(57)【要約】【課題】従来の音声認識装置においては、音声と非音声を区別して音声認識できない、という課題があった。【解決手段】雑音と正常音から構成された第一ＧＭＭと、雑音から構成された第二ＧＭＭを格納しており、受け付けた音声を分割し、１以上のフレームを取得し、得た１以上の各フレームについての、第一ＧＭＭに対する第一尤度を算出し、また、第二ＧＭＭに対する第二尤度を算出し、第一尤度と第二尤度に基づいて、各フレームに対して、音声フレームか非音声フレームかの判断を行い、音声フレームであると判断を行った、連続する２以上のフレーム群が、所定数以上であるか否かを判断し、所定数以上の音声フレームが連続していると判断した２以上の音声フレーム群のみを音声フレーム群であるとして、音声認識処理を行う音声認識装置により、音声と非音声を区別した音声認識ができる。【選択図】図１
2007072143.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
雑音と正常音から構成されたＧＭＭである第一ＧＭＭと、雑音から構成されたＧＭＭである第二ＧＭＭを格納しているＧＭＭ格納部と、
音声を受け付ける音声受付部と、
前記音声受付部が受け付けた音声を分割し、１以上のフレームを取得するフレーム分割部と、
前記フレーム分割部が得た１以上の各フレームについての、前記第一ＧＭＭに対する尤度である第一尤度を算出し、また、前記フレーム分割部が得た１以上の各フレームについての、前記第二ＧＭＭに対する尤度である第二尤度を算出し、当該第一尤度と当該第二尤度に基づいて、前記１以上の各フレームに対して、音声フレームか非音声フレームかの判断を行う音声非音声判断部と、
前記音声非音声判断部が音声フレームであると判断を行った、連続する２以上のフレームを有するフレーム群が、所定数以上であるか否かを判断する音声フレーム継続長判断部と、
前記音声フレーム継続長判断部が所定数以上の音声フレームが連続していると判断した２以上の音声フレームを有するフレーム群のみを音声フレーム群であるとして、音声認識処理を行う音声認識部と、
前記音声認識部が音声認識した結果である認識結果情報を出力する出力部を具備する音声認識装置。
【請求項２】
前記音声非音声判断部は、
前記フレーム分割部が得た１以上の各フレームについての、前記第一ＧＭＭに対する尤度である第一尤度を算出する第一尤度算出手段と、
前記フレーム分割部が得た１以上の各フレームについての、前記第二ＧＭＭに対する尤度である第二尤度を算出する第二尤度算出手段と、
前記第一尤度と前記第二尤度を平滑化し、新たな第一尤度と新たな第二尤度を得る平滑化手段と、
前記平滑化手段が得た新たな第一尤度と新たな第二尤度の大きさを比較し、当該新たな第一尤度が当該新たな第二尤度より大きい、または当該新たな第一尤度が当該新たな第二尤度以上である場合に、当該フレームを音声フレームとし、その他の場合には当該フレームを非音声フレームとするラベリング手段を具備する請求項１記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記音声認識部が音声認識対象とする音声フレーム群に対して、音声認識処理の前に、当該音声フレーム群を構成する全フレームの第一尤度の合計を算出し、かつ当該音声フレーム群を構成する全フレームの第二尤度の合計を算出し、当該第一尤度の合計と当該第二尤度の合計が所定の関係を満たすか否かを判断する補正部をさらに具備し、
前記音声認識部は、
前記補正部が所定の関係を満たすと判断した場合に、当該判断対象の音声フレーム群のみに対して音声認識処理を行う請求項１または請求項２記載の音声認識装置。
【請求項４】
予め格納している正常音から構成されたＧＭＭと、予め格納している雑音から構成されたＧＭＭに基づいて、所定の２以上のＳＮ比を用いて合成して、前記第一ＧＭＭを生成する第一ＧＭＭ生成部をさらに具備する請求項１から請求項３いずれか記載の音声認識装置。
【請求項５】
コンピュータに、
音声を受け付ける音声受付ステップと、
前記音声受付ステップで受け付けた音声を分割し、１以上のフレームを取得するフレーム分割ステップと、
前記フレーム分割ステップで得た１以上の各フレームについての、格納している第一ＧＭＭに対する尤度である第一尤度を算出し、また、前記フレーム分割ステップで得た１以上の各フレームについての、格納している第二ＧＭＭに対する尤度である第二尤度を算出し、当該第一尤度と当該第二尤度に基づいて、前記１以上の各フレームに対して、音声フレームか非音声フレームかの判断を行う音声非音声判断ステップと、
前記音声非音声判断ステップで音声フレームであると判断を行った、連続する２以上のフレームを有するフレーム群が、所定数以上であるか否かを判断する音声フレーム継続長判断ステップと、
前記音声フレーム継続長判断ステップで所定数以上の音声フレームが連続していると判断した２以上の音声フレームを有するフレーム群のみを音声フレーム群であるとして、音声認識処理を行う音声認識ステップと、
前記音声認識ステップで音声認識した結果である認識結果情報を出力する出力ステップを実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、非発話区間を除いて音声認識を行う音声認識装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の音声認識装置において、マイクへの雑音の入力を低減する音声認識装置があった（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、入力音声のＳＮ比が既知であるという制約に拘束されない音響モデルを提供し、かかる音響モデルを用いて音声認識を行う音声認識装置があった（例えば、特許文献２、非特許文献１参照）。かかる音響モデルは、雑音環境適応手法により生成されたものである。本雑音環境適応手法は、学習用の複数の種類の環境雑音の波形信号データを格納し、上記格納された学習用の複数の種類の環境雑音の波形信号データから、出力尤度が最大となるように、１状態で複数混合のガウス混合モデルもしくは混合正規分布モデルを生成し、所定の雑音のない音声隠れマルコフモデルと、上記生成手段により生成された雑音ガウス混合モデルもしくは混合正規分布モデルとから、これらの各状態のすべての組み合わせの状態において、所定の重み係数で重み付けされた各ガウス分布もしくは混合正規分布の線形結合の和で表した各状態の混合ガウス分布もしくは混合正規分布を含み、かつ上記雑音のない音声隠れマルコフモデルと上記生成された雑音ガウス混合モデルもしくは混合正規分布モデルの間の複数の信号対雑音比に対応する複数の適応化された隠れマルコフモデルを生成し、生成された複数の適応化された隠れマルコフモデルを並置してマルチパス形式となるように合成してなる音響モデルを生成する手法である。
【特許文献１】特開２００５−１９２００２号公報（第１頁、第１図等）
【特許文献２】特開２００３−１７７７８１号公報（第１頁、第１図等）
【非特許文献１】伊田政樹、他１名、「雑音GMMの適応化とＳＮ比別マルチパスモデルを用いたＨＭＭ合成による高速な雑音環境適応化」、電子情報通信学会論文誌、２００３年３月、Ｖｏｌ．Ｊ８６−Ｄ−ＩＩ、Ｎｏ．２、ｐ．１９５−２０３
