(57)【要約】【課題】音声認識の性能を劣化させずに、音声認識装置の計算量を削減する。【解決手段】混合ガウス分布として定義された複数のＨＭＭ状態から構成される音響モデルと、前記音響モデルとＨＭＭ状態ごとに対応付けされている簡易音響モデルと、を有し、前記簡易音響モデルのＨＭＭ状態に定義されているガウス分布の中から、入力音声の特徴ベクトルとの距離が最も小さいガウス分布を特定する手順と、前記音響モデルのＨＭＭ状態に定義されているガウス分布の中から、前記特定されたガウス分布との分布間距離が小さいものから順番に一つ以上のガウス分布を選択する手順と、前記選択したガウス分布を用いて、ＨＭＭ状態の音響スコアを計算する手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。【選択図】図４
2007078943.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
混合ガウス分布として定義された複数のＨＭＭ状態から構成される音響モデルと、前記音響モデルとＨＭＭ状態ごとに対応付けされている簡易音響モデルと、を有し、
前記簡易音響モデルのＨＭＭ状態に定義されているガウス分布の中から、入力音声の特徴ベクトルとの距離が最も小さいガウス分布を特定する手順と、
前記音響モデルのＨＭＭ状態に定義されているガウス分布の中から、前記特定されたガウス分布との分布間距離が小さいものから順番に一つ以上のガウス分布を選択する手順と、
前記選択したガウス分布を用いて、ＨＭＭ状態の音響スコアを計算する手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする音響スコア計算プログラム。
【請求項２】
さらに、前記簡易音響モデルを用いて、ＨＭＭ状態ごとの簡易音響スコアを計算する手順をコンピュータに実行させ、
入力音声の特徴ベクトルとの距離が最も小さいガウス分布を特定する手順では、前記簡易音響スコアを計算する手順で求められるガウス計算値が最大となるガウス分布を、前記入力音声の特徴ベクトルとの距離が最も小さいガウス分布として特定することを特徴とする請求項１に記載の音響スコア計算プログラム。
【請求項３】
さらに、前記簡易音響モデルを用いて、ＨＭＭ状態ごとの簡易音響スコアを計算する手順と、
前記音響モデルを構成するＨＭＭ状態の中から、前記計算した簡易音響スコアが大きいものから順番に一つ以上のＨＭＭ状態を選択する手順と、をコンピュータに実行させ、
前記音響スコアを計算する手順では、前記選択したＨＭＭ状態のみの音響スコアを計算することを特徴とする請求項１に記載の音響スコア計算プログラム。
【請求項４】
前記簡易モデルは、音素環境独立のモノフォンモデルであることを特徴とする請求項１に記載の音響スコア計算プログラム。
【請求項５】
前記ガウス分布を選択する手順では、前記音響モデルのＨＭＭ状態に定義されているガウス分布と前記簡易音響モデルのＨＭＭ状態に定義されているガウス分布との分布間距離を管理するガウス分布間距離管理情報を参照して、ガウス分布を選択することを特徴とする請求項１に記載の音響スコア計算プログラム。
【請求項６】
前記ガウス分布を選択する手順では、前記簡易音響モデルのＨＭＭ状態に定義されているガウス分布との分布間距離が小さいものから順番に整列したガウス分布のインデックスを管理する前記ガウス分布選択情報に基づいて、ガウス分布を選択することを特徴とする請求項１に記載の音響スコアプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置に実行される音響スコア計算プログラムに関し、特に、音響スコアの計算量を削減する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、携帯電話又はカーナビゲーションなどの情報機器において、音声認識技術を用いたインタフェースが普及しつつある。音声認識技術の普及は、音声認識の性能の向上を背景とする。なお、音声認識の性能は、音響モデルの高精度化によって、向上している。
【０００３】
音声認識装置は、一般的に、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）を音響モデルとして用いる。なお、一般的な音声認識装置については、様々な文献に開示されている（例えば、非特許文献３参照。）。
【０００４】
音声認識装置は、入力音声の特徴ベクトルが与えられると、ＨＭＭ状態における音響スコアを計算する。このとき、音声認識装置は、当該ＨＭＭ状態で定義されているすべてのガウス分布を計算する必要がある。したがって、音声認識装置は、音響モデルから音響スコアを算出する際に、ＨＭＭ状態の数又は混合数が多くなると、多量な計算をする必要がある。
【０００５】
そこで、この問題を解決する技術として、ガウス分布予備選択法が開示されている（例えば、特許文献１参照。）。ガウス分布予備選択法が適用された音声認識装置は、音響モデルに定義されているガウス分布をクラスタに分けておく。次に、当該音声認識装置は、入力音声の特徴ベクトルの近傍のクラスタを予備選択する。そして、予備選択したクラスタに属するガウス分布のみを計算して、音響スコアを算出する。
【０００６】
このため、当該音声認識装置は、クラスタの予備選択を誤ると、音声認識の性能が劣化するという問題がある。
【０００７】
ガウス分布予備選択法のこのような問題を解決する技術として、混合ガウス分布選択法が開示されている（例えば、非特許文献２。）。混合ガウス分布選択法が適用された音声認識装置は、モノフォンＨＭＭを用いて、簡易音響スコアを算出する。次に、算出した簡易音響スコアに基づいて、モノフォンＨＭＭのＨＭＭ状態を選択する。次に、選択したＨＭＭ状態に対応するトライフォンＨＭＭのＨＭＭ状態に対してのみ、精密な音響スコアを算出する。なお、モノフォンＨＭＭは、音素環境独立型の音響モデルであり、トライフォンＨＭＭは、音素環境依存型の音響モデルである。
【非特許文献１】Bocchieri, E.: Vector Quantization for Efficient Computation of Continuous Density Likelihoods, Proc. ICASSP, pp.692-695, 1993.
