(57)【要約】【課題】音声認識結果をどのような目的で変換するかによって定まる複数の用途における各用途に応じた変換モデルの生成を容易に行うことを可能にする。【解決手段】ある音声データに対して音声認識処理の結果を示す学習用音声認識結果データと、音声データを所定の目的をもってテキストに変換した結果を示す学習用整形済みテキストとを用いて、学習用音声認識結果データによって示される音声認識結果テキストと学習用整形済みテキストとの間の異なり部分を抽出し、抽出された異なり部分の出現傾向に基づいて、予め定められている個別の用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する用途別学習データ選別手段５０１と、用途別学習データ選別手段によって選別された学習データを用いて、個別の用途に応じた変換モデルを生成する変換モデル生成手段５０２とを備える。【選択図】図１３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある音声データに対して音声認識処理の結果を示す学習用音声認識結果データと、前記音声データを所定の目的をもってテキストに変換した結果を示す学習用整形済みテキストとを用いて、前記学習用音声認識結果データによって示される音声認識結果テキストと前記学習用整形済みテキストとの間の異なり部分を抽出し、抽出された異なり部分の出現傾向に基づいて、予め定められている個別の用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する用途別学習データ選別手段と、
前記用途別学習データ選別手段によって選別された学習データを用いて、前記個別の用途に応じた変換モデルを生成する変換モデル生成手段とを備えた
ことを特徴とする変換モデル生成装置。
【請求項２】
用途別学習データ選別手段は、変換モデルを選別するための基準として、異なり部分に存在する部分文字列の組み合わせの出現数を用いる
請求項１に記載の変換モデル生成装置。
【請求項３】
用途別学習データ選別手段は、抽出された異なり部分について、当該異なり部分に存在する部分文字列の組み合わせの出現数が所定の閾値よりも大きい場合に、当該異なり部分を有するデータを、テキスト整形を変換の用途とする変換モデルの学習用データとして選別する
請求項２に記載の変換モデル生成装置。
【請求項４】
用途別学習データ選別手段は、抽出された異なり部分について、当該異なり部分に存在する部分文字列の組み合わせの出現数が所定の閾値よりも小さい場合に、当該異なり部分を有するデータを、音声認識結果に含まれる音声認識謝りの修正を変換の用途とする変換モデルの学習用データとして選別する
請求項２または請求項３に記載の変換モデル生成装置。
【請求項５】
用途別学習データ選別手段は、変換モデルを選別するための基準として、異なり部分において、前記学習用音声認識結果データによって示される音声認識結果テキストに存在する部分文字列が学習用整形済みテキストに存在するか否かの判定結果を用いる
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の変換モデル生成装置。
【請求項６】
用途別学習データ選別手段は、学習用音声認識結果データに含まれるＮベスト、ワードグラフ、または音声認識結果に含まれる単語の品詞もしくは意味情報、音響尤度、言語尤度、信頼度のいずれか１つ以上によって示される、音声認識結果テキストとして存在しうる尤度を元に、異なり部分を抽出する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の変換モデル生成装置。
【請求項７】
用途別学習データ選別手段は、抽出された異なり部分において、学習用整形済みテキストに存在する部分文字列が学習用音声認識結果データに存在しない場合に、当該異なり部分を有するデータを、テキスト整形を変換の用途とする変換モデルの学習用データとして選別する
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の変換モデル生成装置。
【請求項８】
用途別学習データ選別手段は、抽出された異なり部分において、学習用整形済みテキストに存在する部分文字列が学習用音声認識結果データにも存在する場合に、当該異なり部分を有するデータを、音声認識結果に含まれる音声認識誤りの修正を変換の用途とする変換モデルの学習用データとして選別する
請求項１から請求項７のうちのいずれか１項に記載の変換モデル生成装置。
【請求項９】
用途別学習データ選別手段は、各異なり部分について、当該異なり部分を生成するための変換処理がテキストの作成用途または作成者に依存する処理か否かを、抽出された異なり部分の出現傾向に基づき判別することによって、少なくとも個別の用途として定められている音声認識誤りの修正用途またはある目的のためのテキスト整形用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する
請求項１から請求項８のうちのいずれか１項に記載の変換モデル生成装置。
【請求項１０】
予め音声認識誤りの修正を、変換モデルを生成する際の個別の用途の一つとする旨が定められ、
ある音声データに対して音声認識処理の結果を示す学習用音声認識結果データと、前記音声データを所定の目的をもってテキストに変換した結果を示す学習用整形済みテキストとを用いて、前記学習用音声認識結果データによって示される音声認識結果テキストと前記学習用整形済みテキストとの間の異なり部分を抽出し、抽出された異なり部分の出現傾向に基づいて、前記予め定められている個別の用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する用途別学習データ選別手段と、
前記用途別学習データ選別手段によって選別された学習データを用いて、前記個別の用途に応じた変換モデルを生成する変換モデル生成手段と、
前記変換モデル生成手段によって生成された前記音声認識誤りの修正用途に応じた変換モデルを用いて、与えられた音声認識結果データに対して変換処理を行うことによって、音声認識結果に含まれる音声認識誤りを修正する音声認識結果修正手段とを備えた
ことを特徴とする音声認識結果変換システム。
【請求項１１】
予めある目的のためのテキスト整形を、変換モデルを生成する際の個別の用途の一つとする旨が定められ、
ある音声データに対して音声認識処理の結果を示す学習用音声認識結果データと、前記音声データを所定の目的をもってテキストに変換した結果を示す学習用整形済みテキストとを用いて、前記学習用音声認識結果データによって示される音声認識結果テキストと前記学習用整形済みテキストとの間の異なり部分を抽出し、抽出された異なり部分の出現傾向に基づいて、前記予め定められている個別の用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する用途別学習データ選別手段と、
前記用途別学習データ選別手段によって選別された学習データを用いて、前記個別の用途に応じた変換モデルを生成する変換モデル生成手段と、
前記変換モデル生成手段によって生成された前記ある目的のためのテキスト整形用途に応じた変換モデルを用いて、与えられた音声認識結果データに対して変換処理を行うことによって、前記ある目的に合致するテキストへの整形を行う音声認識結果整形手段とを備えた
ことを特徴とする音声認識結果変換システム。
【請求項１２】
予め音声認識誤りの修正と、ある目的のためのテキスト整形とを、変換モデルを生成する際の個別の用途とする旨が定められ、
ある音声データに対して音声認識処理の結果を示す学習用音声認識結果データと、前記音声データを所定の目的をもってテキストに変換した結果を示す学習用整形済みテキストとを用いて、前記学習用音声認識結果データによって示される音声認識結果テキストと前記学習用整形済みテキストとの間の異なり部分を抽出し、抽出された異なり部分の出現傾向に基づいて、前記予め定められている個別の用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する用途別学習データ選別手段と、
前記変換モデル生成手段によって生成された前記音声認識誤りの修正用途に応じた変換モデルを用いて、与えられた音声認識結果データに対して変換処理を行うことによって、音声認識結果に含まれる音声認識誤りを修正する音声認識結果修正手段と、
前記変換モデル生成手段によって生成された前記ある目的のためのテキスト整形用途に応じた変換モデルを用いて、与えられた音声認識結果データに対して変換処理を行うことによって、前記ある目的に合致するテキストへの整形を行う音声認識結果整形手段とを備えた
ことを特徴とする音声認識結果変換システム。
【請求項１３】
ある音声データに対して音声認識処理の結果を示す学習用音声認識結果データと、前記音声データを所定の目的をもってテキストに変換した結果を示す学習用整形済みテキストとを用いて、前記学習用音声認識結果データによって示される音声認識結果テキストと前記学習用整形済みテキストとの間の異なり部分を抽出し、抽出された異なり部分の出現傾向に基づいて、予め定められている個別の用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する用途別学習データ選別ステップと、
