(57)【要約】【課題】汎用の情報処理装置を使用した認識装置において、識別アルゴリズムや識別辞書を変更することなく、認識装置の非定常的で容易には測定できないノイズによる認識の精度の低下を防ぐこと。【解決手段】ある事象に対して、各クラスを代表するプロトタイプとの比較により、事象がどのクラスに属するかを識別する認識システムは、プロトタイプを記憶するプロトタイプ記憶手段と、当該認識システムが動作する汎用の情報処理装置のノイズ特性を示す装置特性データを保存する装置特性データ記憶手段と、装置特性データに基づいて、プロトタイプ記憶手段から読み出されたプロトタイプを補正するプロトタイプ補正手段と、この補正したプロトタイプに基づいて、事象がどのクラスに属するかを識別する識別手段と、備える。【選択図】図２
2013167658.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある事象に対して、各クラスを代表するプロトタイプとの比較により、前記事象がどのクラスに属するかを識別する認識システムに於いて、
前記プロトタイプを記憶するプロトタイプ記憶手段と、
当該認識システムが動作する汎用の情報処理装置のノイズ特性を示す装置特性データを保存する装置特性データ記憶手段と、
前記装置特性データに基づいて、前記プロトタイプ記憶手段から読み出された前記プロトタイプを補正するプロトタイプ補正手段と、
該補正したプロトタイプに基づいて、前記事象がどのクラスに属するかを識別する識別手段と、
備えたことを特徴とする認識システム。
【請求項２】
前記装置特性データ記憶手段は、当該認識システムが動作する汎用の情報処理装置のノイズ特性を示す装置特性データを複数保存し、
前記装置特性データ記憶手段から、１つの前記装置特性データを選択する装置特性データ選択手段を更に含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の認識システム。
【請求項３】
当該認識システムが動作する汎用の情報処理装置のノイズ特性を計測し、該計測したノイズ特性を示す装置特性データを生成もしくは更新して、前記装置特性データを前記装置特性データ記憶手段に格納する装置特性計測手段を更に含む、
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の認識システム。
【請求項４】
前記事象を表現するパターンを伝達する媒体から特徴を抽出する特徴抽出手段を更に備え、
前記識別手段は、前記特徴と前記補正されたプロトタイプとを比較して、前記事象を識別することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１つに記載の認識システム。
【請求項５】
前記媒体が音であり、
前記特徴抽出手段は、
音を収集して、該収集した音をアナログ信号へ変換する集音部と、
前記アナログ信号に含まれる定常的なノイズや非定常で容易に特定できるノイズを抑制するように、前記アナログ信号をデジタル信号に変換する前処理部と、
前記デジタル信号から前記特徴を抽出する特徴抽出部と、
から構成される、請求項４に記載の認識システム。
【請求項６】
認識システムによって、ある事象に対して、各クラスを代表するプロトタイプとの比較により、前記事象がどのクラスに属するかを識別する認識方法に於いて、
前記プロトタイプをプロトタイプ記憶手段に記憶するステップと、
当該認識システムが動作する汎用の情報処理装置のノイズ特性を示す装置特性データを装置特性データ記憶手段に保存するステップと、
前記装置特性データに基づいて、前記プロトタイプ記憶手段から読み出された前記プロトタイプを補正するステップと、
該補正したプロトタイプに基づいて、前記事象がどのクラスに属するかを識別するステップと、
を含む認識方法。
【請求項７】
前記装置特性データを保存するステップは、当該認識システムが動作する汎用の情報処理装置のノイズ特性を示す装置特性データを複数、前記装置特性データ記憶手段に保存し、
前記装置特性データ記憶手段から、１つの前記装置特性データを選択するステップを更に含む、
請求項６に記載の認識方法。
【請求項８】
当該認識システムが動作する汎用の情報処理装置のノイズ特性を計測し、該計測したノイズ特性を示す装置特性データを生成もしくは更新して、前記装置特性データを前記装置特性データ記憶手段に格納するステップを更に含む、
請求項６または請求項７に記載の認識方法。
【請求項９】
前記事象を表現するパターンを伝達する媒体から特徴を抽出するステップを更に備え、
前記識別するステップは、前記特徴と前記補正されたプロトタイプとを比較して、前記事象を識別することを特徴とする請求項６乃至８のいずれか１つに記載の認識方法。
【請求項１０】
ある事象に対して、各クラスを代表するプロトタイプとの比較により、前記事象がどのクラスに属するかを、コンピュータに識別させる認識プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記プロトタイプをプロトタイプ記憶手段に記憶する手順と、
当該コンピュータが動作する汎用の情報処理装置のノイズ特性を示す装置特性データを装置特性データ記憶手段に保存する手順と、
前記装置特性データに基づいて、前記プロトタイプ記憶手段から読み出された前記プロトタイプを補正する手順と、
該補正したプロトタイプに基づいて、前記事象がどのクラスに属するかを識別する手順と、
を実行させるための認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、事象を表現するパターンを伝達する音、画像などを活用して状況を理解したり、物体を認識したりする認識システム、認識方法、および、認識プログラムに関し、特に、認識システム、方法、および、プログラムが組み込まれた装置の非定常的で容易に測定できないノイズによる認識の精度の低下を防ぐことができる認識システム、認識方法、および、認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音や画像、振動などの媒体で伝達される、実世界で観測される個々の情報（以下、「パターン」と記載）を所定の概念（以下、「クラス」と記載）に対応させるシステムとして、認識システムが知られている。クラスとは、例えば、文字を認識するシステムであれば、「あ」や「１」など、それぞれの文字がクラスとなる。また、クラスに対応する符号／名前を「ラベル」という。
【０００３】
認識システムの１つとして、事象を表現するパターンを伝達する音を活用して状況を理解する音認識システムがある。
【０００４】
図１２は、従来の音認識装置の構成の一例を示すブロック図である。類似の音認識装置は、例えば、非特許文献１に記載されている。
【０００５】
図１２を参照すると、この音認識装置は、マイク２０１と、前処理部２０２と、特徴抽出部２０３と、識別部２０４と、識別辞書２０５とから構成される。マイク２０１は、それで収集した音をアナログ信号に変換する。前処理部２０２は、変換されたアナログ信号から、デジタル信号への変換など後段で特徴を抽出しやすくするための処理を実行する。前処理部２０２で変換されたデジタル信号は、特徴抽出部２０３へ供給される。特徴抽出部２０３は、変換されたデジタル信号の特徴を抽出する。抽出された特徴は識別部２０４へ供給される。識別部２０４は、抽出された特徴と識別辞書２０５のデータとに基づいて、事象を識別する。なお、識別辞書２０５には、プロトタイプとクラスとが対応付けられて保存されている。
