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Timestamp: 2018-11-12 18:04:08
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JP2002268698A - Voice recognition device, device and method for standard pattern generation, and program - Google Patents
Voice recognition device, device and method for standard pattern generation, and program
JP2002268698A
JP2002268698A JP2001064286A JP2001064286A JP2002268698A JP 2002268698 A JP2002268698 A JP 2002268698A JP 2001064286 A JP2001064286 A JP 2001064286A JP 2001064286 A JP2001064286 A JP 2001064286A JP 2002268698 A JP2002268698 A JP 2002268698A
JP2001064286A
健一 磯
PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a device and a method for improving the recognition performance of narrow-band voice recognition almost to that of wide-band voice recognition.
SOLUTION: A feature extraction part 10 is equipped with a power spectrum calculation part 11 which calculates the short-time power spectrum of an inputted narrow-band voice, band conversion part 13, and a malcepstrum calculation part 12 which calculates a malcepstrum feature variable by using a band- widened power spectrum and a band conversion part 13 has a characteristic vector storage part (33 in Fig. 3) which stores the characteristic vector of the power spectrum of the wide-band voice, an expansion coefficient calculation part (31 in Fig. 3) which calculates an expansion coefficient obtained by expanding the power spectrum of the narrow-band voice calculated by the power spectrum calculation part with the characteristic vector, and a band expansion part (31 in Fig. 3) which calculates the power spectrum of an absent band part by using the expansion coefficient and combines it with the narrow- band spectrum to calculate a dummy wide-band voice power spectrum.
【発明の属する技術分野】本発明は、音声認識技術に関し、特に、電話音声認識など狭帯域音声の音声認識技術及び、音声認識処理で用いられる標準パターンの作成に用いて好適な装置、及び、方法並びにプログラムに関する。 The present invention relates to relates to a speech recognition technology, in particular, speech recognition technology narrowband speech telephone speech recognition and, suitable devices used in creating a standard pattern used in the speech recognition process, and, method and a program.
【従来の技術】図４は、従来の音声認識装置の構成を示す図である。 BACKGROUND ART FIG. 4 is a diagram showing a configuration of a conventional speech recognition device. 入力音声１０５を入力とする特徴抽出部１ Feature extraction unit 1 which receives the input speech 105
００で特徴ベクトル時系列に変換して出力し、パターン照合部１０３で標準パターン１０４と比較して音声認識を行い認識結果１０６を出力する。 00 is converted into a feature vector time series outputs, and outputs the recognition result 106 performs speech recognition compared to the standard pattern 104 in the pattern matching unit 103. なお、この従来の音声認識装置については、例えば文献１（「音声認識の基礎（上）」、NTTアドバンステクノロジ株式会社、1995 It should be noted that this the conventional voice recognition device, for example, Document 1 ( "Fundamentals of Speech Recognition (above)", NTT Advanced Technology Corporation, 1995
年、図3.1参照）が参照される。 Year, see Figure 3.1) is referred to.
【０００３】特徴抽出部１００として、メルケプストラム特徴抽出がよく用いられる。 [0003] As a feature extraction unit 100, mel-cepstrum feature extraction is often used. 特徴抽出部１００は、入力音声の短時間パワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部１０１と、得られたパワースペクトルの対数をメル変換とコサイン変換して、メルケプストラム特徴量を抽出するメルケプストラム算出部１０２とを備えて構成される（上記文献１中の式(4.90)参照）。 Feature extraction unit 100 includes a power spectrum calculation unit 101 for calculating a short-term power spectrum of the input speech, the logarithm of the power spectrum obtained by converting Mel conversion and a cosine, mel-cepstrum calculating unit for extracting a Mel-cepstrum characteristic quantity constructed and a 102 (see equation (4.90) in the above reference 1).
【０００４】図５は、従来の標準パターン作成装置の構成を示す図である。 [0004] Figure 5 is a diagram showing a configuration of a conventional standard pattern preparation system. この標準パターン作成装置は、図４ The reference pattern generating apparatus, FIG. 4
の音声認識装置（例えば不特定話者音声認識装置）で参照される標準パターン１０４を作成するものである。 It is to create a standard pattern 104 to be referred to in the speech recognition device (e.g., speaker independent speech recognizer) for. 特徴抽出部２００は、図４と同様に、パワースペクトル算出部２０１とメルケプストラム算出部２０２と、を備えて構成されている。 Feature extraction unit 200, similar to FIG. 4, is configured to include a power spectrum calculating unit 201 and the mel-cepstrum calculation unit 202, a. 特徴抽出部２００は、学習用音声記憶部２０３からの学習用音声信号の短時間パワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部２０１と、得られたパワースペクトルの対数をメル変換とコサイン変換してメルケプストラム特徴量を抽出するメルケプストラム算出部２０２を備え、標準パターン作成部２０４で標準パターン２０５を作成する。 Feature extraction unit 200 includes a power spectrum calculation unit 201 for calculating a short-time power spectrum of the training speech signal from the learning voice storing unit 203, the logarithm of the obtained power spectrum and converts Mel conversion and a cosine mel-cepstrum comprising a mel-cepstrum calculation unit 202 for extracting a feature value, to create a standard pattern 205 in reference pattern generator 204.
【０００５】図４を参照して説明した従来の音声認識装置を用いて、電話音声などの狭帯域音声を認識する場合について、以下に説明する。 [0005] Figure 4 a conventional speech recognition device described with reference with a case of recognizing the narrowband speech such as a telephone voice, will be described below.
