(57)【要約】【課題】正確な認識精度上限を推定することができる音声認識性能推定装置を提供する。【解決手段】クローズド音響モデル複数生成部は、評価用音声データから音響特徴量を抽出し、当該音響特徴量と上記初期音響モデルとの間のモデルであるＮ（Ｎ≧２）個のクローズド音響モデルを生成する。学習セット音声認識精度計算部は、そのＮ個のクローズド音響モデルを用いて学習セットを音声認識してＮ個の音声認識精度を出力する。音響モデル選択部は、最大の音声認識精度が得られたクローズド音響モデルを選択して選択済みクローズド音響モデルとして出力する。音声認識精度計算部は、選択済みクローズド音響モデルを用いて評価セットを音声認識した認識精度を認識精度上限の推定値として出力する。【選択図】図２
2014202781.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
初期音響モデルと評価セットを入力として、当該評価セットを構成する評価用音声データから音響特徴量を抽出し、当該音響特徴量と上記初期音響モデルとの間のモデルであるＮ（Ｎ≧２）個のクローズド音響モデルを生成してクローズド音響モデル群記録部に出力するクローズド音響モデル複数生成部と、
学習セットを入力として当該学習セットを、上記クローズド音響モデル記録部に記録されたＮ個のクローズド音響モデルを用いて音声認識したＮ個の音声認識精度を出力する学習セット音声認識精度計算部と、
上記Ｎ個の音声認識精度を入力として上記クローズド音響モデル群記録部を参照し、当該Ｎ個の音声認識精度の最大値に対応するクローズド音響モデルを選択して選択済みクローズド音響モデルとして出力する音響モデル選択部と、
上記選択済みクローズド音響モデルを用いて上記評価セットを音声認識した音声認識精度を、認識精度上限の推定値として出力する音声認識精度計算部と、
を具備する音声認識性能推定装置。
【請求項２】
初期音響モデルと評価セットを入力として、当該評価セットを構成する評価用音声データから音響特徴量を抽出し、当該音響特徴量と上記初期音響モデルとの間のモデルであるＮ（Ｎ≧２）個のクローズド音響モデルを生成してクローズド音響モデル群記録部に出力するクローズド音響モデル複数生成部と、
学習用音声データを入力として、当該学習用音声データを、上記クローズド音響モデル記録部に記録されたＮ個のクローズド音響モデルと言語モデルを用いて音声認識し、上記Ｎ個のクローズド音響モデルにそれぞれ対応するＮ個の音声認識精度を出力する学習セット音声認識精度計算部と、
上記Ｎ個の音声認識精度を入力として上記クローズド音響モデル群記録部を参照し、当該Ｎ個の音声認識精度の最大値に対応するクローズド音響モデルを選択して選択済みクローズド音響モデルとして出力する音響モデル選択部と、
上記選択済みクローズド音響モデルを用いて上記評価セットを音声認識した音声認識精度を、認識精度上限の推定値として出力する音声認識精度計算部と、
を具備する音声認識性能推定装置。
【請求項３】
初期音響モデルと評価用音声データを入力として、当該評価用音声データを初期音響モデルを用いて音声認識した音声認識結果と評価用音声データから音響特徴量を抽出し、当該音響特徴量と初期音響モデルとの間のモデルであるＮ（Ｎ≧２）個のクローズド音響モデルを生成してクローズド音響モデル群記録部に出力するクローズド音響モデル複数生成部と、
学習用音声データを入力として、当該学習用音声データを、上記クローズド音響モデル記録部に記録されたＮ個のクローズド音響モデルと言語モデルを用いて音声認識し、上記Ｎ個のクローズド音響モデルにそれぞれ対応するＮ個の音声認識精度を出力する学習セット音声認識精度計算部と、
上記Ｎ個の音声認識精度を入力として上記クローズド音響モデル群記録部を参照し、当該Ｎ個の音声認識精度の最大値に対応するクローズド音響モデルを選択して選択済みクローズド音響モデルとして出力する音響モデル選択部と、
上記選択済みクローズド音響モデルを用いて、上記クローズド音響モデル複数生成部が出力する評価用正解テキストと外部から入力される評価用音声データを評価セットとして当該評価セットを音声認識した音声認識精度を、認識精度上限の推定値として出力する音声認識精度計算部と、
を具備する音声認識性能推定装置。
【請求項４】
請求項１に記載した音声認識性能推定装置を第１音声認識性能推定装置、
請求項２に記載した音声認識性能推定装置を第２音声認識性能推定装置、
請求項３に記載した音声認識性能推定装置を第３音声認識性能推定装置として、
