(57)【要約】【課題】  音源がマイクロホンアレーに近い場合でも、球面波近似を必要とせず、また、話者の移動に関しても、マイクロホン間の到達時間差の補正を必要としない音声認識ヘッドセットを提供する。【解決手段】  左右の耳あて２、３を柔軟な支持フレーム１で接続した形状をしており、ユーザの頭部に装着し、一方の耳あて２からはアーム６が伸びており、そのアーム６にマイクロホン７Ａ、７Ｂが配置される。マイクロホン７Ａ、７Ｂは、ユーザがヘッドセットを装着したときに、ユーザのほぼ口元８を中心とした同一球面上９Ｂに位置し、各マイクロホンは口元からの距離が等しくなるようにアーム６に固定する。信号処理モジュール１０は複数のマイクロホンから入力された音声信号をマイクロホンアレー処理して、雑音を抑圧して音声を強調した音声信号が出力し、この音声出力を認識して認識結果を出力する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声を検出して音声信号を生成する複数のマイクロホンと、前記複数のマイクロホンを配置するマイクロホン支持部と、前記複数のマイクロホンの音声信号を合成して強調音声信号を生成する強調音声信号生成手段と、前記強調音声信号を認識する音声認識手段とを具備することを特徴とする音声認識ヘッドセット。
【請求項２】
音声を検出して音声信号を生成する複数のマイクロホンと、口元を中心とする同一円周上に前記複数のマイクロホンを配置するマイクロホン支持部と、前記複数のマイクロホンの音声信号を合成して強調音声信号を生成する強調音声信号生成手段と、前記強調音声信号を認識する音声認識手段とを具備することを特徴とする音声認識ヘッドセット。
【請求項３】
音声を検出して音声信号を生成する複数のマイクロホンと、口元を中心とする同一球面上に前記複数のマイクロホンを配置するマイクロホン支持部と、前記複数のマイクロホンの音声信号を合成して強調音声信号を生成する強調音声信号生成手段と、前記強調音声信号を認識する音声認識手段とを具備することを特徴とする音声認識ヘッドセット。
【請求項４】
前記複数のマイクロホンの距離が一定に保たれるように支持されていることを特徴とする請求項１乃至請求項３記載の音声認識ヘッドセット。
【請求項５】
前記マイクロホンの指向性が前記口元に向いていることを特徴とする請求項２乃至請求項４記載の音声認識ヘッドセット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ハンズフリー通話や音声認識等で用いられるヘッドセットマイク技術の一つであり、複数のマイクロホンを用いて入力音響信号から目的とする音声信号を強調あるいは目的音声信号の方向を検出する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
音声認識技術を実環境で利用する場合、周囲の雑音は認識率に大きな影響を及ぼす。例えば車の中で使う場合、車のエンジン音や、風切り音、対向車や追い越し車両の音、カーステレオの音など多くの雑音が存在する。また、オフィスなどの比較的静かな場所でも、足音やドアを閉める音など音声認識の妨げとなる雑音は多い。また、音声認識の音声入力部としてだけでなく、雑音環境下での電話等での音声通話などにも適用される。これらの雑音は、発声者の声に混ざって声認識装置へ入力され、認識率を大きく低下させる原因となる。このような雑音の問題を解決する方法の一つとして、マイクロホンアレーの利用があげられる。マイクロホンアレーは、複数のマイクロホンから入力された音声に対して信号処理を行ない、目的とする音声を強調した信号を出力する。具体的には、目的とする音声の方向に対し鋭い指向性を形成し、その他の方向の感度を下げることで目的音声の強調を実現している。
【０００３】