【非特許文献２】李晃伸、河原達也、鹿野清宏、音素環境独立ＨＭＭを用いた混合ガウス分布選択による音響尤度計算量の削減、情報処理学会論文誌、ｐｐ．２２１４−２２２１、２００２．
【非特許文献３】鹿野、伊藤、河原、武田、山本、音声認識システム、オーム社、２００１．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
混合ガウス分布選択法が適用された音声認識装置は、選択したＨＭＭ状態に定義されているすべてのガウス分布に対して計算を行う必要がある。しかしながら、ＨＭＭ状態は、音響スコアに殆ど影響を与えないガウス分布を含む。当該音声認識装置は、このようなガウス分布に対してもガウス分布計算を行って、音響スコアを求める。そのため、当該音声認識装置の計算量が大きくなってしまう。
【０００９】
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたものであり、音声認識の性能を劣化させずに、音声認識装置の計算量を削減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の代表的な一実施形態によれば、混合ガウス分布として定義された複数のＨＭＭ状態から構成される音響モデルと、前記音響モデルとＨＭＭ状態ごとに対応付けされている簡易音響モデルと、を有し、前記簡易音響モデルのＨＭＭ状態に定義されているガウス分布の中から、入力音声の特徴ベクトルとの距離が最も小さいガウス分布を特定する手順と、前記音響モデルのＨＭＭ状態に定義されているガウス分布の中から、前記特定されたガウス分布との分布間距離が小さいものから順番に一つ以上のガウス分布を選択する手順と、前記選択したガウス分布を用いて、ＨＭＭ状態の音響スコアを計算する手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の一実施形態によれば、音声認識の性能を劣化させずに、音声認識装置の計算量を削減できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
【００１３】
（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態の音声認識装置３００のブロック図である。
【００１４】
音声認識装置３００は、ＣＰＵ３０１、音声入力部３０２、出力部３０３及びメモリ３０４を備える。
【００１５】
ＣＰＵ３０１は、メモリ３０４に記憶されているプログラムを実行することによって、各種処理を行う。
【００１６】
音声入力部３０２は、外部から音声を入力される。音声入力部３０２は、例えば、マイクである。
【００１７】
出力部３０３は、各種情報を出力する。具体的には、出力部３０３は、音声入力部３０２に入力された音声の認識結果を出力する。出力部３０３は、例えば、ディスプレイであってもよいし、外部の装置と接続するインタフェースであってもよい。
【００１８】
メモリ３０４は、各種プログラム及び各種情報を記憶する。具体的には、メモリ３０４は、音声認識プログラム３０４１を記憶する。
【００１９】
音声認識プログラム３０４１は、音響スコア計算モジュール３０４２、分析モジュール３０４３、言語スコア計算モジュール３０４４、トータルスコア計算モジュール３０４５及び探索モジュール３０４６を含む。
【００２０】
分析モジュール３０４３は、音声入力部３０２に入力された音声（入力音声）に対して音声分析処理を行う。これによって、分析モジュール３０４３は、入力音声を、ＭＦＣＣ（メルケプストラム係数）などの多次元の特徴ベクトルに変換する。そして、分析モジュール３０４３は、変換した特徴ベクトルを、音響スコア計算モジュール３０４２に送る。
【００２１】
音響スコア計算モジュール３０４２は、分析モジュール３０４３から受け取った特徴ベクトルに対する音響スコアを算出する。具体的には、音響スコア計算モジュール３０４２は、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）等の音響モデルを用いて、音響スコアを算出する。
【００２２】
なお、ＨＭＭについては、図２で詳細を説明する。また、音響スコア計算モジュール３０４２については、図４で詳細を説明する。
【００２３】
言語スコア計算モジュール３０４４は、単語連鎖の言語尤度（言語スコア）を算出する。トータルスコア計算モジュール３０４５は、音響スコア計算モジュール３０４２が算出した音響スコア及び言語スコア計算モジュール３０４４が算出した言語スコアに基づいて、トータルスコアを算出する。
【００２４】
探索モジュール３０４６は、トータルスコア計算モジュール３０４５が算出したトータルスコアに基づいて、入力音声に対応する単語又は文を特定する。
【００２５】
以上のように、音声認識プログラム３０４１は、入力音声を認識する。
【００２６】
