(57)【要約】【課題】一台の端末で複数の電話番号が利用できるサービスにおいて、モデルの精度を高め、音声認識の性能を向上させる。【解決手段】音声認識サーバ２００は、電話機１００からの音声を受信する音声受信部２０２と、音声受信部２０２が受信した音声を文字に変換するために用いられる一つ以上の音響モデルおよび一つ以上の言語モデルを格納するモデル格納部２０８と、電話機１００の現在発信番号および他番号を判定する番号判定部２０４と、現在発信番号および他番号に基づきモデル格納部２０８に格納された音響モデルを選択し、且つ現在発信番号に基づきモデル格納部２０８に格納された言語モデルを選択するモデル選択部２０６と、モデル選択部２０６が選択した音響モデルおよび言語モデルに基づき、音声受信部２０２が受信した音声を文字に変換する音声認識部２１０と、を備える。【選択図】図５
2010175967.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一台の端末で複数の電話番号が利用可能な電話機と接続され、且つ前記電話機からの音声を文字に変換する音声認識サーバであって、
前記電話機からの音声を受信する音声受信手段と、
前記音声受信手段が受信した音声を文字に変換するために用いられる一つ以上の音響モデルおよび一つ以上の言語モデルを格納するモデル格納手段と、
前記電話機の現在の発信電話番号である現在発信番号、および前記複数の電話番号のうち前記現在発信番号以外の電話番号である他番号を判定する番号判定手段と、
前記現在発信番号および前記他番号に基づき前記モデル格納手段に格納された音響モデルを選択し、且つ前記現在発信番号に基づき前記モデル格納手段に格納された言語モデルを選択するモデル選択手段と、
前記モデル選択手段が選択した音響モデルおよび言語モデルに基づき、前記音声受信手段が受信した音声を文字に変換する音声認識手段と、
を備えることを特徴とする音声認識サーバ。
【請求項２】
前記モデル格納手段は、一つの電話機で利用可能な全ての電話番号に対して共通の音響モデルを格納し、
前記モデル選択手段は、前記一つの電話機における何れの前記現在発信番号および前記他番号に基づいても、前記共通の音響モデルを選択する、
ことを特徴とする請求項１に記載の音声認識サーバ。
【請求項３】
前記一つの電話機からの全ての音声を利用して前記共通の音響モデルを更新する音響モデル更新手段を更に備えることを特徴とする請求項２に記載の音声認識サーバ。
【請求項４】
前記一つの電話機からの全ての音声のうち前記電話番号ごとの音声に対する認識結果を利用して、当該電話番号ごとの言語モデルを更新する言語モデル更新手段を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の音声認識サーバ。
【請求項５】
前記一つの電話機で利用可能な前記複数の電話番号と、当該電話機のユーザ識別情報と、を対応付けて格納するデータ格納手段を更に備え、
前記モデル選択手段は、前記現在発信番号および前記他番号に基づき前記データ格納手段に格納されたユーザ識別情報を選択し、且つ当該選択したユーザ識別情報に基づき前記モデル格納手段に格納された音響モデルを選択することを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の音声認識サーバ。
【請求項６】
前記データ格納手段に格納された前記複数の電話番号と前記ユーザ識別情報との間の対応関係において、追加、変更、または削除の処理を行う対応関係制御手段を更に備えることを特徴とする請求項５に記載の音声認識サーバ。
【請求項７】
前記音声受信手段は、前記モデル選択手段が前記音響モデルおよび前記言語モデルを選択するために参照するモード識別情報を更に受信し、
前記モデル選択手段は、前記モード識別情報に基づき前記音響モデルおよび前記言語モデルを選択することを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載の音声認識サーバ。
【請求項８】
前記音声受信手段が前記モード識別情報を複数受信した場合に、前記モデル選択手段は、優先順位の高いモード識別情報に基づき前記音響モデルおよび前記言語モデルを選択することを特徴とする請求項７に記載の音声認識サーバ。
【請求項９】
前記音声受信手段は、前記電話機のユーザの属性情報を更に受信し、
前記モデル選択手段は、前記属性情報を更に参照し前記音響モデルおよび前記言語モデルを選択することを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載の音声認識サーバ。
【請求項１０】
音声を文字に変換する音声認識サーバと接続され、且つ一台の端末で複数の電話番号が利用可能な電話機であって、
ユーザからの音声を前記音声認識サーバに送信する音声送信手段と、
当該電話機の現在の発信電話番号である現在発信番号、および前記複数の電話番号のうち前記現在発信番号以外の電話番号である他番号を検知する番号検知手段と、
前記現在発信番号および前記他番号を前記音声認識サーバに通知する番号通知手段と、
を備えることを特徴とする電話機。
【請求項１１】
一台の端末で複数の電話番号が利用可能な電話機、および前記電話機からの音声を文字に変換する音声認識サーバを備えた音声認識システムであって、
前記電話機は、
ユーザからの音声を前記音声認識サーバに送信する音声送信手段と、
当該電話機の現在の発信電話番号である現在発信番号、および前記複数の電話番号のうち前記現在発信番号以外の電話番号である他番号を検知する番号検知手段と、
前記現在発信番号および前記他番号を前記音声認識サーバに通知する番号通知手段と、
を備え、
前記音声認識サーバは、
前記電話機からの音声を受信する音声受信手段と、
前記音声受信手段が受信した音声を文字に変換するために用いられる一つ以上の音響モデルおよび一つ以上の言語モデルを格納するモデル格納手段と、
前記電話機の前記番号通知手段からの通知に基づき、前記現在発信番号および前記他番号を判定する番号判定手段と、
前記現在発信番号および前記他番号に基づき前記モデル格納手段に格納された音響モデルを選択し、且つ前記現在発信番号に基づき前記モデル格納手段に格納された言語モデルを選択するモデル選択手段と、
前記モデル選択手段が選択した音響モデルおよび言語モデルに基づき、前記音声受信手段が受信した音声を文字に変換する音声認識手段と、
を備えることを特徴とする音声認識システム。
【請求項１２】
一台の端末で複数の電話番号が利用可能な電話機と接続され、且つ前記電話機からの音声を文字に変換する音声認識サーバにおける音声認識方法であって、
前記音声認識サーバのモデル格納手段が、前記電話機からの音声を文字に変換するために用いられる一つ以上の音響モデルおよび一つ以上の言語モデルを格納し、
前記音声認識サーバの音声受信手段が、前記電話機からの音声を受信する音声受信ステップと、
前記音声認識サーバの番号判定手段が、前記電話機の現在の発信電話番号である現在発信番号、および前記複数の電話番号のうち前記現在発信番号以外の電話番号である他番号を判定する番号判定ステップと、
前記音声認識サーバのモデル選択手段が、前記現在発信番号および前記他番号に基づき前記モデル格納手段に格納された音響モデルを選択し、且つ前記現在発信番号に基づき前記モデル格納手段に格納された言語モデルを選択するモデル選択ステップと、
前記音声認識サーバの音声認識手段が、前記モデル選択手段が選択した音響モデルおよび言語モデルに基づき、前記音声受信手段が受信した音声を文字に変換する音声認識ステップと、
を備えることを特徴とする音声認識方法。
【請求項１３】
一台の端末で複数の電話番号が利用可能な電話機であって、
ユーザからの音声を入力する音声入力手段と、
当該電話機の現在の発信電話番号である現在発信番号、および前記複数の電話番号のうち前記現在発信番号以外の電話番号である他番号を検知する番号検知手段と、
前記音声入力手段が入力した音声を文字に変換するために用いられる音響モデルおよび言語モデルを格納するモデル格納手段と、
