(57)【要約】本発明は音声認識の方法を提供し、この方法は、１つ以上の発声単語から成る信号を受信するステップと、隠れマルコフモデルを用いて、前記信号から発声単語を抽出するステップと、この発声単語を複数の単語モデルに渡すステップと、前記発声単語を表現する単語モデルを特定するステップと、前記発声単語を最大尤度で表現する単語モデルを出力するステップとを具えて、前記単語モデルの１つ以上が隠れマルコフモデルにもとづくものである。本発明は、前記方法に関連する音声認識システム及び音声認識用コンピュータプログラムも提供する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識方法が、
１つ以上の発声単語から成る信号を受信するステップと；
隠れマルコフモデルを用いて、前記信号から発声単語を抽出するステップと；
前記発声単語を複数の単語モデルに渡すステップとを具えて、前記単語モデルのうちの１つ以上が隠れマルコフモデルにもとづくものであり；
前記音声認識方法がさらに、
前記発声単語を最大尤度で表現する前記単語モデルを特定するステップと；
前記発声単語を表現する前記単語モデルを出力するステップと
を具えていることを特徴とする音声認識方法。
【請求項２】
前記信号から前記発声単語を抽出するステップが、３状態の連続密度隠れマルコフモデルを用いることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
１つ以上の前記単語モデルが、９状態の連続密度隠れマルコフモデルにもとづくものであることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記９状態の連続密度マルコフモデルが１２個の混合を含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記１２個の混合の各々が、ガウス確率分布関数を含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
さらに、前記音声信号を雑音除去するステップを具えていることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記音声信号を雑音除去するステップがさらに、
前記信号を、低周波数係数と高周波数係数とに分解するステップと；
しきい値レベル未満の前記高周波数係数の各々を０に設定することによって、修正した高周波数係数を計算するステップと；
前記低周波数係数及び前記修正した高周波数係数にもとづいて、前記分解した信号を再構成するステップと
を具えていることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記信号を分解するステップを、ウェーブレットによって実行することを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記信号を、レベル８まで分解することを特徴とする請求項７または８に記載の方法。
【請求項１０】
さらに、前記しきい値レベルをシヌソイド関数を用いて計算するステップを具えていることを特徴とする請求項７〜９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
音声認識システムが、
１つ以上の発声単語から成る信号を受信すべく構成した受信機と；
隠れマルコフモデルを用いて、前記信号から１つ以上の発声単語を抽出すべく構成した抽出器と；
前記発声単語を渡すべき複数の単語モデルとを具えて、前記単語モデルのうちの１つ以上が隠れマルコフモデルにもとづくものであり；
前記音声認識システムがさらに、
前記発声単語を最大尤度で表現する前記単語モデルを特定すべく構成した確率計算機と；
前記発声単語を表現する前記単語モデルを出力すべく構成した出力装置と
を具えていることを特徴とする音声認識システム。
【請求項１２】
前記抽出器が、３状態の連続密度隠れマルコフモデルにもとづくものであることを特徴とする請求項１１に記載の音声認識システム。
【請求項１３】
前記単語モデルの１つ以上が、９状態の連続密度隠れマルコフモデルにもとづくものあることを特徴とする請求項１１または１２に記載の音声認識システム。
【請求項１４】
前記９状態の連続密度隠れマルコフモデルが、１２個の混合を含むことを特徴とする請求項１３に記載の音声認識システム。
【請求項１５】
前記１２個の混合の各々が、ガウス確率分布関数を含むことを特徴とする請求項１４に記載の音声認識システム。
