(57)【要約】【課題】入力信号の分散を精度良く推定し、ＭＶＮの効果を改善することのできる音声認識装置を得る。【解決手段】平均・分散算出部８は、特徴ベクトル蓄積部４に蓄積された過去の特徴ベクトル５と事前分布パラメータ７からＭＡＰ（Maximum a posteriori）推定を用いて特徴ベクトルの平均・分散を推定する。特徴量正規化部１２は、推定した平均・分散ベクトル９と音響モデルの特徴ベクトルの平均・分散ベクトル１１とを用いて特徴ベクトル３を正規化する。音声認識部１８は、正規化された特徴ベクトル１３と音響モデル１５および言語モデル１７を用いて音声認識を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号を分析して特徴ベクトルを出力する音響分析部と、
前記音響分析部から出力された特徴ベクトルを蓄積した過去の特徴ベクトルと事前分布パラメータからＭＡＰ（Maximum a posteriori）推定を用いて特徴ベクトルの平均・分散を推定する平均・分散算出部と、
前記推定した平均・分散ベクトルおよび予め単語の特徴ベクトルをモデル化した音響モデルの平均・分散ベクトルを用いて前記特徴ベクトルを正規化する特徴量正規化部と、
前記正規化された特徴ベクトルと前記音響モデルおよび予め単語列の出現確率をモデル化した言語モデルを用いて音声認識を行う音声認識部とを備えたことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
入力信号を分析して騒音ベクトルを出力する騒音判定部と、
１つ以上の騒音環境に関するテンプレート分布を格納するテンプレート格納部と、
前記騒音ベクトルと前記テンプレート分布をマッチングして当該テンプレート分布に対する重みを求め、当該重みに基づいて前記テンプレート分布から前記事前分布パラメータを算出する事前分布算出部を備えたことを特徴とする請求項１記載の音声認識装置。
【請求項３】
過去の騒音の特徴を格納した判定条件格納部を備え、
前記騒音判定部は、最新の入力信号の騒音の特徴と前記過去の騒音の特徴を比較し、前記最新の入力信号の騒音と前記過去の騒音の差が閾値を超える場合は、前記過去の特徴ベクトルを廃棄して前記事前分布算出部による事前分布パラメータの算出を行うと判定することを特徴とする請求項２記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記テンプレート分布格納部に２つ以上のテンプレート分布が格納されている場合、
各テンプレート分布における前記騒音ベクトルの尤度を求め、それぞれの尤度を尤度の合計値で正規化して前記各テンプレート分布に対する重みとして用いることを特徴とする請求項２または請求項３記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記テンプレート分布格納部に２つ以上のテンプレート分布が格納されている場合、
各テンプレート分布における前記騒音ベクトルの尤度を求め、当該尤度の最大値に比例して前記事前分布パラメータに含まれる重みパラメータの値を増加させることを特徴とする請求項２または請求項３記載の音声認識装置。
【請求項６】
前記テンプレート分布格納部に２つ以上のテンプレート分布が格納されている場合、
各テンプレート分布における前記蓄積した過去の特徴ベクトルの尤度を求め、それぞれの尤度を尤度の合計値で正規化して前記各テンプレート分布に対する重みとして用いることを特徴とする請求項２または請求項３記載の音声認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、音声信号を入力して音声認識を行う音声認識装置に関し、特に、音声認識処理において特徴ベクトルを正規化することで、騒音環境下における認識性能を向上させる特徴量正規化処理に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
騒音下で音声認識を行う場合、入力信号の特徴ベクトルに歪みが生じ、予め用意した音響モデルの特徴ベクトルと不整合が起こる問題がある。
上記の問題を解決する技術として、入力信号の特徴ベクトルの平均・分散が音響モデルの特徴ベクトルの平均・分散と一致するように入力信号の特徴ベクトルを正規化し、騒音下での認識性能を向上させる平均・分散正規化（MVN:Mean Variance Normalization)と呼ばれる手法が知られている。ＭＶＮの計算式は、例えば非特許文献１に開示されている。
【０００３】
