(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声から抽出された音響パラメータベクトルが入力される音響パラメータ入力手段と、
上記音響パラメータベクトルを各次元毎に量子化する量子化手段と、
２乗関数がテーブル化されて格納された２乗関数テーブルと、
音響モデルを構成する各確率密度分布の分散値に関する演算値がテーブル化されて格納された分散値テーブルと、
各次元毎に上記音響パラメータと同じスケールで量子化された上記各確率密度分布の平均値が、テーブル化されて格納された量子化平均値テーブルと、
記録手段と、
上記２乗関数テーブルのデータを上記記録手段にコピーすると共に、上記コピーしたデータに対して座標移動を行って自乗距離テーブルを作成するコピー手段と、
上記各次元毎に量子化された音響パラメータに基づいて、上記量子化平均値テーブル,自乗距離テーブルおよび分散値テーブルを用いて入力音響パラメータの上記各確率密度分布に関する対数尤度を演算する尤度演算手段を備えたことを特徴とする音声認識における尤度演算装置。
【請求項２】
入力音声から抽出された音響パラメータベクトルが入力される音響パラメータ入力手段と、
上記音響パラメータベクトルを各次元毎に量子化する量子化手段と、
２乗関数がテーブル化されて格納された２乗関数テーブルと、
音響モデルを構成する各確率密度分布の分散値に関する演算値がテーブル化されて格納された分散値テーブルと、
各次元毎に上記音響パラメータと同じスケールで量子化された上記各確率密度分布の平均値が、テーブル化されて格納された量子化平均値テーブルと、
上記各次元毎に量子化された音響パラメータに基づいて、上記量子化平均値テーブル,２乗関数テーブルおよび分散値テーブルを用いて入力音響パラメータの上記各確率密度分布に関する対数尤度を演算する尤度演算手段を備えたことを特徴とする音声認識における尤度演算装置。
【請求項３】
請求項１あるいは請求項２に記載の音声認識における尤度演算装置において、
上記２乗関数テーブルには、上記分散値に関する演算値の所定量子化点数での量子化値の逆数を係数とする２乗関数を、上記量子化点数分のテーブルにテーブル化して格納されていることを特徴とする音声認識における尤度演算装置。
【請求項４】
入力された音響パラメータベクトルを各次元毎に量子化するステップと、
２乗関数がテーブル化された２乗関数テーブルのデータをコピーすると共に、上記コピーしたデータに対して上記量子化音響パラメータに基づく座標移動を行って自乗距離テーブルを作成するステップと、
音響モデルを構成する各確率密度分布の分散値に関する演算値がテーブル化された分散値テーブルを引いて、上記分散値に関する演算値を得るステップと、
各次元毎に上記音響パラメータと同じスケールで量子化された上記各確率密度分布の平均値がテーブル化された量子化平均値テーブルを引いて、上記量子化平均値を得るステップと、
上記量子化平均値に基づいて上記自乗距離テーブルを引いて、上記量子化音響パラメータと量子化平均値との自乗距離を得るステップと、
上記得られた分散値に関する演算値および自乗距離を用いて、入力音響パラメータの上記各確率密度分布に関する対数尤度を演算するステップを備えたことを特徴とする音声認識における尤度演算方法。
【請求項５】
入力された音響パラメータベクトルを各次元毎に量子化するステップと、
音響モデルを構成する各確率密度分布の分散値に関する演算値がテーブル化された分散値テーブルを引いて、上記分散値に関する演算値を得るステップと、
各次元毎に上記音響パラメータと同じスケールで量子化された上記各確率密度分布の平均値がテーブル化された量子化平均値テーブルを引いて、上記量子化平均値を得るステップと、
上記量子化平均値から量子化音響パラメータの値を減じた値に基づいて、２乗関数がテーブル化された２乗関数テーブルを引いて、量子化音響パラメータと量子化平均値との自乗距離を得るステップと、
上記得られた分散値に関する演算値および自乗距離を用いて、入力音響パラメータの上記各確率密度分布に関する対数尤度を演算するステップを備えたことを特徴とする音声認識における尤度演算方法。
【請求項６】
請求項４に記載の音声認識における尤度演算方法において、
上記２乗関数テーブルには、上記分散値に関する演算値における所定量子化点数での量子化値の逆数を係数とする２乗関数を、上記量子化点数分のテーブルにテーブル化して格納されており、
上記自乗距離テーブルを作成するステップでは、上記演算値の量子化点数分の各テーブル毎に上記コピーおよび座標移動を行い、
上記自乗距離を得るステップでは、上記自乗距離テーブルから上記演算値の量子化値に適合する自乗距離テーブルを選択して引き、
上記対数尤度を演算するステップでは、上記得られた自乗距離を用いて上記対数尤度を演算することを特徴とする音声認識における尤度演算方法。
【請求項７】
請求項５に記載の音声認識における尤度演算方法において、
上記２乗関数テーブルには、上記分散値に関する演算値における所定量子化点数での量子化値の逆数を係数とする２乗関数を、上記量子化点数分のテーブルにテーブル化して格納されており、
上記自乗距離を得るステップでは、上記２乗関数テーブルから上記分散値に関する演算値の量子化値に適合する２乗関数テーブルを選択して引き、
上記対数尤度を演算するステップでは、上記得られた自乗距離を用いて上記対数尤度を演算することを特徴とする音声認識における尤度演算方法。
【請求項８】
請求項４乃至請求項７の何れか一つに記載の音声認識における尤度演算方法において、
上記音響パラメータベクトルを各次元毎に量子化するステップでは、各次元毎に量子化点数を変えて量子化することを特徴とする音声認識における尤度演算方法。
【請求項９】
コンピュータを、
請求項１における音響パラメータ入力手段,量子化手段,２乗関数テーブル,分散値テーブル,量子化平均値テーブル,記録手段,コピー手段および尤度演算手段
として機能させる尤度演算処理プログラムが記録されたことを特徴とするコンピュータ読出し可能なプログラム記録媒体。
【請求項１０】
コンピュータを、
請求項２における音響パラメータ入力手段,量子化手段,２乗関数テーブル,分散値テーブル,量子化平均値テーブルおよび尤度演算手段
として機能させる尤度演算処理プログラムが記録されたことを特徴とするコンピュータ読出し可能なプログラム記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、音声認識における尤度演算装置および尤度演算方法の改良に関する。
【０００２】
【従来の技術】
１９９０年代以降の音声認識の主要な手法の一つに、混合連続分布型隠れマルコフモデル(ＣＭＨＭＭ)がある。このＣＭＨＭＭは、認識対象とする単語や音素や音節等の音声の単位を、音響的な特微量の連続分布で表現した音響モデルである。この音響モデルは、上記「音声の単位」を時間方向に分割して１次マルコフ系列である状態列に対応付け、各分割区間に対応した状態の夫々を音響パラメータの多次元正規分布の重み付き和で表現することによって、音声をモデル化する方法である。これらの多次元正規分布や分割位置は学習用の大量の音声データから統計的に求める。
【０００３】
