JP5175325B2 - 音声認識用wfst作成装置とそれを用いた音声認識装置と、それらの方法とプログラムと記憶媒体 - Google Patents
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Description
この発明は、複数の音響モデル間の構造の類似性に着目し、ある音素環境に対して音響モデルの共有構造が音響モデル間で同じ場合は、WFST化においても状態遷移を共有化することでWFSTの状態数を削減する。
表1に、実施例1で説明した音声認識用WFST作成装置100によって、男声の音響モデルと女声の音響モデルの2つから作成した音声認識用WFSTと、1個の性別非依存の音響モデルによる音声認識用WFSTを用いて音声認識処理をした場合の使用メモリ量を示す。
なお、上記装置における処理手段をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、各装置における処理手段がコンピュータ上で実現される。
Claims (9)
- 複数種類の音声にそれぞれ対応した音響モデルを記憶した複数の音響モデル記憶部と、
上記音響モデルの要素である音素環境と状態位置と状態数で特定されるHMM状態にHMM状態IDを付与し、そのHMM状態IDの表を音素モデル構造表として作成して音素モデル構造表記憶部に記憶する音素モデル構造表作成部と、
複数の音響モデル間において同一の音素環境と状態位置と状態数である複数のHMM状態IDを併合させたHMM状態IDを新たに付与して、上記音素モデル構造表を更新する構造合致照合部と、
上記HMM状態IDを入力とし、出力を音素環境とする併合音響モデルWFSTを作成する音響モデルWFST作成部と、
上記併合音響モデルWFSTを記憶する音響モデルWFST記憶部と、
音素環境を音素に変換する音素WFSTを記憶する音素WFST記憶部と、
音素列を単語に変換する辞書WFSTを記憶する辞書WFST記憶部と、
単語列に言語スコアを付与する言語モデルWFSTを記憶する言語モデルWFST記憶部と、
上記併合音響モデルWFSTと上記音素WFSTと上記辞書WFSTと上記言語モデルWFSTと、を合成して最適化することで、入力を上記HMM状態ID、出力を単語列とする音声認識用WFSTを作成する音声認識用WFST作成部と、
を具備する音声認識用WFST作成装置。 - 複数種類の音声にそれぞれ対応した音響モデルを記憶した複数の音響モデル記憶部と、
上記音響モデルの要素である音素モデルの各HMM状態にHMM状態ID系列を付与し、そのHMM状態ID系列の表を音素モデル構造表として作成する音素モデル構造表作成部と、
複数の音響モデル間において同一の音素モデルである複数のHMM状態ID系列は併合させたHMM状態ID系列を新たに付与して、上記音素モデル構造表を更新する構造合致照合部と、
上記HMM状態ID列を入力とし、出力を音素環境とする併合音響モデルWFSTを作成する音響モデルWFST作成部と、
上記併合音響モデルWFSTを記憶する音響モデルWFST記憶部と、
音素環境を音素に変換する音素WFSTを記憶する音素WFST記憶部と、
音素列を単語に変換する辞書WFSTを記憶する辞書WFST記憶部と、
単語列に言語スコアを付与する言語モデルWFSTを記憶する言語モデルWFST記憶部と、
上記併合音響モデルWFSTと、上記音素WFSTと、上記辞書WFSTと、上記言語モデルWFSTと、を合成して最適化することで音声認識用WFSTを作成する音声認識用WFST作成部と、
を具備する音声認識用WFST作成装置。 - 請求項1又は2に記載した音声認識用WFST作成装置で作成した音声認識用WFSTを記憶した音声認識用WFST記憶部と、
上記認識用WFST記憶部から最もスコアの高い状態遷移列を抽出して音声認識結果を出力する探索部と、を備えた音声認識装置であって、
上記探索部は、
入力音声信号をフレームごとに音声特徴量に変換する音響分析部と、
最初の第1フレームの処理前に音声認識用WFSTの開始状態に音響モデルごとの初期仮説を作成する初期仮説生成部と、
上記第1フレーム以降にそれぞれ対応するWFST状態の遷移に対して、その遷移の入力記号列であるHMM状態IDから元のHMM状態IDと音響モデルIDを抽出し、抽出された音響モデルに合致する仮説が上記音声認識用WFSTに存在する場合に該当する音響モデルのHMM状態IDに付与されている混合正規分布を読み出して上記音声特徴量に対する音響スコアを計算し、その音響スコアと遷移の重みである言語スコアと出力記号列を該当する音響モデルの仮説に累積する仮説展開部と、
上記音声認識用WFSTの終了状態において、音響スコアと言語スコアの和の最も高い仮説の出力記号列を音声認識結果として出力する探索終了部と、
