(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析対象音声に対して所定長の時間窓を所定周期で設定し、この時間窓を処理単位として、前記音声の周波数に関する周波数軸系特徴パラメータと、前記音声の振幅に関するパワー系特徴パラメータとからなる特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
この特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づいて、前記分析対象音声を認識する音声認識手段と、を備えた音声認識装置であって、
前記特徴量抽出手段は、前記周波数軸系特徴パラメータを抽出する周期は、前記パワー系特徴パラメータを抽出する周期の自然数倍であり、かつ前記音声認識手段は、ある時間窓において抽出された周波数軸系特徴パラメータと、その時間窓において抽出されたパワー系特徴パラメータと、周波数軸系特徴パラメータの抽出周期内であってその時間窓より前に抽出されたパワー系特徴パラメータとを含む特徴量を処理単位として、前記分析対象音声を認識することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
分析対象音声に対して所定長の時間窓を所定周期で設定し、この時間窓を処理単位として、前記音声の周波数に関する周波数軸系特徴パラメータと、前記音声の振幅に関するパワー系特徴パラメータとからなる特徴量を抽出し、この抽出された特徴量に基づいて、前記分析対象音声を認識する音声認識方法であって、
前記周波数軸系特徴パラメータを抽出する周期を、前記パワー系特徴パラメータを抽出する周期の自然数倍として、前記特徴量を抽出し、かつある時間窓において抽出された周波数軸系特徴パラメータと、その時間窓において抽出されたパワー系特徴パラメータと、周波数軸系特徴パラメータの抽出周期内であってその時間窓より前に抽出されたパワー系特徴パラメータとを含む特徴量を処理単位として、前記分析対象音声を認識することを特徴とする音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声認識装置、及び音声認識方法に係り、詳細には、音声に関する特徴量の抽出方法に特徴のある音声認識装置、及び音声認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近時、人間の音声を機械に認識させるための音声認識の研究が盛んに行われ、部分的には実用化の域に達してきている。音声認識の方法としては、入力音声と、予め与えられた標準パターンとを比較して、最も類似度の大きいものを選び出し、出力する方法が採用されている。
【０００３】
この標準パターンは、採用する音声認識方法によって異なるものが採用される。例えば、ＤＰ（Dynamical Programming；動的計画法）を用いたＤＴＷ（Dynamic Time Warping；時間軸非線形マッチング）と呼ばれる音声認識方法においては、典型的な音声特徴量の時系列を標準パターンとして用いている。また、ＨＭＭ（Hidden Markov Model；隠れマルコフモデル）を用いた音声認識方法は、統計的手法が駆使されたものであり、音声データに含まれている各単語を音素程度の比較的少ない複数の状態で表し、単語毎に状態の遷移確率と、各状態から入力された特徴量を出力する確率と、をパラメータとして与えられたものを標準パターンとして用いている。現時、このＨＭＭが、中心的な音声認識方法として広く利用されている。
【０００４】
このような音声認識方式においては、人間が発声した音声信号の中から、音声認識に必要な情報、すなわち音声特徴量を抽出し、標準パターンとの比較を行うが、この音声特徴量の抽出精度の善し悪しが、音声認識全体に関わる性能（処理速度、及び認識率）の善し悪しを左右する。
【０００５】
従来、音声入力の音声特徴量を抽出する方法は、図４に示すように、分析フレームの範囲内でハミング窓のような一定値Ｌの窓長を有する時間窓を時系列に一定時間ずつシフト（周期ＳＨ１）させて設定し、設定された各時間窓Ｆ（１）〜Ｆ（８）によって順次切り出された分析フレーム内の音声波形からの音声サンプル（Ｎ標本数点）をそれぞれ取り出し、時間窓の音声サンプルの音声特徴量を抽出する方法を用いる。
