"音素の特徴を示すガウス分布であって、雑音が反映されたガウス分布の中から、他のガウス分布と識別不能である識別不能ガウス分布を特定する識別不能ガウス分布特定手段と、前記雑音を含む音声のデータである雑音重畳データであって、個々のフレームに関して、フレームに対応する音素の特徴を示すガウス分布の識別情報が付加された雑音重畳データを用いて、識別不能ガウス分布の識別情報が付加されたフレームの集合を、識別不能ガウス分布特定手段によって特定された識別不能ガウス分布毎に導出するフレーム集合導出手段と、フレーム集合導出手段によって導出されたフレームの集合を、フレームの集合間の分離度を最も高める空間に射影する変換行列を算出する変換行列算出手段と、前記雑音重畳データを前記変換行列で変換した結果得られるデータの平均および分散を、雑音が反映された音響モデルに含まれるガウス分布を表す平均および分散に追加するパラメータ追加手段とを備えることを特徴とする音響モデル処理装置。変換行列算出手段は、フレームの集合内の分散を表す行列をWとし、フレームの集合間の分散を表す行列をBとしたときに、W-1Bに基づいて変換行列を算出する請求項1に記載の音響モデル処理装置。識別不能ガウス分布特定手段は、雑音が反映された音響モデルに含まれるガウス分布と、雑音を表すガウス分布との分布間距離を計算し、当該分布間距離に基づいて、前記音響モデルに含まれるガウス分布の中から識別不能ガウス分布を特定する請求項1または請求項2に記載の音響モデル処理装置。識別不能ガウス分布特定手段は、ガウス分布同士の分布間距離として、カルバックライブラー距離を計算する請求項3に記載の音響モデル処理装置。識別不能ガウス分布特定手段は、ガウス分布同士の分布間距離として、バタチャリャ距離を計算する請求項3に記載の音響モデル処理装置。識別不能ガウス分布特定手段は、音響モデルに反映された雑音が存在する環境で発声された音声に対する音声認識の結果得られたガウス分布の中から、識別不能ガウス分布を特定する請求項1または請求項2に記載の音響モデル処理装置。音素の特徴を示すガウス分布であって、雑音が反映されたガウス分布の中から、他のガウス分布と識別不能である識別不能ガウス分布を特定し、前記雑音を含む音声のデータである雑音重畳データであって、個々のフレームに関して、フレームに対応する音素の特徴を示すガウス分布の識別情報が付加された雑音重畳データを用いて、識別不能ガウス分布の識別情報が付加されたフレームの集合を、識別不能ガウス分布毎に導出し、導出したフレームの集合を、フレームの集合間の分離度を最も高める空間に射影する変換行列を算出し、前記雑音重畳データを前記変換行列で変換した結果得られるデータの平均および分散を、雑音が反映された音響モデルに含まれるガウス分布を表す平均および分散に追加することを特徴とする音響モデル処理方法。コンピュータに、音素の特徴を示すガウス分布であって、雑音が反映されたガウス分布の中から、他のガウス分布と識別不能である識別不能ガウス分布を特定する識別不能ガウス分布特定処理、前記雑音を含む音声のデータである雑音重畳データであって、個々のフレームに関して、フレームに対応する音素の特徴を示すガウス分布の識別情報が付加された雑音重畳データを用いて、識別不能ガウス分布の識別情報が付加されたフレームの集合を、識別不能ガウス分布特定処理で特定した識別不能ガウス分布毎に導出するフレーム集合導出処理、フレーム集合導出処理で導出したフレームの集合を、フレームの集合間の分離度を最も高める空間に射影する変換行列を算出する変換行列算出処理、および、前記雑音重畳データを前記変換行列で変換した結果得られるデータの平均および分散を、雑音が反映された音響モデルに含まれるガウス分布を表す平均および分散に追加するパラメータ追加処理を実行させるための音響モデル処理プログラム。モデル適応法では、音響モデルに雑音を反映することによって得られる雑音適応モデルにおいて、音素の特徴を表すガウス分布が互いに識別できないガウス分布の集合が存在するようになる。音素の特徴を表すガウス分布が互いに識別できないと、音声認識の精度が低下する。雑音適応モデルにおけるガウス分布音素の特徴を表す情報の識別性を向上させることを目的として、線形判別法等で得られる新たな特徴量を導入することが考えられる。しかし、この場合、音響モデルを再学習する必要があるため、計算量が多くなる。そこで、本発明は、雑音を反映したガウス分布の識別性を、少ない計算量で向上させることができる音響モデル処理装置、音響モデル処理方法および音響モデル処理プログラムを提供することを目的とする。