JPH06175696A - 音声コード化装置及びその方法並びに音声認識装置及びその方法 - Google Patents

音声コード化装置及びその方法並びに音声認識装置及びその方法

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JPH06175696A
JPH06175696A JP5201795A JP20179593A JPH06175696A JP H06175696 A JPH06175696 A JP H06175696A JP 5201795 A JP5201795 A JP 5201795A JP 20179593 A JP20179593 A JP 20179593A JP H06175696 A JPH06175696 A JP H06175696A
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ピーター・ビンセント・ドウソウザ
Ponani S Gopalakrishnan
ポナニ・エス・ゴパラクリシユナン
Michael A Picheny
マイケル・アラン・ピチエニー
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    • G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
    • G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
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Abstract

(57)【要約】 【目的】高速音響照合のための音声コード化装置及びそ
の方法を提案する。 【構成】音声コード化装置は原型ベクトル信号のパラメ
ータ値に対する１つの発音の特徴ベクトル信号の特徴値
の近さを比較することにより特徴ベクトル信号及び各原
型ベクトル信号についての複数の原型照合評点を得、音
声遷移を表す複数の音声遷移モデルを記憶する。第１の
特徴ベクトル信号及び各音声遷移モデルについてのモデ
ル照合評点は第１の特徴ベクトル信号及び原型ベクトル
信号についての少なくとも１つの原型照合評点に関する
出力確率を含む。第１の特徴ベクトル信号及び各音声遷
移についての音声遷移照合評点は音声遷移を表すすべて
の音声遷移モデルと第１の特徴ベクトル信号とについて
の最良のモデル照合評点を含む。各音声遷移の識別値と
第１特徴ベクトル信号及び各音声遷移についての音声遷
移照合評点とは第１の特徴ベクトル信号のコード化され
た発音表現信号として出力される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は音声コード化装置及びそ
の方法並びに音声認識装置及びその方法に関し、例えば
音声認識システム等のための音声コード化装置及び方法
に適用して好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】音声認識システムにおいて文脈非依存又
は文脈依存の音響モデルを使用して語、音素、音素の一
部の発音をモデル化することは知られている。文脈依存
音響モデルは前後に発音される語又は語の一部に頼つて
語又は語の一部の発音をシミユレートする。従つて文脈
依存音響モデルは文脈非依存音響モデルよりも一段と正
確である。しかしながら文脈依存音響モデルを使用する
発音認識は、文脈非依存音響モデルを用いる発音認識に
比べ一段と多くの演算を必要とし、従つて一段と多くの
時間を必要とする。
【０００３】また音声認識システムにおいて、高速音響
照合により候補語の選択候補名簿を迅速に選択した後
に、高速音響照合で選択した各候補語を詳細音響照合に
よつて一段と注意深く評価することも知られている。候
補語を迅速に選択するために高速音響照合に文脈非依存
音響モデルを使用することも知られている。高速音響照
合によつて選択した各候補語を一段と注意深く評価する
ために詳細音響照合に文脈依存音響モデルを使用するこ
とも知られている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は詳細音
響照合に用いられるものと同じ文脈依存音響モデルを使
用する、高速音響照合用の音声コード化装置及び音声コ
ード化方法を提供することである。
【０００５】本発明の他の目的は詳細音響照合に用いら
れるものと同じ文脈依存音響モデルを使用する、高速音
響照合を有する音声認識装置及び音声認識方法を提供す
ることである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め本発明においては、一連の連続的な各時間間隔につい
て発音の少なくとも１つの特徴の値を測定することによ
り、特徴値を表す一連の特徴ベクトル信号を発生する手
段と、それぞれが少なくとも１つのパラメータ値を有す
る複数の原型ベクトル信号を記憶する手段と、原型ベク
トル信号のパラメータ値に対する第１の特徴ベクトル信
号の特徴値の近さを比較することにより第１の特徴ベク
トル信号及び各原型ベクトル信号についての原型照合評
点を得る手段と、識別値を有する音声遷移でなる語彙か
らの音声遷移をそれぞれ表す複数の音声遷移モデルを記
憶する手段と、第１の特徴ベクトル信号及び各音声遷移
モデルについてのモデル照合評点を生成する手段と、第
１の特徴ベクトル信号及び各音声遷移についての音声遷
移照合評点を生成する手段と、各音声遷移の識別値と第
１の特徴ベクトル信号及び各音声遷移についての音声遷
移照合評点とを第１の特徴ベクトル信号のコード化した
発音表現信号として出力する手段とを設け、少なくとも
１つの音声遷移は複数の異なるモデルによつて表され、
各音声遷移モデルは複数のモデル出力を有し、各モデル
出力は原型ベクトル信号についての原型照合評点を含
み、各音声遷移モデルは各モデル出力についての出力確
率を有し、各モデル照合評点は第１の特徴ベクトル及び
原型ベクトル信号についての少なくとも１つの原型照合
評点に関する出力確率を含み、各音声遷移照合評点は第
１の特徴ベクトル信号と音声遷移を表すすべての音声遷
移モデルとについての最良のモデル照合評点を含むよう
にする。
【０００７】また本発明においては、一連の連続的な各
時間間隔について発音の少なくとも１つの特徴の値を測
定することにより、特徴値を表す一連の特徴ベクトル信
号を発生するステツプと、それぞれが少なくとも１つの
パラメータ値を有する複数の原型ベクトル信号をを記憶
するステツプと、原型ベクトル信号のパラメータ値に対
する第１の特徴ベクトル信号の特徴値の近さを比較する
ことにより第１の特徴ベクトル信号及び各原型ベクトル
信号についての原型照合評点を得るステツプと、識別値
を有する音声遷移でなる語彙からの音声遷移をそれぞれ
表す複数の音声遷移モデルを記憶し、少なくとも１つの
音声遷移は複数の異なるモデルによつて表され、各音声
遷移モデルは複数のモデル出力を有し、各モデル出力は
原型ベクトル信号についての原型照合評点を含み、各音
声遷移モデルは各モデル出力に関する出力確率を有する
ようにするステツプと、第１の特徴ベクトル信号及び各
音声遷移モデルについてのモデル照合評点を生成し、各
モデル照合評点は第１の特徴ベクトル信号及び原型ベク
トル信号についての少なくとも１つの原型照合評点に関
する出力確率を含むようにするステツプと、第１の特徴
ベクトル信号及び各音声遷移についての音声遷移照合評
点を生成し、各音声遷移照合評点は第１の特徴ベクトル
信号と音声遷移を表すすべての音声遷移モデルとについ
ての最良のモデル照合評点を含むようにするステツプ
と、各音声遷移の識別値と第１の特徴ベクトル信号及び
各音声遷移についての音声遷移照合評点とを第１の特徴
ベクトル信号のコード化した発音表現信号として出力す
るステツプとを含むようにする。