【０００６】
このような音声特徴量は、時間窓毎に順次切り出された所定数の音声サンプルを周波数軸上に変換することによって得られる音声特徴量（以後、これを周波数軸系特徴パラメータと呼ぶ）と、線形ＰＣＭ（Pulse Code Modulation；パルス符号化）により量子化された音声振幅の２乗和またはその対数をとることによって得られる音声特徴量（以後、これをパワー系特徴パラメータと呼ぶ）とを組み合わせることによって得られるものである。
【０００７】
例えば、周波数軸系特徴パラメータ１２成分（１２次元）とパワー系特徴パラメータ１成分（１次元）、及び直前の時間窓の各成分との差分を取ったもの、すなわち△周波数軸系特徴パラメータ１２成分（１２次元）と△パワー系特徴パラメータ１成分（１次元）の、合計２６成分を２６次元ベクトル量として特徴量を構成する等が考えられる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の音声認識方式においては、次のような問題点があった。
入力音声の音声特徴量は、上述のように分析フレームの範囲内で時間窓を等間隔にずらして一部重なり合うよう設定して、各時間窓で切り出された音声サンプルを基に抽出される。この時間窓の重なり合う時間を短く設定した場合は、時間窓の数が減少するので入力音声から切り出す音声サンプル数が少なくなり、音声特徴量の抽出処理回数、及び、その後段に続く音声認識処理回数が共に低く抑えられ、処理速度を上げることが可能となる一方で、サンプリングが粗くなるので統計性が悪くなり、音声認識率は低下してしまう。他方、時間窓の重なり合う時間を長く設定した場合、時間窓の数が増大するのでサンプリングが細かくなり入力音声から切り出す音声サンプル数が多くなるので、統計性が向上し、精度の良い音声認識が可能となるが、その反面、音声特徴量の抽出処理回数、及び、その後段に続く音声認識処理回数が共に増大し、処理速度の低下を招いてしまう。
【０００９】
すなわち、処理速度を上げると認識率が下がり、認識率を高めようとすると処理速度が低下してしまい、処理速度と認識率を同時に向上させることが困難であった。
【００１０】
本発明の課題は、音声認識処理速度を低下させることなく、音声認識率を向上させた音声認識装置、及び音声認識方法を提供することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明は、
分析対象音声に対して所定長の時間窓を所定周期で設定し、この時間窓を処理単位として、前記音声の周波数に関する周波数軸系特徴パラメータと、前記音声の振幅に関するパワー系特徴パラメータとからなる特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
この特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づいて、前記分析対象音声を認識する音声認識手段と、を備えた音声認識装置であって、
前記特徴量抽出手段は、前記周波数軸系特徴パラメータを抽出する周期は、前記パワー系特徴パラメータを抽出する周期の自然数倍であり、かつ
前記音声認識手段は、ある時間窓において抽出された周波数軸系特徴パラメータと、その時間窓において抽出されたパワー系特徴パラメータと、周波数軸系特徴パラメータの抽出周期内であってその時間窓より前に抽出されたパワー系特徴パラメータとを含む特徴量を処理単位として、前記分析対象音声を認識することを特徴とする。
【００１２】
この請求項１記載の発明によれば、比較的少ない計算量で得られ、かつ音声認識率の向上に有効なパワー系特徴パラメータを抽出する頻度が、周波数軸系特徴パラメータを抽出する頻度よりも多く（自然数倍）なるので、処理速度を低下させることなく音声認識率を向上させることが可能となる。
また、同一の時間窓において抽出されたパワー系特徴パラメータと周波数軸系特徴パラメータとからなる従来の音声特徴量に対して、更に、それ以前の時間窓において抽出されたパワー系特徴パラメータを付加したものを新たな音声特徴量として用いるので、処理速度を低下させることなく、従来に比べてより精度良く音声認識を行うことが可能となる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、図１〜図３を参照して本発明の実施の形態における音声認識装置１について詳細に説明する。
