(57)【要約】【課題】  高速化のために認識語彙を統合することで認識語彙数を削減しても、認識精度が低下しない構成を提供する。【解決手段】  単語統合部１０２は、音声認識対象の単語ごとに該単語の表記及びサブワードを対応付けた単語リスト１０１に、単語の所定位置に所定の共通サブワード列を有する複数の単語が存在する場合、該単語の前記共通サブワード列以外のサブワード列を、所定の統合サブワード列で置換して得た統合単語を生成する。統合部分音声区間抽出部１１０は、学習音声データとその書き起こし文とがサブワード単位で対応付けられた対応情報から、前記統合サブワード列の位置に相当する音声区間を抽出する。統合モデル学習部１１１は、前記抽出された音声区間の音声を用いて前記統合サブワード列の音響モデルを学習する。【選択図】  図１
2014142465.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識用の音響モデルを生成する音響モデル生成装置であって、
音声認識対象の単語ごとに該単語の表記及びサブワードを対応付けた単語リストに、単語の所定位置に所定の共通サブワード列を有する複数の単語が存在する場合、該単語の前記共通サブワード列以外のサブワード列を、所定の統合サブワード列で置換して得た統合単語を生成する単語統合手段と、
学習音声データと該学習音声データの書き起こし文とがサブワード単位で対応付けられた対応情報から、前記統合サブワード列の位置に相当する音声区間を抽出する抽出手段と、
前記抽出された音声区間の音声を用いて前記統合サブワード列の音響モデルを学習する学習手段と、
を有することを特徴とする音響モデル生成装置。
【請求項２】
前記単語の所定位置は、前記単語の先頭位置であることを特徴とする請求項１に記載の音響モデル生成装置。
【請求項３】
前記単語統合手段は、所定の接尾辞に相当するサブワード列である接尾辞パターンと末尾において一致する単語を抽出する手段を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の音響モデル生成装置。
【請求項４】
認識対象とする単語の数に基づいて前記共通サブワード列の長さを選択する手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の音響モデル生成装置。
【請求項５】
異なる共通サブワード列には異なる統合サブワード列が対応することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の音響モデル生成装置。
【請求項６】
音声認識用の音響モデルを生成する音響モデル生成装置の制御方法であって、
単語統合手段が、音声認識対象の単語ごとに該単語の表記及びサブワードを対応付けた単語リストに、単語の所定位置に共通サブワード列を有する複数の単語が存在する場合、該単語の前記共通サブワード列以外のサブワード列を、所定の統合サブワード列で置換して得た統合単語を生成するステップと、
抽出手段が、学習音声データと該学習音声データの書き起こし文とがサブワード単位で対応付けられた対応情報から、前記統合サブワード列の位置に相当する音声区間を抽出するステップと、
学習手段が、前記抽出された音声区間の音声を用いて前記統合サブワード列の音響モデルを学習するステップと、
を有することを特徴とする音響モデル生成装置の制御方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の音響モデル生成装置が有する各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項８】
音声を入力する音声入力手段と、
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の音響モデル生成装置によって学習された音響モデルを用いて前記入力された音声に対して音声認識を行う音声認識手段と、
前記音声認識による認識結果が所定の共通サブワード列を含む統合単語であることを示す場合、当該統合単語に対応する複数の単語を出力する出力手段と、
を有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項９】
音声認識装置の制御方法であって、
音声入力手段が、音声を入力するステップと、
