JPH0612089A - 音声認識方法 - Google Patents
音声認識方法Info
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- JPH0612089A JPH0612089A JP4167832A JP16783292A JPH0612089A JP H0612089 A JPH0612089 A JP H0612089A JP 4167832 A JP4167832 A JP 4167832A JP 16783292 A JP16783292 A JP 16783292A JP H0612089 A JPH0612089 A JP H0612089A
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/08—Speech classification or search
- G10L15/14—Speech classification or search using statistical models, e.g. Hidden Markov Models [HMMs]
- G10L15/142—Hidden Markov Models [HMMs]
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- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Complex Calculations (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 この発明は継続時間に依存した通過特性をも
つ時間周波数フィルタの原理を用いることにより、従来
方法に比べて人間が聞いているのにより近いスペクトル
時系列を求め、機械による音声の自動認識の性能を向上
し得る音声認識方法を提供することを主要な特徴とす
る。 【構成】 マイクロフォン１に入力された音声をＡ／Ｄ
変換器３でデジタル信号に変換し、自己相関分析部４で
自己相関係数を求め、線形予測分析部５で線形予測係数
を求める。さらに、ケプストラム分析部６でケプストラ
ム係数を求め、動的ケプストラム生成部７によりケプス
トラム時系列に時間周波数マスキングフィルタを施し、
動的ケプストラムの時系列を得る。スイッチＳＷ１を切
換えて動的ケプストラムのベクトル量子化を行ない、コ
ードブック蓄積部９に蓄え、ベクトル量子化部１０で音
声をベクトルコード列で表わし、ＨＭＭ学習により得ら
れたＨＭＭをＨＭＭ蓄積部１２に蓄積し、ＨＭＭ認識部
１３で認識を行なう。
つ時間周波数フィルタの原理を用いることにより、従来
方法に比べて人間が聞いているのにより近いスペクトル
時系列を求め、機械による音声の自動認識の性能を向上
し得る音声認識方法を提供することを主要な特徴とす
る。 【構成】 マイクロフォン１に入力された音声をＡ／Ｄ
変換器３でデジタル信号に変換し、自己相関分析部４で
自己相関係数を求め、線形予測分析部５で線形予測係数
を求める。さらに、ケプストラム分析部６でケプストラ
ム係数を求め、動的ケプストラム生成部７によりケプス
トラム時系列に時間周波数マスキングフィルタを施し、
動的ケプストラムの時系列を得る。スイッチＳＷ１を切
換えて動的ケプストラムのベクトル量子化を行ない、コ
ードブック蓄積部９に蓄え、ベクトル量子化部１０で音
声をベクトルコード列で表わし、ＨＭＭ学習により得ら
れたＨＭＭをＨＭＭ蓄積部１２に蓄積し、ＨＭＭ認識部
１３で認識を行なう。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は音声認識方法に関し、
特に、入力された音声スペクトル時系列と基準となる音
声スペクトル時系列またはその統計モデルとの類似度を
用いて電子計算機などの機械による自動音声認識を行な
うような音声認識方法に関する。
特に、入力された音声スペクトル時系列と基準となる音
声スペクトル時系列またはその統計モデルとの類似度を
用いて電子計算機などの機械による自動音声認識を行な
うような音声認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】電子計算機などによる音声の自動認識に
おいては、主として音声をスペクトル時系列に変換して
認識される。スペクトルを表わす最も基本的な特徴パラ
メータはケプストラムである。ケプストラムは対数スペ
クトルのフーリエ変換により定義されている。以後、対
数スペクトルを単にスペクトルと記述する。
おいては、主として音声をスペクトル時系列に変換して
認識される。スペクトルを表わす最も基本的な特徴パラ
メータはケプストラムである。ケプストラムは対数スペ
クトルのフーリエ変換により定義されている。以後、対
数スペクトルを単にスペクトルと記述する。
【０００３】最近、スペクトルのほかにスペクトルの時
間または周波数方向の変化を特徴として併用すると音声
認識性能を向上できることが報告されてきた。スペクト
ルの変化の特徴としては、スペクトルの時間変化を利用
するデルタケプストラム［Ｓ．Ｆｕｒｕｉ：“Ｓｐｅａ
ｋｅｒ−Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ＩｓｏｌａｔｅｄＷ
ｏｒｄ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｄｙｎ
ａｍｉｃ Ｆｅａｔｕｒｅｓ ｏｆ Ｓｐｅｅｃｈ Ｓ
ｐｅｃｔｒｕｍ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．，ＡＳＳＰ
