(57)【要約】  【課題】  従来の装置よりも高い精度で音声認識を実現することができる音声認識装置を提供すること。  【解決手段】  音声認識装置１０は、入力信号の特徴を分析し、入力信号の信号状態を予め定められた複数の信号状態のうちのいずれかに分類する信号状態分類手段１１と、信号状態の発生頻度を計算する状態発生頻度計算手段１２と、予め定められた複数の音響モデル及び複数の音響モデルが作成される際に使用された複数の音響モデル毎のデータを格納する音響モデル格納メモリ１３と、発生頻度に基づいてデータの混合比率を計算する音響モデル混合比率計算手段１４と、音響モデル格納メモリ１３に記憶されたデータを混合比率で混合して音響モデルを合成する音響モデル合成手段１５と、音響モデル合成手段１５によって合成された音響モデルを使用して入力信号に対する音声認識処理を行う音声認識手段１６とを備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号の特徴を分析し、前記入力信号の信号状態を予め定められた複数の信号状態のうちのいずれかに分類する信号状態分類手段と、前記信号状態の発生頻度を計算する状態発生頻度計算手段と、予め定められた複数の音響モデルが作成される際に前記音響モデル毎に使用されたデータを混合する混合比率を前記発生頻度に基づいて計算する音響モデル混合比率計算手段と、前記データを前記混合比率で混合して新たに音響モデルを合成する音響モデル合成手段と、前記合成された音響モデルを使用して前記入力信号に対する音声認識処理を行う音声認識手段とを備えたことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記音響モデル混合比率計算手段は、前記信号状態分類手段によって分類された前記複数の信号状態に対応する前記音響モデル毎に使用された前記データの前記混合比率を前記発生頻度が高くなるに従って大きくすることを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記音響モデル混合比率計算手段は、前記音声認識手段の音声認識結果に基づいて前記混合比率を計算することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記音響モデル混合比率計算手段は、前記音声認識結果の確からしさを数値で表したスコアが所定値以下のとき、前記発生頻度の変化傾向に基づいて前記混合比率を算出することを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれかに記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記混合比率を入力する音響モデル混合比率入力手段を備えたことを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれかに記載の音声認識装置。
【請求項６】
前記混合比率を設定するテストデータを発生するテストデータ発生手段を備えたことを特徴とする請求項１から請求項５までのいずれかに記載の音声認識装置。
【請求項７】
前記データは、前記音響モデルを作成する際の音声データの時間波形データ、メルケプストラム係数、デルタメルケプストラム係数及びデルタ対数パワー係数のうちの少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１から請求項６までのいずれかに記載の音声認識装置。
【請求項８】
前記音響モデルは、隠れマルコフモデルの構造を有し、前記音響モデル格納手段は、前記音響モデルを前記隠れマルコフモデルで定義される遷移確率及び出力確率のデータとして格納することを特徴とする請求項１から請求項７までのいずれかに記載の音声認識装置。
【請求項９】
入力信号の特徴を分析し、前記入力信号の信号状態を予め定められた複数の信号状態のうちのいずれかに分類した後、所定の音響モデルが作成される際に使用されたデータを混合する混合比率を前記信号状態の発生頻度に基づいて計算し、前記データを前記混合比率で混合して前記音響モデルを合成し、合成された前記音響モデルを使用して前記入力信号に対する音声認識処理を行うことを特徴とする音声認識方法。
