(57)【要約】【課題】  不明瞭に発声された音声を音声コマンドとして機器を操作する不明瞭音声コマンド認識装置を提供する。【解決手段】  音声信号のディジタルデータからケプストラム分析により特徴ベクトルを抽出する特徴抽出手段と、特徴ベクトルの時系列から音声のサブワード単位を認識してサブワード単位の列またはグラフを出力するサブワード認識手段と、サブワード単位の列またはグラフによりコマンド識別のための訓練データを生成し、訓練データに基づいてサポートベクトルマシンによるコマンド識別器を構成し、構成されたコマンド識別器によるデータ処理により音声コマンドを識別する音声識別手段と、前記音声識別手段により識別された音声コマンドにより制御信号を生成し、制御対象機器に送出する制御信号出力手段とを備える。【選択図】  図１
2008233282.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
不明瞭に発声された音声を音声コマンドとして用いて機器を操作するための不明瞭音声コマンド認識装置であって、
音声コマンドの音声信号を電気信号に変換して入力する音声入力手段と、
音声入力手段により入力された音声信号の電気信号をディジタルデータとするアナログディジタル変換手段と、
音声信号のディジタルデータからケプストラム分析により特徴ベクトルを抽出する特徴抽出手段と、
特徴ベクトルの時系列から音声のサブワード単位を認識してサブワード単位の列またはグラフを出力するサブワード認識手段と、
サブワード単位の列またはグラフによりコマンド識別のための訓練データを生成しデータベースに登録するデータベース更新手段と、
前記訓練データに基づいてサポートベクトルマシンによるコマンド識別器を構成するサポートベクトルマシン学習手段と、
前記サポートベクトルマシン学習手段により構成されたコマンド識別器によるデータ処理により音声コマンドを識別する音声識別手段と、
前記音声識別手段により識別された音声コマンドにより制御信号を生成し、制御対象機器に送出する制御信号出力手段と、
を備えることを特徴とする不明瞭音声コマンド認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の不明瞭音声コマンド認識装置において、
前記サブワード認識手段は、音声信号の音素、音節、または音素片のいずれかの単位によりサブワード単位を認識する
ことを特徴とする不明瞭音声コマンド認識装置。
【請求項３】
請求項１に記載の不明瞭音声コマンド認識装置において、
前記サポートベクトルマシン学習手段と音声識別手段は、サブワード単位の列に対しては文字列カーネルを、サブワード単位のグラフに対してはＲａｔｉｏｎａｌカーネルを用いる
ことを特徴とする不明瞭音声コマンド認識装置。
【請求項４】
請求項１に記載の不明瞭音声コマンド認識装置において、
音声入力手段は、複数のマイクが並べられたマイクアレイであり、更に、
前記マイクアレイから得られる複数の音声信号のディジタルデータから複数の音源を分離し指向性の雑音を除去する音源分離手段と、
音声信号から定常雑音を除去する特徴補正手段と、
基本周波数推定により音声と非音声とを区別する非音声識別手段と
を備えることを特徴とする不明瞭音声コマンド認識装置。
【請求項５】
不明瞭に発声された音声を音声コマンドとして用いて機器を操作するための不明瞭音声コマンドを認識処理する不明瞭音声コマンド認識処理方法であって、コンピュータの処理により、
音声コマンドの音声信号を電気信号に変換して入力する音声入力ステップと、
音声入力手段により入力された音声信号の電気信号をディジタルデータとするアナログディジタル変換ステップと、
音声信号のディジタルデータからケプストラム分析により特徴ベクトルを抽出する特徴抽出ステップと、
特徴ベクトルの時系列から音声のサブワード単位を認識してサブワード単位の列またはグラフを出力するサブワード認識ステップと、
サブワード単位の列またはグラフによりコマンド識別のための訓練データを生成しデータベースに登録するデータベース更新ステップと、
前記訓練データに基づいてサポートベクトルマシンによるコマンド識別器を構成するサポートベクトルマシン学習ステップと、
前記サポートベクトルマシン学習ステップにより構成されたコマンド識別器によるデータ処理により音声コマンドを識別する音声識別ステップと、
前記音声識別手段により識別された音声コマンドにより制御信号を生成し、制御対象機器に送出する制御信号出力ステップと、
の処理を実行することを特徴とする不明瞭音声コマンド認識処理方法。
【請求項６】