ＭＶＮを実行するためには、入力信号の特徴ベクトルの平均・分散を推定する必要がある。しかし、最尤推定で平均・分散を求める場合、過去に十分な入力信号が蓄積されていない状態では平均・分散を正確に求められず、ＭＶＮの効果が低下してしまう問題がある。また、リアルタイム性が重視されるカーナビ等の機器では、応答遅延を防ぐために最新の入力信号を除く過去の入力信号のみから平均・分散を推定する必要があり、推定の精度が低下する。このような問題を解決するため、例えば、特許文献１には、局所的な特徴ベクトルの分散の算出を繰り返すことで、認識精度を改善する手法が開示されている。また、例えば、特許文献２には、デバイスや背景騒音ごとに用意した初期値と最尤推定で求めた平均の重み付け和を取ることで、入力信号の特徴ベクトルの平均を適応的に算出する手法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２３３７８２号公報
【特許文献２】特開２０１１−０３９４３４号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】“A description and comparison of the feature sets used in speech processing”, Mississippi State University, 2000
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１のように局所的な分散の算出を行う場合、応答遅延の問題を完全に回避することはできない。また、短い区間のみから分散の推定を行うため、推定の精度が低くなりＭＶＮの効果が低下するという問題があった。また、特許文献２の方法は高い精度で平均を推定することができるが、分散への適用は困難であった。
【０００７】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、入力信号の分散を精度良く推定し、ＭＶＮの効果を改善することのできる音声認識装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明に係る音声認識装置は、入力信号を分析して特徴ベクトルを出力する音響分析部と、音響分析部から出力された特徴ベクトルを蓄積した過去の特徴ベクトルと事前分布パラメータからＭＡＰ（Maximum a posteriori）推定を用いて特徴ベクトルの平均・分散を推定する平均・分散算出部と、推定した平均・分散ベクトルおよび予め単語の特徴ベクトルをモデル化した音響モデルの平均・分散ベクトルを用いて特徴ベクトルを正規化する特徴量正規化部と、正規化された特徴ベクトルと音響モデルおよび予め単語列の出現確率をモデル化した言語モデルを用いて音声認識を行う音声認識部とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００９】
この発明の音声認識装置は、過去の特徴ベクトルと事前分布パラメータからＭＡＰ推定を用いて特徴ベクトルの平均・分散を推定するようにしたので、入力信号の分散を精度良く推定し、ＭＶＮの効果を改善することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】この発明の実施の形態１による音声認識装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による音声認識装置事前分布パラメータ計算を示すフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態１による音声認識装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】この発明の実施の形態１による音声認識装置のＭＡＰ推定のイメージを示す説明図である。
【図５】この発明の実施の形態１による音声認識装置の平均・分散の正規化のイメージを示す説明図である。
【図６】この発明の実施の形態２による音声認識装置を示す構成図である。
【図７】この発明の実施の形態２による音声認識装置のテンプレート分布群を示す説明図である。
【図８】この発明の実施の形態２による音声認識装置のテンプレート分布群計算を示すフローチャートである。
【図９】この発明の実施の形態２による音声認識装置の動作を示すフローチャートである。
【図１０】この発明の実施の形態２による音声認識装置の事前分布パラメータの計算を示すフローチャートである。
