(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算する認識部と、発声毎の認識結果候補とその尤度とを蓄積する認識結果蓄積部と、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し、全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する信頼度計算部と、信頼度に基づいて蓄積された各発声の各認識結果候補の中から認識結果を選択する結果選択部と、を有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算する認識部と、発声毎の認識結果候補とその尤度とを蓄積する認識結果蓄積部と、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し、全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する信頼度計算部と、信頼度に基づいて蓄積された各発声の各認識結果候補の中から認識結果を選択する結果選択部と、前回までの発声に対する認識結果に対して誤認識と判定された誤認識結果を蓄積する誤認識情報蓄積部と、結果選択部で選択された認識結果から誤認識情報蓄積部に蓄積された誤認識結果を除去して認識結果を再選択する結果フィルタリング部と、を有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項３】
発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算する認識部と、発声毎の認識結果候補とその尤度とを蓄積する認識結果蓄積部と、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し、全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する信頼度計算部と、前回までの発声に対する認識結果に対して誤認識と判定された誤認識結果を蓄積する誤認識情報蓄積部と、発声毎の認識結果候補から誤認識結果を除去する結果フィルタリング部と、誤認識結果を除去した後の各発声の各認識結果候補の中から認識結果を選択する結果選択部と、を有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項４】
発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算する認識部と、発声毎の認識結果候補とその尤度とを蓄積する認識結果蓄積部と、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し、全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する信頼度計算部と、全ての発声の認識結果候補から同じ認識結果候補毎に信頼度の相加平均を計算した合成信頼度を求める相加平均計算部と、合成信頼度に基づいて蓄積された各発声の各認識結果候補の中から認識結果を選択する結果選択部と、前回までの発声に対する認識結果に対して誤認識と判定された誤認識結果を蓄積する誤認識情報蓄積部と、結果選択部で選択された認識結果から誤認識情報蓄積部に蓄積された誤認識結果を除去して再選択する結果フィルタリング部と、を有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項５】
認識部と、認識結果蓄積部と、信頼度計算部と、結果選択部と、を有する音声認識装置における音声認識方法であって、認識部が、発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算して認識結果蓄積部へ蓄積する手順と、信頼度計算部が、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する手順と、結果選択部が、計算された信頼度に基づいて蓄積された各発声の各認識結果候補の中から認識結果を選択する手順とを有することを特徴とする音声認識方法。
【請求項６】
認識部と、認識結果蓄積部と、信頼度計算部と、結果選択部と、誤認識情報蓄積部と、結果フィルタリング部と、を有する音声認識装置における音声認識方法であって、認識部が、発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算して認識結果蓄積部へ蓄積する手順と、信頼度計算部が、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する手順と、結果選択部が、計算された信頼度に基づいて蓄積された各発声の各認識結果候補の中から認識結果を選択する手順と、結果フィルタリング部が、選択された認識結果から前回までの発声に対する認識結果に対して誤認識と判定され蓄積された誤認識結果を除去して認識結果を再選択する手順とを有することを特徴とする音声認識方法。
【請求項７】
