(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識方法であって、
入力音声を分割することによって検出音声及び被認識音声を取得するステップであって、前記検出音声に含まれる音声データの長さが前記被認識音声に含まれる音声データの長さ未満である、ステップと、
取得した前記検出音声を異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルと比較した後、雑音タイプ検出エンジンにより、前記検出音声との差が最小となる音声訓練サンプルに対応するサンプル環境を検出環境タイプとして選択するステップであって、前記サンプル環境が静かな環境及び雑音環境を含む、ステップと、
保存領域を検出し、認識可能な前回の環境タイプが前記保存領域に存在する場合、前記検出環境タイプと前記前回の環境タイプとの比較結果に従って音声補正指示を出力するステップであって、前記前回の環境タイプが静かな環境又は雑音環境である、ステップと、
音声エンジンにより、前記音声補正指示に従って前記被認識音声に対する補正を制御し、初期認識結果を出力するステップと、
雑音タイプ検出エンジンにより、受信した前記被認識音声を異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルと別々に比較し、前記被認識音声との差が最小となる音声訓練サンプルに対応するサンプル環境を現在の環境タイプとして選択するステップと、
前記現在の環境タイプを前記保存領域に保存し、所定の持続時間後に前記現在の環境タイプを破棄するステップと、
前記初期認識結果の信頼値を前記現在の環境タイプに従って調整した後、最終認識結果を出力するステップと
を含む方法。
【請求項２】
認識可能な前回の環境タイプが前記保存領域に存在する場合、前記検出環境タイプと前記前回の環境タイプとの比較の結果に従って音声補正指示を出力するステップが、
前記前回の環境タイプと、前記入力音声に対する前記前回の環境タイプの有効インパクト持続時間Tとを取得するステップと、
前記検出音声の入力のための時間と前回の音声入力のための時間との間の時間差tと、前記検出環境タイプに対する前記前回の環境タイプのインパクト値w（t）とを計算するステップであって、w（t）は時間tと共に減衰するトランケーション関数であり、w（t）の値は異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルの訓練サンプルデータによって取得し、t及びTの値は正の整数である、ステップと、
前記前回の環境タイプと前記検出環境タイプとの間のバランス関係を決定するステップと、
前記前回の環境タイプ及び前記検出環境タイプの両方が雑音環境であるとき、音声品質向上のために用いられる音声補正指示を出力するステップと、
前記前回の環境タイプ及び前記検出環境タイプの両方が静かな環境であるとき、雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を出力するステップと、
前記前回の環境タイプが雑音環境であり、前記検出環境タイプが静かな環境であり、かつw（t）≧0．5であるとき、音声品質向上のために用いられる音声補正指示を出力するステップと、
前記前回の環境タイプが雑音環境であり、前記検出環境タイプが静かな環境であり、かつw（t）＜0．5であるとき、雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を出力するステップと、
w（t）＞Tの場合、前記検出環境タイプが静かな環境であるとき、雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を出力し、前記検出環境タイプが雑音環境であるとき、音声品質向上のために用いられる音声補正指示を出力するステップと
を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記雑音タイプ検出エンジンにより、受信した前記被認識音声を異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルと別々に比較し、前記被認識音声との差が最小となる音声訓練サンプルに対応するサンプル環境を、現在の環境タイプとして選択するステップは、
前記雑音タイプ検出エンジンにより、受信した前記被認識音声の音声フレーム部及び雑音フレーム部を分析し、前記被認識音声の雑音レベル、音声レベル、及び信号対雑音比（SNR）を取得するステップと、
前記被認識音声の前記雑音レベル、前記音声レベル、及び前記SNRを、異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルの雑音訓練レベル、音声訓練レベル、及び訓練SNRとそれぞれ比較するステップと、
前記雑音レベルとの差が最小となる雑音訓練レベル、前記音声レベルとの差が最小となる音声訓練レベル、及び前記SNRとの差が最小となる訓練SNRに対応するサンプル環境を前記現在の環境タイプとして決定するステップと
を含む、請求項1又は2に記載の方法。
【請求項４】
前記前回の環境タイプが前記保存領域において認識されない場合、
予め保存した初期環境タイプを取得するステップであって、前記初期環境タイプが静かな環境又は雑音環境を含む、ステップと、
前記初期環境タイプ及び前記検出環境タイプに従って決定し、前記音声補正指示を出力するステップと
をさらに含む、請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記初期環境タイプ及び前記検出環境タイプに従って決定し、前記音声補正指示を出力するステップが、
前記初期環境タイプが前記検出環境タイプと同じであるか否かを決定するステップと、
前記初期環境タイプが前記検出環境タイプと同じである場合、前記初期環境タイプ及び前記検出環境タイプの両方が雑音環境であるとき、音声品質向上のために用いられる音声補正指示を出力し、前記初期環境タイプ及び前記検出環境タイプの両方が静かな環境であるとき、雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を出力するステップと、
前記初期環境タイプが前記検出環境タイプと同じでない場合、前記初期環境タイプが雑音環境であるとき、音声品質向上のために用いられる音声補正指示を出力し、前記初期環境タイプが静かな環境であるとき、雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を出力するステップと
を含む、請求項4に記載の方法。
【請求項６】
前記現在の環境タイプが静かな環境であるときの前記所定の持続時間は、前記現在の環境タイプが雑音環境であるときの前記所定の持続時間よりも長い、請求項1から5のいずれ
か一項に記載の方法。
【請求項７】
前記雑音環境が、車両搭載低雑音環境、車両搭載高雑音環境、通常道路脇環境、混雑した道路脇環境、及び騒がしい環境を含む、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
音声認識装置であって、
入力音声をサンプリングすることによって検出音声及び被認識音声を取得し、前記検出音声及び前記被認識音声を雑音タイプ検出エンジンと音声エンジンとに同時に入力するように構成され、保存領域を検出し、認識可能な前回の環境タイプが前記保存領域に存在する場合、前記雑音タイプ検出エンジンによって出力された検出環境タイプと前記前回の環境タイプとの比較結果に従って音声補正指示を出力するように構成され、前記音声エンジンによって出力された初期認識結果の信頼値を前記雑音タイプ検出エンジンによって出力された現在の環境タイプに従って調整した後、最終認識結果を出力するように構成されたプロセッサであって、前記検出音声に含まれる音声データの長さが前記被認識音声に含まれる音声データの長さ未満であり、前記前回の環境タイプが静かな環境又は雑音環境である、プロセッサと、
前記検出音声と前記プロセッサによって出力される前記被認識音声とを、異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルと別々に比較し、前記検出音声との差が最小となる音声訓練サンプルに対応するサンプル環境を検出環境タイプとして選択し、前記被認識音声との差が最小となる音声訓練サンプルに対応するサンプル環境を現在の環境タイプとして選択し、前記現在の環境タイプを前記保存領域に保存し、前記現在の環境タイプを出力し、所定の持続時間後に前記現在の環境タイプを破棄するように構成された前記雑音タイプ検出エンジンと、
