JP4274962B2 - 音声認識システム - Google Patents
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Description
通常発声と言直し発話という二種類の発話に対応する音響モデル構造を用いることにより、話者の発話スタイルの変化に対しても頑健に音声認識を行なうことができる。
D(i,k)=|Y(i,k)−Y(i,k+1)| (1)
有声母音などのピッチを含む音声から抽出されたパワースペクトラムは、基本周波数の高調波の影響によって櫛型の形状を持つ。このようなパワースペクトラムからDPS係数を計算した場合、隣り合うパワースペクトラム係数間の差が大きいため、DPS係数の値も同様に大きなパワーとして計算される。一方、雑音などの特徴を持たない波形のパワースペクトラムから計算されるDPS係数は、隣り合うパワースペクトラム係数間の差が小さいため、DPS係数の値も小さくなると考えられる。雑音重畳音声のパワースペクトラムを無雑音音声のパワーと雑音のパワーの和であると仮定した場合、DPS係数を計算することによって、音声と比較してなだらかに変化する雑音のパワー成分を減衰させることができると考えられる。
[実験1]
上記した実施の形態に係る雑音適応化手法の評価を行なうため、日本語大語彙連続音声認識実験を行なった。実験においては、予め出願人において作成した言語モデルを準備した。言語モデルの作成に使用された自然発話音声・言語データベースに含まれていた単語は670万語程度である。実験に使用した音声波形は、サンプリング周波数16kHz、分析窓長20ms、分析周期10msで分析を行ない、MFCC及びDMFCC特徴量を抽出した。MFCCの音響特徴パラメータは、12次元MFCC、ΔC0、12次元DMFCCの計25次元である。DMFCCの音響特徴パラメータは、12次元DMFCC、Δpow、12次元ΔDMFCCの計25次元である。使用した音素は、日本語分析でよく用いられる26種類の音素である。
[実験2]
さらに、言直し発話に対し頑健な音響モデルに対して雑音と発話スタイルの変動に対する単語正解精度への影響を調べるため、日本語大語彙連続音声認識実験を行なった。評価用音声として、実験1で用いた通常発声の音声と、意図的に音節ごとに区切って発声した音節強調発声の音声とを用いた。音節強調発声データは、旅行会話文、男性2名女性2名、各話者10文の計40文である。評価用音声には30dB、20dB、10dBのSNRで、実験2で用いた3種類の雑音が重畳されている。
最後に、MFCC特徴量とDMFCC特徴量のデコーダから得られた仮説を統合することによる性能の改善を調べるための評価実験を行なった。予備実験から、上記実施の形態で述べたように仮説統合時における言語モデルウェイトを0.06とした。図27に、仮説統合を行なった場合の単語正解精度を示す。図27に示すように、通常発声に対してはMFCC特徴量の正解精度と同等の結果が得られた。さらに、音節強調発声に対しては、MFCCとDMFCCの各々の正解精度以上の性能が得られた。これは、仮説統合により、MFCCによる仮説とDMFCCによる仮説とが互いに相補的であったため、仮説統合によって精度が高くなったためと考えられる。
Claims (13)
- それぞれ所定の音響特徴量をパラメータとする複数の音響モデル群を記憶するための記憶手段を含む音声認識システムであって、前記複数の音響モデル群の各々は、それぞれ異なる発話環境での発話音声のデコードに最適化された、同種の複数の音響モデルを含み、
前記音声認識システムはさらに、
入力される音声から前記所定の音響特徴量を算出するための特徴量算出手段と、
前記入力される音声のうち、発話がない部分の前記音響特徴量に基づいて、前記複数の音響モデル群の各々に対して、それぞれ前記複数の音響モデル群の混合重み適応化により、前記入力される音声の発話環境に適応化された複数の適応化音響モデルを作成するためのモデル適応化手段と、
前記複数の音響モデル群の各々に対して設けられ、前記入力される音声の発話部分に応答し、前記複数の適応化音響モデルをそれぞれ用いて、前記入力される音声の前記発話部分の前記所定の音響特徴量をデコードし、複数の仮説を出力するための複数のデコード手段と、
前記複数のデコード手段が出力する前記複数の仮説を統合することにより音声認識結果を出力するための統合手段とを含み、
前記統合手段は、
前記複数の音響モデル群の各々に対し、前記複数のデコード手段により得られる前記複数の仮説から、各単語の音響言語尤度の和が最大となる仮説を選択するための仮説選択手段と、
