【手続補正書】
【提出日】平成15年12月2日(2003.12.2)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声を取り込む音声入力手段と、前記音声入力手段によって取り込まれた入力音声を分析する音響分析手段と、前記音響分析手段の分析結果と認識対象の類似性を求めるモデルを作成するモデル作成手段と、前記分析結果と前記モデルの出力確率を求める出力確率算出手段と、認識対象の言語的制約を記述する制約記述手段とを有し、これらの手段を用いて言語探索を行い、入力音声に対する認識候補と尤度を求めて認識結果を決定し出力する音声認識装置において、
前記モデル作成手段は、
入力データより非音声区間を抽出し、抽出した区間のデータを用いて雑音モデルを作成する雑音モデル作成手段と、
音声モデルの分布をグループ化またはクラスタリングして複数の代表分布を作成する代表分布作成手段と、
前記各代表分布とそのグループ内分布の位置関係を保存する保存手段と、
前記代表分布のみをＰＭＣ変換するＰＭＣ変換手段と、
前記ＰＭＣ変換手段によってＰＭＣ変換した代表分布と前記保存手段に保存されている位置関係とに基づいて、前記モデルとして雑音適応音声モデルを作成する雑音適応音声モデル作成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】
前記雑音適応音声モデル作成手段は、
前記代表分布とグループ内の各分布の差分べクトル、前記代表分布の平均値と分散、ＰＭＣ変換後の代表分布の平均値と分散、及びグループ内の各分布の平均値と分散に基づいて、雑音適応後のグループ内の分布の平均値と分散を決定する決定手段を備えたことを特徴とする請求項１記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記代表分布作成手段は、
音声モデルの各状態に属している分布を１つのグループとしたことを特徴とする請求項１または請求項２記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記代表分布作成手段は、
各分布間の距離が近い分布を１つのグループとしたことを特徴とする請求項１または請求項２記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記代表分布作成手段は、
ある分布が近傍の複数のグループに属するように決定する分布決定手段と、
前記複数のグループに属する分布が各々の代表分布で変換されたときに、その変換後の複数の分布から１つの最終的な分布を作成する分布作成手段とを
備えたことを特徴とする請求項１または請求項２記載の音声認識装置。
【請求項６】
前記制約記述手段は、辞書及び文法を認識対象の言語的制約としたことを特徴とする請求項１乃至請求項５記載の音声認識装置。
【請求項７】
音声を取り込む音声入力処理と、前記音声入力処理によって取り込まれた入力音声を分析する音響分析処理と、前記音響分析処理の分析結果と認識対象の類似性を求めるモデルを作成するモデル作成処理と、前記分析結果と前記モデルの出力確率を求める出力確率算出処理と、認識対象の言語的制約を記述する制約記述処理とを有し、これらの処理を用いて言語探索を行い、入力音声に対する認識候補と尤度を求めて認識結果を決定し出力する音声認識方法において、
前記モデル作成処理は、
入力データより非音声区間を抽出し、抽出した区間のデータを用いて雑音モデルを作成する雑音モデル作成処理と、
音声モデルの分布をグループ化またはクラスタリングして複数の代表分布を作成する代表分布作成処理と、
前記各代表分布とそのグループ内分布の位置関係を保存する保存処理と、
前記代表分布のみをＰＭＣ変換するＰＭＣ変換処理と、
前記ＰＭＣ変換処理によってＰＭＣ変換した代表分布と前記保存処理に保存されている位置関係とに基づいて、前記モデルとして雑音適応音声モデルを作成する雑音適応音声モデル作成処理とを実行することを特徴とする音声認識方法。
【請求項８】
前記雑音適応音声モデル作成処理は、
前記代表分布とグループ内の各分布の差分べクトル、前記代表分布の平均値と分散、ＰＭＣ変換後の代表分布の平均値と分散、及びグループ内の各分布の平均値と分散に基づいて、雑音適応後のグループ内の分布の平均値と分散を決定する決定処理を実行することを特徴とする請求項７記載の音声認識方法。
【請求項９】
前記代表分布作成処理は、
音声モデルの各状態に属している分布を１つのグループとしたことを特徴とする請求項７または請求項８記載の音声認識方法。
【請求項１０】
前記代表分布作成処理は、
