(57)【要約】【課題】学習用音声信号と学習用音声信号の正解クラス情報を用いて音声認識に最適化された識別的な特徴量変換を生成し、認識音声信号に該特徴量変換を適用して音響特徴量を抽出し用いることで、音響雑音の影響を抑制することができる音声認識装置を提供する。【解決手段】学習部１０は、学習用音声信号を音声入力部１で変換したベクトル系列及び学習用音声信号の正解クラス情報を入力として、該ベクトル系列及び該学習用音声信号の正解クラス情報からクラス識別変換を計算するクラス識別変換構築部１１と、該ベクトル系列及び該学習用音声信号の正解クラス情報乃至該クラス識別変換から次元圧縮・線形直交変換を計算する次元圧縮・線形直交変換構築部１２を備える。適用部２０は、認識音声信号を音声入力部１で変換したベクトル系列を入力として、該ベクトル系列及び前記クラス識別変換乃至前記次元圧縮・線形直交変換から音響特徴量を抽出する特徴量抽出部２１と、該音響特徴量を用いて音声認識を行い認識結果を出力する音声認識部２を備える。【選択図】図１
2013122508.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
発話者の音声信号を入力してディジタル信号に変換し、該ディジタル信号からベクトル系列に変換して出力する音声入力部と、
前記音声入力部が出力する学習用音声信号のベクトル系列と、学習用音声信号の正解クラス情報とを入力して、クラス識別変換を出力するクラス識別変換構築部と、
前記音声入力部が出力する前記学習用音声信号のベクトル系列と、前記学習用音声信号の正解クラス情報と、前記クラス識別変換とを入力して次元圧縮・線形直交変換を出力する次元圧縮・線形直交変換構築部と、
前記音声入力部が出力する認識音声信号のベクトル系列と、前記クラス識別変換と、前記次元圧縮・線形直交変換とを入力して、音響特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記認識音声信号を、前記特徴量抽出部が生成した音響特徴量に基づいて、音声認識を行う音声認識部と、
を備えたことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
発話者の音声信号を入力してディジタル信号に変換し、該ディジタル信号からベクトル系列に変換して出力する音声入力部と、
前記音声入力部が出力する学習用音声信号のベクトル系列と、学習用音声信号の正解クラス情報とを入力して、遺伝的アルゴリズムにより特徴量変換を出力する特徴量変換構築部と、
前記音声入力部が出力する認識音声信号のベクトル系列と、前記特徴量変換構築部が出力する特徴量変換とを入力して、音響特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記認識音声信号を、前記特徴量抽出部が生成した音響特徴量に基づいて、音声認識を行う音声認識部と、
を備えたことを特徴とする音声認識装置。
【請求項３】
コンピュータに、音声認識させるためのプログラムであって、請求項１又は請求項２に記載の音声認識装置をコンピュータにより実現することを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音響特徴量をテキストに変換する音声認識装置及びこれらのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
音声認識は、入力された音声信号から、音響特徴量を抽出し、パターンマッチング又は隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model）などにより、テキストに変換する技術である。このうち、音響特徴量抽出は、入力された音声信号を、信号処理・信号分析などを用いて時系列のベクトル、すなわち、特徴量に変換する技術である。実用の音声認識では、音響分析に基づき抽出されるメル尺度ケプストラム係数（Mel-Frequency Cepstrum Coefficient）と呼ばれる音響特徴量を用いることが多い。
【０００３】
既存の音声認識の問題に、実環境など雑音下での認識性能が低い点がある。認識性能の改善に多用される手法は、非特許文献１にまとめられているように、音響特徴量抽出の過程で雑音低減を行う手法として、スペクトルサブトラクションやケプストラム平均正規化が、隠れマルコフモデルを雑音に適応する手法として、事後確率最大化法や最尤線形回帰法がある。
【０００４】
認識性能の改善に、音響分析や信号処理を主とした手法に代えて識別的な手法による音響特徴量抽出を用いる方法もある。例として非特許文献２及び非特許文献３では、音声信号からの音響特徴量の抽出を、最大相互情報量基準や音素誤り最小化基準による最適化で求めている。
【０００５】
一方、遺伝的アルゴリズムは、最適解の候補を遺伝子として表し、遺伝子を持つ個体を複数生成し、適応度に応じて選択・交叉・突然変異などの操作を行うことで、最適解を探索する手法である。非特許文献４では、隠れマルコフモデルの出力尤度などを用い、遺伝的アルゴリズムによって、メル尺度ケプストラム係数の抽出方法を改良している。
【０００６】
遺伝的アルゴリズムを音声処理に用いた先行事例として他に、特許文献１は、音声分析の一手法として、音声を機械的・電気的に生成することを目的に、生成にかかる音響管断面積や電流値などの制御パラメータを遺伝的アルゴリズムにより求めている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平０７−１１４３９７号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】「音声認識技術に関する特許出願技術動向調査等報告」特許庁、2003年
【非特許文献２】D.Poveyほか「fMPE: Discriminatively trained features for speech recognition」国際会議ICASSP2005、961-964ページ、2005年
【非特許文献３】D.Poveyほか「Boosted MMI for model and feature-space discriminative training」国際会議ICASSP2008、4057-4060ページ、2008年
【非特許文献４】Z.Behzadほか「Discriminative transformation for speech features based on genetic algorithm and HMM likelihoods」IEICE Electronics Express、第7巻第4号247-253ページ、2010年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従来の音声認識は、雑音環境下では認識性能が著しく低下してしまうことが問題となっている。この要因の一つとして、音響特徴量であるメル尺度ケプストラム係数の抽出過程が信号処理に基づいた手法であり、音声認識に必ずしも最適な特徴量抽出方法ではないことが挙げられる。この問題に対し、メル尺度ケプストラム係数の抽出手法を改善するさまざまな試みが行われているが、未だ得られる音声認識性能は不十分であることが課題である。
【００１０】
本発明の目的は、メル尺度ケプストラム係数とは異なる、音声認識に最適化され、雑音環境を考慮した識別的な音響特徴量を抽出することで、雑音下の音声認識の性能を改善することにある。
【００１１】
又、本発明の他の目的として、コンピュータを、音声認識に最適化され、雑音環境を考慮した識別的な音響特徴量を抽出し、該音響特徴量を用いた音声認識装置とすることができるプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、音声認識において、音声認識に最適化された音響特徴量を抽出することを備えた音声認識装置を提供することを、特徴とする。
【００１３】
前記目的を達成するため、請求項１に記載の発明は、発話者の音声信号を入力してディジタル信号に変換し該ディジタル信号からベクトル系列に変換して出力する音声入力部と、前記音声入力部が出力する学習用音声信号のベクトル系列と学習用音声信号の正解クラス情報とを入力してクラス識別変換を出力するクラス識別変換構築部と、前記音声入力部が出力する前記学習用音声信号のベクトル系列と前記学習用音声信号の正解クラス情報と前記クラス識別変換とを入力して次元圧縮・線形直交変換を出力する次元圧縮・線形直交変換構築部と、前記音声入力部が出力する認識音声信号のベクトル系列と前記クラス識別変換と前記次元圧縮・線形直交変換とを入力して音響特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記認識音声信号を前記特徴量抽出部が生成した音響特徴量に基づいて音声認識を行う音声認識部とを備えたことを特徴とする音声認識装置を要旨とするものである。
【００１４】
