(57)【要約】【課題】分散型音声認識システムにおいて、端末装置の計算量を小さくできる周波数特性等化装置を提供する。【解決手段】周波数特性等化装置２７０は、入力される特徴ベクトルから減算すべきバイアスを記憶するバイアス記憶部１５８と、バイアスを特徴ベクトルから減算してベクトル量子化装置２９０に与えるバイアス減算部１５０と、ＶＱコードブック５８に記憶されたベクトルのうちから選択された複数のリファレンスベクトルと、バイアス減算部１５０の出力との間でベクトル量子化装置２９０が算出した距離を記憶する距離保存部２８２と、バイアス減算部１５０の出力ベクトルと最も近いリファレンスベクトルを選択し所定の算出式でバイアスを算出しバイアス値を更新するリファレンス選択・バイアス計算部２８０及びバイアス更新部２８６とを含む。【選択図】      図１０
2005258186.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声信号から抽出された音響特徴量からなる特徴ベクトルに対し、当該入力音声信号の入力系の周波数特性の等化処理を行なう周波数特性等化装置であって、前記周波数特性等化装置は、前記特徴ベクトルに対し、予め準備されたベクトル量子化（ＶＱ）コードブックを使用してベクトル量子化を行なうベクトル量子化装置に接続して用いられるものであり、
前記周波数特性等化装置は、
入力される特徴ベクトルから減算されるべきバイアスを記憶するためのバイアス記憶手段と、
前記バイアス記憶手段に記憶されたバイアスを、入力される前記特徴ベクトルから減算してベクトル量子化のために前記ベクトル量子化装置に与えるためのバイアス減算手段と、
予め定める基準により決定され、かつ前記ＶＱコードブックを用いてＶＱコード化された複数のリファレンスベクトルの各々と、前記バイアス減算手段の出力ベクトルとの間で、前記ベクトル量子化装置において算出された距離を記憶するための距離記憶手段と、
前記複数のリファレンスベクトルのうち、前記バイアス減算手段の出力ベクトルと最も近いものを前記距離算出手段に記憶された距離に基づいて選択し、前記バイアス減算手段の出力ベクトルと前記出力ベクトルに最も近いリファレンスベクトルに基づいて、予め定める算出式に従って前記バイアス記憶手段に記憶された前記バイアスを更新するためのバイアス更新手段とを含む、周波数特性等化装置。
【請求項２】
前記距離記憶手段は、
ＶＱコード化された前記複数のリファレンスベクトルを記憶するためのリファレンスベクトル記憶手段と、
前記ＶＱコードブックに記憶されたセントロイドの各々と、前記バイアス減算手段の出力ベクトルとについて、前記ベクトル量子化装置において算出された距離を受け、当該距離のうちで、前記リファレンスベクトル記憶手段に記憶された前記複数のリファレンスベクトルに対応するものを記憶するための手段とを含む、請求項１に記載の周波数特性等化装置。
【請求項３】
前記バイアス更新手段は、
前記複数のリファレンスベクトルの各々のうち、前記バイアス減算手段の出力ベクトルとの間の距離が最も小さなものを前記距離算出手段に記憶された距離に基づいて選択し、前記バイアス減算手段の出力ベクトルと前記選択されたリファレンスベクトルとに基づき、前記バイアス減算手段の出力を前記選択されたリファレンスベクトルに近づけるためのバイアスを算出するためのバイアス算出手段と、
前記バイアス算出手段により算出されたバイアスを用いて、前記バイアス記憶手段に記憶された前記バイアスを更新するための更新手段とを含む、請求項１又は請求項２に記載の周波数特性等化装置。
【請求項４】