例えば遅延和型のマイクロホンアレー（例えば、非特許文献１を参照）の場合、その出力信号Se(t)は、 N本のマイクロホンで得られた信号 Sn(t) ( n= 1, ... , N )を、目的音声の到来方向に合わせた時間差τだけずらして加算することで得られる。つまり、強調された音声信号 Se(t)は、
【０００４】
Ｎ
Se(t) = ΣSn(t+nτ)                                   （１）
n=1
と表される。ただし、マイクロホンは等間隔で添字 n の順で配置されているものとする。遅延和アレーは到来信号の位相差を利用することで目的音声の方向に指向性を形成している。つまり、目的信号は同相で重ね合わされ強められるのに対し、目的信号と異なる方向から到来した雑音は位相が互いにずれるために弱めあうという原理に基づいている。
【０００５】
また、音源方向を適応ビームフォーマを用いて検出する方法がある。（例えば、特許文献１を参照。）
ところで、話者がマイクロホンアレーに対して比較的近い距離で発話した場合、音声は球面波となってマイクロホンに到達する。したがって話者がマイクロホンアレーに対して、正面で発話したとしても、マイクロホンアレーを構成する中心部のマイクロホンに比べて、端のマイクは音波の到達時間が遅れることになる。（１）に示した方式は音源が無限遠方にあり、音波が平面波と近似できると仮定した場合の理論であり、この仮定が成り立たない場合、すなわち、音源がマイクロホンアレーの大きさに比べて近くにある場合には、音波を球面波として扱う必要がある。球面波として扱う場合は、平面波に比べて計算が煩雑になるという欠点のほかに、話者が奥行き方向に移動した場合にも、マイクロホン間の音波の到達時間差が変わるため、これを一定に保つためには、話者の発話位置が限られてしまうという問題がある。
【０００６】
【非特許文献１】"音響システムとディジタル処理",第７章,電子情報通信学会, 1995
【特許文献１】特開平１１−０５２９７７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記のようにマイクロホンアレーに音源が近い場合、平面波近似が成り立たず、球面波近似が必要になり、処理が煩雑となり、発話位置も限定されるなどの不都合があった。
【０００８】
本発明は上記の問題を解決するためになされたものであり、音源がマイクロホンアレーに近い場合でも、球面波近似を必要とせず、また、話者の移動に関しても、マイクロホン間の到達時間差の補正を必要としない音声認識ヘッドセット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】
【０００９】
上記の問題を解決するために、本発明は音声を検出して音声信号を生成する複数のマイクロホンと、前記複数のマイクロホンを配置するマイクロホン支持部と、前記複数のマイクロホンの音声信号を合成して強調音声信号を生成する強調音声信号生成手段と、前記強調音声信号を認識する音声認識手段とを具備することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は音声を検出して音声信号を生成する複数のマイクロホンと、口元を中心とする同一円周上に前記複数のマイクロホンを配置するマイクロホン支持部と、前記複数のマイクロホンの音声信号を合成して強調音声信号を生成する強調音声信号生成手段と、前記強調音声信号を認識する音声認識手段とを具備することを特徴とする。
【００１１】
また、音声を検出して音声信号を生成する複数のマイクロホンと、口元を中心とする同一球面上に前記複数のマイクロホンを配置するマイクロホン支持部と、前記複数のマイクロホンの音声信号を合成して強調音声信号を生成する強調音声信号生成手段と、前記強調音声信号を認識する音声認識手段とを具備することを特徴とする。
【００１２】
