(57)【要約】【課題】  雑音が発生する環境において、処理量やメモリ量消費を抑えつつ、精度の高い音声認識を行う音声認識装置、音声認識方法、及び、プログラムを提供する。【解決手段】  音声認識装置１０の第１の計算部１３は、第１の記憶部１１に記憶されている音声のＨＭＭ音響モデルの状態毎に、認識対象となる音声の特徴パラメータに対する音声のＨＭＭ音響モデルの出力確率を計算する。第２の計算部１４は、特徴パラメータに対する、第２の記憶部１２に記憶されている雑音のＧＭＭ音響モデルの出力確率を計算する。選択部１５は、第１の計算部１３により計算された出力確率、及び、第２の計算部１４により計算された出力確率の中から、最大の出力確率を選択する。照合部１６は、選択部１５により選択された出力確率を音声のＨＭＭ音響モデルの出力確率としてビタビアルゴリズムに用いる。【選択図】  図３
2006091864.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビタビアルゴリズムを用いて音声認識を行う音声認識装置において、
音声のＨＭＭ（Hidden Markov Model）音響モデルを記憶する第１の記憶手段と、
雑音のＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）音響モデルを記憶する第２の記憶手段と、
前記第１の記憶手段に記憶されている音声のＨＭＭ音響モデルの状態毎に、認識対象となる音声の特徴パラメータに対する前記音声のＨＭＭ音響モデルの尤度を計算する第１の計算手段と、
前記特徴パラメータに対する、前記第２の記憶手段に記憶されている雑音のＧＭＭ音響モデルの尤度を計算する第２の計算手段と、
前記第１の計算手段により計算された尤度、及び、前記第２の計算手段により計算された尤度の中から、最大の尤度を選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された尤度を音声のＨＭＭ音響モデルの尤度としてビタビアルゴリズムに用いる照合手段と
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記選択手段は、
前記第２の計算手段により計算された尤度のうち最大の尤度を雑音の最大尤度として選択する第１の選択手段と、
前記第１の計算手段により計算された尤度と前記第１の選択手段により選択された雑音の最大尤度とのうち、大きい方の尤度を選択する第２の選択手段と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記第２の記憶手段には、複数種類の雑音を混合して作成された雑音のＧＭＭ音響モデルが１つ記憶されることを特徴とする
請求項１又は２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記第２の記憶手段には、雑音に対して音声を所定の信号雑音比で重畳して作成された雑音のＧＭＭ音響モデルが記憶されることを特徴とする
請求項１又は２に記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記第２の記憶手段には、
雑音のＧＭＭ音響モデル間の相互距離に基づいて該雑音のＧＭＭ音響モデルを分類し、該分類毎に、該雑音のＧＭＭ音響モデルの作成基となった雑音データに基づいて再作成された、雑音のＧＭＭ音響モデルが２つ以上記憶されることを特徴とする
請求項１、２又は４の何れか１項に記載の音声認識装置。
【請求項６】
ビタビアルゴリズムを用いて音声認識を行う音声認識方法において、
音声のＨＭＭ音響モデルの状態毎に、認識対象となる音声の特徴パラメータに対する前記音声のＨＭＭ音響モデルの尤度を計算する第１の計算ステップと、
前記特徴パラメータに対する、雑音のＧＭＭ音響モデルの尤度を計算する第２の計算ステップと、
前記第１の計算ステップにおいて計算された尤度、及び、前記第２の計算ステップにおいて計算された尤度の中から、最大の尤度を選択する選択ステップと、
前記選択ステップにより選択された尤度を音声のＨＭＭ音響モデルの尤度としてビタビアルゴリズムに用いる照合ステップと
を有することを特徴とする音声認識方法。
【請求項７】
コンピュータに、
音声のＨＭＭ音響モデルの状態毎に、音声認識対象となる音声の特徴パラメータに対する前記音声のＨＭＭ音響モデルの尤度を計算する第１の計算ステップと、
前記特徴パラメータに対する、雑音のＧＭＭ音響モデルの尤度を計算する第２の計算ステップと、
前記第１の計算ステップにおいて計算された尤度、及び、前記第２の計算ステップにおいて計算された尤度の中から、最大の尤度を選択する選択ステップと、
前記選択ステップにより選択された尤度を音声のＨＭＭ音響モデルの尤度としてビタビアルゴリズムに用いる照合ステップと
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、雑音が発生する環境において音声認識を行う音声認識装置、音声認識方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、音声認識は、話者が発声した音声サンプルをある特徴パラメータの系列に変換する音響分析部と、音響分析部で得られた特徴パラメータの系列を予めメモリやハードディスクなどの記憶装置に蓄積した語彙単語の特徴パラメータに関する情報と照合して、最も類似度の高い音声を認識結果とする音声照合部との２つの部分から構成される。音声サンプルをある特徴パラメータの系列に変換する音響分析方法としては、ケプストラム分析や線形予測分析などが知られており、これらの分析方法は、例えば、非特許文献１に詳述されている。メルスケールに配置されたフィルターバンクの対数パワースペクトルから求められるケプストラムとして、ＭＦＣＣ（Mel-Frequency Cepstrum Coefficient）が提案され、音声認識における特徴パラメータとしてよく用いられている。また、語彙単語の特徴パラメータに関する情報の作成、および、その作成された情報と入力された音声から変換された特徴パラメータの系列との音声照合方法としては、隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model、ＨＭＭ)による方法が一般に用いられている。ＨＭＭによる方法においては、音節、半音節、音韻、ｂｉｐｈｏｎｅ、ｔｒｉｐｈｏｎｅなどの音声単位がＨＭＭによりモデル化される。これらのモデルを一般に音響モデルと呼ぶ。音響モデルの作成方法については非特許文献１のSec.6.4に詳しく述べられている。また、非特許文献１のSec.6.4に記載されているＶｉｔｅｒｂｉ（ビタビ）アルゴリズムにより、当業者は音声認識装置を容易に構成することができる。
【０００３】
以下、ＨＭＭ及びＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムについて具体的に説明する。ＨＭＭは６つのパラメータの組M＝（S、Y、A、B、π、F）で定義される。
S：状態の有限集合  S＝[si]
Y：出力シンボルの集合
A：状態遷移確率の集合  A＝[aij]  aijは状態siから状態sjへの遷移確率
【０００４】
【数１】
2006091864.tif 000003
【０００５】
B：出力確率の集合  B＝[bj(x)]   bj(x)は状態sjに入る遷移の際に出力シンボルxを出力する確率
【０００６】
【数２】
2006091864.tif 000004
【０００７】
