(57)【要約】【課題】雑音環境が変化する場合、機器の特定の動作モードにおける雑音を考慮して適応を行えば、適応を行わない動作モード時の認識率は低下することが予想される。【解決手段】機器の現在の動作モードを検出し（Ｓ２０１）、音声認識用データ記述テーブルから機器の動作モードに対応する音声認識用データ名を検索し（Ｓ２０２）、検索された機器の動作モードに対応する音声認識用データを設定して（Ｓ２０３、Ｓ２０４）、音声認識処理を実行する（Ｓ２０５）。【選択図】　図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声を入力する入力手段と、
機器の現在の動作モードを検出する検出手段と、
前記機器の動作モードと、音声認識用データとの対応関係を示す情報が格納されたメモリを検索して、検索された機器の動作モードに対応する音声認識用データを指示する検索手段と、
指示された音声認識用データを用いて、入力される音声を認識する認識手段とを有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
さらに、前記機器の動作音を取得する取得手段と、
前記機器の動作音に基づき、前記検索手段が指示する音声認識用データを更新する更新手段を有することを特徴とする請求項１に記載された情報処理装置。
【請求項３】
前記音声認識用データは、人の発声と機器の動作音を重畳した音響的特徴の統計量を含むことを特徴とする請求項１または請求項２に記載された情報処理装置。
【請求項４】
前記更新手段は、前記音響的特徴の統計量を更新することを特徴とする請求項３に記載された情報処理装置。
【請求項５】
前記音声認識用データは、前記機器の動作音のパワー情報を含むことを特徴とする請求項１または請求項２に記載された情報処理装置。
【請求項６】
前記認識手段は、前記動作音のパワー情報に基づき、音声区間検出を行うことを特徴とする請求項５に記載された情報処理装置。
【請求項７】
前記更新手段は、前記動作音のパワー情報を更新することを特徴とする請求項５に記載された情報処理装置。
【請求項８】
前記音声認識用データは、前記機器の動作音のパワースペクトル情報を含むことを特徴とする請求項１または請求項２に記載された情報処理装置。
【請求項９】
前記認識手段は、前記動作音のパワースペクトル情報を用いて、入力される音声にスペクトル減算処理を施すことを特徴とする請求項８に記載された情報処理装置。
【請求項１０】
前記更新手段は、前記動作音のパワースペクトル情報を更新することを特徴とする請求項９に記載された情報処理装置。
【請求項１１】
ファクシミリ装置、車両または複写機に搭載されたことを特徴とする請求項１から請求項１０の何れかに記載された情報処理装置。
【請求項１２】
音声を入力し、
機器の現在の動作モードを検出し、
前記機器の動作モードと、音声認識用データとの対応関係を示す情報が格納されたメモリを検索して、検索された機器の動作モードに対応する音声認識用データを指示し、
指示された音声認識用データを用いて、入力される音声を認識することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１３】
さらに、前記機器の動作音を取得し、
前記機器の動作音に基づき、前記指示された音声認識用データを更新することを特徴とする請求項１２に記載された情報処理方法。
【請求項１４】
情報処理装置を制御して、請求項１２または請求項１３に記載された情報処理を実行することを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
請求項１４に記載されたプログラムが記録されたことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は情報処理装置およびその方法に関し、例えば、音声を認識する情報処理に関する。
【０００２】
【従来の技術】
音声認識技術の発達および機器性能の向上により、音声認識技術は我々の身近な機器にも搭載され始めている。音声による機器動作のコントロールは、複雑な操作を必要としないため、子供や老人あるいは障害者にとって有用な技術である。また、キーボードなどの入力デバイスを必要とせず、機器の小型化にも貢献する。
【０００３】