認識部と、認識結果蓄積部と、信頼度計算部と、誤認識情報蓄積部と、結果フィルタリング部と、を有する音声認識装置における音声認識方法であって、認識部が、発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算して認識結果蓄積部へ蓄積する手順と、信頼度計算部が、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する手順と、結果フィルタリング部が、前回までの発声に対する認識結果に対して誤認識と判定され蓄積された誤認識結果を除去して認識結果を選択する手順とを有することを特徴とする音声認識方法。
【請求項８】
認識部と、認識結果蓄積部と、信頼度計算部と、相加平均計算部と、結果選択部と、誤認識情報蓄積部と、結果フィルタリング部と、を有する音声認識装置における音声認識方法であって、認識部が、発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算して認識結果蓄積部へ蓄積する手順と、信頼度計算部が、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する手順と、相加平均計算部が、全ての発声の認識結果候補から同じ認識結果候補毎に信頼度の相加平均を計算した合成信頼度を計算する手順と、結果選択部が、計算された合成信頼度に基づいて蓄積された各発声の各認識結果候補の中から認識結果を選択する手順と、結果フィルタリング部が、選択された認識結果から、前回までの発声に対する認識結果に対して誤認識と判定され蓄積された誤認識結果を除去して認識結果を再選択する手順とを有することを特徴とする音声認識方法。
【請求項９】
認識部と、認識結果蓄積部と、信頼度計算部と、結果選択部と、を有する音声認識装置を構成するコンピュータに、認識部が、発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算して認識結果蓄積部へ蓄積する手順と、信頼度計算部が、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する手順と、結果選択部が、計算された信頼度に基づいて蓄積された各発声の各認識結果候補の中から認識結果を選択する手順とを実行させるプログラム。
【請求項１０】
認識部と、認識結果蓄積部と、信頼度計算部と、結果選択部と、誤認識情報蓄積部と、結果フィルタリング部と、を有する音声認識装置を構成するコンピュータに、認識部が、発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算して認識結果蓄積部へ蓄積する手順と、信頼度計算部が、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する手順と、結果選択部が、計算された信頼度に基づいて蓄積された各発声の各認識結果候補の中から認識結果を選択する手順と、結果フィルタリング部が、選択された認識結果から、前回までの発声に対する認識結果に対して誤認識と判定され蓄積された誤認識結果を除去して認識結果を再選択する手順とを実行させるプログラム。
【請求項１１】
認識部と、認識結果蓄積部と、信頼度計算部と、誤認識情報蓄積部と、結果フィルタリング部と、を有する音声認識装置を構成するコンピュータに、認識部が、発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算して認識結果蓄積部へ蓄積する手順と、信頼度計算部が、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する手順と、結果フィルタリング部が、前回までの発声に対する認識結果に対して誤認識と判定され蓄積された誤認識結果を除去して認識結果を選択する手順とを実行させるプログラム。
【請求項１２】
認識部と、認識結果蓄積部と、信頼度計算部と、相加平均計算部と、結果選択部と、誤認識情報蓄積部と、結果フィルタリング部と、を有する音声認識装置を構成するコンピュータに、認識部が、発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算して認識結果蓄積部へ蓄積する手順と、信頼度計算部が、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する手順と、相加平均計算部が、全ての発声の認識結果候補から同じ認識結果候補毎に信頼度の相加平均を計算した合成信頼度を計算する手順と、結果選択部が、計算された合成信頼度に基づいて蓄積された各発声の各認識結果候補の中から認識結果を選択する手順と、結果フィルタリング部が、選択された認識結果から前回までの発声に対する認識結果に対して誤認識と判定され蓄積された誤認識結果を除去して認識結果を再選択する手順とを実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は音声認識装置、音声認識方法、及びプログラムに関し、特にユーザが発声を誤認識され、同内容の発声が再度入力された場合に、誤認識した発声の認識結果と再度入力された発声の認識結果とを用いた音声認識技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の音声認識装置の一例を示す特開平１０−１３３６８４号公報によれば、この音声認識装置は以前に認識された認識結果候補と、新たに認識された認識結果候補を使用してそれぞれの発声に一致する確率が最も高い認識結果（ただし、誤認識結果を除く）を選択することが示されている。具体的には、最も高い確率を計算するために両方の認識結果候補から共通の認識結果候補を検出し、それらの確率を乗算した結果の合成確率を用いて選択する。