を具備することを特徴とする音声認識装置。 - 請求項3に記載した音声認識装置において、
上記探索部は、
更に、入力音声信号に対して最も高い音響スコアを出力する音響モデルを判別する認識用音響モデル判別部を備え、
上記初期仮説生成部は、上記認識用音響モデル判別部が判別した音響モデルについてのみ初期仮説を作成し、
上記仮説展開部は、上記認識用音響モデル判別部が判別した音響モデルについてのみ音響スコアを計算することを特徴とする音声認識装置。 - 音素モデル構造表作成部が、複数の音響モデル記憶部に記憶された音響モデルに、それぞれの音響モデルの要素である音素環境と状態位置と状態数で特定されるHMM状態にHMM状態IDを付与し、そのHMM状態IDの表を音素モデル構造表として作成して音素モデル構造表記憶部に記憶する音素モデル構造表作成過程と、
構造合致照合部が、複数の音響モデル間において同一の音素環境と状態位置と状態数である複数のHMM状態IDを併合させたHMM状態IDを新たに付与して、上記音素モデル構造表を更新する構造合致照合過程と、
音響モデルWFST作成部が、上記HMM状態IDを入力とし、出力を音素環境とする併合音響モデルWFSTを作成する音響モデルWFST作成過程と、
音声認識用WFST作成部が、音響モデルWFST記憶部に記憶された併合音響モデルWFSTと、音素WFST記憶部に記憶された音素WFSTと、辞書WFST記憶部に記憶された辞書WFSTと、言語モデルWFST記憶部に記憶された言語モデルWFSTと、を合成して最適化することで、入力を上記HMM状態ID、出力を単語列とする音声認識用WFSTを作成する音声認識用WFST作成過程と、
を備える音声認識用WFST作成方法。 - 音素モデル構造表作成部が、複数の音響モデル記憶部に記憶された音響モデルの要素である音素モデルの各HMM状態にHMM状態ID系列を付与し、そのHMM状態ID系列の表を音素モデル構造表として作成して音素モデル構造表記憶部に記憶する音素モデル構造表作成過程と、
構造合致照合部が、複数の音響モデル間において同一の音素モデルである複数のHMM状態系列は併合させて新たに併合したHMM状態ID系列を付与し、単独の音素モデルはそのままとして、そのHMM状態ID系列と対応する音素モデルとから成る表になるように上記音素モデル構造表を更新する構造合致照合過程と、
音響モデルWFST作成部が、上記HMM状態ID系列を入力とし、出力を音素環境とする併合音響モデルWFSTを作成する音響モデルWFST作成過程と、
音声認識用WFST作成部が、音響モデルWFST記憶部に記憶された併合音響モデルWFSTと、音素WFST記憶部に記憶された音素WFSTと、辞書WFST記憶部に記憶された辞書WFSTと、言語モデルWFST記憶部に記憶された言語モデルWFSTと、を合成して最適化することで、入力を上記HMM状態ID系列、出力を単語列とする音声認識用WFSTを作成する音声認識用WFST作成過程と、
を備える音声認識用WFST作成方法。 - 請求項5又は6に記載した音声認識用WFST作成方法で作成した音声認識用WFSTを記憶する音声認識用WFST記憶過程と、
上記認識用WFST記憶過程で得られた最もスコアの高い状態遷移列を抽出して音声認識結果を出力する探索過程と、を備えた音声認識方法であって、
上記探索過程は、
音響分析部が、入力音声信号をフレームごとに音声特徴量に変換する音響分析過程と、
初期仮説生成部が、最初の第1フレームの処理前に認識用WFSTの開始状態に音響モデルごとの初期仮説を作成する初期仮説生成過程と、
仮説展開部が、上記第1フレーム以降にそれぞれ対応するWFST状態の遷移に対して、その遷移の入力記号列であるHMM状態IDから元のHMM状態IDと音響モデルIDを抽出し、抽出された音響モデルに合致する仮説が上記音声認識用WFSTに存在する場合に該当する音響モデルのHMM状態IDに付与されている混合正規分布を読み出して上記音声特徴量に対する音響スコアを計算し、その音響スコアと遷移の重みである言語スコアと出力記号列を該当する音響モデルの仮説に累積する仮説展開過程と、
探索終了部が、上記音声認識用WFSTの終了状態において、音響スコアと言語スコアの和の最も高い仮説の出力記号列を音声認識結果として出力する探索終了過程と、
を含むことを特徴とする音声認識方法。 - 請求項1乃至4の何れかに記載した装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
- 請求項8に記載した何れかのプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
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