(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
パターン認識の方法であって、
ノイズ含有訓練データ集合を発生するために、添加ノイズを訓練信号に導入するステップと、
第１のノイズ含有訓練データ集合を第１のノイズ低減技法に適用して、第１の擬似クリーン訓練データ集合を形成するステップと、
第２のノイズ含有訓練データ集合を、前記第１のノイズ低減技法とは異なる第２のノイズ低減技法に適用して、第２の擬似クリーン訓練データ集合を形成するステップと、
前記擬似クリーン訓練データ集合に基づいて、少なくとも１つのパターン認識モデルを構築するステップと、
検査信号を受け取るステップと、
少なくとも２つの異なるノイズ低減技法を前記検査信号に適用することによって、少なくとも２つの擬似クリーン検査データ集合を作成するステップであって、前記２つの擬似クリーン検査データ集合は、前記検査信号の同じ部分を表すステップと、
各擬似クリーン検査データ集合を少なくとも１つのパターン認識モデルに適用し、前記検査信号内における少なくとも２つのパターンを識別するステップと、
前記少なくとも２つのパターンのうちの１つを選択するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、添加ノイズを前記訓練信号に導入するステップは、異なるタイプのノイズを導入し、異なるノイズ含有訓練データ集合を発生するステップを含み、各ノイズ含有訓練データ集合を異なるタイプのノイズと関連付けることを含むことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法において、前記擬似クリーンデータ集合に基づいて、少なくとも１つのパターン認識モデルを構築するステップは、擬似クリーン訓練データ集合毎に、別個のパターン認識モデルを構築するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項３記載の方法において、各擬似クリーン検査データ集合を別個のパターン認識モデルに適用し、別個のパターンおよび別個の確率を識別するステップと、
前記別個の確率を用いて、前記別個のパターンのうちの１つを選択するステップと
をさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項５】
検査信号内においてパターンを認識するパターン認識システムであって、前記パターン認識システムは、
パターン認識モデルであって、
訓練信号を発生し、該訓練信号が、前記検査信号内において存在することが見込まれるタイプのノイズを含むようにするステップであって、訓練信号集合を発生するステップを含み、各訓練信号集合が異なるタイプのノイズを含むステップと、
ノイズ低減技法を用いて前記訓練信号内のノイズを低減し、クリーン訓練値を生成するステップであって、異なるそれぞれのノイズ低減技法を各訓練信号集合に適用するステップを含むステップと、
前記クリーン訓練値を用いてモデルパラメータを形成するステップと
を含むプロセスによって形成した前記モデルパラメータを有するパターン認識モデルと、
前記検査信号を受け取り、少なくとも２つの異なるノイズ低減技法を前記検査信号に適用し、少なくとも２つのクリーン検査値集合を生成することが可能なノイズ低減モジュールであって、前記少なくとも２つのクリーン検査値集合は、前記検査信号の同じ部分を表す前記ノイズ低減モジュールと、
前記少なくとも２つのクリーン検査値集合の特徴を受け取り、前記パターン認識モデルにアクセスし、前記少なくとも２つのクリーン検査値集合に基づいて、前記検査信号内にあるパターンを識別することが可能なデコーダと
を備えることを特徴とするパターン認識システム。
【請求項６】
検査信号内においてパターンを認識するパターン認識システムであって、前記パターン認識システムは、
第１のパターン認識モデルであって、
第１の訓練信号を発生し、該第１の訓練信号が、前記検査信号内において存在することが見込まれる第１のタイプのノイズを含むようにするステップと、
ノイズ低減技法を用いて前記第１の訓練信号内のノイズを低減し、第１のクリーン訓練値を生成するステップと、
前記第１のクリーン訓練値を用いて第１のモデルパラメータを形成するステップと
を含むプロセスによって形成した前記第１のモデルパラメータを有する前記第１のパターン認識モデルと、
第２のパターン認識モデルであって、
第２の訓練信号を生成し、該第２の訓練信号が、第２のタイプのノイズを含むようにするステップと、
ノイズ低減技法を用いて、前記第２の訓練信号内のノイズを低減し、第２のクリーン訓練値を生成するステップと、
前記第２のクリーン訓練値を用いて第２のモデルパラメータを形成するステップと
を含むプロセスによって形成した前記第２のモデルパラメータを有する前記第２のパターン認識モデルと、
前記検査信号を受け取り、少なくとも２つの異なるノイズ低減技法を前記検査信号に適用し、少なくとも２つのクリーン検査値集合を生成することが可能なノイズ低減モジュールであって、前記少なくとも２つのクリーン検査値集合は、前記検査信号の同じ部分を表す前記ノイズ低減モジュールと、
前記少なくとも２つのクリーン検査値集合の特徴を受け取り、前記パターン認識モデルにアクセスし、前記少なくとも２つのクリーン検査値集合に基づいて、前記検査信号内にあるパターンを識別することが可能なデコーダと
を備えることを特徴とするパターン認識システム。
【請求項７】
請求項６記載のパターン認識システムにおいて、前記デコーダは、前記クリーン検査値の特徴を前記第１のパターン認識モデルおよび前記第２のパターン認識モデルに適用することによって、前記検査信号内のパターンを識別することを特徴とするパターン認識システム。
【請求項８】
請求項７記載のパターン認識システムにおいて、前記第２の訓練信号内のノイズを低減するステップは、前記第１の訓練信号内のノイズを低減するために用いたノイズ低減技法とは異なる技法を用いるステップを含むことを特徴とするパターン認識システム。
【請求項９】
請求項７記載のパターン認識システムにおいて、前記デコーダは、前記第１のパターン認識モデルを用いて識別したパターンと、前記第２のパターン認識モデルを用いて識別したパターンとの間で選択を行うことによって、パターンを識別することを特徴とするパターン認識システム。
【請求項１０】
請求項９記載のパターン認識システムにおいて、前記パターン認識システムはスピーチ認識システムであって、前記デコーダは、前記第１のパターン認識モデルを用いて識別した単語列と、前記第２のパターン認識モデルを用いて識別した単語列との間で選択を行うことを特徴とするパターン認識システム。
【請求項１１】
請求項９記載のパターン認識システムにおいて、前記パターン認識システムはスピーチ認識システムであって、前記デコーダは、前記第１のパターン認識モデルを用いて識別した単語と、前記第２のパターン認識モデルを用いて識別した単語との間で選択を行うことを特徴とするパターン認識システム。
【請求項１２】
請求項９記載のパターン認識システムにおいて、前記パターン認識システムはスピーチ認識システムであって、前記デコーダは、前記第１のパターン認識モデルを用いて識別した副単語音響単位と、前記第２のパターン認識モデルを用いて識別した副単語音響単位との間で選択を行うことを特徴とするパターン認識システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、パターン認識に関する。特に、本発明は、パターン認識用訓練モデルに関する。
