(57)【要約】【課題】入力される音に含まれる音声をより正確に検出する。【解決手段】マイクロホン１１０から入力された音は、音響分析部１２０によって音響分析され、音声検出部１３０による音声検出等に必要な特徴量（周波数、パワーなど）が取得される。そして、音声検出部１３０では、データ格納部１７０に格納されている音声検出基準データにしたがって音声の始点および終点を検出する。ここで、音声検出基準データは、音素（または音素グループ）ごとに異なるデータが格納されており、音声検出部１３０は音素（音素グループ）ごとに、その音素等の検出に好適な検出基準を用いて始点や終点の検出を行う。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音響モデルを用いる音声認識のために入力される音に含まれる音声を検出する装置であって、
前記音響モデルに対応する音声単位の１または複数ごとに予め用意されている音声検出基準を用い、入力される音の音声を検出する音声検出手段を
具備することを特徴とする音声検出装置。
【請求項２】
音響モデルを用いる音声認識のために入力される音に含まれる音声を検出する装置であって、
入力される音に対し、予め決められた固定基準によって音声の有無を仮検出する第１の検出手段と、
前記第１の検出手段により音声が仮検出された場合に、前記音響モデルに対応する音声単位の１または複数ごとに予め用意されている音声検出基準を用い、入力される音の音声有無を検出する第２の検出手段と
を具備することを特徴とする音声検出装置。
【請求項３】
音響モデルを用いて音声認識を行う装置であって、
前記音響モデルに対応する音声単位の１または複数ごとに予め用意されている音声検出基準を用い、入力される音に含まれる音声を検出する音声検出手段と、
検出された音声の始点となる音声単位に対応する認識対象単語についてトレリス計算を行って音声認識を行う音声認識手段と
を具備することを特徴とする音声認識装置。
【請求項４】
音響モデルを用いる音声認識のために入力される音に含まれる音声を検出する方法であって、
前記音響モデルに対応する音声単位の１または複数ごとに予め用意されている音声検出基準を用い、入力される音の音声を検出する
ことを特徴とする音声検出方法。
【請求項５】
音響モデルを用いる音声認識のために入力される音に含まれる音声を検出する方法であって、
入力される音に対し、予め決められた固定基準によって音声の有無を仮検出する第１の検出ステップと、
前記第１の検出ステップにより音声が仮検出された場合に、前記音響モデルに対応する音声単位の１または複数ごとに予め用意されている音声検出基準を用い、入力される音の音声有無を検出する第２の検出ステップと
を具備することを特徴とする音声検出方法。
【請求項６】
音響モデルを用いて音声認識を行う方法であって、
前記音響モデルに対応する音声単位の１または複数ごとに予め用意されている音声検出基準を用い、入力される音に含まれる音声を検出する音声検出ステップと、
検出された音声の始点となる音声単位に対応する認識対象単語についてトレリス計算を行って音声認識を行う認識ステップと
具備することを特徴とする音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力される音に含まれる音声を検出する音声検出方法、装置ならびに検出された音声の音声認識を行う音声認識方法、装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、マイクロホン等により入力された音に基づいて、ユーザが発した音声の内容を認識する音声認識技術が用いられている。音声認識技術では、入力された音のうちのユーザが発した音声を検出し、検出した音声についてどのような内容の音声であったかを認識するといった処理が行われる。
【０００３】
上記のような音声認識の際に行われる音声の検出方法としては、次の２種類の方法がよく知られている（例えば、非特許文献１参照）。１つ目の方法は、入力音のパワー（音量）に基づき音声であるか否かを検出し、検出した音声区間について音声認識（パターンマッチング）を行う方法である。この方法の最も単純なものは、音声は背景雑音よりもパワーが大きいという仮定の下、背景雑音よりも所定のレベル以上大きい入力音が一定時間以上持続した場合に音声入力が始まったと判定し、その後、入力音のパワーが、所定の時間以上継続して所定のレベル以下になった場合、音声入力が終了したと判定するものである。
【０００４】
もう１つの音声検出方法は、入力音声に対し明示的に音声を検出せず、背景雑音モデルを前後に付加した「背景雑音−認識対象単語・文−背景雑音」という形式の単語・文モデルを用い、全ての入力音に対しパターンマッチングを実行し、間接的に音声を抽出し認識するというものである。
【０００５】
【非特許文献１】新美康永著、「音声認識」、共立出版、１９７９年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述したパワーの大小関係だけで音声／非音声の判定を行う方法では、背景雑音の種類を問わず適用できるが、特に背景雑音のレベルが高くなり、入力音声レベルと近い状況では検出精度が著しく劣化するという欠点がある。
【０００７】
また、背景雑音モデルを前後に付加した「背景雑音−認識対象単語・文−背景雑音」という形式の単語・文モデルを用いる方法では、背景雑音モデルを学習するために使用した雑音と、音声認識時の雑音が異なる場合、背景雑音のマッチングが不正確になり、誤認識を起こしてしまう。つまり、この方法の音声検出精度は背景雑音の種類に大きく依存するという欠点を持つ。
