(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
雑音抑圧装置と、
該雑音抑圧装置からの出力を、予め記憶されている複数の比較対象パターン候補と比較して一致度合の高いものを認識結果とする音声認識装置と、を備える音声認識システムであって、
前記雑音抑圧装置は、
入力信号を、所定の切り出し間隔毎に、所定のフレーム長のフレーム信号として切り出す入力信号切り出し手段と、
前記フレーム信号からスペクトラムを算出するスペクトラム算出手段と、
前記入力信号に音声が含まれている音声区間と、前記音声が含まれていない雑音区間とを判定する判定手段と、
該判定手段によって判定された前記雑音区間の入力信号に基づいて算出した前記スペクトラムを用いて雑音スペクトラムを推定する雑音スペクトラム推定手段と、
前記音声区間の入力信号に基づいて算出した前記スペクトラムから、前記雑音スペクトラム推定手段によって推定された前記雑音スペクトラムに所定のサブトラクト係数を乗じたものを引算する引算手段と、
該引算手段によって引算された結果に対して時間方向の移動平均処理であるスムージングを実行するスムージング手段とを備え、
前記入力信号切り出し手段による切り出し間隔は、前記フレーム長のｎ分の１（ｎは２以上の整数）であると共に、前記スムージング手段は、前記スムージングをｎ回に１回実行し、
前記音声認識装置内に記憶されている前記比較対象パターン候補は、学習用サンプル音声のスペクトラムに対し、前記スムージング手段において実行されるスムージングと同一の処理を施した結果を用いて作成された第１の比較対象パターン候補であること、を特徴とする音声認識システム。
【請求項２】
雑音抑圧装置と、
該雑音抑圧装置からの出力を、予め記憶されている複数の比較対象パターン候補と比較して一致度合の高いものを認識結果とする音声認識装置と、を備える音声認識システムであって、
前記雑音抑圧装置は、
入力信号を、所定の切り出し間隔毎に、所定のフレーム長のフレーム信号として切り出す入力信号切り出し手段と、
前記フレーム信号からスペクトラムを算出するスペクトラム算出手段と、
前記入力信号に音声が含まれている音声区間と、前記音声が含まれていない雑音区間とを判定する判定手段と、
該判定手段によって判定された前記雑音区間の入力信号に基づいて算出した前記スペクトラムを用いて雑音スペクトラムを推定する雑音スペクトラム推定手段と、
前記音声区間の入力信号に基づいて算出した前記スペクトラムから、前記雑音スペクトラム推定手段によって推定された前記雑音スペクトラムに所定のサブトラクト係数を乗じたものを引算する引算手段と、
該引算手段によって引算された結果に対して時間方向の移動平均処理であるスムージングを実行するスムージング手段とを備え、
前記入力信号切り出し手段による切り出し間隔は、前記フレーム長のｎ分の１（ｎは２以上の整数）であると共に、前記スムージング手段は、前記スムージングをｎ回に１回実行し、
前記音声認識装置内に記憶されている前記比較対象パターン候補は、雑音の重畳された学習用サンプル音声に対して、前記引算手段と同様に、前記学習用サンプル音声のスペクトラムから前記雑音のスペクトラムに所定のサブトラクト係数を乗じたものを引算し、その引算された結果に対し、前記スムージング手段において実行されるのと同一のスムージングを施した結果を用いて作成された第２の比較対象パターン候補であること、を特徴とする音声認識システム。
【請求項３】
請求項１に記載の音声認識システムにおいて、
前記音声認識装置内に記憶されている前記比較対象パターン候補には、前記第１の比較対象パターン候補に加え、雑音の重畳された前記学習用サンプル音声に対して、前記引算手段と同様に、前記学習用サンプル音声のスペクトラムから前記雑音のスペクトラムに所定のサブトラクト係数を乗じたものを引算し、その引算された結果に対し、前記スムージング手段において実行されるのと同一のスムージングを施した結果を用いて作成された第２の比較対象パターン候補も含まれていること、を特徴とする音声認識システム。
【請求項４】
請求項１または３に記載の音声認識システムにおいて、
前記音声認識装置内に記憶されている前記比較対象パターン候補には、前記第１の比較対象パターン候補及び／又は前記第２の比較対象パターン候補に加え、雑音の重畳された前記学習用サンプル音声に対して、前記引算手段と同様に、前記学習用サンプル音声のスペクトラムから前記雑音のスペクトラムに所定のサブトラクト係数を乗じたものを引算した結果を用いて作成された第３の比較対象パターン候補も含まれていること、を特徴とする音声認識システム。
【請求項５】
請求項２〜４のいずれかに記載の音声認識システムにおいて、
前記第２及び第３の比較対象パターン候補を作成する際に用いる雑音は、音声認識システムが使用される環境での雑音であることを特徴とする雑音抑圧装置。を特徴とする音声認識システム。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載の音声認識システムにおいて、
前記スペクトラム算出手段は、前記フレーム信号から振幅スペクトラムを算出し、
前記雑音スペクトラム推定手段は、前記雑音区間の入力信号に基づいて算出した前記振幅スペクトラムを用いて雑音振幅スペクトラムを推定し、
前記引算手段は、前記音声区間の入力信号に基づいて算出した前記振幅スペクトラムから、前記雑音スペクトラム推定手段によって推定された前記雑音振幅スペクトラムに所定のサブトラクト係数を乗じたものを引算するよう構成されていることを特徴とする音声認識システム。
【請求項７】
請求項１〜５のいずれかに記載の音声認識システムにおいて、
前記スペクトラム算出手段は、前記フレーム信号からパワースペクトラムを算出し、
前記雑音スペクトラム推定手段は、前記雑音区間の入力信号に基づいて算出した前記パワースペクトラムを用いて雑音パワースペクトラムを推定し、
前記引算手段は、前記音声区間の入力信号に基づいて算出した前記パワースペクトラムから、前記雑音スペクトラム推定手段によって推定された前記雑音パワースペクトラムに所定のサブトラクト係数を乗じたものを引算するよう構成されていることを特徴とする音声認識システム。
【請求項８】
請求項７に記載の音声認識システムにおいて、
さらに、前記引算手段による引算結果に基づいて自己相関係数を算出する自己相関係数算出手段を備え、
前記スムージング手段は、前記自己相関係数算出手段によって算出された自己相関係数に対してスムージングを実行するよう構成されていることを特徴とする音声認識システム。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれかに記載の音声認識システムにおいて、
