(57)【要約】【解決手段】音声認識システム１０の音声認識器を改良することにより音声認識を改良する方法およびシステム。バーク振幅のミューロー圧縮２０を用いて加法的な雑音の影響を低減し、音声認識システムの精度を改良する。バーク振幅のＡロー圧縮２１を用いて音声認識器の精度を改良する。ミューロー圧縮２０およびミューロー伸張２２は共に、音声認識器の精度を改良するために音声認識器に使用することができる。Ａロー圧縮２１およびＡロー伸張は共に音声認識器の精度を改良するために音声認識器に使用することができる。【選択図】図６
2004519733.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
下記を具備する分散音声認識システムの音声認識器：
２値化された音声信号をバーク振幅に変換するように構成されたバーク振幅発生モジュール；
前記バーク振幅発生モジュールと接続され、前記バーク振幅のミューログ圧縮を実行するように構成されたミューログ圧縮モジュール；
前記ミューログ圧縮モジュールと接続され、前記ミューログバーク振幅をラスタ濾波するように構成されたラスタフィルタリングモジュール；および
前記ラスタフィルタリングモジュールと接続され、ｊ個の静的ケプストラル係数とｊ個の動的ケプストラル係数を発生するように構成されるケプストラル変換モジュール。
【請求項２】
前記ｊ個の静的ケプストラル係数と前記ｊ個の動的ケプストラル係数を処理し、認識仮説を形成するように構成されたバックエンドをさらに具備する、請求項１の音声認識器。
【請求項３】
前記ミューログ圧縮はＧ．７１１ミューログ圧縮である、請求項１の音声認識器。
【請求項４】
前記バーク振幅発生モジュールは、Ｔミリ秒に１回、２値化音声信号をｋ個のバーク振幅に変換するように構成される、請求項１の音声認識器。
【請求項５】
前記ケプストラル変換モジュールは、Ｔミリ秒毎にｊ個の静的ケプストラル係数とｊ個の動的ケプストラル係数を発生するように構成される、請求項４の音声認識器。
【請求項６】
ｋは１６に等しい、請求項４の音声認識器。
【請求項７】
Ｔは１０に等しい、請求項５の音声認識器。
【請求項８】
下記を具備する分散音声認識システムの音声認識器：
２値化音声信号をバーク振幅に変換するように構成されたバーク振幅発生モジュール；
前記バーク振幅発生モジュールに接続され、前記バーク振幅のＡログ圧縮を実行するように構成されたＡログ圧縮モジュール；
前記Ａログ圧縮モジュールに接続され、前記Ａログバーク振幅をラスタ濾波するように構成されたラスタフィルタリングモジュール；および
前記ラスタフィルタリングモジュールと接続され、ｊ個の静的ケプストラル係数とｊ個の動的ケプストラル係数を発生するように構成されるケプストラル変換モジュール。
【請求項９】
ｊ個の静的ケプストラル係数とｊ個の動的ケプストラル係数を処理し、認識仮説を形成するにように構成されたバックエンドをさらに具備する、請求項８の音声認識器。
【請求項１０】
前記ミューログ圧縮はＧ．７１１ミューログ圧縮である、請求項８の音声認識器。
【請求項１１】
前記バーク振幅発生モジュールはＴミリ秒に１回、２値化された音声信号をｋ個のバーク振幅に変換する、請求項８の音声認識器。
【請求項１２】
前記ケプストラル変換モジュールはＴミリ秒毎にｊ個の静的ケプストラル係数とｊ個の動的ケプストラル係数を発生するように構成される、請求項１１の音声認識器。
【請求項１３】
ｋは１６に等しい、請求項１１の音声認識器。
【請求項１４】
Ｔは１０に等しい、請求項１２の音声認識器。
【請求項１５】
下記を具備する、分散音声認識システムの音声認識器：
２値化された音声信号をバーク振幅に変換するように構成されたバーク振幅発生モジュール；
前記バーク振幅発生モジュールに接続され、前記バーク振幅のミューログ圧縮を実行するように構成されたミューログ圧縮モジュール；
前記ミューログ圧縮モジュールと接続され、前記ミューログバーク振幅をラスタ濾波するように構成されたラスタフィルタリングモジュール；および
前記ラスタフィルタリングモジュールに接続され、濾波されたミューログバーク振幅のミューログ伸張を実行するように構成されたミューログ伸張モジュール。
【請求項１６】
前記伸張されたバーク振幅を処理し、認識仮説を形成するように構成されたバックエンドをさらに具備する、請求項１５の音声認識器。
【請求項１７】
前記ミューログ圧縮および伸張はＧ．７１１ミューログ圧縮および伸張である、請求項１５の音声認識器。
【請求項１８】
