JP3536363B2 - 音声認識装置 - Google Patents
音声認識装置Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、音声を用いて機器を操
作する音声認識装置に関するものである。
作する音声認識装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】図６は従来の音声認識装置の構成を示し
たものである。１０はマイクなどの音声入力部、１１は
音声特徴ベクトル抽出部、１２は音声認識部、１３は標
準パタン格納部である。この様に構成された音声認識装
置について以下具体的に動作を説明する。
たものである。１０はマイクなどの音声入力部、１１は
音声特徴ベクトル抽出部、１２は音声認識部、１３は標
準パタン格納部である。この様に構成された音声認識装
置について以下具体的に動作を説明する。
【０００３】発声された音声は、音声入力部１で電気信
号に変換され、音声特徴ベクトル抽出部によって単位時
間毎に（各フレーム毎に）ＦＦＴスペクトル等の特徴ベ
クトルの時系列Ａ(ａ1,ａ2,...,ａn)に変換される。こ
の特徴ベクトル時系列は音声認識部３において標準パタ
ン格納部４に格納されているすべての標準パタン: Ｂ(ｂ1,ｂ2,...,ｂn),Ｃ(ｃ1,ｃ2,...,ｃn),.... と各フレーム毎に距離Ｄbi(ａi,ｂi),Ｄci(ａi,ｃ
i)，...が計算され全フレームについての距離の和がそ
の標準パタンとの距離となる。音声認識部３は最も距離
の小さい標準パタンを認識結果として採択する。
号に変換され、音声特徴ベクトル抽出部によって単位時
間毎に（各フレーム毎に）ＦＦＴスペクトル等の特徴ベ
クトルの時系列Ａ(ａ1,ａ2,...,ａn)に変換される。こ
の特徴ベクトル時系列は音声認識部３において標準パタ
ン格納部４に格納されているすべての標準パタン: Ｂ(ｂ1,ｂ2,...,ｂn),Ｃ(ｃ1,ｃ2,...,ｃn),.... と各フレーム毎に距離Ｄbi(ａi,ｂi),Ｄci(ａi,ｃ
i)，...が計算され全フレームについての距離の和がそ
の標準パタンとの距離となる。音声認識部３は最も距離
の小さい標準パタンを認識結果として採択する。
【０００４】この認識方式では、発声に時間変動があっ
た場合その変動を吸収できないため誤認識の大きな要因
となる。
た場合その変動を吸収できないため誤認識の大きな要因
となる。
【０００５】この発声変動に対応する方式としてＤＰマ
ッチングがある。図７はこのＤＰマッチングによる距離
計算の様子を示したものである。このＤＰマッチングで
は図７の整合窓の範囲内で最適なパスを探索する際に、
多くの距離計算を必要とする。このため、発声の変動は
吸収できるが計算量が膨大になるという問題がある。
ッチングがある。図７はこのＤＰマッチングによる距離
計算の様子を示したものである。このＤＰマッチングで
は図７の整合窓の範囲内で最適なパスを探索する際に、
多くの距離計算を必要とする。このため、発声の変動は
吸収できるが計算量が膨大になるという問題がある。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】上記の構成による従来
の音声認識装置では、人間の発声変動に対応できないた
め多様な発声様態に対応が困難である。また、ＤＰマッ
チングの様に発声変動を吸収する枠組みを取り入れても
認識の計算に時間がかかるという問題点を有している。
の音声認識装置では、人間の発声変動に対応できないた
め多様な発声様態に対応が困難である。また、ＤＰマッ
チングの様に発声変動を吸収する枠組みを取り入れても
認識の計算に時間がかかるという問題点を有している。
【０００７】本発明は、かかる点に鑑み、発声の時間変
動を簡便な方法で吸収し、認識率の向上を図る事ができ
る音声認識装置の提供を目的とする。
動を簡便な方法で吸収し、認識率の向上を図る事ができ
る音声認識装置の提供を目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明の音声認識装置
は、話者によって発声された入力音声を電気信号に変換
して出力する音声入力手段と、該話者の口唇の動きを電
気信号に変換して出力する画像入力手段と、該音声入力