本発明による音響モデル処理装置は、音素の特徴を示すガウス分布であって、雑音が反映されたガウス分布の中から、他のガウス分布と識別不能である識別不能ガウス分布を特定する識別不能ガウス分布特定手段と、雑音を含む音声のデータである雑音重畳データであって、個々のフレームに関して、フレームに対応する音素の特徴を示すガウス分布の識別情報が付加された雑音重畳データを用いて、識別不能ガウス分布の識別情報が付加されたフレームの集合を、識別不能ガウス分布特定手段によって特定された識別不能ガウス分布毎に導出するフレーム集合導出手段と、フレーム集合導出手段によって導出されたフレームの集合を、フレームの集合間の分離度を最も高める空間に射影する変換行列を算出する変換行列算出手段と、雑音重畳データを変換行列で変換した結果得られるデータの平均および分散を、雑音が反映された音響モデルに含まれるガウス分布を表す平均および分散に追加するパラメータ追加手段とを備えることを特徴とする。また、本発明による音響モデル処理方法は、音素の特徴を示すガウス分布であって、雑音が反映されたガウス分布の中から、他のガウス分布と識別不能である識別不能ガウス分布を特定し、雑音を含む音声のデータである雑音重畳データであって、個々のフレームに関して、フレームに対応する音素の特徴を示すガウス分布の識別情報が付加された雑音重畳データを用いて、識別不能ガウス分布の識別情報が付加されたフレームの集合を、識別不能ガウス分布毎に導出し、導出したフレームの集合を、フレームの集合間の分離度を最も高める空間に射影する変換行列を算出し、雑音重畳データを変換行列で変換した結果得られるデータの平均および分散を、雑音が反映された音響モデルに含まれるガウス分布を表す平均および分散に追加することを特徴とする。また、本発明による音響モデル処理プログラムは、コンピュータに、音素の特徴を示すガウス分布であって、雑音が反映されたガウス分布の中から、他のガウス分布と識別不能である識別不能ガウス分布を特定する識別不能ガウス分布特定処理、雑音を含む音声のデータである雑音重畳データであって、個々のフレームに関して、フレームに対応する音素の特徴を示すガウス分布の識別情報が付加された雑音重畳データを用いて、識別不能ガウス分布の識別情報が付加されたフレームの集合を、識別不能ガウス分布特定処理で特定した識別不能ガウス分布毎に導出するフレーム集合導出処理、フレーム集合導出処理で導出したフレームの集合を、フレームの集合間の分離度を最も高める空間に射影する変換行列を算出する変換行列算出処理、および、雑音重畳データを変換行列で変換した結果得られるデータの平均および分散を、雑音が反映された音響モデルに含まれるガウス分布を表す平均および分散に追加するパラメータ追加処理を実行させることを特徴とする。本発明によれば、雑音を反映したガウス分布の識別性を、少ない計算量で向上させることができる。以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。実施形態1.図1は、本発明の第1の実施形態の音響モデル処理装置の例を示すブロック図である。第1の実施形態の音響モデル処理装置100は、識別不能ガウス分布取得部101と、追加パラメータ算出用学習データ作成部102と、追加特徴量変換行列算出部103と、ガウス分布パラメータ追加部104とを備える。また、音響モデル処理装置100には、雑音適応モデル格納部106と、雑音重畳学習データ格納部107と、変換行列格納部108と、パラメータ追加雑音適応モデル格納部109とが接続される。図1では、これらの各格納部106~109が音響モデル処理装置100の外部に設けられている場合を例示しているが、音響モデル処理装置100がこれらの各格納部106~109を備える構成であってもよい。まず、雑音適応モデル格納部106および雑音重畳学習データ格納部107について説明する。雑音適応モデル格納部106は、雑音適応モデルすなわち、雑音が反映された音響モデルを格納する記憶装置である。雑音適応モデルは、雑音のないクリーンな環境で収録された学習データを用いて学習された音響モデルを雑音に適応したものである。以下、雑音のないクリーンな環境で収録された学習データをクリーン学習データと記す。また、クリーン学習データを用いて学習された音響モデルをクリーン音響モデルと記す。例えば、非特許文献1に記載されたVTS適応法等のモデル適応法によって、クリーン音響モデルから雑音適応モデルを生成すればよい。雑音適応モデル格納部106には、予め生成された雑音適応モデルが格納される。雑音適応モデル格納部106に格納される雑音適応モデルには、N種類の音素に対応するガウス分布が含まれているとする。ここでは、説明を簡単にするために、個々の音素の特徴は、それぞれ1つのガウス分布で表現されるものとする。ただし、個々の音素の特徴が複数のガウス分布で表現されていてもよい。各音素に対応するガウス分布には、音素毎に識別情報を定める。