(57)【要約】【課題】音声学習の効率を向上させること。【解決手段】本発明の音声認識装置は、入力音声信号を用いて音声認識を行うための音声学習を行う装置である。音声認識装置は、入力音声信号に対して異なる時間から信号分析することにより複数の信号系列を作成し、複数の信号系列ごとに学習を行う。複数の信号系列は、入力音声信号に対し異なる時間から所定のフレーム周期でフレームシフトさせたフレーム毎に特徴量を抽出することにより作成する。上記の異なる時間とは、入力音声信号に対してフレーム周期より短い時間である。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声信号を用いて音声認識を行うための音声学習を行う音声認識装置において、
前記入力音声信号に対して異なる時間から信号分析することにより複数の信号系列を作成する作成手段と、
前記作成手段が作成した前記複数の信号系列ごとに学習を行う学習手段と、
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記作成手段は、前記入力音声信号に対し異なる時間から所定のフレーム周期でフレームシフトさせたフレーム毎に特徴量を抽出することにより前記複数の信号系列を作成し、
前記異なる時間は、前記入力音声信号に対して前記フレーム周期より短い時間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】
前記学習手段は、隠れマルコフモデルを用いて音声認識を行うために、前記入力音声信号が示す語に対する尤度が最大となるように、隠れマルコフモデルのパラメータを修正することを特徴とする請求項１又は２記載の音声認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識のための音声学習を行う音声認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ＨＭＭ（隠れマルコフモデル）等のモデルを用いて音声認識を行うために、音声学習を行う装置が提案されている。例えば、下記特許文献１には、学習対象となる入力音声データを分析し、入力音声データが示す語彙に対するＨＭＭの尤度が高くなるようにＨＭＭのパラメータを推定し、更に、計算を行ってＨＭＭのパラメータの修正を行う装置について記載されている。
【特許文献１】特開平８−９５５９５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
音声認識の精度を向上させるためには、音素又は語彙に対するＨＭＭの尤度を高める必要がある。そのために、上記従来の技術では、より多くの音声を取得し、ＨＭＭパラメータの推定を繰り返し行うことにより、ＨＭＭの尤度を高めている。すなわち、上記従来の技術では、音声認識について一定以上の精度を得るためには、何度も音声を入力して繰り返し何度も学習を行う必要がある。
【０００４】
本発明は、上記問題点を解消する為になされたものであり、音声学習の効率を向上させることが可能な音声認識装置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】
【０００５】
本発明の音声認識装置は、入力音声信号を用いて音声認識を行うための音声学習を行う音声認識装置において、入力音声信号に対して異なる時間から信号分析することにより複数の信号系列を作成する作成手段と、作成手段が作成した複数の信号系列ごとに学習を行う学習手段と、を備えることを特徴とする。
【０００６】
本発明の音声認識装置によれば、入力された１つの入力音声信号に対して異なる時間から信号分析することにより複数の信号系列を作成して、信号系列ごとに学習を行うので、入力音声信号を１度入力することにより複数回入力した場合と同様に複数回の音声学習を行うことができる。よって、音声学習の効率を向上させることができる。また、発話直前の息つき、口唇の後退等の音素とは異なる音を含む信号系列と、含まない信号系列とについて学習することとなる。これにより、一度の音声入力によって、一つの音素又は語彙について多様な音声信号を取得して学習することができるので、音声学習の効率を向上させることができる。
【０００７】
好ましくは、作成手段は、入力音声信号に対し異なる時間から所定のフレーム周期でフレームシフトさせたフレーム毎に特徴量を抽出することにより複数の信号系列を作成し、異なる時間は、入力音声信号に対してフレーム周期より短い時間である。これにより、多様な音声信号としつつ、的確に信号系列を作成することができる。
【０００８】
好ましくは、学習手段は、隠れマルコフモデルを用いて音声認識を行うために、入力音声信号が示す語に対する尤度が最大となるように、隠れマルコフモデルのパラメータを修正する。この場合、１度の音声入力に対して、ＨＭＭのパラメータを効率よく推定することができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の音声認識装置によれば、音声学習の効率を向上させることができる。よって、音声学習のための音声入力の回数を低減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態を詳細に説明する。
【００１１】
図１は、本実施形態に係る音声認識装置の構成を示す図である。本実施形態に係る音声認識装置１は、入力音声に対してＨＭＭを用いた音声認識を行う装置であって、その音声認識のための音声学習機能を有する装置である。音声認識装置１は、マイク３及び音声認識部５を備えて構成される。
【００１２】
マイク３は、人が話す音素の振動をサンプリングし、音声信号に変換して音声認識部５へ出力する。音声認識部５は、マイク３から出力された音声信号を入力音声信号として入力する。音声認識装置１において音声認識を行う場合には、音声認識部５は、入力音声信号についてＨＭＭを用いて音声認識を行う。音声認識装置１において音声学習を行う場合には、音声認識部５は、入力音声信号が示す音素に対して最大尤度となるＨＭＭのパラメータを推定し、修正を繰り返すことにより音声学習を行う。ＨＭＭのパラメータとは、入力音声信号が示す音素のＨＭＭにおける遷移確率と出力確率である。
【００１３】
音声学習部５は、物理的には、ＣＰＵ、主記憶装置であるＲＡＭ及びＲＯＭ、ハードディスク等の補助記憶装置、入力デバイス及び出力デバイスなどを含むコンピュータシステムとして構成されている。音声認識部５の音声認識機能及び音声学習機能は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等のハードウエア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵの制御のもとで入力デバイス、出力デバイスを動作させるとともに、ＲＡＭや補助記憶装置におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。
【００１４】
音声認識部５は、上記ハードウエア資源を用いて、図２に示す手順で音声学習を行う。音声認識装置１が行う音声学習について図２及び図３を参照して説明する。図２は、本実実施形態に係る音声認識装置による音声学習手順を示すフローチャートである。図３は、本実施形態に係る音声認識装置による学習方法を説明するための図である。
【００１５】
まず、人が発声した一つの音素がマイク３によって入力され、その一つの音素に対応する入力音声信号が、音声認識部５によって読み込まれる（ステップＳ１）。図３に示す波形Ａは、入力音声信号を示す。図３において横軸が時間ｔ、縦軸がパワーを示す。入力音声信号の分析開始時間を０とする。分析開始時間は、例えば、入力音声信号において発話開始であると判断されたポイントに設定される。
【００１６】
続いて、入力音声信号に対して異なる分析開始時間が設定される（ステップＳ２）。例えば、入力音声信号の分析開始時間から時間ΔＴの整数倍の時間だけ遅延した時間を分析開始時間として、入力音声信号から切り出した複数（第１〜第Ｎ）の分析対象信号が設定される。
【００１７】
すなわち、第１の分析対象信号は、入力音声信号の分析開始時間から時間ΔＴだけ経過した時間を分析開始時間とする。第２の分析対象信号は、入力音声信号の分析開始時間から時間２・ΔＴだけ経過した時間を分析開始時間とする。第Ｎの分析対象信号は、入力音声信号の分析開始時間から時間Ｎ・ΔＴだけ経過した時間を分析開始時間とする。このように、複数の分析対象信号を設定することにより、入力音声信号に対して異なる時間から信号分析することができる。
【００１８】
上述のように、Ｎ個の分析対象信号を設定することにより、１回に入力された一つの音素に対して分析対象となる信号は、入力音声信号を含めてＮ＋１個となる。続いて、入力音声信号及び複数の分析対象信号毎に、ＨＭＭの音声学習が行われる（ステップＳ３〜Ｓ５）。
【００１９】
最初に学習を行う対象として入力音声信号が選択されると、まず入力音声信号から複数のフレーム群Ｆ１が生成される（ステップＳ３）。複数のフレーム群１は、それぞれ所定のフレーム長Ｔを有し、開始時間が所定のフレーム周期Ｔｆでフレームシフトされている。入力音声信号の第１のフレームＦ１１は、入力音声信号の開始時間０から時間Ｔまでの部分を切り出した信号に相当する。入力音声信号の第２のフレームＦ１２は、入力音声信号の時間Ｔｆから時間（Ｔｆ＋Ｔ）までの部分を切り出した信号に相当する。入力音声信号の第３，第４のフレームＦ１３，Ｆ１４も同様である。
【００２０】
フレーム周期Ｔｆは、フレーム長Ｔより小さい値に設定される。例えば、フレーム長Ｔは３０msec程度である。複数のフレームＭ１の抽出は、例えば、入力音声信号をフレーム長に相当するサンプリング数ごとに３０％程度ずつシフトさせながら、窓関数（例えば、ハミング窓）を乗算することにより行われる。
【００２１】
複数のフレーム群Ｆ１を生成後、フレーム毎に特徴ベクトルが作成され、複数のフレーム群Ｆ１の信号系列が作成される（ステップＳ４）。信号系列は、フレーム毎の特徴ベクトルの列である。フレームの特徴ベクトルは、フレームの特徴量を示すベクトルであり、フレームをフーリエ変換して対数をとった後に逆フーリエ変換して算出したケプストラムを示すベクトルである。
【００２２】
得られた信号系列を用いて、ＨＭＭパラメータが修正され、音声学習が行われる（ステップＳ５）。例えば、Baum-Welchのパラメータ再推定法等を用いて、入力音声信号が示す音素に対する尤度が大きくなるようにＨＭＭパラメータが修正される。
【００２３】
以上のステップＳ３〜Ｓ５の手順により入力音声信号についての学習が終了すると、次に学習を行う対象として第１の分析対象信号が選択され、第１の分析対象信号についてステップＳ３〜Ｓ５を経て音声学習が行われる。
【００２４】
まず、ステップＳ３において、上述した方法により複数のフレーム群Ｆ２が生成される。第１の分析対象信号の第１のフレームＦ２１は、第１の分析対象信号の開始時間から時間Ｔまでの部分を切り出した信号に相当し、入力音声信号の時間ΔＴから時間（ΔＴ＋Ｔ）までの部分を切り出した信号に相当する。第１の分析対象信号の第２のフレームＦ２２は、入力音声信号の時間（ΔＴ＋Ｔｆ）から時間（ΔＴ＋Ｔｆ＋Ｔ）までの部分を切り出した信号に相当する。第１の分析対象信号の第３，第４のフレームＦ２３，Ｆ２４も同様である。なお、時間ΔＴは、時間Ｔｆより小さい値に設定される。
【００２５】
作成された複数のフレーム群Ｆ２の信号系列が作成され（ステップＳ４）、第１の分析対象信号に対する信号系列を用いて再び推定が行われ、入力音声信号を用いて推定が行われたＨＭＭパラメータが修正される(ステップＳ５)。同様にして、第２の分析対象信号の信号系列から第Ｎの分析対象信号の信号系列までについての音声学習がそれぞれ行われる（ステップＳ６）。
【００２６】
以上説明したように、音声認識部５は、入力音声信号及び複数の分析対象信号毎に、複数のフレーム群を生成して複数の信号系列を作成し、複数の信号系列ごとに学習を行う。つまり、音声認識部５は、入力音声信号に対して異なる時間から信号分析することにより複数の信号系列を作成する作成手段と、作成手段が作成した複数の信号系列ごとに学習を行う学習手段と、の機能を有している。
【００２７】
本実施形態の音声認識装置１では、ユーザの一度の発声によって得た１つの入力音声信号について、入力音声信号の信号系列とＮ個の分析対象信号それぞれの信号系列とを用いて、（Ｎ＋１）回の音声学習が行われることとなる。つまり、複数の遷移パス（分析経路）を生成することとなる。よって、音声学習効率を向上させることができる。これにより、音声学習のための音声入力の回数を低減することができる。
【００２８】
また、同一人物の発音であっても、生理状況及び心理状況が異なれば、言いよどみ等があり、発話の初端は変化する。本発明の音声認識装置１では、入力音声信号に対して異なる時間から信号分析することにより、発話直前の息つき、口唇の後退等の音素とは異なる音を含む信号系列を取得すると共に、音素とは異なる音を含まない信号系列も作成することができる。よって、一度の音声入力によって、多様な音声信号の特徴量を抽出した複数の信号系列を取得して学習することができる。従って、信頼性の高いモデルを構築することができ、音声認識の精度を向上させることができる。
【００２９】
また、複数の分析対象信号は、入力音声信号の分析開始位置をフレーム周期Ｔｆより短い時間であってそれぞれ互いに異なる時間ΔＴだけ遅延させたものであるので、多様な音声信号としつつ、的確に信号系列を作成することができる。
【００３０】
本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態は、音素ごとにモデルを構築する場合の音声学習について説明したが、語彙ごとにモデルを構築する場合の音声学習に適用してもよい。
【００３１】
また、本発明は、上記実施形態では、ＨＭＭを用いる場合について説明したが、ＤＰ（Dynamic Programming）マッチングを用いてもよい。また、本発明は、音素又は語彙を示す音声信号より短いフレーム長のフレーム単位で分析を行う技術であれば、適用することができる。
【００３２】
また、上記実施形態では、入力音声信号に対して時間ΔＴの周期で遅延した時間から信号分析することとしたが、これに限られず、互いに異なる時間から信号分析を行えばよい。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本実施形態に係る音声認識装置の構成図である。
【図２】本実施形態に係る音声認識装置による音声学習手順を示すフローチャートである。
【図３】本実施形態に係る音声認識装置による学習方法を説明するための図である。
【符号の説明】
【００３４】
１…音声認識装置、Ａ…入力音声信号、Ｆ１１〜Ｆ２４…フレーム、Ｍ１〜Ｍ３…複数のフレーム、Ｔ…フレーム長、Ｔｆ…フレーム周期、ΔＴ…時間。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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