(57)【要約】【課題】低Ｓ／Ｎの音声に対しても高い認識率を得るために入力信号に対して雑音抑圧手法を用いる音声認識装置において、雑音抑圧係数推定精度によって、抑圧後の音声がより歪んでしまうことがあり、このような場合音声認識に悪影響をあたえてしまう、という課題があった。【解決手段】雑音抑圧手段１４により雑音抑圧された音声Ｂ６に対して特徴量抽出手段１６、尤度算出手段１０７、最尤探索手段１０９により音声認識を行い、算出された尤度、特徴量ベクトル、音素列などの認識情報Ｂ１０より、抑圧量判定係数算出手段２１が抑圧量判定係数を算出し、抑圧量推定手段１３は抑圧量判定係数をも利用して、雑音抑圧手段１４で抑圧する雑音抑圧量を制御する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声に対して雑音抑圧を行うためのスペクトル変換手段と、前記スペクトル変換手段が出力する信号よりＳ／Ｎを推定するＳ／Ｎ推定手段と、雑音抑圧演算に用いられる雑音抑圧係数をテーブルとして保持している雑音抑圧係数保持手段と、前記雑音抑圧係数保持手段が保持しているテーブルや前記Ｓ／Ｎ推定手段が推定したＳ／Ｎより雑音抑圧量を推定し、前記雑音抑圧係数を算出する抑圧量推定手段と、前記スペクトル変換手段が出力する信号から前記抑圧量推定手段が算出した雑音抑圧係数に基づいて雑音抑圧演算を行う雑音抑圧手段と、前記雑音抑圧手段より出力される信号から認識尤度を求めるための特徴量ベクトルを抽出する特徴量抽出手段と、学習データである音響モデルを保存する音響モデル保存手段と、時系列に前記音響モデル保存手段が保持する音響モデルと前記特徴量抽出手段が出力する特徴量ベクトルを比較して尤度を算出する尤度算出手段と、音声認識用の単語辞書または文法等の認識用ルールを保存する文法辞書保存手段と、前記認識用ルールに従って前記尤度より最尤パスを求める最尤探索手段と、前記最尤探索手段の結果を認識結果として表示提示する結果表示提示手段と、前記尤度算出手段および前記最尤探索手段が出力する認識結果より、抑圧量の判定を行う指標となる抑圧量判定係数を求める抑圧量判定係数算出手段とを備え、
前記抑圧量推定手段は、前記抑圧量判定係数算出手段が算出する抑圧量判定係数も利用して雑音抑圧量を推定し、雑音抑圧係数を算出することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
入力音声に対して雑音抑圧を行うためのスペクトル変換手段と、前記スペクトル変換手段が出力する信号よりＳ／Ｎを推定するＳ／Ｎ推定手段と、雑音抑圧演算に用いられる雑音抑圧係数をテーブルとして保持している雑音抑圧係数保持手段と、前記雑音抑圧係数保持手段が保持しているテーブルや前記Ｓ／Ｎ推定手段が推定したＳ／Ｎより雑音抑圧量を推定し、前記雑音抑圧係数を算出する抑圧量推定手段と、前記スペクトル変換手段が出力する信号から前記抑圧量推定手段が算出した雑音抑圧係数に基づいて雑音抑圧演算を行う雑音抑圧手段と、前記雑音抑圧手段より出力される信号から認識尤度を求めるための特徴量ベクトルを抽出する特徴量抽出手段と、学習データである音響モデルを保存する音響モデル保存手段と、時系列に前記音響モデル保存手段が保持する音響モデルと前記特徴量抽出手段が出力する特徴量ベクトルを比較して尤度を算出する尤度算出手段と、音声認識用の単語辞書または文法等の認識用ルールを保存する文法辞書保存手段と、前記認識用ルールに従って前記尤度より最尤パスを求める最尤探索手段と、前記最尤探索手段の結果を認識結果として表示提示する結果表示提示手段と、結果表示提示手段が表示提示する認識結果に対する話者の判断を入力する話者入力情報取得手段と、前記尤度算出手段および前記最尤探索手段より出力される認識結果、および、前記話者入力情報取得手段より出力される前記話者の判断より、抑圧量の判定を行う指標となる抑圧量判定係数を求める抑圧量判定係数算出手段とを備え、
