JPH0566790A - 音声認識方法 - Google Patents
音声認識方法Info
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- JPH0566790A JPH0566790A JP3230570A JP23057091A JPH0566790A JP H0566790 A JPH0566790 A JP H0566790A JP 3230570 A JP3230570 A JP 3230570A JP 23057091 A JP23057091 A JP 23057091A JP H0566790 A JPH0566790 A JP H0566790A
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- noise
- processing
- voice
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- input
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 背景雑音が変化するような環境下において音
声発生の変化があっても、良好な音声認識を行う。 【構成】 予め、種々の雑音下でそれぞれ発生した各音
声の特徴パラメータを複数の辞書に登録しておく。そし
て、背景雑音入力処理２２で背景雑音を入力し、雑音種
類判定処理２３で背景雑音の種類を判定する。この判定
結果により、前記の複数の辞書中の１つが選択される。
次に、背景雑音下で音声を入力すると、音声入力・分析
処理２４により、分析処理が行われて特徴パラメータに
変換される。雑音除去処理２５では、処理２３の判定結
果に基づき、処理２４からの特徴パラメータから雑音成
分を除去する。認識処理２６では、選択された辞書を参
照し、雑音成分除去後の特徴パラメータの音声認識を行
う。
声発生の変化があっても、良好な音声認識を行う。 【構成】 予め、種々の雑音下でそれぞれ発生した各音
声の特徴パラメータを複数の辞書に登録しておく。そし
て、背景雑音入力処理２２で背景雑音を入力し、雑音種
類判定処理２３で背景雑音の種類を判定する。この判定
結果により、前記の複数の辞書中の１つが選択される。
次に、背景雑音下で音声を入力すると、音声入力・分析
処理２４により、分析処理が行われて特徴パラメータに
変換される。雑音除去処理２５では、処理２３の判定結
果に基づき、処理２４からの特徴パラメータから雑音成
分を除去する。認識処理２６では、選択された辞書を参
照し、雑音成分除去後の特徴パラメータの音声認識を行
う。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、種々の雑音環境下にお
ける使用を考慮した音声認識方法に関するものである。
ける使用を考慮した音声認識方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の音声認識方法としては、
例えば次のような文献に記載されるものがあった。 文献：古井著「ディジタル音声処理」第１刷（１９８５
−９−２５）東海大学出版会、Ｐ．１６０−１６１ この文献に記載されているように、通常、音声認識は話
者により発声された音声を分析し、予め登録しておいた
標準パターン（辞書ともいう）との類似性を算出し、最
も類似している標準パターンを認識結果として出力する
ようになっている。以下、その一構成例を図を用いて説
明する。
例えば次のような文献に記載されるものがあった。 文献：古井著「ディジタル音声処理」第１刷（１９８５
−９−２５）東海大学出版会、Ｐ．１６０−１６１ この文献に記載されているように、通常、音声認識は話
者により発声された音声を分析し、予め登録しておいた
標準パターン（辞書ともいう）との類似性を算出し、最
も類似している標準パターンを認識結果として出力する
ようになっている。以下、その一構成例を図を用いて説
明する。
【０００３】図２は、前記文献に記載された従来の音声
認識方法を実施するための音声認識装置の機能ブロック
図である。
認識方法を実施するための音声認識装置の機能ブロック
図である。
【０００４】この音声認識装置は、単語単位の音声入力
を仮定したときの認識処理を行う装置であり、音声を入
力する入力端１を有し、その出力側には、音声分析手段
２が接続されている。音声分析手段２と単語標準パター
ン３とには、単語認識手段４が接続され、その出力側
が、認識結果を出力する出力端５に接続されている。
を仮定したときの認識処理を行う装置であり、音声を入
