(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音響信号に含まれる音声成分と雑音成分との大きさの関係に応じ、音声認識モデルのモデルパラメータまたは音声認識モデルのモデルパラメータの組み合わせを選択し、選択した前記モデルパラメータまたは前記モデルパラメータの組み合わせに応じた前記音声認識モデルを前記入力音響信号に適用する、音声認識装置であって、
音声成分と雑音成分との大きさの関係を表す第１指標と、前記第１指標が表す関係を持つ音響信号に適用したときの音声認識精度または音声認識率が最大または所定値以上となる音声認識モデルのモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせと、を対応付けておき、
前記入力音響信号に含まれる音声成分と雑音成分との大きさの関係を表す第２指標と同一または近傍の前記第１指標に対応する前記モデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせのうち、前記音声認識精度または音声認識率を最大にするものを選択する、音声認識装置。
【請求項２】
入力音響信号に含まれる音声成分と雑音成分との大きさの関係に応じ、音声認識モデルのモデルパラメータまたは音声認識モデルのモデルパラメータの組み合わせを選択し、選択した前記モデルパラメータまたは前記モデルパラメータの組み合わせに応じた前記音声認識モデルを前記入力音響信号に適用する、音声認識装置であって、
音声成分と雑音成分との大きさの関係を表す第１指標と、前記第１指標が表す関係を持つ音響信号に適用したときの音声認識精度または音声認識率が最大または所定値以上となる音声認識モデルのモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせと、を対応付けておき、
前記入力音響信号に含まれる音声成分と雑音成分との大きさの関係を表す第２指標と同一または近傍の前記第１指標に対応する前記モデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせのうち、前記音声認識精度または音声認識率の重み付け値を最大にするものを選択し、
前記重み付け値は、前記音声認識精度または音声認識率に前記第２指標と前記第１指標との距離が小さいほど大きな重みを乗じた値である、音声認識装置。
【請求項３】
入力音響信号に含まれる音声成分と雑音成分との大きさの関係に応じ、音声認識モデルのモデルパラメータまたは音声認識モデルのモデルパラメータの組み合わせを選択し、選択した前記モデルパラメータまたは前記モデルパラメータの組み合わせに応じた前記音声認識モデルを前記入力音響信号に適用する、音声認識方法であって、
音声成分と雑音成分との大きさの関係を表す第１指標と、前記第１指標が表す関係を持つ音響信号に適用したときの音声認識精度または音声認識率が最大または所定値以上となる音声認識モデルのモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせと、を対応付けておき、
前記入力音響信号に含まれる音声成分と雑音成分との大きさの関係を表す第２指標と同一または近傍の前記第１指標に対応する前記モデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせのうち、前記音声認識精度または音声認識率を最大にするものを選択する、音声認識方法。
【請求項４】
入力音響信号に含まれる音声成分と雑音成分との大きさの関係に応じ、音声認識モデルのモデルパラメータまたは音声認識モデルのモデルパラメータの組み合わせを選択し、選択した前記モデルパラメータまたは前記モデルパラメータの組み合わせに応じた前記音声認識モデルを前記入力音響信号に適用する、音声認識方法であって、
音声成分と雑音成分との大きさの関係を表す第１指標と、前記第１指標が表す関係を持つ音響信号に適用したときの音声認識精度または音声認識率が最大または所定値以上となる音声認識モデルのモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせと、を対応付けておき、
前記入力音響信号に含まれる音声成分と雑音成分との大きさの関係を表す第２指標と同一または近傍の前記第１指標に対応する前記モデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせのうち、前記音声認識精度または音声認識率の重み付け値を最大にするものを選択し、
前記重み付け値は、前記音声認識精度または音声認識率に前記第２指標と前記第１指標との距離が小さいほど大きな重みを乗じた値である、音声認識方法。
【請求項５】
請求項１または２の音声認識装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識モデルのパラメータを自動的に決定し、それを用いて音声認識を行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
GMM-HMM音声認識装置によるデコードを表現する音声認識モデルは１個の言語重みパラメータ（モデルパラメータ）を含む。このモデルパラメータは経験則的パラメータ(ヒューリスティックパラメータ)であり、実用上、このパラメータ値を設定する必要がある（例えば、非特許文献１等参照）。また、音響モデルとして混合正規分布の代わりにニューラルネットワークを用いることでGMM-HMM音声認識装置より多くの入力情報を扱うことのできるANN-HMM Hybrid音声認識装置が知られている。ANN-HMM Hybrid音声認識装置によるデコードを表現する音声認識モデルは２個のヒューリスティックパラメータを含み、これらのパラメータ値を設定する必要がある（例えば、非特許文献２等参照）。
【０００３】
また、GMM-HMM音声認識装置におけるヒューリスティックパラメータを自動的に設定する従来方法として、非特許文献３に記載された方法がある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】鹿野清宏，伊藤克亘，河原達也，山本幹雄，“IT Text 音声認識システム”, オーム社(2001): 104-105.