請求項２に記載の発明は、発話者の音声信号を入力してディジタル信号に変換し該ディジタル信号からベクトル系列に変換して出力する音声入力部と、前記音声入力部が出力する学習用音声信号のベクトル系列と学習用音声信号の正解クラス情報とを入力して遺伝的アルゴリズムにより特徴量変換を出力する特徴量変換構築部と、前記音声入力部が出力する認識音声信号のベクトル系列と前記特徴量変換構築部が出力する特徴量変換とを入力して音響特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記認識音声信号を前記特徴量抽出部が生成した音響特徴量に基づいて音声認識を行う音声認識部とを備えたことを特徴とする音声認識装置を要旨とするものである。
【００１５】
請求項３に記載の発明は、コンピュータに音声認識させるためのプログラムであって、請求項１又は請求項２に記載の音声認識装置をコンピュータにより実現することを特徴とするプログラムを要旨とするものである。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１の発明によれば、学習機構を有する音響特徴量抽出によって、音声認識に最適化された特徴量変換を行い識別的な音響特徴量を抽出することができる。請求項１の発明では、第一に、ベクトル系列から取り出したベクトルに対し識別対象のクラス（音素など）に属するか否かの情報から構成される中間ベクトルを返すクラス識別変換を生成し、第二に、クラス識別変換で得られた中間ベクトルに対して次元圧縮と線形直交化を行うための次元圧縮・線形直交変換を生成する。このように、請求項１の発明によって、認識性能の高い特徴量を抽出することができる。
【００１７】
請求項２の発明によれば、学習機構を有する音響特徴量抽出によって、音声認識に最適化された特徴量変換を行い識別的な音響特徴量を抽出することができる。請求項２の発明では、ベクトル系列から音響特徴量への変換を、遺伝的アルゴリズムを用いて生成する。すなわち、請求項２の発明によって、認識性能の高い特徴量を抽出することができる。
【００１８】
請求項３の発明によれば、プログラムを実行することによって、コンピュータを請求項１又は請求項２に記載の音声認識装置として容易に実現することができる。
【００１９】
以上のように、本発明による音声認識装置は、学習機構を有する音響特徴量抽出によって、音声認識に最適化され雑音環境下でも頑健な音響特徴量を抽出し、静寂な環境はもとより、雑音環境下でも高い音声認識性能を実現する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】請求項１に記載の音声認識装置の一実施形態の機能ブロック図。
【図２】請求項２に記載の音声認識装置の一実施形態の機能ブロック図。
【図３】ディジタル化された音声信号から周波数ベクトル系列への変換の説明図。
【図４】請求項１に記載の音声認識装置の一実施形態と従来の音声認識装置との雑音種類別性能比較図。
【図５】請求項１に記載の音声認識装置の一実施形態と従来の音声認識装置との雑音強度別性能比較図。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下で、本発明を具体化した音声認識装置の一実施形態を図１〜図２を参照して説明する。
【００２２】
図１は、請求項１に記載の発明の一実施形態である。
音声入力部１では、発話者の音声を入力し、入力された音声信号を標本化定理により標本化するとともに、適当な量子化ステップで量子化を行い、ディジタル信号に変換する。続いて、図３に示すように、ディジタル信号を一定時間ごとに一定時間長で切り出し、音声フレームを抽出する。該音声フレームごとに、フーリエ変換を用いて周波数情報を求め、メルフィルタバンクにより周波数情報をまとめベクトル化することで、周波数ベクトルに変換する。該周波数ベクトルをディジタル化された信号全体で時系列に並べることで、ベクトル系列（以下、周波数ベクトル系列という）を生成する。
【００２３】
学習部１０は、学習用音声信号を音声入力部１に入力して得られる周波数ベクトル系列と学習用音声信号の正解クラス情報を用いて、クラス識別変換と次元圧縮・線形直交変換を計算する。適用部２０は、学習部１０で求めたクラス識別変換と次元圧縮・線形直交変換を用いて、認識音声信号を音声入力部１に入力して得られる周波数ベクトル系列を音響特徴量に変換し、音声認識を行うことで、認識結果を出力する。
【００２４】
クラス識別変換構築部１１では、第一に、クラスごとに周波数ベクトルがそのクラスに属するか否かを判定する識別器を構成する。一例として「与えられた周波数ベクトルが音素ａのものか否かを判定する識別器」「与えられた周波数ベクトルが音素ｂのものか否かを判定する識別器」を構築する。
【００２５】
クラス識別変換構築部１１における、遺伝的アルゴリズムを用いた識別器の構成例を以下で説明する。
クラスｃに対し、Ｎ次元の周波数ベクトルｘがｃに属するか否かを表す識別器ｆを次の式で表す。該識別器は周波数ベクトルｘがｃに属する場合は正の値を、属さない場合は負の値を返す。
【００２６】
【数１】
2013122508.tif 000003
【００２７】
前記識別器ｆの識別器パラメータａ（ｃ）は、学習用音声信号と学習用音声信号の正解クラス情報を用いて決定される。すなわち、学習用音声信号を音声入力部１に入力して得られる周波数ベクトル系列において、なるべく多くのベクトルに対し正しい識別結果を返すように、ａ（ｃ）を決定する。
【００２８】
具体的に、前記識別器パラメータａ（ｃ）を遺伝的アルゴリズムで決定する方法を示す。Ｎ＋１個の係数を持つ識別器パラメータａ（ｃ）を遺伝子とする個体を複数生成し、初期世代を構成する。各個体はランダムに初期化する。
【００２９】
現世代の個体ｖに対し、次の式により適応度Ｅ（ｖ）を計算する。ただしａは該個体ｖの遺伝子から得られる識別器パラメータ、ｒｋは学習用音声信号を音声入力部１に入力して得られる周波数ベクトル系列のｋ番目の周波数ベクトル、ｌｋはｋ番目の周波数ベクトルの正解クラス情報で、ｒｋがクラスｃに属するとき１、属さないとき−１である。尚、Ｋは学習用音声信号を音声入力部１に入力して得られる周波数ベクトルの総数である。又、ｓｇｎは符号関数である。
【００３０】
【数２】
2013122508.tif 000004
【００３１】
前記適応度に基づき、遺伝的アルゴリズムの基本操作（エリート選択・継承・交叉・突然変異）を行い、現世代から次世代を作成する（以下、現世代から次世代を作成することを世代交代という）。
【００３２】
前記初期世代から世代交代を一定回数繰り返し、最終世代を生成する。該最終世代から最も適応度の高い個体を取り出し、該個体の遺伝子を解析することで、最適化された識別器パラメータａ（ｃ）を得る。
【００３３】
尚、前記識別器パラメータａ（ｃ）の決定に、本発明はサポートベクターマシン（Support Vector Machine）などを用いることを妨げない。又、前記識別器の一例として線形識別器を示したが、本発明は非線形識別器を用いることを妨げない。
【００３４】
クラス識別変換構築部１１では、第二に、前記識別器を全てのクラスに対して構成する。クラスｃの識別器パラメータａ（ｃ）を行ベクトルとして表現したとき、全ての行ベクトルをまとめて、クラス識別変換行列を構成する。クラス識別変換構築部１１の出力として、Ｃ行Ｎ＋１列のクラス識別変換行列が得られる。ただしＣは識別クラス数である。
【００３５】
次元圧縮・線形直交変換構築部１２では、前記クラス識別変換構築部１１で得られたクラス識別変換の次元圧縮・線形直交化を行う。
【００３６】
次元圧縮・線形直交変換構築部１２における、遺伝的アルゴリズムを用いた次元圧縮・線形直交化の構成例を以下で説明する。
学習用音声信号を音声入力部１に入力して得られる周波数ベクトル系列において、該周波数ベクトル系列の各周波数ベクトルに対し、次の式のように拡張周波数ベクトルｘ’にクラス識別変換行列Ａを乗算し、Ｃ次元のベクトルｙ（以下、中間ベクトルという）を得る。
【００３７】
【数３】
2013122508.tif 000005
【００３８】
中間ベクトルｙに対し、次元圧縮・線形直交変換の１次元目ｇ１の計算を次の式で行う。
【００３９】
【数４】
2013122508.tif 000006
【００４０】
前記ｇ１のパラメータｂ（１）は、学習用音声信号と学習用音声信号の正解クラス情報を用いて決定される。すなわち、学習用音声信号を音声入力部１に入力して得られる周波数ベクトル系列において、クラスごとに中間ベクトルｙの平均ベクトルを計算し、該平均ベクトルの前記ｇ１の値を求め、その分散が最大となるように、ｂ（１）を決定する。
【００４１】
具体的に、前記パラメータｂ（１）を遺伝的アルゴリズムで決定する方法を示す。Ｃ個の係数を持つパラメータｂ（１）を遺伝子とする個体を複数生成し、初期世代を構成する。各個体はランダムに初期化する。
【００４２】
現世代の個体ｖに対し、次の式により適応度Ｅ（ｖ）を計算する。ただしｂは該個体ｖの遺伝子から得られるパラメータである。又、ｖａｒは分散を求める関数である。
【００４３】
【数５】
2013122508.tif 000007
【００４４】
前記適応度に基づき、遺伝的アルゴリズムの基本操作を行い、現世代から次世代を作成（世代交代）する。
