(57)【要約】【課題】  認識率を高めたい特定の単語の認識率の向上と類似語の認識率の低下抑制の両方を実現できる音声認識装置用言語モデル更新装置等を提供する。【解決手段】  本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置100は、キーワード記憶手段101がキーワードを記憶し、影響度算出手段105がキーワードの認識率を高めることによる類似語に対する影響度を算出し、言語スコア調整手段104が影響度に基づきキーワードの言語スコアに与えるボーナスおよび類似語の言語スコアに与えるペナルティの少なくとも一方を調整し、言語スコア更新手段106がキーワードの言語スコアに対する言語スコア調整手段104において調整したボーナスの付与および類似語の言語スコアに対する言語スコア調整手段104において調整したペナルティの付与の少なくとも一方を行うことにより言語モデル107の言語スコアを更新することを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
キーワード記憶手段と、影響度算出手段と、言語スコア調整手段と、言語スコア更新手段とを含み、
前記キーワード記憶手段が、キーワードを記憶し、
前記影響度算出手段が、前記キーワードの認識率を高めることによる類似語に対する影響度を算出し、
前記言語スコア調整手段が、前記影響度に基づき、前記キーワードの言語スコアに与えるボーナスおよび前記類似語の言語スコアに与えるペナルティの少なくとも一方を調整し、
前記言語スコア更新手段が、前記キーワードの言語スコアに対する前記言語スコア調整手段において調整した前記ボーナスの付与および前記類似語の言語スコアに対する前記言語スコア調整手段において調整した前記ペナルティの付与の少なくとも一方を行うことにより、言語モデルの言語スコアを更新することを特徴とする音声認識装置用言語モデル更新装置。
【請求項２】
前記言語スコア調整手段が、前記影響度増加に従い、前記ボーナスまたは前記ペナルティの大きさを減少させることを特徴とする請求項１記載の音声認識装置用言語モデル更新装置。
【請求項３】
前記影響度算出手段が、前記類似語の出現頻度、前記類似語の認識率およびユーザによる判断情報からなる群から選択される少なくとも一つに基づき前記影響度を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の音声認識装置用言語モデル更新装置。
【請求項４】
前記影響度算出手段が、前記類似語の出現頻度増加に従い、前記影響度を増加させることを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の音声認識装置用言語モデル更新装置。
【請求項５】
前記言語スコア調整手段が、下記式（Ｉ）に従い前記ペナルティ（Ｐｉ）を算出することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の音声認識装置用言語モデル更新装置。
Ｐｉ＝Ｓ（ｓｉｍ（ｗ，ｗｉ））−αｌｏｇＣ（ｗｉ）      （Ｉ）
前記式（Ｉ）中、ｗはキーワード、ｗｉは類似語、ｓｉｍ（ａ，ｂ）は単語ａとｂの類似度を表し、Ｓ（ｓｉｍ）は類似度からペナルティＰｉを決定する関数である。Ｃ（ｗ）は認識履歴中の単語ｗの出現回数であり、αは定数の係数である。
【請求項６】
前記影響度算出手段が、前記類似語の認識率減少に従い、前記影響度を増加させることを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の音声認識装置用言語モデル更新装置。
【請求項７】
前記言語スコア調整手段が、下記式（ＩＩ）に従いペナルティ（Ｐｉ）を算出することを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の音声認識装置用言語モデル更新装置。
Ｐｉ＝Ｓ（ｓｉｍ（ｗ，ｗｉ））×Ｐ（ｗｉ）      （ＩＩ）
前記式（ＩＩ）中、Ｐ（ｗ）は単語ｗの認識率である。
【請求項８】
前記言語スコア調整手段が、下記式（ＩＩＩ）に従い前記ペナルティ（Ｐｉ）を算出することを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載の音声認識装置用言語モデル更新装置。
Ｐｉ＝Ｓ（ｓｉｍ（ｗ，ｗｉ））×Ｔ（ｕｉ）      （ＩＩＩ）
前記式（ＩＩＩ）中、ｕｉはユーザの入力した影響度であり、Ｔはペナルティの軽減度である。
【請求項９】
前記言語スコア調整手段が、下記式（ＩＶ）に従い前記ボーナス（Ｂ）を算出することを特徴とする請求項１から８のいずれか一項に記載の音声認識装置用言語モデル更新装置。
Ｂ＝ｂ−β［Ｐｉ］      （ＩＶ）
前記式（ＩＶ）中、ｂは定数のボーナス、βは係数であり、［Ｐｉ］は、前記類似語のペナルティＰｉの最大値または前記類似語のペナルティの平均値である。
【請求項１０】
請求項１から９のいずれか一項に記載の音声認識装置用言語モデル更新装置と、
音声を入力する音声入力手段と、
前記入力された音声の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
言語モデルと、
音声認識手段とを含み、
前記音声認識装置用言語モデル更新装置において前記言語モデルを更新し、
前記音声認識手段が、前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量から前記更新した言語モデルを用いて前記音声を認識することを特徴とする音声認識装置。
【請求項１１】
キーワード記憶手段と、影響度算出手段と、言語スコア調整手段と、言語スコア更新手段とを用い、
前記キーワード記憶手段が、キーワードを記憶するキーワード記憶ステップと、
前記影響度算出手段が、前記キーワードの認識率を高めることによる類似語に対する影響度を算出する影響度算出ステップと、
前記言語スコア調整手段が、前記影響度に基づき、前記キーワードの言語スコアに与えるボーナスおよび前記類似語の言語スコアに与えるペナルティの少なくとも一方を調整する言語スコア調整ステップと、
前記言語スコア更新手段が、前記キーワードの言語スコアに対する前記言語スコア調整手段において調整した前記ボーナスの付与および前記類似語の言語スコアに対する前記言語スコア調整手段において調整した前記ペナルティの付与の少なくとも一方を行うことにより、言語モデルの言語スコアを更新する言語スコア更新ステップを含むことを特徴とする音声認識装置用言語モデルの更新方法。
【請求項１２】
前記言語スコア調整ステップで、前記言語スコア調整手段が、前記影響度増加に従い、前記ボーナスまたは前記ペナルティの大きさを減少させることを特徴とする請求項１１記載の音声認識装置用言語モデルの更新方法。
【請求項１３】
前記影響度算出ステップで、前記影響度算出手段が、前記類似語の出現頻度、前記類似語の認識率およびユーザによる判断情報からなる群から選択される少なくとも一つに基づき前記影響度を算出することを特徴とする請求項１１または１２に記載の音声認識装置用言語モデルの更新方法。
【請求項１４】
前記影響度算出ステップで、前記影響度算出手段が、前記類似語の出現頻度増加に従い、前記影響度を増加させることを特徴とする請求項１１から１３のいずれか一項に記載の音声認識装置用言語モデルの更新方法。
【請求項１５】
前記言語スコア調整ステップで、前記言語スコア調整手段が、下記式（Ｉ）に従い前記ペナルティ（Ｐｉ）を算出することを特徴とする請求項１１から１４のいずれか一項に記載の音声認識装置用言語モデルの更新方法。
Ｐｉ＝Ｓ（ｓｉｍ（ｗ，ｗｉ））−αｌｏｇＣ（ｗｉ）      （Ｉ）
前記式（Ｉ）中、ｗはキーワード、ｗｉは類似語、ｓｉｍ（ａ，ｂ）は単語ａとｂの類似度を表し、Ｓ（ｓｉｍ）は類似度からペナルティＰｉを決定する関数である。Ｃ（ｗ）は認識履歴中の単語ｗの出現回数であり、αは定数の係数である。
【請求項１６】
前記影響度算出ステップで、前記影響度算出手段が、前記類似語の認識率減少に伴い、前記影響度を増加させることを特徴とする請求項１１から１５のいずれか一項に記載の音声認識装置用言語モデルの更新方法。
【請求項１７】
前記言語スコア調整ステップで、前記言語スコア調整手段が、下記式（ＩＩ）に従い前記ペナルティ（Ｐｉ）を算出することを特徴とする請求項１１から１６のいずれか一項に記載の音声認識装置用言語モデルの更新方法。
Ｐｉ＝Ｓ（ｓｉｍ（ｗ，ｗｉ））×Ｐ（ｗｉ）      （ＩＩ）
前記式（ＩＩ）中、Ｐ（ｗ）は単語ｗの認識率である。
【請求項１８】
前記言語スコア調整ステップで、前記言語スコア調整手段が、下記式（ＩＩＩ）に従い前記ペナルティ（Ｐｉ）を算出することを特徴とする請求項１１から１７のいずれか一項に記載の音声認識装置用言語モデルの更新方法。
Ｐｉ＝Ｓ（ｓｉｍ（ｗ，ｗｉ））×Ｔ（ｕｉ）      （ＩＩＩ）
前記式（ＩＩＩ）中、ｕｉはユーザの入力した影響度であり、Ｔはペナルティの軽減度である。
【請求項１９】
前記言語スコア調整ステップで、前記言語スコア調整手段が、下記式（ＩＶ）に従い前記ボーナス（Ｂ）を算出することを特徴とする請求項１１から１８のいずれか一項に記載の音声認識装置用言語モデルの更新方法。
Ｂ＝ｂ−β［Ｐｉ］      （ＩＶ）
前記式（ＩＶ）中、ｂは定数のボーナス、βは係数であり、［Ｐｉ］は、前記類似語のペナルティＰｉの最大値または前記類似語のペナルティの平均値である。
【請求項２０】
請求項１０記載の音声認識装置を用い、
請求項１１から１９のいずれか一項に記載の音声認識用言語モデルの更新方法により前記言語モデルを更新するステップと、
前記特徴量抽出手段が、前記音声入力手段において入力された音声の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記音声認識手段が、前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量から言語モデルを用いて前記音声を認識する音声認識ステップとを含むことを特徴とする音声認識方法。
【請求項２１】
請求項１１から２０のいずれか一項に記載の方法をコンピュータ上で実行可能なコンピュータプログラム。
【請求項２２】
請求項２１に記載のコンピュータプログラムを格納した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置用言語モデル更新装置、音声認識装置、音声認識装置用言語モデル更新方法、音声認識方法、コンピュータプログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
話者の音声を認識する音声認識装置が、開発され、一部は実用化されている。このような音声認識装置に関する先行技術文献としては、例えば、特許文献１および２がある。
【０００３】
