(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象の入力信号の中の音の歪を除去するための音の特徴を得るために音を入力する第１の入力手段と、
該第１の入力手段から入力される音に対する識別番号およびその音についての説明文を入力する第２の入力手段と、
前記第１の入力手段から入力された特定の音のみの入力信号から音の特徴を抽出する抽出手段と、
当該抽出手段から抽出された音の特徴に前記第２の入力手段から入力された識別番号と説明文を付加して記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された識別番号および説明文を表示する表示手段と、
識別番号を入力する第３の入力手段と、
当該入力された識別番号に対応する、前記記憶手段上の音の特徴を使用して認識対象の入力信号の中の音の歪を除去する信号処理手段と
前記音のみの入力信号の波形が音声波形か非音声波形かを判定する判定手段と、
前記記憶手段に記憶すべき音の特徴について音声か非音声かを種類指定する種類指定手段とを有し、
前記判定手段の判定結果に基づき、前記抽出手段は前記種類指定手段により指定された音声または非音声の音の特徴を前記特定の音のみの入力信号から抽出することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
認識対象の入力信号の中の音の歪を除去するための音の特徴を得るために音をマイクロホンから入力し、
該マイクロホンから入力される音に対する識別番号およびその音についての説明文を入力する文字入力回路と、
前記マイクロホンから入力された特定の音のみの入力信号から音の特徴を音響分析回路により抽出し、
該音響分析回路により抽出された音の特徴に前記文字入力回路から入力された識別番号と説明文を付加して記憶する記憶回路と、
前記記憶回路に記憶された識別番号および説明文を表示器により表示し、
識別番号を前記文字入力回路から入力し、
当該入力された識別番号に対応する、前記記憶回路上の音の特徴を使用して認識対象の入力信号の中の音の歪を除去する信号処理回路と
を備え、前記音のみの入力信号の波形が音声波形か非音声波形かを判定回路により判定し、前記記憶回路に記憶すべき音の特徴について音声か非音声かを種類指定し、前記判定回路の判定結果に基づき、種類指定された音声または非音声の音の特徴を前記特定の音のみの入力信号から抽出することを特徴とする音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、異なる環境で入力された音声を認識する音声認識装置および方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
音声認識技術として、音響的特徴を記述するパラメータとして、ケプストラムを含むパラメータを使用し、標準パターンの照合の方法として、動的計画法（ＤＰ：Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）や隠れマルコフモデル法（ＨＭＭ：Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）を使用することが広く知られている。ここで、ケプストラムは、短時間スペクトル包絡の対数の逆フーリエ変換として定義される。
【０００３】
動的計画法や隠れマルコフモデル法の技術については、例えば、中川聖一著「確率モデルによる音声認識」（（社）電子情報通信学会）に詳述されている。いずれの方法においても、予め認識対象の語彙の特徴（ケプストラムなどの音響特徴を表現するパラメータ）とその識別情報、たとえば、語彙を表す文字列を標準パターンとして用意する。音声認識時にはマイクロホンから入力された音声の特徴と上記標準パターンの特徴と照合し、最も確からしい特徴の識別情報を選択して音声認識結果として出力する方法が一般的である。音声認識装置の実際の使用環境においては、音声が人間の口から発声されて、マイクロホンで収録され、音声認識処理のためのデジタルの電気信号に変換される信号処理系の経路に特有の周波数特性が存在する。
【０００４】
特有の周波数を生成する要因としてはマイクロホンの周波数特性、口からマイクロホンまでの伝達特性などがあげられる。上述の標準パターンを作成する際に使用したときの上記特有の周波数特性が異なっている場合、その差は音声信号のスペクトル領域の乗法性歪みとなって現れ、その歪みが顕著であると、著しく音声の認識性能が低下することが知られている。
【０００５】