前記現在発信番号および前記他番号に基づき前記モデル格納手段に格納された音響モデルを選択し、且つ前記現在発信番号に基づき前記モデル格納手段に格納された言語モデルを選択するモデル選択手段と、
前記モデル選択手段が選択した音響モデルおよび言語モデルに基づき、前記音声入力手段が入力した音声を文字に変換する音声認識手段と、
を備えることを特徴とする電話機。
【請求項１４】
前記モデル格納手段は、当該電話機で利用可能な全ての電話番号に対して共通の音響モデルを格納し、
前記モデル選択手段は、当該電話機における何れの前記現在発信番号および前記他番号に基づいても、前記共通の音響モデルを選択する、
ことを特徴とする請求項１３に記載の電話機。
【請求項１５】
前記ユーザからの全ての音声を利用して前記共通の音響モデルを更新する音響モデル更新手段を更に備えることを特徴とする請求項１４に記載の電話機。
【請求項１６】
前記ユーザからの全ての音声のうち前記電話番号ごとの音声に対する認識結果を利用して、当該電話番号ごとの言語モデルを更新する言語モデル更新手段を更に備えることを特徴とする請求項１３に記載の電話機。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識サーバ、電話機、音声認識システム、および音声認識方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば特許文献１に開示されるように、ユーザからの発声に対して音声認識を行う場合に、電話番号に応じて音声認識用の辞書を切り替える技術が知られている。また、例えば非特許文献１に開示されるように、一台の端末で複数の電話番号やメールアドレスが利用できるサービス（いわゆる2in1サービス）が展開されている。
【特許文献１】特開２０００−１０５９０号公報
【非特許文献１】2in1サービスのシステム開発、NTT DoCoMoテクニカル・ジャーナル、vol.15 No.3, P11-19
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記のような従来の技術を用いたサービスにおいて、同じ端末で複数の番号が使用され、それぞれの番号ごとに異なる言語モデルや音響モデルを用意するといった場合は、以下のような問題点がある。すなわち、同じ端末からの発声は通常同一ユーザの音声であるにもかかわらず、異なる番号それぞれに対して異なるモデルで音声認識を行ったり、異なるモデルそれぞれに対して個別に更新を行っては、モデルの精度が低くなり、音声認識の性能が低下するおそれがある。
【０００４】
そこで、本発明は上記に鑑みてなされたもので、一台の端末で複数の電話番号が利用できるサービスにおいて、モデルの精度を高め、音声認識の性能を向上させることが可能な音声認識サーバ、電話機、音声認識システム、および音声認識方法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】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明の音声認識サーバは、一台の端末で複数の電話番号が利用可能な電話機と接続され、且つ前記電話機からの音声を文字に変換する音声認識サーバであって、前記電話機からの音声を受信する音声受信手段と、前記音声受信手段が受信した音声を文字に変換するために用いられる一つ以上の音響モデルおよび一つ以上の言語モデルを格納するモデル格納手段と、前記電話機の現在の発信電話番号である現在発信番号、および前記複数の電話番号のうち前記現在発信番号以外の電話番号である他番号を判定する番号判定手段と、前記現在発信番号および前記他番号に基づき前記モデル格納手段に格納された音響モデルを選択し、且つ前記現在発信番号に基づき前記モデル格納手段に格納された言語モデルを選択するモデル選択手段と、前記モデル選択手段が選択した音響モデルおよび言語モデルに基づき、前記音声受信手段が受信した音声を文字に変換する音声認識手段と、を備える。
【０００６】
また、本発明の電話機は、音声を文字に変換する音声認識サーバと接続され、且つ一台の端末で複数の電話番号が利用可能な電話機であって、ユーザからの音声を前記音声認識サーバに送信する音声送信手段と、当該電話機の現在の発信電話番号である現在発信番号、および前記複数の電話番号のうち前記現在発信番号以外の電話番号である他番号を検知する番号検知手段と、前記現在発信番号および前記他番号を前記音声認識サーバに通知する番号通知手段と、を備える。
【０００７】
また、本発明の音声認識システムは、一台の端末で複数の電話番号が利用可能な電話機、および前記電話機からの音声を文字に変換する音声認識サーバを備えた音声認識システムであって、前記電話機は、ユーザからの音声を前記音声認識サーバに送信する音声送信手段と、当該電話機の現在の発信電話番号である現在発信番号、および前記複数の電話番号のうち前記現在発信番号以外の電話番号である他番号を検知する番号検知手段と、前記現在発信番号および前記他番号を前記音声認識サーバに通知する番号通知手段と、を備え、前記音声認識サーバは、前記電話機からの音声を受信する音声受信手段と、前記音声受信手段が受信した音声を文字に変換するために用いられる一つ以上の音響モデルおよび一つ以上の言語モデルを格納するモデル格納手段と、前記電話機の前記番号通知手段からの通知に基づき、前記現在発信番号および前記他番号を判定する番号判定手段と、前記現在発信番号および前記他番号に基づき前記モデル格納手段に格納された音響モデルを選択し、且つ前記現在発信番号に基づき前記モデル格納手段に格納された言語モデルを選択するモデル選択手段と、前記モデル選択手段が選択した音響モデルおよび言語モデルに基づき、前記音声受信手段が受信した音声を文字に変換する音声認識手段と、を備える。
【０００８】
また、本発明の音声認識方法は、一台の端末で複数の電話番号が利用可能な電話機と接続され、且つ前記電話機からの音声を文字に変換する音声認識サーバにおける音声認識方法であって、前記音声認識サーバのモデル格納手段が、前記電話機からの音声を文字に変換するために用いられる一つ以上の音響モデルおよび一つ以上の言語モデルを格納し、前記音声認識サーバの音声受信手段が、前記電話機からの音声を受信する音声受信ステップと、前記音声認識サーバの番号判定手段が、前記電話機の現在の発信電話番号である現在発信番号、および前記複数の電話番号のうち前記現在発信番号以外の電話番号である他番号を判定する番号判定ステップと、前記音声認識サーバのモデル選択手段が、前記現在発信番号および前記他番号に基づき前記モデル格納手段に格納された音響モデルを選択し、且つ前記現在発信番号に基づき前記モデル格納手段に格納された言語モデルを選択するモデル選択ステップと、前記音声認識サーバの音声認識手段が、前記モデル選択手段が選択した音響モデルおよび言語モデルに基づき、前記音声受信手段が受信した音声を文字に変換する音声認識ステップと、を備える。
【０００９】
この際、本発明の音声認識サーバにおいては、前記モデル格納手段は、一つの電話機で利用可能な全ての電話番号に対して共通の音響モデルを格納し、前記モデル選択手段は、前記一つの電話機における何れの前記現在発信番号および前記他番号に基づいても、前記共通の音響モデルを選択することが好適である。
【００１０】