【請求項１０】
入力信号の特徴を分析するステップと、前記入力信号の信号状態を予め定められた複数の信号状態のうちのいずれかに分類するステップと、所定の音響モデルが作成される際に使用されたデータを混合する混合比率を前記信号状態の発生頻度に基づいて計算するステップと、前記データを前記混合比率で混合して前記音響モデルを合成するステップと、合成された前記音響モデルを使用して前記入力信号に対する音声認識処理を行うステップとを含むことを特徴とする音声認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声を認識する音声認識装置、音声認識方法及び音声認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、音声認識は、入力信号の特徴に近い音響モデルを使用したマッチング処理により実現されている。入力信号の特徴は、音声を認識処理するときの話者の環境や発声スタイル等によって変化するので、これらの変化に応じて音声を認識処理する必要がある。
【０００３】
例えば、話者の環境の騒音に注目した場合、騒音が存在する環境下においては、その騒音の種類やＳＮ比などに近い音声データを使用して生成された音響モデルを多数用意してマッチング処理を行うことで高性能な音声認識処理を実現できる。
【０００４】
また、話者の発声スタイルは、話者が早口で話す場合とゆっくり話す場合とでは異なり、また、話者が新聞を読み上げる場合と普段の話し言葉で発声する場合とでは異なる。話者が同じ内容を話す場合でも、話者の性別、年齢、声の大きさなどによって発声スタイルには個人差が生じる。一方、同一の話者でも、電話で話す場合や風呂場のような残響がある部屋で話す場合などでは話者の発声スタイルは異なるものとなる。話者の発声スタイルが異なれば話者の音声の特徴は異なるものとなってしまうので、高い認識性能を実現するためには話者の発声スタイルに近い音声データを使用して生成された音響モデルを多数用意してマッチング処理を行う必要がある。
【０００５】
前述のように、音声認識の分野においては、音声を認識処理するときの話者の環境や発声スタイル等（以下「環境等」という。）の多様な変化に対応できる頑健な音声認識が要求されており、この要求に対して様々な提案がされている。
【０００６】
例えば、非特許文献１に示された車載用の音声認識装置は、学習音声に重畳する車内雑音として走行雑音とアイドリング雑音とを用い、この２つの雑音を含む音声データで作成された音響モデルによって、搭乗者が発声した音声を認識することができるようになっている。
【非特許文献１】小窪浩明、天野明雄、畑岡信夫著「車載用音声認識における騒音対策とその評価」電子情報通信学会論文誌、D-II Vol.J83-D-II、No.11、pp.2190-2197、２０００年１１月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、このような従来の音声認識装置では、音声を認識処理する環境等が多様に変化する実環境下において音声を高精度で認識処理しようとすると、想定される個々の環境等の音声データで作成した膨大な音響モデルを用意する必要がある。
【０００８】
したがって、従来の音声認識装置では、音声認識装置に搭載できるメモリの容量や音声認識処理に要する時間等の制約により、多様な環境等の変化に追随できる音響モデルを用意することは困難であるので、環境等の変化により音声認識の精度が低下してしまうという問題があった。
【０００９】
