(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音声データから第１の特徴ベクトルを算出する第１の特徴ベクトル算出部と、
特徴ベクトルの音響尤度を算出するための音響モデルを用いて、前記第１の特徴ベクトル算出部が算出した第１の特徴ベクトルの騒音の音響尤度を算出する音響尤度算出部と、
前記音声データから第２の特徴ベクトルを算出する第２の特徴ベクトル算出部と、
特徴ベクトルが騒音であるか音声であるかを示す騒音度を算出するための判別モデルを用いて、前記第２の特徴ベクトル算出部が算出した第２の特徴ベクトルの騒音度を算出する騒音度算出部と、
前記音響尤度算出部が算出した前記第１の特徴ベクトルの騒音の音響尤度と、前記騒音度算出部が算出した前記第２の特徴ベクトルの騒音度に前記音響尤度算出部が算出した各音素の音響尤度の最大値を加算して算出した尤度との大きい方の値に基づいて、騒音の音響尤度を再計算する騒音尤度再計算部と、
前記音響尤度算出部が算出した音響尤度と、前記騒音尤度再計算部が再計算した騒音の音響尤度とを用いて、認識対象とする語彙のパターンとの照合を行い、前記音声データの認識結果を出力する照合部とを備えた音声認識装置。
【請求項２】
前記第２の特徴ベクトル算出部は、前記第１の特徴ベクトル算出部が算出した前記第１の特徴ベクトルと同一の特徴ベクトルを、前記第２の特徴ベクトルとして算出することを特徴とする請求項１記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記音響モデルは、一層以上の中間層を有するニューラルネットワークであり、
前記判別モデルは、前記音響モデルのニューラルネットの中間層または出力層に０層以上の中間層および一層の出力層を追加したニューラルネットワークであり、前記追加した中間層および出力層のパラメータのみを学習したものであることを特徴とする請求項２記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記第２の特徴ベクトル算出部は、前記第１の特徴ベクトル算出部が算出した前記第１の特徴ベクトルとは異なる１次元以上の特徴ベクトルを、前記第２の特徴ベクトルとして算出することを特徴とする請求項１記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記音響モデルは、一層以上の中間層を持つニューラルネットワークであり、
前記判別モデルは、前記音響モデルのニューラルネットの中間層または出力層に０層以上の中間層および一層の出力層を追加したニューラルネットワークであり、前記追加した最初の中間層または出力層への入力データとして、前記第２の特徴ベクトル算出部が算出した第２の特徴ベクトルの特徴量を追加し、前記追加した中間層および出力層のパラメータのみを学習したものであることを特徴とする請求項３記載の音声認識装置。
【請求項６】
第１の特徴ベクトル算出部が、入力された音声データから第１の特徴ベクトルを算出するステップと、
音響尤度算出部が、特徴ベクトルの音響尤度を算出するための音響モデルを用いて、前記第１の特徴ベクトルの騒音の音響尤度を算出するステップと、
第２の特徴ベクトル算出部が、前記音声データから第２の特徴ベクトルを算出するステップと、
騒音度算出部が、特徴ベクトルが騒音であるか音声であるかを示す騒音度を算出するための判別モデルを用いて、前記第２の特徴ベクトルの騒音度を算出するステップと、
騒音尤度再計算部が、前記第１の特徴ベクトルの騒音の音響尤度と、前記第２の特徴ベクトルの騒音度に前記算出された各音素の音響尤度の最大値を加算して算出した尤度との大きい方の値に基づいて、騒音の音響尤度を再計算するステップと、
照合部が、前記算出された音響尤度と、前記再計算された騒音の音響尤度とを用いて、認識対象とする語彙のパターンとの照合を行い、前記音声データの認識結果を出力するステップとを備えた音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、騒音下での音声認識の認識性能を向上させる技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
音声認識は、入力信号中から発話した音声区間を切り出して、予め用意してある標準パターンと照合を行うことによってなされる。発話先頭が無声子音の場合や発声が弱い場合には、正確に音声区間を切り出すことが困難なため、音声区間の切り出しは、発話の前後に若干のマージン（例えば、200msec）区間を付加して行われるのが通常である。マージン区間には、音声が含まれない区間、すなわち周囲の環境騒音（以下、騒音と記載する）のみが含まれる可能性がある。このため、音声認識に使用する標準パターンとして、音声の標準パターンだけでなく、騒音の標準パターンも予め作成しておき、音声認識時には、マージン区間を含めてパターンマッチングを行うことが一般的である。【０００３】
