(57)【要約】【課題】使用環境の影響に対してロバストな音声認識を実現する。【解決手段】予め使用環境の雑音を想定して生成された初期雑音モデルと、雑音を含む音声の初期合成モデルとを備え、音声認識に際して使用環境の背景雑音から発話環境雑音モデルを生成すると共に、発話音声と背景雑音からなる雑音重畳音声から特徴ベクトル系列を生成し、発話環境雑音モデルと初期雑音モデルと補正モデルによって初期合成モデルを適応処理することで適応モデルを生成し、適応モデルと特徴ベクトル系列とを照合することで音声認識を行う。この音声認識処理に際して、実際に発話が行われたときの背景雑音と発話音声との信号対雑音比が反映された補正モデルを生成する。【選択図】        図１
2004325897.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め使用環境の雑音を想定して生成された初期雑音モデルと、
雑音を含まない音声のクリーン音声モデルと、
前記初期雑音モデルとクリーン音声モデルとの合成によって生成された初期合成モデルとを備え、
音声認識に際して使用環境の背景雑音から発話環境雑音モデルを生成すると共に、発話音声と背景雑音からなる雑音重畳音声から特徴ベクトル系列を生成し、
前記発話環境雑音モデルと前記初期雑音モデルによって前記初期合成モデルを適応処理することで適応モデルを生成し、
前記適応モデルと前記特徴ベクトル系列とを照合することで音声認識を行う音声認識装置であって、
前記適応モデルを生成するに際し、前記特徴ベクトル系列に基づいて補正を行う補正手段を備えたことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記補正手段は、前記特徴ベクトル系列、発話環境雑音モデル及びクリーン音声モデルに基づいて補正を行うことを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記補正手段は、前記適応モデルの信号対雑音比と前記特徴ベクトル系列の信号対雑音比とを等しくさせるように補正することを特徴とする請求項１または２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記補正手段は、
前記適応処理に際し雑音レベルを補正する補正モデルによって、前記適応処理時に前記発話環境雑音モデルと前記初期雑音モデルにより算出される適応パラメータを補正することを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置
【請求項５】
前記補正手段は、
前記照合の対象とされている前記特徴ベクトル系列と前記発話環境雑音モデルとの差分を求めることによって差分ベクトルを生成し、
前記照合の対象とされている前記適応モデルに対応する前記クリーン音声モデルと前記差分ベクトルとの差分を求めることによって前記補正モデルを生成することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１に記載の音声認識装置。
【請求項６】
前記補正手段は、
前記適応モデルの信号対雑音比と前記特徴ベクトル系列の信号対雑音比とを等しくさせる前記補正モデルを生成することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１に記載の音声認識装置。
【請求項７】
前記補正手段は、
前記照合の対象とされている前記特徴ベクトル系列から母音の特徴ベクトルを検出する検出手段を備え、
前記検出手段により検出される前記特徴ベクトルと前記発話環境雑音モデルとの差分を求めることによって前記差分ベクトルを生成すると共に、
前記母音に対応する前記クリーン音声モデルと前記差分ベクトルとの差分を求めることによって前記補正モデルを生成することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１に記載の音声認識装置。
【請求項８】
前記補正手段は、
前記照合の対象とされている前記特徴ベクトル系列からパワーが所定値以上の特徴ベクトルを検出する検出手段を備え、
前記検出手段により検出される前記特徴ベクトルと前記発話環境雑音モデルとの差分を求めることによって前記差分ベクトルを生成すると共に、
