"雑音の多い信号の中にみられるクリーン信号の一部を表すクリーン信号確率変数の推定値を識別する方法であって、少なくとも前記クリーン信号確率変数および雑音確率変数の関数として、マッピング確率変数を定義するステップと、テイラー級数展開を用いて前記マッピング確率変数の関数を近似し、前記マッピング確率変数の値の分布の平均を計算するステップと、前記マッピング確率変数の前記平均を使用して、観測された信号のフレーム毎に前記クリーン信号確率変数の推定値を判定するステップとを備えることを特徴とする方法。少なくとも前記クリーン信号確率変数および前記雑音確率変数の関数として前記マッピング確率変数を定義するステップは、前記クリーン信号確率変数と前記雑音確率変数との比として前記マッピング確率変数を定義するステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記マッピング確率変数の前記平均を使用して、前記観測された信号のフレーム毎に前記マッピング確率変数の推定値を判定するステップをさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。前記マッピング確率変数の前記平均が収束しているかどうかを判定し、収束していないと判定したとき、反復を実施するステップをさらに備え、該ステップは、前記テイラー級数展開を使用して前記マッピング確率変数の関数を近似し、前記マッピング確率変数の平均を計算するステップと、前記テイラー級数展開のための新しい展開点を前記平均に等しく設定するステップと、前記新しい展開点を使用して前記反復ステップを繰り返すステップとを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記クリーン信号確率変数の値の分布の平均を示すクリーン信号モデルパラメータを判定するステップをさらに備え、前記マッピング確率変数の前記平均を計算するステップは、前記クリーン信号モデルパラメータを使用して前記テイラー級数展開を用いて前記マッピング確率変数の関数を近似し、前記マッピング確率変数の分布の平均を計算することを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記雑音確率変数の値の分布の平均を示す雑音モデルパラメータを判定するステップをさらに備え、前記マッピング確率変数の前記平均を計算するステップは、前記クリーン信号モデルパラメータおよび前記雑音モデルパラメータを使用して前記テイラー級数展開を用いて前記マッピング確率変数の関数を近似し、前記マッピング確率変数の分布の平均を計算することを含むことを特徴とする請求項5に記載の方法。コンピュータ実行可能命令を有するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記コンピュータ実行可能命令は、コンピュータに、信号対雑音比変数の関数として確率変数を定義するステップと、テイラー級数展開を用いて前記定義した信号対雑音比変数の関数の少なくとも一部を近似し、前記信号対雑音比変数の分布の平均を計算するステップと、前記信号対雑音比変数の前記平均を使用して、観測された信号のフレーム毎に前記信号対雑音比変数の推定値を判定するステップとを実行させることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。前記確率変数は、クリーン信号の一部を表すクリーン信号確率変数を含むことを特徴とする請求項7に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。前記確率変数は、観測された信号中の雑音を表す雑音信号確率変数を含むことを特徴とする請求項7に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。前記確率変数を定義するステップは、前記確率変数を実測値の関数として定義するステップをさらに含むことを特徴とする請求項7に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。前記コンピュータ実行可能命令は、前記コンピュータに、前記信号対雑音比変数の前記平均を使用して、前記観測された信号のフレーム毎にクリーン信号確率変数の推定値を判定するステップをさらに実行させることを特徴とする請求項7に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。前記コンピュータ実行可能命令は、前記コンピュータに、クリーン信号の一部を表すクリーン信号値の分散の平均を示すクリーン信号モデルパラメータを判定するステップと、観測された信号中の雑音を表す雑音値の分散の平均を示す雑音モデルパラメータを判定するステップとをさらに実行させ、前記信号対雑音比変数の分布の平均を計算するステップは、前記クリーン信号モデルパラメータおよび前記雑音モデルパラメータを使用して前記テイラー級数展開を用いて前記定義した信号対雑音比変数の関数の少なくとも一部を近似し、前記信号対雑音比変数の分布の平均を計算することを含むことを特徴とする請求項7に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。