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、音声を認識処理する環境等が変化しても従来の装置よりも高い精度で音声認識を実現することができる音声認識装置、音声認識方法及び音声認識プログラムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の音声認識装置は、入力信号の特徴を分析し、前記入力信号の信号状態を予め定められた複数の信号状態のうちのいずれかに分類する信号状態分類手段と、前記信号状態の発生頻度を計算する状態発生頻度計算手段と、予め定められた複数の音響モデルが作成される際に前記音響モデル毎に使用されたデータを混合する混合比率を前記発生頻度に基づいて計算する音響モデル混合比率計算手段と、前記データを前記混合比率で混合して新たに音響モデルを合成する音響モデル合成手段と、前記合成された音響モデルを使用して前記入力信号に対する音声認識処理を行う音声認識手段とを備えたことを特徴とする構成を有している。
【００１１】
この構成により、本発明の音声認識装置は、音響モデル混合比率計算手段が、音響モデル毎に使用されたデータを混合する混合比率を信号状態の発生頻度に基づいて計算し、音声認識手段が、その時の環境等に合った混合比率で混合されたデータで学習した音響モデルによって入力信号に対する音声認識処理を行うので、音声を認識処理する環境等が変化しても従来の装置よりも高い精度で音声認識を実現することができる。
【００１２】
また、本発明の音声認識装置は、前記音響モデル混合比率計算手段は、前記信号状態分類手段によって分類された前記複数の信号状態に対応する前記音響モデル毎に使用された前記データの前記混合比率を前記発生頻度が高くなるに従って大きくすることを特徴とする構成を有している。
【００１３】
この構成により、本発明の音声認識装置は、音響モデル混合比率計算手段が、音響モデル毎に使用されたデータの混合比率を発生頻度が高くなるに従って大きくするので、入力信号の信号状態に適応した音声認識処理を実現することができる。
【００１４】
さらに、本発明の音声認識装置は、前記音響モデル混合比率計算手段は、前記音声認識手段の音声認識結果に基づいて前記混合比率を計算することを特徴とする構成を有している。
【００１５】
この構成により、本発明の音声認識装置は、音響モデル混合比率計算手段が、音声認識手段の音声認識結果に基づいてデータの混合比率を計算するので、音声認識結果に応じてデータの混合比率を再設定して音声認識の精度を高めることができる。
【００１６】
さらに、本発明の音声認識装置は、前記音響モデル混合比率計算手段が、前記音声認識結果の確からしさを数値で表したスコアが所定値以下のとき、前記発生頻度の変化傾向に基づいて前記混合比率を算出することを特徴とする構成を有している。
【００１７】
この構成により、本発明の音声認識装置は、音響モデル混合比率計算手段が、音声認識結果のスコアが所定値以下のとき、発生頻度の変化傾向に基づいて混合比率を算出するので、入力信号の信号状態及び音声認識結果のスコアに適応する混合比率を算出することができ、従来の装置よりも高い精度で音声認識を実現することができる。
【００１８】
さらに、本発明の音声認識装置は、前記混合比率を入力する音響モデル混合比率入力手段を備えたことを特徴とする構成を有している。
【００１９】
この構成により、本発明の音声認識装置は、音響モデル混合比率入力手段が、混合比率を入力するので、初期状態等における音響モデルの混合比率を容易に設定することができる。
【００２０】
さらに、本発明の音声認識装置は、前記混合比率を設定するテストデータを発生するテストデータ発生手段を備えたことを特徴とする構成を有している。
【００２１】
この構成により、本発明の音声認識装置は、テストデータ発生手段が、混合比率を設定するテストデータを発生するので、信号状態と音声認識結果のスコアとの関係を把握することができ、音声認識の性能の向上を図ることができる。
【００２２】
さらに、本発明の音声認識装置は、前記データが、前記音響モデルを作成する際の音声データの時間波形データ、メルケプストラム係数、デルタメルケプストラム係数及びデルタ対数パワー係数のうちの少なくとも一つを含むことを特徴とする構成を有している。
【００２３】
この構成により、本発明の音声認識装置は、音響モデル格納メモリが、音響モデルを作成する際の音声データの時間波形データやメルケプストラム係数等を格納するので、これらのデータを混合比率で混合して音響モデルを合成することにより、音声を認識処理する環境等が変化しても従来の装置よりも高い精度で音声認識を実現することができる。
【００２４】
