(57)【要約】【課題】事前知識を要することなく、入力された音声信号が示す言語の種類を精度良く評価する。【解決手段】パラメータ格納部３０に、複数の状態の基底スペクトルを示すパラメータｈ及び基底スペクトルの状態遷移確率を示すパラメータ（π，Ａ）を含む生成モデルについて、学習部２０により、学習用音声信号を用いて推定された複数種類の言語毎のパラメータθ＝{π，Ａ，ｈ}が格納されている。音声特徴抽出部４１が、評価用音声信号から音声特徴量を抽出し、尤度計算部４２が、評価用音声信号の音声特徴量と言語毎のパラメータθとに基づいて、評価用音声信号が示す言語の種類が、パラメータが格納されている複数種類の言語の各々であることの尤もらしさを示す尤度を計算する。言語評価結果出力部４３が、尤度に基づいて評価用音声信号が示す言語の種類を評価する。【選択図】図３
2014164187.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
言語の種類が未知の評価用音声信号から評価用特徴情報を抽出する抽出手段と、
言語の種類が既知である複数種類の言語それぞれについての、複数の状態の基底スペクトルを示す第１パラメータ及び基底スペクトルの状態遷移確率を示す第２パラメータを含むモデルと、前記抽出手段により抽出された評価用特徴情報とに基づいて、前記評価用音声信号が示す言語の種類が前記複数種類の各々であることの尤もらしさ示す尤度を計算する尤度計算手段と、
前記尤度計算手段により計算された尤度に基づいて、前記評価用音声信号が示す言語の種類を評価する評価手段と、
を含む音声言語評価装置。
【請求項２】
言語の種類が未知の評価用音声信号から評価用特徴情報を抽出する抽出手段と、
複数種類の言語に共通の複数の状態の基底スペクトルを示す第１パラメータを含むモデルと、言語の種類が既知である複数種類の言語それぞれについての基底スペクトルの状態遷移確率を示す第２パラメータを含むモデルと、前記抽出手段により抽出された評価用特徴情報とに基づいて、前記評価用音声信号が示す言語の種類が前記複数種類の各々であることの尤もらしさ示す尤度を計算する尤度計算手段と、
前記尤度計算手段により計算された尤度に基づいて、前記評価用音声信号が示す言語の種類を評価する評価手段と、
を含む音声言語評価装置。
【請求項３】
言語の種類が既知である複数種類の言語それぞれについて、学習用音声信号から学習用特徴情報を抽出する抽出手段と、
複数の状態の基底スペクトルを示す第１パラメータ及び基底スペクトルの状態遷移確率を示す第２パラメータについて、前記複数種類の言語毎の前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの初期値を生成する初期値生成手段と、
前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの初期値、または現在の前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの値と、前記抽出手段により抽出された学習用特徴情報とを用いた最適化により、前記複数種類の言語毎の前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを推定する推定手段と、
前記推定手段の推定結果が所定の条件を満たした場合に、推定された前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを出力し、前記推定結果が前記所定の条件を満たしていない場合に、前記推定手段により前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの推定が行われるように制御する制御手段と、
を含むパラメータ推定装置。
【請求項４】
言語の種類が既知である複数種類の言語それぞれについて、学習用音声信号から学習用特徴情報を抽出する抽出手段と、
複数の状態の基底スペクトルを示す第１パラメータ及び基底スペクトルの状態遷移確率を示す第２パラメータについて、前記複数種類の言語に共通の前記第１パラメータ及び前記複数種類の言語毎の前記第２パラメータの初期値を生成する初期値生成手段と、
前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの初期値、または現在の前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの値と、前記抽出手段により抽出された学習用特徴情報とを用いた最適化により、前記複数種類の言語に共通の前記第１パラメータ及び前記複数種類の言語毎の前記第２パラメータを推定する推定手段と、
前記推定手段の推定結果が所定の条件を満たした場合に、推定された前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを出力し、前記推定結果が前記所定の条件を満たしていない場合に、前記推定手段により前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの推定が行われるように制御する制御手段と、
を含むパラメータ推定装置。
【請求項５】
前記推定手段は、フォワード・バックワードアルゴリズムを用いて、前記モデルにおいて、各時刻で選択される基底スペクトルに対応した潜在変数の事後分布を示す変数γ、及び２つの連続した潜在変数に対する同時事後分布を示す変数ξを求め、変数γ及び変数ξを用いて、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの期待値が最大となるように、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを更新する請求項３または請求項４記載のパラメータ推定装置。
【請求項６】
抽出手段と、尤度計算手段と、評価手段とを含む音声言語評価装置における音声言語評価方法であって、
前記抽出手段が、言語の種類が未知の評価用音声信号から評価用特徴情報を抽出し、
前記尤度計算手段が、言語の種類が既知である複数種類の言語それぞれについての、複数の状態の基底スペクトルを示す第１パラメータ及び基底スペクトルの状態遷移確率を示す第２パラメータを含むモデルと、前記抽出手段により抽出された評価用特徴情報とに基づいて、前記評価用音声信号が示す言語の種類が前記複数種類の各々であることの尤もらしさ示す尤度を計算し、
前記評価手段が、前記尤度計算手段により計算された尤度に基づいて、前記評価用音声信号が示す言語の種類を評価する
音声言語評価方法。
【請求項７】
抽出手段と、尤度計算手段と、評価手段とを含む音声言語評価装置における音声言語評価方法であって、
前記抽出手段が、言語の種類が未知の評価用音声信号から評価用特徴情報を抽出し、
前記尤度計算手段が、複数種類の言語に共通の複数の状態の基底スペクトルを示す第１パラメータを含むモデルと、言語の種類が既知である複数種類の言語それぞれについての基底スペクトルの状態遷移確率を示す第２パラメータを含むモデルと、前記抽出手段により抽出された評価用特徴情報とに基づいて、前記評価用音声信号が示す言語の種類が前記複数種類の各々であることの尤もらしさ示す尤度を計算し、
前記評価手段が、前記尤度計算手段により計算された尤度に基づいて、前記評価用音声信号が示す言語の種類を評価する
音声言語評価方法。
【請求項８】
抽出手段と、初期値生成手段と、推定手段と、制御手段とを含むパラメータ推定装置におけるパラメータ推定方法であって、
前記抽出手段が、言語の種類が既知である複数種類の言語それぞれについて、学習用音声信号から学習用特徴情報を抽出し、
前記初期値生成手段が、複数の状態の基底スペクトルを示す第１パラメータ及び基底スペクトルの状態遷移確率を示す第２パラメータについて、前記複数種類の言語毎の前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの初期値を生成し、
前記推定手段が、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの初期値、または現在の前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの値と、前記抽出手段により抽出された学習用特徴情報とを用いた最適化により、前記複数種類の言語毎の前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを推定し、
前記制御手段が、前記推定手段の推定結果が所定の条件を満たした場合に、推定された前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを出力し、前記推定結果が前記所定の条件を満たしていない場合に、前記推定手段により前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの推定が行われるように制御する
パラメータ推定方法。
【請求項９】
抽出手段と、初期値生成手段と、推定手段と、制御手段とを含むパラメータ推定装置におけるパラメータ推定方法であって、
前記抽出手段が、言語の種類が既知である複数種類の言語それぞれについて、学習用音声信号から学習用特徴情報を抽出し、
前記初期値生成手段が、複数の状態の基底スペクトルを示す第１パラメータ及び基底スペクトルの状態遷移確率を示す第２パラメータについて、前記複数種類の言語に共通の前記第１パラメータ及び前記複数種類の言語毎の前記第２パラメータの初期値を生成し、
前記推定手段が、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの初期値、または現在の前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの値と、前記抽出手段により抽出された学習用特徴情報とを用いた最適化により、前記複数種類の言語に共通の前記第１パラメータ及び前記複数種類の言語毎の前記第２パラメータを推定し、
前記制御手段が、前記推定手段の推定結果が所定の条件を満たした場合に、推定された前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを出力し、前記推定結果が前記所定の条件を満たしていない場合に、前記推定手段により前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの推定が行われるように制御する
