(57)【要約】  聴覚モデリングプロセスは音声認識手順の一部として使用され、識別アルゴリズムで使用される入力音波から言語特徴ベクトルを抽出することを含む。前記抽出は、ポテンシャル関数＋子音の特徴を介して音波から逆写像することを含む。前記音声認識は、スペクトルの特徴及びバイナリ有声化の特徴に基づいた手順を含む。【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識手順の一部分として用いられると共に、識別アルゴリズムに使用する到来音波から言語特徴ベクトルを抽出することを含む音響モデル化プロセスであって、前記抽出がポテンシャル関数を用いて前記音波からの逆写像を行うことを具備すると共に、前記音声認識がスペクトル特徴に基づく手順を具備したことを特徴とする前記プロセス。
【請求項２】
言語パラメータを母音用のポテンシャル関数についての６ビットとして規定すると共に、前記言語特徴ベクトルをもたらすように前記ポテンシャル関数を音声広がり長さに基準化する段階を具備したことを特徴とする請求項１に記載のプロセス。
【請求項３】
子音用の付加的な５または６ビットの領域におけるものとして言語パラメータを規定するように音波関数からの逆写像を行うことを具備したことを特徴とする請求項１または２に記載のプロセス。
【請求項４】
１つのパラメータが前記音波内の鼻音のクラスを表すポテンシャル関数についてのパラメータを具備したことを特徴とする請求項３に記載のプロセス。
【請求項５】
前記パラメータが第１または第２高調波の周りに低周波数エネルギーの音響キューを含んだことを特徴とする請求項４に記載のプロセス。
【請求項６】
前記言語パラメータのうちの１つがわたり（glide）のクラスを示すパラメータを具備したことを特徴とする請求項３、４または５に記載のプロセス。
【請求項７】
前記言語パラメータのうちの１つが破裂音（plosive）のクラスを示すパラメータを具備したことを特徴とする請求項３、４、５または６に記載のプロセス。
【請求項８】
前記言語パラメータが側音(lateral)のクラスを含むポテンシャル関数についてのパラメータを含んだことを特徴とする請求項３から７の任意の１つ以上に記載のプロセス。
【請求項９】
前記言語パラメータが無声音の子音のクラスを表すポテンシャル関数についてのパラメータを含んだことを特徴とする請求項３から８の任意の１つ以上に記載のプロセス。
【請求項１０】
前記６ビットから定常状態自鳴音を表す言語パラメータを導出する段階を具備したことを特徴とする請求項２に記載のプロセス。
【請求項１１】
前記自鳴音が鼻音、鼻音化した母音、側音及びr音使用音のうちの1つ以上を具備したことを特徴とする請求項１０に記載のプロセス。
【請求項１２】
前記６ビットを有すると共に、声門において周期的な音声が無いこと及び/又は非周期的エネルギーがあることを示すように構成された更なる二進パラメータを含む段階を具備したことを特徴とする請求項１０または１１に記載のプロセス。
【請求項１３】
付加的な略２または３ビットの言語パラメータが子音に対して規定されていることを特徴とする請求項１０、１１または１２の任意の１つ以上に記載のプロセス。
【請求項１４】
前記音声認識手順が確率論的手順を具備したことを特徴とする請求項１から１３の任意の１つ以上に記載のプロセス。
【請求項１５】
音声認識構成用のフロントエンド処理の一部分として構成されたことを特徴とする前記請求項の任意の１つ以上に記載のプロセス。
【請求項１６】
前記逆写像がノイズ低減アルゴリズムを採用することを含んだことを特徴とする前記請求項の任意の１つ以上に記載のプロセス。
【請求項１７】
音声認識構成の一部分を形成するように構成され、識別アルゴリズムに使用する到来音波から言語特徴ベクトルを抽出する手段を具備し、かつ、ポテンシャル関数を用いて音波から逆写像を行うことに備えをするように構成された音響モデル化装置であって、スペクトル特徴に基づく音声認識構成について使用するように更に構成されたことを特徴とする前記装置。
【請求項１８】
母音用のポテンシャル関数についての５または６ビットとして言語パラメータを規定すると共に、前記言語特徴ベクトルをもたらすように前記ポテンシャル関数を音声広がり長さに基準化する手段を具備したことを特徴とする請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
子音用の５または６ビットの領域におけるものとして言語パラメータを規定するように前記音波oから逆写像を行う手段を具備したことを特徴とする請求項１７または１８に記載の装置。
【請求項２０】
前記言語パラメータcのうちの１つが前記音波内の鼻音のクラスを表すことを特徴とする請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
前記パラメータが第１または第２高調波の周りに低周波数エネルギーの音響キューを含んだことを特徴とする請求項２０に記載の装置。
【請求項２２】
前記言語パラメータのうちの１つがわたりのクラスを示すパラメータを具備したことを特徴とする請求項１９、２０または２１に記載の装置。
【請求項２３】
前記言語パラメータのうちの１つが破裂音のクラスを示すパラメータを具備したことを特徴とする請求項１９、２０、２１または２２に記載の装置。
【請求項２４】
前記言語パラメータが側音、r音使用音または鼻音の各クラスを含むパラメータを具備したことを特徴とする請求項１９から２３の任意の１つ以上に記載の装置。
【請求項２５】
前記言語パラメータが無声音の子音のクラスを表すパラメータを具備したことを特徴とする請求項１９から２４の任意の１つ以上に記載の装置。
【請求項２６】
前記６ビットから自鳴音を表す言語パラメータを導出する手段を具備したことを特徴とする請求項１８に記載の装置。
【請求項２７】
前記自鳴音が鼻音、鼻音化した母音、側音及びr音使用音のうちの1つ以上を具備したことを特徴とする請求項２６に記載の装置。
【請求項２８】
前記６ビットを有すると共に、声門において周期的な音声が無いこと及び/又は非周期的エネルギーがあることを示すように機能する二進パラメータを更に含むように構成されたことを特徴とする請求項２６または２７に記載の装置。
【請求項２９】
付加的な略２または３ビットの言語パラメータが子音に対して規定されるように構成されたことを特徴とする請求項２６、２７または２８に記載の装置。
【請求項３０】
前記音声認識構成が確率論的ベースの構成を具備したことを特徴とする請求項１７から２９の任意の１つ以上に記載の装置。
【請求項３１】
音声認識構成用のフロントエンド処理の一部分として構成されたことを特徴とする前記請求項の任意の１つ以上に記載の装置。
【請求項３２】
音声認識手順の一部分として用いられると共に、識別アルゴリズムに使用する到来音波から言語特徴ベクトルを抽出することを含む音響モデル化プロセスであって、前記抽出がポテンシャル関数を用いて前記音波からの逆写像を行うことを具備すると共に、前記音声認識が更なるビットストリームとして語彙を表すための音韻論規則を応用することによって行われるビットストリームの処理に基づく手順を具備したことを特徴とする前記プロセス。
【請求項３３】
言語パラメータを母音用のポテンシャル関数についての６ビットとして規定すると共に、前記言語特徴ベクトルをもたらすように前記ポテンシャル関数を音声広がり長さに基準化する段階を具備したことを特徴とする請求項３２に記載のプロセス。
【請求項３４】
子音用の付加的な５または６ビットの領域におけるものとして言語パラメータを規定するように前記音波からの逆写像を行うことを具備したことを特徴とする請求項３２または３３に記載のプロセス。
【請求項３５】
１つのパラメータが前記音波内の鼻音のクラスを表すパラメータを具備したことを特徴とする請求項３４に記載のプロセス。
【請求項３６】
前記パラメータが第１または第２高調波の周りに低周波数エネルギーの音響キューを含んだことを特徴とする請求項３５に記載のプロセス。
【請求項３７】
前記言語パラメータのうちの１つがわたりのクラスを示すパラメータを具備したことを特徴とする請求項３４、３５または３６に記載のプロセス。
【請求項３８】
前記言語パラメータのうちの１つが破裂音のクラスを示すパラメータを具備したことを特徴とする請求項３４、３５、３６または３７に記載のプロセス。
【請求項３９】
前記言語パラメータが側音のクラスを含むパラメータを具備したことを特徴とする請求項３４から３８の任意の１つ以上に記載のプロセス。
【請求項４０】
前記言語パラメータが無声音の子音のクラスを表すパラメータを具備したことを特徴とする請求項３４から３９の任意の１つ以上に記載のプロセス。
【請求項４１】
前記６ビットから定常状態自鳴音を表す言語パラメータを導出する段階を具備したことを特徴とする請求項３３に記載のプロセス。
【請求項４２】
前記自鳴音が鼻音、鼻音化した母音、側音及びr音使用音のうちの1つ以上を具備したことを特徴とする請求項４７に記載のプロセス。
【請求項４３】
前記６ビットを有すると共に、声門において周期的な音声が無いこと及び/又は非周期的エネルギーがあることを示すように構成された更なる二進パラメータを含む段階を具備したことを特徴とする請求項４１または４２に記載のプロセス。
【請求項４４】
付加的な略２または３ビットの言語パラメータが子音に対して規定されていることを特徴とする請求項４１、４２または４３の任意の１つ以上に記載のプロセス。
【請求項４５】
音声認識構成用のフロントエンド処理の一部分として構成されたことを特徴とする請求項１から１６及び３２から４４の任意の１つ以上に記載のプロセス。
【請求項４６】
前記逆写像がノイズ低減アルゴリズムを採用することを含んだことを特徴とする請求項１から１６及び３２から４４の任意の１つ以上に記載のプロセス。
【請求項４７】
請求項１から１６、３２から４４、並びに４５及び４６の任意の１つ以上に規定した音響モデル化プロセスを備えた音声認識の方法。
【請求項４８】
音声認識構成の一部分を形成するように構成され、識別アルゴリズムに使用する到来音波から言語特徴ベクトルを抽出する手段を具備し、かつ、ポテンシャル関数を用いて音波からの逆写像に備えをする音響モデル化装置であって、更なるビットストリームとして語彙を表すための音韻論規則を応用することによって行われるビットストリームの処理に基づく音声認識構成について使用するように更に構成されたことを特徴とする前記装置。
【請求項４９】
母音用のポテンシャル関数についての６ビットとして言語パラメータを規定すると共に、前記言語特徴ベクトルをもたらすように前記ポテンシャル関数を音声広がり長さに基準化する手段を具備したことを特徴とする請求項４８に記載の装置。
【請求項５０】
子音用の５または６ビットの領域におけるものとして言語パラメータを規定するようにポテンシャル関数を用いて前記音波から逆写像を行う手段を具備したことを特徴とする請求項４８または４９に記載の装置。
【請求項５１】
１つのパラメータが前記音波内の鼻音のクラスを表すパラメータを具備したことを特徴とする請求項５０に記載の装置。
【請求項５２】
前記パラメータが第１または第２高調波の周りに低周波数エネルギーの音響キューを含んだことを特徴とする請求項５１に記載の装置。
【請求項５３】
前記言語パラメータのうちの１つがわたりのクラスを示すパラメータを具備したことを特徴とする請求項５０、５１または５２に記載の装置。
【請求項５４】
前記言語パラメータのうちの１つが破裂音のクラスを示すパラメータを具備したことを特徴とする請求項５０、５１、５２または５３に記載の装置。
【請求項５５】
前記言語パラメータが側音、鼻音及びr音使用音の各クラスに対するパラメータを備えたことを特徴とする請求項５０から５４の任意の１つ以上に記載の装置。
【請求項５６】
前記言語パラメータが無声音の子音のクラスを表すパラメータを具備したことを特徴とする請求項５０から５５の任意の１つ以上に記載の装置。
【請求項５７】
前記６ビットから自鳴音を表す言語パラメータを導出する手段を備えると共に、前記６ビットから定常状態の自鳴音を表す言語パラメータを導出するように構成されたことを特徴とする請求項４９に記載の装置。
【請求項５８】
前記自鳴音が鼻音化した母音、鼻音、側音及びr音使用音のうちの1つ以上を具備したことを特徴とする請求項５７に記載の装置。
【請求項５９】
前記６ビットを有すると共に、声門において周期的な音声が無いこと及び/又は非周期的エネルギーがあることを示すように機能する更なる二進パラメータを含むように構成されたことを特徴とする請求項５７または５８に記載の装置。
【請求項６０】
付加的な略２または３ビットの言語パラメータが子音に対して規定されるように構成されたことを特徴とする請求項５７、５８または５９に記載の装置。
【請求項６１】
音声認識構成用のフロントエンドの一部分として構成されたことを特徴とする請求項１７から３１及び４８から５９の任意の１つ以上に記載の装置。
【請求項６２】
請求項１７から３１及び４８から６０の任意の１つ以上に記載の音響モデル化装置を備えた音声認識構成。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声処理装置及び方法に関し、特に、聴覚モデリングプロセス及び関連した装置に関するが排他的ではない。
【０００２】
特に、本発明は、入力音波から特徴ベクトルを抽出するように、かつその後そのような特徴ベクトルに音声認識手順を受けさせるように構成された聴覚モデリングプロセスに関する。
【背景技術】
【０００３】
本音声認識アプローチは一般に、音波のメルスケールケプストラル係数から非言語的特徴ベクトルを得るように構成するのだから、当然そのようなものとして、バックグラウンドノイズと話者の差異、例えば話者間の声道長の差異に不都合にも非常に影響されやすい。
【０００４】
従って、そのような既知の構成が特に話者の差異の任意の非言語的雑音による混成に強く、また信号処理効率の限界を示すとは考えられない。
【０００５】
そのような既知の構成の１つの例は米国特許６,２３６,９６３に開示され、そのいろいろな例の中で、生成HMMと、声道面積関数を確立する関数生成手段とを使用する音声認識システムを開示する。また、HMM表現の調音レベルに関する更なる既知の研究も知られるが、そのようなレベルがどのように構築されるか、或いは、確かに、モデリングがどの調音パラメータに適用されるか、はっきりと示すものはない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
米国特許６,２３６,９６３から知られるそれらのような現在既知のシステムは語彙サイズ及び取り扱われ得る話者の特徴、例えば方言の違いの範囲に関して不都合な限界があると考えられる。
【０００７】
また、上述したように、それらはバックグラウンドノイズと話者の差異に起因する違いに非常に影響されやすく、限られた処理効率を提供する。
【０００８】
音声音響学の制御パラメータのコンパクト集合の定義の問題は、音韻差異、例えば連続音声音素配列と長期的文脈依存性の一般分野を扱う際の、現在の、例えば隠れマルコフモデル（HMM）システムの制限のために時事問題のままである。
【０００９】
本発明は、既知のそのような装置及び方法より利点を示す音声処理装置及び方法、特に、音声認識システムに使用され得る装置及び方法を提供する。
【００１０】
発明は、音声学と音韻論との接点に関する表現の抽象的なレベルの定義することを目的とした音声生成の物理学の考察に基づく。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一態様によれば、音声認識手順の一部分として用いられると共に、識別アルゴリズムに使用する到来音波から言語特徴ベクトルを抽出することを含む音響モデル化プロセスであって、前記抽出が母音識別用のポテンシャル関数を用いて前記音波からの逆写像を行うことを具備すると共に、前記音声認識がスペクトル特徴に基づく手順を具備したことを特徴とする前記プロセスが提供される。
【００１２】
有益にも、前記抽出はまた単一ビット特性子音特徴を導出する。
【００１３】
このような関係において、スペクトル特徴という用語は、メルスケール化ケプストラル係数(MelScaled Cepstral Coefficients: MFCC)等のフーリエスペクトルから導出した係数として定義される。
【００１４】
有益にも、母音に対して、言語パラメータは６ビットのポテンシャル関数として規定され、ポテンシャル関数は前記言語特徴ベクトルに対して備えをするようにして音声広がり長さに基準化される。
【００１５】
子音に関しては、言語パラメータは付加的な５又は６ビットの領域におけるものとして規定されて有益である。
【００１６】
このプロセスは確率論的音声認識手順に関して用いられることが好ましい。
【００１７】
特に、このプロセスは音声認識構成のフロントエンド内にて用いることができることが認められよう。別の利点として、ポテンシャル関数及び子音の特徴を介して音波から逆写像することは、ノイズ低減アルゴリズムを使用することを含む。
【００１８】
理解されるように、このために本発明は上記に規定したような音響モデル化プロセスを備えた音声認識の方法に対して備えをすることができる。
【００１９】
本発明の別の態様によれば、音声認識構成の一部分を形成するように構成され、識別アルゴリズムに使用する到来音波から言語特徴ベクトルを抽出する手段を具備し、かつ、ポテンシャル関数を用いて音波から逆写像を行うことに備えをするように構成された音響モデル化装置であって、スペクトル特徴に基づく音声認識構成について使用するように更に構成されたことを特徴とする前記装置が提供される。
【００２０】
言語特徴ベクトルを抽出する前記手段は、子音の特徴に対して備えをするように構成されることが好ましい。
【００２１】
有益にも、この装置は上記に規定したような付加的方法段階に従って動作する手段を有して構成される。
【００２２】
本発明は、ポテンシャル関数を採用することに起因する、大幅に低減した数のビット式音声広がりパラメータ及びビット式子音特徴を音声広がり基準化のポテンシャルと一緒に使用することによって、非言語的MFCCに関連するアルゴリズムを使用する既知の構成に比して非言語的で任意の音声変動による混成語に対してはるかに強い識別アルゴリズムが得られるという点で特に有益である。
【００２３】
ポテンシャル関数特徴を使用することに起因して誤り率が低減されることによって、０から２０dBの範囲から略８０から９０％に渡る精度を改善できて有益である。
【００２４】
更に、母音に対しては、６個の二進パラメータのみを使用することは、例えば、オローラ(Aurora)ダブリュアイ(WI)００７等の現行のフロントエンドデバイスにて見いだせるメルスケール化ケプストラル係数及びそれらのマルチビット振幅の数と比較した場合、信号処理効率に関して相当の利点を生じることに帰着する。
【００２５】
本発明の別の態様によれば、音声認識手順の一部分として用いられると共に、識別アルゴリズムに使用する到来音波から言語特徴ベクトルを抽出することを含む音響モデル化プロセスであって、前記抽出がポテンシャル関数を用いて前記音波からの逆写像を行うことを具備すると共に、前記音声認識が更なるビットストリームとして語彙を表すための音韻論規則を応用することによって行われるビットストリームの処理に基づく手順を具備したことを特徴とする前記プロセスが提供される。
【００２６】
有益にも、前記抽出はまた、単一ビット特性子音特徴を導出する。
【００２７】
本発明の別の態様によれば、音声認識構成の一部分を形成するように構成され、識別アルゴリズムに使用する到来音波から言語特徴ベクトルを抽出する手段を具備し、かつ、ポテンシャル関数を用いて音波からの逆写像に備えをする音響モデル化装置であって、更なるビットストリームとして語彙を表すための音韻論規則を応用することによって行われるビットストリームの処理に基づく音声認識構成について使用するように更に構成されたことを特徴とする前記装置が提供される。
【００２８】
言語特徴ベクトルを抽出する前記手段は、子音特徴に対して備えをするように構成されることが好ましい。
【００２９】
本発明は量子力学の数学的処理を音声処理に応用することを考慮する限りにおいて有益であると判明できる。量子力学の解析方法を採用することによって、本発明は既知のポテンシャル関数形式の幾何学的かつ音響的特性、特に、障壁及び井戸を考慮に入れている。詳述すると、段差の付いた「n-チューブ(n-tube)」モデルによって与えられるよりも正確な方法で広がり断面に迅速な変化で生じる現象の原因である、広がり拡張及び縮小の範囲のばらつきを形式論は定量化することができる。広がり領域における小さい変化よりもむしろ小さいばらつきに基づいて摂動解析を行うことによって、２５−母音空間を発生させるべく簡単な方法で結合する、母音用の丁度６個のビット式パラメータが規定されることに帰着する。５又は６個のビット子音特徴ベクトルの発生と共に、本発明は音声認識及び音声合成等のシステムにおける手っ取り早い使用を見いだすことができる。
【００３０】
理解されるように、本発明は音声広がりの幾何学的形状を適切な子音特徴と共にポテンシャル関数としてパラメータ表示することに関する。
【００３１】
こうして、また子音特徴ベクトルを考慮する場合、本発明は母音に対して６ビットを用いると共に、子音に対して更に５ビットを用いて、実用的１１ビット音声認識システムに対して備えをすることができることが認められよう。
【００３２】
しかしながら、潜在的により優れた精度を出すために、母音には６ビットを、また子音には更に６ビットを用いて、１２ビットシステムを提供することができる。
【００３３】
以下のことから明らかとなるように、母音に対して６ビットを、また子音に対して５又は６ビットを選択することはまた、１１ビットの実施例を考慮したものである。
【００３４】
有益なことに、音声広がりポテンシャル関数は１つの一般関数で記述され、しかもこういった一般関数は、この関数の小数のパラメータを特定することによって国際的に認められた明確な音素のおのおのを記述するのに用いることができる。
【００３５】
また、前述したパラメータのおのおのは二進パラメータを具備することができ、しかも関数の特性は話者に固有であると共に話者に非固有であるとの双方であると判る。
【００３６】
本発明は入力音波が記録されデジタル化されると共に、前記ポテンシャル関数に達するように反転計算が行われる音声処理システムに対して備えをすることができる。
【００３７】
ポテンシャル関数は話者に依存したセクション及び話者とは独立したセクションの間で分割することができる。
【００３８】
従って、本発明を強調する概念は、量子力学的的散乱システムに基づく音声の広がりにおける波動伝播の物理的解析を導出することを通してその利点を得ていることを認めるべきである。
【００３９】
従って、有益にも、本発明は口の外側の或る点で記録される音響信号から音声広がりパラメータを識別すべきである既知の音声反転問題に現代物理学を応用することに備えをしている。
【００４０】
こうして、本発明は、音声広がり波動関数Ψに対する解法に基づく反転アルゴリズムによって音声広がり関数がデジタル化した音声から導出される音声処理制御ユニットに対して備えをすることができる。
【００４１】
