(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象となる認識対象データのパターン認識に用いられるパターンモデルを生成するパターンモデル生成装置であって、
複数対象に係る複数のノイズ未混合の予め取得された信号データを記憶する信号データ記憶手段と、
前記信号データに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間の代替として、当該データ空間における各高次信号パターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次信号ベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次信号ベクトル空間を記憶する低次信号ベクトル空間記憶手段と、
複数種類の信号未混合のノイズデータを記憶するノイズデータ記憶手段と、
前記ノイズデータに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間の代替として、当該データ空間における各高次ノイズパターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次ノイズベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次ノイズベクトル空間を記憶する低次ノイズベクトル空間記憶手段と、
前記低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルのうち、全低次信号ベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次信号ベクトルの中からパターンモデル生成用の低次信号ベクトルを選択する低次信号ベクトル選択手段と、
前記低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルのうち、全低次ノイズベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次ノイズベクトルの中からパターンモデル生成用の低次ノイズベクトルを選択する低次ノイズベクトル選択手段と、
前記低次信号ベクトル選択手段によって選択した低次信号ベクトルに対応する信号データと前記低次ノイズベクトル選択手段によって選択した低次ノイズベクトルに対応するノイズデータとに基づき、前記各信号データに前記ノイズデータを混合したノイズ混合信号データを生成するノイズ混合信号データ生成手段と、
前記ノイズ混合信号データを学習データとして確率モデルを学習させてなるパターンモデルを生成するパターンモデル生成手段と、を備えることを特徴とするパターンモデル生成装置。
【請求項２】
前記高次信号パターンモデル、前記高次ノイズパターンモデルおよび前記パターンモデルは、ＨＭＭ（Hidden Markov Model）によって構成されることを特徴とする請求項１記載のパターンモデル生成装置。
【請求項３】
前記低次信号ベクトル空間および前記低次ノイズベクトル空間は２次元または３次元のデータ空間であって、
前記低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルを、全低次信号ベクトルの重心を中心とし且つ前記重心と当該重心から最も離れた位置の低次信号ベクトルとの距離を半径とした１つの外円または外球と、前記重心を中心とし且つ前記外円または外球よりも小さな半径のｎ個の内円または内球（ｎは１以上の整数）とにより区分すると共に、前記外円および内円または外球および内球からなる複数の同心円同士または同心球同士の各曲線間または各曲面間に形成される環状または球面状の領域を、半径方向に伸びる線または面によって複数に区分する低次信号ベクトル空間区分手段と、
前記低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルを、前記低次ノイズベクトルの重心を中心とし且つ前記重心と当該重心から最も離れた位置の低次ノイズベクトルとの距離を半径とした１つの外円または外球と、前記重心を中心とし且つ前記外円または外球よりも小さな半径のｎ個の内円または内球（ｎは１以上の整数）とにより区分すると共に、前記外円および内円または外球および内球からなる複数の同心円同士または同心球同士の各曲線間または各曲面間に形成される環状または球面状の領域を、半径方向に伸びる線または面によって複数に区分する低次ノイズベクトル空間区分手段と、
前記低次信号ベクトル空間を構成する各低次信号ベクトルを、前記区分結果と共に表示する低次信号ベクトル空間表示手段と、
前記低次ノイズベクトル空間を構成する各低次ノイズベクトルを、前記区分結果と共に表示する低次ノイズベクトル空間表示手段と、を備え、
前記低次信号ベクトル選択手段は、前記表示された低次信号ベクトル空間における、前記外円または外球と半径が前記所定距離以上の内円または内球とからなる複数の同心円同士または同心球同士の各曲線間または各曲面間に形成される環状または球面状の領域に含まれる低次信号ベクトルの中からパターンモデル生成用の低次信号ベクトルを選択するようになっており、
前記低次ノイズベクトル選択手段は、前記表示された低次ノイズベクトル空間における、前記外円または外球と半径が前記所定距離以上の内円または内球とからなる複数の同心円同士または同心球同士の各曲線間または各曲面間に形成される環状または球面状の領域に含まれる低次ノイズベクトルの中からパターンモデル生成用の低次ノイズベクトルを選択するようになっていることを特徴とする請求項１又は請求項２記載のパターンモデル生成装置。
【請求項４】
前記信号データから特徴量を抽出し、当該抽出した特徴量に基づき前記高次信号パターンモデルを生成する高次信号パターンモデル生成手段と、
前記ノイズデータから特徴量を抽出し、当該抽出した特徴量に基づき前記高次ノイズパターンモデルを生成する高次ノイズパターンモデル生成手段と、
前記複数の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間の代替として、当該データ空間における高次信号パターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次信号ベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる前記低次信号ベクトル空間を生成する低次信号ベクトル空間生成手段と、
前記複数の高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間の代替として、当該データ空間における高次ノイズパターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次ノイズベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる前記低次ノイズベクトル空間を生成する低次ノイズベクトル空間生成手段と、を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載のパターンモデル生成装置。
【請求項５】
認識対象となる認識対象データのパターン認識に用いられるパターンモデルの認識性能を評価するパターンモデル評価装置であって、
前記複数対象に係る複数のノイズ未混合の予め取得された信号データを記憶する信号データ記憶手段と、
前記信号データに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間の代替として、当該データ空間における各高次信号パターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次信号ベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次信号ベクトル空間を記憶する低次信号ベクトル空間記憶手段と、
複数種類の信号未混合のノイズデータを記憶するノイズデータ記憶手段と、
前記ノイズデータに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間の代替として、当該データ空間における各高次ノイズパターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次ノイズベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次ノイズベクトル空間を記憶する低次ノイズベクトル空間記憶手段と、
前記低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルのうち、全低次信号ベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある、または前記重心を中心として一様にある低次信号ベクトルの中から評価用の低次信号ベクトルを選択する評価信号ベクトル選択手段と、
前記低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルのうち、全低次ノイズベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある、または前記重心を中心として一様にある低次ノイズベクトルの中から評価用の低次ノイズベクトルを選択する評価ノイズベクトル選択手段と、
前記評価信号ベクトル選択手段によって選択された低次信号ベクトルに対応する信号データと、前記評価ノイズベクトル選択手段によって選択された低次ノイズベクトルに対応するノイズデータとに基づき、各信号データに各ノイズデータを混合した評価用混合信号データを生成する評価用混合信号データ生成手段と、
前記評価用混合信号データ生成手段において生成された評価用混合信号データと、前記パターンモデルとに基づき、当該パターンモデルの性能を評価する性能評価手段と、
前記性能評価手段の評価結果を出力する評価結果出力手段と、を備えることを特徴とするパターンモデル評価装置。
【請求項６】
前記低次信号ベクトル空間および前記低次ノイズベクトル空間は２次元または３次元のデータ空間であって、
前記低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルを、全低次信号ベクトルの重心を中心とし且つ前記重心と当該重心から最も離れた位置の低次信号ベクトルとの距離を半径とした１つの外円または外球と、前記重心を中心とし且つ前記外円または外球よりも小さな半径のｎ個の内円または内球（ｎは１以上の整数）とにより区分すると共に、前記外円および内円または外球および内球からなる複数の同心円同士または同心球同士の各曲線間または各曲面間に形成される環状または球面状の領域を、半径方向に伸びる線または面によって複数に区分する低次信号ベクトル空間区分手段と、
前記低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルを、前記低次ノイズベクトルの重心を中心とし且つ前記重心と当該重心から最も離れた位置の低次ノイズベクトルとの距離を半径とした１つの外円または外球と、前記重心を中心とし且つ前記外円または外球よりも小さな半径のｎ個の内円または内球（ｎは１以上の整数）とにより区分すると共に、前記外円および内円または外球および内球からなる複数の同心円同士または同心球同士の各曲線間または各曲面間に形成される環状または球面状の領域を、半径方向に伸びる線または面によって複数に区分する低次ノイズベクトル空間区分手段と、
前記低次信号ベクトル空間を構成する各低次信号ベクトルを、前記区分結果と共に表示する低次信号ベクトル空間表示手段と、
前記低次ノイズベクトル空間を構成する各低次ノイズベクトルを、前記区分結果と共に表示する低次ノイズベクトル空間表示手段と、を備え、
前記評価信号ベクトル選択手段および前記評価ノイズベクトル選択手段は、前記表示された前記低次信号ベクトル空間および前記低次ノイズベクトル空間の前記環状の領域または前記球面状の領域における前記半径方向に伸びる線または面によって複数に区分された各領域から評価用の低次信号ベクトルおよび低次ノイズベクトルを選択するようになっており、
前記評価用混合信号データ生成手段は、前記評価信号ベクトル選択手段および前記評価ノイズベクトル選択手段によって選択された低次信号ベクトルおよび低次ノイズベクトルにそれぞれ対応する信号データおよびノイズデータに基づき、各信号データに各ノイズデータを混合した評価用混合信号データを生成するようになっていることを特徴とする請求項５記載のパターンモデル評価装置。
【請求項７】
請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載のパターンモデル生成装置と、
前記認識対象の認識対象データを取得するデータ取得手段と、
前記データ取得手段において取得した認識対象データと、前記パターンモデル生成装置において生成されたパターンモデルとに基づき、前記取得した認識対象データのパターン認識を行うパターン認識手段と、
前記パターン認識手段の認識結果を出力する認識結果出力手段と、を備えることを特徴とするパターン認識装置。
【請求項８】
請求項５又は請求項６記載のパターンモデル評価装置を備えることを特徴とする請求項７記載のパターン認識装置。
【請求項９】
認識対象となる認識対象データのパターン認識に用いられるパターンモデルを生成するためのパターンモデル生成プログラムであって、
複数対象に係る複数のノイズ未混合の信号データに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次信号パターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次信号ベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルのうち、全低次信号ベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次信号ベクトルの中からパターンモデル生成用の低次信号ベクトルを選択する低次信号ベクトル選択手段と、
複数種類の信号未混合のノイズデータに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次ノイズパターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次ノイズベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルのうち、全低次ノイズベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次ノイズベクトルの中からパターンモデル生成用の低次ノイズベクトルを選択する低次ノイズベクトル選択手段と、
前記低次信号ベクトル選択手段によって選択した低次信号ベクトルに対応する信号データと前記低次ノイズベクトル選択手段によって選択した低次ノイズベクトルに対応するノイズデータとに基づき、前記各信号データに前記ノイズデータを混合したノイズ混合信号データを生成するノイズ混合信号データ生成手段と、
前記ノイズ混合信号データを学習データとして確率モデルを学習させてなるパターンモデルを生成するパターンモデル生成手段としての機能をコンピュータに実現させるためのプログラムを含むことを特徴とするパターンモデル生成プログラム。
【請求項１０】
認識対象となる認識対象データのパターン認識に用いられるパターンモデルの認識性能を評価するためのパターンモデル評価プログラムであって、
複数対象に係る複数のノイズ未混合の信号データに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次信号パターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次信号ベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルのうち、全低次信号ベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある、または前記重心を中心として一様にある低次信号ベクトルの中から評価用の低次信号ベクトルを選択する評価信号ベクトル選択手段と、
複数種類の信号未混合のノイズデータに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次ノイズパターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次ノイズベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルのうち、全低次ノイズベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある、または前記重心を中心として一様にある低次ノイズベクトルの中から評価用の低次ノイズベクトルを選択する評価ノイズベクトル選択手段と、
前記評価信号ベクトル選択手段によって選択された低次信号ベクトルに対応する信号データと、前記評価ノイズベクトル選択手段によって選択された低次ノイズベクトルに対応するノイズデータとに基づき、各信号データに各ノイズデータを混合した評価用混合信号データを生成する評価用混合信号データ生成手段と、
前記評価用混合信号データ生成手段において生成された評価用混合信号データと、前記パターンモデルとに基づき、当該パターンモデルの性能を評価する性能評価手段と、
前記性能評価手段の評価結果を出力する評価結果出力手段としての機能をコンピュータに実現させるためのプログラムを含むことを特徴とするパターンモデル評価プログラム。
【請求項１１】
複数対象に係る複数のノイズ未混合の信号データに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次信号パターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次信号ベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルのうち、全低次信号ベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次信号ベクトルの中からパターンモデル生成用の低次信号ベクトルを選択する低次信号ベクトル選択手段と、
複数種類の信号未混合のノイズデータに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次ノイズパターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次ノイズベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルのうち、全低次ノイズベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次ノイズベクトルの中からパターンモデル生成用の低次ノイズベクトルを選択する低次ノイズベクトル選択手段と、
前記低次信号ベクトル選択手段によって選択した低次信号ベクトルに対応する信号データと前記低次ノイズベクトル選択手段によって選択した低次ノイズベクトルに対応するノイズデータとに基づき、前記各信号データに前記ノイズデータを混合したノイズ混合信号データを生成するノイズ混合信号データ生成手段と、
前記ノイズ混合信号データを学習データとして確率モデルを学習させてなるパターンモデルを生成するパターンモデル生成手段と、
認識対象の認識対象データを取得するデータ取得手段と、
前記データ取得手段において取得した認識対象データと、前記パターンモデル生成手段において生成されたパターンモデルとに基づき、前記取得した認識対象データのパターン認識を行うパターン認識手段と、
前記パターン認識手段の認識結果を出力する認識結果出力手段としての機能をコンピュータに実現させるためのプログラムを含むことを特徴とするパターン認識プログラム。
【請求項１２】
認識対象となる認識対象データのパターン認識に用いられるパターンモデルを生成するためのパターンモデル生成方法であって、
複数対象に係る複数のノイズ未混合の信号データに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次信号パターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次信号ベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルのうち、全低次信号ベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次信号ベクトルの中からパターンモデル生成用の低次信号ベクトルを選択する低次信号ベクトル選択ステップと、
