JP3254933B2 - 音声認識方法 - Google Patents
音声認識方法Info
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- JP3254933B2 JP3254933B2 JP26358194A JP26358194A JP3254933B2 JP 3254933 B2 JP3254933 B2 JP 3254933B2 JP 26358194 A JP26358194 A JP 26358194A JP 26358194 A JP26358194 A JP 26358194A JP 3254933 B2 JP3254933 B2 JP 3254933B2
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- ratio
- recognition
- phoneme
- standard pattern
- standard
- Prior art date
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は人間の声を機械に認識さ
せる音声認識方法に関するものである。
せる音声認識方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】音声認識の方法において、入力音声と標
準パターンを比較して、最も類似度の大きいものを出力
するのが一般的である。この場合、標準パターンとして
単語を用いるもの、音素を用いるものが代表的である。
以下の説明では、不特定話者を対象とした音声認識にお
ける音素の認識によって説明を行う。
準パターンを比較して、最も類似度の大きいものを出力
するのが一般的である。この場合、標準パターンとして
単語を用いるもの、音素を用いるものが代表的である。
以下の説明では、不特定話者を対象とした音声認識にお
ける音素の認識によって説明を行う。
【０００３】実際に、騒音下で認識を行うと標準パター
ンとのマッチングがうまくいかずに認識率が低下する。
特に、認識時のＳ／Ｎ比の変化によって認識性能が低下
する。この認識性能の低下を防ぐ方法として特公昭６３
−６７１９７号公報に記載されたものがあり、これを従
来例として説明する。
ンとのマッチングがうまくいかずに認識率が低下する。
特に、認識時のＳ／Ｎ比の変化によって認識性能が低下
する。この認識性能の低下を防ぐ方法として特公昭６３
−６７１９７号公報に記載されたものがあり、これを従
来例として説明する。
【０００４】図２に従来例の構成図を示す。６は音響分
析部、７は騒音レベル検出部、８は音素標準パタ−ン選
択部、９は音素標準パタ−ン格納部、１０は音素認識比
較部である。音素標準パターン格納部には、騒音のレベ
ル（Ｓ／Ｎ比）に対応した音素標準パタ−ンが格納され
ている。１１はモードの切り換えを行うスイッチであ
り、ａ側に倒れていると認識モード、ｂ側に倒れている
と環境学習モードとなる。
析部、７は騒音レベル検出部、８は音素標準パタ−ン選
択部、９は音素標準パタ−ン格納部、１０は音素認識比
較部である。音素標準パターン格納部には、騒音のレベ
ル（Ｓ／Ｎ比）に対応した音素標準パタ−ンが格納され
ている。１１はモードの切り換えを行うスイッチであ
り、ａ側に倒れていると認識モード、ｂ側に倒れている
と環境学習モードとなる。
【０００５】音声認識装置使用前（音声が入っていない
状態）にスイッチ１１をｂ側に切り替えて、まず、使用
環境騒音のみを騒音レベル検出部７で検出する。７では
検出された騒音レベルによって音素標準パターン格納部
８の中から対応する音素標準パタ−ンを選択する。標準
パターン格納部には、あらかじめ計算機上で決められた
Ｓ／Ｎ比になるようにノイズを付加して作成したものが
格納されている。たとえば、Ｓ／Ｎ比５〜３５ｄＢを対
象とし、５ｄＢおきに標準パターンを作成しすべての音
素標準パタ−ンを格納しておく。騒音レベル検出時のＳ
／Ｎ比の判定は、次式で行う。
状態）にスイッチ１１をｂ側に切り替えて、まず、使用
環境騒音のみを騒音レベル検出部７で検出する。７では
検出された騒音レベルによって音素標準パターン格納部
８の中から対応する音素標準パタ−ンを選択する。標準