【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、入力される音に含まれる音声をより正確に検出することができる音声検出方法、音声認識方法、音声検出装置および音声認識装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の一態様にかかる音声検出装置は、音響モデルを用いる音声認識のために入力される音に含まれる音声を検出する装置であって、前記音響モデルに対応する音声単位の１または複数ごとに予め用意されている音声検出基準を用い、入力される音の音声を検出する音声検出手段を具備することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の別の態様にかかる音声検出装置は、音響モデルを用いる音声認識のために入力される音に含まれる音声を検出する装置であって、入力される音に対し、予め決められた固定基準によって音声の有無を仮検出する第１の検出手段と、前記第１の検出手段により音声が仮検出された場合に、前記音響モデルに対応する音声単位の１または複数ごとに予め用意されている音声検出基準を用い、入力される音の音声の有無を検出する第２の検出手段とを具備することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の別の態様にかかる音声認識装置は、音響モデルを用いて音声認識を行う装置であって、前記音響モデルに対応する音声単位の１または複数ごとに予め用意されている音声検出基準を用い、入力される音に含まれる音声を検出する音声検出手段と、検出された音声の始点となる音声単位に対応する認識対象単語についてトレリス計算を行って音声認識を行う音声認識手段とを具備することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の別の態様にかかる音声検出方法は、音響モデルを用いる音声認識のために入力される音に含まれる音声を検出する方法であって、前記音響モデルに対応する音声単位の１または複数ごとに予め用意されている音声検出基準を用い、入力される音の音声を検出することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の別の態様にかかる音声検出方法は、音響モデルを用いる音声認識のために入力される音に含まれる音声を検出する方法であって、入力される音に対し、予め決められた固定基準によって音声の有無を仮検出する第１の検出ステップと、前記第１の検出ステップにより音声が仮検出された場合に、前記音響モデルに対応する音声単位の１または複数ごとに予め用意されている音声検出基準を用い、入力される音の音声有無を検出する第２の検出ステップとを具備することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明の別の態様にかかる音声認識方法は、音響モデルを用いて音声認識を行う方法であって、前記音響モデルに対応する音声単位の１または複数ごとに予め用意されている音声検出基準を用い、入力される音に含まれる音声を検出する音声検出ステップと、検出された音声の始点となる音声単位に対応する認識対象単語についてトレリス計算を行って音声認識を行う認識ステップと具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、入力される音に含まれる音声をより正確に検出することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる音声検出方法、装置、音声認識方法、装置の最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００１７】
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施形態にかかる音声検出方法を含む音声認識方法を実施する音声認識装置の構成を示すブロック図である。同図に示す音声認識装置１００は、音響モデルとして音素単位のＨＭＭ（Hidden Markov Model）を用いている。なお、ＨＭＭはleft-to-right型であり、状態遷移は自己ループまたは次の状態への２つの遷移しかなく、それらは出力確率分布が共有されている(tieされている)ものとする。
【００１８】
音声認識装置１００は、マイクロホン１１０と、音響分析部１２０と、音声検出部１３０と、特徴量格納部１４０と、トレリス計算部１５０と、認識結果候補保存部１６０と、データ格納部１７０とを備える。
【００１９】
マイクロホン１１０は、設置された周囲の音などを収音し、対応する音データを音響分析部１２０に出力する。音響分析部１２０は、マイクロホン１１０から供給される音データに対し、音響分析処理を行い、トレリス計算部１５０等による処理に必要な音響特徴量や、音声検出部１３０による処理に必要な特徴量等を導出する。ここで、音響分析部１２０は、一定時間周期（フレーム）単位で分析処理を行い、ＨＭＭへの入力用特徴ベクトルとしてＬＰＣケプストラムと、音声検出用のパワースペクトルを導出する。
【００２０】
また、音響分析部１２０は、人の発した音声がない状態での入力音、つまり背景雑音推定を行う。より具体的には、音声入力をしない状態で音響分析を実行し、所定のフレーム数だけ背景雑音のパワースペクトルを平均し、背景雑音の平均パワースペクトルを計算する。かかる背景雑音の平均パワースペクトルは、後述する音声検出部１３０による音声検出処理に用いられる。
【００２１】
特徴量格納部１４０は、音響分析部１２０によって導出された種々の特徴量を格納する。認識結果候補保存部１６０は、後述するトレリス計算部１５０による処理過程で求められた音声認識結果候補を格納する。認識結果出力部１８０は認識結果候補保存部から認識結果を取得し、出力する。
【００２２】
データ格納部１７０は、音声認識に必要な音響モデル、認識対象となる語彙等の音声認識などに用いられる種々のパラメータを格納している。また、データ格納部１７０には、音声検出部１３０による音声検出処理に用いるための音声検出基準データが格納されている。かかる音声検出基準データについての詳細は後述する。
【００２３】
音声検出部１３０は、マイクロホン１１０から入力された音に含まれる音声を検出する。すなわち、人の発する音声に加えて背景雑音を含むマイクロホン１１０の入力音のうち、人が発した音声を検出する。音声検出部１３０は、人が発している音声の始点と終点をそれぞれ検出することで、音声が発せられている音声区間を検出する。
【００２４】
本実施の形態における音声検出部１３０は、上記データ格納部１７０に格納されている音声基準データを用い、入力される音に含まれる音声の始点および終点をそれぞれ検出する。ここで、データ格納部１７０に格納される音声検出基準データは、入力された音が音声であるか否かを区別するための基準となるデータであり、本実施の形態では、音声認識の単位（音声単位）の１または複数ごとに異なる基準データが格納されている。上述したように本実施の形態では、音響モデルとして音素単位のＨＭＭが用いられており、１または複数の音素ごとに異なる音声検出基準が設けられている。
【００２５】
すなわち、すべての音素について同一の基準によって音声の始点または終点の有無を検出するのではなく、各々の音素（または複数の音素からなる音素グループ）の始点（終点）の検出に適した異なる検出基準が用意されており、これがデータとして格納されている。したがって、音声検出部１３０は、音素（または音素グループ）ごとに音声の始点（または終点）であるか否かを検出するための基準を異ならせているのである。
【００２６】
このように音声検出のための基準を音素ごとなどに異ならせることで、より正確に音声の始点、終点を検出することができるが、その理由について図２〜図５を参照しながら説明する。図２〜図５は、それぞれ音素「あ」＝「ａ」、音素「お」＝「ｏ」、音素「さ」＝「ｓａ」、音素「ち」＝「ｃｈｉ」の時間周波数パターンを示す。なお、同図において、濃く示されるほどパワーが大きいことを示している。
【００２７】
これらの図から、音素ごとにパワー値が高い周波数帯域や時間帯は異なっていることがわかる。したがって、これらの音素ごとにその時間周波数パターン特性を考慮した音声であるか否かの基準を設けることで、従来技術のように単純にパワーレベルで判断する場合と比較してより正確な音声であるか否かの検出が可能となるのである。
【００２８】
より具体的には、図４に示されるように、音素「さ」の前半（「ｓ」に相当）は、周波数の高い（４ｋＨｚ以上）帯域にパワーが分布しているので、音素「さ」を検出するにはこの周波数帯域のパワーに着目すればよい。また、「あ」で始まる音声を検出する場合についてはパワーの低い周波数帯域（0.5〜2kHz）に着目すればよい。他の音素についても、それぞれの特徴的な部分（時間帯、周波数帯、または両者）に着目するようにすれば、その音素が発せられたか否かをより正確に判別することができると考えられる。
【００２９】
このような事実に着目すると、音声検出は音素によって異なる基準を用いると検出精度が向上することがわかる。例えば、音声検出基準のためのパラメータとして、継続時間と、パワーと、周波数帯域とを採用し、「周波数帯域Ｂ１(i)〜Ｂ２(i)の合計パワーが、予め計測しておいた背景雑音の同じ帯域の合計パワーよりもＰｗ(i)以上大きい時間が時間Ｄｕｒ(i)以上継続した場合に音素Ph(i)の始端を検出」という基準によって音声検出を行えばよい。ここでiは音素を識別するインデックスである。なお、音声終端の検出については、背景雑音よりもパワーが小さい時間を測定する違いはあるが、同様である。
【００３０】
このようにすれば、雑音レベルが高い場合であっても、例えば、その雑音がある特定の周波数帯域に集中するような場合、その他の帯域にパワーが集中する音素にとっては、雑音の有無はその音素の検出になんら影響を与えることがない。そのため、音声検出精度は、帯域を無視した単純な総パワーによる音声検出方法よりも向上する。また、逆に、雑音が幅広い帯域に分布するような場合であっても、各帯域のパワーは総パワーに比べて小さくなり、各帯域内での相対的な音声と雑音のＳＮ比が改善される場合が多いので、検出精度が向上する。
【００３１】
また、図４の音素「さ」と、図５の音素「ち」といったように、時間周波数パターンが似ている音素がある場合、上に述べたような継続時間とパワーと周波数帯域というパラメータによる基準では、異なる音素であっても音声検出基準がほぼ同じになる。このような場合、音声検出基準や音響分析の分解能によっては、音素単位で音声検出基準を設定するよりも、互いに類似した音素同士をグループとしてまとめ、グループ毎に音声検出基準を設定するとよい。ここでは音素検出基準としては継続時間、パワー、周波数帯域という３つの特徴量を採用したが、特にこれに限るものではなく、音素や音素グループを精度よく分類できるような特徴量であれば何を採用しても良い。