【０００６】電話音声は、周波数が狭く、雑音の影響を受けやすく、認識がむずかしい。 [0006] The telephone voice has a narrow frequency, susceptible to noise, recognition is difficult. すなわち、電話音声では、音声の周波数帯域が300Hz〜3400Hzに限定されている。 That is, in the telephone voice frequency band of the sound is limited to 300Hz～3400Hz. すると音声認識に重要な特徴である母音の第一ホルマントが、話者によっては300Hz以下に存在するため、 Then for the first formant of a vowel is an important feature in speech recognition, is the speaker present in the 300Hz or less,
電話端末から入力された音声信号では、欠落してしまうことになる。 The audio signal input from the telephone terminal, so that the resulting missing.
【０００７】また摩擦音の摩擦情報なども3000Hzより高い周波数領域に存在することが多く、電話音声ではとらえることができないことがある。 [0007] often exist in a frequency range higher than even 3000Hz friction information fricative, it may not be able to capture the telephone voice.
【０００８】これらの周波数の帯域上の制約のために、 [0008] for the restrictions on the bandwidth of these frequencies,
電話音声認識の認識性能（精度）は、マイクロホン入力などの広帯域音声の認識に比べて低いことが知られている。 Telephone recognition performance of the speech recognition (accuracy), it is known lower than the recognition of wideband speech, such as a microphone input.
【０００９】なお、例えば特開２０００−２５０５７７ [0009] It should be noted, for example, JP 2000-250577
号公報には、音声周波数帯域が狭い骨道マイクロホンの周波数特性（周波数帯域が低いため音声情報の欠落等が生じる）の改善を図り、音声認識に用い騒音環境下での音声認識性能の向上を図る方法として、第二受音器で収録された音声入力パタン（骨道音）を第一コードブックを用いて特徴ベクトルを選択出力し、そのインデックスに対応する第二コードブックに記憶されている補正ベクトルを選択し、両ベクトルを加算し接続することで、第一受音器より広い周波数帯域で受音感度が確保される第二受音器で収録された音声の特徴ベクトルを推定する方法が提案されている。 The JP, aims to improve the frequency characteristics of the narrow bone canal microphone audio frequency band (such as dropout of the audio information for the frequency band is low occurs), the improvement of speech recognition performance in noisy environments used in speech recognition as a method of achieving, voice input pattern was recorded in the second sound receiving device (bone Michion) feature vectors selected output using the first codebook, stored in the second codebook that corresponds to the index select a correction vector, by connecting adding both vectors, a method of estimating the feature vector of the speech was recorded in the second sound receiving unit that the sound receiving sensitivity in a wide frequency band than the first sound receiving unit is secured There has been proposed.
【発明が解決しようとする課題】したがって、本発明が解決しようとする課題は、狭帯域音声認識の認識性能を広帯域音声認識に近いところまで向上させる装置及び方法並びにプログラムを提供することにある。 OBJECTS OF THE INVENTION It is therefore an object of the present invention is to provide, there is a recognition performance of narrowband speech recognition to provide an apparatus and method and a program to improve until close to the wideband speech recognition.
【課題を解決するための手段】前記課題を解決するための手段を提供する本発明は、電話音声認識装置など狭帯域の音声を認識する音声認識装置において、入力された狭帯域音声を疑似広帯域音声に変換する帯域変換部を有する。 [Summary of the present invention to provide a means for solving the problems is the speech recognition apparatus recognizes the voice of the narrowband telephone speech recognition device, a pseudo-wideband narrowband voice input having a band conversion unit for converting the speech.
【００１２】本発明は、音声認識装置で使用する標準パターンを作成する標準パターン作成装置において、狭帯域学習用音声を疑似広帯域音声に変換する帯域変換部を有する。 The present invention, in the reference pattern generating apparatus for generating a standard pattern used in the speech recognition device has a band converting unit for converting the speech narrowband learning pseudo wideband speech.
【００１３】また本発明は、入力された狭帯域音声の短時間パワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部を備え、前記帯域変換部が、広帯域音声のパワースペクトルの固有ベクトルを記憶している固有ベクトル記憶部と、前記パワースペクトル算出部で算出された狭帯域音声の前記パワースペクトルを前記固有ベクトルで展開した展開係数を算出する展開係数算出部と、前記展開係数を用いて欠落帯域部分のパワースペクトルを算出し、 [0013] The present invention includes a power spectrum calculation section for calculating a short-time power spectrum of the narrowband speech input, the band translation section, eigenvectors stores eigenvectors of the power spectrum of the wideband speech storage unit When calculates the expansion coefficient calculation unit for calculating a expansion coefficients obtained by developing the power spectrum of the narrowband speech calculated by the power spectrum calculating unit in the eigenvector, the power spectrum of the missing band part with the expansion coefficients ,
前記狭帯域スペクトルと結合して疑似広帯域音声パワースペクトルを算出する帯域拡大部と、を有する。 Having a bandwidth expanding unit that calculates a pseudo-wideband speech power spectrum combined with the narrowband spectrum.
【発明の実施の形態】本発明の実施の形態について説明する。 The embodiment of the embodiment of the present invention will be described. 本発明においては、入力音声信号の分析を行い特徴量を抽出する特徴抽出部が、狭帯域パワースペクトルから広帯域パワースペクトルに変換する帯域変換部を備え、疑似広帯域での認識を可能としている。 In the present invention, the feature extraction unit for extracting a feature value analyzed input speech signal, comprising a band transform unit for converting the narrow band power spectrum into a broadband power spectrum, thereby enabling recognition of a pseudo wide band.
