(57)【要約】  事前に音声認識の知識を利用できない場合でも、精度の高い雑音抑圧を行うことができる音声処理装置を提供する。音声処理装置は、予め発声内容が把握されている音声であり雑音抑圧処理用のパラメータが用いられて雑音抑圧処理された複数の教師信号を、音声認識エンジンに送信する教師信号送信部１１と、音声認識エンジンによる複数の教師信号に対する音声認識処理の認識結果を受け取る認識結果受信部１２と、認識結果の精度に基づいて、複数の教師信号に用いられたパラメータのうち、音声認識エンジンによる音声認識処理の前に行われる雑音抑圧処理に用いるためのパラメータを選択するパラメータ選択部１３とを備える。
2014049944.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め発声内容が把握されている音声であり雑音抑圧処理用のパラメータが用いられて雑音抑圧処理された複数の教師信号を、音声認識エンジンに送信する教師信号送信部と、
前記音声認識エンジンによる前記複数の教師信号に対する音声認識処理の認識結果を受け取る認識結果受信部と、
前記認識結果の精度に基づいて、前記複数の教師信号に用いられたパラメータの中から前記音声認識エンジンによる音声認識処理の前に行われる雑音抑圧処理に用いるためのパラメータを選択するパラメータ選択部とを備えた
ことを特徴とする音声処理装置。
【請求項２】
雑音抑圧処理は、モデルベース雑音抑圧処理であり、
パラメータは、雑音抑圧処理用のモデルである
請求項１記載の音声処理装置。
【請求項３】
認識結果受信部は、
音声認識エンジンにより行われた複数の教師信号に対する音声認識処理の処理時間を取得し、
パラメータ選択部は、
認識結果の精度および当該処理時間に基づいて、前記複数の教師信号に用いられたパラメータの中から、前記音声認識エンジンによる音声認識処理の前に行われる雑音抑圧処理に用いるためのパラメータを選択する
請求項１または請求項２記載の音声処理装置。
【請求項４】
複数のパラメータは、音響的近さに応じて複数階層のクラスタに分類された木構造として表現され、複数のパラメータが当該クラスタの代表ノードとして表現され、
教師信号送信部は、
前記木構造の代表ノードとして表現されたパラメータが用いられた教師信号を優先して音声認識エンジンに送信し、当該教師信号のうち認識精度が最も高い教師信号に用いられたパラメータを選択し、当該パラメータを含むクラスタに属するパラメータが用いられた教師信号を次に優先して前記音声認識エンジンに送信する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の音声処理装置。
【請求項５】
過去に選択されたパラメータを記録するパラメータ記録部を備え、
教師信号送信部は、
前記パラメータ記録部に記録された前記パラメータが用いられた教師信号を、優先して音声認識エンジンに送信する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の音声処理装置。
【請求項６】
過去に選択されたパラメータを記録するパラメータ記録部を備え、
複数のパラメータは、音響的近さに応じて複数階層のクラスタに分類された木構造として表現され、複数のパラメータが当該クラスタの代表ノードとして表現され、
教師信号送信部は、
前記パラメータ記録部に記録された前記パラメータに基づいて一つの代表ノードを選択し、当該代表ノードとして表現されたパラメータを含むクラスタに属するパラメータが用いられた教師信号を優先して音声認識エンジンに送信する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の音声処理装置。
【請求項７】
予め発声内容が把握されている音声であり雑音抑圧処理用のパラメータが用いられて雑音抑圧処理された複数の教師信号を、音声認識エンジンに送信する教師信号送信部と、
前記音声認識エンジンによる前記複数の教師信号に対する音声認識処理の認識結果を受け取る認識結果受信部と、
前記認識結果の精度に基づいて、前記複数の教師信号に用いられたパラメータの中から前記音声認識エンジンによる音声認識処理の前に行われる雑音抑圧処理に用いるためのパラメータを選択するパラメータ選択部と、
選択された前記パラメータを用いて雑音抑圧処理を行う耐雑音処理部とを備えた
ことを特徴とする雑音抑圧装置。
【請求項８】
予め発声内容が把握されている音声であり雑音抑圧処理用のパラメータが用いられて雑音抑圧処理された複数の教師信号を、音声認識エンジンに送信し、
前記音声認識エンジンによる前記複数の教師信号に対する音声認識処理の認識結果を受け取り、
前記認識結果の精度に基づいて、前記複数の教師信号に用いられたパラメータの中から前記音声認識エンジンによる音声認識処理の前に行われる雑音抑圧処理に用いるためのパラメータを選択する
ことを特徴とする音声処理方法。
【請求項９】
コンピュータに、
予め発声内容が把握されている音声であり雑音抑圧処理用のパラメータが用いられて雑音抑圧処理された複数の教師信号を、音声認識エンジンに送信する教師信号送信処理と、
前記音声認識エンジンによる前記複数の教師信号に対する音声認識処理の認識結果を受け取る認識結果受信処理と、