−３４，Ｎｏ．１，ｐｐ．５２−５９，（１９８６−
２）］、スペクトルの周波数変化を利用するスペクトル
スロープ、［Ｄ．Ｈ．Ｋｌａｔｔ：“Ｐｒｅｄｉｃｔｉ
ｏｎ ｏｆ Ｐｅｒｃｅｉｖｅｄ Ｐｈｏｎｅｔｉｃ
Ｄｉｓｔａｎｃｅ ｆｒｏｍ Ｃｒｉｔｉｃａｌ−ｂａ
ｎｄ Ｓｐｅｃｔｒａ：Ａ Ｆｉｒｓｔ Ｓｔｅｐ，
“Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ８２，ｐｐ．１２７８−１２
８１，（Ｍａｙ．１９８２）］、および、重み付きケプ
ストラム［Ｙ．Ｔｏｈｋｕｒａ：“Ａ Ｗｅｉｇｈｔｅ
ｄ Ｃｅｐｓｔｒａｌ Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｍｅａｓｕ
ｒｅ ｆｏｒ Ｓｐｅｅｃｈ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏ
ｎ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．，ＡＳＳＰ−３５，Ｎ
ｏ．１０，ｐｐ．１４１４−１４２２，（１９８７−１
０）］、これらを組合せた重み付きデルタケプストラム
［Ｆ．Ｋ．Ｓｏｏｎｇ ａｎｄ Ａ．Ｅ．Ｒｏｓｅｎｂ
ｅｒｇ：“Ｏｎ ｔｈｅ Ｕｓｅ ｏｆ Ｉｎｓｔａｎ
ｔａｎｅｏｕｓ ａｎｄ Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌ
Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎ Ｓ
ｐｅａｋｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ”，Ｐｒｏｃ．
ＩＣＡＳＳＰ８６，ｐｐ．８７７−８８０，（１９８６
−４）］，および、ホルマントの動きを捉えるホルマン
ト移動関数［相川清明、古井貞煕：”ＦＭニューロンモ
デルに基づく音声認識のための距離尺度”、電子情報通
信学会論文誌、Ｖｏｌ．Ｊ７４−Ａ．Ｎｏ．６，ｐｐ．
８２２−８２８，（１９９１−０６）］がある。
間または周波数方向の変化を特徴として併用すると音声
認識性能を向上できることが報告されてきた。スペクト
ルの変化の特徴としては、スペクトルの時間変化を利用
するデルタケプストラム［Ｓ．Ｆｕｒｕｉ：“Ｓｐｅａ
ｋｅｒ−Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ＩｓｏｌａｔｅｄＷ
ｏｒｄ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｄｙｎ
ａｍｉｃ Ｆｅａｔｕｒｅｓ ｏｆ Ｓｐｅｅｃｈ Ｓ
ｐｅｃｔｒｕｍ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．，ＡＳＳＰ
−３４，Ｎｏ．１，ｐｐ．５２−５９，（１９８６−
２）］、スペクトルの周波数変化を利用するスペクトル
スロープ、［Ｄ．Ｈ．Ｋｌａｔｔ：“Ｐｒｅｄｉｃｔｉ
ｏｎ ｏｆ Ｐｅｒｃｅｉｖｅｄ Ｐｈｏｎｅｔｉｃ
Ｄｉｓｔａｎｃｅ ｆｒｏｍ Ｃｒｉｔｉｃａｌ−ｂａ
ｎｄ Ｓｐｅｃｔｒａ：Ａ Ｆｉｒｓｔ Ｓｔｅｐ，
“Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ８２，ｐｐ．１２７８−１２
８１，（Ｍａｙ．１９８２）］、および、重み付きケプ
ストラム［Ｙ．Ｔｏｈｋｕｒａ：“Ａ Ｗｅｉｇｈｔｅ
ｄ Ｃｅｐｓｔｒａｌ Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｍｅａｓｕ
ｒｅ ｆｏｒ Ｓｐｅｅｃｈ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏ
ｎ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．，ＡＳＳＰ−３５，Ｎ
ｏ．１０，ｐｐ．１４１４−１４２２，（１９８７−１
０）］、これらを組合せた重み付きデルタケプストラム
［Ｆ．Ｋ．Ｓｏｏｎｇ ａｎｄ Ａ．Ｅ．Ｒｏｓｅｎｂ
ｅｒｇ：“Ｏｎ ｔｈｅ Ｕｓｅ ｏｆ Ｉｎｓｔａｎ
ｔａｎｅｏｕｓ ａｎｄ Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌ
Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎ Ｓ
ｐｅａｋｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ”，Ｐｒｏｃ．
ＩＣＡＳＳＰ８６，ｐｐ．８７７−８８０，（１９８６
−４）］，および、ホルマントの動きを捉えるホルマン
ト移動関数［相川清明、古井貞煕：”ＦＭニューロンモ
デルに基づく音声認識のための距離尺度”、電子情報通
信学会論文誌、Ｖｏｌ．Ｊ７４−Ａ．Ｎｏ．６，ｐｐ．
８２２−８２８，（１９９１−０６）］がある。
【０００４】デルタケプストラムは対数スペクトル時系
列の時間微分，スペクトルスロープ，重み付けケプスト
ラムは対数スペクトルの周波数微分，重み付きデルタケ
プストラム，ホルマント移動関数は対数スペクトルの時
間周波数微分に基づいている。時間微分，周波数微分は
それぞれ音声スペクトル時系列に対するフィルタとして
表わされるが、以上の演算においては時間微分フィルタ
のみ、または、周波数微分フィルタのみ、または両方で
あるが、両方のフィルタを施す場合、両者は独立であ
る。すなわち、周波数に関するフィルタは時間の関数で
はなく、時間に関するフィルタは周波数の関数ではな
い。ここで、時間フィルタとは、時間、周波数平面上の