このような本発明の音声認識サーバ、電話機、音声認識システム、および音声認識方法によれば、音声認識サーバのモデル選択手段は、現在発信番号および他番号の両方に基づいて、音響モデルを選択する。つまり、現在発信番号および他番号の両方に共通の音響モデルを選択する。これは、本発明が、一台の端末で一人のユーザが複数の電話番号を利用する電話機における音声認識を前提としているからである。つまり、電話番号は異なってもユーザは同一であるため、共通の音響モデルを用いることにより、音声認識の性能を高めることができる。共通の音響モデルを用いることは、特に、同一端末の新規番号からの音声に対して音声認識を行うときに、優れた効果を奏する。つまり、従来の技術においては、新規番号であれば、利用可能な音響モデルに対しての更新が十分に行われていない可能性が高いため、新規番号に対する音声認識の性能は必然的に低くなることが多いが、本発明では、新規番号からの音声に対して、既存番号に対応する音響モデルを利用できるため、新規番号からの音声に対する認識の精度が高くなる。また、共通の音響モデルを用いることで、音声認識サーバのモデル格納手段に格納すべき音響モデルの数を減らすことができ、これにより音響モデル格納のための容量を少なくすることができる。一方、言語モデルに対しては、一人のユーザを想定してはいるものの、電話番号ごとに話題が異なる可能性もあるため、本発明の音声認識サーバのモデル選択手段は、現在発信番号のみに基づいて、言語モデルを選択する。つまり、現在発信番号に特化した言語モデルを選択する。
【００１１】
また、本発明の音声認識サーバは、前記一つの電話機からの全ての音声を利用して前記共通の音響モデルを更新する音響モデル更新手段を更に備えることが好適である。
【００１２】
一つの電話機からの全ての音声を利用して共通の音響モデルを更新することにより、音響モデルの更新を精度よく行うことができる。番号ごとに音響モデルを更新する場合に比べ、更新のための学習量が増えるからである。
【００１３】
また、本発明の音声認識サーバは、前記一つの電話機からの全ての音声のうち前記電話番号ごとの音声に対する認識結果を利用して、当該電話番号ごとの言語モデルを更新する言語モデル更新手段を更に備えることが好適である。
【００１４】
電話番号ごとの音声に対する認識結果を利用して電話番号ごとの言語モデルを更新することにより、電話番号ごとに話題が異なる場合に、当該話題に特化して言語モデルを更新することができる。
【００１５】
また、本発明の音声認識サーバは、前記一つの電話機で利用可能な前記複数の電話番号と、当該電話機のユーザ識別情報と、を対応付けて格納するデータ格納手段を更に備え、前記モデル選択手段は、前記現在発信番号および前記他番号に基づき前記データ格納手段に格納されたユーザ識別情報を選択し、且つ当該選択したユーザ識別情報に基づき前記モデル格納手段に格納された音響モデルを選択しても良い。
【００１６】
この場合には、モデル選択手段はユーザごとに異なる音響モデルを選択することができる。
【００１７】
また、本発明の音声認識サーバは、前記データ格納手段に格納された前記複数の電話番号と前記ユーザ識別情報との間の対応関係において、追加、変更、または削除の処理を行う対応関係制御手段を更に備えても良い。
【００１８】
この場合には、電話番号とユーザとの間の対応関係を制御することができる。
【００１９】
また、本発明の音声認識サーバにおいて、前記音声受信手段は、前記モデル選択手段が前記音響モデルおよび前記言語モデルを選択するために参照するモード識別情報を更に受信し、前記モデル選択手段は、前記モード識別情報に基づき前記音響モデルおよび前記言語モデルを選択しても良い。
【００２０】
この場合に、モデル選択手段はモードに合致した音響モデルおよび言語モデルを選択することができる。
【００２１】
また、本発明の音声認識サーバにおいて、前記音声受信手段が前記モード識別情報を複数受信した場合に、前記モデル選択手段は、優先順位の高いモード識別情報に基づき前記音響モデルおよび前記言語モデルを選択しても良い。
【００２２】
この場合に、モデル選択手段は、モードの優先順位を更に考慮して、モードに合致した音響モデルおよび言語モデルを選択することができる。
【００２３】
また、本発明の音声認識サーバにおいて、前記音声受信手段は、前記電話機のユーザの属性情報を更に受信し、前記モデル選択手段は、前記属性情報を更に参照し前記音響モデルおよび前記言語モデルを選択しても良い。
【００２４】
この場合に、モデル選択手段は、ユーザの属性情報を更に参照して、ユーザの属性情報に合致した音響モデルおよび言語モデルを選択することができる。
【００２５】
また、本発明の電話機は、一台の端末で複数の電話番号が利用可能な電話機であって、ユーザからの音声を入力する音声入力手段と、当該電話機の現在の発信電話番号である現在発信番号、および前記複数の電話番号のうち前記現在発信番号以外の電話番号である他番号を検知する番号検知手段と、前記音声入力手段が入力した音声を文字に変換するために用いられる音響モデルおよび言語モデルを格納するモデル格納手段と、前記現在発信番号および前記他番号に基づき前記モデル格納手段に格納された音響モデルを選択し、且つ前記現在発信番号に基づき前記モデル格納手段に格納された言語モデルを選択するモデル選択手段と、前記モデル選択手段が選択した音響モデルおよび言語モデルに基づき、前記音声入力手段が入力した音声を文字に変換する音声認識手段と、を備える。
【００２６】
この際、本発明の電話機においては、前記モデル格納手段は、当該電話機で利用可能な全ての電話番号に対して共通の音響モデルを格納し、前記モデル選択手段は、当該電話機における何れの前記現在発信番号および前記他番号に基づいても、前記共通の音響モデルを選択することが好適である。
【００２７】
このような本発明の電話機によれば、電話機のモデル選択手段は、現在発信番号および他番号の両方に基づいて、音響モデルを選択する。つまり、現在発信番号および他番号の両方に共通の音響モデルを選択する。これは、本発明が、一台の端末で一人のユーザが複数の電話番号を利用する電話機における音声認識を前提としているからである。つまり、電話番号は異なってもユーザは同一であるため、共通の音響モデルを用いることにより、音声認識の性能を高めることができる。共通の音響モデルを用いることは、特に、同一端末の新規番号からの音声に対して音声認識を行うときに、優れた効果を奏する。つまり、従来の技術においては、新規番号であれば、利用可能な音響モデルに対しての更新が十分に行われていない可能性が高いため、新規番号に対する音声認識の性能は必然的に低くなることが多いが、本発明では、新規番号からの音声に対して、既存番号に対応する音響モデルを利用できるため、新規番号からの音声に対する認識の精度が高くなる。また、共通の音響モデルを用いることで、音声認識サーバのモデル格納手段に格納すべき音響モデルの数を減らすことができ、これにより音響モデル格納のための容量を少なくすることができる。一方、言語モデルに対しては、一人のユーザを想定してはいるものの、電話番号ごとに話題が異なる可能性もあるため、本発明の電話機のモデル選択手段は、現在発信番号のみに基づいて、言語モデルを選択する。つまり、現在発信番号に特化した言語モデルを選択する。
【００２８】
また、本発明の電話機は、前記ユーザからの全ての音声を利用して前記共通の音響モデルを更新する音響モデル更新手段を更に備えることが好適である。
【００２９】
ユーザからの全ての音声を利用して共通の音響モデルを更新することにより、音響モデルの更新を精度よく行うことができる。番号ごとに音響モデルを更新する場合に比べ、更新のための学習量が増えるからである。
【００３０】
また、本発明の電話機は、前記ユーザからの全ての音声のうち前記電話番号ごとの音声に対する認識結果を利用して、当該電話番号ごとの言語モデルを更新する言語モデル更新手段を更に備えることが好適である。
【００３１】
電話番号ごとの音声に対する認識結果を利用して電話番号ごとの言語モデルを更新することにより、電話番号ごとに話題が異なる場合に、当該話題に特化して言語モデルを更新することができる。
【発明の効果】
【００３２】
本発明によれば、一台の端末で複数の電話番号が利用できるサービスにおいて、モデルの精度を高め、音声認識の性能を向上させることが可能な音声認識サーバ、電話機、音声認識システム、および音声認識方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】第１実施形態にかかる音声認識システム１の構成概要図である。
【図２】第１実施形態にかかる音声認識システム１の構成概要図である。