上記ＣＭＨＭＭを用いて大語彙単語認識を行う場合、一般には音素のような細かな基本単位で音響モデルを構成し、この基本単位を接続することによって単語や文などの認識対象を表現する。そして、認識しようとする単語や文を構成する個々の基本単位に対する各音響モデルの尤度を上記音響モデルの出現確率を用いて算出し、最も大きな尤度を示す音響モデルが表現する基本単位を接続して認識結果とするのである。こうすることによって、認識時には、複数の認識対象語彙に含まれる同じ音素(基本単位)の尤度を共通の音響モデルを用いて求めることができるため、認識処理を効率よく行うことができるのである。尚、上記ＣＭＨＭＭに関しては、文献「中川聖一著“確率モデルによる音声認識”第３章(特に連続確率密度分布に付いては３.３.２節)、電子情報通信学会出版、コロナ社、１９８８年」に詳しく述べられている。
【０００４】
上記文献に記載された尤度演算方法によれば、音響パラメータの次元数をＭ、入力された音声の各時刻ｔの音響パラメータベクトルをＸtとすると、音響モデルを構成しているＮ個の確率密度分布λi(＝平均をμi，分散を(σi)2、ｉ＝１,２,…,Ｎ)の夫々に対する入力音響パラメータベクトルの対数尤度「log(Ｐi)」を求める必要がある。この演算は入力音響パラメータの値に依存するため、音声が入力されると、その都度計算する必要がある。ここで、確率密度分布λiの分布数Ｎは数百から数千の値をとるために上記対数尤度「log(Ｐi)」の計算に多くの処理時間を必要としている。例として、１秒間の音声に対して１０ms周期で次元数Ｍ＝２０の音響パラメータに変換した分布数Ｎ＝１０００の音響モデルを適用する場合は、
１００(フレーム)×２０(次元)×１０００(分布)＝２００００００回
の減算,自乗,割り算および加算が必要となる。そこで、上述の演算を高速化するために幾つかの方法が提案されている。
【０００５】
文献１「中川他“連続出力確率型ＨＭＭの出力確率計算の短縮法”日本音響学会講演論文集、平成７年春１−Ｑ−２２」には、入力音響パラメータをベクトル量子化して、出力確率計算をテーブル参照に置き換える方法が開示されている。
【０００６】
また、文献２「高橋,嵯峨山“４階層の共有構造を持つ音素環境依存ＨＭＭの検討”日本音響学会講演論文集、平成６年秋３−８−３」には、各確率密度分布の平均値を次元毎にスカラ量子化することで、尤度演算に関する次式
【数１】
0004181272.tif 000002
における第２項の分子の演算に要する減算と自乗の演算とを、量子化代表値の個数に付いてのみ行い、各確率密度分布の尤度演算をテーブル参照で置き換える方法が開示されている。尚、この方法においては、入力音響パラメータＸ(m)の量子化は行わない。
【０００７】
また、文献３「高橋,嵯峨山“４階層共有構造音素モデルにおける分散値共有化の効果”日本音響学会講演論文集、平成７年春１−Ｑ−２３」、および、文献４「特開平８−２４８９８６号公報」には、文献２を進めて、各次元毎に平均値と分散を含んだ分布としてクラスタリングを行い、代表確率密度分布に付いてのみ尤度演算を行い、各確率密度分布の尤度演算に関してはテーブル参照で置き換える方法が開示されている。この場合も、入力音響パラメータＸ(m)の量子化は行わない。
【０００８】
また、文献５「野田,高橋,嵯峨山“スカラー量子化による４階層共有構造ＨＭＭの高速計算”日本音響学会講演論文集、平成７年秋２−２−１４」、および、文献６「山田,山本他“パラメータのスカラ量子化と混合分布ＨＭＭの次元独立演算による高速出力確率計算”電子情報通信学会技報ＳＰ９５−２２」には、入力音響パラメータの各次元をスカラ量子化することによって、予め状態ｉと次元ｍ毎に上記式の第２項のテーブルを計算しておき、入力の量子化値を使用して文献中の演算に要する減算と自乗と除算とをテーブル参照に置き換える方法が開示されている。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の対数尤度「log(Ｐi)」の演算を高速化する方法には、以下のような問題がある。すなわち、上記文献１に開示された方法には、入力音響パラメータをベクトル量子化するために、量子化コードブック数のＭ次元距離演算が必要になる上に、「量子化コードブック数×モデルの状態数」の大きさのテーブルが必要となると言う問題がある。
【００１０】
また、上記文献３および文献４に開示された方法では、演算量はある程度削減できるが、１フレーム当り「次元数×代表点数」分の自乗演算が残り、上記対数尤度「log(Ｐi)」に間する演算が完全に無くなるわけではない。また、「次元数×代表点数」の大きさのテーブルが必要である。
【００１１】
また、上記文献５および文献６に開示された方法では、入力音響パラメータを量子化するだけで、後はテーブルを引くだけであるから演算量は小さく押えられる。しかしながら、「次元数×スカラ量子化ステップ数×モデルの分布数」分の非常に大きなテーブルが必要になる。このように参照用テ―ブルに非常に多くのメモリ容量を必要とする方法は、小型機器等においては実現し難い。
【００１２】
さらに、上記文献２に開示された方法によれば、メモリ量は「次元数×量子化点数」のテーブル分だけでよく、上述した他の文献の方法よりは少ない。しかしながら、「次元数×量子化点数」分の１次元距離演算に係る減算と自乗演算とが必要となる。そして、この演算は、汎用コンピュータ等に使用される高度なプロセッサや一部の信号処理プロセッサには容易な演算ではあるが、小型機器等に使用されるプロセッサにとって処理に要する時間が大きいため、十分な高速化は達成できないという問題がある。
【００１３】
そこで、この発明の目的は、演算速度が速くメモリの使用量を削減できる音声認識における尤度演算装置および尤度演算方法、並びに、プログラム記録媒体を提供することにある。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１に係る発明の音声認識における尤度演算装置は、入力音声から抽出された音響パラメータベクトルが入力される音響パラメータ入力手段と、上記音響パラメータベクトルを各次元毎に量子化する量子化手段と、２乗関数がテーブル化されて格納された２乗関数テーブルと、音響モデルを構成する各確率密度分布の分散値に関する演算値がテーブル化されて格納された分散値テーブルと、各次元毎に上記音響パラメータと同じスケールで量子化された上記各確率密度分布の平均値がテーブル化されて格納された量子化平均値テーブルと、記録手段と、上記２乗関数テーブルのデータを上記記録手段にコピーすると共に,上記コピーしたデータに対して座標移動を行って自乗距離テーブルを作成するコピー手段と、上記各次元毎に量子化された音響パラメータに基づいて上記量子化平均値テーブル,自乗距離テーブルおよび分散値テーブルを用いて入力音響パラメータの上記各確率密度分布に関する対数尤度を演算する尤度演算手段を備えたことを特徴としている。
【００１５】
上記構成によれば、量子化手段によってｍ次元目の音響パラメータが量子化されると、コピー手段によって、２乗関数テーブルのデータがコピーされて座標移動が行われ、自乗距離テーブルが作成される。その場合、上記座標移動を−ｘ方向へ上記量子化音響パラメータ値分だけ行えば、自乗距離テーブルには「ｙ＝(ｘ−量子化音響パラメータ値)2」なる関係を表すデータが書き込まれる。一方においては、入力音響パラメータベクトルと各確率密度分布の平均値とは各次元毎に同じスケールで量子化されている。したがって、尤度演算手段は、量子化平均値テーブルを引いて得られた量子化平均値をインデックスとして上記自乗距離テーブルを引くことによって、上記量子化音響パラメータと量子化平均値の自乗距離を得ることができる。さらに、分散値テーブルを引くことによって、分散値に関する演算値が得られる。