手段が出力する電気信号を解析して音声の特徴ベクトル
を抽出する音声特徴ベクトル抽出手段と、該画像入力手
段が出力する電気信号を解析して口唇の動き特徴ベクト
ルを抽出し、単位時間毎の該特徴ベクトルの変動量を時
系列として出力する口唇特徴ベクトル抽出手段と、該口
唇特徴ベクトルの変動量をウェーブレット変換する手段
と、該変換波形の面積を計算する手段と、音声特徴ベク
トルと該面積データとを参照パターンと比較して音声認
識を行う音声認識手段とを備えている。
は、話者によって発声された入力音声を電気信号に変換
して出力する音声入力手段と、該話者の口唇の動きを電
気信号に変換して出力する画像入力手段と、該音声入力
手段が出力する電気信号を解析して音声の特徴ベクトル
を抽出する音声特徴ベクトル抽出手段と、該画像入力手
段が出力する電気信号を解析して口唇の動き特徴ベクト
ルを抽出し、単位時間毎の該特徴ベクトルの変動量を時
系列として出力する口唇特徴ベクトル抽出手段と、該口
唇特徴ベクトルの変動量をウェーブレット変換する手段
と、該変換波形の面積を計算する手段と、音声特徴ベク
トルと該面積データとを参照パターンと比較して音声認
識を行う音声認識手段とを備えている。
【０００９】前記画像入力手段が、話者の口唇を照射す
る発光手段と、該発光手段の反射光を電気信号に変換す
る受光手段とを備えてもよい。
る発光手段と、該発光手段の反射光を電気信号に変換す
る受光手段とを備えてもよい。
【００１０】前記口唇特徴ベクトル抽出手段が、話者の
口唇から得られる受光電力を該特徴ベクトルとして抽出
してもよい。
口唇から得られる受光電力を該特徴ベクトルとして抽出
してもよい。
【００１１】
【００１２】
【００１３】
【００１４】
【００１５】
【作用】上記構成の本発明によれば、発声の変動があっ
ても同じ単語であれば同様な特徴ベクトルを得る事がで
き、認識率が改善できる。
ても同じ単語であれば同様な特徴ベクトルを得る事がで
き、認識率が改善できる。
【００１６】また、口唇の動きを利用するため、騒音下
においても安定な操作が可能である。
においても安定な操作が可能である。
【００１７】さらに、口唇の動きをＬＥＤとフォトダイ
オード（フォトトランジスタ）の組み合わせでとらえる
ため、ビデオカメラ等を利用する場合と比較して、低コ
ストで実現できる。
オード（フォトトランジスタ）の組み合わせでとらえる
ため、ビデオカメラ等を利用する場合と比較して、低コ
ストで実現できる。
【００１８】
【実施例】（実施例１）
図１は、本発明の第一の実施例における音声認識装置の
構成を示すものである。同図において、１はマイク、２
はＬＥＤ、３はフォトトランジスタ、４は、マイク１、
ＬＥＤ２、フォトトランジスタ３を適当な配置にせしめ
るハンドセット、音声特徴ベクトル抽出部５は音声信号
から単位時間毎にＬＰＣケプストラムなどの特徴ベクト
ルを抽出しベクトルの時系列として出力する部分、口唇
特徴ベクトル抽出部６は画像入力部３からの信号から単
位時間毎の受光電力の変化量などを抽出しベクトルの時
系列として出力する部分、累積変動関数抽出部７は口唇
特徴ベクトルの絶対値をとり累積して時間の関数として
の累積変動関数を抽出する部分、時系列抽出部８は累積
変動関数の累積変化分を等分割する時系列を求める部
分、音声認識部９はこの時系列ごとに入力の音声特徴ベ
クトルと参照用音声特徴ベクトルとの照合を行い認識結
果を出力する部分である。
構成を示すものである。同図において、１はマイク、２
はＬＥＤ、３はフォトトランジスタ、４は、マイク１、
ＬＥＤ２、フォトトランジスタ３を適当な配置にせしめ
るハンドセット、音声特徴ベクトル抽出部５は音声信号
から単位時間毎にＬＰＣケプストラムなどの特徴ベクト
ルを抽出しベクトルの時系列として出力する部分、口唇
特徴ベクトル抽出部６は画像入力部３からの信号から単
位時間毎の受光電力の変化量などを抽出しベクトルの時
系列として出力する部分、累積変動関数抽出部７は口唇
特徴ベクトルの絶対値をとり累積して時間の関数として
の累積変動関数を抽出する部分、時系列抽出部８は累積
変動関数の累積変化分を等分割する時系列を求める部
分、音声認識部９はこの時系列ごとに入力の音声特徴ベ
クトルと参照用音声特徴ベクトルとの照合を行い認識結
