(57)【要約】【課題】特定話者の音声認識率を向上させつつ、不特定話者に対する音声認識率を保持できる音声認識装置の提供【解決手段】音声認識部７は、特徴量検出部３で検出された特徴パラメータと不特定話者用の隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）および特定話者用のＨＭＭとを参照して、特徴パラメータの系列が生起する生起確率を求める。さらに、音声認識部７は、生起確率を求める過程で、各単語について不特定話者／特定話者用ＨＭＭに共通の１つの隠れマルコフモデルの状態系列を持つようにし、その１つのＨＭＭの各状態の確率を、データ格納部４、６に格納される出力確率関数と遷移確率のうち、予め組み合わせが設定されている２組の出力確率関数値と遷移確率を乗算し、この乗算値のうち大きな方を選択し、選択した乗算値に基づいて生起確率を求め、この求めた生起確率に基づいて入力音声の認識を行う。【選択図】  図１
2006139033.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
隠れマルコフモデルを用いて音声認識を行う音声認識装置であって、
入力音声の特徴パラメータを検出する検出手段と、
認識対象の複数の各単語について、所定の不特定話者用隠れマルコフモデルで表現し、このように表現された各隠れマルコフモデルに予め設定されている前記特徴パラメータを引数とする出力確率関数と遷移確率を予め格納する第１認識用データ格納手段と、
前記認識対象の単語に含まれる音素を含む単語または文を特定話者が発話し、この発話音声の特徴パラメータを前記検出手段で検出し、この検出された特徴パラメータに基づき、前記不特定話者用隠れマルコフモデルと同一の特定話者用隠れマルコフモデルに予め設定されている出力確率関数と遷移確率を予め求める学習手段と、
前記学習手段で求めた前記特定話者用隠れマルコフモデルの出力確率関数と遷移確率を予め格納しておく第２認識用データ格納手段と、
前記検出手段で検出された特徴パラメータと前記不特定話者用隠れマルコフモデルおよび特定話者用隠れマルコフモデルとを参照して、前記特徴パラメータの系列が生起する生起確率を求める認識手段とを備え、
前記認識手段は、前記生起確率を求める過程で、前記各単語について不特定話者用隠れマルコフモデルおよび特定話者用隠れマルコフモデルに共通の１つの隠れマルコフモデルの状態系列を持つようにし、
かつ、前記認識手段は、前記共通の１つの隠れマルコフモデルの各状態の確率を求める際に、前記特徴パラメータを入力として、前記第１および第２認識用データ格納手段に格納される出力確率関数と遷移確率のうち、予め組み合わせが設定されている２組の出力確率関数値と遷移確率を乗算し、この乗算値のうち大きな方を選択して求めるようになっており、さらに、その選択した乗算値に基づいて前記生起確率を求め、この求めた生起確率に基づいて入力音声の認識を行うようになっていることを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記認識手段は、
前記共通の１つの隠れマルコフモデルの各状態の確率を求める際に、前記第２認識用データ格納手段に、前記第１認識用データ格納手段に格納される出力確率関数と遷移確率に対応するデータが格納されていない場合には、
前記第１認識用データ格納手段に格納される出力確率関数と遷移確率の対応するデータ用いて乗算し、この乗算値を最大のものとして使用するようになってい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】
隠れマルコフモデルを用いて音声認識を行う音声認識装置であって、
入力音声の特徴パラメータを検出する検出手段と、
認識対象の複数の各単語について、所定の不特定話者用隠れマルコフモデルで表現し、このように表現された各隠れマルコフモデルに予め設定されている前記特徴パラメータを引数とする出力確率関数と遷移確率を予め格納する第１認識用データ格納手段と、
前記認識対象の単語に含まれる音素を含む単語または文を複数の特定話者が発話し、この発話音声の特徴パラメータを前記検出手段で検出し、この検出された特徴パラメータに基づき、前記不特定話者用隠れマルコフモデルと同一の複数の特定話者用隠れマルコフモデルに予め設定されている出力確率関数と遷移確率を、それぞれ予め求める学習手段と、
前記学習手段で求めた前記複数の特定話者用隠れマルコフモデルの出力確率関数と遷移確率を予めそれぞれ格納しておく第２認識用データ格納手段と、
前記検出手段で検出された特徴パラメータと前記不特定話者用隠れマルコフモデルおよび前記複数の特定話者用隠れマルコフモデルとを参照して、前記特徴パラメータの系列が生起する生起確率を求める認識手段とを備え、
前記認識手段は、前記生起確率を求める過程で、前記各単語について不特定話者用隠れマルコフモデルおよび前記複数の特定話者用隠れマルコフモデルに共通の１つの隠れマルコフモデルの状態系列を持つようにし、
かつ、前記認識手段は、前記共通の１つの隠れマルコフモデルの各状態の確率を求める際に、前記特徴パラメータを入力として、前記第１および第２認識用データ格納手段に格納される出力確率関数と遷移確率のうち、予め組み合わせが設定されている複数組の出力確率関数値と遷移確率を乗算し、この乗算値のうち最大のものを選択して求めるようになっており、さらに、その選択した乗算値に基づいて前記生起確率を求め、この求めた生起確率に基づいて入力音声の認識を行うようになっていることを特徴とする音声認識装置。
