(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力される音声を分析して音声特徴パターンを取得する取得手段と、
前記音声特徴パターンを写像変換する変換手段と、
前記音声特徴パターンが、複数の認識モデルのうちのいずれの認識モデルに分類されるか写像変換後の前記音声特徴パターンに基づいて判別し、前記音声特徴パターンを分類する分類手段と、
使用状況の変化に応じて、前記写像変換または前記認識モデルにおける処理用パラメータを調整する各訓練手段と、
前記訓練手段を前記変換手段に接続するか前記認識モデルに接続するかを切り替える切替手段と、
を有し、
前記パラメータの調整により、使用状況が変化したときの音声認識精度の劣化を防止することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記分類手段は、写像変換後の前記音声特徴パターンと前記写像変換および前記認識モデルにおける前記パラメータを用いて、前記認識モデルに対する前記音声特徴パターンの評価値を求め、それぞれの前記認識モデルに対する前記評価値を比較することで、写像変換前の前記音声特徴パターンを分類する前記認識モデルを判別することを特徴とする請求項１に記載された音声認識装置。
【請求項３】
前記切替手段は、前記写像変換における前記パラメータの調整と、前記認識モデルにおける前記パラメータの調整とを交互に行うように前記訓練手段を切り替えて、所定の条件に達するまで前記各調整を繰り返すことを特徴とする請求項１又は２に記載された音声認識装置。
【請求項４】
前記訓練手段における前記パラメータの調整は、写像変換前の前記音声特徴パターンが、写像変換前の当該音声特徴パターンが分類されるべき認識モデルに属することとなる可能性が低くなる損失を最小化するよう、前記写像変換または前記認識モデルにおける前記パラメータを調整することを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載された音声認識装置。
【請求項５】
音声認識装置における音声認識方法であって、
入力される音声を分析して音声特徴パターンを取得する取得工程と、
前記音声特徴パターンを写像変換する変換工程と、
前記音声特徴パターンが、複数の認識モデルのうちのいずれの認識モデルに分類されるか写像変換後の前記音声特徴パターンに基づいて判別し、前記音声特徴パターンを分類する分類工程と、
使用状況の変化に応じて、前記写像変換または前記認識モデルにおける処理用パラメータを調整する各訓練工程と、
前記訓練工程における前記パラメータの調整を前記写像変換または前記認識モデルに切り替えて行う切替工程と、
を有し、
前記パラメータの調整により、使用状況が変化したときの音声認識精度の劣化を防止することを特徴とする音声認識方法。
【請求項６】
前記分類工程は、写像変換後の前記音声特徴パターンと前記写像変換および前記認識モデルにおける前記パラメータを用いて、前記認識モデルに対する前記音声特徴パターンの評価値を求め、それぞれの前記認識モデルに対する前記評価値を比較することで、写像変換前の前記音声特徴パターンを分類する前記認識モデルを判別する工程であることを特徴とする請求項５に記載された音声認識方法。
【請求項７】
前記切替工程は、前記写像変換における前記パラメータの調整と、前記認識モデルにおける前記パラメータの調整とを交互に行うように前記訓練手段を切り替えて、所定の条件に達するまで前記各調整を繰り返す工程であることを特徴とする請求項５又は６に記載された音声認識方法。
【請求項８】
前記訓練工程における前記パラメータの調整は、写像変換前の前記音声特徴パターンが、写像変換前の当該音声特徴パターンが分類されるべき認識モデルに属することとなる可能性が低くなる損失を最小化するよう、前記写像変換または前記認識モデルにおける前記パラメータを調整することを特徴とする請求項５ないし７のいずれかに記載された音声認識方法。
【請求項９】