請求項５に記載の不明瞭音声コマンド認識処理方法において、
前記サブワード認識ステップは、音声信号の音素、音節、または音素片のいずれかの単位によりサブワード単位を認識する
ことを特徴とする不明瞭音声コマンド認識処理方法。
【請求項７】
請求項５に記載の不明瞭音声コマンド認識処理方法において、
前記サポートベクトルマシン学習ステップと音声識別ステップは、サブワード単位の列に対しては文字列カーネルを、サブワード単位のグラフに対してはＲａｔｉｏｎａｌカーネルを用いる
ことを特徴とする不明瞭音声コマンド認識処理方法。
【請求項８】
請求項５に記載の不明瞭音声コマンド認識処理方法において、
音声入力ステップは、複数のマイクが並べられたマイクアレイからの複数の音声信号を入力し、
前記マイクアレイから得られる複数の音声信号のディジタルデータから複数の音源を分離し指向性の雑音を除去する音源分離ステップと、
音声信号から定常雑音を除去する特徴補正ステップと、
基本周波数推定により音声と非音声とを区別する非音声識別ステップと
の処理を更に実行することを特徴とする不明瞭音声コマンド認識処理方法。
【請求項９】
不明瞭に発声された音声を音声コマンドとして用いて機器を操作するための不明瞭音声コマンド認識処理を実行するプログラムであって、コンピュータを
音声コマンドの音声信号を電気信号に変換して入力する音声入力手段と、
音声入力手段により入力された音声信号の電気信号をディジタルデータとするアナログディジタル変換手段と、
音声信号のディジタルデータからケプストラム分析により特徴ベクトルを抽出する特徴抽出手段と、
特徴ベクトルの時系列から音声のサブワード単位を認識してサブワード単位の列またはグラフを出力するサブワード認識手段と、
サブワード単位の列またはグラフによりコマンド識別のための訓練データを生成しデータベースに登録するデータベース更新手段と、
前記訓練データに基づいてサポートベクトルマシンによるコマンド識別器を構成するサポートベクトルマシン学習手段と、
前記サポートベクトルマシン学習手段により構成されたコマンド識別器によるデータ処理により音声コマンドを識別する音声識別手段と
前記音声識別手段により識別された音声コマンドにより制御信号を生成し、制御対象機器に送出する制御信号出力手段と
して機能させることを特徴とする不明瞭音声コマンド認識プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載の不明瞭音声コマンド認識プログラムにおいて、
前記サブワード認識手段は、音声信号の音素、音節、または音素片のいずれかの単位によりサブワード単位を認識する
ことを特徴とする不明瞭音声コマンド認識プログラム。
【請求項１１】
請求項９に記載の不明瞭音声コマンド認識プログラムにおいて、
前記サポートベクトルマシン学習手段と音声識別手段は、サブワード単位の列に対しては文字列カーネルを、サブワード単位のグラフに対してはＲａｔｉｏｎａｌカーネルを用いる
ことを特徴とする不明瞭音声コマンド認識プログラム。
【請求項１２】
請求項９に記載の不明瞭音声コマンド認識プログラムにおいて、
音声入力手段は、複数のマイクが並べられたマイクアレイからの複数の音声信号を入力ように機能させ、更に、コンピュータを、
前記マイクアレイから得られる複数の音声信号のディジタルデータから複数の音源を分離し指向性の雑音を除去する音源分離手段と、
音声信号から定常雑音を除去する特徴補正手段と、
基本周波数推定により音声と非音声とを区別する非音声識別手段と
して機能させることを特徴とする不明瞭音声コマンド認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、高齢者や障害者の音声、あるいはノイズの多い環境における音声など、不明瞭に発声された音声または発声ごとの変動の大きな音声であっても、音声コマンドとして用いて機器を操作することができる不明瞭音声コマンド認識装置および不明瞭音声コマンド認識処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、音声を用いて機器を操作するために、音声コマンドを認識するための技術が研究開発されてきた。例えば、特許文献１では、ワードスポッティング音声認識技術を用いて家電のビデオ録画装置を操作するための音声認識処理技術が記載されており、特許文献２では、カーナビゲーションシステム等の車載情報機器を操作するための音声認識処理技術が記載されており、特許文献３では、電動車椅子をジョイスティックではなく音声で操作するための音声認識処理技術が記載されている。これらの音声認識処理技術では、音声信号から音声認識する認識エンジンは、既存の音声認識処理を利用する。