【請求項４】
隠れマルコフモデルを用いて音声認識を行う音声認識方法であって、
認識対象の複数の各単語について、所定の不特定話者用隠れマルコフモデルで表現し、その各隠れマルコフモデルに予め設定されている前記特徴パラメータを引数とする出力確率関数と遷移確率を予め第１認識用データ格納手段に格納しておき、
かつ、前記認識対象の単語に含まれる音素を含む単語または文を特定話者が発話し、この発話音声の特徴パラメータを検出し、この検出された特徴パラメータに基づき、前記不特定話者用隠れマルコフモデルと同一の特定話者用隠れマルコフモデルに予め設定されている出力確率関数と遷移確率を予め求めて第２認識用データ格納手段に格納しておき、
音声認識のときに、入力音声の特徴パラメータを検出し、この検出された特徴パラメータと前記不特定話者用隠れマルコフモデルおよび特定話者用隠れマルコフモデルとを参照して、前記特徴パラメータの系列が生起する生起確率を求め、
さらに、前記生起確率を求める過程で、前記各単語について不特定話者用隠れマルコフモデルおよび特定話者用隠れマルコフモデルに共通の１つの隠れマルコフモデルの状態系列を持つようにし、
かつ、前記共通の１つの隠れマルコフモデルの各状態の確率を求める際に、前記特徴パラメータを入力として、前記第１および第２認識用データ格納手段に格納される出力確率関数と遷移確率のうち、予め組み合わせが設定されている２組の出力確率関数値と遷移確率を乗算し、この乗算値のうち大きな方を選択し、
さらに、その選択した乗算値に基づいて前記生起確率を求め、この求めた生起確率に基づいて入力音声の認識を行うようにしたことを特徴とする音声認識方法。
【請求項５】
前記共通の１つの隠れマルコフモデルの各状態の確率を求める際に、
前記第２認識用データ格納手段に、前記第１認識用データ格納手段に格納される出力確率関数と遷移確率に対応するデータが格納されていない場合には、
前記第１認識用データ格納手段に格納される出力確率関数と遷移確率の対応するデータ用いて乗算し、この乗算値を最大のものとして使用するようにしたことを特徴とする請求項４に記載の音声認識方法。
【請求項６】
隠れマルコフモデルを用いて音声認識を行う音声認識方法であって、
認識対象の複数の各単語について、所定の不特定話者用隠れマルコフモデルで表現し、その各隠れマルコフモデルに予め設定されている前記特徴パラメータを引数とする出力確率関数と遷移確率を予め第１認識用データ格納手段に格納しておき、
かつ、前記認識対象の単語に含まれる音素を含む単語または文を複数の特定話者が発話し、この発話音声の特徴パラメータを検出し、この検出された特徴パラメータに基づき、前記不特定話者用隠れマルコフモデルと同一の複数の特定話者用隠れマルコフモデルに予め設定されている出力確率関数と遷移確率を予めそれぞれ求めて第２認識用データ格納手段に格納しておき、
音声認識のときに、入力音声の特徴パラメータを検出し、この検出された特徴パラメータと前記不特定話者用隠れマルコフモデルおよび前記複数の特定話者用隠れマルコフモデルとを参照して、前記特徴パラメータの系列が生起する生起確率を求め、
さらに、前記生起確率を求める過程で、前記各単語について不特定話者用隠れマルコフモデルおよび複数の特定話者用隠れマルコフモデルに共通の１つの隠れマルコフモデルの状態系列を持つようにし、
かつ、前記共通の１つの隠れマルコフモデルの各状態の確率を求める際に、前記特徴パラメータを入力として、前記第１および第２認識用データ格納手段に格納される出力確率関数と遷移確率のうち、予め組み合わせが設定されている複数組の出力確率関数値と遷移確率を乗算し、この乗算値のうち最大のものを選択し、
さらに、その選択した乗算値に基づいて前記生起確率を求め、この求めた生起確率に基づいて入力音声の認識を行うようにしたことを特徴とする音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定話者の音声認識率を向上させるとともに、不特定話者に対する音声認識率も維持でき、しかも音声認識に必要なメモリ容量の増加を抑制できる音声認識装置および音声認識方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
不特定話者の音響モデルを用いた音声認識装置としては、例えば特許文献１に示すものが知られている。このような不特定話者用の音声認識装置では、話者の発声方法や声の質等の差異によって、認識率にばらつきが生じる。
このため、認識率の低い話者や使用頻度の一番高い話者の認識率を向上させたい場合には、その話者の音声データを用いて音響モデルの学習を行い、話者に特化した音響モデルを構築し、その特定話者の音響モデルを用いて音声認識を行う。この場合には、不特定話者の音響モデルを用いた場合に比べ、高い認識率が得られる。
【０００３】
しかし、その特定話者の音響モデルを用いて、不特定話者の音声により認識を行う場合には、不特定話者の音響モデルを用いて音声認識を行う場合に比べて、認識率が低下してしまう。この認識率の低下の例を、図１１に示す。
図１１は、話者Ｆ３の特定話者音響モデルを用いて、不特定の話者Ｆ１，Ｆ２，Ｆ４，Ｆ５，Ｍ１〜Ｍ５の各音声を用いて認識させた場合の例である。図１１によれば、不特定話者の音響モデルを使用した場合に比べて、話者Ｆ３のみが認識率が向上するが、他の不定の話者の認識率はいずれも低下することがわかる。ここで、図１１において、認識率が０〔％〕は、不特定話者の音響モデルを使用した場合の各人の認識率である。