前記バーク振幅発生モジュールは、Ｔミリ秒に１回、２値化された音声信号をｋ個のバーク振幅に変換するように構成される、請求項１５の音声認識器。
【請求項１９】
前記ミューログ伸張モジュールは濾波されたバーク振幅をｋ個の伸張されたバーク振幅に伸張するように構成される、請求項１８の音声認識器。
【請求項２０】
ｋは１６に等しい、請求項１８の音声認識器。
【請求項２１】
Ｔは１０に等しい、請求項１９の音声認識器。
【請求項２２】
下記を具備する、分散音声認識システムの音声認識器：
２値化された音声信号をバーク振幅に変換するように構成されたバーク振幅発生モジュール；
前記バーク振幅発生モジュールと接続され、前記バーク振幅のＡログ圧縮を実行するように構成されたＡログ圧縮モジュール；
前記Ａログ圧縮モジュールと接続され、前記Ａログバーク振幅をラスタ濾波するように構成されたラスタフィルタリングモジュール；および
前記ラスタフィルタリングモジュールと接続され、前記濾波されたミューログバーク振幅のＡログ伸張を実行するように構成されたＡログ伸張モジュール。
【請求項２３】
前記伸張されたバーク振幅を処理し、認識仮説を形成するように構成されたバックエンドをさらに具備する、請求項２２の音声認識器。
【請求項２４】
前記Ａログ圧縮および伸張はＧ．７１１Ａログ圧縮および伸張である、請求項２２の音声認識器。
【請求項２５】
前記バーク振幅発生モジュールは、Ｔミリ秒に１回、２値化された音声信号をｋ個のバーク振幅に変換するように構成される、請求項２２の音声認識器。
【請求項２６】
前記Ａログ伸張モジュールは前記濾波されたＡログバーク振幅をｋ個の伸張されたバーク振幅に伸張する、請求項２５の音声認識器。
【請求項２７】
ｋは１６に等しい、請求項２５の音声認識器。
【請求項２８】
Ｔは１０に等しい、請求項２７の音声認識器。
【請求項２９】
下記を具備する、音声認識のための音声認識器処理の方法：
２値化された音声信号をバーク振幅に変換する；
前記バーク振幅をミューログ圧縮する；
前記ミューログバーク振幅をラスタフィルタリングする；および
前記ミューログバーク振幅を、ｊ個の静的ケプストラル係数およびｊ個の動的ケプストラル係数にケプストラルに変換する。
【請求項３０】
前記ミューログ圧縮はＧ．７１１ミューログ圧縮である、請求項２９の方法。
【請求項３１】
前記変換は、Ｔミリ秒に１回、２値化音声信号をｋ個のバーク振幅に変換することを含む、請求項２９の方法。
【請求項３２】
前記変換は、Ｔミリ秒毎に、前記ミューログバーク振幅を、ｊ個の静的ケプストラル係数とｊ個の動的ケプストラル係数にケプストラルに変換することを含む、請求項３１の方法。
【請求項３３】
ｋは１６に等しい、請求項３１の方法。
【請求項３４】
Ｔは１０に等しい、請求項３２の方法。
【請求項３５】
下記を具備する、音声認識の方法：
２値化された音声信号をバーク振幅に変換する；
前記バーク振幅をミューログ圧縮する；
前記ミューログバーク振幅をラスタフィルタリングする；
前記ミューログバーク振幅を、ｊ個の静的ケプストラル係数とｊ個の動的ケプストラル係数にケプストラルに変換する；および
前記ｊ個の静的ケプストラル係数およびｊ個の動的ケプストラル係数に基づいて認識仮説を形成する。
【請求項３６】
下記を具備する音声認識の方法：
２値化された音声信号をバーク振幅に変換する；
前記バーク振幅をＡログ圧縮する；
前記Ａログバーク振幅をラスタフィルタリングする；および
前記Ａログバーク振幅をｊ個の静的ケプストラル係数およびｊ個の動的ケプストラル係数にケプストラルに変換する。
【請求項３７】
前記Ａログ圧縮はＧ．７１１Ａログ圧縮である、請求項３６の方法。
【請求項３８】
前記変換は、Ｔミリ秒に１回、２値化された音声信号をｋ個のバーク振幅に変換する、請求項３６の方法。
【請求項３９】
前記変換は、Ｔミリ秒毎に、前記Ａログバーク振幅を、ｊ個の静的ケプストラル係数とｊ個の動的ケプストラル係数にケプストラルに変換することを含む、請求項３１の方法。
【請求項４０】
ｋは１６に等しい、請求項３１の方法。
【請求項４１】
Ｔは１０に等しい、請求項３２の方法。
【請求項４２】
下記を具備する、音声認識の方法：
２値化された音声信号をバーク振幅に変換する；
前記バーク振幅をＡログ圧縮する；
前記Ａログバーク振幅をラスタ濾波する；
前記Ａログバーク振幅をｊ個の静的ケプストラル係数とｊ個の動的ケプストラル係数にケプストラルに変換する；および
前記ｊ個のケプストラル係数およびｊ個の動的ケプストラル係数に基づいて認識仮説を形成する。
【請求項４３】
下記を具備する、音声認識の方法：
