(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声を入力する入力手段と、
音声認識を行なうための調整可能な調整パラメータおよび音声データベースが格納された記憶手段と、
前記入力手段から入力された音声データの特徴パターンを作成し、この特徴パターンを前記調整パラメータを有する継続時間長制御型状態遷移モデルと比較し、当該比較結果から判断したクラスに分類することによって音声認識を行なうとともに、前記音声データベースの音声データを用いて前記調整パラメータを調整する制御手段とを備えた音声認識装置において、
前記制御手段は、前記音声データを分析して得られたパターンを前記調整パラメータを用いて変換し、変換後のパターンを前記特徴パターンとして認識し、前記調整パラメータを調整する際には、パラメータの調整対象を、特徴パターンの変換処理で使用されるパラメータと前記継続時間長制御型状態遷移モデルのパラメータとに分け、特徴パターンに変換処理で使用するパラメータに対して前記継続時間長制御型状態遷移モデルの得点を比較し、比較した結果の損失が最小化するまで調整を繰り返し行なう第１の処理の終了後に、前記継続時間長制御型状態遷移モデルが有するパラメータに対して前記継続時間長制御型状態遷移モデルの得点を比較し、比較した結果の損失が最小化するまで調整を繰り返し行なう第２の処理を行い、第２の処理の終了後に第１の処理に移行し、前記損失がなくなるまで第１の処理および第２の処理を繰り返すことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
音声認識で用いる調整可能な調整パラメータと音声データベースを準備し、入力した音声データの特徴パターンを作成し、当該特徴パターンを前記調整パラメータを有する継続時間長制御型状態遷移モデルと比較し、当該比較結果から判断したクラスに分類するとともに、前記音声データベースの音声データを用いて前記調整パラメータを調整する音声認識方法において、
前記音声データを分析して得られたパターンを前記調整パラメータを用いて変換し、変換後のパターンを前記特徴パターンとして認識し、前記調整パラメータを調整する際には、パラメータの調整対象を、特徴パターンの変換処理で使用されるパラメータと前記継続時間長制御型状態遷移モデルのパラメータとに分け、特徴パターンに変換処理で使用するパラメータに対して前記継続時間長制御型状態遷移モデルの得点を比較し、比較した結果の損失が最小化するまで調整を繰り返し行なう第１の処理の終了後に、前記継続時間長制御型状態遷移モデルが有するパラメータに対して前記継続時間長制御型状態遷移モデルの得点を比較し、比較した結果の損失が最小化するまで調整を繰り返し行なう第２の処理を行い、第２の処理の終了後に第１の処理に移行し、前記損失がなくなるまで第１の処理および第２の処理を繰り返すことを特徴とする音声認識方法。
【請求項３】
音声を入力する入力手段と、音声認識を行なうための調整可能な調整パラメータおよび音声データベースが格納された記憶手段とを有するコンピュータに、音声認識を行なわせるための音声認識プログラムを記録した記録媒体であって、
前記音声データを分析して得られたパターンを調整可能な調整パラメータを用いて変換する機能と、変換後の特徴パターンを前記調整パラメータを有する継続時間長制御型状態遷移モデルと比較して当該比較結果から判断したクラスに分類する処理を行なう機能と、前記音声データベースの音声データを用いて前記特徴パターンを作成し、パラメータの調整対象を、特徴パターンの変換処理で使用されるパラメータに対して前記継続時間長制御型状態遷移モデルのパラメータとに分け、特徴パターンに変換処理で使用するパラメータと前記継続時間長制御型状態遷移モデルを比較し、比較した結果の損失が最小化するまで調整を繰り返し行う第１の処理の終了後に、前記継続時間長制御型状態遷移モデルが有するパラメータに対して前記継続時間長制御型状態遷移モデルの得点を比較し、比較した結果の損失が最小化するまで調整を繰り返し行なう第２の処理を行い、第２の処理の終了後に第１の処理に移行し、前記損失がなくなるまで第１の処理および第２の処理を繰り返すことにより、前記調整パラメータを調整する機能とを行なわせるプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声認識装置、音声認識方法および音声認識プログラムが記録された記録媒体に関し、詳しくは、音声の認識精度を高めるための特徴パターンを提供することができる音声認識装置、音声認識方法および音声認識プログラムが記録された記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般的に、Hidden Markov Model（ＨＭＭ）等の確率／統計モデルを用いた音声認識にあっては、音声の認識率を高くするためには、モデルを表現するパラメータを精度よく調整することが重要である。