【非特許文献２】Dahl, George E., et al, “Context-dependent pre-trained deep neural networks for large-vocabulary speech recognition,” Audio, Speech, and Language Processing, IEEE Transactions on 20.1 (2012): 30-42.
【非特許文献３】Mak, Brian, and Tom Ko, “Min-max discriminative training of decoding parameters using iterative linear programming,” INTERSPEECH, 2008.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、非特許文献３の方法では、入力音響信号に含まれる雑音成分を考慮することなくパラメータ値の設定が行われる。そのため、雑音成分に応じて適切なパラメータ値が異なる音声認識モデルの場合には、雑音成分の影響で音声認識精度または音声認識率が低下する場合がある。事前に入力音響信号に雑音抑圧処理を行うことも考えられるが、雑音抑圧処理によって音声認識の観点から不適切な歪みが加えられる可能性がある。
【０００６】
本発明の課題は、入力音響信号に含まれた雑音成分に応じた適切なモデルパラメータを自動設定することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
入力音響信号に含まれる音声成分と雑音成分との大きさの関係に応じ、音声認識モデルのモデルパラメータまたは音声認識モデルのモデルパラメータの組み合わせを選択し、選択したモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせに応じた音声認識モデルを入力音響信号に適用する。
【発明の効果】
【０００８】
これにより、入力音響信号に含まれた雑音成分に応じた適切なモデルパラメータを自動設定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態の学習装置の機能構成を例示したブロック図である。
【図２】図２は、実施形態の音声認識装置の機能構成を例示したブロック図である。
【図３】図３は、実施形態の対応表生成処理を例示するためのフロー図である。
【図４】図４は、実施形態の音声認識処理を例示するためのフロー図である。
【図５】図５Ａ，５Ｃは実施形態の対応表を例示するための図であり、図５Ｂは対応表のＳ／Ｎ比と入力音響信号のＳ／Ｎ比との対応関係を例示するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態を説明する。
［概要］
まず、実施形態の概要を説明する。
各実施形態では、音声認識装置が、音声認識対象となる「入力音響信号」に含まれる「音声成分」と「雑音成分」との関係に応じ、音声認識モデルのモデルパラメータまたは音声認識モデルのモデルパラメータの組み合わせを選択し、選択したモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせに応じた音声認識モデルを当該入力音響信号に適用する。「音声成分と雑音成分との関係」に応じてモデルパラメータを選択することで、「雑音成分」に応じて適切なパラメータ値が異なる音声認識モデルであっても、適切なモデルパラメータを自動設定できる。「音声成分と雑音成分との大きさの関係」は、例えば、「音声成分」の大きさと「雑音成分」の大きさとの間の相対値または相対値の関数値である。「音声成分と雑音成分との大きさの関係」は、例えば、「雑音成分」の大きさに対する「音声成分」の大きさの比（Ｓ／Ｎ比）であってもよいし、「音声成分」の大きさに対する「雑音成分」の大きさの比であってもよいし、「音声成分」および「雑音成分」を含む「音響信号」の大きさに対する「雑音成分」の大きさの比であってもよいし、「音響信号」の大きさに対する「音声成分」の大きさの比であってもよいし、「音響信号」の大きさから「音声成分」の大きさを減じた値であってもよいし、「音響信号」の大きさから「雑音成分」の大きさを減じた値であってもよいし、そのような比または値の関数値であってもよい。「音声認識モデル」の具体例は、GMM-HMM音声認識装置によるデコードを表現する音声認識モデルであってもよいし（例えば、非特許文献１等参照）、ANN-HMM Hybrid音声認識装置によるデコードを表現する音声認識モデルであってもよいし（例えば、非特許文献２等参照）、その他の音声認識モデルであってもよい。「モデルパラメータ」は、例えば「ヒューリスティックパラメータ」である。ただし、「モデルパラメータ」の少なくとも一部が「ヒューリスティックパラメータ」以外のパラメータであってもよい。
【００１１】
