(57)【要約】【課題】予め決められたキーワードを含む発話を認識し、正確にキーワードを抽出することが可能な音声認識手法を提供する。【解決手段】音声認識装置は、音響モデルと、言語モデルと、辞書とを使用して音声認識を行う。発話がなされると、発話内容から複数の単語の組合せにより構成される候補パターンが複数作成される。最大のトータルスコアを有する候補パターンが認識結果とされ、辞書を参照してその候補パターンに含まれるキーワードが抽出される。言語モデルにおいては、キーワード類似単語に対する単語列の出現確率及び係数は、当該キーワード類似単語を含む候補パターンの言語スコアが最小値となる値に設定されている。よって、キーワード類似単語を含む候補パターンの言語スコアは最小値となり、認識結果とはならなくなる。その結果、キーワードを含む候補パターンが認識結果となり、そこからキーワードが正しく抽出される。【選択図】図１
2010078877.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音響モデルを記憶する音響モデル記憶部と、
キーワードを含む複数の単語を有する辞書を記憶する辞書記憶部と、
複数の単語について、当該単語を含む単語列の出現確率、及び、当該単語を含む単語列の出現確率を計算するための係数を有する言語モデルを記憶する言語モデル記憶部と、
発話内容から、複数の単語の組合せにより構成される候補パターンを作成する候補パターン作成部と、
前記候補パターンの各々について、前記音響モデルに基づいて音響スコアと計算するともに前記言語モデルに基づいて言語スコアを計算し、前記音響スコアと前記言語スコアに基づいてトータルスコアを計算するスコア計算部と、
複数の候補パターンのうち、最大のトータルスコアを有する候補パターンを認識結果と決定する認識結果決定手段と、
前記辞書を参照して、認識結果と決定された候補パターンからキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、を備え、
前記言語モデルにおいて、キーワードと類似する非キーワードであるキーワード類似単語に対する前記単語列の出現確率及び前記係数は、当該キーワード類似単語を含む候補パターンの言語スコアを最小値とする値を有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記スコア計算部は、前記音響スコアと前記言語スコアの積を前記トータルスコアとして計算し、
前記キーワード類似単語に対する前記単語列の出現確率及び前記係数は０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３】
前記言語モデルはＮ−ｇｒａｍ言語モデルであり、前記単語列の出現確率は１−ｇｒａｍ確率であり、前記係数はバックオフ係数であることを特徴とする請求項２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記キーワード類似単語は、キーワードの一部を構成する単語、及び、キーワードの一部又は全部を含む単語を含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の音声認識装置。
【請求項５】
音響モデルと、キーワードを含む複数の単語を有する辞書と、複数の単語について、当該単語を含む単語列の出現確率及び当該単語を含む単語列の出現確率を計算するための係数を有する言語モデルとを利用する音声認識方法であって、
発話内容から、複数の単語の組合せにより構成される候補パターンを作成する候補パターン作成工程と、
前記候補パターンの各々について、前記音響モデルに基づいて音響スコアと計算するともに前記言語モデルに基づいて言語スコアを計算し、前記音響スコアと前記言語スコアに基づいてトータルスコアを計算するスコア計算工程と、
複数の候補パターンのうち、最大のトータルスコアを有する候補パターンを認識結果と決定する認識結果決定工程と、
前記辞書を参照して、認識結果と決定された候補パターンからキーワードを抽出するキーワード抽出工程と、を備え、
前記言語モデルにおいて、キーワードと類似する非キーワードであるキーワード類似単語に対する前記単語列の出現確率及び前記係数は、当該キーワード類似単語を含む候補パターンの言語スコアを最小値とする値を有することを特徴とする音声認識方法。
【請求項６】
コンピュータにより実行される音声認識プログラムであって、
音響モデルを記憶する音響モデル記憶部、
キーワードを含む複数の単語を有する辞書を記憶する辞書記憶部、
複数の単語について、当該単語を含む単語列の出現確率、及び、当該単語を含む単語列の出現確率を計算するための係数を有する言語モデルを記憶する言語モデル記憶部、
発話内容から、複数の単語の組合せにより構成される候補パターンを作成する候補パターン作成部、
前記候補パターンの各々について、前記音響モデルに基づいて音響スコアと計算するともに前記言語モデルに基づいて言語スコアを計算し、前記音響スコアと前記言語スコアに基づいてトータルスコアを計算するスコア計算部、
複数の候補パターンのうち、最大のトータルスコアを有する候補パターンを認識結果と決定する認識結果決定手段、及び、
前記辞書記憶部を参照して、認識結果と決定された候補パターンからキーワードを抽出するキーワード抽出手段として前記コンピュータを機能させ、
前記言語モデルにおいて、キーワードと類似する非キーワードであるキーワード類似単語に対する前記単語列の出現確率及び前記係数は、当該キーワード類似単語を含む候補パターンの言語スコアを最小値とする値を有することを特徴とする音声認識プログラム。
【請求項７】
請求項６に記載の音声認識プログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、言語モデルを利用した音声認識技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