【０００２】
【従来の技術】
スピーチ認識システムのようなパターン認識システムは、入力信号を取り込み、この信号をデコードして、信号が表すパターンを見出そうとする。例えば、スピーチ認識システムでは、認識システムがスピーチ信号（多くの場合、検査信号とも呼ぶ）を受け取り、デコードすることによって、スピーチ信号が表す単語列を識別する。
【０００３】
入来する検査信号をデコードする際、殆どの認識システムは、当該検査信号の一部が特定のパターンを表す尤度を表す１つ以上のモデルを利用する。このようなモデルの例には、ニューラル・ネット、ダイナミック・タイム・ワーピング(dynamic time warping)、セグメント・モデル、隠れマルコフ・モデルが含まれる。
【０００４】
モデルを用いて入来信号をデコードできるようになる前に、これを訓練しなければならない。これを行うには、通例では、既知の訓練パターンから発生した入力訓練信号を測定する。例えば、スピーチ認識では、既知のテキストから話者が読み上げることによって、スピーチ信号の集合を発生する。次いで、これらのスピーチ信号を用いてモデルを訓練する。
【０００５】
入力検査信号をデコードする際にモデルが最適に機能するためには、モデルを訓練するために用いる信号は、デコードする最終的な検査信号に類似していなければならない。即ち、訓練信号は、デコードする検査信号と同じ量および同じタイプのノイズを有していなければならない。
【０００６】
訓練信号において同じノイズ特性を得るために、従来のシステムの中には、検査信号を発生したときに存在したと予想される同じ条件の下で訓練信号を収集するものがある。例えば、スピーチ訓練信号は、スピーチ認識システムを用いるのと同じノイズ環境で収集する。他のシステムは、比較的ノイズのない（即ち、「クリーンな」）条件の下で訓練データを収集し、次いで予想ノイズをクリーンな訓練データに追加する。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
ノイズを訓練データに追加したり、あるいはノイズ環境において訓練データを収集すると、多くの場合、訓練データの検査データに対する整合性が高まるが、なおも検査環境において存在するノイズを完全に予期することは不可能である。このため、単にノイズ訓練データを用いても、パターン認識システムの性能を最適化することにはならない。
【０００８】
他の従来技術のシステムには、ノイズ低減技法を訓練データに適用することによって、訓練データおよび検査データを一致させようとしたものがある。このようなシステムでは、訓練データは、実質的に「クリーン」な条件の下で発生し、そのノイズ含有量を極力抑えている。次いで、ノイズ低減技法を検査データに適用して、検査データを訓練データのクリーンな条件に更に近づける。しかしながら、現在のノイズ低減技法は不完全であり、検査データ内のノイズ全てを除去することはできない。このために、訓練データおよび検査データは、ノイズ低減の後でも、一致しないままとなっている。
【０００９】
このように、訓練データ・ノイズを検査データ・ノイズに一致させる従来技術の技法は、理想にはほど遠いのである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
パターン認識モデルを訓練し用いる方法および装置を提供する。本発明の下では、検査信号内に予想されるノイズに一致する添加ノイズを訓練信号に含ませる。ノイズ含有訓練信号に、１つ以上のノイズ低減技法を受けさせ、疑似クリーン訓練データを生成する。次いで、疑似クリーン訓練データを用いて、パターン認識モデルを訓練する。
【００１１】
検査信号を受け取ると、ノイズ訓練信号に用いた同じノイズ低減技法を検査信号に受けされる。これによって、疑似クリーン訓練信号に対する一致度が高い疑似クリーン検査データを生成する。次に、疑似クリーン検査データをパターン認識モデルに適用して、検査信号が表す最尤パターンを決定する。
【００１２】
一実施形態の下では、複数の訓練データ集合を生成する。各集合は、異なるタイプのノイズを含む。例えば、１つの集合はコンピュータからのファン・ノイズを含み、別の集合はキーボードのノイズを含むというようにすることもできる。このような実施形態では、各訓練データ集合に同じノイズ低減技法を受けさせるとよく、あるいは異なる訓練データ集合に、異なるノイズ低減技法を受けさせてもよい。
【００１３】
一実施形態の下では、異なる訓練データ集合に異なるノイズ低減技法を用いる場合、検査データ内のノイズをサンプルし、同様のタイプのノイズを含む、特定の訓練データ集合を識別する。次いで、最も良く一致した訓練データに適用したノイズ低減技法を検査データに適用し、疑似クリーン検査データを形成する。
【００１４】
異なる訓練データ集合または同じ訓練データ集合に異なるノイズ低減技法を用いる別の実施形態では、異なるノイズ低減技術を検査データに受けさせ、疑似クリーン検査データの多数の異なるバージョンを生成する。次いで、疑似クリーン検査データのこれら別個の形態をそれぞれモデルに適用し、パターンの確率を判定する。次に、最も確率が高いパターンを生成する疑似クリーン検査データの形態、または形態の組み合わせを選択することによって、検査データに適用する適正なノイズ低減技法を暗示的に選択する。
【００１５】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明を実施可能とするのに適した計算システム環境１００の一例を示す。計算システム環境１００は、適した計算環境の一例に過ぎず、本発明の使用または機能性の範囲に関していずれの限定をも示唆する訳ではない。また、一例の動作環境１００に示すいずれの一コンポーネントまたはコンポーネントの組み合わせに関しても、計算環境１００はいずれの依存性も要件も有するものとして解釈してはならない。
【００１６】
本発明は、多数のその他の汎用または特殊目的計算システム環境またはコンフィギュレーションと共に動作する。公知の計算システム、環境および／またはコンフィギュレーションで、本発明との使用に相応しい例は、限定ではなく、パーソナル・コンピュータ、サーバ・コンピュータ、ハンドヘルドまたはラップトップ・デバイス、マイクロプロセッサ・システム、マイクロプロセッサ系システム、セット・トップ・ボックス、プログラマブル消費者電子機器、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレーム・コンピュータ、電話システム、上述のシステムまたはデバイスのいずれをも含む分散計算環境等を含む。
【００１７】
本発明の説明は、コンピュータが実行するプログラム・モジュールのようなコンピュータ実行可能命令の一般的なコンテキストで行うこととする。一般に、プログラム・モジュールは、特定のタスクを実行したり、あるいは特定の抽象的データ・タイプを使用する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含む。また、本発明は、分散型計算機環境において、通信ネットワークを通じてリンクしたリモート処理デバイスによってタスクを実行するという実施も可能である。ある分散型計算機環境においては、プログラム・モジュールは、メモリ記憶素子を含むローカルおよびリモート双方のコンピュータ記憶媒体に配置することができる。
