(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声特徴とテンプレートとのマッチング度を評価値に基づいて判定することにより、最適な標準パターンを選択する音声認識方法において、
入力音声特徴の雑音区間から雑音特徴を作成する第１ステップ、
テンプレートの所定の閾値よりパワーが小さい区間においては、テンプレートの当該区間の音声特徴と入力音声特徴とを比較することによって第１の評価値を算出するとともに、第１ステップで作成された雑音特徴と入力音声特徴とを比較することによって第２の評価値を算出する第２ステップ、および
第１の評価値と第２の評価値のうち、マッチング度の高い方の評価値を、当該区間に対する評価値として採用する第３ステップ、
を備えていることを特徴とする音声認識方法。
【請求項２】
入力音声特徴とテンプレートとのマッチング度を評価値に基づいて判定することにより、最適な標準パターンを選択する音声認識方法において、
入力音声特徴の雑音区間から雑音特徴を作成する第１ステップ、
テンプレートの所定の閾値よりパワーが小さい区間であってかつ入力音声特徴の所定の閾値よりパワーが小さい区間においては、テンプレートの当該区間の音声特徴と入力音声特徴とを比較することによって第１の評価値を算出するとともに、第１ステップで作成された雑音特徴と入力音声特徴とを比較することによって第２の評価値を算出する第２ステップ、および
第１の評価値と第２の評価値のうち、マッチング度の高い方の評価値を、当該区間に対する評価値として採用する第３ステップ、
を備えていることを特徴とする音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、音声認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
音声認識においては、ＤＰマッチングを用いたもの、確率モデル（ＨＭＭ；  Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）  を用いたもの等がある。ＤＰマッチングを用いた単語認識では、単語単位にテンプレートが作成されている。ＨＭＭを用いた単語認識では、より小さな単位でテンプレートが作成される。
【０００３】
ＤＰマッチングを用いた単語認識では、よく知られているように、入力音声とテンプレートのマッチング度を評価する評価値として、距離が用いられる。距離が小さいほどマッチング度が高いと判定される。
【０００４】
ＨＭＭを用いた単語認識では、よく知られているように、入力音声とテンプレートのマッチング度を評価する評価値として、尤度が用いられる。尤度が大きいほどマッチング度が高いと判定される。
【０００５】
ところで、雑音がある環境下で音声を発声した場合、パワーの小さい子音等は、雑音によりその音響特徴が汚されてしまい、テンプレートとのマッチングの結果得られる尤度（ＨＭＭを用いた場合）や距離（ＤＰマッチングを用いた場合）は信頼性が低くなってしまう。また、テンプレート作成時の雑音パターンと認識時の雑音パターンとが異なる場合、雑音区間における距離や尤度は信頼性が低くなってしまう。
【０００６】
そこで、従来においては、実際の雑音環境から無音モデルを学習して、テンプレートの音声区間以外の部分に無音モデルを追加することにより、雑音区間の認識精度を向上する手法が提案されている。しかしながら、この手法では、本来パワーが小さく、雑音に埋もれてしまう音声区間の認識精度を向上させることはできない。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
この発明は、雑音がある環境下で発声された音声に対して音声認識を行なう場合に、認識精度の向上化が図れる音声認識方法を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
この発明による第１の音声認識方法は、入力音声特徴とテンプレートとのマッチング度を評価値に基づいて判定することにより、最適な標準パターンを選択する音声認識方法において、入力音声特徴の雑音区間から雑音特徴を作成する第１ステップ、テンプレートの所定の閾値よりパワーが小さい区間においては、テンプレートの当該区間の音声特徴と入力音声特徴とを比較することによって第１の評価値を算出するとともに、第１ステップで作成された雑音特徴と入力音声特徴とを比較することによって第２の評価値を算出する第２ステップ、および第１の評価値と第２の評価値のうち、マッチング度の高い方の評価値を、当該区間に対する評価値として採用する第３ステップを備えていることを特徴とする。
【００１０】
この発明による第２の音声認識方法は、入力音声特徴とテンプレートとのマッチング度を評価値に基づいて判定することにより、最適な標準パターンを選択する音声認識方法において、入力音声特徴の雑音区間から雑音特徴を作成する第１ステップ、テンプレートの所定の閾値よりパワーが小さい区間であってかつ入力音声特徴の所定の閾値よりパワーが小さい区間においては、テンプレートの当該区間の音声特徴と入力音声特徴とを比較することによって第１の評価値を算出するとともに、第１ステップで作成された雑音特徴と入力音声特徴とを比較することによって第２の評価値を算出する第２ステップ、および第１の評価値と第２の評価値のうち、マッチング度の高い方の評価値を、当該区間に対する評価値として採用する第３ステップを備えていることを特徴とする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、この発明の実施の形態について説明する。
【００１２】
〔１〕本発明の考え方についての説明
本発明の考え方について説明する。
【００１３】
図１（ａ）はテンプレートを示し、図１（ｂ）は入力音声特徴を示している。図１（ａ）において、Ｔｈは、予め設定された評価区間決定用の閾値を示している。また、図１（ａ）および図１（ｂ）において、区間Ａ、Ａ’は雑音区間を、区間Ｂ、Ｂ’は音声区間を、区間Ｃ、Ｃ’は雑音区間を示している。
【００１４】
以下、音声認識方法について説明する。
【００１５】