前記パワーが所定値以上の特徴ベクトルに対応する前記クリーン音声モデルと前記差分ベクトルとの差分を求めることによって前記補正モデルを生成することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１に記載の音声認識装置。
【請求項９】
前記補正手段は、
所定期間内に生成される前記補正モデルの平均を求める演算手段を備え、
前記演算手段で平均された補正モデルを出力することを特徴とする請求項１乃至８に記載の音声認識装置。
【請求項１０】
前記補正手段は、
複数の発話に基づいて求められた複数の補正モデルの平均を求める演算手段を備え、
前記演算手段で平均された補正モデルを出力することを特徴とする請求項１乃至９に記載の音声認識装置。
【請求項１１】
予め使用環境の雑音を想定して生成された初期雑音モデルと、
雑音を含まない音声のクリーン音声モデルと、
前記初期雑音モデルとクリーン音声モデルとの合成によって生成された初期合成モデルとを備え、
音声認識に際して使用環境の背景雑音から発話環境雑音モデルを生成すると共に、発話音声と背景雑音からなる雑音重畳音声から特徴ベクトル系列を生成し、
前記発話環境雑音モデルと前記初期雑音モデルによって前記初期合成モデルを適応処理することで適応モデルを生成し、
前記適応モデルと前記特徴ベクトル系列とを照合することで音声認識を行う音声認識方法であって、
前記適応モデルを生成するに際し、前記特徴ベクトル系列に基づいて補正を行うことを特徴とする音声認識方法。
【請求項１２】
前記補正手段は、前記特徴ベクトル系列、発話環境雑音モデル及びクリーン音声モデルに基づいて補正を行うことを特徴とする請求項１１に記載の音声認識方法。
【請求項１３】
前記補正手段は、前記適応モデルの信号対雑音比と前記特徴ベクトル系列の信号対雑音比とを等しくさせるように補正することを特徴とする請求項１１または１２に記載の音声認識方法。
【請求項１４】
前記補正処理は、
雑音レベルを補正する補正モデルによって、前記発話環境雑音モデルと前記初期雑音モデルにより算出される適応パラメータを補正することを特徴とする請求項１１乃至１３のいずれか１に記載の音声認識方法。
【請求項１５】
前記補正処理は、
前記照合の対象とされている前記特徴ベクトル系列と前記発話環境雑音モデルとの差分を求めることによって差分ベクトルを生成し、
前記照合の対象とされている前記適応モデルに対応する前記クリーン音声モデルと前記差分ベクトルとの差分を求めることによって前記補正モデルを生成することを特徴とする請求項１１または１４に記載の音声認識方法。
【請求項１６】
前記補正処理は、
前記適応ベクトルの信号対雑音比と前記特徴ベクトル系列の信号対雑音比とを等しくさせる前記補正モデルを生成することを特徴とする請求項１１乃至１５のいずれか１に記載の音声認識方法。
【請求項１７】
前記補正処理は、
前記照合の対象とされている前記特徴ベクトル系列から母音の特徴ベクトルを検出し、
前記検出手段により検出される前記特徴ベクトルと前記発話環境雑音モデルとの差分を求めることによって前記差分ベクトルを生成すると共に、
前記母音に対応する前記クリーン音声モデルと前記差分ベクトルとの差分を求めることによって前記補正モデルを生成することを特徴とする請求項１１乃至１６のいずれか１に記載の音声認識方法。
【請求項１８】
前記補正処理は、
前記照合の対象とされている前記特徴ベクトル系列からパワーが所定値以上の特徴ベクトルを検出する検出手段を備え、
前記検出手段により検出される前記特徴ベクトルと前記発話環境雑音モベクトルとの差分を求めることによって前記差分ベクトルを生成すると共に、
前記パワーが所定値以上の特徴ベクトルに対応する前記クリーン音声モデルと前記差分ベクトルとの差分を求めることによって前記補正ベクトルを生成することを特徴とする請求項１１乃至１６のいずれか１に記載の音声認識方法。
【請求項１９】
前記補正処理は、
所定期間内に生成される前記補正モデルの平均を求め、
平均された補正モデルを出力することを特徴とする請求項１１乃至１８に記載の音声認識方法。
【請求項２０】
前記補正処理は、
複数の発話に基づく複数の補正モデルの平均を求め、
