JPH05143094A - 話者認識システム - Google Patents
話者認識システムInfo
- Publication number
- JPH05143094A JPH05143094A JP3310735A JP31073591A JPH05143094A JP H05143094 A JPH05143094 A JP H05143094A JP 3310735 A JP3310735 A JP 3310735A JP 31073591 A JP31073591 A JP 31073591A JP H05143094 A JPH05143094 A JP H05143094A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- noise
- learning
- learning pattern
- pattern
- neural network
- 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.)
- Pending
Links
Abstract
(57)【要約】
【目的】 ニューラルネットワークによる話者認識シス
テムにおいて、学習パターンに雑音を重畳し、疑似的に
パターン数を増やすことにより、認識率の向上を図るこ
と。 【構成】 ニューラルネットワーク１７を用いて入力音
声からその話者を認識する話者認識システムにおいて、
計算によって学習パターンに雑音を重畳し、疑似的に学
習パターンを増やすに際し、加える雑音の大きさの上限
を、実際の音声試料から抽出した学習パターンにおける
隣接データとの差を基準に設定するようにしたものであ
る。
テムにおいて、学習パターンに雑音を重畳し、疑似的に
パターン数を増やすことにより、認識率の向上を図るこ
と。 【構成】 ニューラルネットワーク１７を用いて入力音
声からその話者を認識する話者認識システムにおいて、
計算によって学習パターンに雑音を重畳し、疑似的に学
習パターンを増やすに際し、加える雑音の大きさの上限
を、実際の音声試料から抽出した学習パターンにおける
隣接データとの差を基準に設定するようにしたものであ
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はニューラルネットワーク
による話者認識システムに関する。
による話者認識システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に、ニューラルネットワークの学習
パターンとして、雑音を重畳したパターンを用いると、
変動が加わったパターンに対する能力が向上することが
報告されている（沢井、音響講論、2-P-12、平成 2年9
月「時間・周波数変動に強い時間遅れ神経回路網（ＴＤ
ＮＮ）」）。
パターンとして、雑音を重畳したパターンを用いると、
変動が加わったパターンに対する能力が向上することが
報告されている（沢井、音響講論、2-P-12、平成 2年9
月「時間・周波数変動に強い時間遅れ神経回路網（ＴＤ
ＮＮ）」）。
【０００３】また、本出願人が出願したニューラルネッ
トワークによる話者認識システム（特願昭63-291837 ）
において、登録者、非登録者の学習パターンは実際に発
声された音声試料から抽出したものであった。
トワークによる話者認識システム（特願昭63-291837 ）
において、登録者、非登録者の学習パターンは実際に発
声された音声試料から抽出したものであった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】然しながら、上記従来
のニューラルネットワークによる話者認識システムで
は、音声試料から抽出したパターンしか学習していない
ため、変動が加わったパターンが入力された場合、誤認
識する場合があった。この傾向は特に、学習用に数多く
の音声試料が用意できなかった場合、顕著であった。
のニューラルネットワークによる話者認識システムで
は、音声試料から抽出したパターンしか学習していない
ため、変動が加わったパターンが入力された場合、誤認
識する場合があった。この傾向は特に、学習用に数多く
の音声試料が用意できなかった場合、顕著であった。
【０００５】本発明は、ニューラルネットワークによる
話者認識システムにおいて、学習パターンに雑音を重畳
し、疑似的にパターン数を増やすことにより、認識率の
向上を図ることを目的とする。
話者認識システムにおいて、学習パターンに雑音を重畳