【０００３】
具体例として図７に話し手が「ｍａｋｅ」と２回発声した場合にそれぞれを認識した認識結果候補とそれに対応する確からしさが示されている。図７を参照すれば、２回目の発声に対応する新たに認識された結果でのみ判断すると、「Ｆａｋｅ」の確率＝０．４が最も高いので「Ｆａｋｅ」が誤って選択される。１回目で「Ｆａｋｅ」が誤認識され、その結果を反映して「Ｆａｋｅ」を除去したとしても「Ｆａｋｅ」の次に高い確率＝０．３の「Ｍａｃｅ」が誤って選択される。
【０００４】
ところが、誤認識の「Ｆａｋｅ」を除去し、さらに前回と今回の２回の発声の各認識結果候補の合成確率で見ると、「Ｍａｋｅ」が０．０６（＝０．１ｘ０．３）、「Ｍａｃｅ」が０．０３（＝０．３ｘ０．２）、「Ｂａｋｅ」が０．０１（＝０．１ｘ０．１）となるため、最も高い剛性確率の「Ｍａｋｅ」を正しく選択できる。
【０００５】
また、特開２０００−２５０５８５号公報では、データベースの検索で検索の対象となる音声検索キーの確定を行う際に、入力された音声（例：市町村名）の音声検索キー候補の尤度と、音声検索キーの属性項目の関連情報（例：都道府県名）の質問に対する応答を音声認識した関連情報の尤度とをそれぞれ正規化して乗算し認識尤度とすることが示されている。この手法では、尤度を正規化しているが、誤認識した前回の結果との調整をするためのものではなく、また両尤度を乗算した結果を認識尤度としている。
【０００６】
【特許文献１】
特開平１０−１３３６８４号公報  （第５頁）
【特許文献２】
特開２０００−２５０５８５号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
上述した前回の結果を参照する音声認識装置では、正解が前回に認識された結果と今回認識された結果の両方に出現しないと正解が得られないという問題がある。すなわち、正解が一方にしか出現しなかった場合はその合成確率は乗算の結果"０"になりその結果は最小となり選択されない。この問題は入力された音声と関連情報の入力との結果を乗算する音声認識装置においても解決されていない。
【０００８】
本発明の目的は、前回得られた音声認識結果と今回得られた音声認識結果の両方を参照して音声認識性能を向上させつつ、正解が両方に出現しない場合でも正解を得られるようして音声認識性能を向上させた音声認識装置、音声認識方法、及びプログラムを提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の音声認識装置は、発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算する認識部と、発声毎の認識結果候補とその尤度とを蓄積する認識結果蓄積部と、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し、全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する信頼度計算部と、信頼度に基づいて蓄積された各発声の各認識結果候補の中から認識結果を選択する結果選択部と、を有することを特徴とする。
【００１３】
本発明の第２の音声認識装置は、発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算する認識部と、発声毎の認識結果候補とその尤度とを蓄積する認識結果蓄積部と、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し、全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する信頼度計算部と、信頼度に基づいて蓄積された各発声の各認識結果候補の中から認識結果を選択する結果選択部と、前回までの発声に対する認識結果に対して誤認識と判定された誤認識結果を蓄積する誤認識情報蓄積部と、結果選択部で選択された認識結果から誤認識情報蓄積部に蓄積された誤認識結果を除去して認識結果を再選択する結果フィルタリング部と、を有することを特徴とする。
【００１４】
