(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声信号から音声の発声区間を検出し、検出された前記発声区間毎の音声信号を分析することにより特徴ベクトル系列を抽出し、抽出された前記特徴ベクトル系列と、所定の認識候補毎に予め用意され、混合多次元正規分布を有する隠れマルコフモデルとのパターン照合を行って照合スコアを計算し、計算された前記照合スコアに基づいて前記音声の認識結果を判定する音声認識方法において、
前記パターン照合は前記隠れマルコフモデルに基づく前記特徴ベクトル系列の尤度計算を含み、かつ、この尤度計算は、入力される特徴ベクトルが、前記隠れマルコフモデルの各状態の有する混合多次元正規分布の平均ベクトルから予め定められた一定の距離の範囲内であれば、該入力される特徴ベクトルが、前記隠れマルコフモデルの各状態の有する混合多次元正規分布の平均ベクトルと同じだったときと同じ出力確率を与えることを特徴とする音声認識方法。
【請求項２】
前記特徴ベクトル系列に対して等しい出力確率を与える範囲を、前記混合多次元正規分布の次元ごとに独立して設定することを特徴とする請求項１記載の音声認識方法。
【請求項３】
入力音声信号から音声の発声区間を検出する発声区間検出手段と、
前記発声区間検出手段により検出された発声区間の音声信号を音声分析することにより特徴ベクトル系列を抽出する特徴ベクトル抽出手段と、
所定の認識候補毎に用意され、混合多次元正規分布を有する隠れマルコフモデルを記憶する記憶手段と、
前記特徴ベクトル抽出手段により抽出された特徴ベクトル系列と前記記憶手段に記憶された隠れマルコフモデルとのパターン照合を行って認識候補毎の照合スコアを計算するパターン照合手段であって、入力される特徴ベクトルが、前記隠れマルコフモデルの各状態の有する混合多次元正規分布の平均ベクトルから予め定められた一定の距離の範囲内であれば、該入力される特徴ベクトルが、前記隠れマルコフモデルの各状態の有する混合多次元正規分布の平均ベクトルと同じだったときと同じ値を与えるように当該特徴ベクトル系列の出力確率を計算する計算手段を含むパターン照合手段と、
前記パターン照合手段により求めた各認識候補ごとの照合スコアに基づいて認識結果を判定する認識結果判定手段とを具備する音声認識装置。
【請求項４】
コンピュータを、
入力音声信号から音声の発声区間を検出する発声区間検出手段、
前記発声区間検出手段により検出された発声区間の音声信号を分析することにより特徴ベクトル系列を抽出する特徴ベクトル抽出手段、
所定の認識候補毎に用意され、混合多次元正規分布を有する隠れマルコフモデルを記憶する記憶手段、
前記特徴ベクトル抽出手段により抽出された特徴ベクトル系列と前記記憶手段に記憶された隠れマルコフモデルとのパターン照合を行って認識候補毎の照合スコアを計算するパターン照合手段であって、入力される特徴ベクトルが、前記隠れマルコフモデルの各状態の有する混合多次元正規分布の平均ベクトルから予め定められた一定の距離の範囲内であれば、該入力される特徴ベクトルが、前記隠れマルコフモデルの各状態の有する混合多次元正規分布の平均ベクトルと同じだったときと同じ値を与えるように当該特徴ベクトル系列の出力確率を計算する計算手段を含むパターン照合手段、
前記パターン照合手段により求めた各認識候補ごとの照合スコアに基づいて認識結果を判定する認識結果判定手段
として機能させるための音声認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、隠れマルコフモデルを利用した音声認識に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、音声認識手段として有効な方法として、混合多次元正規分布を持つ隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Hidden Markov Model)を用いる方法が研究され、応用されてきた。この方法に関しては、たとえば、参考文献（中川聖一、“確率モデルによる音声認識”、電子情報通信学会、１９９８）に詳しい。かかる参考文献などで述べられている混合多次元正規分布を持つＨＭＭを用いた音声認識方法について簡単に説明する。
【０００３】