パターン格納部には、あらかじめ計算機上で決められた
Ｓ／Ｎ比になるようにノイズを付加して作成したものが
格納されている。たとえば、Ｓ／Ｎ比５〜３５ｄＢを対
象とし、５ｄＢおきに標準パターンを作成しすべての音
素標準パタ−ンを格納しておく。騒音レベル検出時のＳ
／Ｎ比の判定は、次式で行う。
【０００６】Ｓ／Ｎ比＝１０・ｌｏｇ（音声パワー）−
１０・ｌｏｇ（騒音パワー） ここでマイクに入力される音声パワーは、ほぼ一定と考
えて騒音パワーの大きさでＳ／Ｎ比を判定し、それに最
も近いＳ／Ｎ比で作成された音素標準パタ−ンを選択す
る。以後の認識では、この標準パターンを使用すること
になる。
１０・ｌｏｇ（騒音パワー） ここでマイクに入力される音声パワーは、ほぼ一定と考
えて騒音パワーの大きさでＳ／Ｎ比を判定し、それに最
も近いＳ／Ｎ比で作成された音素標準パタ−ンを選択す
る。以後の認識では、この標準パターンを使用すること
になる。
【０００７】音声認識時には、スイッチ１１をａ側に切
り替え、入力音声を分析部６で特徴パラメータに変換
し、あらかじめ選択されている音素標準パターンを用い
て比較部１０で標準パターンと比較して音素の認識を行
う。
り替え、入力音声を分析部６で特徴パラメータに変換
し、あらかじめ選択されている音素標準パターンを用い
て比較部１０で標準パターンと比較して音素の認識を行
う。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】従来例の方法は、音声
認識時のＳ／Ｎ比が正確にわかれば高い認識性能が得ら
れる。従来例では、発声者の音声パワーを一定と考えて
いるが、実際には、発声する人、発声単語によって音声
パワーの大きさは異なる。従来例のように、騒音パワー
だけ検出してＳ／Ｎ比を推定しても、誤差が大きく誤っ
たＳ／Ｎ比の標準パターンが選択されて、認識率が低下
する場合がある。したがって、音声認識時のＳ／Ｎ比が
わからなくても高い認識性能が得られる音声認識方式が
必要である。
認識時のＳ／Ｎ比が正確にわかれば高い認識性能が得ら
れる。従来例では、発声者の音声パワーを一定と考えて
いるが、実際には、発声する人、発声単語によって音声
パワーの大きさは異なる。従来例のように、騒音パワー
だけ検出してＳ／Ｎ比を推定しても、誤差が大きく誤っ
たＳ／Ｎ比の標準パターンが選択されて、認識率が低下
する場合がある。したがって、音声認識時のＳ／Ｎ比が
わからなくても高い認識性能が得られる音声認識方式が
必要である。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明は音声認識時のＳ
／Ｎ比がわからなくても高い認識性能を得ることを目的
とするもので、次の方法を用いる。あるパターンの分布
が１つの正規分布で表現できない場合に，複数個の正規
分布の和で近似する方法がある。この手法はパターン認
識の分野で研究されてきた技術である。この混合分布の
考え方を適用する。混合分布について簡単に説明を行
う。あるカテゴリの分布がｎ種類のガウス分布の和で表
わされると仮定する。入力ｘに対して、ｉ番目のガウス
分布をＧｉ（ｘ）とすると、混合分布Ｋ（ｘ）は、
／Ｎ比がわからなくても高い認識性能を得ることを目的
とするもので、次の方法を用いる。あるパターンの分布
が１つの正規分布で表現できない場合に，複数個の正規
分布の和で近似する方法がある。この手法はパターン認
識の分野で研究されてきた技術である。この混合分布の
考え方を適用する。混合分布について簡単に説明を行
う。あるカテゴリの分布がｎ種類のガウス分布の和で表
わされると仮定する。入力ｘに対して、ｉ番目のガウス
分布をＧｉ（ｘ）とすると、混合分布Ｋ（ｘ）は、
【００１０】
【数１】
【００１１】ここで、
【００１２】
【数２】
【００１３】のようになる。本発明では、この考え方を
Ｓ／Ｎ比に適用して，複数種類のＳ／Ｎ比で作成した標
準パタ−ンの混合分布を用いて、認識時のＳ／Ｎ比が未
知でも高い認識性能が得られるようにする。
Ｓ／Ｎ比に適用して，複数種類のＳ／Ｎ比で作成した標
準パタ−ンの混合分布を用いて、認識時のＳ／Ｎ比が未
知でも高い認識性能が得られるようにする。
【００１４】
【作用】本発明は上記構成によって、入力音声のＳ／Ｎ