本発明の第３の音声認識装置は、発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算する認識部と、発声毎の認識結果候補とその尤度とを蓄積する認識結果蓄積部と、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し、全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する信頼度計算部と、前回までの発声に対する認識結果に対して誤認識と判定された誤認識結果を蓄積する誤認識情報蓄積部と、発声毎の認識結果候補から誤認識結果を除去する結果フィルタリング部と、誤認識結果を除去した後の各発声の各認識結果候補の中から認識結果を選択する結果選択部と、を有することを特徴とする。
【００１６】
本発明の第４の音声認識装置は、発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算する認識部と、発声毎の認識結果候補とその尤度とを蓄積する認識結果蓄積部と、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し、全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する信頼度計算部と、全ての発声の認識結果候補から同じ認識結果候補毎に信頼度の相加平均を計算した合成信頼度を求める相加平均計算部と、合成信頼度に基づいて蓄積された各発声の各認識結果候補の中から認識結果を選択する結果選択部と、前回までの発声に対する認識結果に対して誤認識と判定された誤認識結果を蓄積する誤認識情報蓄積部と、結果選択部で選択された認識結果から誤認識情報蓄積部に蓄積された誤認識結果を除去して再選択する結果フィルタリング部と、を有することを特徴とする。
【００２０】
本発明の第１の音声認識方法は、認識部と、認識結果蓄積部と、信頼度計算部と、結果選択部と、を有する音声認識装置における音声認識方法であって、認識部が、発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算して認識結果蓄積部へ蓄積する手順と、信頼度計算部が、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する手順と、結果選択部が、計算された信頼度に基づいて蓄積された各発声の各認識結果候補の中から認識結果を選択する手順とを有することを特徴とする。
【００２１】
本発明の第２の音声認識方法は、認識部と、認識結果蓄積部と、信頼度計算部と、結果選択部と、誤認識情報蓄積部と、結果フィルタリング部と、を有する音声認識装置における音声認識方法であって、認識部が、発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算して認識結果蓄積部へ蓄積する手順と、信頼度計算部が、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する手順と、結果選択部が、計算された信頼度に基づいて蓄積された各発声の各認識結果候補の中から認識結果を選択する手順と、結果フィルタリング部が、選択された認識結果から前回までの発声に対する認識結果に対して誤認識と判定され蓄積された誤認識結果を除去して認識結果を再選択する手順とを有することを特徴とする。
【００２２】
本発明の第３の音声認識方法は、認識部と、認識結果蓄積部と、信頼度計算部と、誤認識情報蓄積部と、結果フィルタリング部と、を有する音声認識装置における音声認識方法であって、認識部が、発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算して認識結果蓄積部へ蓄積する手順と、信頼度計算部が、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する手順と、結果フィルタリング部が、前回までの発声に対する認識結果に対して誤認識と判定され蓄積された誤認識結果を除去して認識結果を選択する手順とを有することを特徴とする。
【００２４】
本発明の第４の音声認識方法は、認識部と、認識結果蓄積部と、信頼度計算部と、相加平均計算部と、結果選択部と、誤認識情報蓄積部と、結果フィルタリング部と、を有する音声認識装置における音声認識方法であって、認識部が、発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算して認識結果蓄積部へ蓄積する手順と、信頼度計算部が、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する手順と、相加平均計算部が、全ての発声の認識結果候補から同じ認識結果候補毎に信頼度の相加平均を計算した合成信頼度を計算する手順と、結果選択部が、計算された合成信頼度に基づいて蓄積された各発声の各認識結果候補の中から認識結果を選択する手順と、結果フィルタリング部が、選択された認識結果から、前回までの発声に対する認識結果に対して誤認識と判定され蓄積された誤認識結果を除去して認識結果を再選択する手順とを有することを特徴とする。
【００２８】