【０００６】
ここで、特徴とは、識別のために使用される情報のことである。例えば、画像から「トマト」や「キュウリ」を認識する場合であれば、被写体の形状や色などが特徴となる。一般に、特徴は、複数個、抽出され、これらの特徴は、まとめられて複数のスカラー量で構成されるため、ベクトル形式で表現される。本明細書では、ベクトル形式で表現された特徴を、特徴ベクトルと記載する。
【０００７】
また、プロトタイプとは、各クラスの特徴の手本となるベクトルである。例えば、画像から「トマト」クラスと「キュウリ」クラスとに分類するとする。この場合、一般的なトマトは、赤色で、ほぼ球体に近い形状であるのに対し、一般的なキュウリは、緑色で、細長い形状である。そこで、トマトのプロトタイプとして、「赤」、「球体」、キュウリのプロトタイプとして、「緑」、「細長い形」とする。そうすることで、カメラで撮影した「赤い球体」の物体の画像に対して、キュウリではなく、トマトと認識し、「トマト」クラスに分類する。
【０００８】
さらに、識別の方法に関し、識別部２０４では、特徴ベクトルとプロトタイプとに基づいて識別が行われる。識別の方法として、例えば、最尤推定を活用してクラスに帰着させる方法がある。最尤推定を活用した方法では、下記の数１に示されるように、あるクラス(wi)において特徴ベクトル(x)が観測される確率の分布を示す確率密度関数(P(x|wi))と、クラス(wi)が出現する確率である(P(wi))の積であるgi(x)が最大となるクラス(wi)を、特徴ベクトル(x)を帰着させるクラスとする。
【０００９】
【数１】
2013167658.tif 000003
【００１０】
音認識システムは、さまざまなノイズが発生する状況でも活用されている。このため、従来から、ノイズが発生する状況でも、より高い精度で認識できるようするために、さまざまな技術が開発されている。ノイズのある状況でも、より高い精度で認識するための方法として、主に、「ノイズそのものを抑制する方法」と、「ノイズも加味して認識する方法」が従来から知られている。
【００１１】
[ノイズそのものを抑制する従来技術]
ノイズそのものを抑制する従来技術について記載する前に、まずは、ノイズについて分類する。ノイズは、一般的に、時間変動の観点から、定常的なノイズと非定常的なノイズとに分類される。さらに、認識の対象となる信号への影響の観点から、ノイズは、加算性ノイズと乗算性ノイズとに分類される。加算性ノイズは、認識の対象となる信号に重なるように発生する／観測されるノイズである。乗算性ノイズは、例えば、音認識システムのマイクや電子回路の特性などによって発生する歪や反響などによる歪である。乗算性ノイズは、ノイズではなく、歪と分類されることもあるが、本明細書では、ノイズに分類する。
【００１２】
定常的に発生する加算性ノイズには、例えば、電子回路内でのバイアス電圧などがある。定常的に発生する乗算性ノイズには、例えば、マイクや電子回路の周波数特性に起因するノイズがある。定常的に発生するノイズは、予め発生する周波数などの特性を測定できるため、ノイズ抑制システムの内部で、例えば、チューニングされたフィルタを前処理部に実装するなど、一般的な技術で、補正できる。
【００１３】
非定常的に発生する加算性ノイズには、例えば、音認識システムの外部で発生する認識対象以外の不要な音などがある。特許文献１は、このノイズを抑制するシステムの一例を記載している。
【００１４】
特許文献１に記載されるシステムは、ノイズ信号に対して逆位相であり、観測点Ｐまでの距離による減衰量を考慮したノイズキャンセル信号をメインスピーカから出力し、 また、ノイズキャンセル信号に対して音圧の低い正相の信号をサブスピーカから出力する。マイクには、ノイズキャンセル信号と正相の信号とが打ち消し合うことにより、低い音圧の逆位相の信号が入力される。このように、ノイズ信号に対して逆位相のノイズキャンセル信号を正相の信号で打ち消し、マイクに入力される信号の音圧を低くすることにより、観測点Ｐの近傍にマイクが設置されている状態と同じ状態が作り出され、観測点Ｐにおいてノイズキャンセリング効果が最大となるようにノイズをキャンセルすることでノイズを抑制する。
【００１５】
非定常的に発生する乗算性ノイズには、例えば、反響などにより特定の周波数の振幅が小さくなる歪などがある。特許文献２は、このノイズを抑制するシステムの一例を記載している。
【００１６】
特許文献２に記載されるシステムは、音声取得部として機能するマイクロホンアレーと、音声出力部として機能するスピーカと、スピーカが装着されるロボットアームと、マイクロホンアレーに対してチューニングを行うチューニング部とを備える。チューニング部は、チューニングに際し、スピーカに基準音声を出力させるチューニング制御部と、基準音声に対する音声取得部の応答を用いてチューニングを実行するチューニング実行部とを有する。特許文献２に記載されるシステムは、チューニングの際に、チューニング部が音声出力部に基準音声を出力させ、この基準音声に対する音声取得部の応答を用いてチューニングし、音声の認識の際に、目的音声以外のノイズを抑制する。
【００１７】
［ノイズも加味して認識する従来技術］
ノイズも加味して認識する方法は、ノイズそのものを抑制するのではなく、ノイズによる認識への影響を抑制し、認識の精度を高める方法である。例えば、ノイズも加味して認識する方法は、加算性ノイズ、乗算性ノイズに関わらず、予めノイズの特徴を加味し、識別辞書を作成する方法や、ノイズによって影響を受けた特徴を重視しないように重みを変更するなど、識別のアルゴリズム（以下、「識別アルゴリズム」と記載）を変更するように特徴抽出部や識別部を変更する方法である。つまり、この方法は、例えば、周波数１ｋＨｚ近辺にランダムノイズが発生するシステムである場合、このノイズを含むプロトタイプを保存した識別辞書を作成したり、周波数１ｋＨｚ近辺の特徴を重視しないように識別部のアルゴリズムを変更するなどである。この方法に類似したものとして、識別辞書を切り替える音認識システムや、識別部を切り替える音認識システムがある。
【００１８】
特許文献３は、識別辞書を切り替える音認識システムの一例を記載している。特許文献３に記載されているシステムでは、ユーザによって指定された認識対象語彙の読みと表記を対応づけて構成されるユーザ辞書と、入力された音声認識用データと、音声認識用データの認識に使用する認識辞書の認識分野を決定するための辞書管理情報とをサーバへ通信部を介して送信する。サーバは、辞書管理部によって識別子テーブルを参照し、クライアントから受信した辞書管理情報に対応する認識辞書を複数種類の認識辞書群から決定する。サーバの音声認識部は、少なくともこの決定された認識辞書を使用して、音声認識用データを認識する。
【００１９】
特許文献４は、識別部を切り替える音認識システムの一例を記載している。特許文献４に記載されているシステムでは、取得した音を音声認識エンジンにより音声として認識する音声認識部を有した携帯端末は、認識処理した作業者の個人特徴情報を管理サーバに送信する。管理サーバは、携帯端末から送信された個人特徴情報を作業者ごとに個人別データ記憶部に記憶すると共に、その携帯端末を次回に使用する作業者について個人別データ記憶部に記憶されている個人特徴情報から次回作業者用音声認識エンジンを作成する。携帯端末は、次回の作業者の使用前に、音声認識エンジンを次回作業者用音声認識エンジンに更新する。