平均された補正モデルを出力することを特徴とする請求項１１乃至１９に記載の音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、使用環境の影響に対してロバスト（頑健）な音声認識装置及び音声認識方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図４は、従来の音声認識装置の構成を示すブロック図であり、背景雑音の影響を除去すべくなされたものである。従来のＨＭＭ（隠れマルコフモデル）を用いた音声認識装置については例えば、特許文献１を参照。
【０００３】
【特許文献１】
特開平９−８１１８３号公報
【０００４】
従来の音声認識装置の一例では、事前処理において、クリーン音声データベース１と雑音データベース２を用意し、学習によってクリーン音声データベースから音素や音節などのサブワード単位のクリーン音声モデルを生成し蓄積するクリーン音声モデル生成部３、雑音データベース２から初期雑音モデルを生成し記憶する初期雑音モデル生成部４を備える。
【０００５】
更にクリーン音声モデルと雑音モデルとを合成器５で合成することによって、予め想定する雑音が重畳された初期合成モデルを生成し蓄積する初期合成モデル生成部６を備えている。また、ヤコビ行列を生成し蓄積するヤコビ行列生成部７を備える。
【０００６】
実際に音声認識が行われる適応処理では、マイクロフォン８から出力される音声データを音響処理部９に入力し所定のフレーム期間毎にケプストラム変換し、ケプストラム領域の特徴ベクトル系列を出力する。切替スイッチ１０は図示せぬマイクロコンピュータ等の制御手段により、発話期間は認識処理部１６側に、発話が無い期間は発話環境雑音モデル生成部１１側に切り換える。
【０００７】
発話環境雑音ベクトル生成部１１は、未だ発話が行われていない部分を用いて発話環境雑音モデルを生成する。減算器１２で発話環境雑音モデルの平均ベクトルと初期雑音モデルの平均ベクトルとの差分を求め、事前処理で算出した各初期合成モデルに対応するヤコビ行列と減算器１２の出力を乗算器１３で乗算する。加算器１４にて初期合成モデル生成部６から出力される初期合成モデルの平均ベクトルと乗算器１３の出力を加算する。加算器１４の出力は適応モデルの平均ベクトルとして適応モデル記憶部１５に蓄積される。状態遷移確率や混合比など変更のないモデルパラメータは初期合成モデルのパラメータがそのまま適応モデルパラメータとして適応モデル記憶部１５に蓄積される。
【０００８】
発話者がマイクロフォン８に向かって発話を開始すると、音声処理部９が入力音声を所定のフレーム期間毎に特徴ベクトル系列をリアルタイムに生成し、更に認識処理部１６が特徴ベクトル系列と適応モデルを結合して生成される認識対象となる単語や文に対応するモデル系列とを照合して、特徴ベクトル系列に対して最大尤度（ｍａｘｉｍｕｍ  ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）となるモデル系列に対応するサブワード系列を認識結果（ＲＧＣ）として出力するようになっている。なお、認識処理部１６では言語モデルによる言語的尤度も加味して認識結果を算出する場合もある。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の音声認識装置にあっては、既述したように発話環境を予め想定した雑音モデルと初期合成モデルを生成しておき、実際の使用環境下で得られる発話環境雑音モデルと初期雑音モデルとの差分を用いて初期合成モデルを適応することで、入力音声の認識に用いる適応モデルを生成することとしている。
【００１０】
しかし、実際の使用環境下で音声認識を行わせると、適応モデルはクリーン音声モデルの由来となるクリーン音声と発話者の音声とのレベル差を考慮せず、減算器１１の出力のみを用いて適応を行うことにより得られた適応モデルである。このため、適応モデルと背景雑音を含んだ発話音声から生成される特徴ベクトル系列とが大きく相違してしまう場合があり、適応モデルと入力音声の特徴ベクトル系列とを照合しても認識処理部１６で高い認識精度が得られなくなるという問題があった。
【００１１】