π：初期状態確率の集合  π＝[πi]  πiは初期状態がsjである確率
【０００８】
【数３】
2006091864.tif 000005
【０００９】
F：最終状態の集合
その時、従来のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムは、前向き確率f(i、t)を介して、以下のように定義される。
ステップ０：
【００１０】
【数４】
2006091864.tif 000006
【００１１】
ステップ１：t＝1,2,・・・,Tに対して、ステップ１．１を繰り返す。
ステップ１．１：全てのiに対して、ステップ１．１．１〜１．１．３を繰り返す。
ステップ１．１．１：
【００１２】
【数５】
2006091864.tif 000007
【００１３】
ステップ１．１．２：
【００１４】
【数６】
2006091864.tif 000008
【００１５】
ステップ１．１．３：
【００１６】
【数７】
2006091864.tif 000009
【００１７】
ここで、式（１−５）の右辺に含まれる記号は、左側の状態遷移系列と右側の状態を連結し、新しい状態遷移系列を作るオペレータである。
ステップ２：
【００１８】
【数８】
2006091864.tif 000010
【００１９】
図１１には、音声認識で従来良く用いられる、Ｌｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭ音響モデルの最小構成を示す。Ｌｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭ音響モデルの最小構成は、状態i-1と状態iの２つから成り、状態i-1から状態iへ遷移する確率はａi-1iで、状態iから状態iへ自己ループする確率はａiiで与えられる。また、状態iは、出力確率bi(x)を有している。時刻t-1における、状態i-1および状態iでの前向き確率f(i-1,t-1）、f(i,t-1)は、既にＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムにより逐次的に計算されている。
この時、図１２で示すように、従来のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムに依れば、時刻tにおける、状態iでの前向き確率f(i、t)は、式（１−３）、式（１−４）により、
【００２０】
【数９】
2006091864.tif 000011
【００２１】
で求められる。ＨＭＭを用いた音声認識においては、式（１−７）で算出されるＶｉｔｅｒｂｉスコアが最大となるＨＭＭの正規分布の混合数Ｍに対応する単語系列Ｗを認識結果とする。また、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムにおいて、f(i、t)ではなく、log f(i、t)を用いると、乗算を加算に置き換えられるため、より計算が簡単になるとともに、０以上１以下の確率値の乗算に伴うアンダーフローの問題を回避できるメリットもある。
【００２２】
また、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムによる照合処理において、計算量を削減するため、照合の途中でも、Ｖｉｔｅｒｂｉスコアが他より著しく小さな単語を間引く、枝狩りという手法も広く用いられている。
一方、雑音のモデル化の手段として、混合正規分布モデル(Gaussian Mixture Model, GMM)による方法が知られている。ＧＭＭは、状態遷移を伴わない１状態のＨＭＭと見なすことが出来る。
【００２３】
従来、音声認識システムの雑音に対する頑健性を高めるための手段としては、
従来法１）クリーンな音声のＨＭＭ音響モデルと雑音のＧＭＭ音響モデルとから、雑音が重畳した音声のＨＭＭ音響モデルである、雑音重畳音声ＨＭＭ音響モデルを合成する方法
従来法２）フレーム毎の入力スペクトルから雑音スペクトルの推定値を減じる方法や入力スペクトルに音声スペクトル／（音声スペクトル＋雑音スペクトル）の推定値を乗じる方法
従来法３）クリーンな音声に雑音を重畳した音声データから雑音重畳音声ＨＭＭ音響モデルを学習する方法
従来法４）従来法２）と従来法３）とを組み合わせる方法
などが知られている。従来法１は、非特許文献２及び非特許文献３に記載されているＨＭＭ合成法が良く知られている。従来法２は、非特許文献４に記載のスペクトル減算法や、非特許文献５に記載の最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）法などが良く知られている。
【００２４】
しかしながら、従来法１は雑音の種類数に合成される音響モデルの数が比例するために、実環境の多種の雑音に対応する場合に、所用の計算量やメモリサイズが膨大になるという課題があった。例えば、日本語の音声認識システムを構築する場合、図９に示す５４個の音素をＨＭＭでモデル化するとすると、音声認識システムは、クリーンな音声から作成された５４個のクリーン音素ＨＭＭのモデルを有することになる。もし、雑音の種類が３３種あり、対応する雑音のＧＭＭ音響モデルの数が３３個あるとすると、全部で５４に３３をかけた数である１７８２個の雑音重畳音素ＨＭＭ音響モデルを作成することになる。つまり、クリーン音素ＨＭＭ音響モデルを１組有する場合と比べると、３３倍の音響モデルサイズになるため、所用の計算量やメモリサイズが膨大になり、実現が困難になる。
【００２５】
一方、従来法２は、定常雑音には効果的であるが、ドアが閉まる音、コップの音、カーテンが閉まる音などの非定常雑音が存在する場合、音声認識率の著しい低下が避けられないという致命的な課題があり、非定常雑音がごく自然に存在する実環境内での音声認識性能を向上させる必要があるとの課題が顕在化している。
【００２６】
従来法３は、従来法１及び従来法２よりも優れた音声認識性能を発揮するが、雑音重畳音声ＨＭＭ音響モデルを学習するために、雑音毎にクリーンな音声に雑音を重畳した音声データを作成する必要があり、作成に要する所要の計算量やメモリ量が雑音の種類数に比例するという課題がある。例えば、日本語の音声認識システムを構築する場合、図９に示す５４個の音素をＨＭＭでモデル化する場合は、もし、雑音の種類が３３種あるとすると、クリーン音素ＨＭＭのみを作成する場合と比べて雑音が重畳した音声データを３３倍作成することになり、所用の計算量やメモリサイズが膨大で、実現が困難になる。
【００２７】
従来法４は、従来法１、従来法２及び従来法３に比べて、雑音に対する頑健性は最も強いが、従来法１、従来法２及び従来法３の課題、すなわち、非定常雑音に頑健でないこと及び計算量やメモリ量が雑音の種類数に比例することの両方の課題を抱える。
【００２８】