【０００４】
そこで、音声認識装置において、特定話者に対する認識率を向上させつつ、不特定話者に対する認識率を保持させたい場合には、特定話者の音響モデルと不特定話者の音響モデルとをそれぞれ用意し、音響モデル毎に認識語彙を登録（マルチテンプレート）して音声認識を行うことが考えられる。
しかし、このような音声認識装置では、音響モデル毎に認識語彙を登録する必要があり、必然的に認識語彙数は２倍になる。このため、音声認識に必要なメモリの記憶容量が増加してしまうという不具合がある。
【０００５】
一方、近年のアプリケーションプログラムでの音声認識に対する要求では、認識させる語彙数が増加しており、マルチテンプレートのように冗長な認識語彙の登録は、カーナビゲーション等の組み込みの電子機器においては、音声認識に必要なメモリの記憶容量の増加はコスト的に好ましくない。
このような背景の下では、特定話者の音声認識率を向上させつつ、不特定話者に対する音声認識率を保持でき、しかも、音声認識に必要なメモリの容量をできるだけ抑制できる音声認識装置の出現が望まれる。
【特許文献１】特公表ＷＯ０２／００７１４６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
そこで、本発明の目的は、上記の点に鑑み、特定話者の音声認識率を向上させつつ、不特定話者に対する音声認識率を保持でき、しかも、音声認識に必要なメモリの容量をできるだけ抑制できる音声認識装置および音声認識方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決し本発明の目的を達成するために、請求項１〜請求項６に係る各発明は、以下のように構成した。
すなわち、請求項１に係る発明は、隠れマルコフモデルを用いて音声認識を行う音声認識装置であって、入力音声の特徴パラメータを検出する検出手段と、認識対象の複数の各単語について、所定の不特定話者用隠れマルコフモデルで表現し、このように表現された各隠れマルコフモデルに予め設定されている前記特徴パラメータを引数とする出力確率関数と遷移確率を予め格納する第１認識用データ格納手段と、前記認識対象の単語に含まれる音素を含む単語または文を特定話者が発話し、この発話音声の特徴パラメータを前記検出手段で検出し、この検出された特徴パラメータに基づき、前記不特定話者用隠れマルコフモデルと同一の特定話者用隠れマルコフモデルに予め設定されている出力確率関数と遷移確率を予め求める学習手段と、前記学習手段で求めた前記特定話者用隠れマルコフモデルの出力確率関数と遷移確率を予め格納しておく第２認識用データ格納手段と、前記検出手段で検出された特徴パラメータと前記不特定話者用隠れマルコフモデルおよび特定話者用隠れマルコフモデルとを参照して、前記特徴パラメータの系列が生起する生起確率を求める認識手段とを備え、前記認識手段は、前記生起確率を求める過程で、前記各単語について不特定話者用隠れマルコフモデルおよび特定話者用隠れマルコフモデルに共通の１つの隠れマルコフモデルの状態系列を持つようにし、かつ、前記認識手段は、前記共通の１つの隠れマルコフモデルの各状態の確率を求める際に、前記特徴パラメータを入力として、前記第１および第２認識用データ格納手段に格納される出力確率関数と遷移確率のうち、予め組み合わせが設定されている２組の出力確率関数値と遷移確率を乗算し、この乗算値のうち大きな方を選択して求めるようになっており、さらに、その選択した乗算値に基づいて前記生起確率を求め、この求めた生起確率に基づいて入力音声の認識を行うようになっている。
【０００８】
請求項２に係る発明は、請求項１に記載の音声認識装置において、前記認識手段は、前記共通の１つの隠れマルコフモデルの各状態の確率を求める際に、前記第２認識用データ格納手段に、前記第１認識用データ格納手段に格納される出力確率関数と遷移確率に対応するデータが格納されていない場合には、前記第１認識用データ格納手段に格納される出力確率関数と遷移確率の対応するデータ用いて乗算し、この乗算値を最大のものとして使用するようになっている。
【０００９】
請求項３に係る発明は、隠れマルコフモデルを用いて音声認識を行う音声認識装置であって、入力音声の特徴パラメータを検出する検出手段と、認識対象の複数の各単語について、所定の不特定話者用隠れマルコフモデルで表現し、このように表現された各隠れマルコフモデルに予め設定されている前記特徴パラメータを引数とする出力確率関数と遷移確率を予め格納する第１認識用データ格納手段と、前記認識対象の単語に含まれる音素を含む単語または文を複数の特定話者が発話し、この発話音声の特徴パラメータを前記検出手段で検出し、この検出された特徴パラメータに基づき、前記不特定話者用隠れマルコフモデルと同一の複数の特定話者用隠れマルコフモデルに予め設定されている出力確率関数と遷移確率を、それぞれ予め求める学習手段と、前記学習手段で求めた前記複数の特定話者用隠れマルコフモデルの出力確率関数と遷移確率を予めそれぞれ格納しておく第２認識用データ格納手段と、前記検出手段で検出された特徴パラメータと前記不特定話者用隠れマルコフモデルおよび前記複数の特定話者用隠れマルコフモデルとを参照して、前記特徴パラメータの系列が生起する生起確率を求める認識手段とを備え、前記認識手段は、前記生起確率を求める過程で、前記各単語について不特定話者用隠れマルコフモデルおよび前記複数の特定話者用隠れマルコフモデルに共通の１つの隠れマルコフモデルの状態系列を持つようにし、かつ、前記認識手段は、前記共通の１つの隠れマルコフモデルの各状態の確率を求める際に、前記特徴パラメータを入力として、前記第１および第２認識用データ格納手段に格納される出力確率関数と遷移確率のうち、予め組み合わせが設定されている複数組の出力確率関数値と遷移確率を乗算し、この乗算値のうち最大のものを選択して求めるようになっており、さらに、その選択した乗算値に基づいて前記生起確率を求め、この求めた生起確率に基づいて入力音声の認識を行うようになっている。