【００１６】
その際に、上記分散値に関する演算値を「σi(m)×Ｒm/Ｑm」とするならば、音響モデルを構成している各確率密度分布に関する入力音響パラメータベクトルの対数尤度「log(Ｐi)」の演算式(７)における第２項の分子と分母とが、テーブル引きによって得られる。こうして、上記対数尤度「log(Ｐi)」の演算が高速に行われる。
【００１７】
また、請求項２にかかる発明の音声認識における尤度演算装置は、入力音声から抽出された音響パラメータベクトルが入力される音響パラメータ入力手段と、上記音響パラメータベクトルを各次元毎に量子化する量子化手段と、２乗関数がテーブル化されて格納された２乗関数テーブルと、音響モデルを構成する各確率密度分布の分散値に関する演算値がテーブル化されて格納された分散値テーブルと、各次元毎に上記音響パラメータと同じスケールで量子化された上記各確率密度分布の平均値がテーブル化されて格納された量子化平均値テーブルと、上記各次元毎に量子化された音響パラメータに基づいて上記量子化平均値テーブル,２乗関数テーブルおよび分散値テーブルを用いて入力音響パラメータの上記各確率密度分布に関する対数尤度を演算する尤度演算手段を備えたことを特徴としている。
【００１８】
上記構成によれば、２乗関数テーブルには「ｙ＝ｘ2」なる関係を表すデータが書き込まれている。一方においては、入力音響パラメータベクトルと各確率密度分布の平均値とは各次元毎に同じスケールで量子化される。したがって、尤度演算手段は、量子化平均値テーブルを引いて得られた量子化平均値から量子化音響パラメータ値を減じた値「量子化平均値−量子化音響パラメータ値」をインデックスとして上記２乗関数テーブルを引くことによって、上記量子化音響パラメータと量子化平均値の自乗距離を得ることができる。さらに、分散値テーブルを引くことによって、分散値に関する演算値が得られる。
【００１９】
その際に、上記分散値に関する演算値を「σi(m)×Ｒm/Ｑm」とするならば、音響モデルを構成している各確率密度分布に関する入力音響パラメータベクトルの対数尤度「log(Ｐi)」の演算式(７)における第２項の分子と分母とが、テーブル引きによって得られる。こうして、上記対数尤度「log(Ｐi)」の演算が高速に行われる。
【００２０】
また、請求項３に係る発明は、請求項１あるいは請求項２に係る発明の音声認識における尤度演算装置において、上記２乗関数テーブルには、上記分散値に関する演算値の所定量子化点数での量子化値の逆数を係数とする２乗関数を、上記量子化点数分のテーブルにテーブル化して格納されていることを特徴としている。
【００２１】
上記構成によれば、上記分散値に関する演算値Ｂi(m)を(σi(m)×Ｒm/Ｑm)2とし、上記２乗関数テーブルには演算値Ｂi(m)の量子化値Ｂqi(m)の逆数を係数とする２乗関数「ｙ＝ｘ2/Ｂqi(m)」を表すテーブルを格納するならば、上記尤度演算手段は、対数尤度「log(Ｐi)」の演算式(７)における第２項のΣ内の除算を、テーブル引きによって得ることができる。こうして、上記対数尤度「log(Ｐi)」の演算がさらに高速に行われる。
【００２２】
また、請求項４に係る発明の音声認識における尤度演算方法は、入力された音響パラメータベクトルを各次元毎に量子化するステップと、２乗関数がテーブル化された２乗関数テーブルのデータをコピーすると共に,上記コピーしたデータに対して上記量子化音響パラメータに基づく座標移動を行って自乗距離テーブルを作成するステップと、音響モデルを構成する各確率密度分布の分散値に関する演算値がテーブル化された分散値テーブルを引いて,上記分散値に関する演算値を得るステップと、各次元毎に上記音響パラメータと同じスケールで量子化された上記各確率密度分布の平均値がテーブル化された量子化平均値テーブルを引いて,上記量子化平均値を得るステップと、上記量子化平均値に基づいて上記自乗距離テーブルを引いて,上記量子化音響パラメータと量子化平均値との自乗距離を得るステップと、上記得られた分散値に関する演算値および自乗距離を用いて,入力音響パラメータの上記各確率密度分布に関する対数尤度を演算するステップを備えたことを特徴としている。
【００２３】
上記構成によれば、請求項１に係る発明の場合と同様に、自乗距離テーブルには「ｙ＝(ｘ−量子化音響パラメータ値)2」なる関係を表すデータが書き込まれ、入力音響パラメータベクトルと各確率密度分布の平均値とは各次元毎に同じスケールで量子化される。したがって、上記分散値に関する演算値を「σi(m)×Ｒm/Ｑm」とするならば、上記対数尤度「log(Ｐi)」の演算式(７)における第２項の分子と分母とがテーブル引きによって得られる。こうして、上記対数尤度「log(Ｐi)」の演算が高速に行われる。
【００２４】
また、請求項５に係る発明の音声認識における尤度演算方法は、入力された音響パラメータベクトルを各次元毎に量子化するステップと、音響モデルを構成する各確率密度分布の分散値に関する演算値がテーブル化された分散値テーブルを引いて上記分散値に関する演算値を得るステップと、各次元毎に音響パラメータと同じスケールで量子化された上記各確率密度分布の平均値がテーブル化された量子化平均値テーブルを引いて上記量子化平均値を得るステップと、上記量子化平均値から量子化音響パラメータの値を減じた値に基づいて,２乗関数がテーブル化された２乗関数テーブルを引いて,量子化音響パラメータと量子化平均値との自乗距離を得るステップと、上記得られた分散値に関する演算値および自乗距離を用いて,入力音響パラメータの上記各確率密度分布に関する対数尤度を演算するステップを備えたことを特徴としている。
【００２５】
上記構成によれば、請求項２に係る発明の場合と同様に、２乗関数テーブルには「ｙ＝ｘ2」なる関係を表すデータが書き込まれ、入力音響パラメータベクトルと各確率密度分布の平均値とは各次元毎に同じスケールで量子化され、「量子化平均値−量子化音響パラメータ値」をインデックスとして上記２乗関数テーブルが引かれる。したがって、上記分散値に関する演算値を「σi(m)×Ｒm/Ｑm」とするならば、上記対数尤度「log(Ｐi)」の演算式(７)における第２項の分子と分母とがテーブル引きによって得られる。こうして、上記対数尤度「log(Ｐi)」の演算が高速に行われる。
【００２６】
また、請求項６に係る発明は、請求項４に係る発明の音声認識における尤度演算方法において、上記２乗関数テーブルには,上記分散値に関する演算値における所定量子化点数での量子化値の逆数を係数とする２乗関数を,上記量子化点数分のテーブルにテーブル化して格納されており、上記自乗距離テーブルを作成するステップでは,上記量子化点数分の各テーブル毎に上記コピー及び座標移動を行い、上記自乗距離を得るステップでは,上記自乗距離テーブルから上記演算値の量子化値に適合する自乗距離テーブルを選択して引き、上記対数尤度を演算するステップでは,上記得られた自乗距離を用いて上記対数尤度を演算することを特徴としている。