請求項５ないし８のいずれかに記載された音声認識方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、認識対象となる音声を認識モデルによって定義されるクラスにより認識する音声認識装置及び音声認識方法に関し、より詳細には、音声特徴パターンを写像により変換する手段を備え、写像変換のパラメータのセットを選択可能にするとともに、写像変換のパラメータと認識モデルのパラメータを別に調整可能にして、パラメータの訓練を行うようにした前記音声認識装置及び音声認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
これまでに音声認識装置として、ニューラルネットワークを認識処理に用いた音声認識装置が数多く提案されている。
提案されたニューラルネットワークを用いた音声認識装置では、認識精度を上げるためにネットワークに学習をさせ、学習の結果をネットワークのパラメータに反映させるという方法を採用している。この場合、学習の対象の多くは、話者に関するもので、話者の識別、或いは話者への適応化、即ち個々の話者から抽出した特徴の標準化であった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、話者への適応化に関する従来の提案においては、音声認識装置を使用する話者の周囲の環境の変化（例えば、静かな部屋から屋外へ、といった入力に影響する使用環境の変化）による影響、或いは使用話者の入れ替わりといった変化に目を向けたものがなく、こうした使用状況の変化によって起きる認識精度の劣化が未解決の課題として存在する。
本発明は、音声認識装置における従来技術の上述の問題点に鑑みてなされたもので、その目的は、認識対象の音声が有する特徴パターンを認識モデルによって定義されるクラスにより認識する音声認識装置において、使用環境や使用話者の入れ替わりといった使用状況の変化が起きた場合においても、音声認識装置の認識処理に用いる変換パラメータを変化に適応して用意できるようにし、或いは変化に適応して変換パラメータを高速に訓練し、高精度な音声認識を可能にする音声認識装置（音声認識方法）を提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、入力される音声を分析して音声特徴パターンを取得する取得手段と、前記音声特徴パターンを写像変換する変換手段と、前記音声特徴パターンが、複数の認識モデルのうちのいずれの認識モデルに分類されるか写像変換後の前記音声特徴パターンに基づいて判別し、前記音声特徴パターンを分類する分類手段と、使用状況の変化に応じて、前記写像変換または前記認識モデルにおける処理用パラメータを調整する各訓練手段と、前記訓練手段を前記変換手段に接続するか前記認識モデルに接続するかを切り替える切替手段と、を有し、前記パラメータの調整により、使用状況が変化したときの音声認識精度の劣化を防止することを特徴とする音声認識装置である。
請求項２の発明は、前記分類手段は、写像変換後の前記音声特徴パターンと前記写像変換および前記認識モデルにおける前記パラメータを用いて、前記認識モデルに対する前記音声特徴パターンの評価値を求め、それぞれの前記認識モデルに対する前記評価値を比較することで、写像変換前の前記音声特徴パターンを分類する前記認識モデルを判別することを特徴とする請求項１に記載された音声認識装置である。
請求項３の発明は、前記切替手段は、前記写像変換における前記パラメータの調整と、前記認識モデルにおける前記パラメータの調整とを交互に行うように前記訓練手段を切り替えて、所定の条件に達するまで前記各調整を繰り返すことを特徴とする請求項１又は２に記載された音声認識装置である。
請求項４の発明は、前記訓練手段における前記パラメータの調整は、写像変換前の前記音声特徴パターンが、写像変換前の当該音声特徴パターンが分類されるべき認識モデルに属することとなる可能性が低くなる損失を最小化するよう、前記写像変換または前記認識モデルにおける前記パラメータを調整することを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載された音声認識装置である。
