(57)【要約】【課題】  小型情報機器で使用される埋込型システム上で音声認識の前処理によって音声入力データの動的状況認知パラメータＤＩＰを推定して音声が認識できる耐雑音化技術が不可欠である。【解決手段】  本発明による音声認識方法は、図１の状況認知前処理部Ｓ１によるＡ／Ｄ変換部の出力になる音声入力データに対して動的状況認知パラメータＤＩＰを算出、算出された動的状況認知パラメータＤＩＰの情報により次の処理部分を決定するインタープリターと、可変雑音処理基準パラメータＲＴＨを算出する状況認知変数推定部を構成しておく。動的状況認知パラメータＤＩＰの基準で状況認知変数ＩＰを生成する状況認知生成部と可変雑音処理基準パラメータＲＴＨと状況認知変数ＩＰを比較する分配部を軽由、音声区間を抽出して音声区間以外部分の雑音を減少／除去する音声抽出処理や騒音やデバイス雑音を除去する雑音処理を使用して音声認識前処理を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
埋込型システム上での音声認識の対象となる全ての状況においての状況認知度推定を行い、動的状況認知パラメータを生成し、それを利用し分配部を構成して音声抽出時に雑音の減少及び除去を行うこと（以下、雑音処理アルゴリズム）で、音声認識結果として前記雑音処理アルゴリズムから得られた結果を表示、又は音声データとして入力することを特徴とする音声認識方法。
【請求項２】
請求項１の音声認識方法において、アナログデータからデジタルデータへ変換（以下、Ａ／Ｄ変換）を行う際に動的状況認知パラメータや可変雑音処理基準パラメータを生成、音声入力ストリームから動的状況認知パラメータと可変雑音処理基準パラメータの比較演算により、流動した状況下で状況認知パラメータの雑音処理基準パラメータを算出することを特徴とする音声認識方法。
【請求項３】
請求項２の音声認識方法での状況認知処理内での前処理部位にて動的状況認知パラメータを生成する際、音声入力ストリームからデータタイプを分析、分類化し、雑音処理基準パラメータに可変性を加え、雑音処理基準をあらかじめ基準化した状況認知パラメータの変数として記録、使用できることを特徴とする音声認識方法。
【請求項４】
請求項３の音声認識方法において、音声入力ストリームの分析結果に従って動的状況認知パラメータ生成し、それに従った可変雑音処理基準パラメータとの比較演算を行うことでの音声区間と非音声区間の判断処理を行うことを特徴とする音声認識方法。
【請求項５】
請求項３の音声認識方法において、音声入力ストリームの分析結果に従って動的状況認知パラメータ情報を使用するハードウェア特性を検出、インタープリターが音声ＣＯＤＥＣ処理を行うことを判断する特徴とする音声認識方法。
【請求項６】
請求項４の音声認識方法において、インタープリターによる引き継いだ音声入力ストリームの特性を検出し、音声ＣＯＤＥＣ処理やエラー隠匿処理を行うことを特徴とする音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】  音響処理技術【０００１】  音声認識技術を用いたカーナビゲーションシステムを始め、ＰＤＡやスマートフォンに代表される小型情報機器での小型情報システムが普及されている。小型端末機では背景雑音や騒音を解決する為に、ソフトウェア的な技術としては時間対振幅変化が不推測的な背景雑音や騒音を解決することが困難であり、ハードウェア的なＤＳＰチップセットを利用する方法及び操作ボタンの使用や画面タッチ、定められる装置を利用する方法など付随的な手段が必要だった。【０００２】  音声認識方法に係わり、特に、デスクトップＰＣや携帯型音声認識端小型情報機器上で音声認識を行う場合、従来の音声認識技術では環境騒音条件下において認識が不可能な場合が多かったが、状況認知型音声認識システムを使用することで、安定した音声認識を可能にするものである。
【発明の概要】
【０００３】本発明は、音声認識システム及び方法に係わり、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡ、カーナビ、タブレットＰＣ、ノートＰＣ等に代表される小型情報機器やデスクトップＰＣに用いる音声認識システム及び方法に関する。特に、背景雑音が多い環境で使用を想定されるＯＳベースのシステムやＯＳベースの埋込型システムに関して通常の場合は、雑音減少型サウンドカードやヘッドセットなどの別途外部デバイスに性能依存されてしまう為、このようなシステム制約がある音声認識システム等に最適である。
