(57)【要約】地方なまりを区別する音声データ認識方法、装置及びサーバを提供する。前記地方なまりを区別する音声データ認識方法は、音声データの音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比を算出し、前記音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比に基づいて、音声データから地域性の音声データを選別する（Ｓ１１０）ステップと、前記地域性の音声データの地域属性に基づいて、前記地域性の音声データが属する地域を確定する（Ｓ１２０）ステップと、を含む。当該地方なまりを区別する音声データ認識方法、装置及びサーバは、音声データの信頼度と信号対雑音比を算出し、地域性の音声データを大量の音声データから自動的に認識することによって、音声データに対して手動でタグ付けを行うのを回避し、音声データ処理の効率を向上した。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声データの音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比を算出し、前記音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比に基づいて、音声データから地域性の音声データを選別するステップと、
前記地域性の音声データの地域属性に基づいて、前記地域性の音声データが属する地域を確定するステップと、を含むことを特徴とする地方なまりを区別する音声データ認識方法。
【請求項２】
音声データの音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比を算出し、前記音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比に基づいて、音声データから地域性の音声データを選別するステップにおいては、
音声データの音声認識信頼度を算出し、前記音声認識信頼度の値がミッドレンジにある音声データを選択することと、
選択された音声データの信号対雑音比を算出し、信号対雑音比が所定閾値より大きい音声データを地域性の音声データとすることとを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記地域属性は、前記音声データの送信元ＩＰアドレスの所属地、又は前記音声データの送信元ユーザの所属地を含む、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
音声データの音声認識信頼度を算出することは、
音声データの尤度、状態滞在情報及び／又は尤度比に基づいて、音声データの音声認識信頼度を算出することを含む、ことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
選択されたミッドレンジにある値は範囲の３０％〜８０％である、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項６】
音声データの信号対雑音比を算出することは、
基音抽出アルゴリズムにより前記音声データにおける基音データを抽出するステップと、
抽出された基音データに基づいて、前記音声データにおける雑音データを取得するステップと、
前記基音データ及び前記雑音データに基づいて、前記音声データの信号対雑音比を算出するステップとを含む、ことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記基音抽出アルゴリズムは、スペクトル減算法、ウィーナフィルタリング法、又は短時間スペクトル最小平均二乗誤差推定法を含む、ことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
音声データの音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比を算出し、前記音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比に基づいて、音声データから地域性の音声データを選別するための音声データ選別モジュールと、
前記地域性の音声データの地域属性に基づいて、前記地域性の音声データが属する地域を確定するための地方確定モジュールとを含む、ことを特徴とする地方なまりを区別する音声データ認識装置。
【請求項９】
前記音声データ選択モジュールは、
音声データの音声認識信頼度を算出し、前記音声認識信頼度の値がミッドレンジにある音声データを選択するための信頼度選択サブモジュールと、
選択された音声データの信号対雑音比を算出し、信号対雑音比が所定閾値より大きい音声データを地域性の音声データとするための信号対雑音比選択サブモジュールとを含む、ことを特徴とする請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