【０００８】また本発明においては、一連の連続的な各
時間間隔について発音の少なくとも１つの特徴の値を測
定することにより、特徴値を表す一連の特徴ベクトル信
号を発生する手段と、それぞれが少なくとも１つのパラ
メータ値を有する複数の原型ベクトル信号を記憶する手
段と、原型ベクトル信号のパラメータ値に対する各特徴
ベクトル信号の特徴値の近さを比較することにより各特
徴ベクトル信号及び各原型ベクトル信号についての原型
照合評点を得る手段と、識別値を有する音声遷移でなる
語彙からの音声遷移をそれぞれ表す複数の音声遷移モデ
ルを記憶する手段と、各特徴ベクトル信号及び各音声遷
移モデルについてのモデル照合評点を生成する手段と、
各特徴ベクトル信号及び各音声遷移についての音声遷移
照合評点を生成する手段と、識別値を有する音声ユニツ
トをそれぞれ表す複数の音声ユニツトモデルを記憶する
手段と、各特徴ベクトル信号及び各音声ユニツトについ
ての音声ユニツト照合評点を生成する手段と、各音声ユ
ニツトの識別値と特徴ベクトル信号及び各音声ユニツト
についての音声ユニツト照合評点とを特徴ベクトル信号
のコード化した発音表現信号として出力する手段と、そ
れぞれが少なくとも１つの音声ユニツトモデルを含む複
数の語についての確率論的モデルを記憶する手段と、一
連の特徴ベクトル信号及び複数の各語についての語照合
評点を生成する手段と、最良の語照合評点を有する１つ
又は２つ以上の最良の候補語を識別する手段と、少なく
とも１つの最良の候補語を出力する手段とを設け、少な
くとも１つの音声遷移は複数の異なるモデルによつて表
され、各音声遷移モデルは複数のモデル出力を有し、各
モデル出力は原型ベクトル信号についての原型照合評点
を含み、各音声遷移モデルは各モデル出力に関する出力
確率を有し、特徴ベクトル信号についてのモデル照合評
点は特徴ベクトル信号及び原型ベクトル信号についての
少なくとも１つの原型照合評点に関する出力確率を含
み、特徴ベクトル信号についての音声遷移照合評点は特
徴ベクトル信号と音声遷移を表すすべての音声遷移モデ
ルとについての最良のモデル照合評点を含み、音声ユニ
ツトを表す各音声ユニツトモデルは２つ又は３つ以上の
音声遷移及び２つ又は３つ以上の音声遷移モデルを含
み、特徴ベクトル信号についての音声ユニツト照合評点
は特徴ベクトル信号と音声ユニツト内のすべての音声遷
移とについての最良の音声遷移照合評点を含み、各語モ
デルは開始状態と、終了状態と、開始状態から終了状態
への道の少なくとも一部で音声ユニツトモデルを通る複
数の経路とを有し、各語照合評点は一連の特徴ベクトル
信号と語のモデル内の一連の音声ユニツトモデルを通る
少なくとも１つの経路に沿う音声ユニツトとについての
音声ユニツト照合評点の組合せを含むようにする。
【０００９】また本発明においては、一連の連続的な各
時間間隔について発音の少なくとも１つの特徴の値を測
定することにより、特徴値を表す一連の特徴ベクトル信
号を発生するステツプと、それぞれが少なくとも１つの
パラメータ値を有する複数の原型ベクトル信号を記憶す
るステツプと、原型ベクトル信号のパラメータ値に対す
る各特徴ベクトル信号の特徴値の近さを比較することに
より各特徴ベクトル信号及び各原型ベクトル信号につい
ての原型照合評点を得るステツプと、識別値を有する音
声遷移でなる語彙からの音声遷移を表す複数の音声遷移
モデルを記憶し、少なくとも１つの音声遷移は複数の異
なるモデルによつて表され、各音声遷移モデルは複数の
モデル出力を有し、各モデル出力は原型ベクトル信号に
ついての原型照合評点を含み、各音声遷移モデルは各モ
デル出力についての出力確率を有するようにするステツ
プと、各特徴ベクトル信号及び各音声遷移モデルについ
てのモデル照合評点を生成し、特徴ベクトル信号につい
てのモデル照合評点は特徴ベクトル信号及び原型ベクト
ル信号についての少なくとも１つの原型照合評点に関す
る出力確率を含むようにするステツプと、各特徴ベクト
ル信号及び各音声遷移についての音声遷移照合評点を生
成し、特徴ベクトル信号についての音声遷移照合評点は
特徴ベクトル信号と音声遷移を表すすべての音声遷移モ
デルとについての最良のモデル照合評点を含むようにす
るステツプと、識別値を有する音声ユニツトを表す複数
の音声ユニツトモデルを記憶し、各音声ユニツトモデル
は２つ又は３ツ以上の音声遷移及び２つ又は３つ以上の
音声遷移モデルを含むようにするステツプと、各特徴ベ
クトル信号及び各音声ユニツトについての音声ユニツト
照合評点を生成し、特徴ベクトル信号についての音声ユ
ニツト照合評点は特徴ベクトル信号と音声ユニツト内の
すべての音声遷移とについての最良の音声遷移照合評点
を含むようにするステツプと、各音声ユニツトの識別値
と特徴ベクトル信号及び各音声ユニツトについての音声
ユニツト照合評点とを特徴ベクトル信号のコード化した
発音表現信号として出力するステツプと、それぞれが少
なくとも１つの音声ユニツトモデルを含む複数の語につ
いての確率論的モデルを記憶し、各語モデルは開始状態
と、終了状態と、開始状態から終了状態への道の少なく
とも一部で音声ユニツトモデルを通る複数の経路とを有
するようにするステツプと、一連の特徴ベクトル信号及
び複数の各語についての語照合評点を生成し、各語照合
評点は一連の特徴ベクトル信号と語のモデル内の一連の
音声ユニツトモデルを通る少なくとも１つの経路に沿う
音声ユニツトとについての音声ユニツト照合評点の組合
せを含むようにするステツプと、最良の語照合評点を有
する１つ又は２つ以上の最良の候補語を識別するステツ
プと、少なくとも１つの最良の候補語を出力するステツ
プとを含むようにする。
【００１０】さらに本発明においては、一連の連続的な
各時間間隔について発音の少なくとも１つの特徴の値を
測定することにより、特徴値を表す一連の特徴ベクトル
信号を発生する手段と、それぞれが少なくとも１つのパ
ラメータ値を有する複数の原型ベクトル信号を記憶する
手段と、原型ベクトル信号のパラメータ値に対する第１
の特徴ベクトル信号の特徴値の近さを比較することによ
り第１の特徴ベクトル信号及び各原型ベクトル信号につ
いての原型照合評点を得る手段と、識別値を有する音声
遷移でなる語彙からの音声遷移を表す複数の音声遷移モ
デルを記憶する手段と、第１の特徴ベクトル信号及び各
音声遷移モデルについてのモデル照合評点を生成する手
段と、識別値を有する音声ユニツトを表す複数の音声ユ
ニツトモデルを記憶する手段と、第１の特徴ベクトル信
号及び各音声ユニツトについての音声ユニツト照合評点
を生成する手段とを設け、少なくとも１つの音声遷移は
複数の異なるモデルによつて表され、各音声遷移モデル
は複数のモデル出力を有し、各モデル出力は原型ベクト
ル信号についての原型照合評点を含み、各音声遷移モデ
ルは各モデル出力についての出力確率を有し、各モデル
照合評点は第１の特徴ベクトル信号及び原型ベクトル信
号についての少なくとも１つの原型照合評点に関する出
力確率を含み、各音声ユニツトモデルは２つ又は３つ以
上の音声遷移及び２つ又は３つ以上の音声遷移モデルを
含み、各音声ユニツト照合評点は第１の特徴ベクトル信
号と音声ユニツト内の音声遷移を表すすべての音声遷移
モデルとについての最良のモデル照合評点を含み、出力
手段は各音声ユニツトの識別値と第１の特徴ベクトル信
号及び各音声ユニツトについての音声ユニツト照合評点
とを第１の特徴ベクトル信号のコード化した発音表現信
号として出力するようにする。
【００１１】
【作用】本発明の音声コード化装置は以下のような機能
を有する手段を含む。一連の各連続的な時間間隔につい
て発音の少なくとも１つの特徴の値を測定することによ
り、この特徴値を表す一連の特徴ベクトル信号を発生す
る手段を含む。複数の原型ベクトル信号を記憶する記憶
手段を含む。各原型ベクトル信号は少なくとも１つのパ
ラメータ値を有する。原型ベクトル信号のパラメータ値