さらに、複数のマイクロホンの距離が一定に保たれるように支持されていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明はマイクロホンアレーに音源が近い場合でも信号処理が容易にでき、かつ認識率を向上させることができる。また、話者位置が限定されずに音声認識率を保つことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【実施例１】
【００１５】
図１および図２は、本発明の実施例１に係る音声認識ヘッドセットの外観と、その概略システム構成を示す。図１（ａ）は音声認識ヘッドセットの正面図であり、図１（ｂ）は図１（ａ）の矢印方向から見た側面図である。音声認識ヘッドセットは、支持フレーム１と、耳あて２、３と、スピーカ４、５と、アーム６と、ヘッドセットの装着者（ユーザ）の発する音声を検出して電気的な音声信号を生成するマイクロホン７Ａ、７Ｂと、この音声信号をデジタル変換を経て音声認識する信号処理モジュール１０を備える。図１では簡単のために、2個のマイクロホンを使用したが、３個以上のマイクロホンを配置して実施することも可能である。また、マイクロホンの指向性を口元に向けて配置してもよい。
【００１６】
この音声認識ヘッドセット（以下、場合に応じて単に「ヘッドセット」と称する）は、左右の耳あて２、３を柔軟な支持フレーム１で接続した形状をしており、ユーザの頭部に装着して使用する。一方の耳あて２からはアーム６が伸びており、そのアーム６にマイクロホン７Ａ、７Ｂが配置されている。マイクロホン７Ａ、７Ｂは、ユーザがヘッドセットを装着したときに、ユーザのほぼ口元８を中心とした同一円周上９Ａに位置し、各マイクロホンは口元からの距離が等しくなるようにアーム６に固定する。
【００１７】
耳あて２の中には、スピーカ５(左右)、信号処理モジュール１６が内蔵されている。なお、信号処理モジュール１６は耳あて３に内蔵してもよく、図示はしないが各要素は必要に応じてケーブルで接続されている。
【００１８】
図２に示したように、第１のマイクロホン７Ａから入力された音声は第１のＡＤ変換器１１Ａでアナログ−デジタル変換を行いマイクロホンアレー信号処理部１２に入力される。同様に、第２のマイクロホン７Ｂから入力された音声は第２のＡＤ変換器１１Ｂでアナログ−デジタル変換を行いマイクロホンアレー信号処理部１２に入力される。マイクロホンアレー信号処理部１２は、複数のマイクロホンから入力された音声信号をマイクロホンアレー処理して、雑音を抑圧して音声を強調した音声信号が出力される。音声認識部１３はこの音声出力を認識して、認識結果を出力する。
【００１９】
図３は、マイクロホンアレー信号処理部１２の内部構造の一例を示した図である。デジタル変換されたマイクロホンの音声信号を加算器１２１により合成してそれぞれのマイクロホン７Ａ、７Ｂの音声信号を強調した音声が出力される。これは、マイクロホン７Ａ、７Ｂが口元８を中心とした同一円周上９Ａに配置されているので、口元８の音源から等距離にあり、音源からの球面波による遅延を生じさせることなく音声が入力される。そのため、別途遅延器を必要とせず同位相の信号を加算することで、口元８から到来する音声は強調される。
【００２０】
また図４は、他のマクロホンアレー信号処理部１２の内部構造の一例を示した図である。これは適応ビームフォーマを用いて雑音を抑圧して音声を強調するもので、マイクロホンアレー信号処理部１２は加算器１２１と、ビームフォーマ処理部１２２、音声強調部１２３とから構成される。
【００２１】
ここで、図５を用いてビームフォーマ処理部１２２の内部構成を用いて説明する。ビームフォーマ処理部１２２は、マイクロホン７Ａ、７Ｂをアナログ−デジタル変換した音声信号に対して音源からの音声信号を抑圧するための適応ビームフォーマ処理と呼ばれるフィルタ演算処理を行う。ビームフォーマ処理部１２２の内部の処理方法としては、種々の方法が知られており、例えば一般化サイドローブキャンセラ（ＧＳＣ）、フロスト型ビームフォーマおよび参照信号法などがある。本実施例では適応ビームフォーマであればどのようなものにも適用可能であるが、ここでは２チャネルのＧＳＣを例にとり説明する。
