(57)【要約】【課題】非定常な雑音に対して適応した音響モデルを生成する音響モデル生成装置を提供する。【解決手段】本発明の音響モデル生成装置は、ゲイン調整部と、非音声音響モデル学習部とを備え、ゲイン調整部は、入力される妨害用信号に１以下のゲインを乗じて音量レベルを小さくした擬似非認識対象信号を生成する。そして、非音声音響モデル学習部は、擬似非認識対象信号を非音声信号としてベース音響モデルの非音声モデルを学習して出力する。擬似非認識対象信号で学習した非音声モデルは、他者の発話音声の背景雑音のような非定常な雑音であっても音声認識率の向上が期待できる音響モデルとすることが出来る。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力される妨害用信号に１以下のゲインを乗じて音量レベルを小さくした擬似非認識対象信号を生成するゲイン調整部と、
上記擬似非認識対象信号を非音声信号としてベース音響モデルの非音声モデルを学習する非音声音響モデル学習部と、
を具備する音響モデル生成装置。
【請求項２】
請求項１に記載した音響モデル生成装置において、
上記ゲイン調整部は、
上記妨害用信号の平均振幅を測定して、当該妨害用信号の振幅を目標振幅に自動的に調整するゲイン調整部であることを特徴とする音響モデル生成装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載した音響モデル生成装置において、
更に、
上記擬似非認識対象信号を所定の時間長に分割した分割擬似非認識対象信号を生成し、当該分割擬似非認識対象信号を非音声音響モデル学習部に出力する信号分割部を、備えることを特徴とする音響モデル生成装置。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れかに記載した音響モデル生成装置において、
更に、
上記擬似非認識対象信号を、非音声ラベルの繰り返しを許す非音声ループ文法を用いて文法型音声認識を行い上記擬似非認識対象信号に適合する非音声ラベルを推定し、当該非音声ラベルと上記擬似非認識対象信号を上記非音声音響モデル学習部に出力する非音声ラベル推定部を、備えることを特徴とする音響モデル生成装置。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れかに記載した音響モデル生成装置において、
更に、
上記擬似非認識対象信号を非音声信号としてベース音響モデルの非音声モデルを用いて音声認識し、音声認識結果のスコアが所定値以上の擬似非認識対象信号を選択して非音声音響モデル学習部に出力する学習選択部を、備えることを特徴とする音響モデル生成装置。
【請求項６】
請求項１乃至５の何れかに記載した音響モデル生成装置において、
更に、
言語モデルと、
上記ゲイン調整部のゲインを複数の所定の値に設定して学習した音響モデルと、上記言語モデルを用いて開発セットの音声を音声認識し、上記複数の所定の値の中で最も高い尤度あるいは認識率が得られたゲインを、上記ゲイン調整部のゲインとして設定するゲイン設定部と、
を備えることを特徴とする音響モデル生成装置。
【請求項７】
請求項１乃至６の何れかに記載した音響モデル生成装置において、
更に、上記したベース音響モデルを作成するのに用いたベース学習音声を記録したベース学習音声データベースを備え、
上記非音声音響モデル学習部は、上記擬似非認識対象信号を非音声信号として上記ベース音響モデルの非音声モデルを学習すると共に、上記ベース学習音声の非音声信号で上記ベース音響モデルの非音声モデルを学習するものである、ことを特徴とする音響モデル生成装置。
【請求項８】
請求項７に記載した音響モデル生成装置において、
上記ベース学習音声データベースに記録されたベース学習音声には上記擬似非認識対象信号が重畳されていることを特徴とする音響モデル生成装置。
【請求項９】
入力される妨害用信号に１以下のゲインを乗じて音量レベルを小さくした擬似非認識対象信号を生成するゲイン調整過程と、
上記擬似非認識対象信号を非音声信号としてベース音響モデルの非音声モデルを学習する非音声音響モデル学習過程と、
