(57)【要約】【課題】不特定話者の音声に対する音声認識率を向上させる。【解決手段】音声認識装置に、入力音声をフレーム単位に区切る処理部と、フレーム単位で入力音声の音響特徴量を算出する処理部と、連続する２つのフレームの音響特徴量の差異を算出し、音声波形差異として出力する処理部と、同一音素を含む２つの音素の組み合わせについて算出された音響特徴量の差異を音声波形差異モデルとして記憶する記憶部と、入力音声から計算された前記音声波形差異と前記音声波形差異モデルとを照合し、最も差異の小さい音素の組み合わせを決定する処理部と、決定された音素の組み合わせに基づいて、前記入力音声の表現する音素を確定する処理部とを搭載する。【選択図】図３
2013156360.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識装置において、
入力音声をフレーム単位に区切る処理部と、
フレーム単位で入力音声の音響特徴量を計算する処理部と、
連続する２つのフレームの音響特徴量の差異を計算し、音声波形差異として出力する処理部と、
同一音素を含む２つの音素の組み合わせについて算出された音響特徴量の差異を音声波形差異モデルとして記憶する記憶部と、
入力音声から計算された前記音声波形差異と前記音声波形差異モデルとを照合し、最も差異の小さい音素の組み合わせを決定する処理部と、
決定された音素の組み合わせに基づいて、前記入力音声の表現する音素を確定する処理部と
を有する音声認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の音声認識装置において、
前記音素の確定は、連続する複数のフレームで構成される音韻区間単位で実行される
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項３】
請求項２に記載の音声認識装置において、
前記入力音声の表現する音素を確定する前記処理部は、現音韻区間の１つ前の音韻区間の音素が確定していない場合、現フレームについて決定された音素の組合せに対応する２つの音素の各音響特徴量と前フレームの音響特徴量とを比較し、前フレームの音響特徴量との差異が小さい方の音素を前フレームの音素として決定する
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項４】
請求項２に記載の音声認識装置において、
前記入力音声の表現する音素を確定する前記処理部は、現フレームについて決定された音素の組合せに対応する２つの音素のうち前フレームの音素でない方の音素を現フレームの音素に決定する
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項５】
請求項１に記載の音声認識装置において、
前記音声波形差異と前記音声波形差異モデルの差異量を、ベクトルのユークリッド距離として算出する
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項６】
請求項１に記載の音声認識装置において、
前記音声波形差異と前記音声波形差異モデルの差異量を、ベクトルの要素の分散として算出する
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項７】
カーナビゲーション装置において、
発話者の音声を入力するマイクと、
表示装置と、
入力音声をフレーム単位に区切る処理部と、フレーム単位で入力音声の音響特徴量を計算する処理部と、連続する２つのフレームの音響特徴量の差異を計算し、音声波形差異として出力する処理部と、同一音素を含む２つの音素の組み合わせについて算出された音響特徴量の差異を音声波形差異モデルとして記憶する記憶部と、入力音声から計算された前記音声波形差異と前記音声波形差異モデルとを照合し、最も差異の小さい音素の組み合わせを決定する処理部と、決定された音素の組み合わせに基づいて、前記入力音声の表現する音素を確定する処理部と、確定された音素で構成される操作入力を認識する処理とを有する音声認識装置と、
