(57)【要約】【課題】登録する語彙数を少なくし、かつ認識が容易でない語彙の認識性能を向上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、繰り返し発声を判定する繰り返し発声判定部１５と、繰り返し発声の各音声の特徴量を抽出する音声特徴量抽出部１２と、各音声についての音声認識処理を行い、各音声に類似する語彙との類似度を含む認識データを得る音声認識部１３と、音声認識部１３により得られた認識データの類似度に基づいて、認識結果を出力する認識結果処理部１４と、繰り返し発声判定部１５により繰り返し発声と判定され、かつ認識結果処理部１４により音声認識に成功した認識結果が出力されたときに、各音声の特徴量に基づく登録データを特定話者認識辞書１７に登録する音声特徴登録部１６とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
繰り返し発声を判定する繰り返し発声判定部と、
前記繰り返し発声の各音声の特徴量を抽出する音声特徴量抽出部と、
前記各音声についての音声認識処理を行い、前記各音声に類似する語彙との類似度を含む認識データを得る音声認識部と、
前記音声認識部により得られた前記認識データの前記類似度に基づいて、認識結果を出力する認識結果処理部と、
前記繰り返し発声判定部により前記繰り返し発声と判定され、かつ前記認識結果処理部により音声認識に成功した認識結果が出力されたときに、前記各音声の特徴量に基づく登録データを第１の認識辞書に登録する音声特徴登録部と、
を有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記各音声の特徴量に基づく前記登録データは、前記各音声の特徴量の中で、前記音声認識に成功したときの前記音声特徴量抽出部により抽出された特徴量データであることを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記各音声の特徴量に基づく前記登録データは、前記音声特徴量抽出部により抽出された前記各音声の特徴量の中から選択された１以上の特徴量データであることを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項４】
繰り返し発声を判定し、
前記繰り返し発声の各音声の特徴量を抽出し、
前記各音声についての音声認識処理を行い、前記各音声に類似する語彙との類似度を含む認識データを得、
前記音声認識処理により得られた前記認識データの前記類似度に基づいて、認識結果を出力し、
前記繰り返し発声と判定され、かつ前記認識結果処理により音声認識に成功した認識結果が出力されたときに、前記各音声の特徴量に基づく登録データを第１の認識辞書に登録する、
ことを特徴とする音声認識方法。
【請求項５】
コンピュータに、
繰り返し発声を判定する機能と、
前記繰り返し発声の各音声の特徴量を抽出する機能と、
前記各音声についての音声認識処理を行い、前記各音声に類似する語彙との類似度を含む認識データを得る機能と、
前記音声認識処理により得られた前記認識データの前記類似度に基づいて、認識結果を出力する機能と、
前記繰り返し発声と判定され、かつ前記認識結果処理により音声認識に成功した認識結果が出力されたときに、前記各音声の特徴量に基づく登録データを第１の認識辞書に登録する機能を、
実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置、音声認識方法およびプログラムに係わり、特に、認識性能を向上する音声認識装置、音声認識方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、音声認識技術が、カーナビゲーション装置、工場等の制御管理システム等の様々な分野で広く利用されている。  
音声認識装置では、認識可能な語彙が認識辞書に登録されるが、認識辞書のメモリ容量の制限から、登録されている語彙数が増え過ぎると新たな登録ができなくなったりする問題、あるいは認識可能な語彙が増えることによる認識率の低下の問題がある。
【０００３】
このような問題を解決するために、例えば特開平９−２６７９９号公報には、登録する語彙数を少なくするための音声認識装置が提案されている。その提案に係る音声認識装置では、認識された音声についての入力音声の単語パターンだけが、特定話者認識辞書に格納される。このような構成により、その提案に係る音声認識装置は、認識率の低下を抑えつつ、認識辞書の限られたサイズすなわち容量の記憶装置を有効に使用することができる。
【０００４】
しかし、この従来技術の音声認識装置では、入力された音声の認識が行われる度に特定話者認識辞書への登録が行われるため、やはり登録される語彙数が増え、特定話者認識辞書に新たに登録できる語彙が限られてしまう、あるいは不特定話者認識辞書による認識率が低下する、という問題は依然として残っている。特に、認識されない語彙は登録されず、容易に認識される語彙は登録されるため、特定話者認識辞書に登録される数が増えても、認識性能は改善されないという問題もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平９−２６７９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、上記従来技術の問題点を解決するためになされたものであって、登録する語彙数を少なくし、かつ認識が容易でない語彙の認識性能を向上する音声認識装置、音声認識方法および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】
【０００７】
本発明の一態様によれば、繰り返し発声を判定する繰り返し発声判定部と、前記繰り返し発声の各音声の特徴量を抽出する音声特徴量抽出部と、前記各音声についての音声認識処理を行い、前記各音声に類似する語彙との類似度を含む認識データを得る音声認識部と、前記音声認識部により得られた前記認識データの前記類似度に基づいて、認識結果を出力する認識結果処理部と、前記繰り返し発声判定部により前記繰り返し発声と判定され、かつ前記認識結果処理部により音声認識に成功した認識結果が出力されたときに、前記各音声の特徴量に基づく登録データを第１の認識辞書に登録する音声特徴登録部とを有する音声認識装置を提供することができる。
【０００８】
本発明の一態様によれば、繰り返し発声を判定し、前記繰り返し発声の各音声の特徴量を抽出し、前記各音声についての音声認識処理を行い、前記各音声に類似する語彙との類似度を含む認識データを得、前記音声認識処理により得られた前記認識データの前記類似度に基づいて、認識結果を出力し、前記繰り返し発声と判定され、かつ前記認識結果処理により音声認識に成功した認識結果が出力されたときに、前記各音声の特徴量に基づく登録データを第１の認識辞書に登録する音声認識方法を提供することができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の音声認識装置、音声認識方法およびプログラムによれば、登録する語彙数を少なくし、かつ認識が容易でない語彙の認識性能を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係わる音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る音声認識装置１の処理の流れの例を示すフローチャートである。
【図３】特定話者認識辞書への新たな辞書データの登録について説明するための図である。
【図４】本発明の第２の実施の形態に係わる音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の第２の実施の形態に係る音声認識装置１の処理の流れの例を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第３の実施の形態に係わ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３の実施の形態に係る音声認識装置１の処理の流れの例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。  
（第１の実施の形態）
（構成）
まず、図１に基づき、本実施の形態に係わる音声認識装置の構成を説明する。図１は、本実施の形態に係わる音声認識装置の構成を示すブロック図である。  
音声認識装置１は、例えばカーナビゲーション装置に組み込まれる装置であって、音声の入力及び出力等の回路と、後述する処理を行う中央処理装置（CPU）と、各種プログラム及びデータを記憶する記憶装置１０を含む装置である。音声認識の結果は、カーナビゲーション装置のモニタへの表示出力、あるいはスピーカからの音声出力として、出力される。
【００１２】
図１に示すように、音声認識装置１は、音声入力部１１と、音声特徴量抽出部１２と、音声認識部１３と、認識結果処理部１４と、繰り返し発声判定部１５と、音声特徴量登録部１６と、特定話者認識辞書１７と、不特定話者認識辞書１８と、を含んで構成されている。
【００１３】
音声入力部１１は、マイクに入力された音声のデジタルデータ、すなわち音声波形データを出力する処理部である。マイクからの信号は、アナログデジタル変換器を含む信号処理回路に入力されて、音声波形データに変換される。その変換された音声波形データは、音声特徴量抽出部１２が処理できるデジタルデータとして、音声入力部１１から出力される。
【００１４】
音声特徴量抽出部１２は、音声入力部１１からの音声波形データから、入力された音声の特徴量を抽出して出力する処理部である。特徴量としては、例えばスペクトラム情報がある。音声特徴量抽出部１２は、所定のレジスタ、あるいは記憶装置１０の所定の記憶領域に、抽出した音声特徴量データを一時的に記憶する。
【００１５】
音声認識部１３は、各音声についての音声認識処理を行い、各音声に類似する語彙との類似度を含む認識データを得る処理を行う処理部である。具体的には、音声特徴量抽出部１２からの特徴量データに基づいて、特定話者認識辞書１７及び不特定話者認識辞書１８を参照して、入力された音声の認識処理を行う。特定話者認識辞書１７は、不特定話者認識辞書１８よりも音声認識部１３による照合に、優先的に利用される辞書である。音声認識部１３は、例えば、最初に特定話者認識辞書１７の中から、入力された特徴量と、登録されている各語彙の特徴量との類似度を算出して、認識データとして出力する。さらに、音声認識部１３は、次に、不特定話者認識辞書１８の中から、入力された特徴量と、登録されている各語彙の特徴量との類似度を算出して、認識データとして出力する。音声認識部１３の出力する認識データは、２つの認識辞書に登録された各語彙とその類似度のデータを含む、複数のデータである。
【００１６】
認識結果処理部１４は、音声認識部１３からの認識データの中で、入力された音声の特徴量と登録された各語彙の特徴量との類似度が高い候補を選択して認識結果として出力する処理部である。類似度が高いか否かは、予め設定される所定の閾値LLを基準に判定される。ここでは、入力された音声の特徴量と登録されている語彙の特徴量との類似度が、所定の閾値LL以内であれば、入力された音声は、登録されているその語彙に類似しているとして、候補として選択されて、認識結果として出力される。すなわち、入力された音声の特徴量と登録されている語彙の特徴量との類似度が、所定の閾値LL以内であれば、認識成功となる。認識結果は、繰り返し発声識別部１５にも入力される。
【００１７】
なお、認識結果処理部１４は、類似度が低いものしかない場合（言い換えると、類似度の高いものがない場合）は、認識不成功と判定する。類似度が低いものしかない場合は、入力された音声といずれの語彙との特徴量の距離が、閾値LLを超えている場合である。そのような場合、認識結果として、「認識されませんでした」という表示等の出力がされる。  
認識結果処理部１４は、認識成功した語彙の中で、例えば、最も類似度の高い語彙を、認識結果として出力する。
【００１８】
繰り返し発声判定部１５は、同じ単語が繰り返し発声されたことを判定する処理部である。繰り返し発声判定部１５では、例えば、「川崎」という単語の繰り返しが、予め設定された所定の閾値TH以上、例えば１回以上、あったことが、判定される。そして、繰り返し発声判定部１５は、認識結果が認識成功であって、かつ所定の閾値TH以上の繰り返し発声があったときは、その認識に成功したときの入力された音声の特徴量データを特定話者認識辞書１７に登録するように指示する登録指示信号を音声特徴量登録部１６へ出力する。よって、繰り返し発声判定部１５は、認識成功の場合は、登録指示信号と認識の成功した語彙のデータを、音声特徴量登録部１６に供給する。
【００１９】
繰り返し発声識別部１５において、同じ語彙の繰り返し発声の有無及び数の判定方法は種々ある。  
一つは、図１の二点鎖線で示すように、音声入力部１１の出力データ、すなわち音声波形データ、を監視し、連続する複数の出力データの出力の時間間隔が所定時間内であるとき、繰り返し発声識別部１５は、繰り返し発声があったと判定することができる。例えば、カーナビゲーション装置の利用者が、一度「川崎」と発声したが、認識されなかった場合、再度「川崎」と発声するときの発声間隔は、短い。そのような場合を検出できる時間を、所定の閾値Tth、例えば１秒、として予め設定しておき、繰り返し発声識別部１５は、音声入力部１１の出力データが、その所定時間（所定の閾値Tth）内に連続してあったときは、繰り返し発声が１回あったと判定する。一回目の発声に続いて、二回目の発声があれば、繰り返し発声が１回で、さらに二回目の発声に続いて三回目の発声があれば、繰り返し発声が２回、とされる。
【００２０】
なお、その発声間隔は、図１の一点鎖線で示すように、音声特徴量抽出部１２から出力される特徴量データの出力の時間間隔でもよい。例えば、繰り返し発声判定部１５は、値の近い特徴量データが所定の閾値Tthの時間内に出力されたか否かを判定し、値の近い特徴量データが所定の閾値Tth内に連続して出力された場合に、繰り返し発声判定部１５は、繰り返し発声があったと判定する。
【００２１】
さらになお、その時間間隔は、図１の点線で示すように、音声認識部１３の認識データの出力の時間間隔でもよい。例えば、繰り返し発声判定部１５は、同じ語彙についての特徴量データが所定の閾値Tth内に出力されたか否かを判定し、同じ語彙についての特徴量データが所定の閾値Tth内に連続して出力された場合に、繰り返し発声判定部１５は、繰り返し発声があったと判定する。
【００２２】
あるいは、一度発声した単語が認識されないときには、利用者は、声を大きくして再度同じ単語を発声する場合もある。従って、繰り返し発声判定部１５は、図１の二点鎖線で示すように、音声入力部１１の出力を監視し、音声波形データから発声音の大きさを抽出し、その大きさが所定値以上の場合に、繰り返し発声があったと判定するようにしてもよい。例えば、そのような場合を判定基準とすれば、繰り返し発声判定部１５は、音声入力部１１に入力された音声が、その前に発声された音声との時間間隔が予め決められた時間、例えば１秒、に発声された音声であって、かつ、その音声の大きさ、すなわち音量が、その所定値以上の音声であるとき、繰り返し発声があったと判定することができる。
【００２３】
繰り返し発声判定部１５は、音声認識部１３等の出力を監視し、上述したような判定を行って、繰り返し発声の有無と回数を、記憶装置１０の所定の記憶領域に記憶する。
【００２４】
音声特徴量登録部１６は、繰り返し発声判定部１５により繰り返し発声と判定され、かつ認識結果処理部１４により音声認識に成功した認識結果が出力されたときに、各音声の特徴量に基づく登録データを特定話者認識辞書に登録する処理部である。具体的には、繰り返し発生判定部１５から上記の登録指示信号を受けると、音声特徴量抽出部１２が抽出した音声特徴量データを、所定のレジスタ等から読み出して、特定話者認識辞書１７に登録する処理を行う。語彙とその特徴量データとが、対応付けられて、特定話者認識辞書１７に登録される。すなわち、特定話者認識辞書１７には、特定話者についての特徴量データが語彙と共に、辞書データとして、登録音声特徴量登録部１６によって登録される。
【００２５】
不特定話者認識辞書１８には、不特定多数の話者を対象とした特徴量データが、語彙と共に、辞書データとして、登録されている。
【００２６】
特定話者認識辞書１７と不特定話者認識辞書１８は、記憶装置１０に記憶される。  
また、音声特徴量抽出部１２、音声認識部１３、認識結果処理部１４、繰り返し発声判定部１５及び音声特徴量登録部１６は、CPUで実行されるソフトウエアプログラムであり、記憶装置１０に記憶され、CPUにより読み出されて、実行される。
【００２７】
（動作）
次に、上述した各処理部による処理を、フローチャートを用いて説明する。図２は、本実施の形態に係る音声認識装置１の処理の流れの例を示すフローチャートである。  
まず、音声認識装置１は、図示しないマイクに音声が入力されると次の処理を行う。音声認識装置１のCPUは、まず、音声入力部１１により音声波形データの入力処理を行う（ステップS1）。
【００２８】
次に、音声特徴量抽出部１２は、入力された音声波形データから音声特徴量を抽出する処理を行う（ステップS2）。  
音声認識部１３は、音声特徴量抽出部１２の抽出した特徴量データに基づいて、音声認識処理を実行する（ステップS3）。音声認識部１３は、始めに特定話者認識辞書１７を用いて音声認識処理を実行し、続いて不特定話者認識辞書１８を用いて音声認識処理を実行する。
【００２９】
音声認識部１３は、音声認識処理の結果、入力された発声に係る特徴量と、登録されている各語彙の特徴量との類似度を算出して、認識データを出力する。  
認識結果処理部１４は、認識に成功したか否かを判定する。具体的には、認識結果処理部１４は、音声認識部１３から出力された認識データの中から、入力された特徴量データと各登録されている語彙の特徴量データとの類似度が所定の閾値LL以内のものがあるか否かを判定する（ステップS4）。その類似度が所定の閾値LL以内のものが一つでもあれば、認識結果処理部１４によって、認識成功と判定される。  
音声認識が成功しないときは、ステップS4でNOとなり、処理は、ステップS1に戻る。利用者からみれば、発声した語彙が認識されないと、認識された旨の結果が出力されないので、再度発声する。
【００３０】
なお、ここでは、ステップS4でNOの場合は、処理はそのままステップS1に戻っているが、認識に成功しなかったときは、図示しないモニタへの「認識できませんでした」等のメッセージ表示、あるいはスピーカからの「認識できませんでした」等の音声出力をするようにしてもよい。
【００３１】
音声認識が成功したときは、ステップS4でYESとなり、CPUは、繰り返し発声判定処理を実行する（ステップS5）。
【００３２】
繰り返し発声判定処理では、繰り返し発声判定部１５において、上述したように、判定された繰り返し発声数を、例えば音声入力１１からの音声波形データが連続して入力されたときの時間間隔が所定の閾値Tth以内であるか否かによって、繰り返し発声の有無と数が判定される。
【００３３】
例えば、連続する２つの音声波形データの間隔が、所定の閾値Tth以内、例えば１秒以内、の場合は、繰り返し発声が１回あったと判定される。
【００３４】
次に、繰り返し発声数が所定の閾値TH以上であるか否かが判定される（ステップS6）。例えば、閾値THが１である場合に、「川崎」という発声が２回あったときは、ステップS6でYESとなりとなる。もしも、所定の閾値THが２である場合は、「川崎」という発声が２回しかなかったときは、繰り返し発声数が１であるので、ステップS6でNOとなる。
【００３５】
繰り返し発声数が所定の閾値TH以上の場合は、ステップS6でYESとなり、音声特徴量登録部１６による音声特徴量登録処理が実行される（ステップS7）。例えば、所定の閾値THが２である場合に、「川崎」という発声が３回あったときは、音声特徴量抽出部１２で抽出された特徴量データは、認識された語彙と共に、新たな辞書データとして特定話者認識辞書１７に登録される。
【００３６】
そして、認識結果処理部１４で認識された認識結果データを出力する認識結果出力処理が実行される（ステップS8）。
【００３７】
また、繰り返し発声数が所定の閾値TH未満の場合は、ステップS6でNOとなり、処理は、ステップS7の処理は実行しないで、ステップS8に移行して、認識結果出力処理が実行され（ステップS8）、ステップは終了する。例えば、所定の閾値THが２である場合に、「川崎」という発声が２回しかなかったときは、特定話者認識辞書１７への新たな辞書データの登録は行わないで、認識結果の出力だけが行われる。
【００３８】
以上のように、音声特徴量登録部１６は、繰り返し発声判定部１５により繰り返し発声と判定され、かつ認識結果処理部１４により音声認識に成功した認識結果が出力されたときに、認識に成功した音声の特徴量データを登録データとして特定話者認識辞書１７に登録する。
【００３９】
図３を用いて、特定話者認識辞書１７への辞書データの登録について説明する。
【００４０】
図３は、特定話者認識辞書１７への新たな辞書データの登録について説明するための図である。図３は、「川崎」という単語の特徴量の登録データRPが、不特定話者認識辞書１８に登録されている場合を示す。この登録データRPと、入力された（すなわち発声された）単語の特徴量の入力データとの類似度が大きいとき、ここでは登録データRPと入力データPとの距離が所定の閾値LLよりも小さいとき、その発声された単語は、その登録されている単語と認識される。図３では、所定の閾値LLの半径RS内に入力データPが入れば、登録データRPの単語に類似することになる。
【００４１】
すなわち、図３は、発声の特徴量データPと、不特定話者認識辞書１８に登録されている「川崎」という単語についての特徴量データRPとの距離が、所定の距離LL以内であれば、その発声は、「川崎」と認識されることを示している。また、その発声の特徴量データと、不特定話者認識辞書１８に登録されている「川崎」という単語についての特徴量データPRとの距離が、所定の距離LLを越えて離れていれば、「川崎」とは認識されない。
【００４２】
利用者が、一回目の発声が認識されず、続いて、所定の時間間隔例えば１秒以内に、再度二回目も発声したが、それも認識されず、さらに続いて、所定の時間間隔例えば１秒以内に、再度三回目を発声して、ようやく発声した単語が認識されたとする。  
図３に示すように、一回目の発声に係る入力データP1の登録データRPとの距離L1は、閾値LLよりも大きいため、一回目の発声は「川崎」と認識されない。それに続く二回目の発声に係る入力データP2の登録データRPとの距離L2も、閾値LLよりも大きいため、二回目の発声も「川崎」と認識されない。それに続く三回目の発声に係る入力データP3の登録データRPとの距離L3は、閾値LLよりも小さいため、三回目の発声は、「川崎」と認識されている。
【００４３】
三回目の発声が認識成功となって、図２のステップS4においてYESとなり、ステップS5において繰り返し発声数が、２回であったことが判定される。
【００４４】
繰り返し発声数の閾値THは１であり、繰り返し発声数が２であるので、三回目の発声時の特徴量データが、特定話者認識辞書１７に登録される。
【００４５】
その結果、入力データP3は特定話者認識辞書１７の新たな登録データRPNと成るので、その利用者による「川崎」という単語の発声があったときには、その発声に係る特徴量の入力データは、登録データRPNから所定の距離以内のデータであれば、その発声は、「川崎」と認識される。その利用者の「川崎」という単語の発声の特徴量データは、登録データRPNに類似する。よって、特定話者認識辞書１７に登録される新たな登録データによって、「川崎」の単語の認識率も高くなる。
【００４６】
なお、この例の場合に、もしも、所定の閾値THが「３」であったときは、上述の場合の繰り返し発声数は２であるので、音声特徴量登録部１６による登録処理は実行されない。しかし、四回目に音声認識がされたときには、繰り返し発声数は３であるので、その四回目の発声の入力データ（特徴量データ）が、特定話者認識辞書１７に登録される。
【００４７】
繰り返し発声数に係る閾値THを多くすればする程、特定話者認識辞書１７に登録される登録データの数は少なくなるので、認識が容易でない語彙ほど認識率はより向上する。
【００４８】
以上のように、上述した本実施の形態に係る音声認識装置によれば、登録する語彙数を少なくなり認識辞書サイズが大きくなるのを回避することができるとともに、認識が容易でない語彙の認識率を向上することができる。
【００４９】
（第２の実施の形態）
（構成）
本実施の形態は、音声特徴量抽出部において抽出された特徴量データを複数記憶できるようにし、複数記憶された特徴量データの中から所定のデータだけを特定話者認識辞書に登録するようにした点が、上述した第１の実施の形態と異なる。
【００５０】
以下、本実施の形態について図面を用いて説明するが、第１の実施の形態と同じ構成要素については、同じ符号を用いて説明は省略する。
【００５１】
図４は、本発明の第２の実施の形態に係わる音声認識装置の構成を示すブロック図である。図５は、本実施の形態に係る音声認識装置１Aの処理の流れの例を示すフローチャートである。
【００５２】
音声認識装置１Aでは、第１の実施の形態の音声認識装置１に、音声特徴量記憶部２１が追加されている。音声特徴量抽出部１２は、入力された音声波形データから、特徴量データを抽出する。  
音声特徴量記憶部２１は、抽出された最新の特徴量データを、記憶装置１０の所定の記憶領域あるいは所定のレジスタに記憶する。すなわち、音声特徴量記憶部２１は、最新の抽出された特徴量データを、予め決められた数だけ、所定のレジスタあるいは記憶装置１０の所定の記憶領域等に記憶する。例えば、予め決められた数が３であれば、最新の３つの特徴量データが所定のレジスタ等に記憶される。
【００５３】
また、音声特徴量登録部１６Aは、繰り返し発声判定部１５からの登録指示信号を受けると、音声特徴量記憶部２１によって記憶された複数の特徴量データの中から所定のデータだけを、上記の所定のレジスタ等から読み出して、特定話者認識辞書１７に登録する処理を行う処理部である。語彙とその特徴量データとが、対応付けられて、特定話者認識辞書１７に登録される。
【００５４】
（動作）
図５を用いて、本実施の形態の音声認識装置１Aの動作を説明する。図３の例の場合であって、音声特徴量記憶部２１によって３つのデータが記憶される場合を例に、音声認識の動作を説明する。
【００５５】
図５のステップS2の後、音声特徴量記憶部２１により、特徴量データが、例えば、記憶装置１０の所定の記憶領域に記憶される（ステップS11）。音声認識が成功するまで、ステップS1からS4まで繰り返される。図３の場合、三回の発声に対応する３つの入力データP1,P2,P3が入力され、３つの特徴量データが所定の記憶領域に記憶される。
【００５６】
三回目で認識が成功すると、ステップS6の処理の後に、音声特徴量登録部１６Ａによって、音声特徴量の登録処理が行われる（ステップS12）。
【００５７】
このとき、記憶されている３つの入力データの中から、所定のデータだけが読み出されて、特定話者認識辞書１７に登録される。
【００５８】
上述した第１の実施の形態の図３に示したように、最後に認識の成功した発声の特徴量データP3だけが特定話者認識辞書１７に登録されるのではなく、本実施の形態の場合、最後に認識の成功した発声の入力データP3以外のデータが、入力データP3と併せて登録される。記憶されている複数の入力データの中からどのデータを、特定話者認識辞書１７に登録するのかは、音声特徴量登録部１６Aに予め設定されている。そして、その設定は変更可能である。
【００５９】
例えば、特定話者認識辞書１７に登録される入力データとして、最新の入力データP3と１つ前の入力データP2の２つが、音声特徴量登録部１６Aにおける登録対象データとして予め設定される。その結果、入力データP3に入力データP2を加えた２つの入力データが、特定話者認識辞書１７に登録される。すなわち、音声特徴量登録部１６Aは、音声特徴量記憶部２１によって記憶された最新の３つの入力データの中から、入力データP3とP2中を読み出して、特定話者認識辞書１７に登録する。
【００６０】
以上のように、音声特徴量登録部１６Aは、繰り返し発声判定部１５により繰り返し発声と判定され、かつ認識結果処理部１４により音声認識に成功した認識結果が出力されたときに、各音声の特徴量に基づく登録データを特定話者認識辞書１７に登録する。
【００６１】
よって、本実施の形態によれば、特徴量データである複数の入力データを一時的に記憶しておき、その記憶された複数の入力データの中から１以上のデータが、特定話者認識辞書１７に辞書データとして登録される。
【００６２】
なお、上述した例では、最新の入力データP3に加えて、１つのデータを加えて２つ登録しているが、３つ以上の入力データを併せて登録するようにしてもよい。
【００６３】
さらに、上述した例では、最新の入力データP3に加えて、１つ以上のデータを登録しているが、最新の入力データP3を除いた１つ以上の入力データを登録するようにしてもよい。例えば、入力データP1とP2である。
【００６４】
よって、本実施の形態の音声認識装置１Aによれば、第１の実施の形態における効果に加えて、複数の入力データの中からどのデータを登録させるかを、話者あるいは環境に応じて適宜設定することにより、認識率をより向上させることができる。
【００６５】
（第３の実施の形態）
（構成）
本実施の形態は、音声特徴量抽出部において抽出された特徴量から所定の演算により得られたデータを記憶するようにした点が、上述した第２の実施の形態と異なる。
【００６６】
以下、本実施の形態について図面を用いて説明するが、第１及び第２の実施の形態と同じ構成要素については、同じ符号を用いて説明は省略する。
【００６７】
図６は、本発明の第３の実施の形態に係わる音声認識装置の構成を示すブロック図である。図７は、本実施の形態に係る音声認識装置１Bの処理の流れの例を示すフローチャートである。
【００６８】
音声認識装置１Bでは、第２の実施の形態の音声認識装置１Aに、音声特徴量算出部２２が追加されている。音声特徴量算出部２２は、音声特徴量記憶部２１により記憶された１又は複数の特徴量データから、所定の演算により、特定話者認識辞書１７に登録するための特徴量データを算出する。  
上述したように、音声特徴量記憶部２１は、抽出された最新の特徴量データを、所定のレジスタ等に記憶する。すなわち、音声特徴量記憶部２１は、最新の抽出された特徴量データを、予め決められた数だけ、記憶装置１０の所定の記憶領域等に記憶する。音声特徴量算出部２２は、その記憶された、例えば、最新の３つの特徴量データに対して、所定の演算を施して、登録する特徴量データを算出する。
【００６９】
所定の演算としては、例えば、特徴量データが、平均値演算ができる特徴量であれば、単純な平均演算、あるいは、各値に所定の重み係数を乗算した結果の平均である加重平均演算、等がある。
【００７０】
また、所定の演算としては、特徴量データが平均値演算をできない特徴量の場合は、複数の特徴量データの中から、１つ又は２以上のデータを、所定の条件に応じて選択する選択処理、等がある。
【００７１】
（動作）
図７を用いて、本実施の形態の音声認識装置１Bの動作を説明する。図３の例の場合であって、音声特徴量記憶部２１によって３つのデータが記憶される場合を例に、音声認識の動作を説明する。
【００７２】
図７のステップS6の後、音声特徴量算出部２２により、登録するデータの算出が行われる（ステップS21）。例えば、３つの特徴量データの平均値が計算されて求められ、音声特徴量が特定話者認識辞書１７にと登録される。図３の場合、三回の発声に対応する３つの入力データP1,P2,P3の平均値が算出され、音声特徴量の登録処理により登録される（ステップS12）。図３の場合、３つの入力データを含む類似範囲SPの中心位置が算出されて、登録データとして、登録される。
【００７３】
以上のように、本実施の形態によれば、特徴量データである複数の入力データを一時的に記憶しておき、その記憶された複数の入力データに対して、所定の演算を施して得られたデータが、特定話者認識辞書１７に登録される。
【００７４】
よって、本実施の形態の音声認識装置１Bによれば、第２の実施の形態における効果に加えて、複数の入力データに所定の演算を施して得られたデータを登録させるので、発声された複数回の特徴量データを考慮した、音声認識ができ、結果として、認識率を向上させることができる。
【００７５】
以上のように、上述した各実施の形態に係る音声認識装置では、特定話者認識辞書に新たに特徴量データを登録するときに、繰り返し発声の結果として認識が成功したときに特徴量データを登録するので、認識が容易でない場合の認識率を改善するとともに辞書サイズが大きくなるのを回避することができる。
【００７６】
以上のように、上述した各実施の形態の音声認識装置によれば、認識辞書に登録する語彙数を少なくし、かつ認識が容易でない語彙の認識性能を向上することができる。
【００７７】
本明細書における各「部」は、実施の形態の各機能に対応する概念的なもので、必ずしも特定のハードウエアやソフトウエア・ルーチンに１対１には対応しない。従って、本明細書では、以下、実施の形態の各機能を有する仮想的回路ブロック（部）を想定して実施の形態を説明した。また、本実施の形態における各手順の各ステップは、その性質に反しない限り、実行順序を変更し、複数同時に実行し、あるいは実行毎に異なった順序で実行してもよい。
【００７８】
なお、以上説明した動作を実行するプログラムは、コンピュータプログラム製品として、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体や、ハードディスク等の記憶媒体に、その全体あるいは一部のプログラムコードが記録され、あるいは記憶されている。そのプログラムがコンピュータにより読み取られて、動作の全部あるいは一部が実行される。あるいは、そのプログラムコードの全体あるいは一部を通信ネットワークを介して流通または提供することができる。利用者は、通信ネットワークを介してそのプログラムをダウンロードしてコンピュータにインストールしたり、あるいは記録媒体からコンピュータにインストールすることで、容易に本発明の音声認識装置を実現することができる。
【００７９】
本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を変えない範囲において、種々の変更、改変等が可能である。
【符号の説明】
【００８０】
１、１A、１B  音声認識装置、１１  音声入力部、１２  音声特徴量抽出部、１３  音声認識部、１４  認識結果処理部、１５  繰り返し発声判定部、１６、１６A  音声特徴量登録部、２１  音声特徴量記憶部、２２  音声特徴量算出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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