JP3865924B2 - 音声認識装置 - Google Patents

音声認識装置 Download PDF

Info

Publication number
JP3865924B2
JP3865924B2 JP07991698A JP7991698A JP3865924B2 JP 3865924 B2 JP3865924 B2 JP 3865924B2 JP 07991698 A JP07991698 A JP 07991698A JP 7991698 A JP7991698 A JP 7991698A JP 3865924 B2 JP3865924 B2 JP 3865924B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
speaker
voice
input
unit
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP07991698A
Other languages
English (en)
Other versions
JPH11282492A (ja
Inventor
山 浩 志 古
上 郁 夫 井
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Corp
Panasonic Holdings Corp
Original Assignee
Panasonic Corp
Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Panasonic Corp, Matsushita Electric Industrial Co Ltd filed Critical Panasonic Corp
Priority to JP07991698A priority Critical patent/JP3865924B2/ja
Publication of JPH11282492A publication Critical patent/JPH11282492A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP3865924B2 publication Critical patent/JP3865924B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Images

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、映像信号と音声信号を用いて音声認識を行う音声認識装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
音声認識方式には、特定話者音声認識方式と不特定話者音声認識方式とがある。特定話者の音声のみを認識する特定話者音声認識方式は、話者の音声を予め登録し、入力音声と登録音声の類似度を算出し、入力音声の認識を行うものである。従って、登録された話者の音声入力に対しては、高い認識率を得ることができるが、話者の音声を登録する作業が必要となる。一方、不特定話者認識方式では、不特定多数の音声から共通する特徴を抽出して標準パターンを作成し、入力音声と音声標準パターンとの類似度を算出し、入力音声の認識を行うものである。従って、話者の音声を登録する煩雑さはないが、特定話者音声認識方式と比較すると認識率は低くなる。
【0003】
このような、特定話者音声認識方式と不特定話者音声認識方式における、それぞれの短所を補うため、特定話者音声認識方式と不特定話者音声認識方式を併用する音声認識装置が考えられている(特開昭63−32596号公報)。
【0004】
この装置は図6に示すように、音声信号を入力する音声信号入力部1、不特定話者音声認識方式により音声認識を行う不特定話者認識部3、特定話者音声認識方式により音声認識を行う特定話者音声認識部4、不特定話者認識部3と特定話者認識部4でそれぞれ求まった認識結果を入力して、類似度の大きな方の認識結果を出力する認識結果統合部5を備えている。また、認識結果が正解と判断されたときには、入力音声の特徴データを特定話者認識用として特定話者認識部4に登録する。
【0005】
このように、従来の音声認識装置では特定話者音声認識方式と不特定話者音声認識方式を併用することにより、音声認識の認識率を高め、また、特定の話者の音声データを自動的に登録することが可能となっている。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
音声認識装置の用途として、例えばパーソナルコンピューター、TVやVTR等、家庭内にある電気製品の機器制御のための入力装置としての利用が考えられるが、家庭内で利用する場合には、ある特定の人物が発する音声に対してのみ高い認識率を有するのでは不十分であり、同居している家族など、複数の人物から発せられる、それぞれの音声入力に対しても高い認識率を維持する必要がある。
【0007】
本発明は、このような要求にこたえるものであり、複数の話者に対しても高い認識率を実現することができる音声認識方式を提供することを目的としている。
【0008】
【課題を解決するための手段】