に対する第１の特徴ベクトル信号の特徴値の近さを比較
することにより、第１の特徴ベクトル信号及び各原型ベ
クトル信号についての原型照合評点を得る比較手段を含
む。
【００１２】複数の音声遷移モデルを記憶する記憶手段
を含む。各音声遷移モデルは音声遷移でなる語彙からの
音声遷移を表す。各音声遷移は識別値を有する。複数の
異なるモデルによつて少なくとも１つの音声遷移が表現
される。各音声遷移モデルは複数のモデル出力を有す
る。各モデル出力は原型ベクトル信号についての原型照
合評点を含む。また各音声遷移モデルは各モデル出力に
ついての出力確率も有する。
【００１３】第１の特徴ベクトル信号及び各音声遷移モ
デルについてのモデル照合評点を生成するモデル照合評
点手段を含む。各モデル照合評点は第１の特徴ベクトル
信号及び原型ベクトル信号についての少なくとも１つの
原型照合評点に関する出力確率を含む。
【００１４】第１の特徴ベクトル信号及び各音声遷移に
ついての音声遷移照合評点を生成する音声遷移照合評点
手段を含む。各音声遷移照合評点は第１の特徴ベクトル
信号と音声遷移を表すすべての音声遷移モデルとについ
ての最良のモデル照合評点を含む。
【００１５】最後に、各音声遷移の識別値と第１の特徴
ベクトル信号及び各音声遷移についての音声遷移照合評
点とを第１の特徴ベクトル信号のコード化した発音表現
信号として出力する出力手段を含む。
【００１６】さらに本発明による音声コード化装置は以
下のような機能を有する手段を含む。複数の音声ユニツ
トモデルを記憶する記憶手段を含む。各音声ユニツトモ
デルは２つ又は３つ以上の音声遷移を含む音声ユニツト
を表す。各音声ユニツトモデルは２つ又は３つ以上の音
声遷移モデルを含む。各音声ユニツトは識別値を有す
る。
【００１７】第１の特徴ベクトル信号及び各音声ユニツ
トについての音声ユニツト照合評点を生成する音声ユニ
ツト照合評点手段を含む。各音声ユニツト照合評点は第
１の特徴ベクトル信号と音声ユニツト内のすべての音声
遷移とについての最良の音声遷移照合評点を含む。
【００１８】本発明のこうした特徴において、上述の出
力手段は各音声ユニツトの識別値と第１の特徴ベクトル
信号及び各音声ユニツトについての音声ユニツト照合評
点とを第１の特徴ベクトル信号のコード化した発音表現
信号として出力する。
【００１９】上述の比較手段は、例えば第１の特徴ベク
トル信号に対する各原型ベクトル信号の推定した近さの
順序に原型ベクトル信号をランク付けすることにより、
第１の特徴ベクトル信号及び各原型ベクトル信号につい
てのランク評点を得る。この場合、第１の特徴ベクトル
信号及び各原型ベクトルについての原型照合評点は第１
の特徴ベクトル信号及び各原型ベクトル信号についての
ランク評点を含む。
【００２０】各音声遷移モデルは前後の音声遷移の独特
の文脈内に対応する音声遷移を表すのが好適である。各
音声ユニツトは音素であるのが好適であり、各音声遷移
は音素の一部であるのが好適である。
【００２１】本発明による音声認識装置は、一連の各連
続的な時間間隔について発音の少なくとも１つの特徴の
値を測定することによりその特徴値を表す一連の特徴ベ
クトル信号を発生する手段と、複数の原型ベクトル信号
を記憶する手段と、原型ベクトル信号のパラメータ値に
対する各特徴ベクトル信号の特徴値の近さを比較するこ
とにより各特徴ベクトル信号及び各原型ベクトル信号に
ついての原型照合評点を得る比較手段と、複数の音声遷
移モデルを記憶する記憶手段と、各特徴ベクトル信号と
各音声遷移モデルとについてのモデル照合評点を生成す
るモデル照合評点手段と、各特徴ベクトル信号及び各音
声遷移についての音声遷移照合評点をモデル照合評点か
ら生成する音声遷移照合評点手段と、２つ又は３つ以上
の音声遷移モデルを含む複数の音声ユニツトモデルを記
憶する手段と、各特徴ベクトル信号及び各音声ユニツト
についての音声ユニツト照合評点を音声遷移照合評点か
ら生成する音声ユニツト照合評点手段と、各音声ユニツ
トの識別値と１つの特徴ベクトル信号及び各音声ユニツ
トについての音声ユニツト照合評点とを特徴ベクトル信
号のコード化した発音表現信号として出力する手段とを
含む。
【００２２】さらに本発明の音声認識装置は以下のよう
な機能を有する手段を含む。複数の語についての確率論
的モデルを記憶する記憶手段を含む。各語モデルは少な
くとも１つの音声ユニツトモデルを含む。各語モデルは
開始状態と、終了状態と、開始状態から終了状態への道
の少なくとも一部で音声ユニツトモデルを通る複数の経
路とを有する。一連の特徴ベクトル信号及び複数の各語
についての語照合評点を生成する語照合評点手段を含
む。各語照合評点は一連の特徴ベクトル信号と語のモデ
ル内の一連の音声ユニツトモデルを通る少なくとも１つ
の経路に沿う音声ユニツトとについての音声ユニツト照
合評点の組合せを含む。最良の語照合評点を有する１つ
又は２つ以上の最良の候補語を識別する最良候補手段を
含む。少なくとも１つの最良の候補語を出力する出力手
段を含む。
【００２３】本発明に従つて各音声遷移についての照合
評点としてその音声遷移のすべてのモデルについての最
良の照合評点を選択することにより、音声コード化及び
音声認識のための装置及び方法は詳細音響照合において
使用しているものと同じ文脈依存音響モデルを高速音響
照合に使用することができる。
【００２４】
【実施例】以下図面について、本発明の一実施例を詳述
する。
【００２５】図１は本発明による音声コード化装置の一
例を示すブロツク図である。この音声コード化装置は一
連の連続的な各時間間隔について発音の少なくとも１つ
の特徴の値を測定することにより、その特徴値を表す一
連の特徴ベクトル信号を発生する音響特徴値測定装置１
０を含む。次表（１）は間隔をおいた時間（ｔ）１、
２、３、４及び５にそれぞれ対応する仮想の一連の一次
元特徴ベクトル信号を示す。
【００２６】
【表１】
【００２７】以下に詳細に説明するように、この時間間
隔は10〔msec〕ごとに取る持続時間20〔msec〕のサンプ
ルであるのが好ましい。
【００２８】さらに音声コード化装置は複数の原型ベク
トル信号を記憶する原型ベクトル信号記憶装置１２を含
む。各原型ベクトル信号は少なくとも１つのパラメータ
値を有する。
【００２９】次表（２）はそれぞれが１つのパラメータ
値を有する、９つの仮想の原型ベクトル信号の例ＰＶ１
ａ、ＰＶ１ｂ、ＰＶ１ｃ、ＰＶ２ａ、ＰＶ２ｂ、ＰＶ３
ａ、ＰＶ３ｂ、ＰＶ３ｃ及びＰＶ３ｄを示す。
【００３０】
【表２】
【００３１】比較プロセツサ１４は原型ベクトル信号の
パラメータ値に対する第１の特徴ベクトル信号の特徴値
の近さを比較することにより、第１の特徴ベクトル信号
及び各原型ベクトル信号についての原型照合評点を得
る。
【００３２】上記の表（２）は原型ベクトル信号のパラ
メータ値に対する表（１）の特徴ベクトルＦＶ（１）の
近さの仮想の例を示す。この仮想の例に示すように、原
型ベクトル信号ＰＶ２ａは特徴ベクトル信号ＦＶ（１）
に最も近い原型ベクトル信号である。最も近い原型ベク
トル信号に対する原型照合評点が「１」に定義され、他
のすべての原型ベクトル信号に対する原型照合評点が
「０」に定義されると、「２進」の原型照合評点「１」
が原型ベクトル信号ＰＶ２ａに対して割り当てられる。
他のすべての原型ベクトル信号には「２進」の原型照合
評点「０」が割り当てられる。
【００３３】またこれ以外の原型照合評点を使用しても
よい。例えば比較プロセツサ１４は、第１の特徴ベクト
ル信号に対する各原型ベクトル信号の推定近さの順序に
複数の原型ベクトル信号をランク付けすることにより第
１の特徴ベクトル信号及び各原型ベクトル信号について
のランク評点を得るランク付け手段を含んでもよい。こ
れにより、第１の特徴ベクトル信号及び各原型ベクトル
信号についての原型照合評点は第１の特徴ベクトル信号
及び各原型ベクトル信号についてのランク評点を含む。
