(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ケプストラムノイズ減算を用いた音声認識システムであって、
音声信号に基づき、複数の第１特徴ベクトルを取得するためのフィルタバンクエネルギ抽出器と、
特徴平均ベクトルを計算し、かつ、所定の音声フレームの第１特徴ベクトル、特徴平均ベクトル、第１スカラ係数、及び、第２スカラ係数に基づき、前記所定の音声フレームの第２特徴ベクトルを計算するために、
前記所定の音声フレームの前記第１特徴ベクトルと、前記所定の音声フレーム以前の複数の音声フレームの前記第１特徴ベクトルとを取得するためのケプストラムノイズ減算デバイスと、
前記所定の音声フレームの前記第２特徴ベクトルを、ケプストラム特徴ベクトルに変換するためのケプストラム変換器と、
前記ケプストラム特徴ベクトルに基づき、モデルパラメータを計算するためのモデルトレーナと、
前記ケプストラム特徴ベクトル、及び、前記モデルパラメータに基づき、認識された音声信号を計算するための音声認識装置と
を具備し、
前記ケプストラムノイズ減算デバイスは、
前記特徴平均ベクトルを計算するために、前記所定の音声フレームの前記第１特徴ベクトルと、前記所定の音声フレーム以前の前記複数の音声フレームの前記第１特徴ベクトルとを取得するための特徴平均ベクトル計算デバイスと、
第１乗算結果を計算するために、前記特徴平均ベクトルを、前記第１スカラ係数の負値によって乗算するための第１乗算器と、
加算結果を計算するために、前記所定の音声フレームの前記第１特徴ベクトルと、前記第１乗算結果とを加算するための第１加算器と、
第２乗算結果を計算するために、前記所定の音声フレームの前記第１特徴ベクトルを、前記第２スカラ係数によって乗算するための第２乗算器と、
前記加算結果が前記第２乗算結果以上であるか否かを比較し、かつ、制御信号を出力するための比較器と、
前記制御信号に基づき、前記所定の音声フレームの前記第２特徴ベクトルを、前記加算結果又は前記第２乗算結果にスイッチするためのマルチプレクサと
を具備し、
前記制御信号は、前記加算結果が前記第２乗算結果以上であるとき、前記所定の音声フレームの前記特徴ベクトルが加算結果であることを示し、かつ、
前記制御信号は、前記加算結果が前記第２乗算結果以下であるとき、前記所定の音声フレームの前記第２特徴ベクトルが前記第２乗算結果であることを示し、
前記第１スカラ係数は、0.01〜0.99であり、かつ、
前記第２スカラ係数は、0.01〜0.99であり、
前記第１特徴ベクトルは、対数メルフィルタバンクエネルギ特徴ベクトルであることを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記特徴平均ベクトル計算デバイスは、
各時間単位を遅延して、前記所定の音声フレーム以前の前記複数の音声フレームの前記第１特徴ベクトルを取得する複数の遅延器と、
前記第１特徴ベクトルの合計を計算するように、前記第１特徴ベクトルを合計するための第２加算器と、
前記特徴平均ベクトルを計算するように、前記音声フレーム数の逆数によって、前記第１特徴ベクトルの前記合計を乗算するための第３乗算器と
を具備することを特徴とする請求項１に記載の音声認識システム。
【請求項３】
前記特徴平均ベクトル計算デバイスは、幾何学的な平均値、中央値、最頻値、又は、ノルムを含む平均値計算方法を介して、前記特徴平均ベクトルを計算することを特徴とする請求項１に記載の音声認識システム。
【請求項４】
前記所定の音声フレーム以前の前記複数の音声フレーム数は、２からセンテンスの音声フレームの合計数であることを特徴とする請求項１に記載の音声認識システム。
【請求項５】
前記ケプストラム特徴ベクトルの１次微分、又は、１次微分及び２次微分、又は、１次微分から高次微分を計算するための微分演算子をさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の音声認識システム。
【請求項６】