し、疑似的にパターン数を増やすことにより、認識率の
向上を図ることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の本発明
は、ニューラルネットワークを用いて入力音声からその
話者を認識する話者認識システムにおいて、計算によっ
て学習パターンに雑音を重畳し、疑似的に学習パターン
を増やすに際し、加える雑音の大きさの上限を、実際の
音声試料から抽出した学習パターンにおける隣接データ
との差を基準に設定するようにしたものである。
は、ニューラルネットワークを用いて入力音声からその
話者を認識する話者認識システムにおいて、計算によっ
て学習パターンに雑音を重畳し、疑似的に学習パターン
を増やすに際し、加える雑音の大きさの上限を、実際の
音声試料から抽出した学習パターンにおける隣接データ
との差を基準に設定するようにしたものである。
【０００７】請求項２に記載の本発明は、ニューラルネ
ットワークを用いて入力音声からその話者を認識する話
者認識システムにおいて、計算によって学習パターンに
雑音を重畳し、疑似的に学習パターンを増やすに際し、
加える雑音の大きさの上限を、実際の音声試料から抽出
した学習パターンにおける隣接データとの差を基準に設
定し、更に、加える雑音の大きさと符号に、元のパター
ンの概形を崩さないような制限を加えるようにしたもの
である。
ットワークを用いて入力音声からその話者を認識する話
者認識システムにおいて、計算によって学習パターンに
雑音を重畳し、疑似的に学習パターンを増やすに際し、
加える雑音の大きさの上限を、実際の音声試料から抽出
した学習パターンにおける隣接データとの差を基準に設
定し、更に、加える雑音の大きさと符号に、元のパター
ンの概形を崩さないような制限を加えるようにしたもの
である。
【０００８】請求項３に記載の本発明は、請求項１又は
２に記載の本発明において更に、前記ニューラルネット
ワークへの入力として、音声の周波数特性の時間的変化
を用いるようにしたものである。
２に記載の本発明において更に、前記ニューラルネット
ワークへの入力として、音声の周波数特性の時間的変化
を用いるようにしたものである。
【０００９】
【作用】本発明にあっては、学習パターンに雑音を重畳
し、疑似的にパターン数を増やすことにより、認識率の
向上を図る。その際、加える雑音は一様乱数などにより
作成するが、例えば、以下のような制限を加える。
し、疑似的にパターン数を増やすことにより、認識率の
向上を図る。その際、加える雑音は一様乱数などにより
作成するが、例えば、以下のような制限を加える。
【００１０】(1) 雑音の大きさの上限は、音声試料から
抽出したパターンにおける隣接データとの差を基準に設
定する。その一例を図２（Ａ）、（Ｂ）に示す（大黒丸
は雑音を重畳するデータ、小黒丸は隣接する２つのデー
タを示す）。
抽出したパターンにおける隣接データとの差を基準に設
定する。その一例を図２（Ａ）、（Ｂ）に示す（大黒丸
は雑音を重畳するデータ、小黒丸は隣接する２つのデー
タを示す）。
【００１１】(2) 上記(1) に加えて更に雑音の大きさ及
び符号は、元の音声試料から抽出したパターンの概形を
崩さないように設定する。加える制限の一例を図３
（Ａ）〜（Ｃ）に示す。
び符号は、元の音声試料から抽出したパターンの概形を
崩さないように設定する。加える制限の一例を図３
（Ａ）〜（Ｃ）に示す。
【００１２】［制限 1］雑音を重畳するデータが、隣接
する２つのデータより小さい場合 雑音重畳後のデータは、図３（Ａ）に示す如く、隣接す
る２つのデータの内、小さな方のデータより小さいこ
と。 ［制限 2］雑音を重畳するデータが、隣接す２つのデー
タより大きい場合 雑音重畳後のデータは、図３（Ｂ）に示す如く、隣接す
る２つのデータの内、大きな方のデータより大きいこ
と。 ［制限 3］雑音を重畳するデータが、隣接する２つのデ
ータに挟まれる場合 雑音重畳後のデータは、図３（Ｃ）に示す如く、隣接す
る２つのデータの間にあること。
する２つのデータより小さい場合 雑音重畳後のデータは、図３（Ａ）に示す如く、隣接す
る２つのデータの内、小さな方のデータより小さいこ
と。 ［制限 2］雑音を重畳するデータが、隣接す２つのデー
タより大きい場合 雑音重畳後のデータは、図３（Ｂ）に示す如く、隣接す
る２つのデータの内、大きな方のデータより大きいこ
と。 ［制限 3］雑音を重畳するデータが、隣接する２つのデ
ータに挟まれる場合 雑音重畳後のデータは、図３（Ｃ）に示す如く、隣接す