【０００３】
現在、音声コマンドを認識するために最も良く用いられている技術は、隠れマルコフモデル（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ：ＨＭＭ）で記述された音響モデルと記述文法を用いて、音声信号から音声認識するものであり、辞書に登録されたコマンドの中で音響モデルと記述文法に照らして最も尤度の高いコマンドを認識結果として出力する。
【０００４】
通常、音声を用いて機器を操作するための音声コマンドの辞書には、各音声コマンドの標準的な発声を表す音素列が記述されるが、標準的な発声からの逸脱が大きい話者の場合には、音声信号から音声認識する認識エンジンのＨＭＭにおいて、その逸脱を吸収しきれずに、標準的な音素列とはかなり異なる音素列として認識される場合がある。
【０００５】
そのような標準的な発声からの逸脱が大きい話者に適応するために、その話者独自の音素列を複数登録することにより認識の高精度化を図る技術も知られている。
【０００６】
また、何らかの理由で安定した発声が困難な話者の場合、発声毎の変動が大きくなり、コマンド毎に一つの音素列を辞書登録するだけでは不十分な場合もある。
【０００７】
例えば、脳性マヒなどの障害により、安定した発声が困難な話者に対して、複数の音声コマンドのサンプルから抽出した音素列を辞書に登録することにより、認識精度を向上させることができる。
【０００８】
登録する音素列は、人手による分析により得ることも可能であるが、音素タイプライタのような連続音素認識エンジンを用いて、自動的に得られた音素列を複数登録することでも認識精度を向上させることができる。連続音素認識エンジンは、単語を音素に置き換えた通常の連続単語認識エンジンと同様の技術で実現される。
【０００９】
この種の音声コマンド認識に関係する従来の文献としては、次のような各文献が参照できる。
【特許文献１】特開２００２−２６９１４６号公報
【特許文献２】特表２００３−２０２８９７号公報
【特許文献３】特開２０００−８４００４号公報
【特許文献４】特開２００２−２２１９８４号公報
【非特許文献１】鹿野他：音声認識システム、オーム社、２００１．
【非特許文献２】Ｎ．Ｃｒｉｓｔｉａｎｉｎｉ  ａｎｄ  Ｊ．Ｓｈａｗｅ−Ｔａｙｌｏｒ：  Ａｎ  Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ，  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ，  ２００２．
【非特許文献３】Ｈ．Ｌｏｄｈｉ  ｅｔ  ａｌ．：  Ｔｅｘｔ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｓｔｒｉｎｇ  ｋｅｒｎｅｌｓ，  Ａｄｖａｎｃｅｓ  ｉｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  １３，  ２００１．
【非特許文献４】Ｃ．Ｃｏｒｔｅｓ  ｅｔ  ａｌ．：  Ｒａｔｉｏｎａｌ  ｋｅｒｎｅｌｓ：  ｔｈｅｏｒｙ  ａｎｄ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ，  ５，  ２００４．
【非特許文献５】Ｃ．Ｓａｕｎｄｅｒｓ  ｅｔ  ａｌ．：  Ｓｙｌｌａｂｌｅｓ  ａｎｄ  ｏｔｈｅｒ  ｓｔｒｉｎｇ  ｋｅｒｎｅｌ  ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｓ，  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，  ２００２．
【非特許文献６】Ｔ．Ｊｅｂａｒａ  ｅｔ  ａｌ．  ：  Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａ  ａｎｄ  ｅｘｐｅｃｔｅｄ  ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  ｋｅｒｎｅｌｓ，  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｔｈｅｏｒｙ，  ２００３．
【非特許文献７】Ｋ．Ｆｕｋｕｎａｇａ：  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｐａｔｔｅｒｎ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  （２ｎｄ  ｅｄ．），  Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ，  １９９０．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
ところで、先に例に挙げた脳性マヒの患者の場合、安定した発声が困難であるため、認識するコマンドの数が増えたり、あるいは、音声コマンドの使用中にコマンド以外の音声を発声することを許容し、音声コマンドとコマンド以外の音声とを区別する必要がある場合には、認識精度が低下する。
【００１１】
このように、障害者が安定した発声をすることが難しく、発声された音声は、不要音の挿入が頻繁に起こったり、発声する度に部分的に異なる発声となってしまい、異なる音声同士が偶然に、部分的に類似した音素列と認識されてしまうことで、音声コマンドの識別が難しくなるためである。
【００１２】
同様の問題は、障害者の音声に限らず、高齢者や、あるいは突発性の雑音の多い環境における音声を認識する場合にも起こり得るという問題がある。
【００１３】
本発明は、このような問題を克服するためになされたものであって、本発明の目的は、高齢者や障害者の音声、あるいはノイズの多い環境における音声など、不明瞭に発声された音声または発声ごとの変動の大きな音声であっても、音声コマンドとして用いて機器を操作することができる不明瞭音声コマンド認識装置および不明瞭音声コマンド認識処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記の目的を達成するため、本発明は第１の態様として、本発明による不明瞭音声コマンド認識装置が、不明瞭に発声された音声を音声コマンドとして用いて機器を操作するための不明瞭音声コマンド認識装置であって、音声コマンドの音声信号を電気信号に変換して入力する音声入力手段（１００）と、音声入力手段により入力された音声信号の電気信号をディジタルデータとするアナログディジタル変換手段（１０１）と、音声信号のディジタルデータからケプストラム分析により特徴ベクトルを抽出する特徴抽出手段（１０３）と、特徴ベクトルの時系列から音声のサブワード単位を認識してサブワード単位の列またはグラフを出力するサブワード認識手段（１０６）と、サブワード単位の列またはグラフによりコマンド識別のための訓練データを生成しデータベースに登録するデータベース更新手段（１１０）と、前記訓練データに基づいてサポートベクトルマシンによるコマンド識別器を構成するサポートベクトルマシン学習手段（１１１）と、前記サポートベクトルマシン学習手段により構成されたコマンド識別器によるデータ処理により音声コマンドを識別する音声識別手段（１０８）と、前記音声識別手段により識別された音声コマンドにより制御信号を生成し、制御対象機器に送出する制御信号出力手段（１０９）と、を備えることを特徴とする。
【００１５】
この場合に、不明瞭音声コマンド認識装置において、前記サブワード認識手段は、音声信号の音素、音節、または音素片のいずれかの単位によりサブワード単位を認識することを特徴とする。また、サポートベクトルマシン学習手段と音声識別手段は、サブワード単位の列に対しては文字列カーネルを、サブワード単位のグラフに対してはＲａｔｉｏｎａｌカーネルを用いることを特徴とする。さらに、音声入力手段は、複数のマイクが並べられたマイクアレイであり、前記マイクアレイから得られる複数の音声信号のディジタルデータから複数の音源を分離し指向性の雑音を除去する音源分離手段（１０２）と、音声信号から定常雑音を除去する特徴補正手段（１０４）と、基本周波数推定により音声と非音声とを区別する非音声識別手段（１０５）とを備えるように構成される。
【００１６】
また、本発明は第２の態様として、本発明による不明瞭音声コマンド認識処理方法が、不明瞭に発声された音声を音声コマンドとして用いて機器を操作するための不明瞭音声コマンドを認識処理する不明瞭音声コマンド認識処理方法であって、コンピュータの処理により、音声コマンドの音声信号を電気信号に変換して入力する音声入力ステップと、音声入力手段により入力された音声信号の電気信号をディジタルデータとするアナログディジタル変換ステップと、音声信号のディジタルデータからケプストラム分析により特徴ベクトルを抽出する特徴抽出ステップと、特徴ベクトルの時系列から音声のサブワード単位を認識してサブワード単位の列またはグラフを出力するサブワード認識ステップと、サブワード単位の列またはグラフによりコマンド識別のための訓練データを生成しデータベースに登録するデータベース更新ステップと、前記訓練データに基づいてサポートベクトルマシンによるコマンド識別器を構成するサポートベクトル学習ステップと、前記サポートベクトルマシン学習手段により構成されたコマンド識別器によるデータ処理により音声コマンドを識別する音声識別ステップと、前記音声識別手段により識別された音声コマンドにより制御信号を生成し、制御対象機器に送出する制御信号出力ステップとの処理を実行することを特徴とする。
