(57)【要約】【課題】入力音声を利用者が理解しやすい認識結果に変換して出力する。【解決手段】この課題を解決するために、本発明の音声認識技術は音響モデル記憶部には各音素の音響的な特徴である音素情報が予め記憶され、認識辞書記憶部には単語と、この単語の読みと、この単語の難易度と、この単語と同じ意味を持ち異なる難易度の単語とを対応付けて予め記憶され、言語モデル記憶部には言語的な特徴が予め記憶されており、音声情報を用いてこの音声情報の音響的な特徴を求め、音声分析部で求めたこの音声情報の音響的な特徴を用いて音響モデル記憶部から類似する音素情報を探索し、探索した１以上の音素情報を用いて認識辞書記憶部から単語を探索し、探索した単語と言語モデル記憶部の言語的な特徴を用いて、変換前認識結果を推定し、認識辞書記憶部を参照して、変換前認識結果の単語と同じ意味を持つ単語の中から目標とする難易度に最も近い単語を選択する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声情報の内容を認識し、その内容をテキストデータとして求める音声認識装置であって、
音声情報を用いて該音声情報の音響的な特徴を求める音声分析部と、
各音素の音響的な特徴である音素情報が予め記憶される音響モデル記憶部と、
単語と、該単語の読みと、該単語の難易度と、該単語と同じ意味を持ち異なる難易度の単語とを対応付けて予め記憶される認識辞書記憶部と、
言語的な特徴が予め記憶される言語モデル記憶部と、
前記音声分析部で求めた該音声情報の音響的な特徴を用いて音響モデル記憶部から類似する音素情報を探索し、探索した１以上の音素情報を用いて認識辞書記憶部から単語を探索し、探索した１以上の単語と言語モデル記憶部の言語的な特徴を用いて、変換前認識結果を推定する探索部と、
前記認識辞書記憶部を参照して、前記変換前認識結果の単語と同じ意味を持つ単語の中から目標とする難易度に最も近い単語を選択する変換部と、
を有する音声認識装置。
【請求項２】
請求項１記載の音声認識装置であって、
前記変換部は、変換後の目標とする難易度を予め選択され、前記認識辞書記憶部を参照して、前記変換前認識結果の単語と同じ意味を持ち選択された難易度に最も近い単語を選択する、
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項３】
請求項１記載の音声認識装置であって、
前記変換部は、前記変換前認識結果の所定の区間における難易度の代表値を求める代表値算出部を備え、目標とする難易度を前記代表値とし、前記認識辞書記憶部を参照して、前記変換前認識結果の単語と同じ意味を持ち代表値に最も近い単語を選択する、
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項４】
請求項１から３の何れかに記載の音声認識装置であって、
前記認識辞書記憶部は、単語と、該単語の読みと、該単語の難易度と、該単語と同じ意味を持ち異なる難易度の単語と、変換後に該単語を表示するか否かを決定する表示フラグとを対応付けて予め記憶され、
前記変換部は、前記認識辞書記憶部を参照して、前記変換前認識結果の単語を変換後に表示するか否かを判定し、前記変換前認識結果の単語の表示フラグが表示することを意味する場合には、該単語と同じ意味を持つ単語の中から目標とする難易度に最も近い単語を選択し、表示フラグが表示しないことを意味する場合には、変換後認識結果に該単語と同じ意味を持つ単語を表示しないように変換する、
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項５】
音響モデル記憶部と認識辞書記憶部と言語モデル記憶部を用いて音声情報の内容を認識し、その内容をテキストデータとして求める音声認識方法であって、
前記音響モデル記憶部には各音素の音響的な特徴である音素情報が予め記憶され、前記認識辞書記憶部には単語と、該単語の読みと、該単語の難易度と、該単語と同じ意味を持ち異なる難易度の単語とを対応付けて予め記憶され、前記言語モデル記憶部には言語的な特徴が予め記憶されているものとし、
音声情報を用いて該音声情報の音響的な特徴を求める音声分析ステップと、