【００１０】
請求項４に係る発明は、隠れマルコフモデルを用いて音声認識を行う音声認識方法であって、認識対象の複数の各単語について、所定の不特定話者用隠れマルコフモデルで表現し、その各隠れマルコフモデルに予め設定されている前記特徴パラメータを引数とする出力確率関数と遷移確率を予め第１認識用データ格納手段に格納しておき、かつ、前記認識対象の単語に含まれる音素を含む単語または文を特定話者が発話し、この発話音声の特徴パラメータを検出し、この検出された特徴パラメータに基づき、前記不特定話者用隠れマルコフモデルと同一の特定話者用隠れマルコフモデルに予め設定されている出力確率関数と遷移確率を予め求めて第２認識用データ格納手段に格納しておき、音声認識のときに、入力音声の特徴パラメータを検出し、この検出された特徴パラメータと前記不特定話者用隠れマルコフモデルおよび特定話者用隠れマルコフモデルとを参照して、前記特徴パラメータの系列が生起する生起確率を求め、さらに、前記生起確率を求める過程で、前記各単語について不特定話者用隠れマルコフモデルおよび特定話者用隠れマルコフモデルに共通の１つの隠れマルコフモデルの状態系列を持つようにし、かつ、前記共通の１つの隠れマルコフモデルの各状態の確率を求める際に、前記特徴パラメータを入力として、前記第１および第２認識用データ格納手段に格納される出力確率関数と遷移確率のうち、予め組み合わせが設定されている２組の出力確率関数値と遷移確率を乗算し、この乗算値のうち大きな方を選択し、さらに、その選択した乗算値に基づいて前記生起確率を求め、この求めた生起確率に基づいて入力音声の認識を行うようにした。
【００１１】
請求項５に係る発明は、請求項４に記載の音声認識方法において、前記共通の１つの隠れマルコフモデルの各状態の確率を求める際に、前記第２認識用データ格納手段に、前記第１認識用データ格納手段に格納される出力確率関数と遷移確率に対応するデータが格納されていない場合には、前記第１認識用データ格納手段に格納される出力確率関数と遷移確率の対応するデータ用いて乗算し、この乗算値を最大のものとして使用するようにした。
【００１２】
請求項６に係る発明は、隠れマルコフモデルを用いて音声認識を行う音声認識方法であって、認識対象の複数の各単語について、所定の不特定話者用隠れマルコフモデルで表現し、その各隠れマルコフモデルに予め設定されている前記特徴パラメータを引数とする出力確率関数と遷移確率を予め第１認識用データ格納手段に格納しておき、かつ、前記認識対象の単語に含まれる音素を含む単語または文を複数の特定話者が発話し、この発話音声の特徴パラメータを検出し、この検出された特徴パラメータに基づき、前記不特定話者用隠れマルコフモデルと同一の複数の特定話者用隠れマルコフモデルに予め設定されている出力確率関数と遷移確率を予めそれぞれ求めて第２認識用データ格納手段に格納しておき、音声認識のときに、入力音声の特徴パラメータを検出し、この検出された特徴パラメータと前記不特定話者用隠れマルコフモデルおよび前記複数の特定話者用隠れマルコフモデルとを参照して、前記特徴パラメータの系列が生起する生起確率を求め、さらに、前記生起確率を求める過程で、前記各単語について不特定話者用隠れマルコフモデルおよび複数の特定話者用隠れマルコフモデルに共通の１つの隠れマルコフモデルの状態系列を持つようにし、かつ、前記共通の１つの隠れマルコフモデルの各状態の確率を求める際に、前記特徴パラメータを入力として、前記第１および第２認識用データ格納手段に格納される出力確率関数と遷移確率のうち、予め組み合わせが設定されている複数組の出力確率関数値と遷移確率を乗算し、この乗算値のうち最大のものを選択し、さらに、その選択した乗算値に基づいて前記生起確率を求め、この求めた生起確率に基づいて入力音声の認識を行うようにした。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、特定話者の音声認識率を向上させつつ、不特定話者に対する音声認識率を保持でき、しかも、音声認識に必要なメモリの容量をできるだけ抑制できる
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明の音声認識装置の実施形態の構成を示すブロック図である。
この実施形態にかかる音声認識装置は、図１に示すように、マイクロフォン１と、Ａ／Ｄ変換器２と、特徴量検出部３と、第１認識用データ格納部４と、学習部５と、第２認識用データ格納部６と、音声認識部７と、出力部８と、を少なくとも備えている。
【００１５】
マイクロフォン１は、音声をその音声に対応するアナログの電気信号に変換するものである。Ａ／Ｄ変換器２は、そのアナログ信号をデジタル信号に変換するものである。特徴量検出部３は、そのデジタル信号に基づいて特徴パラメタータを求め、この求めた特徴パラメータを時系列に変換するものである。
