JPH0667690A - 車載用音声認識装置 - Google Patents
車載用音声認識装置Info
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- JPH0667690A JPH0667690A JP4245872A JP24587292A JPH0667690A JP H0667690 A JPH0667690 A JP H0667690A JP 4245872 A JP4245872 A JP 4245872A JP 24587292 A JP24587292 A JP 24587292A JP H0667690 A JPH0667690 A JP H0667690A
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Abstract
(57)【要約】
【目的 ノイズリダクション方式の車載用音声認識装置
において、騒音用マイクロフォンを用いずに音声用マイ
クロフォン１本で、車載用音声認識装置のマイク入力か
ら自動車の走行ノイズを除去する。 【構成】 路面状況設定部３からの情報に基づいて、ノ
イズパターン選択部４が、予め路面状況に応じて記憶し
てある少なくとも２以上のノイズ用スペクトルパターン
９の中から、現在走行中の路面状況に応じた１のノイズ
用スペクトルパターンを選択する。スペクトルパターン
演算部５は、この選択されたノイズのスペクトルパター
ンに基づいて、マイクロフォン７より入力された音声と
騒音が重畳したスペクトルパターン１２０から、ノイズ
のペクトルパターンを演算除去して、音声のスペクトル
パターンを得る。
において、騒音用マイクロフォンを用いずに音声用マイ
クロフォン１本で、車載用音声認識装置のマイク入力か
ら自動車の走行ノイズを除去する。 【構成】 路面状況設定部３からの情報に基づいて、ノ
イズパターン選択部４が、予め路面状況に応じて記憶し
てある少なくとも２以上のノイズ用スペクトルパターン
９の中から、現在走行中の路面状況に応じた１のノイズ
用スペクトルパターンを選択する。スペクトルパターン
演算部５は、この選択されたノイズのスペクトルパター
ンに基づいて、マイクロフォン７より入力された音声と
騒音が重畳したスペクトルパターン１２０から、ノイズ
のペクトルパターンを演算除去して、音声のスペクトル
パターンを得る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、車載装置各部の制御
を音声によって行う音声認識装置に関し、さらに詳細に
は、自動車に搭載される自動車電話、カーステレオまた
はナビゲーションシステム等を制御するノイズリダクシ
ョン方式の車載用音声認識装置に関する。
を音声によって行う音声認識装置に関し、さらに詳細に
は、自動車に搭載される自動車電話、カーステレオまた
はナビゲーションシステム等を制御するノイズリダクシ
ョン方式の車載用音声認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の車載用音声認識装置において、マ
イク入力から騒音（ノイズ）成分を除去するいわゆるノ
イズリダクション方式の構成としては、例えば特開昭５
７−１２２４９８号公報に示すように、音声用マイクロ
フォンと騒音用マイクロフォンの２本のマイクロフォン
を備えたものが提案されている。
イク入力から騒音（ノイズ）成分を除去するいわゆるノ
イズリダクション方式の構成としては、例えば特開昭５
７−１２２４９８号公報に示すように、音声用マイクロ
フォンと騒音用マイクロフォンの２本のマイクロフォン
を備えたものが提案されている。
【０００３】この音声認識装置においては、音声用マイ
クロフォンから騒音と音声とが入力され、騒音用マイク
ロフォンからは騒音のみが入力される。そして、騒音用
マイクロフォンの出力レベルが大きいときは、音声用マ
イクロフォンからの出力のゲインを小さく、また逆の場
合には、ゲインが大きくなるように制御し、その出力を
音声認識部に入力する。これにより、騒音レベルが変化
した場合でも音声認識部への入力中の騒音レベルは常に
一定値に保たれて、音声の認識が容易となるようにされ
ていた。
クロフォンから騒音と音声とが入力され、騒音用マイク