しかし、騒音の種類は多様であるため、全ての騒音に対する標準パターンを予め作成しておくことは困難である。認識時の騒音区間が、騒音の標準パターンと大きく異なる場合、音声の標準パターンのほうが騒音の標準パターンよりも騒音区間に対する類似度である尤度が高くなり、騒音を音声と誤認識する原因となるという問題があった。【０００４】
この問題を解決する技術として、特許文献１には、入力データの特徴量に基づいて騒音の標準パターンであるガベジモデルの尤度を補正する音声認識装置が開示されている。特許文献１の音声認識装置では、入力データの種々の特徴量を用いて、尤度の計算対象とする区間が騒音らしいか、音声らしいかを判定し、尤度の計算対象とする区間が騒音らしい場合は、ガベジモデルの尤度に正の値を加える。これにより、騒音区間において、音声の標準パターンが騒音の標準パターンよりも尤度が高くなり、音声であると誤認識する原因となるという現象を低減させている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−１７７３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記特許文献１に記載された音声認識装置では、ガベジモデルの尤度を補正する方式であるため、ガベジモデル作成時に使用した騒音データと、音声認識時の騒音データの特徴量とが大きく異なると、例えば補正前のガベジモデルの尤度の低下が大きい場合、尤度を補正しても、音声の標準パターンの尤度の方がより高くなる現象が解消されないという課題があった。【０００７】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、騒音の標準パターンを作成する際に使用した騒音データと、音声認識時の騒音データとの特徴量が大きく異なる場合でも、音声認識の性能の低下を抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明に係る音声認識装置は、入力された音声データから第１の特徴ベクトルを算出する第１の特徴ベクトル算出部と、特徴ベクトルの音響尤度を算出するための音響モデルを用いて、第１の特徴ベクトル算出部が算出した第１の特徴ベクトルの騒音の音響尤度を算出する音響尤度算出部と、音声データから第２の特徴ベクトルを算出する第２の特徴ベクトル算出部と、特徴ベクトルが騒音であるか音声であるかを示す騒音度を算出するための判別モデルを用いて、第２特徴ベクトル算出部が算出した第２の特徴ベクトルの騒音度を算出する騒音度算出部と、音響尤度算出部が算出した第１の特徴ベクトルの騒音の音響尤度と、騒音度算出部が算出した第２の特徴ベクトルの騒音度に音響尤度算出部が算出した各音素の音響尤度の最大値を加算して算出した尤度との大きい方の値に基づいて、騒音の音響尤度を再計算する騒音尤度再計算部と、音響尤度算出部が算出した音響尤度と、騒音尤度再計算部が再計算した騒音の音響尤度とを用いて、認識対象とする語彙のパターンとの照合を行い、音声データの認識結果を出力する照合部とを備えるものである。
【発明の効果】
【０００９】
この発明によれば、騒音の標準パターンを作成する際に使用した騒音データと、音声認識時の騒音データとの特徴量が大きく異なる場合でも、音声認識の性能の低下を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１に係る音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る音声認識装置の音響モデルの一例を示す図である。
【図３】図３Ａ、図３Ｂは、実施の形態１に係る音声認識装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図４】実施の形態１に係る音声認識装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】実施の形態２に係る音声認識装置の判別モデルの一例を示す構成を示す図である。
【図６】実施の形態３に係る音声認識装置の判別モデルの一例を示す構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る音声認識装置１００の構成を示すブロック図である。