【００３４】表（２）は「２進」原型照合評点に加え
て、個別ランク原型照合評点及び群ランク原型照合評点
の例をも示す。
【００３５】この仮想の例においては、特徴ベクトル信
号及び原型ベクトル信号が１つの次元だけを有し、この
次元についてのただ１つのパラメータ値だけを有するも
のとして示した。しかしながら実際には、特徴ベクトル
信号及び原型ベクトル信号が例えば50の次元を有するこ
とがある。各次元は各原型ベクトル信号について２つの
パラメータ値を有することができる。各次元の２つのパ
ラメータ値は、例えば平均値及び標準偏差（分散）値で
あつてよい。
【００３６】再度図１を参照する。さらに音声コード化
装置は複数の音声遷移モデルを記憶する音声遷移モデル
記憶装置１６を含む。各音声遷移モデルは音声遷移でな
る語彙からの音声遷移を表す。各音声遷移は１つの識別
値を有する。複数の異なるモデルによつて少なくとも１
つの音声遷移が表される。各音声遷移モデルは複数のモ
デル出力を有する。各モデル出力は原型ベクトル信号に
ついての原型照合評点を含む。各音声遷移モデルは各モ
デル出力についての出力確率を有する。
【００３７】次表（３）は仮想の例として３つの音声遷
移ＳＴ１、ＳＴ２及びＳＴ３を示す。これらは複数の異
なる音声遷移モデルによつて表される。音声遷移ＳＴ１
は音声遷移モデルＴＭ１及びＴＭ３によつてモデル化さ
れる。音声遷移ＳＴ２は音声遷移モデルＴＭ４、ＴＭ
５、ＴＭ６、ＴＭ７及びＴＭ８によつてモデル化され
る。音声遷移ＳＴ３は音声遷移モデルＴＭ９及びＴＭ１
０によつてモデル化される。
【００３８】
【表３】
【００３９】次表（４）は音声遷移モデルＴＭ１〜ＴＭ
１０の仮想の例を示す。この仮想の例の中の各音声遷移
モデルはゼロでない出力確率を有する２つのモデル出力
を含む。各出力は１つの原型ベクトル信号についての原
型照合評点を含む。他のすべての原型ベクトル信号につ
いてのすべての原型照合評点はゼロの出力確率を有す
る。
【００４０】
【表４】
【００４１】記憶しておく音声遷移モデルは、例えばマ
ルコフモデル又は他の動的プログラミングモデルであつ
てよい。音声遷移モデルのパラメータは、例えば順方向
−逆方向アルゴリズムにより得られる平滑化パラメータ
によつて、周知の発音訓練テキストから推定してよい
（例えば、1976年４月発行、ＩＥＥＥ会報、第64巻、第
４号「統計的手法による連続的音声認識」第 532〜 536
頁を参照）。
【００４２】各音声遷移モデルは前後の音声遷移又は音
素の独特の文脈の中の対応する音声遷移を表す。文脈依
存音声遷移モデルは、例えば先ず文脈非依存モデルを構
成することによつて作成することができる。これは、音
素のモデルから手動によつて構成してもよく、例えば米
国特許第 4,759,068号「複数の音声から語のマルコフモ
デルを構成する方法」に述べられている方法によつて自
動的に構成してもよく、また文脈非依存モデルを作成す
る他の周知の方法によつて構成してもよい。
【００４３】次に音声遷移の発音を文脈依存語彙にグル
ープ化することによつて文脈依存モデルを作成すること
ができる。文脈を手動で選択することができるし、又は
音声遷移に対応する各特徴ベクトル信号にその文脈をも
つてタグを付け、この特徴ベクトル信号をこれらの文脈
に従つてグループ化することにより選択した評価関数を
最適化することによつて自動的に選択することもでき
る。
【００４４】再び図１を参照する。さらに音声コード化
装置は、第１の特徴ベクトル信号及び各音声遷移モデル
についてのモデル照合評点を生成するモデル照合評点プ
ロセツサ１８を含む。各モデル照合評点は第１の特徴ベ
クトル信号及び原型ベクトル信号についての少なくとも
１つの原型照合評点に関する出力確率を含む。
【００４５】次表（５）は表（２）の２進原型照合評点
を使用して、特徴ベクトル信号ＦＶ（１）及び表（４）
に示した各音声遷移モデルについてのモデル照合評点の
仮想の例を示す。表（４）に示すように、２進原型照合
評点が「１」である原型ベクトル信号ＰＶ２ａの出力確
率はＴＭ３及びＴＭ７以外のすべての音声遷移モデルに
ついてはゼロである。
【００４６】
【表５】
【００４７】さらに音声コード化装置は音声遷移照合評
点プロセツサ２０を含む。音声遷移照合評点プロセツサ
２０は第１の特徴ベクトル信号及び各音声遷移について
の音声遷移照合評点を生成する。各音声遷移照合評点は
第１の特徴ベクトル信号と音声遷移を表すすべての音声
遷移モデルとについての最良のモデル照合評点を含む。
【００４８】次表（６）は特徴ベクトル信号ＦＶ（１）
及び各音声遷移についての音声遷移照合評点の仮想の例
を示す。表（５）に示すように、特徴ベクトル信号ＦＶ
（１）及び音声遷移ＳＴ１についての最良のモデル照合
評点は、音声遷移モデルＴＭ３に対する 0.318のモデル
照合評点である。特徴ベクトル信号ＦＶ（１）及び音声
遷移ＳＴ２についての最良のモデル照合評点は音声遷移
モデルＴＭ７に対する0.152のモデル照合評点である。
同様に特徴ベクトル信号ＦＶ（１）及び音声遷移ＳＴ３
についての最良のモデル照合評点はゼロである。
【００４９】
【表６】
【００５０】図１に示す音声コード化装置は、各音声遷
移の識別値と第１の特徴ベクトル信号及び各音声遷移に
ついての音声遷移照合評点とを第１の特徴ベクトル信号
のコード化した発音表現信号として出力するコード化出
力手段２２を含む。表（６）は特徴ベクトル信号ＦＶ
（１）に対するコード化出力の仮想の例を示す。
【００５１】図２は本発明による音声コード化装置の他
の例を示すブロツク図である。この実施例における音響
特徴値測定装置１０、原型ベクトル信号記憶装置１２、
比較プロセツサ１４、モデル照合評点プロセツサ１８及
び音声遷移照合評点プロセツサ２０は図１に関連して述
べた要素と同じである。しかしながら、この実施例にお
いて音声コード化装置は複数の音声ユニツトモデルを記
憶する音声ユニツトモデル記憶装置２４を含む。各音声
ユニツトモデルは２つ又は３つ以上の音声遷移を含む音
声ユニツトを表す。各音声ユニツトモデルは２つ又は３
つ以上の音声遷移モデルを含む。各音声ユニツトは識別
値を有する。各音声ユニツトは音素であり、各音声遷移
は音素の一部であるのが好ましい。
【００５２】次表（７）は音声ユニツト（音素）Ｐ１及
びＰ２にそれぞれ対応する音声ユニツトモデルＳＵ１及
びＳＵ２の仮想の例を示す。音声ユニツトＰ１は音声遷
移ＳＴ１及び音声遷移ＳＴ３を含む。音声ユニツトＰ２
は音声遷移ＳＴ２及び音声遷移ＳＴ３を含む。
【００５３】
【表７】
【００５４】再度図２を参照すると、さらに音声コード
化装置は音声ユニツト照合評点プロセツサ２６を含む。
音声ユニツト照合評点プロセツサ２６は第１の特徴ベク
トル信号及び各音声ユニツトについての音声ユニツト照
合評点を生成する。各音声ユニツト照合評点は第１の特
徴ベクトル信号と音声ユニツト内のすべての音声遷移と
についての最良の音声遷移照合評点を含む。
【００５５】本発明による音声コード化装置のこの実施
例において、コード化出力手段２２は各音声ユニツトの
識別値と第１の特徴ベクトル信号及び各音声ユニツトに
ついての音声ユニツト照合評点とを第１の特徴ベクトル
信号のコード化した発音表現信号として出力する。
【００５６】表（７）の仮想の例に示すように、特徴ベ
クトル信号ＦＶ（１）についてのコード化した発音表現
信号は、音声ユニツトＰ１及びＰ２についての識別値と
それぞれ 0.318及び 0.152の音声ユニツト照合評点とを
含む。
【００５７】図３は本発明の音声コード化装置を用いる
本発明による音声認識装置の一実施例のブロツク図であ
る。この音声認識装置は音声コード化装置２８を含み、
音声コード化装置２８は図２に示すすべての要素を含
む。さらに音声認識装置は複数の語についての確率論的
モデルを記憶する語モデル記憶装置３０を含む。各語モ
デルは少なくとも１つの音声ユニツトモデルを含む。各