２値化音声信号をバーク振幅に変換する；
前記バーク振幅をミューログ圧縮する；
前記ミューログバーク振幅をラスタ濾波する；および
前記濾波されたミューログ振幅をミューログ伸張する。
【請求項４４】
前記ミューログ圧縮はＧ．７１１ミューログ圧縮である、請求項４３の方法。
【請求項４５】
前記変換は、Ｔミリ秒に１回、２値化された音声信号をバーク振幅に変換することを含む、請求項４３の方法。
【請求項４６】
ｋは１６に等しい、請求項４５の方法。
【請求項４７】
Ｔは１０に等しい、請求項４６の方法。
【請求項４８】
、下記を具備する、音声認識の方法：
２値化された音声信号をバーク振幅に変換する；
前記バーク振幅をミューログ圧縮する；
前記ミューログバーク振幅をラスタ濾波する；および
前記濾波されたミューログバーク振幅をミューログ伸張する；および
前記拡張されたミューログバーク振幅に基づいて認識仮説を形成する。
【請求項４９】
下記を具備する、音声認識の方法：
２値化された音声信号をバーク振幅に変換する；
前記バーク振幅をＡログ圧縮する；
前記Ａログバーク振幅をラスタ濾波する；および
前記濾波されたＡログバーク振幅をＡログ伸張する。
【請求項５０】
前記Ａログ圧縮はＧ．７１１Ａログ圧縮である、請求項４９の方法。
【請求項５１】
前記変換は、Ｔミリ秒に１回、２値化された音声信号をｋ個のバーク振幅に変換する、請求項４９の方法。
【請求項５２】
ｋは１６に等しい、請求項５１の方法。
【請求項５３】
Ｔは１０に等しい、請求項５２の方法。
【請求項５４】
下記を具備する、音声認識の方法：
２値化された音声信号をバーク振幅に変換する；
前記バーク振幅をＡログ圧縮する；
前記Ａログバーク振幅をラスタ濾波する；および
前記濾波したＡログバーク振幅をＡログ伸張する；および
前記拡張されたＡログバーク振幅に基づいて認識仮説を形成する。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は一般に通信の分野に関し、特に、雑音環境条件および周波数不一致条件において、音声認識を改良するためのシステムおよび方法に関する。
【０００２】
【関連出願の記載】
音声認識（ＶＲ）はユーザまたはユーザ有声のコマンドを認識し、機械とのヒューマンインターフェースを容易にするためにシミュレーションされたインテリジェンを機械に与える最も重要な技術の１つを表す。ＶＲはまた人間の発話理解のための主要な技術を表す。音響発話信号から言語メッセージを再生するための技術を採用するシステムは音声認識器と呼ばれる。ここで使用される用語「音声認識器」は一般に何らかの音声ユーザインタフェースの機能をオンにする装置を意味するために使用される。
【０００３】
ＶＲ（一般に音声認識とも呼ばれる）の使用は安全性の理由により重大性が増大しつつある。例えば、ＶＲは無線電話のキーパッドのボタンを押すという手動の仕事を交換するために使用してもよい。これは特にユーザが車を運転しながら、電話をかけようとしている時に重要である。ＶＲなしの電話を用いると、運転者はハンドルから一方の手を離さなければならず、ダイアルを回して電話をかけるためにボタンを押しながら電話キーパッドを見なければならない。これらの行為は車の事故の可能性を増大させる。発話可能な電話（すなわち音声認識のために設計された電話）は、ドライバーが道路を連続的に見つめながら電話をかけることを可能にする。さらに、ハンズフリーカーキットシステムはドライバが電話開始期間に両方の手をハンドルに保持することを可能にする。
【０００４】
音声認識装置は特定話者（ＳＤ）装置と非特定話者（ＳＩ）装置に分類される。特定話者装置はより一般的であり、特定のユーザからのコマンドを認識するように訓練されている。それにひきかえ、非特定話者装置はいかなるユーザからのコマンドも受付けることができる。所定のＶＲシステムの性能を増大させるために、話者特定であろうと、非特定話者であろうと、システムに有効なパラメータを備えさせるために訓練が必要である。言い換えれば、システムは最適に機能することができる前に学習する必要がある。
【０００５】
