(57)【要約】【課題】認識対象となる音声の内の突発的な部分に対する認識率を向上させることが可能な音声認識装置を提供することである。【解決手段】本発明の音声認識装置中の確率算出部１７は、遷移元の状態から遷移先の状態への遷移確率と、状態が遷移するときその遷移先の状態で特徴ベクトルが出力される確率と、その出力される特徴ベクトルに対応する強調係数との各因子を、特徴ベクトル列に渡って乗算を繰り返して得られる累積値によって、上記特徴ベクトル列が出力される確率を算出する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音声の認識を行う音声認識装置において、
前記入力された音声を所定区間に区切って得られる１以上のフレームに基づいて特徴ベクトル列を求める特徴量抽出手段と、
前記フレームごとにそのフレームが有するエネルギーに基づいて強調係数を求める強調係数算出手段と、
前記特徴量抽出手段および前記強調係数算出手段の各出力と所定の確率モデルとに基づいて、前記特徴ベクトル列が出力される尤度を算出する尤度算出手段と、
前記算出された尤度に基づいて、認識結果を示す情報を出力する出力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】
前記強調係数は、前記エネルギーを強調する度合いを定める、所定の値をもつ制御パラメータを含むことを特徴とする請求項１記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記確率モデルは、複数の状態を有すると共に、それら状態間の遷移確率が設定された隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）であることを特徴とする請求項１記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記尤度算出手段は、遷移元の状態から遷移先の状態への遷移確率と、状態が遷移するときその遷移先の状態で特徴ベクトルが出力される確率と、その出力される特徴ベクトルに対応する強調係数との各因子を、前記特徴ベクトル列に渡って乗算を繰り返して得られる累積値によって、前記特徴ベクトル列が出力される確率を算出するものであ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】
前記強調係数は、その対応するフレームが有するエネルギーの変化分に基づいて求められることを特徴とする請求項１記載の音声認識装置。
【請求項６】
前記エネルギーの変化分が増分であり、かつ、所定の閾値を越えた場合には、その閾値により前記強調係数を算出することを特徴とする請求項５記載の音声認識装置。
【請求項７】
前記エネルギーの変化分が負の値となった場合には、強調係数による重み付けを行わないことを特徴とする請求項５記載の音声認識装置。
【請求項８】
前記フレーム毎の重み付けを行う強調係数は、前記入力された音声信号を表現するフレーム毎のフレーム間平均パワー、フレーム間平均パワーの微分値、フレーム間平均パワーの２階微分値、またはフレーム間平均パワーおよびフレーム間平均パワーの微分値の何れかの情報によって重み付けを行うことを特徴とする請求項１記載の音声認識装置。
【請求項９】
音声開始位置を検出する検出手段を更に備え、
該検出手段により検出された音声開始位置に対応するフレームの前後の複数フレームに対して、前記強調係数による重み付けを行うことを特徴とする請求項１記載の音声認識装置。
【請求項１０】
前記エネルギーの計算を子音の特徴的な部分を示す帯域を通過させた音声波形に基づいて行ったことを特徴とする請求項１記載の音声認識装置。
【請求項１１】
入力された音声の認識を行う音声認識方法において、
前記入力された音声を所定区間に区切って得られる１以上のフレームを元に求められる特徴ベクトル列と、予め有する確率モデルと、前記フレームごとにそのフレームが有するエネルギーを元に求められた強調係数とに基づいて、前記特徴ベクトル列が出力される尤度を算出し、
前記算出された尤度に基づいて、認識結果を示す情報を出力することを特徴とする音声認識方法。
【請求項１２】
状態Ｓｉから状態Ｓｊに遷移する際に音声の特徴ベクトルｙが出現する確率が、連続確率密度分布ｂｉｊ（ｙ）で表わされるＨＭＭを用いる音声認識方法において、
入力音声から特徴ベクトル系列Ｙ＝［ｙ１，ｙ２，・・・，ｙＴ］を求める処理と、