スペクトルの時間方向の変動に対するものであって、周
波数フィルタとは同じくスペクトルの周波数方向の変動
に対するものである。
列の時間微分，スペクトルスロープ，重み付けケプスト
ラムは対数スペクトルの周波数微分，重み付きデルタケ
プストラム，ホルマント移動関数は対数スペクトルの時
間周波数微分に基づいている。時間微分，周波数微分は
それぞれ音声スペクトル時系列に対するフィルタとして
表わされるが、以上の演算においては時間微分フィルタ
のみ、または、周波数微分フィルタのみ、または両方で
あるが、両方のフィルタを施す場合、両者は独立であ
る。すなわち、周波数に関するフィルタは時間の関数で
はなく、時間に関するフィルタは周波数の関数ではな
い。ここで、時間フィルタとは、時間、周波数平面上の
スペクトルの時間方向の変動に対するものであって、周
波数フィルタとは同じくスペクトルの周波数方向の変動
に対するものである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、人間の
聴覚系の特徴抽出機構は、これとは異なると考えられ
る。人間の聴覚系にはマスキング効果がある。時間周波
数平面上のスペクトルにおいて、ある時点のある周波数
の音声信号は時間的あるいは周波数的に近くにある音声
信号によりマスクされる。すなわち、抑制される。マス
キングは過去の時点の音声を記憶する働きがあると見る
ことができるので、動的な特徴を抽出できる。時間周波
数マスキングパターンは時間が離れるに従って起伏が小
さくなるので、過去のスペクトルによる影響は時間が離
れるほど周波数に関して平滑化されると考えられる。
（宮坂栄一、「急激な立上り，立下りを有する正弦波信
号に対する聴覚マスキングの時空間特性」Ｖｏｌ．３
９，Ｎｏ．９，第６１４頁〜６２３頁，１９８３）。人
間はこのマスキングの影響を受けた音声を実効的な音声
として知覚している。この信号処理機構を時間周波数フ
ィルタとして実現した場合、聴覚刺激を受けてからの継
続時間により周波数平滑フィルタの特性が変化するもの
となり、時間と周波数に関する演算を切離せない。この
ような聴覚特性を導入した特徴パラメータの抽出機構は
報告されていない。
聴覚系の特徴抽出機構は、これとは異なると考えられ
る。人間の聴覚系にはマスキング効果がある。時間周波
数平面上のスペクトルにおいて、ある時点のある周波数
の音声信号は時間的あるいは周波数的に近くにある音声
信号によりマスクされる。すなわち、抑制される。マス
キングは過去の時点の音声を記憶する働きがあると見る
ことができるので、動的な特徴を抽出できる。時間周波
数マスキングパターンは時間が離れるに従って起伏が小
さくなるので、過去のスペクトルによる影響は時間が離
れるほど周波数に関して平滑化されると考えられる。
（宮坂栄一、「急激な立上り，立下りを有する正弦波信
号に対する聴覚マスキングの時空間特性」Ｖｏｌ．３
９，Ｎｏ．９，第６１４頁〜６２３頁，１９８３）。人
間はこのマスキングの影響を受けた音声を実効的な音声
として知覚している。この信号処理機構を時間周波数フ
ィルタとして実現した場合、聴覚刺激を受けてからの継
続時間により周波数平滑フィルタの特性が変化するもの
となり、時間と周波数に関する演算を切離せない。この
ような聴覚特性を導入した特徴パラメータの抽出機構は
報告されていない。
【０００６】それゆえに、この発明の主たる目的は、継
続時間に依存した通過特性をもつ時間周波数フィルタの
原理を用いることにより、従来方法に比べて人間が聞い
ているのにより近いスペクトル時系列を求め、機械によ
る音声の自動認識の性能を向上し得る音声認識方法を提
供することである。
続時間に依存した通過特性をもつ時間周波数フィルタの
原理を用いることにより、従来方法に比べて人間が聞い
ているのにより近いスペクトル時系列を求め、機械によ
る音声の自動認識の性能を向上し得る音声認識方法を提
供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】この発明は入力音声をス
ペクトルまたはケプストラムなどの特徴ベクトルの時系
列に変換し、これと基準となるスペクトルまたは特徴ベ
クトルの時系列、または、その統計的な分布のモデルと
の類似度を求めて認識する音声認識方法であって、時間
を遡るほど周波数平滑化が進むフィルタの組、あるいは
時間の関数として記述される前記機能をもつフィルタを
スペクトルに施すことによって過去の各時点のマスキン
グパターン得、それらのマスキングパターンを過去のあ
る時点から現時点の直前まで累積することにより、過去
の影響による現時点のマスキングパターンを求め、現時
点のスペクトルとマスキングパターンの差などの演算に
より、マスクされたスペクトルまたはそれに対応する特
徴ベクトルを求め、この操作を各時点ごとに行なって求
めた特徴ベクトル時系列を用いて認識を行なう。
ペクトルまたはケプストラムなどの特徴ベクトルの時系
列に変換し、これと基準となるスペクトルまたは特徴ベ
クトルの時系列、または、その統計的な分布のモデルと
の類似度を求めて認識する音声認識方法であって、時間
を遡るほど周波数平滑化が進むフィルタの組、あるいは
時間の関数として記述される前記機能をもつフィルタを
スペクトルに施すことによって過去の各時点のマスキン
グパターン得、それらのマスキングパターンを過去のあ
る時点から現時点の直前まで累積することにより、過去
の影響による現時点のマスキングパターンを求め、現時
点のスペクトルとマスキングパターンの差などの演算に
より、マスクされたスペクトルまたはそれに対応する特
徴ベクトルを求め、この操作を各時点ごとに行なって求
めた特徴ベクトル時系列を用いて認識を行なう。