パラメータ推定方法。
【請求項１０】
前記推定手段が、フォワード・バックワードアルゴリズムを用いて、前記モデルにおいて、各時刻で選択される基底スペクトルに対応した潜在変数の事後分布を示す変数γ、及び２つの連続した潜在変数に対する同時事後分布を示す変数ξを求め、変数γ及び変数ξを用いて、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの期待値が最大となるように、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを更新する請求項８または請求項９記載のパラメータ推定方法。
【請求項１１】
コンピュータを、請求項１または請求項２記載の音声言語評価装置を構成する各手段として機能させるための音声言語評価プログラム。
【請求項１２】
コンピュータを、請求項３〜請求項５のいずれか１項記載のパラメータ推定装置を構成する各手段として機能させるためのパラメータ推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声言語評価装置、パラメータ推定装置、方法、及びプログラムに係り、特に、入力された音声信号が示す言語の種類を評価する音声言語評価装置、パラメータ推定装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
言語の種類を分類または識別することは、言語学的観点及び工学的応用の両面から重要な技術である。言語学の分野では、機能的または地理的比較を用いた手法により、文法、語彙、歴史的または地理的背景などに基づいた言語の分類及び類型化が進められてきた。しかし、このような機能的または地理的比較を用いた手法は、研究者個人の観察や内省に基づくものが多く客観性が高いとは言い難い。
【０００３】
一方、音声工学において、音声信号が示す言語の種類を分類することは、言語の種類の識別や多言語音声認識の基盤となることから、複数種類の言語による複数の音声信号を含む大規模音声コーパスを利用した言語の種類の分類や識別が試みられている。このような音声工学における言語の種類の分類や識別には、これまでベクトル量子化、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）、ガウス混合モデル（ＧＭＭ）など様々な手法が用いられている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】C.S. Greenberg et. al.,“The 2011 NIST Language Recognition Evaluation,”in Proc. Interspeech 2012.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の手法では、事前知識無しに音声信号のみから音声信号が示す言語の種類を評価することについて、充分な成果は得られていない。
【０００６】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、事前知識を要することなく、入力された音声信号が示す言語の種類を精度良く評価することができる音声言語評価装置、方法、及びプログラム、並びにこれらに用いるためのパラメータを推定するパラメータ推定装置、方法、及び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】
【０００７】
上記目的を達成するために、第１の発明に係る音声言語評価装置は、言語の種類が未知の評価用音声信号から評価用特徴情報を抽出する抽出手段と、言語の種類が既知である複数種類の言語それぞれについての、複数の状態の基底スペクトルを示す第１パラメータ及び基底スペクトルの状態遷移確率を示す第２パラメータを含むモデルと、前記抽出手段により抽出された評価用特徴情報とに基づいて、前記評価用音声信号が示す言語の種類が前記複数種類の各々であることの尤もらしさ示す尤度を計算する尤度計算手段と、前記尤度計算手段により計算された尤度に基づいて、前記評価用音声信号が示す言語の種類を評価する評価手段と、を含んで構成されている。
【０００８】
第１の発明に係る音声言語評価装置によれば、抽出手段が、言語の種類が未知の評価用音声信号から評価用特徴情報を抽出する。そして、尤度計算手段が、言語の種類が既知である複数種類の言語それぞれについての、複数の状態の基底スペクトルを示す第１パラメータ及び基底スペクトルの状態遷移確率を示す第２パラメータを含むモデルと、抽出手段により抽出された評価用特徴情報とに基づいて、評価用音声信号が示す言語の種類が複数種類の各々であることの尤もらしさ示す尤度を計算する。さらに、評価手段が、尤度計算手段により計算された尤度に基づいて、評価用音声信号が示す言語の種類を評価する。
【０００９】
また、第２の発明に係る音声言語評価装置は、言語の種類が未知の評価用音声信号から評価用特徴情報を抽出する抽出手段と、複数種類の言語に共通の複数の状態の基底スペクトルを示す第１パラメータを含むモデルと、言語の種類が既知である複数種類の言語それぞれについての基底スペクトルの状態遷移確率を示す第２パラメータを含むモデルと、前記抽出手段により抽出された評価用特徴情報とに基づいて、前記評価用音声信号が示す言語の種類が前記複数種類の各々であることの尤もらしさ示す尤度を計算する尤度計算手段と、前記尤度計算手段により計算された尤度に基づいて、前記評価用音声信号が示す言語の種類を評価する評価手段と、を含んで構成されている。
【００１０】
第２の発明に係る音声言語評価装置によれば、抽出手段が、言語の種類が未知の評価用音声信号から評価用特徴情報を抽出する。そして、尤度計算手段が、複数種類の言語に共通の複数の状態の基底スペクトルを示す第１パラメータを含むモデルと、言語の種類が既知である複数種類の言語それぞれについての基底スペクトルの状態遷移確率を示す第２パラメータを含むモデルと、抽出手段により抽出された評価用特徴情報とに基づいて、評価用音声信号が示す言語の種類が複数種類の各々であることの尤もらしさ示す尤度を計算する。さらに、評価手段が、尤度計算手段により計算された尤度に基づいて、評価用音声信号が示す言語の種類を評価する。
【００１１】
このように、複数の状態の基底スペクトル及び基底スペクトルの状態遷移確率を示すパラメータを含むモデルを用いることにより、言語が持つ音声的性質と音素遷移とを含む言語的性質に基づく評価を行うことができるため、事前知識を要することなく、入力された音声信号が示す言語の種類を精度良く評価することができる。
【００１２】
また、第３の発明に係るパラメータ推定装置は、言語の種類が既知である複数種類の言語それぞれについて、学習用音声信号から学習用特徴情報を抽出する抽出手段と、複数の状態の基底スペクトルを示す第１パラメータ及び基底スペクトルの状態遷移確率を示す第２パラメータについて、前記複数種類の言語毎の前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの初期値を生成する初期値生成手段と、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの初期値、または現在の前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの値と、前記抽出手段により抽出された学習用特徴情報とを用いた最適化により、前記複数種類の言語毎の前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを推定する推定手段と、前記推定手段の推定結果が所定の条件を満たした場合に、推定された前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを出力し、前記推定結果が前記所定の条件を満たしていない場合に、前記推定手段により前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの推定が行われるように制御する制御手段と、を含んで構成されている。
【００１３】
第３の発明に係るパラメータ推定装置によれば、抽出手段が、言語の種類が既知である複数種類の言語それぞれについて、学習用音声信号から学習用特徴情報を抽出する。そして、初期値生成手段が、複数の状態の基底スペクトルを示す第１パラメータ及び基底スペクトルの状態遷移確率を示す第２パラメータについて、複数種類の言語毎の第１パラメータ及び第２パラメータの初期値を生成する。次に、推定手段が、第１パラメータ及び第２パラメータの初期値と、抽出手段により抽出された学習用特徴情報とを用いた最適化により、複数種類の言語毎の第１パラメータ及び第２パラメータを推定する。そして、制御手段が、推定手段の推定結果が所定の条件を満たした場合に、推定された第１パラメータ及び第２パラメータを出力し、推定結果が所定の条件を満たしていない場合に、推定手段により第１パラメータ及び第２パラメータの推定が行われるように制御する。推定手段による２回目以降の処理の際には、第１パラメータ及び第２パラメータの初期値に替えて、推定手段で推定された第１パラメータ及び第２パラメータの値を用いる。
【００１４】
また、第４の発明に係るパラメータ推定装置は、言語の種類が既知である複数種類の言語それぞれについて、学習用音声信号から学習用特徴情報を抽出する抽出手段と、複数の状態の基底スペクトルを示す第１パラメータ及び基底スペクトルの状態遷移確率を示す第２パラメータについて、前記複数種類の言語に共通の前記第１パラメータ及び前記複数種類の言語毎の前記第２パラメータの初期値を生成する初期値生成手段と、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの初期値、または現在の前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの値と、前記抽出手段により抽出された学習用特徴情報とを用いた最適化により、前記複数種類の言語に共通の前記第１パラメータ及び前記複数種類の言語毎の前記第２パラメータを推定する推定手段と、前記推定手段の推定結果が所定の条件を満たした場合に、推定された前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを出力し、前記推定結果が前記所定の条件を満たしていない場合に、前記推定手段により前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの推定が行われるように制御する制御手段と、を含んで構成されている。
