(57)【要約】【課題】音声の特徴次元を増加させることなく、正確かつ確実に音声スペクトルピークを検出でき、もってノイズに対しより頑強性のある音声認識を可能にする、音声スペクトルピーク検出方法及び装置を提供する。【解決手段】音声パワースペクトルから複数の音声スペクトルピーク候補を検出し、音声スペクトルピーク候補間の隔たり及びまたは隣接するフレーム間での音声スペクトルピーク候補の位置に基づき、前記複数の音声スペクトルピーク候補のなかから、ノイズピークを除去することにより、音声スペクトルピークを検出する。【選択図】      図１
2009151299.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声パワースペクトルから複数の音声スペクトルピーク候補を検出するステップと、
音声スペクトルピーク候補間の隔たり及びまたは隣接するフレーム間での音声スペクトルピーク候補の位置に基づき、前記複数の音声スペクトルピーク候補のなかから、ノイズピークを除去することにより、音声スペクトルピークを検出するステップと、
を含む音声スペクトルピーク検出方法。
【請求項２】
前記音声スペクトルピーク候補を検出するステップは、
前記音声パワースペクトルの変曲点を音声スペクトルピーク候補として検出することを特徴とする請求項１記載の音声スペクトルピーク検出方法。
【請求項３】
前記音声スペクトルピークを検出するステップは、
前記音声パワースペクトルに基づき、前記複数の音声スペクトルピーク候補のなかから最も高いエネルギーをもつ１または複数の基準音声スペクトルピーク候補を決定するステップと、
前記基準音声スペクトルピークの位置を中心に周波数軸方向に並ぶ隣接する２つの音声スペクトルピーク候補毎に、当該２つの音声スペクトルピーク候補間の隔たりと予め定められたピーク期間閾値とを比較し、前記複数の音声スペクトルピーク候補のなかで、前の音声スペクトルピーク候補との間の隔たりが予め定められたピーク期間閾値よりも小さい音声スペクトルピーク候補を除去するステップと、
を含む請求項１記載の音声スペクトルピーク検出方法。
【請求項４】
前記音声スペクトルピークを検出するステップは、
隣接する２つのフレーム毎に、各フレーム内の音声スペクトルピーク候補の位置を比較するステップと、
前記２つのフレームのうちの一方には存在するが、他方のフレームの同じまたは近接した位置には存在しない音声スペクトルピーク候補を削除するステップと、
を含む請求項１または３記載の音声スペクトルピーク検出方法。
【請求項５】
前記複数の音声スペクトルピーク候補を検出するステップの前に、
音声強調技術を用いて前記音声パワースペクトルを強調するステップをさらに含む請求項１記載の音声スペクトルピーク検出方法。
【請求項６】
請求項１乃至５のうちのいずれか１つの音声スペクトルピーク検出方法を用いて、認識すべき音声のパワースペクトルから音声スペクトルピークを検出するステップと、
検出された音声スペクトルピークを用いて、認識すべき音声のＭＦＣＣ（Mel-Frequency Cepstral係数）特徴を求めるステップと、
を音声認識方法。
【請求項７】
前記ＭＦＣＣ特徴を求めるステップは、
前記音声スペクトルピークを用いて、認識すべき音声のパワースペクトルからベクトルベーススペクトルピークシーケンスを計算するステップと、
前記ベクトルベーススペクトルピークシーケンスをメルフィルタバンクに入力し、前記認識すべき音声の前記ＭＦＣＣ特徴を得るステップと、
を含む請求項６記載の音声認識方法。
【請求項８】
認識すべき音声のパワースペクトルから複数の音声スペクトルピークを検出するステップと、
前記複数の音声スペクトルピークを用いて、前記パワースペクトルからベクトルベーススペクトルピークシーケンスを計算するステップと、
前記ベクトルベーススペクトルピークシーケンスをメルフィルタバンクに入力することにより、前記認識すべき音声のＭＦＣＣ特徴を得るステップと、
を含む音声認識方法。
【請求項９】
前記ベクトルベーススペクトルピークシーケンスを計算するステップは、
前記認識すべき音声のパワースペクトルのサンプルシーケンスを求めるステップと、
前記複数の音声スペクトルピークを基に、前記サンプルシーケンスの各サンプル点ｎについて、音声スペクトルピークであるか否かを決定するステップと、
サンプル点ｎが音声スペクトルピークである場合、当該サンプル点ｎのサンプル値ｖ（ｎ）を、当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）に設定し、サンプル点ｎが音声スペクトルピークでない場合、当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）に「０」を設定するステップと、
を含む請求項７または８記載の音声認識方法。
【請求項１０】
前記ベクトルベーススペクトルピークシーケンスを計算するステップは、
前記認識すべき音声のパワースペクトルのサンプルシーケンスを求めるステップと、
前記複数の音声スペクトルピークを基に、前記サンプルシーケンスの各サンプル点ｎについて、音声スペクトルピークであるか否かを決定するステップと、
サンプル点ｎが音声スペクトルピークである場合、当該サンプル点ｎのサンプル値ｖ（ｎ）と予め定められた閾値thresholdとに基づき、当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）を
【数１】
2009151299.tif 000009
と設定し、サンプル点ｎが音声スペクトルピークでない場合、当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）に「０」を設定するステップと、
を含む請求項７または８記載の音声認識方法。
【請求項１１】
前記ベクトルベーススペクトルピークシーケンスを計算するステップは、
前記認識すべき音声のパワースペクトルのサンプルシーケンスを求めるステップと、
前記複数の音声スペクトルピークを基に、前記サンプルシーケンスの各サンプル点ｎについて、音声スペクトルピークであるか否かを決定するステップと、
サンプル点ｎが音声スペクトルピークである場合、当該サンプル点ｎのサンプル値ｖ（ｎ）を、当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）に設定し、サンプル点ｎが音声スペクトルピークでない場合、当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）に、当該サンプル点ｎの左右に隣接する２つの音声スペクトルピークのサンプル値に基づく補間値を設定するステップと、
を含む請求項７または８記載の音声認識方法。
【請求項１２】
前記ベクトルベーススペクトルピークシーケンスを計算するステップは、
前記認識すべき音声のパワースペクトルのサンプルシーケンスを求めるステップと、
前記複数の音声スペクトルピークを基に、前記サンプルシーケンスの各サンプル点ｎについて、音声スペクトルピークであるか否かを決定するステップと、
サンプル点ｎが音声スペクトルピークである場合、当該サンプル点ｎのサンプル値ｖ（ｎ）と予め定められた閾値thresholdとに基づき、当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）を
