(57)【要約】【課題】複数のマイクロフォンを必要とせず、音声認識装置の使用環境が音声認識処理にとって適切か否かを好適に判定することができる音声認識環境判定方法を提供する。【解決手段】音声認識装置には、音響モデルを用いて音声認識を行う音声認識装置の使用環境を判定する音声認識環境判定機能が備わっている。まず、音声を入力し、入力された音声が音声認識対象の音声であるか否かを判定する。次いで、音声認識対象の音声と判定された音声と音響モデル作成時の背景雑音との類似度を算出し、算出された類似度に基づいて音声認識装置の使用環境を判定する。【選択図】  図２
2004219918.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音響モデルを用いて音声認識を行う音声認識装置の使用環境を判定する音声認識環境判定方法であって、
音声を入力する入力工程と、
入力された前記音声が音声認識対象の音声であるか否かを判定する音声判定工程と、
音声認識対象の音声と判定された前記音声と前記音響モデル作成時の背景雑音との類似度を算出する類似度算出工程と、
算出された前記類似度に基づいて前記音声認識装置の使用環境を判定する環境判定工程とを有することを特徴とする音声認識環境判定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声認識装置による音声認識が適切に行える環境であるか、音声認識には厳しい環境であるかといった音声認識の使用環境の良否を判定する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
音声認識は、従来、キーボードやボタン等を手で操作することによりデータ入力や指示を可能としていた入力手段に代わって、音声を使用することにより誰でも簡単に使える入力手段として様々な場面での利用が期待されている。例えば、近年、音声で文章を入力するディクテーションソフト、電話応答を自動で行う通話システム、呼びかけると返事をする玩具等に至るまで、実にさまざまな分野で、さまざまな使用者を対象にした音声認識技術が実用化され、利用されるようになってきている。
【０００３】
このように、音声認識は、認識性能が高い場合には非常に便利な入力手段として利用できる反面、認識性能が低い場合には誤認識が発生して、従来の手で操作する入力手段よりも非効率的な場合がある。音声認識における認識率の低下の要因としては、様々な要因が考えられるが、なかでも使用環境の背景雑音による影響が極めて大きい。例えば、オフィス環境のような比較的静かで背景雑音が少ない環境では正しく認識できる音声認識装置であっても、人混みや騒音の激しい場所で利用すると認識率が極端に低下するといった場合がある。
【０００４】
また、音声認識装置の種類によっても雑音への耐性が異なっており、ある音声認識装置で認識できる場合であっても、別の音声認識装置では全く認識できないといった場合もある。例えば、カーナビゲーションシステム等で利用されている音声認識装置は走行中での自動車内でも十分な性能を発揮する場合が多いが、走行中の自動車内でディクテーションソフトによって文章を入力しようとしても正しく入力できない場合がある。
【０００５】
上述したように、音声認識装置における認識性能が使用環境によって劣化することから、音声認識にとって好ましくない環境であることが事前にわかっていれば、アプリケーションによっては当初からユーザに対して音声入力手段以外の手段で入力させるという選択をさせることが可能である。また、ユーザが音声認識装置の性能劣化の原因が背景雑音によるものであると予測可能な場合には、静かな場所へ移動したり、発声をより明瞭にしたり、雑音源を自力で除去する等の対応をとることができる。このように、ユーザが意図している装置への情報等の入力を音声で入力させたり、手入力で入力させるといった適切な指示を入力時の環境に応じて判定してユーザに通知することにより、ユーザは環境に応じた円滑な入力操作を実行することが可能となる。
【０００６】
従来から、音声認識装置のユーザに対して、音声入力が可能か否かを通知する方法がある（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の方法によれば、音声認識装置に音声入力用とノイズ入力用の二つのマイクロフォンを備え、入力音声と入力ノイズのパワーの大きさの差に基づいて音声入力可能か否かを判定している。すなわち、入力音声のパワーが入力ノイズのパワーよりも大きく、その差が大きい場合は音声入力可能と判定し、両者の差が小さい場合は、さらに入力ノイズ波形の相関を調べ、入力ノイズのパワーの大きさと合わせて総合的に音声認識が可能か否かを判定している。