音声認識手段が、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の音響モデル生成装置によって学習された音響モデルを用いて前記入力された音声に対して音声認識を行うステップと、
出力手段が、前記音声認識による認識結果が所定の共通サブワード列を含む統合単語であることを示す場合、当該統合単語に対応する複数の単語を出力するステップと、
を有することを特徴とする音声認識装置の制御方法。
【請求項１０】
コンピュータを、請求項８に記載の音声認識装置が有する各手段として機能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、音声認識技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識は手でボタン等を触れずに声でコマンドを入力したり、大量の選択候補の中から一発声で選択候補を絞り込める利点がある。しかしながら、音声認識は入力音声とモデルとの尤度計算を行うため、処理時間は認識語彙の数が増えるに従って増加する。従って計算能力の低いＣＰＵで音声認識を実行するためには、認識語彙数を削減する工夫が必要となる。
【０００３】
認識語彙数を削減する一つの方法として、複数の認識語彙を一つの認識語彙に統合する方法がある。特許文献１では、音声認識対象単語の中から音響的な共通部分をキーワードとして選択し、選択したキーワードを用いて発話音声を認識する。音声認識対象単語からキーワードを選択してそれを認識語彙とすれば、認識語彙数を大幅に削減することができるため、音声認識の高速化が可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−３２２７５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ユーザが発声する音声はキーワードではなく元々の認識対象単語である。従って、発声に含むキーワード以外の音声区間でキーワードとのマッチングの尤度が低くなる。特許文献１では、キーワードの前後にＧａｒｂａｇｅモデルを配置している。しかし、Ｇａｒｂａｇｅモデルはあらゆる音素や音に対して尤度を保つよう設計されるモデルである。Ｇａｒｂａｇｅモデルの学習には様々な音のデータが使用されるため、どのような音に対してもある程度の尤度は保つ一方、特定の音に特化して学習したモデルと比較すると、その音に対する尤度は下がる。従って元々の認識対象単語の発声に含むキーワード以外の音声区間でのマッチングの尤度が下がり、認識率の低下を招く。
従って、認識語彙を統合して認識語彙数を削減する場合、統合部分の尤度を極力下げないようなモデルを用意することが必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一側面によれば、音声認識用の音響モデルを生成する音響モデル生成装置であって、音声認識対象の単語ごとに該単語の表記及びサブワードを対応付けた単語リストに、単語の所定位置に所定の共通サブワード列を有する複数の単語が存在する場合、該単語の前記共通サブワード列以外のサブワード列を、所定の統合サブワード列で置換して得た統合単語を生成する単語統合手段と、学習音声データと該学習音声データの書き起こし文とがサブワード単位で対応付けられた対応情報から、前記統合サブワード列の位置に相当する音声区間を抽出する抽出手段と、前記抽出された音声区間の音声を用いて前記統合サブワード列の音響モデルを学習する学習手段とを有することを特徴とする音響モデル生成装置が提供される。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、高速化のために認識語彙を統合して認識語彙数を削減する際に、統合部分に特化したモデルを生成するので、音声認識時に統合部分でマッチングの尤度が下がらず、認識精度の低下を抑えることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施形態１における音声認識装置の機能構成を表すブロック図。
【図２】実施形態１における音声認識装置のハードウェア構成図。
【図３】実施形態１における単語統合処理の流れを表すフローチャート。
【図４】実施形態１における統合単語の例を表す図。
【図５】実施形態１における共有単語リストの例を表す図。
【図６】実施形態１における統合音素を学習する処理の流れを表すフローチャート。
