(57)【要約】  入力信号が騒音である時間区間に学習された騒音のガウシアン混合モデルを用いて騒音と音声との判別尺度である音声度を修正し、修正後の音声度に基づいて音声区間を検出する。
2019162990.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号の音声区間を検出する音声区間検出装置における合成ニューラルネットワークと騒音および音声のガウシアン混合モデルとを学習する学習装置であって、
騒音データの特徴量および音声データの特徴量を学習データとして、騒音と音声の判別尺度である音声度を算出するように第１のニューラルネットワークを学習する第１の学習部と、
前記第１のニューラルネットワークの中間層の最終層と出力層との間に新たな中間層を挿入した構造を示すニューラルネットワークの初期値を作成する初期値作成部と、
前記ニューラルネットワークの初期値および前記学習データを用いて騒音と音声を判別するように第２のニューラルネットワークを学習する第２の学習部と、
前記第２のニューラルネットワークの出力層を除いて中間層の最終層を新たな出力層とした構造を有し、騒音と音声の判別に適したボトルネック特徴量を前記新たな出力層から出力する第３のニューラルネットワークを作成するネットワーク作成部と、
前記第１のニューラルネットワークおよび前記第３のニューラルネットワークで出力層以外の構造を共有し、前記音声度と前記ボトルネック特徴量とを算出する前記合成ニューラルネットワークを作成する合成部と、
前記第３のニューラルネットワークから出力された前記ボトルネック特徴量と前記学習データとを用いて、騒音および音声のガウシアン混合モデルを学習する第１のモデル学習部とを備えたこと
を特徴とする学習装置。
【請求項２】
入力信号の特徴量を分析して、入力信号の特徴量の時系列データを作成する分析部と、
入力信号が騒音である時間区間において、前記分析部によって作成された特徴量の時系列データを入力として、請求項１記載の学習装置によって作成された前記合成ニューラルネットワークを用いて前記ボトルネック特徴量を算出し、算出した前記ボトルネック特徴量を用いて、前記時間区間における騒音のガウシアン混合モデルを学習する第２のモデル学習部と、
前記分析部によって作成された特徴量の時系列データを入力として請求項１記載の学習装置によって学習された騒音および音声のガウシアン混合モデルおよび前記第２のモデル学習部によって学習された騒音のガウシアン混合モデルを用いて修正用音声度を算出し、前記合成ニューラルネットワークによって算出された前記音声度を、前記修正用音声度を用いて修正する修正部と、
前記修正部によって修正された前記音声度を検出閾値と比較した結果に基づいて、入力信号の音声区間を検出する検出部とを備えたこと
を特徴とする音声区間検出装置。
【請求項３】
前記検出部は、前記修正部によって修正された前記音声度が前記検出閾値以上となる区間を、入力信号の音声区間として検出し、
前記修正部は、前記修正用音声度が第１の閾値未満である場合に、前記合成ニューラルネットワークによって算出された前記音声度を、前記検出閾値よりも小さい値に修正すること
を特徴とする請求項２記載の音声区間検出装置。
【請求項４】
前記検出部は、前記修正部によって修正された前記音声度が前記検出閾値以上となる区間を、入力信号の音声区間として検出し、
前記修正部は、前記修正用音声度が第２の閾値未満である場合に、前記合成ニューラルネットワークによって算出された前記音声度を、前記修正用音声度を用いて前記検出閾値よりも小さい値に引き下げること
を特徴とする請求項２記載の音声区間検出装置。
【請求項５】
分析部が、入力信号の特徴量を分析して、入力信号の特徴量の時系列データを作成するステップと、
第２のモデル学習部が、入力信号が騒音である時間区間において、前記分析部によって作成された特徴量の時系列データを入力として、請求項１記載の学習装置によって作成された前記合成ニューラルネットワークを用いて前記ボトルネック特徴量を算出し、算出した前記ボトルネック特徴量を用いて、前記時間区間における騒音のガウシアン混合モデルを学習するステップと、
修正部が、前記分析部によって作成された特徴量の時系列データを入力として、請求項１記載の学習装置によって学習された騒音および音声のガウシアン混合モデルと、前記第２のモデル学習部によって学習された騒音のガウシアン混合モデルとを用いて、修正用音声度を算出し、前記合成ニューラルネットワークによって算出された前記音声度を、前記修正用音声度を用いて修正するステップと
検出部が、前記修正部によって修正された前記音声度を検出閾値と比較した結果に基づいて、入力信号の音声区間を検出するステップとを備えたこと
を特徴とする音声区間検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、入力信号の音声区間検出に用いられる学習装置、音声区間検出装置および音声区間検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識処理では、入力信号から検出された音声区間でパターン認識を行って認識結果を得ることから、音声区間の検出に誤りがあると、音声認識処理の認識精度が大きく低下する。音声区間の検出には、入力信号のパワーが閾値以上である区間を、音声区間として検出する方法がある。この方法は、背景騒音が比較的小さくかつ定常的である環境に有効である。【０００３】
一方、プラント設備の保守作業における点検結果の入力、あるいは各種のファクトリーオートメーション機器（以下、ＦＡ機器と記載する）の操作支援において、ハンズフリーで情報入力が可能な音声認識は、非常に有効なユーザインタフェースである。
しかしながら、プラント設備の保守作業環境またはＦＡ機器の操作環境は、大きな騒音が発生する環境であることが多く、入力信号のパワーを用いて音声区間の検出を試みると非定常な騒音が音声として誤検出される可能性が高い。このため、音声区間の検出精度が低下し、これに続く音声認識処理においても十分な認識性能が得られない。【０００４】
