(57)【要約】【解決手段】音声認識方法およびシステムが開示される。話者の発話の音声信号が取得される。発話の音声信号から実行時ピッチが決定される。実行時ピッチに基づき話者が分類され、話者分類に基づき一つ以上の音響モデルパラメータが調節される。パラメータ調整は、認識中のいかなる瞬間にも実行することができる。続いて、音響モデルに基づき発話の音声認識分析が実行される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
話者の発話の音声信号を取得し、
前記発話の音声信号から実行時ピッチを決定し、
前記実行時ピッチに基づき話者を分類し、
話者の分類に基づき一つまたは複数の音響モデルパラメータを調節し、前記音響モデルパラメータに基づき前記発話の音声認識分析を実行することを含む、音声認識方法。
【請求項２】
前記実行時ピッチを決定することは、
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で与えられる時刻ｔにおける移動平均ピッチpavg(t)を決定することを含み、時間ウインドウの間、時刻tiで測定されるピッチの数ＮＰに対して合計がとられることを特徴とする請求項１に記載の音声認識方法。
【請求項３】
前記ピッチp(ti)の各々が予め定められた閾値を上回ることを特徴とする請求項２に記載の音声認識方法。
【請求項４】
前記実行時ピッチを決定することが、タイプprun(t)=c・prun(t-1)+(1-c・p(t))の計算を含み、ｃは０と１の間の定数であり、p(t)は時刻ｔにおける現在ピッチ値であることを特徴とする請求項２に記載の音声認識方法。
【請求項５】
話者を分類すること、話者の年齢および／または性を決定することを含む請求項１に記載の音声認識方法。
【請求項６】
話者の年齢および／または性を決定することは、前記実行時ピッチが話者の年齢および／または性に依存する範囲に当てはまるか否かを決定することを含む請求項５に記載の音声認識方法。
【請求項７】
話者の年齢および／または性を決定することは、話者が男性であるか女性であるか子供であるかをピッチから決定することを含む請求項５に記載の音声認識方法。
【請求項８】
一つまたは複数の音響モデルパラメータが、前記音声認識分析の実行時に使用されるフィルタバンクの最大周波数ｆｍａｘと最小周波数ｆｍｉｎを含む請求項１に記載の音声認識方法。
【請求項９】
ｆｍａｘとｆｍｉｎの値が、前記実行時ピッチに基づき話者を分類する間に決定される話者の性および／または年齢に基づいて選択されることを特徴とする請求項８に記載の音声認識方法。
【請求項１０】
ｆｍａｘとｆｍｉｎの値が、前記実行時ピッチに基づき話者を分類するとき、話者が男性であるか女性であるか子供であるかに基づき決定されることを特徴とする請求項８に記載の音声認識方法。
【請求項１１】
ｆｍｉｎとｆｍａｘが、認識中の任意の瞬間で動的に調節されることを特徴とする請求項８に記載の音声認識方法。
【請求項１２】
話者の分類および／または前記話者の分類に基づく一つまたは複数の音響モデルパラメータを保存し、話者の分類および／または前記話者の分類に基づく一つまたは複数の音声モデルパラメータを特定の話者と関連づけることをさらに含む請求項１に記載の音声認識方法。
【請求項１３】
保存された話者分類および／または前記話者分類に基づく一つまたは複数の音声モデルパラメータを、後続の話者の音声認識分析の間に使用することをさらに含む請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
音声信号を取得するように適合されたインタフェースと、
前記インタフェースに接続される一つ以上のプロセッサと、
前記インタフェースおよび前記プロセッサに接続されるメモリであって、音声認識方法を実現するように構成された一連のプロセッサ可読命令をその中に含むメモリと、を備え、
前記プロセッサ可読命令は、
話者の発話の音声信号を取得する命令と、
前記発話の音声信号から実行時ピッチを決定し、前記実行時ピッチに基づき話者を分類する命令と、
前記話者の分類に基づき一つ以上の音響モデルパラメータを調節する命令と、
前記音響モデルパラメータに基づき発話の音声認識分析を実行する命令と、を含むことを特徴とする音声認識システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