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の音声認識装置においては、音声を入力する際に、人手でマイクのスイッチを入れる手間がある、という課題があった。また、例えば、長時間に及ぶ会議の中で、音声認識を行う際に、音声と非音声を区別して、音声認識することができなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本第一の発明の音声認識装置は、雑音と正常音から構成されたＧＭＭである第一ＧＭＭと、雑音から構成されたＧＭＭである第二ＧＭＭを格納しているＧＭＭ格納部と、音声を受け付ける音声受付部と、前記音声受付部が受け付けた音声を分割し、１以上のフレームを取得するフレーム分割部と、前記フレーム分割部が得た１以上の各フレームについての、前記第一ＧＭＭに対する尤度である第一尤度を算出し、また、前記フレーム分割部が得た１以上の各フレームについての、前記第二ＧＭＭに対する尤度である第二尤度を算出し、当該第一尤度と当該第二尤度に基づいて、前記１以上の各フレームに対して、音声フレームか非音声フレームかの判断を行う音声非音声判断部と、前記音声非音声判断部が音声フレームであると判断を行った、連続する２以上のフレームを有するフレーム群が、所定数以上であるか否かを判断する音声フレーム継続長判断部と、前記音声フレーム継続長判断部が所定数以上の音声フレームが連続していると判断した２以上の音声フレームを有するフレーム群のみを音声フレーム群であるとして、音声認識処理を行う音声認識部と、前記音声認識部が音声認識した結果である認識結果情報を出力する出力部を具備する音声認識装置である。
かかる構成により、音声と非音声を区別して、音声のみに対して、音声認識することができる。
【０００６】
また、本第二の発明の音声認識装置は、第一の発明に対して、前記音声非音声判断部は、前記フレーム分割部が得た１以上の各フレームについての、前記第一ＧＭＭに対する尤度である第一尤度を算出する第一尤度算出手段と、前記フレーム分割部が得た１以上の各フレームについての、前記第二ＧＭＭに対する尤度である第二尤度を算出する第二尤度算出手段と、前記第一尤度と前記第二尤度を平滑化し、新たな第一尤度と新たな第二尤度を得る平滑化手段と、前記平滑化手段が得た新たな第一尤度と新たな第二尤度の大きさを比較し、当該新たな第一尤度が当該新たな第二尤度より大きい、または当該新たな第一尤度が当該新たな第二尤度以上である場合に、当該フレームを音声フレームとし、その他の場合には当該フレームを非音声フレームとするラベリング手段を具備する音声認識装置である。
かかる構成により、音声と非音声を区別して、音声のみに対して、音声認識することができる。
【０００７】
また、本第三の発明の音声認識装置は、第一、第二いずれかの発明に対して、前記音声非音声判断部が非音声フレームであると判断した１以上のフレームであり、連続する１以上のフレームであるフレーム群が、所定数以下であるショートポーズであるか否かを判断するショートポーズ判断部と、前記ショートポーズ判断部が、ショートポーズであると判断した１以上のフレーム群と、当該ショートポーズの前後の音声フレーム群とを一の音声フレーム群とする音声区間合成部とをさらに具備する音声認識装置である。
かかる構成により、精度高く音声データのみを抽出でき、かかる音声データのみに対して、音声認識することができる。
【０００８】
また、本第四の発明の音声認識装置は、第一から第三いずれかの発明に対して、前記音声フレーム群に対して、当該音声フレーム群の先頭フレームより前の１以上の非音声フレームと判断されたフレームも含めて音声フレーム群を構成する音声フレーム群拡張部をさらに具備し、前記音声認識部は、前記音声フレーム群拡張部が構成した音声フレーム群に対して音声認識処理を行う音声認識装置である。
かかる構成により、精度高く音声データのみを抽出でき、かかる音声データのみに対して、音声認識することができる。
【０００９】
また、本第五の発明の音声認識装置は、第一から第四いずれかの発明に対して、前記音声認識部が音声認識対象とする音声フレーム群に対して、音声認識処理の前に、当該音声フレーム群を構成する全フレームの第一尤度の合計を算出し、かつ当該音声フレーム群を構成する全フレームの第二尤度の合計を算出し、当該第一尤度の合計と当該第二尤度の合計が所定の関係を満たすか否かを判断する補正部をさらに具備し、前記音声認識部は、前記補正部が所定の関係を満たすと判断した場合に、当該判断対象の音声フレーム群のみに対して音声認識処理を行う音声認識装置である。
かかる構成により、精度高く音声データのみを抽出でき、かかる音声データのみに対して、音声認識することができる。
【００１０】
また、本第六の発明の音声認識装置は、第一から第五いずれかの発明に対して、１以上の非音声フレームであると判断された非音声フレーム群に基づいて、前記第一ＧＭＭまたは／および前記第二ＧＭＭを構成するＧＭＭ更新部をさらに具備する音声認識装置である。
かかる構成により、ＧＭＭを動的に更新することにより、さらに精度高く音声データのみを抽出でき、かかる音声データのみに対して、音声認識することができる。
【００１１】
また、本第七の発明の音声認識装置は、第一から第六いずれかの発明に対して、予め格納している正常音から構成されたＧＭＭと、予め格納している雑音から構成されたＧＭＭに基づいて、所定の２以上のＳＮ比を用いて合成して、前記第一ＧＭＭを生成する第一ＧＭＭ生成部をさらに具備する音声認識装置である。
かかる構成により、精度高く音声データのみを抽出でき、かかる音声データのみに対して、音声認識することができる。
また、本第八の発明の音声認識装置は、第七の発明に対して、前記第一ＧＭＭ生成部は、雑音環境適応手法により第一ＧＭＭを生成する音声認識装置である。
かかる構成により、雑音に対して強靭な音声認識を行うことができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明による音声認識装置によれば、音声と非音声を区別して、音声認識することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、音声認識装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
（実施の形態１）
図１は、本実施の形態における音声認識装置のブロック図である。
【００１４】
音声認識装置は、ＧＭＭ格納部１０１、音声受付部１０２、フレーム分割部１０３、音声非音声判断部１０４、音声フレーム継続長判断部１０５、ショートポーズ判断部１０６、音声区間合成部１０７、音声フレーム群拡張部１０８、補正部１０９、音声認識部１１０、出力部１１１を具備する。音声受付部１０２は、例えば、マイク３０５からの入力を受け付ける。また、出力部１１１は、例えば、モニタ３０４に出力する。
音声非音声判断部１０４は、第一尤度算出手段１０４１、第二尤度算出手段１０４２、平滑化手段１０４３、ラベリング手段１０４４を具備する。
【００１５】
ＧＭＭ格納部１０１は、雑音と正常音から構成されたＧＭＭである第一ＧＭＭと、雑音から構成されたＧＭＭである第二ＧＭＭを格納している。ＧＭＭとは、Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｍｉｘｔｕｒｅ  Ｍｏｄｅｌの略であり、通常、あるデータの分布を複数の正規分布で表現したモデルである。ＧＭＭは、公知技術であるので詳細な説明を省略する。また、雑音と正常音からＧＭＭを構成する技術、雑音からＧＭＭを構成する技術も公知技術であるので説明を省略する。ＧＭＭ格納部１０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００１６】
音声受付部１０２は、音声を受け付ける。音声の入力手段は、マイク３０５や記録媒体からの読み出し手段等、何でも良い。音声受付部１０２は、マイク３０５等の入力手段のデバイスドライバーや等で実現され得る。
【００１７】
