(57)【要約】【課題】操作性に優れ、変動騒音下における音声認識の性能を向上することが可能な音声認識装置、方法、およびそのプログラムを提供すること。【解決手段】入力した音声信号を分析して特徴パラメータの系列を抽出する特徴パラメータ抽出部１１０、１２０と、音声認識用の第１の音響モデルを記憶する第１の記憶部１３１と、一定値の出力確率を仮定する隠れマルコフモデルからなる第２の音響モデルを無発声区間に対する音響モデルとして記憶する第２の記憶部１３２と、第１の音響モデルと第２の音響モデルとを併合して第３の音響モデルを生成する音響モデル併合部１４０と、第３の音響モデルを記憶する第３の記憶部１３３と、特徴パラメータの系列と第３の音響モデルとの間の照合スコアを計算する照合部１５０とを備えた構成を有している。【選択図】  図１
2004163448.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力した音声信号を分析して特徴パラメータの系列を抽出する特徴パラメータ抽出手段と、音声認識用の第１の音響モデルを記憶する第１の記憶手段と、一定値の出力確率を仮定する隠れマルコフモデルからなる第２の音響モデルを無発声区間に対する音響モデルとして記憶する第２の記憶手段と、前記第１の音響モデルと前記第２の音響モデルとを併合して第３の音響モデルを生成する音響モデル併合手段と、前記第３の音響モデルを記憶する第３の記憶手段と、前記特徴パラメータの系列と前記第３の音響モデルとの間の照合スコアを計算する照合手段とを備えたことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
一定値の出力確率を仮定する隠れマルコフモデルからなる第２の音響モデルを用いて、不要語が発生された区間をモデル化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３】
入力した音声信号を分析して特徴パラメータの系列を抽出する特徴パラメータ抽出手段と、音声認識用の第１の音響モデルを記憶する第１の記憶手段と、一定値の出力確率を仮定する隠れマルコフモデルからなる第２の音響モデルを無発声区間に対する音響モデルとして記憶する第２の記憶手段と、前記第１の音響モデルと前記第２の音響モデルとを併合して第３の音響モデルを生成する音響モデル併合手段と、前記第３の音響モデルを記憶する第３の記憶手段と、前記特徴パラメータの系列と前記第３の音響モデルとの間の照合スコアを計算する照合手段と、前記一定値の出力確率を前記無発声区間の発生確率に応じた一定値の出力確率に変更する制御手段とを備えたことを特徴とする音声認識装置。
【請求項４】
入力した音声信号を分析して特徴パラメータの系列を抽出する特徴パラメータ抽出手段と、音声認識用の第１の音響モデルを記憶する第１の記憶手段と、一定値の出力確率を仮定する隠れマルコフモデルからなる第２の音響モデルを無発声区間に対する音響モデルとして記憶する第２の記憶手段と、前記第１の音響モデルと前記第２の音響モデルとを併合して第３の音響モデルを生成する音響モデル併合手段と、前記第３の音響モデルを記憶する第３の記憶手段と、前記特徴パラメータの系列と前記第３の音響モデルとの間の照合スコアを計算する照合手段と、入力信号の騒音区間を検出する検出手段と、前記検出手段で検出された騒音区間における特徴パラメータから前記無発声区間に対する前記一定値を算出する適応手段とを備えたことを特徴とする音声認識装置。
【請求項５】
入力された前記音声信号を分析して特徴パラメータの系列を抽出する特徴パラメータ抽出ステップと、あらかじめ記憶手段に記憶されている第１の音響モデルを音声認識のための音響モデルとして読み出す第１の読出ステップと、あらかじめ記憶手段に記憶されている、一定値の出力確率を仮定する隠れマルコフモデルからなる第２の音響モデルを無発声区間に対する音響モデルとして読み出す第２の読出ステップと、前記第１の音響モデルと前記第２の音響モデルとを併合して第３の音響モデルを生成する音響モデル併合ステップと、前記特徴パラメータ抽出ステップで抽出された特徴パラメータの系列と少なくとも前記第３の音響モデルとの間の照合スコアを計算する照合ステップと、前記照合スコアに基づいて判定を行い前記音声信号の認識結果を決定する判定ステップとを備えたことを特徴とする音声認識方法。
