(57)【要約】【課題】グループ別に音響モデルを話者適応する場合に、音声認識要求を行なった頻度に応じて、話者適応された音響モデルまたは汎用の音響モデルのいずれか一方を用いて音声認識を行なう。【解決手段】音声認識要求およびユーザＩＤを含むアクセス情報を格納するアクセス情報データベース３２から、音声認識要求を行なった頻度が、予め定められた閾値以上であるユーザのユーザＩＤを抽出する利用頻度抽出手段６０と、前記抽出されたユーザＩＤに基づいて、ユーザのグループ化を行なう高頻度ユーザグループ化手段５０と、前記グループ毎に音響モデルの話者適応処理を行なう話者適応処理手段７０と、前記グループ毎に話者適応処理が行なわれた音響モデルを用いて前記ユーザＩＤに対応するユーザの音声認識を行なう音声認識処理手段２０と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識要求を行なった頻度に応じて、話者適応された音響モデルまたは汎用の音響モデルのいずれか一方を用いて音声認識を行なう音声認識装置であって、
音声認識要求およびユーザＩＤを含むアクセス情報を格納するアクセス情報データベースから、音声認識要求を行なった頻度が、予め定められた閾値以上であるユーザのユーザＩＤを抽出する利用頻度抽出手段と、
前記抽出されたユーザＩＤに基づいて、ユーザのグループ化を行なう高頻度ユーザグループ化手段と、
前記グループ毎に音響モデルの話者適応処理を行なう話者適応処理手段と、
前記グループ毎に話者適応処理が行なわれた音響モデルを用いて前記ユーザＩＤに対応するユーザの音声認識を行なう音声認識処理手段と、を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記高頻度ユーザグループ化手段は、ユーザのプロファイル情報に基づいてグループ化を行なうことを特徴とする請求項１記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記高頻度グループ化手段は、グループ別音響モデルから求めた音声認識スコアが最大となるグループに前記抽出されたユーザＩＤをマッピングすることによりグループ化を行なうことを特徴とする請求項１記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記高頻度グループ化手段は、グループ別音響モデルから求めた音声認識スコアの分布傾向に基づいてグループ化を行なうことを特徴とする請求項１記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記音声認識処理手段は、前記音声認識要求を行なった頻度が、予め定められた閾値以下であるユーザから音声認識要求があった場合は、汎用の音響モデルを用いて音声認識を行なうことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の音声認識装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれかに記載の音声認識装置を有するサーバ装置と、
少なくとも一つの携帯端末装置と、から構成され、
前記携帯端末装置から前記サーバ装置に対して音声認識要求を行ない、前記サーバ装置が音声認識を行なって前記携帯端末装置に対して音声認識結果を送信することを特徴とする音声認識システム。
【請求項７】
音声認識要求を行なった頻度に応じて、話者適応された音響モデルまたは汎用の音響モデルのいずれか一方を用いて音声認識を行なうプログラムであって、
音声認識要求およびユーザＩＤを含むアクセス情報を格納するアクセス情報データベースから、音声認識要求を行なった頻度が、予め定められた閾値以上であるユーザのユーザＩＤを抽出する処理と、
前記抽出されたユーザＩＤに基づいて、ユーザのグループ化を行なう処理と、
前記グループ毎に音響モデルの話者適応処理を行なう処理と、
前記グループ毎に話者適応処理が行なわれた音響モデルを用いて前記ユーザＩＤに対応するユーザの音声認識を行なう処理と、を含む一連の処理を、コンピュータで読み取りおよび実行可能にコマンド化したことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、不特定多数のユーザが利用する音声認識システムに適用される技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、音声認識システムにおいて、認識精度を高めるために、認識結果の文字列と入力された音声データとを用いて、音響モデルを自動的に適応する技術が知られている（特許文献１）。また、ユーザのプロファイル情報に基づいて、ユーザを複数のグループに分けて、グループ別に音響モデルを話者適応する技術も知られている（特許文献２、特許文献３）。特許文献２では、多数の不特定話者から得られた音声特徴データに基づいて、複数の話者クラスを設定し、各話者クラスに属する話者の音声特徴データをもとに不特定話者コードブックを作成する。そして、各話者クラスに属する話者の音声特徴ベクトル列から話者適応用単語ごとの重心ベクトル列を算出して記憶する。入力話者の音声特徴ベクトル列と、重心ベクトル列とを対応付けて、入力話者の音声がどの話者クラスに属するかを判定し、対応する不特定話者コードブックを選択する。音声認識時には、入力話者の音声を選択されたコードブックによりコード化し、対応する音声モデルを用いて音声認識を行なう。