を備える音響モデル生成方法。
【請求項１０】
請求項１乃至８の何れかに記載した音響モデル生成装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、雑音耐性を向上させた音響モデルを生成する音響モデル生成装置とその方法とプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識では、周囲の背景雑音（環境雑音とも云う。）の影響を無視することが出来ない。例えばハンズフリー通話のように、発話者の口元とマイクロフォンとが離れている状況では、背景雑音が加法性雑音として音声のＳ/Ｎ比を悪化させる。また、発話者の口元とマイクロフォンの間の空間伝達特性により、収音される音声は、接話型のマイクロフォンで収録された音声とは異なる周波数特性を持つ乗法性雑音が重畳した音声となる。
【０００３】
このような実環境において収録された音声を認識するためには、背景雑音による加法性雑音と、伝達特性による乗法性雑音に対して適応させた音響モデルが必要である。雑音に適応させた音響モデルを生成する方法としては、音声認識装置９５０（特許文献１）で開示された雑音適応モデルの生成方法が知られている。
【０００４】
図１３に、音声認識装置９５０の機能構成を示してその雑音適応モデルの生成方法を簡単に説明する。音声認識装置９５０の雑音適応モデルの生成は、雑音モデル生成部２７、クリーン音声モデル格納部２８、正規化雑音モデル生成部２９、音声ケプストラム平均計算部２１１、雑音適応部２１０、雑音適応モデル生成部２１２、で構成される。なお、音声認識装置としての動作説明は省略する。
【０００５】
雑音モデル生成部２７は、雑音区間として判定された音声区間の音響特徴量に基づいて雑音モデルを生成する。雑音モデルは、雑音ＨＭＭ（Hidden Markov Model）として生成される。雑音ＨＭＭは、雑音と音響特徴量との関係を確率として与える確率モデルである。一方、クリーン音声モデル格納部２８には、雑音環境を可能な限り排除した非雑音環境で収音したクリーン音声に対して、ある音声単位（音素）毎に予め作成したＨＭＭが格納されている。
【０００６】
雑音適応部２１０は、雑音モデル生成部２７によって生成された雑音モデルと、クリーン音声モデル格納部２８に格納されているクリーン音声モデルを読み込み、雑音モデルとクリーン音声モデルとを合成して雑音重畳音声モデルを生成する。この雑音重畳音声モデルは、次式に示す近似を含むものである。
【０００７】
【数１】
2014092751.tif 000003
【０００８】
ここで、Ｓはクリーン音声信号のスペクトル、Ｎは加法性雑音信号のスペクトル、Ｈは乗法性雑音の伝達特性である。
【０００９】
雑音適応モデル生成部２１２は、雑音適応部２１０によって生成された雑音重畳音声モデルのモデルパラメータを平均してモデルパラメータ平均を生成し、次に、雑音重畳音声モデルもモデルパラメータを、モデルパラメータ平均によって正規化して正規化済み雑音適応モデルを生成する。この正規化済み雑音適応モデルが、背景雑音による加法性雑音と伝達特性による乗法性雑音に対して適応させた音響モデルとなる。なお、以降では、音響モデルは非音声モデルと音声モデル含むものとして説明を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特許第４７２８７９１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
従来の雑音適応モデルは、雑音区間として判定された雑音にしか対応できず、定常的に変動するような背景に重畳する他の話者の発話音声のような非定常な雑音に対して適応していない。よって、その様な非定常な雑音の影響下での音声認識率の向上は期待できない課題があった。また、音声区間と雑音区間を判定する区間判定精度が音響モデルの雑音耐性に大きく影響する課題もあった。
【００１２】
本発明は、この課題に鑑みてなされたものであり、他者の発話音声の背景雑音のような非定常な雑音であっても音声認識率の向上が期待できる音響モデルを学習する音響モデル生成装置とその方法と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】
