(57)【要約】  この発明の音声認識装置は、音響モデルの平均ベクトルと入力された音声の平均ベクトルとの差分を入力された音声の特徴ベクトルに補正し、補正した特徴ベクトルを入力された音声が第１発話目であるか否かに応じて分散値を調整した音響モデルで照合する。そのため、音響モデルの学習時と入力された音声の認識時とでマイクの周波数特性の違いや周囲に騒音があっても、第１発話目に対して認識終了時間の遅延なしに音声認識の精度を確保することができる
2017199417.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音声を分析して第１の特徴ベクトルを出力する分析手段、
複数の話者が発話した音声データの第２の特徴ベクトルをモデル化した音響モデルの学習に応じて、当該音響モデルの平均ベクトルと、前記入力された音声の平均ベクトルとの差分を前記第１の特徴ベクトルに補正する補正手段、
前記音声が第１発話目であるか否かに応じて、前記音響モデルのパラメータの分散値を調整する調整手段、
前記分散値を調整した音響モデルと補正後の前記第１の特徴ベクトルを照合して前記音声の認識結果を出力する照合手段
を備えたことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記調整手段は、前記音声が第１発話目であれば、１より大きい第１の定数を前記分散値に乗算することを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記調整手段は、前記音声が第２発話目以降であれば、１以上であって前記第１の定数以下の第２の定数を前記分散値に乗算することを特徴とする請求項２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記調整手段は、前記音声が第２発話目以降であれば、１以上前記第１の定数以下であり入力音声の回数に従って単調減少する変数を前記分散値に乗じることを特徴とする請求項２に記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記音響モデルは複数次元のデータであり、
前記調整手段は、前記音響モデルの複数次元のうち、一部の次元の前記分散値を調整することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項６】
前記音響モデルは、前記第２の特徴ベクトルから全話者の全ての前記第２の特徴ベクトルの平均を減算したデータを用いて学習したデータであり、
前記補正手段は、前記音声が第１発話目であれば、前記第２の特徴ベクトルの平均ベクトルを補正ベクトルとし、前記第１の特徴ベクトルから当該補正ベクトルを減算して補正後の前記第１の特徴ベクトルを出力して、補正前の前記第１の特徴ベクトルを一時的に記憶し、前記音声が第２発話目以降であれば、一時的に記憶した前の発話までの前記補正前の第１の特徴ベクトルの平均ベクトルを補正ベクトルとし、前記第１の特徴ベクトルから当該補正ベクトルを減算して補正後の前記第１の特徴ベクトルを出力して、補正前の前記第１の特徴ベクトルを一時的に記憶することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項７】
前記音響モデルは、話者毎の前記第２の特徴ベクトルから話者毎の全ての前記第２の特徴ベクトルの平均ベクトルを減算したデータによって学習した話者毎の学習データと、全話者の前記第２の特徴ベクトルから全話者の全ての前記第２の特徴ベクトルの平均を減算したデータによって学習した全話者の学習データと、を用いて学習したデータであり、
前記補正手段は、前記音声が第１発話目であれば、全話者の全ての前記第２の特徴ベクトルの平均ベクトルを補正ベクトルとし、前記第１の特徴ベクトルから当該補正ベクトルを減算して補正後の前記第１の特徴ベクトルを出力して、補正前の前記第１の特徴ベクトルを一時的に記憶し、前記音声が第２発話目以降であれば、一時的に記憶した前の発話までの前記補正前の第１の特徴ベクトルの平均ベクトルを補正ベクトルとし、前記第１の特徴ベクトルから当該補正ベクトルを減算して補正後の前記第１の特徴ベクトルを出力して、補正前の前記第１の特徴ベクトルを一時的に記憶することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項８】
入力された音声の音声認識を行う音声認識装置の音声認識方法において、
入力された音声を分析して第１の特徴ベクトルを出力する分析ステップ、
複数の話者が発話した音声データの第２の特徴ベクトルをモデル化した音響モデルの学習に応じて、当該音響モデルの平均ベクトルと、前記入力された音声の平均ベクトルとの差分を前記第１の特徴ベクトルに補正する補正ステップ、
