(57)【要約】【課題】本発明は、音声認識装置に関し、音声の認識率を高く維持することを目的とする。【解決手段】入力音声をスペクトル分析し、その分析結果に基づいて特徴パラメータを抽出し、その特徴パラメータとスペクトル辞書２２内における音声の特徴パラメータとを比較させる。この際、スペクトル辞書２２内の音声スペクトルを、音声入力前における入力騒音の時間変動の分散の大きさに応じて形状変更し、その変更後の音声スペクトルに基づく特徴パラメータと入力音声の特徴パラメータとを比較させる。そして、かかる結果に基づいて入力マイク１２に入力された音声の最適な音素を認識する。【選択図】        図１
2004184857.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声を所定の音声辞書による音声と比較することにより音声認識を行う音声認識装置であって、
音声入力前における入力騒音のパワースペクトル形状を算出する騒音スペクトル形状算出手段と、
前記騒音スペクトル形状算出手段により算出された前記パワースペクトル形状に応じて、入力音声と比較すべき、前記所定の音声辞書に格納されているパワースペクトル形状を変更する辞書スペクトル形状変更手段と、
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
入力音声を所定の音声辞書による音声と比較することにより音声認識を行う音声認識装置であって、
音声入力前における入力騒音のパワーの時間変動の分散を算出する騒音パワー分散算出手段と、
前記騒音パワー分散算出手段により算出された前記時間変動の分散に応じて、入力音声と比較すべき、前記所定の音声辞書に格納されているパワースペクトル形状を変更する辞書スペクトル形状変更手段と、
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項３】
入力音声を所定の音声辞書による音声と比較することにより音声認識を行う音声認識装置であって、
発声者の緊張度合いを検出する緊張度合い検出手段と、
前記緊張度合い検出手段の検出結果に応じて、入力音声と比較すべき、前記所定の音声辞書に格納されているパワースペクトル形状を変更する辞書スペクトル形状変更手段と、
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項４】
前記緊張度合い検出手段は、少なくとも該音声認識装置を搭載する車両の速度、アクセル開度、車外との通信状態の有無、オーディオの音量、及び高域騒音レベルのうちの何れか一のパラメータに基づいて発声者の緊張度合いを検出することを特徴とする請求項３記載の音声認識装置。
【請求項５】
入力音声を所定の音声辞書による音声と比較することにより音声認識を行う音声認識装置であって、
入力音声のパワーと入力騒音のパワーとの比を算出するＳ／Ｎ比算出手段と、
前記Ｓ／Ｎ比算出手段により算出された前記比に応じて、入力音声と比較すべき、前記所定の音声辞書に格納されているパワースペクトル形状を変更する辞書スペクトル形状変更手段と、
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声認識装置に係り、特に、音声の認識率の向上を図るうえで好適な音声認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、騒音環境下においても人間の発する音声を認識する音声認識装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。この音声認識装置は、入力音声をスペクトル分析し、その分析結果に基づいて入力音声の特徴パラメータを抽出する。この特徴パラメータは、音声と共に入力される騒音の特徴を含むものであり、その騒音特徴に応じて変動することとなる。このため、騒音の特徴に関係なく入力音声から抽出された特徴パラメータをそのまま、予め辞書に学習・記憶されている音声の特徴パラメータと比較するものとすると、音声の誤認識を招くという不都合が生ずる。
【０００３】
そこで、上記特許文献１記載の音声認識装置は、環境騒音のパワーを測定し、そのパワーの大きさから入力音声の変形度合いを推定する。そして、その推定された変形度合いに従って特徴パラメータを補正する。従って、上記従来の音声認識装置によれば、環境騒音のパワーの大きさに応じて補正された特徴パラメータを用いて入力音声と辞書内データとを比較することとなるので、音声の誤認識を防止することができ、その認識率を向上させることが可能となる。
【０００４】
【特許文献１】