果を出力する部分である。
【００１９】上記のように構成された本実施例の音声認
識装置について以下にその動作を説明する。
識装置について以下にその動作を説明する。
【００２０】話者はハンドセット４を持ち所望の音声コ
マンドを発声する。入力音声はマイク１により音声信号
に変換され音声特徴ベクトル抽出部５において例えば１
０ｍｓフレーム毎にＦＦＴスペクトラムなどの特徴量に
変換される。一方、発声中の口唇はＬＥＤ２によって照
射されその反射光がフォトトランジスタ３で受光され
る。フォトトランジスタ３の出力は口唇特徴ベクトル抽
出部６において例えば１０ｍｓフレーム毎に前フレーム
との差分が計算され受光電力の変動量が得られる。この
変動量の例を図２（ａ）に示す。次に、この変動量は累
積変動関数抽出部７においてその絶対値が累積され図２
（ｂ）に示すような累積変動関数が求められる。時刻列
抽出部８は図３に示すように累積変動関数の累積変化分
を等分割する時刻列を計算する。音声認識部９はこの時
刻列に基づいて先ず図４に示すようにＦＦＴスペクトラ
ムを計算し直す。この結果、口唇の動きが顕著なとき、
すなわち音声スペクトルの変化が激しい時、図４に示す
ように音声特徴ベクトルすなわちＦＦＴスペクトラムは
多くのフレームが割り当てられ、逆に母音定状部などの
ように口もスペクトルも動きが緩慢な時は、少ない数の
フレームで現されるようになる。音声認識部９は次に、
再抽出された入力ＦＦＴスペクトルと予め記憶してあっ
た認識対象コマンドのＦＦＴスペクトルパタンとを照合
し、最も距離の近い認識対象コマンドを認識結果として
出力する。
マンドを発声する。入力音声はマイク１により音声信号
に変換され音声特徴ベクトル抽出部５において例えば１
０ｍｓフレーム毎にＦＦＴスペクトラムなどの特徴量に
変換される。一方、発声中の口唇はＬＥＤ２によって照
射されその反射光がフォトトランジスタ３で受光され
る。フォトトランジスタ３の出力は口唇特徴ベクトル抽
出部６において例えば１０ｍｓフレーム毎に前フレーム
との差分が計算され受光電力の変動量が得られる。この
変動量の例を図２（ａ）に示す。次に、この変動量は累
積変動関数抽出部７においてその絶対値が累積され図２
（ｂ）に示すような累積変動関数が求められる。時刻列
抽出部８は図３に示すように累積変動関数の累積変化分
を等分割する時刻列を計算する。音声認識部９はこの時
刻列に基づいて先ず図４に示すようにＦＦＴスペクトラ
ムを計算し直す。この結果、口唇の動きが顕著なとき、
すなわち音声スペクトルの変化が激しい時、図４に示す
ように音声特徴ベクトルすなわちＦＦＴスペクトラムは
多くのフレームが割り当てられ、逆に母音定状部などの
ように口もスペクトルも動きが緩慢な時は、少ない数の
フレームで現されるようになる。音声認識部９は次に、
再抽出された入力ＦＦＴスペクトルと予め記憶してあっ
た認識対象コマンドのＦＦＴスペクトルパタンとを照合
し、最も距離の近い認識対象コマンドを認識結果として
出力する。
【００２１】以上の動作により、発声の変動があっても
同じ単語であれば同様なＦＦＴスペクトルを得る事がで
き、認識率が改善できる。
同じ単語であれば同様なＦＦＴスペクトルを得る事がで
き、認識率が改善できる。
【００２２】音声認識部９は、図２（ａ）に示す受光電
力の変動量を認識用特徴ベクトルの一部として用いるこ
とによりさらに音声認識性能を向上させることができ
る。図５は色々な単語「みぎ」「うしろ」に対応する受
光電力の変動量を示したものである。この図から明らか
なように単語によってこれらの変動量は特徴的であり、
認識用特徴ベクトルとして用いることにより認識率の改
善が可能である。
力の変動量を認識用特徴ベクトルの一部として用いるこ
とによりさらに音声認識性能を向上させることができ
る。図５は色々な単語「みぎ」「うしろ」に対応する受
光電力の変動量を示したものである。この図から明らか
なように単語によってこれらの変動量は特徴的であり、
認識用特徴ベクトルとして用いることにより認識率の改
善が可能である。
【００２３】この受光電力の変動量を付加した音声認識
方式は、上記の累積変動関数を用いた認識方式と独立に
用いる事も併用も可能である。
方式は、上記の累積変動関数を用いた認識方式と独立に
用いる事も併用も可能である。
