(57)【要約】【課題】音声認識のためには、分析対象となる音声に対して所定長の時間窓を所定周期で設定し、この時間窓を処理単位として、音声の周波数に関する周波数軸系特徴パラメータと、音声の振幅に関するパワー系特徴パラメータとを抽出しなければならない。人間の耳に敏感な突発的な音を認識するには、窓長あるいは時間窓のシフト幅を細かくすればよいが、処理量の増大につながる。また時間窓を短くすると、母音部分の冗長な部分の特徴を最もよく表現している周波数軸系の特徴パラメータが抽出しにくくなる。【解決手段】母音の冗長的な部分の特徴を最もよく表現している周波数軸系特徴パラメータの窓長に対して、子音の突発的な変動部分の特徴を最もよく表現しているパワー系特徴パラメータの窓長を短くする。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析対象音声に対して所定長の時間窓を所定周期で設定し、この時間窓を処理単位として、前記音声の周波数に関する周波数軸系特徴パラメータと、前記音声の振幅に関するパワー系特徴パラメータとからなる特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、この特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づいて、前記分析対象音声を認識する音声認識手段と、を備えた音声認識装置であって、
前記特徴量抽出手段は、前記パワー系特徴パラメータのみを抽出する時間窓の長さを前記周波数軸系特徴パラメータのみを抽出する時間窓の長さに比べて短くして前記特徴量を抽出することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記周波数軸系特徴パラメータのみを抽出する時間窓の長さは、入力音声の母音部分における基本ピッチ成分の周期以上であ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】
前記特徴量抽出手段は、前記所定周期で順次発生する前記特徴パラメータのうち、時間的に隣り合う特徴パラメータの差分を表す差分特徴パラメータを演算して前記音声認識手段に供給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４】
前記特徴量抽出手段は、前記分析対象音声に対して３ｋＨｚ〜８ｋＨｚの帯域だけを通過させるバンドパスフィルタ手段をさらに有し、このバンドパスフィルタ手段を介した入力音声のパワー系特徴パラメータを前記所定周期で順次抽出し、この抽出された時間的に隣り合うパワー系特徴パラメータの差分を前記音声認識手段に供給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】
分析対象音声に対して所定長の時間窓を所定周期で設定し、この時間窓を処理単位として、前記音声の周波数に関する周波数軸系特徴パラメータと、前記音声の振幅に関するパワー系特徴パラメータとからなる特徴量を抽出し、この抽出された特徴量に基づいて、前記分析対象音声を認識する音声認識方法であって、
前記パワー系特徴パラメータのみを抽出する時間窓の長さを前記周波数軸系特徴パラメータのみを抽出する時間窓の長さに比べて短くして前記特徴量を抽出することを特徴とする音声認識方法。
【請求項６】
分析対象音声に対して所定長の時間窓を所定周期で設定し、この時間窓を処理単位として、前記音声の周波数に関する周波数軸系特徴パラメータと、前記音声の振幅に関するパワー系特徴パラメータとからなる特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、抽出された特徴量に基づいて、前記分析対象音声を認識する音声認識ステップ、を備えた音声認識処理プログラムであって、
前記パワー系特徴パラメータのみを抽出する時間窓の長さを前記周波数軸系特徴パラメータのみを抽出する時間窓の長さに比べて短くして前記特徴量を抽出することを特徴とする音声認識処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置、音声認識方法及び音声認識処理プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、人間の音声を機械にて認識させるための音声認識の研究が盛んに行われ、部分的には実用化の域に達している。音声認識の方法としては、入力音声と、予め与えられた標準パターンとを比較して、最も類似度の大きいものを選択し、出力する方法が採用されている。
