(57)【要約】      （修正有）【課題】音声認識の精度を向上させるための方法を提供すること。【解決手段】音声認識装置を最適化するための方法であって、音声認識装置は、収音部と、音声認識部とを備える。方法は、所定のノイズ環境下で、発話者の音声を、収音部が、所定のパラメータに基づいて収音する工程と、収音した音声データを収音部が音声認識部に送信する工程と、音声認識部が、音声データに対して音声認識処理を実行する工程と、音声認識部が、音声認識処理の結果に基づいて、パラメータを再設定する工程と、再設定したパラメータを、収音部に送信する工程と、を含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識装置を最適化するための方法であって、
音声認識装置は、収音部と、音声認識部とを備え、
前記方法は、
所定のノイズ環境下で、発話者の音声を、前記収音部が、所定のパラメータに基づいて収音する工程と、
前記収音した音声データを前記収音部が前記音声認識部に送信する工程と、
前記音声認識部が、前記音声データに対して音声認識処理を実行する工程と、
前記音声認識部が、前記音声認識処理の結果に基づいて、前記パラメータを再設定する工程と、
前記再設定したパラメータを、前記収音部に送信する工程と、
を含む方法。
【請求項２】
請求項１の方法であって、
前記収音部が、少なくとも２つのマイクロフォンと、演算回路とを備え、
第１のマイクロフォンは発話者の音声を少なくとも取得し、
第２のマイクロフォンはノイズ音を少なくとも取得し、
前記演算回路は、前記発話者の音声と、前記ノイズ音とを利用して演算することで、ノイズ音を除去する、
該方法。
【請求項３】
請求項１の方法であって、
前記収音部が、１つのマイクロフォンと、演算回路とを備え、
第１のマイクロフォンは発話者の音声とノイズ音を少なくとも取得し、
前記演算回路は、ノイズ音を除去する、
該方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法であって、
前記パラメータを再設定する工程が、前記音声認識処理の際に出力される信頼度スコアに基づいて再設定することを含む、
該方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法であって、
再設定されるパラメータが、少なくとも以下のうちいずれか１種以上である、該方法：ノイズキャンセラー、エコーキャンセラー、ＡＧＣ（オートゲインコントロール）、及びＡＧＣゲイン。
【請求項６】
最適化可能な音声認識装置であって、
前記音声認識装置は、収音部と、音声認識部とを備え、
前記収音部は、
所定のノイズ環境下で、発話者の音声を、所定のパラメータに基づいて収音する機能と、
前記収音した音声データを前記音声認識部に送信する機能と
を備え、
前記音声認識部は、
前記音声データに対して音声認識処理を実行する機能と、
前記音声認識処理の結果に基づいて、前記パラメータを再設定する機能と、
前記再設定したパラメータを、前記収音部に送信する機能と、
を備える、該装置。
【請求項７】
請求項６の装置であって、
前記収音部が、少なくとも２つのマイクロフォンと、演算回路とを備え、
第１のマイクロフォンは発話者の音声を少なくとも取得し、
第２のマイクロフォンはノイズ音を少なくとも取得し、
前記演算回路は、前記発話者の音声と、前記ノイズ音とを利用して演算することで、ノイズ音を除去する、
該装置。
【請求項８】
請求項６の装置であって、
前記収音部が、１つのマイクロフォンと、演算回路とを備え、
第１のマイクロフォンは発話者の音声とノイズ音を少なくとも取得し、
前記演算回路は、ノイズ音を除去する、
該装置。
【請求項９】
請求項６〜８のいずれか１項に記載の装置であって、
前記収音部が、前記音声認識処理の際に出力される信頼度スコアに基づいて、前記パラメータを再設定する、
該装置。
【請求項１０】
請求項６〜９のいずれか１項に記載の装置であって、
再設定されるパラメータが、少なくとも以下のうちいずれか１種以上である、該装置：ノイズキャンセラー、エコーキャンセラー、ＡＧＣ（オートゲインコントロール）、及びＡＧＣゲイン。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置及び音声認識装置の最適化方法に関する。より具体的には、本発明は、所定のノイズ環境下で使用される音声認識装置及び音声認識装置の最適化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識の技術は、従来研究開発が為されてきたが、誤認識が多く実用的なものではなかった。しかし、近年、認識精度が向上して、家電の音声による操作、音声の読み上げによって文章を作成する技術などが開発されている。
【０００３】
特許文献１では、認識精度の向上を目的として、音声データに含まれる開始無音区間及び終了無音区間を音素認識により抽出することが開示されている。更に、特許文献１では、文字列データベース、文法データベース等を用いることを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許６４６２９３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ビジネス環境の中には騒音が著しいところもあり、例えば、工事現場、建設現場、駅のプラットフォームなどが挙げられる。従来の音声認識技術の開発は、ノイズ（騒音）の少ない環境を前提としているものが多かった。従って、実際にはノイズがひどい環境下では使い物にならなかった。マイク側でパラメータを調節することでノイズを軽減する試みは行われているが、音声認識は考慮されてこなかった。そこで、本発明は、所定のノイズ環境下で、音声認識の精度を向上させるための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】
【０００６】
ノイズ環境下において、通話ができることと、音声認識ができることは全くの別問題といってもよい。通話の場合には、音声を聞き取る人間の側で、ある程度補いながら認識することで目的を果たせる。しかし、音声認識の場合には、完成度の高いテキスト文字に変換する分、難易度が上がる。
【０００７】
ノイズ対策用にパラメータ調節が可能なマイク基板等は従来存在していたが、これらは、音声認識用のシングルボードコンピューターとは独立した存在であった。従って、ノイズ対策向けにマイク基板等においてパラメータ調節する際に、音声認識の結果を考慮に入れることはなかった。
【０００８】
そこで、マイク基板と音声認識基板を連携させ、音声認識結果に基づいてマイク基板のパラメータを調節することで、音声認識を考慮に入れたうえでのノイズ対策が可能となった。
【０００９】
本発明は、上記知見に基づいて完成され、一側面において、以下の発明を包含する。
（発明１）
音声認識装置を最適化するための方法であって、
音声認識装置は、収音部と、音声認識部とを備え、
前記方法は、
所定のノイズ環境下で、発話者の音声を、前記収音部が、所定のパラメータに基づいて収音する工程と、
前記収音した音声データを前記収音部が前記音声認識部に送信する工程と、
前記音声認識部が、前記音声データに対して音声認識処理を実行する工程と、
前記音声認識部が、前記音声認識処理の結果に基づいて、前記パラメータを再設定する工程と、
前記再設定したパラメータを、前記収音部に送信する工程と、
を含む方法。
（発明２）
発明１の方法であって、
前記収音部が、少なくとも２つのマイクロフォンと、演算回路とを備え、
第１のマイクロフォンは発話者の音声を少なくとも取得し、
第２のマイクロフォンはノイズ音を少なくとも取得し、
前記演算回路は、前記発話者の音声と、前記ノイズ音とを利用して演算することで、ノイズ音を除去する、
該方法。
（発明３）
発明１の方法であって、
前記収音部が、１つのマイクロフォンと、演算回路とを備え、
第１のマイクロフォンは発話者の音声とノイズ音を少なくとも取得し、
前記演算回路は、ノイズ音を除去する、
該方法。
（発明４）
発明１〜３のいずれか１つに記載の方法であって、
前記パラメータを再設定する工程が、前記音声認識処理の際に出力される信頼度スコアに基づいて再設定することを含む、
該方法。
（発明５）
発明１〜４のいずれか１つに記載の方法であって、
再設定されるパラメータが、少なくとも以下のうちいずれか１種以上である、該方法：ノイズキャンセラー、エコーキャンセラー、ＡＧＣ（オートゲインコントロール）、及びＡＧＣゲイン。
（発明６）
最適化可能な音声認識装置であって、
前記音声認識装置は、収音部と、音声認識部とを備え、
前記収音部は、
所定のノイズ環境下で、発話者の音声を、所定のパラメータに基づいて収音する機能と、
前記収音した音声データを前記音声認識部に送信する機能と
を備え、
前記音声認識部は、
前記音声データに対して音声認識処理を実行する機能と、
前記音声認識処理の結果に基づいて、前記パラメータを再設定する機能と、
前記再設定したパラメータを、前記収音部に送信する機能と、
を備える、該装置。
（発明７）
発明６の装置であって、
前記収音部が、少なくとも２つのマイクロフォンと、演算回路とを備え、
第１のマイクロフォンは発話者の音声を少なくとも取得し、
第２のマイクロフォンはノイズ音を少なくとも取得し、
前記演算回路は、前記発話者の音声と、前記ノイズ音とを利用して演算することで、ノイズ音を除去する、
該装置。
（発明８）
発明６の装置であって、
前記収音部が、１つのマイクロフォンと、演算回路とを備え、
第１のマイクロフォンは発話者の音声とノイズ音を少なくとも取得し、
前記演算回路は、ノイズ音を除去する、
該装置。
（発明９）
発明６〜８のいずれか１つに記載の装置であって、
前記収音部が、前記音声認識処理の際に出力される信頼度スコアに基づいて、前記パラメータを再設定する、
該装置。
（発明１０）
発明６〜９のいずれか１つに記載の装置であって、
再設定されるパラメータが、少なくとも以下のうちいずれか１種以上である、該装置：ノイズキャンセラー、エコーキャンセラー、ＡＧＣ（オートゲインコントロール）、及びＡＧＣゲイン。
【発明の効果】
【００１０】
一側面において、上記発明は、音声認識部が、音声認識処理の結果に基づいて、パラメータを再設定し、そして、再設定したパラメータを、収音部に送信する。これにより、音声認識の精度向上を目的としたノイズ対策が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】一実施形態における音声認識装置の構成を示す。音声認識装置は収音部（点線部で囲まれた部分）と音声認識部とを備える。
【図２】一実施形態における収音部（点線部で囲まれた部分）の構成を示す。収音部は２つのマイクロフォンを備える。１つめのマイクロフォンは発話者の音声を取得することを主目的とする。一方で、２つめのマイクロフォンは環境ノイズを取得することを主目的とする。
【図３】一実施形態における収音部（点線部で囲まれた部分）の構成を示す。収音部は１つのマイクロフォンを備える。演算回路によって、ノイズ音を除去する。
【図４】一実施形態における音声認識の処理フローを示す。
【図５】一実施形態における音声認識の処理フローを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明を実施するための具体的な実施形態について説明する。以下の説明は、本発明の理解を促進するためのものである。即ち、本発明の範囲を限定することを意図するものではない。
【００１３】
１．装置の構成
本発明の一実施形態における音声認識装置の構成を図１に示す。音声認識装置は、収音部と音声認識部とを備える。収音部は、発話者の音声を取得し、電気信号に変換する。電気信号は、アナログ信号であってもよいし、デジタル信号であってもよい。
【００１４】
音声認識部は、収音部が変換した電気信号を受信し、音声に対応する認識情報を生成する。認識情報は、音声を文字列に変換したテキストデータ等のほか、例えば、他の装置を制御する情報や、利用者に返答するための音声メッセージ等を含む。
【００１５】
音声認識部は、典型的には、筐体の中に収容される。例えば、音声認識部は、プロセッサ、メモリ、通信モジュール等を備えてもよい。また、音声認識部は、典型的にはシングルボードコンピューター等であってもよい（例えば、ＲａｓｂｅｒｙＰｉ（登録商標）など）。
【００１６】
一方で、収音部は、筐体の中に一部収容されてもよいし、筐体の中に全て収容されてもよいし、或いは、全て筐体の外部に存在してもよい。
【００１７】
収音部は、発話者の音声を取得するためのマイクロフォンを備える。また、収音部は、取得した音声を電気信号に変換し、適宜処理を行うためのＤＳＰ（デジタルシグナルプロセッサ）を備えることが好ましい。
【００１８】
収音部が筐体の中に一部収容される場合には、マイクロフォンを筐体の外部に配置し、ＤＳＰを筐体内部に配置してもよい。収音部が全て筐体の外部に存在する場合には、ヘッドセットとして存在してもよい。即ち、ヘッドセットがマイクロフォンとＤＳＰを備え、筐体とヘッドセットは、有線又は無線で接続されてもよい。
【００１９】
収音部を構成するハードウェアとしては、例えば、ＸＭＯＳ社のＸＶＦ３１００、ＸＭＯＳ社のＸＶＦ３０００、旭化成エレクトロニクス社の評価ボードであるＡＫＤ７７５５−Ｂ等が挙げられるがこれらに限定されない。
【００２０】
好ましい実施形態において、収音部は、予め設定されたパラメータに基づいて音声を収音することができる（後述するノイズ処理についても同様）。パラメータの具体例としては、例えば、ノイズキャンセラー（製品によってはノイズサプレッションとも言う、例えば、ＯＮ／ＯＦＦ）、エコーキャンセラー（例えば、ＯＮ／ＯＦＦ）、ＡＧＣ（オートゲインコントロール、例えば、ＯＮ／ＯＦＦ）、及びＡＧＣゲイン（ゲインの度合いを調節、例えば、０〜６０ｄＢの範囲で設定）などが挙げられるがこれらに限定されない。
【００２１】
収音部は、単純に音を収音するだけではなく、所定の演算回路等を利用してノイズを除去（完全にゼロにする場合のみならず減衰する場合も含む）する機能を有する。
【００２２】
例示的なノイズ処理の構成を図２〜３に示す。
【００２３】
図２では、収音部がマイクロフォンを２つ備える。１つめのマイクロフォンは発話者の音声を取得することを主目的とする（第１のマイクロフォン）。一方で、２つめのマイクロフォンは環境ノイズを取得することを主目的とする（第２のマイクロフォン）。なお、図２において、２つのマイクロフォンがそれぞれ筐体内及び筐体外に配置されているが、設置する位置については特に限定されない。例えば、両方とも筐体内に配置してもよく、或いは両方とも筐体外に配置してもよい。
【００２４】
それぞれ異なる対象を収音するためには様々な方法で実現することができる。
【００２５】
例えば、第１のマイクロフォンは、発話者の音声だけを収音するように指向性を持たせてもよい。一方で、第２のマイクロフォンは、環境音を取得するように無指向性であってもよい。
【００２６】
別の例では、第１のマイクロフォンは、発話者の音声だけを収音するように発話者の口の方向に指向性を持たせてもよい。一方で、第２のマイクロフォンは、第１のマイクロフォンとは反対の方向に指向性を持たせてもよい。
【００２７】
いずれの例においても、第１のマイクロフォンで取得した音声信号から、第２のマイクロフォンから取得した音声信号を引くことで、ノイズの量を軽減することができる。こうした処理は、演算回路によって実施できる。
【００２８】
図３では、収音部がマイクロフォンを１つ備える。そして、当該マイクロフォンは、発話者の音声と、環境音とが混在した音声信号を取得する。マイクロフォンが１つであっても、様々な方法でノイズを軽減することができる。
【００２９】
例えば、周波数のフィルターを用いることで人間の音声に対応する範囲の周波数の音だけを取得し、それ以外の周波数の音をカットすることで、ノイズの量を軽減することができる。こうしたフィルター処理を演算回路が行ってもよい。
【００３０】
また、別の例では、例えば、音声信号を処理するチップを使用することでノイズの量を軽減することができる。こうしたチップの例として、例えば、旭化成エレクトロニクス社の評価ボードであるＡＫＤ７７５５−Ｂ（ＤＳＰはＡＫ７７５５）が挙げられる。
【００３１】
２．最適化のためのフロー
以下では、上述した装置の構成を利用して、音声認識装置を最適化するための方法を示す。或いは、ノイズ環境下での音声認識を最適化した音声認識装置の製造方法を例示する。前記方法は少なくとも以下の工程を含む。
・所定のノイズ環境下で、発話者の音声を、収音部が、所定のパラメータに基づいて収音する工程。
・収音した音声データを収音部が音声認識部に送信する工程。
・音声認識部が、音声データに対して音声認識処理を実行する工程。
・音声認識部が、前記音声認識処理の結果に基づいて、前記パラメータを再設定する工程。
以下では、各工程の具体例を詳述する。
【００３２】
２−１．収音する工程
図４に示すように、最初に発話者がマイクロフォンに向かって発話を行う。この際の発話内容（即ちテスト用の音声キーワード）は特に限定されない。特定の意味を持ったキーワードであってもよい、意味を全く持たないキーワードであってもよい。
【００３３】
収音部は、マイクロフォンを通して、発話者の発話内容を電気信号に変換することができる。収音した後は、そのまま、電気信号を音声認識部に送信してもよいが、好ましくは、ノイズ環境下での最適化を行うため、ノイズ処理を行う。収音部におけるノイズ処理の仕組みについては、上述のとおりである。
【００３４】
収音部が行う一連の動作は、所定のパラメータに基づいて行うことができる。パラメータの種類については、特に限定されず、使用するハードウェアに応じて適宜決定される。例えば、ＸＭＯＳ社のＸＫ−ＵＳＢ−ＭＩＣ−ＵＦ２１６  ｘＣＯＲＥアレイマイクロフォンの場合には、下記のＵＲＬに示すガイドに記載のパラメータ等（例えば、「7.5 Fine tuning the Noise Suppression」の項）が挙げられる。
https://www.xmos.com/developer/download/private/sw_vocalfusion%3A-sw_vocalfusion-%5Bdesign-guide%5D%281.1.1rc5%29.pdf
【００３５】
２−２．送信する工程
収音部が処理した音声データは、無線通信（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））、又は有線ケーブル（例えば、ＵＳＢ、ＵＡＲＴ、Ｉ２Ｃ、Ｉ２Ｓ）等を通して、音声認識部に送信される。
【００３６】
２−３．音声認識処理を実行する工程
音声認識部は、収音部からの音声データに対して音声認識処理を実行する。一例では、音声データをテキストに変換する音声認識処理を実行してもよい。音声データをテキストに変換する具体的な手法は特に限定されず、様々な手法を採用できる。
【００３７】
例えば、Ｊｕｌｉｕｓ（音声認識システムの開発・研究のためのオープンソースの高性能な汎用大語彙連続音声認識エンジン）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社が提供するＳｐｅｅｃｈＴｏＴｅｘｔ、Ｎｕａｎｃｅ（登録商標）社が提供するＮｕａｎｃｅ  Ｒｅｃｏｇｎｉｚｅｒ（登録商標）、Ｎｕａｎｃｅ  Ｋｒｙｐｔｏｎ、アドバンスト・メディア社が提供するＡｍｉＶＯＩＣＥ（登録商標）などが挙げられる。
【００３８】
また、上記音声認識処理は、オンプレミスで行われてもよく、或いは、クラウド上のエンジンを通して行われてもよい。
【００３９】
また、特許文献１に開示された方法を利用して音声認識処理を行ってもよい。例えば、以下のような音声認識処理部が、以下で規定される構成を備えてもよい（特許文献１の請求項１より引用）。
「少なくとも１つの音声データを取得する取得手段と、
前記音声データに含まれる開始無音区間及び終了無音区間を音素認識により抽出し、前記開始無音区間と前記終了無音区間との間に挟まれた音素及び休止区間の配列を、前記音素認識により認識対象データとして抽出する抽出手段と、
予め取得された文字列情報と、前記文字列情報に紐づく音素情報と、前記文字列情報に付与されたクラスＩＤとが記憶された文字列データベースと、
前記文字列データベースを参照し、前記認識対象データの有する前記配列に対応する前記音素情報を選択し、選択された前記音素情報に紐づく前記文字列情報及び前記クラスＩＤを、候補データとして複数検出する検出手段と、
予め取得された前記クラスＩＤの配列順序を示す文法情報が記憶された文法データベースと、
前記文法データベースを参照し、複数の前記候補データを前記文法情報に基づき組み合あわせたセンテンスを生成し、前記センテンスに含まれる前記候補データ毎の前記文字列情報に対する信頼度を、前記文法データベースを用いて算出する算出手段と、
前記信頼度に基づき、複数の前記候補データから評価データを選択する選択手段と、
前記評価データに基づき、認識情報を生成する生成手段と
を備えることを特徴とする音声認識システム。」
【００４０】
好ましい実施形態において、音声認識処理の結果として、テキストを出力する際に、音声認識部は信頼度スコアを出力することができる（上記引用した特許文献１の請求項１だと、「信頼度」に該当）。
【００４１】
信頼度スコアは、上述した当分野で公知の音声認識エンジンを使用することで、認識結果のテキストとともに取得することができる。例えば、信頼度スコアは、Ｊｕｌｉｕｓでは、「ｃｍｓｃｏｒｅ」と称され、Ｎｕａｎｃｅ社のＫｒｙｐｔｏｎでは、「ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ」と称される。
【００４２】
信頼度スコアの算出のアルゴリズムについても特に限定されず、例えば、文献「Ｎ−ｂｅｓｔ音声認識方式に基づく高度音声入力インタフェース」（２００５年）の「２．５．２  単語信頼度」に示されるような方式で算出してもよい。
【００４３】
更に、好ましい実施形態において、所定の閾値を設けてもよい。そして、出力された信頼度スコアと閾値とを比較し、閾値を超えているかどうかの判定を音声認識部が行ってもよい。
【００４４】
閾値を超えている場合には、十分な最適化が行われていると判断してもよい。一方で、閾値以下の場合には、更なる最適化を行う必要があると判断してもよい。
【００４５】
２−４．再設定する工程
上記音声認識処理の結果に基づいて、パラメータを再設定する。再設定する対象のパラメータとして、ノイズキャンセラー、エコーキャンセラー、ＡＧＣ（オートゲインコントロール）、及びＡＧＣゲインのうちいずれか１種以上であってもよい。
【００４６】
パラメータを再設定する処理は、例えば、設定ファイルを準備しておき、当該設定ファイル内の値を変更する処理を音声認識処理部が行ってもよい。そして、変更後の設定ファイルを、無線通信（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））又は有線ケーブル（例えば、ＵＳＢ、ＵＡＲＴ、Ｉ２Ｃ、Ｉ２Ｓ）経由で収音部に送信してもよい。新たな設定ファイルを受信した収音部は、パラメータを変更する。
【００４７】
２−５．その他 
上述した、収音する工程から、パラメータの再設定を行うまでの工程は、繰り返してもよい。例えば、出力される信頼度スコアが閾値を超えるまで繰り返してもよい（図５）。
【００４８】
これによって、音声認識装置において、収音に関連するパラメータが最適化される。そして、音声認識の精度が向上する。
【００４９】
パラメータの再設定をする際に、維持するパラメータと変更するパラメータとの選別は、技術者によって選定し、入力することで、設定ファイルを変更してもよい。
【００５０】
また、収音する工程から、パラメータの再設定を行うまでの工程を繰り返す場合、発話者は繰り返す度に、テストワードを発話してもよい。しかし、好ましい実施形態において、静音環境下で録音した発話者の声を代わりに再生するようにしてもよい。これにより、発話者の音声の収音を自動化することができる。また、再設定するパラメータについては、プログラムによってランダムに抽出し、予め設定された値の範囲内でランダムに値を設定するようにしてもよい。これにより、収音する工程から、パラメータの再設定を行うまでの工程の繰り返しを自動化することができる。
【００５１】
再設定するパラメータについては、予め過去の再設定結果を機械学習させておき、学習済みモデルを利用して、パラメータを再設定してもよい。例えば、パラメータのデフォルト値、及び音声データを入力とし、再設定後のパラメータの値を出力として、機械学習させ、学習済みモデルを構築してもよい。そして、学習済みモデルによって、パラメータを再設定してもよい。
【００５２】
また、発話するキーワードは、複数あってもよい。複数ある場合、上述した信頼度については、全てのキーワードにおいて、所定の閾値を超えるまで、収音する工程から、パラメータの再設定を行うまでの工程を繰り返してもよい。或いは、複数のキーワードに優先順位を割り当てて、所定の優先順位以上のキーワードについてのみ、所定の閾値を超えるまで、収音する工程から、パラメータの再設定を行うまでの工程を繰り返してもよい。
【００５３】
以上、本発明の具体的な実施形態について説明してきた。上記実施形態は、本発明の具体例に過ぎず、本発明は上記実施形態に限定されない。例えば、上述の実施形態の１つに開示された技術的特徴は、他の実施形態に適用することができる。また、特記しない限り、特定の方法については、一部の工程を他の工程の順序と入れ替えることも可能であり、特定の２つの工程の間に更なる工程を追加してもよい。本発明の範囲は、特許請求の範囲によって規定される。
【産業上の利用可能性】
【００５４】
本発明は、ノイズ環境下での音声認識に活用できる。ノイズ環境下での活用を前提とした音声認識装置の場合には、音声認識装置の中に備えられているマイクロフォンに関連するパラメータ及び／又はノイズ処理に関連するパラメータを、事前に試験し、そして、設定しておく必要がある。従来だと、テスト用の発話に対して正しいテキスト文章が出力されることだけに満足して、パラメータの設定が行われていた。しかし、本発明では、同じようにテキスト文章が出力されたとしても、これと共に出力される結果（例えば、信頼度スコア）に差が出ることがある。そこで、正しいテキスト文章が出力されることだけで満足するのではなく、信頼度スコアを更に向上させるように、マイクロフォンに関連するパラメータ及び／又はノイズ処理に関連するパラメータを再設定することで、更に音声認識の精度を向上させることができる。こうしたことは、収音部と音声認識部とを連携させることによって初めて実現可能となるものである。
【図１】
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【図２】
2020134840.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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