(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声を複数のフレームに分割し、当該分割されたフレーム間をモデル間の接続点とするモデルの系列からなるモデル系列に対する入力音声の尤度を探索処理により求め、この尤度に基づき音声認識を行う音声認識方式において、
上記探索処理としてビーム探索を用いるものであって、
上記入力音声の各フレームで、そのフレームでビーム内に残る上記入力音声の途中までのフレームに対応する部分モデル系列から選択される上記モデルのパラメータを上記入力音声の途中までのフレームに対応する認識結果に基づいて適応化して、上記モデルのパラメータをフレームごとに置き換えることを特徴とする音声認識方式。
【請求項２】
入力音声の途中のビーム内の仮説の尤度の大きい方からＮ個の仮説を用いて、上記モデルのパラメータを適応化することを特徴とする請求項１記載の音声認識方式。
【請求項３】
入力音声の途中のビーム内の仮説の尤度の大きい方からＮ個の仮説を用いるとともに、尤度に応じた重みによる加重を用いて上記モデルのパラメータを適応化することを特徴とする請求項１記載の音声認識方式。
【請求項４】
上記モデルを音韻のモデルとしたことを特徴とする請求項１に記載の音声認識方式。
【請求項５】
上記モデルを音韻境界のモデルとしたことを特徴とする請求項１に記載の音声認識方式。
【請求項６】
上記モデルを音韻のモデルおよび音韻境界のモデルとしたことを特徴とする請求項１に記載の音声認識方式。
【請求項７】
上記音韻のモデルをセミ連続分布のモデルとし、音韻のモデルの分岐係数だけを適応化することを特徴とする請求項４または６いずれかに記載の音声認識方式。
【請求項８】
上記音韻境界のモデルをセミ連続分布のモデルとし、音韻境界のモデルの分岐係数だけを適応化することを特徴とする請求項５または６いずれかに記載の音声認識方式。
【請求項９】
上記音韻境界のモデルのパラメータの適応化において、入力音声の途中のビーム内の仮説の尤度の大きい方からＮ個の仮説を選択する際に、モデル間の遷移を有する部分モデル系列の仮説を選択することを特徴とする請求項５記載の音声認識方式。
【請求項１０】
ビーム探索の探索の幅をフレームごとに適応化係数を用いて変化させることを特徴とする請求項１に記載の音声認識方式。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、音声認識の精度改善と、探索量の削減に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、音声認識の探索量の削減の手法として、ビーム探索が行われている。
日本音響学会  平成元年度春季研究発表会  講演論文集Ｉ（平成元年３月）、５〜６頁「ＤＰビームサーチの閾値を入力音声の途中で変更する方法の検討」には、フレーム同期型のＤＰマッチングにおいて、ビーム探索の閾値を入力音声の途中で変化させることで、探索量を減少させる方法が提案されている。
また、特開平６−２８２２９５号公報には、観測可能な特徴量を入力とする制御関数を用いてビーム探索の探索範囲を適応的に変化させることで、探索量を減少させる方法が開示されている。ここで、ビーム探索の閾値の制御関数には、ニューラルネットおよび重回帰分析を用いている。
【０００３】
一方、日本音響学会  平成８年度秋季研究発表会  講演論文集Ｉ（平成８年９月）、１１７〜１１８頁「音声認識のためのＮ−ｂｅｓｔに基づく話者適応化」には、教師なし話者適応化（即時適応化）の方法として、Ｎベストビタビ認識の結果から推定されたＮベストのモデル系列に従って、音韻ＨＭＭを連結し、その連結した音韻ＨＭＭの入力音声に対する尤度が最大となるように、音韻ＨＭＭのパラメータを推定して、認識対象話者に適応化する方法が提案されている。
この方法での適応化は、次のステップからなる。
(1)適応化前の音韻ＨＭＭを用いて入力音声のＮベスト認識を行い、入力音声に対するＮ個のモデル系列を求める。
(2)各モデル系列ごとに、音韻ＨＭＭのパラメータをその話者に適応化する。
(3)適応化後に、最大尤度を示したモデル系列を選択する。
(4)その適応化された音韻ＨＭＭのパラメータを用いて現在のＨＭＭを更新する。
上記、ステップ（２）〜（４）を繰り返す。
従って、上記方法は、入力音声の途中でモデルを変更することができない。