非定常雑音が存在する環境下での音声認識性能が著しく低下するのは、非定常雑音の重畳により音声サンプルの特徴パラメータの値が大きく変形することが原因として考えられる。例えば、「ラジオ」という音声を発声している途中でたまたまガラスが割れて「ガチャン」という雑音が音声に重畳した場合の例で説明する。図１３に、「ラジオ」という音声に「ガチャン」という雑音が重畳した場合の波形の例を示す。ここで、波形の下には、「ラジオ」を図９に示す音素に分解したときの時間区切りを示す。「ラジオ」の「ジ」の母音「ｉ」を発声している瞬間に「ガチャン」という雑音が発生したとすると、破線の矢印の時間区間に「ガチャン」という雑音が重畳する。この時、時刻Ｔ１の時点でのＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムによる認識の途中結果では、図１４に示すように「ラジオ」という正解の単語が第１位にランクされている。しかしながら、時刻Ｔ２の時点でのＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムによる認識の途中結果では、「ガチャン」という雑音のスペクトルパターンがたまたま「カセイ」という音声のスペクトルパターンに類似しているとすると、図１４に示すように「ラジオ」という正解の単語が第５位にランクされ、代わって「ラッカセイ」という不正解の単語が第１位にランクされるという不具合が発生する。
【００２９】
このように雑音の重畳により、音声のスペクトルの変形が大きなフレームでは、正解の単語の類似度の値が著しく低下したり、不正解の単語の類似度の値が著しく増加したりするという現象が発生し易くなる。この時、候補単語間で類似度の順位変動が起こり、正解の単語の類似度よりも不正解の単語の類似度の値が高くなる場合や、最悪の場合にはＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムと組み合わせてよく用いられる公知の枝狩りというテクニックにより、正解の単語が候補単語の中からこぼれ落ちる場合がある。これにより、著しい認識率の低下が引き起こされる。
【００３０】
より具体的に説明すると、非定常雑音の影響が顕著なフレームの場合、上述した従来のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムにおける式（１−４）の計算に用いられる出力確率bi(xt)の値が、非定常雑音が重畳しない場合に比べて著しく小さな値になる。これが原因で、正解単語のf(i,t)が不正解単語のそれに比べて小さな値になるという現象が起こる。あるいは、たまたま非定常雑音のあるフレームのスペクトルが不正解の単語のあるフレームのスペクトルに類似していた場合、その不正解の単語の出力確率 bi(xt)が大きな値となり、不正解単語のf(i,t)が正解単語のそれに比べて大きな値になるという現象も起こる。
非定常雑音の存在に起因する、この順位変動を抑制することが出来れば、非定常雑音に頑健な音声認識を実現することが出来る。このような問題を解決するために、非定常雑音に対処して音声認識を行う技術内容が記載された特許文献としては、特許文献１〜３が存在する。
【００３１】
【非特許文献１】Lawrence Rabiner and Biing-Hwang Juang, "Fundamentals of Speech Recognition", Prentice Hall, 1993
【非特許文献２】F. Martin, K. Shikano and Y. Minami, "Recognition of Noisy Speech by Composition of Hidden Markov Models," Proc. Eurospeech, Berlin, Germany, pp.1031-1034, 1993.
【非特許文献３】M. J. F. Gales and S. Young, "Cepstrum Parameter Compensation for HMM Recognition," Speech Communication, Vol.12, No.3, pp.231-239,1993.
【非特許文献４】S. Boll, "Suppression of Acoustic Noise in Speech Using Spectral Subtraction," IEEE Trans. ASSP, Vol.ASSP-27, No.2, pp.113-120, 1979.
【非特許文献５】Y. Ephraim and D. Malah, "Speech Enhancement Using a Minimum Mean Square Error Short-Time Spectral Amplitude Estimator," IEEE Trans. Vol.ASSP-32, No.6, pp.1109-1121, 1984.
【特許文献１】特開２００２−９１４８０号公報
【特許文献２】特開２００３−１７７７８１号公報
【特許文献３】特開２００３−２８０６８６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００３２】
特許文献1には、上記の従来法１に属するＨＭＭ合成法に類する技術が開示されている。特許文献１においては、上記の非特許文献２及び３に記載されているような、音声のＨＭＭ音響モデルと単一正規分布による雑音のＧＭＭ音響モデルとから雑音重畳音声ＨＭＭ音響モデルを生成する方法では、様々な非定常雑音に対処できない点に着目している。そして、この特許文献１では、雑音の音響モデルを混合正規分布によるＧＭＭに拡張し、様々な非定常雑音に対する表現能力を向上させることにより、非定常雑音に対処することを目的としている。しかしながら、特許文献１に記載の技術は従来法１に属するため、想定する雑音の種類が増えるにつれて、音響モデル作成用データサイズや音響モデルサイズが膨大になるという不具合、及び、音響モデル作成時間やＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムによる照合時間が膨大になるという不具合から免れることは出来ない。
【００３３】
特許文献２に開示されている技術も、上記の従来法１に属するＨＭＭ合成法に類する。この特許文献２においては、特許文献１では入力音声の信号雑音比が既知であるという制約の下で雑音重畳音声ＨＭＭ音響モデルを合成しなければならない点に着目し、音声のＨＭＭ音響モデルと雑音のＧＭＭ音響モデルから複数の信号雑音比に対するマルチパス構成の雑音重畳音声ＨＭＭ音響モデルを生成することにより、非定常雑音に対処することを目的としている。しかしながら、特許文献２に記載の技術も従来法１に属するため、想定する雑音の種類が増えるにつれて、音響モデル作成用データサイズや音響モデルサイズが膨大になるという不具合、及び、音響モデル作成時間やＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムによる照合時間が膨大になるという不具合から免れることは出来ない。
【００３４】
特許文献３に開示されている技術も、上記の従来法１に属するＨＭＭ合成法に類する。この特許文献３においては、非特許文献２では１回の発声毎に雑音の種類を特定して、雑音重畳音声と雑音重畳音声ＨＭＭ音響モデルとの照合を行うため、突発的に発生する雑音や不規則に発生する雑音に対処できない点に着目し、発声区間を例えばフレームなどの適当な区間に分割し、各区間毎に複数の雑音重畳音声ＨＭＭ音響モデルの中から１つの雑音重畳音声ＨＭＭ音響モデルを選択して、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムによる照合処理を行うことにより、突発的に発生する雑音や不規則に発生する雑音に対処することを目的としている。しかしながら、特許文献３に記載の技術も従来法１に属するため、想定する雑音の種類が増えるにつれて、音響モデル作成用データサイズや音響モデルサイズが膨大になるという不具合、及び、音響モデル作成時間やＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムによる照合時間が膨大になるという不具合から免れることは出来ない。