【数２】
2009151299.tif 000010
と設定し、サンプル点ｎが音声スペクトルピークでない場合、当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）に、当該サンプル点ｎの左右に隣接する２つの音声スペクトルピークのサンプル値に基づく補間値を設定するステップと、
を含む請求項７または８記載の音声認識方法。
【請求項１３】
音声パワースペクトルから複数の音声スペクトルピーク候補を検出するスペクトルピーク候補検出手段と、
音声スペクトルピーク候補間の隔たり及びまたは隣接するフレーム間での音声スペクトルピーク候補の位置に基づき、前記複数の音声スペクトルピーク候補のなかから、ノイズピークを除去することにより、音声スペクトルピークを検出するスペクトルピーク検出手段と、
を含む音声スペクトルピーク検出装置。
【請求項１４】
前記スペクトルピーク候補検出手段は、
前記音声パワースペクトルの変曲点を音声スペクトルピーク候補として検出することを特徴とする請求項１３記載の音声スペクトルピーク検出装置。
【請求項１５】
前記スペクトルピーク検出手段は、
前記音声パワースペクトルに基づき、前記複数の音声スペクトルピーク候補のなかから最も高いエネルギーをもつ１または複数の基準音声スペクトルピーク候補を決定し、
前記基準音声スペクトルピークの位置を中心に周波数軸方向に並ぶ隣接する２つの音声スペクトルピーク候補毎に、当該２つの音声スペクトルピーク候補間の隔たりと予め定められたピーク期間閾値とを比較し、前記複数の音声スペクトルピーク候補のなかで、前の音声スペクトルピーク候補との間の隔たりが予め定められたピーク期間閾値よりも小さい音声スペクトルピーク候補を除去するピーク期間制限手段を含むことを特徴とする請求項１３記載の音声スペクトルピーク検出装置。
【請求項１６】
前記スペクトルピーク検出手段は、
隣接する２つのフレーム毎に、各フレーム内の音声スペクトルピーク候補の位置を比較し、
前記２つのフレームのうちの一方には存在するが、他方のフレームの同じまたは近接した位置には存在しない音声スペクトルピーク候補を削除する隣接フレームピーク位置制限手段を含むことを特徴とする請求項１２または１５記載の音声スペクトルピーク検出装置。
【請求項１７】
前記複数の音声スペクトルピーク候補を検出するステップの前に、
音声強調技術を用いて前記音声パワースペクトルを強調する音声信号強調手段をさらに含み、
前記スペクトルピーク候補検出手段は、前記音声信号強調手段で強調された前記音声パワースペクトルから複数の音声スペクトルピーク候補を検出することを特徴とする請求項１３記載の音声スペクトルピーク検出装置。
【請求項１８】
認識すべき音声のパワースペクトルから音声スペクトルピークを検出する請求項１３乃至１７のうちのいずれか１つの音声スペクトルピーク検出装置と、
検出された音声スペクトルピークを用いて、認識すべき音声のＭＦＣＣ（Mel-Frequency Cepstral係数）特徴を求めるＭＦＣＣ特徴抽出手段と、
を含む音声認識システム。
【請求項１９】
前記ＭＦＣＣ特徴抽出手段は、
前記音声スペクトルピークを用いて、認識すべき音声のパワースペクトルからベクトルベーススペクトルピークシーケンスを計算する計算手段と、
前記ベクトルベーススペクトルピークシーケンスを基に、前記認識すべき音声の前記ＭＦＣＣ特徴を求めるメルフィルタバンクと、
を含む請求項１８記載の音声認識システム。
【請求項２０】
認識すべき音声のパワースペクトルから複数の音声スペクトルピークを検出するスペクトルピーク検出手段と、
前記複数の音声スペクトルピークを用いて、前記パワースペクトルからベクトルベーススペクトルピークシーケンスを計算する計算手段と、
前記ベクトルベーススペクトルピークシーケンスを基に、前記認識すべき音声のＭＦＣＣ特徴を求めるメルフィルタバンクと、
を含む音声認識システム。
【請求項２１】
前記計算手段は、
前記認識すべき音声のパワースペクトルから得られた当該パワースペクトルのサンプルシーケンスの各サンプル点ｎについて、前記複数の音声スペクトルピークを基に、音声スペクトルピークであるか否かを決定し、
サンプル点ｎが音声スペクトルピークである場合、当該サンプル点ｎのサンプル値ｖ（ｎ）を、当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）に設定し、サンプル点ｎが音声スペクトルピークでない場合、当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）に「０」を設定することを特徴とする請求項１９または２０記載の音声認識システム。
【請求項２２】
前記計算手段は、
前記認識すべき音声のパワースペクトルから得られた当該パワースペクトルのサンプルシーケンスの各サンプル点ｎについて、前記複数の音声スペクトルピークを基に、音声スペクトルピークであるか否かを決定し、
サンプル点ｎが音声スペクトルピークである場合、当該サンプル点ｎのサンプル値ｖ（ｎ）と予め定められた閾値thresholdとに基づき、当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）を
【数３】
2009151299.tif 000011
と設定し、サンプル点ｎが音声スペクトルピークでない場合、当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）に「０」を設定することを特徴とする請求項１９または２０記載の音声認識システム。
【請求項２３】
前記計算手段は、
前記認識すべき音声のパワースペクトルから得られた当該パワースペクトルのサンプルシーケンスの各サンプル点ｎについて、前記複数の音声スペクトルピークを基に、音声スペクトルピークであるか否かを決定し、
サンプル点ｎが音声スペクトルピークである場合、当該サンプル点ｎのサンプル値ｖ（ｎ）を、当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）に設定し、サンプル点ｎが音声スペクトルピークでない場合、当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）に、当該サンプル点ｎの左右に隣接する２つの音声スペクトルピークのサンプル値に基づく補間値を設定することを特徴とする請求項１９または２０記載の音声認識システム。
【請求項２４】
前記計算手段は、
前記認識すべき音声のパワースペクトルから得られた当該パワースペクトルのサンプルシーケンスの各サンプル点ｎについて、前記複数の音声スペクトルピークを基に、音声スペクトルピークであるか否かを決定し、
サンプル点ｎが音声スペクトルピークである場合、当該サンプル点ｎのサンプル値ｖ（ｎ）と予め定められた閾値thresholdとに基づき、当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）を
【数４】
2009151299.tif 000012