このような不具合を解消するために従来ではケプストラム平均正規化法（ＣＭＮ：Ｃｅｐｓｔｒｕｍ  Ｍｅａｎ  Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）が効果的であることが知られている。ケプストラム平均正規化方法では、２つの音声収録環境の間の乗法性歪みが十分に長い長さを持つ音声信号のケプストラム平均の差として得られることを利用し、音声信号の各フレーム毎に計算されるケプストラムからケプストラム平均を減算することにより、スペクトラム領域の乗法性歪みを補正する。この技術についてはＪｕｎｑｕａ  ａｎｄ  Ｈａｔｏｎ著「Ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ」（Ｋｌｕｗｅｒ  Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ）のｐｐ２５０−２５４に記述されている。
【０００６】
また、入力信号が音声フレームか非音声フレームかの判定を行って、音声フレームおよび非音声フレームそれぞれのケプストラム平均を求め、入力信号についてのケプストラム平均から上記音声フレームおよび非音声フレームのいずれかのケプストラム平均を減算することにより誤認識が低下することが、Ｈｕａｎｇ，Ｘ  ａｔ  ａｌ．“Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｗｉｎｄｏｗｓ  Ｈｉｇｈｌｙ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｏｇｎｉｚｅｒ：Ｗｈｉｓｐｅｒ，”Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，Ｄｅｔｒｏｉｔ，１９９５などの文献で知られている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
従来のケプストラム平均正規化法ではマイクロホンと話者との間の距離の変化や話者毎の声道、声帯の違いによるスペクトルの変化を考慮せず、一律にケプストラム平均を求めていたので、上記マイクロホンと話者の口との間の距離が異なったり、話者が異なると音声認識性能が低下するという解決すべき課題があった。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、上述の点に鑑みて、話者とマイクロホンの位置関係や話者の相違に起因する歪みの影響を緩和して、音声認識性能を向上させることができる音声認識装置および方法を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
このような目的を達成するために、請求項１の発明は、認識対象の入力信号の中の音の歪を除去するための音の特徴を得るために音を入力する第１の入力手段と、
該第１の入力手段から入力される音に対する識別番号およびその音についての説明文を入力する第２の入力手段と、
前記第１の入力手段から入力された特定の音のみの入力信号から音の特徴を抽出する抽出手段と、
当該抽出手段から抽出された音の特徴に前記第２の入力手段から入力された識別番号と説明文を付加して記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された識別番号および説明文を表示する表示手段と、
識別番号を入力する第３の入力手段と、
当該入力された識別番号に対応する、前記記憶手段上の音の特徴を使用して認識対象の入力信号の中の音の歪を除去する信号処理手段と
前記音のみの入力信号の波形が音声波形か非音声波形かを判定する判定手段と、
前記記憶手段に記憶すべき音の特徴について音声か非音声かを種類指定する種類指定手段とを有し、
前記判定手段の判定結果に基づき、前記抽出手段は前記種類指定手段により指定された音声または非音声の音の特徴を前記特定の音のみの入力信号から抽出することを特徴とする。
【００１０】
請求項２の発明は、認識対象の入力信号の中の音の歪を除去するための音の特徴を得るために音をマイクロホンから入力し、
該マイクロホンから入力される音に対する識別番号およびその音についての説明文を入力する文字入力回路と、
前記マイクロホンから入力された特定の音のみの入力信号から音の特徴を音響分析回路により抽出し、
該音響分析回路により抽出された音の特徴に前記文字入力回路から入力された識別番号と説明文を付加して記憶する記憶回路と、
前記記憶回路に記憶された識別番号および説明文を表示器により表示し、
識別番号を前記文字入力回路から入力し、
当該入力された識別番号に対応する、前記記憶回路上の音の特徴を使用して認識対象の入力信号の中の音の歪を除去する信号処理回路と