前記複数のリファレンスベクトルは、所定の学習データに基づき得られた音素ごとの特徴パラメータの平均ベクトルであり、かつ前記ＶＱコードブックを用いてＶＱコード化したものとして、音素ごとに予め選択される、請求項１〜請求項３のいずれかに記載の周波数特性等化装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は分散型音声認識のための端末装置に関し、特に、端末装置における入力系の周波数特性の等化技術の改善に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、端末装置での音声認識として音響分析のみを端末装置で行ない、デコード等の処理をサーバで行なう分散型音声認識（ＤＳＲ）が提案されている。そのフロントエンドは、欧州電気通信標準化機構（ＥＴＳＩ）により標準化されつつある。標準化の一環として、ＥＴＳＩは２０００年４月に標準ＤＳＲフロントエンド（ＥＴＳＩ  ＥＳ２０１）、２００２年１０月に雑音に頑健なＡｄｖａｎｃｅｄ  ＤＳＲフロントエンド（ＥＴＳＩ  ＥＳ２０２）（非特許文献１を参照されたい。）を、それぞれ勧告した。
【０００３】
図１に、従来の分散型音声認識システム２０のブロック図を示す。図１を参照して、従来の分散型音声認識システム２０は、話者の発話３０を受け、アナログ音声電気信号に変換するためのマイクロホン３２と、マイクロホン３２からのアナログ音声電気信号に対する音響分析を行ない、得られたパラメータをベクトル量子化（ＶＱ）してＶＱコード列４０として回線上に送出するための端末装置３４と、端末装置３４からのＶＱコード列４０を受け、これに対する音声認識処理をし、認識結果に対して所定の処理、例えば認識結果のテキスト列３８を端末装置３４に対して返送する処理を行なうためのサーバ３６とを含む。
【０００４】
端末装置３４は、マイクロホン３２からのアナログ音声電気信号をデジタル信号に変換するためのＡ／Ｄ変換機５０と、Ａ／Ｄ変換機５０の出力に対して音響分析を行ない、特徴量として１２次元ＭＦＣＣ（Ｍｅｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）６０を出力するための音響分析部５２と、音響分析部５２から出力されるＭＦＣＣに対し、発話環境、マイクロホン３２、及びＡ／Ｄ変換機５０の部分の周波数特性を補償し等化後のＭＦＣＣ６２として出力するための等化部５４と、ＶＱ処理のために予め準備されたＶＱコードブック５８と、ＶＱコードブック５８を用いて、等化部５４からの等化後のＭＦＣＣ６２に対するベクトル量子化を行ない、圧縮してＶＱコード列４０として回線上に送出するための圧縮部５６とを含む。
【０００５】
サーバ３６は、ＶＱコード列４０を回線から受信し伸長処理を行なってＭＦＣＣを復元するための伸長部７０と、伸長部７０から与えられるＭＦＣＣを音響特徴量として音声認識処理を行ない、結果のテキスト列３８を端末装置３４に対して返送するための音声認識処理部７２とを含む。もちろんサーバ３６の構成はこのようなものに限定されるわけではなく、用途に応じて種々の構成があり得る。
【０００６】
上記したＥＳ２０２では、音響分析部５２から出力されるＭＦＣＣは、各々浮動小数点で表現される１次〜１２次ＭＦＣＣと、パワー及びケプストラム０次とからなる特徴量ベクトルである。これらをそのままサーバ３６に対して送信しようとすると、データ量が多いため必要とされる通信容量が大きくなるという問題がある。そこで、ＥＳ２０２では、ＶＱコードブック５８を用いたベクトル量子化をすることにより、この特徴量ベクトルを４４ビットで表し、送信されるデータ量を削減している。
【０００７】
図２にベクトル量子化で使用されるＶＱコードブック５８の概要を示す。ＥＳ２０２のベクトル量子化では、１次〜１２次ＭＦＣＣとパワー及びケプストラム０次からなる１４個の要素を二つずつ（１、２次、３、４次、５、６次、７、８次、９、１０次、及び１１、１２次ＭＦＣＣ、並びにパワー及びケプストラム０次）の７組に分ける。そして各組を二次元ベクトルとみなして量子化する。これらは、７種類の二次元ベクトル空間を想定すると理解しやすい。ＥＳ２０２では、これら７種類の二次元ベクトル空間の各々に対して、６４個（ＭＦＣＣに対するもの）又は２５６個（パワー及びケプストラムに対するもの）のＶＱセントロイドと呼ばれるベクトルを定め、全ての二次元ＭＦＣＣベクトルを、これらＶＱセントロイドのうちで最も近いものに割当てられた番号で表現する。セントロイドの個数は６４（＝２６）個又は２５６（＝２8）個であるから、その番号は図２の最も右の欄にも示すように６ビット又は８ビットで表すことができる。ＶＱセントロイドの概念を図３に示す。