語モデルは開始状態と、終了状態と、開始状態から終了
状態への道の少なくとも一部に音声ユニツトモデルを通
る複数の経路とを有する。
【００５８】図４は語又は語の一部についての音響モデ
ルの仮想の例を示す。図４に示す仮想モデルは開始状態
Ｓ１、終了状態Ｓ４及び開始状態Ｓ１から終了状態Ｓ４
への道の少なくとも一部に複数の経路を含む。図４に示
す仮想モデルは音声ユニツトのモデルＰ１、Ｐ２及びＰ
３を含む。
【００５９】図５は音素についての音響モデルの仮想の
例を示す。この例において、音響モデルは遷移Ｔ１の３
つの発生セグメント、遷移Ｔ２の４つの発生セグメント
及び遷移Ｔ３の３つの発生セグメントを含む。破線で示
す発生セグメントは空白遷移である。実線で示した各遷
移は原型ベクトル信号についての原型照合評点を含むモ
デル出力を有する音声遷移モデルでモデル化される。各
モデル出力は１つの出力確率を有する。各空白遷移は出
力をもつていない遷移モデルでモデル化される。
【００６０】上述の手法で各語の複数の発音から自動的
に語モデルを構成するか又は音声モデルから手動で構成
しても良い。
【００６１】図３に戻り、さらに音声認識装置は語照合
評点プロセツサ３２を含む。語照合評点プロセツサ３２
は一連の特徴ベクトル信号及び複数の各語についての語
照合評点を生成する。各語照合評点は一連の音声ユニツ
トモデルを通る少なくとも１つの経路に沿う音声ユニツ
ト及び一連の特徴ベクトル信号についての音声ユニツト
照合評点と語のモデルとの組合せを含む。
【００６２】次表（８）は特徴ベクトルＦＶ（１）、Ｆ
Ｖ（２）及びＦＶ（３）と音声ユニツトＰ１、Ｐ２及び
Ｐ３とについての音声ユニツト照合評点の仮想の例を示
す。
【００６３】
【表８】
【００６４】次表（９）は図４に示す仮想の音響モデル
の遷移についての遷移確率の仮想の例を示す。
【００６５】
【表９】
【００６６】次表（１０）は図４の音響モデルの各遷移
についての特徴ベクトルＦＶ（１）、ＦＶ（２）及びＦ
Ｖ（３）の遷移確率の仮想の例を示す。
【００６７】
【表１０】
【００６８】図６は図４の音響モデルを通る経路と表
（８）、表（９）及び表（１０）の仮想パラメータを使
用してのこのモデル及び一連の特徴ベクトル信号につい
ての語照合評点の生成との仮想の例を示する。図６にお
いて変数Ｐは各ノードへの到達の確率（すなわち、各時
間における各状態への到達の確率）である。
【００６９】図３に戻り、さらに音声認識装置は最良の
語照合評点を有する１つ又は２つ以上の最良の候補語を
識別する最良候補語識別装置３４を含む。語出力装置３
６は少なくとも１つの最良の候補語を出力する。
【００７０】専用又は汎用のデイジタルコンピユータシ
ステムのいずれかを適切にプログラミングすることによ
つて本発明による音声コード化装置及び音声認識装置を
作ることができる。さらに詳細に述べれば、専用又は汎
用のデイジタルプロセツサのいずれかを適切にプログラ
ミングすることによつて比較プロセツサ１４、モデル照
合評点プロセツサ１８、音声遷移照合評点プロセツサ２
０、音声ユニツト照合評点プロセツサ２６、語照合評点
プロセツサ３２及び最良候補語識別装置３４を作ること
ができる。原型ベクトル信号記憶装置１２、音声遷移モ
デル記憶装置１６、音声ユニツトモデル記憶装置２４及
び語モデル記憶装置３０は電子計算機のメモリであつて
よい。語出力装置３６は、例えば陰極線管、液晶表示装
置又はプリンタ等のビデオ表示装置であつてよい。また
語出力装置３６はスピーカ又はヘツドホンを有する音声
合成装置等のオーデイオ出力装置であつてもよい。
【００７１】図７は音響特徴値測定装置の一例を示す。
この測定手段は発音に対応するアナログ電気信号を発生
するマイクロホン３８を含む。マイクロホン３８のアナ
ログ電気信号はアナログ−デイジタル変換器４０によつ
てデイジタル電気信号に変換される。この目的を達成す
るために、アナログ−デイジタル変換器４０が例えば20
〔kHz 〕のレートでアナログ信号をサンプリングする。
【００７２】ウインドウ発生器４２は、例えばアナログ
−デイジタル変換器４０からの持続時間20〔msec〕のデ
イジタル信号のサンプルを10〔msec〕（１センチ秒）ご
とに得る。持続時間20〔msec〕のデイジタル信号の各サ
ンプルをスペクトル分析器４４によつて分析することに
より、例えば20の各周波数帯におけるこのデイジタル信
号のサンプルの大きさを得る。またスペクトル分析器４
４はこの20〔msec〕のデイジタル信号サンプルの合計の
大きさすなわちトータルパワーを表わす21次元信号を発
生するのが好適である。スペクトル分析器４４は例えば
高速フーリエ変換プロセツサであつてよい。またスペク
トル分析器４４は20個の帯域フイルタのバンクであつて
もよい。
【００７３】適応性を有する雑音消去プロセツサ４６に
よつて背景雑音を除去するようにスペクトル分析器４４
が発生する21次元ベクトル信号を適合させることができ
る。雑音消去プロセツサ４６は雑音消去プロセツサ内に
与えられる特徴ベクトルＦ（ｔ）入力から雑音ベクトル
Ｎ（ｔ）を減算することにより、特徴ベクトルＦ′
（ｔ）を出力として発生する。雑音消去プロセツサ４６
は前の特徴ベクトルＦ（ｔ−１）を雑音又は無音である
と識別したならばいつでも、雑音ベクトルＮ（ｔ）を定
期的に更新することによつて雑音レベルを変更するよう
に適合される。雑音ベクトルＮ（ｔ）を次式（１）に従
つて更新する。
【００７４】
【数１】
【００７５】ここで、Ｎ（ｔ）は時間（ｔ）における雑
音ベクトル、Ｎ（ｔ−１）は時間（ｔ−１）における雑
音ベクトル、ｋは適応性雑音消去モデルの固定パラメー
タ、Ｆ（ｔ−１）は時間（ｔ−１）における雑音消去プ
ロセツサ４６内への特徴ベクトル入力であり雑音又は無
音を表し、Ｆｐ（ｔ−１）は特徴ベクトルＦ（ｔ−１）
に最も近い、記憶装置４８からの１つの無音又は雑音原
型ベクトルである。
【００７６】（Ａ）ベクトルの総エネルギーがスレシヨ
ルドを下回るか又は（Ｂ）適応性原型ベクトル記憶装置
５０内の、特徴ベクトルに最も近い原型ベクトルが雑音
又は無音を表す原型のとき、前の特徴ベクトルＦ（ｔ−
１）は雑音又は無音として認識される。特徴ベクトルの
総エネルギーを分析するこうした目的のためには、スレ
シヨルドは、例えば特徴ベクトルが評価される前の２秒
間で生成された（音声及び無音の双方に対応する）すべ
ての特徴ベクトルの５パーセント点であつてよい。
【００７７】雑音消去の後、特徴ベクトルＦ′（ｔ）を
正規化することにより短期間平均正規化プロセツサ５２
によつて入力音声の大きさの変動を調整する。正規化プ
ロセツサ５２は21次元特徴ベクトルＦ′（ｔ）を正規化
することにより20次元の正規化された特徴ベクトルＸ
（ｔ）を発生する。合計の大きさすなわちトータルパワ
ーを表す、特徴ベクトルＦ′（ｔ）の21次元目は放棄さ
れる。正規化された特徴ベクトルＸ（ｔ）の時間ｔにお
ける各成分ｉは、例えば次式（２）によつて対数ドメイ
ンで与えられる。
【００７８】
【数２】
【００７９】ここでＦ′（ｔ）は正規化されていないベ
クトルの時間（ｔ）におけるｉ番目の成分、Ｚ（ｔ）は
Ｆ′（ｔ）の成分及び次式（３）及び次式（４）による
Ｚ（ｔ−１）の加重平均である。
【００８０】
【数３】
【００８１】
【数４】
【００８２】正規化された20次元特徴ベクトルＸ（ｔ）
を適応性ラベラ５４でさらに処理することにより音声の
発音の変動に適合させることができる。適応性ラベラ５
４の入力端に供給された20次元特徴ベクトルＸ（ｔ）か
ら20次元適応ベクトルＡ（ｔ）を減算することによつ
て、適合された20次元特徴ベクトルＸ′（ｔ）が発生さ
れる。時間（ｔ）における適応性ベクトルＡ（ｔ）は例
えば次式（５）から得ることができる。
【００８３】
【数５】
【００８４】ここでｋは適応性ラベリングモデルの固定
パラメータ、Ｘ（ｔ−１）は時間（ｔ−１）における適