を備え、前記音のみの入力信号の波形が音声波形か非音声波形かを判定回路により判定し、前記記憶回路に記憶すべき音の特徴について音声か非音声かを種類指定し、前記判定回路の判定結果に基づき、種類指定された音声または非音声の音の特徴を前記特定の音のみの入力信号から抽出する。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２８】
（第１の実施形態）
図１は第１の実施の形態のシステム構成を示す。図１において、変換手段１００は不図示のマイクロホンから入力されるアナログ信号（音声が入力されていなくてもアナログ音声信号Ｓと称する）をデジタルプロセッサやＣＰＵ等の情報処理プロセッサが実行可能なデジタル信号（以下、デジタル音声信号ＳＳと称す）に変換する。
【００２９】
以下の手段は上記情報処理プロセッサがソフトウェアプログラムを実行することにより実現される。音響分析手段１１１は、デジタル音声信号ＳＳに対して一定周期（音声フレーム単位）でケプストラム分析を行い、その分析結果として得られるケプストラム（入力ケプストラムＣと称する）を出力する。判定手段１２２はデジタル音声信号ＳＳの波形が図２の（ａ）に示すような人間の音声の波形か、非音声かを判定する。その判定結果は音声の場合、オン、非音声の場合オフのフラグＶＡＤで表される。この判定方法については古井貞煕著「ディジタル音声処理」（東海大学出版会）に記載されている方法などを使用するとよい。
【００３０】
入力手段１３３はテンキー、キーボード等の文字入力装置を使用する。入力手段１３３からは特徴収集モードおよび音声認識モードの指示、収集した特徴に付加して記憶する識別情報、たとえば、識別番号、説明文等、および音声認識に使用する特徴をケプストラム平均格納手段１６６から取り出すときに与える識別情報を入力する。
【００３１】
本実施の形態では、複数の話者のケプストラム平均や、異なるマイクロホンのケプストラム平均をケプストラム平均格納手段１６６に登録しておき、音声認識時に歪み除去のために使用するケプストラム平均を選択することに特徴がある。
【００３２】
音声ケプストラム平均計算手段１４１はデジタル音声信号ＳＳ中の音声区間（図２参照）についてのケプストラム平均を次式により計算する。
【００３３】
【数１】
ＶＣnew(ｉ）＝α・ＶＣold(ｉ）＋（１−α）・Ｃt （ｉ）
ここでＣt （ｉ）はフレーム番号ｔにおけるｉ次のケプストラムである。ＶＣnew は今回計算すべきケプストラム平均、ＶＣold は前回計算したケプストラム平均である。αは固定の係数である。
【００３４】
なお、ＶＣold の初期値として、音声認識時には、ケプストラム平均格納手段１６６に予め登録され、指定されたケプストラム平均が使用される。特定話者の特徴およびある環境下での音響の特徴の最初の収集時には指定されたケプストラム平均が存在しないため初期値として数値０が使用される。計算結果を音声ケプストラム平均ＶＣと表す。
【００３５】
非音声ケプストラム平均計算手段１４２も上記数１式を使用してケプストラム平均を計算する。初期値の取り方も上述と同様である。計算結果を非音声ケプストラム平均ＵＣと表す。
【００３６】
音声ケプストラム減算手段１５１は入力ケプストラムＣから音声ケプストラム平均ＶＣを減算する。これによりマイクロホンの周波数特性の相違、話者の声道、声帯の違いによる音声特性の相違や話者とマイクロホンの位置関係の相違に起因するスペクトル領域の乗法性歪みを一括して補正する。
【００３７】
非音声ケプストラム減算手段１５２は入力ケプストラムＣから非音声ケプストラム平均ＵＣを減算する。これによりマイクロホンなどの音声収録の信号処理系の相違により生じるスペクトル領域の乗法性歪みを補正する。音声区間の歪み補正後のケプストラム平均および非音声区間の歪み補正後のケプストラム平均が照合手段１８８に送られる。なお、音声ケプストラム平均計算手段１４１と非音声ケプストラム平均計算手段１４２の切り換えおよび音声ケプストラム減算手段１５１と非音声ケプストラム減算手段１５２の切り換えは判定手段１２２の判定計結果（フラグＶＡＤ）に応じて行われる。
【００３８】
読み出し手段１７１は音声認識時、入力手段から指示されたケプストラム平均をケプストラム平均格納手段１６６から読み出し、音声ケプストラム平均計算手段１４１または非音声ケプストラム平均計算手段１４２に初期値として供給する。また、読み出し手段１７１は音声ケプストラム平均計算手段１４１、非音声ケプストラム平均計算手段１４２がそれぞれケプストラム平均を計算しているときには、前の時点のケプストラム平均ＶＣold を読み出して対応のケプストラム平均計算手段１４１、１４２に供給する。
【００３９】
