(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声信号を分析して特徴量を抽出する音響分析手段と、
複数の学習用の音声信号を分析して抽出された特徴量をもとに作成された、音声の標準パターン、背景雑音がない場合の無音声の標準パターンおよび背景雑音がある場合の無音声の標準パターンを含む、複数の標準パターンを記憶する記憶手段と、
上記音響分析手段で抽出された特徴量を使用して上記記憶手段に記憶された複数の標準パターンに対するスコアを付けるスコア付け手段と、
上記スコア付け手段で付けられた上記複数の標準パターンに対するスコアに基づいて上記入力音声信号に対応する単語あるいは単語の並びを決定する音声認識手段とを備える音声認識装置において、
上記音声認識手段で使用される上記複数の標準パターンに対するスコアの一部または全部を変更するスコア変更手段を設け、
上記スコア変更手段は、上記背景雑音がない場合の無音声の標準パターンに対するスコアが、上記背景雑音がある場合の無音声の標準パターンに対するスコアより低くなる場合に、該背景雑音がない場合の無音声の標準パターンに対するスコアを、該背景雑音がある場合の無音声の標準パターンに対するスコアとするように変更し、
上記音声認識手段は、上記スコア変更手段によりスコアが変更された、上記背景雑音がない場合の無音声の標準パターンに対するスコアに基づいて、上記入力音声信号に対応する単語あるいは単語の並びを決定する
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
上記複数の標準パターンはＨＭＭ（Ｈidden Ｍarkov Ｍodel）であり、
上記複数の標準パターンに対するスコアはＨＭＭの出力確率である
ことを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
上記背景雑音は非定常雑音であり、上記背景雑音がある場合の無音声の標準パターンは一様分布である
ことを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、入力音声信号に対応する単語あるいは単語の並びを決定する音声認識装置に関する。詳しくは、入力音声信号より抽出された特徴量を使用して複数の標準パターンに対するスコアを付け、そのスコアに基づいて入力音声信号に対する単語あるいは単語の並びを決定するものであって、複数の標準パターンに対するスコアを変更する手段を設けることによって、標準パターンを作成する際の音声信号と異なる音声信号が入力された場合に認識性能が劣化することを抑制しようとした音声認識装置に係るものである。
【０００２】
【従来の技術】
音声認識、すなわち入力音声信号に対して、与えられた辞書の中から対応する単語を選び出す技術として、ＤＰ（Dynamic Programming）マッチングと呼ばれるパターンマッチングの手法や、ＨＭＭ（Ｈidden Ｍarkov Ｍodel）方式と呼ばれる統計的な手法がこれまで広く用いられてきている。
【０００３】
ＤＰマッチングとは、認識対象となる候補単語に対応した標準パターンをあらかじめ作成しておき、入力音声信号を分析して得られる特徴量と全標準パターンとの時間軸の対応を取りながらマッチングさせる（距離計算を行なう）ことで、最も類似したものを選び出すというものである。
【０００４】
また、ＨＭＭとは、いくつかの状態とその状態遷移時におけるシンボル出力確率を有するマルコフモデルを用いて、認識対象となる候補単語に対応した確率モデルを標準パターンとして予め作成しておき、入力音声信号を分析して得られる特徴量の出力確率を各モデルから求めることで、最も出力確率の高いものを選び出すというものである。
【０００５】
一般に、音声認識においては、対象となる単語と入力音声信号とのマッチングをとるために距離計算を行なったり、あるいは各単語の確率モデルを用いて出力確率を計算したりする等して、全単語に対してスコア付けをし、最もスコアが高くなる単語を認識結果として選択するということを行なう。ここで、スコアが高いとは、距離などの場合はその距離が小さいことを意味し、出力確率などの場合はその確率が大きいことを意味するものとする。
【０００６】
なお、連続音声認識においては、単語の並びに関し、同様の距離計算や確率計算を行ない、最もスコアが高くなる単語の並びを認識結果として選択する。ただし、この場合は、文法や単語の意味的な接続関係などを用いて、単語の並びに制限を加える場合もある。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
さて、このような音声認識は、様々な環境や様々な話者に使われる可能性がある。この場合、背景雑音、回線特性、話者の特性などにより、ある標準パターンで高いスコアを出力するべき音声信号が低いスコアを出力する、あるいは逆にある標準パターンで低いスコアを出力するべき音声信号が高いスコアを出力することがあり、認識性能の劣化の要因となる。
【０００８】
すなわち、学習時にある環境下で発声された音声信号を用いて標準パターンが作成された場合、学習環境とは異なる環境下で発声された入力音声信号を分析して得られる特徴量は、標準パターン作成時の特徴量と異なる。そのため、高いスコアを出力するべき標準パターンＰａで低いスコアを出力し、低いスコアを出力するべき標準パターンＰｂで高いスコアを出力し、認識性能が劣化してしまうことがある。
【０００９】
従来、背景雑音による認識性能の劣化を抑制する方法として、スペクトラル・サブトラクション（P.Lockwood and J.Boudy "Experiment with a Nonlinear Spectral Subtractor(NSS),Hidden Markov Models and the projection,for robust speech recognition in cars" Speech Communication 11(1992),p215-228  参照）や、パラレル・モデル・コンビネーション（M.J.F.Gales and S.J.Young"Robust speech recognition in additive and convolutional noise using parallel model combination" Computer Speech and Language(1995)9,p289-307  参照）が提案されている。
【００１０】
スペクトラル・サブトラクションは、背景雑音を推定し、その分のスペクトルパワーを入力音声信号から差し引くことで、背景雑音による認識性能の劣化を抑制する方法である。この方法は、背景雑音が非定常雑音である場合に背景雑音の推定がうまくできないという欠点がある。また、パラレル・モデル・コンビネーションは、ＨＭＭ方式による音声認識でのみ使用される。標準パターンとしてのＨＭＭを背景雑音に応じて変更することで、背景雑音による認識性能の劣化を抑制する方法である。この方法は、背景雑音が変化する毎に標準パターンを変更しなければならないという欠点がある。
【００１１】
この発明は、上述した従来の方法とは異なる方法により背景雑音等による認識性能の劣化を抑制し得る音声認識装置を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る音声認識装置は、入力音声信号を分析して特徴量を抽出する音響分析手段と、複数の学習用の音声信号を分析して抽出された特徴量をもとに作成された、音声の標準パターン、背景雑音がない場合の無音声の標準パターンおよび背景雑音がある場合の無音声の標準パターンを含む、複数の標準パターンを記憶する記憶手段と、上記音響分析手段で抽出された特徴量を使用して上記記憶手段に記憶された複数の標準パターンに対するスコアを付けるスコア付け手段と、上記スコア付け手段で付けられた上記複数の標準パターンに対するスコアに基づいて上記入力音声信号に対応する単語あるいは単語の並びを決定する音声認識手段とを備える音声認識装置において、上記音声認識手段で使用される上記複数の標準パターンに対するスコアの一部または全部を変更するスコア変更手段を設け、上記スコア変更手段は、上記背景雑音がない場合の無音声の標準パターンに対するスコアが、上記背景雑音がある場合の無音声の標準パターンに対するスコアより低くなる場合に、該背景雑音がない場合の無音声の標準パターンに対するスコアを、該背景雑音がある場合の無音声の標準パターンに対するスコアとするように変更し、上記音声認識手段は、上記スコア変更手段によりスコアが変更された、上記背景雑音がない場合の無音声の標準パターンに対するスコアに基づいて、上記入力音声信号に対応する単語あるいは単語の並びを決定することを特徴とするものである。
【００１３】
複数の学習用の音声信号を分析して抽出された特徴量をもとに作成された複数の標準パターンが記憶手段に記憶されている。入力音声信号が分析されて抽出された特徴量を使用して複数の標準パターンに対するスコアが付けられる。そして、この複数の標準パターンに対するスコアに基づき、音声認識手段では入力音声信号に対応する単語あるいは単語の並びが決定される。
【００１４】
この場合、音声認識手段で使用される複数の標準パターンに対するスコアの一部または全部が変更される。例えば、しきい値処理によってスコアが変更される。これにより、所定の標準パターンに対するスコアが低くなり過ぎる場合、あるいは大きくなり過ぎる場合、そのスコアが変更され、認識性能の劣化が抑制される。例えば、無音声の標準パターンに対するスコアがしきい値より低くなる場合に、そのしきい値をスコアとするように変更することで、背景雑音による無音声の判別誤りが小さくなる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら、この発明の実施の形態について説明する。図１は、実施の形態としての音声認識装置１０を示している。この音声認識装置１０は、入力部１１、音響分析部１２、認識部１３、標準パターン記憶部１４、出力部１５およびスコア変更部１６を備えてなるものである。
【００１６】
入力部１１は、音声信号を入力するマイクロホン、入力音声信号を増幅するアンプ、および入力音声信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄコンバータ等によって構成されている。
【００１７】
音響分析部１２は、入力部１１からの入力音声信号を分析して認識に必要な特徴量の抽出を行なうものである。この音響分析部１２では、例えば、単純な信号のエネルギー、零交差数、ピッチ等の抽出を行なったり、線形予測分析（ＬＰＣ）、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、バンドパスフィルタ（ＢＰＦ）、さらにはケプストラム変換等によって特徴量の抽出を行なったりする。
【００１８】
そして、その特徴量の変化量として、例えば差分データも特徴量の一つとして同時に抽出することもある。こうして得られた特徴量に対し、ＫＬ変換や、ニューラルネットワークなどの適当な写像を施すことで、分離度の大きな特徴量にさらに変換する場合もある。また、ベクトル量子化などにより、特徴量ベクトルを圧縮し、量子化された特徴量に変換する場合もある。
【００１９】
また、標準パターン記憶部１４には、学習過程において、複数の学習用の音声信号を分析して抽出された特徴量をもとに作成された複数の標準パターンが予め記憶される。
【００２０】
また、認識部１３は、音響分析部１２で抽出された入力音声信号の特徴量を使用して記憶部１４に記憶された複数の標準パターンに対するスコア付けの処理を行うと共に、複数の標準パターンに対するスコアに基づいて入力音声信号に対応する単語あるいは単語の並びを決定する認識処理を行うものである。認識手法としては、ＤＰマッチングやＨＭＭ等を用いたものが使われる。そして、スコア付けの処理では認識手法に応じた距離や出力確率等のスコア付けをし、認識処理ではスコアが最も高いもの、あるいはスコアの高い上位複数個に対応した単語または単語の並びを認識結果とする。なお、文法や単語の意味的な接続関係等を標準パターン記憶部１４に記憶しておき、単語の並びを決定するに際し、文法や単語の意味的な接続関係等を用いて、その並びに制限が加えられる。
【００２１】
また、出力部１５は、認識部１３からの認識結果を画面に表示したり、音声として出力したり、さらにはその認識結果を用いて他の装置を動作させたり等の指令を行なうものである。
【００２２】
また、スコア変更部１６は、認識部１３のスコア付け処理でスコア付けされ、その認識処理で使用される複数の標準パターンに対するスコアの一部または全部を変更するものである。スコア変更部１６では、例えばしきい値処理によってスコアの変更が行われる。例えば、無音声に対応する標準パターンに対するスコアにのみしきい値処理が施される。しきい値処理とは、しきい値をＰthr、しきい値処理を行う前のスコアをＰorg、しきい値処理を行った後のスコアをＰnewとした場合、（１）式または（２）式の処理を行うことである。
Ｐnew＝ｍａｘ（Ｐthr，Ｐorg）            ・・・（１）
Ｐnew＝ｍｉｎ（Ｐthr，Ｐorg）            ・・・（２）
【００２３】
なお、しきい値の設定に関しては任意の方法をとることができ、例えば▲１▼常に一定のしきい値を設ける方法、▲２▼入力信号と全標準パターンとの間のスコアを計算し、最も高い（あるいは低い）スコアから一定の差を取ったものをしきい値とする方法、▲３▼入力信号と全標準パターンとの間のスコアを計算し、スコアを高い（あるいは低い）ものから順にソートして、Ｎ番目のスコアをしきい値とする方法、▲４▼入力信号と全標準パターンとの間のスコアを計算し、スコアの平均を計算してしきい値とする方法等が考えられる。
【００２４】
次に、図１に示す音声認識装置１０の音声認識動作を説明する。入力部１１からの入力音声信号は音響分析部１２に供給され、この音響分析部１２ではその入力音声信号が分析されて認識に必要な特徴量が抽出される。音響分析部１２で抽出された入力音声信号の特徴量は認識部１３に供給される。そして、認識部１３では、まず、その特徴量を使用して記憶部１４に記憶された複数の標準パターンに対するスコア付けの処理が行われ、次にその複数の標準パターンに対するスコアに基づいて入力音声信号に対応する単語あるいは単語の並びを決定する認識処理が行われる。この場合、スコア付け処理でスコア付けされ、その認識処理で使用される複数の標準パターンに対するスコアの一部または全部がスコア変更部１６でしきい値処理等によって変更される。そして、認識部１３の認識結果は出力部１５に供給され、例えばその認識結果が画面に表示される。
【００２５】
以上説明したように本実施の形態においては、認識部１３で認識処理を行う際に、その認識部１３でスコア付けされた複数の標準パターンに対するスコアがそのまま使用されるのではなく、その複数の標準パターンに対するスコアの一部または全部をスコア変更部１６で変更して使用するものである。したがって、所定の標準パターンに対するスコアが低くなり過ぎる場合、あるいは大きくなり過ぎる場合、そのスコアが変更されることで、認識性能の劣化が抑制される。例えば、無音声の標準パターンに対するスコアがしきい値より低くなる場合に、そのしきい値をスコアとするように変更することで、背景雑音による無音声の判別誤りを小さくできる。
【００２６】
スコアを変更することによる有効性について、具体例を挙げて説明する。ここでは、標準パターンとしてＨＭＭを利用した場合であって、スコアをＨＭＭの出力確率として説明する。図２は、「無音声」ＨＭＭと音声「あ」ＨＭＭにより、背景雑音Ａ、背景雑音Ｂが加わった場合に分布の特性がどのように変化したかを、特徴量とＨＭＭの出力確率の関係で示したものであって、ＨＭＭの分布としてガウス分布を用いたものである。図２において、横軸は特徴量の大きさを、縦軸は出力確率を表している。
【００２７】
sil-clean(x)は背景雑音がない場合の「無音声」ＨＭＭの分布、sil-noiseA(x)は背景雑音Ａが加わった場合の「無音声」ＨＭＭの分布、sil-noiseB(x)は背景雑音Ｂが加わった場合の「無音声」ＨＭＭの分布、a-clean(x)は背景雑音がない場合の音声「あ」ＨＭＭの分布、a-noiseA(x)は背景雑音Ａが加わった場合の音声「あ」ＨＭＭの分布、a-noiseB(x)は背景雑音Ｂが加わった場合の音声「あ」ＨＭＭの分布を示している。例えば、特徴量ｘとして−２０という値が入力された場合、sil-clean(x)は出力確率として０．０１５を出力することを意味している。図２より、「無音声」ＨＭＭは、音声「あ」ＨＭＭに比べて雑音による分布変化が大きいことがわかる。これは、「無音声」ＨＭＭは音声パワーの小さい部分で学習されたために、背景雑音による変化を受けやすいためである。
【００２８】
