(57)【要約】【課題】認識精度を向上させる標準話者モデルを作成する話者モデル作成装置を提供する。【解決手段】無雑音環境での音声の特徴量を表すクリーン特徴量を記憶するクリーン学習データ記憶部１３１と、雑音環境での音声の特徴量を表す雑音特徴量を記憶するノイジー学習データ記憶部１３２と、クリーン特徴量に対する第１尤度が最大となる話者モデルのパラメータを表す第１モデルパラメータを算出し、話者ごとに、対応するクリーン特徴量の分布を第１モデルパラメータの話者モデルが表す分布に変換するパラメータであって、第１尤度が最大となる変換パラメータを算出する変換パラメータ算出部１１０と、話者ごとに対応する雑音特徴量を変換パラメータで変換し、変換した雑音特徴量に対する第２尤度が最大となる話者モデルのパラメータを表す第２モデルパラメータを算出するモデルパラメータ算出部１２０と、を備えた。【選択図】        図１
2009086581.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
標準的な話者の音声の特徴量の分布を表す話者モデルを作成する話者モデル作成装置であって、
話者を識別する識別情報と、無雑音環境での話者の音声の特徴量を表すクリーン特徴量とを対応づけて記憶する第１記憶部と、
前記識別情報と、雑音環境での話者の音声の特徴量を表す雑音特徴量とを対応づけて記憶する第２記憶部と、
前記クリーン特徴量に対する確からしさを表す第１尤度が最大となる話者モデルのパラメータを表す第１モデルパラメータを算出し、前記話者ごとに、前記話者の前記識別情報に対応する前記クリーン特徴量の分布を、前記第１モデルパラメータの話者モデルが表す分布に変換するパラメータであって、前記第１尤度が最大となる変換パラメータを算出する変換パラメータ算出部と、
前記話者ごとに前記識別情報に対応する前記雑音特徴量を前記変換パラメータで変換し、変換した前記雑音特徴量に対する確からしさを表す第２尤度が最大となる話者モデルのパラメータを表す第２モデルパラメータを算出するモデルパラメータ算出部と、
を備えたことを特徴とする話者モデル作成装置。
【請求項２】
前記話者モデルは、ガウス混合モデルであり、
前記変換パラメータ算出部は、前記第１尤度が最大となるガウス混合モデルのパラメータである前記第１モデルパラメータを算出し、前記話者ごとに、前記話者の前記識別情報に対応する前記クリーン特徴量の分布を、前記第１モデルパラメータのガウス混合モデルが表す分布に変換するパラメータであって、前記第１尤度が最大となる前記変換パラメータを算出し、
前記モデルパラメータ算出部は、前記第２尤度が最大となるガウス混合モデルのパラメータである前記第２モデルパラメータを算出すること、
を特徴とする請求項１に記載の話者モデル作成装置。
【請求項３】
前記変換パラメータ算出部は、話者適応学習法によって、前記第１尤度が最大となる話者モデルの前記第１モデルパラメータ、および前記第１尤度が最大となる前記変換パラメータを算出し、
前記モデルパラメータ算出部は、ＥＭ（Expectation Maximization）アルゴリズムによって、変換した前記雑音特徴量に対する前記第２尤度が最大となる話者モデルの前記第２モデルパラメータを算出すること、
を特徴とする請求項１に記載の話者モデル作成装置。
【請求項４】
前記モデルパラメータ算出部は、
前記話者ごとに前記識別情報に対応する前記雑音特徴量を前記変換パラメータで変換し、変換した前記雑音特徴量をｋ−ｍｅａｎｓ法で複数の部分集合に分割し、分割した各部分集合のそれぞれについて、前記部分集合に含まれる前記雑音特徴量の平均ベクトルおよび共分散行列を算出し、各部分集合の大きさに比例するガウス混合係数を算出し、前記平均ベクトル、前記共分散行列、および前記ガウス混合係数で表されるガウス混合モデルを前記第２モデルパラメータの初期値として算出するモデル初期化部と、
ＥＭアルゴリズムによって、モデル初期化部によって算出されたガウス混合モデルを初期値として、変換した前記雑音特徴量に対する前記第２尤度が最大となるように前記平均ベクトル、前記共分散行列、および前記ガウス混合係数を更新するモデル更新部と、を備えたこと、