と設定し、サンプル点ｎが音声スペクトルピークでない場合、当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）に、当該サンプル点ｎの左右に隣接する２つの音声スペクトルピークのサンプル値に基づく補間値を設定することを特徴とする請求項１９または２０記載の音声認識システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理技術に関し、特に音声スペクトルピークの検出、音声スペクトルピークを用いた音声認識技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動音声認識技術（ＡＳＲ：Automatic Speech Recognition ）は、人が話す連続した音声をコンピュータに認識させる技術である。通常、ＡＳＲプロセスはテンプレート生成と認識という２つのステージからなる。テンプレート生成ステージでは、サンプル音声のスペクトル特性に基づき、比較のためのテンプレートが生成される。認識ステージでは、話者の音声がコンピュータに入力されたとき、コンピュータのＡＳＲシステムは当該音声の特徴を抽出し、これを予め記憶されている音声テンプレートと比較して、入力された話者音声に最も近い（最も適合する）音声サンプルを見つける。そして、入力された話者音声の意味を認識すると、コマンドを実行したり、音声をユーザ所望の認識形式に変換したりする。
【０００３】
ところで、ＡＳＲ技術には、提案された多くのアルゴリズムがあるが、これらアルゴリズムの全ては、一般に比較的静かな発話環境に基づく。すなわち、現在のＡＳＲシステムでは、ほとんどの音声テンプレートは、ノイズのない静かな環境から収集／変換されている。
【０００４】
しかし、実際の発話環境には干渉やノイズが必ず存在する。従って、発話環境に干渉やノイズが存在し、しかもノイズが非常に強ければ、ＡＳＲシステムは、ノイズを含む音声から話者の音声を認識することが困難となり、認識精度が非常に悪化する。
【０００５】
今日のＡＳＲシステムは静かな状況において用いられた場合には満足する精度が得られるものの、そのパフォーマンスはノイズのある環境においては劇的に減少する。
【０００６】
従って、ノイズに対する頑強さは、実際のアプリケーションにおけるＡＳＲシステムにとって非常に重要である。さらに、ＡＳＲ技術の開発および幅広い応用に伴い、実際のアプリケーションは、ＡＳＲシステムが様々なノイズ環境に対処できることを要求するため、
音声認識におけるノイズ頑強性に対する要求が非常に厳しくなってきた。
【０００７】
現在、ノイズ頑強性問題における関心は、特徴空間におけるミスマッチを低減することを目的とするフロントエンドのデザインに集中している。Mel-Frequency Cepstral係数（MFCC）のような音声認識における伝統的なフロントエンドは、主に、音声信号のパワースペクトル情報を用いているので、ノイズの多い環境において、音声信号のパワースペクトルはノイズによりしばしば破損するとともに、ノイズにより破損したパワースペクトルを用いることにより音声認識精度も悪化する。
【０００８】
そこで、ノイズに対し、より頑強性があると考えられる音声スペクトルピーク情報を用いたフロントエンドが開発された。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従来のスペクトルピークベースのフロントエンドにより、ＡＳＲシステムの頑強性を向上できたが、次に示すような解決すべき問題がいくつか残されている。
【００１０】
（１）不要なノイズピークを除去する必要がある。ノイズの多い環境では、ノイズピークが間違って音声ピークとみなされた場合、パフォーマンスが悪化する。
【００１１】
（２）特徴次元を多くすることができない。現在のピークベースのフロントエンドのほとんどは、スペクトルピークと伝統的なMel-Frequency Cepstral係数（MFCC）から計算される特徴からなる。従って、一般に次元を増加することが好ましい。
【００１２】
従って、音声認識において音声スペクトルピークの情報を用いる場合、音声認識の頑強性を高めるために、音声の特徴次元を増加させることなく、確実に音声スペクトルピークを検出できる技術が要求されている。
【００１３】
本発明は、上記問題点に鑑みなされたもので、音声の特徴次元を増加させることなく、正確かつ確実に音声スペクトルピークを検出でき、もってノイズに対しより頑強性のある音声認識を可能にする、音声スペクトルピーク検出方法及び装置、及びこれを用いた音声認識方法及び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】
【００１４】
本発明の一実施形態によれば、スピーチスペクトルピークの検出において、ピーク期間及び隣接するフレームの制限を用いてノイズピークを除去して、信頼性のある音声スペクトルピークを得、音声認識において、全パワースペクトルの代わりに、当該信頼性のある音声スペクトルピークのエネルギー値を用いることにより、音声のＭＦＣＣ特徴を抽出する。
【００１５】
（１）本発明の一実施形態に係る音声スペクトルピーク検出装置は、
音声パワースペクトルから複数の音声スペクトルピーク候補を検出し、
音声スペクトルピーク候補間の隔たり及びまたは隣接するフレーム間での音声スペクトルピーク候補の位置に基づき、前記複数の音声スペクトルピーク候補のなかから、ノイズピークを除去することにより、音声スペクトルピークを検出する。
【００１６】
（２）本発明の一実施形態に係る音声認識システムは、
上記音声スペクトルピーク検出装置を用いて、認識すべき音声のパワースペクトルから音声スペクトルピークを検出し、
検出された音声スペクトルピークを用いて、認識すべき音声のＭＦＣＣ（Mel-Frequency Cepstral係数）特徴を求める。
【００１７】
（３）本発明の他の実施形態に係る音声認識システムは、
認識すべき音声のパワースペクトルから複数の音声スペクトルピークを検出し、
前記複数の音声スペクトルピークを用いて、前記パワースペクトルからベクトルベーススペクトルピークシーケンスを計算し、
前記ベクトルベーススペクトルピークシーケンスをメルフィルタバンクに入力することにより、前記認識すべき音声のＭＦＣＣ特徴を得る。
【発明の効果】
【００１８】
音声の特徴次元を増加させることなく、正確かつ確実に音声スペクトルピークを検出でき、もってノイズに対しより頑強性のある音声認識を可能にする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００２０】
（第１の実施形態：音声スペクトルピーク検出方法）
図１は、第１の実施形態に係る音声スペクトルピーク検出方法を説明するためのフローチャートである。この音声スペクトルピーク検出方法では、主に、音声のパワースペクトルから、ピーク間の隔たり（ピーク期間）及び隣接するフレーム間でピーク位置に基づき、ノイズピークを除去することにより、信頼性のある音声スペクトルピークを得る。
【００２１】
図１のステップＳ１０５では、音声強調技術を用いて、音声のパワースペクトルを強調する。ノイズを含む音声信号の場合、ノイズのスペクトルと有効音声のスペクトルとの間に大きな違いがないことがある。従って、これから直接音声スペクトルピークを検出しても、正確にスペクトルピークを検出することはできない。一方、当該音声信号を音声強調した後は、ノイズのスペクトルと有効音声のスペクトルとの違いは顕著になるため、有効音声のスペクトルピークの検出及びノイズピークの除去を容易にすることができる。