【０００８】
【作用】この発明に係る音声認識方法では、人間の聴覚
のマスキング特性に見られるような動的な特徴抽出を行
なうことができる。すなわち、現時点の直前に現われて
いない特徴が強調され、継続している情報が抑制され
る。過去のスペクトルは平滑化されてマスキングパター
ンに加算されるので、マスキングパターンは大局的な特
徴を捉えることになり、これからの変化成分が各時点の
特徴となる。この方法により、音声の認識に重要な動的
な特徴を抽出できるだけでなく、音声中に定常的に含ま
れている個人性に依存したスペクトルの傾き、音声信号
伝達系の伝達関数などの影響を軽減できる。また、マス
クとケプストラムはスペクトル形状を含んでいるので、
スペクトル形状を表わす他のパラメータと併用する必要
がなくなる。
のマスキング特性に見られるような動的な特徴抽出を行
なうことができる。すなわち、現時点の直前に現われて
いない特徴が強調され、継続している情報が抑制され
る。過去のスペクトルは平滑化されてマスキングパター
ンに加算されるので、マスキングパターンは大局的な特
徴を捉えることになり、これからの変化成分が各時点の
特徴となる。この方法により、音声の認識に重要な動的
な特徴を抽出できるだけでなく、音声中に定常的に含ま
れている個人性に依存したスペクトルの傾き、音声信号
伝達系の伝達関数などの影響を軽減できる。また、マス
クとケプストラムはスペクトル形状を含んでいるので、
スペクトル形状を表わす他のパラメータと併用する必要
がなくなる。
【０００９】
【実施例】まず、この発明の原理について説明する。こ
の発明では、音声がケプストラム係数の時系列に変換さ
れる。ケプストラムは線形予測分析を用いて容易に求め
ることができる［Ｊ．Ｄ．Ｍａｒｋｅｌ ａｎｄ Ａ．
Ｈ．Ｇｒａｙ，Ｊｒ，“Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔ
ｉｏｎ ｏｆ Ｓｐｅｅｃｈ”，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖ
ｅｒｌａｇ（Ｂｅｒｌｉｎ Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ Ｎ
ｅｗ Ｙｏｒｋ，１９７６），日本語訳：Ｊ．Ｄ．マー
ケル、Ａ．Ｈ．グレイ、Ｊｒ、（鈴木久喜訳）音声の線
形予測、コロナ社、１９８０］。スペクトルを周波数平
滑化する演算は周波数軸上でスペクトルと平滑化フィル
タのインパルスレスポンスのコンボリューションをとる
ことであり、スペクトルを逆フーリエ変換して求めたケ
プストラムに対してはリフタによる重み付けをすること
にあたる。現時点ｉにおける音声のｋ次のケプストラム
係数をｃk （ｉ）とする。ｊ時点前のマスキングパター
ンを平滑化するリフタをｌk （ｊ）とすると、ｊ時点前
のスペクトルに起因するマスキングパターンのケプスト
ラム展開係数は ｇk （ｉ−ｊ）＝ｃk （ｉ−ｊ）ｌk （ｊ） により表わされる。
の発明では、音声がケプストラム係数の時系列に変換さ
れる。ケプストラムは線形予測分析を用いて容易に求め
ることができる［Ｊ．Ｄ．Ｍａｒｋｅｌ ａｎｄ Ａ．
Ｈ．Ｇｒａｙ，Ｊｒ，“Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔ
ｉｏｎ ｏｆ Ｓｐｅｅｃｈ”，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖ
ｅｒｌａｇ（Ｂｅｒｌｉｎ Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ Ｎ
ｅｗ Ｙｏｒｋ，１９７６），日本語訳：Ｊ．Ｄ．マー
ケル、Ａ．Ｈ．グレイ、Ｊｒ、（鈴木久喜訳）音声の線
形予測、コロナ社、１９８０］。スペクトルを周波数平
滑化する演算は周波数軸上でスペクトルと平滑化フィル
タのインパルスレスポンスのコンボリューションをとる
ことであり、スペクトルを逆フーリエ変換して求めたケ
プストラムに対してはリフタによる重み付けをすること
にあたる。現時点ｉにおける音声のｋ次のケプストラム
係数をｃk （ｉ）とする。ｊ時点前のマスキングパター
ンを平滑化するリフタをｌk （ｊ）とすると、ｊ時点前
のスペクトルに起因するマスキングパターンのケプスト
ラム展開係数は ｇk （ｉ−ｊ）＝ｃk （ｉ−ｊ）ｌk （ｊ） により表わされる。
【００１０】ここで、周波数平滑化リフタｌk （ｊ）は
時間とともに通過帯域が直流を中心として徐々に狭くな
るので、
時間とともに通過帯域が直流を中心として徐々に狭くな
るので、
【００１１】
【数１】
【００１２】により表わされるものを用いるとよい結果
が得られる。ここで、ｑ0 は現時点より１時点前におけ
るカットオフケフレンシ，νは時点が１（フレーム）進
むごとに通過帯域が狭くなる速さを示している。ｗ
（ｊ）はケフレンシｋによらず一定であるが、時間ｊと
ともに減衰する。
が得られる。ここで、ｑ0 は現時点より１時点前におけ
るカットオフケフレンシ，νは時点が１（フレーム）進
むごとに通過帯域が狭くなる速さを示している。ｗ
（ｊ）はケフレンシｋによらず一定であるが、時間ｊと
ともに減衰する。
【００１３】初期減衰率をα，減衰率をβとすると、ｗ
（ｊ）は ｗ（ｊ）＝αβj-1 により表わされるものを用いるとよい結果が得られる。
時点ｉにおけるｋ時ケプストラムに対するマスキングレ
ベルはこれらの減衰したマスキングレベルの総和として
（ｊ）は ｗ（ｊ）＝αβj-1 により表わされるものを用いるとよい結果が得られる。
時点ｉにおけるｋ時ケプストラムに対するマスキングレ
ベルはこれらの減衰したマスキングレベルの総和として