得られる一般のポテンシャル関数は、広がり長さに関する情報を含むと共に、声門振動の詳細を含むこともできる話者に依存した部分と、ルックアップ表に記憶した、予め規定し、主に二進のポテンシャル関数ストリングにふさわしい最小自乗法等のアルゴリズムによって得られる話者繰り込み部分とに分離することができる。二進ストリングは広がり長さによって基準化される独自の特徴を有することから、音声広がり繰り込みはこのプロセスに絶対的なものである。上記に示したような検索した情報、又は他の方法によって得られた個々の音声特性は、音声合成装置における波動方程式方法によって再合成用の圧縮されたデータと再結合することができる。
【００４２】
また別の態様によれば、本発明は反転問題の解法に対する基礎である音声信号の自己相関関数を扱う解析によってこの反転問題を解決する概念を提案する。この方法では、数声門周期時間にしか渡らない現在の短周期自己相関関数は、音素中及びそれら音素の間に展開することから、信号の構成に関する比較的安定して円滑な表現を表す。この表現からの信号の反転は、この短周期の規模で変化し、こうして現在の技術で使用されるより長いサンプル時間に渡ってフーリエ変換によっては特にうまくは表現されない子音特徴ベクトルを規定するのに特に有益である。 
【発明を実施するための最良の形態】
【００４３】
図１は、本発明を使用する新規な聴覚フロントエンドを示すブロック図である。
【００４４】
図示した構成１０は、雑音低減のための電気的聴覚処理を提供するように配置されるとともに２５ms程度のフレーム長を導出するように配置される信号処理部１４を含む、本発明を実施する端末又はフロントエンド１２を含む。処理構成１４に送られる音声信号は、それから、毎秒１００フレームのデータ速度で１１００ビット／秒のデータ速度を生じるように構成される声道長にスケールされた１１ビットの特徴モデルに、音声信号の逆写像のために、反転構成１６に送られる。前記１１ビットの特徴モデルは、母音に対して６ビット、そして、例えば、子音に対して５ビットを使用する。
【００４５】
反転構成１６に導出したポテンシャル関数特徴は、それから、リモート音声処理装置１８又はローカル音声処理装置２０に送られる。音声処理装置１８,２０は、例えばフーリエドメインスペクトル係数のようなスペクトル特徴、例えば、隠れマルコフモデリングを使用する例えば既知の確率論的構成に基づいた既知の音声処理技術に従ってポテンシャル関数特徴を実施するように機能する。或いは、構成は更なるビットストリームとして一般に語彙表現の音韻規則によって、ビットストリームの処理のために構成されることができる。よって、構成は、代わりに、オプショナル追加として音韻モジュール／パーサーを含み得る。
【００４６】
例えば隠れマルコフモデリングを使用する標準的なアプローチと比較して、必須の処理の多くは、反転構成１６内で有益に提供されることができる。
【００４７】
前述のように、本発明内で使用されるプロセスは、声道繰り込みを達成するために声道長にポテンシャル関数のスケーリングを可能にするように有益に構成される。また、声道長と母音用の６つのバイナリパラメータと子音用の５つ又は６つのバイナリパラメータを提供する音声信号の反転の方法は、ウィーナ（Weiner）ろ過のような雑音低減アルゴリズム及び／又は処理手順、例えばブラインド等化、ブラインド逆畳み込み又はプリエンファシスのような他のステップのオプションを有益に含んでよい。
【００４８】
最初に母音を考慮すると、それとき声道長にスケーリングされた母音用の６つのバイナリパラメータは有益に特徴ベクトルを形成する。特徴ベクトルは、本発明の概念の範囲内で、隠れマルコフモデリングに基づく構成のような確率論的構成において現在使用される略業界標準１４〜２０母音スケーリングケプストラル係数を置換するように機能する。よって、母音の６つのバイナリパラメータの使用は効果的に、７０%程度で識別されるべきパラメータの数の減少を可能にし、そのとき定義される特徴ベクトルにより、例えば雑音から生じる入力信号の非言語的変化に同様により敏感でないよりコンピュータ的効率的かつ正確な識別アルゴリズムと手順に自然に至る。よって、本発明の構成の採用により、改善された概ねより雑音に強い聴覚フロントエンドになりうる。聴覚フロントエンドは、フーリエドメインスペクトル係数、典型的にメルスケールケプストラル係数に基づく、又は、音韻モジュール／パーサーに基づく、スペクトル特徴、例えば認識のビットストリームを実施しているスペクトル特徴に基づく任意の現在既知の音声認識構成への入力として使用される。
【００４９】
さて聴覚信号内の子音に注目すると、例えば、本発明は５又は６程度の比較的少数の一般にバイナリパラメータの使用を提供し、そのような子音の記述を可能にする。
【００５０】
都合のよいことに、そのような５つ又は６つのパラメータは、母音又は子音から成ることができ、かつ、第１又は第２の調波あたりの低周波エネルギーと、母音の後の周波数の可能な急上昇に関する聴覚キューをもつ、鼻音のクラスを表現するポテンシャル関数上のパラメータを含む。さらに、パラメータはわたりのクラスを示すように機能するパラメータ、及び、破裂音のクラスを示すように機能しエネルギーの突然の低下に関する聴覚キューをもつパラメータを含む。他のパラメータは、ｒ音方言と側音のクラスを示すように機能するつポテンシャル関数のパラメータ、及び、無声子音のクラスを表現するように機能し非周期的エネルギーと高ゼロクロッシング率の聴覚キューと連携するパラメータを含む。
【００５１】
そのようなパラメータで、話者の声門での音声の有声化をデフォルト位置としてとってよい。
【００５２】
母音と子音の音処理の上記の議論から、本発明は１０〜１２の概ねバイナリパラメータ程度での目録の導入を可能とし完全な話者非依存音声認識の説明を可能とすることは理解されるだろう。
【００５３】
そのような１０〜１２のパラメータは、ここに議論されるように、それから音韻モジュール又はパーサー、及び／又は、周波数ドメインスペクトル特徴の聴覚信号の検出に作用する音声認識装置で有益に使用される。
【００５４】
母音に関して上で議論されたパラメータ数の７０%の減少について、子音を考慮に入れても、処理を必要とするパラメータ数の５０%減少は依然有益に達成されると理解される。この数字は、下記のように更に改善される。
【００５５】
或いは、さらに以下で議論するように、この出願の図６に関して、子音音の追加のバイナリパラメータは、６４音節の自鳴音の表現を提供する６ビット表かる導出することができる。このように、１０〜１２程度ではなく、８程度で、バイナリパラメータはそのとき十分な発音表記を提供するように必要であり、それにより、十分な音声処理に要求されるパラメータ数が更に減少し、よって全体的な効率が更に増加する。
【００５６】
さらに、そのようなフロントエンドを、既知の認識装置、或いは任意の他の認識装置形態内の、或いは認識装置に取り付けた任意の層に連携して有益に使うことができる。ここで、統計アルゴリズムがそのようなフロントエンドの出力によって向上され得る。
【００５７】
本発明の概念は、標準メルスケールケプストラル係数フロントエンドと比較して特に改善されたロバスト性と達成できるデータ圧縮を鑑みると、例えば分散音声認識用通信内で使用されることができるともちろん理解される。
【００５８】
本発明は、従って、上述したポテンシャル関数の採用に基づく母音音の６ビットモデル及び子音音の５、６ビットモデルに従って定められる特徴ベクトルを使用する既知のテクノロジーで生じる特徴ベクトルの徹底的置き換えを可能にし、実用的８〜１２ビット音声認識モデルを提供する。
【００５９】
