(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号から前記音声信号のスペクトルを算出するスペクトル算出手段と、
前記スペクトル算出手段により算出されたスペクトルに、所定の複数の周波数帯域の各々に応じたフィルタ処理を施すことにより、前記複数の周波数帯域の各々に関し、前記音声信号に含まれる当該周波数帯域内の周波数成分のパワーを示す指標値を算出するフィルタ手段と、
前記複数の周波数帯域の各々に関し前記フィルタ手段により算出された複数の指標値の各々の対数値を算出する対数値算出手段と、
前記複数の周波数帯域の各々に関し前記対数値算出手段により算出された複数の対数値の最小値をｍ、最大値をＭとしたとき、定数ｐ、定数ｑ（ただし、ｍ≦ｐ＜ｑ≦Ｍ）および定数ｎ（ただし、ｎ＞１）に関し、入力値ｘに対する出力値ｙが
（ａ）ｘ＝ｍのときｙ≧ｍであり、
（ｂ）ｘ＝Ｍのときｙ≦Ｍであり、
（ｃ）ｍ≦ｘ≦Ｍの範囲において、ｘに対するｙの変化率が常に０以上であり、
（ｄ）ｐ≦ｘ≦ｑの範囲において、ｘに対するｙの変化率の変化率が常に正である
との条件を満たす次式（１）に従い、前記複数の指標値の各々を変換することにより、前記音声信号により示される音声の特徴量を示す数値列を算出する変換手段と
を備えることを特徴とする音声特徴量算出装置。
【数１】
0004760179.tif 000007
【請求項２】
音声信号から前記音声信号のスペクトルを算出するスペクトル算出手段と、
前記スペクトル算出手段により算出されたスペクトルに、所定の複数の周波数帯域の各々に応じたフィルタ処理を施すことにより、前記複数の周波数帯域の各々に関し、前記音声信号に含まれる当該周波数帯域内の周波数成分のパワーを示す指標値を算出するフィルタ手段と、
前記複数の周波数帯域の各々に関し前記フィルタ手段により算出された複数の指標値の各々の対数値を算出する対数値算出手段と、
前記複数の周波数帯域の各々に関し前記対数値算出手段により算出された複数の対数値の最小値をｍ、最大値をＭとしたとき、定数ｐ、定数ｑ（ただし、ｍ≦ｐ＜ｑ≦Ｍ）、定数ａ（ただし、ａ＞０）および定数ｃ（ただし、ｃ＞０）に関し、入力値ｘに対する出力値ｙが
（ａ）ｘ＝ｍのときｙ≧ｍであり、
（ｂ）ｘ＝Ｍのときｙ≦Ｍであり、
（ｃ）ｍ≦ｘ≦Ｍの範囲において、ｘに対するｙの変化率が常に０以上であり、
（ｄ）ｐ≦ｘ≦ｑの範囲において、ｘに対するｙの変化率の変化率が常に正である
との条件を満たす次式（２）に従い、前記複数の指標値の各々を変換することにより、前記音声信号により示される音声の特徴量を示す数値列を算出する変換手段と
を備えることを特徴とする音声特徴量算出装置。
【数２】
0004760179.tif 000008
【請求項３】
前記フィルタ手段は、メルスケール帯域フィルタにより前記指標値を算出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の音声特徴量算出装置。
【請求項４】
前記変換手段により算出された数値列を離散コサイン変換することにより、メル周波数ケプストラム係数列を算出する係数列算出手段を備える
ことを特徴とする請求項３に記載の音声特徴量算出装置。
【請求項５】
音声信号から前記音声信号のスペクトルを算出する処理と、
前記スペクトルに、所定の複数の周波数帯域の各々に応じたフィルタ処理を施すことにより、前記複数の周波数帯域の各々に関し、前記音声信号に含まれる当該周波数帯域内の周波数成分のパワーを示す指標値を算出する処理と、
前記複数の周波数帯域の各々に関する前記複数の指標値の各々の対数値を算出する処理と、
前記複数の周波数帯域の各々に関する前記複数の対数値の最小値をｍ、最大値をＭとしたとき、定数ｐ、定数ｑ（ただし、ｍ≦ｐ＜ｑ≦Ｍ）および定数ｎ（ただし、ｎ＞１）に関し、入力値ｘに対する出力値ｙが
（ａ）ｘ＝ｍのときｙ≧ｍであり、
（ｂ）ｘ＝Ｍのときｙ≦Ｍであり、
（ｃ）ｍ≦ｘ≦Ｍの範囲において、ｘに対するｙの変化率が常に０以上であり、
