(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
連続する入力音声フレームの観測されたシーケンスによって構成される音声信号を等化するための方法であって、前記音声信号は外乱によって影響を受けやすく、前記方法は隠れマルコフモデルによって前記音声信号をモデル化する予備的ステップを含み、各瞬間ｔにおいて、
（ａ）  複数個の前の音声フレームに基づいて、かつ前記マルコフモデルの複数個のパラメータに基づいて、瞬間ｔにおいてマルコフ概念の経路に関連する複数個の等化フィルタを形成するステップと、
（ｂ）  前記フレームに対して少なくとも前記複数個の等化フィルタを与えて、瞬間ｔにおいて、複数個のフィルタ処理された音声フレームシーケンスおよび前記与えられた等化フィルタにそれぞれ関連する各経路の発声確率を得るステップと、
（ｃ）  対応する与えられた等化フィルタによってフィルタ処理された音声フレームのシーケンスに対して最も高い発声確率を有する経路である、マルコフ概念において最も可能性のある経路に対応する前記等化フィルタのうちの１つを選択するステップと、
（ｄ）  前記選択された等化フィルタによって与えられるフィルタ処理されたフレームを等化されたフレームとして選択するステップとを含む、方法。
【請求項２】
0003919287.tif 000016
マルコフ概念において長さｔを有する経路は、ｔ個の状態または遷移のシーケンスｓ＝｛ｑ１、…、ｑｔ｝であり、
経路ｓに関連する前記等化フィルタは、θ（ｓ）が経路ｓに関連する等化フィルタのパラメータを含むベクトルである、以下の関数によって定義され、
【数１】
0003919287.tif 000017
ステップ（ａ）では、経路ｓに関連する等化フィルタは以下の関数によって定義され、
【数２】
0003919287.tif 000018
この関数のパラメータは各経路ｓに対して以下の式
【数３】
0003919287.tif 000019
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記隠れマルコフモデルはλであり、ステップ（ｂ）の際に、
0003919287.tif 000020
に影響する外乱をフィルタ処理するために、以下の等化関数を有するフィルタのみを与えるステップを含み、
【数４】
0003919287.tif 000021
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
ロバスト音声認識に与えられ、最も可能性のある経路は以下を満足させ、
【数５】
0003919287.tif 000022
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記最も可能性のある経路は以下の近似式を満たす前記経路として選択され、
【数６】
0003919287.tif 000023
請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記最も可能性のある経路は以下の近似式を満たす前記経路として選択され、
【数７】
0003919287.tif 000024
請求項３に記載の方法。
【請求項７】
各経路に対して、前記等化フィルタは以下の関数を有し、
【数８】
0003919287.tif 000025
請求項２に記載の方法。
【請求項８】
前記外乱は線形多重回帰を用いてフィルタ処理され、このフィルタ処理は各経路に対して、以下のアフィン関数を有する等化フィルタによって行なわれ、
【数９】
0003919287.tif 000026
0003919287.tif 000027
請求項２に記載の方法。
【請求項９】
連続する入力音声フレームの観測されたシーケンスによって構成される音声信号を等化するための装置であって、音声信号は外乱によって影響を受けやすく、前記装置は
隠れマルコフモデルによって音声信号をモデル化するための手段と、
複数個の前の音声フレームに基づいて、かつ前記マルコフモデルの複数個のパラメータに基づいて、瞬間ｔにおいてマルコフ概念の経路に関連する複数個の等化フィルタを形成するための手段と、