与えられたモデルから、前記特徴ベクトル系列Ｙが出力される確率の自然対数値Ｂｉｊを、フレーム毎に与えられた強調係数をＦｋｉとして、
Ｂｉｊ＝ｌｎ（Ｆｋｉ×ｂｉｊ（ｙＴ））
から求める処理と、
当該ＨＭＭにおける状態Ｓｉから状態Ｓｊに遷移する際の遷移確率ａｉｊの自然対数値Ａｉｊと前記Ｂｉｊとを用いてビタビアルゴリズムにより、当該ＨＭＭにおける特徴ベクトル系列Ｙ１，Ｙ２，・・・，Ｙｔ，・・・，ＹＴの出現確率Ｐ（Ｙ１，Ｙ２，・・・，Ｙｔ，・・・，ＹＴ）を求めることにより、当該ＨＭＭと音声信号の特徴ベクトル系列Ｙ１，Ｙ２，・・・，Ｙｔ，・・・，ＹＴとの尤度を算出することを特徴とする、隠れマルコフモデルと音声信号の類似度計算方法。
【請求項１３】
入力された音声の認識を行わせるプログラムであって、コンピュータに、
前記入力された音声を所定区間に区切って得られる１以上のフレームを元に求められた特徴ベクトル列と、予め有する確率モデルと、前記フレームごとにそのフレームが有するエネルギーを元に求められた強調係数とに基づいて、前記特徴ベクトル列が出力される尤度を算出する処理と、
前記算出された尤度に基づいて、認識結果を示す情報を出力する処理とを実行させることを特徴とする音声認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力された音声の認識を行う音声認識装置に関し、特に、その音声の認識を確率モデルに基づいて行う音声認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、入力された音声の認識を行う音声認識装置として様々な装置が知られている。その中のあるものは、確率モデルに基づいて認識を行っている。このような確率モデルの一例として、以下ではＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ  隠れマルコフモデル）を用いる場合について説明する。
【０００３】
このＨＭＭをモデルとして用いる音声認識方法は、観測不可能な（Ｈｉｄｄｅｎ）基礎統計過程を有する２重統計過程であり、複数の状態Ｓ１、Ｓ２、・・・、ＳＮ（Ｎは状態数）と、その状態間の遷移確率ａｉｊとから構成される。そして、状態が遷移するときに遷移先の状態Ｓｊからシンボル（特徴ベクトル）ｏを出力する確率ｂｊ（ｏ）を算出することにより、入力される特徴ベクトル列Ｙ＝｛ｙ１、・・・、ｙＴ｝が出力される（事後）確率Ｐ（Ｏ，Ｘ／Ｍ）を算出し、その算出結果に基づいて、例えばその出力される確率が最も高いモデルを認識結果としたり、その出力される確率の高い方からの所定数分（例えば１位から５位まで）のモデルを認識結果としたりしている。
【０００４】
図１６は上記ＨＭＭを用いる音声認識方法における確率（尤度）算出処理を説明する図であり、入力される特徴ベクトル列Ｙ＝｛ｙ１、・・・、ｙ５｝から３状態モデルによって確率を算出する場合を示す図である。図１６では、状態Ｓ２からシンボルｏ１とｏ２が、状態Ｓ３からシンボルｏ３が、状態Ｓ４からシンボルｏ４とｏ５が、それぞれ出力されている。この場合、上記確率Ｐ（Ｏ，Ｘ／Ｍ）は以下の式により算出される。
Ｐ（Ｏ，Ｘ／Ｍ）＝ａ１２ｂ２（ｏ１）ａ２２ｂ２（ｏ２）ａ２３ｂ３（ｏ３）・・・
なお、ＨＭＭを音声認識に適用することは、下記特許文献１を始めとする多数の文献に記載されており、周知の技術である。
【０００５】
【特許文献１】特開平０５−１９７３８８「隠れマルコフモデルと音声信号との類似度計算方法」
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
音声認識を行う装置にとっての１つの課題は、その装置が行う音声認識を人間が行う音声認識になるべく近づけることである。しかし、人間が行う音声認識と装置が行う音声認識との間には、様々な差異がある。例えば、子音などの突発的な（瞬間的な）音声に対する認識率は、装置による場合の方が人間による場合よりも劣る。
【０００７】
これは、人間が音を認識する際には、突発的な音声は定常的な（冗長的な）音声と比較してより細かく判別してその発生内容を把握しているのに対し、装置が音を認識する際には、突発的な音声も定常的な音声も殆ど区別していないからである。
【０００８】
本発明の課題は、認識対象となる音声の内の突発的な部分に対する認識率を向上させることが可能な音声認識装置を提供することである。