コンピュータ実行可能命令を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記コンピュータ実行可能命令は、雑音の多い信号の中にみられるクリーン信号の一部を表すクリーン信号確率変数の推定値を識別するために、コンピュータに、少なくとも前記クリーン信号確率変数および雑音確率変数の関数として、信号対雑音比変数を定義するステップと、テイラー級数展開を用いて前記信号対雑音比変数の関数を近似して、前記信号対雑音比変数の分布の平均を計算するステップと、前記マッピング確率変数の前記平均を使用して、観測された信号のフレーム毎に前記クリーン信号確率変数の推定値を判定するステップとを実行させることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。従来のシステムには上述したような種々の問題があり、さらなる改善が望まれている。本発明は、このような状況に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、最適な推定のための主要量として瞬時の信号対雑音比を使用して雑音を低減する、クリーン信号確率変数の推定値を識別する方法を提供することにある。パターン認識信号中の雑音を低減するシステムおよび方法を提供する。本方法およびシステムは、少なくともクリーン信号確率random変数および雑音確率変数の関数として、マッピング確率変数を定義する。次いで、マッピング確率変数の値の分布の少なくとも1つのアスペクトを記述するモデルパラメータを判定する。モデルパラメータに基づいて、クリーン信号確率変数の推定値を判定する。本発明の多くの態様では、マッピング確率変数は信号対雑音変数であり、本方法およびシステムは、モデルパラメータから信号対雑音変数の値を推定する。本発明によれば、最適な推定のための主要量として瞬時の信号対雑音比を使用して雑音を低減できる。以下、図面を参照して本発明を適用できる実施形態を詳細に説明する。図1に、本発明を実施することのできる適したコンピューティングシステム環境100の例を示す。コンピューティングシステム環境100は、適したコンピューティング環境の一例にすぎず、本発明の使用または機能の範囲についてどんな制限も意味するものではない。またコンピューティング環境100は、この例示的な動作環境であるコンピューティングシステム環境100に示すコンポーネントのいずれか1つまたは組合せに関してどんな依存や要件を有するものとも解釈すべきではない。本発明は、その他多くの汎用または専用コンピューティングシステム環境または構成でも機能する。本発明と共に使用するのに適するであろう周知のコンピューティングシステム、環境、および/または構成の例には、限定しないがパーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルドデバイスまたはラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、セットトップボックス、プログラム可能な民生用電子機器、ネットワークPCpersonalcomputer、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、電話システムや、これらのシステムまたはデバイスのいずれかを含む分散コンピューティング環境などが含まれる。本発明は、プログラムモジュールなど、コンピュータによって実行されるコンピュータ実行可能命令の一般的な状況で述べることができる。一般にプログラムモジュールは、特定のタスクを実施するか特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。本発明は分散コンピューティング環境で実施されるように設計されており、通信ネットワークを介してリンクされたリモート処理デバイスによってタスクが実施される。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールは、メモリ記憶デバイスを含めたローカルとリモートの両方のコンピュータ記憶媒体に位置する。図1を参照すると、本発明を実施するための例示的なシステムは、コンピュータ110の形の汎用コンピューティングデバイスを含む。コンピュータ110のコンポーネントには、限定しないがプロセッシングユニット120と、システムメモリ130と、システムメモリを含めた様々なシステムコンポーネントをプロセッシングユニット120に結合するシステムバス121とを含めることができる。システムバス121は、様々なバスアーキテクチャのいずれかを用いた、メモリバスまたはメモリコントローラ、周辺機器バス、ローカルバスを含めて、いくつかのタイプのバス構造のいずれかとすることができる。限定ではなく例として、このようなアーキテクチャには、ISAIndustryStandardArchitectureバス、MCAMicroChannelArchitectureバス、EISAEnhancedISAバス、VESAVideoElectronicsStandardsAssociationローカルバス、PCIPeripheralComponentInterconnectバスメザニンバスとも呼ばれるが含まれる。