を特徴とする請求項３に記載の話者モデル作成装置。
【請求項５】
標準的な話者の音声の特徴量の分布を表す話者モデルを作成する話者モデル作成装置で実行される話者モデル作成プログラムであって、
前記話者モデル作成装置は、
話者を識別する識別情報と、無雑音環境での話者の音声の特徴量を表すクリーン特徴量とを対応づけて記憶する第１記憶部と、
前記識別情報と、雑音環境での話者の音声の特徴量を表す雑音特徴量とを対応づけて記憶する第２記憶部と、を備え、
前記クリーン特徴量に対する確からしさを表す第１尤度が最大となる話者モデルのパラメータを表す第１モデルパラメータを算出し、前記話者ごとに、前記話者の前記識別情報に対応する前記クリーン特徴量の分布を、前記第１モデルパラメータの話者モデルが表す分布に変換するパラメータであって、前記第１尤度が最大となる変換パラメータを算出する変換パラメータ算出手順と、
前記話者ごとに前記識別情報に対応する前記雑音特徴量を前記変換パラメータで変換し、変換した前記雑音特徴量に対する確からしさを表す第２尤度が最大となる話者モデルのパラメータを表す第２モデルパラメータを算出するモデルパラメータ算出手順と、
を前記話者モデル作成装置に実行させる話者モデル作成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、標準的な話者の音声の特徴量の分布を表す音声認識の標準話者モデルを作成する装置およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
様々な話者の音声を認識する音声認識装置では、ある特定の話者に対して認識率が低下する場合があるという問題が存在する。この問題を解決するための対策として、音声の特徴ベクトルに対してある種の変換を適用することで、入力された特徴ベクトルのパターンの話者性を正規化する話者正規化変換技術が知られている。
【０００３】
非特許文献１では、ＣＭＬＬＲ（Constrained Maximum Likelihood Linear Regression）法と呼ばれる手法により特徴ベクトルを正規化する技術が提案されている。ＣＭＬＬＲ法は、標準的な話者の特徴ベクトルの分布を表す標準話者モデルが作成されていることを前提とし、入力された特徴ベクトルの系列が、この標準話者モデルに最も適合するように特徴ベクトルが変換される。
【０００４】
標準話者モデルは、例えばガウス混合モデル（ＧＭＭ：Gaussian Mixture Model）で表される。非特許文献２および非特許文献３では、話者適応学習法と呼ばれる手法により、ガウス混合モデルのパラメータである各混合の混合係数、平均ベクトル、および共分散行列を算出して標準話者モデルを作成する技術が提案されている。話者適応学習法では、学習データに対する尤度を最大化する話者正規化変換のパラメータおよびガウス混合モデルのパラメータが、ＥＭ（Expectation Maximization）アルゴリズムを用いて算出される。
【０００５】
一般に、音声認識システムは雑音環境下で利用されることを想定している。このため、標準話者モデルを作成する場合は、実際の利用環境と同様に雑音環境下で取得された学習データを用いることが望ましい。そうでなければ、学習環境とテスト環境との間にミスマッチが生じ、音声認識の精度が低下するためである。
【０００６】
【非特許文献１】Stemmer et al., “Adaptive training using simple target models,” in Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2005.
【非特許文献２】Anastasakos et al., “Speaker adaptive training: A maximum likelihood approach to speaker normalization,” in Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 1997.