フレーム分割部１０３は、音声受付部１０２が受け付けた音声を分割し、１以上のフレームを取得し、当該フレームから特徴ベクトルデータを得る。フレーム分割部１０３は、例えば、窓関数を用いて、音声から１以上のフレームを取得する。また、特徴ベクトルデータは、例えば、三角型フィルタを用いたチャネル数２４のフィルタバンク出力の自然対数値を離散コサイン変換したＭＦＣＣであり、その静的パラメータ、デルタパラメータをそれぞれ１２次元（２４次元）を有する。フレーム分割部１０３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。フレーム分割部１０３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００１８】
音声非音声判断部１０４は、フレーム分割部１０３が得た１以上の各フレームについての、第一ＧＭＭに対する尤度である第一尤度を算出し、また、フレーム分割部１０３が得た１以上の各フレームについての、第二ＧＭＭに対する尤度である第二尤度を算出し、当該第一尤度と当該第二尤度に基づいて、１以上の各フレームに対して、音声フレームか非音声フレームかの判断を行う。なお、ＧＭＭから尤度を算出するアルゴリズムは、公知技術であるので詳細な説明を省略する。音声非音声判断部１０４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。音声非音声判断部の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
第一尤度算出手段１０４１は、フレーム分割部１０３が得た１以上の各フレームについての、第一ＧＭＭに対する尤度である第一尤度を算出する。
第二尤度算出手段１０４２は、フレーム分割部１０３が得た１以上の各フレームについての、第二ＧＭＭに対する尤度である第二尤度を算出する。
【００１９】
平滑化手段１０４３は、第一尤度算出手段１０４１が算出した第一尤度と第二尤度算出手段１０４２が算出した第二尤度を平滑化し、新たな第一尤度と新たな第二尤度を得る。平滑化は、例えば、メディアンフィルタを用いて行う。メディアンフィルタによる平滑化の処理とは、雑音のみをぼかすことができる手法である。メディアンフィルタによる平滑化は、公知のアルゴリズムであるので詳細な説明を省略する。
【００２０】
ラベリング手段１０４４は、平滑化手段１０４３が得た新たな第一尤度と新たな第二尤度の大きさを比較し、当該新たな第一尤度が当該新たな第二尤度より大きい、または当該新たな第一尤度が当該新たな第二尤度以上である場合に、当該フレームを音声フレームとし、その他の場合には当該フレームを非音声フレームとする。ラベリング手段１０４４は、例えば、音声フレームと決定したフレームの属性値として「１」を設定し、非音声フレーム決定したフレームの属性値として「０」を設定する。
【００２１】
第一尤度算出手段１０４１、第二尤度算出手段１０４２、平滑化手段１０４３、ラベリング手段１０４４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第一尤度算出手段１０４１等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００２２】
音声フレーム継続長判断部１０５は、音声非音声判断部１０４が音声フレームであると判断を行った、連続する２以上のフレーム群が、所定数以上であるか否かを判断する。所定数以上とは、例えば、フレーム群の時間的長さが０．１秒以上である、ことである。つまり、例えば、所定数は「１０」である。なお、音声フレーム継続長判断部１０５は、フレーム群が所定数以上であるか否かを、フレーム数で判断しても良いし、時間で判断しても良い。音声フレーム継続長判断部１０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。音声フレーム継続長判断部１０５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００２３】
ショートポーズ判断部１０６は、音声非音声判断部１０４が非音声フレームであると判断した１以上のフレームであり、連続する１以上のフレームであるフレーム群が、所定数以下であるショートポーズであるか否かを判断する。所定数以下とは、例えば、１秒以下である。また、所定数以下の判断の際の式は、「以下（＝を含む）」でも良いし、「未満（＝を含まない）」でも良いことは言うまでもない。所定数は、例えば、１００である。ショートポーズ判断部１０６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。ショートポーズ判断部１０６の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００２４】
音声区間合成部１０７は、ショートポーズ判断部１０６が、ショートポーズであると判断したフレーム群と、当該ショートポーズの前後の音声フレーム群とを一の音声フレーム群であるとする。「一の音声フレーム群であるとする」とは、前の音声フレーム群と、ショートポーズであると判断したフレーム群と、後の音声フレーム群を関連付ければ良く、一のアドレスが連続するメモリに書き込んでも良いし、３つのフレーム群をリンク付けするなどしても良い。音声区間合成部１０７は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。音声区間合成部１０７の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。なお、ショートポーズ判断部１０６および音声区間合成部１０７によるショートポーズへの対応を行う上記の処理を、適宜、音声区間合成処理という。
【００２５】
音声フレーム群拡張部１０８は、音声フレーム群に対して、当該音声フレーム群の先頭フレームより前の１以上の非音声フレームと判断されたフレームも含めて音声フレーム群を構成する。音声フレーム群は、音声区間合成部１０７が得た音声フレーム群であっても、音声フレーム継続長判断部１０５が所定数以上の音声フレームが連続していると判断した２以上の音声フレーム群であっても良い。また、音声フレーム群の先頭フレームより前の１以上の非音声フレームの長さは、予め決められていても良いし、非音声フレームが連結される音声フレーム群の長さや、音声フレーム群の先頭フレームより前の１以上の非音声フレームの長さに応じて、動的に変更しても良い。また、音声フレーム群の先頭フレームより前の１以上の非音声フレームの長さが予め決められている場合、例えば、当該長さは、２０フレームである。また、当該長さは、カスタマイズできることが好適である。音声フレーム群拡張部１０８は、音声フレーム群の始端を修正すれば良く、そのアルゴリズムは問わない。かかる音声フレーム群拡張部１０８の処理は、例えば、音声フレーム群が子音「ｓ」の音声フレーム群である場合などに、特に、有効である。音声フレーム群拡張部１０８は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。音声フレーム群拡張部１０８の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。なお、音声フレーム群拡張部１０８が行う上記処理を、適宜、音声フレーム群拡張処理という。
【００２６】
補正部１０９は、音声認識部１１０が音声認識対象とする音声フレーム群（音声認識の候補の音声フレーム群）に対して、音声認識処理の前（時間的な前）に、当該音声フレーム群を構成する全フレームの第一尤度の合計を算出し、かつ当該音声フレーム群を構成する全フレームの第二尤度の合計を算出し、当該第一尤度の合計と当該第二尤度の合計が所定の関係を満たすか否かを判断する。ここで、「所定の関係」とは、通常、「第一尤度の合計が第二尤度の合計以上」または「第一尤度の合計が第二尤度の合計より大きい」という関係を言う。補正部１０９は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。補正部１０９の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。なお、補正部１０９が行う上記処理を、適宜、補正処理という。