力する入力端１を有し、その出力側には、音声分析手段
２が接続されている。音声分析手段２と単語標準パター
ン３とには、単語認識手段４が接続され、その出力側
が、認識結果を出力する出力端５に接続されている。
【０００５】この種の音声認識装置では、入力端１に入
力された音声が、音声分析手段２により、前処理が施さ
れた後、音声認識に必要な特徴パラメータに変換され
る。ここで、単語標準パターン３を用いて予め特徴パラ
メータをメモリ等に格納しておく。認識対象となる音声
も、同様に処理し、特徴パラメータを導出し、単語認識
手段４の入力とする。
力された音声が、音声分析手段２により、前処理が施さ
れた後、音声認識に必要な特徴パラメータに変換され
る。ここで、単語標準パターン３を用いて予め特徴パラ
メータをメモリ等に格納しておく。認識対象となる音声
も、同様に処理し、特徴パラメータを導出し、単語認識
手段４の入力とする。
【０００６】単語認識手段４は、音声分析手段２から出
力される認識対象音声の特徴パラメータと、単語標準パ
ターン３に格納（登録）されているパターン全てとの類
似性を計算し、最も類似度の高い、つまり似ているパタ
ーンを認識結果として出力端５へ出力する。
力される認識対象音声の特徴パラメータと、単語標準パ
ターン３に格納（登録）されているパターン全てとの類
似性を計算し、最も類似度の高い、つまり似ているパタ
ーンを認識結果として出力端５へ出力する。
【０００７】図３は、図２の音声認識装置を用いた認識
開始１１から終了１５までの音声認識手順を示す図であ
る。
開始１１から終了１５までの音声認識手順を示す図であ
る。
【０００８】この図において、認識処理１３の部分が、
前記図２の処理を実行する。通常、認識処理１３は、デ
ィジタル・シグナル・プロセッサ（ＤＳＰ）等を用いて
実現されている。そのため、認識開始１１後、音声入力
処理１２では、例えばマイクロフォンから入力される音
声信号を増幅し、適当なフィルタ処理をした後にアナロ
グ／ディジタル変換（以下、Ａ／Ｄ変換という）し、デ
ィジタルデータを認識処理１３へ送る。認識処理１３で
は、前記図２で説明した音声の認識処理を行い、認識結
果出力処理１４において、その認識結果を適当な符号に
符号化し、必要となる機器へ出力して処理を終了する。
前記図２の処理を実行する。通常、認識処理１３は、デ
ィジタル・シグナル・プロセッサ（ＤＳＰ）等を用いて
実現されている。そのため、認識開始１１後、音声入力
処理１２では、例えばマイクロフォンから入力される音
声信号を増幅し、適当なフィルタ処理をした後にアナロ
グ／ディジタル変換（以下、Ａ／Ｄ変換という）し、デ
ィジタルデータを認識処理１３へ送る。認識処理１３で
は、前記図２で説明した音声の認識処理を行い、認識結
果出力処理１４において、その認識結果を適当な符号に
符号化し、必要となる機器へ出力して処理を終了する。
【０００９】認識結果出力処理１４は、例えば、音声タ
イプライターであれば、該タイプライタのヘッドを制御
する回路へ認識結果を出力し、音声ダイヤルであれば、
ダイヤルパルスないしはプッシュボタントーンを発生す
る回路へ認識結果を出力する。また、場合によっては、
並行して表示装置（ディスプレイ）や音声合成装置等を
用い、話者に対してエコーバックすることもある。
イプライターであれば、該タイプライタのヘッドを制御
する回路へ認識結果を出力し、音声ダイヤルであれば、
ダイヤルパルスないしはプッシュボタントーンを発生す
る回路へ認識結果を出力する。また、場合によっては、
並行して表示装置（ディスプレイ）や音声合成装置等を
用い、話者に対してエコーバックすることもある。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
音声認識方法では、次のような課題があった。背景雑音
が大きく、しかもその背景雑音が変化するような環境
下、例えばヘリコプターのコックピット内等では、エン
ジン始動前、始動後、ホバリング時、上昇時、巡航時、
旋回時、降下時等において背景雑音が大きく、しかもそ
の背景雑音が変化し、また発生する音声が変化するよう
なときには、音声分析・認識が正確に実行できないとい
う問題があり、それを解決することが困難であった。
音声認識方法では、次のような課題があった。背景雑音
が大きく、しかもその背景雑音が変化するような環境
下、例えばヘリコプターのコックピット内等では、エン
ジン始動前、始動後、ホバリング時、上昇時、巡航時、
旋回時、降下時等において背景雑音が大きく、しかもそ
の背景雑音が変化し、また発生する音声が変化するよう