前記音声が第１発話目であるか否かに応じて、前記音響モデルのパラメータの分散値を調整する調整ステップ、
前記分散値を調整した音響モデルと補正後の前記第１の特徴ベクトルを照合する照合ステップ
を備えたことを特徴とする音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、入力された音声を認識する音声認識装置と音声認識方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
音声認識に使用するマイクは様々な機種があり、周波数特性が統一されていない。例えばスマートフォンや携帯電話では機種によるマイクの周波数特性の違いが大きい。音声認識に用いる音の標準パターンである音響モデルの学習データ収録時に使用するマイクの周波数と、音声認識時に使用するマイクの周波数特性が異なると音声認識の性能が一般に低下する。近年の音声認識は、入力音声の周波数パターンを特徴ベクトルとして統計的手法に基づいてパターンマッチングを行う方式が主流である。この方式では事前に大量の話者が発話した音声データの周波数パターンの特徴ベクトルを用いてこの特徴ベクトルの統計的特徴をモデル化した音響モデルと、入力音声の特徴ベクトルとの間でパターンマッチングによって音声認識を実現する。このため、周波数特性の異なる様々なマイクを用いて多くの話者の発話を収録した音声を学習データとして音響モデルを学習することにより認識性能を改善することができる。【０００３】
しかし、学習時と認識時のマイクの周波数特性が大きく異なる場合には改善効果に限度があった。これに対してＣＭＮ(Cepstral mean normalization)という手法によって音声認識の性能が改善されることが知られている。ＣＭＮは音響モデルの学習時と認識時で、それぞれ音声の特徴ベクトルの平均ベクトルを求め、学習時と認識時で各々の特徴ベクトルから前記の各平均ベクトルを差し引くことで実現する。平均ベクトルはマイクの周波数特性を反映しているため、それを各々差し引くことにより、マイクの周波数特性の違いを概ね吸収することができる。【０００４】
特許文献１では、音響モデルとしてＨＭＭ(Hidden Markov Model)を用いる場合において、学習時にＣＭＮを行うのではなく、学習後に得られたＨＭＭのパラメータから近似的に平均ベクトルを求めてＣＭＮを行う方法を開示している。この方法と音響モデルの騒音適応化を組み合わせることによってマイクの周波数特性の違い等の乗法性歪みと、周囲騒音等の加法性歪みの両方に頑健な音響モデルを高速に得る技術を開示している。特許文献１では、入力音声の平均ベクトルの算出方法として、入力音声の１発話ごとに１発話全体から平均ベクトルを算出、あるいは音声認識時に前の発話までの特徴ベクトルから平均ベクトルを算出する方法が示されている。【０００５】
【特許文献１】特開２００６−３４９７２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし特許文献１の方法は、１発話終了後でなければ１発話全体の平均ベクトルを算出できないため、認識処理は１発話終了後でなければ実施できず、認識の応答速度が遅くなるという課題がある。
本発明は上記課題を解決することを目的とする。すなわちマイクの周波数特性の違いや周囲に騒音があっても、第１発話目に対して認識終了時間の遅延なしに音声認識の精度を確保することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明に係る音声認識装置は、入力された音声を分析して第１の特徴ベクトルを出力する分析手段、複数の話者が発話した音声データの第２の特徴ベクトルをモデル化した音響モデルの学習に応じて、当該音響モデルの平均ベクトルと、前記入力された音声の平均ベクトルとの差分を前記第１の特徴ベクトルに補正する補正手段、前記音声が第１発話目であるか否かに応じて、前記音響モデルのパラメータの分散値を調整する調整手段、前記分散値を調整した音響モデルと補正後の前記第１の特徴ベクトルを照合して前記音声の認識結果を出力する照合手段を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
この発明の音声認識装置は、音響モデルの平均ベクトルと入力された音声の平均ベクトルとの差分を入力された音声の特徴ベクトルに補正し、補正した特徴ベクトルを入力された音声が第１発話目であるか否かに応じて分散値を調整した音響モデルで照合して認識結果を出力する。そのため、音響モデルの学習時と入力された音声の認識時とでマイクの周波数特性の違いや周囲に騒音があっても、第１発話目に対して認識終了時間の遅延なしに音声認識の精度を確保することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】この発明の実施の形態１における音声認識装置１の構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１における音声認識装置１のハードウェア構成図である。
