(57)【要約】【課題】認識効率のよい音響モデルを生成する音響モデル学習方法及びその装置を提供する。【解決手段】音響データ１０、モデルパラメータ記述ファイル２０、学習器３０、音響モデル４０からなる従来の音響モデル学習器に、近距離確率分布判定部５０と確率分布合成部６０とを備える。そして近距離確率分布判定部５０によって、複数の音響モデルの複数の確率分布に対して、近距離関係にある２つの確率分布（ペア確率分布）を特定する。又、確率分布合成部６０が、ペア確率分布の共通部から新たな合成確率分布を生成し、合成前の２つの確率分布に置き換える。即ち、ペアの確率分布を１つの合成確率分布に置き換える。これにより、音響モデル中の確率分布数が低減する。これにより、音声認識において、認識率が維持されて、認識効率、メモリコスト効率が向上する。【選択図】図１
2004020969.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識に用いる音響モデルの学習方法であって、
音響特徴量を確率分布で表し、
複数の前記確率分布間の距離指標を算出し、
該距離指標に基づいて所定値以下の近距離関係にある２つの確率分布を確定し、その確定された複数の確率分布の共通部から新たな１つの合成確率分布を生成し、
該合成確率分布を合成前の前記２つの確率分布に代替し、新たな音響モデルを生成することを特徴とする音響モデル学習方法。
【請求項２】
前記２つの確率分布間の距離指標は、両者の前記確率分布の平均値及び分散関連値から算出することを特徴とする請求項１に記載の音響モデル学習方法。
【請求項３】
前記合成確率分布は、前記２つの確率分布のそれぞれの平均値とそれぞれの分散関連値から算出された合成平均値、及び合成分散値から求められることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の音響モデル学習方法。
【請求項４】
前記２つの確率分布は、男性の音響モデルの確率分布と女性の音響モデルの確率分布であることを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載の音響モデル学習方法。
【請求項５】
入力音声を分析し、音響特徴量を確率分布で表して各種音響モデルを学習する音響モデル学習装置であって、
前記音響モデルの複数の確率分布に対し、任意の２つの前記確率分布間の距離指標を算出する距離算出手段と、
該距離指標に基づいて所定値以下の近距離関係にある２つの確率分布を確定する近距離確率分布判定手段と、
その確定された２つの確率分布の共通部から新たな１つの合成確率分布を生成する確率分布合成手段とを備え、
前記合成確率分布を合成前の前記２つの確率分布に代替し、他の確率分布と合わせて１つの音響モデルを生成することを特徴とする音響モデル学習装置。
【請求項６】
前記距離算出手段は、前記２つの確率分布のそれぞれの平均値とそれぞれの分散関連値から両確率分布間の距離指標を算出することを特徴とする請求項５に記載の音響モデル学習装置。
【請求項７】
前記確率分布合成手段は、前記２つの確率分布のそれぞれの平均値とそれぞれの分散関連値から算出された合成平均値、及び合成分散値から前記合成確率分布を算出することを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の音響モデル学習装置。
【請求項８】
前記２つの確率分布は、男性の音響特徴量を示す確率分布と女性の音声特徴量を示す確率分布であることを特徴とする請求項５乃至請求項７の何れか１項に記載の音響モデル学習装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声認識に使用する音響モデルの学習方法及びその装置に関する。特に、音響特徴を示す複数の確率分布において共通部を有する２つの確率分布を、その共通部から生成される１つの確率分布で代替し、音響モデルの確率分布を減少させる音響モデル学習方法とその装置に関する。