JPH07175494A - 音声認識用確率モデル - Google Patents
音声認識用確率モデルInfo
- Publication number
- JPH07175494A JPH07175494A JP4064619A JP6461992A JPH07175494A JP H07175494 A JPH07175494 A JP H07175494A JP 4064619 A JP4064619 A JP 4064619A JP 6461992 A JP6461992 A JP 6461992A JP H07175494 A JPH07175494 A JP H07175494A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- state
- model
- phoneme
- conditions
- speech recognition
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 この発明は効率のよいサブワードモデルの表
現形態を採用することにより、最小限のモデルパラメー
タで最大限の音声現象をモデル化し得る音声認識用確率
モデルを提供することを主要な特徴とする。 【構成】 それぞれ独立した音素空間上の確率的定常信
号源と見なすことのできる複数の状態と、接続可能な状
態間に設定されたパスからなる状態のネットワーク構造
を持ち、状態間に設定された１つのパスの始端から終端
まで状態を連結してできるモデルが１つのサブワードモ
デルを表現する。
現形態を採用することにより、最小限のモデルパラメー
タで最大限の音声現象をモデル化し得る音声認識用確率
モデルを提供することを主要な特徴とする。 【構成】 それぞれ独立した音素空間上の確率的定常信
号源と見なすことのできる複数の状態と、接続可能な状
態間に設定されたパスからなる状態のネットワーク構造
を持ち、状態間に設定された１つのパスの始端から終端
まで状態を連結してできるモデルが１つのサブワードモ
デルを表現する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は音声認識用確率モデル
に関し、特に、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を用いた
音声認識において、最小限のモデルパラグラフで最大限
の音声現象をモデル化する効率のよい音声認識用確率モ
デルに関する。
に関し、特に、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を用いた
音声認識において、最小限のモデルパラグラフで最大限
の音声現象をモデル化する効率のよい音声認識用確率モ
デルに関する。
【０００２】
【従来の技術】ＨＭＭを用いての高精度かつ頑健な音声
認識を行なうためには、いかにして詳細なモデルの生成
と頑健なモデルの推定を同時に実現するかということが
重要な課題となる。モデルの詳細化のためには、音声空
間全体を覆うような異音クラスを適切に決める必要があ
り、また、限られた学習サンプルから頑健性の高いモデ
ルを推定するためには、学習サンプルの持つ情報を効率
よく取込めるメカニズムを導入する必要がある。
認識を行なうためには、いかにして詳細なモデルの生成
と頑健なモデルの推定を同時に実現するかということが
重要な課題となる。モデルの詳細化のためには、音声空
間全体を覆うような異音クラスを適切に決める必要があ
り、また、限られた学習サンプルから頑健性の高いモデ
ルを推定するためには、学習サンプルの持つ情報を効率
よく取込めるメカニズムを導入する必要がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ＨＭＭを用いた音声認
識においては、従来ではサブワード毎にモデルがそれぞ
れ独立して形成されていた。たとえば、モデルの単位に
ついては、知識に基づく決定（音素，半音節，音素コン
テキスト）、あるいは歪み最小化に基づく決定（音素環
境クラスタリングにおける音素環境）などの評価基準で
決められていた。また、モデルの構造は、知識に基づく
決定（全モデルが同一，あるいは数通りの構造で表
現）、あるいは類似度を基準とした状態共有化などによ
って決定されていた。さらに、個々の状態は特定のサブ
ワードモデルに所属し、音声の特徴パターン空間上の１
つの独立した確率的定常信号源という位置付けになって
いないという問題があった。このため、類似した特徴を
持つ状態が局所的特徴が共通する複数のモデルに対し
て、それぞれ単独に形成され、表現効率が悪いという欠
点があった。
識においては、従来ではサブワード毎にモデルがそれぞ
れ独立して形成されていた。たとえば、モデルの単位に
ついては、知識に基づく決定（音素，半音節，音素コン
テキスト）、あるいは歪み最小化に基づく決定（音素環
境クラスタリングにおける音素環境）などの評価基準で
決められていた。また、モデルの構造は、知識に基づく
決定（全モデルが同一，あるいは数通りの構造で表
現）、あるいは類似度を基準とした状態共有化などによ
って決定されていた。さらに、個々の状態は特定のサブ
ワードモデルに所属し、音声の特徴パターン空間上の１
つの独立した確率的定常信号源という位置付けになって
いないという問題があった。このため、類似した特徴を
持つ状態が局所的特徴が共通する複数のモデルに対し
て、それぞれ単独に形成され、表現効率が悪いという欠
点があった。
【０００４】それゆえに、この発明の主たる目的は、効
率のよいサブワードモデルの表現形態を採用することに
より、最小限のモデルパラグラフで最大限の音声現象を
モデル化できるような音声認識用確率モデルを提供する
ことである。
率のよいサブワードモデルの表現形態を採用することに
より、最小限のモデルパラグラフで最大限の音声現象を
モデル化できるような音声認識用確率モデルを提供する
ことである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】この発明は音声の特徴パ
ターンの微小単位時間内での形状である音声の静的特徴
およびその時間的な変化である音声の動的特徴を複数の
出力確率密度分布の連鎖としてモデル化した隠れマルコ
フモデルであって、それぞれ独立した音素空間上の確率
的定常信号源と見なすことのできる複数の状態、および
接続可能な状態間に設定されたパスからなる状態のネッ
トワーク構造を持ち、状態間に設定された１つのパスに
沿って始端から終端まで状態を連結してできるモデルが
１つのサブワードモデルを表現するように構成される。
ターンの微小単位時間内での形状である音声の静的特徴
およびその時間的な変化である音声の動的特徴を複数の
出力確率密度分布の連鎖としてモデル化した隠れマルコ
フモデルであって、それぞれ独立した音素空間上の確率
的定常信号源と見なすことのできる複数の状態、および
接続可能な状態間に設定されたパスからなる状態のネッ
トワーク構造を持ち、状態間に設定された１つのパスに
沿って始端から終端まで状態を連結してできるモデルが
１つのサブワードモデルを表現するように構成される。
【０００６】
【作用】この発明にかかる音声認識用確率モデルは、各
状態を、それぞれ独立した確率的定常信号源として位置
付け、それらの間のパスの違いにより異なるサブワード
モデルを表現することにより、個々の状態を局所的特徴
が共通する複数のモデル間で共有され、高い表現効率を
達成する。
状態を、それぞれ独立した確率的定常信号源として位置
付け、それらの間のパスの違いにより異なるサブワード
モデルを表現することにより、個々の状態を局所的特徴
が共通する複数のモデル間で共有され、高い表現効率を
達成する。
【０００７】
【実施例】図１はこの発明の一実施例を示す図である。
この図１に示した実施例は、３０個の状態を用いて表現
した６子音（／ｂ，ｄ，ｇ，ｍ，ｎ，Ｎ／）認識のため
のモデルの例を示したものである。図１では、各楕円が
１つの状態を表わしており、この中に記されている情報
は、一番上の行が状態番号を示し、２行目以降が受理可
能なコンテキストを表わしている。その状態で受理可能
なコンテキストクラスは、２行目以降上から順に記され
ている先行音素の集合、当該音素の集合、後続音素の集
合の直積として定義される。なお、音素記号の後に記さ
れている“．．”は、さらにいくつかの要素が存在して
いるか、表示の都合上省略されていることを示してい
る。
この図１に示した実施例は、３０個の状態を用いて表現
した６子音（／ｂ，ｄ，ｇ，ｍ，ｎ，Ｎ／）認識のため
のモデルの例を示したものである。図１では、各楕円が
１つの状態を表わしており、この中に記されている情報
は、一番上の行が状態番号を示し、２行目以降が受理可
能なコンテキストを表わしている。その状態で受理可能
なコンテキストクラスは、２行目以降上から順に記され
ている先行音素の集合、当該音素の集合、後続音素の集
合の直積として定義される。なお、音素記号の後に記さ
れている“．．”は、さらにいくつかの要素が存在して
いるか、表示の都合上省略されていることを示してい
る。
【０００８】次に、図１を参照して、モデルの構造につ
いて説明する。ある音素セグメントにおいて、コンテキ
ストの影響により変形された音素パターンは、音素セグ
メントの前方ほど先行音素の影響を強く受け、また後方
ほど後続音素の影響を強く受けていると考えるのが自然
である。このような観点から、図１に示したモデルの構
造を実際に見てみると、始端に直結された状態では、先
行音素に関する変形が考慮されている状態が多く（＃３
と＃２７、＃９と＃２６と＃１５はそれぞれ当該音素と
先行音素の違いを考慮しており、後続音素の違いは考慮
されていない）、また終端に直結された状態では、後続
音素に関する変形が考慮されている状態が多い（＃１１
と＃１７、＃１と＃２３はそれぞれ当該音素と後続音素
の違いを考慮しており、＃１０と＃２８のみが例外的に
当該音素と先行音素の違いを考慮している）ことがわか
る。一方、それら以外の音素セグメントの中間部分に対
応している状態では当該音素のみの違いを考慮してい
る。
いて説明する。ある音素セグメントにおいて、コンテキ
ストの影響により変形された音素パターンは、音素セグ
メントの前方ほど先行音素の影響を強く受け、また後方
ほど後続音素の影響を強く受けていると考えるのが自然
である。このような観点から、図１に示したモデルの構
造を実際に見てみると、始端に直結された状態では、先
行音素に関する変形が考慮されている状態が多く（＃３
と＃２７、＃９と＃２６と＃１５はそれぞれ当該音素と
先行音素の違いを考慮しており、後続音素の違いは考慮
されていない）、また終端に直結された状態では、後続
音素に関する変形が考慮されている状態が多い（＃１１
と＃１７、＃１と＃２３はそれぞれ当該音素と後続音素
の違いを考慮しており、＃１０と＃２８のみが例外的に
当該音素と先行音素の違いを考慮している）ことがわか
る。一方、それら以外の音素セグメントの中間部分に対
応している状態では当該音素のみの違いを考慮してい
る。
【０００９】上述のごとく、実際の音素サンプル中で生
じている音素変形をモデルの構造にうまく反映させるこ
とができる。
じている音素変形をモデルの構造にうまく反映させるこ
とができる。
【００１０】次に、表現可能なモデル数とモデル化効率
について説明する。図１に示したモデルでは、１３通り
の異なるパスが存在し、この数がすなわちこのモデルで
表現可能なモデルの総数となる。また、この１３通りの
モデルで使用されている延べ状態数は５１（＃１２−＃
２０−＃４というモデルのみが３状態で、残りはすべて
４状態）である。
について説明する。図１に示したモデルでは、１３通り
の異なるパスが存在し、この数がすなわちこのモデルで
表現可能なモデルの総数となる。また、この１３通りの
モデルで使用されている延べ状態数は５１（＃１２−＃
２０−＃４というモデルのみが３状態で、残りはすべて
４状態）である。
【００１１】ここで、すべてのモデルを個別に形成した
と仮定した場合に必要となる延べ状態数Ｍ′と実際の状
態数Ｍとの比率Ｍ′／Ｍをモデル化効率と呼ぶことにす
る。図１に示したモデル化効率は５１／３０＝１．７で
ある。このモデル化効率は、見方を変えれば１つの状態
が平均いくつのモデル間で共有されているかを表わした
指標となっており、この値が大きいほど少ない状態で多
くのモデルを表現していることになる。
と仮定した場合に必要となる延べ状態数Ｍ′と実際の状
態数Ｍとの比率Ｍ′／Ｍをモデル化効率と呼ぶことにす
る。図１に示したモデル化効率は５１／３０＝１．７で
ある。このモデル化効率は、見方を変えれば１つの状態
が平均いくつのモデル間で共有されているかを表わした
指標となっており、この値が大きいほど少ない状態で多
くのモデルを表現していることになる。
【００１２】なお、図１に示したモデルは、たとえば逐
次状態分割法により、各状態の音素コンテキストクラス
や構造などをすべて自動的に決定することも可能であ
る。
次状態分割法により、各状態の音素コンテキストクラス
や構造などをすべて自動的に決定することも可能であ
る。
【００１３】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、各状
態をそれぞれ独立した確率的定常信号源として位置付
け、それらの間のパスの違いにより異なるサブワードモ
デルを表現するようにしたので、個々の状態は極小的特
徴は共通する複数のモデル間で共有され、高い表現効率
を達成することができる。
態をそれぞれ独立した確率的定常信号源として位置付
け、それらの間のパスの違いにより異なるサブワードモ
デルを表現するようにしたので、個々の状態は極小的特
徴は共通する複数のモデル間で共有され、高い表現効率
を達成することができる。
【図１】この発明の一実施例のモデルの例を示す図であ
る。
る。
Claims (7)
- 【請求項１】 音声の特徴パターンの微小単位時間内で
の形状である音声の静的特徴およびその時間的な変化で
ある音声の動的特徴を複数の出力確率密度分布の連鎖と
してモデル化した隠れマルコフモデルにおいて、 それぞれ独立した音素空間上の確率的定常信号源と見な
すことのできる複数の状態、および接続可能な状態間に
設定されたパスからなる状態のネットワーク構造を持
ち、状態間に設定された１つのパスに沿って始端から終
端まで状態を連結してできるモデルが１つのサブワード
モデルを表現することを特徴とする、音声認識用確率モ
デル。 - 【請求項２】 さらに、個々の状態に対して、局所的な
特徴が共通する複数のサブワードモデル間での共有が許
されていることを特徴とする、請求項１の音声認識用確
率モデル。 - 【請求項３】 さらに、個々の状態が状態番号と、受理
可能なコンテキストクラスと、接続可能な先行状態およ
び後続状態のリストと、出力確率密度分布のパラグラフ
と、状態遷移確率との情報をそれぞれ保有していること
を特徴とする、請求項１の音声認識用確率モデル。 - 【請求項４】 前記受理可能なコンテキストクラスは、
コンテキスト要因である先行音素，当該音素，後続音素
などの集合の直積として表わされていることを特徴とす
る、請求項３の音声認識用確率モデル。 - 【請求項５】 さらに、ある音素コンテキストを持つ音
声サンプルが与えられたとき、その音素コンテキストを
含むコンテキストクラスを受理することができる状態
を、接続可能な先行状態および後続状態のリストの範囲
内で接続することによって、その音声サンプルを表現す
るモデルを一意に決定することができることを特徴とす
る、請求項３の音声認識用確率モデル。 - 【請求項６】 前記出力確率密度分布のパラメータとし
て、各状態毎に独立して任意の分布形状が与えられてい
ることを特徴とする、請求項３の音声認識用確率モデ
ル。 - 【請求項７】 前記各状態は、状態遷移確率として、自
分自身への状態遷移確率および後続状態への状態遷移確
率の２通りの値を保有し、後続状態への状態遷移確率は
後続状態の種類にかかわらず一定であることを特徴とす
る、請求項３の音声認識用確率モデル。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4064619A JP2683976B2 (ja) | 1992-03-23 | 1992-03-23 | 音声認識用確率モデル |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4064619A JP2683976B2 (ja) | 1992-03-23 | 1992-03-23 | 音声認識用確率モデル |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07175494A true JPH07175494A (ja) | 1995-07-14 |
| JP2683976B2 JP2683976B2 (ja) | 1997-12-03 |
Family
ID=13263460
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4064619A Expired - Fee Related JP2683976B2 (ja) | 1992-03-23 | 1992-03-23 | 音声認識用確率モデル |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2683976B2 (ja) |
-
1992
- 1992-03-23 JP JP4064619A patent/JP2683976B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2683976B2 (ja) | 1997-12-03 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 19970701 |
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| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |