(57)【要約】【課題】単語辞書を用いて、精度の高い音声認識を行うことができる音声認識装置および音声認識プログラムを提供する。【解決手段】来訪者が検知されると、受付装置から来訪者名および担当者名を質問する音声が出力される（Ｓ４２）。質問に対する来訪者の応答が、複数のカテゴリに属する単語とその発音に関する情報の対応を示す汎用辞書と、担当者毎の分類に基づいて汎用辞書から作成された分割辞書とを参照して音声認識される。汎用辞書を参照して得られた認識結果と分割辞書を参照して得られた認識結果とに基づいて決定された最終結果が得られる（Ｓ４４）。最終結果が認識失敗を示す結果であれば（Ｓ４５：ＹＥＳ）、来訪者に対して再発話が促され（Ｓ４７）、認識に成功していれば（Ｓ４５：ＮＯ）、最終結果に含まれる担当者名が特定され（Ｓ５２）、その担当者の連絡先が特定されて（Ｓ５３）、通知処理が行われる（Ｓ５４）。【選択図】図１０
2010054896.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語辞書を用いて音声の認識を行う音声認識装置であって、
話者の音声の入力を受け付ける音声入力手段から入力された前記音声の音声情報を取得する音声情報取得手段と、
複数のカテゴリの各々について、複数の単語と前記複数の単語の発音に関する情報との対応を示す辞書である汎用辞書を記憶する汎用辞書記憶手段に記憶された前記汎用辞書を用いて、前記音声情報取得手段によって取得された前記音声情報に基づいて前記音声の認識を行う第１の認識手段と、
前記複数のカテゴリのうち、属する単語の数が所定量以下であるカテゴリである基準カテゴリに属する複数の単語を分類し、前記汎用辞書から各分類に関連する前記複数の単語と前記複数の単語の発音に関する情報との対応の一部をそれぞれ抽出することにより作成された複数の分割辞書を記憶する分割辞書記憶手段に記憶された前記分割辞書を用いて、前記音声情報取得手段によって取得された前記音声情報に基づいて前記音声の認識を行う第２の認識手段と、
前記第１の認識手段の認識結果である第１の認識結果および前記第２の認識手段の認識結果である第２の認識結果に基づいて、前記音声の認識結果を決定する結果決定手段とを備えたことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記結果決定手段は、前記第１の認識手段による前記第１の認識結果、および前記第２の認識手段による前記第２の認識結果が得られた場合、前記第１の認識結果に含まれる前記基準カテゴリに属する単語と同一の単語を含む前記第２の認識結果を、前記認識結果として決定す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】
前記結果決定手段は、前記第１の認識結果に含まれる前記基準カテゴリに属する単語と同一の単語を含む前記第２の認識結果がない場合、前記第１の認識結果および前記第２の認識結果を、前記認識結果として決定す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】
前記結果決定手段は、前記第２の認識手段による前記第２の認識結果が得られなかった場合、前記第１の認識手段による前記第１の認識結果を前記認識結果として決定することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記結果決定手段は、前記第１の認識手段による前記第１の認識結果が得られなかった場合、前記第２の認識手段による前記第２の認識結果を前記認識結果として決定することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の音声認識装置。
【請求項６】
前記複数の分割辞書は、前記基準カテゴリに属する互いに異なる単語をそれぞれ含むことを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の音声認識装置。
【請求項７】
前記第１の認識結果に含まれる前記基準カテゴリに属する単語と同一の単語を含む前記第２の認識結果がない場合、前記話者に再度発話を行うように指示する情報を、前記話者に対する情報を出力する情報出力手段に出力させる再発話指示手段をさらに備えたことを特徴とする請求項２〜６のいずれかに記載の音声認識装置。
【請求項８】
前記話者に対する所定の質問を、前記話者に対する情報を出力する情報出力手段に出力させる質問提示手段をさらに備え、
前記基準カテゴリは、前記質問提示手段によって提示される前記所定の質問に対する応答に関連するカテゴリであることを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の音声認識装置。
【請求項９】
前記話者に対する所定の質問を、前記情報出力手段に出力させる質問提示手段をさらに備え、
前記基準カテゴリは、前記質問提示手段によって提示される前記所定の質問に対する応答に関連するカテゴリであることを特徴とする請求項７に記載の音声認識装置。
【請求項１０】
前記基準カテゴリに属する前記複数の単語の各々に対応する通知先を記憶する通知先記憶手段を参照して、前記認識結果決定手段によって決定された前記認識結果に含まれる前記基準カテゴリに属する単語に対応する前記通知先を特定する通知先特定手段と、
前記通知先特定手段によって特定された前記通知先に対して、前記認識結果に基づく通知処理を行うことを特徴とする通知手段をさらに備えたことを特徴とする請求項８または９に記載の音声認識装置。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれかに記載の音声認識装置の各種処理手段としてコンピュータを機能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、音声認識装置および音声認識プログラムに関する。より具体的には、単語辞書を用いて音声認識を行う音声認識装置および音声認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、音声の音響的特徴を示す音響モデル、単語とその単語の発音に関する情報との対応を記述する単語辞書、および単語のつながりに関する制約を定義する言語モデルを用いた音声認識技術が知られている。このような技術では、単語辞書に含まれる単語数が増加するのに伴い、単語の組合せから構成される文の数は膨大となる。その結果、実際に発話されたのと異なる文が出力される誤認識の確率が上がる、すなわち認識精度が低下する傾向がある。
【０００３】
そこで、予測された単語のみにより生成される文のみを認識候補として認識を行うことにより、誤認識を抑制する音声認識装置が提案されている（例えば、特許文献１）。
【特許文献１】特開平６−１８０５９３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の音声認識装置では、予測された単語のみが音声認識に使用されるため、実際に発話された文が、予測された単語から構成されていない場合、すなわち、予測が外れた場合には、認識が不可能な場合がある。
【０００５】
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り、単語辞書を用いて、精度の高い音声認識を行うことができる音声認識装置および音声認識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】
【０００６】
上記目的を達成するために、請求項１に係る発明の音声認識装置は、単語辞書を用いて音声の認識を行う音声認識装置であって、話者の音声の入力を受け付ける音声入力手段から入力された前記音声の音声情報を取得する音声情報取得手段と、複数のカテゴリの各々について、複数の単語と前記複数の単語の発音に関する情報との対応を示す辞書である汎用辞書を記憶する汎用辞書記憶手段に記憶された前記汎用辞書を用いて、前記音声情報取得手段によって取得された前記音声情報に基づいて前記音声の認識を行う第１の認識手段と、前記複数のカテゴリのうち、属する単語の数が所定量以下であるカテゴリである基準カテゴリに属する複数の単語を分類し、前記汎用辞書から各分類に関連する前記複数の単語と前記複数の単語の発音に関する情報との対応の一部をそれぞれ抽出することにより作成された複数の分割辞書を記憶する分割辞書記憶手段に記憶された前記分割辞書を用いて、前記音声情報取得手段によって取得された前記音声情報に基づいて前記音声の認識を行う第２の認識手段と、前記第１の認識手段の認識結果である第１の認識結果および前記第２の認識手段の認識結果である第２の認識結果に基づいて、前記音声の認識結果を決定する結果決定手段とを備えている。
【０００７】
請求項２に係る発明の音声認識装置では、請求項１に記載の発明の構成に加え、前記結果決定手段は、前記第１の認識手段による前記第１の認識結果、および前記第２の認識手段による前記第２の認識結果が得られた場合、前記第１の認識結果に含まれる前記基準カテゴリに属する単語と同一の単語を含む前記第２の認識結果を、前記認識結果として決定することを特徴とする。
【０００８】