【００１５】
第４の発明に係るパラメータ推定装置によれば、抽出手段が、言語の種類が既知である複数種類の言語それぞれについて、学習用音声信号から学習用特徴情報を抽出する。そして、初期値生成手段が、複数の状態の基底スペクトルを示す第１パラメータ及び基底スペクトルの状態遷移確率を示す第２パラメータについて、複数種類の言語に共通の第１パラメータ及び複数種類の言語毎の第２パラメータの初期値を生成する。次に、推定手段が、第１パラメータ及び第２パラメータの初期値と、抽出手段により抽出された学習用特徴情報とを用いた最適化により、複数種類の言語に共通の第１パラメータ及び複数種類の言語毎の第２パラメータを推定する。そして、制御手段が、推定手段の推定結果が所定の条件を満たした場合に、推定された第１パラメータ及び第２パラメータを出力し、推定結果が所定の条件を満たしていない場合に、推定手段により第１パラメータ及び第２パラメータの推定が行われるように制御する。推定手段による２回目以降の処理の際には、第１パラメータ及び第２パラメータの初期値に替えて、推定手段で推定された第１パラメータ及び第２パラメータの値を用いる。
【００１６】
このように、複数の状態の基底スペクトル及び基底スペクトルの状態遷移確率を示すパラメータを最適化により推定するため、言語が持つ音声的性質と音素遷移とを含む言語的性質に基づく評価を行うことができるパラメータを推定することができる。このため、事前知識を要することなく、入力された音声信号が示す言語の種類を精度良く評価するためのパラメータを推定することができる。
【００１７】
また、第３及び第４の発明において、前記推定手段は、フォワード・バックワードアルゴリズムを用いて、前記モデルにおいて、各時刻で選択される基底スペクトルに対応した潜在変数の事後分布を示す変数γ、及び２つの連続した潜在変数に対する同時事後分布を示す変数ξを求め、変数γ及び変数ξを用いて、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの期待値が最大となるように、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを更新することができる。
【００１８】
また、第５の発明に係る音声言語評価方法は、抽出手段と、尤度計算手段と、評価手段とを含む音声言語評価装置における音声言語評価方法であって、前記抽出手段が、言語の種類が未知の評価用音声信号から評価用特徴情報を抽出し、前記尤度計算手段が、言語の種類が既知である複数種類の言語それぞれについての、複数の状態の基底スペクトルを示す第１パラメータ及び基底スペクトルの状態遷移確率を示す第２パラメータを含むモデルと、前記抽出手段により抽出された評価用特徴情報とに基づいて、前記評価用音声信号が示す言語の種類が前記複数種類の各々であることの尤もらしさ示す尤度を計算し、前記評価手段が、前記尤度計算手段により計算された尤度に基づいて、前記評価用音声信号が示す言語の種類を評価する方法である。
【００１９】
また、第６の発明に係る音声言語評価方法は、抽出手段と、尤度計算手段と、評価手段とを含む音声言語評価装置における音声言語評価方法であって、前記抽出手段が、言語の種類が未知の評価用音声信号から評価用特徴情報を抽出し、前記尤度計算手段が、複数種類の言語に共通の複数の状態の基底スペクトルを示す第１パラメータを含むモデルと、言語の種類が既知である複数種類の言語それぞれについての基底スペクトルの状態遷移確率を示す第２パラメータを含むモデルと、前記抽出手段により抽出された評価用特徴情報とに基づいて、前記評価用音声信号が示す言語の種類が前記複数種類の各々であることの尤もらしさ示す尤度を計算し、前記評価手段が、前記尤度計算手段により計算された尤度に基づいて、前記評価用音声信号が示す言語の種類を評価する方法である。
【００２０】
また、第７の発明に係るパラメータ推定方法は、抽出手段と、初期値生成手段と、推定手段と、制御手段とを含むパラメータ推定装置におけるパラメータ推定方法であって、前記抽出手段が、言語の種類が既知である複数種類の言語それぞれについて、学習用音声信号から学習用特徴情報を抽出し、前記初期値生成手段が、複数の状態の基底スペクトルを示す第１パラメータ及び基底スペクトルの状態遷移確率を示す第２パラメータについて、前記複数種類の言語毎の前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの初期値を生成し、前記推定手段が、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの初期値、または現在の前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの値と、前記抽出手段により抽出された学習用特徴情報とを用いた最適化により、前記複数種類の言語毎の前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを推定し、前記制御手段が、前記推定手段の推定結果が所定の条件を満たした場合に、推定された前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを出力し、前記推定結果が前記所定の条件を満たしていない場合に、前記推定手段により前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの推定が行われるように制御する方法である。
【００２１】
また、第８の発明に係るパラメータ推定方法は、抽出手段と、初期値生成手段と、推定手段と、制御手段とを含むパラメータ推定装置におけるパラメータ推定方法であって、前記抽出手段が、言語の種類が既知である複数種類の言語それぞれについて、学習用音声信号から学習用特徴情報を抽出し、前記初期値生成手段が、複数の状態の基底スペクトルを示す第１パラメータ及び基底スペクトルの状態遷移確率を示す第２パラメータについて、前記複数種類の言語に共通の前記第１パラメータ及び前記複数種類の言語毎の前記第２パラメータの初期値を生成し、前記推定手段が、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの初期値、または現在の前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの値と、前記抽出手段により抽出された学習用特徴情報とを用いた最適化により、前記複数種類の言語に共通の前記第１パラメータ及び前記複数種類の言語毎の前記第２パラメータを推定し、前記制御手段が、前記推定手段の推定結果が所定の条件を満たした場合に、推定された前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを出力し、前記推定結果が前記所定の条件を満たしていない場合に、前記推定手段により前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの推定が行われるように制御する方法である。
【００２２】
また、第７及び第８の発明において、前記推定手段が、フォワード・バックワードアルゴリズムを用いて、前記モデルにおいて、各時刻で選択される基底スペクトルに対応した潜在変数の事後分布を示す変数γ、及び２つの連続した潜在変数に対する同時事後分布を示す変数ξを求め、変数γ及び変数ξを用いて、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの期待値が最大となるように、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを更新することができる。
【００２３】
また、第９の発明に係る音声言語評価プログラムは、コンピュータを、上記の音声言語評価装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【００２４】
また、第９の発明に係るパラメータ推定プログラムは、コンピュータを、上記のパラメータ推定装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２５】
以上説明したように、本発明の音声言語評価装置、方法、及びプログラムによれば、複数の状態の基底スペクトル及び基底スペクトルの状態遷移確率を示すパラメータを含むモデルを用いることにより、言語が持つ音声的性質と音素遷移とを含む言語的性質に基づく評価を行うことができるため、事前知識を要することなく、入力された音声信号が示す言語の種類を精度良く評価することができる、という効果が得られる。
【００２６】
また、本発明のパラメータ推定装置、方法、及びプログラムによれば、上記の音声言語評価装置、方法、及びプログラムで用いることのできるパラメータを推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本実施の形態の原理を説明するための概略図である。
【図２】本実施の形態の原理を説明するための概略図である。
【図３】第１の実施の形態に係る音声言語評価装置の概略構成を示すブロック図である。
【図４】第１の実施の形態における学習処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図５】第１の実施の形態における評価処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図６】第１の実施の形態における学習処理及び評価処理を示すシーケンス図である。
【図７】第２の実施の形態に係る音声言語評価装置の概略構成を示すブロック図である。
【図８】第２の実施の形態における学習処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図９】第２の実施の形態における評価処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図１０】第２の実施の形態における学習処理及び評価処理を示すシーケンス図である。
