(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声信号について雑音モデルに基づく雑音適応処理を施して前記入力音声信号に対する音声認識を行う音声認識装置であって、
複数の雑音環境カテゴリの各々に含まれる複数の雑音モデルを代表する第１パラメータを予め算出してこれを前記雑音環境カテゴリ毎に記憶する第１記憶手段と、
前記複数の雑音モデルの各々と前記第１パラメータとの相対的な位置情報を表す第２パラメータを予め算出してこれを記憶する第２記憶手段と、
前記入力音声信号に重畳された環境雑音の特性に基づいて前記環境雑音の属する雑音環境カテゴリを推定する推定手段と、
前記推定手段によって推定された雑音環境カテゴリに対応する前記第１パラメータを前記第１記憶手段から選択抽出する選択手段と
前記選択手段によって抽出された第１パラメータと前記第２記憶手段から読み出した前記第２パラメータとを用いて前記環境雑音に適合する雑音モデルを復元し、これを用いて前記入力音声信号に対する雑音適応処理を行う雑音適応手段と、を含むことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記第１パラメータは、音響モデルについてクラスタリング処理を施して得られる重心値と１つの雑音環境カテゴリに含まれる複数の雑音モデルの各々に対して施されたモデル合成処理によって得られる前記雑音モデル毎の重心値、及びこれに付随するデータであることを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記入力音声信号に重畳された環境雑音の特徴パラメータの集合の中から非定常パラメータを除外する非定常パラメータ除外処理部を更に有することを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記クラスタリング処理は、当該処理によって形成される音響モデルのグループ数が所定のグループ数に到達するまで継続されることを特徴とする請求項２に記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記第２パラメータは、前記重心値と前記複数の雑音モデルの各々との間における差分ベクトルであることを特徴とする請求項２乃至４のいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項６】
前記推定手段は、前記環境雑音が予め準備された雑音環境カテゴリに該当しないことを検知した場合に、前記環境雑音から前記第１パラメータを抽出してこれを前記第１記憶手段に追加して記憶する記憶追加手段、をさらに含むことを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項７】
通信ネットワークを介してデータベースを含むサーバーと前記第１及び第２記憶手段に含まれるメモリとの間におけるデータを中継する通信手段をさらに含み、前記データベースを前記メモリの一部若しくは全部として利用することを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項８】
入力音声信号について雑音モデルに基づく雑音適応処理を施して前記入力音声信号に対する音声認識を行う音声認識方法であって、
複数の雑音環境カテゴリの各々に含まれる複数の雑音モデルを代表する第１パラメータを予め算出してこれを前記雑音環境カテゴリ毎に第１のメモリに記憶するステップと、
前記複数の雑音モデルの各々と前記第１パラメータとの相対的な位置情報を表す第２パラメータを予め算出してこれを第２のメモリに記憶するステップと、
前記入力音声信号に重畳された環境雑音の特性に基づいて前記環境雑音の属する雑音環境カテゴリを推定するステップと、
該推定された雑音環境カテゴリに対応する前記第１パラメータを前記第１のメモリから選択抽出するステップと
該選択抽出された第１パラメータと前記第２のメモリから読み出した前記第２パラメータとを用いて前記環境雑音に適合する雑音モデルを復元し、これを用いて前記入力音声信号に対する雑音適応処理を行うステップと、を含むことを特徴とする音声認識方法。
【請求項９】