特開平５−６１９６号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、騒音のパワーが時間的・周波数的に安定している場合には、音声認識を騒音パワーの大きさに応じて補正された特徴パラメータを用いて行うこととすれば、音声の認識率を向上させることはできる。しかしながら、例えば車両の車室内等においては騒音パワーは時間的に大きく変動するものであり、また、周波数的にも大きく異なるものである。このように騒音パワーが変動する場合には、入力音声の特徴パラメータもその騒音の特徴に応じて変動することとなるため、上記特許文献１記載の音声認識装置の如く単に騒音のパワーに応じて特徴パラメータを補正するのみでは、認識率の低下を招く不都合が生ずる。
【０００６】
また、騒音パワーが増大するとそれに伴って人間の発声する音声パワーも増大するいわゆるランバード効果が存在する。更に、人間の発声する音声は、その人間の緊張度合いに応じて変化する。具体的には、緊張度合いが高まると、音声の周波数スペクトルが高域側へ移行する。このため、かかる事態が生ずるにもかかわらず、上記特許文献１記載の音声認識装置の如く単に騒音のパワーに応じて特徴パラメータを補正するのみでは、認識率の低下を招く不都合が生ずる。
【０００７】
本発明は、上述の点に鑑みてなされたものであり、音声の認識率を高く維持することが可能な音声認識装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記の目的は、請求項１に記載する如く、入力音声を所定の音声辞書による音声と比較することにより音声認識を行う音声認識装置であって、
音声入力前における入力騒音のパワースペクトル形状を算出する騒音スペクトル形状算出手段と、
前記騒音スペクトル形状算出手段により算出された前記パワースペクトル形状に応じて、入力音声と比較すべき、前記所定の音声辞書に格納されているパワースペクトル形状を変更する辞書スペクトル形状変更手段と、
を備える音声認識装置により達成される。
【０００９】
本発明において、音声の入力前における入力騒音のパワースペクトルの形状が算出される。騒音のパワースペクトル形状が異なれば、それに伴って入力音声のパワースペクトル形状も異なる。本発明において、入力音声と比較すべき所定の音声辞書内のパワースペクトル形状は、上記の如く算出された入力騒音のパワースペクトル形状に応じて変更される。この際、騒音による入力音声の影響が打ち消されるように適当に辞書内のパワースペクトル形状を変更することとすれば、入力音声と辞書内データとの比較を適切に行うことができる。従って、入力騒音のパワースペクトル形状にかかわらず、音声の認識率を高く維持することができる。
【００１０】
上記の目的は、請求項２に記載する如く、入力音声を所定の音声辞書による音声と比較することにより音声認識を行う音声認識装置であって、
音声入力前における入力騒音のパワーの時間変動の分散を算出する騒音パワー分散算出手段と、
前記騒音パワー分散算出手段により算出された前記時間変動の分散に応じて、入力音声と比較すべき、前記所定の音声辞書に格納されているパワースペクトル形状を変更する辞書スペクトル形状変更手段と、
を備える音声認識装置により達成される。
【００１１】
本発明において、音声入力前における入力騒音のパワーの時間変動の分散が算出される。騒音のパワーの時間変動分散が異なれば、それに伴って入力音声のパワースペクトル形状も異なる。本発明において、入力音声と比較すべき所定の音声辞書内のパワースペクトル形状は、上記の如く算出された入力騒音のパワーの時間変動の分散に応じて変更される。この際、騒音による入力音声の影響が打ち消されるように適当に辞書内のパワースペクトル形状を変更することとすれば、入力音声と辞書内データとの比較を適切に行うことができる。従って、入力騒音のパワーの時間変動分散の大きさにかかわらず、音声の認識率を高く維持することができる。
【００１２】
上記の目的は、請求項３に記載する如く、入力音声を所定の音声辞書による音声と比較することにより音声認識を行う音声認識装置であって、
発声者の緊張度合いを検出する緊張度合い検出手段と、
前記緊張度合い検出手段の検出結果に応じて、入力音声と比較すべき、前記所定の音声辞書に格納されているパワースペクトル形状を変更する辞書スペクトル形状変更手段と、
を備える音声認識装置により達成される。
【００１３】