【００１８】
図１を参照すると、本発明を実施するための例示のシステムは、コンピュータ１１０の形態とした汎用計算デバイスを含む。コンピュータ１１０のコンポーネントは、処理ユニット１２０、システム・メモリ１３０、およびシステム・メモリから処理ユニット１２０までを含む種々のシステム・コンポーネントを結合するシステム・バス１２１を含むことができるが、これらに限定される訳ではない。システム・バス１２１は、種々のバス・アーキテクチャのいずれかを用いたメモリ・バスまたはメモリ・コントローラ、周辺バス、およびローカル・バスを含む、数種類のバス構造のいずれでもよい。限定ではなく一例として、このようなアーキテクチャは、業界標準アーキテクチャ（ＩＳＡ）バス、マイクロ・チャネル・アーキテクチャ（ＭＣＡ）バス、改良ＩＳＡ（ＥＩＳＡ）バス、ビデオ電子規格協会（ＶＥＳＡ）ローカル・バス、およびＭｅｚｚａｎｉｎｅバスとしても知られている周辺素子相互接続（ＰＣＩ）バスを含む。
【００１９】
コンピュータ１１０は、通例では、種々のコンピュータ読み取り可能媒体を含む。コンピュータ読み取り可能媒体は、コンピュータ１１０がアクセス可能であれば、入手可能な媒体のいずれでも可能であり、揮発性および不揮発性双方の媒体、リムーバブルおよび非リムーバブル媒体を含む。一例として、そして限定ではなく、コンピュータ読み取り可能媒体は、コンピュータ記憶媒体および通信媒体を含むことができる。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能命令、データ構造、プログラム・モジュールまたはその他のデータのような情報の格納のためのあらゆる方法または技術において使用されている揮発性および不揮発性、リムーバブルおよび非リムーバブル双方の媒体を含む。コンピュータ記憶媒体は、限定する訳ではないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュ・メモリまたはその他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、ディジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）、またはその他の光ディスク・ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク・ストレージ、またはその他の磁気記憶装置、あるいは所望の情報を格納するために使用可能であり、コンピュータ１００によってアクセス可能なその他のいずれの媒体でも含まれる。通信媒体は、通例では、コンピュータ読み取り可能命令、データ構造、プログラム・モジュール、またはその他データを、キャリア波またはその他のトランスポート機構のような変調データ信号におけるその他のデータを具体化し、あらゆる情報配信媒体を含む。「変調データ信号」という用語は、信号内に情報をエンコードするように、その１つ以上の特性を設定または変更した信号を意味する。一例として、そして限定ではなく、通信媒体は、有線ネットワークまたは直接有線接続のような有線媒体、ならびに音響、ＲＦ、赤外線およびその他のワイヤレス媒体のようなワイヤレス媒体を含む。前述のいずれの組み合わせでも、コンピュータ読み取り可能媒体の範囲内に当然含まれるものとする。
【００２０】
システム・メモリ１３０は、リード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ）１３１およびランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）１３２のような揮発性および／または不揮発性メモリの形態のコンピュータ記憶媒体を含む。基本入出力システム１３３（ＢＩＯＳ）は、起動中のように、コンピュータ１１０内のエレメント間におけるデータ転送を補助する基本的なルーチンを含み、通例ではＲＯＭ１３１内に格納されている。ＲＡＭ１３２は、通例では、処理ユニット１２０が直ちにアクセス可能であるデータおよび／またはプログラム・モジュール、または現在処理ユニット１２０によって処理されているデータおよび／またはプログラム・モジュールを収容する。一例として、そして限定ではなく、図１は、オペレーティング・システム１３４、アプリケーション・プログラム１３５、その他のプログラム・モジュール１３６、およびプログラム・データ１３７を示す。
【００２１】
また、コンピュータ１１０は、その他のリムーバブル／非リムーバブル揮発性／不揮発性コンピュータ記憶媒体も含むことができる。一例としてのみ、図１は、非リムーバブル不揮発性磁気媒体からの読み取りおよびこれへの書き込みを行うハード・ディスク・ドライブ１４１、リムーバブル不揮発性磁気ディスク１５２からの読み取りおよびこれへの書き込みを行う磁気ディスク・ドライブ１５１、ならびにＣＤ  ＲＯＭまたはその他の光媒体のようなリムーバブル不揮発性光ディスク１５６からの読み取りおよびこれへの書き込みを行う光ディスク・ドライブ１５５を示す。動作環境の一例において使用可能なその他のリムーバブル／非リムーバブル、揮発性／不揮発性コンピュータ記憶媒体には、限定する訳ではないが、磁気テープ・カセット、フラッシュ・メモリ・カード、ディジタル・バーサタイル・ディスク、ディジタル・ビデオ・テープ、ソリッド・ステートＲＡＭ、ソリッド・ステートＲＯＭ等が含まれる。ハード・ディスク・ドライブ１４１は、通例では、インターフェース１４０のような非リムーバブル・メモリ・インターフェースを介してシステム・バス１２１に接続され、磁気ディスク・ドライブ１５１および光ディスク・ドライブ１５５は、通例では、インターフェース１５０のようなリムーバブル・メモリ・インターフェースによってシステム・バス１２１に接続する。
【００２２】
先に論じ図１に示すドライブおよびそれらと連動するコンピュータ記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能命令、データ構造、プログラム・モジュール、およびコンピュータ１１０のその他のデータを格納する。図１では、例えば、ハード・ディスク・ドライブ１４１は、オペレーティング・システム１４４、アプリケーション・プログラム１４５、その他のプログラム・モジュール１４６、およびプログラム・データ１４７を格納するように示されている。尚、これらのコンポーネントは、オペレーティング・システム１３４、アプリケーション・プログラム１３５、その他のプログラム・モジュール１３６、およびプログラム・データ１３７と同じでも異なっていても可能であることを注記しておく。オペレーティング・システム１４４、アプリケーション・プログラム１４５、その他のプログラム・モジュール１４６、およびプログラム・データ１４７は、少なくともこれらが異なるコピーであることを示すために、ここでは異なる番号を与えている。
【００２３】
