(57)【要約】【課題】  環境により変化するノイズに正確に対応して音声認識を実行する車載音声認識システムを提供する。【解決手段】  音声を入力するためのマイク１と、車両の特定の環境条件を検出する車速センサ５、エアコンＥＣＵ６、オーディオＥＣＵ７等の車両センサ部と、特定の環境条件毎に予め記憶された複数の音響モデルに対応する音声認識辞書部２４とを備え、マイク１から音声信号が入力されると、音響パターン認識部２５が音声認識辞書部２４を利用して該音声信号を音声認識し、音声認識の結果をスコア化すると共に、環境評価部４が、車両センサ部の出力から実際の車両環境条件を判定し、該判定結果と予め記憶された複数の音響モデルの環境条件とを比較して該音響モデルのモデル信頼度を算出する。そして最終結果演算部９が、算出されたモデル信頼度により、音響パターン認識部２５で算出された音声認識結果のスコアを補正し、総合的な音声認識結果を算出する。【選択図】  図１
2006003400.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者が発話する音声を入力するための音声入力部と、
車両の特定の環境条件を検出する車両センサ部と、
前記特定の環境条件毎に予め記憶された複数の音響モデルに対応する音声認識辞書部と、
前記音声入力部からの音声信号を前記音声認識辞書部を利用して音声認識し、音声認識の結果をスコア化する音声認識実行部と、
前記車両センサ部の出力から、実際の車両環境条件を判定する実環境判定部と、
前記実環境判定部の判定結果と、前記特定の車両環境条件毎に予め記憶された複数の音響モデルの環境条件とを比較し、該音響モデルのモデル信頼度を算出するモデル信頼度算出部と、
前記モデル信頼度算出部において算出された前記モデル信頼度により、前記音声認識実行部で算出された音声認識結果のスコアを補正し、総合的な音声認識結果を算出する最終結果算出部と
を備えることを特徴とする車載音声認識システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両内において利用者の音声を認識するための車載音声認識システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、雑音環境が様々に変化するフィールドにおいて、雑音環境が様々に変化してもそれに追随して常に良好な認識率を上げることができる音声認識システムがある。具体的には、このシステムでは、例えば使用されるフィールドにおいて想定される異なる雑音環境に対応する異なる音声モデルと、各音声モデルについて独立に音声認識処理を行うと共に、音声認識処理において認識されたシンボルの他にその確からしさを示す数値も計算し、その確からしさも出力する音声認識部と、認識されたシンボルの確からしさを比較し、その最も大きいものを取り出し、それに対応した認識シンボルをシステムの認識結果として出力する確率比較部とを備え、選択された音声モデルを用いて音声認識処理を行う。このように、異なる雑音環境に対応して複数の音声モデルを用意し、認識時の雑音環境に応じて最適な音声モデルを選択して音声認識を実行するので、雑音環境が様々に変化するフィールドにおいて、雑音環境が様々に変化してもそれに追随して常に良好な認識率を上げることができる。また、音声認識処理の負荷を大幅に軽減しつつ認識率を上げることができ、リアルタイムの音声認識が可能になる（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
一方、同様に利用者（話者）の音声を認識する装置には、音声認識辞書に様々な心的状態に対応した辞書を備え、音声認識時には話者の心的状態を推定し、その心的状態に対応した辞書を使用することにより認識率を向上させるものもある。具体的には、この装置では、話者状態や自動車の走行状態を検知するセンサ装置と、その出力から話者の心的状態を推定する心的状態推定装置を設けると共に、車室内での様々な緊張下における発音に基づいて作成された辞書を備える音声認識辞書群を設ける。そして、音声入力時に、辞書選択装置が、例えば余裕度推定値等の心的状態推定値に応じて音声認識辞書群から最適な辞書を選択し、音声認識手段がこの最適な辞書を利用して音声認識を実行する。これにより、話者の心的状態に応じた最適な辞書を用いて音声認識を行うのでその認識率を向上させることができる（例えば、特許文献２参照。）。
