(57)【要約】【課題】入力音声に対する音声終端までの音声認識の結果の取得を高速化できる音声認識装置を提供する。【解決手段】特徴抽出部２は入力音声を所定の音声区間毎のフレームに区分けしてその特徴パラメータを抽出し、ＦＩＦＯ３に時系列に格納すると共に、音声区間以上の設定期間、無音状態が継続した音声終端で有るかを音声終端検出部５を用いて検出し、検出した場合には終端フレーム情報として終端情報記憶部６に書き込む。音声認識部４はＦＩＦＯ３から読み出した各フレームの特徴パラメータに対する音声認識を行う場合、終端フレーム情報を参照し、その特徴パラメータのフレームが無音状態のフレーム情報に該当する場合にはそのフレームの特徴パラメータに対する音声認識の処理を省略する。【選択図】図１
2009098293.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声に対する特徴抽出の処理を所定の音声区間に区分けして行う特徴抽出部と、
前記特徴抽出部により特徴抽出がされた各音声区間の入力音声の特徴量を格納するバッファ部と、
前記バッファ部に格納された特徴量に基づき、各音声区間の入力音声に対する音声認識の処理を実行し、音声認識の処理結果を出力する音声認識部と、
前記特徴抽出部に設けられ、前記音声区間以上に設定された設定期間において、入力音声が無音状態で継続しているかの検出により入力音声の終端を検出する音声終端検出部と、
前記音声終端検出部により検出された音声の終端情報により前記設定期間以内に含まれる音声区間の入力音声の特徴量に対する音声認識の処理を省略させる制御を行う制御部と、
を具備することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記制御部は、少なくとも前記各音声区間の音声認識の処理開始毎に前記音声認識部が前記音声の終端情報を、参照可能に記憶する終端情報記憶部を有す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】
前記バッファ部は、前記特徴抽出部により特徴抽出された各音声区間の入力音声の特徴量を、時系列に格納するＦＩＦＯにより構成されることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記音声終端検出部は、前記設定期間として設定される各音声区間に同期して、各音声区間単位で入力音声が無音状態であるか否かの無音の音声区間の検出を行うことを特徴とする請求項１から３のいずれか１つの請求項に記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記音声終端検出部は、前記無音の音声区間の検出結果により、前記音声認識部が無音の音声区間における音声認識の処理中の場合には、該音声認識の処理を中断させる制御を行うことを特徴とする請求項４に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、入力音声に対する音声認識を行う音声認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ユーザに対する利便性等をより向上するために、入力音声に対する音声認識を行う音声認識装置が、各種の電気機器に搭載されるようになっている。  
従来の音声認識装置においては、例えば、特許文献１中の従来例として記載されている第１図のように認識すべき音声が入力される音声入力期間１０、その入力音声の１区切りの終了を意味する無音期間２０、入力音声の認識を行う認識期間３０を１サイクルとし、このサイクルに連続して次のサイクル１１，２１，３１が開始するようにしていた。このように直列的な処理のため、認識動作の高速化に限度があった。  
このため、この特許文献１の音声認識装置は、第１及び第２のプロセッサ部との２つのプロセッサを設けている。
【０００３】
