(57)【要約】【課題】単語辞書の作成に事前調査を必要としない音声認識装置を提供する。【解決手段】音声認識装置１０は、音響信号の中から音声信号を含む発話区間を検出する発話区間検出部１１と、発話区間検出部１１により検出された発話区間内の音声信号を分析することにより、その音声信号から音響特徴量を抽出する特徴量抽出部１２と、複数種類の単語がモーラ数でソートされて登録されている単語辞書１３と、単語辞書１３に登録された単語の音響特徴量が登録されている音響モデル１４と、単語辞書１３及び音響モデル１４を参照し、特徴量抽出部１２により抽出された音響特徴量を単語辞書１３に登録された各単語の音響特徴量と照合することにより各単語の尤度を算出し、最尤度の単語を認識結果とする照合部１５とを備える。【選択図】図１
2010072020.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数種類の単語を、各単語を発話したときの長さの指標として予め知られている発話長とともに登録した単語辞書と、前記単語辞書に登録された単語の音響特徴量を登録した音響モデルとを記憶した記憶手段と、
音声信号を分析して音響特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
音声信号に基づいて発話長を特定する発話長特定手段と、
前記単語辞書のうち前記発話長特定手段により特定された発話長の単語を含む範囲を指定する単語辞書範囲指定手段と、
前記単語辞書及び前記音響モデルを参照し、前記特徴量抽出手段により抽出された音響特徴量を前記単語辞書範囲指定手段により指定された範囲に含まれる各単語の音響特徴量と照合することにより各単語の尤度を算出し、かつ、最尤度の単語を認識結果とする照合手段とを備える、音声認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の音声認識装置であって、
前記単語辞書の単語はモーラ数でソートされ、
前記記憶手段はさらに、各モーラ数の開始及び／又は終了アドレスを登録したモーラ数アドレステーブルを記憶し、
前記単語辞書範囲指定手段は、前記モーラ数アドレステーブルを参照し、前記発話長特定手段により特定された発話長の単語を含む範囲を前記開始及び／又は終了アドレスで指定する、音声認識装置。
【請求項３】
請求項１に記載の音声認識装置であってさらに、
音響信号の中から音声信号を含む発話区間を検出する発話区間検出手段を備え、
前記発話長特定手段は、
前記発話区間検出手段により検出された発話区間の時間を前記発話長として測定する発話時間測定手段を含む、音声認識装置。
【請求項４】
請求項１に記載の音声認識装置であって、
前記発話長特定手段は、
前記特徴量抽出手段により抽出された音響特徴量に基づいて母音数又は母音長を前記発話長として推定する母音推定手段を含む、音声認識装置。
【請求項５】
請求項１に記載の音声認識装置であって、
前記単語辞書は、モーラ数ごとに複数のサブ単語辞書に分割され、
前記単語辞書範囲指定手段は、前記発話長特定手段により特定された発話長の単語を含むサブ単語辞書を指定する、音声認識装置。
【請求項６】
請求項１に記載の音声認識装置であって、
前記単語辞書範囲指定手段は、前記発話長特定手段により特定された発話長の単語だけでなく、その特定された発話長に近い所定範囲内の発話長の単語も含む範囲を指定する、音声認識装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の音声認識装置を搭載した輸送機器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置に関し、さらに詳しくは、音声信号の中から単語を認識する音声認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動二輪車、自動車、船舶、飛行機、ヘリコプタなどの輸送機器においては、ナビゲーションシステム、携帯電話機、オーディオ機器などの電子情報機器が搭載されており、最近では、この機器を音声で操作できるように音声認識装置も搭載されている。