複数種類の信号未混合のノイズデータに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次ノイズパターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次ノイズベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルのうち、全低次ノイズベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次ノイズベクトルの中からパターンモデル生成用の低次ノイズベクトルを選択する低次ノイズベクトル選択ステップと、
前記低次信号ベクトル選択ステップにおいて選択した低次信号ベクトルに対応する信号データと前記低次ノイズベクトル選択ステップにおいて選択した低次ノイズベクトルに対応するノイズデータとに基づき、前記各信号データに前記ノイズデータを混合したノイズ混合信号データを生成するノイズ混合信号データ生成ステップと、
前記ノイズ混合信号データを学習データとして確率モデルを学習させてなるパターンモデルを生成するパターンモデル生成ステップと、を含むことを特徴とするパターンモデル生成方法。
【請求項１３】
認識対象となる認識対象データのパターン認識に用いられるパターンモデルの認識性能を評価するためのパターンモデル評価方法であって、
複数対象に係る複数のノイズ未混合の信号データに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次信号パターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次信号ベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルのうち、全低次信号ベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある、または前記重心を中心として一様にある低次信号ベクトルの中から評価用の低次信号ベクトルを選択する評価信号ベクトル選択ステップと、
複数種類の信号未混合のノイズデータに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次ノイズパターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次ノイズベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルのうち、全低次ノイズベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある、または前記重心を中心として一様にある低次ノイズベクトルの中から評価用の低次ノイズベクトルを選択する評価ノイズベクトル選択ステップと、
前記評価信号ベクトル選択ステップおいて選択された低次信号ベクトルに対応する信号データと、前記評価ノイズベクトル選択ステップにおいて選択された低次ノイズベクトルに対応するノイズデータとに基づき、各信号データに各ノイズデータを混合した評価用混合信号データを生成する評価用混合信号データ生成ステップと、
前記評価用混合信号データ生成ステップにおいて生成された評価用混合信号データと、前記パターンモデルとに基づき、当該パターンモデルの性能を評価する性能評価ステップと、
前記性能評価ステップの評価結果を出力する評価結果出力ステップと、を含むことを特徴とするパターンモデル評価方法。
【請求項１４】
複数対象に係る複数のノイズ未混合の信号データに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次信号パターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次信号ベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルのうち、全低次信号ベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次信号ベクトルの中からパターンモデル生成用の低次信号ベクトルを選択する低次信号ベクトル選択ステップと、
複数種類の信号未混合のノイズデータに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次ノイズパターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次ノイズベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルのうち、全低次ノイズベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次ノイズベクトルの中からパターンモデル生成用の低次ノイズベクトルを選択する低次ノイズベクトル選択ステップと、
前記低次信号ベクトル選択ステップにおいて選択した低次信号ベクトルに対応する信号データと前記低次ノイズベクトル選択ステップにおいて選択した低次ノイズベクトルに対応するノイズデータとに基づき、前記各信号データに前記ノイズデータを混合したノイズ混合信号データを生成するノイズ混合信号データ生成ステップと、
前記ノイズ混合信号データを学習データとして確率モデルを学習させてなるパターンモデルを生成するパターンモデル生成ステップと、
認識対象の認識対象データを取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップにおいて取得した認識対象データと、前記パターンモデル生成ステップにおいて生成されたパターンモデルとに基づき、前記取得した認識対象データのパターン認識を行うパターン認識ステップと、
前記パターン認識ステップの認識結果を出力する認識結果出力ステップと、を含むことを特徴とするパターン認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多様な信号と多様なノイズとが混合したノイズ混合信号のパターン認識に用いられるパターンモデルに係り、特に、当該パターンモデルの認識確率を低下させる要因となるノイズ混合信号に対する認識確率を向上する新規のパターンモデルを容易に生成可能なパターンモデル生成装置、パターンモデル生成プログラムおよびパターンモデル生成方法、パターンモデルによる認識確率を低下させる要因となるノイズ混合信号に対する認識確率を評価するのに好適なパターンモデル評価装置、パターンモデル評価プログラムおよびパターンモデル評価方法、並びに前記新規なパターンモデルを用いてパターン認識を行うパターン認識装置、パターン認識プログラムおよびパターン認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、パターン認識は、認識対象の信号をある特徴パラメータの系列に変換する特徴分析部と、特徴分析部で得られた特徴パラメータの系列を予め用意された特徴パラメータに関する情報と照合して、最も類似度の高い照合結果を認識結果とする特徴照合部との２つの部分から構成される。以下、音声認識を例にとって説明する。音声認識は、話者が発声した音声サンプルをある特徴パラメータの系列に変換する音響分析部と、音響分析部で得られた特徴パラメータの系列を予めメモリやハードディスクなどの記憶装置に蓄積した語彙単語の特徴パラメータに関する情報と照合して、最も類似度の高い音声を認識結果とする音声照合部と、の２つの部分から構成される。
【０００３】
音声サンプルをある特徴パラメータの系列に変換する音響分析方法としては、ケプストラム分析や線形予測分析などが知られており、非特許文献１の「Chapter3:Signal Processing and Analysis Methods for Speech Recognition」にも詳述されている。
音声認識の中で、不特定話者の音声を認識する技術を一般に不特定話者音声認識と呼ぶ。不特定話者音声認識においては、語彙単語の特徴パラメータに関する情報が予め記憶装置に蓄積されているため、特定話者音声認識のようにユーザーが音声認識させたい単語を登録するという作業は発生しない。
【０００４】
また、語彙単語の特徴パラメータに関する情報の作成およびその情報と入力された音声から変換された特徴パラメータの系列との音声照合方法としては、隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model, HMM)による方法が一般に用いられている。ＨＭＭによる方法においては、音節、半音節、音韻、ｂｉｐｈｏｎｅ、ｔｒｉｐｈｏｎｅなどの音声単位がＨＭＭによりモデル化される。これらのモデルを一般に、音響モデルと呼ぶ。
【０００５】
音響モデルの作成方法については、上記非特許文献１の「Chapter6:Theory and Implementation of Hidden Markov Models」に詳しく述べられている。
また、上記非特許文献１の「Chapter6:Theory and Implementation of Hidden Markov Models」に記載されているＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムにより、当業者は不特定話者音声認識装置を容易に構成することができる。
【０００６】
また、従来、音声認識の性能評価は、試行錯誤的な手法が多かった。例えば、収集した音声データ群を学習用データ群と評価用データ群とに適当に分割し、この分割された学習用データ群からＨＭＭによる音響モデルを生成する。そして、前記分割された評価用データ群に対する音響モデルの認識性能を評価する。この認識性能の評価においては、各認識結果の平均値や最高値、最低値などを算出する。また、学習用データ群と評価用データ群との組み合わせがそれぞれ変化するように前記分割処理を複数回行い、これら複数の分割結果に対する性能評価結果を平均化する操作により、より客観性の高い評価を行う試みもあるが、音声認識の性能評価は経験的であり、体系的とは言えなかった。
【０００７】
また、音声認識は、音声による入力インターフェースを提供する技術として、ハンズフリー操作が要求されるカーナビゲーションシステムなどの車載機器や、音声による対話機能を持つロボットなどにおいて実用化の期待が高まっているが、現状では、１００％の認識確率を実現しているとは言えない。利用者の声質や喋り方によっては、認識確率が５０％を下回る場合も多いのが現状である。これまでは、認識確率の平均値を尺度として認識性能を評価することが多かったが、入力インターフェースとしての性能を評価するのであれば、認識確率の最低値を評価し、その値が例えば９０％以上であるから、全ての利用者に対して９０％以上の認識性能を実現できるという形の性能保証をしていく必要がある。
【０００８】
また、最低性能を保証することに加え、認識確率を低下させる要因となるデータに対しても十分な認識性能を発揮できるパターンモデルの生成が望まれている。
例えば、ノイズを混合した音声データからパターンモデルを生成する技術として、特許文献１および特許文献２に記載の音声モデルのノイズ適応化システム、並びに特許文献３に記載の音響モデル作成方法がある。
【０００９】
特許文献１に記載の従来技術は、まずノイズをＳＮＲ（signal-to-noise ratio）でクラスタリングし、次にＳＮＲ毎に様々な種類のノイズを木構造にクラスタリングし、クラスタ毎にノイズを所定のＳＮＲで混合したノイズ混合音声データから音声ＨＭＭ（パターンモデル）を作成し、それらの集合の中から、ＳＮＲとノイズの種類が適合した音声ＨＭＭを選択して音声認識に用いることにより、ノイズに頑健な音声認識システムを構築するというものである。
【００１０】
また、特許文献１の改良技術である特許文献２に記載の従来技術は、特許文献１と同一の出願人が特許文献１に記載の従来技術に加えて、選択された音声ＨＭＭが与える尤度が更に大きくなるように選択された音声ＨＭＭを線形変換することにより、ノイズに頑健な音声認識システムを構築するというものである。
また、特許文献３に記載の従来技術は、まずノイズを統計的手法でクラスタリングし、ノイズのクラスタ毎に所定のＳＮＲで音声とノイズとを混合し、ノイズ除去処理を行った後、ノイズのクラスタ毎にノイズ混合音声の音声ＨＭＭ（パターンモデル）を作成することにより、ノイズに頑健な音声認識システムを構築するというものである。
【００１１】
【特許文献１】特開２００４−１１７６２４号公報
【特許文献２】特開２００４−２７９４６６号公報
【特許文献３】特開２００４−２０６０６３号公報
【非特許文献１】Lawrence Rabiner and Biing-Hwang Juang, "Fundamentals of Speech Recognition," Prentice Hall Signal Processing Series, 1993
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、上記特許文献１乃至上記特許文献３の従来技術においては、ノイズのクラスタ毎にノイズ混合音声の音声ＨＭＭを作成するため、ノイズ混合音声の音声ＨＭＭの集合の中から、最適な音声ＨＭＭを選択するという処理が必要になり、ノイズのクラスタの規模が大きくなると、複数のノイズ混合音声の音声ＨＭＭの集合の作成処理と最適なノイズ混合音声の音声ＨＭＭの選択処理に多大な時間と労力がかかるという不具合があった。
【００１３】
加えて、これまでは、認識確率を低下させる要因となる学習用データ群および評価用データ群の組み合わせを導出する体系的な手法が提案されてこなかったため、パターンモデルの認識性能の最低性能を保証することが困難であった。上記特許文献１乃至上記特許文献３のいずれの従来技術も、認識確率を低下させる要因となる学習用データ群および評価用データ群の組み合わせを導出する体系的な手法の開示には至っていない。
【００１４】
そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、パターンモデルの認識確率を低下させる要因となるノイズ混合信号に対する認識確率を向上する新規のパターンモデルを容易に生成可能なパターンモデル生成装置、パターンモデル生成プログラムおよびパターンモデル生成方法、パターンモデルによる認識確率を低下させる要因となるノイズ混合信号に対する認識確率を評価するのに好適なパターンモデル評価装置、パターンモデル評価プログラムおよびパターンモデル評価方法、並びに前記新規なパターンモデルを用いてパターン認識を行うパターン認識装置、パターン認識プログラムおよびパターン認識方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記目的を達成するために、本発明に係る請求項１記載のパターンモデル生成装置は、
認識対象となる認識対象データのパターン認識に用いられるパターンモデルを生成するパターンモデル生成装置であって、
複数対象に係る複数のノイズ未混合の予め取得された信号データを記憶する信号データ記憶手段と、
前記信号データに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間の代替として、当該データ空間における各高次信号パターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次信号ベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次信号ベクトル空間を記憶する低次信号ベクトル空間記憶手段と、
複数種類の信号未混合のノイズデータを記憶するノイズデータ記憶手段と、
前記ノイズデータに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間の代替として、当該データ空間における各高次ノイズパターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次ノイズベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次ノイズベクトル空間を記憶する低次ノイズベクトル空間記憶手段と、
前記低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルのうち、全低次信号ベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次信号ベクトルの中からパターンモデル生成用の低次信号ベクトルを選択する低次信号ベクトル選択手段と、
前記低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルのうち、全低次ノイズベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次ノイズベクトルの中からパターンモデル生成用の低次ノイズベクトルを選択する低次ノイズベクトル選択手段と、
前記低次信号ベクトル選択手段によって選択した低次信号ベクトルに対応する信号データと前記低次ノイズベクトル選択手段によって選択した低次ノイズベクトルに対応するノイズデータとに基づき、前記各信号データに前記ノイズデータを混合したノイズ混合信号データを生成するノイズ混合信号データ生成手段と、
前記ノイズ混合信号データを学習データとして確率モデルを学習させてなるパターンモデルを生成するパターンモデル生成手段と、を備えることを特徴としている。
【００１６】
このような構成であれば、信号データ記憶手段によって、予め取得された、複数対象に係る複数のノイズ未混合の信号データを記憶することが可能であり、低次信号ベクトル空間記憶手段によって、前記信号データに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間の代替として、当該データ空間における各高次信号パターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次信号ベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次信号ベクトル空間を記憶することが可能であり、ノイズデータ記憶手段によって、複数種類の信号未混合のノイズデータを記憶することが可能であり、低次ノイズベクトル空間記憶手段によって、前記ノイズデータに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間の代替として、当該データ空間における各高次ノイズパターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次ノイズベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次ノイズベクトル空間を記憶することが可能である。
【００１７】
また、低次信号ベクトル選択手段によって、前記低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルのうち、全低次信号ベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次信号ベクトルの中からパターンモデル生成用の低次信号ベクトルを選択することが可能であり、低次ノイズベクトル選択手段によって、前記低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルのうち、全低次ノイズベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次ノイズベクトルの中からパターンモデル生成用の低次ノイズベクトルを選択することが可能であり、ノイズ混合信号データ生成手段によって、前記低次信号ベクトル選択手段によって選択した低次信号ベクトルに対応する信号データと前記低次ノイズベクトル選択手段によって選択した低次ノイズベクトルに対応するノイズデータとに基づき、前記各信号データに前記ノイズデータを混合したノイズ混合信号データを生成することが可能であり、パターンモデル生成手段によって、前記ノイズ混合信号データを学習データとして確率モデルを学習させてなるパターンモデルを生成することが可能である。
【００１８】
低次信号ベクトル空間および低次ノイズベクトル空間においては、各ベクトルが重心から離れれば離れるほど各ベクトルの存在する密度が低くなる傾向にあり、且つ密度の低いところ（分布の外側周辺およびその近傍）にあるベクトルに対応した信号データおよびノイズデータから生成されるノイズ混合信号データは、例えば、各空間における全データを用いて生成した不特定対象に対するパターンモデルに対して低い認識確率を生じさせる傾向にある。従って、重心から所定距離以上離れた位置（存在密度の低くなる位置範囲）にあるデータを用いてノイズ混合信号データを生成し、当該生成したノイズ混合信号データを学習データとして用いてパターンモデルを生成することが可能であるので、パターンモデルの認識確率を低下させる信号データに対する認識確率を向上できるパターンモデルを生成することが可能である。