【００３２】
以上のような理由から、本実施の形態における音声検出部１３０は、音素（または音素グループ）ごとに音声の始点（または終点）であるか否かを検出するための基準を異ならせて音声検出処理を行っているのである。
【００３３】
ここで、図６を参照しながら音声検出部１３０による音声の始点を検出する処理について説明する。同図に示すように、まず認識に用いる音素を示すフラグｎを１に設定し、始端が検出された音素の数を示すＮｓを０に設定する（ステップＳａ１）。
【００３４】
そして、現在のフレームＴのパワースペクトルにおける周波数帯域Ｂ１（ｎ）〜Ｂ２（ｎ）の合計パワー値Ｐ（ｎ）を求める（ステップＳａ２）。ここで、Ｂ１（ｎ）〜Ｂ２（ｎ）はｎで識別される音素についてデータ格納部１７０に格納されている音声検出基準データに示される周波数帯域であり、各音素（音素グループ）ごとに特徴のある周波数帯域が設定されている。
【００３５】
次に、推定される平均雑音スペクトルの帯域Ｂ１（ｎ）〜Ｂ２（ｎ）の合計パワー値Ｎ（ｎ）を求める（ステップＳａ３）。ここで、推定される平均雑音スペクトルとは、人が発する音声が入力されていない状況下（例えば音声発生前の状況）においてマイクロホン１１０によって入力された音（背景雑音）のスペクトルであり、上記のように音響分析部１２０によって予め推定されたものである。すなわち、ｎで識別される音素について上記Ｐ（ｎ）を求めた時と同じ周波数帯域について、音声がない状態におけるパワー値Ｎ（ｎ）と、音声が発せられている可能性のある状態におけるパワー値Ｐ（ｎ）とを求めるのである。
【００３６】
そして、背景雑音状況のパワー値Ｎ（ｎ）と、パワー値Ｐ（ｎ）とを比較し、Ｐ（ｎ）≧Ｎ（ｎ）＋ＴＨｓｐ（ｎ）となるか否かを判別する（ステップＳａ４）。ここで、ＴＨｓｐ（ｎ）は、ｎで識別される音素についての音声検出基準データに含まれるしきい値である。当該しきい値は、音声のない状況と比較して、このしきい値以上パワー値Ｐ（ｎ）が大きい場合にはｎで識別される音素である可能性が高いという判断をなすことができる値であり、これは音素（または音素グループ）ごとに設定されている。
【００３７】
ここで、Ｐ（ｎ）≧Ｎ（ｎ）＋ＴＨｓｐ（ｎ）となる場合（ステップＳａ４の判別「Ｙｅｓ」）、ｎで示される音素の継続時間を示すＤ（ｎ）を１つインクリメントする（ステップＳａ５）。そして、Ｄｎ≧ＴＨｓｄ（ｎ）であるか否かを判別する（ステップＳａ６）。ここで、ＴＨｓｄ（ｎ）は、ｎで識別される音素についての音声検出基準データに含まれるしきい値である。当該しきい値は、上記のようなパワー値Ｐ（ｎ）が背景雑音よりもしきい値以上大きい状態がこのしきい値以上の時間継続する場合にｎで識別される音素である可能性が高いと判断し得る値である。
【００３８】
そして、Ｄｎ≧ＴＨｓｄ（ｎ）である場合（ステップＳａ６の判別「Ｙｅｓ」）、音声始端が検出された音素数を示すＮｓに１をインクリメントする（ステップＳａ７）。さらに、始端が検出された音素ＰＨｓ（Ｎｓ）にその時のｎの値を保存するとともに、その音素の始端フレーム番号を示すＳＴ「Ｎｓ」にＴ−Ｄ（ｎ）を保存する（ステップＳａ８）。
【００３９】
すなわち、ステップＳａ６での判別が「Ｙｅｓ」となる場合、ｎで識別される音素について周波数、パワー、時間といった３つのパラメータで表される特徴と、入力された音とが合致している場合であるから、入力音の中にｎで識別される音素が検出されたものとされる。したがって、上記のように始端が検出された音素の数が１インクリメントされ、さらに検出された音素を識別するためのｎの値を保存する。
【００４０】
また、Ｔは現在フレームの番号であり、上記のようにステップＳａ６の判別が「Ｙｅｓ」となるには、最初にｎの音素らしき周波数パワー特性が見られたフレームからＤｎ個分のフレームに対応する時間が経過されている。したがって、現時点のフレーム番号ＴからＤｎ個分前のフレームが始点に対応すると考えられるので、始点フレームとしてＴ−Ｄｎを保存するのである。
【００４１】
以上のように始点を検出した音素を識別するＰＨｓ（Ｎｓ）、その始点フレームＳＴ（Ｎｓ）を保存すると、ｎ＝Ｎであるか否かを判別する（ステップＳａ９）。ここで、Ｎは本実施の形態において、個別に検出基準データが用意されている音素（音素グループ）の数を示すものである。すなわち、すべての音素（音素グループ）について、それぞれの基準に応じた検出処理を行ったか否かが判別されるのである。
【００４２】
ここで、ｎ＝Ｎである場合には処理を終了する一方で、ｎ＝Ｎでない場合にはｎに１をインクリメントし（ステップＳａ１０）、ステップＳａ２に戻り、１インクリメントされたｎによって識別される音素（音素グループ）についての上記と同様の検出処理が行われる。
【００４３】
一方、ステップＳａ４の判別が「Ｎｏ」、つまりＰ（ｎ）≧Ｎ（ｎ）＋ＴＨｓｐ（ｎ）とならない場合、継続時間を示すＤ（ｎ）が０にクリアされ（ステップＳａ１１）、ステップＳａ９に進む。また、ステップＳａ６の判別が「Ｎｏ」の場合にはそのままステップＳａ９に進む。
【００４４】
以上が音声検出部１３０による音声の始点を検出する処理の詳細である。音声検出部１３０は、入力される音について上記のような音声の始点を検出する処理を行うとともに、入力される音について音声の終点を検出する処理を行う。
【００４５】
音声検出部１３０によって行われる終点検出処理も、上記始点検出処理と同様、データ格納部１７０に格納された音素（音素グループ）ごとの音声検出基準データに基づいて行われる。そして、音素（音素グループ）ごとに、その音素等の周波数、パワー、時間等の特性の特徴に着目した音声終点検出を行う。
【００４６】
より具体的には、音素ｎについて、入力音声のパワースペクトルの帯域Ｂｅ１（ｎ）〜Ｂｅ２（ｎ）の合計パワーが、背景雑音の平均スペクトルの同じ帯域の合計パワーと比べて所定の閾値ＴＨｅｐ（ｎ）以下の場合には、その音素の継続時間Ｄｅ（ｎ）を１増やす。逆にＴＨｅｐ（ｎ）以上の場合にはＤｅ（ｎ）＝０とする。なお、Ｄｅ（ｎ）は初期化の時点で全てのｎについて、０に初期化されているものとする。そして、継続時間Ｄｅ（ｎ）が所定の時間ＴＨｅｄ（ｎ）に達した時、Ｔ−Ｄｅ（ｎ）フレームを音素ｎの終点として検出し、再びＤｅ（ｎ）を０とする。音声終点を検出した場合、終点検出された音素の数を示す変数Ｎｅを１増やし、終点検出された音素ＰＨｅ（Ｎｅ）＝ｎ、その終点フレームを示すＥＤ（Ｎｅ）＝Ｔ−Ｄｅ（ｎ）とする。なお、Ｎｅは各フレームごとに音声終点検出に先立って０に初期化する。
【００４７】
図１に戻り、トレリス計算部１５０は、上記のように音声検出部１３０によって音声の始点が検出された場合、その検出された始点以降終点が検出されるまでの入力音に対してトレリス計算を行い、音声認識結果を認識結果候補保存部１６０に出力する。本実施の形態におけるトレリス計算部１５０が行う処理は、トレリス計算そのものの内容は、従来の音声認識処理におけるトレリス計算処理と同様である（「音声認識の基礎（上）（下）」、J.Rabiner、B.−H.Juang共著、古井貞煕 監訳、NTTアドバンステクノロジ株式会社、等参照）。
【００４８】
しかしながら、従来の音声認識処理におけるトレリス計算は、すべての音声単位（音素など）に対応する音響モデルから始まる認識対象単語に対してトレリス計算を行っていたのに対し、本実施の形態では、上記音声検出部１３０によって始点が検出された音素に対応するものについてのみトレリス計算を行う。
【００４９】
例えば、音声検出部１３０によって音素「ａ」、「ｉ」、「ｕ」といった３つの音素が始点として検出された場合、図７に示すように、これらの音素「ａ」、「ｉ」、「ｕ」のいずれかを語頭とする認識対象単語に対して、それぞれの音素ごとにトレリス計算を実行する。認識結果出力部１８０では、トレリス計算中の全単語の中から、終点を検出した音声単位に対応した音響モデルで終わる単語を抽出し、そのうち最も単位時間あたりのスコアが高い単語を認識結果として出力する。なお、単位時間あたりのスコアによって認識結果を選択するのは、語頭、語尾の音素が異なる単語はデコード時間が異なり、単純なスコアでは時間の長い単語のスコアが長くなるためである。
【００５０】
このように音声検出部１３０による音声検出によって検出された始点となる音素によってトレリス計算の対象となる認識対象単語の数が制限されるので計算量を削減することができ、処理負担を低減することができる。
【００５１】
以上説明したように本実施の形態では、入力される音に含まれる音声区間（始点と終点）を検出する際に、単一の固定基準を用いるのではなく、音素（または音素グループ）ごとにそれぞれの音素等の特性（継続時間、パワー、周波数など）に応じて異なる音声検出基準を用いるようにしている。したがって、従来技術のように単純にパワーレベルで判断する場合等と比較して、音声であるか否かの検出をより正確に行うことが可能となる。
【００５２】
また、このように精度よく音声区間を検出可能なため、音声区間検出の誤りに起因する誤認識を抑制し、音声認識処理の精度を向上させることができる。
【００５３】
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。図８に示すように、第２の実施の形態にかかる音声認識装置２００は、音声検出部１３０に代えて、音声検出部２３０を備える点で上記第１の実施の形態における音声認識装置１００と相違している。なお、第２の実施の形態において、第１の実施の形態と共通する構成要素には同一の符号を付けてその説明を省略する。
【００５４】
本実施の形態における音声検出部２３０は、第１の検出手段２３１と、第２の検出手段２３２とを有しており、上記第１の実施の形態における音声検出部１３０と音声検出処理の手順が相違しており、音声検出部２３０による音声（始点）検出処理の手順について図９を参照しながら説明する。
【００５５】
同図に示すように、まず入力されたフレームについて、第１の検出手段２３１が従来から用いられている第１の音声検出方法による始点検出処理を行う（ステップＳｂ１）。本実施の形態では、第１の音声検出方法として、パワーと零交差を用いた音声区間検出方法を採用する（具体的なアルゴリズムについては、『音声認識』、新美康永著、共立出版、を参照）。なお、第１の音声検出方法に用いる基準は比較的緩め、つまり始点が検出されやすいような基準としておき、始点である疑いがある程度あるものは検出されるようになっている。
【００５６】
そして、第１の検出方法によって始点が検出されたか否かが判別され（ステップＳｂ２）、始点が検出された場合について当該フレームについて、第２の検出手段２３２が第２の音声検出方法による音声始点検出処理を行う（ステップＳｂ３）。第２の音声検出方法としては、上記第１の実施の形態と同様の方法が用いられる。すなわち、音素（音素グループ）ごとに異なる音声検出基準データを用いて音声始点検出が行われる。