【請求項１６】
さらに、音声信号雑音除去装置を具えていることを特徴とする請求項１１〜１５のいずれかに記載の音声認識システム。
【請求項１７】
前記信号を低周波数係数と高周波数係数とに分解して、しきい値レベル未満の前記高周波数係数の各々を０に設定することによって、修正した高周波数係数を計算して、前記低周波数係数及び前記修正した高周波数係数にもとづいて、前記分解した信号を再構成すべく、前記信号雑音除去装置を構成したことを特徴とする請求項１６に記載の音声認識システム。
【請求項１８】
前記信号の分解を、ウェーブレットによって実行することを特徴とする請求項１７に記載の音声認識システム。
【請求項１９】
前記信号をレベル８まで分解することを特徴とする請求項１７または１８に記載の音声認識システム。
【請求項２０】
前記しきい値レベルを、シヌソイド関数を用いて計算することを特徴とする請求項１７〜１９のいずれかに記載の音声認識システム。
【請求項２１】
音声認識コンピュータプログラムが、
１つ以上の発声単語から成る信号を受信すべく構成した受信機モジュールと；　隠れマルコフモデルを用いて、前記信号から１つ以上の発声単語を抽出すべく構成した抽出器モジュールと；
前記発声単語を渡すべき複数の単語モデルとを具えて、前記単語モデルはメモリに記憶され、前記単語モデルのうちの１つ以上が隠れマルコフモデルにもとづくものであり；
前記音声認識コンピュータプログラムがさらに、
前記発声単語を最大尤度で表現する前記単語モデルを特定すべく構成した確率計算機モジュールと；
前記発声単語を表現する前記単語モデルを出力すべく構成した出力モジュールと
を具えていることを特徴とする音声認識コンピュータプログラム。
【請求項２２】
前記抽出器モジュールが、３状態の連続隠れマルコフモデルにもとづくものであることを特徴とする請求項２１に記載の音声認識コンピュータプログラム。
【請求項２３】
１つ以上の前記単語モデルが、９状態の連続密度隠れマルコフモデルにもとづくものであることを特徴とする請求項２１または２２に記載の音声認識コンピュータプログラム。
【請求項２４】
前記９状態の連続密度隠れマルコフモデルが、１２個の混合を含むことを特徴とする請求項２３に記載の音声認識コンピュータプログラム。
【請求項２５】
前記１２個の混合の各々が、ガウス確率分布関数を含むことを特徴とする請求項２４に記載の音声認識コンピュータプログラム。
【請求項２６】
さらに、音声信号雑音除去モジュールを具えていることを特徴とする請求項２１〜２５のいずれかに記載の音声認識コンピュータプログラム。
【請求項２７】
前記信号を低周波数係数と高周波数係数とに分解して、しきい値未満の前記高周波数係数の各々を０に設定することによって、修正した高周波数係数を計算して、前記低周波数係数及び前記修正した高周波数係数にもとづいて、前記分解した信号を再構成すべく、前記信号雑音除去モジュールを構成したことを特徴とする請求項２６に記載の音声認識コンピュータプログラム。
【請求項２８】
前記信号の分解を、ウェーブレットによって実行することを特徴とする請求項２７に記載の音声認識コンピュータプログラム。
【請求項２９】
前記信号を、レベル８まで分解することを特徴とする請求項２７または２８に記載の音声認識コンピュータプログラム。
【請求項３０】
前記しきい値レベルを、シヌソイド関数を用いて計算することを特徴とする請求項２７〜２９のいずれかに記載の音声認識コンピュータプログラム。
【請求項３１】
コンピュータで読み取り可能な媒体上に具体化したことを特徴とする請求項２１〜３０のいずれかに記載の音声認識コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（発明の分野）
本発明は音声認識システム及び方法に関するものであり、特に、例えば性別、アクセント、年齢、及び雑音（ノイズ）のレベルのような音声の特性変化に対して強固であることが求められる分野に適している。
【０００２】
（発明の背景）
特に、話者の性別、年齢、アクセント、語彙、雑音のレベルが異なること、及び環境が異なることによって音声認識が制約を受けないことが要求される応用においては、自動音声認識は困難な課題である。
【０００３】
人間の音声は一般に、単一の音または単音の列から成る。音声的に類似した単音をグループ化して音素にして、音素が発声を区別する。音声認識の１つの方法は、想定される語彙中の単語毎に隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を構築することを含む。想定される語彙中の種々の部分を、レフト−ライト（左−右、一方通行）ＨＭＭにおける状態として表現する。