【００１７】
この場合に、不明瞭音声コマンド認識処理方法において、前記サブワード認識ステップは、音声信号の音素、音節、または音素片のいずれかの単位によりサブワード単位を認識することを特徴とする。また、サポートベクトルマシン学習ステップと音声識別ステップは、サブワード単位に対しては文字列カーネルを、サブワード単位のグラフに対してはＲａｔｉｏｎａｌカーネルを用いることを特徴とする。さらに、音声入力ステップは、複数のマイクが並べられたマイクアレイからの複数の音声信号を入力し、前記マイクアレイから得られる複数の音声信号のディジタルデータからから複数の音源を分離し指向性の雑音を除去する音源分離ステップと、音声信号から定常雑音を除去する特徴補正ステップと、基本周波数の推定により音声と非音声とを区別する非音声識別ステップとの処理を実行するように構成される。
【００１８】
また、本発明は第３の態様として、本発明による不明瞭音声コマンド認識処理プログラムが、不明瞭に発声された音声を音声コマンドとして用いて機器を操作するための不明瞭音声コマンド認識処理を実行するプログラムであって、コンピュータを音声コマンドの音声信号を電気信号に変換して入力する音声入力手段と、音声入力手段により入力された音声信号の電気信号をディジタルデータとするアナログディジタル変換手段と、音声信号のディジタルデータからケプストラム分析により特徴ベクトルを抽出する特徴抽出手段と、特徴ベクトルの時系列から音声のサブワード単位を認識してサブワード単位の列またはグラフを出力するサブワード認識手段と、サブワード単位の列またはグラフによりコマンド識別のための訓練データを生成しデータベースに登録するデータベース更新手段と、前記訓練データに基づいてサポートベクトルマシンによるコマンド識別器を構成するサポートベクトルマシン学習手段と、前記サポートベクトルマシン学習手段により構成されたコマンド識別器によるデータ処理により音声コマンドを識別する音声識別手段と、前記音声識別手段により識別された音声コマンドにより制御信号を生成し、制御対象機器に送出する制御信号出力手段として機能させることを特徴とする。
【００１９】
この場合に、不明瞭音声コマンド認識プログラムにおいて、前記サブワード認識手段は、音声信号の音素、音節、または音素片のいずれかの単位によりサブワード単位を認識することを特徴とする。また、サポートベクトルマシン学習手段と音声識別手段は、サブワード単位の列に対しては文字列カーネルを、サブワード単位のグラフに対してはＲａｔｉｏｎａｌカーネルを用いることを特徴とする。さらに、音声入力手段は、複数のマイクが並べられたマイクアレイからの複数の音声信号を入力させ、コンピュータを、前記マイクアレイから得られる複数の音声信号のディジタルデータから複数の音源を分離し指向性の雑音を除去する音源分離手段と、音声信号から定常雑音を除去する特徴補正手段と、基本周波数推定により音声と非音声とを区別する非音声識別手段として機能させるように構成される。
【発明の効果】
【００２０】
本発明による不明瞭音声コマンド認識装置、不明瞭音声コマンド認識処理方法、不明瞭音声コマンド認識処理プログラムによれば、音声認識の処理の中で、音声を音素や音節、あるいは、音素片等のサブワード単位の列（特許文献４）として認識した上で、特定のコマンドに特徴的な部分列を同定し、不要音に相当する部分列を取り除くなど、音素列の詳細かつ網羅的な分析を行い、入力されたサブワード単位列がどのコマンドであるかを識別することによって、発声毎に変動の大きな不明瞭な音声や、突発性の雑音の多い環境における音声を高精度に認識することができるものとなっている。
【００２１】