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】雑音環境下で発話した音声を正確に音声認識させる手段として、先ず音声認識の前処理によって音声入力データの動的状況認知パラメータＤＩＰを推定して発話した音声から雑音部分を取り除き、音声認識システムが正確に音声認識できるようにクリアな音声データを提供することで高い認識率を持たせる。比較的大容量データ処理が可能であるデスクトップＰＣの場合、高性能な外部サウンドカードを使用し条件に合うデータを取得することができる。しかしながら、小型情報機器で使用される埋込型システム上ではデスクトップＰＣに比べ脆弱な為、音声認識システムを実用化するには、騒音環境下で発話した音声が認識できる耐雑音化技術が不可欠である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】上記課題を解決する為に、本発明による音声認識方法は、マイクロフォンや有・無線ヘッドセットに音声認識対象となる発話した音声を入力する音声入力部と、各音声入力部より得られた入力音声をサンプリング、量子化してデジタル信号に変換する図２のＡ／Ｄ変換部Ｆ１と、Ａ／Ｄ変換部Ｆ１の出力になる音声入力データに対して動的状況認知パラメータＤＩＰを算出する状況認知算出部Ｆ２と、算出された動的状況認知パラメータＤＩＰの情報により次の処理部分を決定するインタープリターＦ３と、可変雑音処理基準パラメータＲＴＨを算出する状況認知変数推定部Ｆ４と、動的状況認知パラメータＤＩＰの基準で状況認知変数ＩＰを生成する状況認知生成部Ｆ６と、可変雑音処理基準パラメータＲＴＨと状況認知変数ＩＰを比較する分配部Ｆ７と、音声区間を抽出して音声区間以外部分の雑音を減少／除去する音声抽出部Ｆ８と、騒音やデバイス雑音を除去する雑音処理部Ｆ９を使用して音声認識前処理を行う。【０００６】  本発明の目的は、前記従来技術が持っていた時間対振幅変化が不推測的な背景雑音や騒音を解決することが困難である点に関して解決することが可能な音声認識方法を提供すること、また、雑音環境下でも音声認識精度をより向上させることが可能な音声認識システムを提供することである。ＰＤＡなどに代表される埋込型システムは、本体のメインボードに内蔵されたマイクロフォンが周囲環境で種々の雑音により影響を受けてしまう。例えば、屋外で使われる場合、風音、話者の息音、ボタンやスタイラスペンの操作音、その他振動などが入力音響信号に悪影響を与える。
【発明の構成】
【０００７】図１には、不特定話者によって取得された音声入力データを状況認知型前処理部Ｓ１が行われる。特徴抽出部Ｓ２では、音声認識処理を行う為、音声入力データを最も適切な情報に変換する。認識処理部Ｓ４では、音響モデルＳ３と語彙処理部Ｓ６の語彙情報パラメータが含まれているグラマー処理部Ｓ５のグラマー情報パラメータを利用して音声認識を行う。音声認識後処理部としては、音声認識された結果値に自然言語処理部Ｓ７−Ａや表音文字処理部Ｓ７−Ｂの後処理を行い、テキストタイプの認識結果を出力する。
【０００８】  本発明によれば、以上のように音声認識方法図１を構成したので、図２のＡ／Ｄ変換部Ｆ１では、種々の雑音下でマイクロフォンからそれぞれ入力されたアナログ音声信号に対して、音響モデルを作成する際に登録した音響モデルパラメータと同期化パラメータを構成し、そのパラメータを基に符号化及び量子化を行い、デジタル音声信号に変換する。同期化パラメータは大きく分けるとサンプリングビットとサンプリング周波数である。
【０００９】  状況認知変数算出部Ｆ２では、Ａ／Ｄ変換部Ｆ１の量子化する際、取得したトータルビット値を利用してデジタル音声データの動的状況認知パラメータＤＩＰを推定する。動的状況認知パラメータＤＩＰの算出処理によって音声入力データの雑音の精度を算出、その結果に基づき、それに応じた可変雑音処理基準パラメータＲＴＨが作成できるようにインタープリターＦ３に算出結果を送信する。状況認知変数推定部Ｆ４では、可変雑音処理基準パラメータＲＴＨを決定し、状況認知変数推定部Ｆ４で動的状況認知パラメータＤＩＰと可変雑音処理基準パラメータＲＴＨの推定結果と比較する。比較判定によって状況認知変数生成部Ｆ６は状況認知変数ＩＰを生成し、分配部Ｆ７は音声抽出部Ｆ８と雑音処理部Ｆ９のどちらの処理に分岐するかを判断する。
【００１０】  図２は、図１の状況認知型前処理部Ｓ１の詳細処理を表している。音声入力デバイスは有線マイクと無線マイクに対応する為、Ａ／Ｄ変換とブルートゥース受信、二つの処理モジュールを配置。図２の状況認知変数算出部Ｆ２は音声入力データのストリームを分析し、動的状況認知パラメータＤＩＰを算出する。分析されたストリームについてインタープリターＦ３が音声入力データに対し、音声ＣＯＤＥＣ圧縮可否判断を行い、分配処理をする。圧縮された音声データについては、音声ＣＯＤＥＣ処理部Ｆ５−Ａの復号化処理とエラー隠匿処理部Ｆ５−Ｂを行い、状況認知変数推定部Ｆ４には、動的状況認知パラメータＤＩＰのデータストリム情報から可変雑音処理基準パラメータＲＴＨを算出する。また、状況認知変数生成部Ｆ６は、可変雑音処理基準パラメータＲＴＨと動的状況認知パラメータＤＩＰを用いて状況認知変数ＩＰを算出する。
【００１１】  音声認識の問題点は、雑音・騒音環境下で音声認識システムを使用すると周囲雑音の影響で認識精度が大幅に低下してしまう点である。しかも、大語彙の音声認識、類似単語の多い場合は特に誤認識が生じやすい。本発明には、その問題点を解決するために、認識性能が劣化する大きな要因の一つである雑音・騒音に対して図１の状況認知型前処理部Ｓ１で雑音・騒音自体の精度計算を行い、良好な音声データを抽出するために変換する図２の音声抽出部Ｆ８と雑音・騒音を減少・除去する雑音処理部Ｆ９を配置することで、従来の音声認識方法とは異なる、雑音状況認知型音声認識システムを構成する。
【００１２】  上記の目的を達成するために、前記デジタル化された入力データについて入力データの現在フレームを生成する。音声抽出部Ｆ８には、Ａ／Ｄ変換部Ｆ１の出力であるデジタル化された音声入力データに対し、音声入力データの音声フレームを生成する。生成された音声フレームでは音声入力データから雑音状態を推定する方法を使用して雑音推定モジュールを構成する。更に周波数ドメインで音声データスペクトル信号と雑音データスペクトル信号を分離する。本発明によれば、分離された音声信号と雑音信号は音声抽出過程を通してからまとめられる。このタイミングに音声抽出部Ｆ８での音声区間を抽出すると共に一部分雑音減少成果も実現可能である。
【００１３】  雑音処理部Ｆ９は、上述の通り、状況認知変数生成部Ｆ６より状況認知パラメータＩＰの雑音情報やフレーム区間パラメータ情報、可変雑音処理基準パラメータＲＴＨを用いて雑音処理をする。特に本発明の雑音処理部Ｆ９では、内部的に二つの処理モジュールで構成し、状況認知変数生成部Ｆ６での状況認知パラメータＩＰの情報を用いて分配部Ｆ７の可変雑音処理基準パラメータＲＴＨと比較する状況認知判断による音声区間の抽出可否に沿って処理モジュールを分けておく。先ず音声抽出部Ｆ８より引き継いだ結果フレームは分析し、現在フレームでの非音声区間情報を削除しながら音声データと雑音データが取り込んでいる区間を検出する。検出され取り込んだ区間において、音声データ部分に混合している雑音データを減少処理する。また分配部Ｆ７より引き継いだ現在フレームに対しては、非音声区間と区別するために、常に音声ではない区間の情報を検出しながら音声データと雑音データが混合している区間の雑音分布度を測定、現在フレームの音声データが音声認識できるように取り込んでいる区間の雑音減少処理を行う。
【００１４】  図１の特徴抽出部Ｓ２は、音声信号より音声特徴成分を求める処理部を示す。音声の特徴成分を用いて現在音声フレームパラメータより引き継いだ発話開始情報、発話終了情報等を取得及び設定する。更に、音声データ区間内の音声分析を行って、音声信号を解析、音声パラメータ特徴を抽出する。音声特徴成分は音素の特徴が出現する確率の分布であって、音響モデルＳ３のパラメータにマッピングするように音声パターンを音発声単位で変換してパラメータ化して認識処理部Ｓ４に入力する。
【００１５】  音響モデルＳ３は、音声認識に用いられるモデルである。本発明の音声認識システムでは、他の音声認識システムで使用されている８ビットや１６ビットのサンプリングビット値と８ｋＨｚや１６ｋＨｚのサンプリング周波数を使用するスピーチオーディオを利用する。具体的に、音響モデルＳ３では、男性、女性をほぼ同数の話者合計１００人以上分の音声標本を用いて、音表特徴が出現する確率値の分布を計算し、次のどの特徴が現れる状態に遷移するか確率分布値を記録したものである。実際、この確率分布値を示す音声パターンを発話単位で変換して音表パラメータを音声認識システム側に読み込まれるように情報化し、オーディオデータベースとして構築しておく。
【００１６】  語彙処理部Ｓ６は、音声認識対象となる言葉、単語、文章を集めた辞書であるグラマー情報から音響モデルにマッチングできるように音素パラメータを抽出する。その上で、音声認識の対象になる言葉、単語、文章を集めた辞書であるグラマーをシステム側で認識できるように変換する処理を行うグラマー処理部Ｓ５と共に音素パラメータを設定しておく。詳しくは、音響モデルＳ３の音表パラメータ情報と、言葉、数字、基本単語（名詞、代名詞、動詞、等）、基本文章の組み合わせで構成されている語彙処理部Ｓ６に登録されている語彙データ中で一番近い近似単語で選ばれた結果値を認識処理部Ｓ４の認識処理結果値を出力させるための参考資料で提供する。
【００１７】  本発明の音声認識システムには、特定話者の声を登録しなくても誰が話してもその声を認識できる不特定話者対応が可能な隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）を使用している。図１での認識処理部Ｓ４は、音響モデルＳ３とグラマー情報を連結し、特徴抽出部Ｓ２の結果になる音声特徴成分に対して音素単位で照合し、グラマー処理部Ｓ５と語彙処理部Ｓ６の結果値中の一番近い言葉、単語、文章を選ぶ処理を行う。
【００１８】  図１で認識後の処理については内部的に発音の類似性、文字の数類、文字表記による誤認識について解決方法として自然語処理部Ｓ７−Ａと表音文字処理部Ｓ７−Ｂを構成しておく。認識処理部Ｓ４の結果に対して望まれる形に変換し、最良の認識結果を得るために、図１の自然語処理部Ｓ７−Ａと表音文字処理部Ｓ７−Ｂは認識処理部Ｓ４より引き継いだ認識結果の音素を利用して文字を選定、符号化し、出力結果処理を行う。
【実施例】
【００１９】図１は本発明による状況認知型音声認識システムの各機能とその処理の流れを示すブロック図である。図２は本発明による状況認知型音声認識方法に関わる実施の形態を示す。以下は図２の各機能実施例を用いて説明する。実際に使用する環境下において、図２に示されるＡ／Ｄ変換部Ｆ１は、図３のマイクロフォン音声信号Ｐ１０とＡ／Ｄ変換Ｐ１１が該当する。マイクロフォン音声信号Ｐ１０は実際の音声データと環境に応じた雑音や音声データに取り込まれている雑音である音声信号を取得し、Ａ／Ｄ変換Ｐ１１は音声信号であるアナログ信号をデジタル信号に変換する。Ａ／Ｄ変換Ｐ１１によって、８ＫＨｚや１６ＫＨｚのサンプリング周波数により、アナログデータをデジタルデータに変換する。このアナログデータをデジタルデータに変換する過程において、信号対雑音比を調べ、状況認知度を推定して動的状況認知パラメータＤＩＰを算出する。【００２０】  Ａ／Ｄ変換Ｐ１１ではアナログ信号である音声データをデジタルデータに変換を行う。具体的には８ＫＨｚや１６ＫＨｚでサンプリング後、量子化する際、取得したトータルビット値や入力ストリーム情報を利用してデジタル音声データの動的状況認知パラメータＤＩＰを推定する。図３の動的状況認知パラメータＤＩＰを算出し、動的状況認知パラメータＤＩＰ値は雑音処理基準パラメータＲＴＨが生成できるように音声入力データの雑音の精度が計算された値である。その計算結果に基づき、それに応じた状態認知閾値が作成できるように、図３の現在フレーム生成Ｐ１２では現在フレームを生成し、該当する各フレームに音声データを渡してフレームレジスターに記録しておく。【００２１】  図３の現在フレーム生成Ｐ１２で生成されたフレームのデータ情報とＡ／Ｄ変換Ｐ１１で推定された計算値、動的状況認知パラメータＤＩＰを用いて可変雑音処理基準パラメータＲＴＨを作成し、作成されたＲＴＨの状態認知閾値をＤＩＰと比較して記録しておく。状況認知推定及び算出Ｐ１３では、現フレームの動的状況認知推定パラメータＤＩＰ情報と可変雑音処理基準パラメータＲＴＨの状況認知閾値を決定し、状況認知判断Ｐ１４で比較判断する。状況認知判断Ｐ１４は図２の分配部Ｆ７に該当する。【００２２】  図３の状況認知判断Ｐ１４では、比較判断によって音声区間抽出Ｐ１５と雑音除去及び減少Ｐ１６のどちらの処理部分に分岐するか判断される。音声区間抽出Ｐ１５は図２の音声抽出部Ｆ８に該当し、雑音除去及び減少Ｐ１６は図２の雑音処理部Ｆ９に該当する。状況認知判断Ｐ１４は現フレームに対した可変雑音処理基準パラメータＲＴＨの状況認知しきい値を基準値で設定しておき、入力音声データと共に現在フレームの状況認知度を示す状況認知パラメータＩＰ値と比較で処理パスを決定する。例えば、現在フレームについて、