【請求項６】
一定値の出力確率を仮定する隠れマルコフモデルからなる第２の音響モデルを用いて、不要語が発生された区間をモデル化することを特徴とする請求項５に記載の音声認識方法。
【請求項７】
コンピュータに、入力された前記音声信号を分析して特徴パラメータの系列を抽出する特徴パラメータ抽出ステップと、あらかじめ記憶手段に記憶されている第１の音響モデルを音声認識のための音響モデルとして読み出す第１の読出ステップと、あらかじめ記憶手段に記憶されている、一定値の出力確率を仮定する隠れマルコフモデルからなる第２の音響モデルを無発声区間に対する音響モデルとして読み出す第２の読出ステップと、前記第１の音響モデルと前記第２の音響モデルとを併合して第３の音響モデルを生成する音響モデル併合ステップと、前記特徴パラメータ抽出ステップで抽出された特徴パラメータの系列と少なくとも前記第３の音響モデルとの間の照合スコアを計算する照合ステップと、前記照合スコアに基づいて判定を行い前記音声信号の認識結果を決定する判定ステップとを実行させることを特徴とする音声認識プログラム。
【請求項８】
一定値の出力確率を仮定する隠れマルコフモデルからなる第２の音響モデルを用いて、不要語が発生された区間をモデル化することを特徴とする請求項７に記載の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、人の話す声を認識する音声認識装置、方法、およびそのプログラムに関し、特に、文節、単語、または音節単位に区切られて発声された音声のように、音声認識の対象としている区間に発声のない区間（以下、無音区間という。）がある音声についての認識を行う音声認識装置、方法、およびそのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
音声認識技術の進展に伴い、音声認識の対象としている区間に無音区間がある音声を認識する技術の開発がなされ、開示されている（例えば、特許文献１参照。）。ノイズと音声とが存在する音声区間とは異なり、無音区間には音声以外の音であるノイズだけが存在し、無音区間のノイズをどのように音声認識に取り込むかが重要となっている。
【０００３】
図５は、従来の音声認識装置のブロック構成の一例を示す図である。従来の技術では、マイクロフォン５１が集音して得た音声信号をフレーム化部５２が複数のフレームからなる音声信号に分割し、ノイズ観測区間抽出部５３と発話スイッチ５４により、発話スイッチ５４がオンになる前の区間をノイズ観測区間として切出し、切出した音声信号に対して、無音音響モデル補正部５７が無音を表わす音響モデルの学習または適応を行い、特徴抽出部５５が音声信号の特徴パラメータを抽出し、音声認識部５６が認識処理を行う構成をとっていた。このような構成をとることにより、音声認識の対象としている区間に無音区間がある場合の音声の認識を可能としていた。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−２４９６８１号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、このような従来の音声認識技術では、認識対象語を発声する区間より以前の区間をとらえて無音を表わす音響モデルの学習を行う必要があったため、音声認識装置が学習をしている間は発声することができず使い勝手が良くないと共に、変動騒音に対しては、上記学習の効果が保証されない等の問題があった。
【０００６】
本発明はこのような問題を解決するためになされたもので、操作性に優れ、変動騒音下における音声認識の性能を向上することが可能な音声認識装置、方法、およびそのプログラムを提供するものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の音声認識装置は、入力した音声信号を分析して特徴パラメータの系列を抽出する特徴パラメータ抽出手段と、音声認識用の第１の音響モデルを記憶する第１の記憶手段と、一定値の出力確率を仮定する隠れマルコフモデルからなる第２の音響モデルを無発声区間に対する音響モデルとして記憶する第２の記憶手段と、前記第１の音響モデルと前記第２の音響モデルとを併合して第３の音響モデルを生成する音響モデル併合手段と、前記第３の音響モデルを記憶する第３の記憶手段と、前記特徴パラメータの系列と前記第３の音響モデルとの間の照合スコアを計算する照合手段とを備えた構成を有している。
この構成により、事前に学習をすることなく、無音を表す音響モデルを設けたため、区切り発声を認識する音声認識において、発声のタイミングに関する拘束を除去することができ、その結果、操作性または使い勝手を向上することができるとともに、変動騒音下での認識率の低下を抑えることが可能な音声認識装置を実現することができる。
【０００８】
また、本発明の音声認識装置は、一定値の出力確率を仮定する隠れマルコフモデルからなる第２の音響モデルを用いて、不要語が発生された区間をモデル化する構成を有している。
この構成により、不要語が発生された区間をモデル化するため、不要語が含まれる場合でも認識率を向上させることが可能な音声認識装置を実現することができる。
【０００９】
また、本発明の音声認識装置は、入力した音声信号を分析して特徴パラメータの系列を抽出する特徴パラメータ抽出手段と、音声認識用の第１の音響モデルを記憶する第１の記憶手段と、一定値の出力確率を仮定する隠れマルコフモデルからなる第２の音響モデルを無発声区間に対する音響モデルとして記憶する第２の記憶手段と、前記第１の音響モデルと前記第２の音響モデルとを併合して第３の音響モデルを生成する音響モデル併合手段と、前記第３の音響モデルを記憶する第３の記憶手段と、前記特徴パラメータの系列と前記第３の音響モデルとの間の照合スコアを計算する照合手段と、前記一定値の出力確率を前記無発声区間の発生確率に応じた一定値の出力確率に変更する制御手段とを備えた構成を有している。
この構成により、無音の発生確率を反映した無音を表す音響モデルを実現する手段を設けたため、騒音環境下における認識率を向上させることが可能な音声認識装置を実現することができる。
【００１０】
また、本発明の音声認識装置は、入力した音声信号を分析して特徴パラメータの系列を抽出する特徴パラメータ抽出手段と、音声認識用の第１の音響モデルを記憶する第１の記憶手段と、一定値の出力確率を仮定する隠れマルコフモデルからなる第２の音響モデルを無発声区間に対する音響モデルとして記憶する第２の記憶手段と、前記第１の音響モデルと前記第２の音響モデルとを併合して第３の音響モデルを生成する音響モデル併合手段と、前記第３の音響モデルを記憶する第３の記憶手段と、前記特徴パラメータの系列と前記第３の音響モデルとの間の照合スコアを計算する照合手段と、入力信号の騒音区間を検出する検出手段と、前記検出手段で検出された騒音区間における特徴パラメータから前記無発声区間に対する前記一定値を算出する適応手段とを備えた構成を有している。
この構成により、入力の騒音レベルまたはＳＮ比を反映した無音を表す音響モデルを実現する手段を設けたため、騒音環境下における認識率を向上させることが可能な音声認識装置を実現することができる。
【００１１】
また、本発明の音声認識方法は、入力された前記音声信号を分析して特徴パラメータの系列を抽出する特徴パラメータ抽出ステップと、あらかじめ記憶手段に記憶されている第１の音響モデルを音声認識のための音響モデルとして読み出す第１の読出ステップと、あらかじめ記憶手段に記憶されている、一定値の出力確率を仮定する隠れマルコフモデルからなる第２の音響モデルを無発声区間に対する音響モデルとして読み出す第２の読出ステップと、前記第１の音響モデルと前記第２の音響モデルとを併合して第３の音響モデルを生成する音響モデル併合ステップと、前記特徴パラメータ抽出ステップで抽出された特徴パラメータの系列と少なくとも前記第３の音響モデルとの間の照合スコアを計算する照合ステップと、前記照合スコアに基づいて判定を行い前記音声信号の認識結果を決定する判定ステップとを備えた構成を有している。