そして、この特許文献１中の第２図に開示されているように第１及び第２のプロセッサ部により特徴抽出動作と認識動作を並列に処理することによって、第１のプロセッサ部での待ち時間を解消すると共に、音声の特徴パターンを第１、第２のプロセッサ部間で転送を行うことで音声認識装置の高速化を図るようにしている。  
この特許文献１には、図７に示した参考例の音声認識装置４１に類似したものが開示されている。図７に示す音声認識装置４１は、入力音声の特徴抽出の処理を行う特徴抽出部２２と、抽出された入力音声の特徴パターンを格納するバッファ部としてのＦＩＦＯ２３と、ＦＩＦＯ２３に記憶された特徴パターンに基づき入力音声に対する音声認識の処理を実行し音声認識の処理結果を出力する音声認識部２４とを備えている。  
しかし、この音声認識装置４１においては、発話の終了、つまり音声終端の検出を音声認識の処理に有効に利用しない。具体的には発話の終了の有無にかかわらず、音声認識部２４はＦＩＦＯ２３に記憶された特徴パターンに対する音声認識の処理を行ってしまう。このため、より高速化することができない欠点がある。
【特許文献１】特公平４−２２２７７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は上述した点に鑑みてなされたもので、入力音声に対する音声終端までの音声認識の結果の取得を高速化できる音声認識装置を提供することを目的とする。
【０００５】
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】
【０００６】
本発明の一実施形態に係る音声認識装置は、入力音声に対する特徴抽出の処理を所定の音声区間に区分けして行う特徴抽出部と、前記特徴抽出部により特徴抽出された各音声区間の入力音声の特徴量を格納するバッファ部と、前記バッファ部に格納された特徴量に基づき、各音声区間の入力音声に対する音声認識の処理を実行し、音声認識の処理結果を出力する音声認識部と、前記特徴抽出部に設けられ、前記音声区間以上に設定された設定期間において、入力音声が無音状態で継続しているかの検出により入力音声の終端を検出する音声終端検出部と、前記音声終端検出部により検出された音声の終端情報により前記設定期間以内に含まれる音声区間の入力音声の特徴量に対する音声認識の処理を省略させる制御を行う制御部と、を具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、入力音声に対する音声終端までの音声認識の結果の取得を高速化できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。  
（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態に係る音声認識装置１を示す。  
図１に示す音声認識装置１は、ユーザ等の発話により生成される入力音声に対する特徴抽出の処理を、所定の音声区間としてのフレームに区分けして行う特徴抽出部２と、この特徴抽出部２により特徴抽出された各音声区間（つまりフレーム）の入力音声の特徴量としての特徴パラメータ（或いは特徴パターン）を格納するバッファ部（或いは特徴量格納部）としての例えばＦＩＦＯ（ファイフォ）３と、このＦＩＦＯ３に格納された特徴パラメータに基づき各フレームの入力音声に対する音声認識の処理を実行し、その音声認識の処理結果若しくは結果を出力する音声認識部４とを備える。  
また、この音声認識装置１は、前記所定の音声区間より大きく（長く）設定された設定期間以上、入力音声が無音状態が継続しているかの検出により入力音声の終端（発話の終端）を検出する音声終端検出部５が、例えば特徴抽出部２に設けられている。
【０００９】
また、この音声認識装置１は、音声終端検出部５により検出された音声の終端情報によって、前記設定期間以内に含まれるフレームの特徴パラメータに対する音声認識の処理を省略させる制御を行う制御部を構成する終端情報記憶部６が設けられている。  