なお、分析モジュール３０４３、言語スコア計算モジュール３０４４、トータルスコア計算モジュール３０４５及び探索モジュール３０４６は、一般的な音声認識装置の処理と同様である。一般的な音声認識装置の処理は、例えば、非特許文献３に記載されている。
【００２７】
図２は、第１の実施の形態のＨＭＭの説明図である。
【００２８】
ＨＭＭは、音響モデルとして一般的に用いられている。
【００２９】
ＨＭＭは、マルコフモデルに従って遷移する内部状態及び各内部状態における観測記号の出現確率分布から構成される確率モデルである。
【００３０】
ＨＭＭが音声認識に用いられる場合、分析モジュール３０４３によって抽出された特徴ベクトルが観測記号として定義される。
【００３１】
ＨＭＭは、ＨＭＭ状態１０１及びＨＭＭ状態間の遷移１０２、１０３を含む。
【００３２】
ＨＭＭ状態１０１は、マルコフモデルに従って遷移する内部状態である。ＨＭＭ状態１０１には、それぞれ出力確率分布（又は出現確率分布）が定義される。出力確率分布は、混合ガウス分布としてモデル化される。なお、混合ガウス分布は、複数のガウス分布１０４の重み付き和として定義される。また、一つのＨＭＭ状態１０１で定義されるガウス分布１０４の数は、混合数と呼ばれる。
【００３３】
また、ＨＭＭ状態間の遷移１０２及び１０３には、それぞれ遷移確率が定義されている。
【００３４】
図３は、第１の実施の形態のＨＭＭ状態１０１の説明図である。
【００３５】
本説明図のＨＭＭ状態１０１において、特徴ベクトルの出力確率分布は、混合数が「Ｍ」の混合ガウス分布としてモデル化されている。つまり、ＨＭＭ状態１０１には、Ｍ個のガウス分布が定義される。
【００３６】
図４は、第１の実施の形態の音響スコア計算モジュール３０４２の処理の説明図である。
【００３７】
音響スコア計算モジュール３０４２は、音響モデル４０１及び簡易音響モデル４０２を用いて、音響スコアを算出する。なお、音響モデル４０１及び簡易音響モデル４０２は、音声認識装置３００のメモリ３０４に記憶されていてもよいし、音響スコア計算モジュール３０４２が有していてもよい。
【００３８】
本実施の形態では、音響モデル４０１は、図６で後述するトライフォンＨＭＭによって実現される。また、簡易音響モデル４０２は、図５で後述するモノフォンＨＭＭによって実現される。なお、モノフォンＨＭＭは、音素環境独立型の音響モデルであり、トライフォンＨＭＭは、音素環境依存型の音響モデルである。
【００３９】
図５は、第１の実施の形態のモノフォンＨＭＭの説明図である。
【００４０】
本説明図のモノフォンＨＭＭ５０１、５０２、５０３は、三つのＨＭＭ状態としてモデル化されている。
【００４１】
モノフォンＨＭＭ５０１は、音素／ａ／に関する音響モデルである。また、モノフォンＨＭＭ５０２は、音素／ｉ／に関する音響モデルである。また、モノフォンＨＭＭ５０３は、音素／ｋ／に関するモデルである。
【００４２】
このように、モノフォンＨＭＭ５０１等は、それぞれの音素ごとに対応する。つまり、モノフォンＨＭＭ５０１等は、音素の種類数と同数存在する。
【００４３】
図６は、第１の実施の形態のトライフォンＨＭＭの説明図である。
【００４４】
本説明図のトライフォンＨＭＭ７０１、７０２、７０３は、三つのＨＭＭ状態としてモデル化されている。トライフォンＨＭＭ７０１等は、モノフォンＨＭＭ（図５）と異なり、音素環境を考慮した音響モデル（音素環境依存モデル）である。
【００４５】
例えば、トライフォンＨＭＭ７０１及び７０２は、どちらも音素／ａ／（中心音素／ａ／）に関する音響モデルである。しかし、トライフォンＨＭＭ７０１とトライフォンＨＭＭ７０２とは、中心音素／ａ／の前後の音素（音素環境）が異なる。トライフォンＨＭＭ７０１等は、音素環境を考慮するので、精密な音響モデルとなる。
【００４６】
具体的には、トライフォンＨＭＭ７０１は、中心音素／ａ／の前に音素／ｉ／が存在し、且つ、音素／ａ／の後に音素／ｉ／が存在する場合の音響モデルである。一方、トライフォンＨＭＭ７０２は、音素／ａ／の前に音素／ｉ／が存在し、且つ、音素／ａ／の後に音素／ｕ／が存在する場合の音響モデルである。つまり、トライフォンＨＭＭ７０１等は、一つの中心音素に対して複数存在する。
【００４７】
また、トライフォンＨＭＭ７０３は、中心音素／ｋ／に関する音響モデルである。更に、トライフォンＨＭＭ７０３は、中心音素／ｋ／の前に音素／ａ／が存在し、且つ、音素／ａ／の後に音素／ｅ／が存在する場合の音響モデルである。
【００４８】
ここで、図４に戻る。
【００４９】
音響スコア計算モジュール３０４２は、入力音声の特徴ベクトル４０３を分析モジュール３０４３から受け取る。
【００５０】
すると、音響スコア計算モジュール３０４２は、簡易音響スコア計算処理４０４を行う。つまり、音響スコア計算モジュール３０４２は、簡易音響モデル４０２を用いて、受け取った特徴ベクトルに対する簡易音響スコアを算出する。
【００５１】