このような問題を解決するため、例えば、特許文献１には、入力信号のスペクトル特徴を示すケプストラムをパラメータとした隠れマルコフモデル（以下、ＨＭＭと記載する）を用いて、入力信号の音声区間を検出する方法が提案されている。この方法では、音声のＨＭＭと騒音のＨＭＭを学習しておき、音声区間の開始点である始端を検出するときに、学習しておいたＨＭＭの尤度に基づいて音声区間が検出される。例えば、１２フレーム（１２０ミリ秒間に存在するフレーム数）において、ＨＭＭの尤度が最も高いフレームが４フレーム以上存在する場合、この１２フレームの先頭フレームが音声区間の始端として検出される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−３４３９８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載された方法は、騒音のＨＭＭの学習に用いた学習データで想定されていない未知の騒音環境であると、騒音と音声とを適切に判別できずに騒音区間を音声区間として誤判定する可能性があり、音声区間の検出精度が低いという課題があった。【０００７】
この発明は上記課題を解決するものであり、入力信号の音声区間の検出精度を改善することができる、学習装置、音声区間検出装置および音声区間検出方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明に係る学習装置は、入力信号の音声区間を検出する音声区間検出装置における合成ニューラルネットワークと騒音および音声のガウシアン混合モデルとを学習し、第１の学習部、初期値作成部、第２の学習部、ネットワーク作成部、合成部および第１のモデル学習部を備える。第１の学習部は、騒音データの特徴量および音声データの特徴量を学習データとして、騒音と音声の判別尺度である音声度を算出するように第１のニューラルネットワークを学習する。初期値作成部は、第１のニューラルネットワークの中間層の最終層と出力層との間に新たな中間層を挿入した構造を示すニューラルネットワークの初期値を作成する。第２の学習部は、ニューラルネットワークの初期値および学習データを用いて騒音と音声を判別するように第２のニューラルネットワークを学習する。ネットワーク作成部は、第２のニューラルネットワークの出力層を除いて中間層の最終層を新たな出力層とした構造を有し、騒音と音声の判別に適したボトルネック特徴量を新たな出力層から出力する第３のニューラルネットワークを作成する。合成部は、第１のニューラルネットワークおよび第３のニューラルネットワークで出力層以外の構造を共有し、音声度とボトルネック特徴量とを算出する合成ニューラルネットワークを作成する。第１のモデル学習部は、第３のニューラルネットワークから出力されたボトルネック特徴量と学習データとを用いて、騒音および音声のガウシアン混合モデルを学習する。【０００９】
この発明に係る音声区間検出装置は、分析部、第２のモデル学習部、修正部および検出部を備える。分析部は、入力信号の特徴量を分析して、入力信号の特徴量の時系列データを作成する。第２のモデル学習部は、入力信号が騒音である時間区間において、分析部によって作成された特徴量の時系列データを入力として、上記学習装置によって作成された合成ニューラルネットワークを用いてボトルネック特徴量を算出し、算出したボトルネック特徴量を用いて、上記時間区間における騒音のガウシアン混合モデルを学習する。修正部は、分析部によって作成された特徴量の時系列データを入力として上記学習装置によって学習された騒音および音声のガウシアン混合モデルおよび第２のモデル学習部によって学習された騒音のガウシアン混合モデルを用いて修正用音声度を算出し、合成ニューラルネットワークによって算出された前記音声度を、修正用音声度を用いて修正する。検出部は、修正部によって修正された音声度を検出閾値と比較した結果に基づいて、入力信号の音声区間を検出する。
【発明の効果】
【００１０】
この発明によれば、学習装置が、騒音と音声の判別尺度である音声度と、騒音と音声の判別に適したボトルネック特徴量を算出する合成ニューラルネットワークを作成し、騒音と音声の判別に適したボトルネック特徴量および学習データを用いて、騒音および音声のガウシアン混合モデルを学習する。音声区間検出装置が、合成ニューラルネットワークを用いて、入力信号が騒音である時間区間における騒音のガウシアン混合モデルを学習し、学習した騒音のガウシアン混合モデルと騒音および音声のガウシアン混合モデルとを用いて音声度を修正する。音声区間検出装置は、修正した音声度を検出閾値と比較した結果に基づいて入力信号の音声区間を検出するので、入力信号の音声区間の検出精度を改善することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】この発明の実施の形態１に係る学習装置および音声区間検出装置を備えた音声区間検出システムの構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る学習装置の構成を示すブロック図である。
【図３】実施の形態１に係る音声区間検出装置の構成を示すブロック図である。
【図４】実施の形態１に係る学習方法を示すフローチャートである。
【図５】第１のニューラルネットワークの構造を示す図である。
【図６】第２のニューラルネットワークの構造を示す図である。
【図７】第３のニューラルネットワークの構造を示す図である。
【図８】合成ニューラルネットワークの構造を示す図である。
【図９】実施の形態１に係る音声区間検出方法を示すフローチャートである。
【図１０】実施の形態１における音声度の修正処理を示すフローチャートである。
【図１１】実施の形態１における音声度の修正処理の別の態様を示すフローチャートである。
【図１２】図１２Ａは、実施の形態１に係る学習装置または音声区間検出装置の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図である。図１２Ｂは、実施の形態１に係る学習装置または音声区間検出装置の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア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】
【００１２】
以下、この発明をより詳細に説明するため、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係る学習装置２および音声区間検出装置３を備えた音声区間検出システム１の構成を示すブロック図である。学習装置２は、学習データａを入力して、合成ニューラルネットワーク（以下、合成ＮＮと記載する）ｂを作成し、騒音および音声のガウシアン混合モデル（以下、騒音および音声ＧＭＭと記載する）ｃを学習する。音声区間検出装置３は、合成ＮＮｂ、騒音および音声ＧＭＭｃ、および騒音のガウシアン混合モデル（以下、騒音ＧＭＭと記載する）ｄに基づいて、入力信号の音声区間を検出して音声区間検出結果を出力する。