前記入力音声信号に重畳された環境雑音の特徴パラメータの集合の中から非定常パラメータを除外するステップを更に有することを特徴とする請求項８に記載の音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、発話音声を認識する音声認識装置及び音声認識方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識処理の実用性を向上させるためには、発話音声自体に対する認識技術の向上のみならず、発話音声に重畳された環境雑音に対する処理技術の向上が重要となる。従来、かかる環境雑音に対する耐性を向上させて音声認識処理の実用性を高める、いわゆる雑音適応処理技術が開発されており、例えば、特許文献１や非特許文献１に示されるような技術が開示されている。
【０００３】
前者の場合は、音響モデルの分布（以下、単に“分布”と言う）を予め決められた数のグループ（以下“クラスタ”と言う）で分類する。具体的には、類似した複数の分布が同一のグループに割り当てられるようにクラスタリング処理を行い、所定の数だけのクラスタが生成されるようにする。そして、各クラスタの重心に対してモデル合成処理を行う。
【０００４】
このため、一般に知られるモデル合成処理に比較して、高速度のモデル合成が可能となる。しかしながら、１つの分布に対するモデル合成処理に必要とされる演算量が多く、例えば、カーナビゲーション装置などのいわゆる組込み機器へ応用する際に、その性能維持を前提とすると、処理時間や機器実装スペース上の制限から機器への実装が困難となるおそれがある。
【０００５】
一方、後者の場合は、予め種々の雑音環境カテゴリについて複数の雑音モデルをメモリ内に準備しておき、音声入力信号の雑音環境カテゴリに応じた雑音モデルを選択して、雑音環境に応じた雑音適応処理を行うことができる。しかし、予め準備する雑音環境カテゴリや雑音モデルの数が増加するとそれを記憶するメモリ量も飛躍的に増大するので、携帯機器や車両搭載機器に組み込まれる組込み型の音声認識装置での利用が困難であった。
【特許文献１】特開平１０−１６１６９２
【非特許文献１】日本音響学会講演論文集（１−８−４；２０００年３月）「雑音環境へのヤコビ適応法の拡張」（赤江俊彦  他３名）
【発明の開示】
【０００６】
本発明が解決しようとする課題には、音声認識処理における雑音適応処理の機能を向上させ、かつ使用メモリの量を低減させた音声認識装置、及び音声認識方法を提供することが一例として挙げられる。
【０００７】
請求項１に記載の発明は、入力音声信号について雑音モデルに基づく雑音適応処理を施して前記入力音声信号に対する音声認識を行う音声認識装置であって、複数の雑音環境カテゴリの各々に含まれる複数の雑音モデルを代表する第１パラメータを予め算出してこれを前記雑音環境カテゴリ毎に記憶する第１記憶手段と、前記複数の雑音モデルの各々と前記第１パラメータとの相対的な位置情報を表す第２パラメータを予め算出してこれを記憶する第２記憶手段と、前記入力音声信号に重畳された環境雑音の特性に基づいて前記環境雑音の属する雑音環境カテゴリを推定する推定手段と、前記推定手段によって推定された雑音環境カテゴリに対応する前記第１パラメータを前記第１記憶手段から選択抽出する選択手段と前記選択手段によって抽出された第１パラメータと前記第２記憶手段から読み出した前記第２パラメータとを用いて前記環境雑音に適合する雑音モデルを復元し、これを用いて前記入力音声信号に対する雑音適応処理を行う雑音適応手段とを含むことを特徴とする。
【０００８】
また、請求項８に記載の発明は、入力音声信号について雑音モデルに基づく雑音適応処理を施して前記入力音声信号に対する音声認識を行う音声認識方法であって、複数の雑音環境カテゴリの各々に含まれる複数の雑音モデルを代表する第１パラメータを予め算出してこれを前記雑音環境カテゴリ毎に第１のメモリに記憶するステップと、前記複数の雑音モデルの各々と前記第１パラメータとの相対的な位置情報を表す第２パラメータを予め算出してこれを第２のメモリに記憶するステップと、前記入力音声信号に重畳された環境雑音の特性に基づいて前記環境雑音の属する雑音環境カテゴリを推定するステップと、該推定された雑音環境カテゴリに対応する前記第１パラメータを前記第１のメモリから選択抽出するステップと該選択抽出された第１パラメータと前記第２のメモリから読み出した前記第２パラメータとを用いて前記環境雑音に適合する雑音モデルを復元し、これを用いて前記入力音声信号に対する雑音適応処理を行うステップとを含むことを特徴とする。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