前記認識結果の精度に基づいて、前記複数の教師信号に用いられたパラメータの中から前記音声認識エンジンによる音声認識処理の前に行われる雑音抑圧処理に用いるためのパラメータを選択するパラメータ選択処理とを
実行させるための音声処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声処理装置、音声処理方法、音声処理プログラムおよび雑音抑圧装置に関し、特に音声認識に用いられる音声処理装置、音声処理方法、音声処理プログラムおよび雑音抑圧装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、音声認識技術の実用化が盛んである。音声認識を行う一般的な装置は、マイクロフォンから入力した音声を認識処理する。しかし、その際、目的とする音声以外に周囲の雑音などが混入することがあり、これが音声認識率を下げる大きな要因の一つである。【０００３】
この問題を解決するための方法として、雑音抑圧、音声強調の技術が長年研究されてきた。例えば、入力中の雑音成分を推定して入力から差し引くことで雑音を抑圧するスペクトルサブトラクションなどは既に実用化されている。また近年、特にモデルベースの雑音抑圧、音声強調技術が発展してきており、単純に音声の品質を上げるだけでは解消しない音声の歪みを軽減し、より音声認識に適した変換を行う研究がされている。【０００４】
特許文献１に、モデルベース雑音抑圧、音声強調技術の例が記載されている。特許文献１に記載された技術は、雑音平均スペクトルを求める手段と、入力信号と雑音平均スペクトルから仮推定音声を求める手段と、標準パタンと、標準パタンを用いて仮推定音声の補正値を求める手段を用いる。これにより、特許文献１に記載された技術は、音声の情報を欠落させることなく高い精度で雑音成分を除去できる雑音抑圧システムを提供することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許４７６５４６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
一般的なモデルベース雑音抑圧を行う雑音抑圧システムは、後段の音声認識エンジンが使用する標準パタンすなわちモデルと同質のモデルを利用することで、音声認識に適した変換を行っていた。このとき、雑音抑圧システムは、雑音抑圧用のモデル構築時に、後段の音声認識エンジンの知識（モデル）を利用できることを前提としていた。【０００７】
しかし、例えば雑音抑圧処理を行う前段の構成と、音声認識を行う後段の構成とが独立に構築される場合、後段の音声認識エンジンの知識が利用可能であるとは限らない。例えば、クライアントサーバ型音声認識システムにおいて、雑音抑圧処理を行うクライアント側と音声認識を行うサーバ側とが独立している場合がある。このような場合、クライアント側が、雑音抑圧の際に音声認識の知識を使わず、雑音抑圧のパラメータ（モデル）と音声認識のパラメータとのミスマッチが生じた場合、適切な雑音抑圧ができず、音声認識精度が劣化する。【０００８】
本発明は、事前に音声認識の知識を利用できない場合でも、精度の高い雑音抑圧を行うことができる音声処理装置、音声処理方法、音声処理プログラムおよび雑音抑圧装置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】
【０００９】
本発明による音声処理装置は、予め発声内容が把握されている音声であり雑音抑圧処理用のパラメータが用いられて雑音抑圧処理された複数の教師信号を、音声認識エンジンに送信する教師信号送信部と、音声認識エンジンによる複数の教師信号に対する音声認識処理の認識結果を受け取る認識結果受信部と、認識結果の精度に基づいて、複数の教師信号に用いられたパラメータの中から音声認識エンジンによる音声認識処理の前に行われる雑音抑圧処理に用いるためのパラメータを選択するパラメータ選択部とを備えたことを特徴とする。【００１０】
本発明による雑音抑圧装置は、予め発声内容が把握されている音声であり雑音抑圧処理用のパラメータが用いられて雑音抑圧処理された複数の教師信号を、音声認識エンジンに送信する教師信号送信部と、音声認識エンジンによる複数の教師信号に対する音声認識処理の認識結果を受け取る認識結果受信部と、認識結果の精度に基づいて、複数の教師信号に用いられたパラメータのうち、音声認識エンジンによる音声認識処理の前に行われる雑音抑圧処理に用いるためのパラメータを選択するパラメータ選択部と、選択されたパラメータを用いて雑音抑圧処理を行う耐雑音処理部とを備えたことを特徴とする。【００１１】
本発明による雑音抑圧方法は、予め発声内容が把握されている音声であり雑音抑圧処理用のパラメータが用いられて雑音抑圧処理された複数の教師信号を、音声認識エンジンに送信し、音声認識エンジンによる複数の教師信号に対する音声認識処理の認識結果を受け取り、認識結果の精度に基づいて、複数の教師信号に用いられたパラメータのうち、音声認識エンジンによる音声認識処理の前に行われる雑音抑圧処理に用いるためのパラメータを選択することを特徴とする。【００１２】