ユーザは、キーボード１６２、マイクロフォン１６３、およびマウス、トラックボールまたはタッチ・パッドのようなポインティング・デバイス１６１によって、コマンドおよび情報をコンピュータ１１０に入力することができる。他の入力デバイス（図示せず）は、ジョイスティック、ゲーム・パッド、衛星ディッシュ、スキャナ等を含むことができる。これらおよびその他の入力デバイスは、多くの場合、ユーザ入力インターフェース１６０を介して、処理ユニット１２０に接続されている。ユーザ入力インターフェース１６０は、システム・バスに結合されているが、パラレル・ポート、ゲーム・ポートまたはユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）のようなその他のインターフェースおよびバス構造によって接続することも可能である。モニタ１９１またはその他の形式の表示装置も、ビデオ・インターフェース１９０のようなインターフェースを介して、システム・バス１２１に接続されている。モニタに加えて、コンピュータは、スピーカ１９７およびプリンタ１９６のようなその他の周辺出力デバイスを含むこともでき、これらは出力周辺インターフェース１９０を介して接続することができる。
【００２４】
コンピュータ１１０は、リモート・コンピュータ１８０のような１つ以上のリモート・コンピュータへの論理接続を用いて、ネットワーク環境において動作することも可能である。リモート・コンピュータ１８０は、パーソナル・コンピュータ、ハンド・ヘルド・デバイス、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピア・デバイス、またはその他の共通ネットワーク・ノードとすることができ、通例では、コンピュータ１１０に関して先に説明したエレメントの多くまたは全てを含む。図１に示す論理接続は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）１７１およびワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）１７３を含むが、他のネットワークも含むことができる。このようなネットワーキング環境は、事務所、企業規模のコンピュータ・ネットワーク、イントラネットおよびインターネットにおいては、一般的である。
【００２５】
ＬＡＮネットワーキング環境で用いる場合、コンピュータ１１０は、ネットワーク・インターフェースまたはアダプタ１７０を介してＬＡＮ１７１に接続する。ＷＡＮネットワーキング環境で用いる場合、コンピュータ１１０は、通例では、モデム１７２、またはインターネットのようなＷＡＮ１７３を通じて通信を確立するその他の手段を含む。モデム１７２は、内蔵でも外付けでもよく、ユーザ入力インターフェース１６０またはその他の適切な機構を介してシステム・バス１２１に接続することができる。ネットワーク環境では、コンピュータ１１０に関して図示したプログラム・モジュール、またはその一部は、リモート・メモリ記憶装置に格納することもできる。一例として、そして限定ではなく、図１は、リモート・アプリケーション・プログラム１８５がメモリ素子１８１上に常駐するものとして示している。尚、図示のネットワーク接続は一例であり、コンピュータ間で通信リンクを確立する他の手段も使用可能であることは認められよう。
【００２６】
図２は、計算環境の一例であるモバイル・デバイス２００のブロック図である。モバイル・デバイス２００は、マイクロプロセッサ２０２、メモリ２０４、入出力（Ｉ／Ｏ）コンポーネント２０６、およびリモート・コンピュータまたは別のモバイル・デバイスと通信するための通信インターフェース２０８を含む。一実施形態では、前述のコンポーネントを結合し、適切なバス２１０を通じて互いに通信し合うようにしている。
【００２７】
メモリ２０４は、バッテリ・バックアップ・モジュール（図示せず）を備えたランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）のような、不揮発性電子メモリとして実装し、メモリ２０４に格納してある情報は、モバイル・デバイス２００全体への電力を遮断した後でも失われないようにしている。メモリ２０４の一部は、プログラムの実行用にアクセス可能なメモリとして割り当てることが好ましく、一方メモリ２０４の別の一部は、ディスク・ドライブ上のストレージをシミュレートするためというように、ストレージのために用いることが好ましい。
【００２８】
メモリ２０４は、オペレーティング・システム２１２、アプリケーション・プログラム２１４、およびオブジェクト・ストア２１６を含む。動作中、オペレーティング・システム２１２は、メモリ２０４からプロセッサ２０２によって実行することが好ましい。好適な一実施形態では、オペレーティング・システムは、Microsoft Corporation（マイクロソフト社）から市販されているWINDOWS（登録商標）CEブランドのオペレーティング・システムである。オペレーティング・システム２１２は、モバイル・デバイス用に設計されていることが好ましく、１組の露出した(exposed)アプリケーション・プログラミング・インターフェースおよびメソッドを介してアプリケーション２１４が利用可能なデータベース機能を実装する。オブジェクト・ストア２１６内のオブジェクトは、少なくとも部分的に、露出したアプリケーション・プログラミング・インターフェースおよびメソッドに対するコールに応答して、アプリケーション２１４およびオペレーティング・システム２１２によって維持する。
【００２９】
通信インターフェース２０８は、モバイル・デバイス２００が情報の送信および受信を可能にする多数のデバイスおよび技術を代表する。これらのデバイスは、有線およびワイヤレス・モデム、衛星受信機および放送チューナを含み、それ以外にも多数ある。モバイル・デバイス２００は、コンピュータに直接接続し、これとデータを交換することも可能である。このような場合、通信インターフェース２０８は、赤外線送受信機、あるいはシリアルまたはパラレル接続とすることができ、これらは全てストリーミング情報を送信することができる。
【００３０】
入出力コンポーネント２０６は、接触感応スクリーン、ボタン、ローラ、およびマイクロフォンのような種々の入力デバイス、ならびに音声発生器、振動デバイス、ディスプレイを含む種々の出力デバイスを含む。ここに列挙したデバイスは一例としてであり、モバイル・デバイス２００上に全てが存在する必要はない。加えて、本発明の範囲内において、別の入出力デバイスをモバイル・デバイス２００に取り付けたり、あるいはそこに見出す場合もある。
【００３１】
本発明の下では、訓練データおよび検査データ間におけるノイズの一致度を高める装置および方法を提供する。図３は、このような照合を行う方法の一実施形態を示す。
【００３２】
図３のステップ３００において、見込み添加ノイズを含む生訓練データを作成する。この見込み添加ノイズは、検査データに存在すると予想されるノイズに類似している。この予想添加ノイズは、訓練プラットフォーム、車、または工業環境のようなノイズの多い環境においてトレーナに発話させることによって、訓練データ内に入れることができる。他の実施形態では、トレーナは、比較的ノイズの少ない環境において発話し、次いで「クリーン」な訓練スピーチ信号に添加ノイズを付加する。クリーン訓練信号に添加するノイズは、先に掲示した環境のような、選択したノイズ環境から記録したノイズ、または予想ノイズと同じ統計的特性を有するノイズとすることができる。
