(57)【要約】【課題】音声認識精度を最大化するように音声認識装置のパラメータを調整するパラメータ調整システムを提供する。【解決手段】パラメータ調整装置は、第ｉ評価指標群を用いて、第ｉパラメータセット候補群から評価指標の値が上位のパラメータセット値を要素とする第ｉパラメータセット群を生成するパラメータセット群生成部１１０と、終了条件を満たしているか否かを示す判定結果を生成する終了条件判定部１２０と、判定結果が継続を示す場合、第ｉパラメータセット群から第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成し、音声認識装置に出力するパラメータセット候補群生成部１３０と、判定結果が終了を示す場合、第ｉパラメータセット群から評価指標の値が最も高いパラメータセット値を選択し、最適パラメータセット値として出力する出力生成部１４０とを有する。【選択図】図１
2017134197.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ｉを１以上の整数として、
音声認識精度を最適化するために用いる学習データを用いて、第ｉパラメータセット候補群のパラメータセット値の評価指標の値の集合である第ｉ評価指標群を生成する音声認識装置と、
前記第ｉ評価指標群を用いて、前記評価指標の値が最も高い最適パラメータセット値を生成するパラメータ調整装置と
からなるパラメータ調整システムであって、
前記パラメータ調整装置は、
前記第ｉ評価指標群を用いて、前記第ｉパラメータセット候補群から評価指標の値が上位のパラメータセット値を要素とする第ｉパラメータセット群を生成するパラメータセット群生成部と、
終了条件を満たしているか否かを示す判定結果を生成する終了条件判定部と、
前記判定結果が継続を示す場合、前記第ｉパラメータセット群から第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成し、前記音声認識装置に出力するパラメータセット候補群生成部と、
前記判定結果が終了を示す場合、前記第ｉパラメータセット群から評価指標の値が最も高いパラメータセット値を選択し、前記最適パラメータセット値として出力する出力生成部と
を有することを特徴とするパラメータ調整システム。
【請求項２】
請求項１に記載のパラメータ調整システムであって、
前記パラメータセット候補群生成部は、
前記第ｉパラメータセット群の少なくとも２つのパラメータセット値から、パラメータ要素ごとにその値をランダムに選択することにより前記第ｉ＋１パラメータセット候補群に含まれるパラメータセット値を生成する第１のパラメータセット値生成方法と、前記第ｉパラメータセット群のパラメータセット値から、当該パラメータセット値の少なくとも１つのパラメータ要素の値を所定のステップだけ変動させることにより前記第ｉ＋１パラメータセット候補群に含まれるパラメータセット値を生成する第２のパラメータセット値生成方法を用いて、前記第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成する
ことを特徴とするパラメータ調整システム。
【請求項３】
ｉを１以上の整数として、
音声認識精度を最適化するために用いる学習データを用いて、第ｉパラメータセット候補群のパラメータセット値の評価指標の値の集合である第ｉ評価指標群を生成する音声認識装置と、
前記第ｉ評価指標群を用いて、前記評価指標の値が最も高い最適パラメータセット値を生成するパラメータ調整装置と
からなるパラメータ調整システムであって、
前記パラメータ調整装置は、
前記第ｉ評価指標群を用いて、前記第ｉパラメータセット候補群から評価指標の値が上位のパラメータセット値を要素とする第ｉパラメータセット群を生成するパラメータセット群生成部と、
第１の終了条件を満たしているか否かを示す第１の判定結果及び第２の終了条件を満たしているか否かを示す第２の判定結果を生成する終了条件判定部と、
前記第１の判定結果が継続を示す場合、前記第１の判定結果が終了を示す場合、前記第２の判定結果が継続を示す場合のいずれかである場合、前記第ｉパラメータセット群から第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成し、前記音声認識装置に出力するパラメータセット候補群生成部と、
前記第２の判定結果が終了を示す場合、前記第ｉパラメータセット群から評価指標の値が最も高いパラメータセット値を選択し、前記最適パラメータセット値として出力する出力生成部とを有し、
前記パラメータセット候補群生成部は、前記第１の判定結果が継続を示す場合には、前記第ｉパラメータセット群から生成した第ｉ代表パラメータセット群を用いて、前記第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成する
ことを特徴とするパラメータ調整システム。
【請求項４】
ｉを１以上の整数として、
音声認識精度を最適化するために用いる学習データを用いて、第ｉパラメータセット候補群のパラメータセット値の評価指標の値の集合である第ｉ評価指標群を生成する音声認識装置と、
前記第ｉ評価指標群を用いて、前記評価指標の値が最も高い最適パラメータセット値を生成するパラメータ調整装置と
からなるパラメータ調整システムにおけるパラメータ調整方法であって、
前記パラメータ調整装置は、
前記第ｉ評価指標群を用いて、前記第ｉパラメータセット候補群から評価指標の値が上位のパラメータセット値を要素とする第ｉパラメータセット群を生成するパラメータセット群生成ステップと、
終了条件を満たしているか否かを示す判定結果を生成する終了条件判定ステップと、
前記判定結果が継続を示す場合、前記第ｉパラメータセット群から第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成し、前記音声認識装置に出力するパラメータセット候補群生成ステップと、
前記判定結果が終了を示す場合、前記第ｉパラメータセット群から評価指標の値が最も高いパラメータセット値を選択し、前記最適パラメータセット値として出力する出力生成ステップと
を実行することを特徴とするパラメータ調整方法。
【請求項５】
請求項１ないし３のいずれか１項に記載のパラメータ調整システムとしてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、発話データの音声信号を音声認識する技術に関し、特に雑音抑圧処理や音声認識処理に係る各パラメータを最適化する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
雑音下で音声認識精度を向上させる技術として、複数用意した適応用データセット各々とベースとなる音響モデル（以下、ベース音響モデルという）から合成した複数の合成後音響モデル各々に対して、調整用データを入力し、音声認識精度が最も高い合成後音響モデルを最適音響モデルとして選択する技術がある（特許文献１）。ここでは、音響モデルとして広く用いられているＨｉｄｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖ Ｍｏｄｅｌ（ＨＭＭ）を採用、適応用データセットを音響分析した結果をＨＭＭの出力確率とし、ベース音響モデルのＨＭＭをもとにＨＭＭの状態遷移確率を学習することで利用環境に適応した合成後音響モデルが構成される。このとき、適応用データセットを複数に分割しているため、ベース音響モデルとの合成を別々の計算機で並列実行できる上、合成後音響モデルの中から調整用データに適するものを選択するため、音声認識精度が向上する。
