(57)【要約】  本発明の目的は、少ない計算コストで認識精度の高くなる適切なパラメータで音声認識を行うことができるようにすることである。音声モデル格納部７は、音声の特徴的性質を表現する複数の詳細度をもつ音声モデルを予め格納する。詳細度判定部９は、音声モデル格納部７が記憶する音声モデルがもつ詳細度のうち、入力信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択する。そして、パラメータ設定部１０は、選択した詳細度に応じて、音声認識に係わるパラメータを制御する。そのような構成としたことで、音声モデルの高い詳細度と低い詳細度とで比較したときに、入力信号に対して高い詳細度の方が近いような場合には、計算コストの低いパラメータを用いて音声認識を行う。逆に、入力信号に対して低い詳細度の方が近い場合には、より精度の高くなるようなパラメータを用いて音声認識を行う。
2008108232.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力した音声信号を音声認識する音声認識装置であって、
所定の音声モデルに対する音声の特徴的性質を示す情報である複数の詳細度をもつ前記音声モデルを予め記憶する音声モデル記憶手段と、
前記音声モデル記憶手段が記憶する音声モデルがもつ詳細度のうち、入力した音声信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択する詳細度選択手段と、
前記詳細度選択手段が選択した詳細度に応じて、入力した音声を音声認識するためのパラメータを設定するパラメータ設定手段とを
備えたことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記詳細度選択手段は、単位時間毎に詳細度を求めて、入力した音声信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択する請求項１記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記詳細度選択手段は、単位時間毎に求めた詳細度を複数の単位時間にわたって統計分析し、着目する単位時間の詳細度を求める請求項２記載の音声認識装置。
【請求項４】
音声モデル記憶手段が記憶する音声モデルと、入力した音声信号の特徴的性質との差を示す距離情報を算出する距離算出手段を備え、
前記距離算出手段は、詳細度が低い距離情報からより高い距離情報へと順番に距離情報を算出し、又は詳細度が高い距離情報からより低い距離情報へと順番に算出し、
前記詳細度選択手段は、前記距離算出手段が求めた前記距離情報が極小となる詳細度を求める
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記音声モデル記憶手段は、親子構造をもつ音声モデルを予め記憶する請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項６】
所定の音響モデルを予め記憶する音響モデル記憶手段と、
パラメータ設定手段によって設定されたパラメータに基づいて、音声認識の結果として単語列を探索して抽出する単語列探索手段とを備え、
前記音響モデル記憶手段は、前記音声モデル記憶手段が記憶する音声モデルと所定の関連性をもつ音響モデルを予め記憶し、
前記単語列探索手段は、前記音声モデルと前記音響モデルとの関連性を用いて、単語列を探索して抽出する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項７】
前記パラメータ設定手段は、詳細度選択手段が選択した詳細度に応じて、言語の重み付け、又は所定の枝刈り処理を行うための枝刈りパラメータの少なくともいずれかを設定する請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項８】
所定の音響モデルを予め複数記憶する音響モデル記憶手段と、
所定の言語モデルを予め複数記憶する言語モデル記憶手段と、
前記詳細度選択手段が選択した詳細度に応じて、前記音響モデル記憶手段が記憶する複数の音響モデルと、前記言語モデル記憶手段が記憶する複数の言語モデルとのうち、１組の音響モデルと言語モデルとを選択するモデル選択手段とを備えた
請求項１から請求項７のうちのいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項９】
前記詳細度選択手段が選択した詳細度に応じて、入力した音声信号の音声認識結果の出力方法又は出力内容を変更する出力変更手段を備えた請求項１から請求項８のうちのいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項１０】
前記詳細度選択手段が選択した詳細度に応じて、前記音声モデル記憶手段が記憶する音声モデルを更新する音声モデル更新手段を備えた請求項１から請求項９のうちのいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項１１】
入力した音声信号を音声認識する音声認識方法であって、
予め記憶する所定の音声モデルがもつ、前記音声モデルに対する音声の特徴的性質を示す情報である複数の詳細度のうち、入力した音声信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択する詳細度選択ステップと、
選択した詳細度に応じて、入力した音声を音声認識するためのパラメータを設定するパラメータ設定ステップとを
含むことを特徴とする音声認識方法。
【請求項１２】
前記詳細度選択ステップで、単位時間毎に詳細度を求めて、入力した音声信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択する請求項１１記載の音声認識方法。
【請求項１３】
前記詳細度選択ステップで、単位時間毎に求めた詳細度を複数の単位時間にわたって統計分析し、着目する単位時間の詳細度を求める請求項１２記載の音声認識方法。
【請求項１４】
予め記憶する音声モデルと、入力した音声信号の特徴的性質との差を示す距離情報を算出する距離算出ステップを含み、
前記距離算出ステップで、詳細度が低い距離情報からより高い距離情報へと順番に距離情報を算出し、又は詳細度が高い距離情報からより低い距離情報へと順番に算出し、
前記詳細度選択ステップで、求めた前記距離情報が極小となる詳細度を求める
請求項１１から請求項１３のうちのいずれか１項に記載の音声認識方法。
【請求項１５】
予め記憶する親子構造をもつ音声モデルに基づいて、入力した音声信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択する請求項１１から請求項１４のうちのいずれか１項に記載の音声認識方法。
【請求項１６】
設定したパラメータに基づいて、音声認識の結果として単語列を探索して抽出する単語列探索ステップを含み、
音声モデルと所定の関連性をもつ音響モデルを予め記憶し、
前記単語列探索ステップで、前記音声モデルと前記音響モデルとの関連性を用いて、単語列を探索して抽出する
請求項１１から請求項１５のうちのいずれか１項に記載の音声認識方法。
【請求項１７】
前記パラメータ設定ステップで、選択した詳細度に応じて、言語の重み付け、又は所定の枝刈り処理を行うための枝刈りパラメータの少なくともいずれかを設定する請求項１１から請求項１６のうちのいずれか１項に記載の音声認識方法。
【請求項１８】
選択した詳細度に応じて、予め記憶する複数の音響モデルと、予め記憶する複数の言語モデルとのうち、１組の音響モデルと言語モデルとを選択するモデル選択ステップを含む請求項１１から請求項１７のうちのいずれか１項に記載の音声認識方法。
【請求項１９】
選択した詳細度に応じて、入力した音声信号の音声認識結果の出力方法又は出力内容を変更する出力変更ステップを含む請求項１１から請求項１８のうちのいずれか１項に記載の音声認識方法。
【請求項２０】
選択した詳細度に応じて、予め記憶する音声モデルを更新する音声モデル更新ステップを含む請求項１１から請求項１９のうちのいずれか１項に記載の音声認識方法。
【請求項２１】
入力した音声信号を音声認識するための音声認識プログラムであって、
コンピュータに、
予め記憶する所定の音声モデルがもつ、前記音声モデルに対する音声の特徴的性質を示す情報である複数の詳細度のうち、入力した音声信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択する詳細度選択処理と、