本発明の第１のプログラムは、認識部と、認識結果蓄積部と、信頼度計算部と、結果選択部と、を有する音声認識装置を構成するコンピュータに、認識部が、発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算して認識結果蓄積部へ蓄積する手順と、信頼度計算部が、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する手順と、結果選択部が、計算された信頼度に基づいて蓄積された各発声の各認識結果候補の中から認識結果を選択する手順とを実行させる。
【００２９】
本発明の第２のプログラムは、認識部と、認識結果蓄積部と、信頼度計算部と、結果選択部と、誤認識情報蓄積部と、結果フィルタリング部と、を有する音声認識装置を構成するコンピュータに、認識部が、発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算して認識結果蓄積部へ蓄積する手順と、信頼度計算部が、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する手順と、結果選択部が、計算された信頼度に基づいて蓄積された各発声の各認識結果候補の中から認識結果を選択する手順と、結果フィルタリング部が、選択された認識結果から、前回までの発声に対する認識結果に対して誤認識と判定され蓄積された誤認識結果を除去して認識結果を再選択する手順とを実行させる。
【００３０】
本発明の第３のプログラムは、認識部と、認識結果蓄積部と、信頼度計算部と、誤認識情報蓄積部と、結果フィルタリング部と、を有する音声認識装置を構成するコンピュータに、認識部が、発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算して認識結果蓄積部へ蓄積する手順と、信頼度計算部が、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する手順と、結果フィルタリング部が、前回までの発声に対する認識結果に対して誤認識と判定され蓄積された誤認識結果を除去して認識結果を選択する手順とを実行させる。
【００３２】
本発明の第４のプログラムは、認識部と、認識結果蓄積部と、信頼度計算部と、相加平均計算部と、結果選択部と、誤認識情報蓄積部と、結果フィルタリング部と、を有する音声認識装置を構成するコンピュータに、認識部が、発声毎に音声を認識し単一または複数の認識結果候補毎の確かさを示す尤度を計算して認識結果蓄積部へ蓄積する手順と、信頼度計算部が、発声毎に各認識結果候補に対し各認識結果候補の尤度に正比例する値を全認識結果候補の尤度に正比例する値について総和した値で除算し全認識結果候補で総和すると定数になるよう正規化した信頼度を計算する手順と、相加平均計算部が、全ての発声の認識結果候補から同じ認識結果候補毎に信頼度の相加平均を計算した合成信頼度を計算する手順と、結果選択部が、計算された合成信頼度に基づいて蓄積された各発声の各認識結果候補の中から認識結果を選択する手順と、結果フィルタリング部が、選択された認識結果から前回までの発声に対する認識結果に対して誤認識と判定され蓄積された誤認識結果を除去して認識結果を再選択する手順とを実行させる。
【００３３】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明の第１の実施の形態を示したブロック図である。図１を参照すると、本発明の第１の実施の形態の音声認識装置１０は、プログラムで実現されるかプログラムを含む認識部１００、信頼度計算部１２０、結果選択部１３０、修正部１４０、結果フィルタリング部１６０、及び結果提示部１７０と、記憶手段に設けられる認識結果蓄積部１１０と誤認識結果蓄積部１５０とを含んでいる。
【００３４】
認識部１００はユーザの発声により入力された音声に対して予め決められた方法にて１又は複数の認識結果候補及び認識結果候補毎の確からしさを示す尤度を出力する。この予め決められた方法については特に限定しない。認識結果蓄積部１１０は認識部１００で出力された認識結果候補及び尤度を蓄積しておく記憶手段である。
【００３５】
信頼度計算部１２０はユーザの発声毎の各認識結果候補の尤度に対して正規化を実行し信頼度と呼ぶスコアを算出する。信頼度は発声毎に独立に計算でき、しかもその値は各発声間で比較可能である。結果選択部１３０は複数回の発声の認識結果候補をまとめて信頼度の高い順に結果を選択する。
【００３６】
結果提示部１７０はユーザの発声に対する音声認識装置１０の認識結果をユーザへ提示する機能を持ち、提示内容は表示装置に表示したり、音声で通知したりする方法があるが特に限定しない。修正部１４０は結果提示部１７０が提示した音声認識結果に対してユーザが正誤を判定し誤認識を指摘する機能を提供する。ユーザが誤認識を指摘する方法は、例えばキーボードやタッチパネル等の入力手段を操作したり、決められたボタンを押下したり、あるいは「はい」「いいえ」と発声したりするようなする方法でよいが、特に限定しない。
【００３７】
誤認識結果蓄積部１５０はユーザの指摘による誤認識結果を蓄積する記憶手段である。結果フィルタリング部１６０は結果選択部１３０で信頼度の高い順に結果を選択された認識結果候補から誤認識結果蓄積部１５０に蓄積された誤認識結果を除去する機能を持つ。