具体的には、音響スコア計算モジュール３０４２は、特徴ベクトルの出力確率を求める。なお、音響モデルを構成するそれぞれのＨＭＭ状態における特徴ベクトルの出力確率は、複数のガウス分布の重み付け和として定義される。よって、音響スコア計算モジュール３０４２は、以下の数式１を用いて、ＨＭＭ状態Ｓiにおける特徴ベクトルＯの出力確率ｂ（Ｏ｜Ｓi）を求める。
【００５２】
【数１】
2007078943.tif 000003
【００５３】
ここで、Ｍは混合ガウス分布の混合数である。また、ｍ番目のガウス分布がＧimである。また、重みｗimは、ガウス分布Ｇimに対する重みであり、以下の数式２を満たす。
【００５４】
【数２】
2007078943.tif 000004
【００５５】
また、ガウス計算値Ｐ（Ｏ｜Ｇim）は、以下の数式３を満たす。なお、数式３は、ガウス分布計算と呼ばれる。
【００５６】
【数３】
2007078943.tif 000005
【００５７】
ここで、Ｄは、特徴ベクトルＯの次元数である。また、ｏdは、特徴ベクトルＯのｄ次元目の成分である。また、μimdは、ガウス分布Ｇimの平均ベクトルのｄ次元目の値である。また、σimdは、ガウス分布Ｇimの対角共分散行列のｄ番目の対角成分である。
【００５８】
数式１から明らかなように、音響スコア計算モジュール３０４２は、一つのＨＭＭ状態における出力確率を計算するために、Ｍ個のガウス計算値Ｐ（Ｏ｜Ｇim）を求める必要がある。
【００５９】
つまり、簡易音響モデル４０２のＨＭＭ状態の数がＫ個であれば、音響スコア計算モジュール３０４２は、Ｋ×Ｍ個のガウス計算値Ｐ（Ｏ｜Ｇim）を求める必要がある。そして、音響スコア計算モジュール３０４２は、当該ガウス計算値Ｐ（Ｏ｜Ｇim）の重み付け和を計算することによって、Ｋ個の出力確率ｂ（Ｏ｜Ｓi）を求める。
【００６０】
そして、音響スコア計算モジュール３０４２は、求めた出力確率及びメモリ３０４に記憶されている遷移確率に基づいて、簡易音響スコア４１４を算出する。
【００６１】
次に、音響スコア計算モジュール３０４２は、以下の数式４を用いて、ガウス計算値最大ガウス特定処理４０５を行う。
【００６２】
【数４】
2007078943.tif 000006
【００６３】
なお、音響スコア計算モジュール３０４２は、簡易スコア計算処理４０４において、一つのＨＭＭ状態あたりＭ個のガウス計算値Ｐ（Ｏ｜Ｇim）（ｍ＝１，・・・，Ｍ）を求める。次に、Ｍ個のガウス計算値Ｐ（Ｏ｜Ｇim）の中から、最大値を特定する。そして、特定した最大値に対応するｉｍmaxを求める。
【００６４】
このようにして、音響スコア計算モジュール３０４２は、一つのＨＭＭ状態あたり一つのガウス分布を特定する。よって、音響スコア計算モジュール３０４２は、ＨＭＭ状態の数であるＫ個のガウス分布を特定する。
【００６５】
なお、ガウス計算値Ｐ（Ｏ｜Ｇim）が最大となるガウス分布は、入力音声の特徴ベクトルに最も距離が近いガウス分布である。つまり、音響スコア計算モジュール３０４２は、ガウス計算値最大ガウス特定処理４０５によって、入力音声の特徴ベクトルに最も距離が近いガウス分布Ｇimを特定する。
【００６６】
次に、音響スコア計算モジュール３０４２は、ＨＭＭ状態予備選択処理４０６を行う。具体的には、音響スコア計算モジュール３０４２は、簡易スコア計算処理４０４で算出した簡易音響スコアに基づいて、簡易音響モデル４０２で定義されたＨＭＭ状態の中から、精密な音響スコアの計算を必要とするＨＭＭ状態を選択する。例えば、音響スコア計算モジュール３０４２は、算出した簡易音響スコアの高い順に、ｋ個のＨＭＭ状態を選択する。
【００６７】
そして、音響スコア計算モジュール３０４２は、選択しなかったＨＭＭ状態の音響スコアとして、簡易音響スコア４１４を用いる。
【００６８】
ただし、音響スコア計算モジュール３０４２は、ＨＭＭ状態予備選択処理４０６を省略してもよい。この場合、音響スコア計算モジュール３０４２は、すべてのＨＭＭ状態に対して精密な音響スコアを計算する。
【００６９】
次に、音響スコア計算モジュール３０４２は、音響スコア計算処理４０９を行う。つまり、音響スコア計算モジュール３０４２は、音響モデル４０１を用いて、特徴ベクトルに対する音響スコアを算出する。
【００７０】
まず、音響スコア計算モジュール３０４２は、ＨＭＭ状態選択処理４１０を行う。具体的には、ＨＭＭ状態予備選択処理４０６で選択したモノフォンＨＭＭのＨＭＭ状態に対応するトライフォンＨＭＭのＨＭＭ状態を選択する。
【００７１】
ここで、モノフォンＨＭＭのＨＭＭ状態とトライフォンＨＭＭのＨＭＭ状態との対応を説明する。
【００７２】
図７は、第１の実施の形態のモノフォンＨＭＭのＨＭＭ状態とトライフォンＨＭＭのＨＭＭ状態との対応の説明図である。
【００７３】
トライフォンＨＭＭ８０１は、音素ａ／ｋ／ｅに関する音響モデルである。また、トライフォンＨＭＭ８０２は、音素ｉ／ｋ／ｕに関する音響モデルである。また、モノフォンＨＭＭ８０３は、音素／ｋ／に関する音響モデルである。