【００１４】
【数２】
【００１５】として求められる。現時点の実効的なスペ
クトルはその時点のスペクトルからマスキングパターン
を引いたものであるから、 ｂk （ｉ）＝ｃk （ｉ）−ｍk （ｉ） により表わされる。この特徴パラメータを動的ケプスト
ラムと呼ぶことにする。動的ケプストラムの時系列を用
いて認識を行なうが、認識方法には動的計画法を用いた
テンプレートマッチングによる方法，隠れマルコフモデ
ル（ＨｉｄｅｅｎＭａｒｋｏｖ Ｍｏｄｅｌ：ＨＭＭ）
による方法などが使用できる。この原理に従って以下に
実施例を説明する。
クトルはその時点のスペクトルからマスキングパターン
を引いたものであるから、 ｂk （ｉ）＝ｃk （ｉ）−ｍk （ｉ） により表わされる。この特徴パラメータを動的ケプスト
ラムと呼ぶことにする。動的ケプストラムの時系列を用
いて認識を行なうが、認識方法には動的計画法を用いた
テンプレートマッチングによる方法，隠れマルコフモデ
ル（ＨｉｄｅｅｎＭａｒｋｏｖ Ｍｏｄｅｌ：ＨＭＭ）
による方法などが使用できる。この原理に従って以下に
実施例を説明する。
【００１６】図１はこの発明の一実施例のブロック図で
ある。入力音声はマイクロフォン１によって電気信号に
変換され、低域フィルタ２によって高域成分が除去さ
れ、Ａ／Ｄ変換器３に与えられる。Ａ／Ｄ変換器３はた
とえばサンプリング周波数１２ｋＨｚのクロック信号に
より、量子化レベル１６ビットのデジタル信号に変換さ
れる。このデジタル信号は自己相関分析部４に与えら
れ、たとえば１０ｍｓｅｃごとに幅３０ｍｓｅｃのハミ
ングウィンドウにより音声が切出され、１次から１６次
までの自己相関係数が求められる。線形予測分析部５は
自己相関係数から１次より１６次までの線形予測係数を
求め、さらにケプストラム分析部６は１次から１６次ま
でのケプストラム係数を求める。
ある。入力音声はマイクロフォン１によって電気信号に
変換され、低域フィルタ２によって高域成分が除去さ
れ、Ａ／Ｄ変換器３に与えられる。Ａ／Ｄ変換器３はた
とえばサンプリング周波数１２ｋＨｚのクロック信号に
より、量子化レベル１６ビットのデジタル信号に変換さ
れる。このデジタル信号は自己相関分析部４に与えら
れ、たとえば１０ｍｓｅｃごとに幅３０ｍｓｅｃのハミ
ングウィンドウにより音声が切出され、１次から１６次
までの自己相関係数が求められる。線形予測分析部５は
自己相関係数から１次より１６次までの線形予測係数を
求め、さらにケプストラム分析部６は１次から１６次ま
でのケプストラム係数を求める。
【００１７】動的ケプストラム生成部７はケプストラム
時系列に時間周波数マスキングフィルタを施し、動的ト
ケプストラムの時系列を得る。ここで、マスキングフィ
ルタの各定数はｑ0 ＝６，α＝０．２５，β＝０．５，
ν＝１に設定される。時間遅れｊにおけるｋ次のケプス
トラム係数に対する重みは次の表１に示される。
時系列に時間周波数マスキングフィルタを施し、動的ト
ケプストラムの時系列を得る。ここで、マスキングフィ
ルタの各定数はｑ0 ＝６，α＝０．２５，β＝０．５，
ν＝１に設定される。時間遅れｊにおけるｋ次のケプス
トラム係数に対する重みは次の表１に示される。
【００１８】
【表１】
【００１９】スイッチＳＷ１は一定時間内における特徴
ベクトルのサンプルからセントロイドベクトルを得るた
めに切換えるものあり、このスイッチＳＷ１がａ側に切
換えられると、マスクトケプストラム生成部７で得られ
た特徴ベクトルの多数のサンプルがセントロイド作成部
８に与えられ、ベクトル量子化により、２５６個のセン
トロイド（中心）ベクトルが得られる。このセントロイ
ドベクトルはコードブック蓄積部９に蓄えられる。次
に、スイッチＳＷ１をｂ側に切換えると、ベクトル量子
化部１０によって音声の動的ケプストラム時系列の各ベ
クトルに最も近いセントロイドベクトルが当てはめられ
て音声がベクトル列で表わされる。
ベクトルのサンプルからセントロイドベクトルを得るた
めに切換えるものあり、このスイッチＳＷ１がａ側に切
換えられると、マスクトケプストラム生成部７で得られ
た特徴ベクトルの多数のサンプルがセントロイド作成部
８に与えられ、ベクトル量子化により、２５６個のセン
トロイド（中心）ベクトルが得られる。このセントロイ
ドベクトルはコードブック蓄積部９に蓄えられる。次
に、スイッチＳＷ１をｂ側に切換えると、ベクトル量子
化部１０によって音声の動的ケプストラム時系列の各ベ
クトルに最も近いセントロイドベクトルが当てはめられ
て音声がベクトル列で表わされる。
【００２０】スイッチＳＷ２はＨＭＭ学習するかあるい
は認識するかを切換えるものであって、ａ側に切換えら
れると、ＨＭＭ学習部１１で多数の音韻学習サンプルが
収集され、その学習アルゴリズムでＨＭＭ学習される。
これについては、Ｂａｕｍ−Ｗｅｌｃｈ 学習アルゴリ
ズムでＨＭＭを学習する［Ｌ．Ｅ．Ｂａｕｍ，“Ａｎｉ
ｎｅｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ
ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｉｎ
ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｆ
ｏｒ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ｓ ｏｆ ａＭａｒｋｏｖ ｐｒｏｃｅｓｓ，”Ｉｎｅ
ｑｕａｌｉｔｉｅｓ，３，ｐｐ．１−８，１９７２］。
は認識するかを切換えるものであって、ａ側に切換えら
れると、ＨＭＭ学習部１１で多数の音韻学習サンプルが
