(57)【要約】【課題】  雑音に強い音響特徴量を実現する音響分析装置、音声認識装置及びプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】  音響特徴量を分析する音響分析装置１であって、入力音声信号を所定周波数帯域に分割する周波数帯域分割部２１，２２と、所定周波数帯域に分割された各信号から所定期間の時間方向の信号を抽出する時間方向信号抽出部２３−１〜２３−Ｎと、抽出された各信号の時間変化特性を音響特徴量として抽出する音響特徴量抽出部２４−１〜２４−Ｎとを有することにより上記課題を解決する。【選択図】  図２
2005258166.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音響特徴量を分析する音響分析装置であって、
入力音声信号を所定周波数帯域に分割する周波数帯域分割部と、
前記周波数帯域分割部により所定周波数帯域に分割された各信号から所定期間の時間方向の信号を抽出する時間方向信号抽出部と、
前記時間方向信号抽出部により抽出された各信号の時間変化特性を音響特徴量として抽出する音響特徴量抽出部と
を有することを特徴とする音響分析装置。
【請求項２】
前記周波数帯域分割部は、入力音声信号の短時間周波数分析を行う短時間周波数分析部と、
前記短時間周波数分析部により短時間周波数分析された信号のフィルタバンク分析を行い、前記短時間周波数分析された信号を所定周波数帯域に分割するフィルタバンク分析部と
を有することを特徴とする請求項１記載の音響分析装置。
【請求項３】
前記音響特徴量抽出部は、前記時間方向信号抽出部により抽出された各信号の離散コサイン変換分析を行い、その離散コサイン変換の係数を音響特徴量として抽出する離散コサイン変換分析部を有することを特徴とする請求項１又は２記載の音響分析装置。
【請求項４】
音響特徴量を分析する音響分析部と、前記音響分析部により分析された音響特徴量を用いて音声認識を行う音声認識部とを有する音声認識装置であって、
前記音響分析部は、入力音声信号を所定周波数帯域に分割する周波数帯域分割部と、
前記周波数帯域分割部により所定周波数帯域に分割された各信号から所定期間の時間方向の信号を抽出する時間方向信号抽出部と、
前記時間方向信号抽出部により抽出された各信号の時間変化特性を音響特徴量として抽出する音響特徴量抽出部と
を有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項５】
コンピュータを、
入力音声信号を所定周波数帯域に分割する周波数帯域分割部と、
前記周波数帯域分割部により所定周波数帯域に分割された各信号から所定期間の時間方向の信号を抽出する時間方向信号抽出部と、
前記時間方向信号抽出部により抽出された各信号の時間変化特性を音響特徴量として抽出する音響特徴量抽出部と
して機能させる為のプログラム。
【請求項６】
コンピュータを、
入力音声信号を所定周波数帯域に分割する周波数帯域分割部と、
前記周波数帯域分割部により所定周波数帯域に分割された各信号から所定期間の時間方向の信号を抽出する時間方向信号抽出部と、
前記時間方向信号抽出部により抽出された各信号の時間変化特性を音響特徴量として抽出する音響特徴量抽出部と、
前記音響特徴量抽出部により抽出された音響特徴量を用いて音声認識を行う音声認識部として機能させる為のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音響分析装置、音声認識装置及びプログラムに係り、特に音響特徴量を分析する音響分析装置、音声認識装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、音声認識等で用いる音響特徴量は、人間の聴覚機構が周波数分析器であることから、短時間周波数分析されたスペクトルの形状を表現する値を使用するのが一般的であった（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
例えば音響特徴量を分析する音響分析装置は、短時間周波数分析されたスペクトルを離散コサイン変換（以下、ＤＣＴという）し、ＤＣＴの係数を音響特徴量として分析していた。
【非特許文献１】音声情報処理（電子情報通信工学シリーズ）、古井貞煕著、森北出版株式会社、第５章２節  音響処理、ｐ．８２−８７
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の音響分析装置では、短時間周波数分析されたスペクトルの形状に基づき音響特徴量を求めているため、ある周波数帯域に雑音が混入した場合に音響特徴量全体に雑音の影響が及んでしまう。例えば短時間周波数分析されたスペクトルをＤＣＴし、ＤＣＴの係数を音響特徴量として分析する場合、全てのＤＣＴの係数に雑音の影響が及んでしまう。即ち、従来の音響分析装置が扱う音響特徴量は雑音に弱いという問題があった。