前記プロセッサによって出力された前記音声補正指示に従って、受信した前記被認識音声に対する補正を制御し、初期認識結果を出力するように構成された前記音声エンジンと
を備える装置。
【請求項９】
保存領域を検出し、認識可能な前回の環境タイプが前記保存領域に存在する場合、前記雑音タイプ検出エンジンによって出力された検出環境タイプと前記前回の環境タイプとの比較結果に従って音声補正指示を出力するように構成された前記プロセッサが、
前記前回の環境タイプと、前記入力音声に対する前記前回の環境タイプの有効インパクト持続時間Tとを取得し、前記検出音声の入力のための時間と前回の音声入力のための時間との間の時間差tと、前記検出環境タイプに対する前記前回の環境タイプのインパクト値w（t）とを計算し、前記前回の環境タイプと前記検出環境タイプとの間のバランス関係を決定し、前記前回の環境タイプ及び前記検出環境タイプの両方が雑音環境であるとき、音声品質向上のために用いられる音声補正指示を出力し、前記前回の環境タイプ及び前記検出環境タイプの両方が静かな環境であるとき、雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を出力し、前記前回の環境タイプが雑音環境であり、前記検出環境タイプが静かな環境であり、かつw（t）≧0．5であるとき、音声品質向上のために用いられる音声補正指示を出力し、前回の環境タイプが雑音環境であり、前記検出環境タイプが静かな環境であり、かつw（t）＜0．5であるとき、雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を出力し、w（t）＞Tの場合、前記検出環境タイプが静かな環境のとき、雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を出力し、前記検出環境タイプが雑音環境であるとき、音声品質向上のために用いられる音声補正指示を出力するように構成された前記プロセッサを含み、
w（t）は、時間tと共に減衰するトランケーション関数であり、w（t）の値は、異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルの訓練サンプルデータによって取得し、t及びTの値は、正の整数である、請求項8に記載の装置。
【請求項１０】
前記プロセッサによって出力される前記被認識音声を、異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルと比較し、前記被認識音声との差が最小となる音声訓練サンプルに対応するサ
ンプル環境を現在の環境タイプとして選択するように構成された前記雑音タイプ検出エンジンが、
受信した前記被認識音声の音声フレーム部及び雑音フレーム部を分析し、前記被認識音声の雑音レベル、音声レベル、及び信号対雑音比（SNR）を取得し、前記被認識音声の前記雑音レベル、前記音声レベル、及び前記SNRを、異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルの雑音訓練レベル、音声訓練レベル、及び訓練SNRとそれぞれ比較し、前記雑音レベルとの差が最小となる雑音訓練レベル、前記音声レベルとの差が最小となる音声訓練レベル、及び前記SNRとの差が最小となる訓練SNRに対応するサンプル環境を前記現在の環境タイプであると決定するように構成された前記雑音タイプ検出エンジンを含む、請求項8又は9に記載の装置。
【請求項１１】
請求項8から10のいずれか一項に記載の音声認識装置と、
前記音声認識装置に接続された音声記録装置と、
前記音声記録装置に接続されたマイクロフォンと
を備える電子装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、2013年11月14日に「VOICE RECOGNITION METHOD, VOICE RECOGNITION DEVICE, AND ELECTRONIC DEVICE」という名称で中国国家知識産権局に出願された中国特許出願第201310573521．1号の優先権を主張するものであり、参照により、上記中国出願の全体が本出願に組み込まれる。
【０００２】
本発明は、音声認識技術分野に関し、特に、音声認識方法、音声認識装置、及び電子装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
現在、市場の各種電子製品の大半は音声認識方式で制御及び作動できる。しかしながら、異なる環境タイプ、特に強い雑音の環境タイプでの音声認識プロセスでは、通常の音声認識エンジンが環境雑音に容易に妨害され、静かな環境の音声認識率に比べて音声認識率が大きく下がる。
【０００４】
従来、入力音声の信号対雑音比（Signal to Noise Ratio、SNR）値は、主に雑音低減処理方式又は音声レベル強化方式で改善され、音声認識率を向上させる。
【０００５】
雑音低減処理プロセスにおいて、雑音低減モジュールを用いて環境雑音を低減し、音声波形を低減するための雑音低減アルゴリズムを用いることにより、入力音声のSNR値を改善し、音声認識率と音声エンジンの認識効果を改善する。さらに、雑音低減アルゴリズムを用いて音声を強化する場合、音声認識エンジンが雑音低減モジュールを可能にするか否か判断する音声認識前の設定パラメータの利用方式が従来技術にも存在する。音声レベル強化プロセスにおいて、SNR値は音声レベル強化方式で改善される。
【０００６】
従来技術で用いられる上述の2つの方法において、音声認識率は、強い雑音環境でわずかに改善することができる。しかしながら、比較的低い雑音環境や静かな条件では、雑音低減処理は、音声波形低減方法を用いて実行され、環境雑音を低減させる。この方法においては、オリジナルの音声が損なわれるため、音声認識率が下がり、音声レベル強化方式では、オリジナル音声の品質も損なわれ、音声レベル強化方式を用いる音声認識率の改善効果が、オリジナル音声の品質の劣化に比べて低いものとなる。
【０００７】
現在、各種環境で音声認識効果を改善し、各種環境において安定した音声認識と優れたユーザ経験を確保することのできる音声認識方式が緊急に必要とされていることがわかる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００８】
これに鑑み、本発明の実施態様の目的は、音声認識方式、音声認識装置、及び電子装置を提供し、音声認識方式が各種環境における安定した音声認識と優れたユーザ経験を確保できない従来技術の問題を克服することである。
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明の実施態様は以下の技術的解決法を提供する。
【００１０】
本発明の実施態様の第1の態様は、音声認識方法を提供し、この方法は、
入力音声を分割することによって検出音声及び被認識音声を取得するステップであって、検出音声に含まれる音声データの長さが被認識音声に含まれる音声データの長さ未満である、ステップと、
取得した検出音声を異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルと比較した後、雑音タイプ検出エンジンにより、検出音声との差が最小となる音声訓練サンプルに対応するサンプル環境を検出環境タイプとして選択するステップであって、サンプル環境が静かな環境及び雑音環境を含む、ステップと、
保存領域を検出し、認識可能な前回の環境タイプが保存領域に存在する場合、検出環境タイプと前回の環境タイプとの比較結果に従って音声補正指示を出力するステップであって、環境タイプが静かな環境又は雑音環境を含む、ステップと、
音声エンジンにより、音声補正指示に従って被認識音声に対する補正を制御し、初期認識結果を出力するステップと、
雑音タイプ検出エンジンにより、受信した被認識音声を異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルと別々に比較し、被認識音声との差が最小となる音声訓練サンプルに対応するサンプル環境を現在の環境タイプとして選択するステップと、
現在の環境タイプを保存領域に保存し、所定の持続時間後に現在の環境タイプを破棄するステップと、
初期認識結果の信頼値を現在の環境タイプに従って調整した後、最終認識結果を出力するステップとを含む。
【００１１】
本発明の実施態様の第2の態様は、音声認識装置を提供し、この装置は、