【図１１】この発明の実施の形態２による音声認識装置の事前分布パラメータ計算のイメージを示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１における音声認識装置の構成を示すブロック図である。実施の形態１の音声認識装置は、入力信号１を分析して入力信号１の特徴ベクトル３を出力する音響分析部２、特徴ベクトル３を蓄積する特徴ベクトル蓄積部４、事前分布パラメータ７を格納する事前分布格納部６、特徴ベクトル蓄積部４に蓄積された過去の特徴ベクトル５と事前分布パラメータ７から特徴ベクトル３の平均・分散ベクトル９を推定する平均・分散算出部８、音響モデル１５における特徴ベクトルの平均・分散ベクトル１１を格納したモデル統計量格納部１０、推定した平均・分散ベクトル９および音響モデル１５における特徴ベクトルの平均・分散ベクトル１１を用いて特徴ベクトル３を正規化する特徴量正規化部１２、正規化された特徴ベクトル１３と音響モデル格納部１４に格納された音響モデル１５および言語モデル格納部１６に格納された言語モデル１７を用いて音声認識を行い、認識結果１９を出力する音声認識部１８から構成されている。
【００１２】
特徴ベクトル３は、例えばＭＦＣＣ（Mel Frequency Cepstral Cofficient）とする。事前分布パラメータ７については後述する。音響モデル１５は、例えばＨＭＭ（Hidden Markov Model）とする。言語モデル１７は、例えばN-gram言語モデルとする。
【００１３】
＜事前分布パラメータの計算方法＞
次に、事前分布パラメータ７について詳細に説明する。事前分布格納部６には、事前分布パラメータ７として以下の４つのパラメータを算出して保持しておく。
（ａ）事前分布の平均パラメータμ0
（ｂ）事前分布の分散パラメータΣ0
（ｃ）事前分布の重みパラメータτ
（ｄ）事前分布の自由度パラメータα
【００１４】
各パラメータの計算方法について説明する。図２は各パラメータを計算するフローチャートであり、（ａ）は平均パラメータμ0、（ｂ）は分散パラメータΣ0、（ｃ）は重みパラメータτの計算を示している。各パラメータを求めるにあたっては、パラメータ学習用の発話データを用意する（ＳＴ１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ）。パラメータ学習用の発話データは、音響モデル１５の学習に使用したデータと同じデータを用いても良い。平均パラメータμ0、分散パラメータΣ0は、それぞれパラメータ学習用の発話データの特徴ベクトルの平均・分散とする（ＳＴ１０２ａ〜１０３ａ，ＳＴ１０２ｂ〜１０３ｂ）。また、重みパラメータτは、例えばパラメータ学習用の発話データの１発話あたりの平均フレーム数とする（ＳＴ１０２ｃ〜１０３ｃ）。自由度パラメータαは、例えば特徴ベクトルの次元数＋１の値とする。なお、事前分布パラメータの算出方法は上記の方法に限るものではなく、例えばパラメータ学習用の発話データを用いて、各発話データの平均・分散の分布を求め、周辺尤度が最大になるように重みパラメータτや自由度パラメータαを設定しても良い。
【００１５】
次に、実施の形態１の音声認識装置の動作について説明する。実施の形態１の音声認識装置を用いて音声認識を行うフローを図３に示す。まず、音響分析部２は入力信号１を特徴ベクトル３に変換して出力する（ステップＳＴ２０１）。特徴ベクトル３は特徴ベクトル蓄積部４に蓄積される（ステップＳＴ２０２）。次に、平均・分散算出部８では過去の特徴ベクトル５と事前分布パラメータ７を用いて平均・分散ベクトル９を推定する（ステップＳＴ２０３）。平均・分散算出部８の詳しい動作は後述する。特徴量正規化部１２では、平均・分散算出部８で推定された平均・分散ベクトル９およびモデル統計量格納部１０からの音響モデルの特徴ベクトルの平均・分散ベクトル１１を用いて、特徴ベクトル３を正規化する。正規化処理の詳しい内容は後述する。音声認識部１８では、音響モデル格納部１４に格納されている音響モデル１５および言語モデル格納部１６に格納されている言語モデル１７を用いて、正規化された特徴ベクトル１３のパターンマッチを行い、認識結果１９を得る。
【００１６】
＜平均・分散ベクトルの推定方法＞
次に、ステップＳＴ２０３の平均・分散算出部８における特徴ベクトル３の平均・分散ベクトル９を推定する方法について説明する。平均・分散ベクトルの推定には、ＭＡＰ推定（MAP:Maximum a posteriori、最大事後確率推定）と呼ばれる方法を用いる。
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【００１７】
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【００１８】
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【００１９】
＜特徴ベクトルの正規化＞
次に、ステップＳＴ２０４の特徴量正規化部１２における特徴ベクトルの正規化を行う方法について説明する。特徴量正規化部１２では、入力信号の特徴ベクトル３の平均・分散が音響モデルの特徴ベクトルの平均・分散ベクトル１１と一致するように正規化を行う。平均と分散を同時に正規化することで、騒音によって生じる特徴ベクトルの歪みを補正することができる。平均・分散を用いた正規化のイメージを図５に示す。