【００２４】さらに、口唇特徴ベクトルから得られる口
唇の変動があるしきい値より大きく、かつ、音声特徴ベ
クトルから得られる音量があるしきい値より大きい場合
のみ音声認識を可能にせしめることにより背景雑音や発
声しないで口唇のみ動かした場合の認識装置の誤動作を
軽減できる。
唇の変動があるしきい値より大きく、かつ、音声特徴ベ
クトルから得られる音量があるしきい値より大きい場合
のみ音声認識を可能にせしめることにより背景雑音や発
声しないで口唇のみ動かした場合の認識装置の誤動作を
軽減できる。
【００２５】なお、利用者は口唇特徴ベクトルの標準パ
ターンと音声特徴ベクトルの標準パタンの登録を行う
が、あらかじめ不特定話者に対応できる形の標準パター
ンを準備しておき、利用者による登録を省略するように
してもよい。
ターンと音声特徴ベクトルの標準パタンの登録を行う
が、あらかじめ不特定話者に対応できる形の標準パター
ンを準備しておき、利用者による登録を省略するように
してもよい。
【００２６】さらに、本実施例ではフォトダイオードと
ＬＥＤはそれぞれ一つずつ実装しているが、それぞれを
複数実装することも可能である。また、ＣＣＤ撮像素子
によるより高精度な口唇特徴ベクトルの獲得も可能であ
る。
ＬＥＤはそれぞれ一つずつ実装しているが、それぞれを
複数実装することも可能である。また、ＣＣＤ撮像素子
によるより高精度な口唇特徴ベクトルの獲得も可能であ
る。
【００２７】なお、本実施例では、光源、受光素子、マ
イクを同一構造物に組み込んであるが、別々の場所にあ
ってもさしつかえない。
イクを同一構造物に組み込んであるが、別々の場所にあ
ってもさしつかえない。
【００２８】（実施例２）図８は、本発明の第二の実施
例における音声認識装置の構成を示すものである。図８
の図１との違いは、音声認識部１４の認識方式と音声認
識部１４が口唇特徴ベクトル抽出部６からの入力を受け
る点にのみであるため、構成における詳細な説明は省略
する。また、図９は音声認識部１４における口唇の受光
電力の変動量による音声認識を行う部分の構成を示すも
のである。同図において、１５は口唇の受光電力の変動
量をウェーブレット変換するウェーブレット特徴量抽出
部、１６は特徴量を波形の面積特徴量に変換する面積変
換部、１７は参照用パタン保持部、１８は面積特徴量の
パタン照合を行うパタン照合部である。
例における音声認識装置の構成を示すものである。図８
の図１との違いは、音声認識部１４の認識方式と音声認
識部１４が口唇特徴ベクトル抽出部６からの入力を受け
る点にのみであるため、構成における詳細な説明は省略
する。また、図９は音声認識部１４における口唇の受光
電力の変動量による音声認識を行う部分の構成を示すも
のである。同図において、１５は口唇の受光電力の変動
量をウェーブレット変換するウェーブレット特徴量抽出
部、１６は特徴量を波形の面積特徴量に変換する面積変
換部、１７は参照用パタン保持部、１８は面積特徴量の
パタン照合を行うパタン照合部である。
【００２９】本実施例では、音声認識部１４が図２
（ａ）に示す受光電力の変動量をウェーブレット変換し
た波形を認識用特徴ベクトルの一部として用いることに
より音声認識性能を向上させる。
（ａ）に示す受光電力の変動量をウェーブレット変換し
た波形を認識用特徴ベクトルの一部として用いることに
より音声認識性能を向上させる。
【００３０】上記のように構成された本実施例の音声認
識装置について以下にその動作を説明する。本実施例の
第一の実施例との相違は、音声認識部１４が口唇の受光
電力の変動量からも音声認識を行う点であるため、この
点のみ説明する。
識装置について以下にその動作を説明する。本実施例の
第一の実施例との相違は、音声認識部１４が口唇の受光
電力の変動量からも音声認識を行う点であるため、この
点のみ説明する。
【００３１】ウェーブレット特徴量抽出部１５は、口唇
の受光電力の変動量をウェーブレット変換して出力す
る。ウェーブレット変換は、フーリエ変換に近いデータ
解析手法の一種であり、次のような特徴を持つ。
の受光電力の変動量をウェーブレット変換して出力す
る。ウェーブレット変換は、フーリエ変換に近いデータ
解析手法の一種であり、次のような特徴を持つ。
【００３２】１）データがある時刻においてどのような