【０００５】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、雑音に強い音響特徴量を実現する音響分析装置、音声認識装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
そこで、上記課題を解決する為、本発明は音響特徴量を分析する音響分析装置であって、入力音声信号を所定周波数帯域に分割する周波数帯域分割部と、前記周波数帯域分割部により所定周波数帯域に分割された各信号から所定期間の時間方向の信号を抽出する時間方向信号抽出部と、前記時間方向信号抽出部により抽出された各信号の時間変化特性を音響特徴量として抽出する音響特徴量抽出部とを有することを特徴とする。
【０００７】
前記周波数帯域分割部は、入力音声信号の短時間周波数分析を行う短時間周波数分析部と、前記短時間周波数分析部により短時間周波数分析された信号のフィルタバンク分析を行い、前記短時間周波数分析された信号を所定周波数帯域に分割するフィルタバンク分析部とを有するようにしてもよい。
【０００８】
前記音響特徴量抽出部は、前記時間方向信号抽出部により抽出された各信号の離散コサイン変換分析を行い、その離散コサイン変換の係数を音響特徴量として抽出する離散コサイン変換分析部を有するようにしてもよい。
【０００９】
また、本発明は音響特徴量を分析する音響分析部と、前記音響分析部により分析された音響特徴量を用いて音声認識を行う音声認識部とを有する音声認識装置であって、前記音響分析部は、入力音声信号を所定周波数帯域に分割する周波数帯域分割部と、前記周波数帯域分割部により所定周波数帯域に分割された各信号から所定期間の時間方向の信号を抽出する時間方向信号抽出部と、前記時間方向信号抽出部により抽出された各信号の時間変化特性を音響特徴量として抽出する音響特徴量抽出部とを有することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明はコンピュータを、入力音声信号を所定周波数帯域に分割する周波数帯域分割部と、前記周波数帯域分割部により所定周波数帯域に分割された各信号から所定期間の時間方向の信号を抽出する時間方向信号抽出部と、前記時間方向信号抽出部により抽出された各信号の時間変化特性を音響特徴量として抽出する音響特徴量抽出部として機能させる為のプログラムであることを特徴としている。
【００１１】
また、本発明はコンピュータを、入力音声信号を所定周波数帯域に分割する周波数帯域分割部と、前記周波数帯域分割部により所定周波数帯域に分割された各信号から所定期間の時間方向の信号を抽出する時間方向信号抽出部と、前記時間方向信号抽出部により抽出された各信号の時間変化特性を音響特徴量として抽出する音響特徴量抽出部と、前記音響特徴量抽出部により抽出された音響特徴量を用いて音声認識を行う音声認識部として機能させる為のプログラムであることを特徴としている。
【００１２】
本発明は、入力音声信号を所定周波数帯域に分割し、所定周波数帯域に分割された各信号の時間変化特性を音響特徴量として抽出する。即ち、本発明は所定周波数帯域ごとに音響特徴量を取り扱うことで、ある周波数帯域に混入した雑音の影響が他の周波数帯域に及ばないようにしている。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、雑音に強い音響特徴量を実現する音響分析装置、音声認識装置及びプログラムを提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
次に、本発明を実施するための最良の形態を、以下の実施例に基づき図面を参照しつつ説明していく。
【実施例１】
【００１５】
まず、本発明による音響分析装置を実現するためのハードウェア構成について説明する。図１は、本発明による音響分析装置の一例のハードウェア構成図である。図１の音響分析装置１は、それぞれバスＢで相互に接続されている入力装置１１と，表示装置１２と，ドライブ装置１３と，補助記憶装置１５と，メモリ装置１６と，演算処理装置１７と，インターフェース装置１８とを有するように構成される。なお、図１の音響分析装置１を構成する各種デバイスは、１つの筐体に収容してもよいし、複数の筐体に分散して収容してもよい。
【００１６】