【図３】この発明の実施の形態１における補正手段４の動作を示すフローチャートである。
【図４】この発明の実施の形態１における補正手段４の動作を示すフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態１における調整手段６の動作を示すフローチャートである。
【図６】この発明の実施の形態２における調整手段６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】
【００１０】
以下に、本発明に係る音声認識装置、および音声認識方法の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１１】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１における音声認識装置１の構成図である。
図１において、音声認識装置１は、入力された音声（入力音声）２を音響分析手段３で分析して得た特徴ベクトル（第１の特徴ベクトル）を補正手段４に出力し、補正手段４は入力音声２が第１発話目であるか否かによって特徴ベクトルを補正する。補正手段４は、入力音声２が第１発話目であれば初期ベクトル５を取得して、特徴ベクトルを初期ベクトル５で補正し、第２発話目以降であれば、一時的に記憶している前の発話までの特徴ベクトルの平均ベクトルで特徴ベクトルを補正する。そして、調整手段６で入力音声２が第１発話目であるか否かに応じて音響モデル７のパラメータの分散値を調整し、照合手段８で分散値を調整した音響モデル７と補正した特徴ベクトルを照合することにより、入力音声２の認識結果９を出力する。
音響分析手段３は、分析手段に相当する。
【００１２】
また、図２は、この発明の実施の形態１における音声認識装置１のハードウェア構成図である。
音声認識装置１は、プロセッサ１０とメモリ１１から構成される。具体的には、音響分析手段３、補正手段４、調整手段６、および照合手段８は、プロセッサ１０がメモリ１１に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。また、初期ベクトル５と音響モデル７は、メモリ１１に記憶されている。
【００１３】
音響分析手段３は、入力音声２を分析し、分析して得た特徴ベクトルを補正手段４に出力する。この特徴ベクトルは、音声の周波数パターンであるスペクトル特徴を表すベクトルであり、例えばＭＦＣＣ(Mel Frequency Cepstral Coefficient)の１〜１２次元までのデータである。例えばこの特徴ベクトルは、入力音声２をフレームと呼ぶ１０ミリ秒ごとの区間に区切り、フレームごとに音響分析を実施して、１発話の音声データから複数個の特徴ベクトルが得られる。例えば１秒の発話であれば、１秒＝１０００ミリ秒であるため、１０００ミリ秒／１０ミリ秒＝１００個の特徴ベクトルが得られる。
【００１４】
補正手段４は、入力音声２が第１発話目であれば、図２のメモリ１１に記憶された初期ベクトル５を取得して、音響分析手段３から入力された特徴ベクトルを初期ベクトルで補正し、補正した特徴ベクトルを照合手段８に出力する。この時、初期ベクトル５は、音響モデル７を学習する際に用いた学習データの特徴ベクトル（第２の特徴ベクトル）の平均ベクトルを用いる。一方、補正手段４は、入力音声２が第２発話目以降であれば、前の発話までの平均ベクトルを算出することができるため、特許文献１のような公知の方法により求めた入力音声２の平均ベクトルを補正ベクトルとし、音響分析手段３から入力された特徴ベクトルを補正ベクトルで補正して、補正した特徴ベクトルを照合手段８に出力する。
【００１５】
調整手段６は、入力音声２が第１発話目であれば図２のメモリ１１に記憶された音響モデル７のパラメータの分散値を広げるように調整し、第２発話目以降であれば第１発話目よりも音響モデル７のパラメータの分散値を小さくするように調整する。
【００１６】
音響モデル７は、複数の話者が発話した音声データの周波数パターンの特徴ベクトル（第２の特徴ベクトル）を用いて、この特徴ベクトルの統計的特徴をモデル化したものである。例えば、音声認識装置１が単語認識を行うものであれば、音素単位の音響モデルを連結した単語単位の音響モデルが格納されるとものとする。音声認識装置１が都道府県名を認識対象語彙として音声認識を行うことを想定すると、例えば、東京（とーきょー）という単語の音響モデルは、音素／ｔ／，／ｏ／，／ｏ／，／ｋ／，／ｊ／，／ｏ／，／ｏ／の音素の音響モデルを順番に連結したものとして構成し、ＨＭＭを用いるものとする。また、音響モデル７の学習データは、複数の話者が周波数特性の異なる様々なマイクで収録したデータであるとする。そして、音響モデル７は、学習データの特徴ベクトルの平均ベクトルを算出し、学習データの各特徴ベクトルから前記平均ベクトルを減算したデータによって前記音素単位の音響を事前に学習したものとする。
【００１７】
照合手段８は、補正手段４から入力された補正後の特徴ベクトルを調整手段６で調整された音響モデル７と照合して、認識結果９を音声認識装置１から出力する。
【００１８】
次に音声認識装置１の動作について説明する。
まず、音響分析手段３は入力音声２を音響分析し、特徴ベクトルを補正手段４に出力する。そして、補正手段４は、入力音声２が第１発話目であるか否かに応じて特徴ベクトルを補正して、補正した特徴ベクトルを照合手段８に出力する。
【００１９】
以下に補正手段４の動作の詳細を説明する。
図３は、この発明の実施の形態１における補正手段４の動作を示すフローチャートである。
補正手段４は、図２のメモリ１１に記憶された初期ベクトル５を取得する（ステップ（以下ＳＴと示す）１）。次に、現在の入力音声２が第１発話目であるか否かを判断する（ＳＴ２）。補正手段４は入力音声２の発話の回数をカウントしているものとし、その回数によって入力音声２が第１発話目であるか否かを判断するものとする。
【００２０】
入力音声２が第１発話目であれば、取得した初期ベクトル５即ち音響モデル７を学習する際に用いた学習データの特徴ベクトルの平均ベクトルを補正ベクトルとする（ＳＴ３）。また、入力音声２が第２発話目以降であれば、一時的に記憶している前の発話までの特徴ベクトルの平均ベクトルを算出し、補正ベクトルとする（ＳＴ４）。
そして、入力音声２の特徴ベクトルから補正ベクトルを減算した補正後の特徴ベクトルを照合手段８に出力する（ＳＴ５）。また、補正前の入力音声２の特徴ベクトルを一時的に記憶する（ＳＴ６）。
【００２１】
前述したとおり、第１発話目で補正ベクトルとする前記初期ベクトルは、前記音響モデル７の学習時に特徴ベクトルから減算しているベクトルである。認識時も入力音声２の特徴ベクトルから補正ベクトルとした初期ベクトルを差し引くことにより、入力音声２の特徴ベクトルと学習時の特徴ベクトルの算出方法を同一にする効果がある。但し学習時と認識時のマイクによる周波数特性の違いを吸収する効果はない。効果を得るには後述するとおり、何らかの方法で入力音声２の特徴ベクトルの平均ベクトルを求め、それを入力音声２の特徴ベクトルから減算する必要がある。しかし第１発話目とりわけ発話の最初の部分では、平均ベクトルの算出に利用可能な入力音声２の特徴ベクトルの数が少ないため統計的に妥当な平均ベクトルを算出することが困難であるため、学習時の特徴ベクトルの平均ベクトルを用いる。
【００２２】
また、第２発話目以降では、入力音声２の特徴ベクトルの平均ベクトルが算出可能になるため、学習時と認識時のマイクによる周波数特性の違いを吸収する効果が得られるようになる。
【００２３】
なお第２発話目以降の補正ベクトルは、補正手段４の内部に一時的に記憶している前の発話までの特徴ベクトルの平均ベクトルと、１発話前に使用した補正ベクトルを加重平均したベクトルを補正ベクトルとしてもよい。
図４は、この発明の実施の形態１における補正手段４の動作を示すフローチャートである。
図４において、図３と同一動作である箇所は、図３と同一番号を付している。図４と図３の違いは、図３のＳＴ３の処理が図４のＳＴ３ａに置き換わり、図３のＳＴ６の処理が図４のＳＴ６ａの処理に置き換わったことのみである。
【００２４】
ＳＴ３ａの動作は上述した通りであり、補正手段４が一時的に記憶している前の発話までの特徴ベクトルの平均ベクトルと１発話前に使用した補正ベクトルを加重平均して補正ベクトルとする。
ＳＴ６ａでは、補正前の入力音声２の特徴ベクトルに加え補正ベクトルを一時的に記憶する。
【００２５】
この様に、一時的に記憶している前の発話までの特徴ベクトルの平均ベクトルと１発話前に使用した補正ベクトルを加重平均して補正ベクトルとすると、直前の発話をより重視して求めることになる。そのため、話者が途中で交代した場合であっても補正ベクトルを速やかに更新することができ、認識率を上げることができる。
以上が補正手段４の動作の詳細な説明である。
【００２６】
次に調整手段６の動作について説明する。
図５は、この発明の実施の形態１における調整手段６の動作を示すフローチャートである。