音声認識装置１００は、音声区間抽出部１、第１の特徴ベクトル算出部２、第２の特徴ベクトル算出部３、音響尤度算出部４、音響モデル格納部５、騒音度算出部６、判別モデル格納部７、騒音尤度再計算部８、照合部９および語彙モデル格納部１０を備える。
【００１２】
音声区間抽出部１は、入力データから音声を含む区間を抽出する。音声区間抽出部１は、抽出した音声を含む区間の音声データを第１の特徴ベクトル算出部２および第２の特徴ベクトル算出部３に出力する。音声区間抽出部１は、例えば入力データのパワーを算出し、パワーが予め設定された閾値以上の区間の前後に予め設定したマージン（例えば、200msec）を加えた区間を抽出する。発話先頭が無声子音の場合または発声が弱い場合、区間のパワーが予め設定した閾値未満となり、音声区間が欠落する場合がある。音声区間抽出部１が、パワーが予め設定された閾値以上の区間の前後に予め設定したマージンを加えた区間を抽出することにより、上述した音声区間の欠落を抑制することができる。なお、マージンとして加えた区間には、音声と騒音の両方が含まれている可能性がある。
【００１３】
第１の特徴ベクトル算出部２は、音声区間抽出部１が抽出した音声データをフレームと呼ぶ短い時間区間に分割する。第１の特徴ベクトル算出部２は、分割した各フレームに音声認識用の音響分析を行い、音声認識用の特徴ベクトル（以下、第１の特徴ベクトルと記載する）を算出する。第１の特徴ベクトルは、ＭＦＣＣ（Mel-Frequency Cepstrum Coefficients）の１次から１２次までの１２次元のベクトルとする。第１の特徴ベクトル算出部２は、算出した第１の特徴ベクトルを音響尤度算出部４に出力する。
【００１４】
第２の特徴ベクトル算出部３は、音声区間抽出部１が抽出した音声データを、第１の特徴ベクトル算出部２と同様のフレームに分割する。第２の特徴ベクトル算出部３は、各フレームに音声と騒音とを判別するための音響分析を行い、音声と騒音とを判別するための特徴ベクトル（以下、第２の特徴ベクトルと記載する）を算出する。第２の特徴ベクトル算出部３は、算出した第２の特徴ベクトルを騒音度算出部６に出力する。
ここでは、第２の特徴ベクトルは、第１の特徴ベクトルであるＭＦＣＣの１２次元データに、自己相関係数の高次のピーク値を加えた１３次元のベクトルとする。自己相関係数の高次とは、音声の基本周波数である８０Ｈｚから３５０Ｈｚに相当する次数とする。自己相関係数の高次のピーク値は、母音と騒音の判別に有効な特徴量であるため、音声と騒音の第２の特徴ベクトルの１要素として用いる。
【００１５】
音響尤度算出部４は、第１の特徴ベクトル算出部２が算出した第１の特徴ベクトルと音響モデル格納部５に格納された音響モデルとを、フレーム毎に照合し、各音素および騒音の音響尤度の時系列を算出する。音響尤度算出部４は、算出した各音素および騒音の音響尤度の時系列を騒音尤度再計算部８に出力する。
ここで、音素とは、母音と子音のことである。また、尤度とは、類似と同等の指標であり、例えば、母音ａの尤度が高いフレームは、当該フレームが母音ａのデータである確率が高いことを意味する。
【００１６】
音響モデル格納部５は、音響モデルを格納する。音響モデルは、例えば、ＤＮＮ（Deep Neural Network）で構成される。音響モデルであるＤＮＮの例を図２に示す。
図２は、実施の形態１に係る音声認識装置１００の音響モデルの一例を示す図である。
図２に示すように、ＤＮＮの出力ユニットを各音素（図２における「あ」、「い」、・・・、「ん」等）、および騒音区間に対応させる。そして、各音素および騒音の尤度を出力するように、予め学習を行う。学習には、多数の話者の音声データを分析した音声認識用特徴ベクトルを用いる。また、学習に用いる音声データは、発話の前後に背景騒音の区間が存在するデータを用いることにより、騒音に対する出力ユニットも学習する。
【００１７】
騒音度算出部６は、第２の特徴ベクトル算出部３の出力である各フレームの第２の特徴ベクトルを、判別モデル格納部７に格納された判別モデルである音声ＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）および騒音ＧＭＭと照合させる。騒音度算出部６は、音声ＧＭＭの尤度Ｇｓ、および騒音ＧＭＭの尤度Ｇｎを求め、以下の式（１）に基づいて騒音度Ｐｎを算出する。
Ｐｎ＝Ｇｎ−Ｇｓ            （１）
式（１）に示すとおり、騒音度Ｐｎは、騒音ＧＭＭおよび音声ＧＭＭの尤度差であることから、後述する照合に用いるフレームのデータが騒音らしければ正の値を取り、音声らしければ負の値を取る。
【００１８】
