発話者の音声信号を入力してディジタル信号に変換し、該ディジタル信号からベクトル系列に変換して出力する音声入力部と、前記音声入力部が出力する学習用音声信号のベクトル系列と、学習用音声信号の正解クラス情報とを入力して、クラス識別変換を出力するクラス識別変換構築部と、前記音声入力部が出力する前記学習用音声信号のベクトル系列と、前記学習用音声信号の正解クラス情報と、前記クラス識別変換とを入力して次元圧縮線形直交変換を出力する次元圧縮線形直交変換構築部と、前記音声入力部が出力する認識音声信号のベクトル系列と、前記クラス識別変換と、前記次元圧縮線形直交変換とを入力して、音響特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記認識音声信号を、前記特徴量抽出部が生成した音響特徴量に基づいて、音声認識を行う音声認識部と、を備えたことを特徴とする音声認識装置。発話者の音声信号を入力してディジタル信号に変換し、該ディジタル信号からベクトル系列に変換して出力する音声入力部と、前記音声入力部が出力する学習用音声信号のベクトル系列と、学習用音声信号の正解クラス情報とを入力して、遺伝的アルゴリズムにより特徴量変換を出力する特徴量変換構築部と、前記音声入力部が出力する認識音声信号のベクトル系列と、前記特徴量変換構築部が出力する特徴量変換とを入力して、音響特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記認識音声信号を、前記特徴量抽出部が生成した音響特徴量に基づいて、音声認識を行う音声認識部と、を備えたことを特徴とする音声認識装置。コンピュータに、音声認識させるためのプログラムであって、請求項1又は請求項2に記載の音声認識装置をコンピュータにより実現することを特徴とするプログラム。従来の音声認識は、雑音環境下では認識性能が著しく低下してしまうことが問題となっている。この要因の一つとして、音響特徴量であるメル尺度ケプストラム係数の抽出過程が信号処理に基づいた手法であり、音声認識に必ずしも最適な特徴量抽出方法ではないことが挙げられる。この問題に対し、メル尺度ケプストラム係数の抽出手法を改善するさまざまな試みが行われているが、未だ得られる音声認識性能は不十分であることが課題である。本発明の目的は、メル尺度ケプストラム係数とは異なる、音声認識に最適化され、雑音環境を考慮した識別的な音響特徴量を抽出することで、雑音下の音声認識の性能を改善することにある。又、本発明の他の目的として、コンピュータを、音声認識に最適化され、雑音環境を考慮した識別的な音響特徴量を抽出し、該音響特徴量を用いた音声認識装置とすることができるプログラムを提供することにある。本発明は、音声認識において、音声認識に最適化された音響特徴量を抽出することを備えた音声認識装置を提供することを、特徴とする。前記目的を達成するため、請求項1に記載の発明は、発話者の音声信号を入力してディジタル信号に変換し該ディジタル信号からベクトル系列に変換して出力する音声入力部と、前記音声入力部が出力する学習用音声信号のベクトル系列と学習用音声信号の正解クラス情報とを入力してクラス識別変換を出力するクラス識別変換構築部と、前記音声入力部が出力する前記学習用音声信号のベクトル系列と前記学習用音声信号の正解クラス情報と前記クラス識別変換とを入力して次元圧縮線形直交変換を出力する次元圧縮線形直交変換構築部と、前記音声入力部が出力する認識音声信号のベクトル系列と前記クラス識別変換と前記次元圧縮線形直交変換とを入力して音響特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記認識音声信号を前記特徴量抽出部が生成した音響特徴量に基づいて音声認識を行う音声認識部とを備えたことを特徴とする音声認識装置を要旨とするものである。請求項2に記載の発明は、発話者の音声信号を入力してディジタル信号に変換し該ディジタル信号からベクトル系列に変換して出力する音声入力部と、前記音声入力部が出力する学習用音声信号のベクトル系列と学習用音声信号の正解クラス情報とを入力して遺伝的アルゴリズムにより特徴量変換を出力する特徴量変換構築部と、前記音声入力部が出力する認識音声信号のベクトル系列と前記特徴量変換構築部が出力する特徴量変換とを入力して音響特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記認識音声信号を前記特徴量抽出部が生成した音響特徴量に基づいて音声認識を行う音声認識部とを備えたことを特徴とする音声認識装置を要旨とするものである。請求項3に記載の発明は、コンピュータに音声認識させるためのプログラムであって、請求項1又は請求項2に記載の音声認識装置をコンピュータにより実現することを特徴とするプログラムを要旨とするものである。請求項1の発明によれば、学習機構を有する音響特徴量抽出によって、音声認識に最適化された特徴量変換を行い識別的な音響特徴量を抽出することができる。請求項1の発明では、第一に、ベクトル系列から取り出したベクトルに対し識別対象のクラス音素などに属するか否かの情報から構成される中間ベクトルを返すクラス識別変換を生成し、第二に、クラス識別変換で得られた中間ベクトルに対して次元圧縮と線形直交化を行うための次元圧縮線形直交変換を生成する。このように、請求項1の発明によって、認識性能の高い特徴量を抽出することができる。請求項2の発明によれば、学習機構を有する音響特徴量抽出によって、音声認識に最適化された特徴量変換を行い識別的な音響特徴量を抽出することができる。請求項2の発明では、ベクトル系列から音響特徴量への変換を、遺伝的アルゴリズムを用いて生成する。すなわち、請求項2の発明によって、認識性能の高い特徴量を抽出することができる。請求項3の発明によれば、プログラムを実行することによって、コンピュータを請求項1又は請求項2に記載の音声認識装置として容易に実現することができる。以上のように、本発明による音声認識装置は、学習機構を有する音響特徴量抽出によって、音声認識に最適化され雑音環境下でも頑健な音響特徴量を抽出し、静寂な環境はもとより、雑音環境下でも高い音声認識性能を実現する。以下で、本発明を具体化した音声認識装置の一実施形態を図1~図2を参照して説明する。図1は、請求項1に記載の発明の一実施形態である。音声入力部1では、発話者の音声を入力し、入力された音声信号を標本化定理により標本化するとともに、適当な量子化ステップで量子化を行い、ディジタル信号に変換する。続いて、図3に示すように、ディジタル信号を一定時間ごとに一定時間長で切り出し、音声フレームを抽出する。該音声フレームごとに、フーリエ変換を用いて周波数情報を求め、メルフィルタバンクにより周波数情報をまとめベクトル化することで、周波数ベクトルに変換する。該周波数ベクトルをディジタル化された信号全体で時系列に並べることで、ベクトル系列以下、周波数ベクトル系列というを生成する。学習部10は、学習用音声信号を音声入力部1に入力して得られる周波数ベクトル系列と学習用音声信号の正解クラス情報を用いて、クラス識別変換と次元圧縮線形直交変換を計算する。適用部20は、学習部10で求めたクラス識別変換と次元圧縮線形直交変換を用いて、認識音声信号を音声入力部1に入力して得られる周波数ベクトル系列を音響特徴量に変換し、音声認識を行うことで、認識結果を出力する。クラス識別変換構築部11では、第一に、クラスごとに周波数ベクトルがそのクラスに属するか否かを判定する識別器を構成する。一例として与えられた周波数ベクトルが音素aのものか否かを判定する識別器与えられた周波数ベクトルが音素bのものか否かを判定する識別器を構築する。クラス識別変換構築部11における、遺伝的アルゴリズムを用いた識別器の構成例を以下で説明する。クラスcに対し、N次元の周波数ベクトルxがcに属するか否かを表す識別器fを次の式で表す。該識別器は周波数ベクトルxがcに属する場合は正の値を、属さない場合は負の値を返す。前記識別器fの識別器パラメータacは、学習用音声信号と学習用音声信号の正解クラス情報を用いて決定される。すなわち、学習用音声信号を音声入力部1に入力して得られる周波数ベクトル系列において、なるべく多くのベクトルに対し正しい識別結果を返すように、acを決定する。具体的に、前記識別器パラメータacを遺伝的アルゴリズムで決定する方法を示す。N1個の係数を持つ識別器パラメータacを遺伝子とする個体を複数生成し、初期世代を構成する。各個体はランダムに初期化する。現世代の個体vに対し、次の式により適応度Evを計算する。ただしaは該個体vの遺伝子から得られる識別器パラメータ、rkは学習用音声信号を音声入力部1に入力して得られる周波数ベクトル系列のk番目の周波数ベクトル、lkはk番目の周波数ベクトルの正解クラス情報で、rkがクラスcに属するとき1、属さないとき-1である。尚、Kは学習用音声信号を音声入力部1に入力して得られる周波数ベクトルの総数である。又、sgnは符号関数である。前記適応度に基づき、遺伝的アルゴリズムの基本操作エリート選択継承交叉突然変異を行い、現世代から次世代を作成する以下、現世代から次世代を作成することを世代交代という。前記初期世代から世代交代を一定回数繰り返し、最終世代を生成する。該最終世代から最も適応度の高い個体を取り出し、該個体の遺伝子を解析することで、最適化された識別器パラメータacを得る。尚、前記識別器パラメータacの決定に、本発明はサポートベクターマシンSupportVectorMachineなどを用いることを妨げない。又、前記識別器の一例として線形識別器を示したが、本発明は非線形識別器を用いることを妨げない。クラス識別変換構築部11では、第二に、前記識別器を全てのクラスに対して構成する。クラスcの識別器パラメータacを行ベクトルとして表現したとき、全ての行ベクトルをまとめて、クラス識別変換行列を構成する。クラス識別変換構築部11の出力として、C行N1列のクラス識別変換行列が得られる。ただしCは識別クラス数である。次元圧縮線形直交変換構築部12では、前記クラス識別変換構築部11で得られたクラス識別変換の次元圧縮線形直交化を行う。次元圧縮線形直交変換構築部12における、遺伝的アルゴリズムを用いた次元圧縮線形直交化の構成例を以下で説明する。学習用音声信号を音声入力部1に入力して得られる周波数ベクトル系列において、該周波数ベクトル系列の各周波数ベクトルに対し、次の式のように拡張周波数ベクトルx’にクラス識別変換行列Aを乗算し、C次元のベクトルy以下、中間ベクトルというを得る。中間ベクトルyに対し、次元圧縮線形直交変換の1次元目g1の計算を次の式で行う。前記g1のパラメータb1は、学習用音声信号と学習用音声信号の正解クラス情報を用いて決定される。すなわち、学習用音声信号を音声入力部1に入力して得られる周波数ベクトル系列において、クラスごとに中間ベクトルyの平均ベクトルを計算し、該平均ベクトルの前記g1の値を求め、その分散が最大となるように、b1を決定する。具体的に、前記パラメータb1を遺伝的アルゴリズムで決定する方法を示す。C個の係数を持つパラメータb1を遺伝子とする個体を複数生成し、初期世代を構成する。各個体はランダムに初期化する。現世代の個体vに対し、次の式により適応度Evを計算する。ただしbは該個体vの遺伝子から得られるパラメータである。又、varは分散を求める関数である。前記適応度に基づき、遺伝的アルゴリズムの基本操作を行い、現世代から次世代を作成世代交代する。前記初期世代から世代交代を一定回数繰り返し、最終世代を生成する。該最終世代から最も適応度の高い個体を取り出し、該個体の遺伝子を解析することで、最適化されたパラメータb1を得る。前記次元圧縮線形直交変換の2次元目g2の計算を次の式で行う。前記g2のパラメータb2は、前記g1のパラメータb1と同様に遺伝的アルゴリズムで決定する。ただし、b2は、b1との内積が0となるよう、次の式を満たす制約の下で求める。以降同様に、前記次元圧縮線形直交変換のm次元目gmは、パラメータbmとb1、bmとb2、...、bmとbm-1の内積が全て0となる制約の下で、前記平均ベクトルの該gmの値を求め、その分散が最大となるよう、bmを決定することで、求めることができる。尚、前記パラメータb1及びb2乃至bmの決定に、本発明は主成分分析PrincipalComponentAnalysisなどを用いることを妨げない。次元圧縮線形直交変換構築部12の出力として、M行C列の次元圧縮線形直交変換行列が得られる。ただしMは次元圧縮線形直交変換の出力次元数である。音声認識を行う際は、認識音声信号を音声入力部1に入力し、周波数ベクトル系列に変換する。特徴量抽出部21では、前記クラス識別変換構築部11で求めたクラス識別変換及び前記次元圧縮線形直交変換構築部12で求めた次元圧縮線形直交変換を用いて、周波数ベクトル系列を音響特徴量に変換する。認識音声信号を音声入力部1に入力して得られる周波数ベクトル系列において、該周波数ベクトル系列の各周波数ベクトルに対し、次の式のように拡張周波数ベクトルx’にクラス識別変換行列A及び次元圧縮線形直交変換行列Bを乗算し、M次元の音響特徴量zを得る。音声認識部2では、前記特徴量抽出部21が出力した音響特徴量を用いて音声認識を行う。モデルに隠れマルコフモデルを使用し、ビタビアルゴリズムにより音響特徴量とモデルのマッチングを行い、最も尤度の高い単語仮説候補を認識結果として出力する。図2は、請求項2に記載の発明の一実施形態である。音声入力部1では、発話者の音声を入力し、入力された音声信号を標本化定理により標本化するとともに、適当な量子化ステップで量子化を行い、ディジタル信号に変換する。続いて、図3に示すように、ディジタル信号を一定時間ごとに一定時間長で切り出し、音声フレームを抽出する。該音声フレームごとに、フーリエ変換を用いて周波数情報を求め、メルフィルタバンクにより周波数情報をまとめベクトル化することで、周波数ベクトルに変換する。該周波数ベクトルをディジタル化された信号全体で時系列に並べることで、ベクトル系列以下、周波数ベクトル系列というを生成する。学習部10は、学習用音声信号を音声入力部1に入力して得られる周波数ベクトル系列と学習用音声信号の正解クラス情報を用いて、特徴量変換を計算する。適用部20は、学習部10で求めた特徴量変換を用いて、認識音声信号を音声入力部1に入力して得られる周波数ベクトル系列を音響特徴量に変換し、音声認識を行うことで、認識結果を出力する。特徴量変換構築部16では、周波数ベクトル系列を音響特徴量に変換する特徴量変換を、遺伝的アルゴリズムにより生成する。特徴量変換構築部16における、遺伝的アルゴリズムを用いた特徴量変換の構成例を以下で説明する。学習用音声信号を音声入力部1に入力して得られる周波数ベクトル系列において、該周波数ベクトル系列の各周波数ベクトルxN次元に対し、特徴量変換の1次元目h1の計算を次の式で行う。前記h1のパラメータd1は、学習用音声信号と学習用音声信号の正解クラス情報を用いて決定される。すなわち、学習用音声信号を音声入力部1に入力して得られる周波数ベクトル系列において、クラスごとに平均ベクトルを計算し、該平均ベクトルの前記h1の値を求め、その分散が最大となるように、d1を決定する。具体的に、前記パラメータd1を遺伝的アルゴリズムで決定する方法を示す。N個の係数を持つパラメータd1を遺伝子とする個体を複数生成し、初期世代を構成する。各個体はランダムに初期化する。現世代の個体vに対し、次の式により適応度Evを計算する。ただしdは該個体vの遺伝子から得られるパラメータである。又、varは分散を求める関数である。前記適応度に基づき、遺伝的アルゴリズムの基本操作を行い、現世代から次世代を作成世代交代する。前記初期世代から世代交代を一定回数繰り返し、最終世代を生成する。該最終世代から最も適応度の高い個体を取り出し、該個体の遺伝子を解析することで、最適化されたパラメータd1を得る。前記特徴量変換の2次元目h2の計算を次の式で行う。前記h2のパラメータd2は、前記h1のパラメータd1と同様に遺伝的アルゴリズムで決定する。ただし、d2は、d1との内積が0となるよう、次の式を満たす制約の下で求める。以降同様に、前記特徴量変換のm次元目hmは、パラメータdmとd1、dmとd2、...、dmとdm-1の内積が全て0となる制約の下で、前記平均ベクトルの該hmの値を求め、その分散が最大となるよう、dmを決定することで、求めることができる。特徴量変換構築部16の出力として、M行N列の特徴量変換行列が得られる。ただしMは特徴量変換の出力次元数である。音声認識を行う際は、認識音声信号を音声入力部1に入力し、周波数ベクトル系列に変換する。特徴量抽出部26では、前記特徴量変換構築部16で求めた特徴量変換を用いて、周波数ベクトル系列を音響特徴量に変換する。認識音声信号を音声入力部1に入力して得られる周波数ベクトル系列において、該周波数ベクトル系列の各周波数ベクトルxに対し、次の式のように特徴量変換行列Dを乗算し、M次元の音響特徴量zを得る。音声認識部2では、前記特徴量抽出部26が出力した音響特徴量を用いて音声認識を行う。モデルに隠れマルコフモデルを使用し、ビタビアルゴリズムにより音響特徴量とモデルのマッチングを行い、最も尤度の高い単語仮説候補を認識結果として出力する。尚、本発明の実施形態は前記実施形態に限定されるものではなく、前記実施形態を、本発明の趣旨から逸脱しない範囲で変更してもよい。図4は、前記実施形態のうち図1で示した請求項1に記載の発明の一実施形態による音声認識装置の音声認識精度と、音声入力部1及びメル尺度ケプストラム係数を生成する特徴量抽出部乃至音声認識部2を備えた従来の音声認識装置の音声認識精度について、雑音環境下音声認識共通評価基盤コーパスCENSREC-1を用いて、8種類の異なる雑音種類で評価したものである。図5は、前記実施形態のうち図1で示した請求項1に記載の発明の一実施形態による音声認識装置の音声認識精度と、音声入力部1及びメル尺度ケプストラム係数を生成する特徴量抽出部乃至音声認識部2を備えた従来の音声認識装置の音声認識精度について、雑音環境下音声認識共通評価基盤コーパスCENSREC-1を用いて、7種類の異なる雑音強度で評価したものである。図4及び図5で示した音声認識実験は、雑音環境下音声認識共通評価基盤コーパスCENSREC-1に附属の基準手法ベースラインと同じ条件で行った。図4及び図5より、図1で示した請求項1に記載の発明の一実施形態による音声認識装置は、従来の音声認識装置と比較して、有意に音声認識性能が向上しており、本発明の目的である雑音下での音声認識の性能向上が達せられていることがわかる。