コンピュータ110は通常、様々なコンピュータ可読媒体を備える。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ110からアクセスできる任意の利用可能な媒体とすることができ、揮発性と不揮発性の媒体、リムーバブルとノンリムーバブルの媒体の両方が含まれる。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体には、コンピュータ記憶媒体および通信媒体を含めることができる。コンピュータ記憶媒体には、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、その他のデータなどの情報を記憶するための任意の方法または技術で実現された、揮発性と不揮発性、リムーバブルとノンリムーバブルの両方の媒体が含まれる。コンピュータ記憶媒体には、限定しないがRAMrandomaccessmemory、ROMrandomaccessmemory、EEPROMelectricallyerasableprogrammablereadonlymemory、フラッシュメモリまたはその他のメモリ技術、CDcompactdisc-ROM、DVDDigitalVersatileDiscまたはその他の光ディスク記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置またはその他の磁気記憶デバイスが含まれ、あるいは、所望の情報を記憶するのに使用でき、コンピュータ110からアクセスできるその他の任意の媒体が含まれる。通信媒体は通常、搬送波やその他の移送機構などの変調されたデータ信号中に、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、またはその他のデータを組み入れたものであり、任意の情報送達媒体が含まれる。変調されたデータ信号という語は、情報が信号に符号化される形で1つまたは複数の特性が設定または変更された信号を意味する。限定ではなく例として、通信媒体には、有線ネットワークや直接配線式接続などの有線媒体と、音響、RFradiofrequency、赤外線、その他の無線媒体などの無線媒体とが含まれる。以上の任意の組合せもコンピュータ可読媒体の範囲に含めるべきである。システムメモリ130は、読取り専用メモリROM131やランダムアクセスメモリRAM132など、揮発性および/または不揮発性メモリの形のコンピュータ記憶媒体を含む。ROM131には通常、起動中などにコンピュータ110内の要素間で情報を転送するのを助ける基本ルーチンを含むBIOSBasicInputOutputSystem133が記憶されている。RAM132は通常、プロセッシングユニット120がすぐにアクセス可能な、かつ/またはプロセッシングユニット120が現在作用している、データおよび/またはプログラムモジュールを含む。限定ではなく例として、図1には、オペレーティングシステム134、アプリケーションプログラム135、その他のプログラムモジュール136、プログラムデータ137を示す。コンピュータ110は、その他のリムーバブル/ノンリムーバブル、揮発性/不揮発性コンピュータ記憶媒体を備えることもできる。例にすぎないが図1には、ノンリムーバブル不揮発性の磁気媒体に対して読み書きするハードディスクドライブ141と、リムーバブル不揮発性磁気ディスク152に対して読み書きする磁気ディスクドライブ151と、CDROMやその他の光媒体などリムーバブル不揮発性光ディスク156に対して読み書きする光ディスクドライブ155を示す。この例示的な動作環境で使用できる他のリムーバブル/ノンリムーバブル、揮発性/不揮発性コンピュータ記憶媒体には、限定しないが磁気テープカセット、フラッシュメモリカード、DVD、デジタルビデオテープ、ソリッドステートRAM、ソリッドステートROMなどが含まれる。ハードディスクドライブ141は通常、インタフェース140などのノンリムーバブルメモリインタフェースを介してシステムバス121に接続され、磁気ディスクドライブ151および光ディスクドライブ155は通常、インタフェース150などのリムーバブルメモリインタフェースでシステムバス121に接続される。以上に論じ図1に示した各ドライブおよびそれらに関連するコンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、その他のデータの記憶域をコンピュータ110に提供する。例えば図1には、ハードディスクドライブ141がオペレーティングシステム144、アプリケーションプログラム145、その他のプログラムモジュール146、プログラムデータ147を記憶しているのが示されている。これらのコンポーネントは、オペレーティングシステム134、アプリケーションプログラム135、その他のプログラムモジュール136、プログラムデータ137と同じものとすることもでき、異なるものとすることもできることに留意されたい。ここでは、オペレーティングシステム144、アプリケーションプログラム145、その他のプログラムモジュール146、プログラムデータ147が少なくとも異なるコピーであることを示すために、異なる番号を付けてある。