【００２２】
従って、音声スペクトルピークを検出する前に、このステップＳ１０において音声のパワースペクトルの強調を行うことにより、その後に行う音声スペクトルピークの検出精度を高めることができる。
【００２３】
ステップＳ１０５で用いる音声強調技術は、音声信号の強調を行えるのであれば、どのようなものでもよい。例えば、スペクトルサブトラクション（Spectral Subtraction: SS）方法、最小平均２乗誤差推定（Minimum Mean-Square Error: MMSE）、Winerフィルタ（WF）などのような公知の音声強調技術または今後開発され得る新たな音声強調技術を用いてもよく、音声強調技術を特に限定するものではなない。
【００２４】
次に、ステップＳ１１０において、音声強調されたパワースペクトルから、スペクトルピーク候補を検出する。ステップＳ１１０の処理の目的は、当該音声パワースペクトル中の可能性ある全ての音声ピークの位置を決定することにある。音声信号の場合、そのパワースペクトルは、ピーク位置を表す多くの変曲点をもつ波形曲線である。従って、ステップＳ１１０では、音声パワースペクトル中のこれら変曲点を決定することにより、可能性ある音声スペクトルピークの位置を決定する。ここで、可能性ある音声スペクトルピークと呼ぶのは、その中に、ノイズにより生成されるピークが含まれているからである。従って、ステップＳ１１０で決定される可能性ある音声スペクトルピークは、あくまでも音声スペクトルピーク候補であって、後に、このなかから信頼性のある音声スペクトルピークを抽出する必要がある。
【００２５】
次に、ステップＳ１１５へ進み、ステップＳ１１０で決定された音声スペクトルピーク候補のなかから、音声パワースペクトルのピーク間の隔たり（ピーク期間）に基づき、ノイズピークを除去する。
【００２６】
ステップＳ１１５では、音声信号のパワースペクトルのもつ複数の特徴のうちの１つに基づき、音声スペクトルピーク候補のなかからノイズピークを除去する。例えば、音声信号のパワースペクトルにおいて、隣接する２つの音声スペクトルピークの間の隔たり（ピーク期間）は、ある閾値（ピーク期間閾値）より大きくなければいけない。従って、この特徴を用いることで、得られた複数の音声スペクトルピーク候補のうちの１つまたは複数の音声スペクトルピーク候補を真の（ノイズでない）音声スペクトルピークと決定することができる。そして、隔たり（距離）がこのピーク期間閾値以内である２つの音声スペクトルピークのうちの右側及びまたは左側の音声スペクトルピークはノイズ信号のピークである可能性がある。そこで、このステップでは、このような信頼性のないピークをノイズピークとして、音声スペクトルピーク候補のなかから除去する。
【００２７】
実際には、このステップＳ１１５において、次に示すような処理が行われる。音声スペクトルピーク候補のなかで、一般に、最もエネルギーが高いピークは、音声信号のピークである。従って、このステップでは、ます、音声スペクトルピーク候補のなかで最も高いエネルギーをもつピーク候補の位置は、ノイズではない音声信号のピークの位置として決定する。そして、このエネルギーの最も高いピーク（基準音声スペクトルピーク）の位置を中心に、周波数軸に沿ってその左方向と右方向に、探索アルゴリズムを用いて音声スペクトルピーク候補を探索する。すなわち、（基準音声スペクトルピーク候補）の位置を中心に、当該基準音声スペクトルピーク候補から周波数軸に沿ってその左方向と右方向に並ぶ隣接する２つのピーク候補毎に、当該２つのピーク候補間（前のピーク候補と後のピーク候補との間）の隔たりと、予め定められたピーク期間閾値とを比較する。この隔たりが予め定められたピーク期間閾値よりも小さい場合に、後のピーク候補をノイズピークとして除去する。なお、ここで適用する探索アルゴリズムは、公知のまたは今後開発され得るどのような動的プログラミングアルゴリズムであってもよく、特に限定するものはない。
【００２８】
さらに、ステップＳ１１５では、音声のパワースペクトルを複数のフレームに分割し、各フレームにおいて、音声スペクトルピーク候補に関し上記プロセスを行うことにより、ノイズピークを除去する。例えば、フレーム毎に、当該フレーム内で最も高いエネルギーをもつピーク候補を決定し、このピーク候補を中心にして、同じフレーム内を周波数軸に沿ってピーク候補を探索し、当該ピーク候補と、その前のピーク候補との間の隔たりが予め定められたピーク期間閾値よりも小さい場合に、当該ピーク候補をノイズピークとして除去する。なお、ある特定の条件の下では、エネルギーが予め設定された閾値よりも高いピーク候補は、全て、同じ時刻に最も高いエネルギーをもつピークとみなす。そして、これら各ピークの位置に基づき、上述したように、ピーク期間閾値よりも小さい位置にあるノイズピークを除去する。
【００２９】
次に、ステップＳ１２０へ進む。ステップＳ１２０では、音声パワースペクトル中の隣接するフレームのピーク候補の位置に従って、音声スペクトルピーク候補のなかからノイズピークを除去する。
【００３０】
このステップでは、音声信号のパワースペクトルの（ステップＳ１１５で用いた者とは異なる）他の特徴に基づき、音声スペクトルピーク候補のなかからノイズピークを除去する。音声信号のパワースペクトルにおいて、隣接する２つのフレーム間で音声スペクトルピークの位置は急激には変化しない。すなわち、隣接する２つのフレーム間で、音声スペクトルピークの位置は、互いに一致またはほぼ一致する。フレームとは、コンピュータ技術において、信号処理または信号伝送の基本単位である。アニメーションの分野では、1枚の静止画像はフレームである。データ伝送の分野では、一度に送信されるデータがフレームである。音声認識の分野において、音声信号は安定した短時間の信号であるから、この音声信号の認識処理では、当該音声信号を複数のより小さい単位（基本単位）に分割して、そのそれぞれに対し分析を行う必要がある。この基本単位が、音声認識処理におけるフレームである。一般に、音声認識処理における１フレームの長さは十数ミリ秒である。
【００３１】
ステップＳ１２０では、音声スペクトルピーク候補のうち、隣接する２つのフレーム毎に、各フレーム内の音声スペクトルピーク候補の位置を比較し、当該２つのフレームのうちの一方には存在するが、他方のフレームの同じまたは近接した位置には存在しないピーク候補を削除する。すなわち、隣接する２つのフレーム毎に、音声スペクトルピーク候補の位置を比較し、当該２つのフレーム間で予め定められた閾値より離れているピーク候補は、ノイズピークとして、音声スペクトルピーク候補から除去する。
【００３２】
以上の処理により、ステップＳ１１０で求めた音声スペクトルピーク候補から、ピーク期間と、隣接する２つのフレーム間でのピーク位置とに基づき、ノイズピークを除去することにより、信頼性のある（正確かる確実な）音声スペクトルピークを検出することができる。また、音声スペクトルピークを検出する処理の前に、まず、音声信号のパワースペクトルの強調を行うことにより、信頼性のある音声スペクトルピークの検出をより正確に行うことができる。