【特許文献１】特開２０００−７５８８９号公報
【特許文献２】特開２００２−１４９１９１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、車両に搭載される車載機器の音声認識装置には、高い耐ノイズ性が求められる。そこで、従来はその対応策として、特許文献１に記載のシステムのように、ノイズの特徴を含んだ音響モデルを利用して音声認識を実行するものの、用意した音響モデルに含まれるノイズと実際に入力されるノイズとが必ずしも一致するとは限らず、両者が一致しない場合には認識性能が低下する場合があると共に、ノイズの少ない環境や音響的に異なる車両でも認識性能が低下する場合があるという問題があった。
【０００５】
一方、特許文献２に記載の装置では、各種センサからの出力信号に基づいて、音声認識に利用する認識辞書を決定するものの、選択する辞書は１つであるため、認識辞書の選択が適切でなかった場合は、認識率が低下する可能性があるという問題があった。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、環境により変化するノイズに正確に対応して音声認識を実行する車載音声認識システ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】
【０００７】
上記課題を解決するために、請求項１の発明に係る車載音声認識システムは、利用者が発話する音声を入力するための音声入力部（例えば後述する実施例のマイク１）と、車両の特定の環境条件を検出する車両センサ部（例えば後述する実施例の車速センサ５、エアコンＥＣＵ６、オーディオＥＣＵ７等）と、前記特定の環境条件毎に予め記憶された複数の音響モデル（例えば後述する実施例の音響モデルａ２３１、音響モデルｂ２３２・・・、音響モデルｎ２３３等）に対応する音声認識辞書部（例えば後述する実施例の音声認識辞書部２４）と、前記音声入力部からの音声信号を前記音声認識辞書部を利用して音声認識し、音声認識の結果をスコア化する音声認識実行部（例えば後述する実施例の音響パターン認識部２５）と、前記車両センサ部の出力から、実際の車両環境条件を判定する実環境判定部（例えば後述する実施例の環境評価部４の実行するステップＳ３の処理）と、前記実環境判定部の判定結果と、前記特定の車両環境条件毎に予め記憶された複数の音響モデルの環境条件とを比較し、該音響モデルのモデル信頼度を算出するモデル信頼度算出部（例えば後述する実施例の環境評価部４の実行するステップＳ８の処理）と、前記モデル信頼度算出部において算出された前記モデル信頼度により、前記音声認識実行部で算出された音声認識結果のスコアを補正し、総合的な音声認識結果を算出する最終結果算出部（例えば後述する実施例の最終結果演算部９）とを備えることを特徴とする。
【０００８】
以上の構成を備えた車載音声認識システムは、利用者が発話する音声を入力するための音声入力部と、車両の特定の環境条件を検出する車両センサ部と、特定の環境条件毎に予め記憶された複数の音響モデルに対応する音声認識辞書部とを備え、音声入力部から音声信号が入力されると、音声認識実行部が、音声認識辞書部を利用して該音声信号を音声認識し、音声認識の結果をスコア化すると共に、車両センサ部の出力から実際の車両環境条件を判定する実環境判定部の判定結果と予め記憶された複数の音響モデルの環境条件とをモデル信頼度算出部が比較し、該音響モデルのモデル信頼度を算出する。そして、最終結果算出部が、モデル信頼度算出部において算出されたモデル信頼度により、音声認識実行部で算出された音声認識結果のスコアを補正し、総合的な音声認識結果を算出することにより、複数の音響モデルによる音声認識結果と、車両状態を総合的に判断して認識結果を算出することができる。
【発明の効果】
【０００９】
請求項１に記載の車載音声認識システムによれば、音声認識実行部で算出された音声認識結果のスコアを、実際の車両環境条件から判断された音響モデルのモデル信頼度により補正し、総合的な音声認識結果を算出することにより、複数の音響モデルによる音声認識結果と、車両状態を総合的に判断して認識結果を算出することができる。