【００２０】
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【００２１】
次に、音声認識部１８は、正規化された特徴ベクトル１３に対して、音響モデル１５と言語モデル１７とを用いて音声認識を行い（ステップＳＴ２０５）、音声認識結果を認識結果１９として出力する。
【００２２】
このように、実施の形態１の音声認識装置においては、ＭＡＰ推定を用いて特徴ベクトル３の平均・分散ベクトル９を推定し、それを用いて特徴ベクトル３を正規化することで、過去の特徴ベクトル５が少ない場合においても騒音による歪みを正しく補正することができる。正規化された特徴ベクトル１３を用いて音声認識を行うことで、騒音下においてより精度の高い音声認識が可能となる。
【００２３】
以上説明したように、実施の形態１の音声認識装置によれば、入力信号を分析して特徴ベクトルを出力する音響分析部と、音響分析部から出力された特徴ベクトルを蓄積した過去の特徴ベクトルと事前分布パラメータからＭＡＰ（Maximum a posteriori）推定を用いて特徴ベクトルの平均・分散を推定する平均・分散算出部と、推定した平均・分散ベクトルおよび予め単語の特徴ベクトルをモデル化した音響モデルの平均・分散ベクトルを用いて特徴ベクトルを正規化する特徴量正規化部と、正規化された特徴ベクトルと音響モデルおよび予め単語列の出現確率をモデル化した言語モデルを用いて音声認識を行う音声認識部とを備えたので、入力信号の分散を精度良く推定し、ＭＶＮの効果を改善することができる。
【００２４】
実施の形態２．
図６はこの発明による実施の形態２の音声認識装置の構成を示すブロック図である。実施の形態２の音声認識装置では、実施の形態１の音声認識装置に対して新たに判定条件格納部２０、騒音判定部２２、テンプレート格納部２５、事前分布算出部２７が追加されている。これ以外の音響分析部２〜音声認識部１８の構成は図１に示す実施の形態１の構成と同様であるため、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略する。
【００２５】
判定条件格納部２０は事前分布の再計算を判定するための判定条件２１を格納する。騒音判定部２２は入力信号１を読み込み、騒音ベクトル２３を出力する。さらに、騒音判定部２２は判定条件２１を用いて事前分布を再計算する必要があるかを判断し、再計算の必要がある場合は過去の特徴ベクトルを全て破棄すると共に、判定条件格納部２０に新しい判定条件２４を格納する。テンプレート格納部２５は、予め複数の騒音に対して算出したテンプレート分布群２６を蓄積する。事前分布算出部２７は、騒音判定部２２が事前分布を再計算する必要があると判断した場合、テンプレート分布群２６と騒音ベクトル２３に基づいて新しい事前分布パラメータ２８を計算する。
【００２６】
判定条件２１は、例えば過去の入力信号のＳ／Ｎ比である。騒音ベクトル２３は、例えば入力信号１における非音声区間のＭＦＣＣである。テンプレート分布群２６の詳細は後述する。新しい事前分布パラメータ２８は、実施の形態１における事前分布パラメータ７と同様の４つのパラメータ（μ0，Σ0，τ，α）である。
【００２７】
＜テンプレート分布群の詳細＞
テンプレート分布群２６には、複数のテンプレート分布が含まれる。各テンプレート分布は、異なる騒音環境における、発話全体の平均・分散ベクトルと非音声区間のみの平均・分散ベクトルを含む。テンプレート分布群２６のイメージを図７に示す。図７では、車両内における音声認識の場合を示しており、アイドリング時、通常走行時、高速走行時の特徴ベクトルの分布と非音声区間の分布を示している。
テンプレート分布の計算にあたっては、騒音ごとに学習用の発話データを用意し、それぞれのデータを用いて発話全体の平均・分散ベクトルと非音声区間のみの平均・分散ベクトルを学習する。テンプレート分布の学習フローを図８に示す。図８に示すように、対象となる騒音環境の処理（ステップＳＴ３０１〜ステップＳＴ３０６）では、学習したい騒音環境ごとに必要な全騒音の処理を行う。先ず、学習用の発話データを用意して（ステップＳＴ３０２）、特徴ベクトルを抽出し（ステップＳＴ３０３）、抽出した特徴ベクトルの平均・分散を求めてこれを発話全体の平均・分散ベクトルとする（ステップＳＴ３０４）。また、抽出した特徴ベクトルの非音声区間のみを用いて平均・分散を求め、非音声区間の平均・分散ベクトルとする（ステップＳＴ３０５）。このようにして図７に示すようなテンプレート分布群２６を得る。