【００１３】
本発明の音響モデル生成装置は、ゲイン調整部と、非音声音響モデル学習部と、を具備する。ゲイン調整部は、入力される妨害用信号に１以下のゲインを乗じて音量レベルを小さくした擬似非認識対象信号を生成する。非音声音響モデル学習部は、擬似非認識対象信号を非音声信号としてベース音響モデルの非音声モデルを学習して出力する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の音響モデル生成装置によれば、背景雑音を例えば他者の発話音声を妨害用信号として、その振幅に１以下のゲインを乗じて減衰させた妨害用信号を擬似非認識対象信号とする。そして、その擬似非認識対象信号で音響モデルの非音声モデルを学習するので、非音声モデルを人の声のような非定常な雑音により適応したものにすることが出来る。従って、この発明の音響モデル生成方法で生成した非音声モデルは、非定常な雑音環境下における雑音耐性を向上させることが出来る。また、この発明の音響モデル生成方法では、音声区間と雑音区間を区分して検出する過程を有しないので、その過程の精度が音響モデルに影響することもない。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】この発明の音響モデル生成装置１００の機能構成例を示す図。
【図２】音響モデル生成装置１００の動作フローを示す図。
【図３】妨害用信号と擬似非認識対象信号を例示する図。
【図４】この発明の音響モデル生成装置２００の機能構成例を示す図。
【図５】この発明の音響モデル生成装置３００の機能構成例を示す図。
【図６】３つの状態から構成される非音声モデルの概念図を示す図。
【図７】この発明の音響モデル生成装置４００の機能構成例を示す図。
【図８】非音声ループ文法の概念を示す図。
【図９】この発明の音響モデル生成装置５００の機能構成例を示す図。
【図１０】この発明の音響モデル生成装置６００の機能構成例を示す図。
【図１１】この発明の音響モデル生成装置７００，８００の機能構成例を示す図。
【図１２】この発明の各実施例が、組み合わせて用いることを示す機能構成例を示す図。
【図１３】特許文献１に開示された音声認識装置９５０の機能構成を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、この発明の実施の形態を図面を参照して説明する。複数の図面中同一のものには同じ参照符号を付し、説明は繰り返さない。
【実施例１】
【００１７】
図１に、この発明の音響モデル生成装置１００の機能構成例を示す。その動作フローを図２に示す。音響モデル生成装置１００は、ゲイン調整部１０と、ベース音響モデル２０と、非音声音響モデル学習部３０と、制御部５０と、を具備する。音響モデル生成装置１００は、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等で構成されるコンピュータに所定のプログラムが読み込まれて、ＣＰＵがそのプログラムを実行することで実現されるものである。
【００１８】
ゲイン調整部１０は、妨害用信号に１以下のゲインを乗じて音量レベルを小さくした擬似非認識対象信号を生成する（ステップＳ１０）。図３に妨害用信号と擬似非認識対象信号を例示する。
【００１９】
妨害用信号は、例えば駅のホーム上の雑踏の背景雑音に人の話声が重畳したような音声信号である。例えば、定常的な背景雑音に非定常な人の声が重なって収音された音声信号である。背景雑音の雑踏音はなくても良い。クリーン音声の人の声で有っても良い。つまり、非定常な音声信号であることが妨害用信号のポイントである。
【００２０】
擬似非認識対象信号は、妨害用信号に１以下のゲインを乗じて音量レベルを小さくした音声信号である。ゲインを１よりも小さな値とすることで、認識対象の音声と区別し、認識対象の音声を非音声として認識してしまう可能性を低減させることができ、雑音耐性を高めると共に、ゲインを小さく設定すれば雑音の少ないクリーン音声での精度も高く保つ事ができる。擬似非認識対象信号の振幅は、例えば−６０[ｄＢ]程度とされる。
