(57)【要約】【課題】発話内容から着目しているタスクに関する意図を正確に推定できる音声認識装置を提供する。【解決手段】まず、着目しているタスク内に含まれる意図をあらかじめ決めると、意図を伝えるために必要なフレーズを抽象化して文法モデルを作成する。文法モデルを用いて各々の意図に沿った文章を自動生成することで、発話者が発話しそうな内容のコーパスを意図毎に収集すると、各意図に対応した複数の統計的言語モデルを構築する。また、着目しているタスクには沿わない発話内容に対応した統計的言語モデルを備え、タスクに沿わない発話内容の意図推定を無視する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
着目する特定のタスク内の各意図をそれぞれ内在する１以上の意図抽出用言語モデルと、
前記タスク内のいずれの意図も内在しない吸収用言語モデルと、
前記意図抽出用言語モデル及び前記吸収用言語モデルの各々と、発話内容との言語的な類似度を示す言語スコアを算出する言語スコア算出部と、
前記言語スコア算出部が算出した各言語モデルの言語スコアに基づいて、発話内容の意図を推定するデコーダと、
を具備することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記意図抽出用言語モデルは、前記タスク内の意図を表す複数の文章からなる学習データを統計処理して得られた統計的言語モデルである、
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】
前記吸収用言語モデルは、前記タスク内の意図を表すか否かを問わない、若しくは自然発話からなる、厖大量の学習データを統計処理して得られた統計的言語モデルである、
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】
前記意図抽出用言語モデルを得るための学習データは、該当する意図を表す記述文法モデルに基づいて生成された、当該意図に沿った文章からなる、
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５】
着目する特定のタスク内の各意図をそれぞれ内在する１以上の意図抽出用言語モデルの各々と発話内容との言語的な類似度を示す言語スコアを算出する第１の言語スコア算出ステップと、
前記タスク内のいずれの意図も内在しない吸収用言語モデルと発話内容との言語的な類似度を示す言語スコアを算出する第２の言語スコア算出ステップと、
前記第１及び第２の言語スコア算出ステップにおいて算出した各言語モデルの言語スコアに基づいて、発話内容の意図を推定する意図推定ステップと、
を有することを特徴とする音声認識方法。
【請求項６】
着目する特定のタスクの各意図について、意図を表す発話に出現し得る第１の品詞系の語彙候補及び第２の品詞系の語彙候補をそれぞれ抽象化し、抽象化した第１の品詞系の語彙及び抽象化した第２の品詞系の語彙の組み合わせと、抽象化した各々の語彙の同意若しくは類似の意図を表す１以上の単語を登録する単語意味データベースと、
前記単語意味データベースに登録されている、前記タスク内の意図を表す抽象化した第１の品詞系の語彙及び抽象化した第２の品詞系の語彙の組み合わせと、各々の抽象化した語彙に対して同意若しくは類似の意図を表す１以上の単語に基づいて、当該意図を表す記述文法モデルを作成する記述文法モデル作成手段と、
意図毎の記述文法モデルから、各々の意図に沿った文章を自動生成して、発話者が発話しそうな内容のコーパスを意図毎に収集する収集手段と、
意図毎に収集されたコーパスを統計処理して各意図を内在する統計的言語モデルを作成する言語モデル作成手段と、
を具備することを特徴とする言語モデル生成装置。
【請求項７】
前記単語意味データベースは、抽象化した第１の品詞系の語彙及び抽象化した第２の品詞系の語彙を、系毎にマトリクス上に配置し、意図がある第１の品詞的な語彙と第２の品詞的な語彙の組み合わせに対応するカラムに意図の存在を示すマークを付す、
ことを特徴とする請求項６に記載の言語モデル生成装置。
【請求項８】
着目しているタスク内に含まれる各意図を伝えるために必要なフレーズを抽象化して文法モデルをそれぞれ作成するステップと、
前記文法モデルを用いて、各々の意図に沿った文章を自動生成して、発話者が発話しそうな内容のコーパスを意図毎に収集するステップと、
各コーパスから統計的手法による確率推定を行なうことで、各意図に対応した複数の統計的言語モデルを構築するステップと、
を有することを特徴とする言語モデル生成方法。
【請求項９】
音声を認識するための処理をコンピューター上で実行するようにコンピューター可読形式で記述されたコンピューター・プログラムであって、前記コンピューターを、
着目する特定のタスク内の各意図をそれぞれ内在する１以上の意図抽出用言語モデル、
前記タスク内のいずれの意図も内在しない吸収用言語モデル、
前記意図抽出用言語モデル及び前記吸収用言語モデルの各々と、発話内容との言語的な類似度を示す言語スコアを算出する言語スコア算出部、
前記言語スコア算出部が算出した各言語モデルの言語スコアに基づいて、発話内容の意図を推定するデコーダ、
として機能させるためのコンピューター・プログラム。
【請求項１０】
言語モデルを生成するための処理をコンピューター上で実行するようにコンピューター可読形式で記述されたコンピューター・プログラムであって、前記コンピューターを、
着目する特定のタスクの各意図について、意図を表す発話に出現し得る第１の品詞系の語彙候補及び第２の品詞系の語彙候補をそれぞれ抽象化し、抽象化した第１の品詞系の語彙及び抽象化した第２の品詞系の語彙の組み合わせと、抽象化した各々の語彙の同意若しくは類似の意図を表す１以上の単語を登録する単語意味データベース、
前記単語意味データベースに登録されている、前記タスク内の意図を表す抽象化した第１の品詞系の語彙及び抽象化した第２の品詞系の語彙の組み合わせと、各々の抽象化した語彙に対して同意若しくは類似の意図を表す１以上の単語に基づいて、当該意図を表す記述文法モデルを作成する記述文法モデル作成手段、
意図毎の記述文法モデルから、各々の意図に沿った文章を自動生成して、発話者が発話しそうな内容のコーパスを意図毎に収集する収集手段、
意図毎に収集されたコーパスを統計処理して各意図を内在する統計的言語モデルを作成する言語モデル作成手段、
として機能させるためのコンピューター・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、発話者の発話内容を認識する音声認識装置及び音声認識方法、言語モデル生成装置及び言語モデル生成方法、並びにコンピューター・プログラムに係り、特に、発話者の意図を推定し、音声入力によってシステムに行なわせようとするタスクを把握する音声認識装置及び音声認識方法、言語モデル生成装置及び言語モデル生成方法、並びにコンピューター・プログラムに関する。
【０００２】
さらに詳しくは、本発明は、統計的言語モデルを用いて発話内容の意図を正確に推定する音声認識装置及び音声認識方法、言語モデル生成装置及び言語モデル生成方法、並びにコンピューター・プログラムに係り、特に、発話内容から着目しているタスクに関する意図を正確に推定する音声認識装置及び音声認識方法、言語モデル生成装置及び言語モデル生成方法、並びにコンピューター・プログラムに関する。
【背景技術】
【０００３】
日本語や英語など、人間が日常的なコミュニケーションに使用する言葉のことを「自然言語」と呼ぶ。多くの自然言語は、自然発生的な起源を持ち、人類、民族、社会の歴史とともに進化してきた。勿論、人は身振りや手振りなどによっても意思疎通を行なうことが可能であるが、自然言語により最も自然で且つ高度なコミュニケーションを実現することができる。
【０００４】
他方、情報技術の発展に伴い、コンピューターが人間社会に定着し、各種産業や日常生活の中に深く浸透している。自然言語は、本来抽象的であいまい性が高い性質を持つが、文章を数学的に取り扱うことにより、コンピューター処理を行なうことができ、この結果、自然言語に関するさまざまなアプリケーション／サービスが実現される。
【０００５】
自然言語処理の応用システムとして、音声理解や音声対話を挙げることができる。例えば、音声ベースのコンピューター・インターフェースを構築する場合、音声認識若しくは音声理解は、人間から計算機への入力を実現するための必須の技術となる。
【０００６】
ここで、音声認識では、発話内容をそのまま文字に変換することが目的である。これに対し、音声理解では、音声中の一音一音、若しくは、一語一語をすべて正しく理解できなくても、発話者の意図をより正確に推定し、音声入力によってシステムに行なわせようとする仕事（タスク：ｔａｓｋ）を把握できればよいとされる。但し、本明細書中では、便宜上、音声認識と音声理解を併せて「音声認識」と呼ぶことにする。
【０００７】
以下では、音声認識処理の手順について簡単に説明しておく。
【０００８】
発話者からの入力音声は、例えばマイクロフォンを介して電気信号として取り込まれ、ＡＤ変換が施され、ディジタル信号からなる音声データとなる。そして、信号処理部では、音声データに対し微少時間のフレーム毎に音響分析を適用して、時間的な特徴量の系列Ｘを生成する。
【０００９】
次いで、音響モデル・データベース 、単語辞書、及び、言語モデル・データベースを参照しながら、単語モデル系列を認識結果として得る。
【００１０】
音響モデル・データベースに記録されている音響モデルは、例えば、日本語の音素に対する隠れマルコフモデル（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ：ＨＭＭ）である。音響モデル・データベースを参照して、入力音声データＸが単語辞書に登録されている単語Ｗである確率ｐ（Ｘ｜Ｗ）を音響スコアとして得ることができる。また、言語モデル・データベースには、例えば、Ｎ個の単語がどのように連鎖するかを記述した単語連鎖率（Ｎ−ｇｒａｍ）が記録されている。言語モデル・データベースを参照することで、単語辞書に登録されている単語Ｗの出現確率ｐ（Ｗ）を言語スコアとして得ることができる。そして、音響スコアと言語スコアに基づいて、認識結果を得ることができる。
【００１１】
ここで、言語スコアの算出に用いる言語モデルとして、記述文法モデルと、統計的言語モデルを挙げることができる。記述文法モデルは、文法規則に則った文章の句構造を記述した言語モデルであり、例えば図１０に示すように、ＢＮＦ（Ｂａｃｋｕｓ−Ｎａｕｒ−Ｆｏｒｍ）形式の文脈自由文法を用いて記述される。また、統計的言語モデルは、学習データ（コーパス）から統計的手法によって確率推定された言語モデルである。例えば、Ｎグラム・モデルは、Ｗ1、…、Ｗi-1の順で（ｉ−１）この単語が出現した後に、ｉ番目に単語Ｗiが出現する確率ｐ（Ｗi｜Ｗ1，…，Ｗi-1）を、直近のＮ単語連鎖率ｐ（Ｗi｜Ｗi-N+1，…，Ｗi-1）で近似する（例えば、非特許文献１を参照のこと）。
【００１２】
記述文法モデルは、基本的には人手で作成するものであり、入力音声データが文法に合致していれば認識精度が高いが、少しでも文法から外れると全く認識できない。一方、Ｎグラム・モデルに代表される統計的言語モデルは、学習データを統計処理することで自動的に作成することができ、また、入力音声データの単語の並びが文法規則から多少外れていても認識することが可能である。
【００１３】
また、統計的言語モデルを作成するには、大量の学習データ（コーパス）が必要である。コーパスの収集方法としては、本、新聞、雑誌などのメディアから収集する方法や、ウェブ上で公開されているテキストから収集する方法などが一般的である。
【００１４】
音声認識処理では、基本的には、発生者が発生した語句を一語一句認識する。しかしながら、多くの応用システムでは、音声中の一音一音、若しくは、一語一語をすべて正しく理解できることよりも、発話者の意図を正確に推定することの方が重要である。さらに付言するならば、発話内容が音声認識の際に着目しているタスクとは無関係の場合には、タスク内のいずれかの意図を無理やり当て嵌める必要はない。誤って推定された意図を出力すると、システムが無関係のタスクを提供してしまうといった無駄を招来するおそれさえある。
【００１５】
１つの意図でも、言い方はさまざまである。例えば、「テレビを操作する」というタスク内には、「チャンネルを切り換える」、「番組を見る」、「音量を大きくする」といった、複数の意図があるが、各々の意図についても複数通りの言い方がある。例えば、チャンネルを（ＮＨＫに）切り換えるという意図について、「ＮＨＫに変えてちょうだい」、「ＮＨＫにして」という２通り以上の言い方があり、番組（大河ドラマ）を見るという意図について「大河ドラマが見たい」、「大河ドラマをつけて」という２通り以上の言い方があり、音量を上げるという意図について「ボリュームを上げて」、「ボリューム・アップ」という２通り以上の言い方がある。
【００１６】
例えば、意図（意思情報）毎に言語モデルを備え、音響スコアと言語スコアに基づく総合スコアが最も高いものに相当する意図を発話の意思を示す情報として選択する音声処理装置について提案がなされている（例えば、特許文献１を参照のこと）。
【００１７】
この音声処理装置は、意図毎の言語モデルとしてそれぞれ統計的言語モデルを用いており、入力音声データの単語の並びが文法規則から多少外れていても認識することができる。しかしながら、発話内容が着目しているタスク内のいずれの意図にも該当しない場合であっても、無理やり何らかの意図を当て嵌めてしまう。例えば、音声処理装置が、テレビ操作に関するタスクをサービスするように構成され、テレビ操作に関する各意図をそれぞれ内在する複数の統計的言語モデルを備えている場合、テレビ操作をまったく意図していない発話内容であっても、算出された言語スコアが高い値を示す統計的言語モデルに対応する意図を認識結果として出力してしまう。これにより、発話内容に対し想定外の意図抽出を行なってしまう結果となる。
【００１８】
また、上述したような意図毎に個別の言語モデルを備えた音声処理装置を構成するには、着目する特定のタスクに沿った発話内容を考慮して、タスク内の各意図を抽出するのに十分な言語モデルを準備する必要がある。また、あるタスク内に対する意図に関してロバストな言語モデルを作成するには、その意図に沿った学習データ（コーパス）を収集する必要がある。
【００１９】
本、新聞、雑誌などのメディア、あるいはウェブ上のテキストからコーパスを収集する方法は一般的である。例えば、大規模テキストデータベースの中で認識タスク（発話内容）により類似しているテキストにより大きな重みを付けることにより、高精度な記号連鎖確率を生成し、それを認識に用いることにより認識性能を向上する言語モデルの生成方法について提案がなされている（例えば、特許文献２を参照のこと）。
【００２０】
しかしながら、本、新聞、雑誌などのメディア、あるいはウェブ上のテキストから膨大な学習データを収集できたとしても、これらの中から、発話者が発話し易そうなフレーズを選び出すのは手間であり、完全に意図と一致するコーパスを大規模化することは困難である。また、各テキストの意図を特定し、又は、意図毎にテキストを分類することは難しい。言い換えれば、発話者の意図と完全に一致するコーパスを収集できるとは限らない。
【００２１】
本発明者らは、発話内容に対し、着目しているタスクに関する意図を正確に推定する音声認識装置を実現するには、以下の２点を解決することが必須であると思料する。
【００２２】
（１）発話者が発話しそうな内容のコーパスを、意図毎に簡単且つ的確に収集する。
（２）タスクに沿わない発話内容に対し、何らかの意図を無理やり当て嵌めるのではなく、無視する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２３】
【特許文献１】特開２００６−５３２０３号公報
【特許文献２】特開２００２−８２６９０号公報
【非特許文献】
【００２４】
【非特許文献１】鹿野清宏、伊藤克亘「音声認識システム」（第４章「統計的言語モデル」、第５３頁乃至第６９頁、オーム社、平成１３年５月１５日第１版、ＩＳＢＮ４−２７４−１３２２８−５）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２５】
本発明の目的は、発話者の意図を推定し、音声入力によってシステムに行なわせようとするタスクを正確に把握することができる、優れた音声認識装置及び音声認識方法、言語モデル生成装置及び言語モデル生成方法、並びにコンピューター・プログラムを提供することにある。
【００２６】
本発明のさらなる目的は、統計的言語モデルを用いて発話内容の意図を正確に推定することができる、優れた音声認識装置及び音声認識方法、言語モデル生成装置及び言語モデル生成方法、並びにコンピューター・プログラムを提供することにある。
【００２７】
本発明のさらなる目的は、発話内容から着目しているタスクに関する意図を正確に推定することができる、優れた音声認識装置及び音声認識方法、言語モデル生成装置及び言語モデル生成方法、並びにコンピューター・プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２８】
本願は、上記課題を参酌してなされたものであり、請求項１に記載の発明は、
着目する特定のタスク内の各意図をそれぞれ内在する１以上の意図抽出用言語モデルと、
前記タスク内のいずれの意図も内在しない吸収用言語モデルと、
前記意図抽出用言語モデル及び前記吸収用言語モデルの各々と、発話内容との言語的な類似度を示す言語スコアを算出する言語スコア算出部と、
前記言語スコア算出部が算出した各言語モデルの言語スコアに基づいて、発話内容の意図を推定するデコーダと、
を具備することを特徴とする音声認識装置である。
【００２９】
本願の請求項２に記載されているように、前記意図抽出用言語モデルは、前記タスク内の意図を表す複数の文章からなる学習データを統計処理して得られた統計的言語モデルである。
【００３０】
また、本願の請求項３に記載されているように、前記吸収用言語モデルは、前記タスク内の意図を表すか否かを問わない、若しくは自然発話からなる、厖大量の学習データを統計処理して得られた統計的言語モデルである。
【００３１】
また、本願の請求項４に記載されているように、前記意図抽出用言語モデルを得るための学習データは、該当する意図を表す記述文法モデルに基づいて生成された、当該意図に沿った文章からなる。
【００３２】
また、本願の請求項５に記載の発明は、
着目する特定のタスク内の各意図をそれぞれ内在する１以上の意図抽出用言語モデルの各々と発話内容との言語的な類似度を示す言語スコアを算出する第１の言語スコア算出ステップと、
前記タスク内のいずれの意図も内在しない吸収用言語モデルと発話内容との言語的な類似度を示す言語スコアを算出する第２の言語スコア算出ステップと、
前記第１及び第２の言語スコア算出ステップにおいて算出した各言語モデルの言語スコアに基づいて、発話内容の意図を推定する意図推定ステップと、
を有することを特徴とする音声認識方法である。
【００３３】
また、本願の請求項６に記載の発明は、
着目する特定のタスクの各意図について、意図を表す発話に出現し得る第１の品詞系の語彙候補及び第２の品詞系の語彙候補をそれぞれ抽象化し、抽象化した第１の品詞系の語彙及び抽象化した第２の品詞系の語彙の組み合わせと、抽象化した各々の語彙の同意若しくは類似の意図を表す１以上の単語を登録する単語意味データベースと、
前記単語意味データベースに登録されている、前記タスク内の意図を表す抽象化した第１の品詞系の語彙及び抽象化した第２の品詞系の語彙の組み合わせと、各々の抽象化した語彙に対して同意若しくは類似の意図を表す１以上の単語に基づいて、当該意図を表す記述文法モデルを作成する記述文法モデル作成手段と、
意図毎の記述文法モデルから、各々の意図に沿った文章を自動生成して、発話者が発話しそうな内容のコーパスを意図毎に収集する収集手段と、
意図毎に収集されたコーパスを統計処理して各意図を内在する統計的言語モデルを作成する言語モデル作成手段と、
を具備することを特徴とする言語モデル生成装置である。
【００３４】
但し、ここで言う第１の品詞の具体例は名詞であり、また、第２の品詞の具体例は動詞である。要するに、意図を表す重要な語彙の組み合わせを第１の品詞、第２の品詞と称することを理解されたい。
【００３５】
本願の請求項７に記載されているように、前記単語意味データベースは、抽象化した第１の品詞系の語彙及び抽象化した第２の品詞系の語彙を、系毎にマトリクス上に配置し、意図がある第１の品詞的な語彙と第２の品詞的な語彙の組み合わせに対応するカラムに意図の存在を示すマークを付している。
【００３６】
また、本願の請求項８に記載の発明は、
着目しているタスク内に含まれる各意図を伝えるために必要なフレーズを抽象化して文法モデルをそれぞれ作成するステップと、
前記文法モデルを用いて、各々の意図に沿った文章を自動生成して、発話者が発話しそうな内容のコーパスを意図毎に収集するステップと、
各コーパスから統計的手法による確率推定を行なうことで、各意図に対応した複数の統計的言語モデルを構築するステップと、
を有することを特徴とする言語モデル生成方法である。
【００３７】
また、本願の請求項９に記載の発明は、音声を認識するための処理をコンピューター上で実行するようにコンピューター可読形式で記述されたコンピューター・プログラムであって、前記コンピューターを、
着目する特定のタスク内の各意図をそれぞれ内在する１以上の意図抽出用言語モデル、
前記タスク内のいずれの意図も内在しない吸収用言語モデル、
前記意図抽出用言語モデル及び前記吸収用言語モデルの各々と、発話内容との言語的な類似度を示す言語スコアを算出する言語スコア算出部、
前記言語スコア算出部が算出した各言語モデルの言語スコアに基づいて、発話内容の意図を推定するデコーダ、
として機能させるためのコンピューター・プログラムである。
【００３８】
本願の請求項９に係るコンピューター・プログラムは、コンピューター上で所定の処理を実現するようにコンピューター可読形式で記述されたコンピューター・プログラムを定義したものである。換言すれば、本願の請求項に係るコンピューター・プログラムをコンピューターにインストールすることによって、コンピューター上では協働的作用が発揮され、本願の請求項１に係る音声認識装置と同様の作用効果を得ることができる。
【００３９】
また、本願の請求項１０に記載の発明は、言語モデルを生成するための処理をコンピューター上で実行するようにコンピューター可読形式で記述されたコンピューター・プログラムであって、前記コンピューターを、
着目する特定のタスクの各意図について、意図を表す発話に出現し得る第１の品詞系の語彙候補及び第２の品詞系の語彙候補をそれぞれ抽象化し、抽象化した第１の品詞系の語彙及び抽象化した第２の品詞系の語彙の組み合わせと、抽象化した各々の語彙の同意若しくは類似の意図を表す１以上の単語を登録する単語意味データベース、
前記単語意味データベースに登録されている、前記タスク内の意図を表す抽象化した第１の品詞系の語彙及び抽象化した第２の品詞系の語彙の組み合わせと、各々の抽象化した語彙に対して同意若しくは類似の意図を表す１以上の単語に基づいて、当該意図を表す記述文法モデルを作成する記述文法モデル作成手段、
意図毎の記述文法モデルから、各々の意図に沿った文章を自動生成して、発話者が発話しそうな内容のコーパスを意図毎に収集する収集手段、
意図毎に収集されたコーパスを統計処理して各意図を内在する統計的言語モデルを作成する言語モデル作成手段、
として機能させるためのコンピューター・プログラムである。
【００４０】
本願の請求項１０に係るコンピューター・プログラムは、コンピューター上で所定の処理を実現するようにコンピューター可読形式で記述されたコンピューター・プログラムを定義したものである。換言すれば、本願の請求項に係るコンピューター・プログラムをコンピューターにインストールすることによって、コンピューター上では協働的作用が発揮され、本願の請求項６に係る言語モデル生成装置と同様の作用効果を得ることができる。
【発明の効果】
【００４１】
本発明によれば、発話者の意図を推定し、音声入力によってシステムに行なわせようとするタスクを正確に把握することができる、優れた音声認識装置及び音声認識方法、言語モデル生成装置及び言語モデル生成方法、並びにコンピューター・プログラムを提供することができる。
【００４２】
また、本発明によれば、統計的言語モデルを用いて発話内容の意図を正確に推定することができる、優れた音声認識装置及び音声認識方法、言語モデル生成装置及び言語モデル生成方法、並びにコンピューター・プログラムを提供することができる。
【００４３】
また、本発明によれば、発話内容から着目しているタスクに関する意図を正確に推定することができる、優れた音声認識装置及び音声認識方法、言語モデル生成装置及び言語モデル生成方法、並びにコンピューター・プログラムを提供することができる。
【００４４】
本願の請求項１乃至５、９に記載の発明によれば、着目しているタスク内に含まれる各意図を内在した統計的言語モデルの他に、自然発話言語モデルなどの、着目しているタスクには沿わない発話内容に対応した統計的言語モデルを備え、並列して処理することで、タスクに沿わない発話内容の意図推定を無視して、該当するタスクに対してロバストな意図抽出を実現することができる。
【００４５】
本願の請求項６乃至８、１０に記載の発明によれば、着目しているタスク内に含まれる意図をあらかじめ決め、意図を表す記述文法モデルから意図に沿った文章を自動生成することで、発話者が発話しそうな内容のコーパス（言い換えれば、意図を内在した統計的言語モデルの作成に必要なコーパス）を、意図毎に簡単且つ的確に収集することができる。
【００４６】
本願の請求項７に記載の発明によれば、発話に出現し得る名詞系の語彙候補及び動詞系の語彙候補を、系毎にマトリクス上に配置することで、発話しそうな内容を取りこぼすことなく把握することができるようになる。また、各系列の語彙候補のシンボルには、同意又は類似の意味を持つ１以上の単語が登録されているので、同じ意味を持ちつつさまざまな発話表現に対応した組み合わせを考え出し、同じ意図を持つ多数の文章を学習データとして生成することが可能である。
【００４７】
本願の請求項６乃至８、１０に係る学習データの収集方法を採用すれば、着目している１つのタスクに沿ったコーパスを意図毎に分けて簡単且つ効率的に収集することができる。そして、作成された各々の学習データから統計的言語モデルを作成することで、同じタスクの各１つの意図を内在した言語モデル群を得ることができる。また、形態素解析ソフトウェアを使用することで、各形態素に品詞や活用形情報が付与され、統計言語モデル作成時に利用することもできる  という特徴がある。
【００４８】
また、本願の請求項６、１０によれば、収集手段が意図毎の記述文法モデルから、各々の意図に沿った文章を自動生成して、発話者が発話しそうな内容のコーパスを意図毎に収集し、言語モデル作成手段が意図毎に収集されたコーパスを統計処理して各意図を内在する統計的言語モデルを作成する、という統計言語モデルの作成手順をとる構成を備えることによって、以下に示す２つの利点がある。
【００４９】
（１）形態素（単語区切り）の統一が図れる。人手を介して作成される文法モデルでは、形態素の統一性をとることができない可能性が高い。しかし、例え統一されていなくても、統計言語モデルを作成する際に、形態素解析ソフトウェアを使用することで、統一化された形態素を利用することができるようになる。
（２）形態素解析ソフトウェアを用いることで、品詞や、活用形といった情報を得ることができ、統計言語モデル作成時にその情報を反映することができる。
【００５０】
本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施形態や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る音声認識装置の機能構成を模式的に示した図である。
【図２】図２は、何か意図を伝えるために必要最低限のフレーズの構成を模式的に示した図である。
【図３Ａ】図３Ａは、それぞれ抽象化した名詞的な語彙と動詞的な語彙をマトリクス状に配置して構成される単語意味データベースを示した図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、抽象化した語彙に対して、同意若しくは類似の意図を表す単語が登録されている様子を示した図である。
【図４】図４は、図３Ａに示したマトリクスの各マークで指示された名詞的なの語彙と動詞的な語彙の組み合わせに基づいて記述文法モデルを作成する方法を説明するための図である。
【図５】図５は、意図毎の記述文法モデルから各意図に沿った文章を自動生成して発話者が発話しそうな内容のコーパスを収集する方法を説明するための図である。
【図６】図６は、文法モデルから統計的言語モデルを構築する手法におけるデータの流れを示した図である。
【図７】図７は、着目するタスク内の各意図に対応して学習されたＮ個の統計的言語モデル１〜Ｎと、１つの吸収用統計的言語モデルからなる言語モデル・データベース１７の構成例を模式的に示した図である。
【図８】図８は、音声認識装置が、「テレビを操作する」タスクについて意味推定を行なうときの動作例を示した図である。
【図９】図９は、本発明の実施に供されるパーソナル・コンピューターの構成例を示した図である。
【図１０】図１０は、文脈自由文法を用いて記述される記述文法モデルの一例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００５２】
本発明は、音声認識技術に関するが、発話者がある特定のタスクに着目して発話した内容の意図を正確に推定する点に主に特徴があり、そのために以下の２点を解決する。
【００５３】
（１）発話者が発話しそうな内容のコーパスを、意図毎に簡単且つ的確に収集する。
（２）タスクに沿わない発話内容に対し、何らかの意図を無理やり当て嵌めるのではなく、無視する。
【００５４】
以下では、図面を参照しながら、上記２点の課題を解決する実施形態について詳解する。
【００５５】
図１には、本発明の一実施形態に係る音声認識装置の機能構成を模式的に示している。図示の音声認識装置１０は、信号処理部１１と、音響スコア算出部１２と、言語スコア算出部１３と、単語辞書１４と、デコーダ１５を備えている。音声認識装置１０は、音声中の一音一音、若しくは、一語一語をすべて正しく理解するというよりも、むしろ、発話者の意図を正確に推定するように構成されている。
【００５６】
発話者からの入力音声は、例えばマイクロフォンを介して電気信号として信号処理部１１に取り込まれる。かかるアナログの電気信号は、サンプリング並びに量子化処理によりＡＤ変換が施され、ディジタル信号からなる音声データとなる。そして、信号処理部１１は、音声データに対し微少時間のフレーム毎に音響分析を適用して、時間的な特徴量の系列Ｘを生成する。例えば、音響分析として、ＤＦＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：離散フーリエ変換）などの周波数分析の処理を音声データに適用して、周波数分析に基づく周波数帯域毎のエネルギー（いわゆるパワー・スペクトル）などの特徴を示す特徴量の系列Ｘを生成する。
【００５７】
次いで、音響モデル・データベース１６ 、単語辞書１４、及び、言語モデル・データベース１７を参照しながら、単語モデル系列を認識結果として得る。
【００５８】
音響スコア算出部１２は、単語辞書１４に基づいて構成された単語系列からなる音響モデルと、入力された音声信号との音響的な類似度を示す音響スコアを算出する。音響モデル・データベース１６に記録されている音響モデルは、例えば、日本語の音素に対する隠れマルコフモデル（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ：ＨＭＭ）である。音響スコア算出部１２は、音響モデル・データベースを参照して、入力音声データＸが単語辞書１４に登録されている単語Ｗである確率ｐ（Ｘ｜Ｗ）を音響スコアとして得ることができる。
【００５９】
また、言語スコア算出部１３は、単語辞書１４に基づいて構成された単語系列からなる言語モデルと、入力された音声信号との言語的な類似度を示す音響スコアを算出する。言語モデル・データベース１７には、例えば、Ｎ個の単語がどのように連鎖するかを記述した単語連鎖率（Ｎ−ｇｒａｍ）が記録されている。言語スコア算出部１３は、言語モデル・データベース１７を参照することで、単語辞書１４に登録されている単語Ｗの出現確率ｐ（Ｗ）を言語スコアとして得ることができる。
【００６０】
デコーダ１５は、音響スコアと言語スコアに基づいて、認識結果を得る。具体的には、下式（１）に示すように、単語辞書１４に登録されている単語Ｗが入力音声データＸである確率ｐ（Ｗ｜Ｘ）を求めると、確率値が高い順に候補の単語を探索して出力する。
【００６１】
【数１】
2010224194.tif 000003
【００６２】
そして、デコーダ１５は、下式（２）によって最適な結果を推定することができる。
【００６３】
【数２】
2010224194.tif 000004
【００６４】
言語スコア算出部１３が用いる言語モデルは、統計的言語モデルである。Ｎグラム・モデルに代表される統計的言語モデルは、学習データから自動的に作成することができ、また、入力音声データの単語の並びが文法規則から多少外れていても認識することが可能である。本実施形態に係る音声認識装置１０は、発話内容から着目しているタスクに関する意図を推定することを想定しており、このため、言語モデル・データベース１７内には着目しているタスク内に含まれる各意図に対応した複数の統計的言語モデルが装備されている。また、タスクに沿わない発話内容の意図推定を無視するために、言語モデル・データベース１７内には、着目しているタスクには沿わない発話内容に対応した統計的言語モデルが装備されるが、この点の詳細については後述に譲る。
【００６５】
各意図に対応した複数の統計的言語モデルを構築することは難しいという問題がある。何故ならば、本、新聞、雑誌などのメディア、あるいは、ウェブ上膨大なテキスト・データを収集できたとしても、これらの中から、発話者が発話し易そうなフレーズを選び出すのは手間であり、意図毎のコーパスを大規模化することは困難だからである。また、各テキストの意図を特定し、又は、意図毎にテキストを分類することは難しい。
【００６６】
そこで、本実施形態では、文法モデルから統計的言語モデルを構築する手法を利用して、発話者が発話しそうな内容のコーパスを意図毎に簡単且つ的確に収集して、意図毎の統計的言語モデルを構築するようにしている。
【００６７】
まず、着目しているタスク内に含まれる意図をあらかじめ決めると、意図を伝えるために必要なフレーズを抽象化（若しくはシンボル化）して文法モデルを効率的に作成する。次いで、作成した文法モデルを用いて、各々の意図に沿った文章を自動生成する。このようにして、発話者が発話しそうな内容のコーパスを意図毎に収集した後には、各コーパスから統計的手法による確率推定を行なうことで、各意図に対応した複数の統計的言語モデルを構築することができる。
【００６８】
なお、例えば、Ｋａｒｌ  Ｗｅｉｌｈａｍｍｅｒ，Ｍａｔｔｈｅｗ  Ｎ．Ｓｔｕｔｔｌｅ  ａｎｄ  Ｓｔｅｖｅ  Ｙｏｕｎｇ“Ｂｏｏｔｓｔｒａｐｐｉｎｇ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｍｏｄｅｌｓ  ｆｏｒ  Ｄｉａｌｏｇｕｅ  Ｓｙｓｔｅｍｓ”（Ｉｎｔｅｒｓｐｅｅｃｈ２００６）には、文法モデルから統計的言語モデルを構築する手法について記載されているが、効率的な構築方法については言及されていない。これに対し、本実施形態では、以下で説明するように、文法モデルから統計的言語モデルを効率的に構築する。
【００６９】
文法モデルを用いて意図毎のコーパスを作成する方法について説明する。
【００７０】
ある１つの意図を含んだ言語モデルを学習するためのコーパスを作成する際、コーパスを得るために記述文法モデルを作成する。本発明者らは、発話者が発話し易そうな単純で短い文構成（若しくは、何か意図を伝えるために必要最低限のフレーズ）は、「○○○を▲▲▲する」というように（図２を参照のこと）、名詞的な語彙と、動詞的な語彙の組み合わせで成り立つと考えられる。そして、文法モデルを効率的に構築するために、名詞的な語彙、及び動詞的な語彙それぞれに対して単語の抽象化（若しくはシンボル化）を行なう。
【００７１】
例えば、「大河ドラマ」、「笑っていいとも」といった、テレビ番組名を示す名詞的な語彙が「Ｔｉｔｌｅ」という語彙に抽象化する。また、「再生して」、「見せて」、「見たい」といった、テレビなどの番組視聴用機器に対する動詞的な語彙を「Ｐｌａｙ」という語彙に抽象化する。この結果、「番組を見せて」という意図の発話は、Ｔｉｔｌｅ  ＆  Ｐｌａｙというシンボルの組み合わせで表すことができる。
【００７２】
また、語彙を抽象化した各々の語彙に対して、同意若しくは類似の意図を表す単語を、例えば以下のように登録する。登録作業は、人手で行なってもよい。
【００７３】
Ｔｉｔｌｅ＝大河ドラマ，笑っていいとも，…
Ｐｌａｙ＝再生して，再生，見せる，見せて，見たい，して，つけて，プレイ，…
【００７４】
そして、コーパスを得るための記述文法モデルとして、「ＴｉｔｌｅをＰｌａｙ」、「ＴｉｔｌｅがＰｌａｙ」などを作成する。記述文法モデル「ＴｉｔｌｅをＰｌａｙ」からは、「大河ドラマ  を  見せて」などのコーパスを作成することができる。また、記述文法モデル「ＴｉｔｌｅがＰｌａｙ」からは、「笑っていいとも  が  見たい」などのコーパスを作成することができる。
【００７５】
このように、それぞれ抽象化した名詞的な語彙と動詞的な語彙の組み合わせによって、記述文法モデルが構成される。また、名詞的な語彙と動詞的な語彙の組み合わせで、１つの意図が表現される。そこで、図３Ａに示すように、抽象化した名詞的な語彙を各行に配置するとともに、抽象化した動詞的な語彙を各列に配置して、マトリクスを構成し、意図がある名詞的な語彙と動詞的な語彙の組み合わせに関しては、マトリクス上の該当するカラムに意図の存在を示すマークすることで、単語意味データベースを構築する。
【００７６】
図３Ａに示すマトリクス内で、マークで組み合わされた名詞的な語彙と動詞的な語彙は、ある１つの意図を含んだ記述文法モデルを表すことになる。そして、マトリクスの各行に割り当てられた、抽象化した名詞的な語彙に対して、同意若しくは類似の意図を表す単語が、単語意味データベースに登録される。また、図３Ｂに示すように、マトリクスの各列に割り当てられた、抽象化した動詞的な語彙に対して、同意若しくは類似の意図を表す単語が、単語意味データベースに登録される。なお、単語意味データベースを、図３Ａに示したマトリクスのような２次元配列だけでなく、３次元配列などに拡張することもできる。
【００７７】
タスク内に含まれる各意図に対応した記述文法モデルを扱う単語意味データベースをこのようにマトリクス化して表現することには、以下のような利点がある。
【００７８】
（１）発話者の発話内容を網羅しているか確認し易い。
（２）システムの機能を漏れなく対応できているか確認し易い。
（３）文法モデルを効率的に構築することができる。
【００７９】
図３Ａに示したマトリクス内で、マークで対応付けられた名詞的な語彙と動詞的な語彙の組み合わせの各々が、意図を表す記述文法モデルに相当する。そして、抽象化した名詞的な語彙と、抽象化した動詞的な語彙の各々に、同意若しくは類似の意図を表すものとして登録されている各単語を当て嵌めると、図４に示すように、ＢＮＦ形式で記述された記述文法モデルを効率的に作成することができる。
【００８０】
着目する１つのタスクに関して、発話者が発話し得る名詞的な語彙及び動詞的な語彙を登録することにより、そのタスクに特化した言語モデル群を得ることができる。また、それぞれの言語モデルは１つの意図（若しくは動作）を内在したものとなる。
【００８１】
すなわち、図３に示したマトリクス形式の単語意味データベースから得られる意図毎の記述文法モデルから、図５に示すように、各々の意図に沿った文章を自動生成して、発話者が発話しそうな内容のコーパスを意図毎に収集することができる。
【００８２】
各コーパスから統計的手法による確率推定を行なうことで、各意図に対応した複数の統計的言語モデルを構築することができる。コーパスから統計的言語モデルを構築する方法は、特定の方法に限定されず、周知技術を適用することもできるので、ここでは詳細な説明を省略する。必要であれば、非特許文献１として挙げた鹿野清宏、伊藤克亘「音声認識システム」を参照されたい。
【００８３】
図６には、これまで説明してきた、文法モデルから統計的言語モデルを構築する手法におけるデータの流れを図解している。
【００８４】
単語意味データベースの構成は、図３Ａに示した通りである。すなわち、着目しているタスク（例えば、テレビ操作など）に関連する名詞的な語彙を、同意又は類似の意図を表すもの毎にグループ化し、各グループを抽象化した名詞的な語彙をマトリクスの各行に配置する。同様に、着目しているタスクに関連する動詞的な語彙を、同意又は類似の意図を表すもの毎にグループ化し、各グループを抽象化した動詞的な語彙をマトリクスの各列に配置する。また、図３Ｂに示したように、抽象化した名詞的な語彙の各々に対して同意若しくは類似の意図を表す複数の単語が登録されるとともに、抽象化した動詞的な語彙の各々に対して同意若しくは類似の意図を表す複数の単語が登録されている。
【００８５】
図３Ａに示すマトリクス上では、意図がある名詞的な語彙と動詞的な語彙の組み合わせに該当するカラムには、意図の存在を示すマークが付されている。すなわち、マークで対応付けられた名詞的な語彙と動詞的な語彙の組み合わせの各々が、意図を表す記述文法モデルに相当する。記述文法モデル作成手段６１は、マトリクス上のマークを手掛かりに意図を表す抽象化された名詞的な語彙と動詞的な語彙の組み合わせを取り出すと、続いて、抽象化した名詞的な語彙と、抽象化した動詞的な語彙の各々に、同意若しくは類似の意図を表すものとして登録されている各単語を当て嵌めて、ＢＮＦ形式で記述文法モデルを作成して、文脈自由文法のファイルとして保存する。基本的なＢＮＦ形式のファイルを自動で生成し、その後は発話の表現に合わせてＢＮＦファイルに修正を加えていく。図６に示す例では、記述文法モデル作成手段６１によって、１〜ＮのＮ個の記述文法モデルが、単語意味データベースに基づいて構築され、文脈自由文法のファイルとして保存されている。本実施形態では、文脈自由文法の定義にＢＮＦ形式を使用するが、本発明の要旨は必ずしもこれに限定されるものではない。
【００８６】
生成されたＢＮＦファイルから文章を作成することで、特定の意図を表す文章を得ることができる。図４に示したように、ＢＮＦ形式による文法モデルの表記は、非終端記号（Ｓｔａｒｔ）から終端記号（Ｅｎｄ）へ向かう文章の生成規則である。したがって、収集手段６２は、ある意図を表す記述文法モデルについて、非終端記号（Ｓｔａｒｔ）から終端記号（Ｅｎｄ）までの経路を探索することで、図５に示したように、同じ意図を表す複数の文章を自動生成して、発話者が発話しそうな内容のコーパスを意図毎に収集することができる。図６に示す例では、各記述文法モデルから自動生成された文章のグループを、同じ意図を表す学習データとして用いる。すなわち、収集手段６２によって意図毎に収集された学習データ１〜Ｎが、統計的言語モデルを構築するためのコーパスとなる。
【００８７】
このように、単純で短い発話において、その発話の意味を成している名詞と動詞部分に着目して、それぞれについてシンボル化を行なって記述文法モデルを得ることができる。そして、ＢＮＦ形式の記述文法モデルからは、タスク内のある特定の意図を表す文章が生成されるので、意図を内在した統計的言語モデルの作成に必要なコーパスを簡単且つ効率的に収集することができる。
【００８８】
そして、言語モデル作成手段６３は、意図毎のコーパスに対して統計的手法による確率推定を行なうことによって、それぞれの意図に対応した複数の統計的言語モデルを構築することができる。ＢＮＦ形式の記述文法モデルから生成される文章は、タスク内の特定の意図を表すことから、かかる文章からなるコーパスを用いて作成された統計的言語モデルは、意図に対する発話内容にロバストな言語モデルであると言うことができる。
【００８９】
なお、コーパスから統計的言語モデルを構築する方法は、特定の方法に限定されず、周知技術を適用することもできるので、ここでは詳細な説明を省略する。必要であれば、非特許文献１として挙げた鹿野清宏、伊藤克亘「音声認識システム」を参照されたい。
【００９０】
これまでの説明で、文法モデルから統計的言語モデルを構築する手法を利用して、発話者が発話しそうな内容のコーパスを意図毎に簡単且つ的確に収集して、意図毎の統計的言語モデルを構築できるということを理解できよう。
【００９１】
続いて、音声認識装置において、タスクに沿わない発話内容に対し、何らかの意図を無理やり当て嵌めるのではなく、無視できるようにする方法について説明する。
【００９２】
音声認識処理を行なう際、言語スコア算出部１３が意図毎に作成された言語モデル群から言語スコアを計算するとともに、音響スコア算出部１２が音響モデルにより音響スコアを計算し、デコーダ１５は、最も尤度が高くなった言語モデルを音声認識処理結果として採用する。これにより、ある発話に対して選ばれた言語モデルの識別情報から、その発話の意図を抽出若しくは推定していくことが可能である。
【００９３】
言語スコア算出部１３が用いる言語モデル群が、着目している特定のタスク内の意図について作成された言語モデルのみで構成される場合、当該タスクに関係しない発話に対しても、いずれかの言語モデルには当て嵌めて認識結果として出力を行なってしまうことになる。これにより、発話内容に対し想定外の意図抽出を行なってしまう結果となる。
【００９４】
そこで、本実施形態に係る音声認識装置は、着目しているタスクのいずれの意図も表さない（すなわち、タスクとは無関係の）発話内容を吸収するために、着目しているタスク内の意図毎の統計的言語モデルに加え、タスクには沿わない発話内容に対応した吸収用統計的言語モデルを、言語モデル・データベース１７に備え、タスク内の統計的言語モデル群と吸収用統計的言語モデルを並列して処理するようにしている。
【００９５】
図７には、着目するタスク内の各意図に対応して学習されたＮ個の統計的言語モデル１〜Ｎと、１つの吸収用統計的言語モデルからなる言語モデル・データベース１７の構成例を模式的に示している。
【００９６】
タスク内の各意図に対応した統計的言語モデルは、上述したように、タスク内の各意図を表す記述文法モデルから生成した学習用テキストに対して統計的手法による確率推定を行なうことで、構築される。これに対し、吸収用統計的言語モデルは、ウェブなどにより集められた一般的にコーパスに対して統計的手法による確率推定を行なうことで、構築される。
【００９７】
ここで、統計的言語モデルは、例えば、Ｗ1、…、Ｗi-1の順で（ｉ−１）この単語が出現した後に、ｉ番目に単語Ｗiが出現する確率ｐ（Ｗi｜Ｗ1，…，Ｗi-1）を、直近のＮ単語連鎖率ｐ（Ｗi｜Ｗi-N+1，…，Ｗi-1）で近似するＮグラム・モデルである（前述）。発話者の発話内容が着目したタスク内の意図を表す場合には、必然的に、該当する意図を持つ学習用テキストを学習して得られた統計的言語モデルｋから得られる確率ｐ(k)（Ｗi｜Ｗi-N+1，…，Ｗi-1）の値が高くなり、着目したタスク内の該当する意図１〜Ｎを正確に把握することができる（但し、ｋは１〜Ｎの整数）。
【００９８】
他方、吸収用統計的言語モデルは、例えばウェブから収集された膨大量の文章からなる一般的なコーパスを用いて作成され、タスク内の各意図を持つ統計的言語モデルよりも多くの語彙数で構成されている、自然発話言語モデル（話し言葉言語モデル）である。
【００９９】
吸収用統計的言語モデル内にはタスク内の意図を表す語彙も含まれるが、タスク内の意図を持つ発話内容について言語スコアを計算する際には、タスク内の意図を持つ統計的言語モデルの方が、自然発話言語モデルよりも、言語スコアは高い値となる。何故ならば、吸収用統計的言語モデルは、自然発話言語モデルであり、意図が特定された各統計的言語モデルよりも多くの語彙数で構成され、特定の意図を持つ語彙の出現確率は必然的に低くなるからである。
【０１００】
これに対し、発話者の発話内容が着目したタスクとは無関係の場合には、意図を特定した学習用テキストの中に当該発話内容に近似する文章が存在する確率は低くなる。このため、一般的なコーパスに当該発話内容に近似する文章が存在する確率は相対的に高くなる。言い換えれば、意図を特定した学習用テキストを学習して得られたいずれの統計的言語モデルから得られる言語スコアよりも、一般的なコーパスを学習して得られた吸収用統計的言語モデルから得られる言語スコアの方が相対的に高くなる。そして、デコーダ１５から該当する意図として、「その他」を出力することで、タスクに沿わない発話内容に対して何らかの意図を無理やり当て嵌めることを防ぐことができる。
【０１０１】
図８には、本実施形態に係る音声認識装置が、「テレビを操作する」タスクについて意味推定を行なうときの動作例を示している。
【０１０２】
入力された発話内容が、「チャンネルを変える」、「番組を見る」など、「テレビを操作する」タスク内のいずれかの意図を表す場合には、音響スコア算出部１２から算出される音響スコアと、言語スコア算出部１３から算出される言語スコアに基づいて、当該タスク内の該当する意図をデコーダ１５において探索することができる。
【０１０３】
これに対し、入力された発話内容が、「そろそろ買い物に行かなきゃ」のように、「テレビを操作する」タスク内の意図を表さない場合には、吸収用統計的言語モデルを参照して得られた確率値が最も高いことが予想され、デコーダ１５は探索結果として「その他」の意図を得ることになる。
【０１０４】
本実施形態に係る音声認識装置は、言語モデル・データベース１７に、タスク内の各意図に対応した統計的言語モデルの他に、自然発話言語モデルなどで構成される吸収用統計的言語モデルを導入することにより、タスク外の発話内容を認識する場合であっても、タスク内のいずれかの統計的言語モデルを採用するのではなく、吸収用統計的言語モデルが利用され、誤った意図抽出を行なう危険性が低減する。
【０１０５】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。後者の場合、例えば、音声処理装置は、所定のプログラムを実行するパーソナル・コンピューターで実現することができる。
【０１０６】
図９には、本発明の実施に供されるパーソナル・コンピューターの構成例を示している。ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１２１は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２２、又は記録部１２８に記録されているプログラムに従って各種の処理を実行する。プログラムに従って実行する処理には、音声認識処理や、音声認識処理に用いる統計的言語モデルの作成処理、統計的言語モデルの作成に用いる学習データの作成処理が含まれる。各々の処理の詳細は上述した通りである。
【０１０７】
ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２３には、ＣＰＵ１２１が実行するプログラムやデータなどが適宜記憶される。これらのＣＰＵ１２１、ＲＯＭ１２２、及びＲＡＭ１２３は、バス１２４により相互に接続されている。
【０１０８】
ＣＰＵ１２１には、バス１２４を介して入出力インターフェース１２５が接続されている。入出力インターフェース１２５には、マイクロフォン、キーボード、マウス、スイッチなどからなる入力部１２６、ディスプレイ、スピーカ、ランプなどからなる出力部１２７が接続されている。そして、ＣＰＵ１２１は、入力部１２６から入力される指令に応じて各種の処理を実行する。
【０１０９】
入出力インターフェース１２５に接続されている記録部１２８は、例えばハード・ディスク・ドライブ（ＨＤＤ）であり、ＣＰＵ１２１が実行するプログラムや処理データなどの各種コンピューター・ファイルを記録する。通信部１２９は、インターネットやその他のネットワークなどの通信網（いずれも図示しない）を介して、外部装置（図示しない）と通信する。また、当該パーソナル・コンピューターは、通信部１２９を介してプログラム・ファイルを取得したり、データ・ファイルをダウンロードしたりして、記録部１２８に記録してもよい。
【０１１０】
入出力インターフェース１２５に接続されているドライブ１３０は、磁気ディスク１５１、光ディスク１５２、光磁気ディスク１５３、あるいは半導体メモリ１５４などが装着されたとき、それらを駆動し、その記憶領域に記録されているプログラムやデータなどを取得する。取得されたプログラムやデータは、必要に応じて記録部１２８に転送され、記録される。
【０１１１】
一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピューター、又は、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナル・コンピューターなどに、記録媒体からインストールされる。
【０１１２】
この記録媒体は、図９に示すように、コンピューターとは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク１５１（フレキシブル・ディスクを含む）、光ディスク１５２（ＣＤ−ＲＯＭ(Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ)、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）を含む）、光磁気ディスク１５３（ＭＤ（Ｍｉｎｉ−Ｄｉｓｃ）（登録商標）を含む）、若しくは半導体メモリ１５４などよりなるパッケージ・メディアにより構成される他、コンピューターにあらかじめ組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているＲＯＭ１２２や、記録部１２８に含まれるハード・ディスクなどで構成される。
【０１１３】
なお、上述した一連の処理を実行させるプログラムは、必要に応じてルータやモデムなどのインターフェースを介して、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット、ディジタル衛星放送といった、有線又は無線の通信媒体を介してコンピューターにインストールされるようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１１４】
以上、特定の実施形態を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が該実施形態の修正や代用を成し得ることは自明である。
【０１１５】
本発明は、発話による問い合わせに対して、対応する情報を表示するデータベース検索装置、発話による命令に対して人的動作の代行を行なう産業用ロボット、発話の指令によって所定の処理を実行するコンピューターのアプリケーション・プログラム、キーボードに代えて音声を入力してテキスト・データを生成するディクテイション・システム、又はユーザと会話するロボット対話システムなどに適用することができる。
【０１１６】
また、本明細書では、名詞系の語彙と動詞系の語彙の組み合わせを扱う実施形態を中心に説明してきたが、本発明の要旨は特定の品詞の組み合わせに限定されるものではなく、意図を表す重要な語彙となる、任意の第１の品詞と第２の品詞の組み合わせを扱うことができる。
【０１１７】
要するに、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、本明細書の記載内容を限定的に解釈するべきではない。本発明の要旨を判断するためには、特許請求の範囲を参酌すべきである。
【符号の説明】
【０１１８】
１０…音声認識装置
１１…信号処理部
１２…音響スコア算出部
１３…言語スコア算出部
１４…単語辞書
１５…デコーダ
１６…音響モデル・データベース
１７…言語モデル・データベース
６１…記述文法モデル作成手段
６２…収集手段
６３…言語モデル作成手段
１２１…ＣＰＵ
１２２…ＲＯＭ
１２３…ＲＡＭ
１２４…バス
１２５…入出力インターフェース
１２６…入力部
１２７…出力部
１２８…記録部
１２９…通信部
１３０…ドライブ
１５１…磁気ディスク
１５２…光ディスク
１５３…光磁気ディスク
１５４…半導体メモリ
【図１】
2010224194.tif 000005
【図２】
2010224194.tif 000006
【図３Ａ】
2010224194.tif 000007
【図３Ｂ】
2010224194.tif 000008
【図４】
2010224194.tif 000009
【図５】
2010224194.tif 000010
【図６】
2010224194.tif 000011
【図７】
2010224194.tif 000012
【図８】
2010224194.tif 000013
【図９】
2010224194.tif 000014
【図１０】
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