【００１３】
学習データａは、騒音データと音声データとのスペクトル特徴量が含まれるデータである。スペクトル特徴量は、例えば、メル周波数ケプストラム係数（以下、ＭＦＣＣと記載する）の１から１２次元までのベクトルデータである。以下、説明の簡単のため、ＭＦＣＣの１から１２次元までのベクトルデータを単にＭＦＣＣと呼ぶ。騒音データおよび音声データのそれぞれは多様なデータであるので、ＭＦＣＣは、騒音データおよび音声データのそれぞれで複数個あるものとする。
【００１４】
合成ＮＮｂは、騒音と音声の判別尺度である音声度と、騒音と音声の判別に適したボトルネック特徴量とを算出するように学習されている。騒音および音声ＧＭＭｃは、騒音のガウシアン混合モデルと音声のガウシアン混合モデルを有しており、騒音と音声の判別に適したボトルネック特徴量および学習データａを用いた学習によって得られる。騒音ＧＭＭｄは、入力信号が騒音である時間区間に学習された当該騒音のガウシアン混合モデルである。
【００１５】
図２は、学習装置２の構成を示すブロック図である。図２に示す学習装置２は、第１の学習部２０、初期値作成部２１、第２の学習部２２、ネットワーク作成部２３、合成部２４およびモデル学習部２５を備える。第１の学習部２０は、学習データａを用いて、第１のニューラルネットワーク（以下、第１のＮＮと記載する）ｅを学習する。第１のＮＮｅは、騒音と音声との判別尺度である音声度を算出するように学習されたニューラルネットワークである。
【００１６】
初期値作成部２１は、第１のＮＮｅを規定するパラメータに基づいて、第２のニューラルネットワークｇの学習に用いるニューラルネットワークの初期値（以下、ＮＮ初期値と記載する）ｆを作成する。なお、ＮＮ初期値ｆは、第１のＮＮｅにおける中間層の最終層と出力層との間に新たな中間層が挿入された構造を規定するパラメータである。
第２の学習部２２は、初期値作成部２１によって作成されたＮＮ初期値ｆおよび学習データａを用いて、騒音と音声を判別する第２のニューラルネットワーク（以下、第２のＮＮと記載する）ｇを学習する。
【００１７】
ネットワーク作成部２３は、第３のニューラルネットワーク（以下、第３のＮＮと記載する）ｈを作成する。第３のＮＮｈは、第２のＮＮｇの出力層を除いて中間層の最終層を新たな出力層とした構造を有するニューラルネットワークであり、新たな出力層の出力値が騒音と音声の判別に適したボトルネック特徴量となる。
【００１８】
合成部２４は、騒音と音声の判別尺度である音声度と、騒音と音声の判別に適したボトルネック特徴量とを算出するように構成された合成ＮＮｂを作成する。合成ＮＮｂは、第１のＮＮｅと第３のＮＮｈとの間で出力層以外の構造を共有し、第１のＮＮｅの出力値である音声度と第３のＮＮｈの出力値であるボトルネック特徴量とを算出する。
【００１９】
モデル学習部２５は、第３のＮＮｈから出力された上記ボトルネック特徴量および学習データａを用いて、騒音および音声ＧＭＭｃを学習する第１のモデル学習部である。
ガウシアン混合モデルの学習には、例えば最尤推定法が用いられる。最尤推定法では、学習データａに含まれる特徴量の尤度が最大となるように、特徴量の平均値、ガウス分布における特徴量の確率密度の分散重みおよび混合重みといった、ガウシアン混合モデルのパラメータが算出される。
【００２０】
図３は、音声区間検出装置３の構成を示すブロック図である。図３に示すように、音声区間検出装置３は、分析部３０、モデル学習部３１、修正部３２および検出部３３を備えて構成される。分析部３０は、入力信号の特徴量を分析して、入力信号の特徴量の時系列データを作成する。例えば、分析部３０は、入力信号のスペクトル特徴量を分析し、分析で得られた特徴量を一定の時間間隔で並べた時系列データを作成する。
【００２１】
モデル学習部３１は、分析部３０によって作成された時系列データを入力として、合成ＮＮｂを用いて、騒音ＧＭＭｄを学習する第２のモデル学習部である。
例えば、モデル学習部３１は、入力信号が騒音である時間区間において、時系列データにおける入力信号の特徴量を入力とした合成ＮＮｂを用いて、騒音と音声の判別に適したボトルネック特徴量を算出し、算出したボトルネック特徴量を用いて騒音ＧＭＭｄを学習する。ここで、入力信号が騒音である時間区間とは、入力信号が騒音であることが事前に判っている時間区間である。例えば、音声区間検出システム１の利用者に対して、特定の時間、発話（音声出力）しないように事前に告知しておくことで、入力信号が音声以外、すなわち騒音である時間区間を設定することができる。以下、この区間を騒音学習区間と呼ぶ。騒音学習区間として、例えば、音声区間検出装置３を動作させてから一定の時間が経過するまでの時間区間をモデル学習部３１に設定してもよい。
【００２２】
修正部３２は、分析部３０によって作成された入力信号の特徴量の時系列データを入力として合成ＮＮｂを用いて上記音声度を算出する。また、修正部３２は、入力信号の特徴量の時系列データを入力として学習装置２によって学習された騒音および音声ＧＭＭｃとモデル学習部３１によって学習された騒音ＧＭＭｄとを用いて修正用音声度を算出する。そして、修正部３２は、合成ＮＮｂを用いて算出した音声度を、修正用音声度に基づいて修正する。
【００２３】
検出部３３は、修正部３２によって修正された音声度を検出閾値Ｓｔｈと比較した結果に基づいて、入力信号の音声区間を検出する。例えば、検出部３３は、修正後の音声度の時系列データが一定時間以上連続して検出閾値Ｓｔｈ以上となる区間を、入力信号の音声区間として検出する。検出部３３は、音声区間の開始点と終了点を示す情報を、音声区間検出結果として出力する。
【００２４】
次に動作について説明する。
最初に、学習装置２による学習処理について説明する。
図４は、実施の形態１に係るモデル学習方法を示すフローチャートである。
まず、第１の学習部２０が、学習データａを用いて第１のＮＮｅを学習する（ステップＳＴ１）。第１のＮＮｅは、入力層、１層以上の中間層および出力層からなる階層構造を有しており、それぞれの層はユニットを備えて構成されている。
【００２５】