この出願は、本出願と同日に出願された、Ruxin Chenによる"VOICE RECOGNITION WITH PARALLEL GENDER AND AGE NORMALIZATION"と題する同一出願人による米国特許出願第11/358,272号に関連する。そのすべての開示は参照により本明細書に援用される。
【０００２】
この出願は音声認識に関し、より詳細には、ピッチに基づき話者に適応する音声認識システムに関する。
【背景技術】
【０００３】
音声および発声認識技術により、マイクなどの音声入力源を備えたコンピュータおよび他の電子装置が、転写のためにまたはコンピュータと対話する代替方法として、人間の発話を解釈することが可能になる。携帯電話、ゲーム・プラットホーム、パーソナルコンピュータおよび個人携帯情報機器などの消費者向け電子装置で使用するために、音声認識ソフトウェアが開発されている。典型的な音声認識アルゴリズムでは、人間の発話を表す時間領域信号がいくつかの時間窓に分けられ、例えば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）によって各窓が周波数領域信号に変換される。続いて、この周波数領域信号すなわちスペクトル領域信号が、スペクトル領域信号の対数をとり別のＦＦＴを実行することによって圧縮される。圧縮されたスペクトラム（ケプストラムと呼ばれる）から、信号により表される発話内の音素および文脈を統計モデルを用いて決定することができる。ケプストラムは、発話信号内の異なるスペクトルバンドの変化率に関する情報とみなすことができる。音声認識アプリケーションについては、スペクトルは通常、メル周波数バンドを用いて最初に変換される。その結果は、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣｓ）と呼ばれている。ヘルツ（１秒当たりのサイクル）の周波数ｆを次式によってメル周波数ｍに変換することができる：m=(1127.01048Hz) loge(1 + f/700)。同様に、メル周波数ｍを次式によってヘルツの周波数ｆに変換することができる：f=(700Hz)(em/1127.01048-1)。
【０００４】
音声認識において、スペクトルは一組の三角形状のフィルタ関数を用いてフィルタリングされることが多い。フィルタ関数は、最小周波数ｆｍｉｎと最大周波数ｆｍａｘの間にある一組の部分的に重なり合うバンドへとスペクトルを分割する。各フィルタ関数は、関心のある周波数範囲の中で特定の周波数に集中している。メル周波数スケールに変換されるとき、各フィルタ関数を一組のメルフィルタバンクとして表現することができる。ここで、各メルフィルタバンクＭＦＢｉは以下のように与えられる。
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ここで、インデックスｉはフィルタバンク番号であり、ｍｆｍｉｎとｍｆｍａｘはｆｍｉｎとｆｍａｘに対応するメル周波数である。
【０００５】
ｆｍｉｎとｆｍａｘの選択により、音声認識アルゴリズムにより用いられるフィルタバンクが決定される。一般的に、ｆｍｉｎとｆｍａｘは、使用中の音声認識モデルで固定される。音声認識に関する１つの問題は、異なる話者は異なる長さの声道を持っており、それに対応する異なる周波数範囲で音声信号を発生するということである。この音声認識システムの補償は、フィルタリングされる前に音声信号の声道正規化を実行することであってもよい。一例として、正規化は次のタイプの関数を用いてもよい。
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ここで、f'は正規化周波数であり、αは正規化関数の曲率を調整するパラメータである。
【０００６】
Ｎ個の異なるメル周波数バンドを有する発話信号の構成要素を、Ｎ個の要素を持つベクトルＡとして表現してもよい。ベクトルＡの各要素は、発話信号のメル周波数係数である。ベクトルＡの正規化は、一般的に次のタイプのマトリックス変換を必要とする：
Ｆ’＝[Ｍ]・Ｆ＋Ｂ
ここで、［Ｍ］は次式で与えられるＮ×Ｎの行列である。
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Ｂは次式で与えられるバイアスベクトルである。
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Ｆ’とＦは以下の形のベクトルである。
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ここで、行列係数Ｍｉｊおよびベクトル成分Ｂｉは、ＨＭＭシステムにおける観察された発話シーケンスの確率を最大化するためにオフラインで計算される。所与のフレームと所与の特徴Ｆ’について通常、観察された確率がガウス関数によって計算される：