本発明による雑音抑圧プログラムは、コンピュータに、予め発声内容が把握されている音声であり雑音抑圧処理用のパラメータが用いられて雑音抑圧処理された複数の教師信号を、音声認識エンジンに送信する教師信号送信処理と、音声認識エンジンによる複数の教師信号に対する音声認識処理の認識結果を受け取る認識結果受信処理と、認識結果の精度に基づいて、複数の教師信号に用いられたパラメータのうち、音声認識エンジンによる音声認識処理の前に行われる雑音抑圧処理に用いるためのパラメータを選択するパラメータ選択処理とを実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、事前に音声認識の知識を利用できない場合でも、精度の高い雑音抑圧を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明による音声処理装置の第１の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明による音声処理装置の第１の実施形態の動作を示すフローチャートである。
【図３】実施例１にかかる雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。
【図４】実施例１にかかる雑音抑圧装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】パラメータのクラスタリングの例を示す説明図である。
【図６】本発明による音声処理装置の第２の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図７】本発明による音声処理装置の第２の実施形態の動作を示すフローチャートである。
【図８】実施例２にかかる音声認識システムの構成を示すブロック図である。
【図９】実施例２にかかる音声認識システムの動作を示すフローチャートである。
【図１０】本発明による音声処理装置の主要部の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明による音声処理装置の実施形態を、図面を参照して説明する。
【００１６】
実施形態１．
図１は、第１の実施の形態に係る音声処理装置の構成を示した図である。図１に示される音声処理装置１０は、教師信号の出力と認識結果の受信を行い、雑音抑圧および音声強調のために最適なパラメータを選択する。
【００１７】
本実施形態の音声処理装置１０は、汎用的なコンピュータシステムであり、図示しない構成として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、及び不揮発性記憶装置を備える。音声処理装置１０は、ＣＰＵがＲＡＭ、ＲＯＭ、又は不揮発性記憶装置に格納されたＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）およびプログラムを読み込み、音声処理を実行する。なお、音声処理装置１０は、１台のコンピュータシステムである必要はなく、複数台のコンピュータシステムで構成されていてもよい。
【００１８】
図１に示すように、本実施形態の音声処理装置１０は、教師信号送信部１１と、認識結果受信部１２と、パラメータ選択部１３と、パラメータ記憶部１５と、教師信号記憶部１４を備える。なお、パラメータ記憶部１５および教師信号記憶部１４は、音声処理装置１０の外部に設けられていてもよい。
【００１９】
パラメータ記憶部１５は、複数のパラメータを記憶する。パラメータとは、後述する雑音抑圧処理に用いられるデータであり、例えばモデルベース雑音抑圧を用いる場合は、音声認識エンジンに用いられるモデルである。教師信号記憶部１４は、パラメータ記憶部１５に記憶された複数のパラメータによって変換された複数の教師信号を記憶する。この変換とは、後述する耐雑音処理部１０２が行う雑音抑圧処理と同様の処理である。
【００２０】
教師信号送信部１１は、教師信号記憶部１４に記憶された複数の教師信号を、音声認識エンジン１０３に順次送信する。教師信号とは、予め発声内容が把握されている音声である。また、教師信号送信部１１は、送信された教師信号に関する情報、例えば変換に用いられたパラメータを認識結果受信部１２に通知する。
【００２１】
認識結果受信部１２は、音声認識エンジン１０３から得られる複数の音声認識処理の認識結果を順次受信し、教師信号送信部１１から通知されるパラメータの情報とあわせてパラメータ選択部１３に通知する。
【００２２】
パラメータ選択部１３は、認識結果の精度に基づいて、パラメータ記憶部１５に記憶された複数のパラメータの中から、音声認識エンジン１０３による認識処理の前に行われる雑音抑圧処理に用いるためのパラメータを選択する。具体的には、パラメータ選択部１３は、認識結果受信部１２にて順次受信した複数の認識結果を比較し、最も認識精度の高い認識結果を選択する。そして、パラメータ選択部１３は、選択した認識結果の認識対象である教師信号に用いられたパラメータを選択する。パラメータ選択部１３は、例えば、予め把握されている教師信号の発声内容に単語レベルまたは文字レベルで最も近い認識結果を、最も認識精度が高い認識結果として選択する。単語レベルまたは文字レベルの距離の比較方法は、公知技術として良く知られているため、ここでは説明を省略する。
【００２３】