ここでは、各ガウス分布に識別情報として番号を割り当てる場合を例にし、この番号識別情報を、分布ID番号と記す。また、本例では、/a/,/i/,/u/,/e/,/o/等の母音や、/k/,/t/,/s/,/n/,/p/,等の子音が音素に該当するものとする。例えば、本例では、/a/,/i/,/o/,/u/に対応するガウス分布の分布ID番号が、それぞれ1,2,5,3であるものとする。他の音素のガウス分布にも分布ID番号を割り当てておく。本例では、音素の種類をN種類としているので、ガウス分布の分布ID番号を変数iで表すと、i=1,2,,Nとなる。また、各ガウス分布は、平均と分散をパラメータとして表現されているものとする。ガウス分布の平均をμy,iと表し、ガウス分布の分散をΣy,iと表すこととする。ここで、添え字yは、平均や分散が雑音適応モデルに含まれるガウス分布のパラメータであることを示す。また、添え字iは分布ID番号である。例えば、上記の例において、μy,1,Σy,1は、それぞれ音素/a/のガウス分布の平均、分散を意味する。また、ここでは、学習データの23次元対数メルスペクトルで音響モデルを学習したことを想定し、雑音適応モデルの平均は23次元であり、分散は23×23次元であるとする。ただし、学習データは23次元に限定されるわけではない。雑音重畳学習データ格納部107は、前述のクリーン音響モデルの学習に用いたクリーン学習データのディジタル波形に対して、雑音適応モデルを適応した雑音と同じ雑音のディジタル波形を足して作成したデータ以下、雑音重畳学習データと記す。を格納する記憶装置である。雑音重畳学習データ格納部107には、予め生成された雑音重畳学習データが格納される。本実施形態では、雑音重畳学習データ格納部107に格納する雑音重畳学習データの形式は、ディジタル波形をフレーム単位に区切りFFTFastFourierTransform:高速フーリエ変換した256次元のパワースペクトルベクトルの時系列順のデータであるとする。ただし、時系列順のデータは、256次元のパワースペクトルベクトルに限定されるわけではない。図2は、ディジタル波形の形式の雑音重畳学習データおよびパワースペクトルベクトルの形式の雑音重畳学習データを模式的に示す説明図である。図2に示す上段は、ディジタル波形の形式の雑音重畳学習データを示している。すなわち、クリーン学習データのディジタル波形に雑音のディジタル波形を足したディジタル波形を示している。図2に示す下段は、このディジタル波形の形式の雑音重畳学習データに対してFFTを行って得られる256次元のパワースペクトルベクトルを模式的に示している。学習データ内におけるフレームの番号以下、単にフレーム番号と記す。を変数tで表し、学習データにおいて、t=1,2,,Tであるとする。すなわち、T番目のフレームまで存在するとする。図2では、学習データのうち、t=τからt=τ16までの範囲の17個の音素について示している。これらの音素は、日本語のありがとーございますという発音に対応する音素であり、t=1からt=τ-1までの範囲や、t=τ17からt=Tまでの範囲においても、同様に、ディジタル波形およびパワースペクトルベクトルの形式の雑音重畳学習データが得られる。また、雑音重畳学習データ格納部107に格納される雑音重畳学習データには、時系列順に従って、フレーム毎に、そのフレームの音素に対応するガウス分布の分布ID番号が付加されている。例えば、図2に示す例では、t=τにおける音素すなわち、τ番目の音素は/a/であり、t=τにおけるパワースペクトルベクトルには、分布ID番号として1が付加されている。このように雑音重畳学習データに付加されている分布ID番号をltと表すこととする。添え字のtは学習データ内におけるフレーム番号を意味する。従って、図2に示す例では、lτ=1である。図2を参照して他の例を挙げると、lτ4=1、lτ6=5等の例が挙げられる。また、時系列順の各パワースペクトルベクトルをYtとする。上記の場合と同様に、添え字のtは学習データ内におけるフレーム番号を意味する。例えば、t=τにおけるパワースペクトルベクトルすなわち、τ番目のパワースペクトルは、Yτと表される。Ytおよびltにおいて、t=1,2,,Tである。次に、音響モデル作成装置100の概要について説明する。識別不能ガウス分布取得部101は、雑音適応モデル格納部106に格納される雑音適応モデルから、互いに識別不能となっているガウス分布以下、識別不能ガウス分布と記す場合がある。の分布ID番号を取得する。雑音適応モデルには雑音が反映されていることにより、互いに異なるガウス分布同士を識別できない場合がある。識別不能ガウス分布取得部101は、識別不能ガウス分布の分布ID番号を取得する。