一般に、音声認識には認識誤りが発生するが、とくに、ユーザの発声と同時に入力される雑音が認識率に与える影響は大きく、周囲の雑音を加味した処理が必要である。雑音対策には次のものがよく用いられる。（１）　スペクトル減算（Ｓｐｅｃｔｒｕｍ　Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ）法：入力音声スペクトルから雑音スペクトルを引いたスペクトルを音声認識に用いる方法、（２）　並列モデル組み合わせ（Ｐａｒａｌｌｅｌ　Ｍｏｄｅｌ　Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）法：想定される雑音を予め音響モデルに組み込んでおき、雑音環境下で認識率の低下を防ぐ方法。
【０００４】
また、音声認識処理とは別のアプローチで認識率の低下を防ぐものもある。例えば、音声認識を行うときに、窓を閉める、音楽を止めるなどを行って周囲の雑音を抑える、特開平１１−１２６０９２公報などに開示された方法がある。その他、現在の周囲雑音の大きさ（音声認識の困難さ）をユーザに知らせて、ユーザの無駄な発声を防ぐものもある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
我々の周囲には、意外に、それ自体が雑音を発する機器が多い。このような機器を音声で快適に操作するには、上記のＳｐｅｃｔｒｕｍ　Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法やＰａｒａｌｌｅｌ　Ｍｏｄｅｌ　Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ法による雑音適応が有効であると考えられる。しかし、機器の雑音は、その動作モードによって著しく変化する場合がある。例えばファクシミリ装置の場合、データ受信時と送信時とでは、発生する雑音は大きく異なる。このように雑音環境が変化する場合、機器の特定の動作モードにおける雑音を考慮して適応を行えば、適応を行わない動作モード時の認識率は低下することが予想される。勿論、各動作モード時の雑音すべてを用いて適応を行うことも可能ではあるが、その適応効果は薄れ勝ちである。
【０００６】
本発明は、上述の問題を個々にまたはまとめて解決するためのもので、機器の動作モードに応じて音声認識用データを切り替えることを目的とする。
【０００７】
また、経時変化に伴う機器の動作音の変化に音声認識用データを対応させることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、前記の目的を達成する一手段として、以下の構成を備える。
【０００９】
本発明にかかる情報処理装置は、音声を入力する入力手段と、機器の現在の動作モードを検出する検出手段と、前記機器の動作モードと、音声認識用データとの対応関係を示す情報が格納されたメモリを検索して、検索された機器の動作モードに対応する音声認識用データを指示する検索手段と、指示された音声認識用データを用いて、入力される音声を認識する認識手段とを有することを特徴とする。
【００１０】
本発明にかかる情報処理方法は、音声を入力し、機器の現在の動作モードを検出し、前記機器の動作モードと、音声認識用データとの対応関係を示す情報が格納されたメモリを検索して、検索された機器の動作モードに対応する音声認識用データを指示し、指示された音声認識用データを用いて、入力される音声を認識することを特徴とする。
【００１１】
好ましくは、さらに、前記機器の動作音を取得し、前記機器の動作音に基づき、前記指示された音声認識用データを更新することを特徴とする。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明にかかる一実施形態の音声認識を行う情報処理装置を図面を参照して詳細に説明する。
【００１３】
［構成］
図１は実施形態の音声認識装置の機能構成例を示すブロック図である。なお、音声認識装置１０１は専用の装置として構成することもできるが、音声認識を実行するソフトウェアをコンピュータ機器（ＰＣ）に供給することでも実現可能である。
【００１４】
音声を入力するマイク１０２から出力される音声信号は、音声入力部１０３に入力される。音声入力部１０３は、入力される音声信号をアナログ−ディジタル変換し、さらにフィルタ処理などを施して音声認識部１０４へ出力する。
【００１５】