前記音声分析ステップで求めた該音声情報の音響的な特徴を用いて音響モデル記憶部から類似する音素情報を探索し、探索した１以上の音素情報を用いて認識辞書記憶部から単語を探索し、探索した１以上の単語と言語モデル記憶部の言語的な特徴を用いて、変換前認識結果を推定する探索ステップと、
前記認識辞書記憶部を参照して、前記変換前認識結果の単語と同じ意味を持つ単語の中から目標とする難易度に最も近い単語を選択する変換ステップと、
を有する音声認識方法。
【請求項６】
請求項５記載の音声認識方法であって、
前記変換ステップは、変換後の目標とする難易度を予め選択され、前記認識辞書記憶部を参照して、前記変換前認識結果の単語と同じ意味を持ち選択された難易度に最も近い単語を選択する、
ことを特徴とする音声認識方法。
【請求項７】
請求項５記載の音声認識方法であって、
前記変換ステップは、前記変換前認識結果の所定の区間における難易度の代表値を求める代表値算出ステップを備え、目標とする難易度を前記代表値とし、前記認識辞書記憶部を参照して、前記変換前認識結果の単語と同じ意味を持ち代表値に最も近い単語を選択する、
ことを特徴とする音声認識方法。
【請求項８】
請求項５から７の何れかに記載の音声認識方法であって、
前記認識辞書記憶部は、単語と、該単語の読みと、該単語の難易度と、該単語と同じ意味を持ち異なる難易度の単語と、変換後に該単語を表示するか否かを決定する表示フラグとを対応付けて予め記憶され、
前記変換ステップは、前記認識辞書記憶部を参照して、前記変換前認識結果の単語を変換後に表示するか否かを判定し、前記変換前認識結果の単語の表示フラグが表示することを意味する場合には、該単語をと同じ意味を持つ単語の中から目標とする難易度に最も誓い単語を選択し、表示フラグが表示しないことを意味する場合には、変換後認識結果に該単語と同じ意味を持つ単語を表示しないように変換する、
ことを特徴とする音声認識方法。
【請求項９】
請求項１から４の何れかに記載の音声認識装置として、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、音響モデル、言語モデルを用いて、音声情報の内容を認識し、その内容をテキストデータとして求める音声認識装置、音声認識方法及び音声認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音響モデル及び言語モデルを用いて音声認識を行う装置が従来技術として知られている。図１は、従来の音声認識装置２０の構成例を示す。音声認識装置２０は、音声入力部２１を介して、音声を入力される。音声分析部２３において入力音声を分析し、探索部２５は、音響モデル記憶部２７、言語モデル記憶部３１を用いてどのような単語の系列が出現しているのかを推定し、推定の結果、最も確率が高い単語系列を音声認識結果として出力する。このとき、言語モデル記憶部３１を用いた単語系列の推定では、認識辞書記憶部２９に登録されている単語を並べて単語系列とする。
【０００３】
なお、多岐の認識文言に対して同一の出力文字をリストにおいて対応付けることで、多岐の認識文言を同一の出力文字として視認可能とする方法として、特許文献１が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−３０９０６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術において、発話した文章に相当する全ての単語が認識辞書記憶部に登録されており、音声認識が理想的に動作する場合、難解な単語（例えば「遺憾の意」）を発声すれば認識結果も難解なテキストデータとなる。従来の音声認識の目的は、「発話した内容を、その通り正確にテキスト化すること」であるため、認識結果が難解なテキストデータであっても問題はなかった。