【０００４】
こうした音声認識用のＨＭＭを実現して学習させる方法は、Ｗ． Ｈ． Ａｂｄｕｌｌａ， Ｎ． Ｋ． Ｋａｓａｂｏｖ： ”Ｔｈｅ Ｃｏｎｃｅｐｔｓ ｏｆ Ｈｉｄｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖ Ｍｏｄｅｌ ｉｎ Ｓｐｅｅｃｈ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ”， Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｒｅｐｏｒｔ ＴＲ９９／０９， Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｏｔａｇｏ， １９９９年７月、Ｗ． Ｈ． Ａｂｄｕｌｌａ， Ｎ． Ｋ． Ｋａｓａｂｏｖ： ”Ｔｗｏ Ｐａｓｓ Ｈｉｄｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖ Ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ Ｓｐｅｅｃｈ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ”， Ｐａｐｅｒ ＃１７５， Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＩＣＩＣＳ’９９， Ｓｉｎｇａｐｏｒｅ， １９９９年１２月、及びＬ． Ｒ． Ｒａｂｉｎｅｒ： ”Ａ Ｔｕｔｒｉａｌ ｏｎ Ｈｉｄｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖ Ｍｏｄｅｌｓ ａｎｄ Ｓｅｌｅｃｔｅｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｓｐｅｅｃｈ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ”， Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ， Ｖｏｌ． ７７， Ｎｏ． ２， １９８９年２月の２５７〜２８６ページに記載されている。
【０００５】
（発明の概要）
本発明の１つの形態は、広い意味では音声認識方法で構成され、この方法は、１つ以上の発声単語から成る信号を受信するステップと、隠れマルコフモデルを用いて、前記信号から発声単語を抽出するステップと、前記発声単語を複数の単語モデルに渡すステップと、前記発声単語を最大尤度で表現する単語モデルを特定するステップと、前記発声単語を表現する単語モデルを出力するステップと具えて、前記単語モデルのうちの１つ以上が隠れマルコフモデルにもとづくものである。
【０００６】
本発明の他の形態は、広い意味では音声認識システムで構成され、このシステムは、１つ以上の発声単語から成る信号を受信すべく構成した受信機と、隠れマルコフモデルを用いて、前記信号から１つ以上の発声単語を抽出すべく構成した抽出器と、前記発声単語を渡すべき複数の単語モデルと、前記発声単語を最大尤度で表現する単語モデルを特定すべく構成した確率計算機と、前記発声単語を表現する単語モデルを出力すべく構成した出力装置とを具えて、前記単語モデルのうちの１つ以上が隠れマルコフモデルにもとづくものである。
【０００７】
本発明の他の形態は、広い意味では音声認識コンピュータプログラムで構成され、このプログラムは、１つ以上の発声単語から成る信号を受信すべく構成した受信機モジュールと、隠れマルコフモデルを用いて、前記信号から１つ以上の発声単語を抽出すべく構成した抽出器モジュールと、前記発声単語を渡すべき複数の単語モデルとを具えて、前記単語モデルはメモリに記憶され、前記単語モデルのうちの１つ以上が隠れマルコフモデルにもとづくものであり、
前記音声認識コンピュータプログラムはさらに、前記発声単語を最大尤度で表現する単語モデルを特定すべく構成した確率計算機モジュールと、前記発声単語を表現する単語モデルを出力すべく構成した出力モジュールとを具えている。
【０００８】
以下、音声認識方法及びシステムの好適な形態について、図面を参照しながら説明する。
【０００９】
（好適な実施例の詳細な説明）
