(57)【要約】【課題】口先だけで発せられる短い子音のみからなる音素を認識する場合、簡単な計算処理で認識できるようにするとともに、その音素の種類も特定できるようにする。【解決手段】入力された音にたいして周波数解析し、そのスペクトル重心を抽出する。また、あらかじめ２つの周波数に対する協和度を示す値を記憶させておき、前記パワースペクトルのうち、最も強いパワースペクトルから順に複数の周波数を抽出して、それぞれの協和度を抽出する。また、パワースペクトルのうち、所定の周波数を超える周波数領域におけるパワースペクトルの特性を示す特性値を抽出し、これらのスペクトル重心、協和度、シャープネスの特性値のそれぞれの組み合わせによって音素の種類を特定する。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音声の音素を認識する音声認識装置において、
入力された音のパワースペクトルを解析する周波数解析手段と、
当該周波数解析手段によって解析された周波数領域におけるスペクトル重心を抽出するスペクトル重心抽出手段と、
あらかじめ２つの周波数に対する協和度を示す値を記憶させておき、前記周波数解析手段によって解析されたパワースペクトルのうち、最も強いパワースペクトルから順に複数の周波数を抽出して、当該抽出された複数の周波数についての協和度を抽出する協和度抽出手段と、
前記周波数解析手段によって解析されたパワースペクトルのうち、所定の周波数を超える周波数領域におけるパワースペクトルの特性を示す特性値を抽出するシャープネス抽出手段と、
前記抽出されたスペクトル重心、協和度、特性値のそれぞれの組み合わせによって音素を定義する定義テーブルとを備え、
当該定義テーブルを参照して前記入力された音声の音素を認識するようにしたことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記協和度抽出手段が、最も強いパワースペクトルから順に少なくとも３つ以上の周波数を抽出し、すべての周波数の組み合わせについてそれぞれの周波数の協和度を抽出し、当該抽出された協和度によって一つの協和度を抽出するものである請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
入力された音声の音素を認識する音声認識方法において、
入力された音のパワースペクトルを解析するステップと、
当該解析された周波数領域におけるスペクトル重心を抽出するステップと、
あらかじめ２つの周波数に対する協和度を示す値を記憶させておき、前記解析されたパワースペクトルのうち、最も強いパワースペクトルから順に複数の周波数を抽出して、当該抽出された複数の周波数についての協和度を抽出するステップと、
前記解析されたパワースペクトルのうち、所定の周波数を超える周波数領域におけるパワースペクトルの特性を示す特性値を抽出するステップと、
前記抽出されたスペクトル重心、協和度、特性値のそれぞれの組み合わせによって音素を定義する定義テーブルを参照して前記入力された音声の音素を認識するようにしたことを特徴とする音声認識方法。
【請求項４】
前記協和度を抽出する場合、最も強いパワースペクトルから順に少なくとも３つ以上の周波数を抽出し、すべての周波数の組み合わせについてそれぞれの周波数の協和度を抽出し、当該抽出された協和度によって一つの協和度を抽出するものである請求項３に記載の音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声を認識する音声認識装置に関し、好適には、人間の口先だけで発せられる子音のみの音声であっても認識できるようにした音声認識装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、人間の音声を認識できるようにした音声認識技術が提案されている（非特許文献１）。この音声認識技術は、一つの音のみからなる音素を認識する技術が最も基本的な技術として用いられるが、この音素を認識する場合、一般的には、人間の口から発せられた音声の波形特性などを検出し、その波形特性で音素の種類、すなわち、母音のみの音素や、母音と子音の組み合わせからなる音素の種類などを認識するようにしている。
【０００３】
このような音素を認識することに関する文献としては、例えば、下記の特許文献１に、音声信号の母音と子音を判定する技術が提案されている。この特許文献１には、入力された音声の周波数成分のケプストラムを算出し、そのケプストラムの平均値とケプストラムのピーク信号を比較し、ピークのピッチの平均値とを比較して母音や子音を区別できるようにしたものである。一般に、音素を認識する場合、母音については一定の音量の信号が一定時間連続しており、しかも、その種類も少ないため、その種類を容易に認識することができるが、子音については、母音に対して波形の振幅が極めて小さくなり、しかも、時間的にも一瞬のイベントを検出しなければならないため、その子音の判定も難しくなる。しかしながら、この特許文献１の方法では、発声時間が短くて判定の難しい子音を母音と区別して認識することができるというメリットがある。
【０００４】
また、下記の特許文献２には、母音と子音との組み合わされた音声に対して、その母音と子音を分離できるようにした技術が提案されている。この特許文献２では、日本語は母音の後に子音が発せられることを利用してなるもので、それを時間的に逆に認識することで母音と子音とを認識できるようにしたものである。このような方法によれば、同様に、発生時間の短い子音を全体にわたって正確に認識することができるようになるというメリットがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平０３−２３５９９９号公報
【特許文献２】特開平０４−２６５１００号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】「平成１７年度 特許流通支援チャート 電機３４ 音声認識技術」２００６年３月 独立行政法人工業所有権情報・研修館
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述のような音声認識方法では、次のような問題がある。すなわち、上述の音声認識方法では、母音と子音からなる音声や母音のみの音声を認識するため、例えば、「しっ」や「ぱっ」などのように口先だけの短い子音だけの音声が発せられた場合、それに続く母音との比較判定を行うことができないため、子音であるかどうかだけでなく、その種類も特定することができない。
【０００８】
一方、一般的に、音素の種類を特定する場合、従来では、DPマッチング法などの手法が用いられるが、この手法は、入力された音声と比較される標準パターンをモデル化しておくものであるため、不特定話者に対応できるようにするためには標準パターンを多くしなければならず、演算処理に膨大な時間がかかってしまうといった問題がある。
【０００９】
そこで、本発明は上記課題に着目してなされたもので、口先だけで発せられる短い子音のみからなる音素を認識する場合、簡単な計算処理でその音素の種類を認識できるようにした音声認識装置に関するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
すなわち、本発明は上記課題を解決するために、入力された音声の音素を認識する音声認識装置において、入力された音のパワースペクトルを解析する周波数解析手段と、当該周波数解析手段によって解析された周波数領域におけるスペクトル重心を抽出するスペクトル重心抽出手段と、あらかじめ２つの周波数に対する協和度を示す値を記憶させておき、前記周波数解析手段によって解析されたパワースペクトルのうち、最も強いパワースペクトルから順に複数の周波数を抽出して、当該抽出された複数の周波数についての協和度を抽出する協和度抽出手段と、前記周波数解析手段によって解析されたパワースペクトルのうち、所定の周波数を超える周波数領域におけるパワースペクトルの特性を示す特性値を抽出するシャープネス抽出手段と、前記抽出されたスペクトル重心、協和度、特性値のそれぞれの組み合わせによって音素の種類を定義する定義テーブルとを備え、当該定義テーブルを参照して前記入力された音声の音素を認識するようにしたものである。
【００１１】
このようにすれば、子音のみの音声が発せられた場合であっても、音の高さ、濁った音や澄んだ音などのような音の響きの良さ、音の鋭さなどの観点からその音素の種類を特定することができるようになる。これにより、従来のように不特定話者に対応できるような多くの標準パターンなどをモデル化しておく必要がなくなり、簡単な計算処理で音素の種類を特定することができるようになる。
【００１２】
また、このような発明において、協和度を抽出する場合、最も強いパワースペクトルから順に少なくとも３つ以上の周波数を抽出し、すべての周波数の組み合わせについてそれぞれの周波数の協和度を抽出し、当該抽出された協和度によって一つの協和度を抽出するようにする。
【００１３】
このようにすれば、強い音の組み合わせによる響きの良さを抽出することができ、これに基づいて、より音素を特定する幅を持たせることができるようになる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、入力された音の周波数領域のスペクトル重心を抽出するとともに、その強いパワースペクトルの周波数の協和度と、所定の周波数を超える周波数領域におけるパワースペクトルの特性を示す特性値で音素の種類を特定するようにしたので、子音のみの音声が発せられた場合であっても、音の高さ、濁った音や澄んだ音などのような音の響きの良さ、音の鋭さなどの観点からその子音の種類を特定することができるようになる。これにより、従来のように不特定話者に対応できるような多くの標準パターンなどをモデル化しておく必要がなく、簡単な計算処理で音素の種類を特定することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施の形態を示す音声認識装置の機能ブロック図
【図２】同形態における入力信号と周波数解析を示す図
【図３】同形態におけるスペクトル重心を示す図
【図４】同形態における協和度を抽出する手法を示す図
【図５】同形態における周波数と協和度の関係を示す図
【図６】同形態におけるシャープネスの特性値を抽出する際のＡ特性を示す図
【図７】同形態におけるシャープネスの特性値を抽出する際の重み付け係数を示す図
【図８】同形態における定義マップを示す図
【図９】同形態における音声認識のフローチャートを示す図
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。この実施の形態における音声認識装置１は、パーソナルコンピューターや携帯電話、カーナビゲーションシステムなどのように、入力を受け付けて何らかの処理を行う情報処理装置で構成されるものであって、マイクで音声の入力を許容する音声入力手段２や、その音声入力手段２を用いて入力された音声を認識する音声認識手段３、その音声認識手段３で認識された音声の種類に基づいて何らかの処理を行う作動処理手段４などを有している。そして、特徴的には、この音声認識手段３について、次に示すような周波数解析手段３１や、スペクトル重心抽出手段３２、協和度抽出手段３３、シャープネス抽出手段３４、音声特性手段３６、音素特定手段３６などを備え、これによって音素の種類を特定できるようにしている。以下、当該音声認識装置１の具体的構成について詳細に説明する。なお、これらの各機能実現手段は、マイクやＣＰＵ、記憶装置、ディスプレイなどのハードウェアと、これらのハードウェアを作動させるプログラムとを協働させて実現される。
【００１７】
まず、音声入力手段２は、人間の音声の入力を受け付けるマイクによって構成される。このマイクで音声入力を受け付ける場合、図２（ａ）に示すように、横軸を時間軸、縦軸を振幅とした音声信号を受け付け、これを一旦記憶部に記憶させる。そして、その後、この音声信号を量子化して離散化し、周波数解析手段３１で周波数解析手段３１によって周波数解析を行う。なお、この音声入力手段２で音声の入力を受け付ける場合、常に音声を収集していると無音期間中に無駄な演算処理を生じてしまうため、入力計測手段によって常に音圧を測定しておき、音圧レベルが所定の閾値を超えた場合に、その音声入力を許容して音声波形情報を記憶部に記憶させる。
【００１８】
周波数解析手段３１は、この音声波形情報に基づいて入力された音声にどのような周波数成分が含まれているかを解析する。この周波数解析を行う場合、入力された音声を所定の分析フレーム長ごとに区切って高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を行い、図２（ｂ）に示すように、横軸を周波数、縦軸をパワースペクトルとした周波数領域のスペクトル情報を生成する。この周波数領域のスペクトル情報は、図２（ｂ）ではある特定フレームにおける情報を図示しているが、実際には、これらのスペクトル情報は、シフトされる分析フレームごとに複数生成される。
【００１９】
スペクトル重心抽出手段３２は、この周波数解析手段３１によって解析された周波数−パワースペクトル空間の重心を求め、その重心における周波数の値を抽出する。この重心の値を抽出する場合、図３に示すように、各分析フレームごとに重心が存在するため、その各分析フレームごとに重心値を求め、それらの重心値の平均を算出して所定の係数を積算することによりスペクトル重心を示す周波数の値を抽出する。この周波数の重心を求めることによって、音声の明るさを認定することができる。これらの音声のスペクトル重心と音素のスペクトル重心との関係を図８の定義マップを用いて説明すると、定義マップの第１行目の発音記号で表される「しー」という発音は比較的周波数も高いため明るい音であると判断され、スペクトル重心の指標Ｘは「１００≦Ｘ」と判断される。なお、ここでスペクトル重心の指標Ｘは、スペクトル重心の周波数に係数を積算した値として表現されており、相対的にスペクトル重心の値を小さな数字で表現できるようにしている。また、この定義マップの第２行目の「じゅー」という発音は比較的周波数も低く、スペクトル重心の指標Ｘは「２０≦Ｘ」と判断される。同様に、第３行目の「すー」という発音は「３０≦Ｘ」、第４行目の「ちゃあー」という発音は「４０≦Ｘ」、第５行目の「ぱっ」という発音はほぼ無音に等しいほど短いので「Ｘ≦１０」、第６行目の「ふぁー」という発音も同様に「１１≦Ｘ≦１５」と判断される。これらのスペクトル重心の指標において、例えば、第１行目のように「１００≦Ｘ」と大きな幅が持たされているのは、話者の声の質によって大きく値が変わるからであり、女性のように声の高い者の発音と男性のように超えの低い者の発音とで差に依存するからである。また、これらのスペクトル重心について、日本語母音では「１０≦Ｘ≦２０」となり、「んー」の発音は「５≦Ｘ≦１０」と判断される。