【００３３】
図３のステップ３０２において、ノイズ含有訓練データをノイズ低減モジュールに印加する。ノイズ低減モジュールは、１つ以上のノイズ低減技法をノイズ含有訓練データに適用する。ノイズ低減技法は、スペクトル減算または環境用ステレオ区分的線形補償（ＳＰＬＩＣＥ）を含むことができるが、これらに限定するというのではない。加えて、１つよりも多いノイズ低減技法をノイズ含有データに適用することも可能である。
【００３４】
信号から全てのノイズを除去できるノイズ低減技法はないので、ノイズ低減モデルの出力は、「疑似クリーン」訓練データに過ぎない。本発明のこの実施形態の下では、この疑似クリーン訓練データを用いて、パターン・モデルを訓練する。後に、このパターン・モデルを用いて、所与の検査信号が表すことができる最尤パターンを検出する。この訓練を図３のステップ３０４として示す。
【００３５】
本発明の下で訓練するモジュールは、ニューラル・ネット、ダイナミック・タイム・ワーピング、セグメント・モジュール、および隠れマルコフ・モデルを含むことができるが、これらに限定するというのではない。
【００３６】
一旦モデルを訓練したなら、ステップ３０６においてスピーチ認識システムが検査データを受け取る。次に、ノイズ含有訓練データに適用したのと同じノイズ低減技法を検査データに適用し、疑似クリーン検査データを生成する。図３のステップ３０８において、これらのノイズ低減技法を適用する。
【００３７】
訓練データに適用したのと同じノイズ低減技法を検査データに適用することによって、本発明は、検査データを、訓練データの疑似クリーン状態に一層良く一致する疑似クリーン状態にする。
【００３８】
ステップ３１０において、訓練したモデルに対して疑似クリーン検査データを適用し、検査データをデコードし、検査データが表す最尤パターンを決定する。
図４は、スピーチ認識に用いる本発明の一実施形態に特に関連がある、図１および図２の汎用計算環境において見られるハードウエア・コンポーネントおよびプログラム・モジュールのブロック図を提示する。図４において、話者４００からの入力スピーチ信号および添加ノイズ４０２を、マイクロフォン４０４によって電気信号に変換する。マイクロフォン４０４は、アナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器４０６に接続されている。添加ノイズ４０２は、図４の実施形態ではマイクロフォン４０４を介して入力するように示されているが、他の実施形態では、Ａ／Ｄ変換後のディジタル信号としての入力スピーチ信号に添加ノイズ４０２を付加してもよい。
【００３９】
Ａ／Ｄ変換器４０６は、マイクロフォン４０４からのアナログ信号を一連のディジタル値に変換する。いくつかの実施形態では、Ａ／Ｄ変換器４０６は、サンプル当たり１６ｋＨｚおよび１６ビットでアナログ信号をサンプルすることにより、毎秒３２キロバイトのスピーチ・データを作成する。
【００４０】
Ａ／Ｄ変換器４０６が作成したディジタル・データをノイズ低減モジュール４０８に供給する。ノイズ低減モジュール４０８は、１つ以上のノイズ低減技法を用いて、ディジタル信号内にあるノイズの一部を除去する。このようなノイズ低減技法は、限定する訳ではないが、スペクトル減算、または環境用ステレオ区分的線形補償（ＳＰＬＩＣＥ）を含む。
【００４１】
ノイズ低減モジュール４０８の出力を特徴抽出部４００に供給し、ディジタルスピーチ信号から特徴を抽出する。特徴抽出モジュールの例には、線形予測符号化（ＬＰＣ）、ＬＰＣ派生ケプストラム(LPC derived cepstrum)、透視線形予測（ＰＬＰ）、可聴モデル特徴抽出、およびメル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ：Mel-Frequency Cepstrum Coefficient）特徴抽出用モジュールを含む。尚、本発明はこれらの特徴抽出モジュールに限定されるという訳ではなく、他のモジュールも本発明のコンテキストにおいて使用可能であることを注記しておく。
【００４２】
特徴抽出モジュールは、ノイズ低減モジュール４０８からディジタル値ストリームを受け取り、特徴ベクトル・ストリームを生成する。特徴ベクトルの各々には、スピーチ信号のフレームが関連付けられている。多くの実施形態では、フレームの中央が１０ミリ秒だけ分離されている。
【００４３】
尚、ノイズ低減モジュール４０８は、図４の実施形態では特徴抽出部４００の前段に示されているが、他の実施形態では、ノイズ低減モジュール４０８は特徴抽出モジュール４００の後段にあることを注記しておく。
【００４４】
抽出モジュールが生成した特徴ベクトル・ストリームを、デコーダ４１２に供給する。デコーダ４１２は、特徴ベクトル・ストリーム、語彙４１４、言語モデル４１６、および音響モデル４１８に基づいて、最尤ワード・シーケンスを識別する。
【００４５】
実施形態の中には、音響モデル４１８が１組の隠れ状態から成る隠れマルコフ・モデルであるものもある。このモデルによって表される各言語単位は、これらの状態の部分集合から成る。例えば、一実施形態では、各音素は３つの相互接続状態で構成されている。各状態は、関連する１組の確率分布を有し、これらの組み合わせによって、各言語単位シーケンス（単語等）について、あらゆる任意の入力特徴ベクトル・シーケンスに対する尤度の効率的な計算が可能となる。また、このモデルは、２つの隣接するモデル状態間の推移、および特定の言語単位に対する状態間において許される推移に対する確率も含む。最も高い一致確率および推移確率の組み合わせを入力特徴ベクトルに対して選択することによって、モデルは言語単位をスピーチに割り当てることができる。例えば、音素が状態０、１および２で構成されており、スピーチの最初の３つのフレームが状態０と一致し、次の２つの状態１と一致し、次の３つが状態２と一致する場合、モデルは音素をスピーチのこれら８つのフレームに割り当てる。
【００４６】
尚、言語単位のサイズは、本発明の異なる実施形態では異なっていても可能であることを注記しておく。例えば、言語単位は、セノンズ(senones)、音素、ノイズ音、複音、三重音、またはその他の可能性とすることもできる。
【００４７】
他の実施形態では、音響モデル４１８は、ある特徴ベクトル・シーケンスが、特定の存続時間のセグメントによって生成される尤度がどの位かを示すセグメント・モデルである。このセグメント・モデルは、同時に多数の特徴ベクトルを用いて個々のセグメントの尤度に関する判定を行うので、フレーム・ベース・モデルとは異なる。このために、これはスピーチ信号において大きな規模の推移のより良いモデルを与える。加えて、セグメント・モデルは、セグメント毎に多数の存続時間を注視し、各存続時間毎に別個の確率を判定する。したがって、存続時間が長いセグメントほど、精度が高いモデルを与える。確率的軌道セグメント隠れマルコフ・モデルを含む、数種類のセグメント・モデルを本発明と共に用いることができる。
【００４８】