前記抑圧量推定手段は、前記抑圧量判定係数算出手段が算出する抑圧量判定係数も利用して雑音抑圧量を推定し、雑音抑圧係数を算出することを特徴とする音声認識装置。
【請求項３】
入力された音声に対して、雑音を抑圧させる雑音抑圧係数を算出し、前記雑音抑圧係数を用いて、前記入力された音声の雑音を抑圧し、雑音を抑制された音声に対して音声認識を行う音声認識方法であって、
前記音声認識の結果得られる尤度、特徴量レベル、音素列などの認識情報を、前記抑圧量判定係数を算出するために用いることを特徴とする音声認識方法。
【請求項４】
入力された音声に対して、雑音を抑圧させる雑音抑圧係数を算出し、前記雑音抑圧係数を用いて、前記入力された音声の雑音を抑圧し、雑音を抑制された音声に対して音声認識を行う音声認識方法であって、
前記音声認識の結果得られる尤度、特徴量レベル、音素列などの認識情報と、話者に前記音声認識の結果に対する前記話者の判断を用いて抑圧量判定係数を算出することを特徴とする音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
低Ｓ／Ｎの音声に対しても高い認識率を得るために入力信号に対して雑音抑圧手法を用いる音声認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の一般的な音声認識装置を図６に示す（例えば、特許文献１参照）。マイクなどの音声入力手段１０１から入力された入力信号Ｂ１を、特徴量抽出手段１６において、音響分析を行うことにより、例えば、ＬＰＣ（Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）ケプストラムやＭＦＣＣ（メル周波数ケプストラム係数）などの認識計算に最適な特徴量ベクトルＢ７に変換する。尤度算出手段１７では、特徴量抽出手段１６で求めた特徴量ベクトルＢ７と音響モデル保存手段１８が保存している音響モデルより、複数の音素片からなるサブワードの単位で、特徴量間の平均値や分散値より算出する距離や、ＨＭＭ（ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｌｃｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）による遷移確率を尤度Ｂ８とする。最尤探索手段１９は、ＤＰマッチングやビタビサーチなどの認識用ルールを保存している文法辞書保存手段２０の文法や単語辞書に従って、尤度算出手段１７で得られた尤度列より、最尤となるパスを探索し、これを認識結果Ｂ９として、結果表示提示手段１０２に表示提示する。
【０００３】
音声認識処理内での雑音に関するアルゴリズムとして用いられているのは、乗法性歪みに有効なＣＭＥ／ＣＭＳ（Ｃｅｐｓｔｒａｌ  Ｍｅａｎ  Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ／Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ）や、加法性乗法性双方の歪みに有効なＪａｃｏｂｉａｎ行列近似法がある。前者は、音声認識の特徴量として多く利用されているケプストラムをそのまま利用し加減算のみでよいため、非常に簡便で効果の高い方法とされている。しかし、窓関数を利用して抽出している特徴量であるために、残響時間の長い反射や残響の影響までは除去することが不可能である。また、後者はＨＭＭ合成法を簡略化する方法として提案されたものの、ＳＳ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ）と比較すると計算量が膨大となるなどの欠点がある。そのため、より耐雑音性能を高めるため、特に加法性の雑音の対策として、スペクトラム領域でのＳＳ法などの雑音抑圧処理が合わせて実施されている（ＷＯ９８／３９９４６）。