ハンズフリーカーキットのための例示語彙はキーパッド上の電話番号、キーワード「コール」、「送信」、「ダイアル」、「キャンセル」、「クリア」、「加算」、「削除」、「履歴」、「プログラム」、「イエス」、「ノー」、および所定数の一般に電話される同僚、友達、家族の名前を含んでいてよい。訓練が完了すると、ユーザは訓練されたキーワードを話すことにより電話をかけることを開始することができる。ＶＲ装置は離された発話を（テンプレートとして記憶された）以前に訓練された発話と比較し、最善の一致を取ることにより認識する。例えば名前「Ｊｏｈｎ」が訓練された名前の１つであるなら、ユーザはフレーズ「コールＪｏｈｎ」を言うことによりＪｏｈｎに電話をかけることを開始することができる。ＶＲシステムは「コール」および「Ｊｏｈｎ」を認識し、ユーザがＪｏｈｎの電話番号として以前に入力した番号をダイアルするであろう。語彙にないすべてのワードを表すためにガーベッジテンプレート（ｇａｒｂａｇｅ ｔｅｍｐｌａｔｅ）が使用される。
【０００６】
複数のエンジンを組み合わせると、機能強化された精度を提供し、多くの情報を入力音声信号に使用する。ＶＲエンジンを組み合わせるためのシステムと方法は、この発明の譲受人に譲渡され、参照することによりここに完全に組み込まれる、２０００年７月１８日に出願した米国特許出願番号第０９／６１８，１７７（以下、’１７７出願）（発明の名称：「音声認識のための結合されたエンジンシステムおよび方法」、および２０００年９月８日に出願された米国特許出願番号第０９／６５７，７６０（以下、’７６０出願）（発明の名称：「マッピングを用いた自動音声認識のためのシステムおよび方法」）に記載されている。
【０００７】
ＶＲエンジンを結合するＶＲシステムは単一のＶＲエンジンを使用するＶＲシステムよりもより正確であるが、結合されたＶＲシステムのＶＲエンジンは騒々しい環境のために不正確さを含むかもしれない。入力音声信号は背景雑音のために認識されないかもしれない。背景雑音により入力音声信号とＶＲシステムの語彙からのテンプレートとの間に一致するものがないかもしれない。または、入力音声信号とＶＲシステムの語彙からのテンプレートとの間に不一致を生じるかもしれない。入力音声信号とテンプレートとの間に一致するものがない場合、入力音声信号はリジェクトされる。不一致は入力音声信号に対応するテンプレートがＶＲシステムにより選択されないとき生じる。不一致条件は正しいテンプレートの代わりに、正しくないテンプレートが用いられるので置換としても知られている。
【０００８】
背景雑音の場合に、ＶＲ精度を改良する実施の形態が望まれる。リジェクションまたは不一致を引き起こす背景雑音の例は、運転中に音声ダイアルのための携帯電話が使用され、マイクロホンで受信した入力音声信号が、付加的な道路雑音により改悪されるときである。付加的な道路雑音は音声認識および精度を劣化させ、リジェクションおよび不一致を引き起こす。
【０００９】
リジェクションおよび不一致を引き起こす雑音の他の例は、ひさし付きの防止またはヘッドセットに配置されたマイクロフォンで受信した音声信号が畳み込み歪みを受けた時である。畳み込み歪みにより生じた雑音は畳み込み雑音および周波数不一致として知られる。畳み込み歪みは、口とマイクロフォンとの間の距離、マイクロフォンの周波数特性、自動車の内部の音響効果等のような多くの因子に依存する。そのような条件は音声認識精度を低下させるかもしれない。
【００１０】
伝統的に、以前のＶＲシステムは畳み込み雑音を濾波するためのＲＡＳＴＡフィルタを含んでいた。しかしながら、背景雑音はＲＡＳＴＡフィルタにより濾波されなかった。従って、畳み込み雑音と背景雑音の両方を濾波するための技術の必要性がある。そのような技術はＶＲシステムの精度を改良するであろう。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
記載された実施の形態は音声認識システムのフロントエンド（ｆｒｏｎｔｅｎｄ）を改良するためのシステムおよび方法に向けられている。第１の観点において、音声認識のためのシステムおよび方法は、バーク（ｂａｒｋ）振幅のミューロー（ｍｕ−ｌａｗ）圧縮を含む。他の実施の形態において、音声認識のシステムおよび方法はバーク振幅のＡロー（Ａ−ｌｏｗ）圧縮を含む。バーク振幅のミューローおよびＡロ−はともに騒々しい環境の影響を低減し、それにより音声認識システムの全体の精度を改良する。
【００１２】
他の観点において、音声認識のためのシステムと方法はバーク振幅のミューロー圧縮および相対分光（ＲｅｌＡｔｉｖｅ ＳｐｅｃＴｒＡｌ）（ＲＡＳＴＡ）フィルタ出力のミューロー伸張を含む。さらに他の観点において、音声認識のためのシステムおよび方法はバーク振幅のＡロー圧縮およびＲＡＳＴＡフィルタ出力のＡロー伸張を含む。ミューロー圧縮およびミューロー伸張またはＡロー圧縮おおびＡロー伸張が使用されると、ダイナミックタイムワーピング（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｔｉｍｅ Ｗａｒｐｉｎｇ）（ＤＴＷ）エンジンはチャネル不一致条件をより良く取り扱うことができる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