請求項３に係る発明の音声認識装置では、請求項２に記載の発明の構成に加え、前記結果決定手段は、前記第１の認識結果に含まれる前記基準カテゴリに属する単語と同一の単語を含む前記第２の認識結果がない場合、前記第１の認識結果および前記第２の認識結果を、前記認識結果として決定することを特徴とする。
【０００９】
請求項４に係る発明の音声認識装置では、請求項１〜３のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記結果決定手段は、前記第２の認識手段による前記第２の認識結果が得られなかった場合、前記第１の認識手段による前記第１の認識結果を前記認識結果として決定することを特徴とする。
【００１０】
請求項５に係る発明の音声認識装置では、請求項１〜４のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記結果決定手段は、前記第１の認識手段による前記第１の認識結果が得られなかった場合、前記第２の認識手段による前記第２の認識結果を前記認識結果として決定することを特徴とする。
【００１１】
請求項６に係る発明の音声認識装置では、請求項１〜５のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記複数の分割辞書は、前記基準カテゴリに属する互いに異なる単語をそれぞれ含むことを特徴とする。
【００１２】
請求項７に係る発明の音声認識装置は、請求項２〜６のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記第１の認識結果に含まれる前記基準カテゴリに属する単語と同一の単語を含む前記第２の認識結果がない場合、前記話者に再度発話を行うように指示する情報を、前記話者に対する情報を出力する情報出力手段に出力させる再発話指示手段をさらに備えている。
【００１３】
請求項８に係る発明の音声認識装置は、請求項１〜６のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記話者に対する所定の質問を、前記話者に対する情報を出力する情報出力手段に出力させる質問提示手段をさらに備え、前記基準カテゴリは、前記質問提示手段によって提示される前記所定の質問に対する応答に関連するカテゴリであることを特徴とする。
【００１４】
請求項９に係る発明の音声認識装置は、請求項７に記載の発明の構成に加え、前記話者に対する所定の質問を、前記情報出力手段に出力させる質問提示手段をさらに備え、前記基準カテゴリは、前記質問提示手段によって提示される前記所定の質問に対する応答に関連するカテゴリであることを特徴とする。
【００１５】
請求項１０に係る発明の音声認識装置は、請求項８または９に記載の発明の構成に加え、前記基準カテゴリに属する前記複数の単語の各々に対応する通知先を記憶する通知先記憶手段を参照して、前記認識結果決定手段によって決定された前記認識結果に含まれる前記基準カテゴリに属する単語に対応する前記通知先を特定する通知先特定手段と、前記通知先特定手段によって特定された前記通知先に対して、前記認識結果に基づく通知処理を行うことを特徴とする通知手段をさらに備えたことを特徴とする音声認識装置。
【００１６】
請求項１１に係る発明の音声認識プログラムは、請求項１〜１０のいずれかに記載の音声認識装置の各種処理手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
請求項１に係る発明の音声認識装置によれば、複数の単語に関する汎用辞書を使用した音声認識の結果（第１の認識結果）と、汎用辞書の一部が抽出され作成された分割辞書を使用した音声認識の結果（第２の認識結果）に基づいて、認識結果が決定される。汎用辞書を用いた第１の認識結果は、全体としての信頼性は高いとはいえないが、属する単語の数が所定量以下である基準カテゴリの単語の信頼性はある程度高いと考えられる。一方、分割辞書は、基準カテゴリに属する単語をさらに分類した結果に従って汎用辞書の一部のみが抽出されたものであるから、含まれる単語数が絞り込まれている。よって、発話内容が分割辞書の単語に対応していれば、分割辞書を用いた第２の認識結果は、全体としての信頼性が高いと考えられる。したがって、汎用辞書を用いた第１の認識結果と分割辞書を用いた第２の認識結果との両方に基づいて話者の音声の認識結果を決定することにより、最終的に精度の高い認識結果を得ることができる。
【００１８】
請求項２に係る発明の音声認識装置によれば、汎用辞書を用いた第１の認識結果において、属する単語の数が所定量以下である基準カテゴリの単語の信頼性はある程度高いと考えられる。一方、単語数が絞られた分割辞書を用いた第２の認識結果は、発話内容が分割辞書の単語に対応していれば、全体としての信頼性は第１の認識結果よりも高いと考えられる。したがって、請求項１に記載の発明の効果に加え、第１の認識結果で信頼性の高い単語を基準として、これと同じ単語を含む第２の認識結果を選択することにより、全体としてより信頼性の高い認識結果を得ることができる。
【００１９】
請求項３に係る発明の音声認識装置によれば、汎用辞書を用いた第１の認識結果において、属する単語の数が所定量以下である基準カテゴリの単語の信頼性はある程度高いと考えられる。一方、単語数が絞られた分割辞書を用いた第２の認識結果は、全体としての信頼性は第１の認識結果よりも高いと考えられる。したがって、請求項２に記載の発明の効果に加え、基準カテゴリの単語の認識結果が互いに異なる場合、両方を認識結果として採用することにより、一部は正しい認識結果である可能性が高くなる。
【００２０】
請求項４に係る発明の音声認識装置によれば、第２の認識結果が得られなかった場合、すなわち、単語数が絞られた分割辞書での認識が失敗した場合には、汎用辞書を用いた第１の認識結果が認識結果として決定される。したがって、請求項１〜３のいずれかに記載の発明の効果に加え、発話内容が分割辞書には対応していない場合でも、認識不可能となる可能性を低減できる。
【００２１】
請求項５に係る発明の音声認識装置によれば、第１の認識結果が得られなかった場合には、分割辞書を用いた第２の認識結果が認識結果として決定される。したがって、請求項１〜４のいずれかに記載の発明の効果に加え、認識不可能となる可能性を低減できる。
【００２２】
請求項６に係る発明の音声認識装置によれば、複数の分割辞書が、基準カテゴリに属する互いに異なる単語をそれぞれ含むように作成されている。したがって、請求項１〜５のいずれかに記載の発明の効果に加え、各分割辞書に含まれる単語数を最小とすることができるため、さらに認識精度を高めることができる。また、分割辞書が互いに異なる単語をそれぞれ含むように作成されていることにより、その単語に特有の認識結果を得ることができる。
【００２３】
請求項７に係る発明の音声認識装置によれば、第１の認識結果に含まれる基準カテゴリに属する単語と同一の単語を含む前記第２の認識結果がない場合、話者に再度発話を行うように指示する情報が、情報出力手段に出力される。したがって、請求項２〜６のいずれかに記載の発明の効果に加え、信頼性が不明な認識結果ではなく、正しい認識結果を得られる可能性が高くなる。
【００２４】
請求項８に係る発明の音声認識装置では、基準カテゴリは、話者に対する所定の質問への応答に関するカテゴリである。話者に所定の質問が提示される場合、質問に対する応答は、通常、決まったカテゴリに属する単語を含むものとなる。したがって、請求項１〜６のいずれかに記載の発明の効果に加え、話者による応答の認識精度を高めることができる。
【００２５】
請求項９に係る発明の音声認識装置では、基準カテゴリは、話者に対する所定の質問への応答に関するカテゴリである。話者に所定の質問が提示される場合、質問に対する応答は、通常、決まったカテゴリに属する単語を含むものとなる。したがって、請求項７に記載の発明の効果に加え、話者による応答の認識精度を高めることができる。
【００２６】
請求項１０に係る発明の音声認識装置によれば、認識結果に含まれる基準カテゴリに属する単語を基にして、対応する通知先が特定され、認識結果に基づく情報が送信される。したがって、請求項８または９に記載の発明の効果に加え、通知を受けた者は、直接話者と対話しなくても、話者に関する情報を知ることができる。
【００２７】
請求項１１に係る発明の音声認識プログラムは、請求項１〜１０のいずれかに記載の音声認識装置の各種処理手段としてコンピュータを機能させることができる。したがって、請求項１〜１０のいずれかに記載の発明の効果を奏することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、本発明を具現化した実施の形態について、図面を参照して説明する。なお、参照する図面は、本発明が採用しうる技術的特徴を説明するために用いられるものであり、記載されている装置の構成、各種処理のフローチャートなどは、それのみに限定する趣旨ではなく、単なる説明例である。
【００２９】
まず、図１〜図８を参照して、本実施形態に係る音声認識システムの一例として、受付システム１の全体構成、ならびに、受付システム１の構成要素である音声認識装置としての受付装置１０およびユーザ端末２０の構成について、順に説明する。
【００３０】
最初に、図１を参照して、受付システム１の全体構成の概略を説明する。図１は、受付システム１の概略構成を示すシステム構成図である。受付システム１は、例えば、ビルや会社に設置され、来訪者に対する受付業務を行うシステムである。なお、本実施形態では、受付システム１は、会社５に設置されているものとして説明する。
【００３１】
図１に示すように、受付システム１は、受付装置１０および複数のユーザ端末２０を備えており、これらはＬＡＮ９によって相互に接続されている。受付装置１０およびユーザ端末２０は、パーソナルコンピュータ等の汎用のコンピュータであってもよいし、専用の装置であってもよい。なお、本実施形態では、専用の装置であるものとして説明する。また、ＬＡＮ９はその他のネットワークであってもよく、有線、無線の別も問わない。
【００３２】
ここで、本実施形態の受付システム１全体で行われる処理の手順について、簡単に説明する。会社５への来訪者が、入口付近に設けられた受付装置１０に近づくと、受付装置１０が備える人感センサ１０９（図２参照）によって検知される。ここで受付装置１０から来訪者および来訪者の応対担当者（以下、単に担当者という）の名前に関する質問が発せられるため、来訪者は受付装置１０に対して応答する。すると、来訪者の応答が音声認識され、認識結果に基づいて、担当者が特定される。そして、受付装置１０から、担当者が使用するユーザ端末２０に対して、来訪者が到着したことを知らせる通知が送信される。このように、受付装置１０は、会社５における受付業務を自動的に行うことができる。なお、ここまでで簡単に説明した処理については、後で詳述する。
【００３３】
次に、図２〜図７を参照して、受付装置１０の構成について説明する。図２は、受付装置１０の電気的構成を示すブロック図である。図３は、ハードディスク装置１５が備える記憶エリアの説明図である。図４は、言語モデル１５２１の説明図である。図５は、汎用辞書１５３１の説明図である。図６は、分割辞書１５４１の説明図である。図７は、社員データベース１５５１の説明図である。
【００３４】
まず、図２を参照して、受付装置１０の電気的構成について説明する。図２に示すように、受付装置１０は、ＣＰＵ１０１と、ＣＰＵ１０１に各々接続されたＲＯＭ１０２およびＲＡＭ１０３を含む制御回路部１００を備えている。ＣＰＵ１０１には、入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェイス１０４が接続されている。Ｉ／Ｏインタフェイス１０４には、ディスプレイ１０６、マイク１０７、スピーカ１０８、人感センサ１０９、通信装置１１０、およびハードディスク装置（ＨＤＤ）１５０が接続されている。
【００３５】
ＣＰＵ１０１は、受付装置１０全体の制御を司る。ＲＯＭ１０２は、受付装置１０の基本的な動作に必要なプログラムやそのための設定値を記憶している。ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２や、ＨＤＤ１５０に記憶されたプログラムに従って、受付装置１０の動作を制御する。ＲＡＭ１０３は、各種データを一時的に記憶するための記憶装置である。
【００３６】
ディスプレイ１０６は、液晶パネルと駆動回路を備えた表示機器である。ディスプレイ１０６には、例えば、音声案内業務を行っている想定の人物やキャラクタの画像、スピーカ１０８から発話される音声に対応する文章等が表示される。マイク１０７は、音声が入力される機器であり、入力された音声を音声データに変換して出力する。スピーカ１０８は、入力された音声データを音声に変換して出力する機器である。なお、本実施形態では、マイク１０７は、本発明の「音声入力手段」に相当し、スピーカ１０８およびディスプレイ１０６は、「情報出力手段」に相当する。
【００３７】
人感センサ１０９は、受付装置１０の正面の所定領域内にある人体、すなわち来訪者を検知するセンサである。人感センサ１０９として、例えば、人体に対して赤外線を発射し、反射された赤外線の受光量の変化に基づいて人体を検知する赤外線センサ等、周知の人感センサを採用することができる。通信装置１１０は、ＬＡＮ９を介して、ユーザ端末２０等の外部機器との間でデータの送受信を行う装置である。
【００３８】
図３〜図６を参照して、ＨＤＤ１５０について説明する。記憶装置であるＨＤＤ１５０には、図３に示すように、複数の記憶エリアが設けられている。複数の記憶エリアは、例えば、音響モデル記憶エリア１５１、言語モデル記憶エリア１５２、汎用辞書記憶エリア１５３、分割辞書記憶エリア１５４、社員データベース（ＤＢ）記憶エリア１５５、およびプログラム記憶エリア１５６を含む。なお、本実施形態において、汎用辞書記憶エリア１５３は、本発明の「汎用辞書記憶手段」に相当し、分割辞書記憶エリア１５４は、「分割辞書記憶手段」に相当し、社員ＤＢ記憶エリア１５５は、「通知先記憶手段」に相当する。
【００３９】
音響モデル記憶エリア１５１には、音声認識処理で使用される周知の音響モデル（図示外）が記憶されている。なお、詳細な説明は省略するが、音響モデルは、音声の音響的特徴（例えば、周波数特性）を統計的にモデル化したもので、例えば、母音、子音のそれぞれについて、特徴量と対応する音素とで表現されている。
【００４０】
言語モデル記憶エリア１５２には、音声認識処理で使用される言語モデル１５２１（図４参照）が記憶されている。言語モデルは、単語のつながり、すなわち単語間の結びつきに関する制約を定義するものである。代表的な言語モデルとして、例えば、単語間の結びつきを文法（グラマー）で記述する記述文法モデルと、単語間の結びつきを確率で定義する統計モデル（例えば、単語Ｎ−ｇｒａｍ）がある。
【００４１】
これらの代表的な言語モデルのうち、記述文法モデルは、想定される文のパターンを、受理可能な文のパターンとして、予め人手で記述して定義するものである。したがって、記述される受理可能な文のパターンの数には限りがあるが、発話が、定義された文のパターンに対応していれば、高精度な音声認識が可能である。本実施形態では、会社５を訪問してきた人物の発話という、比較的限られた状況での発話について音声認識が行われるため、言語モデルとして記述文法モデルを採用している。しかしながら、言語モデルは必ずしも記述文法モデルである必要はなく、統計モデルを使用してもよい。
【００４２】
言語モデル記憶エリア１５２（図３参照）には、受付装置１０と来訪者との対話で想定される様々な場面に応じて予め作成された受理可能な文のパターンが、言語モデルとして記憶されている。例えば、図４に示す言語モデル１５２１は、来訪者および担当者の名前に関する質問に対する応答として受理可能な文のパターンを示す例である。文のパターンは、例えば、文を構成する単語が属するカテゴリを順に並べることによって定義することができる。
【００４３】
図４の例では、カテゴリ「会社名」、「接続」、「来訪者名」、「末尾１」、「担当者名」、「敬称」、および「末尾２」にそれぞれ属する単語が順に連結された文、ならびに、カテゴリ「不要語」、「会社名」、「接続」、「来訪者名」、「末尾１」、「担当者名」、「敬称」、および「末尾２」にそれぞれ属する単語が順に連結された文の２種類を含む、複数の受理可能な文のパターンが定義されている。
【００４４】
なお、図４には、来訪者および担当者の名前に関する質問に対する応答に対応する言語モデル１５２１のみが例示されているが、言語モデル記憶エリア１５２には、他にも、例えば、用件に関する質問に対する応答の場面等、様々な場面に対応して予め作成された複数の言語モデルが記憶されていてもよい。
【００４５】
汎用辞書記憶エリア１５３には、音声認識に使用される汎用辞書１５３１（図５参照）が記憶されている。図５に示すように、汎用辞書１５３１は、受付装置１０が発する質問に対する応答に関連する複数のカテゴリ毎に、そのカテゴリに属する単語と、各単語の発音に関する情報とを記述するものである。なお、図５では、表記を簡略化するため、発音に関する情報として片仮名が使用されているが、実際には、汎用辞書では音素列として記憶されている。例えば、音素列にローマ字表記を用いる場合は、単語「あの」に対応する発音は、図５では片仮名で「アノ」と記載されているが、実際には「ａｎｏ」と記憶されている。
【００４６】
図５は、カテゴリとして、「不要語」、「会社名」、「接続」、「来訪者名」、「末尾１」、「担当者名」、「敬称」、および「末尾２」を含む汎用辞書の例を示している。つまり、前述した言語モデル１５２１で定義されている文に含まれるカテゴリについて、各カテゴリに属する単語およびその発音が記述された辞書である。汎用辞書１５３１中のカテゴリには、カテゴリに属するどの単語を使用しても文全体としての意味には影響しないカテゴリ（以下、非重要カテゴリという）と、それ以外の、カテゴリに属する単語のうちどれを使用するかによって文全体の意味が変化するカテゴリ（以下、重要カテゴリという）とがある。
【００４７】
図５の汎用辞書１５３１の例では、カテゴリ「不要語」、「接続」、「末尾１」、「敬称」、および「末尾２」は非重要カテゴリであり、カテゴリ「会社名」、「来訪者名」および「担当者名」は重要カテゴリである。
【００４８】
汎用辞書１５３１において、重要カテゴリである「会社名」に属する単語数は５，０００、「来訪者名」に属する単語数は１０，０００、「担当者名」に属する単語数は１５である。つまり、カテゴリ「担当者名」に比べて、「会社名」および「来訪者名」の単語数は著しく多い。会社５に所属する担当者の数は限られているが、担当者１名に対して、例えば、面会に来る取引先の会社の数は複数あり、さらにこれらの会社に所属する人物が複数名いる場合もある。よって、汎用辞書１５３１では、すべての単語を網羅するために、このように「会社名」および「来訪者名」の単語数が非常に多くなる。なお、図５では、各カテゴリに属する単語の数が示されているのは単に説明目的であり、実際の汎用辞書１５３１には、単語数は含まれなくてよい。
【００４９】
なお、前述したように、言語モデル１５２１（図４参照）以外に、様々な場面に応じて予め作成された他の言語モデルがある場合には、汎用辞書記憶エリア１５３に記憶される汎用辞書は、他の言語モデルに対応するカテゴリ毎の単語と発音に関する情報を含むものとなる。
【００５０】
分割辞書記憶エリア１５４（図３参照）には、音声認識に使用される複数の分割辞書（図６参照）が記憶されている。分割辞書は、前述した汎用辞書１５３１に含まれる重要カテゴリのうち、属する単語数が所定量以下のカテゴリに属する単語を分類し、汎用辞書１５３１から、各分類に関連する他のカテゴリの単語をそれぞれ抽出することにより作成することができる。以下の説明では、汎用辞書１５３１に含まれる重要カテゴリのうち、分類の基準とされる、属する単語数が所定量以下のカテゴリを「基準カテゴリ」というものとする。
【００５１】
基準カテゴリは、属する単語の数が所定数以下のカテゴリであってもよいし、他のカテゴリに属する単語の数に対する比率が所定値以下のカテゴリであってもよい。属する単語数が最小の重要カテゴリとすることがより好ましい。また、属する単語が、各々、他のカテゴリの単語と関連するカテゴリであることが好ましい。さらに、受付装置１０から来訪者に対して提示される質問に対する応答に含まれるカテゴリであることが望ましい。この場合、各分割辞書に含まれる単語数を最小とすることができるため、さらに認識精度を高めることができる。また、分割辞書が互いに異なる単語をそれぞれ含むように作成されていることにより、その単語に特有の認識結果を得ることができる。
【００５２】
本実施形態では、汎用辞書１５３１に含まれる重要カテゴリ「会社名」、「来訪者名」および「担当者名」のうち、最も単語数が少ないのは「担当者名」である。よって、汎用辞書１５３１のカテゴリ「担当者名」が基準カテゴリとされている。そして、この基準カテゴリに属する単語（担当者名）が担当者１名毎に分類され、各担当者が関係する会社および来訪者に応じて、カテゴリ「会社名」および「来訪者名」に属する単語が、各分類に振り分けられている。そして、各分類に属する単語とその発音に関する情報を互いに対応づけることによって分割辞書が作成され、分割辞書記憶エリア１５４に記憶されている。
【００５３】
例えば、図６は、会社５の担当者名が「加藤」という分類に対して作成された分割辞書１５４１の例である。担当者「加藤」は、名前が「Ａ工業」および「Ｂ運送」である２つの会社と、名前が「永光」および「囲」である２名の来訪者の担当であるために、これらの単語が汎用辞書１５３１から選択され、カテゴリ「会社名」および「来訪者名」に属する単語として分割辞書１５４１に含められる。なお、非重要カテゴリの単語は、どの分類にも関連するので、汎用辞書１５３１からそのまま分割辞書１５４１に含められる。
【００５４】
その結果、図６に示すように、重要カテゴリ「会社名」、「来訪者名」および「担当者名」の単語数は、それぞれ、２、２、１となる。つまり、分割辞書１５４１では、汎用辞書１５３１と比べ、「会社名」および「来訪者名」の単語数を飛躍的に減少させることができる。なお、図６では、各カテゴリに属する単語の数が示されているのは単に説明目的であり、実際の分割辞書１５４１には、単語数は含まれなくてよい。
【００５５】
本実施形態では、汎用辞書１５３１には、カテゴリ「担当者名」に属する単語は１０あるので（図５参照）、前述のように担当者名を基準とした分割辞書が作成されると、図６の分割辞書１５４１を含め、分割辞書の数は１０となる。ただし、担当者名を基準として分割辞書を作成する場合であっても、必ずしも各分割辞書に含まれる担当者名の単語数を１とする必要はない。例えば、会社５で同じ部署に所属する担当者毎、または同じ業務に携わっている担当者毎に分類して、それぞれ１〜数名を含む分割辞書を作成することも可能である。この場合、分割辞書の数は、１０よりも少なくなる場合がある。
【００５６】
社員ＤＢ記憶エリア１５５（図３参照）には、会社５の社員全員の個人情報（以下、社員情報という）を格納する社員ＤＢ１５５１（図７参照）が記憶されている。社員情報は、社員１名毎に作成されるものであり、例えば、図７に示すように、氏名、苗字、および連絡先を含む。連絡先としては、例えば、社員が使用するユーザ端末２０のＩＰアドレス、社員の電子メールアドレス、電話番号等を採用することができる。なお、社員情報には、図７に示す以外に、各社員を識別する社員コードや、所属する部署等の情報が含まれていてもよい。本実施形態では、社員ＤＢ１５５１に格納されている氏名または苗字は、本発明の「単語」に相当し、連絡先は、本発明の「通知先」に相当する。
【００５７】
プログラム記憶エリア１５６（図３参照）には、例えば、後述する各種処理に使用されるプログラムを含む、受付装置１０の各種動作を制御するためのプログラムおよび設定値等が記憶されている。なお、プログラムは、例えばＣＤ−ＲＯＭに記憶されたものがＣＤ−ＲＯＭドライブ（図示外）を介してインストールされ、プログラム記憶エリア１５６に記憶される。または、通信装置１１０を介してＬＡＮ９または他のネットワーク（図示外）に接続し、外部からダウンロードされたプログラムが記憶されてもよい。また、図示はされていないが、ＨＤＤ１５０には、その他、後述する処理でユーザ端末２０に送信される表示用データや音声データも記憶されている。
【００５８】
次に、図８を参照して、ユーザ端末２０の構成について説明する。図８は、ユーザ端末２０の電気的構成を示すブロック図である。図８に示すように、ユーザ端末２０は、ＣＰＵ２０１と、ＣＰＵ２０１に各々接続されたＲＯＭ２０２およびＲＡＭ２０３を含む制御回路部２００を備えている。ＣＰＵ２０１には、入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェイス２０４が接続されている。Ｉ／Ｏインタフェイス２０４には、ディスプレイ２０６、マイク２０７、スピーカ２０８、通信装置２１０、およびハードディスク装置（ＨＤＤ）２５０が接続されている。つまり、人感センサがない以外、ユーザ端末２０の構成は、受付装置１０と同様である。
【００５９】
ＣＰＵ２０１は、ユーザ端末２０全体の制御を司る。ＲＯＭ２０２は、ユーザ端末２０の基本的な動作に必要なプログラムやそのための設定値を記憶している。ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０２や、ＨＤＤ２５０に記憶されたプログラムに従って、ユーザ端末２０の動作を制御する。ＲＡＭ２０３は、各種データを一時的に記憶するための記憶装置である。
【００６０】
ディスプレイ２０６は、液晶パネルと駆動回路を備えた表示機器である。ディスプレイ２０６には、例えば、来訪者の到着を告げる通知文等が表示される。マイク２０７は、音声が入力される機器であり、入力された音声を音声データに変換して出力する。スピーカ２０８は、入力された音声データを音声に変換して出力する機器である。例えば、スピーカ２０８からは、来訪者の到着を告げる通知音声が出力される。ＨＤＤ２５０には、ユーザ端末２０の各種動作を制御するためのプログラムおよび設定値等が記憶されている。
【００６１】
以下に、前述のように構成された受付装置１０において行われる各種処理について、図９〜図１７を参照して説明する。図９は、受付装置１０のメイン処理のフローチャートである。図１０は、メイン処理で実行される取り次ぎ処理のフローチャートである。図１１は、音声認識処理のフローチャートである。図１２および図１３は、音声認識処理で実行される認識結果決定処理のフローチャートである。図１４〜図１７は、それぞれ、音声認識によって得られた認識結果の具体例を示す説明図である。なお、図９〜図１３に示す処理は、ＨＤＤ１５０のプログラム記憶エリア１５６に記憶されているプログラムに従って、受付装置１０のＣＰＵ１０１が実行する。
【００６２】
図９に示すメイン処理は、受付装置１０の電源がＯＮにされると開始され、電源がＯＦＦにされるまで継続して行われる。処理が開始されるとまず、開始フラグおよび終了フラグがいずれもｆａｌｓｅにセットされ、ＲＡＭ１０３のフラグ記憶エリア（図示外）に記憶される（Ｓ１）。開始フラグは、後述する音声認識処理（図１１参照）において、受付装置１０のマイク１０７から入力される来訪者の発話の認識を行う期間を規定するフラグである。具体的には、開始フラグがｔｒｕｅとされている間は発話の認識が行われ、ｆａｌｓｅとされると認識が中止される。終了フラグは、音声認識処理を終了させるか否かを示すフラグである。具体的には、終了フラグがｆａｌｓｅである間は音声認識処理が継続され、ｔｒｕｅとされると終了する。
【００６３】
続いて、音声認識処理が起動される（Ｓ２）。具体的には、ＨＤＤ１５０のプログラム記憶エリア１５６に記憶されている音声認識プログラムが起動されることにより、音声認識処理（図１１参照）が開始され、メイン処理と並行して実行されることになる。なお、音声認識処理については、後で詳述する。
【００６４】
人感センサ１０９により、来訪者が検知されたか否かが判断される（Ｓ３）。来訪者が検知されない間は、来訪者が検知されるまで待機状態となる（Ｓ３：ＮＯ）。そして、人感センサ１０９により来訪者が検知されると（Ｓ３：ＹＥＳ）、取り次ぎ処理が行われる（Ｓ４および図１０）。詳細は後述するが、取り次ぎ処理では、別途実行されている音声認識処理（図１１参照）によって得られた認識結果に基づいて、来訪者に応対する担当者が特定され、担当者の使用するユーザ端末２０に対する通知処理が行われる。
【００６５】
取り次ぎ処理の後、電源がＯＦＦにされていなければ（Ｓ５：ＮＯ）、処理はステップＳ３に戻り、来訪者毎に取り次ぎ処理が繰り返される。そして、受付装置１０の電源がＯＦＦにされると（Ｓ５：ＹＥＳ）、並行して実行されている音声認識処理も終了させるために、ＲＡＭ１０３のフラグ記憶エリアに記憶されている終了フラグがｆａｌｓｅからｔｒｕｅに変更され（Ｓ６）、図９に示すメイン処理は終了する。
【００６６】
図１０を参照して、メイン処理で行われる取り次ぎ処理について説明する。図１０に示すように、取次ぎ処理が開始されると、まず、再発話フラグがｆａｌｓｅにセットされ、ＲＡＭ１０３のフラグ記憶エリアに記憶される（Ｓ４１）。再発話フラグは、来訪者の発話の認識に失敗した場合に、来訪者にすでに同じ内容の再発話を促したか否かを示すフラグである。具体的には、再発話フラグがｔｒｕｅの場合は、すでに来訪者に再発話を促したことを示し、ｆａｌｓｅの場合は、まだ再発話を促していないことを示している。
【００６７】
続いて、ＣＰＵ１０１は、来訪者名および担当者名を質問する内容の音声をスピーカ１０８から出力させる（Ｓ４２）。より具体的には、予め作成され、ＨＤＤ１５０の所定の記憶エリア（図示外）に記憶されている質問文面のテキストデータが読み出される。そして、音声データに変換され、音声データがスピーカ１０８により音声に変換されて出力される。ここでは、例えば、「お客様のお名前と担当者の名前をお願いします」というように、来訪者名と担当者名を尋ねる音声が出力される。
【００６８】
この質問に対して来訪者が応答する際の発話を認識するために、メイン処理の最初でｆａｌｓｅとされた開始フラグが、ｔｒｕｅに変更される（Ｓ４３）。これにより、並行して実行されている音声認識処理（図１１参照）では、発話の認識が開始される。
【００６９】
音声認識処理において得られた最終的な認識結果（以下、最終結果という）は、ＲＡＭ１０３の所定の記憶エリアに記憶される。そこで、ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０３に記憶されている最終結果を取得し、認識失敗を示すものか否かを判断する（Ｓ４５）。認識失敗を示す最終結果がＲＡＭ１０３に記憶されている場合（Ｓ４５：ＹＥＳ）、前述した質問に対する応答が認識できなかったことを意味する。したがって、ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０３のフラグ記憶エリアに記憶されている再発話フラグがｆａｌｓｅであるか否かを判断する（Ｓ４６）。
【００７０】
再発話フラグがｆａｌｓｅである場合（Ｓ４６：ＮＯ）、来訪者は質問に対して一度応答をしただけであり、再度同じ応答をしたことはない。よって、再発話を促す内容の音声をスピーカ１０８から出力させる（Ｓ４７）。ここでも、予め作成され、ＨＤＤ１５０の所定の記憶エリア（図示外）に記憶されている文面のテキストデータが読み出されて音声データに変換され、さらにスピーカ２０８で音声に変換されて出力される。ここでは、例えば、「もう一度お願いします」というように、来訪者名と担当者名を再度尋ねる音声が出力される。そして、再発話フラグが、来訪者にすでに同じ内容の再発話を促したことを示すｔｒｕｅに変更された後（Ｓ４８）、処理はステップＳ４３に戻る。
【００７１】
ステップＳ４８に続くステップＳ４３では、並行して実行されている音声認識処理（図１１参照）において最初の応答の認識の後ｆａｌｓｅとされた開始フラグが、来訪者による再発話を認識するために、ｔｒｕｅに変更される（Ｓ４３）。これにより、音声認識処理では、来訪者の再発話の認識が開始され、最終結果が取得される（Ｓ４４）。
【００７２】
再発話の最終結果も認識失敗を示すものである場合には（Ｓ４５：ＹＥＳ）、再発話フラグが前の処理のステップＳ４８でｔｒｕｅにされている（Ｓ４６：ＮＯ）。よって、ＣＰＵ１０１は、それ以上来訪者に同じ質問をする処理を行うことなく、この来訪者の担当者名は代表担当者名であると決定し、ＲＡＭ１０３の所定の記憶エリアに代表担当者名を記憶させる（Ｓ４９）。なお、ここでいう代表担当者名とは、担当者が不明な場合に来訪者に応対すると予め定められた人物の名前である。代表者名は、例えば、社員ＤＢ１５５１において、担当者名のうち、代表担当者名を識別可能に記憶しておけばよい。また、別途、ＨＤＤ１５０の所定の記憶エリアに記憶させておいてもよい。
【００７３】
一方、来訪者および担当者名の質問に対する来訪者の最初の応答の認識が成功した場合（Ｓ４５：ＮＯ）、または、再発話を促された後の再度の応答の認識が成功した場合（Ｓ４５：ＮＯ）、最終結果には、担当者名が含まれている。つまり、担当者に来訪者の到着を告げることができる。そこで、ＣＰＵ１０１は、予め作成され、ＨＤＤ１５０の所定の記憶エリア（図示外）に記憶されている文面のテキストデータを読み出し、スピーカ１０８から、待機を依頼する内容の音声を出力させる（Ｓ５１）。ここでは、例えば、「担当者に取り次いでいますので、しばらくお待ちください」という音声が出力される。
【００７４】
続いて、ＣＰＵ１０１は、最終結果に基づいて担当者名を特定する（Ｓ５２）。具体的には、ＲＡＭ１０３に記憶されている最終結果に含まれる担当者名を抽出する。前述したように、本実施形態では、記述文法モデルである言語モデル１５２１（図４参照）を用いて来訪者の応答が認識されており、認識に成功している場合、最終結果にはカテゴリ「担当者名」の単語が含まれている。なお、詳細は後述するが、音声認識処理の結果、複数の最終結果がＲＡＭ１０３に記憶される場合がある。このような場合は、それぞれの最終結果に含まれる担当者が特定されればよい。特定された担当者名は、ＲＡＭ１０３の所定の記憶エリアに記憶される。
【００７５】
ステップＳ５３では、来訪者に応対する担当者の連絡先が特定される。具体的には、ＣＰＵ１０１は、社員ＤＢ記憶エリア１５５に記憶された社員ＤＢ１５５１（図７参照）を参照して、ステップＳ４９またはステップＳ５２で特定され、ＲＡＭ１０３に記憶されている担当者名と一致する社員の苗字に対応する連絡先を特定する。そして、特定された担当者の連絡先に対して、来訪者の到着を知らせる通知処理が行われる（Ｓ５４）。なお、前述したように、担当者名が複数特定された場合には、すべての担当者の連絡先が特定され、すべての担当者の連絡先に対して通知処理が行われればよい。
【００７６】
例えば、通知先として、担当者の使用するユーザ端末２０のＩＰアドレスが特定された場合、ＣＰＵ１０１は、ユーザ端末２０に来訪者の到着を知らせる内容の音声データを送信し、ユーザ端末２０のスピーカ２０８からその音声を出力させればよい。ここでは、予め定められた通知文に基づいて、例えば「お客様がいらっしゃっています」とのみ通知してもよいし、「Ａ工業の永光様がいらっしゃっています」というように、最終結果に含まれる会社名や来訪者名をあわせて通知してもよい。また、通知先として電子メールのアドレスが特定された場合は、そのアドレスに通知文のテキストデータを送信してもよい。この場合は、ユーザ端末２０のディスプレイ２０６に、通知文が表示される。
【００７７】
このような通知処理により、通知を受けた担当者は、直接来訪者と対話しなくても、来訪者が到着したという情報、または誰が来訪したのかという情報を知ることができる。担当者の連絡先に対する通知処理が行われた後、図１０に示す取り次ぎ処理は終了し、図９のメイン処理に戻る。
【００７８】
次に、図１１を参照して、図９に示すメイン処理のステップＳ２で起動され、メイン処理と並行して実行される音声認識処理について説明する。
【００７９】
図１１に示すように、音声認識処理では、まず、音響モデル、言語モデルおよび辞書が、ＨＤＤ１５０の所定の記憶エリアからそれぞれ読み出される（Ｓ２１）。具体的には、音響モデル（図示外）が音響モデル記憶エリア１５１から読み出される。来訪者名および担当者名に関する質問への応答に対応する言語モデル１５２１（図４参照）が、言語モデル記憶エリア１５２から読み出される。汎用辞書１５３１（図５参照）が、汎用辞書記憶エリア１５３から読み出され、分割辞書１５４１（図６参照）を含む、汎用辞書１５３１を基に作成された複数の分割辞書が、分割辞書記憶エリア１５４から読み出される。
【００８０】
続いて、ＲＡＭ１０３のフラグ記憶エリアに記憶されている終了フラグがｆａｌｓｅであるか否かが判断される（Ｓ２２）。前述したように、終了フラグは、受付装置１０の電源がＯＦＦにされない限り、ｆａｌｓｅのままである（Ｓ２２：ＹＥＳ）。この場合、フラグ記憶エリアに記憶されている開始フラグがｔｒｕｅか否かが判断される（Ｓ２３）。
【００８１】
前述したように、開始フラグは、人感センサ１０９によって来訪者が検知された場合に実行されるメイン処理の取次ぎ処理において、スピーカ１０８から来訪者名および担当者名の質問音声が出力された後、ｔｒｕｅにされる（図１０、Ｓ４３）。つまり、来訪者に対して来訪者名および担当者名の質問音声が出力されるまでの間は、ｆａｌｓｅのままである（Ｓ２３：ＮＯ）。この場合、終了フラグがｔｒｕｅにされるか、開始フラグがｔｒｕｅにされるまで、待機状態となる（Ｓ２２：ＹＥＳ、Ｓ２３：ＮＯ）。
【００８２】
受付装置１０の電源がＯＦＦにされ、図９のメイン処理のステップＳ６で終了フラグがｔｒｕｅにされた場合は（Ｓ２２：ＮＯ）、図１１に示す音声認識処理はそのまま終了する。図１０の取次ぎ処理のステップＳ４３で開始フラグがｔｒｕｅにされた場合は（Ｓ２３：ＹＥＳ）。来訪者名および担当者名の質問に対する来訪者の応答の音声がマイク１０７から入力され、その音声データがＲＡＭ１０３に取得される（Ｓ２４）。
【００８３】
取得された音声データの音声認識が行われる（Ｓ２５）。つまり、音声データが、音響モデル、言語モデル１５２１および辞書、すなわち汎用辞書１５３１および分割辞書１５４１を含む複数の分割辞書を用いて、テキストに変換される。具体的には、例えば、音声データを分析し、特徴量を抽出した後、音響モデルと言語モデル１５２１とのマッチングが行われる。言語モデル１５２１は、辞書として汎用辞書１５３１および分割辞書１５４１を含む複数の分割辞書を参照する。
【００８４】
マッチングの結果、言語モデル１５２１で受理可能な文毎に尤度が求まり、尤度が最も高い文が認識結果として得られる。なお、尤度が既定の閾値以下の値になった場合は、認識失敗として認識結果は得られない。音声認識に成功した場合には得られた認識結果（テキスト）が、音声認識に失敗した場合には認識失敗を示す情報が、どの辞書を参照して得られた結果であるかを識別可能な状態で、結果としてＲＡＭ１０３の記憶エリアに記憶される。
【００８５】
例えば、前述したように、１０名の担当者毎に、１０の分割辞書が作成されている場合には、辞書の数は全体で１１であるから、言語モデル１５２１を用いた認識が１１通り行われることになる。つまり、すべての辞書で認識に成功すれば、それぞれの辞書に対応して１１の認識結果（テキスト）が得られる。記憶される各辞書に対応する結果の識別情報として、例えば、汎用辞書に対応する結果にはゼロ（０）、１０の分割辞書に対応する結果には１〜１０の番号がそれぞれ付与され、結果（テキストまたは認識失敗を示す情報）と対応付けてＲＡＭ１０３に記憶される。なお、各辞書を参照して行われる１１通りの音声認識は、並行して同時に行われても、シーケンシャルに行われてもよい。来訪者の待ち時間を考慮すると、並行して行うことが好ましい。
【００８６】
このようにして音声認識が行われた後（Ｓ２５）、最終結果を決定する認識結果決定処理が行われる（Ｓ２６および図１２）。認識結果決定処理で決定された最終結果は、前述したように、並行して実行されているメイン処理の取り次ぎ処理（図１０参照）において、担当者名の特定に使用されることになる。
【００８７】
認識結果決定処理の後（Ｓ２６）、音声認識を一旦中止して来訪者による次の発話まで待機するために、フラグ記憶エリアにｔｒｕｅとして記憶されている開始フラグがｆａｌｓｅに変更される（Ｓ２７）。そして、処理はステップＳ２２に戻る。受付装置１０の電源がＯＦＦにされ、終了フラグがｔｒｕｅとされた場合は（図９、Ｓ５：ＹＥＳ、Ｓ６）、図１１に示す音声認識処理は終了する。電源がＯＦＦにされず、終了フラグがｆａｌｓｅの間は（Ｓ２２：ＮＯ）、前述したようにステップＳ２２〜Ｓ２７の処理が繰り返される。
【００８８】
図１２〜図１７を参照して、認識結果決定処理について説明する。なお、以下では、１０名の担当者毎に、１０の分割辞書が作成されており、汎用辞書に対応する結果にはゼロ（０）、１０の分割辞書に対応する結果には１〜１０の識別番号がそれぞれ付与されているものとして説明する。
【００８９】
図１２に示すように、処理が開始されるとまず、汎用辞書を参照して得られた認識結果（以下、単に「汎用辞書の認識結果」という）があるか否かが判断される（Ｓ２６１）。具体的には、ＲＡＭ１０３に、識別番号ゼロ（０）に対応して記憶されている結果が、認識結果（テキスト）であるか認識失敗を示す情報であるか否かが判断される。認識失敗を示す情報が記憶されている場合には、汎用辞書の認識結果はないと判断され（Ｓ２６１：ＮＯ）、さらに、分割辞書を参照して得られた認識結果（以下、単に「分割辞書の認識結果」という）があるか否かが判断される（Ｓ２６２）。具体的には、ＲＡＭ１０３に、識別番号１〜１０に対応して記憶されている結果に、１つでも認識結果（テキスト）があるか否かが判断される。
【００９０】
識別番号１〜１０に対応する結果の少なくとも１つが認識結果（テキスト）の場合には、分割辞書の認識結果はあると判断される（Ｓ２６２：ＹＥＳ）。この場合、分割辞書の認識結果が最終結果として決定され（Ｓ２６３）、図１２の認識結果決定処理は終了して、図１１に示す音声認識処理に戻る。なお、認識結果が複数ある場合には、すべての認識結果が最終結果とされる。このように、汎用辞書の認識結果はないが、分割辞書の認識結果がある場合には、分割辞書の認識結果を最終結果とすることにより、最終的に認識失敗とされる可能性を低減できる。また、複数の認識結果がある場合にはすべての認識結果を最終結果として採用することにより、正しい認識結果が最終結果に含まれる可能性がある。
【００９１】
例えば、来訪者の発話が音声認識された結果（図１１、Ｓ２５）、図１４に示す結果がＲＡＭ１０３に記憶されているとする。つまり、汎用辞書の結果である識別番号ゼロ（０）に対応する結果として、認識失敗を示す情報が記憶されている。また、分割辞書の結果である識別番号１〜１０に対応する結果には、認識失敗を示す情報と認識結果の両方が含まれる。例えば、識別番号１に対応する分割辞書の結果は認識失敗を示す情報であるが、識別番号２に対応する結果は「Ａ工業の永光ですが、佐藤さんお願いします」という認識結果（テキスト）である。また、識別番号１０に対応する結果は、「Ｅ工業の中道ですが、佐光さんお願いします」という認識結果（テキスト）である。
【００９２】
この例の場合、汎用辞書の認識結果があり（図１２のＳ２６１：ＹＥＳ）、さらに、分割辞書の認識結果があると判断される（Ｓ２６２：ＹＥＳ）。よって、識別番号３〜９の認識結果が、すべて認識失敗を示すものであれば、最終結果として、識別番号２および１０に対応する２種類の認識結果が、最終結果として決定されることになる。そして、別途実行されるメイン処理の取り次ぎ処理（図１０参照）において、これら２種類の最終結果から、担当者名として、「佐藤」および「佐光」が特定され、これら２名の使用するユーザ端末２０に対して通知が行われる。
【００９３】
一方、ステップＳ２６２において、識別番号１〜１０に対応してＲＡＭ１０３に記憶されている結果がすべて認識失敗を示す情報である場合には、分割辞書の認識結果がないと判断される（Ｓ２６２：ＮＯ）。この場合、汎用辞書を参照して行われた音声認識でも、分割辞書を参照して行われた音声認識でも、認識が失敗したことを意味する。したがって、最終結果は認識失敗と決定され（Ｓ２６４）、図１２の認識結果決定処理は終了して、図１１に示す音声認識処理に戻る。この場合、メイン処理の取り次ぎ処理（図１０参照）では、来訪者に対して再発話が促される。そして、再発話の認識を行っても最終結果が認識失敗となった場合は、担当者名として予め定められた代表者名が特定され、その代表者の使用するユーザ端末２０に対して通知が行われる。
【００９４】
また、ステップＳ２６１において、識別番号ゼロ（０）に対応してＲＡＭ１０３に記憶されている結果が認識結果（テキスト）である場合には、汎用辞書の認識結果があると判断される（Ｓ２６１：ＹＥＳ）。さらに、分割辞書の認識結果があるか否かが判断される（Ｓ２７１）。識別番号１〜１０に対応してＲＡＭ１０３に記憶されている結果がすべて認識失敗を示す情報であれば、分割辞書の認識結果がないと判断される（Ｓ２７１：ＮＯ）。この場合は、汎用辞書の認識結果が、最終結果として決定される（Ｓ２７２）。このように、発話内容が分割辞書には対応していないために分割辞書では認識に失敗した場合、汎用辞書の認識結果を最終結果として採用することにより、最終結果が得られない可能性を低減できる。
【００９５】
汎用辞書の認識結果があり（Ｓ２６１：ＹＥＳ）、識別番号１〜１０に対応する結果の少なくとも１つが認識結果であり、分割辞書の認識結果もあると判断された場合には（Ｓ２７１：ＹＥＳ）、分割辞書の認識結果の数が１よりも大きいか否かが判断される（図１３のＳ２７３）。分割辞書の認識結果の数が１より大きい場合（Ｓ２７３：ＹＥＳ）、汎用辞書の認識結果に加え、複数の分割辞書の認識結果が得られている。前述したように、分割辞書は、担当者毎に汎用辞書を分割して作成された辞書であるため、単語数が絞り込まれており、認識結果全体としての信頼性は高いと考えられる。そこで、複数の分割辞書の認識結果のうち、信頼性がより高い認識結果を最終結果とする処理が行われる。具体的には、汎用辞書の認識結果に含まれる担当者名が、担当者名１として特定される（Ｓ２７９）。そして、複数の分割辞書の認識結果のうち、担当者名１を含む認識結果が、最終結果として決定される（Ｓ２８０）。
【００９６】
汎用辞書には来訪者が求める担当者名はすべて含まれており、また、担当者名の単語数は他の重要カテゴリの単語数に比べて少ない。よって、汎用辞書の認識結果に含まれる担当者名の信頼性は高いと考えられる。一方、分割辞書は担当者毎に作成されているため、来訪者の発話にその分割辞書の担当者名が含まれていれば、認識結果に含まれる担当者名の信頼性は高いが、含まれていない場合には、信頼性は高いとはいえない。よって、汎用辞書に含まれる担当者名と同じ担当者名を含む分割辞書の認識結果を最終結果とすることにより、全体としての信頼性が高い最終結果を得ることができる。
【００９７】
例えば、来訪者の発話が音声認識された結果（図１１のＳ２５）、図１５に示す結果がＲＡＭ１０３に記憶されているとする。つまり、汎用辞書の結果である識別番号ゼロ（０）に対応する結果として、「Ｋ工業の中道ですが、佐藤さんお願いします」が記憶されている。また、分割辞書の結果である識別番号１〜１０に対応する結果として、少なくとも識別番号１、２および１０に対応して認識結果（テキスト）が記憶されている。具体的には、識別番号１に対応する分割辞書の結果は、「Ｋ工業の長井ですが、加藤さんお願いします」という認識結果（テキスト）である。識別番号２に対応する分割辞書の結果は、「Ａ工業の永光ですが、佐藤さんお願いします」という認識結果（テキスト）である。識別番号１０に対応する分割辞書の結果は、「Ｅ工業の中道ですが、佐光さんお願いします」という認識結果（テキスト）である。
【００９８】
この例の場合、汎用辞書の認識結果があり（図１２のＳ２６１：ＹＥＳ）、さらに、分割辞書の認識結果が複数あると判断される（Ｓ２７１：ＹＥＳ、図１３のＳ２７３：ＹＥＳ）。そして、汎用辞書の認識結果である「Ｋ工業の中道ですが、佐藤さんお願いします」に含まれる担当者名である「佐藤」が、担当者名１として特定される（Ｓ２７９）。さらに、担当者名１として特定された「佐藤」を含む分割辞書の認識結果である、識別番号２に対応する「Ａ工業の永光ですが、佐藤さんお願いします」が、最終結果として決定されることになる（Ｓ２８０）。そして、別途実行されるメイン処理の取り次ぎ処理（図１０参照）において、この最終結果から、担当者名として、「佐藤」が特定され、佐藤氏の使用するユーザ端末２０に対して通知が行われる。
【００９９】
一方、ステップＳ２７３において、分割辞書の認識結果の数が１であると判断された場合には（Ｓ２７３：ＮＯ）、ステップＳ２７９と同様に汎用辞書の認識結果に含まれる担当者名が担当者名１として特定された後（Ｓ２７４）、分割辞書の認識結果に含まれる担当者名が、担当者名２として特定される（Ｓ２７５）。そして、担当者名１と担当者名２とが一致するか否かが判断される（Ｓ２７６）。前述したように、汎用辞書の認識結果に含まれる担当者名の信頼性は高いため、分割辞書の認識結果に含まれる担当者名がこれと同じであれば、この分割辞書の認識結果の信頼性も高いためである。よって、担当者名１と担当者名２が同一であれば（Ｓ２７６：ＹＥＳ）、分割辞書の認識結果が最終結果として決定される（Ｓ２７７）。これにより、全体としての信頼性が高い最終結果を得ることができる。
【０１００】
例えば、来訪者の発話が音声認識された結果（図１１、Ｓ２５）、図１６に示す結果がＲＡＭ１０３に記憶されているとする。つまり、汎用辞書の結果である識別番号ゼロ（０）に対応する結果として、「Ｋ工業の中道ですが、佐藤さんお願いします」が記憶されている。また、識別番号２に対応する分割辞書の結果は、「Ａ工業の永光ですが、佐藤さんお願いします」という認識結果（テキスト）である。その他の分割辞書の結果は、すべて認識失敗であるとする。
【０１０１】
この例の場合、汎用辞書の認識結果があり（図１２、Ｓ２６１：ＹＥＳ）、さらに、分割辞書の認識結果が１つだけであると判断される（Ｓ２７１：ＹＥＳ、図１３のＳ２７３：ＮＯ）。そして、汎用辞書の認識結果に含まれる担当者名である「佐藤」が担当者名１として特定され（Ｓ２７４）、分割辞書の認識結果に含まれる担当者名である「佐藤」が担当者名２として特定される（Ｓ２７５）。担当者名１と担当者名２は一致しているため（Ｓ２７６：ＹＥＳ）、識別番号２に対応する分割辞書の認識結果である「Ａ工業の永光ですが、佐藤さんお願いします」が、最終結果として決定されることになる（Ｓ２７７）。そして、別途実行されるメイン処理の取り次ぎ処理（図１０参照）において、この最終結果から、担当者名として、「佐藤」が特定され、佐藤氏の使用するユーザ端末２０に対して通知が行われる。
【０１０２】
一方、ステップＳ２７６において、汎用辞書の認識結果に含まれる担当者名である担当者名１と、分割辞書の認識結果に含まれる担当者名である担当者名２が異なると判断された場合には（Ｓ２７６：ＮＯ）、汎用辞書の認識結果および分割辞書の認識結果の両方が、最終結果として決定される（Ｓ２７８）。これは、前述したように、汎用辞書の認識結果に含まれる担当者名の信頼性は高いため、分割辞書の認識結果に含まれる担当者名がこれと異なる場合、分割辞書の認識結果の方が汎用辞書の認識結果よりも信頼性が高いとは限らない。よって、両方を最終結果として採用することにより、どちらが正しい場合にも対応可能とするためである。
【０１０３】
例えば、来訪者の発話が音声認識された結果（図１１、Ｓ２５）、図１７に示す結果がＲＡＭ１０３に記憶されているとする。つまり、汎用辞書の結果である識別番号ゼロ（０）に対応する結果として、「Ｋ工業の中道ですが、加藤さんお願いします」が記憶されている。また、識別番号２に対応する分割辞書の結果は、「Ａ工業の永光ですが、佐藤さんお願いします」という認識結果（テキスト）である。その他の分割辞書の結果は、すべて認識失敗であるとする。
【０１０４】
この例の場合、汎用辞書の認識結果があり（図１２、Ｓ２６１：ＹＥＳ）、さらに、分割辞書の認識結果が１つだけであると判断される（Ｓ２７１：ＹＥＳ、図１３のＳ２７３：ＮＯ）。そして、汎用辞書の認識結果に含まれる担当者名である「加藤」が担当者名１として特定され（Ｓ２７４）、分割辞書の認識結果に含まれる担当者名である「佐藤」が担当者名２として特定される（Ｓ２７５）。担当者名１と担当者名２は一致しないため（Ｓ２７６：ＮＯ）、汎用辞書の認識結果である「Ｋ工業の中道ですが、加藤さんお願いします」と、識別番号２に対応する分割辞書の認識結果である「Ａ工業の永光ですが、佐藤さんお願いします」とが、いずれも最終結果として決定される（Ｓ２７７）。そして、別途実行されるメイン処理の取り次ぎ処理（図１０参照）において、これら２種類の最終結果から、担当者名として、「加藤」および「佐藤」が特定され、これら２名の使用するユーザ端末２０に対して通知が行われる。
【０１０５】
以上に説明したように、本実施形態の受付システム１では、受付装置１０で来訪者が検知されると、来訪者名と担当者名を質問する音声が出力される。質問に対して来訪者が応答すると、その音声が汎用辞書および分割辞書を参照して音声認識される。汎用辞書を参照して音声認識が行われた場合の認識結果と、分割辞書を参照して音声認識が行われた場合の認識結果に基づいて、最終的な認識結果が決定される。最終的な認識結果に含まれる担当者名が特定され、その連絡先に対して、来訪者の到着が通知される。
【０１０６】
汎用辞書の認識結果は、全体としての信頼性は高いとはいえないが、属する単語の数が所定量以下である基準カテゴリの単語である担当者名の信頼性はある程度高いと考えられる。一方、分割辞書は、担当者毎に汎用辞書の一部のみが抽出されたものであるから、含まれる単語数が絞り込まれている。よって、発話内容が分割辞書に含まれる担当者名に対応していれば、分割辞書の認識結果は、全体としての信頼性が高いと考えられる。したがって、本実施形態のように、汎用辞書の認識結果と分割辞書の認識結果との両方に基づいて来訪者の発話の認識結果を決定することにより、最終的に精度の高い認識結果を得ることができる。
【０１０７】
本実施形態では、図１１のステップＳ２５でマイク１０７から入力された音声を取得するＣＰＵ１０１が、本発明の「音声情報取得手段」に相当する。ステップＳ２５で汎用辞書および分割辞書を用いて音声認識を行うＣＰＵ１０１が、「第１の認識手段」および「第２の認識手段」に相当する。図１２のステップＳ２６３、Ｓ２６４、Ｓ２７２、図１３のステップＳ２７７、Ｓ２７８、およびＳ２８０で最終結果を決定するＣＰＵ１０１が、「認識結果決定手段」に相当する。
【０１０８】
図１０のステップＳ４７で、来訪者に再度の応答発話を促す音声をスピーカ１０８に出力させるＣＰＵ１０１が、「再発話指示手段」に相当する。図１０のステップＳ４２で来訪者名および担当者名に関する質問をスピーカ１０８に出力させるＣＰＵ１０１０が、「質問提示手段」に相当する。ステップＳ５３で担当者の通知先を特定するＣＰＵ１０１が、「通知先特定手段」に相当し、ステップＳ５４で通知処理を行うＣＰＵ１０１が、「通知手段」に相当する。
【０１０９】
なお、前述の実施形態に示される構成や処理は例示であり、各種の変形が可能なことはいうまでもない。例えば、前述の実施形態に係る認識結果決定処理（図１２および図１３）では、汎用辞書の認識結果と分割辞書の認識結果とが得られたが、それぞれに含まれる担当者名が一致しない場合（図１３のＳ２７６：ＮＯ）、最終結果として、それぞれに含まれる２つの担当者名を最終結果として採用している。しかしながら、この場合、汎用辞書の認識結果において、担当者名は信頼性が高いと考えられるにもかかわらず、分割辞書の認識結果の担当者名がそれと異なる場合であるから、来訪者に再度発話を促して、音声認識をやり直してもよい。
【０１１０】
具体的には、図１３のステップＳ２７８において、最終結果を認識失敗として決定すればよい。その結果、図１０に示す取り次ぎ処理で、最終結果が認識失敗であるとして（Ｓ４５：ＹＥＳ）、再発話が促されることになる（Ｓ４７）。これにより、信頼性が不明な最終結果ではなく、正しい最終結果を得られる可能性が高くなる。
【０１１１】
また、認識結果決定処理において、汎用辞書の認識結果と複数の分割辞書の認識結果とが得られた場合（図１２のＳ２６１：ＹＥＳ、Ｓ２７１：ＹＥＳ、図１３のＳ２７３：ＹＥＳ）、最終結果として、汎用辞書の認識結果に含まれる担当者名１と一致する担当者名を含む分割辞書の認識結果が採用されている（Ｓ２７９〜Ｓ２８０）。分割辞書の認識結果が複数ある場合、通常は、そこに含まれる担当者名のいずれかは、汎用辞書の認識結果に含まれる担当者名１と一致すると考えられる。しかしながら、複数の分割辞書の認識結果に含まれる担当者名が、すべて担当者名１と異なる場合には、図１３のステップＳ２７８と同様、汎用辞書の認識結果および複数の分割辞書の認識結果のすべてを最終結果としてもよいし、来訪者に再発話を促してもよい。
【０１１２】
また、認識結果決定処理（図１２および図１３）において、複数の最終結果が決定された場合には、複数の担当者名が特定され、そのすべての担当者の通知先に対して通知処理が行われている。しかしながら、必ずしも特定された複数の担当者すべてに対して通知を行う必要はなく、複数の最終結果が得られた場合には、例えば、予め定められた代表担当者に通知することも可能である。または、別途、来訪者の予約を応対担当者と対応付けて記憶する来訪者予約データベースがある場合には、特定された複数の担当者名のうち、予約データベースで、最終結果に含まれる来訪者名に対応して記憶されている担当者名を特定し、その担当者に通知してもよい。
【０１１３】
前述の実施形態では、汎用辞書１５３１（図５参照）および分割辞書１５４１（図６参照）を含む複数の分割辞書は、いずれも非重要カテゴリの単語すべてを含んでいる。しかしながら、非重要カテゴリに属する単語は、必ずしも汎用辞書や分割辞書に含める必要はなく、非重要カテゴリの単語のみを含む別の辞書を作成しておき、音声認識の際に汎用辞書または分割辞書とともに参照されるようにしてもよい。
【０１１４】
前述の実施形態では、受付装置１０はマイク１０７、スピーカ１０８および人感センサ１０９を備え、来訪者の検知、音声の入出力、および音声認識等の処理をすべて同一の装置で行っている。しかしながら、前述の実施形態の受付装置１０の構成の一部を別の装置とすることも可能である。例えば、マイク、スピーカおよび人感センサを備え、受付装置１０に接続されたインターホン型の受付端末を会社５の入り口近辺に設置し、受付装置１０は会社５内の別の場所に設置してもよい。そして、受付端末で来訪者の検知や音声の入力を行い、その情報を受付装置１０に送信してもよい。また、受付装置１０から受付端末に音声データを送信し、受付端末のスピーカから音声を出力すればよい。この場合、受付装置１０はマイク１０７、スピーカ１０８および人感センサ１０９を備えている必要はない。
【０１１５】
また、前述の実施形態では、受付装置１０にＨＤＤ１５０が設けられているが、ＨＤＤ１５０に記憶されている情報（汎用辞書１５３１、分割辞書１５４１、社員ＤＢ１５５１等）は、例えば、ＬＡＮ９を介して受付装置１０に接続可能な別個の記憶装置に記憶させておき、処理中に、必要な情報を読み出す構成としてもよい。
【０１１６】
前述の実施形態では、受付装置１０から来訪者に対する提示される質問や再発話の指示は、スピーカ１０８から音声を出力することにより行われている。しかしながら、質問や再発話の指示は、ディスプレイ１０６に表示させることも可能である。また、音声出力と表示を同時に行ってもよい。
【０１１７】
前述の実施形態は、会社やビルの受付システム１において、受付装置１０が来訪者の音声認識を行い、認識結果に応じて担当者の使用するユーザ端末２０に通知をする例であるが、本発明は、その他の装置に適用することも可能である。例えば、鉄道の駅に設置され、音声認識によって利用者の発話を認識し、沿線の施設案内を行う案内装置に適用してもよい。
【０１１８】
この場合、案内装置は、例えば「どの駅近辺の施設ですか」や「どの施設の情報ですか」
という質問を発し、利用者は駅名や施設名を含む応答を発話すると想定される。よって、汎用辞書は、質問に対する応答に含まれるこれらの単語を網羅する必要がある。ある路線全体の沿線施設は膨大な数となるため、汎用辞書のみで利用者の音声認識を行えば、認識が不正確になる虞がある。一方、ある路線の駅名の数は多くて数十程度に限定されるため、施設名の数に比べれば著しく少ない。そこで、駅名を基準カテゴリとして駅名を分類し、駅名に関連する他のカテゴリ（例えば、施設名、乗換え路線等）に属する単語を、駅名の分類毎に抽出して分割辞書を作成することができる。これにより、各分割辞書に含まれる施設名等の単語数を大幅に少なくすることができる。
【０１１９】
そして、前述の実施形態と同様、すべての駅名や施設名等を含む汎用辞書と、駅名を基準カテゴリとして作成された分割辞書とを用いて、案内装置から、駅名が応答に含まれるような所定の質問を発し、それに対する利用者の応答の音声認識を行えばよい。これにより、汎用辞書のみを用いて音声認識を行う場合に比べ、精度の高い認識結果を得ることができる。
【０１２０】
さらに、前述の実施形態の社員ＤＢ１５５１（図７参照）に代えて、各施設に対応する通知先を、施設名と対応付けて記憶する通知先データベースを予め用意しておくことができる。そして、認識結果に含まれる施設名に基づいて、対応する通知先に通知処理を行うことができる。例えば、案内装置を電話回線やその他のネットワークを介して各施設に接続可能としておき、認識結果から特定される施設名に対応する連絡先を基に、施設の代表電話や施設のコンピュータに接続する処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２１】
【図１】受付システム１の概略構成を示すシステム構成図である。
【図２】受付装置１０の電気的構成を示すブロック図である。
【図３】ハードディスク装置１５が備える記憶エリアの説明図である。
【図４】言語モデル１５２１の説明図である。
【図５】汎用辞書１５３１の説明図である。
【図６】分割辞書１５４１の説明図である。
【図７】社員データベース１５５１の説明図である。
【図８】ユーザ端末２０の電気的構成を示すブロック図である。
【図９】受付装置１０のメイン処理のフローチャートである。
【図１０】メイン処理で実行される取り次ぎ処理のフローチャートである。
【図１１】音声認識処理のフローチャートである。
【図１２】音声認識処理で実行される認識結果決定処理のフローチャートである。
【図１３】音声認識処理で実行される認識結果決定処理のフローチャートであって、図１２の続きである。
【図１４】音声認識によって得られた認識結果の具体例を示す説明図である。
【図１５】音声認識によって得られた認識結果の具体例を示す説明図である。
【図１６】音声認識によって得られた認識結果の具体例を示す説明図である。
【図１７】音声認識によって得られた認識結果の具体例を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１２２】
１０    受付装置
１０１  ＣＰＵ
１０６  ディスプレイ
１０７  マイク
１０８  スピーカ
１５０  ＨＤＤ
１５３  汎用辞書記憶エリア
１５４  分割辞書記憶エリア
１５５  社員データベース記憶エリア
２０  ユーザ端末
【図１】
2010054896.tif 000003
【図２】
2010054896.tif 000004
【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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【図１７】
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