まず、入力音声特徴の雑音区間Ａ’またはＣ’から、雑音特徴を作成する。
【００１６】
テンプレートの閾値Ｔｈよりパワーが大きい区間Ｕ１、Ｕ２については、テンプレートのかかる部分の音声特徴と、入力音声特徴とを比較することにより、評価を行なう。つまり、評価値（尤度または距離）を算出する。
【００１７】
テンプレートの閾値Ｔｈよりパワーが小さい区間、Ａ、Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｃについては、２種類の評価を行なう。第１は、テンプレートのかかる部分の音声特徴と、入力音声特徴とを比較することにより、評価を行なう。第２は、入力音声特徴の雑音区間Ａ’またはＣ’から作成された雑音特徴と、入力音声特徴とを比較することにより、評価を行なう。そして、第１の評価結果と第２の評価結果とを比較し、マッチング度の高い方の評価値を当該区間の評価値として用いる。つまり、評価値が尤度である場合には評価値が大きい方の尤度を当該区間の評価値として用い、評価値が距離である場合には評価値が小さい方の距離を当該区間の評価値として用いる。
【００１８】
ＳＮＲ値が小さいために音声の特徴であるスペクトルが雑音より完全にマスクされている区間では、テンプレートの特徴として雑音特徴を用いた場合のマッチング度が高くなる。一方、本来の音声特徴が残っている区間においては、テンプレートの特徴としてテンプレートのかかる部分の音声特徴を用いた場合のマッチング度が高くなる。したがって、上記実施の形態のように、テンプレートの閾値Ｔｈよりパワーが小さい区間Ａ、Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｃについて、２種類の評価を行なって、マッチング度の高い方の評価値を用いることにより、音声認識精度が向上する。
【００１９】
上記実施の形態では、テンプレートの閾値Ｔｈよりパワーが小さい区間Ａ、Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｃについて、２種類の評価が行なわれているが、入力音声特徴の閾値Ｔｈ’（図１（ｂ）参照）よりパワーが小さい区間Ａ’、Ｄ１’、Ｄ２’、Ｄ３’、Ｃ’について、２種類の評価を行なうようにしてもよい。
【００２０】
また、テンプレートの閾値Ｔｈよりパワーが小さい区間であってかつ入力音声特徴の閾値Ｔｈ’よりパワーが小さい区間について、２種類の評価を行なうようにしてもよい。
【００２１】
〔２〕ＨＭＭを用いた音声認識に適用した場合の実施例の説明
ＨＭＭを用いた音声認識に適用した場合の実施例について説明する。
【００２２】
図２（ａ）は”ＳＡＫＡＩ”のテンプレートを示している。テンプレートは、ＨＭＭ状態列と各状態毎のパワーとからなる。
【００２３】
テンプレートの学習時は、図２（ｂ）に示すように、学習用音声データからテンプレートを学習する。この場合、単語単位に学習してもよいし、単語より細かな単位、例えば音素単位に学習してもよい。また、各状態毎のパワーは、他のパラメータ（例えばケプトラム）と同様にＥＭ推定によって求められる。あるいは、各状態毎のパワーは、他のパラメータ（例えばケプトラム）を用いて学習したモデルを用いて、学習用データと学習によって得られたモデルとのアライメントをとり、各状態と対応する学習データのアライメント部分から各状態の平均パワーを算出することによって、求めるようにしてもよい。
【００２４】
図３は、テンプレートと入力音声特徴を示している。
【００２５】
まず、入力音声特徴の雑音区間から、雑音特徴を作成する。
【００２６】
テンプレート（図２）の閾値Ｔｈをこの例では５とする。テンプレートのパワーが大きい部分、つまり、テンプレート中の”Ａ”の部分については、テンプレートのかかる部分の音声特徴と、入力音声特徴とを比較することにより、尤度を算出する。
【００２７】
テンプレート（図２）の閾値Ｔｈより平均パワーが小さい部分、つまり、テンプレート中の”無音”、”Ｓ”、”Ｋ”の部分については、２種類の評価を行なう。第１は、テンプレートのかかる部分の音声特徴と、入力音声特徴とを比較することにより、尤度を求める。第２は、入力音声特徴の雑音区間から作成された雑音特徴と、入力音声特徴とを比較することにより、尤度を求める。そして、第１の評価結果と第２の評価結果とを比較し、尤度の大きい方を当該区間の尤度として用いる。
【００２８】
なお、入力音声特徴（図３）の閾値Ｔｈ’よりパワーが小さい部分”無音”、”Ｓ”、”Ａ”、”Ｉ”について、２種類の評価を行なうようにしてもよい。
【００２９】
また、テンプレート（図２）の閾値Ｔｈよりパワーが小さい部分であってかつ入力音声特徴（図３）の閾値Ｔｈ’よりパワーが小さい部分”無音”、”Ｓ”について、２種類の評価を行なうようにしてもよい。
【００３０】
テンプレートの閾値Ｔｈよりパワーが小さい部分であってかつ入力音声特徴の閾値Ｔｈ’よりパワーが小さい部分について２種類の評価を行なう音声認識方法（本発明方法という）と、従来の音声認識方法（従来法という）とについて、次の比較実験を行なった。
【００３１】
つまり、ＳＮ比５ｄＢの雑音環境下において、１００個の地名の単語に対して男女計５名に発声を行なわせ、これらの音声に対して本発明方法と従来法とによって音声認識を行い、音声認識率を求めた。従来法では認識率が９４．８％であったのに対して、本発明方法では認識率が９６．０％に向上した。
【００３２】
【発明の効果】
この発明によれば、雑音がある環境下で発声された音声に対して音声認識を行なう場合に、認識精度の向上化が図れるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】テンプレートと入力音声特徴とを示す波形図である。
【図２】ＨＭＭを用いた音声認識でのテンプレートを示す模式図である。
【図３】ＨＭＭを用いた音声認識でのテンプレートと入力音声特徴を示す模式図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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