前記フィルタバンクエネルギ抽出器は、対数メルフィルタバンクエネルギ抽出器であることを特徴とする請求項１に記載の音声認識システム。
【請求項７】
前記ケプストラム変換器は、離散的なコサイン変圧器であることを特徴とする請求項６に記載の音声認識システム。
【請求項８】
ケプストラムノイズ減算を用いた音声認識方法であって、
音声信号に基づき、複数の第１特徴ベクトルを取得するステップと、
特徴平均ベクトルを計算するために、所定の音声フレームの第１特徴ベクトルと、前記所定の音声フレーム以前の複数の音声フレームの第１特徴ベクトルとを取得するステップと、
前記所定の音声フレームの前記第１特徴ベクトル、前記特徴平均ベクトル、第１スカラ係数、及び、第２スカラ係数に基づき、前記所定の音声フレームの第２特徴ベクトルを計算するステップと、
前記所定の音声フレームの前記第２特徴ベクトルを、ケプストラム特徴ベクトルに変換するステップと、
前記ケプストラム特徴ベクトルに基づき、モデルパラメータを計算するステップと、
前記ケプストラム特徴ベクトル、及び、前記モデルパラメータに基づき、認識された音声信号を計算するステップと
を具備し、
前記所定の音声フレームの第２特徴ベクトルを計算する前記ステップは、
前記特徴平均ベクトルを計算するために、前記所定の音声フレームの前記第１特徴ベクトルと、前記所定の音声フレーム以前の前記複数の音声フレームの第１特徴ベクトルとを取得するステップと、
第１乗算結果を計算するために、前記特徴平均ベクトルを、前記第１スカラ係数の負値によって乗算するステップと、
加算結果を計算するために、前記所定の音声フレームの前記第１特徴ベクトルと、前記第１乗算結果とを加算するステップと、
第２乗算結果を計算するために、前記所定の音声フレームの前記第１特徴ベクトルと、前記第２スカラ係数とを乗算するステップと、
前記加算結果が前記第２乗算結果以上であるか否かを比較し、かつ、制御信号を出力するステップと、
前記制御信号に基づき、前記音声フレームの前記第２特徴ベクトルを、前記加算結果、又は、前記第２乗算結果にスイッチするステップと
をさらに具備し、
前記制御信号は、前記加算結果が前記第２乗算結果以上であるとき、前記所定の音声フレームの前記特徴ベクトルが加算結果であることを示し、かつ、
前記制御信号は、前記加算結果が前記第２乗算結果以下であるとき、前記所定の音声フレームの前記第２特徴ベクトルが前記第２乗算結果であることを示し、
前記第１スカラ係数は、0.01〜0.99であり、かつ、
前記第２スカラ係数は、0.01〜0.99であり、
前記第１特徴ベクトルは、対数メルフィルタバンクエネルギ特徴ベクトルであることを特徴とする方法。
【請求項９】
特徴平均ベクトルを計算する前記ステップは、
各時間単位を遅延して、前記所定の音声フレーム以前の前記複数の音声フレームの前記第１特徴ベクトルを取得する複数の遅延器を使用するステップと、
前記第１特徴ベクトルの合計を計算するために、前記第１特徴ベクトルを合計するステップと、
前記特徴平均ベクトルを計算するために、前記音声フレーム数の逆数によって、前記第１特徴ベクトルの前記合計を乗算するステップと
をさらに具備することを特徴とする請求項８に記載の音声認識方法。
【請求項１０】
前記特徴平均ベクトルは、幾何学的な平均値、中央値、最頻値、又は、ノルムを含む平均値計算方法を介して計算されることを特徴とする請求項８に記載の音声認識方法。
【請求項１１】
前記ケプストラム特徴ベクトルの１次微分、又は、１次微分及び２次微分、又は、１次微分から高次微分を計算するための微分演算ステップをさらに具備することを特徴とする請求項８に記載の音声認識方法。
【請求項１２】