周波数成分を含むかといった時間・周波数情報を同時に
解析できる。
周波数成分を含むかといった時間・周波数情報を同時に
解析できる。
【００３３】２）波形の不連続性の解析ができる。
本実施例においては、１）の性質を利用して、信号の局
所的な周波数成分に含まれる意味のある特徴量を抽出す
る。
所的な周波数成分に含まれる意味のある特徴量を抽出す
る。
【００３４】ウェーブレット変換について説明を補足す
る。ウェーブレット変換は、局所的にのみ値を持ち、直
流成分のない関数（アナライジングウェーブレット）と
信号とのたたみこみ演算で定義される。アナライジング
ウェーブレットの例としてはMoret関数、ガウシアンや
フレンチハット等があり、図１３にMoret関数の例を示
す。ここで、アナライジングウェーブレットをψ(t)と
して、これをaだけスケーリングしbだけシフトした関数
族、
る。ウェーブレット変換は、局所的にのみ値を持ち、直
流成分のない関数（アナライジングウェーブレット）と
信号とのたたみこみ演算で定義される。アナライジング
ウェーブレットの例としてはMoret関数、ガウシアンや
フレンチハット等があり、図１３にMoret関数の例を示
す。ここで、アナライジングウェーブレットをψ(t)と
して、これをaだけスケーリングしbだけシフトした関数
族、
【００３５】
【数１】
【００３６】を用意する。図１４にMoret関数をシフト
・スケーリングした例を示す。そして、信号f(t)のウェ
ーブレット変換は、
・スケーリングした例を示す。そして、信号f(t)のウェ
ーブレット変換は、
【００３７】
【数２】
【００３８】で定義される。（数２）において積分区間
は−∽＜t＜∽である。このように、ウェーブレット変
換は、データf(t)を(a,b)の２次元データへ変換するも
のであり、aが周波数軸に、bが時間軸に対応する。この
変換値からデータの時間と周波数の情報を同時に解析す
ることができ、周波数軸側aはデータのバンドパスフィ
ルタに相当するため選択的な周波数情報を抽出すること
が可能となる。
は−∽＜t＜∽である。このように、ウェーブレット変
換は、データf(t)を(a,b)の２次元データへ変換するも
のであり、aが周波数軸に、bが時間軸に対応する。この
変換値からデータの時間と周波数の情報を同時に解析す
ることができ、周波数軸側aはデータのバンドパスフィ
ルタに相当するため選択的な周波数情報を抽出すること
が可能となる。
【００３９】図１０は図５に示した単語「みぎ」「うし
ろ」の受光電力の変動量をガウシアン関数でウェーブレ
ット変換した結果を示したものである。ただし、同図で
は分かりやすさのために２つのスケールで変換した結果
のみを示している。図から明らかなように、ウェーブレ
ット変換は信号の局所的な周波数成分を抽出でき、必要
な特徴成分を効果的に取り出すことができるため、高い
認識性能を得ることができる。次に、面積変換部１６
は、ウェーブレット変換信号からその面積成分を図１１
に示すように計算して出力する。具体的には、ピーク点
とゼロ交差点を抽出して、となりあったゼロ交差点に挟
まれた領域（図１１斜線部）の面積を計算する。ただ
し、もしとなりあったゼロ交差点の領域に複数のピーク
点があった場合、絶対値が最大の点をピーク点とする。
このように、面積値に置き換えることで小さな振幅変動
による誤認識を抑えることが可能である。なお、面積計
算はゼロ交差点間の積分計算を行う方法や、領域を三角
形近似してその三角形の面積を計算する等の方法が考え
られる。後者によれば、計算時間の大幅な削減が可能で
ある。最後に、パタン照合部１８は参照用パタンと面積
計算部１６が計算した認識用パタンを照合して認識結果
を出力する。図１２にパタン照合の概念図を示す。照合
するデータは面積(aj)とピークからピークまでの時間
（Δtj,j+1）であり、以下の計算式で類似度を計算す
る。
ろ」の受光電力の変動量をガウシアン関数でウェーブレ
ット変換した結果を示したものである。ただし、同図で
は分かりやすさのために２つのスケールで変換した結果
のみを示している。図から明らかなように、ウェーブレ
ット変換は信号の局所的な周波数成分を抽出でき、必要
な特徴成分を効果的に取り出すことができるため、高い