理解されるように、本発明の特に重要な面は、音声処理がフレームワークを量子力学的散乱システムと共有する声道の波伝播の物理的解析から導出されるということである。発明は、従って、音声反転への現代物理学の応用から導出する。ここで声道ジオメトリーは口の外の数点で記録される聴覚信号から求める。音声信号を記述する最大限に少数のパラメータの定義は、声道構成を含むと長く考えられているが、実際、自動化音声認識技術の未解決の問題である。 
【００６０】
しかし、本発明が現在確認するように、数学的に量子力学のクライン-ゴードン方程式に類似した方程式を、一次元聴覚システムの記述に使用できる。理解されるように、この波動力学的形式論により、声道ポテンシャル関数で声道ジオメトリーは一意的コンパクトパラメーター表示される。声道面積関数による標準的な既知の記述は、声道と送られた音声信号の間の非一意的写像の問題へ導くが、ASＲ技術に対し、声道面積関数は音声信号の問題の記述である。本発明内の場所で使用した声道ポテンシャル関数は、特に発明の処理システムを音声認識、合成、圧縮と声識別の要件に適合させるのに役立つ単純精度と信頼性の長所を示す。 
【００６１】
入力音声信号のそのようなバイナリ表現は、それから、必須の音声圧縮を提供するように、圧縮したフォーマットを有益に示すことができる。 
【００６２】
反転計算に対してポテンシャル関数の発生に関する処理とポテンシャル関数の発生は、より詳細に記述される。
【００６３】
ウェブスター方程式に現れる圧力P（x）と面積S（x）の関数は、エネルギー保存の原理に一緒に従わなければならないことに前に気付いた。周期Ｔにわたり平均をとると
(１)
2007513376.tif 000002
新しい変数を定義すると、固有関数Ψは
(２)
2007513376.tif 000003
よって、軸方向の距離で圧力の予想できる変動の多くを取り除くとともに、物理的に重要な分散現象を説明する。ウェブスター方程式内のP´（x、t）を置換すると、そのときクライン-ゴードン形となる。
（３）
2007513376.tif 000004
【００６４】
方程式(３)は、非粘性近似において、圧縮できる流体中の一次元の伝播の仮定の下に成立する波動方程式の形を有する。ここでΨ２(ｘ, t)は流体の単位長さ当たりのポテンシャルエネルギーに正比例する。ポテンシャル関数Ｕ（x）は、連続的に定義された面積関数S（x）で定義される。
（４）
2007513376.tif 000005
【００６５】
特別に興味のある２つのケース、即ち、正（「障壁」）と負（「井戸」）ポテンシャルのケースが生じる。
【００６６】
区分的に連続ポテンシャル関数Ｕ０（Ｕ０＞０）に対し、時間非依存解Ψ(ｘ)は分散的な波数k'はk'＝（k２-Ｕ０）1/2。波はそのような障壁を越えて増加した位相速度で伝播し、それ内で指数関数的に衰えていく。つまり、k２＜Ｕ０。
【００６７】
Ｕ０を与えると、下にある面積関数は、S（x）1/2の２つの既知の初期条件に対してのみ方程式(４)から復元される。声門の境界の既知の面積S（０）及びゼロ初期勾配dS（x）1/2/dx＝Oに対し、特定の解は見つかる。
(５)
2007513376.tif 000006
カテノイダルホーンの部分を記述する。
【００６８】
Ｕ０＜０に対し、分散はそのときk'＝（k２＋|Ｕ０|）1/2。波はそのような障壁を越えて減少した位相速度で伝播し、それ内に束縛されうる。上記の状況Ｕ０＞０のような初期条件に対し、
(６)
2007513376.tif 000007
【００６９】
しかし、一般に、任意の特定のポテンシャル関数でも、面積関数の無限の「固有値セット」に写像する。これを、長さ１７５ｍｍの声道に終端する、幅１ｍｍ、高さ１０５ｍ―２の単一障壁に対し図２に示す。図３は、同じ寸法の井戸を有するそのような終端する障壁に先行する面積関数に対する、そのペアの変動する分離での影響を示す。分離長とともに増加する程度の局所収縮が得られる。標準的な説明では明らかでないいろいろな聴覚の影響は、ほぼ単一共鳴器構成に対する遷移を伴う。解析の後で、単純な数学的な制約は、声道内聴覚障壁と井戸の高さと幅に対して予測された。制約を、それからそのようなポテンシャルの位置決めにおいて求めた。これは、一次時間非依存摂動解析により達成された。
【００７０】
標準的な摂動説明と対照的に、以下の解析は、声道面積の変化ではなく小さな分散を考慮する。共鳴knの回りの小さな摂動を考察するとkn´＝（kn２-Ｕ０）1/2に対しδkn＝kn´-kn。長さ１の声道に対し、修正された固有関数Ψｃｎ（x）は、
（７）
2007513376.tif 000008
【００７１】
単位長eｃpn当りの修正されたポテンシャルエネルギーは、一次に書かれることができる
（８）
2007513376.tif 000009
よって、ポテンシャルエネルギーに対する一次摂動δepn（x）を定義すると
（９）
2007513376.tif 000010
【００７２】
δｋnは井戸に対し正であるが、障壁より上の伝播がに対し負であるので、(a)摂動項は放射圧と位相が同じでもずれていてもよく、よって共鳴をそれぞれ強めるか弱め、（b）摂動井戸又は障壁は、エーレンフェストの定理によって、正弦波項の位相との相互作用に依存し固有振動数を上げるか、下げるか、影響を及ぼさなくてもよい。これらの結果は、１７５mm長さの声道の第一固有関数でＵ０〜±（２０m‐２）を必要とする、摂動δｋn＝±１m‐１を仮定することによって示される。
【００７３】
方程式(７)からわかるように、図４に示すように、摂動がそのとき放射圧と同位相であるので、第一固有関数に対する建設的周波数上昇効果は０< x < ｌ/２で障壁摂動に対して、ｌ/２ < x < ｌで井戸に対して起こる。図５は、逆ポテンシャル関数構成が採用されるとき、破壊的な平坦化、周波数減少効果を示す。
【００７４】
完全な解析は、摂動ポテンシャルが上下している建設的フォルマントをもたらす位置を予測する。明瞭領域とモード理論に従って、これらは通常、声道SWPの節点と波腹の位置を指す。
【００７５】
図６は、区分的に連続（ビット単位）ポテンシャル関数ストリングの例を示す。ここで、記号は障壁と井戸ポテンシャルとSWP位置の予測された数学的な制約を指す。図６は６ビットの声道モデルの結果を示す。それから２６=６４の可能な音素を導く。
【００７６】
図６の６ビットの表は、完全な２７-母音システム、例えば第６ビットの円唇母音、第３と第５ビットの前舌母音、第１及び第２のビットの低母音と第４のビットの中舌母音に対する全ての言語クラスを区別することがどのように可能かについて示す。
【００７７】
従って、声門の初期条件に従い、多くの面積関数が任意の与えられたポテンシャル関数ストリングに一致すると繰り返して言われなければならない。つまり、多対一写像が、面積とポテンシャル関数の間にある。それでも、一般的なコメントは、ビットストリングの可能な身振りの相関についてなされることができる。例えば、非高母音字で識別される第１と第２のビットは、ｌ/１０と２ｌ/５のほぼ声門閉鎖音と咽頭領域で正声道湾曲（最も簡単に、拡大）を意味する。これらのビットの存在は、例えば、舌根の後退を暗示する。第３と第５のビットは、声道の前半分にわたっているポテンシャル関数井戸と一致して、前舌母音に特有である硬口蓋にわたっている収縮と一致している。第４のビットは、中舌母音を示す同じ領域に集中するより短い収縮を表す。
【００７８】
以前、子音音を取り扱うために議論された５つ又は６つのバイナリパラメータに代わるものとして、図６に示す６ビット表からそのような音の適切なパラメータ表現を引き出す可能性も認識される。
【００７９】