【００２７】
上記構成によれば、請求項３に係る発明の場合と同様に、上記分散値に関する演算値Ｂi(m)を「(σi(m)×Ｒm/Ｑm)2」とし、自乗距離テーブルには「ｙ＝(ｘ−量子化音響パラメータ値)2/Ｂqi(m)」(Ｂqi(m)：演算値Ｂi(m)の量子化値)なる関係を表すテーブルを所定量子化点数分だけ格納するならば、上記演算値の量子化値Ｂqi(m)に適合する自乗距離テーブルを選択して引くことによって、上記対数尤度「log(Ｐi)」の演算式(７)における第２項のΣ内の除算が、テーブル引きによって得られる。こうして、上記対数尤度「log(Ｐi)」の演算が更に高速に行われる。
【００２８】
また、請求項７に係る発明は、請求項５に係る発明の音声認識における尤度演算方法において、上記２乗関数テーブルには,上記分散値に関する演算値における所定量子化点数での量子化値の逆数を係数とする２乗関数を,上記量子化点数分のテーブルにテーブル化して格納されており、上記自乗距離を得るステップでは,上記２乗関数テーブルから上記分散値に関する演算値の量子化値に適合する２乗関数テーブルを選択して引き、上記対数尤度を演算するステップでは,上記得られた自乗距離を用いて上記対数尤度を演算することを特徴としている。
【００２９】
上記構成によれば、請求項３に係る発明の場合と同様に、上記分散値に関する演算値Ｂi(m)を「(σi(m)×Ｒm/Ｑm)2」とし、上記２乗関数テーブルには「ｙ＝ｘ2/Ｂqi(m)」なる関係を表すテーブルを所定量子化点数分だけ格納するならば、上記演算値の量子化値Ｂqi(m)に適合する２乗関数テーブルを選択して引くことによって、上記対数尤度「log(Ｐi)」の演算式(７)における第２項のΣ内の除算が、テーブル引きによって得られる。こうして、上記対数尤度「log(Ｐi)」の演算がさらに高速に行われる。
【００３０】
また、請求項８に係る発明は、請求項４乃至請求項７の何れか一つに係る発明の音声認識における尤度演算方法において、上記音響パラメータベクトルを各次元毎に量子化するステップでは、各次元毎に量子化点数を変えて量子化することを特徴としている。
【００３１】
上記構成によれば、上記２乗関数テーブルのサイズを各次元毎における量子化点数の最大値にすることによって、上記２乗関数テーブルおよび自乗距離テーブルの容量が必要最小限に押えられる。
【００３２】
また、請求項９に係る発明のプログラム記録媒体は、コンピュータを、請求項１における音響パラメータ入力手段,量子化手段,２乗関数テーブル,分散値テーブル,量子化平均値テーブル,記録手段,コピー手段および尤度演算手段として機能させる尤度演算処理プログラムが記録されたことを特徴としている。
【００３３】
上記構成によれば、請求項１に係る発明の場合と同様に、上記分散値テーブルの要素値である上記“各確率密度分布の分散値に関する演算値”を「σi(m)×Ｒm/Ｑm」とするならば、上記対数尤度「log(Ｐi)」の演算式(７)における第２項の分子と分母とがテーブル引きによって得られる。こうして、上記対数尤度「log(Ｐi)」の演算が高速に行われる。
【００３４】
また、請求項１０に係る発明のプログラム記録媒体は、コンピュータを、請求項２における音響パラメータ入力手段,量子化手段,２乗関数テーブル,分散値テーブル,量子化平均値テーブルおよび尤度演算手段として機能させる尤度演算処理プログラムが記録されたことを特徴としている。
【００３５】
上記構成によれば、請求項２に係る発明の場合と同様に、上記分散値テーブルの要素値である上記“各確率密度分布の分散値に関する演算値”を「σi(m)×Ｒm/Ｑm」とするならば、対数尤度「log(Ｐi)」の演算式(７)における第２項の分子と分母とがテーブル引きによって得られる。こうして、上記対数尤度「log(Ｐi)」の演算が高速に行われる。
【００３６】
【発明の実施の形態】
以下、この発明を図示の実施の形態により詳細に説明する。
＜第１実施の形態＞
図１は、本実施の形態における尤度演算装置が搭載された音声認識装置のブロック図である。入力された音声は音響分析部１で数ミリ秒から数１０ミリ秒毎のフレーム単位に切り出され、夫々のフレームが音響分析されて音響パラメータに変換される。ここで、音響分析方法としてはＬＰＣケプストラムやメルケプストラムあるいはフィルタバンクによる周波数帯域パワー等が一般的である。但し、本音響分析部１における音響分析方法は、特に限定するものではない。
【００３７】
こうして、上記音響分析部１によって音響パラメータが得られると、次に、尤度演算部２によって、音響モデル３との照合が行われ、各音響モデルにおける音素の各状態を表現する全ての確率密度分布(ガウス分布等)に関して入力音響パラメータの尤度が求められ、次に各状態を表現する確率密度分布の混合重み付き和の演算によって各状態の尤度が求められる。この尤度演算部２による尤度の演算はこの発明の根幹を成すものであり、後に詳細に述べる。
【００３８】
次に、単語照合部４によって、言語辞書５を参照し、辞書の語彙の表記に基づいて音響モデル内の状態を連結した単語パターンに対して、入力音声のパターンを照合して尤度が求められる。ここで、照合の際に必要となる各時刻および各状態での局所的尤度は、尤度演算部２で求めた尤度の値を用いる。尚、照合にはビタビ・アルゴリズムやＡ*アルゴリズム等がよく用いられる。但し、本単語照合部４において用いる照合方法は、特に限定するものではない。こうして、各認識対象語彙の尤度を求め、最大尤度を呈する単語を入力音声の認識結果として出力するのである。
【００３９】
図２は、上記尤度演算部２の詳細なブロック図である。上記音響分析部１で得られた各入力フレームのｍ次元目の音響パラメータＸ(m)は、パラメータ入力手段１１から取り込まれて量子化手段１２に渡される。そうすると、量子化手段１２は、次式(１)に基づいて音響パラメータＸ(m)を線型に量子化して、量子化した音響パラメータＸq(m)を得る。
Ｘq(m)＝[Ｘ(m)＊Ｑm/Ｒm]              …（１）
ここで、Ｘ(m)：ｍ次元目の音響パラメータ
Ｑm：次元ｍの音響パラメータを量子化する際の量子化点数を与える定数
Ｒm：次元ｍの音響パラメータの存在範囲を示す定数
Ｘq(m)：量子化されたｍ次元目の音響パラメータ
である。尚、「＊」は、実数を整数に変換する量子化演算を示す。
【００４０】
また、上述した音響パラメータＸ(m)の量子化とは別に、音響モデルの各確率密度分布λiの平均値ベクトルにおける各平均値μi(m)の量子化値μqi(m)を、次式(２)を用いて求めて、確率密度分布λの番号「ｉ」と次元「ｍ」とμqi(m)との関係を表す量子化平均値テーブル１７を予め作成しておく。
μqi(m)＝[μi(m)＊Ｑm/Ｒm]            …（２）
【００４１】
このように、上記入力音響パラメータＸ(m)と確率密度分布λiのｍ次元目の平均値μi(m)とを、同じ量子化点数Ｑmと存在範囲Ｒmで(つまり、同じスケールで)量子化することによって、後に詳述するように、量子化音響パラメータＸq(m)と量子化平均値μqi(m)との自乗距離の演算をテーブルを引く処理に置き換えることができるのである。
【００４２】