前記地域属性は、前記音声データの送信元ＩＰアドレスの所属地、又は前記音声データの送信元ユーザの所属地を含む、ことを特徴とする請求項８又は９に記載の装置。
【請求項１１】
音声データの音声認識信頼度を算出するための前記音声データ選別モジュールは、具体的には、音声データの尤度、状態滞在情報及び／又は尤度比に基づいて、音声データの音声認識信頼度を算出することに用いられる、ことを特徴とする請求項８〜１０のいずれかに記載の装置。
【請求項１２】
選択されたミッドレンジにある値は範囲の３０％〜８０％である、ことを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１３】
音声データの信号対雑音比を算出するための前記音声データ選別モジュールは、具体的には、
基音抽出アルゴリズムにより前記音声データにおける基音データを抽出し、
抽出された基音データに基づいて、前記音声データにおける雑音データを取得し、
前記基音データ及び前記雑音データに基づいて、前記音声データの信号対雑音比を算出することに用いられる、ことを特徴とする請求項８〜１０のいずれかに記載の装置。
【請求項１４】
前記基音抽出アルゴリズムは、スペクトル減算法、ウィーナフィルタリング法、又は短時間スペクトル最小平均二乗誤差推定法を含む、ことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
少なくとも一つのプロセッサと、メモリと、前記メモリに記憶されて前記少なくとも一つのプロセッサによって実行される少なくとも一つのコンピュータプログラムとを含む地方なまりを区別する音声データ認識方法を実行するサーバであって、前記コンピュータプログラムは、
音声データの音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比を算出し、前記音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比に基づいて、音声データから地域性の音声データを選別することと、
前記地域性の音声データの地域属性に基づいて、前記地域性の音声データが属する地域を確定することとを実行する命令を含む、ことを特徴とする地方なまりを区別する音声データ認識方法を実行するサーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は音声データ処理の技術分野に関し、特に、地方なまりを区別する音声データ認識方法、装置及びサーバに関する。
本特許出願は、２０１３年１２月１９日に提出された、出願番号が２０１３１０７０３９４９．３であり、出願人が百度在線網絡技術（北京）有限公司であり、発明の名称が「地方なまりを区別する音声データ認識方法及び装置」である中国特許出願の優先権を主張し、当該出願の全文を援用することによって本願に組み込んだ。
【背景技術】
【０００２】
中国は領土が広いから、中国語において地方なまりを持っている方言の種類が多い。異なる地方の方言によって、発音の特徴と話速の特徴が異なっている。このため、同じ音響モデルにより異なる地方の方言に対して音声認識を行う場合、認識の正確さが高くない現象が発生することがある。中国語の標準語に適用される統一の音響モデルにより異なる地方の方言に対して音声認識を行う場合に認識の正確さが高くない問題を解決するために、異なる地方の方言について、各種の方言に対してカスタマイズされた音響モデルをそれぞれトレーニングすることは良い手段である。
【０００３】
音響モデルのトレーニングには大量のトレーニングデータが必要である。現在、ウィーチャットやＭｉＴａｌｋ等のインスタントメッセージャーツールの流行に従って、インターネットには大量の生音声データが記憶されている。これらの音声データは、異なる地方の方言に対する音響モデルをトレーニングするトレーニングデータとすることができる。しかし、従来技術では、これらの音声データから、どれらが共通語の音声データであるか、どれらが地域性の音声データであるかを分かるように区別する自動的方法がないため、生音声データを使用して方言に対する音響モデルをトレーニングする前、これらの生音声データに対して地方タグを手動でタグ付けする必要になり、大量の労力と物資を消耗するようになってしまう。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の実施例は、生音声データから地域性の音声データを自動的に認識するために、地方なまりを区別する音声データ認識方法、装置及びサーバを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
第一方面において、本発明の実施例は、