また、本発明によれば、不要音の挿入が多く発声毎の変動が大きい不明瞭な音声コマンドや、突発性の雑音の多い環境における音声コマンドを高精度に認識することが可能になり、これまで音声認識技術を利用することが出来なかった人々、あるいは、これまで音声認識技術が利用できなかった状況においても、音声を用いた機器の制御が行うことができるようになる。しかも、コマンドの数を増やしたり、音声コマンドの使用中にコマンド以外の発声を行ったとしても認識精度の劣化を従来技術よりも低く抑えることが可能になるので、利用者の利便性向上にも寄与する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明を実施する場合の一形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明の不明瞭音声コマンド認識装置、不明瞭音声コマンド認識処理方法、不明瞭音声コマンド認識処理プログラムにおける音声認識処理の処理フローの一例を示すフローチャートである。
【００２３】
この音声認識処理においては、図１に示すように、マイクにより音声をアナログ電気信号として入力する音声入力過程１００と、音声のアナログ電気信号をデジタル化してディジタルデータとするＡＤ変換過程１０１と、マイクアレイを用いる場合に得られる複数の音声信号から複数の音源を分離し指向性の雑音を除去する音源分離過程１０２と、ケプストラム分析等を行って特徴ベクトルの時系列を得る特徴抽出過程１０３と、音声信号から定常雑音を除去する特徴補正過程１０４と、基本周波数推定等を用いて音声と非音声を区別する音声・非音声識別過程１０５と、特徴ベクトルの時系列から音素や音素片等のサブワード単位を認識し、サブワード単位の列を出力するサブワード認識過程１０６と、コマンド識別器の学習時においてサブワード単位の列をデータベースに登録するコマンドサンプルデータベース更新過程１１０と、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）を用いてコマンド識別器を学習するＳＶＭ学習過程１１１と、学習された識別器をメモリあるいはハードディスクに保存する識別器データベース更新過程１１２と、コマンド識別時においてサブワード単位の列をＳＶＭで学習された識別器を用いてコマンドを識別するＳＶＭ識別過程１０８と、その結果を基にして制御対象機器（電動車椅子）に対する制御信号を出力する制御信号出力過程１０９との各処理を行う複数の処理モジュールが備えられる。これらの処理モジュールのデータ処理によって、不明瞭音声コマンドの認識処理を行い、制御対象機器に対する制御信号を出力する。
【００２４】
ここでの不明瞭音声コマンドの認識処理を行うために、後述するように、サブワード認識を行うための音響モデルを格納する音響モデルデータベース１２１と、コマンドの識別や識別器の学習に用いる認識されたサブワード単位列あるいはサブワード単位グラフを保存するコマンドサンプルデータベース１２２と、学習された識別器を保存する識別器データベース１２３が備えられている。これらの各データベースのデータは、各処理モジュールによるデータ処理において用いられ、不明瞭音声コマンドの認識処理を行い、制御対象機器に対する制御信号を出力する場合に参照され、また、これらのデータベースのデータを更新する。
【００２５】
ＳＶＭ学習過程１１１について、更に詳細に説明すると、ＳＶＭを用いてサブワード単位の列、すなわち文字列を識別するには、文字列の類似性を効率よく計算するカーネル関数が必要とされる。ＳＶＭの学習原理・アルゴリズムは公知であるので、ここでの詳細な説明は省略するが、これについては、非特許文献２が参照できる。
【００２６】
従来から、非特許文献３に示されるように、文字列の類似性を与えるカーネル関数としては、文字列カーネルが知られている。このカーネル関数は、任意の２つの文字列が、任意の部分文字列（不連続でも良い）をどの程度共有しているかに基づき、文字列の類似性を文字列の長さの積のｐ倍のオーダーの計算量で計算する関数である。このカーネル関数をＳＶＭに適用することで、音声コマンドのサブワード列の中で、どの部分列がコマンド識別に寄与していて、どの部分列が寄与していないかを詳細かつ網羅的に分析することができる。
【００２７】
さらに、ここでの音声認識処理では、非特許文献５に開示された方法を用いることにより、サブワード単位の厳密なマッチングではなく、例えば、「ａ」という音素は「ｋ」という音素よりも「ａ：」という音素により類似しているというような、サブワード単位のソフトマッチングに基づく類似性を導入することが可能になる。
【００２８】
このようなサブワード単位の類似性の与え方としては、例えば、サブワード単位のＨＭＭ間の類似性を計算することにより行う。サブワード単位のＨＭＭは、通常、複数の状態ｓ１，…，ｓｎを持ち、状態の遷移には、信号の出力確率分布ｐ１，…，ｐｎが定義されている。そこで、各出力確率分布の類似性ｓ（ｐｉ，ｑｉ）の平均として、ＨＭＭの類似性を定義する。すなわち、サブワード単位ａとサブワード単位ｂとの類似性Ａ（ａ，ｂ）を、