そこで、本発明の音声認識装置では、話者の特徴的外観(顔など)を含む映像データを入力する映像入力手段と、話者の音声データを入力する音声入力手段と、不特定話者音声認識方式により音声認識を行う不特定話者音声手段と、認識を行う話者を含む複数の話者の音声データを蓄積する音声データベースと、特定話者音声認識方式により音声認識を行う特定話者音声認識手段と、入力する映像から話者の顔領域を抽出する顔領域抽出手段と、認識を行う話者を含む複数の話者の顔画像データを蓄積する顔画像データベースと、顔領域抽出手段から出力される顔画像と顔画像データベースに蓄積された顔画像とを比較して、類似度を出力する画像比較手段と、不特定話者音声認識手段と特定話者音声認識手段からそれぞれ出力される認識候補音声と入力音声との間の類似度と画像比較手段から出力される類似度を統合して、最終的な音声認識結果として出力する認識結果統合手段とを備え、特定話者音声認識手段は、画像認識手段から出力される類似度が閾値を超えた話者の登録音声データのみに対して、入力音声データとの類似度を算出し、不特定話者音声認識手段から出力される入力音声と認識候補音声の類似度と、画像比較手段から出力される顔画像データベースに登録された話者の顔画像と入力映像に含まれる顔画像の類似度と、特定話者認識手段から出力される音声データベースに登録された話者の音声データと入力音声の類似度を組み合わせて、総合的な類似度から認識結果を出力するようにしている。
【0009】
また、音声データベース、顔画像データベースに複数の話者のデータが登録されている場合には、それぞれの話者に対する顔画像と音声の類似度から、総合的な類似度を算出し認識結果を出力する。
【0010】
従って、登録された話者の顔画像と入力映像に含まれる話者の顔画像の類似度が小さいときには、不特定話者音声認識手段からの出力が認識結果に大きく寄与し、登録された話者の顔画像と入力した話者の顔画像の類似度が大きいときには、その中でも最も類似度の大きな話者に対する、特定話者音声認識手段からの出力が認識結果に大きく寄与するため、複数の特定話者、あるいは不特定の話者から発せられる音声の入力に対して、より信頼性の高い音声認識が可能となる。
【0011】
【発明の実施の形態】
本発明の請求項1に記載の発明は、音声認識装置に、話者の特徴的外観の画像を含む映像データを入力する映像入力手段と、前記映像データから話者の顔領域を抽出する顔領域抽出手段と、 話者の音声を入力音声データとして入力する音声入力手段と、複数の話者の特徴的外観の画像を、その話者を特定できる話者識別情報とともに登録し、登録された画像データと前記映像データに含まれる話者の少なくとも1つの顔領域画像データとの類似度をそれぞれ算出する画像認識手段と、複数の特定の話者の音声データを、それを特定できる話者識別情報とともに登録し、前記画像認識手段から出力される類似度が閾値を超えた話者の登録音声データのみに対して、前記入力音声データとの類似度を算出して音声認識を行う特定話者音声認識手段と、不特定多数の話者の音声データから共通する特徴を抽出して標準パターンを作成、登録して、前記音声標準パターンと前記入力音声データとの類似度をそれぞれ算出して音声認識を行う不特定話者音声認識手段と、前記特定話者音声認識手段からの類似度と前記画像認識手段からの類似度との積と、前記不特定話者音声認識手段からの類似度と、を算出し、その値が最大となる音声データに対応する単語を出力する認識結果統合手段とを備えたものであり、登録された話者の顔画像と入力映像に含まれる話者の顔画像の類似度の大小によって出力元の音声認識手段を変えることにより、複数の特定話者、あるいは不特定の話者から発せられる音声の入力に対して、より信頼性の高い音声認識が可能になるという作用を有する。
【0015】
本発明の請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の音声認識装置において、前記認識結果統合手段が、前記画像認識手段から出力される、話者識別情報に対応する話者の画像データと入力映像に含まれるそれぞれの話者の顔領域画像データとの類似度をRi、前記特定話者音声認識手段から出力される、話者識別情報に対応する話者の音声データjに対する入力音声データとの類似度をR'i,j、前記不特定話者音声認識手段から出力される、入力音声データと音声データjとの類似度をR''とするときに、その Ri と R'i,j の積と R''j とを算出し、その値が最大となる音声データに対応する単語を出力するようにしたものである。
【0016】
本発明の請求項3に記載の発明は、請求項1または2に記載の音声認識装置において、顔などの唇を含む外観を話者の特徴的外観とし、入力映像から話者の唇の動きを検出する唇動き検出手段を備え、前記特定話者認識手段では、前記画像認識手段から出力される類似度の大きな話者の登録音声データと、単位時間あたりの唇の動き量が設定された閾値よりも大きいことを示す係数とから、入力音声データと登録音声データの類似度を算出するようにしたものである。
【0018】
本発明の請求項に記載の発明は、請求項3に記載の音声認識装置において、前記入力音声データから音声レベルを検出する音声レベル検出手段を備え、前記特定話者認識手段では、単位時間あたりの唇の動き量と音声レベルが共に設定された閾値を超えている入力に対してのみ、入力音声データと登録音声データの類似度を算出するようにしたものである。