本発明は、運転者が男女を問わない車両用音声認識装置に適用できる。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、音声認識に使用する音響モデルの学習方法とその装置がある。音声認識は一般的には、以下のように行われる。先ず、音声を音響分析器で分析し、その特徴量を求める。特徴量は、フーリエ変換などによるスペクトルを聴覚特性に合わせて周波数変換し、対数をとった後に高次の項を遮断し低次の項を抽出することで得られる。この特徴量は、スペクトルの包絡線を表しており、例えば「あ」「い」など発話特徴はこのスペクトルの包絡線に含まれる。これは、図７に示すように音響特徴量として１６次程度のベクトル（ｖ１　〜ｖ１６）で表現される。そして、音声認識時には、入力音声の音響特徴量を上記確率分布図、又は確率分布関数に投影し、その確率密度値（尤度）を求めて、尤度が大であるとその確立分布に対応する音声が選択され認識として出力される。
【０００３】
しかしながら、上記手法においては男性の音響モデルのみでは女性の音声認識率が低下し、女性の音響モデルのみでは男性の音声認識率が低下するという問題がある。そこで、不特定多数の音声認識率を向上させる例として、特開２０００−　３４７６８４号公報に開示の音声認識システムが提案されている。これは、ユーザー類別情報（男女、年齢、地域）を収集し、この類別情報に基づいて予め音響モデルをそれぞれ備えて置き、音声認識時には、男女、年齢等の顧客情報に対応した音響モデルを選択して、それにより不特定多数の話者に対する認識率を向上させる例である。
【０００４】
【発明が解決しようする課題】
しかしながら、上記例では性別、年齢、地域ごとに音響モデルを準備する必要がある。この時、音響モデルは、最大それらの組み合わせの数だけ必要となる。例えば、性別が２クラス、年齢が５クラス、地域が７クラスに分割され、一つの音響モデルが４つの確率分布の和から構成されるとすると、４＊２＊５＊７で２８０分布分のメモリが必要となる。そして、音声認識時には、その２８０の確率分布と照合する必要があるため、認識効率（認識に要する時間及びコスト効率）が向上するものではない。又、不特定多数の音声を類別する類別装置も必要となり、この点からも認識効率が向上するものではない。
【０００５】
本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、その目的は、多人数から採取された音響モデルの複数の確率分布に対し、近距離関係にある２つの確率分布を特定し、それらを２つの確率分布の共通部から生成される１つの合成確率分布で代替して、確率分布を減少させた合成音響モデルを提供することである。又、その合成音響モデルを生成する方法と装置を提供することである。そして、音声認識において照合効率を向上させるとともにメモリコストを低減することである。
又、他の目的は、上記合成音響モデルを提供することにより、性別、年齢、地域別にかかわらず音声認識率を維持することである。
尚、上記目的は、個々の発明が達成する個々の目的であって、個々の発明が全ての目的を達成するものと解釈されるべきではない。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の音響モデル学習方法は、音声認識に用いる音響モデルを学習する方法であって、音響特徴量を確率分布で表し、その複数の確率分布間の距離指標を算出し、その距離指標に基づいて所定値以下の近距離関係にある２つの確率分布を確定し、その確定された複数の確率分布の共通部から新たな１つの合成確率分布を生成し、その合成確率分布を合成前の所定値以下の近距離関係にある２つの確率分布に置き換えて新たな音響モデルを生成することを特徴とする。
【０００７】
又、請求項２に記載の音響モデル学習方法は請求項１に記載の音響モデル学習方法であって、２つの確率分布間の距離指標は両者の確率分布の平均値及び分散関連値から算出することを特徴とする。