前記用途別学習データ選別ステップで選別された学習データを用いて、前記個別の用途に応じた変換モデルを生成する変換モデル生成ステップとを含む
ことを特徴とする変換モデル生成方法。
【請求項１４】
用途別学習データ選別ステップで、変換モデルを選別するための基準として、異なり部分に存在する部分文字列の組み合わせの出現数を用いる
請求項１３に記載の変換モデル生成方法。
【請求項１５】
用途別学習データ選別ステップで、、変換モデルを選別するための基準として、異なり部分において、前記学習用音声認識結果データによって示される音声認識結果テキストに存在する部分文字列が学習用整形済みテキストに存在するか否かの判定結果を用いる
請求項１３または請求項１４に記載の変換モデル生成方法。
【請求項１６】
用途別学習データ選別ステップで、、学習用音声認識結果データに含まれるＮベスト、ワードグラフ、または音声認識結果に含まれる単語の品詞もしくは意味情報、音響尤度、言語尤度、信頼度のいずれか１つ以上によって示される、音声認識結果テキストとして存在しうる尤度を元に、異なり部分を抽出する
請求項１３から請求項１５のうちのいずれか１項に記載の変換モデル生成方法。
【請求項１７】
用途別学習データ選別ステップで、各異なり部分について、当該異なり部分を生成するための変換処理がテキストの作成用途または作成者に依存する処理か否かを、抽出された異なり部分の出現傾向に基づき判別することによって、少なくとも個別の用途として定められている音声認識誤りの修正用途またはある目的のためのテキスト整形用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する
請求項１３から請求項１６のうちのいずれか１項に記載の変換モデル生成方法。
【請求項１８】
ある音声データに対して音声認識処理の結果を示す学習用音声認識結果データと、前記音声データを所定の目的をもってテキストに変換した結果を示す学習用整形済みテキストとを用いて、前記学習用音声認識結果データによって示される音声認識結果テキストと前記学習用整形済みテキストとの間の異なり部分を抽出し、抽出された異なり部分の出現傾向に基づいて、予め定められている個別の用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する用途別学習データ選別ステップと、
前記用途別学習データ選別ステップで選別された学習データを用いて、前記個別の用途に応じた変換モデルを生成する変換モデル生成ステップと、
変換モデル生成ステップで生成された個別の用途に応じた変換モデルを用いて、与えられた音声認識結果に対して変換処理を行う音声認識結果変換ステップとを含む
ことを特徴とする音声認識結果変換方法。
【請求項１９】
コンピュータに、
ある音声データに対して音声認識処理の結果を示す学習用音声認識結果データと、前記音声データを所定の目的をもってテキストに変換した結果を示す学習用整形済みテキストとを用いて、前記学習用音声認識結果データによって示される音声認識結果テキストと前記学習用整形済みテキストとの間の異なり部分を抽出し、抽出された異なり部分の出現傾向に基づいて、予め定められている個別の用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する用途別学習データ選別処理と、
前記用途別学習データ選別処理で選別された学習データを用いて、前記個別の用途に応じた変換モデルを生成する変換モデル生成処理と
を実行させるための変換モデル生成用プログラム。
【請求項２０】
コンピュータに、
ある音声データに対して音声認識処理の結果を示す学習用音声認識結果データと、前記音声データを所定の目的をもってテキストに変換した結果を示す学習用整形済みテキストとを用いて、前記学習用音声認識結果データによって示される音声認識結果テキストと前記学習用整形済みテキストとの間の異なり部分を抽出し、抽出された異なり部分の出現傾向に基づいて、予め定められている個別の用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する用途別学習データ選別処理と、
前記用途別学習データ選別処理で選別された学習データを用いて、前記個別の用途に応じた変換モデルを生成する変換モデル生成処理と、
変換モデル生成処理で生成された個別の用途に応じた変換モデルを用いて、与えられた音声認識結果に対して変換処理を行う音声認識結果変換処理と
を実行させるための音声認識結果変換用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識結果に対して音声認識誤りの修正や可読性を高めるための整形を目的とした変換を行うための変換モデルを生成する変換モデル生成装置、該変換モデルを用いて音声認識結果を変換する音声認識結果変換システム、その方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識技術は、発話された一言一句を可能な限り正確に自動的に文字に書き起こす技術である。音声認識技術を用いたアプリケーションの１つとして、会議録や字幕等の文章を作成する装置がある。例えば会議録を作成する場合、ある話者の発話の音声データを音声認識することで、ある話者の発話の一言一句が文字に書き起こされ、会議録の文章が作成される。
【０００３】
しかし、このような音声認識技術を用いて書き起こされた文章には、多くの場合、少なからず音声認識誤りを含む。また、一言一句正確に書き起こされた文章は、口語表現等が多く含まれているために冗長となり、可読性が低くなっている可能性が高い。
【０００４】
適切な会議録等の文章を作成するために、音声認識誤りの修正や可読性を高めるためのテキスト整形の処理が必要となる。このような修正または整形を自動的に行う方法に関する先行技術文献として、例えば、特許文献１，特許文献２，非特許文献１がある。
【０００５】
特許文献１には、音声認識結果とそれを修正、整形した学習用整形テキストを用いて変形モデルを生成する方法が記載されている。
【０００６】
また、特許文献２には、音声またはテキストで入力される言語変換の対象となる文と、それを言語変換した文とが対になった学習用データベースを用いて、変換に必要なフレーズ辞書の作成やフレーズ間規則を、なるべく人手をかけずに自動的に作成する方法が記載されている。また、作成される変換規則の一例として、くだけた発話文（口語表現）を書き言葉のようなテキスト文（文語表現）に変換する言語変換装置が挙げられている。
【０００７】
また、非特許文献１には、音声認識誤りを含まない音声書き起こしとそれを整形した学習用整形済みテキストを用いて変換モデルを生成する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００８−２１６３４１号公報
【特許文献２】特開２０００−３０５９３０号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】秋田祐哉，河原達也，「会議録作成のための話し言葉音声認識結果の自動整形」，日本音響学会研究発表会論文集，２００８年９月，ｐ．１０３−１０４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし、特許文献１に記載されている方法のように、「音声認識結果に含まれる音声認識誤りの修正」や「可読性を高める等のテキスト整形」といった所定の用途に応じて処理を行った結果得られる整形済みテキストである正解テキストを学習データに用いて変換モデルを生成する方法では、複数の用途が設定される場合に各用途に応じた変換モデルを生成することができないという問題がある。
【００１１】
なお、特許文献２に記載されている方法では、所望の用途の変換規則を作成するために、言語変換の対象となる文とそれを言語変換した文とが対になった所望の用途の学習用データベースが必要となる。この所望の用途の学習用データベースを用意するために、膨大な労力を要するという問題がある。
【００１２】
また、非特許文献１に記載されている方法では、音声認識結果ではなく、音声認識誤りを含まない音声書き起こしを用いることで、例えば「可読性を高める等のテキスト整形」の用途に応じた変換モデルを生成できる。しかし、音声認識誤りを含まない音声書き起こしを用意するために、膨大な労力を要するという問題がある。
【００１３】
そこで、本発明は、音声認識結果をどのような目的で変換するかによって定まる複数の用途における各用途に応じた変換モデルの生成を容易に行うことが可能な変換モデル生成装置、該変換モデルを用いて音声認識結果を変換する音声認識結果変換システム、その方法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】
【００１４】