この構成により、事前に学習をすることなく、無音を表す音響モデルを設けたため、区切り発声を認識する音声認識において、発声のタイミングに関する拘束を除去することができ、その結果、操作性または使い勝手を向上することができるとともに、変動騒音下での認識率の低下を抑えることが可能な音声認識方法を実現することができる。
【００１２】
また、本発明の音声認識方法は、一定値の出力確率を仮定する隠れマルコフモデルからなる第２の音響モデルを用いて、不要語が発生された区間をモデル化する構成を有している。
この構成により、不要語が発生された区間をモデル化するため、不要語が含まれる場合でも認識率を向上させることが可能な音声認識方法を実現することができる。
【００１３】
また、本発明の音声認識プログラムは、コンピュータに、入力された前記音声信号を分析して特徴パラメータの系列を抽出する特徴パラメータ抽出ステップと、あらかじめ記憶手段に記憶されている第１の音響モデルを音声認識のための音響モデルとして読み出す第１の読出ステップと、あらかじめ記憶手段に記憶されている、一定値の出力確率を仮定する隠れマルコフモデルからなる第２の音響モデルを無発声区間に対する音響モデルとして読み出す第２の読出ステップと、前記第１の音響モデルと前記第２の音響モデルとを併合して第３の音響モデルを生成する音響モデル併合ステップと、前記特徴パラメータ抽出ステップで抽出された特徴パラメータの系列と少なくとも前記第３の音響モデルとの間の照合スコアを計算する照合ステップと、前記照合スコアに基づいて判定を行い前記音声信号の認識結果を決定する判定ステップとを実行させる構成を有している。
この構成により、事前に学習をすることなく、無音を表す音響モデルを設けたため、区切り発声を認識する音声認識において、発声のタイミングに関する拘束を除去することができ、その結果、操作性または使い勝手を向上することができるとともに、変動騒音下での認識率の低下を抑えることが可能な音声認識プログラムを実現することができる。
【００１４】
また、本発明の音声認識プログラムは、一定値の出力確率を仮定する隠れマルコフモデルからなる第２の音響モデルを用いて、不要語が発生された区間をモデル化する構成を有している。
この構成により、不要語が発生された区間をモデル化するため、不要語が含まれる場合でも認識率を向上させることが可能な音声認識プログラムを実現することができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る音声認識装置の概念的なブロック構成を示す図である。図１において、音声認識装置１００は、入力された音声信号（図１では、入力音声と示す。以下、入力音声信号という。）に音響処理を施す音響分析部１１０、音響処理によって得られたデータを分析して入力音響信号の特徴を表すパラメータ（以下、特徴パラメータという。）の系列を抽出する特徴パラメータ抽出部１２０、音声認識用の第１の音響モデルを記憶する第１の記憶部１３１、無発声区間用の第２の音響モデルを記憶する第２の記憶部１３２、上記第１の音響モデルと上記第２の音響モデルとを併合して第３の音響モデルを生成する音響モデル併合部１４０、上記第３の音響モデルを記憶する第３の記憶部１３３、上記特徴パラメータの系列（以下、特徴パラメータ系列という。）と上記第３の音響モデルとの間の照合スコアを計算する照合部１５０、および上記照合スコアに基づいて判定を行い音声認識結果（図１では、認識結果と示す。）を生成する結果判定部１６０を含むように構成される。ここで、照合スコアとは、上記の特徴パラメータ系列と音響モデルから得られるデータ系列との照合の程度を示す指標である。
【００１６】
音響分析部１１０は、マイク等を介して入力された音声信号にフーリエ（Ｆｏｕｒｉｅｒ）変換等を施して周波数スペクトルを生成するのでも、公知のケプストラム（Ｃｅｐｓｔｒｕｍ）を生成するのでも良い。入力音声信号は、例えばパケットデータでも良く、この場合の認識対象の音声信号は、これらのパケットデータを集合体からなる。以下では、音響分析部１１０によって施された音響処理で得られたデータを音響処理データという。
【００１７】
特徴パラメータ抽出部１２０は、音響分析部１１０によって生成された音響処理データを分析して上記の特徴パラメータ系列を抽出するようになっている。ここで、特徴パラメータ系列は、例えば、上記のケプストラム上の特徴を抽出して得られる情報を、例えば、ベクトルとして表したものでも良い。ケプストラム上の特徴については公知であるため、説明を省略する。