【０００８】
図３を参照して、例えば１、２次ＭＦＣＣにより形成される二次元ベクトル空間内に、６４個のセントロイド１２０を定める。この二次元空間における各セントロイドの座標は予め分かっている。これらセントロイドの各々には番号が割り振られている。これを以下「ＶＱセントロイド番号」と呼ぶ。
【０００９】
ベクトル量子化では、実際にサンプルから得られた１、２次のＭＦＣＣからなるベクトルを図３の１、２次空間上にプロットしたときに、最もこの点に近い位置に存在するセントロイドで、この点を表す。従ってサンプルの１、２次のＭＦＣＣは６ビットのセントロイド番号で表されることになる。
【００１０】
同様に、３、４次の二次元ベクトルにも図３の右側に示すように６４個のセントロイド１２２が定められる。実際にサンプルから得られた３、４次のＭＦＣＣもこの二次元空間上で最も近いセントロイド番号により表される。
【００１１】
このようなセントロイド番号による置き換えが、上記した７組の二次元ベクトル空間の全てにおいて行なわれる。その結果、サンプルから得られた１次〜１２次の１２個のＭＦＣＣ、並びにパワー及びケプストラム０次が、７つのセントロイド番号、すなわち６ビット×６＋８ビット＝４４ビットで表される。このようにしてベクトル量子化されたＭＦＣＣを音響特徴量としてサーバに送る。サーバでは、ベクトルコード列に対しＶＱコードブックを逆引きして１次〜１２次のＭＦＣＣ並びにパワー及びケプストラム０次を求め、音声認識に用いる。
【００１２】
一方、入力系の周波数特性の差異は、ＤＳＲにおける大きな問題である。この差異により、ＤＳＲにおける音声認識の認識性能が劣化することが知られている。等化部５４による等化は、この入力系の周波数特性の差異を補償することを目的としている。入力系の周波数特性は未知なので、等化部５４において行なわれる補償は以下に述べる方式に従い行なわれる。
【００１３】
図４に、従来の等化部５４における等化の概念を示す。図４を参照して、例えば１、２次のＭＦＣＣからなる二次元のベクトル空間内に６４個のセントロイドが定められているものとする。従来の等化処理では、サンプルが現れる領域１３０をセントロイドが配置されている領域と重ねることを目的として、次のような処理を行なっていた。
【００１４】
すなわち、６４個のセントロイドの中心にリファレンスベクトル１３２を想定し、サンプルが得られるたびに、そのサンプルのこの１、２次ＭＦＣＣ空間内における位置とリファレンスベクトル１３２との間のバイアスを計算し、次のサンプルからこのバイアスを減算する。この処理により、サンプルの現れる領域１３０がセントロイドの配置されている領域と重なるようになり、入力系の周波数特性が補償される。
【００１５】
実際には、上記した処理は全次元を対象として行なわれる。全体として１次〜１２次ＭＦＣＣ並びにパワー及びケプストラム０次からなる１４次元のベクトルが、同じく１４次元の１つのリファレンスベクトルに近づくよう、各サンプルとリファレンスベクトルとの間のバイアスを算出し、次のサンプルからこのバイアスを減算することで周波数特性の補償を行なう。
【００１６】
図５に、上記した等化を行なうための等化部５４の構成を示す。図５を参照して、等化部５４は、上記した考え方により算出されるバイアスを記憶するためのバイアス記憶部１５８と、入力されるサンプルの１２次元ＭＦＣＣベクトルから、バイアス記憶部１５８に記憶されているバイアスを減算し、圧縮部５６に与えるためのバイアス減算部１５０と、各々浮動小数点により表現された１次〜１２次のＭＦＣＣ並びにパワー及びケプストラム０次を要素とする１４次元のリファレンスベクトルを記憶するためのリファレンスベクトル記憶部１５２と、バイアス減算部１５０の出力と、リファレンス記憶部１５２の出力とに基づいてバイアスを算出するためのバイアス計算部１５４と、バイアス計算部１５４により算出されたバイアスでバイアス記憶部１５８に記憶されたバイアスを更新するためのバイアス更新部１５６とを含む。