この発明の特徴、目的、および利点は同一部に同符号を付した図面とともに以下に述べる詳細な説明からより明白になるであろう。
【００１４】
ＶＲシステムは音声セグメントを特徴づけるためにフロントエンド処理を実行するフロントエンドを含む。バーク振幅発生モジュール１２は、Ｔミリ秒に１回、２値化されたＰＣＭ音声信号ｓ（ｎ）をｋ個のバーク振幅に変換する。一実施の形態において、Ｔは１０ミリ秒であり、ｋは１６バーク振幅である。従って、１０ミリ秒毎に１６バーク振幅がある。ｋはいかなる正の整数であり得ることが当業者には理解されるであろう。また、いかなる時間期間のＴに対して使用してもよいことは当業者により理解されるであろう。バークスケール（Ｂａｒｋ ｓｃａｌｅ）は人間の聴覚に対応する臨海帯域のひずんだ周波数スケールである。バーク振幅計算は技術的に知られており、参照することにより完全にここに組み込まれる、Ｌａｗｒｅｎｃｅ Ｒａｂｉｎｅｒ ＆ Ｂｉｉｎｇ−Ｈｗａｎｇ Ｊｕａｎｇ著「音声認識の基礎」（１９９３）に記載されている。
【００１５】
バーク振幅モジュール１２はログ圧縮モジュール１４に接続される。ログ圧縮モジュール１４は各バーク振幅の対数を取ることによりバーク振幅をｌｏｇ１０スケールに変換する。ログ圧縮モジュール１４はケプストラル変換（Ｃｅｐｓｔｒａｌ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）モジュール１６に接続される。変換モジュール１６はｊ個の静的なケプストラル係数とｊ個の動的なケプストラル係数を計算する。ケプストラル変換は技術的に良く知られたコサイン変換である。例えば以前に参照することにより組み込まれたＬａｗｒｅｎｃｅ Ｒａｂｉｎｅｒ ＆ Ｂｉｉｎｇ−Ｈｗａｎｇ Ｊｕａｎｇを参照せよ。一実施の形態においてｊは８である。ｊはそれ以外のいかなる正の整数も取り得ることは当業者には理解されるであろう。従って、フロントエンドモジュール１０は、Ｔミリ秒に１回、２＊ｊ係数を発生する。これらの特徴は、音声認識を実行するためにＨＭＭシステムのようなバックエンドモジュール（図示せず）により処理される。ＨＭＭモジュールは入力音声信号を認識するための確率的なフレームワークをモデル化する。ＨＭＭモデルにおいて、時間とスペクトル制約の両方を用いて、全体の音声発話を量子化する。
【００１６】
図２はＶＲシステムのＨＭＭモジュールのフロントエンドを示す。バーク振幅モジュール１２はログ圧縮モジュール１４に接続される。ログ圧縮モジュール１４はラスタ（ＲＡＳＴＡ）フィルタリングモジュール１８に接続される。ラスタフィルタリングモジュール１８はケプストラル変換モジュール１６に接続される。ｋ個のチャネルの各々からのログバーク振幅は帯域通過フィルタｈ（ｉ）を用いて濾波される。一実施の形態において、ラスタフィルタは約４Ｈｚの中心周波数を有する帯域通過フィルタｈ（ｉ）である。おおよそ、音声においてＧ秒当り約４つの音節がある。それゆえ、約４Ｈｚの中心周波数を有する帯域通過フィルタは音声のような信号を保持し、音声でないような信号を減衰させる。従って、帯域通過フィルタは背景雑音および周波数不一致条件において、改良された認識精度を生じる。中心周波数はタスクに応じて異ならせることができることは、当業者により理解されるであろう。
【００１７】
濾波されたログバーク振幅は次にＴミリ秒に１回、２＊ｊ係数を発生するためにケプストラル変換モジュールにより処理される。ＶＲフロントエンドにおいて使用可能な帯域通過フィルタの例は、参照することによりここに組み込まれる、１９９５年９月１２日に出願された米国特許第５，４５０、５２２（発明の名称：「音声のパラメータ化のための聴覚モデル」）に記載されたラスタフィルタである。図２に示すフロントエンドはチャネル不一致条件の影響を低減し、ＶＲ認識精度を改良する。
【００１８】