前記ケプストラム特徴ベクトルは、メルケプストラム特徴ベクトルであることを特徴とする請求項８に記載の音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識システム及び方法に関し、特に、ケプストラムノイズ減算を用いたシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声は、人間にとって最も直接的なコミュニケーション手段であり、かつ、日常生活に使用されるコンピュータも、音声認識機能を有している。例えば、Microsoft（登録商標）社のWindows（登録商標）XPオペレーティングシステム、及び、最新のWindows（登録商標）VISTAオペレーティングシステムは、この機能を提供している。他の企業（Apple（登録商標）社）の最新のオペレーティングシステムのMac OS X（登録商標）もまた、音声認識機能を提供している。
【０００３】
マイクが使用されて、Microsoft（登録商標）社のWindows（登録商標）XP／VISTAないしはApple（登録商標）社Mac OS X（登録商標）を用いたコンピュータ上で音声認識機能を実行するか、又は、Google（登録商標）社及びMicrosoft（登録商標）社によって提供されるサービスを介して電話を掛けても、音声は、音声信号とインターフェイスを行うマイク又は電話などの電子デバイスによって処理されている。また、他のバックグラウンドノイズ（例えば、空調機又は歩行者によって生じる音）も、音声認識率は大きく低下している。したがって、良好な耐ノイズ音声認識技術には大きな需要がある。
【０００４】
音声認識に使用される従来のケプストラム平均減算（ＣＭＳ）（Furui, Cepstral analysis technique for automatic speaker verification, IEEE Transaction on Acoustics, Speech and Signal Processing, 29, pp.254-272, 1981を参照）は、音声認識における耐ノイズ能力を強化するための特徴処理方法として、幅広く使用されている。
【０００５】
特許文献１もまた、図１に示すケプストラム特徴処理方法を開示している。ステップＳ１１では、現在音声フレーム以前の全ての音声フレームの第１ケプストラム平均ベクトルが、はじめに計算される。次いで、ステップＳ１２では、サンプリング値が受信される（即ち、現在音声フレームのケプストラム特徴ベクトルが使用される）。ステップＳ１３では、現在音声フレームのケプストラム特徴ベクトルは、推定された平均ベクトルが加算される。推定された平均ベクトルは、以前の音声フレームのケプストラム平均ベクトルによって乗算された調整係数である。ステップＳ１４では、新規の推定されたケプストラム特徴ベクトルが計算される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許第６８０４６４３号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
したがって、耐ノイズ音声認識の機能を改善するケプストラムノイズ減算を用いた音声認識システムを提供する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、フィルタバンクエネルギ抽出器と、ケプストラムノイズ減算デバイスと、ケプストラム変換器と、モデルトレーナと、音声認識装置とを具備しているケプストラムノイズ減算を用いた音声認識システムを提供する。前記フィルタバンクエネルギ抽出器は、音声信号に基づき複数の第１特徴ベクトルを取得する。前記ケプストラムノイズ減算デバイスは、プリセット音声フレームの第１特徴ベクトル、特徴平均ベクトル、第１スカラ係数、及び、第２スカラ係数に基づき、特徴平均ベクトルを計算し、かつ、プリセット音声フレームの第２特徴ベクトルを計算するために、プリセット音声フレームの第１特徴ベクトル、及び、プリセットの音声フレーム以前の複数の音声フレームの第１特徴ベクトルを取得する。前記ケプストラム変換器は、プリセット音声フレームの第２特徴ベクトルを、ケプストラム特徴ベクトルに変換する。前記モデルトレーナは、ケプストラム特徴ベクトルに基づきモデルパラメータを計算する。前記音声認識装置は、ケプストラム特徴ベクトル及びモデルパラメータに基づき、認識された音声信号を計算する。