本発明は、こうした従来の問題点に鑑みてなされたものであり、使用環境の影響に対してロバストな音声認識装置及び音声認識方法を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため本発明の音声認識装置は、予め使用環境の雑音を想定して生成された初期雑音モデルと、雑音を含まない音声のクリーン音声モデルと、前記初期雑音モデルとクリーン音声モデルとの合成によって生成された初期合成モデルとを備え、音声認識に際して使用環境の背景雑音から発話環境雑音モデルを生成すると共に、発話音声と背景雑音からなる雑音重畳音声から特徴ベクトル系列を生成し、前記発話環境雑音モデルと前記初期雑音モデルによって前記初期合成モデルを適応処理することで適応モデルを生成し、前記適応モデルと前記特徴ベクトル系列とを照合することで音声認識を行う音声認識装置であって、前記適応モデルを生成するに際し、前記特徴ベクトル系列に基づいて補正を行う補正手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
また、上記目的を達成するため本発明のこの音声認識方法は、予め使用環境の雑音を想定して生成された初期雑音モデルと、雑音を含まない音声のクリーン音声モデルと、前記初期雑音モデルとクリーン音声モデルとの合成によって生成された初期合成モデルとを備え、音声認識に際して使用環境の背景雑音から発話環境雑音モデルを生成すると共に、発話音声と背景雑音からなる雑音重畳音声から特徴ベクトル系列を生成し、前記発話環境雑音ベクトルと前記初期雑音モデルによって前記初期合成ベクトルを適応処理することで適応モデルを生成し、前記適応モデルと前記特徴ベクトル系列とを照合することで音声認識を行う音声認識方法であって、前記適応モデルを生成するに際し、前記特徴ベクトル系列に基づいて補正を行うことを特徴とする。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適な実施の形態を図面を参照して説明する。尚、図１は本発明の構成を説明するためのブロック図、図２及び図３は本実施形態の音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【００１５】
まず、図１を参照して本発明の構成上の特徴を説明する。
【００１６】
補正モデルを生成する補正モデル生成部１０４が備えられており、適応モデルを生成するに際し、後述する特徴ベクトル系列に基づいて補正を行うための補正モデルを出力する。
【００１７】
この補正モデルに基づいて、適応モデルの信号対雑音比と特徴ベクトル系列の信号対雑音比とが等しくなるように補正する。これにより、使用環境の影響に対してロバストな適応ベクトルを生成することが可能となっている。
【００１８】
図中のクリーン音声モデル生成部１０１と初期雑音モデル記憶部１０２には、予め事前処理の段階で生成された音素や音節等のサブワード単位の多数のクリーン音声モデルと、使用環境の雑音を想定した初期雑音モデルとが夫々記憶され、更に初期合成モデル生成部１０３には、同じく事前処理の段階でクリーン音声モデルと初期雑音モデルとの合成によって生成されたサブワード単位の多数の初期合成モデルが記憶されている。
【００１９】
マイクロフォン１０６から出力される音声データを音響処理部１０７に入力し所定のフレーム期間毎にケプストラム領域の特徴ベクトルに変換し、ケプストラム領域の特徴ベクトル系列を出力する。切替スイッチ１０８は図示せぬマイクロコンピュータ等の制御手段により、発話期間は認識処理部１１１側に、発話が無い期間は発話環境雑音モデル生成部１０９側に切り換える。
【００２０】
発話環境雑音モデル生成部１０９は、未だ発話が行われていない部分を用いて発話環境雑音モデルを生成する。適応モデル生成部１１０は発話環境雑音モデルと補正モデル生成部１０４から出力される補正モデル、初期雑音モデル生成部１０２から出力される初期雑音モデル、ヤコビ行列記憶部１０５からの出力及び初期合成モデル生成部１０３から出力される初期合成モデルに基づいて適応モデルを生成し適応モデル記憶部１１１に出力する。適応モデル記憶部１１１は適応モデルを記憶する。
【００２１】