第１認識用データ格納部４は、後述のように、音声認識の際に使用する認識用データである確率データを、予め格納しておくものである。この第１認識用データ格納部４は、ＲＯＭ（リード・オンリ・メモリ）などのメモリからなる。
【００１６】
学習部５は、後述のように、特定話者の発話音声に基づいて特徴量検出部３から出力される特徴パラメータに基づき、音声認識の際に使用する認識用データである確率データを予め求めるものであり、その確率データを求める手順の詳細は後述する。
第２認識用データ格納部６は、後述のように、学習部５で求めた認識用データ（確率データ）を予め格納しておくものである。この第２認識用データ格納部６は、データの読み書きができる不揮発性のメモリからなる。
【００１７】
音声認識部７は、後述のような手順により、入力される話者の音声によりその音声の認識を行うものであり、その認識の手順の詳細は後述する。この音声認識部７は、ＲＯＭおよびＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ）を含んでいる。
ＲＯＭには、後述の音声認識の手順が予め記憶されている。また、ＲＡＭは、後述のように音声認識を行うときに作業用メモリとして使用し、例えば、音声認識の過程で必要なデータとその結果のデータを一時的に格納しておく。
出力部８は、音声認識部７の認識結果を出力するものであり、例えば表示装置などからなる。
【００１８】
次に、このような構成からなる実施形態では、音声認識動作に先立って必要な認識用データを第１認識用データ格納部４に予め格納しておく必要があるので、これについて説明する。
すなわち、この実施形態では、音声認識の対象となる「ほっかいどう」、「あおもり」、「あきた」・・・などの各単語（語彙）に対応する不特定話者用の隠れマルコフモデル（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ、ＨＭＭ）を、あからじめ作成しておくとともに、その各隠れマルコフモデルの各状態の遷移確率と出力確率関数を形成するための定数を予め設定しておき、これらの確率データを第１認識用格納部４にあらかじめ格納しておく。
【００１９】
さらに、この実施形態では、音声認識動作に先立って、特定話者が学習部５を用いて学習し、その学習により得られた認識用データを第２認識用データ格納部６に予め格納しておく必要があるので、これについて図２を参照して説明する。
この学習では、特定話者が、マイクロフォン１を用いて認識対象となる最初の単語を発話すると（ステップＳ１）、この発話音声に基づき、特徴量検出部３から出力されるその音声に基づいた音響的特徴パラメータが学習部５に入力される（ステップＳ２）。
【００２０】
ここで、この学習では、認識対象となる全ての単語について、上記の不特定話者用隠れマルコフモデルと同一の特定話者用隠れマルコフモデルが予め用意されている。
そして、学習部５は、特徴量検出部３から出力される特徴パラメータに基づき、その用意されている特定話者用隠れマルコフモデルの各状態に予め設定されている出力確率関数と遷移確率をそれぞれ求める（ステップＳ３）。そして、この求めた確率データを、第２認識用データ格納部６に格納する（ステップＳ４）。
【００２１】
次に、学習部５は、特定話者からの学習終了の指示の有無を判定する（ステップＳ５）。この学習終了の指示は、例えば入力部（図示せず）から学習部５に入力することにより行う。
その判定の結果、学習終了の指示がない場合には、次に特定話者から発話された所定の単語について、ステップＳ１〜ステップＳ４の各処理を行う。一方、学習終了の指示がある場合には、学習部５による学習を終了する。
【００２２】
このように、この実施形態では、学習部５により、特定話者からの単語の発話により上記の学習を行うが、認識対象となる単語の全てを学習する必要はなく、その一部の学習でも良い。
ただし、学習部５では、認識対象となる単語の全てについて学習された場合には、その全ての単語の特定話者用隠れマルコフモデルの各状態にあらかじめ設定されている確率データを得ることができる。
【００２３】
一方、認識対象となる単語のうちの一部について学習された場合には、ある単語の特定話者用隠れマルコフモデルに存在しない音韻があると、その音韻に係る確率データは得られないことになるが、この実施形態では、後述のように音声認識はできる。
なお、上記の例では、学習部５は、認識対象の単語を特定話者が発生して行うようにしたが、これに代えて、認識対象の単語に含まれる音素を含む、単語または文を特定話者が発生するようにしても良い。
【００２４】
次に、この実施形態の音声認識動作について、図面を参照して説明する。
いま、話者（特定話者、不特定話者を問わない）によりマイクロフォン１により音声「ほっかいどう」が入力されたものとする。すると、その音声はマイクロフォン１により、アナログの電気信号に変換されたのち、Ａ／Ｄ変換器２でデジタル信号に変換される。特徴量検出部３では、そのデジタル信号に基づいて特徴パラメタータが求められ、これが時系列の特徴パラメータに変換される。
【００２５】
音声認識部７は、第１認識用データ格納部４に格納される不特定話者用隠れマルコフモデルの出力確率関数と遷移確率、第２認識用データ格納部６に格納される特定話者用隠れマルコフモデルの出力確率関数と遷移確率、およびその変換された時系列の特徴パラメータ（音響パラメータ）を参照し、その特徴パラメータの系列が生起する確率を図３に示すようなビタビアルゴリズムにより求め、この求めた生起確率に基づいて入力された音声の音声認識を行う。
【００２６】