認識性能を得ることができる。次に、面積変換部１６
は、ウェーブレット変換信号からその面積成分を図１１
に示すように計算して出力する。具体的には、ピーク点
とゼロ交差点を抽出して、となりあったゼロ交差点に挟
まれた領域（図１１斜線部）の面積を計算する。ただ
し、もしとなりあったゼロ交差点の領域に複数のピーク
点があった場合、絶対値が最大の点をピーク点とする。
このように、面積値に置き換えることで小さな振幅変動
による誤認識を抑えることが可能である。なお、面積計
算はゼロ交差点間の積分計算を行う方法や、領域を三角
形近似してその三角形の面積を計算する等の方法が考え
られる。後者によれば、計算時間の大幅な削減が可能で
ある。最後に、パタン照合部１８は参照用パタンと面積
計算部１６が計算した認識用パタンを照合して認識結果
を出力する。図１２にパタン照合の概念図を示す。照合
するデータは面積(aj)とピークからピークまでの時間
（Δtj,j+1）であり、以下の計算式で類似度を計算す
る。
【００４０】
【数３】
【００４１】ここで、aj (i)、Δtj,j+1 (i)はそれぞれ第
ｉ番目の参照用パタンにおける面積とピークからピーク
までの時間、α,βは適当な加重である。なお、時間側
の類似度の計算は、多少の時間変動に対してペナルティ
をゼロとする方法もある。つまり、
ｉ番目の参照用パタンにおける面積とピークからピーク
までの時間、α,βは適当な加重である。なお、時間側
の類似度の計算は、多少の時間変動に対してペナルティ
をゼロとする方法もある。つまり、
【００４２】
【数４】
【００４３】ならば、（数３）における第２項の部分を
ゼロとする方法である。これによれば、無意味な時間変
動によるペナルティを抑えることができる。以上のよう
に、本実施例においては、口唇の受光電力の変動量のウ
ェーブレット変換と面積近似による認識を行うため、振
幅や時間変動に強い認識装置を得ることができる。
ゼロとする方法である。これによれば、無意味な時間変
動によるペナルティを抑えることができる。以上のよう
に、本実施例においては、口唇の受光電力の変動量のウ
ェーブレット変換と面積近似による認識を行うため、振
幅や時間変動に強い認識装置を得ることができる。
【００４４】以上説明したように、本発明の第二の実施
例においては、口唇の受光電力の変動量からも上記した
方法で音声認識を行うことで、累積変動関数を用いた音
声による認識と併用することで、高い認識性能を実現す
ることができる。
例においては、口唇の受光電力の変動量からも上記した
方法で音声認識を行うことで、累積変動関数を用いた音
声による認識と併用することで、高い認識性能を実現す
ることができる。
【００４５】なお、本実施例ではこの受光電力の変動量
と累積変動関数を用いた音声による認識方式を併用した
が、独立して用いる事も可能である。この場合、発声せ
ずとも認識することが可能となり、発声が困難な障害者
の方々への利用も可能となる。
と累積変動関数を用いた音声による認識方式を併用した
が、独立して用いる事も可能である。この場合、発声せ
ずとも認識することが可能となり、発声が困難な障害者
の方々への利用も可能となる。
【００４６】また、口唇特徴ベクトルから得られる口唇
の変動があるしきい値より大きく、かつ、音声特徴ベク
トルから得られる音量があるしきい値より大きい場合の
み音声認識を可能にせしめることにより背景雑音や発声
しないで口唇のみ動かした場合の認識装置の誤動作を軽
減できる。
の変動があるしきい値より大きく、かつ、音声特徴ベク
トルから得られる音量があるしきい値より大きい場合の
み音声認識を可能にせしめることにより背景雑音や発声
しないで口唇のみ動かした場合の認識装置の誤動作を軽
減できる。
【００４７】なお、利用者は口唇特徴ベクトルの標準パ
ターンと音声特徴ベクトルの標準パタンの登録を行う
が、あらかじめ不特定話者に対応できる形の標準パター
ンを準備しておき、利用者による登録を省略するように
してもよい。
ターンと音声特徴ベクトルの標準パタンの登録を行う
が、あらかじめ不特定話者に対応できる形の標準パター
ンを準備しておき、利用者による登録を省略するように
してもよい。
【００４８】さらに、本実施例ではフォトダイオードと
ＬＥＤはそれぞれ一つずつ実装しているが、それぞれを