調整手段６は、図２のメモリ１１に記憶されている音響モデル７を取得する（ＳＴ２１）。次に、現在の入力音声２が第１発話目であるか否かを判断し（ＳＴ２２）、第１発話目であれば、音響モデル７のパラメータである分散値をα倍して、調整後の音響モデルとして照合手段８に出力する（ＳＴ２３）。ここでαは１より大きい定数（第１の定数）であり、具体的な値は事前に認識実験等により定めておく。このように１より大きい値を乗じて音響モデルの分散値を大きくすることにより、マイクの周波数特性の違い等で入力音声２の特徴ベクトルが変動した場合でも音響尤度の低下が抑えられ、マイクの周波数特性の違いに頑健な音響モデルが得られる。反面、音響モデル間の識別性能が低下する可能性があるため、前記定数αは事前の認識実験で認識性能を検証して値を設定したほうが良い。
【００２７】
一方、調整手段６は入力音声２が第２発話目以降であれば、音響モデル７のパラメータである分散値をβ倍して調整後の音響モデルとして照合手段８に出力する（ＳＴ２４）。ここでβは１以上であって前記α以下の定数（第２の定数）、または前記α以下であって入力音声２の発話の回数に従って単調減少する１以上の変数である。定数である場合、例えば１とする。変数である場合、発話回数に応じて減じる値とし、例えば式（１）でβの値を算出する。
β＝ＭＡＸ（１，α−ｃ＊ｎ）   （式１）
【００２８】
式（１）でＭＡＸ（１，α−ｃ＊ｎ）は、１とα−ｃ＊ｎの値の大きい方を選択する演算子である。またｃは実験的に定めた定数、ｎは入力音声の回数である。
【００２９】
入力音声２が第２発話目以降では、音響モデルの分散値をメモリ１１に記憶された元の音響モデルと同一にする、あるいは発話回数に応じて分散値を近づけていくことにより、音響モデルの識別性能をメモリ１１に格納されている元の音響モデルと同一、あるいは発話回数に応じて音響モデルの識別性能に近づけていくことができる。
なお、このように音響モデル７の分散値を小さくしていくと、マイクの周波数特性の違いに対する頑健性は低くなっていくが、第２発話目以降では、上述したとおり補正手段４において学習時と認識時のマイク周波数特性の違いを吸収する効果が得られる処理を行っているので問題は生じない。
以上が調整手段６の動作の説明である。
【００３０】
次に、照合手段８の動作を説明する。
照合手段８は、前記補正後の特徴ベクトルが入力されると、この補正後の特徴ベクトルを調整手段６から入力された調整後の音響モデルを用いてパターンマッチングを行い、尤度が最も高い音響モデルの語彙を認識結果９として音声認識装置１から出力する。パターンマッチングの方法としては、例えばビタビアルゴリズムを用いる。
【００３１】
以上説明したように、本実施の形態の音声認識装置１では、第１発話に対しては、入力音声２を分析した第１の特徴ベクトルの平均ベクトルと、音響モデルの学習時の平均ベクトルとの差分を第１の特徴ベクトルに補正し、補正した第１の特徴ベクトルを調整手段６によって分散値を大きくした音響モデルを用いてパターンマッチングを行うので、第１発話目に対して認識終了時間の遅延なしに音響モデルの学習時と認識時でマイクの周波数特性が異なる場合でも頑健な音声認識が可能になる。更に、第２発話以降に対しては、学習時と認識時の平均ベクトルの差を補正する処理によって音響モデルの学習効果を活かした音声認識性能を保つことができる。
【００３２】
また、特許文献１では、入力発話長が短い場合には、平均ベクトルの精度が低下して認識性能が低下するが、本発明に係る音声認識装置では、音響モデルの学習に応じて入力音声の特徴ベクトルを補正し、第１発話目であれば、音響モデルのパラメータである分散値を大きくするので、音響モデルの学習時と認識時でマイクの周波数特性が異なり入力発話長が短い場合であっても、頑健な音声認識が可能になる。更に第２発話以降に対しては学習時と認識時の平均ベクトルの差を補正する処理によって音響モデルの学習効果を活かした音声認識性能を保つことができる。
【００３３】
また、特許文献１では、学習データ全体で平均ベクトルを求めているため、最初の発話ではＣＭＮが働かず、学習時と認識時でマイクの周波数特性が異なる場合、認識性能が低下するが、本発明に係る音声認識装置では、第１発話目であれば、音響モデルのパラメータである分散値を大きくするので、音響モデルの学習時と認識時でマイクの周波数特性が異なり、入力音声の最初の発話であっても、頑健な音声認識が可能になる。更に２発話以降に対しては学習時と認識時の平均ベクトルの差を補正する処理によって音響モデルの学習効果を活かした音声認識性能を保つことができる。
【００３４】
なお、実施の形態１では、音響モデル７に学習データの特徴ベクトルの平均ベクトルを算出し、学習データの各特徴ベクトルから前記平均ベクトルを減算したデータによって前記音素単位の音響モデルを事前に学習したもの、即ちＣＭＮを行ったものとして説明したが、ＣＭＮを行わない場合にも対応する。