本発明による変換モデル生成装置は、ある音声データに対して音声認識処理の結果を示す学習用音声認識結果データと、音声データを所定の目的をもってテキストに変換した結果を示す学習用整形済みテキストとを用いて、学習用音声認識結果データによって示される音声認識結果テキストと学習用整形済みテキストとの間の異なり部分を抽出し、抽出された異なり部分の出現傾向に基づいて、予め定められている個別の用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する用途別学習データ選別手段と、用途別学習データ選別手段によって選別された学習データを用いて、個別の用途に応じた変換モデルを生成する変換モデル生成手段とを備えたことを特徴とする。
【００１５】
また、本発明による音声認識結果変換システムは、予めある目的のためのテキスト整形を、変換モデルを生成する際の個別の用途の一つとする旨が定められ、ある音声データに対して音声認識処理の結果を示す学習用音声認識結果データと、音声データを所定の目的をもってテキストに変換した結果を示す学習用整形済みテキストとを用いて、学習用音声認識結果データによって示される音声認識結果テキストと学習用整形済みテキストとの間の異なり部分を抽出し、抽出された異なり部分の出現傾向に基づいて、予め定められている個別の用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する用途別学習データ選別手段と、用途別学習データ選別手段によって選別された学習データを用いて、個別の用途に応じた変換モデルを生成する変換モデル生成手段と、変換モデル生成手段によって生成されたある目的のためのテキスト整形用途に応じた変換モデルを用いて、与えられた音声認識結果データに対して変換処理を行うことによって、ある目的に合致するテキストへの整形を行う音声認識結果整形手段とを備えたことを特徴とする。
【００１６】
また、音声認識結果変換システムは、予めある目的のためのテキスト整形を、変換モデルを生成する際の個別の用途の一つとする旨が定められ、ある音声データに対して音声認識処理の結果を示す学習用音声認識結果データと、音声データを所定の目的をもってテキストに変換した結果を示す学習用整形済みテキストとを用いて、学習用音声認識結果データによって示される音声認識結果テキストと学習用整形済みテキストとの間の異なり部分を抽出し、抽出された異なり部分の出現傾向に基づいて、予め定められている個別の用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する用途別学習データ選別手段と、用途別学習データ選別手段によって選別された学習データを用いて、個別の用途に応じた変換モデルを生成する変換モデル生成手段と、変換モデル生成手段によって生成されたある目的のためのテキスト整形用途に応じた変換モデルを用いて、与えられた音声認識結果データに対して変換処理を行うことによって、ある目的に合致するテキストへの整形を行う音声認識結果整形手段とを備えていてもよい。
【００１７】
また、音声認識結果変換システムは、予め音声認識誤りの修正と、ある目的のためのテキスト整形とを、変換モデルを生成する際の個別の用途とする旨が定められ、ある音声データに対して音声認識処理の結果を示す学習用音声認識結果データと、音声データを所定の目的をもってテキストに変換した結果を示す学習用整形済みテキストとを用いて、学習用音声認識結果データによって示される音声認識結果テキストと学習用整形済みテキストとの間の異なり部分を抽出し、抽出された異なり部分の出現傾向に基づいて、予め定められている個別の用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する用途別学習データ選別手段と、変換モデル生成手段によって生成された音声認識誤りの修正用途に応じた変換モデルを用いて、与えられた音声認識結果データに対して変換処理を行うことによって、音声認識結果に含まれる音声認識誤りを修正する音声認識結果修正手段と、変換モデル生成手段によって生成されたある目的のためのテキスト整形用途に応じた変換モデルを用いて、与えられた音声認識結果データに対して変換処理を行うことによって、ある目的に合致するテキストへの整形を行う音声認識結果整形手段とを備えていてもよい。
【００１８】
また、本発明による変換モデル生成方法は、ある音声データに対して音声認識処理の結果を示す学習用音声認識結果データと、音声データを所定の目的をもってテキストに変換した結果を示す学習用整形済みテキストとを用いて、学習用音声認識結果データによって示される音声認識結果テキストと学習用整形済みテキストとの間の異なり部分を抽出し、抽出された異なり部分の出現傾向に基づいて、予め定められている個別の用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する用途別学習データ選別ステップと、用途別学習データ選別ステップで選別された学習データを用いて、個別の用途に応じた変換モデルを生成する変換モデル生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００１９】
また、本発明による音声認識結果変換方法は、ある音声データに対して音声認識処理の結果を示す学習用音声認識結果データと、音声データを所定の目的をもってテキストに変換した結果を示す学習用整形済みテキストとを用いて、学習用音声認識結果データによって示される音声認識結果テキストと学習用整形済みテキストとの間の異なり部分を抽出し、抽出された異なり部分の出現傾向に基づいて、予め定められている個別の用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する用途別学習データ選別ステップと、用途別学習データ選別ステップで選別された学習データを用いて、個別の用途に応じた変換モデルを生成する変換モデル生成ステップと、変換モデル生成ステップで生成された個別の用途に応じた変換モデルを用いて、与えられた音声認識結果に対して変換処理を行う音声認識結果変換ステップとを含むことを特徴とする。
【００２０】
また、本発明による変換モデル生成用プログラムは、コンピュータに、ある音声データに対して音声認識処理の結果を示す学習用音声認識結果データと、音声データを所定の目的をもってテキストに変換した結果を示す学習用整形済みテキストとを用いて、学習用音声認識結果データによって示される音声認識結果テキストと学習用整形済みテキストとの間の異なり部分を抽出し、抽出された異なり部分の出現傾向に基づいて、予め定められている個別の用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する用途別学習データ選別処理と、用途別学習データ選別処理で選別された学習データを用いて、個別の用途に応じた変換モデルを生成する変換モデル生成処理とを実行させることを特徴とする。
【００２１】
また、本発明による音声認識結果変換用プログラムは、コンピュータに、ある音声データに対して音声認識処理の結果を示す学習用音声認識結果データと、音声データを所定の目的をもってテキストに変換した結果を示す学習用整形済みテキストとを用いて、学習用音声認識結果データによって示される音声認識結果テキストと学習用整形済みテキストとの間の異なり部分を抽出し、抽出された異なり部分の出現傾向に基づいて、予め定められている個別の用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する用途別学習データ選別処理と、用途別学習データ選別処理で選別された学習データを用いて、個別の用途に応じた変換モデルを生成する変換モデル生成処理と、変換モデル生成処理で生成された個別の用途に応じた変換モデルを用いて、与えられた音声認識結果に対して変換処理を行う音声認識結果変換処理とを実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、音声認識結果をどのような目的で変換するかによって定められている複数の用途における各用途に応じた変換モデルの生成を容易に行うことができる。また、その変換モデルを用いることで各用途に応じた変換処理が施されたテキストを得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の第１の実施形態の音声認識結果変換モデル生成装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態の音声認識結果変換モデル生成装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。
【図３】学習用音声認識結果データＤ１４に含まれる音声認識結果テキストと、学習用整形済みテキストＤ１５の例を示す説明図である。
【図４】ワードグラフの例を示す説明図である。
【図５】「より良い音声翻訳結果を得るためのテキスト整形」用途を適用させた場合の各種データの例を示す説明図である。
【図６】「音声理解のためのテキスト整形」用途を適用させた場合の各種データの例を示す説明図である。
【図７】第２の施形態の音声認識結果修正システムの構成例を示すブロック図である。
【図８】修正用音声認識結果データと修正済みテキストの例を示す説明図である。