この終端情報記憶部６は、前記音声の終端情報として終端フレーム情報を記憶し、記憶されたこの終端フレーム情報は、音声認識部４がいつでも読み出すことが可能に記憶される。例えば、終端情報記憶部６は、特徴抽出部２と音声認識部４とが共に接続されるバス等に接続されたメモリ等により構成され、音声認識部４は終端フレーム情報をいつでも読み出すことが可能となる。本実施形態における動作例においては、各フレームの音声認識の処理の開始時毎に音声認識部４がその終端フレーム情報を参照できれば良い。
【００１０】
そして、音声認識部４は、この終端フレーム情報を利用して、無音状態が継続しているその無音期間内に含まれるフレームの特徴パラメータに対する音声認識の処理を、無音のフレームであるとして省略する。これにより、音声認識部４における無駄な音声認識の処理を止め、音声認識の結果を高速に得られるようにする。  
特徴抽出部２と音声認識部４は、（図１中において括弧で示しているように）ＣＰＵ等のプロセッサによりそれぞれ構成されており、並行して特徴抽出と音声認識の処理を行うことができる。  
また、上記音声終端検出部５は、入力音声を閾値と比較する比較器５ａと、この比較器５ａの出力が予め設定された設定期間Ｔｂ（図２（Ａ）参照）以上継続しているか否かを判定する判定器５ｂとから構成される。
【００１１】
比較器５ａは、入力音声を閾値と比較し、入力音声が閾値以下であると無音状態であるとの比較結果の信号を判定器５ｂに出力する。そして、この判定器５ｂは、無音状態が設定期間Ｔｂ以上継続すると入力音声の終端と判定して、判定結果としての終端フレーム情報を音声終端検出部５から出力する。  
音声終端検出部５から出力される終端フレーム情報は、その判定結果を表す例えばフラグと、その判定結果を得た際の時刻ｔｆ（図２（Ａ）参照）から設定期間Ｔｂ前までの時刻ｔｅまで（つまり設定期間Ｔｂ）に該当するフレーム番号等のフレーム情報（具体例ではＴ４〜Ｔ６）とからなり、フラグ及びフレーム番号が終端情報記憶部６に書き込まれる。  
なお、上記のフレーム情報として、設定期間Ｔｂ内に含まれるフレーム情報（この場合には、具体的にはフレームＴ５）でも良い。要するに、設定期間Ｔｂ内に含まれるフレームが特定できれば良い。図２の場合には、設定期間Ｔｂ内に含まれるフレームは、フレームＴ５が１つとなるが、設定期間Ｔｂがより長く設定された場合には複数のフレームが含まれる場合があり得る。
【００１２】
なお、音声終端検出部５は、入力音声の終端であると判定した場合のみに終端情報記憶部６にフラグ及びフレーム情報を書き込むようにしても良いし、これらの一方、例えば図２に示すようにフレーム情報のみを終端フレーム情報として書き込むようにしても良い。  例えば、終端情報記憶部６にフレーム情報が書き込まれていない場合には、そのフレームは、終端フレームに該当しないで、逆にフレーム情報が書き込まれているそのフレームは終端フレームに該当するものであるというようにしても良い。  
なお、後述する図２（Ｆ）においてはフレーム情報が書き込まれていない場合を０と略記している。また、図２（Ｆ）で書き込まれる（終端）フレーム情報としては、具体例ではＴ４〜Ｔ６としているが、フレームの番号のみ（具体的には４〜６）としても良い。    次に図２の動作説明図を参照して、音声認識装置１の動作を詳細に説明する。
【００１３】
特徴抽出部２には、例えば図２（Ａ）に示すように入力音声が入力される。この入力音声は、特徴抽出部２により図２（Ｂ）に示すように例えば発話開始、つまり入力音声の開始の時刻ｔ０から所定の期間Ｔを周期とするように時刻ｔ１，ｔ２，ｔ３…となる音声区間のフレームＴ１，Ｔ２，Ｔ３，…に区切る。  
なお、図２（Ａ）では、入力音声の入力開始の時刻ｔ０が、フレームＴ１の開始位置に同期した例で示しているがこれに限定されるものでない。  