（ｄ）ｐ≦ｘ≦ｑの範囲において、ｘに対するｙの変化率の変化率が常に正である
との条件を満たす次式（１）に従い、前記複数の指標値の各々を変換することにより、前記音声信号により示される音声の特徴量を示す数値列を算出する処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【数１】
0004760179.tif 000009
【請求項６】
音声信号から前記音声信号のスペクトルを算出する処理と、
前記スペクトルに、所定の複数の周波数帯域の各々に応じたフィルタ処理を施すことにより、前記複数の周波数帯域の各々に関し、前記音声信号に含まれる当該周波数帯域内の周波数成分のパワーを示す指標値を算出する処理と、
前記複数の周波数帯域の各々に関する前記複数の指標値の各々の対数値を算出する処理と、
前記複数の周波数帯域の各々に関する前記複数の対数値の最小値をｍ、最大値をＭとしたとき、定数ｐ、定数ｑ（ただし、ｍ≦ｐ＜ｑ≦Ｍ）、定数ａ（ただし、ａ＞０）および定数ｃ（ただし、ｃ＞０）に関し、入力値ｘに対する出力値ｙが
（ａ）ｘ＝ｍのときｙ≧ｍであり、
（ｂ）ｘ＝Ｍのときｙ≦Ｍであり、
（ｃ）ｍ≦ｘ≦Ｍの範囲において、ｘに対するｙの変化率が常に０以上であり、
（ｄ）ｐ≦ｘ≦ｑの範囲において、ｘに対するｙの変化率の変化率が常に正である
との条件を満たす次式（２）に従い、前記複数の指標値の各々を変換することにより、前記音声信号により示される音声の特徴量を示す数値列を算出する処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【数２】
0004760179.tif 000010
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置の利用に供される信号の生成技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識を自動的に行う音声認識装置が種々提案されている。一般的に、音声認識装置は予め記憶されている様々な言葉に対応する音声の特徴量と、発声者により発声された音声の特徴量との間の類似度に基づき、発声者の発声した言葉を認識する。
【０００３】
音声認識装置に用いられる音声の特徴量の算出方法は様々なものが提案されている。それらの算出方法の一つに、音声のスペクトルを複数の周波数帯域ごとに設けられたフィルタにより濾波して得られるフィルタバンク出力値を離散コサイン変換または離散逆フーリエ変換を用いて変換し、音声の特徴量を示す係数列を算出する方法がある。ＭＦＣＣ（Ｍｅｌ−Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ、メル周波数ケプストラム係数）は、そのような方法により算出される係数列の一例であり、広く用いられている。以下に、離散コサイン変換により得られるＭＦＣＣを用いる場合を例として、従来技術にかかる音声認識の仕組みを説明する。
【０００４】
図７は、従来技術による音声認識システム９の構成を示すブロック図である。音声認識システム９は、発声者の音声を音声信号に変換する音声信号生成装置９０、音声信号生成装置９０により生成された音声信号を用いてＭＦＣＣを算出する音声特徴量算出装置９１、音声特徴量算出装置９１により算出されたＭＦＣＣを用いて音声認識を行う音声認識装置９２を備えている。
【０００５】
音声信号生成装置９０は、音声を収音し音声信号に変換する音声信号生成部９０１、音声信号生成部９０１により生成された音声信号のうち例えば所定の閾値以上の振幅値をとる区間を発声区間として切り出す発声区間切出部９０２を備えている。発声区間切出部９０２により切り出された発声区間の音声信号は例えば４０ミリ秒長のフレームに分割された後、音声信号生成装置９０から音声特徴量算出装置９１に出力される。
【０００６】
音声特徴量算出装置９１は、音声信号生成装置９０から受け取ったフレーム単位の音声信号に例えばハミング窓等の時間窓関数を時間軸方向にスライドさせながら乗ずることによりフレーム分割による高周波数ノイズの低減された音声信号を生成する窓かけ処理部９１１、窓かけ処理部９１１による窓かけ処理が施されたフレーム単位の音声信号にＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、高速フーリエ変換）処理を施し音声信号のスペクトルを算出するＦＦＴ処理部９１２、メルスケール帯域フィルタと呼ばれるフィルタ群（後述）によりＦＦＴ処理部９１２により算出されたスペクトルを濾波することにより複数の周波数帯域の各々に関する周波数成分のパワーを示す指標値を算出するメルスケール帯域フィルタ処理部９１３、メルスケール帯域フィルタ処理部９１３により算出された指標値の各々の対数値を算出する対数値算出部９１４、対数値算出部９１４により算出された対数値の集まりを離散コサイン変換（後述）することによりＭＦＣＣを算出する離散コサイン変換処理部９１５を備えている。
【０００７】
メルスケール帯域フィルタとは、線形の周波数軸を次式（１）により変換して得られるメル周波数軸上に等間隔に配置された複数の中心周波数の各々に関し、中心周波数における乗数が１、隣接するフィルタの中心周波数における乗数が０（ゼロ）となるように、線形で乗数が変化するフィルタの集まりである。
【数１】
0004760179.tif 000002
【０００８】
図８は、メルスケール帯域フィルタを示すグラフである。図８に示されるように、例えば中心周波数ｆk（Ｈｚ）のフィルタ９５は中心周波数ｆk（Ｈｚ）において乗数１をとり、低周波数側の隣接するフィルタの中心周波数ｆk-1（Ｈｚ）および高周波数側の隣接するフィルタの中心周波数ｆk+1（Ｈｚ）において乗数０をとる三角形状をしている。この場合、図８における三角形状の各々がフィルタバンクと呼ばれる。
【０００９】
ところで、線形の周波数軸をメル周波数軸に変換する目的は、低周波数帯域における音高の変化に比較し高周波数帯域における音高の変化に鈍感な人間の聴覚の特性を考慮して、人間の聴覚に沿った周波数間の距離を示すことを可能とするためである。
【００１０】
メルスケール帯域フィルタ処理部９１３は、ＦＦＴ処理部９１２により算出されたスペクトルにメルスケール帯域フィルタの各フィルタバンクを乗じて加算することにより、各フィルタバンクによりカバーされる周波数帯域に含まれるスペクトルのパワーの指標値として、フィルタバンク出力値ｒk（ただし、ｋはフィルタバンク番号）を算出する。なお、以下、フィルタバンクの数をＬとする。
【００１１】
対数値算出部９１４はメルスケール帯域フィルタ処理部９１３により算出されたフィルタバンク出力値ｒkの各々の対数値Ｒkを算出する。離散コサイン変換処理部９１５は、対数値算出部９１４により算出されたフィルタバンク出力値の対数値Ｒkを次式（２）に従い離散コサイン変換することで、係数列であるＭＦＣＣを算出する。ただし、式（２）におけるＣiはＭＦＣＣにおける第ｉ次の係数を示す。
【数２】
0004760179.tif 000003
【００１２】
ここで、ｉはＬの約１／２程度を上限として有効な数値が得られる。例えば、フィルタバンク数が１２であれば、Ｃ1、Ｃ2、・・・、Ｃ6が有効なＭＦＣＣとして得られる。音声特徴量算出装置９１は、上記のように算出したＣi群を音声認識装置９２に出力する。
【００１３】
音声認識装置９２は、学習モードと認識モードの２つの動作モードを持っている。学習モードにおいては、音声認識装置９２は音声特徴量算出装置９１から発声者の音声を示す音声信号のフレームごとにＣi群を受け取り、一連の発音を示す音声信号に関するフレームごとのＣi群を、発声者により発音された言葉に対応付けてデータベース９２１に順次格納する。従って、データベース９２１には例えば「おはよう」という言葉に対応する特徴量を示す係数列群として、「おはよう」の音声信号のフレーム数に応じたＣi群が時系列的に格納されることになる。以下、Ｃi群の時系列的な集まりを「Ｃi群列」と呼ぶ。発声者は様々な言葉を順次発音するとともに、発音した言葉を例えば音声認識装置９２に接続されたキーボード（図示略）等の操作手段により音声認識装置９２に入力することにより、データベース９２１に特定の言葉に対応するＣi群列を順次格納させることができる。