音声認識部１０４は、音声認識の開始を指示するボタンなど（不図示）が押される、または、一定以上のパワーをもつ音声信号が入力されると音声認識処理を開始し、音声認識用データ選択部１０５に音声認識用データ名を要求する。その要求に応じて、音声認識用データ選択部１０５は、機器動作モード検出部１０６から機器の現在の動作モードを示す情報を取得し、その動作モードに対応する音声認識用データ名を音声認識用データ記述テーブル１０７から取得して、取得した音声認識用データ名を音声認識部１０４へ供給する。
【００１６】
音声認識部１０４は、取得した音声認識用データ名に基づき、音響モデル１０８および雑音パワー１０９から構成される音声認識用データを取得して、マイク１０２によって入力される音声を認識する。その認識結果は、認識結果出力部１１０に送られ、詳細な構成は省略するが、所定のインタフェイスを介して、機器の制御を司るＣＰＵへ送られて操作コマンドとして利用される。
【００１７】
音声認識装置１０１を、例えば、ファクシミリ装置に実装した場合、認識結果出力部１１０からファクシミリ装置の制御部へ認識結果が送られる。制御部は、その認識結果を操作コマンドとして解釈して、相手先の登録といった設定処理、原稿画像の読み込み、ダイアルおよびファクシミリ送信の一連の処理、メモリ受信した画像の印刷処理などを実行する。
【００１８】
図２は音声認識用データ記述テーブル１０７の記述例を示す図で、機器の動作モードに対応する音声認識用データ名が記述されている。この例では、ファクシミリ装置の三つの動作モード「待機モード」「ＦＡＸデータ受信モード」および「ＦＡＸデータ送信モード」に対して、それぞれ音響モデル名および雑音パワー名が記述された形式である。
【００１９】
音響モデル１０８は、認識対象の音声特徴量を隠れマルコフモデル（Ｈｉｄｄｅｎ　Ｍａｒｋｏｖ　Ｍｏｄｅｌ）を用いてモデル化したものである。雑音が前もって想定される場合、その雑音環境下で発声された音声を用いてモデルを作成すると、その雑音下における認識率の低下を防ぐことが可能になる。また、クリーンな音声ＨＭＭに数十秒分の雑音から作成した雑音ＨＭＭを合成して、認識時の背景雑音を含む音声モデルに近似させることも可能である。
【００２０】
雑音パワー１０９は、各動作モードにおいて発生する雑音のパワー（音の大きさ）の推定値を示す情報で、音声認識処理の前処理である音声区間検出（入力データから発声が行われている部分と、行われていない部分とを分離する処理）に用いる。例えば、雑音パワーをＮ、入力された音声の一定時間ごとのパワーをＰｏｗｅｒ（ｔ）とする場合、下式を満たす時間ｔにおいて発声が行われると看做すことができ、その区間だけを音声認識の本処理に送ることで、計算負荷を軽減させることが可能である。
Ｐｏｗｅｒ（ｔ）　＞　ａ×Ｎ
ここで、ａは１以上の定数
【００２１】
なお、音声認識用データ記述テーブル１０７、音響モデル１０８および雑音パワー１０９などのデータは音声認識装置１０１のハードディスクなどのメモリに格納されている。
【００２２】
［処理］
図３は音声認識処理を説明するフローチャートで、「音声指示」などと表示されたボタンをユーザが押す、あるいは、一定以上のパワーをもつ音声が入力されると開始される処理である。
【００２３】
音声認識処理が開始されると、機器動作モード検出部１０６は、機器の現在の動作モードを取得する（Ｓ２０１）。以下では「ＦＡＸデータ受信モード」であったとする。
【００２４】
音声認識用データ選択部１０５は、機器動作モード検出部１０６が取得した機器の現在の動作モードをキーとして音声認識用データ記述テーブルを検索する（Ｓ２０２）。
【００２５】
動作モードに対応する音響モデル名および雑音パワー名が供給されると、音声認識部１０４は、音響モデル１０８および雑音パワー１０９の各データを読み込み、読み込んだデータで音声認識処理を初期化（設定）する（Ｓ２０３およびＳ２０４）。なお、この例では、ＦＡＸデータ受信モード用の音響モデルＢおよび雑音パワーＢが読み込まれる。
【００２６】
続いて、音声認識部１０４は、設定した音声認識用データを用いて、マイク１０２から音声入力部１０３を介して入力される音声を認識する（Ｓ２０５）。この音声認識処理には、公知の技術を用いるため、詳しい説明は省略する。そして、音声認識の結果を、機器の操作コマンドとして利用するために、認識結果出力部１１０に送る（Ｓ２０６）。なお、認識結果が送信された時点で本処理は終了する。
【００２７】
【実施例１】
図４は、実施形態の音声認識装置を車両に搭載した場合の処理例を示すフローチャートで、ドライバが、車両の例えばステアリングなどに備え付けられた音声認識開始ボタンなどを押すと、開始される処理である。