追加パラメータ算出用学習データ作成部102は、追加パラメータ算出用学習データを作成する。追加パラメータ算出用学習データは、識別不能ガウス分布取得部101に取得された分布ID番号と同一の分布ID番号がltとして付加されているフレーム番号の集合である。追加パラメータ算出用学習データ作成部102は、識別不能ガウス分布取得部101に取得された分布ID番号毎に追加パラメータ算出用学習データを生成する。このフレーム番号の集合は、フレームの集合であるということができる。追加パラメータ算出用学習データは、雑音適用モデル格納部106に格納された各ガウス分布のμy,i,Σy,iに追加する情報を算出するために用いられるデータである。追加特徴量変換行列算出部103は、追加パラメータ算出用学習データ作成部102によって作成された追加パラメータ算出用学習データを、フレームの集合間の分離度を最も高める空間に射影する行列を算出する。以下、この行列を、追加特徴量変換行列と記し、符号Aで表す。ガウス分布パラメータ追加部104は、追加特徴量変換行列で、雑音重畳学習データYtを変換する。この変換結果は、識別不能ガウス分布に相当する音素を識別しやすくした特性を有する特徴量であり、以下、追加特徴量と記す。ガウス分布パラメータ追加部104は、雑音適応モデルにおける各分布ID番号iに対応する平均および分散に、追加特徴量の平均および分散を追加する。識別不能ガウス分布取得部101、追加パラメータ算出用学習データ作成部102、追加特徴量変換行列算出部103およびガウス分布パラメータ追加部104は、例えば、音響モデル処理プログラムに従って動作するコンピュータのCPUによって実現される。この場合、例えば、コンピュータのプログラム記憶装置図示略が音響モデル処理プログラムを記憶し、CPUがそのプログラムを読み込んで、そのプログラムに従って、識別不能ガウス分布取得部101、追加パラメータ算出用学習データ作成部102、追加特徴量変換行列算出部103およびガウス分布パラメータ追加部104として動作すればよい。あるいは、識別不能ガウス分布取得部101、追加パラメータ算出用学習データ作成部102、追加特徴量変換行列算出部103およびガウス分布パラメータ追加部104がそれぞれ別々のユニットで実現されていてもよい。また、変換行列格納部108は、追加特徴量変換行列算出部103によって算出された追加特徴量変換行列を格納する記憶装置である。パラメータ追加雑音適応モデル格納部109は、ガウス分布パラメータ追加部104によって情報が追加された雑音適応モデルを格納する記憶装置である。次に、動作について説明する。図3は、本発明の処理経過の例を示すフローチャートである。まず、識別不能ガウス分布取得部101は、雑音適応モデル格納部106に格納される雑音適応モデルから、識別不能ガウス分布の分布ID番号を取得するステップA1。雑音適応モデルには、N個の音素に対応するガウス分布が含まれている。識別不能ガウス分布取得部101は、そのうちの識別不能ガウス分布の分布ID番号を取得する。モデル適応法により識別不能になるガウス分布は、一般に、モデル適応法で必要とする雑音の統計量で作るガウス分布以下、Nμn,Σnと表す。との分布間距離が近い。従って、ガウス分布Nμn,Σnとの分布間距離が、予め定めた閾値以下になるガウス分布の集合を識別不能ガウス分布の集合とみなすことができる。よって、識別不能ガウス分布取得部101は、ガウス分布Nμn,Σnとの分布間距離が閾値以下となるガウス分布の分布ID番号の集合を求めればよい。識別不能ガウス分布取得部101は、ガウス分布同士の分布間距離として、例えば、カルバックライブラー距離を計算してもよい。識別不能ガウス分布の分布ID番号の集合をSとし、閾値をThとする。分布間距離として、例えば、カルバックライブラー距離を計算する場合、識別不能ガウス分布の分布ID番号の集合Sは、以下の式1のように表すことができる。S={i|KLNμy,i,Σy,i,Nμn,Σn<Th}式1ここで、カルバックライブラー距離KLNμy,i,Σy,i,Nμn,Σnは、以下の式2で計算される。以下、識別不能ガウス分布取得部101によって取得された識別不能ガウス分布の分布ID番号はK個存在するとし、その分布ID番号をikで表す。ただし、k=1,2,,Kである。このとき、識別不能ガウス分布取得部101によって取得された分布ID番号の集合Sは、以下の式3のように表すことができる。S={ik|k=1,2,,K}式3なお、分布間距離はカルバックライブラー距離以外の距離であってもよい。例えば、識別不能ガウス分布取得部101は、分布間距離としてバタチャリャ距離等を計算してもよい。ステップA1の後、追加パラメータ算出用学習データ作成部102は、追加パラメータ算出用学習データを作成するステップA2。