る２つのデータの間にあること。
【００１３】然るに、本発明によれば、下記〜の作
用がある。 請求項１においては、雑音の大きさの上限を、隣接デ
ータとの差を基準に設定するため、隣接データとの差が
大きい（変動の大きい）部分では加える雑音を大きく、
逆に、隣接データとの差が小さい（変動の小さい）部分
では加える雑音を小さく設定できる。
用がある。 請求項１においては、雑音の大きさの上限を、隣接デ
ータとの差を基準に設定するため、隣接データとの差が
大きい（変動の大きい）部分では加える雑音を大きく、
逆に、隣接データとの差が小さい（変動の小さい）部分
では加える雑音を小さく設定できる。
【００１４】請求項２においては、更に、雑音の大き
さ及び符号は、元の音声試料から抽出したパターンの概
形を崩さないように設定するため、元のパターンとかけ
離れた形状を持つパターンを作成することを防ぐ。
さ及び符号は、元の音声試料から抽出したパターンの概
形を崩さないように設定するため、元のパターンとかけ
離れた形状を持つパターンを作成することを防ぐ。
【００１５】上記、の方式で重畳することによ
り、疑似的に学習パターン数が増え、変動が加わったパ
ターンに対しても、正しく認識できるようになる。ま
た、より少ない音声試料で高い認識率が得られる。
り、疑似的に学習パターン数が増え、変動が加わったパ
ターンに対しても、正しく認識できるようになる。ま
た、より少ない音声試料で高い認識率が得られる。
【００１６】然るに、本発明における「ニューラルネッ
トワーク」について説明すれば、下記(1) 〜(4) の如く
である。
トワーク」について説明すれば、下記(1) 〜(4) の如く
である。
【００１７】(1)ニューラルネットワークは、その構造
から、図４（Ａ）に示す階層的ネットワークと図４
（Ｂ）に示す相互結合ネットワークの２種に大別でき
る。本発明は、両ネットワークのいずれを用いて構成す
るものであっても良いが、階層的ネットワークは後述す
る如くの簡単な学習アルゴリズムが確立されているため
より有用である。
から、図４（Ａ）に示す階層的ネットワークと図４
（Ｂ）に示す相互結合ネットワークの２種に大別でき
る。本発明は、両ネットワークのいずれを用いて構成す
るものであっても良いが、階層的ネットワークは後述す
る如くの簡単な学習アルゴリズムが確立されているため
より有用である。
【００１８】(2)ネットワークの構造 階層的ネットワークは、図５に示す如く、入力層、中間
層、出力層からなる階層構造をとる。各層は１以上のユ
ニットから構成される。結合は、入力層→中間層→出力
層という前向きの結合だけで、各層内での結合はない。
層、出力層からなる階層構造をとる。各層は１以上のユ
ニットから構成される。結合は、入力層→中間層→出力
層という前向きの結合だけで、各層内での結合はない。
【００１９】(3)ユニットの構造 ユニットは図６に示す如く脳のニューロンのモデル化で
あり構造は簡単である。他のユニットから入力を受け、
その総和をとり一定の規則（変換関数）で変換し、結果
を出力する。他のユニットとの結合には、それぞれ結合
の強さを表わす可変の重みを付ける。
あり構造は簡単である。他のユニットから入力を受け、
その総和をとり一定の規則（変換関数）で変換し、結果
を出力する。他のユニットとの結合には、それぞれ結合
の強さを表わす可変の重みを付ける。
【００２０】(4)学習（バックプロパゲーション） ネットワークの学習とは、実際の出力を目標値（望まし
い出力）に近づけることであり、一般的には図６に示し
た各ユニットの変換関数及び重みを変化させて学習を行
なう。
い出力）に近づけることであり、一般的には図６に示し
た各ユニットの変換関数及び重みを変化させて学習を行
なう。
【００２１】また、学習のアルゴリズムとしては、例え
ば、Rumelhart, D.E.,McClelland,J.L. and the PDP Re
search Group, PARALLEL DISTRIBUTED PROCESSING, the
MIT Press, 1986.に記載されているバックプロパゲー
ションを用いることができる。
ば、Rumelhart, D.E.,McClelland,J.L. and the PDP Re
search Group, PARALLEL DISTRIBUTED PROCESSING, the
MIT Press, 1986.に記載されているバックプロパゲー
ションを用いることができる。
【００２２】
【実施例】図１は本発明が適用された話者認識システム