選択した詳細度に応じて、入力した音声を音声認識するためのパラメータを設定するパラメータ設定処理とを
実行させるための音声認識プログラム。
【請求項２２】
前記コンピュータに、
前記詳細度選択処理で、単位時間毎に詳細度を求めて、入力した音声信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択する処理を実行させる
請求項２１記載の音声認識プログラム。
【請求項２３】
前記コンピュータに、
前記詳細度選択処理で、単位時間毎に求めた詳細度を複数の単位時間にわたって統計分析し、着目する単位時間の詳細度を求める処理を実行させる
請求項２２記載の音声認識プログラム。
【請求項２４】
前記コンピュータに、
予め記憶する音声モデルと、入力した音声信号の特徴的性質との差を示す距離情報を算出する距離算出処理を実行させ、
前記距離算出処理で、詳細度が低い距離情報からより高い距離情報へと順番に距離情報を算出し、又は詳細度が高い距離情報からより低い距離情報へと順番に算出する処理を実行させ、
前記詳細度選択処理で、求めた前記距離情報が極小となる詳細度を求める処理を実行させる請求項２１から請求項２３のうちのいずれか１項に記載の音声認識プログラム。
【請求項２５】
前記コンピュータに、
予め記憶する親子構造をもつ音声モデルに基づいて、入力した音声信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択する処理を実行させる
請求項２１から請求項２４のうちのいずれか１項に記載の音声認識プログラム。
【請求項２６】
音声モデルと所定の関連性をもつ音響モデルを予め記憶する記憶手段を備えたコンピュータに、
設定したパラメータに基づいて、音声認識の結果として単語列を探索して抽出する単語列探索処理を実行させ、
前記単語列探索処理で、前記音声モデルと前記音響モデルとの関連性を用いて、単語列を探索して抽出する処理を実行させる
請求項２１から請求項２５のうちのいずれか１項に記載の音声認識プログラム。
【請求項２７】
前記コンピュータに、
前記パラメータ設定処理で、選択した詳細度に応じて、言語の重み付け、又は所定の枝刈り処理を行うための枝刈りパラメータの少なくともいずれかを設定する処理を実行させる
請求項２１から請求項２６のうちのいずれか１項に記載の音声認識プログラム。
【請求項２８】
前記コンピュータに、
選択した詳細度に応じて、予め記憶する複数の音響モデルと、予め記憶する複数の言語モデルとのうち、１組の音響モデルと言語モデルとを選択するモデル選択処理を実行させる
請求項２１から請求項２７のうちのいずれか１項に記載の音声認識プログラム。
【請求項２９】
前記コンピュータに、
選択した詳細度に応じて、入力した音声信号の音声認識結果の出力方法又は出力内容を
変更する出力変更処理を実行させる
請求項２１から請求項２８のうちのいずれか１項に記載の音声認識プログラム。
【請求項３０】
前記コンピュータに、
選択した詳細度に応じて、予め記憶する音声モデルを更新する音声モデル更新処理を実行させる
請求項２１から請求項２９のうちのいずれか１項に記載の音声認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願についての記載）
本願は、先の日本特許出願２００７−０４８８９８号（２００７年２月２８日出願）の優先権を主張するものであり、前記先の出願の全記載内容は、本書に引用をもって繰込み記載されているものとみなされる。
本発明は、音声を認識する音声認識装置、音声認識方法及び音声認識プログラムに関し、特に、音響的な特性を判定して音声認識に係わるパラメータを制御することで、少ない計算コストで音声認識の認識精度を高める音声認識装置、音声認識方法及び音声認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、音声認識装置を用いて、入力した音声を音声認識しテキスト等に変換して利用することが行われている。従来の音声認識装置として、例えば、特許文献１には、計算コストを増加させずに、正解が枝刈りされることを抑えて、高い認識精度で音声認識を行う装置が記載されている。また、例えば、非特許文献１には、一般的な音声認識技術の手法及び音声認識のリアルタイム化技術が記載されている。【０００３】
【特許文献１】特開２００１−７５５９６号公報（段落００６３−００７０、図６−８）
【非特許文献１】安藤彰男著，「リアルタイム音声認識」，電子情報通信学会，ｐｐ．２８−ｐ．１４３
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
以上の特許文献１及び非特許文献１の開示事項は、本書に引用をもって繰り込み記載されているものとする。以下に本発明による関連技術の分析を与える。
図１２は、非特許文献１に記載された音声認識技術を用いた一般的な音声認識装置の構成例を示すブロック図である。図１２に示すように、一般的に、音声認識装置は、入力信号取得部９１と、特徴量算出部９２と、音響モデル９３と、言語モデル９４と、ネットワーク探索部９５と、認識結果出力部９６とを含む。【０００５】
入力信号取得部９１は、入力信号（音声信号）を単位時間毎に切り分けて取得（入力）する。特徴量算出部９２は、入力信号取得部９１が入力した入力信号から特徴量を算出する。音響モデル９３は、予め音響モデルを格納する。言語モデル９４は、予め言語モデルを格納する。ネットワーク探索部９５は、特徴量算出部９２で算出された特徴量と、音響モデル９３が格納する音響モデルと、言語モデル９４が格納する言語モデルとに基づいて、音声認識の結果としての単語列の候補を探索する。認識結果出力部９６は、ネットワーク探索部において探索された単語列の候補を出力する。【０００６】
図１２に示す一般的な音声認識装置では、ネットワーク探索部９５で単語列を探索する際に、特徴量算出部９２で算出された特徴量と、音響モデル格納部９３に格納されている音響モデルと、言語モデル格納部９４に格納されている言語モデルとを用いる。まず、ネットワーク探索部９５は、単語列の探索処理を行うことによって、式（１）に示す最も尤度の高い単語列を求めるものとする。【０００７】
【数１】
2008108232.tif 000003
【０００８】
この場合、非特許文献１に開示されているサーチ（探索）方法（非特許文献１の６章参照）を用いると、ネットワーク探索部９５は、入力信号ｘ＝ｘ０，．．．，ｘＴが時系列順に与えられたときに、式（２）を用いて最も尤度の高い単語列を求めることができる。【０００９】
【数２】
2008108232.tif 000004
【００１０】
ここで、λは言語重みと呼ばれるパラメータである。この言語重みλを大きくすると言語モデルに重きを置いて探索し、逆に小さくすると音響モデルに重きを置いて探索を行うことになる。また、Ｐ（ｘ｜ω）は音響モデルを用いて求められる入力信号ｘに対する単語列ωの尤度であり、Ｐ（ω）は言語モデルを用いて求められる単語列ωが出現する確率である。【００１１】
また、式（２）において、ａｒｇｍａｘは起こりうる全ての単語列の組み合わせに対して、最も尤度の高い単語列を求める演算を意味する。しかしながら、全ての単語列に関して上記演算を行うには非常に多くの計算コストが必要とされるため、実際には単語列の候補（仮説）の枝刈りを行う。単語列の候補の枝刈りにおいては、仮説数や尤度幅等の枝刈りパラメータを設定する必要がある。【００１２】
上記に示した一般的な音声認識装置では、上記の言語重みや上記の枝刈りパラメータ等の設定すべき複数のパラメータが存在している。音声認識装置では、これらのパラメータを制御することで、計算コストや認識精度を変更することができる。【００１３】
また、特許文献１に記載された音声認識装置を用いれば、上記の音声認識に係わるパラメータを制御することができる。図１３は、特許文献１に記載されている音声認識装置の構成例を示すブロック図である。図１３に示すように、特許文献１に記載された音声認識装置は、音声データ記憶手段９１１と、音響分析手段９１２と、音響モデル記憶手段９１３と、単語辞書記憶手段９１４と、尤度演算手段９１５と、枝刈り手段９１６と、認識結果出力手段９１７と、簡易音響モデル記憶手段９２１と、簡易音響モデル確率演算手段９２２と、順位変動計算手段９２３と、言語重み変更手段９３１とを備える。【００１４】