【０００９】
本発明は、次のステップを含むケプストラムノイズ減算を用いた音声認識方法を提供する。
１）複数の第１特徴ベクトルが、音声信号に基づき取得されるステップ
２）プリセット音声フレームの第１特徴ベクトル、及び、プリセット音声フレーム以前の複数の音声フレームの第１特徴ベクトルが、取得されて、特徴平均ベクトルを計算するステップ
３）プリセット音声フレームの第２特徴ベクトルが、プリセット音声フレームの第１特徴ベクトル、特徴平均ベクトル、第１スカラ係数、及び、第２スカラ係数に基づき、計算されるステップ
４）プリセット音声フレームの第２特徴ベクトルが、ケプストラム特徴ベクトルに変換されるステップ
５）モデルパラメータが、ケプストラム特徴ベクトルに基づき計算されるステップ
６）認識された音声信号が、ケプストラム特徴ベクトル及びモデルパラメータに基づき計算されるステップ
【００１０】
本発明の音声認識システム及び方法によれば、その処理を適切に完了し、かつ、音声認識のための耐ノイズ能力を改善することができるように、ケプストラム特徴ベクトルにおける過度の強調及び減算を回避するため、ケプストラム特徴ベクトルのための処理は限定されている。さらに、音声認識システム及び方法は、より信頼性が高く、かつ、安定した音声認識結果をユーザに提供するために、任意の環境に適用することができ、かつ、複雑ではなく、かつ、他のシステム内に容易に組み込むことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】従来のケプストラム特徴処理方法の概略フローチャートである。
【図２】本発明によるケプストラムノイズ減算を用いた音声認識システムの概略ブロック図である。
【図３】本発明によるケプストラムノイズ減算方法の概略フローチャートである。
【図４】本発明によるケプストラムノイズ減算デバイスの概略ブロック図である。
【図５】本発明による特徴平均ベクトルの計算の概略フローチャートである。
【図６】本発明による特徴平均ベクトル計算デバイスの概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図２は、本発明によるケプストラムノイズ減算を用いた音声認識システムの概略ブロック図である。本発明によれば、ケプストラムノイズ減算を用いた音声認識システム２０は、フィルタバンクエネルギ抽出器２１と、ケプストラムノイズ減算デバイス２２と、ケプストラム変換器２３と、モデルトレーナ２５と、音声認識装置２７とを具備している。フィルタバンクエネルギ抽出器２１は、音声信号に基づき複数の第１特徴ベクトルを取得する。本実施例では、フィルタバンクエネルギ抽出器２１は、対数メル(log Mel)フィルタバンクエネルギ抽出器である。対数メルフィルタバンクエネルギ抽出器を使用するので、第１特徴ベクトルは、対数メルフィルタバンクエネルギ特徴ベクトルである。
【００１３】
前記ケプストラムノイズ減算デバイス２２は、第１特徴ベクトル、特徴平均ベクトル、第１スカラ係数、及び、プリセット音声フレームの第２スカラ係数に基づき、特徴平均ベクトルを計算し、かつ、プリセット音声フレームの第２特徴ベクトルを計算するために、プリセット音声フレームの第１特徴ベクトル、及び、プリセット音声フレーム以前の複数の音声フレームの第１特徴ベクトルを取得する。
【００１４】
図４は、本発明によるケプストラムノイズ減算デバイスの概略ブロック図である。本発明の前記ケプストラムノイズ減算デバイス２２は、特徴平均ベクトル計算デバイス４１と、第１乗算器４２と、第１加算器４３と、第２乗算器４４と、比較器４５と、マルチプレクサ４６とを具備している。特徴平均ベクトル計算デバイス４１は、特徴平均ベクトルを計算するために、プリセット音声フレームの第１特徴ベクトル、及び、プリセット音声フレーム以前の複数の音声フレームの第１特徴ベクトルを取得する。
【００１５】