【０００４】
図１４は従来のビーム探索を用いる音声認識方式の機能ブロック図である。
音声区間切出手段１によって、入力音声１００１から切り出された音声区間の各フレームについて、分析手段２による音声分析を行い、特徴パラメータの時系列３を得る。
そして、モデル記憶手段５１からパラメータ５ａを、また構文情報格納手段４から入力音声に対応するモデルの系列を規定する構文情報をそれぞれ参照し、特徴パラメータの時系列３に対する最適なモデル系列を認識結果１００３として、以下のようにして得る。
なお、１０は入力音声の第１フレームから途中までのフレームに対応する部分モデル系列の仮説を格納する部分モデル系列格納手段である。
【０００５】
最初のフレーム番号を１、最後のフレーム番号をＴとする。まず、最初に、部分モデル系列の初期値を部分モデル系列格納手段１０に格納する。次に入力音声のフレーム番号ｉを１とおく。
モデル演算手段７は部分モデル系列格納手段１０から部分モデル系列の仮説（Ｈとする）をとり出す。
つぎに、構文情報格納手段４の構文情報から、部分モデル系列Ｈに連結可能なモデル（音韻モデルｋ、複数通りのときもある）を選択し、音韻モデルｋに対応するフレーム番号iの特徴パラメータの尤度f(k,i)を計算する。
さらに、音韻モデルｋを連結した１フレーム分成長した部分モデル系列の仮説を作成し、ビーム探索用の中間スタック１００４に格納する。１フレーム分成長した部分モデル系列の仮説の累積尤度は成長前の種の部分モデル系列の累積尤度に音韻モデルkの尤度を加えたものである。
ビーム探索手段９はフレーム番号ｉについて、中間スタック１００４内の部分モデル系列の仮説の累積尤度を相互に比較し、例えば、累積尤度の最大の仮説の尤度を上限とし、この上限からビーム幅８だけ引いた値を下限として、この範囲の累積尤度を有する部分モデル系列の仮説を部分モデル系列格納手段１０に格納する。
【０００６】
この場合、中間スタックからの仮説の選び方としては、例えば、累積尤度の大きい方からＮb個の部分モデル系列を選ぶこともできる。ただし、Ｎbはビーム内に残す仮説の数の最大の数を表す。
以上の処理を入力音声の第１フレームから最後のフレームまで行うことによって、部分モデル系列格納手段１０には、入力音声の全フレームに対応するモデル系列の仮説がその累積尤度とともに得られる。
その後、後向き探索手段１００２は、例えば最適な累積尤度の仮説を選ぶことによって、認識結果１００３を得る。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
入力音声の途中でビーム探索の閾値を変更する従来のビーム探索は、探索量を削減することができるが、認識に用いるモデルのパラメータは一定であり、このようなパラメータが一定のモデルで認識を行うため、認識精度の向上は得られない。
また、従来の教師なし適応化は、一定のパラメータのモデルでＮベスト認識を行ってＮ個のモデル系列を求めた後に、認識結果からモデルのパラメータの入力音声への適応化を行う。
このため、精度のより高い認識結果を得るためには、適応化された音響モデルにより、再度の認識処理が必要であるという問題があった。
【０００８】
この発明が解決しようとする課題は、ビーム探索を用いる音声認識において、入力音声の途中で音韻モデルおよび音韻境界のモデルを含むモデルを入力音声に適応化することで、認識の精度を向上させることである。
また、入力音声の途中でモデルの適応化を行うとともに、入力音声の途中で得られるモデルの精度改善の結果として、入力音声の途中でビーム探索の幅を絞ることで、探索量を削減することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る音声認識方式は、入力音声を複数のフレームに分割し、当該分割されたフレーム間をモデル間の接続点とするモデルの系列からなるモデル系列に対する入力音声の尤度を探索処理により求め、この尤度に基づき音声認識を行う音声認識方式において、上記探索処理としてビーム探索を用いるものであって、上記入力音声の各フレームで、そのフレームでビーム内に残る上記入力音声の途中までのフレームに対応する部分モデル系列から選択される上記モデルのパラメータを上記入力音声の途中までのフレームに対応する認識結果に基づいて適応化して、上記モデルのパラメータをフレームごとに置き換えるようにしたものである。