まず構成を説明する。
【００１８】
図１は、本発明の一実施の形態におけるＨＭＭモデルを用いた音声認識装置１の内部構成を示すブロック図である。
この図１に示すように、音声認識装置１は、時間窓位置設定部１１、音声特徴量抽出部１２、比較部１３、及び記憶装置（図示せず）内に予め格納されている標準パターン（ＨＭＭモデル１４１〜ＨＭＭモデル１４ｎ）とから構成されている。
【００１９】
図２は、時間窓位置設定部１１における、入力音声波形に対する時間窓の設定の様子を示す図であり、一例として、分析対象とする音声区間（分析フレーム）から１６個の時間窓を切り出す例を示している。
【００２０】
図２の上段は、入力された音声波形の分析対象とする一定長の音声区間（以下、分析フレームと呼ぶ）を示しており、横軸は時間軸、縦軸は音声波形の振幅（エネルギー）を表している。図２の中段は、分析フレームの範囲内においてシフト長ＳＨ１づつ等間隔でシフトしてなる８つの時間窓Ｆ（ｉ）（ｉは２〜１６までの偶数）を示している。これらの時間窓は一定長の窓長Ｌを有し、隣り合う時間窓が一部重複するようになっている。図２の下段は、分析フレームの範囲内で等間隔に設定される１６個の時間窓Ｆ（ｉ）（ｉは１〜１６までの自然数）を示している。各時間窓は一定長の窓長Ｌを有し、隣り合う時間窓が一部重複するようにして、周期ＳＨ１の２倍の周期ＳＨ２で設定されている。
【００２１】
図１に示す時間窓位置設定部１１には、図２に示す時間窓の窓長Ｌ、及び時間窓設定周期ＳＨ２が設定されている。時間窓位置設定部１１は、分析フレームの範囲内において設定されている窓長Ｌ、及び設定周期ＳＨ２に従って、ｉ番目の時間窓Ｆ（ｉ）を設定し、音声特徴量の抽出を開始させるための開始制御信号を音声特徴量抽出部１２に出力する。また、窓長Ｌの後、時間窓Ｆ（ｉ）における音声特徴量の抽出を終了させるための終了制御信号を音声特徴量抽出部１２に出力する。この一連の動作を、周期ＳＨ２毎に分析フレームが終了するまで繰り返す。
【００２２】
音声特徴量抽出部１２は、前記時間窓位置設定部１１から入力される時間窓Ｆ（ｉ）の開始制御信号及び終了制御信号に基づいて、入力音声を分析フレーム内のｉ番目の時間窓Ｆ（ｉ）で切り出し、この時間窓Ｆ（ｉ）内の音声データｄ（ｎ）からパワー系特徴パラメータＰi（１次元ベクトル量）や周波数軸系特徴パラメータｆi（例えば、Ｄ次元ベクトル量）を抽出する。
【００２３】
パワー系特徴パラメータＰiとは音声の振幅に関する特徴量であり、例えば、音声データｄ（ｎ）のエネルギー二乗和やその対数を計算するといった比較的少ない計算量で求められる１次元ベクトル量である。周波数軸系特徴パラメータｆiとは、例えば、ケプストラム、メルケプストラムと呼ばれる音声の周波数に関する特徴量であり、音声データｄ（ｎ）に対してのＦＴ（Fourier Transform；フーリエ変換）、対数変換、メル軸変換等の複数（例えば、Ｄ個）の計算結果から構成されるＤ次元ベクトル量である。
【００２４】
音声特徴量抽出部１２は時間窓Ｆ（ｉ）が偶数番目の窓の場合、すなわち、ｉが偶数の場合は、パワー系特徴パラメータＰiとともに周波数軸系特徴パラメータｆiも抽出する。また、時間窓Ｆ（ｉ）が奇数番目の窓の場合、すなわち、ｉが奇数の場合は、パワー系特徴パラメータＰiのみ抽出する。つまり、図２に示すように、周期ＳＨ２毎に分析フレームの範囲内から時間窓で入力音声が切り出されるが、パワー系特徴パラメータＰiは全ての時間窓で抽出され、周波数軸系特徴パラメータｆiは偶数番目の時間窓だけから抽出される。従って、パワー系特徴パラメータＰiは、周波数軸系特徴パラメータｆiの１／２倍の周期（２倍の頻度）で抽出される。
【００２５】