複数実装することも可能である。また、ＣＣＤ撮像素子
によるより高精度な口唇特徴ベクトルの獲得も可能であ
る。
ＬＥＤはそれぞれ一つずつ実装しているが、それぞれを
複数実装することも可能である。また、ＣＣＤ撮像素子
によるより高精度な口唇特徴ベクトルの獲得も可能であ
る。
【００４９】なお、本実施例では、光源、受光素子、マ
イクを同一構造物に組み込んであるが、別々の場所にあ
ってもさしつかえない。
イクを同一構造物に組み込んであるが、別々の場所にあ
ってもさしつかえない。
【００５０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の音声認識
装置によれば、発声の変動があっても同じ単語であれば
同様な特徴ベクトルを得る事ができ、認識率が改善でき
る。
装置によれば、発声の変動があっても同じ単語であれば
同様な特徴ベクトルを得る事ができ、認識率が改善でき
る。
【００５１】また、口唇の動きを利用するため、騒音下
においても安定な操作が可能である。
においても安定な操作が可能である。
【００５２】さらに、口唇の動きをＬＥＤとフォトダイ
オード（フォトトランジスタ）の組み合わせでとらえる
ため、ビデオカメラ等を利用する場合と比較して、低コ
ストで実現できる。
オード（フォトトランジスタ）の組み合わせでとらえる
ため、ビデオカメラ等を利用する場合と比較して、低コ
ストで実現できる。
【００５３】さらに、口唇の動きと音声特徴を音声認識
時の判断材料とするため、音声のみに比較して話者以外
の発声による誤認識を防止することができる。
時の判断材料とするため、音声のみに比較して話者以外
の発声による誤認識を防止することができる。
【図１】本発明の第一の実施例における音声認識装置の
構成を示すブロック図
構成を示すブロック図
【図２】本発明による累積変動関数の導出課程を示した
図
図
【図３】本発明による時刻列抽出部のしくみを示した図
【図４】本発明によるＦＦＴスペクトルの生成の様子を
示す図
示す図
【図５】本発明による口唇特徴ベクトル抽出部の出力例
を示す図
を示す図
【図６】従来の音声認識装置の構成を示すブロック図
【図７】ＤＰマッチングの動作原理を説明するための図
【図８】本発明の第二の実施例における音声認識装置の
構成を示すブロック図
構成を示すブロック図
【図９】本発明の第二の実施例における口唇特徴ベクト
ルの変動量による認識部の構成を示すブロック図
ルの変動量による認識部の構成を示すブロック図
【図１０】本発明の第二の実施例におけるウェーブレッ
ト特徴量抽出部の出力例を示す図
ト特徴量抽出部の出力例を示す図
【図１１】本発明の第二の実施例における面積計算方法
の概念図
の概念図
【図１２】本発明の第二の実施例におけるパタン照合方
法の概念図
法の概念図
【図１３】Moret関数のグラフ図
【図１４】Moret関数をシフト・スケーリングした関数
のグラフ図
のグラフ図
１ マイク
２ ＬＥＤ
３ フォトトランジスタ
４ ハンドセット
５ 音声特徴ベクトル抽出部
６ 口唇特徴ベクトル抽出部
７ 累積変動関数抽出部
８ 時系列抽出部
９ 音声認識部
１０ 音声入力部
１１ 音声特徴ベクトル抽出部
１２ 音声認識部
１３ 標準パタン格納部
１５ ウェーブレット特徴量抽出部
１６ 面積変換部
１７ パタン照合部
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ
Ｇ１０Ｌ 15/02 Ｇ１０Ｌ 9/16 ３０１Ａ
(72)発明者 小原 和昭
大阪府門真市大字門真1006番地 松下電
器産業株式会社内
(72)発明者 渡辺 辰巳
大阪府門真市大字門真1006番地 松下電
器産業株式会社内
(56)参考文献 特開 昭57−81300（ＪＰ，Ａ)
特開 平３−40177（ＪＰ，Ａ)
特開 平６−43897（ＪＰ，Ａ)
特開 昭63−38993（ＪＰ，Ａ)
特公 平１−15079（ＪＰ，Ｂ２)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G10L 11/00 - 11/02
G10L 15/00 - 15/28
G06T 7/00
G06T 7/20
Claims (3)
- 【請求項１】話者によって発声された入力音声を電気信