【００２０】
また、特許文献５は、精度良く音声認識を行う音声認識装置の一例を記載している。特許文献５に開示された音認識装置は、上記ノイズそのものを抑制する方法と、上記ノイズも加味して認識する方法と、の両方の方法を採用した装置である。
【００２１】
詳述すると、特許文献５に開示された音認識装置では、ノイズそのものを抑制するために、音声補正手段と、前処理用モジュール記憶部と、音声補正処理選択手段とを備えている。音声補正手段は、話者の周囲の騒音や符号化等に伴う歪み、携帯電話の音声圧縮による音声劣化等による雑音を除去する等の音声補正処理を行う。前処理用モジュール記憶部は、用途や目的に応じて受信用電話番号毎に用意された複数の前処理用モジュールを記憶する。音声補正処理選択手段は、携帯電話やＰＨＳ端末等の電話の種類、通話地域等によって異なる音質変化を起こした通話音声を、それぞれに応じて補正するために、前処理用モジュール記憶部から適当な前処理用モジュールを選択する。音声補正手段は、音声補正処理選択手段によって選択された前処理用モジュールを用いて通話音声信号を補正する。
【００２２】
また、特許文献５に開示された音認識装置は、ノイズも加味して認識するために、認識辞書・モデル・パラメータ記憶部と、音声認識処理選択手段と、音声認識手段とを備えている。認識辞書・モデル・パラメータ記憶部は、目的や用途に応じて受信用電話番号毎に用意された音声認識用情報として、複数の認識辞書、音響モデル、言語モデル、認識パラメータ等を記憶する。音声認識処理選択手段は、音声認識処理に用いる認識辞書、音響モデル、言語モデル、認識パラメータ等を受付電話番号に応じて選択する。音声認識手段は、受付電話番号に応じて選択された認識辞書、音響モデル、言語モデル、認識パラメータ等を用いることによって、携帯電話やＰＨＳ端末等の電話の種類、通話地域によって大きく異なる音質や、取り扱う内容や通話地域によって異なる使用語彙などに応じて音声認識する。尚、音響モデルは、音声の最小認識単位における音響的特徴を表す。
【００２３】
以降では、説明の便宜上、プログラムで実装された認識システムを認識プログラムと記載する。また、例えば、パーソナル・コンピュータやスマートフォン、携帯電話などの市販されている情報処理装置（以下、「汎用装置」、もしくは、「汎用の情報処理装置」と記載）に、認識プログラムをインストールした場合など、認識システムが組み込まれた汎用装置を認識装置と記載する。
【００２４】
図１は、認識装置３０６の一例を示すブロック図である。図１を参照すると、汎用装置である情報処理装置３０１は、ＣＰＵ（中央演算処理装置）やメモリなどのハードウェア３０２と、その上で動作するＯＳ（オペレーティング・システム）３０３とを備える。認識装置３０６では、この情報処理装置３０１の上で、認識プログラム３０４や、その他のアプリケーション・プログラム３０５が動作する。これら全体で、認識装置３０６を構成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２５】
【特許文献１】特許第４６８３０７０号公報
【特許文献２】特開２００８−１６４７４７号公報
【特許文献３】特開２００２−１６２９８８号公報
【特許文献４】特開２０１０−２７１５６６号公報
【特許文献５】ＷＯ２００７／０９１４６２
【非特許文献】
【００２６】
【非特許文献１】荒木雅弘、「フリーソフトでつくる音声認識システム」、森北出版、２００７年１０月、ｐ．１２−５２（特に、ｐ．１２，１９，３５）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２７】
しかしながら、従来の非定常的なノイズを抑制するシステムは、上記特許文献１や特許文献２に開示されているように、マイクなどを活用してノイズを容易に測定できることを前提としている。すなわち、従来の非定常的なノイズを抑制するシステムは、装置の外部で発生した、非定常的なノイズを対象としている。このため、従来の非定常的なノイズを抑制するシステムでは、装置の内部で発生する、非定常的で容易に測定できないノイズに対しては、対応できない。
【００２８】
ここで、「非定常的で容易に測定できないノイズ」とは、例えば、加算性ノイズであれば、回路の熱雑音、他の回路からのクロストークなどであり、乗算性ノイズであれば、増幅器の熱特性、Ａ／Ｄ変換器の基準電圧の変動、電源電圧の変動などである。
【００２９】
仮に、専用装置であれば、装置の内部で発生する、非定常的で容易に測定できないノイズに対して、これらのノイズを発生させないような特殊な回路や部品を使用することで、ノイズそのものを抑制するという方法も考えられる。しかしながら、汎用装置を使用した音認識装置では、装置を構成する回路や部品を、前述の特殊な回路や部品に変更することは、容易ではない。
【００３０】
また、非定常的で容易には測定できないノイズに対して、ノイズを抑制するのではなく、ノイズによる認識への影響を抑制し、認識の精度を高める方法をとったとする。この場合、専用装置であれば、上記特許文献３に開示されているように、個別に識別辞書を作成したり、上記特許文献４に開示されているように、識別アルゴリズムを変更したりできる。
【００３１】
しかしながら、汎用装置を使用した音認識装置では、これらのノイズを含む信号の周波数などの特性は、音認識装置ごとに異なる。その結果、全ての周波数のデータを信用できないならば、予め、ノイズの性質を加味した識別辞書を作成したり、識別アルゴリズムを作成したりすることは不可能である。
【００３２】
詳述すると、識別辞書を作成する際に、一部の周波数のデータをどのように選ぶかということが問題になる。ここで、選ぶ際に、通常であれば、ノイズのない周波数帯を選んで、特徴とし、識別辞書を作成する方法が考えられる。しかしながら、例えば、同じ２０Ｈｚ〜２０，０００Ｈｚを扱える汎用装置であっても、ある装置では、７，０００Ｈｚ帯に前処理部を構成するＩＣでノイズがのり、別の装置では、５，０００Ｈｚ帯に集音部と前処理部の配線でノイズがのる場合を仮定すると、特徴抽出部は、ノイズがのった信号しか入力されないため、どの周波数帯にノイズがのっているのかわからない。つまり、７，０００Ｈｚ帯にノイズがあるのか、５，０００Ｈｚ帯にノイズがあるのかわからない。このため、どの周波数のデータも信用できず、ノイズのない周波数帯の信号だけを活用して識別辞書を作成することは不可能である。また、ノイズもプロトタイプに含めた識別辞書を作成する場合でも、どの周波数帯にノイズがのるのかわからないため、同様である。よって、仮に、一部の周波数データを活用して、識別辞書を作る場合であっても、全ての周波数のデータを信用できないのであれば、識別辞書を作成できない。
【００３３】
一方、特許文献５では、抑制すべきノイズとして、話者の周囲の騒音や符号化等に伴う歪み、携帯電話の音声圧縮による音声劣化等によるノイズを対象としている。これらのノイズは、装置の外部で発生した、測定が容易な非定常な加算性ノイズ、乗算性ノイズである。したがって、特許文献５でも、上述した装置の内部で発生する、測定が容易ではない非定常なノイズに対しては、対応できない。
【００３４】