【非特許文献３】Gales, “Maximum likelihood linear transformations for HMM-based speech recognition,” Computer Speech and Language, vol. 12, 1998.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、非特許文献１のように話者正規化変換を用いる方法では、雑音環境下で収録された音声から抽出された特徴ベクトルを学習データとして用いた場合に、話者適応学習において話者正規化変換のパラメータを適切に算出することができないという問題があった。ノイジーな学習データを用いた場合、雑音の影響で生じる特徴ベクトルの変動により、話者性に起因する特徴ベクトルの変動が隠蔽されるためである。この結果、話者正規化変換のパラメータとともに算出されるガウス混合モデルのパラメータを適切に算出することができない。すなわち、学習環境とテスト環境との間にミスマッチを防止するためにノイジーな学習データを用いると、標準話者モデルを安定して作成できないという問題があった。
【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、認識精度を向上させることができる標準話者モデルを作成可能な装置およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、標準的な話者の音声の特徴量の分布を表す話者モデルを作成する話者モデル作成装置であって、話者を識別する識別情報と、無雑音環境での話者の音声の特徴量を表すクリーン特徴量とを対応づけて記憶する第１記憶部と、前記識別情報と、雑音環境での話者の音声の特徴量を表す雑音特徴量とを対応づけて記憶する第２記憶部と、前記クリーン特徴量に対する確からしさを表す第１尤度が最大となる話者モデルのパラメータを表す第１モデルパラメータを算出し、前記話者ごとに、前記話者の前記識別情報に対応する前記クリーン特徴量の分布を、前記第１モデルパラメータの話者モデルが表す分布に変換するパラメータであって、前記第１尤度が最大となる変換パラメータを算出する変換パラメータ算出部と、前記話者ごとに前記識別情報に対応する前記雑音特徴量を前記変換パラメータで変換し、変換した前記雑音特徴量に対する確からしさを表す第２尤度が最大となる話者モデルのパラメータを表す第２モデルパラメータを算出するモデルパラメータ算出部と、を備えたことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、上記装置を実行することができるプログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、認識精度を向上させることができる標準話者モデルを作成することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる装置およびプログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００１３】
本実施の形態にかかる話者モデル作成装置は、無雑音環境下で収録された音声から抽出された特徴量であるクリーン特徴量（以下、クリーン学習データという）を用いて話者正規化変換のパラメータを算出し、算出した話者正規化変換のパラメータと、雑音環境下で収録された音声から抽出された特徴量である雑音特徴量（以下、ノイジー学習データという）を用いて標準話者モデルを作成するものである。
【００１４】
図１は、本実施の形態にかかる話者モデル作成装置１００、および話者モデル作成装置１００によって作成された標準話者モデルを用いて音声認識を実行する音声認識装置２００の構成を示すブロック図である。
【００１５】
まず、標準話者モデルを利用した音声認識処理の概要を説明するため、音声認識装置２００の構成について説明する。図１に示すように、音声認識装置２００は、話者モデル記憶部２２１と、音声入力部２０１と、特徴抽出部２０２と、変換部２０３と、音声認識部２０４と、を備えている。
【００１６】
話者モデル記憶部２２１は、話者モデル作成装置１００が作成した標準話者モデルのパラメータを記憶するものである。標準話者モデルは、ガウス混合モデルで表され、話者モデル記憶部２２１にはこのガウス混合モデルのパラメータである各混合の混合係数、平均ベクトル、および共分散行列が記憶される。
【００１７】
音声入力部２０１は、音声入力用マイクなどから音声信号を入力するものである。
【００１８】
特徴抽出部２０２は、入力された音声信号から音声の特徴量を表す特徴ベクトルを抽出するものである。具体的には、特徴抽出部２０２は、窓を少しずつずらしながら音声信号から短時間フレームを切り出し、各短時間フレームを特徴ベクトルに変換し、特徴ベクトルの時系列を出力する。なお、特徴抽出部２０２は、ＭＦＣＣ（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）またはＰＬＰ（Perceptual Linear Predictive）などの従来から用いられているあらゆる特徴ベクトルを抽出するように構成することができる。