前記判定手段は、前記入力信号のパワーに基づいて前記音声区間及び雑音区間を判定するよう構成されていることを特徴とする音声認識システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声認識等の音声信号処理の前処理として用いる雑音抑圧技術に関し、特に、認識対象となる音声信号と雑音信号とが混在した入力信号から雑音成分を極力除去するスペクトラムサブトラクション法を用いた雑音抑圧技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、例えばカーナビゲーションシステムにおける目的地の設定などを音声によって入力できるようにする場合などに有効な音声認識装置が提案され、また実現されている。このような音声認識装置においては、入力音声を予め記憶されている複数の比較対象パターン候補と比較し、一致度合の高いものを認識結果とするのであるが、現在の認識技術ではその認識結果が完全に正確なものとは限らない。これは、静かな環境下にあってもそうであるため、周囲に雑音が発生するような環境下ではなおさらである。特に、上述したカーナビゲーションシステムなどの実際の使用環境を考慮すると、雑音がないことは想定しにくい。したがって、認識率の向上を実現する上では、音声認識装置への入力の前処理として、認識に必要な音声信号と雑音信号とが混在した入力信号から雑音成分を極力除去する雑音抑圧を行なうことが望ましい。
【０００３】
この音声と雑音とが混在した入力信号から雑音成分を除去する手法としては、スペクトラムサブトラクション法（以下「ＳＳ法」と略記する。）が非常に有効な手法として知られている、このＳＳ法については、例えばSTEVEN F BOLL、”Suppression of Acoustic Noise in Speech Using Spectral Subtruction”、IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal processing、Vol.Assp-27、No.2、April 1979、pp.113-120をはじめとして多くの研究成果が発表されている。ＳＳ法は、雑音の混入した音声信号の振幅スペクトラムから雑音の振幅スペクトラムを差し引くか、または雑音の混入した音声信号のパワースペクトラムから雑音のパワースペクトラムを差し引くことによって雑音抑圧を実現するものである。なお、パワースペクトラムは振幅スペクトラムを２乗したものである。ＳＳ法による出力は、雑音の抑圧された振幅スペクトラムか、雑音の抑圧されたパワースペクトラムである。
【０００４】
そして、このような雑音抑圧を行なってから音声認識を行なうシステム構成として、例えば図４（ａ）のような音声認識システム２００が考えられている。つまり、マイク２０１からは雑音が混入した音声信号あるいは雑音信号のみが入力される。マイク２０１からの入力信号は雑音抑圧装置２０３へ入力され、雑音抑圧装置２０３で雑音抑圧された音声信号が音声認識装置２０４へ転送される。また、この場合、利用者がＰＴＴ（Push-To-Talk）スイッチ２０５を押しながらマイク２０１を介して音声を入力するようにされている。そして、雑音抑圧装置２０３での雑音抑圧は次のように行われる。
【０００５】
つまり、図４（ｂ）に示すように、ＰＴＴスイッチ２０５が押されるまでは雑音区間であるとして、雑音抑圧装置２０３はマイク２０１からの入力信号を取り込む。そして、ＰＴＴスイッチ２０５が押されると音声区間であるとして、雑音抑圧装置２０３はマイク２０１からの入力信号を取り込む。しかし、音声区間にて取り込んだものは「音声信号＋雑音信号」となる。したがって、雑音区間で取り込んだ「雑音信号」を、音声区間において取り込んだ「音声信号＋雑音信号」から差し引けば、雑音信号の抑圧された音声信号を抽出することができるというものである。
【０００６】
但し、この手法は、基本的には推定雑音に基づくものである。つまり図４（ｂ）に示す音声区間においては混入した雑音を直接検知しているのではなく、音声区間の開始以前の雑音区間にて取り込んだ雑音信号を基に音声区間における雑音を推定し、その推定雑音のパワースペクトラムを音声区間にて取り込んだ入力音声のパワースペクトラムから差し引く処理を行なうのである。そして、一般的には、推定雑音のパワースペクトラムに所定の係数（サブトラクト係数）を乗じた値を入力音声のパワースペクトラムから差し引いており、このサブトラクト係数は１より大きな値に設定されることが多い。このように、サブトラクト係数を１より大きな値に設定することは、推定雑音のパワースペクトラムを差し引く際に必要以上に差し引いてしまうことに相当する。
【０００７】
音声の母音部分のように音声のパワーがある程度確保されている区間では、推定雑音のパワースペクトラムを多少引き過ぎた場合でも音声のパワースペクトラムの形状にはほとんど影響がない。しかし、音声中のポーズ区間や摩擦子音部分のように音声のパワーが小さいところでは、引き過ぎてマイナスの値になってしまう場合がある。上述したようにパワースペクトラムは振幅スペクトラムを２乗したものなのでマイナス値になることは理論的にあり得ない。そのため、引き過ぎてマイナスの値になってしまう部分はゼロ（０）あるいは相対的に小さな正の定数に設定するようにしている。したがって、ＳＳ法によって得られる雑音抑圧された入力音声のパワースペクトラムには特有の歪が生じてしまうのである。
【０００８】
図４（ａ）に示す雑音抑圧装置２０３から音声認識装置２０４へは、ＳＳ法によって雑音抑圧された入力音声のパワースペクトラム、あるいはそのパワースペクトラムを逆フーリエ変換して得た自己相関係数が出力される。上述したように、この音声認識装置２０４に入力されるパワースペクトラムあるいは自己相関係数に歪が発生しているため、音声認識装置２０４での認識率が低下してしまう。
【０００９】
このような問題を解決するために、本願出願人は、特願平１０−１８２６８５号（特開平１１−１５４０００号。以下、先願と称す。）において、時間方向に移動平均をとるスムージングを導入することによって、認識対象となる音声と雑音とが混在した入力信号に対しＳＳ法を用いて雑音抑圧を行なう場合の歪を極力低減させることを提案した。
【００１０】