また、特許文献５では、ノイズも加味して認識するために、音響モデルを選択する方法を採用している。専用装置であるなら、装置に対して個々に音響モデルを予め作成することができる。しかしながら、汎用装置を使用した音認識装置では、そのような膨大な数の音響モデルを予め作成することは困難であり、したがって、音響モデルを切り替えることも不可能である。
【００３５】
以上をまとめると、汎用装置を使用した認識装置において、装置の内部で発生する、非定常的で容易には測定できないノイズによる認識の精度の低下という課題に対して、従来からのノイズそのものを抑制する方法でも、ノイズも加味して認識する方法でも解決できない。
【００３６】
同様のことは、音に限らず、例えば、画像など、他の媒体で伝達されたパターンで表現された事象を認識するシステムについても発生しうる。
【００３７】
また、同様のことは、認識システムをハードウェアとして実装した場合、ハードウェアとプログラムを組み合わせて実装した場合でも言えるが、当業者には明らかであるので、説明を省略する。
【００３８】
また、以降では、装置の内部で発生する、非定常的で容易に測定できないノイズの特性（例えば、ノイズが発生する周波数や振幅など）を、単に、「ノイズ特性」と記載する。
【００３９】
［発明の目的］
本発明の目的は、汎用装置を使用した認識装置において、識別アルゴリズムや識別辞書を変更することなく、認識装置の非定常的で容易には測定できないノイズによる認識の精度の低下を防ぐことができる認識システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００４０】
本発明に係る認識システムは、ある事象に対して、各クラスを代表するプロトタイプとの比較により、事象がどのクラスに属するかを識別する認識システムであって、プロトタイプを記憶するプロトタイプ記憶手段と、当該認識システムが動作する汎用の情報処理装置のノイズ特性を示す装置特性データを保存する装置特性データ記憶手段と、装置特性データに基づいて、プロトタイプ記憶手段から読み出されたプロトタイプを補正するプロトタイプ補正手段と、その補正したプロトタイプに基づいて、事象がどのクラスに属するかを識別する識別手段と、備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００４１】
本発明では、汎用装置において、識別アルゴリズムや識別辞書を変更することなく、非定常的で容易には測定できないノイズによる認識の精度の低下を防ぐことができる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】認識装置の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る認識システムの概要を示すブロック図である。
【図３】本発明の第２の実施形態に係る認識システムの概要を示すブロック図である。
【図４】本発明の第３の実施形態に係る認識システムの概要を示すブロック図である。
【図５】本発明の第１の実施例に係る音認識装置の構成を示すブロック図である。
【図６】図５に示した音認識装置の第１の動作を示すフローチャートである。
【図７】図５に示した音認識装置の第２の動作を示すフローチャートである。
【図８】本発明の第２の実施例に係る音認識装置の構成を示すブロック図である。
【図９】図８に示した音認識装置の第１の動作を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の第３の実施例に係る音認識装置の構成を示すフローチャートである。
【図１１】図１０に示した音認識装置の第１の動作を示すフローチャートである。
【図１２】従来の音認識装置の一例の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
以降では、説明の都合上、プログラムで実装された音認識システムを「音認識プログラム」、音認識システムが組み込まれた汎用装置を「音認識装置」と記載する。
【００４４】
本発明の概要について説明する。
【００４５】
本発明に係る認識システムは、ある事象に対して、各クラスを代表するプロトタイプとの比較により、事象がどのクラスに属するかを識別する認識システムである。
【００４６】
本発明に係る認識システムは、プロトタイプ記憶手段と、装置特性データ記憶手段と、プロトタイプ補正手段と、識別手段と備える。プロトタイプ記憶手段は、プロトタイプを記憶する。装置特性データ記憶手段は、当該認識システムが動作する汎用の情報処理装置のノイズ特性を示す装置特性データを保存する。プロトタイプ補正手段は、装置特性データに基づいて、プロトタイプ記憶手段から読み出されたプロトタイプを補正する。識別手段は、その補正したプロトタイプに基づいて、事象がどのクラスに属するかを識別する。
【００４７】
次に、事象とパターンと媒体とクラスと認識との間の関係について説明する。「事象」とは、例えば、イベントや出来事、現象などのことである。「パターン」とは、事象によって発せられた、実世界で観測される情報のことである。「媒体」とはパターンを伝達するモノである。すなわち、事象を媒体に応じて表現したものがパターンである。換言すれば、事象によって発せられたパターンは、媒体によって伝達される。「クラス」とは概念のことである。「認識」とは、事象を表現するパターンを分類することで、前記事象をクラスに分類する処理のことをいう。
【００４８】
このような構成の認識システムによれば、汎用装置において、識別アルゴリズムや識別辞書を変更することなく、非定常的で容易には測定できないノイズによる認識の精度の低下を防ぐことができる。
【００４９】
以下、本発明の実施形態について、詳細に説明する。
【００５０】
［第１の実施形態］
本発明の第１の実施形態の第１の目的は、汎用装置を使用した認識装置において、識別アルゴリズムや識別辞書を変更することなく、認識装置の非定常的で容易には測定できないノイズによる認識の精度の低下を防ぐことができる、第１の認識システムを提供することである。
【００５１】
図２を参照すると、本発明の第１の実施形態に係る第１の認識システム１０は、事象を表現するパターンを伝達する音（音波、空気の振動）や画像などの媒体から特徴を抽出する特徴抽出手段１１と、識別のときに参照するプロトタイプを記憶したプロトタイプ記憶手段１２と、当該認識装置の装置特性データを記憶した装置特性データ記憶手段１３と、装置特性データに基づいてプロトタイプを補正するプロトタイプ補正手段１４と、補正されたプロトタイプと特徴抽出手段１１で抽出された特徴とを比較し、事象を識別する識別手段１５とを備える。
【００５２】
このような構成の第１の認識システム１０では、プロトタイプ補正手段１４が、プロトタイプ記憶手段１２から読み出されたプロトタイプを補正する。その後、識別手段１５が、特徴抽出手段１１から出力された特徴と、補正されたプロトタイプとを比較し、事象を識別する。このように、第１の認識システム１０は、事象を認識するように動作する。
【００５３】
このような構成と動作により、特徴抽出手段１１から出力された特徴が、認識装置のノイズ特性によって変化した場合であっても、プロトタイプ補正手段１４がプロトタイプを補正するだけであるため、第１の目的を達成できる。
【００５４】
プロトタイプの補正の方法としては、例えば、ある最尤推定を活用した音認識装置で、３ｋＨｚ帯に内部でノイズが発生するとする。この場合、プロトタイプ補正手段１４が、プロトタイプの確率密度関数(P(x|wi))のうち、３ｋＨz帯に特徴を含むクラスの偏差を大きくなるように補正することで、パターンの３ｋＨｚ帯にノイズが発生したとしても、その影響を抑えることができる。