【００１９】
また、重心から所定距離以上離れた位置にあるデータを用いて生成されたパターンモデルは、重心から所定距離未満の範囲にあるデータによって生成されるノイズ混合信号データに対しても比較的良好な認識確率が得られる傾向にあるため、重心から所定距離以上離れた位置にあるデータを用いてパターンモデルを生成することで、不特定対象の信号データ全般に対して満遍なく良好な認識確率が得られるパターンモデルを生成することが可能である。
ここで、パターンモデルとは、例えば、所定データが音声データである場合に、この音声データに対してマッチングを行う信号パターンをモデル化したものであり、ＨＭＭやニューラルネットワーク等の統計モデルや特徴パラメータの時系列を用いて表現されるものである。
【００２０】
また、信号データとしては、例えば、人間の音声などの音響データや野鳥、昆虫、蛙、蝙蝠、動物などの野生生物の鳴声データ、画像データ、赤外線センサデータ、加速度センサデータ、方位角センサデータ、圧力センサデータ、圧電素子や振動計などの振動センサデータおよびその他の全てのセンサデータ、リチウムイオン２次電池や燃料電池などの電池の充電状況に関する物理的データ、心電図、筋電図、血圧、体重などの生体信号データ、遺伝子解析用のマイクロアレイデータ、気温、湿度、気圧などの気象データ、酸素濃度、窒素酸化物濃度などの環境データ、株価、物価などの経済動向データなどの時系列データ等がある。
【００２１】
また、ノイズデータとしては、住宅内の生活雑音、工場騒音、交通騒音等の音響に対するノイズデータ、電気・電子回路ノイズのノイズデータ、振動ノイズのノイズデータ等がある。
また、パターンモデルを４次元以上の高次元の要素を含むモデルとしたが、これは、例えば、音声認識等のパターン認識において、少なくとも、４次元以上の特徴パラメータを利用しないと、高い認識性能が得られないためであり、また、音声認識においては、実用上有効な認識性能を実現可能な３次元以下の特徴パラメータが現在のところ発見されていないためである。
【００２２】
また、複数対象に係る信号データとは、例えば、複数対象から測定できるデータそのもの、当該データから抽出した特徴量、当該特徴量に基づき生成したパターンモデルなどと、それらの内容を記述したテキストファイルとの組などを指す。例えば、複数の話者の発声した音声のデータ、当該音声データから抽出した特徴量、当該特徴量に基づき生成したパターンモデルなどと、それらの発声内容を記述したテキストファイルとの組などである。
【００２３】
また、各高次信号パターンモデル間の距離又は各高次ノイズパターンモデル間の距離とは、特定対象の信号データ又はノイズデータから生成されるパターンモデル間の類似度を示すもので、例えば、ユークリッド距離や、類似度を測る距離を二つのベクトルの内積とし、二つのベクトルの成す角を類似度として評価するマハラノビスの汎距離などがある。 なお、本発明においては、距離として、他に、バタチャリヤ（Bhattacharyya）距離、平方ユークリッド距離、コサイン距離、ピアソンの相関、チェビシェフ、都市ブロック距離（あるいはマンハッタン距離）、ミンコウスキー和、カルバック情報量、ベイズ距離、チェルノフ距離、ＨＭＭによって構成されたパターンモデルの正規分布の平均ベクトルに基づくユークリッド距離、ＨＭＭによって構成されたパターンモデルの正規分布の標準偏差により正規化された当該パターンモデルの正規分布の平均ベクトルに基づくユークリッド距離、ＨＭＭによって構成されたパターンモデルの正規分布に基づくバタチャリア距離などがある。つまり、距離と称してはいるが、類似度を示すものであれば何でも良い。
【００２４】
また、４次元以上の高次元のデータ空間を、各パターンモデル間の距離関係を近似した状態で３次元以下の低次元のデータ空間に写像する処理は、例えば、パターンモデル相互間の距離が小さい２つのパターンモデルは互いに近くに、パターンモデル相互間の距離が大きい２つのパターンモデルは互いに遠くに位置するように全てのパターンモデルを低次元空間（例えば、２次元、３次元空間）に写像する処理となる。
例えば、パターンモデル間の距離としてユークリッド距離を用いた場合、写像された低次元空間において、ユークリッド距離が近いパターンモデルは遠いものよりもパターンモデル相互が類似していることを意味していると考えられる。
【００２５】
また、高次のパターンモデルを、これより低次のベクトルに変換する公知の手法としては、Ｓａｍｍｏｎ法（J. W. Sammon,"A nonlinear mapping for data structure ana1ysis,"IEEE Trans.Computers,vol.C-18,no.5,pp.401-409,May 1969.参照）、判別分析法（R. A. Fisher, "The use of multiple measurements in taxonomic Problems,"Ann.Eugenics,vol.7,no.PartII,pp.179-188,1936.参照）、Ａｌａｄｊａｍ法（M.A1adjem,"Multiclass discriminant mappings,"Signa1 Process.,vol.35,pp.1-18,1994.参照）、ニューラルネットワークによる手法（J.Mao et a1.,"Artificial neural networks for feature extraction and mu1tivariate data projection,"IEEE Trans.Neura1 Networks,vol.6,no.2,pp.296-317,1995.参照）、グラフを利用した手法（Y.Mori et al.,"Comparison of 1ow-dimensional mapping techniques based on discriminatory information,"Proc.2nd International ICSC Symposium on Advances in Intelligent Data Analysis(AIDA'2001）,CD-ROM Paper-no.1724-166,Bangor,United Kingdom,2001.参照）、写像追跡法（J.H.Freidman et al.,"A projection pursuit algorithm for exp1oratory data ana1ysis,"IEEE Trans.Comput.,vol.C-23,no.9,pp.881-889,1974.参照）、ＳＯＭ法（T.Kohonen,"Self-Organizing Maps,"Springer Series in Information Sciences,vol.30,Berlin,1995.参照）等がある。
【００２６】
更に、請求項２に係る発明は、請求項１記載のパターンモデル生成装置において、
前記高次信号パターンモデル、前記高次ノイズパターンモデルおよび前記パターンモデルは、ＨＭＭ（Hidden Markov Model）によって構成されることを特徴としている。
このような構成であれば、前記各パターンモデルは、ＨＭＭ（Hidden Markov Model）によって構成することが可能であるので、時間的概念を伴う信号データに対して適切なパターンモデルを生成することが可能である。
【００２７】
ここで、ＨＭＭは時系列信号のパターンモデルであり、複数の定常信号源の間を遷移することで、非定常な時系列信号をモデル化することが可能である。例えば、音声は話すスピードによりその時間的長さが変わり、発話内容により、周波数上で特徴的な形状（スペクトル包絡という）を示すが、その形状は発声する人、環境、内容等に依存し、揺らぎが生じる。ＨＭＭはそのような揺らぎを吸収することができる統計的モデルである。ＨＭＭは、どのような単位で定義されても良く（例えば単語や音素）、各ＨＭＭ（ここで「各」というのは例えば単語であれば複数の単語が存在し、音素においても複数の音素が存在するため。）は、複数の状態からなり、各状態は統計的に学習された、状態遷移確率と出力確率（正規分布、混合正規分布等の確率分布）とで構成されている。遷移確率は音声の時間伸縮の揺らぎを、出力確率はスペクトルの揺らぎを吸収する。
【００２８】
更に、請求項３に係る発明は、請求項１又は請求項２記載のパターンモデル生成装置において、
前記低次信号ベクトル空間および前記低次ノイズベクトル空間は２次元または３次元のデータ空間であって、
前記低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルを、全低次信号ベクトルの重心を中心とし且つ前記重心と当該重心から最も離れた位置の低次信号ベクトルとの距離を半径とした１つの外円または外球と、前記重心を中心とし且つ前記外円または外球よりも小さな半径のｎ個の内円または内球（ｎは１以上の整数）とにより区分すると共に、前記外円および内円または外球および内球からなる複数の同心円同士または同心球同士の各曲線間または各曲面間に形成される環状または球面状の領域を、半径方向に伸びる線または面によって複数に区分する低次信号ベクトル空間区分手段と、
前記低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルを、前記低次ノイズベクトルの重心を中心とし且つ前記重心と当該重心から最も離れた位置の低次ノイズベクトルとの距離を半径とした１つの外円または外球と、前記重心を中心とし且つ前記外円または外球よりも小さな半径のｎ個の内円または内球（ｎは１以上の整数）とにより区分すると共に、前記外円および内円または外球および内球からなる複数の同心円同士または同心球同士の各曲線間または各曲面間に形成される環状または球面状の領域を、半径方向に伸びる線または面によって複数に区分する低次ノイズベクトル空間区分手段と、
前記低次信号ベクトル空間を構成する各低次信号ベクトルを、前記区分結果と共に表示する低次信号ベクトル空間表示手段と、
前記低次ノイズベクトル空間を構成する各低次ノイズベクトルを、前記区分結果と共に表示する低次ノイズベクトル空間表示手段と、を備え、
前記低次信号ベクトル選択手段は、前記表示された低次信号ベクトル空間における、前記外円または外球と半径が前記所定距離以上の内円または内球とからなる複数の同心円同士または同心球同士の各曲線間または各曲面間に形成される環状または球面状の領域に含まれる低次信号ベクトルの中からパターンモデル生成用の低次信号ベクトルを選択するようになっており、
前記低次ノイズベクトル選択手段は、前記表示された低次ノイズベクトル空間における、前記外円または外球と半径が前記所定距離以上の内円または内球とからなる複数の同心円同士または同心球同士の各曲線間または各曲面間に形成される環状または球面状の領域に含まれる低次ノイズベクトルの中からパターンモデル生成用の低次ノイズベクトルを選択するようになっていることを特徴としている。
【００２９】
このような構成であれば、前記低次信号ベクトル空間および前記低次ノイズベクトル空間が２次元のデータ空間のときは、低次信号ベクトル空間区分手段によって、前記低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルを、全低次信号ベクトルの重心を中心とし且つ前記重心と当該重心から最も離れた位置の低次信号ベクトルとの距離を半径とした１つの外円と、前記重心を中心とし且つ前記外円よりも小さな半径のｎ個の内円（ｎは１以上の整数）とにより区分すると共に、前記外円および内円からなる複数の同心円同士のに形成される環状の領域を、半径方向に伸びる線によって複数に区分することが可能である。
【００３０】
また、低次ノイズベクトル空間区分手段によって、前記低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルを、前記低次ノイズベクトルの重心を中心とし且つ前記重心と当該重心から最も離れた位置の低次ノイズベクトルとの距離を半径とした１つの外円と、前記重心を中心とし且つ前記外円よりも小さな半径のｎ個の内円（ｎは１以上の整数）とにより区分すると共に、前記外円および内円からなる複数の同心円同士の各曲線間に形成される環状の領域を、半径方向に伸びる線によって複数に区分することが可能である。
【００３１】
また、低次信号ベクトル空間表示手段によって、前記低次信号ベクトル空間を構成する各低次信号ベクトルを、前記区分結果と共に表示することが可能であり、低次ノイズベクトル空間表示手段によって、前記低次ノイズベクトル空間を構成する各低次ノイズベクトルを、前記区分結果と共に表示することが可能である。
また、低次信号ベクトル選択手段は、前記表示された低次信号ベクトル空間における、前記外円と半径が前記所定距離以上の内円とからなる複数の同心円同士の各曲線間に形成される環状の領域に含まれる低次信号ベクトルの中からパターンモデル生成用の低次信号ベクトルを選択することが可能であり、低次ノイズベクトル選択手段は、前記表示された低次ノイズベクトル空間における、前記外円と半径が前記所定距離以上の内円とからなる複数の同心円同士の各曲線間に形成される環状の領域に含まれる低次ノイズベクトルの中からパターンモデル生成用の低次ノイズベクトルを選択することが可能である。
【００３２】
一方、前記低次信号ベクトル空間および前記低次ノイズベクトル空間が３次元のデータ空間のときは、低次信号ベクトル空間区分手段によって、前記低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルを、全低次信号ベクトルの重心を中心とし且つ前記重心と当該重心から最も離れた位置の低次信号ベクトルとの距離を半径とした１つの外球と、前記重心を中心とし且つ前記外球よりも小さな半径のｎ個の内球（ｎは１以上の整数）とにより区分すると共に、前記外球および内球からなる複数の同心球同士の各曲面間に形成される球面状の領域を、半径方向に伸びる面によって複数に区分することが可能である。
【００３３】
また、低次ノイズベクトル空間区分手段によって、前記低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルを、前記低次ノイズベクトルの重心を中心とし且つ前記重心と当該重心から最も離れた位置の低次ノイズベクトルとの距離を半径とした１つの外球と、前記重心を中心とし且つ前記外球よりも小さな半径のｎ個の内球（ｎは１以上の整数）とにより区分すると共に、前記外球および内球からなる複数の同心球同士の各曲面間に形成される球面状の領域を、半径方向に伸びる面によって複数に区分することが可能である。
【００３４】
また、低次信号ベクトル空間表示手段によって、前記低次信号ベクトル空間を構成する各低次信号ベクトルを、前記区分結果と共に表示することが可能であり、低次ノイズベクトル空間表示手段によって、前記低次ノイズベクトル空間を構成する各低次ノイズベクトルを、前記区分結果と共に表示することが可能である。
また、低次信号ベクトル選択手段は、前記表示された低次信号ベクトル空間における、前記外球と半径が前記所定距離以上の内球とからなる複数の同心球同士の各曲面間に形成される球面状の領域に含まれる低次信号ベクトルの中からパターンモデル生成用の低次信号ベクトルを選択することが可能であり、低次ノイズベクトル選択手段は、前記表示された低次ノイズベクトル空間における、前記外球と半径が前記所定距離以上の内球とからなる複数の同心球同士の各曲面間に形成される球面状の領域に含まれる低次ノイズベクトルの中からパターンモデル生成用の低次ノイズベクトルを選択することが可能である。
【００３５】
従って、外円（または外球）とｎ個の内円（または内球）とからなる複数の同心円同士（または同心球同士）の各曲線間（または各曲面間）に形成される環状（または球面状）の領域を、半径方向に伸びる線（または面）によって複数に区分し、このように区分された低次ベクトル空間を表示するようにしたので、各パターンモデルの分布を視覚的に簡易に捉えることが可能となると共に、当該表示された低次ベクトル空間における所定距離以上の半径を有する同心円同士（または同心球同士）で形成される環状（または球面状）の領域から、任意の低次ベクトル（例えば、半径方向に伸びる線（または面）によって複数に区分された各領域毎の低次ベクトルなど）を簡易に選択することが可能となる。更に、この領域の選択の仕方を工夫して、例えば、パターン認識の内容や認識対象に応じて低次ベクトルを取捨選択することで、特定の認識対象に特化したパターンモデルや認識性能がより高くなるパターンモデルなどを簡易に生成することが可能となる。
【００３６】
更に、請求項４に係る発明は、請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載のパターンモデル生成装置において、
前記信号データから特徴量を抽出し、当該抽出した特徴量に基づき前記高次信号パターンモデルを生成する高次信号パターンモデル生成手段と、
前記ノイズデータから特徴量を抽出し、当該抽出した特徴量に基づき前記高次ノイズパターンモデルを生成する高次ノイズパターンモデル生成手段と、
前記複数の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間の代替として、当該データ空間における高次信号パターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次信号ベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる前記低次信号ベクトル空間を生成する低次信号ベクトル空間生成手段と、
前記複数の高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間の代替として、当該データ空間における高次ノイズパターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次ノイズベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる前記低次ノイズベクトル空間を生成する低次ノイズベクトル空間生成手段と、を備えることを特徴としている。
【００３７】
このような構成であれば、高次信号パターンモデル生成手段によって、前記信号データから特徴量を抽出し、当該抽出した特徴量に基づき前記高次信号パターンモデルを生成することが可能であり、高次ノイズパターンモデル生成手段によって、前記ノイズデータから特徴量を抽出し、当該抽出した特徴量に基づき前記高次ノイズパターンモデルを生成することが可能である。
【００３８】
また、低次信号ベクトル空間生成手段によって、前記複数の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間の代替として、当該データ空間における高次信号パターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次信号ベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる前記低次信号ベクトル空間を生成することが可能であり、低次ノイズベクトル空間生成手段によって、前記複数の高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間の代替として、当該データ空間における高次ノイズパターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次ノイズベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる前記低次ノイズベクトル空間を生成することが可能である。
従って、各高次パターンモデルおよび各低次ベクトル空間を生成することができるので、例えば、追加されたデータに対する各高次パターンモデルの生成処理や、各データ空間の変更処理や更新処理等を簡易に行うことが可能である。
【００３９】
一方、上記目的を達成するために、請求項５記載のパターンモデル評価装置は、
認識対象となる認識対象データのパターン認識に用いられるパターンモデルの認識性能を評価するパターンモデル評価装置であって、
前記複数対象に係る複数のノイズ未混合の予め取得された信号データを記憶する信号データ記憶手段と、