図５は、第１のＮＮｅの構造を示す図であり、ユニットを丸形状で記載している。図５において縦に並んだユニットの集合が層である。第１のＮＮｅは、入力層４０、複数層の中間層４１および出力層４２を備える。入力層４０は、入力データである特徴量の次元数と等しい数のユニットを有しており、これらのユニットのそれぞれは、次元ごとの特徴量に対応付けられている。入力層４０以外の層のユニットは、１つ前の層のユニットと接続しており、その接続には、入力重み係数が付与されている。１つ前の層とは、入力層４０側に隣接する層である。
【００２６】
第１のＮＮｅの出力層４２は、騒音ユニット４２ａおよび音声ユニット４２ｂを備えて構成されている。第１のＮＮｅは、入力が騒音であるときに騒音ユニット４２ａが高い値を出力し、入力が音声であるときに音声ユニット４２ｂが高い値を出力するように学習される。
【００２７】
ニューラルネットワークの学習とは、ニューラルネットワークのパラメータである入力重み係数を決定する処理である。例えば、第１のＮＮｅの入力重み係数は、誤差逆伝播法を用いて学習される。誤差逆伝播法を用いた入力重み係数の学習において、第１の学習部２０は、入力重み係数をランダムな値に設定してから、学習データａの交差エントロピーが小さくなるように入力重み係数の値を徐々に更新していく。このように学習された第１のＮＮｅによって算出される音声度は、出力層４２における音声ユニット４２ｂの出力値から騒音ユニット４２ａの出力値を差し引いた差分で求められる。
【００２８】
入力層４０における複数のユニットのそれぞれは、対応する次元の特徴量をそのままの値で出力する。中間層４１のうち、入力層４０のユニットに隣接する層のユニットには、入力層４０の複数のユニットのそれぞれの出力値に対して入力層４０と隣接する層との間のユニット同士の接続に付与された入力重み係数を乗じて加算した値が入力される。中間層４１のユニットは、入力値を非線形関数で変換した値を出力する。非線形関数として、例えば、ロジスティックシグモイド関数が用いられる。
【００２９】
中間層４１の出力層４２側に続く層のユニットにおいても、１つ前の層における複数のユニットのそれぞれの出力値に対して入力重み係数を乗じて加算した値が入力され、入力値を非線形関数で変換した値が出力される。第１のＮＮｅのユニットでは、これらの処理が出力層４２まで順に実施されて、騒音ユニット４２ａの出力値と音声ユニット４２ｂの出力値が得られる。以下、このように特徴量を入力してニューラルネットワークの出力値を算出する処理を出力値算出処理と呼ぶ。
【００３０】
図４の説明に戻る。
初期値作成部２１が、第１のＮＮｅを規定するパラメータに基づいて、ＮＮ初期値ｆを作成する（ステップＳＴ２）。ＮＮ初期値ｆによって規定されるニューラルネットワークは、第１のＮＮｅにおける中間層４１の最終層と出力層４２との間に新たな中間層が挿入された構造を有している。新たに挿入された中間層のユニット数は、中間層４１の最終層のユニット数よりも少ないものとする。例えば、中間層４１の最終層におけるユニット数が２５６である場合、新たに挿入された中間層のユニット数は１６とする。
【００３１】
ＮＮ初期値ｆには、中間層４１の最終層と新たに挿入された中間層との間のユニット同士の接続に付与された入力重み係数と、新たに挿入された中間層と出力層との間のユニット同士の接続に付与された入力重み係数が、ランダムな値で設定されている。
なお、これら以外の層におけるユニット同士の接続に付与された入力重み係数は、第１のＮＮｅと同じ値がＮＮ初期値ｆに設定される。
【００３２】
次に、第２の学習部２２が、ＮＮ初期値ｆおよび学習データａを用いて、騒音と音声とを判別する第２のＮＮｇを学習する（ステップＳＴ３）。例えば、第２の学習部２２は、誤差逆伝播法を用いて、第２のＮＮｇのパラメータを学習する。
【００３３】
図６は、第２のＮＮｇの構造を示す図であって、図５に示した第１のＮＮｅに基づいて得られたＮＮ初期値ｆを用いて学習された第２のＮＮｇの構造を示している。第２の学習部２２は、例えば、誤差逆伝播法を用いて、入力が騒音であるときに騒音ユニット４２ａが高い値を出力し、入力が音声であるときに音声ユニット４２ｂが高い値を出力するように、ＮＮ初期値ｆにランダムな値で設定された入力重み係数を学習する。
【００３４】
学習対象の入力重み係数は、図６に示す中間層４１の最終層と新たに挿入された中間層との間のユニット同士の接続Ｂ１に付与された入力重み係数と、新たに挿入された中間層と出力層との間のユニット同士の接続Ｂ２に付与された入力重み係数である。これら以外の層のユニット同士の接続に付与された入力重み係数は学習されない。
【００３５】
このように第２のＮＮｇを学習することで、第２のＮＮｇにおける接続Ｂ１および接続Ｂ２のそれぞれに付与された入力重み係数が、第１のＮＮｅと異なる。これら以外の層（図６で符号Ａを付した部分）における、ユニット同士の接続に付与された入力重み係数およびユニット数は、第１のＮＮｅと同一である。このように、第２のＮＮｇは、出力層４２におけるユニットが、騒音と音声の判別に適したボトルネック特徴量を出力するように学習される。
【００３６】
続いて、ネットワーク作成部２３が、第２のＮＮｇを用いて、第３のＮＮｈを作成する（ステップＳＴ４）。第３のＮＮｈは、第２のＮＮｇの出力層４２を除いて中間層４１の最終層を新たな出力層とした構造を有している。
【００３７】
図７は、第３のＮＮｈの構造を示す図であり、図６に示した第２のＮＮｇを用いて作成された第３のＮＮｈを示している。図７に示す第３のＮＮｈの構造は、図６に示した第２のＮＮｇから出力層４２を除いた構造と等しく、図６に示した中間層４１の最終層以外の部分が中間層４３であり、中間層４１の最終層が出力層４４である。
【００３８】
図７において符号Ｂを付した部分（入力層４０および中間層４３）のユニット数および入力重み係数は、図６に示した第２のＮＮｇと同一の値である。第２のＮＮｇは、出力層４２のユニットの出力値が騒音と音声の判別に適するように学習されているので、第３のＮＮｈの出力層４４から出力されるボトルネック特徴量は、騒音と音声の判別に適した値になる。
【００３９】
次に、合成部２４が、第１のＮＮｅおよび第３のＮＮｈを用いて合成ＮＮｂを作成する（ステップＳＴ５）。合成ＮＮｂは、第１のＮＮｅと第３のＮＮｈとの間で出力層以外の構造を共有しており、第１のＮＮｅの出力値である音声度と第３のＮＮｈの出力値であるボトルネック特徴量とを算出するように構成されている。
【００４０】
