(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
オーディオデータを処理するための方法であって、
サンプリングレートが第１目標サンプリングレートである第１オーディオデータを取得することと、
予め生成されたアンチエイリアシングフィルタに基づき第１オーディオデータを処理して、サンプリングレートが前記第１目標サンプリングレートよりも小さい第２目標サンプリングレートである第２オーディオデータを生成することとを含み、
前記アンチエイリアシングフィルタは、
トレーニングサンプルにおけるトレーニング用音声データを初期アンチエイリアシングフィルタに入力し、
初期アンチエイリアシングフィルタの出力をトレーニング用音声認識モデルに入力して、トレーニング用の音声認識結果を生成し、
トレーニング用音声認識結果とトレーニングサンプルにおけるトレーニング用音声データに対する目標音声認識結果に基いて、前記初期アンチエイリアスフィルタを調整することにより、生成されるオーディオデータを処理するための方法。
【請求項２】
前記トレーニング用音声認識モデルの識別精度は、予め設定された精度閾値よりも大きい請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記アンチエイリアシングフィルタは、順次に接続され、有限インパルス応答フィルタである少なくとも２段のサブアンチエイリアシングフィルタを含み、
前記予め生成されたアンチエイリアシングフィルタに基づき第１オーディオデータを処理して、第２オーディオデータを生成することは、
対応するダウンサンプリング係数が予め設定され、最終段のサブアンチエイリアスフィルタのダウンサンプリング係数が他のサブアンチエイリアシングフィルタのダウンサンプリング係数以上である各サブアンチエイリアシングフィルタを利用して、第１オーディオデータに対してローパスフィルタリング及びダウンサンプリングを行うことを含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
サンプリングレートが初期サンプリングレートである第３オーディオデータを取得することと、
前記初期サンプリングレート及び前記第１目標サンプリングレートに応じて、前記第３オーディオデータをもとに前記第１オーディオデータを生成することとをさらに含む請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記第３オーディオデータを取得する前に、
転送フォーマットが予め設定された転送フォーマットセット内にある、受信した第４オーディオデータに基づいて、目標転送フォーマットの第３オーディオデータを生成することを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記目標転送フォーマットは、パルス符号変調フォーマットであり、
前記受信した第４オーディオデータに基づいて、目標転送フォーマットの第３オーディオデータを生成することは、
パルス密度変調フォーマットの第４オーディオデータを受信したことに応答して、前記第４オーディオデータをカスケード積分コムフィルタに導入し、パルス符号変調フォーマットの第３オーディオデータを生成することを含む請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記初期サンプリングレート及び前記第１目標サンプリングレートに応じて、前記第３オーディオデータをもとに前記第１オーディオデータを生成することは、
非同期サンプリングレート変換方式を利用して、前記第３オーディオデータを処理し、前記第１オーディオデータを生成することを含む請求項４に記載の方法。
【請求項８】
オーディオデータを処理するための装置であって、
サンプリングレートが第１目標サンプリングレートである第１オーディオデータを取得するように構成される第１取得手段と、
予め生成されたアンチエイリアシングフィルタに基づき第１オーディオデータを処理して、サンプリングレートが前記第１目標サンプリングレートよりも小さい第２目標サンプリングレートである第２オーディオデータを生成するように構成される第１生成手段とを備え、
前記アンチエイリアシングフィルタは、
トレーニングサンプルにおけるトレーニング用音声データを初期アンチエイリアシングフィルタに入力し、
初期アンチエイリアシングフィルタの出力をトレーニング用音声認識モデルに入力して、トレーニング用音声認識結果を生成し、
トレーニング用音声認識結果とトレーニングサンプルにおけるトレーニング用音声データに対する目標音声認識結果に基いて、前記初期アンチエイリアスフィルタを調整することにより、生成されるオーディオデータを処理するための装置。
【請求項９】
１つ又は複数のプロセッサと、
１つ又は複数のプログラムが記憶されている記憶装置とを備える電子デバイスであって、
前記１つまたは複数のプログラムを前記１つまたは複数のプロセッサに実行させることにより、請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法を１つまたは複数のプロセッサに実現させる、電子デバイス。
【請求項１０】
コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータプログラムが実行される場合、請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法を実現させる、コンピュータ可読媒体。
【請求項１１】
コンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法を実現させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータ技術分野に関し、具体的にオーディオデータを処理するための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
人工知能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ：ＡＩ）は、人々のインテリジェントをシミュレーション、発展並びに拡張するための理論、方法、技術及び応用システムを研究、開発する新たな技術科学である。人工知能は、コンピュータ科学の１つの分岐であり、インテリジェントの実質を理解することを試み、且つ人々のインテリジェントに類似する方式で反応することができる新たなスマートマシンを製造した。該分野の研究は、ロボットや音声認識、画像認識、自然言語処理及びエキスパートシステムなどを含む。ここで、音声認識技術は、コンピュータ科学分野及び人工知能分野での重要な方向である。
【０００３】
音声認識モデルが音声認識する音声データは、一般的に、特定のサンプリングレートのオーディオストリームである。音声認識モデルに適応するために、音声認識の前に、一般的に、様々なサンプリングレートのオーディオストリームが、上記特定のサンプリングレートのオーディオストリームに変換される。
【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、オーディオデータを処理するための方法および装置を提出する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
