JPH0293697A - 雑音除去方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （イ）産業上の利用分野 音声認識装置における雑音除去方法に関する。

（ロ）従来の技術 例えば、従来の雑音除去機能をもつフィルターバンク方
式の雑音除去方法は、雑音除去を行なうための雑音除去
用標準パターンとして、雑音区間Ｎフレームの雑音分析
パラメータの各チャネルの゛−均値にある重みを乗じた
パターン（ＡＶＥＮ）を作＋ＬＬ、雑音下で発声された
辞意の各分析フレームよりＡＶＥＮを減じた結果をパラ
メータ値とするか、雑音区間Ｎフレームの雑音分析パラ
メータの各チャネルの最大値にある重みを乗じたパター
ン（＼１．ＡＸ＼）を作成し、雑音下で発声された音声
の各分析フレームよりＭＡＸＮを減じた結果をパラメー
タ値とし、かがるパラメータ値にパワーの正規化を行な
たものと登録パターンとのマンチングを行なっていた。

（／匂　発明が解決しようとする課題 上述の従来方法では、雑音分析パラメータの各チャネル
の平均値に、重みを乗じたもの（Ａ〜′Ｅ＼）が第３図
（ｂ）のようなスペクトル包絡パターン（横軸：周波数
チャンネル、縦軸：音圧）であり、無音区間に同図（ａ
）に示したような１フレームの雑音が存在し、同図（ａ
）の雑音パターンより同図（ｂ）の雑音平均パターンを
減じた場合、残差は同図（ｄ）となる。かかる雑音除去
後のパタンに、例えば、パラメータの最大値を一定にす
るパワーの正規化を施した場合のパターンは、同図（ｅ
）の様になり、無意味な雑音パターンができてしまう。

また、残差を無くすために雑音の除去パターンとして、
雑音区間Ｎフレームの雑音分析パラメータの各チャネル
の最大値に、ある重みを乗じたもの（ＮＩＡＸＮ）を用
いた場合、残差は０となるが、有音区間で以下に述べる
様な問題が起こる。

即ち、上記重付は最大値パターンいＩＡＸＮ）が同図（
ｃ）の如きパターンであり、有音区間のあるフレームの
雑音の無いパターンが同図（「）のパターンであって、
これに同図（ａ）の雑音パターンが重畳して同図（ｇ）
のようなパターンとなった場合、この同図（ｇ）パター
ンから同図（Ｃ）のパターンを減じたパターンは同図（
ｈ）の様になり、真の音声パターン（ふ）とは、がなり
違ったパターンとなってしまう。

（ニ）課題を解決するための手段 本発明の雑音除去方法は、雑音除去を行なうための雑音
除去用標準パターンとして、雑音区間Ｎフレームの雑音
分析結果であるパラメータの各チャネルの最大値に所定
の重み係数を乗じた１フレーム分の重付は最大値パター
ン（ＮＩＡＸＮ）並びに。

その平均値に所定の重み係数を乗じたｌフレーム分の重
付は平均値パターン（ＡＶＥＮ）とを作成し、雑音下で
発声された音声の各分析フレームからに記最大値パター
ン（！１ｌＡＸＮ）を減じた残差が一定値以下のフレー
ムは、残差値または零を新しいパラメータ値とし、該残
差が一定値以上になったフレームは音声の各分析フレー
ムから上記平均値パターン（へＶＥＮ　）を減じた残差
をパラメータ値とした音声パターンを得るものである。

（ホ）作用 本発明の雑音除去方法によれば、雑音下で発声された音
声の各分析フレームより雑音分析パラメータの各チャネ
ルの最大値にある重みを乗じたもの（ＮＩＡＸＮ）を減
じることにより、雑音成分の殆どを除去することができ
、音声のない区間ではパラメータはＯとなるか、Ｏに近
い値となる。

故に、パラメータが０か、０に近い値となった区間を＠
冴区間と決めることができる。しかも、音声の存在する
区間に、雑音除去を行なうための雑音除去用標準パター
ンとして、（ＮＩＡＸＮ）を用いた場合は、雑音成分以
上の値を減じてしまうことになるので、有音区間と判定
された部分については雑音除去用標準パターンとして平
均値にある重みを乗じたパターン（ＡＶＥＮ）を用いる
。例えば、第３図（ｇ）に示した雑音の重畳した音声パ
ターンからＬ記パターン（ＡＶＥＮ　）を減じた場合は
、同図（１）に示すように、真の音声パターンと非常に
近いパターンとなる。かかる方法を用いることにより雑
音成分のみを除去することができる。

（へ）実施例 第１図に本発明の雑音除去方法を採用した音声認識装置
の全体構成図を示す。同図に於て、（１）はマイクロフ
ォン、（２）はマイクロフォン（１）より入力された音
声を分析する音声分析部、（３）は音声分析部（２）で
分析された結果に含まれている雑音成分を除去する雑音
除去部である。

（・１）は登録パターン記憶部（５）に記憶された登録
パターンと雑音除去部（３）より入力されたパターンを
パワー正規化したものとの距離計算を行ない認識結果を
出力するマツチング部である。