【００２７】
音声認識部１１０は、音声フレーム群のみに対して、音声認識処理を行う。つまり、音声認識部１１０は、非音声フレーム群に対しては、音声認識処理を行わない。音声認識対象の音声フレーム群は、例えば、音声フレーム継続長判断部１０５が所定数以上の音声フレームが連続していると判断した２以上の音声フレームからなる音声フレーム群である。また、音声認識対象の音声フレーム群は、例えば、音声区間合成部が得た一の音声フレーム群である。また、音声認識対象の音声フレーム群は、例えば、音声フレーム群拡張部１０８が構成した音声フレーム群である。つまり、本音声認識装置において、ショートポーズ判断部１０６、音声区間合成部１０７、音声フレーム群拡張部１０８、補正部１０９の各部における処理は、必須ではない。つまり、本音声認識装置において、音声区間合成処理、音声フレーム群拡張処理、補正処理は必須ではない。本音声認識装置において、音声区間合成処理、音声フレーム群拡張処理、補正処理の３つの処理を全く行わなくても良いし、３つの処理のうち１以上の処理を組み合わせて行っても良い。なお、音声認識部１１０が行う音声フレーム群に対する音声認識処理は、いかなる音声認識処理でも良い。音声フレーム群に対する音声認識処理自体は、公知技術であるので、説明を省略する。音声認識部１１０は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。音声認識部１１０の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００２８】
出力部１１１は、音声認識部１１０が音声認識した結果である認識結果情報を出力する。認識結果情報は、通常、文字コード列である。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタへの印字、音声合成された音出力、外部の装置への送信等を含む概念である。出力部１１１は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部１１１は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
次に、音声認識装置の動作について図２から図６のフローチャートを用いて説明する。
【００２９】
（ステップＳ２０１）音声受付部１０２は、音声を受け付けたか否かを判断する。音声を受け付ければステップＳ２０２に行き、音声を受け付けなければステップＳ２０１に戻る。なお、音声受付部１０２は、音声を受け付けた場合、当該受け付けた音声を、図示しない記録媒体に一時格納する。
（ステップＳ２０２）フレーム分割部１０３は、ＧＭＭ格納部１０１から第一ＧＭＭと、第二ＧＭＭを読み出す。
（ステップＳ２０３）フレーム分割部１０３は、一時格納された音声をフレーム分割し、１以上のフレームを得て、当該フレームに対応する特徴ベクトルデータを得る。
【００３０】
（ステップＳ２０４）第一尤度算出手段１０４１は、ステップＳ２０３で得た全フレームについての、第一ＧＭＭに対する尤度である第一尤度を、フレーム毎に算出する。なお、算出した各フレームの第一尤度は、フレーム毎に、少なくとも一時蓄積する。
【００３１】
（ステップＳ２０５）第二尤度算出手段１０４２は、ステップＳ２０３で得た全フレームについての、第二ＧＭＭに対する尤度である第二尤度を、フレーム毎に算出する。なお、算出した各フレームの第二尤度は、フレーム毎に、少なくとも一時蓄積する。
【００３２】
（ステップＳ２０６）平滑化手段１０４３は、全フレームについて、ステップＳ２０４で算出した第一尤度とステップＳ２０５で算出した第二尤度を平滑化し、新たな第一尤度と新たな第二尤度を、フレーム毎に得る。なお、平滑化手段１０４３における平滑化処理は、必須の処理ではない。
【００３３】
（ステップＳ２０７）ラベリング手段１０４４は、全フレームについて、ステップＳ２０６で得た新たな第一尤度と新たな第二尤度を比較し、当該新たな第一尤度が当該新たな第二尤度より大きい場合、または当該新たな第一尤度が当該新たな第二尤度以上である場合に、当該フレームを音声フレームとし、その他の場合には当該フレームを非音声フレームとする。そして、フレームが音声フレームである場合に、当該フレームに対して音声フレームを示すラベル（例えば、「１」）を付し、フレームが非音声フレームである場合に、当該フレームに対して非音声フレームを示すラベル（例えば、「０」）を付す。ラベリング手段１０４４は、全フレームに対して、ラベルを付す。なお、ラベリング手段１０４４がラベルを付す代わりに、音声フレームと非音声フレームを区別できるように、異なる記録媒体に蓄積するなどしても良い。つまり、音声フレームと非音声フレームが区別できれば良い。
（ステップＳ２０８）音声フレーム継続長判断部１０５は、音声フレーム継続長チェック処理を行う。音声フレーム継続長チェック処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ２０９）ショートポーズ判断部１０６、および音声区間合成部１０７は、音声区間合成処理を行う。音声区間合成処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ２１０）音声フレーム群拡張部１０８は、音声フレーム群拡張処理を行う。音声フレーム群拡張処理について、図５のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ２１１）補正部１０９は、補正処理を行う。補正処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ２１２）音声認識部１１０は、カウンタｉに１を代入する。
（ステップＳ２１３）音声認識部１１０は、ｉ番目のフレームが存在するか否かを判断する。ｉ番目のフレームが存在すればステップＳ２１４に行き、ｉ番目のフレームが存在しなければステップＳ２０１に戻る。
【００３４】
（ステップＳ２１４）音声認識部１１０は、ｉ番目のフレームが音声フレームか否かを判断する。音声認識部１１０は、音声フレームか否かについて、当該フレームに付されたラベルに基づいて判断する。ｉ番目のフレームが音声フレームであればステップＳ２１５に行き、ｉ番目のフレームが非音声フレームであればステップＳ２１７に行く。
（ステップＳ２１５）音声認識部１１０は、音声フレームを音声認識処理し、認識結果情報（通常、文字コード）を得る。
（ステップＳ２１６）出力部１１１は、ステップＳ２１６で取得した認識結果情報を出力する。
（ステップＳ２１７）音声認識部１１０は、カウンタｉを１、インクリメントし、ステップＳ２１３に戻る。
なお、図２のフローチャートにおいて、ステップＳ２０９からステップＳ２１１の処理は必須ではない。
なお、図２のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
次に、ステップＳ２０８の音声フレーム継続長チェック処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。
【００３５】
（ステップＳ３０１）音声フレーム継続長判断部１０５は、初期化処理を行う。初期化処理とは、カウンタｉに１を代入し、変数「音声フレーム長」に０を代入する処理である。変数「音声フレーム長」は、音声フレームの長さを代入する変数である。