判別モデル格納部７は、騒音度算出部６に入力された各フレームのデータが音声であるか、騒音であるかを判別するための判別モデルを格納する。この実施の形態１では、判別モデルとしてＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）を用いる場合を示す。判別モデル格納部７は、音声ＧＭＭおよび騒音ＧＭＭで構成されたＧＭＭを格納する。音声ＧＭＭは、多数の話者の多様な発話データの音声と騒音とを判別するための特徴ベクトルを用いて学習を行ったものである。また、騒音ＧＭＭは、音声認識装置１００が使用されると想定される環境下での多様な騒音データにおける音声と騒音とを判別するための特徴ベクトルを用いて学習を行ったものである。
【００１９】
判別モデルは、各フレームのデータの音声と騒音とを判別することが目的のモデルであり、音声がどの音素であるかを判別することが目的のモデルではない。音声ＧＭＭは、音響モデル格納部５に格納された音響モデルの学習に使用する音声データよりも少ないデータを用いた学習で得られる。一方、騒音ＧＭＭは、音響モデル格納部５に格納された音響モデルの学習データよりも多様な騒音を用いて学習することにより、多様な騒音に対して高精度に音声と騒音との判別を行うことができる。
【００２０】
騒音尤度再計算部８は、音響尤度算出部４の出力である各音素と騒音の音響尤度、および騒音度算出部６の出力である騒音度Ｐｎを入力として、以下の式（２）に基づいて再計算騒音尤度Ｌｎを算出する。
Ｌｎ＝ＭＡＸ（Ｌｎ０，Ｌｎ１）        （２）
上述した式（２）におけるＬｎ０は音響尤度算出部４から入力された騒音の音響尤度、Ｌｎ１は騒音度Ｐｎに基づいて、以下の式（３）を用いて算出した尤度である。
Ｌｎ１＝Ｌｍａｘ＋α＊Ｐｎ            （３）
上述した式（３）におけるＬｍａｘは、音響尤度算出部４から出力された各音素の音響尤度の最大値、αは実験的に定めた正の定数である。
【００２１】
式（３）に示すとおり、騒音度Ｐｎが正の値である場合に、Ｌｎ１はＬｍａｘ以上の値となる。従って、式（２）で計算される再計算騒音尤度ＬｎもＬｍａｘ以上の値となる。前述したとおり、Ｌｍａｘは各音素の音響尤度の最大値であることから、再計算騒音尤度Ｌｎは各音素の音響尤度以上の値となることが保障される。従って、騒音区間において音素の音響尤度の方が騒音の音響尤度より高くなるのを防止することができる。これにより、音声認識装置１００において、騒音らしい区間を音声らしい区間として誤認識するのを抑制することができる。また、式（３）に示すように、騒音度Ｐｎが負の値である場合には、Ｌｎ１はＬｍａｘより小さい値となり、騒音らしくない区間において、再計算騒音尤度Ｌｎが不適切に高い値になるのを防止することができる。
騒音尤度再計算部８は、算出した再計算騒音尤度Ｌｎと、音響尤度算出部４が算出した各音素の音響尤度とを、照合部９に出力する。
【００２２】
照合部９は、騒音尤度再計算部８から出力された再計算騒音尤度Ｌｎおよび各音素の音響尤度を入力として、語彙モデル格納部１０に格納された認識対象語彙の語彙モデルの各語彙の標準パターンとビタビアルゴリズムとを用いて照合を行い、各語彙の尤度を算出する。照合部９は、算出した尤度が最も高い語彙を認識結果として出力する。
【００２３】
語彙モデル格納部１０は、認識対象とする語彙の標準パターンを格納する。語彙の標準パターンは、例えば音素単位のＨＭＭ（Hidden Markov Model）を接続して作成する。
語彙モデル格納部１０に格納される標準パターンを、認識対象が日本の都道府県名である場合を例に、説明する。例えば「東京（とーきょー）」という語彙の場合、音素系列は、「t,o,o,k,j,o,o」なので、当該音素のＨＭＭを接続して標準パターンを作成する。ただし、照合対象とする入力データは、音声区間の前後にマージン区間が付加されているので、標準パターンは認識語彙の音素系列の前後に騒音のＨＭＭを付加して構成される。従って、語彙「東京（とーきょー）」の場合、標準パターンは、「#,t,o,o,k,j,o,o,#」となる。ここで#は、騒音のＨＭＭを表すものとする。
【００２４】
なお、ＨＭＭを用いた通常の音声認識では、音響尤度はＨＭＭを用いて計算する。一方、音声認識装置１００では、音響尤度算出部４および騒音尤度再計算部８において、各音素と騒音の音響尤度を計算しているため、ＨＭＭを用いて音響尤度を計算する処理に替えて、各音素と騒音の音響尤度を用いている。例えば、音素ａのＨＭＭの音響尤度として、音響尤度算出部４が算出した音素ａの音響尤度を用いる。
【００２５】
次に、音声認識装置１００のハードウェア構成例を説明する。
図３Ａおよび図３Ｂは、音声認識装置１００のハードウェア構成例を示す図である。
