(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
一組の音声フレーズ（ＳＰ１，・・・，ＳＰＮ）に対して、処理中の及び／又は直前に認識された音声フレーズ（ＳＰｊ）に含まれる音声フレーズサブユニット（ＳＰＳｊｋ）の評価に応じて、少なくとも１つの既に得られている認識結果に基づき認識処理中に適応化される現在の音響モデル（ＣＡＭ）を使用する音声認識処理方法において、
上記音声フレーズ（ＳＰ１，・・・，ＳＰＮ）のそれぞれについて、特定の音声フレーズ（ＳＰｊ）が上記現在の音響モデルの適応化の基礎として使用された回数である適応化回数（ａｊ）及び／又は受信音声フローにおいて該特定の音声フレーズ（ＳＰｊ）が出現した回数である出現回数（ｏｊ）をカウントするステップと、
上記現在の音響モデル（ＣＡＭ）を適応化する処理において、特定の音声フレーズ（ＳＰｊ）に基づく適応化の強さを上記特定の適応化回数（ａｊ）及び／又は出現回数（ｏｊ）に基づいて決定し、上記受信音声フローにおいて頻度の高い音声フレーズ（ＳＰｊ）の適応化処理における影響を低減するステップとを有し、
弁別的な上記音声フレーズ（ＳＰｊ）に対する上記適応化の強さは、割り当てられた適応化回数（ａｊ）及び／又は出現回数（ｏｊ）が所定の閾値（ｔｊ）を超えたときに減少又は０に設定されることを特徴とする音声認識方法。
【請求項２】
上記現在の音響モデル（ＣＡＭ）は、一組のモデル関数の組合せ（ＭＦＭ１，・・・，ＭＦＭｎ）に基づいており、
上記適応化処理は、少なくとも上記モデル関数の組合せの一部（ＭＦＭｊ）及び／又はモデル関数の組合せの要素（ＭＦＭｊ，ｋ）を変形し、及び／又は該モデル関数の組合せにおけるモデル関数の組合せ要素の一部（ＭＦＭｊ）を変更することにより実行されることを特徴とする請求項１記載の音声認識方法。
【請求項３】
上記音声フレーズ（ＳＰｊ）として、及び／又は上記現在の音響モデル（ＣＡＭ）の音声フレーズサブユニット（ＳＰＳｊｋ）として単語、サブワードユニット、単音、音素、音節、文字及び／又はこれらの組合せが使用され、
上記音声フレーズ（ＳＰｊ）は、上記音声フレーズサブユニット（ＳＰＳｊｋ）の組合せ又は結合であることを特徴とする請求項１又は２記載の音声認識方法。
【請求項４】
上記現在の音響モデル（ＣＡＭ）の適応化処理は、音声認識処理が任意回数実行された後、任意数の認識結果が得られた後、及び／又は任意数の音声フレーズ（ＳＰｊ）が受信又は認識された後に繰返し実行されることを特徴とする請求項１乃至３いずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項５】
上記現在の音響モデルの適応化処理は、音声認識処理が固定された所定回数実行された後、固定された所定数の認識結果が得られた後、及び／又は固定された所定数の音声フレーズ（ＳＰｊ）が受信又は認識された後、又は各音声認識処理／結果及び／又は音声フレーズ（ＳＰｊ）の受信／認識の後に繰返し実行されることを特徴とする請求項１乃至４いずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項６】
上記現在の音響モデル（ＣＡＭ）の適応化処理が実行される前に実行される上記音声認識処理の回数、認識結果の数、及び／又は受信又は認識された音声フレーズ（ＳＰｊ）の数は、上記適応化処理が実行される前の認識処理の間に決定されることを特徴とする請求項１乃至５いずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項７】
与えられた音声フレーズ（ＳＰｊ）における各適応化回数（ａｊ）及び／又は出現回数（ｏｊ）は、又は直前の弁別的な適応化回数（ａｊ）及び／又は出現回数（ｏｊ）に関連して、任意の期間の経過、任意回数の認識処理、任意回数の適応化処理及び／又は任意数の音声フレーズ又は発声音の受信／認識の後、減少及び／又は０にリセットされることを特徴とする請求項１乃至６いずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項８】
上記現在の音響モデル（ＣＡＭ）の適応化処理における、上記各音声フレーズ（ＳＰｊ）及び／又は音声フレーズサブユニット（ＳＰＳｊｋ）適応化の強さは、上記適応化回数（ａｊ）及び／又は出現回数（ｏｊ）が増加するにつれて、実質的に反比例的に、又は厳密に本質的に減少することを特徴とする請求項１乃至７いずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項９】