【０００７】
【特許文献１】
特開平１０−２４０２９１号公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、一般に利用されているパーソナルコンピュータ（以下、「ＰＣ」と称す。）や音声入力を備えた機器では、複数のマイクロフォンを搭載することは少ないため、従来の方法を一般的なＰＣ等に対してそのまま適用することはできない。すなわち、新たにマイクロフォンを増設するなどのコストが余分にかかることになる。
【０００９】
一方、従来から音声認識に用いる音響モデルを雑音の混入した音声から作成する方法が知られているように、入力音声の認識に音響モデルを使用することによって雑音の大きさが大きい場合であっても入力音声の認識が可能な場合があり、この音響モデルを使用する方法は背景雑音に強いという特性を有している。
【００１０】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、複数のマイクロフォンを必要とせず、音声認識装置の使用環境が音声認識処理にとって適切か否かを好適に判定することができる音声認識環境判定方法を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明に係る音声認識環境判定方法は、音響モデルを用いて音声認識を行う音声認識装置の使用環境を判定する音声認識環境判定方法であって、
音声を入力する入力工程と、
入力された前記音声が音声認識対象の音声であるか否かを判定する音声判定工程と、
音声認識対象の音声と判定された前記音声と前記音響モデル作成時の背景雑音との類似度を算出する類似度算出工程と、
算出された前記類似度に基づいて前記音声認識装置の使用環境を判定する環境判定工程とを有することを特徴とする。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明に係る音声認識装置の使用環境を判定する方法に関する実施の形態について詳細に説明する。
【００１３】
＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の実施形態に係る音声認識環境判定機能を備える音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【００１４】
図１に示すように、第１の実施形態に係る音声認識装置において、１００は、背景雑音やユーザの入力音声等を入力するマイクロフォンであり、本音声認識装置では背景雑音及び入力音声とも同一もマイクロフォンから入力される。また、２００は、マイクロフォン１００を通して入力された音声が、ユーザによる入力音声であるか否かを判定する音声判定部である。以下、本実施形態では、ユーザによる入力音声以外の音声を背景雑音とみなす。
【００１５】
また、５００は、本音声認識装置が音声認識環境判定機能を動作するためのプログラム及び音声認識環境判定機能を動作するために必要なデータや動作の過程で生成されるデータを一時的に格納するＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク等で構成される記憶装置である。尚、記憶装置５００には、さらに、音響モデル作成時（学習時）の背景雑音の特徴が雑音モデル５０１として記憶されている。例えば、音響モデル学習時の雑音からＦＦＴ分析などの音響分析方法を用いてスペクトルを求めておき、それを予め記憶装置５００に雑音モデル５０１として記憶しておく。尚、音響モデル作成時の雑音のスペクトルについては、数秒〜数十秒程度の雑音から求めた時間平均スペクトルを求めておくことが望ましい。
【００１６】
また、記憶装置５００には、雑音モデル５０１以外にも、音声認識環境判定機能を備える本音声認識装置が、一般的な音声認識装置として機能する際に必要な装置全体を制御するプログラム、音声認識に必要な音響モデル、認識辞書等も記憶されている。
【００１７】
さらに、３００は、入力された背景雑音と音響モデル学習時の背景雑音との類似度を算出する類似度算出部である。さらにまた、４００は、類似度算出部３００で算出された類似度に基づいて、音声認識の使用環境を判定する環境判定部である。さらにまた、６００は、マイクロフォン１００から入力された音声が雑音ではなくユーザによる入力音声であると音声判定部２００で判定された場合、当該入力音声を認識する音声認識部である。さらにまた、本音声認識装置は、本装置全体の制御を行う制御部７００と、音声入力以外の手段でデータを入力したり、本装置に対して指示を付与するためのキーボード、マウス等で構成される入力装置８００と、ディスプレイやスピーカ等で実現される音声認識実行可能性の判定結果や音声認識の実行結果等を出力する出力装置９００とから構成される。
