"雑音の抑圧量を示す抑圧係数と、雑音を含まない音声に基づいて生成されるクリーン音響モデルに合成させる所定の雑音に基づいて生成される雑音モデルの適応量を示す適応係数と、を対応付けて記憶する係数格納手段と、入力信号から、雑音を推定する雑音推定手段と、前記雑音推定手段が推定した雑音のうち前記抑圧係数に基づいて特定される抑圧量で特定される分の雑音を前記入力信号から抑圧する雑音抑圧手段と、前記クリーン音響モデルに、前記適応係数に基づいて特定される適応量に応じて、前記雑音推定手段が推定した雑音に基づいて生成される雑音モデルを合成して、雑音適応された適応後音響モデルを生成する音響モデル適応手段と、前記雑音抑圧手段で雑音を抑圧された入力信号と、前記音響モデル適応手段で生成された適応後音響モデルとに基づいて音声を認識するサーチ手段とを含む音声認識装置。請求項1に記載の音声認識装置であって、前記抑圧係数と前記適応係数との和が所定の値または行列である、音声認識装置。請求項1または2に記載の音声認識装置であって、少なくとも一つの雑音を含む学習データを記憶する学習データ格納手段と、前記係数格納手段に記憶されている前記抑圧係数と前記適応係数とを更新する係数決定手段と、を含み、前記係数決定手段は、前記学習データに含まれる雑音を観測データとし、抑圧係数および適応係数とをパラメータとする尤度関数の期待値を最大にする抑圧係数および適応係数を基に、前記係数格納手段に記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新する、音声認識装置。請求項1または2に記載の音声認識装置であって、前記係数格納手段に記憶されている前記抑圧係数と前記適応係数とを更新する係数決定手段を含み、前記係数決定手段は、前回更新した際の抑圧係数および適応係数と、前々回更新した際の抑圧係数および適応係数との差分がそれぞれ所定の閾値以上である場合に、前記雑音推定手段が推定した雑音を観測データとし、前回更新した際の抑圧係数および適応係数とをパラメータとする尤度関数の期待値を最大にする抑圧係数および適応係数を基に、前記係数格納手段に記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新する、音声認識装置。請求項1ないし4のいずれか1項に記載の音声認識装置であって、前記雑音推定手段が推定した雑音が属するクラスを特定する推定雑音分類手段を含み、前記係数格納手段は雑音が属するクラスを識別できる雑音識別子と抑圧係数と適応係数とを対応付けて記憶し、前記雑音抑圧手段は、前記雑音推定手段が推定した雑音のうち、前記推定雑音分類手段が特定した当該雑音のクラスに対応する雑音識別子に対応付けられている抑圧係数に基づいて特定される抑圧量で特定される分の雑音を前記入力信号から抑圧し、前記音響モデル適応手段は、前記クリーン音響モデルに対し、前記推定雑音分類手段が特定した当該雑音のクラスに対応する雑音識別子に対応付けられている適応係数に基づいて特定される適応量に応じて、前記雑音推定手段が推定した雑音に基づいて生成される雑音モデルの合成を基に、雑音適応された適応後音響モデルを生成する、音声認識装置。請求項5に記載の音声認識装置であって、雑音を受け取ると、前記抑圧係数と前記適応係数とを決定する係数決定手段を含み、前記係数決定手段は、前記推定雑音分類手段がクラスを特定した雑音を観測データとし、抑圧係数および適応係数とをパラメータとする尤度関数の期待値を最大にする抑圧係数および適応係数を算出し、算出した抑圧係数と適応係数と前記雑音が属するクラスを識別できる雑音識別子とを対応付けて前記係数格納手段に記憶する、音声認識装置。請求項1ないし6のいずれか1項に記載の音声認識装置であって、前記雑音抑圧手段が、前記係数格納手段に記憶されている抑圧係数に基づいて入力信号から雑音を抑圧した、雑音抑圧信号における雑音の抑圧量の誤差分散を推定する誤差分散推定手段と、前記誤差分散推定手段が推定した前記誤差分散に基づいて、前記音響モデル適応手段が適応した前記適応後音響モデルを更新する誤差分散適応手段と、を含む音声認識装置。請求項3または4に記載の音声認識装置であって、前記係数決定手段は、前記係数格納手段に記憶されている抑圧係数または適応係数の値を更新する際に、その更新前の抑圧係数または適応係数の値を記憶し、前記係数決定手段は、前回更新した際の抑圧係数および適応係数と、前々回更新した際の抑圧係数および適応係数との差分の少なくともいずれかが所定の閾値以上である場合に、前記係数格納手段に記憶されている抑圧係数および適応係数を更新する、音声認識装置。請求項1ないし8のいずれか1項に記載の音声認識装置であって、前記抑圧係数と前記適応係数との和が1または単位行列である、音声認識装置。雑音の抑圧量を示す抑圧係数と、雑音を含まない音声に基づいて生成されるクリーン音響モデルに合成させる所定の雑音に基づいて生成される雑音モデルの適応量を示す適応係数と、を対応付けて記憶し、入力信号から、雑音を推定し、前記推定した雑音のうち前記抑圧係数に基づいて特定される抑圧量で特定される分の雑音を前記入力信号から抑圧し、前記クリーン音響モデルに、前記適応係数に基づいて特定される適応量に応じて、前記推定した雑音に基づいて生成される雑音モデルを合成して、雑音適応された適応後音響モデルを生成し、前記雑音を抑圧された入力信号と、前記生成された適応後音響モデルとに基づいて音声を認識する音声認識方法。請求項10に記載の音声認識方法であって、前記抑圧係数と前記適応係数との和が所定の値または行列である、音声認識方法。請求項10または11に記載の音声認識方法であって、少なくとも一つの雑音を含む学習データを記憶し、前記学習データに含まれる雑音を観測データとし、抑圧係数および適応係数とをパラメータとする尤度関数の期待値を最大にする抑圧係数および適応係数を基に、前記記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新する、音声認識方法。請求項10または11に記載の音声認識方法であって、前回更新した際の抑圧係数および適応係数と、前々回更新した際の抑圧係数および適応係数との差分がそれぞれ所定の閾値以上である場合に、前記推定した雑音を観測データとし、前回更新した際の抑圧係数および適応係数とをパラメータとする尤度関数の期待値を最大にする抑圧係数および適応係数を基に、前記記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新する、音声認識方法。請求項10ないし13のいずれか1項に記載の音声認識方法であって、前記推定した雑音が属するクラスを特定し、雑音の種類を示す雑音識別子と抑圧係数と適応係数とを対応付けて記憶し、前記推定した雑音のうち、前記特定した当該雑音の種類に対応する雑音識別子に対応付けられている抑圧係数に基づいて特定される抑圧量で特定される分の雑音を前記入力信号から抑圧し、前記クリーン音響モデルに対し、前記特定した当該雑音の種類に対応する雑音識別子に対応付けられている適応係数に基づいて特定される適応量に応じて、前記推定した雑音に基づいて生成される雑音モデルの合成を基に、雑音適応された適応後音響モデルを生成する、音声認識方法。請求項14に記載の音声認識方法であって、前記クラスが分類された雑音を観測データとし、抑圧係数および適応係数とをパラメータとする尤度関数の期待値を最大にする抑圧係数および適応係数を算出し、算出した抑圧係数と適応係数と前記雑音が属するクラスを識別できる雑音識別子とを対応付けて記憶する、音声認識方法。請求項10ないし15のいずれか1項に記載の音声認識方法であって、前記記憶されている抑圧係数に基づいて入力信号から雑音が抑圧された雑音抑圧信号における雑音の抑圧量の誤差分散を推定し、前記推定した前記誤差分散に基づいて、前記適応した前記適応後音響モデルに対し、モデルを適応する、音声認識方法。請求項12または13に記載の音声認識方法であって、前記記憶されている抑圧係数または適応係数の値を更新する際に、その更新前の抑圧係数または適応係数の値を記憶し、前回更新された際の抑圧係数および適応係数と、前々回更新された際の抑圧係数および適応係数との差分の少なくともいずれかが所定の閾値以上である場合に、前記記憶されている抑圧係数および適応係数を更新する、音声認識方法。請求項10ないし17のいずれか1項に記載の音声認識方法であって、前記抑圧係数と前記適応係数との和が1または単位行列である、音声認識方法。コンピュータに、雑音の抑圧量を示す抑圧係数と、雑音を含まない音声に基づいて生成されるクリーン音響モデルに合成させる所定の雑音に基づいて生成される雑音モデルの適応量を示す適応係数と、を対応付けて記憶する処理と、入力信号から、雑音を推定する処理と、前記推定した雑音のうち前記抑圧係数に基づいて特定される抑圧量で特定される分の雑音を前記入力信号から抑圧する処理と、前記クリーン音響モデルに、前記適応係数に基づいて特定される適応量に応じて、前記推定した雑音に基づいて生成される雑音モデルを合成して、雑音適応された適応後音響モデルを生成する処理と、前記雑音を抑圧された入力信号と、前記生成された適応後音響モデルとに基づいて音声を認識する処理とを実行させるための音声認識プログラム。請求項19に記載の音声認識プログラムであって、前記抑圧係数と前記適応係数との和が所定の値または行列である、音声認識プログラム。請求項19または20に記載の音声認識プログラムであって、前記コンピュータに、少なくとも一つの雑音を含む学習データを記憶する処理と、前記学習データに含まれる雑音を観測データとし、抑圧係数および適応係数とをパラメータとする尤度関数の期待値を最大にする抑圧係数および適応係数を基に、前記記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新する処理と、を実行させるための音声認識プログラム。請求項19または20に記載の音声認識プログラムであって、前記コンピュータに、前回更新した際の抑圧係数および適応係数と、前々回更新した際の抑圧係数および適応係数との差分がそれぞれ所定の閾値以上である場合に、前記推定した雑音を観測データとし、前回更新した際の抑圧係数および適応係数とをパラメータとする尤度関数の期待値を最大にする抑圧係数および適応係数を基に、前記記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新する処理を実行させるための音声認識プログラム。請求項19ないし22のいずれか1項に記載の音声認識プログラムであって、前記コンピュータに、前記推定した雑音が属するクラスを特定する処理と、雑音の種類を示す雑音識別子と抑圧係数と適応係数とを対応付けて記憶する処理と、前記推定した雑音のうち、前記特定した当該雑音の種類に対応する雑音識別子に対応付けられている抑圧係数に基づいて特定される抑圧量で特定される分の雑音を前記入力信号から抑圧する処理と、前記クリーン音響モデルに対し、前記特定した当該雑音の種類に対応する雑音識別子に対応付けられている適応係数に基づいて特定される適応量に応じて、前記推定した雑音に基づいて生成される雑音モデルの合成を基に、雑音適応された適応後音響モデルを生成する処理と、を実行させるための音声認識プログラム。請求項23に記載の音声認識プログラムであって、前記コンピュータに、前記クラスが分類された雑音を観測データとし、抑圧係数および適応係数とをパラメータとする尤度関数の期待値を最大にする抑圧係数および適応係数を算出し、算出した抑圧係数と適応係数と前記雑音が属するクラスを識別できる雑音識別子とを対応付けて記憶する処理を実行させるための音声認識プログラム。