本発明において、音声の入力前における発声者の緊張度合いが検出される。入力音声は、発声者の緊張度合いに応じて異なるパワースペクトル形状を有する。本発明において、入力音声と比較すべき所定の音声辞書内のパワースペクトル形状は、上記の如く検出された発声者の緊張度合いに応じて変更される。この際、発声者の緊張による入力音声の影響が打ち消されるように適当に辞書内のパワースペクトル形状を変更することとすれば、入力音声と辞書内データとの比較を適切に行うことができる。従って、発声者の緊張度合いにかかわらず、音声の認識率を高く維持することができる。
【００１４】
この場合、請求項４に記載する如く、請求項３記載の音声認識装置において、前記緊張度合い検出手段は、少なくとも該音声認識装置を搭載する車両の速度、アクセル開度、車外との通信状態の有無、オーディオの音量、及び高域騒音レベルのうちの何れか一のパラメータに基づいて発声者の緊張度合いを検出することとすればよい。
【００１５】
また、上記の目的は、請求項５に記載する如く、入力音声を所定の音声辞書による音声と比較することにより音声認識を行う音声認識装置であって、
入力音声のパワーと入力騒音のパワーとの比を算出するＳ／Ｎ比算出手段と、前記Ｓ／Ｎ比算出手段により算出された前記比に応じて、入力音声と比較すべき、前記所定の音声辞書に格納されているパワースペクトル形状を変更する辞書スペクトル形状変更手段と、
を備える音声認識装置により達成される。
【００１６】
本発明において、入力音声のパワーと入力騒音のパワーとの比（以下、Ｓ／Ｎ比と称す）が算出される。Ｓ／Ｎ比が異なれば、それに伴って入力音声のパワースペクトル形状も異なる。本発明において、入力音声と比較すべき所定の音声辞書内のパワースペクトル形状は、上記の如く算出されたＳ／Ｎ比に応じて変更される。この際、Ｓ／Ｎ比による入力音声の影響が打ち消されるように適当に辞書内のパワースペクトル形状を変更することとすれば、入力音声と辞書内データとの比較を適切に行うことができる。従って、Ｓ／Ｎ比の大きさにかかわらず、音声の認識率を高く維持することができる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の一実施例である音声認識装置１０のブロック構成図を示す。本実施例の音声認識装置１０は、例えば車両に搭載されており、ナビゲーション装置等に内蔵される車両乗員の発する音声を認識する装置である。図１に示す如く、音声認識装置１０は、車両乗員の発する音声が入力される入力マイク１２を備えている。入力マイク１２は、外部から入力される騒音を含む音声を電気的な音声信号に変換する。入力マイク１２には、高域強調フィルタ１４が接続されている。高域強調フィルタ１４は、人間の聴覚特性を考慮し、具体的には入力マイク１２に入力された音声のうち周波数成分の高い領域を優先的に透過するフィルタ特性を有している。
【００１８】
高域強調フィルタ１４には、スペクトル分析部１６が接続されている。スペクトル分析部１６は、入力マイク１２に入力された音声及び騒音を線形予測法等によりスペクトル分析し、単位周波数ごとのパワーを算出する。スペクトル分析部１６には、特徴抽出部１８が接続されている。スペクトル分析部１６による算出結果は、特徴抽出部１８に供給される。特徴抽出部１８は、スペクトル分析部１６による解析結果から、入力マイク１２に入力された音声の特徴部分を抽出する処理を実行する。具体的には、特徴抽出部１８は、入力音声の時間に関して静的な特徴を捉える静的特徴パラメータ、及び、時間に関して一次の動的な特徴を捉えるΔ特徴パラメータの２つのパラメータを入力音声の特徴パラメータとして算出する。
【００１９】
静的特徴パラメータは、線形予測分析に基づく対数パワースペクトル包絡のケプストラム係数で定義されるＬＰＣケプストラムから求められるパラメータであり、所定数のＬＰＣケプストラム係数で表現される。また、Δ特徴パラメータは、例えば５フレーム程度の各ＬＰＣケプストラムの一次回帰係数で定義されるデルタケプストラムから求められるパラメータである。
【００２０】
特徴抽出部１８には、音素認識部２０が接続されている。特徴抽出部１８による特徴パラメータは、音素認識部２０に供給される。音素認識部２０には、スペクトル辞書２２及び音素ＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）２４が接続されている。スペクトル辞書２２には、予め学習により用意された、子音と母音とを分離した半音節ごとのスペクトルデータ（具体的には、静的特徴パラメータ及びΔ特徴パラメータ）が標準パターンとして格納されている。また、音素ＨＭＭ２４には、音素のスペクトル変化特性を音声単位として統計的にモデル化した状態遷移構造を持つデータが格納されている。
【００２１】