【００３３】
なお、本実施形態では、ステップＳ１０５で音声強調を行うようになっているが、この場合に限らず、音声強調を行わずに（ステップＳ１０５をスキップして）、ステップＳ１１０で、音声信号のパワースペクトルから音声スペクトルピーク候補を検出しても、従来技術と比較すると、より信頼性のある音声スペクトルピークを検出することはできる。
【００３４】
また、本実施形態では、ステップＳ１１５でピーク間の隔たり（ピーク期間）に基づきノイズピークを除去し、ステップＳ１２０で隣接するフレーム間でのピーク位置に基づきノイズピークを除去しているが、この場合に限らず、いずれか一方のみ（例えば、ステップＳ１１５またはステップＳ１２０）を行うようにしても、前述したようなノイズピークを除去する効果は得られる。さらに、最初に、（ステップＳ１２０の）隣接するフレーム間でのピーク位置に基づきノイズピークを除去した後に、（ステップＳ１１５の）ピーク期間に基づきノイズピークを除去してもよい。
【００３５】
（第２の実施形態：音声スペクトルピーク情報を用いた音声認識方法）
第２の実施形態に係る音声認識方法では、従来用いられていた、全パワースペクトルのサンプルシーケンスの代わりに、音声スペクトルピークのエネルギー値を用いて、音声のＭＦＣＣ特徴を抽出することにより、音声の特徴次元を増加させることなく、ノイズに対しより頑強性のある音声認識を可能にする。
【００３６】
第２の実施形態に係る音声認識方法は、図１に示した音声スペクトルピーク検出方法を用いて、入力された音声から音声スペクトルピークを検出する。
【００３７】
図２は、第２の実施形態に係る音声認識方法を説明するためのフローチャートである。図２に示すように、まず、ステップＳ２０５では、認識すべき音声が入力される。一般に、認識すべき音声信号はスピーカにより入力され、当該音声のパワースペクトルは、当該音声信号に対しＦＦＴを行うことにより得られる。
【００３８】
次に、ステップＳ２１０へ進み、図１に示した方法を用いて、入力された認識すべき音声のパワースペクトルから音声スペクトルピークを検出する。ここでの処理は、前述したように、ピーク期間や、隣接するフレーム間でのピーク位置に基づき、ノイズピークの干渉を除去することにより、より信頼性の高い音声認識を可能にするための音声スペクトルピークを検出する。
【００３９】
次のステップＳ２１５〜ステップＳ２３０では、ステップＳ２１０で検出された音声スペクトルピークの情報を用いることにより、認識すべき音声のベクトルベーススペクトルピークシーケンスｏ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）を求める。
【００４０】
ステップＳ２１５では、認識すべき音声のパワースペクトルのサンプルシーケンスｖ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）を求める。音声パワースペクトルのサンプルシーケンスは、この分野においてよく知られているように、音声パワースペクトル上の各点のエネルギー値からなる数列であり、音声のアナログパワースペクトルを表すために用いられるものである。
【００４１】
ステップＳ２２０では、ステップＳ２１０で検出された音声スペクトルピークの情報を用いることにより、サンプルシーケンスｖ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）の各サンプル点ｎについて、それがピーク点位置にあるのかどうかを決定する。サンプル点ｎがピーク点である場合には、ステップＳ２２５へ進み、そうでない場合には、ステップＳ２３０へ進む。
【００４２】
ステップＳ２２５では、ステップＳ２２０においてピーク点位置にあると決定された各サンプル点ｎに対し、当該点のベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）を、直接当該点のサンプル値（エネルギー値）ｖ（ｎ）を用いて計算する。
【００４３】
すなわち、ステップＳ２１０で検出されたスペクトルピークは、信頼性のある音声スペクトルピークであるので、そのようなピーク位置に存在する各サンプル点に対し、ノイズでない音声信号の１点であると決定することができる。従って、各サンプル点のサンプル値（エネルギー値）は、信頼をもって直接用いることができる。
【００４４】
そこで、ステップＳ２２５において、ピーク点位置にある各サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）として、当該サンプル点ｎのサンプル値ｖ（ｎ）をそのまま用いてもよい。すなわち、ｏ（ｎ）＝ｖ（ｎ）である。
【００４５】
また、サンプル点がピーク点位置にある場合、ピーク点位置にある各サンプル点ｎに対し、さらに、当該点ｎのサンプル値ｖ（ｎ）が予め設定されたエネルギー閾値thresholdよりも大きいかどうかを調べ、当該エネルギー閾値よりも大きい場合には、当該サンプル点ｎは、確実にノイズでない音声信号上の１点であるとみなせるので、当該サンプル点ｎのサンプル値ｖ（ｎ）を、当該点のベクトルベーススペクトルピークの値ｏ（ｎ）として用いる。一方、サンプル点ｎのサンプル値ｖ（ｎ）が上記エネルギー閾値以下の場合には、当該サンプル点のサンプル値は用いず、その代わり、当該点のベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）を「０」とする。すなわち、
【数５】
2009151299.tif 000003
【００４６】
ステップＳ２３０では、ステップＳ２２０において、ピーク点位置にはない決定された各サンプル点ｎに対し、当該点ｎのサンプル値ｖ（ｎ）を用いずに、当該点のベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）を計算する。
【００４７】
すなわち、ステップＳ２１０で検出されたスペクトルピークは、ノイズでない信頼性のある音声スペクトルピークであるとみなせるが、これらピーク位置以外の位置にある点は、ノイズでない音声パワースペクトル上の点であるとは決定できない信頼性のない点である。従って、ここでは、このような信頼性のない点のサンプル値を直接使用することは避けるようになっている。
【００４８】
そこで、ステップＳ２３０では、ピーク点ではないと決定された各サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）を「０」とする。すなわち、ｏ（ｎ）＝０とする。
【００４９】
または、ピーク点ではないと決定された各サンプル点ｎに対し、その左右に隣接する２つのピーク点のサンプル値からその補間値を計算し、これを当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）として用いる。すなわち、当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）は、次式（１）から計算することができる。
【数６】
2009151299.tif 000004
【００５０】