ロフォンからは騒音のみが入力される。そして、騒音用
マイクロフォンの出力レベルが大きいときは、音声用マ
イクロフォンからの出力のゲインを小さく、また逆の場
合には、ゲインが大きくなるように制御し、その出力を
音声認識部に入力する。これにより、騒音レベルが変化
した場合でも音声認識部への入力中の騒音レベルは常に
一定値に保たれて、音声の認識が容易となるようにされ
ていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、かかる従来
のような騒音用マイクロフォンを用いることなく、音声
用マイクロフォン１本で、音声認識装置のマイク入力か
ら自動車の走行ノイズを除去して、音声認識を精度良く
行うことができるノイズリダクション方式の車載用音声
認識装置を提供することにある。
のような騒音用マイクロフォンを用いることなく、音声
用マイクロフォン１本で、音声認識装置のマイク入力か
ら自動車の走行ノイズを除去して、音声認識を精度良く
行うことができるノイズリダクション方式の車載用音声
認識装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明の車載用音声認識装置は、音声入力部と、こ
の音声入力部の入力信号のスペクトルを分析する入力信
号スペクトル分析部と、路面状況を設定する路面状況設
定部と、この路面状況設定部からのセレクト信号に基づ
き、現在走行中の路面に応じたノイズ用スペクトルパタ
ーンを選択するノイズパターン選択部と、入力信号のス
ペクトルパターンとノイズ用スペクトルパターンを時系
列に演算して音声信号のスペクトルパターンを得るスペ
クトルパターン演算部と、この得られた音声信号のスペ
クトルパターンと標準パターンとを比較して音声を認識
する音声認識部とを備えてなることを特徴とする。
め、本発明の車載用音声認識装置は、音声入力部と、こ
の音声入力部の入力信号のスペクトルを分析する入力信
号スペクトル分析部と、路面状況を設定する路面状況設
定部と、この路面状況設定部からのセレクト信号に基づ
き、現在走行中の路面に応じたノイズ用スペクトルパタ
ーンを選択するノイズパターン選択部と、入力信号のス
ペクトルパターンとノイズ用スペクトルパターンを時系
列に演算して音声信号のスペクトルパターンを得るスペ
クトルパターン演算部と、この得られた音声信号のスペ
クトルパターンと標準パターンとを比較して音声を認識
する音声認識部とを備えてなることを特徴とする。
【０００６】
【作用】本発明の車載用音声認識装置は、予め路面状況
に応じた少なくとも２以上のノイズ用スペクトルパター
ンを備ており、そのノイズ用スペクトルパターンの中か
ら現在走行中の路面状況に応じた１のノイズのスペクト
ルパターンを選択する。そして、この選択されたノイズ
のスペクトルパターンに基づき、マイク入力のスペクト
ルパターンから演算によりノイズのスペクトルパターン
を除去して、音声のみのスペクトルパターンを得る。
に応じた少なくとも２以上のノイズ用スペクトルパター
ンを備ており、そのノイズ用スペクトルパターンの中か
ら現在走行中の路面状況に応じた１のノイズのスペクト
ルパターンを選択する。そして、この選択されたノイズ
のスペクトルパターンに基づき、マイク入力のスペクト
ルパターンから演算によりノイズのスペクトルパターン
を除去して、音声のみのスペクトルパターンを得る。
【０００７】
【実施例】以下、本発明に係る実施例を図面に基づいて
説明する。
説明する。
【０００８】実施例１ 本発明に係るノイズリダクション方式の車載用音声認識
装置の構成を図１に示し、この車載用音声認識装置は、
具体的には、音声入力部１、入力信号スペクトル分析部
２、路面状況設定部３、ノイズパターン選択部４、スペ
クトルパターン演算部５および音声認識部６を主要部と
して備えてなる。
装置の構成を図１に示し、この車載用音声認識装置は、
具体的には、音声入力部１、入力信号スペクトル分析部
２、路面状況設定部３、ノイズパターン選択部４、スペ
クトルパターン演算部５および音声認識部６を主要部と
して備えてなる。
【０００９】音声入力部１は、音響を電気信号に変換す
るマイクロフォン７と、そのマイク入力のＡ／Ｄ変換や
音声区間の検出等を行う前処理部８とからなる。
るマイクロフォン７と、そのマイク入力のＡ／Ｄ変換や