【００１７】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
この実施形態は、モデルとして混合連続分布の音韻モデルを用いる場合を示す。
図１は、この実施形態における音声認識方式の機能ブロック図である。入力音声信号１００１は音声切出手段１により、例えば１０msの一定の分析周期で、例えば２５．６msの信号区間であるフレームに分割される。
分析手段２は、これをフレームごとに特徴パラメータ３に変換する。フレーム番号ｔの特徴パラメータをXtと記す。図２はこれ以降の動作を示すフローチャートである。
ステップ２１ではモデルの初期化を行う。すなわち適応化前のモデルである初期モデルを初期モデル記憶手段５からモデル記憶手段６にコピーする。また、フレームの番号ｔを１に設定する。
次に、ｔ＝１番から最終のｔ＝Ｔ番のフレームについて、フレーム番号ｔを１づつ増加しながら、フレームごとに以下の処理を行う。
【００１８】
構文情報格納手段４に格納された構文情報は、部分モデル系列のあとに接続可能なモデルを決めるための情報であり、状態をあらわすノードと、遷移をあらわす枝とから表わされる。これは例えば図３に示すようなグラフとして表現される。またこの構文情報は、構文情報格納手段４内においては図４に示すような表として格納されている。すなわち、ある部分モデル系列の現在の構文的な状態をあらわす番号から、次に接続可能なモデルと、そのモデルを選択したときに拡張された部分モデル系列の次の状態番号が、表として与えられている。図３に対応するグラフの構文状態の遷移表は図４のようになる。
【００１９】
モデル演算手段７は、１フレーム分の入力を行い（ステップ２２）、フレームごとに、構文情報に従ったモデルのパラメータを適用し（ステップ２３）、入力される特徴パラメータ３の尤度を計算する（ステップ２４）。モデルのパラメータは、音韻モデルｋについて、Ｍ混合のガウス分布の平均、分散、分岐係数μm(k), Σm(k), λm(k) (ｍ=1, 2, ..., M)  からなる。
現在の構文状態がｐのとき、構文情報から自己ループを含めて後続の遷移可能なすべての枝を検知し、このすべての枝について、その枝のモデルと遷移先の構文状態の組み合わせ＜k,q＞∈｛＜k1,q1＞,＜k2,q2＞, ..., ＜kn,qn＞｝に対するモデルｋの特徴パラメータｘtの尤度f(t,k)を、混合分布の各分布の尤度Ｎ(ｘt,μm(k),Σm(k))の加重和として次式で計算する。
【００２０】
【数１】
0004042176.tif 000002
【００２１】
ステップ２５では、次のようにして、１フレーム前の部分モデル系列を１フレーム分拡張し、新しい部分モデル系列を生成する。種となる一フレーム前の部分モデル系列が Ｓ1,Ｓ2,...のとき、部分モデル系列を一つ選択し、Ｓとする。Ｓは構文状態δ(S)と、累積尤度α(S)と、最終モデルｋ(S)とを情報として保持している。Ｓの構文状態がｐのとき、つぎの演算を行い、構文状態、選択されるモデルの組み合わせに応じて、新しい部分モデル系列の仮説Ｕ1,Ｕ2,...を生成する。
例えば、選択されるモデルがｋで、次の構文状態がｑのとき、これに対応して生成される新しい部分モデル系列をＵとすると、Ｕの構文状態δ(U)はδ(U)=ｑ、Ｕの累積尤度α(U)はα(U)=α(S)＋f(t,k)、Ｕの最終モデルはｋ(U)＝ｋである。
【００２２】
ビーム探索手段９は、モデル演算手段７で生成された部分モデル系列Ｕ1,Ｕ2,...について、それらの累積尤度と、制御手段１０００より与えられるビーム幅８とで決まる、ビーム幅範囲の中に入らない仮説を破棄することで、ビーム幅の中に入る仮説だけを残し、部分モデル系列として出力し、部分モデル系列格納手段１０に格納する（ステップ２６）。
ビーム幅８に基づくビーム幅範囲の設定は、Ｕ1,Ｕ2,...の累積尤度の中の最大値αmaxを上限として、αmaxからビーム幅８を減じた値を下限αminとすることで行う。
枝刈りは、Ｕ1,Ｕ2,...の中から、その累積尤度α(U1),α(U2),... が、αminからαmaxの間にある仮説を残し、それ以外を破棄することで行う。
【００２３】