【図７】実施形態１における統合部分音声区間の抽出を説明する図。
【図８】実施形態１における音声認識処理の流れを表すフローチャート。
【図９】実施形態１における音声認識結果を出力する処理を説明する図。
【図１０】実施形態２における音声認識装置の機能構成を表すブロック図。
【図１１】実施形態２における単語統合処理の流れを表すフローチャート。
【図１２】実施形態３における、統合単語ごとに異なる統合音素を用意する例を説明する図。
【図１３】実施形態３における、同一の統合部分を有する統合単語ごとに異なる統合音素を用意する例を説明する図。
【図１４】実施形態５における単語統合処理の流れを表すフローチャート。
【図１５】実施形態６における、接尾辞パターンに基づいて統合部分を決定する処理を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、本発明は以下の実施形態に限定されるものではなく、本発明の実施に有利な具体例を示すにすぎない。また、以下の実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の課題解決のために必須のものであるとは限らない。
【００１０】
＜実施形態１＞
図１は、本発明の一実施形態における音声認識装置１の機能構成を表す図である。同図に示されるように、音声認識装置１の機能構成は、オフライン処理で認識語彙を生成する認識語彙生成部１０と、オフライン処理でモデル学習を行うモデル学習部２０と、オンライン処理で音声認識を実行する認識処理部３０に分けられる。
【００１１】
認識語彙生成部１０において、単語リスト１０１は、音声認識対象の単語の表記と音情報であるサブワード列とを保持する。本実施形態においては、サブワード列として音素列を用いる。単語統合部１０２は、単語リスト１０１に含まれる複数の単語を統合した統合単語を生成する。生成された統合単語は、音声認識用の認識語彙１０４に格納される。共有単語リスト生成部１０３は、統合された複数の単語と統合単語とを対応付けた共有単語リスト１０５を生成する。
【００１２】
モデル学習部２０において、１０７は、音響モデル１０６を学習するための学習音声データである。１０８は、学習音声データ１０７の音声の内容を書き起こした書き起こし文である。対応付け部１０９は、学習音声データ１０７の中で書き起こし文の各単語の各音素がどの時点で発声されたかを対応付けた対応情報を生成する。統合部分音声区間抽出部１１０は、対応付け部１０９の出力する対応に基づき、単語統合部１０２で統合された統合部分に相当する音声区間を学習音声データ１０７から抽出する。統合モデル学習部１１１は、統合部分音声区間抽出部１１０で抽出された音声区間に基づいて統合部分の音響モデルである統合モデルを学習する。
【００１３】
認識処理部３０において、音声入力部１１２は、音声認識時に音声を入力する。音声認識部１１３は、音声入力部１１２で入力された音声を、音響モデル１０６及び認識語彙１０４を用いて認識する。共有単語参照部１１４は、音声認識部１１３から出力された認識結果に単語統合部１０２の生成した統合単語が含まれる場合、その統合単語に対応する単語を共有単語リスト１０５から取得する。出力部１１５は、認識結果の単語もしくは共有単語リストから取得した単語を出力する。
【００１４】
なお、認識語彙生成部１０、モデル学習部２０、認識処理部３０はそれぞれ、別の装置として実現されてもよい。そうすることで音声認識装置自体に認識語彙生成部１０、モデル学習部２０の機能を含む必要がなく、メモリ消費量を削減できる。しかしながら本発明はこれらすべての機能が同一の装置で動作しても構わない。
【００１５】
図２は、本実施形態における音声認識装置のハードウェア構成図である。同図において、２０１はＣＰＵ（中央処理装置）であり、音声認識装置の制御プログラムを実行する。２０２はＲＯＭであり、制御プログラムなどを格納する。２０３はＲＡＭであり、ＣＰＵ２０１のワークエリアを提供するために用いられる。２０４はハードディスクなどの記憶装置であり、データを格納する。２０５は音声認識結果を表示するディスプレイである。２０６は、音声を入力するマイクロホンである。
【００１６】
図３は、本実施形態における単語統合部１０２の処理の流れを表すフローチャートである。同図を用いてそれぞれの処理を説明する。
【００１７】