この可能性は、一般に定常状態の自鳴音として称され、さらに以下に議論されるように音節の鼻子音、「1タイプ」音のような側音、更にはｒ音方言「r-タイプ」音から成る、前記６ビットからの音の３つの更なるクラスの識別を通して生じる。図６に示すように、これは自鳴音言語音用６-ビット声タイプモデルから成り、国際音標文字（IPA）の表記法を使用する。ここで、[u〜]（ｒ音方言[u]）は有声化[Ｊ]を意味し、[ｌW]は有声化[ｌ]を指す。両者は[u]ように聞こえる。また、[X]は、波動力学的束縛状態に近いストリングを指し、特定の母音音と一致しない。
【００８０】
さらに以下に述べるように、いろいろなグループは図６の表内で見つかる。ポテンシャル関数に図６に示すビットストリングを写像する際に少数のデフォルト規則を適用するが、基本ポテンシャル関数タイプは図７a-図７dに示す。前述のデフォルト規則は、さらに以下で気づく。しかし最初に図７a-図７dを参照する。図７aにおいて、障壁Ｕ0= ９x１０３m‐２と図７bは、理論上の井戸障壁ペアを表すように機能する。図７cと図７dは、図lbの個別の実施を表す。ここでＵ０１=１０５m-２、Ｕ０２=−１.０２x１０５m-２、a〜５mm、Δ= １mm。
【００８１】
図６に戻って、コラム３、４及び５のエントリはa=５mmでの井戸障壁ペアを指す。２つのエントリがあるならば、最初のは図７cで示すタイプの障壁を指し、第２は図７dで示すタイプの障壁を指す。
【００８２】
コラム３,４又は５の１つのエントリだけがあるならば、図７c障壁はすぐに図７d障壁より先行し、２つは特定のマーク位置について対称的に構成されることができる。
【００８３】
第３エントリがコラム４（xx１１１x）でマークされるならば、このエントリは約x =２ｌ/３で図７cのタイプの直前の図７dのタイプの井戸障壁ペアを指す。
【００８４】
ストリングが１０１１xx,１１１１xx、１００１xx、０１０１xx,１１０１xx,１０１０１x、１１１０１x、１０００１x,０１００１x又は１１００１xのタイプでない限り、コラム１又は２（１０xxxx又は１１xxxx）のエントリは、図７aに示すタイプの障壁を指す。そのような状況では、そのようなエントリがコラム３,４又は５の１つのエントリだけがある状況で上述の構成を指す。
【００８５】
コラム６のエントリは、図７cに示すタイプの井戸障壁ペアを指す。x = １で原点を有する a = ５mm。a =３mmのストリングxx１１１１（１１１１１１でない）、xx１０１１、xxxxx１とxx１x１を除く。
【００８６】
図６の表内のグループ４の側音に対して、コラム２のエントリは、２ｌ/５ではなく約ｌ/３収縮を必要とする。コラム４のエントリは図７cに示すタイプの井戸障壁ペアを指しx = ２ｌ/３で原点を有する。コラム５のエントリは、約４ｌ/５で図７dに示すタイプのそれ障壁の直前の図７cに示すタイプの障壁を指す。
【００８７】
図６の表内のグループ５に対して、鼻音、コラム２のエントリは、物理的ポテンシャル関数を意味しなくて、以下のエントリが図７cのタイプのポテンシャル関数を指すように示すマーカーを含む。マーク位置で原点を有する a = ５mm。
【００８８】
上記の側音、「ｌ-タイプ」音に関して、これらは６-ビットストリングxx０１１xから得られて、ストリングの他のビットに従い「明るい」か「暗い」とみなし得る。
【００８９】
同様にｒ音方言、又は、「r-タイプ」音は６-ビットストリングxx００１１から得られることができて、ストリングの他のビットによって「明るい」か「暗い」とみなし得る。
【００９０】
さらに、デフォルトケースとなる声門での周期的有声化の不在、及び無声音といわゆる呼吸音声とともに生じる無声音を特徴づける非周期的エネルギーの存在を示すもう一つのバイナリ要素を述べることが可能であると理解される。同じバイナリの要素は、中国人のような音調言語の高いトーンのような有声音の特徴的な基本的な周波数をコード化するように機能することもできた。そのような場合、ベースライントーンは、非トーン言語では、デフォルト位置としてとられて、自鳴音の有声化と一致すると考えられる。よって、図６の表を参照すると、任意のストリングが母音/自鳴音を有声化し、音調言語のベースライントーンを有するデフォルトケースに対して０になり得る、或いは、音調言語では、無声或いは呼吸子音、或いは音調言語の高トーンに対して１になり得る、別のエントリx（xxxxxx）によって進行され得る。
【００９１】
特定の基準がポテンシャル関数に設けられないので、この追加バイナリパラメータは有声化パラメータとみなし得る。
【００９２】
よって、上述から理解されるように、全ての定常状態の自鳴音、即ち、母音、側音、鼻音とｒ音方言は、有声、無声、或いは呼吸有声音にかかわらずおよそ７つのバイナリパラメータによって表されると考える。同様に残りの全ての子音は別の僅か２つか３つのバイナリパラメータによって表されることができ、９個又は１０個程度でパラメータがそのとき完全な表現を与えることが要求されると考える。
【００９３】
子音音の追加の５〜６個のパラメータの使用に関する前の議論と比較するように、音の上記の更に３つのクラスを提供するために図６の表に頼ることで精度と効率が更に改善されることが理解される。
【００９４】
従って、従来の面積関数声道の説明と比較して、ポテンシャル関数形式論は、より抽象的でコンパクトであるレベル上で音声生成の物理学を定量化するというユニークな利点を有する。最も重要なことに、数学的解析によって予測されるビットストリングは、明瞭な音韻特性を有するとともに、聴覚的かつ声道面積関数で表される音声レベルに決定論的に写像することが分かった。５〜６ビット子音パラメータと一緒に提案した母音音の６ビットモデルは、ここで議論したような自動音声認識アーキテクチャにおいて、中間の表現、特に音声学と音韻論の接点を高度に実現可能にする。
【００９５】
上記したように音声生成に関して、本発明内で、ポテンシャル関数ストリングを用いて述べられるちょうど６つのバイナリパラメータが、完全な２５母音システムの標準的な音標文字によって記述される聴覚的特性を合成するのに十分であると理解される。一般に５個又は６個程度の少数の余分のバイナリパラメータの追加により、音声の流れの子音と他のトークンの記述が可能となる。
【００９６】
反転計算について更に詳細に考察する。上記方程式(４)に戻る。ベナード, A. H.とヤンソン, E. V．の書「On Plane and Spherical Horns and Non-Uniform Flare: I Theory of Radiation, Resonance Frequencies, and Mode Conversion; Acustica」第３１巻（１９７４）によると、関数Ｕ（x）が量子力学のシュレンディンガー方程式のポテンシャルエネルギー関数に類似した役割を演ずること、及び、それが声道中の音波の周波数に依存する反射（Ｒ（k））係数と透過（Ｔ（k））係数（波数ベクトルkは周波数wをcで割ったものに等しい）とについて完全な情報を提供する。しかしながら、クライン-ゴードン方程式は、音声音響学との繋がりにおいて以前に使われておらず、時間微分が一階ではなく二階であるという点でシュレンディンガー方程式と異なる。これは、音声波の時間依存挙動に極めて重要な変化を及ぼす。しかしながら、ポテンシャル関数は、単一フーリエ周波数の波動を考察するとき、これらの方程式の両方において散乱源としての類似した役割を演ずる。
【００９７】
矩形障壁では、透過係数と反射係数は、障壁縁での波動関数Ψ（x、t）とその第一微分を一致させる方法によって得られる。従って、そのような障壁の透過特性は非常に直接に得られる。
【００９８】
声道をこの単純な形の一連の障壁としてモデル化することによって、クライン-ゴードン方程式を解析的に解いて、よって声門の体積速度入力Cｗeiwtに対して、長さＬの声道の、任意の距離ｌで、その外でとった応答のグリーン関数Ｇｆ（ｌ|０|ｗ）を得ることが可能である。これは、この位置に置かれるマイクで測定される圧力に等しい。代数的に計算された反射係数と透過係数について、