【００２１】
擬似非認識対象信号は、破線で示すように擬似非認識対象信号ＤＢ４０（ＤＢはデータベースの略）に蓄えるようにしても良い。音響モデル生成装置１００を構成するコンピュータの処理速度が高速であれば、擬似非認識対象信号ＤＢ４０は無くても良い。
【００２２】
非音声音響モデル学習部３０は、擬似非認識対象信号を非音声信号としてベース音響モデル２０の非音声モデルを学習（適応）する（ステップＳ３０）。ここで、（非）音声モデルを学習するとは、学習処理により学習データ中の事例ができるだけ多く正しく認識できるように、音響モデルのパラメータを最適化する処理を意味する。なお、擬似非認識対象信号ＤＢ４０を備え、擬似非認識対象信号ＤＢ４０に蓄えられた擬似非認識対象信号を用いて、非音声音響モデル学習部３０は非音声モデルをＭＬ（尤度最大化）学習等を用いて繰り返し学習するようにしても良い。
【００２３】
音響モデルのパラメータを最適化する方法は、最尤推定に基づく方法の他、最大事後確率や回帰行列に基づく周知の方法で実現できる。一般的にこれらの処理方法は、ディジタル信号処理で実現される。図１では、擬似非認識対象信号をディジタル信号に変換するＡ/Ｄ変換部や、擬似非認識対象信号の音響特徴量を抽出する特徴量抽出部等は、一般的であることから非音声音響モデル学習部３０に含まれるものとして、その表記を省略している。
【００２４】
非音声音響モデル学習部３０は、ゲイン調整部１０が出力する擬似非認識対象信号を用いて、ベース音響モデル２０中の非音声モデルを学習させて擬似非認識対象信号に適応した非音声モデルを生成する。この非音声モデルは、擬似非認識対象信号に適応させることによって、非定常的な妨害用信号、つまり背景雑音による誤認識結果の湧き出しを低減するモデルとすることが出来る。
【００２５】
上記したゲイン調整過程（ステップＳ１０）と非音声音響モデル学習過程（ステップＳ３０）は、入力信号の妨害用信号から生成される全ての擬似非認識対象信号（ファイル）の処理を終了するまで繰り返される（ステップＳ５０のＮｏ）。全ての擬似非認識対象信号とは、例えば擬似非認識対象信号の長さに対応した複数の非音声モデルのことである。ステップＳ１０とＳ３０の繰り返し処理の制御は制御部５０が行う。
【００２６】
以降で説明する各実施例の制御部も、音響モデル生成装置の各部の時系列的な動作を制御するものであり、実施例１の制御部５０と同じである。各実施例の制御部については、各実施例の構成が異なるので制御部の参照符号のみを変えて図面中に表記するのみとし、特に説明は行わない。
【００２７】
ベース音響モデル２０は、非音声モデルの他に音声モデルも含むものである。よって、非音声音響モデル学習部３０は、非音声モデル以外の音声モデルはそのまま通過させて外部に音響モデル６０として記録するようにしても良いし、又は学習済み非音声モデルのみを分けて記録して置き、後でベース音響モデルの音声モデルと学習済み非音声モデルを併合して１個の音響モデル６０とするようにしても良い。音響モデル６０は、学習済みの非音声モデルも蓄えるので、非音声モデルのみが擬似非認識対象信号で学習されたものとなる。
【実施例２】
【００２８】
図４に、この発明の音響モデル生成装置２００の機能構成例を示す。音響モデル生成装置２００は、音響モデル生成装置１００のゲイン調整部１０が、（自動）ゲイン調整部２０１に置き換わった点のみが異なる。
【００２９】
ゲイン調整部２０１は、入力される妨害用信号の平均振幅を測定して、当該妨害用信号の振幅を目標振幅に自動的に調整する。ゲイン調整部２０１によれば、擬似非認識対象信号の振幅を所定の範囲内に収めることが出来る。
【００３０】
上記したゲイン推定部１０ではゲインが固定値のため、入力される妨害用信号の振幅が過度に大きい場合、妨害用信号と音声認識対象の音声信号との区別がつかなくなる。また、妨害用信号の振幅が過度に小さい場合、擬似非認識対象信号の振幅が小さくなり過ぎて非音声音響モデル学習部３０で学習処理が行えなくなってしまう可能性がある。また、妨害用信号の振幅が変動する場合は、擬似非認識対象信号の振幅が不安定になる。