ユーザは、キーボード162、マイクロホン163、マウスやトラックボールやタッチパッドと一般に呼ばれるポインティングデバイス161などの入力デバイスを介して、コンピュータ110にコマンドおよび情報を入力することができる。その他の入力デバイス図示せずには、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星放送受信アンテナ、スキャナなどを含めることができる。これらおよびその他の入力デバイスは、システムバスに結合されたユーザ入力インタフェース160を介してプロセッシングユニット120に接続されることが多いが、パラレルポート、ゲームポート、ユニバーサルシリアルバスUSBなど、その他のインタフェースおよびバス構造で接続されてもよい。モニタ191または他のタイプの表示デバイスも、ビデオインタフェース190などのインタフェースを介してシステムバス121に接続される。モニタに加えて、コンピュータは、スピーカ197やプリンタ196など、その他の周辺出力デバイスも備えることができ、これらは出力周辺インタフェース195を介して接続することができる。コンピュータ110は、リモートコンピュータ180など1つまたは複数のリモートコンピュータへの論理接続を用いて、ネットワーク化された環境で操作される。リモートコンピュータ180は、パーソナルコンピュータ、ハンドヘルドデバイス、サーバ、ルータ、ネットワークPC、ピアデバイス、またはその他の一般的なネットワークノードとすることができ、通常はコンピュータ110に関して上述した要素の多くまたはすべてを備える。図1に示す論理接続は、ローカルエリアネットワークLAN171およびワイドエリアネットワークWAN173を含むが、その他のネットワークを含むこともできる。このようなネットワーキング環境は、オフィス、企業全体のコンピュータネットワーク、イントラネット、インターネットでよくみられる。コンピュータ110は、LANネットワーキング環境で使用されるときは、ネットワークインタフェースまたはアダプタ170を介してLAN171に接続される。WANネットワーキング環境で使用されるときは通常、インターネットなどのWAN173を介した通信を確立するためのモデム172またはその他の手段を備える。モデム172は内蔵でも外付けでもよく、ユーザ入力インタフェース160またはその他の適切な機構を介してシステムバス121に接続することができる。ネットワーク化された環境では、コンピュータ110に関して示したプログラムモジュールまたはその一部をリモートのメモリ記憶デバイスに記憶することができる。限定ではなく例として、図1には、リモートアプリケーションプログラム185がリモートコンピュータ180上にあるものとして示す。図示のネットワーク接続は例示的なものであり、コンピュータ間に通信リンクを確立するための他の手段を使用することもできることは理解されるであろう。図2は、例示的なコンピューティング環境であるモバイルデバイス200のブロック図である。モバイルデバイス200は、マイクロプロセッサ202、メモリ204、入出力I/Oコンポーネント206、および、リモートコンピュータまたは他のモバイルデバイスと通信するための通信インタフェース208を備える。一実施形態では、前述のコンポーネントは、適したバス210を介して相互に通信するように結合されている。モバイルデバイス200への総合的な電力が遮断されたときにメモリ204に記憶済みの情報が失われないように、メモリ204は、電池バックアップモジュール図示せず付きのランダムアクセスメモリRAMなどの不揮発性電子メモリとして実装される。メモリ204の一部は、プログラム実行のためにアドレス指定可能メモリとして割り振られることが好ましく、メモリ204の別の部分は、ディスクドライブへの記憶をシミュレートするなど、記憶のために使用されることが好ましい。メモリ204は、オペレーティングシステム212、アプリケーションプログラム214、ならびにオブジェクト記憶域216を含む。動作中、オペレーティングシステム212は、プロセッサ202によってメモリ204から実行されることが好ましい。オペレーティングシステム212は、好適な一実施形態では、MicrosoftCorporationから市販されているWINDOWS登録商標CEブランドのオペレーティングシステムである。オペレーティングシステム212は、モバイルデバイス向けに設計されたものであることが好ましく、アプリケーション214が公開アプリケーションプログラミングインタフェースおよびメソッドのセットを介して利用することのできるデータベース機能を実現する。オブジェクト記憶域216中のオブジェクトは、少なくとも部分的に公開アプリケーションプログラミングインタフェースおよびメソッドへの呼出しに応答して、アプリケーション214およびオペレーティングシステム212によって維持される。通信インタフェース208は、モバイルデバイス200が情報を送受信することを可能にする多くのデバイスおよび技術を表す。これらのデバイスには、少数の例を挙げれば、有線または無線モデム、衛星受信機、放送チューナが含まれる。モバイルデバイス200はまた、コンピュータとデータを交換するためにコンピュータに直接接続することもできる。