【数１】
2008233282.tif 000003
とする。ここで、ｐｉとｑｉは、それぞれサブワード単位ａとサブワード単位ｂとのＨＭＭのｉ番目の出力確率分布を表す。
【００２９】
また、出力確率分布の類似性としては、次のように、Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａカーネル（非特許文献６）を用いることができる。
【数２】
2008233282.tif 000004
【００３０】
確率分布ｐと確率分布ｑとが正規分布の場合、解析的に積分することが可能で、逆数の対数はＢｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａ距離（非特許文献７）、
【数３】
2008233282.tif 000005
と等価であることが知られている。
【００３１】
しかし、出力確率分布が、混合正規分布の場合は、解析的な解が知られていないので、以下のような近似式を用いる。
【数４】
2008233282.tif 000006
ただし、ここでのｐｉとｑｊは、それぞれ混合正規分布のコンポーネントを表しており、ｍｐ（ｉ）とｍｑ（ｊ）は、その混合比を表す。
【００３２】
以上述べたような、サブワード単位の類似性に基づいて、サブワード単位の列の類似性を文字列カーネルを用いて計算し、これをサポートベクトルマシンに適用することで、サブワード単位列の識別器を学習により構成し、ひいては音声コマンドの識別器を学習により構成することができる。これらにより構成された識別器は、学習によって識別性が高いものとなる。
【００３３】
さらに、サブワード認識過程１０６は、最も尤度の高いサブワード単位列を出力するだけではなく、尤度の高い複数の認識候補を出力する場合にも、上述した音声コマンド認識処理は拡張可能である。
【００３４】
その場合、複数の認識候補をコンパクトに表現する形式として音素をノードとするグラフを用いることができる。例えば、音声認識エンジンＪｕｌｉｕｓ（非特許文献１）には、エッジに認識スコアを付与したグラフを出力することが可能である。このような出力に対して、本発明において特徴的なＳＶＭ識別による音声認識処理を適用するためには、重み付きオートマトン間の類似性を計算するＲａｔｉｏｎａｌカーネル（非特許文献４）のカーネル関数を用いる。この場合には、このカーネル関数を、上述した文字列カーネルの代わりに利用することで、サブワード単位の認識誤りを考慮した音声コマンドの識別器を構成することができる。
【００３５】
次に、ＳＶＭ識別過程１０８について、詳細に説明すると、サブワード認識過程１０８では、認識されたサブワード単位列あるいはサブワード単位グラフは、識別器データベースからメモリにロードされた識別器を用いて、どの音声コマンドであるか、あるいは音声コマンドでないかが識別される。
【００３６】
基本的に、ＳＶＭで学習させることが可能な識別器は、Ａであるか否かを識別する２クラス識別器であるので、Ｎ個の音声コマンドを識別するために、それぞれのコマンドであるか否かを識別するＮ個の２クラス識別器を用いる。
【００３７】
このようにして、ＳＶＭ識別過程１０８では、サブワード単位列、あるいはサブワード単位グラフが、Ｎ個の識別器に入力され、それぞれのコマンドとしてどの程度確からしいかを表すＮ個の確信度が得られる。そして、最も確信度が高いコマンドが識別結果として採用される。ただし、最も高い確信度が、ある定められた閾値よりも小さい場合は、識別結果は棄却され、入力された音声はコマンド以外の音声であったと判断される。後述するように、識別結果のコマンドが得られると、これに対応した電動車椅子を制御するための制御信号が出力される。
【００３８】
図２は、本発明による音声認識処理を電動車椅子の制御に用いる場合の装置の主要な構成を示すブロック図である。図２において、２１０は制御対象機器の電動車椅子である。電動車椅子２１０には、車軸に車輪を駆動する駆動モータ２０５が直結され、話者の手元には手動で電動車椅子を操作するための制御スイッチ２０６が配置され、また、音声コマンドによる操作のためのマイクアレイ２０７が、例えば、電動車椅子２１０の肘掛け部または背もたれ部など適当な位置にそれぞれに設けられている。マイクアレイ２０７により入力された音声信号は、音声認識装置２００に入力され、入力された音声信号の音声コマンドが認識され、それに対応する制御信号が出力されて、制御コントローラ２０４に入力される。制御コントローラ２０４は、音声認識装置２００から出力される制御信号または制御スイッチ２０６から出力される手動操作による制御信号によって、駆動モータ２０５が制御される。
【００３９】
また、図２に示すように、本発明による音声認識処理を用いた電動車椅子の一形態においては、電動車椅子２１０に音声認識装置２００が備えられ、音声認識装置２００には、マイクアレイのアナログ音声入力手段２０７と、アナログ音声をデジタル化するＡＤ変換手段２０１と、サブワード認識を行ったり、ＳＶＭを用いて識別器を学習したり、サブワード単位列、あるいはサブワード単位グラフを識別するためのデータ処理装置（ＣＰＵ）２０２、メモリ２０３が備えられる。
【００４０】
音声認識装置２００には、さらに、サブワード認識を行うための音響モデルを格納する音響モデルデータベース１２１と、コマンドの識別や識別器の学習に用いるために、認識されたサブワード単位列あるいはサブワード単位グラフを保存するためのコマンドサンプルデータベース１２２と、学習された識別器を保存する識別器データベース１２３が備えられている。
【００４１】
また、前述したように、音声コマンドによる操作以外にも通常の手動の操作のためのジョイスティックの制御スイッチ２０６が備えられ、制御スイッチ２０６からの制御信号と音声認識装置２００からの制御信号を入力とする制御コントローラ２０４が、適切な制御信号を選択し、最終的に駆動モータ２０５を制御する。
【００４２】
ここで、音響モデルデータベース１２１と、コマンドサンプルデータベース１２２と、識別器データベース１２３は、高速なアクセスが可能であって、さらに、電源を落としてもデータベースの内容が消滅しないような不揮発性のメモリあるいはハードディスクドライブを用いて実装することが望ましい。
【００４３】
また、これらのデータベース（１２１，１２２，１２３）は話者毎に用意することが望ましいので、複数の話者が電動車椅子を利用する場合には、複数のデータベースが実装される。ただし、音響モデルデータベース１２１は、複数の話者で共有してもそれほど性能が劣化しないことは実験により確認されている。
【００４４】
図３は、本発明による音声認識処理を用いた脳性マヒ患者の音声コマンド識別実験の結果を示す図である。図中、２点鎖線で示される「ＳＴＤ−ＦＵＬＬ」は、健常者の標準的な発声に基づく音素列をコマンド辞書に登録して行った実験結果であり、破線で示される「ＡＬＬ−ＦＵＬＬ」は、被験者の実際の音声コマンドから音素タイプライタを用いて得られた音素列を辞書に登録して行った実験結果であり、実線で示される「ＳＶＭ−ＦＵＬＬ」は、本発明による音声認識処理を用いた実験結果を示している。
【００４５】
いずれも、前・後・右・左・停止に対応する５つのコマンドと、コマンド以外の音声を識別する実験を行い、コマンドの再現率と適合率を閾値を変えながらプロットしたものである。なお、５つのコマンドとしては、被験者の発声の容易さ等を考慮して、前：／ｍａｅ／、後：／ｋｏｕｔａｉ／、右：／ｍｉｇｉ／、左：／ｈｉｄａｒｉ／または／ｄａｒｉ／、停止：／ａ−／を用いた。
【００４６】
この実験の結果から、ほとんどの再現率の範囲に対して、本発明による音声認識処理の手法が、既存手法よりも高い適合率を達成可能であることがわかる。
【産業上の利用可能性】
【００４７】
本発明の不明瞭音声コマンド認識装置によれば、音声が不明瞭であるためにこれまでの音声認識装置が利用できなった障害者や高齢者に対して、あるいはノイズが多いためにこれまでの音声認識装置が利用できなかった状況においても、音声コマンドを用いた機器の制御が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の不明瞭音声コマンド認識装置、不明瞭音声コマンド認識処理方法、不明瞭音声コマンド認識処理プログラムにおける音声認識処理の処理フローの一例を示すフローチャートである。
【図２】本発明による音声認識処理を電動車椅子の制御に用いる場合の装置の主要な構成を示すブロック図である。
【図３】本発明による音声認識処理を用いた脳性マヒ患者の音声コマンド識別実験の結果を示す図である。
【符号の説明】
【００４９】
１２１  音響モデルデータベース
１２２  コマンドサンプルデータベース
１２３  識別器データベース
２００  音声認識装置
２０１  ＡＤ変換器
２０２  データ処理装置（ＣＰＵ）
２０３  メモリ
２０４  制御コントローラ
２０５  駆動モータ
２０６  制御スイッチ
２０７  マイクアレイ
２１０  電動車椅子
【図１】
2008233282.tif 000007
【図２】
2008233282.tif 000008
【図３】
2008233282.tif 000009