請求項５の発明は、音声認識装置における音声認識方法であって、入力される音声を分析して音声特徴パターンを取得する取得工程と、前記音声特徴パターンを写像変換する変換工程と、前記音声特徴パターンが、複数の認識モデルのうちのいずれの認識モデルに分類されるか写像変換後の前記音声特徴パターンに基づいて判別し、前記音声特徴パターンを分類する分類工程と、使用状況の変化に応じて、前記写像変換または前記認識モデルにおける処理用パラメータを調整する各訓練工程と、前記訓練工程における前記パラメータの調整を前記写像変換または前記認識モデルに切り替えて行う切替工程と、を有し、前記パラメータの調整により、使用状況が変化したときの音声認識精度の劣化を防止することを特徴とする音声認識方法である。
請求項６の発明は、前記分類工程は、写像変換後の前記音声特徴パターンと前記写像変換および前記認識モデルにおける前記パラメータを用いて、前記認識モデルに対する前記音声特徴パターンの評価値を求め、それぞれの前記認識モデルに対する前記評価値を比較することで、写像変換前の前記音声特徴パターンを分類する前記認識モデルを判別する工程であることを特徴とする請求項５に記載された音声認識方法である。
請求項７の発明は、前記切替工程は、前記写像変換における前記パラメータの調整と、前記認識モデルにおける前記パラメータの調整とを交互に行うように前記訓練手段を切り替えて、所定の条件に達するまで前記各調整を繰り返す工程であることを特徴とする請求項５又は６に記載された音声認識方法である。
請求項８の発明は、前記訓練工程における前記パラメータの調整は、写像変換前の前記音声特徴パターンが、写像変換前の当該音声特徴パターンが分類されるべき認識モデルに属することとなる可能性が低くなる損失を最小化するよう、前記写像変換または前記認識モデルにおける前記パラメータを調整することを特徴とする請求項５ないし７のいずれかに記載された音声認識方法である。
請求項９の発明は、請求項５ないし８のいずれかに記載された音声認識方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００１３】
【発明の実施の形態】
本発明に係わる音声認識装置を添付する図面とともに示す以下の実施例に基づき説明する。
本実施例では、音声特徴パターンｘを認識モデルのクラス数Ｕ個の中のいずれかのクラスｕ（ｕ＝１，…，Ｕ）に分類する場合を考える。クラスの種類は、分類したい対象により、音素、単語、話者などを設定する。
図１は、本発明の音声認識装置に係わる認識手段の実施例の構成を示すブロック図である。
この音声認識装置は、図１に示す認識手段１０を要部とするもので、認識手段１０には、入力される音声特徴パターンｘを写像変換する特徴パターン変換手段Ｑ１１と、変換された音声特徴パターンｙを測定するための認識モデル(1)１２1，認識モデル(2)１２2‥認識モデル(U)１２Uと、各認識モデルの測定データを比較して認識結果を出力する比較手段１３を備える。
【００１４】
図１の音声認識装置に係わる認識手段の構成の詳細、及び音声特徴パターンの認識処理をその手順に従い説明する。
まず、音声を分析して得られた音声特徴パターンｘを特徴パターン変換手段Ｑ１１によって音声特徴パターンｙに写像変換する。
この時の写像を、次式で表す。
【００１５】
【数１】
0004716605.tif 000002
【００１６】
なお、音声特徴パターンｘを得るためには、音響分析ではよく知られたＬＰＣ（線形予測）分析などを用いることができる。例えば、分析条件を、標本化周波数：8kHz、高域強調：一次差分、256点ハミング窓、移動幅：16ms、ＬＰＣ分析次数：20とし、10次元メルケプストラム係数をフレーム単位で抽出したものを特徴パターンとすることができる。また、音響分析は、上記に限定されるものではなく、周波数分析など音声特徴パターンに分析できる任意の方法を用いて構わない。
【００１７】