【００１８】
すなわち、本実施形態に係る音声認識装置には、後述するように、音響モデルを用いて音声認識を行う音声認識装置の使用環境を判定する音声認識環境判定機能が備わっており、音声を入力し、入力された音声が音声認識対象の音声であるか否かを判定し、音声認識対象の音声と判定された音声と音響モデル作成時の背景雑音との類似度を算出し、算出された類似度に基づいて音声認識装置の使用環境を判定することを特徴とする。
【００１９】
次に、図１に示すような構成を備えた本実施形態に係る音声認識環境判定機能を備える音声認識装置の動作例について説明する。図２は、本発明の第１の実施形態に係る音声認識環境判定機能を備える音声認識装置の動作手順を説明するためのフローチャートである。以下、図２に従って、本音声認識装置全体の処理の流れについて説明する。
【００２０】
まず、本装置が起動され（ステップＳ１０１）、マイクロフォン１００を通じてユーザの音声又は背景雑音の取り込みが開始される（ステップＳ１０２）。この取り込み処理は、ユーザが入力装置８００を用いて指示したり、音声を感知することによって自動的に感知した音声を取り込むようにしてもよい。
【００２１】
そして、マイクロフォン１００による音声取り込み開始後、音声判定部２００において音声認識が開始されたかどうかが判断される（ステップＳ１０３）。例えば、本実施形態では、キーボード、マウス、ボタン等の入力装置７００を用いてユーザが予め決められた操作（例えば、スペースキーの押下等の操作）を行った場合に「音声認識開始」であると判断されるようにしておく。また、逆に、上記のような予め決められた操作以外の場合が音声認識可能状態であって、取り込んだ音声を自動的に認識するようにして、上記操作が行われた場合に取り込んだ音声を音声認識用以外の音声（例えば、背景雑音）と判定するようにしてもよい。
【００２２】
さらに、ユーザの発声を検出することによって音声認識を自動的に開始するようにしてもよい。このような場合は、一般的な音声認識処理で用いられているような音声検出方法を用いて、音声認識部６００が音声を検出した段階を音声認識開始と判断するようにすればよい。一般に、音声認識では、１５〜３０ミリ秒分の音声データを一塊として５〜１５ミリ秒ごとにオーバーラップさせながら処理が行われる。ここで、一度に処理するデータの長さをフレーム長、オーバーラップする際にずらす長さをフレーム周期という。図４は、本実施形態に係る音声処理を実行する際のフレームの概念を説明するための図である。例えば、音声認識の開始を検出する処理は、フレーム周期ごとに行っても良いし、数フレームごとに行って処理量を落とすようにしても良い。
【００２３】
ステップＳ１０３において、音声判定部２００で音声認識開始を判断した結果、音声認識を開始したと判断された場合（Ｙｅｓ）、取り込んだ音声に対して音声認識部６００によって音声認識が行われる（ステップＳ１０８）。そして、制御部７００は、音声認識の結果に基づいて、事前に決められた手順に従って本音声認識装置の各種制御を行う（ステップＳ１０９）。ここで、各種制御とは、例えば、音声認識結果を出力装置９００に出力したり、認識結果をアプリケーションに送るといった制御部７００による制御がある。そして、各種制御の後、ステップＳ１０３に戻って、再び音声認識が開始されたか否かを判断する。
【００２４】
一方、ステップＳ１０３において、音声判定部２００によって音声認識が開始されていないと判断された場合（Ｎｏ）、マイクロフォン１００から取り込んだ音声を雑音として取り込む（ステップＳ１０４）。次に、類似度算出部３００において、入力された雑音と記憶装置５００に雑音モデル５０１として予め記憶されている音響モデル作成時の雑音との類似度が算出される（ステップＳ１０５）。
【００２５】
ここで、本実施形態においては、ステップＳ１０５で算出される類似度として、例えば、
（１）入力された雑音と音響モデル学習時の雑音とのスペクトル距離の逆数、
（２）音響モデル学習時の雑音をＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）でモデル化したときの当該ＨＭＭに対する入力された雑音の尤度、
等を用いることができる。