【００７４】
トライフォンＨＭＭ８０１及び８０２は、中心音素の前後の音素（音素環境）を考慮した精緻なモデルである。よって、音素／ｋ／に関するモノフォンＨＭＭ８０３は、中心音素／ｋ／に関するトライフォンＨＭＭ８０１及び８０２に対応する簡易モデルである。
【００７５】
また、本実施の形態では、トライフォンＨＭＭ８０１、８０２及びモノフォンＨＭＭ８０３は、三つのＨＭＭ状態でモデル化されている。この場合、ＨＭＭ８０１、８０２及び８０３では、同じ位置のＨＭＭ状態同士が対応する。
【００７６】
例えば、トライフォンＨＭＭ８０１のＨＭＭ状態８０４、トライフォンＨＭＭ８０２のＨＭＭ状態８０５及びモノフォンＨＭＭ８０３のＨＭＭ状態８０６は、すべて二番目に位置するので、それぞれ対応する。
【００７７】
以上のように、モノフォンＨＭＭの一つのＨＭＭ状態は、トライフォンＨＭＭの複数のＨＭＭ状態と対応する。
【００７８】
ここで、音響スコア計算モジュール３０４２のＨＭＭ状態選択処理４１０（図４）の一例を説明する。
【００７９】
音響スコア計算モジュール３０４２は、ＨＭＭ状態予備選択処理４０６でモノフォンＨＭＭ８０３のＨＭＭ状態８０６を予備選択した場合、トライフォンＨＭＭ８０１のＨＭＭ状態８０４及びトライフォンＨＭＭ８０２のＨＭＭ状態８０５を選択する。
【００８０】
逆に、音響スコア計算モジュール３０４２は、ＨＭＭ状態予備選択処理４０６でモノフォンＨＭＭ８０３のＨＭＭ状態８０６を予備選択しなかった場合には、トライフォンＨＭＭ８０１のＨＭＭ状態８０４及びトライフォンＨＭＭ８０２のＨＭＭ状態８０５を選択しない。
【００８１】
ここで、図４に戻る。
【００８２】
音響スコア計算モジュール３０４２は、ＨＭＭ状態選択処理４１０が終わると、ガウス分布選択処理４１１を行う。
【００８３】
なお、音響スコア計算モジュール３０４２のガウス分布選択処理４１１を説明するために、音響モデル４０１を用いた音響スコアの算出処理について説明する。
【００８４】
音響スコア計算モジュール３０４２は、音響モデル４０１を用いた音響スコアを算出するために、出力確率を求める。
【００８５】
具体的には、音響スコア算出モジュール３０４２は、以下の数式５を用いて、音響モデル４０１のＨＭＭ状態Ｓtjにおける出力確率ｂt（Ｏ｜Ｓtj）を求める。
【００８６】
【数５】
2007078943.tif 000007
【００８７】
ここで、混合ガウス分布の混合数あｈＴ×Ｍ（ＴＭ）である。また、ｍ番目のガウス分布がＧtjmである。また、ガウス分布Ｇtjmに関するガウス計算値Ｐ（Ｏ｜Ｇtjm）は、以下の数式６を満たす。
【００８８】
【数６】
2007078943.tif 000008
【００８９】
ここで、Ｄは、入力音声の特徴ベクトルＯの次元数である。また、ｏdは、特徴ベクトルＯのｄ次元目の成分である。また、μtjmdは、ガウス分布Ｇtjmの平均ベクトルのｄ次元目の値である。また、σtjmdは、ガウス分布Ｇtjmの対角共分散行列のｄ番目の対角成分である。
【００９０】
数式６から明らかなように、入力音声の特徴ベクトルＯとガウス分布Ｇtjmの平均ベクトルとの距離が近いほど、ガウス計算値Ｐ（Ｏ｜Ｇtjm）は、大きな値をとる。逆に、入力音声の特徴ベクトルＯとガウス分布Ｇtjmの平均ベクトルとの距離が遠いほど、ガウス計算値Ｐ（Ｏ｜Ｇtjm）は、指数関数的に小さくなる。
【００９１】
数式５から明らかなように、出力確率ｂt（Ｏ｜Ｓtj）は、ガウス計算値Ｐ（Ｏ｜Ｇtjm）の重みつき和である。よって、入力音声の特徴ベクトルＯからの距離が遠いガウス分布Ｇtjmに関するガウス計算値Ｐ（Ｏ｜Ｇtjm）は、出力確率ｂt（Ｏ｜Ｓtj）に殆ど影響を与えない。
【００９２】
そこで、音響スコア計算モジュール３０４２は、ＨＭＭ状態選択処理４１０において、入力音声の特徴ベクトルからの距離が近いガウス分布のみを選択する。そして、音響スコア計算モジュール３０４２は、特徴ベクトルＯから距離の遠いガウス分布を除外して、出力確率ｂt（Ｏ｜Ｓtj）を求める。これによって、音響スコア計算モジュール３０４２は、出力確率ｂt（Ｏ｜Ｓtj）を求める際の計算量を削減できる。
【００９３】
ここで、音響スコア計算モジュール３０４２のガウス分布選択処理４１１の一例を説明する。
【００９４】
図８Ａは、第１の実施の形態のトライフォンＨＭＭのＨＭＭ状態Ｓtj９０１の説明図である。図８Ｂは、第１の実施の形態のモノフォンＨＭＭのＨＭＭ状態Ｓi９０２の説明図である。
【００９５】
トライフォンＨＭＭのＨＭＭ状態Ｓtj９０１は、音響スコア計算モジュール３０４２がＨＭＭ状態選択処理４１０によって選択されたものとする。当該ＨＭＭ状態Ｓtj９０１の出力確率分布は、混合数がＴＭの混合ガウス分布で定義されている。そのため、ＨＭＭ状態Ｓtj９０１には、ＴＭ個のガウス分布が存在する。