音声区間の検出等を行う前処理部８とからなる。
【００１０】入力信号スペクトル分析部２は、前処理部
８で前処理されたマイク入力の入力信号のスペクトルを
分析して、そのスペクトルパターンを抽出する。
８で前処理されたマイク入力の入力信号のスペクトルを
分析して、そのスペクトルパターンを抽出する。
【００１１】路面状況設定部３は、本装置が搭載された
自動車が現在走行中の路面の状況を設定するもので、例
えば、走行中の路面が舗装道路であるのか、それとも砂
利道や石畳であるのか等が検出し設定される。そして、
この結果が、セレクト信号１００としてノイズパターン
選択部４に送出される。
自動車が現在走行中の路面の状況を設定するもので、例
えば、走行中の路面が舗装道路であるのか、それとも砂
利道や石畳であるのか等が検出し設定される。そして、
この結果が、セレクト信号１００としてノイズパターン
選択部４に送出される。
【００１２】ノイズパターン選択部４は、自動車の走行
ノイズのスペクトルパターンを路面状況（例えば、舗装
道路，砂利道，石畳等）ごとに記憶したノイズ用スペク
トルパターン９を備えており、上記路面状況設定部３か
らのセレクト信号１００に基づき、現在走行中の路面に
応じた走行ノイズのスペクトルパターン１１０を選択
し、スペクトルパターン演算部５に送出する。
ノイズのスペクトルパターンを路面状況（例えば、舗装
道路，砂利道，石畳等）ごとに記憶したノイズ用スペク
トルパターン９を備えており、上記路面状況設定部３か
らのセレクト信号１００に基づき、現在走行中の路面に
応じた走行ノイズのスペクトルパターン１１０を選択
し、スペクトルパターン演算部５に送出する。
【００１３】スペクトルパターン演算部５は、上記マイ
ク入力の入力信号のスペクトルパターン１２０と、ノイ
ズパターン選択部４から送られるノイズ用スペクトルパ
ターン１１０とを受けて、これらのスペクトルパターン
から音声の特徴パターン１３０を時系列に演算して（具
体的に後述）、音声信号のスペクトルパターンを得る。
この音声信号のスペクトルパターン１３０は音声認識部
６に送出される。
ク入力の入力信号のスペクトルパターン１２０と、ノイ
ズパターン選択部４から送られるノイズ用スペクトルパ
ターン１１０とを受けて、これらのスペクトルパターン
から音声の特徴パターン１３０を時系列に演算して（具
体的に後述）、音声信号のスペクトルパターンを得る。
この音声信号のスペクトルパターン１３０は音声認識部
６に送出される。
【００１４】音声認識部６は、この得られた音声信号の
スペクトルパターンと予め記憶された標準パターンとを
比較して音声を認識する。
スペクトルパターンと予め記憶された標準パターンとを
比較して音声を認識する。
【００１５】具体的には、スペクトルパターン演算部５
では、例えば図２に示すように、マイク入力のスペクト
ルパターン１２０から、マイク入力のパワースペクトル
とノイズのパワースペクトルとの比にノイズのスペクト
ルを掛けたものが減算される。すなわち、時間軸Ａにお
ける演算結果をＡi ´で表すと、次の数式１に示すよう
になる。
では、例えば図２に示すように、マイク入力のスペクト
ルパターン１２０から、マイク入力のパワースペクトル
とノイズのパワースペクトルとの比にノイズのスペクト
ルを掛けたものが減算される。すなわち、時間軸Ａにお
ける演算結果をＡi ´で表すと、次の数式１に示すよう
になる。
【００１６】
【数１】Ａi ´＝Ａi −（ＡP ／ｘP ）・ｘi
【００１７】この図２において、時間軸Ａは、Ａ1 ，Ａ
2 ，Ａ3 ，Ａ4 ，…，ＡP から構成されているが、これ
らＡ1 ，Ａ2 ，Ａ3 ，Ａ4 ，…は、それぞれ各周波数に
おける周波数スペクトルを示し、ＡP は、時間軸Ａにお
けるマイク入力のパワースペクトルを示す。また、ノイ
ズパターンｘ1 ，ｘ2 ，ｘ3 ，ｘ4 ，…ｘp もマイク入
力のスペクトルパターンと同様に構成されている。
2 ，Ａ3 ，Ａ4 ，…，ＡP から構成されているが、これ
らＡ1 ，Ａ2 ，Ａ3 ，Ａ4 ，…は、それぞれ各周波数に
おける周波数スペクトルを示し、ＡP は、時間軸Ａにお
けるマイク入力のパワースペクトルを示す。また、ノイ
ズパターンｘ1 ，ｘ2 ，ｘ3 ，ｘ4 ，…ｘp もマイク入
