(57)【要約】【課題】音声の認識率を向上できる音声認識装置を提供する。【解決手段】音声認識装置１０は、音声を取得する取得部１１と、取得された音声を分析することで当該音声から時系列データである音響的特徴を抽出する抽出部１２と、抽出された音響的特徴に対応する特定の音響モデル１７を複数の音響モデル１７のなかから選択する選択部１３と、抽出された音響的特徴を選択された特定の音響モデル１７に照合することで音声の認識処理を行う認識部１４と、認識処理の結果に基づいて機器３０を制御する制御部１５と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声を取得する取得部と、
取得された音声を分析することで当該音声から時系列データである音響的特徴を抽出する抽出部と、
抽出された音響的特徴に対応する特定の音響モデルを複数の音響モデルのなかから選択する選択部と、
抽出された音響的特徴を選択された前記特定の音響モデルに照合することで音声の認識処理を行う認識部と、
認識処理の結果に基づいて機器を制御する制御部と、を備える、
音声認識装置。
【請求項２】
前記選択部は、特定の音響モデルを選択するための予め定められた複数の選択用単語のうちのいずれかの発話による音声が取得された場合に、前記特定の音響モデルとして、当該音声から抽出された音響的特徴に対応する音響モデルを選択する、
請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記選択部は、特定の音響モデルの選択を開始するための予め定められた選択開始用単語の発話による音声が取得された後、続いて前記複数の選択用単語のうちのいずれかの発話による音声が取得された場合に、前記特定の音響モデルを選択する、
請求項２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記選択部は、前記特定の音響モデルとして、抽出された音響的特徴から算出される音響特徴量に対応する音響モデルを選択する、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記音響特徴量は、音声の周波数を含む、
請求項４に記載の音声認識装置。
【請求項６】
前記音響特徴量は、音声の話速を含む、
請求項４又は５に記載の音声認識装置。
【請求項７】
前記音響特徴量は、音声のフォルマントを含む、
請求項４〜６のいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項８】
前記複数の音響モデルは、言語毎の音響モデルである、
請求項１〜７のいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項９】
前記複数の音響モデルは、人の年代毎の音響モデルである、
請求項１〜８のいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項１０】
前記複数の音響モデルは、人の性別毎の音響モデルである、
請求項１〜９のいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項１１】
音声を取得するステップと、
取得した音声を分析することで当該音声から時系列データである音響的特徴を抽出するステップと、
抽出した音響的特徴に対応する特定の音響モデルを複数の音響モデルのなかから選択するステップと、
抽出した音響的特徴を選択した前記特定の音響モデルに照合することで音声の認識処理を行うステップと、
認識処理の結果に基づいて機器を制御するステップと、を含む、
音声認識方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の音声認識方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置、音声認識方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、音声認識に関して、複数の言語を認識可能とするために、言語毎に準備された音響モデルが用いられる。例えば、日本語の発話による音声の認識には日本語に適した音響モデルが用いられ、英語の発話による音声の認識には英語に適した音響モデルが用いられる。例えば、特許文献１には、このような音声認識装置についての技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第６０８０９７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１に開示された音声認識装置は、発話された音声がどの言語であるかはわからないため、発話された音声を、準備された各言語に対応する複数の音響モデルの全てと照合して認識処理を行う。このため、認識対象となる文章又は単語の候補数が膨大となり、認識率の低下及び誤認識を招くおそれがある。
【０００５】
そこで、本発明は、音声の認識率を向上できる音声認識装置等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】
本発明の一形態に係る音声認識装置は、音声を取得する取得部と、取得された音声を分析することで当該音声から時系列データである音響的特徴を抽出する抽出部と、抽出された音響的特徴に対応する特定の音響モデルを複数の音響モデルのなかから選択する選択部と、抽出された音響的特徴を選択された前記特定の音響モデルに照合することで音声の認識処理を行う認識部と、認識処理の結果に基づいて機器を制御する制御部と、を備える。
【０００７】
本発明の一形態に係る音声認識方法は、音声を取得するステップと、取得した音声を分析することで当該音声から時系列データである音響的特徴を抽出するステップと、抽出した音響的特徴に対応する特定の音響モデルを複数の音響モデルのなかから選択するステップと、抽出した音響的特徴を選択した前記特定の音響モデルに照合することで音声の認識処理を行うステップと、認識処理の結果に基づいて機器を制御するステップと、を含む。
【０００８】
本発明の一形態に係るプログラムは、上記の音声認識方法をコンピュータに実行させるプログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一態様に係る音声認識装置等によれば、音声の認識率を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態に係る音声認識装置の一例を示す構成図である。
【図２】実施の形態に係る音声認識装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図３】言語毎の音響モデルの一例を示す図である。
【図４】人の年代毎の音響モデルの一例を示す図である。
【図５】人の性別毎の音響モデルの一例を示す図である。
【図６】言語及び人の年代毎の音響モデルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、実施の形態について、図面を参照しながら説明する。ここで示す実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。従って、以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、構成要素の配置及び接続形態、並びに、ステップ（工程）及びステップの順序等は、一例であって本発明を限定するものではない。以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意に付加可能な構成要素である。また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。
【００１２】
（実施の形態）
以下、実施の形態について図１から図６を用いて説明する。
【００１３】
［構成］
図１は、実施の形態１に係る音声認識装置１０の一例を示す構成図である。図１には、音声認識装置１０の構成要素ではないマイク２０及び機器３０が示されている。
【００１４】
マイク２０は、施設等に設けられ、施設にいるユーザが発話した音声を収音する。マイク２０は、収音した音声を電気信号に変換し、音声認識装置１０へ出力する。マイク２０と音声認識装置１０とは、有線又は無線により接続されている。なお、マイク２０は、音声認識装置１０に備えられていてもよい。この場合、マイク２０と後述する取得部１１とは音声認識装置１０内で有線（無線であってもよい）により接続される。
【００１５】
機器３０は、施設等に設けられる機器であり、具体的には、照明器具、空調機器、テレビ等の家電機器である。機器３０と音声認識装置１０とは、有線又は無線により接続されている。機器３０は、音声認識装置１０からの制御指示に基づいて制御される。
【００１６】
音声認識装置１０は、マイク２０により収音されたユーザが発話した音声を認識して、認識結果に基づいて機器３０を制御する装置である。例えば、ユーザが「照明を点けて」と発話すると、音声認識装置１０は、機器３０として照明器具を点灯させることができる。
【００１７】
音声認識装置１０は、プロセッサ（マイクロプロセッサ）、記憶部１６、通信インタフェース（図示しない通信回路及びアンテナ等）等を含むコンピュータである。記憶部１６は、ＲＯＭ、ＲＡＭ等であり、プロセッサにより実行される制御プログラムを記憶することができる。また、記憶部１６は、後述する複数の音響モデル１７を記憶する。なお、音声認識装置１０は、１つのメモリを有していてもよく、また、複数のメモリを有していてもよく、ここでは、１つ又は複数のメモリを記憶部１６として示している。音声認識装置１０は、取得部１１、抽出部１２、選択部１３、認識部１４、制御部１５及び記憶部１６を備える。プロセッサが、制御プログラムに従って動作することにより、音声認識装置１０が備える機能構成要素である取得部１１、抽出部１２、選択部１３、認識部１４及び制御部１５が実現される。
