雑音の無い環境で収録され、さらにアライメント情報を有する音声であるクリーン信号に、雑音信号を付加して雑音付加信号を作成する雑音付加信号作成手段と、前記作成された雑音付加信号から雑音を取り除いて雑音抑圧信号を作成する雑音抑圧手段と、前記作成した雑音抑圧信号と前記アライメント情報より計算したGMMを、前記クリーン信号で学習した音響モデルであるクリーンモデルのGMMと入れ替えることで、雑音抑圧モデルを作成する雑音抑圧モデル作成手段と、を有することを特徴とする音響モデル作成装置。雑音付加信号作成手段は、前記クリーン信号を学習したモデルであるクリーンモデルから生成されたクリーン信号に、前記雑音信号を付加することを特徴とする請求項1に記載の音響モデル作成装置。前記クリーンモデルのHMMのガウシアンからクリーン信号を作成するクリーン信号作成手段を有することを特徴とする請求項2に記載の音響モデル作成装置。前記クリーン信号作成手段は、計算された雑音信号の統計量を用いて、前記雑音信号から影響を受けやすいガウシアンを選択し、前記選択されたガウシアンを用いてクリーン信号を生成することを特徴とする請求項3に記載の音響モデル作成装置。前記雑音抑圧モデル作成手段は、前記クリーンモデルのガウシアンをクラス分けし、クリーン信号と雑音抑圧信号との関係を元に、クラス毎に作った変換式を用いて、雑音抑圧モデルのガウシアンを作成することを特徴とする請求項4に記載の音響モデル適応装置。雑音の無い環境で収録され、さらにアライメント情報を有する音声であるクリーン信号に、雑音信号を付加して雑音付加信号を作成する雑音付加信号作成ステップと、前記作成された雑音付加信号から雑音を取り除いて雑音抑圧信号を作成する雑音抑圧ステップと、前記作成した雑音抑圧信号と前記アライメント情報より計算したGMMを、前記クリーン信号で学習した音響モデルであるクリーンモデルのGMMと入れ替えることで、雑音抑圧モデルを作成する雑音抑圧モデル作成ステップと、を有することを特徴とする音響モデル作成方法。雑音の無い環境で収録され、さらにアライメント情報を有する音声であるクリーン信号に、雑音信号を付加して雑音付加信号を作成する雑音付加信号作成手段と、前記作成された雑音付加信号から雑音を取り除いて雑音抑圧信号を作成する雑音抑圧手段と、前記作成した雑音抑圧信号と前記アライメント情報より計算したGMMを、前記クリーン信号で学習した音響モデルであるクリーンモデルのGMMと入れ替えることで、雑音抑圧モデルを作成する雑音抑圧モデル作成手段と、を有することを特徴とする音響モデル作成システム。特許文献1の技術は、無音区間から得られる抑圧誤差から雑音モデルを作成し、クリーンモデルとHMM合成している。しかし、雑音抑圧信号の無音区間で学習されたガウシアンがHMMに加わるだけで発話に対応するガウシアンはクリーンのままである。従って、厳密には、雑音抑圧信号にマッチした音響モデルを作れていない。一方、非特許文献1では、限られた雑音抑圧方式で作成された雑音抑圧信号にマッチした音響モデルしか作ることができない。そこで、本発明が解決しようとする課題は、上記問題点を解決することであり、任意の雑音抑圧方式で作成された雑音抑圧信号にマッチした音響モデルを作る技術を提供することにある。上記課題を解決するための本発明は、音響モデル作成装置であって、雑音の無い環境で収録され、さらにアライメント情報を有する音声であるクリーン信号に、雑音信号を付加して雑音付加信号を作成する雑音付加信号作成手段と、前記作成された雑音付加信号から雑音を取り除いて雑音抑圧信号を作成する雑音抑圧手段と、前記作成した雑音抑圧信号と前記アライメント情報より計算したGMMを、前記クリーン信号で学習した音響モデルであるクリーンモデルのGMMと入れ替えることで、雑音抑圧モデルを作成する雑音抑圧モデル作成手段と、を有することを特徴とする。上記課題を解決するための本発明は、音響モデル作成方法であって、雑音の無い環境で収録され、さらにアライメント情報を有する音声であるクリーン信号に、雑音信号を付加して雑音付加信号を作成する雑音付加信号作成ステップと、前記作成された雑音付加信号から雑音を取り除いて雑音抑圧信号を作成する雑音抑圧ステップと、前記作成した雑音抑圧信号と前記アライメント情報より計算したGMMを、前記クリーン信号で学習した音響モデルであるクリーンモデルのGMMと入れ替えることで、雑音抑圧モデルを作成する雑音抑圧モデル作成ステップと、を有することを特徴とする。