（１０）
2007513376.tif 000011
ここで、Cwは声門モデルのフーリエ係数であり、例えばクラット（Klatt）の文献の中の任意の数字を用いることができる。
【００９９】
次の引用は、Aktosun  [Aktosun、Ｔ. 「Construction of the half line potential from the Jost function.」 IMA Reprint No. １９２６ (２００３)]による証明である。「必要な逆写像は得ることができて、さらに、反転がどのように周波数に依存するように得られるのかという１例を表す。」
【０１００】
発明がそのような詳細に限定されないことと、他の方法が使用できることを理解されたい。
【０１０１】
ポテンシャル関数を得るように測定したマイク信号を反転するため、我々の数値研究に基づいて、ポテンシャルＵが束縛状態を持続しないと仮定する。それは実数値で、x < ０で消え、デルタ分布を含まず、L|(Ｒ)に属する。Ｒは実数直線の点を表し、L|(Ｒ)はLebesque測定可能ポテンシャルＵを表し、
2007513376.tif 000012
は有限である。これらの状況の下で、以下の解を導いた。
【０１０２】
クライン-ゴードン方程式の周波数wで散乱状態はx→±∞でeikx或いはｅ‐ikxのように振舞うその解と一致し、そのような状態はｋ∈Ｒ＼{０}に対して、即ちゼロ点を除くＲで起こる。これらの中で、境界条件を満足する、左側からのヨースト解fｌ（k、x）がある。
（１１）
2007513376.tif 000013
【０１０３】
透過係数Ｔと左からの反射係数Ｒは、fｌ（k，x）の漸近線に関係する。
（１２）
2007513376.tif 000014
（１３）
2007513376.tif 000015
x＜０でＵ（x）=０と仮定できるから、
（１４）
2007513376.tif 000016
（１５）
2007513376.tif 000017
Ｕは[１−Ｒ(k)]/Ｔ（k）から以下の通り決定される。方程式１５から[１−Ｒ(k)]/Ｔ（k）を決定することはf(k, ０)を決定することに相当することが分かる。この量の逆数の振幅が[1+Ｒ(k)]/[1-Ｒ(k)]の実部に関係があることに気づかれたい。これから
（１６）
2007513376.tif 000018
ここで、|Ｔ(k)|２+|Ｒ(k)|２=１（ｋ∈Ｒ）。[1+Ｒ]/[1-Ｒ]は、複素平面の上半分C+で解析的であり、その閉C+で連続、かつC+でx→∞で１+０(１/ｋ)であることを理解されたい。よって、シュヴァルツの積分公式（半直線に対するポアソン積分公式）、L.アールフォルス、「Complex Analysis」、第２版、マグロウヒル、ニューヨーク、２１９６６によって、量[1+Ｒ]/[1-Ｒ]はその実部によって一意的に決まる。よって、Ｒ（ｋ∈Ｒ）は、|f(k,０)|（ｋ∈[０，＋∞]）の知見により、一意的に決まる。従って、同等に、Ｕは[1-Ｒ]/Ｔにより一意的に決定される。
（１７）
2007513376.tif 000019
とするとき、方程式１６から
（１８）
2007513376.tif 000020
と決定できる。よって、シュヴァルツ積分公式によって
（１９）
2007513376.tif 000021
一旦ε（k）を構築したならば、Ｒ（k）は
（２０）
2007513376.tif 000022
として得られる。
【０１０４】
Ｒ（k）（ｋ∈Ｒ）を決定すると、Ｕは、入手可能な方法、K. ChadanとP. C． Sabatier、「Inverse Problems in Quantum Scattering Theory」第２版、Springer, New York, １９８９、 T. AktosunとM. Klaus,「Inverse theory」、ScatteringのChapter ２.２.４（problem on the line）、編者E.R.PikeとP.C.Sabatier (Academic Press, London, ２００２)の任意の１つで構築できる。
【０１０５】
さて、母音音に対して例示した声道長に対するポテンシャル関数のスケーリングについて、ポテンシャル関数生成手段と一緒に記録信号を上記方程式１０から得られた信号に一致させ、次に予め定義された６ビットモデルによって設定されたスターティングパラメーターの最適化によって異なる関数を最小にする知覚問題に任意の既知の統計的方法を適用することが可能である。ここで、声道長ｌもまた、異なる関数の最小化において変動するパラメーターを含む。
【０１０６】
既知の統計的方法は、例えば最小２乗フィッティングソフトウェアプログラムを使用することができる。
【０１０７】
同様に、この目的のために、前記の文献から知られる決定論的方法のみならず、ニューラルネットワークも適用できたように、シミュレートアニーリング又は遺伝子又は進化アルゴリズムを使用するアルゴリズムのようなより進んだアルゴリズムも適用され得る。
【０１０８】
上述したように、例えば音声から生じる信号とバックグラウンドノイズのような任意の源から生じる信号とを区別できないので、先行技術で生じる非言語的特徴ベクトルは不便である。本発明に従って提案される特徴ベクトルは、例えば図６と図８に示したような母音システムにバイナリ子音の特徴を加えた６ビットパラメータに相当するので、事実上言語的である。
【０１０９】
上述したように先行技術のものと比較して、従って、既知の技術で生じる標準的な周波数ビンより事実上言語的であるこれらの予め定義された言語パラメータは、従って、音声認識手順時に存在するバックグラウンドノイズのような無関係な情報に対してずっと強い。そのような強さに加えて、上述したように、これらのパラメータは事実上バイナリであり、かつ、先行技術に起因する係数よりそれらは通常少ないので、従って、処理して伝達する情報が少ないので処理効率が大いに向上する。
【０１１０】
理解されるように、大幅に減少したビット声道パラメータ数の事前定義が、声道スケーリングと共に、非言語的メルスケールケプストラル係数に言及する任意のアルゴリズムより、非言語、任意の雑音と話者の差異による混成に強い識別アルゴリズムへ導く。
【０１１１】
初期母音音又は定常状態の自鳴音に関して、分散音声認識において、圧縮スキームを有するAurora WI００７フロントエンドは、０-２０dBの信号対雑音比で、明るいとして仕込まれた隠れマルコフモデルによる僅か５４-６４%の認識精度であるが、母音音又は定常状態の自鳴音の７０%エラーレート減少可能によるポテンシャル関数特徴を使って０-２０dBにわたりおよそ９０%の精度が予想される。
【０１１２】
さらに、Aurora WI００７フロントエンドが、１００フレーム／秒でフレーム当り１３メルスケールケプストラル係数を使うことが知られている。（フロントエンドの一部として）データ圧縮のための追加量子化スキームにより４４ビットで各フレームの係数をコード化するので、聴覚パラメータは端末とサーバーの間で４８００b/sで転送される。同程度の値は一般的な非分散音声認識に対して成立する。標準的な聴覚フロントエンドは、値が連続的に変動し得る２０メルスケールケプストラル係数を使用でき、１００フレーム／秒での処理は必要である。よって、６つのバイナリパラメータの使用により、信号処理効率が著しく改善する。毎秒１００フレームで、ポテンシャル関数モデルは、追加圧縮スキームを必要とすることなく、（母音音又は定常状態の自鳴音の）ビットレート伝送を少なくとも８倍減少させる。
【０１１３】
前述のように、図８は図６の表に対応する母音チャートを表す。
【０１１４】
図８に続く図９〜図１２は、図６の表の様々な特徴のグループに対するスペクトルを示す。グループ１の母音に対して、図６の表中のエントリーが図８の周波数空間へ写像され、グループ２の減じた母音がこの空間の中心の方へシフトされることが理解されるであろう。