前記フレームに少なくとも前記複数個の等化フィルタを与えて、瞬間ｔにおいて、複数個のフィルタ処理された音声フレームシーケンスおよび前記与えられた等化フィルタにそれぞれ関連する各経路に対する発声確率を得るための手段と、
対応する与えられた等化フィルタによってフィルタ処理された音声フレームのシーケンスの最も高い発声確率を有する経路である、マルコフ概念において最も可能性のある経路に対応する前記等化フィルタのうちの１つを選択するための手段と、
前記選択された等化フィルタによって与えられるフィルタ処理されたフレームを等化されたフレームとして選択するための手段とを含み、
前記装置は外乱によって影響を受けた音声信号を入力で受取り、減じられた外乱を有する音声信号を出力から送る、装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は信号の統計的モデルを実行することにより、音声信号の等化フィルタ処理のための方法および装置に関する。
【０００２】
以降において、「等化」の用語は「外乱の減衰」に対して同期する広い意味で用いられている。
【０００３】
より特定的に、フィルタ処理するための本発明の方法および装置は、外乱を受けやすいデジタル音声信号、および処理するべき信号または「クリーンな」信号を構成する信号に適用され、これはクリーンな信号の隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）、または外乱を等化するフィルタ処理のための関数とともに、実際のデータから推定されるクリーンな信号のモデルの近似を行なうことにより実施する。
【０００４】
本発明の方法および装置は、特に切換電話網（ＳＴＮ）または移動通信のための広域システム（ＧＳＭ）において、電話網による自動音声認識（ＡＳＲ）の方法を向上させるために適用できる。本発明の別の応用は、音声信号からノイズを取除くことにある。
【０００５】
【従来技術】
ＡＳＲシステムにおいて、「ハンドフリー」の電話、コンピュータ、データ端末などの音声制御のために認識が局所的に行なわれる場合、付加的ノイズによって導入された外乱を減らす技術が求められる。これらの技術は、特に、スペクトル減算によるフィルタ処理、アンテナフィルタ処理、マルコフモデル状態フィルタ処理、または基準モデルに対する部屋のノイズの直列的付加を含む。
【０００６】
マルコフ状態フィルタ処理は、音声のマルコフモデルおよびある瞬間ｔにおけるシステムの最も可能性のある状態を既知として、スペクトル減算フィルタ（ウィーナフィルタ）を適用することを含む。クリーンな信号のモデルはマルコフモデルの状態によって与えられ、ノイズモデルはノイズが取除かれるべきワードの前にある無音から推定される。
【０００７】
集中認識のため、既知の技術の目的は、十分に広い範囲にわたって推定されるケプストラムベクトルからＤＣ成分を減算することにより、電話回線の影響を減らすことである。ウィンドウに分けられるデジタル電話信号では、「範囲」の概念は連続するウィンドウの所与の整数を示す。この種のアプローチのより詳細な説明として、Ｃ．モクベル（Mokbel）、Ｊ．モネ（Monne）、およびＤ．ジュベ（Jouvet）による「電話回線状態の変化に対する音声レコグナイザのオンライン適合」、ユーロスピーチ（Eurospeech）、ページ１２４７−１２５０、ベルリン１９９３年が参照できる。十分に広い範囲では、ケプストラムベクトルの平均値は電話回線の影響を表わすことが観測され、この観測はチャネル特性がゆっくりと変わる場合に特に当てはまる。
【０００８】
一般に、ノイズを取除くまたは等化するためのシステムは、クリーンな信号の特性およびノイズまたは外乱の特性を知った上で行なわれる。残念ながら、クリーンシステムのモデルまたはそのパラメータが未知であるのならシステムはより複雑となる。
【０００９】
たとえば、クリーンな音声のセグメントが、パラメータが未知である自己回帰システムの出力であるとされるのなら、ノイズを取除くために「推定−最大化」（ＥＭ）型方法を用いて、自己回帰モデルのパラメータの推定値を得る、および外乱をフィルタ処理によりなくす（たとえば、Ｇ．セリュ（Celeux）およびＪ．ディボル（Diebolt ）による「ＥＭアルゴリズムのシミュレートされたアニール型バージョン」（Une version de type recuit simule de l'algorithme EM）、Rapports de Recherche No. 1123, Programme 5, INRIA, １９８９年１１月参照）。