【００２２】
図５に、ビームフォーマ処理部１２２の例として、２チャネルのＧＳＣの中で一般的なJim-Griffith型のＧＳＣの構成例を示す。ビームフォーマ処理部１２２は、減算器１２２１、加算器１２２２、遅延器１２２３、適応フィルタ１２２４および減算器１２２５からなるＧＳＣである。適応フィルタ１２２４はＬＭＳ、ＲＬＳ、射影型ＬＭＳなどの種々のものが使用可能であり、フィルタ長Ｌａは例えばＬａ＝５０を用いる。遅延器１２２３の遅延量は例えばＬａ／２とする。
【００２３】
ビームフォーマ１２２を構成する図５に示した２チャネルのJim-Griffith型ＧＳＣの適応フィルタ１２２４にＬＭＳ適応フィルタを用いた場合、このフィルタの更新は、時刻をｎとして適応フィルタ２４の係数をＷ（ｎ）、第ｉチャネルの入力信号をｘｉ（ｎ）、第ｉチャネルの入力信号ベクトルをＸｉ（ｎ）＝（ｘｉ（ｎ），ｘｉ（ｎ−１），…，ｘｉ（ｎ−Ｌａ＋１））とおくと、次式で表される。
【００２４】
ｙ（ｎ）＝ｘ０（ｎ）＋ｘｌ（ｎ）               （２）
Ｘ′（ｎ）＝Ｘ１（ｎ）−Ｘ０（ｎ）            （３）
ｅ（ｎ）＝ｙ（ｎ）−Ｗ（ｎ）Ｘ′（ｎ）        （４）
Ｗ（ｎ＋１）＝Ｗ（ｎ）一μＸ′（ｎ）ｅ（ｎ）  （５）
目的音源の方向から信号が到来した場合、ビームフォーマ処理部１２２内のフィルタは目的音源の方向に感度が低くなっているため、このフィイタのフィルタ係数から感度の方向依存性である指向性を調べることにより、目的音源の方向を推定される。
【００２５】
ところで、雑音源が非常に多く、雑音源方向を特定できないような環境では、ビームフォーマによる雑音抑圧性能は低下するが、入力音声は方向性があるため、雑音方向に目的方向を設定したビームフォーマにより、目的音源からの信号を抑圧した雑音のみの出力を抽出できる。従って、ビームフォーマ処理部１２２の出力は、雑音のみの信号であり、音声強調部１２３ではこれを用いたスペクトルサブトラクション（ＳＳ）の手法により音声を強調する。
【００２６】
スペクトルサブトラクションには、参照用の雑音信号と音声信号の２チャネルを用いる２ｃｈＳＳと、１チャネルの音声信号のみを用いる１ｃｈＳＳとがあるが、本実施例では参照用雑音としてビームフォーマ処理部１２２の出力を用いる２ｃｈＳＳにより音声強調を行う。通常、２ｃｈＳＳの雑音信号としては、目的音声が入力されないように目的音声収集用のマイクロホンと距離を隔てたマイクロホンの信号を使うが、雑音信号の性質が目的音声収集用マイクロホンに混入する雑音と異なってしまい、ＳＳの精度が落ちるという問題がある。
【００２７】
これに対し、本実施例では雑音収集専用のマイクロホンは使わず、複数のマイクロホンを用いたマイクロホンアレー方式により雑音信号を抽出しているため、雑音の性質が異なってしまうという問題がなく、精度よくＳＳを行える。
【００２８】
２ｃｈＳＳは例えば図６に示すような構成であり、この図６の処理を入力データをブロック処理してブロック毎に行う。図６に示す２ｃｈＳＳは、雑音信号をフーリエ変換する第１のＦＦＴ１２３１、第１のＦＦＴにより得られた周波数成分を帯域パワーに変換する第１の帯域パワー変換部１２３２、得られた帯域パワーを時間方向に平均化する雑音パワー計算部１２３３、音声信号をフーリエ変換する第２のＦＦＴ１２３４、第２のＦＦＴにより得られた周波数成分を帯域パワーに変換する第２の帯域パワー変換部１２３５、得られた帯域パワーを時間方向に平均化する音声パワー計算部１２３６、得られた雑音パワーと音声パワーとから帯域毎の重みを計算する帯域重み計算部１２３７、音声信号から第２のＦＦＴにより得られた周波数スペクトルを帯域毎の重みにより重み付けする重み付け部１２３８、重み付けされた周波数スペクトルを逆ＦＦＴして音声を出力する逆ＦＦＴ１２３９から構成される。