【００３６】
（ステップＳ３０２）音声フレーム継続長判断部１０５は、処理対象のフレーム中に、ｉ番目のフレームが存在するか否かを判断する。ｉ番目のフレームが存在すればステップＳ３０３に行き、ｉ番目のフレームが存在しなければ上位関数にリターンする。
【００３７】
（ステップＳ３０３）音声フレーム継続長判断部１０５は、ｉ番目のフレームが音声フレームか否かを判断する。ｉ番目のフレームが音声フレームであればステップＳ３０４に行き、ｉ番目のフレームが非音声フレームであればステップＳ３０６に行く。
（ステップＳ３０４）音声フレーム継続長判断部１０５は、変数「音声フレーム長」を１、インクリメントする。
（ステップＳ３０５）音声フレーム継続長判断部１０５は、カウンタｉを１、インクリメントし、ステップＳ３０２に戻る。
【００３８】
（ステップＳ３０６）音声フレーム継続長判断部１０５は、「０＜変数「音声フレーム長」＜＝所定の値」を満たすか否かを判断する。かかる条件を満たせばステップＳ３０７に行き、かかる条件を満たさなければステップＳ３０５に行く。なお、所定の値は、例えば、１０である。また、音声フレーム継続長判断部１０５は、条件を満たすか否かについて、フレーム数により判断しても良いし、時間で判断しても良い。
【００３９】
（ステップＳ３０７）音声フレーム継続長判断部１０５は、変数「音声フレーム長」分の音声フレームに、非音声フレームを示すラベルを付す。変数「音声フレーム長」分の音声フレームとは、非音声フレームの前の音声フレームから数えて、変数「音声フレーム長」分前までの音声フレームである。
（ステップＳ３０８）音声フレーム継続長判断部１０５は、変数「音声フレーム長」に「０」を代入する。ステップＳ３０５に行く。
なお、図３のフローチャートにおいて、ステップＳ３０６における条件は、例えば、「０＜変数「音声フレーム長」＜所定の値」でも良い。
次に、ステップＳ２０９の音声区間合成処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００４０】
（ステップＳ４０１）ショートポーズ判断部１０６は、初期化処理を行う。初期化処理とは、カウンタｉに１を代入し、変数「非音声フレーム長」に０を代入する処理である。変数「非音声フレーム長」は、連続する非音声フレームの長さを代入する変数である。
【００４１】
（ステップＳ４０２）ショートポーズ判断部１０６は、処理対象のフレーム中に、ｉ番目のフレームが存在するか否かを判断する。ｉ番目のフレームが存在すればステップＳ４０３に行き、ｉ番目のフレームが存在しなければ上位関数にリターンする。
【００４２】
（ステップＳ４０３）ショートポーズ判断部１０６は、ｉ番目のフレームが非音声フレームか否かを判断する。ｉ番目のフレームが非音声フレームであればステップＳ４０４に行き、ｉ番目のフレームが音声フレームであればステップＳ４０６に行く。
（ステップＳ４０４）ショートポーズ判断部１０６は、変数「非音声フレーム長」を１、インクリメントする。
（ステップＳ４０５）ショートポーズ判断部１０６は、カウンタｉを１、インクリメントし、ステップＳ４０２に戻る。
【００４３】
（ステップＳ４０６）ショートポーズ判断部１０６は、「０＜変数「非音声フレーム長」＜所定の値」を満たすか否かを判断する。かかる条件を満たせばステップＳ４０７に行き、かかる条件を満たさなければステップＳ４０５に行く。なお、所定の値は、例えば、１００である。また、ショートポーズ判断部１０６は、条件を満たすか否かについて、フレーム数により判断しても良いし、時間で判断しても良い。
【００４４】
（ステップＳ４０７）音声区間合成部１０７は、変数「非音声フレーム長」分の非音声フレームに、音声フレームを示すラベルを付す。変数「非音声フレーム長」分の音声フレームとは、音声フレームの前の非音声フレームから数えて、変数「非音声フレーム長」分前までの非音声フレームである。かかる「非音声フレーム長」分の非音声フレームがショートポーズである。
（ステップＳ４０８）音声区間合成部１０７は、変数「非音声フレーム長」に「０」を代入し、ステップＳ４０５に行く。
なお、図４のフローチャートにおいて、ステップＳ４０６における条件は、例えば、「０＜変数「非音声フレーム長」＜＝所定の値」でも良い。
次に、ステップＳ２１０の音声フレーム群拡張処理について図５のフローチャートを用いて説明する。なお、図５のフローチャートにおいて、１番目のフレームは、音声フレームであるとする。
（ステップＳ５０１）音声フレーム群拡張部１０８は、カウンタｉに１を代入する。
【００４５】
（ステップＳ５０２）音声フレーム群拡張部１０８は、処理対象のフレーム中に、ｉ番目のフレームが存在するか否かを判断する。ｉ番目のフレームが存在すればステップＳ５０３に行き、ｉ番目のフレームが存在しなければ上位関数にリターンする。
【００４６】
（ステップＳ５０３）音声フレーム群拡張部１０８は、ｉ番目のフレームが音声フレームか否かを判断する。ｉ番目のフレームが音声フレームであればステップＳ５０４に行き、ｉ番目のフレームが非音声フレームであればステップＳ５０６に行く。
【００４７】
（ステップＳ５０４）音声フレーム群拡張部１０８は、（ｉ−１）番目のフレームが非音声フレームか否かを判断する。（ｉ−１）番目のフレームが非音声フレームであればステップＳ５０５に行き、（ｉ−１）番目のフレームが音声フレームであればステップＳ５０６に行く。
【００４８】
（ステップＳ５０５）音声フレーム群拡張部１０８は、（ｉ−１）番目から所定数（例えば、「Ｎ」とする）前までの非音声フレーム（（ｉ−１）番目から（ｉ−Ｎ）番目の非音声フレーム）に、音声フレームのラベルを付す。なお、「Ｎ」は、例えば、「２０」である。
（ステップＳ５０６）音声フレーム群拡張部１０８は、カウンタｉを１、インクリメントし、ステップＳ５０２に戻る。
次に、ステップＳ２１１の補正処理について図６のフローチャートを用いて説明する。なお、図６のフローチャートにおいて、１番目のフレームは、音声フレームである、とする。
【００４９】
（ステップＳ６０１）補正部１０９は、初期化処理を行う。初期化処理とは、カウンタｉに１を代入し、変数「第一累積尤度」、および変数「第二累積尤度」に０を代入する処理である。変数「第一累積尤度」は、音声区間の全フレームの第一尤度の累積値を代入する変数である。変数「第二累積尤度」は、音声区間の全フレームの第二尤度の累積値を代入する変数である。
【００５０】
（ステップＳ６０２）補正部１０９は、処理対象のフレーム中に、ｉ番目のフレームが存在するか否かを判断する。ｉ番目のフレームが存在すればステップＳ６０３に行き、ｉ番目のフレームが存在しなければ上位関数にリターンする。
【００５１】
（ステップＳ６０３）補正部１０９は、ｉ番目のフレームが音声フレームか否かを判断する。ｉ番目のフレームが音声フレームであればステップＳ６０４に行き、ｉ番目のフレームが非音声フレームであればステップＳ６０７に行く。
（ステップＳ６０４）補正部１０９は、変数「第一累積尤度」に、ｉ番目のフレーム（音声フレーム）の第一尤度の値を加算する。
（ステップＳ６０５）補正部１０９は、変数「第二累積尤度」に、ｉ番目のフレーム（音声フレーム）の第二尤度の値を加算する。
（ステップＳ６０６）補正部１０９は、カウンタｉを１、インクリメントし、ステップＳ６０２に戻る。
【００５２】
（ステップＳ６０７）補正部１０９は、変数「第一累積尤度」の値が０であるか否かを判断する。変数「第一累積尤度」が０でなければステップＳ６０８に行き、変数「第一累積尤度」が０であればステップＳ６０６に行く。
【００５３】
（ステップＳ６０８）補正部１０９は、「変数「第一累積尤度」の値＞＝変数「第二累積尤度」の値」であるか否かを判断する。かかる条件を満たせばステップＳ６０９に行き、条件を満たさなければステップＳ６１０に行く。なお、かかる条件は、「変数「第一累積尤度」の値＞変数「第二累積尤度」の値」でも良い。
（ステップＳ６０９）補正部１０９は、変数「第一累積尤度」、および変数「第二累積尤度」に「０」を代入し、ステップＳ６０６に行く。
（ステップＳ６１０）補正部１０９は、（ｉ−１）番目から前の連続する全音声フレーム（音声区間のフレーム）に、非音声フレームのラベルを付し、ステップＳ６０９に行く。
【００５４】
以下、本実施の形態における音声認識装置の具体的な動作について説明する。本音声認識装置において、第一ＧＭＭおよび第二ＧＭＭの構造は、５１２混合分布（マルチコンディションモデル）である。また、ここでの特徴ベクトルデータは、１２次ＭＦＣＣ＋Ｄｅｌｔａ  ＭＦＣＣである。また、雑音は、空港，街頭，飲食店，遊戯場，駅改札などにおける雑音である、とする。さらに、ＳＮＲは、２０ｄＢ、１５ｄＢ、１０ｄＢ，５ｄＢ，０ｄＢの５段階である。さらに、データ総数は、「６，４３２＊５（雑音）＊５（ＳＮＲ）＝１６０，８００」である。
【００５５】
かかる状況において、まず、音声受付部１０２は、例えば、マイク３０５から音声を受け付ける。そして、フレーム分割部１０３は、ＧＭＭ格納部１０１から第一ＧＭＭと、第二ＧＭＭを読み出す。次に、フレーム分割部１０３は、一時格納された音声をフレーム分割し、１以上のフレームを得る。
【００５６】
次に、第一尤度算出手段１０４１は、全フレームについての、第一ＧＭＭに対する尤度である第一尤度を、フレーム毎に算出する。また、第二尤度算出手段１０４２は、全フレームについての、第二ＧＭＭに対する尤度である第二尤度を、フレーム毎に算出する。
【００５７】
次に、平滑化手段１０４３は、全フレームについて、メディアンフィルタにより、第一尤度と第二尤度を平滑化し、新たな第一尤度と新たな第二尤度を、フレーム毎に得る。図７に、全フレームについての、平滑化手段１０４３が得た新たな第一尤度と新たな第二尤度を示す。なお、図７の「フレームＩＤ」は、分割されたフレームを識別する情報である。
【００５８】
次に、ラベリング手段１０４４は、全フレームについて、図７の新たな第一尤度と新たな第二尤度を比較し、当該新たな第一尤度が当該新たな第二尤度より大きい場合に、当該フレームを音声フレームとし、その他の場合には当該フレームを非音声フレームとする。そして、図８に示すように、音声フレームには「１」を、非音声フレームには「０」のラベルを付す。
【００５９】
次に、音声フレーム継続長判断部１０５は、音声フレーム継続長チェック処理を行う。そして、音声フレーム継続長判断部１０５は、１０フレーム以下の音声フレーム群（連続する音声フレーム）を、非音声フレーム群とし、１０フレーム以下の音声フレーム群のラベルを「１」から「０」に変更する。なお、１０フレームは、概ね０．１秒である。
【００６０】
次に、ショートポーズ判断部１０６は、所定数以内（例えば、５フレーム以内）の非音声フレーム群を、音声フレームとし、音声区間を連続させる。「音声フレームとする」とは、フレームのラベルに「１」を代入することである。図９は、ショートポーズ判断部１０６におけるショートポーズの検出の概念を示す図である。そして、音声区間合成部１０７は、ショートポーズの１以上のフレームを「音声フレーム」とする。つまり、ショートポーズの以上のフレームのラベルに「１」を代入する。その結果、音声区間が合成される。図９において、音声区間１と音声区間２が合成され、新しい長い音声区間ができる。
【００６１】
次に、音声フレーム群拡張部１０８は、検出された音声区間の始端を、所定のフレーム数、前に延ばして（ロールバックして）、音声フレーム群を拡張する。その概念図を、図１０に示す。なお、図１０において、図９と同様、「ｎ」は非音声フレーム、「ｓ」は音声フレームを示す。
次に、補正部１０９は、以下の数式１の（１）（２）により、音声フレーム群（発話区間）における、第一累積尤度、および第二累積尤度を算出する。
【数１】
2007072143.tif 000003
【００６２】
そして、補正部１０９は、音声認識部１１０が音声認識対象とする音声フレーム群（音声認識の候補の音声フレーム群）に対して、音声認識処理の前（時間的な前）に、第一累積尤度と第二累積尤度を比較し、「第一累積尤度＞＝第二累積尤度」を満たすか否かを判断する。そして、かかる条件を満たす場合、かかる音声フレーム群を音声区間とし（ラベルの変更なし）、かかる条件を満たさない場合、かかる音声フレーム群を非音声区間とする（ラベルを「０」に変更する）。
そして、音声認識部１１０は、「１」のラベルが付与された音声フレームのみに対して、音声認識処理し、認識結果情報（通常、文字コード）を得る。そして、出力部１１１は、取得した認識結果情報を出力する。
【００６３】
以上、本実施の形態によれば、音声と非音声を区別して、音声認識することができる。また、本実施の形態によれば、音声区間合成処理、音声フレーム群拡張処理、補正処理を行い、発話区間を検出したので、精度高く、発話区間を検出できる。
なお、本実施の形態によれば、音声区間合成処理、音声フレーム群拡張処理、補正処理を行うことは必須ではない。かかることは、他の実施の形態においても同様である。
【００６４】
さらに、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における音声認識装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータに、音声を受け付ける音声受付ステップと、前記音声受付ステップで受け付けた音声を分割し、１以上のフレームを取得するフレーム分割ステップと、前記フレーム分割ステップで得た１以上の各フレームについての、格納している第一ＧＭＭに対する尤度である第一尤度を算出し、また、前記フレーム分割ステップで得た１以上の各フレームについての、格納している第二ＧＭＭに対する尤度である第二尤度を算出し、当該第一尤度と当該第二尤度に基づいて、前記１以上の各フレームに対して、音声フレームか非音声フレームかの判断を行う音声非音声判断ステップと、前記音声非音声判断ステップで音声フレームであると判断を行った、連続する２以上のフレームを有するフレーム群が、所定数以上であるか否かを判断する音声フレーム継続長判断ステップと、前記音声フレーム継続長判断ステップで所定数以上の音声フレームが連続していると判断した２以上の音声フレームを有するフレーム群のみを音声フレーム群であるとして、音声認識処理を行う音声認識ステップと、前記音声認識ステップで音声認識した結果である認識結果情報を出力する出力ステップを実行させるためのプログラム、である。
【００６５】
また、上記プログラムにおける音声非音声判断ステップは、前記フレーム分割ステップで得た１以上の各フレームについての、第一ＧＭＭに対する尤度である第一尤度を算出する第一尤度算出ステップと、前記フレーム分割ステップで得た１以上の各フレームについての、第二ＧＭＭに対する尤度である第二尤度を算出する第二尤度算出ステップと、前記第一尤度と前記第二尤度を平滑化し、新たな第一尤度と新たな第二尤度を得る平滑化ステップと、前記平滑化ステップで得た新たな第一尤度と新たな第二尤度の大きさを比較し、当該新たな第一尤度が当該新たな第二尤度より大きい、または当該新たな第一尤度が当該新たな第二尤度以上である場合に、当該フレームを音声フレームとし、その他の場合には当該フレームを非音声フレームとするラベリングステップを具備することは好適である。
【００６６】
また、上記プログラムは、コンピュータに、前記音声非音声判断ステップで非音声フレームであると判断した１以上のフレームであり、連続する１以上のフレームであるフレーム群が、所定数以下であるショートポーズであるか否かを判断するショートポーズ判断ステップと、前記ショートポーズ判断ステップで、ショートポーズであると判断した１以上のフレーム群と、当該ショートポーズの前後の音声フレーム群とを一の音声フレーム群とする音声区間合成ステップとをさらに実行させることは好適である。
【００６７】
また、上記プログラムは、コンピュータに、前記音声フレーム群に対して、当該音声フレーム群の先頭フレームより前の１以上の非音声フレームと判断されたフレームも含めて音声フレーム群を構成する音声フレーム群拡張ステップをさらに実行させ、音声認識ステップで、前記音声フレーム群拡張部が構成した音声フレーム群に対して音声認識処理を行うことは好適である。
【００６８】
また、上記プログラムは、コンピュータに、前記音声認識ステップで音声認識対象とする音声フレーム群に対して、音声認識処理の前に、当該音声フレーム群を構成する全フレームの第一尤度の合計を算出し、かつ当該音声フレーム群を構成する全フレームの第二尤度の合計を算出し、当該第一尤度の合計と当該第二尤度の合計が所定の関係を満たすか否かを判断する補正ステップをさらに実行させ、前記音声認識ステップで、前記補正ステップで所定の関係を満たすと判断した場合に、当該判断対象の音声フレーム群のみに対して音声認識処理を行うことは好適である。
（実施の形態２）
図１１は、本実施の形態における音声認識装置のブロック図である。
【００６９】
音声認識装置は、ＧＭＭ格納部１０１、音声受付部１０２、フレーム分割部１０３、音声非音声判断部１０４、音声フレーム継続長判断部１０５、ショートポーズ判断部１０６、音声区間合成部１０７、音声フレーム群拡張部１０８、補正部１０９、音声認識部１１０、出力部１１１、第一ＧＭＭ生成部１１０１、ＧＭＭ更新部１１０２を具備する。第一ＧＭＭ生成部１１０１は、正常音ＧＭＭ格納手段１１０１１、雑音ＧＭＭ格納手段１１０１２、第一ＧＭＭ生成手段１１０１３を具備する。
【００７０】
第一ＧＭＭ生成部１１０１は、予め格納している正常音から構成されたＧＭＭと、予め格納している雑音から構成されたＧＭＭに基づいて、所定の２以上のＳＮ比を用いて合成して、第一ＧＭＭを生成する。第一ＧＭＭ生成部１１０１は、雑音環境適応手法により第一ＧＭＭを生成する。２以上のＳＮ比を用いて、２つのＧＭＭ（正常音から構成されたＧＭＭと、予め格納している雑音から構成されたＧＭＭ）から、新たなＧＭＭ（第一ＧＭＭ）を生成する技術は公知技術であるので、説明を省略する。また、雑音環境適応手法は、特許文献２、非特許文献１に記載された従来技術であるので、説明を省略する。第一ＧＭＭ生成部１１０１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第一ＧＭＭ生成部１１０１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００７１】
正常音ＧＭＭ格納手段１１０１１は、正常音から構成されたＧＭＭを格納している。なお、正常音または／および雑音からＧＭＭを構成する技術は公知技術である。正常音ＧＭＭ格納手段１１０１１は、ハードディスクやＲＯＭ等の不揮発性の記録媒体が好適であるが、ＲＡＭ等の揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００７２】
雑音ＧＭＭ格納手段１１０１２は、雑音から構成されたＧＭＭを格納している。雑音ＧＭＭ格納手段１１０１２は、ハードディスクやＲＯＭ等の不揮発性の記録媒体が好適であるが、ＲＡＭ等の揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００７３】
第一ＧＭＭ生成手段１１０１３は、正常音ＧＭＭ格納手段１１０１１のＧＭＭと、雑音ＧＭＭ格納手段１１０１２のＧＭＭから、ＧＭＭ格納部１０１の第一ＧＭＭを生成する。第一ＧＭＭ生成手段１１０１３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第一ＧＭＭ生成手段１１０１３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００７４】
ＧＭＭ更新部１１０２は、１以上の非音声フレームであると判断された非音声フレーム群に基づいて、第一ＧＭＭまたは／および第二ＧＭＭを、動的に構成する。例えば、補正部１０９が行う処理までに、非音声フレーム群であると判断されたフレーム群を用いて、ＧＭＭ格納部１０１の第一ＧＭＭまたは／および第二ＧＭＭを更新する。ＧＭＭ更新部１１０２は、通常、非音声フレーム群であると判断されたフレーム群を用いて、第一ＧＭＭまたは／および第二ＧＭＭのパラメータを修正する。具体的には、ＧＭＭ更新部１１０２は、例えば、ＭＡＰ（Ｍａｘｍｕｍ  ａ  ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ）推定法により行う。なお、ＭＡＰ推定法は、公知技術であるので説明を省略する。ＧＭＭ更新部１１０２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。ＧＭＭ更新部の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
次に、本音声認識装置の動作について図１２のフローチャートを用いて説明する。図１２のフローチャートにおいて、図２のフローチャートと同一のステップについて、その説明を省略する。
（ステップＳ１２０１）第一ＧＭＭ生成手段１１０１３は、正常音ＧＭＭ格納手段１１０１１から、正常音から構成されたＧＭＭを読み出す。
（ステップＳ１２０２）第一ＧＭＭ生成手段１１０１３は、雑音ＧＭＭ格納手段１１０１２から、雑音から構成されたＧＭＭを読み出す。
（ステップＳ１２０３）第一ＧＭＭ生成手段１１０１３は、ステップＳ１２０１で読み出したＧＭＭと、ステップＳ１２０２で読み出したＧＭＭから、第一ＧＭＭを生成する。
（ステップＳ１２０４）第一ＧＭＭ生成手段１１０１３は、ステップＳ１２０３で生成した第一ＧＭＭをＧＭＭ格納部１０１に格納する。
（ステップＳ１２０５）ＧＭＭ更新部１１０２は、ｉ番目のフレームであり非音声フレームを、図示しないバッファに追記する。ステップＳ２１７に行く。
【００７５】
（ステップＳ１２０６）ＧＭＭ更新部１１０２は、バッファ中の非音声フレーム群に基づいて、第一ＧＭＭまたは／および第二ＧＭＭを構成する。ＧＭＭ更新部１１０２は、通常、バッファ中の非音声フレーム群に基づいて、第一ＧＭＭまたは／および第二ＧＭＭのパラメータを変更する。
（ステップＳ１２０７）ＧＭＭ更新部１１０２は、バッファをクリアする。ステップＳ２０１に行く。
【００７６】
なお、図１２のフローチャートにおいて、ＧＭＭ更新部１１０２は、音声受付部１０２が一度に受け付けたうちの非音声フレーム群を用いて、一度に第一ＧＭＭまたは／および第二ＧＭＭを更新したが、一つの非音声フレームを取得する毎に、第一ＧＭＭまたは／および第二ＧＭＭを更新しても良い。
なお、図１２のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【００７７】
また、本実施の形態における音声認識装置の動作については、第一ＧＭＭを前処理で生成すること、および、ＧＭＭを動的に更新すること以外は、実施の形態１における音声認識装置の動作と同じであるので、本音声認識装置の動作についての詳細な説明を省略する。
【００７８】
以上、本実施の形態によれば、音声と非音声を区別して、音声認識することができる。また、本実施の形態によれば、現在、取得中の非音声フレームを用いて、動的に、第一ＧＭＭまたは／および第二ＧＭＭを更新できる。従って、現在の環境に強靭な音声認識が可能となる。さらに、本実施の形態によれば、音声区間合成処理、音声フレーム群拡張処理、補正処理を行い、発話区間を検出したので、精度高く、発話区間を検出できる。