音声認識装置１００における音声区間抽出部１、第１の特徴ベクトル算出部２、第２の特徴ベクトル算出部３、音響尤度算出部４、騒音度算出部６、騒音尤度再計算部８および照合部９の各機能は、処理回路により実現される。即ち、音声認識装置１００は、上記各機能を実現するための処理回路を備える。当該処理回路は、図３Ａに示すように専用のハードウェアである処理回路１００ａであってもよいし、図３Ｂに示すようにメモリ１００ｃに格納されているプログラムを実行するプロセッサ１００ｂであってもよい。
【００２６】
図３Ａに示すように、音声区間抽出部１、第１の特徴ベクトル算出部２、第２の特徴ベクトル算出部３、音響尤度算出部４、騒音度算出部６、騒音尤度再計算部８および照合部９が専用のハードウェアである場合、処理回路１００ａは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-programmable Gate Array）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。音声区間抽出部１、第１の特徴ベクトル算出部２、第２の特徴ベクトル算出部３、音響尤度算出部４、騒音度算出部６、騒音尤度再計算部８および照合部９の各部の機能それぞれを処理回路で実現してもよいし、各部の機能をまとめて１つの処理回路で実現してもよい。
【００２７】
図３Ｂに示すように、音声区間抽出部１、第１の特徴ベクトル算出部２、第２の特徴ベクトル算出部３、音響尤度算出部４、騒音度算出部６、騒音尤度再計算部８および照合部９がプロセッサ１００ｂである場合、各部の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ１００ｃに格納される。プロセッサ１００ｂは、メモリ１００ｃに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、音声区間抽出部１、第１の特徴ベクトル算出部２、第２の特徴ベクトル算出部３、音響尤度算出部４、騒音度算出部６、騒音尤度再計算部８および照合部９の各機能を実現する。即ち、音声区間抽出部１、第１の特徴ベクトル算出部２、第２の特徴ベクトル算出部３、音響尤度算出部４、騒音度算出部６、騒音尤度再計算部８および照合部９は、プロセッサ１００ｂにより実行されるときに、後述する図４に示す各ステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ１００ｃを備える。また、これらのプログラムは、音声区間抽出部１、第１の特徴ベクトル算出部２、第２の特徴ベクトル算出部３、音響尤度算出部４、騒音度算出部６、騒音尤度再計算部８および照合部９の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。
【００２８】
ここで、プロセッサ１００ｂとは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、処理装置、演算装置、プロセッサ、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、またはＤＳＰ（Digital Signal Processor）などのことである。
メモリ１００ｃは、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically EPROM）等の不揮発性または揮発性の半導体メモリであってもよいし、ハードディスク、フレキシブルディスク等の磁気ディスクであってもよいし、ミニディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の光ディスクであってもよい。
【００２９】
なお、音声区間抽出部１、第１の特徴ベクトル算出部２、第２の特徴ベクトル算出部３、音響尤度算出部４、騒音度算出部６、騒音尤度再計算部８および照合部９の各機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。このように、音声認識装置１００における処理回路１００ａは、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。
【００３０】
次に、音声認識装置１００の動作について説明する。
図４は、実施の形態１に係る音声認識装置１００の動作を示すフローチャートである。