音声データの音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比を算出し、前記音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比に基づいて、音声データから地域性の音声データを選別するステップと、
前記地域性の音声データの地域属性に基づいて、前記地域性の音声データが属する地域を確定するステップとを含む、地方なまりを区別する音声データ認識方法
を提供する。
【０００６】
第二方面において、本発明の実施例は、
音声データの音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比を算出し、前記音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比に基づいて、音声データから地域性の音声データを選別するための音声データ選別モジュールと、
前記地域性の音声データの地域属性に基づいて、前記地域性の音声データが属する地域を確定するための地域確定モジュールとを含む、地方なまりを区別する音声データ認識装置
を提供する。
【０００７】
第三方面において、本発明の実施例は、
少なくとも一つのプロセッサと、メモリと、前記メモリに記憶されて前記少なくとも一つのプロセッサにより実行される少なくとも一つのコンピュータプログラムと、を含む地方なまりを区別する音声データ認識方法を実行するサーバであって、前記コンピュータプログラムは、
音声データの音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比を算出し、前記音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比に基づいて、音声データから地域性の音声データを選別することと、
前記地域性の音声データの地域属性に基づいて、前記地域性の音声データが属する地域を確定することとを実行する命令を含む、地方なまりを区別する音声データ認識方法を実行するサーバを
さらに提供する。
【０００８】
本発明の実施例による地方なまりを区別する音声データ認識方法、装置及びサーバは、音声データの信頼度及び／又は信号対雑音比を算出し、地域性の音声データを大量の音声データから自動的に選別することによって、全ての音声データに対して手動でタグ付けを行うことによる作業量を低減し、音声データを処理する効率を向上した。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
以下の図面を参照しながら非限定的な実施例を詳細に説明することにより、本願の他の特徴、目的及び利点はより明らかになる。
【図１】本発明の第一実施例に係る地方なまりを区別する音声データ認識方法のフローチャートである。
【図２】本発明の第一実施例に係る地方なまりを区別する音声データ認識方法の信号フロー図である。
【図３】本発明の第二実施例に係る地方なまりを区別する音声データ認識方法のフローチャートである。
【図４】本発明の第二実施例に係る地方なまりを区別する音声データ認識方法における信号対雑音比の算出のフローチャートである。
【図５】本発明の第二実施例に係る地方なまりを区別する音声データ認識方法の信号フロー図である。
【図６】本発明の第三実施例に係る地方なまりを区別する音声データ認識装置の構造図である。
【図７】本発明の第五実施例に係る地方なまりを区別する音声データ認識方法を実行するサーバのハードウェア構造図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面と実施例を参照しながら本願をさらに詳細に説明する。ここで説明されている具体的な実施例は係る発明を解釈するためのものに過ぎず、本発明の範囲を制限するものではないことを理解することができる。さらに、説明の便宜上、図面には本発明と関連する部分のみを示す。
【００１１】
第一実施例
図１は、本発明の第一実施例による地方なまりを区別する音声データ認識方法のフローチャートである。図１を参照して、前記地方なまりを区別する音声データ認識方法は下記のステップを含む。
【００１２】
Ｓ１１０：音声データの音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比を算出し、音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比に基づいて、音声データから地域性の音声データを選別する。
【００１３】
従来技術では、音声認識に用いられる音響モデルはいずれも低雑音で且つ地方なまりを持っていない標準語の音声トレーニングに対するものである。これらの音響モデルで地域性の音声データに対して音声認識を行う場合に、音声認識信頼度が高くなく、さらに音声認識の認識率が高くない状況が発生してしまう。地域性の音声データは音声認識を行う場合に音声認識信頼度が高くない特徴を有するからこそ、地域性の音声データの音声認識信頼度を算出し、さらに算出された地域性の音声データの音声認識信頼度に基づいて、地域性の音声データを選別することが可能である。
【００１４】
しかしながら、音声データの高くない音声認識信頼度は、音声データに高い雑音があることに起因する可能性もある。そのため、低い信号対雑音比でその音声認識信頼度が低くなった音声データを除去するように、音声データの信号対雑音比を算出し、音声データにおける信号対雑音比が比較的に低い音声データをろ過するようにしてもよい。音声データにおける信号対雑音比が比較的に低い音声データを除去した後に、残りの音声データは地方なまりにより音声認識信頼度が高くない音声データ、即ち、地域性の音声データとなる。
【００１５】
本実施例では、音声データの音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比を算出し、音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比に基づいて、音声データから地域性の音声データを選別する。説明すべきなことは、音声データの音声認識信頼度と信号対雑音比を同時に算出し、算出された音声認識信頼度と信号対雑音比に基づいて、音声データから地域性の音声データを選別してもよく、音声データの音声認識信頼度又は信号対雑音比のいずれか一つを算出し、算出された音声認識信頼度又は信号対雑音比に基づいて、音声データから地域性の音声データを選別してもよい。
【００１６】
Ｓ１２０：前記地域性の音声データの地域属性に基づいて、前記地域性の音声データが属する地域を確定する。
【００１７】
音声データから地域性の音声データを選別した後に、選別された地域性の音声データが属する地域を確定する。前記地域性の音声データが属する地域を確定するために、前記地域性の音声データの地域属性に基づいて、前記地域性の音声データの前記地域を確定する必要がある。好ましくは、前記地域属性は、前記音声データの送信元ＩＰアドレスの所属地、又は前記音声データの送信元ユーザの所属地を含んでもよい。最初に大量の音声データから選別されたので、地域属性に基づいて地方タグ付けを行うことによる計算量はある程度低減され、地方を区別する正確さもある程度向上した。
【００１８】
図２は、本発明の第一実施例による地方なまりを区別する音声データ認識方法の信号フロー図である。図２を参照して、音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比に基づいて前記音声データを分類するように、音声データを信頼度及び／又は信号対雑音比分類器２０１に入力し、音声データの地域属性に基づいて前記音声データを分類するように、音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比に基づいて分類された音声データを地域属性分類器２０２に入力し、最後に、地域属性に基づいて分類された地域性の音声データを取得する。
【００１９】
本実施例は、音声データの音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比を算出し、大量の音声データから地域性の音声データを選別することによって、大量の音声データから地域性の音声データを自動的に認識することを実現し、大量の音声データに対して手動でタグ付けを行うことによる作業量を低減し、音声データを処理する効率も向上した。
【００２０】
第二実施例
図３は、本発明の第二実施例に係る地方なまりを区別する音声データ認識方法のフローチャートである。前記地方なまりを区別する音声データ認識方法は上記実施例を基礎にし、さらに、音声データの音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比を算出し、音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比に基づいて、音声データから地域性の音声データを選別することは、音声データの音声認識信頼度を算出し、前記音声認識信頼度がミッドレンジにある音声データを選択することと、選択された音声データの信号対雑音比を算出し、信号対雑音比が所定閾値より大きい音声データを地域性の音声データとすることとを含む。
【００２１】
図３を参照して、前記地方なまりを区別する音声データ認識方法は下記のステップを含む。
【００２２】
Ｓ３１０：音声データの音声認識信頼度を算出し、前記音声認識信頼度がミッドレンジの音声データを選択する。
【００２３】
信頼とは正確の確率であり、信頼度はこの確率を評価する基準であり、ある事件の信頼性を表す。音声認識においては、信頼度はモデルと観測データとの間のマッチング程度を評価する関数と定義されており、また、この関数の値は異なる観測データについては比較可能性がある。
【００２４】