なときには、音声分析・認識が正確に実行できないとい
う問題があり、それを解決することが困難であった。
【００１１】本発明は、前記従来技術が持っていた課題
として、高雑音環境下での認識率の低下という点につい
て解決した音声認識方法を提供するものである。
として、高雑音環境下での認識率の低下という点につい
て解決した音声認識方法を提供するものである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】本発明は、前記課題を解
決するために、音声入力の認識を行う音声認識方法にお
いて、登録処理により、複類種類の雑音下でそれぞれ発
生した各音声の特徴パラメータをそれぞれ複数の辞書に
登録しておき、背景雑音を入力し、雑音種類判定処理に
より、該背景雑音のレベルと周波数特性より該背景雑音
の種類を判定する。そして、前記背景雑音下での音声を
入力し、分析処理を行って特徴パラメータに変換し、前
記雑音種類判定処理の判定結果に基づき、雑音除去処理
によって該特徴パラメータから雑音成分を除去する。そ
の後、前記雑音種類判定処理の判定結果に基づき、選択
された前記辞書を参照し、認識処理によって前記雑音成
分除去後の特徴パラメータの音声認識を行うようにして
いる。
決するために、音声入力の認識を行う音声認識方法にお
いて、登録処理により、複類種類の雑音下でそれぞれ発
生した各音声の特徴パラメータをそれぞれ複数の辞書に
登録しておき、背景雑音を入力し、雑音種類判定処理に
より、該背景雑音のレベルと周波数特性より該背景雑音
の種類を判定する。そして、前記背景雑音下での音声を
入力し、分析処理を行って特徴パラメータに変換し、前
記雑音種類判定処理の判定結果に基づき、雑音除去処理
によって該特徴パラメータから雑音成分を除去する。そ
の後、前記雑音種類判定処理の判定結果に基づき、選択
された前記辞書を参照し、認識処理によって前記雑音成
分除去後の特徴パラメータの音声認識を行うようにして
いる。
【００１３】
【作用】本発明によれば、以上のように音声認識方法を
構成したので、予め種々の雑音下でそれぞれ発生した各
音声の特徴パラメータを複数の辞書に登録しておく。そ
して、背景雑音を入力すると、雑音種類判定処理によっ
てその背景雑音の種類が判定され、その判定結果に基づ
き、それに応じた辞書が選択される。次に、背景雑音下
で音声を入力すると、その音声が分析処理で特徴パラメ
ータに変換され、雑音除去処理へ送られる。
構成したので、予め種々の雑音下でそれぞれ発生した各
音声の特徴パラメータを複数の辞書に登録しておく。そ
して、背景雑音を入力すると、雑音種類判定処理によっ
てその背景雑音の種類が判定され、その判定結果に基づ
き、それに応じた辞書が選択される。次に、背景雑音下
で音声を入力すると、その音声が分析処理で特徴パラメ
ータに変換され、雑音除去処理へ送られる。
【００１４】雑音除去処理では、雑音種類判定処理の判
定結果に基づき、分析処理後の特徴パラメータから雑音
成分を除去し、認識処理へ送る。認識処理では、選択さ
れた辞書を参照し、その辞書内の特徴パラメータと雑音
成分除去後の特徴パラメータとの比較等によって音声認
識を行い、その認識結果を出力する。これにより、背景
雑音が変化するような環境下において音声発生の変化が
あっても、良好な音声認識が行える。従って、前記課題
を解決できるのである。
定結果に基づき、分析処理後の特徴パラメータから雑音
成分を除去し、認識処理へ送る。認識処理では、選択さ
れた辞書を参照し、その辞書内の特徴パラメータと雑音
成分除去後の特徴パラメータとの比較等によって音声認
識を行い、その認識結果を出力する。これにより、背景
雑音が変化するような環境下において音声発生の変化が
あっても、良好な音声認識が行える。従って、前記課題
を解決できるのである。
【００１５】
【実施例】図１は、本発明の実施例の音声認識方法にお
ける音声認識手順を示す図である。この音声認識方法で
は、認識開始２１すると、まず背景雑音入力処理２２に
より、背景雑音（あるいは環境雑音）を入力し、雑音種
類判定処理２３へ送る。雑音種類判定処理２３では、入
力された背景雑音のレベルと周波数特性より、該背景雑
音の種類を判定する。
ける音声認識手順を示す図である。この音声認識方法で
は、認識開始２１すると、まず背景雑音入力処理２２に
より、背景雑音（あるいは環境雑音）を入力し、雑音種
類判定処理２３へ送る。雑音種類判定処理２３では、入
力された背景雑音のレベルと周波数特性より、該背景雑
音の種類を判定する。
【００１６】次に、音声入力・分析処理２４により、背
景雑音下での音声が入力され、その入力音声に対して分
析処理を行って特徴パラメータに変換し、その特徴パラ
メータを雑音除去処理２５へ送る。雑音除去処理２５で
は、雑音種類判定処理２３の判定結果に基づき、音声入
力・分析処理２４から出力された特徴パラメータから、
該雑音種類判定処理２３で判定された雑音種類による雑
音成分を除去し、該雑音成分除去後の特徴パラメータを
認識処理２６へ送る。
景雑音下での音声が入力され、その入力音声に対して分
析処理を行って特徴パラメータに変換し、その特徴パラ
メータを雑音除去処理２５へ送る。雑音除去処理２５で
は、雑音種類判定処理２３の判定結果に基づき、音声入
力・分析処理２４から出力された特徴パラメータから、
該雑音種類判定処理２３で判定された雑音種類による雑
音成分を除去し、該雑音成分除去後の特徴パラメータを
認識処理２６へ送る。
【００１７】認識処理２６では、予め登録処理により、
複数種類の雑音下でそれぞれ発生した各音声の特徴パラ
メータの標準パターンをそれぞれ複数の辞書に登録して
おく。この登録された複数の辞書は、雑音種類判定処理
２３の判定結果によってその辞書番号が決定されてい
る。
複数種類の雑音下でそれぞれ発生した各音声の特徴パラ
メータの標準パターンをそれぞれ複数の辞書に登録して
おく。この登録された複数の辞書は、雑音種類判定処理
２３の判定結果によってその辞書番号が決定されてい
る。
【００１８】そのため、認識処理２６では、辞書番号で
決定された辞書を参照し、その辞書内の特徴パラメータ
と、雑音除去処理２５からの雑音成分除去後の特徴パラ
メータとを比較し、最も類似度の高い（似ている）特徴
パラメータを認識結果として認識結果出力処理２７へ送
る。認識結果出力処理２７では、認識結果に対して適当
な符号に符号化し、必要となる機器へ出力し、終了２８
する。
決定された辞書を参照し、その辞書内の特徴パラメータ
と、雑音除去処理２５からの雑音成分除去後の特徴パラ
メータとを比較し、最も類似度の高い（似ている）特徴
パラメータを認識結果として認識結果出力処理２７へ送
る。認識結果出力処理２７では、認識結果に対して適当
な符号に符号化し、必要となる機器へ出力し、終了２８
する。
【００１９】図４は、図１の音声認識方法を実施するた
めの音声認識装置の一構成例を示す機能ブロック図であ
る。この音声認識装置は、集積回路を用いた個別回路
や、あるいはＤＳＰ等で構成されるもので、背景雑音や
音声を入力するマイクロフォン３１を有し、その出力側
には、Ａ／Ｄ変換等を行う前処理手段３２を介して、音
声の分析処理を行う音声分析手段３３と、背景雑音の種
類を判定する雑音種類判定手段３４とが、接続されてい
る。
めの音声認識装置の一構成例を示す機能ブロック図であ
る。この音声認識装置は、集積回路を用いた個別回路
や、あるいはＤＳＰ等で構成されるもので、背景雑音や
音声を入力するマイクロフォン３１を有し、その出力側
には、Ａ／Ｄ変換等を行う前処理手段３２を介して、音
声の分析処理を行う音声分析手段３３と、背景雑音の種
類を判定する雑音種類判定手段３４とが、接続されてい
る。
【００２０】雑音種類判定手段３４の出力側は、信号線
３５を介して雑音除去手段３６等に接続されている。雑
音除去手段３６は、雑音種類判定手段３４の判定結果に
基づき、雑音分析手段３３の出力から雑音成分を除去す
る機能を有し、その出力側には、制御線３７を介して複
数の辞書３８−１〜３８−Ｎが接続されている。辞書３
８−１〜３８−Ｎは、種々の雑音のもとで発生した各音
声の特徴パラメータの標準パターンをそれぞれ格納した
メモリで構成されている。例えば、辞書３８−１は、雑
音Ａのもとで発生した音声の特徴パラメータの標準パタ
ーンが格納されたメモリで構成されている。また、辞書
３８−Ｎは、雑音Ｎのもとで発生した音声の特徴パラメ
ータの標準パターンが格納されたメモリで構成されてい
る。
３５を介して雑音除去手段３６等に接続されている。雑
音除去手段３６は、雑音種類判定手段３４の判定結果に
基づき、雑音分析手段３３の出力から雑音成分を除去す
る機能を有し、その出力側には、制御線３７を介して複
数の辞書３８−１〜３８−Ｎが接続されている。辞書３
８−１〜３８−Ｎは、種々の雑音のもとで発生した各音
声の特徴パラメータの標準パターンをそれぞれ格納した
メモリで構成されている。例えば、辞書３８−１は、雑
音Ａのもとで発生した音声の特徴パラメータの標準パタ
ーンが格納されたメモリで構成されている。また、辞書
３８−Ｎは、雑音Ｎのもとで発生した音声の特徴パラメ
ータの標準パターンが格納されたメモリで構成されてい
る。
【００２１】各辞書３８−１〜３８−Ｎの出力側は、ト
ランジスタ等で構成された切替えスイッチ４０の各端子
４１−１〜４１−Ｎにそれぞれ接続され、その各端子４
１−１〜４１−Ｎが、信号線３５により、共通端子４２
に切替え接続されるようになっている。切替えスイッチ
４０の共通端子４２と雑音除去手段３６とは、音声認識
手段４３に接続され、その出力側が出力端４４に接続さ
れている。音声認識手段４３は、切替えスイッチ４０で
選択された辞書３８−１〜３８−Ｎの内容と雑音除去手
段３６の出力とを比較して音声認識を行い、その認識結
果を出力端４４へ出力する機能を有している。
ランジスタ等で構成された切替えスイッチ４０の各端子
４１−１〜４１−Ｎにそれぞれ接続され、その各端子４
１−１〜４１−Ｎが、信号線３５により、共通端子４２
に切替え接続されるようになっている。切替えスイッチ
４０の共通端子４２と雑音除去手段３６とは、音声認識
手段４３に接続され、その出力側が出力端４４に接続さ
れている。音声認識手段４３は、切替えスイッチ４０で
選択された辞書３８−１〜３８−Ｎの内容と雑音除去手
段３６の出力とを比較して音声認識を行い、その認識結
果を出力端４４へ出力する機能を有している。
【００２２】次に、このような音声認識装置を用いた音
声認識方法を説明する。まず、音声認識を行う前に、複
数種類の雑音下でそれぞれ発生した各音声の特徴パラメ
ータの標準パターンを、各辞書３８−１〜３８−Ｎにそ
れぞれ登録する。
声認識方法を説明する。まず、音声認識を行う前に、複
数種類の雑音下でそれぞれ発生した各音声の特徴パラメ
ータの標準パターンを、各辞書３８−１〜３８−Ｎにそ
れぞれ登録する。
【００２３】例えば、辞書３８−１に特徴パラメータを
登録するには、雑音Ａを背景雑音としてマイクロフォン
３１に向かって音声を発生する。マイクロフォン３１の
アナログ出力は、前処理手段３２へ送られる。前処理手
段３２では、マイクロフォン３１に入力された音声入力
を増幅し、適当なフィルタ処理をした後にＡ／Ｄ変換し
てディジタルデータの形式で、音声分析手段３３及び雑
音種類判定手段３４へ出力する。音声分析手段３３は、
前処理手段３２からのディジタル音声に、適当な分析処
理を施して認識に必要な特徴パラメータに変換し、その
特徴パラメータを雑音除去手段３６へ送る。
登録するには、雑音Ａを背景雑音としてマイクロフォン
３１に向かって音声を発生する。マイクロフォン３１の
アナログ出力は、前処理手段３２へ送られる。前処理手
段３２では、マイクロフォン３１に入力された音声入力
を増幅し、適当なフィルタ処理をした後にＡ／Ｄ変換し
てディジタルデータの形式で、音声分析手段３３及び雑
音種類判定手段３４へ出力する。音声分析手段３３は、
前処理手段３２からのディジタル音声に、適当な分析処
理を施して認識に必要な特徴パラメータに変換し、その
特徴パラメータを雑音除去手段３６へ送る。
【００２４】一方、雑音種類判定手段３４は、前処理手
段３２からのディジタル音声に基づき、その中に含まれ
る雑音の種類を判定し、その判定結果を信号線３５を介
して雑音除去手段３６へ与える。雑音除去手段３６は、
雑音種類判定手段３４の判定結果に基づき、雑音分析手
段３３から出力された特徴パラメータから、雑音成分を
除去し、その雑音成分除去後の特徴パラメータを制御線
３７を介して辞書３８−１に登録する。
段３２からのディジタル音声に基づき、その中に含まれ
る雑音の種類を判定し、その判定結果を信号線３５を介
して雑音除去手段３６へ与える。雑音除去手段３６は、
雑音種類判定手段３４の判定結果に基づき、雑音分析手
段３３から出力された特徴パラメータから、雑音成分を
除去し、その雑音成分除去後の特徴パラメータを制御線
３７を介して辞書３８−１に登録する。
【００２５】同様に、辞書３８−Ｎに特徴パラメータを
登録するには、雑音Ｎを背景雑音として音声を発生し、
雑音除去手段３６から出力される雑音除去後の特徴パラ
メータを、制御線３７を介して辞書３８−Ｎに登録す
る。
登録するには、雑音Ｎを背景雑音として音声を発生し、
雑音除去手段３６から出力される雑音除去後の特徴パラ
メータを、制御線３７を介して辞書３８−Ｎに登録す
る。
【００２６】このような辞書３８−１〜３８−Ｎへの登
録処理が終わると、音声認識処理を開始する。まず、背
景雑音をマイクロフォン３１に入力すると、その背景雑
音が前処理手段３２でＡ／Ｄ変換されて雑音種類判定手
段３４へ送られる。雑音種類判定手段３４では、前処理
手段３２からの雑音のレベルと周波数特性により、該雑
音の種類を判定し、現在どの種類の雑音環境下にあるか
を信号線３５を介して雑音除去手段３６及び切替えスイ
ッチ４０へ出力する。切替えスイッチ４０は、雑音種類
判定手段３４の出力によって切替えられる。例えば、雑
音種類判定手段３４の出力が背景雑音Ａとする出力であ
る場合には、端子４１−１と共通端子４２とが接続され
る。また、雑音種類判定手段３４の出力が背景雑音Ｎと
する出力である場合には、端子４１−Ｎと共通端子４２
が接続される。
録処理が終わると、音声認識処理を開始する。まず、背
景雑音をマイクロフォン３１に入力すると、その背景雑
音が前処理手段３２でＡ／Ｄ変換されて雑音種類判定手
段３４へ送られる。雑音種類判定手段３４では、前処理
手段３２からの雑音のレベルと周波数特性により、該雑
音の種類を判定し、現在どの種類の雑音環境下にあるか
を信号線３５を介して雑音除去手段３６及び切替えスイ
ッチ４０へ出力する。切替えスイッチ４０は、雑音種類
判定手段３４の出力によって切替えられる。例えば、雑
音種類判定手段３４の出力が背景雑音Ａとする出力であ
る場合には、端子４１−１と共通端子４２とが接続され
る。また、雑音種類判定手段３４の出力が背景雑音Ｎと
する出力である場合には、端子４１−Ｎと共通端子４２
が接続される。
【００２７】次に、背景雑音下で音声をマイクロフォン
３１に入力すると、このマイクロフォン３１のアナログ
音声が前処理３２でＡ／Ｄ変換されて音声分析手段３３
へ送られる。音声分析手段３３は、前処理手段３２から
のディジタル音声に適当な分析処理を施して認識に必要
な特徴パラメータに変換し、その特徴パラメータを雑音
除去手段３６へ送る。雑音除去手段３６では、雑音種類
判定手段３４の出力に基づき、音声分析手段３３から出
力された特徴パラメータに含まれる雑音成分を除去し、
音声認識手段４３へ送る。
３１に入力すると、このマイクロフォン３１のアナログ
音声が前処理３２でＡ／Ｄ変換されて音声分析手段３３
へ送られる。音声分析手段３３は、前処理手段３２から
のディジタル音声に適当な分析処理を施して認識に必要
な特徴パラメータに変換し、その特徴パラメータを雑音
除去手段３６へ送る。雑音除去手段３６では、雑音種類
判定手段３４の出力に基づき、音声分析手段３３から出
力された特徴パラメータに含まれる雑音成分を除去し、
音声認識手段４３へ送る。
【００２８】音声認識手段４３では、雑音除去手段３６
から出力された特徴パラメータと、切替えスイッチ４０
で選択された辞書３８−１〜３８−Ｎ中の１つに格納さ
れた特徴パラメータの全てとの類似性を計算し、最も類
似度の高い（似ている）特徴パラメータを認識結果とし
て出力端４４へ出力する。この認識結果は、図示しない
手段によって適当な符号に符号化し、必要となる機器へ
出力する。
から出力された特徴パラメータと、切替えスイッチ４０
で選択された辞書３８−１〜３８−Ｎ中の１つに格納さ
れた特徴パラメータの全てとの類似性を計算し、最も類
似度の高い（似ている）特徴パラメータを認識結果とし
て出力端４４へ出力する。この認識結果は、図示しない
手段によって適当な符号に符号化し、必要となる機器へ
出力する。
【００２９】以上のように、本実施例の音声認識方法で
は、雑音種類判定手段３４により、背景雑音の種類を判
定し、その判定結果に応じて雑音除去手段３６で雑音を
除去する。そして、予め雑音下で発生した音声の特徴パ
ラメータを辞書３８−１〜３８−Ｎに登録しておき、そ
の辞書を雑音種類判定手段３４の判定結果に基づき選択
し、該選択した辞書の特徴パラメータと雑音除去後の特
徴パラメータとを音声認識手段４３で比較して音声認識
するようにしている。そのため、高雑音環境下で音声を
発声したり、背景雑音が変化するような環境下で音声を
発声しても、精度の良い音声認識が可能となる。
は、雑音種類判定手段３４により、背景雑音の種類を判
定し、その判定結果に応じて雑音除去手段３６で雑音を
除去する。そして、予め雑音下で発生した音声の特徴パ
ラメータを辞書３８−１〜３８−Ｎに登録しておき、そ
の辞書を雑音種類判定手段３４の判定結果に基づき選択
し、該選択した辞書の特徴パラメータと雑音除去後の特
徴パラメータとを音声認識手段４３で比較して音声認識
するようにしている。そのため、高雑音環境下で音声を
発声したり、背景雑音が変化するような環境下で音声を
発声しても、精度の良い音声認識が可能となる。
【００３０】なお、本発明は上記実施例に限定されず、
種々の変形が可能である。例えば、図１の音声認識手順
では、音声認識を行う場合、まず背景雑音を入力し、雑
音種類判定処理２３の判定結果に基づき認識処理２６で
辞書の選択を行った後、同じ雑音下で音声入力を行い、
その入力音声の認識処理を行っているが、その雑音種類
判定処理２３及び辞書の選択処理を、図４の雑音種類判
定手段３４及び切替えスイッチ４０で高速に行うことが
可能であれば、背景雑音の入力と音声の入力とを同時に
行ってもよい。即ち、この場合には音声入力時に背景雑
音も当然に入力されるため、前もって背景雑音を入力す
る手間が省ける。また、図１の音声認識方法を実施する
図４の音声認識装置は、例えば切替えスイッチ４０をゲ
ート回路等の他の手段で構成する等、種々の変形が可能
である。
種々の変形が可能である。例えば、図１の音声認識手順
では、音声認識を行う場合、まず背景雑音を入力し、雑
音種類判定処理２３の判定結果に基づき認識処理２６で
辞書の選択を行った後、同じ雑音下で音声入力を行い、
その入力音声の認識処理を行っているが、その雑音種類
判定処理２３及び辞書の選択処理を、図４の雑音種類判
定手段３４及び切替えスイッチ４０で高速に行うことが
可能であれば、背景雑音の入力と音声の入力とを同時に
行ってもよい。即ち、この場合には音声入力時に背景雑
音も当然に入力されるため、前もって背景雑音を入力す
る手間が省ける。また、図１の音声認識方法を実施する
図４の音声認識装置は、例えば切替えスイッチ４０をゲ
ート回路等の他の手段で構成する等、種々の変形が可能
である。
【００３１】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば、予め雑音下で発生した音声の特徴パラメータを辞
書に登録しておく。そして、雑音除去処理によって背景
雑音の種類に応じた雑音成分を除去し、さらにその背景
雑音の種類に応じて辞書が選択され、その選択された辞
書を参照して認識処理で入力音声の認識が行われる。そ
のため、背景雑音が変化するような環境下において、音
声発生の変化があっても、高精度の音声認識が期待でき
る。
れば、予め雑音下で発生した音声の特徴パラメータを辞
書に登録しておく。そして、雑音除去処理によって背景
雑音の種類に応じた雑音成分を除去し、さらにその背景
雑音の種類に応じて辞書が選択され、その選択された辞
書を参照して認識処理で入力音声の認識が行われる。そ
のため、背景雑音が変化するような環境下において、音
声発生の変化があっても、高精度の音声認識が期待でき
る。
【図１】本発明の実施例の音声認識方法における音声認
識手順を示す図である。
識手順を示す図である。
【図２】従来の音声認識方法を実施するための音声認識
装置の機能ブロック図である。
装置の機能ブロック図である。
【図３】図２の音声認識装置を用いた音声認識手順を示
す図である。
す図である。
【図４】図１の音声認識手順を実施するための音声認識
装置の機能ブロック図である。
装置の機能ブロック図である。
２２ 背景雑音入力処理 ２３ 雑音種類判定処理 ２４ 音声入力・分析処理 ２５ 雑音除去処理 ２６ 認識処理 ３１ マイクロフォン ３３ 音声分析手段 ３４ 雑音処理判定手段 ３６ 雑音除去手段 ３８−１〜３８−Ｎ 辞書 ４０ 切替えスイッチ ４３ 音声認識手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 鴨井 秀樹 東京都港区虎ノ門１丁目７番12号 沖電気 工業株式会社内
Claims (1)
- 【請求項１】 登録処理により、複類種類の雑音下でそ
れぞれ発生した各音声の特徴パラメータをそれぞれ複数
の辞書に登録しておき、 背景雑音を入力し、雑音種類判定処理により、該背景雑
音のレベルと周波数特性より該背景雑音の種類を判定
し、 前記背景雑音下での音声を入力し、分析処理を行って特
徴パラメータに変換し、前記雑音種類判定処理の判定結
果に基づき、雑音除去処理によって該特徴パラメータか
ら雑音成分を除去し、 前記雑音種類判定処理の判定結果に基づき、選択された
前記辞書を参照し、認識処理によって前記雑音成分除去
後の特徴パラメータの音声認識を行う、 ことを特徴とする音声認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3230570A JPH0566790A (ja) | 1991-09-10 | 1991-09-10 | 音声認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3230570A JPH0566790A (ja) | 1991-09-10 | 1991-09-10 | 音声認識方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0566790A true JPH0566790A (ja) | 1993-03-19 |