音素認識部２０は、スペクトル辞書２２のスペクトルデータ及び音素ＨＭＭ２４の音素モデルデータを参照して、特徴抽出部１８で抽出された音声の特徴が一致する音素を認識する。具体的には、まず、特徴抽出部１８で抽出された入力音声の音素とスペクトル辞書２２に格納されている音素との間の、静的特徴パラメータについての距離（以下、ＬＰＣケプストラム距離と称す）及びΔ特徴パラメータについての距離（以下、デルタケプストラム距離と称す）をそれぞれ求め、それらのＬＰＣケプストラム距離とデルタケプストラム距離とを加算することにより距離ｄｓｕｍを求める。そして、その距離ｄｓｕｍが最小となる音素を最適な音素として選択し出力する。
【００２２】
音素認識部２０には、また、単語認識部２６が接続されている。音素認識部２０による認識結果は、単語認識部２６に供給される。単語認識部２６には、単語辞書２８が接続されている。単語辞書２８には、予め学習により用意された、単語ごとのスペクトルデータが標準パターンとして格納されている。単語認識部２６は、単語辞書２８の標準パターンを参照して、音素認識部２０で認識された音素から、入力マイク１２に入力された音声としての単語を認識する。そして、認識した単語をナビゲーション装置等へ出力する。
【００２３】
スペクトル分析部１６には、騒音算出部３０が接続されている。騒音算出部３０は、スペクトル分析部１６による算出結果のうち騒音に係る部分を算出する処理を実行する。騒音算出部３０には、騒音平滑化部３２が接続されている。騒音平滑化部３２は、入力マイク１２に騒音が入力される一方で人間の音声が入力されない区間（以下、非音声区間と称す；具体的には、音声入力直前）において騒音算出部３０の算出した入力騒音スペクトルを複数のフレームの平均化により平滑化する処理を実行する。
【００２４】
また、入力マイク１２には、パワー計算部３４及びＳ／Ｎ計算部３６が接続されている。パワー計算部３４は、非音声区間において入力マイク１２に入力される騒音のパワーを算出し、非音声区間における入力マイク１２に入力された騒音パワーのピーク値の平均値からの偏差、すなわち、騒音パワーの時間変動の分散を算出する。また、Ｓ／Ｎ計算部３６は、非音声区間（音声入力直前）における騒音パワーと入力マイク１２に音声が入力された際における入力音声パワーとに基づいて、その音声対騒音のパワー比（以下、Ｓ／Ｎ比と称す）を算出する。
【００２５】
また、音声認識装置１０は、車両乗員の音声発声時における緊張度合いを検出する緊張度合い検出部３８を備えている。緊張度合い検出部３８には、車両の速度を検出する車速センサ、車両の加速状態を検出するアクセル開度センサ、車載機による外部との通信状態の有無を判定する判定装置、車載オーディオのスピーカから出力される音量を検出する装置、及び、車室内における高域騒音のパワーレベルを検出する騒音検出装置（何れも図示せず）が接続されている。
【００２６】
車両乗員の緊張度合いは、車両速度、アクセル開度、車載機による外部との通信状態の有無、車載オーディオによるスピーカ音量、及び高域騒音のパワーレベルに応じて異なる。具体的には、緊張度合いは、車両速度が大きいほど、アクセル開度が大きいほど、車載機が通信していない状態に比べて通信しているほど、スピーカ音量が大きいほど、及び、高域騒音のパワーレベルが絶対的に大きいほど高くなり、一方、各パラメータが逆の傾向にあるほど低くなる。緊張度合い検出部３８は、各パラメータの値に基づいて総合的に車両乗員の緊張度合いを検出する。
【００２７】
上記した騒音平滑化部３２、パワー計算部３４、Ｓ／Ｎ計算部３６、及び緊張度合い検出部３８には、騒音・変動マトリックス部４０が接続されている。騒音・変動マトリックス部４０には、平滑化された入力騒音のパワースペクトル形状、入力騒音のパワーレベル及び時間変動分散、Ｓ／Ｎ比、並びに車両乗員の緊張度合いと、入力マイク１２に入力される音声のスペクトル形状が変動する変動ベクトルとの対応関係が格納されている。
【００２８】
騒音・変動マトリックス部４０には、スペクトル補正ベクトル部４２が接続されている。スペクトル補正ベクトル部４２は、騒音平滑化部３２による平滑化された入力騒音のパワースペクトル形状、パワー計算部３４による入力騒音のパワーレベル及び時間変動分散、Ｓ／Ｎ計算部３６によるＳ／Ｎ比、並びに緊張度合い検出部３８による車両乗員の緊張度合いに基づいて、騒音・変動マトリックス部４０を参照することにより、スペクトル辞書２２内に格納されている標準パターンとしてのスペクトル形状を補正すべき補正ベクトルを算出する。
【００２９】