本実施例では、プリセット音声フレーム以前の複数の音声フレーム数は、２からセンテンスの音声フレームの合計数である。センテンスの音声フレームの合計数がNである場合、特徴平均ベクトル計算デバイス４１は、プリセット音声フレーム以前のN個の音声フレームの第１特徴ベクトルを取得し、かつ、以下の式（１）によって表される特徴平均ベクトルを計算する。
【００１６】
【数１】
0005339426.tif 000002
【００１７】
ここで、Xtは、プリセット音声フレームの第１特徴ベクトルであり、Xt-1からXt-(N-1)は、プリセット音声フレーム以前の複数の音声フレームの第１特徴ベクトルであり、Nは、音声フレーム数であり、
【００１８】
【数２】
0005339426.tif 000003
【００１９】
は、特徴平均ベクトルである。
【００２０】
図６は、本発明による特徴平均ベクトル計算デバイスの概略ブロック図である。本発明の特徴平均ベクトル計算デバイス４１は、複数の遅延装置４１１，４１２，４１５と、第２加算器４１６と、第３乗算器４１７とを具備している。各遅延装置は、プリセット音声フレーム以前の複数の音声フレームの第１特徴ベクトルを取得するために、時間単位を遅延する。第２加算器４１６は、第１特徴ベクトル(Xt-(N-1)+...+Xt-2+Xt-1+Xt)の合計を計算するために、第１特徴ベクトルを合計する。第３乗算器４１７は、特徴平均ベクトル
【００２１】
【数３】
0005339426.tif 000004
【００２２】
を計算するために、第１特徴ベクトル(Xt-(N-1)+...+Xt-2+Xt-1+Xt)の合計と、音声フレーム数の逆数(1/N)とを乗算する。
【００２３】
図５は、本発明による特徴平均ベクトルの計算の概略フローチャートである。はじめに、ステップＳ５２では、パラメータTempが、ゼロベクトルに設定される。ステップＳ５３では、パラメータp（ここで、pはp個目の音声フレームを表す）が、ゼロに設定される。ステップＳ５４では、プリセット音声フレームの第１特徴ベクトルが合計されて、第１特徴ベクトルの合計値を計算する。ステップＳ５５及びＳ５６では、p個目の音声フレームがN-1に到達しているか否かが判断される。否定の場合、pは増加される。pを加算するステップは、プリセット音声フレーム以前の複数の音声フレームの第１特徴ベクトルを取得するために、時間単位を遅延する遅延装置を使用する上記のステップである。ステップＳ５７では、pがN-1番目に到達している場合、第１特徴ベクトル（Temp）の合計が、音声フレーム数の逆数(1/N)によって乗算される。ステップＳ５８では、特徴平均ベクトル
【００２４】
【数４】
0005339426.tif 000005
【００２５】
が計算される。
【００２６】
上記の実施例では、特徴平均ベクトルは、算術的な手段によって計算される。しかし、本発明の特徴平均ベクトル計算デバイス及び方法では、幾何学的な平均値、中央値、最頻値又はノルムを含む平均値計算方法も、特徴平均ベクトルを計算するために使用してもよい。
【００２７】
図４では、前記特徴平均ベクトル計算デバイス４１が特徴平均ベクトルを計算した以降に、第１乗算器４２は、特徴平均ベクトル
【００２８】
【数５】
0005339426.tif 000006
【００２９】
を、第１スカラ係数の負値(-α)によって乗算して、第１乗算結果
【００３０】
【数６】
0005339426.tif 000007
【００３１】
を計算する。第１加算器４３は、プリセット音声フレームの第１特徴ベクトル(Xt)に、第１乗算結果
【００３２】
【数７】
0005339426.tif 000008
【００３３】
を加算して、加算結果
【００３４】
【数８】
0005339426.tif 000009
【００３５】
を計算する。第２乗算器４４は、プリセット音声フレームの第１特徴ベクトル(Xt)を、第２スカラ係数(β)によって乗算して、第２乗算結果(β・Xt)を計算する。比較器４５は、加算結果
【００３６】
【数９】
0005339426.tif 000010
【００３７】
が第２乗算結果(β・Xt)以上であるか否かを比較し、かつ、マルチプレクサ４６に制御信号を出力する。マルチプレクサ４６は、プリセット音声フレームの第２特徴ベクトル