各実施形態では、「音声成分と雑音成分との大きさの関係」を表す「第１指標」と、「第１指標」が表す関係を持つ音響信号に適用したときの音声認識精度または音声認識率が最大または所定値以上となる音声認識モデルのモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせと、を対応付けておく。音声認識装置は、「入力音響信号」に含まれる「音声成分と雑音成分との大きさの関係」に対応する「第１指標」に対応付けられたモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせを選択し、選択したモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせを用いた音声認識モデルを当該「入力音響信号」に適用する。これにより、「音声成分と雑音成分との大きさの関係」に応じ、高い音声認識精度または音声認識率を実現できる。なお「第１指標」の例は、上述の「音声成分と雑音成分との大きさの関係」の例を表す指標であり、例えば、Ｓ／Ｎ比を表す値である。
【００１２】
より具体的には、音声認識装置は、「入力音響信号」に含まれる「音声成分と雑音成分との大きさの関係」を表す「第２指標」に最も近い「第１指標」に対応するモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせを選択する。これにより、「第２指標」に一致する「第１指標」が存在しない場合であっても、高い音声認識精度または音声認識率を実現可能なモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせを選択できる。
【００１３】
あるいは、音声認識装置が、「第２指標」と同一または近傍の「第１指標」に対応するモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせのうち、音声認識精度または音声認識率を最大にするものを選択してもよい。「第２指標の近傍の第１指標」とは、「第２指標」からの距離が所定の範囲内にある「第１指標」を意味する。「第２指標の近傍の第１指標」が１個のみ存在していてもよいし、２個存在していてもよいし、３個以上存在していてもよい。「第２指標の近傍の第１指標」の例は、「第２指標」よりも大きく当該「第２指標」に最も近い「第１指標」、「第２指標」よりも小さく当該「第２指標」に最も近い「第１指標」、それら両方、「第２指標」との距離が所定値以内の３個以上の「第１指標」などである。
【００１４】
あるいは、音声認識装置が、「第２指標」と同一または近傍の「第１指標」に対応するモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせのうち、音声認識精度または音声認識率の「重み付け値」を最大にするものを選択してもよい。「重み付け値」は、音声認識精度または音声認識率に「第２指標」と「第１指標」との距離が小さいほど大きな重みを乗じた値である。これにより、「第２指標」と「第１指標」との距離および音声認識精度または音声認識率の両方の指標に基づいて、適切なモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせを選択できる。
【００１５】
また、離散的な「第１指標」およびモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせではなく、それらの補完値が用いられてもよい。すなわち音声認識装置は、「第１指標」またはその補完値と「第２指標」とが一致するかを判定し、「第２指標」に一致した「第１指標」に対応付けられたモデルパラメータもしくはモデルパラメータの組み合わせ、または「第２指標」に一致した「第１指標」の補完値に対応するモデルパラメータの補完値もしくはモデルパラメータの補完値の組み合わせを選択してもよい。言い換えると、音声認識装置は、入力音響信号に含まれる「音声成分と雑音成分との大きさの関係」を表す「第２指標」と一致する「第１指標」または「第１指標」の補完値に対応するモデルパラメータもしくはモデルパラメータの補完値またはモデルパラメータもしくはモデルパラメータの補完値の組み合わせを選択してもよい。補完方法に限定はなく、例えば、線形補完、多項式補完、スプライン補完等の公知の方法を用いることができる。
【００１６】
［第１実施形態］
次に、第１実施形態を説明する。
＜構成＞
図１に例示するように、本形態の学習装置１１は、音声信号記憶部１１１ａ、雑音信号記憶部１１１ｂ、正解単語列記憶部１１１ｃ、雑音付き音声信号記憶部１１１ｅ、音声認識結果記憶部１１１ｆ、成分調整加算部１１３、指標生成部１１４、音声認識部１１６、比較部１１７、および対応表生成部１１８を有する。図２に例示するように、本形態の音声認識装置１２は、対応表記憶部１２１ａ、入力音響信号記憶部１２１ｂ、雑音成分記憶部１２１ｃ、入力部１２２、音声／非音声区間判別部１２３、指標生成部１２４、選択部１２５、および音声認識部１２６を有する。各装置は、例えば、ＣＰＵ（central processing unit）等のプロセッサ（ハードウェア・プロセッサ）およびＲＡＭ（random-access memory）・ＲＯＭ（read-only memory）等のメモリ等を備える汎用または専用のコンピュータが所定のプログラムを実行することで構成される。このコンピュータは１個のプロセッサやメモリを備えていてもよいし、複数個のプロセッサやメモリを備えていてもよい。このプログラムはコンピュータにインストールされてもよいし、予めＲＯＭ等に記録されていてもよい。また、ＣＰＵのようにプログラムが読み込まれることで機能構成を実現する電子回路（circuitry）ではなく、プログラムを用いることなく処理機能を実現する電子回路を用いて一部またはすべての処理部が構成されてもよい。また、１個の装置を構成する電子回路が複数のＣＰＵを含んでいてもよい。