前記信号データに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間の代替として、当該データ空間における各高次信号パターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次信号ベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次信号ベクトル空間を記憶する低次信号ベクトル空間記憶手段と、
複数種類の信号未混合のノイズデータを記憶するノイズデータ記憶手段と、
前記ノイズデータに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間の代替として、当該データ空間における各高次ノイズパターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次ノイズベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次ノイズベクトル空間を記憶する低次ノイズベクトル空間記憶手段と、
前記低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルのうち、全低次信号ベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある、または前記重心を中心として一様にある低次信号ベクトルの中から評価用の低次信号ベクトルを選択する評価信号ベクトル選択手段と、
前記低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルのうち、全低次ノイズベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある、または前記重心を中心として一様にある低次ノイズベクトルの中から評価用の低次ノイズベクトルを選択する評価ノイズベクトル選択手段と、
前記評価信号ベクトル選択手段によって選択された低次信号ベクトルに対応する信号データと、前記評価ノイズベクトル選択手段によって選択された低次ノイズベクトルに対応するノイズデータとに基づき、各信号データに各ノイズデータを混合した評価用混合信号データを生成する評価用混合信号データ生成手段と、
前記評価用混合信号データ生成手段において生成された評価用混合信号データと、前記パターンモデルとに基づき、当該パターンモデルの性能を評価する性能評価手段と、
前記性能評価手段の評価結果を出力する評価結果出力手段と、を備えることを特徴としている。
【００４０】
このような構成であれば、信号データ記憶手段によって、予め取得された、複数対象に係る複数のノイズ未混合の信号データを記憶することが可能であり、低次信号ベクトル空間記憶手段によって、前記信号データに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間の代替として、当該データ空間における各高次信号パターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次信号ベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次信号ベクトル空間を記憶することが可能であり、ノイズデータ記憶手段によって、複数種類の信号未混合のノイズデータを記憶することが可能であり、低次ノイズベクトル空間記憶手段によって、前記ノイズデータに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間の代替として、当該データ空間における各高次ノイズパターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次ノイズベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次ノイズベクトル空間を記憶することが可能である。
【００４１】
また、評価信号ベクトル選択手段によって、前記低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルのうち、全低次信号ベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある、または前記重心を中心として一様にある低次信号ベクトルの中から評価用の低次信号ベクトルを選択することが可能であり、評価ノイズベクトル選択手段によって、前記低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルのうち、全低次ノイズベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある、または前記重心を中心として一様にある低次ノイズベクトルの中から評価用の低次ノイズベクトルを選択することが可能である。
【００４２】
また、評価用混合信号データ生成手段によって、前記評価信号ベクトル選択手段によって選択された低次信号ベクトルに対応する信号データと、前記評価ノイズベクトル選択手段によって選択された低次ノイズベクトルに対応するノイズデータとに基づき、各信号データに各ノイズデータを混合した評価用混合信号データを生成することが可能であり、性能評価手段によって、前記評価用混合信号データ生成手段において生成された評価用混合信号データと、前記パターンモデルとに基づき、当該パターンモデルの性能を評価することが可能であり、評価結果出力手段によって、前記性能評価手段の評価結果を出力することが可能である。
【００４３】
低次信号ベクトル空間および低次ノイズベクトル空間においては、各ベクトルが重心から離れれば離れるほど各ベクトルの存在する密度が低くなる傾向にあり、且つ密度の低いところ（分布の外側周辺およびその近傍）にあるベクトルに対応した信号データおよびノイズデータから生成されるノイズ混合信号データは、例えば、各空間における全データを用いて生成した不特定対象に対するパターンモデルに対して低い認識確率を生じさせる傾向にある。従って、重心から所定距離以上離れた位置にあるデータを評価用データとして選択し、当該選択したデータを用いてノイズ混合信号データを生成し、このノイズ混合信号データによって、パターンモデルの評価を行うことで、低い認識確率を生じさせるデータに対する認識確率を正確に且つ体系的に評価することが可能となる。
【００４４】
更に、請求項６に係る発明は、請求項５記載のパターンモデル評価装置において、
前記低次信号ベクトル空間および前記低次ノイズベクトル空間は２次元または３次元のデータ空間であって、
前記低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルを、全低次信号ベクトルの重心を中心とし且つ前記重心と当該重心から最も離れた位置の低次信号ベクトルとの距離を半径とした１つの外円または外球と、前記重心を中心とし且つ前記外円または外球よりも小さな半径のｎ個の内円または内球（ｎは１以上の整数）とにより区分すると共に、前記外円および内円または外球および内球からなる複数の同心円同士または同心球同士の各曲線間または各曲面間に形成される環状または球面状の領域を、半径方向に伸びる線または面によって複数に区分する低次信号ベクトル空間区分手段と、
前記低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルを、前記低次ノイズベクトルの重心を中心とし且つ前記重心と当該重心から最も離れた位置の低次ノイズベクトルとの距離を半径とした１つの外円または外球と、前記重心を中心とし且つ前記外円または外球よりも小さな半径のｎ個の内円または内球（ｎは１以上の整数）とにより区分すると共に、前記外円および内円または外球および内球からなる複数の同心円同士または同心球同士の各曲線間または各曲面間に形成される環状または球面状の領域を、半径方向に伸びる線または面によって複数に区分する低次ノイズベクトル空間区分手段と、
前記低次信号ベクトル空間を構成する各低次信号ベクトルを、前記区分結果と共に表示する低次信号ベクトル空間表示手段と、
前記低次ノイズベクトル空間を構成する各低次ノイズベクトルを、前記区分結果と共に表示する低次ノイズベクトル空間表示手段と、を備え、
前記評価信号ベクトル選択手段および前記評価ノイズベクトル選択手段は、前記表示された前記低次信号ベクトル空間および前記低次ノイズベクトル空間の前記環状の領域または前記球面状の領域における前記半径方向に伸びる線または面によって複数に区分された各領域から評価用の低次信号ベクトルおよび低次ノイズベクトルを選択するようになっており、
前記評価用混合信号データ生成手段は、前記評価信号ベクトル選択手段および前記評価ノイズベクトル選択手段によって選択された低次信号ベクトルおよび低次ノイズベクトルにそれぞれ対応する信号データおよびノイズデータに基づき、各信号データに各ノイズデータを混合した評価用混合信号データを生成するようになっていることを特徴としている。
【００４５】
このような構成であれば、前記低次信号ベクトル空間および前記低次ノイズベクトル空間が２次元のデータ空間のときは、低次信号ベクトル空間区分手段によって、前記低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルを、全低次信号ベクトルの重心を中心とし且つ前記重心と当該重心から最も離れた位置の低次信号ベクトルとの距離を半径とした１つの外円と、前記重心を中心とし且つ前記外円よりも小さな半径のｎ個の内円（ｎは１以上の整数）とにより区分すると共に、前記外円および内円からなる複数の同心円同士のに形成される環状の領域を、半径方向に伸びる線によって複数に区分することが可能である。
【００４６】
また、低次ノイズベクトル空間区分手段によって、前記低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルを、前記低次ノイズベクトルの重心を中心とし且つ前記重心と当該重心から最も離れた位置の低次ノイズベクトルとの距離を半径とした１つの外円と、前記重心を中心とし且つ前記外円よりも小さな半径のｎ個の内円（ｎは１以上の整数）とにより区分すると共に、前記外円および内円からなる複数の同心円同士の各曲線間に形成される環状の領域を、半径方向に伸びる線によって複数に区分することが可能である。
【００４７】
また、低次信号ベクトル空間表示手段によって、前記低次信号ベクトル空間を構成する各低次信号ベクトルを、前記区分結果と共に表示することが可能であり、低次ノイズベクトル空間表示手段によって、前記低次ノイズベクトル空間を構成する各低次ノイズベクトルを、前記区分結果と共に表示することが可能である。
また、前記評価信号ベクトル選択手段および前記評価ノイズベクトル選択手段は、前記表示された前記低次信号ベクトル空間および前記低次ノイズベクトル空間の前記環状の領域における前記半径方向に伸びる線によって複数に区分された各領域から評価用の低次信号ベクトルおよび低次ノイズベクトルを選択することが可能であり、前記評価用混合信号データ生成手段は、前記選択された低次信号ベクトルおよび低次ノイズベクトルにそれぞれ対応する信号データおよびノイズデータに基づき、各信号データに各ノイズデータを混合した評価用混合信号データを生成することが可能である。
【００４８】
一方、前記低次信号ベクトル空間および前記低次ノイズベクトル空間が３次元のデータ空間のときは、低次信号ベクトル空間区分手段によって、前記低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルを、全低次信号ベクトルの重心を中心とし且つ前記重心と当該重心から最も離れた位置の低次信号ベクトルとの距離を半径とした１つの外球と、前記重心を中心とし且つ前記外球よりも小さな半径のｎ個の内球（ｎは１以上の整数）とにより区分すると共に、前記外球および内球からなる複数の同心球同士の各曲面間に形成される球面状の領域を、半径方向に伸びる面によって複数に区分することが可能である。
【００４９】
また、低次ノイズベクトル空間区分手段によって、前記低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルを、前記低次ノイズベクトルの重心を中心とし且つ前記重心と当該重心から最も離れた位置の低次ノイズベクトルとの距離を半径とした１つの外球と、前記重心を中心とし且つ前記外球よりも小さな半径のｎ個の内球（ｎは１以上の整数）とにより区分すると共に、前記外球および内球からなる複数の同心球同士の各曲面間に形成される球面状の領域を、半径方向に伸びる面によって複数に区分することが可能である。
【００５０】
また、低次信号ベクトル空間表示手段によって、前記低次信号ベクトル空間を構成する各低次信号ベクトルを、前記区分結果と共に表示することが可能であり、低次ノイズベクトル空間表示手段によって、前記低次ノイズベクトル空間を構成する各低次ノイズベクトルを、前記区分結果と共に表示することが可能である。
また、前記評価信号ベクトル選択手段および前記評価ノイズベクトル選択手段は、前記表示された前記低次信号ベクトル空間および前記低次ノイズベクトル空間の前記球面状の領域における前記半径方向に伸びる面によって複数に区分された各領域から評価用の低次信号ベクトルおよび低次ノイズベクトルを選択することが可能であり、前記評価用混合信号データ生成手段は、前記選択された低次信号ベクトルおよび低次ノイズベクトルにそれぞれ対応する信号データおよびノイズデータに基づき、各信号データに各ノイズデータを混合した評価用混合信号データを生成することが可能である。
【００５１】
従って、例えば、内円（または内球）の半径を重心から所定距離以上となる大きさとすることで、外円（または外球）とその１つ内側の内円（または内球）との曲線間（または曲面間）に形成される環状（または球面状）の領域に含まれる各低次ベクトルは、全てが重心から所定距離以上離れた位置にある低次ベクトルとなる。そして、この環状（または球面状）の領域を半径方向に伸びる線（または面）によって区分するようにしたので、環状（または球面状）の領域にある低次ベクトルは、更に細かく区分される。更に、このようにして区分された低次ベクトル空間から、評価用の低次ベクトルを選択するようにしたので、不特定対象に対するパターンモデルに対して低い認識確率を生じさせるデータのうち、例えば、パターンモデルの生成に用いられていないデータを評価用のデータとして選択することなどが可能であり、このようにして選択した評価用のデータからノイズ混合信号データを生成し、このノイズ混合信号データによって、パターンモデルの評価を行うことで、低い認識確率を生じさせるノイズ混合信号データに対する認識確率をより正確に且つ体系的に評価することが可能となる。
【００５２】
一方、上記目的を達成するために、請求項７記載のパターン認識装置は、
請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載のパターンモデル生成装置と、
前記認識対象の認識対象データを取得するデータ取得手段と、
前記データ取得手段において取得した認識対象データと、前記パターンモデル生成装置において生成されたパターンモデルとに基づき、前記取得した認識対象データのパターン認識を行うパターン認識手段と、
前記パターン認識手段の認識結果を出力する認識結果出力手段と、を備えることを特徴としている。
【００５３】
このような構成であれば、データ取得手段によって、認識対象の認識対象データを取得することが可能であり、パターン認識手段によって、前記データ取得手段において取得した認識対象データと、前記パターンモデル生成装置において生成されたパターンモデルとに基づき、前記取得した認識対象データのパターン認識を行うことが可能であり、認識結果出力手段によって、前記パターン認識手段の認識結果を出力することが可能である。
従って、パターンモデルの認識確率を低下させる信号データおよびノイズデータに対する認識確率を向上できるパターンモデルによって認識対象データのパターン認識を行うようにしたので、各認識対象データに対して満遍なく認識確率が良好となるパターン認識を行うことが可能である。
【００５４】
更に、請求項８に係る発明は、請求項８記載のパターン認識装置において、
請求項５又は請求項６記載のパターンモデル評価装置を備えることを特徴としている。
このような構成であれば、新規の信号データやノイズデータが追加されたときに、パターンモデルの性能を評価することができるので、この評価結果に基づいて、認識性能が低下するようであればパターンモデルを作成し直したりすることが可能となり、パターン認識の性能の維持や向上を比較的簡易に行うことが可能となる。
【００５５】
一方、上記目的を達成するために、請求項９記載のパターンモデル生成プログラムは、
認識対象となる認識対象データのパターン認識に用いられるパターンモデルを生成するためのパターンモデル生成プログラムであって、
複数対象に係る複数のノイズ未混合の信号データに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次信号パターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次信号ベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルのうち、全低次信号ベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次信号ベクトルの中からパターンモデル生成用の低次信号ベクトルを選択する低次信号ベクトル選択手段と、
複数種類の信号未混合のノイズデータに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次ノイズパターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次ノイズベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルのうち、全低次ノイズベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次ノイズベクトルの中からパターンモデル生成用の低次ノイズベクトルを選択する低次ノイズベクトル選択手段と、
前記低次信号ベクトル選択手段によって選択した低次信号ベクトルに対応する信号データと前記低次ノイズベクトル選択手段によって選択した低次ノイズベクトルに対応するノイズデータとに基づき、前記各信号データに前記ノイズデータを混合したノイズ混合信号データを生成するノイズ混合信号データ生成手段と、
前記ノイズ混合信号データを学習データとして確率モデルを学習させてなるパターンモデルを生成するパターンモデル生成手段としての機能をコンピュータに実現させるためのプログラムを含むことを特徴としている。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、請求項１記載のパターンモデル生成装置と同等の作用および効果が得られる。
【００５６】
また、上記目的を達成するために、請求項１０記載のパターンモデル評価プログラムは、
認識対象となる認識対象データのパターン認識に用いられるパターンモデルの認識性能を評価するためのパターンモデル評価プログラムであって、
複数対象に係る複数のノイズ未混合の信号データに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次信号パターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次信号ベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルのうち、全低次信号ベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある、または前記重心を中心として一様にある低次信号ベクトルの中から評価用の低次信号ベクトルを選択する評価信号ベクトル選択手段と、
複数種類の信号未混合のノイズデータに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次ノイズパターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次ノイズベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルのうち、全低次ノイズベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある、または前記重心を中心として一様にある低次ノイズベクトルの中から評価用の低次ノイズベクトルを選択する評価ノイズベクトル選択手段と、
前記評価信号ベクトル選択手段によって選択された低次信号ベクトルに対応する信号データと、前記評価ノイズベクトル選択手段によって選択された低次ノイズベクトルに対応するノイズデータとに基づき、各信号データに各ノイズデータを混合した評価用混合信号データを生成する評価用混合信号データ生成手段と、