学習時にＣＭＮを行わない音響モデル７の場合には、音響モデル７は学習データの特徴ベクトルの平均ベクトルを減算していないため、補正手段４は第１発話目に対して、入力音声２の特徴ベクトルから入力音声２の平均ベクトルを減算しない。更に、第２発話目以降に対しては、入力音声２の特徴ベクトルから前の発話までの特徴ベクトルの平均ベクトルを減算して、音響モデル７の学習データの平均ベクトルを加算する。
この様に、補正手段４は、音響モデル７の学習に応じて、音響モデル７の学習時の平均ベクトルと、入力音声２の特徴ベクトルの平均ベクトルとの差分を入力音声２の特徴ベクトルに補正する。
【００３５】
また、音響モデル７は、話者毎の前記第２の特徴ベクトルから話者毎の全ての前記第２の特徴ベクトルの平均ベクトルを減算して作成した話者毎の学習データと、全話者の前記第２の特徴ベクトルから全話者の全ての前記第２の特徴ベクトルの平均を減算して作成した全話者の学習データ、の両方を学習データとして用いてもよい。
前記話者毎学習データは、マイクや話者の違いによる特徴ベクトルの変動を抑えて高精度に音響モデルを学習することができ認識性能を向上させる効果がある。一方、前記全話者学習データは、学習データの特徴ベクトルを一様に減算しただけであるため、元の学習データと同一の特徴を持っている。元の学習データは様々な周波数特性のマイクを用いて収録した話者の特徴ベクトルを含んでいるため、マイクや話者の違いに対して頑健な音響モデルを構築する効果がある。また全話者の特徴ベクトルから全話者平均ベクトルを減算することにより、全話者の特徴ベクトルを話者毎学習データの特徴ベクトルと概ね値をそろえることができ、両方の学習データの特徴を合わせ持つ音響モデルを学習することが可能になる。
【００３６】
そして音声認識を実施する際は、前記のとおり話者毎の学習データと全話者の学習データの両方を用いて学習した音響モデルを用いることによって、補正手段４は第１発話目であれば、全話者の全ての特徴ベクトルの平均ベクトルを補正ベクトルとして、分散値を調整した音響モデルと入力された音声の特徴ベクトルから補正ベクトルを減算した補正後の特徴ベクトルを照合するので、認識終了時間の遅延なしに、全話者の全ての前記第２の特徴ベクトルの平均を減算して作成した全話者の学習データを用いて音響モデルを学習した効果によりマイクや話者の違いに対して頑健になり音声認識の精度を確保することができる。更に、補正手段４は第２発話目以降に対しては、入力音声２の前の発話までの特徴ベクトルの平均ベクトルを補正ベクトルとすることにより、話者毎の全ての前記第２の特徴ベクトルの平均ベクトルを減算して作成した話者毎の学習データを用いて音響モデルを学習した効果によりマイクや話者の違いに起因する特徴ベクトルに対してＣＭＮ効果を十分に発揮する様に学習した音響モデルと同一、あるいは近い音響モデルとなるように分散値を調整するので、認識性能を向上することができる。
【００３７】
実施の形態２．
この発明の実施の形態２による音声認識装置１は、実施の形態１による図１の音声認識装置１の機能構成および図２のハードウェア構成と同一である。実施の形態１と異なる構成は調整手段６の動作である。その他の構成手段の動作は実施の形態１と同一である。
【００３８】
本実施の形態における調整手段６の動作を説明する。
図６は、この発明の実施の形態１における調整手段６の動作を示すフローチャートである。
調整手段６は、音響モデル７を取得する（ＳＴ２１）。次に現在の入力音声２が第１発話目であるか否かを判断する（ＳＴ２２）。
入力音声２が第１発話目である場合、音響モデル７のパラメータである分散値のうち、一部であるｎ１からｎ２次元の値をα倍して、調整後の音響モデルとして照合手段８に出力する（ＳＴ２３ａ）。
【００３９】
ここで、ｎ１、ｎ２は０＜＝ｎ１＜＝ｎ２＜Ｎを満たす定数である。Ｎは特徴ベクトルの次元数である。αは１より大きい定数であり、具体的な値は事前に認識実験等により定めておく。このように１より大きい値を低次元の分散値に乗じて音響モデル７の分散値を大きくすることにより、マイクの周波数特性の違い等で入力音声２の特徴ベクトルが変動した場合でも音響尤度の低下が抑えられ、マイクの周波数特性の違いに頑健な音響モデルが得られる。反面、音響モデル間の識別性能が低下する可能性があるので、前記定数αは事前の認識実験で認識性能を検証して値を設定したほうが良い。
【００４０】
なお分散値を調整する次元をｎ１からｎ２に限定する効果は次のとおりである。音響モデルの学習時と認識時でマイクの周波数特性が異なる場合、マイク間の周波数特性差は特徴ベクトルであるＭＦＣＣの低次元の値に影響を与える場合が多く、高次元のＭＦＣＣはあまり変化しないことが多い。この場合は高次元の分散値は調整せず元の音響モデルの分散値をそのまま使用することにより、音響モデルの識別性能を必要以上に低下させるのを抑える効果がある。