まず、音声はその構成単位（音素、音節、単語など）ごとに図２で表されるような、状態とそれを結ぶアークからなるモデルで表現される。各状態はその状態から他の状態へ遷移する確率を示す状態遷移確率ａｉｊを持つ。また、各アークは、遷移の際に出力する音響的な特徴の出力確率ｂｉｊ（ｙ）を持つ。なお、ｉ、ｊはそれぞれ状態の番号を示し、ｙは音響的な特徴を表すものとする。
【０００４】
混合多次元正規分布を持つＨＭＭは、出力確率ｂｉｊ（ｙ）を次式（１）で与える。
【０００５】
【数１】
0003704080.tif 000002
【０００６】
ここで、λijmは状態ｉから状態ｊへの遷移する経路の第m多次元正規分布に対する分岐確率を表す。また、μijmおよびΣijmは、それぞれ、第m多次元正規分布の平均ベクトルおよび共分散行列を表す。
【０００７】
この手法を用いて不特定話者に対して高い精度で認識を行う場合には、あらかじめ複数の発声者に対して収集したデータでこれらのパラメータを学習しておく必要がある。
【０００８】
しかし、実際にはシステムを利用するすべての発声者を想定した学習データを作成することは不可能であるため、実環境で使用する場合、話者によっては著しく認識精度が低下する場合がある。
【０００９】
かかる認識精度の低下を図３を参照して説明する。
【００１０】
図３において、実線で示された正規分布は、複数の話者の発声から学習された、ある音韻の出力確率分布である。これに対し、学習データとして集められた発話者とは音響的に異なる発声を持つ発話者（発話者Ａとする）の出力確率分布は破線のように表される。図３では簡単のため正規分布の次元数は１としている。発話者Ａが発声した音声の特徴ベクトルが図３に示すｙである場合、学習された正規分布から計算される出力確率はＰとなる。このＰは、発話者Ａの実際の出力確率分布から計算される出力確率ＰＴに対して小さな値をとることになる。つまりこの音韻に対する出力確率が不当に小さくなる。これは、認識精度が低下することを意味している。したがって、学習データが不十分である場合や、多数の不特定話者がシステムを利用するような場面では、学習された出力確率分布が、想定される全ての発話者の音響的な分布をカバーしないため、著しく認識精度が低下した発話者が現れる場合がある。
【００１１】
この問題に対して、話者適応技術を用い、話者ごとに平均ベクトルおよび共分散行列を適応的に学習する方法が提案されている。しかし、話者適応によりこれらのパラメータを再学習するためには、話者毎にある程度のデータ量が必要となるので、短時間に発声者が次々と変わるような局面には適さない。
【００１２】
このように、従来、混合多次元正規分布を持つＨＭＭを用いた音声認識において、学習の際に準備されたデータが不十分であるような場合、かかる学習データから外れた発声を持つ話者に対する認識精度が得られず、不特定話者に対応できないという問題があった。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
ＨＭＭを利用した音声認識において、学習データとして用意された発声とは音響的に異なる発声を持つ話者に対しても所要の認識精度が得られることが、実用面においても有効である。
【００１４】
本発明はこのような事情を考慮してなされたものであり、ＨＭＭの学習対象外の発話者に対しても高い精度の音声認識が可能な音声認識方法、装置、およびプログラムを提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る音声認識方法は、入力音声信号から音声の発声区間を検出し、検出された前記発声区間毎の音声信号を分析することにより特徴ベクトル系列を抽出し、抽出された前記特徴ベクトル系列と、所定の認識候補毎に予め用意され、正規分布を有する隠れマルコフモデルとのパターン照合を行って照合スコアを計算し、計算された前記照合スコアに基づいて前記音声の認識結果を判定する音声認識方法において、前記パターン照合は前記隠れマルコフモデルに基づく前記特徴ベクトル系列の尤度計算を含み、かつ、この尤度計算は、当該隠れマルコフモデルの平均ベクトルから所定の距離範囲内の特徴ベクトル系列に対して等しい出力確率を与えることを特徴とする。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。本発明の実施形態は、混合多次元の正規分布を有する隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）利用の音声認識に関するものであり、話者による多次元正規分布のばらつきに対してロバストな照合方式で照合尤度を計算する音声認識装置に関する。