【００１８】
第１の記憶部１３１には、例えば、連続分布型隠れマルコフモデル（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）等の公知の方法を用いて実現される音響モデルが第１の音響モデルとして格納されるようになっている。第１の音響モデルは、単語、音節、音素等の、あらかじめ定められた発声の単位毎に必要な種類数だけあらかじめ準備される。第１の音響モデルを表現するためのパラメータである隠れマルコフモデルの各状態毎の平均値、共分散、遷移確率等は、例えば、学習用の音声データに基づいて公知のバウム−ウェルチ（Ｂａｕｍ−Ｗｅｌｃｈ）法により求めるのでもよい。
【００１９】
第２の記憶部１３２に記憶される第２の音響モデルは、上記第１の音響モデルと同様に隠れマルコフモデル等の公知技術を用いて実現される音響モデルである。ただし、本発明においては、第２の音響モデル内の各状態の出力確率をあらかじめ設定された一定値と仮定する。即ち、入力がどのような値であったとしても、出力確率は一定値Ｐｃをとる音響モデルを設定して無発声区間を表現する。無発声区間に対する音響モデルである第２の音響モデルは、音声認識処理に先立ち第２の記憶部１３２に格納される。
【００２０】
照合部１５０は、上記の特徴パラメータと上記の第３の音響モデルとの照合演算を行い、音声認識対象の単語毎の照合スコアまたは単語系列に対する照合スコアのうちの少なくとも１個以上の照合スコアを算出する。
結果判定部１６０では、照合部１５０で算出された複数の照合スコアのうちから最適な値を与える単語または単語系列を最終的な認識結果として出力する。
【００２１】
以下、本発明の第１の実施の形態に係る音声認識装置１００の動作について説明する。図４は、本発明の第１の実施の形態に係る音声認識装置１００における処理の流れを示すフローチャートである。
【００２２】
まず、入力音声信号が音声認識装置１００に入力され（Ｓ４１０）、入力音声信号に所定の音響処理が施され、音響処理によって生成された音響処理データが分析されて特徴パラメータ系列が抽出される（Ｓ４２０）。次に、音響モデルの設定が行われる（Ｓ４３０）。ここで、ステップＳ４３０は、図４（ｂ）に示すように、第１の音響モデルを読み込むステップＳ４３１、第２の音響モデルを読み込むステップＳ４３２、および第１の音響モデルと第２の音響モデルとを併合するステップＳ４３３、の３つのステップによって構成される。
【００２３】
次に、ステップＳ４２０で抽出された特徴パラメータ系列と第３の音響モデルとの照合演算が行われ、音声認識対象の単語毎の照合スコアまたは単語系列に対する照合スコアのうちの少なくとも１個以上の照合スコアが算出される（Ｓ４４０）。ステップＳ４４０で照合スコアが算出されると、算出された複数の照合スコアのうちから最適な値を与える単語または単語系列が最終的な認識結果と決定され（Ｓ４５０）、決定された認識結果が出力される（Ｓ４６０）。
【００２４】
以上説明したように、本発明の第１の実施の形態に係る音声認識装置、方法、およびそのプログラムは、事前に学習をすることなく、無音を表す音響モデルを設けたため、区切り発声を認識する音声認識において、発声のタイミングに関する拘束を除去することができる。その結果、操作性または使い勝手を向上することができるとともに、変動騒音下での認識率の低下を抑えることができる。
【００２５】
なお、本発明の第１の実施の形態では、一定値の出力確率を仮定する隠れマルコフモデルにより実現される第２の音響モデルを無発生区間に対して適用する場合について説明を行ったが、本発明では、上記第２の音響モデルの適用範囲はこれに限定されるものではない。すなわち、例えば、話し言葉等で出現する「えー」や「あー」等の不要語や、「あしたー、学校にー」の例のような、分説末の母音が引き伸ばされる部分等の、認識辞書に存在しない語の発生全般に対しても適用できるのはもちろんである。
【００２６】