【0019】
本発明の請求項に記載の発明は、請求項1から4のいずれかに記載の音声認識装置において、音声信号入力手段と映像信号入力手段は、それぞれ映像表示装置の音声信号出力部と映像出力部に接続され、前記映像表示装置の表示対象である出演者を特定できる出演者識別情報を含む、出演者情報を入力する出演者情報入力手段と、出演者情報を記録する出演者情報記録手段と、出演者情報から現在、表示されている出演者を特定し、登録された画像データの中から特定された出演者の画像データを検索する画像検索手段を備えたものであり、画像認識手段では、検索された出演者の画像と入力した映像信号に含まれる話者の顔領域画像との類似度を算出し、類似度に応じた音声を出力するという作用を有する。
【0022】
本発明の請求項に記載の発明は、請求項1から5のいずれかに記載の音声認識装置において、入力した映像に含まれる顔領域画像データと登録された画像データとの類似度が予め設定した閾値S1以上、かつ特定話者音声認識手段から出力する入力音声データと登録音声データとの間の類似度が予め設定された閾値S2以下であり、かつ、不特定話者音声認識手段から出力される候補単語の類似度が予め設定された閾値S3以上である場合に、該当の話者の未登録音声データとして、それを特定できる話者識別情報とともに入力音声データを記録するための記録手段を備えたものである。
【0023】
以下、本発明の実施の形態について図1から図5を用いて説明する。なお、本発明はこれら実施の形態に何等限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々なる態様で実施し得る。
【0024】
(実施の形態1)
第一の実施の形態の音声認識装置は、図1に示すように、音声を入力する音声信号入力部1、映像を入力する映像信号入力部2、複数の不特定話者の音声から共通する特徴を抽出して標準パターンを作成し、入力音声と音声標準パターンとの間の類似度を算出して出力する不特定話者音声認識部3、予め登録された話者の音声と入力音声の類似度を算出して出力する特定話者音声認識部4、入力映像から話者の顔領域を抽出する顔領域抽出部9、複数の特定話者の顔画像データを話者の名前、もしくは話者識別コードとともに記録する顔画像データベース11、顔領域抽出部9と顔画像データベース11から入力する画像データを比較し類似度を出力する画像比較部10、不特定話者認識部3、特定話者認識部4、画像比較部10から出力されるそれぞれの類似度から、類似度がもっとも大きな類似度に対応する単語等を認識結果として出力する認識結果統合部5により構成される。
【0025】
また、特定話者音声認識部4は、入力した音声をスペクトラム分析等により音声の特徴量を抽出する音声処理部6、隠れマルコフモデル等により入力音声と登録音声データとの間の特徴量の類似度を算出して出力する音声認識処理部7、複数の特定話者の音声データを話者の名前、もしくは話者識別コードとともに記録する音声データベース8により構成される。
【0026】
この装置では、音声入力部1に入力した話者の音声は不特定話者音声認識部3と特定話者音声認識部4内の音声処理部6に入力する。音声処理部6の出力は、音声認識処理部7に入力し、音声認識処理部7の出力は、特定話者音声認識部4の出力として出力される。また、音声認識処理部7と音声データベース8は互いに接続されている。
【0027】
映像信号入力部2に入力した話者の顔を含む映像は、顔領域出力部9に入力し、顔領域抽出部9の出力は画像比較部10に入力し、画像比較部10の出力は音声認識処理部7に接続される。また、画像比較部10と画像データベース11は互いに接続されている。
【0028】
不特定話者音声認識部3、特定話者音声認識部4、画像比較部10の出力は、認識結果統合部5に入力し、認識結果統合部5からは認識結果が出力される。
なお、映像信号中に含まれる人物の顔領域部分を抽出する手法は公知であり、例えば、第2回画像センシングシンポジウム講演集、A−1、pp.1〜6、「色情報とGAを用いた顔画像抽出と個人照合の応用」などに示されている。また、二つの顔画像データを比較する手法も、例えば、電子情報通信学会論文誌、D−2,Vol.,J76−D−2,No.6,pp.1132〜1139、「モザイクとニューラルネットを用いた顔画像の認識」などに示されている。また、こうした技術を用いて、顔画像を個人照合に利用することは特願平8−170866号公報、或いは特願平8−86171号公報などに示されている。この実施の形態の装置においても、これらの技術を用いることが可能であるが、それだけに限定されるものではない。
【0029】
また、音声認識処理部7における類似度の算出には、隠れマルコフモデル以外にニューラルネットワーク等、一般に用いられている他の手法を用いてもよい。顔画像比較部10では、登録された複数の話者に対して、i番目の話者の顔画像データと顔領域抽出部9から出力する顔画像データとの間の類似度Riを算出し出力する。特定話者音声認識部4では、登録された複数の話者に対してi番目の話者の音声データjと、入力音声との類似度をRi,jを算出して出力する。不特定話者認識部3では、音声データjに対して複数の不特定話者の音声から共通する特徴を抽出して作成した標準パターンと入力音声との間の類似度R’’jを算出し、出力する。認識結果統合部5では、あらかじめ設定した係数をαとするときに、登録された話者iのすべての音声データjに対して、