図１に示すように、好適なシステム２は、主メモリ６とインターフェースさせたデータプロセッサ４を具えて、プロセッサ４及びメモリ６は、適切なオペレーティングシステム及びアプリケーション・ソフトウエア、あるいはハードウエアの制御下で動作する。プロセッサ４は、Ｉ／Ｏ（入出力）コントローラ１２によって、１つ以上の入力装置８、及び１つ以上の出力装置１０とインタフェースしている。システム２はさらに、例えばフロッピー（登録商標）、ハードディスク、またはＣＤ−ＲＯＭ装置、あるいはＤＶＤ装置のような適切なマス・ストレージ（大容量記憶）装置１４、スクリーン・ディスプレイ（表示装置）１６、ポインティング・デバイス（指示装置）１８、モデム２０、及び／またはネットワーク・コントローラ２２を具えることができる。これらの種々の構成要素は、システムバス２４を介して接続することができる。
【００１０】
この好適なシステムは、音声認識に使用すべく構成し、またモデル音声信号で学習させるべく構成する。入力装置８は、マイクロホン及び／またはさらなる記憶装置を具えて、この記憶装置にオーディオ信号またはオーディオ信号の表現を記憶する。出力装置１０は、システムが処理した音声または言語を表示するプリンタ、及び／または音を発生するのに適したスピーカを具えることができる。音声または言語は、表示装置１６に表示することもできる。
【００１１】
図２に、２で示すシステムをコンピュータで実現した態様を示し、この態様はメモリ６に記憶して、プロセッサ４上で動作するように構成する。信号２２を、１つ以上の入力装置８を通してシステムに入力する。好適な信号２２は、性別及び／またはアクセントが異なる１人以上の話者からの１つ以上の発声単語を含み、さらに背景雑音（バックグラウンド・ノイズ）を含み得る。
【００１２】
信号２２が静的雑音または背景雑音を高い割合で含む場合には、音声信号をシステム２に入力する前に、随意的に信号雑音除去装置２４で処理することができる。この信号雑音除去装置は、メモリ上に設けてメモリ上で動作するソフトウエア・モジュールで構成するか、あるいは特別なハードウエア装置で構成することができる。好適な信号雑音除去装置２４は、ウェーブレット技法を用いて、音声信号の動的な挙動の低減、及び不所望な背景雑音または静的雑音の除去を共に行う。この信号雑音除去装置は例えば、信号２２を低周波数係数と高周波数係数とに分解し、そして、しきい値レベル未満の高周波数係数をすべて０に設定し、これに続いて、低周波数係数及びしきい値制限した高周波数係数にもとづいて、分解した信号の再構成を行う。信号雑音除去装置２４については、以下でさらに説明する。
【００１３】
好適なシステムはさらに、合成語及び特徴の抽出器２５、音声／背景を弁別するための３状態（ステート）のＨＭＭを具えることができ、３状態のＨＭＭも、信号２２中で背景環境から音声を弁別することによって、信号２２から１つ以上の発声単語を抽出する。抽出器２５は、異なる背景環境における異なる発声実体からの単語で、かつ５０〜１００単語の範囲内で選択した単語から成るデータセット（データ集合）上で学習させることが好ましい。抽出器２５については、以下でさらに説明する。抽出器２５は、メモリ上に設けてメモリ上で動作するソフトウエア・モジュールで構成するか、あるいは、特定のハードウエア装置で構成することができる。
【００１４】
そして、２８で示す抽出単語または抽出単語の列を確率計算機３０に渡して、確率計算機３０は、メモリに記憶している１つ以上の単語モデル３２とインタフェースしている。システム２は、システムが認識する必要のある単語毎に別個の単語モデル３２を具えていることが好ましい。各単語モデルは、この単語モデルに渡された抽出単語２８が、この単語モデルによって表現される単語であることの尤度を計算する。
【００１５】
確率計算機３０は、単語モデル３０が計算したそれぞれの尤度を評価する。この確率計算機の決定機構を形成する部分は、抽出単語を最大尤度で表現する単語モデルを特定する。最大対数（ｌｏｇ）尤度ｌｏｇ［Ｐ（Ｏ／λ）］を獲得したモデルが、与えられた入力を表現し、ここにＰ（Ｏ／λ）は、モデルλの場合の観測値Ｏの確率である。有効な公式によって持続時間係数を取り入れて、これにより性能が向上する。認識中には、状態の持続時間を、ビタビ（Ｖｉｔｅｒｂｉ）アルゴリズムを用いたバックトラック手続きにより計算する。対数尤度値は次式のように、持続時間の確率値の対数分だけ増加する。
【数１】
2004509364.tif 000003
ここに、ηはスケーリング（大きさ調整）係数であり、τｉは、ビタビ・アルゴリズムによって検出した、状態ｊである持続時間を正規化したものである。
【００１６】