【０１１５】
図６及び図７a-図７dに関して上述の明文化した規則は、図６の表の残りから示すように得られる、音節r音方言、鼻音及び側音のような他の自鳴音のスペクトルの記述を可能にする。
【０１１６】
図９〜図１２に示すのは、１００Hzの基本周波数でのKlattの声門モデルとｌ＝１７.５cmの仮定した声道長を使用した数値シミュレーションにより得られたスペクトルであり、５００、１５００、２５００.....Hzで公称フォーマットピークを与える。
【０１１７】
図９は、１０００Hz及び２２００Hzの周波数で極を有したｒ音方言グループの特性スペクトルキューを示す。ここで、１６００Hzで極を有し２０００Hzで零点を有したこれらの周波数値間に余剰極と零点がある。
【０１１８】
図１０は側音グループの特性スペクトルキューを示す。ここで、スペクトルは、１５００Hzと３０００Hzの間で、平らか、或いはわずかに傾斜しており、３０００Hzと４０００Hzの間に余剰極と零点がある。１０５０Hzで低い極及び３２００Hzで高い極、３６００Hzで零点及び３７００Hzで極がある。 
【０１１９】
図１１は、鼻音グループの特性スペクトルキューを示す。ここで、スペクトルは、第１高調波より振幅が高い第２高調波が強く、スペクトルの低い部分が圧倒的に多い。
【０１２０】
最後に、図１２は、図１１のスペクトルの全体の構成に似ているが、鼻音グループ内の更なる自鳴音に関係する表示である。
【０１２１】
さて聴覚信号に見つかるような子音の処理について考えると、母音音に関して上で議論した前述の精度は、子音音に関係する５〜６ビットパラメーターの追加のためもちろん変動しうる。処理母音音と子音音の両方の完全な音声認識手順について考えると、母音音と子音音について考えると、上で議論した５０%エラーレート減少可能のため０-２０dBにわたり８２%程度の精度が予想される。しかしながら、追加のバイナリパラメーターに到着するために図６の表について考えると、合計８つ程度のそのようなパラメーターのみが要求されるであろうことが予想されるので、そのような値はもちろんまださらに改善される。
【０１２２】
従って、１０〜１２個程度の一般にバイナリパラメーターの使用により、信号処理効率が著しく改善するだろう。毎秒１００フレームで、本発明のポテンシャル関数モデルは、伝送ビットレートの少なくとも４倍減少を追加圧縮スキームを必要とすることなく達成できることを示唆する。
【０１２３】
例は再び修復されたポテンシャル関数の話者非依存(ビット単位の)部分を含んでおり、例えばテレフォニー、特にモバイルのテレコムで使用できることに気付かれたい。重要な状況は、音声とeテキストの両方を伝送する必要性が共有帯域幅の問題に繋がる軍事的分野である。最近、７２bpsの音声圧縮が電流２.４ kbpsに比して必要であると推定されている。ポテンシャル関数システムは、出力音韻規則モジュールで１００bps未満で動作するポテンシャルを有し、フレームレートが音声レートに依存して毎秒１００フレームから毎秒１０程度未満のビットストリングに減少するだろう。 
【０１２４】
音声処理セキュリティ用途は、通信回線の自動インタロゲート可能なテレフォニーを含む状況で一般に使用される。本発明による方法は、遠隔操作の利点を有する。これは、例えば、サンプルの初期データベースの編集のための密接な関わり及び自動走査段階での比較的密接な関わりを要求する指紋と虹彩のパターニングを含むことが最も望ましい。
【０１２５】
音声認識プロセスは、修復したバイナリパラメーターの話者非依存部分、即ち第一に母音のバイナリストリング、また追加の非母音パラメーターを使用する。例えば現在使用されているケプストラル係数の代わりに文法パーサー（文法解析器）で実施されるように、用途は既に示したように極めて広い。
【０１２６】
最後に、音声合成に関して、発明の例は、例えば語句のデータベースから、合成されるメッセージの話者非依存成分に対してバイナリ音声トークンストリームを発生する手段、このバイナリストリームをバンド制限アナログ電気信号に変換する手段、及びこの信号をラウドスピーカーのような可聴音声に変換する手段を含む。
【０１２７】
用途は、例えば電話時刻案内或いは鉄道タノイ（tannoy商標）システムを含むパーソナルコンピューティング用途及び情報流布のための、テキストから音声へのシステムに関することができる。
【０１２８】
また、発明が、母音或いは定常的な自鳴音の音に６つのビットパラメーターの定義を与える際に、例えば母音及び子音体系の１１或いは１２ビットモデルのオプションを提供できることを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【０１２９】
【図１】図１は、音声認識配置へのフロント・エンドの一部として本発明の使用を示す概略ブロック図である。
【図２】図２は、ポテンシャル関数に写像された面積関数の同等セットを示す。
【図３】図３は、井戸が終端障壁に先行した面積関数を示す。
【図４】図４は、第一固有関数への建設的効果の位相のグラフである。
【図５】図５は、反転電位構成による破壊的平坦化効果のグラフである。
【図６−１】図６−１は、定常自鳴音の言語音に対する６ビット声道モデルを示す表である。
【図６−２】図６−２は、定常自鳴音の言語音に対する６ビット声道モデルを示す表である。
【図７ａ】図７aは、図６の表のビットストリングから写像されたポテンシャル関数タイプを示す。
【図７ｂ】図７bは、図６の表のビットストリングから写像されたポテンシャル関数タイプを示す。
【図７ｃ】図７cは、図６の表のビットストリングから写像されたポテンシャル関数タイプを示す。
【図７ｄ】図７dは、図６の表のビットストリングから写像されたポテンシャル関数タイプを示す。
【図８】図８は、図６の表に対応する母音の図を示す。
【図９】図９は、図６の表から得られた自鳴音の様々なグループの特性スペクトルキューを示す。
【図１０】図１０は、図６の表から得られた自鳴音の様々なグループの特性スペクトルキューを示す。
【図１１】図１１は、図６の表から得られた自鳴音の様々なグループの特性スペクトルキューを示す。
【図１２】図１２は、図６の表から得られた自鳴音の様々なグループの特性スペクトルキューを示す。
【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６−１】
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【図６−２】
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【図７ａ】
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【図７ｂ】
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【図７ｃ】
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【図７ｄ】
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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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【図１２】
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【国際調査報告】
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