(57)【要約】【課題】少ない計算量で認識結果が得られる音声認識装置を提供する。【解決手段】入力音声からフレーム毎に音響特徴量を抽出する特徴抽出部１１１と、探索ネットワーク１０１中の隣接した複数のノードをマージすることにより生成された圧縮ネットワーク１０２上で前記音響特徴量に対して探索及び枝狩りを行い、圧縮ネットワーク１０２の前記枝狩りされたノードに対応する探索ネットワーク１０１のノードを探索対象から除外して、前記入力音声の終端まで探索及び枝狩りを行って、音声認識する探索部１１２とを有する。【選択図】      図１
2010204274.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声からフレーム毎に音響特徴量を抽出する特徴抽出部と、
探索ネットワーク中の隣接した複数のノードをマージすることにより生成された少なくとも１つの圧縮ネットワーク上で前記音響特徴量に対して探索及び枝狩りを行い、前記圧縮ネットワークの前記枝狩りされたノードに対応する前記探索ネットワークのノードを探索対象から除外して、前記入力音声の終端まで探索及び枝狩りを行って、音声認識する探索部と、
を有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記圧縮ネットワークは、前記探索ネットワークの一部分である部分ネットワークで生成される、
ことを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記圧縮ネットワークは、前記探索ネットワークにおける１つの親ノードからの分岐数が、任意の数よりも大きいものをマージして生成されたネットワークである、
ことを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記圧縮ネットワークは、前記探索ネットワークの子ノードをマージして、圧縮率を任意の値よりも大きくして生成されたネットワークである、
ことを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項５】
マージするための隣接した複数の前記ノードとは、前記探索ネットワーク中の親ノードと前記親ノードに繋がる子ノードをいう、
ことを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項６】
特徴抽出部が、入力音声からフレーム毎に音響特徴量を抽出する特徴抽出ステップと、
探索部が、探索ネットワーク中の隣接した複数のノードをマージすることにより生成された少なくとも１つの圧縮ネットワーク上で前記音響特徴量に対して探索及び枝狩りを行い、前記圧縮ネットワークの前記枝狩りされたノードに対応する前記探索ネットワークのノードを探索対象から除外して、前記入力音声の終端まで探索及び枝狩りを行って、音声認識する探索ステップと、
を含むことを特徴とする音声認識方法。
【請求項７】
コンピュータに、
入力音声からフレーム毎に音響特徴量を抽出する特徴抽出機能と、
探索ネットワーク中の隣接した複数のノードをマージすることにより生成された少なくとも１つの圧縮ネットワーク上で前記音響特徴量に対して探索及び枝狩りを行い、前記圧縮ネットワークの前記枝狩りされたノードに対応する前記探索ネットワークのノードを探索対象から除外して、前記入力音声の終端まで探索及び枝狩りを行って、音声認識する探索機能と、
を実現させるための音声認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置、その方法及びそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、単語単位でクラスタリングを行い、クラスタ内でスコアの初期値が一番大きい単語（代表単語）に対してマッチング処理を行った後、クラスタ内の他の単語の再評価を行う技術が提案されている（特許文献１参照）。
【０００３】