例えばパワースペクトラムはＰ（ｆ，ｔ）というように周波数ｆと時間（この場合はフレーム単位の処理に対応する時間）ｔ＝０，１，２，……の関数として表せる。なお、この場合はｔ＝０が現在、ｔ＝１が直前の過去、ｔ＝２がさらに前の過去を示すものとする。上述の引算処理によってＰ（ｆ，１）が０となっている場合であっても、Ｐ（ｆ，０）及びＰ（ｆ，２）では０でない可能性がある。そのため、それら時間（ｔ）方向の関係に着目してスムージングすれば、Ｐ（ｆ，１）が０でない値として得られる場合があり、それは実際の雑音成分を除去した音声信号のパワースペクトラムをより的確に把握することとなり、歪低減に有効である。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、この方法の場合には、音声の分析区間が長くなることによって音声認識そのものの性能を落とす可能性がある。つまり、音声は時間と共に変化するものであるため、処理する区間が長すぎるといわゆる「ボヤけた」状態となって悪影響が出てしまう。これを時間分解能の低下という。スペクトル領域における音声とノイズの相関の影響を低減させるためには、スムージングに用いるフレーム数を増加させると有利であるが、フレーム数が増加して音声の分析区間が長くなると、上述の問題が生じてしまう。
【００１２】
そこで、本発明は、スペクトル領域における音声とノイズの相関の影響を、時間分解能の低下なく抑圧することによって、ノイズ除去における不正確さを低減することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段及び発明の効果】
本発明の音声認識システムは、雑音抑圧装置と音声認識装置とを備える。雑音抑圧装置は、例えばマイクロフォンなどを介して入力された入力信号を、入力信号切り出し手段が、所定の切り出し間隔毎に所定のフレーム長のフレーム信号として切り出す。そして、スペクトラム算出手段が、そのフレーム信号をフーリエ変換するなどしてスペクトラムを算出する。入力信号に音声が含まれている音声区間であるか音声が含まれていない雑音区間であるかは判定手段によって判定され、雑音スペクトラム推定手段は、雑音区間の入力信号に基づいて算出したスペクトラムを用いて雑音スペクトラムを推定する。そして、引算手段が、音声区間の入力信号に基づいて算出したスペクトラムから雑音スペクトラムに所定のサブトラクト係数を乗じたものを引算し、さらに、スムージング手段が、引算手段によって引算された結果に対して時間方向の移動平均処理であるスムージングを実行する。
【００１４】
なお、スペクトラム算出手段が算出するスペクトラムには、振幅スペクトラムやパワースペクトラムが考えられる。つまり、フレーム信号をフーリエ変換すると周波数スペクトラムＳpec（ｆ） が算出される。この周波数スペクトラムＳpec（ｆ） の振幅成分である振幅スペクトラムＡ（ｆ）を用いてもよいし、その振幅スペクトラムＡ（ｆ）を２乗して得たパワースペクトラムＰ（ｆ）を用いてもよい。
【００１５】
例えば、請求項６のようにスペクトラム算出手段が振幅スペクトラムＡ（ｆ）を算出する場合には、雑音スペクトラム推定手段が雑音振幅スペクトラムＡＮ（ｆ）を推定し、引算手段が、音声区間の入力信号に基づいて算出した振幅スペクトラムＡＳＮ（ｆ）から、雑音振幅スペクトラムＡＮ（ｆ）に所定のサブトラクト係数を乗じたものを引算すればよい。
【００１６】
また、請求項７のようにスペクトラム算出手段がパワースペクトラムＰ（ｆ）を算出する場合には、雑音スペクトラム推定手段が雑音パワースペクトラムＰＮ（ｆ）を推定し、引算手段が、音声区間の入力信号に基づいて算出したパワースペクトラムＰＳＮ（ｆ）から、雑音パワースペクトラムＰＮ（ｆ）に所定のサブトラクト係数を乗じたものを引算すればよい。
【００１７】
このように引算処理を施すと、推定雑音のパワースペクトラムあるいは振幅スペクトラムにサブトラクト係数を乗じた値を、入力音声のパワースペクトラムあるいは振幅スペクトラムから差し引くこととなるが、サブトラクト係数が大きい場合には計算上マイナス値になることがある。パワースペクトラムあるいは振幅スペクトラムは理論上マイナス値になることはあり得ないため、その部分はゼロ（０）あるいは相対的に小さな正の定数に設定する。したがって、この引算処理したままでは、引算結果であるパワースペクトラムあるいは振幅スペクトラムに特有の歪が生じてしまう。これをそのまま音声認識に用いると認識率が低下してしまう。
【００１８】
そこで、この引算結果に対してスムージングを行うことで歪低減を実現する。この技術思想の前提となるのは、「一般に音声信号の振幅スペクトラム、パワースペクトラムについては、時間方向に相関がある」という認識である。例えばパワースペクトラムはＰ（ｆ，ｔ）というように周波数ｆと時間（この場合はフレーム単位の処理に対応する時間）ｔ＝０，１，２，……の関数として表せる。なお、この場合はｔ＝０が現在、ｔ＝１が直前の過去、ｔ＝２がさらに前の過去を示すものとする。例えば上述の引算処理によってＰ（ｆ，１）が０となっている場合であっても、Ｐ（ｆ，０）及びＰ（ｆ，２）では０でない可能性がある。そのため、それら時間（ｔ）方向の関係に着目して補間すれば、Ｐ（ｆ，１）が０でない値として得られる場合があり、それは実際の雑音成分を除去した音声信号のパワースペクトラムをより的確に把握することとなり、歪低減に有効である。
【００１９】
このように、音声と雑音とが混在した入力信号に対しＳＳ法を用いて雑音抑圧を行なう場合の歪を極力低減させることができれば、例えばその出力を用いて音声認識を行なう場合の認識率の向上に寄与することができ、非常に有効である。
スペクトル領域における音声とノイズの相関の影響を低減させるためには、スムージングに用いるフレーム数を増加させると有利である。しかし、フレーム数が増加して音声の分析区間が長くなってしまうと、音声認識そのものの性能を落とす可能性がある。つまり、音声は時間と共に変化するものであるため、処理する区間が長すぎるといわゆる「ボヤけた」状態となって悪影響が出てしまう。
【００２０】
そこで、本発明の音声認識システムにおける雑音抑圧装置では、このような時間分解能の低下を防止するために、入力信号切り出し手段による切り出し間隔をフレーム長のｎ分の１（ｎは２以上の整数）とすると共に、スムージングをｎ回に１回実行するようにした。例えばｎ＝２の場合で考えると、フレームの切り出しがフレーム長の１／２であるため、入力音声は、フレームの半分がオーバーラップした状態で切り出されていく。このようにすれば、複数フレームをスムージングに用いても、従来の１フレーム分の分析長に相当するため、時間分解能の低下が起こらない。
【００２１】