又、請求項３に記載の音響モデル学習方法は請求項１又は請求項２に記載の音響モデル学習方法であって、合成確率分布は２つの確率分布のそれぞれの平均値とそれぞれの分散関連値から算出された合成平均値、及び合成分散値から求められることを特徴とする。
又、請求項４に記載の音響モデル学習方法は請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載の音響モデル学習方法であって、２つの確率分布は男性の音響モデルの確率分布と女性の音響モデルの確率分布であることを特徴とする。
【０００８】
又、請求項５に記載の音響モデル学習装置は、入力音声を分析し、音響特徴量を確率分布で表して各種音響モデルを学習する音響モデル学習装置であって、音響モデルの複数の確率分布に対し、任意の２つの確率分布間の距離指標を算出する距離算出手段と、その距離指標に基づいて所定値以下の近距離関係にある２つの確率分布を確定する近距離確率分布判定手段と、その確定された２つの確率分布の共通部から新たな１つの合成確率分布を生成する確率分布合成手段とを備え、生成された合成確率分布を合成前の所定値以下の近距離関係にある２つの確率分布に置き換えて、他の確率分布と合わせて１つの音響モデルを生成することを特徴とする。
【０００９】
又、請求項６に記載の音響モデル学習装置は請求項５に記載の音響モデル学習装置であって、距離算出手段は２つの確率分布のそれぞれの平均値とそれぞれの分散関連値値から両確率分布間の距離指標を算出することを特徴とする。
又、請求項７に記載の音響モデル学習装置は請求項５又は請求項６に記載の音響モデル学習装置であって、確率分布合成手段は２つの確率分布のそれぞれの平均値とそれぞれの分散関連値から算出された合成平均値と合成分散値から合成確率分布を算出することを特徴とする。
又、請求項８に記載の音響モデル学習装置は請求項５乃至請求項７の何れか１項に記載の音響モデル学習装置であって、２つの確率分布は男性の音響特徴量を示す確率分布と女性の音声特徴量を示す確率分布であることを特徴とする。
【００１０】
【発明の作用及び効果】
請求項１に記載の音響モデル学習方法は、音声認識に用いる音響モデルを学習する方法であって、先ず、例えば音響分析器を含む学習器によって例えば複数人の音声の確率ネットワークにおける１状態の音響特徴量をそれぞれ確率分布で表わして、単数又は複数の音響モデルを生成する。即ち、音響特徴量の統計的性質が確率分布で表される。音響特徴量とは、例えば入力音声をフーリエ変換などによるスペクトルを聴覚特性に合わせて周波数変換し、対数をとった後に高次の項を遮断し低次の項を抽出したものであり、スペクトルの包絡線で表わされる。例えば、音響特徴量は１６次程度のベクトルで表現され、各特徴量はその１６次元空間への投影した時の確率分布で示される。
【００１１】
そして、その１６次元空間に形成された複数の確率分布群に対して、任意の２つを選択し、その２つの確率分布間の距離指標を算出する。次に、その距離指標に基づいて所定値以下の近距離関係にある２つの確率分布を確定し、その確定された複数の確率分布の共通部から新たな１つの合成確率分布を生成する。そして、その合成確率分布を合成前の２つの確率分布に置き換えて、新たな音響モデルとする。即ち、所定値以上の共通部分を有する２つの確率分布は、その共通部分をパラメータとする新たな１つの確率分布に形成される。即ち、音響モデルを形成する２つの確率分布が１つ低減される。即ち、音声認識における照合時には、照合する確率分布が１つ減少することになり、照合効率（認識効率）が向上する。又、確率分布を記憶するメモリ量が低減される。尚、音声認識における照合は、共通部分を用いて行われるので認識率は低減することはない。即ち、本発明の学習方法は、認識率を維持しつつ音声認識時の照合効率とメモリコスト効率を向上させる音響モデルを生成することができる。即ち、音声認識に有用な音響モデル学習方法となる。音響特徴量や確率分布の上記の定義は、他の請求項においても同じである。
【００１２】