【００１０】
さらに、等化を行なうイコライザの係数を適用するための基準を決定するために、デジタル信号に特有の統計に基づくブラインド等化を用いることができる。特に、文献ＦＲ−Ａ−２  ７２２  ６３１はデジタル電話信号のブラインド等化を用いる適応型フィルタ方法およびシステム、ならびに電話伝送および／またはＡＳＲへの応用を記載している。この文献に記載されている方法では、音声信号に関連する一般的統計および電話チャネルは、ほとんど一定である畳み込み効果を有するという仮定に基づいている。
【００１１】
このようなアプローチは、クリーンな信号について単純な仮定、すなわち自己回帰するおよび／またはガウス型である、および／または安定していると仮定できるのなら満足のいく結果を得ることができるが、これは常に可能ではない。
【００１２】
最近の他の研究としては、音声信号の外乱および／または変わりやすさを減じるために統計的語彙モデルを用いて、それにより認識をより強固（ロバスト）なものにすることが行なわれている。
【００１３】
上記のすべては、音声フレームに同期するような態様でオンラインアプリケーションを提供することができないという欠点を持っている。提案される方法は認識される信号が終わるまで待ち、その後ノイズ取出しまたは等化の後の信号を識別する前にバイアスを推定するために反復を行なう。さらに、減算するべきバイアスの推定量はマルコフモデルの最良の経路において「推定−最大化」方法において直接または間接的に従属し、マルコフ概念における経路、すなわちアライメントは、モデルの確率密度が対応する、音声フレームの流れと状態（または遷移）の流れとの組合せである。この従属性は最初の観測が大きな外乱を受けているのならその処理法を偏らせる危険がある。なぜなら、このような外乱は誤ったアライメントを生成し得るからである。
【００１４】
本発明が提案するアプローチは上記のアプローチと根本的に異なり、より普遍的であり、音声フレームと同期するという点で上記の欠点を補う。
【００１５】
このために、本発明は連続する入力音声フレームの観測されたシーケンスからなる音声信号を等化するための方法を提供する。音声信号は外乱によって影響を受けやすく、この方法では音声信号はＨＭＭによってモデル化される。この方法は各瞬間ｔにおいて以下の点で特徴付けられる。
【００１６】
・複数個のより前の音声フレームに基づいて、かつマルコフモデルの複数個のパラメータに基づいて、等化フィルタは瞬間ｔでマルコフ概念における経路と関連して構成される。
【００１７】
・少なくとも前記複数個の等化フィルタが与えられて、瞬間ｔにおいて複数個のフィルタ処理された音声フレームシーケンスおよび与えられた等化フィルタにそれぞれ関連する各経路に対する発声確率を得る。
【００１８】
・マルコフ概念において最も確率が高い経路すなわち、対応する与えられた等化フィルタによってフィルタ処理された音声フレームのシーケンスに対して最も高い発声確率を有する経路、に対応する等化フィルタが選択されるまたは「保持」される。
【００１９】
・保持された等化フィルタによって与えられるフィルタ処理されたフレームは、等化されたフレームとして保持される。
【００２０】
本発明はさらに上記の方法を実現する等化装置を提供する。この装置は外乱によって影響を受けた音声信号を入力に受取り、減じられた外乱を有する音声信号を出力から送る等化フィルタモジュールを含む。
【００２１】
本発明の他の特徴および利点は、以下の記載を読みかつ添付されている図面を見ることにより明らかとなる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下の記載では、入力音声フレームと呼ばれる連続する音声フレームの観測されたシーケンスｘ1 、…、ｘt 、…、ｘTfによって構成される音声信号が対象となる。ｘ1 の添数の１は予め定められた最初の観測瞬間を表わし、ｘt の添字ｔは現在の瞬間を表わし、ｘTfの添字Ｔｆは観測されたシーケンスの最後の瞬間を表わす。この音声信号は外乱によって影響を受けやすい。