コピー手段１３は、上記量子化手段１２で量子化されたｍ次元目の音響パラメータＸq(m)を用いて、２乗関数テーブル１４から自乗距離テーブル１５へ値を順にコピーする。図３に、２乗関数テーブル１４および自乗距離テーブル１５の内容例を示す。２乗関数テーブル１４には、図３(a)に示すように、音響パラメータの量子化点数をＱとすると、−Ｑから＋Ｑまでの範囲内において式(３)で表されるｘとｙとの関係がテーブル化されている。
ｙ＝Ｆ(ｘ)＝ｘ2（−Ｑ≦ｘ≦Ｑ）         …（３）
【００４３】
このうち、入力音響パラメータＸ(m)の量子化値「−Ｘq(m)」に基づいて、
−Ｘq(m)≦ｘ≦Ｑ−Ｘq(m)
の範囲におけるｘとｙとの関係を自乗距離テーブル１５にコピーする。そして、２乗関数テーブル１４におけるｘ＝−Ｘq(m)を、自乗距離テーブル１５におけるｘ＝０とする(つまり、原点を−ｘ方向へ「Ｘq(m)」だけずらす)。その結果、自乗距離テーブル１５には、０から＋Ｑまでの範囲内において式
ｙ＝(ｘ−Ｘq(m))2
で表されるｘとｙとの関係がテーブル化されることになり、上記自乗距離テーブル１５は０からＱまでの量子化値「−Ｘq(m)」に対する自乗距離の値を持つことになる。
【００４４】
したがって、式(４)で表されるｉ番目の確率密度分布λiの平均値ベクトルにおけるｍ次元目の平均値の量子化値(以下、量子化平均値と言う)μqi(m)の自乗距離Ｔ(μqi(m))は、量子化平均値テーブル１７を引いて量子化平均値μqi(m)を求め、その値μqi(m)をインデックスとして自乗距離テーブル１５を引くことによって求めることができる。
Ｔ(μqi(m))＝(μqi(m)−Ｘq(m))2          …（４）
【００４５】
尚、本尤度演算部２のメモリ容量を減らす必要がある場合は、２乗関数テーブル１４には、図３(a)におけるｘとｙとの関係のうち、「ｘ＞０」または「ｘ＜０」の領域だけを格納しておく。そして、コピー手段１３は、２乗関数テーブル１４に領域「ｘ＞０」を格納している場合には、「０〜Ｘq(m)」をｙ軸に対して反転したものと「０〜(Ｑ−Ｘq(m))」との２回に分けてコピーする。また、領域「ｘ＜０」を格納している場合には、「−Ｘq(m)〜０」と「−(Ｑ−Ｘq(m))〜０」をｙ軸に対して反転したものとの２回に分けてコピーすればよい。
【００４６】
尤度演算手段１６は、上述のように番号「ｉ」および次元「ｍ」から上記量子化平均値テーブル１７を引いて求めた量子化平均値μqi(m)をインデックスとして、上記自乗距離テーブル１５を引いて確率密度分布λiに関するｍ次元目の自乗距離Ｔ(μqi(m))の値を得た後、後に詳述するようにして分散値テーブル１８の値を用いて対数尤度「log(Ｐi)」を求めるのである。
【００４７】
対数尤度「log(Ｐi)」は、音響パラメータＸの次元数をＭ、入力された音声の各時刻ｔにおける音響パラメータベクトルをＸtとすると、音響モデルを構成しているＮ個の確率密度分布λi(＝平均をμi，分散を(σi)2、ｉ＝１,…,Ｎ)の夫々に関して、式(５)を用いて求めることができる。
【数２】
0004181272.tif 000003
【００４８】
ここで、式(５)の第１項は音響モデルに固有の値であり、テーブル引きに置き換えることができる。そして、この値をＡiとすると式(６)が成立する。
【数３】
0004181272.tif 000004
したがって、上記対数尤度「log(Ｐi)」を算出する式(５)に、式(１)〜式(４)および式(６)を代入すると、式(７)が得られる。
【数４】
0004181272.tif 000005
【００４９】
尚、上記分散値テーブル１８には、予め演算によって求められたσi(m)に関する演算値「σi(m)×Ｒm/Ｑm」を分布番号「ｉ」および次元番号「ｍ」とに関連付けて格納しておく。また、定数テーブル１９には、予め演算によって求められたＡi（＝−Σlog(２π(σi(m))2))の値を分布番号「ｉ」および次元番号「ｍ」とに関連付けて格納しておく。
【００５０】
したがって、上記尤度演算手段１６は、上記コピー手段１３からコピーが終了した旨の信号を受け取ると、先ず、確率密度分布の番号「ｉ」及び音響パラメータの次元「ｍ」をインデックスとして、分散値テーブル１８を引いて「σi(m)×Ｒm/Ｑm」を得る。次に、番号「ｉ」及び次元「ｍ」をインデックスとして量子化平均値テーブル１７を引いて量子化平均値μqi(m)を得る。そして、この得られたμqi(m)をインデックスとして自乗距離テーブル１５を引いて自乗距離Ｔ(μqi(m))を求める。さらに、「ｉ」及び次元「ｍ」をインデックスとして定数テーブル１９を引いてＡiを求める。最後に、こうして求めた「Ａi」,「Ｔ(μqi(m))」および「σi(m)×Ｒm/Ｑm」を式(７)に代入して、対数尤度「log(Ｐi)」を算出するのである。
【００５１】
ここで、上記式(７)の演算は、実際の処理においては、先にＮ個の確率密度分布λi(ｉ＝１,…,Ｎ)に関して行う。そして、第２項のΣの演算に関しては、後に行われる各次元ｍに付いてのループの中で上記「入力の量子化」と「テーブルのコピー」と「確率密度分布の番号ｉに付いての加算」を行う。こうすることによって、自乗距離Ｔ(μqi(m))を得るための自乗距離テーブル１５の領域を１次元分にすることができ、メモリ容量を節約することができるのである。また、σiに関する割り算「Ｔ(μqi(m))/(σi(m)×Ｒm/Ｑm)2」は、一般に、予め(σi(m)×Ｒm/Ｑm)2の逆数を求めておき、掛け算として処理することによって高速に処理できる。
【００５２】
上述のように、本実施の形態においては、量子化平均値テーブル１７には、各確率密度分布λiの各次元の平均値μi(m)を各次元の音響パラメータの量子化点数Ｑmおよび存在範囲Ｒmで量子化して量子化平均値μqi(m)を求め、ｉ及びｍと関連付けて登録しておく。また、分散値テーブル１８には、各確率密度分布λiの各次元の分散値σi(m)に関して「σi(m)×Ｒm/Ｑm」を求めてｉ及びｍと関連付けて格納しておく。
【００５３】
そして、音響分析部１から入力されたｍ次元目の音響パラメータＸ(m)に対して、量子化手段１２によってＱm及びＲmで量子化して量子化された音響パラメータＸq(m)を得る。そうすると、コピー手段１３は、量子化音響パラメータＸq(m)に従って２乗関数テーブル１４の内容の一部を自乗距離テーブル１５にコピーして、０から量子化点数Ｑまでの量子化値「−Ｘq(m)」に関する自乗距離のテーブルを作成する。そして、尤度演算手段１６は、上記ｉおよびｍをインデックスとして、分散値テーブル１８を引いて「σi(m)×Ｒm/Ｑm」を得る。次に、ｉおよびｍをインデックスとして量子化平均値テーブル１７を引いて量子化平均値μqi(m)を得る。さらに、μqi(m)をインデックスとして自乗距離テーブル１５を引いて自乗距離Ｔ(μqi(m))を求める。次に、ｉおよびｍをインデックスとして定数テーブル１９を引いてＡiを求める。そして、上記求めた「Ａi」,「Ｔ(μqi(m))」および「σi(m)×Ｒm/Ｑm」を用いて、式(７)によって対数尤度「log(Ｐi)」を算出するようにしている。
【００５４】
