(57)【要約】      （修正有）【課題】音声認識を行う環境において、音声と誤認識される可能性のある雑音の状況を予めユーザが知ることができる判定装置を提供する。【解決手段】判定装置１は、音声情報の特徴を表す音声特徴量と、音響モデルとに基づいて前記音声特徴量の音響モデルに対する音響尤度を計算する音響尤度計算部１０２と、音声認識を行わない期間において、前記各音響尤度に基づいて前記音声情報に前記音声類似雑音が含まれるか否かを判定する音声類似雑音判定部１０４と、前記判定結果に応じて音声類似雑音が含まれるか否かを報知する判定結果報知部１０６と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声情報の特徴を表す音声特徴量と、音響モデルとに基づいて前記音声特徴量の音響モデルに対する音響尤度を計算する音響尤度計算部と、
音声認識を行わない期間において、前記各音響尤度に基づいて前記音声情報に音声類似雑音が含まれるか否かを判定する音声類似雑音判定部と、
前記判定結果に応じて前記音声類似雑音が含まれるか否かを報知する判定結果報知部と、を備える判定装置。
【請求項２】
前記音声類似雑音判定部は、前記音響モデルに対応する音響尤度の値のうち、少なくとも１つ以上が第１の閾値より大きいことを音声類似雑音の判定基準とする請求項１に記載の判定装置。
【請求項３】
前記音声類似雑音判定部は、前記音響モデルに対応する音響尤度のエントロピーが第２の閾値を下回ることを音声類似雑音の判定基準とする請求項１または請求項２に記載の判定装置。
【請求項４】
前記音声類似雑音判定部は、前記判定基準を満たすサンプルが一定期間連続することを音声類似雑音の判定基準とする請求項１乃至３のいずれかに記載の判定装置。
【請求項５】
前記音声類似雑音判定部は、一定期間において、前記判定基準を満たすサンプルの割合が第３の閾値より大きいことを音声類似雑音の判定基準とする請求項１乃至４のいずれかに記載の判定装置。
【請求項６】
前記音声情報に関しての音声認識を行う音声認識部を更に備える請求項１乃至５のいずれかに記載の音声認識装置。
【請求項７】
音声情報の特徴を表す音声特徴量と、音響モデルとに基づいて前記音声特徴量の音響モデルに対する音響尤度を計算し、
音声認識を行わない期間において、前記各音響尤度に基づいて前記音声情報に前記音声類似雑音が含まれるか否かを判定し、
前記判定結果に応じて音声類似雑音が含まれるか否かを報知する、判定方法。
【請求項８】
音声情報の特徴を表す音声特徴量と、音響モデルとに基づいて前記音声特徴量の音響モデルに対する音響尤度を計算する処理と、
音声認識を行わない期間において、前記各音響尤度に基づいて前記音声情報に前記音声類似雑音が含まれるか否かを判定する処理と、
前記判定結果に応じて音声類似雑音が含まれるか否かを報知する処理と、をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識を行う音声環境を判定する技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識を行う際に、音声認識を行う環境が適切か否かを判定する技術が知られている。
【０００３】
特許文献１では、音声認識のエンロール操作（登録操作）において、ユーザが発声した登録音声に基づいて音声標準パタンを生成し、生成された音声標準パタンを用いて、周囲音類似度を計算する。そして、特許文献１は、計算された周囲音類似度が予め定められた閾値より大きいか否かを判定することによって、登録音声を登録するか否かを判定する技術が開示されている。
【０００４】
特許文献２では、音声でない区間と判断された区間の入力騒音の特徴ベクトルを平滑化した入力騒音平均ベクトルと、予め記憶されている種々の騒音の平均特徴ベクトルとを用いて、重み係数を設定し、設定された最適な重み係数により、パターンマッチングを行う技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−１７１１１１
【特許文献２】特開平０７−０３６４７７
【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、特許文献１に記載された手法は、音声認識のエンロール操作における技術であるため、音声認識に際しての周囲音は考慮されていない。
【０００７】