但し、スムージングを毎回行っていると、本雑音抑圧装置からの出力を用いて音声認識を行なう音声認識装置での認識処理も２倍の頻度で行うこととなり処理負荷が増大してしまう。そこで、２回に１回行うようにすれば、音声認識装置での認識処理は従来通りの頻度でよくなり、処理負荷は増大しない。さらに、分析長が短くなるため、一般に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いてパワースペクトラムなどを算出することの多いスペクトラム算出手段での処理負荷の低減にも寄与する。
【００２２】
このように、本発明の音声認識システムにおける雑音抑圧装置は、スペクトル領域における音声とノイズの相関の影響を、時間分解能の低下なく抑圧することによって、ノイズ除去における不正確さを低減することができる。また、請求項７に示すように、引算手段が、音声区間の入力信号に基づいて算出したパワースペクトラムＰＳＮ（ｆ）から雑音パワースペクトラムＰＮ（ｆ）に所定のサブトラクト係数を乗じたものを引算する構成を前提とする場合には、請求項８に示すようにしてもよい。つまり、引算手段による引算結果に基づいて自己相関係数を算出する自己相関係数算出手段をさらに備え、スムージング手段は、その自己相関係数算出手段によって算出された自己相関係数に対してスムージングを実行するのである。このように自己相関係数を用いても同様に歪低減が実現できると共に、雑音抑圧装置からの出力を用いて音声認識を行なう音声認識装置におけるメモリ容量及び処理負荷の低減の面で有効である。
【００２３】
これは、自己相関係数のフーリエ変換がパワースペクトラムになる、つまりパワースペクトラムの逆フーリエ変換が自己相関係数になることに着目したものである。自己相関係数をＣ（ｒ，ｔ）、逆フーリエ変換をＦ-1とすると、パワースペクトラムＰ（ｆｔ）との関係は次のようになる。
Ｃ（ｒ，ｔ）＝Ｆ-1［Ｐ（ｆ，ｔ）］
なお、ｒは自己相関係数の指数であり、パワースペクトラムにおける周波数ｆに対応する。
【００２４】
例えば、フーリエ変換の線形性より、次の変形が可能である。
Ｆ-1［α・Ｐ(f,0)＋β・Ｐ(f,1)＋γ・Ｐ(f,2)］
＝α・Ｆ-1［Ｐ(f,0)］＋β・Ｆ-1［Ｐ(f,1)］＋γ・Ｆ-1［Ｐ(f,2)］
＝α・Ｃ(r,0)＋β・Ｃ(r,1)＋γ・Ｃ(r,2)
このように、パワースペクトラムと自己相関係数とは等価であるため、スムージングを施す場合に、パワースペクトラムを用いても自己相関係数を用いても同様の結果、つまり歪の低減された出力を得ることができる。
【００２５】
そして、このような自己相関係数を用いると後段の音声認識装置におけるメモリ容量及び処理負荷が低減されるのであるが、その点について説明する。
後段の音声認識装置が線形予測分析（linear predictive coding：ＬＰＣ）を行なう構成であり、雑音抑圧装置からパワースペクトラムを出力する場合を想定すると、音声認識装置においては、まず雑音抑圧装置から出力されたパワースペクトラムから自己相関係数を算出しなければならなくなる。そのため、処理負荷やメモリ容量の増大につながっていた。それに対して、雑音抑圧装置において自己相関係数化し、これを音声認識装置側へ渡せば、音声認識装置における処理負荷やメモリ容量の削減を実現できる。音声認識装置がＰ次のＬＰＣを実行する場合には、指数ｒがｒ＝０，１，２，……Ｐの自己相関係数Ｃ（ｒ，ｔ）しか用いず、一般にＰ＝１７程度である。
【００２６】
したがって、パワースペクトラムを逆フーリエ変換して自己相関係数化し、その自己相関係数を補間したものを出力することで、後段の音声認識装置におけるメモリ容量及び処理負荷の低減を実現できる。
なお、上述した判定手段は、入力信号に音声が含まれている音声区間であるか音声が含まれていない雑音区間であるかを判定するのであるが、例えば請求項５に示すように、入力信号のパワーに基づいて判定することが考えられる。また、音声を入力させる期間を発声者自身が指定するために設けられた入力期間指定手段によって指定された入力期間を音声区間として判定するようにしてもよい。この入力期間指定手段としては、例えばＰＴＴ（Push-To-Talk）スイッチなどが考えられる。つまり、利用者がＰＴＴスイッチを押しながら音声を入力すると、そのＰＴＴスイッチが押されている間に入力された音声を処理対象として受け付けるのである。このようにすることで、雑音抑圧対象となる入力信号に対してのみ雑音抑圧処理を実行すればよいので、処理負荷軽減の点で有効である。
【００２７】
そして、本発明の音声認識システムの音声認識装置は、雑音抑圧装置からの出力を、予め記憶されている複数の比較対象パターン候補と比較して一致度合の高いものを認識結果とする。
【００２８】
このような音声認識システムは、種々の適用先が考えられるが、例えばいわゆるカーナビゲーションシステム用として用いることが考えられる。この場合には、例えば経路設定のための目的地などが音声にて入力できれば非常に便利である。また、ナビゲーションシステムだけでなく、例えば音声認識システムを車載空調システム用として用いることも考えられる。この場合には、空調システムにおける空調状態関連指示を利用者が音声にて入力するために用いることとなる。さらには、例えば、携帯用の情報端末装置、あるいは街頭やパーキングエリアなどに設定される情報端末装置などにも同様に適用できる。
【００２９】
そして、このように音声認識システムとして実現する場合には、雑音抑圧装置に対する上述の工夫だけでなく、音声認識装置においても雑音抑圧装置側の工夫に対応した工夫を施すことが考えられる。具体的には、音声認識装置内に記憶されている比較対象パターン候補を作成するに際して、次のような工夫を施す。
【００３０】
例えば、請求項１に示すシステムでは、学習用サンプル音声のスペクトラムに対し、スムージング手段において実行されるスムージングと同一の処理を施した結果を用いて比較対象パターン候補を作成する。以下、このようにして作成したものを「第１の比較対象パターン候補」と称す。
【００３１】
また、請求項２に示すシステムでは、雑音の重畳された学習用サンプル音声に対して、前記引算手段と同様に、学習用サンプル音声のスペクトラムから雑音のスペクトラムに所定のサブトラクト係数を乗じたものを引算し、その引算された結果に対し、スムージング手段において実行されるのと同一のスムージングを施した結果を用いて比較対象パターン候補を作成する。以下、このようにして作成したものを「第２の比較対象パターン候補」と称す。
【００３２】