【０００３】
この標準パターンは、採用する音声認識方法によって異なるものが採用され、例えばＤＰ（Dynamical Programing；動的計画法）を用いたＤＴＷ（Dynamic Time Warpimg；時間軸非線形マッチング）と呼ばれる音声認識方法においては、典型的な音声特徴量の時系列を標準パターンとして用いている。
【０００４】
また、ＨＭＭ（Hidden Markov Model；隠れマルコフモデル）を用いた音声認識方法は、統計的手法が駆使されたものであり、音声データに含まれている各単語を音素程度の比較的少ない複数の状態で表し、単語毎に状態の遷移確率と、各状態から入力された特徴量を出力する確率と、をパラメータとして与えられたものを標準パターンとして用いている。現時、このＨＭＭが、中心的な音声認識方法として広く利用されている。
【０００５】
このような音声認識方式においては、人間が発声した音声信号の中から、音声認識に必要な情報、すなわち音声特徴量を抽出し、標準パターンとの比較を行うが、この音声特徴量の抽出精度の善し悪しが、音声認識全体に関わる性能（処理速度、及び認識率）の善し悪しを左右する。
【０００６】
従来の音声入力の音声特徴量を抽出する方法は、分析フレームの範囲内でハミング窓のような一定値の窓長を有する時間窓を時系列に一定時間ずつシフトさせて設定し、設定された各時間窓によって順次切り出された分析フレーム内の音声波形からの音声サンプルをそれぞれ取り出し、時間窓の音声サンプルの音声特徴量を抽出する方法を用いる。
【０００７】
このような音声特徴量は、時間窓毎に順次切り出された所定数の音声サンプルを周波数軸上に変換することによって得られる音声特徴量（以後、これを周波数軸系特徴パラメータと呼ぶ）と、線形ＰＣＭ（Pulse Code Modulation；パルス符号化）により量子化された音声振幅の２乗和またはその対数をとることによって得られる音声特徴量（以後、これをパワー系特徴パラメータと呼ぶ）とを組み合わせることによって得られるものである。
【０００８】
例えば、周波数軸系特徴パラメータ１２成分（１２次元）とパワー系特徴パラメータ１成分（１次元）、及び直前の時間窓の各成分との差分を取ったもの、すなわち周波数軸系特徴パラメータ１２成分（１２次元）とパワー系特徴パラメータ１成分（１次元）の、合計２６成分を２６次元ベクトル量として特徴量を構成する等が考えられる。
【０００９】
入力音声の音声特徴量は、上述のように分析フレームの範囲内で時間窓を等間隔にずらして一部重なり合うよう設定して、各時間窓で切り出された音声サンプルを基に抽出される。この時間窓の重なり合う時間を短く設定した場合は、時間窓の数が減少するので入力音声から切り出す音声サンプル数が少なくなり、音声特徴量の抽出処理回数、及び、その後段に続く音声認識処理回数が共に低く抑えられ、処理速度を上げることが可能となる一方で、サンプリングが粗くなるので統計性が悪くなり、音声認識率は低下してしまう。
【００１０】
他方、時間窓の重なり合う時間を長く設定した場合、時間窓の数が増大するのでサンプリングが細かくなり入力音声から切り出す音声サンプル数が多くなるので、統計性が向上し、精度の良い音声認識が可能となるが、その反面、音声特徴量の抽出処理回数、及び、その後段に続く音声認識処理回数が共に増大し、処理速度の低下を招いてしまう。
すなわち、処理速度を上げると認識率が下がり、認識率を高めようとすると処理速度が低下してしまい、処理速度と認識率を同時に向上させることが困難であった。
【００１１】
この問題を解決するために、周波数軸系特徴パラメータを抽出する周期と、パワー系特徴パラメータを抽出する周期とを異ならせることによって、最も効率良く音声認識ができるように認識処理速度と認識率を最適化する提案がなされている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２０００−３５６７９０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
人間の音の認識は、定常的な音に比べて、突発的な音に敏感であることが知られている。定常的な音に対して、瞬間的な音はわずかな違いにも明確に判別できる。つまり人間は、突発的な音声にはより敏感に細かく判別してその発音内容を認識している。これに対処するには、単純に窓長あるいは時間窓のシフト幅を細かくすればよいが、処理量の増大につながる。また時間窓を短くすれば、音声の子音部分の突発的な変動部分の特徴を最も表現しているパワー系特徴パラメータは抽出できるものの、母音部分の冗長な部分の特徴を最もよく表現している周波数軸系の特徴パラメータが抽出できなくなる怖れがでてくる。