特許文献２に記載された手法は、設定された最適な重み係数により、パターンマッチングを行うため、音声認識を行う環境において、ユーザは雑音の状況を知ることができない。
【０００８】
本発明は、上記課題を鑑み、音声認識を行う環境において、音声と誤認識される可能性のある雑音の状況を予めユーザが知ることができる判定装置などを提供することを１つの目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明にかかる判定装置は、音声情報の特徴を表す音声特徴量と、音響モデルとに基づいて前記音声特徴量の音響モデルに対する音響尤度を計算する音響尤度計算部と、音声認識を行わない期間において、前記各音響尤度に基づいて前記音声情報に前記音声類似雑音が含まれるか否かを判定する音声類似雑音判定部と、前記判定結果に応じて音声類似雑音が含まれるか否かを報知する判定結果報知部と、を備える。
【００１０】
また、上記目的を達成するために、本発明にかかる音声認識方法は、音声情報の特徴を表す音声特徴量と、音響モデルとに基づいて前記音声特徴量の音響モデルに対する音響尤度を計算し、音声認識を行わない期間において、前記各音響尤度に基づいて前記音声情報に前記音声類似雑音が含まれるか否かを判定し、前記判定結果に応じて音声類似雑音が含まれるか否かを報知する。
【００１１】
さらに、上記目的を達成するために、本発明にかかるコンピュータプログラムは、音声情報の特徴を表す音声特徴量と、音響モデルとに基づいて前記音声特徴量の音響モデルに対する音響尤度を計算する処理と、音声認識を行わない期間において、前記各音響尤度に基づいて前記音声情報に前記音声類似雑音が含まれるか否かを判定する処理と、前記判定結果に応じて音声類似雑音が含まれるか否かを報知する処理と、をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
【００１２】
尚、かかる同目的は、当該コンピュータプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体によっても達成されうる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明にかかる判定装置などによれば、音声認識を行う環境において、音声と誤認識される可能性のある雑音の状況を予めユーザが知ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の第１の実施の形態にかかる判定装置１のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】第１の実施の形態にかかる判定装置１の構成例を示すブロック図である。
【図３】図３は、非音声認識期間を説明する図である。
【図４】第１の実施の形態にかかる判定装置１の動作を示すフローチャートである。
【図５】第２の実施の形態にかかる音声認識装置２の構成例を示すブロック図である。
【図６】第２の実施の形態にかかる音声認識装置２の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
＜第１の実施の形態＞
はじめに、本発明の第１の実施の形態にかかる判定装置１について説明する。
【００１６】
図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる判定装置１のハードウェア構成例を示す図である。図１に示すように、判定装置１は、判定装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit：中央処理装置）１０、メモリ１２、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）１４、図示しないネットワークを介して通信を行う通信ＩＦ（インターフェース）１６、カメラおよびマイク等の音声入力装置１８、タッチパネル上のボタンおよび物理的実態を有する押しボタン電気スイッチ等の入力装置２０、ディスプレイ等の出力装置２２、およびＣＤ（コンパクトディスク）等の記憶媒体２８を読み取り可能なリーダーライター２４を有する。これらの構成要素は、バス２６を通して互いに接続されており、互いにデータの入出力を行う。
【００１７】