そして、特徴抽出部２は、各フレームＴ１，Ｔ２，Ｔ３，…における入力音声に対して図２（Ｃ）に示すようにその入力音声の特徴となる音声パラメータＶＡ１，ＶＡ２，ＶＡ３，…を特徴量として抽出する。なお、図２（Ｃ）におけるＶＡ１等の時間軸方向の枠の長さは、音声パラメータＶＡ１の特徴抽出の処理に要する概略の時間に相当する（後述するＳＲ１等も同様である）。
【００１４】
特徴パラメータＶＡｉ（ｉ＝１，２，３，…）の抽出処理は、比較的、少ない処理量で済むため、図２（Ｂ）、（Ｃ）の関係から分かるように各フレームＴｉの後、殆どリアルタイムに近い状態で処理される。なお、特徴パラメータＶＡｉの抽出処理の時間は、フレームＴｉとして実際に設定される期間Ｔの値に依存するが、図２の具体例では、フレームの期間Ｔより短く、例えば数ｍＳ程度で済むことを想定している。  
また、特徴抽出部２に設けられた音声終端検出部５は、上述のように入力音声を（例えば０レベルに近い）閾値と比較し、その比較結果が設定期間Ｔｂ以上継続しているか否かの判定により、音声終端の検出を行っている。  
そして、音声終端であると判定した場合には図２（Ｆ）に示すように終端フレーム情報を書き込むことになる（実際に書き込む説明は後述）。
【００１５】
また、特徴抽出部２により抽出された音声パラメータＶＡ１，ＶＡ２，ＶＡ３，…は、図２（Ｄ）に示すようにＦＩＦＯ３に時系列に格納される。なお、ＦＩＦＯ３を構成し、各フレームの音声パラメータＶＡ１，ＶＡ２，ＶＡ３，…をそれぞれ時系列に格納するセルＦＩＦＯ３ｉを図１及び図２等においてＦＯｉと略記している。  
また、ＦＩＦＯ３（のセルＦＩＦＯ３１）に最初に格納された音声パラメータＶＡ１は、図２（Ｅ）に示すように直ちに読み出されて音声認識部４に入力される。そして、この音声認識部４は、読み込んだ音声パラメータＶＡ１に対して、この音声認識部４に設けられた図示しない音声認識用情報を用いたマッチング処理等により音声認識の処理ＳＲ１を実行する。  
そして、この音声認識の処理ＳＲ１の処理結果を音声認識部４から出力する。最初の音声パラメータＶＡ１に対する音声認識の処理ＳＲ１が終了すると、音声認識部４は、直ちに次の音声パラメータＶＡ２をＦＩＦＯ３（のセルＦＩＦＯ３２）から読み出し、同様に音声認識の処理ＳＲ２を行う。
【００１６】
この音声認識部４は、このように次の音声パラメータＶＡ２に対する音声認識の処理ＳＲ２を開始する際、終端情報記憶部６に記憶されている終端フレーム情報を読み出す。    そして、この終端フレーム情報の有無に応じて次の音声パラメータＶＡ２に対する音声認識の処理ＳＲ２を実行（開始）するか、或いはその音声認識の処理ＳＲ２を省略する（つまり音声認識の処理ＳＲ２を実行しない）かの判定を行う。  
換言すると、終端情報記憶部６に記憶されている終端フレーム情報は、音声認識部４による音声認識の処理の動作を制御する制御手段を形成するとも言える。  
図２の具体例では音声認識の処理ＳＲ２を開始する際、終端フレーム情報はまだ無いため、音声認識部４は、この音声パラメータＶＡ２に対する音声認識の処理ＳＲ２を実行する。
【００１７】
音声認識部４における音声認識の処理ＳＲｉは、特徴パラメータＶＡｉの抽出処理に比較して、その処理量が大きくなるのが普通である。この音声認識の処理ＳＲｉの時間は、図２の具体例の場合、特徴パラメータＶＡｉの抽出処理の時間やフレームＴｉの期間Ｔよりも大きくなる。音声認識の処理ＳＲｉの時間は、特徴パラメータＶＡｉの抽出処理の時間の例えば数倍程度である。  
このため、図２（Ｅ）に示すように音声認識の処理ＳＲｉの開始時刻は、音声認識の処理ＳＲｉが行われる毎に遅れる傾向を示す。この具体例では、最初の音声パラメータＶＡ１に対する音声認識の処理ＳＲ１の開始時刻は、フレームＴ２以内であるいが、次の音声パラメータＶＡ２に対する音声認識の処理ＳＲ２の開始時刻は、ほぼフレームＴ４の開始時刻付近まで遅れる。
【００１８】