このように、学習用サンプル音声のスペクトラム、あるいは雑音の重畳された学習用サンプル音声にＳＳ法による処理を施したものに対し、スムージング手段において実行されるスムージングと同一の処理を施すのは、次の意図からである。すなわち、上述した雑音抑圧装置に対する工夫は、ＳＳ法を用いて雑音抑圧を行なう場合の歪を極力低減させるためにスムージングを行っているのであるが、このスムージングを施すことによって、音声の本来の特性を変化させてしまっていることとなる。そのため、雑音抑圧に関しては有効であっても、音声認識装置における認識処理に際し、場合によっては、上述の音声特性変化の影響で認識率を低下させる方向へ作用してしまう可能性も考えられる。そこで、音声認識時の比較対象パターン候補を作成する際に、学習用サンプル音声のスペクトラム（あるいはＳＳ法による処理を施したもの）そのままを用いるのではなく、スムージング手段において実行されるスムージングと同一の処理を施すことにより、意図的に音声特性変化を加えている。こうすることにより、雑音抑圧装置側でのスムージングによる音声特性変化を吸収し、認識率の低下を防止することができるのである。
【００３３】
なお、音声認識は、上述したように、雑音抑圧装置からの出力を、予め記憶されている複数の比較対象パターン候補と比較して一致度合の高いものを認識結果とするので、この比較対象パターン候補の充実を図ることが認識率向上につながる。したがって、例えば請求項３に示すように、音声認識装置内に記憶されている比較対象パターン候補として、前記第１の比較対象パターン候補及び前記第２の比較対象パターン候補の両方を備えておくことが好ましい。また、同様の観点から、請求項４に示すように、雑音の重畳された学習用サンプル音声に対して、ＳＳ法による処理、つまり学習用サンプル音声のスペクトラムから雑音のスペクトラムに所定のサブトラクト係数を乗じたものを引算した結果を用いて作成された第３の比較対象パターン候補を準備し、第１又は第２の比較対象パターン候補と第３の比較対象パターン候補を備えるようにしたり、あるいは第１〜第３の比較対象パターン候補を全て備えるようにしてもよい。
【００３４】
そして、請求項５に示すように、第２及び第３の比較対象パターン候補を作成する際に用いる雑音は、音声認識システムが使用される環境での雑音とすることが好ましい。この環境雑音としては１種類だけでなく複数種類を考慮することがさらに好ましい。例えば、音声認識システムが自動車内にて用いられる場合には、搭載される車種、走行速度、窓の開閉の有無、エアコンやオーディオ等の他の車載機器の使用の有無などによって雑音のレベルやＳＮ比が異なる。したがって、それらの要素を適宜加味した使用環境をいくつか想定し、その環境での雑音の重畳された学習用サンプル音声を用いて比較対象パターン候補を作成することが好ましい。
【００３６】
【発明の実施の形態】
図１は本発明の実施形態の音声認識システムの概略構成を示すブロック図である。本音声認識システムは、マイク３０を介して入力された音声に対して雑音抑圧を行なう雑音抑圧装置１０と、その雑音抑圧装置１０からの出力を、予め記憶されている複数の比較対象パターン候補と比較して一致度合の高いものを認識結果とする音声認識装置２０とを備えている。
【００３７】
まず、雑音抑圧装置１０について説明する。図１に示すように、雑音抑圧装置１０は、音声入力部１１と、入力音声切り出し部１２と、フーリエ変換部１３と、パワースペクトラム変換部１４と、雑音パワースペクトラム推定部１５と、引算部１６と、逆フーリエ変換部１７と、スムージング部１８とを備えている。以下、各ブロックでの処理内容について説明する。
【００３８】
音声入力部１１は、マイク３０を介して入力されたアナログ音声信号を例えば１２ＫＨｚのサンプリング周波数でデジタル信号に変換し、入力音声切り出し部１２及び雑音パワースペクトラム推定部１５へ出力する。
雑音パワースペクトラム推定部１５は、音声入力部１１からの入力信号をオーバーラップさせながら、所定の切り出し間隔で、順次所定の長さのフレーム毎に切り出す。そして、フーリエ変換してスペクトラムを求め、そのスペクトラムの振幅の２乗を計算して求めたパワースペクトラムを内部のバッファ（図示せず）に記憶する。この切り出し間隔が以降の処理の時間間隔と一致する。
【００３９】
このバッファには過去の全てのパワースペクトラムが記憶されているのではなく、最新のｍ個のフレームに対するパワースペクトラムＰｎ（ｆ，ｔ）が順次更新しながら記憶されていくこととなる。
なお、パワースペクトラムＰｎ（ｆ，ｔ）において、ｆは周波数、ｔは時間（この場合はフレーム単位の処理に対応する時間）であり、ｔ＝０が現在、ｔ＝１が直前の過去、ｔ＝２がさらに前の過去、というように数字が増えるほど前の過去を示すものとする。したがって、最新のｍ個のフレームに対するパワースペクトラムＰｎ（ｆ，ｔ）とは、Ｐｎ（ｆ，０）、Ｐｎ（ｆ，１）、Ｐｎ（ｆ，２）、……Ｐｎ（ｆ，ｍ−１）のｍ個を指す。また、それ以前の過去のパワースペクトラムはバッファから捨てられる。
【００４０】
そして、雑音パワースペクトラム推定部１５は、音声が入力されたことを示す音声入力検出信号を受け取ると雑音パワースペクトラムの推定処理を中止する。本実施形態においては、図示しないＰＴＴ（Push-To-Talk）スイッチが押されている場合にはこの音声入力検出信号が出力される。つまり、本音声認識システムでは、利用者がＰＴＴスイッチを押しながらマイク３０を介して音声を入力するという使用方法である。そのため、ＰＴＴスイッチが押されているということは利用者が音声を入力しようとする意志をもって操作したことであるので、その場合には実際には音声入力があるかないかを判断することなく、音声入力がされる期間（音声区間）であると捉えて処理しているのである。
【００４１】
音声入力検出信号を受け取った雑音パワースペクトラム推定部１５では、雑音パワースペクトラムの推定処理を中止し、バッファに記憶されているｍ個のパワースペクトラムＰｎ（ｆ，０）、Ｐｎ（ｆ，１）、Ｐｎ（ｆ，２）、……Ｐｎ（ｆ，ｍ−１）の平均値を算出して、ＳＳ法での引算に用いる雑音パワースペクトラムＰＮ（ｆ）（ｆは周波数）を作成し、引算部１６へ渡す。なお、この雑音パワースペクトラムＰＮ（ｆ）の算出式は以下の通りである。
【００４２】
【数１】
0004325044.tif 000002
【００４３】