さらに、本発明の音声認識装置は、前記音響モデルが、隠れマルコフモデルの構造を有し、前記音響モデル格納手段は、前記音響モデルを前記隠れマルコフモデルで定義される遷移確率及び出力確率のデータとして格納することを特徴とする構成を有している。
【００２５】
この構成により、本発明の音声認識装置は、音響モデルが、隠れマルコフモデルの構造を有するので、遷移確率又は出力確率のデータの混合比率を計算することにより、音声を認識処理する環境等が変化しても従来の装置よりも高い精度で音声認識を実現することができる。
【００２６】
本発明の音声認識方法は、入力信号の特徴を分析し、前記入力信号の信号状態を予め定められた複数の信号状態のうちのいずれかに分類した後、所定の音響モデルが作成される際に使用されたデータを混合する混合比率を前記信号状態の発生頻度に基づいて計算し、前記データを前記混合比率で混合して前記音響モデルを合成し、合成された前記音響モデルを使用して前記入力信号に対する音声認識処理を行うことを特徴とする方法である。
【００２７】
この方法により、音響モデル毎に使用されたデータを混合する混合比率を信号状態の発生頻度に基づいて計算し、混合比率で混合されたデータで学習した音響モデルによって入力信号に対する音声認識処理を行うので、音声を認識処理する環境等が変化しても従来の装置よりも高い精度で音声認識を実現することができる。
【００２８】
本発明の音声認識プログラムは、入力信号の特徴を分析するステップと、前記入力信号の信号状態を予め定められた複数の信号状態のうちのいずれかに分類するステップと、所定の音響モデルが作成される際に使用されたデータを混合する混合比率を前記信号状態の発生頻度に基づいて計算するステップと、前記データを前記混合比率で混合して前記音響モデルを合成するステップと、合成された前記音響モデルを使用して前記入力信号に対する音声認識処理を行うステップとを含むことを特徴とするプログラムである。
【００２９】
このプログラムにより、従来のプログラムよりも高精度の音声認識処理をコンピュータに実行させることができる。
【発明の効果】
【００３０】
本発明は、従来の装置よりも高い精度で音声認識を実現することができるという効果を有する音声認識装置を提供することができるものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００３２】
（第１の実施の形態）
まず、本発明の第１の実施の形態の音声認識装置の構成について説明する。
【００３３】
図１に示すように、本実施の形態の音声認識装置１０は、入力信号の特徴を分析し、入力信号の信号状態を予め定められた複数の信号状態のうちのいずれかに分類する信号状態分類手段１１と、信号状態分類手段１１によって分類された信号状態の発生頻度を計算する状態発生頻度計算手段１２と、予め定められた複数の音響モデル及び複数の音響モデルが作成される際に使用された複数の音響モデル毎のデータを格納する音響モデル格納メモリ１３と、状態発生頻度計算手段１２によって計算された発生頻度に基づいてデータの混合比率を計算する音響モデル混合比率計算手段１４と、音響モデル格納メモリ１３に記憶されたデータを混合比率で混合して音響モデルを合成する音響モデル合成手段１５と、音響モデル合成手段１５によって合成された音響モデルを使用して入力信号に対する音声認識処理を行う音声認識手段１６とを備えている。
【００３４】
ここで、信号状態分類手段１１によって分類される信号状態とは、例えば、騒音の種類やＳＮ比、話者の性別、年齢、話すスピードなどの特徴で分類された状態をいう。
【００３５】
信号状態分類手段１１は、入力信号の特徴を分析し、例えば、予め設定された入力信号のＳＮ比による信号状態のうちのいずれかに分類するようになっている。
【００３６】
さらに具体的には、信号状態分類手段１１が分類すべき信号状態として、例えば、「ＳＮ比が２５ｄＢ以上の信号状態Ａ」、「ＳＮ比が１５以上２５ｄＢ未満の信号状態Ｂ」及び「ＳＮ比が１５ｄＢ未満の信号状態Ｃ」の３つが予め設定されている場合、信号状態分類手段１１は、入力信号のＳＮ比を所定の時間フレーム毎に算出することによって、入力信号の信号状態を時間フレーム毎に信号状態Ａ、Ｂ及びＣのいずれかに分類するようになっている。