【０００３】
音声認識方法の１つとして、隠れマルコフモデル（以下、「ＨＭＭ」と略称する。）が広く知られている（非特許文献１参照）。ＨＭＭは、話者や発声変動等の音声が有する揺らぎを統計的に学習することによって高い認識精度を得ることができるので、現代では音声認識方法として定着している。
【０００４】
特開２０００−０９９０７７号公報（特許文献１）には、入力された音声の長さから認識結果としての可能性がないと推定できる辞書との照合を行わず、より高速に音声認識を行うことができる音声認識装置が記載されている。この音声認識装置は、入力された音声の発声の長さを測定する発声長計測部と、予め用意されている音声認識辞書からある長さの範囲の辞書を選択する辞書選択部とを備え、発声長さから認識結果として可能性がある長さの辞書を推定し絞り込むことにより、認識結果としての可能性がない辞書と入力との照合を行うという無駄な照合処理を行わずに済む、というものである。ここで用いられる音声認識辞書には、辞書項目ごとに辞書長が登録されている（図４参照）。たとえば「新宿」の辞書長としては６５０ｍｓが登録されている。発声長Ｌの６０％〜１６０％の長さの辞書を許容する場合、発声長Ｌが５００ｍｓであると仮定すると、辞書選択部は、辞書長が３００ｍｓ〜８００ｍｓの辞書を選択する。
【０００５】
しかしながら、このような音声認識辞書を作成するためには、全ての辞書項目について辞書長を事前に調査しなければならない。したがって、この事前調査に莫大な手間がかかる。
【特許文献１】特開２０００−０９９０７７号公報
【特許文献２】特開２００７−２０６２３９号公報
【特許文献３】特願２００８−１９９７１３号（同一出願人の未公開先願）
【非特許文献１】Lawrence Rabiner, Biing-Hwang Juang(共著)，古井貞煕（監訳），「音声認識の基礎」，第６章，ＮＴＴアドバンステクノロジ，１９９５年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、単語辞書の作成に事前調査を必要としない音声認識装置を提供することである。
【課題を解決するための手段及び発明の効果】
【０００７】
本発明による音声認識装置は、記憶手段と、特徴量抽出手段と、発話長特定手段と、単語辞書範囲指定手段と、照合手段とを備える。記憶手段は、単語辞書と音響モデルとを記憶する。単語辞書には、複数種類の単語が、各単語を発話したときの長さの指標として予め知られている発話長とともに登録される。音響モデルには、単語辞書に登録された単語の音響特徴量が登録される。特徴量抽出手段は、音声信号を分析して音響特徴量を抽出する。発話長特定手段は、音声信号に基づいて発話長を特定する。単語辞書範囲指定手段は、単語辞書のうち発話長特定手段により特定された発話長の単語を含む範囲を指定する。照合手段は、単語辞書及び音響モデルを参照し、特徴量抽出手段により抽出された音響特徴量を単語辞書範囲指定手段により指定された範囲に含まれる各単語の音響特徴量と照合することにより各単語の尤度を算出し、かつ、最尤度の単語を認識結果とする。
【０００８】
本発明によれば、単語辞書には、予め知られている発話長（モーラ数、母音数、母音長など）とともに単語が登録されるので、単語辞書の作成に事前調査を必要としない。
【０００９】
好ましくは、単語辞書の単語はモーラ数でソートされる。記憶手段はさらに、各モーラ数の開始及び／又は終了アドレスを登録したモーラ数アドレステーブルを記憶する。単語辞書範囲指定手段は、モーラ数アドレステーブルを参照し、発話長特定手段により特定された発話長の単語を含む範囲を開始及び／又は終了アドレスで指定する。
【００１０】
この場合、発話長として予め知られているモーラ数で単語をソートするだけでよいので、単語辞書の作成が容易である。
【００１１】
好ましくは、音声認識装置はさらに、音響信号の中から音声信号を含む発話区間を検出する発話区間検出手段を備える。発話長特定手段は、発話区間検出手段により検出された発話区間の時間を発話長として測定する発話時間測定手段を含む。
【００１２】