音声認識においては、信頼度に対する研究はいつも非常に重要な課題となっている。特に音声技術が広く応用されている今時では、音声認識の出力結果について信頼度を推定し、その信頼性を判断することは、ますます多くの分野において新規な応用方式が開発されていく。
【００２５】
本実施例では、音声認識信頼度は音声データを認識する場合に算出された信頼度である。
【００２６】
標準語音声の音声データは、音声認識アルゴリズムにより認識される場合の信頼度が一般的に高いので、信頼度の値が比較的に高い音声データを除外し、即ち、標準語の音声データを除外する。それとともに、信頼度の低いデータに有効な音声が含まれていない可能性があるため、信頼度の値が比較的に低い音声データを除外し、即ち、無効な音声データを除外する。このため、音声データの信頼度が算出された後に、音声認識信頼度がミッドレンジにある音声データを選択して、地域性の音声データとなる可能性がある音声データとする。いわゆる信頼度がミッドレンジにあることは、即ち、値が高い信頼度と値が低い信頼度を除外し、その以外のミッドレンジにある値を残すことであるが、除外される値の大きさは限定されず、経験値又は実際の需要に応じて設定してもよい。本実施例では、音声認識信頼度が範囲の３０％〜８０％の間にある音声データを地域性の音声データとなる可能性がある音声データとすることが好ましい。
【００２７】
音声データの音声認識信頼度の算出は音声データの特徴を根拠としなければならない。音声データの音声認識信頼度を算出することに用いられる特徴は、音声データの尤度、状態滞在情報及び尤度比を含むことができる。
【００２８】
尤度とは、音声データとモデルデータとの間の類似度を表す指標である。状態滞在情報とは、音声認識の過程において音響モデルがある音声認識状態に滞在する関連情報である。尤度比とは、音声データとモデルデータとの間の類似度の比である。
【００２９】
本実施例では、音声データの尤度、状態滞在情報及び尤度比に基づいて、音声データの音声認識信頼度を算出することができる。
【００３０】
Ｓ３２０：選択された音声データの信号対雑音比を算出し、信号対雑音比が所定閾値より大きい音声データを地域性の音声データとする。
【００３１】
音声認識において音声データの信頼度が高くない原因は、音声データに大きい雑音が含まれていることであってもよい。このため、選択された音声データについてその信号対雑音比を算出し、信号対雑音比が比較的に低い音声データを除去して、信号対雑音比が比較的に高い音声データを地域性の音声データとする。
【００３２】
信号対雑音比とは、音声データにおける正常な音声信号の電力と雑音信号の電力との比である。選択された音声データの信号対雑音比を算出し、信号対雑音比が比較的に高い音声データを地域性の音声データとすることは、選択された音声データにおける正常な音声信号の電力と雑音信号の電力との比を算出して、正常な音声信号の電力と雑音信号の電力との比が信号対雑音比閾値より高い音声データを地域性の音声データとすることである。
【００３３】
Ｓ３３０：前記地域性の音声データの地域属性に基づいて、前記地域性の音声データが属する地域を確定する。
【００３４】
音声認識信頼度と信号対雑音比を算出することによって大量の音声データから地域性の音声データを認識した後に、前記地域性の音声データの地域属性に基づいて、前記地域性の音声データが属する地域を確定する。
【００３５】
好ましくは、前記音声データの送信元ＩＰアドレスの所属地、又は前記音声データの送信元ユーザの所属地に基づいて、前記地域性の音声データが属する地域を確定してもよい。
【００３６】
図４は、本発明の第二実施例に係る地方なまりを区別する音声データ認識方法における信号対雑音比の算出のフローチャートである。図４を参照して、好ましくは、選択された音声データの信号対雑音比を算出することは下記のステップを含む。
【００３７】
Ｓ３２１：基音抽出アルゴリズムにより前記音声データにおける基音データを抽出する。
【００３８】
前記音声データの信号対雑音比を算出するために、まず、前記音声データから、どれらの部分が前記音声データにおける基音データ、即ち、正常な音声データであるか、どれらの部分が前記音声データにおける雑音データであるかが分かるように、区別すべきである。
【００３９】
基音抽出アルゴリズムは、前記音声データから基音データを抽出するアルゴリズムである。典型的な基音抽出アルゴリズムは、スペクトル減算法、ウィーナフィルタリング法、又は短時間スペクトル最小平均二乗誤差推定法を含む。本実施例では、スペクトル減算法、ウィーナフィルタリング法又は短時間スペクトル最小平均二乗誤差推定法により、前記音声データから基音データを抽出することができる。
【００４０】
Ｓ３２２：抽出された基音データに基づいて、前記音声データにおける雑音データを取得する。
【００４１】
前記音声データから基音データが抽出された後に、残りの音声データは前記音声データにおける雑音データとなる。そのため、簡単に前記音声データと、前記音声データから抽出された基音データとの差を求めることにより、前記音声データにおける雑音データを求めることができる。
【００４２】
Ｓ３２３：前記基音データ及び前記雑音データに基づいて、前記音声データの信号対雑音比を算出する。
【００４３】
前記音声データから前記音声データにおける基音データと雑音データを求めた後に、前記基音データ及び前記雑音データに基づいて、前記音声データの信号対雑音比を算出することができる。具体的には、前記基音データ及び前記雑音データの電力を算出してから、両者の比を算出して、前記音声データの信号対雑音比を取得ることができる。
【００４４】
図５は、本発明の第二実施例に係る地方なまりを区別する音声データ認識方法の信号フローチャートである。図５を参照して、音声認識信頼度に基づいて音声データを分類するように、音声データを信頼度分類器５０１に入力し、信号対雑音比に基づいて音声データを分類するように、音声認識信頼度の値がミッドレンジにある音声データを信号対雑音比分類器５０２に入力し、さらに、音声データの地域属性に基づいて音声データを分類するように、信号対雑音比が比較的に高い音声データを地域属性分類器５０３に入力し、最後に、地域属性が既に分類された音声データを地域性の音声データとする。
【００４５】
本実施例は、最初に大量の音声データから音声認識信頼度がミッドレンジにあり且つ信号対雑音比が所定閾値より高い音声データを選別したので、この操作によれば、後続の地域属性により地域を区別する操作において処理すべきなデータ量を低減することができる。さらに、音声データの地域属性に基づいて音声データを分類することにより、地域性の音声データに対する選別とタグ付けを実現し、音声データを処理する効率を一層向上した。
【００４６】
第三実施例
図６は、本発明の第三実施例に係る地方なまりを区別する音声データ認識装置の構造図である。図６を参照して、前記地方なまりを区別する音声データ認識装置は、音声データ選別モジュール６１０と、地域確定モジュール６２０とを含む。
【００４７】
前記音声データ選別モジュール６１０は、音声データの音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比を算出し、音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比に基づいて、音声データから地域性の音声データを選別することに用いられる。
【００４８】
前記地方確定モジュール６２０は、前記地域性の音声データの地域属性に基づいて、前記地域性の音声データが属する地域を確定することに用いられる。
【００４９】
好ましくは、前記音声データ選別モジュール６１０は、信頼度選択サブモジュール６１１と、信号対雑音比選択サブモジュール６１２とを含んでもよい。
【００５０】
前記信頼度選択サブモジュール６１１は、音声データの音声認識信頼度を算出し、前記音声認識信頼度の値がミッドレンジにある音声データを選択することに用いられる。
【００５１】
前記信号対雑音比選択サブモジュール６１２は、選択された音声データの信号対雑音比を算出し、信号対雑音比が所定閾値より大きい音声データを地域性の音声データとすることに用いられる。
【００５２】
好ましくは、前記地域属性は、前記音声データの送信元ＩＰアドレスの所属地、又は前記音声データの送信元ユーザの所属地を含んでもよい。
【００５３】
好ましくは、音声データの音声認識信頼度を算出するための前記音声データ選別モジュールは、具体的には、音声データの尤度、状態滞在情報及び／又は尤度比に基づいて、音声データの音声認識信頼度を算出することに用いられる。
【００５４】
好ましくは、選択されたミッドレンジにある値は範囲の３０％〜８０％であってもよい。
【００５５】
好ましくは、音声データの信号対雑音比を算出するための前記音声データ選別モジュールは、具体的には、
基音抽出アルゴリズムにより前記音声データにおける基音データを抽出し、
抽出された基音データに基づいて、前記音声データにおける雑音データを取得し、
前記基音データ及び前記雑音データに基づいて、前記音声データの信号対雑音比を算出することに用いられる。
【００５６】
好ましくは、前記基音抽出アルゴリズムは、スペクトル減算法、ウィーナフィルタリング法、又は短時間スペクトル最小平均二乗誤差推定法を含んでもよい。
【００５７】
本実施例は、音声データの音声認識信頼度及び信号対雑音比を算出し、地域性の音声データとして音声認識信頼度がミッドレンジにあり且つ信号対雑音比が比較的に高い音声データを選択することによって、大量の音声データから地域性の音声データを自動的に認識することを実現し、音声データに対して手動でタグ付けを行うことを回避し、音声データ処理の効率を向上した。上記した本発明の実施例の番号は説明のためのものに過ぎず、実施例の優劣を表さない。
【００５８】
第四実施例