【０００４】
図７に従来の一般的な雑音抑圧方法を用いた音声認識装置を示す（例えば、特許文献２を参照）。スペクトル変換手段１１において、図６同様に入力された入力信号Ｂ１を、スペクトル表現に変換する。このスペクトル表現の入力信号Ｂ２から、Ｓ／Ｎ推定手段１２において、Ｓ／Ｎ推定を行う。抑圧量推定手段１３では、雑音抑圧係数保存手段１５内のテーブルから、推定Ｓ／Ｎに基づいて読み出された係数Ｂ４および入力音声に対する学習推定により、抑圧量を推定する。雑音抑圧手段１４では、抑圧量推定手段１３で推定された抑圧係数Ｂ５に基づいて雑音抑圧演算を行い、雑音抑圧された入力信号Ｂ６として音声認識ユニットに出力する。ここで雑音抑圧アルゴリズムとして用いられるものは，前述のＳＳやＷｉｅｎｅｒ  Ｆｉｌｔｅｒ等が挙げられる。いずれも、雑音抑圧量を調整するため、推定したノイズスペクトルに倍率変数であるαを掛け合わせるのが一般的である。ＳＳの機能は、（数１）で表される。
【０００５】
【数１】
2004309959.tif 000003
【０００６】
なお、（数１）において、雑音抑制後の周波数ｗにおけるパワーＳ（ｗ）、観測入力信号の周波数ｗにおけるパワーＸ（ｗ）、推定ノイズ区間の周波数スペクトルパワーＮ（ｗ）、αは倍率変数、βは必要以上引きすぎが起こらないように設定されるフロアリング定数である。また、（数１）におけるｍａｘとは、カンマで区切られた２つの値のうち大きい値をとる関数である。
【０００７】
入力されるノイズおよび音声の関係などによって変動する入力信号に対して、このＳＳを用いた雑音抑圧法では、いかに推定ノイズスペクトルを精度よく求めることができるか。およびαやβの設定値をいかに制御するかによって、必要以上に引きすぎることなく、つまり抑圧後の音声信号が認識に悪影響を与えてしまうことをなくすかが、掛かっているのである。
【０００８】
この課題を解決するため、雑音抑圧後の消し残りパワースペクトルを算出して雑音ＨＭＭを学習し、これをクリーンな音声データと合成して音響モデルを作成し直す方法が提案されている（例えば、特許文献３）。また、雑音区間の推定に関して、非定常部分では小さく、定常部分では大きくフィルタを更新する方法（例えば、特許文献４）、Ｓ／Ｎに応じて推定した雑音特徴ベクトルと合成した音声特徴ベクトルを用いて認識する方法（例えば、特許文献５）、子音区間では抑制量低減する方法（例えば、特許文献６）、定常雑音時のみ学習する方法（例えば、特許文献７）、認識結果が正しいときのみ学習を行う方法（例えば、特許文献８）、学習するインパルス応答を定常非定常で切り替える方法（例えば、特許文献９）も提案されている。
【０００９】
しかしいずれの方法も、学習をいかに精度よく行うかということに着目した方法であり、雑音抑圧の性能つまり歪みを生じさせずに、Ｓ／Ｎを改善することができているかについては、関知していない。一方、この点に着目しているのは、音声の歪みを低減するための騒音目標値を設置して雑音抑圧量を制御する方法（例えば、特許文献１０）である。
【００１０】
【特許文献１】
特開２００１−１００７８２号公報
【特許文献２】
特開２０００−３３０５９７号公報
【特許文献３】
特開平１０−９７２７８号公報
【特許文献４】
特開平６−９５６９３号公報
【特許文献５】
特開平６−２８９８９１号公報
【特許文献６】
特開平８−２２１０９４号公報
【特許文献７】
特開平１０−３３４２８６号公報
【特許文献８】
特開平１１−３２７５９３号公報
【特許文献９】
特開平１０−８３９９４６号公報
【特許文献１０】
特開２００２−１４０１００号公報
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしこの方法は、雑音性能の向上にしか目を向けておらず、認識性能と関連があるのかどうかを直接調べているわけではない。
【００１２】
そこで、本発明は、雑音抑圧された音声に対して音声認識した結果得られた、尤度、特徴量ベクトル、音素列などの認識情報を直接もしくは間接的に反映させた抑圧量判定係数を算出し、この抑圧量判定係数を指標として利用することにより、音声の歪みを低減するための雑音抑圧量を制御する。雑音抑圧制御の性能の向上により、より歪みの少ない雑音抑圧が可能となることから、認識率が向上することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
この課題を解決するために、本発明の音声認識装置は、入力音声に対して雑音抑圧を行うためのスペクトル変換手段と、前記スペクトル変換手段が出力する信号よりＳ／Ｎを推定するＳ／Ｎ推定手段と、雑音抑圧演算に用いられる雑音抑圧係数をテーブルとして保持している雑音抑圧係数保持手段と、前記雑音抑圧係数保持手段が保持しているテーブルや前記Ｓ／Ｎ推定手段が推定したＳ／Ｎより雑音抑圧量を推定し、前記雑音抑圧係数を算出する抑圧量推定手段と、前記スペクトル変換手段が出力する信号から前記抑圧量推定手段が算出した雑音抑圧係数に基づいて雑音抑圧演算を行う雑音抑圧手段と、前記雑音抑圧手段より出力される信号から認識尤度を求めるための特徴量ベクトルを抽出する特徴量抽出手段と、学習データである音響モデルを保存する音響モデル保存手段と、時系列に前記音響モデル保存手段が保持する音響モデルと前記特徴量抽出手段が出力する特徴量ベクトルを比較して尤度を算出する尤度算出手段と、音声認識用の単語辞書または文法等の認識用ルールを保存する文法辞書保存手段と、前記認識用ルールに従って前記尤度より最尤パスを求める最尤探索手段と、前記最尤探索手段の結果を認識結果として表示提示する結果表示提示手段と、前記尤度算出手段および前記最尤探索手段が出力する認識結果より、抑圧量の判定を行う指標となる抑圧量判定係数を求める抑圧量判定係数算出手段とを備え、前記抑圧量推定手段は、前記抑圧量判定係数算出手段が算出する抑圧量判定係数も利用して雑音抑圧量を推定し、雑音抑圧係数を算出する。
【００１４】
この構成により、音声認識した結果得られた、尤度、特徴量ベクトル、音素列などの認識情報を直接もしくは間接的に反映させた抑圧量判定係数を算出し、この抑圧量判定係数を指標として利用することにより、音声の歪みを低減するように雑音抑圧量を制御することができ、その結果より良好な音声認識結果を得ることが可能となる。
【００１５】
また、本発明の音声認識装置は、入力音声に対して雑音抑圧を行うためのスペクトル変換手段と、前記スペクトル変換手段が出力する信号よりＳ／Ｎを推定するＳ／Ｎ推定手段と、雑音抑圧演算に用いられる雑音抑圧係数をテーブルとして保持している雑音抑圧係数保持手段と、前記雑音抑圧係数保持手段が保持しているテーブルや前記Ｓ／Ｎ推定手段が推定したＳ／Ｎより雑音抑圧量を推定し、前記雑音抑圧係数を算出する抑圧量推定手段と、前記スペクトル変換手段が出力する信号から前記抑圧量推定手段が算出した雑音抑圧係数に基づいて雑音抑圧演算を行う雑音抑圧手段と、前記雑音抑圧手段より出力される信号から認識尤度を求めるための特徴量ベクトルを抽出する特徴量抽出手段と、学習データである音響モデルを保存する音響モデル保存手段と、時系列に前記音響モデル保存手段が保持する音響モデルと前記特徴量抽出手段が出力する特徴量ベクトルを比較して尤度を算出する尤度算出手段と、音声認識用の単語辞書または文法等の認識用ルールを保存する文法辞書保存手段と、前記認識用ルールに従って前記尤度より最尤パスを求める最尤探索手段と、前記最尤探索手段の結果を認識結果として表示提示する結果表示提示手段と、結果表示提示手段が表示提示する認識結果に対する話者の判断を入力する話者入力情報取得手段と、前記尤度算出手段および前記最尤探索手段より出力される認識結果、および、前記話者入力情報取得手段より出力される前記話者の判断より、抑圧量の判定を行う指標となる抑圧量判定係数を求める抑圧量判定係数算出手段とを備え、前記抑圧量推定手段は、前記抑圧量判定係数算出手段が算出する抑圧量判定係数も利用して雑音抑圧量を推定し、雑音抑圧係数を算出する。
【００１６】
この構成により、話者の入力した情報や音声認識した結果得られた、尤度、特徴量ベクトル、音素列などの認識情報を直接もしくは間接的に反映させた抑圧量判定係数を算出し、この抑圧量判定係数を指標として利用することにより、音声の歪みを低減するように雑音抑圧量を制御することができ、その結果より良好な音声認識結果を得ることが可能となる。
【００１７】
また、本発明の音声認識方法は、入力された音声に対して、雑音を抑圧させる雑音抑圧係数を算出し、前記雑音抑圧係数を用いて、前記入力された音声の雑音を抑圧し、雑音を抑制された音声に対して音声認識を行う音声認識方法であって、前記音声認識の結果得られる尤度、特徴量レベル、音素列などの認識情報を、前記抑圧量判定係数を算出するために用いることを特徴とし、音声認識した結果得られた、尤度、特徴量ベクトル、音素列などの認識情報を直接もしくは間接的に反映させた抑圧量判定係数を算出し、この抑圧量判定係数を指標として利用することにより、音声の歪みを低減するように雑音抑圧量を制御することができ、その結果より良好な音声認識結果を得ることが可能となる。
【００１８】
また、本発明の音声認識方法は、入力された音声に対して、雑音を抑圧させる雑音抑圧係数を算出し、前記雑音抑圧係数を用いて、前記入力された音声の雑音を抑圧し、雑音を抑制された音声に対して音声認識を行う音声認識方法であって、前記音声認識の結果得られる尤度、特徴量レベル、音素列などの認識情報と、話者に前記音声認識の結果に対する前記話者の判断を用いて抑圧量判定係数を算出することを特徴とし、話者の入力した情報や音声認識した結果得られた、尤度、特徴量ベクトル、音素列などの認識情報を直接もしくは間接的に反映させた抑圧量判定係数を算出し、この抑圧量判定係数を指標として利用することにより、音声の歪みを低減するように雑音抑圧量を制御することができ、その結果より良好な音声認識結果を得ることが可能となる。
【００１９】
【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。
【００２０】
（実施の形態１）
図１は本発明の音声認識装置の構成を示すブロック図である。図１において、図６、図７に示す従来の音声認識装置と同様に機能するものについては、同一の符号を付して説明を省略する。図１において、１０７は尤度算出手段、１０９は最尤探索手段、２０は文法辞書保存手段、２１は抑圧量判定係数算出手段である。
【００２１】
以上のように構成された音声認識装置について、以下、その動作を述べる。
【００２２】
マイクなどの音声入力手段１０１から入力された入力信号Ｂ１を、スペクトル変換手段１１において、スペクトル表現に変換する。このスペクトル表現の入力信号Ｂ２から、Ｓ／Ｎ推定手段１２において、Ｓ／Ｎ推定を行い、推定Ｓ／Ｎ（Ｂ３）を出力する。抑圧量推定手段１３では、雑音抑圧係数保存手段１５内のテーブルから、推定Ｓ／Ｎ（Ｂ３）に基づいて読み出された雑音抑圧係数Ｂ４および入力音声に対する学習推定により、抑圧量を推定する。雑音抑圧手段１４では、抑圧量推定手段１３により推定された雑音抑圧係数Ｂ５に基づいて雑音抑圧演算を行い、雑音抑圧された入力信号Ｂ６として音声認識ユニットに出力する。ここで雑音抑圧アルゴリズムとして用いられるものは，前述のＳＳやＷｉｅｎｅｒ  Ｆｉｌｔｅｒの他、ＶＱ（Ｖｅｃｔｏｒ  Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）を用いた雑音除去等広範囲の雑音除去法に用いることができる。
【００２３】
雑音抑圧ユニットから送られる雑音抑圧後の信号Ｂ６に対して、特徴量抽出手段１６において、音響分析を行うことにより、例えば、ＬＰＣケプストラムやＭＦＣＣ（メル周波数ケプストラム係数）などの認識計算に最適な特徴量ベクトルＢ７に変換する。尤度算出手段１０７では、特徴量抽出手段１６で求めた特徴量ベクトルＢ７と音響モデル保存手段１８が保存している音響モデルより、複数の音素片からなるサブワードの単位で、特徴量間の平均値や分散値より算出する距離や、ＨＭＭ（ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｌｃｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）による遷移確率を尤度Ｂ８とする。最尤探索手段１０９は、ＤＰマッチングやビタビサーチなどを文法辞書保存手段２０が保存している文法や単語辞書に従って、尤度算出手段１０７で得られた尤度列より、最尤となるパスを探索し、これを認識結果Ｂ９とする。
【００２４】
さらに、雑音抑圧された音声に対して音声認識した結果得られた尤度Ｂ８、特徴量ベクトルＢ７、音素列などの認識情報Ｂ１０をもとに、抑圧量判定係数算出手段２１において抑圧量判定係数Ｂ１１を算出し、この抑圧量判定係数Ｂ１１を利用して抑圧量推定手段１３において次回の雑音抑圧量を制御する。
【００２５】
次に、認識情報Ｂ１０から、抑圧量判定係数Ｂ１１を求める方法について述べる。認識の結果得られる、区間情報あるいは最尤音素片情報をもとに、Ｚ＝Ｖ：母音、子音、ノイズ等のグループに分けたとき、認識結果に基づいて信号Ｘのフレームで音素片ｉの尤度をｄ（Ｘ＝Ｚ｜ｉ＝Ｚ）として表すものとする。また、ｄを雑音抑圧前、ｄ＾を雑音抑圧後の尤度とする。また、Ｘ＝Ｚとは、認識の結果グループごとに、グループに属する音素片の尤度の合計を求めて、グループ間で比較し、最尤条件となるグループをその区間であるとみなすことによって、決定されるものとする。
【００２６】
このとき、雑音抑圧を行うことにより、全般的にＳ／Ｎが改善されるため、母音とノイズ区間での尤度関係をみると、（数２）、（数３）が成り立つ。
【００２７】
【数２】
2004309959.tif 000004
【００２８】
【数３】
2004309959.tif 000005
【００２９】
母音区間でのノイズモデルの尤度は、雑音抑圧前後で改善し、さらにノイズ区間での母音素片での尤度は、雑音抑圧前後で低下する。（数２）、（数３）の関係式を用いて、（数２）、または、（数３）、または（数２）と（数３）で得られる積などの値を抑圧量判定係数として用いることができる。
【００３０】
また、抑圧量判定係数として、尤度をそのまま用いること、音声・ノイズ区間の情報や、母音・子音区間情報を用いること、あるいは、特徴量例えばケプストラムの差分などを用いることもできる。特に、高域低域全域など周波数ごとに求めた特徴量を利用すること、あるいは雑音抑圧前後での特徴量の差分を利用することもできる。そして、抑圧量推定手段１３では、図２、図３、図４のいずれかの手段に従って、抑圧量推定を行うことができる。
【００３１】
図２の方法は、雑音抑圧（図２のステップ２０１）によって得られた音声を認識（ステップ２０２）することによって、抑圧量判定係数が正の場合（ステップ２０３）には、その区間の抑圧が仮説どおり実行されているとして、抑圧係数推定が正しい方向に働いていると判断し、そのフレームでの推定値を現在のまま維持あるいは更新する（ステップ２０４）。図３では、逆に、抑圧量判定係数が負（γ＞０）の値をとる場合（図３のステップ３０３）には、抑圧係数の推定が全くうまくいっていないものとして、抑圧係数の学習または推定をリセットする（ステップ３０４）。図４は、図２と図３の操作を同時に行い、さらに、値が正の場合には、再度雑音抑圧（ステップ４０５）と認識（ステップ４０６）を行い抑圧量判定を行うことで、より正しい方向に進めることが可能である。図２、図３、図４の点線は次回の抑圧時に係数が反映されることを示している。
【００３２】
なお、上記の制御方法以外にも、例えばスペクトラムサブトラクションのパラメータ制御αの値を制御するにあたり、従来のＳ／Ｎのほかに、認識結果から得られるより正確な音声区間情報や、抑圧量判定係数などに応じて定めることなどができる。
【００３３】
また、上記２つの入力信号を用いて結果情報を求める前に、雑音抑圧前後で相互相関係数をとることによって、フレーミングを調整したうえで、尤度を求めてもよい。
【００３４】
また、上記音素片ごとのグルーピングに関して、母音１（／ａ／，／ｏ／）、母音２（／ｅ／，／ｕ／，／ｗ／）、子音１（／ｉ／，／ｊ／）、子音２（／ｋ／，／ｐ／，／ｃ／，／ｔ／）、子音３（／ｍ／，／ｎ／）、その他の子音、学習時のノイズ、などと音素のもつ特徴がもともと近い音素をまとめるようにグルーピングを定めて、雑音抑圧係数を求めてもよい。
【００３５】
また、（数２）、あるいは（数３）で求める区間については、１フレーム単位、音素区間単位、音声信号中の母音区間またはノイズ区間単位で、計算してもよい。また、その際、それぞれの和、平均などを抑圧係数としてもよい。
【００３６】
このように音声認識結果を加工して雑音抑圧量判定係数とすることで、認識結果向上と同期して、雑音抑圧性能を向上させることが可能となる。
【００３７】
（実施の形態２）
図５は本実施の形態における音声認識装置の構成を示すブロック図である。図５において、図１の音声認識装置と同様に機能するものについては同一の符号を付して、説明を省略する。図５において、２２は話者が情報を入力することが可能な話者入力情報取得手段である。
【００３８】
以上のように構成された音声認識装置について、以下、その動作を述べる。
【００３９】
本実施の形態では、実施の形態１で説明した内容に加えて、話者入力情報取得手段２２により、話者が認識結果に対する表示を見てあるいは聞くことにより、正解かどうかを入力することができる。あるいは、話者入力情報取得手段２２により、雑音抑圧された音声を提示し、その音質がどうか判断を求める質問を投げかけた回答を取得することにより、雑音抑圧効果としての判断、あるいは認識結果の判断を話者に行わせることによって、その性能の確実性を増すことが可能である。この情報も利用して、雑音抑圧判定係数の算出を行い、雑音抑圧係数に反映させることで、より精度の高い雑音抑圧係数推定とその制御を行うことが可能となる。
【００４０】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、雑音抑圧制御の性能の向上により、より歪みの少ない雑音抑圧が可能となることから、認識率が向上するという顕著な効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１における音声認識装置の構成を示すブロック図
【図２】抑圧量推定手段の動作を示すフローチャート
【図３】抑圧量推定手段の動作を示すフローチャート
【図４】抑圧量推定手段の動作を示すフローチャート
【図５】本発明の実施の形態２における音声認識装置の構成を示すブロック図
【図６】従来の音声認識装置を示すブロック図
【図７】従来の雑音抑圧を行う音声認識装置を示すブロック図
【符号の説明】
１１  スペクトル変換手段
１２  Ｓ／Ｎ推定手段
１３  抑圧量推定手段
１４  雑音抑圧手段
１５  雑音抑圧係数保存手段
１６  特徴量抽出手段
１８  音響モデル保存手段
２０  文法辞書保存手段
２１  抑圧量判定係数算出手段
２２  話者入力情報取得手段
１０１  音声入力手段
１０２  結果表示提示手段
１０７  尤度算出手段
１０９  最尤探索手段
【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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