JPH07146698A - 車両用音声認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 車両用音声認識装置において、実際の走行下
における車両運転者の音声認識率を向上する。 【構成】 マイクロホン２により検出された車内騒音を
含む運転者の音声は音声分析装置３にて分析され、マッ
チング回路４に出力される。一方、マイクロホン９及び
ローパスフィルタにより検出された車内騒音レベルは結
合量制御回路６に出力され、検出レベルに応じて騒音デ
ータベース８に格納された騒音データが増減調整され、
加算器５に出力される。加算器５では音声データベース
７から出力された音声データと騒音データとが重畳さ
れ、マッチング回路４に出力され、分析入力音声と照合
される。音声データに車内騒音レベルに応じた騒音デー
タが重畳されているため、認識率が向上する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は車両用音声認識装置、特
に予め記憶された音声データと入力音声とを比較するに
際し、音声データに騒音データを重畳して比較する音声
認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、車両運転者の運転操作低減等
を目的として種々の装置が開発、搭載されており、地図
データを現在位置と共に重畳して画面上に表示し、走行
方向等を知らせるナビゲーション装置もその一つであ
る。ナビゲーションシステムにおいては、到着予定地点
等の操作者が所望する地域の地図を表示させるために、
画面近傍に設置された操作キー等を操作する必要があ
り、車両運転者が操作するには煩雑である問題があっ
た。そこで、例えば特開平３−１７５４７８号公報に開
示された地図表示装置のように、音声認識手段と音声デ
ータ記憶手段を設け、音声により地図表示に必要な操作
指令を行うことができるナビゲーションシステムが提案
されている。画面上での表示エリアの変化に連動して音
声データ記憶手段から音声認識手段に供給される音声デ
ータを対応したエリアのものに変化させることにより、
音声認識手段で認識する音声の認識対象語が地図の表示
エリアに応じて変化し、これにより認識できる音声の種
類が多くなり、音声による検索を可能としている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】このような音声認識に
おいては、入力音声を分析して得られた結果と予め記憶
させた音声データとのマッチングを行うことにより認識
する技術が基本となるが、入力音声と予め記憶された音
声データとが一致することは希であり、特に種々のノイ
ズが発生する車両内における音声認識の場合にはその相
違が顕著となる。すなわち、入力音声には本来の運転者
などの音声のみならず車室内の騒音が混入し、一方、音
声データ記憶手段に記憶された音声データはこのような
騒音のない環境下での音声データであり、両者は一般に
一致しないのである。

【０００４】そこで、音声データ記憶手段に所定の騒音
成分を重畳して認識率の向上を図ることも提案されてい
るが、車両走行中におけるノイズは種々変化するため、
所定のノイズを重畳しても認識率の大幅な向上は期待で
きない問題があった。

【０００５】本発明は上記従来技術の有する課題に鑑み
なされたものであり、その目的は車両走行中における入
力音声認識率を飛躍的に向上させることができる車両用
音声認識装置を提供することにある。

【０００６】上記目的を達成するために、請求項１記載
の車両用音声認識装置は、予め音声記憶手段に記憶され
た音声データと入力音声とを比較することにより入力音
声を認識する車両用音声認識装置であって、入力音声を
分析する音声分析手段と、車内騒音レベルを検出する騒
音レベル検出手段と、予め所定の車内騒音を記憶する騒
音記憶手段と、前記所定の車内騒音を前記車内騒音レベ
ルを用いて増減調整する騒音制御手段と、前記騒音制御
手段からの調整された車内騒音と前記音声記憶手段に記
憶された音声データとを重畳する重畳手段と、前記音声
分析手段からの分析された入力音声と前記重畳手段から
の車内騒音が重畳された音声データとを比較する比較手
段と、を有することを特徴とする。

【０００７】また、上記目的を達成するために、請求項
２記載の車両用音声認識装置は、予め音声記憶手段に記
憶された音声データと入力音声とを比較することにより
入力音声を認識する車両用音声認識装置であって、入力
音声を分析する音声分析手段と、車速、ウインド開閉、
ワイパ作動、空調作動の内の少なくとも一つを検出する
検出手段と、予め所定の車内騒音を記憶する騒音記憶手
段と、前記所定の車内騒音を前記検出手段での検出量に
応じて増減調整する騒音制御手段と、前記騒音制御手段
からの調整された車内騒音と前記音声記憶手段に記憶さ
れた音声データとを重畳する重畳手段と、前記音声分析
手段からの分析された入力音声と前記重畳手段からの車
内騒音が重畳された音声データとを比較する比較手段
と、を有することを特徴とする。

【０００８】また、上記目的を達成するために、請求項
３記載の車両用音声認識装置は、予め音声記憶手段に記
憶された音声データと入力音声とを比較することにより
入力音声を認識する車両用音声認識装置であって、入力
音声を分析する音声分析手段と、車内騒音を検出する検
出手段と、検出された車内騒音の時間平均を算出する平
均化手段と、平均化された車内騒音と前記音声記憶手段
に記憶された音声データとを重畳する重畳手段と、前記
音声分析手段からの分析された入力音声と前記重畳手段
からの車内騒音が重畳された音声データとを比較する比
較手段と、を有することを特徴とする。

【０００９】さらに、上記目的を達成するために、請求
項４記載の車両用音声認識装置は、予め音声記憶手段に
記憶された音声データと入力音声とを比較することによ
り入力音声を認識する車両用音声認識装置であって、入
力音声を分析する音声分析手段と、車内騒音を検出する
検出手段と、検出された車内騒音の時間平均を算出する
平均化手段と、検出された車内騒音の内、音声認識開始
前の所定時間の車内騒音の周波数分析を行う周波数分析
手段と、前記周波数分析手段で分析して得られた周波数
スペクトラムと前記平均化手段からの平均車内騒音を各
周波数で比較してレベルの小さい方を選択して出力する
選択手段と、前記選択手段からの出力信号と前記音声記
憶手段に記憶された音声データとを重畳する重畳手段
と、前記音声分析手段からの分析された入力音声と前記
重畳手段からの車内騒音が重畳された音声データとを比
較する比較手段と、を有することを特徴とする。

【００１０】

【作用】請求項１記載の車両用音声認識装置において、
予め所定の車内騒音を記憶手段に記憶させ、検出された
車内騒音レベルを用いて車内騒音を増減調整するもので
ある。従来においては、所定のノイズを音声データに重
畳していたが、このように実際の騒音レベルを検出し、
この騒音レベルに応じて記憶手段に記憶させた所定の車
内騒音を増減調整することにより、入力音声に混入して
いるであろう車内騒音を正確に評価でき、増減調整して
得られた車内騒音を音声データに重畳して入力音声と比
較することにより、入力音声の認識率が大幅に向上され
る。

【００１１】請求項２記載の車両用音声認識装置では、
車速、ウインド開閉、ワイパ作動、空調作動の内の少な
くとも一つを検出し、この検出量に応じて予め記憶手段
に記憶された所定の車内騒音を増減調整する。車室内騒
音のノイズ源としては、車速、ウインド開閉、ワイパ作
動、空調作動等が考えられ、車内騒音の大きさはこれら
の量に応じて変化すると考えられる。そこで、実際の騒
音レベルを検出するのではなく、車速量やワイパ作動量
等を検出し、これらの検出量に応じて予め記憶手段に記
憶された所定の車内騒音を増減調整し、音声データに重
畳する。

【００１２】請求項３記載の車両用音声認識装置では、
請求項１又は請求項２記載の車両用音声認識装置のよう
に予め所定の車内騒音を記憶する騒音記憶手段は設けら
れておらず、車内騒音を直接検出しその時間平均を算出
することにより入力音声に混入しているノイズを評価す
る。車内騒音としては、エンジン音やワイパの作動音の
他に、同乗者の会話等が考えられる。人間の音声の周波
数はエンジンノイズやワイパ作動ノイズに比べて高周波
であり、車内騒音の時間平均を算出することにより、こ
のような同乗者の会話によるノイズは除去される。これ
により、入力音声に混入しているノイズを正確に評価で
き、音声データに重畳することにより認識率向上を図る
ことができる。

