(57)【要約】【課題】操作者が行った音声認識誤りの修正をフィードバックして、認識誤りの再発を防止する音声認識装置を提供する。【解決手段】音声認識装置１は、修正された修正単語列の単語を予め定めた単語数分だけ記憶するキャッシュ記憶手段２１１と、キャッシュ記憶手段２１１に記憶されている単語がキャッシュ記憶手段２１１において出現する確率値をキャッシュスコアとして算出するキャッシュスコア算出手段２１２と、言語モデル１２ａから得られる単語の出現確率値である言語スコアに、キャッシュ記憶手段２１１に記憶されている当該単語の出現確率値であるキャッシュスコアを加算した修正言語スコアを生成する言語スコア修正手段２２１と、修正言語スコアに基づいて、接続確率値が最大となる単語列を音声認識結果として言語モデル１２ａの中から探索する探索手段２３２と、を備えることを特徴とする。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
発音辞書、音響モデルおよび言語モデルを用いた音声認識装置により音声信号を音声認識することで得られた文字列の認識誤りを、操作者が修正装置により修正し、音声認識結果として出力する音声認識システムにおける音声認識装置において、
前記修正装置において修正された修正文字列を入力し、当該修正文字列を構成する単語を予め定めた単語数分だけ記憶するキャッシュ記憶手段と、
前記キャッシュ記憶手段に記憶されている単語について、当該単語が前記キャッシュ記憶手段において出現する確率値をキャッシュスコアとして算出するキャッシュスコア算出手段と、
前記言語モデルから得られる単語の出現確率値である言語スコアに、前記キャッシュ記憶手段に記憶されている当該単語の出現確率値であるキャッシュスコアを加算することで、前記言語モデルから得られる単語の言語スコアを修正した修正言語スコアを生成する言語スコア修正手段と、
この言語スコア修正手段で生成された修正言語スコアに基づいて、接続確率値が最大となる単語列を前記音声認識結果として前記言語モデルの中から探索する探索手段と、
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
複数の文書中のどれくらいの文書に特定の単語が出現するかを示す尺度であるＩＤＦ値をその特定の単語ごとに対応付けて記憶するＩＤＦ値記憶手段を備え、
前記キャッシュスコア算出手段は、前記キャッシュスコアに対し、当該キャッシュスコアに対応する単語に対応付けられている前記ＩＤＦ値記憶手段に記憶されているＩＤＦ値を、重み付け値として付加することを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記修正文字列は、前記操作者によって修正された単語と修正されなかった単語とが混在した文字列であって、
前記キャッシュスコア算出手段は、前記修正装置から入力された修正文字列において、前記操作者が修正した単語について、前記キャッシュスコアに対し、予め定めた重み付け値を付加することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記修正装置から入力された前記修正文字列の各単語について、前記言語モデルに登録されていない未知語を、前記言語モデルに登録されている既知語に分解する既知語変換手段をさらに備え、前記既知語を前記キャッシュ記憶手段に記憶することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記発音辞書よりも単語の登録数が多い第２の発音辞書である外部辞書を記憶する外部辞書記憶手段と、
前記修正装置から入力された前記修正文字列の各単語について、前記言語モデルに登録されていない未知語の発音を前記外部辞書から取得するとともに、当該未知語が出現する確率値を予め前記言語モデルに未知語の接続確率値として登録されている確率値で代用して設定する未知語代用手段と、をさらに備え、
前記探索手段が、前記言語モデルにおける接続確率値と、前記代用された未知語の接続確率値とに基づいて、接続確率値が最大となる単語列を探索することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の音声認識装置。
【請求項６】
前記音響モデルに基づいて前記音声信号の発音のデータを生成する音素認識手段と、
前記修正装置から入力された前記修正文字列の各単語について、前記言語モデルに登録されていない未知語の発音を前記音素認識手段から取得するとともに、当該未知語が出現する確率値を予め前記言語モデルに未知語の接続確率値として登録されている確率値で代用して設定する第２未知語代用手段と、をさらに備え、
前記探索手段が、前記言語モデルにおける接続確率値と、前記代用された未知語の接続確率値とに基づいて、接続確率値が最大となる単語列を探索することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の音声認識装置。
【請求項７】
前記発音辞書よりも単語の登録数が多い第２の発音辞書である外部辞書を記憶する外部辞書記憶手段と、
前記音響モデルに基づいて前記音声信号の発音のデータを生成する音素認識手段と、
前記修正装置から入力された前記修正文字列の各単語について、前記言語モデルに登録されていない未知語を、前記言語モデルに登録されている既知語に分解し、前記キャッシュ記憶手段に記憶するする既知語変換手段と、
この既知語変換手段で既知語に分解できなかった未知語の発音を前記外部辞書から取得するとともに、当該未知語が出現する確率値を予め前記言語モデルに未知語の接続確率値として登録されている確率値で代用して設定する未知語代用手段と、
この未知語代用手段で前記外部辞書から発音を取得できなかった未知語の発音を前記音素認識手段から取得するとともに、当該未知語が出現する確率値を予め前記言語モデルに未知語の接続確率値として登録されている確率値で代用して設定する第２未知語代用手段と、をさらに備え、
前記探索手段が、前記言語モデルにおける接続確率値と、前記代用された未知語の接続確率値とに基づいて、接続確率値が最大となる単語列を探索することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の音声認識装置。
【請求項８】
発音辞書、音響モデルおよび言語モデルを用いた音声認識装置により音声信号を音声認識することで得られた文字列の認識誤りを、操作者が修正装置により修正し、音声認識結果として出力する音声認識システムにおいて、前記修正装置により修正された文字列により前記認識誤りを軽減させるために、前記音声認識装置のコンピュータを、
前記修正装置において修正された修正文字列の各単語を予め定めた単語数分だけ記憶させたキャッシュ記憶手段に記憶されている単語について、当該単語が前記キャッシュ記憶手段において出現する確率値をキャッシュスコアとして算出するキャッシュスコア算出手段、
前記言語モデルから得られる単語の出現確率値である言語スコアに、前記キャッシュ記憶手段に記憶されている当該単語の出現確率値であるキャッシュスコアを加算することで、前記言語モデルから得られる単語の言語スコアを修正した修正言語スコアを生成する言語スコア修正手段、
この言語スコア修正手段で生成された修正言語スコアに基づいて、接続確率値が最大となる単語列を前記音声認識結果として前記言語モデルの中から探索する探索手段、
として機能させることを特徴とする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、言語モデルを用いて音声認識を行う音声認識装置および音声認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、ニュース等の生放送の番組で字幕を付加した放送を行うために、音声認識装置を用いてニュース原稿等の音声をリアルタイムで文字データに変換し、字幕を作成している。この音声認識装置によって認識された文字データには、一般的に数％の誤りが含まれている。そこで、音声に対する音声認識装置の認識結果の誤りを、その音声を聞いた操作者が目視により検出し、修正装置によってキーボードを介して修正することで、リアルタイムに正しい音声認識結果を生成し出力するシステムが開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
一方、音声認識の認識精度を高める技術として、言語モデルにキャッシュを適用した技術が開示されている（例えば、非特許文献１参照）。この技術によれば、直前に使われた単語は再び使われやすいという単語の局所的な性質を利用し、キャッシュ中の単語が出現する出現間隔等を考慮して言語モデルに重み付けを行うことで、キャッシュ中のより最近に出現した単語の出現確率を高め、音声認識の精度を高めている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−４９６５５号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】山下優  等、“同一単語間距離を考慮した言語モデル適応の効果”、音響学会秋季講演論文集、３−１−７、ｐｐ．９１−９４、２００８年９月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
前記した操作者がリアルタイムで音声認識装置の認識誤りを修正するシステムは、音声認識装置の認識誤りを手動で修正することで、正しい認識結果を出力することができる。しかし、このシステムでは、操作者が行った修正が音声認識装置には反映されないため、音声認識装置は同じ誤りを繰り返してしまう。そのため、操作者は、同じ修正を何度も行わなければならないという問題がある。
【０００７】
一方、キャッシュを適用した音声認識技術では、使用している言語モデルにおいて、認識精度を高めることはできるが、認識誤りが発生した場合、その誤りを修正した結果を次の認識に適用できない。そのため、従来のキャッシュを適用した音声認識では、前記したシステムと同様に、誤りの再発を防止することができないという問題がある。
【０００８】
本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、操作者が行った音声認識誤りの修正をフィードバックして、認識誤りの再発を防止することが可能な音声認識装置および音声認識プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、前記目的を達成するために創案されたものであり、まず、請求項１に記載の音声認識装置は、発音辞書、音響モデルおよび言語モデルを用いた音声認識装置により音声信号を音声認識することで得られた文字列の認識誤りを、操作者が修正装置により修正し、音声認識結果として出力する音声認識システムにおける音声認識装置において、キャッシュ記憶手段と、キャッシュスコア算出手段と、言語スコア修正手段と、探索手段と、を備える構成とした。
【００１０】
かかる構成において、音声認識装置は、修正装置において修正された修正文字列を入力し、当該修正文字列を構成する単語を予め定めた単語数分だけキャッシュ記憶手段に記憶する。これによって、常に直近に修正された修正単語がキャッシュ記憶手段に記憶されることになる。
【００１１】
そして、音声認識装置は、キャッシュスコア算出手段によって、キャッシュ記憶手段に記憶されている単語について、当該単語がキャッシュ記憶手段において出現する確率値をキャッシュスコアとして算出する。さらに、音声認識装置は、言語スコア修正手段によって、言語モデルから得られる単語の出現確率値である言語スコアに、キャッシュ記憶手段に記憶されている当該単語の出現確率値であるキャッシュスコアを加算することで、言語モデルから得られる単語の言語スコアを修正した修正言語スコアを生成する。これによって、言語スコアに、修正装置から入力された直近の単語についての重みが付加されることになり、その単語については、言語スコアがより高く設定されることになる。
【００１２】
そして、音声認識装置は、探索手段によって、言語スコア修正手段で生成された修正言語スコアに基づいて、接続確率値が最大となる単語列を音声認識結果として言語モデルの中から探索する。これによって、修正装置から入力された直近の単語については言語スコアが高くなり、接続確率値が最大となる単語列において、直近の単語が選択される確率が高くなる。
【００１３】
また、請求項２に記載の音声認識装置は、請求項１に記載の音声認識装置において、ＩＤＦ値記憶手段を備える構成とした。
【００１４】
かかる構成において、音声認識装置は、ＩＤＦ値記憶手段に、複数の文書中のどれくらいの文書に特定の単語が出現するかを示す尺度であるＩＤＦ（Inverse Document Frequency）値をその特定の単語ごとに対応付けて記憶しておく。
そして、音声認識装置は、キャッシュスコア算出手段によって、キャッシュスコアに対し、当該キャッシュスコアに対応する単語に対応付けられているＩＤＦ値記憶手段に記憶されているＩＤＦ値を、重み付け値として付加する。このようにＩＤＦ値を用いることで、ある特定の文書にしか出現しないキーワードのような単語については、より大きい重みが付加されることになる。
【００１５】
さらに、請求項３に記載の音声認識装置は、請求項１または請求項２に記載の音声認識装置において、前記修正文字列は、前記操作者によって修正された単語と修正されなかった単語とが混在した文字列であって、キャッシュスコア算出手段が、修正装置から入力された修正文字列において、操作者が修正した修正単語について、キャッシュスコアに対し、予め定めた重み付け値を付加する構成とした。
【００１６】
かかる構成において、音声認識装置は、操作者が修正した単語のキャッシュスコアに重みが付加されるため、修正された単語については、言語スコアがより高く設定されることになる。なお、修正された単語か否かは、修正装置から取得することが可能である。あるいは、音声認識装置側で、修正装置から修正前の文字列と修正後の文字列とを取得し、比較することで判定してもよい。
【００１７】
また、請求項４に記載の音声認識装置は、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の音声認識装置において、既知語変換手段をさらに備える構成とした。
【００１８】
かかる構成において、音声認識装置は、既知語変換手段によって、修正装置から入力された修正文字列の各単語について、言語モデルに登録されていない未知語を、言語モデルに登録されている既知語に分解する。これによって、言語モデルに登録されていない未知語が、言語モデルにおいて確率値が設定されている既知語に変換され、キャッシュ記憶手段に記憶されることになる。
【００１９】
また、請求項５に記載の音声認識装置は、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の音声認識装置において、外部辞書記憶手段と、未知語代用手段と、をさらに備える構成とした。
【００２０】
かかる構成において、音声認識装置は、発音辞書よりも単語の登録数が多い第２の発音辞書である外部辞書を外部辞書記憶手段に記憶しておく。そして、音声認識装置は、未知語代用手段によって、修正装置から入力された修正文字列の各単語について、言語モデルに登録されていない未知語の発音を外部辞書から取得するとともに、当該未知語が出現する確率値を予め言語モデルに未知語の接続確率値として登録されている確率値で代用して設定する。これによって、修正装置から入力された未知語について、言語モデルに予め登録されている未知語の確率値が代用されて割り当てられることになる。
そして、音声認識装置は、探索手段によって、言語モデルにおける接続確率値と、代用された未知語の接続確率値とに基づいて、接続確率値が最大となる単語列を探索する。
【００２１】
さらに、請求項６に記載の音声認識装置は、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の音声認識装置において、音素認識手段と、第２未知語代用手段と、をさらに備える構成とした。
【００２２】
かかる構成において、音声認識装置は、音素認識手段によって、音響モデルに基づいて音声信号の発音のデータを生成する。そして、音声認識装置は、第２未知語代用手段によって、修正装置から入力された修正文字列の各単語について、言語モデルに登録されていない未知語の発音を音素認識手段から取得するとともに、当該未知語が出現する確率値を予め言語モデルに未知語の接続確率値として登録されている確率値で代用して設定する。これによって、修正装置から入力された未知語について、言語モデルに予め登録されている未知語の確率値が代用されて割り当てられることになる。
そして、音声認識装置は、探索手段によって、言語モデルにおける接続確率値と、代用された未知語の接続確率値とに基づいて、接続確率値が最大となる単語列を探索する。
【００２３】
また、請求項７に記載の音声認識装置は、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の音声認識装置において、外部辞書記憶手段と、音素認識手段と、既知語変換手段と、未知語代用手段と、第２未知語代用手段と、をさらに備える構成とした。
【００２４】
かかる構成において、音声認識装置は、発音辞書よりも単語の登録数が多い第２の発音辞書である外部辞書を外部辞書記憶手段に記憶しておく。また、音声認識装置は、認識手段によって、音響モデルに基づいて音声信号の発音のデータを生成する。
そして、音声認識装置は、既知語変換手段によって、修正装置から入力された修正文字列の各単語について、言語モデルに登録されていない未知語を、言語モデルに登録されている既知語に分解する。これによって、言語モデルに登録されていない未知語が、言語モデルにおいて確率値が設定されている既知語に変換され、キャッシュ記憶手段に記憶されることになる。
【００２５】
また、音声認識装置は、未知語代用手段によって、既知語変換手段で既知語に分解できなかった未知語の発音を外部辞書から取得するとともに、当該未知語が出現する確率値を予め言語モデルに未知語の接続確率値として登録されている確率値で代用して設定する。これによって、修正装置から入力された未知語について、言語モデルに予め登録されている未知語の確率値が代用されて割り当てられることになる。
【００２６】
そして、音声認識装置は、第２未知語代用手段によって、未知語代用手段で外部辞書から発音を取得できなかった未知語の発音を音素認識手段から取得するとともに、当該未知語が出現する確率値を予め言語モデルに未知語の接続確率値として登録されている確率値で代用して設定する。これによって、修正装置から入力された未知語について、言語モデルに予め登録されている未知語の確率値が代用されて割り当てられることになる。
そして、音声認識装置は、探索手段によって、言語モデルにおける接続確率値と、代用された未知語の接続確率値とに基づいて、接続確率値が最大となる単語列を探索する。
【００２７】
さらに、請求項８に記載の音声認識プログラムは、発音辞書、音響モデルおよび言語モデルを用いた音声認識装置により音声信号を音声認識することで得られた文字列の認識誤りを、操作者が修正装置により修正し、音声認識結果として出力する音声認識システムにおいて、前記修正装置により修正された文字列により前記認識誤りを軽減させるために、前記音声認識装置のコンピュータを、キャッシュスコア算出手段、言語スコア修正手段、探索手段として機能させる構成とした。
【００２８】
かかる構成において、音声認識プログラムは、キャッシュスコア算出手段によって、修正装置において修正された修正文字列の各単語を予め定めた単語数分だけ記憶させたキャッシュ記憶手段に記憶されている単語について、当該単語がキャッシュ記憶手段において出現する確率値をキャッシュスコアとして算出する。
【００２９】
そして、音声認識プログラムは、言語スコア修正手段によって、言語モデルから得られる単語の出現確率値である言語スコアに、キャッシュ記憶手段に記憶されている当該単語の出現確率値であるキャッシュスコアを加算することで、言語モデルから得られる単語の言語スコアを修正した修正言語スコアを生成する。これによって、言語スコアに、修正装置から入力された直近の単語についての重みが付加されることになり、その単語については、言語スコアがより高く設定されることになる。
【００３０】
そして、音声認識プログラムは、探索手段によって、言語スコア修正手段で生成された修正言語スコアに基づいて、接続確率値が最大となる単語列を音声認識結果として言語モデルの中から探索する。これによって、修正装置から入力された直近の単語については言語スコアが高くなり、接続確率値が最大となる単語列において、直近の単語が選択される確率が高くなる。
【発明の効果】
【００３１】
本発明は、以下に示す優れた効果を奏するものである。
請求項１，８に記載の発明によれば、修正装置から入力された直近の単語について、言語スコアを高く設定することで、音声認識において、修正装置から入力された単語の言語スコアを高めることができる。これによって、音声認識において認識誤りが発生し、修正装置で修正された単語について、その出現確率を高めることができるため、同様の認識誤りの再発を防止することができる。
【００３２】
請求項２に記載の発明によれば、キャッシュスコアにＩＤＦ値を重み付け値として付加するためキーワードのような重要な単語については出現確率を高めることができる。これによって、助詞のような機能語（付属語）についてキャッシュスコアが大きくなってしまう弊害を防止することができ、機能語の湧き出し誤りを抑制することができる。
【００３３】
請求項３に記載の発明によれば、操作者が修正装置において修正した単語について、言語スコアがより高く設定されるため、操作者が修正した単語、すなわち、正しい単語の出現確率を高めることができ、音声認識の認識誤りを抑制することができる。
【００３４】
請求項４に記載の発明によれば、修正装置から入力された既知語の連鎖で構成される未知語を、個々の既知語に分解することで、未知語に対して、正確な出現確率値を与えることができるため、音声認識の精度を高めることができる。
【００３５】
請求項５，６に記載の発明によれば、修正装置から入力された未知語の出現確率値に対し、言語モデルに予め登録されている未知語の出現確率値を代用させることができ、修正装置から入力された未知語を音声認識の認識対象となる単語とすることができる。
【００３６】
請求項７に記載の発明によれば、修正装置から入力された既知語の連鎖で構成される未知語を、個々の既知語に分解することで、未知語に対して、正確な出現確率値を与えることができるため、音声認識の精度を高めることができる。さらに、請求項７に記載の発明によれば、修正装置から入力された未知語の出現確率値に対し、言語モデルに予め登録されている未知語の出現確率値を代用させることができ、修正装置から入力された未知語を音声認識の認識対象となる単語とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の実施形態に係る音声認識システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る音声認識システムの操作画面を説明するための画面例である。
【図３】本発明の第１実施形態に係る音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第１実施形態に係る音声認識装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第２実施形態に係る音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の第３実施形態に係る音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の第４実施形態に係る音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第５実施形態に係る音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の第６実施形態に係る音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３８】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
＜音声認識システム＞
最初に、図１を参照して、本発明の実施形態に係る音声認識システムの構成について説明する。この音声認識システムＳは、入力音声を音声認識し、認識誤りした文字列については、操作者が手動で修正を行いリアルタイム（修正時間を含む）で音声認識結果として出力するシステムである。例えば、音声認識システムＳは、ニュース等の生放送の番組で字幕を付加した放送を行うために、ニュース原稿等の音声をリアルタイムで文字データに変換し、字幕データとして出力するものである。ここでは、音声認識システムＳは、音声認識装置１と、修正装置３とを備えている。
【００３９】
音声認識装置１は、入力された音声信号（入力音声）を音声認識し、認識結果を文字列として出力するものである。例えば、音声認識装置１は、ニュース等の番組の音声を聞いた発話者（リスピーカ）が、図示を省略したマイクを介して、再度その音声を入力することで、番組の音声を文字列として出力する。この音声認識装置１の認識結果である文字列は、修正装置３に出力される。
なお、音声認識装置１は、修正装置３において、認識結果に対して修正が行われた場合、その修正結果（修正文字列）を、フィードバックすることで、以降の音声認識に反映させる。この音声認識装置１については、後で詳細に説明を行う。
【００４０】
修正装置３は、音声認識装置１で音声認識された文字列について、誤りがある場合に、操作者が修正を行うものである。例えば、修正装置３は、図示を省略した表示装置に図２に示すような画面Ｇを表示する。
図２の画面Ｇの例は、修正装置３が、表示装置の画面Ｇ上に、認識結果表示領域３ａと、修正前文字列表示領域３ｂと、修正文字列入力領域３ｃと、送出ボタン３ｄとを表示した状態を示している。
【００４１】
認識結果表示領域３ａは、音声認識装置１から入力された音声認識結果の文字列を表示する領域である。
修正前文字列表示領域３ｂは、認識結果表示領域３ａに表示された文字列で認識誤りが発生している文字列を表示する領域である。この修正前文字列表示領域３ｂには、操作者が、自身が聞いた音声と認識結果表示領域３ａに表示された認識結果とを比較し、認識結果表示領域３ａにおいて、認識誤りが発生している文字列として、図示を省略したマウスやタッチパネルによる操作によって選択された文字列が表示される。
【００４２】
修正文字列入力領域３ｃは、操作者が、修正前文字列表示領域３ｂに表示された文字列に対して、修正を行った正しい文字列を入力する領域である。
図２の例では、音声認識装置１から入力された認識結果において、「文部科学省」を誤って「文部か楽章」と認識した例を示している。
この場合、操作者は、認識結果表示領域３ａにおいて、「文部か楽章」を選択する。このとき、修正前文字列表示領域３ｂには、「文部か楽章」が表示される。そして、操作者は、正しい文字列として、修正文字列入力領域３ｃに「文部科学省」を入力する。
このように、修正装置３は、誤認識された文字列を、操作者によって修正する。
【００４３】
また、画面Ｇ上の送出ボタン３ｄは、修正が完了した場合、あるいは修正が必要ない場合に、操作者によって押下されることで、修正後の文字列（修正がない場合は、元の文字列）を出力するためのボタンである。この送出ボタン３ｄを押下されることで、修正装置３は、音声認識装置１の音声認識である文字列（あるいは修正後の文字列）を、字幕用のデータとして出力する。
なお、修正装置３は、音声認識結果に修正が行われた場合、送出ボタン３ｄの押下のタイミングで、修正後の文字列（図２の例では、「文部科学省」）を修正文字列（「文部／科学／省」：“／”は単語の区分を示す）として、音声認識装置１にフィードバックする。
【００４４】
このように、音声認識システムＳを構成することで、音声認識システムＳは、修正装置３において、音声認識結果の誤りが修正された文字列（修正文字列）が、音声認識装置１にフィードバックされ、音声認識の認識精度が高められることになる。
以下、本発明に係る音声認識装置１（１Ｂ〜１Ｆ）について、詳細に説明を行う。
【００４５】
［第１実施形態］
＜音声認識装置の構成＞
まず、図３を参照して、本発明の第１実施形態に係る音声認識装置の構成について説明する。図３に示した音声認識装置１は、修正装置３からフィードバックされる文字列（修正文字列）を参照して、入力音声の音声認識を行うものである。ここでは、音声認識装置１は、発音辞書記憶手段１０と、音響モデル記憶手段１１と、言語モデル記憶手段１２と、音声分析手段２０と、キャッシュ処理手段２１と、スコア結合手段２２と、単語列生成手段２３と、を備えている。
【００４６】
発音辞書記憶手段１０は、発音辞書１０ａを記憶するものであって、ハードディスク等の一般的な記憶装置である。発音辞書１０ａは、単語ごとにその発音を示す子音と母音との構成を示したもので、予め複数の単語の発音を登録しておく。
【００４７】
音響モデル記憶手段１１は、音響モデル１１ａを記憶するのであって、ハードディスク等の一般的な記憶装置である。音響モデル１１ａは、大量の音声データから予め学習した音素ごとの特徴量を「隠れマルコフモデル」によってモデル化したものである。この音響モデル１１ａは、単一の音響モデルを用いてもよいし、音響の種別（例えば、人物別）ごとに複数のモデルを用いてもよい。
【００４８】
言語モデル記憶手段１２は、言語モデル１２ａを記憶するものであって、ハードディスク等の一般的な記憶装置である。言語モデル１２ａは、大量のテキストから学習した出力系列（単語、形態素等）の出現確率等をモデル化したものである。この言語モデルには、例えば、一般的な「Ｎグラム言語モデル」を用いることができる。
なお、ここでは、発音辞書記憶手段１０と、音響モデル記憶手段１１と、言語モデル記憶手段１２とを、別々の記憶装置として構成しているが、１つの記憶装置内に発音辞書１０ａ、音響モデル１１ａおよび言語モデル１２ａを記憶しておくこととしてもよい。また、ここでは、発音辞書１０ａ、音響モデル１１ａおよび言語モデル１２ａをハードディスクに記憶して構成した例を示しているが、動作時においては、高速化のため、単語列生成手段２３において参照可能な図示を省略したメモリに展開することとする。
【００４９】
音声分析手段２０は、外部から入力された音声信号（入力音声）を分析し、その音声信号の特徴量を特徴ベクトルとして抽出するものである。この音声分析手段２０で抽出された特徴ベクトルは、単語列生成手段２３に出力される。
なお、音声分析手段２０は、音声信号の音声波形に窓関数（ハミング窓等）をかけることで、フレーム化された波形を抽出し、その波形を周波数分析することで、種々の特徴量を抽出する。例えば、フレーム化された波形のパワースペクトルの対数を逆フーリエ変換した値であるケプストラム係数等を特徴量とする。この特徴量には、ケプストラム係数以外にも、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ：Mel Frequency Cepstrum Coefficient）、ＬＰＣ（Linear Predictive Cording）係数、対数パワー等、一般的な音声特徴量を用いることができる。
【００５０】
キャッシュ処理手段２１は、修正装置３からフィードバックされた修正文字列を単語ごとに入力し、保存（キャッシュ）するとともに、キャッシュ内の単語の出現確率であるキャッシュスコアを算出するものである。ここでは、キャッシュ処理手段２１は、キャッシュ記憶手段２１１と、キャッシュスコア算出手段２１２と、を備えている。
【００５１】
キャッシュ記憶手段２１１は、修正装置３からフィードバックされた修正文字列について、予め定めた個数（Ｍ個とする）分の最新の単語を保存するものであって、一般的なメモリ等で構成される。このキャッシュ記憶手段２１１には、逐次最新のＭ個（例えば、３０００個）の単語が記憶される。
【００５２】
キャッシュスコア算出手段２１２は、キャッシュ（キャッシュ記憶手段２１１）中の単語の出現確率値であるキャッシュスコアを算出するものである。このキャッシュスコア算出手段２１２で算出されたキャッシュスコアは、スコア結合手段２２の言語スコア修正手段２２１に出力される。
ここで、キャッシュされた最新の単語をｗｎ、Ｍ個前の単語をｗｎ−Ｍと表記し、単語列ｗｎ−Ｍ，ｗｎ−Ｍ＋１，…，ｗｎ−１をｗｎ−Ｍｎ−１と表記したとき、キャッシュスコア算出手段２１２は、単語ｗｎのキャッシュスコアＰＣ（ｗｎ｜ｗｎ−Ｍｎ−１）を以下の（１）式により算出する。
【００５３】
【数１】
2010175765.tif 000003
【００５４】
この（１）式において、δ（・）は、クロネッカーのδ関数であり、引数が等しいとき、すなわち、（１）式においてｗｎとｗｎ−ｍとが等しいときは“１”、それ以外のときは“０”となる関数である。なお、この（１）式で与えられる確率モデルを、以下では、キャッシュモデルと呼ぶ。
【００５５】
スコア結合手段２２は、言語モデル１２ａから得られる単語の出現確率値である言語スコアに、キャッシュとして記憶されている単語の出現確率値であるキャッシュスコアを結合することで、言語スコアを修正するものである。ここでは、スコア結合手段２２は、言語スコア修正手段２２１を備えている。
【００５６】
言語スコア修正手段２２１は、言語モデル１２ａから得られる言語スコアに、キャッシュスコア算出手段２１２で算出されたキャッシュスコアを結合することで、言語スコアを修正するものである。この言語スコア修正手段２２１で修正された言語スコア（修正言語スコア）は、単語列生成手段２３の探索手段２３２に出力される。
【００５７】
ここで、言語モデル１２ａをＮ−ｇｒａｍ言語モデルとし、言語モデル１２ａから得られる単語ｗｎのスコア（言語スコア）を、ＰＬＭ＝（ｗｎ｜ｗｎ−Ｎ＋１ｎ−１）としたとき、言語スコア修正手段２２１は、以下の（２）式により、言語モデル１２ａのスコア（言語スコア）と、キャッシュモデルのスコア（キャッシュスコア）とを結合することで、言語スコアを修正した修正言語スコアＰ（ｗｎ｜ｗ１ｎ−１）を生成する。
【００５８】
【数２】
2010175765.tif 000004
【００５９】
この（２）式において、λは、０≦λ≦１の定数である。この定数λは、予め実験によって、音声認識誤りが少なくなる値を定めることとしてもよいし、あるいは、予め定めたテキストのパープレキシティ（テキストの予測出力系列数）が最小となる値としてもよい。
【００６０】
単語列生成手段２３は、発音辞書１０ａ、音響モデル１１ａおよび言語モデル１２ａに基づいて、音声分析手段２０で抽出された特徴ベクトルから、音声認識結果となる単語列（認識文字列）を生成するものである。ここでは、単語列生成手段２３は、音響スコア算出手段２３１と、探索手段２３２と、を備えている。
【００６１】
音響スコア算出手段２３１は、音声分析手段２０で抽出され、時系列に入力される特徴ベクトルと、音響モデル１１ａでモデル化されている音素との類似度（確率値）を音響スコアとして算出するものである。なお、この音響スコア算出手段２３１は、後記する探索手段２３２から逐次出力される出力系列の探索候補ごとに音響スコアを算出する。ここで算出された音響スコアは、探索手段２３２に出力される。
【００６２】
探索手段２３２は、音響スコア算出手段２３１で算出された音響スコアに基づいて、言語モデル１２ａから、接続される出力系列の候補を探索し、その探索結果である探索候補を音響スコア算出手段２３１に出力するとともに、音響スコアと接続確率（言語スコア）とが最大となる出力系列を入力音声に対する認識結果として外部に出力するものである。
なお、探索手段２３２は、言語モデル１２ａについては、言語スコア修正手段２２１によって修正された言語スコア（修正言語スコア）を用いる。そして、探索手段２３２は、音響スコアと言語スコア（修正言語スコア）との積が最大となる出力系列を言語モデル１２ａ（修正後の言語モデル）から探索する。
【００６３】
このように音声認識装置１を構成することで、従来の言語モデルを用いた音声認識に対し、キャッシュ（キャッシュ記憶手段２１１）に記憶された修正済みの単語のスコア（キャッシュスコア）を言語スコアに加えることができるため、直近に修正装置３から入力された単語に重みが付与されることになり、音声認識の精度を高め、また、認識誤りの再発を防止することができる。
【００６４】
また、音声認識装置１は、図示を省略したＣＰＵやメモリを搭載した一般的なコンピュータで実現することができる。このとき、音声認識装置１は、コンピュータを、前記した各手段として機能させる音声認識プログラムによって動作する。
【００６５】
＜音声認識装置の動作＞
次に、図４を参照（構成については適宜図３参照）して、本発明の第１実施形態に係る音声認識装置の音声認識動作について説明する。なお、修正装置３から出力される修正文字列は、音声認識装置１に入力され、キャッシュ記憶手段２１１に記憶されるものとし、以下の説明においては、そのキャッシュ動作についての説明は省略する。
【００６６】
まず、音声認識装置１は、音声分析手段２０によって、外部から入力された音声信号（入力音声）を分析し、その音声信号の特徴量を特徴ベクトルとして抽出する（ステップＳ１）。
そして、音声認識装置１は、探索手段２３２によって、言語モデル１２ａから、接続される出力系列の候補を順次リストアップする（ステップＳ２）。そして、音声認識装置１は、音響スコア算出手段２３１によって、ステップＳ２でリストアップされた出力系列の探索候補ごとに、発音辞書１０ａで示される発音の音響モデル１１ａにおける音素の特徴量と、ステップＳ１で抽出された入力音声の特徴量との類似度（確率値）を音響スコアとして算出する（ステップＳ３）。
【００６７】
さらに、音声認識装置１は、探索手段２３２によって、ステップＳ２でリストアップした出力系列の候補ごとに、言語モデル１２ａにおいて、接続確率（言語スコア）を算出する。すなわち、音声認識装置１は、キャッシュ処理手段２１のキャッシュスコア算出手段２１２によって、出力系列内の単語のうちでキャッシュ記憶手段２１１に記憶されている単語の出現確率値であるキャッシュスコアを前記（１）式により算出する（ステップＳ４）。
【００６８】
そして、音声認識装置１は、スコア結合手段２２の言語スコア修正手段２２１によって、言語モデル１２ａにおいて、出力系列の候補内の当該単語の出現確率値である言語スコアと、ステップＳ４で算出したキャッシュスコアとを結合することで、言語スコアを修正した修正言語スコアを生成する（ステップＳ５）。
そして、音声認識装置１は、探索手段２３２によって、ステップＳ３で算出された音響スコアと、ステップＳ５で生成された修正言語スコアとの積が最大となる出力系列を音声認識結果として出力する（ステップＳ６）。
【００６９】
以上の動作によって、音声認識装置１は、直近に修正装置３から入力された単語によって、言語スコアを修正し、当該単語に重みを付けることができるため、音声認識の精度を高め、また、認識誤りの再発を防止することができる。さらに、操作者の修正の手間を減らすことができる。
【００７０】
［第２実施形態］
次に、図５を参照して、本発明の第２実施形態に係る音声認識装置の構成について説明する。図５に示した音声認識装置１Ｂは、図３で説明した音声認識装置１と同様、修正装置３からフィードバックされる文字列（修正文字列）を参照して、入力音声の音声認識を行うものである。この音声認識装置１Ｂは、キャッシュ内の単語に対してさらに重みを付ける点が、音声認識装置１と異なっている。
【００７１】
ここでは、音声認識装置１Ｂは、発音辞書記憶手段１０と、音響モデル記憶手段１１と、言語モデル記憶手段１２と、重み付け値記憶手段１３と、音声分析手段２０と、キャッシュ処理手段２１Ｂと、スコア結合手段２２と、単語列生成手段２３と、を備えている。重み付け値記憶手段１３およびキャッシュ処理手段２１Ｂ以外の構成については、図３で説明した音声認識装置１と同様の構成であるため、同一の符号を付して説明を省略する。また、キャッシュ処理手段２１、スコア結合手段２２および単語列生成手段２３の内部構成については、図３で説明した音声認識装置１と同様の構成であるため図示を省略する。
【００７２】
重み付け値記憶手段（ＩＤＦ値記憶手段）１３は、キャッシュ記憶手段２１１に記憶される単語に対して設定する重み付け値を単語に対応付けて予め記憶しておくものである。この重み付け値は、例えば、助詞（「が」、「は」、「の」…）等の文法的な役割を持つ語である機能語（付属語）に対し、それ以外の一般的な意味を持つ語である内容語の方が大きな重みとなるように設定する。
【００７３】
ここでは、重み付け値として、特定の単語が全文書中のどれくらいの文書に出現するかを示す尺度であるＩＤＦ（Inverse Document Frequency）値を用いることとし、単語にＩＤＦ値を対応付けたＩＤＦテーブル１３ａを重み付け値記憶手段１３に記憶しておくこととする。また、このＩＤＦ値は、外部の記憶手段３０に記憶した予めＩＤＦ学習のために準備した文書の集合（ＩＤＦ学習用文書集合３０ａ）により、予め学習しておくものとする。このＩＤＦ学習用文書集合３０ａは、例えば、ある期間にニュース等で使用したニュース原稿等である。
【００７４】
ここで、ＩＤＦ学習用文書集合３０ａに含まれる文書数をＮｄ、文書中に単語ｗｎを含んだ文書数をｄｆｎとしたとき、単語ｗｎのＩＤＦ値（ＩＤＦ（ｗｎ））は、以下の（３）式で与えられ、単語ｗｎにこのＩＤＦ値を対応付けて、ＩＤＦテーブル１３ａとする。
【００７５】
【数３】
2010175765.tif 000005
【００７６】
このＩＤＦ値は、各文書にまんべんなく出現する機能語のような単語については小さな値となり、ある特定の文書にしか出現しないキーワードのような単語については大きな値となる。
【００７７】
キャッシュ処理手段２１Ｂは、修正装置３からフィードバックされた修正文字列を入力し、予め定めた個数（Ｍ個とする）分の最新の単語を保存（キャッシュ）するとともに、当該キャッシュされた単語に重み付けを行うものである。ここでは、キャッシュ処理手段２１Ｂは、キャッシュ記憶手段２１１と、キャッシュスコア算出手段２１２Ｂと、を備えている。キャッシュ記憶手段２１１は、図３で説明した音声認識装置１と同一の構成であるため説明を省略する。
【００７８】
キャッシュスコア算出手段２１２Ｂは、キャッシュ（キャッシュ記憶手段２１１）中の単語の出現確率値に重みを付加したキャッシュスコアを算出するものである。このキャッシュスコア算出手段２１２Ｂで算出されたキャッシュスコアは、スコア結合手段２２の言語スコア修正手段２２１に出力される。
ここでは、キャッシュスコア算出手段２１２Ｂは、キャッシュ記憶手段２１１の単語に対し、重み付け値記憶手段１３に記憶されているＩＤＦテーブル１３ａの重み付け値（ＩＤＦ値）によって、重み付けを行った出現確率値であるキャッシュスコアを算出する。
具体的には、キャッシュされた最新の単語をｗｎ、Ｍ個前の単語をｗｎ−Ｍと表記し、単語列ｗｎ−Ｍ，ｗｎ−Ｍ＋１，…，ｗｎ−１をｗｎ−Ｍｎ−１と表記したとき、キャッシュスコア算出手段２１２Ｂは、単語ｗｎのキャッシュスコアＰＣ（ｗｎ｜ｗｎ−Ｍｎ−１）を以下の（４）式により算出する。
【００７９】
【数４】
2010175765.tif 000006
【００８０】
この（４）式において、δ（・）は、前記（１）式と同様、クロネッカーのδ関数であり、引数が等しいとき、すなわち、（４）式においてｗｎとｗｎ−ｍとが等しいときは“１”、それ以外のときは“０”となる関数である。また、Ｚは、確率の公理を満たすための正規化係数であって、以下の（５）式で算出される値である。
【００８１】
【数５】
2010175765.tif 000007
【００８２】
このように、音声認識装置１Ｂは、ＩＤＦ値によって、キャッシュ（キャッシュ記憶手段２１１）中の単語の出現確率値に重み付けを行うため、キャッシュ中の単語に含まれる助詞等の機能語のスコアを相対的に低くすることができ、音声認識結果において、機能語の湧き出し誤りを抑制することができる。
なお、本実施形態において、キャッシュスコア算出手段２１２Ｂは、ＩＤＦ値の代わりに、単語の品詞情報を利用して、機能語の重みを小さくすることとしてもよい。ただし、単語の品詞は一意に決まらない場合もあり、音声認識結果のような誤りを含む文字列の文脈から各単語の正しい品詞を推定することは困難であるため、ＩＤＦ値を用いることが望ましいといえる。
【００８３】
また、ここでは、キャッシュスコア算出手段２１２Ｂは、キャッシュ（キャッシュ記憶手段２１１）中の単語の出現確率値にＩＤＦ値のみで重み付けを与えたが、修正単語であることを示す状態を加味して重み付けを行ってもよい。
具体的には、修正装置３からフィードバックされた単語ｗが修正された単語であるか否かを表す重みをｗｅｉｇｈｔ（ｗ）と表記したとき、キャッシュスコア算出手段２１２Ｂは、前記（４）式および（５）式に代えて、以下の（６）式および（７）式により、単語ｗｎのキャッシュスコアＰＣ（ｗｎ｜ｗｎ−Ｍｎ−１）を算出する。
【００８４】
【数６】
2010175765.tif 000008
【００８５】
このｗｅｉｇｈｔ（ｗ）の値は、単語ｗが認識結果そのものであれば“０”、修正された単語であれば、正の定数を与えるものとする。
ここで、単語ｗが修正された単語であるか否かは、修正装置３において、情報を付加することで、キャッシュ処理手段２１Ｂで判断することができる。例えば、図２の例では、修正装置３は、修正が行われなかった認識結果そのものの単語「文部」については“０”、修正が行われた「科学」については正の定数を付加して、音声認識装置１Ｂにフィードバックする。
【００８６】
また、単語ｗが修正された単語であるか否かは、修正装置３から、修正前の文字列（認識結果）と、修正後の文字列（修正文字列）とをフィードバックしてもらい、図示を省略した修正判定手段によりＤＰマッチングを行うことで、両文字列の比較を行い、差異がある単語については、修正が行われた単語であると判定することとしてもよい。例えば、図２の例では、修正装置３は、修正前の文字列（認識結果）として「文部か楽章」、修正後の文字列（修正文字列）として「文部科学省」を音声認識装置１Ｂにフィードバックする。このように、ＩＤＦ値以外に、修正が行われたか否かによっても重み付けを行うことで、音声認識装置１Ｂは、操作者が修正した単語について言語スコアに大きい重みが付与されるため、同じ認識誤りの発生を防止することができる。
【００８７】
なお、この音声認識装置１Ｂの音声認識動作については、基本的に図４で説明した音声認識装置１の動作と同様である。音声認識装置１Ｂと、音声認識装置１の動作の相違点は、図４のステップＳ４において、キャッシュ処理手段２１のキャッシュスコア算出手段２１２Ｂによって、出力系列内の単語のうちでキャッシュ記憶手段２１１に記憶されている単語の出現確率値であるキャッシュスコアを前記（４）式、あるいは（５）式により算出する点である。
【００８８】
以上説明した音声認識装置１Ｂは、図示を省略したＣＰＵやメモリを搭載した一般的なコンピュータで実現することができる。このとき、音声認識装置１Ｂは、コンピュータを、前記した各手段として機能させる音声認識プログラムによって動作する。
【００８９】
［第３実施形態］
次に、図６を参照して、本発明の第３実施形態に係る音声認識装置の構成について説明する。図６に示した音声認識装置１Ｃは、図３で説明した音声認識装置１の機能に加え、修正装置３からフィードバックされた修正文字列で、言語モデルに登録されていない未知語を認識可能にするものである。
【００９０】
ここでは、音声認識装置１Ｃは、発音辞書記憶手段１０と、音響モデル記憶手段１１と、言語モデル記憶手段１２と、音声分析手段２０と、キャッシュ処理手段２１と、スコア結合手段２２と、単語列生成手段２３と、未知語処理手段２４と、を備えている。未知語処理手段２４以外の構成については、図３で説明した音声認識装置１と同様の構成であるため、同一の符号を付して説明を省略する。また、キャッシュ処理手段２１、スコア結合手段２２および単語列生成手段２３の内部構成については、図３で説明した音声認識装置１と同様の構成であるため図示を省略する。
【００９１】
未知語処理手段２４は、修正装置３において操作者が修正した修正文字列において、未知の単語である未知語を、既知の単語である既知語の単語列に変換するものである。
通常、修正装置３において、操作者が修正した単語には、言語モデル１２ａに登録されていないような未知語が存在する場合がある。そこで、未知語処理手段２４は、未知語を既知語に変換する既知語変換手段２４１を備え、既知語変換手段２４１によって、未知語を既知語に変換する。この既知語の単語列に変換された修正文字列は、キャッシュ処理手段２１に出力される。
【００９２】
すなわち、既知語変換手段２４１は、入力された修正文字列の個々の単語について、言語モデル１２ａを参照し、言語モデル１２ａに登録されている単語に分解することで、既知の単語に変換する。例えば、未知語として「ハローワーク」が入力された場合、既知語変換手段２４１は、言語モデル１２ａに登録されている既知の単語である「ハロー」と「ワーク」とに分解する。この個々に分解された既知の単語が、キャッシュ処理手段２１に出力され、キャッシュ記憶手段２１１に記憶されることになる。
【００９３】
このように音声認識装置１Ｃを構成することで、音声認識装置１Ｃは、第１実施形態の効果に加え、修正装置３から、修正文字列として未知語が入力された場合であっても、既知語に変換することで、正確な言語スコアに反映することができ、音声認識の精度を高めることができる。
また、音声認識装置１Ｃは、キャッシュ処理手段２１を図５で説明したキャッシュ処理手段２１Ｂに代え、さらに、図５で説明した重み付け値記憶手段１３を備える構成としてもよい。
【００９４】
この音声認識装置１Ｃの音声認識動作については、図４で説明した音声認識装置１の動作と同様であるため、説明を省略する。なお、音声認識装置１Ｃのキャッシュ動作において、修正装置３からフィードバックされた修正文字列が音声認識装置１Ｃに入力され、キャッシュ記憶手段２１１に記憶される前に、既知語変換手段２４１によって、未知語が既知語に変換される点が、音声認識装置１の動作と異なっている。
【００９５】
以上説明した音声認識装置１Ｃは、図示を省略したＣＰＵやメモリを搭載した一般的なコンピュータで実現することができる。このとき、音声認識装置１Ｃは、コンピュータを、前記した各手段として機能させる音声認識プログラムによって動作する。
【００９６】
［第４実施形態］
次に、図７を参照して、本発明の第４実施形態に係る音声認識装置の構成について説明する。図７に示した音声認識装置１Ｄは、図３で説明した音声認識装置１の機能に加え、修正装置３からフィードバックされた修正文字列で、発音辞書に登録されていない未知語を認識可能にするものである。
【００９７】
ここでは、音声認識装置１Ｄは、発音辞書記憶手段１０と、音響モデル記憶手段１１と、言語モデル記憶手段１２と、外部辞書記憶手段１４と、音声分析手段２０と、キャッシュ処理手段２１と、スコア結合手段２２と、単語列生成手段２３と、未知語処理手段２４Ｂと、未知語登録手段２５と、を備えている。外部辞書記憶手段１４、未知語処理手段２４Ｂおよび未知語登録手段２５以外の構成については、図３で説明した音声認識装置１と同様の構成であるため、同一の符号を付して説明を省略する。また、キャッシュ処理手段２１、スコア結合手段２２および単語列生成手段２３の内部構成については、図３で説明した音声認識装置１と同様の構成であるため図示を省略する。
【００９８】
外部辞書記憶手段１４は、発音辞書（第２の発音辞書）である外部辞書１４ａを記憶するものであって、ハードディスク等の一般的な記憶装置である。通常、音声認識において、認識精度および認識速度を高めるため、発音辞書１０ａには、予め定めた数の単語の発音しか登録されていない。この外部辞書記憶手段１４に記憶されている外部辞書１４ａは、発音辞書１０ａよりも多い単語の発音を登録した巨大辞書である。
【００９９】
未知語処理手段２４Ｂは、修正装置３において操作者が修正した修正文字列において、未知の単語である未知語に対して、出現確率値を与えるものである。
この未知語処理手段２４Ｂは、未知語に予め定めた代用の出現確率値を与える未知語代用手段２４２によって、未知語に出現確率値を与える。この未知語に対する出現確率値は、未知語登録手段２５に出力される。
【０１００】
未知語代用手段２４２は、入力された修正文字列の個々の単語について、言語モデル１２ａに登録されていない未知語の単語については、外部辞書記憶手段１４から発音を取得し、言語モデル１２ａに予め登録されている未知語の出現確率値とともに、未知語登録手段２５に出力するものである。なお、未知語処理手段２４Ｂは、既知語については、そのままキャッシュ処理手段２１に出力する。
【０１０１】
未知語登録手段２５は、未知語処理手段２４Ｂから出力される未知語の発音および出現確率値を、発音辞書１０ａおよび言語モデル１２ａに登録するものである。
すなわち、未知語登録手段２５は、未知語処理手段２４Ｂから出力される未知語のテキストデータと、当該未知語の発音とを発音辞書１０ａに登録する。さらに、未知語登録手段２５は、未知語処理手段２４Ｂから出力される未知語のテキストデータを言語モデル１２ａに登録するとともに、出現確率値を当該未知語に対応付けて登録しておく。
なお、本実施形態では、予め発音辞書１０ａおよび言語モデル１２ａを、単語列生成手段２３が参照可能な図示を省略したメモリに展開して動作させることを想定しているため、図７において、未知語登録手段２５からの出力を単語列生成手段２３としている。
【０１０２】
このように音声認識装置１Ｄを構成することで、音声認識装置１Ｄは、第１実施形態の効果に加え、修正装置３から、修正文字列として未知語が入力された場合であっても、当該未知語に言語モデルの予め定めた未知語の出現確率値を代用させることができ、未知語に対しても音声認識を行うことが可能になる。
【０１０３】
この音声認識装置１Ｄの音声認識動作については、図４で説明した音声認識装置１の動作と同様であるため、説明を省略する。なお、音声認識装置１Ｄは、修正装置３からフィードバックされた修正文字列が音声認識装置１Ｄに入力された際に、未知語代用手段２４２Ｂによって、外部辞書１４ａを参照して、未知語に対して発音と出現確率値とが割り当てられる点が、音声認識装置１の動作と異なっている。
【０１０４】
以上説明した音声認識装置１Ｄは、図示を省略したＣＰＵやメモリを搭載した一般的なコンピュータで実現することができる。このとき、音声認識装置１Ｄは、コンピュータを、前記した各手段として機能させる音声認識プログラムによって動作する。
【０１０５】
［第５実施形態］
次に、図８を参照して、本発明の第５実施形態に係る音声認識装置の構成について説明する。図８に示した音声認識装置１Ｅは、図３で説明した音声認識装置１の機能に加え、修正装置３からフィードバックされた修正文字列で、発音辞書に登録されていない未知語を認識可能にするものである。
【０１０６】
ここでは、音声認識装置１Ｅは、発音辞書記憶手段１０と、音響モデル記憶手段１１と、言語モデル記憶手段１２と、音声分析手段２０と、キャッシュ処理手段２１と、スコア結合手段２２と、単語列生成手段２３Ｂと、未知語処理手段２４Ｃと、未知語登録手段２５と、音素認識手段２６と、を備えている。単語列生成手段２３Ｂ、未知語処理手段２４Ｃおよび音素認識手段２６以外の構成については、図７で説明した音声認識装置１Ｄと同様の構成であるため、同一の符号を付して説明を省略する。また、キャッシュ処理手段２１およびスコア結合手段２２の内部構成については、図３で説明した音声認識装置１と同様の構成であるため図示を省略する。
【０１０７】
単語列生成手段２３Ｂは、発音辞書１０ａ、音響モデル１１ａおよび言語モデル１２ａに基づいて、音声分析手段２０で抽出された特徴ベクトルから、音声認識結果となる単語列（認識文字列）を生成するものである。また、単語列生成手段２３Ｂの内部構成については、図３で説明した音声認識装置１の単語列生成手段２３と同様の構成であるため図示を省略する。
なお、ここでは、単語列生成手段２３Ｂは、図３で説明した単語列生成手段２３の機能に加え、図示を省略した計時手段で計時された時刻情報（タイムスタンプ）を単語に付与することとする。
【０１０８】
未知語処理手段２４Ｃは、修正装置３において操作者が修正した修正文字列において、未知の単語である未知語に対して、出現確率値を与えるものである。
ここでは、未知語処理手段２４Ｃは、未知語に予め定めた代用の出現確率値を与える未知語代用手段２４２Ｂによって、未知語に出現確率値を与える。この未知語に対する出現確率値は、未知語登録手段２５に出力される。
【０１０９】
未知語代用手段（第２未知語代用手段）２４２Ｂは、入力された修正文字列の個々の単語について、言語モデル１２ａに登録されていない未知語の単語については、音素認識手段２６から発音を取得し、言語モデル１２ａに予め登録されている未知語の出現確率値とともに、未知語登録手段２５に出力するものである。なお、未知語処理手段２４Ｃは、既知語については、そのままキャッシュ処理手段２１に出力する。
【０１１０】
この未知語代用手段２４２Ｂは、単語列生成手段２３Ｂで生成されたタイムスタンプが付与された文字列と、修正装置３から出力される修正文字列とを比較することで、修正された単語のタイムスタンプを得ることができる。そして、その単語が未知語である場合、未知語代用手段２４２Ｂは、その未知語に対し、当該タイムスタンプに対応する音素認識手段２６から出力される発音を対応付ける。
【０１１１】
音素認識手段２６は、外部から入力される音声信号（入力音声）を、音響モデル１１ａを参照して音素に分解し、発音のデータを生成するものである。この音素認識手段２６は、一般的な音素認識装置を用いることができ、音声認識装置１Ｅの内部に備えることとしてもよいし、外部に接続して構成することとしてもよい。なお、この音素認識手段２６は、認識結果として、音素ごとに、図示を省略した計時手段で時刻情報（タイムスタンプ）を付与し、未知語処理手段２４Ｃに出力する。
【０１１２】
このように音声認識装置１Ｅを構成することで、音声認識装置１Ｅは、第１実施形態の効果に加え、修正装置３から、修正文字列として未知語が入力された場合であっても、当該未知語に言語モデルの予め定めた未知語の出現確率値を代用させることができ、未知語に対しても音声認識を行うことが可能になる。
【０１１３】
この音声認識装置１Ｅの音声認識動作については、図４で説明した音声認識装置１の動作と同様であるため、説明を省略する。なお、音声認識装置１Ｅは、修正装置３からフィードバックされた修正文字列が音声認識装置１Ｅに入力された際に、未知語代用手段２４２Ｂによって、未知語に対して発音と出現確率値とが割り当てられる点が、音声認識装置１の動作と異なっている。
【０１１４】
以上説明した音声認識装置１Ｅは、図示を省略したＣＰＵやメモリを搭載した一般的なコンピュータで実現することができる。このとき、音声認識装置１Ｅは、コンピュータを、前記した各手段として機能させる音声認識プログラムによって動作する。
【０１１５】
以上、本発明の実施形態として、第１〜第５実施形態について説明したが、本発明は、これらの実施形態に限定されるものではない。例えば、第３〜第５実施形態は、適宜これらを組み合わせて構成してもよい。例えば、第３〜第５実施形態を組み合わせた第６実施形態とすることができる。
【０１１６】
［第６実施形態］
ここで、図９を参照して、第３〜第５実施形態を組み合わせた第６実施形態の音声認識装置について説明する。
図９に示した音声認識装置１Ｆは、第３〜第５実施形態を組み合わせ未知語処理手段２４Ｄに、既知語変換手段２４１、未知語代用手段２４２，２４２Ｂを備える構成としている。各構成については、第１〜第５実施形態で説明したため、同一の符号を付して説明を省略するが、未知語処理手段２４Ｄの機能が異なっているため、その動作について説明を行う。
【０１１７】
音声認識装置１Ｆは、修正装置３から修正文字列が入力された場合、修正文字列のうちに未知語が存在する場合は、既知語変換手段２４１によって、未知語を分解することで複数の既知語に変換する。
ここで、未知語が既知語に変換できない場合、音声認識装置１Ｆは、未知語代用手段２４２によって、外部辞書記憶手段１４の外部辞書１４ａから発音を取得し、言語モデル１２ａに予め登録されている未知語の出現確率値とともに、未知語登録手段２５に出力し登録を行う。
【０１１８】
さらに、外部辞書１４ａにおいても未知語の発音が取得できない場合、音声認識装置１Ｆは、未知語代用手段２４２Ｂによって、音素認識手段２６から発音を取得し、言語モデル１２ａに予め登録されている未知語の出現確率値とともに、未知語登録手段２５に出力し登録を行う。
【０１１９】
これによって、音声認識装置１Ｆは、直近に入力された修正文字列の単語によって、言語スコアを修正し、当該単語に重みを付けることができるため、音声認識の精度を高め、また、認識誤りの再発を防止することができる。さらに、音声認識装置１Ｆは、単語が未知語である場合であっても、当該未知語に言語モデルの予め定めた未知語の出現確率値を代用させることができ、未知語に対しても音声認識を行うことが可能になる。
また、音声認識装置１Ｆは、キャッシュ処理手段２１を図５で説明したキャッシュ処理手段２１Ｂに代え、さらに、図５で説明した重み付け値記憶手段１３を備える構成としてもよい。
【０１２０】
以上説明した音声認識装置１Ｆは、図示を省略したＣＰＵやメモリを搭載した一般的なコンピュータで実現することができる。このとき、音声認識装置１Ｅは、コンピュータを、前記した各手段として機能させる音声認識プログラムによって動作する。
【符号の説明】
【０１２１】
Ｓ      音声認識システム
１（１Ｂ〜１Ｆ）  音声認識装置
１０    発音辞書記憶手段
１０ａ  発音辞書
１１    音響モデル記憶手段
１１ａ  音響モデル
１２    言語モデル記憶手段
１２ａ  言語モデル
１３    重み付け値記憶手段（ＩＤＦ値記憶手段）
１３ａ  ＩＤＦテーブル
１４    外部辞書記憶手段
１４ａ  外部辞書（第２の発音辞書）
２０    音声分析手段
２１    キャッシュ処理手段
２１１  キャッシュ記憶手段
２１２  キャッシュスコア算出手段
２２    スコア結合手段
２２１  言語スコア修正手段
２３    単語列生成手段
２３１  音響スコア算出手段
２３２  探索手段
２４    未知語処理手段
２４１  既知語変換手段
２４２  未知語代用手段
２４２Ｂ  未知語代用手段（第２未知語代用手段）
２５    未知語登録手段
２６    音素認識手段
３      修正装置
【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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