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音声区間抽出Ｐ１５と雑音消去および減少Ｐ１６を行う。【００２３】
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ついて処理を行う。図３の現在フレーム生成Ｐ１２によるデジタル化された入力音声データに対し、図２の分配部Ｆ７と図３の状況認知判断Ｐ１４を行い、入力音声データの時間ドメインと入力音声データの周波数ドメインで解析し、解析されたフレームのデータ情報より音声信号分離処理を行う為、処理データの情報を引き抜く。図３の音声区間抽出Ｐ１５には、動的状況認知パラメータＤＩＰを利用して信号の音声区間を再検出し、分離フィルタの係数を計算する。計算された音声区間値は分離フィルタの係数更新によって信号分離処理設定をして音声区間内の音声信号に対して抽出処理を行う。【００２４】  図２の雑音処理部Ｆ９は、図３の状況認知判断Ｐ１４より二つの処理データ値を引き継
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本段階には簡単に言うと伝統的オーディオフィルターリングアルゴリズムとして音声信号
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から引き継いだデータの雑音処理について説明する。分離された入力データストリムについて２Ｎ＋１サイズのウィンドウを持っているフィルタを用いる。結果的に音声信号内の低密度インパルス雑音を除去する。ＩＰ＞ＲＴＨの場合は、引き継いだ状況認知パラメータよりフィルタのウィンドウサイズが決まる。また、フィルタパラメータＮの値を計算および調整して、音声データの推定エラーを検出しながら音声信号内の低密度インパルス雑音を除去する。【００２５】  以下、本発明に係る音声認識システムおよび方法のコア処理部分を図２および図３を用いて説明する。本実施例では、本発明の音声認識システムを業務用ＰＤＡ上で音声入力による患者観察情報記録アプリケーション製品に適用した場合について説明する。【００２６】  図１は入力音声データから音素特徴を抽出し、音響モデルと言語辞書を参照しながら音声認識処理を行い、音声認識結果を取得する従来の音声認識方法から進化した音声認識方法である。言語辞書の役割を語彙処理部Ｓ６とグラマー処理部Ｓ５に分けており、音声認識結果を取得する前に図１の音声認識後処理部Ｓ７を追加し、また、自然語処理を行う図１の自然語処理部Ｓ７−Ａと表音文字処理を行う図１の表音文字処理部Ｓ７−Ｂに分けている。図３のＰ音声信号特徴抽出Ｐ１７は図１の特徴抽出部Ｓ２に該当し、図３の音声認識Ｐ１８は音声認識結果を取得する為の図１の認識処理部Ｓ４に該当し、認識結果出力処理Ｐ１９は図１の自然言語処理部Ｓ７−Ａや表音文字処理部Ｓ７−Ｂの結果出力に該当する。【００２７】  図１の特徴抽出部Ｓ２に該当する図３の音声信号特徴抽出Ｐ１７は入力音声データから音声の特徴成分を求め、音声の特徴成分を用いて入力音声データ区間内の音声分析を行い、音素パラメータ特徴情報を抽出する。Ｐ１７の結果になる音素パラメータ特徴情報を音声認識Ｐ１８に渡す。【００２８】  音声認識Ｐ１８では、図１の語彙処理部Ｓ６には救急車内での救命士による患者観察情報記録に発話される言葉、単語及び文章を登録し、図１の音響モデルＳ３にマッチングできるように音素パラメータを抽出しておく。そして、グラマー処理部Ｓ５により、アプリケーションシステム側で読込めるように登録したデータを変換する処理を行う。そして、Ｐ１７の結果になる音素パラメータ特徴情報が渡されたら、図１の音響モデルＳ３と語彙処理部Ｓ６を照合し、確率分布と一番近い近似単語リストを選べ、選ばれた近似単語リストを基にして図１の自然語処理部Ｓ７−Ａと図１の表音文字処理部Ｓ７−Ｂを行い、結果を認識結果値として出力する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】以上詳細に説明したように、本発明の音声認識方法によれば、周辺環境の音声信号対雑音度を認知して音声認識する。