【００１４】
一方、音声認識装置９２は認識モードにおける処理を行うＤＰマッチング部９２２および判定部９２３を備えている。ＤＰマッチング部９２２は、音声特徴量算出装置９１から受け取るＣi群列とデータベース９２１に格納されているＣi群列の各々との類似度を示す距離をＤＰ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）マッチング法により算出する。また、判定部９２３はデータベース９２１に格納されているＣi群列のいずれに関し算出された距離が最短であるかを判定する。さらに、判定部９２３は、距離が最短であると判定したＣi群列に対応付けてデータベース９２１に格納されている言葉を、発声者により発音された言葉であると特定し、特定した言葉を示すデータを他の装置に送信したり、ユーザにメッセージとして通知したりする。
以上が、従来技術にかかる音声認識システム９により音声認識が行われる仕組みである。
【００１５】
ところで、音声認識システム９において、音声認識装置９２が学習モードおよび認識モードのいずれの場合であっても発声者が置かれた音空間が低ノイズであれば期待される精度で音声認識が行われるが、一般的には、発声者が発音を行う音空間には無視できない程度の環境雑音が存在する。従って、音声認識システム９により生成されるＭＦＣＣは、発声者の音声に環境雑音が混ざった音の特徴量を示すものとなる。その結果、音声認識システム９においては、必ずしも常に期待される精度で音声認識が行われるとは限らない。
【００１６】
上記の問題を解決するために、音声信号に対し、例えばスペクトルサブストラクションと呼ばれる雑音低減処理を施すことが考えられる。スペクトルサブストラクションとは、環境雑音を示す音信号のスペクトルを音声と環境雑音の混ざった音を示す音信号のスペクトルから減ずることにより音声を示す音声信号のスペクトルを取り出す技術である。例えば特許文献１には、スペクトルサブストラクションを用いて音信号から音声区間を検出する技術が開示されている。
【特許文献１】特開２０００−４７６９６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
スペクトルサブストラクション等の雑音低減処理の多くは、優れた効果をもたらすと同時に多くの計算量を要し、例えば携帯端末装置等のリソース制約が厳しい装置において実現することが困難な場合がある。
【００１８】
上記の状況に鑑み、本発明は、音声の特徴量を示す係数列を算出するシステムにおいて、当該係数列に含まれる環境雑音による影響を、簡便かつ低負荷な処理により低減することを可能とする手段を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
上記課題を達成するために、本発明は、音声信号から前記音声信号のスペクトルを算出するスペクトル算出手段と、前記スペクトル算出手段により算出されたスペクトルに、所定の複数の周波数帯域の各々に応じたフィルタ処理を施すことにより、前記複数の周波数帯域の各々に関し、前記音声信号に含まれる当該周波数帯域内の周波数成分のパワーを示す指標値を算出するフィルタ手段と、前記複数の周波数帯域の各々に関し前記フィルタ手段により算出された複数の指標値の各々の対数値を算出する対数値算出手段と、前記複数の周波数帯域の各々に関し前記対数値算出手段により算出された複数の対数値の最小値をｍ、最大値をＭとしたとき、定数ｐ、定数ｑ（ただし、ｍ≦ｐ＜ｑ≦Ｍ）および定数ｎ（ただし、ｎ＞１）に関し、入力値ｘに対する出力値ｙが（ａ）ｘ＝ｍのときｙ≧ｍであり、（ｂ）ｘ＝Ｍのときｙ≦Ｍであり、（ｃ）ｍ≦ｘ≦Ｍの範囲において、ｘに対するｙの変化率が常に０以上であり、（ｄ）ｐ≦ｘ≦ｑの範囲において、ｘに対するｙの変化率の変化率が常に正であるとの条件を満たす次式（３）に従い、前記複数の指標値の各々を変換することにより、前記音声信号により示される音声の特徴量を示す数値列を算出する変換手段とを備えることを特徴とする音声特徴量算出装置を提供する。