【図３】電話機１００および音声認識サーバ２００のハードウェア構成図である。
【図４】電話機１００の機能的構成を示す構成概要図である。
【図５】音声認識サーバ２００の機能的構成を示す構成概要図である。
【図６】音声認識システム１により行われる動作を示すフローチャートである。
【図７】図６のステップＳ１０４における音響モデル選択処理を詳細に説明するための図である。
【図８】図６のステップＳ１０５における言語モデル選択処理を詳細に説明するための図である。
【図９】第２実施形態にかかる音声認識サーバ２５０の構成概要図である。
【図１０】図１０（Ａ）は番号変換データ格納部２１４において電話番号とユーザＩＤとが対応付けられて格納された一例を示す図である。図１０（Ｂ）はモデル格納部２０８においてユーザＩＤと音響モデルとが対応付けられて格納された一例を示す図である。
【図１１】番号制御部２１８が行う各処理を詳細に説明するためのフローチャートである。
【図１２】番号制御部２１８が行う新規追加処理の前後の状態を示す図である。
【図１３】番号制御部２１８が行う削除処理の前後の状態を示す図である。
【図１４】番号制御部２１８が行う変更処理の前後の状態を示す図である。
【図１５】第３実施形態にかかる音声認識サーバ２６０の構成概要図である
【図１６】第４実施形態にかかる音声認識システム２および電話機１５０の構成概要図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
以下、添付図面を参照して本発明にかかる音声認識サーバ、電話機、音声認識システム、および音声認識方法の好適な実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００３５】
＜第１実施形態＞
（音声認識システム１の全体構成）
まず、本発明の第１実施形態に係る音声認識システム１の全体構成について、図１および図２を参照しながら説明する。図１および図２は、音声認識システム１の構成概要図である。図１に示すように、音声認識システム１は、電話機１００および音声認識サーバ２００から構成され、電話機１００と音声認識サーバ２００とは通信ネットワーク３００により互いに接続されている。電話機１００は、一台の端末で複数の電話番号やメールアドレス（いわゆる「2in1サービス」）が利用可能な携帯電話機である。音声認識サーバ２００は、電話機１００からの音声を文字に変換し、その結果を電話機１００に送信するサーバ装置である。また、図２に示すように、音声認識システム１が加入者情報制御装置４００を更に備えて構成されても良い。加入者情報制御装置４００は、いわゆる「2in1サービス」における加入者情報を制御および管理するものである。
【００３６】
（電話機１００の構成）
電話機１００について詳細に説明する。図３は電話機１００のハードウェア構成図である。図３に示すように、電話機１００は、物理的には、ＣＰＵ１１、主記憶装置であるＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３、操作ボタンなどの入力デバイス１４、ＬＣＤや有機ＥＬディスプレイなどの出力デバイス１５、音声認識サーバ２００との間でデータの送受信を行う通信モジュール１６、メモリディバイス等の補助記憶装置１７を備えて構成される。後述する電話機１００の各機能は、ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３等のハードウェア上に所定のソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１１の制御の元で入力デバイス１４、出力デバイス１５、通信モジュール１６を動作させると共に、主記憶装置１２，１３や補助記憶装置１７におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。
【００３７】
図４は、電話機１００の機能的構成を示す構成概要図である。図４に示すように、電話機１００は、機能的には、音声入力部１０２、音声送信部１０４（特許請求の範囲の「音声送信手段」に相当）、番号検知部１０６（特許請求の範囲の「番号検知手段」に相当）、および番号通知部１０８（特許請求の範囲の「番号通知手段」に相当）を備えて構成される。
【００３８】
音声入力部１０２は、ユーザが発声した音声を入力するものである。音声送信部１０４は、音声入力部１０２が入力した音声を音声認識サーバ２００に送信するものである。図示はしないが、音声入力部１０２が入力した音声から音声特徴量を抽出する手段を更に設け、音声送信部１０４が当該音声特徴量データを音声認識サーバ２００に送信するようにしても良い。音声送信部１０４は例えば図３に示した通信モジュール１６から構成することができる。
【００３９】
番号検知部１０６は、現在発信番号および他番号を検知するものである。現在発信番号は、電話機１００の現在の発信電話番号である。他番号は、電話機１００にて利用可能な複数の電話番号のうち、現在発信番号以外の電話番号である。番号通知部１０８は、番号検知部１０６が検知した現在発信番号および他番号を音声認識サーバ２００に通知するものである。番号通知部１０８は例えば図３に示した通信モジュール１６から構成することができる。
【００４０】
図１および図４に示すように、電話機１００が音声（音声特徴量データ）および番号情報を直接音声認識サーバ２００に送信するように構成してもよく、図２に示すように、電話機１００が音声（音声特徴量データ）および番号情報を加入者情報制御装置４００を介して音声認識サーバ２００に送信するように構成しても良い。後者の場合には、図示はしないが、番号検知部１０６および番号通知部１０８に相当する手段が加入者情報制御装置４００に設けられていても良い。
【００４１】
（音声認識サーバ２００の構成）
続いて、音声認識サーバ２００について詳細に説明する。図３は音声認識サーバ２００のハードウェア構成図である。図３に示すように、音声認識サーバ２００は、物理的には、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２及びＲＡＭ２３等の主記憶装置、キーボード及びマウス等の入力デバイス２４、ディスプレイ等の出力デバイス２５、電話機１００との間でデータの送受信を行う通信モジュール２６、ハードディスク等の補助記憶装置２７などを含む通常のコンピュータシステムとして構成される。後述する音声認識サーバ２００の各機能は、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ２１の制御の元で入力デバイス２４、出力デバイス２５、通信モジュール２６を動作させると共に、主記憶装置２２，２３や補助記憶装置２７におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。
【００４２】
図５は、音声認識サーバ２００の機能的構成を示す構成概要図である。図５に示すように、音声認識サーバ２００は、機能的には、音声受信部２０２（特許請求の範囲の「音声受信手段」に相当）、番号判定部２０４（特許請求の範囲の「番号判定手段」に相当）、モデル選択部２０６（特許請求の範囲の「モデル選択手段」に相当）、モデル格納部２０８（特許請求の範囲の「モデル格納手段」に相当）、音声認識部２１０（特許請求の範囲の「音声認識手段」に相当）、およびモデル更新部２１２（特許請求の範囲の「音響モデル更新手段」および「言語モデル更新手段」に相当）を備えて構成される。
【００４３】
音声受信部２０２は、電話機１００のユーザが発声した音声またはその特徴量データを電話機１００より受信するものである。または、音声認識システム１を図２に示すように加入者情報制御装置４００を含めて構成した場合には、音声受信部２０２が加入者情報制御装置４００を介して電話機１００からの音声またはその特徴量データを受信しても良い。音声受信部２０２は例えば図３に示した通信モジュール２６から構成することができる。音声受信部２０２は受信した音声またはその特徴量データを音声認識部２１０およびモデル更新部２１２に出力する。