本実施の形態にかかる判定装置１は、ＣＰＵ１０が、メモリ１２またはＨＤＤ１４に記憶されているコンピュータプログラム（以下、「プログラム」と称する）を実行することにより実現される。または、判定装置１は、ＣＰＵ１０が記憶媒体２８に記憶されているプログラムを実行することにより実現されてもよい。ＣＰＵ１０において実行するプログラムは、通信ＩＦ１６あるいはリーダーライター２４を介して外部から取得してもよい。図１に示す判定装置１のハードウェア構成例は、後述する各実施の形態にも適用可能である。
【００１８】
図２は、本発明の第１の実施の形態にかかる判定装置１の構成例を示すブロック図である。図２は、図１において例示したハードウェアを用いて実現される機能を機能単位に表現したブロック図である。図２に示すように、第１の実施の形態にかかる判定装置１は、音響尤度計算部１０２、音声類似雑音判定部１０４および判定結果報知部１０６を備える。
【００１９】
音響尤度計算部１０２は、音声情報の特徴を表す音声特徴量と、音響モデルとに基づいて、音声特徴量の音響モデルに対する音響尤度を計算する。
【００２０】
ここで、音声特徴量は、例えば、２０次のケプストラムである。また、音素１〜音素Ｎに対応するＮ個の音響モデルは、各音響モデルに対応する音声の音声特徴量である。さらに、各音響モデルは、予め学習された音声特徴量の平均値および分散値を用いる。上述した音声特徴量および各音響モデルは、一般的な音声認識手法を用いて算出してもよい。
【００２１】
音声類似雑音判定部１０４は、音声認識を行わない期間である非音声認識期間において、音響尤度に基づいて、音声情報に音声類似雑音が含まれるか否かを判定する。具体的には、音声類似雑音判定部１０４は、非音声認識期間において、Ｎ個の音響尤度のうちの少なくとも１つ以上が、予め定められた閾値ε１より大きい場合、該当時刻において音声類似雑音が生じている（真である）と判定する。一方、音声類似雑音判定部１０４は、非音声認識期間において、Ｎ個の音響尤度全てが、予め定められた閾値ε１より小さい場合、該当時刻において音声類似雑音が生じていない（偽である）と判定する。
【００２２】
また、非音声認識期間について説明する。図３は、非音声認識期間を説明する図である。図３に示すように、非音声認識期間は、音声認識を行わない期間である。例えば、非音声認識期間は、音声認識装置の電源を投入してから音声認識処理を開始するまでの期間、または音声認識処理を終了してから次の音声認識処理を開始するまでの期間である。具体的には、音声認識期間は、音声認識装置の電源を投入してから、音声認識開始ボタン１１６（後述する第２の実施の形態において詳細は説明する）が押下されるまでの期間、または音声認識処理を終了してから再度音声認識開始ボタン１１６が押下されるまでの期間である。
【００２３】
判定結果報知部１０６は、前記判定結果に応じて音声類似雑音が含まれるか否かを報知する。具体的には、判定結果報知部１０６は、音声類似雑音判定部１０４が判定した結果に応じて、音声類似雑音が含まれるか否かを報知することにより、ユーザに通知する。例えば、判定結果報知部１０６は、赤色ランプであってもよい。判定結果報知部１０６は、音声類似雑音判定部１０４が該当時刻において音声類似雑音が生じていると判定した場合、赤色ランプを点灯させてもよい。判定結果報知部１０６は、音声類似雑音判定部１０４が該当時刻において音声類似雑音が生していないと判定した場合、赤色ランプを消灯させてもよい。また、判定結果報知部１０６は、ディスプレイ上に音声類似雑音判定部１０４の判定結果を表示してもよい。
【００２４】
次に、判定装置１の動作を説明する。
【００２５】
図４は、本発明の第１の実施の形態にかかる判定装置１の動作を示すフローチャートである。かかるフローチャートは、図２に示す各ブロックがプログラムによって表される場合、そのプログラムを実行するＣＰＵの処理手順を示す。
【００２６】
図４に示すように、ステップＳ１０２において、音響尤度計算部１０２は、音声特徴量と音響モデルとに基づいて、音声特徴量の各音響モデルに対する音響尤度を計算する。そして、音響尤度計算部１０２は、計算した音響尤度を音声類似雑音判定部１０４に対して出力する。
【００２７】
ステップＳ１０４において、音声類似雑音判定部１０４は、音響尤度計算部１０２から入力された音響尤度に基づいて、非音声認識期間における音声情報に音声類似雑音が含まれるか否かを判定する。そして、音声類似雑音判定部１０４は、判定結果を判定結果報知部１０６に対して出力する。
【００２８】
ステップ１０６において、判定結果報知部１０６は、音声類似雑音判定部１０４から入力された判定結果を報知する。
【００２９】
したがって、本発明の第１の実施の形態にかかる判定装置１は、音声認識を行う環境において、音声と誤認識される可能性のある雑音の状況を予めユーザが知ることができる。その理由は、本実施形態では、判定装置１は、音声情報に音声類似雑音が含まれているか否かを報知するからである。これにより、ユーザは、音声類似雑音が入力されていることを知った場合、雑音環境において音声認識が困難であることを理解することができる。さらに、ユーザは、音声認識を行う際に雑音環境から離れる、または音声認識動作自体を延期するなどの判断をすることができる。
【００３０】
（第１の実施の形態の変形例１）
次に、本発明の第１の実施の形態にかかる判定装置１の変形例１について説明する。第１の実施の形態において、音声類似雑音判定部１０４は、音声情報に音声類似雑音含まれているか否かを（すなわち、真偽の２値を）判定するのに対して、変形例１では、音声類似雑音が含まれているか否かの確からしさを０から１までの値として判定する。
【００３１】
具体的には、変形例１における音声類似雑音判定部１０４は、該当時点においてＮ個の音響尤度全てが予め定められている閾値ε１を越えていない場合、値０と判定する（該当時刻において音声類似雑音が生じていないと判定する）。一方、変形例１における音声類似雑音判定部１０４は、該当時点においてＮ個の音響尤度のうち１つ以上が予め定められている閾値ε１より大きい場合、該当時点における音響尤度のうち最大値をｘとする。音声類似雑音判定部１０４は、最大値ｘが予め定められた閾値ε２より大きい場合、値１と判定する（該当時刻において音声類似雑音が生じていると判定する）。音声類似雑音判定部１０４は、最大値ｘが予め定められた閾値ε２を越えていない場合、値（ｘ−ε１）÷（ε２−ε１）と判定する（１に近いほど音声類似雑音が含まれているか否かの確からしさが高いと判定する）。
【００３２】
変形例１における音声類似雑音判定部１０４において、閾値は、Ｎ個全ての音響尤度に対して共通の閾値ε１を用いたが、各音素１〜Ｎのそれぞれに対応した別々の閾値ε１（１）〜ε１（Ｎ）を定義することによって、定義した閾値を用いてもよい。
【００３３】
判定結果報知部１０６は、音声類似雑音が含まれているか否かの確からしさの値である値０から値１までを表示するレベルメータ上の表示を行う。
【００３４】
したがって、本発明の第１の実施の形態の変形例１にかかる判定装置１は、音声認識を行う環境において、音声と誤認識される可能性のある雑音の状況を予めユーザが知ることができる。その理由は、変形例１では、判定装置１は、音声情報に音声類似雑音が含まれているか否かの確からしさを表すからである。
【００３５】
（第１の実施の形態の変形例２）
次に、本発明の第１の実施の形態にかかる判定装置１の変形例２について説明する。第１の実施の形態において、音声類似雑音判定部１０４は、閾値ε１より大きい音響尤度を用いることによって判定する。一方、変形例２では、音声類似雑音判定部１０４は、各音響モデルに対応する音響尤度のエントロピーを用いることにより判定する。
【００３６】
具体的には、変形例２における音声類似雑音判定部１０４は、該当時点におけるＮ個の音響尤度のうち、少なくとも１つ以上が予め定められた閾値ε３を越え、かつＮ個の音響尤度に基づいて計算されるエントロピー（平均情報量）が予め定められた閾値ε４を下回る場合、該当時刻において音声類似雑音が生じていると判定する。
【００３７】
ここで、変形例２における音声類似雑音判定部１０４は、変形例１にかかる音声類似雑音判定部１０４と同様に、真偽の２値ではなく、閾値ε３より大きい度合いを用いてもよい。すなわち、変形例２にかかる音声類似雑音判定部１０４は、音声類似雑音が含まれているか否かの確からしさを０から１までの値として判定してもよい。
【００３８】
したがって、本発明の第１の実施の形態の変形例２にかかる判定装置１は、音響モデルのうち一部には類似しているが、残りの音響モデルには類似しない音声情報を判定できる。すなわち、本発明の第１の実施の形態の変形例２にかかる判定装置１は、全音素の平均的な音声スペクトルを持つ雑音など、音声認識の際に音声として認識される可能性の低い、音声に類似しているが音声そのものではない雑音をより明確に判定できる。
【００３９】
（第１の実施の形態の変形例３）
次に、本発明の第１の実施の形態にかかる判定装置１の変形例３について説明する。第１の実施の形態において、音声類似雑音判定部１０４は、非音声期間において、ある該当時点の音響尤度を用いることにより、類似雑音を判定する。しかしながら、変形例３にかかる判定装置１は、非音声期間における特定の区間の音響尤度を用いることにより、類似雑音を判定する。