従って、環境により変化するノイズに正確に対応することで、環境変化の影響を受けにくい音声認識を実行することができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施例について説明する。
【実施例】
【００１１】
（装置構成）
図１は、本発明の一実施例の車載音声認識システムの全体構成を示すブロック図である。
図１において、本実施例の車載音声認識システムは、利用者の音声を入力するためのマイク１を備えており、マイク１から入力された利用者の音声は音声認識部２へ入力され、用意された音響モデルのいくつか（もしくは全て）を利用して、順次または並列に音声認識される。音声認識部２は、音声認識を実行することにより、入力された音声を「認識結果テキスト」に変換して出力する処理部であって、音声認識部２において認識された「認識結果テキスト」は、音声認識結果テーブルａ３１、音声認識結果テーブルｂ３２・・・、音声認識結果テーブルｎ３３等、複数の音声認識結果テーブルを備えた音声認識結果格納部３へ出力される。
【００１２】
また、先に音声認識部２について詳細に説明すると、音声認識部２は、マイク１から入力されたアナログの音声をサンプリング及び量子化してディジタル音声信号に変換するＡ／Ｄ変換部２１と、Ａ／Ｄ変換部２１が出力するディジタル音声信号をスペクトル分析して、音声の周波数的な特徴を捉える周波数分析部２２と、音響モデルａ２３１、音響モデルｂ２３２・・・、音響モデルｎ２３３等、複数の音響モデルを備えた音響モデル格納部２３と、音響モデル格納部２３に備えられた「音響モデル」と音声認識辞書部２４の内容を比較しながら、周波数分析部２２が出力するディジタル音声信号を認識する音響パターン認識部２５とを備えている。
【００１３】
なお、音響モデル格納部２３に備えられる複数の音響モデルは、環境に変化するノイズに対応するために、例えば「車両Ａにより時速６０［ｋｍ／ｈ］で走行し、かつエアコン（エアコンディショナ）風量が３０［％］時」というような特定の環境にそれぞれ適した音響モデルであって、各音響モデルを作成する際の条件を、本実施例では「モデル環境値」と呼ぶものとする。また、音声認識辞書部２４には、特定の環境すなわち「モデル環境値」毎に予め記憶された複数の音響モデルａ２３１、音響モデルｂ２３２・・・、音響モデルｎ２３３に対応する音声認識辞書が記憶されている。更に、音響パターン認識部２５は、音声認識に利用した音響モデル毎の「認識結果テキスト」と、対応する「モデル環境値」別の認識辞書を実際の環境下で認識実行した時の「認識スコア」の組とを、認識結果として１つ以上音声認識結果格納部３へ出力する。
【００１４】
一方、環境評価部４は、車両の走行速度を検出する車速センサ５、車両に搭載された空調装置の制御を行うエアコンＥＣＵ６、車両に搭載された音響装置の制御を行うオーディオＥＣＵ７等の出力信号を監視して、車速センサ５、エアコンＥＣＵ６、オーディオＥＣＵ７等の各センサ値や各制御ＥＣＵの状態を、一時記憶部８に一時的に保存すると共に、音響モデル格納部２３に備えられた音響モデルａ２３１、音響モデルｂ２３２・・・、音響モデルｎ２３３それぞれの「モデル信頼度」を算出する処理部である。
【００１５】
具体的には、一時記憶部８に保存された各センサ値や各制御ＥＣＵの状態を本実施例では「実環境値」と呼ぶものとし、環境評価部４は、「実環境値」と「モデル環境値」、及び車両固有の値である「車両係数」を用いて下記（１）式によりモデル信頼度を算出する。なお、「車両係数」は、各音響モデルを設定したときの車両と、実際に使用される車両との個体差を補正する係数値である。なお、下記（１）式において、“ＡＢＳ（）”はカッコ内の値の絶対値をとることを意味する。
【００１６】
【数１】
2006003400.tif 000003
【００１７】
なお、上記（１）式における記号の意味は、以下表１に示す通りとする。
【００１８】
【表１】
2006003400.tif 000004
【００１９】
また、環境評価部４は、「モデル信頼度」と「認識スコア」を用いて、各音響モデルに対応した全ての「認識結果テキスト」に対する「実環境スコア」を算出する。
【００２０】