【００２３】
この音声信号は、パラメータが既知であるまたは学習サンプルに基づいて推定できる１つ以上の混合によって生成されると仮定する。したがって、信号はλと書かれるＨＭＭを実現すると見られる。所与の瞬間において、観測はマルコフオートマトンに関連する混合の一成分によって生成される。しかし、信号を観測してもこの成分が何であるのか、または対応する混合は何であるのか知ることはできない。観測は不完全であると言われる。既知であるのは、混合のパラメータ、マルコフオートマトンのパラメータ、および観測された信号に影響する外乱の性質のみである。
【００２４】
ＨＭＭは当業者、特にＡＳＲの分野の人にとって周知である。この議題については、Ｌ．ラビナー（Rabiner ）およびＢ．Ｈ．ジュアン（Juang ）による「音声認識の基本」、プレンティスホールシグナルプロセシングシリーズ、Ａ．Ｖ．オッペンハイムシリーズ編集、１９９３年、またはＤ．ジュベの博士論文「統計的方法による接続語のスピーカ別認識」（Reconnaissance de mots connectes independamment du locuteur par des methodes satistiques）E.N.S T., １９８８年を参照することができる。
【００２５】
前述のように、ＨＭＭは特定の数のパラメータによって定義されるマルコフオートマトンによって構成される。そのパラメータとは、その状態または遷移ｑ1 、…、ｑN （Ｎはモデルの状態の数である）、これらの状態間の遷移、および所与の状態（または所与の遷移）にある観測ベクトルの発声密度である。したがって、３つのパラメータの組がＨＭＭ  λを記述する。
【００２６】
・状態ｑi が最初の瞬間ｔ0 で占める確率の組。π（ｑi ）と書かれる。
・状態ｑi から状態ｑj への遷移の確率の組。ａqi,qj と書かれ、かつ時間と独立していると仮定される。
【００２７】
・所与の状態ｑi にある観測ベクトルｘに対する発声確率の組。ｂqi（ｘ）と書かれ、これらの確率は平均ベクトルｍqiおよび共分散行列Ｒqiを有する、ガウス確率関係に従うとする。
【００２８】
この場合、発声確率はマルコフオートマトンの状態に関連する。しかし、これらは遷移と等しく関連付けることができる。これは本発明の本質的特性をどのようにも変えない。
【００２９】
表記として、λ＝（π，ａ，ｂ，）が用いられる。
このモデルにおいて、および上記で述べたように、マルコフ概念における長さｔの経路は、モデルの確率密度が対応する、ｔ個のフレームの流れおよびｔ個の状態の流れの組合せである。より簡単にするためには、経路はｔ個の状態または遷移の流れｓのｑ1 ，…，ｑt であるとする。表記としてｓ＝［ｑ1 ，…，ｑt ］が用いられる。
【００３０】
観測された信号の外乱は等化関数を各フレームｘt に与えることにより減じられ、その関数は等化フィルタまたはイコライザと関連する。
【００３１】
本発明の方法において、各瞬間ｔにおいて、以下で詳細に説明するように、瞬間ｔにおいてマルコフオートマトンにある経路に関連してイコライザが構成される。したがって、オートマトンにおける経路またはアライメントの変動は所与の瞬間における観測された信号だけでなく、経路で運ばれるイコライザの状態に依存し、前記イコライザは各瞬間において観測されたフレームに与えられる。
【００３２】
表記Ｆθ（ｓ）（θ（ｓ）は下つき）（・）は経路ｓによって運ばれるイコライザと関連する関数を指示するために以下で用いられる。これはベクトルθ（ｓ）によってパラメータ化される。
【００３３】
所与の瞬間ｔにおいて、所与の経路ｓに対して、かつＨＭＭ  λのパラメータが既知として、等化関数の最良のパラメータベクトルの推定値が求められる。この最良パラメータベクトルは以下のように書かれる。
【００３４】
【数１０】
0003919287.tif 000002
【００３５】
モデルλが既知でありかつ最尤度法を適用することにより、このベクトルは経路ｓによって運ばれるイコライザによってフィルタ処理された入力音声フレームシーケンスである以下の音声フレームシーケンスに対する最大発声確率を有するパラメータベクトルによって推定される。