図２に示すフロントエンドは背景不一致条件に対して非常に堅固でない。これに対する理由のひとつは、ログ圧縮処理が、バークチャネルへの非線形な振幅の影響を有するからである。ログ圧縮は、結果としてバークチャネル上で、低振幅領域が高振幅領域以上に増幅される。背景雑音は典型的にバークチャネル上の低振幅領域内にあるので、信号対雑音比（ＳＮＲ）が減少すると、ＶＲ性能が劣化し始める。従って、バークチャネル上で低振幅領域において線形のような、高振幅領域においてログのようなモジュールを持つことが望ましい。これは、国際電気通信連合（ＩＴＵ−Ｔ）勧告Ｇ．７１１（１１／８８）−音声周波数のパルス符号変調（ＰＣＭ）およびＧ７１１．Ｃ、Ｇ．７１１符号化／復号機能に記載されたＧ．７１１ログ圧伸（圧縮および伸張）のようなログ圧伸方式を用いることにより効果的に達成される。（国際電気通信連合の電気通信標準化セクタのための）ＩＴＵ−Ｔは、電気通信機器およびシステムのための共同の規格を育成するための主要な国際機関である。
【００１９】
２つのＧ．７１１ログ圧伸方式がある。ミューロー（ｍｕ−ｌａｗ）圧伸方式とＡロー（Ａ−ｌａｗ）圧伸方式である。ミューロー圧伸方式とＡロー圧伸方式は共にパルス符号変調（ＰＣＭ）方法である。すなわち、アナログ信号がサンプルされ各サンプルされた信号の振幅値が量子化、すなわちデジタル値が割当てられる。ミューロー方式とＡロー方式は共に、サンプルされた信号の対数曲線の線形近似によりサンプルされた信号を量子化する。
【００２０】
ミューロー方式およびＡロー方式は共に対数曲線上で動作する。それゆえ、対数曲線はセグメントに分割され、各連続するセグメントは前のセグメントの２倍の長さである。ミューローおよびＡロー圧伸方式は線形近似を異なって計算するので、Ａロー圧伸方式およびミューロー圧伸方式は異なるセグメント長を有する。
【００２１】
Ｇ．７１１規格は、下の表に示すようにミューロー線形近似を近似するミューロールックアップテーブルを含む。ミューロー圧伸方式下では、アナログ信号は８，１５９の区間の合計を用いて近似される。
【００２２】
【表１】
2004519733.tif 000003
Ｇ．７１１規格は下の表２に示すようにＡロー線形近似を近似するＡロールックアップテーブルを含む。Ａロー圧伸方式下では、アナログ信号は４，０９６の区間を用いて近似される。
【００２３】
【表２】
2004519733.tif 000004
Ｇ．７１１規格はサンプルあたり１４ビットで量子化された音声をサンプルあたり８ビットで表すためにミューロー圧伸方式を指定する。Ｇ．７１１規格はまた、サンプルあたり１３ビットで量子化された音声をサンプルあたり８ビットであらわすためのＡロー圧伸方式を指定する。例示８ビットデータは音声電話法である。Ｇ．７１１仕様書は、ラプラシアン確率密度関数（ｐｄｆ）を有した音声のような信号に最適化されている。
【００２４】
他の圧伸方式を使用してもよいことは当業者により理解されるであろう。さらに、他の量子化率を使用してもよいことは当業者により理解されるであろう。
【００２５】
一実施の形態において、図３に示すように、ログ圧縮方式のかわりにミューロー圧伸方式２０がフロントエンドに使用される。図３はミューロー圧伸方式、すなわちミューログ圧縮モジュール２０を用いた実施の形態のフロントエンドを示す。バーク振幅発生モジュール１２はミューログ圧縮モジュール２０に接続される。ミューログ圧縮モジュール２０はラスタフィルタリングモジュール１８に接続される。ラスタフィルタリングモジュール１８はケプストラル変換モジュール１６に接続される。
【００２６】
畳み込み歪みを含む２値化音声信号ｓ（ｎ）はバーク振幅発生モジュール１２に入力される。バーク振幅発生モジュール１２が２値化されたＰＣＭ音声信号ｓ（ｎ）をｋ個のバーク振幅に変換後、畳み込み歪みは倍数的に増加する歪みとなる。ミューログ圧縮モジュール２０はｋ個のバーク振幅にミューログ圧縮を実行する。ミューログ圧縮は倍数的に増加する歪みを加法的にする。ラスタフィルタリングモジュール１８は静止構成要素を濾波し、それにより畳み込み歪みを除去する。なぜなら、畳み込み歪み構成要素は静止的であるからである。ケプストラル変換モジュール１６はラスタ濾波された出力からｊ個の静的ケプストラル係数およびｊ個の動的ケプストラル係数を計算する。
【００２７】
他の実施の形態において、図４に示すように、ログ圧縮方式のかわりにＡロー圧伸方式２１がフロントエンドに使用される。図４はＡロー圧伸方式、すなわち、Ａログ圧縮モジュール２１を用いた実施の形態のフロントエンドを示す。バーク振幅モジュール１２はＡログ圧縮モジュール２１に接続される。Ａ−ログ圧縮モジュール２１はラスタフィルタリングモジュール１８に接続される。ラスタフィルタリングモジュール１８はケプストラル変換モジュール１６に接続される。
【００２８】
Ｇ．７１１ミューロー圧伸を採用する実施の形態は、バーク振幅を生成するために、バーク振幅を圧縮するためのミューロー＿圧縮と、フィルタ出力を伸張するためのミューロー＿伸張と呼ばれる２つの関数を有する。一実施の形態において、ミューログ圧縮モジュール２０は以下の式を用いて圧縮を実現する。