【００１７】
＜学習処理＞
図３を用いて学習装置１１の処理を説明する。学習装置１１は、「音声成分と雑音成分との大きさの関係（例えば、Ｓ／Ｎ比）」と、音声認識モデルのモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせ（例えば、ANN-HMM Hybridモデル音声認識装置のヒューリスティックパラメータの組み合わせ）と、が音声認識精度または音声認識率に与える影響を事前に学習する。すなわち学習装置１１は、「音声成分と雑音成分との大きさの関係」を表す「第１指標」を複数種類設定し、それぞれの「音声成分と雑音成分との大きさの関係」を持つ音響信号に適用したときの音声認識精度または音声認識率が最大または所定値以上となる音声認識モデルのモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせを得、それらを対応する「第１指標」に対応付けた対応表を得て出力する。
【００１８】
学習処理の前提として、音声信号記憶部１１１ａに時系列の音声信号が格納され、雑音信号記憶部１１１ｂに雑音信号が格納される。音声信号は事前に静音環境で音声（例えば、発話音声）を収録することによって得られたものであってもよいし、音声合成技術によって生成されたものであってもよい。雑音信号も事前に収録されたものであってもよいし、雑音生成アルゴリズムによって生成されたもの（例えば、白色雑音）であってもよい。正解単語列記憶部１１１ｃには、音声信号記憶部１１１ａに格納された音声信号の正解単語列が記憶される。
【００１９】
図３に例示するように、成分調整加算部１１３が音声信号記憶部１１１ａおよび雑音信号記憶部１１１ｂから音声信号および雑音信号をそれぞれ読み込み、「音声成分と雑音成分との大きさの関係」がαｉとなるようにこれらを加算した時系列信号である雑音付き音声信号Ｘｉを得る。ただし、ｉ＝０，・・・，Ｉ−１であり、Ｉは２以上の整数である。すなわち、成分調整加算部１１３は、複数種類の「音声成分と雑音成分との大きさの関係」α０，・・・，αＩ−１で音声信号および雑音信号を加算し、複数種類の雑音付き音声信号Ｘ０，・・・，ＸＩ−１を得る。例えば、成分調整加算部１１３は、ｉ＝０，・・・，Ｉ−１のそれぞれについて、Ｓ／Ｎ比がαｉとなるように音声信号および雑音信号を加算した雑音付き音声信号Ｘｉを得て出力する。言い換えると、成分調整加算部１１３は、例えば、複数種類のＳ／Ｎ比α０，・・・，αＩ−１で音声信号および雑音信号を加算し、複数種類の雑音付き音声信号Ｘ０，・・・，ＸＩ−１を得る。例えば、α０，・・・，αＩ−１は互いに異なる離散値である。Ｓ／Ｎ比は、各時点でのＳ／Ｎ比であってもよいし、各時間区間での平均Ｓ／Ｎ比であってもよいし、全時間区間での平均Ｓ／Ｎ比であってもよい。Ｓ／Ｎ比等の「音声成分と雑音成分との大きさの関係」は、音声信号の実効値と雑音信号の実効値とから定めてもよいし、実行値に代えて平均値または最大値または絶対値から定めてもよい。例えば、（音声信号の実効値）／（雑音信号の実効値）をＳ／Ｎ比としてもよいし、この実行値に代えて平均値または最大値または絶対値を用いてもよい。このような雑音付き音声信号Ｘｉの生成方法に限定はないが、例えば、成分調整加算部１１３は、音声信号記憶部１１１ａから読み込んだ音声信号に、雑音信号記憶部１１１ｂから読み込んだ雑音信号にαｉ（ただし、ｉ＝０，・・・，Ｉ−１）に応じた係数を乗じた雑音成分Ｎｉを加えて雑音付き音声信号Ｘｉを得る。成分調整加算部１１３は、雑音付き音声信号Ｘｉを雑音付き音声信号記憶部１１１ｅに格納するとともに、雑音付き音声信号Ｘｉと雑音成分Ｎｉ（ただし、ｉ＝０，・・・，Ｉ−１）とを指標生成部１１４に送る（ステップＳ１１３）。
【００２０】
指標生成部１１４は、雑音付き音声信号Ｘｉと雑音成分Ｎｉ（ただし、ｉ＝０，・・・，Ｉ−１）を入力とし、雑音付き音声信号Ｘｉの信号実行値と雑音成分Ｎｉの信号実行値とから、新たに「音声成分と雑音成分との大きさの関係」を表す「第１指標」ｒｉを得て出力する。例えば、指標生成部１１４は、雑音付き音声信号Ｘｉの信号実行値と雑音成分Ｎｉの信号実行値とから、新たにＳ／Ｎ比ｒｉを得て出力する。例えば、ｒｉ＝（雑音付き音声信号Ｘｉの信号実行値−雑音成分Ｎｉの信号実行値）／（雑音成分Ｎｉの信号実行値）としてもよいし、この信号実行値に代えて平均値または最大値または絶対値を用いてもよい。雑音付き音声信号Ｘｉと雑音成分Ｎｉとからｒｉを求めることで、雑音付き音声信号Ｘｉの音声区間信号と非音声区間信号とから求める「音声成分と雑音成分との大きさの関係」に近い値を得ることができる（ステップＳ１１４）。得られたｒｉは雑音付き音声信号Ｘｉに対応付けられて雑音付き音声信号記憶部１１１ｅに格納される（ステップＳ１１１ｅ）。