書き込み手段１７２は音声、音響特徴を収集時には音声ケプストラム平均計算手段１４１および非音声ケプストラム平均計算手段１４２の計算結果をケプストラム平均格納手段１６６に保存目的で格納する。書き込み手段１７２は音声認識時には音声ケプストラム平均計算手段１４１および非音声ケプストラム平均計算手段１４２の計算結果を次回の計算のためにケプストラム平均格納手段１６６に一時格納する。
【００４０】
ケプストラム平均格納手段１６６は登録用のケプストラム平均の保存領域とケプストラム平均の計算用の一時格納領域を有する。登録用のケプストラム平均記憶領域にはケプストラム平均と識別情報が互いに関連付けられて記憶され、入力手段１３３からの指示で読み出し手段により全ての識別情報を読み出して不図示の表示手段に表示することが可能である。これによりユーザは、ケプストラム平均格納手段に登録されているケプストラム平均の種類内容を知ることができる。ケプストラム平均の記憶領域は音声用と非音声用の２種類が用意されている。
【００４１】
照合手段１８８は従来と同様、動的計画法や隠れマルコフモデル法により補正後のケプストラム平均ＮＣを使用して音声認識を行う。
【００４２】
このようなシステム構成の動作説明を行う。
【００４３】
（Ａ）音声・音響環境特徴の収集
ユーザが自分の声の特徴を登録する場合に、入力装置１３３から音声収集に関する識別情報を入力手段１３３から入力する。次に、マイクロホンから音声を入力する。マイクロホンからのアナログ音声信号Ｓはデジタル音声信号ＳＳに変換される。音響分析手段１１１によりケプストラム分析がフレーム単位で行われる。判定手段１２２ではデジタル音声信号ＳＳが音声か非音声かをフレーム単位で判定する。音声の判定が得られた場合、音響分析手段１１１の接続先の処理系が音声ケプストラム平均計算手段１４１に設定される。
【００４４】
これにより、音声ケプストラム平均計算手段１４１は、ケプストラム平均の初期値として数値０を設定した後、音響分析手段１１１から出力された入力ケプストラム平均と初期値との平均を数１式により計算し、その計算結果を書き込み手段１７２に引き渡す。書き込み手段１７２は上記計算結果を次回のケプストラム平均の計算のためにケプストラム平均格納手段１６６の中の一時記憶領域に記憶する。
【００４５】
音声が入力されている間、上述のケプストラム平均の更新計算が繰り返し行われる。非音声の判定が得られると、その時点で書き込み手段１７２は音声ケプストラム平均計算手段１４１の計算結果をケプストラム平均格納手段１６６の保存領域に新規登録する。このとき、音声入力に先立って、入力手段１３３から入力された識別情報をも上記保存領域に登録する。
【００４６】
以上が話者の音声特徴、話者とマイクロホンの位置関係、マイクロホンの特性の３つの総合的なスペクトル特性（乗法性歪み）を収集する例であるが、マイロクホンなどの信号処理系のスペクトル特性（乗法性歪み）については、音声を入力しない状態で、周囲の音響のみをマイクロホンにより入力する。判定手段１２２の判定結果が非音声となるので、非音声ケプストラム平均計算手段１４２が選択され、上述と同様にして、非音声ケプストラム平均の計算結果をケプストラム平均格納手段１６６に格納することができる。なお、計算の終了の指示方法としては、ユーザが音声を入力して、判定手段１２２の判定が非音声から音声に切り換わった時点を終了時点としてもよいし、入力手段１３３から終了の指示を行ってもよい。非音声のケプストラム平均と共に識別情報がケプストラム平均格納手段１６６の保存領域に格納されることは言うまでもない。
【００４７】
（Ｂ）音声認識
音声認識に先立って、ユーザはケプストラム平均格納手段１６６の保存領域に保存されているケプストラム平均を指定する。話者の異なり、話者とマイクロホンの位置関係の異なりおよびマイクロホンなどの収録環境の異なりに応じた音声のケプストラム平均とマイクロホンなどの収録環境の異なりに応じた非音声のケプストラム平均を指定する。
【００４８】
これにより、指定されたケプストラム平均がケプストラム平均格納手段１６６から読み出し手段１７１により読み出され、識別情報の示す音声／非音声に応じて対応のケプストラム平均計算手段１４１、１４２に初期値として供給される。ケプストラム平均が指定されなかった場合、または指定しても対応するケプストラム平均が格納手段１６６に存在しない場合には初期値０が与えられる。
【００４９】
マイクロホンから入力されたアナログ音声信号Ｓは変換手段１００によりデジタル音声信号ＳＳに変換され、音響分析手段１１１によりケプストラム分析される。デジタル音声信号ＳＳが音声区間の間は音声ケプストラム平均計算手段１４１、音声ケプストラム減算手段１５１の信号処理系が選択されて、照合手段１８８に歪補正したケプストラムＮＣが供給される。
【００５０】