【００３７】
なお、以下の説明において、本実施の形態の音声認識装置１０は、前述の信号状態Ａ、Ｂ及びＣの状態にある入力信号に対して音声認識するものとして説明する。
【００３８】
状態発生頻度計算手段１２は、所定の時間（以下「発生頻度計算時間」という。）内において、入力信号が信号状態Ａ、Ｂ及びＣの状態にある時間比率を計算することによって、信号状態の発生頻度を計算するようになっている。
【００３９】
具体的には、例えば発生頻度計算時間を１００秒間とした場合、ＳＮ比が２５ｄＢ以上の信号状態Ａ、ＳＮ比が１５以上２５ｄＢ未満の信号状態Ｂ及びＳＮ比が１５ｄＢ未満の信号状態Ｃの状態の時間が、それぞれ、３０秒、６０秒及び１０秒のとき、状態発生頻度計算手段１２は、信号状態Ａ、信号状態Ｂ及び信号状態Ｃの発生頻度を、それぞれ、３０％、６０％及び１０％と計算するようになっている。
【００４０】
なお、発生頻度計算時間は、前述の１００秒間に限定されるものではなく、２０秒や１０分等でもよい。また、状態発生頻度計算手段１２が、発生頻度計算時間を例えばＳＮ比の時間的な変化に応じて設定し、発生頻度を計算するように構成してもよい。この構成により、状態発生頻度計算手段１２は、ＳＮ比が短時間で変化するときは例えば５秒毎に発生頻度を計算し、またＳＮ比が時間的にほとんど変化しないときは例えば２０分毎に発生頻度を計算するので、ＣＰＵやメモリ等のリソースを有効に活用することができる。
【００４１】
音響モデル格納メモリ１３は、図２に示すように、例えばＳＮ比３０ｄＢで学習した音響モデルＡ、ＳＮ比２０ｄＢで学習した音響モデルＢ及びＳＮ比１０ｄＢで学習した音響モデルＣと、音響モデルＡ、Ｂ及びＣを作成する際に学習で使用したそれぞれの音声データＡ、Ｂ及びＣとを格納している。
【００４２】
具体的には、音響モデル格納メモリ１３は、ＳＮ比３０ｄＢの環境で収録された複数の音声データＡ及び音声データＡで学習して作成された音響モデルＡと、ＳＮ比２０ｄＢの環境で収録された複数の音声データＢ及び音声データＢで学習して作成された音響モデルＢと、ＳＮ比１０ｄＢの環境で収録された複数の音声データＣ及び音声データＣで学習して作成された音響モデルＣとを備えている。なお、図２に示された音響モデルＡ、Ｂ及びＣには、それぞれ、音声データＡ、Ｂ及びＣが含まれているものとする。
【００４３】
音響モデル混合比率計算手段１４は、状態発生頻度計算手段１２によって計算された発生頻度が高くなるに従って、音響モデルＡ、Ｂ及びＣを合成する際の各音響モデルに対応する音声データの混合比率が大きくなるよう計算するようになっている。
【００４４】
例えば図２に示すように、状態発生頻度計算手段１２によって計算された信号状態Ａ、Ｂ及びＣの発生頻度が、それぞれ、３０％、６０％及び１０％の場合、音響モデル混合比率計算手段１４は、それぞれの混合比率を０．３、０．６及び０．１と計算するようになっている。
【００４５】
音響モデル合成手段１５は、音響モデル混合比率計算手段１４によって計算された混合比率を重み係数とし、音響モデル格納メモリ１３に格納された音声データＡ、Ｂ及びＣを混合し、新たな音響モデルを合成するようになっている。なお、音響モデル合成手段１５によって合成された音響モデルを以下「合成音響モデル」という。
【００４６】
具体的には、音響モデル合成手段１５は、図２に示すように、それぞれ複数のデータで構成されたデータＡ、Ｂ及びＣから、それぞれの重み係数０．３、０．６及び０．１の割合で各データを使用して学習し、合成音響モデルを生成する。
【００４７】
音声認識手段１６は、合成音響モデルを使用して入力信号に対する音声認識処理を行い、音声認識処理の結果を出力するようになっている。
【００４８】
次に、本実施の形態の音声認識装置１０の動作について説明する。なお、前述の信号状態Ａ、Ｂ及びＣの状態における入力信号に対して音声認識を行う場合を例に挙げて説明する。
【００４９】
まず、信号状態分類手段１１によって、入力信号の特徴が分析され、入力信号の信号状態が、信号状態Ａ、Ｂ及びＣのいずれかに分類される。