ステップA2において、追加パラメータ算出用学習データ作成部102は、雑音重畳学習データ格納部107に格納された雑音重畳学習データに対してフレーム毎に付加されている分布ID番号ltを参照し、識別不能ガウス分布の分布ID番号ikと同一の分布ID番号ltが付加されているフレームのフレーム番号を取得する。追加パラメータ算出用学習データ作成部102は、この処理を識別不能ガウス分布の分布ID番号ik毎に行う。識別不能ガウス分布の分布ID番号ik毎に取得されたフレーム番号の集合が、追加パラメータ算出用学習データとなる。すなわち、識別不能ガウス分布の分布ID番号ik毎に取得するフレーム番号の集合をCkとすると、追加パラメータ算出用学習データ作成部102は、識別不能ガウス分布の分布ID番号ikに応じたフレーム番号の集合Ckを追加パラメータ算出用学習データとする。集合Ckは、以下の式4のように表すことができる。Ck={t|lt=ik}式4以下、ステップA2の処理の具体例を図2を参照して説明する。ここでは、ステップA1において、音素/a/,/u/,/o/に対応するガウス分布が識別不能ガウス分布であると判定され、/a/,/u/,/o/に対応するガウス分布の分布ID番号1,3,5がステップA1で得られたとする。この場合、式3におけるK識別不能ガウス分布の分布ID番号の個数は、3個である。そして、識別不能ガウス分布の分布ID番号は、i1=1,i2=3,i3=5と表すことができる。追加パラメータ算出用学習データ作成部102は、i1に関して、lt=i1となるフレーム番号を時系列順の雑音重畳学習データのフレーム番号から取得する。i1=1であるので、追加パラメータ算出用学習データ作成部102は、lt=1を満たすフレーム番号として、τ,τ4,τ11,τ14等を取得する図2参照。なお、図2では、t=τからt=τ16までの範囲のみについて示している。それ以外の範囲t=1からt=τ-1までの範囲や、t=τ17からt=Tまでの範囲においても、lt=1を満たすフレーム番号があれば、追加パラメータ算出用学習データ作成部102は、そのフレーム番号も取得する。従って、i1に対応するフレーム番号の集合C1は、以下のようになる。C1={,τ、τ4,τ11,τ14,}同様に、追加パラメータ算出用学習データ作成部102は、i2に関して、lt=i2となるフレーム番号を時系列順の雑音重畳学習データのフレーム番号から取得する。i2=3であるので、追加パラメータ算出用学習データ作成部102は、lt=3を満たすフレーム番号としてτ16等を取得する図2参照。従って、i2に対応するフレーム番号の集合C2は、以下のようになる。C2={,τ16,}同様に、追加パラメータ算出用学習データ作成部102は、i3に関して、lt=i3となるフレーム番号を時系列順の雑音重畳学習データのフレーム番号から取得する。i3=5であるので、追加パラメータ算出用学習データ作成部102は、lt=5を満たすフレーム番号として、τ6,τ7,τ9等を取得する図2参照。従って、i3に対応するフレーム番号の集合C3は、以下のようになる。C3={,τ6,τ7,τ9,}このようにして得られたC1,C2,C3が追加パラメータ算出用学習データに該当する。以下、集合Ckをクラスと称する場合がある。ステップA2の後、追加特徴量変換行列算出部103は、追加パラメータ算出用学習データ作成部102によって作成された追加パラメータ算出用学習データを、フレームの集合間の分離度を最も高める空間に射影する追加特徴量変換行列Aを算出するステップA3。なお、ここで、フレームの集合とはステップA2で得られた個々の集合Ckである。また、上記のフレームの集合間の分離度を最も高める空間は、識別不能ガウス分布の分布ID番号の集合Sに着目した場合、集合Sの元ik同士の識別性を最も高める空間であるということができる。追加特徴量変換行列Aの算出には、例えば、線形判別分析等を用いることができる。以下、追加特徴量変換行列Aの算出方法の例を示す。追加特徴量変換行列算出部103は、まず、クラス内の分散Wとする。を、以下の式5によって計算する。また、追加特徴量変換行列算出部103は、クラス間の分散Bとする。を、以下の式6によって計算する。式5および式6で、Yave,kは、Ckに属するフレーム番号に対応する雑音重畳学習データYtの平均である。式6で、Yaveは、全フレームにおける雑音重畳学習データYtの平均である。また、式6で、Tkは、Ckに属するフレームより具体的には、フレーム番号の個数である。追加特徴量変換行列算出部103は、行列W-1Bの固有値のうち、値の大きい順に上位M個の固有値λ1,,λMを特定し、その固有値λ1,,λMに対応する固有ベクトルを特定する。