【０００３】
特許文献３では話者の特質毎に分類した音声サンプルを用いて、カテゴリ毎に最適な出力関数を決定し、その出力関数を用いて全体の出力関数を決定し、各分類の隠れマルコフモデルの出力確率と、話者の属性確率とから話者の属性に合わせた音声認識を行なう。また、この話者分類による認識を推定スコアの算出に用いる。さらに、この出力確率の計算および推定スコアの算出を、曖昧推論を用い、かつ、領域区分法・変数分離法によって高速化する。
【０００４】
また、特許文献４では、複数の音響モデルのうち、グループに対応する音響モデルを用いて認識処理を行なう。
【特許文献１】特開平０９−０３４４８５号公報
【特許文献２】特開平０９−２５８７６９号公報
【特許文献３】特開平１０−２８２９８６号公報
【特許文献４】特開２００２−１８２６８２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の従来技術のように、グループ別に音響モデルの話者適応処理を行なう場合、ユーザ数が数千にも及ぶと、グループ化する処理負担が非常に大きくなってしまう。このようにユーザ規模が大きい場合、グループ数を多くすると、話者適応の処理回数が多くなってしまい、逆にグループ数を少なくすると、結果的にグループに属するユーザ数が多くなり、話者適応を行なった音響モデルを用いても認識精度の向上を期待するどころか、特定の話者に対して認識精度が下がることも懸念される。
【０００６】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、グループ別に音響モデルを話者適応する場合に、音声認識要求を行なった頻度に応じて、話者適応された音響モデルまたは汎用の音響モデルのいずれか一方を用いて音声認識を行なうことができる音声認識装置、音声認識システムおよびプログラム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】
（１）上記の目的を達成するために、本発明は、以下のような手段を講じた。すなわち、本発明の音声認識装置は、音声認識要求を行なった頻度に応じて、話者適応された音響モデルまたは汎用の音響モデルのいずれか一方を用いて音声認識を行なう音声認識装置であって、音声認識要求およびユーザＩＤを含むアクセス情報を格納するアクセス情報データベースから、音声認識要求を行なった頻度が、予め定められた閾値以上であるユーザのユーザＩＤを抽出する利用頻度抽出手段と、前記抽出されたユーザＩＤに基づいて、ユーザのグループ化を行なう高頻度ユーザグループ化手段と、前記グループ毎に音響モデルの話者適応処理を行なう話者適応処理手段と、前記グループ毎に話者適応処理が行なわれた音響モデルを用いて前記ユーザＩＤに対応するユーザの音声認識を行なう音声認識処理手段と、を備えることを特徴としている。
【０００８】
このように、音声認識要求を行なった頻度が、予め定められた閾値以上であるユーザのユーザＩＤを抽出し、抽出されたユーザＩＤに基づいて、ユーザのグループ化を行ない、グループ毎に音響モデルの話者適応処理を行なうため、ユーザ数が数千に及ぶ場合であっても、話者適応処理を行なう回数を抑えつつ、高い音声認識精度を実現するための音響モデルの話者適応を行なうことが可能となる。これにより、ユーザにとっては、音声認識の要求を行なっていくうちに精度の高い音声認識サービスを利用することが可能となる。また、音声認識サービスの提供者にとっては、ユーザを囲い込んで常連化し、利用促進および常連者の再利用を図ることが可能となる。
【０００９】
（２）また、本発明の音声認識装置において、前記高頻度ユーザグループ化手段は、ユーザのプロファイル情報に基づいてグループ化を行なうことを特徴としている。
【００１０】
このように、ユーザのプロファイル情報に基づいてグループ化を行なうため、効果的かつ効率的なグループ化を行なうことが可能となる。
【００１１】
（３）また、本発明の音声認識装置において、前記高頻度グループ化手段は、グループ別音響モデルから求めた音声認識スコアが最大となるグループに前記抽出されたユーザＩＤをマッピングすることによりグループ化を行なうことを特徴としている。
【００１２】