【００３８】
次に、本発明の第１の実施の形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。図２は本発明の第１の実施の形態の動作を示したフローチャートである。まず、ユーザの発声した音声が入力されると（Ｓ５１）、認識部１００は、音声認識を行い認識結果候補と認識結果候補毎の確からしさを示す尤度を結果として得て（Ｓ５２）、結果の認識結果候補と各認識結果候補の尤度とを認識結果蓄積部１１０に蓄積する（Ｓ５３）。
【００３９】
次に、信頼度計算部１２０は、認識結果蓄積部１１０に蓄積されている結果全てに対して認識結果候補毎に信頼度を計算する（Ｓ５４）。実際には発声毎に計算できるので各発声毎にその結果に対して計算することができる。信頼度Ｐ（候補ｋ，発声ｍ）は次のように計算される。
Ｐ（候補ｋ，発声ｍ）＝ｅｘｐ（Ｌ（候補ｋ，発声ｍ））／Ｚ（発声ｍ）
ここで、Ｌ（候補ｋ，発声ｍ）は第ｍ回目の発声の第ｋ番目の認識結果候補の尤度であり、Ｚ（発声ｍ）は第ｍ回目の発声の全認識結果候補についてＰの和が１になるようにする正規化係数である。
【００４０】
Ｚ（発声ｍ）は次式のように計算される。
Ｚ（発声ｍ）＝Σｅｘｐ（Ｌ（候補ｋ，発声ｍ））
ｋは発声ｍの全認識結果候補
Ｌは認識部１００により計算される尤度であるが、例えば発声長で正規化したり、テキストデータから学習される、認識結果の出易さを示す言語スコアを適当な重み付けをして加えたりすることもできる。
【００４１】
結果選択部１３０は、信頼度計算部１２０で算出された信頼度の高い順に認識結果候補を選択する（Ｓ５５）。この時、認識結果蓄積部１１０に蓄積されている認識結果候補全てを対象としているが、例えば各発声で上位ｎ位までの認識結果候補のみを対象としてもよいし、最近の数回の発声の結果のみを対象としてもよいし、それらを組み合わせてもよい。
【００４２】
結果フィルタリング部１６０は、結果選択部１３０で選択された認識結果候補に対して誤認識結果蓄積部１５０に蓄積されている誤認識結果と一致する認識結果候補を取り除いて選択し直す（Ｓ５６）。最終的に最も高い信頼度の認識結果候補から順番に１又は数個の認識結果候補が認識結果として選択され結果提示部１７０によりユーザに提示される（Ｓ５７）。
【００４３】
ユーザは結果の正誤を判定して入力する（Ｓ５８）。ユーザが全て誤認識と入力すると、修正部１４０は今回提示した認識結果である認識結果候補を誤認識結果蓄積部１５０に蓄積し（Ｓ５９）、次のユーザの発声の入力を処理する。この時、提示される結果は必ずしも一つとは限らない。すなわち、複数提示される場合はステップＳ５９において蓄積される誤認識は複数になる。
【００４４】
誤認識でなかった場合すなわち音声認識に成功した場合、結果提示部１７０は誤認識結果蓄積部１５０及び認識結果蓄積部１１０を初期化し（Ｓ６０）、対象とするユーザの発声内容に対する音声認識が終了する。必要に応じて次のユーザの発声内容の音声認識を開始できる。
【００４５】
このように、本発明の第１の実施の形態の音声認識装置１０では、信頼度計算部１２０を持つことにより、発声毎に各認識結果候補について信頼度を計算でき、その値は他の発声の結果の信頼度と直接比較できるため、全ての発声に正解が含まれていなくても信頼度に応じて適切な認識結果を選択でき、よりよい認識精度を得ることができる。
【００４６】
次に、具体例を用いて本実施の形態の動作を説明する。具体例ではユーザが「いわい」と２回発声した場合の動作例を示す。まず、ユーザが「いわい」と発声すると（Ｓ５１）、認識部１００は音声認識を実行し結果として認識結果候補とその尤度を得る（Ｓ５２）。
【００４７】
図３は１回目と２回目のそれぞれの結果の認識結果候補とその尤度を示した図である。図３の結果の１回目が認識結果蓄積部１１０に蓄積される（Ｓ５３）。取り消し線は１回目の発声の認識結果が誤認識となったため、２回目の発声の際に取り除かれたことを説明するために付けたものであり、蓄積される結果としては含まれない。図３では、１回目では「ひろい」の尤度が最大であり、正解の「いわい」の尤度はその次となっている。
【００４８】
信頼度計算部１２０は、正規化を実行し図４に示す１回目の結果を得る（Ｓ５４）。図４は、図３に示した認識結果候補の尤度を正規化した値である信頼度を認識結果候補毎に示した図である。図４では１回目と２回目のそれぞれの値を示しているが、この時点では１回目の結果のみが計算される。
【００４９】
結果選択部１３０は、１回目の信頼度の順に認識結果候補を選択する（Ｓ５５）。結果フィルタリング部１６０は、誤認識結果蓄積部１５０を参照するが１回目であるため蓄積はないので選択された認識結果候補は取り除かれることなく（Ｓ５７）、「ひらい」の信頼度が最大のため、結果提示部１７０は「ひらい」を認識結果としてユーザに提示する（Ｓ５８）。
【００５０】
ユーザは提示内容を見て誤認識と判断して入力する。修正部１４０は誤認識の入力を受けて「ひらい」を誤認識結果蓄積部１５０に蓄積し（Ｓ５９）、ユーザの２回目の発声の入力を待つ（Ｓ５１）。