請求項19ないし24のいずれか1項に記載の音声認識プログラムであって、前記コンピュータに、前記記憶されている抑圧係数に基づいて入力信号から雑音が抑圧された雑音抑圧信号における雑音の抑圧量の誤差分散を推定する処理と、前記推定した前記誤差分散に基づいて、前記適応した前記適応後音響モデルに対し、モデルを適応する処理と、を実行させるための音声認識プログラム。請求項21または22に記載の音声認識プログラムであって、前記コンピュータに、前記記憶されている抑圧係数または適応係数の値を更新する際に、その更新前の抑圧係数または適応係数の値を記憶する処理と、前回更新された際の抑圧係数および適応係数と、前々回更新された際の抑圧係数および適応係数との差分の少なくともいずれかが所定の閾値以上である場合に、前記記憶されている抑圧係数および適応係数を更新する処理と、を実行させるための音声認識プログラム。請求項19ないし26のいずれか1項に記載の音声認識プログラムであって、前記抑圧係数と前記適応係数との和が1または単位行列である、音声認識プログラム。しかし、入力信号に含まれる雑音の種類に応じ、雑音抑圧法または音響モデル適応法に基づいた出力の音声認識性能が低くなる場合がある。つまり、いずれの方法に対しても音声認識率が低くなる雑音の種類が存在する。特許文献1に記載の技術は、雑音抑圧法が苦手とする雑音の種類、すなわち雑音抑圧法に基づく出力の音声認識率が低くなる雑音の種類に対処できない。よって、特許文献1に記載の技術は、音声認識率が高精度である音声認識に対応できる雑音の種類を増大させることができない。特許文献2および特許文献3に記載の技術は、雑音抑圧法または音響モデル適応法が単純に組み合わせられて雑音抑圧に使用されている。よって、特許文献2および特許文献3に記載の技術は、一方の方法に基づいた出力の音声認識率が低い場合に、他方の方法が適切に音声認識率の向上に寄与するとは限らない。すなわち、特許文献2および特許文献3に記載の技術は、音声認識率が高精度である音声認識に対応できる雑音の種類を増大させることができない。特許文献4に記載の技術は、音響モデル適応法が苦手とする雑音の種類、すなわち音響モデル適応法に基づく出力の音声認識率が低くなってしまう雑音の種類に対処できない。よって、特許文献4に記載の技術は、音声認識率が高精度である音声認識に対応できる雑音の種類を増大させることができない。従って、上述の各関連技術は、音声認識率が高精度である音声認識に対応できる雑音の種類を増大させることができない。本発明の目的の一例は、音声認識率が高精度である音声認識に対応できる雑音の種類を増大させることができる音声認識装置、音声認識方法、および音声認識プログラムを提供することである。本発明の一態様における第一の音声認識装置は、雑音の抑圧量を示す抑圧係数と、雑音を含まない音声に基づいて生成されるクリーン音響モデルに合成させる所定の雑音に基づいて生成される雑音モデルの適応量を示す適応係数と、を対応付けて記憶する係数格納手段と、入力信号から、雑音を推定する雑音推定手段と、前記雑音推定手段が推定した雑音のうち前記抑圧係数に基づいて特定される抑圧量で特定される分の雑音を前記入力信号から抑圧する雑音抑圧手段と、前記クリーン音響モデルに、前記適応係数に基づいて特定される適応量に応じて、前記雑音推定手段が推定した雑音に基づいて生成される雑音モデルを合成して、雑音適応された適応後音響モデルを生成する音響モデル適応手段と、前記雑音抑圧手段で雑音を抑圧された入力信号と、前記音響モデル適応手段で生成された適応後音響モデルとに基づいて音声を認識するサーチ手段とを含む。本発明の一態様における第一の音声認識方法は、雑音の抑圧量を示す抑圧係数と、雑音を含まない音声に基づいて生成されるクリーン音響モデルに合成させる所定の雑音に基づいて生成される雑音モデルの適応量を示す適応係数と、を対応付けて記憶し、入力信号から、雑音を推定し、前記推定した雑音のうち前記抑圧係数に基づいて特定される抑圧量で特定される分の雑音を前記入力信号から抑圧し、前記クリーン音響モデルに、前記適応係数に基づいて特定される適応量に応じて、前記推定した雑音に基づいて生成される雑音モデルを合成して、雑音適応された適応後音響モデルを生成し、前記雑音を抑圧された入力信号と、前記生成された適応後音響モデルとに基づいて音声を認識する。本発明の一態様における第一の音声認識プログラムは、コンピュータに、雑音の抑圧量を示す抑圧係数と、雑音を含まない音声に基づいて生成されるクリーン音響モデルに合成させる所定の雑音に基づいて生成される雑音モデルの適応量を示す適応係数と、を対応付けて記憶する処理と、入力信号から、雑音を推定する処理と、前記推定した雑音のうち前記抑圧係数に基づいて特定される抑圧量で特定される分の雑音を前記入力信号から抑圧する処理と、前記クリーン音響モデルに、前記適応係数に基づいて特定される適応量に応じて、前記推定した雑音に基づいて生成される雑音モデルを合成して、雑音適応された適応後音響モデルを生成する処理と、前記雑音を抑圧された入力信号と、前記生成された適応後音響モデルとに基づいて音声を認識する処理とを実行させる。本発明の効果の一例は、音声認識率が高精度である音声認識に対応できる雑音の種類を増大させることができることである。本発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、各図面および明細書記載の各実施の形態において、同様の機能を含む構成要素には同様の符号が与えられ、その説明を省略する場合がある。[第一の実施の形態]図1は、本発明の第一の実施の形態における音声認識装置100の構成を示すブロック図である。図1を参照すると、音声認識装置100は、係数格納部105と、雑音推定部101と、雑音抑圧部102と、音響モデル適応部103と、サーチ部104とを含む。第一の実施の形態における音声認識装置100は、抑圧係数とその抑圧係数に基づいて特定される適応係数とを対応付けて記憶する。音声認識装置100は、入力信号から、雑音を推定する。そして、音声認識装置100は、前述の入力信号から、前述の推定された雑音のうち前述の抑圧係数に基づいて特定される抑圧量で特定される分の雑音を抑圧する。また、音声認識装置100は、クリーン音響モデルに対し、前述の適応係数に基づいて特定される適応量に応じて、前述の推定された雑音に基づいて生成される雑音モデルの合成を基に、雑音適応された適応後音響モデルを生成する。そして、音声認識装置100は、前述の雑音を抑圧された入力信号と、前述の生成された適応後音響モデルとに基づいて音声を認識する。よって、第一の実施の形態における音声認識装置100は、雑音抑圧法および音響モデル適応法を適切に組み合わせることに基づいて雑音を抑圧するので、音声認識率が高精度である音声認識に対応できる雑音の種類を増大させることができる。以下、音声認識装置100が含む各構成要素について説明する。===係数格納部105===係数格納部105は、抑圧係数と適応係数とを対応付けて記憶する。抑圧係数とは、雑音の抑圧量を示す情報である。例えば、抑圧係数が1であった場合、後述の雑音抑圧部102で雑音と推定される信号は、すべて抑圧される。一方、抑圧係数が0であった場合、後述の雑音抑圧部102で雑音と推定される信号は、抑圧されない。この抑圧係数は、スカラーまたは行列でもよい。また、抑圧係数は、雑音の抑圧に寄与する割合を示す情報でもよい。この場合、抑圧係数がスカラーであった場合、その値が0ないし1を示す。また、抑圧係数が行列であった場合、その行列の各成分が0ないし1を示す。適応係数とは、クリーン音響モデルに合成させる雑音モデルの適応量を示す情報である。例えば、適応係数が1であった場合、後述の音響モデル適応部103は、雑音モデルに特に重みをつけずにその雑音モデルとクリーン音響モデルとを合成し、適応後音響モデルを生成する。一方、適応係数が0であった場合、後述の音響モデル適応部103は、雑音モデルに重み0をかけてその雑音モデルとクリーン音響モデルとを合成し、適応後音響モデルを生成する。すなわち、この場合、音響モデル適応部103は、クリーン音響モデルを適応後音響モデルとみなして生成する。この適応係数は、スカラーまたは行列でもよい。また、適応係数は、モデルの合成の適応に寄与する割合を示す情報でもよい。この場合、適応係数がスカラーであった場合、その値が0ないし1を示す。また、適応係数が行列であった場合、その行列の各成分が0ないし1を示す。抑圧係数および適応係数は、あらかじめ行われる実験などを基に経験的に定められる値でもよい。例えば、この音声認識装置100の実運用で耐雑音対象となる雑音が、雑音抑圧部102において推定されやすい雑音ならば、抑圧係数が大きい値でもよい。そして、この場合、適応係数は、小さい値でもよい。また、抑圧係数と適応係数との和は、所定の値を示すことが望ましい。すなわち、適応係数は、抑圧係数に基づいて算出される値でもよい。例えば、抑圧係数および適応係数がスカラーである場合、前述の所定の値とは、1または1に近い値であることが好ましい。一方、抑圧係数および適応係数が行列である場合、前述の所定の値とは単位行列IまたはIに類似する行列であることが好ましい。ここで、Iに類似する行列とは、その行列とIとの各成分の差の二乗の和が所定の閾値以下である行列でもよい。ただし、これは例示であり、Iに類似する行列は、これに限定されない。===雑音推定部101===雑音推定部101は、入力信号の時系列データから雑音成分を推定する。入力信号は、単位時間のフレームごとに切り出されている情報でもよい。または、図示しない入力部が、入力信号の時系列データを単位時間のフレームごとに切り出し、切り出したそれぞれの情報を雑音推定部101に渡してもよい。雑音推定部101は、入力信号から入力信号の特徴量yを抽出する。雑音推定部101は、例えば、入力信号のフレームごとに変換されるパワースペクトルにメルフィルタバンクの行列を掛け、さらに、その結果の対数を用いて、入力信号に対応する対数メルスペクトルを算出してもよい。あるいは、雑音推定部101は、その他の方法を用いて入力信号の特徴量を抽出してもよい。例えば、雑音推定部101は、入力信号から変換されるパワースペクトルの対数を特徴量として抽出してもよい。また、雑音推定部101は、推定した雑音成分から推定雑音の特徴量n’を抽出する。雑音推定部101は、例えば、入力信号の特徴量の抽出と同様の方法を用いて推定雑音の特徴量n’を抽出してもよい。===雑音抑圧部102===雑音抑圧部102は、係数格納部105に記憶されている抑圧係数に基づいて特定される抑圧量で特定される分の雑音を、入力信号から抑圧する。そして、雑音抑圧部102は、抑圧した信号である雑音抑圧信号の特徴量を抽出し、その雑音抑圧信号の特徴量を出力する。===音響モデル適応部103===音響モデル適応部103は、係数格納部105に格納されている適応係数に従って、適応量を制御してクリーン音響モデルに音響モデルを適応する。そして、音響モデル適応部103は、音響モデルを適応した適応後音響モデルを生成する。===サーチ部104===サーチ部104は、雑音抑圧部102が出力した雑音抑圧信号の特徴量と、音響モデル適応部103が適応した適応後音響モデル中に含まれる音素ごとの確率密度関数との距離を比較し、入力信号に対応する単語列を検索する。図2は、本発明の第一の実施の形態における音声認識装置100の動作の概要を示すフローチャートである。雑音推定部101は、入力信号を受け取るステップS101。例えば、入力信号が、サンプリング周波数8000Hzの16bitLinear-PCMLinearPulseCodeModulationである場合を仮定する。この場合、入力信号には、1秒当たり8000点分の波形データが格納されている。例えば、図示しない入力部は、波形データをフレーム幅200点25ミリ秒、フレームシフト80点10ミリ秒で時系列に従って逐次切り出す。そして、入力部は、切り出したデータに対して短時間離散フーリエ変換を行う。そして、入力部は、変換したデータをパワースペクトルに変換する。入力部は、変換したパワースペクトルを雑音推定部101に渡してもよい。入力部の動作は、例示であり、上記の動作に限られない。図3は、この入力部106を含む音声認識装置100の構成例を示すブロック図である。次に、雑音推定部101は、受け取った入力信号から音声検出を用いて、音声区間と無音区間とをそれぞれ判定するステップS102。音声区間とみなされた各区間は、一発声としてそれぞれ特定される。音声検出の具体的方法は、例えば次の二つの方法がある。第一の方法は、入力音声のパワースペクトルに基づき、ある閾値以上のパワースペクトルが得られる区間を音声区間とみなし、一方、ある閾値未満のパワースペクトルが得られる区間を無音区間とみなす方法である。第二の方法は、ガウス混合分布モデルGaussianmixturemodel;GMMに基づく音声区間検出手法である。まず、音声認識装置100は、音声と非音声とのGMMを定義する。そして、雑音推定部101は、入力信号のフレームごとに特徴量を抽出する。そして、雑音推定部101は、抽出した特徴量から各GMMの尤度を計算する。そして、雑音推定部101は、音声のGMMと非音声のGMMとの尤度比に基づいて、音声区間と無音区間とを判定する。次に、雑音推定部101は、受け取った入力信号から雑音成分を推定するステップS103。雑音推定部101は、例えば既存の雑音推定方法を用いて、受け取った入力信号から雑音成分を推定する。この既存の雑音推定方法とは、例えば、以下に挙げられる方法である。第一の方法は、対象となる音声が発声される前の非音声区間無音区間の入力信号の平均値を用いて雑音を推定する方法である。第二の方法は、推定SNRsignal-noiseratioに基づいて非音声区間を推定し、常時雑音を推定する方法例えば、特許文献5に記載された方法である。雑音推定部101が推定した推定雑音は、雑音抑圧部102で用いられる。音響モデル適応部103は、クリーン音響モデルに対して音響モデルを適応するか否か判定するステップS104。例えば、音響モデル適応部103は、雑音推定部101がそれぞれ判定した一発声ごとに、音響モデルを適応してもよい。または、音響モデル適応部103は、環境が変化したと判定した場合に音響モデルを適応してもよい。具体的には、音響モデル適応部103は、次の方法を用いて音響モデルを適応するか否か判定してもよい。雑音推定部101が推定した推定雑音の静的平均および静的分散を含む集合∧nの静的平均がμn、静的分散がΣnとそれぞれ表されると仮定する。また、前回音響モデル適応部103が音響モデルを適応した際の音響モデルのパラメータ∧zの静的平均がμ’n、静的分散がΣ’nとそれぞれ表されると仮定する。この場合に、音声認識装置100は、あらかじめそれぞれの雑音統計量、すなわち静的平均および静的分散に基づいて所定の距離を定義する。音響モデル適応部103は、この距離を計算する。音響モデル適応部103は、計算した距離が所定の閾値以上である場合、すなわち雑音統計量がある一定値以上変化したと判定した場合に、環境が変化したと判定する。そして、音響モデル適応部103は、環境が変化したと判定した場合に、音響モデルを適応すると判定する。この場合、音響モデル適応部103は、雑音推定部101が推定した推定雑音に基づいてその推定雑音の静的平均および静的分散を含む集合∧nの静的平均μn、および、静的分散Σnを特定してもよい。音響モデル適応部103が音響モデルを適応すると判定した場合ステップS104の′′Yes′′、音響モデル適応部103は、以下を処理する。すなわち、音響モデル適応部103は、係数格納部105に記憶されている適応係数に基づいて適応量を制御し、クリーン音響モデルに音響モデルを適応するステップS105。以下、音響モデル適応部103が適応した音響モデルは、適応後音響モデルとも呼ばれる。すなわち、音響モデル適応部103は、適応後音響モデルを生成する。例えば、クリーン音響モデルのパラメータが∧xと、音響モデル適応部103が雑音適応した適応後音響モデルのパラメータが∧zと表されると仮定する。また、雑音推定部101が推定した推定雑音の静的平均および静的分散を含む集合∧nの適応係数がβであると仮定する。雑音推定部101が推定した推定雑音の静的平均および静的分散は、音響モデル適応部103が前回モデル適応したときから今回音響モデルを適応するときまでに推定された推定雑音に基づいて計算される値でもよい。適応係数βは、スカラーでも行列でもよい。このとき、クリーン音響モデルのパラメータ∧xと適応係数βと雑音推定部101が推定した推定雑音の静的平均および静的分散を含む集合∧nに基づいて、前述の適応後音響モデルのパラメータ∧zは、以下の[数1]で表される。[数1]において、Mは、モデル適応を示す関数である。この関数Mは、音響モデル適応の方法に基づいて定められる。音響モデル適応の方法として、HMM合成法、ヤコビ法、VectorTalyerSeries法VTS法などが知られている。HMM法は、あらかじめクリーンな音声から作られたHMM以下、このHMMは′′クリーンHMM′′とも記されると、推定された雑音から作られたHMM、すなわち対象となる雑音環境で発生された音声のHMM、とを合成する方法である。HMM法の一つとしては、例えば、ParallelModelCombination法PMC法とも記されるがある。PMC法は、特徴量をスペクトル領域の量に逆変換し、スペクトル領域において、前述の二つのHMMを合成する方法である。ヤコビ法とVTS法とは、推定された雑音に基づいてクリーンHMMを構成する各分布の雑音環境での変化を線形の式で近似する方法である。本明細書では、音響モデル適応の方法として、VTS法が適用された場合における関数Mの例が示される。音響モデル適応部103が生成した適応後音響モデルのパラメータ∧zは、μzij、Δμzij、ΔΔμzij、Σzij、ΔΣzij、および、ΔΔΣzijの六つのパラメータからなると仮定する。ここで、μzijは、HMMの正規分布の静的平均を示す。Δμzijは、HMMの正規分布の一次の動的平均を示す。ΔΔμzijは、HMMの正規分布の二次の動的平均を示す。Σzijは、HMMの正規分布の静的分散を示す。ΔΣzijは、HMMの正規分布の一次の動的分散を示す。ΔΔΣzijは、HMMの正規分布の二次の動的分散を示す。iはHMMの状態番号、jはガウシアンの番号をそれぞれ示す。クリーン音響モデルのパラメータ∧xも、∧zと同様に、μxij、Δμxij、ΔΔμxij、Σxij、ΔΣxij、および、ΔΔΣxijの六つのパラメータからなると仮定する。推定雑音の静的平均および静的分散を含む集合∧nの静的平均がμn、静的分散がΣnとそれぞれ表されると仮定する。また、集合∧nの一次の動的分散がΔΣn、二次の動的分散がΔΔΣn、とそれぞれ表されると仮定する。これらのパラメータに基づいて、適応後音響モデル∧zは、以下の[数2]ないし[数7]の六つの式で表される。[数2]において、gμxij,μnは、以下の[数8]で表される。関数gは、特徴量領域におけるゲインを示す関数である。[数3]ないし[数7]において、Gは、μnにおける関数gのヤコビアンを示す。また[数3]ないし[数7]において、Iは、単位行列を示す。また、[数5]ないし[数7]において、Tは、行列の転置を示す。[数8]において、簡単のため音声認識で使われる各特徴量は、単にパワースペクトルの対数を求めて導かれる値であると仮定されている。この特徴量は、パワースペクトルに対して対数を求めて導かれる値に離散コサイン変換を施すことで得られる値でもよい。ステップS105の後、音声認識装置100は、ステップS108へ進む。一方、ステップS104において、音響モデル適応部103が音響モデルを適応しないと判定した場合ステップS104の′′No′′、雑音抑圧部102は、以下を処理する。すなわち、雑音抑圧部102は、入力信号と、雑音推定部101が推定した推定雑音と、係数格納部105が記憶する抑圧係数とに基づいて、雑音の抑圧量を制御した雑音抑圧を入力信号に対して用いて、雑音抑圧信号を生成する。そして、雑音抑圧部102は、生成した雑音抑圧信号から雑音抑圧信号の特徴量を抽出し、抽出した雑音抑圧信号の特徴量を出力するステップS106。また、雑音抑圧部102は、入力信号から入力信号の特徴量yを抽出する。雑音抑圧部102は、例えば、入力信号のフレームごとに変換されるパワースペクトルにメルフィルタバンクの行列を掛け、さらに、その結果の対数を用いて、入力信号に対応する対数メルスペクトルを算出してもよい。あるいは、雑音抑圧部102は、その他の方法を用いて入力信号の特徴量を抽出してもよい。例えば、雑音抑圧部102は、入力信号から変換されるパワースペクトルの対数を特徴量として抽出してもよい。また、雑音抑圧部102は、推定した雑音成分から推定雑音の特徴量n’を抽出する。雑音抑圧部102は、例えば、入力信号の特徴量の抽出と同様の方法を用いて推定雑音の特徴量n’を抽出してもよい。例えば、入力信号の特徴量がy、推定雑音の特徴量がn’、抑圧係数がαで示されるとき、雑音抑圧部102が生成する雑音抑圧信号の特徴量zは、以下の[数9]で表される。[数9]において、Fは、雑音抑圧を示す関数である。この関数Fは、雑音抑圧の方法に基づいて定められる。雑音抑圧の方法として、スペクトルサブトラクション法以下、SS法と記されるや、ウィナーフィルター法以下、WF法と記されるなどがある例えば非特許文献1参照。SS法を用いて雑音抑圧された入力信号のパワースペクトルは、以下の[数10]で表される。[数10]は、周波数帯域ごと、若しくは、サブバンドごとに定義される。なお、[数11]で示される[数10]の左辺は、雑音を抑圧された音声のパワースペクトルを示す。また、[数10]において、Y2は入力信号のパワースペクトル、N’2は推定された雑音のパワースペクトルを示す。max[,]は、どちらか大きい方の値を取る関数を示す。また、γは、フロアリング係数である。フロアリング係数γは、雑音の種類やS/N比に応じて適切になるよう設定されることが好ましい。また、WF法を用いて雑音抑圧された入力信号は、以下の[数12]で表される。以下の[数13]で示される[数12]の左辺は、WF法を用いて雑音抑圧された入力信号を示す。また、[数12]においてGWF-1は、ウィナーゲインを示す。ウィナーゲインの具体的な形は、以下の[数14]で表される。[数14]において、D’2は仮推定音声、N’2は推定雑音のパワースペクトルを示す。なお、仮推定音声を推定する方法は、以下に挙げるものがある。第一の方法は、SS法を用いて仮推定音声を推定する方法である。第二の方法は、クリーン信号で学習したGMMを用いて推定するMBWModel-BasedWienerFilter法である。例えば、雑音抑圧部102は、以下の[数15]を用いて仮推定音声D’を求めてもよい。[数15]において、tは、入力信号が分割された各フレームを識別できるフレーム番号である。Ytは、フレーム番号tにおける入力信号のパワースペクトルである。Ntは、フレーム番号tにおける推定雑音のパワースペクトルである。ηは、所定の係数である。雑音抑圧部102は、[数15]に基づいて求めた仮推定音声から仮推定音声の特徴量d’を抽出する。雑音抑圧部102は、例えば、入力信号の特徴量の抽出と同様の方法を用いて仮推定音声の特徴量d’を抽出してもよい。本明細書では、雑音抑圧の方法として、WF法が適用された場合における関数Fの例が示される。雑音抑圧部102が生成する雑音抑圧信号の特徴量zは、以下の[数16]で表される。[数16]において、関数gは、[数8]におけるgと同一の関数である。また、[数16]において、d’は、仮推定音声の特徴量である。