JP4067716B2 - 標準パターン作成装置と方法および記録媒体 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は単語音声認識における、表現効率の高い標準パターンを作成する標準パターン作成装置、それに用いられる標準パターン作成方法、およびその標準パターン作成プログラムを記録した記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
単語音声認識では、入力音声と単語の標準パターンとのパターンマッチングを行い、そのパターンマッチングの距離値が最小の単語を認識結果として出力する方法が一般的である。通常、標準パターンは単語入力音声の特徴ベクトルＸの時系列Ｘ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）として保持する。ここで、Ｔは単語の長さ（フレーム数）である。しかしながら、標準パターンを上記のように保持すると、単語によってフレーム数Ｔが異なるため、標準パターンのサイズも単語によって異なり、単語数を決めても標準パターンを保持するためのメモリのサイズが決まらないという問題点があった。またフレーム数Ｔの値が大きくなると標準パターンを保持するためのメモリ容量が大きくなるという問題点もあった。そこで、従来から、入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列を時間軸方向に圧縮して、単語のフレーム数Ｔによらず、一定の状態数Ｊ（＞１）の標準パターンを作成する装置や方法が検討されている。
【０００３】
図１７は例えば特開昭６４−４４９９７号公報に開示された、そのような従来の標準パターン作成装置の一構成例を示すブロック図である。図において、１は音声信号の入力端子、２は入力音声信号、３は入力音声信号２の音響分析を行う分析手段、４は入力音声信号２の音響分析結果である特徴ベクトルの時系列、５は特徴ベクトルの時系列４から標準パターンの初期値を作成する初期値作成手段、６は初期値作成手段５で作成された標準パターンの初期値、７は標準パターンの初期値６より標準パターンを作成する標準パターン作成手段、８は標準パターン作成手段７で作成された標準パターンである。
【０００４】
次に動作について説明する。
発声者より音声信号の入力端子１から、標準パターン作成用の音声が入力されると、分析手段３はこの入力端子１からの入力音声信号２をＡ／Ｄ変換し、フレームと呼ぶ短い時間区間ごとに音響分析を行うとともに、音声区間を切り出して各フレームごとに特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を計算して出力する。ここで、Ｔは入力音声信号２の全フレーム数である。なお、音声区間を正確に切り出すことは困難なので、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の先頭と末尾の数フレームにはポーズ区間が含まれているものとする。この例では特徴ベクトルＸ（ｔ）は例えばＬＰＣ（線形予測）分析によって得られるＬＰＣケプストラムとする。
【０００５】
初期値作成手段５は、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力とし、以下に説明する手順にしたがって標準パターンの初期値６を作成する。この標準パターンの初期値６の作成手順のフローチャートを図１８に示す。
【０００６】
図１７に示す初期値作成手段５では、ステップＳＴ１０１においてまず、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を時間軸方向に、Ｊ（Ｊ＞１）個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する。その時、各小区間Ｂ（ｊ）の開始フレームｓｚ（ｊ）と終了フレームｅｚ（ｊ）を以下の（１）式〜（３）式で求めることによって、各小区間Ｂ（ｊ）をオーバーラップなしに均等分割する。
【０００７】
【数１】
【０００８】
なお、上記（１）式における［．］は四捨五入して整数化する演算を意味するものとする。
【０００９】
特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）のフレーム数ＴをＴ＝１５、小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の標準パターンの状態数ＪをＪ＝５とした場合の、上記分割の様子を図１９に示す。図示のように、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４は、特徴ベクトルＸ（１）〜Ｘ（３）が小区間Ｂ（１）に、特徴ベクトルＸ（４）〜Ｘ（６）が小区間Ｂ（２）に、…、特徴ベクトルＸ（１３）〜Ｘ（１５）が小区間Ｂ（５）に均等に分割されている。
【００１０】
次にステップＳＴ１０２に進み、上記ステップＳＴ１０１で分割した各小区間Ｂ（ｊ）ごとに、次に示す（４）式にしたがって各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均して初期値Ｒｚ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。
【００１１】
【数２】
【００１２】
状態数をＪ＝５とした場合における初期値Ｒｚ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の作成の様子を図１９に示す。図示のように、小区間Ｂ（１）に属する特徴ベクトルＸ（１）〜Ｘ（３）の時系列４を平均して初期値Ｒｚ（１）を、小区間Ｂ（２）に属する特徴ベクトルＸ（４）〜Ｘ（６）の時系列４を平均して初期値Ｒｚ（２）を、…、小区間Ｂ（５）に属する特徴ベクトルＸ（１３）〜Ｘ（１５）の時系列４を平均して初期値Ｒｚ（５）を作成している。
【００１３】
上記平均処理によって、次に示す（５）式で計算される小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝ｓｚ（ｊ）〜ｅｚ（ｊ））と、初期値の状態ｊであるＲｚ（ｊ）とのユークリッド距離の和Ｄ（ｊ）が最小になるように初期値Ｒｚ（ｊ）が求められることになる。
【００１４】
【数３】
【００１５】
以上で初期値作成手段５による初期値６の作成の処理を終了する。
【００１６】
次に、標準パターン作成手段７は、この初期値作成手段５によって作成された初期値Ｒｚ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と、分析手段３からの入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力として、以下の手順にしたがって標準パターンＲ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。この標準パターンＲ（ｊ）の作成手順のフローチャートを図２０に示す。
【００１７】
標準パターン作成手段７は、ステップＳＴ２０１においてまず、学習回数カウンタの値ｃに０をセットする。次にステップＳＴ２０２に進み、以下の（６）式にしたがって初期値Ｒｚ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）にコピーする。
なお、この（６）式における（ｃ）内のｃは、上記学習回数カウンタの値ｃを意味している。
【００１８】
次にステップＳＴ２０３において、標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４との対応付けを行う。この対応付けとしては、例えばビタビアルゴリムを用い、以下に述べるパターンマッチング距離Ｄを最小化するように対応付けを行う。なお、ビタビアルゴリズムは次に示す（７）式および（８）式によって初期設定を行い、（９）式および（１０）式によって漸化式演算を繰り返すことによって実現し、また、パターンマッチング距離Ｄは次の（１１）式によって与えられる。
【００１９】
【数４】
【００２０】
ここで、Ｇ（ｔ，ｊ）は累積ビタビ距離、ＢＴＫ（ｔ，ｊ）はバックトラック情報、Ｄは入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列と標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）とのパターンマッチング距離である。また（９）式中のｍｉｎ｛．，．｝は最小値を選択する演算子である。
【００２１】
上記（９）式および（１０）式による漸化式計算終了後、フレームＴから時間軸に逆方向に前記バックトラック情報ＢＴＫ（ｔ，ｊ）を辿ることによって、上記（１１）式にて与えられるパターンマッチング距離Ｄを最小化する標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と、入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４との対応付けを得ることができる。以下、この対応付けをビタビパスと呼ぶことにする。このステップＳＴ２０３ではさらに、このビタビパスに基づいてＪ個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の開始フレームｓ’（ｊ）と終了フレームｅ’（ｊ）とを求める。
【００２２】
次にステップＳＴ２０４に進んで、上記ステップＳＴ２０３において分割した各小区間Ｂ（ｊ）ごとに、次の（１２）式によって各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均することによって、更新した標準パターンＲ（ｃ＋１）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を求める。
【００２３】
【数５】
【００２４】
ここで、ｓ’（ｊ）は各小区間Ｂ（ｊ）の開始フレームであり、ｅ’（ｊ）はその終了フレームである。
【００２５】
次にステップＳＴ２０５において、学習回数カウンタの値ｃに１を加え、次いでステップＳＴ２０６にてその学習回数カウンタの値ｃが、予め設定された所定回数（閾値ＣＣ）に達したか否かの判定を行う。その結果、学習回数カウンタの値ｃが当該閾値ＣＣに達していればステップＳＴ２０７に分岐して、標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を出力し、この標準パターン作成手順を終了する。一方、学習回数カウンタの値ｃが当該閾値ＣＣに達してなければ、ステップＳＴ２０３に戻って上記標準パターン作成手順の処理を繰り返す。なお、この標準パターン作成手順を繰り返すことにより、前記パターンマッチング距離Ｄを局所最小値に収束させることができる。このパターンマッチング距離Ｄが小さいということは、圧縮による情報量の欠損が少ない表現効率の高い標準パターンであることを意味する。
【００２６】
【発明が解決しようとする課題】
従来の標準パターン作成装置は以上のように構成されているので、初期値作成手段５において各分割小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）を一意に決定し、各小区間に属する特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝ｓｚ（ｊ）〜ｅｚ（ｊ））と初期値Ｒｚ（ｊ）のユークリッド距離の和Ｄ（ｊ）が最小になるように初期値Ｒｚ（ｊ）を求めていた。そのため、標準パターン作成手段７において、パターンマッチング距離Ｄの最小化基準のもとで再度対応付けた場合でも、初期値Ｒｚ（ｊ）を作成したときの小区間ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に再び属する場合が多くなる。すなわち初期値にトラップされることが多く、好ましくない局所最小値で標準パターンの更新が収束することがあるという課題があった。
【００２７】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、好ましくない局所最小値で標準パターンの更新が収束する現象を低減し、表現効率の高い標準パターンを生成することができる標準パターン作成装置、標準パターン作成方法およびその標準パターン作成プログラムを記録した記録媒体を得ることを目的とする。
【００３０】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る標準パターン作成装置は、入力音声の特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップする小区間に区切って標準パターンの初期値を作成する初期値作成手段が、その小区間をポーズ区間と音声区間とで別個に決定するようにしたものである。
【００３１】
この発明に係る標準パターン作成装置は、入力音声の特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップする小区間に区切って標準パターンの初期値を作成する初期値作成手段が、その小区間を特徴ベクトルの時系列が前の時刻より大きく変化している時刻の特徴ベクトルの時系列をそのオーバーラップする区間に含むように決定するようにしたものである。
【００３２】
この発明に係る標準パターン作成装置は、オーバーラップ初期値作成手段が均等分割に基づいて各小区間を決定して標準パターンの初期値を作成し、ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段がポーズ区間と音声区間とで別個に小区間を決定して標準パターンの初期値を作成し、スペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段が前の時刻との間の変化量が大きい時刻の特徴ベクトルを含むように小区間を決定にして標準パターンの初期値を作成し、標準パターン作成手段がそれら各標準パターンの初期値を用いてそれぞれの標準パターンを作成し、標準パターン選択手段がその中から入力音声の特徴ベクトルの時系列とのパターンマッチング距離が最小の標準パターンを選択するようにしたものである。
【００３５】
この発明に係る標準パターン作成方法は、入力音声の特徴ベクトルの時系列をオーバーラップする小区間に区切る際に、小区間をポーズ区間と音声区間とで別個に決定するようにしたものである。
【００３６】
この発明に係る標準パターン作成方法は、入力音声の特徴ベクトルの時系列をオーバーラップする小区間に区切る際に、前の時刻との変化量が大きい時刻の特徴ベクトルの時系列が、当該小区間のオーバーラップする区間に含まれるように小区間を決定するようにしたものである。
【００３７】
この発明に係る標準パターン作成方法は、均等分割で、ポーズ区間と音声区間とで別個に、および前の時刻との変化量が大きい時刻の特徴ベクトルの時系列を含ませて、などの複数の方法で入力音声の特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップした小区間に区切り、それら各方法で区切られた小区間の標準パターンの初期値を用いて作成したそれぞれの標準パターンの中より、入力音声の特徴ベクトルの時系列とのパターンマッチング距離が最小のものを選択するようにしたものである。
【００４０】
この発明に係る記録媒体は、初期値作成のステップを、ポーズ区間と音声区間で別個に、互いにオーバーラップする小区間を決定し、その各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成するポーズ区別オーバーラップ初期値作成のステップとしたものである。
【００４１】
この発明に係る記録媒体は、初期値作成のステップを、前の時刻との変化量が大きい時刻の特徴ベクトルの時系列を含むように、互いにオーバーラップする小区間を決定し、その各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成するスペクトル変化オーバーラップ初期値作成のステップとしたものである。
【００４２】
この発明に係る記録媒体は、初期値作成のステップを、オーバーラップ初期値作成、ポーズ区別オーバーラップ初期値作成、およびスペクトル変化オーバーラップ初期値作成の各ステップとし、それら標準パターンの初期値を作成する各ステップによって作成された標準パターンの初期値を用いてそれぞれの標準パターンを作成する標準パターン作成のステップと、作成された各標準パターンと入力音声の特徴ベクトルの時系列とのパターンマッチング距離が最小の標準パターンを選択する標準パターン選択のステップとを有するプログラムを記録したものである。
【００４３】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態について説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明による標準パターン作成装置の構成の一例を示すブロック図である。図１において、１は音声信号が入力される入力端子であり、２はこの入力端子１より入力された入力音声信号である。３はこの入力音声信号２の音響分析を行う分析手段であり、４はこの分析手段３による入力音声信号２の音響分析結果としての特徴ベクトルの時系列である。９は特徴ベクトルの時系列４を互いにオーバーラップした複数の小区間に区切り、それら各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成する初期値作成手段であり、ここでは各小区間の区間長を均等分割に基づいて決定し、それら各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均してそれぞれの標準パターンの初期値を作成するオーバーラップ初期値作成手段が用いられている。１０はこのオーバーラップ初期値作成手段９によって作成された標準パターンの初期値としてのオーバーラップ初期値であり、７は分析手段３より出力された特徴ベクトルの時系列４と、オーバーラップ初期値作成手段９が作成したオーバーラップ初期値１０の各状態とをパターンマッチングによって対応付けし、それぞれの状態ごとに対応付けられた特徴ベクトルの時系列４を平均して標準パターンの更新を行う標準パターン作成手段である。８はこの標準パターン作成手段７によって作成された標準パターンである。
【００４４】
次に動作について説明する。
まず、発声者によって入力端子１から標準パターン作成用の音声信号が入力される。分析手段３は入力端子１より入力音声信号２が入力されると、それをＡ／Ｄ変換してフレームと呼ぶ短い時間区間ごとに音響分析を行うとともに、それら各フレームにおける音響分析の結果に基づいて音声区間を切り出し、各フレームごとに特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を計算して出力する。なお、上記Ｔは入力音声信号２の全フレーム数である。ここで、音声区間を正確に切り出すことは困難なので、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の先頭と末尾の数フレームにはポーズ区間が含まれているものとする。またこの実施の形態１においても、特徴ベクトルＸ（ｔ）は例えばＬＰＣ（線形予測）分析によって得られるＬＰＣケプストラムであるものとする。
【００４５】
オーバーラップ初期値作成手段９は、この分析手段３による入力音声信号２の音響分析結果である特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力として、以下に説明する手順にしたがってオーバーラップ初期値１０を作成する。このオーバーラップ初期値１０の作成手順を図２のフローチャートに示す。
【００４６】
このオーバーラップ初期値作成手段９では、図２に示すフローチャートのステップＳＴ３０１においてまず、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を時間軸方向にＪ（Ｊ＞１）個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する。この時、各小区間Ｂ（ｊ）の開始フレームｓ（ｊ）と終了フレームｅ（ｊ）を以下の（１３）式〜（１５）式によって求めることにより、各小区間Ｂ（ｊ）がオーバーラップするように均等分割する。
【００４７】
【数６】
【００４８】
なお、上記（１３）式における［．］は四捨五入して整数化する演算を意味するものとする。
【００４９】
また（１５）式において、Ｋは予め定めた定数であり、各小区間Ｂ（ｊ）のオーバーラップフレーム数を制御するオーバラップパラメータである。例えば特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）のフレーム数ＴをＴ＝１５、小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の標準パターンの状態数ＪをＪ＝５、オーバラップパラメータＫをＫ＝２とした場合の分割の様子を図３に示す。このように、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４は特徴ベクトルＸ（１）〜Ｘ（５）が小区間Ｂ（１）に、特徴ベクトルＸ（４）〜Ｘ（８）が小区間Ｂ（２）に、…、特徴ベクトルＸ（１３）〜Ｘ（１５）が小区間Ｂ（５）に、互いにオーバーラップするように分割されている。
【００５０】
次にステップＳＴ３０２に進み、上記ステップＳＴ３０１で分割した各小区間Ｂ（ｊ）ごとに、次に示す（１６）式にしたがって各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均して、それぞれのオーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。
【００５１】
【数７】
【００５２】
なお、このオーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の作成の様子を図３に示す。図示のように、小区間Ｂ（１）に属する特徴ベクトルＸ（１）〜Ｘ（５）の時系列４を平均してオーバーラップ初期値Ｒ１（１）を、小区間Ｂ（２）に属する特徴ベクトルＸ（４）〜Ｘ（８）の時系列４を平均してオーバーラップ初期値Ｒ１（２）を、…、小区間Ｂ（５）に属する特徴ベクトルＸ（１３）〜Ｘ（１５）の時系列４を平均してオーバーラップ初期値Ｒ１（５）をそれぞれ作成している。
【００５３】
以上でオーバーラップ初期値作成手段９によるオーバーラップ初期値１０の作成を終了する。
【００５４】
次に、標準パターン作成手段７は、このオーバーラップ初期値作成手段９によって作成されたオーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と、分析手段３から送られてきた入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力として、以下に説明する手順にしたがって標準パターンＲ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。この標準パターンＲ（ｊ）の作成手順のフローチャートを図４に示す。
【００５５】
標準パターン作成手段７では、図４に示すステップＳＴ４０１において、まず学習回数カウンタの値ｃに０をセットする。次にステップＳＴ４０２に進み、以下に示す（１７）式にしたがってオーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）にコピーする。
【００５６】
【数８】
【００５７】
なお、この（１７）式における（ｃ）内のｃは、上記学習回数カウンタの値ｃを意味している。
【００５８】
次にステップＳＴ４０３において、標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と、入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４との対応付けを行う。この対応付けとしては、例えば従来の標準パターン作成装置の場合と同様にビタビアルゴリムを用い、以下に述べるパターンマッチング距離Ｄを最小化するような対応付けを行う。なお、ビタビアルゴリズムは従来の標準パターン作成装置で説明した通り、（７）式および（８）式によって初期設定を行い、（９）式および（１０）式によって漸化式演算を繰り返すことによって実現する。
【００５９】
この（９）式および（１０）式の漸化式計算終了後に、従来の標準パターン作成装置の場合と同様に、フレームＴから時間軸に逆方向に前記バックトラック情報ＢＴＫ（ｔ，ｊ）を辿ることによって、パターンマッチング距離Ｄを最小化する標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と、入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４との対応付けを得る。図５にこの標準パターンＲ（ｃ）（ｊ）と入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４との対応付けの概要を示す。この図５において、縦軸は標準パターンＲ（ｃ）（ｊ）、横軸は入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列であり、図中の太い実線がビタビパスである。なお、この図５では、特徴ベクトルＸ（ｔ）のフレーム数ＴをＴ＝１５、標準パターンＲ（ｃ）（ｊ）の状態数ＪをＪ＝５とした場合について示している。