なお、パラメータ選択部１３が比較する対象を認識精度のみとしたが、パラメータ選択部１３は、音声認識エンジン１０３の認識精度と処理時間との組み合わせに基づいて最適なパラメータを選択してもよい。その場合、認識結果受信部１２は、認識結果を受信する際に処理時間も合わせて得て、パラメータ選択部１３に通知する。一般に、音声認識においてはパラメータあるいはモデルのマッチングが良いほど処理時間が短いという傾向がある。そのため、パラメータ選択部１３は、処理時間も考慮することで、より精度の高いパラメータの選択をすることができる。
【００２４】
次に、本実施形態の音声処理装置の動作を説明する。図２は、本発明による音声処理装置の第１の実施形態の動作を示すフローチャートである。
【００２５】
まず、教師信号送信部１１は、教師信号を送信する（ステップＳ２００）。具体的には、教師信号送信部１１は、複数のパラメータによって変換され、教師信号記憶部１４に記憶された複数の教師信号を、音声認識エンジン１０３に順次送信する。また、教師信号送信部１１は、送信した教師信号に関する情報を認識結果受信部１２に通知する。
【００２６】
次に、認識結果受信部１２は、音声認識エンジン１０３から認識結果を受信する（ステップＳ２０１）。具体的には、認識結果受信部１２は、音声認識エンジン１０３から複数の認識結果を順次受信し、教師信号送信部１１から通知されるパラメータの情報と合わせてパラメータ選択部１３に通知する。
【００２７】
次に、パラメータ選択部１３は、パラメータ選択を行う（ステップＳ２０２）。具体的には、パラメータ選択部１３は、認識結果受信部１２から通知された複数の認識結果を比較し、最も認識精度の高い認識結果を選択する。そして、パラメータ選択部１３は、選択した認識結果の認識対象である教師信号に用いられたパラメータを選択する。例えば、教師信号として「一番近い駅はどこですか」と発声された音声が用いられているとする。そして、音声認識エンジン１０３が、３種類のパラメータにより変換されたその教師信号に音声認識を行い、「一番近い駅は」「一番近い木はどこですか」「千葉駅はどこですか」といった３種類の認識結果を出力したとする。この場合、最も認識精度の高い認識結果、すなわち正解に近い認識結果は、単語レベルで比較して２番目の認識結果である。そこで、パラメータ選択部１３は、２番目の認識結果を選択する。この選択結果は、２番目の認識結果の対象である教師信号の変換に用いられたパラメータが、後段の音声認識エンジンにとって最適であることを示している。
【００２８】
次に、パラメータ選択部１３は、選択したパラメータを出力する（ステップＳ２０３）。
【００２９】
本実施形態では変換に用いられる対象および選択の対象をパラメータと表現したが、パラメータは、例えばスペクトルサブトラクションの閾値でもよいし、ウィナーフィルターのゲインでもよい。
【００３０】
なお、教師信号送信部１１は、複数のパラメータによって変換された複数の教師信号を順次送信する際、送信する順序を制御してもよい。例えば、複数のパラメータが音響的近さによってクラスタリングされている場合、教師信号送信部１１は、各クラスタを代表するノード（パラメータ）により変換された教師信号を優先適用する。そして、教師信号送信部１１は、パラメータ選択部１３にて認識精度が高いと選択された代表ノードに関連付けられたクラスタ内のパラメータを優先して適用する。これにより、パラメータ選択部１３は、パラメータが多数ある場合でも少ない処理量で効率的にパラメータ選択をすることが可能となる。
【００３１】
図５は、パラメータのクラスタリングの例を示す説明図である。図５に示すように、あらかじめ多数のパラメータ（ここでは一つ一つの記号がパラメータを表す）がクラスタリングされ、その中で代表となるパラメータが代表ノードとされる。教師信号送信部１１は、まず４つの代表ノード（ａ、ｂ、ｃ、ｄ）を送信して音声認識を行う。そして、パラメータ選択部１３が例えばａを最良の認識精度となるパラメータとして選択した場合、教師信号送信部１１は、残りの代表ノードが含まれるクラスタは展開せずに、ａが含まれるクラスタＡ内のパラメータのみを対象として再帰的に教師信号の送信を行う。これにより、選択される可能性の低いパラメータの処理が省略されるため、効率が上がる。なお、図５に示す木構造は、多数階層であってもよい。また、代表ノードは、最良の認識精度のパラメータのみではなく、認識精度の良いものから順に複数選択されてもよい。
【００３２】
このように、本実施形態の音声処理装置１０は、雑音抑圧処理を行う場合に、後段の音声認識エンジンの知識を事前に知らなくても精度の高い雑音抑圧および音声強調を行うことができる。特に、モデルベースの雑音抑圧手法を用いる場合には、雑音抑圧時のモデルと音声認識時のモデルにミスマッチがあると大きな精度劣化の要因になるので、このミスマッチを低減させることによる精度向上の効果は高い。
【００３３】
また、本実施形態の音声処理装置１０は、教師信号を作成するパラメータが多数である場合に、木構造などを利用して精度の良いものから効率的に適用することで処理量を削減することができる。
【００３４】
＜実施例１＞