【０００３】
また、雑音抑圧を目的とした収音処理側のパラメータ最適化技術として、反復スペクトルサブトラクションの反復回数を、ミュージカルノイズや音声歪みが小さくなるように、雑音の定常性に応じて最適に決定する技術もある（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−３２６６７２号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】三宅亮太、福森隆寛、中山雅人、西浦敬信、“反復スペクトル減算のための連検定に基づく雑音環境識別手法の検討”、信学技報IEICE Technical Report SIP2014-73、電子情報通信学会、２０１４年８月、pp.7-12．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、音声認識精度をより向上させるには、多様な収音処理側のパラメータや音声認識処理側のパラメータを調整する必要がある。調整対象となるパラメータの例として、ウィーナーフィルタリング時のフロアリング係数、信号のパワーを時間平均する際の平均時間、信号のパワーを時間平均する際の重みづけ係数、雑音パワー計算時の信号の時間平滑化に用いる平滑化係数、ディップホールド時の推定雑音レベルの上昇係数、尤度計算時の音響尤度と言語尤度の比がある。しかも、これらのパラメータを周波数帯域毎に調整する必要があるため、調整すべきパラメータは数十種類以上にもなる。
【０００７】
パラメータの値と音声認識精度の関係は決定論的に求められないため、音声認識精度を向上させるようなパラメータ値を計算により求めることができない。したがって、音声認識装置のパラメータの調整に非常に手間がかかってしまうという問題がある。
【０００８】
そこで、音声認識精度を最大化するように音声認識装置のパラメータを調整するパラメータ調整システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様は、ｉを１以上の整数として、音声認識精度を最適化するために用いる学習データを用いて、第ｉパラメータセット候補群のパラメータセット値の評価指標の値の集合である第ｉ評価指標群を生成する音声認識装置と、前記第ｉ評価指標群を用いて、前記評価指標の値が最も高い最適パラメータセット値を生成するパラメータ調整装置とからなるパラメータ調整システムであって、前記パラメータ調整装置は、前記第ｉ評価指標群を用いて、前記第ｉパラメータセット候補群から評価指標の値が上位のパラメータセット値を要素とする第ｉパラメータセット群を生成するパラメータセット群生成部と、終了条件を満たしているか否かを示す判定結果を生成する終了条件判定部と、前記判定結果が継続を示す場合、前記第ｉパラメータセット群から第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成し、前記音声認識装置に出力するパラメータセット候補群生成部と、前記判定結果が終了を示す場合、前記第ｉパラメータセット群から評価指標の値が最も高いパラメータセット値を選択し、前記最適パラメータセット値として出力する出力生成部とを有する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、多数のパラメータを要素として含むパラメータセットの値を繰り返し調整することにより、学習データの音声信号の音声認識精度を最大化する最適パラメータセット値を生成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】パラメータ調整システム２００の構成を示すブロック図。
【図２】パラメータ調整システム２００の動作を示すフローチャート。
【図３】パラメータ調整装置１００の構成を示すブロック図。
【図４】パラメータ調整装置１００の動作を示すフローチャート。
【図５】パラメータ調整装置３００の構成を示すブロック図。
【図６】パラメータ調整装置３００の動作を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。なお、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。
【実施例１】
【００１３】
以下、図１、２を参照して音声認識装置９００とパラメータ調整装置１００を含むパラメータ調整システム２００について説明する。図１は、パラメータ調整システム２００の構成を示すブロック図である。図２は、パラメータ調整システム２００の動作を示すフローチャートである。図１に示すようにパラメータ調整システム２００は、音声認識装置９００と、パラメータ調整装置１００を含む。パラメータ調整システム２００は、学習データ記録部２０１、第１パラメータセット候補群記録部２０２と接続している。
【００１４】
パラメータセットは調整対象となる音声認識装置９００のＫ個のパラメータを要素として含む。このＫ個のパラメータは整列されており、それぞれ第１パラメータ要素、…、第Ｋパラメータ要素と呼び、ｐ１、…、ｐＫと表すこととする。また、パラメータセットを［ｐ１，…，ｐＫ］と表す。なお、第ｋパラメータ要素ｐｋ（１≦ｋ≦Ｋ）のｋのことをパラメータ要素番号という。
【００１５】
本実施形態では、Ｋが数十から数百の値をとり、人手での調整が困難であることを想定している。パラメータ調整装置１００を用いてパラメータセット値を自動調整するために、各パラメータの取り得る値を定義しておく。パラメータには離散値をとるものと連続値をとるものとがあるが、本実施形態では、簡単のため連続値をとるパラメータについては離散値に量子化して扱う。連続値を離散値とするために用いる量子化ステップは人手により適当な値を設定する。
【００１６】
学習データ記録部２０１には、調整対象である音声認識装置９００の最適なパラメータ値の組（最適パラメータセット値）を生成するために用いる学習データを記録しておく。最適パラメータセット値とは、学習データの音声信号の音声認識精度を最大化するパラメータの値の組のことである。学習データの集合Ｄは式（１）で表される。
【００１７】
【数１】
2017134197.tif 000003
【００１８】
ただし、Ｓｑは雑音混入音声信号、Ｔｑは発話の文字列（発話データ）、Ｑは学習データの集合Ｄの濃度である学習データ量である（ｑ＝１，…，Ｑ）。ＳｑはＴｑを読み上げた音声信号である。つまり、ＴｑはＳｑの正解文字列に相当するものである。
【００１９】
第１パラメータセット候補群記録部２０２には、音声認識装置９００の各パラメータ要素の初期値の組（パラメータセットの初期値）を記録しておく。このパラメータセットの初期値のことを第１パラメータセット候補群といい、その値は人手で決定する。Ｎｉｎｉ個（Ｎｉｎｉは２以上の整数）のパラメータセット値を第１パラメータセット候補群として用意し第１パラメータセット候補群記録部２０２に記録しておく。
【００２０】