【００３１】
ゲイン調整部２０１によって、これらの不都合を解消することが出来る。ゲイン調整部２０１は妨害用信号の振幅の平均値Ｎ[ｄＢ]と目標振幅Ｌ[ｄＢ]（例えば−６０ｄＢ）からゲインＧを求め、妨害用信号にゲインＧを乗じて擬似非認識対象信号を出力する。ゲインＧは式（２）で計算することが出来る。目標振幅Ｌ[ｄＢ]の値は、予め定数としてゲイン調整部２０１に設定しておいても良いし、外部から数値として与えても良い。
【００３２】
【数２】
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【００３３】
なお、目標振幅Ｌ[ｄＢ]を一定の値として説明を行ったが、幾つかの目標振幅Ｌ[ｄＢ]の擬似非認識対象信号を用意するようにしても良い。複数の擬似非認識対象音声を用意することで、異なる音量レベルの雑音に対する耐性を高められる効果が期待できる。
【実施例３】
【００３４】
図５に、この発明の音響モデル生成装置３００の機能構成例を示す。音響モデル生成装置３００は、音響モデル生成装置１００に対して信号分割部３０１を備える点で異なる。
【００３５】
信号分割部３０１は、ゲイン調整部１０が出力する擬似非認識対象信号を所定の時間長に分割した分割擬似非認識対象信号を生成して非音声音響モデル学習部３０に出力する。非音声音響モデル学習部３０で学習する非音声モデルは、混合分布で表現される複数の状態でモデル化される事が多い。
【００３６】
図６に、３つの状態から構成される非音声モデルの概念図を示す。図６に示す例は、left-to-right型ＨＭＭと呼ばれるもので、３つの状態ｊ１（第１状態）、ｊ２（第２状態）、ｊ３（第３状態）を並べたものであり、状態の確率連鎖としては、自己遷移ａ１１，ａ２２，ａ３３と、次状態へのａ１２，ａ２３，ａ３４からなる。各状態は音素モデルであり、それぞれは混合正規分布Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３で構成される。
【００３７】
この非音声モデルの各状態に割り当たる特徴量に、擬似非認識対象信号の長さによって偏りが生じる可能性がある。具体的には、擬似非認識対象信号の先頭や末尾に現れる特徴に非音声モデルの先頭や末尾の状態が学習されてしまう可能性がある。つまり、擬似非認識対象信号の長さによって第１〜第３状態に割り当たる特徴量が変化する。
【００３８】
そこで、擬似非認識対象信号の長さを所定の短い時間（例えば１秒）に分割した分割擬似非認識対象信号で、非音声モデルの学習回数を増加させることで、非音声モデルの各状態に割り当たる特徴量に偏りを生じ難くする。
【００３９】
このように擬似非認識対象信号を分割した分割擬似非認識対象信号で非音声モデルを学習することで、擬似非認識対象信号の位置に影響された偏った非音声モデルが生成される可能性を低減することが出来る。また、変動する雑音に対しても頑健な非音声モデルを生成することが可能になる。
【００４０】
また、所定の長さに満たない分割擬似非認識対象信号は廃棄するようにしても良い。分割擬似非認識対象信号の長さが所定の長さに満たないものを廃棄することで、短過ぎる信号を学習対象から外す事ができるため、非音声モデルの学習精度を更に向上させることが出来る。
【実施例４】
【００４１】
図７に、この発明の音響モデル生成装置４００の機能構成例を示す。音響モデル生成装置４００は、音響モデル生成装置１００に対して非音声ラベル推定部４０１を備える点で異なる。
【００４２】
非音声ラベル推定部４０１は、ゲイン調整部１０が出力する擬似非認識対象信号を、非音声ラベルの繰り返しを許す非音声ループ文法を用いて文法型音声認識を行い、擬似非認識対象信号に適合する非音声ラベルを推定し、擬似非認識対象信号に非音声ラベルを付与して出力する。
【００４３】