【００１７】
この構成により、上記したように入力されたサンプルとリファレンスベクトルとの間のバイアスを算出し、次のサンプルからこのバイアスを減算することで、サンプルの現れる空間をセントロイドの位置する空間に近づけるような等化処理が実現される。
【００１８】
なお、圧縮部５６は、上記したようにＶＱコードブック５８を用い、等化部５４の出力により表される点とセントロイドとの二乗距離を算出し、二乗距離が最小となるセントロイドを選択することにより、ＭＦＣＣをベクトル量子化するベクトル量子化部１７０を含む。圧縮部５６は、ベクトル量子化部１７０に加えて回線に信号を送出するための種々の処理部を含むが、それらは本発明に直接は関連しないため、図示していない。
【００１９】
【非特許文献１】ＥＴＳＩ  ＥＳ  ２０２  ２１２  Ｖ．１．１．１（２００３−１１），「音声処理、伝送及び品質の局面（ＳＴＱ）；分散音声認識；拡張された先進的フロントエンド特徴抽出アルゴリズム；圧縮アルゴリズム；バックエンド音声再構築アルゴリズム」、インターネット＜URL: http://webapp.etsi.org/action\PU/20031118/es_202212v010101p.pdf＞、２００３年（ＥＴＳＩ  ＥＳ  ２０２  ２１２  ｖ．１．１．１，“Ｓｐｅｅｃｈ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｑｕａｌｉｔｙ  Ａｓｐｅｃｔｓ（ＳＴＱ）；Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  ｓｐｅｅｃｈ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；Ｅｘｔｅｎｄｅｄ  ａｄｖａｎｃｅｄ  ｆｒｏｎｔ−ｅｎｄ  ｆｅａｔｕｒｅ  ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；Ｃｏｍｒｅｓｓｉｏｎ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ；Ｂａｃｋ−ｅｎｄ  ｓｐｅｅｃｈ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ”，２００３．），図４．１及びｐｐ．２６、「５．４  Ｂｌｉｎｄ  ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ」
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２０】
しかし、上記した従来の等化処理では、バイアスの算出には各々浮動小数点で表現された多数の要素からなる二つのベクトルの間での距離計算を行なわなければならない。そのため計算量が大きく、実時間で処理するためには端末装置に係る負荷が大きいという問題がある。端末装置で利用できるリソースは少ないため、計算量をできるだけ小さくすることが好ましい。また、上記した等化処理にはより効果を向上させる余地が存在するように思われる。
【００２１】
それゆえに本発明の目的は、端末装置の計算量を小さくできる周波数特性等化装置を提供することである。
【００２２】
本発明の他の目的は、端末装置の計算量を小さくし、かつ等化の効果をより高くできる周波数特性等化装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