そしてシステムは、３４で示す認識した単語を、出力装置１０を通して出力する。前記確率計算機は、メモリ上に設けてメモリ上で動作するソフトウエア・モジュールで構成するか、あるいは、特定のハードウエア装置で構成することができる。
【００１７】
好適な単語モデル３２は９状態の連続密度隠れマルコフモデルにもとづくものであり、これについて図３を参照しながら説明する。人間の音声は一般に、単一の音または単音の列から成る。各単語は、Ｎ個の状態に一様にセグメント化（区分）することが好ましい。音声は調音器官によって生成される。音声の調音器官は、一連の異なる位置を取って音声信号を形成する音の流れを生成する。発声単語中の各調音位置は、例えば、変動を伴った異なる持続時間によって表現することができる。
【００１８】
図３にＨＭＭ１００を示し、これは基礎になるマルコフ連鎖を表わす。このモデルは、それぞれ１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃ、１０２Ｄ、及び１０２Ｅで示す５つの異なる状態を有するものとして示してあり、複数の確率密度関数の混合によってモデル化したものであり、例えばガウス（正規）混合モデルである。図示目的のために５つの状態を示してあるが、９つの状態及び１２個の混合が存在することが好ましい。異なる調音位置間、あるいは異なる状態間の遷移を、状態遷移確率ａｉｊとして表わす。換言すれば、ａｉｊは状態Ｓｉから状態Ｓｊに遷移する確率である。
【００１９】
モデル１００に、レフト−ライト（一方通行）トポロジという制約を付けて、存在し得る径路を減らすことが好ましい。このモデルは、１つの状態にある際に、次に行く状態は、同じ状態か、１つ右の状態か、あるいは２つ右の状態かのいずれかであることを想定している。レフト−ライト・トポロジの制約は、次式のように規定することができる。
すべてのｊ＞ｉ＋２かつｊ＜ｉについて、ａｉｊ＝０
【００２０】
個々の話者、話者のアクセント、話者の言語、等々に応じて、同じ単語が異なって発音され得る。各単語の発音の変化により、結果的なモデルは、各状態中に１つ以上の観測値を有する。学習用のデータセット（データ集合）は、任意の言語からの、同一単語について異なる話者から採取した、５０〜１００の発声から成ることが好ましい。
【００２１】
モデル１００は連続隠れマルコフモデル（ＣＨＭＭ）として実現することが好ましく、このモデルでは、特定の観測値Ｏの確率密度関数（ｐｄｆ）がガウス（正規）分布と考えられる状態にある。
本発明によるモデルのパラメータの初期化は、次の定義を用いる。
【外１】
2004509364.tif 000004
はｐｄｆの分布であり、本実施例ではガウス分布と考える。
μｉｍは、状態ｉにおけるｍ番目の混合の平均値である。
Ｕｉｍは、状態ｉにおけるｍ番目の混合の共分散である。
ｂｉｍ（Ｏｔ）は、観測値列Ｏｔ・の場合の、混合ｍで状態ｉにある確率である。
ｂｉ（Ｏｔ）は、観測値列Ｏｔ・の場合の、状態ｉにある確率を表わす。
ｃｉｍは、混合ｍで状態ｉにある確率である。（利得（ゲイン）係数）
Ｔｉは、状態ｉにある観測値の合計数である。
Ｔｉｍは、混合ｍで状態ｉにある観測値の合計数である。
Ｎは状態数である。
Ｍは各状態における混合の数である。
【００２２】
図４Ａ及び４Ｂに、特定単語を認識させるべく各モデルを学習させる好適な方法２００を示す。図４Ａに、本発明によって提供される方法の要点を示す。図４Ｂに示すこの方法の残りの部分は、従来技術に記載されている。図４Ａに示すように、２０２に示す最初のステップでは、個々の単語のいくつかのバージョン（変形）または観測値を取得して、これらは例えば、異なる話者が何回か発声した単語「ゼロ（ｚｅｒｏ）」である。
【００２３】
２０３に示す次のステップでは特徴ベクトルを抽出し、これらの特徴ベクトルは２８個のメルスケール係数から成る。（１０メル、１パワー＋９デルタ−メル、１デルタ・パワー＋６デルタ−デルタ−メル、及び１デルタ−デルタ・パワー）
【００２４】
２０４に示すように、各入力単語を一様に、Ｎ個の状態にセグメント化（区分）する。９つの状態及び１２個の混合が存在することが好ましい。各音声フレームは、２３ｍｓの窓（ウインドウ）長のものを９ｍｓ毎に取ることが好ましい。一部の従来技術は、ビタビ・アルゴリズムを用いて、学習用発声単語の各バージョンの状態を検出している。これらの従来技術は事前に準備するモデルを必要とし、そしてこのモデルを学習用単語にもとづいて最適化する。これらの事前に準備するモデルは、１人の話者のみから形成することができた。