【００１８】
音声認識装置１０は、例えば、機器３０が設けられた施設に設置される。例えば、音声認識装置１０は、スマートスピーカであってもよい。この場合、音声認識装置１０は、スピーカ及びマイク２０を備えており、マイク２０を介して取得した音声に対する処理内容をスピーカによって出力することでユーザに処理内容を通知してもよい。つまり、ユーザが「照明を点けて」と発話した際に、音声認識装置１０は照明器具を点灯させ、スピーカから例えば「照明器具を点灯しました」と出力して処理内容をユーザに通知してもよい。また、例えば、音声認識装置１０は、施設に設けられた機器３０を制御するためのリモートコントローラ又はスイッチ（壁スイッチ等）であってもよい。
【００１９】
また、例えば、音声認識装置１０は、機器３０が設けられた施設外に設置されてもよい。例えば、音声認識装置１０は、サーバ装置であってもよく、施設に設置されたマイク２０から有線又は無線により音声信号を取得し、音声の認識処理を行って、施設に設けられた機器３０へ向けて制御指示を送信してもよい。
【００２０】
音声認識装置１０が備える機能構成要素である取得部１１、抽出部１２、選択部１３、認識部１４及び制御部１５の詳細について、音声認識装置１０の動作の説明と共に図２を用いて説明する。
【００２１】
［動作］
図２は、実施の形態に係る音声認識装置１０の動作の一例を示すフローチャートである。
【００２２】
まず、取得部１１は、音声を取得する（ステップＳ１１）。例えば、取得部１１は、マイク２０からマイク２０が収音した音声の電気信号を取得し、ＰＣＭ（Ｐｕｌｓｅ  Ｃｏｄｅ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）等によりデジタル信号に変換する。なお、以下では、このような音声のデジタル信号を単に音声とも呼ぶ。
【００２３】
次に、抽出部１２は、取得部１１に取得された音声を分析することで当該音声から時系列データである音響的特徴を抽出する（ステップＳ１２）。音響的特徴として抽出される時系列データは、例えば、発話された音声の音圧を時系列に並べたデータ及び発話された音声の周波数スペクトルを時系列に並べたデータ等である。後述するように、認識部１４は、抽出された音響的特徴を用いて音声の認識処理を行う。
【００２４】
次に、選択部１３は、抽出部１２に抽出された音響的特徴に対応する特定の音響モデル１７を記憶部１６に記憶された複数の音響モデル１７のなかから選択する（ステップＳ１３）。例えば、複数の音響モデル１７は、言語毎の音響モデル１７であり、記憶部１６には、言語毎の音響モデル１７が記憶されている。
【００２５】
図３は、言語毎の音響モデル１７の一例を示す図である。図３には、一例として、日本語に適した音響モデル１７ａ、英語に適した音響モデル１７ｂ及び中国語に適した音響モデル１７ｃが示される。なお、記憶部１６には、その他の言語に適した音響モデル１７が記憶されていてもよい。
【００２６】
例えば、選択部１３は、特定の音響モデル１７を選択するための予め定められた複数の選択用単語のうちのいずれかの発話による音声が取得された場合に、特定の音響モデル１７として、当該音声（上記複数の選択用単語のうちのいずれかの発話による音声）から抽出された音響的特徴に対応する音響モデル１７を選択する。例えば、日本語に適した音響モデル１７ａには、「にほんご（日本語）」との発話による音声から抽出される音響的特徴が対応付けられ、英語に適した音響モデル１７ｂには、「ＥＮＧＬＩＳＨ（英語）」との発話による音声から抽出される音響的特徴が対応付けられる。例えば、英語圏のユーザが、英語の音声によって機器３０の制御を行う場合には、予め定められた複数の選択用単語のうちのいずれかの選択用単語として「ＥＮＧＬＩＳＨ」と発話する。これにより、抽出部１２は、「ＥＮＧＬＩＳＨ」との発話による音声の音響的特徴を抽出し、選択部１３は、当該音響的特徴が英語に適した音響モデル１７ｂに対応するものであるとして、音響モデル１７ｂを選択する。
【００２７】
なお、予期しない音声又は雑音等によって、意図せずに特定の音響モデル１７が選択されることを抑制するために、選択部１３は、特定の場合にのみ、特定の音響モデル１７を選択する動作を行ってもよい。例えば、選択部１３は、特定の音響モデル１７の選択を開始するための予め定められた選択開始用単語の発話による音声が取得された後、続いて複数の選択用単語のうちのいずれかの発話による音声が取得された場合に、特定の音響モデル１７を選択してもよい。選択開始用単語は、特に限定されないが、例えばどのような言語圏のユーザであっても発話できる単語である。選択開始用単語は、例えばメーカ名の略称又は製品名等であり、ここでは、「パナソニック（登録商標）」として説明する。