(57)【要約】【課題】継続時間が短く時間変化が大きいインパルス雑音が非定常雑音として音声区間に重畳した場合の音声の認識精度の低下を防止し、高精度に音声認識処理を実行する音声認識方法、音声認識装置及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】音声認識装置１は、周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測し、予測した時間に対応するフレームの特徴成分を除く残りのフレームの特徴成分、又は予測した時間に対応する箇所を除く音データから生成したフレームから抽出した特徴成分に基づいて音声認識処理を実行する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音を標本化した音データから所定長の複数のフレームを生成し、各フレームから抽出した特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行する音声認識方法において、
周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間を記録し、
記録している発生周期及び継続時間に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測し、
予測した時間に対応するフレームの特徴成分を除いた残りのフレームの特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行する
ことを特徴とする音声認識方法。
【請求項２】
音を標本化した音データから所定長の複数のフレームを生成し、各フレームから抽出した特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行する音声認識方法において、
周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間を記録し、
記録している発生周期及び継続時間に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測し、
予測した時間に対応する箇所を除く音データから所定長のフレームを生成し、
各フレームから抽出した特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行する
ことを特徴とする音声認識方法。
【請求項３】
音を標本化した音データから生成した所定長のフレームから抽出した特徴成分を記憶するバッファを備え、該バッファに記憶している各フレームの特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行する音声認識装置において、
周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間を記録する記録手段と、
該記録手段に記録している発生周期及び継続時間に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測する予測手段と、
予測した時間に対応するフレームの特徴成分を、バッファから削除する手段と
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項４】
音を標本化した音データから生成した所定長のフレームを記憶するバッファを備え、該バッファに記憶している各フレームから抽出した特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行する音声認識装置において、
周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間を記録する記録手段と、
該記録手段に記録している発生周期及び継続時間に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測する予測手段と、
予測した時間に対応する箇所を音データから削除する手段と、
予測した時間に対応する箇所を削除した音データから所定長のフレームを生成する手段と、
生成したフレームをバッファに記憶する手段と
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項５】
前記音データ中で、音声を含む音声区間か音声を含まない無音区間かを判別する区間判別手段と、
該区間判別手段により無音区間と判別された区間に対応する音データに係る強度に基づいて、インパルス雑音が発生しているか否かを判定する雑音判定手段と、
インパルス雑音が発生していると判定した場合に、無音区間の音データに係る強度に基づいて、発生しているインパルス雑音の発生周期及び継続時間を検出する雑音検出手段と
を備え、
前記記録手段は、検出した発生周期及び継続時間を記録するように構成してある
ことを特徴とする請求項３又は請求項４に記載の音声認識装置。
【請求項６】
前記予測手段は、前記区間判別手段により音声区間と判別された区間内で、インパルス雑音が発生している時間を予測する様に構成してあることを特徴とする請求項５に記載の音声認識装置。
【請求項７】
前記雑音判定手段は、音データに係る強度の極大値、並びに強度が予め設定された閾値を上回ってから下回るまでの時間に基づいて、インパルス雑音が発生しているか否かを判定する様に構成してあることを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の音声認識装置。
【請求項８】
インパルス雑音の発生に関連する外部の装置から、インパルス雑音の発生に関する動作中であることを示す動作信号を受け付ける手段を更に備え、
前記予測手段は、動作信号に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測する様に構成してある
ことを特徴とする請求項３又は請求項４に記載の音声認識装置。
【請求項９】
音を標本化した音データから生成した所定長のフレームから抽出した特徴成分を記憶するバッファを備えるコンピュータに、バッファに記憶している各フレームの特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行させるコンピュータプログラムにおいて、
コンピュータに、周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間を記録させる手順と、
コンピュータに、発生周期及び継続時間に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測させる手順と、
コンピュータに、予測した時間に対応するフレームの特徴成分を、バッファから削除させる手順と
を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１０】
音を標本化した音データから生成した所定長のフレームを記憶するバッファを備えるコンピュータに、バッファに記憶している各フレームから抽出した特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行させるコンピュータプログラムにおいて、
コンピュータに、周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間を記録させる手順と、
コンピュータに、発生周期及び継続時間に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測させる手順と、
コンピュータに、予測した時間に対応する箇所を音データから削除させる手順と、
コンピュータに、予測した時間に対応する箇所を削除した音データから所定長のフレームを生成させる手順と
を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音を標本化した音データから所定長のフレームを生成し、各フレームから抽出した特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行する音声認識方法、該音声認識方法を適用した音声認識装置、及び該音声認識装置を実現するコンピュータプログラムに関し、特に車両に配設されたハザードのリレー音等のインパルス雑音を除去する音声認識方法、音声認識装置及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カーナビゲーション装置等の車載装置は、音声認識機能を備えることが多い。音声認識機能を備える車載装置は、ロードノイズ、エンジン音等の定常的な雑音環境下での音声に対する認識精度は高いが、突発的に発生する非定常的な雑音環境下での認識精度については頑健性が不十分である。特に発声中に非定常雑音が発生した場合、その区間における認識率が低下する。
【０００３】
非定常雑音を除去する方法として、雑音区間において一定周期毎に発生する非定常雑音の周期を学習し、音声区間に非定常雑音が重なる場合に、雑音重畳音声パワースペクトルから非定常雑音に関する雑音パワースペクトルを除去する方法が特許文献１に開示されている。