なお、テンプレート分布に含める情報は上記のものに限らず、騒音ごとの重みパラメータτや自由度パラメータαを含めてもよい。また、非音声区間における特徴量の分布を混合ガウス分布とみなし、１つのテンプレート分布に複数の非音声区間の平均・分散ベクトルを含めてもよい。
【００２８】
次に、実施の形態２における音声認識装置の動作について説明する。実施の形態２の音声認識装置を用いて音声認識を行うフローを図９に示す。まず、音響分析部２は入力信号１を特徴ベクトル３に変換して出力する（ステップＳＴ４０１）。次に、騒音判定部２２は入力信号１を分析して、騒音ベクトル２３を出力する（ステップＳＴ４０２）。このとき、騒音判定部２２は事前分布を再計算する必要があるかどうかを判定する（ステップＳＴ４０３）。詳しい判定方法については後述する。事前分布を再計算する場合、特徴ベクトル蓄積部４に蓄積されている特徴ベクトルを全て破棄する（ステップＳＴ４０５）。また、判定条件格納部２０に新しい判定条件２４を格納する（ステップＳＴ４０６）。次に、事前分布算出部２７は騒音ベクトル２３およびテンプレート分布群２６を用いて、新しい事前分布パラメータ２８を算出する（ステップＳＴ４０７）。事前分布パラメータの算出は、騒音環境が大きく変化した場合（ステップＳＴ４０３：ＹＥＳ）および過去の特徴ベクトルが全く蓄積されていない場合（ステップＳＴ４０４：ＹＥＳ）に行う。事前分布パラメータの算出の詳しい流れは後述する。算出した新しい事前分布パラメータ２８は、事前分布格納部６に格納する（ステップＳＴ４０８）。その後の処理は、実施の形態１における特徴ベクトル３の抽出後の処理（ステップＳＴ２０２以降の処理）と同様である。
【００２９】
＜事前分布の再計算の判定＞
以下、騒音判定部２２における事前分布の再計算の判定について説明する。騒音判定部２２では、騒音環境が大きく変化した場合に、事前分布の再計算の必要があると判定する。騒音環境の変化量は、例えば入力信号１のＳ／Ｎ比と、判定条件格納部２０に格納されている過去の入力信号のＳ／Ｎ比の差の絶対値を用いる。入力信号１のＳ／Ｎ比は、例えば入力信号１の音声区間のパワーと非音声区間のパワーの比から求める。入力信号１のＳ／Ｎ比と判定条件格納部２０に格納されているＳ／Ｎ比の差の絶対値が予め定めた閾値を超える場合に、騒音判定部２２は事前分布を再計算する必要があると判定する。なお、判定条件格納部２０に値が格納されていない場合についても、騒音判定部２２は事前分布を再計算する必要があると判定する。事前分布の再計算を行う場合、音声認識装置は蓄積している過去の特徴ベクトルを全て廃棄する。また、判定条件格納部２０に、入力信号１のＳ／Ｎ比を新しい判定条件２４として格納する。なお、騒音環境の変化量の計算には、Ｓ／Ｎ比でなく周波数スペクトルやＭＦＣＣ等の特徴量を用いてもよい。
【００３０】
＜事前分布パラメータの計算＞
次に、事前分布算出部２７における事前分布パラメータの算出について説明する。事前分布パラメータ算出の流れを図１０に示す。まず、テンプレート分布群２６に含まれる各テンプレート分布について、テンプレート分布の非音声区間の平均・分散ベクトルを用いて、騒音ベクトル２３に関する尤度を算出する（ステップＳＴ５０１〜ステップＳＴ５０３）。尤度の計算は（式５）で行う。
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式中で、ｙは騒音ベクトル、ｉは選択したテンプレート分布の番号、μiは非音声区間の平均ベクトル、Σiは対角成分が非音声区間の分散ベクトルとなるような対角行列である。
【００３１】
次に、各テンプレート分布における尤度Ｌ1，Ｌ2，…，ＬNから、まず新しい事前分布パラメータ２８における重みパラメータτ’を計算する（ステップＳＴ５０４）。τ’が大きいほどＭＡＰ推定における事前分布の影響が強くなるため、テンプレート分布の尤度が高い場合にτ’を大きくする。τ’は、例えば（式６）で計算する。
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式中で、τ0は事前分布パラメータ７と同様の方法で計算した初期パラメータ、λは予め設定した補正係数である。
次に、各テンプレート分布における尤度から、各テンプレート分布に関する重みｗ1，ｗ2，…，ｗNを求める（ステップＳＴ５０５）。なお、Ｎはテンプレート分布の総数とする。ｗ1，ｗ2，…，ｗNは、例えば各テンプレート分布における騒音ベクトルの尤度Ｌ1，Ｌ2，…，ＬNを合計が１になるように正規化した値とする。このとき、ｉ番目のテンプレート分布に対する重みｗiは（式７）で計算する。
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【００３２】