言語モデル４１６は、特定のワード・シーケンスが対象の言語において現れる１組の尤度を与える。多くの実施形態では、言語モデルは、North American BUSINESS NEWS (NAB)のようなテキスト・データベースを基本とする。これは、CSR-III Text Language Model（University of Penn., 1994）と題する刊行物に、更に詳細に記載されている。言語モデルは、自由コンテキスト文法、またはトライグラム(trigram)のような統計Ｎ−グラム・モデルとすることができる。一実施形態では、言語モデルは、シーケンスの３単語セグメントの総合確率に基づいて、単語シーケンスの確率を決定するコンパクトなトライグラム・モデルである。
【００４９】
音響モデルに基づいて、言語モデル、および語彙、デコーダ４１２は、可能な全ての単語シーケンスから最尤単語シーケンスを特定する。デコーディングに用いられる特定の方法は、本発明にとっては重要でなく、いくつかの公知のデコーディング方法のいずれを用いてもよい。
【００５０】
最も確率が高い仮説単語シーケンスを信頼性測定モジュール４２０に供給する。信頼性測定モジュール４２０は、どの単語が、スピーチ認識部によって不適当に認識された可能性が最も高いかを、部分的に二次フレーム・ベース音響モデルに基づいて識別する。信頼性尺度モジュール４２０は、次に、仮説単語シーケンスを、どの単語が不適当に識別された可能性があるかを示す識別子と共に、出力モジュール４２２に供給する。当業者であれば、信頼性測定モジュール４２０は本発明の実施には必要でないことを認めよう。
【００５１】
前述の音響モデル４１８は、訓練テキスト４２６および当該訓練テキスト４２６と関連する１つ以上の訓練スピーチ信号から特徴抽出部４１０によって抽出された特徴に基づいて、トレーナ４２４による訓練を受ける。特定のモデルに適した訓練方法であれば、そのいずれでも、本発明の範囲内で使用可能である。
【００５２】
先に論じたように、訓練スピーチ信号は添加ノイズを含む。添加ノイズは、ノイズ低減モデル４０８によって部分的に除去され、疑似クリーン・データを生成する。本発明の下で使用可能なノイズ低減技法の１つは、スペクトル減算である。スペクトル減算では、スピーチ信号におけるノイズをサンプルし、サンプルを周波数ドメインに変換する。次に、ノイズの周波数内容をスピーチ信号の周波数表現から減算し、疑似クリーン・スピーチ信号を生成する。
【００５３】
図５に示すように、実際のスピーチにおけるポーズの間にスピーチ信号をサンプルすることによって、スピーチ・データからノイズをサンプルすることができる。図５では、ノイズ含有スピーチ信号の一例が、横軸５００に沿った時間、および縦軸５０２に沿って示すスピーチ信号の振幅によって示されている。図５では、スピーチ信号は、実際のスピーチ領域５０４、および２つのポーズ５０６、５０８を含む。スピーチ信号の実際のスピーチ部分５０４は、ポーズ５０６、５０８よりもエネルギ含有量が多い。ポーズ５０６、５０８の間にスピーチ信号をサンプルすることによって、信号のスピーチ内容から、背景ノイズを分離することができる。
【００５４】
図６は、図５のポーズ５０６のような、スピーチ内のポーズ中において取り込んだノイズ・サンプルのスペクトル内容の一例を提示する。図６では、周波数を横軸６００に沿って示し、各周波数成分の振幅を縦軸６０２に沿って示す。図６のノイズ・スペクトル６０４では、スペクトル内容は、中間周波数域においてより高いマグニチュードを有し、低周波数域および高周波数域においてより低いマグニチュードを有する。スペクトル減算の間、この周波数標識(frequency signature)を用いて、スピーチ信号の周波数毎にノイズ補正値を発生する。次に、スピーチ信号の対応する周波数値から、それぞれの補正値を減算し、スピーチ信号におけるノイズを低減する。
【００５５】
図７は、図４のノイズ低減モジュール４０８および特徴抽出部４１０の一実施形態のブロック図を示す。図７の実施形態では、ノイズ低減モジュール４０８は、スペクトル減算を実行し、特徴抽出部４１０はその抽出特徴として、ケプストラム係数(cepstral coefficient)を生成する。図７の実施形態では、ノイズ低減モジュール４０８および特徴抽出部４１０を共に統合し、単一の動作モジュールを形成する。これら２つのモジュールの機能は、図７では統合しているが、図７の実施形態を製作するために用いる個々のコンポーネントは、本発明のハードウエア実施態様における同じチップ上、または本発明のソフトウエア実施態様における同一ソフトウエア・モジュール上にある必要はないことを当業者は認めよう。
【００５６】
図７では、アナログ／ディジタル変換器４０６からのディジタル値を、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）モジュール７００に供給する。ＦＦＴ７００は、時間ドメインのディジタル値を、スピーチ信号のフレームの周波数内容を記述する一連の周波数ドメイン値に変換する。
【００５７】
ＦＦＴ７００が生成した周波数ドメイン値は、ノイズ識別モジュール７０２に供給される。ノイズ識別モジュール７０２は、各フレームの周波数ドメイン値のエネルギ内容を注視し、スピーチ信号の現部分が、スピーチにおける実際のスピーチまたはポーズのどちらを表すか識別する。スピーチにおけるポーズを識別する技法は、当技術分野では周知である。
【００５８】
また、ＦＦＴ７０が生成した周波数ドメイン値は、重み付けモジュール７０４にも供給される。重み付けモジュール７０４は、ノイズ識別モジュール７０２から制御値を受け取り、過去のノイズ・サンプル７０６を収容するメモリにアクセスすることができる。ノイズ識別モジュール７０２が、スピーチの現区分がスピーチ内のポーズに対応すると判断した場合、重み付けモジュール７０４を活性化し、新たなノイズ低減値集合を発生する。
【００５９】
一実施形態の下では、重み付けモジュール７０４は、ノイズ低減値を生成する際、スピーチ信号からの最後の「Ｎ」個のノイズ・フレームを組み合わせる。これら過去の「Ｎ」個のフレームは、メモリ７０６から再現する。一実施形態の下では、重み付けモジュール７０４は、過去の「Ｎ」個のノイズ・フレームを組み合わせる際に、メモリ７０６内にある古い方のノイズ・フレームに対して、新しいノイズ・フレームほど大きな重み付けを行う。
【００６０】
重み付けモジュール７０４が生成した補正値を、メモリ７０８に格納する。メモリ７０８には、スペクトル減算部７１０がアクセスする。また、スペクトル減算部７１０は、ＦＦＴ７００からの周波数ドメイン値も受け取る。メモリ７０８に格納してある補正値に関連する周波数毎に、スペクトル減算部７１０は、ＦＦＴ７００が供給する周波数ドメイン値から、メモリ７０８内の対応する値を減算する。この結果、スペクトル減算部７１０の出力には、疑似クリーン周波数ドメイン値が得られる。
【００６１】
スペクトル減算部７１０が出力した疑似クリーン周波数値を、対数モジュール７１２に供給する。対数モジュール７１２は、各値の対数を取る。次に、対数値を逆高速フーリエ変換７１４に供給し、ログ値の逆高速フーリエ変換を行い、スピーチ信号のフレーム毎に、ケプストラル係数集合を生成する。これらのケプストラル係数集合は、特徴抽出部の出力を表す。
【００６２】
他の実施形態では、本発明は、ノイズ低減技法として、環境用ステレオ区分的線形補償（ＳＰＬＩＣＥ）を用いる。ＳＰＬＩＣＥノイズ低減技法については、METHOD OF NOISE REDUCTION USING CORRECTION VECTORS（補正ベクトルを用いたノイズ低減方法）と題し、本願と同一日に出願され、弁理士整理番号Ｍ６１．１２−０３２５号を有する米国特許出願において詳細に論じられている。その内容は、この言及により本願にも含まれるものとする。