前記仮説選択手段によって前記複数の音響モデル群の各々に対して選択された仮説から、単語ラティスを作成するためのラティス作成手段と、
前記ラティス内の単語列の中で、単語の音響尤度とN−グラム単語列(Nは1以上の整数)の言語尤度とから算出される値が所定条件を満足するものを認識結果として選択するための単語列選択手段とを含む、音声認識システム。 - 前記複数の音響モデル群の各々は、それぞれ異なる雑音が重畳された発話音声のデコードに最適化された複数の音響モデルを含む、請求項1に記載の音声認識システム。
- 前記モデル適応化手段は、
前記入力される音声の前記音響特徴量に基づいて、前記複数の音響モデル群の各々について、当該音響モデル群に含まれる複数の音響モデルのうち、前記入力される音声の前記音響特徴量に関連する予め定める条件を充足する、所定個数の音響モデルを選択するための手段と、
前記選択するための手段により前記複数の音響モデル群の各々について選択された前記所定個数の音響モデルから、雑音ガウス混合分布の混合重み適応化手法により前記適応化音響モデルを作成するための手段とを含む、請求項2に記載の音声認識システム。 - 前記複数の音響モデル群は、
互いに異なる複数種類の雑音が第1のSNR(信号対雑音比)で重畳された発話音声のデコードに最適化された複数の音響モデルを含む第1の音響モデル群と、
前記複数種類の雑音が、前記第1のSNRと異なる第2のSNRで重畳された発話音声のデコードに最適化された複数の音響モデルを含む第2の音響モデル群とを含む、請求項1に記載の音声認識システム。 - 前記複数の音響モデル群は、
それぞれ異なる発話環境での発話音声のデコードに最適化された、第1の音響モデル構造に基づく第1の音響モデル群と、
それぞれ異なる発話環境での発話音声のデコードに最適化された、前記第2の音響モデル構造とは異なる第2の音響モデル構造に基づく第2の音響モデル群とを含む、請求項1に記載の音声認識システム。 - 前記第1の音響モデル構造は、通常発話に対して想定される音響モデル構造である、請求項5に記載の音声認識システム。
- 前記第2の音響モデル構造は、言直し発話に対して想定される音響モデル構造である、請求項5又は請求項6に記載の音声認識システム
- 前記複数の音響モデル群は、
それぞれ異なる発話環境での発話音声のデコードに最適化された、第1の種類の音響特徴量をパラメータとする第1の音響モデル群と、
それぞれ異なる発話環境での発話音声のデコードに最適化された、前記第1の種類の音響特徴量と異なる第2の音響特徴量をパラメータとする第2の音響モデル群とを含む、請求項1に記載の音声認識システム。 - 前記第1の種類の音響特徴量はMFCC(メル周波数ケプストラム係数)である、請求項8に記載の音声認識システム。
- 前記第2の種類の音響特徴量はDMFCC(差分メル周波数ケプストラム係数)である、請求項8又は請求項9に記載の音声認識システム。
- 前記モデル適応化手段は、
前記入力される音声の前記音響特徴量に基づいて、前記第1の音響モデル群に含まれる音響モデルのうち、前記入力される音声の前記音響特徴量に関連する予め定める条件を充足する、所定個数の音響モデルを選択するための第1の音響モデル選択手段と、
前記第1の音響モデル選択手段により選択された音響モデルから、雑音GMMの混合重み適応化手法により第1の適応化音響モデルを作成するための手段と、
前記入力される音声の前記音響特徴量に基づいて、前記第2の音響モデル群に含まれる音響モデルのうち、前記入力される音声の前記音響特徴量に関連する予め定める条件を充足する、所定個数の音響モデルを選択するための第2の音響モデル選択手段と、
前記第2の音響モデル選択手段により選択された音響モデルから、雑音GMMの混合重み適応化手法により第2の適応化音響モデルを作成するための手段とを含む、請求項4〜請求項10のいずれかに記載の音声認識システム。 - 前記単語列選択手段は、前記ラティス内の単語列の中で、前記算出される値が最大となるものを認識結果として選択するための手段を含む、請求項1〜請求項11のいずれかに記載の音声認識システム。
- 前記単語列選択手段は、
前記ラティス内の単語の音響尤度と、N−グラム単語列の言語尤度とを、それぞれ所定の正規化方式により正規化するための正規化手段と、
前記ラティス内の単語列ごとに、前記正規化手段により正規化された当該単語列内の単語の音響尤度と前記N−グラム単語列の言語尤度とにそれぞれ所定の重みを加算して得られる値が前記所定条件を満足するものを認識結果として選択するための手段とを含む、請求項1〜請求項11のいずれかに記載の音声認識システム。
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