収集され、その学習アルゴリズムでＨＭＭ学習される。
これについては、Ｂａｕｍ−Ｗｅｌｃｈ 学習アルゴリ
ズムでＨＭＭを学習する［Ｌ．Ｅ．Ｂａｕｍ，“Ａｎｉ
ｎｅｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ
ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｉｎ
ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｆ
ｏｒ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ｓ ｏｆ ａＭａｒｋｏｖ ｐｒｏｃｅｓｓ，”Ｉｎｅ
ｑｕａｌｉｔｉｅｓ，３，ｐｐ．１−８，１９７２］。
【００２１】音韻学習サンプルは不定長のベクトルコー
ド列であり、得られたＨＭＭはＨＭＭ蓄積部１２に蓄え
られる。音韻認識のためには最終状態を含む４状態の左
から右に流れるＨＭＭが用いられる。このＨＭＭではル
ープのある状態数は３である。認識時にはスイッチＳＷ
２をｂ側に切換え、ＨＭＭ認識部１３によってベクトル
コード列がＨＭＭで認識される。いくつかの音韻を認識
するＨＭＭで認識された結果、最も高い確率を示したモ
デルが認識結果として認識結果表示部１４に表示され
る。
ド列であり、得られたＨＭＭはＨＭＭ蓄積部１２に蓄え
られる。音韻認識のためには最終状態を含む４状態の左
から右に流れるＨＭＭが用いられる。このＨＭＭではル
ープのある状態数は３である。認識時にはスイッチＳＷ
２をｂ側に切換え、ＨＭＭ認識部１３によってベクトル
コード列がＨＭＭで認識される。いくつかの音韻を認識
するＨＭＭで認識された結果、最も高い確率を示したモ
デルが認識結果として認識結果表示部１４に表示され
る。
【００２２】この発明の一実施例による効果を、ＨＭＭ
を用いた６音韻／ｂ，ｄ，ｇ，ｍ，ｎ，Ｎ／の認識実験
により確認した。学習に用いた音韻サンプルは男性１名
が発声した重要語２６４０単語から抽出した。試験に用
いた音韻サンプルは異なる重要語２６４０単語から抽出
した。学習音声と音声の発声者は同一であり、これによ
りケプストラム係数を特徴パラメータとして用いた場合
に比べて認識誤りを１６．６％から１１．９％に減少で
きた。
を用いた６音韻／ｂ，ｄ，ｇ，ｍ，ｎ，Ｎ／の認識実験
により確認した。学習に用いた音韻サンプルは男性１名
が発声した重要語２６４０単語から抽出した。試験に用
いた音韻サンプルは異なる重要語２６４０単語から抽出
した。学習音声と音声の発声者は同一であり、これによ
りケプストラム係数を特徴パラメータとして用いた場合
に比べて認識誤りを１６．６％から１１．９％に減少で
きた。
【００２３】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、時間
を遡るほど平滑化が進む周波数フィルタを音声スペクト
ル時系列に施すことによりマスキングパターンを求める
ようにしたので、人間が知覚しているような動的スペク
トルを抽出でき、音声認識誤りを通常のケプストラムを
用いた場合に比べて大幅に改善することができる。
を遡るほど平滑化が進む周波数フィルタを音声スペクト
ル時系列に施すことによりマスキングパターンを求める
ようにしたので、人間が知覚しているような動的スペク
トルを抽出でき、音声認識誤りを通常のケプストラムを
用いた場合に比べて大幅に改善することができる。
【図１】この発明の一実施例のブロック図である。
１ マイクロフォン ２ 低域フィルタ ３ Ａ／Ｄ変換器 ４ 自己相関分析部 ５ 線形予測分析部 ６ ケプストラム分析部 ７ 動的ケプストラム生成部 ８ セントロイド作成部 ９ コードブック蓄積部 １０ ベクトル量子化部 １１ ＨＭＭ学習部 １２ ＨＭＭ蓄積部 １３ ＨＭＭ認識部 １４ 認識結果表示部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 河原 英紀 京都府相楽郡精華町大字乾谷小字三平谷５ 番地 株式会社エイ・ティ・アール人間情 報通信研究所内 (72)発明者 東倉 洋一 京都府相楽郡精華町大字乾谷小字三平谷５ 番地 株式会社エイ・ティ・アール人間情 報通信研究所内
Claims (1)
- 【請求項１】 入力音声をスペクトルまたはケプストラ
ムなどの特徴ベクトルの時系列に変換し、これと基準と
なるスペクトルまたは特徴ベクトルの時系列、またはそ
の統計的な分布のモデルとの類似度を求めて認識する音
声認識方法において、 時間を遡るほど周波数平滑化が進むフィルタの組、ある
いは時間の関数として記述される前記機能をもつフィル
タをスペクトル時系列に施すことによって過去の各時点
のマスキングパターン得、 前記マスキングパターンを過去のある時点から現時点の
直前まで累積することにより、過去の影響による現時点
のマスキングパターンを求め、 現時点のスペクトルとマスキングパターンの差などの演
算により、マスクされたスペクトルまたはそれに対応す
る特徴ベクトルを求め、 上述の操作を各時点ごとに行なって求めた特徴ベクトル
時系列を用いて認識を行なうことを特徴とする、音声認
識方法。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4167832A JPH0743598B2 (ja) | 1992-06-25 | 1992-06-25 | 音声認識方法 |
| DE69321656T DE69321656T2 (de) | 1992-06-25 | 1993-06-08 | Verfahren zur Spracherkennung |