また、本発明の第１の実施の形態では、音声認識装置１００を用いて上記のステップＳ４２０〜Ｓ４５０の各ステップでの処理を行う音声認識方法について説明したが、これらのステップＳ４２０〜Ｓ４５０を含む音声認識動作を実行させるための音声認識プログラムがインストールされた所定のコンピュータを用いて実施することも可能である。
【００２７】
さらに、本発明は、所定の記憶媒体に記憶された上記の音声認識プログラムをコンピュータにロードする方法のほかに、上記音声認識プログラムを通信インターフェースおよびネットワークからファイル形式で取得し、前記コンピュータで実施する方法によっても同様の効果が得られる。さらに、ネットワークを用いることでプログラムの更新や配布が容易となる。
【００２８】
（第２の実施の形態）
図２は、本発明の第２の実施の形態に係る音声認識装置のブロック構成を示す図である。図２において、音声認識装置２００は、本発明の第１の実施の形態に係る音声認識装置１００に制御部２７０および無発声区間生起確率付与部２８０を付加したように構成される。ここで、本発明の第２の実施の形態に係る音声認識装置２００の構成手段のうち、上記本発明の第１の実施の形態に係る音声認識装置１００における構成手段と同様の処理を行うものには同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００２９】
無発声区間生起確率付与部２８０は、入力音声信号中の無発声区間の生起確率（以下、無発声区間生起確率という。）を生成するようになっている。そして、上記第２の音響モデルにおける出力確率の値は、無発声区間生起確率付与部２８０が生成した無発声区間生起確率に応じて制御部２７０により重み付け演算がなされる。即ち、例えば、無発声区間生起確率がＰｓであったとすると、制御部２７０から出力される音響モデルにおける出力確率はＰｓ×Ｐｃとなる。
【００３０】
上記第１の音響モデルと制御部２７０によって加工された上記第２の音響モデルとは、音響モデル併合部１４０によって併合されて第３の音響モデルが生成され、生成された第３の音響モデルは第３の記憶部１３３に格納される。
【００３１】
以下、本発明の第２の実施の形態に係る音声認識装置２００の動作について説明する。音声認識装置２００の動作は、本発明の第１の実施の形態に係る音声認識装置１００の動作とは、第１の音響モデルと第２の音響モデルとを用いて第３の音響モデルを生成する動作が異なる。
【００３２】
音響処理によって生成された音響処理データが分析されて特徴パラメータ系列が抽出されると、無発声区間生起確率が無発声区間生起確率付与部２８０によって生成され、第２の音響モデルにおける出力確率の値が無発声区間生起確率に応じて変更される。次に、出力確率の値が変更された第２の音響モデルと、第１の音響モデルとが音響モデル併合部１４０によって併合されて第３の音響モデルが生成され、生成された第３の音響モデルは第３の記憶部１３３に格納される。
【００３３】
以上説明したように、本発明の第２の実施の形態に係る音声認識装置は、無音の発生確率を反映した無音を表す音響モデルを実現する手段を設けたため、騒音環境下における認識率を向上させることができる。
【００３４】
（第３の実施の形態）
図３は、本発明の第３の実施の形態に係る音声認識装置のブロック構成を示す図である。図３において、音声認識装置３００は、本発明の第１の実施の形態に係る音声認識装置１００に制御部３７０、騒音区間検出部３９１、および補正量作成部３９２を付加したように構成される。ここで、本発明の第３の実施の形態に係る音声認識装置３００の構成手段のうち、上記本発明の第１の実施の形態に係る音声認識装置１００における構成手段と同様の処理を行うものには同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００３５】
騒音区間検出部３９１は、入力音声信号中の騒音区間を検出し、騒音区間の情報を補正量作成部３９２に出力するようになっている。
補正量作成部３９２は、補正量作成部３９２によって検出された騒音区間について特徴量を抽出するようになっている。
【００３６】