また、最終結果演算部９は、音声認識結果格納部３の各音声認識結果テーブルに格納されている全ての「認識結果テキスト」を比較して、最適と思われる結果を最終認識結果として出力する処理部であって、具体的には、音声認識結果格納部３の各音声認識結果テーブルに同一の「認識結果テキスト」が存在した場合は、一時記憶部８に保存された「実環境値」を参照しながら、各音響モデルに対応してそれぞれ得られた「認識結果テキスト」の「実環境スコア」を全て加算し、各「認識結果テキスト」の「最終評価値」として最終結果格納部１０の最終結果テーブル１０１に格納する。そして、「最終評価値」の高い順に「認識結果テキスト」を出力する。なお、最終結果演算部９の処理について、詳細は後述する。
【００２１】
（音声認識処理）
次に、本実施例の車載音声認識システムの動作について図面を参照して詳細に説明する。図２は、本実施例の車載音声認識システムの音声認識処理動作を示すフローチャートである。
図２において、まずマイク１から音声が入力されると（ステップＳ１）、音声認識部２は、音声入力開始・終了を環境評価部４に通知する（ステップＳ２）。
一方、環境評価部４では、車速センサ５、エアコンＥＣＵ６、オーディオＥＣＵ７等の出力信号を監視して、音声入力中における制御ＥＣＵの状態やセンサ値等の「実環境値」を一時記憶部８に保存する（ステップＳ３）。
【００２２】
一方、マイク１から入力された音声は、Ａ／Ｄ変換部２１によりディジタル音声信号に変換され、周波数分析部２２によりスペクトルを分析する周波数分析が実行される（ステップＳ４）。
また、周波数分析部２２により、周波数分析結果からディジタル音声信号の周波数的な特徴が抽出される（ステップＳ５）。
また、ディジタル音声信号の周波数的な特徴が抽出されたら、次に音響パターン認識部２５は、音響モデル格納部２３に備えられた音響モデルａ２３１、音響モデルｂ２３２・・・、音響モデルｎ２３３それぞれと、音声認識辞書部２４を利用して、音響モデル毎に音声認識を実行する（ステップＳ６）。
【００２３】
また、音響パターン認識部２５は、「認識結果テキスト」と「認識スコア」を、音声認識結果格納部３に備えられた音声認識結果テーブルａ３１、音声認識結果テーブルｂ３２・・・、音声認識結果テーブルｎ３３等に、音響モデル毎に格納する（ステップＳ７）。
一方、環境評価部４は、「実環境値」「車両係数」「モデル環境値」から、上述の（１）式を利用して音響モデル毎に「モデル信頼度」を算出する（ステップＳ８）。
更に、環境評価部４は、全ての認識結果に対して、「モデル信頼度」と「認識スコア」から「実環境スコア」を算出し、各音声認識結果テーブルへ格納する（ステップＳ９）。
【００２４】
ここで、音声認識結果格納部３の音声認識結果テーブルａ３１、音声認識結果テーブルｂ３２・・・、音声認識結果テーブルｎ３３等に格納された各音響モデル毎の「モデル環境値」、「モデル信頼度」、「認識結果テキスト」、「認識スコア」、「実環境スコア」と「候補順位」について例示すると、下記の表２から表６に示すようになる。例えば、表２に示す例は、音声認識結果テーブルａ３１の内容である。また、表３に示す例は、音声認識結果テーブルｂ３２の内容である。同様に、表４に示す例は、音声認識結果テーブルｃ（図示せず）の内容である。表５に示す例は、音声認識結果テーブルｄ（図示せず）の内容である。表６に示す例は、音声認識結果テーブルｅ（図示せず）の内容である。
【００２５】
なお、表２から表６に示す例は、実際には実環境として、時速５５［ｋｍ／ｈ］で走行中において、エアコンの風量を２０［％］とし、ワイパは未使用で、車両の窓は全閉、更にオーディオ音量を２０［ｄＢ］とした状態で発話された「小沢から宇都宮」という音声の認識結果である。この場合、実環境上の変数はそれぞれＶ＝５５、Ｔ＝２０、Ｗ＝０、Ｏ＝０、Ａ＝２０となる。また、表２から表６に示す例では、車両係数Ｃ＝１．２としている。なお、この車両係数は、音響モデル環境を設定した際の車両と、実環境における車両との音響特性の差分を補正するための値である。
【００２６】
【表２】
2006003400.tif 000005
【００２７】
【表３】
2006003400.tif 000006
【００２８】
【表４】
2006003400.tif 000007
【００２９】
【表５】