【００３５】
本発明はこのような問題点に鑑みてなされたものであり、雑音が発生する環境において、処理量やメモリ量消費を抑えつつ、精度の高い音声認識を行う音声認識装置、音声認識方法、及び、プログラム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】
【００３６】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、ビタビアルゴリズムを用いて音声認識を行う音声認識装置において、音声のＨＭＭ音響モデルを記憶する第１の記憶手段と、雑音のＧＭＭ音響モデルを記憶する第２の記憶手段と、前記第１の記憶手段に記憶されている音声のＨＭＭ音響モデルの状態毎に、認識対象となる音声の特徴パラメータに対する前記音声のＨＭＭ音響モデルの尤度を計算する第１の計算手段と、前記特徴パラメータに対する、前記第２の記憶手段に記憶されている雑音のＧＭＭ音響モデルの尤度を計算する第２の計算手段と、前記第１の計算手段により計算された尤度、及び、前記第２の計算手段により計算された尤度の中から、最大の尤度を選択する選択手段と、前記選択手段により選択された尤度を音声のＨＭＭ音響モデルの尤度としてビタビアルゴリズムに用いる照合手段とを備えることを特徴とする音声認識装置を提供する。
【００３７】
この構成によれば、音声認識装置は、音声のＨＭＭ音響モデルと雑音のＧＭＭ音響モデルとを合成せずに、第１の記憶手段と第２の記憶手段とに別々に記憶することができ、少ない音響モデルを用いて音声認識処理を行うことができる。また、音声認識装置は、第１の計算手段により計算された尤度、及び、第２の計算手段により計算された尤度の中から選択された最大の尤度を、音声のＨＭＭ音響モデルの尤度としてビタビアルゴリズムに用いるため、雑音の影響による認識精度の低下を防ぐことができる。このため、音声認識装置は、雑音が発生する環境において、処理量やメモリ量消費を抑えつつ、精度の高い音声認識を行うことができる。
【００３８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の音声認識装置において、前記選択手段は、
前記第２の計算手段により計算された尤度のうち最大の尤度を雑音の最大尤度として選択する第１の選択手段と、前記第１の計算手段により計算された尤度と前記第１の選択手段により選択された雑音の最大尤度とのうち、大きい方の尤度を選択する第２の選択手段とを備えることを特徴とする。
この構成によれば、音声認識装置は、尤度の選択を２段階で行うようにしたため、雑音の最大尤度を把握することが可能となる。雑音の最大尤度に基づいて、頻繁に発生している雑音を把握したり、雑音のＧＭＭ音響モデルの尤度が音声のＨＭＭ音響モデルの尤度に代わって選択される場合を把握することができ、雑音の最大尤度を情報として活用する場合に有効である。
【００３９】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の音声認識装置において、  前記第２の記憶手段には、複数種類の雑音を混合して作成された雑音のＧＭＭ音響モデルが１つ記憶されることを特徴とする。
この構成によれば、音声認識装置は、雑音のＧＭＭ音響モデルを１つのみ記憶し、かつ、雑音のＧＭＭ音響モデル１つのみを計算に用いることにより、音響モデル作成にあたっての処理負荷、音響モデルを記憶するためのメモリ量、及び、音声認識にあたっての計算量を削減することができる。
【００４０】
請求項４に記載の発明は、請求項１又は２に記載の音声認識装置において、前記第２の記憶手段には、雑音に対して音声を所定の信号雑音比で重畳して作成された雑音のＧＭＭ音響モデルが記憶されることを特徴とする。
この構成によれば、音声認識装置は、雑音に音声を所定の信号雑音比で重畳して作成された、現実の環境に近い雑音のＧＭＭ音響モデルに基づいて音声認識を行うことができ、音声認識の精度を高めることができる。
【００４１】
請求項５に記載の発明は、請求項１、２又は４の何れか１項に記載の音声認識装置において、前記第２の記憶手段には、雑音のＧＭＭ音響モデル間の相互距離に基づいて該雑音のＧＭＭ音響モデルを分類し、該分類毎に、該雑音のＧＭＭ音響モデルの作成基となった雑音データに基づいて再作成された、雑音のＧＭＭ音響モデルが２つ以上記憶されることを特徴とする。
この構成によれば、音声認識装置は、複数の雑音を、類似したものが集まった集合に分類し、分類毎に作成された雑音のＧＭＭ音響モデル２つ以上を用いて音声認識を行うことができ、処理量を削減しながら精度の高い音声認識を行うことができる。
【００４２】
請求項６に記載の発明は、ビタビアルゴリズムを用いて音声認識を行う音声認識方法において、音声のＨＭＭ音響モデルの状態毎に、認識対象となる音声の特徴パラメータに対する前記音声のＨＭＭ音響モデルの尤度を計算する第１の計算ステップと、前記特徴パラメータに対する、雑音のＧＭＭ音響モデルの尤度を計算する第２の計算ステップと、前記第１の計算ステップにおいて計算された尤度、及び、前記第２の計算ステップにおいて計算された尤度の中から、最大の尤度を選択する選択ステップと、前記選択ステップにより選択された尤度を音声のＨＭＭ音響モデルの尤度としてビタビアルゴリズムに用いる照合ステップとを有することを特徴とする音声認識方法を提供する。
【００４３】
この方法によれば、第１の計算ステップにおいて計算された尤度、及び、第２の計算ステップにおいて計算された尤度の中から選択された最大の尤度を、音声のＨＭＭ音響モデルの尤度としてビタビアルゴリズムに用いるため、雑音の影響によって認識精度が低下することがない。このため、精度の高い音声認識方法を実現することができる。
【００４４】
請求項７に記載の発明は、コンピュータに、音声のＨＭＭ音響モデルの状態毎に、音声認識対象となる音声の特徴パラメータに対する前記音声のＨＭＭ音響モデルの尤度を計算する第１の計算ステップと、前記特徴パラメータに対する、雑音のＧＭＭ音響モデルの尤度を計算する第２の計算ステップと、前記第１の計算ステップにおいて計算された尤度、及び、前記第２の計算ステップにおいて計算された尤度の中から、最大の尤度を選択する選択ステップと、前記選択ステップにより選択された尤度を音声のＨＭＭ音響モデルの尤度としてビタビアルゴリズムに用いる照合ステップとを実行させるためのプログラムを提供する。
【発明の効果】
【００４５】
本発明によれば、音声認識装置は、音声のＨＭＭ音響モデルと雑音のＧＭＭ音響モデルとを別々に第１の記憶手段と第２の記憶手段とに記憶することができ、少ない音響モデルを用いて音声認識処理を行うことができる。また、音声認識装置は、第１の計算手段により計算された尤度、及び、第２の計算手段により計算された尤度の中から選択された最大の尤度を、音声のＨＭＭ音響モデルの尤度としてビタビアルゴリズムに用いるため、雑音の影響による認識精度の低下を防ぐことができる。このため、音声認識装置は、処理量やメモリ量消費を抑えつつ、高い精度の音声認識を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４６】