【００２９】
Ｌｏｇ＿Ｂａｒｋ（ｉ） ＝ （２５５ − ｍｕｌａｗ＿ｃｏｍｐｒｅｓｓ［Ｂａｒｋ（ｉ）］）＊Ｃ、但しＣは定数である。
【００３０】
Ｃの値は固定点でのＶＲ実行における利用可能な解決を活用するように調節可能である。
【００３１】
図５はＣ＝５０の場合のＬｏｇ１０（）関数およびミューＬｏｇ関数の固定点実行のプロットである。図５は低振幅信号の場合、ミューＬｏｇ関数はＬｏｇ１０（）関数よりもより線形的であることを示す。
【００３２】
ある認識方式において、バックエンドは静的および動的ケプストラルパラメータよりもバークチャネル振幅上で動作する。’１７７出願および’７６０出願において記載された結合されたエンジン方式において、ＤＴＷエンジンは、タイムクラスタリング（ｔｉｍｅ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）および振幅量子化の後バークチャネル振幅上で動作する。ＤＴＷエンジンはテンプレート照合に基づく。記憶されたテンプレートは入力音声信号の特徴と照合される。
【００３３】
’１７７出願および’７６０出願に記載されたＤＴＷエンジンはチャネル不一致条件よりも背景不一致条件に対してより堅固である。図６はチャネル不一致条件に対してＤＴＷエンジンを改善する実施の形態のフロントエンドを示す。図６はミューロー圧縮およびミューロー伸張、すなわち、ミューログ圧縮モジュール２０およびミューロー伸張モジュール２２を用いた実施の形態に従ったフロントエンドを示す。バーク振幅モジュール１２はミューログ圧縮モジュール２０に接続される。ミューログ圧縮モジュール２０はラスタフィルタリングモジュール１８に接続される。ラスタフィルタリングモジュール１８はミューロー伸張モジュール２２に接続される。
【００３４】
一実施の形態において、ミューログ伸張は以下の式を用いて実現される。
【００３５】
Ｂａｒｋ’（ｉ） ＝ ｍｕｌａｗ＿ｅｘｐａｎｄ（２５５−［Ｒ（ｉ）＊Ｄ］）、但しＤは定数である。Ｒ（ｉ）はラスタモジュールの出力であり、Ｄ＝０．０２（すなわち１／Ｃ）である。一実施の形態において、積［Ｒ（ｉ）＊Ｄ］は０乃至１２７の範囲内にある。ミューログ伸張はＢａｒｋ’（ｉ）をバーク振幅範囲内に入れ、チャネル不一致条件の悪影響がラスタ処理により除去される。
【００３６】
図７はチャネル不一致条件に対してＤＴＷエンジンを改良するための実施の形態を示す。図７はＡロー圧縮およびＡロー伸張、すなわちＡ−ログ圧縮モジュール２４およびＡロー伸張モジュール２６を用いた実施の形態に従ったフロントエンドを示す。バーク振幅モジュール１２はＡログ圧縮モジュール２４に接続される。Ａログ圧縮モジュール２４はラスタフィルタリングモジュール１８に接続される。ラスタフィルタリングモジュール１８はＡロー伸張モジュール２６に接続される。Ａログ圧縮モジュール２４はラスタ濾波されたバーク振幅のＡログ圧縮を実行する。
【００３７】
以上、音声認識のための新規で改良された方法および装置について記載した。ここに開示した実施の形態に関連して記載した種々の実例となる論理ブロック、モジュール、およびマッピングは電子ハードウエア、コンピュータソフトウエア、または両方の組合せとして実現してもよいことは当業者は理解するであろう。種々の実例となるコンポーネント、ブロック、モジュール、回路、およびステップは一般にそれらの機能の観点から記載した。機能性がハードウエアとして実現されるかまたはソフトウエアとして実現されるかは、特定のアプリケーションおよび全体のシステムに課せられた設計上の制約に依存する。熟達した職人は、これらの環境下でハードウエアとソフトウエアの互換性を認識し、各特定のアプリケーションに対して記載した機能性をどのように最善に実現するかを認識する。例として、ここに開示した実施の形態に関連して記載した種々の実例となる論理ブロック、モジュール、およびマッピングは、ファームウエア命令のセットを実行するプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、または他のプログラマブル論理デバイス、ディスクリートゲートまたはトランジスタロジック、例えばレジスタのようなディスクリートハードウエアコンポーネント、なんらかの一般的なプログラマブルソフトウエアモジュールおよびプロセッサ、またはここに開示した機能を実行するように設計された何らかのそれらの組合せを用いて実現または実行してもよい。