次に部分モデル系列選択手段１１は、適応化手段１３における適応化に用いる情報としての部分モデル系列を選択する（ステップ２７）。例えば、部分モデル系列格納手段１０の中の部分モデル系列で、累積尤度の大きい部分モデル系列から順番に探索し、異なるモデルを選択した部分モデル系列を最大でＮ個選択する。
【００２４】
次に適応化手段１３は、部分モデル系列選択手段１１が現在のフレームで選択した部分モデル系列Ｕ1,Ｕ2,...（最大でＮ個）の、選択されたモデルｋ ∈ ｋ(U1),ｋ(U2), ... （最大でＮ個）について、適応化係数１２に従って、パラメータの適応化を行う（ステップ２８）。
この実施形態においては、モデルのパラメータは、音韻モデルkについて、Ｍ混合のガウス分布の平均、分散、分岐係数μm(k),Σm(k),λm(k) (m=1, 2, ...,
M)からなる。
適応化の対象は、Ｍ混合の各分布（正規密度関数）の尤度に対する分岐係数λm(k)と、Ｍ混合の各分布の平均μm(k)であり、従って、補正前のパラメータ１４は、モデルkについてλm(k)と、μm(k)であり、その適応化は、次式で行う。
【００２５】
【数２】
0004042176.tif 000003
【００２６】
なお、ｗは適応化係数１２で０≦ｗ＜１。
分散の適応化は理論上は次式で可能であるが、適応化の対象となるパラメータ数を削減するため、この実施形態では行わない。
【００２７】
【数３】
0004042176.tif 000004
【００２８】
全ての選択されたモデルについて、上記の適応化が終了した後、適応化手段１３は適応化の結果得られたパラメータを補正後パラメータ１５としてモデル記憶手段６のパラメータを補正後のパラメータ１５に置き換える（ステップ２９、３０）。
そして、後向き探索手段１００２による後向き探索を行い、認識結果１００３を得る（ステップ３１）。
なお、制御部１０００はモデル記憶手段６の初期化から、入力のフレームに同期したモデル演算手段７の処理、ビーム探索手段９、適応化手段１３の各処理の制御を行う。
【００２９】
以上のように、ｔ番目のフレームでの入力フレームの尤度計算に用いるモデルのパラメータは、一つ前のフレームで適応化処理により補正されたパラメータを用いている。これにより、次第に適応化が進んでいく。すなわち、認識結果が出たあとではなく、認識処理中に適応化が進められるものである。
また、構文情報を備えるビーム探索の過程の中で、構文情報で規定される部分モデル系列から、尤度の高い部分モデル系列のモデルを適応化の対象のモデルとして選択しているため、いわば過去の履歴で補正されたフレームごとの認識結果によるモデルの適応化が実現されることになっている。
このため、従来のビーム探索のビーム幅の制御による、探索量の減少の効果とともに、従来は得られなかった認識精度の改善の効果が期待できる。
また、部分モデル系列選択手段１１において、累積尤度の大きい部分モデル系列から順番に探索し、異なるモデルを選択した部分モデル系列を最大でＮ個選択するようにしたので、安定した適応化が行える。
【００３０】
実施形態２．
次に、モデルとしてセミ連続分布の音韻モデルを用いる実施形態を示す。この場合のブロック図は図１と同じであり、フローチャートは図２と同じである。モデルが異なるため、モデル演算と適応化部の動作が異なるが、それ以外は同じであり、説明を省略する。
【００３１】
モデル演算手段７は、フレームごとに、構文情報４に従ったモデルのパラメータを適用し、入力の特徴パラメータ３の尤度を計算する。
この実施形態のモデルのパラメータは、すべての音韻について共通のＭ個のコードブックのガウス分布の平均、分散μm,Σm (m=1,2,...,M)と、音韻モデルｋについての分岐係数λm(k)からなる。
現在の構文状態がｐのとき、構文情報から自己ループを含めて後続の遷移可能なすべての枝を検知し、このすべての枝について、その枝のモデルと遷移先の構文状態の組み合わせ＜k,q＞∈｛ ＜k1,q1＞,＜k2,q2＞, ..., ＜kn,qn＞ ｝に対するモデルｋの特徴パラメータｘtの尤度ｆ(t,k)を、混合分布の各分布の尤度N(ｘt,μm,Σm)の加重和として次式で計算する。
【００３２】
【数４】
0004042176.tif 000005
【００３３】