前記操作入力に対応するコマンドを実行する処理部と
を有するカーナビゲーション装置。
【請求項８】
コンピュータに、
入力音声をフレーム単位に区切る処理と、
フレーム単位で入力音声の音響特徴量を算出する処理と、
連続する２つのフレームの音響特徴量の差異を算出し、音声波形差異として出力する処理と、
同一音素を含まない２つの音素の組み合わせについて算出された音響特徴量の差異と、入力音声から計算された前記音声波形差異とを照合し、最も差異の小さい音素の組み合わせを決定する処理と、
決定された音素の組み合わせに基づいて、前記入力音声の表現する音素を確定する処理と
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力音声の音響特徴量と比較基準である音響特徴量（以下、「音響モデル」ともいう）とを比較し、音声認識結果を得る音声認識装置及びプログラムに関する。また、本発明は、音声認識装置を搭載するカーナビゲーション装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、音声認識処理は、予め作成した音響モデルと入力音声とを比較し、最も類似度が高いと判定された音響モデルに対応する音素を、入力音声が表現する音素として決定する。この処理には、主に以下の２つの方法が用いられる。
(1) 典型的な音響特徴量を音響モデルに使用する時間軸非線形マッチング（DTW：Dynamic Time Warping）法
(2) 音声スペクトルやケプストラムの変動を隠れマルコフモデル（HMM：Hidden Markov Model）と呼ばれる確率モデルで予め表した音響モデルを使用する統計的方法
ＤＴＷ法は、多様な音声に対応するために、予め多数の人から音声サンプルを蒐集し多数の音響モデルを作成しておかなければならない。そのため音響モデルが増えれば増えるほど、音響モデルの作成に手間が掛かり、音声認識処理に必要な計算量も増加する欠点がある。また、音声認識処理と言語処理との統合のしやすさから、現在では、統計的方法を使用する音声認識処理が主流である。
【０００３】
図１に、統計的方法を使用する従来の音声認識装置の機能構成例を示す。図１において、マイク等から入力された音声は、音声認識制御部２０の音声波形検出部２１に入力される。音声波形検出部２１は、公知の技術により、入力音声から音響特徴量を抽出する。音響特徴量とは、一般的には、ＬＰＣ（linear predictive coding）ケプストラム、ＭＦＣＣ（Mel Frequency Cepstral Coefficient）、周波数スペクトル等が用いられる。音声波形モデル記憶部２４には、音声単位（例えば音素）毎に予め算出された音響モデルが記憶されている。この音響モデルでは、音響特徴量と音素の関係が確率により与えられている。モデル尤度計算部２２は、入力音声の音響特徴量と音響モデルとを照合し、音響特徴量に対応した音素毎の尤度を公知の方法を用いて計算する。認識結果決定部２３は、計算された尤度のうち最も大きい照合尤度を有する音素列を決定し、認識結果として出力する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−３５６７９０号公報
【特許文献２】特開２０１０−２８２２３９号公報
【特許文献３】特開２０１１−３９４３４号公報
【特許文献４】特開２０１１−１０７６５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、従来の音声認識技術には、以下に示すような問題がある。まず、現在の音声認識技術では、音声単位（例えば音素）とそれを表現する音響特徴量とが一対一に対応していることを前提とする。このため、雑音の存在、人の精神状態、老若男女の別等に応じ音声の強弱、高低、音色が変化すると、その変化を適切に処理することができず、音声を正確に認識することができない。そこで、現在では、入力音声に含まれる雑音性分の除去方法や比較基準とする音声モデルの作成方法の工夫を通じ、音声認識率の改善が試みられている（特許文献１、特許文献２、特許文献３、特許文献４を参照）。しかし、いずれの方法も、音声認識率を根本的には改善することができない。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明者らは、前述した技術的課題は、音素と音声波（音声による空気振動を表現したものである）が１対１に対応するという前提自体に原因があると考える。そこで、本発明者らは、音声波と音声波の差異が音素を決定するという言語の根本的事実に着目し、以下に示す音声認識技術を提供する。