力のスペクトルパターンと同様に構成されている。
【００１８】しかして、このようにして得られた演算結
果Ａi ´は、走行時のノイズ成分が除去されたものとな
り、音声のスペクトルパターンが抽出され、音声認識部
６における音声認識が精度良く行えるようになる。
果Ａi ´は、走行時のノイズ成分が除去されたものとな
り、音声のスペクトルパターンが抽出され、音声認識部
６における音声認識が精度良く行えるようになる。
【００１９】実施例２ 本例は図３に示し、実施例１をさらに具体化したもので
あって、路面状況設定部３が、超音波センサ１０と路面
判別部１１とから構成されている。超音波センサ１０は
路面の凹凸を検知するもので、その検知結果を路面判別
部１１へ送出する。この路面判別部１１では、超音波セ
ンサ１０より送られてくる路面の凹凸の度合（情報）か
ら、路面が舗装道路であるのか、砂利道であるのか等の
判別が行われ、その結果に基づきノイズパターン選択部
４にセレクト信号１００を送出する。その他の構成およ
び作用は実施例１と同様である。
あって、路面状況設定部３が、超音波センサ１０と路面
判別部１１とから構成されている。超音波センサ１０は
路面の凹凸を検知するもので、その検知結果を路面判別
部１１へ送出する。この路面判別部１１では、超音波セ
ンサ１０より送られてくる路面の凹凸の度合（情報）か
ら、路面が舗装道路であるのか、砂利道であるのか等の
判別が行われ、その結果に基づきノイズパターン選択部
４にセレクト信号１００を送出する。その他の構成およ
び作用は実施例１と同様である。
【００２０】実施例３ 本例は図４に示し、これも実施例１をさらに具体化した
ものであって、路面状況設定部３が、現在位置認識部１
２と路面判別部１３を主要部として備えてなる。
ものであって、路面状況設定部３が、現在位置認識部１
２と路面判別部１３を主要部として備えてなる。
【００２１】現在位置認識部１２は、具体的には、受信
部１４と共にナビゲーションシステム１５を構成してい
る。また、路面判別部１３は、図５に示すように、自動
車の走行する道路とその道路に対応する路面の種類から
構成される路面データ１６を少なくとも１つ以上備えて
いる。
部１４と共にナビゲーションシステム１５を構成してい
る。また、路面判別部１３は、図５に示すように、自動
車の走行する道路とその道路に対応する路面の種類から
構成される路面データ１６を少なくとも１つ以上備えて
いる。
【００２２】しかして、本例においては、受信部１４に
おいて衛星からの信号が受信され、現在位置認識部１２
において自動車の現在の走行位置が認識される。現在位
置認識部１２で認識された走行位置（情報）は、図５に
示すように、例えば、座標（Ａ−Ｃ）を示す位置信号１
４０として路面判別部１３に送出される。
おいて衛星からの信号が受信され、現在位置認識部１２
において自動車の現在の走行位置が認識される。現在位
置認識部１２で認識された走行位置（情報）は、図５に
示すように、例えば、座標（Ａ−Ｃ）を示す位置信号１
４０として路面判別部１３に送出される。
【００２３】路面判別部１３では、位置信号１４０より
座標（Ａ−Ｃ）に対応する路面の種類、つまり現在走行
中の路面の種類が路面データ１６に基づき選択され、ノ
イズパターン選択部４にセレクト信号１００が送出され
る。その他の構成および作用は実施例１と同様である。
座標（Ａ−Ｃ）に対応する路面の種類、つまり現在走行
中の路面の種類が路面データ１６に基づき選択され、ノ
イズパターン選択部４にセレクト信号１００が送出され
る。その他の構成および作用は実施例１と同様である。
【００２４】実施例４ 本例は図６に示し、上述した実施例の構成に加え、さら
に車速検知部１７を備えてなる。
に車速検知部１７を備えてなる。
【００２５】すなわち、ノイズパターン選択部４は、路
面状況設定部３からのセレクト信号１００により道路状
況に応じたノイズ用スペクトルパターンを選択するが、
これと同時に、車速検知部１７により自動車の速度が検
知され、この検知結果が車速信号１５０としてノイズパ
ターン選択部４に入力される。
面状況設定部３からのセレクト信号１００により道路状
況に応じたノイズ用スペクトルパターンを選択するが、
これと同時に、車速検知部１７により自動車の速度が検
知され、この検知結果が車速信号１５０としてノイズパ