また、補正モデル生成部には認識処理部１１２の認識結果（ＲＧＣ）、適応モデル生成部１１０の出力、音声処理部１０６の出力、発話環境雑音モデル生成部１０９、及びクリーン音声モデル生成部１０１からの出力が供給される（図示せず）。詳細については後述するが、これらの各モデルを用いて適応モデル生成部１１０で生成される適応モデルの信号対雑音比を入力音声の特徴ベクトル系列の信号対雑音比と等しくするための演算処理に用いる補正モデルを生成する。この補正モデルを用いて適応モデル生成部１１０が初期合成モデルに補正処理を施すことによって、既述の信号対雑音比を補正した適応モデルを生成する。
【００２２】
発話者がマイクロフォン１０６に向かって発話を開始すると、音声処理部１０７が入力音声を所定のフレーム期間毎に特徴ベクトル系列をリアルタイムに生成し、更に認識処理部１１２が特徴ベクトル系列と適応モデル記憶部１１１の適応モデルを結合して生成される認識対象となる単語や文に対応するモデル系列とを照合して、特徴ベクトル系列に対して最大尤度（ｍａｘｉｍｕｍ  ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）となるモデル系列に対応するサブワード系列を認識結果（ＲＧＣ）として出力するようになっている。なお、認識処理部１１２では言語モデルによる言語的尤度も加味して認識結果を算出する場合もある。
【００２３】
このように、認識処理部１１２によって照合される適応モデルと特徴ベクトル系列との背景雑音と音声信号との信号対雑音比を等しくするための補正モデル生成部１０４を備えることにより、例えば発話者から発せられる音声の大きさが異なるような場合であっても、その使用環境の影響、特に背景雑音の影響に対してロバストな音声認識を実現し音声認識精度の向上を可能にしている。
【００２４】
次に、本実施形態の音声認識装置を図２及び図３を参照して説明する。尚、図２及び図３中、図１と同一又は相当する部分を同一符号で示している。
【００２５】
図２において、本音声認識装置には、クリーン音声モデル生成部１０１と初期雑音モデル生成部１０２と初期合成モデル生成部１０３と適応モデル記憶部１１１の他、ヤコビ行列と呼ばれる行列データを記憶したヤコビ行列記憶部１０５が備えられている。
【００２６】
クリーン音声モデルの作成に用いる大量のクリーンな音声データを持つクリーン音声データベースＤＢ１を用意する。また、予め想定された環境に合わせた雑音を集めた雑音データベースＤＢ２を予め用意しておく。
【００２７】
そして、学習などによって各音声データからサブワード単位の多数のクリーン音声モデルを生成するとともに、雑音データから初期雑音モデルを生成し、それらのクリーン音声モデルと雑音モデルをクリーン音声モデル生成部１０１と初期雑音モデル生成部１０２に夫々記憶させておく。
【００２８】
更に、各クリーン音声モデルと雑音モデルとを合成器Ｍ１で合成することにより、初期合成モデルを生成して初期合成モデル生成部１０３に予め記憶させておく。
【００２９】
ヤコビ行列記憶部１０５には、既述した各初期合成モデルの平均ベクトルに対するヤコビ行列データが予め記憶されている。ヤコビ行列は背景雑音モデルの平均ベクトルの初期雑音モデルの平均ベクトルからの変動に対する各初期合成モデルの平均ベクトルの変動分をテイラー展開することによって得られる一次微係数行列である。
【００３０】
そして、詳細については後述するが、このヤコビ行列データを用いて適応モデルを生成することで、適応モデルを生成する際の演算量を大幅に削減し、音声認識の高速処理を実現するようになっている。
【００３１】
発話環境雑音モデル生成部１０９、音声処理部１０７、切り替えスイッチ１０８、認識処理部１１２と補正モデル生成部１０４、適応モデル記憶部及び適応モデル生成部１１０は、演算機能を有するマイクロプロセッサ（ＭＰＵ）等を用い、実際に音声認識を行う適応処理の際に、予め設定されているシステムプログラムを実行することによって各処理部又は生成部１０４，１０７，１０９，１１０，１１１及び１１２の機能を発揮するようになっている。
【００３２】
音声処理部１０７は、マイクロフォン１０６から入力された背景雑音を含んだ音声に対して得られる特徴ベクトル系列を出力する。特徴ベクトル系列は予め設定された分析フレームに同期して出力される。
【００３３】
発話環境雑音ベクトル生成部１０９は、発話が無い期間の特徴ベクトル系列を処理して発話環境雑音モデルを生成する。
【００３４】
適応モデル生成部１１０は、減算器１１０Ａ、加算器１１０Ｂ、乗算器１１０Ｃ及び加算器１１０Ｄとを備えて構成され適応モデルを生成する。