【００１７】
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係わる音声認識装置の概略構成を示すブロック図である。同図に示す音声認識装置は、入力音声信号を音響分析して発声区間を検出する発声区間検出部１０１と、この発声区間検出部１０１で検出された発声区間の音声信号を分析することにより特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出部１０２と、予め学習を行っておいた所定の各認識候補の標準特徴パターンとしての混合多次元正規分布を有する隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を記憶する標準特徴パターン記憶部１０４と、特徴ベクトル抽出部１０２で抽出された特徴ベクトル系列と、標準特徴パターン記憶部１０４が記憶している各認識候補毎のＨＭＭとのパターン照合を行って照合スコアを計算（尤度計算）するパターン照合部１０３と、このパターン照合部１０３で得られる認識候補ごとの照合スコアをもとに、認識された発声内容を判定する認識結果判定部１０５とを備えて成る。尚、図１に示す構成において、発声者が発声した音声を入力してデジタルの電気信号（デジタル音声信号）に変換するためのマイクロホン、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換器を含む音声入力部が接続されてもよい。この場合、発声区間検出部１０１への入力音声信号は、当該音声入力部から供給される。
【００１８】
以上のように構成された本実施形態に係る音声認識装置による音声認識処理を説明する。
【００１９】
先ず、発声区間検出部１０１は、入力音声信号から音声の発声区間を検出する。この発声区間検出部１０１において検出された発声区間の音声信号を特徴ベクトル抽出部１０２が、予め定められた複数の周波数帯域ごとに周波数分析する。これにより、当該発声区間の音声信号が特徴ベクトル系列（特徴ベクトル時系列）{xt}に変換される。なお、特徴ベクトル（特徴パラメータ）は、フレームと呼ばれる固定の時間長を単位として求められる。
【００２０】
音声認識に使用される代表的な特徴ベクトルとしては、バンドパスフィルタやフーリエ変換によって求めることができるパワースペクトラム、ＬＰＣ（線形予測）分析によって求められるケプストラム計数などが良く知られている。本実施形態でも、公知の特徴ベクトルを用いることができる。即ち、本発明は使用する特徴ベクトルの種類に限定されない。
【００２１】
特徴ベクトル抽出部１０２により抽出された特徴ベクトルの時系列は、パターン照合部１０３に送られる。標準特徴パターン記憶部１０４には、所定の認識候補（認識単位）が、予め学習しておいた混合多次元正規分布をもつＨＭＭとして記憶されている。
【００２２】
パターン照合部１０３は、特徴ベクトル抽出部１０２から送られた特徴ベクトルの時系列と、標準特徴パターン記憶部１０４に記録されている混合多次元正規分布を持つＨＭＭとのパターン照合を行って照合スコアを計算する。
【００２３】
本実施形態においては、パターン照合部１０３が次式（２）に基づいて出力確率を計算する。かかる出力確率の値を用いてパターン照合が行われる。
【００２４】
【数２】
0003704080.tif 000003
【００２５】
但し、式（２）において、ｄ（ｙ−μ）は、ベクトルｙ、μ間の距離を表す。
【００２６】
図４は、当該パターン照合における出力確率の正規分布を表す。ここでは簡単のため、正規分布の次元数は１としている。
【００２７】
図５は、本実施形態による作用効果を説明するための図である。同図において、ｙはある時刻の特徴ベクトルを表す。かかる特徴ベクトルｙに対する出力確率は、学習された正規分布に対してはＰとなるが、本実施形態の場合、上式（２）により、Ｐｃとなる。
【００２８】
つまり、本実施形態では、学習データとして用意された発話者とは音響的に異なる発話者の出力確率分布が破線で表されるような場合であっても、学習された正規分布の平均ベクトルから距離Ｄの範囲内では、出力確率の値を、常に等しい値Ｐｃとしている。したがって、正規分布曲線のずれにより、その急峻部において出力確率値が不当に低くなること、つまり、波線で示される正規分布曲線上の本来の値が学習データに基づく正規分布曲線上の点Ｐの値となること、を回避でき、これに起因して照合スコアが低下し、認識精度が低下することがない。