【図１１】５種類の言語に対する評価結果の一例を示すグラフである。
【図１２】１３種類の言語に対する評価結果の一例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２９】
＜実施の形態の原理＞
まず、本発明の理解を容易とするため、本発明を適用した実施の形態の原理について説明する。
【００３０】
後述の各実施の形態では、音声信号処理分野で発展している非負値行列因子分解（Nonnegative matrix factorization、ＮＭＦ、参考文献１：D.D. Lee et. al.,“Learning the parts of objects with nonnegative matrix factorization,” Nature, Vol. 401, pp. 788-791, 1999）を用いて、スパースな基底と、基底の時間的な遷移構造とを、大量の多言語音声コーパスデータのみから学習することにより、言語の種類毎の事前知識を必要とすることなく、言語の種類に応じた音声的性質と音素遷移とを含む言語的性質である言語情報を抽出する。そして、この言語情報に基づいて、言語の種類の分類及び識別等の評価を行う。
【００３１】
具体的には、ＮＭＦが、教師なしでデータからスパースな基底を学習する能力が高いことに着目し、音声信号のメルスペクトログラム（非負データ）から抽出される言語の種類に応じた特徴的な基底スペクトルを、多言語分類に応用する。一方、音声的性質を示す基底スペクトルのみならず、基底スペクトルの時間的遷移の性質を捉えることも重要である。そこで、各実施の形態では、ＮＭＦのような非負データを対象とする教師なし学習法に、基底の時間的遷移の確率モデルを組み込んだトピック遷移ＰＬＳＡという生成モデルを用いる。
【００３２】
ＰＬＳＡ（Probabilistic Latent Semantic Analysis、参考文献２：T. Hofmann,“ Probabilistic Latent Semantic Indexing , ”in SIGIR1999）は、もともとテキストデータを対象とした自然言語処理の一手法であり、話題（トピック）に相当する潜在変数を介して、各文書中に現れる単語の度数データを扱うものである。ＰＬＳＡは数学的には、ある種のＮＭＦと等価であるが、ＮＭＦの定式化では導入が困難であった基底の時間遷移のモデリングが、ＰＬＳＡの場合には隠れ変数の遷移確率として自然に導入できる。この手法を用いて、言語が持つ音声的性質と音素遷移とを含む言語的性質を、それぞれ基底スペクトルと状態遷移確率として別々に学習する。
【００３３】
まず、トピック遷移ＰＬＳＡによる生成モデルについて説明する。図１に、ＰＬＳＡによって生成されるメルスペクトログラムの概略図を示す。例えば、言語の種類がｍの言語（以下、「言語(ｍ)」と表記）のメルスペクトログラムを生成するために、Ｋ個の基底スペクトル→Ｈ(ｍ)＝[→ｈ1(ｍ)，・・・，→ｈK(ｍ)]を用意する。なお、記号「→」はベクトルを表す。ｋ番目の基底スペクトルを→ｈｋ(ｍ)＝[ｈk,1(ｍ)，・・・，ｈk,Ω(ｍ)]Tと表現する。ω＝１，・・・，Ωはメルフィルタバンクの中心周波数を指すインデックスである。ここで、基底スペクトルの各要素を「周波数の出易さを表す確率」とみなす。また、各々の基底スペクトルは各音素に相当すると考える。時刻ｔにおいて、これらの基底スペクトルのいずれかが選ばれ、選ばれた基底スペクトルをパラメータとする多項分布から生成されたものを、時刻ｔのメルスペクトルと考える。すなわち、生成モデルは、下式（１）のように書ける。なお、数式内ではベクトルを太字で表記している。
【００３４】
【数１】
2014164187.tif 000003
【００３５】
ここで、π1,t(ｍ)，・・・，πK,t(ｍ)は各基底スペクトルの時刻ｔにおける出現確率、→ｙt(ｍ)は時刻ｔのメルスペクトルを表す。ＰＬＳＡはもともとテキストを対象とした自然言語処理の一手法であり、話題（トピック）に相当する潜在変数を介して、各文書中に現れる単語の度数データを扱うものである。ＰＬＳＡによるメルスペクトログラムの生成モデルでは、基底スペクトルのインデックスｋがトピックに相当する。また、メルスペクトログラムの値ｙω,tは時刻（文書）ｔにおける周波数（単語）ωの度数と解釈する。
【００３６】
式（１）の生成モデルを、図２に示すように、ＰＬＳＡにおける基底スペクトル（トピック）が、一つ前の時刻（ｔ−１）の基底スペクトル（トピック）に依存して遷移するモデルへと拡張する。すなわち、拡張した生成モデルは、下式（２）のように書ける。ここで、→Ａは、図２に示すように、時刻（ｔ−１）の基底スペクトル→ｋt-1から時刻ｔに各基底スペクトル→ｋt（ｋ＝１，・・・，Ｋ）へ遷移する確率を示す遷移確率行列である。
【００３７】
【数２】
2014164187.tif 000004
【００３８】
このとき、メルスペクトログラムの対数尤度関数は、下式（３）で示され、式（２）に示す生成モデルのパラメータは→θ(ｍ)＝{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)，→ｈ(ｍ)}となる。
【００３９】
【数３】
2014164187.tif 000005
【００４０】
従って、観測されるメルスペクトログラムから、言語が持つ音声的性質と音素遷移とを含む言語的性質を、それぞれ基底スペクトルを示すパラメータ→ｈ(ｍ)＝{→ｈ1(ｍ)，・・・，→ｈK(ｍ)}、及び各基底スペクトルの出現確率（初期状態確率）→π(ｍ)と遷移確率行列→Ａ(ｍ)とで表される状態遷移確率を示すパラメータ{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)}として推定する逆問題を解くことを考える。なお、パラメータ→ｈ(ｍ)は、本発明の第１パラメータの一例であり、パラメータ{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)}は、本発明の第２パラメータの一例である。
【００４１】
便宜上、基底スペクトルのインデックスｋの代わりに→ｚt(ｍ)＝[ｚ1,t(ｍ)，・・・，ｚK,t(ｍ)]Tを導入する。→ｚt(ｍ)はＫ次元の２値確率変数であり、どれか１つのｚk,t(ｍ)だけが１で他は０とする。すなわち、ｚk,t(ｍ)はｚk,t(ｍ)∈{０，１}かつΣkｚk,t(ｍ)＝１を満たす。→ｚt(ｍ)は式（２）に示す生成モデルの潜在変数であり、Ｋ種類の状態を取る。
【００４２】
次に、トピック遷移ＰＬＳＡによる生成モデルのパラメータの推定について説明する。トピック遷移ＰＬＳＡのパラメータ→θ(ｍ)＝{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)，→ｈ(ｍ)}は、例えばＥＭアルゴリズムを利用して推定することができる。Ｑ関数（完全データの対数尤度関数の期待値）は下式（４）のように書ける。ここで、→θ(ｍ)oldは、パラメータ→θ(ｍ)の現在の値（初期値、または直前に更新された更新値）である。
【００４３】
【数４】
2014164187.tif 000006
【００４４】
式（４）において、γ(→ｚt(ｍ))は潜在変数→ｚt(ｍ)の事後分布、ξ(→ｚt-1(ｍ)，→ｚt(ｍ))は２つの連続した潜在変数(→ｚt-1(ｍ)，→ｚt(ｍ))に対する同時事後分布であり、下式（５）〜（７）となる期待値を表す変数である。
【００４５】
【数５】
2014164187.tif 000007
【００４６】
Ｅステップでは、例えば、フォワード・バックワードアルゴリズム（参考文献３：L.R.Rabiner,“A tutorial on hidden markov models and selected applications in speech recognition, ”Proceedings of the IEEE, pp. 257.286, 1989）を利用して、変数γ(→ｚt(ｍ))及び変数ξ(→ｚt-1(ｍ)，→ｚt(ｍ))を求めることができる。変数γ(→ｚt(ｍ))は、下式（８）のように書き下すことができる。
【００４７】
【数６】
2014164187.tif 000008
【００４８】
ここで、変数α(→ｚt(ｍ))を下式（９）、変数β(→ｚt(ｍ))を下式（１０）とする。
【００４９】
【数７】
2014164187.tif 000009
【００５０】
そして、α(→ｚ1(ｍ))を下式（１１）として、ｔ＝１，・・・，Ｔに対して、順番に変数α(→ｚt(ｍ))を計算する。
【００５１】
【数８】
2014164187.tif 000010
【００５２】
また、β(→ｚT(ｍ))＝１として、ｔ＝Ｔ，・・・，１に対して、順番に変数β(→ｚt(ｍ))を計算すると、式（８）により変数γ(→ｚt(ｍ))が求められる。ここで、下式（１２）を用いると、同様に、変数ξ(→ｚt-1(ｍ)，→ｚt(ｍ))も下式（１３）のように書き下すことができるため、先に求めた変数α(→ｚt(ｍ))及び変数β(→ｚt(ｍ))を利用して、変数ξ(→ｚt-1(ｍ)，→ｚt(ｍ))を計算することができる。
【００５３】
【数９】
2014164187.tif 000011
【００５４】
Ｍステップでは、変数γ(→ｚt(ｍ))及び変数ξ(→ｚt-1(ｍ)，→ｚt(ｍ))を定数とみなし、Ｑ関数Ｑ(→θ(ｍ)，→θ (ｍ) old)を最大化するパラメータ→θ(ｍ)＝{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)，→ｈ(ｍ)}を推定する。これには、適当なラグランジュ乗数を用いることができる。パラメータ→θ(ｍ)＝{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)，→ｈ(ｍ)}の更新式は、下式（１４）〜（１６）のようになる。
【００５５】
【数１０】
2014164187.tif 000012
【００５６】
式（１６）は、言語(ｍ)毎に基底スペクトルを示すパラメータ→ｈ(ｍ)を推定する場合の更新式であるが、対象とする全ての言語の種類に対して共通の基底スペクトルを示すパラメータ→ｈを推定すると共に、言語(ｍ)毎に異なる状態遷移確率を示すパラメータ{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)}を推定することも可能である。その場合、共通の基底スペクトルを示すパラメータ→ｈの更新式は、下式（１７）となる。