以下、本発明に係る実施の形態について、図面を参照しながら説明する。本発明の実施の形態に係る音声認識装置１０は、コンピュータのハードウェア構成を備えている。すなわち、音声認識装置１０は、図示せぬＣＰＵ（Central Processing Unit）とＲＡＭ（Random Access Memory）とＲＯＭ（Read Only Memory）とハードディスク装置とを含む記憶部、及び、入出力インターフェースを備えている。音声認識装置１０の記憶部には各種ソフトウェアが記憶される。例えば、ハードディスク装置には、音声及び雑音の音響モデルが記憶される。また、ハードディスクに装置は、以下に示す本願発明のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムに従って演算処理を行うためのプログラムが記憶されている。
本願発明のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムは、非定常雑音の種類数をＫとし、非定常雑音ｋ（ｋ＝１、２、・・・、Ｋ）のＧＭＭ音響モデルの出力確率分布をck(x)と表現すると、、以下のように定義される。
ステップ０’：
【００４７】
【数１０】
2006091864.tif 000012
【００４８】
ステップ１’：t＝1,2,・・・,Tに対して、ステップ１．１'を繰り返す。
ステップ１．１’：全てのiに対して、ステップ１．１．１’〜１．１．５’を繰り返す。
ステップ１．１．１’：
【００４９】
【数１１】
2006091864.tif 000013
【００５０】
ステップ１．１．２’：
【００５１】
【数１２】
2006091864.tif 000014
【００５２】
ステップ１．１．３’：
【００５３】
【数１３】
2006091864.tif 000015
【００５４】
ステップ１．１．４’：
【００５５】
【数１４】
2006091864.tif 000016
【００５６】
ステップ１．１．５’：
【００５７】
【数１５】
2006091864.tif 000017
【００５８】
ステップ２’：
【００５９】
【数１６】
2006091864.tif 000018
【００６０】
以上のように、本願発明のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムでは、各フレームにおいて、候補単語のＨＭＭ音響モデルの各状態の出力確率bi(xt)の値を非定常雑音のＧＭＭ音響モデルの最大の出力確率と比較し、bi(xt)の値の方が大きければそのまま用い、非定常ＧＭＭ音響モデルの最大の出力確率の方が大きければその出力確率を出力確率bi(xt)として用いることとした。このようなアルゴリズムとしたのは、非定常雑音の存在に起因する順位変動を抑制するためである。すなわち、非定常雑音の影響が顕著なフレームにおいて、上述した従来のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムのステップ１．１．２における式（１−４）の計算に用いられる、正解単語のＨＭＭ音響モデルの出力確率bi(xt)が著しく小さな値になることを抑制するためである。
【００６１】
本願発明のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムは、従来のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムと比べて、非定常雑音のＧＭＭ音響モデルの数に比例した、特徴パラメータに対する雑音のＧＭＭ音響モデルの尤度計算処理、及び、式（２−４）、及び、式（２−５）に従った計算処理が増加するのみとなる。
【００６２】
図１には、本願発明を適用した、Ｌｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭ音響モデルの最小構成を示す。当該Ｌｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭ音響モデルの最小構成は、状態i-1と状態iとの２つから成り、状態i-1から状態ｉへ遷移する確率はai-1 iで与えられ、状態iから状態iへ自己ループする確率はaiiで与えられる。また、状態iは、出力確率bi(x)に加えて、雑音のＧＭＭ音響モデルの出力確率ci(x)を雑音のＧＭＭ音響モデルの数Ｋ（Ｋ＞０）個だけ持つ。時刻t-1における、状態i-1および状態iでの前向き確率f(i-1、t-1)、f(i、t-1)は、上述した本願発明のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムにより逐次的に計算されているものとする。
この時、図２で示すように、時刻tにおける、状態iでの前向き確率f(i,t)は、本願発明のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムにおける式（２−３）、式（２−４）、式（２−５）、及び、式（２−６）により、
【００６３】
【数１７】
2006091864.tif 000019
【００６４】
で求められることとなる。
音声認識装置１０が備える以上のようなソフトウェア及びハードウェアにより、図３に示す音声認識装置１０の機能構成が実現される。同図に示すように、音声認識装置１０は、第１の記憶部１１と、第２の記憶部１２と、第１の計算部１３と、第２の計算部１４と、選択部１５と、照合部１６とを備えている。
第１の記憶部１１は、ＲＯＭ、ＲＡＭやハードディスク装置に記憶される音声のＨＭＭ音響モデルを含んで構成される。この第１の記憶部１１には、予め作成された音声のＨＭＭ音響モデルが、外部から入出力インターフェースを介して入力され、記憶される。
【００６５】
第２の記憶部１２は、ハードディスク装置に記憶される非定常雑音のＧＭＭ音響モデルを含んで構成される。この第２の記憶部１２には、予め作成された雑音のＧＭＭ音響モデルが、外部から入出力インターフェースを介して入力され、記憶される。本実施形態においては、非定常雑音の音響モデルとして一般的に利用されているＧＭＭを用いている。ここで用いる雑音のＧＭＭ音響モデルとしては、例えば、複数種類の雑音を混合して作成した雑音のＧＭＭ音響モデル１つや、雑音に対して音声を１より小なる所定の信号雑音比で重畳して作成した雑音のＧＭＭ音響モデルであってもよい。また、他の雑音のＧＭＭ音響モデルとしては、雑音のＧＭＭ音響モデル間の相互距離に基づいて当該雑音のＧＭＭ音響モデルを分類し、当該分類毎に、当該雑音のＧＭＭ音響モデルの作成基となった雑音に基づいて再作成した、雑音のＧＭＭ音響モデル複数個を用いてもよい。ここで相互距離とは、雑音のＧＭＭ音響モデル間の相対的な遠近関係を示す値であり、詳細には後述する。どの雑音のＧＭＭ音響モデルを用いて音声認識を行うかは、必要な計算処理量及びメモリ量と、認識精度との兼ね合いで決定される。
【００６６】
第１の計算部１３、第２の計算部１４、選択部１５、及び、照合部１６は、音声認識装置１０のＣＰＵが本願発明のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムが記述されたプログラムを実行することにより実現される機能である。
第１の計算部１３は、第１の記憶部１１に記憶されている音声のＨＭＭ音響モデルと、認識対象となる音声の特徴パラメータとを用いて出力確率を計算する。このとき、第１の計算部１３は、認識対象となる音声のフレーム毎、かつ、音声のＨＭＭ音響モデルの状態毎に、フレームの特徴パラメータに対する出力確率を計算する。
【００６７】
第２の計算部１４は、第２の記憶部１２に記憶されている雑音のＧＭＭ音響モデルと、認識対象となる音声の特徴パラメータとを用いて、フレーム毎に出力確率を計算する。このときに、第２の記憶部１２に雑音のＧＭＭ音響モデルが複数個記憶されている場合には、第２の計算部１４は各々の雑音のＧＭＭ音響モデル毎に出力確率を計算する。