例えば、ユーザ（例えば日本語圏のユーザ）は、まず、選択開始用単語として「ぱなそにっく」と発話する。これにより、抽出部１２は、「ぱなそにっく」との発話による音声の音響的特徴を抽出し、選択部１３は、当該音響的特徴から選択開始用単語が発話されたと判断し、所定の音響モデル１７の選択が許可されたと判断する。そして、当該ユーザは、日本語の音声によって機器３０の制御を行う場合には、選択開始用単語として「ぱなそにっく」との発話に続けて、予め定められた複数の選択用単語のうちのいずれかの選択用単語として「にほんご」と発話する。これにより、抽出部１２は、「にほんご」との発話による音声の音響的特徴を抽出し、選択部１３は、選択開始用単語として「ぱなそにっく」と発話されて所定の音響モデル１７の選択が許可されていることから、当該音響的特徴が日本語に適した音響モデル１７ａに対応するものであるとして、音響モデル１７ａを選択する。
【００２８】
図２でのフローチャートの説明に戻る。次に、認識部１４は、抽出部１２に抽出された音響的特徴を選択部１３に選択された特定の音響モデル１７に照合することで音声の認識処理を行う（ステップＳ１４）。音響モデル１７を用いた音声の認識処理の手法は、特に限定されず、一般的に音声の認識の際に用いられるものでよい。例えば、日本語に適した音響モデル１７ａが選択されている場合は、認識部１４は、抽出部１２に抽出された音響的特徴を、全ての音響モデル１７ａ〜１７ｃに照合するのではなく、選択された音響モデル１７ａに照合することで音声の認識処理を行う。例えば、日本語圏のユーザは、上述したように、日本語に適した音響モデル１７ａが選択された後、日本語の音声によって機器３０の制御を行う。例えば、当該ユーザは、「しょうめいをつけて」と発話すると、「しょうめいをつけて」との発話による音声の音響的特徴が抽出され、当該音響的特徴が音響モデル１７ａに照合される。音響モデル１７ａは、日本語に適したモデルであり、日本語の音声の音響的特徴が日本語に適したモデルに照合されるため、高い精度で音声の認識が可能となる。そして、認識部１４は、「しょうめいをつけて」との発話が、照明器具の点灯という制御指示であることを認識し、当該制御指示を示す認識処理の結果を制御部１５へ出力する。
【００２９】
制御部１５は、認識部１４での認識処理の結果に基づいて機器３０を制御する（ステップＳ１５）。例えば、認識部１４から機器３０（照明器具）の点灯という制御指示を示す認識処理の結果を取得した場合、照明器具を点灯するように当該照明器具を制御する。
【００３０】
［音響モデルの他の例］
なお、複数の音響モデル１７は、言語毎の音響モデル１７に限らない。例えば、複数の音響モデル１７は、人の年代毎の音響モデル１７であってもよい。人の年代によって音声の特徴（例えば音声の高さ及び速さ等）が異なり、人の年代毎に適した音響モデル１７を用いることで、音声の認識率を向上させることができるためである。これについて、図４を用いて説明する。
【００３１】
図４は、人の年代毎の音響モデル１７の一例を示す図である。図４には、一例として、子供に適した音響モデル１７ｄ、青年に適した音響モデル１７ｅ及び高齢者に適した音響モデル１７ｆが示される。
【００３２】
例えば、子供に適した音響モデル１７ａには、「こども（子供）」との発話による音声から抽出される音響的特徴が対応付けられる。例えば、子供のユーザが、機器３０の制御を行う場合には、予め定められた複数の選択用単語のうちのいずれかの選択用単語として「こども」と発話する。これにより、抽出部１２は、「こども」との発話による音声の音響的特徴を抽出し、選択部１３は、当該音響的特徴が子供に適した音響モデル１７ｆに対応するものであるとして、音響モデル１７ｆを選択する。
【００３３】
また、例えば、複数の音響モデル１７は、人の性別毎の音響モデル１７であってもよい。人の性別によって音声の特徴（例えば音声の高さ）が異なり、人の性別毎に適した音響モデル１７を用いることで、音声の認識率を向上させることができるためである。これについて、図５を用いて説明する。
【００３４】
図５は、人の性別毎の音響モデル１７の一例を示す図である。図５には、一例として、男性に適した音響モデル１７ｇ及び女性に適した音響モデル１７ｈが示される。
【００３５】
例えば、男性に適した音響モデル１７ｇには、「おとこ（男）」との発話による音声から抽出される音響的特徴が対応付けられる。例えば、男性のユーザが、機器３０の制御を行う場合には、予め定められた複数の選択用単語のうちのいずれかの選択用単語として「おとこ」と発話する。これにより、抽出部１２は、「おとこ」との発話による音声の音響的特徴を抽出し、選択部１３は、当該音響的特徴が男性に適した音響モデル１７ｇに対応するものであるとして、音響モデル１７ｇを選択する。
【００３６】