【００５７】
【数１１】
2014164187.tif 000013
【００５８】
＜第１の実施の形態＞
次に、第１の実施の形態について説明する。
【００５９】
第１の実施の形態に係る音声言語評価装置１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する学習処理及び評価処理を含む音声言語評価処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成されている。
【００６０】
このコンピュータは、機能的には、図３に示すように、学習部２０と評価部４０とを含んだ構成で表すことができる。
【００６１】
まず、学習部２０の各部について詳述する。学習部２０は、音声特徴抽出部２１と、パラメータ初期値生成部２２と、パラメータ推定部２３と、収束判定部２４と、パラメータ出力部２５とを含んだ構成で表すことができる。なお、音声特徴抽出部２１は本発明の抽出手段の一例である。また、パラメータ初期値生成部２２は本発明の初期値生成手段の一例である。また、パラメータ推定部２３は本発明の推定手段の一例である。また、収束判定部２４及びパラメータ出力部２５は本発明の制御手段の一例である。
【００６２】
音声特徴抽出部２１は、言語の種類が既知の学習用音声信号を入力として受け付ける。学習用音声信号の示す言語の種類をｍとし、以下では、この学習用音声信号を「言語(ｍ)の学習用音声信号」と表記する。音声特徴抽出部２１が受け付ける言語の種類は２以上であり、ここではＭ種類であるとして説明する。すなわち、ｍは言語の種類を示すインデックスであり、ｍ＝１，・・・，Ｍである。学習部２０の各部（音声特徴抽出部２１、パラメータ初期値生成部２２、パラメータ推定部２３、収束判定部２４、及びパラメータ出力部２５）では、各言語の学習用音声信号について同じ処理を行う。以下では、学習部２０の各部において、Ｍ種類のうちの１種類の言語について行う処理を説明する。
【００６３】
音声特徴抽出部２１は、言語(ｍ)の学習用音声信号から音声特徴量→ｙ't(ｍ)を抽出して出力する。ここでｔは時刻である。例えば、音素の特徴を表現するスペクトル包絡に着目し、フレーム長３２ｍｓ、フレームシフト長１６ｍｓとして、言語(ｍ)の学習用音声信号に対してフレーム毎に短時間フーリエ変換を行い、その振幅スペクトルをメルフィルタバンク処理して得られる出力値を音声特徴量→ｙ't(ｍ)とすることができる。ここでｔ番目のフレームを便宜的に時刻ｔと呼ぶこととすると、ｔはｔ＝１，・・・，Ｔであり、Ｔはフレームの総数に相当する。また、時刻ｔの音声特徴量→ｙ't(ｍ)は、→ｙ't(ｍ)＝[ｙ'1,t(ｍ)，・・・，ｙ'Ω,t(ｍ)]Tであり、例えば、メルフィルタの数を２２個とすれば、Ω＝２２である。なお、振幅スペクトログラムそのものを音声特徴量としてもよい。また、式（２）に示すように、多項分布に従う確率変数として音声特徴量を表現するため、音声特徴抽出部２１は、音声特徴量→ｙ't(ｍ)の全ての要素を整数値に丸め込んだ丸め込み音声特徴量→ｙt(ｍ)を生成して出力する。
【００６４】
パラメータ初期値生成部２２は、音声特徴抽出部２１から出力された丸め込み音声特徴量→ｙt(ｍ)を入力として受け付け、式（２）に示す生成モデルのパラメータ→θ(ｍ)＝{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)，→ｈ(ｍ)}の初期値を生成する。なお、パラメータ→ｈ(ｍ)は基底スペクトルを示すパラメータ、パラメータ→π(ｍ)は各基底スペクトルの初期状態確率を示すパラメータ、及びパラメータ→Ａ(ｍ)は基底スペクトルの遷移確率行列を示すパラメータである。
【００６５】
具体的には、パラメータ初期値生成部２２は、丸め込み音声特徴量→ｙt(ｍ)（ｔ＝１，・・・，Ｔ）を一つの行列→Ｙ(ｍ)とみなし、通常のＮＭＦを適用して推定された基底スペクトルをパラメータ→ｈ(ｍ)の初期値として生成する。この部分のＮＭＦは、周知技術（例えば、参考文献４：D.D.Lee et. al., “ Algorithms for non-negative matrix factorization ” in NIPS2000.、参考文献５：A.T. Cemgil, “ Bayesian inference in nonnegative matrix factorisation models, ” in University of Cambridge, 2008.）により実現できる。
【００６６】
また、パラメータ初期値生成部２２は、パラメータ→π(ｍ)については、全ての要素に対して等確率となる値１／Ｋ（Ｋは基底スペクトルの総数）を初期値として生成する。パラメータ→Ａ(ｍ)についても、全ての行に対して等確率となる値１／Ｋを初期値として生成する。
【００６７】
パラメータ推定部２３は、パラメータ初期値生成部２２で生成されたパラメータ→θ(ｍ)＝{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)，→ｈ(ｍ)}の初期値、または後述する状態遷移確率更新部２３２及び基底スペクトル更新部２３３で更新されたパラメータ→θ(ｍ)＝{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)，→ｈ(ｍ)}の更新値、及び音声特徴抽出部２１から出力された丸め込み音声特徴量→ｙt(ｍ)を入力として、更新後のパラメータ→θ(ｍ)＝{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)，→ｈ(ｍ)} を、言語(ｍ)のメルスペクトルグラムの尤度関数の値が最大となるように更新する。パラメータ推定部２３は、さらに、フォワード・バックワードアルゴリズム部２３１と、状態遷移確率更新部２３２と、基底スペクトル更新部２３３とを含んだ構成で表すことができる。
【００６８】
フォワード・バックワードアルゴリズム部２３１は、パラメータ初期値生成部２２で生成されたパラメータ→θ(ｍ)＝{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)，→ｈ(ｍ)}の初期値、または後述する状態遷移確率更新部２３２及び基底スペクトル更新部２３３で更新されたパラメータ→θ(ｍ)＝{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)，→ｈ(ｍ)}の更新値を入力として受け付ける。フォワード・バックワードアルゴリズム部２３１は、パラメータの初期値または更新値を用いて、フォワード・バックワードアルゴリズムにより、式（９）に示す変数α(→ｚt(ｍ))及び式（１０）に示す変数β(→ｚt(ｍ))を、式（１１）を用いて計算する。また、計算した変数α(→ｚt(ｍ))及び変数β(→ｚt(ｍ))を用いて、式（８）に示す変数γ(→ｚt(ｍ))、及び式（１３）に示す変数ξ(→ｚt-1(ｍ)，→ｚt(ｍ))を求めて、出力する。
【００６９】
状態遷移確率更新部２３２は、フォワード・バックワードアルゴリズム部２３１から出力された変数γ(→ｚt(ｍ))及び変数ξ(→ｚt-1(ｍ)，→ｚt(ｍ))を入力として受け付ける。状態遷移確率更新部２３２は、変数γ(→ｚt(ｍ))及び変数ξ(→ｚt-1(ｍ)，→ｚt(ｍ))を用いて、式（１４）及び式（１５）により、初期状態確率を示すパラメータ→π(ｍ)、及び遷移確率行列を示すパラメータ→Ａ(ｍ)をそれぞれ更新する。これにより、状態遷移確率を示すパラメータ{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)}が更新される。状態遷移確率更新部２３２は、パラメータ{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)}の更新値を出力する。
【００７０】
基底スペクトル更新部２３３は、音声特徴抽出部２１から出力された丸め込み音声特徴量→ｙt(ｍ)、及びフォワード・バックワードアルゴリズム部２３１から出力された変数γ(→ｚt(ｍ))及び変数ξ(→ｚt-1(ｍ)，→ｚt(ｍ))を入力として受け付ける。基底スペクトル更新部２３３は、丸め込み音声特徴量→ｙt(ｍ)、変数γ(→ｚt(ｍ))及び変数ξ(→ｚt-1(ｍ)，→ｚt(ｍ))を用いて、式（１６）により、基底スペクトルを示すパラメータ→ｈ(ｍ)＝{→ｈ1(ｍ)，・・・，→ｈK(ｍ)}の全ての要素を更新する。基底スペクトル更新部２３３は、更新したパラメータ→ｈ(ｍ)を出力する。
【００７１】
収束判定部２４は、状態遷移確率更新部２３２から出力されたパラメータ{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)}、及び基底スペクトル更新部２３３から出力されたパラメータ→ｈ(ｍ)を入力として受け付ける。収束判定部２４は、パラメータ→θ(ｍ)＝{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)，→ｈ(ｍ)}を用いて、式（９）及び式（１１）により変数α(→ｚT(ｍ))を計算し、式（１２）に示す尤度関数を計算する。収束判定部２４は、計算した尤度関数の値が収束したか否かを、例えば所定の条件を満たすか否かにより、判定する。例えば、１ステップ前に計算した尤度関数の値と今回計算した尤度関数の値との誤差が、所定の閾値ε以下であれば、収束したと判定することができる。例えば、ε＝1.0×10-5とすることができる。
【００７２】
収束判定部２４は、尤度関数の値が収束したと判定した場合、すなわち、所定の条件を満たした場合には、パラメータ→θ(ｍ)をパラメータ出力部２５に受け渡し、収束していないと判定した場合、すなわち、所定の条件を満たしていない場合には、パラメータ→θ(ｍ)をフォワード・バックワードアルゴリズム部２３１に受け渡す。
【００７３】