【数３】
0004760179.tif 000004
【００２０】
かかる音声特徴量算出装置によれば、音声と比べ相対的に環境雑音の特徴量の成分を多く含むフィルタバンクに関する小さい値の対数値はより小さく変換され、環境雑音の特徴量の成分をあまり含まないフィルタバンクに関する大きい値の対数値はより大きく変換されると同時に、変換後の対数値が変換前の対数値の最小値と最大値の範囲を超えることがなく、小さい値の対数値に含まれる音声の特徴量の成分が過小評価されることがないため、例えば音声認識に用いられる際に望ましい認識結果をもたらす数値列が算出される。
【００２１】
また、本発明は、音声信号から前記音声信号のスペクトルを算出するスペクトル算出手段と、前記スペクトル算出手段により算出されたスペクトルに、所定の複数の周波数帯域の各々に応じたフィルタ処理を施すことにより、前記複数の周波数帯域の各々に関し、前記音声信号に含まれる当該周波数帯域内の周波数成分のパワーを示す指標値を算出するフィルタ手段と、前記複数の周波数帯域の各々に関し前記フィルタ手段により算出された複数の指標値の各々の対数値を算出する対数値算出手段と、前記複数の周波数帯域の各々に関し前記対数値算出手段により算出された複数の対数値の最小値をｍ、最大値をＭとしたとき、定数ｐ、定数ｑ（ただし、ｍ≦ｐ＜ｑ≦Ｍ）、定数ａ（ただし、ａ＞０）および定数ｃ（ただし、ｃ＞０）に関し、入力値ｘに対する出力値ｙが（ａ）ｘ＝ｍのときｙ≧ｍであり、（ｂ）ｘ＝Ｍのときｙ≦Ｍであり、（ｃ）ｍ≦ｘ≦Ｍの範囲において、ｘに対するｙの変化率が常に０以上であり、（ｄ）ｐ≦ｘ≦ｑの範囲において、ｘに対するｙの変化率の変化率が常に正であるとの条件を満たす次式（２）に従い、前記複数の指標値の各々を変換することにより、前記音声信号により示される音声の特徴量を示す数値列を算出する変換手段とを備えることを特徴とする音声特徴量算出装置を提供する。
【数４】
0004760179.tif 000005
【００２３】
また、前記フィルタ手段が用いるフィルタの好適な一例としては、メルスケール帯域フィルタがある。その場合、前記音声特徴量算出装置は、前記変換手段により算出された数値列を離散コサイン変換することにより、メル周波数ケプストラム係数列を算出する係数列算出手段を備えるように構成されてもよい。
【００２４】
また、本発明は、上記の音声特徴量算出装置により行われる処理をコンピュータに実行させるプログラムを提供する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
［実施形態］
図１は本発明の実施形態にかかる音声認識システム１の構成を示すブロック図である。音声認識システム１は上述した従来技術にかかる音声認識システム９と多くの点で共通しており、以下、異なる点のみ説明する。なお、図１においては、音声認識システム１と音声認識システム９で共通する構成部については図７におけるものと同じ符号が付されている。
【００２６】
音声認識システム１は音声認識システム９の音声特徴量算出装置９１の代わりに、音声特徴量算出装置１１を備えている。また、音声認識システム１は音声特徴量算出装置１１に対しユーザが指示を与えるために用いるキーボード１２を備えている。キーボード１２は複数のキーを備え、ユーザにより押下されたキーに応じた信号を音声特徴量算出装置１１に出力する。なお、キーボード１２の代わりに、例えばマウスポインタ等が用いられてもよい。
【００２７】
音声特徴量算出装置１１は、音声特徴量算出装置９１が備える構成部に加え、対数値算出部９１４と離散コサイン変換処理部９１５との間に介挿された変換部１０１を備えている。変換部１０１は、対数値算出部９１４により算出されるフィルタバンク出力値ｒk（ただし、ｋはフィルタバンク番号）の対数値Ｒkを受け取り、受け取った対数値Ｒkを入力値ｘとして上述した式（３）に代入することにより、対数値Ｒkに応じた出力値ｙを算出する。以下、対数値Ｒkに応じた出力値ｙを変形対数値γkと呼ぶ。
【００２８】
また、音声特徴量算出装置１１はユーザの操作に応じてキーボード１２から出力される信号に従い、変換部１０１に対しパラメータの指定を行う指定部１０２を備えている。この場合、指定部１０２が指定するパラメータは式（３）における定数ｎである。
【００２９】
音声特徴量算出装置１１における離散コサイン変換処理部９１５は、対数値算出部９１４により生成される対数値群Ｒ1、Ｒ2、・・・、ＲL（ただし、Ｌはフィルタバンクの総数）の代わりに、変換部１０１により算出された変形対数値群γ1、γ2、・・・、γLを受け取り、受け取った変形対数値群を上述した式（２）に従い離散コサイン変換することにより、Ｃi群、すなわちＭＦＣＣを算出する。ただし、音声認識システム１におけるＭＦＣＣは従来技術におけるＭＦＣＣとは異なる特性を有する対数値群を用いて生成されたものであるので、従来技術におけるＭＦＣＣとは異なる特性を備える。
【００３０】
図２は、式（３）で表される関数を横軸を入力値ｘ、縦軸を出力値ｙとする座標に描いたグラフである。ただし、図２においてグラフ１５、グラフ１６およびグラフ１７は、それぞれｎ＝１．５、ｎ＝３．０およびｎ＝４．５の場合のグラフを示しており、例としてｎ＝３．０の場合における対数値Ｒkに対する変形対数値γkが図示されている。
【００３１】
図２に示されるように、変換部１０１は入力値ｘとして対数値Ｒkを式（３）に代入することにより、出力値ｙとして変形対数値γkを算出するが、そのように算出される変形対数値γkは以下の特徴を備えている。
（イ）入力値の大小関係は出力値の大小関係において常に維持される。
（ロ）入力値が大きい領域（ｘ＝Ｍの左側近傍の領域）における出力値においては、入力値の大きさがほぼ維持される。
（ハ）入力値が小さい領域（ｘ＝ｍの右側近傍の領域）もしくは入力値が中程度の領域においては、入力値が大きい領域（ｘ＝Ｍの左側近傍の領域）における入力値に対する出力値の減少幅と比較して、減少幅がより大きい範囲が広く存在する。
（ニ）出力値は必ず入力値の最小値および最大値の範囲内に収まる。
【００３２】
環境雑音の特徴量の成分は、対数値群Ｒ1、Ｒ2、・・・、ＲLのうち、その値が小さいものにより多く含まれている。環境雑音のスペクトルのパワーは、全周波数帯域に関して、一般的に音声のスペクトルのパワーと比較して小さいためである。従って、上記の（ロ）および（ハ）のような特徴を有する変形対数値群γ1、γ2、・・・、γLにおいては、対数値群Ｒ1、Ｒ2、・・・、ＲLにおける場合と比較して、環境雑音の特徴量の成分が小さく評価され、音声の特徴量の成分はあまり小さく評価されないことになる。その結果、変形対数値群γ1、γ2、・・・、γLを用いて算出されるＣi群、すなわちＭＦＣＣもまた、対数値群Ｒ1、Ｒ2、・・・、ＲLを用いて算出されるＣi群、すなわちＭＦＣＣと比較して、環境雑音の特徴量の成分をより少なく含む指標となる。
【００３３】
ところで、上記の（ロ）および（ハ）のような特徴を有する変形対数値群γ1、γ2、・・・、γLを生成するためには、例えば次式（５）に従った変換を行うことも考えられる。
【数５】
0004760179.tif 000006
【００３４】
しかしながら、式（５）によれば、対数値群Ｒ1、Ｒ2、・・・、ＲLのうち最小値をとる対数値は０に変換され、最小値に近い対数値は０ではないものの、かなり小さい値に変換される。その結果、環境雑音の特徴量だけでなく、音声の特徴量のうち、スペクトルのパワーが小さい周波数帯域に関するものが過小評価されてしまう。その結果、式（５）に従うような変換により得られる変形対数値群を用いて算出されるＭＦＣＣによっては、望ましい音声認識の結果が得られない場合がある。