【００１５】使用する標準パターンを作成する場合にも、特徴抽出に同様の帯域変換を使用して、標準パターンと入力音声のミスマッチを軽減する。 [0015] When creating a standard pattern to be used also, using the same band converted into feature extraction to reduce the mismatch of the standard pattern and the input speech.
【００１６】本発明において、入力音声信号（図１の１、図２の２４）の特徴量を抽出する特徴抽出部（図１ [0016] In the present invention, the feature extraction unit for extracting a feature quantity of the input audio signal (1 in FIG. 1, 24 in FIG. 2) (Figure 1
の１０、図２の２０）に設けられる帯域変換部（図１の１３、図２の２３）が、広帯域音声のパワースペクトルの固有ベクトルを記憶している固有ベクトル記憶部（図３の３３）を備えている。 10, with band translation section provided on 20) in FIG. 2 (13 in FIG. 1, 23 in FIG. 2), the eigenvector storage part for storing the eigenvectors of the power spectrum of the wideband speech (33 in FIG. 3) ing. 固有ベクトルは、広帯域音声のパワースペクトルを複数集めて、これらの主成分分析により作成して、固有ベクトル記憶部（３３）に記憶しておく。 Eigenvectors, it collects a plurality of power spectra of wideband speech, to create these principal component analysis, and stored in the eigenvector storage part (33). 広帯域音声の任意のパワースペクトルは、固有ベクトルの線形結合として表される。 Any of the power spectrum of the wideband speech is represented as a linear combination of eigenvectors.
【００１７】入力音声信号の狭帯域音声の短時間パワースペクトルをパワースペクトル算出部（図１の１１、図２の２１）で算出し、帯域変換部（図１の１３、図２の２３）において、算出された狭帯域のパワースペクトルを、固有ベクトル記憶部（図３の３３）に記憶されている広帯域パワースペクトルの固有ベクトルで展開した場合の展開係数を、展開係数算出部（図３の３１）で算出する。 The input speech short time power spectrum power spectrum calculation section of the narrowband speech signal (11 in FIG. 1, 21 in FIG. 2) is calculated, the band converting unit (13 in FIG. 1, 23 in FIG. 2) in the the power spectrum of narrowband calculated, eigenvector storage unit expansion coefficient when developed with eigenvectors wideband power spectrum stored in (33 in FIG. 3), in expansion coefficient calculating unit (31 in FIG. 3) calculate.
【００１８】帯域変換部（図１の１３、図２の２３）の帯域拡大部（図３の３２）は、展開係数を用いて、入力された狭帯域パワースペクトルを広帯域化したパワースペクトル（疑似広帯域音声パワースペクトル）を算出する。 The band converting unit (13 in FIG. 1, 23 in FIG. 2) bandwidth expansion portion (32 in FIG. 3), using the expansion coefficient, the power spectrum (pseudo that widen the narrowband power spectrum input to calculate the wideband speech power spectrum). すなわち、帯域拡大部（図３の３２）は、展開係数を用いて欠落帯域部分のパワースペクトルを算出し、狭帯域スペクトルと結合して、疑似広帯域音声パワースペクトルを算出する。 That is, the band expanding unit (32 in FIG. 3) calculates the power spectrum of the missing band part with expansion coefficients, coupled with the narrowband spectrum, it calculates a pseudo-wideband speech power spectrum. 特徴量としてメルケプストラムの算出を行うメルケプストラム算出部（図１の１２、図２の２２）は、前記広帯域化したパワースペクトルを用いてメルケプストラム特徴量を算出する。 Mel cepstrum calculation section for calculating the mel cepstrum as the feature amount (12 in FIG. 1, 22 in FIG. 2) calculates the Mel-cepstrum characteristic quantity by using the power spectrum the broadband.
【００１９】展開係数算出部（図３の３１）、及び帯域拡大部（図３の３２）の処理は、コンピュータで実行されるプログラムにより実現される。 The process of expansion coefficient calculating unit (31 in FIG. 3), and the band expansion unit (32 in FIG. 3) is realized by a program executed by a computer. 該プログラムは、コンピュータで、読出し可能な記録媒体（半導体メモリ、 The program, in a computer, readable medium (semiconductor memory,
磁気記録媒体等）に記録され、該コンピュータに読み出され実行される。 Recorded in the magnetic recording medium, etc.) are read and executed in the computer.
【実施例】次に、上記した本発明の実施の形態についてさらに具体的に説明すべく、本発明の実施例について図面を参照して詳細に説明する。 EXAMPLES Next, in order to more specifically describe embodiments of the present invention described above, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings of the present invention. 図１は、本発明の一実施例の構成を示す図である。 Figure 1 is a diagram showing the structure of an embodiment of the present invention. 図１を参照すると、本発明の一実施例は、特徴抽出部１０が、パワースペクトル算出部１１と、メルケプストラム算出部１２の間に、入力された狭帯域音声を疑似広帯域音声に変換する帯域変換部１３を備えている。 Referring to FIG. 1, one embodiment of the present invention, band feature extraction unit 10, which converts the power spectrum calculating unit 11, during the mel-cepstrum calculating unit 12, the narrowband voice input to pseudo-wideband speech and a conversion unit 13. これ以外の構成は、図４に示した構成と基本的に同じである。 Other configurations are configured basically the same as shown in FIG.