前記評価用混合信号データ生成手段において生成された評価用混合信号データと、前記パターンモデルとに基づき、当該パターンモデルの性能を評価する性能評価手段と、
前記性能評価手段の評価結果を出力する評価結果出力手段としての機能をコンピュータに実現させるためのプログラムを含むことを特徴としている。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、請求項５記載のパターンモデル評価装置と同等の作用および効果が得られる。
【００５７】
また、上記目的を達成するために、請求項１１記載のパターン認識プログラムは、
複数対象に係る複数のノイズ未混合の信号データに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次信号パターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次信号ベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルのうち、全低次信号ベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次信号ベクトルの中からパターンモデル生成用の低次信号ベクトルを選択する低次信号ベクトル選択手段と、
複数種類の信号未混合のノイズデータに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次ノイズパターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次ノイズベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルのうち、全低次ノイズベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次ノイズベクトルの中からパターンモデル生成用の低次ノイズベクトルを選択する低次ノイズベクトル選択手段と、
前記低次信号ベクトル選択手段によって選択した低次信号ベクトルに対応する信号データと前記低次ノイズベクトル選択手段によって選択した低次ノイズベクトルに対応するノイズデータとに基づき、前記各信号データに前記ノイズデータを混合したノイズ混合信号データを生成するノイズ混合信号データ生成手段と、
前記ノイズ混合信号データを学習データとして確率モデルを学習させてなるパターンモデルを生成するパターンモデル生成手段と、
認識対象の認識対象データを取得するデータ取得手段と、
前記データ取得手段において取得した認識対象データと、前記パターンモデル生成手段において生成されたパターンモデルとに基づき、前記取得した認識対象データのパターン認識を行うパターン認識手段と、
前記パターン認識手段の認識結果を出力する認識結果出力手段としての機能をコンピュータに実現させるためのプログラムを含むことを特徴としている。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、請求項７記載のパターン認識装置と同等の作用および効果が得られる。
【００５８】
また、上記目的を達成するために、請求項１２記載のパターンモデル生成方法は、
認識対象となる認識対象データのパターン認識に用いられるパターンモデルを生成するためのパターンモデル生成方法であって、
複数対象に係る複数のノイズ未混合の信号データに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次信号パターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次信号ベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルのうち、全低次信号ベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次信号ベクトルの中からパターンモデル生成用の低次信号ベクトルを選択する低次信号ベクトル選択ステップと、
複数種類の信号未混合のノイズデータに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次ノイズパターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次ノイズベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルのうち、全低次ノイズベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次ノイズベクトルの中からパターンモデル生成用の低次ノイズベクトルを選択する低次ノイズベクトル選択ステップと、
前記低次信号ベクトル選択ステップにおいて選択した低次信号ベクトルに対応する信号データと前記低次ノイズベクトル選択ステップにおいて選択した低次ノイズベクトルに対応するノイズデータとに基づき、前記各信号データに前記ノイズデータを混合したノイズ混合信号データを生成するノイズ混合信号データ生成ステップと、
前記ノイズ混合信号データを学習データとして確率モデルを学習させてなるパターンモデルを生成するパターンモデル生成ステップと、を含むことを特徴としている。
これにより、請求項１記載のパターンモデル生成装置と同等の作用および効果が得られる。
【００５９】
また、上記目的を達成するために、請求項１３記載のパターンモデル評価方法は、
認識対象となる認識対象データのパターン認識に用いられるパターンモデルの認識性能を評価するためのパターンモデル評価方法であって、
複数対象に係る複数のノイズ未混合の信号データに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次信号パターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次信号ベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルのうち、全低次信号ベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある、または前記重心を中心として一様にある低次信号ベクトルの中から評価用の低次信号ベクトルを選択する評価信号ベクトル選択ステップと、
複数種類の信号未混合のノイズデータに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次ノイズパターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次ノイズベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルのうち、全低次ノイズベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある、または前記重心を中心として一様にある低次ノイズベクトルの中から評価用の低次ノイズベクトルを選択する評価ノイズベクトル選択ステップと、
前記評価信号ベクトル選択ステップおいて選択された低次信号ベクトルに対応する信号データと、前記評価ノイズベクトル選択ステップにおいて選択された低次ノイズベクトルに対応するノイズデータとに基づき、各信号データに各ノイズデータを混合した評価用混合信号データを生成する評価用混合信号データ生成ステップと、
前記評価用混合信号データ生成ステップにおいて生成された評価用混合信号データと、前記パターンモデルとに基づき、当該パターンモデルの性能を評価する性能評価ステップと、
前記性能評価ステップの評価結果を出力する評価結果出力ステップと、を含むことを特徴としている。
これにより、請求項５記載のパターンモデル評価装置と同等の作用および効果が得られる。
【００６０】
また、上記目的を達成するために、請求項１４記載のパターン認識方法は、
複数対象に係る複数のノイズ未混合の信号データに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次信号パターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次信号ベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルのうち、全低次信号ベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次信号ベクトルの中からパターンモデル生成用の低次信号ベクトルを選択する低次信号ベクトル選択ステップと、
複数種類の信号未混合のノイズデータに基づき生成された４次元以上の高次元の要素からなる複数の高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間の代替として生成された、当該データ空間における各高次ノイズパターンモデル相互間の位置関係を近似した状態で３次元以下の低次ノイズベクトルから構成されるデータ空間に写像してなる低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルのうち、全低次ノイズベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次ノイズベクトルの中からパターンモデル生成用の低次ノイズベクトルを選択する低次ノイズベクトル選択ステップと、
前記低次信号ベクトル選択ステップにおいて選択した低次信号ベクトルに対応する信号データと前記低次ノイズベクトル選択ステップにおいて選択した低次ノイズベクトルに対応するノイズデータとに基づき、前記各信号データに前記ノイズデータを混合したノイズ混合信号データを生成するノイズ混合信号データ生成ステップと、
前記ノイズ混合信号データを学習データとして確率モデルを学習させてなるパターンモデルを生成するパターンモデル生成ステップと、
認識対象の認識対象データを取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップにおいて取得した認識対象データと、前記パターンモデル生成ステップにおいて生成されたパターンモデルとに基づき、前記取得した認識対象データのパターン認識を行うパターン認識ステップと、
前記パターン認識ステップの認識結果を出力する認識結果出力ステップと、を含むことを特徴としている。
これにより、請求項７記載のパターン認識装置と同等の作用および効果が得られる。
【発明の効果】
【００６１】
以上説明したように、本発明に係る請求項１又は請求項２に記載のパターンモデル生成装置によれば、パターンモデルの認識確率を低下させる信号データに対する認識確率を向上できるパターンモデルを生成することができるという効果が得られる。
また、請求項３記載のパターンモデル生成装置によれば、請求項１又は請求項２の前記効果に加え、各パターンモデルの分布を視覚的に簡易に捉えることができると共に、領域の選択の仕方を工夫して、例えば、パターン認識の内容や認識対象に応じてデータを取捨選択することで、特定の認識対象に特化したパターンモデルや認識性能がより高くなるパターンモデルなどを生成することができるという効果が得られる。
【００６２】
また、請求項４記載のパターンモデル生成装置によれば、請求項１乃至請求項３のいずれか１の前記効果に加え、追加されたデータに対する各高次パターンモデルの生成処理や、各データ空間の変更処理や更新処理等を簡易に行うことができるという効果が得られる。
また、請求項５又は請求項６記載のパターンモデル評価装置によれば、低い認識確率を生じさせるデータに対する認識確率を正確に且つ体系的に評価することができるという効果が得られる。
【００６３】
また、請求項７又は請求項８記載のパターン認識装置によれば、各信号データに対して満遍なく認識確率が良好となるパターン認識を行うことができるという効果が得られる。
また、請求項９記載のパターンモデル生成プログラムによれば、パターンモデルの認識確率を低下させる信号データに対する認識確率を向上できるパターンモデルを生成することができるという効果が得られる。
【００６４】
また、請求項１０記載のパターンモデル評価プログラムによれば、低い認識確率を生じさせるデータに対する認識確率を正確に且つ体系的に評価することができるという効果が得られる。
また、請求項１１記載のパターン認識プログラムによれば、各信号データに対して満遍なく認識確率が良好となるパターン認識を行うことができるという効果が得られる。
【００６５】
また、請求項１２記載のパターンモデル生成方法によれば、パターンモデルの認識確率を低下させる信号データに対する認識確率を向上できるパターンモデルを生成することができるという効果が得られる。
また、請求項１３記載のパターンモデル評価方法によれば、低い認識確率を生じさせるデータに対する認識確率を正確に且つ体系的に評価することができるという効果が得られる。
また、請求項１４記載のパターン認識方法によれば、各信号データに対して満遍なく認識確率が良好となるパターン認識を行うことができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６６】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づき説明する。図１〜図１１は、本発明に係るパターンモデル生成装置、パターンモデル生成プログラムおよびパターンモデル生成方法、パターンモデル評価装置、パターンモデル評価プログラムおよびパターンモデル評価方法、並びにパターン認識装置、パターン認識プログラムおよびパターン認識方法の実施の形態を示す図である。
【００６７】
まず、本発明に係るパターン認識装置の機能構成を図１に基づき説明する。図１は、本発明に係るパターン認識装置の機能構成を示すブロック図である。
パターン認識装置１００は、複数対象に係る信号データおよび複数種類のノイズデータを記憶するデータ記憶部１０と、低次信号ベクトル空間および低次ノイズベクトル空間を記憶する低次ベクトル空間記憶部１２と、信号データに基づき高次信号パターンモデルを生成し、ノイズデータに基づき高次ノイズパターンモデルを生成する高次パターンモデル生成部１４と、高次信号パターンモデルおよび高次ノイズパターンモデルを記憶する高次パターンモデル記憶部１６と、高次のパターンモデルによって構成されるデータ空間を低次のベクトルによって構成されるデータ空間に写像して低次ベクトル空間を生成する低次ベクトル空間生成部１８とを含んだ構成となっている。
【００６８】
データ記憶部１０は、複数の話者が発声した音声信号データ、複数の赤外線センサなどのセンサから出力されたセンサ出力信号データ、複数の野生生物の鳴声信号データ等の複数対象に係る信号データと、住宅内の生活雑音、工場騒音、交通騒音等のノイズデータ、電気・電子回路ノイズ、振動ノイズ等のノイズデータなどを後述する記憶装置７０の所定領域に記憶する機能を有している。更に、本実施の形態においては、複数対象に係る信号データを、複数の特定条件に基づきグループ分けして記憶する機能を有している。例えば、複数話者から取得した不特定多数の音声データを、話者の名前、男性／女性の性別、子供／大人／高齢者の年齢別等の「話者の種類」、発話する、数字、文章、単語等の「発話語彙」、発話速度、発話音量、方言に由来する特徴等の「発話様式」などの特定条件に基づいてグループ分けして記憶する。また、各信号データは、ノイズ未混合のクリーンなデータとなっており、各ノイズデータは、ノイズ成分以外の信号が未混合のクリーンなノイズデータとなっている。
【００６９】
低次ベクトル空間記憶部１２は、外部装置からネットワーク等を介して送られてきたり、記憶媒体を介して送られてきたりした低次信号ベクトル空間データおよび低次ノイズベクトル空間データを後述する記憶装置７０の所定領域に記憶したり、低次ベクトル空間生成部１８において生成された低次信号ベクトル空間データおよび低次ノイズベクトル空間データを後述する記憶装置７０の所定領域に記憶したりする機能を有している。ここで、外部装置等から送られてきた低次ベクトル空間データについては、これらの生成時に用いた複数対象に係る信号データおよびノイズデータも取得するようになっている。
【００７０】
高次パターンモデル生成部１４は、まず、データ記憶部１０によって後述する記憶装置７０の所定領域に記憶された各グループ毎の信号データ又はノイズデータのうち、ユーザからの選択指示等に応じて選択された信号データ又はノイズデータから、ケプストラム分析や線形予測分析などの分析処理によって４次元以上の高次元の特徴量（特徴パラメータともいう）を抽出する機能を有している。更に、当該抽出した高次元の特徴量を学習データとして、公知のＥＭアルゴリズム等を用いてＨＭＭの学習を行い、当該学習後のＨＭＭから構成される高次元の要素を含んでなるパターンモデルを生成する機能を有している。ここで、パターンモデルは、例えば、複数対象に係る信号データであれば、各グループを構成する個人や個体毎などに生成され、ノイズデータであれば、各グループを構成するノイズの種類毎に生成される。
【００７１】
高次パターンモデル記憶部１６は、外部装置からネットワーク等を介して送られてきたり、記憶媒体を介して送られてきたりした高次信号パターンモデルおよび高次ノイズパターンモデルを後述する記憶装置７０の所定領域に記憶したり、高次パターンモデル生成部１４において生成された高次信号パターンモデルおよび高次ノイズパターンモデルを後述する記憶装置７０の所定領域に記憶したりする機能を有している。ここで、外部装置等から送られてきた高次パターンモデルについては、これらの生成時に用いた複数対象に係る信号データおよびノイズデータも取得するようになっている。
【００７２】
低次ベクトル空間生成部１８は、公知のＳａｍｍｏｎ法を用いて、複数の高次信号パターンモデルによって構成されるデータ空間の代替として、当該データ空間における各パターンモデル間の距離関係を近似した状態で、３次元以下の低次元の要素からなる信号ベクトルから構成されるデータ空間へと写像して低次信号ベクトル空間を生成する機能を有している。更に、同様に公知のＳａｍｍｏｎ法を用いて、複数の高次ノイズパターンモデルによって構成されるデータ空間の代替として、当該データ空間における各パターンモデル間の距離関係を近似した状態で、３次元以下の低次元の要素からなる信号ベクトルから構成されるデータ空間へと写像して低次ノイズベクトル空間を生成する機能を有している。
【００７３】
ここで、Ｓａｍｍｏｎ法とは、高次元空間上のベクトル情報（高次パターンモデル）の相互距離の総和と低次元空間上の写像位置座標（低次ベクトル）の相互ユークリッド距離の総和との差が最小となるように、最急降下法により低次元空間上の写像位置座標を最適化する手法である。つまり、高次信号パターンモデルおよび高次ノイズパターンモデルは、各パターンモデル間の距離関係を近似した状態で、例えば、３次元又は２次元の低次ベクトルへと変換され、低次元空間上における座標点へと写像されることになる。本実施の形態においては、生成した低次信号ベクトル空間および低次ノイズベクトル空間を後述する情報表示部３６によって表示できるようになっている。
【００７４】
パターン認識装置１００は、更に、複数の低次ベクトルによって構成される低次ベクトル空間を複数の領域に区分する低次ベクトル空間区分部２０と、当該区分された低次ベクトル空間からパターンモデル生成用の低次ベクトルを選択し、当該選択した低次ベクトルに対応するデータを取得する学習用データ選択部２２と、当該学習用データ選択部２２で取得した信号データおよびノイズデータに基づきノイズ混合信号データを生成するノイズ混合信号データ生成部２６と、当該生成されたノイズ混合信号データに基づきパターン認識用のパターンモデルを生成するパターンモデル生成部２８と、当該生成したパターンモデルを記憶するパターンモデル記憶部２８とを含んだ構成となっている。
【００７５】
低次ベクトル空間区分部２０は、複数の低次信号ベクトルから構成される２次元（または３次元）の低次信号ベクトル空間を、全低次信号ベクトルの重心を中心とし、当該中心とそこから最も離れた位置にある低次ベクトルとの間の距離を半径とした外円（または外球）と、前記重心を中心とし、前記外円（または外球）よりも短い半径のｎ個の内円（または内球）とによって区分すると共に、前記外円（または外球）とｎ個の内円（または内球）とからなる同心円（または同心球）の各曲線間（または曲面間）に形成される環状（または球面状）の領域を半径方向に伸びる線（または面）によって複数の領域に区分する機能を有している。更に、上記低次信号ベクトル空間と同様に、複数の低次ノイズベクトルから構成される低次ノイズベクトル空間を、複数の領域に区分する機能を有している。
【００７６】
学習用データ選択部２２は、後述する入力装置７４を介したユーザからの選択指示があった場合は、低次信号ベクトル空間および低次ノイズベクトル空間が２次元（または３次元）であるとすると、外円（または外球）とその１つ内側の内円（または内球）との曲線間（または曲面間）に形成される環状（または球面状）の領域から、選択指示に対応した領域を選択し、当該選択した領域に属する低次信号ベクトル又は低次ノイズベクトルに対応するデータをデータ記憶部１０の記憶内容から取得する機能を有している。更に、選択指示がない場合は、予め設定された選択方法（例えば、全領域を選択など）に応じて、外円（または外球）とその１つ内側の内円（または内球）との曲線間（または曲面間）に形成される環状（または球面状）の領域における所定の領域を選択し、当該選択した領域に属する低次信号ベクトル又は低次ノイズベクトルに対応するデータをデータ記憶部１０から取得する機能を有している。なお、領域ではなく、低次ベクトルそのものを直接選択しても良い。
【００７７】
ここで、上記括弧内の記載は、低次ベクトル空間が３次元空間である場合の形状を示す記載である。このことは、以下の低次ベクトル空間に対する記載においても同様である。
ノイズ混合信号データ生成部２４は、学習用データ選択部２２において取得された信号データおよびノイズデータに基づき、各信号データに対して、ノイズデータを所定のＳＮＲで混合してノイズ混合信号データを生成する機能を有している。
【００７８】
パターンモデル生成部２６は、ノイズ混合信号データ生成部２４において生成されたノイズ混合信号データを学習データとして、初期状態のＨＭＭ又は学習済みのＨＭＭを学習してパターン認識用のパターンモデルを生成する機能を有している。なお、本実施の形態において、学習方法については、上記高次信号パターンモデルおよび上記高次ノイズパターンモデルと同様の方法を用いることとする。
パターンモデル記憶部２８は、パターンモデル生成部２６において生成されたパターンモデルを後述する記憶装置７０の所定領域に記憶したり、外部装置からネットワーク等を介して送られてきたり、記憶媒体を介して送られてきたりしたパターンモデルを後述する記憶装置７０の所定領域に記憶したりする機能を有している。
【００７９】
パターン認識装置１００は、更に、後述する入力装置７４を介してユーザから指定されたパターンモデルに対応する、低次ベクトル空間区分部２０において複数の領域に区分された低次ベクトル空間から評価用の領域を選択し、当該選択した領域に属する低次ベクトルに対応するデータをデータ記憶部１０から取得する評価用データ選択部３０と、当該取得した評価用データから評価用混合信号データを生成する評価用混合信号データ生成部３２と、当該生成した評価用混合信号データと、前記パターンモデルとに基づき、当該パターンモデルの認識性能を評価するパターンモデル評価部３４と、当該評価結果、上記区分後の低次ベクトル空間および後述するパターン認識処理部４０の認識結果等を表示する情報表示部３６とを含んだ構成となっている。
【００８０】
評価用データ選択部３０は、ユーザによって指定されたパターンモデルに対応する区分後の低次信号ベクトル空間および区分後の低次ノイズベクトル空間から評価用の低次信号ベクトルおよび低次ノイズベクトルを選択する機能を有している。この選択処理は、ユーザからの選択指示があった場合は、選択指示に応じた領域に属する低次ベクトルを選択し、選択指示が無い場合は、予め設定された選択方法に従って評価用の低次信号ベクトルおよび低次ノイズベクトルを選択するようになっている。更に、評価用の低次信号ベクトルおよび低次ノイズベクトルが選択されると、当該選択された低次信号ベクトルおよび低次ノイズベクトルに対応する信号データおよびノイズデータをデータ記憶部１０の記憶内容から取得する機能を有している。
【００８１】
評価用混合信号データ生成部３２は、評価用データ選択部３０において取得された評価用の信号データおよびノイズデータに基づき、各信号データに所定のＳＮＲでノイズデータを混合して評価用混合信号データを生成する機能を有している。
パターンモデル評価部３４は、評価用混合信号データ生成部３２において生成された各評価用混合信号データから特徴量を抽出し、当該抽出した特徴量とユーザに指定されたパターンモデルとに基づき、各評価用混合信号データのパターン認識処理を行う。例えば、評価用混合信号データに対してフレーム毎（例えば、フレーム長２０ｍｓ、フレームシフト１０ｍｓ）にケプストラム分析や、ＭＦＣＣ分析等を行って特徴量を抽出し、当該抽出した特徴量と、指定されたパターンモデルとに基づき、各パターンモデルに対する尤度を算出し、当該算出した尤度に基づきパターン認識を行う。パターン認識は、例えば、最大尤度のパターンモデルに対応したラベルを認識結果として選択する。つまり、信号データが音声データであれば、音声認識用の各パターンモデルに対応した語彙のうち、前記算出した尤度の最も大きいパターンモデルに対応した語彙を認識結果として選択する。更に、パターンモデル評価部３４は、このパターン認識処理の認識結果に基づきユーザによって指定されたパターンモデルの認識性能を評価する機能を有している。
【００８２】
情報表示部３６は、上記低次ベクトル空間区分部２０において区分後の低次ベクトル空間を、２次元であれば２次元空間上の座標点、３次元であれば３次元空間上の座標点として領域を区分する区分線と共に表示する機能を有している。更に、パターンモデル評価部３４の評価結果を表示したり、パターン認識処理部４０の認識結果を表示したりする機能も有している。ここで、評価結果としては、各評価用混合信号データに対する認識確率を表示したり、認識確率に対する優劣のコメント等を表示したりする。また、認識結果としては、例えば、音声パターンモデルを用いた音声認識であれば、認識結果の語彙を表示したりする。
【００８３】
パターン認識装置１００は、更に、認識対象の信号データを取得するデータ取得部３８と、当該取得した信号データをパターン認識するパターン認識処理部４０とを含んだ構成となっている。
データ取得部３８は、認識対象の信号データを取得する機能を有しており、例えば、音声データを取得する場合は、マイクおよびＡ／Ｄ変換器等を介して、マイクから入力されたアナログの音声データをＡ／Ｄ変換器によってデジタルデータへと変換したものを取得する。また、例えば、インターネット等を介して認識対象のデータを取得する場合は、ネットワークカード等を介してデータを取得する。また、例えば、認識対象の赤外線センサ等のセンサ検知結果の信号データを取得する場合は、センサ出力信号をＡ／Ｄ変換器によってデジタルデータへと変換したものを取得する。
【００８４】
パターン認識処理部４０は、データ取得部３８において取得された信号データに対して、上記パターンモデル評価部３４と同様に、フレーム毎（例えば、フレーム長２０ｍｓ、フレームシフト１０ｍｓ）にケプストラム分析や、ＭＦＣＣ分析等を行って特徴量を抽出し、当該抽出した特徴量と、信号データに対応するパターンモデルとに基づき、各パターンモデルに対する尤度を算出し、当該算出した尤度に基づきパターン認識を行う機能を有している。この認識結果は、情報表示部３６によって表示される。
【００８５】
更に、パターン認識装置１００は、上記各部の制御をソフトウェア上で実現するためのコンピュータシステムを備えており、そのハードウェア構成は、図２に示すように、各種制御や演算処理を担う中央演算処理装置であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）６０と、主記憶装置（Ｍａｉｎ  Ｓｔｏｒａｇｅ）を構成するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）６２と、読み出し専用の記憶装置であるＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）６４との間をＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）バスやＩＳＡ（Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス等からなる各種内外バス６８で接続すると共に、このバス６８に入出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）６６を介して、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などの外部記憶装置（Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ  Ｓｔｏｒａｇｅ）７０や、印刷手段やＣＲＴ、ＬＣＤモニター等の出力装置７２、操作パネルやマウス、キーボード、スキャナなどの入力装置７４、および図示しない外部装置などと通信するためのネットワークＬなどを接続したものである。
【００８６】
そして、電源を投入すると、ＲＯＭ６４等に記憶されたＢＩＯＳ等のシステムプログラムが、ＲＯＭ６４に予め記憶された各種専用のコンピュータプログラム、あるいは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）などの記憶媒体を介して、またはインターネットなどの通信ネットワークＬを介して記憶装置７０にインストールされた各種専用のコンピュータプログラムを同じくＲＡＭ６２にロードし、そのＲＡＭ６２にロードされたプログラムに記述された命令に従ってＣＰＵ６０が各種リソースを駆使して所定の制御および演算処理を行うことで前述したような各手段の各機能をソフトウェア上で実現できるようになっている。
【００８７】
次に、このような構成をしたパターン認識装置１００を用いたパターン認識用のパターンモデルの生成処理の流れの一例を図３のフローチャートに基づき説明する。ここで、図３は、パターン認識用のパターンモデルの生成処理の一例を示すフローチャートである。  図３のフローチャートに示すように、パターン認識装置１００は、まずステップＳ１００に移行し、低次ベクトル空間区分部２０において、入力装置７４を介したユーザからのパターンモデルの生成指示があったか否かを判定し、生成指示があったと判定した場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ１０２に移行し、そうでない場合（Ｎｏ）は、生成指示があるまで判定処理を繰り返す。
【００８８】
ステップＳ１０２に移行した場合は、低次ベクトル空間区分部２０において、記憶装置７０の所定領域から、ユーザからの生成指示に応じた低次信号ベクトル空間データを読み出し、当該読み出したデータをＲＡＭ６２の所定領域に格納することで、低次信号ベクトル空間データを取得してステップＳ１０４に移行する。
ステップＳ１０４では、低次ベクトル空間区分部２０において、記憶装置７０の所定領域から、ユーザからの生成指示に応じた低次ノイズベクトル空間データを読み出し、当該読み出したデータをＲＡＭ６２の所定領域に格納することで、低次ノイズベクトル空間データを取得してステップＳ１０６に移行する。
【００８９】
ステップＳ１０６では、低次ベクトル空間区分部２０において、ステップＳ１０２で取得した低次信号ベクトル空間データに基づき、当該空間を構成する低次信号ベクトルを複数の領域に区分すると共に、ステップＳ１０４で取得した低次ノイズベクトル空間データに基づき、当該空間を構成する低次ノイズベクトルを複数の領域に区分してステップＳ１０８に移行する。
【００９０】
ステップＳ１０８では、低次ベクトル空間区分部２０において、手動選択モードが選択されているか否かを判定し、手動選択モードが選択されていると判定した場合（Ｙｅｓ）は、情報表示部３６に区分後の低次ベクトル空間データを与えてステップＳ１１０に移行し、そうでない場合（Ｎｏ）は、ステップＳ１２２に移行する。ここで、手動選択モードとは、区分後の低次信号ベクトル空間および低次ノイズベクトル空間における特定の領域から、ユーザが入力装置７４を介して任意の領域を選択することができるモードである。また、特定の領域とは、低次信号ベクトル空間および低次ノイズベクトル空間が２次元（または３次元）であるとすると、前述したように外円（または外球）とその１つ内側の内円（または内球）との曲線間（または曲面間）に形成される環状（または球面状）の領域のことであり、この領域は、半径方向に伸びる線（または面）によって複数の領域に区分されている。なお、この手動選択モードに対応して自動選択モードがあり、このモードに設定されている場合は、予め設定された選択方法に従って、前記特定の領域から所定の領域が自動的に選択される。
【００９１】
ステップＳ１１０に移行した場合は、情報表示部３６において、低次ベクトル空間区分部２０からの低次信号ベクトル空間および低次ノイズベクトル空間の各データに基づき、各低次ベクトルおよび区分結果をＣＲＴ又はＬＣＤモニター等から構成される出力装置７２に表示出力してステップＳ１１２に移行する。
ステップＳ１１２では、学習用データ選択部２２において、ユーザによって、区分後の低次信号ベクトル空間および低次ノイズベクトル空間の前述した特定領域から所定の領域が選択されたか否かを判定し、選択されたと判定した場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ１１４に移行し、そうでない場合（Ｎｏ）は、選択されるまで判定処理を繰り返す。
【００９２】
ステップＳ１１４に移行した場合は、学習用データ選択部２２において、ステップＳ１１２で選択された領域に属する低次信号ベクトルおよび低次ノイズベクトルに対応する信号データおよびノイズデータを、記憶装置７０の所定領域から読み出し、当該読み出したデータをＲＡＭ６２の所定領域に格納することで、これら信号データおよびノイズデータを取得してステップＳ１１６に移行する。
【００９３】
ステップＳ１１６では、ノイズ混合信号データ生成部２４において、ステップＳ１１４で取得した信号データおよびノイズデータに基づき、各信号データにノイズを予め設定されたＳＮＲで混合してノイズ混合信号データを生成してステップＳ１１８に移行する。ここで、本実施の形態において、ＳＮＲは、ユーザが任意の値を設定したり、いくつかの候補の中から選択したりできる構成となっている。
【００９４】
ステップＳ１１８では、パターンモデル生成部２６において、ステップＳ１１６で生成されたノイズ混合信号データを解析して４次元以上の高次元（例えば、１０〜４０次元）の特徴量を抽出し、当該抽出した高次元の特徴量を用いてＨＭＭを学習することでパターン認識用のパターンモデルを生成してステップＳ１２０に移行する。
ステップＳ１２０では、パターンモデル記憶部２８において、ステップＳ１１８で生成したパターンモデルを認識対象毎に対応付けて記憶装置７０の所定領域に記憶してステップＳ１００に移行する。
【００９５】
一方、ステップＳ１０８において、手動選択モードではなく自動選択モードが設定されておりステップＳ１２２に移行した場合は、学習用データ選択部２２において、予め設定された選択方法に従って、前述した特定領域から所定の領域を選択すると共に、当該選択した領域に属する低次信号ベクトルおよび低次ノイズベクトルに対応する信号データおよびノイズデータを、記憶装置７０の所定領域から読み出し、当該読み出したデータをＲＡＭ６２の所定領域に格納することで、これら信号データおよびノイズデータを取得してステップＳ１１６に移行する。
【００９６】
更に、パターン認識装置１００における低次ベクトル空間データの生成処理の流れの一例を、図４のフローチャートに基づき説明する。ここで、図４は、低次ベクトル空間データの生成処理の一例を示すフローチャートである。
図４のフローチャートに示すように、パターン認識装置１００は、まずステップＳ２００に移行して、高次パターンモデル生成部１４において、低次ベクトル空間データの生成指示があったか否かを判定し、あったと判定した場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ２０２に移行し、そうでない場合（Ｎｏ）は、指示があるまで判定処理を繰り返す。
【００９７】
ステップＳ２０２に移行した場合は、高次パターンモデル生成部１４において、低次ベクトル空間データの生成指示は、信号データに対するものであるか否かを判定し、信号データに対するものであると判定した場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ２０４に移行し、そうでない場合（Ｎｏ）は、ステップＳ２１６に移行する。
ステップＳ２０４に移行した場合は、高次パターンモデル生成部１４において、生成指示に対応した信号データを、記憶装置７０の所定領域から読み出し、当該読み出した信号データを、ＲＡＭ６２の所定領域に格納することで、当該信号データを取得してステップＳ２０６に移行する。
【００９８】
ステップＳ２０６では、高次パターンモデル生成部１４において、ステップＳ２０４で取得した信号データを解析して４次元以上の高次元の特徴量を抽出してステップＳ２０８に移行する。
ステップＳ２０８では、高次パターンモデル生成部１４において、ステップＳ２０６で抽出した高次元の特徴量を用いてＨＭＭを学習し高次信号パターンモデルを生成してステップＳ２１０に移行する。
【００９９】
ステップＳ２１０では、高次パターンモデル記憶部１６において、ステップＳ２０８で生成した高次信号パターンモデルを、記憶装置７０の所定領域に記憶してステップＳ２１２に移行する。
ステップＳ２１２では、低次ベクトル空間生成部１８において、ステップＳ２１０において記憶された高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間を、Ｓａｍｍｏｎ法を用いて３次元以下の信号ベクトルから構成されるデータ空間へと写像することで低次信号ベクトル空間データを生成してステップＳ２１４に移行する。
【０１００】
ステップＳ２１４では、低次ベクトル空間記憶部１２において、ステップＳ２１２で生成された低次信号ベクトル空間データを、記憶装置７０の所定領域に記憶してステップＳ２００に移行する。
一方、ステップＳ２０２において、信号データではなくステップＳ２１６に移行した場合は、高次パターンモデル生成部１４において、生成指示に対応したノイズデータを、記憶装置７０の所定領域から読み出し、当該読み出したノイズデータを、ＲＡＭ６２の所定領域に格納することで、当該信号データを取得してステップＳ２１８に移行する。
【０１０１】
ステップＳ２１８では、高次パターンモデル生成部１４において、ステップＳ２１６で取得したノイズデータを解析して４次元以上の高次元の特徴量を抽出してステップＳ２２０に移行する。
ステップＳ２２０では、高次パターンモデル生成部１４において、ステップＳ２１８で抽出した高次元の特徴量を用いてＨＭＭを学習し高次ノイズパターンモデルを生成してステップＳ２２２に移行する。
ステップＳ２２２では、高次パターンモデル記憶部１６において、ステップＳ２２０で生成した高次ノイズパターンモデルを、記憶装置７０の所定領域に記憶してステップＳ２２４に移行する。
【０１０２】
ステップＳ２２４では、低次ベクトル空間生成部１８において、ステップＳ２２２において記憶された高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間を、Ｓａｍｍｏｎ法を用いて３次元以下の低次元のノイズベクトルから構成されるデータ空間へと写像することで低次ノイズベクトル空間データを生成してステップＳ２２６に移行する。
ステップＳ２２６では、低次ベクトル空間記憶部１２において、ステップＳ２２４で生成された低次ノイズベクトル空間データを、記憶装置７０の所定領域に記憶してステップＳ２００に移行する。
【０１０３】
更に、パターン認識装置１００におけるパターン認識用のパターンモデルの評価処理の流れの一例を、図５のフローチャートに基づき説明する。ここで、図５は、パターン認識用のパターンモデルの評価処理の一例を示すフローチャートである。
図５のフローチャートに示すように、パターン認識装置１００は、まずステップＳ３００に移行し、低次ベクトル空間区分部２０において、入力装置７４を介したユーザからのパターンモデルの評価指示があったか否かを判定し、評価指示があったと判定した場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ３０２に移行し、そうでない場合（Ｎｏ）は、評価指示があるまで判定処理を繰り返す。
【０１０４】
ステップＳ３０２に移行した場合は、低次ベクトル空間区分部２０において、記憶装置７０の所定領域から、上記評価指示において指定されるパターンモデルに対応した低次信号ベクトル空間データを読み出し、当該読み出したデータをＲＡＭ６２の所定領域に格納することで、低次信号ベクトル空間データを取得してステップＳ３０４に移行する。
ステップＳ３０４では、低次ベクトル空間区分部２０において、記憶装置７０の所定領域から、評価指示において指定されるパターンモデルに対応した低次ノイズベクトル空間データを読み出し、当該読み出したデータをＲＡＭ６２の所定領域に格納することで、低次ノイズベクトル空間データを取得してステップＳ３０６に移行する。
【０１０５】
ステップＳ３０６では、低次ベクトル空間区分部２０において、ステップＳ３０２で取得した低次信号ベクトル空間データに基づき、当該空間を構成する低次信号ベクトルを複数の領域に区分すると共に、ステップＳ３０４で取得した低次ノイズベクトル空間データに基づき、当該空間を構成する低次ノイズベクトルを複数の領域に区分してステップＳ３０８に移行する。
【０１０６】
ステップＳ３０８では、低次ベクトル空間区分部２０において、手動選択モードが選択されているか否かを判定し、手動選択モードが選択されていると判定した場合（Ｙｅｓ）は、情報表示部３６に区分後の低次ベクトル空間データを与えてステップＳ３１０に移行し、そうでない場合（Ｎｏ）は、ステップＳ３２２に移行する。
ステップＳ３２２に移行した場合は、情報表示部３６において、低次ベクトル空間区分部２０からの低次信号ベクトル空間および低次ノイズベクトル空間の各データに基づき、各低次ベクトルおよび区分結果をＣＲＴ又はＬＣＤモニター等から構成される出力装置７２に表示出力してステップＳ３１２に移行する。
【０１０７】
ステップＳ３１２では、評価用データ選択部３０において、ユーザによって、区分後の低次信号ベクトル空間および低次ノイズベクトル空間の前述した特定領域から所定の領域が選択されたか否かを判定し、選択されたと判定した場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ３１４に移行し、そうでない場合（Ｎｏ）は、選択されるまで判定処理を繰り返す。
ステップＳ３１４に移行した場合は、評価用データ選択部３０において、ステップＳ３１２で選択された領域に属する低次信号ベクトルおよび低次ノイズベクトルに対応する信号データおよびノイズデータを、記憶装置７０の所定領域から読み出し、当該読み出したデータをＲＡＭ６２の所定領域に格納することで、これら信号データおよびノイズデータを取得してステップＳ１１６に移行する。
【０１０８】
ステップＳ１１６では、評価用混合信号データ生成部３２において、ステップＳ１１４で取得した信号データおよびノイズデータに基づき、各信号データにノイズを予め設定されたＳＮＲで混合して評価用混合信号データを生成してステップＳ３１８に移行する。ここで、本実施の形態において、ＳＮＲは、ユーザが任意の値を設定したり、いくつかの候補の中から選択したりできる構成となっている。
【０１０９】
ステップＳ３１８では、パターンモデル評価部３４において、ステップＳ１１６で生成された評価用混合信号データを解析して高次元の特徴量を抽出し、当該抽出した特徴量と、評価指示において指定されたパターンモデルとに基づきパターン認識を行い、当該認識結果に基づきパターンモデルを評価してステップＳ３２０に移行する。
ステップＳ３２０では、情報表示部３６において、ステップＳ３１８の評価結果を出力装置７２のモニターに表示してステップＳ３００に移行する。
【０１１０】
一方、ステップＳ３０８において、手動選択モードではなく自動選択モードが設定されておりステップＳ３２２に移行した場合は、評価用データ選択部３０において、予め設定された選択方法に従って、前述した特定領域から所定の低次ベクトルを選択すると共に、当該選択した低次ベクトルに対応する信号データおよびノイズデータを記憶装置７０から読み出し、当該読み出したデータをＲＡＭ６２の所定領域に格納することで、これら信号データおよびノイズデータを取得してステップＳ３１６に移行する。
【０１１１】
更に、パターン認識装置１００におけるパターン認識処理の流れの一例を、図６のフローチャートに基づき説明する。ここで、図６は、パターン認識処理の一例を示すフローチャートである。
図６のフローチャートに示すように、パターン認識装置１００は、まずステップＳ４００に移行し、データ取得部３８において、入力装置７４を介したユーザからのパターン認識指示があったか否かを判定し、認識指示があったと判定した場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ４０２に移行し、そうでない場合（Ｎｏ）は、認識指示があるまで判定処理を繰り返す。
【０１１２】
ステップＳ４０２に移行した場合は、信号データ取得部３８において、認識対象の信号データを取得したか否かを判定し、取得したと判定した場合（Ｙｅｓ）は、Ａ／Ｄ変換器によりデジタルデータに変換してステップＳ４０４に移行し、そうでない場合（Ｎｏ）は、取得するか、認識処理の終了指示があるまで判定処理を繰り返す。
ステップＳ４０４に移行した場合は、パターン認識処理部４０において、ステップＳ４０２で取得した信号データを解析して高次元の特徴量を抽出してステップＳ４０６に移行する。
【０１１３】
ステップＳ４０６では、パターン認識処理部４０において、ステップＳ４０４で抽出した高次元の特徴量と、認識指示において指定されたパターンモデルとに基づきパターン認識処理を行い、情報表示部に認識結果の情報および認識結果の表示指示を与えてステップＳ４０８に移行する
ステップＳ４０８では、情報表示部３６において、パターン認識処理部４０からの認識結果の情報および表示指示に応じて、出力装置７２を構成するＣＲＴ又はＬＣＤモニターに認識結果を表示してステップＳ４１０に移行する。
ステップＳ４１０では、データ取得部３８において、入力装置７４を介したユーザからの認識処理の終了指示があったか否かを判定し、あったと判定した場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ４００に移行し、そうでない場合（Ｎｏ）は、ステップＳ４０２に移行する。
【０１１４】
次に、図７〜図１１に基づき、本実施の形態の動作を説明する。
ここで、図７は、音声信号データに対する２次元の低次信号ベクトル空間の一例を示す図である。また、図８は、領域区分後の図７の低次信号ベクトル空間の一例を示す図である。また、図９は、ノイズデータに対する２次元の低次ノイズベクトル空間の一例を示す図である。また、図１０は、領域区分後の図９の低次ノイズベクトル空間の一例を示す図である。また、図１１は、本発明の手法を用いて実データに基づき生成したパターンモデルの評価結果を示す図である。
【０１１５】
以下、音声信号データに対する低次信号ベクトル空間および雑音データに対する低次ノイズベクトル空間が既に生成されているものとして、音声認識用のパターンモデルの生成処理および当該生成したパターンモデルの評価処理について具体的な動作を説明する。
パターン認識装置１００は、入力装置７４を介して、ユーザからの音声信号データに対するパターンモデルの生成指示が入力されると（ステップＳ１００の「Ｙｅｓ」の分岐）、当該生成指示に対応する音声データの低次信号ベクトル空間データを記憶装置７０から読み出し、当該読み出したデータをＲＡＭ６２の所定領域に格納すると共に（ステップＳ１０２）、同じく記憶装置７０から音声データに対する雑音データの低次ノイズベクトル空間データを読み出し、当該読み出したデータをＲＡＭ６２の所定領域に格納する（ステップＳ１０４）。本実施の形態において、音声データの低次信号ベクトル空間は、２次元の低次信号ベクトルから構成された空間であり、各低次信号ベクトルを座標点としてこれを可視化して表示すると、例えば、図７に示すように、各低次信号ベクトルが２次元空間上の座標点として平面表示される。ここで、図７に示す、低次信号ベクトル空間は、音声データとして、実際に１４５人の男性が日本語１７５単語を複数の発話様式で発声した音声データを用いて作成されており、この音声データから５６１個の特定話者に対する高次信号パターンモデルを生成し、この５６１個の高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間を２次元の低次信号ベクトル空間に写像して得られたものである。
【０１１６】
低次ベクトル空間区分部２０においては、２次元の低次信号ベクトル空間データを、例えば、図８に示すように、当該低次信号ベクトル空間を構成する全低次信号ベクトルの重心を中心とし、この中心とそこから最も離れた位置にある低次信号ベクトルまでの距離を半径とする外円と、当該外円の半径よりも短い半径の１つの内円とにより区分し、更に、外円と内円との曲線間に形成される環状の領域を半径方向に伸びる線によって８つの領域に均等に区分する（ステップＳ１０６）。なお、図８は、１００人の男性が日本の１０００都市名を発声した音声データから作成された１００個の特定話者に対する高次信号パターンモデルから作成された低次信号ベクトル空間を区分した例である。
【０１１７】
一方、本実施の形態において、雑音データの低次ノイズベクトル空間は、音声データの低次信号ベクトル空間と同様に、２次元の低次ノイズベクトルから構成された空間であり、各低次ノイズベクトルを座標点としてこれを可視化して表示すると、図９に示すように、各低次ノイズベクトルが２次元空間上の座標点として平面表示される。ここで、図９に示す低次ノイズベクトル空間は、風呂の浴槽のお湯が泡立つ音、ペンで机を叩く音などを含む２０００種類の雑音データから実際に高次ノイズパターンモデルを生成し、当該生成した高次ノイズパターンモデルによって構成されるデータ空間を２次元の低次ノイズベクトル空間に写像して得られたものである。
【０１１８】
低次ベクトル空間区分部２０においては、、図１０に示すように、当該２次元の低次ノイズベクトル空間を構成する全低次ノイズベクトルの重心を中心とし、この中心とそこから最も離れた位置にある低次ノイズベクトルまでの距離を半径とする外円と、当該外円の半径よりも短い半径の１つの内円とにより区分し、更に、外円と内円との曲線間に形成される環状の領域を半径方向に伸びる線によって８つの領域に均等に区分する（ステップＳ１０６）。
【０１１９】
なお、低次信号ベクトル空間および低次ノイズベクトル空間は共に、重心から最も離れた位置にある低次ベクトルの重心からの距離を１とし、これに対して内円の半径を重心からの距離の比が０．６となる位置とした。
ここでは、自動選択モードが設定されているとして、パターンモデル生成用の音声信号データおよびノイズデータが予め設定された選択方法に従って取得される場合を説明する。
【０１２０】
本実施の形態においては、環状の領域を区分してなる８つの領域における各領域の中央付近に位置する男女それぞれ１つずつの低次信号ベクトルに対応する話者を評価用の話者として選択する設定となっている。また、生成用の音声信号データは、この男女１６人の評価用話者を除いた８つの領域に属する全ての低次信号ベクトルに対応した話者に対する音声信号データを選択する設定となっている。つまり、重心からの距離の比が０．６〜１．０の範囲にある環状の領域から低次信号ベクトルが選択されることになる。このように環状の領域から低次信号ベクトルを選択する理由は、不特定話者の音声認識において、一般に重心から遠い位置にある低次ベクトルに対応するパターンモデルは認識性能が低く、逆に、重心に近い位置にある低次ベクトルに対応するパターンモデルほど認識性能が高くなる傾向にあることから、重心から遠い位置にある比較的認識性能が低くなるパターンモデルを選択するためである。
【０１２１】
一方、本実施の形態においては、図１０に示すように、低次ノイズベクトル空間の環状の領域を区分してなる８つの領域を、それぞれ、パターンモデル生成用の領域である「ＴＲ＿１、ＴＲ＿２、ＴＲ＿３、ＴＲ＿４」の４つの領域と、評価用の領域である「ＥＶ＿１＿２、ＥＶ＿２＿３、ＥＶ＿３＿４、ＥＶ＿４＿１」の４つの領域とに分けている。そして、パターンモデル生成用のノイズデータとしては、「ＴＲ＿１、ＴＲ＿２、ＴＲ＿３、ＴＲ＿４」の各ゾーンに属する全低次ノイズベクトルに対応するノイズデータを選択する設定となっている。つまり、低次信号ベクトルと同様に、重心からの距離の比が０．６〜１．０の範囲にある環状の領域から低次ノイズベクトルが選択されることになる。なお、環状の領域から選択する理由は、上記音声信号データの選択理由と同じである。
【０１２２】
従って、図８に例示する低次信号ベクトル空間からは、上記環状の領域における８つの区分領域を選択し、当該選択した８つの区分領域に属する上記男性８人、女性８人の合計１６人の評価用話者を除いた残りの全ての話者に対する音声信号データを記憶装置７０から読み出してＲＡＭ６２の所定領域に格納する。ここで、音声データは、前述したようにノイズの混合されていないクリーンな音声データとなっている。更に、図１０に示す低次ノイズベクトル空間からは、上記環状の領域の８つの区分領域におけるパターンモデル生成用の領域である「ＴＲ＿１、ＴＲ＿２、ＴＲ＿３、ＴＲ＿４」の４つの領域を選択し、これら４つの領域に属する全ての低次ノイズベクトルに対応するノイズデータを記憶装置７０から読み出してＲＡＭ６２の所定領域に格納する（ステップＳ１２２）。
【０１２３】
このようにしてパターンモデル生成用の音声信号データおよびノイズデータが選択且つ取得されると、ノイズ混合信号データ生成部２４は、この取得したノイズデータを連結して、当該連結したノイズを、取得したクリーンな音声データに所定のＳＮＲ（例えば、２０ｄＢ）で混合してノイズ混合信号データを生成する（ステップＳ１１６）。
ノイズ混合信号データが生成されると、パターンモデル生成部２６は、各ノイズ混合信号データを学習用データとして、音声認識用に用意された初期状態のＨＭＭを、公知のＥＭアルゴリズムによって学習して不特定話者に対する音声認識用のパターンモデルを生成する（ステップＳ１１８）。つまり、認識性能が低くなるパターンモデルに対応した音声信号データおよびノイズデータを用いて音声認識用のパターンモデルを生成するので、認識性能を低くするノイズ混合信号データに特化したパターンモデルが生成されることになる。
【０１２４】
更に、本実施の形態においては、後述する評価処理のために、以下の７種類のノイズ混合信号データを生成し、各ノイズ混合信号データを学習用データとして、上記生成した音声認識用のパターンモデルをＥＭアルゴリズムによって再学習し、評価用の７種類のパターンモデルを生成する。
（１）ＴＲ＿１およびＴＲ＿２の領域に属する全低次ノイズベクトルに対応するノイズデータを連結して、これをＳＮＲ２０ｄＢで上記選択したパターンモデル生成用の音声信号データに混合したノイズ混合信号データ。
【０１２５】
（２）ＴＲ＿２およびＴＲ＿３の領域に属する全低次ノイズベクトルに対応するノイズデータを連結して、これをＳＮＲ２０ｄＢで上記選択したパターンモデル生成用の音声信号データに混合したノイズ混合信号データ。
（３）ＴＲ＿３およびＴＲ＿４の領域に属する全低次ノイズベクトルに対応するノイズデータを連結して、これをＳＮＲ２０ｄＢで上記選択したパターンモデル生成用の音声信号データに混合したノイズ混合信号データ。
（４）ＴＲ＿４およびＴＲ＿１の領域に属する全低次ノイズベクトルに対応するノイズデータを連結して、これをＳＮＲ２０ｄＢで上記選択したパターンモデル生成用の音声信号データに混合したノイズ混合信号データ。
【０１２６】
（５）評価用の４つの領域を除く、「ＴＲ＿１、ＴＲ＿２、ＴＲ＿３、ＴＲ＿４」の４つの領域に属する全低次ノイズベクトルに対応するノイズデータを連結して、これをＳＮＲ２０ｄＢで上記選択したパターンモデル生成用の音声信号データに混合したノイズ混合信号データ。
（６）低次ノイズベクトル空間の全低次ノイズベクトルに対応するノイズデータを連結して、これをＳＮＲ２０ｄＢで上記選択したパターンモデル生成用の音声信号データに混合したノイズ混合信号データ。
（７）従来から用いられている展示会雑音を、ＳＮＲ２０ｄＢで上記選択したパターンモデル生成用の音声信号データに混合したノイズ混合信号データ。
【０１２７】
上記（１）〜（７）のノイズ混合信号データを学習データとして再学習されて生成された７種類の音声認識用のパターンモデルは、パターンモデル記憶部２８によって、記憶装置７０の所定領域に格納される（ステップＳ１２０）。
更に、上記生成された７種類の音声認識用のパターンモデルに対する評価処理の実際の動作を具体的に説明する。
【０１２８】
パターン認識装置１００は、入力装置７４を介して、ユーザからの上記生成された音声認識用のパターンモデルに対する評価指示が入力されると（ステップＳ３００の「Ｙｅｓ」の分岐）、この音声認識用のパターンモデルに対応する低次信号ベクトル空間データおよび低次ノイズベクトル空間データを記憶装置７０から読み出して、ＲＡＭ６２の所定領域に格納する（ステップＳ３０２，Ｓ３０４）。更に、これら低次信号ベクトル空間データおよび低次ノイズベクトル空間データを、上記パターンモデルの生成処理と同様に、図８および図１０に示すように区分する。
ここでも、自動選択モードが設定されおり、予め設定された選択方法に従って、パターンモデル評価用の音声データおよびノイズデータが選択される。
【０１２９】
前述したように、図８に例示する環状の領域からは男性８人、女性８人、合計１６人の話者が評価用話者として選択されるように設定されているので、評価用データ選択部３０は、上記パターンモデル生成時に除外した１６人の男女に対応する低次信号ベクトルを選択し、当該選択した低次信号ベクトルに対応する音声信号データを記憶装置７０から読み出し、ＲＡＭ６２の所定領域に格納する。
【０１３０】
更に、上記評価用の領域である「ＥＶ＿１＿２、ＥＶ＿２＿３、ＥＶ＿３＿４、ＥＶ＿４＿１」の４つの領域の各領域毎に最も中央にある低次ノイズベクトルを選択し、当該選択した４つの低次ノイズベクトルに対応するノイズデータを、上記７種類の音声認識用のパターンモデルに対する評価用の音声信号データに混合する評価用のノイズデータとして選択する。図１０の例では、自転車のベル音、携帯電話の着信音、接着テープを切る音およびカメラのシャッター音の４種類の雑音に対する低次ノイズベクトルが選択され、当該選択された低次ノイズベクトルに対応するノイズデータが記憶装置７０から読み出され、ＲＡＭ６２の所定領域に格納される（ステップＳ３２２）。
【０１３１】
そして、評価用混合信号データ生成部３２において、上記選択且つ取得した４種類のノイズデータを、上記選択且つ取得した音声信号データ（男女１６名がそれぞれ発声した日本の１０００都市の名称の音声信号データ）にそれぞれ別々にＳＮＲ２０ｄＢで混合した、４種類の評価用混合信号データ群を生成する（ステップＳ３１６）。本実施の形態においては、雑音が日本の１０００都市の名称の音声信号データの音声区間の中に位置するように混合した。
【０１３２】
このようにして、４種類の評価用混合信号データ群が生成されると、パターンモデル評価部３４は、上記７種類の音声認識用のパターンモデルに対して、各評価用混合信号データ群毎に、各評価用混合信号データを認識対象とした音声認識処理を実行する。そして、各パターンモデル毎の音声認識結果に基づき、各評価用混合信号データ群毎の認識確率を算出すると共に、各パターンモデル毎に４種類の評価用ノイズデータに対する認識確率の平均値を算出する（ステップＳ３１８）。このようにして算出された、７種類のパターンモデルの各モデル毎に対する各評価用ノイズ毎の認識確率および平均認識確率は、情報表示部３６によって表示され、図１１に示すような評価結果となる。
【０１３３】
図１１において、「ＥＶ＿」は、ノイズの種類を示し、ＥＶ＿１＿２であれば自転車のベル音、ＥＶ＿２＿３であれば携帯電話の着信音、ＥＶ＿３＿４であれば接着テープを切る音、ＥＶ＿４＿１であればカメラのシャッター音となる。また、図１１中の、「Ｂａｓｅ」は、上記（７）に対応したパターンモデルを示し、「ＴＲ＿１＿２、ＴＲ＿２＿３、ＴＲ＿３＿４、ＴＲ＿４＿１」は、上記（１）〜（４）にそれぞれ対応したパターンモデルを示し、「Ｐｅｒｉ」は、上記（５）に対応したパターンモデルを示し、「Ａｌｌ」は、上記（６）に対応したパターンモデルを示す。また、図１１中の「Ａｖｅ．」は各パターンモデル毎の４種類の評価用混合信号データに対する認識確率の平均値を示す。
【０１３４】
図１１に示すように、「ＴＲ＿１＿２、ＴＲ＿２＿３、ＴＲ＿３＿４、ＴＲ＿４＿１」の４種類のパターンモデル生成用の領域に対応するパターンモデルの音声認識確率は、「ＥＶ＿１＿２、ＥＶ＿２＿３、ＥＶ＿３＿４、ＥＶ＿４＿１」の４種類の評価用領域から選択されたノイズに対する評価用混合信号データに対して、いずれも「Ｂａｓｅ」に対応するパターンモデルよりも認識確率が高くなっているのが解る。このことから、重心からの距離の比が０．６〜１．０の範囲（つまり、重心から比較的遠く離れた位置）にある環状の領域から選択された信号データおよびノイズデータから生成されたパターンモデルは、従来の展示会雑音を混合したノイズ混合信号データから生成されたパターンモデルよりも評価用混合信号データに対する音声認識に対して有効であると言える。
【０１３５】