【００２０】
協和度抽出手段３３は、発音された音の響きの良さに対する協和度を抽出する。ここで、「協和度」とは、複数の音が同時に鳴ったときに協和して響き合う度合いをいい、例えば、「ド」の音と「ソ」の音が同時に鳴った場合は良い響きとなるためにその値が高くなり、一方、「ド」の音と「ド＃」の音が同時に鳴った場合は不協和音となり響きが悪くなってその値が低くなる特性を有するものである。これらの音の響きについては、人間の感性に依存するものであるため、協和度抽出手段３３では、一つの音に含まれる様々な周波数の音に対する協和度を抽出すべく、次のような処理を行うようにしている。
【００２１】
まず、協和度抽出手段３３では、図４に示すように、周波数解析手段３１で解析された音声に対して、パワースペクトルの大きな複数の周波数成分を抽出し、人間の耳に最も強く入ってくる周波数の音を抽出する。このパワースペクトルの大きな周波数成分を抽出する場合、パワースペクトルの最も大きな周波数成分から順に並び替えて上位数個の周波数成分を抽出する方法や、あるいは、あらかじめパワースペクトルの閾値を設けておき、その閾値を超えるパワースペクトルを有する周波数成分を抽出する方法などを用いる。そして、このように抽出された周波数成分のうち最もパワースペクトルの小さい周波数をｆ１として順にパワースペクトルが大きくなるにしたがってその周波数をｆ２、ｆ３〜とする。また、これに対応して抽出された周波数成分のうち最もパワースペクトルの小さいものをＰ１とし、順にパワースペクトルが大きくなるにしたがってそのパワースペクトルをＰ１、Ｐ２〜とする。ここでは、３つのパワースペクトルが抽出されたものとし、最もパワースペクトルが大きい周波数とパワースペクトルの値をｆ３、Ｐ３、以下順にｆ２、Ｐ２、ｆ１、Ｐ１とする。これらの周波数成分が同時に鳴らされた場合の響き良さについては、人間の感性に依存するものであるため、あらかじめ記憶手段に各周波数の差や比率などに対する協和度を示すマップを定義づけておき、これを参照することによって協和度を抽出する。この協和度のマップについて図５を用いて説明する。
【００２２】
図５における協和度のマップでは、横軸は２つの周波数の偏差を示しており、周波数ｆ１と周波数ｆ２が存在する場合におけるそれらの差（ｆ２−ｆ１）とｆ１との割合を示すようにしている。ここでは、上述のようにｆ２＞ｆ１となっているため、この周波数偏差の割合は正の数となる。一方、縦軸は、これら２つの周波数の偏差に対する協和度を示しており、数値が高くなるほど響き合いがよくなることを示している。そして、パワースペクトルの強い３つの周波数成分が抽出された場合、各周波数の組み合わせそれぞれについてこの協和度マップを参照して３つの協和度を抽出し、それぞれの値を加算することによって３つの音に対する協和度を算出する。なお、この実施の形態では、図５に示すような協和度マップを用いて協和度を抽出するようにしているが、この協和度マップについてはどのような形状のものであってもよい。また、この協和度を抽出する場合、この実施の形態では、パワースペクトルの強い３つの周波数成分を抽出しているが、２つの周波数成分、あるいは４つ以上の周波数成分を抽出してもよい。また、協和度を抽出する場合、上述の方法では各周波数成分のパワースペクトルの大きさを考慮していないが、パワースペクトルが極端に異なる場合は、そのパワースペクトルの大きさを考慮して協和度を抽出するようにしてもよい。
【００２３】
そして、このように協和度を抽出することによって、その音声に対する響きの良さを認識することができる。この協和度と各音声との関係を図８を用いて説明すると、第１行目のように「しー」という発音について、協和度（Ｙ）は「２０≦Ｙ」と判断され、以下、第２行目の「じゅー」という発音については「１０≦Ｙ」、第３行目の「すー」という発音は響きが悪く「Ｙ≦１０」、第４行目の「ちゃあー」という発音については「１５≦Ｙ≦２０」、第５行目の「ぱっ」という発音については「１０≦Ｙ」、第６行目の「ふぁー」という発音については「４≦Ｙ≦１０」と判断される。また、日本語の母音については「１０≦Ｙ」と判断され、「んー」という音に対しては「Ｙ≦３」と判断される。
【００２４】