本実施例は、一つ又は複数のモジュールを記憶している不揮発性コンピュータ記憶媒体をさらに提供し、前記一つ又は複数のモジュールが地方なまりを区別する音声データ認識方法を実行するサーバに実行される場合に、前記サーバは、
音声データの音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比を算出し、前記音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比に基づいて、音声データから地域性の音声データを選別するステップと、
前記地域性の音声データの地域属性に基づいて、前記地域性の音声データが属する地域を確定するステップとを実行する。
【００５９】
上記の記憶媒体に記憶されているモジュールが前記サーバによって実行される場合に、音声データの音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比を算出し、前記音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比に基づいて、音声データから地域性の音声データを選別するステップにおいては、好ましくは、
音声データの音声認識信頼度を算出し、前記音声認識信頼度の値がミッドレンジにある音声データを選択することと、
選択された音声データの信号対雑音比を算出し、信号対雑音比が所定閾値より大きい音声データを地域性の音声データとすることとを含んでもよい。
【００６０】
上記の記憶媒体に記憶されているモジュールが前記サーバによって実行される場合に、前記地域属性は、好ましくは、前記音声データの送信元ＩＰアドレスの所属地、又は前記音声データの送信元ユーザの所属地を含んでもよい。
【００６１】
上記の記憶媒体に記憶されているモジュールが前記サーバによって実行される場合に、音声データの音声認識信頼度を算出するステップにおいては、好ましくは、
音声データの尤度、状態滞在情報及び／又は尤度比に基づいて、音声データの音声認識信頼度を算出することを含んでもよい。
【００６２】
上記の記憶媒体に記憶されているモジュールが前記サーバによって実行される場合に、選択されたミッドレンジにある値は、好ましくは、範囲の３０％〜８０％であってもよい。
【００６３】
上記の記憶媒体に記憶されているモジュールが前記サーバによって実行される場合に、音声データの信号対雑音比を算出するステップにおいては、好ましくは、
基音抽出アルゴリズムにより前記音声データにおける基音データを抽出することと、
抽出された基音データに基づいて、前記音声データにおける雑音データを取得することと、
前記基音データ及び前記雑音データに基づいて、前記音声データの信号対雑音比を算出することとを含んでもよい。
【００６４】
上記の記憶媒体に記憶されているモジュールが前記サーバによって実行される場合に、前記基音抽出アルゴリズムは、好ましくは、スペクトル減算法、ウィーナフィルタリング法、又は短時間スペクトル最小平均二乗誤差推定法を含んでもよい。
【００６５】
第五実施例
図７は、本発明の第五実施例に係る地方なまりを区別する音声データ認識方法を実行するサーバのハードウェア構造図である。図７を参照して、本発明の第五実施例に対して、地方なまりを区別する音声データ認識方法を実行するサーバのハードウェア構造模式図を提供する。当該サーバは、
一つ又は複数の（図７では、一つを例とする）プロセッサ７１０と、
メモリ７２０と、
一つ又は複数のモジュールと、を含む。
【００６６】
前記サーバは、入力装置７３０と出力装置７４０とを含んでもよい。前記サーバにおけるプロセッサ７１０、メモリ７２０、入力装置７３０及び出力装置７４０はバス又は他の手段により接続することができるが、図７ではバスによる接続を例とする。
【００６７】
コンピュータ可読記憶媒体として、メモリ７２０は、ソフトウェアプログラム、コンピュータ実行可能なプログラム及びモジュール、例えば本発明の実施例における地方なまりを区別する音声データ認識方法に対応するプログラム命令／モジュール（例えば、図６に示される地方なまりを区別する音声データ認識装置における音声データ選別モジュール６１０及び地方確定モジュール６２０）を記憶するために用いることができる。プロセッサ７１０は、メモリ７２０に記憶されているソフトウェアプログラム、命令及びモジュールを実行することによって、サーバの各種の機能的アプリケーション及びデータ処理を実行し、即ち、上記した方法に係る実施例における地方なまりを区別する音声データ認識方法を実現する。
【００６８】