この場合、測定された発話区間の時間に応じて単語辞書の範囲を絞り込むことができる。
【００１３】
好ましくは、発話長特定手段は、特徴量抽出手段により抽出された音響特徴量に基づいて母音数又は母音長を発話長として推定する母音推定手段を含む。
【００１４】
この場合、推定された母音数又は母音長に応じて単語辞書の範囲を絞り込むことができる。
【００１５】
好ましくは、単語辞書は、モーラ数ごとに複数のサブ単語辞書に分割される。単語辞書範囲指定手段は、発話長特定手段により特定された発話長の単語を含むサブ単語辞書を指定する。
【００１６】
この場合、単語をアドレス順に登録する必要がない。
【００１７】
好ましくは、単語辞書範囲指定手段は、発話長特定手段により特定された発話長の単語だけでなく、その特定された発話長に近い所定範囲内の発話長の単語も含む範囲を指定する。
【００１８】
この場合、特定された発話長に多少の誤差があっても、正しい単語を認識することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を詳しく説明する。図中同一又は相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【００２０】
［第１の実施の形態］
図１を参照して、本発明の第１の実施による音声認識装置１０は、発話区間検出部１１と、特徴量抽出部１２と、単語辞書１３と、音響モデル１４と、照合部１５とを備える。単語辞書１３及び音響モデル１４はハードディスクなどの記憶装置に記憶される。
【００２１】
発話区間検出部１１は、音響信号の中から音声信号を含む発話区間を検出する。より具体的には、発話区間検出部１１は、音響信号を所定時間（たとえば１０ｍｓ）ごとにフレームに分割し、分割された音響信号をフレームごとに高速フーリエ変換し、フーリエ変換された音響信号を微分して微分係数を算出し、算出された微分係数の度数分布に基づいて音声を含む音声フレームを発話区間と判定する。詳細は、特願２００８−１９９７１３号（特許文献３）の記載をここに援用する。
【００２２】
特徴量抽出部１２は、発話区間検出部１１により検出された発話区間内の音声信号を分析することにより、その音声信号から音響特徴量を抽出する。
【００２３】
図２を参照して、単語辞書１３には、複数種類の単語がモーラ数ｋでソートされて登録されている。日本語の場合、モーラ数ｋは単語を仮名表記したときの文字数にほぼ等しい。たとえばモーラ数ｋ＝１の単語「つ」はアドレスｓ１に登録されている。また、モーラ数ｋ＝２の単語「あき」はアドレスｓ２に登録され、モーラ数ｋ＝２の単語「ゆい」はアドレスｅ２に登録されている。また、モーラ数ｋ＝３の単語「あたみ」はアドレスｓ３に登録され、モーラ数ｋ＝３の単語「わせだ」はアドレスｅ３に登録されている。また、モーラ数ｋ＝４の単語「ありあけ」はアドレスｓ４に登録されている。また、モーラ数ｋ＝７の単語「わくらおんせん」はアドレスｅ７に登録されている。また、モーラ数ｋ＝８の単語「ゆきがやおおつか」はアドレスｓ８に登録されている。
【００２４】
記憶装置には、単語辞書１３及び音響モデル１４以外に、図３に示すように、モーラ数アドレステーブル１６が記憶されている。モーラ数アドレステーブル１６は、モーラ数ｋと、開始アドレスｓｋと、終了アドレスｅｋとが対応付けて登録されている。各開始アドレスｓｋは、対応するモーラ数ｋの単語が格納されている単語辞書１３における最初のアドレスである。各終了アドレスｅｋは、対応するモーラ数ｋの単語が格納されている単語辞書１３における最後のアドレスである。たとえばモーラ数ｋ＝１の単語は単語辞書１３の開始アドレスｓ１に格納されているので、モーラ数アドレステーブル１６にはモーラ数ｋ＝１に対応して開始アドレスｓ１が登録されている。また、モーラ数ｋ＝１の単語は１つしかないので、開始アドレスｓ１＝終了アドレスｅ１である。よって、モーラ数アドレステーブル１６にはモーラ数ｋ＝１に対応して開始アドレスｓ１と同じ終了アドレスｅ１が登録されている。また、モーラ数ｋ＝２の単語は単語辞書１３の開始アドレスｓ２から終了アドレスｅ２までに格納されているので、モーラ数アドレステーブル１６にはモーラ数ｋ＝２に対応して開始アドレスｓ２及び終了アドレスｅ２が登録されている。その他のモーラ数の単語についても上記と同様である。本実施の形態では上記の通り、単語を発話したときの時間的な長さの指標（以下、「発話長」という。）としてモーラ数が登録されている。
【００２５】
再び図１を参照して、音響モデル１４には、単語辞書１３に登録された単語の音響特徴量（たとえばスペクトルやケプストラムなどの特徴ベクトル）が登録されている。音響モデル１４は、単語ごとに標準音声パターンの音響的特徴をモデル化したものであり、入力音声パターンとの音響的な類似性の評価を行うための参照情報であり、ここには、音素やモーラ等の微小単位ごとに学習された音響パラメータが登録されている。
【００２６】
単語辞書１３及び音響モデル１４は、事前に収録した学習データを用いた学習によって作成される。学習データは、たとえば多数の話者の様々な状況における発話を収録した音声データである。
【００２７】
照合部１５は、単語辞書１３及び音響モデル１４を参照し、特徴量抽出部１２により抽出された音響特徴量を単語辞書１３に登録された各単語の音響特徴量と照合し、ＨＭＭアルゴリズムにより各単語の尤もらしさを表す尤度を算出し、かつ、その算出した各単語の尤度のうち最尤度の単語を認識結果とする。詳細は、特開２００７−２０６２３９号公報（特許文献２）の記載をここに援用する。
【００２８】
音声認識装置１０はさらに、発話時間測定部１７と、単語辞書範囲指定部１８とを備える。発話時間測定部１７は、音声信号に基づいて発話長を特定するために、発話区間検出部１１により検出された発話区間の時間（以下、「発話時間」という。）を発話長として測定する。単語辞書範囲指定部１８は、単語辞書１３のうち発話時間測定部１７により測定された発話時間の単語及びその発話時間に近い所定範囲内の発話時間の単語を含む範囲（以下、「認識対象範囲」という。）１９を指定する。上記照合部１５が音響特徴量を照合する単語は、単語辞書１３に登録された全ての単語ではなく、単語辞書範囲指定部１８により指定された認識対象範囲１９に含まれる単語だけである。詳細は後述する。
【００２９】
次に図４に示したフロー図を参照し、音声認識装置１０の動作を説明する。
【００３０】
音声認識装置１０に、たとえば図５（ａ）に示されるような音響信号が入力される。音声認識装置１０がナビゲーションシステムに内蔵される場合、操作を指令する音声（コマンド）がマイクで検知され、マイクから音声認識装置１０に音声信号が入力される。コマンドは、１つの単語のみで構成されてもよく、また、数単語の短いフレーズで構成されてもよい。
【００３１】
まず、発話区間検出部１１は、入力された音響信号の中から、図５（ｂ）に示されるように、音声信号の開始時ｔｓから終了時ｔｅまでの発話区間Ｖを検出する（Ｓ１）。
【００３２】
続いて、発話時間測定部１７は、図５（ｃ）に示されるように、発話区間検出部１１により検出された発話区間Ｖの発話時間Ｔ（＝ｔｅ−ｔｓ）を測定する（Ｓ２）。
【００３３】
続いて、単語辞書範囲指定部１８は、発話時間測定部１７により測定された発話時間Ｔに基づいて、認識すべき単語のモーラ数Ｌを推定する（Ｓ３）。具体的には、次の式（１）の範囲内でモーラ数Ｌ（自然数）を決定する。
αＴ≦Ｌ≦βＴ  （１）
【００３４】
ただし、α及びβは、あらかじめ定められた係数である。たとえば２＜αＴ≦３、かつ、７≦βＴ＜８の場合、モーラ数Ｌ＝３〜７と推定される。
【００３５】
続いて、単語辞書範囲指定部１８は、その推定したモーラ数Ｌに基づいて、単語辞書１３内に認識対象範囲１９を指定する（Ｓ４）。具体的には、図３に示したモーラ数アドレステーブル１６を参照し、推定した最小のモーラ数Ｌｍｉｎに対応する開始アドレスｓｋを読み出し、かつ、推定した最大のモーラ数Ｌｍａｘに対応する終了アドレスｅｋを読み出す。そして、図２に示した単語辞書１３において、開始アドレスｓｋから終了アドレスｅｋまでの範囲を認識対象範囲１９として指定する。たとえばモーラ数Ｌ＝３〜７と推定された場合、Ｌ＝３に対応する開始アドレスｓ３が読み出され、かつ、Ｌ＝７に対応する終了アドレスｅ７が読み出され、開始アドレスｓ３から終了アドレスｅ７までの範囲が認識対象範囲１９として指定される。
【００３６】
一方、特徴量抽出部１２は、発話区間検出部１１により検出された発話区間内の音声信号を分析することにより、その音声信号からメルケプストラムなどの音響特徴量を抽出する（Ｓ５）。
【００３７】
続いて、照合部１５は、単語辞書１３及び音響モデル１４を参照し、特徴量抽出部１２により抽出された音響特徴量を、単語辞書範囲指定部１８により指定された各単語の音響特徴量と照合し、ＨＭＭアルゴリズムにより各単語の尤もらしさを表す尤度を算出し、かつ、その算出した各単語の尤度のうち最尤度の単語を認識結果とする（Ｓ６）。
【００３８】
以上のように本発明の第１の実施の形態によれば、単語辞書１３には発話長として予め知られているモーラ数で単語をソートして登録するだけでよいので、単語の発話長を事前に調査することなく、単語辞書１３を容易に作成することができる。また、発話時間を測定してモーラ数を推定し、そのモーラ数に近い範囲を認識対象範囲１９として指定しているので、単語辞書１３内の全ての単語との照合を行う必要がなく、音声認識を短時間で行うことができる。また、モーラ数アドレステーブル１６を参照することにより、推定した最小のモーラ数に対応する開始アドレス及び推定した最大のアドレスに対応する終了アドレスで迅速に認識対象範囲１９を指定することができる。また、推定したモーラ数だけでなく、それに近いモーラ数も含めて認識対象範囲１９を指定しているので、推定されたモーラ数に多少の誤差があっても、正しい単語を認識することができる。
【００３９】
本実施の形態では、モーラ数アドレステーブル１６に開始アドレス及び終了アドレスの両方が登録されている。しかし、全ての単語がアドレス順に登録されていれば、開始アドレス及び終了アドレスの一方だけが登録されていればよい。
【００４０】
［第２の実施の形態］
図６を参照して、本発明の第２の実施による音声認識装置２０は、上記第１の実施の形態における発話時間測定部１７の代わりに、母音推定部２１を備える。母音推定部２１は、特徴量抽出部１２により抽出された音響特徴量に基づいて母音数又は母音長を発話長として推定する。上記第１の実施の形態における発話区間検出部１１は設けられていない。
【００４１】
日本語の場合、モーラ数は母音数にほぼ等しい。図２に示した単語の音素表記は図７に示す通りである。たとえば単語「つ」の音素表記は/ts u/で、母音数ｎ＝１である。また、単語「あき」の音素表記は/a k i/で、母音数ｎ＝２である。また、単語「あたみ」の音素表記は/a t a m i/で、母音数ｎ＝３である。また、単語「ありあけ」の音素表記は/a r i a k e/で、母音数ｎ＝４である。これらの単語は全てモーラ数が母音数に等しい。一方、撥音「ん」を含む単語、たとえば「わくらおんせん」の音素表記は/w a k u r a o N s e N/で、母音数ｎ＝５である。しかし、本例では音素/N/も母音として数え、母音数ｎ＝７、モーラ数ｋ＝７とみなしている。その他、促音も母音１つとみなし、長音は母音２つとみなす。
【００４２】
次に図８に示したフロー図を参照し、音声認識装置２０の動作を説明する。
【００４３】
上記第１の実施の形態と異なり、母音推定部２１は、特徴量抽出部１２により抽出された音響特徴量に基づいて母音数Ｋ又は母音長を推定する（Ｓ７）。
【００４４】
音声信号から母音のみを検出することは、一般的な音声認識に比べると比較的容易である。たとえば音声信号を所定時間ごとに分割した各フレームの零交差数ｚｃに注目する。あらかじめ適当な最小値ｍｉｎと最大値ｍａｘを設定しておき、ｍｉｎ＜ｚｃ＜ｍａｘとなるフレーム数ｆｎをカウントし、ｆｎを以って母音長と推定してもよい。また、平均母音長ｍｅａｎをあらかじめ計算して設定しておき、ｆｎ／ｍｅａｎを母音数と推定してもよい。また、母音弁別専用のＨＭＭ又はＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）を学習により作成して母音を検出するようにしてもよい。このとき、尤度の閾値Ｌｔを設定しておき、ＨＭＭ又はＧＭＭが出力する尤度Ｌｆに対して、Ｌｔ＜Ｌｆとなるフレーム数をカウントして母音長と推定してもよい。その他、音素セグメンテーションの技術分野で知られている様々な手法を用いることができる。
【００４５】
続いて、単語辞書範囲指定部１８は、母音推定部２１により推定された母音数Ｋ又は母音長に基づいて、認識すべき単語のモーラ数Ｌを推定する（Ｓ３）。具体的には、次の式（２）の範囲内でモーラ数Ｌ（自然数）を決定する。
Ｋ−ｍ≦Ｌ≦Ｋ−ｎ  （２）
【００４６】
ただし、ｍ及びｎは、あらかじめ定められた０以上の整数である。たとえばｋ１−１＜Ｋ−ｍ≦ｋ１、かつ、ｋ２≦Ｋ−ｎ＜ｋ２＋１の場合、モーラ数Ｌ＝ｋ１〜ｋ２と推定される。
【００４７】
続いて、単語辞書範囲指定部１８は、その推定したモーラ数Ｌに基づいて、単語辞書１３内に認識対象範囲１９を指定する（Ｓ４）。モーラ数Ｌ＝ｋ１〜ｋ２の場合、図２に示した単語辞書１３において、開始アドレスｓｋ１から終了アドレスｅｋ２までの範囲が認識対象範囲１９として指定される。
【００４８】
以上のように本発明の第２の実施の形態によれば、抽出した音響特徴量に基づいて母音数又は母音長を推定し、さらにモーラ数を推定しているので、そのモーラ数に近い認識対象範囲１９を指定することができる。したがって、第１の実施の形態のように発話区間検出部１１を設ける必要がない。
【００４９】
［第３の実施の形態］
本発明の第３の実施の形態における単語辞書１３は、上記実施の形態と異なり、図９に示すように、モーラ数ごとにＮ個のサブ単語辞書１３１〜１３Ｎに分割されている。たとえばモーラ数ｋ＝１の単語「つ」はサブ単語辞書１３１に登録され、モーラ数ｋ＝２の単語「あき」などはサブ単語辞書１３２に登録され、モーラ数ｋ＝３の単語「あたみ」などはサブ単語辞書１３３に登録され、モーラ数ｋ＝７の単語「ひがしふなばし」などはサブ単語辞書１３７に登録され、モーラ数ｋ＝Ｎの単語はサブ単語辞書１３Ｎに登録されている。
【００５０】
また、図３に示したモーラ数アドレステーブル１６の代わりに、本実施の形態では図１０に示すように、モーラ数辞書テーブル３０が設けられている。モーラ数辞書テーブル３０は、モーラ数ｋと、サブ単語辞書１３１〜１３Ｎとが対応付けて登録されている。
【００５１】
本実施の形態では、図１１に示すように、単語辞書範囲指定部１８は、ステップＳ３で推定したモーラ数Ｌに基づいて、サブ単語辞書１３１〜１３Ｎのうち１又は２以上のサブ単語辞書を選択する（Ｓ８）。モーラ数Ｌ＝ｋ１〜ｋ２の場合、単語辞書１３の中からサブ単語辞書１３ｋ１〜１３ｋ２が選択され、認識対象範囲１９として指定される。
【００５２】
以上のように本発明の第３の実施の形態によれば、単語辞書１３がモーラ数ごとに複数のサブ単語辞書１３１〜１３Ｎに分割されているので、第１及び第２の実施の形態のように単語をアドレス順に登録する必要がない。
【００５３】
［用途］
上記実施の形態による音声認識装置は典型的には自動二輪車に搭載される。たとえば図１２に示すように、自動二輪車５０には、車載通信機５１と、車載情報機器５２と、運転者が着用するヘルメット５３Ａに装備されるヘルメット側無線通信機５４Ａと、同乗者が着用するヘルメット５３Ｂに装備されるヘルメット側無線通信機５４Ｂとが搭載される。上記音声認識装置は車載情報機器５２に内蔵される。
【００５４】
自動二輪車５０は、車体フレーム５５と、この車体フレーム５５に対して上下に揺動可能に取り付けられた動力ユニット５６と、この動力ユニット５６からの駆動力を得て回転する後輪５７と、車体フレーム５５の前部にフロントフォーク５８を介して取り付けられた操向車輪としての前輪５９と、フロントフォーク５８と一体的に回動するハンドル６０とを備えている。ハンドル６０には、メイン電源スイッチ６１が備えられている。
【００５５】
動力ユニット５６は、車体フレーム５５の中央付近の下部に揺動自在に連結されているとともに、車体フレーム５５の後部に対しては、リアサスペンションユニット６２を介して弾性的に結合されている。車体フレーム５５の中央付近の上部には、運転者用のシート６３が配置され、さらにその後方には同乗者用のシート６４が配置されている。車体フレーム５５において、シート６３とハンドル６０との間の位置には、運転者が足を置く運転者用ステップ６５が設けられている。また、運転者用のシート６３の下方には、車体フレーム５５の両側に、同乗者が足を置くためのステップ６６が設けられている。運転者及び同乗者の乗車状態を検出するために、シート６３，６４には、それぞれ、運転席着座センサ６７及び同乗者席着座センサ６８が設けられている。
【００５６】
車載通信機５１は、同乗者用のシート６４の下方位置において、車体フレーム５５に固定されている。この車載通信機５１は、同乗者用のシート６４の後方において車体フレーム５５に固定されたアンテナ６９と接続されており、ヘルメット側無線通信機５４Ａ，５４Ｂとの間で無線通信を行う。車載情報機器５２は、ハンドル６０に固定されており、さらに、車載通信機５１と配線接続されている。車載情報機器５２の例としては、走行経路の音声案内を行うナビゲーションシステム、音楽プレイヤ、ラジオ、携帯電話機の通話音声を中継する電話音声中継装置などを挙げることができる。車載通信機５１及び車載情報機器５２は、車載バッテリ７０からの給電を受けて動作するようになっている。
【００５７】
ヘルメット５３Ａ，５３Ｂの内面において、乗員の左右の耳元に対向する位置には、一対のスピーカ７１が固定されており、乗員の口元に対向する位置にはマイクロフォン７２が固定されている。一方、帽体の背面には、ヘルメット側無線通信機５４Ａ，５４Ｂが固定されている。このヘルメット側無線通信機５４Ａ，５４Ｂは、アンテナ７３を備え、スピーカ７１及びマイクロフォン７２と接続される。
【００５８】
以上、本発明の実施の形態を説明したが、上述した実施の形態は本発明を実施するための例示に過ぎない。よって、本発明は上述した実施の形態に限定されることなく、その趣旨を逸脱しない範囲内で上述した実施の形態を適宜変形して実施することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の第１の実施の形態による音声認識装置の全体構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図１に示した音声認識装置に用いられる単語辞書の構成を示す図である。
【図３】図１に示した音声認識装置に用いられるモーラ数アドレステーブルの構成を示す図である。
【図４】図１に示した音声認識装置の動作を示すフロー図である。
【図５】図１中の発話区間検出部及び発話時間測定部による処理内容を説明するための音声信号の波形図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態による音声認識装置の全体構成を示す機能ブロック図である。
【図７】図６に示した音声認識装置に用いられる単語辞書のモーラ数と母音数との関係を説明するために単語の音素表記を示す図である。
【図８】図６に示した音声認識装置の動作を示すフロー図である。
【図９】本発明の第３の実施の形態による音声認識装置に用いられる単語辞書の構成を示す図である。
【図１０】本発明の第３の実施の形態による音声認識装置に用いられるモーラ数辞書テーブルの構成を示す図である。
【図１１】本発明の第３の実施の形態による音声認識装置の動作を示すフロー図である。
【図１２】本発明の実施の形態による音声認識装置を搭載した自動二輪車の外観構成を示す側面図である。
【符号の説明】
【００６０】
１０  音声認識装置
１１  発話区間検出部
１２  特徴量抽出部
１３  単語辞書
１４  音響モデル
１５  照合部
１６  モーラ数アドレステーブル
１７  発話時間測定部
１８  単語辞書範囲指定部
１９  認識対象範囲
２０  音声認識装置
２１  母音推定部
３０  モーラ数辞書テーブル
１３１-１３Ｎ  サブ単語辞書
【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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