【００２８】
まず、機器動作モード検出部１０６は、車両の走行速度を取得し、取得した走行速度を音声認識用データ選択部１０５に供給する（Ｓ４０１）。音声認識用データ選択部１０５は、音声認識用データ記述テーブル１０７を検索して、走行速度に対応する音声認識用データ名を取得し、取得した音声認識用データ名を音声認識部１０４へ供給する（Ｓ４０２）。音声認識部１０４は、音声認識用データ名に対応する雑音パワースペクトルを取得する（Ｓ４０３）。なお、この時点で取得される雑音パワースペクトルを「第一の雑音パワースペクトル」と呼ぶことにする。
【００２９】
雑音パワースペクトルは、雑音の周波数成分ごとの強さを表すデータで、当然、走行速度が異なれば走行音（雑音）のパワースペクトルも変化する。図５は音声認識用データ記述テーブル１０７の記述例を示す図で、走行速度を動作モードとして、走行速度と雑音パワースペクトルとの対応が記述されている。例えば走行速度が１０ｋｍ／ｈであれば、雑音パワースペクトルＢが第一の雑音パワースペクトルとして選択される。
【００３０】
次に、機器動作モード検出部１０６は、ワイパの稼動状態を取得し、取得した稼動状態（停止、低速および高速など）を音声認識用データ選択部１０５に供給する（Ｓ４０４）。音声認識用データ選択部１０５は、音声認識用データ記述テーブル１０７を検索して、ワイパの稼動状態に対応する音声認識用データ名を取得し、取得した音声認識用データ名を音声認識部１０４へ供給する（Ｓ４０５）。音声認識部１０４は、音声認識用データ名に対応する雑音パワースペクトルを取得する（Ｓ４０６）。なお、この時点で取得される雑音パワースペクトルを「第二の雑音パワースペクトル」と呼ぶことにする。
【００３１】
音声認識部１０４は、取得した二つの雑音パワースペクトルを合成して、推定雑音パワースペクトルに変換する（Ｓ４０７）。図６はパワースペクトルの合成を説明する図である。互いに干渉しない雑音は、それらのスペクトルを足し合わせることで合成可能である。図６に示すように、走行速度１０ｋｍ／ｈで観測される雑音パワースペクトルＢと、ワイパが高速動作時に観測される雑音パワースペクトルＺとを足し合わすことで、推定雑音パワースペクトルを得ることができる。
【００３２】
音声認識部１０４は、得られた推定雑音パワースペクトルをＳｐｅｃｔｒｕｍ　Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ法に利用する音声認識処理を行い、マイク１０２から音声入力部１０３を介して入力されるドライバの音声を認識する（Ｓ４０８）。そして、音声認識の結果を、車両の操作コマンドとして利用するために、認識結果出力部１１０に送る（Ｓ４０９）。
【００３３】
【実施例２】
次に、実施形態の音声認識装置を複写機に搭載した例を説明する。音声認識装置１０１は、複写機の動作モードに応じて音声認識に用いる音響モデルおよび雑音パワースペクトルを切り替えるが、音響モデルおよび雑音パワースペクトルを所定のタイミングで更新する機能を有する。これは、部品の磨耗などを含む経時変化によって動作音が変化する場合に、最適な雑音処理を行うためである。以下では、この雑音適応処理を中心に説明する。
【００３４】
図７は実施例２の音声認識装置７０１の機能構成例を示すブロック図であるが、図１と略同様の構成には、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。
【００３５】
音声認識装置７０１は、所定のタイミングで雑音適応処理を実行する。このタイミングは、複写機の主電源がオンになったタイミングでもよいし、複写機が所定の動作（例えば複写）を所定回行ったタイミングでもよい。
【００３６】
図８は雑音適応処理の一例を示すフローチャートである。
【００３７】
雑音適応処理において、機器動作モード検出部１０６は、複写機の現在の動作モードを取得し、取得した動作モードを学習対象データ選択部７１１へ供給する（Ｓ８０１）。学習対象データ選択部７１１は、音声認識用データ記述テーブル１０７を検索して、複写機の現在の動作モードに対応する雑音パワースペクトル名および音響モデル名を取得し、取得した雑音パワースペクトル名および音響モデル名を音声認識用データ更新部７１２に供給する（Ｓ８０３）。
【００３８】