音声認識装置１００にデータが入力されると（ステップＳＴ１）、音声区間抽出部１は、当該入力データからパワーが閾値以上の区間の前後に予め設定したマージンを加えた区間を音声区間として抽出する（ステップＳＴ２）。音声区間抽出部１は、抽出した音声区間の音声データを第１の特徴ベクトル算出部２および第２の特徴ベクトル算出部３に出力する。第１の特徴ベクトル算出部２は、ステップＳＴ２において抽出された音声区間の音声データをフレームに分割し、各フレームに対して音声認識用の音響分析を行い、第１の特徴ベクトルを算出する（ステップＳＴ３）。第１の特徴ベクトル算出部２は、算出した第１の特徴ベクトルを音響尤度算出部４に出力する。
【００３１】
音響尤度算出部４は、ステップＳＴ３において算出された各フレームの第１の特徴ベクトルと、音響モデル格納部５に格納された音響モデルとを照合し、各音素および騒音の音響尤度を算出する（ステップＳＴ４）。音響尤度算出部４は、算出した音響尤度を騒音尤度再計算部８に出力する。第２の特徴ベクトル算出部３は、第１の特徴ベクトル算出部２と並行して動作し、ステップＳＴ２において抽出された音声区間の音声データをフレームに分割し、各フレームに対して音声と騒音とを判別するための音響分析を行い、第２の特徴ベクトルを算出する（ステップＳＴ５）。第２の特徴ベクトル算出部３は、算出した第２の特徴ベクトルを騒音度算出部６に出力する。
【００３２】
騒音度算出部６は、ステップＳＴ５で算出された第２の特徴ベクトルと、判別モデル格納部７に格納された判別モデルである音声ＧＭＭおよび騒音ＧＭＭとを照合し、音声ＧＭＭの尤度Ｇｓ、および騒音ＧＭＭの尤度Ｇｎを算出する（ステップＳＴ６）。騒音度算出部６は、ステップＳＴ６で算出した音声ＧＭＭの尤度Ｇｓ、および騒音ＧＭＭの尤度Ｇｎを用いて、上述した式（１）に基づいて騒音度Ｐｎを算出する（ステップＳＴ７）。騒音度算出部６は、算出した騒音度Ｐｎを騒音尤度再計算部８に出力する。
【００３３】
騒音尤度再計算部８は、ステップＳＴ４において算出された各音素および騒音の音響尤度と、ステップＳＴ７で算出された騒音度Ｐｎとを用いて、上述した式（２）に基づいて再度計算した再計算騒音尤度Ｌｎを算出する（ステップＳＴ８）。騒音尤度再計算部８は、算出した再計算騒音尤度Ｌｎと、各音素の音響尤度とを照合部９に出力する（ステップＳＴ９）。
【００３４】
照合部９は、ステップＳＴ９において騒音尤度再計算部８から出力された再計算騒音尤度Ｌｎおよび各音素の音響尤度を入力として、語彙モデル格納部１０に格納された語彙モデルの各語彙の標準パターンとビタビアルゴリズムとを用いて照合を行い、各語彙の尤度を算出する（ステップＳＴ１０）。照合部９は、ステップＳＴ１０で算出した各語彙の尤度のうち、最も高い尤度の語彙を認識結果とする（ステップＳＴ１１）。照合部９は、ステップＳＴ１１で取得した認識結果を外部に出力し（ステップＳＴ１２）、処理を終了する。
【００３５】
以上のように、実施の形態１によれば、入力された音声データから第１の特徴ベクトルを算出する第１の特徴ベクトル算出部２と、特徴ベクトルの音響尤度を算出するための音響モデルを用いて、第１の特徴ベクトルの音響尤度を算出する音響尤度算出部４と、音声データから第２の特徴ベクトルを算出する第２の特徴ベクトル算出部３と、特徴ベクトルが騒音であるか音声であるかを示す騒音度を算出するための判別モデルを用いて、第２の特徴ベクトルの騒音度を算出する騒音度算出部６と、算出された第１の特徴ベクトルの音響尤度と、算出された第２の特徴ベクトルの騒音度とに基づいて、騒音の音響尤度を再計算する騒音尤度再計算部８と、算出された音響尤度と、再計算された騒音の音響尤度とを用いて、認識対象とする語彙のパターンとの照合を行い、音声データの認識結果を出力する照合部９とを備えるように構成したので、騒音区間において、音素の尤度が騒音の尤度を上回るのを抑制し、騒音区間において騒音の標準パターンに適切な尤度を付すことができる。これにより、音声認識装置の認識性能を向上させることができる。
【００３６】
実施の形態２．
この実施の形態２では、判別モデルとしてニューラルネットワークを用いる構成を示す。
実施の形態２の音声認識装置１００の構成は、図１で示した実施の形態１の音声認識装置１００の構成と同一であるためブロック図の記載を省略する。また、実施の形態２の音声認識装置１００の各構成は、実施の形態１で使用した符号と同一の符号を付して説明する。
【００３７】
第１の特徴ベクトル算出部２と第２の特徴ベクトル算出部３との構成は同一とする。よって、第１の特徴ベクトル算出部２が算出した第１の特徴ベクトルと、第２の特徴ベクトル算出部３が算出した第２の特徴ベクトルは同一の特徴ベクトルである。
【００３８】
音響モデル格納部５に格納された音響モデルは、一層以上の中間層を有するニューラルネットワークである。
判別モデル格納部７に格納された判別モデルは、音響モデル格納部５に格納された音響モデルのニューラルネットの中間層または出力層に、０層以上の中間層と一層の出力層を追加したニューラルネットワークである。