音声データ記憶手段９１１は、入力した音声を記憶する。また、音響分析手段９１２は、音声データ記憶手段９１１が記憶する音声データを音響分析して音響特徴ベクトルを出力する。また、音響モデル記憶手段９１３は、各音素の音響モデルを記憶する。また、単語辞書記憶手段９１４は、単語辞書を記憶する。また、尤度演算手段９１５は、音響分析手段９１２から出力された音響特徴ベクトルと、音響モデル記憶手段９１３が記憶する音響モデルと、単語辞書記憶手段９１４が記憶する単語辞書とに基づいて、認識候補である仮説の尤度を演算する。また、枝刈り手段９１６は、尤度演算手段９１５が演算した仮説の尤度から最大尤度を求め、求めた最大尤度から所定のビーム幅以下の仮説を棄却する。そして、認識結果出力手段９１７は、枝刈り手段９１６により残された仮説を認識候補として出力する。【００１５】
また、上記のような構成要素を備えた音声認識装置において、簡易音響モデル記憶手段９２１は、各音素の簡易な音響モデルを記憶する。また、簡易音響モデル確率演算手段９２２は、音響分析手段９１２から出力された音響特徴ベクトルと、簡易音響モデル記憶手段９２１が記憶する簡易な音響モデルとに基づいて、現在時刻をはさむ所定の時間内における各時刻の各ＨＭＭ状態の簡易音響出力確率を演算する。また、順位変動計算手段９２３は、簡易音響モデル確率演算手段９２２が求めた各時刻の各ＨＭＭ状態の簡易音響出力確率の順位を求め、現在時刻をはさむ所定の時間内における各ＨＭＭ状態の順位変動幅を計算し、ＨＭＭ状態の順位変動幅の平均を計算する。そして、特許文献１に記載された音声認識装置は、順位変動計算手段９２３が計算した順位変動幅の平均に基づき、音声認識に係るパラメータを調整するものである。【００１６】
なお、図１３に示す特許文献１に記載された音声認識装置では、パラメータの例として言語重みを変更する言語重み変更手段９３１を備える構成としている。【００１７】
上記のような構成とすることにより、特許文献１に記載された音声認識装置では、所定の計算コストの中で、認識精度が最大になるようなパラメータの制御を行うことができる。【００１８】
しかしながら、特許文献１に記載された音声認識装置の方法では、順位変動計算手段９２３において、各ＨＭＭ状態の順位変動を求めるために着目する時刻をはさむ長時間の平均を求める必要がある。そのため、最適なパラメータを求めるために処理の遅延が生じてしまうという問題点がある。また、特許文献１に記載された音声認識装置の方法では、計算コストのかかる尤度演算を、簡易音響モデルと音響モデルとに対して別々に行うので、必ずしも計算コストが少なくなるとは限らないという問題点がある。【００１９】
上記のように、特許文献１や非特許文献１に記載された音声認識技術を用いた音声認識システム（音声認識装置）として、下記のような問題点を有する。まず、第１の問題点として、簡易音声モデルを用いて各ＨＭＭ状態の順位変動を求めてパラメータを調整する音声認識方法では、順位変動を求めるために長時間の平均を求めるので、処理の遅延が生じてしまうという問題点がある。また、第２の問題点として、簡易音声モデルを用いて各ＨＭＭ状態の順位変動を求めてパラメータを調整する音声認識方法では、計算コストのかかる尤度演算を簡易音響モデルに対して余分に行わなければならないので、計算コストが多くなることがあるという問題点がある。【００２０】
そこで、本発明は、音響的な特性を判定して、少ない計算コストで認識精度の高くなる適切なパラメータで音声認識を行うことができる音声認識装置、音声認識方法及び音声認識プログラムを提供することを目的とする。また、本発明は、同一時刻における拮抗する候補の数を考慮することで、処理の遅延無しに適切なパラメータを設定することができる音声認識装置、音声認識方法及び音声認識プログラムを提供することを目的とする。さらに、本発明は、少ない演算量で適切なパラメータを求めることができる音声認識装置、音声認識方法及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】
【００２１】
本発明の第１の視点によれば、所定の音声モデルに対する音声の特徴的性質を示す情報である複数の詳細度をもつ音声モデルを予め記憶する音声モデル記憶手段（例えば、音声モデル格納部７によって実現される）と、音声モデル記憶手段が記憶する音声モデルがもつ詳細度のうち、入力した音声信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択する詳細度選択手段（例えば、詳細度判定部９によって実現される）と、詳細度選択手段が選択した詳細度に応じて、入力した音声を音声認識するためのパラメータを設定するパラメータ設定手段（例えば、パラメータ設定部１０によって実現される）とを備え、入力した音声信号を音声認識する音声認識装置が提供される。【００２２】
また、上記した音声認識装置において、詳細度選択手段は、単位時間毎に詳細度を求めて、入力した音声信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択するものであってもよい。【００２３】
また、上記した音声認識装置において、詳細度選択手段は、単位時間毎に求めた詳細度を複数の単位時間にわたって統計分析し、着目する単位時間の詳細度を求めるものであってもよい。【００２４】
また、上記した音声認識装置は、音声モデル記憶手段が記憶する音声モデルと、入力した音声信号の特徴的性質との差を示す距離情報を算出する距離算出手段（例えば、距離算出部８によって実現される）を備え、距離算出手段は、詳細度が低い距離情報からより高い距離情報へと順番に距離情報を算出し、又は詳細度が高い距離情報からより低い距離情報へと順番に算出し、詳細度選択手段は、距離算出手段が求めた距離情報が極小となる詳細度を求めるものであってもよい。【００２５】
また、上記した音声認識装置において、音声モデル記憶手段は、親子構造をもつ音声モデルを予め記憶するものであってもよい。【００２６】
また、上記した音声認識装置は、所定の音響モデルを予め記憶する音響モデル記憶手段（例えば、音響モデル格納部３によって実現される）と、パラメータ設定手段によって設定されたパラメータに基づいて、音声認識の結果として単語列を探索して抽出する単語列探索手段（例えば、ネットワーク探索部５によって実現される）とを備え、音響モデル記憶手段は、音声モデル記憶手段が記憶する音声モデルと所定の関連性をもつ音響モデルを予め記憶し、単語列探索手段は、音声モデルと音響モデルとの関連性を用いて、単語列を探索して抽出するものであってもよい。【００２７】
また、上記した音声認識装置において、パラメータ設定手段は、詳細度選択手段が選択した詳細度に応じて、言語の重み付け、又は所定の枝刈り処理を行うための枝刈りパラメータの少なくともいずれかを設定するものであってもよい。【００２８】
また、上記した音声認識装置は、所定の音響モデルを予め複数記憶する音響モデル記憶手段（例えば、音響モデル格納部１３によって実現される）と、所定の言語モデルを予め複数記憶する言語モデル記憶手段（例えば、言語モデル格納部１４によって実現される）と、詳細度選択手段が選択した詳細度に応じて、音響モデル記憶手段が記憶する複数の音響モデルと、言語モデル記憶手段が記憶する複数の言語モデルとのうち、１組の音響モデルと言語モデルとを選択するモデル選択手段（例えば、モデル選択部１２によって実現される）とを備えたものであってもよい。【００２９】
また、上記した音声認識装置は、詳細度選択手段が選択した詳細度に応じて、入力した音声信号の音声認識結果の出力方法又は出力内容を変更する出力変更手段（例えば、動作／応答設定部１５によって実現される）を備えたものであってもよい。【００３０】
また、上記した音声認識装置は、詳細度選択手段が選択した詳細度に応じて、音声モデル記憶手段が記憶する音声モデルを更新する音声モデル更新手段（例えば、モデル学習部１６によって実現される）を備えたものであってもよい。【００３１】
本発明の第２の視点によれば、予め記憶する所定の音声モデルがもつ、音声モデルに対する音声の特徴的性質を示す情報である複数の詳細度のうち、入力した音声信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択する詳細度選択ステップと、選択した詳細度に応じて、入力した音声を音声認識するためのパラメータを設定するパラメータ設定ステップとを含み、入力した音声信号を音声認識する音声認識方法が提供される。【００３２】