【００３６】
【数１１】
0003919287.tif 000003
【００３７】
マルコフモデルのパラメータに対して前述の定義が与えられると以下が得られる。
【００３８】
【数１２】
0003919287.tif 000004
【００３９】
ｔ0 は所定の最初の瞬間である。
【００４０】
ｍq τ（τは下つき）およびＲq τ（τは下つき）は状態または遷移ｑτ（τは下つき）で発声されるベクトルｘτ（τは下つき）の確率関係に関連する、平均を表わすベクトルおよび共分散行列である。
【００４１】
（・）T は転置された行列を示す。
（・）-1は逆行列を示す。
【００４２】
表記のｑ（τ−１）＝ｑτ（τは下つき）-1はより明確にするために用いられている。
【００４３】
ｐは観測空間の次元である。
【００４４】
【数１３】
0003919287.tif 000005
【００４５】
は最初の状態ｑt0を占める確率を表わし、さらに
Ｊ（ｘτ（τは下つき））はヤコビ行列であり、ｋおよびｌが整数である、ｋ番目の行およびｌ番目の列にある要素が、ベクトルＦθ（ｓ）（ｘτ）（左においてθ（ｓ）およびτは下つき）のｌ番目の要素に対してベクトルｘτ（τは下つき）のｋ番目の要素の導関数である。
【００４６】
対数関数が厳密に増加する関数であるとしたら、
【００４７】
【数１４】
0003919287.tif 000006
【００４８】
この式を最小化することはθに相対して微分することであり、その導関数がゼロであるθの値を求めることになる。関数ｆθ（ｓ）（θ（ｓ）は下つき）（・）はθ（ｓ）に相対して微分できるものとする。導関数がゼロであるという条件とともに微分することにより、以下の式（２）が得られる。
【００４９】
【数１５】
0003919287.tif 000007
【００５０】
式（２）は関数ｆθ（ｓ）（θ（ｓ）は下つき）（・）を有しかつ経路ｓによって運ばれるイコライザのパラメータを推定するのを可能にする。唯一の仮定は、等化関数が微分であるということがわかる。もたらされる式は特に外乱の性質と無関係に、かつ観測されたシーケンスｘ1 ，…，ｘt の性質と無関係に、イコライザを完全に決定するのを可能にする。
【００５１】
本発明の等化方法は２つの基本的なモードで行なうことができる。すなわち、フィルタ処理に適用することができ、かつロバスト認識に用いることができる。
【００５２】
最初のモード、すなわちフィルタ処理において、所与の瞬間での等化のフレームを生成するために、最も可能性のある経路によって運ばれるイコライザのみが考慮される。
【００５３】
したがって、音声フレームｘt+1 に影響を与える外乱をフィルタ処理するために、以下の関数を有するイコライザのみが与えられる。
【００５４】
【数１６】
0003919287.tif 000008
【００５５】
第２のモード、すなわちロバスト認識では、発声された言葉の終了を待って、認識される言葉はＨＭＭにおける最も可能性のある経路から識別され、種々の経路におけるイコライザは音声復号化の間、すなわち新しい観測値の到着を備えて経路または整列に沿って進行している間、動作中である。
【００５６】
したがって、ロバスト認識において、音声フレームｘt+1 （事前フィルタ処理）または音声フレームｘt （事後フィルタ処理）に影響を与える外乱をフィルタ処理するために、マルコフオートマトンの各経路ｓに対して以下の関数を有してイコライザが与えられる。
【００５７】
【数１７】
0003919287.tif 000009
【００５８】
連続する入力音声フレームの観測されたシーケンスの最後の瞬間Ｔf において認識の決定がとられる。すなわち、瞬間Ｔf での最も可能性のある経路は以下を満足させる経路として選択される。
【００５９】
【数１８】
0003919287.tif 000010
【００６０】
理論において、式（３）は最初の瞬間から、モデルのすべての経路に対して各瞬間ｔにおいて確率が計算されることを必要とする。対応する実行は非常に複雑となり、さらに等化関数が複雑であるのなら演算時間もかかってしまう。
【００６１】