図８は、合成ＮＮｂの構造を示す図であり、図７に示した第３のＮＮｈを用いて作成された合成ＮＮｂを示している。合成ＮＮｂにおける、入力層４０から中間層４３の最終層までのユニット数および入力重み係数は、第１のＮＮｅと同一の値である。合成ＮＮｂの出力層４５は、グループ４２Ａに分類された騒音ユニット４２ａおよび音声ユニット４２ｂとグループ４４Ａに分類された複数のユニットとから構成される。
【００４１】
グループ４２Ａに分類された騒音ユニット４２ａおよび音声ユニット４２ｂは、第１のＮＮｅの出力層４２のユニットに対応している。騒音ユニット４２ａおよび音声ユニット４２ｂと出力層４５の１つ前の層のユニットとの接続には、第１のＮＮｅの中間層４１の最終層と出力層４２との間のユニット同士の接続に付与された入力重み係数と同一の値の入力重み係数が付与される。
【００４２】
グループ４４Ａに分類された複数のユニットは、第３のＮＮｈの出力層４４のユニットに対応している。グループ４４Ａに分類された複数のユニットと出力層４５の１つ前の層のユニットとの接続には、第３のＮＮｈの中間層４３の最終層と出力層４４との間のユニット同士の接続に付与された入力重み係数と同一の値の入力重み係数が付与される。
【００４３】
合成ＮＮｂの入力層４０から中間層４３の最終層までは、第１のＮＮｅと第３のＮＮｈの入力層から中間層の最終層までとユニット数と入力重み係数が同一である。このため、合成ＮＮｂの中間層４３の最終層の出力値は、第１のＮＮｅおよび第３のＮＮｈの中間層の最終層の出力値と同一の値である。このように、合成ＮＮｂでは、第１のＮＮｅと第３のＮＮｈとの入力層から中間層の最終層までの出力値算出処理が共通化されるため、第１のＮＮｅの出力である音声度と第３のＮＮｈの出力であるボトルネック特徴量とを効率的に算出することができる。
【００４４】
出力層４５のユニットの出力値は、第１のＮＮｅの出力層４２のユニットおよび第３のＮＮｈの出力層４４のユニットのそれぞれと１つ前の層のユニットとの接続に付与されていた入力重み係数を利用して算出することができる。また、第１のＮＮｅの出力層４２のユニットの出力値は、グループ４２Ａに分類されたユニットの出力値として算出することができ、第３のＮＮｈの出力層４４のユニットの出力値は、グループ４４Ａに分類されたユニットの出力値として算出することができる。
【００４５】
モデル学習部２５は、第３のＮＮｈによって算出されたボトルネック特徴量および学習データａを用いて、騒音および音声ＧＭＭｃを学習する（ステップＳＴ６）。
例えば、モデル学習部２５は、学習データａに含まれる騒音データのスペクトル特徴量を第３のＮＮｈに１つずつ順次入力する。第３のＮＮｈは、騒音データのスペクトル特徴量に関する騒音と音声の判別に適したボトルネック特徴量を算出してモデル学習部２５に出力する。モデル学習部２５は、第３のＮＮｈによって算出されたボトルネック特徴量を保持する。
【００４６】
モデル学習部２５は、騒音データにおける全てのスペクトル特徴量に対して算出されたボトルネック特徴量を保持すると、これらの特徴量を用いて騒音のガウシアン混合モデルを学習する。ガウシアン混合モデルの学習に最尤推定法を用いる場合、モデル学習部２５は、学習データａに含まれるスペクトル特徴量の尤度が最大となるように、ガウシアン混合モデルのパラメータである特徴量の平均値と分散重みおよび混合重みを算出する。
なお、モデル学習部２５は、音声データについても同様の手順で音声のガウシアン混合モデルを学習する。騒音および音声ＧＭＭｃは、このように学習された騒音のガウシアン混合モデルと音声のガウシアン混合モデルとから構成される。
【００４７】
第３のＮＮｈによって算出されるボトルネック特徴量は、騒音と音声の判別に適した特徴量である。このため、実施の形態１におけるガウシアン混合モデルの学習処理は、学習データａに含まれるスペクトル特徴量（ＭＦＣＣ）を用いてガウシアン混合分布モデルを学習する場合に比べて混合数を少なくすることができる。従って、学習装置２では、学習処理に必要な記憶容量および演算量を削減することが可能である。
【００４８】
ガウシアン混合モデルでは、騒音および音声ＧＭＭｃのように、騒音のモデルと音声のモデルをそれぞれ独立に学習することができる。
一方、ニューラルネットワークの学習では、出力層の騒音ユニットと音声ユニットとを独立に学習できず、ガウシアン混合モデルよりも多くの学習時間が必要な場合が多い。
これに対して、学習装置２は、新たな騒音環境の騒音を学習するときに、騒音および音声ＧＭＭｃとして騒音のガウシアン混合モデルのみを学習すればよいので、高速な学習が可能である。
【００４９】
なお、騒音と音声を判別することを説明したが、学習装置２は、騒音と母音を判別するように、合成ＮＮｂと騒音および音声ＧＭＭｃを学習してもよい。この場合、多様な騒音データのスペクトル特徴量と多様な母音データのスペクトル特徴量とを含む学習データａを用いればよい。
【００５０】
次に、音声区間検出装置３による音声区間検出処理について説明する。
図９は、実施の形態１に係る音声区間検出方法を示すフローチャートである。
分析部３０が、入力信号の特徴量を分析して、入力信号の特徴量の時系列データを作成する（ステップＳＴ１Ａ）。例えば、分析部３０は、入力信号のスペクトル特徴量を分析することで、分析結果の特徴量ｘ（ｔ）（ｔ＝１，２，３，・・・，Ｔ）を一定の時間間隔で並べた時系列データを作成する。ただし、Ｔは時系列の長さである。特徴量ｘ（ｔ）を並べる時間間隔は、例えば１０ミリ秒とする。分析部３０によって分析される入力信号の特徴量の種別は、学習データａに含まれる騒音データの特徴量および音声データの特徴量のそれぞれの種別と同一である。例えば、分析部３０は、入力信号のＭＦＣＣの時系列データを作成する。
【００５１】
まず、分析部３０は、騒音学習区間において入力信号の特徴量を分析して、入力信号の特徴量の時系列データを作成する。騒音学習区間における入力信号の特徴量の時系列データは、分析部３０からモデル学習部３１に出力される。例えば、騒音学習区間は、音声区間検出装置３の動作を開始させてから０．５秒が経過するまでの時間区間を騒音学習区間とみなしてもよい。
次に、分析部３０は、例えば、騒音学習区間よりも後の時間区間、すなわち入力信号に騒音と音声が混在している可能性がある時間区間において、入力信号の特徴量を分析し、入力信号の特徴量の時系列データを作成する。この時間区間における入力信号の特徴量の時系列データは、分析部３０から修正部３２に出力される。
【００５２】