又、請求項２に記載の音響モデル学習方法は請求項１に記載の音響モデル学習方法であって、２つの確率分布間の距離指標は両者の確率分布のそれぞれの平均値及びそれぞれの分散関連値から算出される。ここで、分散関連値とは、分散に関連する値であり、分散値のほか、標準偏差値等を意味する。音声認識において、音響特徴量は複数の正規分布で表すことができる。そして、統計において、２つ確率分布（正規分布）間の距離指標Ｄは、それぞれの平均値をμ１　、μ２　、及び分散値をσ１２（標準偏差σ１　）、σ２　２　（標準偏差σ２　）とする時、次式（１）で与えられる。
【数１】
Ｄ＝（μ１　−μ２　）２　／｛４（σ１　＋σ２　）｝
＋１／２・ｌｎ［（σ１　＋σ２　）／｛２（σ１　σ２　）１／２　｝］　　…（１）
これにより、両者間の距離指標を的確に算出することができるので、的確に請求項１の音響モデル学習方法を実現することができる。
【００１３】
又、請求項３に記載の音響モデル学習方法は請求項１又は請求項２に記載の音響モデル学習方法であって、合成確率分布は２つの確率分布のそれぞれの平均値とそれぞれの分散関連値から算出された合成平均値、及び合成分散関連値から求められている。例えば、合成確率分布の合成平均値は式（２）によって与えられ、合成分散関連値は式（３）によって求められる。
【数２】
μ＝（μ１　σ２　＋μ２　σ１　）／（σ１　＋σ２　）　　　　　　　　　…（２）
μ：合成平均値
μ１　、μ２　：それぞれの確率分布の平均値
σ１　２　、σ２　２　：それぞれの確率分布の分散値
【数３】
σ＝（μ１　２　＋μ２　２　＋σ１　＋σ２　−２μ２　）／２　　　　　　　…（３）
σ２　：合成分散値
μ１　、μ２　：それぞれの確率分布の平均値
σ１　２　、σ２　２　：それぞれの確率分布の分散値。
【００１４】
これにより、いちいち共通部分の音響特徴量の各要素から、合成確率分布を求める必要はなく、２つの確率分布の平均値μ１　、μ２　と分散値σ１　２　、σ２　２　とから、合成平均値μ、合成分散値σ２　（合成標準偏差σ）から合成確率分布が算出される。即ち、例えば確率分布を正規分布とすれば、次式によって合成確率分布を示す関数ｆ（ｘ）が求められる。
【数４】
ｆ（ｘ）＝ｅｘｐ［−（ｘ−μ）２　／２σ２　］／｛σ（２π）１／２　｝…（４）
ｘ：音響特徴量を示すベクトルの絶対値
よって、例えば式（４）を用いれば、容易に合成確率分布を形成することができる。即ち、容易に請求項１又は請求項２に記載の音響モデル学習方法を実現することができる。
【００１５】
又、請求項４に記載の音響モデル学習方法は請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載の音響モデル学習方法であって、２つの確率分布は男性の音響モデルの確率分布と女性の音響モデルの確率分布としている。従来の音声認識においては、男性用音響モデルと女性用音響モデルを有し、両者を用いて別々に認識していた。本発明によれば、男性用音響モデルと女性用音響モデルにおいて、即ち両者を合わせた確率分布において、離間距離が所定値以下である２つの確率分布、即ち共通部が所定値以上である２つの確率分布を選択し、その共通部で１つの確率分布を形成して２つの確率分布に代替する。即ち、本発明の学習方法は、従来より確率分布数が低減した男女共通の音響モデル（合成音響モデル）を生成する。即ち、音声認識において、本発明の学習方法を採用すれば、男女の音声認識率が維持されるとともにその認識効率（認識速度）とメモリコスト効率が向上される。
【００１６】
又、請求項５に記載の音響モデル学習装置は入力音声を分析し、音響特徴量を確率分布で表して各種音響モデルを学習する音響モデル学習装置において、複数の確率分布を縮退させることを特徴とする。複数の音響モデル、例えば、性別、年齢別、地域別等様々な特徴を有する複数人の入力音声による音響モデルが準備される。例えば性別によって、年齢別によって、地域別によって様々な音響モデルが準備される。
【００１７】