バーク振幅発生１２、ラスタフィルタリングモジュール１８、ミューログ圧縮モジュール２０、Ａログ圧縮モジュール２１およびケプストラル変換モジュール１６はマイクロプロセッサで有利に実行してもよいが、別の方法では、バーク振幅発生、ラスタフィルタリングモジュール、ミューログ圧縮モジュール、Ａログ圧縮モジュール、およびケプストラル変換モジュールはいかなる一般的なプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラまたは状態機械で実現してもよい。テンプレートはＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、脱着可能ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、または技術的に知られている他の形態の記憶媒体に存在することができる。メモリ（図示せず）は前述のプロセッサ（図示せず）に集積してもよい。プロセッサ（図示せず）およびメモリ（図示せず）はＡＳＩＣ（図示せず）に存在してもよい。ＡＳＩＣは電話に存在してもよい。
【００３８】
この発明の実施の形態の上述の記載は、当業者がこの発明を製造または使用可能にするために提供される。これらの実施の形態に対する種々の変更は当業者には容易に明白であり、ここに定義される包括的原理は、発明力の使用なしに他の実施の形態に適用可能である。従って、この発明はここに示す実施の形態に限定することを意図したものではなく、ここに開示された原理および新規な特徴に一致する最も広い範囲が許容されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【図１】
図１はＶＲシステムにおける典型的なＶＲフロントエンドを示す。
【図２】
図２はＶＲシステムの隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）モジュールのフロントエンドを示す。
【図３】
図３はログ圧縮の代わりにミューロー圧伸方式を持つフロントエンドを示す。
【図４】
図４はログ圧縮の代わりにＡロー圧伸方式を持つフロントエンドを示す。
【図５】
図５はＣ＝５０の場合のＬｏｇ１０（）関数およびミューＬｏｇ関数の固定点実施のプロットを示す。
【図６】
図６はミューロー圧縮およびミューロー伸張を用いた実施の形態に従うフロントエンドを示す。
【図７】
Ａロー圧縮およびＡロー伸張を用いた実施の形態に従うフロントエンドを示す。
【図１】
2004519733.tif 000005
【図２】
2004519733.tif 000006
【図３】
2004519733.tif 000007
【図４】
2004519733.tif 000008
【図５】
2004519733.tif 000009
【図６】
2004519733.tif 000010
【図７】
2004519733.tif 000011
【国際公開パンフレット】
2004519733.tif 000012
2004519733.tif 000013
2004519733.tif 000014
2004519733.tif 000015
2004519733.tif 000016
2004519733.tif 000017
2004519733.tif 000018
2004519733.tif 000019
2004519733.tif 000020
2004519733.tif 000021
2004519733.tif 000022
2004519733.tif 000023
2004519733.tif 000024
2004519733.tif 000025
2004519733.tif 000026
2004519733.tif 000027
2004519733.tif 000028
2004519733.tif 000029
2004519733.tif 000030
2004519733.tif 000031
2004519733.tif 000032
2004519733.tif 000033
2004519733.tif 000034
2004519733.tif 000035
2004519733.tif 000036
2004519733.tif 000037
2004519733.tif 000038
2004519733.tif 000039
【国際調査報告】
2004519733.tif 000040
2004519733.tif 000041
2004519733.tif 000042