モデル学習部３１は、騒音学習区間における入力信号の特徴量の時系列データを分析部３０から入力すると、この時系列データを入力とした合成ＮＮｂを用いて騒音ＧＭＭｄを学習する（ステップＳＴ２Ａ）。例えば、モデル学習部３１は、時系列データにおける特徴量を１つずつ合成ＮＮｂに入力して、騒音と音声の判別に適したボトルネック特徴量を特徴量ごとに算出させる。合成ＮＮｂによって特徴量ごとに算出されたボトルネック特徴量は、モデル学習部３１に保持される。モデル学習部３１は、時系列データにおける全ての特徴量に対するボトルネック特徴量を保持すると、これらのボトルネック特徴量を用いて騒音ＧＭＭｄを学習する。
【００５３】
騒音ＧＭＭｄの学習には、例えば、最尤推定法が用いられる。ここで、ガウシアン混合モデルの混合数を１とする。前述したように、分析部３０は、１０ミリ秒ごとに特徴量をモデル学習部３１に出力する。このため、騒音学習区間が０．５秒間である場合、モデル学習部３１は、０．５秒／１０ミリ秒＝５０個の特徴量を用いて騒音ＧＭＭｄを学習することになる。ただし、近年のコンピュータは、５０個程度の特徴量であれば非常に高速に騒音ＧＭＭｄを学習することが可能である。
【００５４】
修正部３２は、入力信号の特徴量の時系列データを入力として騒音および音声ＧＭＭｃと騒音ＧＭＭｄを用いて修正用音声度を算出し、入力信号の特徴量の時系列データを入力とした合成ＮＮｂによって算出した音声度を、修正用音声度に基づいて修正する（ステップＳＴ３Ａ）。例えば、修正部３２は、入力信号の特徴量ごとの修正用音声度Ｓｏ（ｔ）（ｔ＝１，２，３，・・・，Ｔ）を用いて、修正後の音声度Ｓｖ２（ｔ）を算出する。
【００５５】
検出部３３は、修正後の音声度Ｓｖ２（ｔ）を検出閾値Ｓｔｈと比較した結果に基づいて、入力信号の音声区間を検出する（ステップＳＴ４Ａ）。例えば、検出部３３は、修正後の音声度Ｓｖ２（ｔ）が一定時間以上連続して検出閾値Ｓｔｈ以上となる時間区間を、入力信号の音声区間として検出する。検出閾値Ｓｔｈは、音声区間と判定すべき音声度に関する閾値である。検出部３３は、修正後の音声度Ｓｖ２（ｔ）が最初に検出閾値Ｓｔｈ以上となった時刻ｔを音声区間の開始時刻Ｔｂとし、修正後の音声度Ｓｖ２（ｔ）が最後に検出閾値Ｓｔｈ以上となった時刻ｔを音声区間の終了時刻Ｔｅとする。検出部３３は、時刻Ｔｂおよび時刻Ｔｅを音声区間検出結果として出力する。
【００５６】
次に、音声度の修正処理を詳細に説明する。
図１０は、実施の形態１における音声度の修正処理を示すフローチャートであり、図９のステップＳＴ３Ａの詳細な処理を示している。
修正部３２は、騒音学習区間よりも後の時間区間に作成された上記時系列データから、入力信号の特徴量ｘ（ｔ）（ｔ＝１，２，３，・・・，Ｔ）を時刻ｔごとに合成ＮＮｂに入力する。合成ＮＮｂは、特徴量ｘ（ｔ）ごとの音声度Ｓｖ（ｔ）を算出する（ステップＳＴ１Ｂ）。音声度Ｓｖ（ｔ）は、音声ユニット４２ｂの出力値から騒音ユニット４２ａの出力値を差し引いた差分で求められる。
【００５７】
修正部３２は、入力信号の特徴量ｘ（ｔ）を入力として、騒音のガウシアン混合モデルの対数尤度Ｌｎ（ｔ）と音声のガウシアン混合モデルの対数尤度Ｌｖ（ｔ）とを、特徴量ｘ（ｔ）ごとに算出する。さらに、修正部３２は、入力信号の特徴量ｘ（ｔ）を入力として、騒音ＧＭＭｄの対数尤度Ｌｎ２（ｔ）を、特徴量ｘ（ｔ）ごとに算出する。ここで、騒音のガウシアン混合モデルと音声のガウシアン混合モデルは、騒音および音声ＧＭＭｃを構成するガウシアン混合モデルである。また、対数尤度とは、ガウシアン混合モデルが示すガウス分布における特徴量の確率密度を、ガウス分布ごとの混合重みで加重和した値の自然対数である。
【００５８】
修正部３２は、対数尤度Ｌｖ（ｔ）、Ｌｎ（ｔ）およびＬｎ２（ｔ）を用いて、下記式（１）から、修正用音声度Ｓｏ（ｔ）を算出する（ステップＳＴ２Ｂ）。下記式（１）において、ＭＡＸ（Ｌｎ（ｔ），Ｌｎ２（ｔ））は、Ｌｎ（ｔ）とＬｎ２（ｔ）とのうち、値が大きい方を選択することを示す演算子である。
Ｓｏ（ｔ）＝Ｌｖ（ｔ）−ＭＡＸ（Ｌｎ（ｔ），Ｌｎ２（ｔ））    ・・・（１）
【００５９】
騒音ＧＭＭｄの対数尤度Ｌｎ２（ｔ）は、騒音学習区間で学習された騒音ＧＭＭｄから算出されたもので、騒音学習区間と現時刻ｔとの時間差は小さい。このため、現時刻ｔの騒音環境は、騒音学習区間とほぼ同じであることが期待される。大きな騒音に対する騒音ＧＭＭｄの対数尤度Ｌｎ２（ｔ）は大きな値となり、上記式（１）から算出された修正用音声度Ｓｏ（ｔ）は低い値となる。すなわち、学習データａに含まれない未知の騒音環境においても、入力信号が音声ではなく騒音であれば、修正用音声度Ｓｏ（ｔ）は低い値となる。
【００６０】
修正部３２は、下記式（２）に従って、修正用音声度Ｓｏ（ｔ）がα未満であるか否かを判定する（ステップＳＴ３Ｂ）。αは、修正用音声度Ｓｏ（ｔ）に関する第１の閾値として修正部３２に設定された定数である。修正部３２には、修正用音声度Ｓｏ（ｔ）がα未満である場合、入力信号が高い確率（例えば、９５％以上の確率）で騒音と判別されるように事前に実験的に決定されたαの値が設定されている。
修正用音声度Ｓｏ（ｔ）がα未満であると（ステップＳＴ３Ｂ；ＹＥＳ）、修正部３２は、Ｚを修正後の音声度Ｓｖ２（ｔ）とする（ステップＳＴ４Ｂ−１）。Ｚは、検出閾値Ｓｔｈよりも小さい値の定数である。
修正用音声度Ｓｏ（ｔ）がα以上である場合（ステップＳＴ３Ｂ；ＮＯ）、修正部３２は、合成ＮＮｂに算出された音声度Ｓｖ（ｔ）をそのまま、修正後の音声度Ｓｖ２（ｔ）とする（ステップＳＴ４Ｂ−２）。
Ｓｖ２（ｔ）＝Ｚ          （Ｓｏ（ｔ）＜α）
Ｓｖ２（ｔ）＝Ｓｖ（ｔ）  （Ｓｏ（ｔ）≧α）          ・・・（２）
【００６１】
修正部３２は、検出部３３に対して修正後の音声度Ｓｖ２（ｔ）を時刻ごとに順次出力する（ステップＳＴ５Ｂ）。未知の騒音環境において音声度Ｓｖ（ｔ）の算出精度が低下して騒音区間で音声度Ｓｖ（ｔ）が高い値になっても、修正用音声度Ｓｏ（ｔ）がα未満であれば、修正部３２は、検出閾値Ｓｔｈよりも小さい値であるＺを音声度Ｓｖ２（ｔ）とする。これにより、検出部３３が、騒音区間を音声区間として誤検出することを防止できる。修正部３２は、図１０に示した一連の処理を、時刻ｔ＝１からＴまで繰り返し実行し、修正後の音声度Ｓｖ２（ｔ）の時系列データを検出部３３に出力する。
【００６２】