上記課題を解決するための本発明は、音響モデル作成システムであって、雑音の無い環境で収録され、さらにアライメント情報を有する音声であるクリーン信号に、雑音信号を付加して雑音付加信号を作成する雑音付加信号作成手段と、前記作成された雑音付加信号から雑音を取り除いて雑音抑圧信号を作成する雑音抑圧手段と、前記作成した雑音抑圧信号と前記アライメント情報より計算したGMMを、前記クリーン信号で学習した音響モデルであるクリーンモデルのGMMと入れ替えることで、雑音抑圧モデルを作成する雑音抑圧モデル作成手段と、を有することを特徴とする。本発明によると、任意の雑音抑圧方式によって得られる雑音抑圧信号にマッチした音響モデルを作成することが可能であることである。そして、雑音信号を学習データとしてモデル学習するよりも高速で作成することが可能であることである。本発明の特徴を説明するために、以下において、図面を参照して具体的に述べる。第一の実施の形態第一の実施の形態を、図1を参照して説明する。図1は本実施の形態における音響モデル生成システムのブロック図である。以下、第一の実施の形態における音響モデル適応装置100が備える各構成要素、及び、音響モデル適応装置を動作させるために必要な要素について説明する。本願の音響モデル生成システムは、音響モデル適応装置100、クリーンモデル格納部001、雑音抑圧モデル格納部002、クリーン信号格納部003、及び雑音信号格納部004を有する。音響モデル適応装置100は、雑音付加信号作成部101、雑音抑圧部102、及び雑音モデル作成部103を有する。雑音付加信号作成部101は、クリーン信号格納部003のクリーン信号と雑音信号格納部004の雑音信号とを入力とし、雑音付加信号を出力とする。雑音付加信号はクリーン信号と雑音信号とを足すことで作成される。雑音抑圧部102は、雑音付加信号作成部101で作成された雑音付加信号を入力とし、雑音抑圧信号を出力する。雑音抑圧信号は、雑音付加信号を、雑音抑圧法によって雑音を抑圧することで作成される。尚、ここで用いられる雑音抑圧法は、特定な技術ではなく、いかなる技術であってもよい。雑音抑圧信号HMM作成部103は、雑音抑圧部102で作成された雑音抑圧信号と、クリーンモデル格納部003のクリーンモデルと、クリーン信号のアライメント情報を入力とし、雑音抑圧モデルを出力する。雑音抑圧モデルは、雑音抑圧信号とアライメント情報を元にクリーンモデルのガウシアンを雑音抑圧信号に適応することで作成される。クリーン信号のアライメント情報とは、ある時刻での信号が、クリーンモデルのどのHMMのどの状態に由来するかを示す情報である。クリーンモデル格納部001には、クリーンな環境で収録したクリーン信号で学習したクリーンモデルが格納されている。なお、ここで格納されているクリーンモデルの各HMMの各状態におけるGMMの各ガウシアンの平均と分散とを、平均、分散と表現する。平均と分散とは、音声の特徴量で計算されるため、平均は39次元のベクトル、分散は39×39次元の対角行列の対角成分で作るベクトルとして格納される。Δ、ΔΔはそれぞれ一次、二次動的成分を示す。添え字である、hはHMM番号を示し、sは状態番号を示し、kはガウシアン番号を示す。そして、それぞれ、H個、S個、K個あるとする。雑音抑圧モデル格納部002には、雑音抑圧モデル作成部103で出力される雑音抑圧モデルが格納されている。なお、ここで格納されているクリーンモデルの各HMMの各状態におけるGMMの各ガウシアンの平均と分散を、と表現する。平均と分散とは、音声の特徴量で計算されるため、平均は39次元のベクトル、分散は39×39次元の対角行列の対角成分で作るベクトルとして格納される。クリーン信号格納部003には、クリーン信号と、クリーン信号のアライメント情報とが格納されている。なお、クリーン信号のアライメント情報は、予め、クリーンモデル格納部001のクリーンモデルを用いて、これらのクリーン信号を認識したときの認識結果としてもよい。クリーン信号のアライメント情報は、信号が、ある時刻においてクリーンモデルのどのHMMのどの状態に由来するかを示す情報である。なお、ここで格納されるクリーン信号は、全I個とし、1個のクリーン信号には1発声から数発声が収録されているとする。これらのクリーン信号を以下、xii0...I-1t0...Nxi1と表現する。iは、I個のクリーン信号の番号を示し、tはサンプル番号を示し、i番目のクリーン信号のサンプル数をNxiとする。