【００２９】
ブロック長は例えば２５６点とし、ＦＦＴの点数と一致させる。ＦＦＴの際には、例えばハニング窓により窓掛けを行い、ブロック長の半分の１２８点ずつシフトさせながら、同じ処理を繰り返す。最後に逆ＦＦＴして得られた処理結果の波形に、１２８点ずつオーバラップさせながら加算して窓掛けによる変形を復元し、出力するようにする。
【００３０】
帯域パワーへの変換は、例えば表１に示すように周波数成分を分割して１６の帯域にまとめ、帯域毎に周波数成分の２乗和を計算して帯域パワーとする。雑音パワーと音声パワーの計算は、帯域毎に例えば、１次の回帰フィルタにより次式のように行う。
【００３１】
ｐk,n ＝ａ・ｐｐk ＋（１−ａ）・ｐk,n-1 （６）
ｖk,n ＝ａ・ｖｖk ＋（１−ａ）・ｖk,n-1 （７）
ここで、ｋは、帯域の番号、ｎはブロックの香号、ｐは平均化された雑音チャネルの帯域パワー、ｐｐは雑音チャネルの当ブロックの帯域パワー、ｖは音声チャネルの平均化された帯域パワー、ｖｖは音声チャネルの当ブロックの帯域パワー、ａは定数である。ａの値は、例えば０．５を用いる。
【００３２】
【表１】
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【００３３】
次に、帯域重み計算部では、得られた雑音と音声の帯域パワーを用いて、例えば次式により帯域毎の重みｗk,n を計算する。
ｗk,n ＝｜ｖk,n −ｐk,n ｜／ｖk,n （８） 次に、帯域毎の重みを用い、例えば次式により音声チャネルの周波数成分に重み付けする。
Ｙi,n ＝Ｘi,n ・ｗk,n （９）
ここで、Ｙi,n は重み付けされた周波数成分、Ｘi,n は音声チャネルの第２のＦＦＴにより得られた周波数成分、ｉは周波数成分の番号であり、表１において周波数成分番号ｉに対応する帯域ｋの重みｗk,n を用いるようにする。
【００３４】
２ｃｈＳＳによる音声強調部１２３の処理の流れを図７を参照して説明する。まず、初期設定を行い、例えばブロック長＝２５６、ＦＦＴ点数＝２５６、シフト点数＝１２８、帯域数＝１６とする（ステップＳ１０１）。次に、第１のＦＦＴ１２３１において雑音チャネルのデータを読み込んで窓掛けおよびＦＦＴを行い、雑音の周波数成分を求める（ステップＳ１０２）。次に、第２のＦＦＴ１２３４において音声チャネルのデータを読み込んで窓掛けおよびＦＦＴを行い、音声の周波数成分を求める（ステップＳ１０３）。次に、第１の帯域パワー変換部１２３２において、雑音の周波数成分から表１の対応に従って雑音の帯域パワーを計算する（ステップＳ１０４）。次に、第２の帯域パワー変換部１２３５において、音声の周波数成分から表１の対応に従って音声の帯域パワーを計算する（ステップＳ１０５）。次に、雑音パワー計算部１２３３において、式（６）に従って平均雑音パワーを求める（ステップＳ１０６）。次に、音声パワー計算部１２３６において、式（７）に従って平均音声パワーを求める（ステップＳ１０７）。次に、帯域重み計算部１２３７において、式（８）に従って帯域重みを求める（ステップＳ１０８）。次に、重み付け部１２３８において音声の周波数成分に対して、ステップＳ１０８で求めた重み係数を式（９）に従って重み付けする（ステップＳ１０９）。次に、逆ＦＦＴ１２３９において、ステップＳ１０９で重み付けされた周波数成分を逆ＦＦＴして波形を求め、前のブロックまでに求めた波形の最後の１２８ポイントに重畳させて出力する（ステップＳ１１０）。
【００３５】
以上、ステップＳ１０２〜Ｓ１１０までを入力がなくなるまで繰り返す。なお、この処理はビームフォーマの処理を含めた全体の処理と同期させてブロック処理すると都合がよく、その場合はビームフォーマのブロック長は、音声強調部のシフト長１２８点と一致させるようにする。このように、音声強調部１２３により雑音を抑圧した音声が出力され、音声認識部１３により音声認識される。
【００３６】