修正後の音声度Ｓｖ２（ｔ）の算出方法は、上記式（２）に従う処理に限定されるものではない。例えば、修正部３２は、下記のようにして修正後の音声度Ｓｖ２（ｔ）を算出してもよい。図１１は、実施の形態１における音声度の修正処理の別の態様を示すフローチャートである。図１１のステップＳＴ１ＣからステップＳＴ２Ｃまでの処理は、図１０のステップＳＴ１ＢからステップＳＴ２Ｂまでの処理と同一であるので説明を省略する。
【００６３】
修正部３２は、下記式（３）に従って、修正用音声度Ｓｏ（ｔ）がβ未満であるか否かを判定する（ステップＳＴ３Ｃ）。修正用音声度Ｓｏ（ｔ）がβ未満であると（ステップＳＴ３Ｃ；ＹＥＳ）、修正部３２は、Ｓｖ（ｔ）−γ＊｛β−Ｓｏ（ｔ）｝を、修正後の音声度Ｓｖ３（ｔ）とする（ステップＳＴ４Ｃ−１）。βは、修正用音声度Ｓｏ（ｔ）に関する第２の閾値として修正部３２に設定された定数である。γは正の定数である。
修正部３２には、修正用音声度Ｓｏ（ｔ）がβ未満である場合、入力信号が高い確率（例えば、９５％以上の確率）で騒音と判別されるように、修正後の音声度Ｓｖ３（ｔ）の値が検出閾値Ｓｔｈ未満になるγ＊｛β−Ｓｏ（ｔ）｝を導出するβとγの値が事前に実験的に決定されて設定されている。
修正用音声度Ｓｏ（ｔ）がβ以上である場合（ステップＳＴ３Ｃ；ＮＯ）、修正部３２は、合成ＮＮｂに算出された音声度Ｓｖ（ｔ）をそのまま、修正後の音声度Ｓｖ３（ｔ）とする（ステップＳＴ４Ｃ−２）。
Ｓｖ３（ｔ）＝Ｓｖ（ｔ）−γ＊｛β−Ｓｏ（ｔ）｝  （Ｓｏ（ｔ）＜β）
Ｓｖ３（ｔ）＝Ｓｖ（ｔ）                          （Ｓｏ（ｔ）≧β）・・・（３）
【００６４】
修正部３２は、検出部３３に対して修正後の音声度Ｓｖ３（ｔ）を時刻ごとに順次出力する（ステップＳＴ５Ｃ）。未知の騒音環境において合成ＮＮｂによる音声度Ｓｖ（ｔ）の算出精度が低下して、騒音区間で音声度Ｓｖ（ｔ）が高い値になっても、修正用音声度Ｓｏ（ｔ）がβ未満であれば、修正部３２は、音声度Ｓｖ（ｔ）が検出閾値Ｓｔｈ未満になるように引き下げて修正後の音声度Ｓｖ３（ｔ）を算出する。これにより、検出部３３が、騒音区間を音声区間として誤検出することを防止できる。修正部３２は、図１１に示した一連の処理を、時刻ｔ＝１からＴまで繰り返し実行し、修正後の音声度Ｓｖ３（ｔ）の時系列データを検出部３３に出力する。
【００６５】
学習装置２における、第１の学習部２０、初期値作成部２１、第２の学習部２２、ネットワーク作成部２３、合成部２４およびモデル学習部２５のそれぞれの機能は、処理回路によって実現される。すなわち、学習装置２は、図４に示したステップＳＴ１からステップＳＴ６までの処理を実行するための処理回路を備える。
【００６６】
同様に、音声区間検出装置３における、分析部３０、モデル学習部３１、修正部３２および検出部３３のそれぞれの機能は、処理回路によって実現される。すなわち、音声区間検出装置３は、図９に示したステップＳＴ１ＡからステップＳＴ４Ａまでの処理を実行するための処理回路を備えている。これらの処理回路は、専用のハードウェアであってもよいが、メモリに記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）であってもよい。
【００６７】
図１２Ａは、学習装置２または音声区間検出装置３の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図である。図１２Ｂは、学習装置２または音声区間検出装置３の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。
学習装置２が、図１２Ａまたは図１２Ｂに示すハードウェア構成である場合、記憶装置１００には、学習データａとＮＮ初期値ｆに加え、学習済みのニューラルネットワークのパラメータと、学習済みの騒音および音声ＧＭＭｃのパラメータが記憶される。学習済みのニューラルネットワークのパラメータは、例えば、合成ＮＮｂ、第１のＮＮｅ、第２のＮＮｇおよび第３のＮＮｈのそれぞれの構造を規定する構造データおよび学習済みの入力重み係数である。
【００６８】
音声区間検出装置３が、図１２Ａまたは図１２Ｂに示すハードウェア構成である場合、記憶装置１００には、学習済みの合成ＮＮｂのパラメータ、学習済みの騒音および音声ＧＭＭのパラメータ、および学習済みの騒音ＧＭＭｄのパラメータが記憶される。
なお、記憶装置１００は、学習装置２と音声区間検出装置３とによって共用されてもよい。さらに、記憶装置１００は、学習装置２または音声区間検出装置３が備える構成要素であってもよいが、学習装置２および音声区間検出装置３とは独立した装置が備えてもよい。例えば、記憶装置１００は、学習装置２および音声区間検出装置３から通信アクセスが可能な通信ネットワーク上の装置であってもよい。
【００６９】
学習装置２または音声区間検出装置３が備える処理回路が、図１２Ａに示す専用のハードウェアの処理回路１０１である場合、処理回路１０１は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）またはこれらを組み合わせたものが該当する。学習装置２における、第１の学習部２０、初期値作成部２１、第２の学習部２２、ネットワーク作成部２３、合成部２４およびモデル学習部２５のそれぞれの機能を別々の処理回路で実現してもよいし、これらの機能をまとめて１つの処理回路で実現してもよい。音声区間検出装置３における、分析部３０、モデル学習部３１、修正部３２および検出部３３のそれぞれの機能を別々の処理回路で実現してもよいし、これらの機能をまとめて１つの処理回路で実現してもよい。
【００７０】
上記処理回路が図１２Ｂに示すプロセッサ１０２である場合、学習装置２における、第１の学習部２０、初期値作成部２１、第２の学習部２２、ネットワーク作成部２３、合成部２４およびモデル学習部２５のそれぞれの機能は、ソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。また、音声区間検出装置３における、分析部３０、モデル学習部３１、修正部３２および検出部３３のそれぞれの機能は、ソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。なお、ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述されて、メモリ１０３に記憶される。
【００７１】