本発明に係る周波数特性等化装置は、入力音声信号から抽出された音響特徴量からなる特徴ベクトルに対し、当該入力音声信号の入力系の周波数特性の等化処理を行なう周波数特性等化装置である。この周波数特性等化装置は、特徴ベクトルに対し、予め準備されたＶＱコードブックを使用してベクトル量子化を行なうベクトル量子化装置に接続して用いられる。周波数特性等化装置は、入力される特徴ベクトルから減算されるべきバイアスを記憶するためのバイアス記憶手段と、バイアス記憶手段に記憶されたバイアスを、入力される特徴ベクトルから減算してベクトル量子化のためにベクトル量子化装置に与えるためのバイアス減算手段と、予め定める基準により決定され、かつＶＱコードブックを用いてＶＱコード化された複数のリファレンスベクトルの各々と、バイアス減算手段の出力ベクトルとの間で、ベクトル量子化装置において算出された距離を記憶するための距離記憶手段と、複数のリファレンスベクトルのうち、バイアス減算手段の出力ベクトルと最も近いものを距離算出手段に記憶された距離に基づいて選択し、バイアス減算手段の出力ベクトルと、出力ベクトルに最も近いリファレンスベクトルとに基づいて、予め定める算出式に従ってバイアス記憶手段に記憶されたバイアスを更新するためのバイアス更新手段とを含む。
【００２４】
好ましくは、距離記憶手段は、ＶＱコード化された複数のリファレンスベクトルを記憶するためのリファレンスベクトル記憶手段と、ＶＱコードブックに記憶されたセントロイドの各々と、バイアス減算手段の出力ベクトルとについてベクトル量子化装置において算出された距離を受け、当該距離のうちで、リファレンスベクトル記憶手段に記憶された複数のリファレンスベクトルに対応するものを記憶するための手段とを含む。
【００２５】
さらに好ましくは、バイアス更新手段は、複数のリファレンスベクトルのうち、バイアス減算手段の出力ベクトルとの間の距離が最も小さなものを距離算出手段に記憶された距離に基づいて選択し、バイアス減算手段の出力ベクトルと選択されたリファレンスベクトルとに基づき、バイアス減算手段の出力を選択されたリファレンスベクトルに近づけるためのバイアスを算出するためのバイアス算出手段と、バイアス算出手段により算出されたバイアスを用いて、バイアス記憶手段に記憶されたバイアスを更新するための更新手段とを含む。
【００２６】
音響特徴量は、ＭＦＣＣ、例えば１２次元ＭＦＣＣを含んでもよい。
【００２７】
好ましくは、複数のリファレンスベクトルは、所定の学習データに基づき得られた音素ごとの特徴パラメータの平均ベクトルであり、かつＶＱコードブックを用いてＶＱコード化したものとして、音素ごとに予め選択される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
図６を参照して、本発明の一実施の形態で採用される複数のリファレンスベクトルについて説明する。なお以下の説明では、説明を理解しやすくするため、特徴量として１次〜１２次ＭＦＣＣのみを用いる場合について説明する。もちろん、従来技術でも説明した通り、これらに加えて例えばパワー及びケプストラム０次を加えて処理することも容易である。
【００２９】
図６に示されるように、例えば１次、２次ＭＦＣＣからなるベクトル空間に、従来の技術でも説明した通り、６４個のセントロイド１９０が定められている。本実施の形態では、これらセントロイド１９０の領域内で、音声認識の対象となる言語の音素ごとの平均特徴パラメータに対応した、複数のリファレンスベクトル２００、２０２、２０４、２０６、…、２０８（正しくは、複数のリファレンスベクトルの、この空間の成分）を予めＶＱコードブック作成データを用いて計算により求めておく。これらリファレンスベクトル２００、２０２、２０４、２０６、…、２０８は、そのままではいずれもデータ量が大きいため、さらにこれらに最も近いセントロイド（図６に示す例ではリファレンスベクトル２００、２０２、２０４、２０６、…、２０８に対してそれぞれセントロイド２２０，２２２，２２４，２２６、…、２２８）で表す。こうすることにより、１、２次ＭＦＣＣベクトル空間における各リファレンスベクトル２００、２０２、２０４、２０６、…、２０８を６ビットのセントロイド番号で表すことができる。