言語モデルを用いた音声認識手法が知られている。言語モデルとは、隣り合う単語の組合せそれぞれに対する出現確率を格納したデータベースであり、統計的手法による言語モデルの代表的なものとしてＮ−ｇｒａｍモデルが既知である。Ｎ−ｇｒａｍ言語モデルは、Ｎ個の連続する単語の組合せに対する出現確率を与える。言語モデルを用いた音声認識手法は、言語モデルを用いて、複数の単語の組合せの出現確率を考慮して認識結果を導出する。
【０００３】
言語モデルを利用した音声認識装置の一例が特許文献１に記載されている。特許文献１の手法では、統計的言語モデル中に、記述文法（ネットワーク文法）で規定された文字列の言語パターンを混在させるとともに、ネットワーク文法で規定された文字列の単語についてバックオフ係数及び１−ｇｒａｍ確率を０（ゼロ）とする。これにより、ネットワーク文法で規定された単語とそうでない単語との接続が禁止され、統計的言語モデルの処理を行っても、ネットワーク文法に沿った文字列を正しく検出することができる。
【０００４】
【特許文献１】特許第３９５０９５７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、上記のような手法では、ネットワーク文法で規定されている単語を含むがネットワーク文法で規定されていない言語パターンは認識精度が低下する可能性がある。
【０００６】
本発明が解決しようとする課題としては、上記のものが一例として挙げられる。本発明は、予め決められたキーワードを含む発話を認識し、正確にキーワードを抽出することが可能な音声認識手法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１に記載の発明は、音声認識装置であって、音響モデルを記憶する音響モデル記憶部と、キーワードを含む複数の単語を有する辞書を記憶する辞書記憶部と、複数の単語について、当該単語を含む単語列の出現確率、及び、当該単語を含む単語列の出現確率を計算するための係数を有する言語モデルを記憶する言語モデル記憶部と、発話内容から、複数の単語の組合せにより構成される候補パターンを作成する候補パターン作成部と、前記候補パターンの各々について、前記音響モデルに基づいて音響スコアと計算するともに前記言語モデルに基づいて言語スコアを計算し、前記音響スコアと前記言語スコアに基づいてトータルスコアを計算するスコア計算部と、複数の候補パターンのうち、最大のトータルスコアを有する候補パターンを認識結果と決定する認識結果決定手段と、前記辞書を参照して、認識結果と決定された候補パターンからキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、を備え、前記言語モデルにおいて、キーワードと類似する非キーワードであるキーワード類似単語に対する前記単語列の出現確率及び前記係数は、当該キーワード類似単語を含む候補パターンの言語スコアを最小値とする値を有することを特徴とする。
【０００８】
請求項５に記載の発明は、音響モデルと、キーワードを含む複数の単語を有する辞書と、複数の単語について、当該単語を含む単語列の出現確率及び当該単語を含む単語列の出現確率を計算するための係数を有する言語モデルとを利用する音声認識方法であって、発話内容から、複数の単語の組合せにより構成される候補パターンを作成する候補パターン作成工程と、前記候補パターンの各々について、前記音響モデルに基づいて音響スコアと計算するともに前記言語モデルに基づいて言語スコアを計算し、前記音響スコアと前記言語スコアに基づいてトータルスコアを計算するスコア計算工程と、複数の候補パターンのうち、最大のトータルスコアを有する候補パターンを認識結果と決定する認識結果決定工程と、前記辞書を参照して、認識結果と決定された候補パターンからキーワードを抽出するキーワード抽出工程と、を備え、前記言語モデルにおいて、キーワードと類似する非キーワードであるキーワード類似単語に対する前記単語列の出現確率及び前記係数は、当該キーワード類似単語を含む候補パターンの言語スコアを最小値とする値を有することを特徴とする。
【０００９】
請求項６に記載の発明は、コンピュータにより実行される音声認識プログラムであって、音響モデルを記憶する音響モデル記憶部、キーワードを含む複数の単語を有する辞書を記憶する辞書記憶部、複数の単語について、当該単語を含む単語列の出現確率、及び、当該単語を含む単語列の出現確率を計算するための係数を有する言語モデルを記憶する言語モデル記憶部、発話内容から、複数の単語の組合せにより構成される候補パターンを作成する候補パターン作成部、前記候補パターンの各々について、前記音響モデルに基づいて音響スコアと計算するともに前記言語モデルに基づいて言語スコアを計算し、前記音響スコアと前記言語スコアに基づいてトータルスコアを計算するスコア計算部、複数の候補パターンのうち、最大のトータルスコアを有する候補パターンを認識結果と決定する認識結果決定手段、及び、前記辞書記憶部を参照して、認識結果と決定された候補パターンからキーワードを抽出するキーワード抽出手段として前記コンピュータを機能させ、前記言語モデルにおいて、キーワードと類似する非キーワードであるキーワード類似単語に対する前記単語列の出現確率及び前記係数は、当該キーワード類似単語を含む候補パターンの言語スコアを最小値とする値を有することを特徴とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明の好適な実施形態では、音声認識装置は、音響モデルを記憶する音響モデル記憶部と、キーワードを含む複数の単語を有する辞書を記憶する辞書記憶部と、複数の単語について、当該単語を含む単語列の出現確率、及び、当該単語を含む単語列の出現確率を計算するための係数を有する言語モデルを記憶する言語モデル記憶部と、発話内容から、複数の単語の組合せにより構成される候補パターンを作成する候補パターン作成部と、前記候補パターンの各々について、前記音響モデルに基づいて音響スコアと計算するともに前記言語モデルに基づいて言語スコアを計算し、前記音響スコアと前記言語スコアに基づいてトータルスコアを計算するスコア計算部と、複数の候補パターンのうち、最大のトータルスコアを有する候補パターンを認識結果と決定する認識結果決定手段と、前記辞書を参照して、認識結果と決定された候補パターンからキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、を備え、前記言語モデルにおいて、キーワードと類似する非キーワードであるキーワード類似単語に対する前記単語列の出現確率及び前記係数は、当該キーワード類似単語を含む候補パターンの言語スコアを最小値とする値を有する。
【００１１】
上記の音声認識装置は、音響モデルと、言語モデルと、辞書とを使用して音声認識を行う。言語モデルは、複数の単語について、当該単語を含む単語列の出現確率、及び、当該単語を含む単語列の出現確率を計算するための係数を有する。辞書はキーワードを含む複数の単語を記憶している。発話がなされると、発話内容から複数の単語の組合せにより構成される候補パターンが作成される。通常１つの発話に対して複数の候補パターンが作成される。そして、候補パターンの各々について、音響スコア及び言語スコアが計算され、それらからトータルスコアが計算される。最大のトータルスコアを有する候補パターンが認識結果とされ、辞書を参照してその候補パターンに含まれるキーワードが抽出される。
【００１２】
言語モデルにおいては、キーワード類似単語に対する単語列の出現確率及び係数は、当該キーワード類似単語を含む候補パターンの言語スコアを最小値とする値を有している。よって、キーワード類似単語を含む候補パターンの言語スコアは最小値となり、認識結果として決定されることがなくなる。その結果、キーワードを含む候補パターンが認識結果となり、その認識結果からキーワードが正しく抽出されるようになる。
【００１３】
上記の音声認識装置の一態様では、前記スコア計算部は、前記音響スコアと前記言語スコアの積を前記トータルスコアとして計算し、前記キーワード類似単語に対する前記単語列の出現確率及び前記係数は０である。この態様では、キーワード類似単語に対する単語列の出現確率及び係数が０であるので、キーワード類似単語を含む候補パターンはトータルスコアが０となり、認識結果として決定されなくなる。
【００１４】
好適な例では、前記言語モデルはＮ−ｇｒａｍ言語モデルであり、前記単語列の出現確率は１−ｇｒａｍ確率であり、前記係数はバックオフ係数である。また、キーワード類似単語については、１ｇｒａｍ確率及びバックオフ係数がともに０に設定される。
【００１５】
他の好適な例では、前記キーワード類似単語は、キーワードの一部を構成する単語、及び、キーワードの一部又は全部を含む単語を含む。
【００１６】
本発明の他の実施形態では、音響モデル、キーワードを含む複数の単語を有する辞書、並びに、複数の単語について、当該単語を含む単語列の出現確率及び当該単語を含む単語列の出現確率を計算するための係数を有する言語モデルを利用する音声認識方法は、発話内容から、複数の単語の組合せにより構成される候補パターンを作成する候補パターン作成工程と、前記候補パターンの各々について、前記音響モデルに基づいて音響スコアと計算するともに前記言語モデルに基づいて言語スコアを計算し、前記音響スコアと前記言語スコアに基づいてトータルスコアを計算するスコア計算工程と、複数の候補パターンのうち、最大のトータルスコアを有する候補パターンを認識結果と決定する認識結果決定工程と、前記辞書を参照して、認識結果と決定された候補パターンからキーワードを抽出するキーワード抽出工程と、を備え、前記言語モデルにおいて、キーワードと類似する非キーワードであるキーワード類似単語に対する前記単語列の出現確率及び前記係数は、当該キーワード類似単語を含む候補パターンの言語スコアを最小値とする値を有する。
【００１７】
上記の音声認識方法においても、音響モデルと、言語モデルと、辞書とを使用して音声認識が行われる。最大のトータルスコアを有する候補パターンが認識結果とされ、辞書を参照してその候補パターンに含まれるキーワードが抽出される。また、言語モデルにおいては、キーワード類似単語に対する単語列の出現確率及び係数は、当該キーワード類似単語を含む候補パターンの言語スコアを最小値とする値を有する。よって、キーワード類似単語を含む候補パターンの言語スコアは最小値となり、認識結果とはならない。その結果、キーワードを含む候補パターンが認識結果となり、その認識結果からキーワードが正しく抽出されるようになる。
【００１８】
本発明の他の実施形態では、コンピュータにより実行される音声認識プログラムは、音響モデルを記憶する音響モデル記憶部、キーワードを含む複数の単語を有する辞書を記憶する辞書記憶部、複数の単語について、当該単語を含む単語列の出現確率、及び、当該単語を含む単語列の出現確率を計算するための係数を有する言語モデルを記憶する言語モデル記憶部、発話内容から、複数の単語の組合せにより構成される候補パターンを作成する候補パターン作成部、前記候補パターンの各々について、前記音響モデルに基づいて音響スコアと計算するともに前記言語モデルに基づいて言語スコアを計算し、前記音響スコアと前記言語スコアに基づいてトータルスコアを計算するスコア計算部、複数の候補パターンのうち、最大のトータルスコアを有する候補パターンを認識結果と決定する認識結果決定手段、及び、前記辞書記憶部を参照して、認識結果と決定された候補パターンからキーワードを抽出するキーワード抽出手段として前記コンピュータを機能させ、前記言語モデルにおいて、キーワードと類似する非キーワードであるキーワード類似単語に対する前記単語列の出現確率及び前記係数は、当該キーワード類似単語を含む候補パターンの言語スコアを最小値とする値を有する。
【００１９】
上記の音声認識プログラムをコンピュータ上で実行することにより、上述の音声認識装置を実現することができる。なお、この音声認識プログラムは、記録媒体に記録した状態で利用することができる。
【実施例】
【００２０】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。
【００２１】
［基本説明］
具体的な実施例の説明に先立って、本発明による音声認識手法について説明する。図１は、言語モデルを用いた音声認識装置の概略構成図である。言語モデルを用いた音声認識装置は、ユーザによる発話を単語の組合せとして認識する。発話を単語の組合せとして認識する処理を「ディクテーション」と呼ぶ。発話を単語の組合せとして認識することにより、予め用意された文章以外の文章、即ち、複数の単語を任意に組み合わせて作られた文章を認識することが可能となる。
【００２２】
図１に示すように、音声認識装置は、ディクテーションを行うディクテーション部２０、言語モデルを記憶する言語モデルデータベース２４（以下、「データベース」を「ＤＢ」と略記することがある。）、音響モデルを記憶する音響モデルＤＢ２５、辞書を記憶する辞書ＤＢ２６、及び、キーワード抽出部３０を備える。
【００２３】
辞書ＤＢ２６は多数の単語を記憶している。辞書を参照することにより、発話内容が複数の単語の組合せとして認識される。なお、後述するように、辞書に記憶されている単語にはキーワードが含まれる。
【００２４】
音響モデルＤＢ２５は、音節や音素の単位の音の特徴を格納したデータベースである。発話に含まれる各単語の音の特徴は、音響モデルに記憶されている音の特徴との比較により決定され、音響スコアとして算出される。即ち、「音響スコア」とは、単語の組合せに対する一般的な音の特徴と、発話に対応する音の特徴との類似度であり、一般的な音の特徴は音響モデルから生成される。
【００２５】
図２は、音響モデルの一つとしてコンテキスト依存音響モデルの例を示す。「コンテキスト依存音響モデル」とは、同じ音節であっても、その前後の音節によって音の特徴が変わる音響モデルを言う。図２（ａ）の例では、同じ「し」という文字であっても、前後の音節が異なるため、音の特徴が異なるものとして認識される。よって、図２（ｂ）に示すように、同じ「みたかしの」という音であっても、単語の組合せによって音響スコアが異なってくる。
【００２６】
言語モデルＤＢ２４は、隣り合う単語の組合せの出現確率を記憶したデータベースである。本発明では、言語モデルの一つであるＮ−ｇｒａｍ言語モデルが使用される。Ｎ−ｇｒａｍ言語モデルは、直前にＮ−１個の単語の組合せがある条件下で単語Ｗが出現する確率（＝Ｎ−ｇｒａｍ）を格納したデータベースである。言語モデルを用いて言語スコアが計算される。「言語スコア」とは、隣り合う単語の組合せの出現確率（出現頻度）を示す値である。
【００２７】
図３は、２−ｇｒａｍ言語モデルの構成例を示す。２−ｇｒａｍ言語モデルは、直前に１つの単語Ｘがある条件下で単語Ｗが出現する確率を記憶している。言語モデルに記憶されている単語の組合せ及びその出現確率は、多数の文例に基づいて作成される。
【００２８】
図３において、「１−ｇｒａｍ確率Ｐ（ｗ１）」は、単語ｗ１の出現確率を示す。「２−ｇｒａｍ確率Ｐ（ｗ１｜ｗ２）」は、直前に単語ｗ２が来る条件下での単語ｗ１の出現確率を示す。「バックオフ係数Ｂｏ（ｗ２）」は、２−ｇｒａｍ確率に存在しない単語の組合せの出現確率を求めるために用意された係数である。具体的に、単語ｗ２の後に単語ｗ１が来る組合せ、即ちＰ（ｗ１｜ｗ２）が２−ｇｒａｍ確率に存在しない場合、Ｐ（ｗ１｜ｗ２）はバックオフ係数を用いて以下の式で得られる。
【００２９】
Ｐ（ｗ１｜ｗ２）  ＝  Ｐ（ｗ１）  ×  Ｂｏ（ｗ２）
次に、言語モデルを用いた言語スコアの計算例を説明する。図４は、「みたかしのしょうがっこう」という発話を「三鷹市／の／小学校」という単語の組合せ（以下、「候補パターン」と呼ぶ。）と判断した場合の言語スコアを計算した例を示す。なお、以下の説明において、記号「／」は発話を単語に分割した際の区切りを示すこととする。２−ｇｒａｍ言語モデルの構成例中において、「＜ｓ＞」は文頭を示すコードであり、「＜／ｓ＞」は文末を示すコードである。
【００３０】
ディクテーション部２０は、「三鷹市の小学校」という発話を「三鷹市」、「の」、「小学校」という単語に分割し、これらの組合せに対応する言語スコアを２−ｇｒａｍ言語モデルを参照して取得する。それらの言語スコアの積が発話に対する言語スコアとして得られる。図４の例は、全ての単語の組合せについて２−ｇｒａｍ確率が存在する例である。２−ｇｒａｍ言語モデルの構成例中の２−ｇｒａｍ確率の欄を参照すると、各単語の並びに対する言語スコアは下記のようになる。
【００３１】
・文頭に「三鷹市」  ：０．０００００２８
・「三鷹市」→「の」：０．０００１４７８
・「の」→「小学校」：０．０００３８２２
・「小学校」が文末  ：０．１０６０４２５
よって、図４に示すように、候補パターン「三鷹市／の／小学校」に対する言語スコアは個々の言語スコアの積となる。
【００３２】
図５は他の例を示す。図５は、同じ「みたかしのしょうがっこう」という発話を「見／高篠／小学校」という候補パターンと判定した場合の言語スコアの計算例である。図４の例と同様に、ディクテーション部２０は基本的に相前後する単語の組合せの出現確率を２−ｇｒａｍ言語モデルから取得し、その積を言語スコアとする。但し、図５の例では、「見」の後に「高篠」が来る組合せの２−ｇｒａｍ確率が存在しないため、これを「見」のバックオフ係数と「高篠」の１−ｇｒａｍ確率を乗算して作成している。以上のように、言語モデルを用いて単語の組合せに対する言語スコアが算出される。
【００３３】
ディクテーションによる認識結果は、音響スコアと言語スコアの積が最大となる単語の組合せとして得られる。具体的には、図６（ａ）に示すように、「三鷹市」、「の」、「小学校」という各単語についての音響スコアが算出されるとともに、それらの組合せについての言語スコアが算出される。そして、音響スコアと言語スコアの積がトータルスコアとして算出される。１つの発話は、複数の候補パターンとして認識され、各候補パターンについてトータルスコアが計算される。そして、最大のトータルスコアを有する候補パターンが認識結果として出力される。
【００３４】
次に、キーワードの抽出について説明する。図１に示すように、本発明では、音声認識装置は発話の認識結果に含まれるキーワードを抽出する。キーワードは予め決められており、キーワードと非キーワードとを識別する情報が辞書に記憶されている。例えば、辞書に記憶された多数の単語のうち、キーワードにはそれを示すキーワードフラグが付加されている。なお、好適には、本発明の音声認識手法が適用される機器の操作コマンドなどがキーワードとして設定される。
【００３５】
図１に示すように、キーワード抽出部３０は、辞書を参照し、ディクテーション部２０が得た認識結果「三鷹市／の／小学校」に含まれるキーワード（本例では「三鷹市」）を抽出して出力する。出力されたキーワードは機器の操作に使用される。このため、キーワードを出力できない場合には、音声認識装置はユーザに再度発話を要求することになる。よって、音声認識装置は、ユーザによる発話の繰り返しを防止するため、高精度でキーワードを抽出できることが要求される。
【００３６】
キーワードの抽出精度を高めるためには、キーワードを１つの独立した単語として含む候補パターンが認識結果として得られることが好ましい。図６（ｂ）はキーワードの抽出例を示す。「みたかしの」という発話を「三鷹市／の」という候補パターン１に分割した場合と、「見／高篠」という候補パターン２に分割した場合のトータルスコアの計算は図６（ｂ）に示すように行われる。前述のようにディクテーション部２０は、トータルスコアが最も高い候補パターンを認識結果として出力する。よって、図６（ｂ）の例では、候補パターン１の方が候補パターン２よりトータルスコアが高くなるようにしたい。そのために、本発明では、「見／高篠」の言語スコアを最小値、即ち「０（ゼロ）」とする。これにより、言語パターン２のトータルスコアは最小値である０となり、候補パターン１が認識結果として得られることになる。
【００３７】
なお、上述のように音響スコア及び言語スコアを用いて、トータルスコアを乗算により算出する場合、スコアの最小値は「０」となる。これに対し、後述の実施例のように、音響スコア及び言語スコアの値が対数値である場合、スコアの最小値は最大の絶対値を有する負値となる。
【００３８】
図６（ｂ）の例において、「三鷹市」は一般的によく使われる単語であり、言語モデルを作成する際に使用される文例にも「三鷹市の」という単語列は含まれるので、図４に示されるように言語モデル中に「三鷹市／の」に対応する２−ｇｒａｍ確率が存在する。これに対し、「見高篠」という単語列は通常は用いられない単語列であり、図５の例に示すように、言語モデル中に「見／高篠」に対応する２−ｇｒａｍ確率は存在しない。よって、「見／高篠」に対応する言語スコアは、図５に示すように１−ｇｒａｍ確率とバックオフ係数の積により作成されることになる。そこで、「見／高篠」の言語スコアを０にするためには、「高篠」という単語の１−ｇｒａｍ確率とバックオフ係数の両方を０に設定すればよい。これにより、「見／高篠」の言語スコアが０となり、候補パターン２は認識結果とはならなくなる。つまり、「三鷹市」というキーワードを正確に抽出するためには、単語「三鷹市」に類似する非キーワード「高篠」の１−ｇｒａｍ確率及びバックオフ係数を０とすればよい。以下、このようにキーワードに類似する非キーワードを「キーワード類似単語」と呼ぶ。
【００３９】
なお、キーワード類似単語については、その１−ｇｒａｍ確率とバックオフ係数の両方を０とすることが必要となる。これについて説明する。発話に対応する候補パターンが「見／高篠」という単語列を含み、それに対応する２−ｇｒａｍ確率が存在しない場合、「見／高篠」の言語スコアは、
「見／高篠」の言語スコア＝「見」のバックオフ係数×「高篠」の１−ｇｒａｍ確率
で計算される。よって、キーワード類似単語である「高篠」の１−ｇｒａｍ確率を０に設定すれば、「見／高篠」の言語スコアを０とすることができる。
【００４０】
一方、発話に対応する候補パターンが「高篠／見」という単語列を含み、それに対応する２−ｇｒａｍ確率が存在しない場合、「高篠／見」の言語スコアは、
「高篠／見」の言語スコア＝「高篠」のバックオフ係数×「見」の１−ｇｒａｍ確率
で計算される。よって、キーワード類似単語である「高篠」のバックオフ係数を０に設定しておかないと、「高篠／見」という単語列の言語スコアを０にすることができない。このように、キーワード類似単語が前方に来る単語列と後方に来る単語列の両方について言語スコアを０とするためには、キーワード類似単語の１−ｇｒａｍ確率とバックオフ係数の両方を０にすることが必要となる。
【００４１】
図７は、２−ｇｒａｍ言語モデルの構成例を示す。図７（ａ）は、本発明を適用していない例であり、キーワード類似単語「高篠」の１−ｇｒａｍ確率及びバックオフ係数はともにある値を持っている。一方、図７（ｂ）は本発明を適用した例であり、符号９０で示すようにキーワード類似単語「高篠」の１−ｇｒａｍ確率及びバックオフ係数の両方が０に設定されている。
【００４２】
次に、キーワード類似単語について説明する。キーワード類似単語は、キーワードに類似する非キーワードであり、キーワードの一部を構成する単語、キーワードの一部又は全部を含む単語などがある。キーワードの一部を構成する単語とは、例えばキーワード「三鷹市（みたかし）」に対する「三鷹」などである。キーワードの一部を含む単語とは、例えば上記の例のように、キーワード「三鷹市（みたかし）」に対して、その一部である「たかし」を含む「高篠」などである。また、キーワードの全部を含む単語とは、キーワードに何かの語（α）が加わった単語であり、「キーワード＋α」のようにキーワードの前に何かの語が加わった場合と、「α＋キーワード」のようにキーワードの後ろに何かの語が加わった場合とを含む。この場合、何かの語αは数字などでも構わない。
【００４３】
以上のように、本発明では、音声認識装置は、まず発話を複数の単語に分割して候補パターンを作成し、各単語の音響スコアと各単語の組合せの言語スコアとの積であるトータルスコアが最大である候補パターンを認識結果とする。そして音声認識装置は、認識結果に含まれるキーワードを抽出して出力する。ここで、予め決められたキーワードに類似するキーワード類似単語については、言語スコアを計算する際に使用される出現確率値である１−ｇｒａｍ確率及びバックオフ係数の両方が最小値、即ち「０」に設定される。よって、キーワード類似単語を含む候補パターンのトータルスコアは０になり、認識結果として決定されることがなくなる。その結果、キーワードを含む候補パターンが認識結果として得られ易くなり、発話中のキーワードを高精度で抽出することが可能となる。
【００４４】
［実施例］
次に、本発明を適用した音声認識装置の具体的実施例を説明する。なお、以下の説明では、言語モデル中の出現確率値は対数で示される。
【００４５】
（言語モデル）
図８は、２−ｇｒａｍ言語モデルの例である。図８の言語モデルのフォーマットはＡＲＰＡ形式と呼ばれ、広く使われている。このＡＲＰＡ形式の言語モデルは、先頭に１−ｇｒａｍ確率の種類数及び２−ｇｒａｍ確率の種類数が記述されており、その後ろに１−ｇｒａｍ情報及び２−ｇｒａｍ情報が順に記述されている。
【００４６】
１−ｇｒａｍ情報は、単語毎に出現確率の対数値、該当単語、及び、バックオフ係数の対数値が順に記述されている。バックオフ係数は、前述のように、実際の文例には存在しない単語の組合せについて２−ｇｒａｍ確率を出力するための数値である。２−ｇｒａｍ情報は、２−ｇｒａｍ確率それぞれの対数値、先行単語、後続単語の順で記述されている。
【００４７】
（言語モデル作成処理）
図９は、言語モデル作成部のブロック図である。以下、図９を用いて言語モデル作成処理を説明する。
【００４８】
言語モデル作成部の入力は、言語モデル学習用テキストデータである。これは、音声認識への発話が考えられる文例を可能な限り書き起こしたテキストデータである。図１０（ａ）は、学習用テキストデータの例である。
【００４９】
形態素解析器１１は、学習用テキストデータを形態素解析し、解析テキストを出力する。「形態素解析」とは、文を品詞等の意味のある単位へ分解することを言う。図１０（ｂ）は、言語モデル学習用テキストデータを形態素解析し、単語単位で分かち書きした後のテキストの例である。文の先頭に文頭記号＜ｓ＞が挿入され、文末に文末記号＜／ｓ＞が挿入されている。これを「解析テキスト」と呼ぶ。なお、図１０（ｂ）において各単語の後の数値「＋１」及び「＋０」はキーワードフラグであり、「＋１」はキーワードを、「＋０」は非キーワードを示す。
【００５０】
使用語彙抽出器１２は、解析テキストで使用される語彙を抽出し、使用語彙リストを生成する。図１０（ｃ）は、使用語彙リストの例である。言語モデル作成器１３は、解析テキストおよび使用語彙リストを用いて、言語モデルを作成する。ここでは、仮の言語モデルが生成される。
【００５１】
書換対象語彙リストＤＢ１５は、仮の言語モデルのうち、上述のように、１−ｇｒａｍ確率やバックオフ係数を０にしたい語彙、即ち前述のキーワード類似単語が全て記述されたものである。図１０（ｄ）は、書換対象語彙リストの例である。この例では、キーワード類似単語、即ち１−ｇｒａｍ確率及びバックオフ係数を０にしたい単語は「ミ＋０」ということになる。
【００５２】
バックオフ＆１−ｇｒａｍ確率強制書換器１４は、仮の言語モデルが所持する１−ｇｒａｍ確率とバックオフ係数を強制的に０へ書き換える。具体的には、書換対象語彙リストＤＢ１５に記載された語彙に対する１−ｇｒａｍ確率とバックオフ係数を０にする。ここで出力される言語モデルを「対策言語モデル」と呼ぶ。この対策言語モデルを、ディクテーション音声認識で使用する。
【００５３】
仮の言語モデルの例を図１１（ａ）に示す。また、この仮の言語モデルを、図１０（ｄ）の書換対象語彙リストにある情報を用いて書き換え処理して得た対策言語モデルを図１１（ｂ）に示す。図１１（ｂ）に示す対策言語モデルでは、書換対象語彙リストに記述されている「ミ＋０」という単語に対する１−ｇｒａｍの確率及びバックオフ係数が、仮の言語モデルと異なることが分かる（ボックス９２を参照）。なお、本実施例で使用するＡＲＰＡ形式では出現確率値が対数値で与えられるため、「ミ＋０」という単語に対する１−ｇｒａｍの確率及びバックオフ係数は「０」ではなく最小値、つまり最大の絶対値を持つ負値で書き換えられている。
【００５４】
書換対象語彙リストＤＢ１５及びバックオフ＆１−ｇｒａｍ確率強制書換器１４は本発明の特徴的な構成部分である。即ち、キーワード及び非キーワードを含む言語モデル中のキーワード類似単語が書換対象語彙リストとして用意され、バックオフ＆１−ｇｒａｍ確率強制書換器１４は、書換対象語彙リストを参照して、キーワード類似単語の１−ｇｒａｍ確率及びバックオフ係数を最小値に書き換える。こうして、本発明で使用される対策言語モデルが作成される。なお、作成された対策言語モデルは、図１における言語モデルとして使用される。
【００５５】
（ディクテーション処理）
次に、ディクテーション処理について説明する。図１２はディクテーション部２０の構成を示すブロック図である。ディクテーション部２０は、音声区間検出部２１と、特徴パラメータ計算部２２と、マッチング処理部２３とを備える。
【００５６】
「発話データ」とは、音声を含む入力信号を指す。たとえば、カーナビゲーション装置に実装されている音声認識装置の場合、発話データはユーザが発話ボタンを押下してから一定時間の間にマイクから録音された入力信号を指す。
【００５７】
音声区間検出部２１は、発話データの中から音声区間を検出し、音声区間内の音声データを出力する。つまり、「音声データ」とは、発話データの中から音声に該当する区間だけが切り出されたものを指す。
【００５８】
特徴パラメータ計算部２２は、音声区間検出部２１で検出された音声データを単位時間毎に分割し、それぞれにおいて特徴パラメータを計算し、マッチング処理部２３へ供給する。
【００５９】
辞書ＤＢ２６は、音声認識可能な単語、具体的には解析テキストに出現する単語が格納されている。本発明の音声認識手法は、ディクテーション処理による認識結果からキーワードを抽出することを想定しているため、キーワードと非キーワードを区別する必要がある。そのため、辞書ＤＢ２６には、登録されている単語毎にキーワードと非キーワードを識別するためのフラグデータが格納されている。即ち、辞書ＤＢ２６に登録されている単語のうち、キーワードにはそれを示すキーワードフラグ「＋１」が付与されており、非キーワードにはそれを示すキーワードフラグ「＋０」が付与されている。
【００６０】
音響モデルＤＢ２５には、サブワード単位（音節、音素など）の音響的特徴を、それぞれ特徴パラメータで表現したものが格納されている。
【００６１】
言語モデルＤＢ２５は、辞書に登録されている単語の組み合わせに対応したＮ−ｇｒａｍ言語モデルである。本発明では、この言語モデルとして、図１１（ｂ）に例示した対策言語モデルを使用する。
【００６２】
マッチング処理部２３は、言語モデルＤＢ２４、音響モデルＤＢ２５、及び、辞書ＤＢ２６を用いて発話内容を予測する。
【００６３】
次に、図１２を参照してディクテーションの動作について説明する。
【００６４】
まず、発話データが入力されると、音声区間検出部２１は、そのデータの中から音声データを検出する。次に、特徴パラメータ計算部２２は、音声データを単位時間毎にフレーム分割し、それぞれにおいて特徴パラメータを計算する。
【００６５】
次に、マッチング処理部２３は、単位時間毎に得られた特徴パラメータを言語モデルＤＢ２４、音響モデルＤＢ２５、及び、辞書ＤＢ２６にあてはめることによって認識結果を出力するマッチング処理を行う。
【００６６】
具体的には、マッチング処理部２３は、辞書ＤＢ２６に登録されている単語の組み合わせのうち、音声データに最も適合するものを、音声データの始端から時系列順に探索する。この探索により複数の候補パターンが作成される。ここで、音声データの始端から途中までをマッチング処理した結果、スコアの低かった組合せについては、以降マッチング処理しないようにする枝刈り処理も行う。
【００６７】
マッチング処理部２３は、複数の候補パターンについて、音響スコア及び言語スコアを計算してトータルスコアを求め、複数の候補パターンのうち最大のトータルスコアを有する候補パターンを認識結果として出力する。ここで出力される認識結果は、辞書ＤＢ２６に登録されている単語の組み合わせで構成される文となる。この際、本実施例では、図１１（ｂ）に例示されるように、対策言語モデルにおいてキーワード類似単語の１−ｇｒａｍ確率及びバックオフ係数が最小値に設定されているので、キーワード類似単語を含む候補パターンのトータルスコアは最小値となり、その結果、キーワードを抽出可能な認識結果が得られる。
【００６８】
以上の構成において、音響モデルＤＢ２５は本発明の音響モデル記憶部に相当し、言語モデルＤＢ２４は言語モデル記憶部に相当し、辞書ＤＢ２６は辞書記憶部に相当する。また、ディクテーション部２０の特にマッチング処理部２３は本発明の候補パターン作成部、スコア計算部及び認識結果決定手段として機能する。
【００６９】
（音声認識処理）
図１３は、本発明に係る音声認識処理を示す図である。上述のように、ディクテーション部２０が作成した認識結果はキーワード抽出部３０へ供給される。その結果、キーワード抽出部３０は、
「ミタカシ＋１  ノ＋０  ショウガッコウ＋０」
という認識結果を得る。単語の後ろに加えられている数字はキーワードフラグである。前述のように、キーワードに該当するものには「１」、非キーワードには「０」が付与されている。
【００７０】
キーワード抽出部３０は、認識結果として出力された候補パターンに含まれる単語から、辞書ＤＢ２６を参照してキーワードを抽出し、キーワードをコマンドなどとして使用する動作制御部へ供給する。例えば、本実施例の音声認識装置がナビゲーション装置に適用された場合、キーワード抽出部３０が抽出したキーワードは、ナビゲーション装置の操作コマンドとしてナビゲーション装置の動作制御部へと送られる。
【００７１】
（言語スコアの計算方法）
次に、Ｎ−ｇｒａｍ言語モデルを用いた言語スコアの計算方法について詳しく説明する。以下の説明において、候補パターン中の単語ｗｉが発話に適合する区間を単に「ｗｉの区間」と呼ぶ。「ｗｉの区間」に対する音響スコアを、「ｗｉの音響スコア」と呼ぶ。さらに、音響スコアと言語スコアの積をトータルスコアと呼ぶ。
【００７２】
なお、ここでは、以下の条件下で言語スコアを計算することを想定する。
【００７３】
（１）Ｎ−ｇｒａｍ言語モデルを使用する。
【００７４】
（２）候補パターンに含まれる単語はＲ個（Ｎ＜Ｒ）である。
【００７５】
（３）候補パターンは、ｗ１，…，ｗＲで構成されている。
【００７６】
（ｗｉは候補パターンに含まれる単語のうち番目にあたるものを指す）
候補パターンＸに対するトータルスコアＳ（Ｘ）は、以下の式（１）で表現される。
【００７７】
【数１】
2010078877.tif 000003
【００７８】
Ｐ（ｗｊ｜ｗｊ−Ｎ＋１，…，ｗｊ−１）は、候補パターンに含まれる単語列ｗｊ−Ｎ＋１，…，ｗｊに対するＮ−ｇｒａｍ確率であり、Ｎ−ｇｒａｍ言語モデルから得られるものである。
【００７９】
ここで、Ｎ−ｇｒａｍ言語モデルから単語列ｗ１，…，ｗｎのＮ−ｇｒａｍ確率を取得するまでの流れを、図１４を参照して説明する。
【００８０】
まず、ステップＳ２０１において単語列ｗ１，…，ｗｎのＮ−ｇｒａｍ確率が存在するかどうかを調べる。もし存在する場合は、このＮ−ｇｒａｍ確率を出力する。
【００８１】
もし存在しない場合は、ステップＳ２０２及びＳ２０３において、単語列ｗ２，…，ｗｎにおける(Ｎ−１)−ｇｒａｍ確率および単語列ｗ１，…，ｗｎ−１における(Ｎ−１)−ｇｒａｍ確率がそれぞれ存在するかどうかを調べる。どちらも存在する場合は、単語列ｗ２，…，ｗｎにおける(Ｎ−１)−ｇｒａｍ確率と単語列ｗ１，…，ｗｎ−１におけるバックオフ係数の積をＮ−ｇｒａｍ確率として出力する。
【００８２】
どちらか１つでも存在しない場合は、入力する単語列をｗ２，…，ｗｎに置き換えて、再度(Ｎ−１)−ｇｒａｍ確率の存在を調べるようにする。
【００８３】
（本実施例による効果）
一般的に、ディクテーション部は、辞書に登録されている単語の組合せを認識結果として出力する。よって、発話によっては、複数の正解が考えられる。また、コンテキスト依存型の音響モデルを使うと、単語の組合せの違いによって音響スコアが変わる。
【００８４】
例えば、前述の「三鷹市の小学校」を例に取り上げる。ここでは、「三鷹市」がキーワードであるとする。また、辞書には「タカシノ」や「ミ」も登録されているものとする、この場合、正解となる候補パターンは次の２つが考えられる。
【００８５】
候補パターン１：  ミタカシ＋１  ノ＋０  ショウガッコウ＋０
候補パターン２：  ミ＋０  タカシノ＋０  ショウガッコウ＋０
候補パターン１が認識結果とされた場合はキーワードの「三鷹市」を抽出することができる。そのため、ナビゲーション装置など、本発明の音声認識装置を適用した機器は「三鷹市」をキーワードとして抽出することができる。しかし、候補パターン２が認識結果とされた場合、認識結果中にキーワードが存在せず、そのため機器を動作させることができないという問題が生じる。
【００８６】
ここで、解析テキスト中に、
・「見」の後ろに「高篠」が来る文は存在しない
・「三鷹市」の後ろに「の」が来る文は存在する
という条件では言語スコアは基本的には候補パターン１の方が高くなる。しかし、音響スコアは発話によって候補パターン２の方が高くなる場合がある。その結果、トータルスコアも候補パターン２が高くなってしまう可能性がある。そうなると、「三鷹市」を認識するべき状況であるにも関わらず、「高篠小学校」を認識してしまう可能性が考えられる。
【００８７】
具体的な例を、図８の言語モデルを使って解説する。図８に記載されている言語モデルの数値は対数で記載されている。
【００８８】
まずは、候補パターン１及び候補パターン２の対数言語スコアＰＬＭ１、ＰＬＭ２を計算する。
【００８９】
【数２】
2010078877.tif 000004
【００９０】
ここで、候補パターン２においては「ミ」の後ろに「タカシノ」が来る２−ｇｒａｍ確率が存在しない。よって、この２−ｇｒａｍ確率は「ミ」に対するバックオフ係数と「タカシノ」の１−ｇｒａｍ確率の積となる。よって、言語スコアそのものは候補パターン１の方が高くなっている。しかし、音響スコアについては候補パターン２の方が高い事例も存在する。例えば、候補パターン１、候補パターン２の対数音響スコアＰＡＭ１、ＰＡＭ２が、それぞれＰＡＭ１＝−２０．０、ＰＡＭ２＝−１９．０であるとする。この場合、それぞれの対数トータルスコアＰＲ１、ＰＲ２は、
【００９１】
【数３】
2010078877.tif 000005
【００９２】
となり、解析テキストに存在しない候補パターン２の方が上回ってしまう。よって、キーワードの抽出が不可能となる。
【００９３】
これに対し、本発明で作成した２−ｇｒａｍ言語モデルの例を図１５に示す。これは、前述のようにキーワード類似単語のバックオフ係数および１−ｇｒａｍ確率を最小値（本例では最大の絶対値を有する負値）にしたものである。具体的には、正解となるキーワードの一部である非キーワード「ミ」のバックオフ係数および１−ｇｒａｍ確率を最小値にしている。
【００９４】
この対策を行った後の、候補パターン２の対数言語スコアＰＬＭ２’を計算する。
【００９５】
【数４】
2010078877.tif 000006
【００９６】
これにより、対数トータルスコアＰＲ２’は
【００９７】
【数５】
2010078877.tif 000007
【００９８】
となる。ちなみに、候補パターン１においてはバックオフ係数を使用しないため、対数トータルスコアはＰＲ１＝−３３．７７０２１のままである。よって、本発明において作成された対策言語モデルを使用した場合は、候補パターン１が認識結果とされ、キーワード「三鷹市」が正しく抽出される。
【００９９】
［適用分野］
本発明は、音声認識処理を行う各種の機器に適用することができる。例えば、カーナビゲーション装置、携帯電話、パーソナルコンピュータ、ＡＶ機器、家電製品など、音声入力機能を備える各種の機器に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１００】
【図１】言語モデルを用いた音声認識手法の概略説明図である。
【図２】音響モデルの一つとしてコンテキスト依存音響モデルの例を示す。
【図３】２−ｇｒａｍ言語モデルの構成例を示す。
【図４】言語スコアの計算例を示す。
【図５】言語スコアの計算例を示す。
【図６】トータルスコアの計算方法を説明する図である。
【図７】２−ｇｒａｍ言語モデルの構成例を示す。
【図８】言語モデルの例を示す。
【図９】言語モデル作成処理を示すブロック図である。
【図１０】学習テキスト、解析テキスト、使用語彙リスト及び書換対象語彙リストの例を示す。
【図１１】言語モデルの例を示す。
【図１２】ディクテーション部の構成を示すブロック図である。
【図１３】音声認識処理の流れを示す。
【図１４】言語スコアの計算方法を示すフローチャートである。
【図１５】言語モデルの例を示す。
【符号の説明】
【０１０１】
１１  形態素解析器
１２  使用語彙抽出器
１３  言語モデル作成器
１４  バックオフ＆１−ｇｒａｍ確率強制書換器
１５  書換対象語彙リストＤＢ
２０  ディクテーション部
２１  音声区間検出部
２２  特徴パラメータ計算部
２３  マッチング処理部
２４  言語モデルＤＢ
２５  音響モデルＤＢ
２６  辞書ＤＢ
【図１】
2010078877.tif 000008
【図２】
2010078877.tif 000009
【図３】
2010078877.tif 000010
【図４】
2010078877.tif 000011
【図５】
2010078877.tif 000012
【図６】
2010078877.tif 000013
【図７】
2010078877.tif 000014
【図８】
2010078877.tif 000015
【図９】
2010078877.tif 000016
【図１０】
2010078877.tif 000017
【図１１】
2010078877.tif 000018
【図１２】
2010078877.tif 000019
【図１３】
2010078877.tif 000020
【図１４】
2010078877.tif 000021
【図１５】
2010078877.tif 000022