【００２１】電話網等より伝送された音声信号を認識する音声認識装置などでは、入力音声１として、狭帯域に帯域制限された音声が与えられ、パワースペクトル算出部１１では、狭帯域のパワースペクトルが算出される。 [0021] In like recognizing speech recognition system a voice signal transmitted from the telephone network and the like, as the input speech 1, given voice which is band-limited to a narrow band, the power spectrum calculating unit 11, a narrow band power spectrum There is calculated.
【００２２】{N(k)}, k=K1〜K2 …(1) [0022] {N (k)}, k = K1~K2 ... (1)
【００２３】上式（１）において、N(k)は、周波数がk [0023] In the above equation (1), N (k) has a frequency k
に対応する音声のパワースペクトル、K1〜K2は狭帯域の周波数に対応する。 Power spectrum of the corresponding audio, K1～K2 corresponds to the frequency of the narrow band. 電話音声の場合は、たとえばK1が30 In the case of telephone voice, for example, K1 is 30
0Hzに対応し、K2が3400Hzに対応する。 Corresponds to 0Hz, K2 corresponds to 3400Hz.
【００２４】帯域変換部１３では、狭帯域のパワースペクトルを広帯域のパワースペクトルに変換する。 [0024] In-band converting unit 13 converts the power spectrum of the narrowband power spectrum of the broadband.
【００２５】{W(k)}, k=K0〜K3 …(2) [0025] {W (k)}, k = K0~K3 ... (2)
【００２６】上式（２）において、W(k)は、周波数がk [0026] In the above equation (2), W (k) has a frequency k
に対応する音声のパワースペクトル、K0〜K3は広帯域の周波数に対応する。 The power spectrum of the corresponding voice to, K0~K3 corresponds to a wide band of frequencies.
【００２７】すなわち、 K0 < K1 < K2 < K3 …(3) である。 [0027] In other words, it is a K0 <K1 <K2 <K3 ... (3).
【００２８】メルケプストラム算出部１２は、広帯域化されたパワースペクトルW(k)を用いてメルケプストラムを算出する。 The mel-cepstrum calculating unit 12 calculates the Mel-cepstrum by using broadband power spectrum W (k). なお、図４のメルケプストラム算出部１０ Incidentally, mel-cepstrum calculating unit 10 of FIG. 4
２では、狭帯域のパワースペクトルN(k)を用いてメルケプストラムを算出している。 In 2, and it calculates the Mel-cepstrum by using narrowband power spectrum N (k).
【００２９】本実施例では、従来の装置において欠落していた、K0〜K1と、K2〜K3の帯域の音声情報を音声認識に利用することができ、精度を向上させることができる。 [0029] In this example, were missing in the conventional apparatus, the K0～K1, can use the voice information of the band of the K2~K3 in speech recognition, it is possible to improve the accuracy.
【００３０】図２は、本発明の第２の実施例の構成を示す図である。 FIG. 2 is a diagram showing a configuration of a second embodiment of the present invention. 図２を参照すると、特徴抽出部２０において、パワースペクトル算出部２１とメルケプストラム算出部２２の間に、帯域変換部２３が、図５に示した構成に追加されている。 Referring to FIG. 2, the feature extraction unit 20, between the power spectrum calculating unit 21 and the mel cepstrum calculating unit 22, the band conversion unit 23 are added to the configuration shown in FIG. これにより、狭帯域音声を広帯域に変換した音声を用いて標準パターン２６を作成することができ、認識時の標準パターンの使用環境に合致した精度の高い標準パターンを作成することができる。 Thus, the narrow-band speech can create a standard pattern 26 using a voice converted to wide band, it is possible to create a highly accurate reference patterns that match the use environment of the standard pattern recognition upon.
【００３１】なお、学習用音声記憶部２４に記憶される音声信号として、広帯域の音声が入手できている場合には、その狭帯域部分を抽出して、帯域変換を行い、疑似広帯域化して標準パターン作成に使用する。 [0031] Incidentally, as the audio signal stored in the learning voice storing unit 24, when the wide band audio is available, and extracts the narrowband portion, performs band conversion, and pseudo broadband standard to use the pattern created.
【００３２】図３は、図１、図２にそれぞれ示した第１、第２の実施例における帯域変換部１３、２３の構成を示す図である。 [0032] FIG. 3, FIG. 1, first shown in FIGS. 2 is a diagram showing a configuration of a band conversion unit 13, 23 in the second embodiment. 前記第１、第２の実施例における帯域変換部１３、２３は共通の構成とされており、展開係数算出部３１と、固有ベクトル記憶部３３と、帯域拡大部３２とを備えて構成されている。 Said first band conversion unit 13, 23 in the second embodiment is the same configuration, the expansion coefficient calculation unit 31, an eigenvector storage part 33 is configured by a band expanding portion 32 .
【００３３】固有ベクトル記憶部３３は、広帯域音声のパワースペクトルの固有ベクトルを記憶している。 The eigenvector storage unit 33 stores the eigenvectors of the power spectrum of the wideband speech.
【００３４】 {φ(i,k)}, i=1〜M, k=K0〜K3 …(4) [0034] {φ (i, k)}, i = 1~M, k = K0~K3 ... (4)
【００３５】固有ベクトルは、M個から構成される。 [0035] eigenvector is composed of the M. これらは、広帯域音声のパワースペクトルを多数集めて、 These are, attracted a large number of power spectrum of wideband speech,
主成分分析などを用いて、あらかじめ作成し、固有ベクトル記憶部３３に記憶しておく。 By using a principal component analysis, created in advance and stored in the eigenvector storage part 33.