【００６０】
次にステップＳＴ４０３において、この図５に示すビタビパスより、Ｊ個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の開始フレームｓ’（ｊ）と終了フレームｅ’（ｊ）を求める。すなわち、標準パターンの各状態であるＲｃ（１），Ｒｃ（２），…，Ｒｃ（Ｊ）に対応付けられた特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の開始フレームと終了フレームを、各小区間Ｂ（ｊ）の開始フレームと終了フレームとする。図５に示した例では、Ｒ（ｃ）（１）にはＸ（１）〜Ｘ（３）が対応付けられているので、ｓ’（１）＝１，ｅ’（１）＝３となり、また、Ｒ（ｃ）（２）にはＸ（４）〜Ｘ（７）が対応付けられているので、ｓ’（２）＝４，ｅ’（２）＝７、…、Ｒ（ｃ）（５）にはＸ（１３）〜Ｘ（１５）が対応付けられているので、ｓ’（５）＝１３，ｅ’（５）＝１５となる。
【００６１】
次にステップＳＴ４０４に進み、上記ステップＳＴ４０３で分割した各小区間Ｂ（ｊ）ごとに、以下に示す（１８）式によって各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均することによって、更新した標準パターンＲ（ｃ＋１）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を求める。
【００６２】
【数９】
【００６３】
なお、この式（１８）中の、ｓ’（ｊ）はと各小区間Ｂ（ｊ）の開始フレームであり、ｅ’（ｊ）は各小区間Ｂ（ｊ）の終了フレームである。
【００６４】
次にステップＳＴ４０５において、学習回数カウンタの値ｃに１を加え、次いでステップＳＴ４０６にてその学習回数カウンタの値ｃが、予め設定された閾値ＣＣに達したか否かの判定を行う。判定の結果、学習回数カウンタの値ｃが当該閾値ＣＣに達していればステップＳＴ４０７に分岐して、標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を出力し、この標準パターン作成手順を終了する。一方、学習回数カウンタの値ｃが当該閾値ＣＣに達していなければ、ステップＳＴ４０３に戻って上記標準パターン作成手順の処理を繰り返す。なお、この標準パターン作成手順を繰り返すことにより、前記パターンマッチング距離Ｄを局所最小値に収束させることができる。このパターンマッチング距離Ｄが小さいということは、圧縮による情報量の欠損が少ない表現効率の高い標準パターンであることを意味する。
【００６５】
次に、このような標準パターン作成装置を使用して標準パターンを作成する方法を具体的に説明する。図６はこの発明の実施の形態１における標準パターン作成方法の手順を示すフローチャートである。
【００６６】
発声者が入力端子１から標準パターン作成用の音声を入力すると、図６にＳＴ７０１で示した分析のステップが開始される。この分析のステップにおいては、その入力音声信号２をＡ／Ｄ変換してフレームと呼ぶ短い時間区間ごとに音響分析を行うとともに、それら各フレームの音響分析の結果に基づいて音声区間を切り出し、各フレームごとに特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を計算して出力する。ここで、Ｔは入力音声信号２の全フレーム数を示すものである。また、この音声区間を正確に切り出すのは困難なので、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の先頭と末尾の数フレームにはポーズ区間が含まれているものとする。この例では、上記特徴ベクトルＸ（ｔ）は、例えばＬＰＣ分析によって得られるＬＰＣケプストラムとする。
【００６７】
次に、図６にＳＴ７０２で示したオーバーラップ初期値作成のステップに進む。このオーバーラップ初期値作成のステップにおいては、分析のステップで得られた特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力として、オーバーラップ初期値１０を作成する。なお、このオーバーラップ初期値作成のステップの詳細な手順は図２のフローチャートに示す通りである。
【００６８】
すなわち、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を時間軸方向に、Ｊ個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する（ＳＴ３０１）。このとき、各小区間Ｂ（ｊ）の開始フレームｓ（ｊ）と終了フレームｅ（ｊ）とを（１３）式〜（１５）式で求めることによって、各小区間Ｂ（ｊ）がオーバーラップするように分割する。なお、図３には、例えば特徴ベクトルＸ（ｔ）のフレーム数ＴをＴ＝１５、標準パターンの状態数ＪをＪ＝５、オーバラップパラメータＫをＫ＝２とした場合の分割の様子を示す。
【００６９】
次に、このステップＳＴ３０１で分割した各小区間Ｂ（ｊ）ごとに、図３に示すように各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均してオーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する（ＳＴ３０２）。以上でオーバーラップ初期値の作成を終了する。
【００７０】
次に、図６にＳＴ７０３で示す標準パターン作成のステップに進み、上記オーバーラップ初期値作成のステップで作成されたオーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と、入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力として、以下の手順にしたがって標準パターンＲ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。この標準パターン作成のステップの詳細な手順は図４のフローチャートに示す通りである。
【００７１】
まず学習回数カウンタの値ｃを０にセットする（ＳＴ４０１）。次に（１７）式にしたがってオーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）にコピーする（ＳＴ４０２）。
【００７２】
次に、標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を、例えばビタビアルゴリムを用いて、パターンマッチング距離Ｄを最小化するように対応付ける。ビタビアルゴリズムは前述のように、（７）式および（８）式によって初期設定を行い、（９）式および（１０）式によって漸化式演算を繰り返すことによって実現する。この（９）式と（１０）式の漸化式計算終了後に、フレームＴから時間軸に逆方向に前記バックトラック情報ＢＴＫ（ｔ，ｊ）を辿ることによって、上記パターンマッチング距離Ｄを最小化する標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４との対応付けを得る。この対応付けの概要は図５に示す通りである。このビタビパスに基づいてＪ個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の開始フレームｓ’（ｊ）と終了フレームｅ’（ｊ）を求める（ＳＴ４０３）。すなわち標準パターンの各状態であるＲ（ｃ）（１），Ｒ（ｃ）（２），…，Ｒ（ｃ）（Ｊ）に対応付けられた特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の開始フレームと終了フレームを各小区間Ｂ（ｊ）の開始フレームと終了フレームとする。
【００７３】
図５に示す例によれば、Ｒ（ｃ）（１）にはＸ（１）〜Ｘ（３）が対応付けられているのでｓ’（１）＝１，ｅ’（１）＝３、Ｒ（ｃ）（２）にはＸ（４）〜Ｘ（７）が対応付けられているのでｓ’（２）＝４，ｅ’（２）＝７、Ｒ（ｃ）（３）にはＸ（８）〜Ｘ（１０）が対応付けられているので、ｓ’（３）＝８，ｅ’（３）＝１０、…、Ｒ（ｃ）（５）にはＸ（１３）〜Ｘ（１５）が対応付けられているのでｓ’（５）＝１３，ｅ’（５）＝１５となる。
【００７４】
次に、このようにして分割した各小区間Ｂ（ｊ）ごとに、（１８）式を用いて各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均することにより、更新した標準パターンＲ（ｃ＋１）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を求める（ＳＴ４０４）。
【００７５】
次に、学習回数カウンタの値ｃに１を加え（ＳＴ４０５）、この学習回数カウンタの値ｃが所定の閾値ＣＣに達したか否かを判定する（ＳＴ４０６）。学習回数カウンタの値ｃがその閾値ＣＣに達していれば、標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を出力して（ＳＴ４０７）、この標準パターン作成の手順を終了する。一方、学習回数カウンタの値ｃが閾値ＣＣに達していなければ、処理をステップＳＴ４０３に戻して、上記処理を繰り返す。
【００７６】
なお、この実施の形態１の標準パターン作成をソフトウェアで実現しようとする場合、入力音声信号２に対して音響分析を行い、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を求める分析のステップと、この特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を互いにオーバーラップする小区間Ｂ（ｊ）に区切り、それら各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均してオーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ）を作成するオーバーラップ初期値作成のステップと、パターンマッチングによって、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４とオーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ）の複数の状態とを対応付け、各状態ごとに対応付けられた特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均して標準パターンＲ（ｃ）（ｊ）の更新を行う標準パターン作成のステップとを有した、コンピュータに標準パターンを作成させるためのプログラムを記録している、コンピュータで読み取り可能な記録媒体が必要である。
【００７７】
以上のように、この実施の形態１によれば、オーバーラップ初期値作成手段９によって特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４をオーバーラップするように分割しているので、オーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ）を作成した段階では分割された各小区間Ｂ（ｊ）の境界が一意に決定されることはない。そして標準パターン作成手段７において標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とを、ビタビアルゴリズムによってパターンマッチング距離Ｄの最小化基準のもとで対応付けた際に、初めて各小区間をオーバーラップせずに分割し、その境界を一意に決定しているので、初期値にトラップされることが少なくなり、好ましくない局所最小値で標準パターンの学習が収束することを低減できるという効果が得られる。また、標準パターンの初期値１０を作成するため、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を互いにオーバーラップする小区間Ｂ（ｊ）に区切る際に、その小区間Ｂ（ｊ）の区間長を均等分割に基づいて決定しているので、それら各小区間Ｂ（ｊ）の分割を簡単に行うことができるといった効果もある。
【００７８】
実施の形態２．
図７はこの発明の実施の形態２による標準パターン作成装置の構成の一例を示すブロック図であり、実施の形態１における各機能ブロックと同等の部分には、図１と同一符号を付してその説明を省略する。図において、１１は分析手段３から送られてくる特徴ベクトルの時系列４を互いにオーバーラップする小区間に分割する際に、各小区間をポーズ区間と音声区間とで別個に決定し、それら各小区間に属する特徴ベクトルの時系列４を平均してそれぞれの標準パターンの初期値を作成する、初期値作成手段としてのポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段である。１２はこのポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１より標準パターンの初期値として出力されるポーズ区別オーバーラップ初期値である。
【００７９】
このように、この実施の形態２による標準パターン作成装置は、初期値作成手段として、オーバーラップ初期値１０を出力するオーバーラップ初期値作成手段９の代わりに、ポーズ区別オーバーラップ初期値１２を出力する上記ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１が用いられている点で、実施の形態１の標準パターン作成装置とは異なっている。
【００８０】
次に動作について説明する。
発声者によって入力端子１に標準パターン作成用の音声信号が入力されると、分析手段３はその入力端子１からの入力音声信号２をＡ／Ｄ変換してフレームと呼ぶ短い時間区間ごとに音響分析を行うとともに音声区間を切り出し、各フレームごとに特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を計算して出力する。この分析手段３はその時、各フレームごとに音声信号のパワーＰ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列も計算し、それを上記特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とともに出力している。なお、Ｔは入力音声信号２の全フレーム数である。ここで、音声区間を正確に切り出すことは困難なので、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の先頭と末尾の数フレームにはポーズ区間が含まれているものとする。また、この実施の形態２においても、特徴ベクトルＸ（ｔ）は例えばＬＰＣ分析によって得られるＬＰＣケプストラムとする。
【００８１】
ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１は、この特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力とし、以下に説明する手順にしたがってポーズ区別オーバーラップ初期値１２を作成する。このポーズ区別オーバーラップ初期値１２の作成手順を図８のフローチャートに、またポーズ区別オーバーラップ初期値１２の作成の概要を図９の説明図に示す。
【００８２】
ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１では、図８に示すフローチャートのステップＳＴ５０１においてまず、図９に示すように、入力端子１に入力された音声信号のパワーＰ（ｔ）（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）を、ｔ＝１から時間軸に順方向に予め定めた閾値Ｐｔｈと比較し、音声信号のパワーＰ（ｔ）がこの閾値Ｐｔｈを越えるフレームを検出して、そのフレームをＴ１とする。図９の例ではｔ＝３で閾値Ｐｔｈを越えているので、Ｔ１＝３である。
【００８３】
次にステップＳＴ５０２において、上記音声信号のパワーＰ（ｔ）（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）を、ｔ＝Ｔから時間軸と逆方向に予め定めた閾値Ｐｔｈと比較し、音声信号のパワーＰ（ｔ）がこの閾値Ｐｔｈを越えるフレームを検出して、そのフレームをＴ２とする。図９の例ではｔ＝１３で閾値Ｐｔｈを越えているので、Ｔ２＝１３である。
【００８４】
次にステップＳＴ５０３に進み、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を、時間軸方向にＪ個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する際の、先頭から１番目の小区間Ｂ（１）の開始フレームｓｐ（１）をｓｐ（１）＝１とする。また、当該小区間Ｂ（１）の終了フレームｅｐ（１）を上記ステップＳＴ５０１で求めたＴ１とする。すなわちｅｐ（１）＝Ｔ１とする。
【００８５】
同様に、次のステップＳＴ５０４において、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を、時間軸方向にＪ個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する際の、先頭からＪ番目の小区間Ｂ（Ｊ）の開始フレームｓｐ（Ｊ）を上記ステップＳＴ５０２で求めたＴ２とする。すなわちｓｐ（Ｊ）＝Ｔ２とする。また、当該小区間Ｂ（Ｊ）の終了フレームｅｐ（Ｊ）をｅｐ（Ｊ）＝Ｔとする。
【００８６】
次にステップＳＴ５０５に進んで、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を、時間軸方向にＪ個の小区間Ｂ（ｉ），（ｉ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する際の、先頭から２番目より（Ｊ−１）番目までの小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝２，３，…，Ｊ−１）の開始フレームｓｐ（ｊ）と終了フレームｅｐ（ｊ）を、以下の（１９）式〜（２１）式によって求める。
【００８７】
【数１０】
【００８８】
なお、上記（１９）式における［．］は四捨五入して整数化する演算を意味するものとする。また（２１）式でＫ２は予め定められた定数であり、各小区間Ｂ（ｊ）のオーバーラップフレーム数を制御するパラメータである。例えば特徴ベクトルＸ（ｔ）のフレーム数ＴをＴ＝１５、オーバラップパラメータＫ２をＫ２＝２、標準パターンの状態数ＪをＪ＝５とした場合の分割の様子を図９に示す。
【００８９】
次にステップＳＴ５０６において、上記ステップＳＴ５０３〜ステップＳＴ５０５において分割した各小区間Ｂ（ｊ）ごとに、それぞれの小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均してポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。なお、このポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の作成には、次の（２２）式が用いられる。
【００９０】
【数１１】
【００９１】
以上でポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１によるポーズ区別オーバーラップ初期値１２の作成を終了する。
【００９２】
標準パターン作成手段７は、このポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１の作成したポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と、入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とを入力として、標準パターンＲ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。その際、オーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の代わりに、ポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）にコピーしている。なお、それ以外は、実施の形態１における標準パターン作成手段７と同一の手順で処理を進めて、コピーされた標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を更新し、それを標準パターンＲ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）として出力する。
【００９３】
次に、このような標準パターン作成装置を使用して標準パターンを作成する方法を具体的に説明する。図１０はこの発明の実施の形態２における標準パターン作成方法の手順を示すフローチャートである。
【００９４】
発声者が入力端子１から標準パターン作成用の音声を入力すると、図１０にＳＴ８０１で示した分析のステップが開始される。この分析のステップにおいては、その入力音声信号２をＡ／Ｄ変換してフレームと呼ぶ短い時間区間ごとに音響分析を行うとともに、それに基づいて音声区間を切り出し、各フレームごとに特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を計算して出力する。なお、この場合も、音声区間を正確に切り出すことは困難なので、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の先頭と末尾の数フレームにはポーズ区間が含まれているものとする。この例でも実施の形態１の場合と同様に、特徴ベクトルＸ（ｔ）は例えばＬＰＣ分析によって得られるＬＰＣケプストラムとする。また、この実施の形態２における分析のステップでは、各フレームごとに音声信号のパワーＰ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列も計算して、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とともに出力する。
【００９５】
次に図１０にＳＴ８０２で示すポーズ区別オーバーラップ初期値作成のステップに進み、上記分析のステップで得られた特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力として、ポーズ区別オーバーラップ初期値１２を作成する。なお、このポーズ区別オーバーラップ初期値作成の詳細な手順は図８のフローチャートに示す通りであり、また、このポーズ区別オーバーラップ初期値作成の概要を図９に示す。
【００９６】
図９に示すように、音声信号のパワーＰ（ｔ）（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）と所定の閾値Ｐｔｈとの比較を、ｔ＝１から時間軸に順方向に行って、音声信号のパワーＰ（ｔ）が閾値Ｐｔｈを越えるフレームを検出し、そのフレームをＴ１とする（ＳＴ５０１）。図９の例ではｔ＝３で閾値Ｐｔｈを越えているので、Ｔ１＝３である。
【００９７】
同様にして、上記音声信号のパワーＰ（ｔ）（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）と閾値Ｐｔｈとの比較を、ｔ＝Ｔから時間軸と逆方向に行って、音声信号のパワーＰ（ｔ）が閾値Ｐｔｈを越えるフレームを検出し、そのフレームをＴ２とする（ＳＴ５０２）。図９の例ではｔ＝１３で閾値Ｐｔｈを越えているので、Ｔ２＝１３である。
【００９８】
次に、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を、時間軸方向にＪ個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する際の、先頭から１番目の小区間Ｂ（１）の開始フレームｓｐ（１）をｓｐ（１）＝１とし、終了フレームｅｐ（１）を上記Ｔ１（すなわちｅｐ（１）＝Ｔ１）とする（ＳＴ５０３）。
【００９９】
同様に、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を、時間軸方向にＪ個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する際の、先頭からＪ番目の小区間Ｂ（Ｊ）の開始フレームｓｐ（Ｊ）を上記Ｔ２（すなわちｓｐ（Ｊ）＝Ｔ２）とし、終了フレームｅｐ（Ｊ）をｅｐ（Ｊ）＝Ｔとする（ＳＴ５０４）。
【０１００】
次に、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を、時間軸方向にＪ個の小区間Ｂ（ｉ），（ｉ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する際の、先頭から２〜（Ｊ−１）番目の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝２，３，…，Ｊ−１）の開始フレームｓｐ（ｊ）と終了フレームｅｐ（ｊ）を、（１９）式〜（２１）式によって求める（ＳＴ５０５）。例えば、特徴ベクトルＸ（ｔ）のフレーム数ＴをＴ＝１５、オーバラップパラメータＫ２をＫ２＝２、標準パターンの状態数ＪをＪ＝５とした場合の、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４の分割の様子を図９に示す。