実際には、この障害を避けるために、演算は適応型プロシージャを実現することによって減らされる。これは、経路によって運ばれるイコライザに対して、ｉが１からｔの範囲の整数である以下の最良のパラメータベクトル
【００６２】
【数１９】
0003919287.tif 000011
【００６３】
を推定するために、経路ｓの最初のｉ点のみを考慮に入れる。
【００６４】
したがって、最初の実現モードでは、最も可能性があるとして選択される経路は以下の近似式を満たす経路である。
【００６５】
【数２０】
0003919287.tif 000012
【００６６】
同様に、第２の実現モードにおいて、最も可能性のある経路として選択されるのは以下の近似式を満たす経路である。
【００６７】
【数２１】
0003919287.tif 000013
【００６８】
この構成は種々の経路によって運ばれるイコライザのパラメータを推定するための関数を変更しないことは明らかである。しかし、その確率の関数として、経路の順序付けに影響を与え得る。この近似の影響を減じながら妥当な計算量を保つためには、最新のｍ個のフレームについての確率を調整することができる。ここでｍは所定の整数である。このような調整は計算量を増加させないと示すことができる。
【００６９】
演算量を減らす同じ目的のために、実際にはさらに他の近似を行なう。もし、各瞬間ｔにおいてＮ状態のＨＭＭにおいてすべての可能な経路に対してフィルタをストアする必要があるのなら、ＮTf個のフィルタとなる。これは実際には不可能である。最もよい経路をＫ個しか保つことができない。ここでＫは所定の整数である。ビタビアルゴリズムを用いるＡＳＲシステムに関連する特定の実施例では、所与の状態をもたらす最良の経路のみが各瞬間で保持され、その結果、フィルタの数はＮ個に減らされ、ここでＮは上記の指定された状態の数である。
【００７０】
さらに演算量を減らす目的のために、パラメータベクトルθ（ｓ）の量を限定することができる。さらに、等化関数を音素のようなそれぞれの共通の音単位に関連するグループにまとめることができる。
【００７１】
受ける外乱は畳み込み、および／または加法的性質を持ち得る。
付加的外乱の例としては、音声にエンジンのノイズまたはクラクションのノイズを含むことが挙げられる。これは、運転手が車の中から電話をかけている場合、または歩行者が道路交通のある環境、または一般的に騒音のある環境で電話をかけている場合に起こり得る。
【００７２】
さらに、時間を経てもあまり変化しない外乱がある。この場合、忘却係数を推定値に含めることができる。
【００７３】
外乱はさらにバイアスを中心に変動する一定のバイアスを含み得る。
本発明の方法によって実現される２種類の等化関数の種類を以下に記載する。これら２つの特定の等化関数はそれぞれ外乱の２つの基本的な種類に与えられる。
【００７４】
最初の等化関数はバイアスを音声フレームから減算する。この関数では、伝達チャネルによる大きな畳み込みの影響およびスピーカの影響があり、減じられるべきであると仮定する。
【００７５】
第２の等化関数は多重線形回帰を用いるアフィン関数である。これは大量の付加的ノイズからなる外乱に有利に適用できる。
【００７６】
第１の等化関数、すなわちバイアスを抑制する場合、イコライザパラメータを推定するための一般的式（２）から、イコライザは各経路に対して以下の関数を有することがわかる。
【００７７】
【数２２】
0003919287.tif 000014
【００７８】
この場合、式（２）において、和の第２項は消える。
【００７９】
（ここでは示されていない）中間の計算によって上記の推定式（４）を以下のように解釈することができる。所与の経路のバイアスは経路の対応する平均値のベクトル間の差異の和であり、その差異は平均値について分散の逆射によって重み付けられ（分散が大きければ大きいほど、和における差の重み付けは減る）、和は考慮されている経路の分散の逆射の和によって重み付られる（推定されるバイアスは従って音声ベクトルの次元を有する）。
【００８０】
第２の等化関数、すなわち重線形回帰を用いる場合、イコライザのパラメータを推定するための一般式（２）から、外乱は各経路に対して以下のアフィン関数を有するイコライザによって多重線形回帰によってフィルタ処理されることが示される。
【００８１】
【数２３】