比の変動に強くなるため、音声認識時のＳ／Ｎ比が未知
でも高い認識率が得られる。
比の変動に強くなるため、音声認識時のＳ／Ｎ比が未知
でも高い認識率が得られる。
【００１５】
【実施例】以下、本発明における実施例について説明す
る。図１に、本実施例の構成図を示す。図１において１
は音響分析部、２、３、４はＳ／Ｎ比別の音素標準パタ
−ン格納部、５は混合分布を適用した音素認識部であ
る。まず最初に、音素標準パタ−ンの作成方法について
説明する。音素標準パタ−ンは、各音素の特徴点を中心
とした時間パターンを使用する。特徴点は、母音・撥音
は音素中心、半母音・拗音は始端、破裂音は破裂部、そ
の他の子音は終端部とする。本実施例では、サンプリン
グ周波数１２ＫＨｚ、窓長２０ｍｓ．、フレーム長１０
ｍｓ．で分析し、ＬＰＣケプストラム係数と対数パワー
差分値を求める。次に、１０フレーム分のＬＰＣケプス
トラム係数と差分パワーで１５０次元のベクトルを構成
する。
る。図１に、本実施例の構成図を示す。図１において１
は音響分析部、２、３、４はＳ／Ｎ比別の音素標準パタ
−ン格納部、５は混合分布を適用した音素認識部であ
る。まず最初に、音素標準パタ−ンの作成方法について
説明する。音素標準パタ−ンは、各音素の特徴点を中心
とした時間パターンを使用する。特徴点は、母音・撥音
は音素中心、半母音・拗音は始端、破裂音は破裂部、そ
の他の子音は終端部とする。本実施例では、サンプリン
グ周波数１２ＫＨｚ、窓長２０ｍｓ．、フレーム長１０
ｍｓ．で分析し、ＬＰＣケプストラム係数と対数パワー
差分値を求める。次に、１０フレーム分のＬＰＣケプス
トラム係数と差分パワーで１５０次元のベクトルを構成
する。
【００１６】入力パラメータは、次のように表わされ
る。
る。
【００１７】
【数３】
【００１８】ただし、ｃnは第ｍフレームにおけるｎ次
のケプストラム係数、ｖmは第ｍフレームの対数パワー
差分値である。
のケプストラム係数、ｖmは第ｍフレームの対数パワー
差分値である。
【００１９】あらかじめ音素の特徴点をラベル付けされ
ている音素標準パタ−ン作成用データに対して、計算機
上で付加ノイズ（会場騒音）が定められたＳ／Ｎ比にな
るようにデータに付加して標準パターン作成用のデータ
を作る。この作業を、異なったｎ種類のＳ／Ｎ比に対し
て行ない、これらのデータからＳ／Ｎ比別の音素標準パ
タ−ンを作成する。このｎ種類の音素標準パタ−ンを図
１の２から４までの音素標準パタ−ン１からｎに格納す
る。
ている音素標準パタ−ン作成用データに対して、計算機
上で付加ノイズ（会場騒音）が定められたＳ／Ｎ比にな
るようにデータに付加して標準パターン作成用のデータ
を作る。この作業を、異なったｎ種類のＳ／Ｎ比に対し
て行ない、これらのデータからＳ／Ｎ比別の音素標準パ
タ−ンを作成する。このｎ種類の音素標準パタ−ンを図
１の２から４までの音素標準パタ−ン１からｎに格納す
る。
【００２０】本実施例では、入力と各音素標準パタ−ン
との類似度を、共分散行列を全てのカテゴリで共通化し
たマハラノビス距離を用いる。音素ｐのＳ／Ｎ比がｍｄ
Ｂに対する類似度Ｌp,mは以下のようになる。
との類似度を、共分散行列を全てのカテゴリで共通化し
たマハラノビス距離を用いる。音素ｐのＳ／Ｎ比がｍｄ
Ｂに対する類似度Ｌp,mは以下のようになる。
【００２１】
【数４】
【００２２】ただし、
【００２３】
【数５】
【００２４】
【数６】
【００２５】ここで、
【００２６】
【外１】
【００２７】は音素標準パタ−ンｐのＳ／Ｎ比ｍｄＢに
おける平均値ベクトル、そして
おける平均値ベクトル、そして
【００２８】
【外２】
【００２９】は全音素・全Ｓ／Ｎ比における標準パタ−
ン共通の共分散行列である。これらの、複数の標準パタ
ーンの混合分布を仮定して音素認識を行う。混合分布用
音素標準パタ−ン認識部５では、
ン共通の共分散行列である。これらの、複数の標準パタ
ーンの混合分布を仮定して音素認識を行う。混合分布用
音素標準パタ−ン認識部５では、
【００３０】
【数７】
【００３１】を用いて音素認識を行う。本実施例では、
混合数２の場合について行う。会場騒音をＳ／Ｎ比２０
ｄＢと１０ｄＢで作成した音素標準パタ−ンに混合分布
を適用し、色々なＳ／Ｎ比におけるデータを評価する。