しかし、「発話した内容を、利用者が理解しやすいようにテキスト化すること」を目的とした場合には、入力音声を利用者が理解しやすい認識結果に変換して出力するという課題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明の音声認識技術は、音響モデル記憶部には各音素の音響的な特徴である音素情報が予め記憶され、認識辞書記憶部には単語と、この単語の読みと、この単語の難易度と、この単語と同じ意味を持ち異なる難易度の単語とを対応付けて予め記憶され、言語モデル記憶部には言語的な特徴が予め記憶されているものとし、音声情報を用いてこの音声情報の音響的な特徴を求め、音声分析部で求めたこの音声情報の音響的な特徴を用いて音響モデル記憶部から類似する音素情報を探索し、探索した１以上の音素情報を用いて認識辞書記憶部から単語を探索し、探索した１以上の単語と言語モデル記憶部の言語的な特徴を用いて、変換前認識結果を推定し、認識辞書記憶部を参照して、変換前認識結果の単語と同じ意味を持つ単語の中から目標とする難易度に最も近い単語を選択する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明は、変換部を設けることによって、利用者が理解しやすい認識結果を求めることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】従来の音声認識装置２０の構成例を示す図。
【図２】音声認識装置１００の構成例を示す図。
【図３】音声認識装置１００の処理フロー例を示す図。
【図４】認識辞書記憶部１２９に記憶されるデータ例を示す図。
【図５】変換部１１０の処理フロー例を示す図。
【図６】（Ａ）は難易度３の単語を含む変換前認識結果例を、（Ｂ）は（Ａ）を変換前認識結果とし難易度選択情報として難易度２を設定した場合の変換後認識結果例を、（Ｃ）は（Ａ）を変換前認識結果とし難易度選択情報として難易度１を設定した場合の変換後認識結果例を、（Ｄ）は（Ａ）を変換前認識結果とし難易度選択情報として難易度１を設定し、表示選択情報として非表示可能として設定した場合の変換後認識結果例を、（Ｅ）は難易度１の単語を含む変換前認識結果例を、（Ｆ）は（Ｅ）を変換前認識結果とし難易度選択情報として難易度２を設定した場合の変換後認識結果例を示す図。
【図７】本実施例における音声認識装置１００のハードウェア構成を例示したブロック図。
【図８】実施例２に係る変換部２１０の構成例を示す図。
【図９】変換部２１０の処理フロー例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。
【実施例１】
【００１０】
＜音声認識装置１００＞
図２は音声認識装置１００の構成例を、図３は音声認識装置１００の処理フロー例を示す。図２及び図３を用いて、実施例１に係る音声認識装置１００を説明する。音声認識装置１００は、音声情報の内容を認識し、その内容をテキストデータとして求める。音声認識装置１００は、例えば、音声入力部２１、音声分析部２３、探索部２５、音響モデル記憶部２７、認識辞書記憶部１２９を備える言語モデル１３１、変換部１１０、記憶部１０３及び制御部１０５を有する。なお、求めたテキストデータは、図示しない出力装置（例えば、ディスプレイやプリンター等）や外部記録媒体等に出力してもよいし、後述する記憶部１０３に記憶してもよい。
【００１１】
＜記憶部１０３及び制御部１０５＞
記憶部１０３は、入出力される各データや演算過程の各データを、逐一、格納・読み出しする。それにより各演算処理が進められる。但し、必ずしも記憶部１０３に記憶しなければならないわけではなく、各部間で直接データを受け渡してもよい。
制御部１０５は、各処理を制御する。
【００１２】
＜音声入力部２１＞
音声入力部２１は、例えば、マイクロフォン及び入力インターフェース等であり、音声を電気的信号に変換し、さらに、Ａ／Ｄ変換器等を備え、デジタルデータに変換する。なお、本明細書において、音声、電気的信号に変換された音声及びＡ／Ｄ変換器により変換された音声デジタルデータを併せて音声情報という。音声認識装置１００は、音声入力部２１を介して音声を入力される（ｓ２１）。但し、外部記録媒体や記憶部１０３に記憶されている音声情報の内容を認識する場合には、音声入力部２１を設けなくともよい。
【００１３】
＜音声分析部２３＞
音声分析部２３は、音声情報を用いて、この音声情報の音響的な特徴を求める（ｓ２３）。例えば、音響的な特徴は、ＭＦＣＣ（mel-frequency cepstral coefficient）等である。
【００１４】
＜音響モデル記憶部２７＞
音響モデル記憶部２７は、各音素の音響的な特徴である音素情報が予め記憶される。例えば、音響モデル記憶部２７には、標準パターン（標準モデル）のＭＦＣＣ等が予め記憶されている。
【００１５】
＜認識辞書記憶部１２９＞
図４は、認識辞書記憶部１２９に記憶されるデータ例を示す。認識辞書記憶部１２９は、単語と、その単語の読みと、その単語の難易度と、その単語と同じ意味を持ち異なる難易度の単語とを対応付けて予め記憶される。また、例えば、認識辞書記憶部１２９は、単語と、変換後にこの単語を表示するか否かを決定する表示フラグを対応付けて、予め記憶されてもよい。例えば、認識辞書記憶部１２９に記憶されるデータは、使用に先立って、製造者や利用者等によって予め登録される。
【００１６】
＜言語モデル記憶部１３１＞
言語モデル記憶部１３１は、言語的な特徴が予め記憶される。例えば、言語モデル記憶部は、認識辞書記憶部１２９を備え、さらに、各単語列の生起確率等が予め記憶されている。
【００１７】
＜探索部２５＞
探索部２５は、音声分析部２３で求めた音声情報の音響的な特徴を用いて音響モデル記憶部から類似する音素情報を探索する。さらに、探索部２５は、探索した１以上の音素情報を用いて認識辞書記憶部１２９から単語を探索する。最後に、探索部２５は、探索した１以上の単語と言語モデル記憶部１３１の言語的な特徴を用いて、変換前認識結果を推定する（ｓ２３）。
【００１８】
例えば、探索部２５は、音声分析部２３で求めた音響的な特徴（ＭＦＣＣ）と音響モデル記憶部２７に記憶される標準パターンのＭＦＣＣからユークリッド距離を算出し、類似する音素情報を探索する。さらに、探索した音素情報から、隠れマルコフモデルを用いて読みを推定し、対応する単語を認識辞書記憶部１２９から探索する。探索した単語からなる単語列と言語モデル記憶部１３１に記憶されている単語列の生起確率から確率の高い単語列を探索し、変換前認識結果を推定する。
【００１９】
なお、一般的に音声認識とは、以下の式の左辺Ｐ（ｗ＾｜ｙ）を求めることであり、ｗは推定しようとするテキストデータを、ｙは音声分析部２３で求める時系列の音響的な特徴を、Ｐ（ｙ｜ｗ）は音響モデル記憶部２７の持つ情報を、Ｐ（ｗ）は言語モデル記憶部１３１の持つ情報を表す（参考文献：中川聖一著、「確率モデルによる音声認識」、コロナ社、昭和63年7月1日発行、p.33〜p.34）。
【００２０】
【数１】
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【００２１】
但し、本発明は、本実施例に限定されるものではない。例えば、音声入力部２１、音声分析部２３、探索部２５、音響モデル記憶部２７の処理内容は、他の従来技術を用いて、変換前認識結果を算出してもよい。また、認識辞書記憶部１２９や言語モデル記憶部１３１には、上述の情報以外に従来技術で用いた情報（例えば、各単語のクラス等）を記憶して使用してもよい。
【００２２】
＜変換部１１０＞
図５は変換部１１０の処理フロー例を示す。変換部１１０は、認識辞書記憶部１２９を参照して、変換前認識結果の単語と同じ意味を持つ単語の中から目標とする難易度に最も近い単語を選択する（ｓ１１０）。なお、同じ意味を持つ単語とは、その単語自身及び認識辞書記憶１２９において対応付けられた単語である。
【００２３】
例えば、変換部１１０は、変換後の目標とする難易度を予め選択され、認識辞書記憶部１２９を参照して、変換前認識結果の単語と同じ意味を持ち選択された難易度に最も近い単語を選択する（ｓ１１６）。また、変換部１１０は、認識辞書記憶部１２９を参照して、変換前認識結果の単語を変換後に表示するか否かを判定し（ｓ１１５）、表示フラグが表示することを意味する場合には、この単語を同じ意味を持つ単語の中から目標とする難易度に最も近い単語を選択し（ｓ１１６）、表示フラグが表示しないことを意味する場合には、変換後認識結果にこの単語と同じ意味を持つ単語を表示しないように変換する（ｓ１１７）。
【００２４】
＜処理フロー例＞
例えば、利用者は、予め図示していない入力装置（例えば、マウスやキーボード等）を用いて、難易度選択情報、表示選択情報等である設定情報を変換部１１０へ送信する。なお、難易度選択情報とは、変換後認識結果の目標とする単語の難易度を決定する情報であり、例えば、難易度１と設定される。表示選択情報とは、変換後認識結果に対応する単語を表示するか否かを決定する情報であり、例えば、非表示可または非表示不可と設定される。但し、音声認識装置１００が、目標とする難易度が予め決まっている場合（例えば「難易度２」）や、変換後認識結果に同じ意味を持つ単語を表示するか否かが予め決まっている場合（例えば「非表示不可」）には、難易度選択情報及び表示選択情報を入力しなくともよい。
【００２５】
変換部１１０は、変換前認識結果を入力され、変換後認識結果を出力する。変換部１１０は、探索部２５から入力される変換前認識結果をバッファ等に記憶し、そこから単語を一つ取り出す（ｓ１１２）。表示選択情報が、非表示可と設定されている場合には、認識辞書１２９を参照して、取り出した単語の表示フラグが非表示可能か否か判定し（ｓ１１５）、表示フラグが非表示不可の場合には、この単語と同じ意味を持つ単語の中から目標とする難易度に最も近い単語を選択する（ｓ１１６）。変換部１１０は、ｓ１１６において、同じ意味を持つ単語として、その単語自身が選択された場合には、特に変換処理を行わず、出力用のバッファ等にその単語を記録し、異なる難易度の単語が選択された場合には、その単語を選択された単語に変換し、出力用のバッファ等に変換後の単語を記録する。表示フラグが非表示可の場合には、変換後認識結果にこの単語を表示しないように変換する（ｓ１１７）。例えば、この単語を削除する。なお、表示選択情報が非表示不可と設定されている場合には、表示フラグの判定（ｓ１１５）や非表示変換（ｓ１１７）を行わず、各単語について変換処理（ｓ１１６）を行う。
【００２６】
変換処理を行った単語は、図示しない出力用のバッファ等に記憶される。変換前認識結果の最後の単語か否かを判定し（ｓ１１８）、最後の単語ではない場合には、変換前認識結果から次の単語を一つ取り出し、上記処理を繰り返す。最後の単語の場合には、変換後認識結果として、上記変換を行った認識結果を出力用のバッファ等から取り出し出力する（ｓ１１９）。但し、変換後認識結果を変換毎に出力する構成としてもよい。その場合には、認識結果を出力した後に（ｓ１１９）、最後の単語か否かを判定する（ｓ１１８）。
【００２７】
＜具体例＞
図６（Ａ）は難易度３の単語を含む変換前認識結果例を、（Ｂ）は（Ａ）を変換前認識結果とし難易度選択情報として難易度２を設定した場合の変換後認識結果例を、（Ｃ）は（Ａ）を変換前認識結果とし難易度選択情報として難易度１を設定した場合の変換後認識結果例を、（Ｄ）は（Ａ）を変換前認識結果とし難易度選択情報として難易度１を設定し、表示選択情報として非表示可能として設定した場合の変換後認識結果例を、（Ｅ）は難易度１の単語を含む変換前認識結果例を、（Ｆ）は（Ｅ）を変換前認識結果とし難易度選択情報として難易度２を設定した場合の変換後認識結果例を示す。なお、（Ｂ）、（Ｃ）、（Ｆ）の変換処理において、表示選択情報は非表示不可として設定してあるものとする。また、（Ａ）において、各単語の下部に難易度を説明を容易にするために表示しているが、実際の使用に際しては表示されなくともよい。また、変換される単語の下線も同様に表示されなくともよい。
【００２８】
例えば、図４のデータ例のように、認識辞書記憶部１２９に情報が予め登録され、難易度選択情報が難易度１の場合には、変換前認識結果として「今日」、「私」等の難易度２が入力されると、それぞれ、難易度１の「きょう」、「わたし」に変換して出力する。難易度選択情報が難易度２の場合に、変換前認識結果として「我輩」、「痛恨の極み」等の難易度３が入力されると、それぞれ、難易度２の「私」、「非常に残念」に変換して出力する。このようにして、例えば、図６（Ａ）の変換前認識結果が変換部１１０に入力された場合には、難易度２が設定されていれば図６（Ｂ）の変換後認識結果を出力し、難易度１が設定されていれば図６（Ｃ）の変換後認識結果を出力する。なお、図６（Ａ）において、「えーと」は難易度１である。しかし、図４には難易度の異なる同じ意味を持つ単語が存在しないため、選択された難易度２に最も近い同じ意味を持つ単語は単語「えーと」自身となり、変換処理を行わず、出力用のバッファ等に出力される。また、図６（Ａ）において、「遺憾の意」は難易度３である。難易度選択情報の示す難易度が１だった場合、図４には、「遺憾の意」に対応する難易度１の単語が登録されていないため、難易度２の対応する単語「申し訳ない気持ち」が選択された難易度１に最も近い同じ意味を持つ単語となる。
【００２９】
また、どのような単語でも、全て発話した単語を表示すると、読みづらくなってしまうという場合がある。例えば、「非常に」等の程度を表す副詞は記述しなくても大意は通じる単語である。「えーと」、「あのー」等の曖昧語や「とても」「少しだけ」等の程度を表す副詞を変換後表示結果に表示しないほうが理解しやすい認識結果となる場合もある。本実施例では、予め認識辞書記憶部１２９の各単語に対し「表示フラグ」を登録し、表示フラグが表示しないことを意味する場合（非表示可）には、変換後認識結果に単語と同じ意味を持つ単語を表示しないように変換する。この場合出力用のバッファ等には何も出力しなくともよい。図６（Ａ）の変換前認識結果が変換部１０に入力され、難易度選択情報として難易度１が、表示選択情報として非表示が選択された場合には、図６（Ｄ）の変換後認識結果を出力する。この場合には、単語「えーと」を表示しないように変換している。
【００３０】
難易度選択情報が難易度２の場合には、変換前認識結果として「あんよ」、「なっちゃって」、「ママ」等の難易度１が入力されると、それぞれ、難易度２の「足」、「なって」、「お母さん」に変換して出力することができる。例えば、図６（Ｅ）が入力され、難易度選択情報として易度２が選択された場合には、図６（Ｆ）の変換後認識結果を出力する。このような構成とすることによって、低い難易度の幼児言葉等を高い難易度の変換前認識結果に変換することができ、利用者が理解しやすい認識結果を求めることができる。
【００３１】
また、一つの発話内容（変換前認識結果）の中に、同じ意味を持つ単語「我輩」、「私」が含まれる場合には、同一の単語に変換し、利用者が理解しやす認識結果を求めることができる。
【００３２】
なお、本実施例では、難易度を１から３の３段階としているが、難易度は３段階である必要はなく、２段階、または、４段階以上であってもよい。
【００３３】
また、変換部１１０は探索部２５の一部であってもよい。この場合、探索部２５において、変換前認識結果の単語が推定される毎に、変換処理を行う。その場合、図５の変換前認識結果から単語を一つ取り出す処理（ｓ１１２）、最後の単語か否かの判定（ｓ１１８）は行わなくてもよい。
【００３４】
＜効果＞
このような構成によって、利用者が理解しやすい認識結果を求めることができるという効果を奏する。認識結果のテキストデータ内の各単語の難易度を統一して表現することにより、利用者が理解しやすくなる。例えば、子供や日本語の苦手な外国人等には、難易度を下げ、平易な表現で認識結果を提示することができる。逆に、発話者に対して利用者が高い言語能力を有する場合には、難易度の高い認識結果を提示することもできる。変換部１１０に難易度選択情報を入力することによって、利用者の理解度に応じて異なる難易度のテキストデータを提示することができる。認識辞書記憶部１２９に登録されるデータに表示フラグを設け、変換部１１０に表示選択情報を入力することによって、必要に応じて重要度の低い単語を非表示とすることができ、テキストデータをより分かりやすく簡潔に提示することができる。また、特定の用語（単語）を使用することを定められた議事録の作成等においては、用語を統一して提示することもできる。
【００３５】
＜ハードウェア構成＞
図７は、本実施例における音声認識装置１００のハードウェア構成を例示したブロック図である。図７に例示するように、この例の音声認識装置１００は、それぞれＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、入力部１２、出力部１３、補助記憶装置１４、ＲＯＭ（Read Only Memory）１５、ＲＡＭ（Random Access Memory）１６及びバス１７を有している。
【００３６】
この例のＣＰＵ１１は、制御部１１ａ、演算部１１ｂ及びレジスタ１１ｃを有し、レジスタ１１ｃに読み込まれた各種プログラムに従って様々な演算処理を実行する。また、入力部１２は、データが入力される入力インターフェース、キーボード、マウス等であり、出力部１３は、データが出力される出力インターフェース等である。補助記憶装置１４は、例えば、ハードディスク、ＭＯ（Magneto-Optical disc）、半導体メモリ等であり、音声認識装置１００としてコンピュータを機能させるためのプログラムが格納されるプログラム領域１４ａ及び各種データが格納されるデータ領域１４ｂを有している。また、ＲＡＭ１６は、ＳＲＡＭ (Static Random Access Memory)、ＤＲＡＭ (Dynamic Random Access Memory)等であり、上記のプログラムが格納されるプログラム領域１６ａ及び各種データが格納されるデータ領域１６ｂを有している。また、バス１７は、ＣＰＵ１１、入力部１２、出力部１３、補助記憶装置１４、ＲＯＭ１５及びＲＡＭ１６を通信可能に接続する。なお、このようなハードウェアの具体例としては、例えば、パーソナルコンピュータの他、サーバ装置やワークステーション等を例示できる。
【００３７】
＜プログラム構成＞
上述のように、プログラム領域１４ａ，１６ａには、本実施例の音声認識装置１００の各処理を実行するための各プログラムが格納される。音声認識プログラムを構成する各プログラムは、単一のプログラム列として記載されていてもよく、また、少なくとも一部のプログラムが別個のモジュールとしてライブラリに格納されていてもよい。また、各プログラムが単体でそれぞれの機能を実現してもよいし、各プログラムがさらに他のライブラリを読み出して各機能を実現するものでもよい。
【００３８】
＜ハードウェアとプログラムとの協働＞
ＣＰＵ１１（図７）は、読み込まれたＯＳ（Operating System）プログラムに従い、補助記憶装置１４のプログラム領域１４ａに格納されている上述のプログラムをＲＡＭ１６のプログラム領域１６ａに書き込む。同様にＣＰＵ１１は、補助記憶装置１４のデータ領域１４ｂに格納されている各種データを、ＲＡＭ１６のデータ領域１６ｂに書き込む。そして、このプログラムやデータが書き込まれたＲＡＭ１６上のアドレスがＣＰＵ１１のレジスタ１１ｃに格納される。ＣＰＵ１１の制御部１１ａは、レジスタ１１ｃに格納されたこれらのアドレスを順次読み出し、読み出したアドレスが示すＲＡＭ１６上の領域からプログラムやデータを読み出し、そのプログラムが示す演算を演算部１１ｂに順次実行させ、その演算結果をレジスタ１１ｃに格納していく。
【００３９】
図２は、このようにＣＰＵ１１に上述のプログラムが読み込まれて実行されることにより構成される音声認識装置１００の機能構成を例示したブロック図である。
【００４０】
ここで、記憶部１０３は、補助記憶装置１４、ＲＡＭ１６、レジスタ１１ｃ、その他のバッファメモリやキャッシュメモリ等の何れか、あるいはこれらを併用した記憶領域に相当する。また、記憶手段１０３、制御手段１０５、音声分析部２３、音響モデル記憶部２７、認識辞書記憶部１２９、言語モデル記憶部１３１、探索部２５、変換部１１０は、ＣＰＵ１１に音声認識プログラムを実行させることにより構成されるものである。また、本形態の音声認識装置１００は、制御部１０５の制御のもと各処理を実行する。
【実施例２】
【００４１】
実施例１と異なる部分のみ説明する。実施例１とは、変換部の構成が異なる。
＜変換部２１０＞
図８は実施例２に係る変換部２１０の構成例を、図９は変換部２１０の処理フロー例を示す。変換部２１０は、処理部２１１と代表値算出部２１７を有する。
【００４２】
＜代表値算出部２１７＞
代表値算出部２１７は、変換前認識結果の所定の区間における難易度の代表値を求める（ｓ２１３）。
【００４３】
＜処理部２１１＞
処理部２１１は、目標とする難易度を求めた代表値とし、認識辞書記憶部１２９を参照して、変換前認識結果の単語と同じ意味を持ち代表値に最も近い単語を選択する（ｓ２１６）。
【００４４】
＜処理フロー例＞
変換部２１０は、変換前認識結果を入力され、変換後認識結果を出力する。変換部２１０は、探索部２５から入力される変換前認識結果をバッファ等に記憶する。そこから所定の区間分の単語を取り出し認識辞書１２９を参照して各単語の難易度を取得し、所定の区間内での単語の難易度の代表値を算出する（ｓ２１３）。これを各区間について行い、全区間の代表値をそれぞれ算出する。なお、所定の区間とは、変換する単語数、処理時間、また変換前認識結果の単語全てであってもよい。代表値としては、例えば、平均値、最頻値、中央値等が考えられる。
【００４５】
次に、バッファ等から変換前認識結果の単語を一つ取り出す（ｓ１１２）。表示選択情報が、非表示可と設定されている場合には、認識辞書１２９を参照して、取り出した単語の表示フラグが非表示可能か否か判定し（ｓ１１５）、表示フラグが非表示不可の場合には、この単語と同じ意味を持つ単語の中から、代表値の難易度に最も近い単語を選択する（ｓ２１６）。変換部１１０は、ｓ２１６において、同じ意味を持つ単語として、その単語自身が選択された場合には、特に変換処理を行わず、出力用のバッファ等にその単語を記録し、異なる難易度の単語が選択された場合には、その単語を選択された単語に変換し、出力用のバッファ等に変換後の単語を記録する。表示フラグが非表示可の場合には、変換後認識結果にこの単語を表示しないように変換する（ｓ１１７）。なお、各単語は、各単語の属する区間の代表値の難易度に最も近い単語に変換される。なお、表示選択情報が非表示不可と設定されている場合には、表示フラグの判定（ｓ１１５）や非表示変換（ｓ１１７）を行わず、各単語について変換処理（ｓ２１６）を行う。
【００４６】
変換処理を行った単語は、図示しない出力用のバッファ等に記憶される。変換前認識結果の最後の単語か否かを判定し（ｓ１１８）、最後の単語ではない場合には、変換前認識結果から次の単語を一つ取り出し、上記処理を繰り返す。最後の単語の場合には、変換後認識結果として、上記変換を行った認識結果を出力用のバッファ等から取り出し出力する（ｓ１１９）。但し、変換後認識結果を変換毎に出力する構成としてもよい。
【００４７】
例えば、図６（Ａ）の変換前認識結果が入力された場合には、所定の区間を変換前認識結果の全単語とし代表値を平均値とすると、所定の区間の難易度の代表値は１．５となる。例えば、この値を切り上げ、難易度の代表値を２すると、変換後認識結果は図６（Ｂ）となる。
【００４８】
＜効果＞
このような構成によって、利用者が理解しやすい認識結果を求めることができるという効果を奏する。例えば、変換前認識結果の各単語の難易度から、所定の区間（例えば変換前認識結果全体）の難易度の代表値（例えば平均値）を求めることによって、各単語を含む所定の区間全体の難易度傾向が求められ、これらの代表値を変換後認識結果の難易度とすれば、極端に周りの単語と異なる難易度の単語がそのまま表示されるのを防止し、前後関係に見合った難易度の単語を表示することができる。
【００４９】
本発明は、変換前認識結果を単に同じ意味の単語に変換するのではなく、難易度を用いて変換するため、利用者が理解しやすいテキストデータを求めることができる。
【００５０】
なお、設定情報として、実施例１の方法（手動）と実施例２の方法（自動）を何れかを選択する変換設定情報を変換部に入力する構成とし、実施例１と実施例２を組合せて利用することもできる。この場合、利用者が出力されるテキストデータを選択することができる。手動を選択した場合には、難易度選択情報を変換部に入力する。
【符号の説明】
【００５１】
１００  音声認識装置                      ２１  音声入力部
２３  音声分析部                          ２５  探索部
２７  音響モデル記憶部                    １２９  認識辞書記憶部
１３１  言語モデル記憶部                  １１０、２１０  変換部
２１１  処理部                            ２１７  代表値算出部
【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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