【００４４】
番号判定部２０４は、電話機１００の番号通知部１０８からの通知に基づき、電話機１００の現在発信番号および他番号を判定するものである。または、音声認識システム１を図２に示すように加入者情報制御装置４００を含めて構成した場合には、図５に示してはいないが、番号判定部２０４が加入者情報制御装置４００より現在発信番号および他番号に対する通知を受信し、当該通知に基づき、電話機１００の現在発信番号および他番号を判定しても良い。番号判定部２０４は判定した現在発信番号および他番号をモデル選択部２０６に出力する。
【００４５】
モデル選択部２０６は、番号判定部２０４が判定した現在発信番号および他番号に基づきモデル格納部２０８に格納された音響モデルを選択し、且つ現在発信番号に基づきモデル格納部２０８に格納された言語モデルを選択するものである。モデル格納部２０８は、音声受信部２０２が受信した音声を文字に変換するために用いられる一つ以上の音響モデルおよび一つ以上の言語モデルを格納するものである。モデル格納部２０８は、一つの電話機で利用可能な全ての電話番号に対して共通の音響モデルを格納し、モデル選択部２０６は、一つの電話機における何れの現在発信番号および他番号に基づいても、上記共通の音響モデルを選択する。なお、モデル選択部２０６およびモデル格納部２０８に関連する処理の詳細については、後述する「音声認識システム１の動作」において図７および図８を参照しながら詳細に説明する。モデル選択部２０６は、選択した音響モデルおよび言語モデルを音声認識部２１０に出力する。
【００４６】
音声認識部２１０は、モデル選択部２０６が選択した音響モデルおよび言語モデルに基づき、音声受信部２０２が受信した音声を文字に変換するものである。音声認識の手法そのものは、例えば下記の参考文献１に開示されているように公知の技術であるため、ここでは説明を省略する。音声認識部２１０は音声認識処理を行った結果を電話機１００へ送信する。電話機１００はその結果を受信しユーザに表示する。また、音声認識部２１０は音声認識結果をモデル更新部２１２に出力する。
参考文献１：音声認識システム、ISBN/ASIN：4274132285、武田一哉、オーム社
【００４７】
モデル更新部２１２は、音声受信部２０２が受信した電話機１００からの音声、および音声認識部２１０から入力した音声認識結果を学習の対象として利用して、モデル格納部２０８に格納されている音響モデルおよび言語モデルを更新するものである。モデル更新部２１２は、電話機１００からの全ての音声および音声認識部２１０からの全ての音声認識結果を学習の対象として利用して、一つの電話機における共通の音響モデルを更新する。すなわち、例えば電話機１００で利用可能な電話番号がＡおよびＢである場合に、モデル更新部２１２は電話番号ＡおよびＢにて発声された全ての音声および当該音声の認識結果の全てを学習の対象として利用して、電話機１００における電話番号ＡおよびＢに共通の音響モデルを更新する。
【００４８】
一方、モデル更新部２１２は、音声認識部２１０からの全ての音声認識結果のうち電話番号ごとに区別した音声認識結果を利用して、当該電話番号ごとの言語モデルを更新する。すなわち、例えば電話機１００で利用可能な電話番号がＡおよびＢである場合に、モデル更新部２１２は電話番号Ａにて発声された音声に対する認識結果（すなわち、文字）を学習の対象として利用して、電話機１００の電話番号Ａのための言語モデルを更新する。また、この場合に、モデル更新部２１２は電話番号Ｂにて発声された音声に対する認識結果を学習の対象として利用して、電話機１００の電話番号Ｂのための言語モデルを更新する。
【００４９】
モデル更新の手法、つまり音響モデルおよび言語モデルにおける各パラメータの更新方法としては、例えば以下の式（１）に基づいた更新方法が挙げられる。
μ＝μ０ｗ＋（１−ｗ）Ｘ…（１）
上記式（１）において、μは更新後のパラメータであり、μ０は更新前のパラメータであり、ｗは更新における所定の重みであり、Ｘは入力音声の平均値である。なお、モデル更新の手法そのものは、例えば下記の参考文献２に開示されているように公知の技術であるため、ここでは説明を省略する。
参考文献２：確率モデルによる音声認識のための話者適応化技術、電子情報通信学会論文誌D-II vol.J87-D-II、no.2、pp.371-386 (2004-2)
【００５０】
（音声認識システム１の動作）
続いて、音声認識システム１により行われる動作（特許請求の範囲の「音声認識方法）について、図６を参照しながら説明する。図６は音声認識システム１により行われる動作を示すフローチャートである。なお、以下の説明においては、説明の便宜上、以下の事項を仮定する。すなわち、電話機１００では電話番号ＡおよびＢの複数の電話番号が利用可能であり、このうち現在発信番号が電話番号Ａであり、他番号が電話番号Ｂである。また、音声認識サーバ２００のモデル格納部２０８は、電話機１００からの音声を文字に変換するために用いられる音響モデルおよび言語モデルを格納することはもちろんのこと、音声認識システム１内に存在する電話機１００以外の他の電話機（図示せず）からの音声に対して認識を行うための音響モデルおよび言語モデルも格納している。
【００５１】
最初に、音声認識サーバ２００の音声受信部２０２が、電話機１００より直接、または加入者情報制御装置４００を介して、電話機１００のユーザが発声した音声またはその特徴量データを受信する。また、音声認識サーバ２００の番号判定部２０４が、電話機１００または加入者情報制御装置４００より、現在発信番号および他番号に対する通知を受信する（ステップＳ１０１、特許請求の範囲の「音声受信ステップ」に相当）。
【００５２】
次に、音声認識サーバ２００の番号判定部２０４が、ステップＳ１０１の番号通知に基づき、電話機１００の現在発信番号および他番号を判定する。上記仮定により、番号判定部２０４は、現在発信番号がＡであり、他番号がＢであることを判定する（ステップＳ１０２およびステップＳ１０３、特許請求の範囲の「番号判定ステップ」に相当）。
【００５３】
次に、音声認識サーバ２００のモデル選択部２０６が、ステップＳ１０２およびステップＳ１０３にて判定された現在発信番号および他番号に基づき、モデル格納部２０８に格納された電話機１００からの音声を認識するための音響モデルを選択する。また、モデル選択部２０６が、現在発信番号に基づき、モデル格納部２０８に格納された電話機１００からの音声を認識するための言語モデルを選択する（ステップＳ１０４およびステップＳ１０５、特許請求の範囲の「モデル選択ステップ」に相当）。
【００５４】
ステップＳ１０４の音響モデル選択処理について、図７を更に参照しながら説明する。モデル格納部２０８は、図７に示すようなテーブルを格納している。図７は、電話機１００を含む音声認識システム１内の全ての電話機で利用可能な電話番号（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ等）と、それぞれの電話番号にて発声された音声を文字に変換するために用いられる音響モデル（ＭＡＢ、ＭＣ、ＭＤＥ等）と、が対応付けられて格納されている。すなわち、電話番号Ａにて発声された音声は音響モデルＭＡＢを用いて音声認識することができ、電話番号Ｃにて発声された音声は音響モデルＭＣを用いて音声認識することができる。また、図７において、一つの枠内に記載された電話番号は、一台の電話機で利用可能な電話番号を示す。すなわち、電話番号ＡとＢは電話機１００で利用可能な番号であり、電話番号Ｃは電話機１００以外の他の電話機（図示せず）で利用可能な番号であり、電話番号ＤとＥは電話機１００以外の更に他の電話機（図示せず）で利用可能な番号である。モデル選択部２０６は、このようなテーブル参照して音響モデルを選択する。すなわち、モデル選択部２０６は、電話機１００の現在発信番号および他番号に相当する電話番号ＡおよびＢを図７のテーブルの左列から検索し、電話番号ＡおよびＢに対応付けられて格納されている音響モデルＭＡＢを選択する。なお、この例は現在発信番号がＡであり他番号がＢである場合の例であるが、逆に、現在発信番号がＢであり他番号がＡである場合にも、同様な選択が行われる。つまり、モデル格納部２０８は一つの電話機で利用可能な全ての電話番号に対して共通の音響モデルを格納しており、モデル選択部２０６は当該一つの電話機における何れの現在発信番号および他番号に基づいても上記共通の音響モデルを選択する。
