JPH04343399A - 音声特徴量抽出方式及び音声認識装置 - Google Patents
音声特徴量抽出方式及び音声認識装置Info
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- JPH04343399A JPH04343399A JP3143760A JP14376091A JPH04343399A JP H04343399 A JPH04343399 A JP H04343399A JP 3143760 A JP3143760 A JP 3143760A JP 14376091 A JP14376091 A JP 14376091A JP H04343399 A JPH04343399 A JP H04343399A
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- Japan
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- voice
- input signal
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- frequency analysis
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【技術分野】本発明は、音声特徴量抽出方式及び該音声
特徴量抽出方式を用いた音声認識装置、より詳細には、
騒音下での発声変換を補正する技術に関し、例えば、事
務所内、自動車内、工場内、家庭内で使用される音声認
識装置に応用して好適なものである。
特徴量抽出方式を用いた音声認識装置、より詳細には、
騒音下での発声変換を補正する技術に関し、例えば、事
務所内、自動車内、工場内、家庭内で使用される音声認
識装置に応用して好適なものである。
【０００２】
【従来技術】騒音下での音声は、無騒音下の音声と比べ
て、音量の増大やスペクトル変形が起こることが知られ
ている。Ｌｏｍｂａｒｄ効果と呼ばれてるこの効果は、
発声者自身に対する音声のフィードバックが騒音によっ
て妨げられ、結果として、発声者が大きな声を出すこと
によって起こる。このことは、騒音下での音声認識を困
難にする原因の一つとなっている。この対策としての従
来技術は、例えば、特開平３−２７９３号公報に記載の
音声認識用前処理装置があるが、この装置では、発声者
に、自分自身の音声を適切な音量でフィードバックさせ
るようにすることにより、Ｌｏｍｂａｒｄ効果自体を防
ぐようにしている。しかしながら、この方法では、再生
アンプ、ヘッドホンなどの再生装置が必要なことが一つ
の欠点であり、また、マイクロホンとして接話マイクが
使えないなど、音声と周囲の騒音の比（ＳＮ比）がある
程度悪い場合には、音量の増大もなくなるため、この方
法を用いない通常の発声よりＳＮ比が悪化し、認識が困
難になることが別の欠点である。
て、音量の増大やスペクトル変形が起こることが知られ
ている。Ｌｏｍｂａｒｄ効果と呼ばれてるこの効果は、
発声者自身に対する音声のフィードバックが騒音によっ
て妨げられ、結果として、発声者が大きな声を出すこと
によって起こる。このことは、騒音下での音声認識を困
難にする原因の一つとなっている。この対策としての従
来技術は、例えば、特開平３−２７９３号公報に記載の
音声認識用前処理装置があるが、この装置では、発声者
に、自分自身の音声を適切な音量でフィードバックさせ
るようにすることにより、Ｌｏｍｂａｒｄ効果自体を防
ぐようにしている。しかしながら、この方法では、再生
アンプ、ヘッドホンなどの再生装置が必要なことが一つ
の欠点であり、また、マイクロホンとして接話マイクが
使えないなど、音声と周囲の騒音の比（ＳＮ比）がある
程度悪い場合には、音量の増大もなくなるため、この方
法を用いない通常の発声よりＳＮ比が悪化し、認識が困
難になることが別の欠点である。