【００２５】
本発明は、事前に準備するモデルを必要としない。本発明はステップ２０４で、各単語をＮ個の状態にセグメント化することによって新たなモデルを作成する。特に、話者、アクセント、及び言語が変化するか、さらには予測できない場合に対して本発明を適用した際に、本発明では学習用単語から新たなモデルを作成するので、本発明は従来技術のシステムよりも良好に動作する、ということを出願人は見出している。
【００２６】
セグメント化の後には、各状態がいくつかの観測値を含み、各観測値は、個々の単語の異なるバージョンまたは観測値から生じたものである。２０６に示すように、各状態に入る各観測値を異なるセル内に置く。各セルは、同じ単語のいくつかの観測値列から導出した特定の状態の母集団を表わす。
【００２７】
結果的な各セルの母集団は、連続的なベクトルで表わすことができる。しかし、連続的なベクトルよりも離散的な観測値シンボル（記号）の密度を用いる方が、より有用である。ベクトル量子化器を設けて、連続的な観測値ベクトルの各々を離散的な符号語指標にマッピング（対応付け）することが好ましい。本発明の１つの形態では、２０８に示すように、前記母集団を１２８個の符号語に分割して、２１０に示すように、上位Ｍ個の密集した符号語を識別して、２１２に示すように、これら上位Ｍ個の符号語からＭ個の代表的な混合を計算することができる。
【００２８】
そして２１４に示すように、Ｍ個の符号語に従って、各セルの母集団を再クラス分けする。換言すれば本発明では、状態毎に、Ｍ個の混合からＷｍ個のクラスを計算する。そしてステップ２１６に示すように、各クラスのメジアン（中央値）を計算して、これを平均値μｍと見なす。このメジアンは、クラス外のものの影響をより受けにくいので、各クラス全体の強固な推定値である。共分散Ｕｍもクラス毎に計算する。
【００２９】
モデルの初期化方法の残りのステップは、従来技術に記載されているように実行する。図４Ｂを参照して説明する。２１８に示すように、利得（ゲイン）係数Ｃｉｍを次式のように計算する。
Ｃｉｍ＝混合ｍで状態ｉにある観測値の数
状態ｉにある観測値の合計数
【００３０】
ステップ２２０に示すように、Ｏｔ（ｂｉｍ（Ｏｔ））の場合の、混合ｍで状態ｉにある確率、及び観測値列Ｏｔ（ｂｉ（Ｏｔ））の場合の、状態ｉにある確率は、次式のように計算する。
【数２】
2004509364.tif 000005
【００３１】
Ｏｔの場合の、混合クラスＷｉｍにあり、かつ状態ｉにある確率をΦ（Ｗｉｍ｜Ｏｔ）で表わす。ステップ２２２に示すように、この確率は次式のように計算される。
【数３】
2004509364.tif 000006
【００３２】
そして２２４に示すように、最大尤度を用いて、次の平均値、共分散、及び利得係数の推定値を次式のように計算する。
【数４】
2004509364.tif 000007
【００３３】
そしてステップ２２６に示すように、次のΦの推定値を次式のように計算する。
【数５】
2004509364.tif 000008
【００３４】
ステップ２２８に示すように、
【外２】
2004509364.tif 000009
、ここにεは小さいしきい値である場合には、実際値と推定値との間に大きな差は存在せず、モデルを適切に学習させたものと考えることができる。
【００３５】
他方では、２２９に示すように、大きな差が存在する場合には、２３０に示すように、Φ（Ｗｉｍ｜Ｏｔ）の値を予測値
【外３】
2004509364.tif 000010
に設定して、次の平均値、共分散、及び利得係数の推定値を再計算する。
【００３６】
図２に示すように、音声信号をシステムに入力する前に随意的に、信号雑音除去装置２４によって処理することができる。図５に、好適な雑音除去方法のフロー図を示す。３０２に示すように、入力装置８によって入力音声信号を受信する。
【００３７】
３０４に示すように、信号を、大きい尺度または近似値の低周波数係数と、小さい尺度または詳細値の高周波数係数とに分解する。この分解はウェーブレットによって実行することが好ましく、これは例えばレベル８まで分解される形式ＳＹＭ４のシムレット（ｓｙｍｌｅｔ）である。この好適なウェーブレットは、Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ（ドビシー）ファミリーのウェーブレットの変形である。この形式のウェーブレットの利点は、他のウェーブレットよりも対称性を有すること、及び単純性がより高いことにある。
【００３８】