図８に、非音声ループ文法と非音声ラベルの例を示す。非音声ループ文法は、ポーズの自己遷移で構成される。開始〜終了までの状態遷移の累積尤度が最大の自己遷移の数を音声認識結果として出力する。例えば、擬似非認識対象信号がポーズの自己遷移１個分に適合する場合の非音声ラベルはポーズ１、自己遷移２個分に適合すればポーズ２、３個分に適合すればポーズ３、の非音声ラベルを擬似非認識対象信号に付与する。図８に、…で示すように非音声ループ文法は、自己遷移１個分〜３個分に限定されない。更に多くの自己遷移分に対応させても良い。
【００４４】
非音声音響モデル学習部３０は、その非音声ラベルの非音声モデルをその擬似非認識対象信号で学習する。このようにすることで非音声ラベルの学習精度を向上させることが出来る。
【実施例５】
【００４５】
図９に、この発明の音響モデル生成装置５００の機能構成例を示す。音響モデル生成装置５００は、音響モデル生成装置１００に対して学習選択部５０１を備える点で異なる。
【００４６】
学習選択部５０１は、ゲイン制御部１０の出力する擬似非認識対象信号を、非音声信号としてベース音響モデルで音声認識を行い、所定値以上のスコアの擬似非認識対象信号を選択して出力する。学習選択部５０１は、ベース音響モデルの非音声モデルに適合する擬似非認識対象信号を、非音声音響モデル学習部３０に出力するものである。
【００４７】
擬似非認識対象信号は、実際の無音とは異なり、非音声モデルとは本来適合しない信号である。従って、学習を行ったとしても異常な非音声モデルが生成されたり、非音声モデルと適合せず学習が失敗する可能性がある。
【００４８】
そこで、学習選択部５０１は、擬似非認識対象信号をベース音響モデルの非音声モデルを用いて音声認識し、所定値以上のスコアが得られた擬似非認識対象信号を、学習対象の非音声信号として非音声音響モデル学習部３０に出力する。学習選択部５０１を備えることで、異常な非音声モデルが生成されることを防止できると共に、学習の失敗を減らすことが出来る。
【００４９】
スコアの所定値は、擬似非認識対象信号を音声認識した結果のスコアの平均μや分散から設定する。例えば標準偏差σを用いてμ−２σ以下等のスコアの擬似非認識対象信号を学習の対象外にするようにしても良い。
【実施例６】
【００５０】
図１０に、この発明の音響モデル生成装置６００の機能構成例を示す。音響モデル生成装置６００は、音響モデル生成装置１００に対して、ゲイン設定部６０１と、言語モデル６０２と、を備える点で異なる。
【００５１】
言語モデル６０２は、書き起こしテキストから得られた２個以上の単語から成る単語連鎖とその出現確率とが格納されたものである。言語モデル部６０２は、言語の特徴を統計的手法によりモデル化したデータを格納し、連続音声認識の実行時に音声認識結果候補に対して言語的な尤もらしさを与えるものである。
【００５２】
ゲイン設定部６０１は、ゲイン調整部１０のゲインを複数の所定の値に設定して学習した音響モデルと、言語モデル６０２を用いて開発セットの音声を音声認識し、複数の所定の値の中で最も高い尤度あるいは認識率が得られたゲインを、ゲイン調整部１０のゲインとして設定する。開発セットとは、書き起こしテキスト付きの音声データのことである。
【００５３】
ゲイン設定部６０１は、ゲイン調整部１０のゲインを複数の所定の値に設定して、上記した音響モデル生成装置１００〜５００で生成した音響モデル６０と、言語モデル６０２とを用いて開発セットを音声認識し、最も高い尤度あるいは認識率が得られたゲインを、ゲイン調整部１０に設定する。従って、音響モデル生成装置６００は、ゲイン調整部１０のゲインを最適化することが出来る。
【実施例７】
【００５４】
図１１に、この発明の音響モデル生成装置７００の機能構成例を示す。音響モデル生成装置７００は、音響モデル生成装置１００に対して、ベース学習音声７３０を備える点と、非音声音響モデル学習部７４０とで異なる。
【００５５】
ベース学習音声７３０は、ベース音響モデル２０を作成するのに用いた学習音声であり、ベース学習音声７３０には、ベース音響モデル２０を作成するのに用いた多数の音声が記録されている。ベース学習音声７３０は、多数の音声を記録したものとして音響モデル生成装置７００の内部に具備しても良いし、破線で示すように外部から与えても良い。
【００５６】