次に、シャープネス抽出手段３４は、その発音された音のうち所定の周波数を超える領域における音声の鋭さを示す特性値を抽出する。このシャープネスの特性値を抽出する場合、周波数解析手段３１で解析された周波数成分に対して臨界帯域ごとに分割し（例えば、２４個の臨界帯域）、それぞれの臨界帯域ごとにラウドネスの値を計算する。このラウドネスの値を計算する場合、臨界帯域ごとにエネルギーを算出し、スペクトルマスキングの計算や、ラウドネス密度の計算をし、それぞれのラウドネス密度を合計することなどによって算出する。そして、この臨界帯域ごとのラウドネスに対して、高い周波数部分を強調すべく、シャープネスの重み付け係数を積算する。このシャープネスの重み付け係数は、図７に示すように、約2700Hz〜3200Hzの高周波の部分について重み付け係数を大きくしたものである。なお、図７において、横軸は臨界帯域の番号を示しており、この実施の形態では臨界帯域を24個に分割している。また、縦軸は、重み付け係数を示しており、2700Hzまでは重み付け係数ｇ＝1とし、2700Hz以降は徐々に重み付け係数を大きくしている。そして、これらの値を用いてシャープネスの特性値を次式で求める。
【００２５】
【数１】
2011158515.tif 000003
【００２６】
ところで、上述の計算方法では、計算処理に時間がかかってしまうため、瞬時の音声認識の結果が要求される分野では時間的に間に合わない可能性がある。このため、本実施の形態では簡易的な計算方法として次のような方法を用いるようにする。
【００２７】
すなわち、まず周波数解析手段３１で解析されたパワースペクトルのうち、強度の強いパワースペクトルを所定数（例えば、５個）抽出し、次に、聴覚フィルタと呼ばれる人間の聴覚を模したフィルタバンクを用いて重み付けを行う。ここで重み付けを行う場合、各周波数に対してＡ特性とよばれる周波数特性の重み付けを積算する。このＡ特性の図について図６に示す。このＡ特性を示すカーブは、人間の聴覚でよく聞こえる部分の重み付けを大きくし、逆に、聞こえにくい部分については重み付けを小さくしたもので、具体的には、人間が聞こえる周波数（20Hzから20000Hzまでの周波数）のうちほぼ200Hzから20000Hzの値を相対的に大きくするようにしたものである。そして、このように人間の聴覚レベルに対応する重み付け係数をそれに対応する周波数に積算し、その後、高い周波数を強調すべく、その積算された値に対してシャープネスの重み係数ｇに代えて周波数の値を積算する。すなわち、簡便な方法では、所定の周波数より高い周波数における特性値として、次式によってシャープネスの特性値を計算する。
【００２８】
【数２】
2011158515.tif 000004
【００２９】
このようにして得られたシャープネスの特性値と各音素との関係を図９を用いて説明すると、図９の第１行目の「しー」という発音は最も鋭さを有しており「１５≦Ｚ」となり、第２行目および第３行目の「じゅー」および「すー」という発音は「Ｚ≦２」、第４行目の「ちゃあー」という発音は「５≦Ｚ」、第５行目の「ぱっ」という発音は「Ｚ≦３」、第６行目の「ふぁー」という発音は「Ｚ≦２」となる。また、日本語母音や「んー」という音については、それぞれ「Ｚ≦５」「Ｚ≦３」となる。
【００３０】
音素特定手段３６は、このように抽出されたスペクトル重心や協和度、シャープネスの特性値を用いて音素の種類を決定する。この決定を行う場合、図８に示されるような各音素ごとのスペクトル重心や協和度、シャープネスの特性値を定義テーブル３５として記憶させておき、この定義テーブル３５を参照して音素の種類を特定する。ここで、音素を決定する場合、まず、スペクトル重心、協和度、シャープネスの特性値のうち、いずれか一つ（例えば、スペクトル重心）について音素の種類を参照し、その定義テーブル３５の範囲内に含まれる音素を絞り込む。そして、その絞り込まれた音素について、残る協和度やシャープネスの特性値を参照して順に音素の種類を特定するようにしていく。もしくは、各スペクトル重心や、協和度、シャープネスのそれぞれについて音素の種類を特定し、共通した音素のみを抽出する方法なども採用することができる。ただし、人間の発音方法によっては、これらの値の境界部分に属するような発音をする場合があるため、音素の種類を特定することができない場合は、スペクトル重心や、協和度、シャープネスの特性値について重み付けを行い、例えば、最も音素の種類を特定しやすいスペクトル重心に重み付けを行って音素の種類を特定するようにしてもよい。
【００３１】
作動処理手段４は、このように認識された音素の種類に基づいて情報処理装置の動作を行えるようにするもので、例えば、パーソナルコンピューターや携帯電話などでは文字入力、ボタンの選択、また、カーナビゲーションシステムでは目的地の選択などに利用できるようにする。