クリーン信号のアライメント情報はクリーン信号と同じ数だけ存在し、lii0...I1τ0...N’ix1と表現する。liはを値としてもつ。また、τは、サンプル番号を示すが、ここでは、特徴量のサンプル番号を示す。そして、N’ixは、xiを特徴量変換した後のサンプル数を示す。雑音信号格納部004には、雑音信号が格納されている。雑音信号格納部004に格納される雑音信号は常に更新される。なお、格納される雑音信号は、nt0...Nn1と表現する。ここでは雑音信号のサンプル数はNnとする。なお、この雑音信号nt0...Nn1は常に更新されるため、リングバッファに格納しているとする。図2は本実施の形態における音響モデル適応装置100の動作の概要を示すフローチャートである。図2を用いて、第一の実施の形態における動作の概要を説明する。まず、雑音付加信号作成過程S101について説明する。クリーン信号格納部に格納されているI個のクリーン信号xii0...I-1t0...Nxi1と、雑音信号格納部004に格納されている雑音信号nt0...Nn1を取得し、これらを雑音付加信号作成部101に入力する。そして、雑音付加信号作成部101から雑音付加信号が出力される。なお、雑音付加信号作成部101では、全I個の雑音付加信号が作成され、yii0...I1t0...Nxi1と表現する。なお、それぞれの雑音付加信号のサンプル数は、クリーン信号のサンプル数と変わらない。ここで、雑音付加信号yiは、例えば、数1のように計算される。続いて、雑音抑圧過程S102について説明する。雑音付加信号作成部101が出力するI個の雑音付加信号yii0...I1t0...Nxi1を雑音抑圧部102に入力する。そして、雑音抑圧部102から雑音付加信号が作成され、と表現する。なお、それぞれの雑音付加信号のサンプル数は、クリーン信号のサンプル数と変わらない。ここでは、例えば、雑音抑圧法には、WienerFilter法などの方法が考えられる。次に、雑音抑圧モデル作成過程S103について説明する。雑音抑圧部102が出力するI個の雑音抑圧信号と、クリーンモデル格納部001に格納されているクリーンモデルと、クリーン信号格納部003に格納されているクリーン信号のアライメント情報lii0...I1τ0...N’ix1を雑音抑圧モデル作成部103に入力し、雑音抑圧モデルを出力し、雑音抑圧モデル格納部002に格納する。ここで、雑音抑圧モデルの作成法を述べる。まず、I個の雑音抑圧信号を特徴量に変換する。ここで、I個の雑音抑圧信号の特徴量をと表現する。なお、特徴量のサンプル番号はτで表現し、特徴量変換後のサンプル数はN’xiで表現する。次に、実際に、クリーンモデル格納部001に格納されているクリーンモデルの全てのHMMの、全ての状態のGMMを雑音抑圧信号に適応するが、ここでは、h番目のHMMS番目の状態についてのGMMの適応法を述べる。まず、アライメント情報liを参照して、hsに対応するτを全て選び、これら全てのτに対応した雑音抑圧信号の特徴量を集める。集められた特徴量の集合をとし、その元をとする。集合の中の全てのとについて、EMアルゴリズムなどでGMMを作成する。作成したGMMをクリーンモデルのh番目のHMMs番目の状態のGMMと換える。クリーンモデルの全てのhsでGMMを換えて、雑音抑圧信号のモデルを作成する。上記実施の形態の効果は、任意の雑音抑圧方式によって得られる雑音抑圧信号にマッチした音響モデルを作成することが可能である。そして、雑音信号を学習データとしてモデル学習するよりも高速で作成することが可能である。第二の実施の形態第二の実施の形態を、図3を参照して説明する。以下、第二の実施の形態における音響モデル適応装置200が備える各構成要素、及び、音響モデル適応装置を動作させるために必要な要素について説明する。第一の実施の形態との違いは、第二の実施の形態ではクリーン信号格納部003が存在せず、クリーンモデル格納部001に格納されているHMMのガウシアンの情報を用いて、クリーン信号作成部201によってクリーン信号が作られる。これにより、第二の実施の形態の雑音抑圧モデル作成部203は第一の実施の形態の抑圧モデル作成部103とは異なる。尚、上記実施の形態と同様の構成については同一番号を付して詳細な説明は省略し、ここでは、クリーン信号作成部と、雑音抑圧モデル作成部203の説明をする。クリーン信号作成部201は、クリーンモデル格納部001に格納されているクリーンモデルを入力とし、クリーン信号を出力とする。なお、出力されたクリーン信号には、クリーンモデルのどのHMMのどの状態のどのガウシアンから作られたかの情報が残っているとする。雑音抑圧モデル作成部203は、雑音抑圧部102が出力する雑音抑圧信号と、クリーンモデル格納部001に格納されているクリーンモデルを入力とし、雑音抑圧モデルを出力とする。なお、入力とする雑音抑圧信号にはクリーン信号作成部201の出力であるクリーン信号により作成されるが、雑音抑圧信号にも、クリーン信号同様に、クリーンモデルのどのHMMのどの状態のどのガウシアンから作られたかの情報が残っているとする。図4は、本発明の第二の実施の形態における音響モデル適応装置100の動作の概要を示すフローチャートである。図4を用いて、第二の実施の形態における動作の概要を説明する。なお、第一の実施の形態のフローチャートとの違いは、クリーン信号作成過程S201が加わったことと、第1の実施の形態の雑音抑圧モデル作成過程S103が雑音抑圧モデル作成過程S203に変わることである。したがって、クリーン信号作成過程S201及び雑音抑圧モデル作成過程S203について説明する。まず、クリーン信号作成過程S201について説明する。クリーンモデル格納部001からH×S×K個のクリーンモデルのガウシアンの平均、分散を入力とする。H×S×K個の全てのガウシアンについて、それぞれのガウシアンに従うN個の正規乱数を生成する。ここで作られる乱数をと記す。ここで上添え字nはN個の正規乱数の番号を示す。なお、Nが大きいと、後により精度の高い強調信号HMMを作成できるが、大きいと後の計算量に影響を与えるため、CPUなどの性能を顧慮して決めることが望ましい。次の処理音声波形を入力とするため、一次動的成分、二次動的成分を入力できない。従って、このステップにて、一次動的成分、二次動的成分を静的成分の時系列で表現する。ここで解くべき問題は、ΔxnhskΔΔxnhskに対応する、xnhskの時系列xnthskを導出することである。まず、ΔΔxnhskからΔxnhskの時系列ΔΔxnthskを導出する一例を述べる。ΔΔxtΔxtが与えられたときに、4つの未知数Δxt2Δxt1Δxt1Δxt2を解く問題になる。制約付き最適化問題に帰着してこれら4つの未知数を求める。ここで考慮する点は、時間変化が最も小さくなる時系列を見つけることする。つまり、を解けばよい。次に、xtとΔxt2Δxt1Δxt1Δxt2が与えられたときに、xt5...xt1xt1...xt5を導出する。これも、Δxt2Δxt1Δxt2を導出した要領と同様な制約付き最適化問題に帰着して解く。以上が、ガウシアンの正規乱数xnhskΔxnhskΔΔxnhskから、メルケプストラムの時系列を推定する方法である。この時系列は一次動的成分xnhsk、二次動的成分ΔΔxnhskの情報を持つ。次にこの時系列に特徴量逆変換を行い、合成クリーン信号を作る。このとき、合成クリーン信号の長さはTになるとする。クリーン信号作成部201は、H×S×K個のを出力する。雑音抑圧モデル作成過程S203について説明する。S101及びS102を通して、H×S×K×N個の合成クリーン信号は、雑音付加信号作成部101、雑音抑圧部102により、H×S×K×N個の雑音抑圧信号になる。雑音抑圧モデル作成過程S203では、まず、H×S×K×N個の雑音抑圧信号と、クリーンモデル格納部001が格納するクリーン音響モデルが雑音抑圧モデル作成部203に入力される。次に、H×S×K×N個の雑音抑圧信号は全て特徴量変換され、雑音抑圧信号の特徴量時系列が作成される。時系列から、静的成分、一次動的成分、二次動的成分を計算する。そして、の、毎にnについて及びを計算する。最後にクリーンモデルのh番目の状態番号sのk番目のガウシアンの平均、分散を及びに書き換えることで、雑音抑圧モデルが作成される。最後に、雑音抑圧モデル格納部002に雑音抑圧モデルが格納される。第二の実施の形態によるとは、クリーンモデルに基づいて雑音抑圧モデルが作られることである。また、乱数の個数を任意に選ぶことが可能であることから、計算量を調整することが可能である。第三の実施の形態第三の実施の形態を、図5を参照して説明する。第三の実施の形態は、第二の実施の形態の構成に加えて雑音統計量計算部302をさらに備える。尚、上記実施の形態と同様の構成については説明を省略する。雑音統計量計算部302は、雑音信号格納部004の雑音の統計量を計算し、雑音の性質を調べる。この性質の雑音から影響を受けやすいガウシアンのみを選び、これらのガウシアンのみ、雑音抑圧信号に適応する。第三の実施の形態によると、計算量を削減できるという効果が得られる。第四の実施の形態第四の実施の形態を、図6を参照して説明する。以下、第四の実施の形態における音響モデル適応装置400が備える各構成要素、及び、音響モデル適応装置を動作させるために必要な要素について説明し、上記実施の形態と同様の構成については同一番号を付し、詳細な説明は省略する。第四の実施の形態では雑音抑圧モデル作成部403を有し、第一の実施の形態における雑音抑圧モデル作成部103と動作が異なる。ここでは、第四の実施の形態におけるについて雑音抑圧モデル作成部403について説明する。雑音抑圧モデル作成部403は、クリーン信号と、それに対応した雑音抑圧信号と、クリーンモデルを入力とし、雑音抑圧モデルを出力する。クリーンモデルのガウシアンの平均をある基準により複数のクラスに分類し、クラス毎に与えられた平均、分散の変換式でクリーンモデルを雑音抑圧モデルに変換する。クラス毎に与える平均、分散の変換式は、クリーン信号、前記雑音信号に基づいて作られる。図7は本発明の第四の実施の形態における音響モデル適応装置400の動作の概要を示すフローチャートである。図7を用いて、第四の実施の形態における動作の概要を説明する。なお、フローチャートとしては、第一の実施の形態におけるフローチャート図1と同じであるが、雑音抑圧モデル作成過程の代わりに、雑音抑圧信号HMM作成過程ステップ403となる。ここでは、雑音抑圧信号HMM作成過程403の説明をする。なお、第四の実施の形態の説明をする上で、クリーン信号格納部003にはN個の発声のクリーン信号xnn0...N1が格納されているとし、これら全てを処理に使うとする。雑音抑圧信号HMM作成過程S403について説明する。まず、図7のステップ101、ステップ102により、N個のクリーン信号xnn0...N1から、それぞれ同じ長さのN個の雑音抑圧信号が生成されたとする。本ステップでは、N個のクリーン信号xnn0...N1とN個の雑音抑圧信号及び、クリーンモデル格納部001に格納されているクリーンモデル、分散とするを入力とする。クリーンモデルのガウシアンを、N個のクリーン信号xnとN個の雑音抑圧信号の情報を用いて、雑音抑圧モデルのガウシアンを作成し、雑音抑圧モデル格納部002に格納する。この雑音抑圧モデルのガウシアンの導出は、クリーンモデルのガウシアンを静的平均μhskの対数メルケプストラムが、要素P毎にある基準を元に作ったQ個のクラスのうちどのクラスに属するかを調べ、クラス毎に導出する。クラス作成の基準として、例えば、全ての静的平均対数メルスペクトルの、を用いて、とするなど考えられる。クリーンモデルのガウシアンから雑音抑圧モデルのガウシアンへの具体的な変換式を導出する。なお、ここでは、ガウシアンの静的平均μhskの対数メルスペクトルの各要素は、に属するとする。このとき、雑音抑圧モデルのガウシアンは以下のように計算される。ここで、は、以下のように、N個のクリーン信号xnとN個の雑音抑圧信号の対数メルスペクトルを用いて計算する。なお、τは、N個の波形をn0...N1の順番に並べてからフレーム処理したときのフレーム番号を示す。pは対数メルスペクトルの要素を示す。すなわちp1...23である。また、のDCT行列を示し、でqを示す。ただし、以上が、クリーンモデルのガウシアンから、雑音抑圧モデルのガウシアンへの変換式である。第四の実施の形態の効果としては、少ない波形データでしかも、アライメント情報を必要としないで、計算量を抑えて、雑音抑圧モデルを作ることができる。尚、上述した本発明の端末は、上記説明からも明らかなように、ハードウェアで構成することも可能であるが、コンピュータプログラムにより実現することも可能である。このような構成の場合、プログラムメモリに格納されているプログラムで動作するプロセッサによって、上述した実施の形態と同様の機能、動作を実現させる。尚、上述した実施の形態の一部の機能のみをコンピュータプログラムにより実現することも可能である。以上、実施の形態及び実施例をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形態及び実施例に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形し実施することが出来る。