また、例えば、複数の音響モデル１７は、より詳細に細分化されていてもよい。例えば、複数の音響モデル１７は、言語及び人の年代毎の音響モデル１７であってもよい。これにより、音声の認識率をより向上させることができる。これについて、図６を用いて説明する。なお、複数の音響モデル１７の細分化はこれに限らず、図６に示される言語及び人の年代毎の音響モデル１７は一例である。つまり、複数の音響モデル１７は、言語及び人の性別毎の音響モデル１７であってもよく、人の年代及び人の性別毎の音響モデル１７であってもよく、言語、人の年代及び人の性別毎の音響モデル１７であってもよい。
【００３７】
図６は、言語及び人の年代毎の音響モデルの一例を示す図である。図６には、一例として、日本語及び子供に適した音響モデル１７ａｄ、日本語及び青年に適した音響モデル１７ａｅ、日本語及び高齢者に適した音響モデル１７ａｆ、英語及び子供に適した音響モデル１７ｂｄ、中国語及び高齢者に適した音響モデル１７ｅｆが示される。
【００３８】
例えば、選択用単語は、選択用単語群であってもよく、特定の音響モデル１７を選択するために複数の単語が連続して発話されてもよい。つまり、選択部１３は、特定の音響モデル１７を選択するための予め定められた複数の選択用単語群のうちのいずれかの発話による音声が取得された場合に、特定の音響モデル１７として、当該音声（上記複数の選択用単語群のうちのいずれかの発話による音声）から抽出された音響的特徴に対応する音響モデル１７を選択してもよい。例えば、日本語及び子供に適した音響モデル１７ａｄには、「にほんご、こども」との２つの単語の連続する発話による音声から抽出される音響的特徴が対応付けられる。例えば、日本語圏の子供のユーザが、日本語の音声によって機器３０の制御を行う場合には、予め定められた複数の選択用単語群のうちのいずれかの選択用単語群として「にほんご、こども」と発話する。これにより、抽出部１２は、「にほんご、こども」との発話による音声の音響的特徴を抽出し、選択部１３は、当該音響的特徴が日本語及び子供に適した音響モデル１７ａｄに対応するものであるとして、音響モデル１７ａｄを選択する。
【００３９】
［特定の音響モデルの選択方法の他の例］
なお、特定の音響モデル１７を複数の音響モデル１７のなかから選択する方法は、上述した複数の選択用単語（又は選択用単語群）の発話によるものに限らない。例えば、選択部１３は、特定の音響モデル１７として、抽出部１２に抽出された音響的特徴から算出される音響特徴量に対応する音響モデル１７を選択してもよい。音響特徴量は、例えば、音声の特徴量であり、具体的には、音声の周波数、音声の話速又は音声のフォルマント等を含む。
【００４０】
例えば、選択部１３は、抽出部１２に抽出された音響的特徴から周波数分析等により音声の周波数を抽出する。選択部１３は、例えば、抽出された音響的特徴から算出される音声の周波数が、所定の閾値以上であるか否かに応じて所定の音響モデル１７を選択する。選択部１３は、音声の周波数が所定の閾値以上である場合には、ユーザが声の高い人であると判断することができ、例えば女性であると推定できる。性別によって音声の高さが異なり、一般的に女性は男性よりも音声の高さが高いためである。例えば、女性のユーザが、機器３０の制御を行う場合に、機器３０を制御するための音声を発話する。これにより、抽出部１２は、発話による音声の音響的特徴を抽出し、選択部１３は、当該音響的特徴から算出される音声の周波数が所定の閾値以上であることから、当該音声を発話したユーザが女性であるとして、女性に適した音響モデル１７ｈを選択する。選択部１３は、同じようにして、音声の周波数が所定の閾値未満である場合には、男性に適した音響モデル１７ｇを選択する。
【００４１】
また、所定の閾値が複数設けられていてもよく、例えば、第１の閾値及び当該第１の閾値よりも小さい第２の閾値が設けられていてもよい。選択部１３は、例えば、抽出された音響的特徴から算出される音声の周波数と第１の閾値及び第２の閾値との関係に応じて所定の音響モデル１７を選択する。選択部１３は、音声の周波数が第１の閾値以上である場合には、ユーザが声の高い人であると判断することができ、例えば子供であると推定できる。年代によって音声の高さが異なり、音声の高さが高いほど年代が若いためである。例えば、子供のユーザが、機器３０の制御を行う場合に、機器３０を制御するための音声を発話する。これにより、抽出部１２は、発話による音声の音響的特徴を抽出し、選択部１３は、当該音響的特徴から算出される音声の周波数が第１の閾値以上であることから、当該音声を発話したユーザが子供であるとして、子供に適した音響モデル１７ｄを選択する。選択部１３は、同じようにして、音声の周波数が第２の閾値以上第１の閾値未満である場合には、青年に適した音響モデル１７ｅを選択し、第１の閾値未満である場合には、高齢者に適した音響モデル１７ｆを選択する。
【００４２】
例えば、選択部１３は、抽出部１２に抽出された音響的特徴から音声の話速を抽出する。選択部１３は、例えば、抽出された音響的特徴から算出される音声の話速が、所定の閾値以下であるか否かに応じて所定の音響モデル１７を選択する。選択部１３は、音声の話速が所定の閾値以下である場合には、ユーザが話速の遅い人であると判断することができ、例えば高齢者であると推定できる。年代によって話速が異なり、高齢となるほど話速が遅くなるためである。例えば、高齢者のユーザが、機器３０の制御を行う場合に、機器３０を制御するための音声を発話する。これにより、抽出部１２は、発話による音声の音響的特徴を抽出し、選択部１３は、当該音響的特徴から算出される音声の話速が所定の閾値以下であることから、当該音声を発話したユーザが高齢者であるとして、高齢者に適した音響モデル１７ｆを選択する。
【００４３】
例えば、選択部１３は、抽出部１２に抽出された音響的特徴から音声のフォルマントを抽出する。選択部１３は、例えば、抽出された音響的特徴から算出される音声の特定のフォルマント（例えば第一フォルマント等）のピーク周波数と第１の閾値及び当該第１の閾値よりも小さい第２の閾値との関係に応じて所定の音響モデル１７を選択する。選択部１３は、音声の特定のフォルマントのピーク周波数が第１の閾値以上である場合には、ユーザが例えば子供であると推定できる。年代によって声道の長さが異なり、声道の長さによってフォルマントのピークの周波数が異なるためである。例えば、子供のユーザが、機器３０の制御を行う場合に、機器３０を制御するための音声を発話する。これにより、抽出部１２は、発話による音声の音響的特徴を抽出し、選択部１３は、当該音響的特徴から算出される音声の特定のフォルマントのピーク周波数が第１の閾値以上であることから、当該音声を発話したユーザが子供であるとして、子供に適した音響モデル１７ｄを選択する。選択部１３は、同じようにして、音声の特定のフォルマントのピーク周波数が第２の閾値以上第１の閾値未満である場合には、青年に適した音響モデル１７ｅを選択し、第１の閾値未満である場合には、高齢者に適した音響モデル１７ｆを選択する。
【００４４】
なお、音声の周波数、音声の話速又は音声のフォルマント等が組み合わされた音響特徴量を用いて、特定の音響モデル１７が選択されてもよい。これにより、音声の認識率をより向上させることができる。
【００４５】
［効果等］
以上説明したように、音声認識装置１０は、音声を取得する取得部１１と、取得された音声を分析することで当該音声から時系列データである音響的特徴を抽出する抽出部１２と、抽出された音響的特徴に対応する特定の音響モデル１７を複数の音響モデル１７のなかから選択する選択部１３と、抽出された音響的特徴を選択された特定の音響モデル１７に照合することで音声の認識処理を行う認識部１４と、認識処理の結果に基づいて機器３０を制御する制御部１５と、を備える。
【００４６】
これによれば、音響的特徴に対応する特定の音響モデル１７が選択されることから、音響的特徴が複数の音響モデル１７の全てに照合されず、特定の音響モデル１７とだけ照合される。したがって、認識対象となる文章又は単語の候補数が限定され、音声の認識率を向上できる。
【００４７】
また、選択部１３は、特定の音響モデル１７を選択するための予め定められた複数の選択用単語のうちのいずれかの発話による音声が取得された場合に、特定の音響モデル１７として、当該音声から抽出された音響的特徴に対応する音響モデル１７を選択してもよい。
【００４８】
これによれば、ユーザが予め定められた選択用単語を発話するだけで、特定の音響モデル１７を選択することができ、容易に音声の認識率を向上できる。
【００４９】
また、選択部１３は、特定の音響モデル１７の選択を開始するための予め定められた選択開始用単語の発話による音声が取得された後、続いて複数の選択用単語のうちのいずれかの発話による音声が取得された場合に、特定の音響モデル１７を選択してもよい。
【００５０】
これによれば、いったん選択開始用単語が発話された後でなければ、特定の音響モデル１７を選択することができないため、予期しない音声又は雑音等によって、意図せずに特定の音響モデル１７が選択されることを抑制できる。
【００５１】
また、選択部１３は、特定の音響モデル１７として、抽出された音響的特徴から算出される音響特徴量に対応する音響モデル１７を選択してもよい。例えば、音響特徴量は、音声の周波数を含んでいてもよい。また、例えば、音響特徴量は、音声の話速を含んでいてもよい。また、例えば、音響特徴量は、音声のフォルマントを含んでいてもよい。
【００５２】
これによれば、音声の周波数、話速又はフォルマント等の音響特徴量に基づいて、複数の音響モデル１７のなかから特定の音響モデル１７を選択でき、容易に音声の認識率を向上できる。また、音韻が同じ複数の音響モデル１７がある場合であっても、音響特徴量に基づいて、当該複数の音響モデル１７のなかから特定の音響モデル１７を選択できる。
【００５３】
また、複数の音響モデル１７は、言語毎の音響モデル１７であってもよい。
【００５４】
これによれば、言語によって音声の特徴が異なり、言語毎に適した音響モデル１７が選択されることで、音声の認識率を向上させることができる。