の一例を示すブロック図、図２は加える雑音の大きさの
制限例を示す模式図、図３は加える雑音の大きさの他の
制限例を示す模式図、図４はニューラルネットワークを
示す模式図、図５は階層的なニューラルネットワークを
示す模式図、図６はユニットの構造を示す模式図、図７
は入力音声を示す模式図、図８はバンドパスフィルタの
出力を示す模式図である。
の一例を示すブロック図、図２は加える雑音の大きさの
制限例を示す模式図、図３は加える雑音の大きさの他の
制限例を示す模式図、図４はニューラルネットワークを
示す模式図、図５は階層的なニューラルネットワークを
示す模式図、図６はユニットの構造を示す模式図、図７
は入力音声を示す模式図、図８はバンドパスフィルタの
出力を示す模式図である。
【００２３】(A) 学習パターンの作成 音声入力部１１により採取した音声試料を前処理部１
２により前処理することにて、学習パターンを得る。こ
の学習パターンを学習パターン記憶部１３に記憶する。
２により前処理することにて、学習パターンを得る。こ
の学習パターンを学習パターン記憶部１３に記憶する。
【００２４】尚、前処理部１２は、バンドパスフィルタ
と平均化回路にて構成される。これにより、前処理部１
２は、入力音声を図７に示す如く、４つのブロックに時
間的に等分割する。そして、前処理部１２は、各ブロッ
クの音声波形を複数チャンネルのバンドパスフィルタに
通し、各ブロック毎、即ち各一定時間毎に図８（Ａ）〜
（Ｄ）のそれぞれに示す如くの周波数特性を得る。この
とき、バンドパスフィルタの出力は、各ブロック毎に平
均化回路で平均化され、学習パターンとされる。
と平均化回路にて構成される。これにより、前処理部１
２は、入力音声を図７に示す如く、４つのブロックに時
間的に等分割する。そして、前処理部１２は、各ブロッ
クの音声波形を複数チャンネルのバンドパスフィルタに
通し、各ブロック毎、即ち各一定時間毎に図８（Ａ）〜
（Ｄ）のそれぞれに示す如くの周波数特性を得る。この
とき、バンドパスフィルタの出力は、各ブロック毎に平
均化回路で平均化され、学習パターンとされる。
【００２５】雑音生成部１４により一様乱数等により
雑音を作成し、この雑音の大きさ、符号に雑音制限部１
５により前述した図２（Ａ）、（Ｂ）、図３（Ａ）〜
（Ｃ）の如くの制限を加え、この制限を加えられた雑音
を雑音重畳部１６において上述の学習パターンに重畳
し、疑似学習パターンを得る。この疑似学習パターンを
学習パターン記憶部１３に記憶し、学習パターン数を増
やす。
雑音を作成し、この雑音の大きさ、符号に雑音制限部１
５により前述した図２（Ａ）、（Ｂ）、図３（Ａ）〜
（Ｃ）の如くの制限を加え、この制限を加えられた雑音
を雑音重畳部１６において上述の学習パターンに重畳
し、疑似学習パターンを得る。この疑似学習パターンを
学習パターン記憶部１３に記憶し、学習パターン数を増
やす。
【００２６】即ち、上記、により、登録者 5名（40
パターン）、非登録者10名（40パターン）の音声試料か
ら抽出したパターンに雑音を重畳し、登録者、非登録者
各々160 の雑音重畳パターンを作成する。
パターン）、非登録者10名（40パターン）の音声試料か
ら抽出したパターンに雑音を重畳し、登録者、非登録者
各々160 の雑音重畳パターンを作成する。
【００２７】(B) 学習 学習パターン記憶部１３に記憶した上記(A) の全ての学
習パターン（登録者200 パターン、非登録者200 パター
ン）を用いて、ニューラルネットワーク１７を学習す
る。即ち、前述した学習アルゴリズムのバックプロパゲ
ーションにより、入力に対する出力のエラーが一定レベ
ルに収束するまで、多数回学習させ、一定認識率を保証
し得るニューラルネットワーク１７を構築する。
習パターン（登録者200 パターン、非登録者200 パター
ン）を用いて、ニューラルネットワーク１７を学習す
る。即ち、前述した学習アルゴリズムのバックプロパゲ
ーションにより、入力に対する出力のエラーが一定レベ
ルに収束するまで、多数回学習させ、一定認識率を保証
し得るニューラルネットワーク１７を構築する。
【００２８】(C) 認識 音声入力部１１及び前処理部１２を用い、登録者及び非
登録者の評価パターンを、学習後のニューラルネットワ
ーク１７に入力として与え、判定部１８により判定した
結果、雑音を重畳しないときに比べて、誤り率において
16％の改善がみられた。
登録者の評価パターンを、学習後のニューラルネットワ
ーク１７に入力として与え、判定部１８により判定した