図１に本発明の実施例である音声認識装置を示す。同図に示される音声認識装置１０は、例えば、同装置のみが単体で用いられる構成であっても良いし、或いは、携帯電話やカーナビゲーション機器等の他の装置に内蔵される構成としても良い。
【００１０】
図１において、特徴パラメータ抽出部１０１は、入力された発話音声信号を発話区間、及びその前後の非発話区間を含めて、これらの区間に存する音響信号をその音響的特徴を表す特徴パラメータに変換して抽出する部分である。
【００１１】
環境推定部１０２は、非発話区間の特徴パラメータに基づいて、入力された発話音声信号に重畳された雑音の環境カテゴリを推定する部分である。なお、雑音の環境カテゴリとは、例えば、自動車に関係する雑音の場合であれば、エンジンによる雑音が１つの雑音カテゴリに相当し、また、カーエアコンによる雑音も１つの雑音カテゴリに相当するモデル選択抽出部１０３は、環境推定部１０２で推定されたカテゴリに含まれる雑音モデルに関する各種データを、重心データベース記憶部１０４（以下、単に“記憶部１０４”と言う）から選択抽出する部分である。また、雑音適応処理部１０５は、上記の選択抽出された各種データを用いて、例えば、ヤコビ適応手法などの手法による雑音適応処理を実行する部分である。
【００１２】
モデル復元部１０６は、上記の雑音適応処理の結果に基づいて、差分ベクトルデータベース記憶部１０７（以下、単に“記憶部１０７”と言う）に予め記憶されている差分ベクトルを用いてモデル復元処理を行う部分である。なお、記憶部１０４、記憶部１０７に予め記憶されている各種データや差分ベクトルの詳細については後述する。
【００１３】
キーワードモデル生成部１０８は、モデル復元部１０６から出力される音響モデルを基に、キーワード辞書記憶部１０９（以下、単に“記憶部１０９”と言う）にストアされている語彙の中から認識候補となるものを抽出して、音響パターンとしてのキーワードモデルを生成する部分である。
【００１４】
マッチング部１１０は、特徴パラメータ抽出部１０１から供給される発話区間の特徴パラメータを、キーワードモデル生成部１０８で生成されたキーワードモデルの各々に当て嵌め、各々についてのマッチング尤度を求めて、入力された発話音声信号に対する音声認識処理を行う部分である。
【００１５】
なお、図１のブロック図における信号の流を示す矢印の向きは、各構成要素間の主要な信号の流れを示すものであり、例えば、かかる信号に付随する応答信号や監視信号等の各種信号に関しては、矢印の向きと逆方向に伝達される場合をも含むものとする。また、図中に示される各構成要素の区分や信号経路は、動作説明の便宜上為されているものであり実際の装置においてかかる表記どおりの構成が実現される必要はない。
【００１６】
次に、記憶部１０４、及び記憶部１０７に予め記憶される、重心データ等の各種データ、及び差分ベクトルデータの生成処理について説明を行う。
【００１７】
本実施例では、実施の準備段階として上記の各々のデータを予め生成し、上記の各記憶部のメモリ内に準備しておく必要がある。かかる準備段階におけるデータ生成処理の様子を、図２のフローチャートに基づいて説明する。
【００１８】
先ず、図２のステップＳ２０１において、入力された音響モデルに対し類似した音響モデルの分布（以下“分布”と言う）をグループ化するクラスタリング処理が行われる。クラスタリング処理によって形成されるグループ（以下“クラスタ”と言う）の数は予め設定されており、生成されるクラスタの数が、かかる定数に達するまでクラスタリング処理が継続される。なお、ステップＳ２０１では、クラスタリング処理の進行と同時に、各々の分布が何れのクラスタに属するかなどの情報を示すクラスタ情報が生成される。
【００１９】
次のステップＳ２０３において、各々のクラスタに属する分布を全て使用して、それぞれのクラスタにおける重心計算が行われる。重心計算の処理を具体的に示せば、１つのクラスタｉに属する分布をｍ(ｎ）（ｎ＝１，２，…，ｐ：ｐはクラスタｉに属する分布の数）、計算により算出される重心をｇ(ｉ）とすると、重心ｇ(ｉ）は、
【式１】
【００２０】
0004340686.tif 000002
【００２１】
として求められる。
【００２２】