本発明では、先ず、距離算出手段が音響モデルの複数の確率分布に対し、任意の２つの確率分布間の距離指標を算出する。確率分布間の距離指標とは、例えば平均値間の距離、又は中央値間の距離である。次に、近距離確率分布判定手段が得られた距離指標に基づいて所定値以下の近距離関係にある２つの確率分布を確定する。そして、確率分布合成手段がその確定された２つの確率分布の共通部から新たな１つの合成確率分布を生成する。即ち、生成された合成確率分布を合成前の２つの確率分布に置き換える。即ち、所定値以上の共通部がｎ個あれば、音響モデルの確率分布数がｎだけ低減される。そして、最後に共通部が所定値以下の他の確率分布と合わせて１つの音響モデル（合成音響モデル）として出力される。
音声認識に本発明の合成音響モデルを使用する際、即ち音声認識の照合時には、照合する確率分布がｎ個減少しているので照合効率が向上する。又、確率分布を記憶するメモリ量も低減される。尚、音声認識における照合は、共通部分を用いて行われるので認識率は低減することはない。即ち、本発明の音響モデル学習装置は認識率を維持しつつ音声認識の効率とメモリコスト効率を向上させる優れた学習装置とすることができる。
【００１８】
又、請求項６に記載の音響モデル学習装置は請求項５に記載の音響モデル学習装置であって、距離算出手段は２つの確率分布のそれぞれの平均値とそれぞれの分散値から両者の確率分布間の距離指標を算出している。音声認識において、音響特徴量は複数の正規分布で表すことができる。そして、統計において、２つ確率分布（正規分布）間の距離指標は、それぞれの平均値をμ１　、μ２　、及びそれぞれの分散値をσ１２（標準偏差σ１　）、σ２　２　（標準偏差σ２　）とする時、両者間の離間距離を表す距離指標Ｄは上式（１）により、的確に求められる。よって、的確に請求項５の音響モデル学習装置を実現することができる。
【００１９】
又、請求項７に記載の音響モデル学習装置は請求項５又は請求項６に記載の音響モデル学習装置であって、確率分布合成手段は２つの確率分布のそれぞれの平均値とそれぞれの分散関連値から算出された合成平均値と合成分散関連値から合成確率分布を算出している。例えば、合成確率分布の合成平均値は上式（２）によって求められ、合成分散関連値は式（３）によって求められる。そして、確率分布を正規分布とすれば、合成平均値μ、合成分散値σ２　（標準偏差σ）を用いて、式（４）から合成確率分布を算出することができる。即ち、合成平均値μ、合成分散値σ２　（合成標準偏差σ）が求まれば容易に合成確率分布を形成することができる。即ち、容易に請求項５又は請求項６に記載の音響モデル学習装置を実現することができる。
【００２０】
又、請求項８に記載の音響モデル学習装置は請求項５乃至請求項７の何れか１項に記載の音響モデル学習装置であって、２つの確率分布を男性の音響モデルの確率分布と女性の音響モデルの確率分布としている。従来の音声認識装置は、認識率を向上させるため男性用音響モデルと女性用音響モデルを学習しそれぞれ有している。本発明によれば、男性用音響モデルと女性用音響モデルにおいて、即ち両者を合わせた確率分布において、離間距離が所定値以下、即ち所定値以上の共通部を有する２つの確率分布を選択し、その共通部で１つの確率分布を形成し２つの確率分布に代替している。よって、従来より確率分布数が低減した男女の音響モデル（合成音響モデル）が形成される。
即ち、本発明の音響モデル学習装置によれば、男女を問わない音響モデルを生成することができ、又その認識効率（認識速度）の向上と、メモリコスト効率の向上が可能となる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の音響モデル学習方法とその装置について図面を参照して説明する。図１に本発明の音響モデル学習装置の１実施例を示す。図は、システムブロック図である。本発明の音響モデル学習装置は、音響データ１０、モデルパラメータ記述ファイル２０、学習手段である学習器３０、各種音響モデル４０、近距離確率分布判定手段である近距離確率分布判定部５０、確率分布合成手段である確率分布合成部６０、合成音響モデル７０から構成される。尚、合成音響モデル７０は出力結果が記憶される記録部であり、以下に記述する一連の動作終了後に合成音響モデルが生成される。従って、当初は記録されていないものとする。