音声認識において、認識語彙数が多いと探索ネットワークが大きくなり、探索に多くの計算量が必要となる。探索の計算量を削減する方法は、非特許文献１に示されるようなビームサーチが用いられる。ビームサーチでは、探索の各ステップで探索ネットワーク上のノードの探索と枝狩りを交互に繰り返すことにより、探索空間を狭め計算量を削減している。しかし、文頭付近や単語境界付近などでは探索ネットワークが多くの分岐を持つため、ビームサーチを用いた場合でも探索対象となるノード数が多くなり、多くの計算量を必要とする。
【０００４】
これに対し特許文献２では、次の３つの方法を提案している。
【０００５】
第１の方法は、１回目の探索では語頭付近で予め類似した音素をマージすることにより小さくした探索ネットワークを用いて探索を行う。次に、音素マージにより探索結果が一意に定まらなかった場合に１回目の探索結果から音素をマージしないで探索ネットワークを構成し、２回目の探索を行うことにより計算量を削減する。
【０００６】
第２の方法は、粗い標準パターンを用いて、少ない計算量で絞り込まれた認識候補のみに対して、精密な標準パターンを用いて再照合する。
【０００７】
第３の方法は、第２の方法に対して精密な標準パターンを用いず、再照合も行わないものである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Ｘ．Ｈｕａｎｇ，  Ａ．Ａｃｅｒｏ  ａｎｄ  Ｈ．−Ｗ．Ｈｏｎ，  “Ｓｐｏｋｅｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，”  Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ  ＰＴＲ，  ｐｐ．６０６−６０８，  ２００１．
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００５−１３４４４２号公報
【特許文献２】特開２００１−３１２２９３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし、上記各従来技術においても、音声認識のための計算量が十分に削減されず、また、削減された場合には認識精度が劣化するという問題点がある。
【００１１】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであって、少ない計算量で、かつ、精度の高い音声認識結果が得られる音声認識装置、その方法及びその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】
【００１２】
本発明は、入力音声からフレーム毎に音響特徴量を抽出する特徴抽出部と、探索ネットワーク中の隣接した複数のノードをマージすることにより生成された少なくとも１つの圧縮ネットワーク上で前記音響特徴量に対して探索及び枝狩りを行い、前記圧縮ネットワークの前記枝狩りされたノードに対応する前記探索ネットワークのノードを探索対象から除外して、前記入力音声の終端まで探索及び枝狩りを行って、音声認識する探索部と、を有することを特徴とする音声認識装置である。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、少ない計算量で、かつ、精度の高い音声認識結果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の一実施形態の音声認識装置について添付図面を参照して説明する。
【００１５】
（第１の実施形態）
第１の実施形態の音声認識装置について図１〜図４及び図１１を参照して説明する。
【００１６】
本実施形態の音声認識装置の構成について図１を参照して説明する。図１は、本実施形態に係る音声認識装置を示すブロック図である。
【００１７】
音声認識装置は、特徴抽出部１１１、探索ネットワーク１０１、圧縮ネットワーク１０２、探索部１１２とを備えている。
【００１８】
特徴抽出部１１１は、入力音声からフレーム毎に音響特徴量を抽出する。
【００１９】
探索ネットワーク１０１は、特徴抽出部１１１から音響特徴量が入力される。
【００２０】
圧縮ネットワーク１０２は、探索ネットワーク１０１中の隣接する類似度の大きいノードをマージすることにより生成される。
【００２１】
探索部１１２は、探索ネットワーク１０１と、圧縮ネットワーク１０２とを用いて探索を行い、認識結果を出力する。
【００２２】
なお、この音声認識装置は、例えば、汎用のコンピュータを基本ハードウェアとして用いることでも実現することが可能である。このとき、音声認識装置は、上記のプログラムをコンピュータに予めインストールすることで実現してもよいし、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布して、このプログラムをコンピュータに適宜インストールすることで実現してもよい。
【００２３】
まず、探索ネットワーク１０１と、探索ネットワーク１０１を用いた探索方法について図１１を参照して説明する。
【００２４】
図１１は、各音素を３状態ｌｅｆｔ−ｔｏ−ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭでモデル化し、認識対象語彙が「サトー」、「シバタ」、「ヒライ」、「ホンダ」、「キタムラ」、「カタヤマ」、「タカハシ」、「ナカイ」、「マキ」の９単語である孤立単語認識における探索ネットワーク１０１の例を示す。黒丸は始端ノード、白丸は通常のノード、二重丸は終端ノードを表し、四角の中の単語は点線で結び付けられたアークに貼り付けられた単語ラベルである。
【００２５】
探索方法には、さまざまなものが提案されている。本実施形態では、「ｔｏｋｅｎ  ｐａｓｓｉｎｇ」と呼ばれる方法について説明する。
【００２６】
ｔｏｋｅｎ  ｐａｓｓｉｎｇでは、ノードにトークンが割り当てられ、入力フレームが与えられる毎にアークに沿って次のノードに伝播される。このトークンは、累積スコアと、トークンが伝播されてきた経路上の単語ラベルの履歴を保持している。
【００２７】
まず探索開始前に始端ノードにトークンが割り当てられる。入力フレームが与えられると、アークに沿ってトークンを次のノードに伝播する。ここで、一つのノードに複数のトークンが伝播されてきた場合には、最も累積スコアの良いトークンが選択される。そして、トークンの存在するノードのスコアを評価し、各トークンの累積スコアに加算される。最後に、音声入力終了時に終端ノードに割り当てられたトークンが保持している単語ラベルの履歴を認識結果として出力する。
【００２８】
そして、Ｎ−ｂｅｓｔ探索を行う場合には、一つのノードに複数のトークンが伝播されてきたときに、最も累積スコアの良いトークンを選択する代わりに，上位Ｎ個のトークン（単語ラベルの履歴と対応する累積スコア）を保持する。
【００２９】
なお、後から説明する圧縮ネットワーク１０２上での探索においては、認識結果を出力する必要がない。これは、探索ネットワーク１０１上での探索により認識結果を得るからである。そのため、圧縮ネットワーク１０２上での探索においては、単語ラベルの履歴を保持する必要はなく、またＮ−ｂｅｓｔ認識においても複数のトークン（単語ラベルの履歴と対応する累積スコア）の管理などの特別な処理をする必要はない。
【００３０】
次に、圧縮ネットワーク１０２の生成方法について説明する。この生成方法としては、次のような方法がある。
【００３１】
第１の方法は、類似度が所定の値よりも大きい隣接するノードをマージする方法である。なお、あるノードに隣接するノードとは、典型的には同じ親ノード又は子ノードを持つ兄弟ノードである。しかし、アークで直接接続された親ノードや子ノードを含んでもよい。
【００３２】
第２の方法は、下記の（１）式で与えられる圧縮率が所定の値よりも大きくなるまで、類似度が最も大きい隣接するノードのマージを繰り返す方法である。
【００３３】
圧縮率＝圧縮後のネットワークのノード数／圧縮前のネットワークのノード数
・・・（１）
しかし、これら方法に限るものではない。
【００３４】
音声認識装置の動作について図１と図２を参照して説明する。図２は、音声認識装置において１つの圧縮ネットワーク１０２を用いた場合の動作を示すフローチャートである。
【００３５】
ステップＳ１１１１において、特徴抽出部１１１は、入力音声から一定時間間隔のフレーム毎に特徴抽出を行い、音響特徴量を求める。
【００３６】
ステップＳ１１２１において、探索部１１２は、特徴抽出部１１１で求められた音響特徴量を用い、まず圧縮ネットワーク１０２上で探索を行う。
【００３７】
ステップＳ１１２２において、探索部１１２は、圧縮ネットワーク１０２上で枝狩りを行う。
【００３８】
ステップＳ１１２３において、探索部１１２は、探索ネットワーク１０１上で探索を行う。この際、圧縮ネットワーク１０２上で枝狩りされたノードに対応するノードは、探索対象から除外することにより、探索部１１２は、探索にかかる計算量を削減する。
【００３９】
ステップＳ１１２４において、探索部１１２は、探索ネットワーク１０１上で枝狩りを行う。
【００４０】
ステップＳ１１２５において、探索部１１２は、以上の各ステップを繰り返し（Ｎの場合）、入力音声の終端に到達すると、認識結果を出力する（Ｙの場合）。
【００４１】
上記ステップＳ１１２１〜Ｓ１１２５が、探索部１１２が行う探索ステップとなる。  次に、ステップＳ１１２１〜Ｓ１１２３の動作について、従来の音声認識装置の動作と比較して、図３と図４を参照して説明する。
【００４２】
図３は、探索ネットワーク１０１の例である。丸はネットワークのノード、丸の中の数字はノード番号、矢印はアーク、「単語１」から「単語６」はアークに付与されている単語ラベルをそれぞれ示している。
【００４３】
図４は、図３に示される探索ネットワーク１０１中の類似度の大きい隣接ノードをマージすることにより生成された圧縮ネットワーク１０２の例である。圧縮ネットワーク１０２は、ノード−１は探索ネットワーク１０１のノード１、２を、ノード−２は探索ネットワーク１０１のノード３、４、５をそれぞれマージすることにより生成されている。また、ノード−０及びノード−３は、それぞれ探索ネットワーク１０１のノード０及びノード６に対応し、ノードのマージを行っていないため、それぞれノード０及びノード６と同等である。
【００４４】
以下の説明では、従来の音声認識装置と本実施形態の音声認識装置によって、探索ネットワーク１０１のノード０及びこれに対応する圧縮ネットワーク１０２のノード−０から探索する場合について説明する。
【００４５】
従来の音声認識装置では、圧縮ネットワーク１０２を用いず探索ネットワーク１０１のみに対して探索を行う。そのため、ノード０から探索を行う場合には、ノード１からノード６までの６ノードに対して探索を行う必要がある。ここで探索とは、各ノードでの音響特徴量に対する尤度計算と、各ノードに到達するまでの累積尤度計算、及び単語履歴の管理からなる。
【００４６】
次に、本実施形態の音声認識装置について図２、図３、図４を参照して説明する。
【００４７】
ステップＳ１１２１において、探索部１１２は、図４の圧縮ネットワーク１０２上で探索を行う。ノード−０から探索を行う場合には、ノード−１、ノード−２、ノード−３の３つのノードに対して探索を行う。ここで、圧縮ネットワーク１０２のアークには単語ラベルが付与されていないため、圧縮ネットワーク１０２上の探索においては単語履歴の管理を行う必要はない。また、Ｎ−ｂｅｓｔ探索では上位Ｎ個の単語履歴の管理を行う必要があるが、圧縮ネットワーク１０２の探索においては単語履歴の管理を行わないため、Ｎ−ｂｅｓｔ探索でも特別な処理を行う必要はない。
【００４８】
ステップＳ１１２２において、探索部１１２は、ステップＳ１１２１で探索が行われたノード−１、ノード−２、ノード−３に対して枝狩りを行う。
【００４９】
ステップＳ１１２３において、探索部１１２は、圧縮ネットワーク１０２の枝狩りされなかったノードに対応する探索ネットワーク１０１のノードのみに対して探索を行う。
【００５０】
例えば、ステップＳ１１２２で、探索部１１２が、ノード−２とノード−３を枝狩りし、ノード−１を枝狩りしなかった場合には、ステップＳ１１２３では探索部１１２は、ノード−２に対応するノード３からノード５及びノード−３に対応するノード６を探索対象から除外し、ノード−１に対応するノード１及びノード２に対してのみ探索を行う。このとき、圧縮ネットワーク１０２で３ノード、探索ネットワーク１０１で２ノードの、合計５ノードに対して探索が行われる。
【００５１】
これにより、本実施形態の音声認識装置は、従来の音声認識装置と比べて探索ノード数を削減でき、少ない計算量で認識結果を得ることができる。
【００５２】
また、ステップＳ１１２２で探索部１１２が、ノード−１とノード−２を枝狩りし、ノード−３を枝狩りしなかった場合には、ステップＳ１１２３では探索部１１２は、ノード−１及びノード−２に対応するノード１からノード５を探索対象から除外し、ノード−３に対応するノード６のみに対して探索が行われる。このとき、圧縮ネットワーク１０２で３ノード、探索ネットワーク１０１で１ノードの、合計４ノードの探索が行われる。
【００５３】
これにより、本実施形態の音声認識装置は、従来の音声認識装置と比べて探索ノード数を削減でき、少ない計算量で認識結果を得ることができる。また、圧縮ネットワーク１０２のノード−３と探索ネットワーク１０１のノード６は同等のため、ノード６における音響特徴量に対する尤度はノード−３における尤度と同じであり、新たに計算しなおす必要はないため、さらに計算量を削減することができる。
【００５４】
さらに、ステップＳ１１２２でノード−１とノード−３が枝狩りされ、ノード−２が枝狩りされなかった場合には、ステップＳ１１２３では探索部１１２は、ノード−１に対応するノード１、ノード２及びノード−３に対応するノード６を探索対象から除外し、ノード３からノード５のみに対して探索が行われる。このとき、圧縮ネットワーク１０２で３ノード、探索ネットワーク１０１で３ノードの、合計６ノードの探索が行われる。この場合、合計の探索ノード数は通常の音声認識装置と同じであるが、圧縮ネットワーク１０２上での探索では単語履歴の管理を行わない。そのため、合計の探索ノード数が同じであっても通常の音声認識装置よりも計算量を削減できる。
【００５５】
本実施形態の音声認識装置によれば、圧縮ネットワーク１０２上で探索及び枝狩りを行い、圧縮ネットワーク１０２上で枝狩りされたノードに対応する探索ネットワーク１０１のノードを探索対象から除外することで、計算量を削減できる。
【００５６】
また、各フレームで、圧縮ネットワーク１０２上での探索、枝狩りだけではなく、探索ネットワーク１０１上での探索、枝狩りも行っているため、発話終了後直ちに認識結果と、探索ネットワーク１０１上で計算される入力音声に対する累積尤度を得ることができる。
【００５７】
（変更例）
なお、圧縮ネットワーク１０２は複数用いることも可能である。
【００５８】
この場合には、例えば、第１の圧縮ネットワーク１０２と第ｋ＋１の圧縮ネットワーク１０２を用いる。但し、ｋ＝１，・・・，Ｋ−１である。
【００５９】
第１の圧縮ネットワーク１０２は、探索ネットワーク１０１と、探索ネットワーク１０１の隣接する類似度の大きいノードをマージすることにより生成された圧縮ネットワーク１０２である。第ｋ＋１の圧縮ネットワーク１０２は、探索ネットワーク１０１と、第ｋの圧縮ネットワーク１０２の隣接する類似度の大きいノードをマージすることにより生成される。
【００６０】
次に、第Ｋの圧縮ネットワーク１０２上で探索及び枝狩りを行い、第ｋ＋１の圧縮ネットワーク１０２上で枝狩りされたノードに対応する第ｋの圧縮ネットワーク１０２のノードを探索対象から除外する。次に、第ｋの圧縮ネットワーク１０２上で探索を行う。
【００６１】
そして、これら枝狩りと探索をｋ＝Ｋ−１からｋ＝１まで繰り返す。
【００６２】
最後に、第１の圧縮ネットワーク１０２上で枝狩りされたノードに対応する探索ネットワーク１０１のノードを探索対象から除外して、探索ネットワーク１０１上で探索を行う。
【００６３】
（第２の実施形態）
第２の実施形態の音声認識装置について図５〜図６を参照して説明する。
【００６４】
本実施形態の音声認識装置の構成について図５を参照して説明する。図５は、音声認識装置を示すブロック図である。
【００６５】
音声認識装置は、特徴抽出部２１１、探索ネットワーク２０１、部分圧縮ネットワーク２０２、探索部２１２とを備えている。
【００６６】
特徴抽出部２１１は、入力音声からフレーム毎に音響特徴量を抽出する。
【００６７】
部分圧縮ネットワーク２０２は、特徴抽出部２１１から音響特徴量が入力されると探索ネットワーク２０１の部分ネットワークに対して、隣接する類似度の大きいノードをマージすることにより生成される。
【００６８】
探索部２１２は、探索ネットワーク２０１と、部分圧縮ネットワーク２０２を用いて探索処理を行い、認識結果を出力する。
【００６９】
次に、探索ネットワーク２０１の部分ネットワークの選択方法について説明する。
【００７０】
第１の選択方法は、分岐数が所定の値より大きい部分ネットワークを選択する。
【００７１】
第２の選択方法は、（１）式で与えられる圧縮率が所定の値よりも大きい部分ネットワークを選択する。
【００７２】
しかし、これら方法に限るものではない。
【００７３】
次に、部分圧縮ネットワーク２０２の生成方法について説明する。
【００７４】
第１の生成方法は、類似度が所定の値よりも隣接する大きいノードをマージする方法である。
【００７５】
第２の生成方法は、（１）式で与えられる圧縮率が所定の値よりも大きくなるまで類似度が最も大きい隣接するノードのマージを繰り返す方法である。
【００７６】
しかし、これら方法に限るものではない。
【００７７】
なお、探索ネットワーク２０１全体も部分ネットワークに含まれており、探索ネットワーク２０１全体に対して生成された圧縮ネットワークも部分圧縮ネットワーク２０２に含まれる。
【００７８】
音声認識装置の動作について図５と図６を参照して説明する。ここで、図６は、音声認識装置の動作を示すフローチャートである。
【００７９】
ステップＳ２１１１において、特徴抽出部２１１は、入力音声から一定時間間隔のフレーム毎に特徴抽出を行い、音響特徴量を求める。
【００８０】
ステップＳ２１２１において、探索部２１２は、特徴抽出部２１１で求められた音響特徴量を用い、まず探索ネットワーク２０１の探索部分に対応する部分圧縮ネットワーク２０２が存在するかを判定する。部分圧縮ネットワーク２０２が存在する場合には、ステップＳ２１２２に進み（Ｙの場合）、存在しなければステップＳ２１２４に進む（Ｎの場合）。
【００８１】
ステップＳ２１２２において、探索部２１２は、部分圧縮ネットワーク２０２上で探索を行い、ステップＳ２１２３において枝狩りを行う。
【００８２】
ステップＳ２１２４において、探索部２１２は、探索ネットワーク２０１上で探索を行う。この際、探索対象に含まれる探索ネットワーク２０１の部分ネットワークに対応する部分圧縮ネットワーク２０２が存在する場合には、部分圧縮ネットワーク２０２上で枝狩りされたノードに対応するノードを探索の対象から除外する。これにより探索にかかる計算量を削減する。
【００８３】
ステップＳ２１２５において、探索部２１２は、探索ネットワーク２０１上で枝狩りを行う。
【００８４】
ステップＳ２１２６において、探索部２１２は、以上の各ステップを繰り返し（Ｎの場合）、入力音声の終端に到達すると認識結果を出力する（Ｙの場合）。
【００８５】
本実施形態の音声認識装置によれば、部分圧縮ネットワーク２０２で探索及び枝狩りを行う。次に、部分圧縮ネットワーク２０２で枝狩りされたノードに対応する探索ネットワーク２０１のノードを探索対象から除外する。これにより、部分ネットワークでの計算量の増加を抑制し、より効率的に計算量を削減できる。
【００８６】
（変更例）
なお、本実施形態においても、第１の実施形態と同様に、それぞれの部分ネットワークに対して複数の部分圧縮ネットワーク２０２を生成して用いてもよい。
【００８７】
また、部分圧縮ネットワーク２０２の部分ネットワークに対して部分圧縮ネットワーク２０２を生成して用いてもよい。
【００８８】
（第３の実施形態）
第３の実施形態の音声認識装置について図７と図８を参照して説明する。
【００８９】
本実施形態の音声認識装置の構成について図７を参照して説明する。図７は、本実施形態に係る音声認識装置を示すブロック図である。
【００９０】
音声認識装置は、特徴抽出部３１１、探索ネットワーク３０１、圧縮ネットワーク生成部３１２、探索部３１３とを備えている。
【００９１】
特徴抽出部３１１は、音声認識装置は、入力音声からフレーム毎に音響特徴量を抽出する。
【００９２】
圧縮ネットワーク生成部３１２は、探索ネットワーク３０１の部分ネットワークに対して隣接する類似度の大きいノードをマージすることにより、部分圧縮ネットワーク３０２を生成する。
【００９３】
探索部３１３は、特徴抽出部３１１から音響特徴量が入力されると、探索ネットワーク３０１と、部分圧縮ネットワーク３０２を用いて探索処理を行い、認識結果を出力する。
【００９４】
本実施形態の音声認識装置の動作について図７と図８を参照して説明する。図８は、音声認識装置の動作を示すフローチャートである。
【００９５】
ステップＳ３１２１において、圧縮ネットワーク生成部３１２は、探索ネットワーク３０１の部分ネットワークに対して隣接する類似度の大きいノードをマージすることにより部分圧縮ネットワーク３０２を生成する。なお、探索ネットワーク３０４における部分ネットワークの選択方法は、第２の実施形態と同様である。また、部分圧縮ネットワーク３０２の生成方法も第２の実施形態と同様である。
【００９６】
ステップＳ３１１１において、特徴抽出部３１１は、入力音声から一定時間間隔のフレーム毎に特徴抽出を行い、音響特徴量を求める。
【００９７】
ステップＳ３１３１において、探索部３１３は、特徴抽出部３１１で求められた音響特徴量を用い、まず探索ネットワーク１０１の探索部分に対応する部分圧縮ネットワーク１０２が存在するかを判定する。存在する場合はステップＳ３１３２に進み、存在しない場合はステップＳ３１３４に進む。
【００９８】
ステップＳ３１３２において、探索部３１３は、部分圧縮ネットワーク１０２が存在するので、部分圧縮ネットワーク１０２上で探索し、ステップＳ３１３３において、枝狩りを行う。
【００９９】
ステップＳ３１３４において、探索部３１３は、探索ネットワーク１０１上で探索を行う。この際、探索対象に含まれる探索ネットワーク１０１の部分ネットワークに対応する部分圧縮ネットワーク１０２が存在する場合には、部分圧縮ネットワーク１０２上で枝狩りされたノードに対応するノードを探索の対象から除外する。これにより探索にかかる計算量を削減する。
【０１００】
ステップＳ３１３５において、探索部３１３は、探索ネットワーク１０１上で枝狩りを行う。
【０１０１】
ステップＳ３１３６において、探索部３１３は、以上の各ステップを繰り返し（Ｎの場合）、入力音声の終端に到達すると認識結果を出力する（Ｙの場合）。
【０１０２】
本実施形態の音声認識装置によれば、予め圧縮ネットワーク１０２を生成することなく、探索ネットワーク１０１の部分ネットワークに対応する部分圧縮ネットワーク１０２を生成する。そして、部分圧縮ネットワーク１０２で探索及び枝狩りを行い、次に、部分圧縮ネットワーク１０２で枝狩りされたノードに対応する探索ネットワーク１０１のノードを探索対象から除外する。これにより、計算量を削減できる。
【０１０３】
（第４の実施形態）
第４の実施形態の音声認識装置について図９と図１０を参照して説明する。この音声認識装置は、連続音声認識に適用したものである。
【０１０４】
本実施形態の音声認識装置の構成について図９を参照して説明する。図９は、本実施形態に係る音声認識装置を示すブロック図である。
【０１０５】
音声認識装置は、特徴抽出部４１１、音響モデル４０１、単語辞書４０２、言語モデル４０３、探索ネットワーク生成部４１２、圧縮ネットワーク生成部４１３、探索部４１４とを備えている。
【０１０６】
特徴抽出部４１１は、入力音声からフレーム毎に音響特徴量を抽出する。
【０１０７】
探索ネットワーク生成部４１２は、音響モデル４０１、単語辞書４０２及び言語モデル４０３から単語仮説を展開して探索ネットワーク１０１を生成する。
【０１０８】
圧縮ネットワーク生成部４１３は、生成された探索ネットワーク１０１の部分ネットワークに対して、隣接する類似度の大きいノードをマージすることにより、部分圧縮ネットワーク１０２を生成する。
【０１０９】
探索部４１４は、特徴抽出部４１１から音響特徴量が入力されると探索ネットワーク１０１と、部分圧縮ネットワーク１０２を用いて探索処理を行い、認識結果を出力する。
【０１１０】
本実施形態に係る音声認識装置の動作について図９と図１０を参照して説明する。図１０は、本実施形態に係る音声認識装置の動作を示すフローチャートである。
【０１１１】
ステップＳ４１１１において、特徴抽出部４１１は、入力音声から一定時間間隔のフレーム毎に特徴抽出を行い、音響特徴量を求める。
【０１１２】
ステップＳ４１２１において、探索ネットワーク生成部４１２は、音響モデル４０１、単語辞書４０２及び言語モデル４０３を用いて探索の途中結果に従って単語仮説を展開し、探索ネットワーク４０４を生成する。
【０１１３】
ステップＳ４１３１において、圧縮ネットワーク生成部４１３は、上記生成された探索ネットワーク４０４の部分ネットワークに対して、隣接する類似度の大きいノードをマージすることにより、部分圧縮ネットワーク４０５を生成する。なお、探索ネットワーク４０４における部分ネットワークの選択方法は、第２の実施形態と同様である。また、部分圧縮ネットワーク４０５の生成方法も第２の実施形態と同様である。
【０１１４】
以下のステップＳ４１４１〜Ｓ４１４６は、第２の実施形態における図６のステップＳ２１２１〜Ｓ２１２６と同様である。
【０１１５】
従来の連続音声認識においては、単語境界で多数の単語仮説が展開され、分岐数が非常に大きい部分ネットワークを含む探索ネットワークが作成されるため、多数のノードの探索が必要となる。
【０１１６】
しかし、このような場合にも、本実施形態の音声認識装置によれば、生成された探索ネットワーク４０４の部分ネットワークに対応する部分圧縮ネットワーク４０５を生成して探索及び枝狩りを行い、部分圧縮ネットワーク４０５で枝狩りされたノードに対応する探索ネットワーク４０４のノードを探索対象から除外することで、計算量を削減できる。
【０１１７】
（変更例）
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【０１１８】
例えば、上記各実施形態では、圧縮ネットワーク１０２を作成するために、マージする隣接するノードとは、共通の親ノードを持つ子ノードと定義していたが、これに代えて、親ノードとそれに繋がる子ノードをマージしてもよい。
【０１１９】
これにより、「共通の親ノードを持つ子ノード」が、空間（語彙）方向に圧縮するのに対し、親ノードと子ノードとをマージすると時間方向に圧縮することができる。例えば、「おじさん／ｏ−ｊ−ｉ−ｓ−ａ−ｎ」と「おじいさん／ｏ−ｊ−ｉ−ｉ−ｓ−ａ−ｎ」のように、母音の長さが異なる単語同士を一つにまとめることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２０】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態の動作を示すフローチャートである。
【図３】探索ネットワークの例である。
【図４】図３の探索ネットワークから生成された圧縮ネットワーク１０２の例である。
【図５】第２の実施形態に係る音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図６】第２の実施形態の動作を示すフローチャートである。
【図７】第３の実施形態に係る音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図８】第３の実施形態の動作を示すフローチャートである。
【図９】第４の実施形態に係る音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】第４の実施形態の動作を示すフローチャートである。
【図１１】第１の実施形態の探索ネットワークの説明図である。
【符号の説明】
【０１２１】
１０１・・・探索ネットワーク
１０２・・・圧縮ネットワーク
１１１・・・特徴抽出部
１１２・・・探索部
【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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