【００４１】
次に、入力音声２が第２発話目以降の調整手段６の動作を説明する。
調整手段６は第２発話目以降では音響モデル７のパラメータである分散値のうち、一部であるｎ１からｎ２次元の値をβ倍して調整後の音響モデル７として照合手段８に出力する（ＳＴ２４ａ）。
ここでβは１以上で前記α以下の定数または、α以下であって入力発話の回数に従って単調減少する１以上の変数である。定数である場合、例えば１とする。変数である場合、発話回数に応じて減じる値とする。例えば実施の形態１と同様に式（１）でβの値を算出する。
【００４２】
上記のように発話の２回目以降では、音響モデル７の分散値を学習して得た元の音響モデル７と同一にする、あるいは発話回数に応じて分散値を近づけていくことにより、音響モデル７の識別性能を学習して得た元の音響モデル７と同一、あるいは発話回数に応じて識別性能を近づけていくことができる。
【００４３】
なおこのように音響モデルの分散値を小さくしていくと、マイクの周波数特性の違いに対する頑健性は低くなっていくが、第２発話目以降では上述したとおり補正手段４において学習時と認識時のマイク周波数特性の違いを吸収する効果が得られるようになるので問題は生じない。
【００４４】
以上説明したように、本実施の形態の音声認識装置１では、入力音声２が第１発話目であるか否かに応じて、音響モデル７のパラメータである分散値のうち低次元の分散値を調整して、調整した音響モデル７と入力音声２を音響モデル７の学習時に応じて補正した特徴ベクトルを照合して、認識結果を出力するので、マイク間の周波数特性差が顕著な低次元には分散値を大きくし、マイク間の周波数特性差があまりない高次元には分散値の調整を行わない。そのため、音響モデルの識別性能を必要以上に低くすることなく、学習時と認識時のマイク周波数特性の違いを吸収することができ、認識性能を改善する効果がある。
【産業上の利用可能性】
【００４５】
以上のように、本発明に係る音声認識装置は、入力された音声の第１発話目の特徴ベクトルに対して、音響モデルの学習時の平均ベクトルと入力された音声の平均ベクトルとの差を補正し、入力された音声が第１発話目であるか否かに応じて分散値を調整した音響モデルと補正後の入力された音声の特徴ベクトルを照合するので、周波数特性が異なる様々なマイクに対して第１発話目の音声認識性能を改善し、第２発話目以降であっては学習時と認識時の平均ベクトルの差を補正する処理によって音響モデルの学習効果を活かした音声認識性能を保つことができる。
【符号の説明】
【００４６】
１  音声認識装置、２  入力音声、３  音響分析手段、４  補正手段、５  初期ベクトル、６  調整手段、７  音響モデル、８  照合手段、９  認識結果、１０  プロセッサ、１１  メモリ。
【図１】
2017199417.tif 000003
【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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【手続補正書】
【提出日】平成29年1月26日(2017.1.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音声を分析して第１の特徴ベクトルを出力する分析手段、
複数の話者が発話した音声データの第２の特徴ベクトルをモデル化した音響モデル、
前記音響モデルの平均ベクトルもしくは前記入力された音声の前記第１の特徴ベクトルの平均ベクトルを、前記第１の特徴ベクトルから減算して補正後の前記第１の特徴ベクトルを出力する補正手段、
前記音声が第１発話目であるか否かに応じて、前記音響モデルのパラメータの分散値を調整する調整手段、
前記分散値を調整した音響モデルと補正後の前記第１の特徴ベクトルを照合して前記音声の認識結果を出力する照合手段
を備えたことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記調整手段は、前記音声が第１発話目であれば、１より大きい第１の定数を前記分散値に乗算することを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記調整手段は、前記音声が第２発話目以降であれば、１以上であって前記第１の定数以下の第２の定数を前記分散値に乗算することを特徴とする請求項２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記調整手段は、前記音声が第２発話目以降であれば、１以上前記第１の定数以下であり入力音声の回数に従って単調減少する変数を前記分散値に乗じることを特徴とする請求項２に記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記音響モデルは複数次元のデータであり、