そして、この音声パラメータＶＡ２に対する音声認識の処理ＳＲ２が終了すると、音声認識の処理ＳＲ１の終了時の場合と同様に音声認識部４は、終端情報記憶部６に記憶されている終端フレーム情報を参照して、次の音声パラメータＶＡ３に対する音声認識の処理ＳＲ３を実行するか否かを判断する。  
図２（Ａ）に示す入力音声の場合には、音声認識の処理ＳＲ２の終了の時刻においては、まだ終端フレーム情報が無いため、次の音声パラメータＶＡ３に対する音声認識の処理ＳＲ３を開始（実行）する。また、この音声パラメータＶＡ３に対する音声認識の処理ＳＲ３が終了すると、同様の処理を行い、次の音声パラメータＶＡ４に対する音声認識の処理ＳＲ４を開始する。  
図２（Ａ）に示す入力音声は、例えばフレームＴ４内でその終端付近の時刻ｔｅが、終端となる音声波形となっており、音声終端検出部５は、閾値を用いてその終端の無音状態から無音状態が設定期間Ｔｂ経過した時刻ｔｆに音声終端を検出する。
【００１９】
この時刻ｔｆは、図２の具体例では、フレームＴ４の音声パラメータＶＡ４に対する音声認識の処理ＳＲ４を開始した直後のタイミングとなっている。  
そして、音声終端を検出した時刻ｔｆのタイミングに、これより設定期間Ｔｂ前の時刻（つまり実際の音声終端の時刻ｔｅに相当）までの設定期間Ｔｂに該当するフレーム情報が終端フレーム情報（つまりフレームＴ４〜Ｔ６）として終端情報記憶部６に書き込まれる（図２（Ｆ）参照）。この終端フレーム情報の情報から、実際にフレーム全体で無音となるフレーム（音声区間）は、フレームＴ５であることが分かる。  
そして、音声認識部４は、音声パラメータＶＡ４に対する音声認識の処理ＳＲ４が終了し、終端情報記憶部６に記憶されている終端フレーム情報を参照して、次の音声パラメータＶＡ５に対する音声認識の処理ＳＲ５を開始するか否かを判断する。
【００２０】
この音声認識の処理ＳＲ５を開始するか否かを判断する時刻ｔｒにおいては、すでに終端情報記憶部６に終端フレーム情報（つまりフレームＴ４〜Ｔ６）が書き込まれているため、音声認識部４は、フレーム全体で無音と判定されたフレームＴ５の音声パラメータＶＡ５に対する音声認識の処理ＳＲ５を省略する。  
つまり、音声認識部４は、この時刻ｔｒにおいてフレームＴ５の音声パラメータＶＡ５に対する音声認識の処理ＳＲ５を行わないで、このフレーム５の１つ前のフレームＴ４までに発話が終了しているとして、その発話による入力音声の音声認識の処理結果を出力する。なお、図２（Ｅ）において、音声認識部４により音声認識の処理が省略される（実行されない）ＳＲ５を×印で示している。
【００２１】
このようにして、図２（Ａ）に示すように音声終端を検出し始める時刻ｔｅから、設定期間Ｔｂ後の時刻ｔｆよりも後で、フレームＴ４の音声パラメータＶＡ４に対する音声認識の処理ＳＲ４が終了した時刻ｔｒまでの期間Ｔｃ後に、音声認識部４は、入力音声に対する音声認識の処理結果又は結果を取得する。  
これに対して、図７の構成の場合には、音声終端検出部５と終端情報記憶部６とを有しない。このため、図７の動作は図８のようになる。  
図８に示すように音声認識部２４が音声パラメータＶＡ４に対する音声認識の処理ＳＲ４が終了した場合、次の音声パラメータＶＡ５に対する音声認識の処理ＳＲ５を開始する。そして、音声認識の処理ＳＲ５の処理が終了した時刻ｔｓとすると、時刻ｔｅから時刻ｔｓまでに期間Ｔｃ′の時間がかかる。
【００２２】
なお、図８は、音声認識部２４が音声パラメータＶＡ４に対する音声認識の処理ＳＲ４を行うまでは、図２に示した場合と同様に処理するとして同じ符号で示し、その説明を省略する。また、ＦＩＦＯ２３のセルを図２等と同様に記載している。図８の場合には、音声終端検出部５と終端情報記憶部６の機能は勿論無い。  
このように、本実施形態は、図７の構成の場合に比較して期間Ｔｃ′よりも短時間に同様な音声認識の結果を得ることができる。
【００２３】