【００３９】
図５は、実施の形態２に係る音声認識装置１００の判別モデルの一例を示す図である。
図５で示した判別モデルは、音響モデルのニューラルネットに、一層の中間層と、一層の出力層が追加されて構成されている。判別モデルのニューラルネットワークへの入力は、音声認識用の第２の特徴ベクトルＡである。判別モデルのニューラルネットワークの出力ユニットは２つあり、一方の出力ユニットＢは音声の尤度に対応し、他方の出力ユニットＣは騒音の尤度に対応している。出力ユニットＢの出力を実施の形態１で示した音声ＧＭＭの尤度Ｇｓと置き換え、出力ユニットＣの出力を騒音ＧＭＭの尤度Ｇｎと置き換えて式（１）に適用することにより、実施の形態１と同様に、式（１）に基づいて騒音度が算出される。
【００４０】
判別モデルは、追加した層のパラメータのみ別途学習が行われ、その他のパラメータについては、音響モデル格納部５に格納された音響モデルと同一のパラメータとする。判別モデルにおいて学習が必要となるのは、追加した層のパラメータのみのため、音響モデル格納部５に格納された音響モデルの学習と比較して、学習すべきパラメータが少なくなり、学習の高速化が実現される。
【００４１】
騒音度算出部６は、第２の特徴ベクトル算出部３が算出した音声認識用の第２の特徴ベクトルを、判別モデル格納部７に格納された判別モデルのニューラルネットワークに入力する。騒音度算出部６は、出力ユニットの一方の出力を式（１）の音声尤度Ｇｓに適用し、出力ユニットの他方の出力を式（１）の騒音尤度Ｇｎに適用する。騒音度算出部６は、式（１）に基づいて、騒音度Ｐｎを算出する。
【００４２】
以上のように、この実施の形態２によれば、第２の特徴ベクトル算出部３は、第１の特徴ベクトル算出部２が算出した第１の特徴ベクトルと同一の特徴ベクトルを、第２の特徴ベクトルとして算出し、音響モデルは、一層以上の中間層を有するニューラルネットワークであり、判別モデルは、音響モデルのニューラルネットの中間層または出力層に０層以上の中間層および一層の出力層を追加したニューラルネットワークであり、追加した中間層および出力層のパラメータのみを学習するように構成したので、判別モデルにおいて必要となる学習は、音響モデルに対して追加された層のパラメータのみとすることができ、判別モデルの学習を高速で行うことができる。これにより、音響モデルの学習データよりも多様な騒音を用いて、判別モデルの学習を行うことができ、多様な騒音を、高精度に、音声と区別することが可能になる。
【００４３】
実施の形態３．
この実施の形態３では、ニューラルネットワークの中間層または出力層への入力データとして、第２の特徴ベクトル算出部３が算出した特徴ベクトルを加える構成を示す。
実施の形態３の音声認識装置１００の構成は、図１で示した実施の形態１の音声認識装置１００の構成と同一であるためブロック図の記載を省略する。また、実施の形態３の音声認識装置１００の各構成は、実施の形態１で使用した符号と同一の符号を付して説明する。
【００４４】
第２の特徴ベクトル算出部３は、第１の特徴ベクトル算出部２が算出する第１の特徴ベクトルとは異なる１次元以上の第２の特徴ベクトルを算出する。第２の特徴ベクトル算出部３は、例えば自己相関係数の高次のピーク値を算出する。自己相関係数の高次とは、音声の基本周波数である８０から３５０Ｈｚに相当する次数とする。自己相関係数の高次のピーク値は、母音と騒音の判別に有効な特徴量であるため、音声と騒音とを判別するための特徴ベクトルの１つの要素として用いる。
【００４５】
音響モデル格納部５に格納された音響モデルは、一層以上の中間層を有するニューラルネットワークである。
判別モデル格納部７に格納された判別モデルは、音響モデル格納部５に格納された音響モデルのニューラルネットの中間層または出力層に、０層以上の中間層と一層の出力層を追加したニューラルネットワークである。さらに、判別モデルは、追加した最初の中間層または出力層への入力データとして、第２の特徴ベクトル算出部３が算出したパラメータ学習用の第２の特徴ベクトルの特徴量を新たに加えたものである。第３の特徴ベクトルは、上述したように、自己相関関数の高次のピーク値であり、１次元のベクトルである。
【００４６】
図６は、実施の形態３に係る音声認識装置１００の判別モデルの一例を示す図である。
図６に示すように、判別モデルは、音響モデルのニューラルネットに、一層の中間層と、一層の出力層とを追加して構成している。また、判別モデルは、追加された一層の中間層に、パラメータ学習用の第２の特徴ベクトルの特徴量Ｄを新たに加えて構成している。