【０００３】Ｌｏｍｂａｒｄ効果を受けた音声は、特に
低域において、ホルマント周波数が上昇することが知ら
れている。例えば、「雑音下での発声変形を考慮した認
識方式の検討」音講論、平１−１０月、２−１−５によ
れば、８６ｄＢＳＰＬ騒音時では、無騒音時に対して、
１，５ＫＨｚ以下のホルマント周波数が平均で約１２０
Ｈｚ上昇している。このような、発声変形を持った音声
の特徴量をそのまま用いて認識を行なうことは、困難で
ある。
低域において、ホルマント周波数が上昇することが知ら
れている。例えば、「雑音下での発声変形を考慮した認
識方式の検討」音講論、平１−１０月、２−１−５によ
れば、８６ｄＢＳＰＬ騒音時では、無騒音時に対して、
１，５ＫＨｚ以下のホルマント周波数が平均で約１２０
Ｈｚ上昇している。このような、発声変形を持った音声
の特徴量をそのまま用いて認識を行なうことは、困難で
ある。
【０００４】
【目的】本発明は、上述のごとき実情に鑑みてなされた
もので、ＳＮ比を良くしようとする発声者の自然な努力
をそのまま用いて、その際に受けるＬｏｍｂａｒｄ効果
を排除するために、発声者に影響を与える騒音のレベル
を計測し、そのレベルに応じて、Ｌｏｍｂａｒｄ効果に
よって移動したホルマント周波数を補正した音声の特徴
量を得ること、更には、騒音下の音声認識においても、
Ｌｏｍｂａｒｄ効果の影響を受けずに精度の良い認識を
行なうことを目的としてなされたものである。
もので、ＳＮ比を良くしようとする発声者の自然な努力
をそのまま用いて、その際に受けるＬｏｍｂａｒｄ効果
を排除するために、発声者に影響を与える騒音のレベル
を計測し、そのレベルに応じて、Ｌｏｍｂａｒｄ効果に
よって移動したホルマント周波数を補正した音声の特徴
量を得ること、更には、騒音下の音声認識においても、
Ｌｏｍｂａｒｄ効果の影響を受けずに精度の良い認識を
行なうことを目的としてなされたものである。
【０００５】
【構成】本発明は、上記目的を達成するために、（１）
入力信号のレベルを計測するレベル計測手段と、上記入
力信号の周波数分析を行なう周波数分析手段と、上記入
力信号のうちの音声区間を検出する音声区間検出手段と
、上記音声区間検出手段で音声区間が検出されていない
時点の、上記レベル計測手段で計測された入力信号のレ
ベルに基づいて、上記周波数分析手段の係数を設定する
係数設定手段とを具備して成る音声特徴量抽出方式、更
には、（２）音声を入力するためのマイクロホンと、上
記マイクロホンから得られる入力信号から、前記（１）
記載の音声特徴量抽出方式によって音声の特徴量を得る
特徴量抽出部と、上記特徴量抽出部で得られた音声の特
徴量から、入力パターンを得る入力パターン生成部と、
予め登録された音声の標準パターンを記憶する標準パタ
ーンメモリと、上記入力パターン生成部で得られた入力
パターンと上記標準パターンメモリに記憶された標準パ
ターンとで認識を行ない、結果を出力する認識部とを具
備して成る音声認識装置を特徴としたものである。以下
、本発明の実施例に基いて説明する。
入力信号のレベルを計測するレベル計測手段と、上記入
力信号の周波数分析を行なう周波数分析手段と、上記入
力信号のうちの音声区間を検出する音声区間検出手段と
、上記音声区間検出手段で音声区間が検出されていない
時点の、上記レベル計測手段で計測された入力信号のレ
ベルに基づいて、上記周波数分析手段の係数を設定する
係数設定手段とを具備して成る音声特徴量抽出方式、更
には、（２）音声を入力するためのマイクロホンと、上
記マイクロホンから得られる入力信号から、前記（１）
記載の音声特徴量抽出方式によって音声の特徴量を得る
特徴量抽出部と、上記特徴量抽出部で得られた音声の特
徴量から、入力パターンを得る入力パターン生成部と、
予め登録された音声の標準パターンを記憶する標準パタ
ーンメモリと、上記入力パターン生成部で得られた入力
パターンと上記標準パターンメモリに記憶された標準パ
ターンとで認識を行ない、結果を出力する認識部とを具
備して成る音声認識装置を特徴としたものである。以下
、本発明の実施例に基いて説明する。
【０００６】図１は、請求項１に記載の発明の一実施例
を説明するための構成図で、レベル計測手段１１は、絶
対値演算、ローパスフィルタリング（ＬＰＦ）を行なっ
て入力信号のレベルを求め、１０ｍｓ毎に出力する。周
波数分析手段１２は、１５チャンネルのバンドパスフィ
ルタリング（ＢＰＦ）、絶対値演算、ローパスフィルタ
リング（ＬＰＦ）によって、入力信号のスペクトルを求
め、１０ｍｓ毎に音声の特徴量として出力する。レベル
計測手段１１と周波数分析手段１２は、デジタルフィル
タで構成され、周波数分析手段１２の１５チャンネルの
ＢＰＦの中心周波数は、係数設定手段１４によって設定
される。音声区間検出手段１３は、レベル計測手段１１
で１０ｍｓ毎に得られた入力信号のレベルの時系列デー
タから、公知の２しきい値法を用いて音声区間を検出す
る。ここで用いる音声区間検出法は本発明の本質ではな
く、他の方法を用いても良い。
を説明するための構成図で、レベル計測手段１１は、絶
対値演算、ローパスフィルタリング（ＬＰＦ）を行なっ
て入力信号のレベルを求め、１０ｍｓ毎に出力する。周
波数分析手段１２は、１５チャンネルのバンドパスフィ
ルタリング（ＢＰＦ）、絶対値演算、ローパスフィルタ
リング（ＬＰＦ）によって、入力信号のスペクトルを求
め、１０ｍｓ毎に音声の特徴量として出力する。レベル
計測手段１１と周波数分析手段１２は、デジタルフィル
タで構成され、周波数分析手段１２の１５チャンネルの
ＢＰＦの中心周波数は、係数設定手段１４によって設定
される。音声区間検出手段１３は、レベル計測手段１１
で１０ｍｓ毎に得られた入力信号のレベルの時系列デー
タから、公知の２しきい値法を用いて音声区間を検出す
る。ここで用いる音声区間検出法は本発明の本質ではな
く、他の方法を用いても良い。
【０００７】係数設定手段１４は、周波数分析手段１２
の各ＢＰＦ毎に３個の中心周波数に対応するそれぞれの
３組の係数を予め用意していて、騒音レベルに応じて、
その係数を変更する。騒音レベルは、音声区間検出手段
１３で、音声区間でないとされた区間の騒音レベルの複
数個のデータを平滑化したものを用いる。騒音レベルを
３段階に区別するための騒音の２つのしきい値は、使用
されるマイクロホン位置（より好ましくは、発声者の耳
の位置）で絶対音圧がそれぞれ７０ｄＢＳＰＬ，８０ｄ
ＢＳＰＬに相当するように予め設定されている。このし
きい値は、当然、使用するシステムのマイクロホンの感
度やマイクアンプのゲインによって異なってくる。ここ
で、各ＢＰＦの中心周波数は、（ａ）騒音レベルが７０
ｄＢＳＰＬ以下に相当する場合、２５０Ｈｚから１／３
オクターブ間隔で設定され、（ｂ）騒音レベルが７０〜
８０ｄＢＳＰＬに相当する場合、（ａ）の各中心周波数
にそれぞれ５０Ｈｚを加えた周波数とし、（ｃ）騒音レ
ベルが８０ｄＢＳＰＬ以上に相当する場合、（ａ）の各
中心周波数にそれぞれ１００Ｈｚを加えた周波数とする
。
の各ＢＰＦ毎に３個の中心周波数に対応するそれぞれの
３組の係数を予め用意していて、騒音レベルに応じて、
その係数を変更する。騒音レベルは、音声区間検出手段
１３で、音声区間でないとされた区間の騒音レベルの複
数個のデータを平滑化したものを用いる。騒音レベルを
３段階に区別するための騒音の２つのしきい値は、使用
されるマイクロホン位置（より好ましくは、発声者の耳
の位置）で絶対音圧がそれぞれ７０ｄＢＳＰＬ，８０ｄ
ＢＳＰＬに相当するように予め設定されている。このし
きい値は、当然、使用するシステムのマイクロホンの感
度やマイクアンプのゲインによって異なってくる。ここ
で、各ＢＰＦの中心周波数は、（ａ）騒音レベルが７０
ｄＢＳＰＬ以下に相当する場合、２５０Ｈｚから１／３
オクターブ間隔で設定され、（ｂ）騒音レベルが７０〜
８０ｄＢＳＰＬに相当する場合、（ａ）の各中心周波数
にそれぞれ５０Ｈｚを加えた周波数とし、（ｃ）騒音レ