まずＳ３０１で、単語リスト１０１から単語を一つ選択する。次に、Ｓ３０２において、選択した単語の音情報から単語の音素数がＸ未満か否かを調べる。Ｘの値は予め設定しておく。もし音素数がＸ未満であれば、Ｓ３０３に進み、その単語を認識語彙１０４に登録する。もし音素数がＸ以上であれば、Ｓ３０４に進む。Ｓ３０４では、先頭からＸ音素までの所定の音素列（共通サブワード列）を所定位置に有している単語が他に存在するか否かを調べる。もし存在しなければ、Ｓ３０３に進み、その単語を認識語彙１０４に登録する。もし存在すればＳ３０５に進む。Ｓ３０５では、先頭からＸ音素以外（すなわち共通サブワード列以外）の音素列を所定の統合音素列（統合サブワード列）で置換した統合単語を既に作成済みか否かを確認する。作成済みであればＳ３０８に進み、作成済みでなければＳ３０６に進む。Ｓ３０６では、先頭からＸ音素以外の音素列を所定の統合音素列で置換した統合単語を生成する。そしてＳ３０７で統合単語を認識語彙１０４に登録する。そしてＳ３０８で単語リスト１０１に含む全単語について処理したか否かを確認する。全単語処理していなければＳ３０１に戻り、全単語処理していれば処理を終了する。
【００１８】
図４に、単語統合部１０２がＳ３０６で生成する統合単語の例を示す。同図において、４０１は単語リスト１０１に含まれる単語である。４０２は単語４０１の音情報を表す音素列である。４０３は、認識語彙１０４に登録された統合単語である。単語統合部１０２は、先頭からＸ音素が共通する単語が複数ある場合に、先頭からＸ音素までの音素列と、統合音素列Ｕｎｉを接続した音素列を生成する。そしてこの音素列を統合単語として認識語彙１０４に登録する。図４では、Ｘ＝９として、先頭から９音素共通する単語から統合単語としてＵＮＩＦＩＥＤ１、ＵＮＩＦＩＥＤ２、ＵＮＩＦＩＥＤ３が生成されている。例えばＵＮＩＦＩＥＤ１はａｃｃｅｐｔａｂｉｌｉｔｙ、ａｃｃｅｐｔａｂｌｅなどの単語で共通する先頭９音素の音素列と、後半を統合した統合音素列Ｕｎｉとを接続した音素列を有する統合単語である。認識語彙１０４は、統合されなかった単語及び統合された統合単語によって構成され、単語リスト１０１よりも単語数が削減される。
【００１９】
図５に、共有単語リスト生成部１０３が生成する共有単語リスト１０５の例を示す。共有単語リスト生成部１０３は、単語統合部１０２が統合した統合単語と、統合単語に統合された複数の単語との対応を取った図５のようなリストを生成する。
【００２０】
次に、統合単語の音素列に用いた統合音素列Ｕｎｉに対応する音響モデルの学習方法について詳細に説明する。図６は、統合音素を学習するフローチャートである。まずＳ６０１で、対応付け部１０９が、学習音声データ１０７のどの時点が書き起こし文１０８の各単語の各音素と対応するかを対応付けた対応情報を生成する。対応付けは、音声認識と同じくビタビアルゴリズムなどによって書き起こし文の音素モデルと学習音声データとのマッチングを取ることによって行う。次に、Ｓ６０２で、統合部分音声区間抽出部１１０が、単語中で統合する部分（統合音素列に置換する音素列）に相当する音声区間を、学習音声データ１０７から抽出する。
【００２１】
図７に統合部分音声区間抽出部１１０が音声区間を抽出する様子を表す。対応付け部１０９は、学習音声データ１０７の音声のうちどの区間がどの音であるかを、書き起こし文に含む単語の音素単位で求める。これを対応情報として統合部分音声区間抽出部１１０に入力する。図７は学習音声データ１０７に含まれる“ａｃｃｅｐｔａｂｌｅ”という音声が、音素単位でどの区間がどの音であるか対応付けられている。ここで、図４においては単語ａｃｃｅｐｔａｂｌｅは統合単語ＵＮＩＦＩＥＤ１に統合され、Ｘ音素以降の音素列“ｂ  ｕ  ｒ  ｕ”が統合音素列Ｕｎｉになっている。そこで統合部分音声区間抽出部１１０は、音声“ａｃｃｅｐｔａｂｌｅ”のうち、音素“ｂ  ｕ  ｒ  ｕ”に相当する音声区間７０１を、学習音声データ１０７から抽出する。同様に、統合部分音声区間抽出部１１０は、統合された全単語の統合部分の音声区間を抽出する。
【００２２】
そしてＳ６０３において、統合モデル学習部１１１が、統合音素列Ｕｎｉの音響モデルを、統合部分音声区間抽出部１１０が抽出した音声を用いて学習する。以上により、様々な音で学習したＧａｒｂａｇｅモデルと比較して、より統合部分にマッチした高精細な音響モデルを学習することができる。
【００２３】
次に、音声認識時の動作について説明する。図８は音声認識時のフローチャートである。まずＳ８０１において、音声入力部１１２が音声を入力する。次にＳ８０２において、音声認識部１１３が入力音声に最も一致する上位Ｎ個の単語を認識結果として取得する。以下、第１位から第Ｎ位までの各単語に対して処理を行う。具体的には、共有単語参照部１１４は、まずＳ８０３で、順位の変数ｎを１とし、Ｓ８０４で、第ｎ位（すなわちこの場合は第１位）の単語が統合単語か否かを確認する。ここで第ｎ位の単語が統合単語でなければＳ８０６に進み、出力部１１５が認識結果の単語を表示リストに出力する。第ｎ位の単語が統合単語であれば、Ｓ８０５に進み、共有単語参照部１１４が、統合単語に対応する単語を共有単語リスト１０５から取得し、Ｓ８０６で、取得した単語を出力する。そしてＳ８０７で、ｎ＝Ｎになったか（すなわち上位Ｎ個の単語を全て処理したか）を判断する。ｎ＝Ｎでなければ、Ｓ８０８に進んでｎの値を１増分し、Ｓ８０４に戻り処理を繰り返す。
【００２４】
図９は音声認識結果を出力する様子を表す図である。９０１は、音声認識部１１３が取得した上位Ｎ個（ここではＮ＝３）の認識結果である。９０２は、出力部１１５が出力する表示リストである。同図において、認識結果９０１には上位Ｎ個の認識結果の中に、統合単語であるＵＮＩＦＩＥＤ２を第１位に、ＵＮＩＦＩＥＤ３を第３位に含んでいる。すると共有単語参照部１１４は、共有単語リスト１０５からＵＮＩＦＩＥＤ２、ＵＮＩＦＩＥＤ３に対応する複数の単語を取得し、表示リスト９０２に表示する。表示リスト９０２にはＵＮＩＦＩＥＤ２に対応する単語“ａｃｃｅｓｓｉｂｌｅ”、“ａｃｃｅｓｓｉｂｌｙ”とＵＮＩＦＩＥＤ３に対応する単語“ａｃｃｉｄｅｎｔ”、“ａｃｃｉｄｅｎｔｉａｌ”、“ａｃｃｉｄｅｎｔａｌｌｙ”が表示される。一方、認識結果で第２位の“ｃｏｎｃｅｐｔ”は統合単語ではないため、そのまま表示リスト９０２に表示される。
【００２５】
以上説明した実施形態１では、音声認識対象となる単語を統合した統合単語を認識語彙として音声認識する際に、学習データから統合部分の音声区間を抽出して統合部分の音響モデルを学習する。このため、統合によって認識語彙数を減らしながら音声認識の精度を保つことができる。
【００２６】
＜実施形態２＞
上述の実施形態１では、予め定めた先頭Ｘ個の音素が共通する単語を統合し、そのための統合単語モデルを作成した。これに対し、以下に説明する実施形態２では、先頭Ｘ個の音素が異なる統合単語モデルを複数用意しておき、単語数に応じてモデルを選択する。単語リストが有する認識対象単語が少ない場合は、大きく高速化する必要がない。そのため単語を統合する割合を減らすようＸの値を調整したモデルを選択する。すなわち、実施形態２では、認識対象とする単語の数に基づいて共通サブワード列の長さを選択する。
【００２７】
図１０は本実施形態における機能構成図である。同図において、図１と同じ構成要素には同じ参照番号が付されている。１００１は、先頭Ｘ音素のＸの値を変えてそれぞれ作成した統合モデルである。統合部分音声区間抽出部１１０が、学習音声データに含まれる各単語の音声のうち、Ｘの値をそれぞれ変えた場合の各統合部分に相当する音声区間をそれぞれ抽出し、統合モデル学習部１１１がその音声区間を使ってそれぞれのモデルを学習する。１００２は、認識対象とする単語の数に応じて、Ｘの値を決定するモデル選択部である。
【００２８】
図１１に本実施形態における単語統合のフローを示す。まずＳ１１０１において、対応付け部１０９が、学習音声データ１０７のどの区間が書き起こし文１０８と対応するかを対応付ける。これは図６のＳ６０１と同様の処理である。次に、Ｓ１１０２において、単語統合部１０２が、複数のＸに対して、音素列先頭からＸ音素共通する単語を抽出し、第Ｘ＋１音素以降の統合部分の音素列を決定する。次に、Ｓ１１０３において、統合部分音声区間抽出部１１０が、それぞれのＸに対して統合部分に相当する音声区間を抽出する。次に、Ｓ１１０４において、統合モデル学習部１１１が、それぞれのＸに対して抽出された音声区間を用いて統合モデルをそれぞれ学習する。次に、Ｓ１１０５において、モデル選択部１００２は、単語リスト１０１から認識対象とする単語を取得する。次にＳ１１０６において、モデル選択部１００２は、認識対象とする単語の数に基づいてＸを選択し、その統合モデルを選択する。例えば、モデル選択部１００２は、認識対象とする単語の数が多いほど小さいＸの値を選択する。選択されたＸに基づいて統合モデル１００１のうち一つを音響モデル１０６に加える。次に、Ｓ１１０７において、モデル選択部１００２が選択したＸに従って認識対象とする単語を統合し、認識語彙１０４を生成する。そしてＳ１１０８において、共有単語リスト生成部１０３が共有単語リスト１０５を生成する。