一次の動的特徴量Δzおよび二次の動的特徴量ΔΔzは、[数16]におけるzから導かれる。例えば、ΔzおよびΔΔzは、以下の[数17]を用いて求められる。[数17]においてtは、入力信号が分割された各フレームを識別できるフレーム番号である。また、[数17]においてθの値は、通常、Δzの計算においては3、ΔΔzの計算においては2である。サーチ部104は、雑音抑圧部102が出力した雑音抑圧信号の特徴量と、音響モデル適応部103が適応した適応後音響モデル中に含まれる音素ごとの確率密度関数との距離を比較し、入力信号に対応する単語列を検索するステップS107。雑音推定部101は、まだ信号が入力されているか否か判定するステップS108。例えば雑音推定部101は、ステップS102において検出した無音区間が所定の期間続いているか否かに基づいて、まだ信号が入力されているか否か判定してもよい。雑音推定部101は、信号が入力されていないと判定した場合ステップS108の′′No′′、音声認識装置100は、動作を終了する。一方、雑音推定部101は、まだ信号が入力されていると判定した場合ステップS108の′′Yes′′、音声認識装置100は、ステップS101に戻る。第一の実施の形態における音声認識装置100は、抑圧係数とその抑圧係数に基づいて特定される適応係数とを対応付けて記憶する。音声認識装置100は、入力信号から、雑音を推定する。そして、音声認識装置100は、前述の入力信号から、前述の推定された雑音のうち前述の抑圧係数に基づいて特定される抑圧量で特定される分の雑音を抑圧する。また、音声認識装置100は、クリーン音響モデルに対し、前述の適応係数に基づいて特定される適応量に応じて、前述の推定された雑音に基づいて生成される雑音モデルを合成し、雑音適応された適応後音響モデルを生成する。そして、音声認識装置100は、前述の雑音を抑圧された入力信号と、前述の生成された適応後音響モデルとに基づいて音声を認識する。よって第一の実施の形態における音声認識装置100は、雑音抑圧法および音響モデル適応法の適切な組み合わせに基づいて雑音を抑圧するので、音声認識率が高精度である音声認識に対応できる雑音の種類を増大させることができる。また、第一の実施の形態における音声認識装置100は、抑圧係数αと適応係数βとを用いて、雑音抑圧法とモデル適応法との耐雑音への寄与率をそれぞれ適切に設定できる。例えば、一般に、入力信号に含まれる雑音の短時間変動が大きい場合、雑音推定が難しくなる。この場合、第一の実施の形態における音声認識装置100は、雑音抑圧法の耐雑音への寄与率を下げ、モデル適応法の耐雑音への寄与率を上げるように、抑圧係数、適応係数を与える。すなわち、音声認識装置100は、抑圧係数αの値を小さくし、適応係数βの値を大きくする。その逆に、入力信号に雑音推定が容易な雑音が含まれる場合、音声認識装置100は、雑音抑圧法の耐雑音への寄与率を上げ、モデル適応法の耐雑音への寄与率を下げる。これらの動作に基づき、第一の実施の形態における音声認識装置100は、対応可能な雑音の種類が増える。その上、雑音抑圧手法とモデル適応法との組み合わせが可能になることから、第一の実施の形態における音声認識装置100は、雑音抑圧手法とモデル適応法との耐雑音機能の同時利用が可能となる。[第一の実施の形態の第一の変形例]第一の実施の形態において、音声認識装置100は、入力部106とクリーン音響モデル格納部107と推定雑音格納部108と適応後音響モデル格納部109とを含んでもよい。図4は、本発明の第一の実施の形態の第一の変形例における音声認識装置100の構成を示すブロック図である。===入力部106===入力部106は、入力信号を受け取ると、その入力信号を時系列に従って逐次切り出す。そして、入力部106は、切り出したデータに対して短時間離散フーリエ変換を行う。そして、入力部106は、変換したデータをパワースペクトルに変換する。入力部106は、変換したパワースペクトルを雑音推定部101と雑音抑圧部102とに渡す。雑音推定部101は、入力部106から受け取るデータから雑音成分を推定する。また、雑音抑圧部102は、係数格納部105に記憶されている抑圧係数に基づいて特定される抑圧量で特定される分の雑音を、入力部106から受け取る入力信号から抑圧する。===クリーン音響モデル格納部107===クリーン音響モデル格納部107は、雑音を含まない信号であるクリーン信号に基づいて学習されたクリーン音響モデルを示す情報を記憶する。図5は、クリーン音響モデル格納部107が記憶する情報の一例を示す図である。図5を参照すると、クリーン音響モデル格納部107は、クリーン音響モデル∧xとして、状態番号iとガウシアン番号jとの組、静的平均μxij、一次動的平均Δμxij、二次動的平均ΔΔμxij、静的分散Σxij、一次動的分散ΔΣxij、および二次動的分散ΔΔΣxijをそれぞれ対応付けて記憶する。音響モデル適応部103は、音響モデルを適応すると判定した場合に、クリーン音響モデル格納部107に記憶されているクリーン音響モデル∧xを利用する。具体的には、音響モデル適応部103は、このクリーン音響モデル∧xに、係数格納部105に記憶されている適応係数に基づいて適応量を制御し、音響モデルを適応させることで、適応後音響モデルを生成する。===推定雑音格納部108===推定雑音格納部108は、雑音推定部101が推定した推定雑音を示す情報を記憶する。図6は、推定雑音格納部108が記憶する情報の一例を示す図である。図6を参照すると、推定雑音格納部108は、時刻情報と、推定雑音の特徴量と、雑音の統計量∧nとを対応付けて記憶する。時刻情報は、ある時刻を示す情報である。推定雑音の特徴量は、雑音抑圧部102が抽出した推定雑音の特徴量である。雑音の統計量∧nは、静的平均μn、静的分散Σnij、一次動的分散ΔΣnij、および二次動的分散ΔΔΣnijを含む情報である。雑音推定部101は、推定した推定雑音に基づいてその推定雑音の特徴量を抽出してもよい。雑音推定部101は、雑音抑圧部102における推定雑音からの特徴量抽出と同様に、その推定雑音の特徴量を抽出してもよい。さらに、雑音推定部101は、抽出した特徴量に基づいてその雑音の統計量を算出し、算出した雑音の統計量を推定雑音格納部108に記憶してもよい。音響モデル適応部103は、推定雑音格納部108に記憶されている推定雑音の統計量∧nに基づいて、適応後音響モデルのパラメータを算出する。適応後音響モデルのパラメータの算出方法は、第一の実施の形態における適応後音響モデルのパラメータの算出方法と同様である。===適応後音響モデル格納部109===適応後音響モデル格納部109は、音響モデル適応部103が生成した適応後音響モデルを示す情報を記憶する。図7は、適応後音響モデル格納部109が記憶する情報の一例を示す情報である。図7を参照すると、適応後音響モデル格納部109は、適応後音響モデル∧zとして、状態番号iとガウシアン番号jとの組、静的平均μzij、一次動的平均Δμzij、二次動的平均ΔΔμzij、静的分散Σzij、一次動的分散ΔΣzij、および二次動的分散ΔΔΣzijをそれぞれ対応付けて記憶する。サーチ部104は、雑音抑圧部102が出力した雑音抑圧信号の特徴量と、適応後音響モデル格納部109に記憶された適応後音響モデル中に含まれる音素ごとの確率密度関数との距離を比較し、入力信号に対応する単語列を検索する。第一の実施の形態の第一の変形例における音声認識装置100は、第一の実施の形態における音声認識装置100と同様の効果を有する。[第二の実施の形態]図8は、本発明の第二の実施の形態における音声認識装置200の構成を示すブロック図である。図8を参照すると、音声認識装置200は、係数格納部205と、雑音推定部201と、雑音抑圧部202と、音響モデル適応部103と、サーチ部104と、クリーン音響モデル格納部107と、推定雑音格納部108と、適応後音響モデル格納部109と、係数決定部210と、学習信号格納部211と、雑音抑圧信号格納部212と、を含む。第二の実施の形態における音声認識装置200は、係数決定部210が学習データに基づいて抑圧係数αと適応係数βとを決定する。===学習信号格納部211===学習信号格納部211は、抑圧係数および適応係数を決定するために用いられる学習データを記憶する。図9は、学習信号格納部211が記憶する情報の一例を示す図である。図9を参照すると、学習信号格納部211は、時刻情報と、その時刻情報が示す時刻における学習信号の時間領域データとを対応付けて記憶する。学習データには、音声認識装置200の実運用において想定される雑音と同様の雑音を示す情報が少なくとも含まれていることが望ましい。そして、学習データには、数発声分のデータが少なくとも含まれていることが望ましい。===雑音抑圧信号格納部212===雑音抑圧信号格納部212は、雑音抑圧部202が入力信号から雑音を抑圧した雑音抑圧信号に基づいて抽出する雑音抑圧信号の特徴量を記憶する。図10は、雑音抑圧信号格納部212が記憶する情報の一例を示す図である。図10を参照すると、雑音抑圧信号格納部212は、時刻情報と、その時刻情報が示す時刻における雑音抑圧信号の特徴量とを対応付けて記憶する。===係数格納部205===係数格納部205は、抑圧係数と適応係数とを対応付けて記憶する。また、係数格納部205は、後述の係数決定部210から抑圧係数と適応係数とを受け取り、受け取った情報で記憶されている各情報を更新する。===雑音推定部201===雑音推定部201は、学習信号格納部211が記憶する学習信号のデータから、第一の実施の形態における雑音推定部101と同様の方法を用いて雑音を推定する。===雑音抑圧部202===雑音抑圧部202は、係数格納部205に記憶されている抑圧係数に基づいて特定される抑圧量の雑音を、学習信号格納部211に記憶されている学習データから抑圧する。そして、雑音抑圧部202は、抑圧した信号である雑音抑圧信号に基づいて、その雑音抑圧信号の特徴量を抽出する。雑音抑圧部202は、抽出した雑音抑圧信号の特徴量を雑音抑圧信号格納部212に記憶する。===係数決定部210==係数決定部210は、雑音抑圧信号格納部212に記憶されている雑音抑圧信号の特徴量と、適応後音響モデル格納部109に記憶されている学習適応モデルとを比較する。そして、係数決定部210は、その比較結果に基づいて抑圧係数と適応係数とを更新する。具体的には、係数決定部210は、前回更新された抑圧係数および適応係数と、前々回に更新された抑圧係数および適応係数との差分が所定の閾値以下でない場合に、抑圧係数と適応係数とを更新する。図11は、本発明の第二の実施の形態における音声認識装置200の係数決定部210が抑圧係数および適応係数を更新する動作の概要を示すフローチャートである。雑音推定部201は、学習信号格納部211に記憶されている学習データを読み出すステップS201。雑音推定部201は、受け取った入力信号から第一の実施の形態におけるステップS102と同様に、音声区間と無音区間とをそれぞれ判定するステップS202。そして、雑音推定部201は、学習信号格納部211が記憶する学習信号のデータから、第一の実施の形態における雑音推定部101と同様の方法に基づいて雑音を推定するステップS203。雑音抑圧部202は、係数格納部205に記憶されている抑圧係数に基づいて特定される抑圧量の雑音を、学習信号格納部211に記憶されている学習データから抑圧する。そして、雑音抑圧部202は、抑圧した信号である雑音抑圧信号からその雑音抑圧信号の特徴量を抽出するステップS204。雑音抑圧部202は、抽出した雑音抑圧信号の特徴量を雑音抑圧信号格納部212に記憶するステップS205。雑音抑圧部202は、雑音抑圧信号の特徴量の記憶が終わったか否か判定するステップS206。例えば、雑音抑圧部202は、学習信号格納部211が記憶する学習信号の全データが、雑音抑圧信号の特徴量として雑音抑圧信号格納部212に記憶されているか否かに基づいて雑音抑圧信号の特徴量の記憶が終わったか否か判定してもよい。雑音抑圧部202が、雑音抑圧信号の特徴量の記憶が終わったと判定した場合ステップS206の′′Yes′′、音声認識装置200は、次のステップS207に進む。一方、雑音抑圧部202が、雑音抑圧信号の特徴量の記憶が終わっていないと判定した場合ステップS206の′′No′′、音声認識装置200は、ステップS201に戻る。音響モデル適応部103は、クリーン音響モデルに、係数格納部205に記憶されている適応係数に基づいて適応量を制御し、音響モデルを適応するステップS207。ステップS207における音響モデル適応部103は、第一の実施の形態における音響モデル適応部103のステップS105と同様である。係数決定部210は、係数格納部205に記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新するか否か判定するステップS208。具体的には、係数決定部210は、前回更新した抑圧係数および適応係数の値と、前々回更新した抑圧係数および適応係数の値との差分を特定する。そして、係数決定部210は、特定した差分のいずれもが所定の閾値未満である場合に、抑圧係数および適応係数が収束したと判定し、係数格納部205に記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新しないと判定する。一方、係数決定部210は、特定した差分の少なくともいずれかが所定の閾値以上である場合に、係数格納部205に記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新すると判定する。なお、前回更新した抑圧係数および適応係数の値と、前々回更新した抑圧係数および適応係数の値とを記憶する構成は、特に制限は無い。例えば、係数決定部210が、前回更新した抑圧係数および適応係数の値と、前々回更新した抑圧係数および適応係数の値とをそれぞれ記憶してもよい。あるいは、係数格納部205が、前回更新した抑圧係数および適応係数の値と、前々回更新した抑圧係数および適応係数の値とをそれぞれ記憶してもよい。この場合、係数決定部210は、係数格納部205から前回更新した抑圧係数および適応係数の値と、前々回更新した抑圧係数および適応係数の値とをそれぞれ読み出す。係数決定部210が係数格納部205に記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新しないと判定した場合ステップS208の′′No′′、音声認識装置200は、動作を終了する。一方、係数決定部210が係数格納部205に記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新すると判定した場合ステップS208の′′Yes′′、音声認識装置200は、次のステップS209に進む。係数決定部210は、雑音抑圧信号格納部212に記憶されている雑音抑圧信号の特徴量が作る分布と、適応後音響モデル格納部109に記憶されている適応後音響モデルとに基づいて、音声認識率を向上させる抑圧係数および適応係数をそれぞれ更新するステップS209。具体的には、係数決定部210は、前述の雑音抑圧信号と、適応後音響モデルとに基づいて特定される関数であるQ関数を生成する。係数決定部210は、このQ関数を最大化させる抑圧係数および適応係数を用いて、更新する抑圧係数および適応係数を算出する。Q関数の具体的な形式は、以下の[数18]に示される。[数18]において、ztαは、[数9]におけるzと同値である。ztαは、[数9]におけるzに、抑圧係数αと時刻を示す変数tが明記された変数である。Δztαは、ztαに基づいて導かれる一次の動的特徴量である。また、ΔΔztαは、ztαに基づいて導かれる二次の動的特徴量である。∧zβは、[数1]における∧zと同値である。∧zβも、[数1]における∧zに、適応係数βが明記された変数である。iは、HMMの状態番号である。また、jは、ガウシアンの番号である。[数18]において、[数19]で示される項は、正規分布である。γi,j,tは、iおよびjの事後確率である。すなわち、γについて以下の[数20]が成立する。[数20]において、α’は、更新前の抑圧係数である。β’は、更新前の適応係数である。平均がμと、分散がΣと、確率変数がxと、それぞれ表され、正規分布がNx;μ,Σと表される場合、[数18]は、[数21]のようにも表される。[数21]に示されるQ関数を最大化させるための抑圧係数αおよび適応係数βの具体的な導出方法が以下に示される。ニュートン法などの数値解析を適用し、Q関数を最大化させる抑圧係数αおよび適応係数βが導出される。計算量を軽減させるため、本明細書では、例えば、閉じた形式Closed-formである式に基づいて抑圧係数αおよび適応係数βが求められる例を示す。この場合のQ関数として、適応後音響モデルが含む三つの平均パラメータμzij、Δμzij、ΔΔμzijのうち、一つのパラメータが適応係数βに従うQ関数が適用されてもよい。例えば、静的平均μzijが適応係数βに従い、その他のパラメータが更新前の適応係数β’に従う場合、Q関数は、以下の[数22]に用いて与えられる。抑圧係数αおよび適応係数βがスカラーであり、抑圧係数αと適応係数βとの関係が、αβ=1という式で与えられる場合、[数22]は、以下の[数23]のように表される。また、抑圧係数αおよび適応係数βが対角行列であり、抑圧係数αと適応係数βとの関係が、αβ=IただしIは単位行列という式で与えられる場合、[数22]は、以下の[数24]で示される式を用いても表される。[数23]および[数24]において、[数25]で示される関係が成立する。[数24]において、G’tijは、対角行列であり、[数26]に示される関係が成立する。[数26]において、diagは、正方行列の対角成分をベクトル化する演算子である。抑圧係数αおよび適応係数βが一般の正方行列である場合、[数24]は、以下の[数27]のようにも表される。[数27]においてvecは、行列をベクトル化する演算子である。また、以下の[数28]で示される演算子は、クロネッカー積を示す演算子である。[数27]において、以下の[数29]で示される関係が成立する。ステップS209の後、音声認識装置200は、ステップS201に戻る。第二の実施の形態における音声認識装置200は、学習データに基づいてQ関数を最大化させる抑圧係数αおよび適応係数βを算出する。この算出に基づき、音声認識装置200は、高認識精度を実現できる抑圧係数および適応係数を決定できる手段を含むため、より高い音声認識率を実現できる。[第三の実施の形態]図12は、本発明の第三の実施の形態における音声認識装置300の構成の一例を示すブロック図である。図12を参照すると、音声認識装置300は、係数格納部205と、雑音推定部101と、雑音抑圧部302と、音響モデル適応部103と、サーチ部304と、入力部106と、クリーン音響モデル格納部107と、推定雑音格納部108と、適応後音響モデル格納部109と、係数決定部210と、雑音抑圧信号格納部212と、を含む。第三の実施の形態における音声認識装置300は、入力信号から推定される推定雑音を抑圧係数に応じて抑圧した雑音抑圧信号の分布と、適応係数に基づいて適応された適応後音響モデルとに基づいて、抑圧係数と適応係数とを更新する。そのため、音声認識装置300は、入力信号を基に、適宜抑圧係数および適応係数を更新できる。すなわち、音声認識装置300は、入力信号ごと、例えば、一発声ごとに、最適な抑圧係数および適応係数を用いて、雑音抑圧および雑音適応ができる。===雑音抑圧部302===雑音抑圧部302は、入力部106から入力信号を受け取る。そして、雑音抑圧部302は、係数格納部105に記憶されている抑圧係数に基づいて特定される抑圧量の雑音を、受け取った入力信号から抑圧する。雑音抑圧部302は、抑圧した信号である雑音抑圧信号からその雑音抑圧信号の特徴量を抽出する。そして、雑音抑圧部302は、抽出した雑音抑圧信号の特徴量を雑音抑圧信号格納部212に記憶する。雑音抑圧部302が含むその他の機能は、第一の実施の形態における雑音抑圧部102が含む機能と同様でもよい。===サーチ部304===サーチ部304は、雑音抑圧信号格納部212に記憶されている雑音抑圧信号の特徴量と、適応後音響モデル格納部109に記憶されている適応後音響モデル中に含まれる音素ごとの確率密度関数との距離を比較し、入力信号に対応する単語列を検索する。サーチ部304が含むその他の機能は、第一の実施の形態におけるサーチ部104が含む機能と同様でもよい。図13は、本発明の第三の実施の形態における音声認識装置300の動作の概要を示すフローチャートである。入力部106は、入力信号を受け取り、その入力信号を時系列に従って逐次切り出す。そして、入力部106は、切り出したデータに対して短時間離散フーリエ変換を行う。そして、入力部106は、変換したデータをパワースペクトルに変換するステップS301。入力部106は、変換したパワースペクトルを雑音推定部101に渡す。雑音推定部101は、入力部106から入力信号を受け取る。次に、雑音推定部101は、受け取った入力信号からの音声検出に基づいて、音声区間と無音区間とをそれぞれ判定するステップS302。ステップS302における雑音推定部101の処理は、第一の実施の形態における雑音推定部101のステップS102と同様である。雑音推定部101は、受け取った入力信号から雑音成分を推定するステップS303。ステップS303における雑音推定部101の処理は、第一の実施の形態における雑音推定部101のステップS103と同様である。雑音推定部101は、推定雑音からその推定雑音の特徴量を抽出し、その推定雑音の特徴量を推定雑音格納部108に記憶する。雑音抑圧部302は、入力信号と、雑音推定部101が推定した推定雑音と、係数格納部105が記憶する抑圧係数とに基づいて、入力信号から雑音を抑圧し、雑音抑圧信号を生成する。そして、雑音抑圧部302は、生成した雑音抑圧信号からその雑音抑圧信号の特徴量を抽出するステップS304。ステップS304における雑音抑圧部302の処理は、第一の実施の形態における雑音抑圧部102のステップS106と同様である。雑音抑圧部302は、雑音推定部101が抽出した推定雑音の特徴量を推定雑音格納部108から読み出してもよい。雑音抑圧部302は、抽出した雑音抑圧信号の特徴量を雑音抑圧信号格納部212に記憶するステップS305。ステップS305における雑音抑圧部302の処理は、第二の実施の形態における雑音抑圧部202のステップS205と同様である。雑音抑圧部302は、雑音抑圧信号の特徴量の記憶が終わったか否か判定するステップS306。ステップS306における雑音抑圧部302の処理は、第二の実施の形態における雑音抑圧部202のステップS206と同様である。雑音抑圧部302が、雑音抑圧信号の特徴量の記憶が終わったと判定した場合ステップS306の′′Yes′′、音声認識装置300は、次のステップS307に進む。一方、雑音抑圧部302が、雑音抑圧信号の特徴量の記憶が終わっていないと判定した場合ステップS306の′′No′′、音声認識装置300は、ステップS301に戻る。音響モデル適応部103は、あらかじめクリーン音響モデル格納部107に記憶されているクリーン音響モデルに、係数格納部205に記憶されている適応係数に基づいて適応量を制御し、音響モデルを適応するステップS307。ステップS307における音響モデル適応部103の処理は、第一の実施の形態における音響モデル適応部103のステップS105と同様である。係数決定部210は、係数格納部205に記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新するか否か判定するステップS308。具体的には、係数決定部210は、前回更新した抑圧係数および適応係数の値と、前々回更新した抑圧係数および適応係数の値との差分を特定する。そして、係数決定部210は、特定した差分のいずれもが所定の閾値未満である場合に、抑圧係数および適応係数が収束したと判定し、係数格納部205に記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新しないと判定する。一方、係数決定部210は、特定した差分の少なくともいずれかが所定の閾値以上である場合に、係数格納部205に記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新すると判定する。係数決定部210は、係数格納部205に記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新すると判定した場合ステップS308の′′Yes′′、以下を処理する。すなわち、係数決定部210は、雑音抑圧信号格納部212に記憶されている雑音抑圧信号の特徴量が作る分布と、適応後音響モデル格納部109に記憶されている適応後音響モデルとに基づいて、音声認識率を向上させる抑圧係数および適応係数に、抑圧係数および適応係数をそれぞれ更新するステップS309。ステップS309における係数決定部210の処理は、第二の実施の形態における係数決定部210のステップS209と同様である。ステップS309の後、音声認識装置300は、ステップS301に戻る。一方、係数決定部210が係数格納部205に記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新しないと判定した場合ステップS308の′′No′′、サーチ部304は、以下を処理する。すなわち、サーチ部304は、雑音抑圧信号格納部212に記憶されている雑音抑圧信号の特徴量と、適応後音響モデル格納部109に記憶されている適応後音響モデル中に含まれる音素ごとの確率密度関数との距離を比較し、入力信号に対応する単語列を検索するステップS310。ステップS310におけるサーチ部304の処理は、第一の実施の形態におけるサーチ部104におけるステップS107と同様である。雑音推定部101は、まだ信号が入力されているか否か判定するステップS311。例えば、雑音推定部101は、ステップS302において検出した無音区間が所定の期間続いているか否かに基づいて、まだ信号が入力されているか否か判定してもよい。雑音推定部101が、信号が入力されていないと判定した場合ステップS311の′′No′′、音声認識装置300は、動作を終了する。一方、雑音推定部101が、まだ信号が入力されていると判定した場合ステップS311の′′Yes′′、音声認識装置300は、ステップS301に戻る。ステップS311における雑音推定部101の処理は、第一の実施の形態における雑音推定部101におけるステップS107と同様である。第三の実施の形態における音声認識装置300は、入力信号から推定される推定雑音を抑圧係数に応じて抑圧した雑音抑圧信号の分布と、適応係数に基づいて適応された適応後音響モデルとに基づいて、抑圧係数と適応係数とを更新する。そのため、音声認識装置300は、入力信号を基に、適宜、抑圧係数および適応係数を更新できる。すなわち、音声認識装置300は、入力信号ごと、例えば、一発声ごとに最適な抑圧係数および適応係数を用いて雑音抑圧および雑音適応ができる。[第四の実施の形態]図14は、本発明の第四の実施の形態における音声認識装置400の構成を示すブロック図である。図14を参照すると、音声認識装置400は、係数格納部405と、雑音推定部101と、雑音抑圧部402と、音響モデル適応部403と、サーチ部104と、係数決定部210と、推定雑音分類部413とを含む。===係数格納部405===係数格納部405は、抑圧係数と適応係数と、雑音が属するクラスを識別できる雑音識別子とを対応付けて記憶する。抑圧係数および適応係数は、第一の実施の形態における係数格納部105が記憶する抑圧係数および適応係数と同様でもよい。===推定雑音分類部413===推定雑音分類部413は、雑音推定部101が推定した推定雑音に基づいて所定の統計量を計算する。所定の統計量とは、ある数フレーム分の推定雑音の特徴量から計算される静的平均、あるいは静的分散などのあらゆる値でもよい。そして、推定雑音分類部413は、計算した統計量に基づいて推定雑音が属する雑音のクラスを特定する。例えば、推定雑音分類部413は、統計量の所定の範囲毎に属するクラスをそれぞれ特定してもよい。そして、推定雑音分類部413は、推定雑音が属するクラスに基づいて、抑圧係数αおよび適応係数βをそれぞれ特定する。推定雑音分類部413は、特定した抑圧係数αおよび適応係数βを、その雑音のクラスを識別できる雑音識別子と対応付けて係数格納部405に記憶する。例えば、音声認識装置400は、あらかじめ雑音の各クラスの代表値を算出する。本明細書では、所定の統計量として推定雑音の特徴量の静的分散が用いられると仮定する。これらの代表値は、各クラスに属する雑音からそれぞれ算出される。音声認識装置400は、各代表値に基づいてそれぞれ抑圧係数αおよび適応係数βを算出する。具体的には、音声認識装置400は、第二の実施の形態における係数決定部210におけるステップS209の処理を用いて、各クラスの抑圧係数αおよび適応係数βを算出してもよい。推定雑音分類部413は、雑音推定部101が推定した推定雑音に基づいてその推定雑音の静的分散Σ’を算出する。そして、各クラスに対応する静的分散Σii=0,,N;Nはクラス数に対して、推定雑音分類部413は、[数30]で示される値を算出する。そして、推定雑音分類部413は、[数30]で示される値が最小となる静的分散Σiに対応するクラスiを、その推定雑音が属するクラスと特定する。そして、推定雑音分類部413は、特定したクラスiに対応する抑圧係数αiと適応係数βiとそのクラスiを識別できる雑音識別子とを対応付けて係数格納部405に記憶する。上記は、推定雑音分類部413の動作の具体例を示す一例であり、算出される統計量やその算出方法が限定されるものではない。推定雑音分類部413は、各クラスに属する雑音を用いて、音声認識率が最大になる抑圧係数αと適応係数βとをそれぞれ算出してもよい。または、推定雑音分類部413は、第二の実施の形態における係数決定部210に各クラスに属する雑音を渡し、係数決定部210がクラスごとに最適な抑圧係数αおよび適応係数βを算出してもよい。そして、係数決定部210は、算出した抑圧係数αおよび適応係数βと、雑音のクラスを識別できる雑音識別子とを対応付けて係数格納部405に記憶してもよい。===雑音抑圧部402===雑音抑圧部402は、推定雑音分類部413が推定した雑音のクラスを識別できる雑音識別子に対応付けられて係数格納部405に記憶されている抑圧係数に基づいて特定される抑圧量の雑音を、入力信号から抑圧する。雑音抑圧部402が含むその他の機能は、第一の実施の形態における雑音抑圧部102が含む機能と同様でもよい。===音響モデル適応部403===音響モデル適応部403は、推定雑音分類部413が推定した雑音のクラスを識別できる雑音識別子に対応付けられて係数格納部405に格納されている適応係数に従って、適応量を制御してクリーン音響モデルに音響モデルを適応する。音響モデル適応部403が含むその他の機能は、第一の実施の形態における音響モデル適応部103が含む機能と同様でもよい。図15は、本発明の第四の実施の形態における音声認識装置400の動作の概要を示すフローチャートである。図15において、ステップS401ないしステップS404の処理は、第一の実施の形態におけるステップS101ないしS104と同様である。音響モデル適応部403が音響モデルを適応すると判定した場合ステップS404の′′Yes′′、音声認識装置400は、ステップS405へ進む。推定雑音分類部413は、雑音推定部101が推定した推定雑音のうち、音響モデル適応部103が前回音響モデル適応したときから今回音響モデルを適応するまでの間の時刻の入力信号に基づいて推定された推定雑音を特定する。そして、推定雑音分類部413は、特定した推定雑音から計算される所定の統計量に基づいて、推定雑音が属するクラスを特定するステップS405。そして、推定雑音分類部413は、推定雑音が属するクラスに基づいて、抑圧係数αおよび適応係数βをそれぞれ特定するステップS406。推定雑音分類部413は、特定した抑圧係数αおよび適応係数βをその推定雑音が属するクラスを識別できる雑音識別子と対応付けて係数格納部405に記憶するステップS407。音響モデル適応部403は、推定雑音分類部413が推定した雑音のクラスを識別できる雑音識別子に対応付けられて係数格納部405に記憶されている適応係数を特定する。そして、音響モデル適応部403は、前述の特定した適応係数に基づいて適応量を制御し、クリーン音響モデルに適応するステップS408。ステップS408の後、音声認識装置400は、ステップS411へ進む。一方、ステップS404において、音響モデル適応部403が音響モデルを適応しないと判定した場合ステップS404の′′No′′、雑音抑圧部402は、以下を処理する。すなわち、雑音抑圧部402は、推定雑音分類部413が推定した雑音のクラスを識別できる雑音識別子に対応付けて係数格納部405が記憶する抑圧係数を特定する。そして、雑音抑圧部402は、入力信号と、雑音推定部101が推定した推定雑音と、前述の特定した抑圧係数とに基づいて、入力信号から雑音を抑圧し、雑音抑圧信号を生成する。そして、雑音抑圧部402は、生成した雑音抑圧信号から雑音抑圧信号の特徴量を抽出し、抽出した雑音抑圧信号の特徴量を出力するステップS409。図15において、ステップS410およびステップS411の処理は、第一の実施の形態におけるステップS107およびS108と同様である。第四の実施の形態における音声認識装置400は、雑音の種類に対してそれぞれ最適な抑圧係数αおよび適応係数βを設定できる。よって、音声認識装置400は、より多様な雑音に対して頑強である。[第五の実施の形態]図16は、本発明の第五の実施の形態における音声認識装置500の構成を示すブロック図である。図16を参照すると、音声認識装置500は、係数格納部105と、雑音推定部101と、雑音抑圧部102と、音響モデル適応部103と、サーチ部104と、誤差分散推定部514と、誤差分散適応部515とを含む。===誤差分散推定部514===誤差分散推定部514は、雑音抑圧部102が抑圧係数αに基づいて入力信号から雑音を抑圧した雑音抑圧信号における雑音の抑圧量の誤差分散を推定する。前述の抑圧量の誤差分散は、理想的には、以下の[数31]に基づいて表される。[数31]において、xは、真の音声特徴量である。[数31]において、変数xの上に記号^ハットが付されている変数以下、当該変数は、′′x^′′とも記されるは、α=1のときにおける雑音抑圧信号の特徴量である。しかし、通常、真の音声は未知であるため、誤差分散推定部514は、[数31]に示される数式に用いて誤差分散を求めることができない。前述の抑圧量の誤差分散が雑音抑圧信号の特徴量x^と観測される入力信号の特徴量yとの差分の分散に比例するとの仮定の下、以下の[数32]で示される数式に基づいて抑圧量の誤差分散を求める方法がある。[数32]において、λは、比例定数である。このラムダは、EMアルゴリズムExpectation-maximizationalgorithmを用いて推定されてもよい。誤差分散推定部514は、[数32]で示される数式に基づいて抑圧量の誤差分散を求める。なお、誤差分散推定部514は、真の音声特徴量を特定できる学習データを用いて、あらかじめ[数31]を用いて前述の抑圧量の誤差分散を導出してもよい。===誤差分散適応部515===誤差分散適応部515は、誤差分散推定部514で推定された雑音の抑圧量の誤差分散に基づいて、音響モデル適応部103が適応した適応後音響モデルに対し、さらにモデルを適応する。誤差分散適応部515は、具体的には、以下の[数33]、[数34]および[数35]に基づいて適応後音響モデルに対し、さらにモデルを適応する。[数34]および[数35]において、ΔΣeおよびΔΔΣeは、動的パラメータから導かれる抑圧誤差分散である。図17は、本発明の第五の実施の形態における音声認識装置500の動作の概要を示すフローチャートである。図17において、ステップS501ないしステップS505の処理は、第一の実施の形態におけるステップS101ないしS105と同様である。ステップS505の後、音声認識装置500は、ステップS506へ進む。図17において、ステップS507の処理は、第一の実施の形態におけるステップS106と同様である。ステップS507の後、音声認識装置500は、ステップS508へ進む。誤差分散推定部514は、雑音抑圧部102が抑圧係数αに基づいて入力信号から雑音を抑圧した雑音抑圧信号における雑音の抑圧量の誤差分散を推定するステップS508。ステップS508の後、音声認識装置500は、ステップS509へ進む。図17において、ステップS509の処理は、第一の実施の形態におけるステップS107と同様である。誤差分散適応部515は、誤差分散推定部514で推定された雑音の抑圧量の誤差分散に基づいて、音響モデル適応部103が適応した適応後音響モデルに対し、さらにモデルを適応するステップS506。ステップS506の後、音声認識装置500は、ステップS510へ進む。図17において、ステップS510の処理は、第一の実施の形態におけるステップS108と同様である。第五の実施の形態における音声認識装置500は、雑音抑圧信号における雑音の抑圧量の誤差分散を推定する。そして、音声認識装置500は、推定した雑音の抑圧量の誤差分散に基づいて、音響モデル適応部103が適応した適応後音響モデルに対し、さらにモデルを適応する。音声認識装置500は、雑音の抑圧量の誤差分散を考慮してモデルを適応するので、モデルの分散を、より雑音抑圧信号から特定される特徴量の分散に近づけることができる。したがって、音声認識装置500は、より高い音声認識精度を実現できる。[第六の実施の形態]図18は、本発明の第六の実施の形態における音声認識装置600の構成を示すブロック図である。図18を参照すると、音声認識装置600は、CPUCentralProcessingUnit601とメモリ602と記憶部603とを含む。CPU601は、第一の実施の形態ないし第五の実施の形態における各音声認識装置の処理を音声認識装置600が実行するためのソフトウェアをメモリ602から読み出す。そして、CPU601は、読み出したソフトウェアの実行に基づき、第一の実施の形態ないし第五の実施の形態における各音声認識装置が含む各部として機能する。メモリ602は、第一の実施の形態ないし第五の実施の形態における各音声認識装置の処理を音声認識装置600が実行するためのソフトウェアを記憶する。記憶部603は、第一の実施の形態ないし第五の実施の形態における各格納部と同様に各情報を格納する。本発明は、第一の実施の形態ないし第五の実施の形態における各音声認識装置の処理を音声認識装置600が実行するためのソフトウェアを一次記憶または記憶する記録媒体604も含む。したがって、コンピュータ読み取り可能な記録媒体604に記録されたソフトウェアをメモリ602が読み取り、読み取ったソフトウェアをCPU601が実行してもよい。第六の実施の形態における音声認識装置600は、第一の実施の形態ないし第五の実施の形態における音声認識装置と同様の利点がある。特許文献1ないし特許文献4に記載された関連技術は、入力信号に含まれる雑音の種類に応じて、耐雑音技術である雑音抑圧法やモデル適応の音声認識性能が変わる。そのため、各関連技術の単純実装に基づく音声認識装置において、それぞれ耐雑音の可能な雑音の種類が限られてしまう。図19は、音声認識タスクの共通の評価基盤であるAURORA2の八種類の雑音に対する、関連技術における雑音抑圧法およびモデル適応法での認識率を示す図である。八種類の雑音とは、地下鉄雑音subway、バブル雑音babble、車内雑音car、展示会雑音exhibition、レストラン雑音restaurant、路上雑音street、空港雑音airport、および、駅雑音train-stationである。図19を参照すると、行見出しに雑音の種類が、列見出しに雑音のSNRの種類が示されている。図19の表が示す行列の各成分には、それぞれ二つの数字が記入されている。上の数字は、モデル適応法を用いた音声認識率を示す。下の数字は、雑音抑圧法を用いた音声認識率を示す。図19に基づくと、前述の八種類の雑音は、モデル適応法のほうが雑音抑圧法よりも認識率が高くなる雑音と、雑音抑圧法のほうがモデル適応法よりも認識率が高くなる雑音との、二つに分類されうる。図19において、モデル適応法のほうが雑音抑圧法よりも認識率が高くなる雑音は、マスの枠内の右上に丸印が付されているマスの部分である。また、図19において、雑音抑圧法のほうがモデル適応法よりも認識率が高くなる雑音は、太線で囲まれた部分である。ここでは、′′babble′′、′′restaurant′′、′′airport′′、′′train-station′′については、モデル適応法を用いた認識率が高いという傾向が見られる。一方、′′subway′′、′′car′′、′′exhibition′′、′′street′′については、雑音抑圧法を用いた認識率が高いという傾向が見られる。モデル適応法のほうが雑音抑圧法よりも認識率が高くなる雑音の特徴は、バブル雑音を多く含むことである。一方、雑音抑圧法のほうがモデル適応法よりも認識率が高くなる雑音の特徴は、バブル雑音をあまり含まないことである。以上の現象が生じる理由を、雑音抑圧法とモデル適応法の短所に基づき詳しく説明する。雑音抑圧法では、逐次的に推定された雑音が、入力信号の雑音抑圧に使用される。しかし、推定雑音の精度に従って、著しく認識精度が劣化する。このことを、SS法を例に挙げて説明する。真の雑音がN2、推定誤差がεであり、推定雑音N’2がN2εである場合、SS法に基づく雑音抑圧信号は、以下の[数36]を用いて表される。このとき、理想的な雑音抑圧信号は、以下の[数37]で計算される。[数36]に示されているように、推定誤差εの値が大きければ、雑音抑圧信号の値は、理想的な値から離れてしまう。また、音声認識で用いられる特徴量の導出過程において、一般に雑音抑圧信号の値に対数を取った値が用いられる。そのため、真の雑音N2が大きいほど、Y2-N2は、0に近い値を取る。つまり、雑音誤差信号から計算される特徴量に対して、推定誤差εがより大きな影響を与えてしまう。ここで、バブル雑音を多く含む雑音においては、雑音の推定が難しく、推定の失敗が起こりやすい。したがって、バブル雑音を多く含む雑音においては雑音抑圧法に基づく認識率が劣化してしまう。一方、モデル適応法では、モデルの適応の際に、比較的長い時間をかけて推定された雑音の平均と分散とが用いられる。したがって、モデル適応法を用いた音声認識は、逐次的な推定が難しいバブル雑音に対して、高い認識精度を実現できる。しかし、バブル雑音を含まない雑音に関しては、雑音の逐次推定精度が高くなるため、モデル適応法の認識率よりも、雑音抑圧法の認識率の方が高くなる。以上のように、各関連技術の単独実装を用いた音声認識では、それぞれ耐雑音可能な雑音の種類が限られてしまう。それぞれの関連技術が苦手な雑音をもう一方の手法が対応できるように、雑音抑圧法と音響モデル適応法とを適切に組み合わせた実装の方法が必要である。本発明の各実施の形態における音声認識装置は、雑音抑圧法および音響モデル適応法を適切に組み合わせることを用いて雑音を抑圧するので、音声認識率が高精度である音声認識に対応できる雑音の種類を増大させることができる。図20は、抑圧係数αと認識率との関係を示す図である。図20において、α=0の場合、認識率は、モデル適応法の単独実装時の認識率と等価である。一方、α=1の場合、認識率は、雑音抑圧法の単独実装時の認識率と等価である。入力音声に含ませる雑音として、AURORA2のsubway雑音SNR20、SNR10、SNR0が使用されている。また、雑音抑圧法として、NS-WiNE法雑音推定としてWiNE法WeightedNoiseEstimation、また、雑音抑圧としてMMSESTSA法minimummean-square-errorshort-timespectralamplitudeestimatorが使用されている。また、モデル適応法として、平均パラメータにVTS法が使用されている。分散パラメータ推定については、クリーンモデルの値が使用されている。図20を参照すると、SNR20、SNR10、SNR0のいずれの場合においても、αが0.5のときに音声認識率が最大であることが示されている。特にSNR0の雑音においては、αが0.5のときに音声認識率が最大であることが、顕著に示されている。本発明の各実施の形態における音声認識装置の顕著な効果が得られていることが、図20で示された。本発明の効果の一例は、音声認識率が高精度である音声認識に対応できる雑音の種類を増大させることができることである。以上、実施形態および実施例を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しえる様々な変更をすることができる。また、本発明の各実施の形態または実施例における各構成要素は、その機能のハードウェア的な実現はもちろん、コンピュータとプログラムとで実現できる。プログラムは、磁気ディスクや半導体メモリなどのコンピュータ可読記録媒体に記録されて提供され、コンピュータの立ち上げ時などにコンピュータに読み取られる。この読み取られたプログラムは、そのコンピュータの動作の制御に基づき、そのコンピュータを前述した各実施の形態または実施例における構成要素として機能させる。上記の実施の形態または実施例の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。付記1雑音の抑圧量を示す抑圧係数と、雑音を含まない音声に基づいて生成されるクリーン音響モデルに合成させる所定の雑音に基づいて生成される雑音モデルの適応量を示す適応係数と、を対応付けて記憶する係数格納手段と、入力信号から、雑音を推定する雑音推定手段と、前記雑音推定手段が推定した雑音のうち前記抑圧係数に基づいて特定される抑圧量で特定される分の雑音を前記入力信号から抑圧する雑音抑圧手段と、前記クリーン音響モデルに、前記適応係数に基づいて特定される適応量に応じて、前記雑音推定手段が推定した雑音に基づいて生成される雑音モデルを合成して、雑音適応された適応後音響モデルを生成する音響モデル適応手段と、前記雑音抑圧手段で雑音を抑圧された入力信号と、前記音響モデル適応手段で生成された適応後音響モデルとに基づいて音声を認識するサーチ手段とを含む音声認識装置。付記2付記1に記載の音声認識装置であって、前記抑圧係数と前記適応係数との和が所定の値または行列である、音声認識装置。付記3付記1または2に記載の音声認識装置であって、少なくとも一つの雑音を含む学習データを記憶する学習データ格納手段と、前記係数格納手段に記憶されている前記抑圧係数と前記適応係数とを更新する係数決定手段と、を含み、前記係数決定手段は、前記学習データに含まれる雑音を観測データとし、抑圧係数および適応係数とをパラメータとする尤度関数の期待値を最大にする抑圧係数および適応係数を基に、前記係数格納手段に記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新する、音声認識装置。付記4付記1または2に記載の音声認識装置であって、前記係数格納手段に記憶されている前記抑圧係数と前記適応係数とを更新する係数決定手段を含み、前記係数決定手段は、前回更新した際の抑圧係数および適応係数と、前々回更新した際の抑圧係数および適応係数との差分がそれぞれ所定の閾値以上である場合に、前記雑音推定手段が推定した雑音を観測データとし、前回更新した際の抑圧係数および適応係数とをパラメータとする尤度関数の期待値を最大にする抑圧係数および適応係数を基に、前記係数格納手段に記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新する、音声認識装置。付記5付記1ないし4のいずれか1項に記載の音声認識装置であって、前記雑音推定手段が推定した雑音が属するクラスを特定する推定雑音分類手段を含み、前記係数格納手段は雑音が属するクラスを識別できる雑音識別子と抑圧係数と適応係数とを対応付けて記憶し、前記雑音抑圧手段は、前記雑音推定手段が推定した雑音のうち、前記推定雑音分類手段が特定した当該雑音のクラスに対応する雑音識別子に対応付けられている抑圧係数に基づいて特定される抑圧量で特定される分の雑音を前記入力信号から抑圧し、前記音響モデル適応手段は、前記クリーン音響モデルに対し、前記推定雑音分類手段が特定した当該雑音のクラスに対応する雑音識別子に対応付けられている適応係数に基づいて特定される適応量に応じて、前記雑音推定手段が推定した雑音に基づいて生成される雑音モデルの合成を基に、雑音適応された適応後音響モデルを生成する、音声認識装置。付記6付記5に記載の音声認識装置であって、雑音を受け取ると、前記抑圧係数と前記適応係数とを決定する係数決定手段を含み、前記係数決定手段は、前記推定雑音分類手段がクラスを特定した雑音を観測データとし、抑圧係数および適応係数とをパラメータとする尤度関数の期待値を最大にする抑圧係数および適応係数を算出し、算出した抑圧係数と適応係数と前記雑音が属するクラスを識別できる雑音識別子とを対応付けて前記係数格納手段に記憶する、音声認識装置。付記7付記1ないし6のいずれか1項に記載の音声認識装置であって、前記雑音抑圧手段が、前記係数格納手段に記憶されている抑圧係数に基づいて入力信号から雑音を抑圧した、雑音抑圧信号における雑音の抑圧量の誤差分散を推定する誤差分散推定手段と、前記誤差分散推定手段が推定した前記誤差分散に基づいて、前記音響モデル適応手段が適応した前記適応後音響モデルを更新する誤差分散適応手段と、を含む音声認識装置。付記8付記3または4に記載の音声認識装置であって、前記係数決定手段は、前記係数格納手段に記憶されている抑圧係数または適応係数の値を更新する際に、その更新前の抑圧係数または適応係数の値を記憶し、前記係数決定手段は、前回更新した際の抑圧係数および適応係数と、前々回更新した際の抑圧係数および適応係数との差分の少なくともいずれかが所定の閾値以上である場合に、前記係数格納手段に記憶されている抑圧係数および適応係数を更新する、音声認識装置。付記9付記1ないし8のいずれか1項に記載の音声認識装置であって、前記抑圧係数と前記適応係数との和が1または単位行列である、音声認識装置。付記10雑音の抑圧量を示す抑圧係数と、雑音を含まない音声に基づいて生成されるクリーン音響モデルに合成させる所定の雑音に基づいて生成される雑音モデルの適応量を示す適応係数と、を対応付けて記憶し、入力信号から、雑音を推定し、前記推定した雑音のうち前記抑圧係数に基づいて特定される抑圧量で特定される分の雑音を前記入力信号から抑圧し、前記クリーン音響モデルに、前記適応係数に基づいて特定される適応量に応じて、前記推定した雑音に基づいて生成される雑音モデルを合成して、雑音適応された適応後音響モデルを生成し、前記雑音を抑圧された入力信号と、前記生成された適応後音響モデルとに基づいて音声を認識する、音声認識方法。付記11付記10に記載の音声認識方法であって、前記抑圧係数と前記適応係数との和が所定の値または行列である、音声認識方法。付記12付記10または11に記載の音声認識方法であって、少なくとも一つの雑音を含む学習データを記憶し、前記学習データに含まれる雑音を観測データとし、抑圧係数および適応係数とをパラメータとする尤度関数の期待値を最大にする抑圧係数および適応係数を基に、前記記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新する、音声認識方法。付記13付記10または11に記載の音声認識方法であって、前回更新した際の抑圧係数および適応係数と、前々回更新した際の抑圧係数および適応係数との差分がそれぞれ所定の閾値以上である場合に、前記推定した雑音を観測データとし、前回更新した際の抑圧係数および適応係数とをパラメータとする尤度関数の期待値を最大にする抑圧係数および適応係数を基に、前記記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新する、音声認識方法。付記14付記10ないし13のいずれか1項に記載の音声認識方法であって、前記推定した雑音が属するクラスを特定し、雑音の種類を示す雑音識別子と抑圧係数と適応係数とを対応付けて記憶し、前記推定した雑音のうち、前記特定した当該雑音の種類に対応する雑音識別子に対応付けられている抑圧係数に基づいて特定される抑圧量で特定される分の雑音を前記入力信号から抑圧し、前記クリーン音響モデルに対し、前記特定した当該雑音の種類に対応する雑音識別子に対応付けられている適応係数に基づいて特定される適応量に応じて、前記推定した雑音に基づいて生成される雑音モデルの合成を基に、雑音適応された適応後音響モデルを生成する、音声認識方法。付記15付記14に記載の音声認識方法であって、前記クラスが分類された雑音を観測データとし、抑圧係数および適応係数とをパラメータとする尤度関数の期待値を最大にする抑圧係数および適応係数を算出し、算出した抑圧係数と適応係数と前記雑音が属するクラスを識別できる雑音識別子とを対応付けて記憶する、音声認識方法。付記16付記10ないし15のいずれか1項に記載の音声認識方法であって、前記記憶されている抑圧係数に基づいて入力信号から雑音が抑圧された雑音抑圧信号における雑音の抑圧量の誤差分散を推定し、前記推定した前記誤差分散に基づいて、前記適応した前記適応後音響モデルに対し、モデルを適応する、音声認識方法。付記17付記12または13に記載の音声認識方法であって、前記記憶されている抑圧係数または適応係数の値を更新する際に、その更新前の抑圧係数または適応係数の値を記憶し、前回更新された際の抑圧係数および適応係数と、前々回更新された際の抑圧係数および適応係数との差分の少なくともいずれかが所定の閾値以上である場合に、前記記憶されている抑圧係数および適応係数を更新する、音声認識方法。付記18付記10ないし17のいずれか1項に記載の音声認識方法であって、前記抑圧係数と前記適応係数との和が1または単位行列である、音声認識方法。付記19コンピュータに、雑音の抑圧量を示す抑圧係数と、雑音を含まない音声に基づいて生成されるクリーン音響モデルに合成させる所定の雑音に基づいて生成される雑音モデルの適応量を示す適応係数と、を対応付けて記憶する処理と、入力信号から、雑音を推定する処理と、前記推定した雑音のうち前記抑圧係数に基づいて特定される抑圧量で特定される分の雑音を前記入力信号から抑圧する処理と、前記クリーン音響モデルに、前記適応係数に基づいて特定される適応量に応じて、前記推定した雑音に基づいて生成される雑音モデルを合成して、雑音適応された適応後音響モデルを生成する処理と、前記雑音を抑圧された入力信号と、前記生成された適応後音響モデルとに基づいて音声を認識する処理とを実行させるための音声認識プログラム。付記20付記19に記載の音声認識プログラムであって、前記抑圧係数と前記適応係数との和が所定の値または行列である、音声認識プログラム。付記21付記19または20に記載の音声認識プログラムであって、前記コンピュータに、少なくとも一つの雑音を含む学習データを記憶する処理と、前記学習データに含まれる雑音を観測データとし、抑圧係数および適応係数とをパラメータとする尤度関数の期待値を最大にする抑圧係数および適応係数を基に、前記記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新する処理と、を実行させるための音声認識プログラム。付記22付記19または20に記載の音声認識プログラムであって、前記コンピュータに、前回更新した際の抑圧係数および適応係数と、前々回更新した際の抑圧係数および適応係数との差分がそれぞれ所定の閾値以上である場合に、前記推定した雑音を観測データとし、前回更新した際の抑圧係数および適応係数とをパラメータとする尤度関数の期待値を最大にする抑圧係数および適応係数を基に、前記記憶されている抑圧係数と適応係数とを更新する処理を実行させるための音声認識プログラム。付記23付記19ないし22のいずれか1項に記載の音声認識プログラムであって、前記コンピュータに、前記推定した雑音が属するクラスを特定する処理と、雑音の種類を示す雑音識別子と抑圧係数と適応係数とを対応付けて記憶する処理と、前記推定した雑音のうち、前記特定した当該雑音の種類に対応する雑音識別子に対応付けられている抑圧係数に基づいて特定される抑圧量で特定される分の雑音を前記入力信号から抑圧する処理と、前記クリーン音響モデルに対し、前記特定した当該雑音の種類に対応する雑音識別子に対応付けられている適応係数に基づいて特定される適応量に応じて、前記推定した雑音に基づいて生成される雑音モデルの合成を基に、雑音適応された適応後音響モデルを生成する処理と、を実行させるための音声認識プログラム。付記24付記23に記載の音声認識プログラムであって、前記コンピュータに、前記クラスが分類された雑音を観測データとし、抑圧係数および適応係数とをパラメータとする尤度関数の期待値を最大にする抑圧係数および適応係数を算出し、算出した抑圧係数と適応係数と前記雑音が属するクラスを識別できる雑音識別子とを対応付けて記憶する処理を実行させるための音声認識プログラム。付記25付記19ないし24のいずれか1項に記載の音声認識プログラムであって、前記コンピュータに、前記記憶されている抑圧係数に基づいて入力信号から雑音が抑圧された雑音抑圧信号における雑音の抑圧量の誤差分散を推定する処理と、前記推定した前記誤差分散に基づいて、前記適応した前記適応後音響モデルに対し、モデルを適応する処理と、を実行させるための音声認識プログラム。付記26付記21または22に記載の音声認識プログラムであって、前記コンピュータに、前記記憶されている抑圧係数または適応係数の値を更新する際に、その更新前の抑圧係数または適応係数の値を記憶する処理と、前回更新された際の抑圧係数および適応係数と、前々回更新された際の抑圧係数および適応係数との差分の少なくともいずれかが所定の閾値以上である場合に、前記記憶されている抑圧係数および適応係数を更新する処理と、を実行させるための音声認識プログラム。付記27付記19ないし26のいずれか1項に記載の音声認識プログラムであって、前記抑圧係数と前記適応係数との和が1または単位行列である、音声認識プログラム。この出願は、2010年11月11日に出願された日本出願特願2010-252456を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。"