ベルが８０ｄＢＳＰＬ以上に相当する場合、（ａ）の各
中心周波数にそれぞれ１００Ｈｚを加えた周波数とする
。
【０００８】従って、周囲の騒音レベルが変化し、Ｌｏ
ｍｂａｒｄ効果によりあるホルマントの周波数が変化し
ても、騒音レベルにかかわらず、同じチャンネルでその
ホルマントを捕らえることができるので、周波数分析手
段１２で得られるスペクトル、即ち、音声の特徴量は、
Ｌｏｍｂａｒｄ効果の影響を補正されることになる。こ
の実施例の（ｂ）、（ｃ）の設定では、全てのＢＰＦの
中心周波数を一律に上昇させているが、基本となる（ａ
）の設定が、ＬＯＧスケールで等間隔になっているので
、高域においては、設定変更の影響は少ないし、また、
各ＢＰＦを独立に設定変更可能なので一律に上昇させる
必要も特にない。この実施例では、各ＢＰＦの中心周波
数を３組ずつ用意して設定し直しているが、計算のため
の処理量が問題にならないシステムでは、一定期間毎に
予め定められた式から最適な中心周波数を計算して設定
すれば、より精度の良い音声の特徴量が得られる。上記
本発明の特徴量抽出方式によれば、中心周波数の変更の
みならず、一部のＢＰＦのゲインを変えることになり、
周波数特性をも同時に変更することもできる。Ｌｏｍｂ
ａｒｄ効果は、ホルマント周波数の移動のみならず、特
定の帯域のエネルギの上昇という現象があることも知ら
れており、本発明は、この補正に利用することができ、
この補正方法も本発明の範囲に含まれるものである。
ｍｂａｒｄ効果によりあるホルマントの周波数が変化し
ても、騒音レベルにかかわらず、同じチャンネルでその
ホルマントを捕らえることができるので、周波数分析手
段１２で得られるスペクトル、即ち、音声の特徴量は、
Ｌｏｍｂａｒｄ効果の影響を補正されることになる。こ
の実施例の（ｂ）、（ｃ）の設定では、全てのＢＰＦの
中心周波数を一律に上昇させているが、基本となる（ａ
）の設定が、ＬＯＧスケールで等間隔になっているので
、高域においては、設定変更の影響は少ないし、また、
各ＢＰＦを独立に設定変更可能なので一律に上昇させる
必要も特にない。この実施例では、各ＢＰＦの中心周波
数を３組ずつ用意して設定し直しているが、計算のため
の処理量が問題にならないシステムでは、一定期間毎に
予め定められた式から最適な中心周波数を計算して設定
すれば、より精度の良い音声の特徴量が得られる。上記
本発明の特徴量抽出方式によれば、中心周波数の変更の
みならず、一部のＢＰＦのゲインを変えることになり、
周波数特性をも同時に変更することもできる。Ｌｏｍｂ
ａｒｄ効果は、ホルマント周波数の移動のみならず、特
定の帯域のエネルギの上昇という現象があることも知ら
れており、本発明は、この補正に利用することができ、
この補正方法も本発明の範囲に含まれるものである。
【０００９】図２は、請求項２の発明の一実施例の構成
を示す図で、図中、マイクロホン１は、音声を入力し、
電気信号に変換し、前処理部２は、信号の増幅と高域遮
断を行なう。Ａ／Ｄ変換部３は、アナログの信号を、１
６ｋＨｚのサンプリングで１２ビットのデジタル値に変
換する。特徴量抽出部１０は、前述の特徴量抽出を実行
するもので、この中のレベル計測手段１１、周波数分析
手段１２、音声区間検出手段１３、係数設定手段１４は
、図１の例と同様である。入力パターン生成部４は、音
声区間検出手段１３で音声区間とされた区間の、特徴量
抽出部１０で得られた音声の特徴量から、入力パターン
を得る。標準パターンメモリ５は、予め登録された音声
の標準パターンを記憶する。認識部６は、入力パターン
生成部４で得られた入力パターンと標準パターンメモリ
５に記憶された標準パターンとで認識を行ない、結果を
出力する。ここで、入力パターン生成部４、標準パター
ンメモリ５、認識部６の動作は、「２値のＴＳＰを用い
た単語音声認識システム」電学論Ｃ、１０８巻、昭６３
−１０月、ｐｐ．８５８−８６５などで公知のＢＴＳＴ
方式音声認識技術が用いられるが、他の方法でも良い。
を示す図で、図中、マイクロホン１は、音声を入力し、
電気信号に変換し、前処理部２は、信号の増幅と高域遮
断を行なう。Ａ／Ｄ変換部３は、アナログの信号を、１
６ｋＨｚのサンプリングで１２ビットのデジタル値に変
換する。特徴量抽出部１０は、前述の特徴量抽出を実行
するもので、この中のレベル計測手段１１、周波数分析
手段１２、音声区間検出手段１３、係数設定手段１４は
、図１の例と同様である。入力パターン生成部４は、音
声区間検出手段１３で音声区間とされた区間の、特徴量
抽出部１０で得られた音声の特徴量から、入力パターン
を得る。標準パターンメモリ５は、予め登録された音声
の標準パターンを記憶する。認識部６は、入力パターン
生成部４で得られた入力パターンと標準パターンメモリ
５に記憶された標準パターンとで認識を行ない、結果を
出力する。ここで、入力パターン生成部４、標準パター
ンメモリ５、認識部６の動作は、「２値のＴＳＰを用い
た単語音声認識システム」電学論Ｃ、１０８巻、昭６３
−１０月、ｐｐ．８５８−８６５などで公知のＢＴＳＴ
方式音声認識技術が用いられるが、他の方法でも良い。
【００１０】図３は、図２に示した実施例の構成をハー
ドウェアにした場合の一例の図で、図中、アナログ部２
１は、図２の前処理部２に対応し、Ａ／Ｄ変換器２２は
、Ａ／Ｄ変換部２に対応する。ＤＰＳ２３は、特徴量抽
出部１０を含み、ＲＯＭ２５は、標準パターンメモリ５
のデータと、入力パターン生成部４のプログラム、認識
部６のプログラムとを含む。ＣＰＵ２７は、入力パター
ン生成部４のプログラム、認識部６のプログラムなどを
実行する。ＲＡＭ２６は、プログラム実行のためのワー
クメモリとして使用される。Ｉ／Ｏボート２８は、ＲＳ
２３２Ｃボートで、認識結果の出力など外部との通信を
行なうものである。
ドウェアにした場合の一例の図で、図中、アナログ部２
１は、図２の前処理部２に対応し、Ａ／Ｄ変換器２２は
、Ａ／Ｄ変換部２に対応する。ＤＰＳ２３は、特徴量抽
出部１０を含み、ＲＯＭ２５は、標準パターンメモリ５
のデータと、入力パターン生成部４のプログラム、認識
部６のプログラムとを含む。ＣＰＵ２７は、入力パター
ン生成部４のプログラム、認識部６のプログラムなどを
実行する。ＲＡＭ２６は、プログラム実行のためのワー
クメモリとして使用される。Ｉ／Ｏボート２８は、ＲＳ
２３２Ｃボートで、認識結果の出力など外部との通信を
行なうものである。
【００１１】
【効果】請求項１に対応する効果；発声者に影響を与え
る騒音のレベルを計測し、そのレベルに応じて、周波数
分析フィルタの係数を変更しているので、Ｌｏｍｂａｒ
ｄ効果による発声のスペクトル変形を補正した音声の特
徴量を得ることができる。また、周波数分析の時点で補
正が行なわれているので、得られた特徴量に補正のため
の演算処理を行なうことを必要とせず、その特徴量から
直ちに認識処理を行なうことができる。請求項２に対応
する効果；Ｌｏｍｂａｒｄ効果による発声のスペクトル
変形を補正する音声の特徴量を求めているので、騒音下
の音声認識においても、Ｌｏｍｂａｒｄ効果の影響を受
けずに精度の良い認識を行なうことができる。
る騒音のレベルを計測し、そのレベルに応じて、周波数
分析フィルタの係数を変更しているので、Ｌｏｍｂａｒ
ｄ効果による発声のスペクトル変形を補正した音声の特
徴量を得ることができる。また、周波数分析の時点で補
正が行なわれているので、得られた特徴量に補正のため
の演算処理を行なうことを必要とせず、その特徴量から
直ちに認識処理を行なうことができる。請求項２に対応
する効果；Ｌｏｍｂａｒｄ効果による発声のスペクトル
変形を補正する音声の特徴量を求めているので、騒音下
の音声認識においても、Ｌｏｍｂａｒｄ効果の影響を受
けずに精度の良い認識を行なうことができる。
【図１】 請求項１に記載の発明の一実施例を説明す
るための構成図である。
るための構成図である。
【図２】 請求項２に記載の発明の一実施例を説明す
るための構成図である。
るための構成図である。
【図３】 図３に示した実施例をハードウェアにした
場合の構成例を示す図である。
場合の構成例を示す図である。
１…マイクロフォン、２…前処理部、３…Ａ／Ｄ変換部
、４…入力パターン生成部、５…標準パターンメモリ、
６…認識部、１０…特徴量抽出部、１１…レベル計測手
段、１２…周波数分析手段、１２…音声区間検出手段。
、４…入力パターン生成部、５…標準パターンメモリ、
６…認識部、１０…特徴量抽出部、１１…レベル計測手
段、１２…周波数分析手段、１２…音声区間検出手段。
Claims (2)
- 【請求項１】 入力信号のレベルを計測するレベル計
測手段と、上記入力信号の周波数分析を行なう周波数分
析手段と、上記入力信号のうちの音声区間を検出する音
声区間検出手段と、上記音声区間検出手段で音声区間が
検出されていない時点の、上記レベル計測手段で計測さ
れた入力信号のレベルに基づいて、上記周波数分析手段
の係数を設定する係数設定手段とを具備して成ることを
特徴とする音声特徴量抽出方式。 - 【請求項２】 音声を入力するためのマイクロホンと
、上記マイクロホンから得られる入力信号から、請求項
１記載の音声特徴量抽出方式によって音声の特徴量を得
る特徴量抽出部と、上記特徴量抽出部で得られた音声の
特徴量から、入力パターンを得る入力パターン生成部と
、予め登録された音声の標準パターンを記憶する標準パ
ターンメモリと、上記入力パターン生成部で得られた入
力パターンと上記標準パターンメモリに記憶された標準
パターンとで認識を行ない、結果を出力する認識部とを
具備して成ることを特徴とする音声認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3143760A JPH04343399A (ja) | 1991-05-20 | 1991-05-20 | 音声特徴量抽出方式及び音声認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3143760A JPH04343399A (ja) | 1991-05-20 | 1991-05-20 | 音声特徴量抽出方式及び音声認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04343399A true JPH04343399A (ja) | 1992-11-30 |
Family
ID=15346389
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3143760A Pending JPH04343399A (ja) | 1991-05-20 | 1991-05-20 | 音声特徴量抽出方式及び音声認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04343399A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2000023984A1 (en) * | 1998-10-16 | 2000-04-27 | Dragon Systems Uk Research & Development Limited | Speech processing |
-
1991
- 1991-05-20 JP JP3143760A patent/JPH04343399A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2000023984A1 (en) * | 1998-10-16 | 2000-04-27 | Dragon Systems Uk Research & Development Limited | Speech processing |
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