(57)【要約】  本発明は、伸縮係数の推定のためのコストを抑え、かつ高精度な値を推定する、伸縮係数推定システムを提供することを目的とする。音声・非音声のラベル情報を出力するラベル情報生成手段１０４と、音声・非音声の出現確率を表す確率モデルを記憶する伸縮モデル記憶手段１０５と、音声・非音声の出現確率を表す確率モデルと音声・非音声のラベルとケプストラムを用いて周波数軸方向の伸縮係数を計算する伸縮推定手段１０３とを備えている（図１）。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声・非音声のラベル情報を出力するラベル情報生成手段と、
音声・非音声の出現確率を表す確率モデルを記憶する伸縮モデル記憶手段と、
前記音声・非音声の出現確率を表す確率モデルと、前記音声・非音声のラベルと、ケプストラムとを用いて周波数軸方向の伸縮係数を計算する伸縮推定手段と、
を備える、ことを特徴とする伸縮係数推定装置。
【請求項２】
請求項１記載の伸縮係数推定装置と、
前記伸縮係数推定装置で求めた伸縮係数を用いてケプストラムの変換を行う変換手段と、
を備える、ことを特徴とするケプストラム変換システム。
【請求項３】
入力音声信号を所定区間切り出して所定の変換を施しケプストラムを導出する分析手段を備え、
前記変換手段は、前記分析手段で求めたケプストラムを、前記伸縮推定手段からの伸縮係数を用いて変換する、ことを特徴とする請求項２記載のケプストラム変換システム。
【請求項４】
請求項２又は３記載のケプストラム変換システムと、
音素単位などの音韻情報の出現確率を表す確率モデルを記憶する音響モデル記憶手段と、
前記変換されたケプストラムと、前記音響モデル記憶手段に記憶されている前記音素単位などの音韻情報の出現確率を表す確率モデルを用いて、音声認識を行う音声認識手段と、
を備える、ことを特徴とする音声認識システム。
【請求項５】
請求項２又は３記載のケプストラム変換システムと、
前記変換されたケプストラムを用いて波形を合成する波形合成手段と、
を備える、ことを特徴とする波形合成システム。
【請求項６】
請求項５記載の波形合成システムを備えた音声合成システム。
【請求項７】
前記伸縮モデル記憶手段は、音声・非音声の出現確率を表す確率モデルを複数備え、
前記伸縮推定手段は、前記伸縮モデル記憶手段に記憶されているモデル数の回数だけ、伸縮係数を求め、
前記伸縮推定手段で求めた伸縮係数の中から伸縮係数を決定し、該伸縮係数に対応するモデル情報とともに出力する伸縮係数決定手段と、
前記モデル情報を基に、前記音響モデル記憶手段に記憶されている音響モデルを選択して音声認識手段に供給する音響モデル切替手段と、
をさらに備え、
前記変換手段は、前記伸縮係数決定手段で決定された伸縮係数を用いてケプストラムの変換を行う、ことを特徴とする請求項４記載の音声認識システム。  
【請求項８】
音声・非音声の出現確率を表す確率モデルを記憶手段に用意しておき、
音声・非音声のラベル情報を出力する工程と、
前記音声・非音声の出現確率を表す確率モデルと、前記音声・非音声のラベルと、ケプストラムと、を用いて周波数軸方向の伸縮係数を計算する工程と、
を含む、ことを特徴とする伸縮係数推定方法。
【請求項９】
請求項８記載の伸縮係数推定方法で求めた前記伸縮係数を用いてケプストラムの変換を行う工程を含む、ことを特徴とするケプストラム変換方法。
【請求項１０】
入力音声信号を所定区間切り出して所定の変換を施しケプストラムを導出する分析工程を含み、
前記ケプストラムを変換する工程は、前記分析工程で求めたケプストラムを、前記伸縮係数を用いて変換する、ことを特徴とする請求項９記載のケプストラム変換方法。
【請求項１１】
請求項９又は１０記載のケプストラム変換方法で変換された前記ケプストラムと、音韻情報の出現確率を表す確率モデルを用いて音声認識を行う工程と
を含む、ことを特徴とする音声認識方法。
【請求項１２】
請求項９又は１０記載のケプストラム変換方法で変換された前記ケプストラムを用いて波形を合成する工程を含む、ことを特徴とする波形合成方法。
【請求項１３】
前記音声・非音声の出現確率を表す確率モデルを記憶手段に複数用意し、
前記モデル数の回数だけ、伸縮係数を求める工程と、
複数の伸縮係数の中から伸縮係数を決定し、該伸縮係数に対応するモデル情報を選択する工程と、
前記決定された伸縮係数を用いてケプストラムの変換を行う工程と、
選択されたモデル情報に基づき、音響モデルを選択して音声認識に供給する工程と、
を含む、ことを特徴とする請求項１１記載の音声認識方法。
【請求項１４】
音声・非音声の出現確率を表す確率モデルを記憶手段に用意しておき、
音声・非音声のラベル情報を出力する処理と、
前記音声・非音声の出現確率を表す確率モデルと、前記音声・非音声のラベルと、ケプストラムと、を用いて周波数軸方向の伸縮係数を計算する処理と、
をコンピュータに実行させる伸縮係数推定プログラム。
【請求項１５】
請求項１４記載の伸縮係数推定プログラムで求めた伸縮係数を用いて、ケプストラムの変換を行う処理をコンピュータに実行させるケプストラム変換プログラム。
【請求項１６】
入力音声信号を所定区間切り出して所定の変換を施しケプストラムを導出する分析処理で求めたケプストラムを、前記伸縮係数を用いて変換する、ことを特徴とする請求項１５記載のケプストラム変換プログラム。
【請求項１７】
請求項１５又は１６記載のケプストラム変換プログラムで変換された前記ケプストラムと、音韻情報の出現確率を表す確率モデルを用いて音声認識を行う処理をコンピュータに実行させる音声認識プログラム。
【請求項１８】
請求項１５又は１６記載のケプストラム変換プログラムで変換された前記ケプストラムを用いて波形を合成する処理をコンピュータに実行させる波形プログラム。
【請求項１９】
請求項１７記載の音声認識プログラムにおいて、
前記音声・非音声の出現確率を表す確率モデルを記憶手段に複数用意しておき、
前記モデル数の回数だけ、伸縮係数を求める処理と、
複数の伸縮係数の中から伸縮係数を決定し、該伸縮係数に対応するモデル情報を選択する処理と、
前記決定された伸縮係数を用いてケプストラムの変換を行う処理と、
選択されたモデル情報に基づき、音響モデルを選択して音声認識に供給する処理と、
を前記コンピュータに実行させる音声認識プログラム。
【請求項２０】
入力音声信号を所定区間切り出して変換を施しケプストラムを導出する分析部と、
音声・非音声のラベル情報を出力するラベル情報生成部と、
音声・非音声の出現確率を表す確率モデルを記憶する伸縮モデル記憶部と、
前記伸縮モデル記憶部に記憶されている前記音声・非音声の出現確率を表す確率モデルと、前記ラベル情報生成部から出力される前記音声・非音声のラベルと、前記分析部から出力されるケプストラムとを用いて周波数軸方向の伸縮係数を計算する伸縮推定部と、
前記分析部から出力されるケプストラムを、前記伸縮推定部で求めた伸縮係数を用いて変換を行う変換部と、
音素単位などの音韻情報の出現確率を表す確率モデルを記憶する音響モデル記憶部と、  前記変換部で変換されたケプストラムを特徴量として前記音響モデル記憶部に記憶されている音素単位などの音韻情報の出現確率を表す確率モデルを用いて、音声認識を行う音声認識部と、
を備える、ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２１】
前記伸縮モデル記憶部は、音声・非音声の出現確率を表す確率モデルを複数備え、
前記伸縮推定部は、前記伸縮モデル記憶部に記憶されているモデル数の回数だけ、伸縮係数を求め、
前記音声認識装置はさらに、
前記伸縮推定部で求めた伸縮係数の中から伸縮係数を決定し、該伸縮係数に対応するモデル情報とともに出力する伸縮係数決定部と、
前記モデル情報を基に、前記音響モデル記憶部に記憶されている音響モデルを選択して音声認識部に供給する音響モデル切替部と、
を備え、
前記変換部は、前記伸縮係数決定部で決定された伸縮係数を用いて、前記ケプストラムの変換を行う、ことを特徴とする請求項２０記載の音声認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願についての記載）
本願は、先の日本特許出願２００７−２４７５７２号（２００７年９月２５日出願）の優先権を主張するものであり、前記先の出願の全記載内容は、本書に引用をもって繰込み記載されているものとみなされる。
本発明は、音声処理技術に関し、特に、音声の周波数軸上の伸縮で表される話者性を正規化するための伸縮係数推定装置、ケプストラム変換システム、音声認識システム、波形合成システム、方法並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識の分野において、認識性能の高精度化のため、話者の声道長の違いに起因するスペクトルの共鳴周波数の揺らぎを補正する方法が提案されている。このような技術は、声道長正規化と呼ばれている。声道長正規化の方法として、例えば、特許文献１（特許３６３２５２９号公報）では、共鳴周波数のずれをケプストラム空間上の線形変換を用いてモデル化することで、効率的にずれの度合いの推定している。【０００３】
特許文献１に提案されている声道長正規化の構成は、音声を分析しケプストラムを出力する分析部と、ケプストラムから伸縮の度合いを表す伸縮係数の値を推定する伸縮推定部と、伸縮係数の値を用いてケプストラムを線形変換する変換部で構成されている。【０００４】
変換部で用いられる線形変換は、オールパスフィルタの逆変換を用いることで、周波数軸上の変換をケプストラムの線形変換として表すことを利用している。この変換に用いられるパラメータの数は１つである。【０００５】
特許文献１では、伸縮係数の推定に認識で用いるＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）を用いている。認識で用いるＨＭＭは、特許文献１でも記述されているように、単語や音素などを単位とした音韻情報の出力確率をモデル化したものである。【０００６】
例えば「はい」を音素に分解し、「ｈ  ａ  ｉ」とし、これらｈ，ａ，ｉごとに、出現確率をモデル化する。しばしば用いられる出現確率の形態として正規分布があげられ、この場合、音素ごとにケプストラム等の特徴量の値の平均と分散が事前に計算されて認識等の際に用いられる。特許文献１では、伸縮係数を推定するため、次式（１）が用いられる。【０００７】
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【０００８】
ここで、Ｊ，ｊは音素や状態の数と音素や状態を同定するＩＤを表し、ｔは時刻、Ｍ，ｍはケプストラムの次元数と次元、ｃｍｔは時刻ｔのｍ次元目のケプストラム係数、μｍｊ、σｍｊは、音素ｊ、ｍ次元目のＨＭＭにおける平均ベクトルと標準偏差の値を表す。【０００９】
この式を用いて伸縮係数の値を推定する場合、平均ベクトルや分散を同定するための情報が必要となる。【００１０】
同定するためのＩＤ情報は、例えば音声の内容を記述する単語情報などを与えることで計算可能である。すなわち、前述の例の場合、「はい」が与えられると、「ｈ  ａ  ｉ」のような音素列情報を特定でき、さらにｈ，ａ，ｉそれぞれの状態系列に展開でき、状態に属する確率分布の特定もできる。【００１１】
【特許文献１】特許第３６３２５２９号公報
【非特許文献１】ＨＴＫＢｏｏｋ  Ｖｅｒ．３．３、第３５〜４０頁、第５４〜６４頁、第１２７〜１３０頁
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
上記の特許文献１、非特許文献１の各開示を本書に引用をもって繰り込むものとする。以下に本発明による関連技術の分析を与える。【００１３】
音素列等の取得方法として、予め発声内容を知ることの出来る場合は、人手により与えることが可能である。【００１４】
一方、話し言葉など事前に発話の内容を知りえない場合には、人手により音素情報を与えるには大きなコストがかかり現実的では無い。このような場合には、一旦、音声認識を行うことで自動的に得る方法が取られることが多い。【００１５】
しかしながら、音声認識の処理は比較的大きな演算量が必要であるため、限られた演算量の中で推定のための音素列情報生成だけのために、その演算を行うことは避ける必要がある。【００１６】
また、音声認識から得られる音素列情報は間違いが含まれ、そのために推定精度の劣化を避けることが出来ない。【００１７】
したがって、本発明の目的は、声道長正規化処理を行う際の伸縮係数の推定を少ない演算量で可能たらしめる伸縮係数推定装置、該装置を備えたケプストラム変換システム、音声認識システム、波形合成システム、方法並びにプログラムを提供することにある。【００１８】
本発明の他の目的は、声道長の違いを表す伸縮係数を推定の精度を向上することを可能とする伸縮係数推定装置、該装置を備えたケプストラム変換システム、音声認識システム、波形合成システム、方法並びにプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本願で開示される発明は、前記課題を解決するため、概略以下の構成とされる。【００２０】
本発明の１つの側面（アスペクト）によれば、音声・非音声のラベル情報を出力するラベル情報生成手段と、音声・非音声の出現確率を表す確率モデルを記憶する伸縮モデル記憶手段と、音声・非音声の出現確率を表す確率モデルと音声・非音声のラベルとケプストラムを用いて周波数軸方向の伸縮係数を計算する伸縮推定手段と、を備えた伸縮係数推定装置が提供される。【００２１】
本発明の他の側面によれば、前記伸縮係数推定装置に、伸縮係数を用いてケプストラムの変換を行う変換手段を備えたケプストラム変換システムが提供される。【００２２】
本発明の他の側面によれば、前記ケプストラム変換システムに、音素単位などの音韻情報の出現確率を表す確率モデルを記憶する音響モデル記憶手段と、変換されたケプストラムと、音素単位などの音韻情報の出現確率を表す確率モデルを用いて音声認識を行う音声認識手段とを備えた音声認識システムが提供される。【００２３】
本発明のさらに他の側面によれば、前記ケプストラム変換システムによって変換されたケプストラムを用いて波形を合成する波形合成手段を備えた波形合成システムが提供される。【００２４】
本発明のさらに別の側面においては、前記伸縮モデル記憶手段は、音声・非音声の出現確率を表す確率モデルを複数備え、前記伸縮推定手段は、前記伸縮モデル記憶手段に記憶されているモデル数の回数だけ、伸縮係数を求め、前記伸縮推定手段で求めた伸縮係数の中から伸縮係数を決定し、該伸縮係数に対応するモデル情報とともに出力する伸縮係数決定手段と、
前記伸縮推定手段で求めた伸縮係数の中から伸縮係数、モデル情報を決定する伸縮係数決定手段と、
前記モデル情報を基に音響モデル記憶手段に記憶されている音響モデルを選択して音声認識手段に供給する音響モデル切替手段と、を備え、
前記変換手段は、前記伸縮係数決定手段で決定された伸縮係数を用いてケプストラムの変換を行う構成としてもよい。【００２５】
本発明によれば、音声・非音声の出現確率を表す確率モデルを記憶手段に用意しておき、
音声・非音声のラベル情報を出力する工程と、
前記音声・非音声の出現確率を表す確率モデルと、前記音声・非音声のラベルと、ケプストラムと、を用いて周波数軸方向の伸縮係数を計算する工程と、
を含む、伸縮係数推定方法が提供される。【００２６】
本発明によれば、前記伸縮係数推定方法で求めた前記伸縮係数を用いてケプストラムの変換を行う工程を含むケプストラム変換方法が提供される。【００２７】
本発明によれば、前記ケプストラム変換方法で変換された前記ケプストラムと、音韻情報の出現確率を表す確率モデルを用いて、音声認識を行う工程と
を含む音声認識方法が提供される。【００２８】
本発明によれば、前記ケプストラム変換方法で変換された前記ケプストラムを用いて波形を合成する工程を含む波形合成方法が提供される。
本発明によれば、音声・非音声の出現確率を表す確率モデルを記憶手段に用意しておき、
音声・非音声のラベル情報を出力する処理と、
前記音声・非音声の出現確率を表す確率モデルと、前記音声・非音声のラベルと、ケプストラムと、を用いて周波数軸方向の伸縮係数を計算する処理と、
をコンピュータに実行させる伸縮係数推定プログラムが提供される。【００２９】
本発明によれば、前記伸縮係数推定プログラムで求めた伸縮係数を用いて、ケプストラムの変換を行う処理をコンピュータに実行させるケプストラム変換プログラムが提供される。【００３０】
本発明によれば、前記ケプストラム変換プログラムで変換された前記ケプストラムと、音韻情報の出現確率を表す確率モデルを用いて音声認識を行う処理をコンピュータに実行させる音声認識プログラムが提供される。【００３１】
本発明によれば、ケプストラム変換プログラムで変換された前記ケプストラムを用いて波形を合成する処理をコンピュータに実行させる波形合成プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００３２】
本発明によれば、話者の大域的な情報を表すように設計されたＨＭＭ、すなわち音声と非音声の２クラスに絞った確率モデルを用いることで、声道長正規化処理を行う際の伸縮係数の推定を少ない演算量で実行可能としている。【００３３】
本発明によれば、声道長の違いを表す伸縮係数の推定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の第１の実施例の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施例の動作を示す流れ図である。
【図３】本発明の第２の実施例の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第２の実施例の動作を示す流れ図である。
【符号の説明】
【００３５】
１０１  分析手段
１０２  変換手段  
１０３  伸縮推定手段  
１０４  ラベル情報生成手段  
１０５  伸縮モデル記憶手段  
１０６  音声認識手段  
１０７  音響モデル記憶手段  
２０１  伸縮係数決定手段
２０２  音響モデル切り替え手段
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
本発明は、音声・非音声のラベル情報を出力するラベル情報生成手段（１０４）と、音声・非音声の出現確率を表す確率モデルを記憶する伸縮モデル記憶手段（１０７）と、音声・非音声の出現確率を表す確率モデルと音声・非音声のラベルとケプストラムを用いて周波数軸方向の伸縮係数を計算する伸縮推定手段（１０３）とを備えている。【００３７】
本発明においては、推定話者の声道長の違いから生じるフォルマンと周波数の揺らぎを抑えるために用いられる周波数軸上の伸縮関数の伸縮係数の推定において、話者の大域的な情報を表すように設計されたＨＭＭ、すなわち音声と非音声の２クラスに絞った確率モデルを用いることで、少ない演算量で伸縮係数の推定が可能になる。【００３８】
本発明においては、音声・非音声の２つのクラスに絞ることで、不確定な音素情報を推定に使う必要が無くなる。本発明によれば、音声・非音声の音素情報は、事前に音声認識を行うなどの処理を必要としないため演算量を必要としない。【００３９】
話者の大域的な情報である、声道長の違いの推定には、細かく音素単位でその差異を比較するよりも、音声と非音声のように大雑把な単位で推定したほうが良いと考えられる。また、与えられる音素情報等も、細かくすればするほど、間違いが含まれるのに対し、音声と非音声では間違えようがないことから、与えられる音素情報に影響されずに、高精度に推定可能である。【００４０】
このため、従来の方法を用いた場合と比べて高精度に声道長の違いを表す伸縮係数を推定することができる。以下実施例に即して詳細に説明する。
【実施例】
【００４１】
図１は、本発明の一実施例の構成を示す図である。以下では、音声認識に用いる特徴量変換手段について説明する。図１を参照すると、本実施例は、分析手段１０１と、変換手段１０２と、伸縮推定手段１０３と、ラベル情報生成手段１０４と、伸縮モデル記憶手段１０５と、音声認識手段１０６と、音響モデル記憶手段１０７を備えている。【００４２】
特に制限されないが、分析手段１０１は、例えばサンプリング周波数を４４．１ｋＨｚ、１サンプルあたり１６ビットでＡ／Ｄ変換された入力音声信号を、１０ｍｓｅｃ程度の一定区間を切り出し、プリエンファシス、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）、フィルタバンクの処理を行った後、コサイン変換を行うことで計算されるメルケプストラムを出力する。【００４３】
音響モデル記憶手段１０７は、例えばケンブリッジ大学より公表されている、非特許文献１（ＨＴＫＢｏｏｋ  Ｖｅｒ．３．３の３５ページから４０ページ）に記載されている、前後の音素コンテキストを考慮したトライフォンを音素として持つＨＭＭなどで表される音響モデルが記憶されている。【００４４】
伸縮モデル記憶手段１０５は、音声／非音声の２つのクラスだけを現すＨＭＭを用いる。音響モデル記憶手段１０７に記憶されているＨＭＭと区別するために、ＧＭＭ(Gaussian Mixture Model)という。【００４５】
ＨＭＭが音素コンテキストを考慮したトライフォンなどの音素を用いているのに対し、ＧＭＭは、話者ごとに周波数軸上の伸縮を用いて補正を行う声道長正規化の特徴をふまえ、細かな音素のクラスをモデル化したＨＭＭを用いるのではなく、２つのクラスだけを保持する。【００４６】
ＧＭＭの学習について述べる。先ず、音声の音響的特長は前述のケプストラムや非特許文献１（５４ページから６４ページ）に記載されているような、パワーや前後の時刻の差分を用いる。【００４７】
音響的特徴とそれに対応する書き起こしテキストとを用いて得られたラベルデータを用い、非特許文献１（１２７ページから１３０ページ）に記載されているフォワード・バックワード確率を計算することで特徴とラベルデータ対応付ける。【００４８】
本実施例では、「ｓｉｌ  ｖｏｉｃｅ  ｓｉｌ」のような２クラスのラベル情報を用いる。ここで、「ｓｉｌ」は、非音声を表し、「ｖｏｉｃｅ」は音声を表す。【００４９】
対応付けられた特徴量とラベルデータを用いて、対応するラベルごとに特徴量の分布を表すパラメータを計算する。【００５０】
分布を表す関数として正規分布が用いられることが多い。この場合、パラメータは、平均と分散である。【００５１】
ＧＭＭの学習に使われる音声は、後のＨＭＭを用いた音声認識を考慮して、ＨＭＭの学習に用いた音声データを用いるのが望ましい。【００５２】
ラベル情報生成手段１０４は、学習時と同様に、「ｓｉｌ  ｖｏｉｃｅ  ｓｉｌ」のラベルデータを生成し、出力する。【００５３】
このとき、音声の長さに応じて、ｖｏｉｃｅラベルの数を変えることで、より正確な対応付けを行うことが出来る。これは、音声データが長い場合には、より多くの音声区間があると考えられ、音声データの長さに応じてｖｏｉｃｅラベルの数を増やすことで、不要な遷移をおこす確率を減らす効果がある。【００５４】
伸縮推定手段１０３は、上記式（１）を用いて、周波数軸上の伸縮を表すパラメータの値を計算する。【００５５】
式（１）における、Ｊはクラスの数を表し、本実施例では、１である。【００５６】
式（１）において、Ｔは特徴量の数を表す。この場合、音声の長さを切り出された時間の単位で割った場合の数である。【００５７】
γｔ（ｊ）は、時刻ｔの音声クラスの占有度数を表す。この値は、前述のフォワード・バックワードアルゴリズムで計算可能である。【００５８】
ケプストラム係数の次元数であるｃｍｔは、時刻ｔにおけるｍ次元目のケプストラム係数の値である。【００５９】
μｊｍは、音声クラスのｍ次元目の平均ベクトル、σｍｊは、音声クラスのｍ次元目の標準偏差を表す。【００６０】
伸縮係数αは、特許文献１同様、周波数軸の伸縮の度合いを表すワーピングパラメータであり、伸縮推定手段１０３で計算する値である。【００６１】
変換手段１０２は、伸縮推定手段１０３によって計算された伸縮係数αを用いてケプストラムを変換し、出力する。ケプストラムの変換は、特許文献１同様、次式（２）で行われる。
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【００６２】
ここで、＾のついたｃが変換後のケプストラムを表す。【００６３】
音声認識手段１０６は、変換手段１０２によって変換されたケプストラムを特徴量としてＨＭＭを用いて認識を行う。【００６４】
本実施例の変形として、変換手段１０２で変換されたケプストラムを用いて波形の合成を行う波形合成手段を備えた構成としてもよい。すなわち、この伸縮推定手段１０３は、音声合成装置にも適用可能である。【００６５】
なお、分析手段１０１、変換手段１０２、伸縮推定手段１０３、音声認識手段１０６は、コンピュータ（プロセッサ、あるいはデジタル信号プロセッサ）で実行されるプログラムによりその機能を実現するようにしてもよいことは勿論である。【００６６】
図２は、本発明の第１の実施例の処理を説明するための流れ図である。図１及び図２を参照して、本発明の第１の実施例の全体の動作について詳細に説明する。まず、音声データ信号を入力し（図２のステップＡ１０１）、分析手段１０１でメルケプストラムの計算を行う（ステップＡ１０２）。【００６７】
伸縮推定手段１０３が、分析手段１０１から出力されるメルケプストラムと、伸縮モデル記憶手段１０５のＧＭＭ（Ａ１０４）と、ラベル情報生成手段１０４からの音声・非音声のラベル情報（Ａ１０５）とを用いて、伸縮パラメータを計算する（ステップＡ１０３）。【００６８】
変換手段１０２が、式（２）のいずれかの変換の関数を用い、伸縮係数αを用いてケプストラムを変換し、出力する（ステップＡ１０６）。【００６９】
音声認識手段１０６は、変換手段１０２によって変換されたケプストラムを特徴量として音響モデル記憶手段１０７のＨＭＭを用いて認識を行う（ステップＡ１０７）。【００７０】
図３は、本発明の第２の実施例の構成を示す図である。本実施例は、前記第１の実施例に加え、伸縮係数決定手段２０１と、音響モデル切り替え手段２０２を備えている。【００７１】
伸縮モデル記憶手段１０５は、前記第１の実施例で説明されたＧＭＭと同様のモデルを複数記憶する。但し、複数とは学習された音声データの違うＧＭＭである。例えば、男性と女性の２つのＧＭＭの場合や、話者ごとに学習されたものなどが考えられる。【００７２】
伸縮推定手段１０３は、前記第１の実施例と同様、伸縮係数（ワーピングパラメータ）αを計算する。【００７３】
本実施例の場合、伸縮推定手段１０３の伸縮推定の動作は、複数回繰り返され、伸縮モデル記憶手段１０５に記憶されているＧＭＭの数の回数だけ、ワーピングパラメータが計算される。また、ワーピングパラメータを計算するために、フォワード・バックワード確率も複数回計算される。【００７４】
伸縮係数決定手段２０１は、伸縮推定手段１０３で計算されたＧＭＭごとのフォワード・バックワード確率のうち、一番高いものを選択し、ＧＭＭ情報とワーピングパラメータαの値を出力する。【００７５】
ＧＭＭ情報とは、選択されたＧＭＭの情報であり、例えば複数のＧＭＭが男性と女性の場合、男性、女性のいずれかを出力する。【００７６】
また、ＧＭＭが話者ごとの場合、話者名を出力する。音響モデル切り替え手段２０２は、伸縮係数決定手段２０１で出力されたＧＭＭ情報を基に、音響モデル記憶手段１０７に記憶されているＨＭＭを選択して出力する。【００７７】
図４は、本発明の第２の実施例の処理を説明するための流れ図である。図３及び図４を参照して、本発明の第２の実施例の全体の動作について詳細に説明する。まず、音声データ信号を入力し（図４のステップＡ２０１）、分析手段１０１でメルケプストラムの計算を行う（ステップＡ２０２）。【００７８】
伸縮推定手段１０３が、分析手段１０１から出力されるパターン（メルケプストラム）と、ラベル情報生成手段１０４からの音声・非音声のラベル情報（Ａ２０５）とを用いて、伸縮モデル記憶手段１０５に記憶されているＧＭＭの数（Ａ２０４）の回数だけ、伸縮パラメータを計算する（ステップＡ２０３）。【００７９】
伸縮係数決定手段２０１が、選択したＧＭＭ情報と伸縮係数（ワーピングパラメータ）αの値を出力する（ステップＡ２０６）。【００８０】
変換手段１０２が、式（２）のいずれかの変換の関数を用い、伸縮係数αを用いてケプストラムを変換し、出力する（ステップＡ２０７）。【００８１】
音響モデル切り替え手段２０２は、伸縮係数決定手段２０１で出力されたＧＭＭ情報を基に、音響モデル記憶手段１０７に記憶されているＨＭＭを選択する（ステップＡ２０８）。【００８２】
音声認識手段１０６は、変換手段１０２によって変換されたケプストラムを特徴量として音響モデル記憶手段１０７のＨＭＭを用いて認識を行う（ステップＡ２０９）。【００８３】
本実施例によれば、このような構成をとることで、特定話者向けのモデルの選択と、ワーピングパラメータの推定を同時に行うことが出来る。【００８４】
本実施例の変形として、変換手段１０２で変換されたケプストラムを用いて波形の合成を行う波形合成手段を備えた構成としてもよい。すなわち、この伸縮推定手段１０３は、音声合成装置にも適用可能である。【００８５】
なお、本実施例において、分析手段１０１、変換手段１０２、伸縮推定手段１０３、音声認識手段１０６、伸縮係数決定手段２０１、音響モデル切り替え手段２０２は、コンピュータ（プロセッサ、あるいはデジタル信号プロセッサ）で実行されるプログラムによりその機能を実現するようにしてもよいことは勿論である。
【産業上の利用可能性】
【００８６】
本発明によれば、音声認識を行う音声認識装置や、音声認識装置をコンピュータに実現するためのプログラムといった用途に適用できる。【００８７】
なお、本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の請求の範囲の枠内において種々の開示要素の多様な組み合わせないし選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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