このパラメータ調整手法の一つに文献"Proceeding of IEEE,Vol.86,no11,pp2354ー2372,November 1998"等に既説されている識別訓練が知られている。
【０００３】
この手法によれば、直接認識誤り数を最小化する基準を用いて、パラメータを調整することができるため、高い識別力を実現できる。
【０００４】
また、識別訓練による認識モデルを用いた音声認識装置は、例えば、特許第３０９０２０４号に記載されているものがあり、この装置は、訓練時に提示する語を音節単位に分け、訓練時の語を構成する音節モデルと対象言語を構成する全音節モデルとの間の誤分類度を調べて、パラメータを調節するようになっている。
この方法により、訓練時に提示されていない語を認識する場合においても高い識別力をもつモデルを提供している。
【０００５】
このように従来では、学習対象語への依存度が高くなるのを防ぐため、全ての認識モデルのパラメータを十分に調整することによって認識精度を高めている。
【０００６】
このような音声認識方法にあっては、認識精度の劣化は、使用環境の変化（例えば、静かな部屋での使用を屋外での使用に変える）によっても起り得るものであり、その対応が期待されている。
【０００７】
使用環境による変化は、認識モデル自体のパラメータ推定が不十分であるというよりも、周囲の環境の影響によって音声の特徴パターンが変形したために精度が劣化すると考えられる。
【０００８】
したがって、環境の変化に適合した特徴パターンを生成できれば、前記の問題を解決できる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の音声認識方法にあっては、特徴パターンを変換するパラメータと認識モデルのパラメータとの区別はなく、同一のものとして扱われるため、全認識モデルのパラメータを再訓練することが必要であり、手間がかかるという問題があった。
【００１０】
そこで本発明は、使用環境が変化した場合においても、認識システムのパラメータを高速に訓練することができ、高精度な音声認識を行なうことができる音声認識装置、音声認識方法および音声認識プログラムが記録された記録媒体を提供することを目的としている。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記課題を解決するために、音声を入力する入力手段と、音声認識を行なうための調整可能な調整パラメータおよび音声データベースが格納された記憶手段と、前記入力手段から入力された音声データの特徴パターンを作成し、この特徴パターンを前記調整パラメータを有する継続時間長制御型状態遷移モデルと比較し、当該比較結果から判断したクラスに分類することによって音声認識を行なうとともに、前記音声データベースの音声データを用いて前記調整パラメータを調整する制御手段とを備えた音声認識装置において、前記制御手段は、前記音声データを分析して得られたパターンを前記調整パラメータを用いて変換し、変換後のパターンを前記特徴パターンとして認識し、前記調整パラメータを調整する際には、パラメータの調整対象を、特徴パターンの変換処理で使用されるパラメータと前記継続時間長制御型状態遷移モデルのパラメータとに分け、特徴パターンに変換処理で使用するパラメータに対して前記継続時間長制御型状態遷移モデルの得点を比較し、比較した結果の損失が最小化するまで調整を繰り返し行なう第１の処理の終了後に、前記継続時間長制御型状態遷移モデルが有するパラメータに対して前記継続時間長制御型状態遷移モデルの得点を比較し、比較した結果の損失が最小化するまで調整を繰り返し行なう第２の処理を行い、第２の処理の終了後に第１の処理に移行し、前記損失がなくなるまで第１の処理および第２の処理を繰り返すことを特徴としている。
【００１２】
このような構成により、パラメータの調整対象を特徴パターンに変換するパラメータと認識モデルのパラメータとに分けて片方ずつ調整する作業を繰り返すことにより、誤り最小状態に到達する経路をより一層安定させることができるため、調整時間をより一層短縮することができる。