【００７９】
なお、本実施の形態における音声認識装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータに、音声を受け付ける音声受付ステップと、前記音声受付ステップで受け付けた音声を分割し、１以上のフレームを取得するフレーム分割ステップと、前記フレーム分割ステップで得た１以上の各フレームについての、格納している第一ＧＭＭに対する尤度である第一尤度を算出し、また、前記フレーム分割ステップで得た１以上の各フレームについての、格納している第二ＧＭＭに対する尤度である第二尤度を算出し、当該第一尤度と当該第二尤度に基づいて、前記１以上の各フレームに対して、音声フレームか非音声フレームかの判断を行う音声非音声判断ステップと、前記音声非音声判断ステップで音声フレームであると判断を行った、連続する２以上のフレームを有するフレーム群が、所定数以上であるか否かを判断する音声フレーム継続長判断ステップと、前記音声フレーム継続長判断ステップで所定数以上の音声フレームが連続していると判断した２以上の音声フレームを有するフレーム群のみを音声フレーム群であるとして、音声認識処理を行う音声認識ステップと、前記音声認識ステップで音声認識した結果である認識結果情報を出力する出力ステップを実行させるためのプログラム、である。
【００８０】
また、上記プログラムは、コンピュータに、１以上の非音声フレームであると判断された非音声フレーム群に基づいて、前記第一ＧＭＭまたは／および前記第二ＧＭＭを構成するＧＭＭ更新ステップをさらに実行させることは好適である。
【００８１】
また、上記プログラムは、コンピュータに、予め格納している正常音から構成されたＧＭＭと、予め格納している雑音から構成されたＧＭＭに基づいて、所定の２以上のＳＮ比を用いて合成して、前記第一ＧＭＭを生成する第一ＧＭＭ生成ステップをさらに実行させることは好適である。
また、上記プログラムにおいて、前記第一ＧＭＭ生成ステップにおいて、雑音環境適応手法により第一ＧＭＭを生成することは好適である。
【００８２】
また、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
【００８３】
また、図１３は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の音声認識装置を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図１３は、このコンピュータシステム３００の概観図であり、図１４は、システム３００のブロック図である。
【００８４】
図１３において、コンピュータシステム３００は、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ）ドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブを含むコンピュータ３０１と、キーボード３０２と、マウス３０３と、モニタ３０４と、マイク３０５とを含む。
【００８５】
図１４において、コンピュータ３０１は、ＦＤドライブ３０１１、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に加えて、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３０１３と、ＣＰＵ３０１３、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２及びＦＤドライブ３０１１に接続されたバス３０１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）３０１５と、ＣＰＵ３０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）３０１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３０１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
【００８６】
コンピュータシステム３００に、上述した実施の形態の音声認識装置の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１、またはＦＤ３１０２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２またはＦＤドライブ３０１１に挿入され、さらにハードディスク３０１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３０１に送信され、ハードディスク３０１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３０１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１、ＦＤ３１０２またはネットワークから直接、ロードされても良い。
【００８７】
プログラムは、コンピュータ３０１に、上述した実施の形態の音声認識装置の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
さらに、本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【００８８】
以上のように、本発明にかかる音声認識装置は、音声と非音声を区別して、音声認識することができる、という効果を有し、音声認識装置等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】実施の形態１における音声認識装置のブロック図
【図２】同音声認識装置の動作について説明するフローチャート
【図３】同音声フレーム継続長チェック処理の動作について説明するフローチャート
【図４】同音声区間合成処理の動作について説明するフローチャート
【図５】同音声フレーム群拡張処理の動作について説明するフローチャート
【図６】同音声認識装置の動作について説明するフローチャート
【図７】同平滑化手段が得た新たな第一尤度と新たな第二尤度を示す図
【図８】同ラベリング手段がラベルを付したデータ例を示す図
【図９】同ショートポーズ検出について説明する図
【図１０】同音声フレーム群拡張について説明する図
【図１１】実施の形態２における音声認識装置のブロック図
【図１２】同本音声認識装置の動作について説明するフローチャート
【図１３】同音声認識装置を実現するコンピュータの外観を示す図
【図１４】同音声認識装置を実現するシステムのブロック図
【符号の説明】
【００９０】
１０１  ＧＭＭ格納部
１０２  音声受付部
１０３  フレーム分割部
１０４  音声非音声判断部
１０５  音声フレーム継続長判断部
１０６  ショートポーズ判断部
１０７  音声区間合成部
１０８  音声フレーム群拡張部
１０９  補正部
１１０  音声認識部
１１１  出力部
１０４１  第一尤度算出手段
１０４２  第二尤度算出手段
１０４３  平滑化手段
１０４４  ラベリング手段
１１０１  第一ＧＭＭ生成部
１１０２  ＧＭＭ更新部
１１０１１  正常音ＧＭＭ格納手段
１１０１２  雑音ＧＭＭ格納手段
１１０１３  第一ＧＭＭ生成手段
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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