【００３０】
このような処理をより上位の次元のＭＦＣＣベクトル空間に対しても行なうことにより、図７に示すリファレンスベクトル９０のような１２次元ＭＦＣＣに対するリファレンスベクトルが得られる。すなわち、図７を参照して、リファレンスベクトル９０は、１、２次、３、４次、…、１１、１２次のＭＦＣＣベクトル空間での６個のセントロイド番号１００、１０２、…、１１０を含む。各セントロイド番号は６ビットで表されるので、リファレンスベクトル９０は３６ビットの長さを持つ。
【００３１】
等化処理では、サンプルの特徴ベクトルを、最も近いリファレンスベクトルに近づけるようにバイアスが計算される。図８には、これを２次元空間で表している。図８に示す例では、サンプル２４０、２４２、２４４、２４６、…、２４８等を、セントロイドにより表された、それぞれの点に最も近いリファレンスベクトル２２０、２２２、２２４、２２６、…、２２８に近づけるためのバイアスを算出する。実際にはこの処理は１２次元のベクトル空間内で行なわれ、その結果バイアスを表す一つの１２次元ベクトルが得られる。そうして得られたバイアスを次のサンプルの特徴量ベクトルから減算することで等化処理を行なう。
【００３２】
図９に、本実施の形態に係る端末装置２６０のブロック図を示す。サーバ側の構成は図１に示すものと同様である。図９を参照して、端末装置２６０は、図１に示したものと同様のＡ／Ｄ変換機５０及び音響分析部５２と、上記した原理に従い、ＶＱコードブック５８により表される複数のリファレンスベクトルを用いた等化処理を行なう等化部２７０と、図１に示す圧縮部５６の機能に加えて、ベクトル量子化の際にサンプル点と各セントロイドとの間で算出された二乗距離を等化部２７０に与える機能を持つ圧縮部２７２とを含む。
【００３３】
図１０に、等化部２７０と圧縮部２７２とのより詳細なブロック図を示す。図１０を参照して、圧縮部２７２は、図５に示すベクトル量子化部１７０に代えて、ベクトル量子化の際に等化部５４の出力により表される点と各セントロイドとの間で算出された二乗距離を等化部２７０に対して出力する機能を持つベクトル量子化部２９０を含む。ベクトル量子化部２９０の機能はこの点を除き等化部２７０と全く同様である。
【００３４】
等化部２７０は、図５に示すバイアス減算部１５０及びバイアス記憶部１５８に加えて、図７に示すような３６ビットで表されるリファレンスベクトル｛Re_i｝（ｉ＝１〜Ｎ）を記憶するためのリファレンスベクトル記憶部２８４と、ベクトル量子化部２９０から与えられる二乗距離のうち、リファレンスベクトル記憶部２８４に記憶されたＶＱセントロイド番号の組合せに対応するものとの間の二乗距離を一時的に保存するための二乗距離保存部２８２とを含む。
【００３５】
リファレンスベクトル記憶部２８４に記憶されるＶＱセントロイド番号の組合せは次のように音素ごとの平均特徴パラメータを計算することにより予め決定される。すなわち、ＶＱコードブック５８の作成データを用い、音素ごとに、特徴パラメータの平均ベクトルａpを以下のようにして計算する。
【００３６】
【数１】
2005258186.tif 000003
次に、上記した式で求めた平均ベクトルａpに対し、ＶＱコードブック５８を用いたベクトル量子化を行なう。すなわち、
【００３７】
【数２】
2005258186.tif 000004
ベクトル量子化を行なった音素ごとの平均特徴パラメータをリファレンスベクトルとすることにより、ＶＱセントロイド番号の組合せとして、３６ビット×音素数でリファレンスベクトルを表現できる。従って、本実施の形態によればフロントエンド側のメモリを削減することができる。
【００３８】