入力信号を、深さ８のツリー（木）において、近似値の係数と詳細値の係数とに分解することが好ましい。この分解は２つ以上のレベルについて反復できることが好ましく、そしてレベル８まで実行することが好ましい。
【００３９】
信号の雑音除去の次の段階では、３０６に示すように、前記分解した信号に適切なしきい値を適用する。このしきい値制限の目的は、信号の主要な特徴にほとんど影響することなしに、入力信号から細かい部分を除去することにある。特定のしきい値レベル未満の詳細値係数をすべて０に設定する。
【００４０】
１から８までの分解レベル毎に、固定形式のしきい値レベルを選択して、これらを前記詳細値係数に適用して、雑音を弱めることが好ましい。しきい値レベルは、既知の多数の技法のいずれを用いて計算することもでき、あるいは、音声信号中に存在する雑音の種類に応じた適切な関数を用いて計算することができる。こうした技法のうちの１つが「ソフトしきい値（ソフト・スレッショルド）」技法であり、これは次式のシヌソイド関数に続いて行う。
【数６】
2004509364.tif 000011
ここに、ｙは雑音除去した信号であり、ｘは雑音のある入力信号である。
【００４１】
次に３０８に示すように、信号を再構成する。信号は、元の近似値係数のレベル８、及び詳細値係数のレベル１〜８にもとづいて再構成し、これらの係数は上述したように、しきい値制限によって修正してある。結果的な再構成信号はほとんど雑音がなく、この雑音はしきい値制限によって除去されている。
【００４２】
次に３１０に示すように、雑音を除去して再構成した信号を音声認識システムに対して出力する。雑音を除去する利点は、音声信号中の背景雑音及び動的な挙動が低減されることにある。こうした雑音は、無線通信における話者対話者の会話の障害になり得る。さらに自動音声認識の分野では、音声信号中に背景雑音または静的雑音が存在することは、音声認識システムが発声単語の先頭及び終端を正しく特定することの妨げとなり得る。
【００４３】
図２に示すように、随意的に、音声信号から１つ以上の単語を抽出すべく構成した単語抽出器２６によって、音声信号を処理することができる。この単語抽出器は、上述したレフト−ライト連続密度隠れマルコフモデル（ＣＤＨＭＭ）にもとづいてコンピュータで実現した音声／背景弁別モデル（ＳＢＤＭ）であることが好ましく、この隠れマルコフモデルは、それぞれが前の静音、音声本体、及び後の静音を表わす３つの状態を有する。
【００４４】
パラメータ推定には、単峰性データのモデル化を用いることができる。観測値は、１３個の係数のみ（１２個のメル係数＋１個のパワー係数）を有する音声信号フレームのメルスケール係数である。動的なデルタ係数を省略して、モデルを信号の動的な挙動に対して不感応にすることが好ましく、このことは、より安定した背景の検出を提供する。モデルを構築するための音声フレームは、長さ２３ｍｓのフレームを９ｍｓ毎に取ることが好ましい。
【００４５】
本発明は音声認識の方法及びシステムを提供し、この音声認識は、例えば性別、アクセント、年齢、及び異なる種類の雑音によって生じる、音声特性の変動に対する強固さが求められる分野に特に適している。本発明を適用可能な分野は、音声認識を用いてコマンドを実行するシステムであり、例えば車イスの制御、運転者の問合せ、例えばオイルのレベル（液位）、エンジン温度、あるいは他のあらゆるメータ読取りの問合せに応答する乗物、音声コマンドを用いる対話型ゲーム、エレベータの制御、音声で制御するように構成した家庭用及び産業用の機器、及びセルラ電話機のような通信機器である。
【００４６】
以上のことは、本発明の好適な形態を含めて説明したものである。当業者にとって明らかな変更及び変形は、請求項によって規定される本発明の範囲に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【図１】好適なシステムを図式的に示す図である。
【図２】図１のシステムをさらに図式的に示した図である。
【図３】モデルの基礎になるマルコフ連鎖のトポロジである。
【図４Ａ】図３のモデルを学習させるために好適な方法を示す図である。
【図４Ｂ】図３のモデルを学習させるために好適な方法を示す図である。
【図５】音声信号の雑音を除去する好適な方法を示す図である。
【図４】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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