JP2001092487A - 音声認識方法 - Google Patents
音声認識方法Info
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- JP2001092487A JP2001092487A JP26988299A JP26988299A JP2001092487A JP 2001092487 A JP2001092487 A JP 2001092487A JP 26988299 A JP26988299 A JP 26988299A JP 26988299 A JP26988299 A JP 26988299A JP 2001092487 A JP2001092487 A JP 2001092487A
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- likelihood
- standard pattern
- speech recognition
- value
- recognition method
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- Pending
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 この発明は、雑音がある環境下で発声された
音声に対して音声認識を行なう場合に、認識精度の向上
化が図れる音声認識方法を提供することを目的とする。 【解決手段】 入力音声と標準パターンとのマッチング
度を評価値に基づいて判定することにより、最適な標準
パターンを選択する音声認識方法において、ＳＮＲ値の
小さい入力音声については各標準パターンに対する評価
値の差が小さくなるように、評価値を補正する。
音声に対して音声認識を行なう場合に、認識精度の向上
化が図れる音声認識方法を提供することを目的とする。 【解決手段】 入力音声と標準パターンとのマッチング
度を評価値に基づいて判定することにより、最適な標準
パターンを選択する音声認識方法において、ＳＮＲ値の
小さい入力音声については各標準パターンに対する評価
値の差が小さくなるように、評価値を補正する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、音声認識方法に
関する。
関する。
【０００２】
【従来の技術】音声認識においては、ＤＰマッチングを
用いたもの、確率モデル（ＨＭＭ; Hidden Markov Mode
l) を用いたもの等がある。ＤＰマッチングを用いた単
語認識では、単語単位に標準パターンが作成されてい
る。ＨＭＭを用いた単語認識では、より小さな単位で標
準パターンが作成される。
用いたもの、確率モデル（ＨＭＭ; Hidden Markov Mode
l) を用いたもの等がある。ＤＰマッチングを用いた単
語認識では、単語単位に標準パターンが作成されてい
る。ＨＭＭを用いた単語認識では、より小さな単位で標
準パターンが作成される。
【０００３】ＤＰマッチングを用いた単語認識では、よ
く知られているように、入力音声と標準パターンのマッ
チング度を評価する評価値として、距離が用いられる。
距離が小さいほどマッチング度が高いと判定される。
く知られているように、入力音声と標準パターンのマッ
チング度を評価する評価値として、距離が用いられる。
距離が小さいほどマッチング度が高いと判定される。
【０００４】ＨＭＭを用いた単語認識では、よく知られ
ているように、入力音声と標準パターンのマッチング度
を評価する評価値として、尤度が用いられる。尤度が大
きいほどマッチング度が高いと判定される。
ているように、入力音声と標準パターンのマッチング度
を評価する評価値として、尤度が用いられる。尤度が大
きいほどマッチング度が高いと判定される。
【０００５】ところで、雑音がある環境下で音声を発声
した場合、パワーの小さい子音等は、雑音によりその音
響特徴が汚されてしまい、標準パターンとのマッチング
の結果得られる尤度（ＨＭＭを用いた場合）や距離（Ｄ
Ｐマッチングを用いた場合）は信頼性が低くなってしま
う。
した場合、パワーの小さい子音等は、雑音によりその音
響特徴が汚されてしまい、標準パターンとのマッチング