【００２１】
モデルパラメータ設定部１０９は、所定の音声認識モデルのモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせを複数種類設定し、それらを音声認識部１１６に出力する。以下では、モデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせをｈｍと表現する。ただし、ｍ＝０，・・・，Ｍ−１であり、Ｍは２以上の整数である。ｈｍがモデルパラメータである場合、ｈｍはパラメータ値を表すスカラであり、ｈｍがモデルパラメータの組み合わせである場合、ｈｍはパラメータ値を要素とするベクトルである。
【００２２】
音声認識モデルの具体例は、ANN-HMM Hybrid音声認識装置によるデコードを表現する以下の音声認識モデルである（例えば、非特許文献２等参照）。
【数１】
0006466762.tif 000002
ここで、ｔは時刻、ｘｔは各時刻ｔの音響特徴量ベクトル、ｓはHMM状態系列、ｓｔは各時刻ｔのHMM状態、ｗは単語列、Ｐ（ｓｔ｜ｘｔ）はニューラルネットワークによる音響モデル、Ｐ（ｓｔ）は各HMM状態に関するユニグラムモデルであるHMM State Unigramモデル、Ｐ（ｓ｜ｗ）は辞書、Ｐ（ｗ）は言語モデルを表している。βおよびγはヒューリスティックパラメータ（モデルパラメータ）である。この例の場合、モデルパラメータ設定部１０９は、βおよびγの組み合わせ（βおよびγを要素とするベクトル）ｈｍを複数種類設定する。例えば、所定の範囲内のβ，γから取り得るすべてのβおよびγの組み合わせｈｍ（ただし、ｍ＝０，・・・，Ｍ−１）を設定する。
【００２３】
音声認識モデルとして、GMM-HMM音声認識装置によるデコードを表現する以下の音声認識モデルが用いられてもよい（例えば、非特許文献１等参照）。
【数２】
0006466762.tif 000003
ここで、Ｐ（ｘｔ｜ｓｔ）は混合正規分布による音響モデルである。この例の場合、モデルパラメータ設定部１０９は、ｈｍ＝βを複数種類設定する。例えば、所定の範囲内のすべてのβをｈｍ（ただし、ｍ＝０，・・・，Ｍ−１）として設定する（ステップＳ１１４）。
【００２４】
音声認識部１１６は、雑音付き音声信号記憶部１１１ｅからｒｉおよびＸｉ（ただし、ｉ＝０，・・・，Ｉ−１）を読み込み、モデルパラメータ設定部１０９から送られたｈｍ（ただし、ｍ＝０，・・・，Ｍ−１）を用いた音声認識モデルでＸｉの音声認識を行い、その音声認識結果である単語列を出力する。音声認識結果はすべての（ｉ，ｍ）の組み合わせについて得られ、得られた音声認識結果はｒｉおよび（ｉ，ｍ）に対応付けられて音声認識結果記憶部１１１ｆに格納される（ステップＳ１１５）。
【００２５】
比較部１１７は、正解単語列記憶部１１１ｃから読み込んだ正解単語列と、音声認識結果記憶部１１１ｆから読み込んだ音声認識結果とを比較し、各（ｉ，ｍ）について音声認識結果の音声認識精度を求める。あるいは、比較部１１７は、音声認識精度に代えて各（ｉ，ｍ）について音声認識率を求めてもよい。得られた音声認識精度または音声認識率は、対応する（ｉ，ｍ）およびｒｉとともに対応表生成部１１８に送られる（ステップＳ１１６）。
【００２６】
対応表生成部１１８は、ｉごとに音声認識精度または音声認識率が最大となるｍ（ｉ）∈｛０，・・・，Ｍ−１｝を選択する。あるいは、対応表生成部１１８は、ｉごとに音声認識精度または音声認識率が所定値以上となる１個のｍ（ｉ）∈｛０，・・・，Ｍ−１｝を選択してもよい。対応表生成部１１８は、ｒｉとｈｍ（ｉ）とを対応付けた対応表［ｒｉ，ｈｍ（ｉ）］を生成して出力する。図５Ａは、Ｉ＝８、ｒｉがＳ／Ｎ比、ｈｍ（ｉ）がモデルパラメータβおよびγの組み合わせである場合の対応表［ｒｉ，ｈｍ（ｉ）］の例である（ステップＳ１１７）。対応表［ｒｉ，ｈｍ（ｉ）］は音声認識装置１２（図２）の対応表記憶部１２１ａに格納される。
【００２７】
＜音声認識処理＞
図４を用いて音声認識装置１２の処理を説明する。音声認識装置１２は入力音響信号に含まれる音声成分と雑音成分との大きさの関係に応じ、音声認識モデルのモデルパラメータまたは音声認識モデルのモデルパラメータの組み合わせを選択する。すなわち、入力音響信号に含まれる音声成分と雑音成分との大きさの関係に対応する「第１指標」ｒｉに対応するモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせｈｍ（ｉ）を選択する。音声認識装置１２は、選択したモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせに応じた音声認識モデルを当該入力音響信号に適用し、音声認識を行う。