ここで、ｋｌ及びｋｒは、音声パワースペクトル上でピーク点でないサンプル点ｎに最も近い左右の２つのピーク点をそれぞれ表す。この方法によれば、サンプル点がピーク点でない場合も、当該サンプル点のベクトルベーススペクトルピーク値は、ピーク点のエネルギー値に基づき求めることができる。
【００５１】
ステップＳ２２５及びステップＳ２３０の処理により、認識すべき音声のベクトルベーススペクトルピークシーケンスｏ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）が得られる。
【００５２】
以上述べた、ステップＳ２２５及びステップＳ２３０で用いることができる異なる４つの方法を、以下にまとめる。すなわち、音声のサンプルシーケンスｖ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）に基づき、認識すべき音声について、ベクトルベーススペクトルピークシーケンスｏ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）を求める場合、次に示すような４つの方法がある。
【００５３】
第１の方法：サンプルシーケンスｖ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）の各サンプル点ｎに対し、サンプル点ｎがピーク点である場合には、当該サンプル点のサンプル値ｖ（ｎ）を、当該サンプル点におけるベクトルベーススペクトルピークの値ｏ（ｎ）とする（ｏ（ｎ）＝ｖ（ｎ））。サンプル点ｎがピーク点でない場合にはｏ（ｎ）＝０とする。
【００５４】
第２の方法：サンプルシーケンスｖ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）の各サンプル点ｎに対し、サンプル点ｎがピーク点である場合には、当該サンプル点のサンプル値ｖ（ｎ）と、エネルギー閾値thresholdとから、当該サンプル点におけるベクトルベーススペクトルピークの値を、
【数７】
2009151299.tif 000005
【００５５】
とする。サンプル点ｎがピーク点でない場合にはｏ（ｎ）＝０とする。
【００５６】
第３の方法：サンプルシーケンスｖ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）の各サンプル点ｎに対し、サンプル点ｎがピーク点である場合には、当該サンプル点のサンプル値ｖ（ｎ）を、当該サンプル点におけるベクトルベーススペクトルピークの値ｏ（ｎ）とする（ｏ（ｎ）＝ｖ（ｎ））。サンプル点ｎがピーク点でない場合には、当該サンプル点の左右に隣接する２つのピーク点のサンプル値に基づく補間値を上式（１）から計算し、これを当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）として用いる。
【００５７】
第４の方法：サンプルシーケンスｖ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）の各サンプル点ｎに対し、サンプル点ｎがピーク点である場合には、当該サンプル点のサンプル値ｖ（ｎ）と、エネルギー閾値thresholdとから、当該サンプル点におけるベクトルベーススペクトルピークの値を、
【数８】
2009151299.tif 000006
【００５８】
とする。サンプル点ｎがピーク点でない場合には、当該サンプル点の左右に隣接する２つのピーク点のサンプル値に基づく補間値を上式（１）から計算し、これを当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）として用いる。
【００５９】
次に、ステップＳ２３５へ進む。従来技術で用いられていた、認識すべき音声のサンプルシーケンスｖ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）の代わりに、ここでは、ステップＳ２２５及びステップＳ２３０で求めた、認識すべき音声についてのベクトルベーススペクトルピークシーケンスｏ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）を、メル（Ｍｅｌ）フィルタバンクに入力し、当該音声のＭＦＣＣ特徴が得られる。このステップにおけるＭＦＣＣ特徴の抽出処理は次の通りである。まず、メルフィルタバンクを用いることにより、入力された、認識すべき音声のベクトルベーススペクトルピークシーケンスｏ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）に対する畳み込みが得られる。そして、当該フィルタの出力からなるエネルギーベクトルに対し、ＤＣＴ（Discrete Cosine Transform）を施し、認識すべき音声の最終的なＭＦＣＣ特徴を得る。
【００６０】
以上が本実施形態に係る音声認識方法の詳細である。本実施形態では、まず、図１に示した音声スペクトルピークの検出方法を用いて、認識すべき音声のパワースペクトルから、音声スペクトルピークが検出される。そして、音声スペクトルピーク情報を用いることにより、認識すべき音声のベクトルベーススペクトルピークシーケンスが計算される。さらに、従来のサンプルシーケンスの代わりに、ベクトルシーケンスがメルフィルタバンクに入力され、ＭＦＣＣ特徴が得られる。このようにして、本実施形態によれば、図１に示した方法と、音声特徴から抽出された信頼性のある音声スペクトルピークのエネルギー値とを用いて、信頼性のある音声スペクトルピークを検出することにより、より正確な音声特徴と、より高い音声認識精度が得られる。本実施形態の効果を以下に挙げる。
【００６１】
（１）ノイズの多い環境下において、音声のＭＦＣＣ特徴を抽出する際に、有効な音声スペクトルピークの信頼性あるエネルギー値を適用することにより、音声認識のパフォーマンスを向上できる。
【００６２】
（２）頑強なスペクトルピーク検出により、音声スペクトルピークの情報の信頼性を保証する。
【００６３】
（３）特徴次元は増加しないので、計算量及びメモリコストの増加を避けることができる。
【００６４】
（第３の実施形態：図１の音声スペクトルピーク検出方法を用いない音声認識方法）
次に、図１の音声スペクトルピーク検出方法を用いないで音声認識を行う音声認識方法について、図３を参照して説明する。
【００６５】
なお、図３において、図２と同一部分には同一符号を付し、主に異なる部分について説明する。すなわち、図３では、図２のステップＳ２１０がステップＳ３１０に置き換えられている点が図２と異なる。
【００６６】
図３のステップＳ３１０では、認識すべき音声のパワースペクトルから音声スペクトルピークが検出される。このステップでは、図１に示した音声スペクトルピーク検出方法は用いない。その代わりに、認識すべき音声のパワースペクトルから信頼性のある音声スペクトルピークを検出できる、現在知られまたは将来開発され得る手段のうちのいずれかを用いて、信頼性のある音声スペクトルを検出する。
【００６７】
第３の実施形態は、図１に示した方法は用いないが、認識すべき音声のＭＦＣＣ特徴を抽出する際に、信頼性のある音声スペクトルピークのエネルギー値のみを用いることにより、音声の特徴次元を増加させることなく、音声認識における対ノイズ頑強性を強化することができる。
【００６８】
（第４の実施形態：音声スペクトルピーク検出装置）
第４の実施形態として、図１に示した音声スペクトルピーク検出方法を用いた音声スペクトル検出装置について説明する。
【００６９】
図４は、本実施形態に係る音声スペクトル検出装置の構成例を示したもので、音声信号強調部４０１、スペクトルピーク候補検出部４０２、ノイズピーク除去部４０３を含む。
【００７０】
音声信号強調部４０１は、音声強調技術を用いて、音声のパワースペクトルを強調する。音声信号強調部４０１で用いられる音声強調技術は、音声信号の強調を行えるのであれば、どのようなものでもよい。例えば、スペクトルサブトラクション（Spectral Subtraction: SS）方法、最小平均２乗誤差推定（Minimum Mean-Square Error: MMSE）、Winerフィルタ（WF）などのような公知の音声強調技術または今後開発され得る新たな音声強調技術を用いてもよく、音声強調技術を特に限定するものではなない。
【００７１】
スペクトルピーク候補検出部４０２は、音声強調されたパワースペクトルから、スペクトルピーク候補を検出する。スペクトルピーク候補検出部４０２は、音声パワースペクトル中の変曲点を、音声スペクトルピーク候補として検出する。
【００７２】
ノイズピーク除去部４０３は、スペクトルピーク候補検出部４０２で検出された音声スペクトルピーク候補のなかから、音声パワースペクトルのピーク間の隔たり（ピーク期間）や、隣接するフレーム間でのピーク位置に基づき、ノイズピークを除去する。
【００７３】
図４に示すように、ノイズピーク除去部４０３は、ピーク期間制限部４０３１及び隣接フレームピーク位置制限部４０３２を含む。
【００７４】
ピーク期間制限部４０３１は、音声のパワースペクトルを基に、音声スペクトルピーク候補のなかで最も高いエネルギーをもつピーク候補の位置は、ノイズではない音声信号のピークの位置として決定する。そして、このエネルギーの最も高いピークの位置を中心に、周波数軸に沿ってその左方向と右方向に、探索アルゴリズムを用いて音声スペクトルピーク候補を探索し、当該ピーク候補と、その前のピーク候補との間の隔たりが予め定められたピーク期間閾値よりも小さい場合に、当該ピーク候補をノイズピークとして除去する。さらに、ピーク期間制限部４０３１は、音声のパワースペクトルを複数のフレームに分割し、各フレームにおいて、音声スペクトルピーク候補に関し上記プロセスを行うことにより、ノイズピークを除去する。例えば、フレーム毎に、当該フレーム内で最も高いエネルギーをもつピーク候補を決定し、このピーク候補を中心にして、同じフレーム内を周波数軸に沿ってピーク候補を探索し、当該ピーク候補と、その前のピーク候補との間の隔たりが予め定められたピーク期間閾値よりも小さい場合に、当該ピーク候補をノイズピークとして除去する。さらに、ピーク期間制限部４０３１は、フレーム中の音声スペクトルピーク候補のうち、エネルギー値が予め定められた閾値より高い複数のピーク候補は、全て、当該フレーム中で最も高いエネルギーをもつピークとみなす。なお、ピーク期間制限部４０３１で適用する探索アルゴリズムは、公知のまたは今後開発され得るどのような動的プログラミングアルゴリズムであってもよく、特に限定するものはない。
【００７５】
隣接フレームピーク位置制限部４０３２は、音声スペクトルピーク候補のうち、隣接する２つのフレーム間で互いの音声スペクトルピーク候補の位置を比較し、当該２つのフレームのうちの一方には存在するが、他方のフレームの同じまたは近接した位置には存在しないピーク候補を削除する。すなわち、隣接フレームピーク位置制限部４０３２は、
隣接する２つのフレーム毎に、音声スペクトルピーク候補の位置を比較し、当該２つのフレーム間で予め定められた閾値より離れているピーク候補は、ノイズピークとして、音声スペクトルピーク候補から除去する。
【００７６】
以上が図４の音声スペクトルピーク検出装置の処理動作である。本実施形態に係る音声スペクトル検出装置によれば、検出された音声スペクトルピーク候補から、ピーク期間と、隣接する２つのフレーム間でのピーク位置とに基づき、ノイズピークを除去することにより、信頼性のある音声スペクトルピークを検出することができる。また、音声スペクトルピークを検出する処理の前に、まず、音声信号のパワースペクトルの強調を行うことにより、信頼性のある音声スペクトルピークの検出をより正確に行うことができる。
【００７７】
本実施形態に係る音声スペクトルピーク検出装置４０及びその各構成部は、それ専用の回路やチップにより構成することができる。また、コンピュータ（プロセッサ）にプログラムを実行させることにより、音声スペクトルピーク検出装置４０及びその各構成部の機能を実現することができる。
【００７８】
なお、本実施形態では、ピーク期間制限部４０３１と隣接フレームピーク位置制限部４０３２とが含まれているが、この場合に限らず、いずれか一方のみが含まれていてもよい。この場合においても、従来技術と比較すると、より信頼性のある音声スペクトルピークを検出することはできる。
【００７９】
（第５の実施形態：音声認識システム）
第５の実施形態として、図２に示した音声認識方法を用いた音声認識システムについて、図５を参照して説明する。
【００８０】
図５は、本実施形態に係る音声認識システムの構成例を示したもので、図４に示した音声スペクトルピーク検出装置４０と、ＭＦＣＣ特徴取得部５１とを含む。音声スペクトルピーク検出装置４０は、認識すべき音声のパワースペクトルから音声スペクトルピークを検出し、ＭＦＣＣ特徴取得部５１は、音声スペクトルピーク検出装置４０で検出された音声スペクトルピーク情報を用いて、認識すべき音声のＭＦＣＣ特徴を求める。
【００８１】
図５に示すように、ＭＦＣＣ特徴取得部５１は、音声スペクトルピーク情報を用いて、認識すべき音声のパワースペクトルから、ベクトルベーススペクトルピークシーケンスｏ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）を求めるベクトルベーススペクトルピーク取得部５１１と、ベクトルベーススペクトルピークシーケンスｏ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）に基づき、認識すべき音声のｍｆｃｃ特徴を求めるメルフィルタバンク５１２とを含む。
【００８２】
さらに、ベクトルベーススペクトルピーク取得部５１１は、認識すべき音声のパワースペクトルのサンプルシーケンスｖ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）を求めるサンプルシーケンス取得部５１１１と、音声スペクトルピーク情報を用いて、サンプルシーケンスｖ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）を基に、認識すべき音声のベクトルベーススペクトルピークシーケンスｏ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）を求めるベクトル計算部５１１２とを含む。
【００８３】