なお、重みｗ1，ｗ2，…，ｗNの計算は必ずしも上記の方法で行う必要はない。例えば、各テンプレート分布における騒音ベクトルの尤度から重みを求めるのではなく、各テンプレート分布における過去の特徴ベクトル５の尤度を用いて重みを求めてもよい。また、尤度Ｌ1，Ｌ2，…，ＬNを正規化して重みを求めるのではなく、尤度が最大となるテンプレート分布の重みを１、それ以外のテンプレート分布の重みを０としてもよい。
【００３３】
最後に、重みｗ1，ｗ2，…，ｗNを用いて、新しい事前分布パラメータ２８における平均・分散パラメータμ’0、Σ’0を算出する（ステップＳＴ５０６）。μ’0、Σ’0の算出のイメージを図１１に示す。具体的なμ’0、Σ’0の計算式は、例えば（式８）および（式９）を用いる。
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【００３４】
このように、実施の形態２における音声認識装置では、騒音ベクトル２３とテンプレート分布群２６から新しい事前分布パラメータ２８を計算することで、過去の特徴ベクトルの蓄積がない場合や、騒音環境が激しく変化した場合にも、ＭＡＰ推定の精度を保つことができる。
【００３５】
以上説明したように、実施の形態２の音声認識装置によれば、入力信号を分析して騒音ベクトルを出力する騒音判定部と、１つ以上の騒音環境に関するテンプレート分布を格納するテンプレート格納部と、騒音ベクトルとテンプレート分布をマッチングしてテンプレート分布に対する重みを求め、重みに基づいてテンプレート分布から事前分布パラメータを算出する事前分布算出部を備えたので、蓄積された過去の入力信号が少ない場合や、騒音環境が頻繁に変化する環境下においても安定して入力信号の分散を推定することが可能になり、音声認識におけるＭＶＮの効果を改善することができる。
【００３６】
また、実施の形態２の音声認識装置によれば、過去の騒音の特徴を格納した判定条件格納部を備え、騒音判定部は、最新の入力信号の騒音の特徴と過去の騒音の特徴を比較し、最新の入力信号の騒音と過去の騒音の差が閾値を超える場合は、過去の特徴ベクトルを廃棄して事前分布算出部による事前分布パラメータの算出を行うと判定するようにしたので、蓄積された過去の入力信号が少ない場合や、騒音環境が頻繁に変化する環境下においても安定して入力信号の分散を推定することが可能になり、音声認識におけるＭＶＮの効果を改善することができる。
【００３７】
また、実施の形態２の音声認識装置によれば、テンプレート分布格納部に２つ以上のテンプレート分布が格納されている場合、各テンプレート分布における騒音ベクトルの尤度を求め、それぞれの尤度を尤度の合計値で正規化して各テンプレート分布に対する重みとして用いるようにしたので、より安定して入力信号の分散を推定することが可能となる。
【００３８】
また、実施の形態２の音声認識装置によれば、テンプレート分布格納部に２つ以上のテンプレート分布が格納されている場合、各テンプレート分布における騒音ベクトルの尤度を求め、尤度の最大値に比例して事前分布パラメータに含まれる重みパラメータの値を増加させるようにしたので、より安定して入力信号の分散を推定することが可能となる。
【００３９】
また、実施の形態２の音声認識装置によれば、テンプレート分布格納部に２つ以上のテンプレート分布が格納されている場合、各テンプレート分布における蓄積した過去の特徴ベクトルの尤度を求め、それぞれの尤度を尤度の合計値で正規化して各テンプレート分布に対する重みとして用いるようにしたので、より安定して入力信号の分散を推定することが可能となる。
【００４０】
なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
【符号の説明】
【００４１】
１  入力信号、２  音響分析部、３  特徴ベクトル、４  特徴ベクトル蓄積部、５  過去の特徴ベクトル、６  事前分布格納部、７  事前分布パラメータ、８  平均・分散算出部、９  推定した平均・分散ベクトル、１０  モデル統計量格納部、１１  音響モデルの特徴ベクトルの平均・分散ベクトル、１２  特徴量正規化部、１３  正規化された特徴ベクトル、１４  音響モデル格納部、１５  音響モデル、１６  言語モデル格納部、１７  言語モデル、１８  音声認識部、１９  認識結果、２０  判定条件格納部、２１  判定条件、２２  騒音判定部、２３  騒音ベクトル、２４  新しい判定条件、２５  テンプレート格納部、２６  テンプレート分布群、２７  事前分布算出部、２８  新しい事前分布パラメータ。
【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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