選択部１５は、第１の計算部１３が計算したＨＭＭ音響モデルの出力確率、及び、第２の計算部１４が計算した各々の雑音のＧＭＭ音響モデルの出力確率の中で、最大の出力確率を選択する。この選択処理は、フレーム毎、かつ、音声のＨＭＭ音響モデルの状態毎に行われる。
【００６８】
選択部１５が備える機能をより詳細に説明すると、本実施形態においては、選択部１５は第１の選択部１５１と第２の選択部１５２とを備えている。第１の選択部１５１は、上述した本願発明のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムのうち、式（２−４）に従った演算処理を行う。具体的には、第１の選択部１５１は、第２の記憶部１２に雑音のＧＭＭ音響モデルが複数個記憶されている場合には、フレーム毎に第２の計算部１４で計算された複数の雑音のＧＭＭ音響モデルの出力確率同士を比較し、最大の出力確率を雑音の最大出力確率として選択する。
【００６９】
第２の選択部１５２は、本願発明のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムのうち、式（２−５）に従った演算処理を行う。具体的には、第２の選択部１５２は、フレーム毎、かつ、音声のＨＭＭ音響モデルの状態毎に、第１の計算部１３で計算された出力確率と、第１の選択部１５１で選択された雑音の最大出力確率とを比較し、大きい方の出力確率を選択する。
【００７０】
照合部１６は、選択部１５で選択されたフレーム毎及び状態毎の出力確率を従来のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムに用いることにより照合処理を行い、音声認識結果を出力する。具体的には、従来のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムの式（１−４）におけるbi(xt)を、選択部１５が選択した出力確率に置き換えた上で、式（１−５）以降の従来のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムに従った演算を行う。なお、bi(xt)と選択部１５が選択した音声のＨＭＭ音響モデルの出力確率とが等しい場合には、bi(xt)を選択部１５が選択した出力確率に置き換えなくてもよい。
【００７１】
このように、本実施形態に係る音声認識装置１０の機能は、従来の音声認識装置と比較して、第２の記憶部１２に記憶されている全ての雑音のＧＭＭ音響モデルに対し、フレーム毎に特徴パラメータに対する出力確率を計算する第２の計算部１４、第１の選択部１５１、及び、第２の選択部１５２が加わっただけであり、その他の機能構成は従来の音声認識装置と同一である。
【００７２】
この音声認識装置１０は雑音のＧＭＭ音響モデルを学習するだけでよいので、従来法に比べて音響モデルの学習に要する処理量やメモリ量が圧倒的に少ない。また、音声認識装置１０は、認識時には、従来に比較して雑音のＧＭＭ音響モデルを追加で保持するだけでよいので、認識時に必要とするメモリ量が大幅に少ない。また、新しい環境に音声認識装置１０が持ち込まれた場合は、音声認識装置１０は、その環境における雑音のＧＭＭ音響モデルを学習し、第２の記憶部１２に追加蓄積すればよいのだけなので非常に手軽である。
次に、音響モデル作成用データサイズ、音響モデルサイズ、音響モデル作成時間やＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムによる照合時間が従来法の中で最も少ない従来法２と、最も認識性能が高い従来法４と、本願発明に係る実施例との実験結果を比較し、本願発明に係る実施例の効果を実証する。
【００７３】
Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムによる照合処理に用いる音声の音響モデルとして、まず、
Ａ）人間のクリーンな音声に公知のスペクトル減算法を施した学習用音声データから作成した音声のＨＭＭ音響モデル（従来法２における音響モデル）
Ｂ）コーヒーカップをコーヒー皿に置く音（以下、「カップ音」または「Ｃｕｐ」と表す）、スリッパでフローリングの床の上を歩く音（以下、「スリッパ音」または「Ｓｕｒｉｐｐａ」と表す）及び雨戸を開閉する音（以下、「雨戸音」または「Ａｍａｄｏ」と表す）に対して人間のクリーンな音声を１より小なる信号雑音比であるＳＮＲ（Signal to Noise Ratio；信号雑音比）−２０ｄＢとＳＮＲ−１０ｄＢとで各々重畳し、スペクトル減算法を施した学習用音声データから作成した音声のＨＭＭ音響モデル（従来法４における音響モデル）
の２種を作成した。ここで、ＳＮＲの定義は以下の通りである。
ＳＮＲ＝１０＊ｌｏｇ１０（音声のパワー／雑音のパワー）
次に、第１及び第２の実施例における音響モデルを作成する。作成の根拠について以下説明する。
ＧＭＭモデルiとＧＭＭモデルjの相互距離D(i,j)を次式で定義する。
【００７４】
【数１８】
2006091864.tif 000020
【００７５】
ここで、μ(i,l,m)、σ(i,l,m)、ｐ(i,l,m)は、それぞれＧＭＭモデルiの次元lのm番目の正規分布の平均値、標準偏差値、重みである。Ｍi、Ｍjは、ぞれぞれＧＭＭモデルi、jの正規分布の混合数を表す。ＬはＧＭＭモデルの次元数を表す。
この時、ＧＭＭモデル間の相互距離を上記式のように定義しておけば、多次元尺度構成法の１種であるＳａｍｍｏｎ法（Jon W. Sammon, JR., "A Nonlinear Mapping for Data Structure Analysis," IEEE Trans. Computers, Vol. C-18, No. 5, May 1969.）を用いると、複数のＧＭＭモデル間の相対的な遠近関係を２次元平面状に射影することができる。ＧＭＭが単一正規分布による場合は、上記相互距離の式は以下のように簡略化される。
【００７６】
【数１９】
2006091864.tif 000021
【００７７】
この時、日本人の日本語の２５種の音素（母音５種、半母音２種、子音１８種）の音声データから作成された単一正規分布による男性の２５個の音素のＨＭＭ音響モデル及び女性の２５個の音素のＨＭＭ音響モデル、４０種の野鳥の鳴声データから作成された単一正規分布による４０個の野鳥鳴声のＧＭＭ音響モデル、及び、住宅内で収録されたカップ音とスリッパ音と雨戸音とを含む３３種の非定常雑音データから作成された３３個の雑音のＧＭＭ音響モデルを、式（６）及び公知のＳａｍｍｏｎ法を用いて、図４に示すように２次元平面状に射影した。ここで、日本人男性の日本語の音素のＨＭＭ音響モデルは■で、日本人女性の日本語の音素のＨＭＭ音響モデルは□で、野鳥鳴声のＧＭＭ音響モデルは×で、非定常雑音のＧＭＭ音響モデルは▲でそれぞれ表されている。
【００７８】
同図の射影結果で示されるように、非定常雑音と音声は、間に野鳥の鳴声を挟んで明確に分離され、３３種の非定常雑音は固まりを形成している。従って、３３種の全ての非定常雑音を使って少数の雑音のＧＭＭ音響モデルを作成しても、音声のＨＭＭ音響モデルとの分離度は高いと考えられる。
【００７９】
そこで、上記Ａ）、Ｂ）に加えて、以下のＣ）、Ｄ）の音響モデルを作成した。
Ｃ）（本願発明に係る第１の実施例における音響モデル）
（１）人間のクリーンな音声にスペクトル減算法を施した学習用音声データから作成した音声のＨＭＭ音響モデル