等化部２７０はさらに、リファレンスベクトル記憶部２８４に記憶されたリファレンスベクトルのうち、バイアス減算部１５０の出力により表される点との間の距離が最も近いものを二乗距離保存部２８２に保存された二乗距離に基づいて選択し、以下の式に従いバイアスを計算するためのリファレンス選択・バイアス計算部２８０と、リファレンス選択・バイアス計算部２８０により計算されたバイアスを用い、バイアス記憶部１５８の内容を以下に述べるように更新するためのバイアス更新部２８６とを含む。
【００３９】
すなわち、リファレンス選択・バイアス計算部２８０は、
【００４０】
【数３】
2005258186.tif 000005
をバイアス更新部２８６に与える。バイアス更新部２８６は、この値を受けて、バイアス記憶部１５８に記憶されているバイアスベクトルｈ（ｔ）の値を以下の式に従い更新する。
【００４１】
【数４】
2005258186.tif 000006
この端末装置２６０及び等化部２７０は次のように動作する。
【００４２】
まず、図１０に示されるリファレンスベクトル記憶部２８４に記憶するリファレンスベクトルを決定しておく。この算出方法については式（１）（２）を参照して前述した。
【００４３】
続いて音声信号をサーバに送信する際の動作を説明する。図９を参照して、音響分析部５２による音響処理までは従来のものと同様である。等化部２７０における処理は以下のように、従来のものと異なる。
【００４４】
図１０を参照して、バイアス減算部１５０の出力はベクトル量子化部２９０とリファレンス選択・バイアス計算部２８０とに与えられる。ベクトル量子化部２９０は、バイアス減算部１５０の出力により表される点と、ＶＱコードブック５８の各セントロイドベクトルにより表される点との間の二乗距離を算出する。バイアス減算部１５０の出力に最も近いセントロイドに対応するコードブックの番号でバイアス減算部１５０の出力をベクトル量子化し、サーバに対しＶＱコード列として出力する。このとき算出される二乗距離のうち、リファレンスベクトル記憶部２８４に記憶されたリファレンスベクトルに対応するものが二乗距離保存部２８２により一時保存される。
【００４５】
リファレンス選択・バイアス計算部２８０は、二乗距離保存部２８２に一時保存された二乗距離の組合せから各リファレンスと入力ベクトルの距離を計算し、うち最小のリファレンスベクトルをリファレンスベクトル記憶部２８４から選択する。リファレンス選択・バイアス計算部２８０はさらに、上記した式（３）に従ってバイアスを算出し、バイアス更新部２８６に与える。
【００４６】
バイアス更新部２８６は、リファレンス選択・バイアス計算部２８０から与えられたバイアスを使用して、式（４）に従ってバイアス記憶部１５８に記憶されたバイアスを更新する。バイアス減算部１５０は、次のＭＦＣＣサンプルからバイアス記憶部１５８に記憶されたバイアスを減算してベクトル量子化部２９０及びリファレンス選択・バイアス計算部２８０に与える。
【００４７】
以下同様にして、入力されるＭＦＣＣサンプルの周波数特性の等化処理を行ないながら、ＭＦＣＣのベクトル量子化が行なわれ、ＶＱコード列がサーバに送信され音声認識処理に供される。
【００４８】
なお、上記した実施の形態に係る装置では、ＭＦＣＣ１２次元を特徴量として使用しているが、これ以外の特徴量、たとえばＬＰＣ（線型予測符号化）ケプストラム係数等に上記した等化手法を用いてもよい。
【００４９】
［音声認識実験］
上記した実施の形態と同様の手法の有効性を検証するため、日本音響学会新聞記事読上げ音声コーパス（ＪＮＡＳ）を用いて音声認識実験を行なった。
【００５０】
−実験条件−
音響モデルの学習にはＩＰＡ（独立行政法人  情報処理推進機構）の学習セットから男性話者が発声した音素バランス文（話者：１０３名、発声数：５，１６８）を使用した。テストセットは、学習データと同様にＩＰＡで使用されているテストセットから男性話者が発声した１００発声を用いた。音響モデル学習には、クリーンな発声に対し、ＥＴＳＩ  Ａｄｖａｎｃｅｄ  ＤＳＲフロントエンドの音響分析条件で分析した量子化前のＭＦＣＣ１２次元、その一次回帰係数１２次元、対数パワーの一次回帰係数、合計２５次元に比較対象の各手法を適用した特徴ベクトルを用いた。認識時には、量子化したＭＦＣＣ１２次元、その一次回帰係数１２次元、対数パワーの一次回帰係数、合計２５次元に比較対象の各手法を適用した特徴ベクトルを用いた。
