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日本音響学会誌 71 巻 4 号（2015），pp. 206–207

連載企画—音響学の温故知新—

Whither Speech Recognition?
——音声認識研究の展望—
—*
古井貞∗∗

（豊田工業大学シカゴ校）

43.72.Ne

おり，要約すると次のようになる。

2 世代は 1970 年代で，あらかじめ蓄えておいたテンプレートとの，DP（動的計画法）を用いた時間軸整合マッチングが用いられた。第 3 世代は 1980年代で，HMM（隠れマルコフモデル）と N -gram「一般用途の音声認識は当分できそうもないし，言語モデルを用いた統計的枠組みが使われるよう特殊用途の音声認識でできることは極めて限られになった。このベースは，現在でも変わっていなている。到達目標をよく考えるべきである。…人いが，1990〜2000 年代にかけては，第 3.5 世代と間が他人の音声から実際に聞いている内容は極めして，誤り率最小化に基づく識別的モデル，モデルて少なく，聞き取る内容の多くは記憶に基づいて適応，話し言葉音声データベースなどによる技術いる。騒々しい電車の中で，英語が流暢な外国人の高度化が進められた。第 4 世代は 2010 年以降

でも聞き取れない会話を，英語を母国語とする人で，深層ニューラルネットワーク（Deep Neuralは聞き取ることができる。雑音中や不明瞭な発声

Network: DNN）による大幅な性能向上が実現さに対しても，我々は何を話しているのか常に推測れている。

“Whither speech recognition?” [1] は，1969 年に米国音響学会誌に掲載された John R. Pierce のレターである。音声認識研究への批判が書かれてし，確信を持って内容を把握できる。このことは，私が 1970 年に就職した NTT 研究所では，1960英語を母国語とする人と同じ程度の知性と言語知

年代の後半から，基礎研究として音声認識研究を識がなければ，一般的な音声認識は実現できない始めていた。私自身が研究を始めて 20 年たったことを示している。…沢山の研究資金と時間が費ときの研究所内の講演会で，人間並みの音声認識やされているが，音声認識研究は欺瞞で，お金の無が実現できるまであと何年かかると思うかと質問

駄遣いである。…基本的で，明らかで，確かな知されて，「あと 20 年待ってください」と答えた。

識は何も得られていない。やられているのは，実

それから今日まで 25 年，Pierce がレターを書い験（experiment）でなく，体験（experience）にたときから 45 年がたって，統計的パターン認識，過ぎない。」

機械学習，ニューラルネットワーク，コンピュー

これが音声認識研究は無意味という判断につな

タ，スマートフォンなどの技術進歩により，役にがり，ベル研究所における研究をストップさせる

立つ音声認識システムが多数使われるようになっことになったが，数年のブランクを経て，NTT かた。しかし，まだ人間並みとはとても言えない。

ら派遣された板倉先生によって研究が再開された

今後の音声認識研究を考えると，Pierce が書いことは，よく知られているとおりである。

たことを今一度よく考えてみる意味があるのでは

図–1 に，音声認識技術の変遷を示す。第 1 世代

ないかと思う。音声は，書かれた文を読み上げたは 1950〜1960 年代で，フォルマント周波数に着目ものではない。原稿を書いてそれを読んでいる講し，アナログフィルタバンクと論理回路を用いた演ほど退屈で分かりにくいものはない。人類が言ヒューリスティックな処理が用いられていた。こ葉（言語能力）でコミュニケーションを始めたのれが Pierce の上記の批判を招くことになった。第がいつかについては定説がないが，5〜10 万年前∗

Whither speech recognition? — Perspectives of automatic speech recognition research —.
∗∗Sadaoki Furui (Toyota Technological Institute atChicago, Chicago, IL 60637, USA)e-mail: furui@ttic.eduと考えるのが妥当らしい。文字を持つようになったのは，紀元前 3500 年頃とされているから，音声言語は文字言語の 10 倍以上の長さの歴史があり，今でも文字を持たない文化が世界中に沢山あ207

Whither Speech Recognition?

人による音の動特性の知覚には，次のような 3階層構造があると考えられている。

• 感 覚・末 梢 過 程（sensory process）：50〜
100 ms より短い時間で，知覚的現在（perceptualpresent）の中に入ってしまうので，その中での動的情報は動きとして感じるものでなく，時間形式を失って，音色として感じる。最低 2 ms 以上の長さがあれば，その中の 1 個と 2 個のクリックを音色の違いとして感じることができ，時間感度（timesensitivity）と呼ばれている。20 ms 以上の長さがあれば，音刺激 AB 又は BA の時間順序の違い（逐次感）を，（順序は分からないが）音色の違い図–1として感じることができ，知覚瞬間（perceptual
音声認識技術の変遷moment）と呼ばれている。
• 知覚過程（perceptual process）：100 ms 以上る。音声言語と文字言語にはおのずから大きな違の時間で，音の変化（動き）を感じることができる。

いがある。現在の音声認識では，言語知識として• 認知過程（cognitive process）：数百 ms 以上

文字言語と同じ統計的言語モデルが使われ，認識の時間で，記憶を用いたトップダウン処理が行わ性能の向上に大きな役割を果たしているが，音声れる。音素や音節の移り変わりや，アクセントは，言語のモデルとしては，明らかに限界がある。人

基本的に 100〜数百 ms の長さの現象であり，イの音声理解では，単語や文レベルでの予測が極め

ントネーションは数百 ms から数 s に及ぶ。て重要で，知っている単語中の音素は早く知覚さ

Pierce が書いたように，人は，多様な知識の記れることが実験で確認されている。また，音声で憶（雑音，部屋の反響，人による声や話し方のバリは韻律情報が大きな役割を果たしており，音声のエーション，感情による話し方の変化，文法，意

言語モデルでは，韻律情報を含む，離れた位置に味，話題など）をもとに，それを状況に応じて適応ある単語間の関係を表す必要がある。

的に用いて，相手が話している内容を予測し，聞調音結合の結果，音素のスペクトルは前後の音き取っている。音声認識の高度化のためには，上素の影響を受けて変化し，個々の音素のみでは精記の知覚の 3 階層に対応した動的情報のモデル化

度よく認識することが難しい。この調音が不完全と，その動的情報と記憶された多様な知識を用いにしか行われない現象に対して，ある種の補正機た予測機能を実現することが必要である。人が音構が人の聴覚処理系内に存在し，補正された特徴声を一見簡単に聞き取っているからといって，そが知覚されているという研究があり，その工学モの仕組みが単純であるとは限らない。せっかく大デルも研究されている。音声知覚実験によれば，量のデータや複雑な知識が DNN などの機械学習

スペクトルが最も大きく変化している区間が重要の仕組みで扱えるようになったのだから，人がどで，スペクトルの定常区間が削除されても，ダイナのような知識や情報を用いているかを真剣に研究ミックスからの予測として，音素が知覚できるこし，それらを積極的に取り入れたシステムを構築とが確認されている。工学的な音声認識では，今すべきと思う。のところ，スペクトルやケプストラムの瞬時値に∆ 特徴（時間微分）を用いると共に，トライフォンのように，音素コンテキストごとに別々のモデルを用意することで対応している。

文

献[ 1 ] J. R. Pierce, “Whither speech recognition?,” J.
Acoust. Soc. Am., 46, 1049–1051 (1969).