【００９６】
モノフォンＨＭＭのＨＭＭ状態Ｓi９０２は、トライフォンＨＭＭのＨＭＭ状態Ｓi９０１に対応する。また、当該ＨＭＭ状態Ｓi９０２には、Ｍ個のガウス分布が存在する。
【００９７】
なお、音響スコア計算モジュール３０４２は、ガウス計算値最大ガウス特定処理４０５によって、モノフォンＨＭＭのＨＭＭ状態Ｓi９０２に定義されているガウス分布Ｇimの中から、入力音声の特徴ベクトルＯに距離が最も近いガウス分布Ｇimmax９０３を特定している。
【００９８】
このとき、入力音声の特徴ベクトルＯとの距離が近いガウス分布は、ガウス分布Ｇimmax９０３との距離も近いはずである。そこで、音響スコア計算モジュール３０４２は、入力音声の特徴ベクトルＯとの距離が近いガウス分布を選択する代わりに、ガウス分布Ｇimmax９０３との距離が近いガウス分布を選択する。なお、音響スコア計算モジュール３０４２は、トライフォンＨＭＭ９０１の中に定義されているガウス分布の中から、ガウス分布Ｇimmax９０３との距離が近いガウス分布を選択する。
【００９９】
例えば、ガウス分布間の距離には、カルバック距離又はバタチャリア距離が用いられる。なお、バタチャリア距離Ｄは、数式７によって定義される。
【０１００】
【数７】
2007078943.tif 000009
【０１０１】
具体的には、音響スコア計算モジュール３０４２は、ＨＭＭ状態Ｓtj９０１に定義されているガウス分布とガウス分布Ｇimmax９０３との距離を求める。そして、当該距離の小さいガウス分布を、ＨＭＭ状態Ｓtj９０１に定義されているガウス分布の中から選択する。
【０１０２】
なお、音響スコア計算モジュール３０４２は、ＨＭＭ状態Ｓtj９０１に定義されているＴＭ個のガウス分布の中から、少なくとも一つのガウス分布を選択する。つまり、音響スコア計算モジュール３０４２は、ガウス分布Ｇimmax９０３との距離が最も近いガウス分布を選択する。
【０１０３】
また、音響スコア計算モジュール３０４２は、複数のガウス分布を選択する場合、ＨＭＭ状態Ｓtj９０１に定義されているＴＭ個のガウス分布の中から、ガウス分布Ｇimmax９０３との距離が閾値以下であるガウス分布をすべて選択する。他にも、音響スコア計算モジュール３０４２は、ガウス分布Ｇimmax９０３との距離が小さいガウス分布から順に、所定の個数のガウス分布を選択してもよい。
【０１０４】
ここで図４に戻る。
【０１０５】
次に、音響スコア計算モジュール３０４２は、混合ガウス分布計算処理４１２を行う。具体的には、音響スコア計算モジュール３０４２は、数式５を用いて、音響モデル４０１のＨＭＭ状態Ｓtjにおける出力確率ｂt（Ｏ｜Ｓtj）を求める。ただし、ガウス分布Ｇtjmに関するガウス計算値Ｐ（Ｏ｜Ｇtjm）は、以下の数式８を満たす。
【０１０６】
【数８】
2007078943.tif 000010
【０１０７】
なお、Ｓｅｌｅｃｔ（Ｓtj）は、ガウス分布選択処理４１１で選択されたガウス分布の集合である。
【０１０８】
次に、音響スコア計算モジュール３０４２は、求めた出力確率及びメモリ３０４に記憶されている遷移確率に基づいて、音響スコア４１３を算出する。
【０１０９】
以上のように、本実施の形態の音声認識装置３００は、ガウス分布選択処理４１１で選択したガウス分布に対してのみガウス計算値を求めればよいので、計算量を削減できる。一方、従来の混合ガウス分布選択法が適用された音声認識装置は、ＨＭＭ状態に定義されているすべてのガウス分布に対してガウス計算値を求めなければならない。
【０１１０】
例えば、ＨＭＭ状態の混合数が６４であり、ガウス分布選択処理４１１で選択されたガウス分布の数が１６であるとする。この場合、本実施の形態の音声認識装置３００が求めるガウス計算値の個数を１／４に削減できる。
【０１１１】
また、ガウス分布選択処理４１１で選択されなかったガウス分布は、入力音声の特徴ベクトルからの距離が遠いので、音響スコアに殆ど影響を与えない。よって、本実施の形態の音声認識装置３００の認識性能は、殆ど劣化しない。
【０１１２】
つまり、本実施の形態の音声認識装置３００は、音声認識性能を劣化させることなく、音響スコア計算処理における計算量を削減できる。
【０１１３】
（第２の実施の形態）
本発明の第２の実施の形態の音声認識装置は、ガウス分布間の距離を予めテーブルとして備える。
【０１１４】
図９は、第２の実施の形態の音声認識装置３００のブロック図である。
【０１１５】
第２の実施の形態の音声認識装置３００は、ガウス分布間距離管理テーブル３０４７をメモリ３０４に記憶する。第２の実施の形態の音声認識装置３００のそれ以外の構成は、第１の実施の形態の音声認識装置（図１）と同一である。同一の構成には同一の番号を付すことによって、説明を省略する。
【０１１６】
ガウス分布間距離管理テーブル３０４７は、図１０で後述するが、モノフォンＨＭＭに定義されているガウス分布とトライフォンＨＭＭに定義されているガウス分布との距離を管理する。