ターン選択部４に入力される。
【００２６】そして、ノイズパターン選択部４では、セ
レクト信号１００に応じて選択されたノイズのスペクト
ルパターンが、車速に応じて例えば図７に示すような増
幅率で時系列的に増幅される。
レクト信号１００に応じて選択されたノイズのスペクト
ルパターンが、車速に応じて例えば図７に示すような増
幅率で時系列的に増幅される。
【００２７】さらに、ここで得られた結果が、スペクト
ルパターン演算部５でマイク入力のスペクトルパターン
１２０から減算されて、ノイズ成分が除去される。した
がって、ここでは図２に示すようなパワースペクトルは
必要ではなく、単純な減算のみでノイズ成分の除去がで
きる。その他の構成および作用は実施例１ないし実施例
３と同様である。
ルパターン演算部５でマイク入力のスペクトルパターン
１２０から減算されて、ノイズ成分が除去される。した
がって、ここでは図２に示すようなパワースペクトルは
必要ではなく、単純な減算のみでノイズ成分の除去がで
きる。その他の構成および作用は実施例１ないし実施例
３と同様である。
【００２８】
【発明の効果】以上詳述したように、本発明によれば、
ノイズ用スペクトルパターンを予め備え、最適なノイズ
スペクトルパターンを選択して、これに基づき音声のス
ペクトルパターンが演算されるので、従来のようなノイ
ズ用マイクを用いることなく、ノイズリダクション効果
を得ることができ、自動車の走行時の音声認識率が高く
維持される。
ノイズ用スペクトルパターンを予め備え、最適なノイズ
スペクトルパターンを選択して、これに基づき音声のス
ペクトルパターンが演算されるので、従来のようなノイ
ズ用マイクを用いることなく、ノイズリダクション効果
を得ることができ、自動車の走行時の音声認識率が高く
維持される。
【図１】本発明に係る実施例１である車載用音声認識装
置の構成を示すブロック図である。
置の構成を示すブロック図である。
【図２】同車載用音声認識装置のスペクトルパターン演
算部における動作の説明図である。
算部における動作の説明図である。
【図３】本発明に係る実施例２である車載用音声認識装
置の構成を示すブロック図である。
置の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明に係る実施例３である車載用音声認識装
置の構成を示すブロック図である。
置の構成を示すブロック図である。
【図５】同車載用音声認識装置の路面状況設定部におけ
る動作の説明図である。
る動作の説明図である。
【図６】本発明に係る実施例４である車載用音声認識装
置の構成を示すブロック図である。
置の構成を示すブロック図である。
【図７】同車載用音声認識装置のノイズパターンの増幅
率を示す関係図である。
率を示す関係図である。
１ 音声入力部 ２ 入力信号スペクトル分析部 ３ 路面状況設定部 ４ ノイズパターン選択部 ５ スペクトルパターン演算部 ６ 音声認識部 ７ マイクロフォン ８ 前処理部 ９ ノイズ用スペクトルパターン １０ 超音波センサ １１ 路面判別部 １２ 現在位置認識部 １３ 路面判別部 １４ 受信部 １５ ナビゲーションシステム １６ 路面データ １７ 車速検知部 １００ セレクト信号 １１０ ノイズのスペクトルパターン １２０ マイク入力のスペクトルパターン １３０ 音声のスペクトルパターン １４０ 位置信号 １５０ 車速信号
フロントページの続き (72)発明者 久保田 修司 東京都大田区中馬込１丁目３番６号 株式 会社リコー内
Claims (4)
- 【請求項１】 音声入力部と、この音声入力部の入力信
号のスペクトルを分析する入力信号スペクトル分析部
と、路面状況を設定する路面状況設定部と、この路面状
況設定部からのセレクト信号に基づき、現在走行中の路
面に応じたノイズ用スペクトルパターンを選択するノイ
ズパターン選択部と、入力信号のスペクトルパターンと
ノイズ用スペクトルパターンを時系列に演算して音声信
号のスペクトルパターンを得るスペクトルパターン演算
部と、この得られた音声信号のスペクトルパターンと標
準パターンとを比較して音声を認識する音声認識部とを
備えてなることを特徴とする車載用音声認識装置。 - 【請求項２】 前記路面状況設定部は、路面の凹凸を検