【０００７】
本発明の場合、図２に示すように、処理対象である入力音声を、フレームと呼ばれる所定長の区間に区分し、フレーム毎に入力音声の音響特徴量を算出する。フレームの長さは、例えば１０ミリ秒、２０ミリ秒などで与えられる。本発明は、連続する二つのフレーム（図２の場合、フレーム１とフレーム２、フレーム２とフレーム３、フレームｎとフレームｎ＋１・・・）について、各音響特徴量の差異（以下「音声波形差異」という）を計算する。また、本発明は、認識対象とする言語を構成する音素の標準的な音響特徴量（以下「音声波形モデル」という）における任意の２つの組み合わせについて、音声波形差異を予め計算する。ただし、ここでの組合せには同一音声同士の組み合わせは含まれない。音声波形モデルについて計算された音声波形差異（以下「音声波形差異モデル」という）と、その計算に使用した２つの音素の関係は、予め記憶領域に保存されている。
【０００８】
本発明による音声認識処理は、入力音声について計算される音声波形差異と音声波形差異モデルとを比較し、その比較結果に基づいて入力音声を構成する音素を決定する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、入力音声から切り出される連続する二つのフレームの音声波形差異と比較基準としての音声波形差異モデルとを比較し、入力音声の音素が決定される。音声波形差異モデルは、音声の強弱、高低、音色の違いによる影響を受けない。このため、不特定話者による音声入力についても音声認識率を向上することができる。
【００１０】
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】音声認識装置の構成例を示す図（従来例）。
【図２】入力音声のフレーム区分例を示す図。
【図３】形態例に係る音声認識装置の構成例を示す図。
【図４】２つの音素に対応するＭＦＣＣ値を同一グラフ上に表現した図。
【図５】音声波形モデルのデータ構成例を示す図。
【図６】音素波形差異モデルのデータ構成例を示す図。
【図７】２つの音素間のＭＦＣＣ値の差分をグラフで表現した図。
【図８】音声認識処理の全体的な流れを示すフローチャート。
【図９】音響特徴量差異分析処理の内容を示すフローチャート。
【図１０】音素発見処理の内容を示すフローチャート。
【図１１】フレームの音素確定処理の流れを示すフローチャート。
【図１２】区間音素確定処理の流れを示すフローチャート。
【図１３】カーナビゲーションシステムの構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に示す実施の形態は、発明を分かりやすく説明する観点から記載したものである。従って、発明は、実施の形態に係る全ての構成要素を必ずしも備える必要は無い。その一方で、実施の形態に係る装置構成に不図示の構成要素を追加し、又はその一部を他の構成要素に置換することも可能である。
【００１３】
また、以下に説明する装置構成に現われる制御装置や処理装置は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路その他のハードウェアとしても、コンピュータ上で実行されるプログラム（ソフトウェア）としても実現することができる。
【００１４】
以下の実施の形態に現われる音声データ、プログラム等の情報は、半導体メモリ、ハードディスク装置、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記憶媒体に格納される。また、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示すものであり、製品上必要な全ての制御線や情報線を表すものでない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えて良い。
【００１５】
以下、本発明の実施の形態の一例を、図面に基づいて詳細に説明する。
【００１６】
［形態例］
［装置の構成］
図３に、実施の形態に係る音声認識装置１の機能構成例を示す。以下の説明では、音響特徴量として、ＭＦＣＣ特徴量を採用する場合について説明する。
【００１７】
音声認識装置１は、音声認識制御部１１と、音響特徴量算出処理部１２と、音声波形モデル記憶部１３と、音声波形差異モデル記憶部１４と、音響特徴量差異分析処理部１５とを有している。
【００１８】
音声認識制御部１１は、音響特徴量算出処理部１２と音響特徴量差異分析処理部１５を使用し、音声認識処理を実行する。具体的には、音声認識制御部１１と音響特徴量算出処理部１２と音響特徴量差異分析処理部１５は、入力音声を図２に示すようにフレームに分割する処理、１フレーム毎にＭＦＣＣ特徴量（ＭＦＣＣ値）を算出する処理、連続する２つのフレーム間で音声波形差異を算出する処理、算出された音声波形差異と比較基準としての音声波形差異モデルとを照合する処理、照合結果に基づいて入力音声の音素を確定する処理を実行する。
【００１９】
音響特徴量算出処理部１２は、１フレーム毎にＭＦＣＣ特徴量（ＭＦＣＣ値）を算出する処理を実行する。図４に、ＭＦＣＣ値の算出例を示す。図４は、音素「ａ」と「ｋ」に対応する音声波について算出されたＭＦＣＣ値を同一グラフ上に表している。同一グラフ上に表したのは、音素によるＭＦＣＣ値の違いを説明するためである。
【００２０】
音素は、言語に応じて定まる。本形態例では、言語が日本語である場合について説明する。もっとも、音声認識する言語は、英語、スペイン語、中国語、アラビア語、ロシア語、ドイツ語、フランス語、韓国語等でもよい。音素は、一般に、母音と子音に分類できる。音響特徴量算出処理部１２は、音声入力をフレームに分割する処理と、各フレームについてＭＦＣＣ特徴量を算出する処理をリアルタイムに実行する。なお、各フレームについて算出されたＭＦＣＣ値は、音響特徴差異分析処理部１５に出力される。
【００２１】
音声波形モデル記憶部１３は、認識対象とする言語を構成する音素の標準的な音声波について予め算出されたＭＦＣＣ特徴量を記憶する記憶領域である。音声波形モデル記憶部１３には、１つの音素について１つのＭＦＣＣ特徴量が記憶される。図５に、音声波形モデルのデータ構成例を示す。図５に示す１組のＭＦＣＣ特徴量は、図４に示すように、次数に対応する数値列として与えられる。なお、本実施の形態例における音声認識技術は、連続する２つのフレームのＭＦＣＣ特徴量の差異だけが重要である。このため、各音素の標準的な音声波には特別な音声を必要としない。そのため、基本的に、誰の音声でも音声波形モデルに使用できる。
【００２２】
音声波形差異モデル記憶部１４は、認識対象とする言語を構成する全ての音素の任意の２つの組み合わせについて、各ＭＦＣＣ特徴量の差異（数値列）と音素の組み合わせを記憶する記憶領域である。任意の２つの組み合わせには、同一音素の組み合わせも含まれる。音声波形差異モデル記憶部１４に記憶されるＭＦＣＣ特徴量の差異（数値列）が、「音声波形差異モデル」である。図６に、音声波形差異モデルのデータ構成例を示す。認識対象とする言語が日本語の場合、その音素数は子音が２０種、母音が５種である。従って、音声波形差異モデル記憶部１４に記憶される音声波形差異モデルの数は、２５種の音素の任意の２つの組み合わせにより計算される３００（＝25Ｃ2）個となる。勿論、記憶される音声波形差異モデルの数は、音声波形モデル記憶部１３に記憶される音素の数に依存する。２つの音素に対応するＭＦＣＣ特徴量の差異は、各要素に対応する数値同士の差分（減算値）として与えられる。従って、音声波形差異モデルは、ＭＦＣＣ特徴量と同じ数の要素を持つベクトル量である。図７に、音素「ａ」のＭＦＣＣ量と音素「ｋ」のＭＦＣＣ量について算出される音声波形差異モデルの例を示す。この音声波形差異モデルは、音素「ａ」と音素「ｋ」の組み合わせについてのみ出現する。