また、上記した音声認識方法は、詳細度選択ステップで、単位時間毎に詳細度を求めて、入力した音声信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択するものであってもよい。【００３３】
また、上記した音声認識方法は、詳細度選択ステップで、単位時間毎に求めた詳細度を複数の単位時間にわたって統計分析し、着目する単位時間の詳細度を求めるものであってもよい。【００３４】
また、上記した音声認識方法は、予め記憶する音声モデルと、入力した音声信号の特徴的性質との差を示す距離情報を算出する距離算出ステップを含み、距離算出ステップで、詳細度が低い距離情報からより高い距離情報へと順番に距離情報を算出し、又は詳細度が高い距離情報からより低い距離情報へと順番に算出し、詳細度選択ステップで、求めた距離情報が極小となる詳細度を求めるものであってもよい。【００３５】
また、上記した音声認識方法は、予め記憶する親子構造をもつ音声モデルに基づいて、入力した音声信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択するものであってもよい。【００３６】
また、上記した音声認識方法は、設定したパラメータに基づいて、音声認識の結果として単語列を探索して抽出する単語列探索ステップを含み、音声モデルと所定の関連性をもつ音響モデルを予め記憶し、単語列探索ステップで、音声モデルと音響モデルとの関連性を用いて、単語列を探索して抽出するものであってもよい。【００３７】
また、上記した音声認識方法は、パラメータ設定ステップで、選択した詳細度に応じて、言語の重み付け、又は所定の枝刈り処理を行うための枝刈りパラメータの少なくともいずれかを設定するものであってもよい。【００３８】
また、上記した音声認識方法は、選択した詳細度に応じて、予め記憶する複数の音響モデルと、予め記憶する複数の言語モデルとのうち、１組の音響モデルと言語モデルとを選択するモデル選択ステップを含むものであってもよい。【００３９】
また、上記した音声認識方法は、選択した詳細度に応じて、入力した音声信号の音声認識結果の出力方法又は出力内容を変更する出力変更ステップを含むものであってもよい。【００４０】
また、上記した音声認識方法は、選択した詳細度に応じて、予め記憶する音声モデルを更新する音声モデル更新ステップを含むものであってもよい。【００４１】
本発明の第３の視点によれば、コンピュータに、予め記憶する所定の音声モデルがもつ、音声モデルに対する音声の特徴的性質を示す情報である複数の詳細度のうち、入力した音声信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択する詳細度選択処理と、選択した詳細度に応じて、入力した音声を音声認識するためのパラメータを設定するパラメータ設定処理とを実行させ、コンピュータに、入力した音声信号を音声認識させる音声認識プログラムが提供される。【００４２】
また、上記した音声認識プログラムは、コンピュータに、詳細度選択処理で、単位時間毎に詳細度を求めて、入力した音声信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択する処理を実行させるものであってもよい。【００４３】
また、上記した音声認識プログラムは、コンピュータに、詳細度選択処理で、単位時間毎に求めた詳細度を複数の単位時間にわたって統計分析し、着目する単位時間の詳細度を求める処理を実行させるものであってもよい。【００４４】
また、上記した音声認識プログラムは、コンピュータに、予め記憶する音声モデルと、入力した音声信号の特徴的性質との差を示す距離情報を算出する距離算出処理を実行させ、距離算出処理で、詳細度が低い距離情報からより高い距離情報へと順番に距離情報を算出し、又は詳細度が高い距離情報からより低い距離情報へと順番に算出する処理を実行させ、詳細度選択処理で、求めた距離情報が極小となる詳細度を求める処理を実行させるものであってもよい。【００４５】
また、上記した音声認識プログラムは、コンピュータに、予め記憶する親子構造をもつ音声モデルに基づいて、入力した音声信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択する処理を実行させるものであってもよい。【００４６】
また、上記した音声認識プログラムは、音声モデルと所定の関連性をもつ音響モデルを予め記憶する記憶手段（例えば、音響モデル格納部３）を備えたコンピュータに、設定したパラメータに基づいて、音声認識の結果として単語列を探索して抽出する単語列探索処理を実行させ、単語列探索処理で、音声モデルと音響モデルとの関連性を用いて、単語列を探索して抽出する処理を実行させるものであってもよい。【００４７】
また、上記した音声認識プログラムは、コンピュータに、パラメータ設定処理で、選択した詳細度に応じて、言語の重み付け、又は所定の枝刈り処理を行うための枝刈りパラメータの少なくともいずれかを設定する処理を実行させるものであってもよい。【００４８】
また、上記した音声認識プログラムは、コンピュータに、選択した詳細度に応じて、予め記憶する複数の音響モデルと、予め記憶する複数の言語モデルとのうち、１組の音響モデルと言語モデルとを選択するモデル選択処理を実行させるものであってもよい。【００４９】
また、上記した音声認識プログラムは、コンピュータに、選択した詳細度に応じて、入力した音声信号の音声認識結果の出力方法又は出力内容を変更する出力変更処理を実行させるものであってもよい。【００５０】
また、上記した音声認識プログラムは、コンピュータに、選択した詳細度に応じて、予め記憶する音声モデルを更新する音声モデル更新処理を実行させるものであってもよい。そのようにすることによって、話者又は雑音環境に音声モデルを適応させる。【００５１】
要約すると、本発明による音声認識装置は、上記の課題を解決するため、概略以下のように構成される。すなわち、音声認識装置は、音声の特徴的性質を表現する複数の詳細度をもつ音声モデルを保持し、入力信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択し、選択した詳細度に応じて音声認識に係わるパラメータを制御する。【００５２】
上記のような構成としたことで、音声モデルの高い詳細度と低い詳細度とで比較したときに、入力信号に対して高い詳細度の方が近い場合には、入力信号の特徴的性質が音響モデルを学習したときのデータの特徴的性質に近いので、音声の特徴的性質を信頼して、計算コストの低いパラメータを用いて音声認識を行う。逆に、入力信号に対して低い詳細度の方が近い場合には、入力信号の特徴的性質が学習データの特徴的性質から遠いので、音声の特徴的性質を信頼せずに、より精度の高くなるようなパラメータを用いて音声認識を行う。そのように詳細度に応じて動的にパラメータを制御することにより、常に最適な計算コストで精度の高い音声認識を行うことができ、本発明の第１の目的を達成することができる。【００５３】
また、着目する時刻の入力信号に対応する詳細度のみの情報に基づいて、最適なパラメータを決定することができるので、処理の遅延をなくすことができ、本発明の第２の目的を達成することができる。【００５４】
また、複数の詳細度をもつ音声モデルは、音響モデルに較べて充分に小さいサイズにすることができるので、簡易音響モデルを用いて各ＨＭＭ状態の順位変動を求めてパラメータを調整する音声認識方法（特許文献１参照）に較べて、計算コストが少なくてすみ、本発明の第３の目的を達成することができる。
【発明の効果】
【００５５】
本発明によれば、音声モデルがもつ詳細度のうち、入力した音声信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択し、選択した詳細度に応じて入力した音声を音声認識するためのパラメータを設定する。従って、音響的な特性を判定して、少ない計算コストで認識精度の高くなる適切なパラメータで音声認識を行うことができる。すなわち、本発明によれば、入力した音声信号が音声モデルのどの詳細度に属するかの情報から、入力した音声信号の特徴的性質が音響モデル学習時の音声データに近く信頼できるか否かを考慮することができる、そのため、音声認識に係わるパラメータを設定し、音声認識を行うことができる。【００５６】
また、本発明によれば、同一時刻における拮抗する候補の数を考慮することで、処理の遅延無しに適切なパラメータを設定することができる。すなわち、本発明によれば、入力した音声信号が音声モデルのどの詳細度に属するかの情報を求めるには、着目する時刻のみ考慮すればよく、長時間の平均を取らなくてもよい。そのため、処理が遅延することなくパラメータを設定し、音声認識を行うことができる。【００５７】
また、本発明によれば、少ない演算量で適切なパラメータを求めることができる。すなわち、本発明によれば、複数の詳細度をもつ音声モデルは、音響モデルに較べて充分に小さいサイズにすることができる。そのため、少ない計算コストの増加でパラメータを設定し、音声認識を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明による音声認識装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】複数の詳細度を含むＧＭＭを模式的に表した例を示す説明図である。
【図３】音声認識装置が実行する音声認識処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】音声モデルの詳細度と言語重みとの関係を示した説明図である。
【図５】音声モデルの詳細度と距離との関係を示した説明図である。
【図６】第３の実施の形態における音声認識装置の構成例を示すブロック図である。
【図７】親子構造をもつ複数の詳細度をもつ音声モデルを示す模式図である。
【図８】複数の詳細度をもつ音声モデルと音響モデルとの関連性を示した説明図である。
【図９】第５の実施の形態における音声認識装置の構成例を示すブロック図である。
【図１０】第６の実施の形態における音声認識装置の構成例を示すブロック図である。
【図１１】第７の実施の形態における音声認識装置の構成例を示すブロック図である。
【図１２】非特許文献１に記載された音声認識技術を用いた一般的な音声認識装置の構成例を示すブロック図である。
【図１３】特許文献１に記載されている音声認識装置の構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００５９】
１  入力信号取得部
２  特徴量算出部
３，１３  音響モデル格納部
４，１４  言語モデル格納部
５  ネットワーク探索部
６  認識結果出力部
７，１１  音声モデル格納部
８  距離算出部
９  詳細度判定部
１０  パラメータ設定部
１２  モデル選択部
１５  動作／応答設定部
１６  モデル学習部
【発明を実施するための最良の形態】
【００６０】
実施の形態１．
以下、本発明の第１の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明による音声認識装置の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、音声認識装置は、入力信号取得部１、特徴量算出部２、音響モデル格納部３、言語モデル格納部４、ネットワーク探索部５、認識結果出力部６、音声モデル格納部７、距離算出部８、詳細度判定部９及びパラメータ設定部１０を含む。なお、音声認識装置は、具体的には、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。【００６１】
入力信号取得部１は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。入力信号取得部１は、入力信号を単位時間毎に切り分け取得（入力）する機能を備える。例えば、入力信号取得部１は、マイクロフォン等の音声入力装置から音声信号を入力信号として入力する。また、例えば、入力信号取得部１は、予めデータベース等に記憶する音声信号を入力信号として抽出する。【００６２】
特徴量算出部２は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。特徴量算出部２は、入力信号取得部１が入力した入力信号に基づいて、入力音声の特徴的性質を示す特徴量を算出する機能を備える。【００６３】
音響モデル格納部３及び言語モデル格納部４は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置等の記憶装置によって実現される。音響モデル格納部３は、所定の音響モデルを予め格納する。また、言語モデル格納部４は、所定の言語モデルを予め格納する。【００６４】
ネットワーク探索部５は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。ネットワーク探索部５は、特徴量算出部２で算出された特徴量と、音響モデル格納部３が格納する音響モデルと、言語モデル格納部４が格納する言語モデルとに基づいて、単語列の候補を探索する機能を備える。また、ネットワーク探索部５は、単語列の候補の探索結果に基づいて、入力音声の音声認識結果として単語列の候補を抽出する機能を備える。【００６５】
認識結果出力部６は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。認識結果出力部６は、ネットワーク探索部５によって探索された単語列の候補を出力する機能を備える。例えば、認識結果出力部６は、単語列の候補を、入力音声の音声認識結果として、ディスプレイ装置等の表示装置に表示する。また、例えば、認識結果出力部６は、単語列の候補を含むファイルを、入力音声の音声認識結果として出力する。【００６６】
また、上記のような構成要素を備える音声認識システム（音声認識装置）において、音声モデル格納部７、距離算出部８、詳細度判定部９及びパラメータ設定部１０は、以下のような機能を備える。【００６７】
音声モデル格納部７は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置等の記憶装置によって実現される。音声モデル格納部７は、複数の詳細度をもつ音声モデルを予め格納する。なお、「詳細度」とは、音声モデルを用いて音声現象を粗く表現するか、緻密に表現するかを決める尺度である。【００６８】
距離算出部８は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。距離算出部８は、音声モデル格納部７が格納する音声モデルがもつ各詳細度に対する特徴量算出部２で算出された特徴量の距離を算出する機能を備える。具体的には、距離算出部８は、入力音声の特徴量と各詳細度との差を示す値をそれぞれ算出することによって、入力音声の特徴量と各詳細度との距離を算出する。【００６９】
詳細度判定部９は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。詳細度判定部９は、距離算出部８が求めた詳細度と特徴量との距離のうち最も小さい距離を特定し、特徴量算出部２が求めた特徴量との距離が最も小さくなるような詳細度を求める（判定する）機能を備える。すなわち、詳細度判定部９は、音声モデル格納部７が記憶する音声モデルがもつ詳細度のうち、入力した音声信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択する。【００７０】
パラメータ設定部１０は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。パラメータ設定部１０は、詳細度判定部９が求めた詳細度の値に応じて、ネットワーク探索部５が単語列を探索する際に必要となるパラメータを設定する機能を備える。【００７１】
特徴量算出部２は、特徴量として、例えば、入力音声のケプストラムや、対数スペクトル、スペクトル、フォルマント位置、ピッチ、スペクトルパワー、又はその入力音声の複数フレームに渡る変化分等の音声の特徴を示す値を算出する。なお、ここで記載した特徴量及び特徴量の算出方法については、例えば、非特許文献１の第２章に記載されている。ここで、非特許文献１の第２章に記載されている事項は、本書に引用をもって繰り込み記載されているものとする。【００７２】
音響モデル格納部３は、音響モデルとして、例えば、ＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）等のデータを格納している。なお、ここで記載した音響モデルについては、例えば、非特許文献１の第３章に記載されている。また、ここで記載した音響モデルの作成方法については、例えば、非特許文献１の第１４章に記載されている。ここで、非特許文献１の第３章及び第１４章に記載されている事項は、本書に引用をもって繰り込み記載されているものとする。【００７３】