【００１３】請求項４記載の車両用音声認識装置では、
請求項３記載の車両用音声認識装置に加え、音声認識開
始前の所定時間の車内騒音の周波数分析を行う周波数分
析手段が設けられ、同乗者等の会話が含まれていない車
内騒音の周波数分析が行われる。そして、時間平均され
た車内騒音と周波数スペクトラムが各周波数において大
小比較され、レベルの小さい信号が選択手段から出力さ
れる。同乗者等の会話が車内騒音に含まれている場合、
その時間平均を算出すると同乗者の会話等が含まれてい
ない純粋な車内騒音レベルに比べて高くなる。従って、
音声認識開始前の所定時間における車内騒音レベルと時
間平均して得られた車内騒音レベルとを比較し、小さい
方の騒音レベルを音声データに重畳することにより、入
力音声に混入している車内騒音を正確に評価し、認識率
向上を図ることができる。

【００１４】

【実施例】以下、図面を用いながら本発明の車両用音声
認識装置の好適な実施例について説明する。

【００１５】第１実施例 図１には本実施例の構成ブロック図が示されている。車
両の運転席近傍にはマイクロホン２が設けられ、目的地
等を音声にて指示する車両運転者の音声を電気信号に変
換する。電気信号に変換された音声は音声認識装置１に
出力される。一方、車両運転者の音声ではなく、車内騒
音のレベルを検出するマイクロホン９が車室内の所定位
置に設けられ、検出した騒音レベルを同様に音声認識装
置１に出力する。なお、車内騒音レベルのみを検出すべ
く、音声認識装置１に出力する前にはローパスフィルタ
等のフィルタにより同乗者の会話等の音声成分は除去さ
れる。本実施例における音声認識装置１は音声分析装置
３、マッチング回路４、加算器５、結合量制御回路６、
音声データベース７、騒音データベース８を含んで構成
されている。音声分析装置３はマイクロホン２から出力
された音声を周波数分析し、その特徴部分を抽出して音
声の区間を検出する。検出された音声区間はマッチング
回路４に出力される。ここで、車両運転者がナビゲーシ
ョンシステムに音声入力する場合、マイクロホン２から
出力される音声信号は運転者の音声のみならず、種々の
騒音が含まれることになる。図６には運転者から発せら
れた音声の一例が示されており、図７にはその時の騒音
の一例が示されている。マイクロホン２から出力される
音声信号はこれら図６、図７に示された信号が重畳され
た信号である。音声分析装置３は騒音が混入された音声
信号を分析し、マッチング回路４に出力するのである。
図８には入力音声レベル、入力騒音レベルとともに、音
声分析出力が示されている。

【００１６】一方、マッチング回路４には予め種々の音
声データが格納されている音声データベース７からの音
声データが出力され、分析された入力音声との照合が行
われるが、前述したように入力音声には本来の音声のみ
ならず騒音も混入しているため、無騒音下での音声デー
タと一般に一致せず、マッチングを取ることはできな
い。そこで、本実施例においては、音声データベース７
に格納された音声データに騒音データを重畳し、マッチ
ング回路４にて分析入力音声との照合を行っている。

【００１７】すなわち、マイクロホン９及びローパスフ
ィルタにて検出された車内騒音レベルが結合量制御回路
６に供給され、予め所定の騒音データが格納されている
騒音データベース８から出力された騒音データを増減調
整し、加算器５に出力して音声データと重畳する。図５
には結合量制御回路６での結合の様子が示されている。
図において、横軸はマイクロホン９にて検出された騒音
レベルを示し、縦軸は結合レベルを示している。騒音レ
ベルがある所定値ａまでは比例関係にあり、騒音レベル
が大きくなるほど結合レベルも大きくなる。すなわち、
騒音レベルが大きいほど、加算器５にて音声データに加
算される騒音データのレベルは大きくなる。騒音レベル
が所定値ａを越えた場合には、加算器５での飽和を防ぐ
ため、結合レベルは一定とされ、騒音データの最大値が
音声データに加算される。図９には音声データベース７
からの出力、結合両制御回路６から出力される騒音デー
タレベル、及びこれら両データ信号の加算である加算器
５からの出力レベルが示されている。加算器５からの出
力はマッチング回路４に入力され、音声分析装置３から
出力された分析された入力音声と照合される。この時、
音声データベース７に格納されている音声データには車
内の騒音レベルに対応したレベルを有する騒音データが
重畳されており、この騒音データは図７に示される入力
音声に混入しているであろう騒音とほぼ同一であるた
め、マッチング回路４にて容易にマッチングを行うこと
ができ、入力音声を認識することができる。