デジタル音声信号ＳＳが非音声区間の間は非音声ケプストラム平均計算手段１４２、非音声ケプストラム減算手段１５２の信号処理系が選択されて、歪み補正したケプストラムＮＣが供給される。
【００５１】
（第２の実施形態）
第１の実施形態は音声、音響の特徴収集機能と、歪み補正機能を有する音声認識装置の例であったが、双方の機能を別体の装置で構成する第２の実施形態を説明する。図３は音声、音響特徴収集用装置のシステム構成を示し、図４は歪み補正機能を有する音声認識装置のシステム構成を示す。
【００５２】
図３、図４において、図１と同様の個所については同様の個所には同一の符号を付しており、第１の実施形態との相違点を説明する。図３に示す装置では、読み出し手段１７１、音声ケプストラム減算手段１５１、非音声ケプストラム減算手段１５２、照合手段１８８を有しておらず、ケプストラム平均格納手段１６６に収集した音声、音響の特徴を識別情報を付して登録することのみが可能である。
【００５３】
ケプストラム平均格納手段１６６には、ＩＣカード、メモリカード、フロッピーディスクのような携帯用記憶媒体使用する。ユーザはこの装置を携帯し、任意の場所で音響や音声の特徴を収集できる。
【００５４】
このようにして、収集した音声、音響の特徴を記憶したケプストラム平均格納手段１６６を図４の装置に装着して、入力音声の歪み補正を行う。
【００５５】
図４の装置では、ケプストラム平均格納手段１６６から読み出されたケプストラム平均が音声ケプストラム減算手段１５１および非音声ケプストラム減算手段１５２に直接送られ、入力ケプストラムＣの減算に使用される。
【００５６】
（Ｃ）実施形態３
第１の実施形態の具体的なシステム構成を図５に示す。図５において、音声認識装置は、ＣＰＵ２００，ＲＯＭ２１０、ＲＡＭ２２０、Ａ／Ｄ変換器２３０、メモリカード用アダプタ２４０、キーボード２５０およびＬＣＤ（液晶表示器）２６０を有する。ＣＰＵ２００はＲＯＭ２１０に格納された図６の処理プログラムを実行して、音声、音響の特徴を収集すると共に、入力音声の歪み補正、音声認識を行う。ＲＯＭ２１０は図６の処理プログラムを記憶するとともに、周知のシステムプログラム、およびシステムプログラムで使用するデータ、たとえば、フォントデータ等を記憶する。ＲＡＭ２２０はＣＰＵ２００に入出力するデータを一時記憶する。ＲＡＭ２２０が図１のケプストラム平均格納手段１６６のケプストラム平均の一時記憶領域として機能する。
【００５７】
Ａ／Ｄ変換器２３０はマイクロホンと接続し、変換手段１００としてマイクロホンから入力されたアナログ音声信号Ｓをデジタル音声信号ＳＳに変換してＣＰＵ２００に引き渡す。アダプタ２４０はメモリカード２４５と脱着可能に接続する。メモリカード２４５は、ケプストラム平均格納手段１６６の保存領域として機能し、収集したケプストラム平均を登録するとともに、音声認識のための標準パターンを記憶している。メモリカード２４５に対する読み書きはＣＰＵ２００の制御で行われる。キーボード２５０は入力手段１３３として機能する。ＬＣＤ２６０は音声認識結果を表示すると共に、メモリカード２４５に格納されているケプストラム平均の識別情報（識別番号、説明）を表示する。
【００５８】
このようなシステム構成の動作を図６のフローチャートを参照して説明する。
なお、図６に示す処理手順は、ＣＰＵ２００により読み取り実行可能なプログラム言語で記載されているが、説明の便宜上、機能表現している。
【００５９】
図６において、ユーザはキーボード２５０から処理目的に合致したモードを指示する。この形態では、音声認識モード、音声、音響特徴収集モード、再生モードが用意されている。音声認識モードおよび使用するメモリカード２４５内のケプストラム平均が指示された場合には、手順はステップＳ１０→Ｓ２０→Ｓ２００へと進み、指定されたケプストラム平均を読み出した後、音声の入力、歪み補正のための信号処理（図１の音響分析手段１１１、判定手段１２２、音声ケプストラム平均計算手段１４１、音声ケプストラム減算手段１５１およびまたは非音声音声ケプストラム平均計算手段１４２手段ならびに非音声ケプストラム減算手段１５２、読み出し手段１７１により実行される処理）、歪み補正後のケプストラム平均を使用した音声認識処理（図１の照合手段１８８の処理）がＣＰＵ２００において音声入力の間繰り返し行われる（ステップＳ２００〜Ｓ２３０のループ処理）。
【００６０】
音声認識の結果得られる文字列は、ＬＣＤ２６０に表示される。
【００６１】