この固有ベクトルを、A1,,AMとする。追加特徴量変換行列算出部103は、この固有ベクトルA1,,AMを用いて、以下の式7で表される行列を追加特徴量変換行列Aとして求める。A=[A1,,AM]式7上記の行列W-1Bは、フレームの集合間の分離度を表しているということができる。また、追加特徴量変換行列算出部103は、ステップA3で算出した追加特徴量変換行列Aを変換行列格納部108に格納する。ステップA3の後、ガウス分布パラメータ追加部104は、追加特徴量変換行列Aで雑音重畳学習データYtを変換することにより、追加特徴量を算出する。そして、雑音適応モデルにおける分布ID番号i毎に、追加特徴量の平均と分散とを、追加パラメータとして算出する。そして、ガウス分布パラメータ追加部104は、雑音適応モデルにおける各分布ID番号iに対応する平均に、追加パラメータとして算出した平均を追加する。同様に、ガウス分布パラメータ追加部104は、雑音適応モデルにおける各分布ID番号iに対応する分散に、追加パラメータとして算出した分散を追加するステップA4。なお、雑音適応モデルにおける平均や分散はベクトルとして表されている。ガウス分布パラメータ追加部104は、追加パラメータをそのベクトルの要素として追加する。ステップA4の処理を具体的に説明する。ガウス分布パラメータ追加部104は、雑音適応モデルにおける分布ID番号i毎に追加特徴量の平均を算出する処理として、i毎に以下の式8の計算を行えばよい。式8の左辺に示すμ’y,iは、着目しているiに関して求める追加特徴量の平均である。また、ガウス分布パラメータ追加部104は、雑音適応モデルにおける分布ID番号i毎に追加特徴量の分散を算出する処理として、i毎に以下の式9の計算を行えばよい。式9の左辺に示すΣ’y,iは、着目しているiに関して求める追加特徴量の分散である。式8および式9において、Tiは、lt=iとなっているフレームの個数である。ガウス分布パラメータ追加部104は、雑音適応モデル格納部106に格納された雑音適応モデルに含まれる各音素に対応するガウス分布毎にすなわち、分布ID番号i毎に、ガウス分布の平均μy,iに、式8で算出した追加特徴量の平均μ’y,iを追加する。同様に、ガウス分布パラメータ追加部104は、雑音適応モデル格納部106に格納された雑音適応モデルに含まれる各音素に対応するガウス分布毎にすなわち、分布ID番号i毎に、ガウス分布の分散Σy,iに、式9で算出した追加特徴量の分散Σ’y,iを追加する。ステップA4において、μy,iに追加特徴量の平均μ’y,iを追加した結果をμNEWy,iとする。μNEWy,iは、以下の式10のベクトルとして表される。また、ステップ4において、Σy,iに追加特徴量の分散Σ’y,iを追加した結果をΣNEWy,iとする。ΣNEWy,iは、以下の式11のベクトルとして表される。ステップA4の結果、音素毎に、音素に対応するガウス分布を表す情報として、式10に示すμNEWy,iと、式11に示すΣNEWy,iとを含む雑音適応モデルが得られる。以下、この雑音適応モデルを、パラメータ追加雑音適応モデルと記す。ガウス分布パラメータ追加部104は、パラメータ追加雑音適応モデルを、パラメータ追加雑音適応モデル格納部109に格納する。次に、本発明の動作によって得られた追加特徴量変換行列A、および音素に対応するガウス分布を表す情報としてμNEWy,iとΣNEWy,iとを含む雑音適応モデルを用いた音声認識処理について説明する。図4は、この音声認識処理を行う音声認識装置の構成例を示すブロック図である。図4に示す音声認識装置は、基本的な構成要素である特徴量抽出部301と、サーチ部303とを備え、さらに、変換行列格納部305と、パラメータ追加雑音適応モデル格納部306と、追加特徴量変換部304と、特徴量統合部302とを備える。変換行列格納部305は、本発明の音響モデル処理装置によって算出された追加特徴量変換行列Aを格納する記憶装置である。また、パラメータ追加雑音適応モデル格納部306は、本発明の音響モデル処理装置によって算出されたパラメータ追加雑音適応モデルを格納する記憶装置である。変換行列格納部305およびパラメータ追加雑音適応モデル格納部306として、本発明の音響モデル処理装置に接続された変換行列格納部108およびパラメータ追加雑音適応モデル格納部109図1参照を用いてもよい。図5は、図4に示す音声認識装置による音声認識処理の処理経過の例を示すフローチャートである。まず、特徴量抽出部301は、入力信号から特徴量を抽出するステップB1。また、追加特徴量変換部304は、追加特徴量変換行列Aを用いて、入力信号に対する変換を行い、追加特徴量を算出するステップB2。