【００１８】このように、本実施例においては車内騒音
レベルに応じて音声データベースから出力される音声デ
ータに重畳させる騒音レベルを変化させることにより、
実際に音声入力が行われている条件下における認識性能
を改善することができる。

【００１９】第２実施例 図２には本実施例の構成ブロック図が示されている。な
お、前述した第１実施例と同一部材には同一符号が付さ
れている。

【００２０】前述した第１実施例においては、車内騒音
レベルをマイクロホンにより直接検出して、検出した騒
音レベルに応じて音声データに重畳させる騒音データの
レベルを結合量制御回路６にて増減調整したが、実施例
においてはこのように直接騒音レベルを検出するのでは
なく、車内騒音の原因となる車速や空調（エアコン）風
量、窓（ウインド）開閉の状態や量を検出し、これら状
態や量に応じて騒音データのレベルを増減調整する。す
なわち、車速やエアコンの風量により間接的に騒音レベ
ルを評価し、音声データに重畳する騒音データのレベル
を増減調整するのである。

【００２１】このため、本実施例においては車速検出ス
イッチ、エアコン風量スイッチ、ワイパ作動スイッチ、
窓開閉スイッチが設けられ、これら各スイッチにより検
出された信号が結合量制御回路６に供給される。結合量
制御回路６ではこれら車速、エアコン風量、ワイパ、窓
開閉にそれぞれ応じた結合量をマップとしてメモリに記
憶しておき、それぞれの結合結果を線形加算して加算器
５に出力する。図１０〜図１３には車速、エアコン風
量、ワイパ、窓開閉それぞれに対応した結合量のマップ
がグラフとして示されている。図１０は車速と結合量の
関係を示しており、結合量は車速にほぼ比例し、車速が
増大するほど結合量も増大する。これは、車速が大きく
なるほど、エンジンノイズが増加することに対応するも
のである。また、図１１は窓開閉と結合量の関係を示し
ており、窓全閉時には結合量０であり、全開時に結合量
が最大となり、その間は比例関係にある。これは、窓の
開閉量が多くなるほど、外部からの騒音がより多く車内
に混入することに対応している。図１２はワイパと結合
量の関係を示し、ワイパ作動モードがＯＦＦ、Ｌｏ、Ｈ
ｉと変化するに従い、結合量も多くなる。これは、ワイ
パの作動スピードが大きくなるほど、それによって生ず
るノイズが多くなることに対応する。図１３はエアコン
風量と結合量の関係を示し、結合量はエアコン風量に比
例して増大する。これは、エアコン風量が大きくなるほ
ど、そこから発生するノイズが大きくなることに対応す
るものである。結合量制御回路６はこれら結合マップに
基づき騒音データを増減調整し、それらの総和を加算器
５に出力する。すなわち、車速、エアコン風量、ワイ
パ、窓開閉に応じた結合量をそれぞれａ、ｂ、ｃ、ｄ、
騒音データベース８に予め格納された車速ノイズ、エア
コン風量ノイズ、ワイパノイズ、窓開閉ノイズをそれぞ
れＮ_a 、Ｎ_b 、Ｎ_c 、Ｎ_d とすると、 Ｎ＝ａ・Ｎ_a ＋ｂ・Ｎ_b ＋ｃ・Ｎ_c ＋ｄ・Ｎ_d により騒音データを作成し、加算器５に出力して音声デ
ータベース７から出力された音声データに重畳し、マッ
チング回路４に出力する。