以下、本実施形態の音声処理装置の実施例を説明する。図３は、実施例１にかかる雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。図３に示す雑音抑圧装置１００は、音声処理装置１０ｂと、耐雑音処理部１０２とを備える。また、雑音抑圧装置１００は、入力部１０１と、音声認識エンジン１０３とに接続されている。雑音抑圧装置１００は、雑音抑圧エンジンとして動作し、入力音声に雑音抑圧処理を施すことにより音声認識のために好適な音声を出力する。
【００３５】
雑音抑圧装置１００は、汎用的なコンピュータシステムを用いており、図示しない構成として、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及び不揮発性記憶装置を備える。雑音抑圧装置１００は、ＣＰＵがＲＡＭ、ＲＯＭ、又は不揮発性記憶装置に格納されたＯＳおよび雑音抑圧プログラムを読み込み、雑音抑圧処理を実行する。これにより、雑音抑圧装置１００は、入力音声を音声認識に好適な音声にすることができる。なお、雑音抑圧装置１００は１台のコンピュータシステムである必要はなく、複数台のコンピュータシステムで構成されていてもよい。
【００３６】
入力部１０１は、音声を入力し、耐雑音処理部１０２に出力する。入力部１０１は、例えば、マイクロフォンである。
【００３７】
音声処理装置１０ｂは、入力部１０１が音声を入力する前に、音声認識エンジンに教師信号を送信し、認識結果を受信して、雑音抑圧処理に適したパラメータを耐雑音処理部１０２に通知する。音声処理装置１０ｂは、図１に示される音声処理装置１０と同様の機能を有するため、説明を省略する。
【００３８】
耐雑音処理部１０２は、音声処理装置１０ｂから通知されたパラメータを用い、入力部１０１から入力された音声に雑音抑圧処理を行い、音声認識エンジン１０３に出力する。耐雑音処理部１０２は、雑音抑圧処理として、例えばモデルベース雑音抑圧を行う。
【００３９】
次に、本実施例の雑音抑圧装置１００の動作を説明する。図４は、実施例１にかかる雑音抑圧装置の動作を示すフローチャートである。音声処理装置１０ｂは、図１の音声処理装置１０と同様の機能を有するものであるから、図２のフローチャートに示した音声処理装置１０の動作と同様の動作に関しては詳細な説明を省略する。
【００４０】
まず、教師信号送信部１１は、教師信号を送信する（ステップＳ４００）。具体的には、教師信号送信部１１は、音声認識エンジン１０３へ複数の教師信号を順次送信する。
【００４１】
次に、認識結果受信部１２は、認識結果を受信する（ステップＳ４０１）。具体的には、認識結果受信部１２は、音声認識エンジン１０３から順次得られる複数の認識結果を受信する。
【００４２】
次に、パラメータ選択部１３は、パラメータ選択を行う（ステップＳ４０２）。具体的には、パラメータ選択部１３は、認識結果受信部１２から順次受信した複数の認識結果のうち最も認識精度の高いものを選択する。そして、パラメータ選択部１３は、選択した認識結果の認識対象である教師信号に用いられたパラメータを選択する。
【００４３】
次に、パラメータ選択部１３は、パラメータを出力する（ステップＳ４０３）。具体的には、パラメータ選択部１３は、選択したパラメータを耐雑音処理部１０２に通知する。
【００４４】
次に、入力部１０１は、音声を入力する（ステップＳ４０４）。
【００４５】
次に、耐雑音処理部１０２は、雑音抑圧処理を行う（ステップＳ４０５）。具体的には、耐雑音処理部１０２は、音声処理装置１０ｂから通知されるパラメータを用い、入力部１０１から入力される音声に雑音抑圧処理を施し、雑音抑圧後の入力音声を音声認識エンジン１０３に出力する。
【００４６】
本実施例において、雑音抑圧装置１００は、教師信号の送信によるパラメータの選択と、入力音声に対する雑音抑圧処理を、それぞれ１回ずつ行っているが、一度パラメータの選択が行われれば、同じ条件では選択されたパラメータを使い続けてもよい。
【００４７】
実施形態２．
以下に記載する本実施形態の音声処理装置は、時々刻々変化する環境に追従してパラメータを変更する場合でも、効率よくパラメータの選択を行うためのものである。
【００４８】
図６は、本発明による音声処理装置の第２の実施形態の構成を示すブロック図である。図６に示す音声処理装置１０ｃは、教師信号の出力と認識結果の受信を行い、雑音抑圧、音声強調のために最適なモデルパラメータを選択する。
【００４９】
本実施形態の音声処理装置１０ｃは、汎用的なコンピュータシステムを用いており、図示しない構成として、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及び不揮発性記憶装置を備える。音声処理装置１０ｃは、ＣＰＵがＲＡＭ、ＲＯＭ、又は不揮発性記憶装置に格納されたＯＳ、音声処理プログラムを読み込み、音声処理を実行する。これにより、適切な雑音抑圧を効率よく行うことができる。なお、音声処理装置１０ｃは、１台のコンピュータシステムである必要はなく、複数台のコンピュータシステムを用いて構成されていてもよい。
【００５０】
図６に示すように、本実施形態の音声処理装置１０ｃは、教師信号送信部１１と、認識結果受信部１２と、パラメータ選択部１３と、パラメータ記録部１６とを備える。音声処理装置１０ｃは、さらに、複数のパラメータを記憶するパラメータ記憶部１５と、当該複数のパラメータによって変換された複数の教師信号を記憶する教師信号記憶部１４とを備える。以下、音声処理装置１０ｃについて、図１に示した音声処理装置１０と異なる点についてのみ説明する。