【００５１】
音響モデルは、木構造クラスタリングにより状態共有した３状態１６混合の音素環境依存ＨＭＭ（４３音素）を用いた。総状態数は約１，０００状態である。デコーダにはＪｕｌｉｕｓ−３．１ｐ２を用い、単語正解精度（ｗｏｒｄ  ａｃｃｕｒａｃｙ）で評価を行なった。各実験の単語正解精度は、手法ごとにデコード時に最適なパスの広さの設定を行なった結果より計算した。
【００５２】
周波数特性の際による認識性能の変化を調べるため、ＡＵＲＯＲＡ２データベースで使用されているＧ７１２，ＭＩＲＳを用いた。
【００５３】
−実験結果−
表１に音声認識実験結果を示す。表中の「ＥＳ２０２」は従来手法（Ａｄｖａｎｃｅｄ  ＤＳＲフロントエンド）、「ＥＳ２０２ｗ／ｏＢＥＱ」は従来手法の等化を適用しないＡｄｖａｎｃｅｄ  ＤＳＲフロントエンドの認識結果を示す。
【００５４】
【表１】
2005258186.tif 000007
表より、周波数特性の正規化（等化）を行なわない場合（ＥＳ２０２ｗ／ｏＢＥＱ）、乗算性雑音の影響で単語正解精度が劣化していることが分かる。周波数特性等化を行なうと、周波数特性の変動による単語正解精度の劣化を抑制可能であることが分かる。
【００５５】
またこの表から、本発明に係る等化手法を用いると、実験における全環境下で他の手法より高い精度を示すことが分かる。これにより、複数のリファレンスベクトルを使用する本手法では、周波数変動による特徴パラメータの移動を抑制する効果が高いことが分かる。
【００５６】
今回開示された実施の形態は単に例示であって、本発明が上記した実施の形態のみに制限されるわけではない。本発明の範囲は、発明の詳細な説明の記載を参酌した上で、特許請求の範囲の各請求項によって示され、そこに記載された文言と均等の意味及び範囲内でのすべての変更を含む。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】従来の分散型音声認識システム２０のブロック図である。
【図２】ＶＱコードブック５８の構成を説明するための図である。
【図３】セントロイドの概念を説明するための図である。
【図４】従来技術による等化手法を説明するための図である。
【図５】従来技術で使用された等化部５４のブロック図である。
【図６】本発明の一実施の形態に係る複数リファレンスベクトルの概念を説明するための図である。
【図７】リファレンスベクトルの構成を模式的に示す図である。
【図８】複数のリファレンスを使用した等化処理を説明するための図である。
【図９】本発明の一実施の形態に係る等化処理を実施する端末装置２６０のブロック図である。
【図１０】図９に示す端末装置２６０において使用される等化部２７０のブロック図である。
【符号の説明】
【００５８】
２０  従来の分散型音声認識システム、３０  発話、３２  マイクロホン、３４，２６０  端末装置、３６  サーバ、５０  アナログ／デジタル変換機、５２  音響分析部、５４，２７０  等化部、５６，２７２  圧縮部、５８  ベクトル量子化（ＶＱ）コードブック、７０  伸長部、７２  音声認識処理部、１５０  バイアス減算部、１５２，２８４  リファレンスベクトル記憶部、１５４  バイアス計算部、１５６，２８６  バイアス更新部、１５８  バイアス記憶部、１７０，２９０  ベクトル量子化部、２８２  二乗距離保存部、２８０  リファレンス選択・バイアス計算部
【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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