α・Ri・R'i,jとR''j
を算出し、その値が最大となる音声データjに対応する単語等を認識結果として出力する。
【0030】
ここで、係数αは、音声データベース8に登録した音声データとは別に、音声データベース8に登録された話者を含む複数の話者の音声データを用意し、この音声データの入力に対して認識率が最大となるようあらかじめ設定するものである。このように特定話者音声認識の方式において、登録された話者の顔画像データと入力映像に含まれる話者の顔画像を比較して、話者を特定することにより、信頼性の高い音声認識が可能となる。
【0031】
(実施の形態2)
この音声認識装置は図2に示すように、顔領域抽出部9から出力される話者の顔領域映像を入力し、前述の顔領域抽出部9と同じ手法により話者の口唇部分を抽出した映像を出力する唇領域抽出部12、唇領域抽出部12から出力される話者の口唇領域映像を入力し、話者の唇の動きを検出する唇動き検出部13と、実施の形態1と同じく音声処理部6、音声認識処理部7、音声データベース8から構成される特定話者音声認識部7、音声入力信号部1、映像信号入力部2、不特定話者音声認識部3、顔領域抽出部9、画像比較部10、認識結果統合部5を備えている。
【0032】
この装置では、音声入力部1に入力した話者の音声は不特定話者認識部3と特定話者認識部4内の音声処理部6に入力する。音声処理部6の出力は、音声認識処理部7に入力し、音声認識処理部7の出力は、特定話者音声認識部4の出力として出力される。また、音声認識処理部7と音声データベース8は互いに接続されている。映像信号入力部2に入力した話者の顔を含む映像は、顔領域出力部9に入力し、顔領域抽出部9の出力は画像比較部10と唇領域抽出部12に入力し、画像比較部10の出力は音声認識処理部7に接続される。また、画像比較部10と画像データベース11とは互いに接続されている。
【0033】
唇領域抽出部12の出力は唇動き検出部13に入力し、唇動き検出部13の出力は、音声認識処理部7に入力する。不特定話者音声認識部3、特定話者音声認識部4、画像比較部10の出力は、認識結果統合部5に入力し、認識結果統合部5からは認識結果が出力される。唇動き検出部13では、唇領域抽出部12で抽出した口唇領域の映像から、唇上のある着目点の動きベクトルを検出し、単位時間の唇の動きベクトルの平均値が設定した閾値よりも大きいときには
K=1
閾値より小さいときには
K=0
を出力する。認識結果統合部5では、登録されたすべての話者iの音声データjに対して、
α・K・Ri・R'i,jとR''j
を算出し、その値が最大となる音声データjに対応する単語等を認識結果として出力する。
【0034】
このように特定話者音声認識の方式において、入力映像に含まれる話者の唇の動きを検出することにより、入力映像に複数の話者の顔が含まれているときにも、信頼性の高い音声認識が可能となる。
【0035】
(実施の形態3)
この装置は図3に示すように、入力した音声のレベルが閾値を超えているかを検出する音声レベル検出部14と、実施の形態2と同じく、音声信号入力部1、音声処理部6、音声認識処理部7、音声データベース8から構成される特定話者音声認識部7、音声入力信号部1、映像信号入力部2、不特定話者音声認識部3、顔領域抽出部9、画像比較部10、認識結果統合部5、唇領域抽出部12、唇動き検出部13を備えている。
【0036】
この装置では、音声入力部1に入力した話者の音声は不特定話者認識部3と特定話者認識部4内の音声処理部6に入力する。音声処理部6の出力は、音声認識処理部7に入力し、音声認識処理部7の出力は、特定話者音声認識部4の出力として出力される。また、音声認識処理部7と音声データベース8は互いに接続されている。映像信号入力部2に入力した話者の顔を含む映像は、顔領域出力部9に入力し、顔領域抽出部9の出力は画像比較部10と唇領域抽出部12に入力し、画像比較部10の出力は音声認識処理部7に接続される。また、画像比較部10と画像データベース11は互いに接続されている。唇領域抽出部12の出力は唇動き検出部13に入力し、唇動き検出部13の出力は、音声認識処理部7に入力する。また、音声入力部1は音声レベル検出部14にも接続し、音声レベル検出部14の出力は音声認識処理部7と接続されている。
【0037】
不特定話者音声認識部3、特定話者音声認識部4、画像比較部10の出力は、認識結果統合部5に入力し、認識結果統合部5からは認識結果が出力される。また、唇動き検出部13では、唇領域抽出部12で抽出した口唇領域の映像から、唇の動きを検出し、単位時間の唇の動きの平均値が設定した閾値よりも大きいときには
K=1
閾値よりも小さいときには
K=0
を出力する。音声レベル検出部14では、単位時間の音声レベルの平均値が設定した閾値よりも大きいときには
L=1
閾値よりも小さいときには
L=0
を出力する。認識結果統合部5では、登録されたすべての話者iの音声データjに対して、