スペクトル補正ベクトル部４２には、上記したスペクトル辞書２２が接続されている。スペクトル辞書２２内に格納された音素のスペクトル形状は、音素認識部２０においてＬＰＣケプストラム距離及びデルタケプストラム距離がそれぞれ算出される際、スペクトル補正ベクトル部４２の算出した補正ベクトルに従って補正・変更される。音素認識部２０は、入力マイク１２に入力され特徴抽出部１８で抽出された入力音声の音素と、スペクトル辞書２２内に格納する音素のスペクトル形状をスペクトル補正ベクトル部４２の算出した補正ベクトルに従って補正・変更することにより得られたスペクトル形状を有する音素との間のＬＰＣケプストラム距離及びデルタケプストラム距離をそれぞれ求め、それらの距離を加算することにより距離ｄｓｕｍを求め、最適な音素を選択し出力する。
【００３０】
図２は、入力騒音の周波数特性の一例を表した図を示す。尚、図２（Ａ）には低域に入力騒音のパワーが偏った特性が、図２（Ｂ）には中域に入力騒音のパワーが偏った特性が、また、図２（Ｃ）には高域に入力騒音のパワーが偏った特性が、それぞれ示されている。また、図３は、入力騒音パワーの時間変化の一例を表した図を示す。尚、図２においては、入力騒音パワーの時間平均値が点線で示されており、入力騒音パワーのピーク値の平均値に対する偏差がσで示されている。
【００３１】
ところで、スペクトル辞書２２に標準パターンとして格納されている音声のスペクトルデータは、無騒音に近い状態で人間が音声を発した際に学習されたものである。一方、本実施例において、音声認識装置１０は、騒音が時間的・周波数的に変動する車両に搭載されている。このため、入力マイク１２に入力された騒音の特徴に関係なく入力音声を認識処理するものとすると、音声の誤認識を招き、認識率の低下を招くものとなる。
【００３２】
そこで、かかる不都合の発生を回避すべく、入力騒音のパワーの大きさに応じて、入力音声と比較されるスペクトル辞書２２内の音声のスペクトル形状を補正・変更することが考えられる。かかる構成においては、入力音声とスペクトル辞書２２内の音声データとの比較が入力騒音のパワーの大きさを考慮して行われるので、入力騒音のパワーの大きさにかかわらず、音声の認識率を高く維持することができる。
【００３３】
しかしながら、上述の如く、車室内においては騒音が時間的・周期的に変動するものであるため、入力音声とスペクトル辞書２２内の音声データとの比較を入力騒音のパワーの大きさのみを考慮して行うだけでは、音声の認識率の低下が招来する。すなわち、入力騒音のパワーの時間平均値が同一である際にその時間変動の分散の度合いに関係なく、その入力騒音のパワーの大きさに応じて、入力音声と比較されるスペクトル辞書２２内の音声のスペクトル形状を補正・変更することとすると、時間変動分散が小さいときには変更後のスペクトル形状が入力音声と近似することとなるので、認識率の向上を図ることができる一方、時間変動分散が大きいときには特に騒音パワーが小さい時期に変更後のスペクトル形状が入力音声からかけ離れたものとなるので、逆に認識率が低下してしまう。
【００３４】
従って、騒音パワーの時間変動分散にかかわらず入力マイク１２に入力される音声の認識率を高く維持するうえでは、騒音パワーの時間平均値が同一であってもその分散が異なる場合には、その分散の度合いに応じて入力音声と比較されるスペクトル辞書２２内の音声のスペクトル形状を補正・変更すること、具体的には、分散が大きいほどスペクトル形状の補正量を小さくすることが望ましい。
【００３５】
また、入力騒音のパワースペクトルには、図２に示す如く周波数的な偏りが生ずる。従って、入力騒音のパワースペクトル形状にかかわらず音声の認識率を向上させるうえでは、その騒音のパワースペクトル形状に従って、入力音声と比較されるスペクトル辞書２２内の音声のスペクトル形状を補正・変更することが考えられる。しかしながら、一般に、入力音声に騒音が含まれていても、入力音声のパワーが入力騒音がない場合と比べて大きく変動する帯域とあまり変動しない帯域とが存在するため、具体的には、例えば１ｋＨｚ〜３ｋＨｚの帯域は他の帯域に比べて入力騒音の影響を受け易いため、入力騒音のパワースペクトルの帯域に関係なく均一にそのパワースペクトル形状に従って、入力音声と比較されるスペクトル辞書２２内の音声のスペクトル形状を補正・変更することとすると、認識率の低下が招来する。
【００３６】
従って、入力マイク１２に入力される音声の認識率を高く維持するうえでは、騒音のパワースペクトルの帯域に応じて、入力音声と比較されるスペクトル辞書２２内の音声のスペクトル形状を補正・変更すること、具体的には、高域側ほどスペクトル形状の補正量を小さくし、低域側ほどスペクトル形状の補正量を大きくすることが望ましい。