特許文献１記載の音声認識装置は、言語モデルを用いて、入力音声を認識する音声認識装置である。この音声認識装置では、言語モデルにおいて、前記入力音声の単語列に対する確率値が最大となる経路を探索して、認識結果である単語列を出力する。特許文献１に記載の音声認識装置は、認識辞書に登録されていない未登録単語をユーザが、自分で登録できる単語登録機能を有する。
【０００４】
特許文献２記載の音声認識装置では、音声信号と単語辞書が音響的にどの程度近いかを示す音響スコアに、単語の使用頻度スコアを規定の割合で加算し、距離値を算出し、距離値の小さいものを結果として出力する。
【０００５】
これらの従来の音声認識装置の中でも、例えば、特許文献１に記載の音声認識装置のように、認識辞書に登録されていない未登録単語を自分で登録する単語登録機能を有する音声認識装置には、次のような問題がある。すなわち、このような従来の音声認識装置における単語登録機能は、単純に表記と読みを与える機能であり、登録後の言語スコアを適切に設定することができない。このため、ユーザにより追加された登録語以外の別の単語が、登録語と誤って認識されてしまう場合がある。このような問題の原因は、従来の音声認識装置では、特定の単語の認識率を向上させることはできても、類似語の認識率の過剰低下を防止できないことにある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−２２６０９１号公報
【特許文献２】特開平１０−０９７２８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
そこで、本発明は、単語登録機能を有する音声認識装置において、認識率を高めたい特定の単語（本発明において「キーワード」ともいう）の認識率の向上と類似語の認識率の低下抑制の両方を実現できる音声認識装置用言語モデル更新装置および音声認識装置等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】
【０００８】
本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置は、キーワード記憶手段と、影響度算出手段と、言語スコア調整手段と、言語スコア更新手段とを含み、
前記キーワード記憶手段が、キーワードを記憶し、
前記影響度算出手段が、前記キーワードの認識率を高めることによる類似語に対する影響度を算出し、
前記言語スコア調整手段が、前記影響度に基づき、前記キーワードの言語スコアに与えるボーナスおよび前記類似語の言語スコアに与えるペナルティの少なくとも一方を調整し、
前記言語スコア更新手段が、前記キーワードの言語スコアに対する前記言語スコア調整手段において調整した前記ボーナスの付与、および前記類似語の言語スコアに対する前記言語スコア調整手段において調整したペナルティの付与の少なくとも一方を行うことにより、言語モデルの言語スコアを更新することを特徴とする。
【０００９】
本発明の音声認識装置は、前記本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置と、
音声を入力する音声入力手段と、
前記入力された音声の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
言語モデルと、
音声認識手段とを含み、
前記言語モデル更新装置において前記言語モデルを更新し、
前記音声認識手段が、前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量から前記更新した言語モデルを用いて前記音声を認識することを特徴とする。
【００１０】
本発明の音声認識装置用言語モデルの更新方法は、キーワード記憶手段と、影響度算出手段と、言語スコア調整手段と、言語スコア更新手段とを用い、
前記キーワード記憶手段が、キーワードを記憶するキーワード記憶ステップと、
前記影響度算出手段が、前記キーワードの認識率を高めることによる類似語に対する影響度を算出する影響度算出ステップと、
前記言語スコア調整手段が、前記影響度に基づき、前記キーワードの言語スコアに与えるボーナスおよび前記類似語の言語スコアに与えるペナルティの少なくとも一方を調整する言語スコア調整ステップと、
前記言語スコア更新手段が、前記キーワードの言語スコアに対する前記言語スコア調整手段において調整した前記ボーナスの付与および前記類似語の言語スコアに対する前記言語スコア調整手段において調整したペナルティの付与の少なくとも一方を行うことにより、言語モデルの言語スコアを更新する言語スコア更新ステップを含むことを特徴とする。
【００１１】
本発明の音声認識方法は、前記本発明の音声認識装置を用い、
前記本発明の音声認識装置用言語モデルの更新方法により前記言語モデルを更新するステップと、
前記特徴量抽出手段が、前記音声入力手段において入力された音声の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記音声認識手段が、前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量から前記言語モデルを用いて前記音声を認識する音声認識ステップとを含むことを特徴とする。
【００１２】
本発明のコンピュータプログラムは、前記本発明の音声認識装置用言語モデル更新方法または前記本発明の音声認識方法をコンピュータ上で実行可能なコンピュータプログラムである。
【００１３】
本発明の記憶媒体は、前記本発明のコンピュータプログラムを格納した記録媒体である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置および音声認識装置等によれば、音声認識装置において認識率を高めたい特定の単語の認識率の向上と類似語の認識率の低下抑制の両方を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、本発明の実施形態１の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施形態１の言語モデル更新処理フロー図である。
【図３】図３は、本発明の実施形態２の構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、本発明の実施形態２の音声認識処理フロー図である。
【図５】図５は、本発明の実施形態３の構成を示すブロック図である。
【図６】図６は、本発明の実施形態３の言語モデル更新処理フロー図である。
【図７Ａ】図７Ａは、本発明の実施形態４の構成を示すブロック図である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、類似語の類似度とペナルティ値との関連性を例示する図である。
【図８】図８は、本発明の実施形態６の構成を示すブロック図である。
【図９Ａ】図９Ａは、本発明の実施形態７の構成を示すブロック図である。
【図９Ｂ】図９Ｂは、ユーザの入力した影響度とペナルティの軽減度との関係を例示する図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施形態７の言語モデル更新処理フロー図である。
【図１１】図１１は、本発明の実施形態８の構成を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、本発明の実施形態８に使用する言語モデルの構成を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明において、「キーワード」とは、前述のとおり、音声認識装置において認識率を高めたい単語を意味し、例えば、言語モデルに使用される認識辞書に新たに追加する単語を含む。「類似語」とは、前記単語と音響的に類似する単語を意味する。「言語スコア」とは、単語同士の接続の確からしさや、単語列における位置の確からしさ等の、単語列における各単語の言語的な確からしさを数値化した情報を意味する。このような言語スコアには、例えば、言語モデルにおいて各単語について記録される接続確率値等の情報が含まれる。本発明において「ボーナス」とは、前記キーワードの音声認識装置による認識率を高めるために、前記キーワードの言語スコアに付与する前記言語スコアの割増量を意味する。「ペナルティ」とは、音声認識装置における前記類似語への置換、湧き出し誤り率を低下させるために、前記類似語の言語スコアに付与する前記言語スコアの割引量を意味する。
【００１７】
前述のとおり、本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置は、キーワード記憶手段と、影響度算出手段と、言語スコア調整手段と、言語スコア更新手段とを含み、
前記キーワード記憶手段が、キーワードを記憶し、
前記影響度算出手段が、前記キーワードの認識率を高めることによる類似語に対する影響度を算出し、
前記言語スコア調整手段が、前記影響度に基づき、前記キーワードの言語スコアに与えるボーナスおよび前記類似語の言語スコアに与えるペナルティの少なくとも一方を調整し、
前記言語スコア更新手段が、前記キーワードの言語スコアに対する前記言語スコア調整手段において調整した前記ボーナスの付与および前記類似語の言語スコアに対する前記言語スコア調整手段において調整したペナルティの付与の少なくとも一方を行うことにより、言語モデルの言語スコアを更新することを特徴とする。
【００１８】
本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置は、音声認識装置において、前記キーワードが、優先的に認識され、かつ、前記キーワードの類似語の認識率を過剰に低下させないようにすることができる。すなわち、本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置では、前記言語スコア更新手段により、音声認識装置用言語モデルにおいて、前記キーワードおよび前記類似語の少なくとも一方の言語スコアに対し前記ボーナスまたは前記ペナルティを付与できる。これにより、前記言語スコア更新手段は、前記キーワードと前記類似語の間で、例えば、前記キーワードを優先的に音声認識手段において認識できるよう、前記単語の言語スコアに差をつけることができる。ここで、例えば、単純に、類似語の前記キーワードに対する類似度のみを考慮して前記類似語の言語スコアに一律にペナルティを付与した場合、前記キーワードの認識率は向上する。しかし、その反面、類似語によっては、例えば、音声認識装置における認識率が過剰に低下してしまう場合がある。具体例を挙げて説明すると、「和菓子」という単語を前記キーワードとして辞書に追加するためにその類似語にペナルティを与えると、一音素しか音響的には違いがない「私」に大きなペナルティがかかる。このため、「和菓子」の認識率が良くなる代わりに、頻出単語である「私」の認識率が悪くなってしまうという問題がある。このように、類似語の中には、会話で頻繁に使用する必要のある言語等も含まれる。そのような重要度の高い類似語の認識率が過剰に低下してしまうと、全体としての認識率が悪化する。しかし、本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置では、前記影響度に基づき、前記キーワードの言語スコアに与える前記ボーナスおよび前記類似語の言語スコアに与える前記ペナルティの少なくとも一方を調整できる。そのため、前記キーワードの認識率の向上と前記類似語における認識率の過剰低下の抑制を両立できる。すなわち、本発明によれば、前記キーワードの認識率を高め、かつ前記類似語も適切に認識できる。なお、本発明における前記キーワードおよび前記類似語の特定については、後述する。
【００１９】
前記本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置において、前記キーワード記憶手段は、例えばユーザにより指定されるキーワードを記憶する。前記キーワード記憶手段は、例えば、音声認識装置に使用される認識辞書から前記キーワードを抽出してこれを記憶できるが、これには制限されない。例えば、前記キーワード記憶手段は、前記キーワードに対応する単語が、前記認識辞書に登録されていない場合に、例えば、前記認識辞書に新たに前記単語を記憶させることができるものが好ましい。また、前記キーワード記憶手段は、前記キーワードに対応する単語を記憶することができるものが好ましい。このようなキーワード記憶手段によれば、前記認識辞書にない単語についても、音声認識装置においてキーワードとして認識させることができる。本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置において、前記キーワード記憶手段を用いることにより、例えば、ユーザが前記キーワード記憶手段に対して入力した単語または前記単語を含む文書から前記キーワードを特定し、言語モデル更新処理を行うことができる。
【００２０】
本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置において、前記類似語の特定は、例えば、類似度測定手段を用いて行うことができる。前記類似度測定手段は、前記キーワードと類似語との類似の程度を測定できる手段である。このような類似度測定手段としては、例えば、前記認識辞書を参照して、前記キーワードと前記認識辞書に含まれる各単語との音響的な類似度を測定する手段を用いることができる。前記音響的な類似度を測定する尺度として、例えば、音素の編集距離や音素の混合ガウス分布モデル（ＧＭＭ）から計算される音素間距離等を用いることができる。本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置では、前記類似度測定手段により測定した前記類似度に基づき、例えば、前記類似度の高いものを前記認識辞書から類似語として抽出することができる。前記認識辞書からの前記類似語の抽出は、例えば、類似語抽出手段を用いて行うことができる。
【００２１】
前記本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置において、前記影響度算出手段は、音声認識装置における前記キーワードの認識率を高めることにより、前記類似語が受ける影響度を算出する。前記影響度算出手段は、例えば、前記言語モデルにおける前記キーワードの言語スコアの新たな付与により前記類似語が受ける影響度を算出する。前記影響度は、例えば、言語モデルにおける前記キーワードの言語スコアの新たな付与により類似語が受ける影響の度合を意味する。例えば、前記類似語が会話において頻繁に使用される単語である場合、前記キーワードの音声認識装置における認識率を高めることによる前記影響の度合いは、会話における使用頻度の少ない類似語よりも大きいといえる。前記影響度算出手段は、前記類似語についての各種情報に基づき、前記影響度を算出することができる。本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置では、例えば、別個の記憶手段に前記類似語についての情報を記憶しておいてよく、前記影響度算出手段を、前記情報を利用して前記影響度を算出できるよう構成できる。前記情報は、例えば、類似語の重要度、認識しやすさ等の情報であり、より具体的には、例えば、前記類似語の出現頻度、前記類似語の認識率およびユーザによる判断情報である。例えば、前記情報が、前記類似語の出現頻度である場合、前記影響度算出手段は、前記類似語の出現頻度が増加するに従い、前記影響度を増加させることができる。また、例えば、前記情報が、前記類似語の認識率である場合、前記影響度算出手段は、前記類似語の認識率が低いほど、前記影響度を増加させることができる。
【００２２】
前記本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置において、前記言語スコア調整手段は、前記影響度に基づき、前記キーワードの言語スコアに与える前記ボーナスおよび前記類似語の言語スコアに与える前記ペナルティの双方またはいずれか一方を調整する。前記本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置では、前記ボーナスと前記ペナルティのいずれかを調整すればよいが、全体としての認識率を高めるためには、双方を調整することが好ましい。前記言語スコア調整手段は、例えば、前記影響度が増加するに従い、前記ボーナスまたは前記ペナルティの大きさを減少させることができる。これにより、前記キーワードに対する前記類似語の認識率の抑制の程度に、各類似語の特性を反映でき、類似語ごとに適切に認識率を抑制でき、全体としての認識率を向上させることができる。
【００２３】
前記本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置において、前記言語スコア更新手段は、前記キーワードの言語スコアに対する前記調整したボーナスの付与および前記類似語の言語スコアに対する前記調整したペナルティの付与の双方またはいずれかを行う。前記本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置において、前記言語スコア更新手段は、前記ボーナスの付与と前記ペナルティの付与のいずれかを行えればよいが、全体としての認識率を高めるためには、双方を行うことが好ましい。これにより、前述のとおり全体としての認識率を向上させることができる。なお、前記言語スコア更新手段が、前記キーワードの言語スコアへの前記調整したボーナスの付与と前記類似語の言語スコアへの前記調整したペナルティの付与の両方を行うことにより、いずれか一方のみを行う場合よりも、言語スコアの変化が小さくなり、全体としての認識率の悪化を抑制できる。前記言語スコア更新手段が、前記言語モデルにおいて前記言語スコアに前記ボーナスおよび前記ペナルティの双方またはいずれか一方を付与する方法は、特に制限されない。すなわち、このような方法は、前記言語モデルを使用する音声認識手段が、前記ボーナスを付与した前記キーワードの言語スコアおよび前記ペナルティを付与した前記類似語の言語スコアを認識できるような方法であればどのような方法でもよい。例えば、本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置は、言語モデルに記憶されている言語スコアに前記ボーナスや前記ペナルティを付与して前記言語モデルを変更してもよいし、言語モデルは変更せずに、音声認識手段が前記ボーナスや前記ペナルティを付与した言語スコアを認識できる方法で言語スコアを付与してもよい。
【００２４】
本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置では、前記影響度算出手段は、前述のとおり、例えば、前記類似語の出現頻度、前記類似語の前記認識率およびユーザによる判断情報の少なくとも一つに基づき前記影響度を算出できる。前記類似語の出現頻度は、例えば、音声認識装置の過去の認識履歴から算出できる。前記認識率としては、例えば、音声認識装置における各類似語の実際の認識率を使用できる。また、音声合成または特徴量合成により疑似の音声データを作成し、音声認識を行う類似率予測により算出した認識率を使用できる。前記ユーザによる判断情報は、例えば、ユーザによる前記影響度の判断値を示す情報である。前記類似度算出手段は、例えば、前記類似語の出現頻度が増加するに従い、前記影響度を増加することができる。また、前記類似度算出手段は、前記類似語の前記認識率が低いほど、前記影響度を増加することができる。
【００２５】
本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置は、音声認識装置に使用される言語モデルに対して使用することができる。本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置を適用できる前記言語モデルは、音声認識装置に使用されるものであれば特に制限されない。前記言語モデルは、単語列の言語的な確からしさを算出するための統計学的規準を示すデータであり、例えば、単語に関する各種情報を含む。前記各種情報としては、例えば、文章を構成する単語とその次にくる単語のつながりやすさの確率や、文頭に出現しやすい単語の確率等の情報を文頭から文末にわたって記述したデータ等である。このような言語モデルは、例えば、Ｎグラムを用いたＮグラム言語モデルであってもよいし、前記Ｎグラムを基本として変更または拡張されたモデルであってもよい。本発明では、前記言語モデルは、必要に応じて内容を改変できるものが好ましく、例えば、新規に前記言語スコアを追加でき、また、キーワードの言語スコアを更新できるものが好ましい。
【００２６】
本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置は、音声認識装置において使用する。本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置は、例えば、前記本発明の音声認識装置の一部として、前記音声認識装置に含まれていてもよいし、または、別の装置として構成されてもよい。
【００２７】
前記本発明の音声認識装置において、前記音声入力手段は、話者の音声を取得できる手段である。前記音声入力手段において、例えば、ユーザは、音声を入力することができる。このような音声入力手段は、例えば、マイクロフォンである。
【００２８】
前記本発明の音声認識装置において、前記特徴量抽出手段は、例えば、前記音声入力手段において入力された音声の特徴を示す情報（本発明において、特徴量という）を抽出する。前記特徴量は、前記音声の特徴を示す情報である。このような特徴量は、後述する音声認識手段において候補としての単語列を検出できる情報であれば特に制限されない。前記特徴量としては、例えば、ケプストラム、スペクトルピッチ、パワー等、前記音声の音声波形に基づき抽出された情報を挙げることができる。前記特徴量は、例えば、スペクトル分析等の音響分析を用いて抽出できる。
【００２９】
前記本発明の音声認識装置において、前記音声認識手段は、前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量から、前記言語モデルを用いて前記音声を単語列として認識する。前記音声認識手段は、例えば、前記言語モデルにおける前記言語スコアから単語列の確からしさを算出し、例えば、前記確からしさが最も高い単語列を前記音声に対応する候補の単語列として検出し、出力できる。前記確からしさは、例えば、前記言語スコアを合算することにより算出することができる。前記音声認識手段は、また、前記言語モデルに音響モデルを併用して音声認識を行うこともできる。前記音響モデルとしては、音声認識装置に通常使用される音響モデル、例えば隠れマルコフモデルを使用できる。前記音声認識手段は、必要に応じて音声認識の精度を高めるための他のモデルを使用できる。このような他のモデルには、例えば、文法モデルが挙げられる。
【００３０】
前記本発明の音声認識装置によれば、前記キーワードを優先的に前記音声認識手段において認識できるようにすることができるだけでなく、つぎのことが可能である。すなわち、本発明の音声認識装置では、前記言語スコア調整手段において、前記影響度に基づき、前記キーワードの言語スコアに与える前記ボーナスおよび前記類似語の言語スコアに与える前記ペナルティの双方またはいずれかを調整できる。そのため、前記キーワードの認識率の向上と前記類似語の認識率の過剰低下の抑制の両方を実現できる。
【００３１】
次に、本発明の音声認識装置用言語モデルの更新方法について説明する。
本発明の音声認識装置用言語モデルの更新方法は、前述のとおり、キーワード記憶手段と、影響度算出手段と、言語スコア調整手段と、言語スコア更新手段とを用い、
前記キーワード記憶手段が、キーワードを記憶するキーワード記憶ステップ（ａ）と、
前記影響度算出手段が、前記キーワードの認識率を高めることによる類似語に対する影響度を算出する影響度算出ステップ（ｂ）と、
前記言語スコア調整手段が、前記影響度に基づき、前記キーワードの言語スコアに与えるボーナスおよび前記類似語の言語スコアに与えるペナルティの少なくとも一方を調整する言語スコア調整ステップ（ｃ）と、
前記言語スコア更新手段が、前記キーワードの言語スコアに対する前記言語スコア調整手段において調整した前記ボーナスの付与および前記類似語の言語スコアに対する前記言語スコア調整手段において調整したペナルティの付与の少なくとも一方を行うことにより、言語モデルの言語スコアを更新する言語スコア更新ステップ（ｄ）を含むことを特徴とする。
【００３２】
前記本発明の音声認識装置用言語モデル更新方法によれば、言語モデルにおいて、前記キーワードが、音声認識装置により優先的に認識され、かつ、前記キーワードの類似語の認識率を過剰に低下させることのないように前記言語モデルを更新することができる。すなわち、本発明の音声認識装置用言語モデル更新方法では、前記（ｃ）の言語スコア調整ステップにより、前記キーワードの言語スコアに与える前記ボーナスおよび前記類似語の言語スコアに与える前記ペナルティの双方またはいずれかを、前記影響度算出手段により算出した前記影響度に応じて調整できる。そのため、本発明の音声認識装置用言語モデル更新方法によれば、前記キーワードの認識率の向上と前記類似語における認識率の過剰低下の抑制の両方を実現できる。
【００３３】
前記本発明の音声認識装置用言語モデル更新方法は、例えば、前記本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置を用いて実施することができる。すなわち、前記本発明の音声認識装置用言語モデル更新方法は、例えば、前記本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置における前記言語スコア更新手段と、前記影響度算出手段と、前記言語スコア調整手段と、前記言語スコア更新手段を用いて実施することができる。これら手段の構成および機能については、前記本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置についての説明で記載したとおりである。
【００３４】
前記本発明の音声認識装置用言語モデル更新方法において、前記ステップ（ｃ）において、前記言語スコア調整手段は、前記影響度増加に従い、前記ボーナスまたは前記ペナルティの大きさを減少させることが好ましい。これにより、前記キーワードに対する前記類似語の認識率の抑制の程度に、各類似語の特性を反映でき、類似語ごとに適切に認識率を抑制でき、全体としての認識率を向上させることができる。
【００３５】
前記本発明の音声認識装置用言語モデル更新方法では、前記（ｄ）の言語スコア更新ステップにおいて、前記言語スコア更新手段は、前記キーワードの言語スコアに対する前記調整したボーナスの付与および前記類似語の言語スコアに対する前記調整したペナルティの付与の双方またはいずれかを行う。これにより、前述のとおり全体としての認識率を向上させることができる。前記言語スコア更新手段が、前記キーワードの言語スコアへの前記調整したボーナスの付与と前記類似語の言語スコアへの前記調整したペナルティの付与の両方を行うことにより、いずれか一方の処理のみを行う場合よりも、言語スコアの変化が小さくなり、全体としての認識率の悪化を抑制できる。前記言語スコア更新手段において、前記言語スコアに前記ボーナスおよび前記ペナルティの双方またはいずれか一方を付与し、前記言語モデルを更新する方法は、特に制限されない。すなわち、このような方法は、前記言語モデルを使用する音声認識装置が、キーワード記憶前の言語スコアに前記ボーナスまたは前記ペナルティを付与した後の言語スコアを認識できるような方法であればどのような方法でもよい。例えば、本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置は、言語モデルに記録されている言語スコアに前記ボーナスまたは前記ペナルティを付与してもよいし、言語モデルは変更せずに音声認識装置が前記ボーナスまたは前記ペナルティを付与した後の言語スコアを認識できる他の方法で付与してもよい。
【００３６】
前記本発明の音声認識装置用言語モデル更新方法では、前記（ｂ）のステップで、例えば、前記影響度算出手段において、前記類似語の出現頻度、前記類似語の認識率およびユーザによる判断情報の少なくとも一つに基づき前記影響度を算出できる。前記類似語の出現頻度、前記類似語の認識率および前記ユーザによる判断情報については、前記本発明の音声認識装置用言語モデル更新装置について説明したとおりである。
【００３７】
前記本発明の音声認識装置用言語モデル更新方法では、前記（ｂ）のステップで、前記影響度算出手段において、例えば、前記類似語の出現頻度増加に従い、前記影響度を増加させることができる。
【００３８】
前記本発明の音声認識装置用言語モデル更新方法では、前記（ｂ）のステップで、前記影響度算出手段において、前記類似語の認識率減少に従い、前記影響度を増加させることができる。
【００３９】
前記本発明の音声認識装置用言語モデル更新方法を用いて、本発明の音声認識方法を実施することができる。
本発明の音声認識方法は、前述のとおり、前記本発明の音声認識装置を用い、
前記本発明の音声認識装置用言語モデルの更新方法により前記言語モデルを更新するステップと、
前記特徴量抽出手段が、前記音声入力手段において入力された音声の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップ（ｅ）と、
前記音声認識手段が、前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量から前記言語モデルを用いて前記音声を認識する音声認識ステップ（ｆ）とを含むことを特徴とする。
【００４０】
前記本発明の音声認識方法により、前記キーワードを優先的に認識できるだけでなく、つぎのことが可能である。すなわち、本発明の音声認識方法では、前記（ｃ）のステップで、前記キーワードの言語スコアに与える前記ボーナスおよび前記類似語の言語スコアに与える前記ペナルティの双方またはいずれかを、前記影響度に応じて調整できる。そのため、前記キーワードの認識率の向上と前記類似語の認識率の過剰低下の抑制を両立できる。
【００４１】
前記本発明の音声認識方法で使用する前記音声入力手段、特徴量抽出手段、音声認識手段および言語モデルとしては、前記本発明の音声認識装置における前記音声入力手段、特徴量抽出手段、音声認識手段および言語モデルをそれぞれ使用できる。このような前記音声入力手段、特徴量抽出手段、音声認識手段および言語モデルそれぞれの構成および機能は、前記本発明の音声認識装置についての説明で記載したとおりである。なお、前記本発明の音声認識方法では、音声認識の精度を高めるための他の手段をさらに用いてもよい。このような他の手段の構成および機能は、前記本発明の音声認識装置についての説明で記載したとおりである。
【００４２】
なお、本発明の音声認識装置用言語モデル更新方法は、前記ステップ（ａ）から（ｄ）以外のステップをさらに含んでいてもよいし、含んでいなくてもよい。本発明の音声認識装置用言語モデル更新方法において、各ステップを行う順序も、本発明の前記効果が得られる限り、特に制限されない。また、本発明の音声認識方法は、前記ステップ（ａ）から（ｆ）以外のステップをさらに含んでいてもよいし、含んでいなくてもよい。本発明の音声認識方法において、各ステップを行う順序も、本発明の前記効果が得られる限り、特に制限されない。
【００４３】
本発明のコンピュータプログラムは、前記本発明の音声認識装置用言語モデルの更新方法および前記本発明の音声認識方法の少なくとも一方をコンピュータ上で実行可能なコンピュータプログラムである。
本発明の記録媒体は、前記本発明のコンピュータプログラムを格納した記録媒体である。
【００４４】
以下、図面を参照しながら本発明のさらに具体的な実施形態について説明する。ただし、本発明は、以下の実施形態に限定されない。
［実施形態１］
図１のブロック図に、本実施形態の音声認識装置用言語モデル更新装置（以下、単に「言語モデル更新装置」という）の構成を示す。図示のように、本実施形態の言語モデル更新装置１００は、キーワード記憶手段１０１と、影響度算出手段１０５と、類似語抽出手段１０２と、言語スコア調整手段１０４と、言語スコア更新手段１０６とを含む。本実施形態の言語モデル更新装置１００は、音声認識装置において使用される言語モデル１０７および認識辞書１０８と連絡する。前記言語モデル１０７は、少なくとも認識辞書１０８に保存されている各単語の言語スコアを記録する。前記認識辞書１０８は、認識対象である単語の表記および読みの情報を含む。本実施形態の言語モデル更新装置１００は、キーワードを類似語よりも優先的に認識することができるように、前記言語モデル１０７において、前記キーワードの言語スコアにボーナスを付与でき、また、前記キーワードの類似語の言語スコアにペナルティを付与できる。すなわち、本実施形態の言語モデル更新装置１００は、言語モデル１０７を更新できる。本実施形態の言語モデル更新装置１００は、例えば、少なくともＣＰＵ（Central  Processing  Unit）と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）と、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）とから構成し、前記各手段による処理の制御を、前記ＣＰＵが行うようにすることで実現できる。すなわち、例えば、前記ＣＰＵに前記各手段の各機能を提供するコンピュータプログラムを組み込むことで、前記言語モデル更新装置１００における前記各手段を構築でき、本発明の言語モデル更新装置１００を実現できる。また、本実施形態の言語モデル更新装置１００は、その動作を、前記各手段の機能を実現するコンピュータプログラムを組み込んだ、ＬＳＩ（Large  Scale  Integration）等のハードウェア部品からなる回路部品を実装して実現することもできる。なお、このようなコンピュータプログラムは、これを格納した記録媒体、例えば、ＨＤＤ、ＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ（ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ）、ＭＯ、ＤＶＤ、メモリーカード等の形態で利用することもできる。図を参照して、本実施形態の言語モデル更新装置１００の動作を説明する。
【００４５】
ユーザが、言語モデル１０７を使用する音声認識装置に特定の単語をキーワードとして認識させたい場合、本実施形態では、下記（１−１）から（１−５）の処理により、前記言語モデル１０７を更新することができる。
【００４６】
（１−１）キーワード記憶処理
まず、ユーザが、前記キーワード記憶手段１０１に対し、認識させたい単語（以下、キーワードという）または前記キーワードを含む文章を入力する。この入力に基づき、前記キーワード記憶手段１０１が、前記認識辞書１０８から前記キーワードを抽出してこれを記憶する。本実施形態では、前記キーワード記憶手段１０１は、例えば、前記キーワードが前記認識辞書１０８に登録されていない場合、そのまま前記キーワードを記憶することができる。次いで、前記類似語抽出手段１０２が、下記（１−２）の類似語抽出処理を行う。
【００４７】
（１−２）類似語抽出処理
前記類似語抽出手段１０２が、前記キーワードと一定以上の類似度を持った単語を前記キーワードの類似語として前記認識辞書１０８から抽出する。次いで、前記影響度算出手段１０５が、下記（１−３）の影響度算出処理を行う。
【００４８】
（１−３）影響度算出処理
前記影響度算出手段１０５が、前記言語モデル１０７において前記キーワードの言語スコアを高めることに伴う前記類似語の認識率に対する影響度を算出する。次いで、言語スコア調整手段１０４が、下記（１−４）の言語スコア調整処理を行う。
【００４９】
（１−４）言語スコア調整処理
言語スコア調整手段１０４が、影響度算出手段１０５において算出した前記影響度に応じて、前記言語モデル１０７における前記キーワードの言語スコアに与えるボーナスおよび前記類似語の言語スコアに与えるペナルティの双方またはいずれかを調整する。さらに、言語スコア調整手段１０４は、調整後の前記ボーナスおよび前記ペナルティについての情報を前記言語スコア更新手段１０６に対し出力する。前記言語スコア調整手段１０４は、例えば、前記影響度が大きい類似語ほど、前記ボーナスおよび前記ペナルティを減少させるなど、類似語に応じて言語スコアを調整できる。
【００５０】
（１−５）言語スコア更新処理
前記ボーナスおよび前記ペナルティの双方またはいずれかについての情報を受けた前記言語スコア更新手段１０６は、前記情報に基づき、前記言語モデル１０７において、前記キーワードおよび前記類似語の双方またはいずれかの言語スコアに対し、前記言語スコア調整手段１０４において調整した前記ボーナスまたは前記ペナルティを付与する。すなわち、前記言語スコア更新手段１０６は、前記言語モデル１０７を更新する。
【００５１】
本実施形態により、音声認識装置が使用する言語モデル１０７を、キーワードを類似語よりも優先的に認識できるよう更新できる。ただし、本実施形態では、前記影響度算出手段１０５により算出した影響度に応じて前記ボーナスおよび前記ペナルティの双方またはいずれかを調整してある。このため、例えば、類似語が重要な単語であった場合や、認識率が低い単語であった場合に、類似語の認識率が低下しすぎることがない。すなわち、本実施形態によれば、このような類似語についても適切に認識でき、音声認識装置の全体としての認識率を向上させることができる。
【００５２】
本実施形態において、前記影響度の増加に従い前記ボーナスまたは前記ペナルティの大きさを減少できるように前記言語スコア調整手段１０４を構成することができる。これにより、重要な類似語の認識率の過剰な低下を確実に防止できる。
本実施形態において、前記キーワードの認識率を高めるために、前記キーワードへの前記調整した前記ボーナスの付与と前記調整した前記ペナルティの付与の両方を行ってよい。これにより、いずれか一方の処理のみを行う場合よりも、言語スコアの変化が小さくなり、全体としての認識率の悪化を抑制できる。
【００５３】
本実施形態では、前記（１−５）の言語スコア更新処理で、前記言語スコア更新手段１０６による言語スコアの付与の方法は、特に制限されない。例えば、前記言語スコア更新手段１０６は、前記言語モデル１０７に記録されている言語スコアを変更することで、前記ボーナスまたは前記ペナルティを付与してもよいし、言語モデル１０７は変更せずに、例えば、音声認識装置が、前記ボーナスまたは前記ペナルティを付与した前記言語スコアを認識できる他の方法で、言語モデル１０７を更新できる。
【００５４】
図２に、本実施形態の音声認識装置用言語モデル更新方法のフロー図を示す。図示のとおり、本実施形態の音声認識装置用言語モデル更新方法（以下、単に「言語モデル更新方法」という）は、下記（ａ）から（ｄ）のステップを含む。
（ａ）前記キーワード記憶手段１０１において、前記キーワードを入力し、記憶するステップ（ステップＳ１）、
（ｂ）前記影響度算出手段１０５において、音声認識装置において、前記キーワードの認識率を高めることによる類似語に対する影響度を算出するステップ（ステップＳ２）、
（ｃ）前記言語スコア調整手段１０４において、前記影響度に基づき、前記キーワードの言語スコアに与える前記ボーナスおよび前記類似語の言語スコアに与える前記ペナルティの双方またはいずれかを調整するステップ（ステップＳ３）、
（ｄ）前記言語スコア更新手段１０６において、前記キーワードの言語スコアに対する前記言語スコア調整手段１０４において調整した前記ボーナスの付与および前記類似語の言語スコアに対する前記言語スコア調整手段１０４において調整したペナルティの付与の双方またはいずれかを行うことにより、前記言語モデル１０７の言語スコアを更新する言語スコア更新ステップ（ステップＳ４）。
【００５５】
［実施形態２］
本実施形態は、実施形態１の言語モデル更新装置を用いた音声認識装置の例である。図３のブロック図に、本実施形態の音声認識装置の構成を示す。図示のように、本実施形態の音声認識装置は、音声入力手段２１１と、特徴量抽出手段２１０と、音声認識手段２０９と、認識辞書２０８と、言語モデル２０７と、実施形態１と同じ構成を有する言語モデル更新装置２００とを含む。言語モデル２０７と認識辞書２０８は、それぞれ、ハードディスク等の一般的な記憶手段に記憶されている。前記認識辞書２０８は、認識対象である単語の表記および読みの情報を含む。前記言語モデル２０７は、多量の音声データから学習した単語、形態素、音素等の出現頻度や接続確率等をモデル化したデータを含む。本実施形態の音声認識装置は、例えば、少なくともＣＰＵとＲＯＭとＲＡＭとから構成し、前記各手段による処理の制御を、前記ＣＰＵが行うようにすることで実現できる。すなわち、例えば、前記ＣＰＵに前記各手段の各機能を提供するコンピュータプログラムを組み込むことで、前記音声認識装置における前記各手段を構築でき、本発明の音声認識装置を実現できる。また、本実施形態の音声認識装置は、その動作を、前記各手段の機能を実現するコンピュータプログラムを組み込んだ、ＬＳＩ等のハードウェア部品からなる回路部品を実装して実現することもできる。なお、このようなコンピュータプログラムは、これを格納した記録媒体、例えば、ＨＤＤ、ＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ（ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ）、ＭＯ、ＤＶＤ、メモリーカード等の形態で利用することもできる。図３を参照して、本実施形態の音声認識装置の動作を説明する。
【００５６】
本実施形態において、キーワードを特定することなく音声認識を行う場合、本実施形態の音声認識装置は、次のように処理を行う。まず、ユーザが、音声入力手段２１１に音声を入力すると、前記特徴量抽出手段２１０が、下記（２−１）の特徴量抽出処理を行う。
（２−１）特徴量抽出処理
前記特徴抽出手段２１０が、前記入力された音声を分析して特徴量を抽出し、抽出した前記特徴量を、前記音声認識手段２０９に対して出力する。次いで、前記音声認識手段２０９が、下記（２−２）の音声認識処理を行う。
【００５７】
（２−２）音声認識処理
前記音声認識手段２０９が、前記特徴量に基づき、前記言語モデル２０７を用いて、最も確からしいと判断できる単語列を検出し、認識結果として出力する。
【００５８】
（２−３）キーワード認識処理
ユーザが、特定の単語をキーワードとして音声認識装置に認識させたい場合、本実施形態の音声認識装置では、前記実施形態１における前記（１−１）のキーワード記憶処理によりキーワード記憶手段２０１においてキーワードを記憶する。
【００５９】
（２−４）言語モデル更新処理
前記キーワード記憶処理以後、前記実施形態１の前記（１−２）から前記（１−５）の処理により、前記言語モデル更新装置２００が、前記言語モデル２０７を更新する。
【００６０】
（２−５）キーワード認識処理
前記（２−４）の言語モデル更新処理の後、ユーザが、前記音声入力手段２１１に音声を入力する。この入力に基づき、前記特徴量抽出手段２１０による処理の後、前記音声認識手段２０９が、更新後の前記言語モデル２０７を用いて、音声認識処理を行い、認識結果を出力する。
【００６１】
本実施形態では、前記言語モデル更新装置２００において、前記キーワードを記録する前を基準として、前記言語モデル２０７に対し、前記キーワードと類似語の双方またはいずれかの言語スコアに前記ボーナスまたは前記ペナルティが付与されている。このため、前記音声認識手段２０９は、前記キーワードを前記類似語よりも優先的に認識することができる。ただし、本実施形態では、前記影響度算出手段２０５により算出した影響度に応じて、前記キーワードの言語スコアに与える前記ボーナスおよび前記類似語の言語スコアに与える前記ペナルティの双方またはいずれかを調整してある。これにより、本実施形態では、例えば、前記類似語が重要な単語であった場合や、認識率が低い単語であった場合に、類似語の認識率を過剰に低下させることがない。従って、本実施形態では、このような類似語についても適切に認識でき、音声認識装置の全体としての認識率を向上させることができる。
【００６２】
図４に、本実施形態の音声認識方法のフロー図を示す。図示のとおり、本実施形態の音声認識方法は、前記実施形態１における前記（ａ）から（ｄ）のステップに、さらに下記（ｅ）から（ｆ）のステップを含む。
（ｅ）前記特徴抽出手段２１０が、前記音声入力手段２１１から入力された音声を分析して特徴量を抽出するステップ（ステップＳ５）、
（ｆ）前記音声認識手段が、前記特徴量に基づき、前記言語モデル２０７を用いて前記音声を単語列として認識し、出力するステップ（ステップＳ６およびステップＳ７）。
【００６３】
［実施形態３］
図５に、本実施形態の言語モデル更新装置３００の構成を示す。図示のように、本実施形態の言語モデル更新装置３００は、類似度測定手段３０３をさらに含むことを除き、実施形態１と同じ構成を有する。前記類似度測定手段３０３は、単語同士の音響的な類似度を測定することができ、前記キーワードと認識辞書３０８に登録されている各単語との音響的な類似度を測定できる。図５を参照して、本実施形態の言語モデル更新装置３００の動作を説明する。
【００６４】
ユーザが、言語モデル３０７を使用する音声認識装置に特定の単語をキーワードとして認識させたい場合、本実施形態では、つぎのように言語モデル３０７を更新することができる。
（３−１）キーワード記憶処理
まず、ユーザが、前記キーワード記憶手段３０１に対し、認識させたい未登録の単語（キーワード）または前記単語を含む文章を入力する。この入力に基づき、実施形態１と同じキーワード記憶処理により、前記キーワード記憶手段３０１が、前記キーワードを記憶する。次いで、前記類似度測定手段３０３が、下記（３−２）の類似度測定処理を行う。
【００６５】
（３−２）類似度測定処理
前記類似度測定手段３０３が、前記認識辞書３０８を参照して、前記キーワードと認識辞書３０８に含まれる各単語との音響的な類似度を測定する。この類似度測定処理後、前記類似語抽出手段３０２が、下記（３−３）の類似語抽出処理を行う。
【００６６】
（３−３）類似語抽出処理
前記類似語抽出手段３０２が、前記キーワードと一定以上の類似度を持った単語を前記キーワードと音響的に類似した類似語として抽出する。次いで、前記影響度算出手段３０５が、下記（３−４）の影響度算出処理を行う。
【００６７】
（３−４）影響度算出処理
前記影響度算出手段３０５が、音声認識装置において、前記キーワードの認識率を高めることによる前記類似語の認識率に対する影響度を算出する。次いで、言語スコア調整手段３０４が、下記（３−５）の言語スコア調整処理を行う。
【００６８】
（３−５）言語スコア調整処理
本実施形態では、言語スコア調整手段３０４は、前記キーワードの言語スコアに与えるボーナスおよび前記類似語の言語スコアに与えるペナルティの双方またはいずれかを調整する。前記言語スコア調整手段３０４は、前記影響度が大きいほど前記ボーナスまたは前記ペナルティの大きさが減少するよう調整する。次いで、前記ボーナスまたは前記ペナルティを示す情報を前記言語スコア更新手段３０６に対し出力する。
【００６９】
（３−６）言語モデル更新処理
前記情報の出力を受けた前記言語モデル更新装置３０６は、前記キーワードの認識率を高めるために、前記キーワードへの前記調整したボーナスの付与と前記類似語への前記調整したペナルティの付与の両方を行ってよい。いずれか一方のみを行ってもよいが、両方を行う方が、言語スコアの変化が小さくなり、全体としての認識率の悪化を抑制できる。
【００７０】
本実施形態により、音声認識装置が使用する言語モデルを、キーワードを類似語よりも優先的に認識することができるように更新することができ、かつ、重要な類似語の認識率の過剰な低下を抑制して、適切に認識することができる。
【００７１】
図６に、本実施形態の音声認識方法のフロー図を示す。図示のとおり、本実施形態の音声認識方法は、前記実施形態１における前記（ａ）から（ｄ）のステップに、下記（ｇ）のステップをさらに含む言語モデル更新方法である。
（ｇ）前記類似度測定手段３０３が、前記認識辞書３０８を参照して、前記キーワードと認識辞書３０８に含まれる各単語との音響的な類似度を測定するステップ（ステップＳ２’）。
【００７２】
［実施形態４］
図７Ａに、本実施形態の言語モデル更新装置４００の構成を示す。本実施形態の言語モデル更新装置４００は、出現回数記憶手段４１０を含むことを除き、実施形態３と同じ構成を有する。すなわち、図示のように、本実施形態の言語モデル更新装置４００は、影響度算出手段４０５において出現回数記憶手段４１０を含む。前記出現回数記憶手段４１０は、キーワード記憶処理前における音声認識装置の動作時の認識結果を認識履歴として記憶している。図７Ａを参照して、本実施形態の言語モデル更新装置４００の動作を説明する。
【００７３】
（４−１）キーワード記憶処理
まず、ユーザが、前記キーワード記憶手段４０１に対し、認識させたい未登録の単語（キーワード）または前記単語を含む文章を入力する。この入力に基づき、実施形態１から実施形態３と同じキーワード記憶処理により、前記キーワード記憶手段４０１が、キーワードに対応する単語を記憶する。次いで、前記類似度測定手段４０３が、下記（４−２）の類似度測定処理を行う。
【００７４】
（４−２）類似度測定処理
前記類似度測定手段４０３が、前記認識辞書４０８を参照して、前記キーワードと認識辞書４０８に含まれる各単語との音響的な類似度を測定する。本実施形態では、前記類似度測定手段４０３は、音素の編集距離を用いて前記類似度を測定する。具体的には、例えば、前記キーワード記憶手段４０１において、ユーザが、「和菓子」を入力したとする。前記「和菓子」の音素表記は「ｗａｇａｓｉ」であり、認識辞書４０８中の単語の中の一つである「私」の音素表記は「ｗａｔａｓｉ」であり、音素表記において１音素の置換の差異があり、前記類似度は「１」とする。また、例えば「お菓子」という単語の音素表記は「ｏｋａｓｉ」であり、「ｗａｇａｓｉ」と比較すると１音素の脱落と２音素の置換の差異があり、前記類似度はその合計の「３」とする。類似度として音素の編集距離を用いる場合、二つの単語が音響的に類似しているほど、類似度の値は小さくなる。この類似度測定処理後、前記類似語抽出手段４０２が、下記（４−３）の類似語抽出処理を行う。
【００７５】
（４−３）類似語抽出処理
前記類似語抽出手段４０２が、前記キーワードと一定以上の前記類似度を持った単語を前記キーワードと音響的に類似した類似語として抽出する。次いで、前記影響度算出手段４０５が、下記（４−４）の影響度算出処理を行う。
【００７６】
（４−４）影響度算出処理
前記影響度算出手段４０５が、前記出現回数記憶手段４１０を用いて、例えば、音声認識装置において、前記キーワードの認識率を高めることによる前記類似語の認識率に対する影響度を算出する。例えば、前記出現回数記憶手段４１０において、前記認識履歴として、「私」が３０回、「お菓子」は２回出現したとする。前記影響度算出手段４０５は、この出現回数を基に、前記影響度を算出する。さらに、前記影響度算出手段４０５は、結果を言語スコア調整手段４０４に対し出力する。
【００７７】
（４−５）言語スコア調整処理
前記言語スコア調整手段４０４は、例えば、ユーザによる登録語として「和菓子」を追加した際に類似語に与える前記ペナルティは、頻出単語である「私」には小さく与えるように調整する。すなわち、本実施形態では、言語スコア調整手段４０４が、前記影響度を用いて、下記式（Ｉ）に従い、類似語の言語スコアに与えるペナルティ値（Ｐｉ）を算出する。
Ｐｉ＝Ｓ（ｓｉｍ（ｗ，ｗｉ））−αｌｏｇＣ（ｗｉ）      （Ｉ）
前記式（Ｉ）中、ｗはキーワード、ｗｉは類似語、ｓｉｍ（ａ，ｂ）は単語ａとｂの類似度を表し、Ｓ（ｓｉｍ）は前記類似度からペナルティ値Ｐｉを決定する関数である。Ｃ（ｗ）は前記認識履歴中の単語ｗの出現回数であり、前記影響度算出処理において算出される前記影響度である。αは定数の係数である。類似度ｓｉｍは、上述したように前記音素編集距離を用いる。図７Ｂに、前記言語スコア調整手段４０４において算出されるＳ（ｓｉｍ）と前記類似語の前記類似度との関係を例示する。図示のとおり、Ｓは二つの単語が類似しているほど、すなわち前記類似度の値が小さいほどペナルティが増加するような関数であり、例えば、前記類似度が１の時のＳ（ｓｉｍ）は１．０、前記類似度が３の時は０．２５とすることができる。本実施形態では、前記出現回数の対数に係数を掛けたものを前記Ｓ（ｓｉｍ）から減算することで、前記出現回数が多い類似語ほどペナルティを軽減することができる。例えば、α=０．１の時、「私」のペナルティ値はＰ＝１．０−０．１×ｌｏｇ３０＝１．０−０．１×３．４０１＝０．６５９９となる。「お菓子」のペナルティ値はＰ＝０．２５−０．１×ｌｏｇ２＝０．２５−０．１×０．６９３１＝０．１８０６９となる。前記ペナルティ値を算出後、前記言語スコア調整手段４０４は、前記ペナルティ値を示す情報を前記言語モデル更新装置４０６に対して出力する。
【００７８】
（４−６）言語モデル更新処理
前記言語スコア調整処理後、前記言語モデル更新装置４０６が、前記情報に基づき、前記言語モデル４０７において前記各類似語の言語スコアに、キーワード記憶処理前を基準として前記ペナルティを付与する。すなわち、前記前記言語モデル更新装置４０６は、前記言語モデル４０７を更新する。
【００７９】
本実施形態では、前記言語スコア調整手段４０４により、前記言語モデル４０７において、前記各類似語の言語スコアにペナルティが付与されている。このため、前記言語モデル４０７を使用する音声認識装置は、前記キーワードを類似語よりも優先的に認識することができる。ただし、本実施形態では、前記影響度算出手段４０５において、前記回数検出手段４１０に記憶された情報を基に影響度を算出し、前記影響度に応じて前記ペナルティの大きさを調整してある。そのため、例えば、類似語が重要な単語であった場合や、認識率が低い単語であった場合に、類似語の認識率が低下しすぎることがなく、このような類似語についても適切に認識でき、全体としての認識率を向上させることができる。
【００８０】
本実施形態において、前記類似度測定手段４０３は、前記音素の編集距離に代えて、音素のＧＭＭから計算される音素間距離を用いることができる。この場合、音響的に似た音素を持つ単語同士ほど類似しているとして、前記類似度の値を小さくすることができる。
【００８１】
本実施形態の言語モデル更新方法は、実施形態１と同じフロー図で説明できる。図２に示すとおり、本実施形態の言語モデル更新方法は、下記（ａ）から（ｄ）のステップを含む言語モデル更新方法である。
（ａ）前記キーワード記憶手段４０１が、前記キーワードに対応する単語を記憶するステップ（ステップＳ１）、
（ｂ）前記影響度算出手段４０５において、前記出現回数記憶手段４１０を用いて、音声認識装置における前記キーワードの認識率を高めることによる類似語に対する影響度を算出するステップ（ステップＳ２）、
（ｃ）前記言語スコア調整手段４０４において、前記式（Ｉ）に従い、前記類似語の言語スコアに与えるペナルティ値（Ｐｉ）を算出するステップ（ステップＳ３）、
（ｄ）前記言語スコア更新手段４０６において、前記言語モデル４０７において、前記類似語の言語スコアに前記ペナルティ値を付与し、前記言語スコアを更新するステップ（ステップＳ４）。
【００８２】
［実施形態５］
本実施形態の構成は、認識履歴における類似語の出現回数に応じて、前記キーワードの言語スコアに対しボーナスを付与できる以外は、実施形態４と同じである。言語スコア調整手段４０４は、前記影響度に基づき前記ペナルティ値（Ｐｉ）を算出できるだけでなく、前記キーワードの言語スコアに付与するボーナス値（Ｂ）を算出できる。また、前記言語スコア更新手段４０６は、前記類似語の言語スコアにペナルティ値（Ｐｉ）を付与できるだけでなく、キーワードの言語スコアに前記ボーナス値を付与できる。図７Ａを参照して、本実施形態の音声認識装置の動作を説明する。まず、ユーザが、キーワード記憶手段４０１に対し、認識させたい未登録の単語（キーワード）または前記単語を含む文章を入力してから、影響度を算出するまでの処理は、実施形態４における前記（４−１）から前記（４−４）と同じである。本実施形態では、前記（４−４）の影響度算出処理の後、下記（５−１）言語スコア調整処理を行う。
【００８３】
（５−１）言語スコア調整処理
前記言語スコア調整手段４０４は、実施形態４における前記（４−５）の言語スコア調整処理と同様にして、前記影響度を用いて、前記式（Ｉ）に従い、前記類似語の言語スコアに付与するペナルティ値（Ｐｉ）を算出する。本実施形態では、前記言語スコア調整手段４０４は、前記ペナルティ値を用いて、さらに下記式（ＩＶ）に従い、前記キーワードの言語スコアに与えるボーナス値（Ｂ）を算出する。次いで、前記言語スコア調整手段４０４は、前記ペナルティ値および前記ボーナス値を示す情報を前記言語モデル更新装置４０６に対して出力する。
Ｂ＝ｂ−βｍａｘＰｉ      （ＩＶ）
前記式（ＩＶ）中、ｂは定数のボーナス、βは係数であり、ｍａｘＰｉは、前記類似語のペナルティＰｉの最大値とする。なお、ｍａｘＰｉに代えて、前記類似語のペナルティの平均値を用いてもよい。
【００８４】
（５−２）言語モデル更新処理
前記言語スコア調整処理後、前記言語モデル更新装置４０６が、前記情報に基づき、言語モデル４０７における類似語およびキーワードの言語スコアに対し、それぞれ前記ペナルティ値および前記ボーナス値を付与する。
【００８５】
本実施形態では、キーワードについても、前記ボーナス値により調整を行うことで、前記ペナルティ値のみを用いて調整するよりも調整後の言語スコアの変化が小さくなり、全体としての認識率への悪影響を抑制することができる。
【００８６】
本実施形態の言語モデル更新方法は、前記実施形態４における前記（ａ）から（ｄ）のステップを含み、かつ、下記（ｃ’）および下記（ｄ’）をさらに含む方法である。
（ｃ’）前記言語スコア調整手段４０４が、前記式（ＩＶ）を用いて前記ボーナス値を算出し、前記ボーナス値を示す情報を前記言語モデル更新装置４０６に対して出力するステップ。
（ｄ’）前記言語モデル更新装置４０６が、前記情報に基づき、言語モデル４０７における前記キーワードの言語スコアに対し前記ボーナス値を付与するステップ。
【００８７】
［実施形態６］
本実施形態では、類似語の認識率に応じて、類似語の言語スコアに与えるペナルティおよびキーワードの言語スコアに与えるボーナスの双方またはいずれかを調整できる例を示す。本実施形態の言語モデル更新装置の構成は、出現回数記憶手段４１０に代えて類似語認識率記憶手段６１０を含むことを除き、実施形態５と同じである。図８のブロック図に本実施形態の言語モデル更新装置６００の構成を示す。図示のとおり、本実施形態では、前記言語モデル更新装置６００は、前記影響度算出手段６０５において類似語認識率記憶手段６１０を含む。本実施形態では、前記類似語認識率記憶手段６１０は、キーワード記憶前の音声認識装置における各類似語の実認識率を記憶する。図８を参照して、本実施形態の言語モデル更新装置６００の動作を説明する。まず、ユーザが、前記キーワード記憶手段６０１に対し、認識させたい未登録の単語（キーワード）または前記単語を含む文章を入力してから、類似語を抽出するまでの処理は、実施形態４および５における前記（４−１）から前記（４−３）と同じである。本実施形態では、（４−３）の類似語抽出処理の後、下記（６−１）の影響度算出処理を行う。
【００８８】
（６−１）影響度算出処理
前記影響度算出手段６０５が、前記類似語認識率記憶手段６１０を用いて、音声認識装置において前記キーワードの認識率を高めることによる前記類似語の認識率に対する影響度を算出し、結果を言語スコア調整手段６０４に対し出力する。次いで、言語スコア調整手段６０４が、下記（６−２）の言語スコア調整処理を行う。
【００８９】
（６−２）言語スコア調整処理
前記言語スコア調整手段６０４は、前記影響度を用いて、下記式（ＩＩ）に従い、類似語の言語スコアに付与するペナルティ値（Ｐｉ）を算出し、前記ペナルティ値を示す情報を前記言語モデル更新装置６０６に対して出力する。
Ｐｉ＝Ｓ（ｓｉｍ（ｗ，ｗｉ））×Ｐ（ｗｉ）      （ＩＩ）
前記式（ＩＩ）中、Ｐ（ｗ）は単語ｗの認識率である。すなわち、Ｐ(ｗｉ)が前記類似語の認識率であり、前記Ｐ(ｗｉ)が減少すると前記影響度が増加する。そして、前記影響度が増加するほどペナルティ値Ｐｉは減少する。すなわち、Ｐ(ｗｉ)とＰｉは正の相関関係を有する。例えば、「私」の認識率が９０％とすると、Ｐ＝１．０×０．９＝０．９となり、「お菓子」の認識率が７０％であるとすると、Ｐ＝０．２５×０．７＝０．１７５となり、前記認識率の悪い単語ほどペナルティが軽減されるようになる。
【００９０】
（６−３）言語モデル更新処理
前記言語スコア調整処理後、前記言語モデル更新装置６０６が、前記情報に基づき、言語モデル６０７において、前記キーワード記憶処理の前の類似語の言語スコアに前記ペナルティ値を付与する。すなわち、前記言語モデル更新装置６０６は、前記言語スコアを更新する。
【００９１】
本実施形態では、つぎの効果が得られる。すなわち、前記認識率の低い類似語は、ペナルティを与えることで大きく認識率が下がるため、例えば、影響度を大きくしペナルティを減少させるようにすることで、前記類似語の認識率の過剰な低下を防止できる。
【００９２】
本実施形態において、前記認識率として、前記実認識率に代えて認識率予測によって求められた認識率を用いてもよい。前記認識率予測によって求められた認識率は、例えば、音声合成または特徴量合成により、擬似の音声データを作成し音声認識を行うことで算出することができる。
【００９３】
また、本実施形態は、実施形態５と同様に、言語スコア調整手段６０４において、さらに前記キーワードの言語スコアに与えるボーナス値（Ｂ）を算出してよい。これにより、前記言語スコア更新手段６０６が、キーワードの言語スコアに前記ボーナス値を付与することができる。これにより、類似語に対し前記ペナルティ値のみで調整するよりも調整後の言語スコアの変化を小さくでき、全体としての認識率への悪影響を抑制することができる。
【００９４】
本実施形態の言語モデル更新方法は、前記実施形態４における前記（ａ）から（ｄ）のステップを含み、前記（ｃ）のステップが、下記（ｃ”）のステップを含む方法である。
（ｃ”）前記言語スコア調整手段６０４が、前記影響度を用いて、前記式（ＩＩ）に従い、類似語の言語スコアに与えるペナルティ値（Ｐｉ）を算出し、算出したペナルティ値を示す情報を前記言語モデル更新装置６０６に対して出力するステップ。
【００９５】
［実施形態７］
本実施形態では、ユーザが類似語に対する影響度を判断して、類似語の言語スコアに与えるペナルティを調整できる例を示す。本実施形態の言語モデル更新装置の構成は、類似語提示手段７１０と影響度入力手段７１１を含むことを除き、実施形態４と同じである。図９Ａのブロック図に、本実施形態の言語モデル更新装置７００の構成を示す。図示のとおり、本実施形態では、前記言語モデル更新装置７００は、前記類似語抽出手段７０２において類似語提示手段７１０を含み、前記影響度算出手段７０５において影響度入力手段７１１を含む。本実施形態では、ユーザは、前記影響度入力手段７１１により、自らが判断した前記影響度を入力することができる。図９Ａを参照して、本実施形態の言語モデル更新装置７００の動作を説明する。まず、ユーザが、キーワード記憶手段７０１に対し、認識させたい未登録の単語（キーワード）または前記単語を含む文章を入力してから、類似語を抽出するまでの処理は、実施形態４における前記（４−１）から前記（４−３）と同じである。本実施形態では、前記類似語抽出手段７０２による前記（４−３）の類似語抽出処理の後、抽出した類似語を類似語提示手段７１０により、ユーザに提示する。ユーザは、希望により、下記（７−１）の影響度判断値入力処理を行うことができる。
【００９６】
（７−１）影響度入力処理
ユーザは、前記類似語提示手段７１０により提示された類似語に関し、前記影響度入力手段７１１において、適切と判断する影響度情報を入力することができる。例えば、前記影響度情報を、５段階で評価して、ペナルティを軽減したいものを５、ペナルティを大きくかけてもいいものを１として入力することができる。入力を受けた影響度算出手段７０５は、前記影響度情報に基づき影響度を算出し、算出した前記影響度を言語スコア調整手段７０４に対し出力する。
【００９７】
（７−２）言語スコア調整処理
前記影響度を受けた言語スコア調整手段７０４は、前記影響度を用いて、下記式（ＩＩＩ）に従い、類似語の言語スコアに与えるペナルティ値（Ｐｉ）を算出する。
Ｐｉ＝Ｓ（ｓｉｍ（ｗ，ｗｉ））×Ｔ（ｕｉ）      （ＩＩＩ）
前記式（ＩＩＩ）中、ｕｉはユーザの入力した影響度であり、Ｔはペナルティの軽減度を表し、図９Ｂに示すように前記影響度が大きいほど減少する関数である。例えば、ユーザが、「私」の影響度を「５」と入力した時のペナルティはＰ＝１．０×０．１＝０．１、「お菓子」の影響度を「３」と入力した時のペナルティはＰ＝０．２５×０．５＝０．１２５とすることができる。前記ペナルティ値を算出後、前記言語スコア調整手段７０４は、前記ペナルティ値を示す情報を前記言語モデル更新装置に対して出力する。
【００９８】
（７−３）言語モデル更新処理
前記言語スコア調整処理後、前記言語モデル更新装置７０６が、前記情報に基づき言語モデル７０７において、類似語の言語スコアに対し前記ペナルティ値を付与する。すなわち、前記言語モデル更新装置７０６は、前記言語スコアを更新する。
【００９９】
本実施形態では、実施形態４が奏する効果に加え、ユーザの判断でペナルティ値を調整でき、ユーザの希望に最も沿った音声認識を実現できるという効果も得られる。
【０１００】
本実施形態では、ユーザは、前記影響度入力装置７１１において、前記キーワードの言語スコアにボーナス値を入力することもできる。この場合、前記言語スコア調整手段７０４は、前記影響度入力手段７１１においてユーザが入力した影響度に基づき、前記言語モデル７０７において、前記キーワードの言語スコアに付与するボーナス値を算出することができる。次いで、前記言語スコア更新手段７０６が、前記ボーナス値を、前記キーワードの言語スコアに付与し、更新できる。これにより、ユーザが自在にペナルティのみを調整するよりも言語スコアの変化を小さくでき、全体としての認識率への悪影響を抑制することができる。
【０１０１】
図１０に、本実施形態の言語モデル更新方法のフロー図を示す。図示のとおり、本実施形態の言語モデル更新方法は、前記実施形態４における前記（ａ）から（ｄ）のステップに、下記（ｈ）のステップを含み、かつ、前記（ｃ）のステップを下記（ｃ”’）のステップにより行う方法である。
（ｈ）ユーザにおいて、前記類似語提示手段７１０により提示された類似語に関し、前記影響度入力手段７１１において、適切と判断する影響度情報を入力するステップ（ステップＳ３’）。
（ｃ”’）前記影響度算出手段７０５からの出力を受けた言語スコア調整手段７０４が、前記影響度を用いて、前記式（ＩＩＩ）に従い、類似語の言語スコアに付与するペナルティ値（Ｐｉ）を算出するステップ。
【０１０２】
［実施形態８］
本実施形態では、本発明の音声認識装置および音声認識方法等のさらに別の例を示す。図１１に、本実施形態の音声認識装置の構成を示す。図示のように、本実施形態の音声認識装置は、音声入力手段８１１と、特徴量抽出手段８１０と、音声認識手段８０９と、音響モデル８１３と、認識辞書８０８と、言語モデル８０７と、前記実施形態３の言語モデル更新装置８００とを含む。前記音響モデル８１３、前記言語モデル８０７および前記認識辞書８０８は、それぞれ、ハードディスク等の一般的な記憶手段に記憶されている。本実施形態では、前記音響モデル８１３として、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を用いる。前記認識辞書８０８は、音声認識手段８０９の認識対象である単語の表記および読みの情報を含む。前記言語モデル８０７は、多量の音声データから学習した単語、形態素、音素等の出現頻度や接続確率等をモデル化したデータである。前記言語モデル８０７としては、例えば、Ｎグラム言語モデルを使用できる。本実施形態では、前記言語モデル８０７は、一般的なＮグラムを基本として、前記言語モデル更新装置８００によりキーワードおよび類似語の双方またはいずれかを識別できるよう拡張されている。図１２に、本実施形態で使用する前記言語モデルの内容を例示する。図示のとおり、前記言語モデル８０７は、文書を構成する単語と、前記単語に続く単語の接続のしやすさの確率や、文頭に位置し易い単語の確率を、文頭から文末にかけて記述している。本実施形態では、前記言語モデル８０７において、キーワードおよび類似語のそれぞれに対し例えば識別情報を新たに付与することができる。また、本実施形態では、言語モデル８０７は、前記認識辞書８０８に保存されている各単語に対し言語スコアを記録できる。本実施形態では、言語スコアとして接続確率値を新たに付与する例について説明する。すなわち、本実施形態では、前記言語モデル８０７には、図示のとおり、前記単語が接続される確率値に対して与えるべきボーナスまたはペナルティを記憶する領域（Ａ）が設けられている。具体的には、前記言語モデル８０７は、前記言語モデル更新手段８００が前記言語スコアにボーナスを付与する場合は、前記領域（Ａ）において、＋の数値（Ｂ）を記録し、前記言語スコアにペナルティを付与する場合は、前記領域（Ａ）において、−の数値（Ｐｉ）を記録できるように構成されている。図１１および図１２を参照して、本実施形態の音声認識装置の動作を説明する。
【０１０３】
（８−１）通常音声認識処理
キーワードを特定することなく音声認識を行う場合、本実施形態の音声認識装置は、次のように処理を行う。まず、ユーザが、音声入力手段であるマイクロフォン８１１に音声を入力すると、前記特徴抽出手段８１０が、下記（８−２）の特徴量抽出処理を行う。
（８−２）特徴量抽出処理
前記特徴抽出手段８１０が、前記入力された音声を分析して特徴量を抽出し、抽出した前記特徴量を、前記音声認識手段８０９に対して出力する。次いで、前記音声認識手段８０９は、下記（８−３）の音声認識処理を行う。
（８−３）音声認識処理
前記音声認識手段８０９が、前記特徴量に基づき、前記音響モデル８１３においてモデル化されている音素との類似度を示す確率値を算出する。また、前記音声認識手段８０９は、前記言語モデル８０７から、単語列の候補を探索し、単語ごとに接続確率を加算し、かつ、前記音響モデル８１３を用いて算出した確率値を加算して、接続確率値が最大となる単語列を最も確からしい単語列として出力する。
【０１０４】
（８−４）キーワード認識処理
ユーザが、特定の言語をキーワードとして音声認識装置に認識させたい場合、前記キーワード記憶手段８０１に対し、認識させたい未登録の単語（キーワード）または前記単語を含む文章を入力する。続いて、実施形態３と同じキーワード記憶処理により、前記キーワード記憶手段８０１が、キーワードに対応する単語を記憶する。次いで、類似度測定手段８０３が、下記（８−５）の類似度測定処理を行う。
【０１０５】
（８−５）類似度測定処理
前記類似度測定手段８０３が、前記認識辞書８０８を参照して、前記キーワードと認識辞書８０８に含まれる各単語との音響的な類似度を測定する。この類似度測定処理後、前記類似語抽出手段８０２が、下記（８−６）の類似語抽出処理を行う。
【０１０６】
（８−６）類似語抽出処理
前記類似語抽出手段８０２が、前記キーワードと一定以上の類似度を持った単語を前記キーワードと音響的に類似した類似語として抽出する。次いで、前記影響度算出手段８０５が、下記（８−７）の影響度算出処理を行う。
【０１０７】
（８−７）影響度算出処理
前記影響度算出手段８０５が、前記言語モデル８０７において前記キーワードの音声認識装置における認識率を高めることに伴う類似語の認識率に対する影響度を算出する。次いで、言語スコア調整手段８０４が、下記（８−８）の言語スコア調整処理を行う。
【０１０８】
（８−８）言語スコア調整処理
本実施形態では、言語スコア調整手段８０４は、前記影響度が大きいほど前記キーワードの言語スコアに与えるボーナスおよび前記類似語の言語スコアに与えるペナルティの大きさが少なくするよう調整する。具体的には、前記影響度を用いて、類似語の言語スコアに付与するペナルティ値（Ｐｉ）およびキーワードの言語スコアに付与するボーナス値（Ｂ）の双方またはいずれかを算出する。次いで、前記ペナルティ値（Ｐｉ）および前記ボーナス値（Ｂ）を示す情報を前記言語スコア更新手段８０６に対し出力する。
【０１０９】
（８−９）言語モデル更新処理
前記情報を受けた前記言語モデル更新装置８０６は、前記言語モデル８０７において、前記キーワードおよび前記類似語の双方またはいずれかの単語に対し、前記単語を特定するための識別情報を付与する。さらに、前記キーワードについては、前記領域（Ａ）に、前記ボーナス値（Ｂ）を記録する。また、前記類似語については、前記領域（Ａ）に、前記ペナルティ値（Ｐｉ）を記録する。さらに、前記言語モデル更新装置８０６は、前記音声認識手段８０９が、前記言語モデル８０７を探索する際に、下記（１）および（２）の双方またはいずれかの処理を行う。これにより、前記キーワードの接続確率が高くなり、前記キーワードが認識される精度を高めることができる。
（１）前記類似語の言語スコアに対し、前記領域（Ａ）に記録したペナルティ値を付与する。
（２）前記キーワードの言語スコア８０７に対し、前記領域（Ａ）に記録したボーナス値を付与する。
【０１１０】
本実施形態によれば、言語モデル８０７に対し、前記言語スコア調整手段８０４により、類似語に対する影響度に応じて調整した言語スコアを付与できる。そのため、キーワードの認識率を高めることができ、かつ、例えば、類似語が重要な単語であった場合や、認識率が低い単語であった場合に、類似語の認識率が低下しすぎることがない。本実施形態によれば、このような類似語についても適切に認識でき、全体としての認識率を向上させることができる。
【０１１１】
なお、本実施形態において、前記音声認識手段８０９が、前記（１）および前記（２）を行う手段を含めてもよい。この場合は、前記音声認識手段８０９において、音声認識処理を行う際に、前記識別情報によりキーワードおよび類似語を識別して、前記（１）および前記（２）の双方またはいずれかの処理を行うことができる。そのため、この場合は、前記言語モデル更新装置８０６は、前記（１）および前記（２）の処理のための機能を持たなくてよい。
【０１１２】
本実施形態の音声認識方法は、前記実施形態４における前記（ａ）から（ｄ）のステップに、下記（ｅ）から（ｆ）のステップをさらに含む音声認識方法である。
（ｅ）前記特徴量抽出手段８１０が、前記音声入力手段８１１において入力された音声を分析して音響特徴量を抽出するステップ。
（ｆ）前記音声認識手段８０９が、前記音響モデル８１２および前記言語モデル８０７を参照して、音響スコアと言語スコアを総合評価して、最も確からしいと判断できる単語列を、認識結果として出力するステップ。
【符号の説明】
【０１１３】
１００、２００、３００、４００、６００、７００、８００  言語モデル更新装置
１０１、２０１、３０１、４０１、６０１、７０１、８０１  キーワード記憶手段
１０２、２０２、３０２、４０２、６０２、７０２、８０２  類似語抽出手段
１０４、２０４、３０４、４０４、６０４、７０４、８０４  言語スコア調整手段
１０５、２０５、３０５、４０５、６０５、７０５、８０５  類似度算出手段
１０６、２０６、３０６、４０６、６０６、７０６、８０６  言語スコア更新手段
１０７、２０７、３０７、４０７、６０７、７０７、８０７  言語モデル
１０８、２０８、３０８、４０８、６０８、７０８、８０８  認識辞書
１０９、２０９、３０９、４０９、６０９、７０９、８０９  音声認識手段
２１０、８１０  特徴量抽出手段
２１１、８１１  音声入力手段
３０３、８０３  類似度測定手段
４１０  出現回数記憶手段
６１０  認識率記憶手段
７１０  類似語提示手段
７１１  影響度入力手段
８１３  音響モデル
【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７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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