【００１９】
変換部２０３は、抽出された特徴ベクトルにアフィン変換を適用し、入力された音声の特徴ベクトルのパターンの話者性を正規化する。変換部２０３は、変換の推定および実行にＣＭＬＬＲ法を利用する。すなわち、変換部２０３は、入力された特徴ベクトルの系列が、話者モデル記憶部２２１に記憶された標準話者モデルに最も適合するように特徴ベクトルを変換する。
【００２０】
音声認識部２０４は、変換された特徴ベクトルの時系列を、音素の標準パターンと照合することにより音声を認識し、認識結果を出力するものである。なお、音声認識部２０４による音声認識処理では、隠れマルコフモデル、ニューラルネットワーク、ＤＰ（Dynamic Programming）マッチングなどの従来から用いられているあらゆる方法を利用することができる。
【００２１】
このように、事前に学習した標準話者モデルを用いて特徴ベクトルを変換してから音声認識処理を実行するため、入力された特徴ベクトルのパターンの話者性を正規化し、音声認識の精度を向上させることができる。
【００２２】
次に、このような標準話者モデルを作成する話者モデル作成装置１００の構成について説明する。図１に示すように、話者モデル作成装置１００は、クリーン学習データ記憶部１３１と、ノイジー学習データ記憶部１３２と、変換パラメータ算出部１１０と、モデルパラメータ算出部１２０とを備えている。
【００２３】
クリーン学習データ記憶部１３１は、雑音が存在しない環境下で、特定の話者集合から取得した音声データから抽出された特徴ベクトルの集合であるクリーン学習データを記憶するものである。これに対し、ノイジー学習データ記憶部１３２は、雑音環境下で、同一の話者集合から取得した音声データから抽出された特徴ベクトルの集合であるノイジー学習データを記憶するものである。
【００２４】
クリーン学習データは、例えば、静粛な環境で収録された音声データ、または接話マイクで収録された音声データから作成される。音声データは単一の話者からではなく、多数の話者から収録される。学習データは、音声認識装置２００の特徴抽出部２０２が特徴ベクトルを抽出する方法と同様の手法で作成される。また、学習データとして利用される特徴ベクトルは、ＭＦＣＣやＰＬＰなどの任意の音声特徴量を利用できる。
【００２５】
ノイジー学習データは、クリーン学習データに人工的に雑音を重畳することによって作成したノイジー音声データ、または雑音環境下で収録されたノイジー音声データから、クリーン学習データと同様の手法で作成される。なお、ノイジー音声データは、クリーン学習データと同一の話者集合から収録する。
【００２６】
図２は、クリーン学習データ記憶部１３１およびノイジー学習データ記憶部１３２に記憶される各学習データのデータ構造の一例を示す図である。図２に示すように、学習データは、話者を識別する識別情報であるラベルと、当該話者の音声データから抽出された特徴ベクトルとを含んでいる。
【００２７】
変換パラメータ算出部１１０は、クリーン学習データを用いて標準話者モデルおよび話者正規化変換のパラメータ（以下、変換パラメータという）を求めるものである。具体的には、変換パラメータ算出部１１０は、非特許文献３の話者適応学習法により、クリーン学習データに対する尤度を最大化する変換パラメータおよびガウス混合モデルのパラメータを算出する。
【００２８】
変換パラメータ算出部１１０は、クリーン学習データを用いるため、雑音の影響で生じる特徴ベクトルの変動で話者性に起因する特徴ベクトルの変動が隠蔽され、不適切な変換パラメータが算出されることがない。一方、同時に求められる標準話者モデルは、クリーン学習データから作成されたものであるため、上述のように学習環境とテスト環境との間にミスマッチが生じ、音声認識の精度が低下する可能性がある。
【００２９】
そこで、モデルパラメータ算出部１２０は、ノイジー学習データと、変換パラメータ算出部１１０によって算出された変換パラメータとを用いて、テスト環境に適合した標準話者モデルのパラメータをさらに算出することにより、音声認識の精度を向上可能な標準話者モデルを作成する。
【００３０】
具体的には、モデルパラメータ算出部１２０は、ノイジー学習データに対する尤度を最大化するガウス混合モデルのパラメータを、ＥＭアルゴリズムを用いて算出する。なお、変換パラメータは変換パラメータ算出部１１０により算出されているため、モデルパラメータ算出部１２０が実行するＥＭアルゴリズムでは更新しない。すなわち、モデルパラメータ算出部１２０は、ガウス混合モデルのパラメータのみを逐次更新するようにＥＭアルゴリズムを実行する。
【００３１】