の結果得られる尤度（ＨＭＭを用いた場合）や距離（Ｄ
Ｐマッチングを用いた場合）は信頼性が低くなってしま
う。
【０００６】そこで、従来においては、音声スペクトル
から雑音のスペクトルを減算し、得られたスペクトルを
用いてマッチングを行なう方法が開発されている。しか
しながら、音声スペクトルから雑音のスペクトルを減算
した結果得られたスペクトルには、新たな歪みを生じる
ため、認識精度を高めることは困難であった。
から雑音のスペクトルを減算し、得られたスペクトルを
用いてマッチングを行なう方法が開発されている。しか
しながら、音声スペクトルから雑音のスペクトルを減算
した結果得られたスペクトルには、新たな歪みを生じる
ため、認識精度を高めることは困難であった。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】この発明は、雑音があ
る環境下で発声された音声に対して音声認識を行なう場
合に、認識精度の向上化が図れる音声認識方法を提供す
ることを目的とする。
る環境下で発声された音声に対して音声認識を行なう場
合に、認識精度の向上化が図れる音声認識方法を提供す
ることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】この発明による第１の音
声認識方法は、入力音声と標準パターンとのマッチング
度を評価値に基づいて判定することにより、最適な標準
パターンを選択する音声認識方法において、ＳＮＲ値の
小さい入力音声については各標準パターンに対する評価
値の差が小さくなるように、評価値を補正することを特
徴とする。
声認識方法は、入力音声と標準パターンとのマッチング
度を評価値に基づいて判定することにより、最適な標準
パターンを選択する音声認識方法において、ＳＮＲ値の
小さい入力音声については各標準パターンに対する評価
値の差が小さくなるように、評価値を補正することを特
徴とする。
【０００９】この発明による第２の音声認識方法は、入
力音声と標準パターンとのマッチング度を評価値に基づ
いて判定することにより、最適な標準パターンを選択す
る音声認識方法において、ＳＮＲ値の大きい入力音声に
ついては各標準パターンに対する評価値の差が大きくな
るように、評価値を補正することを特徴とする。
力音声と標準パターンとのマッチング度を評価値に基づ
いて判定することにより、最適な標準パターンを選択す
る音声認識方法において、ＳＮＲ値の大きい入力音声に
ついては各標準パターンに対する評価値の差が大きくな
るように、評価値を補正することを特徴とする。
【００１０】この発明による第３の音声認識方法は、入
力音声と標準パターンとのマッチング度を評価値に基づ
いて判定することにより、最適な標準パターンを選択す
る音声認識方法において、ＳＮＲ値の小さい入力音声に
ついては各標準パターンに対する評価値を、マッチング
度が低くなるような値に補正することを特徴とする。
力音声と標準パターンとのマッチング度を評価値に基づ
いて判定することにより、最適な標準パターンを選択す
る音声認識方法において、ＳＮＲ値の小さい入力音声に
ついては各標準パターンに対する評価値を、マッチング
度が低くなるような値に補正することを特徴とする。
【００１１】評価値としては、ＤＰマッチングおける距
離、ＨＭＭにおける尤度等が用いられる。
離、ＨＭＭにおける尤度等が用いられる。
【００１２】評価値として尤度が用いられる場合には、
時刻ｔにおける尤度をｂnij （ｏt）、時刻ｔにおける
ＳＮＲ値をｓｎｒt 、基準となる尤度をＡ、補正量を調
整するためのパラメータをα、βとすると、補正後の尤
度Ｂnij （ｏt ）は、たとえば、次式３によって求めら
れる。
時刻ｔにおける尤度をｂnij （ｏt）、時刻ｔにおける
ＳＮＲ値をｓｎｒt 、基準となる尤度をＡ、補正量を調
整するためのパラメータをα、βとすると、補正後の尤
度Ｂnij （ｏt ）は、たとえば、次式３によって求めら
れる。
【００１３】
【数３】
【００１４】評価値として尤度が用いられる場合には、
時刻ｔにおける尤度をｂnij （ｏt）、時刻ｔにおける
ＳＮＲ値をｓｎｒt 、基準となる尤度をＡ、補正量を調
整するためのパラメータをα、βとすると、補正後の尤
度Ｂnij （ｏt ）は、たとえば、次式４によって求めら
れる。