2006003400.tif 000008
【００３０】
【表６】
2006003400.tif 000009
【００３１】
次に、最終結果演算部９は、音声認識結果格納部３の各音声認識結果テーブルに格納されている全ての「認識結果テキスト」を比較し、同一の「認識結果テキスト」が存在した場合は、一時記憶部８に保存された「実環境値」を参照しながら、各音響モデルに対応してそれぞれ得られた「認識結果テキスト」の「実環境スコア」を全て加算し、各「認識結果テキスト」の「最終評価値」として最終結果格納部１０の最終結果テーブル１０１に格納する（ステップＳ１０）。
【００３２】
下記表７は、最終結果格納部１０の最終結果テーブル１０１に格納された各「認識結果テキスト」とその「最終評価値」、及び「候補順位」の一例を示す表であって、各音響モデルに対応してそれぞれ得られた「認識結果テキスト」及び「実環境スコア」は、上記の表２から表６に示す例に対応している。
【００３３】
【表７】
2006003400.tif 000010
【００３４】
上記表７に示すように、本実施例の車載音声認識システムは、「最終評価値」の高い順に「認識結果テキスト」を順位付けして出力する（ステップＳ１１）。
【００３５】
なお、本実施例では、複数の音響モデルに対して認識処理を行う場合、音声認識部２に対する計算負荷が高く（重く）なるため、外部サーバや車載されている他のＥＣＵ等に処理を分散させる分散処理を行い、音声認識部２に対する負荷を軽減して、音声認識の処理を加速するようにしても良い。
【００３６】
また、本実施例では、環境評価部４が実環境判定部とモデル信頼度算出部とを備えている。具体的には、環境評価部４が実行するステップＳ３の処理が実環境判定部に相当し、環境評価部４が実行するステップＳ８の処理がモデル信頼度算出部に相当する。
【００３７】
以上説明したように、本実施例の車載音声認識システムによれば、利用者が発話する音声を入力するためのマイク１と、車両の特定の環境条件を検出する車速センサ５、エアコンＥＣＵ６、オーディオＥＣＵ７等の車両センサ部と、特定の環境条件毎に予め記憶された複数の音響モデルに対応する音声認識辞書部２４とを備え、マイク１から音声信号が入力されると、音響パターン認識部２５が、音声認識辞書部２４を利用して該音声信号を音声認識し、音声認識の結果をスコア化すると共に、環境評価部４が、車両センサ部の出力から実際の車両環境条件を判定し、該判定結果と予め記憶された複数の音響モデルの環境条件とを比較して該音響モデルのモデル信頼度を算出する。そして、最終結果演算部９が、算出されたモデル信頼度により、音響パターン認識部２５で算出された音声認識結果のスコアを補正し、総合的な音声認識結果を算出する。
【００３８】
これにより、音響パターン認識部２５で算出された音声認識結果のスコアを、実際の車両環境条件から判断された音響モデルのモデル信頼度により補正し、総合的な音声認識結果を算出することができる。
従って、環境により変化するノイズに正確に対応することで、環境変化の影響を受けにくい音声認識を実行することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の一実施例の車載音声認識システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】同実施例の車載音声認識システムの音声認識処理動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４０】
１    マイク（音声入力部）
４    環境評価部（実環境判定部、モデル信頼度算出部）
５    車速センサ（車両センサ部）
６    エアコンＥＣＵ（車両センサ部）
７    オーディオＥＣＵ（車両センサ部）
９    最終結果演算部（最終結果算出部）
２４    音声認識辞書部（音声認識辞書部）
２５    音響パターン認識部（音声認識実行部）
Ｓ３    実環境判定部
Ｓ８    モデル信頼度算出部
２３１    音響モデルａ（音響モデル）
２３２    音響モデルｂ（音響モデル）
２３３    音響モデルｎ（音響モデル）
【図１】
2006003400.tif 000011
【図２】
2006003400.tif 000012