図３（Ａ）は、特定／不特定話者共用モデル音韻系列を示し、図３（Ｂ）はそれに対応する各音韻の隠れマルコフモデルの状態系列を示す。
図３（Ｂ）中のａ（Ｉ、Ｊ）は、不特定話者用隠れマルコフモデルの状態Ｉから状態Ｊへの遷移確率を示し、Ａ（Ｉ、Ｊ）は、特定話者用隠れマルコフモデルの状態Ｉから状態Ｊへの遷移確率を示す。また、ｂ（Ｉ、ｘ）は、不特定話者用隠れマルコフモデルモデルの音響パラメータｘが得られたときの状態Ｉにおける出力確率を示し、Ｂ（Ｉ、ｘ）は、特定話者用隠れマルコフモデルの音響パラメータｘが得られたときの状態Ｉにおける出力確率を示す。
【００２７】
また、図中のｐＩは特定／不特定話者共用モデル音韻系列における状態Ｉにおける確率を示し、次の（１）式に基づき更新される。
ｐＩ＝ｍａｘ（ｐ（Ｉ−１）×ＰｅｎｔｅｒＩ、ｐＩ×ＰｓｅｌｆＩ）…（１）
ここで、確率ＰｓｅｌｆＩ、確率ＰｅｎｔｅｒＩは、次の（２）式と（３）式とで表される。
ＰｓｅｌｆＩ＝ｍａｘ（ａ（Ｉ、Ｉ）×ｂ（Ｉ、Ｘ）、Ａ（Ｉ、Ｉ）×Ｂ（Ｉ、Ｘ））  …（２）
ＰｅｎｔｅｒＩ＝ｍａｘ（ａ（Ｉ−１、Ｉ）×ｂ（Ｉ、Ｘ）、Ａ（Ｉ−１、Ｉ）×Ｂ（Ｉ、Ｘ））  …（３）
【００２８】
すなわち、この音声認識部７では、特定話者用隠れマルコフモデルと不特定話者用隠れマルコフモデルに共通な１つの語彙（単語）、例えば「ほっかいどう」、「あおもり」…に対して共通の１つの隠れマルコフモデルの状態系列を持つようにする。
そして、各単語について共通の１つの隠れマルコフモデルの各状態の確率を求めるが、その各状態の確率を求める際には、与えられた特徴パラメータを引数（入力）として不特定話者用隠れマルコフモデルに予め設定されている出力確率関数値と遷移確率とを乗算し、同時に、その与えられた特徴パラメータを引数として特定話者用隠れマルコフモデルに予め設定されている出力確率関数値と遷移確率とを乗算し、その求めた２つの確率（乗算値）のうち大きな方の確率を選択する（（２）式、（３）式参照）。
【００２９】
これらの操作を、隠れマルコフモデルの各状態遷移について行い、最終的に状態の確率を求める。この結果、例えば「ほっかいどう」、「あおもり」…に対して１つの隠れマルコフモデルの状態系列がそれぞれ作成され、この各状態系列中には、不特定話者用隠れマルコフモデルにかかる確率データの乗算値と特定話者用隠れマルコフモデルにかかる確率データの乗算値とが混在することになる。
【００３０】
次に、この実施形態の音声認識部７の音声認識時における全体のデータ処理の流れについてまとめると、図４に示すようになる。
図４に示すように、まず音声信号から特徴パラメータの検出（抽出）を行う。次に、その検出した特徴パラメータ、予め求めてある不特定話者用隠れマルコフモデル（単語）Ｍａ１、Ｍａ２…Ｍａｎ、および予め求めてある特定話者用隠れマルコフモデル（単語）Ｍｂ１、Ｍｂ２…Ｍｂｎを参照して、その特徴パラメータの系列が生起する確率を、（２）（３）式を用いて計算する。
【００３１】
すなわち、その各単語について共通の１つの隠れマルコフモデル（特定／不特定話者共用の隠れマルコフモデル）の各状態の確率を求めるには、その与えられた特徴パラメータを引数として不特定話者用隠れマルコフモデルに予め設定されている出力確率関数値と遷移確率とを乗算し、同時に、その与えられた特徴パラメータを引数として特定話者用隠れマルコフモデルに予め設定されている出力確率関数値と遷移確率とを乗算し、その求めた２つの確率（乗算値）のうち大きな方の確率を選択する。
そして、その選択した各乗算値を加算することにより、その特徴パラメータの系列の生起確率を求め、その求めた各生起確率のうちから最大確率を選択し、最大確率を与える音韻ラベル系列を入力音声の認識結果とする。
【００３２】
以上述べたように、この実施形態では、不特定話者用と特定話者用の両隠れマルコフモデルに共通な語彙に対して共通の隠れマルコフモデルの状態系列を持つようにし、その共通な隠れマルコフモデルの各状態の確率を求めるが、その各状態の確率を求める際には、与えられた特徴パラメータを引数として不特定話者用隠れマルコフモデルに予め設定されている出力確率関数値と遷移確率とを乗算し、同時に、その与えられた特徴パラメータを引数として特定話者用隠れマルコフモデルに予め設定されている出力確率関数値と遷移確率とを乗算し、その求めた２つの確率のうち大きな方の確率を選択するようにした。
【００３３】
このため、この実施形態では、不特定話者用隠れマルコフモデルの認識語彙をそのまま使用することが可能となり、結果として、音声認識に必要なメモリ容量の増加を防ぐことができる。
さらに、この実施形態では、特定話者用隠れマルコフモデルと不特定話者用隠れマルコフモデルの双方を参照して出力確率を計算するため、特定話者の認識率を向上させつつ、不特定話者の認識率は保持される。
【００３４】
次に、この実施形態による音声認識率などを評価するための各種の実験を行ったので、その結果について以下に説明する。
図５は、複数の話者Ｆ１〜Ｆ５，Ｍ１〜Ｍ５が、学習部５により単語の学習を予め行い、その学習の結果に基づいて音声認識を行った結果であって、その学習単語数と音声認識率の関係を示す。ここで、学習単語は、そのリストの先頭から選択したものであり、この例では全部で２５６語である。
この実験結果によれば、数１０単語程度の学習を行うのみでも、不特定話者隠れマルコフモデルのみを用いた場合に比較して、特定話者に対する認識率が向上することがわかる。
【００３５】