種となる一フレーム前の部分モデル系列が Ｓ1,Ｓ2,...のとき、部分モデル系列を一つ選択し、Ｓとする。Ｓは構文状態δ(S)と、累積尤度α(S)と、最終モデルｋ(S)とを情報として保持している。Ｓの構文状態がｐのとき、つぎの演算を行い、構文状態、選択されるモデルの組み合わせに応じて、新しい部分モデル系列の仮説Ｕ1,Ｕ2,...を生成する。
例えば、選択されるモデルがｋで、次の構文状態がｑのとき、これに対応して生成される新しい部分モデル系列をＵとすると、Ｕの構文状態δ(U)はδ(U)=ｑ、Ｕの累積尤度α(U)はα(U)=α(S)＋f(t,k)、Ｕの最終モデルはｋ(U)＝ｋである。
【００３４】
適応化手段１３は、部分モデル系列選択手段１１が現在のフレームで選択した部分モデル系列Ｕ1,Ｕ2,...（最大でＮ個）の、選択されたモデルｋ∈ ｋ(U1),  ｋ(U2), ...（最大でＮ個）について、適応化係数１２に従ってパラメータの適応化を行う。
この実施形態のモデルkのパラメータは、すべての音韻について共通のＭ個のコードブック（いずれも正規密度関数で、平均、分散は、Σm,λm (m=1,2,...,M)）である。適応化対象は音韻モデルｋについての分岐係数λm(k)である。従って、補正前のパラメータ１４は、モデルｋについてλm(k)であり、その適応化は次式で行う。
【００３５】
【数５】
0004042176.tif 000006
【００３６】
なお、Ｎ(ｘt,μm,Σm)が第ｍ番目のコードブックの尤度（正規密度関数の値）である。
λm＝０なる分岐係数は、適応化してもλm＝０のままである。
この実施形態では、したがって、λm＝０なる係数についての適応化のための演算を省略することで、精度に影響を与えずに、演算量を削減することができる。
すべてのモデルについて、上記の適応化が終了した後、適応化手段１３は、適応化の結果得られたパラメータを補正後パラメータ１５としてモデル記憶手段６のパラメータを補正後のパラメータ１５に置き換える。
【００３７】
以上のように、実施形態１と同様、ｔ番目のフレームでの入力フレームの尤度計算に用いるモデルのパラメータは、一つ前のフレームで適応化処理により補正されたパラメータを用いている。これにより、次第に適応化が進んでいく。すなわち、認識結果がでたあとではなく、認識処理中に適応化が進められるものである。
また、構文情報を備えるビーム探索の過程の中で、構文情報で規定される部分モデル系列から、尤度の高い部分モデル系列のモデルを、適応化の対象のモデルとして選択しているため、いわば過去の履歴で補正されたフレームごとの認識結果によるモデルの適応化が実現されることになっている。
このため、従来のビーム探索のビーム幅の制御による、探索量の減少の効果とともに、従来は得られなかった認識精度の改善の効果が期待できる。
この実施形態では、セミ連続分布を用いたため、分岐係数の適応化だけで精度が改善される。計算、適応化が容易である。
【００３８】
実施形態３．
次に、音韻のモデルについて、フレームごとに適応化を行うもので、モデル系列の尤度に応じた適応化係数による適応化をする実施形態を示す。
【００３９】
この場合のブロック図は図１と同じであり、フローチャートは図２と同じである。
音韻のモデルは、実施形態２と同様のセミ連続分布モデルである。
この実施形態では音韻モデルとしてセミ連続分布モデルについて説明したが、混合連続分布モデルでも、同様な効果が期待できる。
適応化手段１３の動作が異なる以外は実施形態２と同様であり、説明を省略する。
【００４０】
適応化手段１３は、部分モデル系列選択手段１１が現在のフレームで選択した部分モデル系列Ｕ1,Ｕ2,...（最大でN個）の、選択されたモデルｋ∈ ｋ(U1), ｋ(U2), ...（最大でＮ個）について、適応化係数１２に従って、選択された部分系列の尤度に応じて、パラメータの適応化を行う。
モデルｋについて、適応化係数ｗ(k)の適応化を行う。
ここで、モデルｋの適応化係数ｗ(k)は、
【００４１】
【数６】
0004042176.tif 000007
【００４２】
式中、Ｕ(k)は選択されたモデルｋを選択するにあたって用いられた部分モデル系列である。
この実施形態のモデルkのパラメータは、すべての音韻について共通のＭ個のコードブック（正規密度関数、平均、分散μm,Σm (m=1,2,...,M)）である。適応化対象は、音韻モデルｋについての分岐係数λm(k)である。従って、補正前のパラメータ１４は、モデルｋについてλm(k)であり、その適応化は、次式で行う。