知する超音波センサと、この超音波センサの情報から路
面の種類を判別する路面判別部とからなる請求項１に記
載の車載用音声認識装置。 - 【請求項３】 前記路面状況設定部は、衛星からの信号
を受信して、現在位置を認識する現在位置認識部と、こ
の現在位置認識部から得られる現在位置の情報と予め記
憶されている路面データから、現在走行中の路面の種類
を判別する路面判別部とを備える請求項１に記載の車載
用音声認識装置。 - 【請求項４】 車速検知部と、この車速検知部からの情
報によってノイズ用スペクトルパターンの演算量を増減
するノイズパターン選択部とを備えて、車速の増加に伴
うノイズ量の増加を補うように構成されている請求項１
から請求項３のいずれか一つに記載の車載用音声認識装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24587292A JP3251980B2 (ja) | 1992-08-20 | 1992-08-20 | 車載用音声認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24587292A JP3251980B2 (ja) | 1992-08-20 | 1992-08-20 | 車載用音声認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0667690A true JPH0667690A (ja) | 1994-03-11 |
| JP3251980B2 JP3251980B2 (ja) | 2002-01-28 |
Family
ID=17140066
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP24587292A Expired - Fee Related JP3251980B2 (ja) | 1992-08-20 | 1992-08-20 | 車載用音声認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3251980B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20000033530A (ko) * | 1998-11-24 | 2000-06-15 | 김영환 | 음성 구간 검출과 스펙트럼 차감법을 이용한 차량 잡음제거방법 |
| JP2004163458A (ja) * | 2002-11-08 | 2004-06-10 | Sony Corp | 音声認識装置 |
| JP2007011124A (ja) * | 2005-07-01 | 2007-01-18 | Yamaha Corp | 雑音除去装置及びそのプログラム |
| JP2011505750A (ja) * | 2007-11-30 | 2011-02-24 | ボーズ・コーポレーション | 音響再生装置のシミュレーションのためのシステム及び方法 |
| KR101696595B1 (ko) * | 2015-07-22 | 2017-01-16 | 현대자동차주식회사 | 차량, 및 그 제어방법 |
| US20170186423A1 (en) * | 2015-12-29 | 2017-06-29 | Ford Global Technologies, Llc | Method for detecting driving noise and improving speech recognition in a vehicle |
-
1992
- 1992-08-20 JP JP24587292A patent/JP3251980B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| CN106935245B (zh) * | 2015-12-29 | 2022-01-14 | 福特全球技术公司 | 车辆中检测驾驶噪音和改进语音识别的方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3251980B2 (ja) | 2002-01-28 |
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