一方、入力音声切り出し部１２は、音声入力検出信号を受け取った場合にだけ処理を行なう。その処理は、音声入力部１１からの入力信号をオーバーラップさせながら、所定の切り出し間隔で、順次所定の長さのフレーム毎に切り出して、フーリエ変換部１３へ出力する。フーリエ変換部１３では、フレーム毎の入力音声信号に対してフーリエ変換を行なうことによって入力音声信号のスペクトラムＳpec（ｆ） を求め、パワースペクトラム変換部１４へ出力する。
【００４４】
そして、パワースペクトラム変換部１４では、スペクトラムＳpec（ｆ） の振幅の２乗を計算してパワースペクトラムＰＳＮ（ｆ）を求め、引算部１６へ渡す。なお、このパワースペクトラムＰＳＮ（ｆ）の算出式は以下の通りである。
【００４５】
【数２】
0004325044.tif 000003
【００４６】
引算部１６では、パワースペクトラム変換部１４から送られたパワースペクトラムＰＳＮ（ｆ）から、雑音パワースペクトラム推定部１５から送られた雑音パワースペクトラムＰＮ（ｆ）に所定のサブトラクト係数を乗じたものを引算して逆フーリエ変換部１７へ送る。ここでサブトラクト係数は１．４であり、引算処理の結果マイナスとなった場合にはゼロとする。したがって、引算部１６からの出力Ｐ（ｆ）は以下の式に示す通りとなる。
【００４７】
【数３】
0004325044.tif 000004
【００４８】
逆フーリエ変換部１７では、引算部１６からの出力Ｐ（ｆ）に対して逆フーリエ変換を施して自己相関係数ＣＳＳ（ｒ）（ｒは相関のラグであり、ｒ＝0,1,2,3,…）を求める。逆フーリエ変換部１７は、この自己相関係数ＣＳＳ（ｒ）の内で、ｒ＝0,1,2,……,pのものだけをスムージング部１８へ送る。
【００４９】
スムージング部１８は、常に現在時間と過去２つまでの自己相関係数を図示しないバッファに保持している。つまり、ｔ＝０が現在、ｔ＝１が直前の過去、ｔ＝２がさらに前の過去を示すものとすると、ＣＳＳ(r,0),ＣＳＳ(r,1)，ＣＳＳ(r,2) の３つの自己相関係数である。逆フーリエ変換部１７から送られた自己相関係数は現在時点の自己相関係数としてのスムージング部１８のバッファに蓄えられ、過去２つの自己相関係数と併せた３つの自己相関係数を用いて、１つ前の過去の自己相関係数を次式のようにして求める。なお、スムージング部１８の出力がＣ（ｒ）である。
Ｃ（ｒ）＝β0・ＣＳＳ(r,0)＋β1・ＣＳＳ(r,1)＋β2・ＣＳＳ(r,2)
（β0＝0.4/1.8，β1＝1.0/1.8，β2＝0.4/1.8，ｒ＝0,1,2,……,p）
ところで、このスムージング部１８におけるスムージングは、逆フーリエ変換部１７から自己相関係数が送られてくる度に行われるのではなく、ｎ回に１回だけ行われる。このｎは、入力音声切り出し部１２による切り出し間隔とフレーム長との関係に依存しており、切り出し間隔がフレーム長の１／ｎ（ｎは自然数）である場合に、スムージングをｎ回に１回行うこととなる。
【００５０】
入力音声切り出し部１２は、上述したように、音声入力部１１からの入力信号をオーバーラップさせながら、所定の切り出し間隔で、順次所定の長さのフレーム毎に切り出してフーリエ変換部１３へ出力する。例えば１２ＫＨｚのサンプリング周波数で、図２中の上段に示すように１２８回のサンプリング毎に２５６点の切り出しを行うと、約１０．８ｍ毎に２１．５ｍｓ分の音声を処理することになり、この場合にはフレーム長２５６点、フレーム周期１２８点である。スムージング部１８では３フレーム分のスムージングを行うため、フレーム長２５６点、フレーム周期１２８点の場合には、５１２点分、すなわち４３ｍｓ分の音声を処理することとなる。
【００５１】
但し、音声は時間と共に変化するものであるため、処理する区間が長すぎるといわゆる「ボヤけた」状態となって悪影響が出てしまう。つまり、時間分解能の低下である。そこで、本実施例では、入力音声切り出し部１２において、図２中の下段に示すように６４回のサンプリング毎に１２８点の切り出しを行い、約５．４ｍｓ毎に約１０．８ｍ分の音声を処理するようにした。この場合にはフレーム長１２８点、フレーム周期６４点である。このようにすると、スムージング部１８では３フレーム分のスムージングを行っても、２５６点分にしかならない。つまり、フレーム長を半分にする前の１フレーム分（図２中の上段参照）の分析長に相当するため、時間分解能の低下が起こらない。
【００５２】
しかし、このようにフレーム長及びフレーム周期を半分にしただけで何らの対処もしないと、雑音抑圧装置１０からの出力を用いて音声認識を行なう音声認識装置２０での認識処理も２倍の頻度で行うこととなり、処理負荷が増大してしまう。そこで、本実施例では、スムージングを２回に１回行うようにした。このようにすれば、音声認識装置２０での認識処理は従来通りの頻度でよくなり、処理負荷は増大しない。
【００５３】
さらに、分析長が短くなるため、フーリエ変換部１３での処理負荷の低減にも寄与する。例えば高速フーリエ変換による計算量は、２５６点のフレーム長を用いた場合の０．８７５倍でよく、分析の計算量はさらに削減できる。
このように、スムージング部１８にて２回に１回スムージングが行われて得られた自己相関係数Ｃ（ｒ）（ｒ＝0,1,2,〜,p）が順次音声認識装置２０へ送られる。
【００５４】
次に、この音声認識装置２０について説明する。
音声認識装置２０は、ＬＰＣ分析部２１と、ケプストラム計算部２２と、標準パターン格納部２３と、照合部２４と、判定部２５とを備えている。
ＬＰＣ分析部２１では、雑音抑圧装置１０からの出力を用いて線形予測分析を行なう。線形予測分析は音声信号処理の分野では一般的な分析手法であり、例えば、古井「ディジタル音声処理」（東海大学出版会）などに詳しく説明されている。本実施形態においてはこの線形予測分析に自己相関法を用いており、自己相関係数Ｃ（ｒ）を用いてｍ次のＬＰＣ係数を計算する。なお、本実施形態においては雑音抑圧装置１０のスムージング部１８から自己相関係数Ｃ（ｒ）が出力されるので、ＬＰＣ分析部２１においてはそれをそのまま用いてＬＰＣ係数の計算を行えばよい。つまり、パワースペクトラムの状態で出力される場合には、それを逆フーリエ変換して自己相関係数を算出する処理が必要となるが、本実施形態では自己相関係数Ｃ（ｒ）の形で出力されてくるので、ＬＰＣ分析部２１において逆フーリエ変換する必要がない。
【００５５】
そして、ケプストラム計算部２２では、ＬＰＣ分析部２１において計算されたＬＰＣ係数を基に、フレーム毎のスペクトル上の特徴パラメータとしてのＬＰＣケプストラム係数を計算する。