【００４３】
【数７】
0004042176.tif 000008
【００４４】
なお、Ｎ(ｘt,μm,Σm)が第ｍ番目のコードブックの尤度（正規密度関数の値）である。
λm＝０なる分岐係数は、適応化してもλm＝０のままである。
この実施形態では、したがって、λm＝０なる係数についての適応化のための演算を省略することで、精度に影響を与えずに、演算量を削減することができる。
すべてのモデルについて、上記の適応化が終了した後、適応化手段１３は、適応化の結果得られたパラメータを補正後パラメータ１５としてモデル記憶手段６のパラメータを補正後のパラメータ１５に置き換える。
【００４５】
以上のように、実施形態１と同様、ｔ番目のフレームでの入力フレームの尤度計算に用いるモデルのパラメータは、一つ前のフレームで適応化処理により補正されたパラメータを用いている。
これは、構文情報を備えるビーム探索の過程の中で、構文情報で規定される部分モデル系列から、尤度の高い部分モデル系列のモデルを、適応化の対象のモデルとして選択しているため、いわば過去の履歴で補正されたフレームごとの認識結果によるモデルの適応化が実現されることになっている。
このため、従来のビーム探索のビーム幅の制御による、探索量の減少の効果とともに、従来は得られなかった認識精度の改善の効果が期待できる。
この実施形態ではセミ連続分布を用いたため、分岐係数の適応化だけで精度が改善される。計算、適応化が容易である。また、部分系列の尤度を考慮するため、誤った方向の適応化を防止することが期待できる。
【００４６】
実施形態４．
次に音韻境界のモデルについて、フレームごとに適応化を行うものを示す。
音韻境界のモデルは、音韻間の遷移に対応したモデル間の遷移を制御するためのモデルであり、次の尤度比が１より大きいときに音韻間の遷移が可能である。＜尤度比＞＝＜音韻境界である第１の確率密度＞／＜音韻境界でない第２の確率密度＞
この実施形態では、第１の確率密度(Pr(Bt｜境界))および第２の確率密度(Pr(Bt｜非境界))は、コードブックの確率密度関数の次の多項式で与えられる。但し、Ｂtはｔ番目及びその前後のフレームから作成した特徴量である。
【００４７】
【数８】
0004042176.tif 000009
【００４８】
この実施形態での部分モデル系列選択手段１１は、部分モデル系列格納手段１０の部分モデル系列の中から、音韻境界の遷移が起こった部分モデル系列（即ち、自己ループに対応しないもの）を尤度の大きい方から、最大でＮ個選択する。これにより、特別な計算をすることなく選択が行える。
また、この実施形態での適応化手段１３は、部分モデル系列選択手段１１が現在のフレームで選択した部分モデル系列Ｕ1,Ｕ2,...（最大でＮ個）の、選択されたモデルｋ∈ ｋ(U1), ｋ(U2), ...（最大でN個）について、適応化係数１２に従って、パラメータの適応化を行う。
この実施形態の音韻境界モデルｋのパラメータは、コードブックの尤度に対する分子多項式係数Ｐm(k)であり、従って、補正前のパラメータ１４はモデルｋについてＰm(k)であり、その適応化は次式で行う。
【００４９】
【数９】
0004042176.tif 000010
【００５０】
なお、ＭＢは音韻境界モデル用のコードブック（正規密度関数）の数、Ｎ(Ｂｔ,μm,Σm)は正規密度関数、μm,Σmはそれぞれ正規密度関数の平均および分散である。ｗは適応化係数である。Ｐm＝０なる多項式係数は、適応化してもＰm＝０のままである。
この実施形態では、したがって、Ｐm＝０なる係数についての適応化のための演算を省略することで、精度に影響を与えずに演算量を削減することができる。すべてのモデルについて、上記の適応化が終了した後、適応化手段１３は、適応化の結果得られたパラメータを補正後パラメータ１５としてモデル記憶手段６のパラメータを補正後のパラメータ１５に置き換える。
【００５１】
実施形態５．
次に、フレームごとのモデルの適応化処理とともに、ビーム探索の幅を、フレームに同期して、斬減させる例を示す。
図５にビーム探索の幅の変化を模式的に示す。フレームごとのモデルの適応化処理によって、尤度が高くなることが期待され、ビーム内における正解の仮説の順位が向上する。このため、ビーム幅をフレームごとに斬減させることで、探索量が削減される。ビーム幅８の更新は次式で行う。但し、θはビーム幅である。θ  ←  θ＊（１−ｗ）＋＜ビーム幅推定値＞＊ｗ