【００５５】
また、実装に関しては、例えば、認識プログラムであれば、プロトタイプ補正手段１４を、ライブラリとして実装し、汎用装置のノイズ特性に応じて、このライブラリを変更することで、識別アルゴリズムや識別辞書を変更する必要がなくなる。認識システムが、ハードウェアで実装された場合であっても、配線を変更できるようにしておけば、同様である。
【００５６】
なお、媒体として、音（音波、空気の振動）や画像以外にも、例えば、超音波、加速度なども考えられる。
【００５７】
本発明の第１の実施形態の第１の効果は、本発明の第１の実施形態に係る第１の認識システム１０として記載した構成と動作により、汎用装置において、識別アルゴリズムや識別辞書を変更することなく、非定常的で容易には測定できないノイズによる認識の精度の低下を防ぐことができる、認識システムを提供できることである。
【００５８】
［第２の実施形態］
本発明の第２の実施形態の第２の目的は、例えば、音認識プログラムを、複数の機種の異なるスマートフォンにインストールし、認識機能をもったノイズ特性の異なるスマートフォンを構成する場合であっても、機種の違いによらず、同じ音に対して、それぞれのスマートフォンが同じ結果を出力する音認識プログラムを提供することである。
【００５９】
すなわち、本発明の第２の実施形態の第２の目的は、上記第１の目的に加え、同一の要素で構成される認識システムを、複数のノイズ特性の異なる汎用装置へ組み込み、複数のノイズ特性の異なる認識装置を構成する場合であっても、個々の認識装置のノイズ特性による認識の精度の低下を防ぎ、同じ結果を出力することができる、第２の認識システムを提供することである。
【００６０】
図３を参照すると、本発明の第２の実施形態に係る第２の認識システム１０Ａは、事象を表現するパターンを伝達する音や画像などの媒体から特徴を抽出する特徴抽出手段１１と、識別のときに参照するプロトタイプを記憶したプロトタイプ記憶手段１２と、複数の認識装置の装置特性データを記憶した装置特性データ記憶手段１３と、装置特性データ記憶手段１３に保存された複数の装置特性データから当該認識装置の装置特性データを選択する装置特性データ選択手段１６と、選択された装置特性データに基づいてプロトタイプを補正するプロトタイプ補正手段１４と、補正されたプロトタイプと特徴抽出手段１１で抽出された特徴とを比較し、事象を識別する識別手段１５とを備える。
【００６１】
このような構成の第２の認識システム１０Ａでは、装置特性データ選択手段１６によって選択された装置特性データに基づいて、プロトタイプ補正手段１４が、プロトタイプ記憶手段１２から読み出されたプロトタイプを補正する。その後、識別手段１５が、特徴抽出手段１１から出力された特徴と、補正されたプロトタイプとを比較し、事象を識別する。このようにして、第２の認識システム１０Ａは、媒体を認識するように動作する。
【００６２】
このような構成と動作により、同一の要素で構成される認識システムを、ノイズ特性の異なる汎用装置へ組み込み、ノイズ特性の異なる認識装置を、複数台、構成する場合であっても、装置特性データを切り替えるため、第２の目的を達成できる。
【００６３】
例えば、第２の認識システム１０Ａが、媒体が音（音波、空気の振動）である音認識システムであるとして、７ｋＨｚ帯にノイズが発生するスマートフォンＡと、８ｋＨｚ帯にノイズが発生するスマートフォンＢとに対して、同じ音認識プログラムをインストールするとする。この場合であっても、予め、スマートフォンＡとスマートフォンＢとの装置特性データが、装置特性データ記憶手段１３に保存されている。スマートフォンＡにインストールされた音認識プログラムの装置特性データ選択手段１６は、スマートフォンＡの装置特性データを選択する。スマートフォンＢにインストールされた音認識プログラムの装置特性データ選択手段１６は、スマートフォンＢの装置特性データを選択する。これにより、スマートフォンＡでは、プロトタイプ補正手段１４は、プロトタイプの７ｋＨｚ帯に関する特徴を含むクラスの偏差を大きくするように補正する。スマートフォンＢでは、プロトタイプ補正手段１４は、プロトタイプの８ｋＨｚ帯に関する特徴を含むクラスの偏差を大きくするように補正する。そして、識別手段１５は、この補正されたプロトタイプに基づいて、特徴を比較し、事象を識別する。これにより、装置の内部でノイズが発生したとしても、その影響を抑えることができる。さらに、音認識プログラムは、個々のスマートフォンのノイズ特性によらず、同じ結果を出力する。
【００６４】
本発明の第２の実施形態の第２の効果は、本発明の第２の実施形態に係る第２の認識システム１０Ａとして記載した構成と動作により、上記第１の効果に加え、同一の要素で構成される認識システムを、ノイズ特性の異なる汎用装置へ組み込み、ノイズ特性の異なる認識装置を複数台構成する場合であっても、非定常的で容易には測定できないノイズによる認識の精度の低下を防ぎ、同じ結果を出力する認識システムを提供できることである。
【００６５】
［第３の実施形態］
本発明の第３の実施形態の第３の目的は、例えば、音認識プログラムを、まだ、１台しかない試作のスマートフォンにインストールする場合や、スマートフォンにインストールした後に、部品の経年変化によって音の歪が大きく変化してしまった場合であっても、スマートフォンのノイズ特性による誤認識を防ぐ認識プログラムを提供することである。
【００６６】
すなわち、本発明の第３の実施形態の第３の目的は、上記第１の目的に加え、認識装置のノイズ特性を示すデータ（以下、「装置特性データ」と記載）を予め作成していない場合や、装置特性データが現在の認識装置のノイズ特性とは異なる内容である場合であっても、認識装置のノイズ特性による認識の精度の低下を防ぐことができる、第３の認識システムを提供することである。
【００６７】
図４を参照すると、本発明の第３の実施形態に係る第３の認識システム１０Ｂは、事象を表現するパターンを伝達する音や画像などの媒体から特徴を抽出する特徴抽出手段１１と、識別のときに参照するプロトタイプを記憶したプロトタイプ記憶手段１２と、認識装置の装置特性データを生成／更新する装置特性計測手段１７と、当該認識装置の装置特性データを記憶した装置特性データ記憶手段１３と、装置特性データに基づいてプロトタイプを補正するプロトタイプ補正手段１４と、補正されたプロトタイプと特徴抽出手段１１で抽出された特徴とを比較し、事象を識別する識別手段１５とを備える。
【００６８】
このような構成の第３の認識システム１０Ｂでは、装置特性計測手段１７が、認識装置のノイズ特性を計測し、装置特性データ記憶手段１３に記憶すべき／記憶された装置特性データを生成／更新する。装置特性計測手段１７によって生成／更新された装置特性データに基づいて、プロトタイプ補正手段１４が、プロトタイプ記憶手段１２から読み出されたプロトタイプを補正する。その後、識別手段１５が、特徴抽出手段１１から出力された特徴と、補正されたプロトタイプとを比較し、事象を識別する。このようにして、第３の認識システム１０Ｂは、事象を認識するように動作する。
【００６９】
このような構成と動作により、認識装置の装置特性データを予め作成していない場合や、装置特性データが現在の認識装置のノイズ特性とは異なる内容である場合であっても、装置特性データを生成／更新するため、第３の目的を達成できる。
【００７０】
本発明の第３の実施形態の第３の効果は、本発明の第３の実施形態に係る第３の認識システム１０Ｂとして記載した構成と動作により、上記第１の効果に加え、認識装置の装置特性データを予め作成していない場合や、装置特性データが現在の認識装置のノイズ特性とは異なる内容である場合であっても、非定常的で容易には測定できないノイズによる認識の精度の低下を防ぐことができる認識システムを提供できることである。
【００７１】
尚、本発明の他の実施形態は、上記第２の実施形態と上記第３の実施形態とを組み合わせたものでもよい。すなわち、上記第１の実施形態に係る第１の認識システム１０に、更に、装置特性データ選択手段１６と、装置特性計測手段１７とを付加してもよいのは勿論である。
【実施例１】
【００７２】
本発明の実施例について、一般的な音認識装置を基にした形態を例として記載する。本発明は、以下に記載する実施例に限定されるものではなく、また、複数の実施例の組み合わせも可能である。本発明の考え方を逸脱しない範囲で、当業者であるならば、さまざまな例を考えられる。
【００７３】
［構成の説明］
本発明の第１の実施例の構成例を、図面を参照して説明する。
【００７４】
図５を参照すると、本発明の第１の実施例に係る音認識装置１００は、集音部１０１と、前処理部１０２と、特徴抽出部１０３と、識別辞書１０４と、装置特性辞書１０５と、補正部１０６と、識別部１０７とから構成される。
【００７５】
集音部１０１、前処理部１０２、および特徴抽出部１０３の組み合わせは、上記特徴抽出手段１１として働く。識別辞書１０４は、上記プロトタイプ記憶手段１２として働く。装置特性辞書１０５は、上記装置特性データ記憶手段１３として働く。補正部１０６は、上記プロトタイプ補正手段１４として働く。識別部１０７は、上記識別手段１５として働く。
【００７６】
集音部１０１は、例えば、マイクなどであり、装置の外部において、事象（人、物、現象など）によって発せられたパターンを伝達する音を収集し、収集した音をアナログ信号へ変換する。
【００７７】
前処理部１０２は、集音部で生成されたアナログ信号からデジタル信号への変換など、後段で特徴を抽出しやすくするための処理を実行する。後段で特徴を抽出しやすくするための処理には、例えば、定常的なノイズや非定常的で容易に特定できるノイズの抑制などが含まれる。
【００７８】
特徴抽出部１０３は、前処理部１０２で加工されたデジタル信号から、特徴を抽出し、特徴ベクトルを生成する。
【００７９】
識別辞書１０４は、プロトタイプ・ベクトルとクラスとを対応づけて保存する。
【００８０】
装置特性辞書１０５は、前記装置特性データを保存している。装置特性辞書１０５は、音認識装置と同じ装置に含まれていても、別の装置に含まれ、不図示の通信部を通して、その内容である装置特性データを取得してもよい。装置特性辞書１０５を、音認識装置とは別の装置に含める場合、例えば、複数の音認識装置で、装置特性辞書１０５を共有し、音認識装置の不図示の補助記憶装置の使用量を節約する、また、音認識装置の製造者が、音認識システムの出荷後に、装置特性辞書１０５の内容を更新するといったこともできる。
【００８１】
補正部１０６は、装置特性辞書１０５に保存された装置特性データを使用して、識別辞書１０４から読み出されるプロトタイプ・ベクトルを補正する。
【００８２】
識別部１０７は、特徴抽出部１０３から出力された特徴ベクトルと、補正部１０６から出力された補正後のプロトタイプ・ベクトルとに基づいて、事象を識別し、クラスに対応したラベルを出力する。
【００８３】
［動作の説明］
次に、本発明の第１の実施例の音認識装置１０の動作について説明する。本第１の実施例の音認識装置１０の動作は、第１の動作と第２の動作との、２つの動作から構成される。第１の動作は、プロトタイプ・ベクトルの補正であり、第２の動作は、補正後のプロトタイプ・ベクトルを使用した事象の認識である。第１の動作と第２の動作とは、必ずしも同期する必要はないが、本第１の実施例の効果を有効とするため、第２の動作の前に、第１の動作を実行する必要がある。
【００８４】
図６は音認識装置１００の第１の動作を示すフローチャートである。補正部１０６が、識別辞書１０４から読み出したプロトタイプ・ベクトルを、装置特性辞書１０５から読み出した装置特性データに基づいて、補正する（ステップＳ０１）。
【００８５】
図７は音認認識装置１００の第２の動作を示すフローチャートである。集音部１０１が、音を収集し、収集した音をアナログ信号へ変換する（ステップＳ１１）。前処理部１０２が、集音部１０１が出力するアナログ信号からデジタル信号への変換と、ノイズの抑制とを行う（ステップＳ１２）。特徴抽出部１０３が、前処理部１０２の出力から特徴を抽出し、特徴ベクトルを生成する（ステップＳ１３）。識別部１０７が、特徴抽出部１０３で生成された特徴ベクトルと、補正部１０６で補正されたプロトタイプ・ベクトルとに基づいて、事象を識別する（ステップＳ１４）。
【００８６】
次に、本第１の実施例の効果について説明する。
【００８７】
本第１の実施例の音認識装置１００は、これらの構成、動作により、集音部１０１で収集した音の特徴が、音認識装置の内部で発生する非定常的で容易に測定できないノイズにより変化したとしても、補正部１０６が識別辞書１０４から読み出されるプロトタイプ・ベクトルを補正するのみで、非定常的で容易には測定できないノイズによる認識の精度の低下を防ぐことができる。すなわち、一方で、識別辞書１０４からのプロトタイプ・ベクトルを補正部１０６が補正し、他方で、集音部１０１が音を収集し、アナログ信号へと変換し、前処理部１０２がデジタル信号への変換など行った後、特徴抽出部１０３が特徴ベクトルを生成し、識別部１０７が補正されたプロトタイプ・ベクトルに基づいて、事象を識別する。
【実施例２】
【００８８】
本発明の第２の実施例の構成例を、図面を参照して説明する。
【００８９】
図８を参照すると、本発明の第２の実施例に係る音認識装置１００Ａは、第１の実施例の構成例に加えて、装置特定部１０８と、選択部１０９とが付加された構成を有する。
【００９０】
装置特定部１０８および選択部１０９の組み合わせは、上記装置特性データ選択手段１６として働く。
【００９１】
装置特定部１０８は、例えば、製造番号、機種名など、音認識装置を特定する情報を取得する。取得にあたっては、装置特定部１０８が、直接、音認識装置から取得してもよいが、例えば、音認識装置のユーザに不図示の入力部で入力してもらうなど、ユーザや他の装置に入力してもらうとしてもよい。当業者であれば、さまざまな方法が考えられる。また、音認識装置の特定にあたって、何を特定するかは、本発明の実施対象により異なるが、例えば、製造番号、機種名などの他、所有者のＩＤ、課金状況など、本発明の実施に関連した情報なども考えられ、また、複数の情報を組み合わせてもよい。
【００９２】
選択部１０９は、装置特性辞書１０５に保存された複数の装置特性データから、装置特定部１０８で取得した音認識装置を特定する情報に基づき、装置特定部１０８が特定した音認識装置の装置特性データを選択する。選択された装置特性データは、補正部１０６に送られ、補正部１０６でのプロトタイプ・ベクトルの補正に使用される。選択部１０９は、装置特性辞書１０５と同様に、音認識装置と同じ装置に含まれていても、別の装置に含まれ、不図示の通信部を通して、補正部１０６、装置特定部１０８と接続されていてもよい。
【００９３】
次に、本発明の第２の実施例の音認識装置１００Ａの動作について説明する。本第２の実施例の音認識装置１００Ａの動作は、第１の動作と第２の動作との、２つの動作から構成される。第１の実施例と同様に、第１の動作は、プロトタイプ・ベクトルの補正であり、第２の動作は、補正後のプロトタイプ・ベクトルを使用した事象の認識である。第１の動作と第２の動作とは、必ずしも同期する必要はないが、本第２の実施例の効果を有効とするため、第２の動作の前に、第１の動作を実行する必要がある。
【００９４】
図９は音認識装置１００Ａの第１の動作を示すフローチャートである。装置特定部１０８が、音認識装置を特定する情報を取得する（ステップＳ２１）。選択部１０９が、装置特定部１０８が取得した音認識装置を特定する情報に基づいて、装置特性データを、装置特性辞書１０５から取得する（ステップＳ２２）。ステップＳ０１は、第１の実施例の動作と同様である。
【００９５】
第２の動作は、第１の実施例の第２の動作と同様であるので、その説明を省略する。
【００９６】
次に、本第２の実施例の効果について説明する。
【００９７】
本第２の実施例の音認識装置１００Ａは、これらの構成、動作により、集音部１０１で収集した音の特徴が、音認識装置の非定常的で容易に測定できないノイズにより変化したとしても、補正部１０６が識別辞書１０４から読み出されるプロトタイプ・ベクトルを補正するのみで、非定常的で容易には測定できないノイズによる認識の精度の低下を防ぐことができる。すなわち、一方で、装置特定部１０８が音認識装置を特定し、選択部１０９が音認識装置を特定する情報に基づいて装置特性データを選択し、補正部１０６が識別辞書１０４からのプロトタイプ・ベクトルを装置特性データに基づいて補正し、他方で、集音部１０１が音を収集し、アナログ信号へと変換し、前処理部１０２がデジタル信号への変換などを行った後、特徴抽出部１０３が特徴ベクトルを生成し、識別部１０７が補正されたプロトタイプ・ベクトルに基づいて、事象を識別する。
【００９８】
さらに、第２の実施例の音認識装置１００Ａでは、装置特性辞書１０５に複数の装置特性データを保存し、選択部１０９が、複数の装置特性データから、装置特定部１０８での特定の結果に基づいて１つの装置特性データを選択するため、同じ構成の音認識システムを、ノイズ特性の異なる音認識装置に組み込む場合でも、装置特性辞書１０５に保存される装置特性データを変更することなく、音認識システムを複数の音認識装置に対応させられる。
【実施例３】
【００９９】
本発明の第３の実施例の構成例を、図面を参照して説明する。
【０１００】
図１０を参照すると、本発明の第３の実施例に係る音認識装置１００Ｂは、第１の実施例の構成例に加えて、装置特性計測部１１０を含んで構成される。
【０１０１】
装置特性計測部１１０は、上記装置特性計測手段１７として動作する。
【０１０２】
装置特性計測部１１０は、音認識装置のノイズ特性を計測し、装置特性辞書１０５に保存すべき／保存された装置特性データを生成、もしくは、更新する。
【０１０３】
計測方法、および、書き換える内容として、例えば、ユーザが無音であると判断した場所、時間帯に集音し、特徴ベクトルのある要素にヒトが聞き取れる大きさの音を示す値が現れるとする。この場合、その要素は、音認識装置の内部で発生した非定常的で容易には測定できないノイズによる影響であると判断し、識別での当該の要素による影響を少なくするように装置特性データを書き換える。また、別の例として、同じ場所、同じ時間帯で、ある音認識装置Ｐで収集した音の特徴ベクトルと、別の音認識装置Ｑで収集した音の特徴ベクトルとを比較し、異なる要素がある場合、その要素を、少なくとも片方の音認識装置の内部で発生したノイズの影響であるとし、識別での当該の要素による影響を少なくするように装置特性データを書き換える。
【０１０４】
本発明の第３の実施例の音認識装置１００Ｂの動作について説明する。本第３の実施例の音認識装置１００Ｂの動作は、第１の動作と第２の動作との、２つの動作から構成される。第１の実施例と同様に、第１の動作は、プロトタイプ・ベクトルの補正であり、第２の動作は、補正後のプロトタイプ・ベクトルを使用した事象の認識である。第１の動作と第２の動作とは、必ずしも同期する必要はないが、本第３の実施形態の効果を有効とするため、第２の動作の前に、第１の動作を実行する必要がある。
【０１０５】
図１１は音認識装置１００Ｂの第１の動作を示すフローチャートである。装置特性計測部１１０が、音認識装置のノイズ特性を計測する（ステップＳ３１）。装置特性計測部１１０が、ステップＳ３１での結果に基づいて、装置特性辞書１０５に保存されている装置特性データを書き換える（ステップＳ３２）。ステップＳ０１は、第１の実施例の動作と同様である。
【０１０６】
第２の動作は、第１の実施例の第２の動作と同様であるので、その説明を省略する。
【０１０７】
次に、本第３の実施例の効果について説明する。
【０１０８】
本第３の実施例の音認識装置１００Ｂは、これらの構成、動作により、集音部１０１で収集した音の特徴が、音認識装置の非定常的で容易に測定できないノイズにより変化したとしても、補正部１０６が識別辞書１０４から読み出されるプロトタイプ・ベクトルを補正するのみで、非定常的で容易には測定できないノイズによる認識の精度の低下を防ぐことができる。すなわち、一方で、装置特性計測部１１０が音認識装置のノイズ特性を計測し、計測の結果に基づいて、装置特性データを書き換え、補正部１０６が識別辞書１０４からのプロトタイプ・ベクトルを、装置特性データに基づいて補正し、他方で、集音部１０１が音を収集し、アナログ信号へと変換し、前処理部１０２がデジタル信号への変換などを行った後、特徴抽出部１０３が特徴ベクトルを生成し、識別部１０７が補正されたプロトタイプ・ベクトルに基づいて、事象を識別し、認識する。
【０１０９】
さらに、第３の実施例の音認識装置１００Ｂでは、装置特性計測部１１０が、音認識装置のノイズ特性を計測し、計測結果に基づいて、装置特性データを書き換えるため、別途、計測装置を使うことなく、装置特性データを書き換えることができる。
【０１１０】
以上、実施例を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１１１】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【０１１２】
（付記１）  ある事象に対して、各クラスを代表するプロトタイプとの比較により、前記事象がどのクラスに属するかを識別する認識システムに於いて、
前記プロトタイプを記憶するプロトタイプ記憶手段と、
当該認識システムが動作する汎用の情報処理装置のノイズ特性を示す装置特性データを保存する装置特性データ記憶手段と、
前記装置特性データに基づいて、前記プロトタイプ記憶手段から読み出された前記プロトタイプを補正するプロトタイプ補正手段と、
該補正したプロトタイプに基づいて、前記事象がどのクラスに属するかを識別する識別手段と、
備えたことを特徴とする認識システム。
【０１１３】
（付記２）  前記装置特性データ記憶手段は、当該認識システムが動作する汎用の情報処理装置のノイズ特性を示す装置特性データを複数保存し、