【００３６】広帯域音声の任意のパワースペクトルW(k) [0036] any of the power spectrum W of wideband speech (k)
は、これらの固有ベクトルφ(i,k)の線形結合として表すことができる。 It can be expressed as a linear combination of these eigenvectors φ (i, k).
【００３７】 W(k) = Σ ｉ＝１〜Ｍ c(i) φ(i,k) , k=K0〜K3 …(5) [0037] W (k) = Σ i = 1~M c (i) φ (i, k), k = K0~K3 ... (5)
【００３８】上式（５）のc(i)が展開係数である。 [0038] c of the equation (5) (i) is the expansion coefficient.
【００３９】展開係数算出部３１は、パワースペクトル算出部１１（２１）から出力される狭帯域のパワースペクトル {N(k)}, k=K1〜K2 …(6) を、固有ベクトル記憶部３３に記憶されている広帯域パワースペクトルの固有ベクトルで展開した場合の展開係数を算出する。 The expansion coefficient calculation unit 31, the power spectrum of narrowband output from the power spectrum calculating unit 11 (21) {N (k)}, k = K1~K2 ... (6), the eigenvector storage part 33 and it calculates the expansion coefficient when developed with eigenvectors wideband power spectrum stored.
【００４０】展開係数b(i)は、次式（７）の２乗誤差E The expansion coefficient b (i), the square error E of the following formula (7)
を最小化するように算出する。 The calculated to minimize.
【００４１】 E = Σ ｋ＝Ｋ１，Ｋ２ ｉ＝１〜Ｍ { N(k) - Σ b(i) φ(i,k) } ２ …(7) [0041] E = Σ k = K1, K2 i = 1~M {N (k) - Σ b (i) φ (i, k)} 2 ... (7)
【００４２】上式（７）において、記号 Σ [0042] In the above equation (7), symbol Σ
ｋ＝Ｋ１，Ｋ２ ｉ＝１〜Ｍは、添字ｋがK1〜K2、添字ｉが１〜Ｍの式｛｝ ２の総和を求めることを表している。 k = K1, K2 i = 1 to M, the subscript k is K1～K2, subscript i represents a determining the sum of the formula {} 2 1 to M.
【００４３】この展開係数を用いて、帯域拡大部３２ [0043] Using this expansion coefficients, band expanding portion 32
は、入力された狭帯域パワースペクトルN(k)を広帯域化したパワースペクトルW(k)を次式（８）で算出する。 Calculates input narrowband power spectrum N (k) the broadband and power spectrum W (k) by the following equation (8).
【００４４】 W(k) = Σ ｉ＝１〜Ｍ b(i) φ(i,k) , k=K0〜K3 …(8) [0044] W (k) = Σ i = 1~M b (i) φ (i, k), k = K0~K3 ... (8)
【００４５】上式（８）において、記号 Σ ｉ＝１〜Ｍ [0045] In the above equation (8), symbol Σ i = 1~M
は、添字ｉが１〜Ｍまでのb(i) φ(i,k)の総和を求めることを表している。 The subscript i represents a obtaining the sum of b to 1~M (i) φ (i, k).
【００４６】広帯域化したパワースペクトルW(k)を用いて、メルケプストラム算出部１２（２２）で、メルケプストラム特徴量を算出する。 [0046] using a broadband the power spectrum W (k), in mel-cepstrum calculating unit 12 (22), and calculates the Mel-cepstrum characteristic quantity.
【００４７】なお、展開係数b(i)の決定方法として、上記では２乗誤差を最小化する方式を説明したが、入力音声に対応するHMM（Hidden Markov Model）の尤度（li [0047] Incidentally, as a method of determining the expansion coefficients b (i), in the above description a method of minimizing the square error, the likelihood of HMM (Hidden Markov Model) corresponding to the input speech (li
kelyhood）を最大化するように展開係数を決定する方式（最尤推定法）なども用いることができる。 Kelyhood) The method for determining the expansion coefficients so as to maximize (maximum likelihood estimation), or the like can be used.
【００４８】さらに固有ベクトル記憶部３３に記憶されている固有ベクトルとして、広帯域と、狭帯域で、同時に収録した音声データから、両方（広帯域と狭帯域）のパワースペクトルを算出し、狭帯域部分では、狭帯域パワースペクトルを使用し、不足している広帯域部分のみを、広帯域パワースペクトルから借用して全体として広帯域のパワースペクトルとしたものを主成分分析して得られた固有ベクトルを用いることもできる。 [0048] As eigenvectors are further stored in the eigenvector storage part 33, and the broadband, narrowband, the audio data recorded at the same time, calculates the power spectrum of both (broadband and narrowband), a narrow band portion, the narrow using the band power spectrum, only broadband portion missing, a material obtained by the power spectrum of the broadband overall borrowed from the broadband power spectrum can also be used eigenvectors obtained by principal component analysis.
入力された狭帯域音声を疑似広帯域音声に変換する構成としたことにより、狭帯域音声を認識する場合における認識性能劣化を抑えて、広帯域音声に近い性能を実現できる、という効果を奏する。 With the construction for converting the narrowband voice input to pseudo-wideband speech, by suppressing the recognition performance degradation in case of recognizing the narrowband speech, performance can realize close to wideband speech, an effect that.