制御部３７０は、補正量作成部３９２が抽出した特徴量に応じて第２の音響モデルの出力確率を補正するようになっている。これにより第２の音響モデルの出力確率の値は、入力音声信号中の騒音に応じて補正され、異なる値となる。なお、補正後の出力確率は、事前に騒音の性質が分っていることを前提にあらかじめ学習により生成しておくのでもよい。
【００３７】
上記第１の音響モデルと制御部３７０によって補正された上記第２の音響モデルとは、音響モデル併合部１４０によって併合されて第３の音響モデルが生成され、生成された第３の音響モデルは第３の記憶部１３３に格納される。
【００３８】
以下、本発明の第３の実施の形態に係る音声認識装置３００の動作について説明する。音声認識装置３００の動作は、本発明の第１の実施の形態に係る音声認識装置１００の動作とは、第１の音響モデルと第２の音響モデルとを用いて第３の音響モデルを生成する動作が異なる。
【００３９】
音響処理によって生成された音響処理データが分析されて特徴パラメータ系列が抽出されると、入力音声信号中の騒音区間が騒音区間検出部３９１によって検出され、検出された騒音区間についての特徴量が補正量作成部３９２によって抽出され、抽出された特徴量に応じて第２の音響モデルの出力確率が補正される。この補正量と特徴量との関係については、事前に騒音の性質が分っていることを前提にあらかじめ学習により求めておくものとする。そして、騒音区間の特徴量に応じて補正量を変えるものである。次に、出力確率の値が補正された第２の音響モデルと、第１の音響モデルとが音響モデル併合部１４０によって併合されて第３の音響モデルが生成され、生成された第３の音響モデルは第３の記憶部１３３に格納される。
【００４０】
以上説明したように、本発明の第３の実施の形態に係る音声認識装置は、入力の騒音レベルまたはＳＮ比を反映した無音を表す音響モデルを実現する手段を設けたため、騒音環境下における認識率を向上させることができる。
【００４１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明は、操作性に優れ、変動騒音下における音声認識の性能を向上することが可能な音声認識装置、方法、およびそのプログラムを実現することができる。
即ち、出力確率が一定値であることを仮定する隠れマルコフモデルを用いて実現される無音状態を表現する音響モデル実現手段を設けたことにより、事前に学習をすることなく、無音を表す音響モデルを準備することができ、発声のタイミングに関するユーザ側の制約を無くすことができるため、使い勝手が良い音声認識方法を提供することができるとともに、変動騒音に対して認識率の低下を抑えることができる音声認識装置、方法、およびそのプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る音声認識装置の概略のブロック構成を示す図
【図２】本発明の第２の実施の形態に係る音声認識装置の概略のブロック構成を示す図
【図３】本発明の第３の実施の形態に係る音声認識装置の概略のブロック構成を示す図
【図４】本発明の第１の実施の形態に係る音声認識方法における処理の流れを示すフローチャート
【図５】従来の音声認識装置の概略のブロック構成を示す図
【符号の説明】
５１  マイクロフォン
５２  フレーム化部
５３  ノイズ観測区間抽出部
５４  発話スイッチ
５５  特徴抽出部
５６  音声認識部
５７  無音音響モデル補正部
１００、２００、３００  音声認識装置
１１０  音響分析部
１２０  特徴パラメータ抽出部
１３１  第１の記憶部
１３２  第２の記憶部
１３３  第３の記憶部
１４０  音響モデル併合部
１５０  照合部
１６０  結果判定部
２７０  制御部
２８０  無発声区間生起確率付与部
３７０  制御部
３９１  騒音区間検出部
３９２  補正量作成部
【図１】
2004163448.tif 000003
【図２】
2004163448.tif 000004
【図３】
2004163448.tif 000005
【図４】
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【図５】
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