次に、変換パラメータ算出部１１０の詳細構成について説明する。図３は、変換パラメータ算出部１１０の詳細構成を示すブロック図である。図３に示すように、変換パラメータ算出部１１０は、変換パラメータ記憶部１１１と、話者モデル記憶部１１２と、パラメータ初期化部１１３と、モデル初期化部１１４と、パラメータ更新部１１５と、モデル更新部１１６と、データ入力部１１７と、を備えている。
【００３２】
データ入力部１１７は、クリーン学習データ記憶部１３１からクリーン学習データを入力するものである。入力したクリーン学習データは、パラメータ更新部１１５およびモデル更新部１１６に渡される。
【００３３】
変換パラメータ記憶部１１１は、話者ごとに変換パラメータを記憶するものである。本実施の形態では、話者正規化変換として、下記の（１）式で表されるアフィン変換を用いる。
ｘ’＝Ａｘ＋ｂ  ・・・（１）
【００３４】
ここで、ｘは変換前の特徴ベクトル、ｘ’は変換後の特徴ベクトル、行列Ａとベクトルｂはアフィン変換を規定するパラメータである。変換パラメータ記憶部１１１は、話者ごとにアフィン変換のパラメータを変換パラメータとして記憶する。
【００３５】
話者モデル記憶部１１２は、変換パラメータ算出部１１０内で算出された標準話者モデルのパラメータを記憶するものである。本実施の形態では、標準話者モデルをガウス混合モデルで表すため、話者モデル記憶部１１２は、ガウス混合モデルのパラメータである各混合の混合係数、平均ベクトル、および共分散行列の値を記憶する。
【００３６】
パラメータ初期化部１１３は、話者正規化変換の初期パラメータを算出し、変換パラメータ記憶部１１１に記憶する。パラメータ初期化部１１３は、例えば、行列Ａを単位行列に、ベクトルｂをゼロベクトルに初期化して変換パラメータ記憶部１１１に記憶する。
【００３７】
モデル初期化部１１４は、標準話者モデルの初期パラメータを算出し、話者モデル記憶部１１２に記憶する。モデル初期化部１１４は、例えば、入力された学習データに対してｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングを適用し、特徴ベクトルの集合をｋ個の部分集合に分割する。さらに、モデル初期化部１１４は、各部分集合の平均ベクトルおよび共分散行列を算出して、ｋ個のガウス分布を作成する。また、モデル初期化部１１４は、各部分集合のサイズに比例するように、ガウス混合係数を算出する。このようにして算出したｋ混合のガウス混合モデルのパラメータを、標準話者モデルのパラメータの初期値として用いることができる。
【００３８】
なお、モデル初期化部１１４による標準話者モデルの初期値の算出方法は上記に限られるものではなく、従来から用いられているあらゆる方法を適用できる。例えば、モデル初期化部１１４は、ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリング以外のクラスタリング法で特徴ベクトルを分割するように構成してもよい。
【００３９】
パラメータ更新部１１５は、クリーン学習データ、標準話者モデルのパラメータ、および変換パラメータを読み込み、ＥＭアルゴリズムに従って変換パラメータを更新して、変換パラメータ記憶部１１１に書き戻すものである。具体的には、パラメータ更新部１１５は、クリーン学習データに対する尤度を増加させる変換パラメータを算出し、算出した値で変換パラメータ記憶部１１１に記憶された変換パラメータを更新する。
【００４０】
モデル更新部１１６は、クリーン学習データ、標準話者モデルのパラメータ、および変換パラメータを読み込み、ＥＭアルゴリズムに従って標準話者モデルのパラメータを更新して、話者モデル記憶部１１２に書き戻すものである。具体的には、モデル更新部１１６は、クリーン学習データに対する尤度を増加させる標準話者モデルのパラメータを算出し、算出した値で話者モデル記憶部１１２に記憶されたパラメータを更新する。
【００４１】
なお、モデル更新部１１６は、まずクリーン学習データに含まれる各特徴ベクトルについて対応する話者の話者正規化変換を用いて特徴ベクトルを変換する。そして、モデル更新部１１６は、変換されたクリーン学習データに対する標準話者モデルの尤度を増加させる標準話者モデルのパラメータを算出する。
【００４２】
次に、モデルパラメータ算出部１２０の詳細構成について説明する。図４は、モデルパラメータ算出部１２０の詳細構成を示すブロック図である。図４に示すように、モデルパラメータ算出部１２０は、変換パラメータ記憶部１２１と、話者モデル記憶部１２２と、モデル初期化部１２４と、モデル更新部１２６と、データ入力部１２７と、を備えている。
【００４３】
データ入力部１２７は、ノイジー学習データ記憶部１３２からノイジー学習データを入力するとともに、変換パラメータ算出部１１０内の変換パラメータ記憶部１１１から変換パラメータを入力するものである。
【００４４】