また、音声特徴量抽出部１２は、ｉ番目の時間窓Ｆ（ｉ）（ｉは偶数）から抽出される周波数軸系特徴パラメータｆi（Ｄ次元ベクトル量）とパワー系特徴パラメータＰi（１次元ベクトル量）に、直前（奇数）の時間窓Ｆ（ｉ−１）から抽出されるパワー系特徴パラメータＰi-1（１次元ベクトル量）を付加し、これらの特徴パラメータｆi，Ｐi，Ｐi-1を合わせてＤ＋２次元ベクトル量（ｆi，Ｐi，Ｐi-1）を構成し、このベクトル量を単位音声特徴量として比較部１３に出力する。具体的には図２の中段に示すように周期ＳＨ１で単位音声特徴量（ｆi，Ｐi，Ｐi-1）（ｉは偶数）を比較部１３に出力する。従って、特徴量は周期ＳＨ１で抽出されたものとみなされて比較部１３に入力されるが、一周期ＳＨ１内にある時間窓（ここではｉ−１番目の時間窓Ｆ（ｉ−１））から抽出されたパワー系特徴パラメータＰi-1を付加しているので、音声特徴量は従来と比較して精度よく（細かく）抽出されている。
【００２６】
更に、隣り合う周波数軸系特徴パラメータの差分△ｆi（ｆiと同じ次元を持つベクトル量で、例えばＤ次元）や隣り合うパワー系特徴パラメータの差分△Ｐi（１次元ベクトル量）を演算し、これらの差分△ｆi、△Ｐiを単位音声特徴量（ｆi，Ｐi，Ｐi-1）に付加するようにしてもよい。
【００２７】
比較部１３は、前記分析フレーム内で抽出された各種特徴パラメータからなる前記単位音声特徴量と、記憶装置（図示せず）内に予め格納してある標準パターンとを比較照合して、入力音声の認識を行い、認識結果を出力する。本実施例では、ＨＭＭに基づく統計的手法により音声認識を行うこととする。
【００２８】
ここで、上記ＨＭＭを利用した統計的手法に基づく音声認識の手法を説明する。音声特徴量抽出部１２にて抽出された入力音声の音声特徴量を用いて、予め与えられているＨＭＭモデル１４１〜１４ｎと呼ばれる標準パターンに基づいて音声認識を行う。ＨＭＭモデル１４１〜１４ｎとは、音声データに含まれている各単語を音素程度の比較的少ない複数の状態で表し、単語毎に状態の遷移確率と、各状態から入力された特徴量を出力する確率と、をパラメータとして与えたものである。比較部１３では、ＨＭＭモデル１４１〜１４ｎの中で、どのＨＭＭモデルが、与えられた音声特徴量を最も高い確率で出力するか、を尤度（確率）計算し、その確率を最大とするＨＭＭモデルに対応する単語を音声認識結果として出力する。
【００２９】
次に動作を説明する。
図３は、音声認識装置１の音声認識処理を説明するフローチャートである。
【００３０】
音声認識装置１に対して音声が入力されると、入力された音声は、入力段に設けられたＡ／Ｄ変換器（図示せず）により、所定のサンプリング間隔でサンプリングして標本化を行う線形ＰＣＭ方法に基づいてＰＣＭ符号化された音声データｄ（ｎ）に変換され、時間窓位置設定部１１、及び音声特徴量抽出部１２に出力される。
【００３１】
音声データｄ（ｎ）が時間窓位置設定部１１に入力されると、ハミング窓のような時間窓Ｆ（ｉ）を特定する開始制御信号・終了制御信号が、時間窓位置設定部１１から音声特徴量抽出部１２へ出力される（ステップＳ３０）。次いで、音声特徴量抽出部１２では、ステップＳ３０で出力された前記制御信号に基づいて、時間窓Ｆ（ｉ）における音声データｄ（ｎ）が切り出される（ステップＳ３１）。
【００３２】
音声特徴量抽出部１２は、ステップＳ３１で切り出された時間窓Ｆ（ｉ）における音声データｄ（ｎ）の２乗和またはその対数をとることによってパワー系特徴パラメータＰiを計算する（ステップＳ３２）。
【００３３】
更に、音声特徴量抽出部１２は、ステップＳ３２において計算されたパワー系特徴パラメータＰiを記憶する（ステップＳ３３）。特にｉが偶数である場合、一段前の時間窓Ｆ（ｉ−１）において得られたパワー系特徴パラメータＰi-1も加えて、パワー系特徴パラメータＰi及びＰi-1を一組としてまとめて記憶する。
【００３４】
また、音声特徴量抽出部１２では、ステップＳ３２で得られたパワー系特徴パラメータＰiと、予め設定されたエネルギーレベル（振幅）とを比較することによって、この時間窓Ｆ（ｉ）で切り出された音声区間が有音であるか、無音であるか、または音声区間が終了したか、を判断する（ステップＳ３４）。
【００３５】
ステップＳ３４において、パワー系特徴パラメータＰiが前記エネルギーレベルを越えている場合、当該時間窓Ｆ（ｉ）が有音区間と判断して（ステップＳ３４；有音）、ステップＳ３５に進む。
【００３６】
ステップＳ３５において、音声特徴量抽出部１２は、時間窓Ｆ（ｉ）の設定順序ｉが奇数であると判断した場合（ステップＳ３５；Ｎｏ）、そのままステップＳ３８に移行し、時間窓Ｆ（ｉ）から時間窓Ｆ（ｉ＋１）へシフトして、ステップＳ３１に戻る。
【００３７】