号に変換して出力する音声入力手段と、該話者の口唇の
動きを電気信号に変換して出力する画像入力手段と、該
音声入力手段が出力する電気信号を解析して音声の特徴
ベクトルを抽出する音声特徴ベクトル抽出手段と、該画
像入力手段が出力する電気信号を解析して口唇の動き特
徴ベクトルを抽出し、単位時間毎の該特徴ベクトルの変
動量を時系列として出力する口唇特徴ベクトル抽出手段
と、該口唇特徴ベクトルの変動量をウェーブレット変換
する手段と、該変換波形の面積を計算する手段と、音声
特徴ベクトルと該面積データとを参照パターンと比較し
て音声認識を行う音声認識手段とを備えたことを特徴と
する音声認識装置。 - 【請求項２】画像入力手段が、話者の口唇を照射する発
光手段と、該発光手段の反射光を電気信号に変換する受
光手段とを備えたことを特徴とする請求項１に記載の音
声認識装置。 - 【請求項３】口唇特徴ベクトル抽出手段が、話者の口唇
から得られる受光電力を該特徴ベクトルとして抽出する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の音声認識装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20969994A JP3536363B2 (ja) | 1994-09-02 | 1994-09-02 | 音声認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20969994A JP3536363B2 (ja) | 1994-09-02 | 1994-09-02 | 音声認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0876792A JPH0876792A (ja) | 1996-03-22 |
| JP3536363B2 true JP3536363B2 (ja) | 2004-06-07 |
Family
ID=16577174
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP20969994A Expired - Fee Related JP3536363B2 (ja) | 1994-09-02 | 1994-09-02 | 音声認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3536363B2 (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20020057046A (ko) * | 2000-12-30 | 2002-07-11 | 구자홍 | 무선 단말기의 음성인식 방법 |
| JP2002252682A (ja) * | 2001-02-26 | 2002-09-06 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 携帯電話機用入力方法、および携帯電話機 |
| JP2003255993A (ja) | 2002-03-04 | 2003-09-10 | Ntt Docomo Inc | 音声認識システム、音声認識方法、音声認識プログラム、音声合成システム、音声合成方法、音声合成プログラム |
| US9754193B2 (en) * | 2013-06-27 | 2017-09-05 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Authenticating a user by correlating speech and corresponding lip shape |
| JP6165024B2 (ja) * | 2013-10-31 | 2017-07-19 | フクダ電子株式会社 | 超音波診断装置 |
-
1994
- 1994-09-02 JP JP20969994A patent/JP3536363B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0876792A (ja) | 1996-03-22 |
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