【００３５】
これに対し、変換部１０１により算出される変形対数値群γ1、γ2、・・・、γLは上記（ニ）の特徴を有するため、上記のような弊害を生ずることがない。
【００３６】
また、音声認識システム１においては、ユーザがキーボード１２を用いて音声特徴量算出装置１１に対し指示を与えることにより、パラメータｎを変更することができる。その結果、ユーザは図２に例示されるような異なる特性の関数の中から望ましいと思われる関数を容易に選択し、音声特徴量算出装置１１に対し異なる特定のＭＦＣＣの生成を行わせることができる。従って、環境雑音の状況に応じたより適するＭＦＣＣの生成が可能である。なお、学習モードにおいて用いられたパラメータは例えば変換部１０１において記憶され、認識モード時においては学習モードにおいて用いられたものと同じパラメータが用いられる。
【００３７】
以上のように、本発明の実施形態にかかる音声認識システム１によれば、環境雑音に関する特徴量をあまり含まないが音声に関する特徴量が過小評価されていない、という好ましい特性を備えたＭＦＣＣが算出される。その結果、従来技術にかかる音声認識システム９における場合と比較して、より精度の高い音声認識の結果が得られることになる。その際、音声特徴量算出装置１１は従来技術にかかる音声特徴量算出装置９１と比較し、式（３）に示される関数に対数値Ｒkをそれぞれ代入して変形対数値γkを算出する処理が追加されただけである。従って、リソースに制限のある装置によっても音声特徴量算出装置１１の実現が可能である。
【００３８】
［変形例］
ところで、上述した実施形態における変換部１０１は式（３）により対数値Ｒkを変形対数値γkに変換するものとして説明したが、それに限られず、以下の条件を満たす様々な関数が変換部１０１の変換において利用可能である。
対数値群Ｒ1、Ｒ2、・・・、ＲLの最小値をｍ、最大値をＭとしたとき、定数ｐおよび定数ｑ（ただし、ｍ≦ｐ＜ｑ≦Ｍ）に関し、入力値ｘに対する出力値ｙが
（ａ）ｘ＝ｍのときｙ≧ｍである。
（ｂ）ｘ＝Ｍのときｙ≦Ｍである。
（ｃ）ｍ≦ｘ≦Ｍの範囲において、ｘに対するｙの変化率が常に０以上である。
（ｄ）ｐ≦ｘ≦ｑの範囲において、ｘに対するｙの変化率の変化率が常に正である。
【００３９】
上記の条件を満たす関数による変換において算出される変形対数値群γ1、γ2、・・・、γLは、上述した（イ）乃至（ニ）の特徴を備えることになる。上記の条件を満たす関数の一例として、例えば上記の式（４）がある。式（４）はロジスティック曲線を最小値ｍおよび最大値Ｍを用いて変形したものである。図３および図４は式（４）で表される関数を横軸を入力値ｘ、縦軸を出力値ｙとする座標に描いたグラフである。ただし、図３においてグラフ２１、グラフ２２およびグラフ２３は、定数ａをａ＝１０で固定し、定数ｃをそれぞれｃ＝２０、ｃ＝１００およびｃ＝４００と変化させた場合の形状の変化を示しており、図４においてグラフ２４、グラフ２５およびグラフ２６は、定数ｃをｃ＝１００で固定し、定数ａをそれぞれａ＝２０、ａ＝１０およびａ＝７と変化させた場合の形状の変化を示している。このように、変換部１０１が式（４）に従った変換を行う場合、ユーザはキーボード１２を用いてパラメータａおよびパラメータｃを音声特徴量算出装置１１に対し指定することにより、より望ましい変換結果をもたらす関数を選択することができる。
【００４０】
さらに、変換部１０１は式（３）や式（４）で示されるような関数を用いて入力値から出力値への変換を行う代わりに、図５に示すような変換表を予め記憶しておき、変換表に従って同様の変換を行うようにしてもよい。変換部１０１が用いる変換表に含まれる入力値ｘと入力値ｙは、上記の（ａ）乃至（ｄ）の条件を満たすような数値の組である。また、変換表に含まれる数値の組は、例えば入力値の最小値ｍ＝０、入力値の最大値Ｍ＝１の場合を想定して作成されたものである。以下、ｍ＝０、Ｍ＝１として作成された変換表を「基準変換表」という。図６は、図５に示される変換表の入力値ｘおよび入力値ｙをプロットしたグラフである。