ステップＳ２０３の処理が終了すると、次のステップＳ２０５において、各クラスタに属する分布と、クラスタにおける重心との差分が計算される。具体的には、クラスタｉに属する分布をｍ(ｎ）、クラスタの重心をｇ(ｉ）、及び差分を表す差
分ベクトルをｄ(ｎ）とすると、差分ベクトルｄ(ｎ）は、
ｄ(ｎ）＝  ｍ(ｎ）−ｇ(ｉ）
として求めることができる。
【００２３】
ステップＳ２０５において算出された差分ベクトルの値は、音声認識装置１０の記憶部１０７に格納される。なお、クラスタｉに含まれる各々の分布ｍ(ｎ）と、クラスタの重
心ｇ(ｉ）、及び差分ベクトルｄ(ｎ）との相互関係を、図３のクラスタ構造の模式図に示す。
【００２４】
次に、ステップＳ２０７において所定の雑音モデルを用意し、これとステップＳ２０３で求めた各クラスタの重心とのモデル合成処理が行われる。モデル合成後の各クラスタの重心は、音声認識装置１０の記憶部１０４に格納される。
【００２５】
本実施例では、環境雑音カテゴリ毎に雑音モデルを複数準備して、各雑音モデルに対してモデル合成処理が行われる。それ故、モデル合成処理前の１つのクラスタ重心から、モデル合成処理に供された雑音モデルの個数分の合成後クラスタが生成される。
【００２６】
なお、ステップＳ２０７のモデル合成処理によって求められた各種データが、記憶部１０４の内部に格納される様子を図４に示す。同図に示される如く、記憶部１０４では各々の環境雑音カテゴリ毎に
(1)  １つの雑音モデル
(3)  １つの音響モデルに対して、図２に示される処理を施すことによって得られるクラスタの重心
(2)  雑音適応部１０５における雑音適応処理に必要とされる、各クラスタの重心に対応する情報
の３種類のデータが格納されることになる。
【００２７】
以上に説明した準備段階の処理によって、本実施例に基づく音声認識装置１０の、記憶部１０４、及び記憶部１０７には、それぞれ所定のデータが予め格納される。
【００２８】
次に、音声認識装置１０による、発話音声の音声認識処理時における動作について、図１のブロック図、及び図５のフローチャートに基づいて説明を行う。
【００２９】
先ず、音声認識装置１０に発話音声信号が入力されると、図５に示されるステップＳ３０１の特徴パラメータ変換処理が実行される。すなわち、音声認識装置１０の特徴パラメータ抽出部１０１は、入力された発話音声信号を発話区間、及びその前後の非発話区間を含めて、ＬＰＣケプストラムやＭＦＣＣ（メル周波数ケプストラム係数）などの発話パラメータに変換する。なお、用いられる発話パラメータの種類は、かかる事例に限定されるものではなく、発話信号の音響的特徴を表現したパラメータであり、かつこれらの音響パラメータのフォーマットと同じパラメータを用いて表現された音響モデルであれば同様に用いることが可能である。
【００３０】
ステップＳ３０１の特徴パラメータ変換処理が為されると、特徴パラメータ抽出部１０１から、発話区間の特徴パラメータがマッチング部１１０に、非発話区間の特徴パラメータが環境推定部１０２にそれぞれ供給される。
【００３１】
次のステップＳ３０３の環境推定処理は、記憶部１０４に格納されている複数の環境雑音カテゴリの中から所定のカテゴリを選択するため、入力された発話音声に重畳される環境雑音を推定する処理である。すなわち、環境推定部１０２は、非発話区間の特徴パラメータに基づいて入力された発話信号の環境雑音を推定し、これに該当する雑音カテゴリを求める。前述した如く、記憶部１０４のデータベースには、異なる環境雑音のカテゴリの代表にあたる雑音モデルが記憶されている。
【００３２】
環境推定部１０２は、先ず、これらの雑音モデルと、上記の非発話区間の特徴パラメータに基づいて、各雑音カテゴリ毎の雑音尤度を算出する。
【００３３】
これらの雑音モデルには、ターゲットとされる多数の環境雑音のデータベースを利用して計算された特徴パラメータの平均値や共分散が含まれている。したがって、各環境カテゴリ毎の雑音尤度は、雑音モデルの平均・分散から得られる正規分布に、上記非発話区間の特徴パラメータである発話パラメータを当て嵌めることによって求めることができる。
【００３４】
かかる事例として、雑音カテゴリ１乃至３の３つの雑音モデルの正規分布に、上記非発話区間の特徴パラメータである発話パラメータを当て嵌めて、雑音尤度を求める場合の事例を図６に示す。図６の事例では、雑音カテゴリ１〜３の雑音モデルに、入力発話信号の環境雑音を示す発話パラメータを当て嵌めたとき、雑音カテゴリ２の雑音尤度が他の２つ比較して高いことを表している。それ故、同図においては、環境雑音カテゴリの推定結果として雑音カテゴリ２が選択されることになる。
