づく音声認識モデルの適応処理の完了を待って行うことになる。
【００６７】
なお、他の例として、音声認識の即時応答性を重視する場合などには、各時間区間の開始時にその直前の時間区間内の入力信号の雑音データを用いて当該時間区間内の入力信号に含まれる雑音の統計量を算出することも可能である。この場合、図５（ａ）に示す時間区間を例にして説明すると、Ｆｔ１−Ｆｔ２までの時間区間内の入力信号に含まれる雑音の統計量は、その前の時間区間であるＦｔ０−Ｆｔ１までの時間区間の雑音データから算出される。このような場合には、例えば、開始から一定時間（例えば、Ｆｔ０−Ｆｔ１まで）の入力信号に対しては雑音推定のみを行い、その雑音データを基に音響モデルを雑音適応させ、その後は、現時点で生成されている音響モデルを用いて、即座に入力信号の各フレームに対する雑音抑圧処理および音声認識処理を行うことができる。
【００６８】
図６は、入力信号の雑音（推定雑音）のパワースペクトルＮに対して、該雑音から算出される雑音成分の平均パワースペクトルＮ＿Ｌと該雑音の短時間変動成分（短時間変動雑音成分）のパワースペクトルＮ＿Ｓの時間変化の他の例を示す説明図である。なお、図６においても図５と同様、図６（ａ）に雑音のパワースペクトルＮを示し、図６（ｂ）に雑音から算出される雑音成分の平均のパワースペクトルＮ＿Ｌを示し、図６（ｃ）に、雑音の短時間変動成分のパワースペクトルＮ＿Ｓを示している。図６に示す例では、入力信号の時系列におけるＦｔ１，Ｆｔ２，Ｆｔ３，Ｆｔ４，・・・が音響モデルの雑音適応タイミングである。本例では、例えば時間区間Ｆｔ１−Ｆｔ２の入力信号に含まれる雑音の統計量は、音響モデルを雑音適応させるタイミングのときに推定雑音保持手段２０１に保持されている、当該時間区間Ｆｔ１−Ｆｔ２の前の時間区間Ｆｔ０−Ｆｔ１の入力信号の雑音データを用いて算出する。従って、時間区間Ｆｔ１−Ｆｔ２内のある入力信号フレームに対する雑音抑圧処理および音声認識処理を、当該時間区間Ｆｔ０−Ｆｔ１内の全入力信号の雑音推定処理を待たずに行うことができる。
【００６９】
なお、図５および図６に示すように、時間区間内において入力信号に含まれる雑音の統計量は変化しない。換言すると、雑音の統計量は、音響モデルを雑音適応させるタイミングで算出された後は次の音響モデルを雑音適応させるタイミングまで一定の値が保持される。
【００７０】
また、図７および図８は、入力信号から推定された雑音の例とともに、音響モデル雑音適応処理および該入力信号に対する雑音抑圧処理の動作タイミングの例を示す説明図である。
【００７１】
図７（ａ）は、入力信号から推定された雑音の例を示す説明図である。なお、図７（ａ）の上部に示した時間軸に対する下向きの白矢印は、音響モデルを雑音適応させるタイミングの例である。図７（ａ）では、入力信号の時系列におけるＦｔ０，Ｆｔ１，Ｆｔ２，Ｆｔ３，Ｆｔ４，・・・が音響モデルの雑音適応タイミングとして示されている。また、図７（ａ）の下部にある右向き矢印およびその時間ｔ１は、その開始位置から始まる時間区間内の入力信号に含まれる雑音の統計量を求めるのに用いる雑音データが当該時間区間の入力信号の雑音データであり、時間ｔ１分の雑音データであることを示している。
【００７２】
図７（ｂ）は、図７（ａ）に示す雑音に対して算出される雑音の統計量と、音響モデルの雑音適応処理の動作タイミングの例を示す説明図である。図７（ｂ）において、上部に示した時間軸に対する下向きの白矢印は、音声モデル適応部２００（より具体的には雑音統計量算出手段２０２）が雑音の統計量の算出処理を開始するタイミングを示している。図７（ｂ）では、雑音統計量算出手段２０２が動作するタイミングは、図７（ａ）で示した音響モデルを雑音適応させるタイミングからｔ１時間を経過した時としている。また、本例では、雑音の統計量の算出処理を開始してから音響モデルの雑音適応処理が完了するまでに時間ｔ２がかかるものとしている。なお、図７（ｂ）では、雑音の統計量を算出してもその雑音の統計量が音響モデルに適応されるまでの間、すなわち音響モデルの雑音適応処理が完了するまでの間は、短時間変動雑音成分算出手段１０３に出力する雑音成分の平均とはしないため、適応中を表す破線で示している。短時間変動雑音成分算出手段１０３へは実線で示した値が出力される。