【０１１７】
図１０は、第２の実施の形態のガウス分布間距離管理テーブル３０４７の構成図である。
【０１１８】
本説明図のガウス分布間距離管理テーブル３０４７は、モノフォンＨＭＭのＨＭＭ状態Ｓiに関するものである。つまり、音声認識装置３００は、モノフォンＨＭＭのＨＭＭ状態の数だけ、ガウス分布間距離管理テーブル３０４７を備えていればよい。
【０１１９】
ガウス分布間距離管理テーブル３０４７は、モノフォンＨＭＭのガウス分布ＩＤ番号１００１及びトライフォンＨＭＭのガウス分布１００２を含む。
【０１２０】
そして、ガウス分布間距離管理テーブル３０４７には、モノフォンＨＭＭのガウス分布とトライフォンＨＭＭのガウス分布との距離が格納されている。なお、ガウス分布は入力音声の特徴ベクトルに依存しないので、音声認識装置３００は、ガウス分布間の距離をガウス分布間距離管理テーブル３０４７として予め記憶しておくことができる。
【０１２１】
モノフォンＨＭＭのガウス分布ＩＤ番号１００１は、モノフォンＨＭＭのＨＭＭ状態Ｓiに定義されているガウス分布の一意な識別子である。
【０１２２】
トライフォンＨＭＭのガウス分布１００２には、ＨＭＭ状態の識別子及びそれぞれのＨＭＭ状態に定義されているガウス分布ＩＤ番号が含まれる。つまり、トライフォンＨＭＭのガウス分布は、当該ガウス分布が定義されているＨＭＭ状態及び当該ＨＭＭ状態内におけるＩＤ番号によって識別される。
【０１２３】
モノフォンＨＭＭの一つのＨＭＭ状態は、トライフォンＨＭＭの複数のＨＭＭ状態と対応する。よって、本説明図のトライフォンＨＭＭのガウス分布１００２には、モノフォンＨＭＭのＨＭＭ状態Ｓiに対応するトライフォンＨＭＭのＨＭＭ状態の識別子が含まれる。また、トライフォンＨＭＭのそれぞれのＨＭＭ状態には、ＴＭ個のガウス分布が定義されている。
【０１２４】
本実施の形態の音声認識装置３００の音響スコア計算モジュール３０４２は、ガウス分布選択処理４１１（図４）において、ガウス分布間距離管理テーブル３０４７に基づいて、ガウス分布間の距離を求める。なお、音響スコア計算モジュール３０４２のそれ以外の処理は、第１の実施の形態と同一である。よって、説明を省略する。
【０１２５】
例えば、音響スコア計算モジュール３０４２は、ガウス計算値最大ガウス特定処理４０５によって、ガウス分布Ｇimを特定したとする。このとき、音響スコア計算モジュール３０４２は、セル１００３を参照することによって、ガウス分布ＧimとＨＭＭ状態Ｓtjのｋ番目のガウス分布Ｇtjkとの距離ｄm,tjkを求めることができる。
【０１２６】
本実施の形態の音響スコア計算モジュール３０４２は、ガウス分布間距離管理テーブル３０４７を用いることによって、ガウス分布間の距離を容易に求めることができる。よって、音声認識装置３００の計算量を更に削減できる。
【０１２７】
（第３の実施の形態）
本発明の第３の実施の形態の音声認識装置３００は、ガウス分布選択処理４１１（図４）で選択するガウス分布を予めテーブルとして備える。
【０１２８】
図１１は、第３の実施の形態の音声認識装置３００のブロック図である。
【０１２９】
第３の実施の形態の音声認識装置３００は、ガウス分布選択テーブル３０４８をメモリ３０４に記憶する。第３の実施の形態の音声認識装置３００のそれ以外の構成は、第１の実施の形態の音声認識装置（図１）と同一である。同一の構成には同一の番号を付すことによって、説明を省略する。
【０１３０】
ガウス分布選択テーブル３０４８は、図１２で後述するが、モノフォンＨＭＭのガウス分布との距離が近いトライフォンＨＭＭのガウス分布を管理している。
【０１３１】
図１２は、第３の実施の形態のガウス分布選択テーブル３０４８の構成図である。
【０１３２】
本説明図のガウス分布選択テーブル３０４８は、モノフォンＨＭＭのＨＭＭ状態Ｓiに関するものである。つまり、音声認識装置３００は、ガウス分布選択テーブル３０４８を、モノフォンＨＭＭのＨＭＭ状態の数だけ備えていればよい。
【０１３３】
ガウス分布選択テーブル３０４８は、モノフォンＨＭＭのガウス分布ＩＤ番号１１０１及びトライフォンＨＭＭのガウス分布１１０２を含む。
【０１３４】
モノフォンＨＭＭのガウス分布ＩＤ番号１１０１は、モノフォンＨＭＭのＨＭＭ状態Ｓiに定義されているガウス分布の一意な識別子である。
【０１３５】
トライフォンＨＭＭのガウス分布１１０２には、ＨＭＭ状態の識別子が含まれる。モノフォンＨＭＭの一つのＨＭＭ状態は、トライフォンＨＭＭの複数のＨＭＭ状態と対応する。よって、本説明図のトライフォンＨＭＭのガウス分布１１０２には、モノフォンＨＭＭのＨＭＭ状態Ｓiに対応するトライフォンＨＭＭのＨＭＭ状態の識別子が含まれる。
【０１３６】