【００１３】
そこで本発明の目的は、処理量を増加させることなく、突発的な音に対しても人間と同じように判別かつ認識できるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するために、本発明は、分析対象音声に対して所定長の時間窓を所定周期で設定し、この時間窓を処理単位として、音声の周波数に関する周波数軸系特徴パラメータと、音声の振幅に関するパワー系特徴パラメータとからなる特徴量を抽出し、この抽出された特徴量に基づいて、分析対象音声を認識するものにおいて、パワー系特徴パラメータのみを抽出する時間窓の長さを周波数軸系特徴パラメータのみを抽出する時間窓の長さに比べて短くして特徴量を抽出することを特徴とする。
【００１５】
また、前記周波数軸系特徴パラメータのみを抽出する時間窓の長さは、入力音声の母音部分における基本ピッチ成分の周期以上であることが望ましい。
また、所定周期で順次発生する特徴パラメータのうち、時間的に隣り合う特徴パラメータの差分を表す差分特徴パラメータを演算して音声認識を行うことが望ましい。
【００１６】
そして、分析対象音声に対して３ｋＨｚ〜８ｋＨｚの帯域だけを通過させるバンドパスフィルタ手段をさらに有し、このバンドパスフィルタ手段を介した入力音声のパワー系特徴パラメータを前記所定周期で順次抽出し、この抽出された時間的に隣り合うパワー系特徴パラメータの差分を音声認識手段に用いるようにしてもよい。
【発明の効果】
【００１７】
本発明は上記構成を有することにより、母音の冗長的な部分の特徴を最もよく表現している周波数軸系特徴パラメータの窓長に対して、子音の突発的な変動部分の特徴を最もよく表現しているパワー系特徴パラメータの窓長を短くすることにより、同じ周期での特徴ベクトルでありながら、周波数軸系特徴パラメータは冗長的な、パワー系特徴パラメータは瞬時的な変化を捉えながら認識を行うことができ、より音声認識率が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
図１は、本発明の一実施形態におけるＨＭＭモデルを用いた音声認識装置１の内部構成を示すブロック図である。
この図１に示すように、音声認識装置１は、時間窓位置設定部１１、音声特徴量抽出部１２、比較部１３、および記憶装置（図示せず）内に予め格納されている標準パターン（ＨＭＭモデル１４１〜14ｎ）とから構成されている。
【００１９】
図２は、時間窓位置設定部１１における、入力音声波形に対する時間窓の設定の様子を示す図であり、一例として、分析対象とする音声区間（分析フレーム）から４個の時間窓を切り出す例を示している。
図２の上部は、入力された音声波形の分析対象とする一定長の音声区間を示しており、横軸は時間軸、縦軸は音声波形の振幅（エネルギー）を表している。図２の中段は、分析フレームの範囲内においてシフト長ＦＳずつ等間隔でシフトしてなる４つの周波数軸系特徴パラメータ用時間窓Ｆ（ｉ）（ｉ＝１〜４）とパワー系特徴パラメータ用時間窓Ｐ（ｉ）を示している。これらの時間窓はそれぞれ一定長の窓長ｆＬとｐＬを有しており、この図２から明白なとおり、パワー系特徴パラメータ用時間窓Ｐ（ｉ）の窓長ｐＬは、周波数軸系特徴パラメータ用時間窓Ｆ（ｉ）の窓長ｆＬより短い。
【００２０】
また、周波数軸系特徴パラメータ用時間窓Ｆ（ｉ）は隣り合う時間窓が一部重複するようになっており、パワー系特徴パラメータ用時間窓Ｐ（ｉ）は本実施例では周期ＦＳと同じサイズとなっており、しかもその開始位置は、周波数軸系特徴パラメータ用時間窓Ｆよりｏｆｆｓｅｔ量だけ遅延している。なお、このｏｆｆｓｅｔ量は、周波数軸系特徴パラメータ用時間窓Ｆ（ｉ）の開始位置に対して、パワー系特徴パラメータ用時間窓Ｐ（ｉ）の開始位置が常に同一の相対時間位置にあるようにするためのものであり、「０」であってもよい。
【００２１】
図１に示す時間窓位置設定部１１には、図２に示す時間窓の窓長ｆＬ、ｐＬ、ｏｆｆｓｅｔ量、及び時間窓設定周期ＦＳが設定されている。