また、認識誤り数を最小にする基準を用いてパラメータの訓練を行っているので、高精度な音声認識を行なうことがきる。
【００１３】
また、本発明は、上記課題を解決するために、音声認識で用いる調整可能な調整パラメータと音声データベースを準備し、入力した音声データの特徴パターンを作成し、当該特徴パターンを前記調整パラメータを有する継続時間長制御型状態遷移モデルと比較し、当該比較結果から判断したクラスに分類するとともに、前記音声データベースの音声データを用いて前記調整パラメータを調整する音声認識方法において、前記音声データを分析して得られたパターンを前記調整パラメータを用いて変換し、変換後のパターンを前記特徴パターンとして認識し、前記調整パラメータを調整する際には、パラメータの調整対象を、特徴パターンの変換処理で使用されるパラメータと前記継続時間長制御型状態遷移モデルのパラメータとに分け、特徴パターンに変換処理で使用するパラメータに対して前記継続時間長制御型状態遷移モデルの得点を比較し、比較した結果の損失が最小化するまで調整を繰り返し行なう第１の処理の終了後に、前記継続時間長制御型状態遷移モデルが有するパラメータに対して前記継続時間長制御型状態遷移モデルの得点を比較し、比較した結果の損失が最小化するまで調整を繰り返し行なう第２の処理を行い、第２の処理の終了後に第１の処理に移行し、前記損失がなくなるまで第１の処理および第２の処理を繰り返すことを特徴としている。
【００１４】
このような方法により、パラメータの調整対象を特徴パターンに変換するパラメータと認識モデルのパラメータとに分けて片方ずつ調整する作業を繰り返すことにより、誤り最小状態に到達する経路をより一層安定させることができるため、調整時間をより一層短縮することができる。
また、認識誤り数を最小にする基準を用いてパラメータの訓練を行っているので、高精度な音声認識を行なうことがきる。
【００２１】
本発明は、上記課題を解決するために、音声を入力する入力手段と、音声認識を行なうための調整可能な調整パラメータおよび音声データベースが格納された記憶手段とを有するコンピュータに、音声認識を行なわせるための音声認識プログラムを記録した記録媒体であって、前記音声データを分析して得られたパターンを調整可能な調整パラメータを用いて変換する機能と、変換後の特徴パターンを前記調整パラメータを有する継続時間長制御型状態遷移モデルと比較して当該比較結果から判断したクラスに分類する処理を行なう機能と、前記音声データベースの音声データを用いて前記特徴パターンを作成し、パラメータの調整対象を、特徴パターンの変換処理で使用されるパラメータに対して前記継続時間長制御型状態遷移モデルのパラメータとに分け、特徴パターンに変換処理で使用するパラメータと前記継続時間長制御型状態遷移モデルを比較し、比較した結果の損失が最小化するまで調整を繰り返し行う第１の処理の終了後に、前記継続時間長制御型状態遷移モデルが有するパラメータに対して前記継続時間長制御型状態遷移モデルの得点を比較し、比較した結果の損失が最小化するまで調整を繰り返し行なう第２の処理を行い、第２の処理の終了後に第１の処理に移行し、前記損失がなくなるまで第１の処理および第２の処理を繰り返すことにより、前記調整パラメータを調整する機能とを行なわせるプログラムを記録している。
【００２２】
このような記録媒体により、パラメータの調整対象を特徴パターンに変換するパラメータと認識モデルのパラメータとに分けて片方ずつ調整する作業を繰り返すことにより、誤り最小状態に到達する経路をより一層安定させることができるため、調整時間をより一層短縮することができる。
また、認識誤り数を最小にする基準を用いてパラメータの訓練を行っているので、高精度な音声認識を行なうことがきる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
図１、２は本発明に係る音声認識装置および音声認識方法の一実施形態を示す図である。
【００２４】
まず、構成を説明する。図１、２において、音声入力装置は、入力装置（入力手段）１、制御装置（制御手段）２および記憶装置（記憶手段）３から構成されている。
【００２５】