入力装置１１はキーボード，マウスなどで構成され、様々な操作指示を入力するために用いられる。表示装置１２は、操作に必要な各種ウインドウやデータ等を表示する。インターフェース装置１８はモデム，ルータなどで構成され、インターネットやＬＡＮ等のネットワークに接続するために用いられる。
【００１７】
音響分析装置１を制御するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１４によって提供される。プログラムを記録した記録媒体１４は、ドライブ装置１３にセットされ、プログラムが記録媒体１４からドライブ装置１３を介して補助記憶装置１５にインストールされる。
【００１８】
なお、プログラムを記録した記録媒体１４は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク（ＭＯ）等の様に情報を光学的，電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、又はＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることが可能である。
【００１９】
また、プログラムはインターフェース装置１８を介して接続される他のコンピュータの記録媒体等に記録されているものも含まれる。他のコンピュータの記録媒体等に記録されているプログラムは、インターフェース装置１８を介してダウンロードされて補助記憶装置１５にインストールされる。補助記憶装置１５はインストールされたプログラムと、そのプログラムの処理に必要な各種ファイル等を格納する。
【００２０】
メモリ装置１６は、起動時に補助記憶装置１５からプログラムを読み出して格納する。演算処理装置１７は、メモリ装置１６に格納されたプログラムに従って後述する各種処理部の機能を実現する。
【００２１】
図２は、音響分析装置１の一例の機能構成図である。音響分析装置１は、短時間周波数分析部２１と，Ｎチャンネルフィルタバンク分析部２２と，信号抽出部２３−１〜２３−Ｎと，ＤＣＴ分析部２４−１〜２４−Ｎと，出力統合部２５とを有するように構成されている。
【００２２】
以下、図２の音響分析装置１が行う処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。図３は、音響分析装置１が行う処理の一例のフローチャートである。図３の処理は、入力音声信号の周波数帯域ごとの時間変化特性をＤＣＴの係数を用いて表現し、全ての周波数帯域のＤＣＴ係数を統合した音響特徴量を分析結果として出力する例である。
【００２３】
短時間周波数分析部２１は、図３のような音声信号１００が入力される。音声信号１００は、例えばスペクトルグラム１０１のように表される。スペクトルグラム１０１は、音声信号１００を各時刻の周波数成分で表したものである。図３のステップＳ１では、短時間周波数分析部２１が、入力された音声信号１００の短時間周波数分析を行う。短時間周波数分析部２１は、短時間周波数分析の結果である信号をＮチャンネルフィルタバンク分析部２２に出力する。
【００２４】
ステップＳ２では、Ｎチャンネルフィルタバンク分析部２２が、短時間周波数分析の結果である信号をメルスケールでＮチャンネルフィルタバンク分析し、短時間周波数分析の結果である信号をＮチャンネル（例えば、９チャンネル）の周波数帯域に分割する。フィルタバンク分析についての詳細は、例えば「HTK
book Steve Young et al. Chapter5 5.2 Speech Signal Processing(pp.58), 5.4
Filter Bank Analysis(pp.61), 5.6 Cepstral Features(pp.63).」等に記載されている。
【００２５】
ステップＳ３では、Ｎチャンネルフィルタバンク分析部２２が、Ｎチャンネルの周波数帯域に分割した各信号Ｃｈａｎ：１〜Ｃｈａｎ：Ｎを、チャンネルに応じた信号抽出部２３−１〜２３−Ｎに出力する。ステップＳ４では、信号抽出部２３−１〜２３−Ｎが、Ｎチャンネルの周波数帯域に分割した各信号Ｃｈａｎ：１〜Ｃｈａｎ：Ｎから、時刻ｔを中心として時間方向にフレーム窓幅Ｔだけ抽出し、窓掛け（例えばハミング）処理を行う。
【００２６】
ステップＳ５では、信号抽出部２３−１〜２３−Ｎが、窓掛け処理を行った各信号をチャンネルに応じたＤＣＴ分析部２４−１〜２４−Ｎに出力する。ステップＳ６では、ＤＣＴ分析部２４−１〜２４−Ｎが、窓掛け処理を行った各信号のＤＣＴ分析を行い、各信号ごとにｋ個（例えば、８個）のＤＣＴ分析の係数を抽出する。
【００２７】