メモリ７２０はプログラム記憶領域及びデータ記憶領域を含んでもよく、そのうち、プログラム記憶領域はオペレーティングシステム及び少なくとも一つの機能に必要なアプリケーションプログラムを記憶でき、データ記憶領域は端末装置の使用によって作成されたデータ等を記憶できる。また、メモリ７２０は高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、不揮発性メモリ、例えば少なくとも一つの磁気ディスクメモリ、フラッシュメモリ、又はその他の不揮発性固体メモリを含んでもよい。一部の実例いおいて、メモリ７２０は、プロセッサ７１０に対して遠隔的に設けられるメモリをさらに含んでもよく、これらの遠隔のメモリはネットワークを介して端末装置に接続してもよい。上記のネットワークの実例は、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、移動通信ネットワーク、及びそれらの組合せを含むが、これらに限定されるものではない。
【００６９】
入力装置７３０は、入力される数字又は文字情報を受信し、端末でのユーザ設定及び機能制御に関するキー信号入力を生成するために用いることができる。出力装置７４０はディスプレイスクリーン等の表示装置を含んでもよい。
【００７０】
前記一つ又は複数のモジュールは前記メモリ７２０に記憶されており、前記一つ又は複数のプロセッサ７１０によって実行される場合に、
音声データの音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比を算出し、前記音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比に基づいて、音声データから地域性の音声データを選別することと、
前記地域性の音声データの地域属性に基づいて、前記地域性の音声データが属する地域を確定することとが実行される。
【００７１】
さらに、音声データの音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比を算出し、前記音声認識信頼度及び／又は信号対雑音比に基づいて、音声データから地域性の音声データを選別することは、
音声データの音声認識信頼度を算出し、前記音声認識信頼度の値がミッドレンジにある音声データを選択することと、
選択された音声データの信号対雑音比を算出し、信号対雑音比が所定閾値より大きい音声データを地域性の音声データとすることとを含む。
【００７２】
さらに、前記地域属性は、前記音声データの送信元ＩＰアドレスの所属地、又は前記音声データの送信元ユーザの所属地を含む。
【００７３】
さらに、音声データの音声認識信頼度を算出することは、
音声データの尤度、状態滞在情報及び／又は尤度比に基づいて、音声データの音声認識信頼度を算出することを含む。
【００７４】
さらに、選択されたミッドレンジにある値は範囲の３０％〜８０％である。
【００７５】
さらに、音声データの信号対雑音比を算出することは、
基音抽出アルゴリズムにより前記音声データにおける基音データを抽出することと、
抽出された基音データに基づいて、前記音声データにおける雑音データを取得することと、
前記基音データ及び前記雑音データに基づいて、前記音声データの信号対雑音比を算出することとを含む。
【００７６】
さらに、前記基音抽出アルゴリズムは、スペクトル減算法、ウィーナフィルタリング法、又は短時間スペクトル最小平均二乗誤差推定法を含む。
【００７７】
言うまでもなく、当業者にとっては、上記した本発明の各モジュール又は各ステップは汎用の計算装置により実現することができ、あるいは、彼らはコンピュータ実行可能なプログラムコードにより実現してもよく、これにより、それらを記憶装置に記憶して計算装置により実行することが可能になり、又は、それらをそれぞれ各集積回路モジュールに作成し、あるいはそれらのうちの複数のモジュールやステップを単一の集積回路モジュールに作成することにより実現してもよいことを理解すべきである。このように、本発明はなんら特定のハードウェアとソフトウェアとの組合せに制限されるものではない。
【００７８】
本明細書における各実施例はいずれも漸進して説明されるものであり、実施例毎には主に他の実施例との差異が説明されており、各実施例の間の同様又は類似の部分については、互いに参照すればよい。
【００７９】
最後に、説明する必要があるのは、本願において、例えば第一と第二などのような関係は、一つの実体又は操作をもう一つの実体又は操作から区別するためのものに過ぎず、必ずしもこれらの実体又は操作の間になんらこのような実際的な関係又は順序が存在することを要求したり暗示したりしていない。
【００８０】
上記は本発明の実施例に過ぎず、これにより本発明の特許範囲を制限するものではなく、あらゆる本発明の明細書や図面の内容に基づいてなされた等価構成又は等価フロー変更、あるいは、直接的に又は間接的に他の関連技術分野に適用したものはいずれも、同様に本発明の保護範囲に含まれている。
【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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【国際調査報告】
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