入力装置１は音声を入力するためのものであり、サウンドカード、マイクロフォンから構成されている。記憶装置３には、音声データベースと音声認識に用いられる調整可能なパラメータ（調整パラメータ）が格納されており、図２に示すように音声データベース４、特徴パターン設計用パラメータ５および認識モデル設計用パラメータ６を格納している。
【００２６】
制御装置２は入力装置１から入力された音声データの特徴パターンを作成し、この特徴パターンを調整可能なパラメータを有する認識モデルと比較し、当該比較結果から判断したクラスに分類することによって音声認識を行なうとともに、音声データベース４に格納された音声データを用いて調整可能なパラメータを調整するようになっている。
【００２７】
本実施形態では、制御手段２は、音声データを分析して得られたパターンを調整パラメータを用いて変換し、変換後のパターンを特徴パターンとして認識し、調整可能なパラメータを調整する際には、音声データベース４に格納された音声データを用いた特徴パターンを認識モデルで比較し、比較結果の損失を最小化するように調整パラメータを調整するようになっている。
【００２８】
なお、特徴パターン設計用パラメータ５は認識モデルの設計に用いられるパラメータが格納され、認識モデル設計用パラメータ６は認識モデルの設計に用いるパラメータが格納されている。
【００２９】
次に、音声認識方法について説明する。
まず、特徴パターンｙをクラス数Ｕ個の中から何れかのクラスｕ（ｕ＝１，...，Ｕ）に分類する場合について説明する。クラスの種類は、分類したい対象により、音素、単語、話者等に設定できる。
【００３０】
入力装置１から音声が入力されると制御装置２は音響分析を行なう。音響分析にはよく知られたＬＰＣ（線形予測）分析等を用いることができる。例えば、分析条件を、標本化周波数：８ＫHz、高域強調：一次差分、２５６点ハミング窓、移動幅：１６ｍｓ、ＬＰＣ分析次数：２０とし、１０次元メルケプストラム係数をフレーム単位のパターンとして抽出することができる。なお、音響分析は、上記に限定されるものではなく、周波数分析など任意の方法を用いても構わない。
【００３１】
次いで、制御装置２は記憶装置３に格納されているパラメータを読み出し、音響分析パターンを特徴パターンに変換する。パラメータを用いた変換関数、音響分析パターン、特徴パターンをそれぞれＱ，ｘ，ｙとすれば特徴パターンｙは以下により得られる。
ｙ＝Ｑ（ｘ）.........（１）
【００３２】
次いで、制御装置２は、変換後のパターンｙを、各クラスごとに用意された認識モデルで測り、得点を求める。各認識モデルは、それぞれ記憶装置３に格納されているパラメータを読み出すことにより、クラスごとの特性を持つ認識モデルとして表わされる。
【００３３】
具体例として判別関数を用いた場合、各クラスの得点は、以下のようになる。
ｈu＝ｇu（ｙ，Λ），（ｕ＝１，...，Ｕ）.........（２）
ここで、ｇu（ｙ，Λ），（ｕ＝１，...Ｕ）は、クラスｕに対する判別関数である。また、ｈuは特徴パターンｙとパラメータΛ（ラムダ）が与えられたときの得点を表す。Λは、認識モデルと特徴パターンとの設計時に用いる全パラメータを表す。
【００３４】
制御装置２は、Ｕ個の得点を計算し、最大得点を持つクラスに特徴パターンを分類する。すなわち以下の処理を行なう。
【００３５】
【数１】
0004008267.tif 000002
ここで、ｂは分類されたクラスである。判別関数の設計により選択の基準が最小値に設定される場合もあるが、どちらにしても構わない。本実施形態では、後述の説明の便宜上、前者を採用する。
【００３６】
判別関数に関してより詳細に説明する。認識モデルとして文献「電子情報通信学会論文誌（Ｄ-II），vol.J82-no.5，pp．853−862，May1999」に示されるような継続時間長制御型状態遷移（ＤＳＴ）モデルを用いれば、式（２）は以下のように表せる。
【００３７】
【数２】
0004008267.tif 000003
γ(・)は照合により得られた特徴パターンとモデルの各状態との対応関係を表し、γ（ｎ）を第ｎ状態と対応する部分パターンの終了フレーム番号とする。また、Ｒnは第ｎ状態の継続時間に関する距離である。
一方、Ｓnは特徴パターンに関する第ｎ状態の得点であり、以下のように定義する。
【００３８】
【数３】
0004008267.tif 000004
ここで、Ｔn，Ｄはそれぞれバイアス値と各状態における局所距離を表わす。Ｄには以下のガウス型の距離を用いる。
【００３９】
【数４】
0004008267.tif 000005
ここで、
【００４０】
【数５】