なお、収束したか否かを判定する方法としては、尤度関数を用いる方法以外に、パラメータ各々の更新前の値と更新後の値との誤差が所定の閾値ε２以下か否かにより判定する方法を用いてもよい。この場合は、「パラメータ各々の更新前の値と更新後の値との誤差が所定の閾値ε２以下である」ことが「所定の条件を満たした」ことになる。例えば、ε２＝1.0×10-5とすることができる。また、パラメータの更新が予め定めた繰り返し回数に到達した場合に、収束したと判定してもよい。この場合は、「パラメータの更新が予め定めた繰り返し回数に到達した」ことが「所定の条件を満たした」ことになる。例えば、繰り返し回数を１０００回とすることができる。
【００７４】
パラメータ出力部２５は、収束判定部２４から受け渡されたパラメータ→θ(ｍ)＝{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)，→ｈ(ｍ)}の全てを、言語(ｍ)パラメータ蓄積データベース（ＤＢ）３１ｍに蓄積し、パラメータ格納部３０に格納する。
【００７５】
上記の学習部２０の各部の処理を、Ｍ種類の言語のそれぞれについて行うことにより、言語(１)、言語(２)、・・・言語(Ｍ)のそれぞれについて推定されたパラメータ→θ(1)、→θ(2)、・・・、→θ(Ｍ)が、言語(１)パラメータ蓄積ＤＢ３１１、言語(２)パラメータ蓄積ＤＢ３１２、・・・、言語(Ｍ)パラメータ蓄積ＤＢ３１Ｍにそれぞれ蓄積され、パラメータ格納部３０に格納される。
【００７６】
次に、評価部４０の各部について詳述する。評価部４０は、音声特徴抽出部４１と、尤度計算部４２と、言語評価結果出力部４３とを含んだ構成で表すことができる。なお、音声特徴抽出部４１は本発明の抽出手段の一例である。また、尤度計算部４２は本発明の尤度計算手段の一例である。また、言語評価結果出力部４３は本発明の評価手段の一例である。
【００７７】
音声特徴抽出部４１は、言語の種類が未知の評価用音声信号を入力として受け付ける。音声特徴抽出部４１は、学習部２０の音声特徴抽出部２１が言語(ｍ)の学習用音声信号から音声特徴量→ｙ't(ｍ)（ｔ＝１，・・・，Ｔ）を抽出するのと同様に、評価用音声信号から音声特徴量→ｙ't（ｔ＝１，・・・，Ｔ）を抽出する。また、音声特徴抽出部４１は、音声特徴量→ｙ'tの全ての要素を整数値に丸め込んだ丸め込み音声特徴量→ｙtを生成し、出力する。
【００７８】
尤度計算部４２は、音声特徴抽出部４１から出力された丸め込み音声特徴量→ｙtを入力として受け付け、丸め込み音声特徴量→ｙtと、パラメータ格納部３０に格納された各言語(ｍ)パラメータ蓄積ＤＢ３１ｍに蓄積されたパラメータ→θ(ｍ)とを用いて、パラメータ格納部３０にパラメータが格納されている言語の全てについて、評価用音声信号が示す言語の種類が言語(ｍ)であることの尤もらしさを示す尤度を計算する。
【００７９】
具体的には、尤度計算部４２は、各言語(ｍ)パラメータ蓄積ＤＢ３１ｍに蓄積された言語(ｍ)毎のパラメータ→θ(ｍ)を用いて、式（９）及び式（１１）により変数α(→ｚT(ｍ))を計算し、式（１２）に示す尤度関数を計算する。尤度計算部４２は、各言語(ｍ)について計算した尤度関数の値（尤度）Ｌｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍ）を出力する。
【００８０】
言語評価結果出力部４３は、尤度計算部４２から出力された各言語(ｍ)の尤度Ｌｍを比較して、尤度Ｌｍが最大となる言語(ｍ)が評価用音声信号の示す言語の種類である旨の言語評価結果を出力する。
【００８１】
次に、第１の実施の形態に係る音声言語評価装置１０の作用について説明する。まず、学習部２０において、図４に示す学習処理が実行され、対象となる複数種類の言語のそれぞれについて、言語(ｍ)パラメータ蓄積ＤＢ３１ｍを生成して、パラメータ格納部３０に格納する。言語(ｍ)パラメータ蓄積ＤＢ３１ｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍ）が生成された状態で、音声言語評価装置１０に評価用音声信号が入力されると、評価部４０において、図５に示す評価処理が実行される。以下、図６に示すシーケンス図も参照して、各処理について詳述する。
【００８２】
まず、図４に示す学習処理のステップ１００で、音声特徴抽出部２１が、入力された言語(ｍ)の学習用音声信号から音声特徴量→ｙ't(ｍ)（ｔ＝１，・・・，Ｔ）を抽出し、全ての要素を整数値に丸め込んだ丸め込み音声特徴量→ｙt(ｍ)を生成する。音声特徴抽出部２１は、図６に示すように、生成した丸め込み音声特徴量→ｙt(ｍ)をパラメータ初期値生成部２２及び基底スペクトル更新部２３３へ受け渡す。
【００８３】
次に、ステップ１０２で、パラメータ初期値生成部２２が、音声特徴抽出部２１から受け渡された丸め込み音声特徴量→ｙt(ｍ)を用いて、例えば通常のＮＭＦを適用して推定された基底スペクトルをパラメータ→ｈ(ｍ)の初期値として生成する。また、パラメータ初期値生成部２２が、パラメータ→π(ｍ)について、例えば全ての要素に対して等確率となる値１／Ｋを初期値として生成する。パラメータ→Ａ(ｍ)についても、例えば全ての行に対して等確率となる値１／Ｋを初期値として生成する。パラメータ初期値生成部２２は、図６に示すように、生成した各パラメータの初期値をまとめてパラメータ→θ(ｍ)の初期値とし、フォワード・バックワードアルゴリズム部２３１へ受け渡す。
【００８４】
次に、ステップ１０４で、フォワード・バックワードアルゴリズム部２３１が、パラメータ初期値生成部２２から受け渡されたパラメータ→θ(ｍ)の初期値を用いて、フォワード・バックワードアルゴリズムにより、式（９）に示す変数α(→ｚt(ｍ))及び式（１０）に示す変数β(→ｚt(ｍ))を、式（１１）を用いて計算する。また、計算した変数α(→ｚt(ｍ))及び変数β(→ｚt(ｍ))を用いて、式（８）に示す変数γ(→ｚt(ｍ))、及び式（１３）に示す変数ξ(→ｚt-1(ｍ)，→ｚt(ｍ))を求める。フォワード・バックワードアルゴリズム部２３１は、図６に示すように、求めた変数γ(→ｚt(ｍ))及び変数ξ(→ｚt-1(ｍ)，→ｚt(ｍ))を、状態遷移確率更新部２３２及び基底スペクトル更新部２３３へ受け渡す。
【００８５】
次に、ステップ１０６で、状態遷移確率更新部２３２が、フォワード・バックワードアルゴリズム部２３１から受け渡された変数γ(→ｚt(ｍ))及び変数ξ(→ｚt-1(ｍ)，→ｚt(ｍ))を用いて、式（１４）及び式（１５）により、初期状態確率を示すパラメータ→π(ｍ)、及び遷移確率行列を示すパラメータ→Ａ(ｍ)をそれぞれ更新する。状態遷移確率更新部２３２は、図６に示すように、パラメータ→π(ｍ)及び→Ａ(ｍ)の更新値を収束判定部２４へ受け渡す。
【００８６】
次に、ステップ１０８で、基底スペクトル更新部２３３が、音声特徴抽出部２１から受け渡された丸め込み音声特徴量→ｙt(ｍ)、及びフォワード・バックワードアルゴリズム部２３１から受け渡された変数γ(→ｚt(ｍ))及び変数ξ(→ｚt-1(ｍ)，→ｚt(ｍ))を用いて、式（１６）により、基底スペクトルを示すパラメータ→ｈ(ｍ)の全ての要素を更新する。基底スペクトル更新部２３３は、図６に示すように、パラメータ→ｈ(ｍ)の更新値を収束判定部２４へ受け渡す。
【００８７】
なお、ステップ１０６とステップ１０８とは、処理順序を逆にしてもよい。
【００８８】
次に、ステップ１１０で、収束判定部２４が、状態遷移確率更新部２３２から受け渡されたパラメータ→π(ｍ)及び→Ａ(ｍ)の更新値、並びに基底スペクトル更新部２３３から受け渡されたパラメータ→ｈ(ｍ)の更新値をまとめたパラメータ→θ(ｍ)＝{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)，→ｈ(ｍ)}の更新値を用いて、式（９）及び式（１１）により変数α(→ｚT(ｍ))を計算し、式（１２）に示す尤度関数を計算し、尤度関数の値が収束したか否かを、例えば所定の条件を満たすか否かにより、判定する。尤度関数の値が収束していない場合、すなわち、所定の条件を満たしていない場合には、ステップ１０４へ戻る。この際に、収束判定部２４は、図６に示すように、パラメータ→θ(ｍ)の更新値をフォワード・バックワードアルゴリズム部２３１に受け渡す。これにより、ステップ１０４〜１０８において、パラメータ→θ(ｍ)の更新が繰り返される。
【００８９】
一方、上記ステップ１１０で、尤度関数の値が収束したと判定された場合、すなわち、所定の条件を満たした場合には、ステップ１１２へ移行する。この際、収束判定部２４は、図６に示すように、パラメータ→θ(ｍ)の更新値をパラメータ出力部２５に受け渡す。
【００９０】
ステップ１１２では、パラメータ出力部２５が、収束判定部２４から受け渡されたパラメータ→θ(ｍ)＝{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)，→ｈ(ｍ)}の全てを、言語(ｍ)パラメータ蓄積ＤＢ３１ｍに蓄積し、図６に示すように、パラメータ格納部３０へ受け渡して、学習処理を終了する。
【００９１】
上記の学習処理を言語(１)、言語(２)、・・・言語(Ｍ)のそれぞれについて実行することにより、言語(１)のパラメータ→θ(1)を蓄積した言語(１)パラメータ蓄積ＤＢ３１１、言語(２)のパラメータ→θ(2)を蓄積した言語(２)パラメータ蓄積ＤＢ３１２、・・・、言語(Ｍ)のパラメータ→θ(Ｍ)を蓄積した言語(Ｍ)パラメータ蓄積ＤＢ３１Ｍのそれぞれが生成され、パラメータ格納部３０に格納される。
【００９２】
次に、図５に示す評価処理のステップ１２０で、音声特徴抽出部４１が、入力された評価用音声信号から、音声特徴抽出部２１が言語(ｍ)の学習用音声信号から音声特徴量→ｙ't(ｍ)（ｔ＝１，・・・，Ｔ）を抽出するのと同様に、音声特徴量→ｙ't（ｔ＝１，・・・Ｔ）を抽出する。また、音声特徴抽出部４１は、音声特徴量→ｙ'tの全ての要素を整数値に丸め込んだ丸め込み音声特徴量→ｙtを生成する。音声特徴抽出部４１は、図６に示すように、生成した丸め込み音声特徴量→ｙtを尤度計算部４２へ受け渡す。
【００９３】
次に、ステップ１２２で、尤度計算部４２が、言語の種類を示すインデックスに対応した変数ｍを１に設定する。次に、ステップ１２４で、尤度計算部４２が、音声特徴抽出部４１から受け渡された丸め込み音声特徴量→ｙtと、パラメータ格納部３０に格納された各言語(ｍ)パラメータ蓄積ＤＢ３１ｍに蓄積されたパラメータ→θ(ｍ)とを用いて、評価用音声信号が示す言語の種類が言語(ｍ)であることの尤もらしさを示す尤度Ｌｍを計算する。
【００９４】