応性ラベラ５４への正規化された20次元ベクトル入力、
Ｘｐ（ｔ−１）は時間（ｔ−１）における20次元特徴ベ
クトルＸ（ｔ−１）に最も近い（適応性原型記憶装置５
０からの）適応性原型ベクトル、Ａ（ｔ−１）は時間
（ｔ−１）における適応性ベクトルである。
【００８５】適応性ラベラ５４からの20次元の適合され
た特徴ベクトルＸ′（ｔ）は聴覚モデル５６に供給され
る。例えば、聴覚モデル５６は人の聴覚システムがいか
にして音響信号を知覚するかのモデルを提供する。米国
特許第 4,980,918号「音韻論的グラフの効率的記憶及び
高速アセンブリを伴う音声認識システム」に聴覚モデル
の一例が述べられている。
【００８６】本発明によると、聴覚モデル５６は時間
〔ｔ〕における適合された特徴ベクトル信号Ｘ′（ｔ）
の各周波数帯ｉについて、次式（６）及び次式（７）に
従つて新しいパラメータＥｉ（ｔ）を算出する。
【００８７】
【数６】
【００８８】
【数７】
【００８９】ここで、Ｋ1 、Ｋ2 及びＫ3 は聴覚モデル
の固定パラメータである。
【００９０】センチ秒の各時間間隔について聴覚モデル
５６の出力は修正された20次元の特徴ベクトル信号であ
る。この特徴ベクトルには、他の20の次元の値を２乗し
たものの合計の平方根に等しい値を有する21番目の次元
が付加される。
【００９１】センチ秒の各時間間隔について結合器５８
は、１つの現在のセンチ秒時間間隔と、４つの先行する
センチ秒時間間隔と、４つの後続のセンチ秒時間間隔と
を表す９個の21次元特徴ベクトルを結合することによ
り、単一の 189次元の接続されたベクトルを形成する。
ロテータ６０で各 189次元の接続した結合ベクトルに回
転行列を掛けることにより、この接続したベクトルを回
転させてこの接続したベクトルを50次元に減らす。
【００９２】訓練セツシヨンの期間中に得られる 189次
元の接続したベクトルのセツトを例えばＭ個のクラスに
分類することによつて、ロテータ６０で使用する回転行
列を得ることができる。訓練セツト内のすべての接続し
たベクトルについての共分散行列に、Ｍ個のすべてのク
ラス内における接続したベクトルのすべてについてのク
ラス内の共分散行列の逆を掛ける。その結果得られる行
列の最初の50個の固有ベクトルが回転行列を形成する。
（一例として、1989年12月発行、ＩＢＭテクニカル・デ
イスクロージヤ・ブリテイン、第32巻、第７号「離散パ
ラメータ音素に基づいたマルコフ語モデルを使用する音
声認識システム用のベクトル量子化手順」 320頁及び 3
21頁参照）。
【００９３】ウインドウ発生器４２、スペクトル分析器
４４、適応性を有する雑音消去プロセツサ４６、短期間
平均正規化プロセツサ５２、適応性を有するラベラ５
４、聴覚モデル５６、結合器５８及びロテータ６０は適
切にプログラムされた専用又は汎用のデイジタル信号プ
ロセツサであつてよい。原型記憶装置４８及び５０は上
述の形式の電子計算機のメモリであつてよい。
【００９４】例えば、訓練セツトからの特徴ベクトル信
号を複数のクラスタにクラスタ化し、次に各クラスタに
ついての平均偏差及び標準偏差を算出して原型ベクトル
のパラメータ値を形成することによつて、原型記憶装置
４８の原型ベクトルを得ることができる。訓練用のスク
リプトが一連の語セグメントモデル（一連の語のモデル
を形成する）を含み、各語セグメントモデルが語セグメ
ントモデル内に特定の記憶場所を有する一連の基本モデ
ルを含むとき、各クラスタが単一の語セグメントモデル
内の１つの記憶場所の単一の基本モデルに対応すること
を指定することによつて、特徴ベクトル信号をクラスタ
化することができる。この方法は、1991年７月16日出
願、米国特許出願第 730,714号「自動音声認識用の音響
原型を引き出す高速アルゴリズム」に一段と詳細に述べ
られている。
【００９５】また訓練用テキストの発音によつて生成さ
れ、所与の基本モデルに対応するすべての音響特徴ベク
トルを、Ｋ−平均ユークリツドクラスタ化又はＫ−平均
ガウスクラスタ化又はこれらの双方によつてクラスタ化
することもできる。この方法の一例は、1991年３月22日
出願、米国特許出願第 673,810号「話者非依存型のラベ
ルコード化装置」に述べられている。
【００９６】
【発明の効果】上述のように本発明によれば、音声コー
ド化装置は、原型ベクトル信号のパラメータ値に対する
発音の特徴ベクトル信号の特徴値の近さを比較すること
により特徴ベクトル信号及び各原型ベクトル信号につい
ての複数の原型照合評点を得、音声遷移を表す複数の音
声遷移モデルを記憶する。第１の特徴ベクトル信号及び
各音声遷移モデルについてのモデル照合評点は第１の特
徴ベクトル信号及び原型ベクトル信号についての少なく
とも１つの原型照合評点に関する出力確率を含む。第１
の特徴ベクトル信号及び各音声遷移についての音声遷移
照合評点は音声遷移を表すすべての音声遷移モデルと第
１の特徴ベクトル信号とについての最良のモデル照合評
点を含む。各音声遷移の識別値と第１の特徴ベクトル信
号及び各音声遷移についての音声遷移照合評点とは第１
の特徴ベクトル信号のコード化した発音表現信号として
出力される。これにより詳細音響照合で使用されるもの
と同じ文脈依存音響モデルを使用する、高速音響照合用
の音声コード化装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は本発明による音声コード化装置の一実施
例を示すブロツク図である。
【図２】図２は本発明による音声コード化装置の他の実
施例を示すブロツク図である。
【図３】図３は本発明による音声コード化装置を用いた
本発明の音声認識装置の一実施例を示すブロツク図であ
る。
【図４】図４は語又は語についての一部の音響モデルの
仮想の例を示す略線図である。
【図５】図５は音素についての音響モデルの仮想の例を
示す略線図である。
【図６】図６は図４の音響モデルを通る完全な経路及び
部分的な経路の仮想の例を示す略線図である。
【図７】図７は本発明による音声コード化装置及び音声
認識装置に使用される音響特徴値測定装置の一実施例を
示すブロツク図である。
【符号の説明】
１０……音響特徴測定装置、１２……原型ベクトル信号
記憶装置、１４……比較プロセツサ、１６……音声遷移
モデル記憶装置、１８……モデル照合評点プロセツサ、
２０……音声遷移照合評点プロセツサ、２２……コート
化出力手段、２４……音声ユニツトモデル記憶装置、２
６……音声ユニツト照合評点プロセツサ、２８……音声
コード化装置、３０……語モデル記憶装置、３２……語
照合評点プロセツサ、３４……最良候補語識別装置、３
６……語出力装置、３８……マイクロホン、４０……ア
ナログ−デイジタル変換器、４２……ウインドウ発生
器、４４……スペクトル分析器、４６……適応性を有す
る雑音消去プロセツサ、４８……無音又は雑音原型ベク
トル記憶装置、５０……適応性原型ベクトル記憶装置、
５２……平均正規化プロセツサ、５４……適応性を有す
るラベラ、５６……聴覚モデル、５８……結合器、６０
……ロテータ。
フロントページの続き (72)発明者 ラリツト・アール・バール アメリカ合衆国、ニユーヨーク州10501、 アマウオーク、エリシヤ・パーデイ・ロー ド、ボツクス28、アールデイー１（番地な し) (72)発明者 ピーター・ビンセント・ドウソウザ アメリカ合衆国、カリフオルニア州95124、 サン・ジヨウズ、ビスタ・ループ 6001番 地 (72)発明者 ポナニ・エス・ゴパラクリシユナン アメリカ合衆国、ニユーヨーク州10520、 クロトン−オン−ハドソン、シーニツク・ ドライブ 25ジエイ番地 (72)発明者 マイケル・アラン・ピチエニー アメリカ合衆国、ニユーヨーク州10404、 ホワイト・プレーンズ、ラルフ・アベニユ 118番地

Claims (9)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】一連の連続的な各時間間隔について発音の