【図１】本発明の一実施例の音声認識装置の構成を示す図である。 1 is a diagram showing a configuration of a speech recognition apparatus of an embodiment of the present invention.
【図２】本発明の別の実施例の標準パターン作成装置の構成を示す図である。 Is a diagram showing a configuration of a standard pattern generating apparatus of another embodiment of the present invention; FIG.
【図３】図１又は図２の帯域変換部の構成を示す図である。 3 is a diagram showing a configuration of a band converting unit of FIG. 1 or FIG.
【図４】従来の音声認識装置の構成の一例を示す図である。 4 is a diagram showing an example of the configuration of a conventional speech recognition device.
【図５】従来の標準パターン作成装置の構成の一例を示す図である。 5 is a diagram showing an example of the configuration of a conventional standard pattern preparation system.
１ 入力音声、１０５ ２ 認識結果、１０６ １０、２０、１００、２００ 特徴抽出部 １１、２１、１０１、２０１ パワースペクトル算出部 １２、２２、１０２、２０２ メルケプストラム算出部 １３、２３ 帯域変換部 １４、１０３ パターン照合部 １５、２６、１０４、２０５ 標準パターン ２５、２０４ 標準パターン作成部 ３１ 展開係数算出部 ３２ 帯域拡大部 ３３ 固有ベクトル記憶部 1 input speech 105 2 recognition result, 106 10,20,100,200 feature extractor 11,21,101,201 power spectrum calculating unit 12,22,102,202 mel cepstrum calculating unit 13, 23-band converting unit 14, 103 pattern matching unit 15,26,104,205 standard pattern 25,204 reference pattern generator 31 expansion coefficient calculation unit 32 band expanding unit 33 eigenvector storage unit
【請求項１】電話音声認識装置など狭帯域の音声を認識する音声認識装置において、 入力された狭帯域音声を疑似広帯域音声に変換する帯域変換部を有する、ことを特徴とする音声認識装置。 1. A speech recognition apparatus recognizes the voice of the narrowband telephone speech recognition system, a narrowband speech input has a band converting unit for converting the pseudo-wideband speech, the speech recognition apparatus characterized by.
【請求項２】音声認識装置で使用する標準パターンを作成する標準パターン作成装置において、 狭帯域学習用音声を疑似広帯域音声に変換する帯域変換部を有することを特徴とする標準パターン作成装置。 2. A reference pattern generating apparatus for generating a standard pattern used in the speech recognition device, standard pattern generating apparatus characterized by having a band converting unit for converting the speech narrowband learning pseudo wideband speech.
【請求項３】入力された狭帯域音声の短時間パワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部を備え、 前記帯域変換部が、広帯域音声のパワースペクトルの固有ベクトルを記憶している固有ベクトル記憶部と、 前記パワースペクトル算出部で算出された狭帯域音声の前記パワースペクトルを前記固有ベクトルで展開した展開係数を算出する展開係数算出部と、 前記展開係数を用いて欠落帯域部分のパワースペクトルを算出し、前記狭帯域スペクトルと結合して疑似広帯域音声パワースペクトルを算出する帯域拡大部と、 を有する、ことを特徴とする請求項１記載の音声認識装置。 Wherein a power spectrum calculating unit for calculating a short-time power spectrum of the narrowband speech input, the band conversion unit, and the eigenvector storage part for storing the eigenvectors of the power spectrum of the wideband speech, the calculating the expansion coefficient calculation unit for calculating a expansion coefficients obtained by developing the power spectrum of the narrowband speech calculated by the power spectrum calculating unit in the eigenvector, the power spectrum of the missing band part with the expansion coefficient, the narrow It has a band expansion unit for calculating a pseudo-wideband speech power spectrum by combining a band spectrum, the speech recognition apparatus of claim 1, wherein a.
【請求項４】入力された学習用音声の狭帯域音声の短時間パワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部を備え、 前記帯域変換部が、広帯域音声のパワースペクトルの固有ベクトルを記憶している固有ベクトル記憶部と、 前記パワースペクトル算出部で算出された狭帯域音声の前記パワースペクトルを前記固有ベクトルで展開した展開係数を算出する展開係数算出部と、 前記展開係数を用いて欠落帯域部分のパワースペクトルを算出し、前記狭帯域スペクトルと結合して疑似広帯域音声パワースペクトルを算出する帯域拡大部と、 を有する、ことを特徴とする請求項２記載の標準パターン作成装置。 Wherein a power spectrum calculating unit for calculating a short-time power spectrum of the narrowband speech of the input training speech, the band translation section, eigenvectors stores eigenvectors of the power spectrum of the wideband speech storage calculating the parts, and the expansion coefficient calculation unit for the power spectrum of the narrowband speech calculated by the power spectrum calculating unit for calculating expansion coefficients developed by the eigenvector, the power spectrum of the missing band part with the expansion coefficients and has a band expanding unit that calculates a pseudo-wideband speech power spectrum combined with the narrowband spectrum, the standard pattern generating apparatus according to claim 2, wherein a.
【請求項５】請求項２記載の標準パターン作成装置において、前記音声認識装置が、請求項１又は３記載の音声認識装置である、ことを特徴とする標準パターン作成装置。 5. The reference pattern generating apparatus according to claim 2, wherein the speech recognition device is a speech recognition apparatus according to claim 1 or 3, wherein the reference pattern generating apparatus characterized in that.
【請求項６】入力音声信号の音声認識処理、あるいは、 Speech recognition processing wherein input audio signal, or,
音声認識に使用される標準パターンを学習用音声入力から作成する処理における、音声信号の特徴抽出方法において、 広帯域音声のパワースペクトルの固有ベクトルを記憶している固有ベクトル記憶部を備え、 前記固有ベクトルは、広帯域音声のパワースペクトルを複数集め、これらの主成分分析などの統計解析によりあらかじめ作成して、前記固有ベクトル記憶部に記憶しておくものとし、 広帯域音声の任意のパワースペクトルは、前記固有ベクトルの線形結合として表され、 入力音声信号の狭帯域音声の短時間パワースペクトルを算出するステップと、 前記算出された狭帯域のパワースペクトルを、前記固有ベクトル記憶部に記憶されている広帯域パワースペクトルの固有ベクトルで展開した場合の展開係数を算出するステップと、 In the process of creating a standard pattern used in the speech recognition from the training speech input, the feature extraction method of speech signals, comprising the eigenvector storage part for storing the eigenvectors of the power spectrum of the wideband speech, the eigenvector includes Wideband collect plurality of power spectra of the speech, are created in advance by statistical analysis such as these principal component analysis, it is assumed to be stored in said eigenvector storage part, any of the power spectrum of the wideband speech, as a linear combination of the eigenvectors expressed, calculating a short-time power spectrum of the narrowband speech of the input speech signal, if the power spectrum of narrowband the calculated and developed with eigenvectors wideband power spectrum stored in the eigenvector storage part calculating expansion coefficients, 記展開係数を用いて、入力された狭帯域パワースペクトルを広帯域化したパワースペクトルを算出するステップと、 前記広帯域化したパワースペクトルを用いてメルケプストラム特徴量を算出するステップと、 を含む、ことを特徴とする、音声信号の特徴抽出方法。 Using serial expansion coefficient, the steps of the narrowband power spectrum input to calculate a power spectrum broadband, calculating the mel cepstrum characteristic quantity by using the power spectrum the broadband, including, the wherein the feature extraction method of speech signal.
【請求項７】前記固有ベクトル記憶部に記憶されている固有ベクトルとして、広帯域と、狭帯域で同時に収録した音声データから広帯域と狭帯域のパワースペクトルを算出しておき、 狭帯域部分では狭帯域パワースペクトルを用い、不足している広帯域部分のみを、広帯域パワースペクトルを用い、全体として広帯域のパワースペクトルとしたものを主成分分析して得られた固有ベクトルを用いる、ことを特徴とする、請求項６記載の音声信号の特徴抽出方法。 As 7. eigenvector stored in the eigenvector storage unit, the broadband and narrowband in advance to calculate the power spectrum of the wideband and narrowband audio data recorded at the same time, the narrowband power spectrum with a narrowband portion used, only the broadband portion missing, using wide-band power spectrum, using the eigenvectors obtained by analyzing main component obtained by the power spectrum of the broadband overall, characterized in that, according to claim 6, wherein feature extraction method of the audio signal.
【請求項８】入力音声信号を入力とし前記音声信号を特徴量に抽出する特徴抽出部と、 前記特徴抽出部の出力を入力とし標準パターンと比較して音声認識を行うパターン照合部と、を備えた音声認識装置において、 前記特徴抽出部が、入力された狭帯域音声のパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部と、 前記算出された狭帯域音声のパワースペクトルを、記憶手段にあらかじめ記憶されている広帯域パワースペクトルの固有ベクトルで展開した場合の展開係数を算出し、 8. A feature extraction unit which receives the input audio signal to extract the feature value of the audio signal, and a pattern matching unit for performing speech recognition as compared to the standard pattern as input the output of the feature extraction unit, a in the speech recognition apparatus having the feature extraction unit, and the power spectrum calculating unit for calculating a power spectrum of the narrowband speech input, the power spectrum of the narrowband speech the calculated and stored in advance in the storage means calculating the expansion coefficient when developed with eigenvectors wideband power spectrum are,
前記展開係数を用いて、入力された狭帯域パワースペクトルを広帯域化したパワースペクトルを算出する帯域変換部と、 前記広帯域化したパワースペクトルを用いて特徴量を算出する特徴量算出部とを備えている、ことを特徴とする音声認識装置。 Using said expansion coefficients, comprises a band converting unit that the narrowband power spectrum input to calculate a power spectrum broadband, the feature amount calculating section for calculating a feature quantity by using the power spectrum the broadband are, the speech recognition apparatus characterized by.
【請求項９】学習用音声を入力しパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部と、 得られたパワースペクトルの特徴量を抽出する特徴量算出部と、を含む特徴抽出部と、 前記特徴抽出部の出力から標準パターンを作成する標準パターン作成部と、を備えた標準パターン作成装置において、 前記特徴抽出部が、前記パワースペクトル算出部で算出された狭帯域音声のパワースペクトルを、記憶手段に記憶されている広帯域パワースペクトルの固有ベクトルで展開した場合の展開係数を算出し、前記展開係数を用いて、入力された狭帯域パワースペクトルを広帯域化したパワースペクトルを算出する帯域変換部を備え、 前記特徴量算出部が、前記帯域変換部で広帯域化したパワースペクトルを用いて特徴量を算出する、ことを特徴とす 9. A enter the voice learning power spectrum calculating unit for calculating a power spectrum, a characteristic amount calculation unit that extracts the feature amount of the obtained power spectrum, a feature extraction unit containing, the feature extraction unit in standard pattern generating apparatus, comprising: a reference pattern generator for creating standard patterns, from the output of the feature extraction unit, the power spectrum of the narrowband speech calculated by the power spectrum calculating unit, stored in the memory means by calculating the expansion coefficient when developed with eigenvectors wideband power spectrum is, by using the expansion coefficient, comprising a band transform unit for calculating a power spectrum widen the narrowband power spectrum input, the feature the amount calculating section calculates the characteristic amount by using the power spectrum broadened by the band converting unit, it be characterized る標準パターン作成装置。 That standard pattern generating apparatus.