更に、図１１に示すように、ＴＲ＿１＿２に対応するパターンモデルは、ＥＶ＿１＿２に対応する評価用混合信号データ対して他のパターンモデルよりも高い認識確率となっており、同様に、ＴＲ＿３＿４、ＴＲ＿４＿１にそれぞれ対応するパターンモデルの認識確率は、ＥＶ＿３＿４、ＥＶ＿４＿１にそれぞれ対応する評価用混合信号データの音声認識に対して他のパターンモデルよりも高い認識確率を示していることが解る。更に、ＴＲ＿２＿３に対応するパターンモデルの認識確率も、ＥＶ＿２＿３に対応する評価用混合信号データの音声認識に対して「８７．９％」と比較的高い認識確率を示している。このことから、２つのパターンモデル生成用の領域に挟まれた評価用領域に対応する評価用混合信号データに対して音声認識を行う際に、この２つの領域のノイズデータを用いて生成されたパターンモデルを用いることが有効であると言える。
【０１３６】
更に、図１１に示すように、「Ｐｅｒｉ」に対応するパターンモデルは、「ＥＶ＿１＿２、ＥＶ＿２＿３、ＥＶ＿３＿４、ＥＶ＿４＿１」にそれぞれ対応する評価用混合信号データに対する音声認識に対して、「ＴＲ＿１＿２、ＴＲ＿２＿３、ＴＲ＿３＿４、ＴＲ＿４＿１」にそれぞれ対応するパターンモデルのそれぞれの認識確率を平均したような認識確率となっているのが解る。また、図１１に示すように、「Ｐｅｒｉ」に対応するパターンモデルの平均認識確率（図１１中のＡｖｅ．の欄）は、「Ａｌｌ」に対応するパターンモデルの平均認識確率よりも高くなっていることが解る。このことから、重心からの距離の比が０．６〜１．０の範囲にある環状の領域から選択された低次ベクトルに対応する音声信号データおよびノイズデータを用いて生成されたパターンモデルは、全ノイズデータを用いたパターンモデルよりも、評価用混合信号データに対する音声認識に対して有効であると言える。また、全種類のノイズデータを１つのパターンモデルに混合するのは、必ずしも良い結果が得られるとは言えないことが解る。
【０１３７】
なお、重心からの距離の比が０．６〜１．０の範囲にある環状の領域から選択された低次ベクトルに対応する信号データおよびノイズデータを用いて生成されたパターンモデルは、重心からの距離の比が０．６未満の範囲となる内円の領域にある低次ベクトルに対応する話者の音声信号データおよびノイズデータから生成されるノイズ混合信号データに対しても比較的良好な認識確率を有するものとなる。従って、重心からの所定距離以上離れた範囲にある環状の領域から選択された低次ベクトルに対応する音声信号データおよびノイズデータを用いてパターンモデルを生成することで、全般的に良好な認識性能が得られるパターンモデルを生成することができる。以下、この理由を図１２〜図１５に基づき説明する。
【０１３８】
ここで、図１２は、発話様式の一例を示す図である。また、図１３は、音声認識用のパターンモデルの可視化された低次ベクトル空間の一例を示す図である。また、図１４は、図１３の低次ベクトル空間を区分した一例を示す図である。また、図１５は、図１４の区分内容に基づき生成されたパターンモデルに対する認識確率を示す図である。なお、図１２〜図１５は、実際の実験に基づき生成された図である。
【０１３９】
まず、男性１４５名に、１７５単語からなる複数の単語リストを、図１２に示すような複数の発話様式で発声してもらった音声データを収録し、この収録した音声データを全て用いてＨＭＭを学習させ、高次元の要素を有する男性用の不特定話者音声認識用のパターンモデルを生成した。次に、この生成したパターンモデルを初期モデルとし、連結学習により、各話者と収録時に指示された発話様式との組合せ毎に、各話者の音声データによって初期モデルを学習させてパターンモデルを生成した。以下、この生成されたパターンモデルを、話者・発話様式音響モデルと称す。
【０１４０】
そして、この高次元の要素からなる話者・発話様式音響モデルからなるデータ空間を、上記同様にＳａｍｍｏｎ法を用いて、２次元のベクトルからなるデータ空間へと写像して、各低次ベクトルを２次元空間上の座標点として表示する。この表示結果は、図１３に示すようになる。図１３には、目視によって得られる、発声速度と発声音量の軸も示されている。このように可視化された低次ベクトル空間を、上記同様に、重心から最も離れた位置にある低次ベクトルまでの距離を半径とした外円と、この外円よりも小さな半径の１つの内円とによって区分すると共に、外円と内円とからなる同心円同士の各曲線間に形成される環状の領域を半径方向に伸びる線によって４つのゾーンに区切った。この区分結果は、図１４に示すようになる。図１４に示すように、図１３の低次ベクトルは、ゾーン１〜ゾーン５の５つの領域に区分される。
【０１４１】
このようにして、話者・発話様式音響モデルの低次ベクトル空間が、５つのゾーンに区分されると、ゾーン１〜５の各ゾーン、ゾーン２〜５および全ゾーンのそれぞれに対して、各ゾーンに属する低次ベクトルに対応した話者・発話様式音響モデルの作成に用いられた音声データ（評価データは除く）を用いて、ゾーン１〜５の各ゾーンに対応する５つのパターンモデル、ゾーン２〜５に対応するパターンモデルおよび全ゾーンに対応するパターンモデルの計７つのパターンモデルを生成した。以下、この生成したパターンモデルをゾーン音響モデルと称す。なお、ゾーン音響モデルの作成方法は、話者・発話様式音響モデルと同様である。
【０１４２】
ゾーン音響モデルが生成されると、図１４に示す低次ベクトル空間において、評価用データとしてラベル付けされた低次ベクトル（図中の１−Ａ〜５−Ｄ）に対応する音声データを用いて、上記７つのゾーン音響モデルの単語音声認識を行い、その認識確率を評価した。ここで、評価用データの選択に際しては、低次ベクトル空間の重心から距離がそれぞれ異なるものを適宜選択した。そして、評価用データは、展示会雑音をＳＮＲ２０ｄＢで混合したものを用いた。この単語音声認識結果は、図１５に示すようになる。
【０１４３】
図１３〜図１５を詳細に観察すると、以下のＡ〜Ｇの７つのことが解る。
Ａ．ゾーン１は、通常の発話様式（◇）のプロットでほとんどが占められている。
Ｂ．ゾーン２は、小声の発話様式（△）のプロットが支配的である。
Ｃ．モーラ強調（×）のプロットが支配的であるゾーン３は、他の発話様式との間に、顕著な溝が観察される。
Ｄ．ゾーン４は、大声（□）およびロンバード（■）のプロットが支配的であり、ゾーン１を挟んで、小声（△）のプロットが支配的なゾーン２の反対側に位置する。
Ｅ．早口（○）および高い声（●）のプロットが支配的なゾーン５は、ゾーン１を挟んで、モーラ強調のプロットが支配的なゾーン３の反対側に位置する。
Ｆ．低次ベクトル空間の周辺部に位置するほど、認識性能が低くなる。
Ｇ．ゾーン２〜５の集合ゾーンに対応するゾーン音響モデルは、全ゾーンの集合ゾーンに対応するゾーン音響モデルとほぼ同じ認識確率となっている。
【０１４４】
つまり、上記区分された低次ベクトル空間およびゾーン２〜５の集合ゾーンに対応するゾーン音響モデルは、上記Ａ．〜Ｆ．および上記Ｇ．で述べた特性をそれぞれ有するので、重心から所定距離以上離れた範囲にある環状の領域から選択された低次ベクトルに対応する音声信号データおよびノイズデータを用いてパターンモデルを生成することで、全般的に良好な認識性能が得られるパターンモデルを生成することができる。
【０１４５】
なお、低次ベクトル空間の生成方法、当該低次ベクトル空間の可視化方法等については、本発明者らが発表した論文（「M.Shozakai and G.Nagino,"Analysis of Speaking Styles by Two-Dimensional Visualization of Aggregate of Acoustic Models,"Proc.ICSLP,vol.1,pp.717-720,Jeju,Korea,Oct.2004.」）に、より詳しく記載されている。
【０１４６】
以上、本発明のパターン認識装置１００は、高次元の要素を含んでなる高次信号パターンモデルから構成されるデータ空間を、各高次信号パターンモデル間の距離関係を近似した状態で低次元の要素を含んでなる低次信号ベクトルからなるデータ空間に写像してなる２次元（または３次元）の低次信号ベクトル空間と、高次元の要素を含んでなる高次ノイズパターンモデルから構成されるデータ空間を、各高次ノイズパターンモデル間の距離関係を近似した状態で低次元の要素を含んでなる低次ノイズベクトルからなるデータ空間に写像してなる２次元（または３次元）の低次ノイズベクトル空間とを、それぞれ、重心から最も離れた位置にある低次ベクトルまでの距離を半径とした外円（または外球）と、この外円（または外球）よりも小さな半径の内円（または内球）とによって区分すると共に、外円と内円とからなる同心円同士（または外球と内球とからなる同心球同士）の各曲線間（または曲面間）に形成される環状（球面状）の領域を半径方向に伸びる線（または面）によって複数に区分することが可能である。更に、中心から最も離れた位置にある低次ベクトルの中心からの距離を１とし、この距離に対する比が０．６〜１．０の範囲に含まれる環状の領域からパターンモデルを生成するための信号データおよびノイズデータを選択し、当該選択した信号データおよびノイズデータを用いて認識用のパターンモデルを生成することが可能である。従って、中心よりも所定距離以上離れたところにある信号データおよびノイズデータは、ユニークな特徴を有するので、通常のデータおよびこのようなユニークなデータに対しても満遍なく良好な認識確率が得られるパターンモデルを生成することが可能である。
【０１４７】
また、本発明のパターン認識装置１００は、上記２次元（または３次元）の低次信号ベクトル空間および低次ノイズベクトル空間を、それぞれ、重心から最も離れた位置にある低次ベクトルまでの距離を半径とした外円（または外球）と、この外円（または外球）よりも小さな半径の内円（または内球）とによって区分すると共に、外円と内円とからなる同心円同士（または外球と内球とからなる同心球同士）の各曲線間（または曲面間）に形成される環状（球面状）の領域を半径方向に伸びる線（または面）によって複数に区分することが可能である。更に、中心から最も離れた位置にある低次ベクトルの中心からの距離を１とし、この距離に対する比が０．６〜１．０の範囲に含まれる環状の領域からパターンモデルを評価するための信号データおよびノイズデータを選択し、当該選択した信号データおよびノイズデータを用いて生成した評価用混合信号データを用いて認識用のパターンモデルを評価することが可能である。従って、中心よりも所定距離以上離れたところにある信号データおよびノイズデータは、ユニークな特徴を有し、また、これらのユニークデータは、パターンモデルの認識性能を低下させる大きな要因となるので、これらのデータを用いてパターンモデルを評価することで簡易に且つ体系的に、パターンモデルの最低性能を評価することが可能である。
【０１４８】
上記実施の形態において、データ記憶部１０は、請求項１又は５記載の、信号データ記憶手段およびノイズデータ記憶手段に対応し、低次ベクトル空間記憶部１２は、請求項１又は５記載の、低次信号ベクトル空間記憶手段および低次ノイズベクトル空間記憶手段に対応する。
また、上記実施の形態において、高次パターンモデル生成部１４は、請求項４記載の、高次信号パターンモデル生成手段および高次ノイズパターンモデル生成手段に対応し、低次ベクトル空間生成部１８は、請求項４記載の、低次信号ベクトル空間生成手段および低次ノイズベクトル空間生成手段に対応する。
【０１４９】
また、上記実施の形態において、低次ベクトル空間区分部２０は、請求項３又は６記載の、低次信号ベクトル空間区分手段および低次ノイズベクトル空間区分手段に対応し、学習用データ選択部２２は、請求項１、３、９および１１のいずれか１項に記載の、低次信号ベクトル選択手段および低次ノイズベクトル選択手段に対応し、ノイズ混合信号データ生成部２４は、請求項１、９および１１のいずれか１項に記載のノイズ混合信号データ生成手段に対応し、パターンモデル生成部２６は、請求項１、９および１１のいずれか１項に記載のパターンモデル生成手段に対応する。
【０１５０】
また、上記実施の形態において、評価用データ選択部３０は、請求項５、６および１０のいずれか１項に記載の、評価信号ベクトル選択手段および評価ノイズベクトル選択手段に対応し、評価用混合信号データ生成部３２は、請求項５、６および１０のいずれか１項に記載の評価用混合信号データ生成手段に対応し、パターンモデル評価部３４は、請求項５又は１０記載の性能評価手段に対応する。
また、上記実施の形態において、データ取得部３８は、請求項７又は１１記載のデータ取得手段に対応し、パターン認識処理部４０は、請求項７又は１１記載のパターン認識手段に対応する。
【０１５１】
また、上記実施の形態において、情報表示部３６は、請求項５又は１０記載の評価結果出力手段、および請求項７又は１１記載の認識結果出力手段に対応する。
なお、上記実施の形態においては、評価処理を考慮して環状部分にある信号データの一部および雑音データの一部を用いて音声認識用のパターンモデルを生成する例を説明したが、これに限らず、環状の領域に属する低次ベクトルに対応する全音声信号データおよび全ノイズデータを用いてパターンモデルを生成しても良い。
【０１５２】
また、上記実施の形態においては、パターンモデルを生成する機能、パターンモデルを評価する機能およびパターン認識を行う機能を１つの装置が備える構成としたが、これに限らず、これらの機能を分けて、パターンモデルを生成するのに必要な機能だけでパターンモデル生成装置を構成しても良いし、パターンモデルを評価するのに必要な機能だけでパターンモデル評価装置を構成しても良いし、前記パターンモデル生成装置で生成されたパターンモデルとパターン認識に必要な機能とでパターン認識装置を構成しても良い。また、各機能を自由に組み合わせて、パターンモデルの生成機能および評価機能を有する装置、パターンモデルの評価機能およびパターン認識機能を有する装置など様々な組合せの装置を構成しても良い。
【０１５３】
また、上記実施の形態においては、低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルのうち、全低次信号ベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次信号ベクトルから評価用の低次信号ベクトルを選択する場合および低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルのうち、全低次ノイズベクトルの重心から所定距離以上離れた位置にある低次ノイズベクトルから評価用の低次ノイズベクトルを選択する場合について説明したが、これに限らず、図１６に示すように、２次元（または３次元）に可視化した場合には、前記外円（または外球）および複数の内円（または内球）の間に形成される複数の環状（または球面状）の領域が、前記半径方向に伸びる線（または面）によって複数に区分された各領域の頂点の近傍領域から評価用の低次信号ベクトルまたは評価用の低次ノイズベクトルを選択するようにしても良い。この場合には、実環境における認識性能の最低値の評価に留まらず、実環境における認識性能の最高値も含めて、認識性能を網羅的に評価することが可能になる。すなわち、全低次信号ベクトルの重心近くに位置する評価用の低次信号ベクトルに対応する信号データほど、高い認識確率が得られ、外円（または外球）の曲線（または曲面）近くに位置する評価用の低次信号ベクトルに対応する信号データほど、低い認識性能が得られる。更に、全低次ノイズベクトルの重心近くに位置する評価用の低次ノイズベクトルに対応するノイズデータほど、高い認識確率が得られ、外円（または外球）の曲線（または曲面）近くに位置する評価用の低次ノイズベクトルに対応するノイズデータほど、低い認識確率が得られる。
【０１５４】
また、上記実施の形態においては、低次信号ベクトル空間生成手段と低次ノイズベクトル空間生成手段は、多くの処理量や記憶容量を必要とするが、低次信号ベクトル空間と低次ノイズベクトル空間とをそれぞれ独立に生成し、低次信号ベクトル空間を構成する複数の低次信号ベクトルから選択された低次信号ベクトルと低次ノイズベクトル空間を構成する複数の低次ノイズベクトルから選択された低次ノイズベクトルとを所定のＳＮＲで混合して、ノイズ混合信号データを生成し、ノイズ混合信号データを学習データとして確率モデルを学習することができる。従って、信号データの種別が増えて、低次信号ベクトル空間を再作成する必要がある場合でも、低次ノイズベクトル空間は再作成しなくて良い。一方、ノイズデータの種別が増えて、低次ノイズベクトル空間を再作成する必要がある場合でも、低次信号ベクトル空間は再作成しなくて良いのは言うまでもない。
【０１５５】
上記実施の形態により、本発明は、ノイズのクラスタの規模が大きくなると、ノイズ混合音声ＨＭＭの集合の作成処理とノイズ混合音声ＨＭＭの集合の中から最適なノイズ混合音声ＨＭＭの選択処理に多大な時間と労力がかかるという、上記特許文献１乃至上記特許文献３の従来技術が抱えていた課題の解決を可能とした。
更に、上記実施の形態により、本発明は、従来技術が成し得なかった、認識確率を低下させる要因となる学習用データ群および評価用データ群の組み合わせを導出する体系的な手法の開示に至ったものである。
【図面の簡単な説明】
【０１５６】
【図１】本発明に係るパターン認識装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】パターン認識装置１００のハードウェア構成を示す図である。
【図３】パターン認識用のパターンモデルの生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】低次ベクトル空間データの生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】パターン認識用のパターンモデルの評価処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】パターン認識処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】音声信号データに対する２次元の低次信号ベクトル空間の一例を示す図である。
【図８】領域区分後の図７の低次信号ベクトル空間の一例を示す図である。
【図９】雑音データに対する２次元の低次ノイズベクトル空間の一例を示す図である。
【図１０】領域区分後の図９の低次ノイズベクトル空間の一例を示す図である。
【図１１】本発明の手法を用いて実データに基づき生成したパターンモデルの評価結果を示す図である。
【図１２】発話様式の一例を示す図である。
【図１３】音声認識用のパターンモデルの可視化された低次ベクトル空間の一例を示す図である。
【図１４】図１３の低次ベクトル空間を区分した一例を示す図である。
【図１５】図１４の区分内容に基づき生成されたパターンモデルに対する認識確率を示す図である。
【図１６】２次元可視化において、外円および複数の内円の間に形成される複数の環状の領域が、半径方向に伸びる線によって複数に区分された各領域の頂点を示す図である。
【符号の説明】
【０１５７】
１００                パターン認識装置
１０                  データ記憶部
１２                  低次ベクトル空間記憶部
１４                  高次パターンモデル生成部
１６                  高次パターンモデル記憶部
１８                  低次ベクトル空間生成部
２０                  低次ベクトル空間区分部
２２                  学習用データ選択部
２４                  ノイズ混合信号データ生成部
２６                  パターンモデル生成部
２８                  パターンモデル記憶部
３０                  評価用データ選択部
３２                  評価用混合信号データ生成部
３４                  パターンモデル評価部
３６                  情報表示部
３８                  データ取得部
４０                  パターン認識処理部
【図１】
0004763387.tif 000002
【図２】
0004763387.tif 000003
【図３】
0004763387.tif 000004
【図４】
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【図５】
0004763387.tif 000006
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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