時間窓位置設定部１１は、分析フレームの範囲内において設定されている窓長ｆＬ、ｐＬ、ｏｆｆｓｅｔ量、及び時間窓設定周期ＦＳに従って、順次時間窓Ｆ（ｉ）およびＰ（ｉ）を設定し、周波数軸系パラメータ用の音声特徴量の抽出を開始させるための開始制御信号を音声特徴量抽出部１２に出力する。
【００２２】
これよりｏｆｆｓｅｔ量に対応する時間経過後に、パワー系パラメータ用の音声特徴量の抽出を開始させるための開始制御信号を音声特徴量抽出部１２に出力する。これから窓長ｐＬの後、パワー系パラメータ用の音声特徴量の抽出を終了させるための終了制御信号を音声特徴量抽出部１２に出力する。
そして周波数軸系パラメータ用の音声特徴量の抽出を開始させてから窓長ｆＬの後、音声特徴量の抽出を終了させるための終了制御信号を音声特徴量抽出部１２に出力する。この一連の動作を、周期ＦＳ毎に分析フレームが終了するまで繰り返す。
【００２３】
音声特徴量抽出部１２は、前記時間窓位置設定部１１から入力される時間窓Ｆ（ｉ）の開始制御信号及び終了制御信号に基づいて、入力音声を分析フレーム内の時間窓Ｆ（ｉ）で切り出し、この時間窓Ｆ（ｉ）内の音声データｄ（ｎ）から周波数軸系特徴パラメータｆ（ｉ）（例えば、Ｄ次元ベクトル量）を抽出し、時間窓Ｐ（ｉ）内の音声データｄ（ｎ）からパワー系特徴パラメータｐ（ｉ）（１次元ベクトル量）を計算する。
【００２４】
パワー系特徴パラメータｐ（ｉ）とは音声の振幅に関する特徴量であり、例えば音声データｄ（ｎ）のニ乗和やその対数を計算するといった比較的少ない計算量で求められる１次元ベクトル量である。周波数軸系特徴パラメータｆ（ｉ）とは、例えば、ケプストラム、メルケプストラムと呼ばれる音声の周波数に関する特徴量であり、音声データｄ（ｎ）に対してのＦＴ（Fourier Transform；フーリエ変換）、対数変換、メル軸変換等の複数（例えば、Ｄ個）の計算結果から構成されるＤ次元ベクトル量である。
【００２５】
また、図３に示すように音声特徴量抽出部１２は、時間的に隣り合う周波数軸系特徴パラメータの差分Δｆ（ｉ）（ｆ（ｉ）と同じ次元を持つベクトル量で、例えばＤ次元）や隣り合うパワー系特徴パラメータの差分Δｐ（ｉ）（１次元ベクトル量）を演算し、これらの差分Δｆ（ｉ）、Δｐ（ｉ）を単位音声特徴量に付加する。そして本実施の形態では、パワー系特徴パラメータの差分Δｐ（ｉ）のさらに差分であるΔΔｐ（ｉ）も演算して単位音声特徴量に付加している。
【００２６】
ここで、Δｐ（ｉ）はパワー系特徴パラメータの動特性的特徴を示し、母音の特徴である基本ピッチ成分を包括しなければならない周波数軸系特徴パラメータ用時間窓Ｆ（ｉ）に対して、窓幅の短い独自の専用窓長ｐＬを持つことにより、短い時間で急峻に変化する子音部の特徴をよく表し、良好な認識結果が得られるようになる。
【００２７】
比較部１３は、前記フレーム内で抽出された各種パラメータからなる前記単位音声特徴量と、記憶装置（図示せず）内に予め格納してある標準パターンとを比較照合して入力音声の認識を行い、認識結果を出力する。本実施例では、ＨＭＭに基づく統計的手法により音声認識を行う。
【００２８】
ここで、上記ＨＭＭを利用した統計的手法に基づく音声認識の手法を説明する。音声特徴量抽出部１２にて抽出された入力音声の特徴量を用いて、予め与えられているＨＭＭモデル１４１〜１４ｎと呼ばれる標準パターンに基づいて音声認識を行う。ＨＭＭモデル１４１〜１４ｎとは、音声データに含まれている各単語を音素程度の比較的少ない複数の状態で表し、単語ごとに状態の遷移確率と、各状態から入力された特徴量を出力する確率と、をパラメータとして与えたものである。比較部１３では、ＨＭＭモデル１４１〜１４ｎの中で、どのＨＭＭモデルが、与えられた音声特徴量を最も高い確率で出力するか、を尤度（確率）計算し、その確率を最大とするＨＭＭモデルに対応する単語を音声認識結果として出力する。
【００２９】
次に動作を説明する。図４は、音声認識装置１の音声認識処理を説明するためのフローチャートである。
まず、音声認識装置１に対して音声が入力されると、入力された音声は、入力段に設けられたＡ／Ｄ変換機（図示せず）により、所定のサンプリング間隔でサンプリングして標本化を行う線形ＰＣＭ方法に基づいてＰＣＭ符号化され音声データｄ（ｎ）に変換され、時間窓位置設定部１１及び音声特徴量抽出部１２に出力される。
【００３０】