ここで、音声認識部１３について図８を用いて説明する。図８は、音声認識部１３の内部構成を示す。マイクロホンアレー信号処理部１２の音声出力は、まず音響分析部１３１に入力される。音響分析部１３１は、入力された音声を特徴パラメータに変換する。音声認識に使用される代表的な特徴パラメータとしては、バンドパスフィルタやフーリエ変換で求めることができるパワースペクトルや、ＬＰＣ（線形予測）分析によって求めたケプストラム係数などがよく用いられるが、ここではその特徴パラメータの種類は問わない。音響分析部１３１は、一定時間ごとに入力音声を特徴パラメータに変換する。したがってその出力は特徴パラメータの時系列（特徴パラメータ系列）となる。この特徴パラメータ系列はモデル照合部１３２に供給される。
【００３７】
一方、認識語彙記憶部１３３には、認識語彙を構成する各単語の音声モデルを作成するために必要な単語の読み情報と、各単語が認識されたときに認識結果に対応する識別子、たとえばコマンドＩＤが記憶されている。なお、本実施例では、ヘッドセット内の音声認識として、単語認識による音声制御を例にとって説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。ヘッドセット内の音声認識部１３は、連続単語認識、文認識、単語スポッティング、音声意図理解など、演算量、メモリ容量、消費電力が少ない音声認識を行い、その結果を音声認識結果として出力する。
【００３８】
認識モデル作成・記憶部１３４は、認識語彙記憶部１３３に記憶された認識語彙にしたがって、各単語の音声モデルと、各単語が認識結果となったときに認識結果としてモデル照合部１３２から出力される識別信号としての単語ＩＤをあらかじめ記憶しておく。もちろん、単語認識以外の認識を行う場合は、それに応じた識別信号を格納する。
【００３９】
モデル照合部１３２は、音声モデル作成・記憶部１３４に記憶しておいた認識対象とする単語の各音声モデルと、上記入力音声の特徴パラメータ系列との類似度あるいは距離を求め、類似度が最大（あるいは距離が最小）の音声モデルと対応付けられた単語ＩＤを認識結果として出力する。
【００４０】
モデル照合部１３２の照合方法としては、音声モデルも特徴パラメータ系列で表現しておき、ＤＰ（動的計画法）で音声モデルの特徴パラメータ系列と入力音声の特徴パラメータ系列の距離を求める方法や、ＨＭＭ（隠れマルコフモデル）を用いて音声モデルを表現しておき、入力音声の特徴パラメータ系列が入力されたときの各音声モデルの確率を計算する手法などが広く使用されているが、特に手法は問わない。モデル照合部１３２から出力された単語ＩＤは、そのまま音声認識部１３の認識結果として出力される。
【００４１】
図９に本発明の音声認識ヘッドセットにより音声認識した時の認識実験の結果を示す。従来方式はヘッドセットの配置された1つのマイクロホンのみを使用して入力した音声を認識した場合で、本発明方式はヘッドセットに配置された２つのマイクロホンから入力された音声でマイクロホンアレー処理を行った強調音声を音声認識装置に入力した場合の結果である。電話ベルの雑音に対して誤りが約６％削減されていることがわかるように、音声認識の認識率が向上している。
【００４２】
また、本発明のヘッドセットのマイクロホンアレー信号処理部１０による音源方向検出機能を音声認識対象外の音声や雑音の入力を棄却するために使用した場合の評価結果は、従来法では1分間当たり音声で3.3文字、電話ベルで1.0文字の湧き出し誤りが発生していたが、本発明のヘッドセットの音源方向検出機能を使用することで、いずれの湧き出し誤りも防止することができる。
【００４３】
ここで、評価データは認識対象の話者の80cm隣りにいる人が、４種類の雑音を発生させて収集し、認識話者の音声に重畳させて使用した。雑音の種類は、声、電話ベル、紙めくり音、キーボード打鍵音の４種類である。
【００４４】