このような場合、通信インタフェース208は、赤外線トランシーバ、あるいはシリアルまたはパラレル通信接続とすることができ、これらはすべてストリーミング情報を伝送することができる。入出力コンポーネント206には、タッチセンシティブスクリーン、ボタン、ローラ、マイクロホンなどの様々な入力デバイス、ならびに、オーディオ生成器、振動デバイス、表示装置を含めた様々な出力デバイスが含まれる。以上に列挙したデバイスは例であり、すべてがモバイルデバイス200上にある必要はない。さらに、本発明の範囲内で、その他の入出力デバイスがモバイルデバイス200に付属しているか、モバイルデバイス200と共にみられるものとしてもよい。本発明の一態様では、雑音の多い音声と、クリーン音声と雑音とを足した和との差に関する誤差項の中で0分散を仮定することによって、パターン認識信号中の雑音を低減するシステムおよび方法が提供される。これは過去には行われてこなかった。というのは、これは実際の挙動をうまくモデル化しないと考えられていたからであり、また、分散の値が0だと、雑音がクリーン音声よりもずっと大きいときにはクリーン音声の計算が不安定になったからである。このことは以下の式からわかる。x=lney-en式2上式で、xはクリーン音声の特徴ベクトルであり、yは雑音の多い音声の特徴ベクトルであり、nは雑音の特徴ベクトルである。nがxよりもずっと大きい場合、nとyはほぼ等しい。これが生じたとき、xはnの変化の影響を受けやすくなる。さらに、対数内の項が負にならないように、nに対して制約を課さなければならない。これらの問題を克服するために、本発明は、信号対雑音比rを利用する。これは、特徴ベクトルの対数領域では以下のように表される。r=x-n式3式3は、マッピング確率変数rに関する定義の1つを提供するものであることに留意されたい。マッピング確率変数に関する異なる定義を形成することになる、xとnの関係の修正形も、本発明の範囲内である。この定義を使用し、前述の式2を書き換えて、以下のように特徴ベクトルrで表したxおよびnの定義を提供することができる。x=y-lner1r式4n=y-lner1式5式4と5の両方で、xとnは両方とも確率変数であって固定ではないことに留意されたい。したがって本発明では、雑音nまたはクリーン音声xに対する可能な値に制約を課すことなく、残余に0の値を仮定する。xおよびnに関するこれらの定義を使用して、以下のように同時確率分布関数を定義することができる。py,r,x,n,s=py|x,npr|x,npx,spn式6上式で、sは音素などの音声状態であり、py|x,nは、所与のクリーン音声特徴ベクトルxおよび雑音特徴ベクトルnの場合の、雑音の多い音声の特徴ベクトルyの確率を表す観測確率であり、pr|x,nは、所与のクリーン音声特徴ベクトルおよび雑音特徴ベクトルの場合の、信号対雑音比特徴ベクトルrの確率を表す信号対雑音確率であり、px,sは、クリーン音声特徴ベクトルと音声状態の同時確率であり、pnは、雑音特徴ベクトルの事前確率である。観測確率と信号対雑音比確率は両方とも、xおよびnの決定論的関数である。この結果、以下のように、条件付き確率をディラックDiracのデルタ関数によって表すことができる。py|x,n=δlnexen-y式7pr|x,n=δx-n-r式8上式で、これにより、同時確率密度関数をxおよびnに対して周辺化して、以下のように同時確率py,r,sを生み出すことができる。上式で、px,sは、平均および分散を伴うガウス型として表される確率px|sと、音声状態に関する事前確率psとに分離され、確率pnは、平均μnおよび分散σnを伴うガウス型として表される。ガウス分布に適用される非線形関数を簡単にするために、本発明の一実施形態では、以下のように、非線形関数の一部に1次テイラー級数近似を利用する。上式で、上式で、は、テイラー級数展開のための展開点であり、は、信号対雑音比展開点ベクトル中の各要素に対して実施されるようなベクトル関数であり、は、信号対雑音比展開点ベクトルの各ベクトル要素に対して括弧内の関数を実施して、それらの値を行列の対角線に沿って配置する行列関数である。以下では簡単にするために、をとして表し、をとして表す。次いで、式15のテイラー級数近似を、式14中のlner1に代入して、以下の式を生み出すことができる。標準的なガウス処理数式を使用して、式18を以下の因数分解された形式に配置することができる。py,r,s=pr|y,spy|sps式19上式で、かつ、上式で、およびは、音声状態sについての信号対雑音比の平均および分散である。本発明の一態様では、式20~26を使用して、クリーン音声および/または信号対雑音比の推定値を判定する。これらの判定を行う方法を、図4のブロック図を参照しながら以下に述べる図3の流れ図に示す。図3のステップ300で、クリーントレーニング音声およびトレーニングテキストから、クリーン音声モデルの平均および分散、ならびに各音声状態sの事前確率psをトレーニングする。各音声状態sごとに、異なる平均および分散をトレーニングすることに留意されたい。これらをトレーニングした後、クリーン音声モデルパラメータを雑音低減パラメータ記憶ユニット416に記憶する。