次に、変換後の音声特徴パターンｙを、各クラスごとに用意された認識モデル(1)１２1，認識モデル(2)１２2‥認識モデル(U)１２Uで測る（照合する）ことにより、各クラスの得点（特徴パターンｙと認識モデルｕの一致度の程度を評価する点）を求める。具体例として、その判別関数を用いると、各クラスの得点は、以下のように表せる。
【００１８】
【数２】
0004716605.tif 000003
【００１９】
ここで、gｕ（ｙ，Λ），（ｕ＝１，‥，Ｕ）は、クラスｕに対する判別関数である。また、ｈｕは、特徴パターンｙとパラメータΛが与えられたときのクラスｕに対する得点を表す。パラメータΛは、音声認識装置全体に関わり、認識モデル(1)１２1，認識モデル(2)１２2‥認識モデル(U)１２Uと特徴パターン変換手段Ｑ１１を含んだ全パラメータを表す。
その後、得られたＵ個の得点ｈ１，ｈ２，‥，ｈｕを比較手段１３により比較することにより、音声特徴パターンｘの認識結果として、最大得点を持つ、即ち最も一致度の高いクラスｕに分類される。判別関数の設計により選択の基準が最小得点値に設定される場合もあるが、どちらにしても構わない。本実施例では、説明の便宜上、前者を採用する。
【００２０】
判別関数に関し、より詳細に説明すると、認識モデル(1)１２1‥認識モデル(U)１２Uとして、文献“電子情報通信学会論文誌(D-II),vol,J82-D-II,no.5,PP.853-862,May1999”に示されている継続時間長制御型状態遷移（ＤＳＴ）モデルを用いれば、上記式（２）は以下のように表せる。
【００２１】
【数３】
0004716605.tif 000004
【００２２】
式（３）において、ｒ（・）は、照合により得られた音声特徴パターンと認識モデルの各状態の対応関係を表し、ｒ（ｎ）を第ｎ状態と対応する部分パターンの終了フレーム番号とする。また、Ｒｎは、第ｎ状態の継続時間に関する距離である。
一方、Ｓｎは、特徴量に関する第ｎ状態の得点であり、下記のように定義する。
【００２３】
【数４】
0004716605.tif 000005
【００２４】
式（４）において、ここでＴｎ、Ｄは、それぞれバイアス値と各状態における局所距離を表す。局所距離Ｄには、下記に示すガウス型の距離を用いる。
【００２５】
【数５】
0004716605.tif 000006
【００２６】
式（５）において、μｎ＝（μｎｋ），σ２ｎ＝（σ２ｎｋ），（ｋ＝１，…，Ｋ）は、それぞれ第ｎ状態の平均，分散であり，ｋは、Ｋ次元ベクトルの要素番号を表す。また，ｙｍ＝（ｙｍｋ）は，フレーム番号ｍの音声特徴パターンであり、ｚｎはＲｎから得られた得点の割合を調整する重みである。
なお、式（３）は、動的計画法に継続時間評価に関する得点を組み込みながら状態探索を行うことにより求めることができる。
【００２７】
次に、本発明の音声認識装置におけるパラメータ訓練に係わる実施例について説明する。
図２は、パラメータの訓練手段を設けた本発明の音声認識装置に係わる実施例の構成を示すブロック図である。
図２に示す実施例では、図１に示した認識手段１０に訓練手段３０を付加して音声認識装置を構成する。訓練手段３０では、下記の経験損失：Ｌ（Λ）が最小になるようにパラメータ調整量を求め、認識手段１０が有する特徴パターン変換手段Ｑ１１、認識モデル(1)１２1，認識モデル(2)１２2‥認識モデル(U)１２Uのパラメータを調整する。
【００２８】
【数６】
0004716605.tif 000007
【００２９】
式（６）において、Ｍは訓練パターン数を表す。また、ｌ（ｙｍ，Λ）は、ｍ番目のパターンを入力したときの個々の損失であり、下記のように定義する。
【００３０】
【数７】
0004716605.tif 000008
【００３１】
式（７）において、ａｕは、パターンｙｍがクラスｕに属する可能性を表し、クラスの得点を用いて下記のように表す。
【００３２】
【数８】
0004716605.tif 000009
【００３３】
一方、ｔｕは正解を表す値である。ここでは、正解クラスの得点が高くなるようにパラメータの訓練を行う。従って、正解クラスがαである場合、ｔαが最大になるようにｔ１，…，ｔα，…，ｔＵを設定する。具体的に本実施例では、正解クラスαにのみ可能性が存在する下記の値を用いる。