【００２８】
まず、入力音響信号が入力部１２２に入力され、入力音響信号記憶部１２１ｂに格納される。入力音響信号は時系列信号であり、例えば、雑音成分が重畳された音声信号である（ステップＳ１２１）。音声／非音声区間判別部１２３は、入力音響信号記憶部１２１ｂから入力音響信号を読み込み、入力音響信号の音声区間と非音声区間とを判別する。この判別には、例えば、参考文献１（Jongseo Sohn, Nam Soo Kim, Wonyong Sung, “A Statistic Model-Based Voice Activity Detection,” IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, VOL.6, NO.1, 1999．）等の周知の方法を用いる。非音声区間の信号は雑音成分として雑音成分記憶部１２１ｃに格納され、入力音響信号は指標生成部１２４に送られる（ステップＳ１２２）。
【００２９】
指標生成部１２４は、入力音響信号、および雑音成分記憶部１２１ｃから読み込んだ非音声区間の信号を用い、「音声成分と雑音成分との大きさの関係」を表す「第２指標」ｕを得て出力する。音声認識処理での「音声成分と雑音成分との大きさの関係」は、前述の学習処理の「音声成分と雑音成分との大きさの関係」と同じ基準に基づくことが望ましい。すなわち、「音声成分と雑音成分との大きさの関係」として学習処理でＳ／Ｎ比が用いられた場合、音声認識処理でもＳ／Ｎ比が用いられることが望ましい。各時点でｕが得られてもよいし、所定の時間区間ごとにｕが得られてもよいし、入力音響信号の全時間区間に対してｕが得られてもよい。入力音響信号の実効値と非音声区間の信号の実効値とから定めてもよいし、実行値に代えて平均値または最大値または絶対値から定めてもよい。例えば、ｕ＝（入力音響信号の信号実効値−非音声区間の信号の信号実効値）／（非音声区間の信号の信号実効値）としてもよいし、この信号実行値に代えて平均値または最大値または絶対値から定めてもよい。得られたｕは選択部１２５に送られる（ステップＳ１２３）。
【００３０】
選択部１２５は、対応表記憶部１２１ａに格納された対応表［ｒｉ，ｈｍ（ｉ）］を参照し、「第２指標」ｕに最も近い「第１指標」ｒｉに対応するモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせｈｍ（ｉ）を選択する。例えば、図５Ａおよび図５Ｂの例では、ｕにｒ２が最も近いため、ｒ２に対応するモデルパラメータの組み合わせｈｍ（２）＝（γ５，β３）が選択される。ｕが隣接する２個のｒｉの中間値である場合、ｕに最も近いｒｉが２個存在することになる。このような場合には、例えば、予め定められた何れか一方のｒｉに対応するｈｍ（ｉ）が選択される。なお、ｒｉは雑音付き音声信号Ｘｉと雑音成分Ｎｉとから得られているため、入力音響信号（雑音付き音声信号に相当）と非音声区間の信号（雑音成分に相当）とから得られるｕに対して適切なｈｍ（ｉ）を選択できる。選択されたｈｍ（ｉ）は音声認識部１２６に送られる（ステップＳ１２４）。
【００３１】
音声認識部１２６は、送られたモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせｈｍ（ｉ）を用いた音声認識モデルを、入力音響信号記憶部１２１ｂから読み込んだ入力音響信号に適用して音声認識を行い、その音声認識結果を出力する（ステップＳ１２５）。
【００３２】
＜本形態の特徴＞
本形態では、入力音響信号に含まれる音声成分と雑音成分との大きさの関係に応じ、音声認識モデルのモデルパラメータまたは音声認識モデルのモデルパラメータの組み合わせを選択するため、入力音響信号に含まれた雑音成分に応じた適切なモデルパラメータを自動設定できる。
【００３３】
特に、ANN-HMM Hybrid音声認識では、パラメータ値の決定に関して入力音響信号に含まれる雑音成分の影響を受ける性質がある。したがって従来のGMM-HMM音声認識での雑音成分を考慮しないヒューリスティックパラメータ自動決定手法（例えば、非特許文献３参照）と同様の手法をANN-HMM Hybrid音声認識に適用することは困難であり、手動でパラメータ値を設定する必要があった。事前に入力音響信号に雑音抑圧処理を行うことも考えられるが、一般にこれらの雑音抑圧処理によって音声認識の観点から適していない歪みが音声に加わることになる。そのため、雑音成分を含む入力音響信号から直接HMM状態を判別するニューラルネットワークを学習した方が、音声認識を考慮した処理を行っている点で適していると考えられる。本形態の手法により、入力音響信号から、音声認識精度または音声認識率に対して最適なヒューリスティックパラメータを自動的に決定でき、人手による設定作業をなくし、雑音成分による音声認識精度または音声認識率の低下を防ぐことができる。
【００３４】
［第２実施形態］
次に、第２実施形態を説明する。第２実施形態は第１実施形態の変形例である。本形態では、入力音響信号に含まれる音声成分と雑音成分との大きさの関係を表す「第２指標」と同一または近傍の「第１指標」に対応するモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせのうち、音声認識精度または音声認識率を最大にするものを選択する。以下では、これまで説明した事項との相違点を中心に説明し、すでに説明した事項については同じ参照番号を引用して説明を簡略化する。
【００３５】
＜構成＞
図１に例示するように、本形態の学習装置２１は、音声信号記憶部１１１ａ、雑音信号記憶部１１１ｂ、正解単語列記憶部１１１ｃ、雑音付き音声信号記憶部１１１ｅ、音声認識結果記憶部１１１ｆ、成分調整加算部１１３、指標生成部１１４、音声認識部１１６、比較部１１７、および対応表生成部２１８を有する。図２に例示するように、本形態の音声認識装置２２は、対応表記憶部２２１ａ、入力音響信号記憶部１２１ｂ、雑音成分記憶部１２１ｃ、入力部１２２、音声／非音声区間判別部１２３、指標生成部１２４、選択部２２５、および音声認識部１２６を有する。
【００３６】
＜学習処理＞
第１実施形態との相違点は、図３のステップＳ１１７に代えてステップＳ２１７の処理が行われる点のみである。ステップＳ２１７では、対応表生成部２１８が、ｉごとに音声認識精度または音声認識率が最大となるｍ（ｉ）∈｛０，・・・，Ｍ−１｝を選択し、この音声認識精度または音声認識率の最大値をａｉとする。あるいは、対応表生成部２１８は、ｉごとに音声認識精度または音声認識率が所定値以上となる１個のｍ（ｉ）∈｛０，・・・，Ｍ−１｝を選択し、この音声認識精度または音声認識率をａｉとする。対応表生成部１１８は、ｒｉとｈｍ（ｉ）とａｉとを対応付けた対応表［ｒｉ，ｈｍ（ｉ），ａｉ］を生成して出力する。図５Ｃは、Ｉ＝８、ｒｉがＳ／Ｎ比、ｈｍ（ｉ）がモデルパラメータβおよびγの組み合わせ、ａｉが音声認識精度である場合の対応表［ｒｉ，ｈｍ（ｉ），ａｉ］例である（ステップＳ２１７）。対応表［ｒｉ，ｈｍ（ｉ），ａｉ］は音声認識装置２２（図２）の対応表記憶部２２１ａに格納される。
【００３７】
＜音声認識処理＞
第１実施形態との相違点は図４のステップＳ１２４に代えてステップＳ２２４の処理が行われる点のみである。ステップＳ２２４では、選択部２２５が、対応表記憶部２２１ａに格納された対応表［ｒｉ，ｈｍ（ｉ），ａｉ］を参照し、「第２指標」ｕと同一または近傍の「第１指標」ｒｉに対応するモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせｈｍ（ｉ）のうち、音声認識精度または音声認識率ａｉを最大にするものを選択する。例えば、図５Ｂおよび図５Ｃの例で、ｕの近傍のｒｉをｒ２，ｒ２，ｒ３とする場合、ｒ２，ｒ２，ｒ３にそれぞれ対応するａ２，ａ２，ａ３のうち最大のａｉに対応するｈｍ（ｉ）を選択する。選択されたｈｍ（ｉ）は音声認識部１２６に送られる。なお、複数のａｉが互いに同一の場合には何れに対応するｈｍ（ｉ）が選択されてもよい。例えば、複数のａｉが互いに同一の場合には、それらのａｉのうち、ｕに最も近いｒｉに対応するａｉに対応付けられたｈｍ（ｉ）が選択されてもよい（ステップＳ２２４）。
【００３８】
［第２実施形態の変形例］
「第２指標」と同一または近傍の「第１指標」に対応するモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせのうち、音声認識精度または音声認識率の重み付け値を最大にするものを選択してもよい。ただし、「重み付け値」は、音声認識精度または音声認識率に「第２指標」と「第１指標」との距離が小さいほど大きな重みを乗じた値である。
【００３９】
＜構成＞
図２に例示するように、本変形例の音声認識装置２２’は、対応表記憶部２２１ａ、入力音響信号記憶部１２１ｂ、雑音成分記憶部１２１ｃ、入力部１２２、音声／非音声区間判別部１２３、指標生成部１２４、選択部２２５’、および音声認識部１２６を有する。
【００４０】
＜学習処理＞
第２実施形態と同じである。
【００４１】
＜音声認識処理＞
第２実施形態との相違点は図４のステップＳ２２４に代えてステップＳ２２４’の処理が行われる点のみである。ステップＳ２２４’では、選択部２２５’が、対応表記憶部２２１ａに格納された対応表［ｒｉ，ｈｍ（ｉ），ａｉ］を参照し、「第２指標」ｕと同一または近傍の「第１指標」ｒｉに対応するモデルパラメータまたはモデルパラメータの組み合わせｈｍ（ｉ）のうち、音声認識精度または音声認識率ａｉに重みｃｉを乗じた重み付け値を最大にするものを選択する。ただし、ｃｉは正値であり、ｕとｒｉとの距離｜ｕ−ｒｉ｜が小さいほど大きい。例えば、図５Ｂおよび図５Ｃの例で、ｕの近傍のｒｉをｒ２，ｒ２，ｒ３とする場合、ｒ２，ｒ２，ｒ３にそれぞれ対応するｃ１・ａ２，ｃ２・ａａ２，ｃ３・ａａ３のうち最大のｃｉ・ａｉに対応するｈｍ（ｉ）を選択する。この例では、ｃ２＞ｃ３＞ｃ１となる。選択されたｈｍ（ｉ）は音声認識部１２６に送られる（ステップＳ２２４’）。
【００４２】
［第３実施形態］
