(57)【要約】音声認識システムは、音声信号が高調波信号であるかどうかを決定する高調波検出器と、上記音声信号の特徴ベクトルを検出する特徴抽出器と、高調波信号の複数の特徴ベクトルを格納する第１のデータベースと、非高調波信号の複数の特徴ベクトルを格納する第２のデータベースと、分類器とを含む。分類器は、高調波検出器からの決定結果に従って対応する一方のデータベースを選択し、特徴抽出器によって決定された特徴ベクトルを受信しかつ選択されたデータベースに格納されている特徴ベクトルを基礎として音声信号のタイプを決定する。
2008519989.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号を認識する音声認識システムであって、
上記音声信号が高調波信号であるかどうかを決定する高調波検出器と、
上記音声信号の特徴ベクトルを検出する特徴抽出器と、
高調波信号の複数の特徴ベクトルを格納する第１のデータベースと、
非高調波信号の複数の特徴ベクトルを格納する第２のデータベースと、
上記両データベースへ電気的に接続され、上記高調波検出器からの決定結果に従って上記両データベースのうち一つを選択する分類器と、を備え、上記分類器は、上記音声信号が高調波信号であるときに上記第１のデータベースを選択する一方、上記音声信号が非高調波信号であるときに上記第２のデータベースを選択し、上記分類器は、上記特徴抽出器によって決定された特徴ベクトルを受信し、かつ上記第１及び第２のデータベースの内、選択された方に格納された特徴ベクトルに従って上記音声信号のタイプを決定する、音声認識システム。
【請求項２】
上記音声信号を受信する音声検出器をさらに備え、上記音声検出器は、上記音声信号の強度が予め決められた値より高ければ、上記音声信号を上記高調波検出器及び上記特徴抽出器へ供給する、請求項１記載の音声認識システム。
【請求項３】
上記高調波検出器は、上記音声信号の自己相関係数を計算すると共に、上記自己相関係数の第２のピーク値が予め決められたしきい値より高いかどうかを決定し、更に上記高調波検出器は、上記第２のピーク値が上記予め決められたしきい値より高いときに上記音声信号が高調波信号であることを決定する一方、上記第２のピーク値が上記予め決められたしきい値より低いときに上記音声信号が非高調波信号であることを決定する、請求項１記載の音声認識システム。
【請求項４】
上記特徴抽出器は、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）を使用して上記音声信号の特徴ベクトルを検出する、請求項１記載の音声認識システム。
【請求項５】
上記分類器は、マハラノビス距離のスキームを使用して上記音声信号を分類する、請求項１記載の音声認識システム。
【請求項６】
上記両データベースを構築する決定器をさらに備え、上記両データベースは複数タイプの音声信号を含み、上記高調波検出器及び上記特徴抽出器によってエントリされた音声信号のそれぞれについて特徴が決定されると共に、高調波信号であるかどうかが決定され、上記決定器は、上記高調波検出器及び上記特徴抽出器から処理結果を受信することにより、上記高調波信号を主要クラスに大別すると共に、上記非高調波信号を別の主要クラスに大別し、更に上記決定器は、上記データベースを構築するために、上記２つの主要クラスを複数のタイプの音声信号にさらに分類する、請求項１記載の音声認識システム。
【請求項７】
セキュリティ装置であって、
請求項１記載の音声認識システムと、
上記音声信号を受信し、かつ上記音声信号を上記音声認識システムへ送信する受信機と、
上記音声認識システムの上記分類器へ電気的に接続されかつ予め複数のタイプの索引音を設定される監視デバイスと、を備え、よって上記分類器からの分類結果が索引音のタイプの１つに一致すると、上記監視デバイスは警報通知を送出するセキュリティ装置。
【請求項８】
上記受信機は上記音声信号を受信するマイクを含み、上記監視デバイスは、上記分類器及びスピーカへ電気的に接続されるプロセッサを含み、上記プロセッサは、上記分類器からの分類結果が上記索引音のタイプの１つに一致すると警音を発するように上記スピーカを作動する、請求項７記載のセキュリティ装置。
【請求項９】