0004008267.tif 000006
は、それぞれ第ｎ状態の平均、分散であり、ｋはＫ次元ベクトルの要素番号を表す。また、ｙm＝（ｙmk）はフレーム番号ｍの音声特徴パターンであり、ｚnはＲnから得られた得点の割合を調整する重みである。
制御装置２は、式（４）を、動的計画法に継続時間評価に関する得点を組み込みながら状態探索を行なうことにより求める。
【００４１】
次に、パラメータを調整する場合について説明する。このとき、制御装置２は、音声データベース４に蓄えられている訓練用音声データの特徴パターンを用いて、以下の経験損失Ｌ（Λ）が最小になるようにパラメータ調整量を求める。
【００４２】
【数６】
0004008267.tif 000007
ここで、Ｍは音声データベース４にある音声データから作成したパターン数を表す。また、ｌα（ｙ(i)，Λ）はｉ番目のパターンを入力したときのクラスαに対する個々の損失である。煩雑になるのを避けるため、以降では、ｙ(i)を単にｙとし、個々の損失を以下のように定義する。
【００４３】
【数７】
0004008267.tif 000008
ここで、ｄα（ｙ，Λ）は、誤分類測度であり、特に簡単化した形式を用いると以下のようになる。
【００４４】
【数８】
0004008267.tif 000009
ここで、αは正解を表し、βは、α以外で得点（判別関数値）が最も大きくなるクラスである。式（９）が負の時にはｙmが正しく分類されたことを示し、正の時には誤分類されたことを示す。
以上のようにして得られた損失により制御装置２はパラメータ調整量ΔΛを以下のようにして求める。
【００４５】
【数９】
0004008267.tif 000010
ここでηは正の小さな学習係数である。さらに、制御装置２が以下の繰り返し計算を実行することにより、パラメータが最適な状態に調整される。
【００４６】
【数１０】
0004008267.tif 000011
但し、ｔ回適用後のパラメータをΛ（ｔ）としている。
【００４７】
以降で、式（10）〜（11）の具体的なパラメータの調整量を求める方法を説明する。例として、式（１）の特徴パターンｙが以下の式により得られた場合について説明する。
【００４８】
ｙ＝ａγｘ.........（12）
ここで、
【数１１】
0004008267.tif 000012
は、分析パターンを認識モデルγごとに重みづけを行ない、特徴パターンに変換している。式（12）の変換は分析パターンをフィルタリングする効果があり、本実施形態によるパラメータ調整により、認識誤り数を最小化する最適な特徴パターンが認識モデルごとに得られる。
【００４９】
式（12）では、認識モデルγごとにパターンを変換しているが、全モデルに対して共通のパラメータαを使用することによってγに依存しない特徴パターンを得ることももちろん可能である。このとき、本実施形態で調整されたパラメータは、使用環境において最適なパターンを提供すると考えられる。
【００５０】
さて、ここで調整パラメータは、
【数１２】
0004008267.tif 000013
であるから、式（10）に従って、損失の勾配を求めると以下になる。
【００５１】
【数１３】
0004008267.tif 000014
式（13）を解き、式（11）に反映すれば、訓練によるパラメータの更新処理が以下のように求まる。
【００５２】
【数１４】
0004008267.tif 000015
ここで、l´α（ｙ，Λ）＝{１−lα（ｙ，Λ）}lα（ｙ，Λ）である。
【００５３】
また、ｙΘ(n)k，ｘΘ(n)kはそれぞれ認識モデルｎ番目の状態に対応づけられた特徴パターンと分析パターンのｋ次元目の要素を示す。
【００５４】
以上のようにパラメータを調整すれば、音声認識の使用条件が変化しても認識誤りを最小にする特徴パターンが得られるようになるため、性能の劣化を防ぐことができる。また、認識モデルのパラメータを変更する必要がないので、高速な訓練が可能となる。
【００５５】
ところで、訓練用の音声データが追加された場合は、認識モデルのパラメータについても再調整することにより、より精度よく認識を行なうことができる。本実施形態で挙げた認識モデルの平均値パラメータを調整する場合は、式（10）〜（11）に従って、以下のような更新処理を行なう。
【００５６】
【数１５】
0004008267.tif 000016
他に分散や継続時間長制御パラメータなど認識モデルを表現する他のパラメータについても上記と同様に処理することが可能である。
【００５７】
さて、音声認識処理を実現する全パラメータに対して調整を同時に行なうと、損失の最小状態に到達するまでの繰り返し処理に時間がかかってしまう場合がある。これは、パラメータ数が増えるため、最小状態への探索経路が不安定になるためである。
【００５８】
そこで特徴パターン変換のパラメータと、認識モデルのパラメータとを分けて以下のように処理することにより、調整を高速に行なうことができる。
１）特徴パターン変換のパラメータを繰り返し調整する。
２）損失が減少しなくなったら、次に認識モデルのパラメータを繰り返し調整する。
３）損失が減少しなくなったら処理1に戻る。
【００５９】
処理１から３を繰り返し、調整対象のパラメータを切り替えても損失が減少しなくなったら終了する。以上のようにすれば、ある訓練段階において調整対象になっているパラメータ規模を小さく抑えることができるので、認識誤り最小状態への探索経路が安定し、高速に訓練を行える。
【００６０】
以上のように本実施形態では、特徴パターンに変換するパラメータを調整できるようにしたので、使用環境が変化した場合でも特徴パターンに変換するパラメータだけを調整することにより調整時間を短縮することができる。
また、認識誤り数を最小にする基準を用いてパラメータの訓練を行っているので、高精度な音声認識を行なうことがきる。
【００６１】
また、パラメータの調整は、変換処理で使用されるパラメータと認識モデルが有するパラメータとの何れか一方に対して行なった後に、何れか他方のパラメータを調整するようにしたため、パラメータの調整対象を特徴パターンに変換するパラメータと認識モデルのパラメータとに分けて片方ずつ調整することにより、誤り最小状態に到達する経路をより安定させることができ、調整時間をより短縮することができる。
【００６２】
本実施形態では、特に、パラメータの調整を繰り返したため、誤り最小状態に到達する経路をより一層安定させることができるため、調整時間をより一層短縮することができる。
【００６３】
図３は音声認識プログラムが記録された記録媒体の一実施形態を示す図である。
図３は音声認識装置を示す図であり、図３において、音声認識装置は、ハードディスク11、ＣＰＵ（Central Processing Unit)12、メモリ13、サウンドカード14、マイクロフォン15、ＣＤーＲＯＭドライブ16から構成されている。
【００６４】
本実施形態では、上述した音声認識機能は、例えばソフトウェアパッケージ（ＣＤーＲＯＭ17等の情報記録媒体）の形態で提供することができる。
【００６５】
図３は図１の制御装置２をＣＰＵを用いて実現した場合のハードウェア構成を示すものである。図３において、ＣＰＵ12にはメモリ13、入力装置であるサウンドカード14、記憶装置であるハードディスク11、ＣＤ−ＲＯＭドライブ16が接続されている。また、サウンドカード14には音声を入力するためのマイクロフォン15が接続されている。
【００６６】
ハードディスク11には、音声認識プログラム23、音声データベース21、パラメータ22、オペレーティングシステム（ＯＳ）が記憶されている。音声認識プログラム23と音声データベース21、パラメータ22はＣＤ−ＲＯＭ17に記憶されたものであり、これら音声認識プログラム23と音声データベース21、パラメータ22はＣＤ−ＲＯＭドライブ16を介して、ＣＤ−ＲＯＭ17からインストールされたものである。
【００６７】
すなわち、ＣＤ−ＲＯＭ17には、音声データを分析して得られたパターンを調整可能な調整パラメータを用いて変換する機能と、変換後の特徴パターンを調整パラメータを有する認識モデルと比較して当該比較結果から判断したクラスに分類する処理を行なう機能と、音声データベースの音声データを用いて特徴パターンを作成し、当該特徴パターンを認識モデルと比較し、当該比較結果の損失を最小化するように調整パラメータを調整する機能とを行なわせるプログラムが記憶されており、音声認識プログラムにはＣＤ−ＲＯＭ17のプログラムがインストールされる。
【００６８】
パラメータ22の内容は、図２で示したものと同じである。情報記録媒体とその媒体を駆動するためのドライブは、ＣＤ−ＲＯＭ17に限られるものではなく、ＤＶＤ−ＲＯＭ、リムーバルディスク等が用いられてもよい。また、所定のサーバとネットワークで接続できるようにしておき、サーバからインストールしてもよい。
【００６９】