【００３５】
図示するように減算器１１０Ａと加算器１１０Ｂは発話環境雑音モデルの平均ベクトルと初期雑音モデルの平均ベクトルと補正モデルの平均ベクトルとを加減演算し、乗算器１１０Ｃはその加減演算結果にヤコビ行列データを乗算することで、初期合成モデルの平均ベクトルの雑音適応成分に相当するものを生成し、更に加算器１１０Ｄが初期合成モデルの平均ベクトル自体と初期合成モデルの平均ベクトルの雑音適応成分に相当するものとを加算することによって補正が施された適応モデルの平均ベクトルを生成する。状態遷移確率や混合比など変更のないモデルパラメータは初期合成モデルのパラメータがそのまま適応モデルパラメータとして適応モデル記憶部１１１に蓄積される。
【００３６】
補正モデル生成部１０４から出力される補正モデルは、クリーン音声データベースＤＢ１に蓄積されている音声データのもとになる声の大きさと実際の発話者の声の大きさとの差に起因する、適応モデルの雑音と発話音声との信号対雑音比と背景雑音と発話音声との信号対雑音比との差を補正するものである。これにより、適応モデルと背景雑音を含んだ発話音声から生成される特徴ベクトル系列とが大きく相違してしまう場合であっても、補正後の適応モデルと入力音声の特徴ベクトル系列とを照合することにより認識処理部１１２で高い認識精度を得ることができる。
【００３７】
例えば自動車内などで代表されるような騒音（雑音）を考えた場合、同じ騒音でも声の大きい話者と声の小さい話者とでは、信号対雑音比は異なってしまいばらつきが生じることになるが、上述の補正ベクトルを用いることにより、こうした発話状態の違い等が認識精度に悪影響を及ぼすことがない。
【００３８】
つまり、同じ雑音でも、声の大きな話者にとっては雑音と話者音声の信号対雑音比は高くなり、声の小さな話者にとっては雑音と話者音声の信号対雑音比は低くなる。しかしながら話者による声の大きさは音声認識装置では補正することが不可能であり、同じ雑音に対しては同じ適応モデルを使用せざるを得ないため、認識精度に悪影響を及ぼすと考えられる。しかしながら、本願発明の補正処理を施された適応モデルを用いることにより声の大小により認識精度にばらつきが出ない。
【００３９】
次に、補正モデル生成部１０４の構成を図３に基づいて詳述する。
【００４０】
同図において、補正モデル生成部１０４は、ビタビ整合部４０１と、ケプストラム領域のベクトルを線形スペクトル領域のベクトルに変換する第１，第２の変換部４０２，４０３と、線形スペクトル領域のベクトルをケプストラム領域のベクトルに変換する第３の変換部４０６と、線形スペクトル領域のベクトルを減算処理する第１の減算器４０４と、ケプストラム領域のベクトルを減算処理する第２の減算器４０５と、平均演算部４０７とを備えて構成されている。
【００４１】
まず、認識処理部１１２から出力される最新の認識結果（ＲＧＣ）を入力するとともに、認識処理時に用いた適応モデルと認識される対象であった入力音声の特徴ベクトル系列（音声処理部１０７の出力）をビタビ整合部４０１に入力する。
【００４２】
そして、ビタビ整合部２０は、認識処理部１１２からの認識結果（ＲＧＣ）に含まれる母音などに相当する適応モデルと音声処理部１０７からの特徴ベクトル系列を分析フレーム毎に対しすることにより、特徴ベクトル系列から母音の特徴ベクトルに対応したフレームの特徴ベクトル系列を第１の変換部４０２に出力する。
【００４３】
第１の変換部４０２は、このケプストラム領域の特徴ベクトル系列を線形スペクトル領域のベクトル系列に変換して減算器４０４に出力する。
【００４４】
第２の変換部４０３は、発話環境雑音モデル生成部１０９から供給されるケプストラム領域の発話環境雑音モデルの平均ベクトルを線形スペクトル領域の発話環境雑音モデルの平均ベクトルに変換して出力する。
【００４５】
第１の減算器４０４は、既述した線形スペクトル領域に変換された特徴ベクトル系列と同じく線形スペクトル領域に変換された発話環境雑音モデルの平均ベクトルとを減算処理することにより、背景雑音が差し引かれた差分特徴ベクトル系列を生成する。
【００４６】
第３の変換部４０６がこの線形スペクトル領域の差分特徴ベクトル系列をケプストラム領域に変換し、発話環境雑音の影響が除去された特徴ベクトル系列である差分特徴ベクトル系列を第２の減算器４０５に供給する。