続いて、特徴量統合部302が、ステップB1で抽出された特徴量と、ステップB2での変換処理で得られた追加特徴量とを統合して、新たな特徴量を算出するステップB3。そして、サーチ部303は、ステップB1で抽出された特徴量とステップB2での変換処理で得られた追加特徴量とを統合した特徴量に類似するガウス分布をサーチし、そのガウス分布に対応する音素を認識結果として出力するステップB4。本実施形態による音響モデル処理装置によれば、音声モデルを適応した雑音と同じ雑音を重畳させた音声データ雑音重畳学習データを用いて、追加特徴量変換行列Aを算出する。そして、追加特徴量変換行列Aで、雑音重畳学習データYtを変換することにより、追加特徴量を算出し、追加特徴量の平均および分散をそれぞれ、雑音適応モデルにおけるガウス分布の平均および分散に追加する。その結果、雑音適応モデルにおけるガウス分布の識別性を高めることができる。そして、雑音適応モデルを用いた音声認識の精度低下を防止することができる。また、雑音適応モデルにおけるガウス分布の識別性を高めるための計算量は、音響モデルの学習に要する計算量よりも少なくて済む。このように、本実施形態によれば、雑音を反映した音響モデルにおけるガウス分布の識別性を、少ない計算量で向上させることができる。実施形態2.図6は、本発明の第2の実施形態の音響モデル処理装置の例を示すブロック図である。第1の実施形態と同様の構成要素については、図1と同一の符号を付し、説明を省略する。第2の実施形態の音響モデル処理装置120は、第1の実施形態における識別不能ガウス分布取得部101の代わりに識別不能ガウス分布取得部121を備える点で第1の実施形態と異なる。追加パラメータ算出用学習データ作成部102、追加特徴量変換行列算出部103およびガウス分布パラメータ追加部104は、第1の実施形態におけるそれらの要素と同様である。音響モデル作成装置120には、雑音適応モデル格納部106と、雑音重畳学習データ格納部107と、認識結果格納部122と、変換行列格納部108と、パラメータ追加雑音適応モデル格納部109とが接続される。図6では、これらの各格納部が音響モデル処理装置120の外部に設けられている場合を例示しているが、音響モデル処理装置120がこれらの各格納部を備える構成であってもよい。第2の実施形態では、第1の実施形態とは異なり、雑音適応モデル格納部106は、識別不能ガウス分布取得部121によって利用されない。ただし、雑音適応モデル格納部106がガウス分布パラメータ追加部104によって利用される点については、第1の実施形態と同様である。識別不能ガウス分布取得部121は、認識結果格納部122に格納された音声認識結果に基づいて、識別不能ガウス分布の分布ID番号を取得する。認識結果格納部122は、モデル適応法を用いた一般的な音声認識装置によって出力される音声認識結果を格納する記憶装置である。この音声認識結果は、フレーム毎に音響スコアが付随した音声認識結果である。また、認識結果格納部122に格納される音声認識結果は、雑音適応モデルに用いられる雑音環境と同じ雑音環境で発声された音声に対する認識結果である。認識結果格納部122は、音声認識結果として、フレーム毎に、音素と、その音素に対するHMMHiddenMarkovModelの状態ガウス分布で表される状態と、そのガウス分布の分布ID番号と、音響スコアとを記憶する。図7は、認識結果格納部122に格納される音声認識結果を得るために用いられる一般的な音声認識装置の構成例を示すブロック図である。一般的な音声認識装置は、例えば、特徴量抽出部901と、サーチ部902と、雑音適応モデル格納部903と、認識結果格納部904とを備える。雑音適応モデル格納部903には、予め雑音適応モデルが格納される。特徴量抽出部901は、入力信号から、フレーム毎に特徴量を抽出する。サーチ部902は、その特徴量に類似するHMMの状態ガウス分布をサーチし、類似の度合に応じた音響スコアを算出する。そして、フレームに対応する音素、サーチしたHMMの状態、その分布ID番号、および音響スコアを音声認識結果として、認識結果格納部904に記憶する。ただし、サーチ部902は、特徴量に類似するHMMの状態ガウス分布として1つの状態だけでなく、類似度の高い複数の状態をサーチし、各状態に関して音響スコアを算出し、音響スコアの高い順にn個の音声認識結果を導出する。nの値は、予め定めておけばよい。なお、パラメータ追加雑音適応モデルを用いて音声認識結果を導出してもよい。図8は、1つのフレームにおいて、音声認識結果として得られた音素を音響スコアの高い順に抽出した結果を模式的に示す説明図である。ある入力信号におけるあるフレームにおいて、音声認識結果として、音響スコアの高い順に/a/,/u/,/o/,/e/が得られ、それぞれの音響スコアがS1,S2,S3,S4であるとする。