【０１０１】
次に、前述の手順で分割した各小区間Ｂ（ｊ）ごとに、（２２）式にしたがってそれら各小区間に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均して、ポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する（ＳＴ５０６）。以上でポーズ区別オーバーラップ初期値の作成を終了する。
【０１０２】
次に図１０にＳＴ８０３で示した標準パターン作成のステップに進んで、上記ポーズ区別オーバーラップ初期値作成のステップで作成されたポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と、入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力として、標準パターンＲ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。なお、この標準パターン作成のステップでは、オーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の代わりに、ポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）にコピーしている点で、図６にＳＴ７０３で示した、実施の形態１における標準パターン作成のステップとは異なっている。
【０１０３】
なお、この実施の形態２の標準パターン作成をソフトウェアで実現しようとする場合、入力音声信号２に対して音響分析を行って、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４と、音声信号のパワーＰ（ｔ）の時系列を求める分析のステップと、その音声信号のパワーＰ（ｔ）の時系列を用いてポーズ区間と音声区間で個別に、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を互いにオーバーラップする小区間Ｂ（ｊ）に区切り、それら各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均してポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ）を作成するポーズ区別オーバーラップ初期値作成のステップと、パターンマッチングによって、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４とポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ）の複数の状態とを対応付け、各状態ごとに対応付けられた特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均して標準パターンＲ（ｃ）（ｊ）の更新を行う標準パターン作成のステップとを有した、コンピュータに標準パターンを作成させるためのプログラムを記録している、コンピュータで読み取り可能な記録媒体が必要である。
【０１０４】
以上のように、この実施の形態２によれば、ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１によって特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を単語の前後のポーズ区間を区別して互いにオーバーラップする小区間に分割することにより、ポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成しているので、音声区間とポーズ区間の混合による局所最小値への収束を防止することができ、より好ましい局所最小値で標準パターンの学習が収束するという効果が得られる。
【０１０５】
実施の形態３．
図１１はこの発明の実施の形態３による標準パターン作成装置の構成の一例を示すブロック図であり、実施の形態１における各機能ブロックと同等の部分には、図１と同一符号を付してその説明を省略する。図において、１３は分析手段３から送られてくる特徴ベクトルの時系列４を互いにオーバーラップする小区間に分割する際に、互いにオーバーラップする小区間として、特徴ベクトルの時系列４が前の時刻より大きく変化している時刻の特徴ベクトルの時系列４をそのオーバーラップする区間に含むように決定し、それら各小区間に属する特徴ベクトルの時系列４を平均してそれぞれの標準パターンの初期値を作成する、初期値作成手段としてのスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段である。１４はこのスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３より標準パターンの初期値として出力されるスペクトル変化オーバーラップ初期値である。
【０１０６】
このように、この実施の形態３による標準パターン作成装置は、初期値作成手段として、オーバーラップ初期値１０を出力するオーバーラップ初期値作成手段９、あるいはポーズ区別オーバーラップ初期値１２を出力するポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１の代わりに、スペクトル変化オーバーラップ初期値１４を出力するスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３が用いられている点で、実施の形態１または実施の形態２における標準パターン作成装置とは異なっている。
【０１０７】
次に動作について説明する。
発声者によって入力端子１に標準パターン作成用の音声信号が入力されると、分析手段３はその入力端子１からの入力音声信号２をＡ／Ｄ変換してフレームと呼ぶ短い時間区間ごとに音響分析を行うとともに音声区間を切り出して、各フレームごとに特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を計算して出力する。なお、Ｔは入力音声信号２の全フレーム数である。ここで、音声区間を正確に切り出すことは困難なので、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の先頭と末尾の数フレームにはポーズ区間が含まれているものとする。また、この実施の形態３においても、特徴ベクトルＸ（ｔ）は例えばＬＰＣ分析によって得られるＬＰＣケプストラムとする。
【０１０８】
スペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３は、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力とし、以下に説明する手順にしたがってスペクトル変化オーバーラップ初期値１４を作成する。このスペクトル変化オーバーラップ初期値１４の作成手順のフローチャートを図１２に、またスペクトル変化オーバーラップ初期値１４の作成の概要を図１３に示す。
【０１０９】
このスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３では、図１２に示すフローチャートのステップＳＴ６０１においてまず、次の（２３）式によって、フレームｔ＝２〜Ｔについて、特徴ベクトルＸ（ｔ）とＸ（ｔ−１）とのスペクトル変化量ｄｘ（ｔ）を求める。
【０１１０】
次にステップＳＴ６０２に進み、上記（２３）式によって計算されたスペクトル変化量ｄｘ（ｔ）の値の大きい、上位（Ｊ−１）個のフレームを選択し、この上位（Ｊ−１）個のフレームを時間軸上の順番にしたがってＦ（１），Ｆ（２），…，Ｆ（Ｊ−１）とする。ここで、Ｊは小区間Ｂ（ｊ）に分割する際の分割数である。この分割の様子を図１３に示す。図１３において縦軸はスペクトル変化量、横軸は特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４である。図１３はＪ＝５とした場合の例であり、前記スペクトル変化量ｄｘ（ｔ）の値の大きい上位４個のフレームはｔ＝３，７，９，１３なので、Ｆ（１）＝３，Ｆ（２）＝７，Ｆ（３）＝９，Ｆ（４）＝１３となる。
【０１１１】
次にステップＳＴ６０３に進んで、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を、時間軸方向にＪ個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する際の、小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の開始フレームｓｓ（ｊ）と終了フレームｅｓ（ｊ）とを、以下に示す（２４）式および（２５）式によって求める。
【０１１２】
【数１２】
【０１１３】
なお、（２４）式中のＫ３は予め定められた定数であり、各小区間Ｂ（ｊ）のオーバーラップフレーム数を制御するパラメータを示している。例えば特徴ベクトルＸ（ｔ）のフレーム数ＴをＴ＝１５、標準パターンの状態数ＪをＪ＝５、オーバラップパラメータＫ３をＫ３＝１とした場合の分割の様子を図１３に示す。
【０１１４】
次にステップＳＴ６０４において、上記ステップＳＴ６０３で分割した各小区間Ｂ（ｊ）ごとに、次の（２６）式にしたがってそれら各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均し、オーバーラップ初期値Ｒｓ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。
【０１１５】
【数１３】
【０１１６】
以上でスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３によるスペクトル変化オーバーラップ初期値１４の作成を終了する。
【０１１７】
標準パターン作成手段７では、このスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３が作成したスペクトル変化オーバーラップ初期値Ｒｓ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と、入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とを入力として、標準パターンＲ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。その際、オーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）、あるいはポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の代わりに、スペクトル変化オーバーラップ初期値Ｒｓ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）にコピーしている。なお、それ以外は、実施の形態１または実施の形態２における標準パターン作成手段７と同一の手順で処理を進め、コピーされた標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の更新を行って、それを標準パターンＲ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）として出力する。
【０１１８】
次に、このような標準パターン作成装置を使用して標準パターンを作成する方法を具体的に説明する。図１４はこの発明の実施の形態３における標準パターン作成方法の手順を示すフローチャートである。
【０１１９】
発声者が入力端子１から標準パターン作成用の音声を入力すると、図１４にＳＴ９０１で示した分析のステップが開始される。この分析のステップにおいては、その入力音声信号２をＡ／Ｄ変換してフレームと呼ぶ短い時間区間ごとに音響分析を行うとともに、音声区間を切り出して、各フレームごとに特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を計算して出力する。なお、この場合においても、音声区間を正確に切り出すことは困難なので、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の先頭と末尾の数フレームにはポーズ区間が含まれているものとする。この例でも実施の形態１および実施の形態２と同様に、特徴ベクトルＸ（ｔ）は例えばＬＰＣ分析によって得られるＬＰＣケプストラムとする。
【０１２０】
次に、図１４にＳＴ９０２で示すスペクトル変化オーバーラップ初期値作成のステップに進み、その特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力として、以下に説明する手順にしたがって、スペクトル変化オーバーラップ初期値１４を作成する。なお、このスペクトル変化オーバーラップ初期値１４の作成手順のフローチャートを図１２に、またスペクトル変化オーバーラップ初期値１４の作成方法の概要を図１３に示す。
【０１２１】
まず、フレームｔ＝２〜Ｔについて、特徴ベクトルＸ（ｔ）とＸ（ｔ−１）とのスペクトル変化量ｄｘ（ｔ）を（２３）式を用いて求める（ＳＴ６０１）。次に、その得られたスペクトル変化量ｄｘ（ｔ）の値の大きい上位（Ｊ−１）個のフレームを選択し、それら（Ｊ−１）個のフレームを時間軸の順番にしたがってＦ（１），Ｆ（２），…，Ｆ（Ｊ−１）とする（ＳＴ６０２）。なお、Ｊは小区間Ｂ（ｊ）に分割する際の分割数である。この分割の様子を図１３に示す。図１３において縦軸はスペクトル変化量、横軸は特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４である。図はＪ＝５の場合を示しており、上記スペクトル変化量ｄｘ（ｔ）の値の大きい上位４個のフレームは、ｔ＝３，７，９，１３であるので、Ｆ（１）＝３，Ｆ（２）＝７，Ｆ（３）＝９，Ｆ（４）＝１３となる。
【０１２２】
次に、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を、時間軸方向にＪ個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する際の、各小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の開始フレームｓｓ（ｊ）と終了フレームｅｓ（ｊ）を、（２４）式および（２５）式によって求める（ＳＴ６０３）。図１３には、例えば特徴ベクトルＸ（ｔ）のフレーム数ＴをＴ＝１５、標準パターンの状態数ＪをＪ＝５、オーバラップパラメータＫ３をＫ３＝１とした場合の分割の様子を示している。
【０１２３】
次に、前述の手順で分割した各小区間Ｂ（ｊ）ごとに、（２６）式にしたがって各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均して、スペクトル変化オーバーラップ初期値Ｒｓ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する（ＳＴ６０４）。以上でこのスペクトル変化オーバーラップ初期値の作成を終了する。
【０１２４】
次に、図１４にＳＴ９０３で示した標準パターン作成のステップに進んで、上記スペクトル変化オーバーラップ初期値作成のステップにて作成されたスペクトル変化オーバーラップ初期値Ｒｓ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と、入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力として、標準パターンＲ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。なお、この標準パターン作成のステップでは、オーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）あるいはポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の代わりに、スペクトル変化オーバーラップ初期値Ｒｓ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）にコピーしている点で、実施の形態１および実施の形態２における標準パターン作成のステップ（ＳＴ７０３，ＳＴ８０３）とは異なっている。
【０１２５】
なお、この実施の形態３の標準パターン作成をソフトウェアで実現しようとする場合、入力音声信号２に対して音響分析を行って、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４の時系列を求める分析のステップと、互いにオーバーラップする小区間Ｂ（ｊ）のオーバーラップする区間に、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４で、前の時刻との変化量が大きい時刻の特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を含むように小区間Ｂ（ｊ）を決定し、それら各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均してスペクトル変化オーバーラップ初期値Ｒｓ（ｊ）を作成するスペクトル変化オーバーラップ初期値作成のステップと、パターンマッチングによって、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４とスペクトル変化オーバーラップ初期値Ｒｓ（ｊ）の複数の状態とを対応付け、各状態ごとに対応付けられた特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均して標準パターンＲ（ｃ）（ｊ）の更新を行う標準パターン作成のステップとを有した、コンピュータに標準パターンを作成させるためのプログラムを記録している、コンピュータで読み取り可能な記録媒体が必要である。
【０１２６】
以上のように、この実施の形態３によれば、スペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３によって、スペクトル変化量の大きいフレームを分割境界の基準として小区間Ｂ（ｊ）の分割を行っているので、スペクトルが大きく異なる特徴ベクトルどうしの混合による局所最小値への収束を防止することができ、より好ましい局所最小値で標準パターンの学習収束するという効果が得られる。
【０１２７】
実施の形態４．
図１５はこの発明の実施の形態４による標準パターン作成装置の構成の一例を示すブロック図であり、実施の形態１〜実施の形態３における各機能ブロックと同等の部分には、図１、図７、もしくは図１１と同一符号を付してその説明を省略する。図において、１５は入力音声信号２の音響分析を行った分析手段３より出力された特徴ベクトルの時系列４を、そのパワーＰの時系列を含めて保持する特徴ベクトル記憶メモリである。１６は初期値作成手段としてのオーバーラップ初期値作成手段９、ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１、およびスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３のそれぞれで作成された、オーバーラップ初期値１０、ポーズ区別オーバーラップ初期値１２、およびスペクトル変化オーバーラップ初期値１４に基づいて、それぞれの標準パターンを作成する標準パターン作成手段であり、１７ａ，１７ｂ，１７ｃはこの標準パターン作成手段１６より出力されるそれぞれの標準パターンである。１８は標準パターン作成手段１６によって作成された各標準パターン１７ａ，１７ｂ，１７ｃと、特徴ベクトル記憶メモリ１５から読み出された特徴ベクトルの時系列４とのパターンマッチングを行い、パターンマッチング距離が最小の標準パターンを選択する標準パターン選択手段であり、１９はこの標準パターン選択手段１８より出力される、最終的な標準パターンである。
【０１２８】
このように、この実施の形態４による標準パターン作成装置は、初期値作成手段として、オーバーラップ初期値作成手段９、ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１、およびスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３を備え、標準パターン作成手段１６が、それらオーバーラップ初期値１０、ポーズ区別オーバーラップ初期値１２、およびスペクトル変化オーバーラップ初期値１４に基づいてそれぞれの標準パターン１７ａ〜１７ｃを作成するものであり、この標準パターン１７ａ〜１７ｃよりパターンマッチング距離が最小の標準パターンを選択する標準パターン選択手段１８を備えている点で、実施の形態１の標準パターン作成装置とは異なっている。
【０１２９】
次に動作について説明する。
発声者によって入力端子１から標準パターン作成用の音声を入力されると、分析手段３は入力音声信号２をＡ／Ｄ変換し、フレームと呼ぶ短い時間区間ごとに音響分析を行うとともに音声区間を切り出して、各フレームごとに特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を計算して出力する。そのとき、各フレームごとに音声信号のパワーＰ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列も計算して、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とともに出力する。この場合にも、音声区間を正確に切り出すことは困難なので、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の先頭と末尾の数フレームにはポーズ区間が含まれているものとする。この例では、特徴ベクトルＸ（ｔ）は、例えばＬＰＣ分析によって得られるＬＰＣケプストラムとする。
【０１３０】
この分析手段３の音響分析で得られた入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とパワーＰ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列は、特徴ベクトル記憶メモリ１５に送られて一旦保持される。そして、この特徴ベクトル記憶メモリ１５の出力端子Ｙをオーバーラップ初期値作成手段９の入力端子Ａ１に接続するとともに、標準パターン作成手段１６の入力端子Ｚをオーバーラップ初期値作成手段９の出力端子Ａ２に接続する。この接続条件で特徴ベクトル記憶メモリ１５は保持している特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を出力する。オーバーラップ初期値作成手段９と標準パターン作成手段１６は実施の形態１の場合と同一の手順で動作して、標準パターンを作成する。標準パターン作成手段１６は作成したその標準パターンをオーバーラップ初期値１０に基づく標準パターン１７ａとして標準パターン選択手段１８に出力する。
【０１３１】
次に特徴ベクトル記憶メモリ１５の出力端子Ｙをポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１の入力端子Ｂ１に接続するとともに、標準パターン作成手段１６の入力端子Ｚをポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１の出力端子Ｂ２に接続する。この接続条件で特徴ベクトル記憶メモリ１５は保持している特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４と音声信号のパワーＰ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列を出力する。ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１と標準パターン作成手段１６は実施の形態２の場合と同一の手順で動作して標準パターンを作成する。標準パターン作成手段１６は作成した標準パターンをポーズ区別オーバーラップ初期値１２に基づく標準パターン１７ｂとして標準パターン選択手段１８に出力する。
【０１３２】
次に特徴ベクトル記憶メモリ１５の出力端子Ｙをスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３の入力端子Ｃ１に接続するとともに、標準パターン作成手段１６の入力端子Ｚをスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３の出力端子Ｃ２に接続する。この接続条件で特徴ベクトル記憶メモリ１５は保持している特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を出力する。スペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３と標準パターン作成手段１６は実施の形態３の場合と同一の手順で動作して標準パターンを作成する。標準パターン作成手段１６は作成した標準パターンをスペクトル変化オーバーラップ初期値１４に基づく標準パターン１７ｃとして標準パターン選択手段１８に出力する。
【０１３３】
標準パターン選択手段１８は特徴ベクトル記憶メモリ１５が保持している特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４、オーバーラップ初期値１０に基づく標準パターン１７ａ、ポーズ区別オーバーラップ初期値１２に基づく標準パターン１７ｂ、およびスペクトル変化オーバーラップ初期値１４に基づく標準パターン１７ｃを入力として、実施の形態１にて説明したビタビアルゴリズムを用いて、前記３種の標準パターン１７ａ，１７ｂ，１７ｃと、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とのパターンマッチング距離を計算する。そして、このパターンマッチング距離が最小となる標準パターンを選択し、それを最終的な標準パターン１９として出力する。
【０１３４】
次に、このような標準パターン作成装置を使用して標準パターンを作成する方法を具体的に説明する。図１６はこの発明の実施の形態４における標準パターン作成方法の手順を示すフローチャートである。
【０１３５】
発声者が入力端子１から標準パターン作成用の音声を入力すると、図１６にＳＴ１００１で示す分析のステップにおいて、入力音声信号２をＡ／Ｄ変換しフレームと呼ぶ短い時間区間ごとに音響分析を行うとともに音声区間を切り出して、各フレームごとに特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を計算して出力する。そのとき、各フレームごとに音声信号のパワーＰ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列も計算して、上記特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とともに出力する。なお、この場合も音声区間を正確に切り出すことは困難なので、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の先頭と末尾の数フレームにはポーズ区間が含まれているものとする。また、この例では特徴ベクトルＸ（ｔ）は例えばＬＰＣ分析で得られるＬＰＣケプストラムとする。
【０１３６】
次に図１６にＳＴ１００２で示すオーバーラップ初期値作成のステップに進む。このオーバーラップ初期値作成のステップでは、特徴ベクトル記憶メモリ１５の出力端子Ｙをオーバーラップ初期値作成手段９の入力端子Ａ１に接続し、標準パターン作成手段１６の入力端子Ｚをオーバーラップ初期値作成手段９の出力端子Ａ２に接続して、その接続条件で特徴ベクトル記憶メモリ１５は保持している特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を出力し、オーバーラップ初期値作成手段９にて、実施の形態１の場合と同一の手順でオーバーラップ初期値１０を作成する。次に図１６にＳＴ１００３で示す標準パターン作成のステップにおいて、標準パターン作成手段１６が実施の形態１の場合と同一の手順で標準パターンを作成し、それをオーバーラップ初期値１０に基づく標準パターン１７ａとして出力する。
【０１３７】
次に図１６にＳＴ１００４で示すポーズ区別オーバーラップ初期値作成のステップに進む。このポーズ区別オーバーラップ初期値作成のステップでは、特徴ベクトル記憶メモリ１５の出力端子Ｙをポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１の入力端子Ｂ１に、標準パターン作成手段１６の入力端子Ｚをポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１の出力端子Ｂ２に接続して、その接続条件で特徴ベクトル記憶メモリ１５は保持している特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４と、音声信号のパワーＰ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列を出力し、ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１にて、実施の形態２の場合と同一の手順でポーズ区別オーバーラップ初期値１２を作成する。次に図１６にＳＴ１００５で示す標準パターン作成のステップにおいて、標準パターン作成手段１６が実施の形態２の場合と同一の手順で標準パターンを作成し、それをポーズ区別オーバーラップ初期値１２に基づく標準パターン１７ｂとして出力する。
【０１３８】
次に図１６にＳＴ１００６で示すスペクトル変化オーバーラップ初期値作成のステップに進む。このスペクトル変化オーバーラップ初期値作成のステップでは、特徴ベクトル記憶メモリ１５の出力端子Ｙをスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３の入力端子Ｃ１に接続し、標準パターン作成手段１６の入力端子Ｚをスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３の出力端子Ｃ２に接続して、その接続条件で特徴ベクトル記憶メモリ１５は保持している特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を出力し、スペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３にて、実施の形態３の場合と同一の手順でスペクトル変化オーバーラップ初期値１４を作成する。次に図１６にＳＴ１００７で示す標準パターン作成のステップにおいて、標準パターン作成手段１６が実施の形態３の場合と同一の手順で標準パターンを作成し、それをスペクトル変化オーバーラップ初期値１４に基づく標準パターン１７ｃとして出力する。
【０１３９】
次に、図１６にＳＴ１００８で示す標準パターン選択のステップにおいて、特徴ベクトル記憶メモリ１５が保持している特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４、オーバーラップ初期値１０に基づく標準パターン１７ａ、ポーズ区別オーバーラップ初期値１２に基づく標準パターン１７ｂ、およびスペクトル変化オーバーラップ初期値１４に基づく標準パターン１７ｃを入力として、実施の形態１にて説明したビタビアルゴリズムを用いて、それら３種の標準パターン１７ａ，１７ｂ，１７ｃと、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とのパターンマッチング距離を計算し、このパターンマッチング距離が最小となる標準パターンを選択して、それを最終的な標準パターン１９として出力する。
【０１４０】
なお、この実施の形態４の標準パターン作成をソフトウェアで実現しようとする場合、入力音声信号２に対して音響分析を行って、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４の時系列と音声信号のパワーＰ（ｔ）の時系列とを求める分析のステップ、均等分割に基づいて決定した各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均してオーバーラップ初期値１０を作成するオーバーラップ初期値作成のステップ、そのオーバーラップ初期値１０を用いて標準パターン１７ａを作成する標準パターン作成のステップ、ポーズ区間と音声区間で別個に決定した各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均してポーズ区別オーバーラップ初期値１２を作成するポーズ区別オーバーラップ初期値作成のステップ、そのポーズ区別オーバーラップ初期値１２を用いて標準パターン１７ｂを作成する標準パターン作成のステップ、前の時刻との変化量が大きい時刻の特徴ベクトルをそのオーバーラップ区間に含むように決定した各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均してスペクトル変化オーバーラップ初期値１４を作成するスペクトル変化オーバーラップ初期値作成のステップ、そのスペクトル変化オーバーラップ初期値１４を用いて標準パターン１７ｃを作成する標準パターン作成のステップ、およびそれら３種の標準パターン１７ａ，１７ｂ，１７ｃと特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４とのパターンマッチング距離が最小の標準パターンを選択して、最終的な標準パターン１９として出力する標準パターン選択のステップを有した、コンピュータに標準パターンを作成させるためのプログラムを記録している、コンピュータで読み取り可能な記録媒体が必要である。
【０１４１】
以上のように、この実施の形態４によれば、オーバーラップ初期値１０に基づく標準パターン１７ａと、ポーズ区別オーバーラップ初期値１２に基づく標準パターン１７ｂと、スペクトル変化オーバーラップ初期値１４に基づく標準パターン１７ｃの中から、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とのパターンマッチング距離が最小となる標準パターンを、最終的な標準パターン１９として選択しているので、より表現効率の高い標準パターンを得ることができるという効果が得られる。
【０１４２】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、初期値作成手段が各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成する際に、特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップするように区切って小区間を形成し、標準パターン作成手段がその標準パターンの初期値の各状態と特徴ベクトルの時系列との対応付けをパターンマッチングによって行い、各状態ごとに対応付けられた特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの更新を行うように構成したので、初期値にトラップされることが少なくなり、好ましくない局所最小値で標準パターンの学習が収束することを低減することができる標準パターン作成装置が得られる効果がある。
また、ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段が特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップする小区間に区切って標準パターンの初期値を作成する際に、その小区間をポーズ区間と音声区間とで別個に決定するように構成したので、音声区間とポーズ区間の混合による局所最小値への収束を防止することが可能となり、より好ましい局所最小値で標準パターンの学習を収束させることができる標準パターン作成装置が得られる効果がある。
【０１４５】
この発明によれば、スペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段が特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップする小区間に区切って標準パターンの初期値を作成する際に、特徴ベクトルの時系列が前の時刻より大きく変化している時刻の特徴ベクトルの時系列を、そのオーバーラップ区間に含むように小区間を決定するように構成したので、スペクトルが大きく異なる特徴ベクトルどうしの混合による局所最小値への収束を防止することが可能となり、より好ましい局所最小値で標準パターンの学習を収束させることができる標準パターン作成装置が得られるという効果がある。
【０１４６】
この発明によれば、オーバーラップ初期値作成手段、ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段、およびスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段でそれぞれ作成された各標準パターンの初期値を用いて、それらに基づく標準パターンを標準パターン作成手段で作成し、その中で特徴ベクトルの時系列とのパターンマッチング距離が最小のものを標準パターン選択手段で選択して、最終的な標準パターンとして出力するように構成したので、より表現効率の高い標準パターンを得ることのできる標準パターン作成装置が得られる効果がある。
【０１４９】
この発明によれば、特徴ベクトルの時系列をオーバーラップする小区間に区切る際に、ポーズ区間と音声区間とで別個に各小区間を決定するように構成したので、音声区間とポーズ区間の混合による局所最小値への収束を防止することが可能となり、より好ましい局所最小値で標準パターンの学習を収束させることができる標準パターン作成方法が得られる効果がある。
【０１５０】
この発明によれば、特徴ベクトルの時系列をオーバーラップする小区間に区切る際に、当該小区間のオーバーラップ区間に、前の時刻との変化量が大きい時刻の特徴ベクトルの時系列が含まれるように小区間を決定するように構成したので、スペクトルが大きく異なる特徴ベクトルどうしの混合による局所最小値への収束を防止することが可能となり、より好ましい局所最小値で標準パターンの学習を収束させることができる標準パターン作成方法が得られる効果がある。
【０１５１】
この発明によれば、特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップした小区間に区切る際に、均等分割、ポーズ区間と音声区間とで別個に分割、および前の時刻との変化量が大きい時刻の特徴ベクトルの時系列を含むように分割の、各分割方法で分割し、それら各分割方法による標準パターンの初期値を用いて作成したそれぞれの標準パターンから、特徴ベクトルの時系列とのパターンマッチング距離が最小のものを選択するように構成したので、表現効率の高い標準パターンを得ることのできる標準パターン作成方法が得られる効果がある。
【０１５４】
この発明によれば、ポーズ区間と音声区間で別個に小区間を決定するポーズ区別オーバーラップ初期値作成のステップを初期値作成のステップとしたプログラムを記録媒体に記録させるように構成したので、音声区間とポーズ区間の混合による局所最小値への収束を防止でき、より好ましい局所最小値で標準パターンの学習が収束する標準パターン作成方法をコンピュータに実行させることができる効果がある。
【０１５５】
この発明によれば、スペクトルが大きく変化する部分がオーバーラップ部分に含まれるように小区間の分割を行うスペクトル変化オーバーラップ初期値作成のステップを初期値作成のステップとしたプログラムを記録媒体に記録させるように構成したので、スペクトルが大きく異なる特徴ベクトルどうしの混合による局所最小値への収束を防止でき、より好ましい局所最小値で標準パターンの学習が収束する標準パターン作成方法をコンピュータに実行させることができる効果がある。
【０１５６】
この発明によれば、オーバーラップ初期値作成、ポーズ区別オーバーラップ初期値作成、およびスペクトル変化オーバーラップ初期値作成の各ステップと、それらによって作成された各標準パターンの初期値を用いてそれぞれの標準パターンを作成する標準パターン作成のステップと、作成された各標準パターンと入力音声の特徴ベクトルの時系列とのパターンマッチング距離が最小の標準パターンを選択する標準パターン選択のステップとを有するプログラムを記録媒体に記録させるように構成したので、より表現効率の高い標準パターンが得られる標準パターン作成方法をコンピュータに実行させることができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１による標準パターン作成装置を示すブロック図である。
【図２】 実施の形態１におけるオーバーラップ初期値作成手段の動作手順を示すフローチャートである。
【図３】 実施の形態１におけるオーバーラップ初期値作成手段の動作の概要を示す説明図である。
【図４】 実施の形態１における標準パターン作成手段の動作手順を示すフローチャートである。
【図５】 実施の形態１における標準パターンと特徴ベクトルの時系列４との対応付けの概要を示す説明図である。
【図６】 この発明の実施の形態１による標準パターン作成方法を示すフローチャートである。
【図７】 この発明の実施の形態２による標準パターン作成装置を示すブロック図である。
【図８】 実施の形態２におけるポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段の動作手順を示すフローチャートである。
【図９】 実施の形態２におけるポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段の動作の概要を示す説明図である。
【図１０】 この発明の実施の形態２による標準パターン作成方法を示すフローチャートである。
【図１１】 この発明の実施の形態３による標準パターン作成装置を示すブロック図である。
【図１２】 実施の形態３におけるスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段の動作手順を示すフローチャートである。
【図１３】 実施の形態３におけるスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段の動作の概要を示す説明図である。
【図１４】 この発明の実施の形態３による標準パターン作成方法を示すフローチャートである。
【図１５】 この発明の実施の形態４による標準パターン作成装置を示すブロック図である。
【図１６】 この発明の実施の形態４による標準パターン作成方法を示すフローチャートである。
【図１７】 従来の標準パターン作成装置を示すブロック図である。
【図１８】 従来の標準パターン作成装置における初期値作成手段の動作手順を示すフローチャートである。
【図１９】 従来の標準パターン作成装置における初期値作成手段の動作の概要を示す説明図である。
【図２０】 従来の標準パターン作成装置における標準パターン作成手段の動作手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１ 入力端子、２ 入力音声信号、３ 分析手段、４ 特徴ベクトルの時系列、７ 標準パターン作成手段、８ 標準パターン、９ オーバーラップ初期値作成手段（初期値作成手段）、１０ オーバーラップ初期値（標準パターンの初期値）、１１ ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段（初期値作成手段）、１２ ポーズ区別オーバーラップ初期値（標準パターンの初期値）、１３ スペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段（初期値作成手段）、１４ スペクトル変化オーバーラップ初期値（標準パターンの初期値）、１５ 特徴ベクトル記憶メモリ、１６ 標準パターン作成手段、１７ａ，１７ｂ，１７ｃ 標準パターン、１８ 標準パターン選択手段、１９ 標準パターン。
【発明の属する技術分野】
この発明は単語音声認識における、表現効率の高い標準パターンを作成する標準パターン作成装置、それに用いられる標準パターン作成方法、およびその標準パターン作成プログラムを記録した記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
単語音声認識では、入力音声と単語の標準パターンとのパターンマッチングを行い、そのパターンマッチングの距離値が最小の単語を認識結果として出力する方法が一般的である。通常、標準パターンは単語入力音声の特徴ベクトルＸの時系列Ｘ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）として保持する。ここで、Ｔは単語の長さ（フレーム数）である。しかしながら、標準パターンを上記のように保持すると、単語によってフレーム数Ｔが異なるため、標準パターンのサイズも単語によって異なり、単語数を決めても標準パターンを保持するためのメモリのサイズが決まらないという問題点があった。またフレーム数Ｔの値が大きくなると標準パターンを保持するためのメモリ容量が大きくなるという問題点もあった。そこで、従来から、入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列を時間軸方向に圧縮して、単語のフレーム数Ｔによらず、一定の状態数Ｊ（＞１）の標準パターンを作成する装置や方法が検討されている。
【０００３】
図１７は例えば特開昭６４−４４９９７号公報に開示された、そのような従来の標準パターン作成装置の一構成例を示すブロック図である。図において、１は音声信号の入力端子、２は入力音声信号、３は入力音声信号２の音響分析を行う分析手段、４は入力音声信号２の音響分析結果である特徴ベクトルの時系列、５は特徴ベクトルの時系列４から標準パターンの初期値を作成する初期値作成手段、６は初期値作成手段５で作成された標準パターンの初期値、７は標準パターンの初期値６より標準パターンを作成する標準パターン作成手段、８は標準パターン作成手段７で作成された標準パターンである。
【０００４】
次に動作について説明する。
発声者より音声信号の入力端子１から、標準パターン作成用の音声が入力されると、分析手段３はこの入力端子１からの入力音声信号２をＡ／Ｄ変換し、フレームと呼ぶ短い時間区間ごとに音響分析を行うとともに、音声区間を切り出して各フレームごとに特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を計算して出力する。ここで、Ｔは入力音声信号２の全フレーム数である。なお、音声区間を正確に切り出すことは困難なので、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の先頭と末尾の数フレームにはポーズ区間が含まれているものとする。この例では特徴ベクトルＸ（ｔ）は例えばＬＰＣ（線形予測）分析によって得られるＬＰＣケプストラムとする。
【０００５】
初期値作成手段５は、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力とし、以下に説明する手順にしたがって標準パターンの初期値６を作成する。この標準パターンの初期値６の作成手順のフローチャートを図１８に示す。
【０００６】
図１７に示す初期値作成手段５では、ステップＳＴ１０１においてまず、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を時間軸方向に、Ｊ（Ｊ＞１）個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する。その時、各小区間Ｂ（ｊ）の開始フレームｓｚ（ｊ）と終了フレームｅｚ（ｊ）を以下の（１）式〜（３）式で求めることによって、各小区間Ｂ（ｊ）をオーバーラップなしに均等分割する。
【０００７】
【数１】
なお、上記（１）式における［．］は四捨五入して整数化する演算を意味するものとする。
【０００９】
特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）のフレーム数ＴをＴ＝１５、小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の標準パターンの状態数ＪをＪ＝５とした場合の、上記分割の様子を図１９に示す。図示のように、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４は、特徴ベクトルＸ（１）〜Ｘ（３）が小区間Ｂ（１）に、特徴ベクトルＸ（４）〜Ｘ（６）が小区間Ｂ（２）に、…、特徴ベクトルＸ（１３）〜Ｘ（１５）が小区間Ｂ（５）に均等に分割されている。
【００１０】
次にステップＳＴ１０２に進み、上記ステップＳＴ１０１で分割した各小区間Ｂ（ｊ）ごとに、次に示す（４）式にしたがって各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均して初期値Ｒｚ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。
【００１１】
【数２】
状態数をＪ＝５とした場合における初期値Ｒｚ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の作成の様子を図１９に示す。図示のように、小区間Ｂ（１）に属する特徴ベクトルＸ（１）〜Ｘ（３）の時系列４を平均して初期値Ｒｚ（１）を、小区間Ｂ（２）に属する特徴ベクトルＸ（４）〜Ｘ（６）の時系列４を平均して初期値Ｒｚ（２）を、…、小区間Ｂ（５）に属する特徴ベクトルＸ（１３）〜Ｘ（１５）の時系列４を平均して初期値Ｒｚ（５）を作成している。
【００１３】
上記平均処理によって、次に示す（５）式で計算される小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝ｓｚ（ｊ）〜ｅｚ（ｊ））と、初期値の状態ｊであるＲｚ（ｊ）とのユークリッド距離の和Ｄ（ｊ）が最小になるように初期値Ｒｚ（ｊ）が求められることになる。
【００１４】
【数３】
以上で初期値作成手段５による初期値６の作成の処理を終了する。
【００１６】
次に、標準パターン作成手段７は、この初期値作成手段５によって作成された初期値Ｒｚ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と、分析手段３からの入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力として、以下の手順にしたがって標準パターンＲ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。この標準パターンＲ（ｊ）の作成手順のフローチャートを図２０に示す。
【００１７】
標準パターン作成手段７は、ステップＳＴ２０１においてまず、学習回数カウンタの値ｃに０をセットする。次にステップＳＴ２０２に進み、以下の（６）式にしたがって初期値Ｒｚ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）にコピーする。
【００１８】
次にステップＳＴ２０３において、標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４との対応付けを行う。この対応付けとしては、例えばビタビアルゴリムを用い、以下に述べるパターンマッチング距離Ｄを最小化するように対応付けを行う。なお、ビタビアルゴリズムは次に示す（７）式および（８）式によって初期設定を行い、（９）式および（１０）式によって漸化式演算を繰り返すことによって実現し、また、パターンマッチング距離Ｄは次の（１１）式によって与えられる。
【００１９】
【数４】
ここで、Ｇ（ｔ，ｊ）は累積ビタビ距離、ＢＴＫ（ｔ，ｊ）はバックトラック情報、Ｄは入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列と標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）とのパターンマッチング距離である。また（９）式中のｍｉｎ｛．，．｝は最小値を選択する演算子である。
【００２１】
上記（９）式および（１０）式による漸化式計算終了後、フレームＴから時間軸に逆方向に前記バックトラック情報ＢＴＫ（ｔ，ｊ）を辿ることによって、上記（１１）式にて与えられるパターンマッチング距離Ｄを最小化する標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と、入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４との対応付けを得ることができる。以下、この対応付けをビタビパスと呼ぶことにする。このステップＳＴ２０３ではさらに、このビタビパスに基づいてＪ個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の開始フレームｓ’（ｊ）と終了フレームｅ’（ｊ）とを求める。
【００２２】
次にステップＳＴ２０４に進んで、上記ステップＳＴ２０３において分割した各小区間Ｂ（ｊ）ごとに、次の（１２）式によって各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均することによって、更新した標準パターンＲ（ｃ＋１）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を求める。
【００２３】
【数５】
ここで、ｓ’（ｊ）は各小区間Ｂ（ｊ）の開始フレームであり、ｅ’（ｊ）はその終了フレームである。
【００２５】
次にステップＳＴ２０５において、学習回数カウンタの値ｃに１を加え、次いでステップＳＴ２０６にてその学習回数カウンタの値ｃが、予め設定された所定回数（閾値ＣＣ）に達したか否かの判定を行う。その結果、学習回数カウンタの値ｃが当該閾値ＣＣに達していればステップＳＴ２０７に分岐して、標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を出力し、この標準パターン作成手順を終了する。一方、学習回数カウンタの値ｃが当該閾値ＣＣに達してなければ、ステップＳＴ２０３に戻って上記標準パターン作成手順の処理を繰り返す。なお、この標準パターン作成手順を繰り返すことにより、前記パターンマッチング距離Ｄを局所最小値に収束させることができる。このパターンマッチング距離Ｄが小さいということは、圧縮による情報量の欠損が少ない表現効率の高い標準パターンであることを意味する。
【００２６】
【発明が解決しようとする課題】
従来の標準パターン作成装置は以上のように構成されているので、初期値作成手段５において各分割小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）を一意に決定し、各小区間に属する特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝ｓｚ（ｊ）〜ｅｚ（ｊ））と初期値Ｒｚ（ｊ）のユークリッド距離の和Ｄ（ｊ）が最小になるように初期値Ｒｚ（ｊ）を求めていた。そのため、標準パターン作成手段７において、パターンマッチング距離Ｄの最小化基準のもとで再度対応付けた場合でも、初期値Ｒｚ（ｊ）を作成したときの小区間ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に再び属する場合が多くなる。すなわち初期値にトラップされることが多く、好ましくない局所最小値で標準パターンの更新が収束することがあるという課題があった。
【００２７】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、好ましくない局所最小値で標準パターンの更新が収束する現象を低減し、表現効率の高い標準パターンを生成することができる標準パターン作成装置、標準パターン作成方法およびその標準パターン作成プログラムを記録した記録媒体を得ることを目的とする。
【００３０】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る標準パターン作成装置は、入力音声の特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップする小区間に区切って標準パターンの初期値を作成する初期値作成手段が、その小区間をポーズ区間と音声区間とで別個に決定するようにしたものである。
【００３１】
この発明に係る標準パターン作成装置は、入力音声の特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップする小区間に区切って標準パターンの初期値を作成する初期値作成手段が、その小区間を特徴ベクトルの時系列が前の時刻より大きく変化している時刻の特徴ベクトルの時系列をそのオーバーラップする区間に含むように決定するようにしたものである。
【００３２】
この発明に係る標準パターン作成装置は、オーバーラップ初期値作成手段が均等分割に基づいて各小区間を決定して標準パターンの初期値を作成し、ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段がポーズ区間と音声区間とで別個に小区間を決定して標準パターンの初期値を作成し、スペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段が前の時刻との間の変化量が大きい時刻の特徴ベクトルを含むように小区間を決定にして標準パターンの初期値を作成し、標準パターン作成手段がそれら各標準パターンの初期値を用いてそれぞれの標準パターンを作成し、標準パターン選択手段がその中から入力音声の特徴ベクトルの時系列とのパターンマッチング距離が最小の標準パターンを選択するようにしたものである。
【００３５】
この発明に係る標準パターン作成方法は、入力音声の特徴ベクトルの時系列をオーバーラップする小区間に区切る際に、小区間をポーズ区間と音声区間とで別個に決定するようにしたものである。
【００３６】
この発明に係る標準パターン作成方法は、入力音声の特徴ベクトルの時系列をオーバーラップする小区間に区切る際に、前の時刻との変化量が大きい時刻の特徴ベクトルの時系列が、当該小区間のオーバーラップする区間に含まれるように小区間を決定するようにしたものである。
【００３７】
この発明に係る標準パターン作成方法は、均等分割で、ポーズ区間と音声区間とで別個に、および前の時刻との変化量が大きい時刻の特徴ベクトルの時系列を含ませて、などの複数の方法で入力音声の特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップした小区間に区切り、それら各方法で区切られた小区間の標準パターンの初期値を用いて作成したそれぞれの標準パターンの中より、入力音声の特徴ベクトルの時系列とのパターンマッチング距離が最小のものを選択するようにしたものである。
【００４０】
この発明に係る記録媒体は、初期値作成のステップを、ポーズ区間と音声区間で別個に、互いにオーバーラップする小区間を決定し、その各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成するポーズ区別オーバーラップ初期値作成のステップとしたものである。
【００４１】
この発明に係る記録媒体は、初期値作成のステップを、前の時刻との変化量が大きい時刻の特徴ベクトルの時系列を含むように、互いにオーバーラップする小区間を決定し、その各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成するスペクトル変化オーバーラップ初期値作成のステップとしたものである。
【００４２】
この発明に係る記録媒体は、初期値作成のステップを、オーバーラップ初期値作成、ポーズ区別オーバーラップ初期値作成、およびスペクトル変化オーバーラップ初期値作成の各ステップとし、それら標準パターンの初期値を作成する各ステップによって作成された標準パターンの初期値を用いてそれぞれの標準パターンを作成する標準パターン作成のステップと、作成された各標準パターンと入力音声の特徴ベクトルの時系列とのパターンマッチング距離が最小の標準パターンを選択する標準パターン選択のステップとを有するプログラムを記録したものである。
【００４３】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態について説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明による標準パターン作成装置の構成の一例を示すブロック図である。図１において、１は音声信号が入力される入力端子であり、２はこの入力端子１より入力された入力音声信号である。３はこの入力音声信号２の音響分析を行う分析手段であり、４はこの分析手段３による入力音声信号２の音響分析結果としての特徴ベクトルの時系列である。９は特徴ベクトルの時系列４を互いにオーバーラップした複数の小区間に区切り、それら各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成する初期値作成手段であり、ここでは各小区間の区間長を均等分割に基づいて決定し、それら各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均してそれぞれの標準パターンの初期値を作成するオーバーラップ初期値作成手段が用いられている。１０はこのオーバーラップ初期値作成手段９によって作成された標準パターンの初期値としてのオーバーラップ初期値であり、７は分析手段３より出力された特徴ベクトルの時系列４と、オーバーラップ初期値作成手段９が作成したオーバーラップ初期値１０の各状態とをパターンマッチングによって対応付けし、それぞれの状態ごとに対応付けられた特徴ベクトルの時系列４を平均して標準パターンの更新を行う標準パターン作成手段である。８はこの標準パターン作成手段７によって作成された標準パターンである。
【００４４】
次に動作について説明する。
まず、発声者によって入力端子１から標準パターン作成用の音声信号が入力される。分析手段３は入力端子１より入力音声信号２が入力されると、それをＡ／Ｄ変換してフレームと呼ぶ短い時間区間ごとに音響分析を行うとともに、それら各フレームにおける音響分析の結果に基づいて音声区間を切り出し、各フレームごとに特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を計算して出力する。なお、上記Ｔは入力音声信号２の全フレーム数である。ここで、音声区間を正確に切り出すことは困難なので、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の先頭と末尾の数フレームにはポーズ区間が含まれているものとする。またこの実施の形態１においても、特徴ベクトルＸ（ｔ）は例えばＬＰＣ（線形予測）分析によって得られるＬＰＣケプストラムであるものとする。
【００４５】
オーバーラップ初期値作成手段９は、この分析手段３による入力音声信号２の音響分析結果である特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力として、以下に説明する手順にしたがってオーバーラップ初期値１０を作成する。このオーバーラップ初期値１０の作成手順を図２のフローチャートに示す。
【００４６】
このオーバーラップ初期値作成手段９では、図２に示すフローチャートのステップＳＴ３０１においてまず、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を時間軸方向にＪ（Ｊ＞１）個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する。この時、各小区間Ｂ（ｊ）の開始フレームｓ（ｊ）と終了フレームｅ（ｊ）を以下の（１３）式〜（１５）式によって求めることにより、各小区間Ｂ（ｊ）がオーバーラップするように均等分割する。
【００４７】
【数６】
なお、上記（１３）式における［．］は四捨五入して整数化する演算を意味するものとする。
【００４９】
また（１５）式において、Ｋは予め定めた定数であり、各小区間Ｂ（ｊ）のオーバーラップフレーム数を制御するオーバラップパラメータである。例えば特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）のフレーム数ＴをＴ＝１５、小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の標準パターンの状態数ＪをＪ＝５、オーバラップパラメータＫをＫ＝２とした場合の分割の様子を図３に示す。このように、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４は特徴ベクトルＸ（１）〜Ｘ（５）が小区間Ｂ（１）に、特徴ベクトルＸ（４）〜Ｘ（８）が小区間Ｂ（２）に、…、特徴ベクトルＸ（１３）〜Ｘ（１５）が小区間Ｂ（５）に、互いにオーバーラップするように分割されている。
【００５０】
次にステップＳＴ３０２に進み、上記ステップＳＴ３０１で分割した各小区間Ｂ（ｊ）ごとに、次に示す（１６）式にしたがって各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均して、それぞれのオーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。
【００５１】
【数７】
なお、このオーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の作成の様子を図３に示す。図示のように、小区間Ｂ（１）に属する特徴ベクトルＸ（１）〜Ｘ（５）の時系列４を平均してオーバーラップ初期値Ｒ１（１）を、小区間Ｂ（２）に属する特徴ベクトルＸ（４）〜Ｘ（８）の時系列４を平均してオーバーラップ初期値Ｒ１（２）を、…、小区間Ｂ（５）に属する特徴ベクトルＸ（１３）〜Ｘ（１５）の時系列４を平均してオーバーラップ初期値Ｒ１（５）をそれぞれ作成している。
【００５３】
以上でオーバーラップ初期値作成手段９によるオーバーラップ初期値１０の作成を終了する。
【００５４】
次に、標準パターン作成手段７は、このオーバーラップ初期値作成手段９によって作成されたオーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と、分析手段３から送られてきた入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力として、以下に説明する手順にしたがって標準パターンＲ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。この標準パターンＲ（ｊ）の作成手順のフローチャートを図４に示す。
【００５５】
標準パターン作成手段７では、図４に示すステップＳＴ４０１において、まず学習回数カウンタの値ｃに０をセットする。次にステップＳＴ４０２に進み、以下に示す（１７）式にしたがってオーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）にコピーする。
【００５６】
【数８】
なお、この（１７）式における（ｃ）内のｃは、上記学習回数カウンタの値ｃを意味している。
【００５８】
次にステップＳＴ４０３において、標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と、入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４との対応付けを行う。この対応付けとしては、例えば従来の標準パターン作成装置の場合と同様にビタビアルゴリムを用い、以下に述べるパターンマッチング距離Ｄを最小化するような対応付けを行う。なお、ビタビアルゴリズムは従来の標準パターン作成装置で説明した通り、（７）式および（８）式によって初期設定を行い、（９）式および（１０）式によって漸化式演算を繰り返すことによって実現する。
【００５９】
この（９）式および（１０）式の漸化式計算終了後に、従来の標準パターン作成装置の場合と同様に、フレームＴから時間軸に逆方向に前記バックトラック情報ＢＴＫ（ｔ，ｊ）を辿ることによって、パターンマッチング距離Ｄを最小化する標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と、入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４との対応付けを得る。図５にこの標準パターンＲ（ｃ）（ｊ）と入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４との対応付けの概要を示す。この図５において、縦軸は標準パターンＲ（ｃ）（ｊ）、横軸は入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列であり、図中の太い実線がビタビパスである。なお、この図５では、特徴ベクトルＸ（ｔ）のフレーム数ＴをＴ＝１５、標準パターンＲ（ｃ）（ｊ）の状態数ＪをＪ＝５とした場合について示している。
【００６０】
次にステップＳＴ４０３において、この図５に示すビタビパスより、Ｊ個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の開始フレームｓ’（ｊ）と終了フレームｅ’（ｊ）を求める。すなわち、標準パターンの各状態であるＲｃ（１），Ｒｃ（２），…，Ｒｃ（Ｊ）に対応付けられた特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の開始フレームと終了フレームを、各小区間Ｂ（ｊ）の開始フレームと終了フレームとする。図５に示した例では、Ｒ（ｃ）（１）にはＸ（１）〜Ｘ（３）が対応付けられているので、ｓ’（１）＝１，ｅ’（１）＝３となり、また、Ｒ（ｃ）（２）にはＸ（４）〜Ｘ（７）が対応付けられているので、ｓ’（２）＝４，ｅ’（２）＝７、…、Ｒ（ｃ）（５）にはＸ（１３）〜Ｘ（１５）が対応付けられているので、ｓ’（５）＝１３，ｅ’（５）＝１５となる。
【００６１】
次にステップＳＴ４０４に進み、上記ステップＳＴ４０３で分割した各小区間Ｂ（ｊ）ごとに、以下に示す（１８）式によって各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均することによって、更新した標準パターンＲ（ｃ＋１）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を求める。
【００６２】
【数９】
なお、この式（１８）中の、ｓ’（ｊ）はと各小区間Ｂ（ｊ）の開始フレームであり、ｅ’（ｊ）は各小区間Ｂ（ｊ）の終了フレームである。
【００６４】
次にステップＳＴ４０５において、学習回数カウンタの値ｃに１を加え、次いでステップＳＴ４０６にてその学習回数カウンタの値ｃが、予め設定された閾値ＣＣに達したか否かの判定を行う。判定の結果、学習回数カウンタの値ｃが当該閾値ＣＣに達していればステップＳＴ４０７に分岐して、標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を出力し、この標準パターン作成手順を終了する。一方、学習回数カウンタの値ｃが当該閾値ＣＣに達していなければ、ステップＳＴ４０３に戻って上記標準パターン作成手順の処理を繰り返す。なお、この標準パターン作成手順を繰り返すことにより、前記パターンマッチング距離Ｄを局所最小値に収束させることができる。このパターンマッチング距離Ｄが小さいということは、圧縮による情報量の欠損が少ない表現効率の高い標準パターンであることを意味する。
【００６５】
次に、このような標準パターン作成装置を使用して標準パターンを作成する方法を具体的に説明する。図６はこの発明の実施の形態１における標準パターン作成方法の手順を示すフローチャートである。
【００６６】
発声者が入力端子１から標準パターン作成用の音声を入力すると、図６にＳＴ７０１で示した分析のステップが開始される。この分析のステップにおいては、その入力音声信号２をＡ／Ｄ変換してフレームと呼ぶ短い時間区間ごとに音響分析を行うとともに、それら各フレームの音響分析の結果に基づいて音声区間を切り出し、各フレームごとに特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を計算して出力する。ここで、Ｔは入力音声信号２の全フレーム数を示すものである。また、この音声区間を正確に切り出すのは困難なので、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の先頭と末尾の数フレームにはポーズ区間が含まれているものとする。この例では、上記特徴ベクトルＸ（ｔ）は、例えばＬＰＣ分析によって得られるＬＰＣケプストラムとする。
【００６７】
次に、図６にＳＴ７０２で示したオーバーラップ初期値作成のステップに進む。このオーバーラップ初期値作成のステップにおいては、分析のステップで得られた特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力として、オーバーラップ初期値１０を作成する。なお、このオーバーラップ初期値作成のステップの詳細な手順は図２のフローチャートに示す通りである。
【００６８】
すなわち、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を時間軸方向に、Ｊ個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する（ＳＴ３０１）。このとき、各小区間Ｂ（ｊ）の開始フレームｓ（ｊ）と終了フレームｅ（ｊ）とを（１３）式〜（１５）式で求めることによって、各小区間Ｂ（ｊ）がオーバーラップするように分割する。なお、図３には、例えば特徴ベクトルＸ（ｔ）のフレーム数ＴをＴ＝１５、標準パターンの状態数ＪをＪ＝５、オーバラップパラメータＫをＫ＝２とした場合の分割の様子を示す。
【００６９】
次に、このステップＳＴ３０１で分割した各小区間Ｂ（ｊ）ごとに、図３に示すように各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均してオーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する（ＳＴ３０２）。以上でオーバーラップ初期値の作成を終了する。
【００７０】
次に、図６にＳＴ７０３で示す標準パターン作成のステップに進み、上記オーバーラップ初期値作成のステップで作成されたオーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と、入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力として、以下の手順にしたがって標準パターンＲ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。この標準パターン作成のステップの詳細な手順は図４のフローチャートに示す通りである。
【００７１】
まず学習回数カウンタの値ｃを０にセットする（ＳＴ４０１）。次に（１７）式にしたがってオーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）にコピーする（ＳＴ４０２）。
【００７２】
次に、標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を、例えばビタビアルゴリムを用いて、パターンマッチング距離Ｄを最小化するように対応付ける。ビタビアルゴリズムは前述のように、（７）式および（８）式によって初期設定を行い、（９）式および（１０）式によって漸化式演算を繰り返すことによって実現する。この（９）式と（１０）式の漸化式計算終了後に、フレームＴから時間軸に逆方向に前記バックトラック情報ＢＴＫ（ｔ，ｊ）を辿ることによって、上記パターンマッチング距離Ｄを最小化する標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４との対応付けを得る。この対応付けの概要は図５に示す通りである。このビタビパスに基づいてＪ個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の開始フレームｓ’（ｊ）と終了フレームｅ’（ｊ）を求める（ＳＴ４０３）。すなわち標準パターンの各状態であるＲ（ｃ）（１），Ｒ（ｃ）（２），…，Ｒ（ｃ）（Ｊ）に対応付けられた特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の開始フレームと終了フレームを各小区間Ｂ（ｊ）の開始フレームと終了フレームとする。
【００７３】
図５に示す例によれば、Ｒ（ｃ）（１）にはＸ（１）〜Ｘ（３）が対応付けられているのでｓ’（１）＝１，ｅ’（１）＝３、Ｒ（ｃ）（２）にはＸ（４）〜Ｘ（７）が対応付けられているのでｓ’（２）＝４，ｅ’（２）＝７、Ｒ（ｃ）（３）にはＸ（８）〜Ｘ（１０）が対応付けられているので、ｓ’（３）＝８，ｅ’（３）＝１０、…、Ｒ（ｃ）（５）にはＸ（１３）〜Ｘ（１５）が対応付けられているのでｓ’（５）＝１３，ｅ’（５）＝１５となる。
【００７４】
次に、このようにして分割した各小区間Ｂ（ｊ）ごとに、（１８）式を用いて各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均することにより、更新した標準パターンＲ（ｃ＋１）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を求める（ＳＴ４０４）。
【００７５】
次に、学習回数カウンタの値ｃに１を加え（ＳＴ４０５）、この学習回数カウンタの値ｃが所定の閾値ＣＣに達したか否かを判定する（ＳＴ４０６）。学習回数カウンタの値ｃがその閾値ＣＣに達していれば、標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を出力して（ＳＴ４０７）、この標準パターン作成の手順を終了する。一方、学習回数カウンタの値ｃが閾値ＣＣに達していなければ、処理をステップＳＴ４０３に戻して、上記処理を繰り返す。
【００７６】
なお、この実施の形態１の標準パターン作成をソフトウェアで実現しようとする場合、入力音声信号２に対して音響分析を行い、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を求める分析のステップと、この特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を互いにオーバーラップする小区間Ｂ（ｊ）に区切り、それら各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均してオーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ）を作成するオーバーラップ初期値作成のステップと、パターンマッチングによって、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４とオーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ）の複数の状態とを対応付け、各状態ごとに対応付けられた特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均して標準パターンＲ（ｃ）（ｊ）の更新を行う標準パターン作成のステップとを有した、コンピュータに標準パターンを作成させるためのプログラムを記録している、コンピュータで読み取り可能な記録媒体が必要である。
【００７７】
以上のように、この実施の形態１によれば、オーバーラップ初期値作成手段９によって特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４をオーバーラップするように分割しているので、オーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ）を作成した段階では分割された各小区間Ｂ（ｊ）の境界が一意に決定されることはない。そして標準パターン作成手段７において標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とを、ビタビアルゴリズムによってパターンマッチング距離Ｄの最小化基準のもとで対応付けた際に、初めて各小区間をオーバーラップせずに分割し、その境界を一意に決定しているので、初期値にトラップされることが少なくなり、好ましくない局所最小値で標準パターンの学習が収束することを低減できるという効果が得られる。また、標準パターンの初期値１０を作成するため、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を互いにオーバーラップする小区間Ｂ（ｊ）に区切る際に、その小区間Ｂ（ｊ）の区間長を均等分割に基づいて決定しているので、それら各小区間Ｂ（ｊ）の分割を簡単に行うことができるといった効果もある。
【００７８】
実施の形態２．
図７はこの発明の実施の形態２による標準パターン作成装置の構成の一例を示すブロック図であり、実施の形態１における各機能ブロックと同等の部分には、図１と同一符号を付してその説明を省略する。図において、１１は分析手段３から送られてくる特徴ベクトルの時系列４を互いにオーバーラップする小区間に分割する際に、各小区間をポーズ区間と音声区間とで別個に決定し、それら各小区間に属する特徴ベクトルの時系列４を平均してそれぞれの標準パターンの初期値を作成する、初期値作成手段としてのポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段である。１２はこのポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１より標準パターンの初期値として出力されるポーズ区別オーバーラップ初期値である。
【００７９】
このように、この実施の形態２による標準パターン作成装置は、初期値作成手段として、オーバーラップ初期値１０を出力するオーバーラップ初期値作成手段９の代わりに、ポーズ区別オーバーラップ初期値１２を出力する上記ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１が用いられている点で、実施の形態１の標準パターン作成装置とは異なっている。
【００８０】
次に動作について説明する。
発声者によって入力端子１に標準パターン作成用の音声信号が入力されると、分析手段３はその入力端子１からの入力音声信号２をＡ／Ｄ変換してフレームと呼ぶ短い時間区間ごとに音響分析を行うとともに音声区間を切り出し、各フレームごとに特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を計算して出力する。この分析手段３はその時、各フレームごとに音声信号のパワーＰ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列も計算し、それを上記特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とともに出力している。なお、Ｔは入力音声信号２の全フレーム数である。ここで、音声区間を正確に切り出すことは困難なので、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の先頭と末尾の数フレームにはポーズ区間が含まれているものとする。また、この実施の形態２においても、特徴ベクトルＸ（ｔ）は例えばＬＰＣ分析によって得られるＬＰＣケプストラムとする。
【００８１】
ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１は、この特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力とし、以下に説明する手順にしたがってポーズ区別オーバーラップ初期値１２を作成する。このポーズ区別オーバーラップ初期値１２の作成手順を図８のフローチャートに、またポーズ区別オーバーラップ初期値１２の作成の概要を図９の説明図に示す。
【００８２】
ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１では、図８に示すフローチャートのステップＳＴ５０１においてまず、図９に示すように、入力端子１に入力された音声信号のパワーＰ（ｔ）（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）を、ｔ＝１から時間軸に順方向に予め定めた閾値Ｐｔｈと比較し、音声信号のパワーＰ（ｔ）がこの閾値Ｐｔｈを越えるフレームを検出して、そのフレームをＴ１とする。図９の例ではｔ＝３で閾値Ｐｔｈを越えているので、Ｔ１＝３である。
【００８３】
次にステップＳＴ５０２において、上記音声信号のパワーＰ（ｔ）（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）を、ｔ＝Ｔから時間軸と逆方向に予め定めた閾値Ｐｔｈと比較し、音声信号のパワーＰ（ｔ）がこの閾値Ｐｔｈを越えるフレームを検出して、そのフレームをＴ２とする。図９の例ではｔ＝１３で閾値Ｐｔｈを越えているので、Ｔ２＝１３である。
【００８４】
次にステップＳＴ５０３に進み、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を、時間軸方向にＪ個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する際の、先頭から１番目の小区間Ｂ（１）の開始フレームｓｐ（１）をｓｐ（１）＝１とする。また、当該小区間Ｂ（１）の終了フレームｅｐ（１）を上記ステップＳＴ５０１で求めたＴ１とする。すなわちｅｐ（１）＝Ｔ１とする。
【００８５】
同様に、次のステップＳＴ５０４において、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を、時間軸方向にＪ個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する際の、先頭からＪ番目の小区間Ｂ（Ｊ）の開始フレームｓｐ（Ｊ）を上記ステップＳＴ５０２で求めたＴ２とする。すなわちｓｐ（Ｊ）＝Ｔ２とする。また、当該小区間Ｂ（Ｊ）の終了フレームｅｐ（Ｊ）をｅｐ（Ｊ）＝Ｔとする。
【００８６】
次にステップＳＴ５０５に進んで、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を、時間軸方向にＪ個の小区間Ｂ（ｉ），（ｉ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する際の、先頭から２番目より（Ｊ−１）番目までの小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝２，３，…，Ｊ−１）の開始フレームｓｐ（ｊ）と終了フレームｅｐ（ｊ）を、以下の（１９）式〜（２１）式によって求める。
【００８７】
【数１０】
なお、上記（１９）式における［．］は四捨五入して整数化する演算を意味するものとする。また（２１）式でＫ２は予め定められた定数であり、各小区間Ｂ（ｊ）のオーバーラップフレーム数を制御するパラメータである。例えば特徴ベクトルＸ（ｔ）のフレーム数ＴをＴ＝１５、オーバラップパラメータＫ２をＫ２＝２、標準パターンの状態数ＪをＪ＝５とした場合の分割の様子を図９に示す。
【００８９】
次にステップＳＴ５０６において、上記ステップＳＴ５０３〜ステップＳＴ５０５において分割した各小区間Ｂ（ｊ）ごとに、それぞれの小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均してポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。なお、このポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の作成には、次の（２２）式が用いられる。
【００９０】
【数１１】
以上でポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１によるポーズ区別オーバーラップ初期値１２の作成を終了する。
【００９２】
標準パターン作成手段７は、このポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１の作成したポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と、入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とを入力として、標準パターンＲ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。その際、オーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の代わりに、ポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）にコピーしている。なお、それ以外は、実施の形態１における標準パターン作成手段７と同一の手順で処理を進めて、コピーされた標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を更新し、それを標準パターンＲ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）として出力する。
【００９３】
次に、このような標準パターン作成装置を使用して標準パターンを作成する方法を具体的に説明する。図１０はこの発明の実施の形態２における標準パターン作成方法の手順を示すフローチャートである。
【００９４】
発声者が入力端子１から標準パターン作成用の音声を入力すると、図１０にＳＴ８０１で示した分析のステップが開始される。この分析のステップにおいては、その入力音声信号２をＡ／Ｄ変換してフレームと呼ぶ短い時間区間ごとに音響分析を行うとともに、それに基づいて音声区間を切り出し、各フレームごとに特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を計算して出力する。なお、この場合も、音声区間を正確に切り出すことは困難なので、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の先頭と末尾の数フレームにはポーズ区間が含まれているものとする。この例でも実施の形態１の場合と同様に、特徴ベクトルＸ（ｔ）は例えばＬＰＣ分析によって得られるＬＰＣケプストラムとする。また、この実施の形態２における分析のステップでは、各フレームごとに音声信号のパワーＰ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列も計算して、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とともに出力する。
【００９５】
次に図１０にＳＴ８０２で示すポーズ区別オーバーラップ初期値作成のステップに進み、上記分析のステップで得られた特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力として、ポーズ区別オーバーラップ初期値１２を作成する。なお、このポーズ区別オーバーラップ初期値作成の詳細な手順は図８のフローチャートに示す通りであり、また、このポーズ区別オーバーラップ初期値作成の概要を図９に示す。
【００９６】
図９に示すように、音声信号のパワーＰ（ｔ）（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）と所定の閾値Ｐｔｈとの比較を、ｔ＝１から時間軸に順方向に行って、音声信号のパワーＰ（ｔ）が閾値Ｐｔｈを越えるフレームを検出し、そのフレームをＴ１とする（ＳＴ５０１）。図９の例ではｔ＝３で閾値Ｐｔｈを越えているので、Ｔ１＝３である。
【００９７】
同様にして、上記音声信号のパワーＰ（ｔ）（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）と閾値Ｐｔｈとの比較を、ｔ＝Ｔから時間軸と逆方向に行って、音声信号のパワーＰ（ｔ）が閾値Ｐｔｈを越えるフレームを検出し、そのフレームをＴ２とする（ＳＴ５０２）。図９の例ではｔ＝１３で閾値Ｐｔｈを越えているので、Ｔ２＝１３である。
【００９８】
次に、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を、時間軸方向にＪ個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する際の、先頭から１番目の小区間Ｂ（１）の開始フレームｓｐ（１）をｓｐ（１）＝１とし、終了フレームｅｐ（１）を上記Ｔ１（すなわちｅｐ（１）＝Ｔ１）とする（ＳＴ５０３）。
【００９９】
同様に、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を、時間軸方向にＪ個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する際の、先頭からＪ番目の小区間Ｂ（Ｊ）の開始フレームｓｐ（Ｊ）を上記Ｔ２（すなわちｓｐ（Ｊ）＝Ｔ２）とし、終了フレームｅｐ（Ｊ）をｅｐ（Ｊ）＝Ｔとする（ＳＴ５０４）。
【０１００】
次に、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を、時間軸方向にＪ個の小区間Ｂ（ｉ），（ｉ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する際の、先頭から２〜（Ｊ−１）番目の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝２，３，…，Ｊ−１）の開始フレームｓｐ（ｊ）と終了フレームｅｐ（ｊ）を、（１９）式〜（２１）式によって求める（ＳＴ５０５）。例えば、特徴ベクトルＸ（ｔ）のフレーム数ＴをＴ＝１５、オーバラップパラメータＫ２をＫ２＝２、標準パターンの状態数ＪをＪ＝５とした場合の、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４の分割の様子を図９に示す。
【０１０１】
次に、前述の手順で分割した各小区間Ｂ（ｊ）ごとに、（２２）式にしたがってそれら各小区間に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均して、ポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する（ＳＴ５０６）。以上でポーズ区別オーバーラップ初期値の作成を終了する。
【０１０２】
次に図１０にＳＴ８０３で示した標準パターン作成のステップに進んで、上記ポーズ区別オーバーラップ初期値作成のステップで作成されたポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と、入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力として、標準パターンＲ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。なお、この標準パターン作成のステップでは、オーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の代わりに、ポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）にコピーしている点で、図６にＳＴ７０３で示した、実施の形態１における標準パターン作成のステップとは異なっている。
【０１０３】
なお、この実施の形態２の標準パターン作成をソフトウェアで実現しようとする場合、入力音声信号２に対して音響分析を行って、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４と、音声信号のパワーＰ（ｔ）の時系列を求める分析のステップと、その音声信号のパワーＰ（ｔ）の時系列を用いてポーズ区間と音声区間で個別に、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を互いにオーバーラップする小区間Ｂ（ｊ）に区切り、それら各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均してポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ）を作成するポーズ区別オーバーラップ初期値作成のステップと、パターンマッチングによって、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４とポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ）の複数の状態とを対応付け、各状態ごとに対応付けられた特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均して標準パターンＲ（ｃ）（ｊ）の更新を行う標準パターン作成のステップとを有した、コンピュータに標準パターンを作成させるためのプログラムを記録している、コンピュータで読み取り可能な記録媒体が必要である。
【０１０４】
以上のように、この実施の形態２によれば、ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１によって特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を単語の前後のポーズ区間を区別して互いにオーバーラップする小区間に分割することにより、ポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成しているので、音声区間とポーズ区間の混合による局所最小値への収束を防止することができ、より好ましい局所最小値で標準パターンの学習が収束するという効果が得られる。
【０１０５】
実施の形態３．
図１１はこの発明の実施の形態３による標準パターン作成装置の構成の一例を示すブロック図であり、実施の形態１における各機能ブロックと同等の部分には、図１と同一符号を付してその説明を省略する。図において、１３は分析手段３から送られてくる特徴ベクトルの時系列４を互いにオーバーラップする小区間に分割する際に、互いにオーバーラップする小区間として、特徴ベクトルの時系列４が前の時刻より大きく変化している時刻の特徴ベクトルの時系列４をそのオーバーラップする区間に含むように決定し、それら各小区間に属する特徴ベクトルの時系列４を平均してそれぞれの標準パターンの初期値を作成する、初期値作成手段としてのスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段である。１４はこのスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３より標準パターンの初期値として出力されるスペクトル変化オーバーラップ初期値である。
【０１０６】
このように、この実施の形態３による標準パターン作成装置は、初期値作成手段として、オーバーラップ初期値１０を出力するオーバーラップ初期値作成手段９、あるいはポーズ区別オーバーラップ初期値１２を出力するポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１の代わりに、スペクトル変化オーバーラップ初期値１４を出力するスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３が用いられている点で、実施の形態１または実施の形態２における標準パターン作成装置とは異なっている。
【０１０７】
次に動作について説明する。
発声者によって入力端子１に標準パターン作成用の音声信号が入力されると、分析手段３はその入力端子１からの入力音声信号２をＡ／Ｄ変換してフレームと呼ぶ短い時間区間ごとに音響分析を行うとともに音声区間を切り出して、各フレームごとに特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を計算して出力する。なお、Ｔは入力音声信号２の全フレーム数である。ここで、音声区間を正確に切り出すことは困難なので、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の先頭と末尾の数フレームにはポーズ区間が含まれているものとする。また、この実施の形態３においても、特徴ベクトルＸ（ｔ）は例えばＬＰＣ分析によって得られるＬＰＣケプストラムとする。
【０１０８】
スペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３は、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力とし、以下に説明する手順にしたがってスペクトル変化オーバーラップ初期値１４を作成する。このスペクトル変化オーバーラップ初期値１４の作成手順のフローチャートを図１２に、またスペクトル変化オーバーラップ初期値１４の作成の概要を図１３に示す。
【０１０９】
このスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３では、図１２に示すフローチャートのステップＳＴ６０１においてまず、次の（２３）式によって、フレームｔ＝２〜Ｔについて、特徴ベクトルＸ（ｔ）とＸ（ｔ−１）とのスペクトル変化量ｄｘ（ｔ）を求める。
次にステップＳＴ６０２に進み、上記（２３）式によって計算されたスペクトル変化量ｄｘ（ｔ）の値の大きい、上位（Ｊ−１）個のフレームを選択し、この上位（Ｊ−１）個のフレームを時間軸上の順番にしたがってＦ（１），Ｆ（２），…，Ｆ（Ｊ−１）とする。ここで、Ｊは小区間Ｂ（ｊ）に分割する際の分割数である。この分割の様子を図１３に示す。図１３において縦軸はスペクトル変化量、横軸は特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４である。図１３はＪ＝５とした場合の例であり、前記スペクトル変化量ｄｘ（ｔ）の値の大きい上位４個のフレームはｔ＝３，７，９，１３なので、Ｆ（１）＝３，Ｆ（２）＝７，Ｆ（３）＝９，Ｆ（４）＝１３となる。
【０１１１】
次にステップＳＴ６０３に進んで、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を、時間軸方向にＪ個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する際の、小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の開始フレームｓｓ（ｊ）と終了フレームｅｓ（ｊ）とを、以下に示す（２４）式および（２５）式によって求める。
【０１１２】
【数１２】
なお、（２４）式中のＫ３は予め定められた定数であり、各小区間Ｂ（ｊ）のオーバーラップフレーム数を制御するパラメータを示している。例えば特徴ベクトルＸ（ｔ）のフレーム数ＴをＴ＝１５、標準パターンの状態数ＪをＪ＝５、オーバラップパラメータＫ３をＫ３＝１とした場合の分割の様子を図１３に示す。
【０１１４】
次にステップＳＴ６０４において、上記ステップＳＴ６０３で分割した各小区間Ｂ（ｊ）ごとに、次の（２６）式にしたがってそれら各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均し、オーバーラップ初期値Ｒｓ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。
【０１１５】
【数１３】
以上でスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３によるスペクトル変化オーバーラップ初期値１４の作成を終了する。
【０１１７】
標準パターン作成手段７では、このスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３が作成したスペクトル変化オーバーラップ初期値Ｒｓ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と、入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とを入力として、標準パターンＲ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。その際、オーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）、あるいはポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の代わりに、スペクトル変化オーバーラップ初期値Ｒｓ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）にコピーしている。なお、それ以外は、実施の形態１または実施の形態２における標準パターン作成手段７と同一の手順で処理を進め、コピーされた標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の更新を行って、それを標準パターンＲ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）として出力する。
【０１１８】
次に、このような標準パターン作成装置を使用して標準パターンを作成する方法を具体的に説明する。図１４はこの発明の実施の形態３における標準パターン作成方法の手順を示すフローチャートである。
【０１１９】
発声者が入力端子１から標準パターン作成用の音声を入力すると、図１４にＳＴ９０１で示した分析のステップが開始される。この分析のステップにおいては、その入力音声信号２をＡ／Ｄ変換してフレームと呼ぶ短い時間区間ごとに音響分析を行うとともに、音声区間を切り出して、各フレームごとに特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を計算して出力する。なお、この場合においても、音声区間を正確に切り出すことは困難なので、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の先頭と末尾の数フレームにはポーズ区間が含まれているものとする。この例でも実施の形態１および実施の形態２と同様に、特徴ベクトルＸ（ｔ）は例えばＬＰＣ分析によって得られるＬＰＣケプストラムとする。
【０１２０】
次に、図１４にＳＴ９０２で示すスペクトル変化オーバーラップ初期値作成のステップに進み、その特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力として、以下に説明する手順にしたがって、スペクトル変化オーバーラップ初期値１４を作成する。なお、このスペクトル変化オーバーラップ初期値１４の作成手順のフローチャートを図１２に、またスペクトル変化オーバーラップ初期値１４の作成方法の概要を図１３に示す。
【０１２１】
まず、フレームｔ＝２〜Ｔについて、特徴ベクトルＸ（ｔ）とＸ（ｔ−１）とのスペクトル変化量ｄｘ（ｔ）を（２３）式を用いて求める（ＳＴ６０１）。次に、その得られたスペクトル変化量ｄｘ（ｔ）の値の大きい上位（Ｊ−１）個のフレームを選択し、それら（Ｊ−１）個のフレームを時間軸の順番にしたがってＦ（１），Ｆ（２），…，Ｆ（Ｊ−１）とする（ＳＴ６０２）。なお、Ｊは小区間Ｂ（ｊ）に分割する際の分割数である。この分割の様子を図１３に示す。図１３において縦軸はスペクトル変化量、横軸は特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４である。図はＪ＝５の場合を示しており、上記スペクトル変化量ｄｘ（ｔ）の値の大きい上位４個のフレームは、ｔ＝３，７，９，１３であるので、Ｆ（１）＝３，Ｆ（２）＝７，Ｆ（３）＝９，Ｆ（４）＝１３となる。
【０１２２】
次に、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を、時間軸方向にＪ個の小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）に分割する際の、各小区間Ｂ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の開始フレームｓｓ（ｊ）と終了フレームｅｓ（ｊ）を、（２４）式および（２５）式によって求める（ＳＴ６０３）。図１３には、例えば特徴ベクトルＸ（ｔ）のフレーム数ＴをＴ＝１５、標準パターンの状態数ＪをＪ＝５、オーバラップパラメータＫ３をＫ３＝１とした場合の分割の様子を示している。
【０１２３】
次に、前述の手順で分割した各小区間Ｂ（ｊ）ごとに、（２６）式にしたがって各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均して、スペクトル変化オーバーラップ初期値Ｒｓ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する（ＳＴ６０４）。以上でこのスペクトル変化オーバーラップ初期値の作成を終了する。
【０１２４】
次に、図１４にＳＴ９０３で示した標準パターン作成のステップに進んで、上記スペクトル変化オーバーラップ初期値作成のステップにて作成されたスペクトル変化オーバーラップ初期値Ｒｓ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）と、入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を入力として、標準パターンＲ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を作成する。なお、この標準パターン作成のステップでは、オーバーラップ初期値Ｒ１（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）あるいはポーズ区別オーバーラップ初期値Ｒｐ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）の代わりに、スペクトル変化オーバーラップ初期値Ｒｓ（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）を標準パターンＲ（ｃ）（ｊ），（ｊ＝１，２，３，…，Ｊ）にコピーしている点で、実施の形態１および実施の形態２における標準パターン作成のステップ（ＳＴ７０３，ＳＴ８０３）とは異なっている。
【０１２５】
なお、この実施の形態３の標準パターン作成をソフトウェアで実現しようとする場合、入力音声信号２に対して音響分析を行って、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４の時系列を求める分析のステップと、互いにオーバーラップする小区間Ｂ（ｊ）のオーバーラップする区間に、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４で、前の時刻との変化量が大きい時刻の特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を含むように小区間Ｂ（ｊ）を決定し、それら各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均してスペクトル変化オーバーラップ初期値Ｒｓ（ｊ）を作成するスペクトル変化オーバーラップ初期値作成のステップと、パターンマッチングによって、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４とスペクトル変化オーバーラップ初期値Ｒｓ（ｊ）の複数の状態とを対応付け、各状態ごとに対応付けられた特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均して標準パターンＲ（ｃ）（ｊ）の更新を行う標準パターン作成のステップとを有した、コンピュータに標準パターンを作成させるためのプログラムを記録している、コンピュータで読み取り可能な記録媒体が必要である。
【０１２６】
以上のように、この実施の形態３によれば、スペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３によって、スペクトル変化量の大きいフレームを分割境界の基準として小区間Ｂ（ｊ）の分割を行っているので、スペクトルが大きく異なる特徴ベクトルどうしの混合による局所最小値への収束を防止することができ、より好ましい局所最小値で標準パターンの学習収束するという効果が得られる。
【０１２７】
実施の形態４．
図１５はこの発明の実施の形態４による標準パターン作成装置の構成の一例を示すブロック図であり、実施の形態１〜実施の形態３における各機能ブロックと同等の部分には、図１、図７、もしくは図１１と同一符号を付してその説明を省略する。図において、１５は入力音声信号２の音響分析を行った分析手段３より出力された特徴ベクトルの時系列４を、そのパワーＰの時系列を含めて保持する特徴ベクトル記憶メモリである。１６は初期値作成手段としてのオーバーラップ初期値作成手段９、ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１、およびスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３のそれぞれで作成された、オーバーラップ初期値１０、ポーズ区別オーバーラップ初期値１２、およびスペクトル変化オーバーラップ初期値１４に基づいて、それぞれの標準パターンを作成する標準パターン作成手段であり、１７ａ，１７ｂ，１７ｃはこの標準パターン作成手段１６より出力されるそれぞれの標準パターンである。１８は標準パターン作成手段１６によって作成された各標準パターン１７ａ，１７ｂ，１７ｃと、特徴ベクトル記憶メモリ１５から読み出された特徴ベクトルの時系列４とのパターンマッチングを行い、パターンマッチング距離が最小の標準パターンを選択する標準パターン選択手段であり、１９はこの標準パターン選択手段１８より出力される、最終的な標準パターンである。
【０１２８】
このように、この実施の形態４による標準パターン作成装置は、初期値作成手段として、オーバーラップ初期値作成手段９、ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１、およびスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３を備え、標準パターン作成手段１６が、それらオーバーラップ初期値１０、ポーズ区別オーバーラップ初期値１２、およびスペクトル変化オーバーラップ初期値１４に基づいてそれぞれの標準パターン１７ａ〜１７ｃを作成するものであり、この標準パターン１７ａ〜１７ｃよりパターンマッチング距離が最小の標準パターンを選択する標準パターン選択手段１８を備えている点で、実施の形態１の標準パターン作成装置とは異なっている。
【０１２９】
次に動作について説明する。
発声者によって入力端子１から標準パターン作成用の音声を入力されると、分析手段３は入力音声信号２をＡ／Ｄ変換し、フレームと呼ぶ短い時間区間ごとに音響分析を行うとともに音声区間を切り出して、各フレームごとに特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を計算して出力する。そのとき、各フレームごとに音声信号のパワーＰ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列も計算して、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とともに出力する。この場合にも、音声区間を正確に切り出すことは困難なので、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の先頭と末尾の数フレームにはポーズ区間が含まれているものとする。この例では、特徴ベクトルＸ（ｔ）は、例えばＬＰＣ分析によって得られるＬＰＣケプストラムとする。
【０１３０】
この分析手段３の音響分析で得られた入力音声の特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とパワーＰ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列は、特徴ベクトル記憶メモリ１５に送られて一旦保持される。そして、この特徴ベクトル記憶メモリ１５の出力端子Ｙをオーバーラップ初期値作成手段９の入力端子Ａ１に接続するとともに、標準パターン作成手段１６の入力端子Ｚをオーバーラップ初期値作成手段９の出力端子Ａ２に接続する。この接続条件で特徴ベクトル記憶メモリ１５は保持している特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を出力する。オーバーラップ初期値作成手段９と標準パターン作成手段１６は実施の形態１の場合と同一の手順で動作して、標準パターンを作成する。標準パターン作成手段１６は作成したその標準パターンをオーバーラップ初期値１０に基づく標準パターン１７ａとして標準パターン選択手段１８に出力する。
【０１３１】
次に特徴ベクトル記憶メモリ１５の出力端子Ｙをポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１の入力端子Ｂ１に接続するとともに、標準パターン作成手段１６の入力端子Ｚをポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１の出力端子Ｂ２に接続する。この接続条件で特徴ベクトル記憶メモリ１５は保持している特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４と音声信号のパワーＰ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列を出力する。ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１と標準パターン作成手段１６は実施の形態２の場合と同一の手順で動作して標準パターンを作成する。標準パターン作成手段１６は作成した標準パターンをポーズ区別オーバーラップ初期値１２に基づく標準パターン１７ｂとして標準パターン選択手段１８に出力する。
【０１３２】
次に特徴ベクトル記憶メモリ１５の出力端子Ｙをスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３の入力端子Ｃ１に接続するとともに、標準パターン作成手段１６の入力端子Ｚをスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３の出力端子Ｃ２に接続する。この接続条件で特徴ベクトル記憶メモリ１５は保持している特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を出力する。スペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３と標準パターン作成手段１６は実施の形態３の場合と同一の手順で動作して標準パターンを作成する。標準パターン作成手段１６は作成した標準パターンをスペクトル変化オーバーラップ初期値１４に基づく標準パターン１７ｃとして標準パターン選択手段１８に出力する。
【０１３３】
標準パターン選択手段１８は特徴ベクトル記憶メモリ１５が保持している特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４、オーバーラップ初期値１０に基づく標準パターン１７ａ、ポーズ区別オーバーラップ初期値１２に基づく標準パターン１７ｂ、およびスペクトル変化オーバーラップ初期値１４に基づく標準パターン１７ｃを入力として、実施の形態１にて説明したビタビアルゴリズムを用いて、前記３種の標準パターン１７ａ，１７ｂ，１７ｃと、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とのパターンマッチング距離を計算する。そして、このパターンマッチング距離が最小となる標準パターンを選択し、それを最終的な標準パターン１９として出力する。
【０１３４】
次に、このような標準パターン作成装置を使用して標準パターンを作成する方法を具体的に説明する。図１６はこの発明の実施の形態４における標準パターン作成方法の手順を示すフローチャートである。
【０１３５】
発声者が入力端子１から標準パターン作成用の音声を入力すると、図１６にＳＴ１００１で示す分析のステップにおいて、入力音声信号２をＡ／Ｄ変換しフレームと呼ぶ短い時間区間ごとに音響分析を行うとともに音声区間を切り出して、各フレームごとに特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を計算して出力する。そのとき、各フレームごとに音声信号のパワーＰ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列も計算して、上記特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とともに出力する。なお、この場合も音声区間を正確に切り出すことは困難なので、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の先頭と末尾の数フレームにはポーズ区間が含まれているものとする。また、この例では特徴ベクトルＸ（ｔ）は例えばＬＰＣ分析で得られるＬＰＣケプストラムとする。
【０１３６】
次に図１６にＳＴ１００２で示すオーバーラップ初期値作成のステップに進む。このオーバーラップ初期値作成のステップでは、特徴ベクトル記憶メモリ１５の出力端子Ｙをオーバーラップ初期値作成手段９の入力端子Ａ１に接続し、標準パターン作成手段１６の入力端子Ｚをオーバーラップ初期値作成手段９の出力端子Ａ２に接続して、その接続条件で特徴ベクトル記憶メモリ１５は保持している特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を出力し、オーバーラップ初期値作成手段９にて、実施の形態１の場合と同一の手順でオーバーラップ初期値１０を作成する。次に図１６にＳＴ１００３で示す標準パターン作成のステップにおいて、標準パターン作成手段１６が実施の形態１の場合と同一の手順で標準パターンを作成し、それをオーバーラップ初期値１０に基づく標準パターン１７ａとして出力する。
【０１３７】
次に図１６にＳＴ１００４で示すポーズ区別オーバーラップ初期値作成のステップに進む。このポーズ区別オーバーラップ初期値作成のステップでは、特徴ベクトル記憶メモリ１５の出力端子Ｙをポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１の入力端子Ｂ１に、標準パターン作成手段１６の入力端子Ｚをポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１の出力端子Ｂ２に接続して、その接続条件で特徴ベクトル記憶メモリ１５は保持している特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４と、音声信号のパワーＰ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列を出力し、ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段１１にて、実施の形態２の場合と同一の手順でポーズ区別オーバーラップ初期値１２を作成する。次に図１６にＳＴ１００５で示す標準パターン作成のステップにおいて、標準パターン作成手段１６が実施の形態２の場合と同一の手順で標準パターンを作成し、それをポーズ区別オーバーラップ初期値１２に基づく標準パターン１７ｂとして出力する。
【０１３８】
次に図１６にＳＴ１００６で示すスペクトル変化オーバーラップ初期値作成のステップに進む。このスペクトル変化オーバーラップ初期値作成のステップでは、特徴ベクトル記憶メモリ１５の出力端子Ｙをスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３の入力端子Ｃ１に接続し、標準パターン作成手段１６の入力端子Ｚをスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３の出力端子Ｃ２に接続して、その接続条件で特徴ベクトル記憶メモリ１５は保持している特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４を出力し、スペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段１３にて、実施の形態３の場合と同一の手順でスペクトル変化オーバーラップ初期値１４を作成する。次に図１６にＳＴ１００７で示す標準パターン作成のステップにおいて、標準パターン作成手段１６が実施の形態３の場合と同一の手順で標準パターンを作成し、それをスペクトル変化オーバーラップ初期値１４に基づく標準パターン１７ｃとして出力する。
【０１３９】
次に、図１６にＳＴ１００８で示す標準パターン選択のステップにおいて、特徴ベクトル記憶メモリ１５が保持している特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４、オーバーラップ初期値１０に基づく標準パターン１７ａ、ポーズ区別オーバーラップ初期値１２に基づく標準パターン１７ｂ、およびスペクトル変化オーバーラップ初期値１４に基づく標準パターン１７ｃを入力として、実施の形態１にて説明したビタビアルゴリズムを用いて、それら３種の標準パターン１７ａ，１７ｂ，１７ｃと、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とのパターンマッチング距離を計算し、このパターンマッチング距離が最小となる標準パターンを選択して、それを最終的な標準パターン１９として出力する。
【０１４０】