【００２６】
次に、上述した（１）及び（２）に例示されるそれぞれの類似度を算出する場合の実施形態について詳述する。
【００２７】
［スペクトル距離の逆数を類似度として用いる場合］
入力された雑音と音響モデル学習時の雑音とのスペクトル距離Ｄを求め、その逆数を類似度と定義する。すなわち、類似度Ｌは、
【００２８】
【数１】
2004219918.tif 000003
で定義される。
【００２９】
すなわち、本実施形態に係る音声認識環境判定方法では、ステップＳ１０３の音声判定ステップにより音声認識対象の音声と判定されなかった音声（すなわち、入力された雑音）のスペクトルと音響モデル作成時の背景雑音のスペクトルとに基づいて算出されたスペクトル距離Ｄの逆数Ｌを類似度として、ステップＳ１０５の類似度算出ステップを実行することを特徴とする。
【００３０】
ここで、２つのスペクトル間の距離（スペクトル距離）Ｄを求める方法について説明する。
【００３１】
尚、以下では、２つのスペクトルをスペクトルＡ、Ｂとし、
Ｉ：スペクトルを構成する要素数、
ｘＫ（ｉ）：スペクトルＫのｉ番目のスペクトル強度（１≦ｉ≦Ｉ）
μＫ（ｉ）：スペクトルＫのｉ番目のスペクトル強度の平均（１≦ｉ≦Ｉ）
σＫ（ｉ）：スペクトルＫのｉ番目のスペクトル強度の分散（１≦ｉ≦Ｉ）
とする。
【００３２】
次に、スペクトルＡに関しては、１フレーム分のスペクトルが求まる場合と、数フレーム分の時間平均スペクトルが求まる場合とについて説明する。また、スペクトルＢに関しては、時間平均スペクトルが求まっている場合について説明する。
【００３３】
ここで、スペクトル距離として以下のような距離を用いることができる。
（ａ）ユークリッド距離
【００３４】
【数２】
2004219918.tif 000004
（ｂ）スペクトルＢの分散を考慮した距離
【００３５】
【数３】
2004219918.tif 000005
（ｃ）スペクトルＡ、スペクトルＢの分散を考慮した距離
【００３６】
【数４】
2004219918.tif 000006
本実施形態では、上記（ａ）〜（ｃ）のいずれかで定義されるスペクトル距離を用いる。
【００３７】
そして、音響モデル学習時の雑音のスペクトルを求めたときと同じ音響分析手法を用いて、入力された雑音のスペクトルを算出する。ここで、入力された雑音のスペクトルをスペクトルＡ、学習時の雑音のスペクトルをスペクトルＢとすると、上記（ａ）〜（ｃ）のいずれかの方法でスペクトル距離Ｄを計算することができる。
【００３８】
すなわち、本実施形態に係る音声認識環境判定方法では、ステップＳ１０５の類似度算出ステップで、スペクトル距離を算出する際に、音響モデル作成時の背景雑音のスペクトル（スペクトルＢ）の分散、又は、音声認識用の音声と判定されなかった音声のスペクトル（スペクトルＡ）の分散及び音響モデル作成時の背景雑音のスペクトル（スペクトルＢ）の分散を考慮して、スペクトル距離を算出することを特徴とする。
【００３９】
例えば、音声認識開始を検出する処理（ステップＳ１０３）をフレーム周期ごとに行う場合は、入力雑音のスペクトルは１フレームごとに求まるため、スペクトルＡの時間平均や分散を用いないｄａ１、ｄａ２をスペクトル距離として用いる。
【００４０】
一方、音声認識開始を検出する処理（ステップＳ１０３）をＴフレームごとに行う場合は、Ｔフレーム分の入力雑音のスペクトルが求まる。この場合、Ｔフレーム分のスペクトルの時間平均及び分散を計算することによって、ｄａ２、ｄｂ２、ｄｃ２のいずれかの方法でスペクトル距離を求めることができる。
【００４１】
また別の方法として、各フレームごとにスペクトル距離をｄａ１、ｄｂ１、ｄｃ１のいずれかで求め、その平均値をスペクトル距離としてもよい。この場合のスペクトル距離Ｄは、次に示すようになる。
【００４２】
【数５】
2004219918.tif 000007
【００４３】
ここで、ｄ（ｔ）はｔフレームに入力された雑音スペクトルと学習時の雑音スペクトルの距離であり、各フレームにおけるスペクトル距離ｄ（ｔ）は、上述したｄａ１、ｄｂ１、ｄｃ１のいずれかの方法で求めたものである。
【００４４】
また、その他の方法として、次に示す距離Ｄを用いても良い。
【００４５】
【数６】
2004219918.tif 000008
【００４６】
これは、各フレームにおけるスペクトル距離のうち最も距離が遠く最大スペクトル距離、すなわち入力時と学習時の雑音が最も似ておらず、最小の類似度である時のスペクトル距離を用いるものである。
【００４７】