図９は音声認識用データ記述テーブル１０７の記述例を示す図で、例えば、複写機の動作モードが「ソータ稼動モード」であれば、音響モデル名として「音響モデルＢ」が、雑音パワースペクトル名としてと「雑音パワースペクトルＢ」が取得される。
【００３９】
次に、音声認識用データ更新部７１２は、認識用データの更新を行うために動作音入力部７１０を介してマイク１０２から、所定時間、複写機の動作音を取得する（Ｓ８０４）。具体的には、取得した動作音から音響的特徴として、例えば平均パワースペクトルを算出し、算出した平均パワースペクトルによって更新対象の雑音パワースペクトル（この例では雑音パワースペクトルＢ）を更新する（Ｓ８０５）。さらに、取得した動作音から雑音の音響モデルを作成し、作成した音響モデルと、クリーンな環境で作成された音響モデル７１３とをＰａｒａｌｌｅｌ　Ｍｏｄｅｌ　Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ法を用いて合成（雑音重畳）し、合成した音響モデルによって更新対象の音響モデル（この例では音響モデルＢ）を更新する（Ｓ８０６）。なお、算出した雑音の平均パワースペクトルを利用し、ＳＳ−ＰＭＣ法を用いて音響モデルを更新してもよい。
【００４０】
このように、実施形態によれば、機器の動作モードに応じて音声認識用データ（音響モデルおよび雑音パワースペクトルなど）を切り替えることで、機器の動作音が変化しても音声認識率の低下を防ぐことができる。
【００４１】
また、経時変化によって機器の動作音が変化する場合に、所定のタイミングで音声認識用データを更新する雑音適応処理を行うことで、経時変化に伴う機器の動作音の変化に対応して音声認識率の低下を防ぐことができる。
【００４２】
【他の実施形態】
なお、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）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、ファクシミリ装置など）に適用してもよい。
【００４３】
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憶媒体（または記録媒体）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）が記憶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、記憶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憶した記憶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。
【００４４】
さらに、記憶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。
【００４５】
本発明を上記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、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。
【００４６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、機器の動作モードに応じて音声認識用データを切り替えることができる。
【００４７】
また、経時変化に伴う機器の動作音の変化に音声認識用データを対応させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】音声認識装置の機能構成例を示すブロック図、
【図２】音声認識用データ記述テーブルの一例を示す図、
【図３】音声認識処理を説明するフローチャート、
【図４】音声認識装置を車両に搭載した場合の処理例を示すフローチャート、
【図５】音声認識用データ記述テーブルの記述例を示す図、
【図６】パワースペクトルの合成を説明する図、
【図７】音声認識装置の機能構成例を示すブロック図、
【図８】雑音適応処理の一例を示すフローチャート、
【図９】音声認識用データ記述テーブルの記述例を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【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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