【００５５】
ステップＳ１０５の言語モデル選択処理について、図８を更に参照しながら説明する。モデル格納部２０８は、図８に示すようなテーブルを格納している。図８は、電話機１００を含む音声認識システム１内の全ての電話機で利用可能な電話番号（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ等）と、それぞれの電話番号にて発声された音声を文字に変換するために用いられる言語モデル（ＬＡ、ＬＢ、ＬＣ、ＬＤ、ＬＥ等）と、が対応付けられて格納されている。すなわち、電話番号Ａにて発声された音声は言語モデルＬＡを用いて音声認識することができ、電話番号Ｃにて発声された音声は言語モデルＬＣを用いて音声認識することができる。モデル選択部２０６は、このようなテーブル参照して言語モデルを選択する。すなわち、モデル選択部２０６は、電話機１００の現在発信番号に相当する電話番号Ａを図８のテーブルの左列から検索し、電話番号Ａに対応付けられて格納されている言語モデルＬＡを選択する。なお、この例は現在発信番号がＡであり他番号がＢである場合の例であるが、逆に、現在発信番号がＢであり他番号がＡである場合には、モデル選択部２０６は、電話機１００の現在発信番号に相当する電話番号Ｂを図８のテーブルの左列から検索し、電話番号Ｂに対応付けられて格納されている言語モデルＬＢを選択する。つまり、モデル格納部２０８は一つの電話機で利用可能な全ての電話番号それぞれに対して異なる言語モデルを格納しており、モデル選択部２０６は当該電話番号ごとに異なる言語モデルを選択する。
【００５６】
図６のフローチャートに戻り、ステップＳ１０４およびステップＳ１０５のモデル選択手順の次に、音声認識サーバ２００の音声認識部２１０が、モデル選択部２０６が選択した音響モデルおよび言語モデルに基づき、音声受信部２０２が受信した音声を文字に変換する。上記仮定によれば、音声認識部２１０は、音響モデルＭＡＢおよび言語モデルＬＡに基づき、電話機１００からの音声に対して認識処理を行う（ステップＳ１０６、特許請求の範囲の「音声認識ステップ」に相当）。
【００５７】
次に、音声認識サーバ２００のモデル更新部２１２が、音声受信部２０２が受信した電話機１００からの音声、および音声認識部２１０から入力した音声認識結果を学習の対象として利用して、モデル格納部２０８に格納されている音響モデルおよび言語モデルを更新する。上記仮定によれば、モデル更新部２１２は電話番号ＡおよびＢにて発声された全ての音声および当該音声の認識結果の全てを学習の対象として利用して、電話機１００における電話番号ＡおよびＢに共通の音響モデルＭＡＢを更新する。なお、上記仮定では現在発信番号がＡであったため、当該電話番号Ａにおいて発声された音声および当該音声の認識結果を学習の対象として利用して、共通の音響モデルＭＡＢを更新するが、これとは違って、現在発信番号がＢである場合においても、当該電話番号Ｂにおいて発声された音声および当該音声の認識結果を学習の対象として利用して、共通の音響モデルＭＡＢを更新する。要するに、共通の音響モデルＭＡＢは、発信番号Ａにおける発声および発信番号Ｂにおける発声の両方に基づいて更新される。一方、モデル更新部２１２は、電話機１００からの全ての音声のうち、電話番号ごとに区別した音声に対する認識結果（すなわち、文字）を学習の対象として利用して、当該電話番号ごとの言語モデルを更新する。上記仮定によれば、モデル更新部２１２は、現在発信番号である電話番号Ａにて発声された音声に対する認識結果を学習の対象として利用して、電話機１００の電話番号Ａのための言語モデルＬＡを更新する。要するに、言語モデルは、発信番号ごとに更新される（ステップＳ１０７）。
【００５８】
最後に、ステップＳ１０６における音声認識の結果を電話機１００側で受信してユーザに表示する（ステップＳ１０８）。
【００５９】
（第１実施形態の作用及び効果等）
続いて、第１実施形態の作用及び効果について説明する。第１実施形態によれば、音声認識サーバ２００のモデル選択部２０６は、現在発信番号および他番号の両方に基づいて、音響モデルを選択する。つまり、現在発信番号および他番号の両方に共通の音響モデルを選択する。これは、本実施形態が、一台の端末で一人のユーザが複数の電話番号を利用する電話機１００における音声認識を前提としているからである。つまり、電話番号は異なってもユーザは同一であるため、共通の音響モデルを用いることにより、音声認識の性能を高めることができる。共通の音響モデルを用いることは、特に、同一端末の新規番号からの音声に対して音声認識を行うときに、優れた効果を奏する。つまり、従来の技術においては、新規番号であれば、利用可能な音響モデルに対しての更新が十分に行われていない可能性が高いため、新規番号に対する音声認識の性能は必然的に低くなることが多いが、本実施形態では、新規番号からの音声に対して、既存番号に対応する音響モデルを利用できるため、新規番号からの音声に対する認識の精度が高くなる。また、共通の音響モデルを用いることで、音声認識サーバ２００のモデル格納部２０８に格納すべき音響モデルの数を減らすことができ、これにより音響モデル格納のための容量を少なくすることができる。一方、言語モデルに対しては、一人のユーザを想定してはいるものの、電話番号ごとに話題が異なる可能性もあるため、本実施形態の音声認識サーバ２００のモデル選択部２０６は、現在発信番号のみに基づいて、言語モデルを選択する。つまり、現在発信番号に特化した言語モデルを選択する。
【００６０】
また、一つの電話機１００からの全ての音声を利用して共通の音響モデルを更新することにより、音響モデルの更新を精度よく行うことができる。番号ごとに音響モデルを更新する場合に比べ、更新のための学習量が増えるからである。
【００６１】
また、電話番号ごとの音声に対する認識結果を利用して電話番号ごとの言語モデルを更新することにより、電話番号ごとに話題が異なる場合に、当該話題に特化して言語モデルを更新することができる。
【００６２】
＜第２実施形態＞
続いて、本発明の第２実施形態について説明する。なお、上記説明した第１実施形態と重複する部分については説明を省略し、第１実施形態との相違点を中心に説明する。
【００６３】
図９は、第２実施形態にかかる音声認識サーバ２５０の構成概要図である。第１実施形態における音声認識サーバ２００と比べて、音声認識サーバ２５０は、番号変換データ格納部２１４（特許請求の範囲の「データ格納手段」に相当）、番号変換部２１６（特許請求の範囲の「モデル選択手段」に相当）、および番号制御部２１８（特許請求の範囲の「対応関係制御手段」に相当）を更に備える。
【００６４】
番号変換データ格納部２１４は、一つの電話機で利用可能な複数の電話番号と、当該電話機のユーザ識別情報と、を対応付けて格納するものである。具体的に、番号変換データ格納部２１４は、図１０（Ａ）に示すようなテーブルを格納している。図１０（Ａ）は、電話機１００を含む音声認識システム１内の全ての電話機で利用可能な電話番号（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ等）と、それぞれの電話番号を利用するユーザの識別情報であるユーザＩＤと、が対応付けられて格納されている。すなわち、図１０（Ａ）に示されるように、電話番号Ａ，ＢはユーザＩＤがＡＢのユーザにより利用され、電話番号ＣはユーザＩＤがＣＣのユーザにより利用され、電話番号Ｄ，ＥはユーザＩＤがＤＥのユーザにより利用される。
【００６５】
図９に戻り、番号判定部２０４は、電話機１００または加入者情報制御装置４００からの番号通知に基づき電話機１００の現在発信番号および他番号を判定すると、その結果を番号変換部２１６に出力する。