音声データと正解テキストとの組みから成る複数のデータセットと、音声データのみから成る複数のデータセットとを入力として、複数のデータセットの既選のデータセット以外の２つのデータセットを選択し、選択した２個のデータセットの両方に正解テキストが付与されている場合は一方のデータセットを学習セット、他方のデータセットを評価セットとして上記第１音声認識性能推定装置に出力し、選択した２個のデータセットの片方に正解テキストが付与されている場合は正解テキストが付与されているデータセットを評価セット、他方を学習用音声データとして上記第２音声認識性能推定装置に出力し、選択した２個のデータセットの何れにも正解テキストが付与されていない場合は一方を学習用音声データ、他方を評価用音声データとして上記第３音声認識性能推定装置に出力する動作を所定の回数行うデータセット選択部と、
上記第１音声認識性能推定装置が出力する認識精度上限の推定値と上記第２音声認識性能推定装置が出力する認識精度上限の推定値と上記第３音声認識性能推定装置が出力する認識精度上限の推定値とを入力として、当該全ての認識精度上限の推定値の平均値を算出して出力する平均部と、
を具備する音声認識性能推定装置。
【請求項５】
請求項１乃至３の何れかに記載した音声認識性能推定装置において、
上記クローズド音響モデル複数生成部は、
上記初期音響モデルのパラメータを下限に上記音響特徴量のパラメータを上限とする範囲を、Ｎ（Ｎ≧２）個の学習パラメータτに応じた重み付け平均値としてＮ個のクローズド音響モデルを生成して出力するものであることを特徴とする音声認識性能推定装置。
【請求項６】
初期音響モデルと評価セットと挟みうち制御信号と音声認識精度とを入力として、当該評価セットを構成する評価用音声データから音響特徴量を抽出し、当該音響特徴量を上限、上記初期音響モデルを下限する範囲のクローズド音響モデルを、上記挟みうち制御信号に応じて生成してクローズド音響モデル群記録部に出力すると共に、音声認識精度計算部が上記クローズド音響モデルを用いて求めた上記音声認識精度を、出力済みの該当するクローズド音響モデルに付与するクローズド音響モデル複数生成部と、
学習セットを入力として当該学習セットを、上記クローズド音響モデル記録部に記録された順のクローズド音響モデルを用いて音声認識した音声認識精度を出力する音声認識精度計算部と、
上記音声認識精度を入力として、当該音声認識精度が最大になる様に挟みうち制御信号を可変して出力し、当該可変した挟みうち制御信号で上記クローズド音響モデル複数生成部と音声認識精度計算部を動作させる処理を所定の回数繰り返す挟みうち制御部と、
上記クローズド音響モデル群記録部に記録されたクローズド音響モデルの中から最大の音声認識精度を検索し、当該最大の音声認識精度の値を認識精度上限の推定値として出力する認識精度上限値出力部と、
を具備する音声認識性能推定装置。
【請求項７】
クローズド音響モデル複数生成部が、初期音響モデルと評価セットを入力として、当該評価セットを構成する評価用音声データから音響特徴量を抽出し、当該音響特徴量と上記初期音響モデルとの間のモデルであるＮ（Ｎ≧２）個のクローズド音響モデルを生成してクローズド音響モデル群記録部に出力するクローズド音響モデル複数生成過程と、
学習セット音声認識精度計算部が、学習セットを入力として当該学習セットを、上記クローズド音響モデル記録部に記録されたＮ個のクローズド音響モデルを用いて音声認識したＮ個の音声認識精度を出力する学習セット音声認識精度計算過程と、
音響モデル選択部が、上記Ｎ個の音声認識精度を入力として上記クローズド音響モデル群記録部を参照し、当該Ｎ個の音声認識精度の最大値に対応するクローズド音響モデルを選択して選択済みクローズド音響モデルとして出力する音響モデル選択過程と、
音声認識精度計算部が、上記選択済みクローズド音響モデルを用いて上記評価セットを音声認識した音声認識精度を、認識精度上限の推定値として出力する音声認識精度計算過程と、
を備える音声認識性能推定方法。
【請求項８】
請求項１乃至６の何れか１項に記載した音声認識性能推定装置としてコンピュータを動作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、音声認識の認識精度を推定する音声認識性能推定装置とその方法とプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
図１に、音声認識の認識率と学習データ量との関係を例示する。縦軸は認識率[％]、横軸は学習データ量[時間]である。図１は、音声認識に用いる音響モデルの学習の進捗度合いを表す。音響モデルの学習において、学習セットのデータ量を増加させて行くと、初めは急激に認識精度が向上（音響モデルの学習が進む）するが、データ増加によって得られる認識精度の向上幅は徐々に小さくなり、ある認識精度に達すると認識精度は飽和する特性を示す。飽和時の認識精度を、ここでは「認識精度上限」と称する。
【０００３】
この学習データは、学習用音声データと、その学習用音声データを人が聞いて文字に書き起こした学習用正解テキストと、の組からなる。学習データは、音声認識システムを導入する導入先の音声を用いて作成するのが一般的である。学習用正解テキストの作成には大きなコストが必要である。よって、学習データ量は必要最低限に抑えたいとの強い要求がある。