プロセッサ１０２は、メモリ１０３に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、学習装置２における、第１の学習部２０、初期値作成部２１、第２の学習部２２、ネットワーク作成部２３、合成部２４およびモデル学習部２５のそれぞれの機能を実現する。すなわち、学習装置２は、プロセッサ１０２によって実行されるときに、図４に示したステップＳＴ１からステップＳＴ６までの処理が結果的に実行されるプログラムを記憶するためのメモリ１０３を備えている。これらのプログラムは、第１の学習部２０、初期値作成部２１、第２の学習部２２、ネットワーク作成部２３、合成部２４およびモデル学習部２５の手順または方法をコンピュータに実行させるものである。
メモリ１０３は、コンピュータを、第１の学習部２０、初期値作成部２１、第２の学習部２２、ネットワーク作成部２３、合成部２４およびモデル学習部２５として機能させるためのプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。
【００７２】
同様に、プロセッサ１０２は、メモリ１０３に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、音声区間検出装置３における、分析部３０、モデル学習部３１、修正部３２および検出部３３のそれぞれの機能を実現する。すなわち、音声区間検出装置３は、プロセッサ１０２によって実行されるときに、図９に示したステップＳＴ１ＡからステップＳＴ４Ａまでの処理が結果的に実行されるプログラムを記憶するためのメモリ１０３を備えている。これらのプログラムは、分析部３０、モデル学習部３１、修正部３２および検出部３３の手順または方法をコンピュータに実行させるものである。
メモリ１０３は、コンピュータを、分析部３０、モデル学習部３１、修正部３２および検出部３３として機能させるためのプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。
【００７３】
メモリ１０３には、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ−ＥＰＲＯＭ）などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤなどが該当する。
【００７４】
第１の学習部２０、初期値作成部２１、第２の学習部２２、ネットワーク作成部２３、合成部２４およびモデル学習部２５のそれぞれの機能について一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現してもよい。例えば、第１の学習部２０、初期値作成部２１、第２の学習部２２、およびネットワーク作成部２３は、専用のハードウェアとしての処理回路で機能を実現する。合成部２４およびモデル学習部２５については、プロセッサ１０２がメモリ１０３に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより機能を実現してもよい。これは、音声区間検出装置３における、分析部３０、モデル学習部３１、修正部３２および検出部３３においても同様である。
このように、処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組み合わせにより上記機能のそれぞれを実現することができる。
【００７５】
以上のように、実施の形態１に係る学習装置２において、合成部２４が、合成ＮＮｂを作成し、モデル学習部２５が騒音および音声ＧＭＭｃを学習する。モデル学習部２５は、学習データａを用いて騒音および音声ＧＭＭｃを学習するので、学習データａに含まれる特徴量を用いて、ガウシアン混合分布モデルを学習する場合に比べて混合数を少なくすることができる。従って、学習装置２では、学習処理に必要な記憶容量および演算量を削減することが可能である。また、音声区間検出装置３が、学習装置２が作成した合成ＮＮｂと騒音および音声ＧＭＭｃとを用いることで、未知の騒音環境に対しても頑健な音声区間検出処理が可能である。
【００７６】
実施の形態１に係る音声区間検出装置３において、分析部３０が、入力信号の特徴量の時系列データを作成する。モデル学習部３１が、入力信号が騒音である時間区間に、分析部３０によって作成された特徴量の時系列データを用いて騒音ＧＭＭｄを学習する。修正部３２が、騒音ＧＭＭｄを用いて音声度を修正する。検出部３３が、修正後の音声度と検出閾値Ｓｔｈとの比較結果に基づいて、入力信号の音声区間を検出する。音声区間検出装置３が、入力信号が騒音である時間区間に学習された騒音ＧＭＭｄを用いて騒音と音声との判別尺度である音声度を修正し、修正後の音声度に基づいて音声区間を検出するので、入力信号の音声区間の検出精度を改善することができる。
例えば、音声区間検出装置３は、未知の騒音環境において音声度Ｓｖ（ｔ）が高い値になっても、騒音ＧＭＭｄを用いて算出された修正用音声度Ｓｏ（ｔ）がα未満であれば、音声度Ｓｖ（ｔ）を検出閾値Ｓｔｈ以上にならない音声度に修正する。これにより、騒音区間が音声区間として誤検出されることを防止できる。
【００７７】
なお、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素の変形もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００７８】
この発明に係る学習装置は、音声区間検出装置における入力信号の音声区間の検出精度を改善することができるので、音声区間の検出が必要な装置、例えば音声認識装置に利用可能である。
【符号の説明】
【００７９】
１  音声区間検出システム、２  学習装置、３  音声区間検出装置、２０  第１の学習部、２１  初期値作成部、２２  第２の学習部、２３  ネットワーク作成部、２４  合成部、２５，３１  モデル学習部、３０  分析部、３２  修正部、３３  検出部、４０  入力層、４１，４３  中間層、４２，４４，４５  出力層、４２Ａ，４４Ａ  グループ、４２ａ  騒音ユニット、４２ｂ  音声ユニット、１００  記憶装置、１０１  処理回路、１０２  プロセッサ、１０３  メモリ。
【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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【国際調査報告】
2019162990.tif 000015
2019162990.tif 000016
2019162990.tif 000017
2019162990.tif 000018