(57)【要約】【課題】音響モデル学習を効率よく行うことのできる音響モデル生成装置を提供する。【解決手段】この発明の音響モデル生成装置は、ラベル生成用音声認識部とデータ選択部と音響モデル学習部とを具備し、ラベル生成用音声認識部は、入力される音声信号を言語モデルとベース音響モデルを参照して音声認識し、その音声認識結果にラベルを付与すると共にその信頼度と音響尤度を出力する。データ選択部は、ラベル生成用音声認識部が出力する音声信号とそのラベルと信頼度と音響尤度を入力として、上記信頼度が信頼度閾値より大でかつ音響尤度が尤度閾値よりも小さな音声信号を選択する。そして、音響モデル学習部は、データ選択部が選択した音声信号に、ベース音響モデルを学習させて学習済み音響モデルを生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力される音声信号を言語モデルとベース音響モデルを参照して音声認識し、当該音声認識結果にラベルを付与すると共にその信頼度と音響尤度を出力するラベル生成用音声認識部と、
上記ラベル生成用音声認識部が出力する音声信号とそのラベルと信頼度と音響尤度を入力として、上記信頼度が信頼度閾値より大でかつ上記音響尤度が尤度閾値よりも小さな音声信号を選択するデータ選択部と、
上記データ選択部が選択した上記音声信号に、上記ベース音響モデルを学習させて学習済み音響モデルを生成する音響モデル学習部と、
を具備する音響モデル生成装置。
【請求項２】
請求項１に記載した音響モデル生成装置において、
更に、
上記ラベル生成用音声認識部が出力する上記ラベルを用いて、上記音響モデルを参照して文法型音声認識を行い音響尤度を再付与して上記データ選択部に出力するラベル変換再認識部を、
具備することを特徴とする音響モデル生成装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載した音響モデル生成装置において、
上記ラベル生成用音声認識部は、
音声信号を入力として言語モデルとベース音響モデルを参照して上記音声信号の音声認識を行い信頼度が所定値以上の音声信号のみにラベルを付与して出力するものであることを特徴とする音響モデル生成装置。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れかに記載した音響モデル生成装置において、
上記データ選択部は、
上記ラベル生成用音声認識部が出力する音声信号とそのラベルと信頼度を入力として、上記信頼度が信頼度閾値より大でかつ音響尤度が尤度閾値よりも小さくかつ第２尤度閾値よりも大きな音声信号を選択するものであることを特徴とする音響モデル生成装置。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れかに記載した音響モデル生成装置において、
更に、
上記ラベル生成用音声認識部又は上記ラベル変換再認識部が出力する音響尤度の分布に対応させて上記尤度閾値を自動的に生成する音響尤度閾値決定部を、備えることを特徴とする音響モデル生成装置。
【請求項６】
入力される音声信号を言語モデルとベース音響モデルを参照して音声認識し、当該音声認識結果にラベルを付与すると共にその信頼度と音響尤度を出力するラベル生成用音声認識過程と、
上記ラベル生成用音声認識部が出力する音声信号とそのラベルと信頼度を入力として、上記信頼度が信頼度閾値より大でかつ上記音響尤度が尤度閾値よりも小さな音声信号を選択するデータ選択過程と、
上記データ選択部が選択した上記音声信号に、上記ベース音響モデルを学習させて学習済み音響モデルを生成する音響モデル学習過程と、
を備える音響モデル生成方法。
【請求項７】
請求項１乃至５の何れかに記載した音響モデル生成装置としてコンピュータを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、教師なし適応によって音響モデルを生成する音響モデル生成装置とその方法とプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識では、一般的に音声ファイルと音声ファイルの発話内容を表す正解テキストとを学習データとして、音響モデルの学習（適応）を行う。なお「音響モデルの学習（適応）」とは、学習処理により、学習データ中の事例ができるだけ多く正しく認識できるように、音響モデルのパラメータを最適化する処理を意味する。また、この音響モデルの適応は、音声ファイルに対応する読みを人が書き起こすこと等によって作成される正解テキストを学習データとして用いる教師あり適応と、音声認識結果等を学習データとして用いる教師なし適応とに大別される。