【０００４】
学習データ量が、必要十分な量であるかを判断するためには、「認識精度上限」を事前に知る必要がある。従来、「認識精度上限」を推定する方法としては、例えば非特許文献１に記載されているクローズド評価で計測した認識精度を「認識精度上限」の推定値とする方法が知られている。
【０００５】
クローズド評価とは、評価用音声と評価用正解テキストの組からなる評価セットを用いて学習した音響モデル（クローズド音響モデル）を作成し、そのクローズド音響モデルを使って評価セットの認識精度を計測する性能評価法である。一般的に、モデルの学習に用いた既知データは、学習後の音響モデルによって高い精度で認識することができる。クローズド評価で計測される既知データの認識精度は一種の理想条件における認識精度であるため、認識精度の上限の推定値として用いられている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】佐古淳、山形知行、滝口哲也、有木康雄、「音声認識との統合によるシステム要求検出」情報処理学会研究報告,SLP,音声言語情報処理2007(129),pp.143-148,2007.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
一般的に、クローズド評価によって得られる「認識精度上限」は、実際の「認識精度上限」よりも高い値を示す。クローズド評価で計測された「認識精度上限」は、既知データを認識した結果である。しかし、実際の音響モデル学習は評価セットと異なるデータを用いて行われ、認識精度の評価時には学習に用いたのとは異なる未知データが入力されるので、評価時の認識精度はクローズド評価で計測された「認識精度上限」よりも常に低い値を示す。実際よりも高い「認識精度上限」に基づいて学習データ量の過不足を判断すると、ある程度学習が進み認識精度の伸び代が少ない状況になっているにもかかわらず、「認識精度上限」とのギャップから更に学習セットの増量が必要と判断し、不要な書き起こし作業を継続させ無駄なコストを生じさせてしまう課題がある。
【０００８】
本発明は、この課題に鑑みてなされたものであり、「認識精度上限」を正確に推定することのできる音声認識性能推定装置と、その方法と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】
本発明の音声認識性能推定装置は、クローズド音響モデル複数生成部と、クローズド音響モデル群記録部と、学習セット音声認識精度計算部と、音響モデル選択部と、音声認識精度計算部と、を具備する。クローズド音響モデル複数生成部は、初期音響モデルと評価セットを入力として、当該評価セットを構成する評価用音声データから音響特徴量を抽出し、当該音響特徴量と上記初期音響モデルとの間のモデルであるＮ（Ｎ≧２）個のクローズド音響モデルを生成してクローズド音響モデル群記録部に出力する。学習セット音声認識精度計算部は、学習セットを入力として当該学習セットを、上記クローズド音響モデル記録部に記録されたＮ個のクローズド音響モデルを用いて音声認識したＮ個の音声認識精度を出力する。音響モデル選択部は、上記Ｎ個の音声認識精度を入力として上記クローズド音響モデル群記録部を参照し、当該Ｎ個の音声認識精度の最大値に対応するクローズド音響モデルを選択して選択済みクローズド音響モデルとして出力する。音声認識精度計算部は、選択済みクローズド音響モデルを用いて評価セットを音声認識した音声認識精度を、認識精度上限の推定値として出力する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の音声認識性能推定装置によれば、評価用音声データ音響特徴量と初期音響モデルとの間のモデルであるＮ個の音響モデルを生成し、そのＮ個の音響モデルの中から学習セットに対して最大の認識精度を示す音響モデルを選択し、その音響モデルを用いて評価セットを音声認識した認識精度を「認識精度上限」の推定値として出力する。したがって予め、凡その「認識精度上限」を知ることができる。その結果、認識率の伸び代を予め把握することができるので、余分な書き起こし作業の発生を防止することができ、音声認識システム導入時の開発コストを抑制することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】音声認識の認識率と学習データ量との関係の例を示す図。
【図２】本発明の音声認識性能推定装置１００の機能構成例を示す図。
【図３】音声認識性能推定装置１００の動作フローを示す図。
【図４】クローズド音響モデル複数生成部１１０の機能構成例を示す図。
【図５】本発明の音声認識性能推定装置２００，２００′の機能構成例を示す図。
【図６】音声認識精度計算部２３０の機能構成例を示す図。
【図７】本発明の音声認識性能推定装置３００の機能構成例を示す図。
【図８】本発明の音声認識性能推定装置４００の機能構成例を示す図。
【図９】本発明の音声認識性能推定装置５００の機能構成例を示す図。
【図１０】音声認識性能推定装置５００の動作フローを示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、この発明の実施の形態を図面を参照して説明する。複数の図面中同一のものには同じ参照符号を付し、説明は繰り返さない。
【実施例１】
【００１３】
図２に、この発明の音声認識性能推定装置１００の機能構成例を示す。その動作フローを図３に示す。音声認識性能推定装置１００は、クローズド音響モデル複数生成部１１０と、クローズド音響モデル群記録部１２０と、学習セット音声認識精度計算部１３０と、音響モデル選択部１４０と、選択済みクローズド音響モデル１５０と、音声認識精度計算部１６０と、制御部１７０と、を具備する。音声認識性能推定装置１００は、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等で構成されるコンピュータに所定のプログラムが読み込まれて、ＣＰＵがそのプログラムを実行することで実現されるものである。
【００１４】
音声認識性能推定装置１００に入力される評価用音声データ等は、例えば、サンプリング周波数１６ｋＨｚで離散値化されたディジタル信号である。また、音声認識性能推定装置１００で行う音声認識処理は、その離散値を、例えば、２５６点集めて１フレームとし、フレーム単位で動作するものである。
【００１５】
クローズド音響モデル複数生成部１１０は、初期音響モデルと評価セットを入力として、その評価セットを構成する評価用音声データから音響特徴量を抽出し、当該音響特徴量と初期音響モデルとの間のモデルであるＮ（Ｎ≧２）個のクローズド音響モデルを生成してクローズド音響モデル群記録部１２０に出力する（ステップＳ１１０）。Ｎは、ここでは１〜１０００の範囲の５０間隔の５０，１００，１５０，…，１０００の例えば２０個を表す数（Ｎ＝２０）である。このＮ個の数値は、予め定数としてクローズド音響モデル複数生成部１１０に持たせておいても良いし、図２に破線で学習パラメータτとして示すように外部から与えても良い。クローズド音響モデル複数生成部１１０の詳しい説明は後述する。
【００１６】
クローズド音響モデル複数生成部１１０は、Ｎ個のクローズド音響モデルが得られるまで、モデル生成処理を繰り返す。この繰り返し処理の制御は制御部１７０が行う（ステップＳ１７０１のＮｏ）。Ｎ個を大きくするとクローズド音響モデルの数が増えるので、より正確に「認識精度上限」を推定することが可能になる。ただ、Ｎ個を大きくすると学習セット音声認識精度計算部１３０における音声認識処理の処理時間は増加する。
【００１７】
学習セット音声認識精度計算部１３０は、学習セットを入力としてその学習セットを、クローズド音響モデル記録部１２０に記録されたＮ個のクローズド音響モデルを用いて音声認識したＮ個の音声認識精度を出力する（ステップＳ１３０）。学習セットは、上記した学習データのことであり、学習用音声データと、その学習用音声データを人が聞いて文字に書き起こした学習用正解テキストとの組からなるものである。音声認識は、例えば参考文献１（政瀧ほか、“顧客との自然な会話を聞き取る自由発話音声認識技術「VoiceRex」,ＮＴＴ技術ジャーナル,Vol.18,No.11,pp.15-18,2006.）に記載されている周知の既存技術である。また、音声認識精度は、単語誤り率（Word Error Rate）を１００から減算した値であり、単語誤り率は例えば参考文献２（X. Huang, A. Acero and H. - W. Hon,”Spoken Language Processing,”Prentice Hall, pp.419-421,2001.）に記載された方法で算出する。学習セット音声認識精度計算部１３０はＮ個の音声認識精度が得られるまで、音声認識処理を繰り返す。この繰り返し処理の制御は制御部１７０が行う（ステップＳ１７０２のＮｏ）。
【００１８】
音響モデル選択部１４０は、学習セット音声認識精度計算部１３０が出力するＮ個の音声認識精度を入力として、クローズド音響モデル群記録部１２０を参照し、Ｎ個の音声認識精度の最大値に対応するクローズド音響モデルを選択して選択済みクローズド音響モデル１５０として出力する（ステップＳ１４０）。
【００１９】
音声認識精度計算部１６０は、音響モデル選択部１４０が選択した選択済みクローズド音響モデルを用いて評価セットを音声認識した音声認識精度を、認識精度上限の推定値として出力する（ステップＳ１６０）。
【００２０】