判別モデルのニューラルネットワークへの入力は、音声認識用の第２の特徴ベクトルＡである。判別モデルのニューラルネットワークの出力ユニットは２つあり、一方の出力ユニットＢは音声の尤度に対応し、他方の出力ユニットＣは騒音の尤度に対応している。出力ユニットＢの出力を実施の形態１で示した音声ＧＭＭの尤度Ｇｓと置き換え、出力ユニットＣの出力を騒音ＧＭＭの尤度Ｇｎと置き換えることにより、実施の形態１と同様に、式（１）に基づいて騒音度が算出される。
【００４７】
判別モデルは、追加した層のパラメータのみ別途学習が行われ、その他のパラメータについては、音響モデル格納部５に格納された音響モデルと同一のパラメータとする。判別モデルにおいて学習が必要なのは、追加した層のみのパラメータのみのため、音響モデル格納部５に格納された音響モデルの学習と比較して、学習すべきパラメータが少なくなり、学習の高速化が実現される。
【００４８】
騒音度算出部６は、第２の特徴ベクトル算出部３が算出した、音声認識用の第２の特徴ベクトルを、判別モデル格納部７に格納された判別モデルのニューラルネットワークに入力する。騒音度算出部６は、出力ユニットの一方の出力を式（１）の音声尤度Ｇｓに適用し、出力ユニットの他方の出力を式（１）の騒音尤度Ｇｎに適用する。騒音度算出部６は、式（１）に基づいて、騒音度Ｐｎを算出する。
【００４９】
以上のように、この実施の形態３によれば、第２の特徴ベクトル算出部３は、第１の特徴ベクトル算出部２が算出した第１の特徴ベクトルとは異なる１次元以上の特徴ベクトルを、第２の特徴ベクトルとして算出し、音響モデルは、一層以上の中間層を持つニューラルネットワークであり、判別モデルは、音響モデルのニューラルネットの中間層または出力層に０層以上の中間層および一層の出力層を追加したニューラルネットワークであり、追加した最初の中間層または出力層への入力データとして、第２の特徴ベクトル算出部３が算出した第２の特徴ベクトルの特徴量を追加し、追加した中間層および出力層のパラメータのみを学習するように構成したので、音声と騒音の判別精度を向上させることができる。また、判別モデルにおいて必要となる学習は、音響モデルに対して追加された層のパラメータのみとすることができ、判別モデルの学習を高速で行うことができる。これにより、音響モデルの学習データよりも多様な騒音を用いて、判別モデルの学習を行うことができ、多様な騒音を、高精度に、音声と区別することが可能になる。
【００５０】
また、この実施の形態３によれば、ニューラルネットワークに追加した最初の中間層または出力層への入力データとして第２の特徴ベクトル算出部３が算出した特徴ベクトルを新たに加えるように構成したので、音声と騒音の判別精度を向上させることができる。
【００５１】
上記以外にも、本発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、各実施の形態の任意の構成要素の変形、または各実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５２】
この発明に係る音声認識装置は、判定精度の向上が求められる騒音環境下で使用される機器等に適用し、音声と騒音とを正確に区別した音声認識処理を実現するのに適している。
【符号の説明】
【００５３】
１  音声区間抽出部、２  第１の特徴ベクトル算出部、３  第２の特徴ベクトル算出部、４  音響尤度算出部、５  音響モデル格納部、６  騒音度算出部、７  判別モデル格納部、８  騒音尤度再計算部、９  照合部、１０  語彙モデル格納部、１００  音声認識装置。
【要約】
入力された音声データから第１の特徴ベクトルを算出する第１の特徴ベクトル算出部（２）と、特徴ベクトルの音響尤度を算出するための音響モデルを用いて、第１の特徴ベクトルの音響尤度を算出する音響尤度算出部（４）と、音声データから第２の特徴ベクトルを算出する第２の特徴ベクトル算出部（３）と、特徴ベクトルが騒音であるか音声であるかを示す騒音度を算出するための判別モデルを用いて、第２の特徴ベクトルの騒音度を算出する騒音度算出部（６）と、第１の特徴ベクトルの音響尤度と、第２の特徴ベクトルの騒音度とに基づいて、騒音の音響尤度を再計算する騒音尤度再計算部（８）と、算出された音響尤度と、再計算された騒音の音響尤度とを用いて、認識対象とする語彙のパターンとの照合を行い、音声データの認識結果を出力する照合部（９）とを備える。【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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