ステップ302で、入力された発話から特徴を抽出する。これを行うために、図4のマイクロホン404が、話者400および1つまたは複数の加法性雑音源402からの可聴周波を電気信号に変換する。次いで、電気信号はアナログデジタル変換器406によってサンプリングされて、一連のデジタル値が生成され、フレームコンストラクタ408によって値のフレームにグループ化される。一実施形態では、AD変換器406は、アナログ信号を16kHzおよび1サンプルあたり16ビットでサンプリングして、それにより毎秒32キロバイトの音声データを生成し、フレームコンストラクタ408は、25ミリ秒分のデータを含む新しいフレームを10ミリ秒ごとに生成する。フレームコンストラクタ408から提供された各データフレームは、特徴抽出器410によって特徴ベクトルに変換される。このような特徴ベクトルを識別する方法は当技術分野で周知であり、これらの方法には、39次元のメル周波数ケプストラム係数MFCC抽出が含まれる。特定の一実施形態では、ほとんどのMFCC抽出システムで使用される対数エネルギー特徴をC0で置き換え、スペクトルの大きさの代わりにパワースペクトル密度を使用する。ステップ304で、図3の方法は、雑音推定ユニット412を使用して入力信号の各フレームごとの雑音を推定する。知られている任意の雑音推定技法を本発明の元で使用することができる例えば、非特許文献1参照。あるいは、単純な音声/非音声検出器を使用してもよい。発話全体または発話の大部分にわたる雑音の推定値を、雑音モデルトレーナ414が使用して、推定された雑音からの平均μnおよび分散σnを含む雑音モデルを構築する。雑音モデルは、雑音低減パラメータ記憶域416に記憶される。ステップ306で、雑音低減ユニット418が、クリーン音声モデルの平均と雑音モデルの平均とを使用して、式21および22のテイラー級数展開のための初期展開点を判定する。具体的には、各音声ユニットごとの初期展開点は、その音声ユニットのクリーン音声平均と、雑音の平均との差に等しく設定される。テイラー級数展開点を初期化すると、ステップ308で、雑音低減ユニット418は、式21および22中のテイラー級数展開を使用して、各音声ユニットごとに信号対雑音比の平均を計算する。ステップ312で、信号対雑音比の平均を、これらの平均の前の値もしあればと比較して、平均が安定値に収束したかどうかを判定する。収束していない場合またはこれが最初の反復である場合は、プロセスはステップ310に進み、テイラー級数展開点を信号対雑音比のそれぞれの平均に設定する。次いでプロセスはステップ308に戻り、式21および22を使用して信号対雑音比の平均を再推定する。信号対雑音比の平均が収束するまで、ステップ308、310、312を繰り返す。信号対雑音比の平均が安定すれば、プロセスはステップ314に進み、テイラー級数展開を使用して、クリーン音声の推定値および/または信号対雑音比の推定値を判定する。クリーン音声の推定値は、以下のように計算される。上式で、また上式で、py|sは前述の式23~26を使用して計算され、psはクリーン音声モデルからとられる。信号対雑音比の推定値は、以下のように計算される。このように図3のプロセスで、入力信号の各フレームごとに、信号対雑音比の推定値420および/またはクリーン音声特徴ベクトルの推定値422を生み出すことができる。信号対雑音比およびクリーン音声特徴ベクトルの推定値は、所望のどんな目的にも使用することができる。一実施形態では、クリーン音声特徴ベクトルの推定値は、図5に示す音声認識システム中で直接に使用される。入力信号がトレーニング信号である場合は、クリーン音声特徴ベクトルの一連の推定値422がトレーナ500に提供され、トレーナ500は、クリーン音声特徴ベクトルの推定値およびトレーニングテキスト502を使用して、音響モデル504をトレーニングする。このようなモデルをトレーニングする技法は当技術分野で知られており、これらについての説明は本発明の理解に必要ではない。入力信号がテスト信号である場合は、クリーン音声特徴ベクトルの推定値がデコーダ506に提供され、デコーダ506は、特徴ベクトルのストリーム、レキシコン508、言語モデル510、音響モデル504に基づいて、最も尤度の高い単語シーケンスを識別する。復号に使用される特定の方法は本発明にとって重要ではなく、知られているいくつかの復号方法のうちのどれを使用してもよい。最も公算の高い仮説単語シーケンスが、信頼度測定モジュール512に提供される。信頼度測定モジュール512は、2次音響モデル図示せずに部分的に基づいて、音声認識装置によって間違って識別された可能性の最も高い単語はどれかを識別する。次いで信頼度測定モジュール512は、間違って識別されたかもしれない単語はどれかを示す識別子と共に、仮説単語シーケンスを出力モジュール514に提供する。信頼度測定モジュール512が本発明の実施に必須ではないことは、当業者なら理解するであろう。図4および5には音声システムを示してあるが、本発明は、任意のパターン認識システムで使用することができ、音声に限定されない。本発明を特定の実施形態に関して述べたが、本発明の趣旨および範囲を逸脱することなく形態および細部に変更を加えることもできることは、当業者なら理解するであろう。"