変換パラメータ記憶部１２１は、データ入力部１２７によって入力された変換パラメータを話者ごとに記憶するものである。すなわち、変換パラメータ記憶部１２１は、アフィン変換のパラメータである行列Ａと定数項ベクトルｂとを、話者ごとに記憶する。
【００４５】
話者モデル記憶部１２２は、モデルパラメータ算出部１２０内で算出された標準話者モデルのパラメータを記憶するものである。話者モデル記憶部１２２は、ガウス混合モデルのパラメータである各混合の混合係数、平均ベクトル、および共分散行列の値を記憶する。
【００４６】
モデル初期化部１２４は、標準話者モデルの初期パラメータを算出し、話者モデル記憶部１２２に記憶する。モデル初期化部１２４は、例えば、まずノイジー学習データの各特徴ベクトルを、対応する話者の話者正規化変換を用いて変換する。この変換処理により、話者性が正規化されたノイジー学習データが作成される。次に、モデル初期化部１２４は、話者性が正規化されたノイジー学習データに対してｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングを適用し、特徴ベクトルの集合をｋ個の部分集合に分割する。さらに、モデル初期化部１２４は、各部分集合の平均ベクトルおよび共分散行列を算出して、ｋ個のガウス分布を作成する。また、モデル初期化部１２４は、各部分集合のサイズに比例するように、ガウス混合係数を算出する。このようにして算出したｋ混合のガウス混合モデルのパラメータを、標準話者モデルのパラメータの初期値として用いることができる。
【００４７】
モデル更新部１２６は、ノイジー学習データ、標準話者モデルのパラメータ、および変換パラメータを読み込み、ＥＭアルゴリズムに従って標準話者モデルのパラメータを更新して、話者モデル記憶部１２２に書き戻すものである。具体的には、モデル更新部１２６は、ノイジー学習データに対する尤度を増加させる標準話者モデルのパラメータを算出し、算出した値で話者モデル記憶部１２２に記憶されたパラメータを更新する。
【００４８】
なお、上記各記憶部（変換パラメータ記憶部１１１、話者モデル記憶部１１２、変換パラメータ記憶部１２１、話者モデル記憶部１２２、クリーン学習データ記憶部１３１、ノイジー学習データ記憶部１３２、および話者モデル記憶部２２１）は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスク、メモリカード、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体により構成することができる。
【００４９】
次に、このように構成された本実施の形態にかかる話者モデル作成装置１００による話者モデル作成処理について図５を用いて説明する。図５は、本実施の形態における話者モデル作成処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００５０】
同図に示すように、話者モデル作成処理は、変換パラメータ算出部１１０がクリーン学習データから変換パラメータを算出する変換パラメータ算出処理（ステップＳ５０１）と、モデルパラメータ算出部１２０がノイジー学習データと変換パラメータとから標準話者モデルのパラメータを算出するモデルパラメータ算出処理（ステップＳ５０２）とによって構成される。以下に、変換パラメータ算出処理およびモデルパラメータ算出処理の詳細について説明する。
【００５１】
まず、ステップＳ５０１の変換パラメータ算出処理の詳細について図６を用いて説明する。図６は、本実施の形態における変換パラメータ算出処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００５２】
まず、データ入力部１１７が、クリーン学習データ記憶部１３１からクリーン学習データを入力する（ステップＳ６０１）。次に、モデル初期化部１１４が、標準話者モデルのパラメータの初期値を算出する（ステップＳ６０２）。例えば、モデル初期化部１１４は、上述のようにｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングを適用してｋ個の部分集合に分割して作成したｋ混合のガウス混合モデルのパラメータを標準話者モデルのパラメータの初期値として算出する。
【００５３】
次に、パラメータ初期化部１１３が、変換パラメータの初期値を算出する（ステップＳ６０３）。例えば、パラメータ初期化部１１３は、アフィン変換の行列Ａを単位行列に、ベクトルｂをゼロベクトルに初期化して変換パラメータ記憶部１１１に記憶する。
【００５４】
次に、変換パラメータ算出部１１０は、話者適応学習法によって、以下の処理を繰り返すことにより、クリーン学習データに対する尤度を最大化する変換パラメータを算出する（ステップＳ６０４〜ステップＳ６０７）。
【００５５】
まず、モデル更新部１１６が、入力されたクリーン学習データに対する尤度を増加させる標準話者モデルのパラメータを算出する（ステップＳ６０４）。より具体的には、モデル更新部１１６は、まずクリーン学習データに含まれる各特徴ベクトルを対応する話者の変換パラメータで変換する。次に、モデル更新部１１６は、変換されたクリーン学習データに対する標準話者モデルの尤度を増加させる標準話者モデルのパラメータを算出する。
【００５６】
次に、モデル更新部１１６は、算出した標準話者モデルのパラメータで話者モデル記憶部１１２を更新する（ステップＳ６０５）。
【００５７】
次に、パラメータ更新部１１５が、入力されたクリーン学習データに対する尤度を増加させる変換パラメータを話者ごとに算出する（ステップＳ６０６）。
【００５８】
次に、パラメータ更新部１１５は、算出した変換パラメータで変換パラメータ記憶部１１１を更新する（ステップＳ６０７）。
【００５９】
次に、変換パラメータ算出部１１０は、更新回数が予め定められた閾値を超えたか否かを判断する（ステップＳ６０８）。閾値には、変換パラメータの値が収束することが期待される話者適応学習の反復回数を設定する。
【００６０】
更新回数が閾値を超えていない場合は（ステップＳ６０８：ＮＯ）、モデル更新部１１６による標準話者モデルのパラメータの算出処理に戻り処理を繰り返す（ステップＳ６０４）。更新回数が閾値を超えている場合は（ステップＳ６０８：ＹＥＳ）、変換パラメータ算出処理を終了する。
【００６１】
なお、話者適応学習の終了を更新回数が閾値を超えたか否かで判断する代わりに、パラメータの更新が収束したか否かを判断するように構成してもよい。
【００６２】
次に、ステップＳ５０２のモデルパラメータ算出処理の詳細について図７を用いて説明する。図７は、本実施の形態におけるモデルパラメータ算出処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００６３】
まず、データ入力部１２７が、ノイジー学習データ記憶部１３２からノイジー学習データを入力するとともに、変換パラメータ算出処理で算出された変換パラメータを変換パラメータ算出部１１０から入力する（ステップＳ７０１）。なお、入力された変換パラメータは変換パラメータ記憶部１２１に保存される。
【００６４】
次に、モデル初期化部１２４が、標準話者モデルのパラメータの初期値を算出する（ステップＳ７０２）。モデル初期化部１２４は、まず、ノイジー学習データの各特徴ベクトルを入力した変換パラメータを用いて変換する。そして、モデル初期化部１２４は、変換したノイジー学習データをｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングを適用してｋ個の部分集合に分割して作成したｋ混合のガウス混合モデルのパラメータを標準話者モデルのパラメータの初期値として算出する。
【００６５】
次に、モデルパラメータ算出部１２０は、ＥＭアルゴリズムによって、以下の処理を繰り返すことにより、ノイジー学習データに対する尤度を最大化する話者モデルのパラメータを算出する（ステップＳ７０３〜ステップＳ７０４）。
【００６６】
まず、モデル更新部１２６が、入力されたノイジー学習データに対する尤度を増加させる標準話者モデルのパラメータを算出する（ステップＳ７０３）。より具体的には、モデル更新部１２６は、まずノイジー学習データに含まれる各特徴ベクトルを対応する話者の変換パラメータで変換する。変換パラメータは、変換パラメータ記憶部１２１に保存した値を利用する。次に、モデル更新部１２６は、変換されたノイジー学習データに対する標準話者モデルの尤度を増加させる標準話者モデルのパラメータを算出する。
【００６７】
次に、モデル更新部１２６は、算出した標準話者モデルのパラメータで話者モデル記憶部１２２を更新する（ステップＳ７０４）。
【００６８】
次に、モデルパラメータ算出部１２０は、更新回数が予め定められた閾値を超えたか否かを判断する（ステップＳ７０５）。更新回数が閾値を超えていない場合は（ステップＳ７０５：ＮＯ）、モデル更新部１２６による標準話者モデルのパラメータの算出処理に戻り処理を繰り返す（ステップＳ７０３）。更新回数が閾値を超えている場合は（ステップＳ７０５：ＹＥＳ）、モデルパラメータ算出処理を終了する。
【００６９】
このように、本実施の形態にかかる話者モデル作成装置では、ノイジー学習データを用いて標準話者モデルを作成する場合であっても、各話者の話者正規化変換のパラメータを適切に算出することができる。このため、話者正規化変換を用いた音声認識装置に好適な標準話者モデルの作成が可能となる。すなわち、認識精度を向上させることができる標準話者モデルを作成することができる。
【００７０】
次に、本実施の形態にかかる話者モデル作成装置のハードウェア構成について図８を用いて説明する。図８は、本実施の形態にかかる話者モデル作成装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【００７１】