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正規化ベクトルＦ’の各要素は、正規化発話信号のメル周波数要素である。
【０００７】
男性の話者と女性の話者では、異なるメル周波数係数（ＭＦＣＣ）で特徴づけられる音声信号を発することが知られている。従来技術では、話者が男性であるか女性であるかを区別するために音声認識システムはトレーニングを使用し、話者が男性であるか女性であるかに基づき音声認識で用いる音響モデルを調節していた。一般的に、音響モデルは、複数（例えば１０人）の男性話者と同数の女性話者に同一の単語を発声させて音声サンプルを作ることでトレーニングされる。音声サンプルに基づく特徴分析は、音声認識のスーパーモデルに結合される。
【０００８】
上記の正規化の大きな欠点は、ベクトルＦが４０もの成分を持つことがある点である。結果として、行列［Ｍ］は１６００もの係数を持つことになる。そのような多数の係数の計算のために、音声認識アルゴリズムが適応するのにかかる時間が長くなりすぎることがある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
さらに、従来技術の音声認識システムおよび方法は、フィルタリングと正規化のためにｆｍｉｎ、ｆｍａｘ、ｍｆｍｉｎとｍｆｍａｘの固定値を使用するので、話者間での声道の長さの分散を十分に考慮していない。したがって、音声認識の精度は最適とはいえないかもしれない。したがって、このような欠点を克服する音声認識システムおよび方法が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
先行技術に関連する不利な点は、音声認識方法およびシステムを目的とする本発明の実施形態によって克服される。本発明の実施形態によると、話者の発話の音声信号が取得される。発話の音声信号から、実行時ピッチが決定される。実行時ピッチに基づき話者が分類され、話者の分類に基づき一つ以上の音響モデルパラメータが調節される。続いて、音響モデルパラメータに基づき発話の音声認識分析が実行される。
【００１１】
本発明の教示は、添付の図面とともに以下の詳細な説明を考慮することによって容易に理解されることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下の詳細な説明は、説明のために多くの特定の詳細事項を含むが、当業者であれば以下の詳細事項に対する多くの変形および変更が本発明の範囲内にあると認めるであろう。したがって、以下に記す発明の実施形態は、請求項に記載された発明の一般性を損なうことなく、また発明に限界を与えることのないよう記載されている。
【００１３】
本発明の一実施形態によると、音声認識方法１００は図１Ａに示すように進めることができる。１０２で、話者から発話の音声信号が取得される。音声信号は任意の従来方法で取得することができる。例えば、マイクと波形デジタイザとを使用して音声信号をデジタルフォーマットにすることができる。作業中の特徴分析周波数よりも大きいサンプリング周波数で音声信号をオーバーサンプリングすることによって、音声信号を取得することができる。特に、サンプリング周波数は、トレーニングタイムのスピーチ・サンプリング・レートより大きくてもよい。一例として、また限定することなく、音声信号が１２キロヘルツの作業中の特徴分析周波数によって特徴づけられるならば、例えば１６−２２キロヘルツのサンプリング周波数で信号をサンプリングすることができる。
【００１４】
１０４で、実行時ピッチ値prunが発話に対して決定される。実行時ピッチprunを決定するためにいくつかの方法がある。例えば、prunが移動平均であり、ピッチpavg(t)が時刻ｔを含む所与の時間窓にわたり次式によって計算されてもよい。
（式１）
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ここで、所定の閾値を超えるピッチ確率に対する時間窓の間に、時刻ti={t-(NP-1),t-(NP-2),..,t}で測定されるＮＰ回のピッチに対して合計が計算される。ピッチ確率を計算する単純な方法の一つは、次式の通りである。
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は分析音声信号の相関である。あるいは、実行時ピッチprunは、例えば次式によって現在ピッチと関連づけられてもよい。