【００７３】
図７（ｃ）は、音声認識処理の動作タイミングの例を示す説明図である。図７（ｃ）において、上部に示す時間軸に対する下向きの白矢印は、音声認識部１００（より具体的には短時間変動雑音成分算出手段１０３）が雑音抑圧・音声認識処理を開始するタイミングを示している。本例では、音響モデルの雑音適応処理が完了したことを受けて、短時間変動雑音成分算出手段１０３が、改めてその音響モデルの雑音適応に用いられた雑音の統計量の算出元となる雑音データを得た入力信号に対する雑音抑圧処理を開始する。すなわち、入力信号に対して雑音推定をした後、当該入力信号に用いる音響モデルが雑音適用されるのを待って、当該音響モデルに用いられた雑音の統計量を取得して、それを基に雑音抑圧を行う。その後、それによって得た抑圧信号を入力信号にして現在保持されている音響モデルを用いて音声認識処理を行う例である。
【００７４】
また、図８では、図７とは異なる動作タイミングの例を示している。図８（ａ）は、入力信号から推定された雑音の例を示す説明図である。なお、図８（ａ）の上部に示した時間軸に対する下向きの白矢印は、音響モデルを雑音適応させるタイミングの例である。図８（ａ）では、入力信号の時系列におけるＦｔ１，Ｆｔ２，Ｆｔ３，Ｆｔ４，・・・が音響モデルの雑音適応タイミングとして示されている。また、図８（ａ）の下部にある左向き矢印およびその時間ｔ１は、その開始位置から始まる時間区間の入力信号に含まれる雑音の統計量を求めるのに用いる雑音データが直前の時間区間の入力信号の雑音データであり、時間ｔ１分の雑音データであることを示している。
【００７５】
図８（ｂ）は、図８（ａ）に示す雑音に対して算出される雑音の統計量と、音響モデルの雑音適応処理の動作タイミングの例を示す説明図である。図８（ｂ）では、雑音統計量算出手段２０２が動作するタイミングは、図８（ａ）で示した音響モデルを雑音適応させるタイミングと同じタイミングとしている。すなわち、即座に現在保持されている雑音データを用いて雑音の統計量を算出する。なお、他の点に関しては、図７（ｂ）と同様である。
【００７６】
図８（ｃ）は、音声認識処理の動作タイミングの例を示す説明図である。なお、図８（ｃ）に示す例では、短時間変動雑音成分算出手段１０３およびサーチ手段１０５による雑音抑圧・音声認識処理の動作タイミングは特に規定されない。すなわち、現在処理中の入力信号に対して、雑音適応済みの音響モデルが存在していればその音響モデルに用いられた雑音の統計量を取得して、それを基に雑音抑圧を行う。本例は、ある時間区間の入力信号に対して、それよりも前の時間区間の雑音データによる雑音の統計量に基づいて雑音適応された音響モデルを用いる例である。
【００７７】
以上のように、本実施形態によれば、入力信号の時系列から推定雑音ではなく短時間変動雑音成分を抑圧することによって、フロアリング係数αによる悪影響を防ぐことができる。短時間変動雑音成分は推定雑音に比べて値が小さい。このため式（３）と式（１）とを比較すると、式（３）の方がフロリングの処理を必要とする可能性を小さく抑えることができる。従って、式（１）のような推定雑音を抑圧する雑音抑圧方法と比べて、本実施形態における雑音抑圧方法はフロアリング係数による悪影響を少なくできる。
【００７８】
残っている雑音成分による入力信号と音響モデル間のミスマッチは、音響モデルを雑音の統計量に基づき雑音適応させることによって抑制することができる。また、音響モデル雑音の統計量に基づき雑音適応することで、推定雑音に基づき音響モデルを雑音適応させる方法と比べて、計算量の多い音響モデルの雑音適応処理の頻度を少なくできるので、計算コストを少なく抑えながら変動する雑音に追従させることができる。
【００７９】
実施形態２．
次に、本発明の第２の実施形態について図面を参照して説明する。図９は、本実施形態の音声認識装置の構成例を示すブロック図である。図９に示すように、本実施形態の音声認識装置は、図１に示す第１の実施形態と比べて、さらにトリガ発生手段３０１を備える点が異なる。
【００８０】
トリガ発生手段３０１は、音響モデルの雑音適応のタイミングを制御する。トリガ発生手段３０１は、例えば、音声検出手段に基づくものや、ユーザの意思によってトリガを発生させることのできる入力装置などによって実現してもよい。なお、本実施形態では、音響モデル適応部２００の雑音統計量算出手段２０２および音響モデル適応手段２０３は、トリガ発生手段３０１が発生させるトリガによって動作の開始タイミングを得る。
【００８１】
図１０は、本実施形態の音声認識装置の動作例を示すフローチャートである。なお、図１０に示す動作例は、基本的には図２に示した第１の実施形態と同様である。ただし、音響モデル雑音適応処理（ステップＳ２０６）の動作のタイミングが、トリガ発生手段３０１によって制御される。すなわち、本例では図２のステップＳ１０３に代わり、ステップＳ２０３で、トリガ発生手段３０１によるトリガが発生したか否かを判定し、トリガの有無に基づいて音響モデル適応部２００の動作の有無を決定する。なお、他の動作については第１の実施形態と同様であるため、説明省略する。
【００８２】
トリガ発生手段３０１は、例えば、図示しない音声検出手段を用いて、入力信号取得手段１０１で得られる入力信号に基づいて音声検出を行い、主に無音区間であると判断された場合にトリガを発生させてもよい。このような場合には、入力信号の無音区間の間に、音響モデルの雑音適応処理を動作させることができる。すなわち、有音区間において音声認識処理にＣＰＵ資源を優先的に割り当てることができる。
【００８３】
また、例えばトリガ発生手段３０１は、図示しない入力装置を介して入力されるユーザの指示に基づいてトリガを発生させてもよい。このような場合には、ユーザが音響モデルを適応させたいと思ったタイミングで、音響モデル適応部２００を動作させることができる。
【００８４】
図１１〜図１２は、入力信号から推定された雑音の例とともに、本実施形態における音響モデル雑音適応処理および該入力信号に対する雑音抑圧処理の動作タイミングの例を示す説明図である。なお、音響モデル適応部２００の動作指示のタイミングが周期ではなく任意のタイミングとなる以外は基本的には第１の実施形態と同様である。
【００８５】
なお、図１１に示す例は、音響モデル適応部２００の動作指示がされるタイミングが周期的でないだけで、基本的には、図８に示す例と同様である。すなわち、本例では、雑音統計量算出手段２０２は、音響モデル適応部２００の動作指示がされたタイミングと同じタイミングで雑音の統計量を算出する（図１１（ｂ）参照。）。なお、このとき用いる雑音データは、その時点において保持されているｔ１時間分の雑音データとする。また、短時間変動雑音成分算出手段１０３は、雑音適応済みの音響モデルが存在していればその音響モデルに用いられた雑音の統計量を取得して、それを基に雑音抑圧を行う。その後、サーチ手段１０５が、それによって得た抑圧信号を入力信号にして現在保持されている音響モデルを用いて音声認識処理を行う（図１１（ｃ）参照。）。
【００８６】
また、図１２は、短時間変動雑音成分算出手段１０３が、音響モデルの雑音適応処理が完了したことを受けて、そのトリガ発生時の入力信号から雑音抑圧処理を行う例である（図１２（ｃ）参照。）。なお、雑音の統計量の算出タイミングは、図１１と同様でよい。その上で、本例では、短時間変動雑音成分算出手段１０３が、音響モデルの雑音適応処理が完了したことを受けて、そのトリガ発生時の入力信号から雑音抑圧処理を行う。例えば、入力信号の時系列におけるＦｔ１でトリガが発生した場合には、そのトリガによって開始された音響モデルの雑音適応処理が完了するのを待ち、その処理により生成された音響モデルに用いられた雑音の統計量を取得して、それを基にトリガ発声時の入力信号Ｆｔ１から雑音抑圧を行ってもよい。この他にも、様々なタイミング制御が可能である。例えば、第１の実施形態と同様に、雑音の統計量をそのトリガ発声時以降のデータを用いて算出するようにしたり、音響モデルを雑音の統計量を算出するのに用いた入力信号から適用したりすることも可能である。
【００８７】
以上のように、本実施形態によれば、入力信号の無音区間に音響モデルの雑音適応処理を行ったり、ユーザの意思に基づいて音響モデルの雑音適応処理を行うことができるため、例えば、発話中の音響モデル適応の動作による計算量の増加を避けることができる。また、例えば、ユーザの指示によって雑音環境が変化した時にのみ音響モデルの雑音適応処理を行えば、少ない計算量でより効果的に変化する雑音に追従した音声認識処理を行うことができる。すなわち、ＣＰＵ効率を上げることができるので、音声認識処理の高速化に繋がる。
【００８８】
実施形態３．
次に、本発明の第３の実施形態について図面を参照して説明する。図１３は、本実施形態の音声認識装置の構成例を示すブロック図である。図１３に示すように、本実施形態の音声認識装置は、図１に示す第１の実施形態と比べて、さらに特徴量変換手段４０１と特徴量逆変換手段４０２とを含む点が異なる。また、音声認識部１００がさらに特徴量変換手段１０７を含む点が異なる。
【００８９】
特徴量変換手段４０１、１０７は、それぞれ雑音成分を特徴量に変換する。なお、図１３では、特徴量変換手段４０１、１０７とを別々の手段として示しているが、１つの特徴量変換手段を共用することも可能である。また、第１の実施形態において説明したように、サーチ手段１０５が特徴量変換機能を有している場合には、特徴量変換手段１０７は省略してもよい。
【００９０】
特徴量逆変換手段４０２は、雑音の特徴量から雑音成分に逆変換を行う。具体的には、雑音統計量算出手段２０２によって算出された雑音の特徴量領域での平均を雑音成分に変換する。
【００９１】
特徴量変換手段４０１、１０７および特徴量逆変換手段４０２は、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。
【００９２】
次に、本実施形態の動作について説明する。図１４は、本実施形態の音響モデル雑音適応処理の処理フローの一例を示すフローチャートである。図１４に示すように、本実施形態では、音響モデル雑音適応処理において、特徴量変換ステップ（図４のステップＳ１２２参照。）が不要となる。また、本実施形態では、雑音統計量算出手段２０２は、推定雑音保持手段２０１に保持されている推定雑音の特徴量から、雑音の統計量を求める（ステップＳ２２１）。
【００９３】
なお、図示省略しているが、本実施形態では雑音推定・データ保持ステップ（図４のステップＳ１０２参照。）において、推定した雑音データを推定雑音保持手段２０１に保持させる際に、特徴量変換手段４０１を介すことによって、雑音の特徴量に変換して保持させる。また、雑音抑圧・音声認識処理の短時間変動雑音成分算出ステップ（図３のステップＳ１１１参照。）において、雑音成分の平均を取得する際に、特徴量逆変換手段４０２を介すことによって、雑音成分として示される平均を取得する。特徴量逆変換手段４０２は、例えば、短時間変動雑音成分算出手段１０３への入力のために、雑音統計量算出手段２０２によって算出された雑音の特徴量領域での平均値をパワースペクトルなどの雑音成分の形式に変換する。なお、他の点に関しては、第１の実施形態と同様である。
【００９４】
このように、本実施形態では、特徴量変換手段を介して、推定した雑音データを推定雑音保持手段２０１に保持させることによって、推定雑音保持手段２０１には、推定雑音の特徴量が保持されることになる。また、雑音統計量算出手段２０２では、推定雑音の特量から雑音の統計量を計算することになる。
【００９５】
一般に、１フレームにおける入力信号のデータ量と特徴量のデータ量とでは、特徴量のデータ量の方が少ない。このため、本実施形態によれば、推定雑音保持手段２０１の保存領域の節約ができ、雑音統計量算出手段２０２における計算量の節約が可能となる。
【００９６】
なお、本実施形態では、第１の実施形態に対して特徴量変換手段４０１、１０７および特徴量逆変換手段４０２を追加する例を示したが、このような追加は、第２の実施形態に対しても可能である。
【００９７】
以下、本発明の概要について説明する。図１５は、本発明の概要を示すブロック図である。図１５に示す音声認識装置は、雑音統計量算出手段１１と、短時間変動雑音成分算出手段１２と、音響モデル適応手段１３と、雑音抑圧手段１４と、音声認識手段１５とを備える。
【００９８】
雑音統計量算出手段１１は、入力信号の複数フレームに対して推定された雑音のデータから、雑音の統計量を算出する。なお、雑音統計量算出手段１１は、上記実施形態では、雑音特徴量算出手段２０２として示されている。
【００９９】
短時間変動雑音成分算出手段１２は、雑音統計量算出手段１１によって算出された雑音の統計量に基づいて、入力信号の各フレームに含まれる雑音の短時間変動成分を算出する。なお、短時間変動雑音成分算出手段１２は、上記実施形態では、短時間変動雑音成分算出手段１０３として示されている。
【０１００】
音響モデル適応手段１３は、雑音統計量算出手段１１によって算出された雑音の統計量を用いて、音響モデルを雑音に適応させる。なお、音響モデル適応手段１３は、上記実施形態では、音響モデル適応手段２０３として示されている。
【０１０１】
雑音抑圧手段１４は、入力信号の各フレームに対して、短時間変動雑音成分算出手段１２によって算出された当該フレームに含まれる雑音の短時間変動成分を抑圧する。なお、雑音抑圧手段１４は、上記実施形態では、雑音抑圧手段１０４として示されている。
【０１０２】
音声認識手段１５は、雑音抑圧手段１４によって抑圧された入力信号を、音響モデル適応手段１３によって雑音適応された音響モデルを用いて音声認識を行う。なお、音声認識手段１５は、上記実施形態では、サーチ手段１０５として示されている。
【０１０３】
このような構成により、変化する雑音環境下においても、高精度に音声認識を行うことが可能となる。
【０１０４】
また、短時間変動雑音成分算出手段は、入力信号の各フレームに含まれる雑音成分から、雑音統計量算出手段によって算出された雑音の統計量によって示される雑音成分の平均を減算することによって、当該各フレームに含まれる雑音の短時間変動成分を算出してもよい。
【０１０５】
また、本発明による音声認識装置は、入力信号の各フレームに対して推定された雑音のデータを逐次保持する推定雑音保持手段（例えば、推定雑音保持手段２０１）を備え、雑音統計量算出手段は、推定雑音保持手段に保持されている雑音のデータを用いて、雑音の統計量を算出してもよい。
【０１０６】
また、本発明による音声認識装置は、音響モデルの情報と、音響モデルに適応させた雑音の統計量の情報とを対応づけて記憶する音響モデル記憶手段（例えば、音響モデル格納手段１０６）を備え、短時間変動雑音成分算出手段は、音響モデル記憶手段に記憶されている雑音の統計量に基づいて、当該フレームに含まれる雑音の短時間変動成分を算出し、音声認識手段は、音響モデル記憶手段に記憶されている音響モデルを用いて入力信号の各フレームに対して音声認識を行ってもよい。
【０１０７】
また、雑音統計量算出手段は、入力信号の時間区間における所定の時間区間毎に雑音の統計量を算出し、音響モデル適応手段は、雑音の統計量が更新される毎に音響モデルを雑音に適応させ、短時間変動雑音成分算出手段は、算出対象とされたフレームを含む時間区間内のフレームの雑音データを用いて算出された雑音の統計量に基づいて、当該フレームに含まれる雑音の短時間変動成分を算出し、音声認識手段は、入力信号の各フレームに対して、当該フレームを含む時間区間内のフレームの雑音データを用いて算出された雑音の統計量を用いて雑音適応された音響モデルを用いて音声認識を行ってもよい。
【０１０８】
また、本発明による音声認識装置は、音響モデルを雑音適応させるタイミングを制御するトリガ発生手段（例えば、トリガ発生手段３０１）を備えていてもよい。
【０１０９】
また、トリガ発生手段は、入力信号に対して無音区間と判断した場合に、音響モデル適応手段に音響モデルの適応処理を開始させるためのトリガを発生させてもよい。
【０１１０】
また、トリガ発生手段は、ユーザからの指示に応じて、音響モデル適応手段に音響モデルの適応処理を開始させるためのトリガを発生させてもよい。
【０１１１】
また、本発明による音声認識装置は、特徴量領域で雑音の統計量を得るための特徴量変換手段（例えば、特徴量変換手段４０１，１０７）と、特徴量領域で算出された雑音の統計量から雑音の短時間変動成分を得るための特徴量逆変換手段（例えば、特徴量逆変換手段４０２）とを備えていてもよい。
【０１１２】
また、本発明による音声認識方法は、音響モデルの適応処理を開始させるためのトリガを発生させ、トリガにより、入力信号の複数フレームに対して推定された雑音のデータから、雑音の統計量を算出し、算出された雑音の統計量を用いて、音響モデルを雑音に適応させてもよい。
【０１１３】
また、本発明による音声認識方法は、入力信号の各フレームに対して推定された雑音のデータを逐次保持する際に、雑音のデータを特徴量に変換して保持し、保持された雑音の特徴量のデータから、雑音の特徴量領域での統計量を算出してもよい。
【０１１４】
また、本発明による音声認識プログラムは、コンピュータに、音響モデルを雑音適応させるタイミングを制御するトリガを発生させる処理を実行させてもよい。
【０１１５】
また、本発明による音声認識プログラムは、コンピュータに、特徴量領域で雑音の統計量を得るための特徴量変換処理と、特徴量領域で算出された雑音の統計量から雑音の短時間変動成分を得るための特徴量逆変換処理とを実行させてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１１６】
本発明は、音声認識に限らず、入力音声に対して雑音を抑圧して所望のデータを得る用途に適用可能である。
【符号の説明】
【０１１７】
１１  雑音統計量算出手段
１２  短時間変動雑音成分算出手段
１３  音響モデル適応手段
１４  雑音抑圧手段
１５  音声認識手段
１０１  入力信号取得手段
１０２  雑音推定手段
１０３  短時間変動雑音成分算出手段
１０４  雑音抑圧手段
１０５  サーチ手段
１０６  音響モデル格納手段
２０１  推定雑音保持手段
２０２  雑音統計量取得手段
２０３  音響モデル適応手段
３０１  トリガ発生手段
４０１，１０７  特徴量変換手段
４０２  特徴量逆変換手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【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】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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