【００５１】
パラメータ記録部１６は、パラメータ選択部１３から通知されたパラメータを記録し、次の音声処理の際に記録したパラメータを教師信号送信部１１に通知する。このとき、記録するパラメータは一つとは限らず、それまでの音声処理にて選択された複数のパラメータの履歴情報を記録してもよい。また、パラメータ記録部１６は、教師信号送信部１１にも複数のパラメータを通知してもよい。
【００５２】
教師信号送信部１１は、複数のパラメータによって変換された複数の教師信号を、音声認識エンジン１０３に送信する。教師信号送信部１１は、パラメータ記録部１６に記録されているパラメータにより変換された教師信号を優先して使用する。
【００５３】
パラメータ選択部１３は、認識結果受信部１２から順次受信した複数の認識結果を比較し、最も認識精度の高いものを選択し、選択した認識結果の認識対象である教師信号に用いられたパラメータを選択して耐雑音処理部１０２に出力し、同時にパラメータ記録部１６に通知する。
【００５４】
次に、本実施形態の音声処理装置の動作を説明する。図７は、本実施形態の音声処理装置の動作を示すフローチャートである。
【００５５】
まず、教師信号送信部１１は、教師信号を送信する（ステップＳ７００）。具体的には、音声処理装置１０の教師信号送信部１１は、複数のパラメータによって変換された複数の教師信号を、音声認識エンジン１０３に順次送信する。また、教師信号送信部１１は、送信した教師信号に関する情報を認識結果受信部１２に通知する。このとき、教師信号送信部１１は、パラメータ記録部１６から通知された複数のパラメータ、つまり過去に選択されたパラメータにより変換された教師信号を優先的に使用する。教師信号送信部１１は、例えば、パラメータ記録部１６に記録された過去に選択されたパラメータのうち、直前に選択されたパラメータにより変換された教師信号を優先的に使用する。
【００５６】
次に、認識結果受信部１２は、認識結果を受信する（ステップＳ７０１）。具体的には、音声処理装置１０の認識結果受信部１２は、音声認識エンジン１０３から得られる複数の認識結果を順次受信し、教師信号送信部１１から通知されるパラメータの情報と合わせてパラメータ選択部１３に通知する。
【００５７】
次に、パラメータ選択部１３は、パラメータ選択を行う（ステップＳ７０２）。具体的には、音声処理装置１０のパラメータ選択部１３は、認識結果受信部１２にて順次受信した複数の認識結果を比較し、最も認識精度の高い認識結果を選択する。そしてパラメータ選択部１３は、選択した認識結果の認識対象である教師信号に用いられたパラメータを選択する。
【００５８】
次に、パラメータ選択部１３は、パラメータを出力する（ステップＳ７０３）。具体的には、音声処理装置１０のパラメータ選択部１３は、選択したパラメータをパラメータ記録部１６に通知する。
【００５９】
次に、パラメータ記録部１６は、パラメータを記録する（ステップＳ７０４）。具体的には、音声処理装置１０のパラメータ記録部１６は、パラメータ選択部１３から通知されたパラメータを記録し、次の音声処理の際に教師信号送信部１１に通知する。
【００６０】
また、本実施形態にかかる音声処理装置１０ｃは、図５に示すようなパラメータの階層化を行って音声認識を行うパラメータの順序を制御してもよい。その場合、例えば、パラメータ記録部１６に記録されたパラメータを代表ノードとする。そして、教師信号送信部１１は、そのパラメータにより雑音処理された教師信号、およびそのパラメータの下位のクラスタに含まれるパラメータにより雑音処理された教師信号を優先して音声認識エンジン１０３に送信する。
【００６１】
このように、本実施形態にかかる音声処理装置１０ｃは、直前までの情報に追随して効率的にパラメータの選択を行うことで、処理量を減らすことができる。
【００６２】
＜実施例２＞
以下、本実施形態の音声処理装置の実施例を説明する。図８は、実施例２にかかる音声認識システムの構成を示した図である。図８における音声認識システム８００は、音声処理装置１０ｄと、耐雑音処理部１０２と、音声認識エンジン１０３とを備える。また、音声認識システム８００は、入力部１０１と、出力部８０１とに接続されている。
【００６３】
音声認識システム８００は、汎用的なコンピュータシステムを用いており、図示しない構成として、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及び不揮発性記憶装置を備える。音声認識システム８００は、ＣＰＵがＲＡＭ、ＲＯＭ、又は不揮発性記憶装置に格納されたＯＳ、音声認識プログラムを読み込み、音声認識処理を実行する。これにより、音声認識システム８００は、雑音下でも頑健に動作する音声認識を実現できる。なお、音声認識システム８００は、１台のコンピュータシステムである必要はなく、複数台のコンピュータシステムを用いて構成されていてもよい。入力部１０１は、入力となる音声を受け付け、耐雑音処理部１０２に入力する。入力部１０１は、例えばマイクロフォンである。
【００６４】