次に、ステップ１２６で、尤度計算部４２が、変数ｍがＭになったか否かを判定することにより、パラメータ格納部３０にパラメータが格納されている全ての言語について尤度を計算したか否かを判定する。ｍ≠Ｍの場合には、ステップ１２８へ移行し、ｍを１インクリメントして、ステップ１２４に戻る。ｍ＝Ｍの場合には、ステップ１３０へ移行する。この際、尤度計算部４２は、図６に示すように、計算した全ての尤度Ｌｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍ）を言語評価結果出力部４３へ受け渡す。
【００９５】
ステップ１３０では、言語評価結果出力部４３が、尤度計算部４２から受け渡された各言語(ｍ)の尤度Ｌｍを比較して、尤度Ｌｍが最大となる言語(ｍ)が評価用音声信号の示す言語の種類である旨の言語評価結果を出力して、評価処理を終了する。
【００９６】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る音声言語評価装置によれば、言語毎の音声信号から抽出された音声特徴量に基づいて、基底スペクトル及び基底スペクトルの状態遷移確率の各々を示すパラメータを含む生成モデルの最適パラメータを推定する。これにより、言語が持つ音声的性質と音素遷移とを含む言語的性質に対応したパラメータが推定される。このパラメータを用いることにより、事前知識を要することなく、入力された音声信号が示す言語の種類を精度良く評価することができる。
【００９７】
＜第２の実施の形態＞
次に、第２の実施の形態について説明する。第１の実施の形態では、言語の種類(ｍ)毎に、パラメータ→θ(ｍ)＝{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)，→ｈ(ｍ)}を推定する場合について説明したが、第２の実施の形態では、対象となる全ての言語の種類に対して共通の基底スペクトルを示すパラメータ→ｈを推定すると共に、言語の種類(ｍ)毎に状態遷移確率を示すパラメータ{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)}を推定する場合について説明する。なお、第２の実施の形態に係る音声言語評価装置について、第１の実施の形態に係る音声言語評価装置１０の構成と同一または対応する構成については、同一または対応する符号を付して詳細な説明を省略する。
【００９８】
第２の実施の形態に係る音声言語評価装置２１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する学習処理及び評価処理を含む音声言語評価処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成されている。
【００９９】
このコンピュータは、機能的には、図７に示すように、学習部２２０と評価部２４０とを含んだ構成で表すことができる。
【０１００】
まず、学習部２２０の各部について詳述する。学習部２２０は、音声特徴抽出部２２１と、パラメータ初期値生成部２２２と、パラメータ推定部２２３と、収束判定部２２４と、パラメータ出力部２２５とを含んだ構成で表すことができる。なお、音声特徴抽出部２２１は本発明の抽出手段の一例である。また、パラメータ初期値生成部２２２は本発明の初期値生成手段の一例である。また、パラメータ推定部２２３は本発明の推定手段の一例である。また、収束判定部２２４及びパラメータ出力部２２５は本発明の制御手段の一例である。
【０１０１】
音声特徴抽出部２２１は、言語の種類が既知の学習用音声信号を入力として受け付ける。第１の実施の形態では、言語の種類がｍである学習用音声信号を入力したが、第２の実施の形態では、言語の種類が複数種類ｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍ、Ｍは言語の種類の総数）の音声信号が学習用音声信号（以下、「言語(ｍ＝１，・・・，Ｍ)の学習用音声信号」と表記する）として入力される。
【０１０２】
音声特徴抽出部２２１は、第１の実施の形態における音声特徴抽出部２１が言語(ｍ)の学習用音声信号から音声特徴量→ｙ't(ｍ)（ｔ＝１，・・・，Ｔ）を抽出するのと同様に、言語(ｍ＝１，・・・，Ｍ)の学習用音声信号から音声特徴量→ｙ't(ｍ)（ｔ＝１，・・・，Ｔ、ｍ＝１，・・・，Ｍ）を抽出して出力する。また、音声特徴抽出部２２１は、音声特徴量→ｙ't(ｍ)の全ての要素を整数値に丸め込んだ丸め込み音声特徴量→ｙt(ｍ)を生成し、出力する。
【０１０３】
パラメータ初期値生成部２２２は、丸め込み音声特徴量→ｙt(ｍ)（ｔ＝１，・・・，Ｔ、ｍ＝１，・・・，Ｍ）を一つの行列→Ｙとみなし、通常のＮＭＦを適用して推定された基底スペクトルをパラメータ→ｈの初期値として生成する。パラメータ→π(ｍ)の初期値及びパラメータ→Ａ(ｍ)の初期値については、第１の実施の形態のパラメータ初期値生成部２２がパラメータ→π(ｍ)の初期値及びパラメータ→Ａ(ｍ)の初期値を推定するのと同様である。なお、パラメータ→π(ｍ)の初期値及びパラメータ→Ａ(ｍ)の初期値において、ｍ＝１，・・・，Ｍである点が第１の実施の形態とは異なる。以下、パラメータ→π(ｍ)の更新値及びパラメータ→Ａ(ｍ)の更新値についても同様にｍ＝１，・・・，Ｍである点が第１の実施の形態とは異なる。
【０１０４】
パラメータ推定部２２３は、さらに、フォワード・バックワードアルゴリズム部２３１と、状態遷移確率更新部２３２と、基底スペクトル更新部２２３３とを含んだ構成で表すことができる。フォワード・バックワードアルゴリズム部２３１及び状態遷移確率更新部２３２は、パラメータ→ｈ(ｍ)に替えて、パラメータ→ｈを用いる点、及び各変数及びパラメータにおいて、ｍ＝１，・・・，Ｍである点が第１の実施の形態と異なるだけであるため、説明を省略する。
【０１０５】
基底スペクトル更新部２２３３は、丸め込み音声特徴量→ｙt(ｍ)、変数γ(→ｚt(ｍ))及び変数ξ(→ｚt-1(ｍ)，→ｚt(ｍ))（ｍ＝１，・・・，Ｍ）を用いて、式（１７）により、全ての言語の種類に共通する基底スペクトルを示すパラメータ→ｈ＝{→ｈ1，・・・，→ｈK}の全ての要素を更新する。基底スペクトル更新部２２３３は、パラメータ→ｈの更新値を出力する。
【０１０６】
収束判定部２２４は、パラメータ→θ(ｍ)＝{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)，→ｈ}を用いて、式（９）及び式（１１）により変数α(→ｚT(ｍ))を計算し、下式（１８）に示す尤度関数を計算する。
【０１０７】
【数１２】
2014164187.tif 000014
【０１０８】
収束判定部２２４は、計算した尤度関数の値が収束したか否かを、例えば所定の条件を満たすか否かにより、判定する。例えば、１ステップ前に計算した尤度関数の値と今回計算した尤度関数の値との誤差が、所定の閾値ε３以下であれば、収束したと判定することができる。例えば、ε３＝1.0×10-5とすることができる。
【０１０９】
なお、収束したか否かを判定する方法としては、尤度関数を用いる方法以外に、パラメータ各々の更新前の値と更新後の値との誤差が所定の閾値ε４以下か否かにより判定する方法を用いてもよい。この場合は、「パラメータ各々の更新前の値と更新後の値との誤差が所定の閾値ε４以下である」ことが「所定の条件を満たした」ことになる。例えば、ε４＝1.0×10-5とすることができる。また、パラメータの更新が予め定めた繰り返し回数に到達した場合に、収束したと判定してもよい。この場合は、「パラメータの更新が予め定めた繰り返し回数に到達した」ことが「所定の条件を満たした」ことになる。例えば、繰り返し回数を１０００回とすることができる。
【０１１０】
パラメータ出力部２２５は、収束判定部２２４から受け渡されたパラメータ→θ＝{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)，→ｈ}（ｍ＝１，・・・，Ｍ）について、全ての言語の種類に共通の基底スペクトルを示すパラメータ→ｈを基底スペクト蓄積ＤＢ３２に蓄積し、言語(ｍ)の状態遷移確率を示すパラメータ{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)}（ｍ＝１，・・・，Ｍ）を言語(ｍ)遷移確率蓄積ＤＢ３３ｍに蓄積する。なお、“ｍ”は言語の種類を示すインデックスであるので、言語(１)、・・・、言語(Ｍ)のそれぞれについて推定したパラメータ{→π(1)，→Ａ(1)}、・・・、{→π(Ｍ)，→Ａ(Ｍ)}を、言語(１)遷移確率蓄積ＤＢ３３１、・・・、言語(Ｍ)遷移確率蓄積ＤＢ３３Ｍにそれぞれ蓄積する。基底スペクトル蓄積ＤＢ３２及び各言語(ｍ)遷移確率蓄積ＤＢ３３ｍは、パラメータ格納部３０に格納する。
【０１１１】
次に、評価部２４０の各部について詳述する。評価部２４０は、音声特徴抽出部４１と、尤度計算部２４２と、言語評価結果出力部４３とを含んだ構成で表すことができる。なお、音声特徴抽出部４１は本発明の抽出手段の一例である。また、尤度計算部２４２は本発明の尤度計算手段の一例である。また、言語評価結果出力部４３は本発明の評価手段の一例である。
【０１１２】
尤度計算部２４２は、音声特徴抽出部４１から出力された丸め込み音声特徴量→ｙtと、パラメータ格納部３０に格納された基本スペクトル蓄積ＤＢ３２に蓄積されたパラメータ→ｈ、及び言語(ｍ)遷移確率蓄積ＤＢ３３ｍに蓄積されたパラメータ{→π(1)，→Ａ(1)}とを用いて、パラメータ格納部３０にパラメータが格納されている言語の全てについて、評価用音声信号が示す言語の種類が言語(ｍ)であることの尤もらしさを示す尤度を計算する。尤度の計算は、パラメータ→ｈ(ｍ)に替えて、パラメータ→ｈを用いる点が第１の実施の形態と異なるだけである。
【０１１３】
次に、第２の実施の形態に係る音声言語評価装置２１０の作用について説明する。まず、学習部２２０において、図８に示す学習処理が実行され、基底スペクトルＤＢ３２及び各言語(ｍ)遷移確率蓄積ＤＢ３３ｍを生成して、パラメータ格納部３０に格納する。各ＤＢが生成された状態で、音声言語評価装置２１０に評価用音声信号が入力されると、評価部２４０において、図９に示す評価処理が実行される。以下、図１０に示すシーケンス図も参照して、各処理について詳述する。なお、第１の実施の形態における学習処理（図４）及び評価処理（図５）の処理と同一または対応する処理については、同一または対応する符号を付して、詳細な説明を省略する。