一方、音声、音響特徴収集モードが指示されると、手順はステップＳ１０→Ｓ２０→Ｓ３００へと進み、キーボード２５０からのスタートの指示を受けて、入力音声／非音声についてのケプストラム平均を取得する（ステップＳ３１０→Ｓ３３０のループ処理）。この処理を実行する間、ＣＰＵ２００が音響分析手段１１１、音声ケプストラム平均計算手段１４１および／または非音声ケプストラム平均計算手段１４２、判定手段１２２、書き込み手段１７２として動作する。キーボード２５０からの終了の指示に応じて、ＣＰＵ２００はキーボード２５０から識別番号、音声／非音声の種別情報、データ収集環境の説明を入力する。最後にＣＰＵ２００はＲＡＭ２２０上に一時記憶したケプストラム平均とキーボード２５０から入力された上記情報を一対として、メモリカード２４５に書き込む（ステップＳ３４０→Ｓ３５０）。
【００６２】
【実施例】
第１の実施形態を適用して隠れマルコフモデル法により不特定話者の音声認識を行った結果、従来のケプストラム平均正規化方法に比べて２％の性能向上が見られた。この音声認識実験では、マイクロホンを運転席サンバイザに設置し、運転席に座った男女２名ずつ計４名の各話者がそれぞれ発声した５２０単語の音声データ計２０８０データ（データ１）および助手席に座った男女２名計４名の話者がそれぞれ発声した５２０単語の音声データ計２０８０データ（データ２）を収録し、評価データとして使用した。このとき、自動車のエンジンは停止している。
【００６３】
従来のケプストラム正規化法では、データ１、データ２の認識率は９０．２％、８７．７％であった。これに対し、第１の実施形態を適用した場合には、データ１、データ２の認識率は９２．７％，８９．５％であり、ともに２％の性能向上が認められた。
【００６４】
上述した実施形態の他に次の形態を実施できる。
【００６５】
１）上述の実施形態では、予め複数の話者の音声や音響環境の音響の歪みの特徴を登録し、登録の特徴に基づき補正を行って、音声認識を行っている。
【００６６】
たとえば、複数の人間に携帯用記憶媒体をそれぞれ配布し、各人間が自分の音声特徴と、音声認識装置を使用する際の音響環境特徴を登録しておく。このようにして、１台の音声認識装置を複数の人が共有することができる。この場合には、携帯用記憶媒体を音声認識装置に装着し、携帯用記憶媒体から歪み補正に使用する特徴データを読み出し、音声認識時に使用する。
【００６７】
２）音声認識装置の記憶手段に記憶した特徴データの取り出しには以下のような方法がある。第１には、マイクロホンの距離が遠い、近いの２段階に分け、予め特定環境下で特徴データを収録する。音声認識時は上記遠い、近いの段階を指示し、対応する特徴データを取得する。人間の音声特徴（歪み）を記憶する場合には氏名などを付して記憶し、氏名により対応の音声特徴を取りだすとよい。同一の人間でも、早口、通常の２段階に分けで音声特徴を記憶し、段階の指示により対応の音声特徴を取り出すとよい。
【００６８】
３）ケプストラム平均は数１式に限らず、相加平均等の平均式を使用することができるが、たとえば、音声の場合、音声区間が終了しないと平均計算ができないので、処理時間を短縮したい場合には数１式のほうが好ましい。
【００６９】
【発明の効果】
本発明では、特定話者の音声特徴や音響等の複数種の音の特徴をユーザ自身が登録でき、かつ、選択使用して音声認識時の音声の歪み補正を行うので、たとえば、マイクロホンと話者の口との間の距離の相違、話者の相違、特定話者の話す速度の相違等に起因する誤認識を解消できる。
【００７２】
本発明では、音声と、音響の種類判別ができ、特定話者や音響環境等の多種の信号歪みに対処することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明第１の実施形態のシステム構成を示すブロック図である。
【図２】音声／非音声の判定処理を説明するための説明図である。
【図３】第２の実施形態の補正用データ収集装置のシステム構成を示すブロック図である。
【図４】第２の実施形態の音声認識装置のシステム構成を示すブロック図である。
【図５】実施形態３のシステム構成を示すブロック図である。
【図６】実施形態３の処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１００  変換手段
１１１  音響分析手段
１２２  判定手段
１３３  入力手段
１４１  音声ケプストラム平均計算手段
１４２  非音声ケプストラム平均計算手段
１５１  音声ケプストラム減算手段
１５２  非音声ケプストラム減算手段
１６６  ケプストラム平均格納手段
１７１  読み出し手段
１７２  書き込み手段
１８８  照合手段
【図１】
0003946806.tif 000002
【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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