（２）住宅内で収録したカップ音、スリッパ音及び雨戸音を含む３３種の非定常雑音データを全て使って作成した単一正規分布による雑音のＧＭＭ音響モデル１個
【００８０】
Ｄ）（本願発明に係る第２の実施例における音響モデル）
（１）人間のクリーンな音声にスペクトル減算法を施した学習用音声データから作成した音声のＨＭＭ音響モデル
（２）住宅内で収録したカップ音、スリッパ音及び雨戸音を含む３３種の非定常雑音データに、人間のクリーンな音声を１より小なる信号雑音比であるＳＮＲ−２０ｄＢで重畳したデータを全て使って作成した単一正規分布による雑音のＧＭＭ音響モデル１個
（３）住宅内で収録したカップ音、スリッパ音及び雨戸音を含む３３種の非定常雑音データに、人間のクリーンな音声を１より小なる信号雑音比であるＳＮＲ−１０ｄＢで重畳したデータを全て使って作成した単一正規分布による雑音のＧＭＭ音響モデル１個
【００８１】
次に、上記音声のＨＭＭ音響モデル作成に用いなかった男性１５人女性１５人合計３０人による地名１００単語の音声データに、住宅内で収録したカップ音、スリッパ音及び雨戸音を、ＳＮＲ２０ｄＢとＳＮＲ１０ｄＢとで各々重畳した２つのデータを、音声認識対象の評価データとした。
【００８２】
図５には、地名１００単語の単語認識タスクにおいて、上記Ａ）の音声のＨＭＭ音響モデルを用いて従来のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムで照合した場合（従来法２）と、上記Ｂ）の音声のＨＭＭ音響モデルを用いて従来のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムで照合した場合（従来法４）と、上記Ｃ）の音声のＨＭＭ音響モデル及び雑音のＧＭＭ音響モデルを用いて本願発明のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムで照合した場合（第１の実施例）と、上記Ｄ）の音声のＨＭＭ音響モデル及び雑音のＧＭＭ音響モデルを用いて本願発明のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムで照合した場合（第２の実施例）における評価データの認識性能比較を、ＳＮＲ別（ＳＮＲ２０ｄＢとＳＮＲ１０ｄＢ）に示す。
【００８３】
この結果から、カップ音の場合、本願発明に係る第１の実施例及び第２の実施例ともに、従来法２に比べて優位に認識性能が高かった。また、本願発明の第１の実施例及び第２の実施例は従来法４と同程度の認識性能であったが、後に詳述する図６の比較表に示すように、音響モデル作成用データサイズ、音響モデルサイズ、音響モデル作成時間やＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムによる照合時間が従来法４に比べて優位に少ないという利点がある。
【００８４】
また、スリッパ音と雨戸音の場合は、本願発明に係る第１の実施例及び第２の実施例ともに、従来法２及び従来法４に比べて優位に認識性能が高かった。
従って、本願発明のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムは、従来のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムと比較して、カップ音、スリッパ音、雨戸音などの非定常雑音の存在に対して圧倒的に優位であることが明らかとなった。
【００８５】
次に、第３の実施例において作成する雑音のＧＭＭ音響モデルについて説明する。住宅内で収録したカップ音、スリッパ音及び雨戸音を含む３３種の非定常雑音データそれぞれについて単一正規分布による雑音のＧＭＭ音響モデルを作成し、式（６）と公知のＳａｍｍｏｎ法とを用いると、３３種の非定常雑音データそれぞれは、図７に示すように２次元平面状に射影される。図７の中央部に位置する雑音のＧＭＭ音響モデルは他の雑音のＧＭＭ音響モデルと比較的近く、図７の周辺部に位置する雑音のＧＭＭ音響モデルは他の雑音のＧＭＭ音響モデルと比較的遠いと言える。そこで、図７に示すように円の内側と外側の２つの領域に分割し、各領域内に位置する雑音のＧＭＭ音響モデルに基づいて以下の音響モデルを作成した。
【００８６】
Ｅ）（本願発明に係る第３の実施例における音響モデル）
（１）人間のクリーンな音声にスペクトル減算法を施した学習用音声データから作成した音声のＨＭＭ音響モデル
（２）図７に示す２つの領域毎に、領域内に位置する雑音のＧＭＭ音響モデルを作成する際に用いた雑音データ（住宅内で収録したカップ音、スリッパ音及び雨戸音を含む３３種の非定常雑音データ）に、人間のクリーンな音声を１より小なる信号雑音比であるＳＮＲ−２０ｄＢで重畳したデータから作成した、単一正規分布による雑音のＧＭＭ音響モデル２個
（３）図７に示す２つの領域毎に、領域内に位置する雑音のＧＭＭ音響モデルを作成する際に用いた雑音データ（住宅内で収録したカップ音、スリッパ音及び雨戸音を含む３３種の非定常雑音データ）に、人間のクリーンな音声を１より小なる信号雑音比であるＳＮＲ−１０ｄＢで重畳したデータから作成した、単一正規分布による雑音のＧＭＭ音響モデル２個
【００８７】
次に、上記音声のＨＭＭ音響モデル作成に用いなかった男性１５人女性１５人合計３０人の地名１００単語の音声データに、住宅内で収録したカップ音、スリッパ音及び雨戸音をＳＮＲ２０ｄＢとＳＮＲ１０ｄＢとで各々重畳した音響モデルを評価データとした。
【００８８】
図８には、地名１００単語の単語認識タスクにおいて、上記Ａ）の音声のＨＭＭ音響モデルを用いて従来のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムで照合した場合（従来法２）と、上記Ｂ）の音声のＨＭＭ音響モデルを用いて従来のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムで照合した場合（従来法４）と、上記Ｄ）の音声のＨＭＭ音響モデル及び雑音のＧＭＭ音響モデルを用いて本願発明のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムで照合した場合（第２の実施例）と、上記Ｅ）の音声のＨＭＭ音響モデル及び雑音のＧＭＭ音響モデルを用いて本願発明のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムで照合した場合（第３の実施例）における評価データについての認識性能比較を、ＳＮＲ別（ＳＮＲ２０ｄＢとＳＮＲ１０ｄＢ）に示す。
【００８９】
この結果から、カップ音の場合、本願発明に係る第２の実施例及び第３の実施例は、従来法２に比べて優位に認識性能が高かった。また、従来法４と比較した場合には、第２の実施例及び第３の実施例は同程度の認識性能であったが、図６に示すように音響モデル作成用データサイズ、音響モデルサイズ、音響モデル作成時間、及び、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムによる照合時間が従来法４に比べて優位に少ないという利点がある。
【００９０】
また、スリッパ音と雨戸音の場合は、本願発明に係る第２の実施例及び第３の実施例ともに、従来法２及び従来法４に比べて優位に認識性能が高かった。