音声データｄ（ｎ）が時間窓位置設定部１１に入力されると、窓長ｆＬ、ｐＬ及びｏｆｆｓｅｔ量に基づいて、ハミング窓のような時間窓Ｆ（ｉ）及びＰ（ｉ）を特定する開始制御信号・終了制御信号とが、時間窓位置設定部１１から音声特徴量抽出部１２へ出力される（ステップＳ４０）。次いで、音声特徴量抽出部１２では、ステップＳ４０で出力された前記制御信号に基づいて、時間窓Ｆ（ｉ）における音声データｄ（ｎ）が切り出され、この時間窓Ｆ（ｉ）の開始位置からｏｆｆｓｅｔ量に対応した時間経過した位置からＰ（ｉ）が切り出される（ステップＳ４１）。
【００３１】
音声特徴量抽出部１２は、ステップＳ４１で切り出された時間窓Ｐ（ｉ）における音声データｄ（ｎ）の２乗和又はその対数をとることによってパワー系特徴パラメータｐ（ｉ）を計算する。さらにＦ（ｉ）における音声データｄ（ｎ）を、ＦＴ等により周波数軸上に変換することによって得られる周波数軸系特徴パラメータｆ（ｉ）を抽出する。（ステップＳ４２）。抽出されたパワー系特徴パラメータｐ（ｉ）と共に、時間窓Ｆ（ｉ）の音声特徴量も記憶する（ステップＳ４３）。
【００３２】
次にこの時間窓Ｆ（ｉ）で切り出された音声区間が音声区間が終了したかを判断する（ステップＳ４４）。終了していない場合は、ステップＳ４５に移行し、時間窓Ｆ（ｉ）及びＰ（ｉ）から時間窓Ｆ（ｉ＋１）及びＰ（ｉ＋１）へシフトして、ステップＳ４１に戻る。
【００３３】
ステップＳ４４において当該時間窓Ｆ（ｉ）で音声区間が終了したと判断すると、ステップＳ４６において時間窓Ｆ（ｉ）毎に記憶された音声特徴量を時系列に配置する。
【００３４】
次いで、ステップＳ４６において時系列に配列された音声特徴量は、音声特徴抽出部１２において下記の式により差分（Δ及びΔΔ）を計算し特徴ベクトル列が生成される（θは考慮する前後のフレーム数）。
【００３５】
【数１】
2005070377.tif 000003
【００３６】
【数２】
2005070377.tif 000004
【００３７】
【数３】
2005070377.tif 000005
【００３８】
このようにして得られた特徴ベクトル列（ｆ（ｉ）、Δｐ（ｉ）、Δｆ（ｉ）、ΔΔｐ（ｉ））を用いて、比較部１３にて予め記憶されている標準パターン（ＨＭＭモデル１〜ＨＭＭモデルｎ）と比較照合される（ステップＳ４７）。ステップＳ４７で得られた結果は音声認識装置１の図示しない出力段に出力され（ステップＳ４８）、一連の音声認識処理を終了する。
【００３９】
このように、本実施の形態における音声認識装置によれば、音声分析の対象となる分析フレームから時間窓を設定して音声特徴量を抽出する場合に、同じ周期でありながら、パワー系特徴パラメータを抽出する時間窓ｐ（ｉ）の窓長が周波数軸系特徴パラメータを抽出する時間窓に比べて短く設定されている。
このため、母音部分における基本ピッチ成分の周期以上の窓長で周波数軸系特徴パラメータを抽出しながら同時刻のパワー系特徴パラメータの動的特徴（Δｐ（ｉ））をより細かい応答性で得られるので、音声認識率が向上する。
【００４０】
また、この実施形態においては、特徴ベクトル列として（ｆ（ｉ）、Δｐ（ｉ）、Δｆ（ｉ）、ΔΔｐ（ｉ））を使用したが、これとは別に人間の発声音の子音情報が多く含まれる３ｋＨｚ〜８ｋＨｚの帯域だけ通過するバンドパスフィルタを設け、このバンドパスフィルタを通過させた音声データから短い窓長ｐＬで短時間パワー専用特徴ベクトルΔｔｐ（ｉ）を抽出し、特徴ベクトル列として（ｆ（ｉ）、Δｐ（ｉ）、Δｆ（ｉ）、ΔΔｐ（ｉ）、Δｔｐ（ｉ））を用いるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の実施形態に係る音声認識装置のブロック図。
【図２】時間窓位置設定部における、入力音声波形に対する時間窓の設定の様子を示す図。
【図３】本発明の実施形態に係る音声認識装置に用いられる特徴パラメータを示す図。
【図４】本発明の実施形態に係る音声認識装置の動作を示すフローチャート。
【符号の説明】
【００４２】
１                音声認識装置
１１              時間窓位置設定部
１２              音声特徴量抽出部
１３              比較部
１４１〜１４ｎ    ＨＭＭモデル
【図１】
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【図２】
2005070377.tif 000007
【図３】
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【図４】
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