第１の態様では、本願の実施例は、オーディオデータを処理するための方法であってサンプリングレートが第１目標サンプリングレートである第１オーディオデータを取得することと、予め生成されたアンチエイリアシングフィルタに基づき第１オーディオデータを処理して、サンプリングレートが前記第１目標サンプリングレートよりも小さい第２目標サンプリングレートである第２オーディオデータを生成することとを含み、前記アンチエイリアシングフィルタは、トレーニングサンプルにおけるトレーニング用音声データを初期アンチエイリアシングフィルタに入力し、初期アンチエイリアシングフィルタの出力をトレーニング用音声認識モデルに入力して、トレーニング用音声認識結果を生成し、トレーニング用音声認識結果とトレーニングサンプルにおけるトレーニング用音声データに対する目標音声認識結果に基いて、前記初期アンチエイリアスフィルタを調整することにより、生成されるオーディオデータを処理するための方法を提供する。
【０００６】
第２の態様では、本願の実施例は、オーディオデータを処理するための装置であって、サンプリングレートが第１目標サンプリングレートである第１オーディオデータを取得するように構成される第１取得手段と、予め生成されたアンチエイリアシングフィルタに基づき第１オーディオデータを処理して、サンプリングレートが前記第１目標サンプリングレートよりも小さい第２目標サンプリングレートである第２オーディオデータを生成するように構成される第１生成手段とを備え、前記アンチエイリアシングフィルタは、トレーニングサンプルにおけるトレーニング用音声データを初期アンチエイリアシングフィルタに入力し、初期アンチエイリアシングフィルタの出力をトレーニング用音声認識モデルに入力して、トレーニング用音声認識結果を生成し、トレーニング用音声認識結果とトレーニングサンプルにおけるトレーニング用音声データに対する目標音声認識結果に基いて、前記初期アンチエイリアスフィルタを調整することにより、生成されるオーディオデータを処理するための装置を提供する。
【０００７】
第３の態様では、本願の実施例は、１つ又は複数のプロセッサと、１つ又は複数のプログラムが記憶されている記憶装置と、を備える電子デバイスであって、１つまたは複数のプログラムを１つまたは複数のプロセッサに実行させることにより、上記オーディオデータを処理するための方法のいずれか１つの実施例に記載の方法を１つまたは複数のプロセッサに実現させる、電子デバイスを提供する。
【０００８】
第４の態様では、本願の実施例は、コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ可読媒体であって、このコンピュータプログラムが実行される場合、上記オーディオデータを処理するための方法のいずれか１つの実施例に記載の方法を実現させる、コンピュータ可読媒体を提供する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の実施例が提供するオーディオデータを処理するための方法および装置は、サンプリングレートが第１目標サンプリングレートである第１オーディオデータを取得し、予め生成されたアンチエイリアシングフィルタに基づき第１オーディオデータを処理して、サンプリングレートが前記第１目標サンプリングレートよりも小さい第２目標サンプリングレートである第２オーディオデータを生成する。前記アンチエイリアシングフィルタは、トレーニングサンプルにおけるトレーニング用音声データを初期アンチエイリアシングフィルタに入力し、初期アンチエイリアシングフィルタの出力をトレーニング用音声認識モデルに入力して、トレーニング用音声認識結果を生成し、トレーニング用音声認識結果とトレーニングサンプルにおけるトレーニング用音声データに対する目標音声認識結果に基いて、前記初期アンチエイリアスフィルタを調整することにより、生成される。これにより、オーディオデータを処理するための新たな方式を提供し、具体的には、オーディオデータのサンプリングレートを変換するための新たな方式を提供することができる技術効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本願の一実施例を適用可能なシステム構成の一例を示す図である。
【図２】本願にかかるオーディオデータを処理するための方法の一実施例を示すフローチャートである。
【図３】本願にかかるアンチエイリアシングフィルタの生成方式の一例を示すフローチャートである。
【図４】本願にかかるオーディオデータを処理するための方法の別の実施例を示すフローチャートである。
【図５】本願にかかるオーディオデータを処理するための方法の一適用シーンを示す図である。
【図６】本願にかかるオーディオデータを処理するための装置の一実施例の構成概略図である。
【図７】本願の実施例の電子デバイスを実現するのに適したコンピュータシステムの構成概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面及び実施例を参照しながら本願をさらに詳細に説明する。本明細書に記載された具体的な実施例は、単に本発明を説明するためのものであり、本発明を限定するものではないことが理解されるべきである。なお、説明の便宜上、図面には、かかる発明に関連する部分のみが示されている。
なお、矛盾しない場合に、本願における実施例及び実施例における特徴は互いに組み合わせることができる。以下、図面及び実施例を参照しながら本願を詳細に説明する。
【００１２】
図１は、本願にかかるオーディオデータを処理するための方法やオーディオデータを処理するための装置の実施例を適用可能なシステム構成１００の一例を示す。
【００１３】
図１に示されるように、システム構成１００は、端末デバイス１０１、１０２、１０３、ネットワーク１０４およびサーバ１０５を含むことができる。ネットワーク１０４は、端末デバイス１０１、１０２、１０３とサーバ１０５との間で通信リンクの媒体を提供するために使用されるものとすることができる。ネットワーク１０４は、例えば、有線や無線通信リンク、または光ファイバケーブルなどの様々な接続タイプを含むことができる。
【００１４】
端末デバイス１０１、１０２、１０３は、ネットワーク１０４を介してサーバ１０５と対話して、メッセージなどを送受信することができる。端末デバイス１０１、１０２、１０３には、例えば音声認識アプリケーション、ショッピングアプリケーション、インスタントメッセージングツールなどの種々の通信クライアントアプリケーションがインストールされていることができる。
【００１５】
端末デバイス１０１、１０２、１０３は、ハードウェアであって、音声収集装置を有する電子デバイスであってもよく、スマートフォン、タブレット型コンピュータ、電子ブックリーダ、ＭＰ３（Ｍｏｖｉｎｇ  Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ  Ａｕｄｉｏ  Ｌａｙｅｒ  ＩＩＩ）プレーヤ、ＭＰ４（Ｍｏｖｉｎｇ  Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ  Ａｕｄｉｏ  Ｌａｙｅｒ  ＩＶ）プレーヤ、ラップトップポータブルコンピュータ及びデスクトップコンピュータなどが挙げられるが、これらに限定されない。
【００１６】
サーバ１０５は、端末デバイス１０１、１０２、１０３における音声収集アプリケーションにサポートを提供するバックグラウンドサーバなどの様々なサービスを提供するサーバとすることができる。バックグラウンドサーバは、受信したオーディオデータを処理して、第２目標サンプリングレートのオーディオデータを生成し、更に第２目標サンプリングレートのオーディオデータを音声認識モデルに入力して、音声認識結果を生成し、そして、選択的に、生成された音声認識結果を端末デバイスに返してもよい。
【００１７】
なお、本願の実施例が提供するオーディオデータを処理するための方法は、サーバ１０５によって実行されてもよく、それに応じて、オーディオデータを処理するための装置は、サーバ１０５に設置されてもよい。