【００４５】
前記初期世代から世代交代を一定回数繰り返し、最終世代を生成する。該最終世代から最も適応度の高い個体を取り出し、該個体の遺伝子を解析することで、最適化されたパラメータｂ（１）を得る。
【００４６】
前記次元圧縮・線形直交変換の２次元目ｇ２の計算を次の式で行う。
【００４７】
【数６】
2013122508.tif 000008
【００４８】
前記ｇ２のパラメータｂ（２）は、前記ｇ１のパラメータｂ（１）と同様に遺伝的アルゴリズムで決定する。ただし、ｂ（２）は、ｂ（１）との内積が０となるよう、次の式を満たす制約の下で求める。
【００４９】
【数７】
2013122508.tif 000009
【００５０】
以降同様に、前記次元圧縮・線形直交変換のｍ次元目ｇｍは、パラメータｂ（ｍ）とｂ（１）、ｂ（ｍ）とｂ（２）、…、ｂ（ｍ）とｂ（ｍ−１）の内積が全て０となる制約の下で、前記平均ベクトルの該ｇｍの値を求め、その分散が最大となるよう、ｂ（ｍ）を決定することで、求めることができる。
【００５１】
尚、前記パラメータｂ（１）及びｂ（２）乃至ｂ（ｍ）の決定に、本発明は主成分分析（Principal Component Analysis）などを用いることを妨げない。
【００５２】
次元圧縮・線形直交変換構築部１２の出力として、Ｍ行Ｃ列の次元圧縮・線形直交変換行列が得られる。ただしＭは次元圧縮・線形直交変換の出力次元数である。
【００５３】
音声認識を行う際は、認識音声信号を音声入力部１に入力し、周波数ベクトル系列に変換する。
【００５４】
特徴量抽出部２１では、前記クラス識別変換構築部１１で求めたクラス識別変換及び前記次元圧縮・線形直交変換構築部１２で求めた次元圧縮・線形直交変換を用いて、周波数ベクトル系列を音響特徴量に変換する。認識音声信号を音声入力部１に入力して得られる周波数ベクトル系列において、該周波数ベクトル系列の各周波数ベクトルに対し、次の式のように拡張周波数ベクトルｘ’にクラス識別変換行列Ａ及び次元圧縮・線形直交変換行列Ｂを乗算し、Ｍ次元の音響特徴量ｚを得る。
【００５５】
【数８】
2013122508.tif 000010
【００５６】
音声認識部２では、前記特徴量抽出部２１が出力した音響特徴量を用いて音声認識を行う。モデルに隠れマルコフモデルを使用し、ビタビアルゴリズムにより音響特徴量とモデルのマッチングを行い、最も尤度の高い単語仮説候補を認識結果として出力する。
【００５７】
図２は、請求項２に記載の発明の一実施形態である。
音声入力部１では、発話者の音声を入力し、入力された音声信号を標本化定理により標本化するとともに、適当な量子化ステップで量子化を行い、ディジタル信号に変換する。続いて、図３に示すように、ディジタル信号を一定時間ごとに一定時間長で切り出し、音声フレームを抽出する。該音声フレームごとに、フーリエ変換を用いて周波数情報を求め、メルフィルタバンクにより周波数情報をまとめベクトル化することで、周波数ベクトルに変換する。該周波数ベクトルをディジタル化された信号全体で時系列に並べることで、ベクトル系列（以下、周波数ベクトル系列という）を生成する。
【００５８】
学習部１０は、学習用音声信号を音声入力部１に入力して得られる周波数ベクトル系列と学習用音声信号の正解クラス情報を用いて、特徴量変換を計算する。適用部２０は、学習部１０で求めた特徴量変換を用いて、認識音声信号を音声入力部１に入力して得られる周波数ベクトル系列を音響特徴量に変換し、音声認識を行うことで、認識結果を出力する。
【００５９】
特徴量変換構築部１６では、周波数ベクトル系列を音響特徴量に変換する特徴量変換を、遺伝的アルゴリズムにより生成する。
【００６０】
特徴量変換構築部１６における、遺伝的アルゴリズムを用いた特徴量変換の構成例を以下で説明する。
学習用音声信号を音声入力部１に入力して得られる周波数ベクトル系列において、該周波数ベクトル系列の各周波数ベクトルｘ（Ｎ次元）に対し、特徴量変換の１次元目ｈ１の計算を次の式で行う。
【００６１】
【数９】
2013122508.tif 000011
【００６２】
前記ｈ１のパラメータｄ（１）は、学習用音声信号と学習用音声信号の正解クラス情報を用いて決定される。すなわち、学習用音声信号を音声入力部１に入力して得られる周波数ベクトル系列において、クラスごとに平均ベクトルを計算し、該平均ベクトルの前記ｈ１の値を求め、その分散が最大となるように、ｄ（１）を決定する。
【００６３】