【００３７】
また、騒音パワーが増大するとそれに伴って人間の発生する音声パワーも増大するいわゆるランバード効果が存在する。このため、単に入力騒音のパワーの大きさに応じて入力音声と比較されるスペクトル辞書２２内の音声のスペクトル形状を補正・変更するだけでは、音声の認識率が低下するおそれがあり、従って、その低下を防止するうえでは、音声パワーと騒音パワーとの比（Ｓ／Ｎ比）を考慮することが適切であり、Ｓ／Ｎ比が小さいほどスペクトル形状の補正量を大きくすることが望ましい。
【００３８】
更に、一般に、車両乗員の緊張度合いは、乗車する車両の速度が高速になるほど、アクセル開度が大きくなるほど、車載オーディオのスピーカ音量が大きいほど、また、車室内における高域騒音のパワーレベルが大きいほど高くなると共に、車載機が外部と通信状態にない場合に比してある場合の方が高くなる。車両乗員の緊張度合いが異なる場合は、それに伴って車両乗員の発声する音声のパワースペクトルは変化する。具体的には、そのパワースペクトルは、車両乗員の緊張度合いが高くなると高域側へ移行する。このため、入力音声とスペクトル辞書２２内の音声データとの比較を車両乗員の緊張度合いに関係なく行うものとすると、音声の認識率が低下するおそれがあり、従って、その低下を防止するうえでは、車両乗員の緊張度合いを考慮することが適切である。
【００３９】
そこで、本実施例の音声認識装置１０は、発声環境における騒音の特徴（パワースペクトル形状及び時間変動分散）、Ｓ／Ｎ比、及び発声者の緊張度合いに基づいて、入力マイク１２に入力される音声の変動を推定し、その推定された音声変動を考慮して音素認識部２０で用いるスペクトル辞書２２内に格納されている音素のスペクトル形状を補正・変更することにより、音声の認識率を高く維持する点に特徴を有している。
【００４０】
図４は、本実施例における、入力騒音のパワーレベル及び時間変動分散，入力騒音のパワースペクトル形状，Ｓ／Ｎ比，車両乗員の緊張度合いと、入力マイク１２に入力される音声のスペクトル形状が変動する変動ベクトル（すなわち、スペクトル辞書２２内における標準パターンのスペクトル形状を補正すべき補正ベクトル）との関係を表すマップを示す。図４に示すマップは、予め実験的に求められたものである。
【００４１】
本実施例において、騒音・変動マトリックス部４０には、図４に示す如きマップが格納されている。これらのマップは、騒音のパワーレベルが大きいほど変動ベクトルが大きく、騒音パワーの時間変動分散が大きいほど変動ベクトルが小さく、騒音のパワースペクトルの高域側ほど変動ベクトルが小さく、車両乗員の緊張度合いが高いほど変動ベクトルが大きく、また、Ｓ／Ｎ比が大きいほど変動ベクトルが小さくなるように設定されている。
【００４２】
この場合、スペクトル補正ベクトル部４２は、騒音のパワーレベルが大きいほど大きな補正ベクトルを算出し、騒音パワーの時間変動分散が大きいほど小さな補正ベクトルを算出し、騒音のパワースペクトルの高域側ほど小さな補正ベクトルを算出し、車両乗員の緊張度合いが高いほど大きな補正ベクトルを算出し、Ｓ／Ｎ比が大きいほど小さな補正ベクトルを算出することとなる。
【００４３】
かかる構成においては、騒音パワーの時間平均が同一である際に、その時間変動分散が大きい場合には小さい場合に比してスペクトル辞書２２内の音声スペクトル形状の補正量が小さくなる。この場合には、騒音パワーの時間変動分散が大きいときにも変更後のスペクトル辞書２２内の音声スペクトルが入力音声からかけ離れることはなく近似したものとなる。従って、本実施例の音声認識装置１０によれば、騒音パワーの時間平均値が同一であってもその時間変動分散に応じてスペクトル辞書２２内の音声スペクトルを補正・変更することにより、その分散が大きいことに起因して却って音声の認識率が低下する事態を抑制することができ、入力マイク１２に入力される音声の認識率を高く維持することが可能となる。
【００４４】
また、上記の構成においては、騒音のパワースペクトルの高域側について低域側に比べてスペクトル辞書２２内の音声スペクトル形状の補正量が小さくなる。この場合には、騒音のパワースペクトルの帯域の違いによる影響が打ち消され、変更後のスペクトル辞書２２内の音声スペクトルが入力音声に近似したものとなる。従って、本実施例の音声認識装置１０によれば、騒音のパワースペクトル形状に応じたスペクトル辞書２２内の音声スペクトルの補正・変更を帯域ごとに異なる倍率で行うことにより、帯域の違いに起因する音声の認識率の低下を抑制することができ、入力マイク１２に入力される音声の認識率を高く維持することが可能となる。