そして、ガウス分布選択テーブル３０４８には、モノフォンＨＭＭのガウス分布との距離が近い順に、トライフォンＨＭＭのガウス分布の識別子が格納されている。なお、本説明図のガウス分布選択テーブル３０４８には、モノフォンＨＭＭのＨＭＭ状態Ｓiに対応するトライフォンＨＭＭのＨＭＭ状態ごとに、十個のガウス分布の識別子が格納されている。
【０１３７】
本実施の形態の音声認識装置３００の音響スコア計算モジュール３０４２は、ガウス分布選択処理４１１（図４）において、ガウス分布選択テーブル３０４８に基づいて、ガウス分布を選択する。なお、音響スコア計算モジュール３０４２のそれ以外の処理は、第１の実施の形態と同一である。よって、説明を省略する。
【０１３８】
例えば、音響スコア計算モジュール３０４２が、ガウス計算値最大ガウス特定処理４０５において、入力音声の特徴ベクトルＯに距離が最も近いガウス分布Ｇimを特定したとする。また、音響スコア計算モジュール３０４２が、ＨＭＭ状態選択処理４１０において、トライフォンＨＭＭのＨＭＭ状態Ｓtjを選択したとする。
【０１３９】
この場合、音響スコア計算モジュール３０４２は、特定したガウス分布ＧimのＩＤ番号の「ｍ」とガウス分布選択テーブル３０４８のガウス分布ＩＤ番号１００１とが一致するレコードを特定する。
【０１４０】
次に、音響スコア計算モジュール３０４２は、選択したＨＭＭ状態Ｓtjとガウス分布選択テーブル３０４８のトライフォンＨＭＭのガウス分布１００２とが一致するボックスを、特定したレコードから抽出する。
【０１４１】
すると、音響スコア計算モジュール３０４２は、ガウス分布Ｇimとの距離が一番近いガウス分布の識別子１１０３を「８」と特定できる。次に、距離が近いガウス分布の識別子１１０４を「３」と特定できる。
【０１４２】
このようにして、本実施の形態の音響スコア計算モジュール３０４２は、トライフォンＨＭＭのＨＭＭ状態で定義されているガウス分布の中から、モノフォンＨＭＭのガウス分布Ｇimとの距離が近いガウス分布を容易に選択できる。よって、音声認識装置３００の計算量を更に削減できる。
【産業上の利用可能性】
【０１４３】
本発明の音声認識装置は、計算量を削減できる。よって、計算リソースが限られている携帯電話のマイコン等に本発明を実行するプログラムを読み込むことによる本願適用が好適である。
【図面の簡単な説明】
【０１４４】
【図１】第１の実施の形態の音声認識装置のブロック図である。
【図２】第１の実施の形態のＨＭＭの説明図である。
【図３】第１の実施の形態のＨＭＭ状態の説明図である。
【図４】第１の実施の形態の音響スコア計算モジュールの処理の説明図である。
【図５】第１の実施の形態のモノフォンＨＭＭの説明図である。
【図６】第１の実施の形態のトライフォンＨＭＭの説明図である。
【図７】第１の実施の形態のモノフォンＨＭＭのＨＭＭ状態とトライフォンＨＭＭのＨＭＭ状態との対応の説明図である。
【図８Ａ】第１の実施の形態のトライフォンＨＭＭのＨＭＭ状態の説明図である。
【図８Ｂ】第１の実施の形態のモノフォンＨＭＭのＨＭＭ状態の説明図である。
【図９】第２の実施の形態の音声認識装置のブロック図である。
【図１０】第２の実施の形態のガウス分布間距離管理テーブルの構成図である。
【図１１】第３の実施の形態の音声認識装置のブロック図である。
【図１２】第３の実施の形態のガウス分布選択テーブルの構成図である。
【符号の説明】
【０１４５】
３００  音声認識装置
３０１  ＣＰＵ
３０２  音声入力部
３０３  出力部
３０４  メモリ
４０１  音響モデル
４０２  簡易音響モデル
４０３  特徴ベクトル
４０４  簡易音響スコア計算処理
４０５  ガウス計算値最大ガウス検出処理
４０６  ＨＭＭ状態予備選択処理
４０９  音響スコア計算処理
４１０  ＨＭＭ状態選択処理
４１１  ガウス分布選択処理
４１２  混合ガウス分布計算処理
４１３  音響スコア
４１４  簡易音響スコア
３０４１  音声認識プログラム
３０４２  音響スコア計算モジュール
３０４３  分析モジュール
３０４４  言語スコア計算モジュール
３０４５  トータルスコア計算モジュール
３０４６  探索モジュール
３０４７  ガウス分布間距離管理テーブル
３０４８  ガウス分布選択テーブル
【図１】
2007078943.tif 000011
【図３】
2007078943.tif 000012
【図４】
2007078943.tif 000013
【図５】
2007078943.tif 000014
【図６】
2007078943.tif 000015
【図７】
2007078943.tif 000016
【図８Ａ】
2007078943.tif 000017
【図８Ｂ】
2007078943.tif 000018
【図９】
2007078943.tif 000019
【図１０】
2007078943.tif 000020
【図１１】
2007078943.tif 000021
【図１２】
2007078943.tif 000022
【図２】
2007078943.tif 000023