また、音声認識装置９００は、収音処理部９１０と、音声認識部９２０を含む。収音処理部９１０と音声認識部９２０は、特許文献１や非特許文献１のような既存の技術を用いて構成されるものである。どのような既存技術を採用するかにより、収音処理部９１０を構成するために必要なパラメータ、音声認識部９２０を構成するために必要なパラメータが決まることになる。
【００２１】
音声認識装置９００には第ｉパラメータセット候補群（ｉは１以上の整数）が設定される。つまり、パラメータ調整システム２００の処理開始時に、先ほどの第１パラメータセット候補群が設定されることになる。
【００２２】
収音処理部９１０は、学習データの音声信号である雑音混入音声信号Ｓｑ（ｑ＝１，…，Ｑ）から雑音を抑圧した雑音抑圧音声信号を生成する。音声認識部９２０は、雑音抑圧音声信号を音声認識し、第ｉ評価指標群を生成する（Ｓ９００）。評価指標はパラメータセットの適切さを評価する指標であり、音声認識精度の程度を示す指標である。音声認識精度そのものは評価指標の例である。また、計算量削減のために、評価指標として音声認識精度と相関のある別の指標を用いてもよい。例えば、学習データの雑音混入音声信号に対応するクリーン音声信号が入手できる場合には、ケプストラム距離やＰＥＳＱ（Ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｐｅｅｃｈ Ｑｕａｌｉｔｙ）を評価指標として利用することができる。
【００２３】
第ｉ評価指標群は、第ｉパラメータセット候補群に含まれるパラメータセット値の数の評価指標の値を含むものとなる。したがって、第１パラメータセット候補群については、各パラメータセット値に対応する形で第１評価指標値がＮｉｎｉ個得られる。
【００２４】
パラメータ調整装置１００は、音声認識装置９００が出力した第ｉパラメータセット候補群と第ｉ評価指標群を用いて第ｉパラメータセット群を生成し、終了条件を満たす場合は、第ｉパラメータセット群の中で評価指標の値が最も高いパラメータセット値を最適パラメータセット値として出力する（Ｓ１００）。
【００２５】
なお、第ｉパラメータセット候補群は、ｉ＝１のときはパラメータ調整システム２００の外部の第１パラメータセット候補群記録部２０２から、ｉ＞１のときはパラメータ調整装置１００の出力として与えられるものである。したがって、第１パラメータセット候補群を処理開始時点でパラメータ調整装置１００に保持するようにしておけば、音声認識装置９００の出力（つまり、パラメータ調整装置１００の入力）を第ｉ評価指標群のみとすることもできる。
【００２６】
以下、図３、４を参照してパラメータ調整装置１００について説明する。図３は、パラメータ調整装置１００の構成を示すブロック図である。図４は、パラメータ調整装置１００の動作を示すフローチャートである。図３に示すようにパラメータ調整装置１００は、パラメータセット群生成部１１０と、パラメータセット群記録部１０１と、終了条件判定部１２０と、パラメータセット候補群生成部１３０と、出力生成部１４０を含む。
【００２７】
パラメータセット群生成部１１０は、第ｉパラメータセット候補群と第ｉ評価指標群の組を用いて第ｉパラメータセット群を生成する（Ｓ１１０）。パラメータセット群生成部１１０はその内部に第１パラメータセット候補群と第１評価指標群の組、…、第ｉ−１パラメータセット候補群と第ｉ−１評価指標群の組（ｉ＝１のときはＮＵＬＬ）を保持しており、評価指標の値が高い上位Ｍ個（Ｍは１以上の整数）のパラメータセット値を第ｉパラメータセット群として生成する。
【００２８】
生成した第ｉパラメータセット群はパラメータセット群記録部１０１に記録される。その際、各パラメータセット値に対応する評価指標の値も組にして記録しておく。つまり、パラメータセット群記録部１０１には、第１パラメータセット群と対応する評価指標の値の集合、第２パラメータセット群と対応する評価指標の値の集合、…、第ｉパラメータセット群と対応する評価指標の値の集合が記録されている。
【００２９】
終了条件判定部１２０は、終了条件を満たしているか否かを示す判定結果を生成する（Ｓ１２０）。終了条件としては、“繰り返し回数があらかじめ設定した値Ｉ（Ｉは１以上の整数）に達した（終了条件１）”、“あらかじめ設定した値Ｊ（Ｊは１以上の整数）だけ、パラメータセット群に変動がない（上位Ｍ個に変動がない）状態が続いた（終了条件２）”またはその組み合わせ“終了条件１または終了条件２のいずれかが満たされた（ＪはＩ以下の整数）”などを用いればよい。
【００３０】
判定結果が継続を示す（終了条件を満たさない）場合、パラメータセット候補群生成部１３０は、第ｉパラメータセット群から、Ｎ個（Ｎは２以上の整数）のパラメータセット値からなる第ｉ+１パラメータセット候補群を生成する（Ｓ１３０）。生成された第ｉ+１パラメータセット候補群は音声認識装置９００に設定される。音声認識装置９００は先ほどの学習データに対して収音処理部９１０による処理、音声認識部９２０による処理を繰り返し、第ｉ+１評価指標群を生成する。
【００３１】
一方、判定結果が終了を示す（終了条件を満たした）場合は、出力生成部１４０は、パラメータセット群記録部１０１に記録されている第１パラメータセット群から第ｉパラメータセット群の中で評価指標の値が最も高いパラメータセット値を最適パラメータセット値として出力する（Ｓ１４０）。
【００３２】
なお、第ｉパラメータセット群に含まれるパラメータセット値の個数Ｍは、典型的にはＮｉｎｉやＮより小さい値となる。より多くのパラメータセット値の候補を生成し、評価指標値が高いパラメータセット値を選択できるようにした方が、よりよい最適パラメータセット値が得られることが期待できるからである。
（パラメータセット候補群生成部１３０の動作）
以下、パラメータセット候補群生成部１３０の動作の詳細について説明する。パラメータセット候補群生成部１３０では、以下に述べる２つのパラメータセット値生成方法（方法Ｉ、方法ＩＩ）により第ｉパラメータセット群から第ｉ+１パラメータセット候補群を生成する。
【００３３】
第ｉパラメータセット群のＭ個のパラメータセット値から、方法Ｉのみを用いて第ｉ+１パラメータセット候補群のＮ個のパラメータセット値を生成してもよい。また、方法ＩＩのみを用いてＮ個のパラメータセット値を生成してもよい。Ｎ１、Ｎ２をＮ１＋Ｎ２＝Ｎ、１≦Ｎ１，Ｎ２≦Ｎを満たす整数とし、方法Ｉを用いてＮ１個のパラメータセット値を生成、方法ＩＩを用いてＮ２個のパラメータセット値を生成してもよい。
【００３４】
（方法Ｉ）
Ｍ個のパラメータセット値を含む第ｉパラメータセット群に含まれる少なくとも２つのパラメータセット値から、パラメータ要素ごとにその値をランダムに選択し、１つのパラメータセット値（以下、第ｉ+１パラメータセット候補群の要素を第ｉ+１パラメータセット値という）を生成する。
【００３５】
第ｉパラメータセット群に含まれるｍ番目（ｍは１以上Ｍ以下の整数）のパラメータセット値ｐｉ,ｍは、第ｉパラメータセット群に含まれるｍ番目のパラメータセット値ｐｉ,ｍの第ｋパラメータ要素の値をｐｋｉ,ｍとすると、式（２）と表現できる。
【００３６】
【数２】
2017134197.tif 000004
【００３７】
このとき、｛ｐｉ,１，…, ｐｉ,Ｍ｝から生成されるｎ番目（ｎは１以上Ｎ以下の整数）のパラメータセット値ｐ〜ｉ＋１,ｎは式（３）と表される。
【００３８】
【数３】
2017134197.tif 000005
【００３９】
ここで、ｒ１,ｒ２,…,ｒＫはいずれも１以上Ｍ以下の整数であり、［ｒ１,ｒ２,…,ｒＫ］はランダムに生成されるものである。例えば、集合として｛ｒ１,ｒ２,…,ｒＫ｝＝｛ｍ１，ｍ２｝のときは、第ｉパラメータセット群に含まれるｍ１番目のパラメータセット値とｍ２番目のパラメータセット値（ｍ１、ｍ２は１以上Ｍ以下の整数）とからパラメータセット値ｐ〜ｉ＋１,ｎが生成されたことになる。
【００４０】
式（３）は、パラメータセット値ｐ〜ｉ＋１,ｎのパラメータ要素の値を、第ｉパラメータセット群のいずれかのパラメータセットの値から選択することを表している。
【００４１】
方法Ｉで生成する第ｉ＋１パラメータセット値の個数がＭでよい場合、式（３）で生成される１つのパラメータセット値を用いて式（４）のようにｎ番目のパラメータセット値（１≦ｎ≦Ｍ）を生成してもよい。
【００４２】
【数４】
2017134197.tif 000006
【００４３】
このようにすることにより、［ｒ１,ｒ２,…,ｒＫ］の生成が１回で済み、簡単にＭ個のパラメータセット値が得られる。
【００４４】
また、方法Ｉで生成する第ｉ＋１パラメータセット値の個数をＭ＋１個以上とする場合は、式（４）を用いてＭ個のパラメータセット値を生成した上で、式（３）を用いて残りのパラメータセット値を生成してもよい。もちろん、式（３）のみを用いてすべてのパラメータセット値を生成してもよい。
【００４５】
（方法ＩＩ）
第ｉパラメータセット群に含まれるパラメータセット値から、当該パラメータセット値の少なくとも１つのパラメータ要素の値を所定のステップだけ変動させることにより第ｉ＋１パラメータセット値を生成する。
【００４６】
ｐｉ,ｍ（ｍは１以上Ｍ以下の整数）から生成される第ｉ＋１パラメータセット値は式（５）で表される。
【００４７】
【数５】
2017134197.tif 000007
【００４８】
ただし、δｋｉ,ｍ（ｋは１以上Ｋ以下の整数）は変動ステップであり、以下の式（６）を満たす。
【００４９】
【数６】
2017134197.tif 000008
【００５０】
δｋｉ,ｍ,＋（＞０）、δｋｉ,ｍ,−（＜０）はいずれも離散値をとるパラメータの量子化ステップの値と等しい。
【００５１】
なお、１、−１以外の整数を用いて、δｋｉ,ｍ,＋、δｋｉ,ｍ,−を量子化ステップの整数倍となるように決定してもよい。この場合、変動ステップが大きくなるため、量子化ステップそのものを用いる場合に比べて、粗い近傍探索を行うことになる。
【００５２】
以下、δｋｉ,ｍの決定方法を説明する。ｐｉ,ｍからｐ＾ｉ＋１,ｍを生成する場合のδｋｉ,ｍ（１≦ｋ≦Ｋ）の決定方法は、以下の２つの場合に応じて異なる方法をとる。
（場合１：ｉ＝１またはｐｉ,ｍが第ｉパラメータセット候補群に含まれるパラメータセット値として方法Ｉにより生成されたものである場合）
ｐｉ,ｍが第ｉパラメータセット候補群に含まれるパラメータセット値として方法Ｉにより生成されたものであるとは、ｐｉ,ｍが第ｉパラメータセット候補群に含まれるパラメータセット値として第ｉ−１パラメータセット群から方法Ｉにより生成されたものであり、上位Ｍ個として第ｉパラメータセット群のパラメータセット値として残ったことを意味する。
【００５３】
なお、ｐｉ,ｍが第ｉパラメータセット候補群に含まれるパラメータセット値として方法Ｉにより生成されたものであるのか、方法ＩＩにより生成されたものであるのかを示すフラグ、方法ＩＩで生成された場合は、ｐｉ,ｍの生成元となった第ｉ−１パラメータセット群のパラメータセット値（以下、生成元第ｉ−１パラメータセット値という）、生成元第ｉ−１パラメータセット値に加えた変動ステップセットδｉ−１,ｍ、生成元第ｉ−１パラメータセット値の第ｉ−１評価指標の値については、パラメータ調整装置１００が備える記録部に記録しておくものとする。もちろん、パラメータセット候補群生成部１３０の内部に記録しておいてもよい。
【００５４】
場合１では、ｐｉ,ｍを第ｉパラメータセット群の平均ｔｉに近づける方向へ移動するよう、δｋｉ,ｍ（１≦ｋ≦Ｋ）を決定する。第ｉパラメータセット群の平均ｔｉとは、第ｉパラメータセット群に含まれるパラメータセット値についてパラメータ要素ごとに求めた平均ｔｋｉの組であり、式（７）で表せる。
【００５５】
【数７】
2017134197.tif 000009
【００５６】
このとき、δｋｉ,ｍは式（８）で表せる。
【００５７】
【数８】
2017134197.tif 000010
【００５８】
つまり、ｐｉ,ｍをパラメータ要素ごとに平均ｔｉに近づけるよう、各δｋｉ,ｍを決定する。
【００５９】
（場合２：場合１以外の場合）
場合１以外の場合とは、ｉ＞１かつｐｉ,ｍが第ｉパラメータセット候補群に含まれるパラメータセット値として方法ＩＩにより生成されたものである場合を意味する。また、ｐｉ,ｍが第ｉパラメータセット候補群に含まれるパラメータセット値として方法ＩＩにより生成されたものであるとは、ｐｉ,ｍが第ｉパラメータセット候補群に含まれるパラメータセット値として第ｉ−１パラメータセット群のあるパラメータセット値（生成元第ｉ−１パラメータセット）から方法ＩＩにより生成されたものであり、上位Ｍ個として第ｉパラメータセット群のパラメータセット値として残ったことを意味する。
【００６０】
そこで、場合２では、変動結果と評価結果に基づいて変動コストを定義し、変動コストが低い方へ確率的に変動させるよう、δｋｉ,ｍ（１≦ｋ≦Ｋ）を決定する。
【００６１】
まず、第ｋパラメータ要素ｐｋの変動コストＪｋを定義することを考える。一つのパラメータ要素に着目すると変動方向は正負の二択となるので、変動コストＪｋを正方向の変動成分Ｊｋ＋と負方向の変動成分Ｊｋ−とに分解し（Ｊｋ＋＞０、Ｊｋ−＞０）、式（９）のように表すこととする。
【００６２】
【数９】
2017134197.tif 000011
【００６３】
次に、変動結果と評価結果に基づいて変動コストＪｋを決定するか方法について説明する。ここで、先ほど説明したｐｉ,ｍの生成元第ｉ−１パラメータセット値、ｐｉ,ｍの生成元第ｉ−１パラメータセット値に加えた変動ステップセットδｉ−１,ｍ、ｐｉ,ｍの生成元第ｉ−１パラメータセット値の第ｉ−１評価指標値に加えて、ｐｉ,ｍの第ｉ評価指標値を用いて、変動結果と評価結果について説明する。δｉ−１,ｍの要素δｋｉ−１,ｍがδｋｉ,ｍ,＋のに等しいとき、第ｋパラメータ要素ｐｋは正の方向へ変動したといい、δｋｉ,ｍ,−のに等しいとき、第ｋパラメータ要素ｐｋは負の方向へ変動したという。また、ｐｉ,ｍの第ｉ評価指標値からｐｉ,ｍの生成元第ｉ−１パラメータセット値の第ｉ−１評価指標値を減じた値を評価結果といい、評価結果が正の場合は改善したといい、評価結果が負の場合は改悪したという。
【００６４】
第ｋパラメータ要素ｐｋの正方向への変動により、評価結果が改善した場合にはその評価結果の値に応じてＪｋ＋を減算し、評価結果が改悪した場合にはその評価結果の値に応じてＪｋ＋を加算する。第ｋパラメータ要素ｐｋの負方向への変動についても同様にＪｋ−を変更する。つまり、第ｋパラメータ要素ｐｋの負方向への変動により、評価結果が改善した場合にはその評価結果の値に応じてＪｋ−を減算し、評価結果が改悪した場合にはその評価結果の値に応じてＪｋ−を加算する。
【００６５】