【００５１】
ユーザが２回目の発声を入力すると認識部１００は音声認識を実行し図３に示す２回目の結果を得て（Ｓ５２）、認識結果蓄積部１１０に蓄積する（Ｓ５３）。信頼度計算部１２０は、認識結果蓄積部１１０に蓄積された１回目と２回目の結果を正規化して図４の結果を得る（Ｓ５４）。
【００５２】
結果選択部１３０は、１回目と２回目の全ての結果の信頼度の大きい順に選択する（Ｓ５５）。図４を参照すれば、１回目の「ひらい」の信頼度が０．２７５と最大で、２番目が１回目の「いわい」の信頼度の０．２７３となる。３番目以降は１回目の「いまい」、１回目の「しらい」、２回目の「ひらい」、２回目の「しらい」と続く。
【００５３】
結果フィルタリング部１６０は、誤認識結果蓄積部１５０に蓄積されている「ひらい」を選択された結果から取り除く（Ｓ５７）。すなわち、図４に取り消し線で示された「ひらい」が取り除かれ、１回目の「いわい」の信頼度が最大となる。結果提示部１７０は「いわい」を認識結果としてユーザに提示する（Ｓ５８）。ユーザは提示結果が正解であることを入力するので、結果提示部１７０は認識結果蓄積部１１０と誤認識結果蓄積部１５０とに蓄積されている認識結果と誤認識結果の情報をクリアし（Ｓ６０）、新たな内容のユーザ発声に備える。
【００５４】
このように、上記具体例では正解の「いわい」は１回目の発声にしか含まれないため、従来のように１回目と２回目の結果を乗算してしまうと「いわい」の合成確率は"０"となり正解を得ることができない。また、１回目の結果を使用せず誤認識結果を２回目の認識結果から取り除いても、やはり２回目の発声の上位に正解が含まれないため正解が得られない。
【００５５】
本手法では１回目と２回目の結果をそれぞれ正規化し信頼度を計算し、１回目と２回目の誤認識結果候補に対して信頼度の高い順に選択し、さらに誤認識結果を反映させることにより正解を得ることができる。我々は本手法について実際に音声認識実験を行った。日本のほとんどの姓を対象とした認識実験を行い、一回目が誤認識であった発声について同内容の発声をもう一度行ってもらった場合の認識率において、２回目の発声の認識結果から１回目の誤認識結果を取り除く従来の方法で５２．８％であった認識率を、５６．５％に向上させることができた。このように、従来ある信頼度とこれまでの誤認識結果を取り除く方法の単純な組み合わせでは得られないような顕著な効果が本手法により得られている。
【００５６】
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。図５は本発明の第２の実施の形態の音声認識装置２０の構成を示すブロック図である。図５を参照すると、音声認識装置２０は本発明の第１の実施の形態の音声認識装置１０と比べて結果フィルタリング部２６０と結果選択部２３０の実行手順が結果フィルタリング部１６０と結果選択部１３０と異なる。なお、図５では図１と同じ機能の構成要素は図１と同じ符号を付しているのでこれらの構成要素の説明は省略する。
【００５７】
結果フィルタリング部２６０は、信頼度計算部１２０により信頼度が計算された認識結果候補に対して誤認識結果蓄積部１５０に蓄積された誤認識結果を除去する。結果選択部２３０は、誤認識結果が除去された認識結果候補をまとめて信頼度の高い順に選択する。結果フィルタリング部２６０と結果選択部２３０は通常プログラムで実現される。
【００５８】
図６は本発明の第２の実施の形態の動作を示したフローチャートである。図６のフローチャートと図２に示すフローチャートと比べると、図１のステップＳ５１〜Ｓ５４、Ｓ５７〜Ｓ６０は図６のステップＳ６１〜Ｓ６４、Ｓ６７〜Ｓ７０にそれぞれ相当し、図２のステップＳ５５、Ｓ５６の実行順序が図６ではステップＳ６５，Ｓ６６で逆になっている。すなわち、図２では先に信頼度に基づいて認識結果候補を選択してから（Ｓ５５）から誤認識結果を除去（Ｓ５６）しているが、図６では先に結果フィルタリング部２６０で認識結果候補から誤認識結果を除去して（Ｓ６５）から結果選択部２３０で認識結果候補を選択する。
【００５９】
このように本発明の第２の実施の形態では、第１の実施の形態と同じ効果を得るとともに、結果選択部２３０で選択を行う前に誤認識を除去した認識結果候補の順位情報を利用することができる。例えば、誤認識を除去した各発声の最上位認識結果候補同士を信頼度に基づいて比較するなどである。
【００６０】
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。図７は本発明の第３の実施の形態の音声認識装置３０の機能ブロック図である。図７を参照すると、音声認識装置３０は、本発明の第１の実施の形態の音声認識装置１０と比べて相加平均計算部３８０が新たに追加されている。なお、図１と同じ機能の構成要素については同じ符号を付しているのでこれらの構成要素の説明は省略する。
【００６１】
相加平均計算部３８０は、信頼度計算部１２０により信頼度が計算された認識結果候補に対して発声毎の信頼度の相加平均を新たな信頼度として付与する。相加平均計算部３８０は通常プログラムで実現され、図示しないが音声認識装置３０の演算回路を制御して相加平均の計算を実行する。