一方、標準パターン格納部２３には予め計算しておいた認識対象語彙の標準パターン（特徴パラメータ系列）が格納してあり、照合部２４は、標準パターン格納部２３に格納されている標準パターンと、ケプストラム計算部２２にて計算されたＬＰＣケプストラム係数との間で類似度計算を行なう。これらは周知のＤＰマッチング法、ＨＭＭ（隠れマルコフモデル）あるいはニューラルネットなどによって、この時系列データをいくつかの区間に分け、各区間が辞書データとして格納されたどの単語に対応しているかを求める。そして、判定部２５は、各認識対象語彙のうち照合部２４で計算した類似度が最も高い語彙を認識結果として出力する。
【００５６】
このように、本実施形態の音声認識システムによれば、雑音抑圧装置１０の引算部１６において、音声区間の入力信号に基づいて算出したパワースペクトラムＰＳＮ（ｆ）から雑音スペクトラムＰＮ（ｆ）に所定のサブトラクト係数（ここでは１．４）を乗じたものを引算している。
【００５７】
引算部１６においては、上述したように雑音パワースペクトラムＰＮ（ｆ）を１．４倍したものを、音声区間の入力信号に基づいて算出したパワースペクトラムＰＳＮ（ｆ）から引算している。この場合はサブトラクト係数が１より大きい１．４であるため、計算上マイナス値になることがある。パワースペクトラムは理論上マイナス値になることはあり得ないため、その部分はゼロ（０）あるいは相対的に小さな正の定数に設定している。したがって、この引算処理したままでは、引算結果であるパワースペクトラムに特有の歪が生じてしまい、これをそのまま音声認識に用いると認識率が低下してしまう。
【００５８】
そこで、この引算結果に対して逆フーリエ変換部１７において自己相関係数化した後、スムージング部１８において時間方向（ｔ）の移動平均処理であるスムージングを実行し、歪低減を実現する。そして、音声と雑音とが混在した入力信号に対しＳＳ法を用いて雑音抑圧を行なう場合の歪を極力低減させることができれば、後段の音声認識装置２０における音声認識での認識率の向上に寄与することができ、非常に有効である。
【００５９】
また、音声は時間と共に変化するものであるため、処理する区間が長すぎると時間分解能の低下が生じるため、入力音声切り出し部１２において、図２中の下段に示すようにフレーム長１２８点、フレーム周期６４点というように、図２中の上段の場合の２分の１にしたのである。このようにすると、スムージング部１８では３フレーム分のスムージングを行っても、フレーム長を半分にする前の１フレーム分の分析長に相当するため、時間分解能の低下が起こらない。
【００６０】
しかし、このようにフレーム長及びフレーム周期を半分にしただけで何らの対処もしないと、雑音抑圧装置１０からの出力を用いて音声認識を行なう音声認識装置２０での認識処理も２倍の頻度で行うこととなり、処理負荷が増大してしまう。そこで、本実施例では、スムージングを２回に１回行うようにした。このようにすれば、音声認識装置２０での認識処理は従来通りの頻度でよくなり、処理負荷は増大しない。
【００６１】
なお、本実施例では、フレーム周期をフレーム長の２分の１にしたため、スムージングを２回に１回行うようにしたが、当然ながら、フレーム周期がフレーム長の３分の１であればスムージングを３回に１回、フレーム周期がフレーム長の４分の１であればスムージングを４回に１回行えば、処理負荷が増大しない。
【００６２】
また、本実施形態においては、引算部１６における引算結果を逆フーリエ変換部１７において自己相関係数化している。このように自己相関係数を用いても同様に歪低減が実現できると共に、この場合には、後段の音声認識装置２０におけるメモリ容量及び処理負荷の低減の面で有効である。
【００６３】
これは、パワースペクトラムの逆フーリエ変換が自己相関係数になることに着目したものである。つまり、自己相関係数をＣ（ｒ，ｔ）、逆フーリエ変換をＦ-1とすると、パワースペクトラムＰ（ｆ，ｔ）との関係は次のようになる。
Ｃ（ｒ，ｔ）＝Ｆ-1［Ｐ（ｆ，ｔ）］
なお、ｒは自己相関係数の指数であり、パワースペクトラムにおける周波数ｆに対応する。
【００６４】
例えば、上述したスムージングを用いて考えると、フーリエ変換の線形性より、次の変形が可能である。
Ｆ-1［α・Ｐ(f,0)＋β・Ｐ(f,1)＋γ・Ｐ(f,2)］
＝α・Ｆ-1［Ｐ(f,0)］＋β・Ｆ-1［Ｐ(f,1)］＋γ・Ｆ-1［Ｐ(f,2)］
＝α・Ｃ(r,0)＋β・Ｃ(r,1)＋γ・Ｃ(r,2)
このように、パワースペクトラムと自己相関係数とは等価であるため、スムージングを施す場合に、パワースペクトラムを用いても自己相関係数を用いても同様の結果、つまり歪の低減された出力を得ることができる。そして、音声認識装置２０ではＬＰＣ分析部２１において線形予測分析を行なっているが、仮に雑音抑圧装置１０からパワースペクトラムを出力する場合を想定すると、音声認識装置２０においては、まず雑音抑圧装置１０から出力されたパワースペクトラムに基づいて自己相関係数を算出しなければならなくなる。そのため、処理負荷やメモリ容量の増大につながるが、本実施形態のように雑音抑圧装置１０において自己相関係数化し、これを音声認識装置２０へ渡せば、音声認識装置２０における処理負荷やメモリ容量の削減を実現できる。
【００６５】
なお、本実施形態においては、入力音声切り出し部１２及び雑音パワースペクトラム推定部１５における切り出し機能が「入力信号切り出し手段」に相当する。また、入力音声切り出し部１２において、音声入力検出信号の入力があると切り出し処理を始めたり、雑音パワースペクトラム推定部１５において、音声入力検出信号の入力があると雑音パワースペクトラムの推定を止めているが、これが「判定手段」による音声区間と雑音区間の判定結果に基づく処理内容の変更に相当する。そして、フーリエ変換部１３及びパワースペクトラム変換部１４が「スペクトラム算出手段」に相当し、雑音パワースペクトラム推定部１５が「雑音スペクトラム推定手段」に相当する。また、引算部１６が「引算手段」に相当し、スムージング部１８が「スムージング手段」に相当する。さらに、逆フーリエ変換部１７が「自己相関係数算出手段」に相当する。
【００６６】
以上、本発明はこのような実施例に何等限定されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲において種々なる形態で実施し得る。
（１）例えば、上記実施形態では、フーリエ変換して得た周波数スペクトラムＳpec（ｆ） の振幅を２乗したパワースペクトラムＰＳＮ（ｆ）を用い、同様に雑音パワースペクトラムＰＮ（ｆ）を用いたが、周波数スペクトラムＳpec（ｆ） の振幅成分である振幅スペクトラムＡ（ｆ）そのものを用いてもよい。その場合には、雑音振幅スペクトラムＡＮ（ｆ）を推定し、音声区間の入力信号に基づいて算出した振幅スペクトラムＡＳＮ（ｆ）から雑音振幅スペクトラムＡＮ（ｆ）に所定のサブトラクト係数を乗じたものを引算すればよい。