一方、前記ステップＳ３５において、音声特徴量抽出部１２は、時間窓
Ｆ（ｉ）の設定順序ｉが偶数であると判断した場合（ステップＳ３５；Ｙｅｓ）、時間窓Ｆ（ｉ）における音声データｄ（ｎ）を、ＦＴ等により周波数軸上に変換することによって得られる周波数軸系特徴パラメータｆiを抽出し（ステップＳ３６）、ステップＳ３３で記憶されたパワー系特徴パラメータＰiと共に、時間窓Ｆ（ｉ）の音声特徴量として記憶する（ステップＳ３７）。次いで、ステップＳ３８に移行し、時間窓Ｆ（ｉ）から時間窓Ｆ（ｉ＋１）へシフトして、ステップＳ３１に戻る。
【００３８】
ステップＳ３４の判断において、パワー系特徴パラメータが前記エネルギーレベルに満たない場合は、当該時間窓Ｆ（ｉ）の一段前の時間窓Ｆ（ｉ−１）で取り出された音声データｄ（ｎ）の状態に応じて、以後の処理が異なる。すなわち、ステップＳ３４において、直前の時間窓Ｆ（ｉ−１）が有音区間のとき、この時間窓Ｆ（ｉ）で音声区間（分析フレーム）が終了したものと判断して（ステップＳ３４；音声区間終了）、ステップＳ３９へ移行する。一方、直前の時間窓Ｆ（ｉ−１）が無音区間のとき、この時間窓Ｆ（ｉ）では無音区間が継続しているもの、つまり音声がまだ発声されていない状態であると判断して（ステップＳ３４；無音）、ステップＳ３８へ移行し、時間窓Ｆ（ｉ）から時間窓
Ｆ（ｉ＋１）へシフトして、ステップＳ３１に戻る。
【００３９】
ここでｉが偶数の場合、ステップＳ３７で記憶される時間窓Ｆ（ｉ）で抽出された音声特徴量には、この時間窓Ｆ（ｉ）で抽出されたパワー系特徴パラメータＰiと周波数軸系特徴パラメータｆiと共に、一段前の時間窓Ｆ（ｉ−１）で抽出されたパワー系特徴パラメータＰi-1も付加される。すなわち、時間窓Ｆ（ｉ）（ｉは偶数）で記憶される音声特徴量とは、この時間窓Ｆ（ｉ）で抽出された周波数軸系特徴パラメータｆi（例えばＤ成分）及びパワー系特徴パラメータＰiと、直前の時間窓Ｆ（ｉ−１）で抽出されたパワー系特徴パラメータＰi-1とを、１つのベクトル量としてまとめたものであり、周波数軸系特徴パラメータ（Ｄ次元）＋パワー系特徴パラメータ（２次元）からなるＤ＋２次元ベクトル量（ｆi，Ｐi，Ｐi-1）として記憶される。
【００４０】
また、時間窓Ｆ（ｉ）（ｉは偶数）においてＤ＋２次元ベクトル量として記憶される音声特徴量は、二段前の時間窓Ｆ（ｉ−２）（ｉは偶数）の音声特徴量（Ｄ＋２次元ベクトル量）との差分（△ｆi，△Ｐi，△Ｐi-1）も特徴量として加え、結局、周波数軸系特徴パラメータ（Ｄ次元）＋パワー系特徴パラメータ（２次元）＋△周波数軸系特徴パラメータ（Ｄ次元）＋△パワー系特徴パラメータ（２次元）からなる２Ｄ＋４次元ベクトル量（ｆi，Ｐi，Ｐi-1，△ｆi，△Ｐi，△Ｐi-1）とすることも可能である。
【００４１】
また、ステップＳ３４において、直前の時間窓Ｆ（ｉ−１）が有音区間のとき、当該時間窓Ｆ（ｉ）で音声区間が終了したと判断すると、ステップＳ３７において時間窓Ｆ（ｉ）（ｉは偶数）毎に記憶された音声特徴量を時系列に配置する（ステップＳ３９）。
【００４２】
次いで、ステップＳ３９において時系列に配列された音声特徴量は、比較部１３に出力され、予め記憶されている標準パターン（ＨＭＭモデル１〜ＨＭＭモデルｎ）と比較照合される（ステップＳ４０）。ステップＳ４０で得られた結果は音声認識装置１の図示しない出力段に出力され（ステップＳ４１）、一連の音声認識処理を終了する。
【００４３】
以上説明したように、本実施の形態における音声認識装置１によれば、音声の分析対象となる分析フレームから時間窓を設定して音声特徴量を抽出する場合に、パワー系特徴パラメータを抽出する時間窓Ｆ（１）〜Ｆ（１６）の設定周期をＳＨ２とし、周波数軸系特徴パラメータを抽出する時間窓Ｆ（ｉ）（ｉは偶数）の設定周期をＳＨの２倍の周期であるＳＨ１としている。
【００４４】
このため、パワー系特徴パラメータを周波数軸系特徴パラメータより多く抽出しているので、音声認識率が向上する。また、パワー系特徴パラメータは比較的少ない計算量で求められるので、音声認識装置１の処理負荷を比較的小さく抑えつつ、認識率を向上させることができる。
【００４５】