【００５２】
ここで、＜ビーム幅推定値＞は、数多くの例について認識実験を行い、最終入力フレームにおいて正解の部分モデル系列の尤度と、そのときの尤度が最大の部分モデル系列の尤度との差として求めた。
ビーム幅の初期値は、＜ビーム幅推定値＞に比べ、大きな値に設定する。
上の式でｗはビーム幅をフレームごとに更新するときの度合いを決める適応化係数である。
【００５３】
適応化係数をどのように設定するのが妥当かを実験的に決めるため評価実験を行った。音節の３連鎖の制約を構文情報とする。出力の仮説はグラフ構造になっている。グラフ構造の複雑さの減少の程度でフレームごとの適応化の効果を調べた。
図６は、音韻モデル（セミ連続分布モデル）の１フレームごとの適応化を行う実施形態２の適応化のため選択する仮説数Ｎと適応化係数ｗとの組み合わせ条件について、
(1)正解のモデル系列の尤度と最大の尤度を示したモデル系列の尤度との差(Δ)(2)出力グラフのノード数
(3)出力グラフのエッジ数（枝の数）
に基づいて作成した実験結果を示す。
【００５４】
それぞれの数値は、(1)については、フレームごとの適応化なしの場合を０として、それに対するΔの増加分を、また、(2)と(3)については、フレームごとの適応化なしの場合を１として、それに対する比を、様々な不特定話者の入力音声を認識したときについて平均した数値を示す。
なお、評価に用いた入力音声は、次の２０フレーズである。
【００５５】
（話者）：（フレーズの音韻記述）
ecl0009 ：kaizjoowa dociradesuka
ecl0009 ：kikaisiNkookaikaNnara tookjootawaano maedesu
ecl0009 ：tookjootawaano maedesuka
etl1003 ：tookjootawaano maedesu
etl1003 ：tookjootawaano mae
fuj0003 ：koNdono hujujasumini
fuj0003 ：cukubani cuite osiete kudasai
fuj0003 ：cukubawa
fuj0003 ：zjeeaarude kuru baaiwa
kdd1005 ：koNdo
kdd1005 ：oNseekeNkjuukaiga aruNde soreo kikini ikitaiNdesukeredo
mac0003 ：kikaisiNkookaikaNdesu
mat1003 ：koNdo oNseekeNkjuukaiga aruNde
mat1003 ：tookjootawaadesu
mit0003 ：kanazawano rjokooaNnaisjodesjooka
mit0003 ：sinainiwa cjuuooni keNrokueNga arimasu
nec1011 ：kaNkoopuraNzukurio otasukesimasu
nec1011 ：dokoka mite mitai tokorowa arimasuka
nec1011 ：rakuhokuhoomeNto
【００５６】
また図６の結果をグラフにして表現したものを図７、図８、図９に示す。それぞれＸ軸を適応化係数ｗ、Ｙ軸を適応化のため選択する仮説数Ｎとしたものであり、Ｚ軸として図７は上記(1)のΔ、図８は上記(2)のノード数、図９は上記(3)のエッジ数をとったものである。なお、ＸＹ平面上にはＺ軸の等高線を示している。
図６〜図９から、ｗ＝0.005かつＮ＝1〜50、また、ｗ＝0.01かつＮ＝1〜50、さらに、ｗ＝0.02かつＮ＝1〜200、ｗ＝0.05かつＮ＝50〜100にすれば、Δが減少かつノード数とエッジ数が減少することがわかる。
Δの減少は音声認識の精度の向上を示し、またノード数とエッジ数の減少は、音声認識の精度の向上によって、正解以外のモデル系列の生成が抑制されたことを示していると考えられる。
【００５７】
図１０は、音韻境界のモデル（セミ連続分布モデル）の１フレームごとの適応化を行う実施形態４の適応化のため選択する仮説数Ｎと適応化係数ｗとの組み合わせ条件について、
(1)正解のモデル系列の尤度と最大の尤度を示したモデル系列の尤度との差(Δ)(2)出力グラフのノード数
(3)出力グラフのエッジ数（枝の数）