【００２３】
音響特徴量差異分析処理部１５は、連続する２つのフレーム間で音声波形差異を算出する処理、音声信号から算出される音声波形差異と比較基準としての音声波形差異モデルとを照合する処理、照合結果に基づいて入力音声の音素を確定する処理を実行する。因みに、音素の確定は、入力音声について求められる音声波形差異と最も類似度が高い音声波形差異モデルに対応付けられている音素の組み合わせに基づいて実行される。なお、音響特徴量差異分析処理部１５は、確定された音素列を認識結果として出力する。
【００２４】
［音声認識処理］
以下、音声認識装置１によって実現される音声認識処理の内容を説明する。まず、以下の説明で使用する用語の定義を説明する。
【００２５】
本実施の形態の場合、音声の音響特徴量は、図２に示したように、フレーム単位（例えば１０ミリ秒単位）で取り出される。このため、音響特徴量算出処理部１２では、入力音声がフレーム単位で断片化される。一般に、フレームは、ほぼ一つの音素を表しており、同一音素のフレームが複数個集まって初めて一つの音素であると人は認識する。本明細書では、人が一つの音素として認識できる最小単位を「音韻区間」という。音韻区間は、複数のフレームの集まりである。一般に、人に聞こえる音声には、子音を表す「音韻区間」と母音を表す「音韻区間」の二つの「音韻区間」があり、人の発話はこれら音韻区間の連鎖とみなすことができる。
【００２６】
［処理動作の概要］
図８に、音声認識制御部１１を通じて実行される音声認識処理の流れを示す。音声の入力が開始されると、音声認識制御部１１は、音声入力の終わりか否かを判定する（Ｓ１０１）。音声の入力は、不図示のマイクから入力されるだけでなく、電話回線からの入力、音声ファイルの再生出力でもよい。
【００２７】
音声入力が続いている場合（Ｓ１０１で否定結果）、音声認識制御部１１は、音声を１フレームずつ切り出し（Ｓ１０２）、各フレームが音として聞き取り可能な強度を持つか否かを判定する（Ｓ１０３）。
【００２８】
音として聞き取り可能な強度を有する場合（Ｓ１０３で肯定結果）、音声認識制御部１１は、該当するフレームの音響特徴量を算出し（Ｓ１０４）、音響特徴量の差異分析を実行する（Ｓ１０５）。なお、音として聞き取り可能な強度でない場合（Ｓ１０３で否定結果）、音声認識制御部１１は、一つの音韻区間が終了したと判定する（Ｓ１０６）。Ｓ１０５又はＳ１０６の後、音声認識制御部１１は、１つの音韻区間が終了したか否かを判定する（Ｓ１０７）。１つの音韻区間が終了していないと判定された場合（Ｓ１０７で否定結果）、音声認識制御部１１は、Ｓ１０１に戻り、音声入力が終了するまで一連の処理を繰り返し実行する。一方、１つの音韻区間が終了したと判定された場合（Ｓ１０７で肯定結果）、音声認識制御部１１は、音韻区間の音素を確定し、Ｓ１０１に戻り、音声入力が終了するまで一連の処理を繰り返し実行する。
【００２９】
音声入力が終了した場合（Ｓ１０１で肯定結果）、音声認識制御部１１は、区間音素確定処理を実行し（Ｓ１０９）、さらに音素確定結果を出力して音声認識処理を終了する（Ｓ１１０）。
【００３０】
［処理動作の詳細］
以下では、音声認識制御部１１を通じて実行される音声認識処理の内容をより詳細に説明する。音声の入力が開始されると、音声認識制御部１１は、１フレームを取り出し、音響特徴量算出処理部１２に出力する。この処理はＳ１０２に対応する。音響特徴量算出処理部１２は、公知の処理動作を実行し、入力音声のＭＦＣＣ特徴量をフレーム毎に計算し、計算結果を音響特徴量差異分析処理部１５に出力する。この処理はＳ１０４に対応する。ＭＦＣＣ特徴量の計算に使用する方法は、例えば特許文献４に詳細に記述されている。なお、ＭＦＣＣ特徴量の算出は、音声認識制御部１１に通知される。
【００３１】
次に、音声認識制御部１１は、音響特徴量差異分析処理の実行を音響特徴量差異分析処理部１５に指示する。図９に、音響特徴量差異分析処理（Ｓ１０５（図８））の詳細内容を示す。