【００６３】
ＳＰＬＩＣＥ技法の下では、ノイズ含有パターン信号からのノイズ含有特徴ベクトルが表し得る、最尤クリーン特徴ベクトルを推定することによって、ノイズを低減する。これを行うには、補正ベクトルを選択し、ノイズ含有特徴ベクトルに付加することによって、クリーン特徴ベクトルを形成する。補正ベクトルを選択するには、本方法は、混合成分集合の内どれに、ノイズ含有特徴ベクトルが最も良く一致するかを判定する。次に、混合成分に関連する補正ベクトルをノイズ含有特徴ベクトルに付加する。
【００６４】
各補正ベクトルを形成するには、部分的に、クリーン・チャネル特徴ベクトル・シーケンスからノイズ含有チャネル特徴ベクトル・シーケンスを減算する。ここで、ノイズ含有チャネルおよびクリーン・チャネルは同じスピーチ信号を含むが、ノイズ含有チャネルは添加ノイズを有するとする。通例では、補正ベクトルを形成するのは、訓練データまたは検査データのいずれかをノイズ低減モジュールに供給する前である。
【００６５】
本発明の一実施形態では、多数の訓練データ集合を用いて、訓練モデル内に多数のタイプのノイズ環境を組み込む。したがって、一実施形態の下では、訓練データの一部を訓練プラットフォームにおいて収集し、一方別のデータを車内で収集し、更に別のデータを航空機内で収集する。図８は、本発明の下において多数の訓練データ集合を用いてモデルを訓練する一方法のフロー図を示す。
【００６６】
図８のステップ８００において、例えば、選択したノイズ環境においてトレーナに発話させることによって、添加ノイズを有する訓練データの一集合を作成する。ステップ８０２において、訓練データ集合に、１つ以上のノイズ低減技法を適用する。ステップ８０２において適用するノイズ低減技法は、ノイズ環境の各タイプ毎に同一とすることができ、あるいはノイズ低減技法を適用している特定のノイズ環境に合わせて特別に作成することも可能である。
【００６７】
ステップ８０４において、本方法は、収集すべき別の訓練データ集合があるか否か判定を行う。別の集合がある場合、プロセスはステップ８００に戻る。本発明の一実施形態の下では、各訓練データ集合には、異なるタイプのノイズが関連付けられている。したがって、一方の集合は空調ノイズを含み、別の集合は背景スピーチ・ノイズを含むこともあり得る。
【００６８】
他にデータ集合がない場合、プロセスはステップ８０６に進み、ステップ８０２のノイズ低減技法から得られた疑似クリーン訓練データ集合全てを用いて、音響モデルを訓練する。
【００６９】
異なるタイプのノイズに各々関連付けられた多数の訓練データ集合に対してノイズ低減技法を用いたために、本発明の実施形態が生成するモデルは一層際立って定義されている。これは、図９ないし図１２に見ることができる。
【００７０】
図９は、スピーチ単位に対する３つの確率分布を示す。図９では、スピーチ信号からの特徴ベクトルを横軸９００に沿って示し、スピーチ単位の確率を縦軸９０２に沿って示す。図９の確率分布９０４、９０６、９０８は、各々、異なる訓練データ集合と関連付けられている。したがって、確率分布の各々は、異なるタイプの添加ノイズに関連付けられている。図９において、訓練データ集合は、ノイズ低減モジュールを通した後である。
【００７１】
図９の確率分布を組み合わせてスピーチ単位に対する単一モデルを形成すると、図１０の分布のような確率分布が得られる。図９におけると同様、特徴ベクトルの値を横軸１００２に沿って示し、スピーチ単位の確率を縦軸１００４に沿って示す。
【００７２】
確率分布９０４、９０６、９０８は横軸に沿って広がっているので、組み合わせて得られる確率分布は平坦となる。このような分布では、モデルが広範に定義されるので、適正なスピーチ単位を選択する際の確信度は低下する。何故なら、所与のスピーチ信号は、多数のスピーチ単位に対して同様の確率を生成するからである。
【００７３】
図１１は、多数の訓練データ集合にノイズ低減を適用する効果を示す。図１１では、ノイズ低減後の特徴ベクトル値を横軸１１００に沿って示し、スピーチ単位の確率を縦軸１１０２に沿って示す。図１１では、ノイズ低減技法によって、図９の３つの確率分布を互いに近づけてある。その結果、分布１１０４、１１０６、１１０８がそれぞれ得られる。
【００７４】
図１１の個々の確率を互いに近づけたので、図１２に示す、組み合わせ後の分布１２００は一層際立って定義されることになる。確率分布においてこのように際立った定義を有すると、入力スピーチ信号が与えられた場合にスピーチ単位を選択する判断プロセスにおける確信度が高くなる。分布は水平軸１２０２の特徴ベクトルに沿った特定の特徴ベクトル付近で急激に立ち上がり、縦軸１２０６に沿ってより高い確率を与えるという事実によって、分布１２００に定義の際立ちが示されている。
【００７５】
異なる訓練データ集合に対して異なるノイズ低減技法を用いる実施形態では、検査データ内のノイズをサンプルし、どのノイズ低減技法を検査データに適用するか決定する。図１３は、本発明のこのような一実施形態のノイズ低減モジュール１３００のブロック図を示す。
【００７６】
ノイズ低減モジュール１３００では、例えば、図５に関して先に説明した技法を用いることによって、入力検査スピーチ信号内のノイズをノイズ・サンプラ１３０１でサンプルする。ノイズ・サンプルをノイズ比較器１３０２に供給し、検査信号内のノイズのスペクトル内容を、メモリ１３０４に格納してある訓練ノイズのサンプルと比較する。尚、訓練データ集合毎に、多数のノイズ・サンプルを格納できることを注記しておく。格納するサンプル数を選択する際には、メモリの使用と、ノイズ低減選択プロセスに望ましい精度との間で比較検討する。
【００７７】
検査スピーチ信号におけるノイズに対して最良の一致が見出されたなら、ノイズ比較器１３０２は、メモリ１３０４から、一致した信号に対する集合識別子を検索する。
【００７８】
集合識別子をノイズ低減セレクタ１３０３に供給し、識別した訓練データ集合に適用したノイズ低減技法の名称を検索する。これを行うために、ノイズ低減セレクタ１３０３は、訓練集合／ノイズ低減データベース１３０５にアクセスする。データベース１３０５は、各訓練データ集合に適用したノイズ低減技法のリストを収容している。
【００７９】
現サンプルに対する適切なノイズ低減技法を特定した後、ノイズ低減セレクタ１３０３は、特定した集合即ちクラスタに関連するノイズ低減モジュールに、検査データを導出する。図１３において、これは、検査データをノイズ低減モジュール１３０６、１３０８、または１３１０の１つに導出することから成る。尚、図１３ではノイズ低減モジュール１３０６、１３０８、１３１０を並列に示すが、他の実施形態では、検査データを一連のノイズ低減モジュールに通す。選択したノイズ低減モジュールの出力は、「疑似クリーン」検査データとなる。
【００８０】