ベクトル計算部５１１２は、以下に示す４つの方法のうちのいずれか１つに従って、認識すべき音声のサンプルシーケンスｖ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）を基に、ベクトルベーススペクトルピークシーケンスｏ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）を求める。
【００８４】
第１の方法：サンプルシーケンスｖ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）の各サンプル点ｎに対し、当該点がピーク点であるかどうかを決定し、サンプル点ｎがピーク点である場合には、当該サンプル点のサンプル値ｖ（ｎ）を、当該サンプル点におけるベクトルベーススペクトルピークの値ｏ（ｎ）とする（ｏ（ｎ）＝ｖ（ｎ））。サンプル点ｎがピーク点でない場合にはｏ（ｎ）＝０とする。
【００８５】
第２の方法：サンプルシーケンスｖ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）の各サンプル点ｎに対し、当該点がピーク点であるかどうかを決定し、サンプル点ｎがピーク点である場合には、当該サンプル点のサンプル値ｖ（ｎ）を用いて、当該サンプル点におけるベクトルベーススペクトルピークの値を、
【数９】
2009151299.tif 000007
【００８６】
とする。サンプル点ｎがピーク点でない場合にはｏ（ｎ）＝０とする。
【００８７】
第３の方法：サンプルシーケンスｖ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）の各サンプル点ｎに対し、当該点がピーク点であるかどうかを決定し、サンプル点ｎがピーク点である場合には、当該サンプル点のサンプル値ｖ（ｎ）を、当該サンプル点におけるベクトルベーススペクトルピークの値ｏ（ｎ）とする（ｏ（ｎ）＝ｖ（ｎ））。サンプル点ｎがピーク点でない場合には、当該サンプル点の左右に隣接する２つのピーク点のサンプル値からその補間値を上式（１）から計算し、これを当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）として用いる。
【００８８】
第４の方法：サンプルシーケンスｖ（ｎ）（ｎ＝１，２，…）の各サンプル点ｎに対し、当該点がピーク点であるかどうかを決定し、サンプル点ｎがピーク点である場合には、当該サンプル点のサンプル値ｖ（ｎ）を用いて、当該サンプル点におけるベクトルベーススペクトルピークの値を、
【数１０】
2009151299.tif 000008
【００８９】
とする。サンプル点ｎがピーク点でない場合には、当該サンプル点の左右に隣接する２つのピーク点のサンプル値に基づく補間値を前述の（１）式から計算し、これを当該サンプル点ｎのベクトルベーススペクトルピーク値ｏ（ｎ）として用いる。
【００９０】
以上が、図５に示した音声認識システムの処理動作である。図５の音声認識システムは、図４の音声スペクトルピーク検出装置４０を用いることにより、信頼性のある音声スペクトルピークが検出され、さらに、音声特徴を抽出する際に、この信頼性のある音声スペクトルピークのエネルギー値のみを用いることにより、より正確な音声特徴と、より高い音声認識精度が得られる。本実施形態の効果を以下に挙げる。
【００９１】
（１）ノイズの多い環境下において、音声のＭＦＣＣ特徴を抽出する際に、有効な音声スペクトルピークの信頼性あるエネルギー値を適用することにより、音声認識のパフォーマンスを向上できる。
【００９２】
（２）頑強なスペクトルピーク検出により、音声スペクトルピークの情報の信頼性を保証する。
【００９３】
（３）特徴次元は増加しないので、計算量及びメモリコストの増加を避けることができる。
【００９４】
（第６の実施形態：図１の音声スペクトルピーク検出方法を用いない音声認識システム）
図４の音声スペクトルピーク検出装置を用いない音声認識システムについて、図６を参照して説明する。
【００９５】
図６は、図３に示した音声認識方法を用いた音声認識システムの構成例を示したもので、スペクトルピーク検出部６０１、ベクトルベーススペクトルピーク取得部５１１、メルフィルタバンク５１２を含む。ベクトルベーススペクトルピーク取得部５１１は、サンプルシーケンス取得部５１１１とベクトル計算部５１１２を含む。
【００９６】
図６のベクトルベーススペクトルピーク取得部５１１、メルフィルタバンク５１２、サンプルシーケンス取得部５１１１、及びベクトル計算部５１１２は、図５のベクトルベーススペクトルピーク取得部５１１、メルフィルタバンク５１２、サンプルシーケンス取得部５１１１、及びベクトル計算部５１１２と同一であるので説明は省略する。
【００９７】
図６のスペクトルピーク検出部６０１は、認識すべき音声のパワースペクトルから音声スペクトルピークを検出する。図１に示したような処理動作を行う音声スペクトルピーク検出装置４０と異なる点は、図６のスペクトルピーク検出部６０１は、認識すべき音声のパワースペクトルから信頼性のある音声スペクトルピークを検出できる、現在知られまたは将来開発され得る手段のうちのいずれかを用いて、信頼性のある音声スペクトルを検出する。
【００９８】
図６の音声認識システムは、図４の音声スペクトルピーク検出装置４０が含まれていないが、認識すべき音声のＭＦＣＣ特徴を抽出する際に、信頼性のある音声スペクトルピークのエネルギー値のみを用いることにより、音声の特徴次元を増加させることなく、音声認識における対ノイズ頑強性を強化することができる。
【００９９】
本発明の実施の形態に記載した本発明の手法は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記録媒体に格納して頒布することもできる。
【０１００】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】第１の実施形態に係る音声スペクトルピーク検出方法を説明するためのフローチャート。
【図２】第２の実施形態に係る音声認識方法を説明するためのフローチャート。
【図３】第３の実施形態に係る音声認識方法を説明するためのフローチャート。
【図４】図１に示した音声スペクトルピーク検出方法を用いた音声スペクトル検出装置の構成例を示した図。
【図５】図２に示した音声認識方法を用いた音声認識システムの構成例を示した図。
【図６】図３に示した音声認識方法を用いた音声認識システムの構成例を示した図。
【符号の説明】
【０１０２】
４０…音声スペクトルピーク検出装置
４０１…音声信号強調部
４０２…スペクトルピーク候補検出部
４０３…ノイズピーク検出部
４０３１…ピーク期間制限部
４０３２…隣接フレームピーク位置制限部
５０、６０…音声認識システム
５１…ＭＦＣＣ特徴取得部
５１１…ベクトルベーススペクトルピーク取得部
５１２…メルフィルタバンク
６０１…スペクトルピーク検出部
５１１１…サンプルシーケンス取得部
５１１２…ベクトル計算部
【図１】
2009151299.tif 000013
【図２】
2009151299.tif 000014
【図３】
2009151299.tif 000015
【図４】
2009151299.tif 000016
【図５】
2009151299.tif 000017
【図６】
2009151299.tif 000018