【０１１４】
まず、図８に示す学習処理のステップ２００で、音声特徴抽出部２２１が、言語(ｍ＝１，・・・，Ｍ)の学習用音声信号から音声特徴量→ｙ't(ｍ)（ｔ＝１，・・・，Ｔ、ｍ＝１，・・・，Ｍ）を抽出し、全ての要素を整数値に丸め込んだ丸め込み音声特徴量→ｙt(ｍ)を生成する。音声特徴抽出部２２１は、図１０に示すように、生成した丸め込み音声特徴量→ｙt(ｍ)をパラメータ初期値生成部２２２及び基底スペクトル更新部２２３３へ受け渡す。
【０１１５】
次に、ステップ２０２で、パラメータ初期値生成部２２２が、丸め込み音声特徴量→ｙt(ｍ)（ｔ＝１，・・・，Ｔ、ｍ＝１，・・・，Ｍ）を一つの行列→Ｙとみなし、通常のＮＭＦを適用して推定された基底スペクトルをパラメータ→ｈの初期値として生成する。パラメータ→π(ｍ)の初期値及びパラメータ→Ａ(ｍ)の初期値については、ｍ＝１，・・・，Ｍについて、第１の実施の形態におけるパラメータ初期値生成部２２がパラメータ→π(ｍ)の初期値及びパラメータ→Ａ(ｍ)の初期値を推定するのと同様に生成する。パラメータ初期値生成部２２２は、図１０に示すように、生成した各パラメータの初期値をまとめてパラメータ→θ＝{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)，→ｈ}（ｍ＝１，・・・，Ｍ）の初期値とし、フォワード・バックワードアルゴリズム部２３１へ受け渡す。
【０１１６】
次に、ステップ２０４で、フォワード・バックワードアルゴリズム部２３１が、ｍ＝１，・・・，Ｍについて、変数γ(→ｚt(ｍ))及び変数ξ(→ｚt-1(ｍ)，→ｚt(ｍ))を求める。フォワード・バックワードアルゴリズム部２３１は、図１０に示すように、求めた変数γ(→ｚt(ｍ))及び変数ξ(→ｚt-1(ｍ)，→ｚt(ｍ))を、状態遷移確率更新部２３２及び基底スペクトル更新部２２３３へ受け渡す。
【０１１７】
次に、ステップ２０６で、状態遷移確率更新部２３２が、ｍ＝１，・・・，Ｍについて、パラメータ→π(ｍ)及び→Ａ(ｍ)をそれぞれ更新する。状態遷移確率更新部２３２は、図１０に示すように、パラメータ→π(ｍ)及び→Ａ(ｍ)（ｍ＝１，・・・，Ｍ）の更新値を収束判定部２２４へ受け渡す。
【０１１８】
次に、ステップ２０８で、基底スペクトル更新部２２３３が、丸め込み音声特徴量→ｙt(ｍ)、変数γ(→ｚt(ｍ))及び変数ξ(→ｚt-1(ｍ)，→ｚt(ｍ))を用いて、式（１７）により、全ての言語の種類に共通の基底スペクトルを示すパラメータ→ｈの全ての要素を更新する。基底スペクトル更新部２２３３は、図１０に示すように、パラメータ→ｈの更新値を収束判定部２２４へ受け渡す。
【０１１９】
なお、ステップ２０６とステップ２０８とは、処理順序を逆にしてもよい。
【０１２０】
次に、ステップ２１１で、収束判定部２２４が、パラメータ→θ(ｍ)＝{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)，→ｈ}を用いて、式（９）及び式（１１）により変数α(→ｚT(ｍ))を計算し、式（１８）に示す尤度関数を計算し、尤度関数の値が収束したか否かを、例えば所定の条件を満たすか否かにより、判定する。尤度関数の値が収束していない場合、すなわち、所定の条件を満たしていない場合には、ステップ２０４へ戻る。この際に、収束判定部２２４は、図１０に示すように、パラメータ→θの更新値をフォワード・バックワードアルゴリズム部２３１に受け渡す。一方、尤度関数の値が収束した場合、すなわち、所定の条件を満たした場合には、ステップ２１２へ移行する。この際、収束判定部２２４は、図１０に示すように、パラメータ→θの更新値をパラメータ出力部２２４に受け渡す。
【０１２１】
ステップ２１２では、パラメータ出力部２２５が、収束判定部２２４から受け渡されたパラメータ→θ＝{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)，→ｈ}（ｍ＝１，・・・，Ｍ）について、パラメータ→ｈを基底スペクト蓄積ＤＢ３２に蓄積し、パラメータ{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)}（ｍ＝１，・・・，Ｍ）を言語(ｍ)遷移確率蓄積ＤＢ３３ｍに蓄積し、図１０に示すように、パラメータ格納部３０へ受け渡して、学習処理を終了する。
【０１２２】
次に、図９に示す評価処理のステップ１２０で、音声特徴抽出部４１が、入力された評価用音声信号から音声特徴量→ｙ't（ｔ＝１，・・・Ｔ）を抽出する。また、音声特徴抽出部４１は、音声特徴量→ｙ'tの全ての要素を整数値に丸め込んだ丸め込み音声特徴量→ｙtを生成する。音声特徴抽出部４１は、図１０に示すように、生成した丸め込み音声特徴量→ｙtを尤度計算部２４２へ受け渡す。
【０１２３】
次に、ステップ１２２で、尤度計算部２４２が、言語の種類を示すインデックスに対応した変数ｍを１に設定する。次に、ステップ２２６で、尤度計算部２４２が、丸め込み音声特徴量→ｙtと、パラメータ格納部３０に格納された基本スペクトル蓄積ＤＢ３２に蓄積されたパラメータ→ｈ、及び言語(ｍ)遷移確率蓄積ＤＢ３３ｍに蓄積されたパラメータ{→π(1)，→Ａ(1)}とを用いて、評価用音声信号が示す言語の種類が言語(ｍ)であることの尤もらしさを示す尤度Ｌｍを計算する。
【０１２４】
以下、ステップ１２６〜１３０で、第１の実施の形態における評価処理と同様に処理して、言語評価結果を出力して、評価処理を終了する。
【０１２５】
以上説明したように、第２の実施の形態に係る音声言語評価装置によれば、第１の実施の形態の効果に加え、１度の学習処理で複数の言語の種類を評価するためのパラメータを推定することができる。
【０１２６】
ここで、本発明の効果を説明するための評価結果の一例について説明する。
【０１２７】
まず、５種類の言語（英語、アメリカ英語、ドイツ語、スウェーデン語、フランス語）の音声信号に対する上記第１の実施の形態に係る音声言語評価装置１０による評価について説明する。基底スペクトルの総数Ｋは、Ｋ＝１２とした。言語毎に４名の話者（男性２名、女性２名）による１２発話を学習用音声信号として用いて、各言語(ｍ)のパラメータ→θ(ｍ)＝{→π(ｍ)，→Ａ(ｍ)，→ｈ(ｍ)}を学習した。なお、ｍは言語の種類を示すインデックスである。学習には用いていない他の４名の話者（男性２名、女性２名）による１２発話を評価用音声信号として、各言語に対する尤度関数の値を計算した。図１１に評価結果を示す。図１１内の各グラフは、評価用音声信号の言語の種類に対応し、横軸の１〜５は言語の種類を示すインデックス、縦軸は尤度関数の値（対数尤度）である。図１１に示すように、５種類の言語の分類であれば、比較的良好に言語の種類を分類することが可能である。
【０１２８】
次に、１３種類の言語（英語、アメリカ英語、ドイツ語、オランダ語、スウェーデン語、フランス語、スペイン語、イタリア語、ポルトガル語、ロシア語、ポーランド語、ギリシャ語、ヒンズー語）の音声信号に対する上記第１の実施の形態に係る音声言語評価装置１０による評価について説明する。基底スペクトルの総数、パラメータの学習や評価方法など、言語の種類の数以外の条件は、上記の５種類の言語の場合と同様である。図１２に評価結果を示す。図１２に示すように、５種類の場合と比較すると分類精度は落ちるものの、言語によっては適切に分類することが可能である。
【０１２９】
本発明に係る音声言語評価装置のような、時系列の音声信号の分析に基づいた多言語音声の分類は、直接的には言語識別技術の基盤となり、多言語音声認識の前処理としての応用が期待される。さらに多言語音声翻訳や字幕翻訳等を含むマルチモーダル処理へ展開することで、音声認識や音声合成といった音声工学分野にとどまらず、言語工学や認知科学などの様々な分野との融合へと発展しうる。一方、言語学的観点からは、文字言語を持たない多数の言語に対して、本手法により音素に近い要素の抽出が可能となり、それらの言語の記述及び言語系統の解明が期待できる。これによりサイエンスとしての音声言語学の発展とデータ駆動型手法による新たな言語科学の創出に寄与すると考えられる。
【０１３０】
なお、上記の実施の形態では、学習部と評価部とを１つのコンピュータで構成する場合について説明したが、各々別のコンピュータで構成するようにしてもよい。学習部を構成するコンピュータは、本発明のパラメータ推定装置の一例であり、評価部を構成するコンピュータは、本発明の音声言語評価装置の一例である。
【０１３１】
また、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【０１３２】
例えば、上述の音声言語評価装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【０１３３】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１３４】
１０、２１０  音声言語評価装置
２０、２２０  学習部
２１、２２１  学習部の音声特徴抽出部
２２、２２２  パラメータ初期値生成部
２３、２２３  パラメータ推定部
２４、２２４  収束判定部
２５   パラメータ出力部
３０   パラメータ格納部
４０、２４０  評価部
４１   評価部の音声特徴抽出部
４２、２４２  尤度計算部
４３   言語評価結果出力部
２２５ パラメータ出力部
２３１ フォワード・バックワードアルゴリズム部
２３２ 状態遷移確率更新部
２３３、２２３３     基底スペクトル更新部
【図４】
2014164187.tif 000015
【図５】
2014164187.tif 000016
【図６】
2014164187.tif 000017
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2014164187.tif 000021
【図１１】
2014164187.tif 000022
【図１２】
2014164187.tif 000023
【図１】
2014164187.tif 000024
【図２】
2014164187.tif 000025
【図３】
2014164187.tif 000026