この様な動作をする本実施形態における特徴抽出部２と音声認識部４は、図３及び図４のフローチャートのような処理内容となる。まず、図３に示す特徴抽出部２の処理を説明する。  
特徴抽出部２は、最初のステップＳ１において初期設定を行う。この初期設定により、音声区間のフレームの期間Ｔの設定や、パラメータｉの初期値（ｉ＝１）の設定等を行う。  
そして、次のステップＳ２において特徴抽出部２は、最初のフレームＴｉ（この場合ｉ＝１）の入力音声に対して特徴抽出の処理を行う。特徴抽出部２は、この特徴抽出の処理により特徴パラメータＶＡｉを抽出する。
【００２４】
ステップＳ３に示すように抽出された特徴パラメータＶＡｉは、ＦＩＦＯ３のセルＦＩＦＯ３ｉ（図３中ではセルＦＯｉ）に格納される。また、ステップＳ４に示すように特徴抽出部２に設けられた音声終端検出部５は、入力音声が終端に達したか否かの判定を行う。    そして、入力音声が終端に達していないと判定した場合にはステップＳ５に示すようにパラメータｉを１つ増加してステップＳ２に戻り同様の処理を繰り返す。  
一方、入力音声が終端に達したと判定した場合には、音声終端検出部５は、終端フレーム情報を終端情報記憶部６に格納する。そして、図３に示す処理を終了する。  
図４は音声認識部４の処理のフローチャートを示す。
【００２５】
最初のステップＳ１１において音声認識部４は、初期設定を行う。例えばパラメータｊを初期値（ｊ＝１）に設定する。そして、次のステップＳ１２において音声認識部４は、ＦＩＦＯ３から特徴パラメータＶＡｊ（この場合ｊ＝１）を読み込むために、ＦＩＦＯ３のセルＦＩＦＯ３ｊに特徴パラメータＶＡｊが有るか否かを判定する。無い場合には格納されるのを待つ。  
そして、ＦＩＦＯ３に特徴パラメータＶＡｊが有る場合には、ステップＳ１３において音声認識部４は、その特徴パラメータＶＡｊを読み出す。  
また、ステップＳ１４において音声認識部４は、終端情報記憶部６から終端フレーム情報を読み出す。そして、次のステップＳ１５において音声認識部４は、終端フレーム情報が０（つまり終端フレーム情報が無い）か否かの判定を行う。
【００２６】
終端フレーム情報が０の場合には、ステップＳ１６に示すようにそのフレームＴｊの特徴パラメータＶＡｊに対する音声認識の処理ＳＲｊを実行する。そして、ステップＳ１７においてパラメータｊの値を１つ大きくしてステップＳ１２に戻る。  
一方、ステップＳ１５の判定処理において終端フレーム情報が０でない場合には、ステップＳ１８に示すように音声認識部４が（音声認識の処理をしようとする）特徴パラメータＶＡｊのフレーム情報Ｔｊが（音声認識の処理を必要としない）終端フレーム情報に該当するか否かの判定を行う。  
そして、この判定に該当しない場合には、ステップＳ１６に戻り、この判定に該当する場合（図２の具体例ではフレーム情報ＴｊがフレームＴ５の場合）にはステップＳ１９に移る。このステップＳ１９において音声認識部４は、その特徴パラメータＶＡｊに対する音声認識の処理ＳＲｊは無音のフレームとして実行することを省略して、この音声認識の処理を終了する。
【００２７】
このように動作する本実施形態によれば、終端情報記憶部６に記憶された終端フレーム情報により実際に無音のフレームＴｊ（具体例ではＴ５）に対する音声認識の処理ＳＲｊを行うことを省略できるので、入力音声に対する音声認識の結果の取得までを高速化又は時間短縮できる。  
また、本実施形態によれば、音声認識の処理を必要としないフレームの音声認識の処理を省略するので、省略しない場合よりも省電力化することができる。  
また、音声認識の処理を必要としないフレームの音声認識の処理を省略することにより、音声認識の処理のタスクの負荷を軽減できる。このため、他のタスクを処理することができる。或いは、音声認識の処理を行うプロセッサの処理能力が小さいものでも対処できる。このため、低コスト化することが可能となる。
【００２８】
（第２の実施形態）