従って、カップ音、スリッパ音、雨戸音などの非定常雑音の存在に対して、本願発明のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムは、従来のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムと比較して、圧倒的に優位であることが明らかとなった。
【００９１】
尚、２次元平面状に射影された３３種の非定常雑音データの領域分割は、図８に示すように内側と外側とに分割するばかりでなく、図１０に示すように外側の領域をさらに２つ領域に分割しても良いのは言うまでもないし、適宜さらに分割数を増やしても良い。分割数を多くするに従って、相互距離の近い雑音の集合に基づいた雑音のＧＭＭ音響モデルを作成することができ、音声認識精度を向上させることができる。
【００９２】
このように、本願発明のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを用いれば、非定常雑音の影響が顕著な場合に、従来のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムで頻発する順位変動を発生させずに「やり過ごす」ことができ、音声認識の精度が低下するのを防ぐことができる。
さらに、本願発明の利点は、非定常雑音のグループ毎に雑音のＧＭＭ音響モデルを有するのみでよいことである。例えば、図９に示す５４個の音素をＨＭＭでモデル化して日本語の音声認識システムを構築する場合、クリーンな音声から作成された５４個のクリーン音素ＨＭＭ音響モデルに加えて、もし、雑音の種類が３３種あり、対応する雑音のＧＭＭ音響モデルの数が３３個あるとすると、全部で８７個の雑音重畳音素ＨＭＭ音響モデルを作成すればよい。さらに、３３種の雑音が２つの種類にまとめられるとすると、全部で５６個の雑音重畳音素ＨＭＭ音響モデルを作成すればよい。このため、必要となるメモリ量や計算量を削減することができる。
【００９３】
図６に本願発明と従来法との比較表を示す。ここでは、図９に示す５４個の音素に基づいた日本語音声認識システムを構築する場合を想定している。雑音の種類は３３種とする。音響モデル作成用データサイズ、音響モデル作成時間、及び、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムによる照合時間は、従来法２の場合を１とし、それに対する倍率で表した。音響モデルサイズは、作成するＨＭＭ音響モデルの個数で表した。括弧内には、３３種の雑音が２種類にまとめられる場合についての上記倍率、上記ＨＭＭ音響モデルの個数を示した。
【００９４】
この比較表に示すように、本願発明は、従来法１、従来法３及び従来法４が有する不具合、すなわち、雑音の種類数に伴って音響モデル作成用データサイズや音響モデルサイズが膨大になるという不具合はない。また、本願発明は、同様に、従来法１、従来法３及び従来法４が有する、雑音の種類数に伴って音響モデル作成時間やＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムによる照合時間が膨大になるという不具合はない。
【００９５】
また、本願発明は、従来法１、従来法２、従来法３及び従来法４と比べて、非定常雑音に対する頑健性が高いという効果を有する。
また、特許文献１、２、及び３に比較して、本願発明は、想定する雑音の種類が増えても、音響モデル作成用データサイズや音響モデルサイズが膨大になるという不具合、音響モデル作成時間やＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムによる照合時間が膨大になるという不具合を回避することができできる。
尚、上記では単一正規分布による雑音のＧＭＭ音響モデルを本願発明に適用した実施例について説明したが、単一正規分布による雑音のＧＭＭ音響モデルよりも精度が高い混合正規分布による雑音のＧＭＭ音響モデルを本願発明に適用しても良いことは言うまでもない。
【００９６】
以上のように、音声認識装置１０は、本願発明のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを用いることによって雑音の存在に起因する候補の順位変動を抑制することができ、非定常雑音に対して頑健な音声認識を実現することができる。さらに、少ない数のＧＭＭ音響モデルを用いて音声認識を実現することができるため、計算量やメモリ量的に有利である。このように、音声認識装置１０は、雑音が発生する環境において、処理量やメモリ量消費を抑えつつ、高い精度の音声認識を実現することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００９７】
本発明は、特に非定常雑音が発生する環境における効率的な精度の高い音声認識に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００９８】
【図１】本発明の実施の形態に係るＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭ音響モデルを説明するための図である。
【図２】同実施の形態に係るＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを説明するための図である。
【図３】同実施の形態に係る音声認識装置の構成を示す図である。
【図４】人間の音声のＨＭＭ音響モデル、野鳥鳴声のＧＭＭ音響モデル、及び、雑音のＧＭＭ音響モデルを２次元射影した様子を示す図である。
【図５】従来法と本願発明に係る実施例との性能比較を示す図である。
【図６】従来法と本願発明との比較表である。
【図７】雑音のＧＭＭ音響モデルを２次元平面へ写像した時の様子を示す図である。
【図８】従来法と本願発明に係る実施例との性能比較を示す図である。
【図９】音素のＨＭＭ音響モデルの種類を説明するための図である。
【図１０】２次元平面に写像された雑音のＧＭＭ音響モデルの領域分割の例を示す図である。
【図１１】従来のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭ音響モデルを説明するための図である。
【図１２】従来のＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを説明するための図である。
【図１３】非定常雑音重畳音声の波形の例を示す図である。
【図１４】非定常雑音重畳音声照合時の順位変動を示す図である。
【符号の説明】
【００９９】
１０    音声認識装置
１１    第１の記憶部
１２    第２の記憶部
１３    第１の計算部
１４    第２の計算部
１５    選択部
１５１  第１の選択部
１５２  第２の選択部
１６    照合部
【図１】
2006091864.tif 000022
【図２】
2006091864.tif 000023
【図３】
2006091864.tif 000024
【図４】
2006091864.tif 000025
【図５】
2006091864.tif 000026
【図６】
2006091864.tif 000027
【図７】
2006091864.tif 000028
【図８】
2006091864.tif 000029
【図９】
2006091864.tif 000030
【図１０】
2006091864.tif 000031
【図１１】
2006091864.tif 000032
【図１２】
2006091864.tif 000033
【図１３】
2006091864.tif 000034
【図１４】
2006091864.tif 000035