これによって、単語リストの単語数が多い場合にはより多くの単語が統合されて単語数の削減量が大きくなり、単語リストの単語数が小さい場合にはより少ない単語が統合されて単語数の削減量が小さくなる。そのため、認識対象の単語の数に応じて認識速度の調整をしながら認識率を高精度に保つことが可能となる。
【００２９】
＜実施形態３＞
上述の実施形態では、各統合単語の統合部分を同一の統合音素Ｕｎｉに置換し、その統合部分の音声区間を使って音響モデルの学習を行った。しかし本発明はこれに限るものではなく、統合単語ごとに異なる統合音素を用意してそれぞれの統合音素のモデルを学習してもよい。すなわち、異なる共通サブワード列には異なる統合サブワード列が対応する。図１２に、統合単語ごとに異なる統合音素を用意し、モデルを学習する例を示す。図１２において、１２０１、１２０２はそれぞれ統合単語を生成する単語であり、１２０３、１２０４はそれぞれの統合単語の統合部分である。１２０１の単語に対しては統合音素Ｕｎｉ１を用意する。そして、統合音素Ｕｎｉ１を、この統合単語で統合する単語１２０１の統合部分１２０３の音声区間を学習音声データ１０７から抽出して学習する。同様に、１２０２の単語に対しては統合音素Ｕｎｉ２を用意する。そして、統合音素Ｕｎｉ２を、この統合単語で統合する単語１２０２の統合部分１２０４の音声区間を学習音声データから抽出して学習する。
【００３０】
また、同一の統合部分を有する統合単語ごとに統合音素を用意し、統合モデルを作成してもよい。図１３に、同一の統合部分を有する統合単語ごとに統合音素を用意する例を示す。図１３において、１３０１、１３０２、１３０３、１３０４はそれぞれ統合単語を生成する単語であり、１３０５、１３０６、１３０７、１３０８はそれぞれの統合単語の統合部分である。統合単語の統合部分が部分一致する統合単語をクラスタリングする。図１３では、統合部分の１３０６は１３０５に包含され、１３０８は１３０７に包含されている。従って、１３０５及び１３０６で一つの統合音素Ｕｎｉ１を用意し、１３０７及び１３０８で一つの統合音素Ｕｎｉ２を用意する。統合部分音声区間抽出部１１０が学習音声データ１０７から１３０５及び１３０６の音声区間を抽出し、統合モデル学習部１１１がＵｎｉ１の統合モデルを学習する。また、統合部分音声区間抽出部１１０が学習音声データ１０７から１３０６及び１３０７の音声区間を抽出して、統合モデル学習部１１１がＵｎｉ２の統合モデルを学習する。
【００３１】
このように本実施形態では、統合単語ごと、あるいは同一の統合部分を有する統合単語ごとに統合音素を用意して統合モデルを学習する。これにより、統合単語の統合部分によりマッチしたモデルで音声認識することができるので認識精度が向上する。
【００３２】
＜実施形態４＞
上述の実施形態では、音素を単位として共通する音素列を決定し、共通しない音素列を統合音素に統合することで単語を統合したが、サブワード単位として必ずしも音素を用いる必要はない。例えばトライフォン、バイフォンのように前後の両方あるいは片方に依存するサブワードを単位として共通部分のサブワード列を決定し、残りのサブワード列を統合サブワードに統合してもよい。
【００３３】
＜実施形態５＞
上述の実施形態では、共通部分として音素列の先頭位置からＸ音素共通する単語を統合したが、本発明はこれに限るものではない。例えば、単語終端からＸ個の音素が共通する単語を統合してもよいし、音素列中の位置によらずＸ個の音素が共通する単語を統合してもよい。また、先頭Ｘ個の音素が共通する単語の数が所定数Ｙ以上である場合に、その統合単語についてはＸの値を増やすようにしてもよい。
【００３４】
図１４は、本実施形態における単語統合部の処理の流れを表すフローチャートである。同図において、まずＳ１４０１で、先頭Ｘ音素が共通する複数の単語を取得する。次に、Ｓ１４０２で、取得した先頭Ｘ音素が共通する単語の数がＹ未満か否かを判定する。先頭Ｘ音素が共通する単語の数がＹ以上であれば、Ｓ１４０３において音素数Ｘの値を１増やし、Ｓ１４０１に戻る。先頭Ｘ音素が共通する単語の数がＹ未満であれば、Ｓ１４０４においてその時点のＸ音素と統合音素で統合単語を生成し、Ｓ１４０６において統合単語を認識語彙に登録する。そしてＳ１４０６において全単語処理したか否かを確認し、全単語処理していなければＳ１４０７でＸを初期値に戻して次の単語へ移り、Ｓ１４０１に戻る。全単語処理していれば処理を終了する。