【請求項１０】入力音声信号の音声認識を行う音声認識装置、あるいは、音声認識に使用される標準パターンを学習用音声入力から作成する標準パターン作成装置に用いられ、入力音声信号の特徴量を抽出する特徴抽出装置において、 広帯域音声のパワースペクトルの固有ベクトルを記憶している固有ベクトル記憶部を備え、前記固有ベクトルは、広帯域音声のパワースペクトルを複数集めて、これらの主成分分析により作成して前記固有ベクトル記憶部に記憶しておき、 広帯域音声の任意のパワースペクトルは、前記固有ベクトルの線形結合として表され、 入力音声信号の狭帯域音声の短時間パワースペクトルを算出するパワースペクトル算出手段と、 前記算出された狭帯域のパワースペクトルを、前記固有ベクトル記憶部に記憶されて 10. A speech recognition apparatus for performing speech recognition of the input speech signal, or is used in the standard pattern generating apparatus for generating a reference pattern to be used for speech recognition from the learning voice input, the feature quantity of the input speech signal in feature extraction apparatus for extracting, with an eigenvector storage part for storing the eigenvectors of the power spectrum of the wideband speech, the eigenvectors, collects a plurality of power spectra of wideband speech, the eigenvectors create these principal component analysis It is stored in the storage unit, any of the power spectrum of the wideband speech is represented as a linear combination of the eigenvectors, and power spectrum calculating means for calculating a short-time power spectrum of the narrowband speech of the input speech signal, the calculated the narrowband power spectrum of, stored in the eigenvector storage part いる広帯域パワースペクトルの固有ベクトルで展開した場合の展開係数を算出する展開係数算出手段と、 前記展開係数を用いて、入力された狭帯域パワースペクトルを広帯域化したパワースペクトルを算出する帯域拡大手段と、 前記広帯域化したパワースペクトルを用いてメルケプストラム特徴量を算出するメルケプストラム算出手段と、 を含む、ことを特徴とする特徴抽出装置。 And expansion coefficient calculating means for calculating the expansion coefficient when developed with eigenvectors wideband power spectrum are, by using the expansion coefficient, the band expansion unit for calculating a power spectrum widen the narrowband power spectrum input, including, and Mel cepstrum calculating means for calculating the mel cepstrum characteristic quantity by using the power spectrum the broadband feature extraction device, characterized in that.
【請求項１１】入力音声信号の音声認識を行う音声認識装置、又は学習用音声入力からの標準パターン作成装置に用いられ、入力音声信号の特徴量を抽出する特徴抽出装置において、 広帯域音声のパワースペクトルの固有ベクトルを記憶している固有ベクトル記憶部を備え、前記固有ベクトルは、広帯域音声のパワースペクトルを複数集めて、これらの主成分分析により作成して前記固有ベクトル記憶部に記憶しておき、広帯域音声の任意のパワースペクトルは、前記固有ベクトルの線形結合として表され、 （ａ）入力音声信号の狭帯域音声の短時間パワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部で算出された狭帯域のパワースペクトルを、前記固有ベクトル記憶部に記憶されている広帯域パワースペクトルの固有ベクトルで展開し 11. Input speech recognition apparatus performs speech recognition of the speech signal, or is used in the standard pattern forming apparatus from the training speech input, the feature extraction device that extracts a feature quantity of the input speech signal, the wideband speech power comprising a eigenvector storage part for storing the eigenvectors of the spectrum, the eigenvectors, collects a plurality of power spectra of wideband speech, is stored in the eigenvector storage unit to create these principal component analysis, the wideband speech any power spectrum is represented as a linear combination of the eigenvectors, the power spectrum of narrowband calculated by the power spectrum calculating unit for calculating a short-time power spectrum of the narrowband speech of (a) an input audio signal, the eigenvectors and developed with eigenvectors wideband power spectrum stored in the storage unit 場合の展開係数を算出する展開係数算出処理と、 （ｂ）前記展開係数を用いて、入力された狭帯域パワースペクトルを広帯域化したパワースペクトルを算出する帯域拡大処理と、 を実行する帯域変換部を含み、 前記広帯域化したパワースペクトルを用いてメルケプストラム特徴量を算出し、 前記帯域変換部の前記（ａ）及び（ｂ）の処理を、前記特徴抽出装置を構成するコンピュータに実行させるためのプログラム。 And expansion coefficient calculation process that calculates the expansion coefficient of the case, (b) using said expansion coefficients, the band conversion unit for executing a band expansion processing for calculating the power spectrum widen the narrowband power spectrum input hints, the broadband and by using the power spectrum calculating the mel cepstrum characteristic quantity, the processing of the of the band translation section (a) and (b), to be executed by a computer constituting the feature extractor program.
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