Family
ID=16909826
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3230570A Withdrawn JPH0566790A (ja) | 1991-09-10 | 1991-09-10 | 音声認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0566790A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6301559B1 (en) | 1997-11-14 | 2001-10-09 | Oki Electric Industry Co., Ltd. | Speech recognition method and speech recognition device |
| JP2003504653A (ja) * | 1999-07-01 | 2003-02-04 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | ノイズのある音声モデルからのロバスト音声処理 |
| JP2009081611A (ja) * | 2007-09-26 | 2009-04-16 | Sony Corp | 位相雑音除去装置及び方法、受信装置及び方法、並びにプログラム |
| JP2015018015A (ja) * | 2013-07-08 | 2015-01-29 | 本田技研工業株式会社 | 音声処理装置、音声処理方法、及び音声処理プログラム |
| CN111429929A (zh) * | 2020-03-03 | 2020-07-17 | 厦门快商通科技股份有限公司 | 一种语音去噪方法、语音识别方法及计算机可读存储介质 |
-
1991
- 1991-09-10 JP JP3230570A patent/JPH0566790A/ja not_active Withdrawn
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6301559B1 (en) | 1997-11-14 | 2001-10-09 | Oki Electric Industry Co., Ltd. | Speech recognition method and speech recognition device |
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| JP4818556B2 (ja) * | 1999-07-01 | 2011-11-16 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 確率論的ロバスト音声処理 |
| JP2009081611A (ja) * | 2007-09-26 | 2009-04-16 | Sony Corp | 位相雑音除去装置及び方法、受信装置及び方法、並びにプログラム |
| JP4697208B2 (ja) * | 2007-09-26 | 2011-06-08 | ソニー株式会社 | 位相雑音除去装置及び方法、並びにプログラム |
| US8290099B2 (en) | 2007-09-26 | 2012-10-16 | Sony Corporation | Phase noise limiting apparatus, phase noise limiting method, receiving apparatus, receiving method, and programs |
| JP2015018015A (ja) * | 2013-07-08 | 2015-01-29 | 本田技研工業株式会社 | 音声処理装置、音声処理方法、及び音声処理プログラム |
| CN111429929A (zh) * | 2020-03-03 | 2020-07-17 | 厦门快商通科技股份有限公司 | 一种语音去噪方法、语音识别方法及计算机可读存储介质 |
| CN111429929B (zh) * | 2020-03-03 | 2023-01-03 | 厦门快商通科技股份有限公司 | 一种语音去噪方法、语音识别方法及计算机可读存储介质 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 19981203 |