各分布間の距離が近い分布を１つのグループとしたことを特徴とする請求項７または請求項８記載の音声認識方法。
【請求項１１】
前記代表分布作成処理は、
ある分布が近傍の複数のグループに属するように決定する分布決定処理と、
前記複数のグループに属する分布が各々の代表分布で変換されたときに、その変換後の複数の分布から１つの最終的な分布を作成する分布作成処理とを
実行することを特徴とする請求項７または請求項８記載の音声認識方法。
【請求項１２】
前記制約記述処理は、辞書及び文法を認識対象の言語的制約としたことを特徴とする請求項７乃至請求項１１記載の音声認識方法。
【請求項１３】
入力データより非音声区間を抽出し、抽出した区間のデータを用いて雑音モデルを作成する雑音モデル作成手段と、
音声モデルの分布をグループ化またはクラスタリングして複数の代表分布を作成する代表分布作成手段と、
前記各代表分布とそのグループ内分布の位置関係を保存する保存手段と、
前記代表分布をＰＭＣ変換するＰＭＣ変換手段と、
前記ＰＭＣ変換手段によってＰＭＣ変換した代表分布と前記保存手段に保存されている位置関係とに基づいて、前記モデルとして雑音適応音声モデルを作成する雑音適応音声モデル作成手段とを備えたことを特徴とする音声認識装置。
【請求項１４】
入力データより非音声区間を抽出し、抽出した区間のデータを用いて雑音モデルを作成する雑音モデル作成処理と、
音声モデルの分布をグループ化またはクラスタリングして複数の代表分布を作成する代表分布作成処理と、
前記各代表分布とそのグループ内分布の位置関係を保存する保存処理と、
前記代表分布のみをＰＭＣ変換するＰＭＣ変換処理と、
前記ＰＭＣ変換処理によってＰＭＣ変換した代表分布と前記保存処理に保存されている位置関係とに基づいて、前記モデルとして雑音適応音声モデルを作成する雑音適応音声モデル作成処理とを実行することを特徴とする音声認識方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
第１２の発明である音声認識方法では、上記第７乃至第１１の発明において、前記制約記述処理は、辞書及び文法を認識対象の言語的制約としたものである。
第１３の発明である音声認識装置では、  入力データより非音声区間を抽出し、抽出した区間のデータを用いて雑音モデルを作成する雑音モデル作成手段と、音声モデルの分布をグループ化またはクラスタリングして複数の代表分布を作成する代表分布作成手段と、前記各代表分布とそのグループ内分布の位置関係を保存する保存手段と、前記代表分布をＰＭＣ変換するＰＭＣ変換手段と、前記ＰＭＣ変換手段によってＰＭＣ変換した代表分布と前記保存手段に保存されている位置関係とに基づいて、前記モデルとして雑音適応音声モデルを作成する雑音適応音声モデル作成手段とを備えたことを特徴とする。
第１４の発明である音声認識方法では、入力データより非音声区間を抽出し、抽出した区間のデータを用いて雑音モデルを作成する雑音モデル作成処理と、音声モデルの分布をグループ化またはクラスタリングして複数の代表分布を作成する代表分布作成処理と、前記各代表分布とそのグループ内分布の位置関係を保存する保存処理と、前記代表分布のみをＰＭＣ変換するＰＭＣ変換処理と、前記ＰＭＣ変換処理によってＰＭＣ変換した代表分布と前記保存処理に保存されている位置関係とに基づいて、前記モデルとして雑音適応音声モデルを作成する雑音適応音声モデル作成処理とを実行することを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４２】
以上詳述したように、第１の発明である音声認識装置によれば、雑音モデルと音声モデルを用いて雑音適応音声モデルをＰＭＣ法によって作成するに際し、従来のように全モデルの全分布に対してＰＭＣ変換を行うのではなく、音声モデルの分布をグループ化またはクラスタリングして複数の代表分布を作成し、その各代表分布とそのグループ内分布の位置関係を保存し、代表分布のみをＰＭＣ変換し、そのＰＭＣ変換した代表分布と保存した位置関係とに基づいて、雑音適応音声モデルを作成する。これにより、詳細な音声モデル（多数モデルや多数分布）を高速に雑音適応することができ、高性能な音声認識を実現することが可能になる。


【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５３】
第１２の発明である音声認識方法によれば、上記第７乃至第１１の発明において、上記第６の発明と同等の効果を得ることができる。
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、高速に雑音適応することができ、高性能な音声認識を実現することが可能になる。