【００４５】
また、上記の構成においては、発声者である車両乗員の緊張度合いが高い場合には低い場合に比してスペクトル辞書２２内の音声スペクトル形状の補正量が大きくなる。この場合には、車両乗員の緊張度合いが高くても低い場合と同様に、変更後のスペクトル辞書２２内の音声スペクトルが入力音声からかけ離れることはなく近似したものとなる。従って、本実施例の音声認識装置１０によれば、発声者である車両乗員の緊張度合いに応じてスペクトル辞書２２内の音声スペクトルを補正・変更することにより、車両乗員の緊張度合いの違いに起因する音声の認識率の低下を抑制することができ、入力マイク１２に入力される音声の認識率を高く維持することが可能となる。
【００４６】
更に、上記の構成においては、Ｓ／Ｎ比が小さい場合には大きい場合に比してスペクトル辞書２２内の音声スペクトル形状の補正量が大きくなる。この場合には、Ｓ／Ｎ比が小さくても大きい場合と同様に、変更後のスペクトル辞書２２内の音声スペクトルが入力音声からかけ離れることはなく近似したものとなる。従って、本実施例の音声認識装置１０によれば、入力音声のＳ／Ｎ比に応じてスペクトル辞書２２内の音声スペクトルを補正・変更することにより、Ｓ／Ｎ比の違いに起因する音声の認識率の低下を抑制することができ、ランバード効果を考慮して入力マイク１２に入力される音声の認識率を高く維持することが可能となる。
【００４７】
図５は、本実施例において音声認識装置１０が実行する制御ルーチンの一例のフローチャートを示す。図５に示すルーチンが起動されると、まずステップ１００の処理が実行される。
【００４８】
ステップ１００では、スペクトル分析部１６で入力マイク１２に入力された音声及び雑音を線形予測法等によりスペクトル分析を行う処理が実行される。ステップ１０２では、上記ステップ１００で行われたスペクトル解析結果に基づいて現時点で入力マイク１２に雑音と共に音声が入力されているか否かの判定を行う。その結果、入力マイク１２に雑音のみが入力されており、音声が入力されていないと判別された場合は、非音声区間として、次にステップ１０４の処理が実行される。
【００４９】
ステップ１０４では、入力マイク１２に入力された騒音から非音声区間における騒音の特徴を学習する処理が実行される。ステップ１０６では、パワー計算部３４で入力騒音のパワーおよびその時間変動分散を算出する処理が実行される。ステップ１０８では、特定の音声を実験的に発声した際のＳ／Ｎ比を算出する処理が実行される。
【００５０】
ステップ１１０では、スペクトル分析部１６で入力騒音のパワースペクトルを算出する処理が実行される。ステップ１１２では、騒音平滑化部３２で入力騒音のパワースペクトルを複数フレームの平均化により平滑化する処理が実行される。
【００５１】
上記ステップ１０４〜１１２の処理が実行された後、上記ステップ１０２において入力マイク１２に雑音と共に音声が入力されていると判別された場合は、次にステップ１１４の処理が実行される。
【００５２】
ステップ１１４では、ステップ１０６〜１１２で算出されたパラメータ（具体的には、入力騒音のパワーの大きさ及びその時間変動分散、Ｓ／Ｎ比、並びに平滑化されたパワースペクトル形状）を読み出すと共に、各種センサの出力信号を基に車両乗員の緊張度合いを読み出す処理が実行される。
【００５３】
ステップ１１６では、上記ステップ１１４で読み出されたデータに基づいて、騒音・変動マトリックス部４０に格納されているマップを参照して、入力マイク１２に入力される音声のパワースペクトル形状が変動する変動ベクトルを推定する処理が実行される。ステップ１１８では、上記ステップ１１６で推定された変動ベクトルを基に、スペクトル辞書２２内に格納されている標準パターンとしてのスペクトル形状を補正すべき補正ベクトルを算出する処理が実行される。
【００５４】
そして、ステップ１２０では、上記ステップ１１８で算出された補正ベクトルに従って、スペクトル辞書２２内に格納されている標準パターンとしての音素のスペクトル形状の分布を補正・変更する処理が実行される。本ステップ１２０の処理が実行されると、以後、入力騒音の特徴および車両乗員の緊張度合いの違いに起因する入力音声の変動を考慮して補正・変更されたスペクトル形状の標準パターンに従ってスペクトル辞書２２側の音声の特徴抽出が行われ、そのスペクトル辞書２２側の音声データと入力音声との比較により音声認識処理が実行される。
【００５５】