【００３８】
【数１０】
0005339426.tif 000011
【００３９】
を、制御信号に基づき、加算結果
【００４０】
【数１１】
0005339426.tif 000012
【００４１】
又は第２乗算結果(β・Xt)にスイッチする。
【００４２】
したがって、本発明のシステム及び方法では、前記ケプストラムノイズ減算デバイス２２が特徴平均ベクトルを計算する以降に、特徴ベクトル及びプリセット音声フレームの特徴平均ベクトルは、式（２）によって表されるある条件の下で処理される。
【００４３】
【数１２】
0005339426.tif 000013
【００４４】
ここで、加算結果
【００４５】
【数１３】
0005339426.tif 000014
【００４６】
が第２乗算結果(β・Xt)以上であるとき、プリセット音声フレームの第２特徴ベクトル
【００４７】
【数１４】
0005339426.tif 000015
【００４８】
は、加算結果
【００４９】
【数１５】
0005339426.tif 000016
【００５０】
であり、かつ、加算結果
【００５１】
【数１６】
0005339426.tif 000017
【００５２】
が第２乗算結果(β・Xt)以下であるとき、プリセット音声フレームの第２特徴ベクトル
【００５３】
【数１７】
0005339426.tif 000018
【００５４】
は、第２加算結果(β・Xt)である。さらに、第１スカラ係数(α)は0.01〜0.99であり、かつ、第２スカラ係数(β)は0.01〜0.99である。
【００５５】
図３は、本発明によるケプストラムノイズ減算方法の概略フローチャートである。はじめに、ステップＳ３１では、パラメータn（ここで、nはn個目の音声フレームを表す）は１に設定され、かつ、入力音声は、本実施例では、L個の音声フレームを有すると仮定される。ステップＳ３２では、特徴平均ベクトルが計算される（図５及び図６の説明を参照、ここでは繰り返されない）。したがって、プリセット音声フレーム(n)の第１特徴ベクトル、及び、プリセット音声フレーム以前の複数の音声フレームの第１特徴ベクトルが、取得されて、特徴平均ベクトルを計算する。次いで、特徴平均ベクトル
【００５６】
【数１８】
0005339426.tif 000019
【００５７】
は、第１スカラ係数の負値(-α)によって乗算されて、第１乗算結果
【００５８】
【数１９】
0005339426.tif 000020
【００５９】
を計算する。次いで、プリセット音声フレームの第１特徴ベクトル(Xt)が、第１乗算結果
【００６０】
【数２０】
0005339426.tif 000021
【００６１】
に加算されて、加算結果
【００６２】
【数２１】
0005339426.tif 000022
【００６３】
を計算する。次いで、プリセット音声フレームの第１特徴ベクトル(Xt)が、第２スカラ係数(β)によって乗算されて、第２乗算結果(β・Xt)を計算する。
【００６４】
ステップＳ３３では、条件Ａが真であるか否かが判断される。条件Ａは、上記の式（２）における条件（即ち、加算結果
【００６５】
【数２２】
0005339426.tif 000023
【００６６】
が第２乗算結果(β・Xt)以上であるか否か）である。ステップＳ３４では、加算結果
【００６７】
【数２３】
0005339426.tif 000024
【００６８】
が第２乗算結果(β・Xt)以上であるとき、第１処理が実行されて、プリセット音声フレームの第２特徴ベクトル
【００６９】
【数２４】
0005339426.tif 000025
【００７０】
を加算結果
【００７１】
【数２５】
0005339426.tif 000026
【００７２】
にする。ステップＳ３５では、加算結果
【００７３】
【数２６】
0005339426.tif 000027
【００７４】
が第２乗算結果(β・Xt)以下であるとき、第２処理が実行されて、プリセット音声フレームの第２特徴ベクトル