なお、この実施の形態４の標準パターン作成をソフトウェアで実現しようとする場合、入力音声信号２に対して音響分析を行って、特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４の時系列と音声信号のパワーＰ（ｔ）の時系列とを求める分析のステップ、均等分割に基づいて決定した各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均してオーバーラップ初期値１０を作成するオーバーラップ初期値作成のステップ、そのオーバーラップ初期値１０を用いて標準パターン１７ａを作成する標準パターン作成のステップ、ポーズ区間と音声区間で別個に決定した各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均してポーズ区別オーバーラップ初期値１２を作成するポーズ区別オーバーラップ初期値作成のステップ、そのポーズ区別オーバーラップ初期値１２を用いて標準パターン１７ｂを作成する標準パターン作成のステップ、前の時刻との変化量が大きい時刻の特徴ベクトルをそのオーバーラップ区間に含むように決定した各小区間Ｂ（ｊ）に属する特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４を平均してスペクトル変化オーバーラップ初期値１４を作成するスペクトル変化オーバーラップ初期値作成のステップ、そのスペクトル変化オーバーラップ初期値１４を用いて標準パターン１７ｃを作成する標準パターン作成のステップ、およびそれら３種の標準パターン１７ａ，１７ｂ，１７ｃと特徴ベクトルＸ（ｔ）の時系列４とのパターンマッチング距離が最小の標準パターンを選択して、最終的な標準パターン１９として出力する標準パターン選択のステップを有した、コンピュータに標準パターンを作成させるためのプログラムを記録している、コンピュータで読み取り可能な記録媒体が必要である。
【０１４１】
以上のように、この実施の形態４によれば、オーバーラップ初期値１０に基づく標準パターン１７ａと、ポーズ区別オーバーラップ初期値１２に基づく標準パターン１７ｂと、スペクトル変化オーバーラップ初期値１４に基づく標準パターン１７ｃの中から、特徴ベクトルＸ（ｔ），（ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）の時系列４とのパターンマッチング距離が最小となる標準パターンを、最終的な標準パターン１９として選択しているので、より表現効率の高い標準パターンを得ることができるという効果が得られる。
【０１４２】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、初期値作成手段が各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成する際に、特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップするように区切って小区間を形成し、標準パターン作成手段がその標準パターンの初期値の各状態と特徴ベクトルの時系列との対応付けをパターンマッチングによって行い、各状態ごとに対応付けられた特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの更新を行うように構成したので、初期値にトラップされることが少なくなり、好ましくない局所最小値で標準パターンの学習が収束することを低減することができる標準パターン作成装置が得られる効果がある。
また、ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段が特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップする小区間に区切って標準パターンの初期値を作成する際に、その小区間をポーズ区間と音声区間とで別個に決定するように構成したので、音声区間とポーズ区間の混合による局所最小値への収束を防止することが可能となり、より好ましい局所最小値で標準パターンの学習を収束させることができる標準パターン作成装置が得られる効果がある。
【０１４５】
この発明によれば、スペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段が特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップする小区間に区切って標準パターンの初期値を作成する際に、特徴ベクトルの時系列が前の時刻より大きく変化している時刻の特徴ベクトルの時系列を、そのオーバーラップ区間に含むように小区間を決定するように構成したので、スペクトルが大きく異なる特徴ベクトルどうしの混合による局所最小値への収束を防止することが可能となり、より好ましい局所最小値で標準パターンの学習を収束させることができる標準パターン作成装置が得られるという効果がある。
【０１４６】
この発明によれば、オーバーラップ初期値作成手段、ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段、およびスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段でそれぞれ作成された各標準パターンの初期値を用いて、それらに基づく標準パターンを標準パターン作成手段で作成し、その中で特徴ベクトルの時系列とのパターンマッチング距離が最小のものを標準パターン選択手段で選択して、最終的な標準パターンとして出力するように構成したので、より表現効率の高い標準パターンを得ることのできる標準パターン作成装置が得られる効果がある。
【０１４９】
この発明によれば、特徴ベクトルの時系列をオーバーラップする小区間に区切る際に、ポーズ区間と音声区間とで別個に各小区間を決定するように構成したので、音声区間とポーズ区間の混合による局所最小値への収束を防止することが可能となり、より好ましい局所最小値で標準パターンの学習を収束させることができる標準パターン作成方法が得られる効果がある。
【０１５０】
この発明によれば、特徴ベクトルの時系列をオーバーラップする小区間に区切る際に、当該小区間のオーバーラップ区間に、前の時刻との変化量が大きい時刻の特徴ベクトルの時系列が含まれるように小区間を決定するように構成したので、スペクトルが大きく異なる特徴ベクトルどうしの混合による局所最小値への収束を防止することが可能となり、より好ましい局所最小値で標準パターンの学習を収束させることができる標準パターン作成方法が得られる効果がある。
【０１５１】
この発明によれば、特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップした小区間に区切る際に、均等分割、ポーズ区間と音声区間とで別個に分割、および前の時刻との変化量が大きい時刻の特徴ベクトルの時系列を含むように分割の、各分割方法で分割し、それら各分割方法による標準パターンの初期値を用いて作成したそれぞれの標準パターンから、特徴ベクトルの時系列とのパターンマッチング距離が最小のものを選択するように構成したので、表現効率の高い標準パターンを得ることのできる標準パターン作成方法が得られる効果がある。
【０１５４】
この発明によれば、ポーズ区間と音声区間で別個に小区間を決定するポーズ区別オーバーラップ初期値作成のステップを初期値作成のステップとしたプログラムを記録媒体に記録させるように構成したので、音声区間とポーズ区間の混合による局所最小値への収束を防止でき、より好ましい局所最小値で標準パターンの学習が収束する標準パターン作成方法をコンピュータに実行させることができる効果がある。
【０１５５】
この発明によれば、スペクトルが大きく変化する部分がオーバーラップ部分に含まれるように小区間の分割を行うスペクトル変化オーバーラップ初期値作成のステップを初期値作成のステップとしたプログラムを記録媒体に記録させるように構成したので、スペクトルが大きく異なる特徴ベクトルどうしの混合による局所最小値への収束を防止でき、より好ましい局所最小値で標準パターンの学習が収束する標準パターン作成方法をコンピュータに実行させることができる効果がある。
【０１５６】
この発明によれば、オーバーラップ初期値作成、ポーズ区別オーバーラップ初期値作成、およびスペクトル変化オーバーラップ初期値作成の各ステップと、それらによって作成された各標準パターンの初期値を用いてそれぞれの標準パターンを作成する標準パターン作成のステップと、作成された各標準パターンと入力音声の特徴ベクトルの時系列とのパターンマッチング距離が最小の標準パターンを選択する標準パターン選択のステップとを有するプログラムを記録媒体に記録させるように構成したので、より表現効率の高い標準パターンが得られる標準パターン作成方法をコンピュータに実行させることができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１による標準パターン作成装置を示すブロック図である。
【図２】 実施の形態１におけるオーバーラップ初期値作成手段の動作手順を示すフローチャートである。
【図３】 実施の形態１におけるオーバーラップ初期値作成手段の動作の概要を示す説明図である。
【図４】 実施の形態１における標準パターン作成手段の動作手順を示すフローチャートである。
【図５】 実施の形態１における標準パターンと特徴ベクトルの時系列４との対応付けの概要を示す説明図である。
【図６】 この発明の実施の形態１による標準パターン作成方法を示すフローチャートである。
【図７】 この発明の実施の形態２による標準パターン作成装置を示すブロック図である。
【図８】 実施の形態２におけるポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段の動作手順を示すフローチャートである。
【図９】 実施の形態２におけるポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段の動作の概要を示す説明図である。
【図１０】 この発明の実施の形態２による標準パターン作成方法を示すフローチャートである。
【図１１】 この発明の実施の形態３による標準パターン作成装置を示すブロック図である。
【図１２】 実施の形態３におけるスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段の動作手順を示すフローチャートである。
【図１３】 実施の形態３におけるスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段の動作の概要を示す説明図である。
【図１４】 この発明の実施の形態３による標準パターン作成方法を示すフローチャートである。
【図１５】 この発明の実施の形態４による標準パターン作成装置を示すブロック図である。
【図１６】 この発明の実施の形態４による標準パターン作成方法を示すフローチャートである。
【図１７】 従来の標準パターン作成装置を示すブロック図である。
【図１８】 従来の標準パターン作成装置における初期値作成手段の動作手順を示すフローチャートである。
【図１９】 従来の標準パターン作成装置における初期値作成手段の動作の概要を示す説明図である。
【図２０】 従来の標準パターン作成装置における標準パターン作成手段の動作手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１ 入力端子、２ 入力音声信号、３ 分析手段、４ 特徴ベクトルの時系列、７ 標準パターン作成手段、８ 標準パターン、９ オーバーラップ初期値作成手段（初期値作成手段）、１０ オーバーラップ初期値（標準パターンの初期値）、１１ ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段（初期値作成手段）、１２ ポーズ区別オーバーラップ初期値（標準パターンの初期値）、１３ スペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段（初期値作成手段）、１４ スペクトル変化オーバーラップ初期値（標準パターンの初期値）、１５ 特徴ベクトル記憶メモリ、１６ 標準パターン作成手段、１７ａ，１７ｂ，１７ｃ 標準パターン、１８ 標準パターン選択手段、１９ 標準パターン。
Claims (9)
- 入力音声の特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップする小区間に区切り、当該各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成する初期値作成手段と、
前記特徴ベクトルの時系列と、前記初期値作成手段が作成した標準パターンの初期値の各状態とをパターンマッチングによって対応付け、前記各状態ごとに対応付けられた前記特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの更新を行う標準パターン作成手段とを備えた標準パターン作成装置において、
前記初期値作成手段として、互いにオーバーラップする小区間をポーズ区間と音声区間とで別個に決定し、前記各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均してそれぞれの標準パターンの初期値を作成するポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段を備えたことを特徴とする標準パターン作成装置。 - 入力音声の特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップする小区間に区切り、当該各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成する初期値作成手段と、
前記特徴ベクトルの時系列と、前記初期値作成手段が作成した標準パターンの初期値の各状態とをパターンマッチングによって対応付け、前記各状態ごとに対応付けられた前記特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの更新を行う標準パターン作成手段とを備えた標準パターン作成装置において、
前記初期値作成手段として、特徴ベクトルの時系列が前の時刻より大きく変化している時刻の特徴ベクトルの時系列をそのオーバーラップする区間に含むように、互いにオーバーラップする小区間を決定し、前記各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成するスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段を備えたことを特徴とする標準パターン作成装置。 - 入力音声の特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップする小区間に区切り、当該各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成する初期値作成手段と、
前記特徴ベクトルの時系列と、前記初期値作成手段が作成した標準パターンの初期値の各状態とをパターンマッチングによって対応付け、前記各状態ごとに対応付けられた前記特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの更新を行う標準パターン作成手段とを備えた標準パターン作成装置において、
前記初期値作成手段として、均等分割に基づいて決定した各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成するオーバーラップ初期値作成手段と、ポーズ区間と音声区間とで別個に決定した各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成するポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段と、前の時刻との間の変化量が大きい時刻の特徴ベクトルをそのオーバーラップ区間に含むように決定した各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成するスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段を備え、
前記オーバーラップ初期値作成手段、ポーズ区別オーバーラップ初期値作成手段、およびスペクトル変化オーバーラップ初期値作成手段によって作成された標準パターンの初期値を用いてそれぞれの標準パターンを作成する標準パターン作成手段と、
前記標準パターン作成手段の作成する各標準パターンと入力音声の特徴ベクトルの時系列とのパターンマッチングを行い、パターンマッチング距離が最小の標準パターンを選択する標準パターン選択手段とを有することを特徴とする標準パターン作成装置。 - 入力音声の特徴ベクトルの時系列を時間軸方向に圧縮し、複数の状態数の標準パターンを作成する標準パターン作成方法であって、
前記特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップする小区間に区切り、
区切られた前記各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成し、
作成された前記標準パターンの初期値の各状態と、前記入力音声の特徴ベクトルの時系列との対応付けをパターンマッチングによって行い、
前記各状態ごとに対応付けられた特徴ベクトルの時系列を平均して、標準パターンの更新を行う標準パターン作成方法において、
前記入力音声の特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップする小区間に区切り、当該各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成する際に、前記小区間をポーズ区間と音声区間とで別個に決定することを特徴とする標準パターン作成方法。 - 入力音声の特徴ベクトルの時系列を時間軸方向に圧縮し、複数の状態数の標準パターンを作成する標準パターン作成方法であって、
前記特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップする小区間に区切り、
区切られた前記各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成し、
作成された前記標準パターンの初期値の各状態と、前記入力音声の特徴ベクトルの時系列との対応付けをパターンマッチングによって行い、
前記各状態ごとに対応付けられた特徴ベクトルの時系列を平均して、標準パターンの更新を行う標準パターン作成方法において、
前記入力音声の特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップする小区間に区切り、当該各小区間に属する特徴ベクトルを平均して標準パターンの初期値を作成する際に、前記小区間の互いにオーバーラップする区間に、前記特徴ベクトルの時系列で前の時刻との特徴ベクトルの変化量が大きい時刻の特徴ベクトルの時系列を含むように前記小区間を決定することを特徴とする標準パターン作成方法。 - 入力音声の特徴ベクトルの時系列を時間軸方向に圧縮し、複数の状態数の標準パターンを作成する標準パターン作成方法であって、
前記特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップする小区間に区切り、
区切られた前記各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成し、
作成された前記標準パターンの初期値の各状態と、前記入力音声の特徴ベクトルの時系列との対応付けをパターンマッチングによって行い、
前記各状態ごとに対応付けられた特徴ベクトルの時系列を平均して、標準パターンの更新を行う標準パターン作成方法において、
前記入力音声の特徴ベクトルの時系列を、互いにオーバーラップした小区間に区切る際に、均等分割、ポーズ区間と音声区間とで別個に、および前の時刻との変化量が大きい時刻の特徴ベクトルの時系列を含ませるといった異なる複数の方法で区切り、
前記各方法で区切られた小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して作成した標準パターンの初期値を用いてそれぞれの標準パターンを作成し、
作成された各標準パターンと前記特徴ベクトルの時系列とのパターンマッチングを行い、パターンマッチング距離が最小の標準パターンを選択することを特徴とする標準パターン作成方法。 - 入力音声の特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップする小区間に区切り、それら各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成する初期値作成のステップと、
パターンマッチングによって、前記特徴ベクトルの時系列と前記標準パターンの初期値の各状態とを対応付け、前記各状態ごとに対応付けられた特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの更新を行う標準パターン作成のステップとを有する標準パターン作成をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、
前記標準パターンの初期値を作成するステップとして、互いにオーバーラップする小区間をポーズ区間と音声区間で別個に決定し、前記各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成するポーズ区別オーバーラップ初期値作成のステップを有することを特徴とする記録媒体。 - 入力音声の特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップする小区間に区切り、それら各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成する初期値作成のステップと、
パターンマッチングによって、前記特徴ベクトルの時系列と前記標準パターンの初期値の各状態とを対応付け、前記各状態ごとに対応付けられた特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの更新を行う標準パターン作成のステップとを有する標準パターン作成をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、
前記標準パターンの初期値を作成するステップとして、互いにオーバーラップする小区間のオーバーラップする区間に、特徴ベクトルの時系列で、前の時刻との変化量が大きい時刻の特徴ベクトルの時系列を含むように小区間を決定し、それら各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成するスペクトル変化オーバーラップ初期値作成のステップを有することを特徴とする記録媒体。 - 入力音声の特徴ベクトルの時系列を互いにオーバーラップする小区間に区切り、それら各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成する初期値作成のステップと、
パターンマッチングによって、前記特徴ベクトルの時系列と前記標準パターンの初期値の各状態とを対応付け、前記各状態ごとに対応付けられた特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの更新を行う標準パターン作成のステップとを有する標準パターン作成をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、
前記標準パターンの初期値を作成するステップとして、均等分割に基づいて決定した各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成するオーバーラップ初期値作成のステップと、ポーズ区間と音声区間とで別個に決定した各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成するポーズ区別オーバーラップ初期値作成のステップと、前の時刻との変化量が大きい時刻の特徴ベクトルを含むように決定した各小区間に属する特徴ベクトルの時系列を平均して標準パターンの初期値を作成するスペクトル変化オーバーラップ初期値作成のステップとを備え、
前記標準パターンの初期値を作成する各ステップによって作成された標準パターンの初期値を用いてそれぞれの標準パターンを作成する標準パターン作成のステップと、
前記特徴ベクトルの時系列と前記標準パターン作成のステップで作成された各標準パターンとのパターンマッチングを行い、パターンマッチング距離が最小の標準パターンを選択する標準パターン選択のステップを有することを特徴とする記録媒体。
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| US5822730A (en) * | 1996-08-22 | 1998-10-13 | Dragon Systems, Inc. | Lexical tree pre-filtering in speech recognition |
| US6260013B1 (en) * | 1997-03-14 | 2001-07-10 | Lernout & Hauspie Speech Products N.V. | Speech recognition system employing discriminatively trained models |
| GB9802836D0 (en) * | 1998-02-10 | 1998-04-08 | Canon Kk | Pattern matching method and apparatus |
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