結果、雑音を重畳しないときに比べて、誤り率において
16％の改善がみられた。
【００２９】即ち、本実施例によれば、疑似的に学習パ
ターン数を増やすことにより、変動が加わったパターン
に対しても、正しく認識できるようになる。また、より
少ない音声試料で高い認識率が得られる。
ターン数を増やすことにより、変動が加わったパターン
に対しても、正しく認識できるようになる。また、より
少ない音声試料で高い認識率が得られる。
【００３０】
【発明の効果】本発明によれば、ニューラルネットワー
クによる話者認識システムにおいて、学習パターンに雑
音を重畳し、疑似的にパターン数を増やすことにより、
認識率の向上を図ることができる。
クによる話者認識システムにおいて、学習パターンに雑
音を重畳し、疑似的にパターン数を増やすことにより、
認識率の向上を図ることができる。
【図１】図１は本発明が適用された話者認識システムの
一例を示すブロック図である。
一例を示すブロック図である。
【図２】図２は加える雑音の大きさの制限例を示す模式
図である。
図である。
【図３】図３は加える雑音の大きさの他の制限例を示す
模式図である。
模式図である。
【図４】図４はニューラルネットワークを示す模式図で
ある。
ある。
【図５】図５は階層的なニューラルネットワークを示す
模式図である。
模式図である。
【図６】図６はユニットの構造を示す模式図である。
【図７】図７は入力音声を示す模式図である。
【図８】図８はバンドパスフィルタの出力を示す模式図
である。
である。
１１ 音声入力部 １２ 前処理部 １３ 学習パターン記憶部 １４ 雑音生成部 １５ 雑音制限部 １６ 雑音重畳部 １７ ニューラルネットワーク １８ 判定部
Claims (3)
- 【請求項１】 ニューラルネットワークを用いて入力音
声からその話者を認識する話者認識システムにおいて、
計算によって学習パターンに雑音を重畳し、疑似的に学
習パターンを増やすに際し、加える雑音の大きさの上限
を、実際の音声試料から抽出した学習パターンにおける
隣接データとの差を基準に設定することを特徴とする話
者認識システム。 - 【請求項２】 ニューラルネットワークを用いて入力音
声からその話者を認識する話者認識システムにおいて、
計算によって学習パターンに雑音を重畳し、疑似的に学
習パターンを増やすに際し、加える雑音の大きさの上限
を、実際の音声試料から抽出した学習パターンにおける
隣接データとの差を基準に設定し、更に、加える雑音の
大きさと符号に、元のパターンの概形を崩さないような
制限を加えることを特徴とする話者認識システム。 - 【請求項３】 前記ニューラルネットワークへの入力と
して、音声の周波数特性の時間的変化を用いる請求項１
又は２記載の話者認識システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3310735A JPH05143094A (ja) | 1991-11-26 | 1991-11-26 | 話者認識システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3310735A JPH05143094A (ja) | 1991-11-26 | 1991-11-26 | 話者認識システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05143094A true JPH05143094A (ja) | 1993-06-11 |
Family
ID=18008858
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3310735A Pending JPH05143094A (ja) | 1991-11-26 | 1991-11-26 | 話者認識システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05143094A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9959873B2 (en) | 2016-03-11 | 2018-05-01 | Panasonic Intellectual Property Corporation Of America | Method for generating unspecified speaker voice dictionary that is used in generating personal voice dictionary for identifying speaker to be identified |