時刻ｔにおける尤度をｂnij （ｏt）、時刻ｔにおける
ＳＮＲ値をｓｎｒt 、基準となる尤度をＡ、補正量を調
整するためのパラメータをα、βとすると、補正後の尤
度Ｂnij （ｏt ）は、たとえば、次式４によって求めら
れる。
【００１５】
【数４】
【００１６】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、この発明
をＨＭＭを用いた音声認識方法に適用した場合の実施の
形態について説明する。
をＨＭＭを用いた音声認識方法に適用した場合の実施の
形態について説明する。
【００１７】ｏt を時刻ｔにおける入力ベクトルとする
と、ｏt に対する尤度はｂnij （ｏ t ）で表される。よ
り具体的には、ｂnij （ｏt ）は、ｎ番目の認識対象語
に対応した単語ＨＭＭの第ｉ状態から第ｊ状態への遷移
時に得られるｏt に対する尤度を表している。また、音
素モデル等の場合は、ｎ番目の音素ＨＭＭの第ｉ状態か
ら第ｊ状態への遷移時に得られるｏt に対する尤度を表
している。尤度ｂnij（ｏt ）の求め方はよく知られて
いるので、その説明を省略する。
と、ｏt に対する尤度はｂnij （ｏ t ）で表される。よ
り具体的には、ｂnij （ｏt ）は、ｎ番目の認識対象語
に対応した単語ＨＭＭの第ｉ状態から第ｊ状態への遷移
時に得られるｏt に対する尤度を表している。また、音
素モデル等の場合は、ｎ番目の音素ＨＭＭの第ｉ状態か
ら第ｊ状態への遷移時に得られるｏt に対する尤度を表
している。尤度ｂnij（ｏt ）の求め方はよく知られて
いるので、その説明を省略する。
【００１８】雑音が重畳されている場合には、ＳＮＲ
（signal-to-noise ratio)の小さい時刻における入力ベ
クトルｏt は、雑音の影響のため、その音素の音響的特
徴に歪みが生じている。したがって、入力ベクトルｏt
から得られた尤度ｂnij （ｏt）の信頼度は低いものと
なる。
（signal-to-noise ratio)の小さい時刻における入力ベ
クトルｏt は、雑音の影響のため、その音素の音響的特
徴に歪みが生じている。したがって、入力ベクトルｏt
から得られた尤度ｂnij （ｏt）の信頼度は低いものと
なる。
【００１９】そこで、各時刻のＳＮＲ値を信頼度と考
え、信頼度に応じて尤度を補正し、補正後の尤度を用い
て入力音声と標本パターンとのマッチング度を評価する
ことにした。
え、信頼度に応じて尤度を補正し、補正後の尤度を用い
て入力音声と標本パターンとのマッチング度を評価する
ことにした。
【００２０】補正後の尤度Ｂnij （ｏt ）は、次式５に
よって求められる。
よって求められる。
【００２１】
【数５】
【００２２】式５において、ｓｎｒt は時刻ｔにおける
ＳＮＲの値、Ａは基準となる尤度の値をそれぞれ表す。
ＳＮＲ値は、雑音区間から求めたパワーとｏt のパワー
とから算出される。Ａは、任意の値でもよいし、全ての
ｎ，ｉ，ｊにおけるｂnij （ｏt ）の最大値、最小値と
してもよい。
ＳＮＲの値、Ａは基準となる尤度の値をそれぞれ表す。
ＳＮＲ値は、雑音区間から求めたパワーとｏt のパワー
とから算出される。Ａは、任意の値でもよいし、全ての
ｎ，ｉ，ｊにおけるｂnij （ｏt ）の最大値、最小値と
してもよい。
【００２３】また、α、βは補正量を調整するためのパ
ラメータである。β−ｓｎｒt の値が０以下になる場合
は、β−ｓｎｒt を０以上の値とする。
ラメータである。β−ｓｎｒt の値が０以下になる場合
は、β−ｓｎｒt を０以上の値とする。
【００２４】尤度として式５によって表されるＢ
nij （ｏt ）を用いることによって、全てのｉ，ｊにお
ける各尤度Ｂnij （ｏt ）の差が、ＳＮＲ値の小さなと
ころでは小さく、ＳＮＲ値の大きなところでは大きくな
るため、ＳＮＲ値が大きく雑音の影響をあまり受けてい
ないｏt から得られる尤度を重視した認識を行なうこと
ができる。
nij （ｏt ）を用いることによって、全てのｉ，ｊにお
ける各尤度Ｂnij （ｏt ）の差が、ＳＮＲ値の小さなと
ころでは小さく、ＳＮＲ値の大きなところでは大きくな
るため、ＳＮＲ値が大きく雑音の影響をあまり受けてい
ないｏt から得られる尤度を重視した認識を行なうこと
ができる。