言語モデル格納部４は、言語モデルとして、例えば、Ｎ−ｇｒａｍや、単語辞書、文脈自由文法等のデータを格納している。なお、ここで記載した言語モデル及び言語モデルを用いた音声認識アルゴリズムについては、例えば、非特許文献１の第５章に記載されている。ここで、非特許文献１の第５章に記載されている事項は、本書に引用をもって繰り込み記載されているものとする。【００７４】
ネットワーク探索部５は、単語列を探索する方法として、例えば、ビームサーチを行う等、言語モデル格納部４に格納されている言語モデルによって表現される単語列ネットワークから、音響モデル格納部３に格納されている音響モデルを用いて正解単語列を探索する方法によって、入力音声の音声認識結果として単語列の候補を抽出する。なお、ここで記載した単語列探索方法については、例えば、非特許文献１の第６章に記載されている。ここで、非特許文献１の第６章に記載されている事項は、本書に引用をもって繰り込み記載されているものとする。【００７５】
音声モデル格納部７は、複数の詳細度を含む音声モデルを格納している。音声モデル格納部７は、音声モデルとして、例えば、ＨＭＭ又はＧＭＭ（Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｍｉｘｔｕｒｅ  Ｍｏｄｅｌ）等のデータを格納している。【００７６】
ＨＭＭやＧＭＭは、複数の確率分布関数を組み合わせることによって構成される。確率分布関数には一般的にガウス分布が用いられるが、ガウス分布以外の関数を用いてもよい。確率分布関数のパラメータは、ＥＭアルゴリズム等の手法を用いて音声を学習することによって決定される。なお、ここで記載したＥＭアルゴリズムは、例えば、非特許文献１の第４章に記載されている。ここで、非特許文献１の第４章に記載されている事項は、本書に引用をもって繰り込み記載されているものとする。【００７７】
また、音声モデルは、詳細度として、例えば、確率分布関数の混合数や、確率分布関数の分布を平均した値等を持つ。図２は、複数の詳細度を含むＧＭＭを模式的に表した例を示す説明図である。図２において、実線で囲まれた楕円が確率分布関数を示す。図２に示すように、ＧＭＭは詳細度が低いときは少数の混合数の確率分布関数で表され、詳細度が高いときは多数の混合数の確率分布関数で表される。【００７８】
詳細度が異なる音声モデルを作る方法として、トップダウンに作成する方法と、ボトムアップに作成する方法とが考えられる。トップダウンに作成する方法として、以下のような方法がある。例えば、学習データに対して少ない混合数の音声モデルを学習して作成した後に、音声モデルを構成する確率分布関数を分割する等して混合数を増加させる。そして、その混合数を増加させたモデルを再び学習する。そのように、学習及び分割の処理を必要な混合数の音声モデルが得られるまで繰り返し実行することによって、詳細度が異なる音声モデルを生成することができる。【００７９】
また、例えば、モノフォンや、ダイフォン、トライフォン、クインフォン等の音素の組み合わせの詳細度を変えて音声モデルを作成することによって、詳細度が異なる音声モデルを生成するようにしてもよい。【００８０】
ボトムアップに音声モデルを作成する方法として、例えば、なんらかの学習手段を用いて学習された複数の確率分布関数の混合によって構成される音声モデルを、ｋ−ｍｅａｎｓ法等を用いて距離に応じてまとめ上げることによって、詳細度の異なる音声モデルを作成する方法がある。なお、ここで記載したｋ−ｍｅａｎｓ法は、例えば、文献（Richard O. Duda, Petter E. Hart, David G. Stork 著，尾上守夫  監訳，「パターン認識」，Joh Willey & Sons.  新技術コミュニケーション，ｐｐ．５２８−５２９）に記載されている。【００８１】
なお、上記に示した複数の詳細度をもつ音声モデルは、例えば、システムの設計者等によって予め作成され、音声モデル格納部７に格納される。【００８２】
なお、本実施の形態において、音声認識装置を実現する情報処理装置の記憶装置は、音声認識処理を実行するための各種プログラムを記憶している。例えば、音声認識装置を実現する情報処理装置の記憶装置は、コンピュータに、予め記憶する所定の音声モデルがもつ、音声モデルに対する音声の特徴的性質を示す情報である複数の詳細度のうち、入力した音声信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択する詳細度選択処理と、選択した詳細度に応じて、入力した音声を音声認識するためのパラメータを設定するパラメータ設定処理とを実行させるための音声認識プログラムを記憶している。【００８３】
次に、動作について説明する。図３は、音声認識装置が実行する音声認識処理の一例を示すフローチャートである。まず、入力信号取得部１は、マイクロフォン等のデバイスを用いて取得（入力）した入力信号（音声信号）を、単位時間毎に窓掛け処理して切り出す（ステップＳ１）。【００８４】
次に、特徴量算出部２は、入力信号取得手段１が求めた単位時間毎の入力信号に基づいて、入力音声の特徴量を算出する（ステップＳ２）。例えば、特徴量算出部２は、特徴量として、ｔ番目の単位時間の入力信号の特徴量ベクトルｘｔを求める。【００８５】
次に、距離算出部８は、音声モデルの複数の詳細度それぞれに対して、単位時間毎の入力信号の特徴量との距離を求める（ステップＳ３）。この場合、距離算出部８は、ＨＭＭ又はＧＭＭを音声モデルとして用いている場合、特徴量と詳細度との距離を求めるために、式（３）で示す尤度又は対数尤度を算出する。【００８６】
【数３】
2008108232.tif 000005
【００８７】
【数４】
2008108232.tif 000006
【００８８】
ここで、μｋは、ｋ番目の確率密度関数の平均を示す。また、Σｋは、ｋ番目の確率密度関数の分散を示す。また、Ｃは、定数項を示す。また、ｎは、特徴量ベクトルｘｔの次元数を示す。【００８９】
尤度又は対数尤度を用いる場合、尤度又は対数尤度の値が大きいほど、特徴量と詳細度との距離は小さくなる。なお、特徴量と詳細度との距離を求める場合、距離算出部８は、尤度や対数尤度に限らず、例えば、ユークリッド距離等の距離尺度を求めてもよい。各詳細度に対する音声モデルは複数個の確率密度関数の混合で表されるが、単位時間毎の入力信号の特徴量と詳細度との距離は、複数個の確率密度関数のうち最も距離が近いもので代表されるものとする。【００９０】
次に、詳細度判定部９は、距離算出部８が求めた音声モデルの各詳細度に対する距離を比較し、特徴量算出部２が求めた特徴量との距離が最も小さくなる詳細度を求める（ステップＳ４）。すなわち、詳細度判定部９は、距離算出部８が求めた各距離に基づいて、音声モデル格納部７が格納する音声モデルがもつ複数の詳細度のうち、特徴量算出部２が求めた特徴量との距離が最小となる詳細度を判定する。【００９１】
なお、ステップＳ４において、詳細度判定部９は、単位時間毎に詳細度を求める方法に加えて、複数の単位時間又は一発声にわたって平均した距離が最も小さくなるような詳細度を求める等統計分析を行ってもよい。すなわち、詳細度判定部９は、単位時間毎に詳細度を求めて、入力した音声信号の特徴的性質に最も近い詳細度を選択してもよい。また、詳細度判定部９は、等統計分析の結果に基づいて、特徴量が最も小さくなる詳細度を求めるようにしてもよい。すなわち、詳細度判定部９は、単位時間毎に求めた詳細度を複数の単位時間にわたって統計分析し、着目する単位時間の詳細度を求めるようにしてもよい。【００９２】
次に、パラメータ設定部１０は、詳細度判定部９によって判定された詳細度を用いて、ネットワーク探索部５で単語列を探索する際に用いるパラメータを設定する（ステップＳ５）。この場合、パラメータ設定部１０は、パラメータとして、例えば、言語重み（例えば、重み係数）や枝刈りパラメータ等を設定する。すなわち、パラメータ設定部１０は、詳細度判定部９が選択した詳細度に応じて、言語の重み付け、又は所定の枝刈り処理を行うための枝刈りパラメータの少なくともいずれかを設定する。なお、パラメータ設定部１０は、言語重みや枝刈りパラメータ以外の単語列を探索する際に使用するパラメータを制御してもよい。【００９３】
なお、「枝刈り」とは、例えば、単語列の候補である仮説のうち、所定の尤度幅（閾値）以下の仮説を破棄する処理を行うこと等をいう。また、枝刈りパラメータには、例えば、枝刈り処理を行う場合に閾値として用いられる尤度幅の値等が設定される。【００９４】