以下、本発明方法を実現する雑音除去部（３）のシ実施
例について第２図をもちいて説明する。

尚、音声分析部（２）はフィルターバンク方式を採用し
たものとする。

まず、雑音除去を行なうための雑音標準パターンの作成
方法について述べる。

音声分析部（２）により分析された雑音のパターンＮフ
レームが、雑音除去部（３）の雑音最大パターン作成部
（３−１）及び、雑音平均パターン作成部（３−４）に
人力される。

雑音最大パターン作成部（３−１）は、入力された雑音
区間Ｎフレームの雑音分析パラメータの各チャネルの最
大値を求め、求めた最大値にある定数［該定数は］でも
よい］を乗じた値を雑音最大パターンとして、雑音最大
パターン記憶部（３２）に送る。雑音最大パターン記憶
部（３−２）では、雑音最大パターン作成部（３−１）
より送られてきた雑音最大パターンを記憶する。

雑音平均パターン作成部（３−４）は、入力された雑音
区ＩｔＪｊＮフレームの雑音分析パラメータの各チャネ
ルの平均値を求め、求めた平均値にある定数［該定数は
ｌでもよい］を乗じた値を雑音平均パターンとして、雑
音平均パターン記憶部（３−５）に送る。雑音平均パタ
ーン記憶部（３−５）では、雑音平均パターン作成部（
３−４）より送られてきた雑音平均パターンを記憶する
。

以上の手順により、雑音除去を行なうための、雑音最大
パターンと雑音平均パターンの作成を行なう。

次に、雑音最大パターンと雑音平均パターンを用いた入
力音声からの雑音除去方法について述べる。

マイクロフォン（１）より入力された音声が、音声分析
部（２）により分析され、第ｍ１フレム目の分析結果が
雑音最大パターン減算部（３３）及び、雑音平均パター
ン減算部（３−６）に入力されたらのとする。

雑音最大パターン減算部（３−３）は、音声分析部（２
）で分析された音声の分析結果より雑音最大パターン記
憶部（３−２）に記憶されているｉ音声パターン図減じ
、かかる減算結果を比較部（−３−７）及び、パターン
選択部（３−８）に送る。

比較部（３−７）は、雑音最大パターン減算部（３−３
）の出力と、予め決められたしきい値との大小比較を行
ない、雑音最大パターン減算部（３−３）の出力がしき
い値以下の場合は、信号（３−９）をパターン選択部（
３−８）に送る。

雑音平均パターン減算部（３−６）は、音声分析部（２
）で分析された音声の分析結果より雑音平均パターン記
憶部（３−５）に記憶されているＮ音声パターン図減じ
、かかる減算結果をパターン選択部（、３−８）に送る
。

パターン選択部（３−８）は、信号（３−９）が入力さ
れないフレームの場合は、雑音平均パターン減算部（３
−６）の出力をそのままマツチング部（１）に出力する
が、信号（３−９）が入力さノｔだ場合は、雑音最大パ
ターン減算部（３−３）の出力をマツチング部（４）に
出力するが、各チャネルの出力値を全て零にした値を出
力する。

マツチング部（４）では、音声区間であるフレーム全て
が入力された時点で、マツチングを始めることになる。

（ト）発明の効果 本発明の雑音除去方法によれば、音声の無音区間と有音
区間を分離でき、雑音成分のみを有効に除去できるので
、該方法を採用した音声認識装置の認識率の向りが図れ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は雑音除去機能をもつ音声認識装置の構成図、第
２図は本発明の雑音除去方法を実現するための一溝成図
、第３図（ａ）〜（ｉ）は従来の雑音除去方法と本発明
の詳細な説明するための音声パターン図である。 （１）・・マイクロフォン、（２）・・音声分析部、（
３）・・・雑音除去部、（４）・・マツチング部、（５
）・・９録・＋１−・記憶部、（３−１）・・・雑音最
大パターン作成部、（３＝　２　）−雑音最大パターン
記ｔき部（３−３）　　・雑音最大パターン減算部、（
３−４）′ａ音平均パターン作成部、（３−５）・雑音
平均パターン記憶部、（３−６）・・雑音平均バタン演
算部、（３−７）・・比較部、（３−８）　　パターン
選択部。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）音声を認識する音声認識装置の雑音除去方法に於
   て、 雑音除去を行なうための雑音除去用標準パターンとして
   、雑音区間Ｎフレームの雑音分析結果であるパラメータ
   の各チャネルの最大値に所定の重み係数を乗じた１フレ
   ーム分の重付け最大値パターン（ＭＡＸＮ）並びに、そ
   の平均値に所定の重み係数を乗じた１フレーム分の重付
   け平均値パターン（ＡＶＥＮ）とを作成し、 雑音下で発声された音声の各分析フレームから上記最大
   値パターン（ＭＡＸＮ）を減じた残差が一定値以下のフ
   レームは、残差値または零を新しいパラメータ値とし、
   該残差が一定値以上になったフレームは音声の各分析フ
   レームから上記平均値パターン（ＡＶＥＮ）を減じた残
   差をパラメータ値とした音声パターンを得ることを特徴
   とした雑音除去方法。