入力音声をサンプリングすることによって検出音声及び被認識音声を取得し、検出音声及び被認識音声を雑音タイプ検出エンジンと音声エンジンとに同時に入力するように構成され、保存領域を検出し、認識可能な前回の環境タイプが保存領域に存在する場合、雑音タイプ検出エンジンによって出力された検出環境タイプと前回の環境タイプとの比較結果に従って音声補正指示を出力するように構成され、音声エンジンによって出力された初期認識結果の信頼値を雑音タイプ検出エンジンによって出力された現在の環境タイプに従って調整した後、最終認識結果を出力するように構成されたプロセッサであって、検出音声に含まれる音声データの長さが被認識音声に含まれる音声データの長さ未満であり、環境タイプが静かな環境又は雑音環境を含む、プロセッサと、
検出音声とプロセッサによって出力される被認識音声とを、異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルと比較し、検出音声との差が最小となる音声訓練サンプルに対応するサンプル環境を検出環境タイプとして選択し、被認識音声との差が最小となる音声訓練サンプルに対応するサンプル環境を現在の環境タイプとして選択し、現在の環境タイプを保存領域に保存し、所定の持続時間後に現在の環境タイプを破棄するように構成された雑音タイプ検出エンジンと、
プロセッサによって出力された音声補正指示に従って、受信した被認識音声に対する補正を制御し、初期認識結果を出力するように構成された音声エンジンとを備える。
【００１２】
本発明の実施態様の第3の態様は、本発明の実施態様の第2の態様に係る音声認識装置と、音声認識装置に接続された音声記録装置と、音声記録装置に接続されたマイクロフォンとを含む電子装置を提供する。
【００１３】
上記の技術的解決法から、従来技術と比較して、本発明の実施態様は、音声認識方法と、音声認識装置と、電子装置とを開示することが理解される。この方法において、まず入力音声が分割され、次いで分割により取得された検出音声を用いて現在の検出環境について判断が実行される。前回記録された環境タイプが存在する場合、現在の検出環境タイプを前回の環境タイプと比較し、比較結果に従って取得した音声補正指示を音声エンジンに送信し、音声エンジンは、音声補正指示を用いて被認識音声を補正し、雑音処理中にオリジナル音声の品質が損なわれないようにし、対応する初期認識結果を出力し、分割によって取得した被認識音声を音声エンジン及び雑音タイプ検出エンジンに同時に入力する。雑音タイプ検出エンジンは、被認識音声及び異なる環境下の音声訓練サンプルを用いて現在の環境タイプを決定する。最後に、初期認識結果の信頼性を現在の環境タイプを用いて調整し、最終出力音声認識結果の認識効果が、現在の環境下でユーザにとって優れたユーザ経験を提供できるようにする。
【００１４】
本発明の実施形態又は従来技術における技術的解決法をより明確に説明するために、以下に実施形態又は従来技術の説明に必要な添付の図面を簡単に説明する。当然ながら、以下の説明における添付の図面は、本発明の実施形態を示すものに過ぎず、当業者はこれら添付の図面から創造的労力なしに他の図面を導き得る。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第1実施形態で開示する音声認識方法のフローチャートである。
【図２】本発明の第2実施形態で開示する音声認識方法のフローチャートである。
【図３】本発明の第2実施形態で開示する、初期環境タイプに基づく音声補正指示を決定するフローチャートである。
【図４】本発明の第3実施形態で開示する、サンプル環境タイプを決定するフローチャートである。
【図５】本発明の第3実施形態で開示する、音声補正指示を取得するフローチャートである。
【図６】本発明の第3実施形態で開示する、時間差tと、有効インパクト持続時間Tと、重量nとの関係の曲線グラフである。
【図７】本発明の第3実施形態で開示する、現在の環境タイプを決定するフローチャートである。
【図８】本発明の第4実施形態で開示する音声認識装置の概略構造図である。
【図９】本発明の第4実施形態で開示する電子装置の概略構造図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
参考及び明確性のため、以下に用いる技術用語の説明、短縮形又は略語を以下にまとめる。
【００１７】
SNR：Signal to Noise Ratio、信号対雑音比
【００１８】
SSE：Speech Signal Enhancement、音声信号強化
【００１９】
NTD：Noise Type Detect、雑音タイプ検出
dB：Decibel、デシベル
【００２０】
以下、本発明の実施形態の添付の図面を参照しながら、本発明の実施形態の技術的解決法を明確かつ十分に説明する。当然ながら、説明する実施形態は、本発明の実施形態のすべてではなく、その一部に過ぎない。本発明の実施形態に基づき、創造的な労力なしに当技術分野における通常の知識を有する者によって取得される他の実施形態全てが本発明の保護範囲内に入る。
【００２１】
従来技術において、比較的静かな環境下では、オリジナル音声は雑音低減方式及び音声レベル強化方式の両方で損なわれることを背景技術の記載から理解することができる。すなわち、従来技術では、音声認識率の改善又は音声認識効果の改善に用いられる方法では、各種環境下で同一効果を得ることはできない。比較的強い雑音がある場合にだけ、優れた音声認識経験をユーザに提供することができ、より静かな環境では、ユーザは劣った音声認識経験を感知する。
【００２２】
したがって、本発明の実施形態は、現在の入力音声について関連処理を実行するか否かに関する指示を、現在の入力音声の環境及び前回の入力音声の環境を決定することによって取得する音声認識方法を提供し、したがって、現在の入力音声が決定の結果に応じて処理されるよう実施され、これにより各種環境下で実施可能であり、現在の入力音声のオリジナル音声は損なわれず、現在の入力音声の高い認識率及び認識効果を確保できる。このように、各種環境で音声認識についてその適合的調整を実行可能なことが確保され、ユーザは優れた音声応用経験を得ることができる。
【００２３】
第1実施形態
図1に示すように、図1は本発明の第1実施形態に開示する音声認識方法のフローチャートであり、この方法は主に次のステップを含む。
【００２４】
ステップS101：入力音声を分割することにより、検出音声及び被認識音声を取得する。
【００２５】
ステップS101において、プロセッサは現在の入力音声を分割し、現在の入力音声は2つの部分に分割され、一方の部分は検出音声として用いられ、他方の部分は被認識音声として用いられる。検出音声として、検出音声は現在の入力音声における音声データの小さい一部に過ぎず、検出音声の長さは被認識音声の長さ未満、すなわち、検出音声に含まれる音声データの長さは被認識音声に含まれる音声データの長さ未満であることに留意されたい。
【００２６】
例えば、現在の入力音声の長さが100フレームである場合、最初の5フレームの長さの音声データは検出音声として選択されてよく、残りの95フレームの長さの音声データは被認識音声として用いられる。当然ながら、音声から選択された10から15フレームのデータも要件に応じて検出音声として用いてよく、検出音声のパーセンテージは要件に応じて設定してよい。設定の前提は、検出音声の長さがその後の全体の入力音声認識に影響しないことである。
【００２７】
さらに、検出音声の選択中、最も便利な方式は次の通りである。所定の長さの音声を全体の音声の初めから検出音声として直接選択するが、本発明の本実施形態はこれに限定されず、現在の入力音声に属する音声データの小さい一部を、全音声の終わりから選択する方式で検出音声として取得してよい。
【００２８】
ステップS102：取得した検出音声を異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルと比較した後、NTDエンジンは、検出音声との差が最小となる音声訓練サンプルに対応するサンプル環境をサンプル環境タイプとして選択する。
【００２９】
ステップS102において、検出音声取得後、NTDエンジンは、検出音声を異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルと比較する。異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルとは、各種環境下でライブで記録した音声ファイルの訓練により取得した結果を言う。各種環境下でライブで記録した音声ファイルの訓練プロセスは次の通りである。静かな環境下では、NTDエンジンは、静かな環境下で記録した音声サンプルファイルの雑音タイプ検出結果と、音声サンプルファイルの認識に対する静かな環境の有効インパクト持続時間を計算し、雑音環境下では、NTDエンジンは、雑音環境下で記録した音声サンプルファイルの雑音タイプ検出結果と、音声サンプルファイルの認識に対する雑音環境の有効インパクト持続時間を計算する。
【００３０】
すなわち、異なるサンプル環境下の音声訓練サンプル結果は、現在のサンプリング環境を決定する基準として用いられる。比較により、NTDエンジンが取得検出音声を計算した後に取得した結果が、サンプル環境下の音声訓練サンプルの結果により近い場合、検出音声を入力した環境をサンプル環境と同じと見なしてよい。これに基づき、本発明の本実施形態では、検出音声に対応する結果と音声訓練サンプルの結果との差を比較し、差が最小となる音声サンプルに対応する環境タイプを、検出音声を入力した環境下、すなわちその後使用する検出環境タイプとして選択する。
【００３１】
しかしながら、本発明の本実施形態は単に限定されず、差異比較方式は最も近い結果を有する環境タイプの選択に用いられる。環境タイプは、検出音声の計算結果に無限に近い音声訓練サンプル結果に対応するサンプル環境が、検出音声が入力された環境であることが確保される場合に限り、他の方式で選択してもよい。
【００３２】
サンプル環境は、静かな環境と雑音環境とを含み、雑音環境は、車両搭載低雑音環境、車両搭載高雑音環境、通常道路脇環境、混雑する道路脇環境、及び騒がしい環境を含む。
【００３３】
ステップS103：保存領域を検出し、認識可能な前回の環境タイプが保存領域に存在する場合、検出環境タイプと前回の環境タイプとの比較結果に応じて音声補正指示を出力する。
【００３４】
ステップS103において、環境タイプは静かな環境又は雑音環境を含み、具体的な環境タイプは前回実行した音声認識に関連する。プロセッサは、NTDを検出することにより認識可能な前回の環境タイプ、すなわち、前回実行した音声認識が存在する時に保存された環境タイプを取得する。プロセッサは、NTDエンジンから取得した検出環境タイプを前回の環境タイプと比較し、現在の検出環境に前回の環境タイプが与えるインパクトに応じて異なる音声補正指示を別々に生成し、音声エンジンがその後、被認識音声に対応する補正を実行するための音声補正指示を用いることができるようにする。
【００３５】
音声補正指示は主に、音声エンジンが音声品質向上を可能にする指示と、音声エンジンが雑音低減処理を無効にする指示とを含む。
【００３６】
ステップS104：音声エンジンは、音声補正指示に応じて被認識音声に対する補正を制御し、初期認識結果を出力する。
【００３７】
ステップS104において、音声エンジンは、被認識音声と、プロセッサによって送信された音声補正指示とを受信し、音声補正指示を用いて被認識音声に対する補正を制御し、一次処理の初期認識結果を出力する。
【００３８】
被認識音声の長さは、オリジナル入力音声の認識要件を満たし、音声エンジンにより被認識音声及び音声補正指示を受信する時間は、プロセッサによって被認識音声及び音声補正指示を送信する時間に依存することに留意されたい。
【００３９】
ステップS104を実行することにより、検出環境タイプ及び前回の環境タイプに関する決定実行後、ステップS103に従って出力された音声補正指示を用いて、被認識音声を処理する。前回の環境タイプと検出環境タイプの両方が被認識音声に与えるインパクトを考慮し、入力音声が環境を考慮せずに直接処理された場合に従来技術において生じるオリジナル音声に対する障害を、被認識音声の処理プロセスにおいて低減する。
【００４０】
すなわち、本発明の本実施例に開示されるステップS104及びステップS103が実行された後、オリジナル音声の品質を損なうことなく、異なる環境下で音声認識率を向上させることができる。認識率は、認識結果の効果を評価する測定値である。オリジナル音声の品質を損なわない方式を用いて認識率を向上させ、初期認識結果がその後処理された場合、最終音声認識の有効性が確保できるようにする。
【００４１】
ステップS105：NTDエンジンは、受信した被認識音声を異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルと比較し、被認識音声との差が最小となる音声訓練サンプルに対応するサンプル環境を現在の環境タイプとして選択し、現在の環境タイプを保存領域に保存し、所定の持続時間後に現在の環境タイプを破棄する。ステップS105において、NTDエンジンによる、被認識音声と、異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルとの別々に比較の原理及びプロセスは、NTDエンジンによる、ステップS103における検出音声と、異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルとの比較を実行する原理及び処理と同じである。ステップS103を参照し、ここでは詳細を再度説明しない。
【００４２】
比較プロセスにおいて、音声訓練サンプルに対応する環境タイプが現在の環境タイプであることを判断する。この場合、現在の環境タイプと、被認識音声に対する現在の環境タイプの有効インパクト持続時間等の各種情報を保存する。保存プロセスにおいて、現在の保存領域が、前回の環境タイプ及び前回の環境タイプに関連する情報等の古い情報を保存している場合、その古い情報を現在決定された現在の環境タイプ及び現在決定された現在の環境タイプに関連する情報と置き換える。保存プロセスでは、現在の保存領域が何ら情報のない空白である場合、現在決定された環境タイプ及び現在決定された環境タイプに関連する情報を直接保存し、現在保存されている情報は、所定の保存期間後に破棄する。
【００４３】
所定の保存期間を異なる要件に応じて設定してよい。一般に、所定の保存期間が次回の音声入力の認識に影響するか否かを、所定の保存期間の設定の際に考慮する必要がある。例えば、現在保存された環境タイプを次回の音声入力の認識のための前回の環境タイプとして利用できることについては、ステップS103を参照する。より好適な方式では、所定の保存期間を、被認識音声に対する異なる環境タイプの有効インパクト持続時間に応じて設定する。所定の保存期間の具体的な長さは、被認識音声に対する現在保存された環境タイプの有効インパクト持続時間の長さと同じでよく、有効インパクト持続時間よりも長くてもよく、一般に、有効インパクト持続時間以上である。現在の環境タイプが静かな環境の時の所定の保存期間は、現在の環境タイプが雑音環境である時の所定の保存期間よりも長い。
【００４４】
上述のステップS104及びステップS105で受信された被認識音声が、プロセッサによってNTDエンジン及び音声エンジンに同時に入力され、ステップS104及びステップS105は、本発明の実施形態における技術的解決法を後に説明するプロセスにおいて明確な引用を提供するためにのみ用いられ、ステップS104及びステップS105の実行順には何ら制限が設定されないことに留意されたい。ステップS104及びステップS105の実行プロセスに順序はなく、ステップS104及びステップS105は同時に実行してよく、ステップS104及びステップS105は同時に実行しなくてもよい。
【００４５】
ステップS106：初期認識結果の信頼値を現在の環境タイプに応じて調整した後、最終認識結果を出力する。
【００４６】
ステップS106において、プロセッサはNTDエンジンに保存された現在の環境タイプに応じて音声エンジンにより出力された初期認識結果の信頼値を調整し、信頼値は、認識結果の信頼性評価のための測定値である。妥当性のある初期認識結果は、ステップS104の実行により音声認識率が向上した後に出力され、さらに、初期認識結果の信頼値がステップS106の実行によって上がった後に、最終音声認識結果が出力される。
【００４７】
本発明の第1実施形態に開示された音声認識方法によれば、現在の入力音声の検出環境タイプと認識可能な前回の環境タイプとの共同作用により、被認識音声を補正するか否かを音声エンジンに指示するために用いられる音声補正指示が提供され、これにより、高い認識率の初期認識結果出力の妥当性が確保され、次いでNTDエンジンの計算結果に応じて取得した現在の環境タイプに応じて初期認識結果の信頼性が調整され、現在の入力音声に対する高い認識率及び認識効果を有する最終認識結果を得ることにより、各種環境下で、音声認識に適合的調整を実行し、ユーザが優れた音声応用経験を取得できるようになる。
【００４８】
第2実施形態
図2に示すように、図2は本発明の第2実施形態に開示される音声認識方法のフローチャートであり、この方法は主に次のステップを含む。
【００４９】
ステップS101：入力音声をサンプリングすることにより、検出音声及び被認識音声を取得する。
【００５０】
ステップS102：取得した検出音声を、異なるサンプル環境下で音声訓練サンプルと比較した後、NTDエンジンが検出音声との差が最小となる音声訓練サンプルに対応するサンプル環境を検出環境タイプとして選択する。
【００５１】
ステップS107：認識可能な前回の環境タイプがNTDエンジンに存在するか否かを検出する。認識可能な前回の環境タイプがNTDエンジンに存在する場合、ステップS103を実行し、認識可能な前回の環境タイプがNTDエンジンに存在しない場合、ステップS108を実行する。
【００５２】
ステップS107において、プロセッサは、認識可能な前回の環境タイプがNTDエンジンに存在するか否かを検出し、前回の環境タイプの存在が長い間認識されない場合、前回の環境タイプは現在の音声認識に効果がないことを示し、新しい音声が入力されると、ステップS108を実行する際、バックアップ決定条件として初期環境タイプを用いる。
【００５３】
ステップS103：認識可能な前回の環境タイプが存在する場合、検出環境タイプ及び前回の環境タイプに応じて決定を実行し、音声補正指示を出力する。
【００５４】
ステップS108：前回の環境タイプが認識されない場合、初期環境タイプを取得し、初期環境タイプ及び検出環境タイプに応じて決定を実行し、音声補正指示を出力する。
【００５５】
ステップS104：音声エンジンは、音声補正指示に応じて被認識音声に対する補正を制御し、初期認識結果を出力する。
【００５６】
ステップS105：NTDエンジンは、受信した被認識音声を異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルと別々に比較し、被認識音声との差が最小となる音声訓練サンプルに対応するサンプル環境を現在の環境タイプとして選択し、現在の環境タイプを保存領域に保存し、所定の持続時間後に現在の環境タイプを破棄する。
【００５７】
ステップS106：初期認識結果の信頼値を現在の環境タイプに応じて調整した後、最終認識結果を出力する。
【００５８】
上記図2に示すステップS101からステップS106の原理及び実行プロセスは、図1に示すステップS101からステップS106の原理及び実行プロセスと同一であり、ここで詳細は再度説明しない。ステップS104における音声補正指示は、ステップS108を実行することによって出力される音声補正指示でもよいが、音声補正指示の意味は、ステップS103を実行することによって出力される音声補正指示の意味と同じであることに留意されたい。音声補正指示は主に、音声エンジンが音声品質向上を可能にするための指示と、音声エンジンが雑音低減処理を無効にするための指示とを含む。音声補正指示は、検出環境タイプ及び初期環境タイプの共同作用の下に生成される。
【００５９】
ステップS108で述べる初期環境タイプは予め設定され、初期環境タイプはバックアップとして用いる。前回の環境タイプが存在しない場合、初期環境タイプを呼び出す。一般に、初期環境タイプは雑音環境であり、より具体的には騒がしい環境である。本発明の本実施形態における初期環境タイプがこれに限定されないことは明らかであり、したがって、初期環境タイプは静かな環境に設定してもよい。
【００６０】
初期環境タイプ及び検出環境タイプによる決定実行及び音声補正指示出力プロセスを図3に示し、それは主に次の通りである。
【００６１】
ステップS301：初期環境タイプが検出環境タイプと同じであるか否かを判断し、初期環境タイプが検出環境タイプと同じである場合、ステップS302を実行し、初期環境タイプが検出環境タイプと同じでない場合、ステップS303を実行する。
【００６２】
ステップS302：初期環境タイプ及び検出環境タイプの両方が雑音環境である場合、音声品質向上のために用いられる音声補正指示を出力し、初期環境タイプ及び検出環境タイプの両方が静かな環境である場合、雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を出力する。
【００６３】
ステップS302において、異なる制御機能を有する音声補正指示を異なる環境に応じて出力する。
【００６４】
ステップS303：初期環境タイプが雑音環境である場合、音声品質向上のために用いられる音声補正指示を出力し、初期環境タイプが静かな環境である場合、雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を出力する。
【００６５】
ステップS303において、初期環境タイプが検出環境タイプと異なる場合、出力音声補正指示のタイプをデフォルトの初期環境タイプに応じて決定する。
【００６６】
図2の説明を参照し、音声品質向上のために又は雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を、ステップS302又はステップS303を実行した後に出力する。音声品質向上に用いられる音声補正指示を音声エンジンに送信した後、ステップS104を実行する。音声補正指示に基づき、音声エンジンはまず、被認識音声に対する音声品質向上を実行し、その後、雑音低減処理を実行する。雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を音声エンジンに送信した後、ステップS104を実行する。音声補正指示に基づき、音声エンジンは、音声エンジンによって被認識音声に対して実行される雑音低減処理の実行プロセスを無効にする。
【００６７】
本発明の本実施形態において、初期認識時、又は前回の雑音タイプの保存時間が所定の保存持続時間よりも長い時に前回の雑音タイプを破棄した場合、初期環境タイプ及び検出環境タイプの共同作用に基づき、音声品質向上に用いられる音声補正指示又は雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を出力し、音声エンジンが音声補正指示に従って被認識音声に対して対応する処理を実行できるようにする。したがって、オリジナル音声を損なわない場合、高い認識率を取得し、NTDエンジンが現在の環境タイプに従って音声エンジンの出力した初期認識結果の信頼値に適合的調整を実行し、最終的な出力音声認識結果が高い信頼性を持つようにすることができる。したがって、各種環境下で音声認識を適合的に調整する目的が達成され、ユーザは各種環境下で優れたユーザ経験を取得することができるようになる。
【００６８】
第3実施形態
上記の第1実施形態及び／又は第2実施形態に基づき、上記図1及び図2に示すステップS102について、取得した検出音声を異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルと比較した後、NTDエンジンは、検出音声との差が最小となる音声訓練サンプルに対応するサンプル環境を、検出環境タイプとして選択する。その具体的な実行プロセスを図4に示し、主に次のことを含む。
【００６９】
ステップS1021：NTDエンジンは、受信した検出音声を、エネルギーレベルに応じて検出音声フレーム部と検出雑音フレーム部とに分割する。
【００７０】
ステップS1022：検出音声フレーム部のエネルギーレベルと検出雑音フレーム部のエネルギーレベルとを別々に計算し、対応する検出音声レベル及び検出雑音レベルを取得する。
【００７１】
ステップS1023：検出音声レベル及び検出雑音レベルに応じて検出音声に対応する検出SNRを取得する。検出SNR＝検出音声レベル−検出雑音レベルである。
【００７２】
ステップS1024：検出音声レベル、検出雑音レベル、及び検出SNRを、異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルの音声訓練レベル、雑音訓練レベル、及び訓練SNRとそれぞれ比較する。
【００７３】
ステップS1025：検出音声レベルとの差が最小となる音声訓練レベル、検出雑音レベルとの差が最小となる雑音訓練レベル、及び検出SNRとの差が最小となる訓練SNRに対応するサンプル環境を検出環境タイプと決定する。
【００７４】
ステップS1024において、各種環境下でライブで記録した音声ファイルを訓練した後、NTDエンジン計算に基づき取得した各種環境下の各訓練音声訓練サンプルの音声訓練レベル、雑音訓練レベル、及び訓練SNRを取得する。そして、検出音声レベル、検出雑音レベル、及び検出SNRを、異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルの音声訓練レベル、雑音訓練レベル、及び訓練SNRとそれぞれ比較する。
【００７５】
音声訓練サンプルを異なるサンプル環境下で訓練する際、取得した訓練値に加えて、音声訓練サンプルに対する異なるサンプル環境の有効インパクト持続時間Tも取得することに留意されたい。
【００７６】
ステップS1024における比較に基づき、ステップS1025を実行して、検出音声レベルとの差が最小となる音声訓練レベル、検出雑音レベルとの差が最小となる雑音訓練レベル、及び検出SNRとの差が最小となる訓練SNRに対応するサンプル環境を、検出環境タイプと決定する。すなわち、訓練中の異なるサンプル環境の中のどのサンプル環境が現在の環境に最も近いか決定し、現在の環境に最も近いサンプル環境を検出環境タイプとして選択する。例を用いて説明する。
【００７７】
2つのサンプル環境、すなわち、静かな環境及び騒がしい環境がある。静かな環境では、サンプルSNRは15dB、雑音サンプルレベルは−25dB、音声サンプルレベルは10dBであり、騒がしい環境では、サンプルSNRは10dB、雑音サンプルレベルは−16dB、音声サンプルレベルは10dBである。NTDエンジンによって検出音声を計算した後、検出音声の検出SNR、検出雑音レベル、及び検出音声レベルを取得し、これはそれぞれ、14dB、−23dB、9dBである。静かな環境と騒がしい環境における同じタイプの訓練値との比較により、15dBのサンプルSNR、−25dBの雑音サンプルレベル、10dBの音声サンプルレベルが最も近くなることがわかり、したがって、15dBのサンプルSNR、−25dBの雑音サンプルレベル、10dBの音声サンプルレベルに対応する静かな環境が検出環境タイプであると決定する。
【００７８】
計算結果を検出音声の訓練結果と比較するプロセスに従って、現在音声入力中の環境タイプを正確に取得することができる。
【００７９】
同様に、上述の第1実施形態及び／又は第2実施形態に基づき、上述の図1及び図2に示すステップS103について、認識可能な前回の環境タイプが存在する際、検出環境タイプ及び前回の環境タイプに応じて決定を行い、音声補正指示を出力する。S103の具体的な実行プロセスを図5に示し、これは主に次を含む。
【００８０】
ステップS1031：前回の環境タイプ及び入力音声に対する前回の環境タイプの有効インパクト持続時間Tを取得する。
【００８１】
ステップS1031において、有効インパクト持続時間Tの意味は、図4に示すステップS1024における有効インパクト持続時間Tの意味と同じであり、いずれも、入力音声に対するその対応する環境タイプのインパクトの持続時間を意味する。
【００８２】
理論的には、有効インパクト持続時間Tは、各環境タイプの時間減衰範囲である。例えば、静かな環境の範囲は20秒、騒がしい環境の範囲は10秒、道路脇環境（通常の道路脇環境）の範囲は15秒である。この範囲は本発明の本実施形態に限定されず、値は、実際の使用時に記録された音声ファイルに応じた分析によって取得した統計値でよい。
【００８３】
ステップS1032：検出音声の入力のための時間と前回の音声入力のための時間との時間差tと、検出環境タイプに対する前回の環境タイプのインパクト値w（t）を計算する。
【００８４】
ステップS1032において、現在の検出音声を入力するための時間は、現在の音声を入力するための時間と見なしてよく、現在の音声を入力する時間と前回の音声を入力するための時間との時間間隔、すなわち、時間差tを計算する。検出環境タイプに対する前回の環境タイプのインパクト値w（t）は、時間tと共に減衰するトランケーション関数であり、w（t）の値は異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルの訓練サンプルデータによって取得し、t及びTの値は正の整数である。
【００８５】
w（t）を用いることにより、2回の音声入力の時間の間の時間間隔が短い場合、2回の音声入力が同じ環境で行われた確率が高く、前回の環境タイプの決定が現在の環境タイプの決定に与えるインパクトが大きいと見なし、時間間隔が長い場合、前回の環境タイプの決定が現在の環境タイプの決定に与える影響は少ないか、無いと見なすことがわかる。
【００８６】
ステップS1033：前回の環境タイプと検出環境タイプとのバランス関係を検出する。
【００８７】
ステップS1034：前回の環境タイプと検出環境タイプとの両方が雑音環境である場合、音声品質向上に用いられる音声補正指示を出力する。
【００８８】
ステップS1035：前回の環境タイプと検出環境タイプとの両方が静かな環境である場合、雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を出力する。
【００８９】
ステップS1036：前回の環境タイプが雑音環境であり、検出環境タイプが静かな環境であり、かつw（t）≧0．5である場合、音声品質向上に用いられる音声補正指示を出力する。
【００９０】
ステップS1037：前回の環境タイプが雑音環境であり、検出環境タイプが静かな環境であり、かつw（t）＜0．5である場合、雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を出力する。
【００９１】
ステップS1038：w（t）＞Tの場合に、検出環境タイプが静かな環境の場合、雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を出力し、検出環境タイプが雑音環境である場合、音声品質向上に用いられる音声補正指示を出力する。
【００９２】
ステップS1032に基づき、前回の環境タイプと検出環境タイプとの間のバランス関係をステップS1033で検出する。上述のステップS1034からステップS1038の決定結果により、前回の環境タイプが検出環境タイプと同じである場合、音声入力を実行する現在の環境は変更されず、現在の環境が今も前回の環境タイプであることを示し、前回の環境タイプが雑音環境の場合、雑音低減処理を引き続き実行する必要があり、音声品質向上に用いられる音声補正指示を出力し、前回の環境タイプが静かな環境である場合、音声認識に対する雑音低減処理のインパクトを避けるため、雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を出力することがわかる。
【００９３】
前回の環境タイプが検出環境タイプと同じでない場合、検出環境タイプに対する前回の環境タイプのインパクト値w（t）を参照して、前回の環境タイプと検出環境タイプとの間のバランス関係について決定を実行する必要がある。
【００９４】
w（t）は、時間tと共に減衰するトランケーション関数であり、w（t）の値は、異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルの訓練サンプルデータによって取得する。具体的には次の通りでよい。
w（t）＝exp（−t＊lamda）、t＞Tの場合、w（t）＝0、exp（＊）は指数関数であり、その底はeであり、lamdaは匿名関数であり、w（t）は時間tと共に減衰し、前回の環境タイプが時間範囲でのみ機能することを示す。
【００９５】
図6から、2回音声入力を実行する時間差tとw（t）との間の関係が下降曲線であることがわかる。時間差tが小さい場合、w（t）は大きくなり、現在の入力音声に対する前回の環境タイプのインパクトが大きくなり、時間差tが大きく、w（t）が小さい場合、現在の入力音声に対する前回の環境タイプのインパクトは小さくなる。図6に示すように、匿名関数lamda＝0．1とすると、t＝0の場合、w（0）＝1であり、類推により、w（1）＝exp（−0．1）から0．905、w（2）＝0．819、w（3）＝0．741、w（4）＝0．670、w（5）＝0．607、w（6）＝0．549、そして、T＝20の場合、t＞20であればw（t）＝0である。
【００９６】
時間差がt＞Tの場合、すなわち、時間差tが有効インパクト持続時間を超える場合、前回の環境タイプが存在しても、現在の入力音声は影響されない。一般に、前回の環境タイプの保存持続時間に応じて、前回保存された環境タイプが破棄されている可能性が高い。
【００９７】
上述のように設けた減衰関数w（t）＝exp（−t＊lamda）はさらに次のように拡張してよいことに留意されたい。W（t）＝exp（−（t／det）＾2、ただし減衰関数はより速く減衰する。実際の応用プロセスにおいては、異なる減衰関数を異なる状況で選択的に用いてよい。
【００９８】
本発明の本実施形態に提示したステップS1034からステップS1038の5つの結果は、前回の環境タイプが雑音環境として用いられる場合は単に好適な内容として用いてよく、本発明の本実施形態はそれに限定されない。前回の環境タイプが静かな環境の場合、上述の内容から、出力する音声補正指示のタイプを、前回の環境タイプと検出環境タイプとを共同で用いて決定すると結論してもよい。
【００９９】
本発明の本実施形態に提示した音声補正指示の出力プロセスによれば、説明には量子化された公式が用いられ、これは具体的に次の通りでよい。静かな環境の量子化値が0であり、雑音環境の量子化値が1であるとき、前回の環境タイプと検出環境タイプとの間のバランス関係は次の通りである。
バランス＝雑音環境＊w（t）＋静かな環境
バランス＞0．5の場合、バランス関係は1、すなわち雑音環境により近いと見なされるため、音声入力を実行する現在の環境は雑音環境と決定され、音声品質向上に用いられる音声補正指示を出力する。
バランス＜0．5の場合、バランス関係は0、すなわち静かな環境に近いと見なされるため、音声入力を実行する現在の環境が決定され、雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を出力する。そして
バランス＝0．5の場合、慣性論理処理により、現在の環境が前回の環境と同じ、すなわち、前回の環境が雑音環境の場合、現在の環境も雑音環境であり、音声品質向上のために用いられる音声補正指示を出力し、前回の環境が静かな環境の場合、現在の環境も静かな環境であり、雑音低減処理を無効にするための補正指示を出力する。
【０１００】
図6に示す減衰関数と上述の量子化公式の説明を参照し、上述のステップS1034からステップS1038の決定プロセスを、例を用いて説明する。
【０１０１】
静かな環境の有効インパクト持続時間が20秒であり、騒がしい環境の有効インパクト持続時間が10秒であるとする。
【０１０２】
時間差tが5秒の場合、前回の環境タイプが騒がしい環境とすると、Tは10秒であり、w（t）は0.607であるので、w（t）は0．5よりも大きく、前回の騒がしい環境は現在の入力音声に大きなインパクトを持つことが示され、現在の環境タイプは騒がしい環境に属すると決定されるため、この場合、音声品質向上のために用いられる音声補正指示を出力する。
【０１０３】
時間差が10秒の場合、前回の環境タイプが騒がしい環境とすると、Tは10秒であり、w（t）は0．5であるので、w（t）は0．5に等しく、慣性設定により、現在の環境は騒がしい環境と決定されるため、この場合、音声品質向上のために用いられる音声補正指示を出力する。
【０１０４】
時間差が20秒の場合、前回の環境タイプが騒がしい環境であれば、Tは10秒であり、この場合、t＞T、w（t）は0である。したがって、前回の環境タイプは現在の音声認識にインパクトを与えない。したがって、初期環境タイプと、本発明の第2実施形態に示す検出環境とを用いて決定を実行する。詳しくは、本発明の第2実施形態に記録した内容を参照してよい。
【０１０５】
前回の環境タイプが静かな環境の場合、Tは20秒であり、w（t）は0．5であり、慣性設定により、現在の環境タイプは静かな環境に属すると決定されるため、この場合、雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を出力する。
【０１０６】
上述の第1実施形態及び／又は第2実施形態に基づき、上述の図1及び図2に示すステップS105について、NTDエンジンは受信した被認識音声を異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルと別々に比較し、被認識音声との差が最小となる音声訓練サンプルに対応するサンプル環境を、現在の環境タイプとして選択し、所定の持続時間後に現在の環境タイプを破棄する。ステップS105の具体的な実行プロセスを図7に示し、これは主に次を含む。
【０１０７】
ステップS1051：NTDエンジンは受信した被認識音声の音声フレーム部及び雑音フレーム部を分析し、被認識音声の雑音レベル、音声レベル、及び信号対雑音比SNRを取得する。
【０１０８】
ステップS1051において、NTDエンジンはエネルギーレベルに応じて取得した被認識音声を分割することにより、音声フレーム部及び雑音フレーム部を取得する。分析プロセスは次の通りである。音声フレーム部のエネルギーレベルと雑音フレーム部のエネルギーレベルとを別々に計算し、対応する音声レベル及び雑音レベルを取得し、SNRが音声レベルと雑音レベルとの間の差に等しいことに基づき、SNRを決定する。
【０１０９】
ステップS1052：被認識音声の雑音レベル、音声レベル、及び信号対雑音比SNRを、異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルの雑音訓練レベル、音声訓練レベル、及び訓練SNRとそれぞれ比較する。
【０１１０】
ステップS1053：雑音レベルとの差が最小となる雑音訓練レベル、音声レベルとの差が最小となる音声訓練レベル、及びSNRとの差が最小となる訓練SNRに対応するサンプル環境タイプを現在の環境タイプと決定する。
【０１１１】
上述のステップS1051からステップS1053の実行プロセスの原理は、上述のステップS1021からステップS1025の実行プロセスの原理と同じであり、違いは、前者が検出音声に基づく処理であるのに対して、後者は被認識音声に基づく処理であることのみである。したがって、具体的な実行プロセスについては、上述のステップS1021からステップS1025を参照してよい。
【０１１２】
ステップS1054：現在の環境タイプを保存し、保存領域に前回の環境タイプが存在する場合、前回の環境タイプを現在の環境タイプで置き換え、保存領域に前回の環境タイプが存在しない場合、所定の保存持続時間後に現在の環境タイプを破棄する。
【０１１３】
ステップS1054において、保存プロセスでは、前回の環境タイプ及び前回の環境タイプに関連する情報等古い情報が現在の保存領域に保存される場合、古い情報は現在決定された環境タイプ及び現在決定された環境タイプに関連する情報に置き換えられる。保存プロセスでは、現在の保存領域に何も情報がなく空な場合、現在決定された環境タイプ及び現在決定された環境タイプに関連する情報が直接保存され、現在保存されている情報は所定の保存持続時間後に破棄される。
【０１１４】
所定の保存持続時間は、異なる要件に従って設定してよい。一般に、所定の保存持続時間が次回の音声入力の認識に影響するか否かを、所定の保存持続時間の設定について考慮する必要がある。例えば、次回の音声入力の認識のための前回の環境タイプとして、現在保存されている環境タイプを用いる。より好適な方式では、所定の保存持続時間は、被認識音声に対する異なる環境タイプの有効インパクト持続時間に従って設定する。所定の保存持続時間の具体的な長さは、被認識音声に対する現在保存されている環境タイプの有効インパクト持続時間の長さと同じでよく、有効インパクト持続時間よりも長くてもよいが、一般には有効インパクト持続時間以上である。
【０１１５】
本発明の第3実施形態に開示する音声認識方法によれば、サンプル検出タイプと前回の環境タイプとの共同作用の下、音声品質向上のために用いられる音声補正指示又は雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を入力し、音声エンジンが音声補正指示に従って被認識音声に対して対応する処理を実行するようにする。したがって、オリジナル音声を阻害するものがない場合、高い認識率を取得し、NTDエンジンは、被認識音声を用いて計算及び決定した現在の環境タイプを用いて、音声エンジンによって出力される初期認識結果の信頼値に対して適合的調整を行い、最終出力音声認識結果の信頼性が高くなるようにする。したがって、各種環境下の音声認識の適合的調整目的が達せられ、ユーザは各種環境下で優れたユーザ経験を得ることができるようになる。
【０１１６】
本発明の本実施形態に開示し、詳細に説明する音声認識方法について、本発明の実施形態は、前述の方法を対応して実行する音声認識装置と、その音声認識装置を有する電子装置とをさらに開示し、具体的な実施形態を以下で詳細に説明する。
【０１１７】
第4実施形態
図8に示すように、図8は、本発明の第4実施形態に開示する音声認識装置の概略構造図であり、この装置は主に、プロセッサ101と、NTDエンジン102と、音声エンジン103とを備える。
【０１１８】
プロセッサ101は、入力音声をサンプリングすることによって検出音声及び被認識音声を取得し、検出音声及び被認識音声をNTDエンジン102と音声エンジン103とに同時に入力するように構成され、保存領域を検出し、認識可能な前回の環境タイプが保存領域に存在する場合、NTDエンジン102によって出力された検出環境タイプと前回の環境タイプとの比較結果に従って音声補正指示を出力するように構成され、音声エンジン103によって出力された初期認識結果の信頼値が、NTDエンジン102によって出力された現在の環境タイプに応じて調整された後、最終認識結果を出力するように構成される。