【００３５】
ステップＳ３０３の環境推定処理によって、入力発話音声に重畳された環境雑音のカテゴリが推定されると、次のステップＳ３０５において雑音モデルの選択抽出処理が行われる。すなわち、モデル選択抽出部１０３は、環境推定部１０２によって推定された雑音カテゴリに関する各種のデータを、記憶部１０４のデータベース中から選択してこれを抽出する。
【００３６】
図４に示される如く、記憶部１０４のデータベースには、音響モデルの分布をクラスタリング処理し、それぞれのクラスタ重心を雑音モデルで合成した重心データ、当該雑音モデル、及び各重心に対応する雑音適応処理用のデータが、各々の環境雑音のカテゴリ毎に格納されている。ステップＳ３０５において、選択された雑音カテゴリに属するこれらのデータが、記憶部１０４から雑音適応部１０５にロードされることになる。
【００３７】
そして、次のステップＳ３０７において、雑音適応部１０５による雑音適応処理が実行される。かかる雑音適応処理には、種々の手法を用いることが可能である。例えば、ヤコビ適応手法による雑音適応処理を行う際には、各クラスタの重心に対応するヤコビ行列についても予め重心データベースとして記憶部１０４に格納して置く。そして、ステップＳ３０７における雑音適応処理を行う段階において、記憶部１０４から雑音適応部１０５に該当する雑音カテゴリのヤコビ行列データを読み出し、かかるデータを使用してヤコビ適応手法による雑音適応処理を行う。
【００３８】
ステップＳ３０７の雑音適応処理が終了すると、次のステップＳ３０９において、予め記憶部１０７に準備しておいた差分ベクトルのデータを用い、モデル復元部１０６によるモデル復元処理が行われる。かかる処理によって雑音適応後の音響モデルが準備される。
【００３９】
その後、ステップＳ３１１においてキーワードモデル生成処理が実行される。同処理において、キーワードモデル生成部１０８は、音声認識の認識候補となる語彙を記憶部１０９から抽出して、これを音響パターンとして定型化するキーワードモデル生成処理を実行する。
【００４０】
次の、ステップＳ３１３では、マッチング部１１０によるマッチング処理が実行される。すなわち、キーワードモデル生成部１０８において生成されたキーワードモデルの各々に対して、特徴パラメータ抽出部１０１から供給される発話区間の特徴パラメータが照合され、各々のキーワードに対するマッチングの度合いを示すキーワード尤度が算出される。そして、かかる処理によって求められたキーワード尤度のうちで、最も高い値を示すキーワードが、入力された発話音声に対する認識結果として、音声認識装置１０から出力される。
【００４１】
以上に説明したように、本実施例によれば、複数の初期合成モデルのセットを複数の初期合成クラスタに変換して記憶することによって使用メモリの使用量を削減することができ、雑音適応処理能力の高い音声認識装置を組み込み機器への搭載することが容易となる。また、準備段階におけるクラスタリングをモデル合成を行う前に実施するので差分ベクトルを共用化することが可能となり、必要とされる構成の簡易化と性能向上を同時に達成することができる。
【００４２】
また、本実施例に話者適応機能を追加して、かつ話者適応を差分ベクトルで行う構成とした場合、重心データベースの内容をグレードアップする際に、発話者の特徴を反映させた状態でグレードアップされた環境での発話認識が可能となる。
【００４３】
図７は、本発明による音声認識装置の第2の実施例を示すブロック図である。
【００４４】
図において、図１に示された音声認識装置１０の各構成部分と同一の部分には同様の参照番号を付し、説明は繰り返さない。
【００４５】
図示された音声認識装置２０は図１に示された音声認識装置１０の各構成部分に加えて特徴パラメータ抽出部１０１と環境推定部１０２との間に設けられた非定常パラメータ除外処理部１１１を有することが特徴である。
【００４６】
非定常パラメータ除外処理部１１１は、特徴パラメータ抽出部１０１から供給される特徴パラメータの集合（雑音集合と称する）の中から非定常パラメータに該当するものを除外する動作を行う。
【００４７】
図８は、非定常パラメータ除外処理部１１１によって行われる非定常パラメータ除外処理の一例を示すフロー図である。
【００４８】