【００６７】
但し、自己相関係数Ｃ(r,t) は上述したようにパワースペクトラムＰ(f,t) との間で等価であるため、振幅スペクトラムを用いる場合には、自己相関係数化はできないため、自己相関係数を用いた場合のメリットは得られない。しかし、逆に考えれば、雑音抑圧装置１０において自己相関係数化するのは、これを音声認識装置２０へ渡した場合に音声認識装置２０における処理負荷やメモリ容量の削減を実現できるからであり、この利点を享受しないのであれば、自己相関係数化しなくてもよい。したがって、パワースペクトラムや振幅スペクトラムを用い、自己相関係数化せずに後段の音声認識装置などに出力するような形態も実施可能である。
（２）また、上記実施形態においては、音声を入力させる期間を発声者自身が指定するために設けられたＰＴＴスイッチを用い、利用者がＰＴＴスイッチを押しながら音声を入力すると、そのＰＴＴスイッチが押されている間を音声区間とみなすようにしたが、実際の入力信号に基づいて音声区間と雑音区間を判定するようにしてもよい。例えば、入力信号のパワーに基づいて判定することが考えられる。
【００６８】
（３）また、音声認識システムとして実現する場合には、雑音抑圧装置１０に対する上述の工夫だけでなく、音声認識装置２０においても雑音抑圧装置１０側の工夫に対応した工夫を施すことが考えられる。具体的には、音声認識装置２０の標準パターン格納部２３に格納する認識対象語彙の標準パターン（特徴パラメータ系列）を作成するに際して工夫する。図３には概略的な処理手順を示す。学習用サンプル音声を入力したら（Ｓ１）、その入力音声を切り出す（Ｓ２）。そして、そのパワースペクトラムを算出したら（Ｓ３）、雑音抑圧装置１０のスムージング部１８において実行されるスムージングと同一のフィルタ処理を施す（Ｓ４）。そして、そのフィルタ処理を施した結果を用いて特徴量（ケプストラム係数）を算出し（Ｓ５）、認識対象語彙の標準パターンとして標準パターン格納部２３に格納する（Ｓ６）。
【００６９】
このように、学習用サンプル音声のパワースペクトラムに対し、スムージング部１８において実行されるスムージングと同一の処理を施す意図は次の通りである。すなわち、上述した雑音抑圧装置１０に対する工夫は、ＳＳ法を用いて雑音抑圧を行なう場合の歪を極力低減させるためにスムージングを行っているのであるが、このスムージングを施すことによって、音声の本来の特性を変化させてしまっていることとなる。そのため、雑音抑圧に関しては有効であっても、音声認識装置２０における認識処理に際し、場合によっては、上述の音声特性変化の影響で認識率を低下させる方向へ作用してしまう可能性も考えられる。そこで、音声認識装置２０の照合部２４がケプストラム計算部２２にて計算されたＬＰＣケプストラム係数との間で類似度計算を行なう対象である標準パターンを作成する際に、学習用サンプル音声のスペクトラムをそのままを用いるのではなく、スムージング部１８において実行されるスムージングと同一の処理を施すことにより、意図的に音声特性変化を加えている。こうすることにより、雑音抑圧装置１０側でのスムージングによる音声特性変化を吸収し、認識率の低下を防止することができる。
【００７０】
なお、図３に示す処理手順では、学習用サンプル音声として雑音を含まない場合にも、あるいは雑音を含む場合にも適用できる。但し、雑音を含む場合には、図１に示した雑音抑圧装置１０の場合と同様にＳＳ法を用いてもよい。つまり、雑音の重畳された学習用サンプル音声から雑音パワースペクトラムを推定し、学習用サンプル音声のパワースペクトラムから雑音のスペクトラムに所定のサブトラクト係数を乗じたものを引算する。そして、その引算された結果に対し、スムージング部１８において実行されるのと同一のスムージングを施し、特徴量（ケプストラム係数）を算出するのである。
【００７１】
なお、音声認識は、上述したように、雑音抑圧装置１０からの出力を、予め記憶されている標準パターン候補と比較して一致度合の高いものを認識結果とするので、この比較対象パターン候補の充実を図ることが認識率向上につながる。したがって、上述した図３の処理手順にて作成した標準パターン及びＳＳ法を用いて作成した標準パターンの両方を備えておくことが好ましい。そして、実際の使用環境では雑音が含まれることがほとんどであるので、標準パターンを作成する際の学習用サンプル音声は、音声認識システムが使用される環境での雑音を重畳させたものを用いることが好ましい。さらに、この環境雑音としては１種類だけでなく複数種類を考慮した方が好ましい。例えば、音声認識システムが自動車内にて用いられる場合には、搭載される車種、走行速度、窓の開閉の有無、エアコンやオーディオ等の他の車載機器の使用の有無などによって雑音のレベルやＳＮ比が異なる。したがって、それらの要素を適宜加味した使用環境をいくつか想定し、その環境での雑音の重畳された学習用サンプル音声を用いて比較対象パターン候補を作成する。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施形態の音声認識システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】  フレーム長とフレーム周期の比較を示す説明図である。
【図３】  標準パターンの作成処理手順を示すフローチャートである。
【図４】  従来の音声認識システムの概要を示す説明図である。
【符号の説明】
１０…雑音抑圧装置              １１…音声入力部
１２…入力音声切り出し部        １３…フーリエ変換部
１４…パワースペクトラム変換部  １５…雑音パワースペクトラム推定部
１６…引算部                    １７…逆フーリエ変換部
１８…スムージング部            ２０…音声認識装置
２１…ＬＰＣ分析部              ２２…ケプストラム計算部
２３…標準パターン格納部        ２４…照合部
２５…判定部                    ３０…マイク
２００…音声認識システム        ２０１…マイク
２０３…雑音抑圧装置            ２０４…音声認識装置
２０５…ＰＴＴスイッチ
【図１】
0004325044.tif 000005
【図２】
0004325044.tif 000006
【図３】
0004325044.tif 000007
【図４】
0004325044.tif 000008