本実施の形態にかかる話者モデル作成装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５１などの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２やＲＡＭ５３などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ５４と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＣＤ（Compact Disc）ドライブ装置などの外部記憶装置と、ディスプレイ装置などの表示装置と、キーボードやマウスなどの入力装置と、各部を接続するバス６１を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【００７２】
本実施の形態にかかる話者モデル作成装置で実行される話者モデル作成プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Compact Disk Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
【００７３】
また、本実施の形態にかかる話者モデル作成装置で実行される話者モデル作成プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、本実施の形態にかかる話者モデル作成装置で実行される話者モデル作成プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
【００７４】
また、本実施の形態の話者モデル作成プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【００７５】
本実施の形態にかかる話者モデル作成装置で実行される話者モデル作成プログラムは、上述した各部（変換パラメータ算出部、モデルパラメータ算出部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ５１（プロセッサ）が上記記憶媒体から話者モデル作成プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、上述した各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【産業上の利用可能性】
【００７６】
以上のように、本発明にかかる装置およびプログラムは、音声認識で利用する標準話者モデルを作成する装置およびプログラムに適している。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】本実施の形態にかかる話者モデル作成装置および音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】学習データのデータ構造の一例を示す図である。
【図３】変換パラメータ算出部の詳細構成を示すブロック図である。
【図４】モデルパラメータ算出部の詳細構成を示すブロック図である。
【図５】本実施の形態における話者モデル作成処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図６】本実施の形態における変換パラメータ算出処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図７】本実施の形態におけるモデルパラメータ算出処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図８】本実施の形態にかかる話者モデル作成装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【符号の説明】
【００７８】
５１  ＣＰＵ
５２  ＲＯＭ
５３  ＲＡＭ
５４  通信Ｉ／Ｆ
６１  バス
１００  話者モデル作成装置
１１０  変換パラメータ算出部
１１１  変換パラメータ記憶部
１１２  話者モデル記憶部
１１３  パラメータ初期化部
１１４  モデル初期化部
１１５  パラメータ更新部
１１６  モデル更新部
１１７  データ入力部
１２０  モデルパラメータ算出部
１２１  変換パラメータ記憶部
１２２  話者モデル記憶部
１２４  モデル初期化部
１２６  モデル更新部
１２７  データ入力部
１３１  クリーン学習データ記憶部
１３２  ノイジー学習データ記憶部
２００  音声認識装置
２０１  音声入力部
２０２  特徴抽出部
２０３  変換部
２０４  音声認識部
２２１  話者モデル記憶部
【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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