【００５５】
また、複数の音響モデル１７は、人の年代毎の音響モデル１７であってもよい。
【００５６】
これによれば、人の年代によって音声の特徴（例えば音声の高さ及び速さ等）が異なり、人の年代毎に適した音響モデル１７が選択されることで、音声の認識率を向上させることができる。
【００５７】
また、複数の音響モデル１７は、人の性別毎の音響モデル１７であってもよい。
【００５８】
これによれば、人の性別によって音声の特徴（例えば音声の高さ）が異なり、人の性別毎に適した音響モデル１７が選択されることで、音声の認識率を向上させることができる。
【００５９】
（その他の実施の形態）
以上、実施の形態に係る音声認識装置１０について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
【００６０】
例えば、本発明は、音声認識装置１０として実現できるだけでなく、音声認識装置１０を構成する各構成要素が行うステップ（処理）を含む音声認識方法として実現できる。
【００６１】
具体的には、図３に示されるように、音声認識方法は、音声を取得するステップ（ステップＳ１１）と、取得した音声を分析することで当該音声から時系列データである音響的特徴を抽出するステップ（ステップＳ１２）と、抽出した音響的特徴に対応する特定の音響モデル１７を複数の音響モデル１７のなかから選択するステップ（ステップＳ１３）と、抽出した音響的特徴を選択した特定の音響モデル１７に照合することで音声の認識処理を行うステップ（ステップＳ１４）と、認識処理の結果に基づいて機器３０を制御するステップ（ステップＳ１５）と、を含む。
【００６２】
例えば、それらのステップは、コンピュータ（コンピュータシステム）によって実行されてもよい。そして、本発明は、それらの方法に含まれるステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムとして実現できる。さらに、本発明は、そのプログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ等である非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現できる。
【００６３】
例えば、本発明が、プログラム（ソフトウェア）で実現される場合には、コンピュータのＣＰＵ、メモリ及び入出力回路等のハードウェア資源を利用してプログラムが実行されることによって、各ステップが実行される。つまり、ＣＰＵがデータをメモリ又は入出力回路等から取得して演算したり、演算結果をメモリ又は入出力回路等に出力したりすることによって、各ステップが実行される。
【００６４】
また、上記実施の形態の音声認識装置１０に含まれる各構成要素は、専用又は汎用の回路として実現されてもよい。
【００６５】
また、上記実施の形態の音声認識装置１０に含まれる各構成要素は、集積回路（ＩＣ：Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）であるＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）として実現されてもよい。
【００６６】
また、集積回路はＬＳＩに限られず、専用回路又は汎用プロセッサで実現されてもよい。プログラム可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、又は、ＬＳＩ内部の回路セルの接続及び設定が再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサが、利用されてもよい。
【００６７】
さらに、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて、音声認識装置１０に含まれる各構成要素の集積回路化が行われてもよい。
【００６８】
その他、実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態や、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。
【符号の説明】
【００６９】
１０  音声認識装置
１１  取得部
１２  抽出部
１３  選択部
１４  認識部
１５  制御部
１７、１７ａ、１７ｂ、１７ｃ、１７ｄ、１７ｅ、１７ｆ、１７ｇ、１７ｈ、１７ａｄ、１７ａｅ、１７ａｆ、１７ｂｄ、１７ｅｆ  音響モデル
３０  機器
【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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【図６】
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