上記監視デバイスは、上記分類器及び発光ユニットへ電気的に接続されるプロセッサを含み、上記プロセッサは、上記分類器からの分類結果が上記索引音のタイプの１つに一致すると光を発するように上記発光ユニットを作動する、請求項７記載のセキュリティ装置。
【請求項１０】
上記受信機は画像を捕捉するカメラを含み、上記監視デバイスはディスプレイ・デバイスを含み、上記ディスプレイ・デバイスは、上記カメラによって捕捉される画像を表示することができる、請求項７記載のセキュリティ装置。
【請求項１１】
上記監視デバイスは、上記分類器へ電気的に接続されるプロセッサと、上記プロセッサへ電気的に接続されるメモリとをさらに含み、上記メモリは、上記カメラが作動されると上記カメラによって捕捉された画像のデータを格納する、請求項１０記載のセキュリティ装置。
【請求項１２】
上記監視デバイスは、上記分類器へ電気的に接続されるプロセッサと、上記プロセッサへ電気的に接続されるメモリとをさらに含み、上記プロセッサは、上記分類器からの分類結果が上記索引音のタイプの１つに一致すると上記カメラによって捕捉された画像を上記メモリに格納する、請求項１０記載のセキュリティ装置。
【請求項１３】
上記ディスプレイ・デバイスは、上記索引音に対応するテキスト、静止画像及び動態画像を表示することができる、請求項１０記載のセキュリティ装置。
【請求項１４】
上記監視デバイスは携帯用電子製品に取り付けることができる、請求項７記載のセキュリティ装置。
【請求項１５】
上記監視デバイスによって送出される上記警報通知は携帯電話によって送信されるメッセージである、請求項１４記載のセキュリティ装置。
【請求項１６】
上記監視デバイスによって送出される上記警報通知は電子メールである、請求項１４記載のセキュリティ装置。
【請求項１７】
上記音声認識システムは音声検出器をさらに含み、上記音声検出器は上記音声信号を受信し、かつ上記音声信号の強度が予め決められた値より高いときに上記音声信号を上記高調波検出器及び上記特徴検出器へ供給する、請求項７記載のセキュリティ装置。
【請求項１８】
上記高調波検出器は上記音声信号の自己相関係数を計算しかつ上記自己相関係数の第２のピーク値が予め決められたしきい値より高いかどうかを決定し、上記高調波検出器は、上記第２のピーク値が上記しきい値より高いときに上記音声信号が高調波信号であることを決定し、かつ上記第２のピーク値が上記しきい値より低いときに上記音声信号が非高調波信号であることを決定する、請求項７記載のセキュリティ装置。
【請求項１９】
上記特徴抽出器は、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）を使用して上記音声信号の上記特徴ベクトルを検出する、請求項７記載のセキュリティ装置。
【請求項２０】
上記分類器は、マハラノビス距離のスキームを使用して上記音声信号を分類する、請求項７記載のセキュリティ装置。
【請求項２１】
上記音声認識システムは上記両データベースを構築する決定器をさらに含み、上記両データベースは、各信号エントリの特徴を決定するためと、各信号エントリが高調波信号であるかどうかを決定するために、上記高調波検出器及び上記特徴抽出器によって１つずつ処理される様々な複数タイプの音声信号を有することによって構築され、上記決定器は、上記高調波検出器及び上記特徴抽出器から処理結果を受信しかつ上記高調波信号を主要クラスに、かつ上記非高調波信号を別の主要クラスに分け、上記決定器は、上記データベースを構築するために、上記２つの主要クラスを複数タイプの音声信号にさらに分類する、請求項７記載のセキュリティ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は音声認識システムと同システムを用いたセキュリティ装置に関し、より具体的には、認識率が向上した音声認識システムと同システムを用いたセキュリティ装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のセキュリティ装置には、概してカメラ及び監視デバイスが含まれる。カメラは、ドア、エレベータの中または室内に設置することができる。監視デバイスは、カメラが捉えた画像を受信して監視デバイスの画面に表示する。建物の職員は、部外者の出入りをこの監視デバイスの画面を見ることによって監視することができる。しかしながら、厳格なセキュリティを保証するためには、建物の職員は監視デバイスの画面を絶えず注視している必要がある。