【００３２】
音響特徴量差異分析処理部１５は、まず、前音韻区間の音素が確定されているか否かを判定する（Ｓ２０１）。音素が確定していない場合（Ｓ２０１で否定結果）、音響特徴量差異分析処理部１５は、現フレームが入力音声の最初のフレームか否かを判定する（Ｓ２０２）。現フレームが入力音声の最初のフレームであった場合（Ｓ２０２で肯定結果）、比較対象とするＭＦＣＣ特徴量が存在しない。そこで、音響特徴量差異分析処理部１５は、現フレームのＭＦＣＣ特徴量を一時記憶領域に退避し（Ｓ２０４）、その後、制御を音声認識制御部１１に戻す。
【００３３】
これに対し、現フレームが入力音声の最初のフレームでなかった場合（Ｓ２０２で否定結果）、音響特徴量差異分析処理部１５は、一次記憶領域に退避しておいたフレームのＭＦＣＣ特徴量と現フレームのＭＦＣＣ特徴量との差異（音声波形差異）を計算する（Ｓ２０３）。次に、音響特徴量差異分析処理部１５は、音素発見処理を実行し（Ｓ２０５）、その後、フレームの音素確定処理を実行する（Ｓ２０６）。音素確定処理が完了すると、音響特徴量差異分析処理部１５は、制御を音声認識制御部１１に戻す。
【００３４】
なお、Ｓ２０１の判定処理において、前音韻区間の音素が確定していた場合（Ｓ２０１で肯定結果）、音響特徴量差異分析処理部１５は、Ｓ２０２の処理をスキップし、退避しておいたフレームのＭＦＣＣ特徴量と該当するフレームとの音声波形差異を計算する（Ｓ２０３）。次に、音響特徴量差異分析処理部１５は、音素発見処理を実行し（Ｓ２０５）、その後、フレームの音素確定処理を実行する（Ｓ２０６）。音素確定処理が完了すると、音響特徴量差異分析処理部１５は、制御を音声認識制御部１１に戻す。
【００３５】
図１０に、音素発見処理（Ｓ２０５（図９））の詳細内容を示す。音響特徴量差異分析処理部１５は、まず、音声波形差異が閾値内の値であるか否かを判定する（Ｓ３０１）。本閾値は、前フレームのＭＦＣＣ特徴量と現フレームのＭＦＣＣ特徴量が同じ音素を表すとみなせる範囲の最大値として与えられる。この値は、予め経験的に決定される。
【００３６】
音声波形差異が閾値内の値である場合（Ｓ３０１で肯定結果）、音響特徴量差異分析処理部１５は、現フレームの表現する音素が、直前に音素が確定したフレームの音素と同一であると確定する（Ｓ３０２）。
【００３７】
一方、音声波形差異の値が閾値より大きい場合（Ｓ３０１で否定結果が得られる場合であり、１つでも閾値を越えるＭＦＣＣ値がある場合）、音響特徴量差異分析処理部１５は、音声波形差異モデル記憶部１４から音声波形差異モデルを一つ取り出す（Ｓ３０３）。例えば日本語の場合、３００個の音声波形差異モデルの中から１つを取り出す。
【００３８】
次に、音響特徴量差異分析処理部１５は、取り出した音声波形差異モデルと処理対象である音声波形差異との類似度を求める（Ｓ３０４）。類似度の計算が終了すると、音響特徴量差異分析処理部１５は、波形類似度の計算が全ての音声波形差異モデルの間で求められたか否かを判定する（Ｓ３０５）。Ｓ３０５で否定結果が得られると、音響特徴量差異分析処理部１５は、Ｓ３０３に戻り、別の音声波形差異モデルと処理対象である音声波形差異との類似度の計算を実行する。やがて、Ｓ３０５で肯定結果が得られると、音響特徴量差異分析処理部１５は、フレームの音素確定処理（Ｓ２０６（図９））に進む。
【００３９】
図１１に、フレームの音素確定処理（Ｓ２０６（図９））の詳細内容を示す。音響特徴量差異分析処理部１５は、まず、現フレームの表現する音素が既に同一の音素として確定されているか否かを判定する（Ｓ４０１）。
【００４０】
現フレームの表現する音素が前フレームと同一の音素として確定されていない場合（Ｓ４０１で否定結果）、音響特徴量差異分析処理部１５は、Ｓ３０４（図１０）で計算された類似度のうち類似度が一番大きい音声波形差異モデルに対応する音素の組み合わせを、現フレームの表現する音素を含む音素の組み合わせとして確定する（Ｓ４０２）。
【００４１】
次に、音響特徴量差異分析処理部１５は、前音韻区間の音素が確定済みか否か判定する（Ｓ４０３）。前音韻区間の音素が確定している場合（Ｓ４０３で肯定結果）、音響特徴量差異分析処理部１５は、確定した音素の組み合わせのうち前フレームの音素でない方の音素を現フレームの音素として決定する（Ｓ４０４）。一方、前音韻区間の音素が確定していない場合（Ｓ４０３で否定結果）、音響特徴量差異分析処理部１５は、確定した２つの音素に対応する音声波形モデルのＭＦＣＣ特徴量と前フレームのＭＦＣＣ特徴量とを比較し、類似している方の音素を前フレームの表現する音素に確定する（Ｓ４０５）。
【００４２】
前音韻区間の音素が確定されている場合（Ｓ４０３で肯定結果）又は前フレームの音素がＳ４０５で確定された後、音響特徴量差異分析処理部１５は、確定した２つの音素の組み合わせのうち、前フレームの音素でない方の音素を現フレームの音素に決定する（Ｓ４０４）。
【００４３】
この後、音響特徴量差異分析処理部１５は、現フレームのＭＦＣＣ特徴量を一次記憶領域に退避し（Ｓ４０６）、前フレームまでを一つの音素を表す音韻区間として認識して処理を終わる（Ｓ４０７）。なお、Ｓ４０１で肯定結果が得られた場合、音響特徴量差異分析処理部１５は、前述の処理を実行することなく、フレームにおける音素の確定処理を終了する。
【００４４】
音響特徴量差異分析処理部１５は、図９〜図１１に示す音響特徴量差異分析処理が終了すると、その処理の終了を音声認識制御部１１に通知する。ここで、音声認識制御部１１は、１つの音韻区間の処理が終了したか否かを判定する（Ｓ１０７）。音声認識制御部１１は、音韻区間が終了していないと判定される間、音声の入力の終了が確認されるまで一連の処理を続行し、音韻区間が終了したと判定されると、区間音素の確定処理に移行する（Ｓ１０８）。
【００４５】
図１２に、区間音素確定処理（Ｓ１０８（図８））の詳細内容を示す。区間音素確定処理が開始すると、音声認識制御部１１は、前フレームまでの音韻区間が一つの音素を表現しているとし、音韻区間の音素を確定する（Ｓ５０１）。次に、音声認識制御部１１は、現フレームから新しい音素を表現している音韻区間であると認識する（Ｓ５０２）。
【００４６】
この後、音声認識制御部１１は、音声入力が終わったか否かを判定し（Ｓ１０１）、音声入力が終了していたら、音素確定結果を出力して全処理を終了する（Ｓ１１０）。
【００４７】
［形態例の効果］
本実施の形態は、入力音声から切り出される連続する二つのフレームの音声波形差異と、比較基準としての音声波形差異モデルとの比較に基づいて、入力音声の音素を決定する処理手法を採用する。音素間の音声波形差異は、音声の強弱、高低、音色の違いによる影響を受けないため、不特定話者による音声入力に対しても音声認識率を向上することができる。
【００４８】
また、本実施の形態は、単純な比較処理だけに基づいて入力音声が表現する音素を決定することができる。このため、音素を決定する際に必要とされる計算量を減らすことができる。
【００４９】
さらに、本実施の形態は、音声波と音声波の差異に着目するため、音声波形差異モデルを任意の人の音声により作成することができる。このため、本実施の形態では、従前技術のように、多数の人から音声サンプルを収集して標準的な音響モデルを作成する必要がない。すなわち、本実施の形態の場合には、音声波形モデルと音声波形差異モデルの作成に要する労力や作成時間を従前に比して大幅に削減することができる。また、本実施の形態の場合、音声波形モデルと音声波形差異モデルを随時変更する必要がない。このため、音響モデルの変更の手間を省くことができる。
【００５０】
また、本実施の形態は、音韻を認識する技術を提供するものであり、言葉を認識する技術ではない。従前の技術は、音韻の認識と言葉の認識を混淆して音声認識装置を構成していたが、本実施の形態では、音韻の認識と言葉の認識を明確に分離することができる。このため、本実施の形態の場合には、言語固有の音素に対応する音声波形モデルを用意又は登録すれば、任意の言語を対象とした音声認識装置を実現することができる。
【００５１】
［他の形態例］
前述した実施の形態には、発明の主旨を逸脱しない範囲で適宜変更を加えることができる。
【００５２】