詳細度に応じて言語重みを設定する場合、パラメータ設定部１０は、図４に示すように、詳細度が低いときには、音声の情報の信頼性が低いので、言語重みを大きく（例えば、重み係数の値を大きく）設定する。逆に、パラメータ設定部１０は、詳細度が高いときには、音声の情報の信頼性が高いので、言語重みを小さく（例えば、重み係数の値を小さく）設定する。【００９５】
単語列探索時の枝刈りパラメータを設定する場合、パラメータ設定部１０は、詳細度が低いときには、音声の情報の信頼性が低いので、仮説が多くなるように、枝刈りパラメータを設定する。また、パラメータ設定部１０は、詳細度が高いときには、音声の情報の信頼性が高いので、仮説が少なくなるように、枝刈りパラメータを設定する。【００９６】
次に、ネットワーク探索部５は、パラメータ設定部１０によって設定されたパラメータに基づいて、単語列を探索する（ステップＳ６）。この場合、ネットワーク探索部５は、特徴量算出部２によって算出された特徴量と、音響モデル格納部３に格納されている音響モデルと、言語モデル格納部４に格納されている言語モデルとを用いて、式（２）に基づいて最も尤度の高い単語列を探索して求める。【００９７】
最後に、認識結果出力部６は、ネットワーク探索部５によって探索された単語列の出力（例えば表示）を行う（ステップＳ７）。【００９８】
以上のように、本実施の形態によれば、音響的な特性を判定して、少ない計算コストで認識精度の高くなる適切なパラメータで音声認識を行うことができる。【００９９】
例えば、図５（ａ）に示すように、一般に、入力信号の特徴的性質が音声モデルを学習したときの学習データの特徴的性質と近い場合には、より詳細度の高い音声モデルに対する距離が小さくなる。これは、例えば、トップダウンに音声モデルを作成するとき、混合数を増やす際に学習データに対し、常に距離がより小さくなるように確率分布関数を増加して作成することができるためである。逆に、図５（ｂ）に示すように、入力信号の特徴的性質が学習データの特徴的性質と遠い場合には、詳細度の高い音声モデルほど距離が大きくなることがある。そのようなことから、詳細度判定部９によって入力信号に対し詳細度の高い音声モデルが選ばれたときには学習データの特徴的性質と近く、逆に詳細度の低い音声モデルが選ばれた時には学習データの特徴的性質から遠いということができる。【０１００】
上記の性質を利用して、詳細度に応じて音声認識に係わるパラメータを動的に制御することで、例えば、詳細度が高い場合には仮説数を減らして計算量を低減する等の措置を講じることができ、最適な計算コストで認識精度の高い音声認識を行うことができる。【０１０１】
また、入力音声との距離が最も近い詳細度を選ぶということは、最も詳細度が高い状態を選択された状態にまでまとめあげた音声モデルが、入力音声を最もよく表現していることを示す。そのため、最も近い詳細度の情報から、着目する時刻においてどれだけの数の対立する単語列の候補が拮抗しているかの情報を得ることができ、長時間平均を取ることなく対立する候補の数を考慮したパラメータ設定を行うことができる。【０１０２】
また、複数の詳細度をもつ音声モデルは、音響モデルに較べて充分に小さいサイズにすることができるため、従来の簡易な音響モデルを用いる方法に較べて、計算コストを少なくできる。【０１０３】
実施の形態２．
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、本実施の形態において、音声認識装置の基本的な構成は、第１の実施の形態で示した音声認識装置の構成と同様である。【０１０４】
詳細度判定部９は、第１の実施の形態で示したステップＳ４において、複数の詳細度をもつ音声モデルに対して、低い詳細度から高い詳細度へと順番に計算を行い、特徴量算出部２が求めた特徴量との距離が極小となる詳細度を求める。また、詳細度判定部９は、逆に、高い詳細度から低い詳細度へと順番に計算を行い、特徴量算出部２が求めた特徴量との距離が極小となる詳細度を求めてもよい。【０１０５】
本実施の形態では、距離算出部８は、詳細度が低いものから高いものへと順番に距離を算出し、又は詳細度が高いものから低いものへと順番に距離を算出する。そして、詳細度判定部９は、距離算出部８が求めた距離が最小となる詳細度を求める。【０１０６】
以上のように、本実施の形態によれば、特徴量算出部２が算出した特徴量との距離が極小となる詳細度を求めることで、効率的に距離が最小となる詳細度を求めることができる。【０１０７】
例えば、図５（ａ）に示すように、入力信号の特徴的性質が学習データの特徴的性質と近い場合には、詳細度が大きくなるに従って距離は単調に減少し、詳細度が最も高いときに距離は最小となる。また、図５（ｂ）に示すように、入力信号の特徴的性質が学習データの特徴的性質と遠い場合には、詳細度が大きくなるに従って、距離は最初単調に減少し途中から単調増大に変わる。そのような性質から、複数の詳細度をもつ音声モデルに対して、低い詳細度から高い詳細度へと順番に計算し、距離が極小となる詳細度を求めることで、効率的に距離が最小となる詳細度を求めることができる。【０１０８】
実施の形態３．
次に、本発明の第３の実施の形態について図面を参照して説明する。図６は、第３の実施の形態における音声認識装置の構成例を示すブロック図である。図６に示すように、本実施の形態では、音声認識装置が、図１で示した複数の詳細度をもつ音声モデルを格納する音声モデル格納部７に代えて、親子構造をもつ複数の詳細度をもつ音声モデルを格納する音声モデル格納部１１を含む点で、第１の実施の形態と異なる。【０１０９】
音声モデル格納部１１は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置等の記憶装置によって実現される。音声モデル格納部１１は、親子構造をもつ複数の詳細度をもつ音声モデルを格納する。【０１１０】
本実施の形態では、音声モデル格納部１１に格納されている複数の詳細度をもつ音声モデルの各詳細度は、木構造等の親子構造をもつものとする。なお、ここでいう親子構造とは、例えば、図７に示すように、高い詳細度に属する確率分布関数（子）と、低い詳細度に属する確率分布関数（親）との間に依存関係が存在することである。図７において、楕円と楕円とを結ぶ実線は、親分布と子分布との関係にあることを示す。【０１１１】
親子関係の作成の仕方として、例えば、トップダウン式に音声モデルを作成するときには、親分布を分割することによって子分布を作成することができる、また、例えば、ボトムアップ式に音声モデルを作成するときには、子分布を纏め上げて親分布を作成することができる。なお、これらの親子構造をもつ音声モデルは、例えば、システムの設計者等によって予め作成され、音声モデル格納部１１に格納される。【０１１２】
次に、動作について説明する。本実施の形態では、詳細度判定部９は、第１の実施の形態で示したステップＳ４において、親子構造をもつ複数の詳細度をもつ音声モデルに対して、低い詳細度から高い詳細度へと順番に計算を行い、特徴量算出部２が求めた特徴量との距離が最小となる詳細度を求める。この際、詳細度判定部９は、各詳細度間に属する分布に親子構造があるため、ある詳細度で距離が最小となる分布が得られたとき、その距離が最小となる詳細度より高い詳細度について計算を行う場合には、その距離が最小となる分布の子分布のみを考慮して計算すればよい。例えば、距離算出部８や詳細度判定部９は、その後、距離が最小となる分布の子分布のみに対して、距離計算や最小となる詳細度の判定処理を行うようにすればよい。【０１１３】
本実施の形態では、上記のような構成とすることにより、距離算出部８が行う距離計算を少ない計算コストで行うことができ、第１の実施の形態で示した音声認識システムよりもさらに計算コストを少なくできる。【０１１４】
実施の形態４．
次に、本発明の第４の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、本実施の形態において、音声認識装置の基本的な構成は、第１の実施の形態で示した音声認識装置の構成と同様である。【０１１５】
本実施の形態では、音声モデル格納部７が格納する複数の詳細度をもつ音声モデルと、音響モデル格納部３が格納する音響モデルとの間に、所定の関連性をもたせるようにした点で、第１の実施の形態と異なる。【０１１６】
本実施の形態では、音響モデル格納部３は、音声モデル格納部７が記憶する音声モデルと所定の関連性をもつ音響モデルを予め記憶する。また、音声モデル格納部７は、音響モデル格納部３が記憶する音響モデルと所定の関連性をもつ音声モデルを予め記憶する。また、ネットワーク探索部５は、音声モデルと音響モデルとの関連性を用いて、単語列の候補を探索して抽出する。【０１１７】