【０００３】
従来のセキュリティ装置としては、カメラと監視デバイスに加えて、マイクとスピーカを含む別の装置がある。この場合のカメラと監視デバイスの機能は上述の通りであり、マイクは音声信号を受信し、スピーカはこの音声信号を再生する。しかしながら、マイクは、車の警笛音、宣伝車からの音響放送、テレビ番組の音声、他等のセキュリティとは無関係の音を含むあらゆる類の音声信号を拾う。建物の職員またはユーザは、これらの音を個々に手動で選別しなければならない。上述の従来型セキュリティ装置は、インテリジェントな判断を下す能力を備えていない。
【０００４】
加えて、上述の現象を改善するために、図１を参照すると、カメラ４、監視デバイス５、マイク６及びスピーカ７の他に、音声認識システム８及びプロセッサ９をさらに含む別の従来型セキュリティ装置も利用可能である。音声認識システム８は、マイク６が受信する音声信号を認識して分類することができ、プロセッサ９は、このようにして分類された音声信号のタイプが予め決められている異常な音声であるかどうかを決定し、異常な音声の存在を決定すると警音を発生するようにスピーカ７を起動することができる。
【０００５】
音声認識システム８は、特徴抽出器８１と、分類器８２と、データベース８３とを含む。データベース８３は、複数のタイプの音声信号の特徴ベクトルを格納している。特徴抽出器８１は、マイク６から送られる音声信号を受信し、その音声信号の特徴ベクトルを検出する。
【０００６】
概して、特徴抽出器８１は、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）を使用して音声信号の特徴を分析することができる。Ｌ．Ｒａｂｉｎｅｒ、Ｂ．−Ｈ．Ｊｕａｎｇ共著「Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ  ｏｆ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（音声認識の基礎）」Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ、１９９３年、を参照されたい。上記方法によると、音声信号はまず高速フーリエ変換によって時間領域信号から周波数領域信号に変換される。次に、周波数領域信号は、三角形の帯域通過フィルタ・セットを通過する。メル周波数は人間の聴覚効果に適合していることから、これらのフィルタの中心周波数はメル周波数を基礎として設計される。続いて、フィルタにより処理された信号に規模の縮小及び変換を見込んだ離散コサイン変換が適用され、音声信号の特徴ベクトルとして働く特有の大きさのメル周波数ケプストラム係数集合が取得される。
【０００７】
分類器８２は、特徴抽出器８１によって分析された特徴ベクトルをデータベース８３に格納されている特徴ベクトルと比較し、マイク６によって受信される音声信号を適切な音響タイプに分類する。プロセッサ９は、予め、ガラスの割れる音、衝突音、他等の幾つかのタイプの索引音を設定しておくことができる。分類器８２が、マイク６によって受信された音声信号が予め設定された索引音に属することを決定すると、プロセッサ９は、泥棒の侵入またはセキュリティ・システムの損傷にユーザの注意が喚起されるように、スピーカ７が警音を発生することを有効化する。
【０００８】
分類器８２が採用するスキームは、Ｓ．−Ｔ．Ｂｏｗ著「Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（パターン認識）」Ｊｗａｎｇ  Ｙｕａｎ発行、１９８４年、に記述されているマハラノビス距離のスキームであってもよい。このスキームによれば、マイク６によって受信される音声信号の特徴値と、データベース８３に格納されている索引音の特徴ベクトルとの距離が計算される。距離の計算プロセスの間、マハラノビス距離のスキームは、データベース８３における特徴ベクトルの統計的特徴の平均値を計算するだけであるユークリッド距離のスキームとは対照的に、特徴ベクトルの統計的特徴の分散も計算する。同じユークリッド距離のもとで、データベース８３における索引音の特徴ベクトルの分散が大きければ、マイクによって受信された音声信号が予め設定された索引音に属するものと決定される可能性はより大きくなる。
