【課題】 妨害音により音声登録時の盗み聞きを防止し、演算量負荷及びコストを低減して、精度が高い話者認識を実現することである。
【解決手段】 妨害音下で音声入力部３から入力された入力音を基にして特徴量計算部４により音声特徴量を計算し、使用者の音声を登録する場合には、その音声特徴量を音声情報である標準パターンとして音声登録部７により標準パターンＤＢ８に登録し、使用者の音声を照合する場合には、その音声特徴量と標準パターンＤＢ８に登録されている標準パターンとを比較することで音声照合を行うようにした。これにより、妨害音により音声登録時の盗み聞きを防止し、演算量負荷及びコストを低減して、精度が高い話者認識を実現することができる。 （もっと読む）

【課題】言語モード間の手動切り替えを必要とせずに多言語による名称の音声認識方法を提供する。
【解決手段】多言語による名称の音声認識のための方法とシステム１００は、混合文字／音変換器１０５において複数の言語特定文字／音変換器を使用する。一実施態様による方法は、文字からなる複数の名称を表すテキストを電子装置に記憶させるステップを含んでいる。次いで、前記名称のそれぞれに対する少なくとも一つの言語を特定し、各名称を順序だった一連の発音ユニットに変換し、この発音ユニットを公開語彙辞書１１０に記憶させる。次に、発話された言葉を前記電子装置に関連付けられたマイクロフォン１２０で受信し、この言葉を特徴抽出器１２５において特徴ベクトルに変換する。次いで、この特徴ベクトルを、ＡＳＲ（自動音声認識）エンジン１３０において、少なくとも一つの名称の順序だった一連の発音ユニットと照合する。 （もっと読む）

【課題】 「数詞＋助数詞」の音声認識用文法を容易に記述することのできる装置および方法を提供する。
【解決手段】 ユーザの指示に応じて数詞の範囲および助数詞が入力される（Ｓ２０２、Ｓ２０３）。入力された前記数詞の範囲における各数詞を受理するための音声認識用文法が、所定の規則に従い生成される（Ｓ２０４）。その後、数詞と助数詞とが結合したときに生じる読みの変化に関する情報を保持した言語辞書が参照されて、生成された前記音声認識用文法の終端ノードに、入力された前記助数詞が、読みの変化を考慮したうえで結合される（Ｓ２０５）。 （もっと読む）

本発明は、ある特定の第一のサンプリング周波数（f_H）で動作するための自動音声認識器（２）のためのトレーニングデータ（D_T）を、第一のサンプリング周波数よりも低いある第二の周波数（f_L）でサンプリングされたオーディオデータ（D_L）からスペクトル特性（S_L）を導出し、該スペクトル特性の帯域幅をコードブック（６）から帯域幅拡張情報（I_BE）を取得することで拡張し、帯域幅拡張されたスペクトル特性（S_LE）を処理して必要とされるトレーニングデータ（D_T）を与える、ことによって生成する方法およびシステムを記載する。さらに、ある第二のサンプリング周波数（f_L）でサンプリングされたオーディオデータ（D_T）のスペクトル特性（S_L）の帯域幅を第二のサンプリング周波数（f_L）より高いある第一のサンプリング周波数（f_H）のためのスペクトル特性（S_H）に拡張するためのコードブック（６）を生成するための方法およびシステム（５）が記載される。
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車輌内装置用に、ユーザの音声プロファイルを選択するシステムは、音声認識システム及びメモリを有する制御モジュールを含む。音声認識システムは、音声信号を処理するよう構成され、少なくとも１人のユーザのユーザ音声プロファイルを生成するよう構成される発話者登録機能を有する。メモリは、発話者登録機能により生成される複数のユーザ音声プロファイルを格納するよう構成される。このシステムは、識別子を含む制御信号を、車輌に送信するよう構成される外部装置を含んでよい。代替的に、システムは、識別子を含む入力コマンドをユーザから受信するよう構成されるユーザ入力装置を含んでよい。制御モジュールは、識別子を使用して、複数のユーザ音声プロファイルからユーザ音声プロファイルを選択し、音声認識システムは、選択されたユーザ音声プロファイルを使用して、ユーザからの音声信号を処理する。 （もっと読む）

話者の種類、発話語彙、発話様式、発話環境等の特定条件により多様化する特徴パラメータの分布を考慮して不特定話者用の音響モデルを生成するのに好適で、且つ、特定の個人の音声に最も適合した不特定話者用の音響モデルを提供するのに好適なデータ処理装置及びデータ処理装置制御プログラムを提供する。 データ処理装置１を、データ分類部１ａと、データ記憶部１ｂと、パターンモデル生成部１ｃと、データ制御部１ｄと、数学的距離算出部１ｅと、パターンモデル変換部１ｆと、パターンモデル表示部１ｇと、領域区分部１ｈと、区分内容変更部１ｉと、領域選択部１ｊと、特定パターンモデル生成部１ｋと、を含んだ構成とした。 （もっと読む）