【００４０】
具体的には、変形例３における音声類似雑音判定部１０４は、非音声期間において、特定の区間（本願における区間とは、時間的な幅を持つ期間とも言える）を区切り、区切られた区間内を複数の時点にサンプリングする。本願において、複数の時点はＬ点（Ｌは１以上）とする。変形例３における音声類似雑音判定部１０４は、本発明の実施の形態１、変形例１および変形例２のいずれかの方法によって、音声類似雑音と判定される区間が、予め定められた閾値ε５より大きい場合、該当区間において音声類似雑音が生じていると判定する。
【００４１】
例えば、特定の区間の長さを１００ミリ秒とする。本発明の実施の形態２にかかる音声認識装置２において後述する音響分析部１１０が用いる分析レートを１０ミリ秒とした場合、区間長は、Ｌ＝１００÷１０＝１０点となる。ここで、ε５＝７と定義すると、現在の直近１００ミリ秒の非音声期間のうち、７／１０が音声類似雑音と判定された場合、変形例３における音声類似雑音判定部１０４は、音声情報に音声類似雑音が含まれると判定する。
【００４２】
同様に、変形例３における音声類似雑音判定部１０４は、音声類似雑音と判定される状況が、一定以上の時間連続することを条件としてもよい。
【００４３】
したがって、本発明の第１の実施の形態の変形例３にかかる判定装置１は、音声認識の際に扱われないようなごく短時間の音声類似雑音によって、音声情報に音声類似雑音が含まれると判定されるのを防ぐことにより、利便性を向上することができる。その理由は、音響モデルのうち一部には類似しているが、残りの音響モデルには類似しない音声情報を判定できるからである。すなわち、本発明の第１の実施の形態の変形例２にかかる判定装置１は、全音素の平均的な音声スペクトルを持つ雑音など、音声認識の際に音声として認識される可能性の低い、音声に類似しているが音声そのものではない雑音をより明確に判定できる。
【００４４】
＜第２の実施の形態＞
次に、上述した第１の実施の形態にかかる判定装置１を基本とする本発明の第２の実施の形態にかかる音声認識装置２について説明する。
【００４５】
図５は、本発明の第２の実施の形態にかかる音声認識装置２の構成例を示すブロック図である。図５に示すように、本発明の第２の実施の形態にかかる音声認識装置２は、音声入力部１０８、音響分析部１１０、音声認識部１１２、非音声認識期間検出部１１４および音声認識開始ボタン１１６をさらに備える構成が、第１の実施の形態にかかる音声認識装置１とは異なる。それ以外の構成については、第１の実施の形態にかかる判定装置１と同様なため、同一の図面番号を付与すると共に重複する説明は省略する。
【００４６】
音声入力部１０８は、音声情報を出力する。具体的には、音声入力部１０８は、マイク等から構成されており、ユーザの発声あるいは周囲の雑音を、音声情報に変換して出力する。
【００４７】
音響分析部１１０は、音声入力部１０８から入力された音声情報に基づいて、音声特徴量を逐次的に計算する。そして、音響分析部１１０は、計算した音声特徴量を音響尤度計算部１１２に対して出力する。
【００４８】
音響尤度計算部１０２は、音響分析部１１０から入力された音声特徴量と、音響モデルとに基づいて、音声特徴量の各音響モデルに対する音響尤度を計算する。そして、音響尤度計算部１１２は、計算した音響尤度を音声認識困難度計算部１０２と音声認識部１１４とに出力する。
【００４９】
音声認識部１１２は、音声認識期間において音声認識を行う。また、音声認識部１１２は、音声認識を行っているか否かの情報を非音声検出部１１４に対して出力する。
【００５０】
非音声認識期間検出部１１４は、非音声認識期間を検出する。具体的には、非音声認識期間検出部１１４は、音声認識部１１２から入力された音声認識を行っているか否かの情報に基づいて、非音声認識期間を検出する。非音声認識期間については、第１の実施の形態にかかる音声認識装置１において説明したため、詳細は省略する。
【００５１】