ステップＳ７では、ＤＣＴ分析部２４−１〜２４−Ｎが、各信号ごとに抽出したｋ個のＤＣＴ分析の係数を音響特徴量として出力統合部２５に出力する。ステップＳ８では、出力統合部２５が、各チャンネルごとに抽出されたｋ個のＤＣＴ分析の係数を統合し、Ｍ（Ｎ×ｋ）次元のベクトルを作成して分析結果として出力する。出力統合部２５が出力する分析結果は、時刻ｔの音響特徴量である。
【００２８】
なお、本発明の音響分析装置１は、従来の音響特徴量を利用するようにしてもよい。例えば従来の音響特徴量は、短時間周波数分析された時刻ｔのスペクトルをＤＣＴ分析することで取得したＤＣＴの係数である。出力統合部２５に従来の音響特徴量を出力することで、本発明の音響分析装置１は異なるタイプの音響特徴量を組み合わせて利用できる。
【００２９】
また、図２は短時間周波数分析部２１で音声信号１００を短時間周波数分析した後、Ｎチャンネルフィルタバンク分析部２２でＮチャンネルの周波数帯域に分割する機能構成であるが、Ｎチャンネルの周波数帯域に分割した後で短時間周波数分析するような機能構成であってもよい。
【００３０】
本発明による音響分析装置１では、音声信号をＮチャンネルの周波数帯域に分割し、それぞれの音響特徴量を抽出しているため、ある周波数帯域に混入した雑音の影響が他の周波数帯域に及ばない。また、ＤＣＴ分析の０次係数を用いない場合は定常雑音の影響を受けない。即ち、本発明による音響分析装置１は雑音に強い。
【実施例２】
【００３１】
音響分析装置１の出力する分析結果は、音声認識に用いることができる。そこで、音響分析装置１の機能を有する音声認識装置について説明する。なお、音声認識装置を実現するためのハードウェア構成は音響分析装置１と同様であるので説明を省略する。
【００３２】
図４は、音声認識装置３０の一例の機能構成図である。音声認識装置３０は音響分析部３１と，デコーダ３２と，音響モデル３３と，言語モデル３４と，発音辞書３５とを有するように構成されている。音響分析部３１は、実施例１の音響分析装置１に相当する。また、デコーダ３２，音響モデル３３，言語モデル３４及び発音辞書３５は従来の音声認識装置と同様である。
【００３３】
音響分析部３１は、図３のような音声信号１００が入力され、Ｍ次元のベクトルを分析結果としてデコーダ３２に出力する。デコーダ３２は、音響分析部３１から入力された分析結果に基づき、音響モデル３３、言語モデル３４および発音辞書３５を探索し、最も確からしい音声認識結果を出力する。
【００３４】
音響モデル３３は音響的な出力の確率統計情報である。言語モデル３４は単語連鎖の確率統計情報である。発音辞書３５は単語が含む音素の情報である。音響モデル３３、言語モデル３４および発音辞書３５は、音響分析部３１の分析結果で学習する。
【００３５】
図４の音声認識装置３０は、本発明による音響分析部３１の分析結果を音声認識と、音響モデル３３、言語モデル３４および発音辞書３５の学習とに利用している。したがって、本発明による音声認識装置３０は雑音に強い音響特徴量を音声認識に利用できるので、精度の良い音声認識が可能である。即ち、本発明による音声認識装置３０は雑音に強い。
【００３６】
なお、特許請求の範囲に記載した周波数帯域分割部が短時間周波数分析部２１及びＮチャンネルフィルタバンク分析部２２に相当し、時間方向信号抽出部が信号抽出部２３−１〜２３−Ｎに相当し、音響特徴量抽出部がＤＣＴ分析部２４−１〜２４−Ｎに相当する。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明による音響分析装置の一例のハードウェア構成図である。
【図２】音響分析装置の一例の機能構成図である。
【図３】音響分析装置が行う処理の一例のフローチャートである。
【図４】音声認識装置の一例の機能構成図である。
【符号の説明】
【００３８】
１    音響分析装置
１１    入力装置
１２    表示装置
１３    ドライブ装置
１４    記録媒体
１５    補助記憶装置
１６    メモリ装置
１７    演算処理装置
１８    インターフェース装置
２１    短時間周波数分析部
２２    Ｎチャンネルフィルタバンク分析部
２３−１〜２３−ｎ    信号抽出部
２４−１〜２４−ｎ    ＤＣＴ分析部
２５    出力統合部
３０    音声認識装置
３１    音響分析部
３２    デコーダ
３３    音響モデル
３４    言語モデル
３５    発音辞書
１００    音声信号
１０１    スペクトルグラム
Ｂ    バス
【図１】
2005258166.tif 000003
【図２】
2005258166.tif 000004
【図３】
2005258166.tif 000005
【図４】
2005258166.tif 000006