| EP93109222A EP0575815B1 (en) | 1992-06-25 | 1993-06-08 | Speech recognition method |
| CA002098629A CA2098629C (en) | 1992-06-25 | 1993-06-17 | Speech recognition method using time-frequency masking mechanism |
| US08/079,425 US5459815A (en) | 1992-06-25 | 1993-06-21 | Speech recognition method using time-frequency masking mechanism |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4167832A JPH0743598B2 (ja) | 1992-06-25 | 1992-06-25 | 音声認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0612089A true JPH0612089A (ja) | 1994-01-21 |
| JPH0743598B2 JPH0743598B2 (ja) | 1995-05-15 |
Family
ID=15856918
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4167832A Expired - Fee Related JPH0743598B2 (ja) | 1992-06-25 | 1992-06-25 | 音声認識方法 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5459815A (ja) |
| EP (1) | EP0575815B1 (ja) |
| JP (1) | JPH0743598B2 (ja) |
| CA (1) | CA2098629C (ja) |
| DE (1) | DE69321656T2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004046370A (ja) * | 2002-07-09 | 2004-02-12 | Sony Corp | 類似度算出方法及び装置、並びにプログラム及び記録媒体 |
| KR100476103B1 (ko) * | 2002-08-09 | 2005-03-10 | 한국과학기술원 | 특징벡터의 필터링을 이용한 음성인식방법 |
| US7058576B2 (en) | 2001-07-24 | 2006-06-06 | Seiko Epson Corporation | Method of calculating HMM output probability and speech recognition apparatus |
| JP2011150280A (ja) * | 2009-12-22 | 2011-08-04 | Vinogradov Alexei | 信号検出方法、信号検出装置、及び、信号検出プログラム |
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| US5646961A (en) * | 1994-12-30 | 1997-07-08 | Lucent Technologies Inc. | Method for noise weighting filtering |
| JP3697748B2 (ja) * | 1995-08-21 | 2005-09-21 | セイコーエプソン株式会社 | 端末、音声認識装置 |
| JPH0990974A (ja) * | 1995-09-25 | 1997-04-04 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 信号処理方法 |
| JP3397568B2 (ja) * | 1996-03-25 | 2003-04-14 | キヤノン株式会社 | 音声認識方法及び装置 |
| US6366883B1 (en) | 1996-05-15 | 2002-04-02 | Atr Interpreting Telecommunications | Concatenation of speech segments by use of a speech synthesizer |
| US5758277A (en) * | 1996-09-19 | 1998-05-26 | Corsair Communications, Inc. | Transient analysis system for characterizing RF transmitters by analyzing transmitted RF signals |
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| US7630895B2 (en) * | 2000-01-21 | 2009-12-08 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Speaker verification method |
| KR100434527B1 (ko) * | 1997-08-01 | 2005-09-28 | 삼성전자주식회사 | 벡터 테일러 급수를 이용한 음성 모델 보상 방법 |
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| SG140445A1 (en) * | 2003-07-28 | 2008-03-28 | Sony Corp | Method and apparatus for automatically recognizing audio data |
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| US9355651B2 (en) | 2004-09-16 | 2016-05-31 | Lena Foundation | System and method for expressive language, developmental disorder, and emotion assessment |
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| US10223934B2 (en) | 2004-09-16 | 2019-03-05 | Lena Foundation | Systems and methods for expressive language, developmental disorder, and emotion assessment, and contextual feedback |
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| US8725498B1 (en) * | 2012-06-20 | 2014-05-13 | Google Inc. | Mobile speech recognition with explicit tone features |
| CN104123934A (zh) * | 2014-07-23 | 2014-10-29 | 泰亿格电子（上海）有限公司 | 一种构音识别方法及其系统 |
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| CN111613243B (zh) * | 2020-04-26 | 2023-04-18 | 云知声智能科技股份有限公司 | 一种语音检测的方法及其装置 |
| CN111948171B (zh) * | 2020-08-19 | 2023-04-07 | 长春理工大学 | 基于动态时间规整的复合材料缺陷识别方法 |
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| US5067158A (en) * | 1985-06-11 | 1991-11-19 | Texas Instruments Incorporated | Linear predictive residual representation via non-iterative spectral reconstruction |
| EP0290190B1 (en) * | 1987-04-30 | 1991-10-09 | Oki Electric Industry Company, Limited | Pattern matching system |
| US5097510A (en) * | 1989-11-07 | 1992-03-17 | Gs Systems, Inc. | Artificial intelligence pattern-recognition-based noise reduction system for speech processing |
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| JP3134338B2 (ja) * | 1991-03-30 | 2001-02-13 | ソニー株式会社 | ディジタル音声信号符号化方法 |
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1992
- 1992-06-25 JP JP4167832A patent/JPH0743598B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1993
- 1993-06-08 DE DE69321656T patent/DE69321656T2/de not_active Expired - Fee Related
- 1993-06-08 EP EP93109222A patent/EP0575815B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1993-06-17 CA CA002098629A patent/CA2098629C/en not_active Expired - Fee Related
- 1993-06-21 US US08/079,425 patent/US5459815A/en not_active Expired - Fee Related
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| DE69321656T2 (de) | 1999-04-15 |
| US5459815A (en) | 1995-10-17 |
| EP0575815B1 (en) | 1998-10-21 |
| CA2098629A1 (en) | 1993-12-26 |
| JPH0743598B2 (ja) | 1995-05-15 |
| DE69321656D1 (de) | 1998-11-26 |
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