音声処理装置１０ｄは、入力部１０１が入力音声を受け付ける前に、音声認識エンジン１０３に教師信号を送信し、認識結果を受信して雑音抑圧処理に適したパラメータを耐雑音処理部１０２に通知する。音声処理装置１０ｄは、図６の音声処理装置１０ｃと同様の機能を有する構成であるため、説明な説明を省略する。
【００６５】
耐雑音処理部１０２は、音声処理装置１０ｄから通知されるパラメータを用い、入力部１０１から入力した音声に耐雑音処理を施し、音声認識エンジン１０３に出力する。音声認識エンジン１０３は、耐雑音処理部１０２から入力した雑音抑圧後の入力音声に対し、音声認識処理を実行し、音声認識結果を出力部８０１に通知する。
【００６６】
出力部８０１は、認識結果を出力する。例えば、出力部８０１は、テキストを画面表示するディスプレイでもよいし、認識結果を音声出力するための音声合成装置を組み込んだスピーカでもよい。
【００６７】
次に、本実施例２にかかる音声認識処理の全体の流れを説明する。図９は、実施例２にかかる音声認識システムの動作を示すフローチャートである。ここで、音声認識システム８００の音声処理装置１０ｄは、図６の音声処理装置１０ｃと同様の機能を有するものであるから、図７のフローチャートと同様の動作については詳細な説明を省略する。
【００６８】
まず、教師信号送信部１１は、教師信号を送信する（ステップＳ９００）。具体的には、教師信号送信部１１は、音声認識エンジン１０３へ複数の教師信号を順次送信する。このとき、パラメータ記録部１６から通知された過去の複数のパラメータにより変換された教師信号を優先的に使用する。
【００６９】
次に、認識結果受信部１２は、認識結果を受信する（ステップＳ９０１）。具体的には、認識結果受信部１２は、音声認識エンジン１０３から順次得られる複数の認識結果を受信する。
【００７０】
次に、パラメータ選択部１３は、パラメータ選択を行う（ステップＳ９０２）。具体的には、パラメータ選択部１３は、認識結果受信部１２にて順次受信した複数の認識結果を比較し、最も認識精度の高い認識結果を選択する。そして、パラメータ選択部１３は、その認識結果の認識対象である教師信号に用いられたパラメータを選択する。
【００７１】
次に、パラメータ選択部１３は、パラメータを出力する（ステップＳ９０３）。具体的には、音声処理装置１０ｄのパラメータ選択部１３は、選択されたパラメータを耐雑音処理部１０２と音声処理装置１０ｄのパラメータ記録部１６とに通知する。
【００７２】
次に、パラメータ記録部１６は、パラメータを記録する（ステップＳ９０４）。具体的には、音声処理装置１０ｄのパラメータ記録部１６は、通知されたパラメータを記録し、次の音声処理時に利用可能にする。
【００７３】
次に、入力部１０１は、音声を入力する（ステップＳ９０５）。
【００７４】
次に、耐雑音処理部１０２は、雑音抑圧処理を行う（ステップＳ９０６）。具体的には、耐雑音処理部１０２は、音声処理装置１０ｄから通知されるパラメータを用い、入力部１０１から入力した音声に雑音抑圧処理を施し、雑音抑圧後の入力音声を音声認識エンジン１０３に入力する。
【００７５】
次に、音声認識エンジン１０３は、音声を認識する（ステップＳ９０７）。具体的には、音声認識エンジン１０３は、耐雑音処理部１０２から入力した雑音抑圧後の音声に対して音声認識処理を行い、認識結果を出力部８０１に通知する。
【００７６】
次に、音声認識エンジン１０３は、認識結果を出力する（ステップＳ９０８）。具体的には、出力部８０１は、音声認識エンジン１０３から通知された認識結果を、例えばディスプレイに表示する。
【００７７】
このように、実施例２における音声認識システムは、過去に選択されたパラメータの情報を用いることにより効率的にパラメータを選択することができるので、雑音抑圧処理を繰り返し行っても処理量の増加を抑えることが可能となる。
【００７８】
図１０は、本発明による音声処理装置の主要部の構成を示すブロック図である。図１０に示されるように、本発明による音声処理装置は、主要な構成として、予め発声内容が把握されている音声であり雑音抑圧処理用のパラメータが用いられて雑音抑圧処理された複数の教師信号を、音声認識エンジンに送信する教師信号送信部１１と、音声認識エンジンによる複数の教師信号に対する音声認識処理の認識結果を受け取る認識結果受信部１２と、認識結果の精度に基づいて、複数の教師信号に用いられたパラメータのうち、音声認識エンジンによる音声認識処理の前に行われる雑音抑圧処理に用いるためのパラメータを選択するパラメータ選択部１３とを備えたことを特徴とする。
【００７９】
また、上記の実施形態では、以下の（１）〜（６）に示す音声処理装置および雑音抑圧装置も開示されている。
【００８０】
（１）雑音抑圧処理は、モデルベース雑音抑圧処理であり、パラメータは、雑音抑圧処理用のモデルである音声処理装置。このような音声処理装置によれば、雑音抑圧の精度を大きく向上させることができる。モデルベースの雑音抑圧手法を用いる場合には、雑音抑圧時のモデルと音声認識時のモデルにミスマッチがあると大きな精度劣化の要因になるので、このミスマッチを低減させることによる精度向上の効果は高いためである。
【００８１】