具体的に、前記パラメータｄ（１）を遺伝的アルゴリズムで決定する方法を示す。Ｎ個の係数を持つパラメータｄ（１）を遺伝子とする個体を複数生成し、初期世代を構成する。各個体はランダムに初期化する。
【００６４】
現世代の個体ｖに対し、次の式により適応度Ｅ（ｖ）を計算する。ただしｄは該個体ｖの遺伝子から得られるパラメータである。又、ｖａｒは分散を求める関数である。
【００６５】
【数１０】
2013122508.tif 000012
【００６６】
前記適応度に基づき、遺伝的アルゴリズムの基本操作を行い、現世代から次世代を作成（世代交代）する。
【００６７】
前記初期世代から世代交代を一定回数繰り返し、最終世代を生成する。該最終世代から最も適応度の高い個体を取り出し、該個体の遺伝子を解析することで、最適化されたパラメータｄ（１）を得る。
【００６８】
前記特徴量変換の２次元目ｈ２の計算を次の式で行う。
【００６９】
【数１１】
2013122508.tif 000013
【００７０】
前記ｈ２のパラメータｄ（２）は、前記ｈ１のパラメータｄ（１）と同様に遺伝的アルゴリズムで決定する。ただし、ｄ（２）は、ｄ（１）との内積が０となるよう、次の式を満たす制約の下で求める。
【００７１】
【数１２】
2013122508.tif 000014
【００７２】
以降同様に、前記特徴量変換のｍ次元目ｈｍは、パラメータｄ（ｍ）とｄ（１）、ｄ（ｍ）とｄ（２）、…、ｄ（ｍ）とｄ（ｍ−１）の内積が全て０となる制約の下で、前記平均ベクトルの該ｈｍの値を求め、その分散が最大となるよう、ｄ（ｍ）を決定することで、求めることができる。
【００７３】
特徴量変換構築部１６の出力として、Ｍ行Ｎ列の特徴量変換行列が得られる。ただしＭは特徴量変換の出力次元数である。
【００７４】
音声認識を行う際は、認識音声信号を音声入力部１に入力し、周波数ベクトル系列に変換する。
【００７５】
特徴量抽出部２６では、前記特徴量変換構築部１６で求めた特徴量変換を用いて、周波数ベクトル系列を音響特徴量に変換する。認識音声信号を音声入力部１に入力して得られる周波数ベクトル系列において、該周波数ベクトル系列の各周波数ベクトルｘに対し、次の式のように特徴量変換行列Ｄを乗算し、Ｍ次元の音響特徴量ｚを得る。
【００７６】
【数１３】
2013122508.tif 000015
【００７７】
音声認識部２では、前記特徴量抽出部２６が出力した音響特徴量を用いて音声認識を行う。モデルに隠れマルコフモデルを使用し、ビタビアルゴリズムにより音響特徴量とモデルのマッチングを行い、最も尤度の高い単語仮説候補を認識結果として出力する。
【００７８】
尚、本発明の実施形態は前記実施形態に限定されるものではなく、前記実施形態を、本発明の趣旨から逸脱しない範囲で変更してもよい。
【実施例】
【００７９】
図４は、前記実施形態のうち図１で示した請求項１に記載の発明の一実施形態による音声認識装置の音声認識精度と、音声入力部１及びメル尺度ケプストラム係数を生成する特徴量抽出部乃至音声認識部２を備えた従来の音声認識装置の音声認識精度について、雑音環境下音声認識共通評価基盤コーパスＣＥＮＳＲＥＣ−１を用いて、８種類の異なる雑音種類で評価したものである。
【００８０】
図５は、前記実施形態のうち図１で示した請求項１に記載の発明の一実施形態による音声認識装置の音声認識精度と、音声入力部１及びメル尺度ケプストラム係数を生成する特徴量抽出部乃至音声認識部２を備えた従来の音声認識装置の音声認識精度について、雑音環境下音声認識共通評価基盤コーパスＣＥＮＳＲＥＣ−１を用いて、７種類の異なる雑音強度で評価したものである。
【００８１】
図４及び図５で示した音声認識実験は、雑音環境下音声認識共通評価基盤コーパスＣＥＮＳＲＥＣ−１に附属の基準手法（ベースライン）と同じ条件で行った。
【００８２】
図４及び図５より、図１で示した請求項１に記載の発明の一実施形態による音声認識装置は、従来の音声認識装置と比較して、有意に音声認識性能が向上しており、本発明の目的である雑音下での音声認識の性能向上が達せられていることがわかる。
【符号の説明】
【００８３】
１…音声入力部
２…音声認識部
１０…学習部
１１…クラス識別変換構築部
１２…次元圧縮・線形直交変換構築部
１６…特徴量変換構築部
２０…適用部
２１…特徴量抽出部
２６…特徴量抽出部
【図１】
2013122508.tif 000016
【図２】
2013122508.tif 000017
【図３】
2013122508.tif 000018
【図４】
2013122508.tif 000019
【図５】
2013122508.tif 000020