このように、本実施の形態においては、ｉ番目の確率密度分布λiの平均値ベクトルμiと音響パラメータベクトルＸとを、各次元ｍ毎に同じスケールで線形量子化している。したがって、上記尤度演算の大部分を占める入力音響パラメータＸ(m)と平均値μi(m)との差の自乗の演算を、量子化平均値テーブル１７と自乗距離テーブル１５とのテーブル引きに置き換えることができる。したがって、対数尤度「log(Ｐi)」の演算を小型機器の用のマイクロプロセッサでも高速で行うことができるのである。また、その場合における量子化平均値テーブル１７および定数テーブル１９の大きさは「確率密度分布λの数Ｎ×音響パラメータＸの次元数Ｍ」であり、２乗関数テーブル１４の大きさは「量子化点数Ｑの(２倍)×１」であり、自乗距離テーブル１５の大きさは「量子化点数Ｑ×１」であり、特別大きな容量のメモリを必要とはしない。
【００５５】
尚、上記次元ｍの音響パラメータを量子化する際の量子化点数Ｑmの値は、全ての次元ｍに関して一定としてもよいし、次元ｍ毎に最小限の値になるように変えてもよい。尚、次元ｍ毎に最小限の値になるようにＱmを設定すれば、２乗関数テーブル１４の領域も次元ｍ毎に最小となるために、コピー手段１３によるコピーに要する処理を最小限にすることができる。また、この場合には、２乗関数テーブル１４の容量はmax(Ｑm)分の容量の２倍(但し、上述のごとく、ｘ＞０またはｘ＜０の領域を格納する場合にはmax(Ｑm)分)でよく、従って自乗距離テーブル１５はmax(Ｑm)分の容量でよいことになる。
【００５６】
＜第２実施の形態＞
第１実施の形態においては、上記式(７)の第２項の除算「Ｔ(μqi(m))/(σi(m)×Ｒm/Ｑm)2」は演算で行っている。本実施の形態では、上記除算をもテーブル引きにすることによって、対数尤度「log(Ｐi)」の演算をより高速に行うものである。
【００５７】
本実施の形態においては、上記２乗関数テーブル１４の内容に、予め式(７)の第２項における分子の値とその存在範囲を適用させておくのである。その場合には、確率密度分布λの番号ｉおよび音響パラメータの次元ｍをインデックスとして自乗距離テーブル１５を引いて得られる値は、次式(８)で表される値であればよいことになる。
Ｔ(μqi(m))＝(μqi(m)−Ｘq(m))2/(σi(m)×Ｒm/Ｑm)2 …（８）
ところが、各確率密度分布λi毎に分散σi(m)が異なり、その分散σi(m)の値の存在範囲Ｒmも次元ｍ毎に異るため、自乗距離テーブル１５として多数のテーブルが必要となる。そこで、本実施の形態においては、以下のようにして上記の問題を解決している。
【００５８】
すなわち、次式(９)のごとく、上記式(８)の分子をＢi(m)とする。
Ｂi(m)＝(σi(m)×Ｒm/Ｑm)2                      …（９）
そして、このＢi(m)の値を所定量子化点数Ｖでスカラ量子化してＢqi(m)とし、この量子化値Ｂqi(m)を用いて上記式(８)を次式(１０)によって表すのである。
Ｔ(μqi(m),Ｂqi(m))＝(Ｘq(m)−μqi(m))2/Ｂqi(m)    …（１０）
こうすることによって、自乗距離テーブル１５のテーブル数の増加を押さえ、且つ、上記式(９)における除算および乗算を省くことができるのである。尚、この場合のスカラ量子化は、線型量子化である必要はなく、ＬＢＧ法やＫ平均法等のより少ない代表点で量子化できるような量子化方法を用いることが望ましい。
【００５９】
以上の結果、上記対数尤度「log(Ｐi)」を算出する式(５)は、式(１１)のごとく変形できる。
【数５】
0004181272.tif 000006
したがって、本実施の形態においては、上記式(１１)の第１項および第２項をテーブル引きで求めることよって、上記対数尤度「log(Ｐi)」の算出を行うことができるのである。
【００６０】
上記Ｔ(μqi(m),Ｂqi(m))が得られるような自乗距離テーブル１５をコピー手段１３によって生成するためには、２乗関数テーブル１４には、音響パラメータの量子化点数をＱとすると、−Ｑから＋Ｑまでの範囲内において式(１２)で表されるｘとｙとの関係をテーブル化しておけばよいことなる。
ｙ＝Ｆ(ｘ)＝ｘ2/Ｂqi(m)（−Ｑ≦ｘ≦Ｑ）    …（１２）
すなわち、本実施の形態においては、２乗関数テーブル１４に、Ｖ個のスカラ量子化値Ｂqi(m)毎にＶ個の２乗関数テーブルを格納するのである。また、Ｖ個の２乗関数テーブルをコピーするためのＶ個の自乗距離テーブル分の自乗距離テーブル１５用のメモリを設けるのである。
【００６１】
尚、分散値テーブル１８には、予め演算によって求められたσi(m)に関する演算値「Ｂi(m)＝(σi(m)×Ｒm/Ｑm)2」のスカラ量子化値Ｂqi(m)を、分布番号「ｉ」および次元番号「ｍ」とに関連付けて格納しておく。また、量子化平均値テーブル１７と定数テーブル１９とに関しては、第１実施の形態における量子化平均値テーブル１７と定数テーブル１９と同じ構成である。
【００６２】
上記構成において、上記コピー手段１３は、量子化手段１２で量子化されたｍ次元目の音響パラメータＸq(m)に基づいて、２乗関数テーブル１４中のＶ個の２乗関数テーブルの夫々に付いて第１実施の形態と同様にして自乗距離テーブル１５にコピーし、原点を−ｘ方向へ「Ｘq(m)」だけずらす。その結果、自乗距離テーブル１５には、０から＋Ｑまでの範囲内において式
ｙ＝(ｘ−Ｘq(m))2/Ｂqi(m)
で表されるＶ個のｘとｙとの関係がテーブル化されることになる。
【００６３】
以後、上記尤度演算手段１６は、上記確率密度分布λの番号ｉおよび次元ｍをインデックスとして分散値テーブル１８を引いてσi(m)に関する演算値Ｂi(m)のスカラ量子化値Ｂqi(m)を得る。次に、ｉおよびｍをインデックスとして量子化平均値テーブル１７を引いて量子化平均値μqi(m)を得る。そして、自乗距離テーブル１５の中からＢqi(m)に適合する自乗距離テーブルを選択し、μqi(m)をインデックスとして上記選択された自乗距離テーブルを引いて自乗距離Ｔ(μqi(m),Ｂqi(m))を求める。次に、ｉおよびｍをインデックスとして定数テーブル１９を引いてＡiを求める。そして、上記求めた「Ａi」および「Ｔ(μqi(m),Ｂqi(m))」を用いて、上記式(１１)によって上記対数尤度「log(Ｐi)」を算出するのである。
【００６４】
このように、本実施の形態によれば、対数尤度「log(Ｐi)」の算出に関する総ての処理を、「入力の量子化」と「テーブルのコピー」と「テーブル引き」と「確率密度分布の番号ｉに付いての加算」で行うことができる。したがって、小型機器用のマイクロプロセッサによる対数尤度「log(Ｐi)」演算の更なる高速処理を可能にできるのである。
【００６５】
尚、上記各実施の形態においては、上記２乗関数テーブル１４にテーブル化された関係式
ｙ＝Ｆ(ｘ)＝ｘ2          （−Ｑ≦ｘ≦Ｑ）
または
ｙ＝Ｆ(ｘ)＝ｘ2/Ｂqi(m)  （−Ｑ≦ｘ≦Ｑ）
をコピーすることによって、関係式
ｙ＝(ｘ−Ｘq(m))2        （０≦ｘ≦Ｑ）
または
ｙ＝(ｘ−Ｘq(m))2/Ｂqi(m)（０≦ｘ≦Ｑ）
がテーブル化された自乗距離テーブル１５を作成するようにしている。しかしながら、この発明においては、以下のようにして、自乗距離テーブル１５を用いずに、自乗距離Ｔ(μqi(m))または自乗距離Ｔ(μqi(m),Ｂqi(m))を求めることも可能である。
【００６６】
すなわち、例えば第１実施の形態の場合には、尤度演算手段１６は、図４に示すように、量子化平均値テーブル１７から得られた量子化平均値μqi(m)を負側に「Ｘq(m)」だけずらした値をインデックスとして２乗関数テーブル１４を引くのである。こうすることによって、第１実施の形態のごとく、２乗関数テーブル１４をコピーして自乗距離テーブル１５を作成する必要がなく、コピーに要する時間を省くことができる。上述の方法は、入力音響パラメータＸ(m)の量子化点数Ｑ(m)に対して確率密度分布λの数Ｎがあまり多くなく、テーブル引きの時間に対するテーブルコピーの時間が無視できな程度に多い場合に、威力を発揮する。
【００６７】
また、上記音響モデル３,２乗関数テーブル１４,自乗距離テーブル１５,量子化平均値テーブル１７,分散値テーブル１８,定数テーブル１９および言語辞書５の実態は、磁気メモリや半導体メモリで実現される上述した各情報が書き込まれたＲＡＭ(ランダム・アクセス・メモリ)やＲＯＭ(リード・オンリ・メモリ)である。さらに、音響分析部１,量子化手段１２,コピー手段１３,尤度演算手段１６および単語照合部４は、専用のＬＳＩ(大規模集積回路)やＣＰＵ(中央演算処理装置)あるいはそれらの組み合わせで実現でき、上記各手段による一部または総ての処理はハードウェアのみならずソフトウェア若しくはそれらの組み合わせによって実現が可能である。
【００６８】
ここで、上記ソフトウェアとしての尤度演算処理プログラムは、プログラム記録媒体に記録される。上記各実施の形態における上記プログラム記録媒体は、ＲＯＭでなるプログラムメディアである。または、外部補助記録装置に装着されて読み出されるプログラムメディアであってもよい。尚、何れの場合においても、上記プログラムメディアから尤度演算処理プログラムを読み出すプログラム読み出し手段は、上記プログラムメディアに直接アクセスして読み出す構成を有していてもよいし、ＲＡＭに設けられたプログラム記録エリア(図示せず)にダウンロードし、上記プログラム記録エリアにアクセスして読み出す構成を有していてもよい。尚、上記プログラムメディアからＲＡＭの上記プログラム記録エリアにダウンロードするためのダウンロードプログラムは、予め本体装置に格納されているものとする。
【００６９】
ここで、上記プログラムメディアとは、本体側と分離可能に構成され、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピーディスク,ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ(コンパクトディスク)−ＲＯＭ,ＭＯ(光磁気)ディスク,ＭＤ(ミニディスク),ＤＶＤ(ディジタルビデオディスク)等の光ディスクのディスク系、ＩＣ(集積回路)カードや光カード等のカード系、マスクＲＯＭ,ＥＰＲＯＭ（紫外線消去型ＲＯＭ),ＥＥＰＲＯＭ(電気的消去型ＲＯＭ),フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系を含めた、固定的にプログラムを坦持する媒体である。
【００７０】
また、上記各実施の形態における音声認識装置は、インターネットを含む通信ネットワークと接続可能な構成を有している場合には、上記プログラムメディアは、通信ネットワークからのダウンロード等によって流動的にプログラムを坦持する媒体であっても差し支えない。尚、その場合における上記通信ネットワークからダウンロードするためのダウンロードプログラムは、予め本体装置に格納されているものとする。あるいは、別の記録媒体からインストールされるものとする。
【００７１】
尚、上記記録媒体に記録されるものはプログラムのみに限定されるものではなく、データも記録することが可能である。
【００７２】
【発明の効果】
以上より明らかなように、請求項１に係る発明の音声認識における尤度演算装置は、量子化手段によって入力音響パラメータベクトルを各次元毎に量子化し、コピー手段によって２乗関数テーブルの記録手段へのコピーおよび座標移動を行って自乗距離テーブルを作成し、尤度演算手段によって、量子化音響パラメータに基づいて、量子化平均値テーブル,自乗距離テーブルおよび分散値テーブルを用いて、音響モデルを構成する各確率密度分布に関する入力音響パラメータの対数尤度を演算するので、上記座標移動を−ｘ方向へ上記量子化音響パラメータ値分だけ行うことによって、上記量子化平均値テーブルの要素値である量子化平均値と上記量子化音響パラメータとが同じスケールで量子化されていることと併せて、上記量子化音響パラメータと量子化平均値との自乗距離演算を、上記量子化平均値テーブルから得られた量子化平均値をインデックスとした上記自乗距離テーブル引きに置き換えることができる。
【００７３】
すなわち、この発明によれば、上記分散値テーブルの要素値である“分散値に関する演算値”を「σi(m)×Ｒm/Ｑm」とするならば、上記対数尤度演算の大部分を占める上記自乗距離の演算値と上記分散値に関する演算値とを、テーブル引きによって得ることができる。したがって、上記対数尤度の演算を、小型機器用のマイクロプロセッサでも高速に行うことができる。
【００７４】
また、請求項２に係る発明の音声認識における尤度演算装置は、量子化手段によって入力音響パラメータベクトルを各次元毎に量子化し、尤度演算手段によって、量子化音響パラメータに基づいて、量子化平均値テーブル,２乗関数テーブルおよび分散値テーブルを用いて、音響モデルを構成する各確率密度分布に関する入力音響パラメータの対数尤度を演算するので、上記量子化平均値テーブルの要素値である量子化平均値と上記量子化音響パラメータとが同じスケールで量子化されているために、上記量子化音響パラメータと量子化平均値との自乗距離演算を、量子化平均値テーブルを引いて得られた上記量子化平均値から量子化音響パラメータの値を減じた値をインデックスとした上記２乗関数テーブル引きに置き換えることができる。
【００７５】
すなわち、この発明によれば、請求項１に係る発明の場合と同様に、上記対数尤度演算の大部分を占める上記自乗距離の演算値と上記分散値に関する演算値とを、テーブル引きによって得ることができる。したがって、上記対数尤度の演算を、小型機器用のマイクロプロセッサでも高速に行うことができる。さらに、上記尤度演算手段による上記自乗距離の演算は、上記２乗関数テーブルを引くことによって行うので、上記２乗関数テーブルの値を自乗距離テーブルにコピーする必要がない。したがって、自乗距離テーブル分のメモリ容量の節約と上記コピーに要する時間の省略とを図ることができる。
【００７６】
また、請求項３に係る発明の音声認識における尤度演算装置の上記２乗関数テーブルには、上記「分散値に関する演算値」の所定量子化点数での量子化値の逆数を係数とする２乗関数を、上記量子化点数分のテーブルにテーブル化して格納しているので、上記分散値に関する演算値Ｂi(m)を(σi(m)×Ｒm/Ｑm)2とし、上記２乗関数テーブルには演算値Ｂi(m)の量子化値Ｂqi(m)の逆数を係数とする２乗関数「ｙ＝ｘ2/Ｂqi(m)」を表すテーブルを格納するならば、上記対数尤度演算における上記自乗距離の演算値と分散値に関する演算値との除算を、テーブル引きによって得ることができる。
【００７７】
