JP6622681B2 - 音素崩れ検出モデル学習装置、音素崩れ区間検出装置、音素崩れ検出モデル学習方法、音素崩れ区間検出方法、プログラム - Google Patents
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Description
(参考非特許文献1)浅見太一,野田喜昭,高橋敏,“ピットフォールエラーに着目した音声認識誤りの分析”,日本音響学会講演論文集2008年3月,1-10-18,pp.53-54,2008.
以下、各実施形態で用いる用語について説明する。
音声データとは、学習(具体的には、音素崩れ決定木の学習)や音声認識に用いるため、あらかじめ収録しておく音声データのことである。音声データは、話者が発話した文章の音声であり、例えばサンプリング周波数16kHzで離散値化されたデジタルデータである。
音素区間情報系列とは、音声データに対して付与される音素に関する情報(以下、音素区間情報という)の系列のことである。音声データに一つの音素区間情報系列が付与されている。
以下、図3〜図7を参照して音素崩れ検出モデル学習装置100について説明する。
図3に示すように音素崩れ検出モデル学習装置100は、学習用音素情報抽出部110、音素崩れ決定木学習部130、記録部190を含む。記録部190は、音素崩れ検出モデル学習装置100の処理に必要な情報を適宜記録する構成部である。音素崩れ検出モデル学習装置100は、学習用音声データ、学習用音素区間情報系列を入力として、音素崩れ検出モデルである音素崩れ決定木を学習し、出力する。
図8に示すように音素崩れ区間検出装置200は、音声特徴量生成部210、音声認識部230、音素照合部250、音素崩れ区間検出部270、記録部290を含む。記録部290は、音素崩れ区間検出装置200の処理に必要な情報を適宜記録する構成部である。音素崩れ区間検出装置200は、認識用音声データを入力として、音素崩れ検出モデル学習装置100が学習した音素崩れ決定木を用いて、音素崩れ区間付き最尤音素系列を生成し、出力する。音素崩れ区間付き最尤音素系列は、音声認識部230による認識結果である最尤音素系列に音素が崩れている区間(音素崩れ区間)の情報を付したものである。
この発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、この発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。上記実施形態において説明した各種の処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。
本発明の装置は、例えば単一のハードウェアエンティティとして、キーボードなどが接続可能な入力部、液晶ディスプレイなどが接続可能な出力部、ハードウェアエンティティの外部に通信可能な通信装置(例えば通信ケーブル)が接続可能な通信部、CPU(Central Processing Unit、キャッシュメモリやレジスタなどを備えていてもよい)、メモリであるRAMやROM、ハードディスクである外部記憶装置並びにこれらの入力部、出力部、通信部、CPU、RAM、ROM、外部記憶装置の間のデータのやり取りが可能なように接続するバスを有している。また必要に応じて、ハードウェアエンティティに、CD−ROMなどの記録媒体を読み書きできる装置(ドライブ)などを設けることとしてもよい。このようなハードウェア資源を備えた物理的実体としては、汎用コンピュータなどがある。
Claims (5)
- 学習用音素区間情報系列を、学習用音声データに付与される、音素を示す音素ラベル、当該音素の発話開始時間と発話終了時間、当該音素が不明瞭であることを示す音素崩れラベルかそれ以外であることを示すラベルのいずれかである音素崩れフラグを含む学習用音素区間情報の系列とし、
前記学習用音声データと前記学習用音素区間情報系列から、前記学習用音素区間情報に含まれる母音音素を示す母音音素ラベルまたは音素崩れラベルと対応付けられている音素ラベルである学習用音素ラベルと、当該学習音素ラベルの音素崩れフラグと、当該学習用音素ラベルの音素の発話開始時間から発話終了時間までの区間に対応する音声特徴量である学習用音素区間音声特徴量を抽出する学習用音素情報抽出部と、
前記学習用音素ラベルと前記学習用音素ラベルの音素崩れフラグと前記学習用音素区間音声特徴量から、音素の音素崩れを検出するためのモデルである音素崩れ決定木を学習する音素崩れ決定木学習部と
を含む音素崩れ検出モデル学習装置。 - 認識用音声データから、音声特徴量を生成する音声特徴量生成部と、
前記音声特徴量を用いて、前記認識用音声データの一番尤もらしい音素の系列である最尤音素系列と、前記最尤音素系列に含まれる各音素の発話区間に対応する音声特徴量の系列である音声特徴量系列を生成する音声認識部と、
請求項1に記載の音素崩れ検出モデル学習装置が学習した音素崩れ決定木を用いて、前記最尤音素系列と前記音声特徴量系列から、前記最尤音素系列に含まれる、音素崩れを起こしている母音音素を示す母音音素ラベルに音素崩れラベルを付した音素単位照合結果の系列である音素崩れラベル付き最尤音素系列を生成する音素照合部と、
前記音素崩れラベル付き最尤音素系列から、前記音素崩れラベルが付与された2つ以上の連接する音素群からなる音素崩れ区間を付与した音素崩れ区間付き最尤音素系列を生成する音素崩れ区間検出部と
を含む音素崩れ区間検出装置。 - 学習用音素区間情報系列を、学習用音声データに付与される、音素を示す音素ラベル、当該音素の発話開始時間と発話終了時間、当該音素が不明瞭であることを示す音素崩れラベルかそれ以外であることを示すラベルのいずれかである音素崩れフラグを含む学習用音素区間情報の系列とし、
音素崩れ区間検出装置が、前記学習用音声データと前記学習用音素区間情報系列から、前記学習用音素区間情報に含まれる母音音素を示す母音音素ラベルまたは音素崩れラベルと対応付けられている音素ラベルである学習用音素ラベルと、当該学習用音素ラベルの音素崩れフラグと、当該学習用音素ラベルの音素の発話開始時間から発話終了時間までの区間に対応する音声特徴量である学習用音素区間音声特徴量を抽出する学習用音素情報抽出ステップと、
前記音素崩れ区間検出装置が、前記学習用音素ラベルと前記学習音素ラベルの音素崩れフラグと前記学習用音素区間音声特徴量から、音素の音素崩れを検出するためのモデルである音素崩れ決定木を学習する音素崩れ決定木学習ステップと
を含む音素崩れ検出モデル学習方法。 - 音素崩れ区間検出装置が、認識用音声データから、音声特徴量を生成する音声特徴量生成ステップと、
前記音素崩れ区間検出装置が、前記音声特徴量を用いて、前記認識用音声データの一番尤もらしい音素の系列である最尤音素系列と、前記最尤音素系列に含まれる各音素の発話区間に対応する音声特徴量の系列である音声特徴量系列を生成する音声認識ステップと、
前記音素崩れ区間検出装置が、請求項3に記載の音素崩れ検出モデル学習方法により学習した音素崩れ決定木を用いて、前記最尤音素系列と前記音声特徴量系列から、前記最尤音素系列に含まれる、音素崩れを起こしている母音音素を示す母音音素ラベルに音素崩れラベルを付した音素単位照合結果の系列である音素崩れラベル付き最尤音素系列を生成する音素照合ステップと、
前記音素崩れ区間検出装置が、前記音素崩れラベル付き最尤音素系列から、前記音素崩れラベルが付与された2つ以上の連接する音素群からなる音素崩れ区間を付与した音素崩れ区間付き最尤音素系列を生成する音素崩れ区間検出ステップと
を含む音素崩れ区間検出方法。 - 請求項1に記載の音素崩れ検出モデル学習装置または請求項2に記載の音素崩れ区間検出装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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