0003919287.tif 000015
【００８２】
ここでθ＝（Ａ，ｂ）であり、Ａは正方行列であり、ｂは列ベクトルである。
【００８３】
特定の実施例では、行列Ａは対角行列である。
回帰は平均値のベクトルおよび考慮されている経路に沿った重み付けられた音声フレームのベクトルの比であることが示される。
【００８４】
本発明の装置の種々の特定の実施例を以下に記載する。
上記で記載した方法を実現する等化装置は等化フィルタリングモジュールを含む。このモジュールは外乱によって影響を受けた音声信号を受取る入力を有し、前記信号に対して上記の方法に従ってフィルタ動作を施し、外乱が減じられた出力音声信号を送る。
【００８５】
音声フレームｘ1 ，…，ｘt ，…，ｘTfは信号に含まれる最も関連する可能な情報を表わすよう選択される。
【００８６】
ＡＳＲのアプリケーションでは、ケプストラムベクトルは適切な音声フレームの非限定例をなす。一般には、最初の１０個ほどのケプストラム係数のみが考慮される。かなり満足のいく態様で音域のインパルス応答をモデル化し、認識のために適する情報を運ぶ。さらに、これらの係数は入力信号のエネルギに対して不感応であり、ＡＳＲにおいての品質基準をなす。
【００８７】
ケプストラムベクトルは部分的に重なる時間ウィンドウの音声信号から計算することができる。ウィンドウは固定時間長、たとえば１０ｍｓから４０ｍｓの範囲にあってもよい。
【００８８】
ＡＳＲのアプリケーションにおいて、図１は等化フィルタリングモジュールに含まれるケプストラム演算のためのモジュール１の特定の実施例を示す。
【００８９】
ＡＳＲシステムの入力において、従来のデジタル化モジュール（図示されていない）はアナログ音声信号をデジタル音声信号ｓ（ｎ）に変換する。信号ｓ（ｎ）はモジュール１の入力に与えられる。
【００９０】
入力において、モジュール１はモジュール１０を有する。モジュール１０は音声信号のスペクトルエネルギを演算する。モジュール１０は信号のスペクトルを出力する高速フーリエ変換モジュール１２を有する。
【００９１】
モジュール１２の出力はフィルタバンク１４の入力に接続される。フィルタバンク１４はスペクトル包絡線推定のためにスペクトルを平滑化する。フィルタバンク１４の臨界帯域は非線形スケール、メルスケール、またはバークスケールで分布され、それによって高い周波数より低い周波数においてより大きなベクトル分解を与える。したがって、人間の聴覚系にもっと整合する。聴覚システムは高い周波数より低い周波数においてより高い分解で分析することが示されている。典型的には、フィルタバンク１４は２４個の周波数帯を有する。
【００９２】
信号の各ウィンドウに対して、フィルタバンク１４からの出力は平滑化されたベクトルＳ（ｆ）をなす、２４個の周波数域におけるスペクトルエネルギによって構成されるベクトルを与える。
【００９３】
スペクトルエネルギを演算するためのモジュール１０の出力でもある、フィルタバンク１４の出力は、モジュール１６の入力に接続されて、音声信号のスペクトルエネルギの対数を計算する。モジュール１６の出力はモジュール１８の入力に接続されて逆高速フーリエ変換を行ない、この逆フーリエ変換は逆余弦変換によって行なわれる。モジュール１８は音声信号ｓ（ｎ）のケプストラムＣ（ｎ）を、メル周波数ベースのケプストラム係数（ＭＦＣＣ）として知られているケプストラムベクトルの組の形で出力する。
【００９４】
本発明の方法および装置はどの信号事前処理方法および装置にも容易に組合せることができるという利点を有する。
【００９５】
本発明の方法および装置を用いて得られる結果は非常に満足のいくものである。特に、ＡＳＲにおいて、特定の条件下ではエラーレートを３０％も下げることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の装置の等化フィルタ文字に含まれる、特定の実施例における音声信号のケプストラムを演算するためのモジュールを示す図である。
【符号の説明】
１  ケプストラム演算のためのモジュール
１２  高速フーリエ変換モジュール
１４  フィルタバンク
１６  モジュール
１８  モジュール
【図１】
0003919287.tif 000028