ここでは、音響スコアの高い順に4つの音声認識結果を導出する場合を例示している。また、図8では、HMMの状態ガウス分布を示す情報や、分布ID番号を省略している。音響スコアの高い順に上位n個の音素、音響スコア、HMMの状態ガウス分布を示す情報、分布ID番号が入力信号のフレーム毎に導出され、認識結果格納部122に記憶される。なお、音声認識装置に設けられる認識結果格納部904図7参照が、音響モデル作成装置120に接続される認識結果格納部122図6参照として用いられてもよい。識別不能ガウス分布取得部121は、認識結果格納部122に格納された音声認識結果を参照し、音響スコアの差が閾値以下となっている音素に対応するガウス分布の分布ID番号を、識別不能ガウス分布の分布ID番号として取得する。例えば、図4に示す例において、順位が最も高い音素の音響スコアS1と、2位以下の順の音素の音響スコアとの差を計算し、その差が閾値以下であれば、それらの音素に対応するガウス分布の分布ID番号を、識別不能ガウス分布の分布ID番号として取得すればよい。具体的には、例えば、S1-S2が閾値以下であれば、音素/a/に対応するガウス分布の分布ID番号、および/u/に対応するガウス分布の分布ID番号を取得すればよい。順位が3位以下の音素に関しても同様である。また、逆に、S1-S2が閾値を越えていれば、/a/,/u/それぞれに対応する各分布ID番号は取得しない。識別不能ガウス分布取得部121は、このような処理をフレーム毎の音声認識結果に対して行えばよい。識別不能ガウス分布取得部121が識別不能ガウス分布の分布ID番号を取得した後の動作は、第1の実施形態と同様であり、説明を省略する。第2の実施形態によれば、雑音環境で発生された音声に対する認識結果として得られたガウス分布の識別性を高めた音響モデルを得ることができる。また、第1の実施形態と同様に、ガウス分布の識別性を高めるための計算量が少なくて済むという効果が得られる。なお、本発明において、ガウス分布は、単一ガウス分布であっても、混合ガウス分布であってもよい。次に、本発明の最小構成について説明する。図9は、本発明の最小構成の例を示すブロック図である。本発明の音響モデル処理装置90は、識別不能ガウス分布特定手段91と、フレーム集合導出手段92と、変換行列算出手段93と、パラメータ追加手段94とを備える。識別不能ガウス分布特定手段91例えば、識別不能ガウス分布取得部101,121は、音素の特徴を示すガウス分布であって、雑音が反映されたガウス分布の中から、他のガウス分布と識別不能である識別不能ガウス分布を特定する。フレーム集合導出手段92例えば、追加パラメータ算出用学習データ作成部102は、雑音を含む音声のデータである雑音重畳データであって、個々のフレームに関して、フレームに対応する音素の特徴を示すガウス分布の識別情報が付加された雑音重畳データ例えば、ltが付加された雑音重畳学習データを用いて、識別不能ガウス分布の識別情報が付加されたフレームの集合例えば、Ckを、識別不能ガウス分布特定手段91によって特定された識別不能ガウス分布毎に導出する。変換行列算出手段93例えば、追加特徴量変換行列算出部103は、フレーム集合導出手段92によって導出されたフレームの集合を、フレームの集合間の分離度を最も高める空間に射影する変換行列例えば、追加特徴量変換行列Aを算出する。パラメータ追加手段94例えば、ガウス分布パラメータ追加部104は、雑音重畳データを変換行列で変換した結果得られるデータの平均および分散を、雑音が反映された音響モデル例えば、雑音適応モデルに含まれるガウス分布を表す平均および分散に追加する。そのような構成により、雑音を反映したガウス分布の識別性を、少ない計算量で向上させることができる。また、変換行列算出手段93が、フレームの集合内の分散を表す行列をWとし、フレームの集合間の分散を表す行列をBとしたときに、W-1Bに基づいて変換行列を算出する構成であってもよい。また、識別不能ガウス分布特定手段91が、雑音が反映された音響モデルに含まれるガウス分布と、雑音を表すガウス分布との分布間距離を計算し、当該分布間距離に基づいて、その音響モデルに含まれるガウス分布の中から識別不能ガウス分布を特定する構成であってもよい。識別不能ガウス分布特定手段91が、ガウス分布同士の分布間距離として、カルバックライブラー距離を計算する構成であってもよい。識別不能ガウス分布特定手段91が、ガウス分布同士の分布間距離として、バタチャリャ距離を計算する構成であってもよい。識別不能ガウス分布特定手段91が、音響モデルに反映された雑音が存在する環境で発声された音声に対する音声認識の結果得られたガウス分布の中から、識別不能ガウス分布を特定する構成であってもよい。"