以上説明したように音声認識性能推定装置１００によれば、評価用音声データの音響特徴量と初期音響モデルとの間に位置するモデルであるＮ個の音響モデルを生成し、そのＮ個の音響モデルの中から学習セットに対して最大の認識精度を示す音響モデルを選択し、その音響モデルを用いて評価セットを音声認識した認識精度を「認識精度上限」の推定値として出力する。つまり、音声認識性能推定装置１００は、学習セットの音声認識精度に基づいて音響モデルを評価用音声データの音響特徴量にどこまで近づけて良いかを判定して、学習セットの音声認識精度が最大となる音響モデルを生成し、その音響モデルによって「認識精度上限」を推定する。
【００２１】
その結果、音声認識システム導入時に、音響モデルの学習に用いる学習セットと異なる認識精度評価に用いる任意の評価セットを用いて求めた音声認識率と、「認識精度上限」との差分から認識率の伸び代を知ることができる。よって、学習用正解テキストの余分な書き起こし作業の発生を防止することが可能になる。
【００２２】
なお、初期音響モデルと評価用音声データの音響特徴量との間に、Ｎ個の音響モデルを作成するのにどのような方法を用いても良い。初期音響モデルと評価用音声データの音響特徴量との間に複数の音響モデルを予め作成し、最大の音声認識精度を求める構成と方法がこの発明の特別な技術的特徴である。以降では、各部のより具体的な機能構成例を示して更に詳しく音声認識性能推定装置１００の動作を説明する。
【００２３】
〔クローズド音響モデル複数生成部〕
図４に、クローズド音響モデル複数生成部１１０の機能構成例を示す。クローズド音響モデル複数生成部１１０は、音響特徴量抽出手段１１０１と、各音素区間抽出手段１１０２と、モデルパラメータ更新手段１１０３と、学習パラメータτ１１０４と、出力手段１１０５と、を具備する。
【００２４】
音響特徴量抽出手段１１０１は、評価用音声の音声データから音響特徴量（ＭＦＣＣ：Mel-Frequency Cepstrum Coefficient）ｘｔを抽出する。音響特徴量ｘｔは周知の計算方法で求めることができる。
【００２５】
各音素区間抽出手段１１０２は、音響特徴量抽出手段１１０１で抽出した音響特徴量ｘｔを入力とし、初期音響モデルを参照して単語をローマ字で表したアルファベットの単位（a,k,s,t,…,N）にほぼ相当する音素に当たる音素区間ｔａ,tk,…を抽出する。ここで添え字ａを付した「ｔａ」は、音素「ａ」の音素区間を意味する。以降では音素を表す「ａ」等の表記は省略する。
【００２６】
モデルパラメータ更新手段１１０３は、音響特徴量ｘｔと同じ音素の初期音響モデルμ０（特徴量の平均値）と学習パラメータτ１１０４を、入力として、例えば次式でクローズド音響モデルμ＾を生成する。
【００２７】
【数１】
2014202781.tif 000003
【００２８】
ここでｔはフレーム、Ｔはフレーム数を意味する。
【００２９】
クローズド音響モデルμ＾は、各音素ごと学習パラメータτごとに生成される。学習パラメータτを、上記したように例えば１〜１０００の範囲の５０，１００，１５０，…，１０００の２０個の数とすると、クローズド音響モデルは、全ての音素ごとにμ１＾〜μ２０＾の２０組が生成される。この複数のクローズド音響モデルμ１＾〜μ２０＾は、出力手段１１０５を介してクローズド音響モデル群記録部１２０に記録される。出力手段１１０５は、各音素、各学習パラメータτごとにクローズド音響モデルを出力したことを、音響特徴量抽出手段１１０１又は各音素区間抽出手段１１０２に伝達する。
【００３０】
クローズド音響モデルμ＾は、式（１）から明らかなように初期音響モデルμ０と評価用音声データの音響特徴量ｘｔとの重み付け平均である。その値は、学習パラメータτが大きくなると初期音響モデルに近づき、小さくすると評価用音声データの音響特徴量ｘｔに近づく。
【００３１】
クローズド音響モデルは、特徴量の平均値のみを式（１）で変更したものであっても良い。その場合、分散Σ０は初期音響モデルの値そのままとする。又は、式（２）を用いて分散Σ＾も変更するようにしても良い。
【００３２】
【数２】
2014202781.tif 000004
【００３３】
ここでα＞ｋ−１，ｋは次元数であり、′は転置を意味する。式（１）と式（２）については、参考文献３（篠田浩一「確率モデルによる音声認識のための話者適応化技術」電子情報通信学会論文誌Ｄ-II Vol. J87-D-II No.2 pp.371-386 2004年2月.）に記載されている。
【００３４】
〔学習セット音声認識精度計算部〕
学習セット音声認識精度計算部１３０は、クローズド音響モデル群記録部１２０に記録された複数のクローズド音響モデルと、言語モデルを用いて学習セットの学習用音声データを音声認識し、複数のクローズド音響モデルに対応する複数の音声認識精度を出力するものである。音声認識は、上記したように既存技術である。