次に本発明の第２の実施形態を説明する。図５は、本発明の第２の実施形態の音声認識装置１Ｂを示す。  
本実施形態の音声認識装置１Ｂは、第１の実施形態の音声認識装置１と比較して、音声終端検出部５による音声終端を検出するタイミングが異なる。本実施形態における音声終端検出部５を構成する比較器５ａ及び判定器５ｂは、各フレームＴｋ（ｋ＝１，２，…）に同期して無音のフレームであるか否かを検出する。  
そして、音声終端検出部５の判定器５ｂは、検出結果の終端フレーム情報をそのフレームＴｋの終了の時刻直後に終端情報記憶部６に出力（書き込み）する。
【００２９】
なお、本実施形態では、終端フレーム情報は、フレーム全体で無音となる無音のフレーム情報が書き込まれる場合となる。検出対象のフレームにおいて、そのフレーム中の一部の期間において閾値以上となる音声が検出された場合には、無音のフレームとして検出されない。  
第１の実施形態においては、音声終端を検出するために予め音声区間のフレームよりも長い設定期間Ｔｂを設定していた。そして、この設定期間Ｔｂの直後に終端フレーム情報を生成する構成にしていた。  
これに対して、本実施形態においては、終端フレーム情報における無音のフレーム情報をより早いタイミングで生成できるように、設定期間を構成する期間として音声区間の各フレーム単位に設定している。この場合、音声区間を設定期間と見なすこともできるし、複数連続する音声区間を設定期間と見なすこともできる。
【００３０】
換言すると、本実施形態は、無音のフレームを検出する。この無音のフレームを音声終端であると見なすこともできるし、或いは無音のフレームは音声終端を検出する一部の期間であり、より長い期間を音声終端を検出する設定期間と定義することもできる。  
このため、本実施形態における音声終端検出部５は、無音のフレームを検出する無音フレーム検出部或いは無音音声区間検出部と見なすことができる。  
また、音声終端検出部５は、音声認識部４に対して、例えば割込信号により無音のフレームの検出結果を伝達し、音声認識部４が無音のフレームに対して音声認識の処理を行っている場合には、その処理を中断させる中断制御機能５ｃを備えている（この機能は後述する）。  
本実施形態においては、上記のように音声終端検出部５が、各フレーム単位で音声終端（或いは音声終端の一部を構成する無音のフレーム）の検出を行うため、終端情報記憶部６には、図２の場合よりも早いタイミングで終端フレーム情報として書き込まれる。
【００３１】
そして、音声認識部４は、第１の実施形態の場合と同様に、終端情報記憶部６に記憶されている終端フレーム情報を参照して、音声認識の処理を開始（実行）するか、その処理を省略するかの判定を行う。  
図６は本実施形態における動作説明図を示す。動作を分かり易くするために図２（Ａ）の場合と同じ入力音声が入力された場合で説明する。但し、図２（Ａ）に示した入力音声の後の無音の期間の後に次の入力音声がある場合の動作に対する説明をする。  
本実施形態の場合には、フレームＴ１からＴ４までは、図２の場合と同様に音声認識の処理が行われる。  
本実施形態においては、音声終端検出部５は、各フレーム毎に無音のフレームを検出するため、図２（Ａ）と同じ音声入力の場合には、図６（Ａ）に示すようにフレームＴ５，Ｔ６が無音のフレームであることをそれぞれ時刻ｔ５，ｔ６直後に検出する。
【００３２】
そして、音声終端検出部５は、図６（Ｆ）に示すように終端フレーム情報としてフレームＴ５，Ｔ６をそれぞれ時刻ｔ５，ｔ６直後に終端情報記憶部６に書き込む。  
そして、特徴パラメータＶＡ４に対する音声認識の処理ＳＲ４が終了した場合、その時刻ｔｒにおいて終端フレーム情報として、Ｔ５，Ｔ６が存在するため、音声認識部４は、フレームＴ５の特徴パラメータＶＡ５に対する音声認識の処理ＳＲ５と、フレームＴ６の特徴パラメータＶＡ６に対する音声認識の処理ＳＲ６とを省略する。  