【００３２】
次に、このように構成された音声認識装置１を用いて音声を認識する場合の処理の流れについて図９のフローチャートを用いて説明する。
【００３３】
まず、音声を認識する場合、閾値を超える音圧の入力があるかどうかを常に検出しておき、その閾値を超える音圧の入力があった場合（ステップＳ１）、その入力された時間−振幅波形の音声信号を一旦記憶部に格納し（ステップＳ２）、所定の分析フレームごとに区切って高速フーリエ変換による周波数解析を行う（ステップＳ３）。
【００３４】
そして、その周波数解析された情報に基づき、各分析フレームごとにスペクトル重心を求め、それぞれの周波数の平均値を算出して全体のスペクトル重心を抽出する（ステップＳ４１）。
【００３５】
また、これと並行して、周波数解析された情報に基づいて、すべての分析フレームにおいて上位３つのパワースペクトルを抽出し（ステップＳ５１）、その周波数とパワースペクトルの値をそれぞれｆ１〜ｆ３、Ｐ１〜Ｐ３とし、各周波数の組み合わせｆ１・ｆ２、ｆ１・ｆ３、ｆ２・ｆ３の周波数偏差を求める（ステップＳ５２）。そして、それぞれの周波数偏差における図４の協和度のマップを用いて抽出し（ステップＳ５３）、それぞれの値を加算して全体の協和度を抽出する（ステップＳ５４）。
【００３６】
また、これと並行して、周波数解析された情報に基づいて、すべての分析フレームにおいて最も高いパワースペクトルから上位５の周波数成分を抽出し（ステップＳ６１）、その周波数成分に図６に示すＡ特性の値をそれぞれ積算するとともに（ステップＳ６２）、シャープネスの重み係数を周波数の値で代用して積算し（ステップＳ６３）、＜数２＞に従ってシャープネスの特性値を抽出する（ステップＳ６４）。
【００３７】
そして、このようにスペクトル重心や協和度、シャープネスの特性値を抽出した後、図８に示される定義マップに従い音素の種類を特定してこれを出力する（ステップＳ７）。
【００３８】
このように上記実施の形態によれば、入力された音のパワースペクトルのスペクトル重心を抽出するとともに、その強いパワースペクトルの周波数の協和度と、所定の周波数を超える周波数領域におけるパワースペクトルの特性を示す特性値で音素の種類を特定するようにしたので、音の高さ、濁った音や澄んだ音などのような音の響きの良さ、音の鋭さなどの観点からその子音の種類や母音のみであるかどうかを特定することができるようになる。これにより、従来のように不特定話者に対応できるような多くの標準パターンなどをモデル化しておく必要がなく、簡単な計算処理で音素の種類を特定することができるようになる。
【００３９】
なお、本発明は上記実施の形態に限定されることなく、種々の態様で実施することができる。
【００４０】
例えば、上記実施の形態では、図８に示される８つの音素の種類を特定できるようにしたが、これ以外の音素についても同様にスペクトル重心や協和度、シャープネスの特性値を記憶させてその種類を特定できるようにしてもよい。
【００４１】
また、上記実施の形態では、スペクトル重心と協和度とシャープネスの特性値に基づいて音素の種類を認識できるようにしたが、これらの演算方法は上記実施の形態における処理方法に限定されるものではなく、例えば、スペクトル重心については、発音された音声全体にわたる周波数の平均値として用いるようにしてもよい。また、協和度については、パワースペクトルの強い２つの周波数の協和度に基づいてあたいを抽出し、さらには、シャープネスの特性値については＜数１＞の方法を用いて抽出するようにしてもよい。
【００４２】
さらに、上記実施の形態では、子音のみからなる音素も検出できるようにしているが、この子音と母音との組み合わせを認識する場合、時間軸で前後に音声信号を切り分け、それぞれの時間軸で子音と母音の種類を特定するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００４３】
本発明は、音声によって何らかの入力を行えるようにした情報処理装置に適用することができ、また、口先からのみ発せられる音声であってもその音声の音素を認識することができるため、例えば、声帯が不自由な者が発音した音声についても認識することができるようになる。
【符号の説明】
【００４４】
１・・・音声認識装置
２・・・音声入力手段
３・・・音声認識手段
４・・・作動処理手段
３１・・・周波数解析手段
３２・・・スペクトル重心抽出手段
３３・・・協和度抽出手段
３４・・・シャープネス抽出手段
３５・・・定義テーブル
３６・・・音声特定手段
【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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