【図９】第３の実施形態の音声認識結果整形システムの構成例を示すブロック図である。
【図１０】整形用音声認識結果データと整形済みテキストの例を示す説明図である。
【図１１】第４の実施形態の音声認識結果変換システムの構成例を示すブロック図である。
【図１２】修正・整形用音声認識結果データと修正・整形済みテキストの例を示す説明図である。
【図１３】本発明の概要を示すブロック図である。
【図１４】本発明の音声認識結果変換システムの概要を示すブロック図である。
【図１５】本発明の音声認識結果変換システムの概要を示すブロック図である。
【図１６】本発明の音声認識結果変換システムの概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
実施形態１．
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。図１は、本発明の第１の実施形態の音声認識結果変換モデル生成装置の構成例を示すブロック図である。図１に示す音声認識結果変換モデル生成装置１００は、変換モデル学習データ選別手段１１と、変換モデル生成手段１２と、変換モデル記憶部１３と、学習用音声認識結果記憶部１４と、学習用整形済みテキスト記憶部１５とを備える。
【００２５】
なお、変換モデル学習データ選別手段１１、変換モデル生成手段１２は、例えば、当該音声認識結果変換モデル生成装置１００が備える、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。また、変換モデル記憶部１３、学習用音声認識結果記憶部１４、学習用整形済みテキスト記憶部１５は、例えば、当該音声認識結果変換モデル生成装置１００が備える記憶装置によって実現される。
【００２６】
変換モデル記憶部１３は、後述する変換モデル生成手段１２によって生成された変換モデルを記憶する。なお、本実施形態において「変換モデル」とは、音声認識誤りの修正や可読性を高めるための整形といった所定の目的を達成するために音声認識結果に対して行う変換の規則または方法を示す情報をいう。以下、変換モデル記憶部１３に記憶される個々の変換モデルを変換モデルＤ１３という。変換モデルＤ１３は、例えば、変換規則を示す情報の集合であってもよい。
【００２７】
学習用音声認識結果記憶部１４は、学習用音声認識結果データを記憶する。学習用音声認識結果データとは、本装置において学習用データとして用いられる、ある音声データについての音声認識結果を示す情報である。以下、学習用音声認識結果記憶部１４に記憶される個々の学習用音声認識結果データを学習用音声認識結果データＤ１４という。学習用音声認識結果データＤ１４は、例えば、会議音声の音声データを音声認識エンジンを用いて音声認識処理することによって得られる、音声認識結果テキストやＮベスト、ワードグラフ、音声認識結果に含まれる単語の品詞または意味情報、音響尤度、信頼度などであってもよい。
【００２８】
学習用整形済みテキスト記憶部１５は、学習用整形済みテキストを記憶する。学習用整形済みテキストとは、学習用音声認識結果データＤ１４によって示される音声認識結果を修正または／および整形（以下、修正・整形と表記する。）することによって得られる書き起こしテキストである。以下、学習用整形済みテキスト記憶部１５に記憶される個々の学習用整形済みテキストを学習用整形済みテキストＤ１５という。学習用整形済みテキストＤ１５は、例えば、ある話者の発言を適切に修正・整形した会議録のようなテキストであってもよい。なお、学習用整形済みテキストＤ１５は、用途別といったことは特に意識されず、ある最終目的のために作成されたデータでよい。また、本実施形態では、会議録全体の変換結果といったように、同じ条件で作成された複数のテキスト文を含むものとする。
【００２９】
なお、学習用整形済みテキストＤ１５は、厳密には必ずしも音声認識結果を修正、整形したものでなくてもよい。例えば、音声認識処理を経由せずに、音声認識結果の元となった入力音声から、ある最終目的のために書き起こされたテキストであってもよい。すなわち、音声認識結果に対して、予め定められているある最終目的のために変換処理が行われた結果得られる情報と同等の情報であればよい。
【００３０】
変換モデル学習データ選別手段１１は、学習用音声認識結果データＤ１４に含まれる音声認識結果テキストと、学習用整形済みテキストＤ１５とを用いて、両テキストの異なり部分を抽出し、その異なりの傾向を用いて、変換モデルを生成するための学習データを選別し、選別した学習データを変換モデル生成手段１２に提供する。
【００３１】
ここで、両テキスト（音声認識結果テキストと学習用整形済みテキスト）の異なり部分の抽出とは、例えば、両テキストをアライメント（並べて比較）することにより、両テキスト間で異なっている部分の部分文字列を求める処理であってもよい。また、異なりの傾向とは、例えば、ある学習用音声認識結果データＤ１４に含まれる音声認識結果テキストと学習用整形済みテキストＤ１５における、異なり部分の各々の部分文字列の組の出現数（すなわち、学習用整形済みテキストＤ１５全体における出現確率）であってもよい。
【００３２】
変換モデル生成手段１２は、変換モデル学習データ選別手段１１によって選別された、変換モデルの学習データを用いて変換モデルＤ１３を生成する。変換モデル生成手段１２は、例えば、変換モデル学習データ選別手段１１によって選別された、学習用音声認識結果データＤ１４に含まれる音声認識結果テキストと、学習用整形済みテキストＤ１５の両テキストの異なり部分の各々の部分文字列の組を、変換規則とするモデルを生成してもよい。このような場合、変換モデルＤ１３として、両テキストの異なり部分の各々の部分文字列の組を用いて示される変換規則の集合を生成すればよい。
【００３３】
なお、各記憶部は外部記憶装置によって実現されていてもよい。そのような場合には、データ入出力手段を備えていればよい。
【００３４】
次に、本実施形態の動作について説明する。図２は、本実施形態の音声認識結果変換モデル生成装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。なお、本実施形態では、音声認識結果の変換の用途として、「音声認識誤りの修正」（用途１）と「可読性を高めるためのテキストの整形」（用途２）の２つが与えられているものとする。これは、学習用整形済みテキストＤ１５が、音声認識結果に対して修正処理に関する変換と整形処理に関する変換とが行われたもの（またはその変換結果に相当するテキスト）であることを意味している。なお、テキスト整形における目的は、特に限定しない。本例のように、可読性を高めるためであってもよいし、口語表現を文語表現に変換するためであってもよい。また、例えば、より良い音声翻訳結果を得るためのテキスト整形や、音声理解のためのテキスト整形であってもよい。
【００３５】
図２に示すように、本実施形態の音声認識結果変換モデル生成装置１００では、まず、変換モデル学習データ選別手段１１に、学習用音声認識結果データＤ１４と、学習用整形済みテキストＤ１５とを入力する（ステップＳ１１）。なお、変換モデル学習データ選別手段１１が、処理を開始する旨の通知を受けて、学習用音声認識結果記憶部１４や学習用整形済みテキスト記憶部１５から必要なデータを読み出してもよい。
【００３６】
図３は、学習用音声認識結果データＤ１４に含まれる音声認識結果テキストと、その音声認識結果データＤ１４に対応する（すなわち、同じフレーズの）学習用整形済みテキストＤ１５の例を示す説明図である。図３では、学習用音声認識結果テキストが「えー／血痕／を／してます」（”／”は単語境界を表す。）であるのに対して、学習用整形済みテキストが「結婚／を／しています」であることが示されている。
【００３７】
処理対象とされる学習用音声認識結果データＤ１４と学習用整形済みテキストＤ１５とが入力されると、変換モデル学習データ選別手段１１は、その学習用音声認識結果データＤ１４と学習用整形済みテキストＤ１５とを用いて、変換モデルを生成するための学習データを選別する（ステップＳ１２）。なお、ここでは、学習用音声認識結果データＤ１４と学習用整形済みテキストＤ１５の異なり部分を、用途に応じた変換モデルを生成するための学習データとして選別する。
【００３８】
具体的には、変換モデル学習データ選別手段１１は、まず学習用音声認識結果テキスト「えー／血痕／を／してます」と、学習用整形済みテキスト「結婚／を／しています」の異なり部分を抽出する。ここでは、異なり部分として（１）『えー』の削除、（２）『血痕』を『結婚』に置換、（３）『してます』を『しています』に置換、の３つを抽出する。そして、それら異なり部分の組に基づいて、用途に応じた変換モデルを生成するための学習データとして、用途別に学習データを選別する。
【００３９】
学習データの選別の一例として、会議録の作成が最終目的であった学習用整形済みテキストＤ１５を用いた場合を以下に説明する。
【００４０】
音声認識技術を用いて作成した会議録には、多くの場合、少なからず音声認識誤りが含まれている。また、一言一句正確に書き起こされた文章には口語表現等が多く含まれているため、冗長であり、可読性が低い。そこで、適切な会議録等の文章を作成するために、音声認識誤りの修正や可読性を高めるためのテキスト整形の処理が行われる。
【００４１】
図３に示した例では、音声認識誤りである『血痕』を『結婚』に置換する処理（上述の異なり部分（２）に対応）が音声認識誤りの修正処理である。また、不要語である『えー』の削除や、『してます』という口語表現を『しています』という文語表現に置換するといった処理（上述の異なり部分（１），（３）に対応）が整形処理である。ここでは、「音声認識誤りの修正」用途と「可読性を高めるための整形」用途という２つの用途について、各用途に対応した変換モデルを生成する。このために、変換モデル学習データ選別手段１１は、各々の異なり部分の組を、修正処理によるものと整形処理によるものに選別する。この選別方法の一つとして、異なり部分の出現数を用いる例を示す。
【００４２】
例えば、整形処理は会議録全体をとおして行われるため、「『えー』の削除」や「『してます』を『しています』に置換」のような異なり部分の出現数は必然的に大きくなる。一方で、「『血痕』を『結婚』に置換」のような音声認識誤りによる異なり部分の出現数は、音声認識誤りが起こる要因が多岐にわたることから、その出現数は「『してます』を『しています』に置換」のような口語表現を文語表現に整形する出現数に比べて小さくなる。このように変換処理によって差が生じる出現数を基準として、各々の用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する。
【００４３】
例えば、変換モデル学習データ選別手段１１は、会議録全体の変換結果について、各文章ごとの異なり部分を抽出し、抽出した各異なり部分に対する変換処理別に会議録全体での出現数を求めてもよい。そして、求めた変換処理別の出現数をそれぞれ用途毎に設けられている所定の閾値と比較し、出現数がその閾値で示される適用範囲内にあると判定された場合には、該出現数となった変換処理が行われている学習用整形済みテキスト（すなわち、該出現数が算出された変換処理が行われている異なり部分を有する文章に対応する学習用整形済みテキストＤ１５）を、当該用途に対応した変換モデルを生成するための学習データとして選別してもよい。
【００４４】
例えば、「音声認識誤りの修正」用途のための学習データを選別する場合、ある変換処理の出現数が該用途に対して定められている閾値よりも小さければ、その変換処理が行われている学習用整形済みテキストを当該用途のための学習データとして選別してもよい。また、例えば、「可読性を高めるための整形」用途のための学習データを選別する場合、ある変換処理の出現数が該用途に対して定められている閾値よりも大きければ、その変換処理が行われている学習用整形済みテキストを当該用途のための学習データとして選別してもよい。なお、１つの閾値を使って、出現数（または出現確率）がその閾値よりも小さければ「音声認識誤りの修正」用途のための学習データとして選別し、その閾値以上であれば「可読性を高めるための整形」用途のための学習データとして選別するといったことも可能である。
【００４５】
次に、学習モデル生成手段１２は、変換モデル学習データ選別手段１１によって選別された学習データを用いて、変換モデルＤ１３を生成する（ステップＳ１３）。変換モデル生成手段１２は、例えば、選別された学習データに含まれる異なり部分を変換規則として示す情報を変換モデルＤ１３として生成してもよい。上述の例であれば、「音声認識誤りの修正」を目的とした変換モデルＤ１３として、少なくとも「音声認識誤りの修正」用途のための学習データとして選別された学習用整形済みテキストＤ１５に含まれる異なり部分である（２）「『血痕』を『結婚』に置換」を変換規則として含む情報を生成してもよい。また、例えば、「可読性を高めるための整形」を目的とした変換モデルＤ１３として、少なくとも「可読性を高めるための整形」用途のための学習データとして選別された学習用整形済みテキストＤ１５に含まれる異なり部分である（１）「『えー』の削除」と、（３）「『してます』を『しています』に置換」とを変換規則として含む情報を生成してもよい。
【００４６】
なお、変換処理別の出現数を求める際に、異なり部分の変換処理が同じなものを計数するだけでなく、異なり部分が抽出された場所や置換や削除される品詞等が同じであれば同じ変換方法とみなして１つの変換処理として計数する方法も考えられる。
【００４７】
また、上述の例では、学習データの選別方法として出現数を用いる例を示したが、他の方法も可能である。例えば、学習用音声認識結果データＤ１４に含まれるワードグラフを用いることも可能である。図４は、ワードグラフの例を示す説明図である。図４では、音声データ「えー／結婚／を／してます」が入力されたときの、複数の認識結果候補をグラフで表現したワードグラフを示している。図４に示した例は、音声データ「えー／結婚／を／してます」に対する認識結果候補として、「えー／結婚／を／してます」と、「えー／血痕／を／してます」の候補があり、第１位の候補が「えー／血痕／を／してます」であることを示している。
【００４８】
本例の場合、変換モデル学習データ選別手段１１は、学習用音声認識結果データＤ１４に含まれるワードグラフと学習用整形済みテキストＤ１５とを用いて、用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する。変換モデル学習データ選別手段１１は、例えば、学習用音声認識結果データＤ１４に含まれるワードグラフにより示される２つの認識結果候補と、学習用整形済みテキストＤ１５とを比較して、異なり部分を抽出し、抽出した異なり部分の組から、用途に応じた変換モデルの学習データを選別する。例えば、図４で示した例では、２つの認識結果候補「えー／血痕／を／してます」，「えー／結婚／を／してます」と、それに対応する学習用整形済みテキストＤ１５「結婚／を／しています」との間の異なり部分として、（１）『えー』の削除、（２）『血痕』を『結婚』に置換、（３）『してます』を『しています』に置換、の３つを抽出してもよい。
【００４９】
以下、本例の選別方法について、出現数の例と同様に、会議録を学習用整形済みテキストＤ１５に用いた場合を例に用いて具体的に説明する。
【００５０】
音声認識結果データは、音声認識処理によって入力された音声データの一言一句が文字に書き起こされるため、会議録には不適切な、不要語『えー』や口語表現『してます』についても認識誤りがなければそのままテキスト表現にしたものが出力される。従って、音声認識結果の一例であるワードグラフに含まれる認識結果候補には不要語『えー』や口語表現『してます』が含まれる一方で、会議録のテキストにはそれらの語が含まれないといった違いが生じることがある。この違いに着目し、異なり部分の各々の部分文字列の組のうち、ワードグラフに含まれない部分文字列を含む組を整形処理に関するデータと判定し、それ以外のデータ（異なり部分がワードグラフに含まれる部分文字列を含む組を修正処理に関するデータと判定することにより、用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを獲得する。
【００５１】
なお、ワードグラフを用いた選別方法の場合、選別元となる学習用整形済みテキストＤ１５は、会議録全体のデータといった同じ条件で作成されたデータでなくても、各文ごとに選別されたデータであってもよい。
【００５２】
また本例では、ワードグラフに異なり部分の部分文字列が含まれるか否かを、学習データの選別基準とする例を示したが、例えば、音声認識結果に含まれる単語の品詞または意味情報、音響尤度、言語尤度、信頼度などを用いて異なり部分の部分文字列がワードグラフに存在しうる尤度を求め、それを基準として選別することも可能である。
【００５３】
例えば、図４に示す例では、音声認識結果の単語の表記のみを示しているが、それぞれの単語について、品詞や意味情報、その単語の音響的確からしさである音響尤度、その単語の言語的確からしさである言語尤度、その単語の正確らしさである信頼度などが情報として付与される場合がある。
【００５４】
これらの情報を用いて、異なり部分の部分文字列がワードグラフ中に存在するか否かの尤度を求めればよい。単語の品詞や意味情報については、例えば品詞（または意味情報）毎に尤度を設定し、ある異なり部分の部分文字列に含まれる単語の品詞（または意味情報）の尤度が所定の閾値以下の場合は、ワードグラフ中にその異なり部分の部分文字列が存在している場合であっても存在しないものとして扱い、その結果の存在有無によって、所望の用途に応じた学習データを選別してもよい。
【００５５】
音響尤度や言語尤度、信頼度については、その値そのものを尤度として利用し、同様の存在有無の判定を行えばよい。例えば、信頼度が０．１以下のものはワードグラフ中に存在しないものとして、所望の用途に応じた学習データを選別してもよい。
【００５６】
また、これらの情報の尤度を複数用いてもよい。例えば、各情報の尤度を足し合わせた数値が基準値以下であれば、ワードグラフ中に存在しないものとするといった処理を行えばよい。さらに、これらの情報を１つ以上用いて、ワードグラフ中に異なり部分の部分文字列が存在するか否かの尤度を出力する、統計的に学習されたモデルを用いることも可能である。たとえば、以下の式（１）のように定義される、最大エントロピーモデルを用いて、存在尤度を算出させ、出力するようにしてもよい。
【００５７】
【数１】
2010256498.tif 000003
【００５８】
式（１）において、ｘは、単語の表記やその品詞、意味情報等の音声認識結果である。また、ｙは、ワードグラフ中に異なり部分の部分文字列が存在するか否かのラベルである。また、Ｐ（ｙ｜ｘ）は、ｘに対するｙの尤度、すなわちワードグラフ中に異なり部分の部分文字列が存在するか否かの尤度である。また、Λは、モデルパラメタの集合である。Φ（ｙ，ｘ）は、モデルの特徴量の値の集合であり、単語の品詞等の情報またはそれらの組み合わせである。Ｚｘは、正規化項である。なお、統計的に学習されたモデルとしては、この他に、ニューラルネットワークや隠れマルコフモデル、サポートベクタマシンなどを用いることも可能である。
【００５９】
また上記例では、いずれもワードグラフを例にあげて説明したが、Ｎベストの場合においても同様の判別方法が実施可能である。具体的には、ワードグラフ中に含まれるか否かを基準に選別していた処理を、Ｎベスト中に含まれるか否かを基準に選別するようにすればよい。
【００６０】
また、上記例では、整形処理を行う用途として会議録や字幕等に利用される「可読性を高める等のテキスト整形」用途を例に学習データの選別処理および変換モデルを生成する処理を説明したが、整形処理が行われる用途としてはこの他にも音声認識結果を用いて機械翻訳を行う「音声翻訳」や機械を操作する「音声理解」用途に対応した学習データの選別および変換モデルの生成も可能である。
【００６１】
本発明は、例えば、「より良い音声翻訳結果を得るためのテキスト整形」用途にも適用させることが可能である。音声翻訳は、ある発話を音声認識し、その結果を機械翻訳することで、他国語へ翻訳する技術である。例えば、「私は駅に行きたい」という日本語発話を入力とし、その発話を音声認識、機械翻訳することで、「I want to go to the station.」という英語の出力を得る。以下、よい良い音声翻訳結果を得るために、機械翻訳の定型文を用いる場合を例に説明する。
【００６２】
図５は、「より良い音声翻訳結果を得るためのテキスト整形」用途を適用させた場合の各種データの例を示す説明図である。図５に示すように、例えば、機械翻訳の定型文「私は駅に行きたい」に関する入力音声として「えー  私は  駅に  行きたいんですけど」という発話が入力され、その音声認識結果として「えー／私は／木に／行きたいんですけど」が得られたとする。また、少なくともより良い音声翻訳結果を得ることを目的の１つに含む学習用整形済みテキストＤ１５として、音声認識結果「えー／私は／木に／行きたいんですけど」に対して機械翻訳の定型文「私は駅に行きたい」に修正、整形されたものが入力されたとする。
【００６３】
変換モデル学習データ選別手段１１は、会議録作成のためのテキスト整形を１用途とする生成モデルの生成処理と同様に、学習用整形済みテキストＤ１５と学習用音声認識結果データのアライメントをとることにより、異なり部分として「『えー』の削除」、「『木に』を『駅に』に置換」、「『行きたいんですけど』を『行きたい』に置換」を抽出すればよい。
【００６４】
そして、会議録のためのテキスト整形の場合と同様に、出現数やワードグラフ（またはＮベスト）に含まれるか否かを基準にした所定の選別処理を行う。本例では、その結果、「『木に』を『駅に』に置換」が音声認識誤りの修正処理と判別され、それ以外の異なり部分についてはより良い音声翻訳結果を得るための整形処理と判別される。
【００６５】
また、本発明は、例えば、「音声理解のためのテキスト整形」用途にも適用させることが可能である。音声理解は、ある発話を音声認識し、その認識結果を用いて発話の意図を理解し、意図に応じた処理を行うための技術である。例えば、音声認識技術を用いたカーナビゲーションシステムの操作などに利用される。以下、音声理解のために、音声理解用に設けられている定型文を用いる場合を例に説明する。
【００６６】
図６は、「音声理解のためのテキスト整形」用途を適用させた場合の各種データの例を示す説明図である。図６に示すように、例えば、カーナビゲーションシステムの音声理解の定型文として「京都に行きたい」（カーナビゲーションシステムの目的地を京都に設定する定型文）があるとする。また、音声翻訳への適用と同様に、カーナビゲーションシステムの音声理解の定型文「京都に行きたい」に関する入力音声として「えー  京都に  行きたいんですけど」という発話が入力され、その音声認識結果として「えー／今日とに／行きたいんですけど」が得られたとする。また、少なくとも音声理解をすることを目的の１つとする学習用整形済みテキストＤ１５として、音声認識結果「えー／今日とに／行きたいんですけど」に対してカーナビゲーションシステムの定型文「京都に／行きたい」に修正、整形されたものが入力されたとする。
【００６７】
変換モデル学習データ選別手段１１は、会議録作成や音声翻訳のためのテキスト整形を１用途とする生成モデルの生成処理と同様に、学習用整形済みテキストＤ１５と学習用音声認識結果データのアライメントをとることにより、異なり部分として「『えー』の削除」、「『今日とに』を『京都に』に置換」、「『行きたいんですけど』を『行きたい』に置換」を抽出すればよい。
【００６８】
そして、会議録作成や音声翻訳のためのテキスト整形の場合と同様に、出現数やワードグラフ（またはＮベスト）に含まれるか否かを基準にした所定の選別処理を行う。本例では、その結果、「『今日とに』を『京都に』に置換」が音声認識誤りの修正処理と判別され、それ以外の異なり部分については音声理解のための整形処理と判別される。
【００６９】
以上のように、本実施形態によれば、学習用音声認識結果データＤ１４と、学習用整形済みテキストＤ１５とに基づいて、変換モデル学習データ選別手段１１が、「音声認識結果に含まれる音声認識誤りの修正」や「可読性を高める等のテキスト整形」といった変換目的に応じた学習データを自動的に選別し、それら各々の学習データを用いて、変換モデル生成手段１２が各用途に応じた変換モデルを生成するように構成されている。これにより、「音声認識結果に含まれる音声認識誤りの修正」や「可読性を高める等のテキスト整形」といった各用途に応じた変換モデルを少ない労力で容易に生成することが可能となる。
【００７０】
また、一般に、「可読性を高める等のテキスト整形」の処理は、生成する会議録の種類や会議録の作成者に大きく依存するという性質をもつ。また、一方で「音声認識結果に含まれる音声認識誤りの修正」の処理は、それらには依存しない。従って、依存しない変換処理だけを抽出して変換モデルを作成したり、依存する変換処理だけを抽出して変換モデルを作成したりすることができ、例えば、「音声認識結果に含まれる音声認識誤りの修正」用途に対応する変換モデルは、会議録の種類や会議録の作成者が異なる場合においても容易に適用可能であり、そのような場合において音声認識誤りの自動修正を効率よく行うことが可能となる。
【００７１】
「可読性を高める等のテキスト整形」の処理結果が文章作成の目的や作成者によって異なる例として、例えば、国会のような官公庁議会の会議録であれば、議員の発言意図の曲解を防ぐために発話者の発言を要約せずに、発言の内容を正確に記述することが一般的である。一方で、企業等の会議録では、発言内容を正確に記述するのではなく、会議のポイントをまとめた要旨だけを記述することが多い。
【００７２】
また、会議録の作成者が異なれば、会議のポイントをまとめた要旨が作成者各々によって異なることも多い。また、要旨に限らず、「です・ます調」と「である調」のように表現が異なることもあるため、音声認識結果に対する処理内容も異なる結果となる。
【００７３】
このように、会議録の種類や作成者によって音声認識結果に対する処理内容が異なるが、本発明によれば、文書作成の目的や作成者に依存しない処理（本例では「音声認識誤りの修正」処理）と文書作成の目的や作成者に依存する処理（本例では、「テキスト整形」処理）とを所定の基準により区別し、各々の処理に関するデータを自動的に選別して学習データとするため、各処理に応じた変換モデルを作成することができる。
【００７４】
従来のように「依存しない処理」と「依存する処理」のデータを区別せずに変換モデルを生成した場合、生成される変換モデルは、必然的に文書作成の目的や作成者に依存した変換モデルとなる。このような変換モデルは、与えられた学習データと文書作成の目的や作成者が異なる場合への適用が困難である。一方、本実施形態では、「依存しない処理」と「依存する処理」とを区別して各々の処理に関するデータを選別し、各々の処理に対応させて抽出したデータを用いて変換モデルを生成するため、例えば「依存しない処理」に対応させて抽出した学習データから生成された変換モデルは、学習データとして用いた文書と文書作成の目的や作成者が異なる場合にも適用可能である。これにより、従来の変換モデルでは適用が困難な場合であっても「依存しない処理」の変換モデルを用いることで、音声認識技術を用いた文章作成の労力を削減することができる。
【００７５】
例えば、学習用整形済みテキストに官公庁議会の会議録を用いて生成した「音声認識誤り修正」用の変換モデルを、一般企業の会議録作成に活用することも可能である。
【００７６】
また、例えば、異なるパターン別に学習用音声認識結果データＤ１４を与え、その結果生成される変換モデルの差分をとれば、文書作成の目的や作成者に依存したテキスト整形を行う変換モデルを生成するといったことも可能である。
【００７７】
実施形態２．
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。本実施形態では、第１の実施形態で説明した音声認識結果変換モデル生成装置によって生成される変換モデルを用いた応用例として、音声認識結果誤りの修正を目的とした音声認識結果変換モデルを用いる音声認識結果修正システムについて説明する。図７は、本実施形態の音声認識結果修正システムの構成例を示すブロック図である。図７に示す音声認識結果修正システム２００は、図１に示す音声認識結果変換モデル生成装置１００の各構成要素（１１〜１５）と、修正用音声認識結果記憶部２１と、音声認識結果修正手段２２と、修正済みテキスト記憶部２３とを備える。
【００７８】
なお、本実施形態における変換モデル記憶部１３は、少なくとも音声認識誤り修正用の変換モデルを記憶していればよい。なお、図７では、音声認識誤り修正用の変換モデルが含まれることを明示するために、変換モデル記憶部１３Ａとして区別して表記している。なお、他の用途に対応した変換モデルが含まれていてもよい。そのような場合には、例えば、どれが音声認識誤り修正用の変換モデルであるかが特定できるような識別子が付加されていればよい。
【００７９】
また、本実施形態では、変換モデル学習データ選別手段１１が、音声認識誤り修正用の変換モデルを生成するための学習データのみを選別し、変換モデル生成手段１２が、その学習データを用いて音声認識誤り修正用の変換モデルのみを生成するといった限定的な実施を行ってもよい。
【００８０】
修正用音声認識結果記憶部２１は、修正用音声認識結果データを記憶する。修正用音声認識結果データとは、本システムにおいて修正対象とされる、ある音声認識エンジンを用いてある音声データを音声認識することによって得られる音声認識結果を示す情報である。
【００８１】
音声認識結果修正手段２２は、変換モデル記憶部１３Ａに記憶されている音声認識誤り修正用の変換モデルＤ１３を用いて、修正用音声認識結果データを修正（変換）し、修正済みテキストを生成する。音声認識結果修正手段２２は、例えば、音声認識誤りを修正することを目的に生成された変換モデルの一例として「『血痕』を『結婚』に置換」する旨の変換規則が規定されている場合には、入力された修正用音声認識結果データにその変換規則を適用する箇所が含まれていないかを走査し、含まれていた場合には『血痕』を『結婚』に置換する処理を実施することによって、修正済みテキストを生成してもよい。
【００８２】
図８は、修正用音声認識結果データとそれを元に生成される修正済みテキストの例を示す説明図である。図８に示すように、例えば、「血痕してます」という修正用音声認識結果データが入力された場合には、修正済みテキストとして「結婚してます」を生成する。
【００８３】
修正済みテキスト記憶部２３は、音声認識結果修正手段２２によって生成された修正済みテキスト、すなわち修正用音声認識結果データに対して音声認識誤り修正用の変換モデルを適用させた結果得られるテキストを記憶する。
【００８４】
なお、音声認識誤り修正用の変換モデルの生成方法は、第１の実施形態と同様でよい。また、本実施形態において、音声認識結果修正手段２２は、プログラムに従って動作するＣＰＵ等によって実現される。また、修正用音声認識結果記憶部２１および修正済みテキスト記憶部２３は、メモリ等の記憶装置によって実現される。なお、これら各手段は、音声認識結果変換モデル生成装置１００とは別の装置として実装してもよいし、１つの装置として実装することも可能である。
【００８５】
以上のように、本実施形態によれば、音声認識結果変換モデル生成装置１００に与えた学習データに処された変換処理に、修正用音声認識結果データに対する文章作成用に望む変換処理とは異なるもの（例えば、テキスト整形用の変換処理）が含まれている場合であっても、音声認識誤りの自動修正を効率よく行うことが可能となる。
【００８６】
実施形態３．
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。本実施形態では、第１の実施形態で説明した音声認識結果変換モデル生成装置によって生成される変換モデルを用いた応用例として、テキスト整形を目的とした音声認識結果変換モデルを用いる音声認識結果整形システムについて説明する。図９は、本実施形態の音声認識結果整形システムの構成例を示すブロック図である。図９に示す音声認識結果整形システム３００は、図１に示す音声認識結果変換モデル生成装置１００の各構成要素（１１〜１５）と、整形用音声認識結果記憶部３１と、音声認識結果整形手段３２と、整形済みテキスト記憶部３３とを備える。
【００８７】
なお、本実施形態における変換モデル記憶部１３は、少なくともテキスト整形用の変換モデルを記憶していればよい。なお、図９では、テキスト整形用の変換モデルが含まれることを明示するために、変換モデル記憶部１３Ｂとして区別して表記している。なお、他の用途に対応した変換モデルが含まれていてもよい。そのような場合には、例えば、どれがテキスト整形用の変換モデルであるかが特定できるような識別子が付加されていればよい。
【００８８】
また、本実施形態では、変換モデル学習データ選別手段１１が、テキスト整形用の変換モデルを生成するための学習データのみを選別し、変換モデル生成手段１２が、その学習データを用いてテキスト整形用の変換モデルのみを生成するといった限定的な実施を行ってもよい。
【００８９】
整形用音声認識結果記憶部３１は、整形用音声認識結果データを記憶する。整形用音声認識結果データとは、本システムにおいて整形対象とされる、ある音声認識エンジンを用いてある音声データを音声認識することによって得られる音声認識結果を示す情報である。
【００９０】
音声認識結果整形手段３２は、変換モデル記憶部１３Ｂに記憶されているテキスト整形用の変換モデルＤ１３を用いて、整形用音声認識結果データを整形（変換）し、整形済みテキストを生成する。音声認識結果整形手段３２は、例えば、可読性を高めるためのテキスト整形を目的に生成された変換モデルの一例として「『してます』を『しています』に置換」する旨の変換規則が規定されている場合には、入力された修正用音声認識結果データにその変換規則を適用する箇所が含まれていないかを走査し、含まれていた場合には『してます』を『しています』に置換する処理を実施することによって、整形済みテキストを生成してもよい。
【００９１】
図１０は、整形用音声認識結果データとそれを元に生成される整形済みテキストの例を示す説明図である。図１０に示すように、例えば、「血痕してます」という整形用音声認識結果データが入力された場合には、整形済みテキストとして「血痕しています」を生成する。
【００９２】
整形済みテキスト記憶部３３は、音声認識結果整形手段３２によって生成された整形済みテキスト、すなわち整形用音声認識結果データに対してテキスト整形用の変換モデルを適用させた結果得られるテキストを記憶する。
【００９３】
なお、テキスト整形用の変換モデルの生成方法は、第１の実施形態と同様でよい。また、本実施形態において、音声認識結果整形手段３２は、プログラムに従って動作するＣＰＵ等によって実現される。また、整形用音声認識結果記憶部３１および整形済みテキスト記憶部３３は、メモリ等の記憶装置によって実現される。なお、これら各手段は、音声認識結果変換モデル生成装置１００とは別の装置として実装してもよいし、１つの装置として実装することも可能である。
【００９４】
以上のように、本実施形態によれば、音声認識結果変換モデル生成装置１００に与えた学習データに処された変換処理に、整形用音声認識結果データに対する文章作成用に望む変換処理とは異なるもの（例えば、音声認識誤り修正用の変換処理）が含まれている場合であっても、所望のテキスト整形を効率よく行うことが可能となる。
【００９５】
実施形態４．
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。本実施形態では、第１の実施形態で説明した音声認識結果変換モデル生成装置によって生成される変換モデルを用いた応用例として、音声認識結果誤りの修正を目的とした音声認識結果変換モデルと、テキスト整形を目的とした音声認識結果変換モデルとを用いる音声認識結果変換システムについて説明する。図１１は、本実施形態の音声認識結果変換システムの構成例を示すブロック図である。図１１に示す音声認識結果変換システム４００は、図１に示す音声認識結果変換モデル生成装置１００の各構成要素（１１〜１５）と、修正・整形用音声認識結果記憶部４１と、音声認識結果修正手段２２と、音声認識結果整形手段３２と、変換済みテキスト記憶部４３とを備える。
【００９６】
なお、本実施形態における変換モデル記憶部１３は、少なくとも音声認識誤り修正用の変換モデルとテキスト整形用の変換モデルとを記憶していればよい。なお、図１１では、音声認識誤り修正用の変換モデルとテキスト整形用の変換モデルとが含まれることを明示するために、変換モデル記憶部１３Ａ，変換モデル記憶部１３Ｂとして区別して表記しているが、これらは１つの変換モデル記憶部１３によって実現されていてもよい。そのような場合には、例えば、どの用途の変換モデルかが特定できるような識別子が付加されていればよい。
【００９７】
図１２は、修正・整形用音声認識結果データと修正・整形済みテキストの例を示す説明図である。図１２に示すように、例えば、「血痕してます」という修正かつ整形用音声認識結果データが入力された場合には、まず修正済みテキストとして「結婚してます」を生成し、これを再度整形用音声認識結果データとして音声認識結果整形手段３２に与えることにより、修正・整形済みテキストとして「結婚しています」を生成する。
【００９８】
変換済みテキスト記憶部４３は、音声認識結果修正手段２２および音声認識結果整形手段３２によって生成された修正かつ整形済みテキスト、すなわち修正・整形用音声認識結果データに対して音声認識誤りの修正用変換モデルとテキスト整形用の変換モデルとを適用させた結果得られるテキストを記憶する。
【００９９】
なお、本実施形態では、２つの変換モデルをともに使用する例を示したが、ユーザにどの変換モデルを使用するかを選択させてもよい。例えば、音声認識結果修正手段２２と音声認識結果生成手段３２に対して、変換モデルを用いた変換処理の指示を出す指示手段を備え、その指示手段が、ユーザが指示した変換モデルに応じて音声認識結果修正手段２２と音声認識結果生成手段３２に制御指示を出すようにしてもよい。なお、音声認識誤り修正用とテキスト整形用とを選択候補とするだけでなく、複数ある整形用変換モデルから、ユーザが指示した１つのモデルを選択させるといった方法も可能である。
【０１００】
次に、本発明の概要について説明する。図１３は、本発明の概要を示すブロック図である。図１３に示す変換モデル生成装置５００は、用途別学習データ選別手段５０１と、変換モデル生成手段５０２とを備える。
【０１０１】
用途別学習データ選別手段５０１（例えば、変換モデル学習データ選別手段１１）は、ある音声データに対して音声認識処理の結果を示す学習用音声認識結果データ（例えば、学習用音声認識結果データＤ１４）と、音声データを所定の目的をもってテキストに変換した結果を示す学習用整形済みテキスト（例えば、学習用整形済みテキストＤ１５）とを用いて、学習用音声認識結果データによって示される音声認識結果テキストと学習用整形済みテキストとの間の異なり部分を抽出し、抽出された異なり部分の出現傾向に基づいて、予め定められている個別の用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別する。
【０１０２】
変換モデル生成手段５０２（例えば、変換モデル生成手段１２）は、用途別学習データ選別手段５０１によって選別された学習データを用いて、個別の用途に応じた変換モデルを生成する。
【０１０３】
また、用途別学習データ選別手段５０１は、例えば、変換モデルを選別するための基準として、異なり部分に存在する部分文字列の組み合わせの出現数を用いてもよい。
【０１０４】
また、例えば、抽出された異なり部分について、当該異なり部分に存在する部分文字列の組み合わせの出現数が所定の閾値よりも大きい場合に、当該異なり部分を有するデータを、テキスト整形を変換の用途とする変換モデルの学習用データとして選別してもよい。また、例えば、抽出された異なり部分について、当該異なり部分に存在する部分文字列の組み合わせの出現数が所定の閾値よりも小さい場合に、当該異なり部分を有するデータを、音声認識結果に含まれる音声認識誤りの修正を変換の用途とする変換モデルの学習用データとして選別してもよい。
【０１０５】
また、用途別学習データ選別手段５０１は、例えば、変換モデルを選別するための基準として、異なり部分において、学習用音声認識結果データによって示される音声認識結果テキストに存在する部分文字列が学習用整形済みテキストに存在するか否かの判定結果を用いてもよい。
【０１０６】
例えば、抽出された異なり部分において、学習用整形済みテキストに存在する部分文字列が学習用音声認識結果データに存在しない場合に、当該異なり部分を有するデータを、テキスト整形を変換の用途とする変換モデルの学習用データとして選別してもよい。また、例えば、抽出された異なり部分において、学習用整形済みテキストに存在する部分文字列が学習用音声認識結果データにも存在する場合に、当該異なり部分を有するデータを、音声認識結果に含まれる音声認識誤りの修正を変換の用途とする変換モデルの学習用データとして選別してもよい。
【０１０７】
また、用途別学習データ選別手段５０１は、例えば、学習用音声認識結果データに含まれるＮベスト、ワードグラフ、または音声認識結果に含まれる単語の品詞もしくは意味情報、音響尤度、言語尤度、信頼度のいずれか１つ以上によって示される、音声認識結果テキストとして存在しうる尤度を元に、異なり部分を抽出してもよい。
【０１０８】
また、用途別学習データ選別手段５０１は、例えば、各異なり部分について、当該異なり部分を生成するための変換処理がテキストの作成用途または作成者に依存する処理か否かを、抽出された異なり部分の出現傾向に基づき判別することによって、少なくとも個別の用途として定められている音声認識誤りの修正用途またはある目的のためのテキスト整形用途に応じた変換モデルを生成するための学習データを選別してもよい。
【０１０９】
また、図１４は、本発明の音声認識結果変換システムの概要を示すブロック図である。図１４に示す音声認識結果変換システム６００は、図１３に示したような途別学習データ選別手段５０１と変換モデル生成手段５０２の他に、音声認識結果修正手段６０１を備えている。
【０１１０】
音声認識結果修正手段６０１（例えば、音声認識結果修正手段２２）は、予め音声認識誤りの修正を、変換モデルを生成する際の個別の用途の一つとする旨が定められることによって、変換モデル生成手段５０２により生成される音声認識誤りの修正用途に応じた変換モデルを用いて、与えられた音声認識結果データに対して変換処理を行うことによって、音声認識結果に含まれる音声認識誤りを修正する。
【０１１１】
また、図１５は、本発明の音声認識結果変換システムの他の構成例を示すブロック図である。図１５に示す音声認識結果変換システム６００は、図１３に示したような途別学習データ選別手段５０１と変換モデル生成手段５０２の他に、音声認識結果整形手段６０２を備えている。
【０１１２】
音声認識結果整形手段６０２（例えば、音声認識結果整形手段３２）は、予めある目的のためのテキスト整形を、変換モデルを生成する際の個別の用途の一つとする旨が定められることによって、変換モデル生成手段５０２により生成される、ある目的のためのテキスト整形用途に応じた変換モデルを用いて、与えられた音声認識結果データに対して変換処理を行うことによって、ある目的に合致するテキストへの整形を行う。
【０１１３】
なお、図１６に示すように、音声認識結果変換システム６００は、音声認識結果修正手段６０１と、音声認識結果整形手段６０２とを備えた構成であってもよい。
【０１１４】
そのような場合には、音声認識結果に含まれる音声認識誤りが修正され、かつある目的に合致するテキストへの整形が行われたテキストデータを得ることが可能になる。
【産業上の利用可能性】
【０１１５】
本発明は、音声認識技術を用いて音声データをテキスト化する音声認識装置や、音声データまたは音声認識結果から会議録を作成するテキスト整形装置、音声理解をさせて所望のレスポンスを返す音声翻訳装置やカーナビゲーションなどにも好適に適用可能である。
【符号の説明】
【０１１６】
１００  音声認識結果変換モデル生成装置
１１  変換モデル学習データ選別手段
１２  変換モデル生成手段
１３  変換モデル記憶部
１３Ａ  音声認識誤り修正用変換モデル記憶部
１３Ｂ  テキスト成型用変換モデル記憶部
１４  学習用音声認識結果記憶部
１５  学習用整形済みテキスト記憶部
２００  音声認識結果修正システム
２１  修正用音声認識結果記憶部
２２  音声認識結果修正手段
２３  修正済みテキスト記憶部
３００  音声認識結果整形システム
３１  整形用音声認識結果記憶部
３２  音声認識結果整形手段
３３  整形済みテキスト記憶部
４００  音声認識結果変換システム
４１  修正・整形用音声認識結果記憶部
４３  変換済みテキスト記憶部
５００  変換モデル生成手段
５０１  用途別学習データ選別手段
５０２  変換モデル生成手段
６００  音声認識結果変換システム
６０１  音声認識結果修正手段
６０２  音声認識結果整形手段
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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