【００３５】
音声認識精度には、例えば単語正解精度を用いる。単語正解精度は、音声認識結果と学習用正解テキストを対比することで求める。上記したように単語誤り率（参考文献２）から音声認識精度を求めても良い。
【００３６】
〔音響モデル選択部〕
音響モデル選択部１４０は、Ｎ個の音響モデルに対応するＮ個の音声認識精度を入力とする。音響モデル選択部１４０は、クローズド音響モデル群記録部１２０を参照して音声認識精度が最大値を示すクローズド音響モデルを選択し、選択済みクローズド音響モデル１５０として出力する。
【００３７】
音声認識精度が最大となるクローズド音響モデルが複数存在する場合は、音声認識精度が最大のクローズド音響モデルの中でも最も初期音響モデルからの変化量の大きいモデルを選択する方法、又は、最も初期音響モデルからの変化量の小さいモデルを選択する方法があり、常に同じ方法を選択すればどちらの方法を用いて選択しても良い。
【００３８】
〔音声認識精度計算部〕
音声認識精度計算部１６０は、選択済みクローズド音響モデルを用いて評価セットを音声認識した音声認識精度を、認識精度上限の推定値として出力する。音声認識精度は、評価用正解テキストと音声認識結果のマッチングを取り、例えば、上記した参考文献２に記載された方法で計算した単語誤り率を１００から減算することによって得られる単語正解精度を、認識精度上限の推定値とする。
【実施例２】
【００３９】
図５に、この発明の音声認識性能推定装置２００の機能構成例を示す。音声認識性能推定装置２００は、上記した音声認識性能推定装置１００（図２）の学習セット音声認識精度計算部１３０が、学習セット音声認識精度計算部２３０に置き換わった点のみが異なる。学習セット音声認識精度計算部２３０は、学習用音声データを入力として、当該学習用音声データを、上記クローズド音響モデル記録部に記録されたＮ個のクローズド音響モデルと言語モデルを用いて音声認識し、上記Ｎ個のクローズド音響モデルにそれぞれ対応するＮ個の音声認識精度を出力するものであり、学習用正解テキストを用いずに音声認識精度を出力するものである。
【００４０】
図６に、学習セット音声認識精度計算部２３０の機能構成例を示す。学習セット音声認識精度計算部２３０は、単語コンフュージョンネットワーク作成手段２３０１と、言語モデル２３０２と、単語アライメントネットワーク変換手段２３０３と、単語正解精度計算手段２３０４と、を具備する。
【００４１】
単語コンフュージョンネットワーク作成手段２３０１は、クローズド音響モデル群記録部１２０に記録されたＮ個の音響モデルと言語モデル２３０２を用いて、学習用音声データを音声認識して認識結果単語列を単語コンフュージョンネットワーク（ＷＣＮ：Word Confusion Network）に変換して出力する。単語コンフュージョンネットワークは、ある１発話に対する複数の認識結果単語列を効率的に表現したものである。
【００４２】
単語アライメントネットワーク変換手段２３０３は、単語コンフュージョンネットワーク作成手段２３０１で作成した単語コンフュージョンネットワークを単語アライメントネットワークに変換する。単語コンフュージョンネットワークと単語アライメントネットワークは、例えば参考文献４（小川厚徳、堀貴明、中村篤、「単語アライメントネットワークと識別的タイプ分類による認識精度推定」日本音響学会2012年秋季研究発表会,pp.67-68,2012.）に記載されているように周知なものである。
【００４３】
単語正解精度計算手段２３０４は、単語アライメントネットワーク変換手段２３０３で変換した単語アライメントネットワークを入力として単語正解精度の推定値ＷＡＣＣを出力する。この単語正解精度の推定値ＷＡＣＣは、クローズド音響モデル群記録部１２０に記録されたＮ個の音響モデルに対応するように計算され、Ｎ個の音声認識精度となる。
【００４４】
単語正解精度の推定値ＷＡＣＣは、次式により求める。
【００４５】
【数３】
2014202781.tif 000005
【００４６】
ここで、Ｅ（＃Ｃ）は単語アライメントネットワークから得られる正解単語数の推定値、Ｅ（＃Ｓ）は置換誤り数の推定値、Ｅ（＃Ｉ）は挿入誤り数の推定値、Ｅ（＃Ｄ）は削除誤り数の推定値である。
【００４７】
音声認識性能推定装置２００は、学習用音声データに対応する学習用正解テキストが無くてもＮ個の音声認識精度を出力することができるので、その作成に要するコストを抑制する効果を奏する。この学習セットを、学習用音声データのみとする考えは、評価セットにも適用することが可能である。その場合の音声認識性能推定装置２００′（図５）は、評価セットの代わりに評価用音声データを入力とするクローズド音響モデル複数生成部３１０と音声認識精度計算部３６０、学習用音声データの代わりに学習セットを入力とする学習セット音声認識精度計算部１３０、を含む構成となる。クローズド音響モデル複数生成部３１０と音声認識精度計算部３６０の動作は、実施例３で説明する。