このように、グループ別音響モデルから求めた音声認識スコアが最大となるグループに前記抽出されたユーザＩＤをマッピングすることによりグループ化を行なうため、効果的かつ効率的なグループ化を行なうことが可能となる。
【００１３】
（４）また、本発明の音声認識装置において、前記高頻度グループ化手段は、グループ別音響モデルから求めた音声認識スコアの分布傾向に基づいてグループ化を行なうことを特徴としている。
【００１４】
このように、グループ別音響モデルから求めた音声認識スコアの分布傾向に基づいてグループ化を行なうため、効果的かつ効率的なグループ化を行なうことが可能となる。
【００１５】
（５）また、本発明の音声認識装置において、前記音声認識処理手段は、前記音声認識要求を行なった頻度が、予め定められた閾値以下であるユーザから音声認識要求があった場合は、汎用の音響モデルを用いて音声認識を行なうことを特徴としている。
【００１６】
このように、音声認識要求を行なった頻度が、予め定められた閾値以下であるユーザから音声認識要求があった場合は、汎用の音響モデルを用いて音声認識を行なうため、広い範囲のユーザに対応することが可能となる。
【００１７】
（６）また、本発明のサーバ装置は、請求項１から請求項５のいずれかに記載の音声認識装置を有するサーバ装置と、少なくとも一つの携帯端末装置と、から構成され、前記携帯端末装置から前記サーバ装置に対して音声認識要求を行ない、前記サーバ装置が音声認識を行なって前記携帯端末装置に対して音声認識結果を送信することを特徴としている。
【００１８】
この構成により、音声認識要求を行なった頻度が、予め定められた閾値以上であるユーザのユーザＩＤを抽出し、抽出されたユーザＩＤに基づいて、ユーザのグループ化を行ない、グループ毎に音響モデルの話者適応処理を行なうため、ユーザ数が数千に及ぶ場合であっても、話者適応処理を行なう回数を抑えつつ、高い音声認識精度を実現するための音響モデルの話者適応を行なうことが可能となる。これにより、ユーザにとっては、音声認識の要求を行なっていくうちに精度の高い音声認識サービスを利用することが可能となる。また、音声認識サービスの提供者にとっては、ユーザを囲い込んで常連化し、利用促進および常連者の再利用を図ることが可能となる。
【００１９】
（７）また、本発明のプログラムは、音声認識要求を行なった頻度に応じて、話者適応された音響モデルまたは汎用の音響モデルのいずれか一方を用いて音声認識を行なうプログラムであって、音声認識要求およびユーザＩＤを含むアクセス情報を格納するアクセス情報データベースから、音声認識要求を行なった頻度が、予め定められた閾値以上であるユーザのユーザＩＤを抽出する処理と、前記抽出されたユーザＩＤに基づいて、ユーザのグループ化を行なう処理と、前記グループ毎に音響モデルの話者適応処理を行なう処理と、前記グループ毎に話者適応処理が行なわれた音響モデルを用いて前記ユーザＩＤに対応するユーザの音声認識を行なう処理と、を含む一連の処理を、コンピュータで読み取りおよび実行可能にコマンド化したことを特徴としている。
【００２０】
このように、音声認識要求を行なった頻度が、予め定められた閾値以上であるユーザのユーザＩＤを抽出し、抽出されたユーザＩＤに基づいて、ユーザのグループ化を行ない、グループ毎に音響モデルの話者適応処理を行なうため、ユーザ数が数千に及ぶ場合であっても、話者適応処理を行なう回数を抑えつつ、高い音声認識精度を実現するための音響モデルの話者適応を行なうことが可能となる。これにより、ユーザにとっては、音声認識の要求を行なっていくうちに精度の高い音声認識サービスを利用することが可能となる。また、音声認識サービスの提供者にとっては、ユーザを囲い込んで常連化し、利用促進および常連者の再利用を図ることが可能となる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、音声認識要求を行なった頻度が、予め定められた閾値以上であるユーザのユーザＩＤを抽出し、抽出されたユーザＩＤに基づいて、ユーザのグループ化を行ない、グループ毎に音響モデルの話者適応処理を行なうため、ユーザ数が数千に及ぶ場合であっても、話者適応処理を行なう回数を抑えつつ、高い音声認識精度を実現するための音響モデルの話者適応を行なうことが可能となる。これにより、ユーザにとっては、音声認識の要求を行なっていくうちに精度の高い音声認識サービスを利用することが可能となる。また、音声認識サービスの提供者にとっては、ユーザを囲い込んで常連化し、利用促進および常連者の再利用を図ることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
次に、本発明に係る実施形態について、図面を参照しながら説明する。図１は、本実施形態に係る音声認識装置の概念を示す図である。本実施形態では、ユーザからの音声認識要求（以下、「利用頻度」と呼称する。）が、Ｎ回（Ｎは自然数）以上であるユーザを、利用頻度と認識スコアに基づいて任意のグループに分け、グループ別に話者適応したグループ別音響モデルを用いて音声認識を行なう。これにより、精度の高い音声認識サービスを提供する。図１に示すように、利用頻度の高いグループと低いグループとに分ける。利用頻度が高いグループに対しては、話者適応した音響モデルを用いて音声認識処理を行なう。これにより、いわゆる常連者に対して精度の高い音声認識サービスを提供することが可能となる。一方、利用頻度が低いグループに対しては、汎用の不特定話者用の音響モデルを用いて音声認識処理を行なう。これにより、広い範囲のユーザを対象とすることが可能となる。
【００２３】
図２は、本実施形態に係る音声認識システムの概略構成を示すブロック図である。認識処理要求受信手段１０は、ユーザ端末からの音声認識要求と音声データを受信し、音声認識処理手段２０に対して、認識処理を指示する。また、認識結果をユーザ端末に返信するほか、入力音声や認識結果、アクセス情報を各々のＤＢに蓄積する。グループＩＤ検索手段１１は、認識要求と共に受信したユーザＩＤが属するグループＩＤを、ユーザＩＤ・グループＩＤテーブルから取得する。
【００２４】
音声認識処理手段２０は、認識処理要求受信手段１０から受信した認識要求に従って、汎用音響モデル２１、グループ別音響モデル２２、および言語モデル２３を用いて認識処理を行なう。そして、認識結果を認識処理要求受信手段１０に返信する。認識要求では、グループＩＤも含まれ、該当するグループの音響モデルを用いて認識処理する。蓄積音声ＤＢ３３は、入力された音声を蓄積する。音声データはＰＣＭ形式などの音声データのほか、スペクトル領域のデータ、ケプストラム領域のデータ、ＶＱデータであってもよい。
【００２５】
認識結果ＤＢ３１は、認識結果の文字列、および認識スコアを保持する。認識スコアとしては、さらに音響尤度と言語確率に分けて保持しても良い。アクセス情報プロファイル情報ＤＢ３２は、認識要求のあった時刻情報、ユーザＩＤおよび、対応する蓄積音声ＤＢ３３に格納された音声データ名、認識結果ＤＢ３１に格納された認識結果ファイル名を保持する。ユーザＩＤ・グループＩＤテーブル４０は、ユーザＩＤと割当てられたグループＩＤのマッピングテーブルである。高頻度ユーザグループ化手段５０で、グルーピングし、話者適応モデルを更新後に、本テーブルが更新される。
【００２６】
利用頻度抽出手段６０は、アクセス情報プロファイル情報ＤＢ３２から、各ユーザＩＤの利用頻度を抽出し、Ｎ回以上利用したユーザＩＤの情報を高頻度ユーザグループ化手段５０に送信する。高頻度ユーザグループ化手段５０は、Ｎ回以上利用したユーザをグループ化する。グループ化の手法については、プロファイル情報に基づく方法と、話者適応モデルのスコアの最大値、またはスコアの分布に基づく方法がある。このグループ化の手法については、後述する。
【００２７】
話者適応処理手段７０は、汎用言語モデルと、蓄積された音声データと認識結果を用いて、グループごとに音響モデルの話者適応処理を行なう。データ取得手段７１は、話者適応に用いる音声データと認識結果を、蓄積音声ＤＢ３３と認識結果ＤＢ３１から取得し、音響モデル加工手段７２に送信する。音響モデル加工手段７２は、音響モデルの話者適応処理を行ない、出来上がった音響モデルを更新する。
【００２８】
以上が本実施形態に係る音声認識システムの概略構成であるが、認識処理要求受信手段１０、音声認識処理手段２０、汎用音響モデル２１および言語モデル２３を携帯端末装置に実装し、それ以外の構成要素をサーバ装置に実装することが可能である。
【００２９】
図３は、話者適応の手順を示すフローチャートである。まず、利用頻度抽出手段６０が、音声認識要求を行なったユーザの利用頻度を計算する（ステップＳ１）。次に、高頻度ユーザグループ化手段５０が、ユーザのグルーピングを行なう（ステップＳ２）。ここでは、例えば、利用頻度がＮ回以上であるユーザを、Ｍ個のグループに分けるものとする。Ｍは、１以上の任意の自然数であり、その最大値は、利用頻度がＮ以上のユーザ数である。次に、話者適応処理手段７０が、音響モデルの話者適応処理を行なう（ステップＳ３）。ここでは、データ取得手段７１が、各グループに割り当てられたユーザＩＤの音声データを蓄積音声ＤＢ３３から取得し、また、認識結果ＤＢ３１から認識結果を取得する。そして、音響モデル加工手段７２が、汎用の不特定話者用の音響モデルに対して適応処理を行なう。なお、この適応処理は、従来から知られているＭＬＬＲなどの手法を用いることが可能である。次に、話者適応処理手段７０は、音響モデル加工手段７２を介して、ユーザＩＤとグループＩＤのマッピングテーブルの更新を行なう（ステップＳ４）。
【００３０】
図４は、音声認識処理の手順を示すフローチャートである。認識処理要求受信手段１０が、ユーザから認識要求を受信すると（ステップＳ１１）、グループＩＤ検索手段１１が、グループＩＤの検索を行なう（ステップＳ１２）。この検索では、ユーザＩＤがキーとして用いられる。次に、音声認識処理手段２０が、グループＩＤに該当する音響モデルを用いて、音声認識処理を行なう（ステップＳ１３）。ここで、例えば、不特定話者に対しては、グループＩＤとして、０を割り当てる。
【００３１】
図５は、高頻度ユーザグループ化手段５０が行なう音響モデルを用いたグループ化の手法を示す図である。図５に示すように、高頻度ユーザグループ化手段５０は、特定のユーザＩＤの音声すべてを取得し、これらをグループ別音響モデルにマッチングさせる。例えば、グループＩＤが「１」、「２」、・・・「Ｍ」であるグループ別音響モデルに対し、認識スコアの平均値を算出する。ここでは、例えば、グループＩＤが「１」では、正規化スコアが６４．１であり、グループＩＤが「２」では、正規化スコアが３９．４であり、グループＩＤが「Ｍ」では、正規化スコアが７２．９であったとする。この場合、最大のスコアのグループを選択する。または、スコアの分布に基づいて、グループ分けを行なっても良い。なお、高頻度ユーザグループ化手段５０は、ユーザの年齢、性別、出身などのプロファイル情報に基づいて、利用頻度が高いユーザをグループ化することも可能である。
【００３２】
以上説明したように、本実施形態に係る音声認識システムによれば、音声認識要求を行なった頻度が、予め定められた値（Ｎ）以上であるユーザのユーザＩＤを抽出し、抽出されたユーザＩＤに基づいて、ユーザのグループ化を行ない、グループ毎に音響モデルの話者適応処理を行なうため、ユーザ数が数千に及ぶ場合であっても、話者適応処理を行なう回数を抑えつつ、高い音声認識精度を実現するための音響モデルの話者適応を行なうことが可能となる。これにより、ユーザにとっては、音声認識の要求を行なっていくうちに精度の高い音声認識サービスを利用することが可能となる。また、音声認識サービスの提供者にとっては、ユーザを囲い込んで常連化し、利用促進および常連者の再利用を図ることが可能となる。
【００３３】
なお、本実施形態の特徴的な動作は、コンピュータでプログラムを実行させることにより行なうことができる。すなわち、本実施形態に係るプログラムは、音声認識要求を行なった頻度に応じて、話者適応された音響モデルまたは汎用の音響モデルのいずれか一方を用いて音声認識を行なうプログラムであって、音声認識要求およびユーザＩＤを含むアクセス情報を格納するアクセス情報データベースから、音声認識要求を行なった頻度が、予め定められた閾値以上であるユーザのユーザＩＤを抽出する処理と、前記抽出されたユーザＩＤに基づいて、ユーザのグループ化を行なう処理と、前記グループ毎に音響モデルの話者適応処理を行なう処理と、前記グループ毎に話者適応処理が行なわれた音響モデルを用いて前記ユーザＩＤに対応するユーザの音声認識を行なう処理と、を含む一連の処理を、コンピュータで読み取りおよび実行可能にコマンド化したことを特徴としている。
【００３４】
これにより、ユーザ数が数千に及ぶ場合であっても、話者適応処理を行なう回数を抑えつつ、高い音声認識精度を実現するための音響モデルの話者適応を行なうことが可能となる。これにより、ユーザにとっては、音声認識の要求を行なっていくうちに精度の高い音声認識サービスを利用することが可能となる。また、音声認識サービスの提供者にとっては、ユーザを囲い込んで常連化し、利用促進および常連者の再利用を図ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本実施形態に係る音声認識装置の概念を示す図である。
【図２】本実施形態に係る音声認識システムの概略構成を示すブロック図である。
【図３】話者適応の手順を示すフローチャートである。
【図４】音声認識処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】高頻度ユーザグループ化手段５０が行なう音響モデルを用いたグループ化の手法を示す図である。
【符号の説明】
【００３６】
１０  認識処理要求受信手段
１１  グループＩＤ検索手段
２０  音声認識処理手段
２１  汎用音響モデル
２２  グループ別音響モデル
２３  言語モデル
４０  ユーザＩＤ・グループＩＤテーブル
５０  高頻度ユーザグループ化手段
６０  利用頻度抽出手段
７０  話者適応処理手段
７１  データ取得手段
７２  音響モデル加工手段
【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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