本実施の形態では、複数の詳細度をもつ音声モデルと音響モデルとの間に関連性をもたせるために、例えば、図８に示すように、複数の詳細度をもつ音声モデルを構成する複数の確率密度関数と、音響モデルを構成する複数の確率密度関数とのうち、同じもの又は似ているものに対して関連性がわかるようにしておく。例えば、同じ又は類似する音声モデルと音響モデルとにリンク情報を付与する等により、予めリンク付けを行う。図８に示す例ででは、音声モデルと音響モデルとをつなぐ破線が、音声モデルと音響モデルとの関連性を示す。【０１１８】
なお、これらの音声モデルと音響モデルとの関連性（例えば、リンク付け）は、例えば、システムの設計者等によって予め処理され、処理を施された音声データや音響データがそれぞれ音声モデル格納部７及び音響モデル格納部３に格納される。【０１１９】
本実施の形態では、上記のような構成とすることにより、第１の実施の形態で示したステップＳ６で、単語列を探索する際に行う入力信号の音響モデルに対する距離の計算を、予め音声モデル及び音響モデルに付与された関連性を用いることで、ステップＳ３で求めた入力信号の複数の詳細度の音声モデルに対する距離を用いて省略することができる。従って、ステップＳ６の処理におけるネットワーク探索部５の処理負担を軽減することができる。【０１２０】
実施の形態５．
次に、本発明の第５の実施の形態について図面を参照して説明する。図９は、第５の実施の形態における音声認識装置の構成例を示すブロック図である。図９に示すように、本実施の形態では、音声認識装置が、音響モデル格納部３に代えて、複数の音響モデルを格納する音響モデル格納部１３を含む点で、第１の実施の形態と異なる。また、音声認識装置が、言語モデル格納部４に代えて、複数の言語モデルを格納する言語モデル格納部１４を含む点で、第１の実施の形態と異なる。また、音声認識装置が、詳細度判定部９によって算出された詳細度に応じてパラメータを設定するパラメータ設定部１０に代えて、モデル選択部１２を含む点で、第１の実施の形態と異なる。【０１２１】
モデル選択部１２は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。モデル選択部１２は、詳細度判定部９が算出した詳細度に応じて、音響モデルと言語モデルとを選択する機能を備える。すなわち、モデル選択部１２は、詳細度判定部９が選択した詳細度に応じて、音響モデル格納部３が記憶する複数の音響モデルと、言語モデル格納部４が記憶する複数の言語モデルとのうち、１組の音響モデルと言語モデルとを選択する。【０１２２】
次に、動作について説明する。第１の実施の形態では、図３に示すステップＳ５において、パラメータ設定部１０は、詳細度判定部９によって判定された詳細度を用いて、ネットワーク探索部５が単語列を探索する際に用いるパラメータを設定する処理を行っていた。本実施の形態では、詳細度判定部９によって詳細度が判定（算出）されると、図３に示すステップＳ５の処理に代えて、モデル選択部１２は、詳細度判定部９によって判定された詳細度を用いて、ネットワーク探索部５が単語列を探索する際に用いる音響モデルと言語モデルとを選択するモデル選択処理を実行する。そして、ネットワーク探索部５は、モデル選択部１２によって選択された音響モデルと言語モデルとに基づいて、単語列の候補を探索し抽出する。【０１２３】
本実施の形態では、上記のような構成とすることにより、詳細度判定部９によって詳細度が低いと判定された場合には、サイズの小さい音響モデルを選択したり、言語モデルを語彙数の少ないものに切り替えたりすることによって、音声認識の精度を高めることができる。そのように、本実施の形態では、音声認識装置は、入力音声等の条件に応じて、音声モデル及び言語モデルを選択するように制御する。【０１２４】
実施の形態６．
次に、本発明の第６の実施の形態について図面を参照して説明する。図１０は、第６の実施の形態における音声認識装置の構成例を示すブロック図である。図１０に示すように、本実施の形態では、音声認識装置が、詳細度判定部９によって算出された詳細度に応じてパラメータを設定するパラメータ設定部１０に代えて、動作／応答設定部１５を含む点で、第１の実施の形態と異なる。【０１２５】
動作／応答設定部１５は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。動作／応答設定部１５は、詳細度判定部９によって判定された詳細度に応じて、出力手段又は出力内容を変更する機能を備える。すなわち、動作／応答設定部１５は、詳細度判定部９が選択した詳細度に応じて、入力した音声信号の音声認識結果の出力方法又は出力内容を変更する。【０１２６】
本実施の形態では、動作／応答設定部１５は、例えば、詳細度判定部９によって詳細度が低いと判定された場合には、認識結果出力部６に、ユーザに再度発声して音声入力を促すメッセージを表示させる。また、例えば、動作／応答設定部１５は、認識結果出力部６に、話者学習が必要である旨を表示させる。また、例えば、動作／応答設定部１５は、認識結果出力部６に、音声認識結果が正しいか否かの確認を依頼する旨を表示させる。また、例えば、動作／応答設定部１５は、認識結果出力部６に、詳細度判定部９によって詳細度が低いと判定された場合の認識結果だけを表示させないように制御する。【０１２７】
本実施の形態では、上記のような構成とすることにより、信頼度の高い認識結果だけを表示することができる。【０１２８】
実施の形態７．
次に、本発明の第７の実施の形態について図面を参照して説明する。図１１は、第７の実施の形態における音声認識装置の構成例を示すブロック図である。図１１に示すように、本実施の形態では、音声認識装置が、詳細度判定部９によって算出された詳細度に応じてパラメータを設定するパラメータ設定部１０に代えて、モデル学習部１６を含む点で、第１の実施の形態と異なる。【０１２９】
モデル学習部１６は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。モデル学習部１６は、詳細度判定部９によって算出された詳細度に応じて、複数の詳細度をもつ音声モデルと音響モデルとの学習を行う機能を備える。すなわち、モデル学習部１６は、詳細度判定部９が選択した詳細度に応じて、音声モデル格納部７が記憶する音声モデルを更新することによって、話者又は雑音環境に音声モデルを適応させる。【０１３０】
本実施の形態では、音響モデル学習部１６は、詳細度判定部９によって詳細度が低いと判定された場合には、詳細度が高くなるように、複数の詳細度をもつ音声モデルと音響モデルとを、雑音環境又は者環境に適応させるように制御する。具体的には、モデル学習部１６は、複数の詳細度をもつ音声モデルが、入力信号に対して平均的に偏りがあるために詳細度が低くなっているような場合には、その音声モデルの偏りを補正する処理を行い、詳細度が高くなるように制御する。また、モデル学習部１６は、音声モデルの補正に合わせて、音響モデル側の偏りについても補正する処理を行う。【０１３１】
本実施の形態では、上記のような構成とすることにより、雑音環境や話者環境が学習時と大きく異なるような場合であっても、適切な音声認識結果を出力できるようにすることができる。【０１３２】
なお、音声認識装置において、上記に示した各実施の形態で示した構成を互いに組み合わせてもよい。例えば、上記に示した第１の実施の形態〜第７の実施の形態に示した音声認識装置の構成のいずれか２以上を組み合わせて、音声認識装置を構成するようにしてもよい。【０１３３】
その他本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の請求の範囲の枠内において種々の開示要素の多様な組み合わせないし選択が可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１３４】
本発明は、入力音声を音声認識する音声認識装置の用途に適用できる。特に、予め与えられた計算コストで、最適な音声認識の認識性能を実現する音声認識装置に適用できる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【国際調査報告】
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