ＭＭＸやワイヤレスＭＭＸ命令セットの単一命令複数データ演算技法を使用して、デスクトップＰＣやＰＤＡ基盤デバイス上で音声データ要素の並行処理によるオーディオ処理の高速化を実現する。具体的にＰＣ上には、ＭＭＸ命令セットを用いてＣ＋＋プログラミング言語にインラインコードを構成する。ＰＤＡ向けのアルゴリズム具現では、プロセッサのｗＲ０からｗＲ１５までのレジスタを使用して直接アドレス指定し、音声データ要素を並行して処理する。複数の音声データ要素を格納して、プロセッサが複数のデータ要素を同時に処理する単一命令複数データ演算処理方法を使用して、ＰＤＡ上の音声認識システムの性能を最適化する。
【発明の効果】
【００３０】以上詳細に説明したように、本発明によれば、エンベデッドシステムに代表されるＯＳベースの小型情報機器は、音声認識機能を使用するとき、高い信号対雑音比を得るために、マイクロフォンの信号対雑音比機能に依存している。前記にて詳細に説明したように、入力音声データの状況認知パラメータを計算してから分配処理する。雑音除去処理によって背景雑音の種類に応じた雑音成分を除去し、さらにその背景雑音の種類に応じて音声区間が選択され、その選択された音声区間を参照して認識処理で入力音声の認識が行われる。そのため、背景雑音及び種々の雑音環境下において発話する時、雑音による信号対雑音比が低い値を持っても、マイクロフォンの種類と性能に依存することなく、高精度の音声認識が期待できる。
【産業上の利用可能性】
【００３１】現在、埋込型システムに代表されるＯＳベースの小型情報機器は、音声認識機能使用時、高い信号対雑音比を得るために、高ＳＮ比のマイクロフォンや雑音消去機能チップセットに依存している。本発明によって、個人用ＰＤＡ、業務用ＰＤＡからタブレットＰＣに至るまで埋込型システム全般で具現が不可能だった処理時電力制限、データ並列処理など既存の問題点を解決、最適化がソフトウェアだけで具現可能とする特徴を持つ。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明の実施例の音声認識方法における音声認識手順を示す図である。
【図２】本発明の状況認知推定処理プローを示す。
【図３】図１の音声認識手順を実施するための音声認識装置の機能ブロック図である。
【符号の説明】
【００３３】〔図１〕
Ｓ１  ・・・  状況認知型前処理部、          Ｓ２  ・・・  特徴抽出部、
Ｓ３  ・・・  音響モデル、                  Ｓ４  ・・・  認識処理部、
Ｓ５  ・・・  グラマー処理部、              Ｓ６  ・・・  語彙処理部
Ｓ７−Ａ  ・・・  自然語処理部、            Ｓ７−Ｂ  ・・・  表音文字処理部
〔図２〕
Ｆ１  ・・・  Ａ／Ｄ変換部、                Ｆ２  ・・・状況認知変数算出部、
Ｆ３  ・・・  インタープリター、            Ｆ４  ・・・状況認知変数推定部、
Ｆ５−Ａ  ・・・  音声ＣＯＤＥＣ処理部、    Ｆ５−Ｂ  ・・・エラー隠匿処理部、
Ｆ６  ・・・  状況認知変数生成部、          Ｆ７  ・・・分配部、
Ｆ８  ・・・  音声抽出部、                  Ｆ９  ・・・雑音処理部
〔図３〕
Ｐ１０  ・・・  マイクロフォン音声信号、    Ｐ１１  ・・・Ａ／Ｄ変換、
Ｐ１２  ・・・  現在フレーム生成、          Ｐ１３  ・・・状況認知測定及び算出、
Ｐ１４  ・・・  状況認知判断、              Ｐ１５  ・・・音声区間抽出、
Ｐ１６  ・・・  雑音除去及び減少、          Ｐ１７  ・・・音声信号特徴抽出、
Ｐ１８  ・・・  音声認識、                  Ｐ１９  ・・・認識結果出力処理
【図１】
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【図２】
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【図３】
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