(57)【要約】【課題】複数のキーワードが検出された場合に、最適なキーワードを認識することができる音声認識装置および音声認識方法を提供すること。【解決手段】音声認識装置は、音声信号からキーワードを検出するボイストリガ検出部と、前記キーワードを検出した時刻と前記音声信号と前記キーワードとの類似度に応じて前記キーワードの優先度を算出し、前記優先度に基づきキーワードに対応する識別符号を出力する類似キーワード確認部と、を具備する。【選択図】図１
2020118906.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号からキーワードを検出するボイストリガ検出部と、
前記キーワードを検出した時刻と前記音声信号と前記キーワードとの類似度に応じて前記キーワードの優先度を算出し、前記優先度に基づきキーワードに対応する識別符号を出力する類似キーワード確認部と、
を具備することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記類似キーワード確認部は、
前記ボイストリガ検出部が所定時間内に複数のキーワードを検出した場合、前記所定時間内で最も優先度の高いキーワードに対応する識別符号を出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記類似キーワード確認部は、
前記キーワードが検出された時刻によって前記キーワードの優先度を決定する先勝ち処理部と、
前記音声信号と前記キーワードの類似度を示す値が所定の条件を満たす時間の長さによって前記キーワードの優先度を決定する蓄積処理部と、
前記先勝ち処理部の出力信号と前記蓄積処理部の出力信号に応じて前記キーワードの優先度を算出する優先度算出部と、
を具備することを特徴とする請求項１または２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
特定のキーワードについて重み付け情報を保持する辞書と、
前記ボイストリガ検出部が前記特定のキーワードを検出した場合に、前記重み付け情報を前記優先度算出部に供給する重み処理部と、
を備えることを特徴とする請求項３に記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記所定時間は、前記ボイストリガ検出部が複数のキーワードの内の最初のキーワードを検出した時刻から設定されることを特徴とする請求項２から４のいずれか一項に記載の音声認識装置。
【請求項６】
音声信号からキーワードを検出する検出ステップと、
前記検出ステップにおいて、所定時間内に複数のキーワードが検出された場合に、前記複数のキーワードを検出した夫々の時刻と前記音声信号とキーワードの類似度に応じて前記複数のキーワードの優先度を算出し、最も高い優先度のキーワードに対応する識別符号を出力する出力ステップと、
を有することを特徴とする音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本実施形態は、音声認識装置および音声認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ボイストリガ検出部を備えた音声認識装置の技術が開示されている。ボイストリガ検出部は、予め登録したキーワードを含む音声信号が検出された場合に、キーワードに対応する識別符号を出力する。ボイストリガによる処理の機能性を高める為に、類似するキーワードが複数登録される場合がある。この為、入力された音声信号に対して複数のキーワードが検出された場合に、どのキーワードが最適なキーワードであるのかを精度よく認識することができる音声認識装置および音声認識方法が望まれる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−８００１５号公報
【特許文献２】特表２０１６−５０８００７号公報