【００２２】
上記各構成要素の機能と動作を以下に説明する。音響データ１０は、性別、年齢別、地域別等に様々に類別されて収集され、デジタル化されたデータである。例えば、同じ音素「あ」が性別、年齢別、地域別等に分けられて記録されている。モデルパラメータ記述ファイル２０は、音響モデルの認識単位（音素、熟語等）、その音響特徴量、及びそのトポロジ等が記述されている。学習器３０は、音響データ１０とモデルパラメータ記述ファイル３０から各認識単位の音響モデルを学習（生成）する学習手段である。学習器３０は、音響データ１０を分析しその特徴量を求める。特徴量は、フーリエ変換などによるスペクトルを聴覚特性に合わせて周波数変換し、対数をとった後に高次の項を遮断し低次の項を抽出したものである。これらは、音響特徴量として１６次程度のベクトル（ｖ１　〜ｖ１６）で表現される。
【００２３】
その結果として、各音素や熟語の音響特徴量が１６次程度のベクトル空間にプロットされた確率分布が音響モデル４０として出力される。例えば、音素「あ」を発声した場合の男性の音響特徴量と女性の音響特徴量を、例えばｖ１　、ｖ２　のベクトル空間にプロットすれば、音響モデルは図２のようになる。ここで、インデックスｉに示された分布が男性音声の確率分布であり、×印が男性の音響特徴量を示す。又、インデックスｊで示された分布が女性音声の確率分布であり、□印が女性の音響特徴量を示す。
【００２４】
そして、実際の音声認識時には、入力音声を図示しない音声分析器で分析して、図２の音響モデルの各確率分布に投影する。又は、各確率分布を表す各確率分布関数ｇ（ｖ１　、ｖ２　）に代入してその確率密度値を算出し、それが所定値以上であれば、その確率分布を表す音素を認識音素とする。即ち、図２の音響モデルにおいては、確率分布が７個あるので、例えば７個の確率分布関数に音響特徴量を代入して、確率密度値を算出して判定する必要がある。又、性別のみならず、年齢別、地域別等で類別すれば、さらに確率分布が増大し、音声認識に要する時間が増大する。即ち、厳密に音声認識しようとすれば、音声認識に要する時間と確率分布を記憶するメモリが増大する。
【００２５】
ここで、発明者は図２の確率分布には共通部（重複部）があり、従来の方法と装置では、この共通部を複数回照合することに着目し、この共通部を新たな確率分布とすることで、トータルとしての確率分布が低減されることを発案した。そこで、発明者は近距離確率分布判定部５０と確率分布合成部６０を作成し（図１）、従来より音響モデルの確率分布数を低減して、音声認識効率を向上させ、又メモリ使用量を低減させるようにした。即ち、近距離確率分布判定部５０で任意の２つの離間距離を算出し、それに基づいて確率分布合成部６０が合成音響モデルを生成する構成とした。
【００２６】
近距離確率分布判定部５０は、共通部の大きさを判別するため、先ず、図２において各確率分布の距離指標を求める。距離を表す距離指標Ｄは、例えば数式（１）によって求められる。数式（１）は、２つ確率分布（正規分布）間の距離指標を、それぞれの平均値をμ１　、μ２　、及びそれぞれの分散値をσ１２（標準偏差σ１　）、σ２　２　（標準偏差σ２　）を用いて算出しているので、両者間の距離、即ち両者の共通部の大きさが的確に算出される。
【００２７】
この共通部の大きさ判定（近距離確率分布判定）は、具体的には例えば図３に示すフロチャートで算出される。このフローチャートは、距離指標Ｄが最小の２つの確率分布を探索するとと同時に最小の距離指標Ｄを確定するアルゴリズムである。尚、このフローチャートにおいも、ｉは男性の音響モデルの各確率分布を示すインデックスであり、ｊは女性の音響モデルの各確率分布を示すインデックスある（図２）。尚、ここでは男性の音響モデルの確率分布を確率分布１とし、女性の音響モデルの確率分布を確率分布２とする。