【００６６】
番号変換部２１６は、番号判定部２０４が判定した現在発信番号および他番号に基づき、番号変換データ格納部２１４に格納されたユーザＩＤを選択する。例えば電話機１００で利用可能な電話番号がＡおよびＢである場合に、番号変換部２１６は番号変換データ格納部２１４を参照しＡＢのユーザＩＤを選択する。番号変換部２１６は、当該選択したユーザＩＤをモデル選択部２０６に通知する。
【００６７】
モデル選択部２０６は、番号変換部２１６が選択したユーザＩＤに基づきモデル格納部２０８に格納された音響モデルを選択する。モデル格納部２０８は、図１０（Ｂ）に示すようなテーブルを格納している。図１０（Ｂ）は、電話機１００を含む音声認識システム１内の全ての電話機のユーザの識別情報であるユーザＩＤ（ＡＢ、ＣＣ、ＤＥ等）と、それぞれのユーザＩＤに関連して音声認識を行う際に用いられる音響モデル（ＭＡＢ、ＭＣ、ＭＤＥ等）と、が対応付けられて格納されている。すなわち、ユーザＩＤがＡＢの場合には音響モデルＭＡＢを用いて音声認識することができ、ユーザＩＤがＣＣの場合には音響モデルＭＣを用いて音声認識することができ、ユーザＩＤがＤＥの場合には音響モデルＭＤＥを用いて音声認識することができる。モデル選択部２０６は、このようなテーブル参照して音響モデルを選択する。すなわち、モデル選択部２０６は、番号変換部２１６が選択したユーザＩＤがＡＢの場合には音響モデルＭＡＢを選択し、番号変換部２１６が選択したユーザＩＤがＣＣの場合には音響モデルＭＣを選択し、番号変換部２１６が選択したユーザＩＤがＤＥの場合には音響モデルＭＤＥを選択する。つまり、モデル格納部２０８はユーザごとに異なる音響モデルを格納しており、モデル選択部２０６は、現在発信番号および他番号にかかわらず、ユーザを基準にして音響モデルを選択する。以上、音響モデルの選択処理について説明したが、言語モデルについては、ユーザＩＤと関係なく、第１実施形態で説明したように、電話番号を基準にして選択するようにしても良い。
【００６８】
図９に戻り、番号制御部２１８は、番号変換データ格納部２１４に格納された電話番号とユーザＩＤとの間の対応関係（図１０（Ａ）を参照）において、追加、変更、または削除の各処理を行うものである。図１１はその処理手順を示すフローチャートである。図１１に示すように、番号制御部２１８は、まず、制御信号、番号データ、およびユーザＩＤデータを受信し（ステップＳ２０１）、次に当該受信した制御信号の種類を判定する（ステップＳ２０２）。なお、ステップＳ２０１における制御信号、番号データ、およびユーザＩＤデータは、加入者情報制御装置４００より受信しても良く、または電話機１００や図示しない他の装置より受信しても良い。
【００６９】
ステップＳ２０２の判定の結果、新規追加の場合は（ステップＳ２０２：ＹＥＳ）、新規追加処理を行う（ステップＳ２０３）。図１２（Ａ）は既存のテーブルを示し、図１２（Ｂ）は新規追加処理を行った後のテーブルを示す。図１２に示されるように、電話番号Ｆと、それに対応するユーザＩＤであるＦＦが新規追加されている。
【００７０】
一方、ステップＳ２０２の判定の結果、新規追加ではない場合は（ステップＳ２０２：ＮＯ）、まず、処理対象を把握した後に、つまり既存のテーブルからどの番号データに削除や変更処理を行うかを把握した後に（ステップＳ２０４）、ステップＳ２０１にて受信した制御信号の種類を再び判定する（ステップＳ２０５）。
【００７１】
ステップＳ２０５の判定の結果、削除の場合は（ステップＳ２０５：ＹＥＳ）、削除処理を行う（ステップＳ２０６）。図１３（Ａ）は既存のテーブルを示し、図１３（Ｂ）は削除処理を行った後のテーブルを示す。図１３に示されるように、電話番号ＤやＥと、それらに対応するユーザＩＤであるＤＥが削除されている。
【００７２】
一方、ステップＳ２０５の判定の結果、削除ではない場合は（ステップＳ２０２：ＮＯ）、ステップＳ２０１にて受信した制御信号が変更の旨を表すかを判定する（ステップＳ２０７）。
【００７３】
ステップＳ２０７の判定の結果、変更の場合は（ステップＳ２０７：ＹＥＳ）、変更処理を行う（ステップＳ２０８）。図１４（Ａ）は既存のテーブルを示し、図１４（Ｂ）は変更処理を行った後のテーブルを示す。図１４に示されるように、電話番号Ｃに対応するユーザＩＤは変更前にＣＣであったが、変更後はＦＦになっている。
【００７４】
一方、ステップＳ２０７の判定の結果、変更ではない場合は（ステップＳ２０７：ＮＯ）、処理はそのまま終了する。
【００７５】
以上で説明した第２実施形態によれば、モデル選択部２０６はユーザごとに異なる音響モデルを選択することができる。また、電話番号とユーザとの間の対応関係を制御することができる。
【００７６】
＜第３実施形態＞
続いて、本発明の第３実施形態について説明する。なお、上記説明した第１実施形態と重複する部分については説明を省略し、第１実施形態との相違点を中心に説明する。
【００７７】
図１５は、第３実施形態にかかる音声認識サーバ２６０の構成概要図である。第１実施形態における音声認識サーバ２００と比べて、音声認識サーバ２６０は、モード識別情報受信部２２０（特許請求の範囲の「音声受信手段」に相当）を更に備える。モード識別情報受信部２２０はモード識別情報を受信するものである。モード識別情報は、モデル選択部２０６が音響モデルおよび言語モデルを選択するために参照する情報である。モード識別情報が表すモードが、例えば、電話機１００で利用可能な電話番号を特定する場合がある。その一例として、電話機１００で利用可能な電話番号がＡおよびＢである場合に、第１モードは電話番号Ａを表し、第２モードは電話番号Ｂを表す。また、第３モードは電話番号ＡおよびＢの両方を表す。そしてモード識別情報は何れかのモードを表し、モード識別情報受信部２２０はこのようなモード識別情報を電話機１００より受信し、モデル選択部２０６に出力する。なお、図１５では、モード識別情報受信部２２０が電話機１００よりモード識別情報を受信する例を示しているが、これに限らず、モード識別情報を格納する他の装置（図示せず）が更に存在し、モード識別情報受信部２２０が当該装置よりモード識別情報を受信するようにしても良い。
【００７８】
モデル選択部２０６は、モード識別情報受信部２２０より入力したモード識別情報に基づき、モデル格納部２０８に格納された音響モデルおよび言語モデルを選択する。例えば、モード識別情報が上記第３モードを表す場合に、モデル選択部２０６は、電話番号ＡおよびＢに共通の音響モデルおよび言語モデルをモデル格納部２０８より選択する。なお、モデル格納部２０８には、電話番号ＡおよびＢに共通の音響モデルおよび言語モデルが事前に格納されている。また、電話番号ＡおよびＢに共通の音響モデルおよび言語モデルとは、電話番号Ａでの発声に対する音声認識でも、電話番号Ｂでの発声に対する音声認識でも用いられる音響モデルおよび言語モデルをいい、電話番号Ａでの発声および電話番号Ｂでの発声、そしてそれらの音声認識結果を学習対象として用いて更新される音響モデルおよび言語モデルをいう。また、例えば、モード識別情報が上記第１モードを表す場合に、モデル選択部２０６は、電話番号Ａに特化した音響モデルおよび言語モデルをモデル格納部２０８より選択する。
【００７９】
以上、第３実施形態にかかるモード識別情報受信部２２０およびモデル選択部２０６の基本的な機能について説明したが、本発明の第３実施形態はこれに限らない。例えば、モード識別情報受信部２２０がモード識別情報を複数受信した場合に、モデル選択部２０６が優先順位の高いモード識別情報に基づき音響モデルおよび言語モデルを選択するように構成しても良い。この場合には、モード識別情報受信部２２０が優先順位を示す情報を更に受信するようにしても良い。また、モード識別情報受信部２２０が、モード識別情報に加え、電話機１００のユーザの属性情報を更に受信し、モデル選択部２０６は、当該属性情報を更に参照し、音響モデルおよび言語モデルを選択するように構成しても良い。ユーザの属性情報とは、ユーザに関する情報であり、例えば年齢、性別、趣味、職種などを表す情報である。