ρ（ｘ）をｘの絶対値｜ｘ｜に関して単調増大であり、その値域が［０，１］である関数とする。このとき、第ｋパラメータ要素ｐｋの値を次のように変動させる。Ｊｋ＞０である場合、確率ρ（Ｊｋ）で正方向へδｋｉ,ｍ,＋だけ変動、確率１−ρ（Ｊｋ）で負方向へδｋｉ,ｍ,−だけ変動する。同様に、Ｊｋ＜０である場合、確率ρ（Ｊｋ）で負方向へδｋｉ,ｍ,−だけ変動、確率１−ρ（Ｊｋ）で正方向へδｋｉ,ｍ,＋だけ変動する。
【００６６】
つまり、第ｋパラメータ要素ｐｋの変動コストＪｋを求め、その値に応じて確率的にδｋｉ,ｍを決定する。
【００６７】
場合１では、ｐｉ,ｍが方法Ｉにより生成される。この場合、ｐｉ,ｍは１つの第ｉ−１パラメータセット値から生成されたものではないため、どのパラメータ要素をどの方向（正または負の方向）に変動させればよいかわからない。そこで、平均は評価指標の値が改善する可能性がある値であるとして、これに近づくようにδｋｉ,ｍを決定している。
【００６８】
一方、場合２では、評価結果の値が得られるので、変動結果との関係を見定めてδｋｉ,ｍを決定するようにしている。
【００６９】
本実施形態では、雑音抑圧機能を有する音声認識装置９００のパラメータを調整するものとして説明したが、これに限るものではない。音声認識部９２０のみからなる音声認識装置に学習データと第１パラメータセット候補群を与えて、パラメータ調整装置１００でパラメータを調整するのでもよい。
【００７０】
本実施形態では、パラメータ調整装置１００によるパラメータセット値の生成、生成したパラメータセット値を設定した音声認識装置９００による音声認識結果の評価を繰り返す。このとき、これまでの処理で生成したパラメータセット値のうち、相対的に評価の高いものを用いて、新しいパラメータセット値を生成していく。相対的に評価の高いパラメータセット値の集合を更新することにより多数のパラメータ要素を含むパラメータセットの値を生成していくことにより、グリッドサーチによるパラメータの調整が現実的に不可能な音声認識装置に対しても、音声認識精度を最大化するパラメータ値（最適パラメータ値）を生成することが可能となる。
【００７１】
また、パラメータセット値の集合の更新に際して、方法Ｉを用いることにより広域な探索が行われ、局所最適に陥る可能性を軽減している。一方、方法ＩＩを用いることにより細かく着実な局所探索が行われ、人手により初期値として与えられた第１パラメータセット候補群のパラメータセット値の組み合わせより適切なパラメータセット値が得られないという可能性を軽減している。これにより、第１パラメータセット候補群のパラメータセット値より適切なパラメータセット値を現実的な計算量で生成することができる。
【実施例２】
【００７２】
音声認識装置９００のパラメータセットには、取り得る値が近い値になるパラメータ要素が複数含まれることがある。この場合は、パラメータセット候補群生成部１３０での処理コストが軽減するようパラメータ調整装置を構成することができる。
【００７３】
例えば、以下のようにすればよい。まず、取り得る値が近いと考えられるパラメータ要素同士を事前にグループ化する。第ｋパラメータ要素ｐｋに対してグループを示すＩＤを付与し、当該ＩＤが同一の値を有するパラメータ要素については、パラメータ要素番号が最も若いものを代表として選定する。そして、繰り返し処理の前半では（例えば、第Ｉ／２パラメータセット候補群生成前までは）、グループの代表となるパラメータ要素に対してのみパラメータ調整を行い、繰り返し処理の後半では（例えば、第Ｉ／２パラメータセット候補群生成以降は）、同一グループに属するパラメータ要素を個々に調整する。また、繰り返し処理の後半で、先ほどの終了条件２を組み合わせて終了か継続かの判定を行ってもよい。一般に、Ｉ１、Ｉ２、Ｊ１、Ｊ２、Ｍ１、Ｍ２を１以上の整数とし、繰り返し処理の前半では、終了条件を、“繰り返し回数があらかじめ設定した値Ｉ１に達した（終了条件３）”、“あらかじめ設定した値Ｊ１だけ、パラメータセット群に変動がない（上位Ｍ１個に変動がない）状態が続いた（終了条件４）”またはその組み合わせ“終了条件３または終了条件４のいずれかが満たされた（Ｊ１はＩ１以下の整数）”とし、繰り返し処理の後半では、終了条件を、“繰り返し回数があらかじめ設定した値Ｉ２に達した（終了条件５）”、“あらかじめ設定した値Ｊ２だけ、パラメータセット群に変動がない（上位Ｍ２個に変動がない）状態が続いた（終了条件６）”またはその組み合わせ“終了条件５または終了条件６のいずれかが満たされた（Ｊ２はＩ２以下の整数）”としてもよい。
【００７４】
繰り返し処理の前半、繰り返し処理の後半の終了条件をそれぞれ第１の終了条件、第２の終了条件という。また、第１の終了条件の判定結果、第２の終了条件の判定結果をそれぞれ第１の判定結果、第２の判定結果という。
【００７５】
以下、図５、６を参照してパラメータ調整装置３００について説明する。図５は、パラメータ調整装置３００の構成を示すブロック図である。図６は、パラメータ調整装置３００の動作を示すフローチャートである。図５に示すようにパラメータ調整装置３００は、パラメータセット群生成部１１０と、パラメータセット群記録部１０１と、終了条件判定部３２０と、パラメータセット候補群生成部３３０と、出力生成部１４０を含む。
【００７６】
パラメータセット群生成部１１０、パラメータセット群記録部１０１は、実施例１と同様である。
【００７７】
終了条件判定部３２０は、繰り返し処理の前半では第１の終了条件を満たしているか否かを示す第１の判定結果を、繰り返し処理の後半では第２の終了条件を満たしているか否かを示す第２の判定結果を生成する（Ｓ３２０）。終了条件判定部３２０は繰り返し処理の前半では第１の終了条件について、繰り返し処理の後半では第２の終了条件について判定結果を出す必要があるが、例えば、第１の終了条件、第２の終了条件のいずれについて判定結果を生成するのかを示すフラグ（以下、処理識別フラグという）をパラメータ調整装置３００に保持するようにすればよい。
【００７８】
終了条件判定部３２０の出力である判定結果が、第１の判定結果でありその値が継続を示す場合、第１の判定結果でありその値が終了を示す場合、第２の判定結果でありその値が継続を示す場合のいずれかである場合は、パラメータセット候補群生成部３３０は、実施例１のパラメータセット候補群生成部１３０と同様、第ｉパラメータセット群から第ｉ+１パラメータセット候補群を生成する（Ｓ３３０）。ただし、上記３つの場合に応じて第ｉ+１パラメータセット候補群の生成方法が異なる。
【００７９】
具体的な生成方法を説明する前に先ほど述べたグループ化について詳細に説明しておく。パラメータセットのパラメータ要素各々にグループを識別するためのグループＩＤが紐づけられる。グループＩＤの値が同じパラメータ要素の集合が近い値をとるパラメータ要素の集合となる。グループＩＤの値が同じパラメータ要素の集合に対して、先ほど述べたようにパラメータ要素番号が最も若いものを代表パラメータ要素とする。なお、グループＩＤの値が同じパラメータ要素の集合の濃度が１となる、つまりそのパラメータ要素と同じ値のグループＩＤを有するパラメータ要素がないこともあり、この場合はそのパラメータ要素が代表パラメータ要素となる。この代表パラメータ要素の値を集めたものを代表パラメータセット値という。第ｉパラメータセット群に含まれるパラメータセット値から生成した代表パラメータセット値の集合を第ｉ代表パラメータセット群という。
【００８０】
第ｉ+１パラメータセット候補群の生成方法について説明する。第１の判定結果でありその値が継続を示す場合は、第ｉパラメータセット群から第ｉ代表パラメータセット群を生成し、この第ｉ代表パラメータセット群から方法Ｉ、方法ＩＩを用いて第ｉ＋１代表パラメータセット候補群を生成する。グループＩＤの値が同じパラメータ要素に対してそのグループの代表パラメータ要素の値を設定することにより、第ｉ＋１代表パラメータセット候補群から第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成する。このとき、処理識別フラグは第１の終了条件を示すもののままとする。
【００８１】
第１の判定結果でありその値が終了を示す場合は、第１の判定結果でありその値が継続を示す場合と同様の方法で第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成する。ただし、処理識別フラグは第２の終了条件を示すものに変更する。なお、実施例１と同様の方法で第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成してもよい。
【００８２】
第２の判定結果でありその値が継続を示す場合は、実施例１と同様の方法で第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成する。このとき、処理識別フラグは第２の終了条件を示すもののままとする。
【００８３】
いずれかの方法で生成された第ｉ+１パラメータセット候補群に対して、第ｉ+１評価指標群を生成するのは、実施例１と同様である。
【００８４】
一方、終了条件判定部３２０の出力である判定結果が第２の判定結果でありその値が終了を示す場合は、出力生成部１４０が実施例１と同様の方法にて最適パラメータセット値を決定し出力する（Ｓ１４０）。
【００８５】
なお、第１パラメータセット候補群に含まれるパラメータセット値は、代表パラメータ要素の値だけ人手で設定するようにして生成することができる。
【００８６】
このように取り得る値が近いパラメータ要素についてグループ化し代表パラメータ要素の値のみ算出することにより、パラメータセット候補群生成部３３０での処理コストを軽減することができる。
【００８７】
＜補記＞
本発明の装置は、例えば単一のハードウェアエンティティとして、キーボードなどが接続可能な入力部、液晶ディスプレイなどが接続可能な出力部、ハードウェアエンティティの外部に通信可能な通信装置（例えば通信ケーブル）が接続可能な通信部、ＣＰＵ（Central Processing Unit、キャッシュメモリやレジスタなどを備えていてもよい）、メモリであるＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクである外部記憶装置並びにこれらの入力部、出力部、通信部、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、外部記憶装置の間のデータのやり取りが可能なように接続するバスを有している。また必要に応じて、ハードウェアエンティティに、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体を読み書きできる装置（ドライブ）などを設けることとしてもよい。このようなハードウェア資源を備えた物理的実体としては、汎用コンピュータなどがある。
【００８８】
ハードウェアエンティティの外部記憶装置には、上述の機能を実現するために必要となるプログラムおよびこのプログラムの処理において必要となるデータなどが記憶されている（外部記憶装置に限らず、例えばプログラムを読み出し専用記憶装置であるＲＯＭに記憶させておくこととしてもよい）。また、これらのプログラムの処理によって得られるデータなどは、ＲＡＭや外部記憶装置などに適宜に記憶される。
【００８９】
ハードウェアエンティティでは、外部記憶装置（あるいはＲＯＭなど）に記憶された各プログラムとこの各プログラムの処理に必要なデータが必要に応じてメモリに読み込まれて、適宜にＣＰＵで解釈実行・処理される。その結果、ＣＰＵが所定の機能（上記、…部、…手段などと表した各構成要件）を実現する。
【００９０】
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。また、上記実施形態において説明した処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。
【００９１】
既述のように、上記実施形態において説明したハードウェアエンティティ（本発明の装置）における処理機能をコンピュータによって実現する場合、ハードウェアエンティティが有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記ハードウェアエンティティにおける処理機能がコンピュータ上で実現される。
【００９２】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Magneto-Optical disc）等を、半導体メモリとしてＥＥＰ−ＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。
【００９３】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【００９４】
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
【００９５】
また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、ハードウェアエンティティを構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【図１】
2017134197.tif 000012
【図２】
2017134197.tif 000013
【図３】
2017134197.tif 000014
【図４】
2017134197.tif 000015
【図５】
2017134197.tif 000016
【図６】
2017134197.tif 000017
【手続補正書】
【提出日】平成29年4月21日(2017.4.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ｉを１以上の整数として、
音声認識精度を最適化するために用いる学習データを用いて、第ｉパラメータセット候補群のパラメータセット値の評価指標の値の集合である第ｉ評価指標群を生成する音声認識装置と、
前記第ｉ評価指標群を用いて、前記評価指標の値が最も高い最適パラメータセット値を生成するパラメータ調整装置と
からなるパラメータ調整システムであって、
前記パラメータ調整装置は、
前記第ｉ評価指標群を用いて、前記第ｉパラメータセット候補群から評価指標の値が上位Ｍ個（Ｍは１以上の整数）のパラメータセット値を要素とする第ｉパラメータセット群を生成するパラメータセット群生成部と、
終了条件を満たしているか否かを示す判定結果を生成する終了条件判定部と、
前記判定結果が継続を示す場合、前記第ｉパラメータセット群から第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成し、前記音声認識装置に出力するパラメータセット候補群生成部と、
前記判定結果が終了を示す場合、前記第ｉパラメータセット群から評価指標の値が最も高いパラメータセット値を選択し、前記最適パラメータセット値として出力する出力生成部と
を含み、
前記パラメータセット候補群生成部は、
前記第ｉパラメータセット群の少なくとも２つのパラメータセット値から、パラメータ要素ごとにその値をランダムに選択することにより前記第ｉ＋１パラメータセット候補群に含まれるパラメータセット値を生成する第１のパラメータセット値生成方法と、前記第ｉパラメータセット群のパラメータセット値から、当該パラメータセット値の少なくとも１つのパラメータ要素の値を所定のステップだけ変動させることにより前記第ｉ＋１パラメータセット候補群に含まれるパラメータセット値を生成する第２のパラメータセット値生成方法を用いて、前記第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成し、
ｍを１以上Ｍ以下の整数、ｐｉ,ｍを次式で表される前記第ｉパラメータセット群に含まれるｍ番目のパラメータセット値とし、
【数１０】
2017134197.tif 000018
（ただし、ｐｋｉ,ｍ（１≦ｋ≦Ｋ、Ｋはパラメータ要素の数を表す１以上の整数）は、前記パラメータセット値ｐｉ,ｍの第ｋパラメータ要素の値）
前記第１のパラメータセット値生成方法は、前記第ｉ＋１パラメータセット候補群に含まれるパラメータセット値ｐ〜ｉ＋１,ｎ（１≦ｎ≦Ｍ）を次式で生成する
【数１１】
2017134197.tif 000019
（ただし、ｒ１,ｒ２,…,ｒＫは、いずれも１以上Ｍ以下の整数で、ランダムに生成されるもの）
ことを特徴とするパラメータ調整システム。
【請求項２】
ｉを１以上の整数として、
音声認識精度を最適化するために用いる学習データを用いて、第ｉパラメータセット候補群のパラメータセット値の評価指標の値の集合である第ｉ評価指標群を生成する音声認識装置と、
前記第ｉ評価指標群を用いて、前記評価指標の値が最も高い最適パラメータセット値を生成するパラメータ調整装置と
からなるパラメータ調整システムであって、
前記パラメータ調整装置は、
前記第ｉ評価指標群を用いて、前記第ｉパラメータセット候補群から評価指標の値が上位Ｍ個（Ｍは１以上の整数）のパラメータセット値を要素とする第ｉパラメータセット群を生成するパラメータセット群生成部と、
終了条件を満たしているか否かを示す判定結果を生成する終了条件判定部と、
前記判定結果が継続を示す場合、前記第ｉパラメータセット群から第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成し、前記音声認識装置に出力するパラメータセット候補群生成部と、
前記判定結果が終了を示す場合、前記第ｉパラメータセット群から評価指標の値が最も高いパラメータセット値を選択し、前記最適パラメータセット値として出力する出力生成部と
を含み、
前記パラメータセット候補群生成部は、
前記第ｉパラメータセット群の少なくとも２つのパラメータセット値から、パラメータ要素ごとにその値をランダムに選択することにより前記第ｉ＋１パラメータセット候補群に含まれるパラメータセット値を生成する第１のパラメータセット値生成方法と、前記第ｉパラメータセット群のパラメータセット値から、当該パラメータセット値の少なくとも１つのパラメータ要素の値を所定のステップだけ変動させることにより前記第ｉ＋１パラメータセット候補群に含まれるパラメータセット値を生成する第２のパラメータセット値生成方法を用いて、前記第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成し、
ｍを１以上Ｍ以下の整数、ｐｉ,ｍを次式で表される前記第ｉパラメータセット群に含まれるｍ番目のパラメータセット値とし、
【数１２】
2017134197.tif 000020
（ただし、ｐｋｉ,ｍ（１≦ｋ≦Ｋ、Ｋはパラメータ要素の数を表す１以上の整数）は、前記パラメータセット値ｐｉ,ｍの第ｋパラメータ要素の値）
前記第２のパラメータセット値生成方法は、ｉ＞１かつ前記パラメータセット値ｐｉ,ｍが第２のパラメータセット値生成方法により生成されたものである場合、第ｋパラメータ要素の変動結果と、前記パラメータセット値ｐｉ,ｍの第ｉ評価指標値から前記パラメータセット値ｐｉ,ｍの生成元第ｉ−１パラメータセット値の第ｉ−１評価指標値を減じた値である評価結果とに基づいて定義される第ｋパラメータ要素の変動コストＪｋの値に応じて確率的に前記所定のステップδｋｉ,ｍを決定する
ことを特徴とするパラメータ調整システム。
【請求項３】
ｉを１以上の整数として、
音声認識精度を最適化するために用いる学習データを用いて、第ｉパラメータセット候補群のパラメータセット値の評価指標の値の集合である第ｉ評価指標群を生成する音声認識装置と、
前記第ｉ評価指標群を用いて、前記評価指標の値が最も高い最適パラメータセット値を生成するパラメータ調整装置と
からなるパラメータ調整システムであって、
前記パラメータ調整装置は、
前記第ｉ評価指標群を用いて、前記第ｉパラメータセット候補群から評価指標の値が上位のパラメータセット値を要素とする第ｉパラメータセット群を生成するパラメータセット群生成部と、
第１の終了条件を満たしているか否かを示す第１の判定結果及び第２の終了条件を満たしているか否かを示す第２の判定結果を生成する終了条件判定部と、
前記第１の判定結果が継続を示す場合、前記第１の判定結果が終了を示す場合、前記第２の判定結果が継続を示す場合のいずれかである場合、前記第ｉパラメータセット群から第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成し、前記音声認識装置に出力するパラメータセット候補群生成部と、
前記第２の判定結果が終了を示す場合、前記第ｉパラメータセット群から評価指標の値が最も高いパラメータセット値を選択し、前記最適パラメータセット値として出力する出力生成部と
を含み、
互いに近い値をとるパラメータセットのパラメータ要素からなる集合に属するパラメータ要素のひとつを代表パラメータ要素とし、
前記パラメータセット候補群生成部は、
前記第１の判定結果が継続を示す場合には、代表パラメータ要素に対してのみパラメータ調整を行うことで、前記第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成し、前記第２の判定結果が継続を示す場合には、すべてのパラメータ要素に対してパラメータ調整を行うことで、前記第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成する
ことを特徴とするパラメータ調整システム。
【請求項４】
ｉを１以上の整数として、
音声認識精度を最適化するために用いる学習データを用いて、第ｉパラメータセット候補群のパラメータセット値の評価指標の値の集合である第ｉ評価指標群を生成する音声認識装置と、
前記第ｉ評価指標群を用いて、前記評価指標の値が最も高い最適パラメータセット値を生成するパラメータ調整装置と
からなるパラメータ調整システムにおけるパラメータ調整方法であって、
前記パラメータ調整装置は、
前記第ｉ評価指標群を用いて、前記第ｉパラメータセット候補群から評価指標の値が上位Ｍ個（Ｍは１以上の整数）のパラメータセット値を要素とする第ｉパラメータセット群を生成するパラメータセット群生成ステップと、
終了条件を満たしているか否かを示す判定結果を生成する終了条件判定ステップと、
前記判定結果が継続を示す場合、前記第ｉパラメータセット群から第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成し、前記音声認識装置に出力するパラメータセット候補群生成ステップと、
前記判定結果が終了を示す場合、前記第ｉパラメータセット群から評価指標の値が最も高いパラメータセット値を選択し、前記最適パラメータセット値として出力する出力生成ステップと
を実行し、
前記パラメータセット候補群生成ステップは、
前記第ｉパラメータセット群の少なくとも２つのパラメータセット値から、パラメータ要素ごとにその値をランダムに選択することにより前記第ｉ＋１パラメータセット候補群に含まれるパラメータセット値を生成する第１のパラメータセット値生成方法と、前記第ｉパラメータセット群のパラメータセット値から、当該パラメータセット値の少なくとも１つのパラメータ要素の値を所定のステップだけ変動させることにより前記第ｉ＋１パラメータセット候補群に含まれるパラメータセット値を生成する第２のパラメータセット値生成方法を用いて、前記第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成し、
ｍを１以上Ｍ以下の整数、ｐｉ,ｍを次式で表される前記第ｉパラメータセット群に含まれるｍ番目のパラメータセット値とし、
【数１３】
2017134197.tif 000021
（ただし、ｐｋｉ,ｍ（１≦ｋ≦Ｋ、Ｋはパラメータ要素の数を表す１以上の整数）は、前記パラメータセット値ｐｉ,ｍの第ｋパラメータ要素の値）
前記第１のパラメータセット値生成方法は、前記第ｉ＋１パラメータセット候補群に含まれるパラメータセット値ｐ〜ｉ＋１,ｎ（１≦ｎ≦Ｍ）を次式で生成する
【数１４】
2017134197.tif 000022
（ただし、ｒ１,ｒ２,…,ｒＫは、いずれも１以上Ｍ以下の整数で、ランダムに生成されるもの）
ことを特徴とするパラメータ調整方法。
【請求項５】
ｉを１以上の整数として、
音声認識精度を最適化するために用いる学習データを用いて、第ｉパラメータセット候補群のパラメータセット値の評価指標の値の集合である第ｉ評価指標群を生成する音声認識装置と、
前記第ｉ評価指標群を用いて、前記評価指標の値が最も高い最適パラメータセット値を生成するパラメータ調整装置と
からなるパラメータ調整システムにおけるパラメータ調整方法であって、
前記パラメータ調整装置は、
前記第ｉ評価指標群を用いて、前記第ｉパラメータセット候補群から評価指標の値が上位Ｍ個（Ｍは１以上の整数）のパラメータセット値を要素とする第ｉパラメータセット群を生成するパラメータセット群生成ステップと、
終了条件を満たしているか否かを示す判定結果を生成する終了条件判定ステップと、
前記判定結果が継続を示す場合、前記第ｉパラメータセット群から第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成し、前記音声認識装置に出力するパラメータセット候補群生成ステップと、
前記判定結果が終了を示す場合、前記第ｉパラメータセット群から評価指標の値が最も高いパラメータセット値を選択し、前記最適パラメータセット値として出力する出力生成ステップと
を実行し、
前記パラメータセット候補群生成ステップは、
前記第ｉパラメータセット群の少なくとも２つのパラメータセット値から、パラメータ要素ごとにその値をランダムに選択することにより前記第ｉ＋１パラメータセット候補群に含まれるパラメータセット値を生成する第１のパラメータセット値生成方法と、前記第ｉパラメータセット群のパラメータセット値から、当該パラメータセット値の少なくとも１つのパラメータ要素の値を所定のステップだけ変動させることにより前記第ｉ＋１パラメータセット候補群に含まれるパラメータセット値を生成する第２のパラメータセット値生成方法を用いて、前記第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成し、
ｍを１以上Ｍ以下の整数、ｐｉ,ｍを次式で表される前記第ｉパラメータセット群に含まれるｍ番目のパラメータセット値とし、
【数１５】
2017134197.tif 000023
（ただし、ｐｋｉ,ｍ（１≦ｋ≦Ｋ、Ｋはパラメータ要素の数を表す１以上の整数）は、前記パラメータセット値ｐｉ,ｍの第ｋパラメータ要素の値）
前記第２のパラメータセット値生成方法は、ｉ＞１かつ前記パラメータセット値ｐｉ,ｍが第２のパラメータセット値生成方法により生成されたものである場合、第ｋパラメータ要素の変動結果と、前記パラメータセット値ｐｉ,ｍの第ｉ評価指標値から前記パラメータセット値ｐｉ,ｍの生成元第ｉ−１パラメータセット値の第ｉ−１評価指標値を減じた値である評価結果とに基づいて定義される第ｋパラメータ要素の変動コストＪｋの値に応じて確率的に前記所定のステップδｋｉ,ｍを決定する
ことを特徴とするパラメータ調整方法。
【請求項６】
ｉを１以上の整数として、
音声認識精度を最適化するために用いる学習データを用いて、第ｉパラメータセット候補群のパラメータセット値の評価指標の値の集合である第ｉ評価指標群を生成する音声認識装置と、
前記第ｉ評価指標群を用いて、前記評価指標の値が最も高い最適パラメータセット値を生成するパラメータ調整装置と
からなるパラメータ調整システムにおけるパラメータ調整方法であって、
前記パラメータ調整装置は、
前記第ｉ評価指標群を用いて、前記第ｉパラメータセット候補群から評価指標の値が上位のパラメータセット値を要素とする第ｉパラメータセット群を生成するパラメータセット群生成ステップと、
第１の終了条件を満たしているか否かを示す第１の判定結果及び第２の終了条件を満たしているか否かを示す第２の判定結果を生成する終了条件判定ステップと、
前記第１の判定結果が継続を示す場合、前記第１の判定結果が終了を示す場合、前記第２の判定結果が継続を示す場合のいずれかである場合、前記第ｉパラメータセット群から第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成し、前記音声認識装置に出力するパラメータセット候補群生成ステップと、
前記第２の判定結果が終了を示す場合、前記第ｉパラメータセット群から評価指標の値が最も高いパラメータセット値を選択し、前記最適パラメータセット値として出力する出力生成ステップと
を実行し、
互いに近い値をとるパラメータセットのパラメータ要素からなる集合に属するパラメータ要素のひとつを代表パラメータ要素とし、
前記パラメータセット候補群生成ステップは、
前記第１の判定結果が継続を示す場合には、代表パラメータ要素に対してのみパラメータ調整を行うことで、前記第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成し、前記第２の判定結果が継続を示す場合には、すべてのパラメータ要素に対してパラメータ調整を行うことで、前記第ｉ＋１パラメータセット候補群を生成する
ことを特徴とするパラメータ調整方法。
【請求項７】
請求項１ないし３のいずれか１項に記載のパラメータ調整システムとしてコンピュータを機能させるためのプログラム。