（２）音声処理装置は、認識結果受信部が、音声認識エンジンにより行われた複数の教師信号に対する音声認識処理の処理時間を取得し、パラメータ選択部が、認識結果の精度および当該処理時間に基づいて、複数の教師信号に用いられたパラメータの中から、音声認識エンジンによる音声認識処理の前に行われる雑音抑圧処理に用いるためのパラメータを選択するように構成されていてもよい。このような音声処理装置によれば、処理時間も考慮することで、より精度の高いパラメータの選択をすることができる。一般に、音声認識においてはパラメータあるいはモデルのマッチングが良いほど処理時間が短いという傾向があるためである。
【００８２】
（３）音声処理装置は、複数のパラメータは、音響的近さに応じて複数階層のクラスタに分類された木構造として表現され、複数のパラメータが当該クラスタの代表ノードとして表現され、教師信号送信部は、木構造の代表ノードとして表現されたパラメータが用いられた教師信号を優先して音声認識エンジンに送信し、当該教師信号のうち認識精度が最も高い教師信号に用いられたパラメータを選択し、当該パラメータを含むクラスタに属するパラメータが用いられた教師信号を次に優先して音声認識エンジンに送信するように構成されていてもよい。このような音声処理装置によれば、パラメータが多数ある場合でも少ない処理量で効率的にパラメータ選択をすることが可能となる。
【００８３】
（４）音声処理装置は、過去に選択されたパラメータを記録するパラメータ記録部（例えば、パラメータ記録部１６）を備え、教師信号送信部は、パラメータ記録部に記録されたパラメータが用いられた教師信号を、優先して音声認識エンジンに送信するように構成されていてもよい。このような音声処理装置によれば、直前までの情報に追随して効率的にパラメータの選択を行うことで、処理量を減らすことができる。
【００８４】
（５）音声処理装置は、過去に選択されたパラメータを記録するパラメータ記録部を備え、複数のパラメータは、音響的近さに応じて複数階層のクラスタに分類された木構造として表現され、複数のパラメータが当該クラスタの代表ノードとして表現され、教師信号送信部は、パラメータ記録部に記録されたパラメータに基づいて一つの代表ノードを選択し、当該代表ノードとして表現されたパラメータを含むクラスタに属するパラメータが用いられた教師信号を優先して音声認識エンジンに送信するように構成されていてもよい。このような音声処理装置によれば、パラメータが多数ある場合でも少ない処理量で効率的にパラメータ選択をすることが可能となり、直前までの情報に追随して効率的にパラメータの選択を行うことで、処理量を減らすことができる。
【００８５】
（６）予め発声内容が把握されている音声であり雑音抑圧処理用のパラメータが用いられて雑音抑圧処理された複数の教師信号を、音声認識エンジンに送信する教師信号送信部と、音声認識エンジンによる複数の教師信号に対する音声認識処理の認識結果を受け取る認識結果受信部と、認識結果の精度に基づいて、複数の教師信号に用いられたパラメータのうち、音声認識エンジンによる音声認識処理の前に行われる雑音抑圧処理に用いるためのパラメータを選択するパラメータ選択部と、選択されたパラメータを用いて雑音抑圧処理を行う耐雑音処理部（例えば、耐雑音処理部１０２）とを備えた雑音抑圧装置。
【００８６】
この出願は、２０１２年９月２７日に出願された日本出願特願２０１２−２１３８６４を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【００８７】
以上、実施形態（及び実施例）を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態（及び実施例）に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【産業上の利用の可能性】
【００８８】
本発明によれば、音声認識システムを雑音下で精度良く実行するために耐雑音処理システムといった用途に適用できる。
【符号の説明】
【００８９】
１０，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄ  音声処理装置
１１  教師信号送信部
１２  認識結果受信部
１３  パラメータ選択部
１４  教師信号記憶部
１５  パラメータ記憶部
１６  パラメータ記録部
１００  雑音抑圧装置
１０１  入力部
１０２  耐雑音処理部
１０３  音声認識エンジン
８００  音声認識システム
８０１  出力部
【図１】
2014049944.tif 000003
【図２】
2014049944.tif 000004
【図３】
2014049944.tif 000005
【図４】
2014049944.tif 000006
【図５】
2014049944.tif 000007
【図６】
2014049944.tif 000008
【図７】
2014049944.tif 000009
【図８】
2014049944.tif 000010
【図９】
2014049944.tif 000011
【図１０】
2014049944.tif 000012
【国際調査報告】
2014049944.tif 000013
2014049944.tif 000014
2014049944.tif 000015
2014049944.tif 000016