【００５０】
次いで、状態発生頻度計算手段１２によって、発生頻度計算時間内における信号状態Ａ、Ｂ及びＣの状態の発生頻度が計算される。
【００５１】
さらに、音響モデル混合比率計算手段１４によって、音響モデル格納メモリ１３に格納された音声データＡ、Ｂ及びＣを混合する混合比率が発生頻度に基づいて計算される。
【００５２】
続いて、音響モデル合成手段１５によって、混合比率を重み係数として音響モデル格納メモリ１３に格納された音声データＡ、Ｂ及びＣが混合され、合成音響モデルが生成される。
【００５３】
そして、音声認識手段１６によって、入力信号に対する音声認識が合成音響モデルを使用して実行され、音声認識結果が出力される。
【００５４】
なお、本実施の形態において、信号状態をＳＮ比に基づいて分類したが、本発明はこれに限定されるものではなく、騒音の種類や話者の性別、年齢、話す速度等の特徴で分類してもよい。
【００５５】
例えば、本実施の形態の音声認識装置１０を携帯可能な音声入力型のカーナビゲーション装置に適用する場合、騒音の種類で入力信号の信号状態を分類するよう信号状態分類手段１１を設定し、家庭内及び車両内の騒音で学習した音響モデル及びそのデータを用意すれば、家庭内において音声でルート設定した後、カーナビゲーション装置を家庭内から車内に移動し継続して使用するときでも、使用する環境等の変化に依存せず、騒音の種類に対応した精度のよい音声認識を行うことができる。
【００５６】
また、本実施の形態の音声認識装置１０は、例えばコンピュータで構成される。この構成の場合、コンピュータは、音声認識装置１０として動作するよう作成されたプログラムを記憶媒体から読み出したり、ネットワークを介して受信したりして実行することにより、従来の装置よりも高い精度で音声認識を実現することができる。
【００５７】
以上のように、本実施の形態の音声認識装置１０によれば、音響モデル合成手段１５は、音響モデル格納メモリ１３に格納された音声データＡ、Ｂ及びＣを信号状態に応じた混合比率で混合して合成音響モデルを生成し、音声認識手段１６は、合成音響モデルを使用して入力信号に対する音声認識処理を行う構成としたので、音声を認識処理する環境等が変化しても従来の装置よりも高い精度で音声認識を実現することができる。
【００５８】
なお、本実施の形態において、音響モデルを作成するデータを音声データとして説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、音響モデルを作成する際の音声データの時間波形データ、メルケプストラム係数、デルタメルケプストラム係数、デルタ対数パワー係数等のデータであっても同様の効果が得られる。
【００５９】
また、本実施の形態における音響モデルが隠れマルコフモデルの構造を有す場合、前述の音響モデルＡ、Ｂ及びＣの遷移確率又は出力確率のデータに重み係数を使用して合成音響モデルを生成するよう構成しても同様の効果が得られる。
【００６０】
（第２の実施の形態）
まず、本発明の第２の実施の形態の音声認識装置の構成について説明する。ただし、本発明の第１の実施の形態の音声認識装置１０と同様な構成については同一の符号を付して説明を省略する。
【００６１】
図３に示すように、本実施の形態の音声認識装置２０は、状態発生頻度計算手段１２の計算結果及び音声認識手段１６の音声認識結果に基づいて混合比率を計算する音響モデル混合比率計算手段１４を備えている。
【００６２】
次に、本実施の形態の音声認識装置２０の動作について説明する。ただし、本発明の第１の実施の形態の音声認識装置１０と同様な動作については説明を省略する。
【００６３】
音響モデル混合比率計算手段１４によって、状態発生頻度計算手段１２が計算した発生頻度と、音声認識手段１６が出力した音声認識結果とが入力される。
【００６４】
ここで、音声認識結果の確からしさを数値で表したスコアが所定値以上のときは、音響モデル混合比率計算手段１４は、混合比率の計算結果が入力信号の信号状態に適応していると判断し、本発明の第１の実施の形態で説明したように、状態発生頻度計算手段１２の計算結果に基づいて混合比率を計算する。
【００６５】