前記調整手段は、前記音響モデルの複数次元のうち、一部の次元の前記分散値を調整することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項６】
前記音響モデルは、前記第２の特徴ベクトルから全話者の全ての前記第２の特徴ベクトルの平均を減算したデータを用いて学習したデータであり、
前記補正手段は、前記音声が第１発話目であれば、前記第２の特徴ベクトルの平均ベクトルを補正ベクトルとし、前記第１の特徴ベクトルから当該補正ベクトルを減算して補正後の前記第１の特徴ベクトルを出力して、補正前の前記第１の特徴ベクトルを一時的に記憶し、前記音声が第２発話目以降であれば、一時的に記憶した前の発話までの前記補正前の第１の特徴ベクトルの平均ベクトルを補正ベクトルとし、前記第１の特徴ベクトルから当該補正ベクトルを減算して補正後の前記第１の特徴ベクトルを出力して、補正前の前記第１の特徴ベクトルを一時的に記憶することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項７】
前記音響モデルは、話者毎の前記第２の特徴ベクトルから話者毎の全ての前記第２の特徴ベクトルの平均ベクトルを減算したデータによって学習した話者毎の学習データと、全話者の前記第２の特徴ベクトルから全話者の全ての前記第２の特徴ベクトルの平均を減算したデータによって学習した全話者の学習データと、を用いて学習したデータであり、
前記補正手段は、前記音声が第１発話目であれば、全話者の全ての前記第２の特徴ベクトルの平均ベクトルを補正ベクトルとし、前記第１の特徴ベクトルから当該補正ベクトルを減算して補正後の前記第１の特徴ベクトルを出力して、補正前の前記第１の特徴ベクトルを一時
的に記憶し、前記音声が第２発話目以降であれば、一時的に記憶した前の発話までの前記補正前の第１の特徴ベクトルの平均ベクトルを補正ベクトルとし、前記第１の特徴ベクトルから当該補正ベクトルを減算して補正後の前記第１の特徴ベクトルを出力して、補正前の前記第１の特徴ベクトルを一時的に記憶することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項８】
入力された音声の音声認識を行う音声認識装置の音声認識方法において、
入力された音声を分析して第１の特徴ベクトルを出力する分析ステップ、
複数の話者が発話した音声データの第２の特徴ベクトルをモデル化した音響モデルの平均ベクトルもしくは前記入力された音声の前記第１の特徴ベクトルの平均ベクトルを、前記第１の特徴ベクトルから減算して補正後の前記第１の特徴ベクトルを出力する補正ステップ、
前記音声が第１発話目であるか否かに応じて、前記音響モデルのパラメータの分散値を調整する調整ステップ、
前記分散値を調整した音響モデルと補正後の前記第１の特徴ベクトルを照合する照合ステップ
を備えたことを特徴とする音声認識方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
この発明に係る音声認識装置は、入力された音声を分析して第１の特徴ベクトルを出力する分析手段、複数の話者が発話した音声データの第２の特徴ベクトルをモデル化した音響モデル、前記音響モデルの平均ベクトルもしくは前記入力された音声の前記第１の特徴ベクトルの平均ベクトルを、前記第１の特徴ベクトルから減算して補正後の前記第１の特徴ベクトルを出力する補正手段、前記音声が第１発話目であるか否かに応じて、前記音響モデルのパラメータの分散値を調整する調整手段、前記分散値を調整した音響モデルと補正後の前記第１の特徴ベクトルを照合して前記音声の認識結果を出力する照合手段を備えたことを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
この発明の音声認識装置は、音響モデルの平均ベクトルもしくは入力された音声の特徴ベクトルの平均ベクトルを、入力された音声の特徴ベクトルから減算して補正後の特徴ベクトルとする。そして、補正後の特徴ベクトルを入力された音声が第１発話目であるか否かに応じて分散値を調整した音響モデルで照合して認識結果を出力する。そのため、音響モデルの学習時と入力された音声の認識時とでマイクの周波数特性の違いや周囲に騒音があっても、第１発話目に対して認識終了時間の遅延なしに音声認識の精度を確保することができる。
【国際調査報告】
2017199417.tif 000009
2017199417.tif 000010