JP2008139747A - 音響モデルパラメータ更新処理方法、音響モデルパラメータ更新処理装置、プログラム、記録媒体 - Google Patents
音響モデルパラメータ更新処理方法、音響モデルパラメータ更新処理装置、プログラム、記録媒体 Download PDFInfo
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Abstract
【解決手段】入力音声信号の特徴パラメータを抽出し、抽出した特徴パラメータを特徴量変換処理し、特徴量変換処理した変換特徴パラメータを音響モデルパラメータ、言語モデルパラメータ、認識パラメータと照合し、照合尤度が最も大きいモデルが表現する音声単位を認識結果として出力する音声認識に用いる音響モデルパラメータを、適応すべき入力音声の特徴パラメータに適応化処理する音響モデルパラメータ更新処理方法において、特徴パラメータの特徴量変換処理後に、特徴量の各次元にパラメータレンジ変換係数kを乗算し、特徴量変換前後での音響スコアのレンジ変動を抑える。
【選択図】図1
Description
図5に従来のHMMを用いた音声認識装置の構成例を示す。音声信号入力端子11から入力された音声入力信号は、A/D変換手段12においてディジタル信号に変換される。そのディジタル信号から特徴量抽出手段13において音声特徴量(例えば、ケプストラム、LPCケプストラム、MFCC(メル周波数ケプストラム)、パワーやその動的特徴量など)を抽出する。予め、ある音素などの音声単位毎に作成したHMMを音響パラメータメモリ14から読み出し、また言語的制約を与える文法や単語辞書などの言語モデルを言語モデルパラメータメモリ15から読み出し、さらに照合処理時のスコア計算や探索処理に用いる言語重み、単語挿入ペナルティ、ビーム幅等の認識パラメータを認識パラメータメモリ16から読み出し、モデル照合尤度計算手段17において、入力音声信号に対する各モデルの照合尤度を計算する。最も大きな照合尤度を示すモデルが表現する音声単位を認識結果として認識結果出力手段18により出力する。
また、現在の連続音声認識時には、特許文献1のように、数式1で表される音響モデルとの照合尤度である音響スコア(音響的評価値):ASと、言語モデルとの照合尤度である言語スコア(言語的評価値):LSとを認識モデルパラメータメモリ16に用意した言語重みLwを用いて、重み付け和を認識スコア(総合的評価値):RSとして、認識スコアの高い物を認識結果とする音声認識処理が用いられてきた。
RS=AS+Lw・LS
更に、認識対象の評価データに対する認識性能の向上のために、この言語重みをLwの値を変化させて評価データに近い開発データに対して最高の音声認識性能を出す最適な値を求める最適化処理を行うことが多い。
その他、単語挿入ペナルティや探索処理のビーム幅も同様に認識パラメータメモリ16内において最適化処理を行って、高速で高い認識性能を得るための認識パラメータを調整しておく。
特徴量変換部19における特徴量変換による音響モデル更新処理は、図6に示す通りである。特徴量を得るまでの処理は音声認識処理と同様である。特徴量変換部19の出力と、音響モデルパラメータメモリ14に用意した音響モデルパラメータを用いて、音響モデル学習手段46で音響モデルパラメータの十分統計量を算出し、得られた音響モデル(のパラメータ)を変換後音響モデルパラメータ31に格納する。変換後音響モデルパラメータメモリ31に格納した音響モデルは音響モデルパラメータメモリ14に移されその後、音声認識に供される。
具体的には、この発明による音響モデルパラメータ更新処理方法は入力音声信号の特徴量を抽出し、抽出した特徴量を特徴量変換処理し、特徴量変換処理した変換特徴量を音響モデルパラメータ、言語モデルパラメータ、認識パラメータと照合し、照合尤度が最も大きいモデルが表現する音声単位を認識結果として出力する音声認識に用いる音響モデルパラメータを、適応すべき入力音声の特徴量に適応化処理する音響モデルパラメータ更新処理方法であって、抽出した特徴量の特徴量変換処理後に、特徴量の各次元にパラメータレンジ変換係数kを乗算し、特徴量変換前後での音響スコアのレンジ変動を抑えることを特徴とする。
この発明による音響モデルパラメータ更新方法は更に、前記記載の音響モデルパラメータ更新方法において、前記特徴量変換処理前の学習スコアを保持し、特徴量変換処理後の学習スコアが同一になるように、パラメータレンジ変換係数kを算出することを特徴とする。