このように、上記図５に示すルーチンによれば、入力騒音の特徴、具体的には、騒音パワーの大きさ，その時間変動分散、Ｓ／Ｎ比、及び平滑化されたパワースペクトル形状、並びに車両乗員の緊張度合いに基づいて、入力音声のパワースペクトル変動を推定し、その変動に従って、入力音声と比較されるスペクトル辞書２２内に格納されている標準パターンとしての音素のスペクトル形状を補正・変更することができる。このため、本実施例の音声認識装置１０によれば、入力騒音の特徴や車両乗員の緊張度合いの違いに起因する入力マイク１２に入力される音声の認識率の低下を抑制することができ、騒音下及び車両走行による車両乗員緊張下でも音声の認識率を高く維持することができ、認識劣化を保証することが可能となっている。
【００５６】
尚、上記の実施例においては、スペクトル辞書２２が特許請求の範囲に記載した「所定の音声辞書」に相当していると共に、音声認識装置１０の騒音平滑化部３２が平滑化されたパワースペクトル形状を算出することにより特許請求の範囲に記載した「騒音スペクトル形状算出手段」が、パワー計算部３４が騒音パワーの時間変動分散を算出することにより特許請求の範囲に記載した「騒音パワー分散算出手段」が、Ｓ／Ｎ計算部３６がＳ／Ｎ比を算出することにより特許請求の範囲に記載した「Ｓ／Ｎ比算出手段」が、緊張度合い検出部３８が各種センサの出力信号に基づいて車両乗員の緊張度合いを検出することにより特許請求の範囲に記載した「緊張度合い検出手段」が、スペクトル補正ベクトル部４２が騒音・変動マトリックス部４０のマップを参照して入力音声と比較するスペクトル辞書２２内の音声のパワースペクトル形状を補正・変更することにより特許請求の範囲に記載した「辞書スペクトル形状変更手段」が、それぞれ実現されている。
【００５７】
ところで、上記の実施例においては、車両乗員の緊張度合いを、車両速度、アクセル開度、車載機による外部との通信状態の有無、車載オーディオによるスピーカ音量、及び高域騒音のパワーレベルから検出することとしているが、少なくともそのうちの一のパラメータから検出することとすればよい。
【００５８】
また、上記の実施例においては、入力騒音の特徴および車両乗員の緊張度合いに応じて、入力音声と比較されるスペクトル辞書２２内に格納されている標準パターンとしての音素のスペクトル形状を補正・変更することするが、この際、スペクトル辞書２２内に格納されている標準パターン自体を補正・変更することとしてもよいし、また、スペクトル辞書２２と音素認識部２０との間にバッファを設け、スペクトル辞書２２内の標準パターンを予め格納されたものに維持した状態で、実際に入力音声と比較されるそのバッファ内に格納されているパターンを補正・変更することとしてもよい。
【００５９】
【発明の効果】
上述の如く、請求項１記載の発明によれば、入力騒音のパワースペクトル形状にかかわらず、音声の認識率を高く維持することができる。
【００６０】
請求項２記載の発明によれば、入力騒音のパワーの時間変動分散の大きさにかかわらず、音声の認識率を高く維持することができる。
【００６１】
請求項３及び４記載の発明によれば、発声者の緊張度合いにかかわらず、音声の認識率を高く維持することができる。
【００６２】
また、請求項５記載の発明によれば、入力音声のパワーと入力騒音のパワーとの比の大きさにかかわらず、音声の認識率を高く維持することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例である音声認識装置のブロック構成図である。
【図２】入力騒音の周波数特性を表した図である。
【図３】入力騒音パワーの時間変化を表した図である。
【図４】（Ａ）は、騒音パワー及びその時間変動分散とスペクトル補正ベクトルとの関係を表すマップである。
（Ｂ）は、騒音パワー及びその周波数スペクトルの集中度合いとスペクトル補正ベクトルとの関係を表すマップである。
（Ｃ）は、騒音パワー及び発声者の緊張度合いとスペクトル補正ベクトルとの関係を表すマップである。
また、（Ｄ）は、騒音パワー及びＳ／Ｎ比とスペクトル補正ベクトルとの関係を表すマップである。
【図５】本実施例において音声認識装置で実行される制御ルーチンのフローチャートである。
【符号の説明】
１０  音声認識装置
１２  入力マイク
１６  スペクトル分析部
２０  音素認識部
２２  スペクトル辞書
３４  パワー計算部
３６  Ｓ／Ｎ計算部
３８  緊張度合い検出部
４０  騒音・変動マトリックス
４２  スペクトル補正ベクトル部
【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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