α・K・L・Ri・R'i,jとR''j
を算出し、その値が最大となる音声データjに対応する単語等を認識結果として出力する。
【0038】
このように特定話者音声認識の方式において、入力映像に含まれる話者の唇の動きを検出することにより、入力映像に複数の話者の顔が含まれているときにも、より信頼性の高い音声認識が可能となる。
【0039】
(実施の形態4)
この装置は図4に示すように、TV番組の出演者の名前のデータを含む番組表を入力する番組表入力部15、番組表を記録する番組表記録部16、番組表データと現在の時刻を比較し、現在、放送されているTV番組の出演者を特定して出演者の名前を出力する出演者名検出部17、出演者名検出部17から出力する出演者の名前から顔画像データベース11を検索して、検索した顔画像を出力させる画像検索部18と、実施の形態1と同じく音声処理部6と音声データベース8と音声認識処理部7から構成される特定話者認識部4と、音声信号入力部1、映像信号入力部2と、不特定話者音声認識部3と、顔領域抽出部9と、画像比較部10と、認識結果統合部5を備えている。
【0040】
この装置では、番組表入力部15に入力した番組表データは、番組表記録部16に入力し、記録される。出演名検出部17は、番組表記録部16と画像検索部18に接続され、画像検索部18と顔画像データベース11とは互いに接続されている。また、音声入力部1に入力した話者の音声は不特定話者認識部3と特定話者認識部4内の音声処理部6に入力する。音声処理部6の出力は、音声認識処理部7に入力し、音声認識処理部7の出力は、特定話者音声認識部4の出力として出力される。また、音声認識処理部7と音声データベース8は互いに接続されている。映像信号入力部2に入力した話者の顔を含む映像は、顔領域出力部9に入力し、顔領域抽出部9の出力は画像比較部10に入力し、画像比較部10の出力は音声認識処理部7に接続される。また、画像比較部10と画像データベース11とは互いに接続されている。
【0041】
不特定話者音声認識部3、特定話者音声認識部4、画像比較部10の出力は、認識結果統合部5に入力し、認識結果統合部5からは認識結果が出力される。また、音声信号入力部1と映像信号入力部2は、それぞれTV受信機の音声信号出力端子と映像出力端子に接続する。出演者名検出部17は、番組表記録部16に記録されているTV番組表データと現在の時刻から、現在放送されているTV番組の出演者を特定し、特定した出演者の名前データを出力する。画像検索部18は、出演者名検出部17から出力する出演者の名前データをもとに画像検索データベース11から、出演者の顔画像を検索して、画像比較部10へと出力させる。画像比較部10では、TV番組の出演者と特定された複数の話者に対して、k番目の話者の顔画像データと入力映像に含まれ顔領域抽出部9から出力する顔画像データとの間の類似度RKを算出し出力する。特定話者音声認識部4では、出演者と特定された複数の話者に対してk番目の話者の音声データjと、入力音声との類似度をR'k,jを算出して出力する。不特定話者認識部3では、音声データjに対して複数の不特定話者の音声から共通する特徴を抽出して作成した標準パターンと入力音声との間の類似度R''jを算出し、出力する。認識結果統合部5では、あらかじめ設定した係数をαとするときに、出演者として特定されたすべての話者kの音声データjに対して、
α・Rk・R'k,jとR''j
を算出し、その値が最大となる音声データjに対応する単語等を認識結果として出力する。
【0042】
このように特定話者音声認識の方式において、番組表データを本にTV番組の出演者を特定し、特定された出演者の顔画像データとTV番組映像に含まれる話者の顔画像を比較して、話者を特定することにより、より信頼性の高い音声認識が可能となる。なお、本実施の形態では映像表示装置としてTV受信機を例にあげて説明したが、VTR・ビデオ等の映像を表示するものであれば何でも構わない。
【0043】
(実施の形態5)
この装置は図5に示すように、複数の特定話者の音声データを話者の名前、もしくは話者識別コードとともに記録し、かつ新規に音声データを追加記録する機能を有する音声データベース8、複数の特定話者の顔画像データを話者の名前、もしくは話者識別コードとともに記録し、かつ新規に顔画像データを追加記録する機能を有する顔画像データベース11、音声データベース8、顔画像データベース11にデータを追加記録するための制御を行う記録制御部19を備え、第の実施の形態と同じく、音声処理部6、音声データベース8、音声認識処理部7により構成される特定話者音声認識部4と、音声信号入力部1と、映像信号入力部2と、不特定話者音声認識部3と、認識結果統合部5と、顔領域抽出部9と、画像比較部10とにより構成される。
【0044】
この装置では、音声入力部1に入力した話者の音声は不特定話者認識部3と特定話者認識部4内の音声処理部6に入力する。音声処理部6の出力は、音声認識処理部7に入力し、音声認識処理部7の出力は、特定話者音声認識部4の出力として出力される。また、音声認識処理部7と音声データベース8は互いに接続されている。映像信号入力部2に入力した話者の顔を含む映像は、顔領域出力部9に入力し、顔領域抽出部9の出力は画像比較部10に入力し、画像比較部10の出力は音声認識処理部7に接続される。また、画像比較部10と画像データベース11とは互いに接続されている。不特定話者音声認識部3、特定話者音声認識部4、画像比較部10の出力は、認識結果統合部5に入力し、認識結果統合部5からは認識結果が出力される。記録制御部2には、画像比較部10、不特定話者音声認識部3、特定話者音声認識部4の出力が接続され、記録制御部20の出力は音声データベース8と顔画像データベース11に接続される。