この発明による記録媒体はコンピュータが読み取り可能な記録媒体によって構成され、この記録媒体に前記記載の音響モデルパラメータ更新処理プログラムを記録したことを特徴とする。
さらに、音響スコアのレンジも安定するために、特徴量変換処理後に音響モデルパラメータを追加学習する際、高速化のためにスコアを量子化している場合などにおいて、スコアのオーバーフローを起こす可能性を低減できる。
コンピュータをこの発明による音響モデル適応化処理装置として機能させるには、コンピュータに既存の音響モデルパラメータを格納した音響モデルパラメータメモリと、入力音声信号の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、特徴量抽出手段が抽出した特徴量を特徴量を判別しやすい特徴量に行列変換する写像処理、雑音等の環境の影響を低減する雑音除去のための正規化処理、高速化のために特徴量の次元数を削減する次元圧縮処理を含む特徴量変換を行う特徴量変換手段と、音響モデルパラメータメモリに格納された音響モデルパラメータに対し、特徴量変換手段と同等の特徴量変換を行うモデルパラメータ変換手段と、音響モデルパラメータメモリに格納された音響モデルパラメータに所属する分散パラメータと、モデルパラメータ変換手段で特徴量変換したモデルパラメータに所属する分散パラメータから、パラメータレンジ変換係数を算出するレンジ計算手段と、モデルパラメータ変換手段が特徴量変換した特徴量変換後音響モデルパラメータの各次元にパラメータレンジ変換係数を乗算し、レンジ変換後音響モデルパラメータを得るモデルパラメータレンジ変換手段と、特徴量変換手段が特徴量変換した変換特徴量とレンジ変換後音響モデルパラメータにより更新された音響モデルパラメータを得る音響モデル学習手段とを構築し、音響モデルパラメータ更新処理装置として機能させる第1の実施形態と、
コンピュータに特徴量変換前学習スコアを備えた音響モデルパラメータを格納した音響モデルパラメータメモリと、入力音声信号の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、特徴量抽出手段が抽出した特徴量を判別しやすい特徴量に行列変換する写像処理、雑音等の環境の影響を低減する雑音除去のための正規化処理、高速化のために特徴量の次元数を削減する次元圧縮処理を含む特徴量変換を行う特徴量変換手段と、特徴量変換手段で得られる特徴量変換された特徴量から音響パラメータメモリに格納した音響パラメータの音響モデルを学習し、特徴量変換後学習スコアと共に特徴量変換後音響モデルパラメータを生成する音響モデル学習手段と、音響モデル学習手段が生成した特徴量変換後音響モデルと特徴量変換後学習スコアを格納する特徴量変換後音響モデルパラメータメモリと、特徴量変換後音響モデルパラメータメモリに格納された特徴量変換後学習スコアと音響モデルパラメータメモリに格納された特徴量変換前学習スコアとからパラメータレンジ変換係数を計算するレンジ計算処理と、特徴量変換後音響モデルパラメータメモリに格納された特徴量変換後音響パラメータをパラメータレンジ変換係数を用いてレンジ変換処理を行い、レンジ変換後音響モデルパラメータを得るモデルパラメータレンジ変換処理と、モデルパラメータレンジ変換手段で得られたレンジ変換後音響モデルパラメータを格納するレンジ変換後音響モデルパラメータメモリとを構築し、音響モデルパラメータ更新処理装置として機能させる第2の実施形態とが考えられる。
実施形態2では変換前の学習スコアを保持しておき、特徴量変換前後の学習スコアが同一になるように、パラメータレンジ変換係数kを算出する。
音響モデルパラメータ14に格納されている音響スコアは、一般に音響モデルの分布パラメータ(平均、分散、重み)に基づく確率密度関数の出力である確率値を対数化したものが用いられる。
数式2に示すとおり、特徴量にパラメータレンジ変換係数kをかけると、各分布毎に-log(k)のスコアの値が変化する。
ここで、数式3に示すとおり、分散に基づくスコアに着目し、行列変換及び次元圧縮前後の分散ベースのスコアが同じになるように、パラメータレンジ変換係数kを計算しておく。
これに対し、この実施例2では、特徴量変換前の特徴量における学習スコアTS_特徴量変換前、が保持されている場合は、特徴量変換後の特徴量での学習スコアTS_特徴量変換後、とレンジ変換に基づく分散に基づくスコア差ΔSの総和が、同じになるように数式3で示したようにパラメータレンジ係数kを求め、スコアレンジの変動を抑える。