【特許文献３】特開２０１７−１６７３６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一つの実施形態は、複数のキーワードが検出された場合に、最適なキーワードを認識することができる音声認識装置および音声認識方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一つの実施形態によれば、音声認識装置は、音声信号からキーワードを検出するボイストリガ検出部と、前記キーワードを検出した時刻と前記音声信号と前記キーワードとの類似度に応じて前記キーワードの優先度を算出し、前記優先度に基づきキーワードに対応する識別符号を出力する類似キーワード確認部と、を具備する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、第１の実施形態の音声認識装置の構成を示す図。
【図２】図２は、第１の実施形態の動作を説明する為の図。
【図３】図３は、第１の実施形態の動作を説明する為の図。
【図４】図４は、第１の実施形態の動作例を示すフローチャート。
【図５】図５は、第２の実施形態の音声認識装置の構成を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下に添付図面を参照して、実施形態にかかる音声認識装置および音声認識方法を詳細に説明する。なお、これらの実施形態により本発明が限定されるものではない。
【０００８】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の音声認識装置の構成を示す図である。本実施形態は、音声が入力されるボイストリガ検出部１０と、類似キーワード確認部２０を有する。ボイストリガ検出部１０は、所謂、ディープラーニングなどの機械学習の機能を有する。ボイストリガ検出部１０は、入力された音声データと予め登録されている音素パターンとを比較し、その比較結果により予め登録したキーワードに一致する音声データが入力されたと判断した場合には、そのキーワードに対応する識別符号ＩＤを出力する。
【０００９】
また、ボイストリガ検出部１０は、音声データと予め登録された音素パターンとの類似度に応じたスコア（ａＳｃｏｒｅと言う場合がある）を逐次算出して出力する。ボイストリガ検出部１０は、例えば、音声データの振幅の変動、あるいは、フォルマント（ｆｏｒｍａｎｔ）と予め登録されている音素パターンとを比較する特徴抽出処理により類似度を示すスコアを算出して出力する。例えば、類似度が高い場合、スコアの値は小さくなる。
【００１０】
ボイストリガ検出部１０は、キーワードを検出した時刻と、スコアの情報を識別符号ＩＤに対応付けて類似キーワード確認部２０へ出力する。類似キーワード確認部２０は、先勝ち処理部２１、蓄積処理部２２、及び優先度算出部２３を有する。
【００１１】
先勝ち処理部２１は、キーワードが検出された時刻の早い順に優先度を高くする情報を、対応する識別符号ＩＤと共に優先度算出部２３へ出力する。
【００１２】
蓄積処理部２２は、スコアと所定のしきい値を比較し、蓄積時間を算出する。蓄積時間は、例えば、スコアがしきい値を下回る時間の長さを示す。蓄積処理部２２は、蓄積時間に応じて優先度情報を付与する処理を行う。例えば、所定の時間内に検出された複数のキーワードの内で蓄積時間の長い順に優先度を高くする情報を付与する。蓄積処理部２２は、優先度情報を対応する識別符号ＩＤと共に優先度算出部２３へ出力する。
【００１３】
しきい値は、例えば、特定のキーワードを発声した場合のスコアの分布と、それ以外を発声した場合のスコアの分布をディープラーニングなどの機械学習により予め実験的に求めておき、これら２つの分布を適切に区別する値に設定することができる。尚、しきい値の設定、及びしきい値とスコアとの比較をボイストリガ検出部１０において行う構成としてもよい。
【００１４】
蓄積処理部２２は、識別符号ＩＤの出力を停止させるマスク期間を設定する。先勝ち処理と平行して蓄積処理を行い、より適切なキーワードに対応する識別符号ＩＤを出力する為である。マスク期間の情報は、優先度算出部２３に供給される。優先度算出部２３は、蓄積処理部２２からのマスク期間の情報に応答して、マスク期間中の識別符号ＩＤの出力を停止する。
【００１５】
優先度算出部２３は、先勝ち処理部２１及び蓄積処理部２２の出力信号に応答して、どのキーワードを出力するかの優先度の算出を行う。優先度算出部２３は、所定の算定式に基づいて各キーワードについての優先度を算出することができる。例えば、先勝ち処理部２１から出力される各キーワードが検出された時刻の前後関係による判断要素と蓄積処理部２２から供給される蓄積時間の長短に基づく類似度による判断要素に所定の重み付けを行う演算処理を行う。優先度算出部２３は、例えば、算出された値の高い順にキーワードの優先度を決定し、マスク期間において最も高い優先度のキーワードに対応する識別符号ＩＤを出力する。
【００１６】
キーワードの検出時刻が最も早い場合であっても、音素パターンと音声データとの類似度が低い、すなわちスコアがしきい値よりも高い場合には蓄積時間が短くなる。従って、検出時刻の前後関係による判断要素に加えて、類似度を示す蓄積時間による判断要素を加えることにより、音声データに対応する適切なキーワードを認識することができる。
【００１７】
本実施形態によれば、複数のキーワードがボイストリガ検出部１０によって検出された場合に、検出時刻の前後関係と蓄積時間の長さに基づいてキーワードの優先度を算出し、最も優先度の高いキーワードに対応する識別符号ＩＤを出力する。これにより、音声データから複数のキーワードが検出された場合に、その検出された複数のキーワードの中から適切に認識することができる。
【００１８】
図２は、第１の実施形態の動作を説明する為の図である。音声データと、ボイストリガ検出部１０から識別符号ＩＤが出力されるタイミング、及び、マスク期間の関係を、横軸を時間にして模式的に示す。
【００１９】
音声データが入力され、例えば、時刻ｔ１において第１のキーワードが検出されると、検出された第１のキーワードに対応する識別符号ＩＤ１が出力される。同様に、時刻ｔ２において、第２のキーワードが検出され、その第２のキーワードに対応する識別符号ＩＤ２が出力される。更に、時刻ｔ３において、第３のキーワードが検出され、その第３のキーワードに対応する識別符号ＩＤ３が出力される。
【００２０】
マスク期間は、最初に検出された第１のキーワードに対応する識別符号ＩＤ１が出力された時刻ｔ１から所定の期間、設定される。マスク期間は、例えば、蓄積処理部２２において設定される。マスク期間は、例えば、予め登録したキーワードの最も長い持続時間と、類似キーワードが検出される可能性のある期間を考慮して、設定することができる。あるいは、キーワード毎にマスク期間を設定してもよい。例えば、各キーワードに対して類似キーワードが検出される可能性のある期間と予め登録する各キーワードの持続時間を考慮してマスク期間を設定することができる。
【００２１】
図３は、第１の実施形態の動作を説明する為の図である。ボイストリガ検出部１０から出力されるスコア、しきい値、検出されたキーワードに対応する識別符号ＩＤが出力されるタイミング、及びマスク期間の関係を、横軸を時間にして模式的に示す。点線Ｓ１は、第１のキーワードに対するスコアを示す。実線Ｓ２は、第２のキーワードに対するスコアを示す。ボイストリガ検出部１０において、音声データと予め登録されている第１及び第２のキーワードに含まれる音素パターンとの比較結果に基づいて、夫々のキーワードに対応したスコアＳ１とＳ２が出力される。
【００２２】
夫々のスコアＳ１及びＳ２としきい値との比較が行われ、スコアＳ１、Ｓ２がしきい値を下回ったタイミングで夫々のキーワードに対応する識別符号ＩＤが出力される。例えば、登録されている第１のキーワードに含まれる音素パターンと音声データとの比較が行われ、時刻ｔ１において識別符号ＩＤ１が出力される。スコアＳ１がしきい値より高くなる時刻ｔ３で、蓄積処理部２２において第１のキーワードの蓄積時間Ｔ１が計測される。
【００２３】
同様に、登録されている第２のキーワードに含まれる音素パターンと音声データとの比較が行われ、時刻ｔ２において識別符号ＩＤ２が出力される。スコアＳ２がしきい値より高くなる時刻ｔ４で、蓄積処理部２２において第２のキーワードの蓄積時間Ｔ２が計測される。マスク期間は、例えば、時刻ｔ１で、蓄積処理部２２において設定される。
【００２４】
蓄積時間Ｔ１及びＴ２の長さを比較する。これにより、音声データと登録されている各キーワードとの類似度の比較を行う。蓄積時間が長い程、類似度が高い為、蓄積時間を比較することで、適切な認識をすることができる。
【００２５】
しきい値の設定は、ボイストリガ検出部１０において、キーワード毎に設定することができる。例えば、キーワードとして認識され易いか否かの程度に応じてしきい値を変えることができる。検出され易いキーワードの場合には、しきい値を厳格に設定し、検出され難いキーワードについては、しきい値を緩めに設定する調整を行うことができる。図３においては、便宜的に、共通のしきい値が用いられる場合を示す。
【００２６】
図３に示す例の場合、蓄積時間Ｔ２が蓄積時間Ｔ１より長い。この為、識別符号ＩＤ１を出力した時刻ｔ１が先の場合でも、第２のキーワードの優先度が高いと判断して、識別符号ＩＤ２を出力する処理を行うことができる。
【００２７】
スコアは、例えば、ボイストリガ検出部１０において音声データの音素毎に計算される。従って、予め登録したキーワードの内の特定の音素に対してのみ音声データのスコアがしきい値を下回る場合がある。すなわち、予め登録したキーワードの内の一部についてスコアがしきい値を下回る場合がある。例えば、登録したキーワードの音素数が１０の場合に、その内の８つの音素について、音声データのスコアがしきい値を下回る場合がある。この場合には、しきい値を下回る８つの音素に対応する時間の合計をそのキーワードの蓄積時間として算出することができる。
【００２８】
図４は、音声データから類似キーワードが複数検出された場合の動作例を示すフローチャートである。音声データから一つ目のキーワードが検出された場合（Ｓ１０１：Ｙｅｓ）には、所定のマスク期間内に複数のキーワードが検出されたか否かの判断を行う（Ｓ１０２）。音声データからキーワードが検出されない場合（Ｓ１０１：Ｎｏ）は、ボイストリガ検出部１０によるキーワードの検出を継続する。
【００２９】
マスク期間内に複数のキーワードが検出された場合（Ｓ１０２：Ｙｅｓ）には、一番目に検出したキーワードの蓄積時間が最も長いか否かを判断する（Ｓ１０３）。すなわち、登録されたキーワードの音素パターンと音声データとの類似度を示すスコアと所定のしきい値の比較により測定される蓄積時間に基づく処理が行われる。
【００３０】
一番目に検出したキーワードの蓄積時間が最も長い場合（Ｓ１０３：Ｙｅｓ）には、この識別符号ＩＤを出力する（Ｓ１０４）。
【００３１】
一番目に検出したキーワードの蓄積時間が最も長くない場合（Ｓ１０３：Ｎｏ）には、検出した夫々のキーワードの優先度を算出し、最も高い優先度の識別符号ＩＤを出力する（Ｓ１０５）。例えば、所定のマスク期間内に検出されたキーワードの内で、スコアがしきい値を下回る蓄積時間が最も長いキーワードに対応する識別符号ＩＤを出力する。
【００３２】
キーワードの検出時刻と類似度を示す蓄積時間の長さとに基づいて優先度を算出することにより、誤ったキーワードを認識するリスクを低減することができる。これにより、音声データから適切なキーワードを認識することが可能な音声認識装置と音声認識方法を提供することができる。
【００３３】
（第２の実施形態）
図５は、第２の実施形態の音声認識装置の構成を示す図である。既述した実施形態に対応する構成には、同一符号を付し、重複した記載は必要な場合にのみ行う。
【００３４】
本実施形態は、類似キーワード確認部２０に重み処理部２４をさらに備える。重み処理部２４は、辞書３０に登録された重み付け情報に基づいた処理を行う。辞書３０には、例えば、特定のキーワードに対して先勝ち処理を優先するか、蓄積時間による処理を優先するか等の重み付け情報が登録される。
【００３５】
辞書３０には、例えば、「一月」「二月」「三月」等、共通ワード「月」を含むキーワードについて蓄積処理の優先度を高くする重み付け情報が、対応する識別符号ＩＤの情報と共に辞書３０に登録される。共通ワードを含む音声データでは、類似キーワードが検出される可能性が高い。蓄積処理の優先度を高くすることにより、適切なキーワードの認識とそれに対応する識別符号ＩＤを出力する。
【００３６】
また、類似キーワードが検出される可能性が「ある」／「ない」にキーワードを分類して辞書３０に登録することもできる。類似キーワードがないキーワードについては、先勝ち処理の優先度を高くする重み付け情報を、その識別符号ＩＤの情報と共に辞書３０に登録することができる。
【００３７】
また、類似キーワードがないキーワードに対応した識別符号ＩＤがボイストリガ検出部１０から出力された場合には、マスク期間を設けることなく、検出したキーワードの識別符号ＩＤを出力する構成としてもよい。これにより、マスク期間を設けることによる処理の遅れを回避することができる。
【００３８】
また、前方一致のキーワードが複数存在する場合には、蓄積処理の優先度を高くしたいキーワードの重み付け情報を、対応する識別符号ＩＤと共に辞書３０に登録する。例えば、「メールを送る」と「メールを受ける」は前方一致であり、後段の「送る」と「受ける」に相違が有る。例えば「メールを送る」に蓄積処理を優先する重み付け情報を付加して辞書３０に登録する。前方一致しているキーワードが検出された場合、検出時刻の前後関係による先勝ち処理では適切な認識ができない。キーワードとして「メールを送る」が検出された場合、重み処理部２４は辞書３０に登録されている重み付け情報に基づいて処理を行い、優先度算出部２３に出力する。したがって、キーワードに重み付けを行うことにより、蓄積処理の優先度を高めることで適切な認識が可能となる。
【００３９】
また、後方一致のキーワードが複数存在する場合には、先勝ち処置の優先度を高くする重み付け情報を、対応する識別符号ＩＤと共に辞書３０に登録する。例えば、「受信メール」と「送信メール」は後方一致であり、前段の「受信」と「送信」に相違が有る。例えば、「受信メール」に先勝ち処理を優先する重み付け情報を付加して辞書３０に登録する。後方一致のキーワードが複数検出された場合には、先勝ち処置の優先度を高くする重み付けを行うことにより、適切な認識が可能となる。
【００４０】
また、例えばキーワードの検出し易さを、キーワード毎に辞書３０に登録してもよい。検出され難いキーワードについては蓄積処理の優先度を低くし、検出し易いキーワードについては蓄積処理の優先度を高くする。ボイストリガ検出部１０から出力されたキーワードに対応する検出し易さの情報が辞書３０にある場合に、重み処理部２４は情報を優先度算出部２３に供給する。優先度算出部２３は、蓄積時間の長短、すなわち、キーワードと音声データの類似度の検出し易さを加味して優先度の算出を行うことができる。
【００４１】
優先度算出部２３は、先勝ち処理部２１、蓄積処理部２２、及び重み処理部２４からの情報に基づいて、所定の算出式に基づいて優先度を算出することができる。優先度算出部２３は、例えば、先勝ち処理部２１の検出時刻の前後関係を示す情報と、蓄積処理部２２の蓄積時間情報と、重み処理部２４の重み付け情報に基づいて、各キーワードの優先度を算出し、最も高い優先度のキーワードに対応する識別符号ＩＤを出力する。
【００４２】
例えば、所定のマスク期間において、音声データに対して一つのキーワードしか検出されない場合には、検出したキーワードに対応する識別符号ＩＤを出力する。所定のマスク期間において複数のキーワードが検出された場合には、キーワードが検出された時刻と、各キーワードの蓄積時間と、重み処理部２４からの重み情報に基づいて優先度を算出し、最も優先度の高いキーワードに対応する識別符号ＩＤを出力する。
【００４３】
本実施形態によれば、各キーワードについて予め設定した重み付け情報を考慮して優先度を算出し、最も高い優先度のキーワードに対応する識別符号ＩＤを出力する。従って、キーワードの検出時刻の前後関係の情報、各キーワードと音声データの類似度を示す蓄積時間の情報に加え、各キーワードの特性を考慮して予め登録した重み付け情報に基づいてキーワードの優先度を算出する為、信頼度の高いキーワードを認識することができる。
【００４４】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００４５】
１０  ボイストリガ検出部、２０  類似キーワード確認部、２１  先勝ち処理部、２２  蓄積処理部、２３  優先度算出部、２４  重み処理部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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