【0045】
顔画像比較部10では、登録された複数の話者に対して、i番目の話者の顔画像データと入力映像に含まれ顔領域抽出部9から出力する顔画像データとの間の類似度Riを算出し出力する。顔画像データベース11に登録されたすべての話者iに対して、画像比較部10の出力Riが、あらかじめ設定された閾値以下の場合は、記録制御部19は、新しい識別コードを付与して、顔領域抽出部9の出力を顔画像データベース11に記録するよう制御する。
【0046】
特定話者音声認識部4では、登録された複数の話者のうち画像比較部の出力Riがあらかじめ設定された閾値S1以上となる話者に対してi番目の話者の音声データjと、入力音声との類似度をR'i,jを算出して出力する。不特定話者認識部3では、音声データjに対して複数の不特定話者の音声から共通する特徴を抽出して作成した標準パターンと入力音声との間の類似度R''jを算出し、出力する。音声データjに対して、特定話者音声認識部4の出力R'i,jが、あらかじめ設定した閾値S2よりも小さく、かつ、不特定話者音声認識部3の出力R''jがあらかじめ設定した閾値S3よりも大きい場合には、記録制御部19は、音声データ番号j、話者の名前、あるいは話者識別コードとともに入力音声を音声データベースに記録するよう制御する。
【0047】
このように入力音声の話者が未登録の場合は話者の顔画像データと音声データを、話者は登録済みで音声データが未登録の場合は音声データを自動的に追加記録することが可能となる。
なお、上記実施の形態1から5では、認識結果統合部5の入力として画像比較部10からの出力を要件としている(方式1)が、それを必須とはしない不特定話者音声認識部3及び音声認識処理部7の2つの出力を入力(方式2)としても一向に構わない。
【0048】
方式2による方法では、主に以下の場合に有効である。すなわち、
(1) 一般に画像処理は負荷が大きいためそれを軽減する対策として、音声認識処理部7の処理対象を画像比較部10で類似度の大きいものに絞ることにより、音声認識処理部7の処理負荷を少しでも軽減したい場合、
(2) 音声データベース8のデータが膨大な為、(画像処理の負荷の大小に関係なく)音声認識処理部の負荷を軽減したい場合、
などである。
【0049】
一方、方式1では上記実施の形態1から5の内容に加え、方式2と比較した場合、例えば以下のような場合に有効である。すなわち、
(3) 例えば登録された顔画像が正面である場合には、画像比較の対象として横顔等が入力されると、正面から捉えた顔(外観的特徴)でない為、その類似度(画像比較部10からの出力)の信頼性はやや低下する。そのような場合、方式2のように音声データベース8を前記類似度で絞り込むと音声認識処理部7の出力の信頼性を低下させる可能性があるので、認識結果統合部5での統合化処理の優先度として、不特定話者音声認識部3及び音声認識処理部7の出力(絞り込みを行わない出力)を優先しつつ画像比較部10の出力も有効活用したい場合、などである。
【0050】
もちろん、上記方式1、方式2を(自動)切り替えするようにすれば、様々な利用形態に対応したより信頼性の高い認識結果(認識結果統合部5の出力)が得られることは言うまでもない。
【0051】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明の音声認識装置は話者の特徴的外観として、例えば顔などを含む映像から話者の顔画像を抽出して、登録された話者の顔画像データベースと照合し、類似度を算出して、特定話者音声認識部、不特定話者音声認識部から出力する音声の類似度との統合的な類似度を算出して認識結果を出力することにより、複数の特定話者の入力に対して、信頼性の高い音声認識を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の第1の実施形態における音声認識装置の概略構成を示すブロック図
【図2】本発明の第2の実施形態における音声認識装置の概略構成を示すブロック図
【図3】本発明の第3の実施形態における音声認識装置の概略構成を示すブロック図
【図4】本発明の第4の実施形態における音声認識装置の概略構成を示すブロック図
【図5】本発明の第5の実施形態における音声認識装置の概略構成を示すブロック図
【図6】従来の音声認識装置の概略構成図
【符号の説明】
1 音声信号入力部
2 映像信号入力部
3 不特定話者音声認識部
4 特定話者音声認識部
5 認識結果統合部
6 音声処理部
7 音声認識処理部
8 音声データベース
9 顔領域抽出部
10 画像比較部
11 画像データベース
12 唇領域抽出部
13 唇動き検出部
14 音声レベル検出部
15 番組表入力部
16 番組表記録部
17 出演者名検出部
18 画像検索部
19 記録制御部