【００６２】
相加平均の計算において、発声の中に該当する認識結果候補が含まれない場合は、信頼度を０として相加平均を求めてもよく、また該当する認識結果候補が含まれる発声のみで平均を求めてもよい。例えば、全部で５つの発声があって認識結果候補が２発声にしか含まれていなければその２発声分で信頼度の平均を求めればよい。
【００６３】
図８は本発明の第３の実施の形態の動作を示したフローチャートである。図８のフローチャートと図２に示すフローチャートと比べると、図１のステップＳ５１〜Ｓ６０は図８のステップＳ７１〜Ｓ８０にそれぞれ相当し、図８ではステップＳ７４とＳ７５の間にステップＳ８１が追加される。ステップＳ８１では、ステップＳ７４で計算された各発声の各認識結果候補の信頼度について、相加平均計算部３８０が、同じ認識結果候補の信頼度の相加平均を計算し、この値を新たに信頼度とする。
【００６４】
例えば、図４の信頼度に対して認識結果候補の出現回数の相加平均を取る場合は、「ひらい」は（０．２７５＋０．１７６）／２＝０．２２６となり、「いわい」は２回目には出現しないため１回目の値のままとなり、「しらい」は（０．２１４＋０．１２６）＝０．１７０となる。この結果０．２７３の「いわい」が最大となり、２回目の発声にして正解となる認識結果を得ることができる。
【００６５】
また、図４の信頼度に対して発声回数で相加平均を取る場合は、「ひらい」は（０．２７５＋０．１７６）／２＝０．２２６、「いわい」は（０．２７３＋０）／２＝０．１３７、「しらい」は（０．２１４＋０．１２６）＝０．１７０となる。この結果０．２２６の「ひらい」が最大で次が０．１７０の「しらい」となるが、ステップＳ７６において１回目の結果で誤認識となった「ひらい」が除去されるので「しらい」が選択される。この場合は２回目で正解となる認識結果が得られないため、「しらい」は新たに誤認識とユーザに判定されて誤認識結果蓄積部１５０に蓄積され、３回目の発声の処理に入ることになる。
【００６６】
上記の例では、各発声に対して同じ重みとして相加平均を計算しているが、相加平均する際に発声の時間順に従って重み付けをして相加平均を計算することもできる。例えば、図４で２回目の信頼度には"１"の重みを掛け、１回目の信頼度には０〜１の間の数値（例えば"０．８"）の重みを掛けるような手法であるが、重みの設定は限定しない。また、相加平均の計算も上記２例以外でもよく限定するものではない。
【００６７】
以上説明した本発明の第１、第２、又は第３の構成の他に、第２の実施の形態の構成に対して相加平均計算部３８０の機能を追加した新たな構成も容易に実現できることは明らかであり、どの構成においても各発声の尤度を乗算することはしていないために、正解が認識結果候補として得られない発声があっても、正解を得ることが可能である。
【００６８】
【発明の効果】
本発明によれば、新たに得られた発声の認識結果を正規化したスコア（信頼度）と、以前の発声の認識結果を正規化したスコアとを乗算せずに合成確率を求めるようにしたので、正解が全ての発声に出現しない場合でも正解を得ることができるようになり、認識率を改善できるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施の形態の尤度の具体例を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態の信頼度の具体例を示す図である。
【図５】本発明の第２の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第３の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第３の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【図９】従来の技術の説明のための具体例を示す図である。
【符号の説明】
１０    音声認識装置
１００    認識部
１１０    認識結果蓄積部
１２０    信頼度計算部
１３０    結果選択部
１４０    修正部
１５０    誤認識結果蓄積部
１６０    結果フィルタリング部
１７０    結果提示部
２０    音声認識装置
２３０    結果選択部
２６０    結果フィルタリング部
３０    音声認識装置
３８０    相加平均計算部
【図１】
0003695448.tif 000002
【図２】
0003695448.tif 000003
【図３】
0003695448.tif 000004
【図４】
0003695448.tif 000005
【図５】
0003695448.tif 000006
【図６】
0003695448.tif 000007
【図７】
0003695448.tif 000008
【図８】
0003695448.tif 000009
【図９】
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