【００３５】
以上のように、音素列が共通である単語の数が多い場合に共通音素列の長さを長くすることで、一つの統合単語に統合する単語数を減らせるため、認識精度を保ちつつ認識語彙数を削減することができる。
【００３６】
＜実施形態６＞
上述の実施形態では、共通部分として音素列の先頭からＸ個の音素が共通する単語を統合した。しかし、本発明はこれに限るものではない。例えば、単語の接尾辞パターンを予め保持し、接尾辞と一致する音素位置に基づいて統合部分を決定してもよい。図１５は、接尾辞パターンに基づいて統合部分を決定する様子を表す図である。図１５（ａ）は音声認識装置が予め保持する接尾辞パターンである。１５０１は、接尾辞の表記である。１５０２は、接尾辞の音情報である接尾辞音素列である。図１５（ｂ）は統合対象となる単語及びその音素列である。同図において、統合対象となる各単語に対してそれぞれの接尾辞音素列１５０２と、音素列の末尾から後方一致のマッチングを取る。そして、接尾辞音素列と一致した音素の直前の音素を共通部分の音素列の終端とする。
【００３７】
図１５（ｂ）の場合、単語ｃａｐａｂｌｅとは先頭から６音素目で接尾辞“ｂｌｅ”が一致する。そこで先頭から５音素“ｋ  ｅ  ｉ  ｐ  ａ”を共通部分として、統合単語“ｋ  ｅ  ｉ  ｐａ  Ｕｎｉ”を生成する。また、これと共通部分が一致する単語ｃａｐａｂｉｌｉｔｙも統合単語に統合する。なお、統合する複数の単語で複数の接尾辞が一致した場合には、望ましくは最長の接尾辞に基づいて統合位置を決定するが、本発明はこの限りではない。一方、単語ｒｅｓｐｏｎｓｉｂｌｅとは先頭から１０音素目で接尾辞音素列“ｂ  ｕ  ｒ  ｕ”が一致する。そこで先頭から９音素“ｒ  ｅ  ｓ  ｕ  ｐ  ｏ  Ｘ  ｓ  ｉ”を共通部分として、統合単語“ｒ  ｅ  ｓ  ｕ  ｐ  ｏ  Ｘ  ｓ  ｉ  Ｕｎｉ”を生成する。またこれと共通部分が一致する単語ｒｅｓｐｏｎｓｉｂｌｙ、ｒｅｓｐｏｎｓｉｂｉｌｉｔｙも統合単語に統合する。
【００３８】
なお、本実施形態では単語の後方部分にあたる接尾辞パターンとして説明したが、本発明は同様に単語の先頭部分にあたる接頭辞パターンを用いて適用することも可能である。
【００３９】
以上のように、予め保有する接尾辞パターンの音素列に基づいて単語音素列の統合位置を決定することにより、統合位置を可変にできる。これによって統合部分がより一致した音素に基づいて統合モデルを学習できるため、認識精度を保ちつつ認識語彙数を削減することができる。
【００４０】
＜実施形態７＞
上述の実施形態では、認識語彙を統合して統合モデルを学習する学習段階と、これを使って音声認識を実行する認識段階の両方を有する音声認識装置として説明した。しかし、本発明は学習段階のみの機能、すなわちモデル学習部２０のみを有する音響モデル生成装置としても成立する。この場合、音響モデル生成装置には、音声入力部１１２、音声認識部１１３、共有単語参照部１１４、出力部１１５は含まれなくてよい。
【００４１】
また、この音響モデル生成装置で生成された音響モデル、認識語彙、共有単語リストを使用した音声認識装置にも、本発明は成立する。この場合、音声認識装置自体には、認識語彙生成部１０及びモデル学習部２０の構成は含まれなくともよい。
【００４２】
＜他の実施形態＞
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。この場合、そのプログラム、及び該プログラムを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【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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【図１４】
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【図１５】
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