そして、図６（Ａ）に示すように例えばフレームＴ７において発話による次の入力音声が入力された場合、そのフレームＴ７の特徴パラメータＶＡ７に対する音声認識の処理ＳＲ７を図６（Ｅ）に示すように速やかに開始することができる。図６（Ｅ）における時刻ｔｒからｔｕ（特徴パラメータＶＡ７とＦＩＦＯ３から読み出す時刻）までの期間は、音声認識部４は音声認識の処理から解放される。
【００３３】
このように本実施形態によれば、各フレーム単位で無音のフレームであるか否かを検出するため、無音のフレームとして検出されたそのフレームに対する音声認識の処理を省略できる。従って、音声認識の結果の取得を高速化できる。  
また、図６（Ａ）に示したように入力音声が１フレーム以上途切れた後（つまり、１フレーム以上、無音のフレームが存在した後）、再び音声入力があるような場合、音声認識の処理を速やかに実行（開始）できる。その他、第１の実施形態と同様の効果を有する。  なお、上述した図６の具体例の説明においては、音声終端検出部５は、中断制御機能５ｃを用いていないが、以下のような場合にはその機能を用いる。
【００３４】
本実施形態における図６の具体例においては、時刻ｔｒにおいて、すでにフレームＴ５，Ｔ６が無音のフレームであることを検出しているが、音声認識の処理に要する時間が、より短くて済むような場合には、時刻ｔｒにおいてはフレームＴ５が無音フレームであることのみを検出し、フレームＴ６に関しては未だ検出できない未定の場合があり得る。    この場合には、音声認識部４は、フレームＴ６の特徴パラメータＶＡ６の抽出を待ち、その抽出後の時刻に音声認識の処理ＳＲ６を開始する可能性がある。つまり、抽出後の時刻までにフレームＴ６が無音のフレームであるとの検出結果が得られていないと、音声認識部４は、音声認識の処理ＳＲ６を開始する。
【００３５】
この場合においても、音声終端検出部５がフレームＴ６が無音のフレームであることを時刻ｔ６直後に検出し、そのタイミングにおいて、音声終端検出部５が音声認識部４に条件付きの割込信号を伝達する。つまり音声認識部４がフレームＴ６の音声認識の処理ＳＲ６を実行している最中の場合には、割込信号によりその音声認識の処理ＳＲ６を中断させる。  
従って、このような場合においても音声認識の結果を高速に取得できるようになる。なお、第１の実施形態の場合においても、音声認識部４が無音のフレームに対して音声認識の処理を行っている場合に、音声終端検出部５の検出結果で中断させるようにしても良い。  
なお、特徴抽出部２により抽出された特徴パラメータ等の特徴量を格納する特徴量格納手段は、ＦＩＦＯ３に限定されるものでなく、揮発性のメモリ、不揮発性メモリ等で構成しても良い。
【００３６】
また、上述した実施形態を部分的に組み合わせる等して構成される装置、方法等も本発明に属する。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】図１は本発明の第１の実施形態に係る音声認識装置の概略の構成を示すブロック図。
【図２】図２は第１の実施形態に係る音声認識装置の動作を示す動作説明図。
【図３】図３は特徴抽出部の動作内容を示すフローチャート。
【図４】図４は音声認識部の動作内容を示すフローチャート。
【図５】図５は本発明の第２の実施形態に係る音声認識装置の概略の構成を示すブロック図。
【図６】図６は第２の実施形態に係る音声認識装置の動作を示す動作説明図。
【図７】参考例の音声認識装置の概略の構成を示すブロック図。
【図８】参考例の概略の動作を示す動作説明図。
【符号の説明】
【００３８】
１…音声認識装置、２…特徴抽出部、３…ＦＩＦＯ、４…音声認識部、５…音声終端検出部、６…終端情報記憶部
【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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