他の実施形態では、異なる訓練データ集合、異なるノイズ低減技法、または双方の組み合わせを用いて、多数の音響モジュールを訓練する。したがって、異なる疑似クリーン訓練データ集合を発生し、次いで、先に論じたように、異なる訓練データ集合を単一のモデルに結合する代わりに、そのまま用いて異なるそれぞれのモデルを形成する。このような実施形態の下では、それぞれの疑似クリーン訓練データを形成するために用いた各ノイズ低減技法を、検査データにも適用する。これによって、それぞれのモデル毎に１つの集合で、複数の疑似クリーン検査データ集合を作成する。次いで、疑似クリーン検査データの各集合を、それ自体の各モデルに適用し、モデル／検査データ対に対する確率を求める。
【００８１】
次に、デコーダは全ての確率を調べ、最も高い確率を与えるモデル／検査データ対を選択する。この選択は、スピーチ信号全体に対する確率に基づいて行い、スピーチ信号全域に１つのモデルおよび各１組のノイズ低減技法を適用することができる。あるいは、スピーチのセグメントに対する確率に基づいて選択を行い、異なるセグメントが異なるモデルおよびノイズ低減技法を用いるようにすることも可能である。例えば、第１モデル／検査データ対を用いて第１音素をデコードし、一方第２モデル／検査データ対を用いて隣接する音素をデコードする。このような技法を用いることによって、デコーダは最良のノイズ低減技法およびモデルを本来的に選択し、各検査データ・セグメントに適用することが可能となる。
【００８２】
更に別の実施形態では、異なるノイズ低減技法を用いて、異なる疑似クリーン訓練データ集合を形成するが、構築するモデルは１つのみとする。次いで、異なるノイズ低減技法を検査データに適用し、多数の疑似クリーン検査データ集合を形成する。異なる疑似クリーン検査データ集合の各々をモデルに対して適用し、デコーダは、最も高い確率を発生した疑似クリーン検査データを選択する。この選択は、スピーチ信号全体に対する確率に基づいて行うことができ、あるいはスピーチ信号のセグメントに対する確率に基づいて行うこともできる。
【００８３】
以上、特定的な実施形態を参照しながら本発明の説明を行ったが、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、形態および詳細において変更が可能であることを当業者は認めよう。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明を実施可能な一計算環境のブロック図である。
【図２】図２は、本発明を実施可能な代わりの計算環境のブロック図である。
【図３】図３は、本発明の下におけるパターン認識方法の一実施形態のフロー図である。
【図４】図４は、本発明の一実施形態の下におけるパターン認識システムのブロック図である。
【図５】図５は、時間ドメインにおけるスピーチ信号のグラフである。
【図６】図６は、スピーチ信号におけるノイズの周波数スペクトルである。
【図７】図７は、本発明の一実施形態において用いるノイズ低減技法のブロック図である。
【図８】図８は、本発明の一実施形態の下において、異なるタイプのノイズを含む訓練データ集合を訓練するためのフロー図である。
【図９】図９は、異なる訓練集合に対するモデル確率分布のグラフである。
【図１０】図１０は、図９の確率に対する結合モデル確率のグラフである。
【図１１】図１１は、本発明の一実施形態のノイズ低減技法適用後における、図９のモデル確率分布のグラフである。
【図１２】図１２は、図１１の確率に対する総合モデル確率のグラフである。
【図１３】図１３は、複数の訓練データ集合を用いる本発明の一実施形態の下におけるノイズ低減モデルのブロック図である。
【符号の説明】
１００    計算環境
１１０    コンピュータ
１２０    処理ユニット（ＣＰＵ）
１２１    システム・バス
１３０    システム・メモリ
１３１    リード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ）
１３２    ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）
１３３    基本入出力システム
１３４    オペレーティング・システム
１３５    アプリケーション・プログラム
１３６    プログラム・モジュール
１３７    プログラム・データ
１４０    インターフェース
１４１    ハード・ディスク・ドライブ
１４４    オペレーティング・システム
１４５    アプリケーション・プログラム
１４６    プログラム・モジュール
１４７    プログラム・データ
１５１    磁気ディスク・ドライブ
１５２    リムーバブル不揮発性磁気ディスク
１５５    光ディスク・ドライブ
１５６    リムーバブル不揮発性光ディスク
１６０    ユーザ入力インターフェース
１６１    ポインティング・デバイス
１６２    キーボード
１６３    マイクロフォン
１７１    ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）
１７２    モデム
１７３    ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）
１８０    リモート・コンピュータ
１８１    メモリ素子
１８５    リモート・アプリケーション・プログラム
１９０    ビデオ・インターフェース
１９１    モニタ
１９６    プリンタ
１９７    スピーカ
２００    モバイル・デバイス
２０２    マイクロプロセッサ
２０４    メモリ
２０６    入出力（Ｉ／Ｏ）コンポーネント
２０８    通信インターフェース
２１０    バス
２１２    オペレーティング・システム
２１４    アプリケーション・プログラム
２１６    オブジェクト・ストア
４００    話者
４０２    添加ノイズ
４０４    マイクロフォン
４０６    アナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器
４０８    ノイズ低減モジュール
４１０    特徴抽出部
４１２    デコーダ
４１４    語彙
４１６    言語モデル
４１８    音響モデル
４２０    信頼性測定モジュール
４２２    出力モジュール
４２４    トレーナ
４２６    訓練テキスト
５０４    スピーチ領域
５０６、５０８    ポーズ
６０４    ノイズ・スペクトル
７００    高速フーリエ変換（ＦＦＴ）モジュール
７０２    ノイズ識別モジュール
７０４    重み付けモジュール
７０６、７０８    メモリ
７１０    スペクトル減算部
７１２    対数モジュール
７１４    逆高速フーリエ変換
９０４、９０６、９０８    確率分布
１１０４、１１０６、１１０８    確率分布
１２００    分布
１３００    ノイズ低減モジュール
１３０１    ノイズ・サンプラ
１３０２    ノイズ比較器
１３０３    ノイズ低減セレクタ
１３０４    メモリ
１３０５    データベース
１３０６、１３０８、１３１０    ノイズ低減モジュール
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【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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