ここで、簡単な例として「無音声」と「あ」の２つのカテゴリの判別に関して背景雑音のない環境で学習されたＨＭＭを使い、非定常雑音が加わった場合に判別誤り確率を最小にする方法を考える。判別誤りとは、「無音声」を音声「あ」と間違えることと、音声「あ」を「無音声」と間違えることである。非定常雑音は事前に分布が分かっていないものとする。この非定常雑音の分布をsil-dynamic(x)とし、事前に分布がわかっていないため、一様分布と仮定する。特徴量の定義域を［−５０，５０］とすると、sil-dynamic(x)＝１／１００で表すことができる。
【００２９】
非定常雑音は常に存在するわけではないので、「無音声」に相当するＨＭＭは、sil-clean(x)とsil-dynamic(x)の２つの分布で表される。ここで、比較的背景雑音の影響を受けにくい音声「あ」のＨＭＭの分布a-clean(x)は非定常雑音により分布が変化しなかったと仮定する。図３は、これらの分布を示している。すると、Bays決定則（「認識工学」  コロナ社  鳥脇淳一郎著  参考）により、
sil-clean(x)＜a-clean(x)
かつsil-dynamic(x)＜a-clean(x)のとき      ・・・「あ」
sil-clean(x)＞a-clean(x)
あるいはsil-dynamic(x)＞a-clean(x)のとき  ・・・「無音声」
と判別することが、判別誤りを最小にする。図３では、ｘ＜ｂあるいはｘ＞ｃのとき「無音声」、ｂ＜ｘ＜ｃのとき「あ」と判別することになる。
【００３０】
このように非定常雑音の分布を一様分布と仮定して判定誤り確率を最小にした手続きは、sil-clean(x)のしきい値を１／１００とし、出力確率max(1/100,sil-clean(x))と表し、max(1/100,sil-clean(x))＜a-clean(x)のとき「あ」、max(1/100,sil-clean(x))＞a-clean(x)のとき「無音声」と判別することと等価である。このように、背景雑音がない場合の「無音声」ＨＭＭの分布sil-clean(x)より得られる出力確率（スコア）にしきい値処理を施すことで、判別誤りを最小にすることができる。
【００３１】
上述では、背景雑音によって分布が変化しやすいものとして、「無音声」ＨＭＭを例にあげたが、背景雑音の特性によっては「無音声」のみならず、「あ」等の音声に対応するＨＭＭも分布が変化する。例えば、非定常雑音のパワーが「あ」の音声のパワーと比べて無視できない程大きい場合、「あ」に関しても「無音声」と同様に非定常雑音が入力された場合の「あ」をa-dynamic(x)＝１／１００として定義するのが妥当である。この場合は、「あ」ＨＭＭの出力確率（スコア）にもしきい値処理を施すことが判別誤りを最小にすることになる。よって、背景雑音の特性によって、「無音声」ＨＭＭだけでなく、その他の一部あるいは全てのＨＭＭについてしきい値処理を行うことが、判別誤りを少なくするのに役立つ。
【００３２】
【発明の効果】
この発明によれば、音声認識手段で使用される複数の標準パターンに対するスコアの一部または全部が、例えばしきい値処理によって変更されるものである。したがって、所定の標準パターンに対するスコアが低くなり過ぎる場合、あるいは大きくなり過ぎる場合、そのスコアが変更され、認識性能の劣化が抑制される。例えば、無音声の標準パターンに対するスコアがしきい値より低くなる場合に、そのしきい値をスコアとするように変更することで、背景雑音による無音声の判別誤りを小さくできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態としての音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】特徴量とＨＭＭの出力確率の関係を示す図である。
【図３】特徴量とＨＭＭの出力確率の関係を示す図である。
【符号の説明】
１０・・・音声認識装置、１１・・・入力部、１２・・・音響分析部、１３・・・認識部、１４・・・標準パターン記憶部、１５・・・出力部、１６・・・スコア変更部
【図１】
0003900628.tif 000002
【図２】
0003900628.tif 000003
【図３】
0003900628.tif 000004