【０００３】
ここで、教師なし適応によって音響モデルの適応を行う場合、認識精度の高い音声認識結果を正解テキストとして用いる必要がある。しかし、認識精度の低い音声認識結果を正解テキストとして用いた場合、音響モデルの誤った適応によって、音響モデルの精度を低下させてしまう可能性がある。
【０００４】
この問題に対して、音声認識結果に信頼度を付与し、信頼度の高さに応じて音声認識結果を選択し、選択した音声認識結果を用いて音響モデルの適応を行う手法（例えば特許文献１）が知られている。その手法は、信頼度が基準値を超える発話系列を学習用データとして用いる考えである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２４８７３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の、信頼度が基準値を超える発話系列を学習用データとして用いる手法では、学習効率が高くない課題があった。つまり、信頼度がある一定値以上の値を示すということは、音響モデルがその音響特徴量に既に適応できていることに他ならない。よって、そのような発話系列を用いても音響モデルの精度を低下させてしまうことは無いが、音響モデル学習の進捗が遅く効率的でない。
【０００７】
本発明は、この課題に鑑みてなされたものであり、音響モデル学習を効率よく行うことのできる音響モデル生成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】
【０００８】
本発明の音響モデル生成装置は、ラベル生成用音声認識部と、データ選択部と、音響モデル学習部と、を具備する。ラベル生成用音声認識部は、入力される音声信号を言語モデルとベース音響モデルを参照して音声認識し、当該音声認識結果にラベルを付与すると共にその信頼度と音響尤度を出力する。データ選択部は、ラベル生成用音声認識部が出力する音声信号とそのラベルと信頼度を入力として、上記信頼度が信頼度閾値より大でかつ音響尤度が尤度閾値よりも小さな音声信号を選択する。音響モデル学習部は、データ選択部が選択した音声信号に、ベース音響モデルを学習させて学習済み音響モデルを生成する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の音響モデル生成装置によれば、音声認識結果の信頼度が所定値以上でかつ音響尤度が所定値よりも小さな音声信号を、音響モデルの学習に用いることができる。つまり、音響モデルの学習が十分進んでいないが言語的には正しい音声信号を用いることで、音響モデルの学習効率を向上させることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】この発明の音響モデル生成装置１００の機能構成例を示す図。
【図２】音響モデル生成装置１００の動作フローを示す図。
【図３】音響尤度と信頼度の関係を説明する図。
【図４】この発明の音響モデル生成装置２００の機能構成例を示す図。
【図５】音響モデル生成装置２００の動作フローを示す図。
【図６】文法型音声認識を説明する図。
【図７】この発明の音響モデル生成装置３００の機能構成例を示す図。
【図８】この発明の音響モデル生成装置４００の機能構成例を示す図。
【図９】この発明の音響モデル生成装置５００の機能構成例を示す図。
【図１０】この発明の音響モデル生成装置６００の機能構成例を示す図。
【図１１】この発明の音響モデル生成装置７００の機能構成例を示す図。
【図１２】この発明の音響モデル生成装置８００の機能構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
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】
【００１２】
図１に、この発明の音響モデル生成装置１００の機能構成例を示す。その動作フローを図２に示す。音響モデル生成装置１００は、ラベル生成用音声認識部１０と、言語モデル２０と、ベース音響モデル３０と、データ選択部４０と、音響モデル学習部５０と、制御部６０と、を具備する。音響モデル生成装置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。