【００４１】
上記のように、基準変換表はｍ＝０、Ｍ＝１の場合のものであるため、変換部１０１は基準変換表をそのまま用いるのではなく、受け取った対数値群Ｒ1、Ｒ2、・・・、ＲLの最小値ｍおよびＭに応じて基準変換表を変換して用いる。具体的には、変換部１０１は基準変換変の入力値ｘおよびｙをそれぞれ（Ｍ−ｍ）倍したのち、入力値ｘおよびｙにそれぞれｍを加算したものを作成し、そのように作成した変換表を用いて、対数値群Ｒkを変形対数値γ1に変換する。また、変換表に含まれる入力値ｘおよび出力値ｙは離散値であるので、変換部１０１は入力値ｘに対する出力値ｙを算出する際、必要に応じて線形補間等により数値を補間する。
【００４２】
なお、上述した実施形態においては、音声信号のスペクトルを算出するにあたり、ＦＦＴ処理を行うものとしたが、その代わりに離散フーリエ変換処理等の他の方法を用いてもよい。また、上述した実施形態においては、メルスケールを用いたが、その代わりにバークスケール等の他の周波数軸を用いてもよい。さらに、メルスケール帯域フィルタの代わりに、フィルタバンク出力を行う他の種類のフィルタ群を用いるようにしてもよい。
【００４３】
また、上述した実施形態においては、ＭＦＣＣの算出を、離散コサイン変換を用いて行うものとしたが、離散コサイン変換の代わりに、離散逆フーリエ変換等の他の方式の直交変換を用いて音声の特徴量を示す係数列を算出するようにしてもよい。
【００４４】
また、音声特徴量算出装置１１は、専用のハードウェアにより実現されてもよいし、音信号の入出力が可能な汎用コンピュータにアプリケーションプログラムに従った処理を実行させることにより実現されてもよい。音声特徴量算出装置１１が汎用コンピュータにより実現される場合、音声特徴量算出装置１１の各構成部は、汎用コンピュータが備えるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）およびＣＰＵの制御下で動作するＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）が、アプリケーションプログラムに含まれる各モジュールに従った処理を同時並行して行うことにより、汎用コンピュータの機能として実現される。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の実施形態にかかる音声認識システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態にかかる変換部が用いる関数のグラフである。
【図３】本発明の実施形態にかかる変換部が用いる関数のグラフである。
【図４】本発明の実施形態にかかる変換部が用いる関数のグラフである。
【図５】本発明の実施形態にかかる変換部が用いる変換表である。
【図６】本発明の実施形態にかかる変換部が用いる変換表のグラフである。
【図７】従来技術にかかる音声認識システムの構成を示すブロック図である。
【図８】メルスケール帯域フィルタを示すグラフである。
【符号の説明】
【００４６】
１・９…音声認識システム、１１・９１…音声特徴量算出装置、１２…キーボード、９０…音声信号生成装置、９２…音声認識装置、１０１…変換部、１０２…指定部、９０１…音声信号生成部、９０２…発声区間切出部、９１１…窓かけ処理部、９１２…ＦＦＴ処理部、９１３…メルスケール帯域フィルタ処理部、９１４…対数値算出部、９１５…離散コサイン変換処理部、９２１…データベース、９２２…ＤＰマッチング部、９２３…判定部。
【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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