本実施形態によれば、ワークステーション、パーソナルコンピュータ等の汎用計算機上に情報記録媒体に記録されたプログラムを読込ませ、計算機のもつハードウェア構成で所定の処理を実行できる。本プログラムをハードディスクにインストールして実行することにより音声認識機能を実現することができる。
【００７０】
【発明の効果】
本発明の音声認識装置によれば、音声データを分析して得られたパターンを調整パラメータを用いて変換し、変換後のパターンを特徴パターンとして認識し、調整パラメータを調整する際には、音声データベースの音声データを用いた特徴パターンを認識モデルで比較し、比較結果の損失を最小化するように調整パラメータを調整し、前記調整パラメータの調整を、前記変換処理で使用されるパラメータと前記認識モデルが有するパラメータとの何れか一方に対して前記損失が最小化するまで繰り返し行なった後に、何れか他方のパラメータに対して前記損失が最小化するまで繰り返し行なうようにした。
【００７１】
すなわち、パラメータの調整対象を特徴パターンに変換するパラメータと認識モデルのパラメータとに分けて片方ずつ調整する作業を繰り返すことにより、誤り最小状態に到達する経路をより一層安定させることができるため、調整時間をより一層短縮することができる。また、認識誤り数を最小にする基準を用いてパラメータの訓練を行っているので、高精度な音声認識を行なうことがきる。
【００７２】
また、本発明の音声認識方法によれば、音声データを分析して得られたパターンを調整パラメータを用いて変換し、変換後のパターンを特徴パターンとして認識を行ない、調整パラメータを調整する際には、音声データベースの音声データを用いた特徴パターンを認識モデルで比較し、判断した結果の損失を最小化するように特徴パラメータを調整し、前記調整パラメータの調整を、前記変換処理で使用されるパラメータと前記認識モデルが有するパラメータとの何れか一方に対して前記損失が最小化するまで繰り返し行なった後に、何れか他方のパラメータに対して前記損失が最小化するまで繰り返し行なうようにした。
【００７３】
すなわち、パラメータの調整対象を特徴パターンに変換するパラメータと認識モデルのパラメータとに分けて片方ずつ調整する作業を繰り返すことにより、誤り最小状態に到達する経路をより一層安定させることができるため、調整時間をより一層短縮することができる。また、認識誤り数を最小にする基準を用いてパラメータの訓練を行っているので、高精度な音声認識を行なうことがきる。
【００７８】
本発明の記録媒体は、音声データを分析して得られたパターンを調整整能な調整パラメータを用いて変換する機能と、変換後の特徴パターンを調整パラメータを有する認識モデルと比較して当該比較結果から判断したクラスに分類する処理を行なう機能と、音声データベースの音声データを用いて特徴パターンを作成し、当該特徴パターンを認識モデルと比較し、当該比較結果の損失を最小化するように調整パラメータを調整し、前記調整パラメータの調整を、前記変換処理で使用されるパラメータと前記認識モデルが有するパラメータとの何れか一方に対して前記損失が最小化するまで繰り返し行なった後に、何れか他方のパラメータに対して前記損失が最小化するまで繰り返し行なう機能とを行なわせるプログラムを記録したので、パラメータの調整対象を特徴パターンに変換するパラメータと認識モデルのパラメータとに分けて片方ずつ調整する作業を繰り返すことにより、誤り最小状態に到達する経路をより一層安定させることができるため、調整時間をより一層短縮することができる。また、認識誤り数を最小にする基準を用いてパラメータの訓練を行っているので、高精度な音声認識を行なうことがきる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る音声認識装置および音声認識方法の一実施形態を示す図であり、その音声認識装置のブロック図である。
【図２】一実施形態の記憶装置の構成図である。
【図３】本発明に係る音声認識プログラムが記録された記録媒体を示す図であり、音声認識装置のＣＰＵを用いて実現した場合のハードウェア構成を示す図である。
【符号の説明】
１    入力装置（入力手段）
２    制御装置（制御手段）
３    記憶装置（記憶手段）
１７    ＣＤ−ＲＯＭ（記録媒体）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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