上記適応化の強さは、期間の経過、受信及び／又は認識された音声フレーズ（ＳＰｊ）の総数、上記現在の音響モデル（ＣＡＭ）に対して実行された適応化処理の総回数に応じて設定されることを特徴とする請求項１乃至８いずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項１０】
上記閾値（ｔｊ）は、上記各音声フレーズ（ＳＰｊ）に対して個別に設定されていることを特徴とする請求項１記載の音声認識方法。
【請求項１１】
上記閾値は、所定の値、固定の値、及び／又は認識処理及び／又は適応化処理の間に変化及び変更されることを特徴とする請求項１又は１０記載の音声認識方法。
【請求項１２】
上記モデル関数の組合せ（ＭＦＭｊ）は、分布関数又はガウス関数に基づく現在の音響モデル（ＣＡＭ）に使用されることを特徴とする請求項１乃至１１いずれか１項記載の音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、一組の音声フレーズに対して、処理中の及び／又は直前に認識された音声フレーズに含まれる音声フレーズサブユニットの評価に応じて、少なくとも１つの既に得られている認識結果に基づき認識処理中に適応化される現在の音響モデルを使用する音声認識方法に関し、詳しくは、オンライン話者適応化処理における過剰適応化を回避する音声認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
オンライン話者適応化処理（online speaker adaptation process）と呼ばれる自動音声認識処理を実現する装置及び方法が提案されている。これらの装置及び方法は、話者が発声する可能性のある様々な発話の振舞いについて、より柔軟に対応することができる。
【０００３】
従来の音声認識方法においては、特に入力音声フロー内の認識すべき音声フレーズの所定の組を認識するために、現在の音響モデルを使用する。実現される現在の音響モデルは、特に全ての潜在的話者に対する認識処理自体に関連する情報を含む（話者独立認識：speaker-Independent recognition）。認識率を高めるために、音声認識のための音響モデルは、少なくとも既に得られている認識結果に基づき、認識処理の処理期間中に適応化される。適応化とは、現在の話者に特有の音声的特徴に焦点をあてるために、必要な特定の情報を抽出する処理を意味する。現在の音響モデルの適応化処理は、処理中の及び／又は直前に認識した音声フレーズに含まれる音声フレーズサブユニットの評価に基づいて実行される。観察されたユニットのみではなく、観察されていないユニットを適応化することもできる。すなわち、音声フレーズサブユニットは、評価された発声音（utterance）に出現する音響的近接関係（acoustical neighborhood）に関連づけて評価される。
【０００４】
周知の音声認識方法及び音声認識装置の応用例において、これらの音声認識方法及び音声認識装置が適用される特定のコンテキストに基づき、音声入力情報には、あるコンテキストにおける弁別的なフレーズ、単語、音が他の大部分の単語より頻繁に含まれていることがわかる。例えば、交通情報システム用の音声認識のアプリケーションの語彙においては、弁別的な地名、道路名、移動手段、特定のコマンド等が他の単語より頻繁に出現する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、従来の音声認識方法及び音声認識装置は、現在の音響モデルの適応化処理において、受信した音声フレーズ又は単語に対して均等に焦点をあてている。したがって、頻繁に出現しない音声フレーズ又は単語より、頻繁に出現する音声フレーズ又は単語の方が現在の音響モデルの変形（modification）及び適応化に大きな影響を与えてしまうという問題があった。
【０００６】
この結果、このような従来の音声認識方法により適応化を行った後は、頻繁に出現する音声フレーズ又は単語は、高い精度で認識されるが、この他の語彙の認識率が低下してしまうという問題があった。
【０００７】