すなわち、本実施形態に係る音声認識環境判定方法では、ステップＳ１０５の類似度算出ステップにおいて、音声認識用の音声と判定されなかった音声（入力された雑音）の複数フレームの各フレームごとにスペクトル距離を算出し、各フレームごとに算出されたスペクトル距離の平均スペクトル距離又は最大スペクトル距離を算出し、平均スペクトル距離の逆数又は最大スペクトル距離の逆数を類似度とすることを特徴とする。
【００４８】
次に、音響モデルの学習時雑音が複数種類存在する場合について説明する。これは、いわゆるマルチコンディショントレーニングと言われる様々な環境で収録した音声で学習して雑音耐性を高めた音響モデルや、雑音環境ごとに用意した複数の音響モデルを使用する場合のスペクトル距離の計算方法である。
【００４９】
例えば、学習時の雑音が、オフィス雑音、自動車内雑音及び人ごみの雑音の３種類の雑音であった場合、以下のようにしてスペクトル距離Ｄを求める。まず、
スペクトルＢ１：オフィス雑音のスペクトル
スペクトルＢ２：自動車内雑音のスペクトル
スペクトルＢ３：人ごみの雑音のスペクトル
とし、入力雑音のスペクトルＡとスペクトルＢ１、Ｂ２、Ｂ３との間のスペクトル距離をそれぞれ前述したｄａ１、ｄａ２、ｄｂ１、ｄｂ２、ｄｃ１、ｄｃ２のいずれかの方法で求め、これらのうち最も近い距離をスペクトル距離Ｄとする。すなわち、学習時にＮ種類の雑音を用いた場合のスペクトル距離Ｄは次のように算出する。
【００５０】
【数７】
2004219918.tif 000009
【００５１】
ここで、ｄ（Ａ，Ｂｎ）は入力雑音のスペクトルＡと学習時のｎ番目のスペクトルＢｎとのスペクトル距離であり、それぞれｄａ１、ｄａ２、ｄｂ１、ｄｂ２、ｄｃ１、ｄｃ２のいずれかの方法で求める。
【００５２】
すなわち、本実施形態に係る音声認識環境判定方法では、ステップＳ１０５の類似度算出ステップにおいて、音響モデル作成時の背景雑音Ｂｎが複数存在する場合に、背景雑音ごとに算出されたスペクトル距離ｄ（Ａ，Ｂｎ）のうちの最小スペクトル距離の逆数を類似度とすることを特徴とする。
【００５３】
本実施形態では、上述したような様々なスペクトル距離Ｄの計算方法によって求めたものを使用することが可能である。
【００５４】
ここで、上記いずれの計算方法においても、求めたスペクトル距離Ｄについて、さらに入力時雑音と音響モデルの学習に用いていない雑音とのスペクトル距離で正規化するようにしても良い。すなわち、音響モデルの学習に用いていない雑音のスペクトルをＣとすると、正規化したスペクトル距離Ｄ’は以下のように定義できる。
【００５５】
【数８】
2004219918.tif 000010
【００５６】
ここで、Ｄ（Ｘ，Ｙ）はスペクトルＸとスペクトルＹのスペクトル距離であり、上述したいずれの方法を用いて計算しても良い。また、この場合の類似度は同様にＤ’の逆数となる。
【００５７】
すなわち、本実施形態に係る音声認識環境判定方法では、ステップＳ１０５の類似度算出ステップにおいて、音声認識用の音声と判定されなかった音声（入力時雑音）と音響モデル作成時の背景雑音とのスペクトル距離を、入力時雑音と音響モデル作成時に用いていない背景雑音とのスペクトル距離を用いて正規化し、正規化されたスペクトル距離の逆数を類似度とすることを特徴とする。
【００５８】
いずれの方法においても、使用するスペクトル距離計算に必要な学習時の雑音のスペクトルのパラメータを雑音モデル５０１として記憶しておく。例えば、ｄａ１の場合は学習時の雑音の時間平均スペクトルを雑音モデル５０１として記憶する。また、学習時の分散を考慮したｄｂ１で求める場合は、時間平均スペクトル及び分散を雑音モデル５０１として記憶する。さらに、Ｎ種類の雑音でマルチコンディショントレーニングした音響モデルを使用する場合においては、Ｎ種類分の平均スペクトル及び分散を雑音モデル５０１として記憶する。
【００５９】
尚、以上述べた実施形態では、スペクトルの種類について特に定義していないが、振幅スペクトル、パワースペクトル、対数スペクトル、スペクトル包絡等の一般に音響分析で用いられているスペクトル表現のいずれの場合でも、上述の方法で距離を算出することができる。また、スペクトルに限らず、音声認識で用いられる他のパラメータ、例えば、ケプストラム（ｃｅｐｓｔｒｕｍ）等を用いて同様の距離計算を行って類似度を定義できることは言うまでもない。
【００６０】
［学習時の雑音をモデル化したＨＭＭの尤度を類似度として用いる場合］
次に、類似度として学習時の雑音をモデル化したＨＭＭに対する入力雑音の対数尤度を用いる方法について説明する。以下では、学習時の雑音をモデル化したＨＭＭをモデルＢ、モデルＢに対するフレームｔの入力雑音の対数尤度をＰＢ（ｔ）とした場合の類似度Ｌの定義を示す。