音声認識開始ボタン１１６（例えば、図１に示す入力装置２０）は、ユーザに押下されることによって、音声認識部１１２に対して音声認識を開始する指示をすると共に、非音声期間検出部１１４に対して音声認識開始ボタン１１６が押下されたことを表す信号を送る。例えば、音声認識開始ボタン１１６は、ディスプレイ（例えば、出力装置２２）上に表示される仮想ボタンであってもよい。あるいは、音声認識開始ボタン１１６は、入力装置の一例であるマウス操作によって、出力装置２２の一例であるディスプレイ上に表示されたボタン表示エリアを指定することにより、押下されたか否かを判定する。これによって、音声認識開始ボタン１１６は、上述したボタン押下を検出してもよい。
【００５２】
次に、第２の実施の形態にかかる音声認識装置２の動作について説明する。
【００５３】
図６は、本発明の第２の実施の形態にかかる音声認識装置２の動作を示すフローチャートである。かかるフローチャートは、図５に示す各ブロックがプログラムによって表される場合、そのプログラムを実行するＣＰＵの処理手順を表す。なお、図６に示された各処理のうち、第１の実施の形態にかかる音声認識装置１の処理と実質的に同一の処理は、同一の符号を付与すると共に重複する説明は省略する。
【００５４】
図６に示すように、ステップＳ１０８において、音声入力部１０８は、入力された音声情報を音響分析部１１０に出力する。
【００５５】
ステップＳ１１０において、音響分析部１１０は、音声入力部１０８から入力された音声情報に基づいて、音声特徴量を計算する。そして、音響分析部１１０は、計算した音声特徴量を音響尤度計算部１１２に出力する。
【００５６】
ステップＳ１０２において、音響尤度計算部１０２は、音響分析部１１０から入力された音声特徴量に基づいて、音響尤度を計算する。そして、音響尤度計算部１０２は、計算した音響尤度を音声類似雑音判定部１０４と音声認識部１１２に出力する。
【００５７】
ステップ１１２において、音声認識部１１２は、音声認識を行っているか否かの情報を非音声認識期間検出部１１４に出力する。
【００５８】
ステップ１１４において、非音声認識期間検出部１１４は、音声認識部１１２から入力された音声認識を行っているか否かの情報に基づいて、非音声認識期間を検出する。そして、非音声認識期間検出部１１４は、非音声認識期間を検出した場合、ステップＳ１０４の処理に進む。一方、非音声認識期間検出部１１４は、非音声認識期間を検出しなかった場合、すなわち、音声認識を行っている場合、一連の処理は、ステップＳ１１８の処理に進む。
【００５９】
ステップＳ１０４からＳ１０６における処理は、第１の実施の形態にかかる判定装置１の処理と同一の処理のため、詳細は省略する。
【００６０】
ステップＳ１１６において、音声認識開始ボタン１１６は、ユーザによって押下された場合ステップＳ１１８の処理に進む。一方、音声認識開始ボタン１１６は、ユーザによって押下されなかった場合、ステップＳ１０８の処理に戻る。
【００６１】
ステップＳ１１８において、音声認識部１１２は、音声認識開始ボタン１１６が押下されたことによる音声認識開始指示に応じて、音声認識を行う。
【００６２】
したがって、本発明の第２の実施の形態にかかる音声認識装置２は、音声認識を行う環境において、音声と誤認識される可能性のある雑音の状況を予めユーザが知ることができる。その理由は、本実施形態では、音声認識装置２は、音声情報に音声類似雑音が含まれているか否かを報知するからである。これにより、ユーザは、音声類似雑音が入力されていることを知った場合、雑音環境において音声認識が困難であることを理解することができる。さらに、ユーザは、音声認識を行う際に雑音環境から離れる、または音声認識動作自体を延期するなどの判断が可能になる。
【符号の説明】
【００６３】
１    判定装置
２    音声認識装置
１０    ＣＰＵ
１２    メモリ
１４    ＨＤＤ
１６    通信ＩＦ
１８    音声入力装置
２０    入力装置
２２    出力装置
２４    リーダーライター
２６    バス
２８    記憶媒体
１０２    音響尤度計算部
１０４    音声類似雑音判定部
１０６    判定結果報知部
１０８    音声入力部
１１０    音響分析部
１１２    音声認識部
１１４    非音声認識期間検出部
１１６    音声認識開始ボタン
【図１】
2014056165.tif 000003
【図２】
2014056165.tif 000004
【図３】
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【図４】
2014056165.tif 000006
【図５】
2014056165.tif 000007
【図６】
2014056165.tif 000008