Claims (6)

  1. 話者の特徴的外観の画像を含む映像データを入力する映像入力手段と、
    前記映像データから話者の顔領域を抽出する顔領域抽出手段と、
    話者の音声を入力音声データとして入力する音声入力手段と、
    複数の話者の特徴的外観の画像を、その話者を特定できる話者識別情報とともに登録し、登録された画像データと前記映像データに含まれる話者の少なくとも1つの顔領域画像データとの類似度をそれぞれ算出する画像認識手段と、
    複数の特定の話者の音声データを、それを特定できる話者識別情報とともに登録し、前記画像認識手段から出力される類似度が閾値を超えた話者の登録音声データのみに対して、前記入力音声データとの類似度を算出して音声認識を行う特定話者音声認識手段と、
    不特定多数の話者の音声データから共通する特徴を抽出して標準パターンを作成、登録して、前記音声標準パターンと前記入力音声データとの類似度をそれぞれ算出して音声認識を行う不特定話者音声認識手段と、
    前記特定話者音声認識手段からの類似度と前記画像認識手段からの類似度との積と、前記不特定話者音声認識手段からの類似度と、を算出し、その値が最大となる音声データに対応する単語を出力する認識結果統合手段と
    を備えた音声認識装置。
  2. 前記認識結果統合手段が、前記画像認識手段から出力される、話者識別情報に対応する話者の画像データと入力映像に含まれるそれぞれの話者の顔領域画像データとの類似度をRi、前記特定話者音声認識手段から出力される、話者識別情報に対応する話者の音声データjに対する入力音声データとの類似度をR'i,j、前記不特定話者音声認識手段から出力される、入力音声データと音声データjとの類似度をR''とするときに、その Ri と R'i,j の積と R''j とを算出し、その値が最大となる音声データに対応する単語を出力することを特徴とする請求項1に記載の音声認識装置。
  3. 顔などの唇を含む外観を話者の特徴的外観とし、入力映像から話者の唇の動きを検出する唇動き検出手段を備え、前記特定話者認識手段では、前記画像認識手段から出力される類似度の大きな話者の登録音声データと、単位時間あたりの唇の動き量が設定された閾値よりも大きいことを示す係数とから、入力音声データと登録音声データの類似度を算出することを特徴とする請求項1または2に記載の音声認識装置。
  4. 前記入力音声データから音声レベルを検出する音声レベル検出手段を備え、前記特定話者認識手段では、単位時間あたりの唇の動き量と音声レベルが共に設定された閾値を超えている入力に対してのみ、入力音声データと登録音声データの類似度を算出することを特徴とする請求項3に記載の音声認識装置。
  5. 音声信号入力手段と映像信号入力手段は、それぞれ映像表示装置の音声信号出力部と映像出力部に接続され、前記映像表示装置の表示対象である出演者を特定できる出演者識別情報を含む、出演者情報を入力する出演者情報入力手段と、出演者情報を記録する出演者情報記録手段と、出演者情報から現在、表示されている出演者を特定し、登録された画像データの中から特定された出演者の画像データを検索する画像検索手段を備え、画像認識手段では、検索された出演者の画像と入力した映像信号に含まれる話者の顔領域画像との類似度をそれぞれ算出することを特徴とする請求項1から4のいずれかに記載の音声認識装置。
  6. 入力した映像に含まれる顔領域画像データと登録された画像データとの類似度が予め設定した閾値S1以上、かつ特定話者音声認識手段から出力する入力音声データと登録音声データとの間の類似度が予め設定された閾値S2以下であり、かつ、不特定話者音声認識手段から出力される候補単語等の類似度が予め設定された閾値S3以上である場合に、該当の話者の未登録音声データとして、それを特定できる話者識別情報とともに入力音声データを記録するための記録手段を有する請求項1から5のいずれかに記載の音声認識装置。
JP07991698A 1998-03-26 1998-03-26 音声認識装置 Expired - Fee Related JP3865924B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP07991698A JP3865924B2 (ja) 1998-03-26 1998-03-26 音声認識装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP07991698A JP3865924B2 (ja) 1998-03-26 1998-03-26 音声認識装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH11282492A JPH11282492A (ja) 1999-10-15
JP3865924B2 true JP3865924B2 (ja) 2007-01-10