【特許文献１】特開２００３−３０８０９２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら特許文献１に開示されている従来の方法では、ハザードランプのリレー音等の継続時間が短く時間変化が大きいインパルス雑音が非定常雑音として音声区間に重畳した場合、時間分解能が低いパワースペクトル領域で時間変化が大きいインパルス雑音を正確に除去することは困難であり、音声認識の精度が低下するという問題がある。
【０００５】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、インパルス雑音が重畳していると予測される音データ又は音データから生成したフレームを除いて音声認識処理を実行することにより、継続時間が短く時間変化が大きいインパルス雑音が発生している環境下においても高精度に音声認識処理を実行することが可能な音声認識方法、該音声認識方法を適用した音声認識装置、及び該音声認識装置を実現するコンピュータプログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１発明に係る音声認識方法は、音を標本化した音データから所定長の複数のフレームを生成し、各フレームから抽出した特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行する音声認識方法において、周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間を記録し、記録している発生周期及び継続時間に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測し、予測した時間に対応するフレームの特徴成分を除いた残りのフレームの特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行することを特徴とする。
【０００７】
本発明では、発生周期及び継続時間に基づいて予測した時間に対応するフレームから抽出した特徴成分を除いた残りのフレームの特徴成分に基づいて音声認識処理を実行することにより、インパルス雑音を含むフレームに重畳するインパルス雑音に起因する特徴成分を用いて音声認識処理を行うことがないので、インパルス雑音による誤認識を防止し、インパルス雑音が発生している環境下においても高精度に音声認識処理を実行することが可能である。
【０００８】
第２発明に係る音声認識方法は、音を標本化した音データから所定長の複数のフレームを生成し、各フレームから抽出した特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行する音声認識方法において、周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間を記録し、記録している発生周期及び継続時間に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測し、予測した時間に対応する箇所を除く音データから所定長のフレームを生成し、各フレームから抽出した特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行することを特徴とする。
【０００９】
本発明では、発生周期及び継続時間に基づいて予測した時間に対応する箇所を除く音データから生成したフレームから抽出した特徴成分に基づいて音声認識処理を実行することにより、インパルス雑音を含む箇所の音データに重畳するインパルス雑音に起因する特徴成分を用いて音声認識処理を行うことがないので、インパルス雑音による誤認識を防止し、インパルス雑音が発生している環境下においても高精度に音声認識処理を実行することが可能である。
【００１０】
第３発明に係る音声認識装置は、音を標本化した音データから生成した所定長のフレームから抽出した特徴成分を記憶するバッファを備え、該バッファに記憶している各フレームの特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行する音声認識装置において、周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間を記録する記録手段と、該記録手段に記録している発生周期及び継続時間に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測する予測手段と、予測した時間に対応するフレームの特徴成分を、バッファから削除する手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
本発明では、発生周期及び継続時間に基づいて予測した時間に対応するフレームの特徴成分以外のフレームの特徴成分に基づいて音声認識処理を実行することにより、インパルス雑音を含むフレームに重畳するインパルス雑音に起因する特徴成分を用いて音声認識処理を行うことがないので、インパルス雑音による誤認識を防止し、インパルス雑音が発生している環境下においても高精度に音声認識処理を実行することが可能である。
【００１２】
第４発明に係る音声認識装置は、音を標本化した音データから生成した所定長のフレームを記憶するバッファを備え、該バッファに記憶している各フレームから抽出した特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行する音声認識装置において、周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間を記録する記録手段と、該記録手段に記録している発生周期及び継続時間に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測する予測手段と、予測した時間に対応する箇所を音データから削除する手段と、予測した時間に対応する箇所を削除した音データから所定長のフレームを生成する手段と、生成したフレームをバッファに記憶する手段とを備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明では、発生周期及び継続時間に基づいて予測した時間に対応する箇所を削除した音データから生成したフレームから抽出した特徴成分に基づいて音声認識処理を実行することにより、インパルス雑音を含む箇所の音データに重畳するインパルス雑音に起因する特徴成分を用いて音声認識処理を行うことがないので、インパルス雑音による誤認識を防止し、インパルス雑音が発生している環境下においても高精度に音声認識処理を実行することが可能である。
【００１４】
第５発明に係る音声認識装置は、第３発明又は第４発明において、前記音データ中で、音声を含む音声区間か音声を含まない無音区間かを判別する区間判別手段と、該区間判別手段により無音区間と判別された区間に対応する音データに係る強度に基づいて、インパルス雑音が発生しているか否かを判定する雑音判定手段と、インパルス雑音が発生していると判定した場合に、無音区間の音データに係る強度に基づいて、発生しているインパルス雑音の発生周期及び継続時間を検出する雑音検出手段とを備え、前記記録手段は、検出した発生周期及び継続時間を記録するように構成してあることを特徴とする。
【００１５】
本発明では、無音区間の音データに基づいてインパルス雑音の発生の有無並びに発生周期及び継続時間を検出することにより、インパルス雑音の発生周期及び継続時間を正確に求めることが可能である。
【００１６】
第６発明に係る音声認識装置は、第５発明において、前記予測手段は、前記区間判別手段により音声区間と判別された区間内で、インパルス雑音が発生している時間を予測する様に構成してあることを特徴とする。
【００１７】
本発明では、音声区間内でインパルス雑音が発生しているフレームの特徴成分又は音データを削除することになるので、音声にインパルス雑音が重畳した場合でも高精度に音声認識処理を実行することが可能である。
【００１８】
第７発明に係る音声認識装置は、第５発明又は第６発明において、前記雑音判定手段は、音データに係る強度の極大値、並びに強度が予め設定された閾値を上回ってから下回るまでの時間に基づいて、インパルス雑音が発生しているか否かを判定する様に構成してあることを特徴とする。
【００１９】
本発明では、インパルス雑音の誤検出を防止するので、インパルス雑音が重畳していない有効なフレームの特徴成分又は音データの削除による認識率の低下を防止することが可能である。
【００２０】
第８発明に係る音声認識装置は、第３発明又は第４発明において、インパルス雑音の発生に関連する外部の装置から、インパルス雑音の発生に関する動作中であることを示す動作信号を受け付ける手段を更に備え、前記予測手段は、動作信号に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測する様に構成してあることを特徴とする。
【００２１】
本発明では、車両内に配設されリレー音等のインパルス雑音を発生させるハザード、ウインカー等の機構を制御する電子制御装置(ECU: Electric Control Unit)から動作信号を受け付けた場合に、インパルス雑音を除去する処理を行うことにより、インパルス雑音の発生を正確に検出することができるので、高精度に音声認識処理を実行することが可能である。
【００２２】
第９発明に係るコンピュータプログラムは、音を標本化した音データから生成した所定長のフレームから抽出した特徴成分を記憶するバッファを備えるコンピュータに、バッファに記憶している各フレームの特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行させるコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間を記録させる手順と、コンピュータに、発生周期及び継続時間に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測させる手順と、コンピュータに、予測した時間に対応するフレームの特徴成分を、バッファから削除させる手順とを実行させることを特徴とする。
【００２３】
本発明では、ナビゲーション装置等のコンピュータにて実行することにより、コンピュータが音声認識装置として動作し、発生周期及び継続時間に基づいて予測した時間に対応するフレームの特徴成分を除いたフレームの特徴成分に基づいて音声認識処理を実行することにより、インパルス雑音を含むフレームに重畳するインパルス雑音に起因する特徴成分を用いて音声認識処理を行うことがないので、インパルス雑音による誤認識を防止し、インパルス雑音が発生している環境下においても高精度に音声認識処理を実行することが可能である。
【００２４】
第１０発明に係るコンピュータプログラムは、音を標本化した音データから生成した所定長のフレームを記憶するバッファを備えるコンピュータに、バッファに記憶している各フレームから抽出した特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行させるコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間を記録させる手順と、コンピュータに、発生周期及び継続時間に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測させる手順と、コンピュータに、予測した時間に対応する箇所を音データから削除させる手順と、コンピュータに、予測した時間に対応する箇所を削除した音データから所定長のフレームを生成させる手順とを実行させることを特徴とする。
【００２５】
本発明では、ナビゲーション装置等のコンピュータにて実行することにより、コンピュータが音声認識装置として動作し、発生周期及び継続時間に基づいて予測した時間に対応する箇所を除く音データから生成したフレームから抽出した特徴成分に基づいて音声認識処理を実行することにより、インパルス雑音を含む箇所の音データに重畳するインパルス雑音に起因する特徴成分を用いて音声認識処理を行うことがないので、インパルス雑音による誤認識を防止し、インパルス雑音が発生している環境下においても高精度に音声認識処理を実行することが可能である。
【発明の効果】
【００２６】
本発明に係る音声認識方法、音声認識装置及びコンピュータプログラムは、周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測し、予測した時間に対応するフレームの特徴成分を除く残りのフレームの特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行する。
【００２７】
この構成により、本発明では、インパルス雑音にて「汚された」フレームに重畳するインパルス雑音に起因する特徴成分を用いて音声認識処理を行うことがないので、音声認識処理として行われる音響モデルとの照合処理の結果である類似度の低下による音声認識精度の低下を抑制することが可能であり、しかもインパルス雑音にて「湧き出す」音素及び音節による誤認識を抑制することが可能である。従ってインパルス雑音が発生している環境下においても高精度に音声認識処理を実行することが可能である等、優れた効果を奏する。
【００２８】
本発明に係る音声認識方法、音声認識装置及びコンピュータプログラムは、周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測し、予測した時間に対応する箇所を除く音データから生成したフレームに基づいて音声認識処理を実行する。
【００２９】
この構成により、本発明では、インパルス雑音にて「汚された」箇所に重畳するインパルス雑音に起因する特徴成分を用いて音声認識処理を行うことがないので、音声認識処理における類似度の低下による音声認識精度の低下を抑制することが可能であり、しかもインパルス雑音にて「湧き出す」音素及び音節による誤認識を抑制することが可能である。従ってインパルス雑音が発生している環境下においても高精度に音声認識処理を実行することが可能である等、優れた効果を奏する。
【００３０】
また本発明に係る音声認識装置等は、音データ中で、音声を含む音声区間か音声を含まない無音区間かを判別し、無音区間と判別された区間に対応する音声データに係る強度に基づいて、インパルス雑音が発生しているか否かを判定し、インパルス雑音が発生していると判定した場合に、無音区間の音データに係る強度に基づいて、発生しているインパルス雑音の発生周期及び継続時間を検出することにより、インパルス雑音の発生周期及び継続時間を正確に求めることが可能である等、優れた効果を奏する。
【００３１】
さらに本発明に係る音声認識装置等は、音声区間と判別された区間内で、インパルス雑音が発生している時間を予測することにより、音声区間内でインパルス雑音が発生しているフレームの特徴成分又は音データを削除することになるので、音声にインパルス雑音が重畳した場合でも高精度に音声認識処理を実行することが可能である等、優れた効果を奏する。
【００３２】
さらに本発明に係る音声認識装置等は、音データに係る強度の極大値、並びに強度が予め設定された閾値を上回ってから下回るまでの時間に基づいて、インパルス雑音が発生しているか否かを判定することにより、インパルス雑音の誤検出を防止するので、インパルス雑音が重畳していない有効なフレームの特徴成分又は音データの削除による認識率の低下を防止することが可能である等、優れた効果を奏する。
【００３３】
さらに本発明に係る音声認識装置等は、例えば車両に搭載されるナビゲーション装置として用いられ、車両内に配設されリレー音等のインパルス雑音を発生させるハザード、ウインカー等の機構を制御する電子制御装置(ECU: Electric Control Unit)から動作中であることを示す動作信号を受け付けた場合に、インパルス雑音が発生していると予測して、インパルス雑音を除去する処理を行うことにより、インパルス雑音の発生を正確に検出することができるので、高精度に音声認識処理を実行することが可能である等、優れた効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
【００３５】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１に係る音声認識装置の構成例を示すブロック図である。図１中１は、例えば車両に搭載されるナビゲーション装置等のコンピュータを用いた音声認識装置であり、音声認識装置１は、装置全体を制御するＣＰＵ(Central Processing Unit) 、ＤＳＰ(Digital Signal Processor)等の制御手段１０と、プログラム及びデータ等の各種情報を記録するハードディスク、ＲＯＭ等の記録手段１１と、一時的に発生するデータを記憶するＲＡＭ等の記憶手段１２と、外部から音を取得するマイクロホン等の音取得手段１３と、音を出力するスピーカ等の音出力手段１４と、液晶モニタ等の表示手段１５と、目的地までの経路指示等のナビゲーションに係る処理を実行するナビゲーション手段１６と、車両に搭載された電子制御装置(ECU: Electric Control Unit)等の外部装置２から各種信号を受け付ける信号受付手段１７とを備えている。
【００３６】
記録手段１１には、本発明のコンピュータプログラム１１ａが記録されており、記録されているコンピュータプログラム１１ａに含まれる各種手順を記憶手段１２に記憶して制御手段１０の制御にて実行することにより、コンピュータは、本発明の音声認識装置１として動作する。
【００３７】
また記録手段１１の記録領域の一部は、音声認識用の音響モデルを記録している音響モデルデータベース（音響モデルＤＢ）１１ｂ、音響モデルに対応する音素又は音節定義で表記された認識語彙及び文法を記録している認識辞書１１ｃ等の各種データベースとして用いられている。
【００３８】
記憶手段１２の記憶領域の一部は、音取得手段１３が取得したアナログ信号である音を所定の周期で標本化（サンプリング）してデジタル化した音データを記憶する音データバッファ１２ａ、及び音データを所定の時間長に区分したフレームから抽出した特徴成分を記憶するフレームバッファ１２ｂとして用いられる。
【００３９】
ナビゲーション手段１６は、ＧＰＳ(Global Positioning System) 等の位置検出機構と、地図情報を記録するＤＶＤ(Digital Versatile Disk)、ハードディスク等の記録媒体とを有し、現在地からの目的地までの経路探索、経路指示等のナビゲーション処理を実行し、地図及び経路を表示手段１５に表示し、音声による案内を音出力手段１４から出力する。
【００４０】
信号受付手段１７は、車両内に配設されリレー音等のインパルス雑音を発生させるハザード、ウインカー等の機構を制御する外部装置２から動作中であることを示す動作信号等の各種信号を受け付ける。
【００４１】
なお図１に示した構成例はあくまでも一例であり、様々な形態に展開することが可能である。例えば音声認識に係る機能を一又は複数のＶＬＳＩチップとして構成し、ナビゲーション装置に組み込むことも可能であり、音声認識用の専用装置をナビゲーション装置に外付けすることも可能である。また制御手段１０を音声認識及びナビゲーションの双方の処理で共用する様にしても、夫々専用の回路を設ける様にしても良く、更には音声認識に関する特定の演算、例えば後述するＦＦＴ(Fast Fourier Transformation) 、ＤＣＴ(Discrete Cosine Transformation)等の処理を実行するコプロセッサを制御手段１０に組み込んでも良い。また音データバッファ１２ａを音取得手段１３の付属回路とし、フレームバッファ１２ｂを制御手段１０が備えるメモリ上に構成する様にしても良い。さらに本発明の音声認識装置１は、ナビゲーション装置等の車載装置に限らず、音声認識を行う様々な用途の装置に用いることが可能である。
【００４２】
次に本発明の実施の形態１に係る音声認識装置１の処理について説明する。図２及び図３は、本発明の実施の形態１に係る音声認識装置１の処理の一例を示すフローチャートである。音声認識装置１は、コンピュータプログラム１１ａを実行する制御手段１０の制御により、音取得手段１３にて外部の音を取得し（Ｓ１０１）、アナログ信号である取得した音を所定の周期で標本化してデジタル化した音データを音データバッファ１２ａに記憶する（Ｓ１０２）。ステップＳ１０１にて取得する外部の音とは、人が発声する音声、定常雑音、非定常雑音等の様々な音が重畳した音である。人が発声する音声は、音声認識装置１による認識の対象となる音声である。定常雑音は、ロードノイズ、エンジン音等の雑音であり、既に提案及び確立されている様々な除去方法が用いられる。非定常雑音としては、車両に配設されたハザード、ウインカー等の機構のリレー音等のインパルス雑音を例示することができる。
【００４３】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、音データバッファ１２ａに記憶した音データから所定長のフレームを生成する（Ｓ１０３）。ステップＳ１０３では、音データを、例えば２０ｍｓ〜３０ｍｓの所定長の単位でフレーム化する。なお各フレームは、１０ｍｓ〜１５ｍｓずつオーバーラップしている。そして各フレームに対しては、ハミング窓、ハニング窓等の窓関数、高域強調フィルタによるフィルタリング等の音声認識の分野で一般的なフレーム処理が施される。この様にして生成された各フレームに対し、以降の処理が行われる。
【００４４】
音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、生成したフレームであるデジタル信号から特徴成分を抽出する（Ｓ１０４）。ステップＳ１０４において抽出される特徴成分とは、例えば音響モデルデータベース１１ｂに記録している音響モデルとの類似度計算が可能な特徴ベクトルであり、フレーム処理されたデジタル信号を変換することにより導出される。特徴成分として用いられる特徴ベクトルの種類としては、音声認識の分野で用いられるＭＦＣＣ(Mel Frequency Cepstral Coefficient)、ＬＰＣ(Linear Predictive Coding)ケプストラム等の特徴ベクトルを用いることができる。例えばＭＦＣＣの場合、フレーム処理されたデジタル信号をＦＦＴにて変換し、振幅スペクトルを求め、中心周波数がメル周波数領域で一定間隔であるメルフィルタバンクにて処理し、処理の結果の対数をＤＣＴにて変換して、１次から１０次等の低周波域の係数をＭＦＣＣと呼ばれる特徴ベクトルとして用いる。なお次数については、標本化周波数、アプリケーション等の要因により決定され、数値は限定されない。特徴成分である特徴ベクトルを抽出後、フレームに係る音データに対する様々な処理は、特徴ベクトルに対して行うことが可能となり、データ量の大きい音データそのものに対して各種処理を行う場合と比べて、記憶容量の削減及び処理の高速化を実現することができる。
【００４５】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、フレームから抽出した特徴ベクトル等の特徴成分を複数フレーム分、フレームバッファ１２ｂに記憶させる（Ｓ１０５）。フレームバッファ１２ｂに記憶させる特徴成分に係るフレームの時間長は、想定されるインパルス雑音の長さ以上で有ればよい。例えばフレームのオーバーラップ時間が１５ｍｓである場合、即ち１５ｍｓ周期でフレームをシフトさせる場合には、５フレームに相当する７５ｍｓ以上の時間長に相当するフレームの特徴成分を記憶する様にすれば良い。なおインパルス雑音が短い場合、更に記憶する時間長を短くすることができる。またフレームバッファ１２ｂに記憶させる情報の形態は特徴成分に限定されず、音データの形態で記憶しておき、後で特徴抽出するようにしても良い。
【００４６】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、フレームに係る音データが音声を含む音声区間であるか音声を含まない無音区間であるかを判定する（Ｓ１０６）。ステップＳ１０６の判定には、パワースペクトルの積分値を示すフレームパワーを算出し、算出したフレームパワーが所定値以上である場合に音声区間であると判定する。但し、音声区間か無音区間かを判定することが可能な方法で有れば、フレームパワーを用いた算出方法以外の方法であっても良い。
【００４７】
ステップＳ１０６において無音区間であると判定した場合（Ｓ１０６：ＮＯ）、音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、インパルス雑音の検出に使用する音データに係る強度を算出し（Ｓ１０７）、算出した音データに係る強度に基づいて、インパルス雑音が発生しているか否かを判定する（Ｓ１０８）。
【００４８】
ステップＳ１０７にて算出する音データに係る強度とは、例えば該当区間のフレームに係る音データのフレームパワーを示す。なお車両に搭載されたナビゲーション装置を用いた音声認識装置１の場合、車両内では低域のＳ／Ｎ比が低いため、高域のパワースペクトルの積分値を音データに係る強度として算出する様にしても良い。またフレームパワー以外の指標を音データに係る強度として用いる様にしても良い。
【００４９】
ステップＳ１０８では、背景雑音レベルに基づき設定される閾値とステップＳ１０７にて算出した音データに係るフレームパワー等の強度とを比較することによりインパルス雑音が発生しているか否かを判定する。背景雑音レベルとは、インパルス雑音が発生しておらず、かつ音声を含まない無音区間におけるフレームパワーの平均的なレベルであり、例えば一連の処理において、対象となるフレームにインパルス雑音が発生していない無音区間であると判定した場合に、当該フレームに係るレベルを背景雑音レベルとして都度更新することにより設定される。そして背景雑音レベルに所定値を加算することにより閾値が設定される。フレームパワー等の算出した強度が閾値を上回った場合に、その時刻を記録し、その後、強度が閾値を下回った時刻を記録し、更に上回ってから下回るまでの間の強度の最大値（極大値）を記録する。そして強度が閾値を上回った時刻から下回った時刻までの時間差を算出して、算出した時間差が所定の時間基準値より短く、かつその間の強度の最大値が所定の強度基準値を超える場合に、インパルス雑音が発生していると判定する。時間差が時間基準値より短くても、その間の強度の最大値が強度基準値を超えなければインパルス雑音が発生しているとは判定せず、また強度の最大値が強度基準値を超えていても、時間差が時間基準値より長ければインパルス雑音が発生しているとは判定しない。
【００５０】
ステップＳ１０８において、インパルス雑音が発生していないと判定した場合（Ｓ１０８：ＮＯ）、音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、フレームバッファ１２ｂに記憶しているフレームから抽出した特徴成分である特徴ベクトルに基づいて、音響モデルデータベース１１ｂに記録している音響モデル並びに認識辞書１１ｃに記録している認識語彙及び文法を参照し、音声認識処理を実行する（Ｓ１０９）。ステップＳ１０９では、フレームバッファ１２ｂに記録している最も古いフレームに係る特徴ベクトルから順に読み取って音声認識処理を実行する。音声認識処理は、音響モデルとの類似度を計算し、認識語彙に関する言語的情報を参照することにより行われる。なおこの場合、ステップＳ１０６にて無音区間であると判定しているフレームに対しての処理であるので、音声認識処理を省略することも可能である。
【００５１】
ステップＳ１０８においてインパルス雑音が発生していると判定した場合（Ｓ１０８：ＹＥＳ）、音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、強度が閾値を下回った時刻をインパルス雑音の終了時刻とし、強度が閾値を上回ってから下回るまでの時間差をインパルス雑音の継続時間として、インパルス雑音の終了時刻及び継続時間を記録手段１１、記憶手段１２等のメモリに記録する（Ｓ１１０）。ステップＳ１１０の記録により、複数のインパルス雑音の終了時刻及び継続時間の履歴が記録されることになる。
【００５２】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、記録している複数のインパルス雑音の終了時刻に基づいて、インパルス雑音の周期性の有無を判定し（Ｓ１１１）、周期性有りと判定した場合（Ｓ１１１：ＹＥＳ）、インパルス雑音の発生周期を導出し（Ｓ１１２）、導出した発生周期を記録手段１１、記憶手段１２等のメモリに記録する（Ｓ１１３）。ステップＳ１１１の周期性の有無の判定においては、終了時刻に基づいて、インパルス雑音の発生間隔の周期性を判断する。発生間隔が全て±１フレーム以内等の所定の閾値内である場合、周期性有りと判断し、ステップＳ１１２にて終了時刻に基づく発生間隔の平均値を発生周期として導出する。ステップＳ１１１において５００ｍｓ等の所定の閾値以上の発生間隔がある場合、ハザード音としては長すぎる間隔であることから周期性は無いと判断し、また１００ｍｓ等の所定の閾値未満の発生間隔がある場合、ハザード音としては短すぎる間隔であることから周期性は無いと判断する。なおステップＳ１０９〜Ｓ１１２の処理において、強度が閾値を上回った時刻をインパルス雑音の開始時刻とし、開始時刻に基づいて、発生周期を導出して記録する様にしても良い。
【００５３】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、記録している複数のインパルス雑音の継続時間の平均値を算出し、算出した平均値を所定の周期で複数回発生しているインパルス雑音の１回分の継続時間として記録手段１１、記憶手段１２等のメモリに記録する（Ｓ１１４）。ステップＳ１１２〜Ｓ１１４の処理にて記録された発生周期及び継続時間にて、当該インパルス雑音は周期的に発生すると判断されるが、その発生周期及び継続時間は逐次更新される。なお発生周期及び継続時間を記録後、発生周期から予測される発生すべき時期にインパルス雑音が発生していないと判定した場合、インパルス雑音の周期的な発生が終了したと判断し、記録している発生周期及び継続時間を消去する。
【００５４】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、インパルス雑音が発生しているフレームを特定し（Ｓ１１５）、特定したフレームの特徴成分をフレームバッファ１２ｂから削除する（Ｓ１１６）。インパルス雑音は強度が閾値を上回ってから下回るまでの間、発生し続けていると見なされるので、ステップＳ１１５にて特定し、ステップＳ１１６にて削除するフレームは、通常、複数フレームとなる。ステップＳ１１６における削除方法としては、実際に削除する様にしても良いが、ステップＳ１０９の音声認識処理に用いない様にする実装形態で有れば、様々な形態にすることが可能である。例えばインパルス雑音が発生していると特定したフレームの特徴成分にフラグを立て、フラグが立っているフレームの特徴成分は、ステップＳ１０９の音声認識処理に用いないようにしても良く、またフレームバッファ１２ｂがリングバッファの場合、ポインタをインパルス雑音開始時点まで戻して、インパルス雑音発生区間を上書きするようにしても良い。
【００５５】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、ステップＳ１０９へ進み、フレームバッファ１２ｂに記憶しているフレームの特徴成分である特徴ベクトルに基づいて、音響モデルデータベース１１ｂに記録している音響モデル並びに認識辞書１１ｃに記録している認識語彙及び文法を参照し、音声認識処理を実行する（Ｓ１０９）。なおこの場合、インパルス雑音が発生していると特定されたフレームの特徴成分はフレームバッファ１２ｂから削除されているので、音声認識処理に用いられることはない。またこのとき、ステップＳ１０６にて無音区間であると判定しているフレームに対しての処理であるので、音声認識処理を省略することも可能である。
【００５６】
ステップＳ１１１において、周期性無しと判定した場合（Ｓ１１１：ＮＯ）、音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、ステップＳ１１２〜Ｓ１１４の処理は行わず、ステップＳ１１５へ進み、以降の処理を実行する。即ち、周期性無しと判定した場合にも、インパルス雑音が発生していると特定されたフレームの特徴成分を削除する。これにより、音声区間検出時に語頭・語尾切断を防ぐために音声区間の前後に付けられるガードフレームと呼ばれる無音区間内においてインパルス雑音が発生した場合に、ガードフレーム内に音素や単語が湧き出すことを防ぐことが可能である。
【００５７】
ステップＳ１０６において、音声区間であると判定した場合（Ｓ１０６：ＹＥＳ）、音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、周期的なインパルス雑音が発生しているか否かを判定する（Ｓ１１７）。ステップＳ１１７において、周期的なインパルス雑音が発生しているか否かは、例えばインパルス雑音の発生周期及び継続時間が記録手段１１、記憶手段１２等のメモリに記録されているか否かを検出することにより行われる。即ち発生周期及び継続時間が記録されている場合、周期的なインパルス雑音が発生していると判定する。なお周期的なインパルス雑音の発生を示すフラグを設ける様にしても良い。
【００５８】
ステップＳ１１７において、周期的なインパルス雑音が発生していると判定した場合（Ｓ１１７：ＹＥＳ）、音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、記録している発生周期及び継続時間に基づいてインパルス雑音が発生している時間を予測する（Ｓ１１８）。ステップＳ１１８では、記録した発生周期及び継続時間でインパルス雑音が周期的に発生し続けるものと見なし、最後に発生したインパルス雑音の開始時刻に発生周期の自然数倍を加算した時刻から次のインパルス雑音が開始し、開始から継続時間が経過するまでの間、インパルス雑音が発生していると予測する。なおインパルス雑音の終了時刻のみを記録している場合、終了時刻から継続時間を減算した時刻を開始時刻と見なす。
【００５９】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、予測した時間に対応するフレームを特定し（Ｓ１１９）、特定したフレームの特徴成分をフレームバッファ１２ｂから削除する（Ｓ１２０）。インパルス雑音は継続時間の間、発生し続けると見なされるので、ステップＳ１１９にて特定し、ステップＳ１２０にて削除するフレームの特徴成分は、通常、複数フレーム分の特徴成分となる。
【００６０】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、ステップＳ１０９へ進み、フレームバッファ１２ｂに記憶しているフレームの特徴成分である特徴ベクトルに基づいて、音響モデルデータベース１１ｂに記録している音響モデル並びに認識辞書１１ｃに記録している認識語彙及び文法を参照し、音声認識処理を実行する（Ｓ１０９）。なおこの場合、インパルス雑音が発生していると特定されたフレームの特徴成分はフレームバッファ１２ｂから削除されているので、予測した時間に対応するフレームの特徴成分を除く残りのフレームの特徴成分に基づいて音声認識処理が行われることになる。
【００６１】
ステップＳ１１７において、周期的なインパルス雑音が発生していないと判定した場合（Ｓ１１７：ＮＯ）、音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、ステップＳ１１８〜Ｓ１２０の処理は行わず、ステップＳ１０９へ進み、フレームバッファ１２ｂに記憶しているフレームから抽出した特徴成分である特徴ベクトルに基づいて、音響モデルデータベース１１ｂに記録している音響モデル並びに認識辞書１１ｃに記録している認識語彙及び文法を参照し、音声認識処理を実行する（Ｓ１０９）。
【００６２】
この様に本発明の実施の形態１は、周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間を予め記録しておき、記録している発生周期及び継続時間に基づいて、周期的なインパルス雑音が発生して音声に重畳していると見なされる時間を予測し、予測した時間に対応するフレームの特徴成分を除く残りのフレームの特徴成分に基づいて音声認識処理を実行する。これにより本発明の実施の形態１では、インパルス雑音によって「汚された」フレームの特徴成分を音声認識に用いることがないため、音声認識処理における類似度の低下による音声認識精度の低下を抑制することが可能であり、しかもインパルス雑音にて「湧き出す」音素及び音節による誤認識を抑制することが可能である。従ってインパルス雑音が発生している環境下においても高精度に音声認識処理を実行することが可能である。
【００６３】
実施の形態２．
実施の形態２は、実施の形態１に対し、インパルス雑音をフレーム単位ではなく、標本化した音データの波形上で削除し、削除後の音データに基づいてフレームを生成し、音声認識処理を実行する形態である。なお実施の形態２に係る音声認識装置の構成例は、実施の形態１と同様であるので、実施の形態１を参照するものとし、その説明を省略する。また以降の説明において、実施の形態１と同様の構成要素については、実施の形態１と同様の符号を付して説明する。
【００６４】
次に本発明の実施の形態２に係る音声認識装置１の処理について説明する。図４及び図５は、本発明の実施の形態２に係る音声認識装置１の処理の一例を示すフローチャートである。音声認識装置１は、コンピュータプログラム１１ａを実行する制御手段１０の制御により、音取得手段１３にて外部の音を取得し（Ｓ２０１）、アナログ信号である取得した音を所定の周期で標本化してデジタル化した音データを音データバッファ１２ａに記憶する（Ｓ２０２）。なお音データバッファ１２ａには、想定されるインパルス雑音の最大長より１フレーム分以上の長さを加算した長さの音データが記録可能な領域を確保する。
【００６５】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、音データバッファ１２ａに記憶した音データから所定長のフレームを生成し（Ｓ２０３）、生成したフレームをフレームバッファ１２ｂに記憶させる（Ｓ２０４）。ステップＳ２０３では、音データを、例えば２０ｍｓ〜３０ｍｓの所定長の単位でフレーム化する。なお各フレームは、１０ｍｓ〜１５ｍｓずつオーバーラップしている。そして各フレームに対しては、ハミング窓、ハニング窓等の窓関数、高域強調フィルタによるフィルタリング等の一般的なフレーム処理が施される。この様にして生成された各フレームに対し、以降の処理が行われる。
【００６６】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、フレームに係る音データが音声を含む音声区間であるか音声を含まない無音区間であるかを判定する（Ｓ２０５）。
【００６７】
ステップＳ２０５において、無音区間であると判定した場合（Ｓ２０５：ＮＯ）、音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、インパルス雑音の検出に使用する音データに係る強度を算出し（Ｓ２０６）、算出した音データに係る強度に基づいて、インパルス雑音が発生しているか否かを判定する（Ｓ２０７）。
【００６８】
ステップＳ２０７において、インパルス雑音が発生していないと判定した場合（Ｓ２０７：ＮＯ）、音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、フレームバッファ１２ｂに記憶しているフレームであるデジタル信号から特徴ベクトル等の特徴成分を抽出し（Ｓ２０８）、抽出した特徴ベクトル等の特徴成分をフレームバッファ１２ｂに記憶させる（Ｓ２０９）。
【００６９】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、フレームバッファ１２ｂに記憶しているフレームから抽出した特徴成分である特徴ベクトルに基づいて、音響モデルデータベース１１ｂに記録している音響モデル並びに認識辞書１１ｃに記録している認識語彙及び文法を参照し、音声認識処理を実行する（Ｓ２１０）。ステップＳ２１０では、フレームバッファ１２ｂに記録している特徴ベクトルを読み取って音声認識処理を実行する。音声認識処理は、音響モデルとの類似度を計算し、認識語彙に関する言語的情報を参照することにより行われる。なおこの場合、ステップＳ２０５にて無音区間であると判定しているフレームに対しての処理であるので、音声認識処理を省略することも可能である。
【００７０】
ステップＳ２０７において、インパルス雑音が発生していると判定した場合（Ｓ２０７：ＹＥＳ）、音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、インパルス雑音の開始時刻及び継続時間を検出する（Ｓ２１１）。ステップＳ２１１において、インパルス雑音の開始時刻とは、音データに係る強度が閾値を上回った時刻を示し、継続時間とは、強度が閾値を上回ってから下回るまでの時間差を示す。なお強度が閾値を下回った時刻をインパルス雑音の終了時刻として記録する様にしても良い。またステップＳ２１１の検出は、フレームレベルで強度と閾値とを比較して行うのではなく、フレームに含まれる音データの波形レベルで強度と閾値とを比較し、インパルス雑音の正確な開始時刻及び継続時間を検出する。例えば数〜数十サンプル毎に各サンプルの振幅等の強度を二乗した値の軌跡を音データの波形とし、軌跡に基づく波形が閾値を上回った時刻を検出して開始時刻とする。閾値を下回る時刻についても同様の方法で正確に検出することができる。
【００７１】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、ステップＳ２１１にて検出したインパルス雑音の開始時刻及び継続時間を記録手段１１、記憶手段１２等のメモリに記録する（Ｓ２１２）。
【００７２】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、記録している複数のインパルス雑音の終了時刻に基づいて、インパルス雑音の周期性の有無を判定し（Ｓ２１３）、周期性有りと判定した場合（Ｓ２１３：ＹＥＳ）、インパルス雑音の発生周期を導出し（Ｓ２１４）、導出した発生周期を記録手段１１、記憶手段１２等のメモリに記録する（Ｓ２１５）。更に音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、記録している複数のインパルス雑音の継続時間の平均値を算出し、算出した平均値を所定の周期で複数回発生しているインパルス雑音の１回分の継続時間として記録手段１１、記憶手段１２等のメモリに記録する（Ｓ２１６）。
【００７３】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、ステップＳ２１１にて検出してステップＳ２１２にて記録したインパルス雑音の開始時刻及び継続時間（開始時刻及び終了時刻等でも可）等の情報に基づいて、音データバッファ１２ａに記憶している取得した音を標本化したデジタルデータである音データから、インパルス雑音の区間（時間）を削除すべき区間として特定する（Ｓ２１７）。ステップＳ２１７では、例えばステップＳ２１１にて検出したインパルス雑音の正確な開始時刻及び継続時間に基づき音データバッファ１２ａ上でのポインタを移動する処理が行われる。
【００７４】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、特定した区間、即ち音データ中でインパルス雑音が発生している時間に対応する箇所を音データから削除し、削除した区間の前後の音データを接続した音データを生成するインパルス雑音箇所削除処理を行う（Ｓ２１８）。なお雑音箇所を削除した音データは、音データバッファ１２ａに記憶される。このとき削除前の音データに対して上書きする様にしても良い。
【００７５】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、インパルス雑音に対応する箇所を削除した音データから所定長のフレームを再度生成し（Ｓ２１９）、生成したフレームをフレームバッファ１２ｂに記憶させる（Ｓ２２０）。ステップＳ２１９では、雑音箇所を削除した音データを、例えば２０ｍｓ〜３０ｍｓの所定長の単位でフレーム化する。なお各フレームは、１０ｍｓ〜１５ｍｓずつオーバーラップしている。そして各フレームに対しては、ハミング窓、ハニング窓等の窓関数、高域強調フィルタによるフィルタリング等の音声認識の分野で一般的なフレーム処理が施される。この様にして生成された各フレームに対し、以降の処理が行われる。なおステップＳ２１９にて生成したフレームをステップＳ２２０にて記憶する際、ステップＳ２０４にて記憶させたフレーム、即ち雑音箇所を削除していないフレームに対して上書きする様にしても良い。
【００７６】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、ステップＳ２０８へ進み、特徴成分抽出から音声認識までの各種処理を実行する（Ｓ２０８〜Ｓ２１０）。なおこの場合、インパルス雑音が発生していると特定された区間が削除されているので、その区間が音声認識処理に用いられなることはない。またこのとき、ステップＳ２０５にて無音区間であると判定しているフレームに対しての処理であるので、音声認識処理を省略することも可能である。
【００７７】
ステップＳ２１３において、周期性無しと判定した場合（Ｓ２１３：ＮＯ）、音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、ステップＳ２１４〜Ｓ２１６の処理は行わず、ステップＳ２１７へ進み、以降の処理を実行する。即ち、周期性無しと判定した場合にも、インパルス雑音が発生していると特定されたフレームを削除する。これにより、音声区間検出時に語頭・語尾切断を防ぐために音声区間の前後に付けるガードフレームと呼ばれる無音区間内においてインパルス雑音が発生した場合に、ガードフレーム内に音素や単語が湧き出すことを防ぐことが可能である。
【００７８】
ステップＳ２０５において、音声区間であると判定した場合（Ｓ２０５：ＹＥＳ）、音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、周期的なインパルス雑音が発生しているか否かを判定する（Ｓ２２１）。
【００７９】
ステップＳ２２１において、周期的なインパルス雑音が発生していると判定した場合（Ｓ２２１：ＹＥＳ）、音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、記録している発生周期及び継続時間に基づいてインパルス雑音が発生している時間を予測する（Ｓ２２２）。ステップＳ２２２では、記録した発生周期及び継続時間でインパルス雑音が周期的に発生し続けるものと見なし、最後に発生したインパルス雑音の開始時刻に発生周期の自然数倍を加算した時刻から次のインパルス雑音が開始し、開始から継続時間が経過するまでの間、インパルス雑音が発生していると予測する。なおインパルス雑音の終了時刻のみを記録している場合、終了時刻から継続時間を減算した時刻を開始時刻と見なす。
【００８０】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、音データバッファ１２ａに記憶している取得した音を標本化したデジタルデータである音データから、予測した時間に基づきインパルス雑音の区間（時間）を特定する（Ｓ２２３）。
【００８１】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、ステップＳ２１８へ進み、特定した区間、即ち音データ中でインパルス雑音が発生している時間に対応する箇所を音データから削除し、削除した区間の前後の音データを接続した音データを生成するインパルス雑音箇所削除処理を行い（Ｓ２１８）、インパルス雑音に対応する箇所を削除した音データから所定長のフレームを再度生成し（Ｓ２１９）、生成したフレームをフレームバッファ１２ｂに記憶させる（Ｓ２２０）。
【００８２】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、ステップＳ２０８へ進み、特徴成分抽出から音声認識までの各種処理を実行する（Ｓ２０８〜Ｓ２１０）。なおこの場合、インパルス雑音が発生していると特定された区間が削除されているので、その区間が音声認識処理に用いられることはない。
【００８３】
ステップＳ２２１において、周期的なインパルス雑音が発生していないと判定した場合（Ｓ２２１：ＮＯ）、音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、ステップＳ２２２〜Ｓ２２３及びステップＳ２１８〜Ｓ２２０の処理は行わず、ステップＳ２０８へ進み、特徴成分抽出から音声認識までの各種処理を実行する（Ｓ２０８〜Ｓ２１０）
【００８４】
この様に本発明の実施の形態２は、周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間を予め記録しておき、記録している発生周期及び継続時間に基づいて、周期的なインパルス雑音が発生して音声に重畳していると見なされる時間を予測し、予測した時間に対応する箇所を削除した音データに基づいてフレームを生成し、生成されたフレームから抽出した特徴成分に基づいて音声認識処理を実行する。これにより本発明の実施の形態２では、インパルス雑音によって「汚された」区間の音データを音声認識に用いることがないため、音声認識処理における類似度の低下による音声認識精度の低下を抑制することが可能であり、しかもインパルス雑音にて「湧き出す」音素及び音節による誤認識を抑制することが可能である。従ってインパルス雑音が発生している環境下においても高精度に音声認識処理を実行することが可能である。フレーム単位ではなく音データの領域で削除されるので、よりインパルス雑音が発生していない区間の削除を回避することが可能となる。
【００８５】
実施の形態３．
実施の形態３は、実施の形態１に対し、電子制御装置等の外部装置から受け付けた信号に基づいて周期的なインパルス雑音の発生の有無を判定する形態である。なお実施の形態３に係る音声認識装置の構成例は、実施の形態１と同様であるので、実施の形態１を参照するものとし、その説明を省略する。また以降の説明において、実施の形態１と同様の構成要素については、実施の形態１と同様の符号を付して説明する。
【００８６】
次に本発明の実施の形態３に係る音声認識装置１の処理について説明する。図６及び図７は、本発明の実施の形態３に係る音声認識装置１の処理の一例を示すフローチャートである。図６及び図７において、実施の形態１と同様の処理については、実施の形態１と同様の符号を付し、実施の形態１を参照するものとし、その詳細な説明を省略する。ステップＳ１０１〜Ｓ１０９の処理は、実施の形態１と同様である。
【００８７】
ステップＳ１０８において、インパルス雑音が発生していると判定した場合（Ｓ１０８：ＹＥＳ）、音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、インパルス雑音の終了時刻及び継続時間を記録手段１１、記憶手段１２等のメモリに記録する（Ｓ１１０）。
【００８８】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、信号受付手段１７が、外部装置２からインパルス雑音の発生に関する動作中であることを示す動作信号を受け付けているか否かを判定する（Ｓ３０１）。外部装置２とは、車両内に配設されリレー音等の周期性を有するインパルス雑音を発生させるハザード、ウインカー等の機構を制御する電子制御装置又は該電子制御装置と接続する信号発生装置であり、ハザード、ウインカー等の機構が動作する時に、動作信号を音声認識装置１に対して出力する。音声認識装置１では、動作信号を受け付けている場合、発生しているインパルス雑音は、周期性を有するインパルス雑音であると判断する。
【００８９】
ステップＳ３０１において、動作信号を受け付けていると判定した場合（Ｓ３０１：ＹＥＳ）、音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、発生しているインパルス雑音は周期性があると判断して、インパルス雑音の発生周期を導出し（Ｓ１１２）、導出した発生周期を記録手段１１、記憶手段１２等のメモリに記録し（Ｓ１１３）、更に記録している複数のインパルス雑音の継続時間の平均値を算出し、算出した平均値を所定の周期で複数回発生しているインパルス雑音の１回分の継続時間として記録手段１１、記憶手段１２等のメモリに記録する（Ｓ１１４）。なおインパルス雑音の発生周期及び継続時間を予め測定し、メモリに記録しておく様にしても良く、その場合、ステップＳ１１２〜Ｓ１１４の処理を省略することも可能である。
【００９０】
そして音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、インパルス雑音が発生しているフレームを特定し（Ｓ１１５）、特定したフレームの特徴成分をフレームバッファ１２ｂから削除し（Ｓ１１６）、ステップＳ１０９へ進み、音声認識処理を実行する（Ｓ１０９）。
【００９１】
ステップＳ３０１において、動作信号を受け付けていないと判定した場合（Ｓ３０１：ＮＯ）、音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、発生しているインパルス雑音は周期性がないと判断して、ステップＳ１１２〜Ｓ１１４の処理は行わす、ステップＳ１１５へ進み、以降の処理を実行する。
【００９２】
ステップＳ１０６において、音声区間であると判定した場合（Ｓ１０６：ＹＥＳ）、音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、外部装置２からインパルス雑音の発生に関する動作中であることを示す動作信号を受け付けているか否かを判定する（Ｓ３０２）。ステップＳ３０１において、動作信号を受け付けていると判定した場合、周期的なインパルス雑音が発生していると判断することができる。
【００９３】
ステップＳ３０２において、動作信号を受け付けていると判定した場合（Ｓ３０２：ＹＥＳ）、音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、記録している発生周期及び継続時間に基づいてインパルス雑音が発生している時間を予測し（Ｓ１１８）、予測した時間に対応するフレームを特定し（Ｓ１１９）、特定したフレームの特徴成分をフレームバッファ１２ｂから削除し（Ｓ１２０）、ステップＳ１０９へ進み、音声認識処理を実行する（Ｓ１０９）。
【００９４】
ステップＳ３０２において、動作信号を受け付けていないと判定した場合（Ｓ３０２：ＮＯ）、音声認識装置１は、制御手段１０の制御により、ステップＳ１１８〜Ｓ１２０の処理は行わず、ステップＳ１０９へ進み、音声認識処理を実行する（Ｓ１０９）。
【００９５】
この様に本発明の実施の形態３は、外部装置２からの動作信号に基づいて、インパルス雑音の発生の有無を判定することにより、人が発声中に、インパルス雑音が終了した場合でも、フレームの特徴成分を削除することがない。なお実施の形態２に対して、動作信号に基づくインパルス雑音の発生の有無を判定する処理を行う形態とすることも可能である。
【００９６】
前記実施の形態１乃至３は、本発明の無限にある実施の形態の一部を例示したに過ぎず、各種ハードウェア及びソフトフェア等の構成は、適宜設定することが可能であり、また例示した基本的な処理以外にも様々な処理を組み合わせることが可能である。例えば前記実施の形態１乃至３では、一の周期のインパルス雑音に対する形態を示したが、本発明はこれに限らず、複数の周期のインパルス雑音に対応する形態に展開することも可能である。
【００９７】
以上の実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【００９８】
（付記１）
音を標本化した音データから所定長の複数のフレームを生成し、各フレームから抽出した特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行する音声認識方法において、
周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間を記録し、
記録している発生周期及び継続時間に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測し、
予測した時間に対応するフレームの特徴成分を除いた残りのフレームの特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行する
ことを特徴とする音声認識方法。
【００９９】
（付記２）
音を標本化した音データから所定長の複数のフレームを生成し、各フレームから抽出した特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行する音声認識方法において、
周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間を記録し、
記録している発生周期及び継続時間に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測し、
予測した時間に対応する箇所を除く音データから所定長のフレームを生成し、
各フレームから抽出した特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行する
ことを特徴とする音声認識方法。
【０１００】
（付記３）
音を標本化した音データから生成した所定長のフレームから抽出した特徴成分を記憶するバッファを備え、該バッファに記憶している各フレームの特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行する音声認識装置において、
周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間を記録する記録手段と、
該記録手段に記録している発生周期及び継続時間に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測する予測手段と、
予測した時間に対応するフレームの特徴成分を、バッファから削除する手段と
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【０１０１】
（付記４）
音を標本化した音データから生成した所定長のフレームを記憶するバッファを備え、該バッファに記憶している各フレームから抽出した特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行する音声認識装置において、
周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間を記録する記録手段と、
該記録手段に記録している発生周期及び継続時間に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測する予測手段と、
予測した時間に対応する箇所を音データから削除する手段と、
予測した時間に対応する箇所を削除した音データから所定長のフレームを生成する手段と、
生成したフレームをバッファに記憶する手段と
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【０１０２】
（付記５）
前記音データ中で、音声を含む音声区間か音声を含まない無音区間かを判別する区間判別手段と、
該区間判別手段により無音区間と判別された区間に対応する音データに係る強度に基づいて、インパルス雑音が発生しているか否かを判定する雑音判定手段と、
インパルス雑音が発生していると判定した場合に、無音区間の音データに係る強度に基づいて、発生しているインパルス雑音の発生周期及び継続時間を検出する雑音検出手段と
を備え、
前記記録手段は、検出した発生周期及び継続時間を記録するように構成してある
ことを特徴とする付記３又は付記４に記載の音声認識装置。
【０１０３】
（付記６）
前記予測手段は、前記区間判別手段により音声区間と判別された区間内で、インパルス雑音が発生している時間を予測する様に構成してあることを特徴とする付記５に記載の音声認識装置。
【０１０４】
（付記７）
前記雑音判定手段は、音データに係る強度の極大値、並びに強度が予め設定された閾値を上回ってから下回るまでの時間に基づいて、インパルス雑音が発生しているか否かを判定する様に構成してあることを特徴とする付記５又は付記６に記載の音声認識装置。
【０１０５】
（付記８）
前記雑音検出手段は、
音データに係る強度が予め設定された閾値を上回ってから下回るまでの時間に基づいて、継続時間を検出する様に構成してあり、
閾値を上回った時期又は下回った時期の間隔に基づいて、発生周期を検出する様に構成してある
ことを特徴とする付記２乃至付記７のいずれかに記載の音声認識装置。
【０１０６】
（付記９）
インパルス雑音の発生に関連する外部の装置から、インパルス雑音の発生に関する動作中であることを示す動作信号を受け付ける手段を更に備え、
前記予測手段は、動作信号に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測する様に構成してある
ことを特徴とする付記３又は付記４に記載の音声認識装置。
【０１０７】
（付記１０）
音を標本化した音データから生成した所定長のフレームから抽出した特徴成分を記憶するバッファを備えるコンピュータに、バッファに記憶している各フレームの特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行させるコンピュータプログラムにおいて、
コンピュータに、周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間を記録させる手順と、
コンピュータに、発生周期及び継続時間に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測させる手順と、
コンピュータに、予測した時間に対応するフレームの特徴成分を、バッファから削除させる手順と
を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【０１０８】
（付記１１）
音を標本化した音データから生成した所定長のフレームを記憶するバッファを備えるコンピュータに、バッファに記憶している各フレームから抽出した特徴成分に基づいて、音声認識処理を実行させるコンピュータプログラムにおいて、
コンピュータに、周期的に発生するインパルス雑音の発生周期及び継続時間を記録させる手順と、
コンピュータに、発生周期及び継続時間に基づいて、インパルス雑音が発生している時間を予測させる手順と、
コンピュータに、予測した時間に対応する箇所を音データから削除させる手順と、
コンピュータに、予測した時間に対応する箇所を削除した音データから所定長のフレームを生成させる手順と
を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【図面の簡単な説明】
【０１０９】
【図１】本発明の実施の形態１に係る音声認識装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１に係る音声認識装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態１に係る音声認識装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態２に係る音声認識装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態２に係る音声認識装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態３に係る音声認識装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態３に係る音声認識装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１１０】
１  音声認識装置
１１  記録手段
１１ａ  コンピュータプログラム
１１ｂ  音響モデルデータベース
１１ｃ  認識辞書
１２  記憶手段
１２ａ  音データバッファ
１２ｂ  フレームバッファ
１３  音取得手段
１６  信号受付手段
２  外部装置
【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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