例えば音素間で音響特徴量の差異が明確に現われるのであれば、音声特徴量にはＭＦＣＣ特徴量以外の量を音響特徴量に用いてもよい。例えばＬＰＣケプストラム、周波数スペクトルその他の特徴量を音声特徴量に使用してもよい。
【００５３】
また、音声波形差異と音声波形差異モデルの類似度を計算する方法の代表例には、ベクトルのユークリッド距離を比較する方法、各要素の分散を比較する方法があるが、ベクトル間の差異を適切に評価できれば、これら以外の計算式を用いてもよい。
【００５４】
図３は、音声波形モデル記憶部１３と音声波形差異モデル記憶部１４が独立した記憶装置上に存在する場合を表している。しかしながら、音声波形モデルと音声波形差異モデルは、物理的には同じ記憶装置内の異なる記憶領域上に記憶されていてもよい。
【００５５】
前述の実施の形態の場合には、音声波形モデルと音声波形差異モデルが予め記憶されている場合を想定しているが、音声認識装置１の初期設定動作として登録してもよい。
【００５６】
また、前述の実施の形態の場合には、音声波形モデルと音声波形差異モデルが音声認識装置１に格納されている例を表しているが、これらのモデルは音声認識装置１に対して外部接続された記憶装置に格納されていてもよい。また、これらのモデルは、音声認識装置１が接続されるネットワーク上の記憶装置に格納されていてもよい。
【００５７】
［応用装置例］
前述した音声認識技術は、人の話す音声をコンピュータに対する入力（例えば音声入力、操作入力）に使用する製品群に広く応用することができる。例えば電子カルテシステム、議事録作成システム、文書入力システム（例えば携帯電話機、携帯情報端末、コンピュータ）、翻訳システム、機器操作システム（例えばカーナビゲーションシステム、携帯電話機、携帯情報端末、リモートコントローラ）等に応用することができる。以下では、実施例に係る音声認識技術を応用する装置の一例として、カーナビゲーションシステムについて説明する。
【００５８】
図１３に、カーナビゲーションシステムの構成例を示す。カーナビゲーションシステム１００は、制御装置１０１、マイク１０２、音声認識装置１０３、ＧＰＳセンサ１０４、地図ＤＢ１０５、表示装置１０６、スピーカ１０７を主要な構成要素とする。なお、制御装置１０１には不図示の加速度センサや速度センサも接続されている。
【００５９】
音声認識装置１０３は、前述した音声認識装置１を内蔵し、マイク１０２から入力される音声入力の音韻を認識する処理と、認識された音韻で構成される言葉（操作入力）を認識する処理を実行する。制御装置１０１は、音声認識装置１０３から入力される操作入力に基づいてコマンドを実行し、システム全体の動作を制御する。例えば目的地の設定やルート検索が実行される。このように、不特定話者に対する音声認識精度が高い音声認識装置１をカーナビゲーションシステムに応用することにより、カーナビゲーションシステムの操作性を従来製品に比して高めることができる。
【００６０】
なお、前述したカーナビゲーションシステム１００以外のシステムは、実施の形態に係る音声認識装置１と、その認識結果を入力する信号処理装置や制御装置と、各システムに固有のデバイスとで構成される。例えば携帯電話機や携帯情報端末の場合には、各システムに固有のデバイスとして、通信モジュールや表示装置が追加される。
【符号の説明】
【００６１】
１…音声認識装置、１１…音声認識制御部、１２…音響特徴量算出処理部、１３…音声波形モデル記憶部、１４…音声波形差異モデル記憶部、１５…音響特徴量差異分析処理部、２０…音声認識制御部、２１…音声波形検出部、２２…モデル尤度計算部、２３…認識結果決定部、２４…音声波形モデル記憶部、１００…カーナビゲーションシステム、１０１…制御装置、１０２…マイク、１０３…音声認識装置、１０４…ＧＰＳセンサ、１０５…地図ＤＢ、１０６…表示装置、１０７…スピーカ。
【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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