に基づいて作成した実験結果を示す。
【００５８】
それぞれの数値は、(1)については、フレームごとの適応化なしの場合を０として、それに対するΔの増加分を、また、(2)と(3)については、フレームごとの適応化なしの場合を１として、それに対する比を、様々な不特定話者の入力音声を認識したときについて平均した数値を示す。評価に用いた入力音声は、上記の２０フレーズである。
また図１０の結果をグラフにして表現したものを図１１、図１２、図１３に示す。それぞれＸ軸を適応化係数ｗ、Ｙ軸を適応化のため選択する仮説数Ｎとしたものであり、Ｚ軸として図１１は上記(1)のΔ、図１２は上記(2)のノード数、図１３は上記(3)のエッジ数をとったものである。なお、ＸＹ平面上にはＺ軸の等高線を示している。
【００５９】
図１０〜図１３から、音韻境界モデルの適応化係数ｗと適応化する境界の種類数Nの適切な範囲としては、ｗ＝0.1かつＮ＝100〜500、また、ｗ＝0.2かつＮ＝100、さらに、ｗ＝0.3かつＮ＝50〜500、ｗ＝0.4かつＮ＝50〜500、ｗ＝0.5かつＮ＝1〜500などで、Δが減少かつノード数とエッジ数が減少することがわかる。Δの減少は、音声認識の精度の向上を示し、また、ノード数とエッジ数の減少は、音声認識の精度の向上によって、正解以外のモデル系列の生成が抑制されたことを示していると考えられる。
【００６０】
【発明の効果】
以上に説明したように、この発明によれば、入力音声を複数のフレームに分割し、当該分割されたフレーム間をモデル間の接続点とするモデルの系列からなるモデル系列に対する入力音声の尤度を探索処理により求め、この尤度に基づき音声認識を行う音声認識方式において、上記探索処理としてビーム探索を用いるものであって、上記入力音声の各フレームで、そのフレームでビーム内に残る上記入力音声の途中までのフレームに対応する部分モデル系列から選択される上記モデルのパラメータを上記入力音声の途中までのフレームに対応する認識結果に基づいて適応化して、上記モデルのパラメータをフレームごとに置き換えるようにしたので、過去の履歴で補正されたフレームごとの認識結果によるモデルの適応化が実現されることになり、探索量の減少の効果とともに認識精度の改善の効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施形態における音声認識方式の機能ブロック図である。
【図２】  この発明の実施形態における音声認識動作のフローチャートである。
【図３】  この発明の実施形態における構文制御情報の模式図である。
【図４】  この発明の実施形態における構文制御情報の構成の説明図である。
【図５】  この発明の実施形態におけるビーム探索の幅の変化を示す説明図である。
【図６】  この発明の実施形態における評価結果の説明図である。
【図７】  この発明の実施形態における評価結果をグラフ化して示す説明図である。
【図８】  この発明の実施形態における評価結果をグラフ化して示す説明図である。
【図９】  この発明の実施形態における評価結果をグラフ化して示す説明図である。
【図１０】  この発明の実施形態における評価結果の説明図である。
【図１１】  この発明の実施形態における評価結果をグラフ化して示す説明
図である。
【図１２】  この発明の実施形態における評価結果をグラフ化して示す説明
図である。
【図１３】  この発明の実施形態における評価結果をグラフ化して示す説明
図である。
【図１４】  従来の音声認識方式の機能ブロック図である。
【符号の説明】
１  音声区間切出手段
２  分析手段
３  特徴パラメータ
４  構文情報格納手段
５  初期モデル記憶手段
６  モデル記憶手段
７  モデル演算手段
８  ビーム幅
９  ビーム探索手段
１０  部分モデル系列格納手段
１１  部分モデル系列選択手段
１２  適応化係数
１３  適応化手段
１４  補正前パラメータ
１５  補正後パラメータ
１０００  制御手段
１００１  入力音声
１００２  後向き探索手段
１００３  認識結果
１００４  中間スタック
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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