【実施例３】
【００４８】
図７にこの発明の音声認識性能推定装置３００の機能構成例を示す。音声認識性能推定装置３００は、上記した音声認識性能推定装置２００（図５）のクローズド音響モデル複数生成部１１０がクローズド音響モデル複数生成部３１０に、音声認識精度計算部１６０が音声認識精度計算部３６０に、それぞれ置き換わった点が異なる。
【００４９】
クローズド音響モデル複数生成部３１０は、初期音響モデルと評価用音声データを入力として、当該評価用音声データを初期音響モデルを用いて音声認識した音声認識結果と評価用音声データから音響特徴量を抽出し、当該音響特徴量と初期音響モデルとの間のモデルであるＮ（Ｎ≧２）個のクローズド音響モデルを生成してクローズド音響モデル群記録部１２０に出力する。クローズド音響モデル複数生成部３１０は、初期音響モデルを用いて音声認識した音声認識結果を上記した評価用正解テキストと同じ様に扱って処理する点で、クローズド音響モデル複数生成部１１０と異なる。
【００５０】
音声認識精度計算部３６０は、評価用音声データを入力として、当該評価用音声データを、選択済みクローズド音響モデル１５０と言語モデルを用いて音声認識した音声認識精度を、認識精度上限の推定値として出力する。言語モデルは、上記した言語モデル２３０２を用いることができる。音声認識精度計算部３６０は、上記した学習セット音声認識精度計算部２３０と同様に、正解テキストを用いずに音声認識精度を出力するものである。
【００５１】
音声認識性能推定装置３００は、学習用正解テキストと評価用正解テキストとが無くても認識精度上限の推定値を出力することができるので、それらの作成に要するコストを抑制する効果を奏する。
【実施例４】
【００５２】
図８に、この発明の音声認識性能推定装置４００の機能構成例を示す。音声認識性能推定装置４００は、上記した音声認識性能推定装置１００と２００と２００′と３００と、データセット選択部４８０と、平均部４９０と、を具備する。
【００５３】
データセット選択部４８０は、音声データと正解テキストとの組みから成る複数のデータセットと、音声データのみから成る複数のデータセットとを入力として、複数のデータセットの既選のデータセット以外の２つのデータセットを選択し、選択した２個のデータセットの両方に正解テキストが付与されている場合は一方のデータセットを学習セット、他方のデータセットを評価セットとして音声認識性能推定装置１００に出力し、選択した２個のデータセットの片方に正解テキストが付与されている場合は正解テキストが付与されているデータセットを評価セット又は学習セット、他方を学習用音声データ又は評価用音声データとして音声認識性能推定装置２００と２００′に出力し、選択した２個のデータセットの何れにも正解テキストが付与されていない場合は一方を学習用音声データ、他方を評価用音声データとして音声認識性能推定装置３００に出力する動作を所定の回数行う。所定の回数は１回でも良い。又は、計算時間に応じて３〜１０程度に設定する。又は、データセットの組み合わせの数の最大値Ｍとしても良い。
【００５４】
例えば、正解テキストを含むデータセットが２個、正解テキストが無いデータセットが２個あったと仮定する。この場合、音声認識性能推定装置１００には、一方を学習セット、他方を評価セットとする場合と、一方を評価セット、他方を学習セットとする場合の２つの場合がある。音声認識性能推定装置３００には、この場合、音声認識性能推定装置１００と同様に２つの場合がある。このように、所定の回数とは、音声認識性能推定装置１００と２００と２００′と３００との間で異なる場合もある回数である。
【００５５】
平均部４９０は、音声認識性能推定装置１００と２００と３００がそれぞれ出力する認識精度上限の推定値を入力として、その全ての認識精度上限の推定値の平均値を算出して出力する。
【００５６】
音声認識性能推定装置４００によれば、正解テキストの無いデータセットと、正解テキストの有るデータセットと、が複数混在するデータセットから認識精度上限の推定値を求めることができ、複数のデータセットの組み合わせから得られた推定値を平均することにより、音声認識性能推定装置１００，２００，２００′，３００をそれぞれ１回動作させた場合と比較して、その推定精度を高めることが可能である。また、音声データと正解テキストとの組から成るデータセットが常に用意されているとは限らない開発環境の中で、音声認識性能推定装置４００は、音声データのみのデータセットから認識精度上限の推定値を求めることができる。つまり、音声認識性能推定装置４００は、データセットの形式によらずに動作する優れた効果も奏する。
【００５７】