一方、音声認識結果のスコアが所定値未満のときは、音響モデル混合比率計算手段１４は、混合比率の計算結果が入力信号の信号状態に適応していないと判断し、発生頻度の変化傾向に基づいた混合比率を算出する。
【００６６】
例えば、入力信号の信号状態が刻々と変化しているような場面では、混合比率の計算結果が入力信号の信号状態に適応しない場合が生じ、音声認識結果のスコアが低下することがある。そこで、音響モデル混合比率計算手段１４は、信号状態の発生頻度の時間的な変化傾向に基づき、音声認識結果のスコアが所定値以上になるよう混合比率を算出する。
【００６７】
具体的には、音響モデル混合比率計算手段１４は、ある時刻において、信号状態Ａ、Ｂ及びＣの発生頻度が、それぞれ、１０％、５０％及び４０％であり、また、信号状態Ｃの時間的な変化傾向が最も大きいとする。このときの音声認識結果のスコアが所定値よりも低いとき、音響モデル混合比率計算手段１４は、信号状態Ａ、Ｂ及びＣの発生頻度を、それぞれ、１０％、４０％及び５０％と仮設定した混合比率を算出する。すなわち、音響モデル混合比率計算手段１４は、最も時間的な変化率が大きい信号状態Ｃの発生頻度を実際の値よりも上げた混合比率を算出し、入力信号に対する音声認識結果のスコアを上げるよう動作する。
【００６８】
なお、本実施の形態の音声認識装置２０は、信号状態の発生頻度及び時間的変化と音声認識結果のスコアとの関係を音響モデル混合比率計算手段１４に学習させる構成を備えることもできる。この構成により、本実施の形態の音声認識装置２０は、音声を認識する環境等が急激に変化して音声認識結果のスコアが一時低下しても、短時間で音声認識結果のスコアを所定値以上に復帰させることができる。
【００６９】
以上のように、本実施の形態の音声認識装置２０によれば、音響モデル混合比率計算手段１４が、状態発生頻度計算手段１２の計算結果及び音声認識手段１６の音声認識結果に基づいて混合比率を計算する構成としたので、入力信号の信号状態及び音声認識結果のスコアに適応する混合比率を算出することができ、従来の装置よりも高い精度で音声認識を実現することができる。
【００７０】
なお、本実施の形態において、信号状態の発生頻度の変化傾向と音声認識結果のスコアとに基づく混合比率の算出について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、信号状態がほぼ一定で変化しない環境にもかかわらず音声認識結果のスコアが所定値未満の状態の場合においても、音響モデル混合比率計算手段１４が、音声認識結果のスコアを参照して混合比率を算出することにより、音声の認識性能を高めることができる。
【００７１】
（第３の実施の形態）
まず、本発明の第３の実施の形態の音声認識装置の構成について説明する。ただし、本発明の第１の実施の形態の音声認識装置１０と同様な構成については同一の符号を付して説明を省略する。
【００７２】
図４に示すように、本実施の形態の音声認識装置３０は、音響モデル混合比率を入力する音響モデル混合比率入力手段３１を備えている。
【００７３】
音響モデル混合比率入力手段３１は、例えば、図５（ａ）に示すようなスイッチと、図５（ｂ）に示すようなテーブルを記憶するメモリ（図示せず）とによって構成され、スイッチレバーＳ１〜Ｓ３の位置の組み合わせによるスイッチパターンで混合比率を入力するようになっている。
【００７４】
例えば、音響モデル混合比率入力手段３１が図５（ａ）に示されたスイッチパターン「１、１、０」で混合比率を入力したとき、音響モデル混合比率計算手段１４は、図５（ｂ）に示すテーブルに基づき、各音響モデルに対応する音声データＡ、Ｂ及びＣの混合比率を、それぞれ、０．４、０．４及び０．２に設定するようになっている。
【００７５】
次に、本実施の形態の音声認識装置３０の動作について説明する。ただし、本発明の第１の実施の形態の音声認識装置１０と同様な動作については説明を省略する。
【００７６】
音響モデル混合比率入力手段３１によって、スイッチで設定されたスイッチパターン情報が読み出され、このスイッチパターン情報及びテーブル情報が音響モデル混合比率計算手段１４に出力される。
【００７７】
そして、音響モデル混合比率計算手段１４によって、スイッチパターン情報及びテーブル情報に基づいて各音響モデルに対応する音声データの混合比率が設定される。
【００７８】
以上のように、本実施の形態の音声認識装置３０によれば、音響モデル混合比率入力手段３１は、スイッチで設定されたスイッチパターン情報による音響モデル混合比率を入力する構成としたので、入力信号の信号状態が予測できる場合や電源投入後及びリセット後の初期状態における場合等において音響モデル混合比率を容易に設定することができる。
【００７９】
なお、本実施の形態において、音響モデル混合比率入力手段３１がスイッチ及びメモリで構成される例について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、キーボード又はポインティングデバイスと、ディスプレイ等とで音響モデル混合比率入力手段３１を構成し、音響モデル混合比率をディスプレイに表示された入力画面で入力する場合においても、同様な効果が得られる。
【００８０】
（第４の実施の形態）
まず、本発明の第４の実施の形態の音声認識装置の構成について説明する。ただし、本発明の第２の実施の形態の音声認識装置２０と同様な構成については同一の符号を付して説明を省略する。
【００８１】
図６に示すように、本実施の形態の音声認識装置４０は、音声認識の対象である入力信号と切り替えて使用されるテストデータを発生するテストデータ発生手段４１を備えている。
【００８２】
テストデータ発生手段４１は、入力信号として想定される様々な信号、例えば、ＳＮ比や騒音の種類等を設定した信号をテストデータとして発生するようになっている。
【００８３】
次に、本実施の形態の音声認識装置４０の動作について説明する。ただし、本発明の第２の実施の形態の音声認識装置２０と同様な動作については説明を省略する。
【００８４】
まず、テストデータ発生手段４１によって、例えば、様々なＳＮ比のテストデータが発生される。そして、このテストデータは、前述の音声認識装置２０と同様な手順で処理され、音声認識手段１６によって音声認識処理される。
【００８５】
次いで、音響モデル混合比率計算手段１４によって、音声認識結果のスコアとテストデータの信号状態の分類結果とに基づいて音響モデル混合比率が計算される。
【００８６】
以上のように、本実施の形態の音声認識装置４０によれば、テストデータ発生手段４１は、入力信号として想定される様々なテストデータを発生する構成としたので、信号状態と音声認識結果のスコアとの関係を把握することができ、音声認識の性能の向上を図ることができる。
【産業上の利用可能性】
【００８７】
以上のように、本発明にかかる音声認識装置は、従来の装置よりも高い精度で音声認識を実現することができるという効果を有し、音声を認識する音声認識装置、音声認識方法及び音声認識プログラム等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】本発明の第１の実施の形態の音声認識装置のブロック図
【図２】本発明の第１の実施の形態の音声認識装置の音響モデル合成の説明図
【図３】本発明の第２の実施の形態の音声認識装置のブロック図
【図４】本発明の第３の実施の形態の音声認識装置のブロック図
【図５】（ａ）本発明の第３の実施の形態の音響モデル混合比率入力手段を構成するスイッチの一例を示す図  （ｂ）本発明の第３の実施の形態にかかる音響モデル混合比率を設定したテーブルの一例を示す図
【図６】本発明の第４の実施の形態の音声認識装置のブロック図
【符号の説明】
【００８９】
１０、２０、３０、４０  音声認識装置
１１  信号状態分類手段
１２  状態発生頻度計算手段
１３  音響モデル格納メモリ
１４  音響モデル混合比率計算手段
１５  音響モデル合成手段
１６  音声認識手段
３１  音響モデル混合比率入力手段
４１  テストデータ発生手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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