【００４７】
そして、認識結果（ＲＧＣ）に含まれる母音に相当するクリーン音声モデルと差分特徴ベクトルとを第２の減算器４０５が減算することによって、ケプストラム領域のプレ補正ベクトルを生成し、平均演算部４０７に出力する。
【００４８】
平均演算部４０７においては、予め決められた一定期間Ｔ内に生成される複数のプレ補正ベクトルを保持しておき、複数のプレ補正ベクトルにより平均ベクトル及び共分散行列を求めることにより、既述した１状態１混合の補正モデルを生成して出力する。なお、ここでは補正モデルは平均ベクトル及び共分散行列を持ったモデルとしたが、共分散行列を０とし平均ベクトルのみとしても良い。また、信号対雑音比の補正に必要なのは主にパワー項のみなので、補正モデルもパワー項のみで構成しても良い。
【００４９】
平均演算部４０７から出力される補正モデルは図２に示した適応モデル生成部１１０の加算器１１０Ｂに供給される。
【００５０】
また、補正モデル生成部１０４は、発話者が発話する毎に、補正モデルを生成して加算器１１０Ｂに供給するため、発話者の発話音声が時間的に変化しても、その変化に応じて適応ベクトルの雑音と発話音声の信号対雑音比を補正することが可能となり、実利用に合った音声認識を行うことを可能にしている。
【００５１】
また、図３に示した補正モデル生成部１０４は、補正モデルを生成する際、母音に相当する特徴ベクトル系列を用いているので、子音等に比べてパワーの大きな特徴ベクトル系列を処理の対象とすることができる。
【００５２】
このため、子音等に相当する特徴ベクトル系列を対象とするのに比べて、実際に発話が行われたときの背景雑音と発話音声との信号対雑音比が反映された補正モデルを生成することができることから、適応モデルの背景雑音と発話音声との信号対雑音比をより高い精度で補正することができ、ひいては音声認識の精度向上を実現することができる。
【００５３】
このように本実施形態の音声認識装置によれば、適応モデルの平均ベクトルの信号対雑音比を特徴ベクトル系列との雑音と発話音声の信号対雑音比を等しくすべく補正処理を行うようにしたので、例えば発話者から発せられる音声の大きさがクリーン音声データベースの音声データのもととなる声の大きさと異なるような場合であっても、その使用環境の影響に対してロバストな音声認識を実現し音声認識精度の向上を図ることができる。
【００５４】
また、本実施形態によれば、従来の音声認識装置に比べて使用環境の影響、特に背景雑音の影響に対してロバストな音声認識装置を実現することができる。このため、例えば自動車内で代表されるような雑音（騒音）の多い環境下で音声認識を行うような場合に優れた効果を得ることができ、例えばユーザーが目的地までの走行経路の探索を音声によって指示する音声認識機能付きの車載用ナビゲーション装置に本発明を適用することで優れた効果を得ることができる。
【００５５】
なお、図３に示した補正モデル生成部１０４は、ビタビ整合部４０１によって母音に相当する特徴ベクトル系列を抽出し、その抽出した特徴ベクトル系列を、補正モデルを生成するための分析モデルとしているが、本発明は必ずしも母音に相当する特徴ベクトル系列から補正モデルを生成しなければならないというものではない。
【００５６】
すなわち、適応ベクトル背景雑音と発話音声の信号対雑音比をより高い精度で補正するためには、既述したように母音に相当する特徴ベクトル系列から補正ベクトルを生成することが望ましく、それによって背景雑音の影響等に対してロバストな音声認識装置を実現することが可能である。しかし、背景雑音の少ない使用環境等で音声認識を行うような場合には、必ずしも母音に相当する特徴ベクトル系列に限定して補正モデルを生成しなくともよく、実際の使用環境等に合わせて選択等することが可能である。
【００５７】
そして、母音に相当する特徴ベクトル系列に限定することなく補正モデルを生成する場合には、図３中のビタビ整合部４０１を省略し、音声処理部１０７から出力される特徴ベクトル系列を分析モデルとして第１の変換部４０２に供給する構成とすることができ、構成の簡素化等を図ることができる。
【００５８】