【０００９】
上記先行技術による音声認識システム８を組み込めば、マイク６が異常な音声信号を受信しているかどうかをユーザが分析する手助けにはなるが、特徴抽出器８１が異なるタイプの音声信号から同一の特徴を決定する場合もある。従って、従来の音声認識システム８は高い認識精度を持たず、認識エラーが多い。即ち、音声認識システム８は、受信された音声信号が索引音タイプであると誤って判断し、誤って警報を作動させ、または、受信された音声信号が実際に索引音タイプであっても正しい判断を下さず、故に警報は作動されず、最終的にはセキュリティの抜け穴を生じさせる。
【非特許文献１】Ｌ．Ｒａｂｉｎｅｒ、Ｂ．−Ｈ．Ｊｕａｎｇ共著「Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ  ｏｆ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（音声認識の基礎）」Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ、１９９３年
【非特許文献２】Ｓ．−Ｔ．Ｂｏｗ著「Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（パターン認識）」Ｊｗａｎｇ  Ｙｕａｎ発行、１９８４年
【非特許文献３】「Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｓ  ｔｏ  ｔｈｅ  ｋ−Ｍｅａｎｓ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  Ｌａｒｇｅ  Ｄａｔａ  Ｓｅｔｓ  ｗｉｔｈ  Ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌ  Ｖａｌｕｅｓ（カテゴリ値による大型データ・セットのクラスタリングのためのｋ−Ｍｅａｎｓ法への拡張）」Ｄａｔａ  Ｍｉｎｉｎｇ  ａｎｄ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ第２巻、２８３−３０４ページ、１９９８年
【発明の開示】
【００１０】
従って、本発明の主たる目的は、より高い音声認識率を有する音声認識システムを提供することにある。
【００１１】
本発明の別の目的は、音声認識システムを用いたセキュリティ装置を提供することにある。本発明に係るセキュリティ装置はより高い認識率を有する音声認識システムを含み、その判断の誤りを減じることができる。
【００１２】
従って、本発明に係る音声認識システムは、高調波検出器と、特徴抽出器と、第１のデータベースと、第２のデータベースと、分類器とを含む。
【００１３】
高調波検出器は、音声信号が高調波信号であるかどうかを決定する。特徴抽出器は、音声信号の特徴ベクトルを検出する。第１のデータベースは高調波信号の複数の特徴ベクトルを格納し、第２のデータベースは非高調波信号の複数の特徴ベクトルを格納する。
【００１４】
分類器は両データベースへ電気的に接続され、高調波検出器からの決定結果に従って対応する一方のデータベースを選択する。即ち、分類器は、音声信号が高調波信号であるときは第１のデータベースを選択し、音声信号が非高調波信号であるときは第２のデータベースを選択する。分類器は、特徴抽出器によって決定された特徴ベクトルを受信し、選択されたデータベースに格納されている特徴ベクトルに従って音声信号のタイプを決定する。
【００１５】
従って、上述の音声認識システムを採用する本発明に係るセキュリティ装置は、上記音声認識システムに加えて、受信機と、監視デバイスとを含む。
【００１６】
受信機は音声信号を受信し、これを音声認識システムへ送る。監視デバイスは、音声認識システムの分類器へ電気的に接続され、予め複数タイプの索引音を設定されている。分類器からの分類結果が索引音のタイプの１つに一致すると、監視デバイスは警報通知を送出する。
【００１７】
本発明の他の特徴及び効果は、添付の図面を参照して行う以下の好ましい実施形態の詳細な説明において明らかとなる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
図２において、本発明による音声認識システムを用いたセキュリティ装置の好適な実施形態は、音声認識システム１と、受信機２と、監視デバイス３とを含む。
【００１９】
受信機２は、音声信号を受信するマイク２１と、カメラ２２とを含む。マイク２１は、受信した音声信号を音声認識システム１へ送る。カメラ２２は、捕捉した画像を監視デバイス３へ送る。この実施形態において、マイク２１が受信する音は、テレビ番組の音声、車の警笛音、ガラスの割れる音、ヒューヒュー音（例えば口笛音）、引き裂き音、衝突音、電話の呼出音、他である。
【００２０】
図３において、音声認識システム１は、高調波検出器１１と、特徴抽出器１２と、分類器１３と、第１のデータベース１４と、第２のデータベース１５と、音声検出器１６とを含む。
【００２１】
音声検出器１６は、マイク２１から送られる音声信号を受信することができ、上記音声信号の強度が予め決められた値を超えていると、上記音声信号を高調波検出器１１及び特徴抽出器１２へ供給する。この実施形態において予め決められる値は、先行して受信された２０個の音声信号の平均強度に調整量を加えたものである。
【００２２】
図４に示すように、高調波検出器１１は、音声信号が高調波信号であるか、非高調波信号であるかを決定することができる。この実施形態では、高調波検出器１１は、音声信号の自己相関係数を計算することによってこれを実行し、自己相関係数の第２のピーク値が予め決められたしきい値より高いかどうかを決定する。しきい値は、少なくとも、上記自己相関係数の第１のピーク値の半分より高い。自己相関係数の第２のピーク値がしきい値より高ければ、高調波検出器１１は、その音声信号が高調波信号であると決定する。反対に、上記自己相関係数の第２のピーク値がしきい値より低ければ、高調波検出器１１は、その音声信号が非高調波信号であると決定する。
【００２３】
高調波検出器１１は、音声信号が高調波信号であるか否かの決定に際して他のスキームを使用可能であり、本明細書で言及しているスキームに限定されない。この好ましい実施形態に採用される自己相関係数スキームは、時間領域における高調波信号を決定する。しかしながら、高調波信号の決定に際しては、例えば周波数領域に他の周波数に比較して極めて高い強度を有する周波数成分が存在するかどうかを決定する、周波数領域におけるスキームも使用可能である。
【００２４】
図３において、特徴抽出器１２は音声信号の特徴ベクトルを検出する能力を有し、音声信号の特徴を分離することができる。この実施形態では、特徴抽出器１２は、従来のスキーム、即ちメル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）を使用して音声信号の特徴を分析する。上記スキームについては、先に先行技術の説明において説明した通りであり、ここでは簡略のために重複を避ける。さらに、特徴抽出器１２が採用するスキームは周波数領域係数分析スキームであっても、他の任意の方法であってもよく、先に言及したものに限定されるべきでない。
【００２５】
第１のデータベース１４は高調波信号の複数の特徴ベクトルを格納し、第２のデータベース１５は非高調波信号の複数の特徴ベクトルを格納する。
【００２６】
分類器１３は、特徴抽出器１２、高調波検出器１１及びデータベース１４、１５へ電気的に接続され、特徴抽出器１２によって決定される特徴ベクトルを受信する。分類器１３は、高調波検出器１１からの決定結果に基づいてデータベース１４、１５の一つを選択し、データベース１４、１５の内の選択された方に格納されている特徴ベクトルを基礎として音声信号のタイプを決定する。即ち、音声信号が高調波信号であると高調波検出器１１が決定すると、特徴抽出器１２から送られる特徴ベクトルは、選択された第１のデータベース１４に格納されている複数の特徴ベクトルと比較される。反対に、音声信号が非高調波信号であると高調波検出器１１が決定すると、特徴抽出器１２から送られる特徴ベクトルは、選択された第２のデータベース１５に格納されている複数の特徴ベクトルと比較される。
【００２７】
この実施形態において、分類器１３が採用する比較方法は、先行技術の説明において言及したマハラノビス距離（Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ）のスキームである。しかしながら、分類器１３は、この比較の実行に際して、Ｌ．Ｒａｂｉｎｅｒ、Ｂ．−Ｈ．Ｊｕａｎｇ共著「音声認識の基礎」Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ、１９９３年、に記述されている隠れマルコフ・モデル等の他の方法を採用してもよく、本明細書で言及したものに限定されるべきではない。
【００２８】
図２において、ユーザがいつでもホーム・セキュリティを監視することを容易にするために、監視デバイス３は電子製品であってもよく、または、携帯電話、デスクトップ・コンピュータ、ノートブック・コンピュータ、パーソナル・デジタル・アシスタント、テレビ、他等の携帯用電子製品上へ取り付けられてもよい。監視デバイス３は、プロセッサ３１と、ディスプレイ・デバイス３２と、第１のメモリ３３と、第２のメモリ３４と、スピーカ３５と、発光ユニット３６とを含む。
【００２９】
ディスプレイ・デバイス３２は、カメラ２２が捕捉する画像を表示することができる。プロセッサ３１は音声認識システム１へ、具体的には分類器１３へ電気的に接続され、かつディスプレイ・デバイス３２、第１のメモリ３３、第２のメモリ３４、スピーカ３５及び発光ユニット３６へも接続され、予めセキュリティに関連づけられる、例えばガラスの割れる音、衝突音、暴打音、他等の複数タイプの索引音を設定される。索引音は、安全等級毎にさらに分類することもできる。分類器１３からの分類結果が索引音のタイプの１つに一致すると、プロセッサ３１はスピーカ３５を作動して警音を発生させ、発光ユニット３６を制御して閃光を発生させる。カメラ２２が作動されると、カメラ２２によって捕捉される画像は第１のメモリ３３に格納される。索引音が検出されると、プロセッサ３１は捕捉された画像を第２のメモリ３４に格納する。
【００３０】
さらに、監視デバイス３が携帯電話に設置されていれば、分類器１３からの分類結果が索引音のタイプの１つに一致すると、プロセッサ３１はメッセージを送ってユーザに泥棒の侵入を知らせる。監視デバイス３がコンピュータに設置される場合は、ユーザへの通知を電子メールで行ってもよい。
【００３１】
図５を参照すると、この実施形態においてディスプレイ・デバイス３２に表示されるユーザ・インタフェースは、テキスト・エリアと、画像エリアと、音声再生状態エリアとを含む。テキスト・エリアは、索引音に対応するテキストを表示することができる。画像エリアは、カメラ２２が捕捉する動態画像または静止画像を再生することができる。音声再生状態エリアは、スピーカ３５の現在の音量設定と関連音声情報を表示することができる。
【００３２】
データベース１４、１５は、図６に示すシステムを使用して構築される。本システムは、特徴抽出器１２と、高調波検出器１１と、決定器１７とを使用する。特徴抽出器１２及び高調波検出器１１は先に説明したものと同一であり、ここでは簡略のために詳述しない。ユーザは、様々なタイプの音声信号の複数のエントリを高調波検出器１１及び特徴抽出器１２へ１つずつ入力し、各信号エントリの特徴を決定し、かつ各信号エントリが高調波信号であるかどうかを決定することができる。決定器１７はまず、高調波信号を主要クラスに大別し、かつ非高調波信号を別の主要クラスに大別する。次に、決定器１７は、これらの２つの主要クラスをさらに複数タイプの音声信号に分類する。
【００３３】
以下、単純な例を使用して本発明を例示する。収集される音声信号が１００エントリの電話呼出音、１００エントリのヒューヒュー音（例えば口笛音）及び１００エントリの紙を裂く音を含んでいれば、これらの音が１つずつ特徴抽出器１２及び高調波検出器１１へ入力される。高調波検出器１１は、これらのエントリされた音声信号（信号エントリ）を１つずつ決定する。１００エントリの電話呼出音及び１００エントリのヒューヒュー音が高調波信号に属し、１００エントリの紙を裂く音が非高調波信号に属すると決定される。決定器１７は、１００エントリの電話呼出音及び１００エントリのヒューヒュー音を第１の主要クラスとして大別し、１００エントリの紙を裂く音を第２の主要クラスとして大別する。さらに、決定器１７は特徴抽出器１２から送られる特徴を利用して第１の主要クラスの音声信号を２つのサブクラスに分類する。一方のサブクラスは電話呼出音を含み、もう一方のサブクラスはヒューヒュー音を含む。この実施形態において利用する、決定器１７が主要クラスを複数のサブクラスに分割する方法は、Ｚ．Ｈｕａｎｇが提案した「Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｓ  ｔｏ  ｔｈｅ  ｋ−Ｍｅａｎｓ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  Ｌａｒｇｅ  Ｄａｔａ  Ｓｅｔｓ  ｗｉｔｈ  Ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌ  Ｖａｌｕｅｓ（カテゴリ値による大型データ・セットのクラスタリングのためのｋ−Ｍｅａｎｓ法への拡張）」Ｄａｔａ  Ｍｉｎｉｎｇ  ａｎｄ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ第２巻、２８３−３０４ページ、１９９８年、に開示されている方法である。
【００３４】
この実施形態における受信機２は、マイク２１及びカメラ２２の双方を含んでいるが、受信機２はカメラ２２を省いても良い。この場合、監視デバイス３にディスプレイ・デバイス３２、及び第１及び第２のメモリ３３、３４は不要である。
【００３５】
さらに、音声認識システム１は、音声検出器１６を省いてもよい。即ち、マイク２１が受信する全ての音声信号は高調波検出器１１及び特徴抽出器１２へ直接入力されて分析されてもよく、本発明の主要機能に悪影響はない。
【００３６】
さらに、本発明による音声認識システム１の用途はこの実施形態に記述されているセキュリティ装置に限定されず、独立した商品として販売されてもよく、または音響制御式家庭用電化製品及び音響制御式リモート・コントローラ等の他のデバイス上で使用するために設置されてもよい。
【００３７】
要約すれば、本発明は、高調波検出器１１を含んでいることから、受信される音声信号が高調波信号であるか、非高調波信号であるかを決定し、特徴抽出器１２によって決定されるものとは異なる特徴を得ることができる。さらに、高調波信号及び非高調波信号は、データベース１４、１５に従って分類される。従って、本発明は、先述の従来型音声認識システム８よりも、より正しく、しかも高い認識率を達成することができ、これにより、本発明により、容易な構成で、高い信頼性のセキュリティ装置が与えられる。
【００３８】
以上、本発明を最も実用的かつ好適な実施形態であると思われるものに関連して説明したが、本発明は開示されている実施形態に限定されず、全ての修正及び等価装置を包含すべくその精神及び範囲の最も広範な解釈に含まれる様々な配置を含むものである点は理解される。
【産業上の利用可能性】
【００３９】
本発明は、音声認識システム及び同システムを用いたセキュリティ装置に使用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】音声認識システムを有する従来型のセキュリティ装置を示すブロック図である。
【図２】本発明による音声認識システムを用いたセキュリティ装置の好適な実施形態を示すブロック図である。
【図３】上記好適な実施形態の音声認識システムを示すシステム・ブロック図である。
【図４】音声信号が高調波信号であるかどうかを決定する音声信号の自己相関係数及びしきい値の使用を示す略図である。
【図５】上記好適な実施形態のディスプレイ・デバイスによって表示されるユーザ・インタフェースを示す略図である。
【図６】上記好適な実施形態において２つのデータベースの構築に使用されるシステムを示す。
【図１】
2008519989.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2008519989.tif 000007
【図６】
2008519989.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】平成19年7月11日(2007.7.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１７】
上記音声認識システムは音声検出器をさらに含み、上記音声検出器は上記音声信号を受信し、かつ上記音声信号の強度が予め決められた値より高いときに上記音声信号を上記高調波検出器及び上記特徴抽出器へ供給する、請求項７記載のセキュリティ装置。
【国際調査報告】
2008519989.tif 000009
2008519989.tif 000010