| JP2022042460A (ja) * | 2020-09-02 | 2022-03-14 | ネイバー コーポレーション | 増強された一貫性正規化を利用した音声認識モデル学習方法およびシステム |
| WO2023135788A1 (ja) * | 2022-01-17 | 2023-07-20 | 日本電信電話株式会社 | 音声処理学習方法、音声処理学習装置、およびプログラム |
-
1991
- 1991-11-26 JP JP3310735A patent/JPH05143094A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9959873B2 (en) | 2016-03-11 | 2018-05-01 | Panasonic Intellectual Property Corporation Of America | Method for generating unspecified speaker voice dictionary that is used in generating personal voice dictionary for identifying speaker to be identified |
| JP2022042460A (ja) * | 2020-09-02 | 2022-03-14 | ネイバー コーポレーション | 増強された一貫性正規化を利用した音声認識モデル学習方法およびシステム |
| WO2023135788A1 (ja) * | 2022-01-17 | 2023-07-20 | 日本電信電話株式会社 | 音声処理学習方法、音声処理学習装置、およびプログラム |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| WO2006000103A1 (en) | Spiking neural network and use thereof | |
| JPH06161496A (ja) | 家電製品のリモコン命令語を認識するための音声認識システム | |
| AU655235B2 (en) | Signal processing arrangements | |
| JPH05143094A (ja) | 話者認識システム | |
| JPH05181500A (ja) | 単語認識システム | |
| JPH0462599A (ja) | 雑音除去装置 | |
| JP2510301B2 (ja) | 話者認識システム | |
| JP2736361B2 (ja) | ニューラルネット構成方法 | |
| JPH05204399A (ja) | 不特定話者音素認識方法 | |
| JP2518939B2 (ja) | 話者照合システム | |
| JPH03230200A (ja) | 音声認識方法 | |
| JPH02273798A (ja) | 話者認識方式 | |
| JPH02273799A (ja) | 話者認識方式 | |
| JP2559506B2 (ja) | 話者照合システム | |
| JP2518940B2 (ja) | 話者照合システム | |
| Nava | Implementation of neuro-fuzzy systems through interval mathematics | |
| Timms et al. | Speaker verification utilising artificial neural networks and biometric functions derived from time encoded speech (TES) data | |
| JPH0494000A (ja) | 音声認識装置 | |
| JPH02195399A (ja) | 男女声の識別方式 | |
| CN115132221A (zh) | 一种人声分离的方法、电子设备和可读存储介质 | |
| JPH02289899A (ja) | 音声検出方式 | |
| JPH02304497A (ja) | 単語認識方式 | |
| JPH03276199A (ja) | 話者認識方法 | |
| JPH02135500A (ja) | 話者認識方式 | |
| JPH04295900A (ja) | 話者認識システム |