（式２）prun(t)=c・prun(t-1)+(1-c・p(t)), for t>0
and prun(0)=p(0), for t=0
ここで、ｃは０と１の間の定数であり、p(t)は時刻ｔにおけるピッチの現在値である。定数ｃの値は、窓サイズに関連がある。例えば、ｃ＝０の値は窓なし（この場合、prun(t)=p(t))に対応し、ｃ＝１の値は無限の窓（この場合、prun(t)=prun(t-1)）に対応する。ｔ＞０の値に対して、ｔより前の時刻のピッチ値が実行時ピッチprun(t)の値に寄与する点に注意する。これは、ｃ＝０．６である数値例で示すことができる。この場合には、式２により以下のようになる。
prun(0)=p(0)
prun(1)=0.6・prun(0)+(1-c)・p(1)=0.6・p(0)+0.4・p(1)
prun(2)=0.6・prun(1)+(1-c)・p(2)=0.6*(0.6・p(0)+0.4・p(1))+0.4・p(2)
本発明の一部の実施形態では、ピッチ可能性が閾値、例えばおよそ０．４を越える場合、prun(t)を式２にしたがって計算することができる。
【００１５】
一例として、図１Ａの１０６で実行される話者分類は、話者の年齢および／または性に基づいていてもよい。例えば、トレーニングデータから、男性、女性および子供の話者の平均ピッチが異なる範囲に含まれると判定できる場合がある。音声信号から得られた現在のピッチが含まれるピッチ範囲から、話者を分類することができる。一例として、成人男性の話者はおよそ１２０Ｈｚから１６０Ｈｚの間の平均ピッチを有し、成人女性の話者はおよそ１８０Ｈｚからおよそ２２０Ｈｚの間の平均ピッチを有し、子供の話者は２２０Ｈｚを超える平均ピッチを持つ。現在のピッチが１９０Ｈｚであるならば、話者は女の話者に分類されるだろう。これらのケースのいずれも話者の平均ピッチはベクトルＦ内の特徴として含むことができる。
【００１６】
話者が分類されると、１０８で示すように音響モデルのパラメータを選択することができる。続いて、これらのパラメータが１１０で音声認識分析に用いられる。パラメータの選択は、音声認識分析で用いられる音響モデルのタイプに依存する。例えば、音声認識分析は、一組のフィルタ関数を使用して音声信号をフィルタリングしてもよい。フィルタ関数（例えば、三角形状のフィルタ関数）は、一組の部分的に重なり合うバンドにスペクトルを分割する。各音声認識分析は、異なる最大周波数ｆｍａｘと異なる最小周波数ｆｍｉｎによって定義されるフィルタバンクを使用する。ｆｍａｘとｆｍｉｎは、ヘルツ・スケールの周波数またはメル・スケールのピッチであってもよい。最大周波数ｆｍａｘはフィルタバンクの周波数範囲の上限を指し、最小周波数ｆｍｉｎはフィルタバンクの周波数範囲の下限を指す。パラメータｆｍｉｎとｆｍａｘの値は、音声認識分析の間の任意の瞬間、例えば、音声認識分析中の任意の時間窓に対して、動的に調節することができる。音声認識分析は、一つ以上の発話単位の認識の認識確率Ｐｒを生成する。発話単位は、句、語または音素などの語のサブユニットであってもよい。
【００１７】
一例として、話者が男性、女性または子供に分類されると、発話の音声認識分析のためにｆｍｉｎとｆｍａｘの値が選択される。例えば、話者が男性であると仮定すると、ｆｍａｘはおよそ７０Ｈｚであり、ｆｍｉｎはおよそ３８００Ｈｚである。話者が女性であると仮定すると、ｆｍａｘはおよそ７０Ｈｚであり、ｆｍｉｎはおよそ４２００Ｈｚである。話者が子供であると仮定すると、ｆｍａｘはおよそ９０Ｈｚであり、ｆｍｉｎはおよそ４４００Ｈｚである。
【００１８】
１１０で、調節されたモデルパラメータに基づき、発話の音声分析から認識確率Ｐｒが求められる。一例として、一般性を損なうことなく、音声認識分析は、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を使用して所与の音声信号内の発声単位を決定してもよい。発声単位は、単語、二語の組み合わせ、または音素などのサブワード単位などであってもよい。ＨＭＭは、以下によって特徴づけることができる。
Ｌ：システムの可能性のある状態の数を表す。
Ｍ：システムの中に存在するガウス分布の総数を表す。
Ｎ：所与の時刻における異なる観察可能な特徴の数を表す。これらの特徴は、音声信号のスペクトル特徴（すなわち、周波数領域）または時間特徴（時間領域）であってもよい。
A={aij}：状態遷移確率分布。aijの各々は、時刻ｔにおいてシステムが最初にｉ番目の状態にある場合、時刻t+1においてシステムがｊ番目の状態に移行する確率を表す。
B={bj(k)}：ｊ番目の状態の観察特徴確率分布。bj(k)の各々は、システムがｊ番目の状態にあるとき、ｋ番目の特徴の観察値の確率分布を表す。
π={πi}：初期状態分布。各要素πiは、ある初期時点でシステムがｉ番目の状態にある確率を表す。
以下を含む一つ以上の基本的な問題を解決するために、隠れマルコフモデルを音声信号に適用することができる。（１）所与の一連の観察の確率が音声信号から得られる。（２）観察シーケンスが与えられたとき、その観察シーケンスを最も良く説明するような対応状態シーケンスは何か。（３）所与の観察シーケンスの確率を最大化する一連のモデルパラメータＡ、Ｂ、πの調節方法。
【００１９】
音声認識へのＨＭＭの適用は、例えば、1989年2月発行のProceedins of the IEEE、第77巻、No.2、"A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition"においてLawrence Rabinerによって詳細に説明されている。これらは、あらゆる目的のためにその全体が参照によって本明細書に援用される。
【００２０】
１１０で実行される音声認識分析は、音素として知られているいくつかの認識可能なパターンによって発声を特徴づけることができる。これらの音素の各々は、いくつかの部分、例えば、開始部、中央部、末部に細分することができる。開始部は先行する音素によって影響を受けることが多く、また末部は後続の音素によって影響を受けることから、一般的に中央部が最も安定的であることに注意する。音素の異なる部分は、信号の適切な統計的分析によって認識できる周波数領域特徴によって特徴づけられる。統計モデルは、多くの場合ガウス確率分布関数を使用して、異なる音素の異なる部分に対応する信号の部分をかたち作る異なる特徴状態の確率を予測する。１つのＨＭＭ状態は、一つ以上のガウス分布を含むことができる。所与の可能性のある状態についての特定のガウス分布、例えばｋ番目のガウス分布は、一組のＮ個の平均値μkiと分散σkiによって表すことができる。典型的な音声認識アルゴリズムでは、所与の時間窓に対していずれのガウス分布が最大であるかを決定する。最大のガウス分布から、時間窓に対して最も可能性のある音素を推定することができる。
【００２１】
一例として、１１０の音声認識分析は、時間領域信号を分析してＮ個の異なる観察可能な信号特徴がx0,...,xnを取得する。ここで、n=N-1である。システムの観察された特徴は、要素x0,...,xnを持つベクトルとして表してもよい。これらの要素は、所与の観察された音声信号のスペクトル特徴、ケプストラム特徴、または時間特徴であってもよい。
【００２２】
一例として、本発明の実施形態を制限することなく、要素x0,...,xnは、１０２で取得された音声信号のＭＦＣＣ（mel frequency cepstral coefficients）であってもよい。ケプストラムは、それが信号であるかのようにデシベル・スペクトラムのフーリエ変換（ＦＴ）をした結果である。時間領域音声信号のケプストラムは、時間領域信号のフーリエ変換のｌｏｇ（アンラップした位相）のフーリエ変換と言葉で定義してもよい。時間領域信号S(t)のケプストラムは、数学的にFT(log(FT(S(t)))+j2πq)として表すことができる。ここで、ｑは複素対数関数の角度または虚数部を適切にアンラップするために要求される整数である。アルゴリズム的には、ケプストラムは以下の一連の操作によって生成することができる：信号→ＦＴ→ｌｏｇ→位相アンラッピング→ＦＴ→ケプストラム。
【００２３】
複素ケプストラムと実数ケプストラムがある。実数ケプストラムは、実数値に対して定義された対数関数を使用するのに対し、複素ケプストラムは、複素値に対して定義された複素対数関数を使用する。複素ケプストラムは、初期スペクトラムの大きさと位相に関する情報を保持しており、これによって信号の再構築を可能にする。実数ケプストラムは、スペクトラムの大きさの情報を使うだけである。一例として、一般性を失うことなく、１１０で実行される音声認識分析は実数ケプストラムを使用してもよい。
【００２４】
要素x0,...,xnの組合せの特定のパターンは、発声単位（例えば、語または句）あるいは、音節、音素または語の他のサブユニットなどのサブユニットに対応する。各単位または各サブユニットをシステムの状態としてみなすことができる。システムの所与のガウス分布（ｋ番目のガウス分布）についての確率密度関数fk(x0,...,xn)は、あらゆるタイプの確率密度関数、例えば以下の形を有するガウス関数であってもよい。
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但し
2009527801.tif 000013
i=1...N, k=1...M
【００２５】
上記の式では、ｉは特徴のインデックスであり、ｋはガウス分布のインデックスである。式（１）では、下付き文字ｋがガウス関数のインデックスである。音声認識アルゴリズムによって、数百から数十万のガウス分布が使用される。量μｋｉは、システムのｋ番目のガウス分布における特徴ｘｉの平均値である。量σｋｉ２は、ｋ番目のガウス分布におけるｘｉの分散である。一つ以上のガウス分布が、一つ以上の異なる状態と関連づけられてもよい。例えば、Ｌ個の異なる状態があり、それらがシステム内の総数Ｍ個のガウス分布を含むことがある。μkiは、トレーニング・データのすべての時間窓にわたりfk(x0,...,xn)に属しているxiのすべての測定値の平均であり、σkiはμkiを計算するのに用いられる対応する測定値の分散である。
【００２６】
各ガウス分布の確率は式（１）で計算することができ、対応する認識確率Prを与える。最大確率を有するガウス分布から、最も適当な状態、語、音素、文字等をその特定の時間窓に対して構築することができる。所与の時間窓に対して最も確率の高い状態を用いて、より早いか遅い時間窓について最も確率の高い状態を決定するのに役立つ可能性があることに注意する。なぜなら、これらが状態の発生する文脈を決定することがあるからである。
【００２７】
本発明の実施形態によると、図１Ａまたは図１Ｂに表された上述のように動作するタイプの認識方法（例えば、音声認識方法）を、図２に示す信号処理装置２００の一部として実装することができる。システム２００は、プロセッサ２０１とメモリ２０２（例えば、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＲＯＭなど）を含んでもよい。さらに、並列処理が実行される場合、信号処理装置２００は複数のプロセッサ２０１を備えてもよい。メモリ２０２は、上述したように構成されるデータとコードを含む。具体的には、メモリは、信号特徴２０４を表すデータと、確率関数２０６とを含む。各確率関数は、コード、データ、またはコードとデータ両方の組合せを含んでもよい。
【００２８】
装置２００は、周知の支持機能２１０（例えば、入出力（Ｉ／Ｏ）要素２１１、電源（Ｐ／Ｓ）２１２，クロック（ＣＬＫ）２１３およびキャッシュ２１４）を含んでもよい。装置２００は、プログラムおよび／またはデータを格納するためにディスク・ドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、テープドライブなどの大容量記憶装置２１５を任意に含んでもよい。コントローラは、コントローラ２００とユーザーとの対話を容易にするためにディスプレイ装置２１６とユーザインタフェース装置２１８を任意に含んでもよい。ディスプレイ装置２１６は、テキスト、数字、グラフィック・シンボルまたは画像を表示する陰極線管（ＣＲＴ）またはフラットパネル・スクリーンの形であってもよい。ユーザ・インタフェース２１８は、キーボード、マウス、ジョイスティック、ライトペンまたは他の装置を含んでもよい。さらに、ユーザ・インタフェース２１８は、分析される信号を直接捕捉するためのマイク、ビデオ・カメラまたは他の信号変換装置を含んでもよい。プロセッサ２０１、メモリ２０２およびシステム２００の他の構成要素は、図２で示すように、システムバス２２０を通して互いに信号（例えば、コード命令とデータ）を交換してもよい。Ｉ／Ｏ機能２１１によってマイク２２２が装置２００に接続されてもよい。
【００２９】
本明細書で使用するとき、Ｉ／Ｏという用語は、一般に、データをシステム２００と周辺装置との間でデータを転送する任意のプログラム、操作または装置のことを指す。あらゆる転送は、一つの装置からの出力と他の装置への入力を伴う。周辺装置は、キーボードおよびマウスなどの入力のみの装置、プリンタなどの出力のみの装置の他、入力装置と出力装置の両方の働きをすることができる書き込み可能なＣＤ−ＲＯＭなどの装置を含む。周辺装置という用語は、マウス、キーボード、プリンタ、モニタ、マイク、カメラ、外部Ｚｉｐドライブまたはスキャナなどの外部デバイスの他、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＣＤ−Ｒドライブまたは内部モデムなどの内部デバイス、またはフラッシュメモリリーダ／ライタ、ハードドライブなどの他の周辺装置をも含む。
【００３０】
プロセッサ２０１は、メモリ２０２で格納および読み出しされ、プロセッサ・モジュール２０１で実行されるプログラム２０４のプログラム・コード命令で、信号データ２０６および／または確率の信号認識を実行することができる。プログラム２０３のコード部分は、いくつかの異なるプログラミング言語（例えば、アセンブリ、Ｃ＋＋、ＪＡＶＡ（登録商標）またはいくつかの他の言語）のうち任意の一つに準拠することができる。プロセッサ・モジュール２０１は、プログラム・コード２０４のようなプログラムを実行するとき、特定目的のコンピュータになる汎用コンピュータを形成する。プログラム・コード２０４が、ソフトウェアで実装され、汎用コンピュータ上で実行されるものとして本明細書では説明するが、当業者は、例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）または他のハードウェア回路などのハードウェアを用いてタスク管理の方法を代替的に実装できることを理解するだろう。このように、本発明の実施形態は、その全体または一部を、ソフトウェア、ハードウェアまたは両方の組合せで実装できることができることを理解すべきである。
【００３１】
一実施形態では、プログラム・コード２０４は、図１Ａの方法１００または図１Ｂの方法１１０と共通する特徴を持つ方法を実装する一組のプロセッサ可読の命令を含んでもよい。プログラム２０４は、通常、プロセッサ２０１に対して話者の発話の音声信号を取得し、発話の音声信号から実行時ピッチを決定し、実行時ピッチに基づき話者を分類し、話者の分類に基づき一つ以上の音響モデルパラメータを調節し、音響モデルパラメータに基づき発話の音声認識分析を実行するように指示する一つ以上の命令を含んでもよい。
【００３２】
一例として、プログラム２０４は、より大きな全体的なプログラム、例えばコンピュータゲーム用のプログラムの一部であってもよい。発明の特定の実施形態では、プログラム・コード２０４は、発声サンプルを提供するため、初期化段階中に（例えば、ゲームの開始時に）語または句（例えば、話者の名前）を話すように話者を促してもよい。このサンプルから、プログラム２０４は図１に関して上述したように進行し、その話者の最適パラメータ（例えば、ｆｍｉｎとｆｍａｘ）を発見し、これらパラメータを使用して１１０で音声認識を実行することができる。プログラムの終了後にパラメータが保存され、その話者がプログラムを使用するときに再び使用されてもよい。
【００３３】
本発明の実施形態は、よりロバストでより正確な音声認識を提供する。音響モデルパラメータを採用する音声認識の一例では、ピッチベースの話者分類を用いた一人の女性話者の選択で、９４．８％の単語精度が得られた。ピッチ・ベースの話者分類を使用し音響モデルパラメータ選択を採用しない従来の音声認識アルゴリズムでは、同じ女性話者に対し８６．３％の単語精度が達成されたに過ぎない。
【００３４】
上記は本発明の好ましい実施形態の完全な説明であるが、様々な代替形態、修正形態および等価物を使用することができる。したがって、本発明の範囲は、上述の説明を参照して決定されるべきではなく、代わりに、添付の実施形態とそれらの等価物の完全な範囲を参照して決定されるべきである。本明細書に記載の任意の特徴は、好適か否かにかかわらず、本明細書に記載された任意の他の特徴と組み合わせることが可能である。明確に他のかたちで述べられる場合を除いて、特許請求の範囲において、不定冠詞「Ａ」または「Ａｎ」は冠詞の後に続く一つ以上の項目の量のことを指す。「means for」というフレーズを使用して所与の請求項で明確に引用されない限り、添付の請求項は、ミーンズプラスファンクションの限定を含むものとして解釈されるべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の一実施形態による音声認識アルゴリズムを例示するフロー図である。
【図２】本発明の一実施形態による音声認識システムを例示するブロック図である。
【図１】
2009527801.tif 000015
【図２】
2009527801.tif 000016
【国際調査報告】
2009527801.tif 000017
2009527801.tif 000018
2009527801.tif 000019