なお、音声認識性能推定装置４００として、音声認識性能推定装置２００と２００′の構成は、どちらか一方を備えれば良い。どちらか一方の構成を備えていれば、音声データと正解テキストとの組のデータセットと音声データのみからなるデータセットの、２組のデータセットを選択した場合でも、認識精度上限の推定値を求めることが可能である。
【実施例５】
【００５８】
図９に、この発明の音声認識性能推定装置５００の機能構成例を示す。その動作フローを図１０に示す。音声認識性能推定装置５００は、クローズド音響モデル複数生成部５１０と、クローズド音響モデル記録部１２０と、音声認識精度計算部５６０と、挟みうち制御部５８０と、認識精度上限出力部５４０と、制御部５７０と、を具備する。
【００５９】
音声認識性能推定装置５００は、上記した音声認識性能推定装置１００等と同様に、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等で構成されるコンピュータに所定のプログラムが読み込まれて、ＣＰＵがそのプログラムを実行することで実現されるものである。
【００６０】
クローズド音響モデル複数生成部５１０は、初期音響モデルと評価セットと挟みうち制御信号と音声認識精度とを入力として、当該評価セットを構成する評価用音声データから音響特徴量を抽出し、当該音響特徴量を上限、上記初期音響モデルを下限する範囲のクローズド音響モデルを、上記挟みうち制御信号に応じて生成してクローズド音響モデル群記録部１２０に出力すると共に、音声認識精度計算部５６０が上記クローズド音響モデルを用いて求めた上記音声認識精度を、出力済みの該当するクローズド音響モデルに付与する（ステップＳ５１０）。挟みうち制御信号は、上記した学習パラメータτに当たる制御信号であり、周知の数値計算手法の挟みうち法に基づいて変化する、値の幅が順次狭めるように設定される制御信号である。
【００６１】
音声認識精度計算部５６０は、学習セットを入力として当該学習セットを、クローズド音響モデル記録部１２０に記録された順のクローズド音響モデルを用いて音声認識した音声認識精度を出力する（ステップＳ５６０）。
【００６２】
挟みうち制御部５８０は、音声認識精度を入力として、当該音声認識精度が最大になる様に挟みうち制御信号を可変して出力し、当該可変した挟みうち制御信号でクローズド音響モデル複数生成部５１０と音声認識精度計算部５６０を動作させる処理を所定の回数繰り返す（ステップＳ５８０）。
【００６３】
認識精度上限値出力部５４０は、クローズド音響モデル群記録部１２０に記録されたクローズド音響モデルの中から最大の音声認識精度を検索し、当該最大の音声認識精度の値を認識精度上限の推定値として出力する（ステップＳ５４０）。
【００６４】
音声認識性能推定装置５００は、予めＮ個のクローズド音響モデルを生成した後に、認識精度上限の推定値を求める方式の音声認識性能推定装置１００等とは異なり、数値計算手法の挟みうち法に基づいて音声認識精度の高いクローズド音響モデルを探索する方式であり、計算量を削減できる。
【００６５】
以上説明したように、本願発明の音声認識性能推定装置は、音響モデルを、評価用音声データの音響特徴量にどこまで近づけて良いかを判定し、学習セットの音声認識精度が最大となる音響モデルを生成する。そして、評価セットをその音響モデルを用いて音声認識した音声認識精度を、認識精度上限の推定値とするものである。その結果、従来技術のクローズド評価で得られる「認識精度上限」が、実際の「認識精度上限」よりも高い値を示す課題を解決することができる。
【００６６】
なお、実施例１で説明した学習パラメータτに応じた重み付け平均値としてＮ個のクローズド音響モデルを生成する考えは、実施例２と３に適用することも可能である。また、挟みうち法の数値計算手法を用いた音声認識性能推定装置５００の考えは、実施例２と３に適用することも可能である。
【００６７】
上記装置における処理手段をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、各装置における処理手段がコンピュータ上で実現される。
【００６８】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記録装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【００６９】
また、各手段は、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより構成することにしてもよいし、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【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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