更に、繰り返し学習処理を行った場合にも、同様の処理を行い、レンジ変換を行うことで、学習スコアの安定化を図れる。実施例2は、特徴量変換処理による特徴量の変換以外にも、元の音響モデルと特徴量と、全く異なる特徴量の音響モデルでのスコアのレンジを合せる場合にも用いることができる。
モデルパラメータ変換係数kは、レンジ変換後音響モデルパラメータ42に格納しておけばよい。
本発明による音響モデルパラメータ更新処理プログラムは、コンピュータが解読可能なプログラム言語によって記述される。このプログラムはコンピュータが読み取り可能な例えば磁気ディスク、CD−ROM、半導体メモリ等の記録媒体に記録される。コンピュータにはこれらの記録媒体或は通信回線を通じてインストールされ、コンピュータに備えられたCPUによって解読され上述した音響モデルパラメータ更新処理装置として機能する。
12 A/D変換手段
13 特徴量抽出手段
14 音響モデルパラメータメモリ
15 言語モデルパラメータメモリ
16 認識パラメータメモリ
17 モデル照合尤度計算手段
18 認識結果出力手段
19 特徴量変換手段
21 レンジ変換手段
22 拡張特徴量変換手段変換手段
31 変換後音響モデルパラメータメモリ
41 レンジ計算手段
42 レンジ変換後音響モデルパラメータメモリ
43 レンジ変換後学習音響モデルパラメータメモリ
44 モデルパラメータ変換手段
45 モデルパラメータレンジ
46 音響モデル学習手段
Claims (9)
- 入力音声信号の特徴量を抽出し、抽出した特徴量を特徴量変換処理し、特徴量変換処理した変換特徴量を音響モデルパラメータ、言語モデルパラメータ、認識パラメータと照合し、照合尤度が最も大きいモデルが表現する音声単位を認識結果として出力する音声認識に用いる音響モデルパラメータを、適応すべき入力音声の特徴量に適応化処理する音響モデルパラメータ更新処理方法であって、
抽出した特徴量の特徴量変換処理後に、特徴量の各次元にパラメータレンジ変換係数を乗算し、特徴量変換前後での音響スコアのレンジ変動を抑えることを特徴とする音響モデルパラメータ更新方法。 - 請求項1記載の音響モデルパラメータ更新方法において、前記特徴量変換処理前後の分散に基づくスコアが同等になるようにパラメータレンジ変換係数を算出することを特徴とする音響モデルパラメータ更新方法。
- 請求項1記載の音響モデルパラメータ更新方法において、前記特徴量変換または特徴量変更処理前の学習スコアを保持し、特徴量変換または特徴量変更処理後の学習スコアが同一になるように、パラメータレンジ変換係数を算出することを特徴とする音響モデルパラメータ更新方法。
- 既存の音響モデルパラメータを格納した音響モデルパラメータメモリを備え、
入力音声信号の特徴量を抽出する特徴量抽出処理と、
前記特徴量抽出処理で抽出した特徴量を判別しやすい特徴量に行列変換する写像処理、雑音等の環境の影響を低減する雑音除去のための正規化処理、高速化のために特徴量の次元数を削減する次元圧縮処理を含む特徴量変換処理を行う特徴量変換処理と、
前記音響モデルパラメータメモリに格納された音響モデルパラメータに対し、前記特徴量変換処理と同等の特徴量変換処理を行うモデルパラメータ変換処理と、
音響モデルパラメータメモリに格納された音響モデルパラメータに所属する分散パラメータと、前記モデルパラメータ変換処理で特徴量変換したモデルパラメータに所属する分散パラメータから、パラメータレンジ変換係数を算出するレンジ計算処理と、
前記モデルパラメータ変換処理で特徴量変換した特徴量変換後音響モデルパラメータの各次元に前記パラメータレンジ変換係数を乗算し、レンジ変換後音響モデルパラメータを得るモデルパラメータレンジ変換処理と、
前記特徴量変換処理で特徴量変換した変換特徴量と前記レンジ変換後音響モデルパラメータにより更新された音響モデルパラメータを得る音響モデル学習処理と、
を含むことを特徴とする音響モデルパラメータ更新処理方法。 - 特徴量変換前学習スコアを備えた音響モデルパラメータを格納した音響モデルパラメータメモリを備え、
入力音声信号の特徴量を抽出する特徴量抽出処理と、
前記特徴量抽出処理で抽出した特徴量を判別しやすい特徴量に行列変換する写像処理、雑音等の環境の影響を低減する雑音除去のための正規化処理、高速化のために特徴量の次元数を削減する次元圧縮処理を含む特徴量変換を行う特徴量変換処理と、
前記特徴量変換処理で得られる特徴量変換された特徴量から前記音響パラメータメモリに格納した音響パラメータの音響モデルを学習し、特徴量変換後学習スコアと共に特徴量変換後音響モデルパラメータを生成する音響モデル学習処理と、
前記音響モデル学習処理で生成した特徴量変換後音響モデルと特徴量変換後学習スコアを格納する特徴量変換後音響モデルパラメータ格納処理と、
前記特徴量変換後音響モデルパラメータ格納処理で格納した特徴量変換後学習スコアと前記音響モデルパラメータメモリに格納された特徴量変換前学習スコアとからパラメータレンジ変換係数を計算するレンジ計算処理と、
前記特徴量変換後音響モデルパラメータ格納処理で格納した特徴量変換後音響パラメータを前記パラメータレンジ変換係数を用いてレンジ変換処理を行い、レンジ変換後の音響モデルパラメータを得るモデルパラメータレンジ変換処理と、
を含むことを特徴とする音響モデルパラメータ更新処理方法。 - 既存の音響モデルパラメータを格納した音響モデルパラメータメモリと、
入力音声信号の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量を判別しやすい特徴量に行列変換する写像処理、雑音等の環境の影響を低減する雑音除去のための正規化処理、高速化のために特徴量の次元数を削減する次元圧縮処理を含む特徴量変換を行う特徴量変換手段と、
前記音響モデルパラメータメモリに格納された音響モデルパラメータに対し、前記特徴量変換手段と同等の特徴量変換を行うモデルパラメータ変換手段と、
音響モデルパラメータメモリに格納された音響モデルパラメータに所属する分散パラメータと、前記モデルパラメータ変換手段で特徴量変換したモデルパラメータに所属する分散パラメータから、パラメータレンジ変換係数を算出するレンジ計算手段と、
前記モデルパラメータ変換手段が特徴量変換した特徴量変換後音響モデルパラメータの各次元に前記パラメータレンジ変換係数を乗算し、レンジ変換後音響モデルパラメータを得るモデルパラメータレンジ変換手段と、
前記特徴量変換手段が特徴量変換した変換特徴量と前記レンジ変換後音響モデルパラメータにより更新された音響モデルパラメータを得る音響モデル学習手段と、
を備える構成としたことを特徴とする音響モデルパラメータ更新処理装置。 - 特徴量変換前学習スコアを備えた音響モデルパラメータを格納した音響モデルパラメータメモリと、
入力音声信号の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量を判別しやすい特徴量に行列変換する写像処理、雑音等の環境の影響を低減する雑音除去のための正規化処理、高速化のために特徴量の次元数を削減する次元圧縮処理を含む特徴量変換を行う特徴量変換手段と、
前記特徴量変換手段で得られる特徴量変換された特徴量から前記音響パラメータメモリに格納した音響パラメータの音響モデルを学習し、特徴量変換後学習スコアと共に特徴量変換後音響モデルパラメータを生成する音響モデル学習手段と、
前記音響モデル学習手段が生成した特徴量変換後音響モデルと特徴量変換後学習スコアを格納する特徴量変換後音響モデルパラメータメモリと、
前記特徴量変換後音響モデルパラメータメモリに格納された特徴量変換後学習スコアと前記音響モデルパラメータメモリに格納された特徴量変換前学習スコアとからパラメータレンジ変換係数を計算するレンジ計算処理と、
前記特徴量変換後音響モデルパラメータメモリに格納された特徴量変換後音響パラメータを前記パラメータレンジ変換係数を用いてレンジ変換処理を行い、レンジ変換後音響モデルパラメータを得るモデルパラメータレンジ変換処理と、
前記モデルパラメータレンジ変換手段で得られたレンジ変換後音響モデルパラメータを格納するレンジ変換後音響モデルパラメータメモリと、
を備える構成としたことを特徴とする音響モデルパラメータ更新処理装置。 - コンピュータが解読可能なプログラム言語によって記述され、コンピュータに前記請求項6又は7の何れかに記載の音響モデルパラメータ更新処理装置として機能させる音響モデルパラメータ更新処理プログラム。
- コンピュータが読み取り可能な記録媒体によって構成され、この記録媒体に請求項8記載の音響モデルパラメータ更新処理プログラムを記録した記録媒体。
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