【００８０】
以上で説明した第３実施形態によれば、モデル選択部２０６はモードに合致した音響モデルおよび言語モデルを選択することができる。また、モデル選択部２０６は、モードの優先順位を更に考慮した上で、モードに合致した音響モデルおよび言語モデルを選択することができる。また、モデル選択部２０６は、ユーザの属性情報を更に参照して、ユーザの属性情報に合致した音響モデルおよび言語モデルを選択することができる。
【００８１】
＜第４実施形態＞
続いて、本発明の第４実施形態について説明する。なお、上記説明した第１実施形態と重複する部分については説明を省略し、第１実施形態との相違点を中心に説明する。
【００８２】
図１６は、第４実施形態にかかる音声認識システム２および電話機１５０の構成概要図である。第１実施形態における音声認識システム１と比べて、音声認識システム２では、音声認識サーバが存在せず、その代わりに音声認識処理を電話機１５０で行う。
【００８３】
図１６に示すように、電話機１５０は、機能的な構成要素として、音声入力部１０２（特許請求の範囲の「音声入力手段」に相当）、番号検知部１０６（特許請求の範囲の「番号検知手段」に相当）、モデル選択部１１０（特許請求の範囲の「モデル選択手段」に相当）、モデル格納部１１２（特許請求の範囲の「モデル格納手段」に相当）、音声認識部１１４（特許請求の範囲の「音声認識手段」に相当）、およびモデル更新部１１６（特許請求の範囲の「音響モデル更新手段」および「言語モデル更新手段」に相当）を備えて構成される。
【００８４】
音声入力部１０２は、ユーザが発声した音声を入力し、音声認識部１１４およびモデル更新部１１６に出力する。図示はしないが、音声入力部１０２が入力した音声から音声特徴量を抽出する手段を更に設け、当該音声特徴量データを音声認識部１１４およびモデル更新部１１６に出力するようにしても良い。
【００８５】
番号検知部１０６は、現在発信番号および他番号を検知し、モデル選択部１１０に出力する。
【００８６】
モデル選択部１１０は、番号検知部１０６が検知した現在発信番号および他番号に基づきモデル格納部１１２に格納された音響モデルを選択し、且つ現在発信番号に基づきモデル格納部１１２に格納された言語モデルを選択する。モデル格納部１１２は、音声入力部１０２が受信した音声を文字に変換するために用いられる音響モデルおよび言語モデルを格納する。モデル格納部１１２は、当該電話機１５０で利用可能な全ての電話番号に対して共通の音響モデルを格納し、モデル選択部１１０は、当該電話機１５０における何れの現在発信番号および他番号に基づいても、上記共通の音響モデルを選択する。モデル選択部１１０は、選択した音響モデルおよび言語モデルを音声認識部１１４に出力する。
【００８７】
音声認識部１１４は、モデル選択部１１０が選択した音響モデルおよび言語モデルに基づき、音声入力部１０２からの音声を文字に変換するものである。音声認識部１１４は音声認識処理を行った結果をユーザに表示するとともに、モデル更新部１１６に出力する。
【００８８】
モデル更新部１１６は、音声入力部１０２からの音声、および音声認識部１１４から入力した音声認識結果を学習の対象として利用して、モデル格納部１１２に格納されている音響モデルおよび言語モデルを更新するものである。モデル更新部１１６は、音声入力部１０２からの全ての音声および音声認識部１１４からの全ての音声認識結果を学習の対象として利用して、電話機１５０における共通の音響モデルを更新する。すなわち、例えば電話機１５０で利用可能な電話番号がＡおよびＢである場合に、モデル更新部１１６は電話番号ＡおよびＢにて発声された全ての音声および当該音声の認識結果を学習の対象として利用して、電話機１５０における電話番号ＡおよびＢに共通の音響モデルを更新する。
【００８９】
一方、モデル更新部１１６は、音声認識部１１４からの全ての音声認識結果のうち電話番号ごとに区別した音声認識結果を利用して、当該電話番号ごとの言語モデルを更新する。すなわち、例えば電話機１５０で利用可能な電話番号がＡおよびＢである場合に、モデル更新部１１６は電話番号Ａにて発声された音声に対する認識結果（すなわち、文字）を学習の対象として利用して、電話機１５０の電話番号Ａのための言語モデルを更新する。また、この場合に、モデル更新部１１６は電話番号Ｂにて発声された音声に対する認識結果を学習の対象として利用して、電話機１５０の電話番号Ｂのための言語モデルを更新する。
【００９０】
以上で説明した第４実施形態によれば、電話機１５０のモデル選択部１１０は、現在発信番号および他番号の両方に基づいて、音響モデルを選択する。つまり、現在発信番号および他番号の両方に共通の音響モデルを選択する。これは、本発明が、一台の端末で一人のユーザが複数の電話番号を利用する電話機１５０における音声認識を前提としているからである。つまり、電話番号は異なってもユーザは同一であるため、共通の音響モデルを用いることにより、音声認識の性能を高めることができる。共通の音響モデルを用いることは、特に、同一端末の新規番号からの音声に対して音声認識を行うときに、優れた効果を奏する。つまり、従来の技術においては、新規番号であれば、利用可能な音響モデルに対しての更新が十分に行われていない可能性が高いため、新規番号に対する音声認識の性能は必然的に低くなることが多いが、本発明では、新規番号からの音声に対して、既存番号に対応する音響モデルを利用できるため、新規番号からの音声に対する認識の精度が高くなる。また、共通の音響モデルを用いることで、音声認識サーバ２００のモデル格納部１１２に格納すべき音響モデルの数を減らすことができ、これにより音響モデル格納のための容量を少なくすることができる。一方、言語モデルに対しては、一人のユーザを想定してはいるものの、電話番号ごとに話題が異なる可能性もあるため、本発明の電話機１５０のモデル選択部１１０は、現在発信番号のみに基づいて、言語モデルを選択する。つまり、現在発信番号に特化した言語モデルを選択する。
【００９１】
また、ユーザからの全ての音声を利用して共通の音響モデルを更新することにより、音響モデルの更新を精度よく行うことができる。番号ごとに音響モデルを更新する場合に比べ、更新のための学習量が増えるからである。
【００９２】
また、電話番号ごとの音声に対する認識結果を利用して電話番号ごとの言語モデルを更新することにより、電話番号ごとに話題が異なる場合に、当該話題に特化して言語モデルを更新することができる。
【００９３】
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されないことは言うまでもない。
【００９４】
例えば、上記実施形態における電話番号の代わりに、ＳＩＭカード（Subscriber Identity Module Card）におけるＩＭＳＩ（International Mobile Subscriber Identity）番号を用いることができる。
【符号の説明】
【００９５】
１，２…音声認識システム、１００，１５０…電話機、１０２…音声入力部、１０４…音声送信部、１０６…番号検知部、１０８…番号通知部、１１０…モデル選択部、１１２…モデル格納部、１１４…音声認識部、１１６…モデル更新部、２００，２５０，２６０…音声認識サーバ、２０２…音声受信部、２０４…番号判定部、２０６…モデル選択部、２０８…モデル格納部、２１０…音声認識部、２１２…モデル更新部、２１４…番号変換データ格納部、２１６…番号変換部、２１８…番号制御部、２２０…モード識別情報受信部、３００…通信ネットワーク、４００…加入者情報制御装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【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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