また、図３に示した補正モデル生成部１０４では平均演算部４０７を備え、所定期間内に生成されるプレ補正ベクトルの加算平均から補正モデルを生成することとしているが、必ずしも既述した加算平均を行わなければならないというものではなく、プレ補正モデルをそのまま補正モデルとして使用してもよい。また加算平均以外の平均化方法をとってもよいことはいうまでもない。
【００５９】
また、補正モデル生成部１０４では、異なる種類の母音（例えば、「あ」や「い」）のそれぞれに対してプレ補正ベクトルを求めて、所定期間内に生成されるそれぞれの母音に対するプレ補正ベクトルの加算平均をとるようにしてもよい。
【００６０】
より詳細には、まず、特徴ベクトル系列に含まれる母音「あ」に対する特徴ベクトルの平均を求め平均特徴ベクトル（あ）とし、同様にして、平均特徴ベクトル（い）や平均特徴ベクトル（お）等をビタビ整合部４０１で求める。次に、第１の変換部４０２、減算器４０４、第３の減算器４０６、減算器４０５にて処理されプレ補正ベクトル（あ）、プレ補正ベクトル（い）、プレ補正ベクトル（お）等を求める。そして、平均演算部４０７にて、プレ補正ベクトル（あ）、プレ補正ベクトル（い）、プレ補正ベクトル（お）等の平均を取り、その結果を補正モデルとして出力するようにしてもよい。
【００６１】
また、本実施形態では、いわゆるハードウェアで構成される音声認識装置、例えば集積回路装置などで実現する場合について説明した。しかし、以上に説明した音声認識装置と同じ機能をコンピュータプログラムで実現し、そのコンピュータプログラムをパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等の電子機器にインストールさせて実行させるようにしてもよい。
【００６２】
また、図３に示した補正モデル生成部１０４では特徴ベクトル系列を第１の変換部で線形領域の特徴ベクトル系列に変換し、４０３の第２の変換部で線形領域に変換された発話環境雑音モデルの平均ベクトルを４０４で減算して線形領域の差分ベクトル系列を求め、第３の変換部でケプストラム領域の発話環境雑音の影響が除去された特徴ベクトル系列である差分特徴ベクトル系列を得て４０５に供給しているが、図１の１０６により得られる時間領域の入力信号を記憶しておき、スペクトルサブトラクション等の公知の雑音除去手法を用いて発話環境雑音の影響を除去した後、所定のフレーム毎に音響分析を行って得た特徴ベクトル系列を差分特徴ベクトル系列として４０５に供給することも可能である。
【００６３】
また、上記のコンピュータプログラムをＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）やＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）などの情報記録媒体に記録して、その情報記録媒体をユーザーなどに提供し、ユーザーなどが所有しているパーソナルコンピュータなどの電子機器にインストールさせて実行させるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の音声認識装置の構成を説明するためのブロック図である。
【図２】本実施形態の音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図２中の補正ベクトル生成部の構成を詳細に示したブロック図である。
【図４】従来の音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０１…クリーン音声モデル生成部
１０２…初期雑音モデル生成部
１０３…初期合成ベクトル生成部
１１１…適応ベクトル記憶部
１０５…ヤコビ行列記憶部
１０９…発話環境雑音ベクトル生成部
１０７…音声処理部
１１２…認識処理部
１０４…補正ベクトル生成部
１１０…適応ベクトル生成部
１１０Ａ，４０４，４０５…減算器
１１０Ｂ，１１０Ｄ…加算器
１０５Ｃ…乗算器
４０１…ビタビ整合部
４０２…第１の変換部
４０３…第２の変換部
４０６…第３の変換部
４０７…平均演算部
【図１】
2004325897.tif 000003
【図２】
2004325897.tif 000004
【図３】
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【図４】
2004325897.tif 000006