ここで、従来のマルチテンプレートの場合、音響モデルごとに音韻系列を形成するため、学習された音韻が全て含まれる語彙のみを認識語彙として登録される。このため、学習の際には、認識語彙に含まれる全ての音韻を学習する必要があり、学習する語彙を選別する必要がある（最悪の場合には、すべての認識語彙の学習が必要となる。）
これに対して、この実施形態では、特定話者用隠れマルコフモデルに存在しない音韻が存在した場合に、上記のように不特定話者用隠れマルコフモデルを用いた出力確率が最大値として扱われるので、学習する語彙数を任意に設定することができる。
【００３６】
また、この実施形態では、従来のマルチテンプレートのように特定話者用音響モデル（特定話者用隠れマルコフモデル）に対する特別な語彙登録を必要としないので、特定話者用音響モデルの使用の有無や話者を代えた学習のやり直しなども容易に行うことができる。
図６は、特定話者として話者Ｆ３が単語学習し、特定話者用隠れマルコフモデルに係る確率データを取得し、この取得したデータに基づいて話者Ｆ１〜Ｆ５，Ｍ１〜Ｍ５が音声認識を行った結果を示す。ここで、認識率が０％とは、不特定話者用隠れマルコフモデルのみを使用した場合の基準値である。
【００３７】
この実験では、話者Ｆ３の特定話者用隠れマルコフモデルを用いて認識しているが、話者Ｆ３だけでなく、他の話者Ｆ５の認識率も向上する結果が得られた。これは、話者Ｆ５のある音韻に対する特徴パラメータが話者Ｆ３の特徴パラメータに近いため、出力確率を計算する上で話者Ｆ３の特定話者用隠れマルコフモデルを用いた出力確率が、不特定話者用隠れマルコフモデルの出力確率を上回ったためである。これは、上記のように、出力確率を計算する際に、不特定話者用隠れマルコフモデルと特定話者用隠れマルコフモデルの両方を用いて計算を行っているためである。
なお、従来のマルチテンプレートでは、登録に使用した音響モデルのみで出力確率が計算されるため、この実施形態のような相乗効果は得られない。
【００３８】
図７および図８は、特定話者を話者Ｆ３から話者Ｆ２と話者Ｍ２とに代え、これら両話者が、上記の話者Ｆ３と同様に特定話者として単語学習して、上記と同様の実験を行った結果を示す。
この実験結果によれば、話者Ｆ２，Ｍ２を特定話者とした場合にも、他の話者（不特定話者）の認識率が著しく低下することがないことがわかる。
これら図６〜図８の結果から、この実施形態では、学習する話者に依存することなく、学習によって特定話者の認識率を向上させることができ、不特定話者に対する認識率の精度も維持される。
【００３９】
図９は、学習を行わずに不特定話者用隠れマルコフモデルのみで音声認識を行い、誤認識となった語彙に対して実施形態の学習を行い、その学習後に音声認識を行った結果を示す。
この実験結果から、誤認識した語彙を使って学習を行った場合、学習した語彙数以上の語彙が正解となっている（誤認識した語彙数が、学習した語彙数以上に減っている）。これは、不特定話者用隠れマルコフモデルにおいて、弱い音韻（話者の特徴と異なる音韻）が存在していたが、学習を施すことで弱いとされていた音韻が補正され、この音韻を含む学習していない別の誤認識となっていた語彙に対しても特定話者用隠れマルコフモデルが優位に働いたことで、想定以上の語彙数が正解となったためである。
【００４０】
このような具体例について、図１０を参照して説明する。
図１０は、「こんどう」という人名で学習した場合の例を示す。「こんどう」の音韻系列を図１０（Ａ）に示す。図１０（Ｂ）に示す音韻系列の「くどう」は、学習前は図１０（Ｃ）に示す音韻系列の「つだ」と誤認識されていたが、「こんどう」という学習を行うことで正しく認識されることになった。
これは、「こんどう」に含まれる「ｋ」、「ｏｕ」という音韻が学習を行うことで補正され、この実施形態で出力確率を計算する際に優位に働いたためである。
【００４１】
次に、本発明の他の実施形態について説明する。
上記の実施形態では、図１に示す学習部５で特定話者が学習する際に、認識対象となる全ての単語について、上記の不特定話者用隠れマルコフモデルと同一の１つの特定話者用隠れマルコフモデルを用いて行うようにした。
これに対して、この他の実施形態は、学習部５で複数の特定話者が学習できるようにし、この際に、上記の不特定話者用隠れマルコフモデルと同一の複数の特定話者用隠れマルコフモデルを用いるようにしたものである。
このために、この他の実施形態は、図１に示す実施形態の構成要素のうち、学習部５、第２認識用データ格納部６、および音声認識部７の機能を以下のように置き換えるようにしたものであり、図１を参照して説明する。以下では、置き換えた構成要素を中心に説明する。
【００４２】
すなわち、第１認識用データ格納部４は、認識対象の複数の各単語について、所定の不特定話者用隠れマルコフモデルで表現し、このように表現された各隠れマルコフモデルに予め設定されている特徴パラメータを引数とする出力確率関数と遷移確率を予め格納するものである。
学習部５は、認識対象の単語に含まれる音素を含む単語または文を複数の特定話者が発話し、この発話音声の特徴パラメータを特徴量検出部３で検出し、この検出された特徴パラメータに基づき、不特定話者用隠れマルコフモデルと同一の複数の特定話者用隠れマルコフモデルに予め設定されている出力確率関数と遷移確率を、それぞれ予め求めるものである。
【００４３】
第２認識用データ格納部６は、学習部５で求めた複数の特定話者用隠れマルコフモデルの出力確率関数と遷移確率を、予めそれぞれ格納しておくものである。