また偶数番目（ｉは偶数）の時間窓のパワー系特徴パラメータＰiと周波数軸系特徴パラメータｆiと、その直前（奇数番目）の時間窓のパワー系特徴パラメータＰi-1とをまとめて単位音声特徴量とし、周波数軸系パラメータｆiの抽出周期ＳＨ１で取り出すようにしているため、比較部１３における音声認識処理の処理速度は従来と同程度に抑えることができるので、音声認識の処理速度を低下させることなく、音声認識率を向上させることができる。
【００４６】
なお、本発明は、上記実施の形態の内容に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能であり、例えば、周波数軸系特徴パラメータｆiを抽出する時間窓の設定周期ＳＨ１は、周期ＳＨ２の２倍としているが、周期ＳＨ１を、周期ＳＨ２のＮ（自然数）倍として自由に設定できるようにしても良い。この際、図３におけるステップＳ３５では、ｉがＮの自然数倍であるか否か、を判断する。その際、抽出される音声特徴量は、Ｄ＋Ｎ次元ベクトル量（ｆi，Ｐi，・・・Ｐi-N+1）として、ステップＳ３７において記憶される。周波数軸系特徴パラメータｆiに基づく音声認識処理は、より高い精度の認識処理が可能である反面、パワー系特徴パラメータＰiに基づく音声認識処理よりも多くの計算を必要とするので、適当なＳＨ１／ＳＨ２比を選ぶことにより、音声認識上最も効率の良い認識処理速度と認識率を設定することが可能となる。
【００４７】
また、上記実施の形態においては、ＨＭＭを用いた音声認識としたが、これに限定されるものではなく、例えば、ＤＴＷと呼ばれている音声認識方法を用いても良い。
【００４８】
更に、上記実施の形態においては、分析フレーム内における時間窓の設定周期をＳＨ２に固定してあるが、音声区間外においては、ＳＨ２よりも長い周期に設定することも可能である。この場合、音声区間外における認識処理が簡略化されるので、認識処理の効率化が期待できる。
【００４９】
また、所定長の分析フレームに対して１６個の時間窓Ｆ（ｉ）を設定し、比較部１３に出力する単位音声特徴量は８個としたが、時間窓等の個数はこれに限定されるものではなく、例えば、所定長の分析フレームに対して時間窓Ｆ（ｉ）を１４個設け、従って比較部に出力する単位音声特徴量は７個とするなど、適宜変更可能である。
【００５０】
【発明の効果】
請求項１、及び４記載の発明によれば、入力音声の特徴量の抽出する際、周波数軸系特徴パラメータを抽出する周期と、パワー系特徴パラメータを抽出する周期とを異ならせることによって、最も効率良く音声認識ができるように認識処理速度と認識率を最適化することが可能となり、処理速度を低下させることなく音声認識率を向上させることが可能となる。
【００５１】
請求項２記載の発明によれば、入力音声の音声特徴量を抽出を比較的少ない計算量で得られ、かつ、音声認識率の向上に有効なパワー系特徴パラメータを抽出する頻度が、周波数軸系特徴パラメータを抽出する頻度よりも多く（自然数倍）なるので、処理速度を低下させることなく、音声認識率を向上させることが可能となる。
【００５２】
請求項３記載の発明によれば、同一の時間窓において抽出されたパワー系特徴パラメータと周波数軸系特徴パラメータとからなる従来の音声特徴量に対して、更に、それ以前の時間窓において抽出されたパワー系特徴パラメータを付加したものを新たな音声特徴量として用いるので、処理速度を低下させることなく、従来に比べてより精度良く音声認識を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態における音声認識装置１の内部構成を示すブロック図である。
【図２】時間窓位置設定部１１における、入力音声波形に対する時間窓の設定の様子を示す図である。
【図３】本発明の一実施の形態における音声認識装置１の音声認識処理を説明するフローチャートである。
【図４】従来技術における、入力音声波形に対する時間窓の設定の様子を模式的に示す図である。
【符号の説明】
１    音声認識装置
１１    時間窓位置設定部
１２    音声特徴量抽出部
１３    比較部
１４１〜１４ｎ    ＨＭＭモデル
【図１】
0004524866.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
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