【００２８】
先ず、ステップｓ１０において距離指標Ｄｍｉｎ　を初期化する。例えば、Ｄｍｉｎ　＝∞とする。又、ステップｓ１１において、インデックスｉを初期化してｉ＝１とし、同じくステップｓ１２において、ｊを初期化する。即ち、ｊ＝１とする。次に、ステップｓ１３に移行する。ステップｓ１３では、インデックスｉ、ｊで選択された２つの確率分布（確率分布１ｉと確率分布２ｊ）間の距離指標Ｄを算出する。算出方法は、式（１）に、それぞれの正規分布の平均値をμ１　、μ２　、及び分散値をσ１２、σ２　２　を代入することで得られる。
【００２９】
次に、ステップｓ１４に移行する。ステップｓ１４では、算出した距離指標が最小値か否か判定する。即ち、Ｄ＜Ｄｍｉｎ　を判定する。ｎｏであれば、最小値ではないのでステップｓ１７に移行し、インデックスｊを更新する。ｙｅｓであれば、現段階で最小値であるのでそのインデックスｉ、ｊを記憶する。即ち、ｎｉ　＝ｉ、ｎｊ　＝ｊとする。又、ステップｓ１６においては、その時の距離指標Ｄを最小値として記憶する。即ち、Ｄｍｉｎ　＝Ｄとする。そして、次のステップｓ１７に移行してインデックスｊを更新し、ステップｓ１８において、音響モデル２の確率分布との参照が途中であるか否かを判定する。即ち、ｊ≦音響モデル２の確率分布数か否かを判定する。ｙｅｓであれば、途中であるのでステップｓ１３に戻り、ステップｓ１３〜ｓ１８を繰り返す。この繰り返しにより、確率分布１の１つの確率分布ｉと確率分布２の全ての確率分布との距離指標Ｄが算出され、その時点での最小の距離指標Ｄｍｉｎ　とペア（ｎｉ　、ｎｊ　）の確率分布が決定される。
【００３０】
次に、ステップｓ１９に移行し、インデックスｉを更新する。即ち、確率分布１において、次に調査すべき確率分布を指定する。そして、ステップｓ２０に移行し、終了か否か判定する。これは、現在のインデックスｉを音響モデル１の確率分布数と比較することで判定される。即ち、ｉ≦音響モデル１の確率分布数か否かを判定する。ｙｅｓであれば、現在調査途中であるのでステップｓ１２に戻り、ステップｓ１２〜ステップｓ２０を繰り返す。この繰り返しにより、音響モデル１の全ての確率分布と音響モデル２の全ての確率分布との距離指標Ｄが算出され、その最小の距離指標Ｄｍｉｎ　とペア（ｎｉ　、ｎｊ　）の確率分布が決定される。
【００３１】
次に、ペアの確率分布を指定する変数ｎｉ　、ｎｊ　は、確率分布合成部６０に渡され、確率分布合成部６０が合成確率分布を生成し、最終的に合成音響モデルを出力する。確率分布合成部６０は、例えば図４に示すフローチャートに従って動作する。先ず、確率分布合成部６０はステップｓ２１において、ペアの確率分布を示す変数ｎｉ　、ｎｊ　を受け取り、それを新たにｉ＝ｎｉ　、ｊ＝ｎｊ　とする。又、それらに該当する確率分布１ｉ　と確率分布２ｊ　を指定する。
【００３２】
次に、ステップｓ２２に移行し、指定された確率分布１ｉ　と確率分布２ｊ　から合成平均値μと合成分散値σ２　を算出する。これらは、式（２）と式（３）から算出される。即ち、指定された確率分布１、確率分布２のそれぞれの確率分布の平均値μ１　、μ２　、及びそれぞれの確率分布の分散値σ１　２　、σ２　２　を式（２）と式（３）に代入することで得れる。次に、ステップｓ２３に移行し、得られた合成平均値μと合成分散値σ２　とから、合成確率分布を算出する。これは、式（４）に合成平均値μと合成分散値σ２　を代入することで得られる。そして、得られた合成確率分布を出力する。
【００３３】
次に、ステップｓ２４に移行する。これ以降は、ｎｉ　、ｎｊ　で示されたペアの確率分布を除外して、他の確率分布を出力するアルゴリズムである。先ず、ステップｓ２４にて、インデックスｉを初期化しｉ＝１とする。そして、ステップｓ２５に移行し、現在のｉが除外すべき確率分布ｎｉ　であるか否か判定する。即ち、ｉ＝ｎｉ　か否かを判定する。ｙｅｓであれば、その確率分布を出力せずに、ステップｓ２７に移行し、インデックスｉを更新する。ｎｏであれば、その確率分布１ｉを出力する。そして、ステップｓ２７に移行しインデックスｉを更新し、ステップｓ２８に移行する。