【００５７】
また、第２の音声始点検出では、現在のフレームをＴ１とした場合、第１の音声始点検出によってフレームFs（≦T1）が音声始端として検出されたとしたとき、次のような範囲のフレームについて音声始点検出を行う。すなわち、フレームFs-S1（≧０）からフレームFs+S2（≦T1）までの区間（S1, S2は予め定められた定数であり、S1, S2≧０）に属するフレームについて、第２の音声検出方法によって検出を実行する。つまり、第１の音声検出によって始点として検出されたフレームのみならず、そのフレームと時間的に前後する所定数のフレームについて第２の音声検出方法による始点検出を行うのである。
【００５８】
第２の実施の形態における音声検出部２３０は、このような音声検出処理をフレームが入力されるごとに行い、音声の始点を検出する。また、音声検出部２３０は、入力される音について上記のような音声の始点を検出する処理を行うとともに、入力される音について音声の終点を検出する処理を行う。
【００５９】
音声検出部２３０によって行われる終点検出処理も、上記始点検出処理と同様、第１の音声検出方法により終点が検出された場合に、その前後の音に対して第２の音声検出方法による終点検出を行うといった手順である。
【００６０】
第２の実施の形態では、上記第１の実施の形態と同様、音声検出部２３０によって始点が検出された音素に対応する認識対象単語に対するトレリス計算がトレリス計算部１５０によって行われ、認識結果出力部（１８０）が音声認識結果を出力する。
【００６１】
以上説明したように第２の実施の形態では、精度はやや低いものの比較的簡易な処理である第１の音声検出方法により音声の始点（終点）がされた場合に、音素（音素グループ）ごとに基準を異ならせるという精度の高い第２の音声検出方法によって音声始点（終点）検出を行うので、精度の高い音声検出を行うことができる。
【００６２】
また、精度の高い音声検出処理（第２の音声検出方法）は、簡易な処理で実行可能な第１の音声検出方法によって始点が検出された場合にのみ実施されるので、音素ごとに基準を異ならせるといった第２の音声検出処理を常時行う必要がないので、全体として処理負担を低減することができる。すなわち、本実施の形態によれば、処理負担の大幅な増加を招くことなく、より精度の高い音声検出が可能となる。
【００６３】
（変形例）
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、以下に例示するような種々の変形が可能である。
【００６４】
（変形例１）
上述した各実施の形態では、音声検出部１３０（２３０）によって始点として検出された音素ごとにトレリス計算を個別独立に行って音声認識結果を出力するようにしていたが（図７参照）、音声検出部１３０（２３０）によって始点として検出された音素に対応する認識対象単語についてトレリス計算を行う手法であれば、他の手法を採用してもよく、以下のような処理手順にしたがってトレリス計算を行うようにしてもよい。
【００６５】
図１０に示すように、音声検出部１３０（２３０）によって始点検出された音素を先頭音素とする単語トレリスの初期化およびトレリスバッファへの登録を行う（ステップＳｃ１）。すなわち、始点検出された音素を語頭とする単語のみを対象としてバッファ登録し、トレリス計算を行う。これにより上記第１の実施の形態と同様、処理対象単語を削減することで処理負担を低減することができる。
【００６６】
まず、単語先頭ノードを登録するために、始点が検出されたＮｓ個の音素について図１１に示すような処理を行う。同図に示すように、まず、音素を識別するためのｎを１に設定し（ステップＳｄ１）、音素ＰＨｓ（ｎ）で始まる認識対象単語Ｗ１〜Ｗｋｎ（ｋｎ個）を抽出する（ステップＳｄ２）。
【００６７】
そして、抽出した認識対象単語Ｗｋを識別するフラグｋを１にセットし（ステップＳｄ３）、認識対象単語Ｗｋの先頭トレリスノード（単語ＨＭＭの各状態に対応する）を、ＢｔをＳｔ（ｎ）、ＦｒｍをＳＴ（ｎ）−１、Ｓｃｒ（ｆｒｍ）を０とし（ステップＳｄ４）、トレリスバッファに登録する（ステップＳｄ５）。ここで、Ｓｃｒは累積スコア、Ｂｔはバックポインタ（音声開始フレーム）、今何フレーム目の特徴量を計算したかを示すフレーム番号Ｆｒｍである。
【００６８】
なお、上記実施の形態で説明した音声検出処理では、同一音素が異なるフレームで複数回検出される場合がある。その場合には、その音素から始まる単語について再度トレリス計算を開始する。つまり、後から検出されたフレームＴ２から開始する単語Ｗに対するトレリス計算は、先に検出されたフレームＴ１からトレリス計算を開始した単語Ｗ(ＳＴ＝Ｔ１)とは異なる、別単語Ｗ(ＳＴ＝Ｔ２)として取り扱い処理を実行する。
【００６９】
また、同じフレームＴについて音素の始点が検出されたとしても、異なる音素ｎと音素ｍでは、トレリス計算を開始すべき時刻はＳＴ（n）＝Ｔ−Ｄｓ（ｎ）≠Ｔ−Ｄｓ（ｍ）＝ＳＴ（ｍ）であるため、音素毎に、すなわちトレリスノードごとに異なる時刻の音響特徴量（ここではＬＰＣケプストラム）に対してスコア計算を行わなければならない。このため、当該処理においては、上記のようにトレリスノードとして、処理対象となるフレーム番号Ｆｒｍを保持する必要がある。
【００７０】
以上のようにＷｋの先頭ノードのトレリスバッファへの登録が終了すると、ｋ＝Ｋｎであるか否かが判別される（ステップＳｄ６）。つまり、音素ＰＨｓ（ｎ）で始まるすべての単語Ｗ１〜Ｗｋｎについてトレリスバッファへの登録が終了したか否かが判別される。そして、ｋがＫｎに達していない場合には、ｋに１をインクリメントし（ステップＳｄ７）、インクリメント後のＷｋについてステップＳｄ４以降の処理を行う。
【００７１】
一方、ｋ＝Ｋｎである場合、つまり抽出した単語すべてについてトレリスバッファへの登録が終了した場合には、ｎ＝Ｎｓであるか否かが判別される（ステップＳｄ８）。ここで、Ｎｓは始点が検出された音素の数（図６参照）であり、このステップでは始点が検出された音素のすべてについて処理を行ったか否かが判別されるのである。
【００７２】
ここで、ｎがＮｓ未満の場合、始点検出された音素全部について処理が終了していないので、ｎに１をインクリメントし（ステップＳｄ９）、インクリメント後のＰＨｓ（ｎ）についてステップＳｄ２以降の処理を行う。一方、ｎ＝Ｎｓの場合、つまり始点が検出された音素全部に関する単語のトレリスノードについての登録がなされたと判別された場合には、トレリスバッファへの登録処理を終了し、図１０に示すステップＳｃ２に進む。
【００７３】
以上のように始点が検出されたすべての音素について、各音素から始まる単語の先頭トレリスノードの登録が終了すると、トレリスバッファに登録された各ノードについて、スコア計算、単語終端での単語登録、トレリスバッファＮｅｘｔＢｕｆへの登録といった処理が実行される（ステップＳｃ２）。
【００７４】
ここで、図１２および図１２を参照しながら各トレリスノードについて行われるスコア計算処理について説明する。図１２に示すように、まず初期化処理として、トレリスバッファに登録されたノードの個数Ｎｂ、ノードを識別する変数ｍを１、トレリスバッファＮｅｘｔＢｕｆ＝φに設定する（ステップＳｅ１）。
【００７５】
そして、Ｎｂが０より大きいか否かが判別され（ステップＳｅ２）、Ｎｂが０の場合、つまりノードが１つも登録されていない場合には当該処理を終了する。一方、Ｎｂが１以上の場合、スコア計算を行うべきノードが存在するので、トレリスバッファに登録されたｎ個目のノードに対してトレリス計算を行う（ステップＳｅ３）。
【００７６】
より具体的には、そのノードについてトレリスバッファに登録されているＢｔ、Ｆｒｍ、ＴｍｐＳｃｒ、Ｓｃｒ（Ｆｒｍ）といったパラメータについて以下のような設定を行う。
Ｂｔ＝Ｂｔ
Ｆｒｍ＝Ｆｒｍ＋１
ＴｍｐＳｃｒ＝Ｓｃｒ（Ｆｒｍ−１）＋フレームＦｒｍの音響特徴量に対するスコア
Ｓｃｒ（Ｆｒｍ）＝ＴｍｐＳｃｒ（ＴｍｐＳｃｒ＞Ｓｃｒ（Ｆｒｍ）の場合）
【００７７】
そして、ｍによって識別されるノードがＮｅｘｔＢｕｆに登録されていない場合には、当該ノードをＮｅｘｔＢｕｆに新規登録する（ステップＳｅ４）。そして、ｍによって識別されるノードが単語終端以外のノードであるか否かが判別される（ステップＳｅ５）。
【００７８】
トレリスノードが単語終端である場合には、図１３に示すように、当該単語終端のトレリスノードが保持しているＳｃｒ（Ｆｒｍ）＝ｓ、Ｂｔ＝ｂ、Ｆｒｍ＝ｆから、１フレームあたりの平均スコアＳｗ＝ｓ／（ｆ−ｂ＋１）を求め（ステップＳｅ６）、変数Ｎｃ（ｆ）を１インクリメントし（ステップＳｅ７）、認識結果候補バッファＣａｎｄ（ｆ）（Ｎｃ（ｆ））に単語名と平均スコアＳｗを登録する。ここで、Ｃａｎｄ（ｆ）（Ｎｃ（ｆ））は、単語終端まで計算が済んだｎ個目の単語Ｗの、単語名とフレームＦで終わる時の１フレームあたりの平均スコアＳｗを保存するバッファである。また、Ｎｃ（ｆ）は初期化の時点で全てのフレームについてＮｃ（ｆ）＝０に初期化される変数である。
【００７９】
一方、ステップＳｅ５の判別において、トレリスノードが単語終端のノードではないと判別された場合、後続のノードへの遷移を実行する。より具体的には、このノード（ｍ）のスコアＳｃｒ（Ｆｒｍ）が、このノードに後続するノードのスコアＳｃｒ（Ｆｒｍ）よりも大きい場合には、後続ノードのＳｃｒ（Ｆｒｍ）、Ｂｔ、Ｆｒｍといったパラメータを、当該ノード（ｍ）のそれに置き換える（ステップＳｅ９）。ただし、後続ノードについて未計算の場合にはＳｃｒ（Ｆｒｍ）＝初期値＝−∞とする。
【００８０】
そして、後続ノードがトレリスバッファＮｅｘｔＢｕｆに未登録の時には、ＮｅｘｔＢｕｆに登録する（ステップＳｅ１０）。この後、変数ｍ＝Ｎｂであるか否か、つまりすべての（Ｎｂ個の）ノードについて上記のようなスコア計算処理等を行ったか否かが判別され（ステップＳｅ１１）、ｍがＮｂでない場合にはｍに１インクリメントし（ステップＳｅ１２）、インクリメント後のｍで識別されるノードについてステップＳｅ３以降の処理が行われる。
【００８１】
一方、すべてのノードについて処理を行った場合には、当該処理を終了し、図１０に示すステップＳｃ３に進み、次フレームのトレリス計算の準備として、トレリスバッファＢｕｆをトレリスバッファＮｅｘｔＢｕｆで更新する。
【００８２】
以上のように音声検出部１３０（２３０）によって始点が検出された音素に対応する単語に対するトレリス計算が行われる。一方、上述したように音声検出部１３０（２３０）によって音素の終点が検出されており、認識結果出力部１８０では、かかる終点検出された音素に基づいて、認識結果候補保存部に格納されているに認識結果候補Ｃａｎｄ（ｆ）（Ｎｃ（ｆ））から認識結果が抽出される。
【００８３】
より具体的には、図１４に示すように、音素の数を示す変数ｐを１とし（ステップＳｆ１）、終点が検出されたＮｅ個の音素の中のｋ番目の音素について、ｅ＝ＥＤ（ｐ）、ｐｈ＝Ｐｈｅ（ｐ）とする（ステップＳｆ２）。なお、Ｍｅはフレームｅにおける認識結果候補の数である。