【００６１】
ここで、１フレームごとに類似度を求める場合は、
【００６２】
【数９】
2004219918.tif 000011
で示すようにフレームｔの対数尤度により類似度を定義する。
【００６３】
すなわち、本実施形態に係る音声認識環境判定方法では、ステップＳ１０５の類似度算出ステップにおいて、音響モデル作成時の背景雑音をモデル化した隠れマルコフモデルＨＭＭに対する入力雑音（音声認識用の音声と判定されなかった音声）の対数尤度を類似度とすることを特徴とする。
【００６４】
また、Ｔフレームごとに類似度を求める場合であって、Ｔフレームの対数尤度和を類似度とする場合は、
【００６５】
【数１０】
2004219918.tif 000012
により類似度を定義する。
【００６６】
さらに、Ｔフレームごとに類似度を求める場合であって、Ｔフレーム中の最小の対数尤度を類似度とする場合は、
【００６７】
【数１１】
2004219918.tif 000013
により類似度を定義する。
【００６８】
すなわち、本実施形態に係る音声認識環境判定方法では、ステップＳ１０５の類似度算出ステップにおいて、入力雑音（音声認識用の音声と判定されなかった音声）の複数フレームに対する類似度を算出する際に、各フレームごとに音響モデル作成時の背景雑音をモデル化したＨＭＭに対する音声の対数尤度を求め、入力雑音の複数フレームの和又は当該複数フレーム中最小となる対数尤度を類似度とすることを特徴とする。
【００６９】
さらにまた、学習時雑音がＮ種類ある場合は、
【００７０】
【数１２】
2004219918.tif 000014
により類似度を定義する。
【００７１】
ここでｌ（Ｂｎ）は、学習時のｎ番目の雑音Ｂｎに対する入力雑音の類似度であって、前述したいずれの方法で求めても良い。
【００７２】
すなわち、本実施形態に係る音声認識環境判定方法では、ステップＳ１０５の類似度算出ステップにおいて、音響モデル作成時の背景雑音が複数存在する場合に、背景雑音ごとに求めた対数尤度のうち最大となる対数尤度を類似度とすることを特徴とする。
【００７３】
さらに、求めた類似度Ｌに対して、さらに音響モデルの学習に用いていない雑音に対する類似度で正規化しても良い。この場合、音響モデルの学習に用いていない雑音のモデルをＣとすると、正規化した類似度Ｌ’は以下のように定義できる。
【００７４】
【数１３】
2004219918.tif 000015
【００７５】
すなわち、本実施形態に係る音声認識環境判定方法では、ステップＳ１０５の類似度算出ステップにおいて、音響モデル作成時の背景雑音をモデル化したＨＭＭに対する入力雑音（音声認識用の音声と判定されなかった音声）の対数尤度を、当該音響モデル作成時に用いていない背景雑音をモデル化したＨＭＭに対する入力雑音の対数尤度で正規化した値を類似度とすることを特徴とする。
【００７６】
以上説明した類似度の計算に必要な雑音をモデル化したＨＭＭを、雑音モデル５０１として記憶装置５００に記憶しておく。
【００７７】
そして、環境判定部４００において、算出された類似度Ｌに基づいて、音声認識の使用環境を判定する（ステップＳ１０６）。その結果、双方の雑音がよく似ている場合、すなわち、類似度Ｌが大きい場合は、使用されている環境が音響モデル作成時に想定していた環境に近いと考えられ、十分な音声認識性能が発揮できるので音声認識に良好な環境であると判定する。一方、雑音が似ていない場合、すなわち、類似度Ｌが小さい場合は、入力音声の認識性能が劣化する可能性があるため音声認識の使用環境としては良好ではない（劣悪で認識できない）と判定する。
【００７８】
具体的には、類似度Ｌに対して閾値Ｔｈを設け、計算した類似度ＬがＴｈ以上である場合には音声認識に良好な環境、Ｔｈ以下である場合には音声認識には向いていない環境であると判定するようにする。尚、１つの閾値を用いて環境の良否を判定するだけでなく、複数の閾値を用いて音声認識装置の使用環境の状態を複数の段階で判定することも可能である。
【００７９】
そして、ステップＳ１０６の判定結果に基づいて、出力装置９００に判定結果を出力することによって使用者に通知することができる（ステップＳ１０７）。
例えば、ディスプレイ上に表示しても良いし、機器に備えられたＬＥＤの点滅として結果を出力するようにしても良い。
【００８０】