【００２５】言い換えれば、ＳＮＲ値の小さな入力音声
については標準パターン間での尤度の差が小さくなるよ
うに、ＳＮＲ値の大きな入力音声については標準パター
ン間での尤度の差が大きくなるように、尤度が補正され
ているため、ＳＮＲ値が大きく雑音の影響をあまり受け
ていない入力音声から得られる尤度を重視した認識を行
なうことができる。
については標準パターン間での尤度の差が小さくなるよ
うに、ＳＮＲ値の大きな入力音声については標準パター
ン間での尤度の差が大きくなるように、尤度が補正され
ているため、ＳＮＲ値が大きく雑音の影響をあまり受け
ていない入力音声から得られる尤度を重視した認識を行
なうことができる。
【００２６】Ａ＝０とした場合には、数式５におけるＢ
nij （ｏt ）は、次式６に示すようになる。
nij （ｏt ）は、次式６に示すようになる。
【００２７】
【数６】
【００２８】ＳＮＲ値の小さな入力音声（時刻ｔの入力
音声）に対する補正前の各尤度ｂn0 ,t、ｂn1,t、
ｂn2,t、ｂn3,tを、たとえば、ｂn0,t＝４０．０、ｂ
n1,t＝３０．０、ｂn2,t＝２０．０、ｂn3,t＝１０．０
とすると、補正後の各尤度Ｂn0,t、Ｂ n1,t、Ｂn2,tＢ
n3,tは、たとえば、Ｂn0,t＝２５．０、Ｂn1,t＝２０．
０、Ｂn2 ,t＝１５．０、Ｂn3,t＝１０．０となる。
音声）に対する補正前の各尤度ｂn0 ,t、ｂn1,t、
ｂn2,t、ｂn3,tを、たとえば、ｂn0,t＝４０．０、ｂ
n1,t＝３０．０、ｂn2,t＝２０．０、ｂn3,t＝１０．０
とすると、補正後の各尤度Ｂn0,t、Ｂ n1,t、Ｂn2,tＢ
n3,tは、たとえば、Ｂn0,t＝２５．０、Ｂn1,t＝２０．
０、Ｂn2 ,t＝１５．０、Ｂn3,t＝１０．０となる。
【００２９】この場合には、各尤度Ｂnij （ｏt ）が、
ＳＮＲ値の小さなところでは小さく、ＳＮＲ値の大きな
ところでは大きくなるため、ＳＮＲ値が大きく雑音の影
響をあまり受けていないｏt から得られる尤度を重視し
た認識を行なうことができる。
ＳＮＲ値の小さなところでは小さく、ＳＮＲ値の大きな
ところでは大きくなるため、ＳＮＲ値が大きく雑音の影
響をあまり受けていないｏt から得られる尤度を重視し
た認識を行なうことができる。
【００３０】言い換えれば、ＳＮＲ値の小さな入力音声
については尤度が小さくなるように、ＳＮＲ値の大きな
入力音声については尤度が大きくなるように、尤度が補
正されているので、ＳＮＲ値が大きく雑音の影響をあま
り受けていない入力音声から得られる尤度を重視した認
識を行なうことができる。
については尤度が小さくなるように、ＳＮＲ値の大きな
入力音声については尤度が大きくなるように、尤度が補
正されているので、ＳＮＲ値が大きく雑音の影響をあま
り受けていない入力音声から得られる尤度を重視した認
識を行なうことができる。
【００３１】なお、尤度として、次式７に示すように、
対数尤度Ｂnij （ｏt ）を用いてもよい。
対数尤度Ｂnij （ｏt ）を用いてもよい。
【００３２】
【数７】
【００３３】上記実施の形態では、入力音声と標準パタ
ーンとのマッチング度の評価値として、尤度が用いられ
ている場合について説明したが、この発明はＤＰマッチ
ングを用いた音声認識のように入力音声と標準パターン
とのマッチング度の評価値として、距離が用いられてい
る場合にも適用することができる。
ーンとのマッチング度の評価値として、尤度が用いられ
ている場合について説明したが、この発明はＤＰマッチ
ングを用いた音声認識のように入力音声と標準パターン
とのマッチング度の評価値として、距離が用いられてい
る場合にも適用することができる。
【００３４】つまり、ＳＮＲ値の小さな入力音声につい
ては標準パターン間での距離の差が小さくなるように、
ＳＮＲ値の大きな入力音声については標準パターン間で
の距離の差が大きくなるように、距離を補正すればよ
い。あるいは、ＳＮＲ値の小さな入力音声については距
離が大きくなるように、ＳＮＲ値の大きな入力音声につ
いては距離が小さくなるように、距離を補正すればよ
い。
ては標準パターン間での距離の差が小さくなるように、
ＳＮＲ値の大きな入力音声については標準パターン間で
の距離の差が大きくなるように、距離を補正すればよ
い。あるいは、ＳＮＲ値の小さな入力音声については距