すなわち、この発明によれば、上記対数尤度の演算を更に高速に行うことができる。さらには、上記演算値Ｂi(m)の量子化値Ｂqi(m)を所定量子化点での量子化によって得るので、線形量子化による量化に比べて少ない代表点で量子化できる。したがって、上記演算値Ｂi(m)に対する量子化時の処理量を少なくし、上記２乗関数テーブルおよび自乗距離テーブルのメモリ容量の増大を極力押えることができる。
【００７８】
また、請求項４に係る発明の音声認識における尤度演算方法は、入力音響パラメータベクトルを各次元毎に量子化し、上記２乗関数テーブルをコピーすると共に上記量子化音響パラメータに基づく座標移動を行って自乗距離テーブルを作成し、上記分散値テーブルを引いて上記各確率密度分布の分散値に関する演算値を得、上記量子化平均値テーブルを引いて上記音響パラメータと同じスケールで量子化された量子化平均値を得、この量子化平均値に基づいて上記自乗距離テーブルを引いて上記量子化音響パラメータと量子化平均値との自乗距離を得、上記得られた分散値に関する演算値および自乗距離を用いて上記対数尤度を演算するので、請求項１に係る発明の場合と同様に、上記自乗距離演算をテーブル引きに置き換えることができる。
【００７９】
したがって、この発明によれば、上記対数尤度演算の大部分を占める上記自乗距離の演算値と上記分散値に関する演算値とをテーブル引きによって得ることができ、上記対数尤度の演算を小型機器用のマイクロプロセッサでも高速に行うことができる。
【００８０】
また、請求項５に係る発明の音声認識における尤度演算方法は、入力音響パラメータベクトルを各次元毎に量子化し、上記分散値テーブルを引いて上記各確率密度分布の分散値に関する演算値を得、上記量子化平均値テーブルを引いて音響パラメータと同じスケールで量子化された量子化平均値を得、この量子化平均値から量子化音響パラメータの値を減じた値に基づいて上記２乗関数テーブルを引いて上記量子化音響パラメータと量子化平均値との自乗距離を得、上記得られた分散値に関する演算値および自乗距離を用いて上記対数尤度を演算するので、請求項２に係る発明の場合と同様に、上記自乗距離演算をテーブル引きに置き換えることができる。
【００８１】
したがって、この発明によれば、上記対数尤度演算の大部分を占める上記自乗距離の演算値と上記分散値に関する演算値とをテーブル引きによって得ることができ、上記対数尤度の演算を小型機器用のマイクロプロセッサでも高速に行うことができる。さらに、上記自乗距離の演算は上記２乗関数テーブルを引くことによって行うので、上記２乗関数テーブルの値を自乗距離テーブルにコピーする必要がない。したがって、自乗距離テーブル分のメモリ容量の節約と上記コピーに要する時間の省略とを図ることができる。
【００８２】
また、請求項６に係る発明の音声認識における尤度演算方法は、上記２乗関数テーブルに、上記分散値に関する演算値における所定量子化点数での量子化値の逆数を係数とする２乗関数を上記量子化点数分のテーブルにテーブル化して格納し、上記量子化点数分のテーブル総てに関して上記コピー及び座標移動を行って上記自乗距離テーブルを作成し、上記演算値の量子化値に適合する自乗距離テーブルを選択して引いて上記自乗距離を得るので、請求項３に係る発明の場合と同様に、上記対数尤度演算における上記「自乗距離の演算値」の「分散値に関する演算値」での除算をテーブル引きに置き換えて、上記対数尤度の演算を更に高速に行うことができる。さらに、上記分散値に関する演算値の量子化値を所定量子化点での量子化によって得るので、上記演算値に対する量子化時の処理量を少なくし、上記２乗関数テーブルおよび自乗距離テーブルのメモリ容量の増大を極力押えることができる。
【００８３】
また、請求項７に係る発明の音声認識における尤度演算方法は、上記２乗関数テーブルに、上記分散値に関する演算値における所定量子化点数での量子化値の逆数を係数とする２乗関数を上記量子化点数分のテーブルにテーブル化して格納し、上記分散値に関する演算値の量子化値に適合する２乗関数テーブルを選択して引いて上記自乗距離を得るので、請求項３に係る発明の場合と同様に、上記対数尤度演算における上記「自乗距離の演算値」の「分散値に関する演算値」での除算をテーブル引きに置き換えて、上記対数尤度の演算を更に高速に行うことができる。さらに、上記分散値に関する演算値の量子化値を所定量子化点での量子化によって得るので、上記演算値に対する量子化時の処理量を少なくし、上記２乗関数テーブルおよび自乗距離テーブルのメモリ容量の増大を極力押えることができる。
【００８４】
また、請求項８に係る発明の音声認識における尤度演算方法は、上記音響パラメータベクトルを各次元毎に量子化点数を変えて量子化するので、上記２乗関数テーブルのサイズを各次元における量子化点数の最大値にすれば、上記２乗関数テーブルおよび自乗距離テーブルの容量を必要最小限に押さえることができる。
【００８５】
また、請求項９に係る発明のプログラム記録媒体は、コンピュータを、請求項１における音響パラメータ入力手段,量子化手段,２乗関数テーブル,分散値テーブル,量子化平均値テーブル,記録手段,コピー手段および尤度演算手段として機能させる尤度演算処理プログラムが記録されているので、請求項１に係る発明の場合と同様に、上記対数尤度演算の大部分を占める上記自乗距離の演算値と上記分散値に関する演算値とをテーブル引きによって得ることができ、上記対数尤度の演算を小型機器用のマイクロプロセッサでも高速に行うことができる。
【００８６】
また、請求項１０に係る発明のプログラム記録媒体は、コンピュータを、請求項２における音響パラメータ入力手段,量子化手段,２乗関数テーブル,分散値テーブル,量子化平均値テーブルおよび尤度演算手段として機能させる尤度演算処理プログラムが記録されているので、請求項２に係る発明の場合と同様に、上記対数尤度演算の大部分を占める上記自乗距離の演算値と上記分散値に関する演算値とをテーブル引きによって得ることができ、上記対数尤度の演算を小型機器用のマイクロプロセッサでも高速に行うことができる。さらに、上記２乗関数テーブルの値を自乗距離テーブルにコピーする必要がなく、自乗距離テーブル分のメモリ容量の節約と上記コピーに要する時間の省略とを図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の音声認識における尤度演算装置が搭載された音声認識装置のブロック図である。
【図２】  図１における尤度演算部の詳細なブロック図である。
【図３】  図１における２乗関数テーブルおよび自乗距離テーブルの内容例を示す図である。
【図４】  ２乗関数テーブルをコピーすることなく自乗距離を求める場合の説明図である。
【符号の説明】
１…音響分析部、  ２…尤度演算部、
３…音響モデル、                    ４…単語照合部、
５…言語辞書、                    １２…量子化手段、
１３…コピー手段、                  １４…２乗関数テーブル、
１５…自乗距離テーブル、            １６…尤度演算手段、
１７…量子化平均値テーブル、        １８…分散値テーブル、
１９…定数テーブル。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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