次に、第３実施形態を説明する。第３実施形態は第１実施形態の変形例である。本形態では、「第２指標」と一致する「第１指標」または「第１指標」の補完値に対応するモデルパラメータもしくはモデルパラメータの補完値またはモデルパラメータもしくはモデルパラメータの補完値の組み合わせを選択する。
【００４３】
＜構成＞
図１に例示するように、本形態の学習装置３１は、音声信号記憶部１１１ａ、雑音信号記憶部１１１ｂ、正解単語列記憶部１１１ｃ、雑音付き音声信号記憶部１１１ｅ、音声認識結果記憶部１１１ｆ、成分調整加算部１１３、指標生成部１１４、音声認識部１１６、比較部１１７、および対応表生成部３１８を有する。図２に例示するように、本変形例の音声認識装置３２は、対応表記憶部２２１ａ、入力音響信号記憶部１２１ｂ、雑音成分記憶部１２１ｃ、入力部１２２、音声／非音声区間判別部１２３、指標生成部１２４、選択部３２５、および音声認識部１２６を有する。
【００４４】
＜学習処理＞
第１実施形態との相違点は、図３のステップＳ１１７に代えてステップＳ３１７の処理が行われる点のみである。ステップＳ３１７では、対応表生成部３１８が、ｉごとに音声認識精度または音声認識率が最大となるｍ（ｉ）∈｛０，・・・，Ｍ−１｝（ただし、ｉ＝０，・・・，Ｉ−１）を選択する。あるいは、対応表生成部３１８は、ｉごとに音声認識精度または音声認識率が所定値以上となる１個のｍ（ｉ）∈｛０，・・・，Ｍ−１｝を選択してもよい。さらに対応表生成部３１８は、ｒ０，・・・，ｒＩ−１を線形補完等によって補完し、ｒ０，・・・，ｒＩ−１およびそれらの補完値からなる連続値ｒ’０，・・・，ｒ’Ｚ−１（ただし、ＺはＩよりも大きな整数）を得る。また対応表生成部３１８は、ｈｍ（０），・・・，ｈｍ（Ｉ−１）を線形補完等によって補完し、ｈｍ（０），・・・，ｈｍ（Ｉ−１）およびそれらの補完値からなる連続値ｈ’ｍ（０），・・・，ｈ’ｍ（Ｚ−１）を得る。対応表生成部３１８は、ｒ’ｚとｈ’ｍ（ｚ）とを対応付けた対応表［ｒ’ｚ，ｈ’ｍ（ｚ）］（ただし、ｚ＝０，・・・，Ｚ−１）を生成して出力する。対応表［ｒ’ｚ，ｈ’ｍ（ｚ）］は音声認識装置３２（図２）の対応表記憶部３２１ａに格納される。
【００４５】
＜音声認識処理＞
第１実施形態との相違点は、図４のステップＳ１２４に代えてステップＳ３２４の処理が行われる点のみである。ステップＳ３２４では、選択部３２５は、対応表記憶部１２１ａに格納された対応表［ｒ’ｚ，ｈ’ｍ（ｚ）］を参照し、入力されたｕと一致するｒ’ｚに対応付けられたモデルパラメータもしくはモデルパラメータの組み合わせまたはその補完値ｈ’ｍ（ｚ）を選択する。選択されたｈ’ｍ（ｚ）は音声認識部１２６に送られる（ステップＳ３２４）。以降の処理は、ｈｍ（ｉ）に代えてｈ’ｍ（ｚ）が用いられる以外、第１実施形態と同じである。
【００４６】
［第３実施形態の変形例］
第１実施形態の学習処理によって生成された対応表［ｒｉ，ｈｍ（ｉ）］を用い、音声認識処理時に対応表［ｒｉ，ｈｍ（ｉ）］を補完した対応表［ｒ’ｚ，ｈ’ｍ（ｚ）］を生成し、ステップＳ３２４の処理が実行されてもよい。
【００４７】
［その他の変形例等］
なお、本発明は上述の実施の形態に限定されるものではない。例えば、各装置がネットワークを通じて情報をやり取りするのではなく、少なくとも一部の組の装置が可搬型記録媒体を介して情報をやり取りしてもよい。或いは、少なくとも一部の組の装置が非可搬型の記録媒体を介して情報をやり取りしてもよい。すなわち、これらの装置の一部からなる組み合わせが、同一の装置であってもよい。
【００４８】
上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。
【００４９】
上述の構成をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体の例は、非一時的な（non-transitory）記録媒体である。このような記録媒体の例は、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等である。
【００５０】
このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【００５１】
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録装置に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。
【００５２】
上記実施形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させて本装置の処理機能が実現されたが、これらの処理機能の少なくとも一部がハードウェアで実現されてもよい。
【符号の説明】
【００５３】
学習装置  １１，２１，３１
音声認識装置  １２，２２，２２’，３２
【図１】
0006466762.tif 000004
【図２】
0006466762.tif 000005
【図３】
0006466762.tif 000006
【図４】
0006466762.tif 000007
【図５】
0006466762.tif 000008