非音声音響モデル学習部７４０は、擬似非認識対象信号を非音声信号としてベース音響モデル２０の非音声モデルを学習すると共に、ベース学習音声７３０の非音声信号でベース音響モデル２０の非音声モデルを学習する。
【００５７】
音響モデル生成装置７００は、ベース学習音声７３０を用いて、つまり、クリーンな非音声モデルでも学習することになるので、擬似非認識対象信号のみで非音声モデルが汚れる影響を低減し、クリーン音声に対する精度も保つことが可能である。
【実施例８】
【００５８】
音響モデル生成装置７００のベース学習音声７３０の学習音声に、擬似認識非対象信号を重畳した音声を用いるようにしても良い。ベース学習音声に擬似非認識対象信号が重畳されたベース学習音声８３０を具備した音響モデル生成装置８００としても良い。音響モデル生成装置８００の機能構成例は、音響モデル生成装置７００（図１１）と同じである。
【００５９】
音響モデル生成装置８００によれば、音声に重畳する雑音に対する頑健性を向上させることが出来る。つまり、非音声モデルばかりでなく音声モデルについても擬似非認識対象信号が重畳されるので、音声モデルの頑健性を向上させることが出来る。
【００６０】
また、擬似認識非対象信号を重畳した音声と重畳しない音声の両者を用いて音響モデルを学習するようにしても良い。そうすることで、雑音が重畳された音声だけでなく、クリーン音声と雑音重畳音声の両者に対応する音響モデルを生成することが可能である。
【００６１】
以上説明した各実施例は、それぞれを組み合わせて用いることが可能である。図１２に、各実施例で説明した各機能構成部を全て備えたこの発明の音響モデル生成装置８６０の構成例を示す。
【００６２】
図１２に実線で示す構成であるゲイン調整部１０と、非音声音響モデル学習部３０と、の構成が音響モデル生成装置１００である。その音響モデル生成装置１００の構成に、信号分割部３０１の構成を加えたものが音響モデル生成装置２００である。同様に、上記した各実施例で説明した構成の全てを組み合わせることも可能である。音響モデル生成装置１００〜７００の全ての機能構成部を具備したものが、音響モデル生成装置８６０となる。各機能部を組み合わせることで、それぞれの効果を得ることが出来る。
【００６３】
上記装置における処理手段をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、各装置における処理手段がコンピュータ上で実現される。
【００６４】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、DVD（Digital Versatile Disc）、DVD-RAM（Random Access Memory）、CD-ROM（Compact Disc Read Only Memory）、CD-R（Recordable）/RW（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、MO（Magneto Optical disc）等を、半導体メモリとしてEEP-ROM（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることが出来る。
【００６５】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したDVD、CD-ROM等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記録装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【００６６】
また、各手段は、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより構成することにしてもよいし、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【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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