離が大きくなるように、ＳＮＲ値の大きな入力音声につ
いては距離が小さくなるように、距離を補正すればよ
い。
【００３５】
【発明の効果】この発明によれば、雑音がある環境下で
発声された音声に対して音声認識を行なう場合に、認識
精度の向上化が図れるようになる。
発声された音声に対して音声認識を行なう場合に、認識
精度の向上化が図れるようになる。
Claims (7)
- 【請求項１】 入力音声と標準パターンとのマッチング
度を評価値に基づいて判定することにより、最適な標準
パターンを選択する音声認識方法において、 ＳＮＲ値の小さい入力音声については各標準パターンに
対する評価値の差が小さくなるように、評価値を補正す
ることを特徴とする音声認識方法。 - 【請求項２】 入力音声と標準パターンとのマッチング
度を評価値に基づいて判定することにより、最適な標準
パターンを選択する音声認識方法において、 ＳＮＲ値の大きい入力音声については各標準パターンに
対する評価値の差が大きくなるように、評価値を補正す
ることを特徴とする音声認識方法。 - 【請求項３】 入力音声と標準パターンとのマッチング
度を評価値に基づいて判定することにより、最適な標準
パターンを選択する音声認識方法において、 ＳＮＲ値の小さい入力音声については各標準パターンに
対する評価値を、マッチング度が低くなるような値に補
正することを特徴とする音声認識方法。 - 【請求項４】 評価値がＤＰマッチングおける距離であ
る請求項１、２および３のいずれかに記載の音声認識方
法。 - 【請求項５】 評価値がＨＭＭにおける尤度である請求
項１、２および３のいずれかに記載の音声認識方法。 - 【請求項６】 時刻ｔにおける尤度をｂnij （ｏt ）、
時刻ｔにおけるＳＮＲ値をｓｎｒt 、基準となる尤度を
Ａ、補正量を調整するためのパラメータをα、βとする
と、補正後の尤度Ｂnij （ｏt ）が、次式１によって求
められる請求項５に記載の音声認識方法。 【数１】 - 【請求項７】 時刻ｔにおける尤度をｂnij （ｏt ）、
時刻ｔにおけるＳＮＲ値をｓｎｒt 、基準となる尤度を
Ａ、補正量を調整するためのパラメータをα、βとする
と、補正後の尤度Ｂnij （ｏt ）が、次式２によって求
められる請求項５に記載の音声認識方法。 【数２】
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26988299A JP2001092487A (ja) | 1999-09-24 | 1999-09-24 | 音声認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26988299A JP2001092487A (ja) | 1999-09-24 | 1999-09-24 | 音声認識方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001092487A true JP2001092487A (ja) | 2001-04-06 |
Family
ID=17478534
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP26988299A Pending JP2001092487A (ja) | 1999-09-24 | 1999-09-24 | 音声認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001092487A (ja) |
-
1999
- 1999-09-24 JP JP26988299A patent/JP2001092487A/ja active Pending
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20040927 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20041012 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20041213 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20050601 |