音素ｐの類似度は
混合数２の場合について行う。会場騒音をＳ／Ｎ比２０
ｄＢと１０ｄＢで作成した音素標準パタ−ンに混合分布
を適用し、色々なＳ／Ｎ比におけるデータを評価する。
音素ｐの類似度は
【００３２】
【数８】
【００３３】の式で求められる。実際に２１音素（／ａ
／，／ｏ／，／ｕ／，／ｉ／，／ｅ／，／ｊ／，／ｗ
／，／ｍ／，／ｎ／，／ｎｇ／，／ｂ／，／ｄ／，／ｒ
／，／ｚ／，／ｈ／，／ｓ／，／ｃ／，／ｐ／，／ｔ
／，／ｋ／，／Ｎ／）の認識実験をおこなった。評価デ
ータは、男女２０名が発声した２１２単語である。実験
は、Ｓ／Ｎ比２０ｄＢ、１０ｄＢで作成した標準パター
ンを使用した場合と混合分布を使用した場合のそれぞれ
についてＳ／Ｎ比２０ｄＢと１０ｄＢで作成したデータ
を評価した。
／，／ｏ／，／ｕ／，／ｉ／，／ｅ／，／ｊ／，／ｗ
／，／ｍ／，／ｎ／，／ｎｇ／，／ｂ／，／ｄ／，／ｒ
／，／ｚ／，／ｈ／，／ｓ／，／ｃ／，／ｐ／，／ｔ
／，／ｋ／，／Ｎ／）の認識実験をおこなった。評価デ
ータは、男女２０名が発声した２１２単語である。実験
は、Ｓ／Ｎ比２０ｄＢ、１０ｄＢで作成した標準パター
ンを使用した場合と混合分布を使用した場合のそれぞれ
についてＳ／Ｎ比２０ｄＢと１０ｄＢで作成したデータ
を評価した。
【００３４】本実施例における結果を（表１）に示す。
【００３５】
【表１】
【００３６】この表より、入力のデータのＳ／Ｎ比と標
準パターンのＳ／Ｎ比が一致すれば、高い認識率が得ら
れるが（Ｓ／Ｎ比２０ｄＢの場合：７７．３％，Ｓ／Ｎ
比１０ｄＢの場合：７２．５％）、従来例のようにＳ／
Ｎ比の推定をして標準パターンを選択する方法では、Ｓ
／Ｎ比の推定を少しでも誤ると認識率は低下する。しか
し、本実施例のようにＳ／Ｎ比の混合分布を適用すれ
ば、入力音声のＳ／Ｎ比が未知でも高い認識率が得られ
ている。
準パターンのＳ／Ｎ比が一致すれば、高い認識率が得ら
れるが（Ｓ／Ｎ比２０ｄＢの場合：７７．３％，Ｓ／Ｎ
比１０ｄＢの場合：７２．５％）、従来例のようにＳ／
Ｎ比の推定をして標準パターンを選択する方法では、Ｓ
／Ｎ比の推定を少しでも誤ると認識率は低下する。しか
し、本実施例のようにＳ／Ｎ比の混合分布を適用すれ
ば、入力音声のＳ／Ｎ比が未知でも高い認識率が得られ
ている。
【００３７】以上の実施例では、標準パターンとして音
素を用いたが、本発明の内容は音素の認識に限定される
ものではなく、単語や文を単位とした場合も全く同様な
方法が使用できる。
素を用いたが、本発明の内容は音素の認識に限定される
ものではなく、単語や文を単位とした場合も全く同様な
方法が使用できる。
【００３８】
【発明の効果】以上のように、本発明は異なったＳ／Ｎ
比の標準パタ−ンに対して混合分布を適用することによ
り入力音声のＳ／Ｎ比が未知でも高い認識率が得られ
る。音声認識装置を実用化するうえで有効な方法であ
り、その効果は大きい。
比の標準パタ−ンに対して混合分布を適用することによ
り入力音声のＳ／Ｎ比が未知でも高い認識率が得られ
る。音声認識装置を実用化するうえで有効な方法であ
り、その効果は大きい。
【図１】本発明の一実施例における音声認識方法を具現
化する機能ブロック図
化する機能ブロック図
【図２】従来の音声認識方法の構成図
１ 音響分析部 ２ 音素標準パタ−ン１ ３ 音素標準パタ−ン２ ４ 音素標準パタ−ンｎ ５ 混合分布用音素標準パタ−ン認識部 ６ 音響分析部 ７ 騒音レベル検出部 ８ 標準パターン選択部 ９ 標準パターン格納部 １０ 音素認識比較部 １１ モード切り替えスイッチ
フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭59−137999（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−295894（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−66790（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−125599（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−232989（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−42198（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−73088（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−64589（ＪＰ，Ａ) ’ＡＮ ＩＮＴＥＧＲＡＴＥＤ ＳＰ ＥＥＣＨ−ＢＡＣＫＧＲＡＵＮＤ ＭＯ ＤＥＬ ＦＯＲ ＲＯＢＵＳＴ ＳＰＥ ＡＫＥＲ ＩＤＥＮＴＩＦＩＣＡＴＩＯ Ｎ’Ｄ．