ステップｓ２８では、音響モデル１の確率分布出力が終了か否か判定する。これは、現在のインデックスｉが音響モデル１の確率分布数以下か否かを判定することで得られる。ｙｅｓであれば、現在の音響モデル１の確率分布の出力途中であるので、ステップｓ２５に戻り、ステップｓ２５〜ステップｓ２８を繰り返す。この繰り返しにより、音響モデル１の確率分布のうち、インデックスｎｉ　以外で指定される全ての確率分布が出力される。
【００３４】
次に、ステップｓ２９に移行する。これ以降は、音響モデル２からインデックスｎｊ　で示される以外の確率分布の全ての出力するアルゴリズムである。
先ず、ステップｓ２９において、インデックスを初期化しｉ＝１とする。そして、そのｉがペアインデックスでの他方であるｎｊ　に等しいか否か判定する。
ｙｅｓであれば、その確率分布を出力せずに、ステップｓ３２に移行し、インデックスｉを更新する。ｎｏであれば、ステップｓ３１に移行しその確率分布２ｉを出力する。そして、ステップｓ３２移行しインデックスを更新し、ステップｓ３３に移行する。
【００３５】
ステップｓ３３では、音響モデル２の出力が全て終了か否か判定する。これは、現在のインデックスｉが音響モデル２の確率分布数以下か否かを判定することで得られる。ｙｅｓであれば、現在の音響モデル２の確率分布の出力途中であるので、ステップｓ３１に戻り、ステップｓ３１〜ステップｓ３３を繰り返す。この繰り返しにより、音響モデル２の確率分布のうち、インデックスｎｊ　以外で指定される全ての確率分布が出力される。以上の結果、合成確率分布は図６に示すように形成され、他の確率分布を合わせて確率分布が１つ低減されて合成音響モデル出力される。本実施例の音響モデル学習装置はこのように動作する。
そして、音声認識の照合時には、照合する確率分布が減少しているので照合効率が向上する。即ち、認識効率を向上させることができる。又、確率分布を記憶するメモリ量も低減させることができる。又、音声認識における照合は、共通部分を使用しているので認識率は低減することはない。即ち、本発明の音響モデル学習装置は、認識率を維持しつつ音声認識の効率とメモリコスト効率を向上させる音響モデルを提供することができる。
【００３６】
（変形例）
上記実施例は１例であり、他に様々な変形が考えられる。例えば、上記実施例では、簡単のため、最小の距離指標Ｄｍｉｎ　を有するペア（ｎｉ　、ｎｊ　）の確率分布を求めて、それらに基づいて合成確率分布を算出したが、勿論、最小でなくともよい。即ち、所定値を設けて、それ以下であればそれらをペア（ｎｉ　、ｎｊ　）の確率分布としてもよい。即ち、ペア（ｎｉ　、ｎｊ　）の確率分布は複数としてもよく、複数の合成確率分布が生成されてもよい。より、認識効率、メモリ効率を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例に係る音響モデル学習装置のシステムブロック図。
【図２】本発明の実施例に係る音響モデル説明図。
【図３】本発明の実施例に係る近距離確率分布判定部の動作を示すフローチャート。
【図４】本発明の実施例に係る確率分布合成部の動作を示すフローチャート。
【図５】本発明の実施例に係る確率分布合成部の動作を示すフローチャート。
【図６】本発明の実施例に係る音響モデル学習装置の出力結果（合成音響モデル）説明図。
【図７】音声認識に係る、音響モデルと入力音声特徴量との照合説明図。
【符号の説明】
１０　　　　音響データ
２０　　　　モデルパラメータ記述ファイル
３０　　　　学習器
４０　　　　音響モデル
５０　　　　近距離確率分布判定部
６０　　　　確率分布合成部
７０　　　　合成音響モデル
【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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