【００１８】
なお、サーバは、ハードウェアであってもよいし、ソフトウェアであってもよい。サーバはハードウェアである場合、複数のサーバから構成される分散型サーバクラスタとして実現されてもよく、単一のサーバとして実現されてもよい。サーバはソフトウェアである場合、複数のソフトウェアまたはソフトウェアモジュール（例えば分散型サービスを提供するために使用されるソフトウェアまたはソフトウェアモジュール）として実現されてもよく、単一のソフトウェアまたはソフトウェアモジュールとして実現されてもよい。ここでは具体的に限定されるものではない。
【００１９】
図１の端末デバイス、ネットワークおよびサーバの数は、単に例示的なものであることが理解されるべきである。必要に応じて、任意の数の端末デバイス、ネットワークおよびサーバを有することができる。オーディオデータを処理する方法が実行される電子デバイスは、他の電子デバイスとのデータ転送を必要としない場合に、該システム構成は、オーディオデータを処理する方法が実行される電子デバイスのみを含むことができる。
【００２０】
次に、図２を参照すると、本願にかかるオーディオデータを処理するための方法の一実施例のフロー２００が示されている。このオーディオデータを処理するための方法は、ステップ２０１及びステップ２０２を含む。
【００２１】
ステップ２０１において、第１オーディオデータを取得する。
【００２２】
本実施例では、音声データを処理するため方法の実行主体（例えば、図１に示すサーバ）は、第１オーディオデータを取得することができる。
【００２３】
選択的に、上記実行主体は、上記実行主体以外の他の電子デバイス又は上記実行主体のローカルから、第１オーディオデータを取得してもよい。
【００２４】
ここで、上記第１オーディオデータのサンプリングレートは、予め設定された第１目標サンプリングレートである。一例として、第１目標サンプリングレートは、１９２ｋＨｚまたは３８４ｋＨｚとすることができる。
【００２５】
ここで、オーディオデータは、デジタル化された音声データであってもよい。オーディオデータのサンプリングレートは、サンプリング周波数とも呼ばれ、単位時間当たりのサンプリング回数であり、サンプリング周波数が大きいほど、サンプリングポイント間の間隔が小さくなり、デジタル化された音声がよりリアルになるが、それに応じてデータ量が多くなる。サンプリングレートの計測単位は、ヘルツ（Ｈｚ）またはキロヘルツ（ｋＨｚ）であってもよい。
【００２６】
ステップ２０２において、予め生成されたアンチエイリアシングフィルタに基づき第１オーディオデータを処理して、第２オーディオデータを生成する。
【００２７】
本実施例では、上記実行主体は、予め生成されたアンチエイリアシングフィルタに基づき第１オーディオデータを処理して、第２オーディオデータを生成することができる。
【００２８】
ここで、上記第２オーディオデータのサンプリングレートは、予め設定された第２目標サンプリングレートである。一例として、第２目標サンプリングレートは、１６ｋＨｚまたは４８ｋＨｚとすることができる。
【００２９】
ここで、第２目標サンプリングレートは上記第１目標サンプリングレートよりも小さいため、第１オーディオデータをダウンサンプリングする必要がある。サンプリングレートを直接低下させると、オーディオデータが周波数領域でエイリアシングする傾向がある。従って、一般的に、予めローパスフィルタによりアンチエイリアシング処理を行った後にダウンサンプリングを行う必要があり、このフィルタは一般的にアンチエイリアシングフィルタとも呼ばれることができる。
【００３０】
ここで、上記アンチエイリアシングフィルタは、ローパスフィルタリングを実現することができる。選択的に、上記アンチエイリアシングフィルタは、ダウンサンプリングを実現してもよい。
【００３１】
選択的に、第１オーディオデータを上記アンチエイリアシングフィルタに導入して、上記第２目標サンプリングレートの第２オーディオデータを生成してもよい。
【００３２】
選択的に、上記アンチエイリアシングフィルタの後段にサンプラが接続されてもよい。上記実行主体は、上記第１オーディオデータを上記アンチエイリアシングフィルタに導入し、そして、上記アンチエイリアシングフィルタの出力をサンプラに導入し、サンプラから上記第２オーディオデータを出力することができる。
【００３３】
選択的に、上記第２目標サンプリングレートは、音声識別モデルの入力オーディオデータのサンプリングレートであってもよい。換言すれば、音声認識モデルの入力オーディオデータのサンプリングレートは、上記第２目標サンプリングレートとすることができる。一例として、目標サンプリングレートは、１６ｋＨｚとし、音声認識モデルの入力オーディオデータのサンプリングレートも１６ｋＨｚとすることができる。
【００３４】
ここで、上記アンチエイリアシングフィルタは、図３に示すフロー３００によってトレーニングして生成されることができる。フロー３００の実行主体は、フロー２００の実行主体であってもよいし、フロー２００の実行主体以外の他の実行主体であってもよい。フロー３００は、ステップ３０１〜ステップ３０３を含むことができる。
【００３５】
ステップ３０１において、トレーニングサンプルにおけるトレーニング用音声データを初期アンチエイリアシングフィルタに入力する。
【００３６】
ここで、上記トレーニングサンプルは、トレーニング用音声データ及びトレーニング用音声データに対する目標音声認識結果を含むことができる。トレーニング用音声データのサンプリングレートは、上記第１目標サンプリングレートである。
【００３７】
ここで、初期アンチエイリアシングフィルタは、トレーニングされないまたはトレーニングが完了しないフィルタであってもよく、このフィルタは、様々なタイプのフィルタであってもよい。初期アンチエイリアシングフィルタは、ローパスフィルタリングを実現することができる。初期アンチエイリアシングフィルタのパラメータは、上記フィルタのタイプによって実際に設定することができる。一例として、初期アンチエイリアシングフィルタは、有限インパルス応答（Ｆｉｎｉｔｅ  Ｉｍｐｕｌｓｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ：ＦＩＲ）フィルタであってもよく、初期アンチエイリアシングフィルタとしてのＦＩＲフィルタのタップ係数は初期値である。ステップ３０２において、初期アンチエイリアシングフィルタの出力をトレーニング用音声認識モデルに入力して、トレーニング用音声認識結果を生成する。
【００３８】
選択的に、初期アンチエイリアシングフィルタの出力を上域トレーニング用音声認識モデルに直接入力して、トレーニング用音声認識結果を生成してもよい。
【００３９】
選択的に、上記出力をダウンサンプリングした後に上記トレーニング用音声認識モデルに入力して、トレーニング用音声認識結果を生成してもよい。
【００４０】
選択的に、トレーニング用音声認識モデルは、トレーニングが完了した音声認識モデルであってもよいし、トレーニングが完了しない音声認識モデルであってもよい。
【００４１】
ステップ３０３において、トレーニング用音声認識結果とトレーニングサンプルにおけるトレーニング用音声データに対する目標音声認識結果に基いて、初期アンチエイリアスフィルタを調整することにより、アンチエイリアシングフィルタが生成される。
【００４２】
選択的に、トレーニング用音声認識モデルの識別精度が予め設定された精度閾値よりも大きければ、トレーニング用音声認識モデルではなく、初期アンチエイリアシングフィルタを調整してもよい。
【００４３】
選択的に、トレーニング用音声認識モデルはトレーニングが完了しない音声認識モデルであれば、初期アンチエイリアシングフィルタだけでなく、トレーニング用音声認識モデルを調整してもよい。
【００４４】
ここで、初期アンチエイリアシングフィルタを調整することは、初期アンチエイリアシングフィルタのパラメータを調整することを含むことができる。調整するパラメータは、上記フィルタのタイプによって、実際に設定することができる。一例として、初期アンチエイリアシングフィルタはＦＩＲフィルタであれば、初期アンチエイリアシングフィルタを調整することは、タップ係数を調整することを含むことができる。一例として、初期アンチエイリアシングフィルタが畳み込みニューラルネットワークに基づいて実施されれば、初期アンチエイリアシングフィルタを調整することは、畳み込みニューラルネットワークの重み付け、オフセットなどを調整することを含むことができる。
【００４５】
なお、音声認識モデルの音声認識結果を根拠として、トレーニング用音声認識結果と目標音声認識結果との偏差に基づいて、初期アンチエイリアシングフィルタを調整することにより、アンチエイリアシングフィルタの精度がより高くなり、適用範囲がより広くなる（異なるノイズ特徴のオーディオデータを処理することができる）。
【００４６】
ここで、音声認識モデルは、オーディオデータと音声認識結果との対応関係を表現するために使用されることができる。音声認識モデルは様々な構造のモデルであってもよく、ここでは詳細な説明を省略する。
【００４７】
本実施例に示す方法は、第１目標サンプリングレートの第１オーディオデータを取得し、予め生成されたアンチエイリアシングフィルタに基づき第１オーディオデータを処理して、上記第１目標サンプリングレートよりも小さい第２目標サンプリングレートの第２オーディオデータを生成する。ここで、上記アンチエイリアシングフィルタは、トレーニングサンプルにおけるトレーニング用音声データを初期アンチエイリアシングフィルタに入力し、初期アンチエイリアシングフィルタの出力をトレーニング用音声認識モデルに入力して、トレーニング用音声認識結果を生成し、トレーニング用音声認識結果とトレーニングサンプルにおけるトレーニング用音声データに対する目標音声認識結果に基いて、上記初期アンチエイリアスフィルタを調整することにより、生成される。本実施例に示す方法の技術効果は以下のとおりである。
【００４８】
第１に、オーディオデータを処理するための新たな方式を提供し、具体的には、オーディオデータのサンプリングレートを変換するための新たな方式を提供する。
【００４９】
第２に、上記音声認識モデルに基づいて上記アンチエイリアシングフィルタを生成することにより、音声認識結果をガイドとして、音声認識に適したアンチエイリアシングフィルタを生成することができ、音声認識に適したアンチエイリアシングフィルタにより処理し得られた第２オーディオデータには、音声認識に必要なオーディオデータ情報が保持される。これにより、上記アンチエイリアシングフィルタが生成した第２オーディオデータは、音声認識に適用される場合、第２オーディオデータの影響による音声認識結果のエラーが発生することがない。別の観点から、第１オーディオデータのアンチエイリアシングフィルタが音声認識モデルに基づいて生成されていないと、得られた第２オーディオデータは音声認識に必要な情報の詳細を除去するおそれがあることで、第２オーディオデータが音声認識の精度に影響を与え、音声認識には適用できない。
【００５０】
いくつかの実施例では、上記トレーニング用音声認識モデルは、トレーニングが完了した音声認識モデルである。上記トレーニング用音声認識モデルの識別精度は、予め設定された精度閾値（例えば９６％）よりも大きくすることができる。
【００５１】
なお、一般的には、トレーニングが完了した音声認識モデルの精度が既に検証されている。トレーニング用音声認識モデルの識別精度は予め設定された精度閾値よりも大きく、音声認識モデルの精度が保証可能な場合に、目標音声認識結果に対する音声認識モデルが出力するトレーニング用音声認識結果の偏差は、初期アンチエイリアシングフィルタの影響によるものであると判定することができる。したがって、音声認識モデルの音声認識結果を根拠として、上記偏差に応じて初期アンチエイリアシングフィルタを相応的に調整することにより、アンチエイリアシングフィルタの精度がより高くなり、適用範囲がより広くなる（異なるノイズ特徴のオーディオデータを処理することができる）。処理して得られたオーディオデータは、音声認識の精度がサンプリングレート変換段階の不適切な処理より低下することがないことを保証することができる。
【００５２】
いくつかの実施例では、上記アンチエイリアシングフィルタは、少なくとも２段のサブアンチエイリアシングフィルタを含むことができる。ここで、上記アンチエイリアシングフィルタのサブアンチエイリアシングフィルタが順次に接続されている。
【００５３】
いくつかの実施例では、上記ステップ２０２は、各サブアンチエイリアシングフィルタを使用して、第１のオーディオデータに対してローパスフィルタリング及びダウンサンプリングを行い、第２オーディオデータを生成することを含むことができる。
【００５４】
一例として、アンチエイリアシングフィルタは、それぞれ第１アンチエイリアシングフィルタ、第２アンチエイリアシングフィルタ及び第３アンチエイリアシングフィルタと呼ばれる３段のサブアンチエイリアシングフィルタを含むことができる。第１ブロックフィルタの入力は上記第１オーディオデータであり、第１アンチエイリアシングフィルタの出力は第２アンチエイリアシングフィルタタの入力に接続され、第２アンチエイリアシングフィルタタの出力は第３アンチエイリアシングフィルタの入力に接続され、第３アンチエイリアジングフィルタの出力は第２オーディオデータである。第１オーディオデータを第１アンチエイリアシングフィルタに導入し、そして第１アンチエイリアシングフィルタの出力を第２アンチエイリアシングフィルタタに導入し、さらに第２アンチエイリアシングフィルタタの出力を第３アンチエイリアジングフィルタに導入し、最後に第３アンチエイリアジングフィルタが第２オーディオデータを出力するようにすることができる。
【００５５】
いくつかの実施例では、各サブアンチエイリアシングフィルタに対応するダウンサンプリング係数は予め設定されるものであり、最終段のサブアンチエイリアシングフィルタのダウンサンプリング係数は、他のサブアンチエイリアジングフィルタのダウンサンプリング係数以上である。ここで、他のサブアンチエイリアシングフィルタは、上記アンチエイリアシングフィルタのうち最終段のサブアンチエイリアスフィルタ以外のサブアンチエイリアシングフィルタであってもよい。
【００５６】
一例として、アンチエイリアシングフィルタは、それぞれ第１アンチエイリアシングフィルタ、第２アンチエイリアシングフィルタ及び第３アンチエイリアシングフィルタと呼ばれる３段のサブアンチエイリアシングフィルタを含むことができる。第３アンチエイリアシングフィルタの出力は、第２オーディオデータである。第３アンチエイリアシングフィルタのダウンサンプリング係数は、第１アンチエイリアシングフィルタのダウンサンプリング係数以上であってもよく、また第２アンチエイリアシングフィルタタのダウンサンプリング係数以上であってもよい。
【００５７】
一例として、上記第１目標サンプリングレートは１９２ｋＨｚとすることができる。上記第２目標サンプリングレートは１６ｋＨｚとすることができる。アンチエイリアシングフィルタは、それぞれ第１アンチエイリアシングフィルタ、第２アンチエイリアシングフィルタ及び第３アンチエイリアシングフィルタと呼ばれる３段のサブアンチエイリアシングフィルタを含むことができる。第１アンチエイリアジングフィルタのダウンサンプリング係数は２であり、第２アンチエイリアシングフィルタタのダウンサンプリング係数は２であり、第３アンチエイリアシングフィルタのダウンサンプリング係数は３である。
【００５８】
いくつかの実施例では、サブアンチエイリアシングフィルタは、ＦＩＲフィルタとすることができる。ＦＩＲフィルタのダウンサンプリング係数は、フィルタのタップ数と正の相関を有する。ＦＩＲフィルタのタップ数は、記憶空間や計算量などと正の相関を有する。タップ数が多ければ多いほど、必要とする記憶空間が大きくなり、計算量も大きくなる。
【００５９】
なお、最終段のサブアンチエイリアスフィルタのダウンサンプリング係数は最大のダウンサンプリング係数とすることにより、アンチエイリアシングフィルタにおけるサブアンチエイリアシングフィルタのタップ数の和を最小にすることができる。これにより、アンチエイリアシングフィルタ全体として、必要な記憶空間を最小にするととも、使用時の計算量を最小にすることができる。最終段を除く他のサブアンチエイリアシングフィルタは、通過帯域と阻止帯域との間の距離が遠いため、少ない数のタップを設定するだけで、フィルタリングの精度を保証することができる一方、最終段のサブアンチエイリアシングフィルタは、通過帯域と阻止帯域との間の距離が近いため、多い数のタップを設置しないと、フィルタリングの精度を保証することができない。ダウンサンプリング係数が大きいほど、必要とするタップ数が多くなる。ダウンサンプリング係数が大きいサブアンチエイリアシングフィルタを最終段に設定することにより、多いタップ数で最終段のサブアンチエイリアスフィルタのフィルタリング精度を保証することができる。これにより、他のサブアンチエイリアシングフィルタは少ないタップを設定することができ、アンチエイリアシングフィルタ全体のタップ数を最小にすることができる。
【００６０】
さらに図４を参照すると、オーディオデータを処理するための方法の別の実施例の流れ４００が示されている。このオーディオデータを処理する方法の流れ４００は、ステップ４０１〜ステップ４０３を含む。
【００６１】
ステップ４０１において、第３オーディオデータを取得する。
【００６２】
本実施例では、音声データを処理するため方法の実行主体（例えば、図１に示すサーバ）は、第３オーディオデータを取得することができる。
【００６３】
ここで、第３オーディオデータのサンプリングレートは、初期サンプリングレートである。
【００６４】
なお、本願における第３オーディオデータの出現位置は、第１オーディオデータの後に位置しているので、第３オーディオデータと呼ばれる。実際の応用において、実行主体は、第３オーディオデータを取得してから、第１オーディオデータを取得する可能性がある。
【００６５】
ステップ４０２において、初期サンプリングレート及び第１目標サンプリングレートに応じて、第３オーディオデータをもとに第１オーディオデータを生成する。
【００６６】
本実施例では、上記実行主体は上記初期サンプリングレート及び予め設定された第１目標サンプリングレートに応じて、上記第３オーディオデータをもとに第１オーディオデータを生成することができる。
【００６７】
ここで、上記第１オーディオデータのサンプリングレートは、上記第１目標サンプリングレートである。
【００６８】
ここで、初期サンプリングレートと上記第１目標サンプリングレートが異なれば、上記実行主体は第３オーディオデータに対してポイント補足又はポイント捨てを行い、上記第１オーディオデータが得られる一方、上記初期サンプリングレートと上記第１目標サンプリングレートが同じであれば、第３オーディオデータを上記第１オーディオデータとすることができる。
【００６９】
選択的に、第１目標サンプリングレートは、数値が大きいサンプリングレートであってもよく、例えば、第１目標サンプリングレートは１９２ｋＨｚ又は３８４ｋＨｚに設定されてもよい。音声収集された第３オーディオデータに対して、初期サンプリングレートは、通常８ｋＨｚ、１６ｋＨｚまたは２４ｋＨｚであることが理解されるであろう。したがって、一般的に、第１目標サンプリングレートは、初期サンプリングレートよりも大きい。
【００７０】
ステップ４０３において、予め生成されたアンチエイリアシングフィルタに基づき第１オーディオデータを処理して、第２オーディオデータを生成する。
【００７１】
本実施例では、上記実行主体は、予め生成されたアンチエイリアシングフィルタに基づき第１オーディオデータを処理して、第２オーディオデータを生成することができる。
【００７２】
ここで、上記第２オーディオデータのサンプリングレートは第２目標サンプリングレートであり、上記第２目標サンプリングレートは上記第１目標サンプリングレートよりも小さい。
【００７３】
前記アンチエイリアシングフィルタは、トレーニングサンプルにおけるトレーニング用音声データを初期アンチエイリアシングフィルタに入力し、初期アンチエイリアシングフィルタの出力をトレーニング用音声認識モデルに入力して、トレーニング用音声認識結果を生成し、トレーニング用音声認識結果とトレーニングサンプルにおけるトレーニング用音声データに対する目標音声認識結果に基いて、上記初期アンチエイリアスフィルタを調整することにより、生成される。
【００７４】
ステップ４０３の実現方式及び技術的詳細は、ステップ２０２の説明を参照することができるので、ここでは説明を省略する。
【００７５】
図５を参照すると、図５は、図４に対応する実施例にかかるオーディオデータを処理するための方法の一適用シーンを示す。具体的には、
まず、サーバは、第３オーディオデータ５０１を取得することができる。一例として、第３オーディオデータのサンプリングレートは４８ｋＨｚである。
【００７６】
そして、初期サンプリングレート及び予め設定された第１目標サンプリングレート（例えば１９２ｋＨｚ）に応じて、第３オーディオデータをもとに第１オーディオデータ５０２を生成する。一例として、第１オーディオデータのサンプリングレートは１９２ｋＨｚである。
【００７７】
さらに、サーバは、予め生成されたアンチエイリアシングフィルタ５０３に基づいて第１オーディオデータを処理して、第２オーディオデータ５０４を生成することができる。第２オーディオデータのサンプリングレートは１６ｋＨｚである。上記アンチエイリアシングフィルタは、上記音声認識モデル５０５に基づいて生成されることができる。
【００７８】
最後に、第２音声データを音声認識モデルに入力して、音声認識結果を生成することができる。
【００７９】
本実施例に示す方法は、サンプリングレートが初期サンプリングレートである第３オーディオデータを取得し、そして、  
上記初期サンプリングレート及び予め設定された第１目標サンプリングレートに応じて、上記第３オーディオデータをもとにサンプリングレートが上記第１目標サンプリングレートである第１オーディオデータを生成し、予め生成されたアンチエイリアシングフィルタに基づいて第１オーディオデータを処理して、第２オーディオデータを生成する。その技術効果は以下のとおりである。
【００８０】
第１に、オーディオデータを処理するための新たな方式を提供し、具体的には、オーディオデータのサンプリングレートを変換するための新たな方式を提供する。
【００８１】
第２に、第１目標サンプリングレートと第２目標サンプリングレートとの比を予め知ることができ、それにより、異なる初期サンプリングレートに対して、アンチエイリアシングフィルタを予め設定して、第１目標サンプリングレートから第２目標サンプリングレートへのダウンサンプリングを実現することができる。
【００８２】
いくつかの実施例では、上記方法は、受信した第４オーディオデータに基づいて、目標転送フォーマットの第３オーディオデータを生成することをさらに含むことができる。
【００８３】
なお、上記実行主体は第４オーディオデータを取得してから、第３オーディオデータを生成することができる。
【００８４】
ここで、上記第４オーディオデータの転送フォーマットは、予め設定された転送フォーマットセット内にある。
【００８５】
オーディオデータの転送規格は多様であり、例えばパルス密度変調フォーマット（Ｐｕｌｓｅ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ、ＰＤＭ）、パルス符号変調フォーマット（Ｐｕｌｓｅ  Ｃｏｄｅ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ、ＰＣＭ）、ＩＩＳ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｉｎｔｅｒｃｈｉｐ  Ｓｏｕｎｄ）、時分割多重フォーマット（Ｔｉｍｅ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ、ＴＤＭ）などがあることが理解されるであろう。
【００８６】
ここで、ある転送規格に準拠したオーディオデータは、この転送規格フォーマットのオーディオデータと呼ばれることができる。例えば、ＰＣＭ規格に準拠したオーディオデータは、ＰＣＭフォーマットのオーディオデータと呼ばれることができる。
【００８７】
ここで、上記実行主体は他の電子デバイスから、種々の転送フォーマットの第４オーディオデータを受信することができる。受信した第４オーディオデータのオリジナル転送フォーマットが上記目標転送フォーマットと異なれば、第４オーディオデータを処理して、第４オーディオデータを目標転送フォーマットに変換し、そして、処理して得られた目標転送フォーマットのオーディオデータを、第３オーディオデータとして決定することができる。受信した第４オーディオデータのオリジナル転送フォーマットが上記目標転送フォーマットと同じであれば、受信した第４オーディオデータを第３オーディオデータとすることができる。ここで、予め設定された転送フォーマットセットにおける転送フォーマットに対して、該転送フォーマットから目標転送フォーマットへの変換方法を設定することができる。
【００８８】
なお、任意の転送フォーマットの第４オーディオデータを、目標転送フォーマットの第３オーディオデータに変換することは、サンプリングレート変換にベースを提供することができ、それにより任意の転送フォーマットのオーディオデータに対するサンプリングレート変換処理を実現することができる。
【００８９】
なお、異なる転送フォーマットの第４オーディオデータは、一般的に異なるノイズ特徴を有し、例えば、ＰＤＭフォーマットのオーディオデータは一般的に直流ノイズ及びノイズフロアが大きい一方、ＩＩＳフォーマットのオーディオデータは一般的にノイズが小さい。第４オーディオデータに対応する第３オーディオデータは、一般的に第４オーディオデータと同じノイズ特徴を有し、第１オーディオデータのノイズ特徴は、対応する第３オーディオデータのノイズ特徴と同じである。従来技術では、異なるノイズ特徴のオーディオデータに対して、一般的に異なるフィルタを構築する必要がある。
【００９０】
なお、本願では、上記音声認識モデルに基づいて上記アンチエイリアシングフィルタを生成することにより、音声認識結果をガイドとして、アンチエイリアシングフィルタのフィルタリング性能を保証するとともに、様々なノイズ特徴に適用するアンチエイリアシングフィルタを構築することができ、これにより、同じアンチエイリアシングフィルタに基づいて、様々な転送フォーマットの第４オーディオデータを処理して、第２目標サンプリングレートの第２オーディオデータを生成することができる。これにより、構築されたアンチエイリアシングフィルタの数を低減することができ、ひいてはアンチエイリアシングフィルタ（のパラメータ）を記憶する空間を削減することができる。アンチエイリアシングフィルタがハードウェアで実現されると、ハードウェアのオーバーヘッドを大幅に減少させることができる。
【００９１】
オーディオデータの転送フォーマットは、オーディオデータのサンプリングレートに影響を与えないことが理解されるであろう。第４オーディオデータ及び第３オーディオデータのサンプリングレートは同じであり、いずれも初期サンプリングレートである。
【００９２】
一例として、予め設定された転送フォーマットセットは、ＰＤＭフォーマット、ＴＤＭフォーマット、ＩＩＳフォーマットの少なくとも１つを含むことができるが、これらに限定されない。第４オーディオデータの転送フォーマットは、ＰＤＭフォーマット、ＴＤＭフォーマット、ＩＩＳフォーマットの少なくとも１つを含むが、これらに限定されない。
【００９３】
いくつかの実施例では、上記目標転送フォーマットは、パルス符号変調フォーマットである。
【００９４】
いくつかの実施例では、上記ステップ４０１は、パルス密度変調フォーマットの第４オーディオデータを受信したことに応答して、上記第４オーディオデータをカスケード積分コムフィルタに導入し、パルス符号変調フォーマットの第３オーディオデータを生成することを含むことができる。
【００９５】
ここで、カスケード積分コム（Ｃａｓｃａｄｅｄ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｏｒ  Ｃｏｍｂ，ＣＩＣ）フィルタは、ＦＩＲフィルタの１種である。
【００９６】
ここで、ＦＩＲフィルタは、非再帰型フィルタとも呼ばれ、デジタル信号処理システムにおける基本素子であり、任意の周波数特性を保証するとともに厳密な線形位相周波数特性を有することができる。
【００９７】
なお、ＣＩＣフィルタはローパスフィルタの特性を有し、他のＦＩＲフィルタはローパスやハイパス、バンドパスなどの様々な特性を有することができる。多くのＦＩＲとは異なり、ＣＩＣの実現は加減算のみを必要とする。そのため、他のＦＩＲフィルタに対して、ＣＩＣフィルタを用いてＰＤＭ信号を処理することにより、第３オーディオデータを生成する計算量とハードウェアオーバーヘッドを低減することができる。
【００９８】
いくつかの実施例では、上記ステップ４０１は、時間分割多重フォーマットの第４オーディオデータを受信したことに応答して、上記第４オーディオデータをシリアル−パラレル変換して、パルス符号変調フォーマットの第３オーディオデータを生成することを含むことができる。
【００９９】
ここで、時分割多重フォーマットの第４オーディオデータに対して、本願はシリアル−パラレル変換の処理方式を提供する。これにより、第４オーディオデータを目標転送フォーマットの第３音声データに変換して、その後のサンプリングレート変換処理を行うことができる。
【０１００】
いくつかの実施例では、上記アンチエイリアシングフィルタのトレーニングサンプルは、少なくとも２種類の転送フォーマットのトレーニング用音声データを含むことができる。
【０１０１】
選択的に、様々な転送フォーマットの、様々なサンプリングレートの初期トレーニングサンプルを予め構築された前処理モデルに導入して、第１目標サンプリングレートのトレーニング用音声データを生成することができる。
【０１０２】
ここで、前処理モデルは、まず初期トレーニングサンプルを目標転送フォーマットのトレーニング用音声データに変換し、そして、目標転送フォーマットのトレーニング用音声データ（初期サンプリングレート）を第１目標サンプリングレートのトレーニング用音声データに変換することができる。
【０１０３】
ここで、上記第１目標サンプリングレートのトレーニング用音声データは上記目標転送フォーマットである。
【０１０４】
なお、少なくとも２種類の転送フォーマットのトレーニング用音声データを利用することにより、トレーニングして得られたアンチエイリアシングフィルタが上記少なくとも２種類の転送フォーマットのオーディオデータを正確に処理して、処理結果の精度を保証することができる。
【０１０５】
なお、少なくとも２種類の転送フォーマットを含む初期トレーニングサンプルに対して前処理を行って、第１目標サンプリングレートのトレーニング用音声データを生成し、第１目標サンプリングレートのトレーニング用音声データが初期アンチエイリアシングフィルタにより処理されて第２目標サンプリングレートのトレーニング用音声データを生成し、第２目標サンプリングレートのトレーニング用音声データがトレーニング用音声認識モデルに入力されてトレーニング用音声認識結果を生成する。これにより、初期アンチエイリアシングフィルタのトレーニング段階とアンチエイリアシングフィルタの使用段階とで、オーディオデータ処理フローを一致させることができる。このようにして生成されたアンチエイリアシングフィルタは、使用時に高い精度及び信頼性を保証することができる。
【０１０６】
いくつかの実施例では、上記ステップ４０２は、非同期サンプリングレート変換方式を利用して、上記第３オーディオデータを処理し、上記第１オーディオデータを生成することを含むことができる。
【０１０７】
ここで、非同期サンプリングレート変換（Ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  Ｓａｍｐｌｅ  Ｒａｔｅ  Ｃｏｎｖｅｒｔｏｒ：ＡＳＲＣ）方式を採用することにより、初期サンプリングレートと第１目標サンプリングレートとの差を除去することを実現することができる。初期サンプリングレートと第１目標サンプリングレートが異なるクロックソースでのサンプリングレートである場合には、ＡＳＲＣは、異なるクロックソースによるサンプリングレート誤差を除去することができる。
【０１０８】
例えば、初期サンプリングレートがオーディオ収集デバイスのクロックソースによって決定されたサンプリングレートであれば、上記第１目標サンプリングレートは上記実行本体のクロックソースによって決定されたサンプリングレートの４８．０ｋＨｚであり、それに応じて、公称の初期サンプリングレートの値は４８．０ｋＨｚとする可能性があるが、上記実行本体のクロックソースでの初期サンプリングレートは４８．１ｋＨｚとする可能性がある。この場合、ＡＳＲＣを用いて、４８．１ｋＨｚを上記実行主体のクロックソースでの４８．０ｋＨｚに補正することができる。
【０１０９】
ここで、ＡＳＲＣ方式を実行するデバイスは、非同期サンプリングレートコンバータと呼ばれることができる。
【０１１０】
さらに図６を参照すると、上記各図に示される方法の実施として、本願はオーディオデータを処理するための装置の一実施例を提供し、該装置の実施例は図２に示される方法の実施例に対応し、以下に記載の特徴に加えて、該装置の実施例は図２に示される方法の実施例と同一又は対応する特徴を有することができる。この装置は、具体的には種々の電子デバイスに適用することができる。
【０１１１】
図６に示すように、本実施例のオーディオデータ処理装置６００は、サンプリングレートが第１目標サンプリングレートである第１オーディオデータを取得するように構成される第１取得手段６０１と、予め生成されたアンチエイリアシングフィルタに基づき第１オーディオデータを処理して、サンプリングレートが上記第１目標サンプリングレートよりも小さい第２目標サンプリングレートである第２オーディオデータを生成するように構成される第１生成手段６０２とを備え、上記アンチエイリアシングフィルタは、トレーニングサンプルにおけるトレーニング用音声データを初期アンチエイリアシングフィルタに入力し、初期アンチエイリアシングフィルタの出力をトレーニング用音声認識モデルに入力して、トレーニング用音声認識結果を生成し、トレーニング用音声認識結果とトレーニングサンプルにおけるトレーニング用音声データに対する目標音声認識結果に基いて、上記初期アンチエイリアスフィルタを調整することにより、生成される。
【０１１２】
本実施例では、オーディオデータを処理するための装置における第１取得手段６０１及び第１生成手段６０２の具体的な処理及びそれによる技術的効果は、それぞれ図２の対応する実施例におけるステップ２０１及びステップ２０２の関連説明を参照することができ、ここでは詳細な説明を省略する。
【０１１３】
いくつかの実施例では、上記トレーニング用音声認識モデルの識別精度は、予め設定された精度閾値よりも大きい。
【０１１４】
いくつかの実施例では、上記アンチエイリアシングフィルタは、順次に接続され、有限インパルス応答フィルタである少なくとも２段のサブアンチエイリアシングフィルタを含み、上記第１生成手段６０２は、さらに、対応するダウンサンプリング係数が予め設定され、最終段のサブアンチエイリアスフィルタのダウンサンプリング係数が他のサブアンチエイリアシングフィルタのダウンサンプリング係数以上である各サブアンチエイリアシングフィルタを利用して、第１オーディオデータに対してローパスフィルタリング及びダウンサンプリングを行うように構成される。
【０１１５】
いくつかの実施例では、上記装置は、サンプリングレートが初期サンプリングレートである第３オーディオデータを取得するように構成される第１取得手段（図示せず）と、上記初期サンプリングレート及び上記第１目標サンプリングレートに応じて、上記第３オーディオデータをもとに上記第１オーディオデータを生成するように構成される第２生成手段（図示せず）とをさらに備える。
【０１１６】
いくつかの実施例では、上記装置は、転送フォーマットが予め設定された転送フォーマットセット内にある、受信した第４オーディオデータに基づいて、目標転送フォーマットの第３オーディオデータを生成するように構成される第３生成手段（図示せず）をさらに備える。
【０１１７】
いくつかの実施例では、上記目標転送フォーマットは、パルス符号変調フォーマットであり、第３生成手段は、さらに、パルス密度変調フォーマットの第４オーディオデータを受信したことに応答して、上記第４オーディオデータをカスケード積分コムフィルタに導入し、パルス符号変調フォーマットの第３オーディオデータを生成するように構成される。
【０１１８】
いくつかの実施例では、上記第２生成手段は、さらに、非同期サンプリングレート変換方式を利用して、上記第３オーディオデータを処理し、上記記第１オーディオデータを生成するように構成される。
【０１１９】
以下、図７を参照すると、本願の実施例の電子デバイスを実現するのに適したコンピュータシステム７００の構成概略図が示されている。図７に示す電子デバイスは一例であり、本願の実施例の機能及び使用範囲を限定するものではない。
【０１２０】
図７に示すように、コンピュータシステム７００は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）７０２に格納されたプログラムや記憶部７０６からＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）７０３にロードされたプログラムに従って各種の適切な動作や処理を実行することができるプロセッサ（例えば、中央処理ユニットＣＰＵ）７０１を備える。ＲＡＭ７０３には、システム７００が操作するために必要な各種プログラムやデータも格納されている。ＣＰＵ７０１、ＲＯＭ７０２及びＲＡＭ７０３は、バス７０４を介して相互に接続されている。また、バス７０４には、入出力（Ｉ／Ｏ：Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）インタフェース７０５も接続されている。
【０１２１】
Ｉ／Ｏインタフェース７０５には、ハードディスク等の記憶部７０６と、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）カード、モデムなどのネットワークインタフェースカードを含む通信部７０７とが接続されている。通信部７０７は、インターネットのようなネットワークを介して通信処理を行う。ドライバ７０８は、必要に応じてＩ／Ｏインタフェース７０５に接続されてもよい。磁気ディスクや光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブルメディア７０９は、必要に応じてドライブ７０８にインストールされることにより、リムーバブルメディア７１１から読み出されたコンピュータプログラムが必要に応じて記憶部７０６にインストールされる。
【０１２２】
特に、本開示の実施形態によれば、上記したフローチャートを参照して説明された手順がコンピュータソフトウェアプログラムとして実施されることができる。例えば、本開示の実施例は、フローチャートに示される方法を実行するためのプログラムコードを含むコンピュータ可読媒体に担持されたコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品を含む。そのような実施例では、コンピュータプログラムは、通信部７０７を介してネットワークからダウンロードしてインストールされ、および／またはリムーバブルメディア７０９からインストールされることができる。このコンピュータプログラムがプロセッサ７０１によって実行されると、本願の方法で限定された上記機能が実行される。なお、本願の上記コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体やコンピュータ可読記憶媒体、又は上記両方の任意の組み合わせであってもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、特に限定されないが、例えば、電気や磁気、光、電磁気、赤外線または半導体のシステム、装置またはデバイスであってもく、またはこれらの任意の組み合わせであってもよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例には、１つまたは複数のリードを有する電気的接続、ポータブルコンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、光ファイバ、ポータブルコンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光記憶デバイス、磁気記憶デバイス、または上述の任意の適切な組合せが含まれるが、これらに限定されない。本願において、コンピュータ可読記憶媒体は、プログラムを含みかまたは格納する任意の有形媒体であってもよく、そのプログラムは、命令を実行するシステム、装置またはデバイスによって使用されてもよく、またはそれらとともに使用されてもよい。本願において、コンピュータ可読信号媒体は、ベースバンドでまたはキャリアの一部として伝搬される、コンピュータ読み取り可能なプログラムコードを担持するデータ信号を含むことができる。このように伝搬されるデータ信号は、電磁信号、光信号、または上述の任意の適切な組み合わせを含む様々な形態とことができるが、これらに限定されない。コンピュータ可読信号媒体は、さらに、命令を実行するシステム、装置またはデバイスによって使用され、またはそれらとともに使用されるプログラムを送信、伝播または伝搬することが可能なコンピュータ可読記憶媒体以外の任意のコンピュータ可読媒体とすることができる。コンピュータ可読媒体に含まれるプログラムコードは、無線や電線、光ケーブル、ＲＦなど、またはそれらの任意の適切な組合せを含む任意の適切な媒体を介して転送されてることができるが、これらに限定されない。
【０１２３】
図面におけるフローチャートおよびブロック図は、本願の様々な実施例によるシステム、方法およびコンピュータプログラム製品の実施可能な構成、機能および操作を示す。この点に関して、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、所定の論理機能を実施するための１つまたは複数の実行可能な命令を含むモジュール、ブロックまたはコードの一部を示すことができる。なお、いくつかの置換例としての実施例では、ブロックに示す機能は、図面に示す順序とは異なる順序で実行されてもよい。例えば、接続して示される２つのブロックは、実際に、実質的に並行して実行されてもよく、かかる機能によっては、相互に逆の順序で実行されてもよい。なお、ブロック図および／またはフローチャートにおける各ブロック、ならびにブロック図および／またはフローチャートにおけるブロックの組合せは、所定の機能または操作を実行する専用のハードウェアによるシステムによって実施されてもよく、または専用ハードウェアとコンピュータ命令との組合せによって実施されてもよい。
【０１２４】
本願の実施例にかかる手段は、ソフトウェアによって実現されてもよく、ハードウェアによって実現されてもよい。説明された手段は、プロセッサに配置されてもよく、例えば、プロセッサは第１取得手段と、第２生成手段とを含むようにとして記載されてもよい。ここで、これら手段の名称は、ある場合に該手段自体の限定を構成するものではなく、例えば、第１取得手段はさらに「オーディオデータを取得する手段」として説明されることができる。
【０１２５】
別の態様として、本願は、上述の実施例で説明された電子デバイスに含まれてよく、または、この電子デバイスに組み込まれなく、別個に存在してもよいコンピュータ可読媒体をさらに提供する。上記コンピュータ可読媒体は、１つ又は複数のプログラムを担持し、上記１つ又は複数のプログラムが該電子デバイスによって実行されると、サンプリングレートが第１目標サンプリングレートである第１オーディオデータを取得し、予め生成されたアンチエイリアシングフィルタに基づき第１オーディオデータを処理して、サンプリングレートが上記第１目標サンプリングレートよりも小さい第２目標サンプリングレートである第２オーディオデータを生成し、上記アンチエイリアシングフィルタが、トレーニングサンプルにおけるトレーニング用音声データを初期アンチエイリアシングフィルタに入力し、初期アンチエイリアシングフィルタの出力をトレーニング用音声認識モデルに入力して、トレーニング用音声認識結果を生成し、トレーニング用音声認識結果とトレーニングサンプルにおけるトレーニング用音声データに対する目標音声認識結果に基いて、上記初期アンチエイリアスフィルタを調整することにより、生成されることを上記電子デバイスに実行させる。
【０１２６】
以上の説明は、本願の好適な実施例及び適用される技術原理の説明に過ぎない。当業者であれば、本願に係る発明の範囲は、上記技術的特徴の特定の組み合わせからなる技術的手段に限定されるものではなく、同時に上記発明の主旨から逸脱しない範囲で上記技術的特徴又はその等価な特徴によって任意に組み合わせて形成される他の技術的手段を含むことが理解されるべきである。例えば、上記特徴が本願に開示された（これに限定されない）同様な機能を有する技術的特徴と相互に置換されて形成される技術的手段である。
【図１】
0006946494.tif 000002
【図２】
0006946494.tif 000003
【図３】
0006946494.tif 000004
【図４】
0006946494.tif 000005
【図５】
0006946494.tif 000006
【図６】
0006946494.tif 000007
【図７】
0006946494.tif 000008