Family

ID=13703630

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP07991698A Expired - Fee Related JP3865924B2 (ja) 1998-03-26 1998-03-26 音声認識装置

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP3865924B2 (ja)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6219640B1 (en) * 1999-08-06 2001-04-17 International Business Machines Corporation Methods and apparatus for audio-visual speaker recognition and utterance verification
US20020143540A1 (en) * 2001-03-28 2002-10-03 Narendranath Malayath Voice recognition system using implicit speaker adaptation
JP3837061B2 (ja) * 2001-11-28 2006-10-25 富士通株式会社 音信号認識システムおよび音信号認識方法並びに当該音信号認識システムを用いた対話制御システムおよび対話制御方法
US7219062B2 (en) * 2002-01-30 2007-05-15 Koninklijke Philips Electronics N.V. Speech activity detection using acoustic and facial characteristics in an automatic speech recognition system
US20050228673A1 (en) * 2004-03-30 2005-10-13 Nefian Ara V Techniques for separating and evaluating audio and video source data
JP6348903B2 (ja) 2013-06-10 2018-06-27 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカPanasonic Intellectual Property Corporation of America 話者識別方法、話者識別装置及び情報管理方法
CN113660537A (zh) * 2021-09-28 2021-11-16 北京七维视觉科技有限公司 一种字幕生成方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
JPH11282492A (ja) 1999-10-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4269473B2 (ja) オーディオ・ビジュアル記録物をセグメント化する方法およびコンピュータ記憶媒体、並びにコンピュータシステム
JP4253989B2 (ja) ビデオの類似性探索方法及び記録媒体
JP4258090B2 (ja) ビデオフレームの分類方法及びセグメント化方法、及びコンピュータ可読記憶媒体
US6959099B2 (en) Method and apparatus for automatic face blurring
US9009054B2 (en) Program endpoint time detection apparatus and method, and program information retrieval system
US20030154084A1 (en) Method and system for person identification using video-speech matching
EP1081960A1 (en) Signal processing method and video/voice processing device
JP4491700B2 (ja) 音響検索処理方法、音響情報検索装置、音響情報蓄積方法、音響情報蓄積装置および音響映像検索処理方法、音響映像情報検索装置、音響映像情報蓄積方法、音響映像情報蓄積装置
US20090067807A1 (en) Signal processing apparatus and method thereof
JP2001092974A (ja) 話者認識方法及びその実行装置並びに音声発生確認方法及び装置
JPH10136297A (ja) デジタルビデオデータから索引付け情報を抽出する方法と装置
JP2007088803A (ja) 情報処理装置
KR20050057586A (ko) 비디오 및 오디오 시그너처들의 제휴를 통한 향상된 광고검출
KR20010089358A (ko) 정보의 검색 처리 방법, 검색 처리 장치, 저장 방법 및저장 장치
Jiang et al. Video segmentation with the support of audio segmentation and classification
JP4192703B2 (ja) コンテンツ処理装置、コンテンツ処理方法及びプログラム
JP3865924B2 (ja) 音声認識装置
US20090248414A1 (en) Personal name assignment apparatus and method
US20010043659A1 (en) Signal detection method and apparatus, relevant program, and storage medium storing the program
JP2002157592A (ja) 人物情報登録方法、装置、人物情報登録プログラムを記録した記録媒体
Foote et al. Finding presentations in recorded meetings using audio and video features
Hung et al. Towards audio-visual on-line diarization of participants in group meetings
JP3408800B2 (ja) 信号検出方法、装置及びそのプログラム、記録媒体
Kyperountas et al. Enhanced eigen-audioframes for audiovisual scene change detection
Neti et al. Audio-visual speaker recognition for video broadcast news

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20040106

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20051122

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20051227

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20060208

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20060418

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20060607

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20060711

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20060725

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20060911

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20061003

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20061004

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091013

Year of fee payment: 3

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313114

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091013

Year of fee payment: 3

R360 Written notification for declining of transfer of rights

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R360

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091013

Year of fee payment: 3

R370 Written measure of declining of transfer procedure

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R370

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091013

Year of fee payment: 3

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313114

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091013

Year of fee payment: 3

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091013

Year of fee payment: 3

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101013

Year of fee payment: 4

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111013

Year of fee payment: 5

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111013

Year of fee payment: 5

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121013

Year of fee payment: 6

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees