(57)【要約】【課題】騒音下での認識率を向上した音声認識装置を提供する。【解決手段】音声認識装置は、音声入力を取得し、音声入力のスペクトルである入力スペクトルを生成する音響処理部と、各音素のスペクトルを音響モデルとして予め記憶している音響モデル記憶部と、入力スペクトルと音響モデルの各音素のスペクトルとのスペクトル間距離を算出し、スペクトル間距離が最小である音素を音声入力に対する音素として特定する音素マッチング部とを備え、音素マッチング部は、複数の周波数のそれぞれにおける、入力スペクトルと各音素のスペクトルとの差分に基づく値に重み付けを行い、重み付けした値の総和を計算することによって、スペクトル間距離を算出する。【選択図】図２
2019035935.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声入力を取得し、前記音声入力のスペクトルである入力スペクトルを生成する音響処理部と、
各音素のスペクトルを音響モデルとして予め記憶している音響モデル記憶部と、
前記入力スペクトルと前記音響モデルの各音素のスペクトルとのスペクトル間距離を算出し、前記スペクトル間距離が最小である音素を前記音声入力に対する音素として特定する音素マッチング部とを備える、音声認識装置であって、
前記音素マッチング部は、複数の周波数のそれぞれにおける、前記入力スペクトルと前記各音素のスペクトルとの差分に基づく値に重み付けを行い、重み付けした値の総和を計算することによって、前記スペクトル間距離を算出する、音声認識装置。
【請求項２】
前記音響処理部は、前記音声入力に含まれる騒音のスペクトルである騒音スペクトルをさらに生成し、
複数の騒音スペクトルのパターンと重み付け関数とを対応付けて記憶する重み付け関数記憶部と、
前記重み付け関数記憶部を参照し、前記音響処理部が生成した騒音スペクトルに最も類似する騒音スペクトルに対応付けられた重み付け関数を決定する重み付け関数決定部とをさらに備え、
前記音素マッチング部は、前記重み付け関数決定部が決定した重み付け関数に基づいて、前記重み付けを行う、請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
複数の言語種別と重み付け関数とを対応付けて記憶する言語別重み付け関数記憶部と、
前記音声入力に含まれる音声の言語種別を取得し、前記言語別重み付け関数記憶部を参照し、取得した前記言語種別に対応付けられた重み付け関数を決定する言語別重み付け関数決定部とをさらに備え、
前記音素マッチング部は、前記言語別重み付け関数決定部が決定した重み付け関数に基づいて、前記重み付けを行う、請求項１に記載の音声認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、入力音声の特徴と予め作成された音響モデルの各音素の特徴とを比較し、類似度が高いと判定した音素を入力音声に対する音素ラベルとして同定する、音声認識装置が知られている。
【０００３】
このような音声認識装置において、騒音下での認識率を向上させることが求められている。関連技術として、特許文献１は、発声時の音入力から非発声時の音入力の周波数成分を引き算することで騒音を除去することを開示している。特許文献２は、入力音声と音響モデルとの間の距離を、それぞれの静的特徴パラメータ間の距離と、動的特徴パラメータ間との距離との重みづけ和によって計算し、計算値が小さい音素を同定する際、騒音のパワーの時間変動の分散度合に基づいて変更することを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平０２−１７９７００号公報
【特許文献２】特開２００４−１８４８５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
騒音下での認識率向上のためには、同じ騒音特性の環境下で作成した音響モデルを用いるか、音声入力から騒音を差し引くことが考えられる。騒音環境下で音響モデルを作成する場合、複数の環境に対応させるためには、環境ごとにモデルを作成する必要があり工数がかかる。また、音声入力から騒音をスペクトル領域で差し引くとスペクトル歪みが生じ音響モデルとの比較方法によっては、かえって認識率が低下するおそれがある。このように、騒音下における認識率向上には改善の余地があった。
【０００６】
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、騒音下での認識率を向上した音声認識装置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、本発明の一局面は、音声入力を取得し、音声入力のスペクトルである入力スペクトルを生成する音響処理部と、各音素のスペクトルを音響モデルとして予め記憶している音響モデル記憶部と、入力スペクトルと音響モデルの各音素のスペクトルとのスペクトル間距離を算出し、スペクトル間距離が最小である音素を音声入力に対する音素として特定する音素マッチング部とを備える、音声認識装置である。音素マッチング部は、複数の周波数のそれぞれにおける、入力スペクトルと各音素のスペクトルとの差分に基づく値に重み付けを行い、重み付けした値の総和を計算することによって、スペクトル間距離を算出する。このようなスペクトル間距離の計算方法によって、人間の声を特徴付ける周波数帯を重視した評価や騒音を多く含む周波数帯の影響を小さくした評価を行うことができ、認識率を向上させることができる。
【０００８】
また、音響処理部は、音声入力に含まれる騒音のスペクトルである騒音スペクトルをさらに生成し、音声認識装置は、複数の騒音スペクトルのパターンと重み付け関数とを対応付けて記憶する重み付け関数記憶部と、重み付け関数記憶部を参照し、音響処理部が生成した騒音スペクトルに最も類似する騒音スペクトルに対応付けられた重み付け関数を決定する重み付け関数決定部とをさらに備え、音素マッチング部は、重み付け関数決定部が決定した重み付け関数に基づいて、重み付けを行ってもよい。これにより、音声入力に含まれる騒音の特性に応じてその影響を小さくした評価を行うことができ、認識率をより向上させることができる。
【０００９】
また、複数の言語種別と重み付け関数とを対応付けて記憶する言語別重み付け関数記憶部と、音声入力に含まれる音声の言語種別を取得し、言語別重み付け関数記憶部を参照し、取得した言語種別に対応付けられた重み付け関数を決定する言語別重み付け関数決定部とをさらに備え、音素マッチング部は、言語別重み付け関数決定部が決定した重み付け関数に基づいて、重み付けを行ってもよい。これにより、音声入力に含まれる音声の言語種別に応じて、その言語を特徴付ける周波数帯を重視した評価を行うことができ、認識率をより向上させることができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、騒音下での認識率を向上した音声認識装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る音声認識装置の機能ブロック図
【図２】本発明の第１の実施形態に係る音声認識装置の処理を示すフローチャート
【図３】本発明の第１の実施形態に係るスペクトル間距離を説明する図
【図４】本発明の第１の実施形態に係る重み付け関数の例を示す図
【図５】本発明の第２の実施形態に係る音声認識装置の機能ブロック図
【図６】本発明の第２の実施形態に係る音声認識装置の処理を示すフローチャート
【図７】本発明の第２の実施形態に係る騒音スペクトルと重み付け関数との対応付けの例を示す図
【図８】本発明の第３の実施形態に係る音声認識装置の機能ブロック図
【図９】本発明の第３の実施形態に係る音声認識装置の処理を示すフローチャート
【図１０】本発明の第３の実施形態に係る言語種別と重み付け関数との対応付けの例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（概要）
本発明に係る音声認識装置においては、音声入力のスペクトルと音響モデルのスペクトルとのスペクトル間距離を算出する際、特定の周波数成分における差分を他の周波数成分における差分より大きく重み付けする。このようなスペクトル間距離の計算方法によって、人間の声を特徴付ける周波数帯を重視した評価や騒音を多く含む周波数帯の影響を小さくした評価を行うことができ、認識率を向上させることができる。
【００１３】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１４】
（第１の実施形態）
＜構成＞
図１に、本実施形態に係る音声認識装置１００の機能ブロック図を示す。音声認識装置１００は、音響処理部１１０、音響モデル記憶部１２０、音素マッチング部１３０を含む。音響処理部１１０は高域強調部１１１、音響分析部１１２、騒音処理部１１３を含む。
【００１５】
音響処理部１１０は、外部から音声入力を受け付け、音声入力のスペクトルである入力スペクトルを生成する。音響モデル記憶部１２０は、予め作成した各音素のスペクトルを参照用の音響モデルとして記憶している。音素マッチング部１３０は、音響処理部１１０が生成した入力スペクトルと、音響モデル記憶部１２０が記憶している音響モデルの各音素のスペクトルとの距離であるスペクトル間距離を算出する。本実施形態におけるスペクトル間距離の詳細については後述する。そして、スペクトル間距離が最小である音素を音声入力に対する音素として同定してラベリングし音素ラベルを出力する。
【００１６】
＜動作＞
音声認識装置１００が行う処理を説明する。図２に音声認識装置１００が行う処理のフローチャートを示す。
【００１７】
ステップＳ１０１：音響処理部１１０は音声入力を受け付け、音声入力に基づいてそのスペクトルである入力スペクトルを生成する。音声入力は、例えばハミング窓を用いてフレーム化され、フレーム単位で以下の処理が行われる。音声入力は、まず、高域強調部１１１によって一般に特徴部分となりやすい高周波の領域が強調される。つぎに音響分析部１１２によってＦＦＴ（高速フーリエ変換）が行われ、音声入力のスペクトルが生成される。生成されたスペクトルは、騒音処理部１１３によって、騒音低減処理が行われる。騒音低減は、一例として、音響分析部１１２が生成したスペクトルから騒音のスペクトルを減算することで行う。騒音のスペクトルは、例えば、音声入力のうちパワーが小さいフレームや非発声期間として指定されたフレームに基づいて生成してもよいし、予め騒音モデルとして記憶しておいてもよい。騒音低減されたスペクトルが、音声入力のスペクトルである入力スペクトルとして、音響処理部１１０から出力される。なお、本実施形態では、音響処理部１１０は、騒音処理部１１３を備えず、音響分析部１１２が生成したスペクトルを入力スペクトルとして出力してもよい。
【００１８】
ステップＳ１０２：音素マッチング部１３０は、音響処理部１１０が生成した入力スペクトルを取得し、音響モデル記憶部１２０から各音素スペクトルを取得して、入力スペクトルと各音素のスペクトルとのスペクトル間距離を順次計算する。
【００１９】
ここで、図３を参照してスペクトル間距離について説明する。スペクトル間距離は、本実施形態においては、複数の周波数（角周波数）ωｉ（ｉ＝１、２、…、ｌ）における２つのスペクトルの差分ｄｉ（ｉ＝１、２、…、ｌ）の重み付け和で定義する。重み付けの係数は、周波数ωの関数Ｆ（ω）を重み付け関数として定義し、各ωｉにおける関数値Ｆ（ωｉ）（ｉ＝１、２、…、ｌ）により定める。図４に、一例に係る重み付関数Ｆ（ω）のグラフを示す。スペクトル間距離ＤＷは以下の数式で表される。
【００２０】
【数１】
2019035935.tif 000003
【００２１】
ここで、重み付け係数Ｆ（ωｉ）（ｉ＝１、２、…、ｌ）は、いずれかの値が他の値と異なるように予め定められる。すなわち、入力スペクトルと各音素のスペクトルとのスペクトル間距離を計算するにあたり、特定の周波数における差分の影響を他の周波数における差分の影響より大きくする。これにより、人間が騒音下で人間の声を聴き分ける場合などに行っていると考えられる、意識的に人間の声を特徴付ける特定の周波数帯を中心に聞き入るという聴覚特性と同様に、特定の周波数帯を重視した評価が可能となる。例えば、１５０Ｈｚの周波数を含む帯域と、１ｋＨｚ以上２ｋＨｚ以下の範囲の周波数を含む帯域とにおける重み付け係数を他の帯域における重み付け係数より大きくすると、車両騒音下での日本語音声の認識率を向上することができる。重み付け係数はこれに限定されず、適宜設計すればよい。
【００２２】
音素マッチング部１３０は、上述の式によって、入力スペクトルと音響モデルに含まれるｍ個の音素のスペクトルのそれぞれとのスペクトル間距離ＤＷを計算する。入力スペクトルとｊ番目の音素のスペクトルとのスペクトル間距離をＤＷｊ（ｊ＝１、２、…、ｍ）とする。
【００２３】
ステップＳ１０３：音素マッチング部１３０は、スペクトル間距離ＤＷｊ（ｊ＝１、２、…、ｍ）の最小値を与える音素を特定する。音声認識装置１００はこのようにして特定した音素を、音声入力フレームに対する音素ラベルとして出力する。１フレームについての処理は以上で終了となるが、次に処理すべきフレームがある場合は、そのフレームについてステップＳ１０１〜Ｓ１０３の処理を実行する。
【００２４】
＜効果＞
本実施形態においては、騒音を含む入力スペクトルを音素のスペクトルと比較する際に、人間の声を特徴付ける周波数帯を重視した評価を行うことにより、認識率を向上させることができる。
【００２５】
なお、スペクトル間距離ＤＷは差分ｄｉの重み付け線形和としたが、周波数ごとの重み付けができれば限定されず、重み付け２乗和でもよい。
【００２６】
（第２の実施形態）
＜構成＞
図５に、本実施形態に係る音声認識装置２００の機能ブロック図を示す。音声認識装置２００は、第１の実施形態に係る音声認識装置１００において、重み付け関数決定部１４０および重み付け関数記憶部１５０をさらに備えたものである。音声認識装置２００は、音声入力に含まれる騒音のスペクトルのパターンに基づいて、重み付け関数決定部１４０が、重み付け関数記憶部１５０を参照して重み付け関数Ｆ（ω）を決定する点で、第１の実施形態に係る音声認識装置１００と異なる。第１の実施形態に係る音声認識装置１００と同様のまたは対応する構成要素には同一の参照符号を付す。
【００２７】
＜動作＞
音声認識装置２００が行う処理を説明する。図６に音声認識装置２００が行う処理のフローチャートを示す。
【００２８】
ステップＳ２０１：音響処理部１１０は音声入力を受け付け、音声入力に基づいてそのスペクトルである入力スペクトルを生成する。本ステップの処理は、第１の実施形態におけるステップＳ１０１と同様であるが、本実施形態では、騒音処理部１１３による騒音低減処理を実行することが好適である。騒音低減処理に用いる騒音のスペクトルは、音声入力に基づいて生成する。例えば音声入力のうち、パワーが小さいフレームや非発声期間として指定されたフレームに基づいてスペクトルを生成することができる。騒音低減されたスペクトルが、音声入力のスペクトルである入力スペクトルとして、音響処理部１１０から出力される。また、騒音スペクトルも音響処理部１１０から出力される。
【００２９】
ステップＳ２０２：重み付け関数決定部１４０は、騒音スペクトルに基づいて、重み付け関数記憶部１５０を参照して、重み付け関数を決定する。重み付け関数記憶部１５０は、騒音スペクトルのパターンと重み付け関数とを対応付けて記憶している。この対応付けの例を図７に示す。図７に示す騒音Ａ、Ｂ、Ｃの各スペクトルは、車両内、オフィス、トンネルにおける騒音スペクトルである。騒音Ａ、Ｂ、Ｃのそれぞれに重み付け関数ＦＡ（ω）、ＦＢ（ω）、ＦＣ（ω）が対応付けられている。重み付け関数は、例えば、人間の音声を特徴づける帯域の重みを大きくし、かつ、騒音のレベルが大きい帯域の重みを小さくする方針で設計することができる。重み付け関数決定部１４０は、音響処理部１１０から取得した騒音スペクトルに最も類似する騒音スペクトルを、重み付け関数記憶部１５０が記憶している騒音スペクトルから選択し、選択した騒音スペクトルに対応付けられた重み付け関数を決定する。なお、騒音スペクトルの類似の判定は、例えば、重み付けなしのスぺクトル間距離に基づいて行うことができる。
【００３０】
ステップＳ２０３：音素マッチング部１３０は、音響処理部１１０が生成した入力スペクトルを取得し、重み付け関数決定部１４０が決定した重み付け関数を取得し、音響モデル記憶部１２０から各音素スペクトルを取得して、入力スペクトルと各音素のスペクトルとのスペクトル間距離ＤＷｊ（ｊ＝１、２、…、ｍ）を順次計算する。
【００３１】
ステップＳ２０４：音素マッチング部１３０は、スペクトル間距離ＤＷｊ（ｊ＝１、２、…、ｍ）の最小値を与える音素を特定する。音声認識装置２００はこのようにして特定した音素を、音声入力フレームに対する音素ラベルとして出力する。１フレームについての処理は以上で終了となるが、次に処理すべきフレームがある場合は、そのフレームについてステップＳ２０１〜Ｓ２０４の処理を実行する。
【００３２】
＜効果＞
本実施形態においては、第１の実施形態と同様、騒音を含む入力スペクトルを音素のスペクトルと比較する際に、人間の声を特徴付ける周波数帯を重視した評価を行うことにより、認識率を向上させることができる。本実施形態ではさらに、騒音の特性に応じてその影響を小さくした評価を行うことができ、認識率をより向上させることができる。
【００３３】
（第３の実施形態）
＜構成＞
図８に、本実施形態に係る音声認識装置３００の機能ブロック図を示す。音声認識装置３００は、第２の実施形態に係る音声認識装置２００において、重み付け関数決定部１４０の代わりに言語別重み付け関数決定部１４１を備え、重み付け関数記憶部１５０の代わりに言語別重み付け関数決定部１５１を備えたものである。第２の実施形態に係る音声認識装置２００は、音声入力に含まれる騒音のスペクトルのパターンに基づいて、重み付け関数決定部１４０が、重み付け関数記憶部１５０を参照して重み付け関数Ｆ（ω）を決定するのに対し、本実施形態に係る音声認識装置３００は、音声入力に含まれる音声の言語種別に基づいて、言語別重み付け関数決定部１４１が、言語別重み付け関数記憶部１５１を参照して重み付け関数Ｆ（ω）を決定する。また、音声認識装置３００は、一例として、単語マッチング部１６０、日本語単語記憶部１７１、英語単語記憶部１７２を備える。第１および第２の実施形態に係る音声認識装置１００、２００と同様のまたは対応する構成要素には同一の参照符号を付す。
【００３４】
＜動作＞
音声認識装置３００が行う処理を説明する。図９に音声認識装置３００が行う処理のフローチャートを示す。
【００３５】
ステップＳ３０１：音響処理部１１０は音声入力を受け付け、音声入力に基づいてそのスペクトルである入力スペクトルを生成する。本ステップの処理は、第１の実施形態におけるステップＳ１０１と同様である。
【００３６】
ステップＳ３０２：言語別重み付け関数決定部１４１は、音声入力に含まれる音声の言語種別に基づいて、言語別重み付け関数記憶部１５１を参照して、重み付け関数を決定する。言語種別の判定の方法は後述する。
【００３７】
言語別重み付け関数記憶部１５１は、言語種別と重み付け関数とを対応付けて記憶している。この対応付けの例を図１０に示す。図１０に示すように、日本語、英語のそれぞれに重み付け関数ＦＪ（ω）、ＦＥ（ω）が対応付けられている。重み付け関数は、例えば、各言語における人間の音声を特徴付ける帯域の重みを大きくする方針で設計することができる。
【００３８】
日本語は、音素が基本的に子音（Ｃ）の後に母音（Ｖ）が続く「Ｃ＋Ｖ」の構造によって構成され、母音の出現比率が比較的高い。そのため、５００Ｈｚ以下のフォルマントが支配的である母音が特徴的となる。本実施形態では、一例として、日本語の重み付け関数ＦＪ（ω）を低、中域から高域にかけて、おおむね一様だが、緩やかに減少するように設定し、日本語音声を特徴づける帯域の重みを大きくする。
【００３９】
これに対して英語は、子音の種類が日本語より多く、また、音素が「Ｃ＋Ｖ」に加えて、「Ｃ＋Ｃ＋Ｖ」、「Ｃ」、「Ｃ＋Ｃ」等の構造によって構成され、子音の出現比率が高い。そのため、中域から高域の成分が支配的である子音が特徴的となる。本実施形態では、一例として、英語の重み付け関数ＦＥ（ω）を低域から中、高域にかけて増加するように設定し、英語音声を特徴づける帯域の重みを大きくする。
【００４０】
ステップＳ３０３：音素マッチング部１３０は、音響処理部１１０が生成した入力スペクトルを取得し、言語別重み付け関数決定部１４１が決定した重み付け関数を取得し、音響モデル記憶部１２０から各音素スペクトルを取得して、入力スペクトルと各音素のスペクトルとのスペクトル間距離ＤＷｊ（ｊ＝１、２、…、ｍ）を順次計算する。
【００４１】
ステップＳ３０４：音素マッチング部１３０は、スペクトル間距離ＤＷｊ（ｊ＝１、２、…、ｍ）の最小値を与える音素を、音声入力フレームに対する音素ラベルとして特定する。音素マッチング部１３０はこのようにして特定した音素を、音声入力フレームに対する音素ラベルとして出力する。
【００４２】
ステップＳ３０５：単語マッチング部１６０は、音素マッチング部１３０から出力される音素ラベルを順次受け取り、単語マッチングを行う。単語マッチングは、一例として、順次受け取った音素ラベルの配列に対して、最も類似度が高い、すなわち、確率（尤度）が高い単語を対応付けることによって行う。候補となる単語として、日本語の単語が日本語単語記憶部１７１に記憶されており、英語の単語が英語単語記憶部１７２に記憶されている。単語マッチング部１６０は、日本語単語記憶部１７１および英語単語記憶部１７２の両方を参照し、最も確率の高い単語を特定する。単語マッチング部１６０は、音声認識装置３００の出力として、この単語を出力する。１フレームについての処理は以上で終了となるが、次に処理すべきフレームがある場合は、そのフレームについてステップＳ３０１〜Ｓ３０５の処理を実行する。
【００４３】
ここで、音声入力に含まれる音声の言語種別の判定の方法の一例を説明する。単語マッチング部１６０は、上記ステップＳ３０５の処理の際、日本語単語記憶部１７１および英語単語記憶部１７２から、それぞれ、確率が上位の、例えば、１０位以内の単語を選択し、選択した日本語の単語の確率の平均値と、選択した英語の単語の確率の平均値とを比較する。単語マッチング部１６０は、確率の平均値の高いほうの言語を、音声入力に含まれる音声の言語種別と判定し、判定結果を、言語別重み付け関数決定部１４１に通知する。言語別重み付け関数決定部１４１は、ステップＳ３０２で、通知された判定結果に基づいて重み付け関数を決定し、音素マッチング部１３０は、ステップＳ３０３で、現在処理対象の入力スペクトルに対して、この重み付け関数を用いた処理を行う。単語マッチング部１６０による言語種別の判定処理および通知処理は、ステップＳ３０５において、常時実行してもよく、所定周期ごとに実行してもよい。また、複数回の判定結果の多数決をとった結果を言語別重み付け関数決定部１４１に通知してもよい。
【００４４】
上述の説明では、音声認識装置３００は、単語マッチング部１６０を備えるので、第１、第２の実施形態に係る音声認識装置１００、２００が音素ラベルを出力するのとは異なり、単語マッチング部１６０が特定した単語を出力するものとした。しかし、音声認識装置３００は、単語の代わりに、あるいは単語に加えて、音素ラベルを出力してもよい。また、音声認識装置３００は、単語マッチング部１６０、日本語単語記憶部１７１、英語単語記憶部１７２を備えず、音素ラベルを出力してもよい。この場合、言語別重み付け関数決定部１４１は、単語マッチング部１６０から判定結果を受け取る代わりに、音声入力やそのスペクトルを音響処理部１１０から受け取り、各種の言語識別手法を用いて自身で言語を判定してもよいし、あるいは、音素ラベルに基づいて外部の機器が行った言語種別の判定処理の結果を受け取ってもよい。
【００４５】
また、言語の例として日本語、英語の２言語を挙げたが、本実施形態においては、言語の種別や数は限定されず、他の言語にも適用可能である。
【００４６】
＜効果＞
本実施形態においては、第１の実施形態と同様、騒音を含む入力スペクトルを音素のスペクトルと比較する際に、人間の声を特徴付ける周波数帯を重視した評価を行うことにより、認識率を向上させることができる。本実施形態ではさらに、音声入力に含まれる音声の言語種別に応じて、特にその言語を特徴付ける周波数帯を重視した評価を行うことができ、認識率をより向上させることができる。
【００４７】
なお、本発明は、音声認識装置の機能ブロックの構成として捉えるだけでなく、プロセッサを備えるコンピューターが実行する音声認識方法やプログラムとして捉えることができる。
【産業上の利用可能性】
【００４８】
本発明は、音声認識装置等に有用である。
【符号の説明】
【００４９】
１００、２００、３００    音声認識装置
１１０    音響処理部
１１１    高域強調部
１１２    音響分析部
１１３    騒音処理部
１２０    音響モデル記憶部
１３０    音素マッチング部
１４０    重み付け関数決定部
１４１    言語別重み付け関数決定部
１５０    重み付け関数記憶部
１５１    言語別重み付け関数記憶部
１６０    単語マッチング部
１７１    日本語単語記憶部
１７２    英語単語記憶部
【図１】
2019035935.tif 000004
【図２】
2019035935.tif 000005
【図３】
2019035935.tif 000006
【図４】
2019035935.tif 000007
【図５】
2019035935.tif 000008
【図６】
2019035935.tif 000009
【図７】
2019035935.tif 000010
【図８】
2019035935.tif 000011
【図９】
2019035935.tif 000012
【図１０】
2019035935.tif 000013