Ａ．Ｒｅｙｎｏｌｄｓ ａｎｄ Ｒ．Ｃ．Ｒｏｓｅ ＩＥＥＥ Ｉｎｔ Ｃｏｎｆ Ａｃｏｕｓｔ Ｓｐｅｅｃ ｈ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｖ ｏｌ．1992，Ｎｏ．Ｖｏｌ２ Ｐａｇｅ ＩＩ−185−−ＩＩ−188 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G10L 15/06 G10L 15/10 G10L 15/14
Claims (1)
- 【請求項１】 入力音声と標準パターンとの類似度を統
計的距離尺度を用いて計算することにより認識を行なう
方法において、あらかじめ異なったＳ／Ｎ比で作成した
標準パターンを複数種類用意しておき、入力音声と前記
標準パターンの比較を行なう場合に、これらの異なった
Ｓ／Ｎ比で作成した標準パターンに混合分布を適用し
て、音声の認識を行うことを特徴とする音声認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26358194A JP3254933B2 (ja) | 1994-10-27 | 1994-10-27 | 音声認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26358194A JP3254933B2 (ja) | 1994-10-27 | 1994-10-27 | 音声認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08123467A JPH08123467A (ja) | 1996-05-17 |
| JP3254933B2 true JP3254933B2 (ja) | 2002-02-12 |
Family
ID=17391546
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP26358194A Expired - Lifetime JP3254933B2 (ja) | 1994-10-27 | 1994-10-27 | 音声認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3254933B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4981850B2 (ja) * | 2009-06-16 | 2012-07-25 | 日本電信電話株式会社 | 音声認識装置とその方法と、プログラムと記録媒体 |
-
1994
- 1994-10-27 JP JP26358194A patent/JP3254933B2/ja not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| ’ＡＮ ＩＮＴＥＧＲＡＴＥＤ ＳＰＥＥＣＨ−ＢＡＣＫＧＲＡＵＮＤ ＭＯＤＥＬ ＦＯＲ ＲＯＢＵＳＴ ＳＰＥＡＫＥＲ ＩＤＥＮＴＩＦＩＣＡＴＩＯＮ’Ｄ．Ａ．Ｒｅｙｎｏｌｄｓ ａｎｄ Ｒ．Ｃ．Ｒｏｓｅ ＩＥＥＥ Ｉｎｔ Ｃｏｎｆ Ａｃｏｕｓｔ Ｓｐｅｅｃｈ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｖｏｌ．１９９２，Ｎｏ．Ｖｏｌ２ Ｐａｇｅ ＩＩ−１８５−−ＩＩ−１８８ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH08123467A (ja) | 1996-05-17 |
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