    少なくとも１つの特徴の値を測定することにより上記特
    徴値を表す一連の特徴ベクトル信号を発生する手段と、 それぞれが少なくとも１つのパラメータ値を有する複数
    の原型ベクトル信号を記憶する手段と、 原型ベクトル信号のパラメータ値に対する第１の特徴ベ
    クトル信号の特徴値の近さを比較することにより第１の
    特徴ベクトル信号及び各原型ベクトル信号についての原
    型照合評点を得る手段と、 識別値を有する音声遷移でなる語彙からの音声遷移をそ
    れぞれ表す複数の音声遷移モデルを記憶する手段と、 第１の特徴ベクトル信号及び各音声遷移モデルについて
    のモデル照合評点を生成する手段と、 第１の特徴ベクトル信号及び各音声遷移についての音声
    遷移照合評点を生成する手段と、 各音声遷移の識別値と第１の特徴ベクトル信号及び各音
    声遷移についての音声遷移照合評点とを第１の特徴ベク
    トル信号のコード化した発音表現信号として出力する手
    段とを具え、 少なくとも１つの音声遷移は複数の異なるモデルによつ
    て表され、各音声遷移モデルは複数のモデル出力を有
    し、各モデル出力は原型ベクトル信号についての原型照
    合評点を含み、各音声遷移モデルは各モデル出力につい
    ての出力確率を有し、 各モデル照合評点は第１の特徴ベクトル及び原型ベクト
    ル信号についての少なくとも１つの原型照合評点に関す
    る出力確率を含み、 各音声遷移照合評点は第１の特徴ベクトル信号と音声遷
    移を表すすべての音声遷移モデルとについての最良のモ
    デル照合評点を含むことを特徴とする音声コード化装
    置。
  2. 【請求項２】さらに、 識別値を有する音声ユニツトを表す複数の音声ユニツト
    モデルを記憶する手段と、 第１の特徴ベクトル信号及び各音声ユニツトについての
    音声ユニツト照合評点を生成する手段とを具え、 各音声ユニツトモデルは２つ又は３つ以上の音声遷移及
    び２つ又は３つ以上の音声遷移モデルを含み、 各音声ユニツト照合評点は第１の特徴ベクトル信号と音
    声ユニツト内のすべての音声遷移とについての最良の音
    声遷移照合評点を含み、 各音声遷移の識別値と第１の特徴ベクトル信号及び各音
    声遷移についての音声遷移照合評点とを第１の特徴ベク
    トル信号のコード化した発音表現信号として出力する上
    記手段は、各音声ユニツトの識別値と第１の特徴ベクト
    ル信号及び各音声ユニツトについての音声ユニツト照合
    評点とを第１の特徴ベクトル信号のコード化した発音表
    現信号として出力することを特徴とする請求項１に記載
    の音声コード化装置。
  3. 【請求項３】一連の連続的な各時間間隔について発音の
    少なくとも１つの特徴の値を測定することにより上記特
    徴値を表す一連の特徴ベクトル信号を発生するステツプ
    と、 それぞれが少なくとも１つのパラメータ値を有する複数
    の原型ベクトル信号をを記憶するステツプと、 原型ベクトル信号のパラメータ値に対する第１の特徴ベ
    クトル信号の特徴値の近さを比較することにより第１の
    特徴ベクトル信号及び各原型ベクトル信号についての原
    型照合評点を得るステツプと、 識別値を有する音声遷移でなる語彙からの音声遷移をそ
    れぞれ表す複数の音声遷移モデルを記憶し、少なくとも
    １つの音声遷移は複数の異なるモデルによつて表され、
    各音声遷移モデルは複数のモデル出力を有し、各モデル
    出力は原型ベクトル信号についての原型照合評点を含
    み、各音声遷移モデルは各モデル出力に関する出力確率
    を有するようにするステツプと、 第１の特徴ベクトル信号及び各音声遷移モデルについて
    のモデル照合評点を生成し、各モデル照合評点は第１の
    特徴ベクトル信号及び原型ベクトル信号についての少な
    くとも１つの原型照合評点に関する出力確率を含むよう
    にするステツプと、 第１の特徴ベクトル信号及び各音声遷移についての音声
    遷移照合評点を生成し、各音声遷移照合評点は第１の特
    徴ベクトル信号と音声遷移を表すすべての音声遷移モデ
    ルとについての最良のモデル照合評点を含むようにする
    ステツプと、 各音声遷移の識別値と第１の特徴ベクトル信号及び各音
    声遷移についての音声遷移照合評点とを第１の特徴ベク
    トル信号のコード化した発音表現信号として出力するス
    テツプとを含むことを特徴とする音声コード化方法。
  4. 【請求項４】さらに、 識別値を有する音声ユニツトを表す複数の音声ユニツト
    モデルを記憶し、各音声ユニツトモデルは２つ又は３つ
    以上の音声遷移及び２つ又は３つ以上の音声遷移モデル
    を含むようにするステツプと、 第１の特徴ベクトル信号及び各音声ユニツトについての
    音声ユニツト照合評点を生成し、各音声ユニツト照合評
    点は第１の特徴ベクトル信号と音声ユニツト内のすべて
    の音声遷移とについての最良の音声遷移照合評点を含む
    ようにするステツプとを含み、 各音声遷移の識別値と第１の特徴ベクトル信号及び各音
    声遷移についての音声遷移照合評点とを第１の特徴ベク
    トル信号のコード化した発音表現信号として出力する上
    記出力ステツプは、各音声ユニツトの識別値と第１の特
    徴ベクトル信号及び各音声ユニツトについての音声ユニ
    ツト照合評点とを第１の特徴ベクトル信号のコード化し
    た発音表現信号として出力することを特徴とする請求項
    ３に記載の音声コード化方法。
  5. 【請求項５】一連の連続的な各時間間隔について発音の
    少なくとも１つの特徴の値を測定することにより上記特
    徴値を表す一連の特徴ベクトル信号を発生する手段と、 それぞれが少なくとも１つのパラメータ値を有する複数
    の原型ベクトル信号を記憶する手段と、 原型ベクトル信号のパラメータ値に対する各特徴ベクト
    ル信号の特徴値の近さを比較することにより各特徴ベク
    トル信号及び各原型ベクトル信号についての原型照合評
    点を得る手段と、 識別値を有する音声遷移でなる語彙からの音声遷移をそ
    れぞれ表す複数の音声遷移モデルを記憶する手段と、 各特徴ベクトル信号及び各音声遷移モデルについてのモ
    デル照合評点を生成する手段と、 各特徴ベクトル信号及び各音声遷移についての音声遷移
    照合評点を生成する手段と、 識別値を有する音声ユニツトをそれぞれ表す複数の音声
    ユニツトモデルを記憶する手段と、 各特徴ベクトル信号及び各音声ユニツトについての音声
    ユニツト照合評点を生成する手段と、 各音声ユニツトの識別値と特徴ベクトル信号及び各音声
    ユニツトについての音声ユニツト照合評点とを特徴ベク
    トル信号のコード化した発音表現信号として出力する手
    段と、 それぞれが少なくとも１つの音声ユニツトモデルを含む
    複数の語についての確率論的モデルを記憶する手段と、 一連の特徴ベクトル信号及び複数の各語についての語照
    合評点を生成する手段と、 最良の語照合評点を有する１つ又は２つ以上の最良の候
    補語を識別する手段と、 少なくとも１つの最良の候補語を出力する手段とを具
    え、 少なくとも１つの音声遷移は複数の異なるモデルによつ
    て表され、各音声遷移モデルは複数のモデル出力を有
    し、各モデル出力は原型ベクトル信号についての原型照
    合評点を含み、各音声遷移モデルは各モデル出力に関す
    る出力確率を有し、 特徴ベクトル信号についてのモデル照合評点は特徴ベク
    トル信号及び原型ベクトル信号についての少なくとも１
    つの原型照合評点に関する出力確率を含み、 特徴ベクトル信号についての音声遷移照合評点は特徴ベ
    クトル信号と音声遷移を表すすべての音声遷移モデルと
    についての最良のモデル照合評点を含み、 音声ユニツトを表す各音声ユニツトモデルは２つ又は３
    つ以上の音声遷移及び２つ又は３つ以上の音声遷移モデ
    ルを含み、 特徴ベクトル信号についての音声ユニツト照合評点は特
    徴ベクトル信号と音声ユニツト内のすべての音声遷移と
    についての最良の音声遷移照合評点を含み、 各語モデルは開始状態と、終了状態と、上記開始状態か
    ら上記終了状態への道の少なくとも一部で音声ユニツト
    モデルを通る複数の経路とを有し、 各語照合評点は一連の特徴ベクトル信号と語のモデル内
    の一連の音声ユニツトモデルを通る少なくとも１つの経
    路に沿う音声ユニツトとについての音声ユニツト照合評
    点の組合せを含むことを特徴とする音声認識装置。
  6. 【請求項６】原型ベクトル信号のパラメータ値に対する
    各特徴ベクトル信号の特徴値の近さを比較することによ
    り各特徴ベクトル信号及び各原型ベクトル信号について
    の原型照合評点を得る上記手段は、各特徴ベクトル信号
    に対する各原型ベクトル信号の推定した近さの順序に原
    型ベクトル信号をランク付けすることにより各特徴ベク
    トル信号及び各原型ベクトル信号についてのランク評点
    を得、 特徴ベクトル信号及び各原型ベクトル信号についての原
    型照合評点は特徴ベクトル信号及び原型ベクトル信号に
    ついてのランク評点を含むことを特徴とする請求項５に
    記載の音声認識装置。
  7. 【請求項７】一連の連続的な各時間間隔について発音の
    少なくとも１つの特徴の値を測定することにより上記特
    徴値を表す一連の特徴ベクトル信号を発生するステツプ
    と、 それぞれが少なくとも１つのパラメータ値を有する複数
    の原型ベクトル信号を記憶するステツプと、 原型ベクトル信号のパラメータ値に対する各特徴ベクト
    ル信号の特徴値の近さを比較することにより各特徴ベク
    トル信号及び各原型ベクトル信号についての原型照合評
    点を得るステツプと、 識別値を有する音声遷移でなる語彙からの音声遷移を表
    す複数の音声遷移モデルを記憶し、少なくとも１つの音
    声遷移は複数の異なるモデルによつて表され、各音声遷
    移モデルは複数のモデル出力を有し、各モデル出力は原
    型ベクトル信号についての原型照合評点を含み、各音声
    遷移モデルは各モデル出力についての出力確率を有する
    ようにするステツプと、 各特徴ベクトル信号及び各音声遷移モデルについてのモ
    デル照合評点を生成し、特徴ベクトル信号についてのモ
    デル照合評点は特徴ベクトル信号及び原型ベクトル信号
    についての少なくとも１つの原型照合評点に関する出力
    確率を含むようにするステツプと、 各特徴ベクトル信号及び各音声遷移についての音声遷移
    照合評点を生成し、特徴ベクトル信号についての音声遷
    移照合評点は特徴ベクトル信号と音声遷移を表すすべて
    の音声遷移モデルとについての最良のモデル照合評点を
    含むようにするステツプと、 識別値を有する音声ユニツトを表す複数の音声ユニツト
    モデルを記憶し、各音声ユニツトモデルは２つ又は３ツ
    以上の音声遷移及び２つ又は３つ以上の音声遷移モデル
    を含むようにするステツプと、 各特徴ベクトル信号及び各音声ユニツトについての音声
    ユニツト照合評点を生成し、特徴ベクトル信号について
    の音声ユニツト照合評点は特徴ベクトル信号と音声ユニ
    ツト内のすべての音声遷移とについての最良の音声遷移
    照合評点を含むようにするステツプと、 各音声ユニツトの識別値と特徴ベクトル信号及び各音声
    ユニツトについての音声ユニツト照合評点とを特徴ベク
    トル信号のコード化した発音表現信号として出力するス
    テツプと、 それぞれが少なくとも１つの音声ユニツトモデルを含む
    複数の語についての確率論的モデルを記憶し、各語モデ
    ルは開始状態と、終了状態と、上記開始状態から上記終
    了状態への道の少なくとも一部で音声ユニツトモデルを
    通る複数の経路とを有するようにするステツプと、 一連の特徴ベクトル信号及び複数の各語についての語照
    合評点を生成し、各語照合評点は一連の特徴ベクトル信
    号と語のモデル内の一連の音声ユニツトモデルを通る少
    なくとも１つの経路に沿う音声ユニツトとについての音
    声ユニツト照合評点の組合せを含むようにするステツプ
    と、 最良の語照合評点を有する１つ又は２つ以上の最良の候
    補語を識別するステツプと、 少なくとも１つの最良の候補語を出力するステツプとを
    含むことを特徴とする音声認識方法。
  8. 【請求項８】原型ベクトル信号のパラメータ値に対する
    各特徴ベクトル信号の特徴値の近さを比較することによ
    り各特徴ベクトル信号及び各原型ベクトル信号について
    の原型照合評点を得る上記ステツプは、各特徴ベクトル
    信号に対する各原型ベクトル信号の推定した近さの順序
    に原型ベクトル信号をランク付けすることにより各特徴
    ベクトル信号及び各原型ベクトル信号についてのランク
    評点を得、 特徴ベクトル信号及び各原型ベクトル信号についての原
    型照合評点は特徴ベクトル信号及び原型ベクトル信号に
    ついてのランク評点を含むことを特徴とする請求項７に
    記載の音声認識方法。
  9. 【請求項９】一連の連続的な各時間間隔について発音の
    少なくとも１つの特徴の値を測定することにより上記特
    徴値を表す一連の特徴ベクトル信号を発生する手段と、 それぞれが少なくとも１つのパラメータ値を有する複数
    の原型ベクトル信号を記憶する手段と、 原型ベクトル信号のパラメータ値に対する第１の特徴ベ
    クトル信号の特徴値の近さを比較することにより第１の
    特徴ベクトル信号及び各原型ベクトル信号についての原
    型照合評点を得る手段と、 識別値を有する音声遷移でなる語彙からの音声遷移を表
    す複数の音声遷移モデルを記憶する手段と、 第１の特徴ベクトル信号及び各音声遷移モデルについて
    のモデル照合評点を生成する手段と、 識別値を有する音声ユニツトを表す複数の音声ユニツト
    モデルを記憶する手段と、 第１の特徴ベクトル信号及び各音声ユニツトについての
    音声ユニツト照合評点を生成する手段とを具え、 少なくとも１つの音声遷移は複数の異なるモデルによつ
    て表され、各音声遷移モデルは複数のモデル出力を有
    し、各モデル出力は原型ベクトル信号についての原型照
    合評点を含み、各音声遷移モデルは各モデル出力につい
    ての出力確率を有し、 各モデル照合評点は第１の特徴ベクトル信号及び原型ベ
    クトル信号についての少なくとも１つの原型照合評点に
    関する出力確率を含み、 各音声ユニツトモデルは２つ又は３つ以上の音声遷移及
    び２つ又は３つ以上の音声遷移モデルを含み、 各音声ユニツト照合評点は第１の特徴ベクトル信号と音
    声ユニツト内の音声遷移を表すすべての音声遷移モデル
    とについての最良のモデル照合評点を含み、 出力手段は各音声ユニツトの識別値と第１の特徴ベクト
    ル信号及び各音声ユニツトについての音声ユニツト照合
    評点とを第１の特徴ベクトル信号のコード化した発音表
    現信号として出力することを特徴とする音声コード化装
    置。
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