【００２２】このように、本実施例においては車速の大
きさ、窓開閉量、ワイパ作動モード、エアコン風量に応
じて騒音データを変化させており、車内騒音を直接検出
しないので、乗員の会話等の影響による認識率低下を防
止できる効果がある。

【００２３】第３実施例 図３には本実施例の構成ブロック図が示されている。前
述した第１、第２実施例と同一部材については同一符号
が付されている。

【００２４】本実施例においては、前述した第１、第２
実施例のように騒音データベースが設けられておらず、
マイクロホン２から検出された車内騒音から直接音声デ
ータに重畳する音声データを生成するものである。この
ため、本実施例においては、マイクロホン２からの音声
信号を入力し、時間平均を算出する平均化回路１１が設
けられている。マイクロホン２からの音声信号には車両
運転者の入力音声のみならず、車内騒音が混入してお
り、さらに乗員の会話等の他の音声が混入する場合もあ
る。一般に、人間の会話の周波数は数百Ｈｚから数キロ
Ｈｚ程度であるのに対し、車内騒音の周波数は数百Ｈｚ
以下である。従って、マイクロホン２からの音声信号を
時間平均することにより、これら乗員の会話による影響
は除去され、車内騒音のみが抽出できることになる。平
均化回路１１からの平均化された車内騒音信号は加算器
５に出力され、音声データベース７から出力された音声
データに重畳され、更にマッチング回路４に出力され
る。

【００２５】このように、本実施例においてはマイクロ
ホン２で検出された車内騒音を時間平均して音声データ
に重畳しているため、ナビゲーションシステムを実際に
使用している状況下でも車内騒音を検出できるので、認
識性能をより改善することができる。

【００２６】第４実施例 図４には本発明の第４実施例の構成ブロック図が示され
ている。前述した第１〜第３実施例と同一部材について
は同一符号が付されている。

【００２７】本実施例においても、前述した第１実施例
と同様にマイクロホン２からの音声信号を時間平均する
平均化回路１１が設けられ、音声データベース７から出
力された音声データに加算器５で重畳されるが、時間平
均により乗員の会話等の影響が除去されるとはいえ、実
際の車内騒音よりも乗員の会話が含まれている分だけそ
の騒音レベルは高くなっている。そこで、本実施例にお
いては、このような乗員の会話等による影響をより完全
に除去するべく、音声認識開始後所定時間におけるマイ
クロホン２からの音声信号を周波数分析する瞬時周波数
分析回路１２及び最小値選択回路１４が設けられてい
る。瞬時周波数分析回路１２は、音声認識開始スイッチ
１３がＯＮされてから所定時間内における音声信号の周
波数分析を行い、最小値選択回路１４に出力する。音声
認識開始後所定時間内は、乗員等の会話は含まれていな
いと考えられ、従ってこの間における周波数分析結果は
乗員の会話を含まない純粋な車内騒音のみの信号が得ら
れる。一方、平均化回路１１から出力された時間平均音
声信号は、乗員の会話が含まれている場合には車内騒音
レベルより高いレベルの信号となる。従って、これら両
信号を各周波数ごとに比較し、レベルの小さい方を選択
することにより、乗員の会話等による影響を除去し、車
内騒音のみを抽出して音声データに重畳することが可能
となる。

【００２８】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１乃至請求
項４記載の車両用音声認識装置によれば、車両が実際に
走行しており、種々のノイズが含まれる場合にも車両運
転者の音声を確実に認識することができる。従って、本
発明の車両用音声認識装置を車両ナビゲーションシステ
ムに組み込んだ場合システムの信頼性を著しく高めるこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施例の構成ブロック図である。

【図２】本発明の第２実施例の構成ブロック図である。

【図３】本発明の第３実施例の構成ブロック図である。

【図４】本発明の第４実施例の構成ブロック図である。

【図５】本発明の第１実施例における騒音レベルと結合
レベルの関係を示すグラフ図である。

【図６】入力音声レベルを示す説明図である。

【図７】騒音レベルを示す説明図である。

【図８】音声分析装置からの出力を示す説明図である。

【図９】加算器からの出力を示す説明図である。

【図１０】本発明の第２実施例における車速と結合量の
関係を示すグラフ図である。

【図１１】本発明の第２実施例における窓開閉と結合例
の関係を示すグラフ図である。

【図１２】本発明の第２実施例におけるワイパ作動モー
ドと結合量との関係を示す図である。

【図１３】本発明の第２実施例におけるエアコン風量と
結合量の関係を示すグラフ図である。

【符号の説明】

１ 音声認識装置 ２ マイクロホン ３ 音声分析装置 ４ マッチング回路 ５ 加算器 ６ 結合量制御回路 ７ 音声データベース ８ 騒音データベース ９ マイクロホン

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 予め音声記憶手段に記憶された音声デー
   タと入力音声とを比較することにより入力音声を認識す
   る車両用音声認識装置であって、 入力音声を分析する音声分析手段と、 車内騒音レベルを検出する騒音レベル検出手段と、 予め所定の車内騒音を記憶する騒音記憶手段と、 前記所定の車内騒音を前記車内騒音レベルを用いて増減
   調整する騒音制御手段と、 前記騒音制御手段からの調整された車内騒音と前記音声
   記憶手段に記憶された音声データとを重畳する重畳手段
   と、 前記音声分析手段からの分析された入力音声と前記重畳
   手段からの車内騒音が重畳された音声データとを比較す
   る比較手段と、 を有することを特徴とする車両用音声認識装置。
2. 【請求項２】 予め音声記憶手段に記憶された音声デー
   タと入力音声とを比較することにより入力音声を認識す
   る車両用音声認識装置であって、 入力音声を分析する音声分析手段と、 車速、ウインド開閉、ワイパ作動、空調作動の内の少な
   くとも一つを検出する検出手段と、 予め所定の車内騒音を記憶する騒音記憶手段と、 前記所定の車内騒音を前記検出手段での検出量に応じて
   増減調整する騒音制御手段と、 前記騒音制御手段からの調整された車内騒音と前記音声
   記憶手段に記憶された音声データとを重畳する重畳手段
   と、 前記音声分析手段からの分析された入力音声と前記重畳
   手段からの車内騒音が重畳された音声データとを比較す
   る比較手段と、 を有することを特徴とする車両用音声認識装置。
3. 【請求項３】 予め音声記憶手段に記憶された音声デー
   タと入力音声とを比較することにより入力音声を認識す
   る車両用音声認識装置であって、 入力音声を分析する音声分析手段と、 車内騒音を検出する検出手段と、 検出された車内騒音の時間平均を算出する平均化手段
   と、 平均化された車内騒音と前記音声記憶手段に記憶された
   音声データとを重畳する重畳手段と、 前記音声分析手段からの分析された入力音声と前記重畳
   手段からの車内騒音が重畳された音声データとを比較す
   る比較手段と、 を有することを特徴とする車両用音声認識装置。
4. 【請求項４】 予め音声記憶手段に記憶された音声デー
   タと入力音声とを比較することにより入力音声を認識す
   る車両用音声認識装置であって、 入力音声を分析する音声分析手段と、 車内騒音を検出する検出手段と、 検出された車内騒音の時間平均を算出する平均化手段
   と、 検出された車内騒音の内、音声認識開始前の所定時間の
   車内騒音の周波数分析を行う周波数分析手段と、 前記周波数分析手段で分析して得られた周波数スペクト
   ラムと前記平均化手段からの平均車内騒音を各周波数で
   比較してレベルの小さい方を選択して出力する選択手段
   と、 前記選択手段からの出力信号と前記音声記憶手段に記憶
   された音声データとを重畳する重畳手段と、 前記音声分析手段からの分析された入力音声と前記重畳
   手段からの車内騒音が重畳された音声データとを比較す
   る比較手段と、 を有することを特徴とする車両用音声認識装置。