【００８４】
認識結果候補保存部に格納されているフレームｅでの認識結果候補Ｃａｎｄ（ｅ）（１）〜Ｃａｎｄ（ｅ）（Ｍｅ）の単語の中で、音素ｐｈで終わるものが存在するか否かが判別され（ステップＳｆ３）、存在する場合には、その中で最大のスコアを有する候補を認識結果Ｒｅｓ（Ｗ，Ｗｓ）に登録する（ステップＳｆ４）。ただし、Ｒｅｓに既に認識結果が登録されている場合には、Ｒｅｓに登録されているフレーム平均スコアよりも今登録しようとしている認識結果候補のスコアが大きい場合にのみＲｅｓ＝Ｃと更新する（ステップＳｆ５、Ｓｆ６）。
【００８５】
一方、ステップＳｆ３の判別において、音素ｐｈで終わるものが存在しない場合には、Ｒｅｓは更新しない。そして、変数ｐ＝Ｎｅであるか、つまりすべての終点検出がされた音素について上記のような処理が行われたか否かが判別され（ステップＳｆ７）、終了していない場合にはｐが１インクリメントされ（ステップＳｆ８）、ステップＳｆ２以降の処理が行われる。
【００８６】
なお、音声検出部１３０による終点検出において、終点が検出された音素の数Ｎｅ＝０であれば変数Ｓｅｄを１インクリメントし、Ｎｅ＞０であればＳｅｄ＝０とする。そして、Ｓｅｄが所定のフレーム数ＴＨｓｅｄに達した場合、発声終了と判定し、認識結果としてその時点のＲｅｓを返す。これが最終的な音声認識結果である。なお、Ｒｅｓに候補が登録されていない場合は認識失敗とする。
【００８７】
以上のように音声検出部１３０によって始点として検出された音素に対応する認識対象単語についてトレリス計算を行うようにしてもよい。
【００８８】
（変形例２）
また、上述した各実施の形態では、音声検出基準としては継続時間、パワー、周波数帯域という３つの特徴量を採用していたが、特にこれに限るものではなく、音素や音素グループを精度よく分類できるような特徴量であれば他の特徴量を採用しても良い。
【００８９】
（変形例３）
また、上述した各実施の形態では、音声検出基準を音素単位または音素グループ単位ごとに用意するようにしていたが、これに限るものではなく、音声認識に用いる音響モデルと対応のつけられるならば、いかなる音声単位でも構わない。
【００９０】
（変形例４）
また、上述した各実施の形態では、上記のように音素（音素グループ）ごとに音声検出基準を異ならせる音声検出部１３０（２３０）を備えた音声認識装置について説明したが、音声検出部のみを分離して１つの装置として構成してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９１】
以上のように、本発明にかかる音声検出方法、音声認識方法、音声検出装置および音声認識装置は、音響モデルを利用した音声認識処理に有用である。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】本発明の第１の実施の形態にかかる音声認識方法を実施する音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】音素「あ」の時間周波数パターンを示す図である。
【図３】音素「お」の時間周波数パターンを示す図である。
【図４】音素「さ」の時間周波数パターンを示す図である。
【図５】音素「ち」の時間周波数パターンを示す図である。
【図６】前記音声認識装置の構成要素である音声検出部による音声の始点を検出する処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】前記音声認識装置の構成要素であるトレリス計算部による処理を模式的に示す図である。
【図８】本発明の第２の実施の形態にかかる音声認識方法を実施するための音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図９】第２の実施の形態にかかる音声認識装置の構成要素である音声検出部による音声始点の検出処理を示すフローチャートである。
【図１０】前記トレリス計算部によるトレリス計算処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】前記トレリス計算部によるトレリス計算処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１２】前記トレリス計算部によるトレリス計算処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１３】前記トレリス計算部によるトレリス計算処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１４】前記トレリス計算部によるトレリス計算処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００９３】
１００  音声認識装置
１１０  マイクロホン
１２０  音響分析部
１３０  音声検出部
１４０  特徴量格納部
１５０  トレリス計算部
１６０  認識結果候補保存部
１７０  データ格納部
２００  音声認識装置
２３０  音声検出部
２３１  第１の検出手段
２３２  第２の検出手段
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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