このように、上記構成により口元を中心とした同一円周上に複数のマイクロホンを配置したため、音源である口元から各マイクロホンへの距離が等距離であるので、マイクロホンアレー方式の音声信号を強調する際に、遅延器を必要とせず簡単な構成で音声強調することができ、更に音声認識率を向上することができる。また、話者位置に限定されず音声認識率を保持することができる。また、ここでは特にマイクロホンの指向性について説明していないが、各マイクロホンの指向性を口元に向けて配置すると、更に音声認識する音声信号を強調することができ、認識率を向上することができる。
【実施例２】
【００４５】
図１０は、本発明の実施例２に係る音声認識ヘッドセットの外観と示したものである。図１０（ａ）は音声認識ヘッドセットの正面図であり、図１０（ｂ）は図１０（ａ）の矢印方向から見た側面図である。上述した実施例１と同じ構成には同じ番号を付した。音声認識ヘッドセットは、支持フレーム１と、耳あて２、３と、スピーカ４、５と、アーム６と、ヘッドセットの装着者（ユーザ）の発する音声を検出して電気的な音声信号を生成するマイクロホン７Ａ、７Ｂと、この音声信号をデジタル変換を経て音声認識する信号処理モジュール１０を備える。  図１０では簡単のために、2個のマイクロホンを使用したが、３個以上のマイクロホンを配置して実施することも可能である。
【００４６】
このヘッドセットは、左右の耳あて２、３を柔軟な支持フレーム１で接続した形状をしており、ユーザの頭部に装着して使用する。一方の耳あて２からはアーム６が伸びており、そのアーム６にマイクロホン７Ａ、７Ｂが配置されている。マイクロホン７Ａ、７Ｂは、ユーザがヘッドセットを装着したときに、ユーザのほぼ口元８を中心とした同一球面上９Ｂに位置し、各マイクロホンは口元からの距離が等しくなるようにアーム６に固定する。
【００４７】
耳あて２の中には、スピーカ５(左右)、信号処理モジュール１６が内蔵されている。なお、信号処理モジュール１６は耳あて３に内蔵してもよく、図示はしないが各要素は必要に応じてケーブルで接続されている。
【００４８】
マイクロホン７Ａ、７Ｂで検出した音声信号から音声認識するまでの信号処理モジュール１０の構成は実施例１と同様なので、ここでは説明を省略する。
このように、口元を中心とした同一球面上に複数のマイクロホンを配置したので、実施例１と同様に口元から各マイクロホンまでの距離が等距離なので、マイクロホンアレー方式の音声信号を強調する際に、遅延器を必要とせず簡単な構成で音声強調することができ、更に音声認識率を向上することができる。また、話者位置に限定されず音声認識率を保持することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明の実施例１の音声認識ヘッドセット外観図。
【図２】信号処理モジュールの構成を示すブロック図。
【図３】マイクロホンアレー処理部の内部構成の一例を示すブロック図。
【図４】マイクロホンアレー処理部の内部構成の他の一例を示すブロック図
【図５】ビームフォーマ処理部の内部構成の一例を示すブロック図。
【図６】音声強調部の内部構成の一例を示すブロック図。
【図７】音声強調部の処理手順を示すフロー図。
【図８】音声認識部の内部構成の一例を示すブロック図。
【図９】認識性能の評価結果を示す図。
【図１０】本発明の実施例２の音声認識ヘッドセット外観図。
【符号の説明】
【００５０】
１・・・支持フレーム
２，３・・・耳あて
４，５・・・スピーカ
６・・・アーム
７Ａ，７Ｂ・・・マイクロホン
８・・・口元
１０・・・信号処理モジュール
１１Ａ，１１Ｂ・・・ＡＤ変換器
１２・・・マイクロホンアレー信号処理部
１３・・・音声認識部
【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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