【００３４】
【数９】
0004716605.tif 000010
【００３５】
以上のようにして得られた損失を最小にするために、パラメータの訓練を行う。パラメータ修正量ΔΛは、下記式（１０）で計算できる。
【００３６】
【数１０】
0004716605.tif 000011
【００３７】
式（１０）において、ηは正の小さな学習係数である。さらに、確率的降下定理に基づき下記式（１１）の繰り返し計算を実行することにより、パラメータが最適な状態に調整されていく。
【００３８】
【数１１】
0004716605.tif 000012
【００３９】
ただし、式（１１）において、ｔ回適用後のパラメータをΛ（ｔ）とする。
【００４０】
以下に、式（７）〜（１１）に基づく計算により、音声特徴パターン変換手段１１のパラメータの調整量を求める方法を、より詳細に説明する。
ここでは、具体例として、式（１）の写像が文献“Paralell Distributed Processing,Cambridge,MA:MIT”に示されているような人工神経回路網によって与えられた場合の実施例について述べる。
図３は、この実施例の音声特徴パターン変換手段１１に用いる人工神経回路網を模式的に示した図である。
ここで用いる人工神経回路網は、図３に示すように、Ｉ層からなる階層形神経回路網であり、変換前の音声特徴パターンｘを入力すると、変換後の音声特徴パターンｙが最終層Ｉで得られる。Ｉ及び各層の神経回路素子数は、式（１）の写像が十分可能な任意の数に設定すればよい。
ｉ層ｋ番目の素子への入力：ｃｋｉは下記式（１２）で表すようになる。
【００４１】
【数１２】
0004716605.tif 000013
【００４２】
式（１２）において、οｓｉ−１は（ｉ−１）層ｓ番目素子の出力を表す。また、ｗｋ，ｓｉ，ｉ−１は（ｉ−１）層ｓ番目の素子とｉ層ｋ番目の素子との結合重みを表すパラメータである。素子の入出力関係ｂには、下記式（１３）のシグモイド関数を用いる。
【００４３】
【数１３】
0004716605.tif 000014
【００４４】
式（１２）において、ｉ＝１であるときのοｓｉ−１は、変換前の音声特徴パターンｘの要素ｘｍｓを表す。また、式（１３）においてｉ＝Ｉであるときのοｓｉは変換後の特徴パターンの要素ｙｍｓを表している。
さて、ここで訓練するパラメータは、ｗｋ，ｓｉ，ｉ−１であるから、式（１０）に従って、損失の勾配を求めると、それは下記式（１４）により表すようになる。
【００４５】
【数１４】
0004716605.tif 000015
【００４６】
式（１４）を解き、式（１１）に反映すれば、訓練によるパラメータの更新処理を行うための下記式（１５）を求めることができる。
【００４７】
【数１５】
0004716605.tif 000016
【００４８】
式（１５）において、ｘθ（ｎ）ｋは認識モデルｎ番目の状態に対応づけられた変換前の特徴パターンｘのｋ次元目の要素を示す。さらに、δｋｉは、各層により下記式（１６）のように表せる。
【００４９】
【数１６】
0004716605.tif 000017
【００５０】
ただし、式（１６）において、ｂ′(・)＝ｂ(・)｛１−ｂ(・)｝である。なお、認識モデルの平均、分散には、クラスを表す添字ｕが付加してある。また、ｙθ（ｎ）ｋは、認識モデルｎ番目の状態に対応づけられた変換後の特徴パターンｙのｋ次元目の要素を示す。
以上のようにパラメータを訓練すれば、音声認識を行う場合の周囲の使用環境や使用話者の入れ替わり等の使用状況が変化しても認識誤りを最小にする特徴パターンが得られるようになるため、性能の劣化を防ぐことができる。また、音声特徴パターン変換手段１１だけのパラメータの調整を行うことができ、認識モデル(1)１２1，認識モデル(2)１２2‥認識モデル(U)１２Uのパラメータを変更する必要がないので、高速な訓練が可能となる。
【００５１】
次に、特定の使用状況において、さらに認識性能を向上することを可能にするパラメータ訓練方法により認識精度の向上を図る実施例について述べる。
ここでは、このための手段として音声特徴パターン変換手段１１のパラメータの調整に加えて、認識モデル(1)１２1，認識モデル(2)１２2‥認識モデル(U)１２Uのパラメータを訓練する。
認識モデル(1)１２1，認識モデル(2)１２2‥認識モデル(U)１２Uの平均値パラメータを訓練する揚合、式（１０）に従って、損失の勾配を求めると、下記式（１７）により表すようになる。
【００５２】
【数１７】
0004716605.tif 000018
【００５３】
従って、訓練による平均値パラメータの更新処理は、下記式（１８）に基づいて行うことが可能になる。
【００５４】
【数１８】
0004716605.tif 000019
【００５５】
他に分散や継続時間長制御パラメータなど認識モデルを表現する他のパラメータについても、上記と同様に処理することが可能である。
【００５６】
ところで、上記した音声特徴パターン変換手段１１と、認識モデル(1)１２1，認識モデル(2)１２2‥認識モデル(U)１２Uのパラメータ調整のように音声認識装置を構成する全パラメータに対して更新処理を同時に行うと、損失の最少状態に到達するまでに時間がかかってしまう場合がある。これは、パラメータ数が増えるため、最小状態への探索経路が不安定になるためである。
そこで、このような場合に訓練を高速に行うことを可能とするパラメータ訓練の方法がある。ここで、その方法により訓練時間の短縮化を図るようにした実施例について述べる。
図４は、この方法により訓練を高速に行うことを可能にした音声認識装置の実施例を示すブロック図である。
図４に示すように、認識手段１０Aの音声特徴パターン変換手段１１Aと、認識モデル群１２の各認識モデル(1)１２1，認識モデル(2)１２2‥認識モデル(U)１２Uへ調整量を入力する手段として、入力切替スイッチを設け、Ａ、Ｂ間でスイッチを切り替え、図２に示したパラメータの訓練を音声特徴パターン変換手段１１Aと、認識モデル群１２とにわけて行うようにしたものである。
この訓練方法は、下記の手順にて行う。
１．スイッチをＡ側にいれて音声特徴パターン変換手段１１Aのパラメータを調整しながら、繰り返し変換手段１１Aを訓練する。
２．損失が減少しなくなったら、スイッチをＢ側に入れて認識モデル(1)１２1，認識モデル(2)１２2‥認識モデル(U)１２Uのパラメータを調整しながら、繰り返し認識モデル群１２を訓練する。
３．損失が減少しなくなったら、上記処理１．に戻る。
上記処理１．〜処理３．を繰り返し、スイッチを切り替えても損失が減少しなくなったら、訓練を終了する。
以上のように、処理を分けて行うことにより、訓練対象となるパラメータ数を少なくすることができるので、認識誤り最小状態への探索経路が安定し、高速に訓練を行うことが可能になる。
【００５７】
また、上記のように、訓練等の結果、或いは使用環境等の使用状況の変化に対応するためのパラメータ調整を音声特徴パターン変換手段１１Aと認識モデル群１２の認識モデル(1)１２1，認識モデル(2)１２2‥認識モデル(U)１２Uに分けて行うように構成したので、上記したような音声特徴パターン変換手段１１Aのパラメータの更新処理をした後、以前の使用条件に復帰させることも可能になる。
図５は、復帰動作を可能とした音声認識装置の実施例を示すブロック図である。
図５に示すように、音声特徴パターン変換手段１１Aを経由せずに、音声特徴パターンｘを認識処理を行う認識モデル(1)１２1，認識モデル(2)１２2‥認識モデル(U)１２Uに入力する手段として、認識手段１０Bに入力切替スイッチを設け、Ａ側に入れてあったスイッチをＢ側に切り替えれば、直接、特徴パターンｘを認識モデル(1)１２1，認識モデル(2)１２2‥認識モデル(U)１２Uに入力することができる。従って、音声特徴パターン変換手段１１Aによる特徴パターンの写像変換をする必要のない使用状況に戻った場合にも、高精度な認識が可能になる。なお、この場合、認識モデル(1)１２1，認識モデル(2)１２2‥認識モデル(U)１２Uのパラメータを、使用環境等の使用状況が通常状態であるときには、音声特徴パターン変換手段１１Aなしで、正しい認識結果が得られるような設定にしておく。