前記装置特性データ記憶手段から、１つの前記装置特性データを選択する装置特性データ選択手段を更に含む、
ことを特徴とする付記１に記載の認識システム。
【０１１４】
（付記３）  当該認識システムが動作する汎用の情報処理装置のノイズ特性を計測し、該計測したノイズ特性を示す装置特性データを生成もしくは更新して、前記装置特性データを前記装置特性データ記憶手段に格納する装置特性計測手段を更に含む、
ことを特徴とする付記１または付記２に記載の認識システム。
【０１１５】
（付記４）  前記事象を表現するパターンを伝達する媒体から特徴を抽出する特徴抽出手段を更に備え、
前記識別手段は、前記特徴と前記補正されたプロトタイプとを比較して、前記事象を識別することを特徴とする付記１乃至３のいずれか１つに記載の認識システム。
【０１１６】
（付記５）  前記媒体が音であり、
前記特徴抽出手段は、
音を収集して、該収集した音をアナログ信号へ変換する集音部と、
前記アナログ信号に含まれる定常的なノイズや非定常で容易に特定できるノイズを抑制するように、前記アナログ信号をデジタル信号に変換する前処理部と、
前記デジタル信号から前記特徴を抽出する特徴抽出部と、
から構成される、付記４に記載の認識システム。
【０１１７】
（付記６）  認識システムによって、ある事象に対して、各クラスを代表するプロトタイプとの比較により、前記事象がどのクラスに属するかを識別する認識方法に於いて、
前記プロトタイプをプロトタイプ記憶手段に記憶するステップと、
当該認識システムが動作する汎用の情報処理装置のノイズ特性を示す装置特性データを装置特性データ記憶手段に保存するステップと、
前記装置特性データに基づいて、前記プロトタイプ記憶手段から読み出された前記プロトタイプを補正するステップと、
該補正したプロトタイプに基づいて、前記事象がどのクラスに属するかを識別するステップと、
を含む認識方法。
【０１１８】
（付記７）  前記装置特性データを保存するステップは、当該認識システムが動作する汎用の情報処理装置のノイズ特性を示す装置特性データを複数、前記装置特性データ記憶手段に保存し、
前記装置特性データ記憶手段から、１つの前記装置特性データを選択するステップを更に含む、
付記６に記載の認識方法。
【０１１９】
（付記８）  当該認識システムが動作する汎用の情報処理装置のノイズ特性を計測し、該計測したノイズ特性を示す装置特性データを生成もしくは更新して、前記装置特性データを前記装置特性データ記憶手段に格納するステップを更に含む、
付記６または付記７に記載の認識方法。
【０１２０】
（付記９）  前記事象を表現するパターンを伝達する媒体から特徴を抽出するステップを更に備え、
前記識別するステップは、前記特徴と前記補正されたプロトタイプとを比較して、前記事象を識別することを特徴とする付記６乃至８のいずれか１つに記載の認識方法。
【０１２１】
（付記１０）  前記媒体が音であり、
前記特徴を抽出するステップは、
音を収集して、該収集した音をアナログ信号へ変換するサブステップと、
前記アナログ信号に含まれる定常的なノイズや非定常で容易に特定できるノイズを抑制するように、前記アナログ信号をデジタル信号に変換するサブステップと、
前記デジタル信号から前記特徴を抽出するサブステップと、
から成る、付記９に記載の認識方法。
【０１２２】
（付記１１）  ある事象に対して、各クラスを代表するプロトタイプとの比較により、前記事象がどのクラスに属するかを、コンピュータに識別させる認識プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記プロトタイプをプロトタイプ記憶手段に記憶する手順と、
当該コンピュータが動作する汎用の情報処理装置のノイズ特性を示す装置特性データを装置特性データ記憶手段に保存する手順と、
前記装置特性データに基づいて、前記プロトタイプ記憶手段から読み出された前記プロトタイプを補正する手順と、
該補正したプロトタイプに基づいて、前記事象がどのクラスに属するかを識別する手順と、
を実行させるための認識プログラム。
【０１２３】
（付記１２）  前記装置特性データを保存する手順は、前記コンピュータに、当該コンピュータが動作する汎用の情報処理装置のノイズ特性を示す装置特性データを複数、前記装置特性データ記憶手段に保存させ、
前記コンピュータに、
前記装置特性データ記憶手段から、１つの前記装置特性データを選択する手順を更に実行させる、付記１１に記載の認識プログラム。
【０１２４】
（付記１３）  前記コンピュータに、当該コンピュータが動作する汎用の情報処理装置のノイズ特性を計測し、該計測したノイズ特性を示す装置特性データを生成もしくは更新して、前記装置特性データを前記装置特性データ記憶手段に格納する手順を更に実行させる、付記１１または付記１２に記載の認識プログラム。
【０１２５】
（付記１４）  前記コンピュータに、前記事象を表現するパターンを伝達する媒体から特徴を抽出する手順を更に実行させ、
前記識別する手順は、前記コンピュータに、前記特徴と前記補正されたプロトタイプとを比較して、前記事象を識別させること特徴とする付記１１乃至１３のいずれか１つに記載の認識プログラム。
【０１２６】
（付記１５）  前記媒体が音であり、
前記特徴を抽出する手順は、前記コンピュータに、
集音部で収集した音を変換して得られるアナログ信号に含まれる定常的なノイズや非定常で容易に特定できるノイズを抑制するように、前記アナログ信号をデジタル信号に変換する手順と、
前記デジタル信号から前記特徴を抽出する手順と、
を実行させる、付記１４に記載の認識プログラム。
【産業上の利用可能性】
【０１２７】
本発明の活用例として、認識装置のノイズ特性の差分を解消できるため、パーソナル・コンピュータやスマートフォン、携帯電話向けに、認識システムを実装したアプリケーション・ソフトウェアなどに好適である。
【符号の説明】
【０１２８】
１０、１０Ａ、１０Ｂ    認識システム
１１    特徴抽出手段
１２    プロトタイプ記憶手段
１３    装置特性データ記憶手段
１４    プロトタイプ補正手段
１５    識別手段
１６    装置特性データ選択手段
１７    装置特性計測手段
１００、１００Ａ、１００Ｂ    音認識装置
１０１  集音部
１０２  前処理部
１０３  特徴抽出部
１０４  識別辞書
１０５  装置特性辞書
１０６  補正部
１０７  識別部
１０８  装置特定部
１０９  選択部
１１０  装置特性計測部
２０１  マイク
２０２  前処理部
２０３  特徴抽出部
２０４  識別部
２０５  識別辞書
３０１  情報処理装置
３０２  ＣＰＵ、メモリなどのハードウェア
３０３  ＯＳ
３０４  認識プログラム
３０５  アプリケーション・プログラム
３０６  認識装置
【図１】
2013167658.tif 000004
【図２】
2013167658.tif 000005
【図３】
2013167658.tif 000006
【図４】
2013167658.tif 000007
【図５】
2013167658.tif 000008
【図６】
2013167658.tif 000009
【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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