(57)【要約】【課題】音声認識の認識率を向上させること。【解決手段】実施形態に係る辞書生成装置は、受付部と、生成部と、更新部とを備える。受付部は、標準発音と異なる発音による単語の発話音声を受け付ける。生成部は、受付部によって受け付けられた発話音声に基づく音素列を生成する。更新部は、生成部によって生成された音素列を音声辞書へ追加することで、当該音声辞書を更新する。【選択図】図３
2020034832.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
標準発音と異なる発音による単語の発話音声を受け付ける受付部と、
前記受付部によって受け付けられた前記発話音声に基づく音素列を生成する生成部と、
前記生成部によって生成された前記音素列を音声辞書へ追加することで、当該音声辞書を更新する更新部と
を備えることを特徴とする辞書生成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の辞書生成装置と
前記辞書生成装置によって前記音声辞書に基づいて音声認識を行う音声認識装置と
を含むことを特徴とする音声認識システム。
【請求項３】
前記音声認識装置は、
外部装置に登録された単語に対応する前記音素列を取得する取得部
を備えることを特徴とする請求項２に記載の音声認識システム。
【請求項４】
前記音声認識装置は、
前記異なる発音毎の前記音素列の規則性を示す規則情報に基づいて前記音声辞書に登録された前記音素列毎に重み付けする重み付け部
を備えることを特徴とする請求項２または３に記載の音声認識システム。
【請求項５】
前記音声認識装置は、
音声入力に基づき、前記音声辞書に登録された単語を認識する認識部
をさらに備え、
前記重み付け部は、
前記認識部によって複数の単語が抽出された場合に、当該複数の単語をユーザへ提示し、前記ユーザによる当該複数の単語に対する選択操作に基づいて重み付けを行うこと
を特徴とする請求項４に記載の音声認識システム。
【請求項６】
前記重み付け部は、
ユーザの会話音声に基づき、ユーザに適用する前記規則性を選択し、選択した規則性について重みを重くすること
を特徴とする請求項４に記載の音声認識システム。
【請求項７】
標準発音と異なる発音による単語の発話音声を受け付ける受付工程と、
前記受付工程によって受け付けられた前記発話音声に基づく音素列を生成する生成工程と、
前記生成工程によって生成された前記音素列を音声辞書へ追加することで、当該音声辞書を更新する更新工程と
を含むことを特徴とする辞書生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、辞書生成装置、音声認識システムおよび辞書生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば、ユーザの発話による音声操作を受け付ける車載装置がある。かかる車載装置では、発話音声に基づき、音声認識用の辞書を検索することで、音声操作を受け付けることが一般的である。
【０００３】
また、特許文献１には、発話音声に基づく候補が複数存在する場合、追加で音声入力を受け付けることで、最終的に１つの候補を絞り込むことが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−２５００７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術では、音声認識の認識率を向上させるうえで、改善の余地があった。すなわち、一般的に使用される音声認識用の音声辞書は、ネイティブの発話に基づいて作成されているため、ノンネイティブの発話に対して認識率が低下する。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、音声認識の認識率を向上させることができる辞書生成装置、音声認識システムおよび辞書生成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】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、実施形態に係る辞書生成装置は、受付部と、生成部と、更新部とを備える。前記受付部は、標準発音と異なる発音による単語の発話音声を受け付ける。前記生成部は、前記受付部によって受け付けられた前記発話音声に基づく音素列を生成する。前記更新部は、前記生成部によって生成された前記音素列を音声辞書へ追加することで、当該音声辞書を更新する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、音声認識の認識率を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、辞書生成方法の概要を示す図である。
【図２】図２は、音声認識システムの概要図である。
【図３】図３は、辞書生成装置のブロック図である。
【図４】図４は、音声辞書の具体例を示す図である。
【図５】図５は、規則情報の一例を示す図である。
【図６】図６は、車載装置のブロック図である。
【図７】図７は、車載用音声辞書の具体例を示す図である。
【図８】図８は、辞書生成装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【図９Ａ】図９Ａは、車載装置が実行する処理手順を示すフローチャート（その１）である。
【図９Ｂ】図９Ｂは、車載装置が実行する処理手順を示すフローチャート（その２）である。
【図１０】図１０は、マイクの搭載例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照して、実施形態に係る辞書生成装置、音声認識システムおよび辞書生成方法について詳細に説明する。なお、本実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１１】
まず、図１を用いて実施形態に係る辞書生成方法について説明する。図１は、辞書生成方法の概要を示す図である。なお、かかる辞書生成方法は、図１に示す辞書生成装置１によって実行される。
【００１２】
図１に示す辞書生成装置１は、音声認識を行う際に使用する音声辞書を生成するものである。かかる音声辞書は、単語ごとに音素列や音響モデルが対応付けられたものである。
【００１３】
ところで、欧米などの移民国家においては、同じ言語(例えば、英語)であっても、発話者によって発音が異なる場合がある。具体的には、ネイティブの発話者と、ノンネイティブの発話者とでは、同じ単語であってもその発音が異なる場合がある。
【００１４】
また、一般的な音声辞書は、ネイティブ発話者を対象として生成されているため、ノンネイティブ発話者に対する音声認識の認識精度が低下する。
【００１５】
そこで、実施形態に係る辞書生成方法では、音声辞書にノンネイティブ発話者用の音素列を音声辞書へ追加することで、音声認識の認識精度を向上させることとした。
【００１６】
具体的には、図１に示すように、まず、辞書生成装置１は、標準発音とは異なるノンネイティブ発話者による単語の発話音声を受け付け（ステップＳ１）、受け付けた発話音声に基づく音素列を生成する（ステップＳ２）。
【００１７】
例えば、辞書生成装置１の管理者(以下、単に「管理者」と記載する)が、ノンネイティブ発話者に対して指定した単語を発話してもらったり、インターネット上のノンネイティブ発話者による発話を収集したりすることで、ノンネイティブ発話者の発話音声を収集することができる。
【００１８】
そして、管理者が、収集した発話音声の音声データを辞書生成装置１へ入力することで、辞書生成装置１は、発話音声を受け付ける。
【００１９】
音素列とは、音素を文字として表記した文字列である。すなわち、辞書生成装置１は、発話音声を音素列に書き起こす処理を行う。これにより、管理者が、発話音声から音素列を書き起こす場合に比べて、音素列を容易に得ることが可能となる。
【００２０】
その後、辞書生成装置１は、音素列を音声辞書４１へ追加する（ステップＳ３）。これにより、音声辞書４１には、ネイティブ発話者に対する音素列に対してノンネイティブ発話者による音素列が対応付けられることとなる。
【００２１】
図１に示す例では、音声辞書４１の「Ｊａｓｏｎ」に対してデフォルト（ネイティブ用）としてカナ表記で「ジェイソン」の音素列が予め登録されている場合を示す。
【００２２】
そして、「Ｊａｓｏｎ」に対していずれもカナ表記で「ジェイスン」、「ヤソン」、「ハソン」などの音素列が追加された場合を示す。したがって、音声辞書４１を用いることで、「ジェイスン」「ヤソン」、「ハソン」の発話音声を「Ｊａｓｏｎ」として認識することが可能となる。
【００２３】
このように、実施形態に係る辞書生成方法では、ノンネイティブの発話音声に基づく音素列を音声辞書４１に追加することで、音声辞書４１を更新する。これにより、音声認識の認識率を向上させることが可能となる。
【００２４】
また、実施形態に係る辞書生成方法では、辞書生成装置１側で音素列を生成するため、音声辞書４１の更新を容易に行うことが可能となる。
【００２５】
ところで、上述のように、音声辞書４１には、１つの単語に対して複数の音素列が登録される。そのため、例えば、複数の単語において、近似する音素列が登録される場合がある。例えば、音声辞書４１に「Ｊａｓｏｎ」および「Ｙａｓｏｎ」（ヤソン）の単語がそれぞれ登録されていた場合、カナ表記で「ヤソン」という音素列が、「Ｊａｓｏｎ」および「Ｙａｓｏｎ」の双方に登録される場合がある。
【００２６】
この場合、「ヤソン」という発話音声に対して「Ｊａｓｏｎ」および「Ｙａｓｏｎ」の双方の単語が音声辞書４１から抽出されるため、却って音声認識の認識率が低下することが想定される。
【００２７】
このため、音声辞書４１に登録された各音素列に重み付けをすることで、音声認識の認識率を向上させることも可能であるが、この点の詳細については、後述する。
【００２８】
次に、図２を用いて実施形態に係る音声認識システムＳの構成について説明する。図２は、音声認識システムＳの概要図である。図２に示すように、音声認識システムＳは、辞書生成装置１と、複数の車載装置５０−１〜５０−ｎ(ｎは、２以上の自然数)とを備える。なお、車載装置５０−１〜５０−ｎは、音声認識装置の一例である。また、以下では、車載装置５０−１〜５０−ｎについて、単に車載装置５０と記載する。
【００２９】
辞書生成装置１と、車載装置５０とは、ネットワークＮを介して接続されており、相互にデータ通信を行うことが可能である。各車載装置５０は、辞書生成装置１によって生成、更新された音声辞書が搭載された音声認識装置であり、車内のユーザによる音声操作を支援する。
【００３０】
例えば、後述するように、ユーザは、車載装置５０を介して、スマートフォンなどのユーザ端末の電話帳呼び出しや、ナビゲーション装置の行先決定を音声操作として行うことが可能である。
【００３１】
続いて、図３を用いて辞書生成装置１の構成例について説明する。図３は、辞書生成装置１のブロック図である。図３に示すように、辞書生成装置１は、通信部２と、制御部３と、記憶部４とを備える。
【００３２】
通信部２は、ネットワークＮを介して各車載装置５０とデータ通信を行う通信モジュールである。通信部２は、制御部３の指示に応じて音声辞書を各車載装置５０へ配信したり、各車載装置５０から音声辞書の配信指示を取得したりすることができる。
【００３３】
制御部３は、受付部３０と、生成部３１と、調整部３２と、更新部３３と、配信部３４とを備える。また、制御部３は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。
【００３４】
コンピュータのＣＰＵは、例えば、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部３の受付部３０、生成部３１、調整部３２、更新部３３および配信部３４として機能する。
【００３５】
また、制御部３の受付部３０、生成部３１、調整部３２、更新部３３および配信部３４の少なくともいずれか一部または全部をＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等のハードウェアで構成することもできる。
【００３６】
また、記憶部４は、例えば、ＲＡＭやＨＤＤに対応する。ＲＡＭやＨＤＤは、音声辞書データベース４０および規則情報データベース４２を有する。なお、辞書生成装置１は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。
【００３７】
音声辞書データベース４０は、上述の音声辞書４１をテーブルとして記憶するデータベースである。図４は、音声辞書４１の具体例を示す図である。図４に示すように、音声辞書４１は、「名前」、「デフォルト」、「追加分」および「訛り」が互いに関連付けられた情報である。
【００３８】
「名前」は、単語の一例である。「デフォルト」は、ネイティブ発話者用の音素列を示す。「追加分」は、制御部３によって追加されたノンネイティブ発話者用の音素列を示す。
【００３９】
「訛り」は、各音素列を発話する発話者の訛りを示す。図４では、訛りとして、ネイティブ、北欧、ゲルマン、スパニッシュを例示している。これら訛りは、後述する規則情報に基づき、制御部３によって追加される。
【００４０】
図３に戻り、規則情報データベース４２について説明する。規則情報データベース４２は、ネイティブの発話に基づく音素列と、ノンネイティブの発話に基づく音素列との規則性に関する情報である規則情報をテーブルとして記憶するデータベースである。
【００４１】
図５は、規則情報の一例を示す図である。図５に示すように、規則性情報４３は、「規則性」、「適用対象」、「ｎａｔｉｖｅ」および「ｎｏｎ  ｎａｔｉｖｅ」が互いに対応付けらえた情報である。
【００４２】
「規則性」は、規則性の分類を示す「分類」と、その「分類」に対応する「事象」とが含まれる。「適用対象」は、規則性が適用される単語の具体例を示し、「ｎａｔｉｖｅ」および「ｎｏｎ  ｎａｔｉｖｅ」は、それぞれネイティブおよびノンネイティブの発音を示す。
【００４３】
なお、ここでは、説明を分かりやすくするために、「ｎａｔｉｖｅ」および「ｎｏｎ  ｎａｔｉｖｅ」についてそれぞれカナ表記で示しているが、音素列で示すことも可能である。
【００４４】
図５に示すように、例えば、「Ｊの発音」において、ネイティブ発話者は、ジョ、ジェ、ジュと発音するものに対して、スペイン系のノンネイティブ発話者は、イ、ヨ、ホ、フと発音する。
【００４５】
このため、「ｊｅｓｓｉｃａ」について、ネイティブ発話者が「ジェシカ」と発音するところを、スペイン系のノンネイティブ発話者は、「イェシカ」と発音する。
【００４６】
「ｈｅｎｒｙ」について、ネイティブ発話者が、「ヘンリ」と発音するところを、フランス系のノンネイティブ発話者は、「アンリ」と発音し、スペイン系のノンネイティブ発話者は「エンリ」と発音する。同様に、「ｊａｍｅｓ」についても、ネイティブ発話者が、「ジェイムス」と発音するところを、フランス系のノンネイティブ発話者は「ジャムス」、スペイン系のノンネイティブ発話者は「ハメス」と発音する。なお、「ｈｅｎｒｙ」や「ｊａｍｅｓ」は、アルファベット表記とノンネイティブ発話者による発音とが異なるため、アルファベットから音素列を推定するのが困難である。
【００４７】
このように、規則性情報４３は、ノンネイティブの属性に応じて音素列の規則性を示す情報であり、かかる規則性情報４３を参照することで、ユーザがどのノンネイティブの発話者かを識別することが可能である。なお、管理者によって、辞書生成装置１に規則性情報４３が入力・更新されることにしてもよいし、辞書生成装置１に機械学習機能を備えることとし、辞書生成装置１側で規則性情報４３を適宜更新することも可能である。
【００４８】
図３の説明に戻り、制御部３の受付部３０について説明する。受付部３０は、標準発音と異なる発音による単語の発話音声を受け付ける。すなわち、受付部３０は、ノンネイティブ発話者の単語の発話音声を音声波形として受け付ける。
【００４９】
上述のように、受付部３０は、管理者によって収集された発話音声を受け付けることが可能となる。この際、受付部３０は、単語の文字列の入力を管理者から受け付け、発話音声が示す単語の文字列を生成部３１へ通知する。
【００５０】
また、受付部３０は、ノンネイティブ発話者の母国語の種別の入力をあわせて受け付けることにしてもよい。この場合、制御部３は、母国語に関する情報に基づいて規則情報データベース４２を更新することも可能である。
【００５１】
続いて、生成部３１について説明する。生成部３１は、受付部３０によって受け付けられた発話音声に基づく音素列を生成する。例えば、生成部３１は、音声波形と対応する音素列の相関関係を示すテーブルを有しており、かかるテーブルを参照することで、発話音声に基づく音素列を生成することができる。また、生成部３１によって生成された音素列は、調整部３２へ通知される。
【００５２】
調整部３２は、生成部３１によって生成された音素列を調整し、更新部３３へ通知する。例えば、調整部３２は、音素列を音声へ変換し、音素列を再生音として図示しないスピーカから管理者へ出力する。管理者は、かかる再生音と実際の発話音声を比較することで、音素列を手動で調整することができる。これにより、音素列をより実際の発話音声に近づけることが可能となる。
【００５３】
調整部３２は、上記の処理を自動的に行うことも可能である。すなわち、調整部３２は、音素列に基づく音声波形と、実際の発話音声の音声波形とを比較し、波形が異なる箇所について音素列について適宜修正していく。
【００５４】
そして、調整部３２は、音素列に基づく音声波形と、実際の発話音声の音声波形とが略一致するまで、かかる処理を行うことで、音素列を実際の発話音声に近づけることが可能となる。このように、調整部３２は、音素列を調整することで、音素列を用いて実際の発話音声を精度よく再現することが可能となる。したがって、音声辞書４１を用いた際の音声認識率を向上させることが可能となる。
【００５５】
更新部３３は、調整部３２から通知される音素列を音声辞書４１へ追加することで、音声辞書４１を更新する。更新部３３は、ネイティブ発話者用の音素列に対してノンネイティブ発話者用の音素列を対応付けることで、音声辞書４１を更新する。
【００５６】
これにより、音声辞書４１には、ネイティブ発話者用の音素列と、各ノンネイティブ発話者用の音素列とが含まれることとなる。したがって、音声辞書４１を用いることで、ネイティブ発話者と、各ノンネイティブ発話者との双方の発話音声を認識することが可能となる。つまり、音声認識の認識率を向上させることが可能となる。
【００５７】
配信部３４は、各車載装置５０の配信要求に基づいて各車載装置５０に対して音声辞書４１を配信する。かかる配信要求には、各車載装置５０の制御対象となる外部装置に登録されたテキストが含まれる。
【００５８】
配信部３４は、音声辞書データベース４０から、かかるテキストに対応付けられた音素列を抽出して各車載装置５０へ配信する。すなわち、配信部３４は、外部装置に登録されたテキストに対応する音素列のみを送信する。これにより、各車載装置５０が保有する車載用音声辞書７０(図６参照)のデータ容量を抑えることが可能となる。
【００５９】
このように、配信部３４は、車載装置５０毎に、配信する音声辞書４１を最適化することで、音声辞書４１の利便性を向上させることができる。
【００６０】
次に、図６を用いて車載装置５０について説明する。図６は、車載装置５０のブロック図である。なお、図６には、ユーザ端末８０およびナビゲーション装置８１をあわせて示す。ユーザ端末８０およびナビゲーション装置８１は、外部装置の一例である。
【００６１】
ユーザ端末８０は、例えば、ユーザが保有するスマートフォンなどのハンズフリー通話機能を有する端末である。例えば、ユーザ端末８０は、電話帳に登録された名前のテキスト情報や、ユーザ端末８０に操作履歴を車載装置５０へ通知する。また、ユーザ端末８０は、車載装置５０を介してハンズフリー通話を行うことも可能である。
【００６２】
ナビゲーション装置８１は、車両の走行経路を案内するモジュールであり、目的地を登録可能なテキスト情報を車載装置５０へ通知する。また、ナビゲーション装置８１は、車載装置５０を介したユーザの音声操作に基づき、目的地を設定することも可能である。
【００６３】
車載装置５０は、制御部６と、記憶部７とを備える。制御部６は、取得部６０と、認識部６１と、重み付け部６２と、実行部６３とを備える。また、制御部６は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。
【００６４】
コンピュータのＣＰＵは、例えば、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部６の取得部６０、認識部６１、重み付け部６２および実行部６３として機能する。
【００６５】
また、制御部３の取得部６０、認識部６１、重み付け部６２および実行部６３の少なくともいずれか一部または全部をＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等のハードウェアで構成することもできる。
【００６６】
また、記憶部７は、例えば、ＲＡＭやＨＤＤに対応する。ＲＡＭやＨＤＤは、車載用音声辞書７０、特定用情報７１およびコマンド情報７２を記憶する。なお、車載装置５０は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。
【００６７】
また、車載装置５０は、図示しない通信装置と接続されており、かかる通信装置を介してネットワークＮ（図２参照）と接続し、辞書生成装置１とデータ通信を行うことが可能である。
【００６８】
取得部６０は、辞書生成装置１から音声辞書を取得する。具体的には、取得部６０は、制御対象となるユーザ端末８０や、ナビゲーション装置８１に登録されたテキストに関する情報であるテキスト情報を取得し、かかるテキスト情報に対応する音声辞書の配信要求を辞書生成装置１へ送信する。
【００６９】
ここでのテキストとは、ユーザ端末８０の電話帳に登録された氏名や、ナビゲーション装置８１に登録された地名など、ユーザの音声操作を行う際に、必要となる単語のテキストを指す。取得部６０は、辞書生成装置１から各テキストに対応する音素列を取得すると、記憶部７に車載用音声辞書７０として追加する。
【００７０】
このように、取得部６０は、テキスト情報に基づいて音素列を取得し、車載用音声辞書７０へ追加することで、車載用音声辞書７０のデータ容量を抑えることができる。
【００７１】
また、取得部６０は、ユーザ端末８０からユーザ端末８０の操作履歴を取得することもできる。かかる操作履歴は、ユーザ端末８０の発話履歴や、ユーザ端末８０のウェブブラウザの閲覧履歴を含む。これら操作履歴は、後述する重み付け部６２へ通知される。
【００７２】
認識部６１は、図示しないマイクから入力されるユーザの発話音声と、車載用音声辞書７０および特定用情報７１とに基づいて音声認識を行う。例えば、認識部６１は、車載用音声辞書７０に基づいて音声認識を行う第１モードと、特定用情報７１に基づいて音声認識を行う第２モードとで動作する。
【００７３】
第１モードは、車載用音声辞書７０に基づき、ユーザによる音声操作を受け付けるモードである。ユーザは、各操作コマンドに応じたキーワードを発話し、認識部６１がかかるキーワードを認識した場合に、第２モードから第１モードに移行する。
【００７４】
具体的には、ユーザが電話帳の呼び出しを行う場合、「コール（Ｃａｌｌ）○○」と発話すると、コールに続く単語（上記○○に対応）に対応する電話帳の呼び出しを行うことが可能である。認識部６１は、第１モードにおいて認識した単語を実行部６３へ出力する。
【００７５】
また、認識部６１は、第１モードにおいて、１回の発話音声に対して複数の単語を抽出した場合、複数の単語それぞれを重み付け部６２へ出力することも可能である。
【００７６】
また、車載用音声辞書７０に登録される音素列には、後述する重み付け部６２によって重み付けが行われる。これにより、認識部６１による音声認識の誤認識を抑制することが可能である。なお、車載用音声辞書７０の具体例については、図７を用いて後述する。
【００７７】
一方、第２モードは、ユーザの「訛り」を特定するためのモードである。すなわち、認識部６１は、第２モードにおいてユーザの車内の会話からユーザの訛りを特定することができる。
【００７８】
具体的には、認識部６１は、特定用情報７１を参照することで、ユーザの訛りを特定する。特定用情報７１は、各ノンティティブ発話者特有の訛りを特定するための情報であり、管理者によって上記の規則性情報４３に基づいて作成される。認識部６１は、第２モードにおいて特定した訛りに関する情報を重み付け部６２へ出力する。
【００７９】
重み付け部６２は、車載用音声辞書７０に登録された音素列毎に重み付けを行う。具体的には、重み付け部６２は、上述の認識部６１が第２モードで動作時に、認識部６１から入力される訛りに関する情報に基づき、車載用音声辞書７０に登録された音素列毎に重み付けを行う。
【００８０】
図７は、車載用音声辞書７０の具体例を示す図である。図７に示すように、車載用音声辞書７０は、「名前」、「音素列」、「訛り」、「重み」および「有効フラグ」が互いに関連付けられた情報である。
【００８１】
重み付け部６２は、認識部６１から入力される「訛り」に関する情報に基づき、各音素列の「重み」を更新する。図７に示す例では、北欧の重みが「０．７」であり、ゲルマンの重みが「０．３」である場合を示す。
【００８２】
言い換えれば、ユーザが北欧系もしくはゲルマン系のノンネイティブ発話者である可能性が高い場合を示す。このため、北欧系もしくはゲルマン系の音素列の有効フラグを「１」にすることで、かかる音素列を有効するとともに、それ以外の音素列の有効フラグを「０」にすることで、かかる音素列を無効にする。
【００８３】
これにより、上述の認識部６１は、車載用音声辞書７０に登録された音素列のうち、有効である音素列から音声認識を行うこととなる。これにより、音声認識の誤認識を抑制することが可能となる。
【００８４】
また、重み付け部６２は、認識部６１によって１つの発話音声に対して複数の単語が認識された場合、図示しない表示画面に複数の単語を表示し、ユーザの選択操作に基づいて重み付けを行うことも可能である。
【００８５】
すなわち、重み付け部６２は、ユーザの選択操作により、重み付けを行うことで、簡便かつ精度よく各音素列に対して重み付けを行うことができる。このように、重み付け部６２は、各音素列について重み付けを行うことで、発話者毎に最適な音声辞書を車載用音声辞書７０とすることができる。これにより、音声認識の認識精度を向上させつつ、誤認識を抑制することができる。
【００８６】
なお、重み付け部６２は、有効フラグがオフである音素列を車載用音声辞書７０から削除することも可能である。また、ユーザの「訛り」を特定した時点で、かかる訛りに対応する音素列のみを辞書生成装置１から取得することも可能である。
【００８７】
これにより、車載用音声辞書７０のデータ容量を抑えることが可能となる。また、かかる訛りに対応する音素列のみを辞書生成装置１から取得することで、通信容量を抑えることも可能である。
【００８８】
また、重み付け部６２は、ユーザ端末８０の操作履歴に基づき、重み付けを行うことも可能である。この場合、重み付け部６２は、発話履歴の電話番号に含まれる国番号や、ウェブブラウザのドメインに含まれる国別コードに基づき、ユーザの母国語を推定する。そして、重み付け部６２は、かかる母国語に基づき、上記の「訛り」を推定したうえで、音素列毎に重み付けを行うことができる。
【００８９】
図６の説明に戻り、実行部６３について説明する。実行部６３は、上述の第１モードにおいて、認識部６１によって認識された単語をコマンドへ変換し、ユーザ端末８０やナビゲーション装置８１を制御する。
【００９０】
コマンド情報７２は、ユーザ端末８０やナビゲーション装置８１を制御するためのコマンドに関する情報であり、実行部６３は、コマンド情報７２を参照することで、単語をコマンドへ変換することができる。
【００９１】
そして、実行部６３は、かかるコマンドをユーザ端末８０やナビゲーション装置８１へ出力する。これにより、ユーザ端末８０やナビゲーション装置８１は、かかるコマンドに基づく動作を実行することとなる。言い換えれば、ユーザ端末８０やナビゲーション装置８１は、ユーザによる音声操作を受け付けることができる。
【００９２】
次に、図８を用いて、辞書生成装置１が実行する処理手順についてそれぞれ説明する。図８は、辞書生成装置１が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【００９３】
図８に示すように、辞書生成装置１は、まず、ノンネイティブ発話者による単語の発話音声を受け付けたか否かを判定し（ステップＳ１０１）、発話音声を受け付けた場合（ステップＳ１０１，Ｙｅｓ）、発話音声に対する音素列を生成する（ステップＳ１０２）。
【００９４】
続いて、辞書生成装置１は、かかる音素列を音声辞書４１に追加し（ステップＳ１０３）、処理を終了する。また、辞書生成装置１は、ステップＳ１０１において、発話音声を受け付けていない場合（ステップＳ１０１，Ｎｏ）、そのまま処理を終了する。
【００９５】
次に、図９Ａおよび図９Ｂを用いて、車載装置５０が実行する処理手順について説明する。図９Ａおよび図９Ｂは、車載装置５０が実行する処理手順を示すフローチャートである。なお、図９Ａは、第１モードにおける車載装置５０の処理手順を示し、図９Ｂは、第２モードにおける車載装置５０の処理手順を示す。
【００９６】
図９Ａに示すように、車載装置５０は、まず、音声入力を受け付けたか否かを判定し（ステップＳ２０１）、音声入力を受け付けた場合（ステップＳ２０１，Ｙｅｓ）、車載用音声辞書７０に基づいて認識された単語の候補は１つか否かを判定する（ステップＳ２０２）。
【００９７】
続いて、車載装置５０は、候補が１つでなかった場合（ステップＳ２０２，Ｎｏ）、２以上の単語の候補をユーザへ提示する（ステップＳ２０３）。続いて、車載装置５０は、ユーザから複数の候補に対する選択操作を受け付けて（ステップＳ２０４）、選択操作に基づいて音素列に対して重み付けを行う（ステップＳ２０５）。
【００９８】
そして、車載装置５０は、車載用音声辞書を更新して（ステップＳ２０６）、選択操作に基づくコマンドを出力して（ステップＳ２０７）、処理を終了する。また、車載装置５０は、ステップＳ２０２の処理にて、単語の候補が１つであった場合（ステップＳ２０２，Ｙｅｓ）、ステップＳ２０７の処理へ移行する。また、車載装置５０は、音声入力を受け付けていない場合（ステップＳ２０１，Ｎｏ）、処理を終了する。
【００９９】
次に、図９Ｂを用いて第２モードにおける車載装置５０の処理手順について説明する。図９Ｂに示すように、車載装置５０は、音声入力を受け付けたか否かを判定し（ステップＳ２１１）、音声入力を受け付けた場合（ステップＳ２１１，Ｙｅｓ）、特定用情報７１に基づいて訛りを特定できたか否かを判定する（ステップＳ２１２）。
【０１００】
車載装置５０は、訛りを特定できた場合（ステップＳ２１２，Ｙｅｓ）、かかる訛りに基づいて音素列に対して重み付けを行い（ステップＳ２１３）、車載用音声辞書を更新して（ステップＳ２１４）、処理を終了する。
【０１０１】
また、車載装置５０は、音声入力を受け付けていない場合（ステップＳ２１１，Ｎｏ）、訛りを特定できなかった場合（ステップＳ２１２，Ｎｏ）、そのまま処理を終了することとなる。
【０１０２】
上述したように、実施形態に係る辞書生成装置１は、受付部３０と、生成部３１と、更新部３３とを備える。受付部３０は、標準発音と異なる発音による単語の発話音声を受け付ける。生成部３１は、受付部３０によって受付らえた発話音声に基づく音素列を生成する。
【０１０３】
更新部３３は、生成部３１によって生成された音素列を音声辞書４１へ追加することで、当該音声辞書４１を更新する。したがって、実施形態に係る辞書生成装置１によれば、音声認識の認識率を向上させることができる。
【０１０４】
ところで、例えば、車内においては、複数のユーザが搭乗する場合もある。このため、車載装置５０は、ユーザ毎に乗車位置を特定することで、上記の重み付けをユーザ毎に行うことも可能である。
【０１０５】
図１０は、マイクの搭載例を示す図である。図１０に示すように、車両Ｃには、複数のマイクＭ１〜Ｍ４が搭載され、各マイクＭ１〜Ｍ４は、車載装置５０に接続される。
【０１０６】
マイクＭ１は、運転席の前方に設けられ、運転者の音声を検出する。マイクＭ２は、助手席の前方に設けられ、助手席に乗車したユーザの音声を検出する。また、マイクＭ３およびマイクＭ４は、それぞれ後部座席の側壁に設けられ、後部座席に乗車したユーザの音声をそれぞれ検知する。
【０１０７】
車載装置５０は、各マイクＭ１〜Ｍ４において検知結果に基づき、発話者を特定することが可能である。すなわち、運転者が発話した場合、マイクＭ１から入力される音声が他のマイクＭ２〜Ｍ４から入力される音声よりも相対的に大きくなる。
【０１０８】
したがって、車載装置５０は、この場合に、発話者が運転者であることを認識することができる。この場合、車載装置５０は、発話者毎に訛りを特定し、車載用音声辞書７０の音素列について重み付けを行うことが可能である。
【０１０９】
すなわち、かかる場合に、車載用音声辞書７０は、マイクＭ１〜Ｍ４のそれぞれに対して、重み付けが行われることとなる。そして、各ユーザがそれぞれ音声入力を行う場合に、車載装置５０は、各マイクＭ１〜Ｍ４に対してチューニングされた車載用音声辞書７０を用いることで、音声認識率を向上させることが可能となる。
【０１１０】
なお、ここでは、車載装置５０が、各マイクＭ１〜Ｍ４の音量に基づき、発話者を特定する場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、車内を撮像するカメラの撮像画像において、各ユーザの口元を解析することで、発話者を特定することにしてもよい。
【０１１１】
また、上述した実施形態では、音声認識装置の一例として車載装置５０を例に挙げて説明したが、これに限定されるものではない。すなわち、音声認識装置は、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ、家電機器等、音声認識を行う各種機器に適用することができる。
【０１１２】
また、上述した実施形態では、音声辞書４１を音声認識時に用いる場合について説明したが、これに限定されるものではない。すなわち、音声辞書４１に登録された音素列をテキスト読み上げに適用することも可能である。この場合、ユーザに応じて、認識しやすい訛りでテキスト読み上げを行うことが可能となる。
【０１１３】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【０１１４】
１    辞書生成装置
３０  受付部
３１  生成部
３２  調整部
３３  更新部
３４  配信部
４１  音声辞書
４３  規則性情報
５０  車載装置
６０  取得部
６１  認識部
６２  重み付け部
６３  実行部
７０  車載用音声辞書
７１  特定用情報
７２  コマンド情報
Ｓ  音声認識システム
【図１】
2020034832.tif 000003
【図２】
2020034832.tif 000004
【図３】
2020034832.tif 000005
【図４】
2020034832.tif 000006
【図５】
2020034832.tif 000007
【図６】
2020034832.tif 000008
【図７】
2020034832.tif 000009
【図８】
2020034832.tif 000010
【図９Ａ】
2020034832.tif 000011
【図９Ｂ】
2020034832.tif 000012
【図１０】
2020034832.tif 000013