【００５８】
次に、使用環境等の使用状況が変化しても、音声特徴パターン変換手段に使用条件に適したパラメータセットを設定することを可能にして、認識精度の低下を回避する手段を備えた音声認識装置の実施例について述べる。
上記した図５に示した実施例では、音声特徴パターン変換手段１１Aのパラメータの更新処理をした後、以前の使用条件に復帰させる例を示したが、本実施例では、先の実施例における選択の幅（二者択一）を更に拡大しようとするもので、そのために複数のパラメータセットを用意し、その中のいずれかを選択することにより使用状況の変化に対応することを可能にする。
図６は、本実施例の音声認識装置を構成する認識手段１０Cを示すブロック図である。
図６に示すように、図１又は図４に示した実施例において音声特徴パターン変換手段１１（１１A）に格納されていたパラメータを、複数（ここではM個）の異なるパラメータセットΓ1１４1，Γ2１４2，・・・，ΓM１４Mとして別に格納するようにして、特徴パターン変換手段１１Bで用いるパラメータセットを、格納されたパラメータセットΓ1１４1，Γ2１４2，・・・，ΓM１４Mの中から１つを選択して設定するようにしたものである。
ここで、特徴パターン変換手段１１Bが、上記実施例と同様に、人工神経回路網である場合、このパラメータセットは、素子間を接続する結合重みのセットとして実現でき、音声特徴パターンｘを所望のｙに変換することができる。パラメータセットは、使用環境(例えば、室内／屋外での使用)によって分けてもよいし、話者が入れ替わった場合に対応できるように、話者によって分けてもよい。
本実施例によれば、パラメータセットを選択することにより、音声特徴パターンｘを使用条件に適した特徴パターンに変換することができるので、音声認識精度の低下を回避し、高い認識精度を維持することができる。
【００５９】
次に、認識手段の装置規模を小さくし、かつ高い認識精度を維持するための手段を備えた音声認識装置の実施例について述べる。
本実施例では、図６の実施例に示した認識手段１０Cで持っていた複数の異なるパラメータセットΓ1１４1，Γ2１４2，・・・，ΓM１４Mを認識手段側では持たずに、外部に大規模なパラメータセットの格納手段を設けることにより、認識手段の装置規模を小さくするとともに、認識手段で格納する場合に制限されるパラメータセットの限界を越えてパラメータセットを選択できるようにして、かかる目的の実現を図るものである。
図７は、本実施例の音声認識装置を示すブロック図である。
図７に示すように、特徴パターン変換手段１１Bで用いるパラメータセット１４として設定するデータを外部から通信手段を用いて取得するようにしたもので、通信網(例えば、インターネット)で認識手段１０Dと外部記憶手段（例えば、サーバ）５０を接続し、両方にそれぞれ設けた送受信手段１５，５５により、パラメータセットの送受信ができるようになっている。
従って、外部記憶手段（例えば、サーバ）５０には、複数のパラメータセットΓ1５１1，Γ2５１2，・・・，ΓM５１Mが格納(アップロード)されている（例えば、認識手段１０Dで使用の際にパラメータの変更を行った場合にも、認識手段１０D側から、パラメータセットを全体的に管理するサーバ側の外部記憶手段５０に変更後のデータを送り、その後の使用に供するようにする）。
【００６０】
使用環境や話者が入れ替わりにより使用条件が変化した場合に、認識手段１０D側から外部記憶手段５０に対し、変化に適合するパラメータセットのダウンロードを要求すると、複数のパラメータセットΓ1５１1，Γ2５１2，・・・，ΓM５１Mの中から要求されたパラメータセットを選択して、送り返し、そのデータにより認識手段１０Dの特徴パターン変換手段１１Bのパラメータセットを書き換える。
ここで行うダウンロードは、一般によく知られた方法で実現できる。例えば，サーバに接続された状態で、HTML形式で表示されたパラメータセット名を指定してもよいし，ftp接続などにより対応するパラメータセット名を指定するなどの方法を用いることにより実現可能である。
このように、本実施例によれば、外部の大規模のデータを格納できるサーバから最適なパラメータセットを取得できるので、音声認識の精度が一層向上するとともに、認識手段１０D側に複数のパラメータセットを格納する必要がないので装置の小型化が可能になる。
【００６１】
次に、認識手段内に選択・設定可能な複数のパラメータセットを持った本発明の音声認識装置（図６にその実施例を示す）におけるパラメータ訓練に係わる実施例について説明する。
図８は、パラメータの訓練手段を設けた本発明の音声認識装置に係わる実施例の構成を示すブロック図である。
本実施例では、図６に示した認識手段に訓練手段３０を付加して音声認識装置を構成する。
訓練時は、認識手段１０Eの特徴パターン変換手段１１B、訓練手段３０をそれぞれに対応するパラメータセットの端子Ｃ1〜ＣM、Ａ1〜ＡMを訓練の対象とするパラメータセットΓ1１４1，Γ2１４2，・・・，ΓM１４Mの同じパラメータセットに接続する。訓練手段３０は、上記した図２及び図３に関して説明した実施例で述べた訓練手段３０と同様の処理を行うことで実現できる。即ち、音声認識装置の誤分類度から得られる損失を最小化するようにパラメータ調整量を算出し、接続先のパラメータセットのパラメータを更新し、特徴パターン変換手段１１Bとして人工神経回路網を用いた場合のパラメータ更新処理は、式(１５)を用いて実現できる。このようにして、使用条件に応じてパラメータを訓練することにより、所望のパラメータセットが得られる。
なお、図７に示した音声認識装置における認識手段１０Dのパラメータセットの訓練を上記と同様に実施するようにしても良い。訓練の結果、変更されたパラメータセットのデータは、送受信手段１５，５５を用いて外部記憶装置５０に送り、格納するようにし、再使用を可能にする。
【００６２】
【発明の効果】
本発明によれば、訓練の対象を特徴パターン変換手段のパラメータと認識モデルのパラメータとに分け、片方ずつ訓練する手順をとるようにしたことにより、誤り最小状態に到達する経路が安定するため、高速に訓練ができる。また、上記の手順を繰り返すようにしたことにより、訓練対象となるパラメータ数を少なくすることができるので、認識誤り最小状態への探索経路がさらに安定し、より高速化が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の音声認識装置に係わる認識手段の実施例の構成を示すブロック図である。
【図２】パラメータの訓練手段を設けた本発明の音声認識装置に係わる実施例の構成を示すブロック図である。
【図３】音声特徴パターン変換に用いる人工神経回路網を説明するための図である。
【図４】訓練手段を設けた本発明の音声認識装置に係わる他の実施例の構成を示すブロック図である。
【図５】更新処理前の使用条件に復帰させることを可能とした音声認識装置の実施例を示すブロック図である。
【図６】音声認識装置を構成する認識手段の他の実施例を示すブロック図である。
【図７】音声認識装置の他の実施例を示すブロック図である。
【図８】図６に示す認識手段にパラメータの訓練手段を設けた音声認識装置に係わる実施例の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０，１０A，１０B，１０C，１０D，１０E…認識手段、１１，１１A，１１B…特徴パターン変換手段、１２…認識モデル群、１２1〜１２U…認識モデル(1)〜(U)、１３…比較手段、１４…パラメータセットΓ、１４1〜１４Ｍ…パラメータセットΓ1〜ΓＭ、１５…送受信手段、３０…訓練手段、５０…外部記憶手段、５１1〜５１Ｍ…パラメータセットΓ1〜ΓＭ、５５…送受信手段。
【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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【図８】
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