本発明の別の課題は、認識対象となる音声の内の突発的な部分に対する認識率を向上させることにより、その認識対象の音声に対する認識率を改善することが可能な音声認識装置を提供することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記課題を解決するため、下記のような構成を採用した。
すなわち、本発明の第１態様によれば、本発明の音声認識装置は、入力された音声を所定区間に区切って得られる１以上のフレームに基づいて特徴ベクトル列を求める特徴量抽出手段と、前記フレームごとにそのフレームが有するエネルギーに基づいて強調係数を求める強調係数算出手段と、前記特徴量抽出手段および前記強調係数算出手段の各出力と所定の確率モデルとに基づいて、前記特徴ベクトル列が出力される尤度を算出する尤度算出手段と、前記算出された尤度に基づいて、認識結果を示す情報を出力する出力手段とを備えることを特徴とする音声認識装置である。
【００１０】
ここで、前記特徴ベクトル列が出力される尤度を算出するに際して、前記フレームごとにそのフレームが有するエネルギーを元に求められた強調係数によって、音声の内の突発的な部分（子音部分）が強調されるので、その突発的な部分に対する認識率を向上させることができる。
【００１１】
本発明の第２態様によれば、前記強調係数は、前記エネルギーを強調する度合いを定める、所定の値をもつ制御パラメータを含むことができる。
この場合、この制御パラメータの値を適度に調整して、音声の内の突発的な部分に対する認識率を向上させることにより、その認識対象の音声に対する認識率を改善することができる。
【００１２】
本発明の第３〜第１３の態様は以下の通りである。
３．前記確率モデルは、複数の状態を有すると共に、それら状態間の遷移確率が設定された隠れマルコフ（ＨＭＭ）モデルであることを特徴とする本発明の第１態様記載の音声認識装置。
【００１３】
４．前記尤度算出手段は、遷移元の状態から遷移先の状態への遷移確率と、状態が遷移するときその遷移先の状態で特徴ベクトルが出力される確率と、その出力される特徴ベクトルに対応する強調係数との各因子を、前記特徴ベクトル列に渡って乗算を繰り返して得られる累積値によって、前記特徴ベクトル列が出力される確率を算出するものであることを特徴とする本発明の第３態様記載の音声認識装置。
【００１４】
５．前記強調係数は、その対応するフレームが有するエネルギーの変化分に基づいて求められることを特徴とする本発明の第１態様記載の音声認識装置。
６．前記エネルギーの変化分が増分であり、かつ、所定の閾値を越えた場合には、その閾値により前記強調係数を算出することを特徴とする本発明の第５態様記載の音声認識装置。
【００１５】
７．前記エネルギーの変化分が負の値となった場合には、強調係数による重み付けを行わないことを特徴とする本発明の第５態様記載の音声認識装置。
８．前記フレーム毎の重み付けを行う強調係数は、前記入力された音声信号を表現するフレーム毎のフレーム間平均パワー、フレーム間平均パワーの微分値、フレーム間平均パワーの２階微分値、またはフレーム間平均パワーおよびフレーム間平均パワーの微分値の何れかの情報によって重み付けを行うことを特徴とする本発明の第１態様記載の音声認識装置。
９．音声開始位置を検出する検出手段を更に備え、
該検出手段により検出された音声開始位置に対応するフレームの前後の複数フレームに対して、前記強調係数による重み付けを行うことを特徴とする本発明の第１態様記載の音声認識装置。
１０．前記エネルギーの計算を子音の特徴的な部分を示す帯域を通過させた音声波形に基づいて行ったことを特徴とする本発明の第１態様記載の音声認識装置。
１１．入力された音声の認識を行う音声認識方法において、
前記入力された音声を所定区間に区切って得られる１以上のフレームを元に求められる特徴ベクトル列と、予め有する確率モデルと、前記フレームごとにそのフレームが有するエネルギーを元に求められた強調係数とに基づいて、前記特徴ベクトル列が出力される尤度を算出し、
前記算出された尤度に基づいて、認識結果を示す情報を出力することを特徴とする音声認識方法。
１２．状態Ｓｉから状態Ｓｊに遷移する際に音声の特徴ベクトルｙが出現する確率が、連続確率密度分布ｂｉｊ（ｙ）で表わされるＨＭＭを用いる音声認識方法において、
入力音声から特徴ベクトル系列Ｙ＝［ｙ１，ｙ２，・・・，ｙＴ］を求める処理と、
与えられたモデルから、前記特徴ベクトル系列Ｙが出力される確率の自然対数値Ｂｉｊを、フレーム毎に与えられた強調係数をＦｋｉとして、
Ｂｉｊ＝ｌｎ（Ｆｋｉ×ｂｉｊ（ｙＴ））
から求める処理と、
当該ＨＭＭにおける状態Ｓｉから状態Ｓｊに遷移する際の遷移確率ａｉｊの自然対数値Ａｉｊと前記Ｂｉｊとを用いてビタビアルゴリズムにより、当該ＨＭＭにおける特徴ベクトル系列Ｙ１，Ｙ２，・・・，Ｙｔ，・・・，ＹＴの出現確率Ｐ（Ｙ１，Ｙ２，・・・，Ｙｔ，・・・，ＹＴ）を求めることにより、当該ＨＭＭと音声信号の特徴ベクトル系列Ｙ１，Ｙ２，・・・，Ｙｔ，・・・，ＹＴとの尤度を算出することを特徴とする、隠れマルコフモデルと音声信号の類似度計算方法。
１３．入力された音声の認識を行わせるプログラムであって、コンピュータに、
前記入力された音声を所定区間に区切って得られる１以上のフレームを元に求められた特徴ベクトル列と、予め有する確率モデルと、前記フレームごとにそのフレームが有するエネルギーを元に求められた強調係数とに基づいて、前記特徴ベクトル列が出力される尤度を算出する処理と、
前記算出された尤度に基づいて、認識結果を示す情報を出力する処理とを実行させることを特徴とする音声認識プログラム。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、本発明の一実施形態の音声認識装置を示すブロック図である。
図１において、音声認識装置は、音声を入力する入力部（マイク）１１と、入力された音声をアナログ信号からディジタル信号に変換するＡＤ変換器１２と、ディジタル信号に変換された音声データから、入力された音声を所定区間毎に区切って得られる１以上のフレームを元に求められた特徴ベクトル列によって与えられる特徴量を抽出する特徴量抽出部１３と、あらかじめ求めてある確率モデル１５と、強調係数の算出を行う強調係数算出部１６と、特徴量抽出部１３から抽出された特徴量と強調係数算出部１６で算出された強調係数と上記の確率モデルとに基づいて特徴ベクトル列が出力される確率（尤度）算出を行う確率（尤度）算出部１７と、その算出された尤度に基づき、入力された音声に対する認識結果を出力する出力部１８とにより構成される。
【００１７】
以下、図１の音声認識装置の動作を説明する。
図１において、音声が入力部１１を介して入力されると、その入力された音声はＡＤ変換器１２を介してアナログ信号からディジタル信号に変換され、特徴量抽出部１３に渡される。
【００１８】
ディジタル信号に変換された音声データを渡された特徴量抽出部１３中の特徴ベクトル列算出部１４では、その音声データを所定区間に区切って得られる１以上のフレームに基づいて特徴ベクトル列を算出する。
図２は、音声波形（音声データ）をフレームに区切る様子を説明する図である。図２（ａ）において、音声波形から横軸（時間軸）上の所定幅（フレーム幅）を所定のシフト量（フレームシフト）だけ順次シフトすることにより、複数の（図では５つの）フレームが得られる。そして、このようにして得られたフレーム１〜５のそれぞれに対し、図２（ｂ）に示すように、特徴ベクトル（シンボル）を始めとする各種の特徴量が算出される。フレーム１〜５の全体としては、それら特徴量は、特徴量時系列を形成する。例えば、１つのフレームに対応する特徴ベクトルは、フレーム１〜５の全体としては、特徴ベクトル列となる。なお、特徴ベクトル（列）としては、ケプストラム係数（Ｃｅｐｓｔｒｕｍ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ，Ｍｅｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）などの各種係数を用いることができる。
【００１９】
より具体的には、上記確率モデルは、図３に示すように、複数の状態Ｓ１，・・・，ＳＮ（図３ではＮ＝５）を有するモデルであって、それら状態間の遷移確率ａｉｊ（状態ＳｉからＳｊへの遷移確率）が設定されたモデルである。そして、シンボル出力確率算出部は、状態が遷移したとき、その遷移先の状態Ｓｊで特徴ベクトルｏｔが出力される確率ｂｊ（ｏｔ）を算出している。なお、特徴ベクトルｏｔは、上記したように、所定の次元数Ｌを有するＭＦＣＣを含んで構成されるが、本実施形態においては、Ｌ次元のＭＦＣＣ、Ｌ次元のΔＭＦＣＣ、Ｌ次元のΔΔＭＦＣＣ、ΔＥ、ΔΔＥ、の計３Ｌ＋２次元で構成している。
【００２０】
本実施形態では、フレームごとにそのフレーム（例えば、ｔ番目のフレーム）が有するエネルギーを元に求められた強調係数Ｆｋｔによって、そのフレームに対応する特徴ベクトル（シンボル）ｏｔが出力される確率ｂｊ（ｏｔ）を重み付けしている。
【００２１】
そして、後述する理由により、本実施形態では、上記強調係数Ｆｋｔを下記（１）式で計算している。
Ｆｋｔ＝１＋ΔＥｔ／ｋ                                  ・・・（１）
ここで、ΔＥｔは、フレーム間平均パワーの微分値（計算上は、差分値）であり、次式により求められる。
【００２２】
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（２）式において、Θはｔ番目のフレームのフレーム間平均パワーの微分値を求めるに際して考慮するフレーム間平均パワーＥの（ｔ番目付近の）前後のフレーム数である。このフレーム数としては、２〜５が通常、適切な値とされている。以下の実験例では、Θ＝２とした。また、θは、考慮する前後のフレーム数Θの範囲を動くパラメータである。
【００２３】
なお、（２）式中の右辺のＥは注目する１つのフレーム（ここでは、ｔ番目のフレームとする）におけるパワーの平均値であるフレーム間平均パワーを表し、このｔ番目のフレームでサンプルされた信号｛ｓｉ，ｉ＝１，Ｍ｝に対し、下記（３）式で求められる。
Ｅｔ＝ΣＭｉ＝１ｓｉ２                                    ・・・（３）
なお、フレーム間平均パワーＥは、音が空間を伝播する際に生じる疎密波の圧力を１６ビットでサンプリングしたサンプリング値であり、その単位は圧力である。
【００２４】
従来例で述べたように、装置を用いて音声認識を行う場合、子音などの突発的な（瞬間的な）部分に対する認識率は、母音などの定常的な部分に比べて、一般に低くなっている。そして、例えば入力された１つの音節の認識率は、その音節を構成する突発的な部分、及び定常的な部分のそれぞれの認識率に影響される。
【００２５】
このような状況をふまえて以下では、１音節の認識率が改善するように、突発的な音に対する認識率を向上させるために、上記した（１）式の特徴ベクトル（シンボル）ｏｔが出力される確率ｂｊ（ｏｔ）に対して重み付けを行う強調係数Ｆｋｔの右辺のパラメータｋを、どのように設定すべきかについて、図５〜図８を参照しつつ以下に説明する。
【００２６】
図４（ａ）〜図７（ａ）は、日本語１１０音節の内、ｈａ，ａ，ｇａ，ｋｙａに対応する単音節の発声をサンプリングした単音節発声波形（ＰＣＭ波形）のデータを示す図であり、下記文献１の「発声者番号ＣＡＮ２０１，第１発声，４８ｋサンプル」を引用したものである。
【００２７】
【文献１】（社）日本電子工業振興会、日本語共通音声データ
図４（ａ）〜図７（ａ）の音声波形に対し、サンプル周波数４８ｋＨｚ、フレーム幅４６．３ｍｓｅｃ、フレームシフト１０．９ｍｓｅｃの条件で数値実験して求めたフレーム間平均パワーＥ、フレーム間平均パワーの微分値ΔＥ、フレーム間平均パワーの微分値の微分値ΔΔＥを、図４（ｂ）〜図７（ｂ）にそれぞれ示す。なお、図４（ａ）〜図７（ａ）の横軸の単位は時間であり、縦軸は音が空間を伝播する際に生じる疎密波の圧力を１６ビットでサンプリングしたサンプリング値であり、その単位は圧力である。また、図４（ｂ）〜図７（ｂ）の横軸の単位も時間である。
【００２８】
図４（ｂ）〜図７（ｂ）のΔＥのグラフを、図４（ｂ）〜図７（ｂ）の単音節発声波形と対応づけて見た場合、ΔＥは、単音節発声波形上の発声先頭部でプラスの値をとり、発声終了部でマイナスの値をとっている。
単音節発声波形の先頭のプラス部は、短母音発声を除いて音節の子音部分に相当する。本実施形態では、この子音部分に適度な重み付けを行うことによって、音節の子音部分の認識率を向上させ、これにより、その子音部分を含む音節の認識率も向上させるものである。なお、単音節発声波形の末尾のマイナス部は、母音終了時の発声部である。
【００２９】
図４（ｂ）〜図７（ｂ）のΔＥのグラフを、Ｅのグラフと対応づけて見た場合、単音節発声波形の発声先頭部でＥが急激に大きくなると、それに対応してΔＥも発声先頭部付近でピーク（極値）をとる。そのピークの値は１〜２程度である。
【００３０】
図８は、上記（１）式中の右辺のフレーム間平均パワーの微分値ΔＥ、及びパラメータｋの値を変化させたときの対応する左辺の強調係数Ｆｋの値の一覧を示す図である。例えば、ΔＥ＝２、ｋ＝０．８のときはＦｋ＝３．５となり、そのフレームの確率計算は３．５倍される。
【００３１】
図９は、上記（１）式中の右辺のパラメータｋを変化させた場合の認識結果を示す図であり、（ａ）は上記ｋに対し、子音（単独）、母音（ａｉｕｅｏのみ）、音節のそれぞれの認識率（％）を、（ｂ）は（ａ）に対応するグラフを、それぞれ示す図である。なお、図中で「強調無し」とは、強調係数Ｆｋによる強調（重み付け）を行わないこと（すなわち、Ｆｋ＝１であること）を意味する。
【００３２】
図９（ａ）（ｂ）を参照すると、子音のみの認識率では、ｋ＝０．４のとき、８６．７６７％がピークとなっているが、このｋ＝０．４に対応する音節の認識率は８５．７４０％となっており、必ずしもピークではない。ｋ＝０．４付近から母音の認識率が若干低下していることがその原因として考えられる。これに対し、音節の認識率のピークを与えるｋ＝０．８では、子音の認識率が十分に上昇しているのに対し、母音の認識率が殆ど低下していない。
【００３３】
このように音節の認識率は、その音節を構成する子音と母音の認識率の影響を受けるので、それら子音と母音の認識率を考慮しつつ、適度な強調を行うことが必要になる。
図１０は、上記（１）式中の右辺のパラメータｋを変化させた場合の認識結果が「強調無し」の場合に比べてどのくらい変化したかを示す図であり、（ａ）は上記ｋに対し、子音（単独）、母音（ａｉｕｅｏのみ）、音節のそれぞれの認識率（％）の「強調無し」の認識率（％）に対する割合（％）を、（ｂ）は（ａ）に対応するグラフを、それぞれ示す図である。
【００３４】
図１０（ａ）（ｂ）を参照すると、ｋ＝０．８のときの音節の認識率のピークは、強調無し時に比べて１％程度、改善されていることが分かる。
なお、この強調係数Ｆｋの計算は、図１の強調係数算出部が上記（１）式に基づいて行う。この強調係数Ｆｋの算出に際して、（１）式右辺のパラメータｋは、上記した方法により予め最適な値に設定されている。ΔＥを算出する方法は色々考えられるが、以下にその一例を図１１のフローチャートを参照しつつ説明する。この計算例においては、図１の特徴ベクトル列算出部１４が、エネルギーＥの算出を兼ねる構成としている。
【００３５】
図１１において、特徴ベクトル列算出部は、ステップＳ１において、認識対象となっている音節を図３に示すように、分割して得られる複数のフレームから現在の処理対象となるｔ番目のフレームにつき、特徴ベクトルｙｔと、フレーム間平均パワーＥｔとを算出している。そして、ステップＳ２において、その音節が終了したか否かを判定している。終了していないと判定された場合は、ステップＳ１に戻り、次のフレーム（例えば、ｔ＋１番目のフレーム）につき、特徴ベクトルｙｔ＋１と、フレーム間平均パワーＥｔ＋１とを算出する。
【００３６】
一方、終了していると判定された場合は、一連の処理を終了する。なお、この場合、上記図１の強調係数算出部が上記（２）式を用いて算出された各Ｅから各ΔＥの値を計算する。
以上によって、確率（尤度）の計算に必要な各種パラメータが揃い、図１の確率（尤度）算出部１７において、特徴ベクトル列が出力される確率（尤度）を算出することとなる。
【００３７】
図１の確率（尤度）算出部１７は、遷移元の状態Ｓｉから遷移先の状態Ｓｊへの遷移確率ａｉｊと、状態が遷移するときその遷移先の状態Ｓｊで前記特徴ベクトルｏｔが出力される確率ｂｊ（ｏｔ）と、その出力される特徴ベクトルｏｔに対応する強調係数Ｆｋｔとの各因子を、特徴ベクトル列に渡って乗算を繰り返して得られる累積値によって、その特徴ベクトル列が出力される確率Ｐ（Ｏ，Ｘ／Ｍ）を算出する。
【００３８】
例えば図３では、本実施形態における変更点を理解しやすいように図１６と同様に、状態Ｓ２からシンボルｏ１とｏ２が、状態Ｓ３からシンボルｏ３が、状態Ｓ４からシンボルｏ４とｏ５が、それぞれ出力されているので、下記（４）式によって特徴ベクトル列が出力される（事後）確率Ｐ（Ｏ，Ｘ／Ｍ）が求められる。
Ｐ（Ｏ，Ｘ／Ｍ）＝ａ１２ｂ２（ｏ１）Ｆｋ１・ａ２２ｂ２（ｏ２）Ｆｋ２・ａ２３ｂ３（ｏ３）Ｆｋ３・・・                                ・・・（４）
ここで、強調係数Ｆｋｉは（１）式に基づいて計算される重み係数である。なお、このようにして算出された（事後）確率Ｐ（Ｏ，Ｘ／Ｍ）は、１音節モデル（例えば、ａ，ｋｙａなど）に対応するその特徴ベクトル列の出力確率であることはいうまでもない。そして、全ての音節モデル（例えば上記した日本語１１０音節）に渡って、上記した特徴量抽出部１３や、確率（尤度）算出部１７での計算が行われ、その結果が図１の出力部１８に渡される。そして、出力部から算出された確率Ｐ（Ｏ，Ｘ／Ｍ）をふまえた認識結果が出力される。なお、上記全ての音節モデルに対する特徴ベクトル列の出力確率の計算は通常、例えばビタビアルゴリズムなどのアルゴリズムによってパラレル（並列）に行われる。ビタビアルゴリズムとは、最大確率を与える状態と遷移系列にそって出力の確率を求めるもの、すなわち、与えられた信号系列を最も高い確率で生成する状態遷移系列を求めるものである。
【００３９】
以上の説明においては、ΔＥ等のパワーによってＦｋ値を調整したが、入力した音声に突発性ノイズが多い場合、意味のないノイズ周辺の確率（尤度）計算を強調してしまい、認識に悪影響を及ぼす可能性がある。音節を対象とした音声認識の場合、子音は殆ど音声区間の最初の部分にあるので、その最初の部分を検出する音声区間開始位置検出処理を設けて、その検出処理によって検出された開始位置の前後の複数フレームに渡ってのみ、上記したＦｋによる重み付けを行うようにしてもよい。
【００４０】
例えば図１２では、検出された音声区間開始位置の前後のＮフレームに対して、上記した強調係数Ｆｋによる重み付けを行っている。上記した方法によれば、確率（累積尤度）は１フレームごとに計算されるので、検出された音声区間開始位置までのＮフレーム分の累積尤度計算が既に終了している場合がある。そのような場合には、Ｎフレーム遡り、Ｆｋ値を調整した後、再度尤度計算を行う。
【００４１】
なお、上記した音声区間開始位置検出処理の方法は問わないが、一例としては、無音で学習した無音モデル（この無音モデルもＨＭＭの１種である）を有音モデル同様に用意し、１フレームごとに有音モデルと無音モデルでどちらの尤度が高いかを計算し、その結果を図１３に示すように、現在のフレームａを含む過去ｘフレーム分（図ではｘ＝１０）保持し、その保持したデータに対して、有音／無音比率を常に監視し、その比率が所定値を越えたところを上記開始位置とする方法などがある。
【００４２】
図１４は、本発明の別実施形態の音声認識装置のブロック図である。なお、図１と重複する部分については説明を省略する。図１４では、ＡＤ変換器１２は、特徴量抽出部１３の他に、ＢＰＦ（バンドパスフィルタ）２１にもディジタル信号に変換された音声波形を送っている。ＢＰＦ２１は、子音の特徴的部分を示す帯域（３ｋＨｚ〜８ｋＨｚ）を通過させるフィルタであり、このＢＰＦ２１を通過させた音声波形を用いて上記強調係数Ｆｋを算出する際に用いるフレーム間平均パワーＥを算出するようにしている。これにより、子音の特徴的部分が多く含まれる３ｋＨｚ〜８ｋＨｚの帯域を、上記強調係数により強調することが可能となる。なお、そのＢＰＦ２１を通過した音声波形を入力した図１４の強調係数算出部２２では、図２に示すように、その音声波形を複数のフレームに分割し、各フレームにつき、そのフレームに対応するフレーム間平均パワーＥを算出し、そのＥに基づいて、ΔＥ、Ｆｋを算出する。
【００４３】
なお、音声波形中には、そのままエネルギー（フレーム間平均パワー）Ｅを計算した場合に、非常に大きな値となったり、負の値となったりすることがある。これらの値をそのまま反映させて強調係数の計算を行うことは好ましくないことが多い。そこで、図１５に示すように、上記した非常に大きいＥの値に対しては、所定の閾値を設け（例えば、図ではＦｋが２以下となるように閾値を設けている）、その所定の閾値を越えた場合には、その閾値により強調係数を算出するようにしてもよい。また、上記した負のＥの値に対しては、強調係数による重み付けを行わない（すなわち、Ｆｋ＝１とする）ようにしてもよい。
【００４４】
なお、以上の説明は、ハード的な構成を中心に行ったが、上記した図１や図１４の特徴量抽出部や強調係数算出部が行う処理をプログラムによってソフト的に実現することも可能である。
具体的には、上述した各処理を行うプログラムを、例えば磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリなどの記録媒体に書き込んで各種装置に適用したり、そのプログラム自体をネットワーク等の伝送媒体により伝送して各種装置に適用することも可能である。本装置を実現するコンピュータは、記録媒体に記録されたプログラムあるいは伝送媒体を介して提供されたプログラムを読み込み、このプログラムによって動作が制御されることにより、上述した処理を実行する。
【００４５】
また、各記憶手段や記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等の記憶手段の例の他にも、さらに例えば、Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｃ（Ｒ）やＡＯＤ（Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｄｉｓｃ）などの青色レーザを用いた次世代光ディスク記憶媒体、赤色レーザを用いるＨＤ−ＤＶＤ９、青紫色レーザーを用いるＢｌｕｅ  Ｌａｓｅｒ  ＤＶＤなど、今後開発される種々の大容量記憶媒体を用いて本発明を実施することが可能である。
【００４６】
【発明の効果】
以上説明してきたように、本発明の音声認識装置は、特徴ベクトル列が出力される確率を算出するに際して、フレームごとにそのフレームが有するエネルギーを元に求められた強調係数によって、音声の内の突発的な部分（子音部分）が強調されるので、その突発的な部分に対する認識率を向上させることができる。
【００４７】
また、上記強調係数は、予め値が所定値に設定された前記エネルギーを強調する度合いを定める１つの制御パラメータを含むことができ、この制御パラメータの値を適度に調整して、音声の内の突発的な部分に対する認識率を向上させることにより、その認識対象の音声に対する認識率を改善することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態の音声認識装置のブロック図である。
【図２】音声波形（音声データ）をフレームに区切る様子を説明する図である。
【図３】本実施形態のＨＭＭを用いる音声認識方法における確率（尤度）算出処理を説明する図である。
【図４】（ａ）は、日本語１１０音節の内、ｈａに対応する単音節の発声をサンプリングした単音節発声波形（ＰＣＭ波形）のデータを示す図であり、（ｂ）は、（ａ）の音声波形に対し、数値実験して求めたフレーム間平均パワーＥ、フレーム間平均パワーの微分値ΔＥ、フレーム間平均パワーの微分値の微分値ΔΔＥを示す図である。
【図５】（ａ）は、日本語１１０音節の内、ａに対応する単音節の発声をサンプリングした単音節発声波形（ＰＣＭ波形）のデータを示す図であり、（ｂ）は、（ａ）の音声波形に対し、数値実験して求めたフレーム間平均パワーＥ、フレーム間平均パワーの微分値ΔＥ、フレーム間平均パワーの微分値の微分値ΔΔＥを示す図である。
【図６】（ａ）は、日本語１１０音節の内、ｇａに対応する単音節の発声をサンプリングした単音節発声波形（ＰＣＭ波形）のデータを示す図であり、（ｂ）は、（ａ）の音声波形に対し、数値実験して求めたフレーム間平均パワーＥ、フレーム間平均パワーの微分値ΔＥ、フレーム間平均パワーの微分値の微分値ΔΔＥを示す図である。
【図７】（ａ）は、日本語１１０音節の内、ｋｙａに対応する単音節の発声をサンプリングした単音節発声波形（ＰＣＭ波形）のデータを示す図であり、（ｂ）は、（ａ）の音声波形に対し、数値実験して求めたフレーム間平均パワーＥ、フレーム間平均パワーの微分値ΔＥ、フレーム間平均パワーの微分値の微分値ΔΔＥを示す図である。
【図８】フレーム間平均パワーの微分値ΔＥ、及びパラメータｋの値を変化させたときの対応する強調係数Ｆｋの値の一覧を示す図である。
【図９】パラメータｋを変化させた場合の認識結果を示す図であり、（ａ）はパラメータｋに対し、子音（単独）、母音（ａｉｕｅｏのみ）、音節のそれぞれの認識率（％）を、（ｂ）は（ａ）に対応するグラフを、それぞれ示す図である。
【図１０】パラメータｋを変化させた場合の認識結果が「強調無し」の場合に比べてどのくらい変化したかを示す図であり、（ａ）はパラメータｋに対し、子音（単独）、母音（ａｉｕｅｏのみ）、音節のそれぞれの認識率（％）の「強調無し」の認識率（％）に対する割合（％）を、（ｂ）は（ａ）に対応するグラフを、それぞれ示す図である。
【図１１】特徴ベクトル列算出部が行う計算の一例を示すフローチャートである。
【図１２】強調係数で強調を行う範囲の一例である。
【図１３】開始位置の検出方法の一例を説明する図である。
【図１４】本発明の別実施形態の音声認識装置のブロック図である。
【図１５】強調係数の値の範囲を所定値に収めることを説明する図である。
【図１６】従来のＨＭＭを用いる音声認識方法における確率（尤度）算出処理を説明する図である。
【符号の説明】
１１  入力部
１２  ＡＤ変換器
１３  特徴量抽出部
１４  特徴ベクトル列算出部
１５  シンボル出力確率算出部
１６，２２  強調係数算出部
１７  確率（尤度）算出部
１８  出力部
２１  ＢＰＦ
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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