【００２９】
かかる本発明の第１実施形態によれば、限られた学習データで混合多次元正規分布を持つＨＭＭを学習した場合であっても、学習外の発話者に対して照合スコアを低下させることなく、高精度の音声認識が可能となる。
【００３０】
［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態を説明する。この第２の実施形態は上述した第１の実施形態の変形に係り、本実施形態の基本的な構成は、第１実施形態の図１に示したものと同様である。
【００３１】
上述した第１の実施形態では、式（２）に基づいて出力確率を計算することを特徴とするものであった。第２の実施形態は、出力確率計算の際に、特徴ベクトルの次元（混合多次元正規分布の次元）ごとに独立して、等しい出力確率を与える範囲を設定するよう構成されている。
【００３２】
この場合、出力確率は式（３）のように計算することができる。
【００３３】
【数３】
0003704080.tif 000004
【００３４】
図６は、第２実施形態の作用効果を説明するための図である。第１の実施形態で説明した図５では、簡単のため、特徴ベクトルの各次元は無相関、すなわち、共分散行列は対角であると仮定していた。
【００３５】
図６は、分散σi、平均μiを持つ第１の次元の正規分布と、分散σj、平均μjを持つ第２の次元の正規分布とをそれぞれ示している。第２の実施形態によれば、上記の式（４）及び式（５）に基づくことにより、次元ｉ，ｊごとに、等しい出力確率を与える範囲を変化させることができる。したがって、上述した第１の実施形態と同様の作用効果が得られる上、学習された正規分布の分散の大きさをも考慮して、出力確率のロバスト性を調節することができるようになる。
【００３６】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されず種々変形して実施可能である。
【００３７】
例えば、上記実施形態では、混合多次元正規分布を有するＨＭＭを用いる音声認識について説明したが、混合でなく多次元の正規分布を有するＨＭＭや、混合でなく多次元でもない正規分布を有するＨＭＭを用いる音声認識についても、本発明は適用可能である。
【００３８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、正規分布を持つＨＭＭを用いた音声認識における照合尤度計算において、かかる正規分布の平均ベクトルを中心とした所定範囲の入力ベクトルについては等しい出力確率を用いるようにしているので、学習データとして用意された発声の範囲から外れるような多様な音響特性を持つ発話者に対しての照合尤度が劣化することを回避できる。したがって、高精度な音声認識が可能となり、実用面においても多大な効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る音声認識装置の基本構成を示すブロック図
【図２】隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）の構成を示す図
【図３】従来の音声認識における認識精度低下の問題を説明するための図であって、２つの異なる正規分布から計算される出力確率の比較をグラフ上で説明するための図
【図４】平均ベクトルから所定範囲内の特徴ベクトルに対して等しい出力確率を与えるようにした場合の出力確率分布を示す図
【図５】本発明の第１の実施形態に係る作用効果を説明するための図
【図６】本発明の第２の実施形態に係る作用効果を説明するための図であって、正規分布の分散に応じて、等しい出力確率を与える範囲を変えた場合の出力確率分布を示す図
【符号の説明】
１０１…発声区間検出部
１０２…特徴ベクトル抽出部
１０３…パターン照合部
１０４…標準パターン記憶部
１０５…認識結果判定部
【図１】
0003704080.tif 000005
【図２】
0003704080.tif 000006
【図３】
0003704080.tif 000007
【図４】
0003704080.tif 000008
【図５】
0003704080.tif 000009
【図６】
0003704080.tif 000010