そこで、本発明は上述の課題に鑑みてなされたものであり、適応化処理において、受信した音声フロー内に頻繁に出現する音声フレーズ又は単語が現在の音響モデルに与える影響を適切に調整できる音声認識方法を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上述の目的を達成するために、本発明に係る音声認識方法は、一組の音声フレーズに対して、処理中の及び／又は直前に認識された音声フレーズに含まれる音声フレーズサブユニットの評価に応じて、少なくとも１つの既に得られている認識結果に基づき認識処理中に適応化される現在の音響モデルを使用する音声認識処理方法において、音声フレーズのそれぞれについて、特定の音声フレーズが現在の音響モデルの適応化の基礎として使用された回数である適応化回数及び／又は受信音声フローにおいて特定の音声フレーズが出現した回数である出現回数をカウントするステップと、現在の音響モデルを適応化する処理において、特定の音声フレーズに基づく適応化の強さを特定の適応化回数及び／又は出現回数に基づいて決定し、受信音声フローにおいて頻度の高い音声フレーズの適応化処理における影響を低減するステップとを有する。そして、弁別的な音声フレーズ（ＳＰｊ）に対する適応化の強さは、割り当てられた適応化回数（ａｊ）及び／又は出現回数（ｏｊ）が所定の閾値（ｔｊ）を超えたときに減少又は０に設定される。
【０００９】
このように、本発明の基本的な思想は、入力音声フロー内に出現する音声フレーズをその出現頻度及び／又はその音声フレーズが現在の音響モデルの適応化処理に用いられた頻度により区別する点にある。すなわち、本発明によれば、各可能な音声フレーズの出現回数及び適応化回数がカウントされる。
【００１０】
本発明のさらなる基本的な思想として、各適応化処理又はそれぞれ既に得られている認識結果、すなわち出現した又は認識された音声フレーズ等に基づいている現在の音響モデルの処理において、検討中の弁別的な音声フレーズの適応化処理において、実行すべき適応化ステップ又は処理のための特定の適応化回数及び／又は出現回数を検討する。検討中の特定の音声フレーズに関する適応化の強さは、少なくともその特定の音声フレーズの適応化回数及び／又は出現回数に応じて決定される。適応化の強さは、現在の音響モデルの適応化処理のための現在のパラメータ推定に関する分析された音声フレーズサブユニット及び特定の音声フレーズの影響を制御する重み又は重み付け係数として理解される。
【００１１】
適応化の強さ及びその適応化回数及び／又は出現回数への依存（dependence）は、受信音声フローにおいて頻繁に出現する音声フレーズが現在の音響モデルに関する適応化処理に与える影響を低下させるように選択される。
【００１２】
従来の音声認識方法及び音声認識装置と異なり、本発明に係る音声認識方法は、入力音声フロー内の各音声フレーズの出現を同等には評価しない。これにより、音声フレーズの出現頻度と適応化処理との間に多少の比例関係が生じ、与えられた音声フレーズの適応化の強さは、頻度に応じて決定される。
【００１３】
また、現在の音響モデルは、一組のモデル関数の組合せに基づいていてもよく、この場合、適応化処理は、少なくともモデル関数の組合せの一部及び／又はモデル関数の組合せの要素を変形し、及び／又はモデル関数の組合せにおけるモデル関数の組合せ要素の貢献の一部を変更することにより実行されてもよい。これにより、現在の音響モデルの適応化は、現在の音響モデル内のモデル関数の組合せのそれぞれのモデリング特性全体において、特定のモデル関数の組合せ成分の影響、すなわち振幅又は貢献を減少又は増加させることにより、容易に実行することができる。
【００１４】
入力音声フローは、予め定められ、厳密に定義された音響的要素の結合又は組合せとして分類できる。これらは、音声フレーズ又は音声フレーズサブユニットと呼ばれる。本発明の好ましい実施の形態においては、音声フレーズとして、及び／又は現在の音響モデルの音声フレーズサブユニットとして単語、サブワードユニット、単音、音素、音節、文字及び／又はこれらの組合せが使用される。入力音声フローをどれほど精密に分析するかについては、利便性と実現性に基づいて決定する。通常、入力音声フローは、単語又はサブワードユニットの結合として分類され、一方、音声フレーズサブユニットは、例えば音素や音節等のより精密な構造に基づいて定義される。いずれの場合も、音声フレーズは、音声フレーズサブユニットの組合せ及び／又は結合である。
【００１５】
さらに、本発明の好ましい実施の形態においては、現在の音響モデルの適応化処理は、音声認識処理が任意回数実行された後及び／又は任意数の認識結果が得られた後に繰返し実行される。さらに、現在の音響モデルの適応化処理は、任意数の音声フレーズが受信又は認識された後に繰返し実行してもよい。このような区別は、認識処理の回数と認識結果の数が一致しない場合及び／又は全ての音声フレーズが必ずしも認識処理されない場合に対応している。
【００１６】
本発明のさらに好ましい実施の形態においては、現在の音響モデルの適応化処理は、音声認識処理が固定された所定回数実行された後、固定された所定数の認識結果が得られた後、及び／又は固定された所定数の音声フレーズが受信又は認識された後、特に、各音声認識処理／結果及び／又は音声フレーズの受信／認識の後に繰返し実行される。
【００１７】
また、現在の音響モデルの適応化処理が実行される前に実行される音声認識処理の回数、認識結果の数、及び／又は受信又は認識された音声フレーズの数は、適応化処理が実行される前の認識処理又は適応化処理の間に決定してもよい。
【００１８】
この手法では、現在の音響モデルの適応化処理は、必ずしも各認識処理の後に実行されず、適応化処理は、任意回数の認識処理が実行された後、又は任意数の認識結果が得られた後に実行される。この認識処理又は認識結果の数は、認識処理又は適応化処理の最中にオンライン処理により決定してもよい。あるいは、この数を認識セッション開始以前に予め定めておいてもよく、特定の音声認識セッションに応じて変化させてもよい。
【００１９】
本発明においては、特に、入力音声フロー内における特定の音声フレーズの適応化回数又は出現回数を判定する。本発明の最も単純な形態においては、回数に関する固定の閾値を定め、この閾値と、音声フレーズの各出現回数及び／又は適応化処理に含まれた回数とを比較し、この出現回数及び／又は適応化回数が所定の閾値を超えた場合には、対応する音声フレーズが他の適応化処理に使用されないようにする。さらに、この閾値は、各音声フレーズ又は音声フレーズのクラスに応じて個別に設定してもよい。閾値は、固定の値でも所定の値でもよく、処理中に変更されても算出されてもよい。
【００２０】
さらに、本発明の好適な実施の形態においては、適応化回数及び出現回数は、認識セッションの最初からカウントするだけではなく、現在の認識セッションの継続中に減少又は低減してもよい。与えられた音声フレーズにおける各適応化回数及び／又は出現回数は、特に、直前の弁別的な適応化回数及び／又は出現回数を増加させたときから、任意の期間の経過、任意回数の認識処理、任意回数の適応化処理及び／又は任意数の音声フレーズ又は発声音の受信／認識の後、低減、減少、デクリメント及び／又は０にリセットしてもよい。
【００２１】
この手法により、適応化の強さ、すなわち、所定の音声フレーズが適応化処理に与える影響をその出現頻度に応じて大きくあるいは小さく変化させることができる。例えば、ある音声フレーズが第１の認識期間において非常に頻繁に出現すると、その適応化の強さは、本発明に基づいて小さくされ、これにより、特定の音声フレーズの過剰適応が回避できる。ここで、第２の認識処理の期間においては、この特定の音声フレーズが音声フローに含まれず、受信されないこともある。次の、第３の認識処理の期間において、この音声フレーズが再び出現すると、この音声フレーズが適応化処理に与える影響は、この検討中の音声フレーズが頻繁に出現した第１の期間より高いレベルで評価される。本発明の実施の形態においては、適応化の強さ、したがって音声フレーズが適応化処理に与える影響の強さは、検討中の音声フレーズが頻繁に出現しない又は全く出現しない適応化処理の期間において復活する。
【００２２】
本発明のさらに好ましい実施の形態においては、現在の音響モデルの適応化処理における、各音声フレーズ及び／又は音声フレーズサブユニットの適応化の強さは、適応化回数及び／又は出現回数が増加するにつれて、実質的に反比例的に、特に厳密に本質的に減少する。これにより、頻繁に出現する音声フレーズの適応化の強さは弱まり、すなわち、現在の音響モデルの適応化処理に対する影響が弱まる。
【００２３】
さらに、本発明の好適な実施の形態においては、適応化の強さは、期間の経過、受信及び／又は認識された音声フレーズの総数、現在の音響モデルに対して実行された適応化処理の総回数等に応じて設定してもよい。
【００２４】
また、本発明の好適な実施の形態においては、モデル関数の組合せを分布関数又はガウス関数に基づく現在の音響モデルに使用してもよい。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る音声認識方法について、図面を参照して詳細に説明する。
【００２６】
本発明の基本的な思想は、入力音声フロー内に出現する音声フレーズをその出現頻度及び／又はその音声フレーズが現在の音響モデルの適応化処理に用いられた頻度により区別する点にある。すなわち、本発明によれば、各可能な音声フレーズの出現回数及び適応化回数がカウントされる。
【００２７】
本発明のさらなる基本的な思想として、各適応化処理又はそれぞれ既に得られている認識結果、すなわち出現した又は認識された音声フレーズ等に基づいている現在の音響モデルの処理において、検討中の弁別的な音声フレーズの適応化処理において、実行すべき適応化ステップ又は処理のための特定の適応化回数及び／又は出現回数を検討する。検討中の特定の音声フレーズに関する適応化の強さは、少なくともその特定の音声フレーズの適応化回数及び／又は出現回数に応じて決定される。適応化の強さは、現在の音響モデルの適応化処理のための現在のパラメータ推定に関する分析された音声フレーズサブユニット及び特定の音声フレーズの影響を制御する重み又は重み付け係数として理解される。
【００２８】
適応化の強さ及びその適応化回数及び／又は出現回数への依存（dependence）は、受信音声フローにおいて頻繁に出現する音声フレーズが現在の音響モデルに関する適応化処理に与える影響を低下させるように選択する。
【００２９】
従来の音声認識方法及び音声認識装置と異なり、本発明に基づく音声認識方法は、入力音声フロー内の各音声フレーズの出現を同等には評価しない。これにより、音声フレーズの出現頻度と適応化処理との間に多少の比例関係が生じ、与えられた音声フレーズの適応化の強さは、頻度に応じて決定される。
【００３０】
また、現在の音響モデルは、一組のモデル関数の組合せに基づいていてもよく、この場合、適応化処理は、少なくともモデル関数の組合せの一部及び／又はモデル関数の組合せの要素を変形し、及び／又はモデル関数の組合せにおけるモデル関数の組合せ要素の貢献の一部を変更することにより実行されてもよい。これにより、現在の音響モデルの適応化は、現在の音響モデル内のモデル関数の組合せのそれぞれのモデリング特性全体において、特定のモデル関数の組合せ成分の影響、すなわち振幅又は貢献を減少又は増加させることにより、容易に実行することができる。
【００３１】
入力音声フローは、予め定められ、厳密に定義された音響的要素の結合又は組合せとして分類できる。これらは、音声フレーズ又は音声フレーズサブユニットと呼ばれる。本発明の具体例においては、音声フレーズとして、及び／又は現在の音響モデルの音声フレーズサブユニットとして単語、サブワードユニット、単音、音素、音節、文字及び／又はこれらの組合せが使用される。入力音声フローをどれほど精密に分析するかについては、利便性と実現性に基づいて決定する。通常、入力音声フローは、単語又はサブワードユニットの結合として分類され、一方、音声フレーズサブユニットは、例えば音素や音節等のより精密な構造に基づいて定義される。いずれの場合も、音声フレーズは、音声フレーズサブユニットの組合せ及び／又は結合である。
【００３２】
さらに、本発明の具体例においては、現在の音響モデルの適応化処理は、音声認識処理が任意回数実行された後及び／又は任意数の認識結果が得られた後に繰返し実行される。さらに、現在の音響モデルの適応化処理は、任意数の音声フレーズが受信又は認識された後に繰返し実行してもよい。このような区別は、認識処理の回数と認識結果の数が一致しない場合及び／又は全ての音声フレーズが必ずしも認識処理されない場合に対応している。
【００３３】
本発明の具体例においては、現在の音響モデルの適応化処理は、音声認識処理が固定された所定回数実行された後、固定された所定数の認識結果が得られた後、及び／又は固定された所定数数の音声フレーズが受信又は認識された後、特に、各音声認識処理／結果及び／又は音声フレーズの受信／認識の後に繰返し実行される。
【００３４】
また、現在の音響モデルの適応化処理が実行される前に実行される音声認識処理の回数、認識結果の数、及び／又は受信又は認識された音声フレーズの数は、認識処理又は適応化処理の間に決定する。
【００３５】
この手法では、現在の音響モデルの適応化処理は、必ずしも各認識処理の後に実行されず、適応化処理は、任意回数の認識処理が実行された後、又は任意数の認識結果が得られた後に実行される。この認識処理又は認識結果の数は、認識処理又は適応化処理の最中にオンライン処理により決定してもよい。あるいは、この数を認識セッション開始以前に予め定めておいてもよく、特定の音声認識セッションに応じて変化させる。
【００３６】
本発明の具体例では、特に、入力音声フロー内における特定の音声フレーズの適応化回数又は出現回数を判定する。本発明の最も単純な形態においては、回数に関する固定の閾値を定め、この閾値と、音声フレーズの各出現回数及び／又は適応化処理に含まれた回数とを比較し、この出現回数及び／又は適応化回数が所定の閾値を超えた場合には、対応する音声フレーズが他の適応化処理に使用されないようにする。さらに、この閾値は、各音声フレーズ又は音声フレーズのクラスに応じて個別に設定してもよい。閾値は、固定の値でも所定の値でもよく、処理中に変更されても算出してもよい。
【００３７】
さらに、本発明の具体例においては、適応化回数及び出現回数は、認識セッションの最初からカウントするだけではなく、現在の認識セッションの継続中に減少又は低減する。与えられた音声フレーズにおける各適応化回数及び／又は出現回数は、特に、直前の弁別的な適応化回数及び／又は出現回数を増加させたときから、任意の期間の経過、任意回数の認識処理、任意回数の適応化処理及び／又は任意数の音声フレーズ又は発声音の受信／認識の後、低減、減少、デクリメント及び／又は０にリセットしてもよい。
【００３８】
この手法により、適応化の強さ、すなわち、所定の音声フレーズが適応化処理に与える影響をその出現頻度に応じて大きくあるいは小さく変化させることができる。例えば、ある音声フレーズが第１の認識期間において非常に頻繁に出現すると、その適応化の強さは、本発明に基づいて小さくされ、これにより、特定の音声フレーズの過剰適応が回避できる。ここで、第２の認識処理の期間においては、この特定の音声フレーズが音声フローに含まれず、受信されないこともある。次の、第３の認識処理の期間において、この音声フレーズが再び出現すると、この音声フレーズが適応化処理に与える影響は、この検討中の音声フレーズが頻繁に出現した第１の期間より高いレベルで評価される。本発明の実施の形態においては、適応化の強さ、したがって音声フレーズが適応化処理に与える影響の強さは、検討中の音声フレーズが頻繁に出現しない又は全く出現しない適応化処理の期間において復活する。
【００３９】
本発明の具体例においては、現在の音響モデルの適応化処理における、各音声フレーズ及び／又は音声フレーズサブユニットの適応化の強さは、適応化回数及び／又は出現回数が増加するにつれて、実質的に反比例的に、特に厳密に本質的に減少する。これにより、頻繁に出現する音声フレーズの適応化の強さは弱まり、すなわち、現在の音響モデルの適応化処理に対する影響が弱まる。
【００４０】
さらに、本発明の具体例においては、適応化の強さは、期間の経過、受信及び／又は認識された音声フレーズの総数、現在の音響モデルに対して実行された適応化処理の総回数等に応じて設定する。
【００４１】
また、本発明の具体例においては、モデル関数の組合せを分布関数又はガウス関数に基づく現在の音響モデルに使用してもよい。
【００４２】
本発明の基本的な特徴は、以下のように要約できる。
【００４３】
音声認識装置及び音声認識方法における話者適応化法は、与えられた特定の話者の音響的特性及び発声の振舞いにより適合するように音響モデルを変形する。オンライン話者適応化処理においては、音声認識装置及び音声認識方法の適用に先行して登録処理（enrollment phase）を設ける必要はない。現在の音響モデルの適応化は、各音声フレーズ及び／又は発声音の受信及び／又は認識の後、又はこれらが所定回数実行された後、特に音声認識装置及び音声認識方法がオンラインで使用されている最中に実行される。
【００４４】
このような音声認識装置及び音声認識方法のアプリケーションにおいて、特定のユーザが、特に認識セッションの最初の段階で、特定の音声フレーズ、単語、発声音又はこれらの組合せを他の音声フレーズ等に比べて著しく頻繁に発することがある。このような場合、従来の適応化技術は、含まれた特定の音響モデル又は音素モデルを話者のみではなく、これらの頻繁に出現する単語、フレーズ又は発声音のコンテキストにおいて特定の音響特性に適応してしまう。この結果、従来の認識処理においては、これらの頻繁に出現する少数の単語、フレーズ又は発声音が適応化処理に大きな影響を与えてしまうため、これらの単語、フレーズ又は発声音は良好に認識されるが、他の単語、フレーズ又は発声音の認識精度が低下してしまう。すなわち、従来の音声認識装置及び音声認識方法は、頻繁に出現する単語による過剰適応化の問題を有していた。
【００４５】
さらに、例えば使用されたモデルが無雑音のモデル（clean models）であり、音声認識装置が雑音の多い環境で使用された場合、含まれる音響モデルは、話者のみではなく環境にも適応化されてしまう。この結果、これらのモデルは、環境の条件の方に強く適応化されるため、多くの場合、何が発声されても同じ単語であると認識してしまう。
【００４６】
音声認識装置は、特に入力音声の音響的特性を記述するため、音響モデル内に統計的モデル（statistical models）を含んでいる。単語モデルは、例えば対応する音素モデル等、対応するより精密なモデルの結合である。フレーム単位の音響特性は、現在の音響モデル内において、例えば音素モデル等に添付され、入力音声信号から抽出された特徴ベクトルを表すモデル関数の組合せ、特にガウス分布の組合せの評価によりモデリングされる。通常、異なる音素モデルはそれぞれ前後の音素的又は音響的コンテキストに応じて使用される。したがって、数千個又は数万個のモデルが存在する。演算の負担を軽減するために、異なる音素モデルの類似する分布関数又はガウス関数は併合（merge）され、これにより複数のモデルに亘ってガウス関数又は分布関数が共有される。オンライン話者適応化処理において、変更された音響モデル及び特にこれらの特定のパラメータは、重み付けされた旧パラメータの和及び現在発声音又は音声フレーズ又はその一部の評価であってもよい。ユーザが特定のフレーズ又は単語を繰返し発声すると、話者適応化処理は、特定の分布又はモデル関数の組合せ、特に特定のガウス関数をその特定のフレーズ、発声音又は単語に最適に適合するように変形する。したがって、現在の音響モデルに対する特定の適応化処理の後、頻繁に出現しない単語は、基礎となるシステムにおいて類似する音響システムを有するためにガウス関数を共有するため、間違って認識されやすい。
【００４７】
最尤線形回帰法（maximum likelihood linear regression：ＭＬＬＲ）に基づく適応化処理においては、単一のユーザの音声に対して１又は複数の変形マトリクス（tranceformation matrices）が推定され、ガウス関数の膨大な組が変形される。この処理は、所定数の発声音毎に実行される。変形マトリクスが同じ単語の発声音のみに対して評価されると、変形は全てのガウス関数を代表するものではなくなり、大半のガウス関数は不正に変形されてしまう。
【００４８】
また、最大事後推定法（maximum a posteriori estimation：ＭＡＰ）に基づく適応化処理においては、発声音の音声信号において観察された各ガウス関数が個別に変形される。ガウス関数は、複数の音素モデルに亘って共有されているため、同じ単語に対する適応化のみがガウス関数を特定のコンテキストに適応化させる。他のコンテキストは、表現されない。
【００４９】
本発明に基づく音声認識方法では、モデル関数の組合せ及びその要素、特に分布関数又はガウス関数が適応されたコンテキストを監視する。複数の明示的なソリューションが提案される。
【００５０】
特に、特定の単純な第１のソリューションにおいては、どの単語又は音声フレーズ等により適応化が実行されたかを監視する。ここで、入力音声フロー内の過去のｍ個の発声音、音声フレーズ、単語等において、同じ単語、音声フレーズ又は発声音がｎ回出現した場合、これ以降、この発声音、音声フレーズ又は単語は、現在の音響モデルの適応化処理には使用しない。
【００５１】
第２のソリューションにおいては、適応化の強さ、すなわち現在のパラメータ推定に対する適応化処理の影響を制御する重みが例えば入力音声フローにおけるこの特定の発声音、音声フレーズ又は単語の出現頻度に反比例するように、この重みを設定する。
【００５２】
特定のモデル関数の組合せ成分、特にガウス関数の組合せ成分を適応化し、過去の数個の発声音、音声フレーズ又は単語におけるこのガウス関数の適応化の統計を繰返し算出する場合、特にコンテキストに依存する音素モデルにおいて、上述した第１及び第２のソリューションが適用される。
【００５３】
例えば、話者が連続して「ゲーテシュトラーセ（Goethestrasse）」、「シュテットゥナーシュトラーセ（Stettener Strasse）」、「ハウプトシュトラーセ（Hauptstrasse）」と発声したとすると、／ａ／は常に同じコンテキスト「シュトラーセ（Strasse）」において出現しているため、／ａ／の音素モデルに関するモデル関数組合せ成分、すなわち対応するガウス関数は、最後の発声においては適応化処理を行わない可能性が高い。これに対し、／ｔ／の音素モデルは、「ゲーテ（Goethe）」、「シュテットゥナー（Stettener）」、「ハウプト（Haupt）」といった異なる音響的コンテキストにおいて出現しているため、最後の発声においても適応化処理が行われる。
【００５４】
図１は、本発明を適用した音声認識方法の具体例の基本的又は基礎的な処理を説明する図である。
【００５５】
図１に示す認識及び適応化処理１０のステップ１１では、可能な音声フレーズＳＰ１，・・・，ＳＰｊ，・・・の結合として構成されている入力音声フローが受信され、前処理により、信号ＲＳ１，・・・，ＲＳｊ，・・・を表すシーケンスが生成される。次に、ステップ１２において、認識処理が実行される。この認識処理は、ステップ１７からステップ１２に供給される音素モデル（phoneme models）、隠れマルコフモデル（hidden Markov model：ＨＭＭ）等に基づいて音響的特性を記述する現在の音響モデル（current acoustic model）ＣＡＭに基づいて実行され、ステップ１３において、認識の結果が導出される。
【００５６】
次に、ステップ１４においては、ステップ１１における入力音声と、ステップ１３における認識結果と、ステップ１２における認識処理によるさらなる情報とが評価され、受信された及び／又は認識された音声フレーズＳＰ１，・・・，ＳＰｊ，・・・、音声フレーズサブユニットＳＰＳ１１，・・・，ＳＰＳｊｋ，・・・、音素等の配列に関する配列情報（alignment information）が得られる。ステップ１５において、この特定の配列情報に基づいて、適応化及び／又は出現回数（ocurrence numbers）ａｊ、ｏｊに関する適応化統計情報（adaptation statistic Information）が抽出される。適応化統計情報は、ステップ１５ａにおいて、閾値ｔｊ及びｕｊと比較され、ａｊ＞ｔｊ及びｏｊ＞ｕｊが成立しない場合、ステップ１６において、この音声フレーズは、現在の音響モデルの修正に含まれる。すなわち、この情報は、限定された回数のみ適応化に使用される。
【００５７】
図１に示す処理について、図２を用いてより詳細に説明する。
【００５８】
図２に示す本発明を適用した音声認識処理２０は、ステップ２１から開始され、このステップ２１においては、全ての話者及び全ての音声フレーズ又は単語の全ての適応化回数を０にリセットする初期化処理を行う。
【００５９】
図２に示すステップ２２においては、入力音声フローを受信し、前処理を行う。続いて、ステップ２３において、音声認識処理を行い、ステップ２４において、認識された音声フレーズ、単語等の形式で認識結果を導出する。
【００６０】
図１に示すステップ１５において抽出された適応化統計情報に基づいて、ステップ２５において、出現した及び／又は認識された特定の音声フレーズＳＰｊ、単語等が現在の音響モデルＣＡＭの適応化処理において、既に所定回数ｔｊ、ｕｊを超える回数使用されているか否かを判定する。適応化処理に含まれた回数が所定の固定された閾値ｔｊ、ｕｊより小さい場合、ステップ２６において、例えば、ＨＭＭモデルを修正する音素モデルに基づき、弁別的な音声フレーズＳＰｊ、単語等を現在の音響モデルＣＡＭの適応化処理に使用する。
【００６１】
次に、ステップ２７において、検討中の音声フレーズＳＰｊ又は単語の適応化処理への使用に応じて、その特定の適応化回数ａｊをインクリメントし、処理は、ステップ２２に戻り、さらなる音声フローを受信する。
【００６２】
一方、ステップ２５において、検討中の特定の音声フレーズＳＰｊ、単語又は発声音が適応化処理において既にｔｊ、ｕｊ回より多く使用されていると判定された場合、処理はステップ２８に進み、この場合、弁別的な出現した及び／又は認識された音声フレーズ、単語、発声音等に関する適応化処理を行わず、すなわち音声フレーズＳＰｊに対する適応化を行わない。処理は、ステップ２８からステップ２２に戻り、さらなる入力音声フローを受信する。
【００６３】
本発明の変形例においては、認識セッション（recognition session）における適応化処理の全回数ｘに基づいて、閾値ｔｊ又はｕｊを決定する。さらに、これに加えて、又は代えて、適応化処理の全回数ｘが非常に大きく、例えばステップ２９として示すように、所定の閾値Ｙより大きくなった場合、ａｊ、ｏｊを０にリセットしてもよい。これは、適応化処理の全回数ｘが十分に大きくなった後は、全回数ｘが少ない場合に比べて、ある単語又は音素の貢献を制限することが重要ではなくなるためである。
【００６４】
いずれの場合においても、ステップ２１及びステップ２７に示すように、ｘを初期化及びインクリメントする必要がある。
【００６５】
【発明の効果】
以上のように、本発明に係る音声認識方法は、一組の音声フレーズに対して、処理中の及び／又は直前に認識された音声フレーズに含まれる音声フレーズサブユニットの評価に応じて、少なくとも１つの既に得られている認識結果に基づき認識処理中に適応化される現在の音響モデルを使用する音声認識処理方法において、音声フレーズのそれぞれについて、特定の音声フレーズが現在の音響モデルの適応化の基礎として使用された回数である適応化回数及び／又は受信音声フローにおいて特定の音声フレーズが出現した回数である出現回数をカウントし、現在の音響モデルを適応化する処理において、特定の音声フレーズに基づく適応化の強さを特定の適応化回数及び／又は出現回数に基づいて決定する。これにより、受信音声フローにおいて出現頻度の高い音声フレーズが適応化処理に与える影響を低減でき、過剰適応を回避することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に基づく音声認識処理の基本的な手順を説明する図である。
【図２】図１に示す音声認識処理の手順をより詳細に示すフローチャートである。
【図１】
0003990136.tif 000002
【図２】
0003990136.tif 000003