【０１１９】
検出音声に含まれる音声データの長さは、被認識音声に含まれる音声データの長さよりも短く、環境タイプは、静かな環境又は雑音環境のいずれか一方である。NTDエンジン102は、検出音声とプロセッサ101によって出力された被認識音声とを、異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルと別々に比較し、検出音声との差が最小となる音声訓練サンプルに対応する環境タイプを検出環境タイプとして選択し、被認識音声との差が最小となる音声訓練サンプルに対応する環境タイプを現在の環境タイプとして選択し、現在の環境タイプを保存領域に保存し、所定の持続時間後に現在の環境タイプを破棄するように構成される。
【０１２０】
音声エンジン103は、プロセッサ101によって出力された音声補正指示に従って、受信した被認識音声に対する補正を制御し、初期認識結果を出力するように構成される。
【０１２１】
プロセッサ101が、NTDエンジン102によって出力された検出環境タイプと前回の環境タイプに従って、認識可能な前回の環境タイプが保存領域に存在するかの決定を実行し、音声補正指示を出力する際の、プロセッサ101の具体的な実行プロセスは次の通りである。
【０１２２】
前回の環境タイプと、音声訓練サンプルに対する前回の環境タイプの有効インパクト持続時間Tとを取得し、
検出音声を入力するための時間と、前回の音声入力のための時間との間の時間差tと、検出環境タイプに対する前回の環境タイプのインパクト値w（t）とを計算し、
前回の環境タイプと検出環境タイプとの間のバランス関係を決定し、
前回の環境タイプと検出環境タイプとの両方が雑音環境である場合、音声品質向上のために用いられる音声補正指示を出力し、
前回の環境タイプと検出環境タイプとの両方が静かな環境である場合、雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を出力し、
前回の環境タイプが雑音環境であり、検出環境タイプが静かな環境であり、かつw（t）≧0．5の場合、音声品質向上のために用いられる音声補正指示を出力し、
前回の環境タイプが雑音環境であり、検出環境タイプが静かな環境であり、かつw（t）＜0．5の場合、雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を出力し、
w（t）＞Tであり、検出環境タイプが静かな環境の場合、雑音低減処理を無効にするために用いられる音声補正指示を出力し、検出環境タイプが雑音環境である場合、音声品質向上のために用いられる音声補正指示を出力する。
【０１２３】
w（t）は、時間tと共に減衰するトランケーション関数であり、w（t）の値は、異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルの訓練サンプルデータによって取得し、t及びTの値は正の整数である。
【０１２４】
NTDエンジン102がプロセッサ101によって出力された被認識音声と、異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルとの比較を実行し、被認識音声との差が最小となる音声訓練サンプルに対応する環境タイプを現在の環境タイプとして選択する際の、NTDエンジン102の具体的な実行プロセスは次の通りである。
【０１２５】
取得した被認識音声の音声フレーム部と雑音フレーム部とを分析し、被認識音声の雑音レベル、音声レベル、及び信号対雑音比SNRを取得し、被認識音声の雑音レベル、音声レベル、及び信号対雑音比SNRを、異なるサンプル環境下の音声訓練サンプルの雑音訓練レベル、音声訓練レベル、及び訓練SNRとそれぞれ比較し、雑音レベルとの差が最小となる雑音訓練レベル、音声レベルとの差が最小となる音声訓練レベル、及びSNRとの差が最小となる訓練SNRに対応する環境タイプを、現在の環境タイプとして決定する。
【０１２６】
現在の環境タイプを保存領域に保存し、所定の持続時間後に現在の環境タイプを破棄するプロセスにおいて、前回の環境タイプ及び前回の環境タイプに関連する情報等古い情報は現在の保存領域に保存され、古い情報は現在決定されている環境タイプ及び現在決定されている環境タイプに関連する情報に置き換えられ、保存プロセスでは、現在の保存領域に何も情報がなく空な場合、現在決定されている現在の環境タイプ及び現在決定されている現在の環境タイプに関連する情報が直接保存され、現在保存されている情報は所定の保存持続時間後に破棄される。
【０１２７】
本発明の第4実施形態に開示される音声認識装置によって実行される方法は、本発明の第1実施形態から本発明の第3実施形態に開示される方法である。したがって、プロセッサ101、NTDエンジン102、音声エンジン103を実行する具体的なプロセスについては、上述の対応する方法を参照してよく、詳細はここで再度説明しない。
【０１２８】
さらに、本発明の第4実施形態は、上述の音声認識装置を有する電子装置をさらに開示する。図9に示すように、電子装置は、少なくとも音声認識装置1に接続された音声記録装置2と、音声記録装置2に接続されたマイクロフォン3とを備える。
【０１２９】
特に、音声記録装置2は、マイクロフォン3を用いて現在の入力音声を収集及び記録し、記録された音声を関連する処理のために音声認識装置1の中のプロセッサに入力する。
【０１３０】
本発明の第4実施形態に開示する、音声認識装置を有した電子装置は、携帯電話やPAD等の携帯端末でよく、マイクロフォン及び音声記録装置を有する固定端末でもよいことに留意されたい。
【０１３１】
結論：
本発明の実施形態に開示される音声認識方法、音声認識装置、及び電子装置によれば、まず現在の入力音声の検出環境タイプと認識可能な前回の環境タイプとの共同作用の下に、被認識音声を補正するか否かを音声エンジンに指示するために用いられる音声補正指示を提供し、高い認識率の初期認識結果出力の妥当性を確保し、初期認識結果の信頼性を、NTDエンジンの計算結果に応じて取得した現在の環境タイプに応じて調整し、最後に、現在の入力音声に対して高い認識率及び認識効果を有する最終認識結果を取得する。このようにして、各種環境下で音声認識に対して適合的調整を実行することができ、ユーザは優れた音声応用経験を得ることができるようになる。
【０１３２】
本明細書の実施形態は全て、実施形態の同一の又は類似する部分については累加的に説明しており、これら実施形態を参照してよく、各実施形態は他の実施形態との違いに焦点を当てている。実施形態に開示する装置は、明細書中に開示される方法に対応するので、簡単に説明される。関連する部分については、方法の実施形態の部分的説明を参照してよい。
【０１３３】
本明細書に開示する実施形態と組み合わせて、方法又はアルゴリズムのステップをハードウェアやプロセッサが実行するソフトウェアモジュール又はその組み合わせによって実装してよい。ソフトウェアモジュールは、ランダムアクセスメモリ（RAM）、メモリ、リードオンリーメモリ（ROM）、電気的プログラム可能ROM、電気的消去可能プログラム可能ROM、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、CD-ROM、又はその他当技術分野で既知の形式の記憶媒体で構成されてよい。
【０１３４】
開示される実施形態の上述の説明は、当業者が本発明を実装又は利用するのを助ける。実施形態に対する各種修正は当業者にとっては明白なように、本明細書に定義する一般原理を、本発明の精神又は範囲を逸脱することなく他の実施形態に実装してよい。したがって、本発明は、本明細書に説明する実施形態に限定されず、本明細書に開示される原則及び新規性に適合する最も幅広い範囲に一致する。
【符号の説明】
【０１３５】
1  音声認識装置
2  音声記録装置
3  マイクロフォン
101  プロセッサ
103  音声エンジン
【図１】
0006265450.tif 000002
【図２】
0006265450.tif 000003
【図３】
0006265450.tif 000004
【図４】
0006265450.tif 000005
【図５】
0006265450.tif 000006
【図６】
0006265450.tif 000007
【図７】
0006265450.tif 000008
【図８】
0006265450.tif 000009
【図９】
0006265450.tif 000010