音声認識部７は、特徴量検出部３で検出された特徴パラメータと不特定話者用隠れマルコフモデルおよび複数の特定話者用隠れマルコフモデルとを参照して、特徴パラメータの系列が生起する生起確率を求めるものである。
また、音声認識部７は、その生起確率を求める過程で、各単語について不特定話者用隠れマルコフモデルおよび複数の特定話者用隠れマルコフモデルに共通の１つの隠れマルコフモデルの状態系列を持つようになっている。
【００４４】
さらに、音声認識部７は、その共通の１つの隠れマルコフモデルの各状態の確率を求める際に、上記の特徴パラメータを入力として、第１および第２認識用データ格納部４、６に格納される出力確率関数と遷移確率のうち、予め組み合わせが設定されている複数組の出力確率関数値と遷移確率を乗算し、この乗算値のうち最大のものを選択して求めるようになっており、かつ、その選択した乗算値に基づいて上記の生起確率を求め、この求めた生起確率に基づいて入力音声の認識を行うようになっている。
【００４５】
このような構成からなる他の実施形態の音声認識動作の一例について、以下に説明する。
まず、音声認識に先立って、認識対象の複数の各単語について、所定の不特定話者用隠れマルコフモデルで表現し、その各隠れマルコフモデルに予め設定されている特徴パラメータを引数とする出力確率関数と遷移確率を予め第１認識用データ格納部４に予め格納しておく。
【００４６】
さらに、学習部５により、以下のような認識用のデータを予め求めておく。
すなわち、第１の特定話者が、認識対象の単語に含まれる音素を含む単語または文を発話する。すると、この発話音声の特徴パラメータを特徴量検出部３が検出する。学習部５は、その検出された特徴パラメータに基づき、上記の不特定話者用隠れマルコフモデルと同一の第１の特定話者用隠れマルコフモデルに予め設定されている出力確率関数と遷移確率を予めそれぞれ求める。この求めた出力確率関数と遷移確率は、第２認識用データ格納部６に格納しておく。
【００４７】
同様に、第２の特定話者が、認識対象の単語に含まれる音素を含む単語または文を発話することにより、学習部５は、上記の不特定話者用隠れマルコフモデルと同一の第２の特定話者用隠れマルコフモデルに予め設定されている出力確率関数と遷移確率を予めそれぞれ求める。この求めた出力確率関数と遷移確率は、第２認識用データ格納部６に格納しておく。
その後、音声認識を行うときには、話者からの入力音声の特徴パラメータを特徴量検出部３が検出する。すると、音声認識部７は、この検出された特徴パラメータと上記の不特定話者用隠れマルコフモデルおよび第１、第２の特定話者用隠れマルコフモデルとを参照して、上記の特徴パラメータの系列が生起する生起確率を求める。
【００４８】
さらに、音声認識部７は、その生起確率を求める過程で、上記の各単語について不特定話者用隠れマルコフモデルおよび第１、第２の特定話者用隠れマルコフモデルに共通の１つの隠れマルコフモデルの状態系列を持つようにし、かつ、その共通の１つの隠れマルコフモデルの各状態の確率を求める際に、上記の特徴パラメータを入力として、第１および第２認識用データ格納部４、６に格納される出力確率関数と遷移確率のうち、予め組み合わせが設定されている複数組（この例では３組）の出力確率関数値と遷移確率を乗算し、この乗算値のうち最大のものを選択し、さらに、その選択した乗算値に基づいて前記生起確率を求め、この求めた生起確率に基づいて入力音声の認識を行う。
【産業上の利用可能性】
【００４９】
本発明は、カーナビゲーション等に組み込みんで使用するような場合に、有用な音声認識装置である。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】音声認識動作に先立って行う単語学習の一例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態によるビタビアルゴリズムを説明する説明図である。
【図４】本発明の実施形態の認識動作の全体の流れを説明する説明図である。
【図５】複数の話者が単語の学習を行い、その学習の結果に基づいて音声認識を行った結果であって、その学習単語数と音声認識の関係を示す図である。
【図６】話者Ｆ３が特定話者として単語学習し、特定話者用隠れマルコフモデルに係る確率データを取得し、この取得したデータに基づいて話者Ｆ１〜Ｆ５，Ｍ１〜Ｍ５が音声認識を行った結果を示す図である。
【図７】話者Ｆ２を特定話者とした場合の同様の結果を示す図である。
【図８】話者Ｍ２を特定話者とした場合の同様の結果を示す図である。
【図９】学習を行わずに不特定話者用隠れマルコフモデルのみで音声認識を行い、誤認識となった語彙に対して学習を行い、その学習後に音声認識を行った結果を示す図である。
【図１０】誤認識した語彙を使って学習を行った場合、学習した語彙数以上の語彙が正解となった結果の理由を説明する図である。
【図１１】話者Ｆ３の特定話者音響モデルを用いて、不特定の話者Ｆ１，Ｆ２，Ｆ４，Ｆ５，Ｍ１〜Ｍ５の各音声を用いて認識させた認識率の例を示す図である。
【符号の説明】
【００５１】
１  マイクロフォン
２  Ａ／Ｄ変換器
３  特徴量検出部
４  第１認識用データ格納部
５  学習部
６  第２認識用データ格納部
７  音声認識部
８  出力部
【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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