図３は、音声認識環境の判定結果をディスプレイ上に表示する場合の一例を示す図である。例えば、図３（ａ）には、使用環境を３段階で判定し、ディスプレイ上に「◎」（良好）、「○」（普通）、「×」（劣悪）といったマークを用いて判定結果を表示する例を示す。また、図３（ｂ）には、使用環境を５段階に判定し、高さの異なるバーでを使ってグラフィカルに表示する場合の例である。例えば、４本のバーが全て表示された場合は音声認識の使用環境として良好、２本表示された場合は普通、全く表示されていない場合は劣悪であるようにする。また、その他の判定結果の出力方法として、ビープ音や合成音声を使用することによって出力し、ユーザに通知するようにしても良い。
【００８１】
すなわち、本実施形態に係る音声認識環境判定方法では、ステップＳ１０７において、音声認識装置の使用環境の判定結果を表示するが、その際に、判定結果を図形又は記号を用いてグラフィカルに表示することを特徴とする。
【００８２】
＜第２の実施形態＞
上述した第１の実施形態では、図２のステップＳ１０７の判定結果を出力する処理において、ディスプレイ等の出力装置に対して判定結果を出力する場合について示したが、本発明の適用はこれに限られるものではない。例えば、音声認識の使用環境が劣悪、すなわち音声認識使用に適さない環境であると判定した場合は、制御部７００によって、音声認識部６００による音声認識処理自体を強制的に実行不可能な状態にしてもよい。すなわち、図２のステップＳ１０３で音声認識開始と判断された場合であってもステップＳ１０８の処理を行わないよう制御するようにすることも可能である。
【００８３】
＜その他の実施形態＞
尚、本発明は、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、リーダ、プリンタ等）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置等）に適用してもよい。
【００８４】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記録媒体（または記憶媒体）を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００８５】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００８６】
本発明を上記記録媒体に適用する場合、その記録媒体には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることになる。
【００８７】
本発明の実施態様の例を以下に列挙する。
【００８８】
［実施態様１］  音響モデルを用いて音声認識を行う音声認識装置の使用環境を判定する音声認識環境判定方法であって、
音声を入力する入力工程と、
入力された前記音声が音声認識対象の音声であるか否かを判定する音声判定工程と、
音声認識対象の音声と判定された前記音声と前記音響モデル作成時の背景雑音との類似度を算出する類似度算出工程と、
算出された前記類似度に基づいて前記音声認識装置の使用環境を判定する環境判定工程とを有することを特徴とする音声認識環境判定方法。
【００８９】
［実施態様２］  前記類似度算出工程が、前記音声判定工程により音声認識対象の音声と判定されなかった前記音声のスペクトルと前記音響モデル作成時の前記背景雑音のスペクトルとに基づいて算出されたスペクトル距離の逆数を前記類似度とすることを特徴とする実施態様１に記載の音声認識環境判定方法。
【００９０】
［実施態様３］  前記類似度算出工程が、前記スペクトル距離を算出する際に、前記音響モデル作成時の前記背景雑音のスペクトルの分散、又は、音声認識用の音声と判定されなかった前記音声のスペクトルの分散及び前記音響モデル作成時の前記背景雑音のスペクトルの分散を考慮して、前記スペクトル距離を算出することを特徴とする実施態様２に記載の音声認識環境判定方法。
【００９１】
［実施態様４］  前記類似度算出工程が、
音声認識用の音声と判定されなかった前記音声の複数フレームの各フレームごとに前記スペクトル距離を算出し、
各フレームごとに算出されたスペクトル距離の平均スペクトル距離又は最大スペクトル距離を算出し、
前記平均スペクトル距離の逆数又は前記最大スペクトル距離の逆数を前記類似度とすることを特徴とする実施態様２に記載の音声認識環境判定方法。
【００９２】
［実施態様５］  前記類似度算出工程は、前記音響モデル作成時の前記背景雑音が複数存在する場合に、前記背景雑音ごとに算出されたスペクトル距離のうちの最小スペクトル距離の逆数を前記類似度とすることを特徴とする実施態様２から４までのいずれか１つに記載の音声認識環境判定方法。
【００９３】
［実施態様６］  前記類似度算出工程が、音声認識用の音声と判定されなかった前記音声と前記音響モデル作成時の前記背景雑音とのスペクトル距離を、前記音声と前記音響モデル作成時に用いていない背景雑音とのスペクトル距離を用いて正規化し、
正規化された前記スペクトル距離の逆数を前記類似度とすることを特徴とする実施態様２から５までのいずれか１つに記載の音声認識環境判定方法。
【００９４】
［実施態様７］  前記類似度算出工程が、前記音響モデル作成時の前記背景雑音をモデル化した隠れマルコフモデルＨＭＭに対する音声認識用の音声と判定されなかった前記音声の対数尤度を前記類似度とすることを特徴とする実施態様１に記載の音声認識環境判定方法。
【００９５】
［実施態様８］  前記類似度算出工程が、
音声認識用の音声と判定されなかった前記音声の複数フレームに対する前記類似度を算出する際に、各フレームごとに前記音響モデル作成時の前記背景雑音をモデル化したＨＭＭに対する前記音声の対数尤度を求め、
前記音声の前記複数フレームの和又は該複数フレーム中最小となる対数尤度を前記類似度とすることを特徴とする実施態様１又は７に記載の音声認識環境判定方法。
【００９６】
［実施態様９］  前記類似度算出工程が、前記音響モデル作成時の背景雑音が複数存在する場合に、前記背景雑音ごとに求めた対数尤度のうち最大となる対数尤度を前記類似度とすることを特徴とする実施態様１、７、８のいずれか１つに記載の音声認識環境判定方法。
【００９７】
［実施態様１０］  前記類似度算出工程が、前記音響モデル作成時の前記背景雑音をモデル化したＨＭＭに対する音声認識用の音声と判定されなかった前記音声の対数尤度を、該音響モデル作成時に用いていない背景雑音をモデル化したＨＭＭに対する前記音声の対数尤度で正規化した値を前記類似度とすることを特徴とする実施態様１、７、８、９のいずれか１つに記載の音声認識環境判定方法。
【００９８】
［実施態様１１］  音声認識装置の使用環境の判定結果を表示する表示工程をさらに有し、
前記判定結果を図形又は記号を用いてグラフィカルに表示することを特徴とする実施態様１から１０までのいずれか１項に記載の音声認識環境判定方法。
【００９９】
［実施態様１２］  音響モデルを用いて音声認識を行う音声認識装置の使用環境を判定する音声認識環境判定装置であって、
音声を入力する入力手段と、
入力された前記音声が音声認識対象の音声であるか否かを判定する音声判定手段と、
音声認識対象の音声と判定された前記音声と前記音響モデル作成時の背景雑音との類似度を算出する類似度算出手段と、
算出された前記類似度に基づいて前記音声認識装置の使用環境を判定する環境判定手段とを備えることを特徴とする音声認識環境判定装置。
【０１００】
［実施態様１３］  コンピュータに、音響モデルを用いて音声認識を行う音声認識装置の使用環境を判定させるためのプログラムであって、
入力された音声が音声認識対象の音声であるか否かを判定する音声判定手順と、
音声認識対象の音声と判定された前記音声と前記音響モデル作成時の背景雑音との類似度を算出する類似度算出手順と、
算出された前記類似度に基づいて前記音声認識装置の使用環境を判定する環境判定手順とを実行させるためのプログラム。
【０１０１】
［実施態様１４］  実施態様１３に記載のプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１０２】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、複数のマイクロフォンを必要とせず、音声認識装置の使用環境が音声認識処理にとって適切か否かを好適に判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る音声認識環境判定機能を備える音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る音声認識環境判定機能を備える音声認識装置の動作手順を説明するためのフローチャートである。
【図３】音声認識環境の判定結果をディスプレイ上に表示する場合の一例を示す図である。
【図４】本実施形態に係る音声処理を実行する際のフレームの概念を説明するための図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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