図示の如く、非定常パラメータ除外処理部１１１はステップＳ４０１において入力された1つの雑音集合を複数のグループに分類するクラスタリング処理を行う。次に、ステップＳ４０２において各クラスタ間の重心間類似度を求める。続いて、ステップＳ４０３においてクラスタ間の類似度の最も低いものが所定の閾値以下であるか否かが判別される。
【００４９】
ステップＳ４０３において類似度が所定の閾値以下であれば、処理はステップＳ４０４に進み要素数（集合に属する特徴パラメータの数を指す）の少ない方のクラスタに属する特徴パラメータを除外する。続いて処理はステップＳ４０５に進み適応雑音モデルの生成（図６のステップＳ３０３の環境推定処理に対応）を行う。またステップＳ４０３において類似度が所定の閾値より大であれば、ステップＳ４０４の処理は実行せずにステップＳ４０５に進む。
【００５０】
ステップＳ４０５の実行に続いてステップＳ４０６において環境カテゴリ選択処理（図６のステップＳ３０５のモデル選択抽出処理に対応）が行われる。
【００５１】
次に、非定常パラメータ除外処理の適用例について説明する。
【００５２】
図９は、環境Ａに該当する雑音パラメータに突発性雑音の影響を受けた雑音パラメータが混在する雑音集合を示している。
【００５３】
非定常パラメータ除外処理を実行しない場合には雑音集合全体に対する重心を求め、この重心と環境Ａ、環境Ｂをそれぞれあらわす雑音モデルとの類似度を求めることにより環境判別が行われる。このため、図示の如く突発性雑音の影響を受け、雑音集合の重心は環境Ａの雑音モデルよりも環境Ｂの雑音モデルの方が類似性が高くなり、環境Ｂとして誤判定されてしまう。
【００５４】
一方、第2の実施例の如く、非定常パラメータ除外処理を実行する場合には突発性雑音と判断される雑音パラメータが除外され、かかる雑音パラメータを除外した雑音パラメータの重心が求められる。これにより。求められた重心と環境Ａの雑音モデルとの類似度が高くなり、環境カテゴリをより適切に選択することが可能となる。
【００５５】
このように非定常パラメータ除外処理を行うことにより音声認識の性能を向上させることができる。
【００５６】
なお、上記の第１及び第２の実施例において、発話音声入力に重畳された環境雑音が予め準備された雑音モデルに該当しない場合は、この環境雑音を、例えば、ＨＤＤ等の別記憶媒体に所定期間蓄積した後、かかる蓄積データを基にしてこれに対する重心値等のデータを算出するようにしても良い。これによって、重心データベースにおける新たな雑音カテゴリを環境に合わせて増加させることが可能となる。
【００５７】
さらに、通信ネットワークを介して大規模なデータベースを擁するサーバーとデータの授受を行う通信手段を設けることにより、重心データベースや差分ベクトルデータベースのメモリの一部若しくは全部を、これらのサーバーのデータベースに置き換えるようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
図１は、本発明による音声認識装置の実施例を示すブロック図である。
【００５９】
図２は、図１の音声認識装置における準備段階処理の過程を示すフローチャートである。
【００６０】
図３は、図２の処理過程で形成されるクラスタの構成を示す模式図である。
【００６１】
図４は、図１の音声認識装置における重心データベース記憶部１０４の内容を示す構成図である。
【００６２】
図５は、図１の音声認識装置における音声認識処理の過程を示すフローチャートである。
【００６３】
図６は、図５の環境推定処理における雑音カテゴリの選択の様子を示す説明図である。
【００６４】
図７は、本発明による音声認識装置の第2の実施例を示すブロック図である。
【００６５】
図８は、非定常パラメータ除外処理の一例を示すフローチャートである。
【００６６】
図９は、非定常パラメータ除外処理の適用例を示す雑音パラメータの図である。
【図１】
0004340686.tif 000003
【図２】
0004340686.tif 000004
【図３】
0004340686.tif 000005
【図４】
0004340686.tif 000006
【図５】
0004340686.tif 000007
【図６】
0004340686.tif 000008
【図７】
0004340686.tif 000009
【図８】
0004340686.tif 000010
【図９】
0004340686.tif 000011