【００７５】
【数２７】
0005339426.tif 000028
【００７６】
を第２乗算結果(β・Xt)にする。ステップＳ３６では、プリセット音声フレームの第２特徴ベクトル
【００７７】
【数２８】
0005339426.tif 000029
【００７８】
が、上記の処理によって計算される。
【００７９】
ステップＳ３７及びＳ３８では、本実施例における入力音声が、L個の音声フレームを有すると仮定される場合、計算は、L回実行されて、プリセット音声フレーム(n)がLに到達しているか否かを判断しなければならない。否定的である場合、nは増加される。ステップＳ３９では、全ての音声フレームの第２特徴ベクトル
【００８０】
【数２９】
0005339426.tif 000030
【００８１】
が、計算される。
【００８２】
図２では、前記ケプストラム変換器２３は、プリセット音声フレームの第２特徴ベクトルを、ケプストラム特徴ベクトルに変換する。本実施例では、ケプストラム変換器２３は、離散的なコサイン変圧器であり、かつ、ケプストラム特徴ベクトルは、メルケプストラム特徴ベクトルである。前記モデルトレーナ２５は、ケプストラム特徴ベクトルに基づきモデルパラメータを計算する。前記音声認識装置２７は、ケプストラム特徴ベクトル及びモデルパラメータに基づき、認識された音声信号を計算する。
【００８３】
本発明のケプストラムノイズ減算を用いた音声認識システム２０は、ケプストラム特徴ベクトルの１次微分、又は、１次微分及び２次微分、又は、１次微分から高次微分を計算するための微分演算子２４をさらに具備している。図２では、音声は、フィルタバンクエネルギ抽出器２１と、ケプストラムノイズ減算デバイス２２と、ケプストラム変換器２３と、微分演算子２４と、音声認識装置２７とを通過し、その結果、認識された音声信号が計算される。点線の右側は、認識フェーズと呼ばれている。点線の左側では、モデルトレーナ２５から音声モデルパラメータデータベース２６のプロセスは、トレーニングフェーズと呼ばれている。微分演算子２４は、認識フェーズ又はトレーニングフェーズにおいて処理されて、微分処理を実行してもよい。
【００８４】
本発明のシステム及び方法は、国際標準Aurora-2音声データベース環境下で、実験を実行して、耐ノイズ能力を評価している。本実験に使用された音声データAurora-2は、欧州電気通信標準化機構（ＥＳＴＩ）によって発行されたノイズを含む連続英単語数音声である。ノイズは、８つの異なる種類の加算的なノイズと、異なる特徴を有する２つのチャネル効果とを含んでいる。音声データベース内の加算的なノイズは、空港、バブル、自動車、展示会、レストラン、地下鉄、道路及び鉄道駅を含み、異なる信号対ノイズ比（ＳＮＲ）に基づき、クリーンな音声に加算されている。ＳＮＲは、２０ｄＢ，１５ｄＢ，１０ｄＢ，５ｄＢ，０ｄＢ及び−５ｄＢを含んでいる。チャネル効果は、２つの標準（国際電気通信連合（ＩＴＵ）によって設定されたＧ．７１２及びＭＩＲＳ）を含んでいる。異なるタイプのチャネルノイズ、及び、テスト音声に加算された加算的なノイズによれば、Aurora-2は、３つのテストグループ（Ａセット、Ｂセット及びＣセット）に分割されている。Ａセットは定常ノイズを表し、かつ、Ｂセットは非定常ノイズを表している。定常及び非定常ノイズの他に、Ｃセットは、トレーニング音声とは異なるチャネル効果Ｇ．７１２及びＭＩＲＳをさらに使用している。全てのノイズの種類の平均的な認識率は、２０ｄＢから０ｄＢの平均値を計算することによって取得されている。
【００８５】
音声認識実験は、ＨＴＫ（隠れマルコフモデルツールキット）開発ツールと共に使用されている。ＨＴＫは、ケンブリッジ大学の電気メカニズム部門によって開発された隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）である。したがって、ＨＭＭアーキテクチャを用いた音声認識システムを、便利かつ迅速に開発してもよい。
【００８６】
音響モデルの設定は、以下に説明するとおりである。各数(each number)モデル（１〜９、ゼロ及びoh）が、連続密度隠れマルコフモデル（ＣＤＨＭＭ）によって、左から右の形態で、モデル化され、かつ、１６個の状態を具備している。各状態は、３つのガウス混合分布によってモデル化されている。さらに、沈黙モデルは２つのモデルを具備している。主に、センテンスの開始及び終了に沈黙を示す３つの状態を含む沈黙モデルと、センテンス内の単語間に短い間欠性を示す６つの状態を含む休止モデルとである。全ての上記の音響モデルのトレーニング及び全ての実験は、ＨＴＫツール一式と共に動作するAurora-2音声データベース環境において、実行されている。
【００８７】
特徴抽出器に関しては、本発明のシステム及び方法上の評価実験は、音声特徴ベクトルとして、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）を用いている。本発明のシステム及び方法は、対数エネルギを除く、対数メルフィルタバンクエネルギ上の処理を実行している。対数メルフィルタバンクエネルギと、メル周波数ケプストラム係数とは、線形変換関係にあり、故に、この２つは相互に等価である。音声フレーム長は、２５ミリ秒でサンプリングされ、かつ、音声フレームシフトは１０ミリ秒である。各音声フレームの情報は、１２次元のメル周波数ケプストラム係数、及び、１次元の対数エネルギを含む３９次元によって示されている。他方、１３次元特徴に対応する１次微分係数（Δ係数）、及び、２次微分係数（加速度係数）が選択されている。
【００８８】
認識結果は、表１に示されている。ケプストラム平均減算（ＣＭＳ）と、特許文献１の従来技術とを比較すれば、本発明のシステム及び方法は、単語精度を明らかに改善している（最大単語精度は太字で表示されている）。Ａセット、Ｂセット及びＣセットの全成績に関しては、本発明のシステム及び方法は、耐ノイズ音声認識率を効果的に改善する可能性があり、かつ、安定して効果的であることも証明されている。
【００８９】
音声認識システム及び方法は、その処理を適切に実行して、音声認識における耐ノイズ能力を改善することができるように、ケプストラム特徴ベクトルにおける過度の強調及び減算を回避するため、ケプストラム特徴ベクトルのための処理を限定している。さらに、音声認識システム及び方法は、より信頼性が高く、かつ、安定した音声認識結果をユーザに提供するために、任意の環境に適用することができ、かつ、複雑ではなく、かつ、他のシステム内に容易に組み込むことができる。
【００９０】
本発明の実施例が図示及び説明される一方で、多様な変形例及び改善例が当業者によって成されうる。したがって、本発明の実施例は、限定する意味ではなく、説明のために記載されている。本発明は、説明された特定の形態に限定されず、かつ、本発明の真の趣旨及び範囲を維持する全ての変形例は、添付の特許請求の範囲に定義された範囲に含まれることを意図している。
【００９１】
表１は、ＭＦＣＣとAurora-2における３つの比較方法との単語認識率の比較である。
【００９２】
【表１】
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【符号の説明】
【００９３】
２０  音声認識システム
２１  フィルタバンクエネルギ抽出器
２２  ケプストラムノイズ減算デバイス
２３  ケプストラム変換器
２４  微分演算子
２５  モデルトレーナ
２６  音声モデルパラメータデータベース
２７  音声認識装置
４１  特徴平均ベクトル計算デバイス
４２  第１乗算器
４３  第１加算器
４４  第２乗算器
４５  比較器
４６  マルチプレクサ
４１１  第１遅延装置
４１２  第２遅延装置
４１５  N個目の遅延装置
４１６  第２加算器
４１７  第３乗算器
【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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