【００１３】
ラベル生成用音声認識部１０は、音声信号を入力として言語モデルとベース音響モデルを参照して上記音声信号にラベルを付与すると共にその信頼度と音響尤度を出力する（ステップＳ１０）。入力される音声信号は、例えばサンプリング周波数１６ｋＨｚで離散的なディジタル信号に変換され、離散値化された音声信号の所定数（例えば３２０個）を１フレームとしたフレーム毎に音響特徴量に変換される。図１ではＡ/Ｄ変換部及び特徴量算出部の表記は省略している。音響特徴量は、例えばメル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）分析によって算出される。
【００１４】
ラベル生成用音声認識部１０は、フレーム毎に算出される音響特徴量のベース音響モデル３０内の音響尤度と、言語モデル２０を参照して言語尤度の総和が最も高い音声認識結果候補を音声認識結果として出力する。この時、音声認識結果として出力される音声ファイル毎に、漢字かなまじりの形態素と読みから成る音声認識結果に、音響モデル学習時に用いる読みを元にしたラベルと音響尤度と信頼度とが付与される。音声ファイルとは、音声認識対象の例えば一文単位のことである。
【００１５】
図３に、音声ファイルの音響尤度と言語尤度と信頼度の例を示す。音声ファイル１の音声認識結果が「お電話ありがとうございます。」とした場合のラベルが「、おでんわ、ありがとう、ござい、ます、」、例えばその音響尤度が8000、言語尤度が-800、信頼度が0.80である。音声ファイル２の音声認識結果が「ご用件を伺います。」、そのラベルが「、ごようけん、を、うかがい、ます、」、例えばその音響尤度が4500、言語尤度が-900、信頼度が0.80である。
【００１６】
このように、ラベル生成用音声認識部１０の出力する音声信号と音声認識結果に対して、ラベルと音響尤度と言語尤度と信頼度が付与される。ラベル生成用音声認識部１０は公知の音声認識技術によって実現される。
【００１７】
データ選択部４０は、ラベル生成用音声認識部１０が出力する音声信号とそのラベルと信頼度を入力として、上記信頼度が信頼度閾値より大でかつ音響尤度が尤度閾値よりも小さな音声信号他を含む音声データを選択する（ステップＳ４０）。つまり、データ選択部４０は、音声認識結果の信頼度が一定程度あるが、音響尤度が低い音声データを選択する。図３の例では、例えば音声ファイル２の「ご用件を伺います。」が選択される。選択された音声データは、図１に破線で示すように教師なし学習音声ＤＢ７０に教師なし学習音声として、一旦、蓄えても良い。
【００１８】
データ選択部４０は、例えば信頼度が0.80以上で、音響尤度が4500と例えば音響尤度が平均値よりも低い音声データを選択する。このような音声データは、音声認識は正しく行われているが、その音声データに対する音響モデルの学習が進んでいない音声データである。
【００１９】
音響モデル学習部５０は、データ選択部４０が選択した音声データに含まれる音声信号に、ベース音響モデル３０を学習させて学習済み音響モデルを生成する（ステップＳ５０）。音響モデルの学習は、データ選択部４０が選択した音声信号を用いて、ベース音響モデル３０を学習させて学習済み音響モデル生成する。学習データ量が多い場合は、繰り返し学習を行う。音響モデルの適応手法は限定されない。例えば、バームウェルチ（Baum-Weltch）のアルゴリズムによる最尤推定に基づくＭＬ（Maximum Likelihood）学習、または識別学習の手法を用いても良い。音響モデル学習部５０が出力する学習済み音響モデルは、外部の学習済み音響モデル８０に蓄えられる。制御部６０は、上記した各部の時系列的な動作を音響モデル生成装置１００が動作を終了するまで制御する（ステップＳ６０）。
【００２０】
以上説明したように、この発明の音響モデル生成装置１００によれば、音声認識結果の信頼度が所定値以上でかつ音響尤度が所定値よりも小さな音声データ、つまり、音声認識は正しく行われているが音響モデルの学習が進んでいない音声データを音響モデルの学習に用いるので、音響モデルの学習効率を向上させることが可能になる。
【実施例２】
【００２１】
図４に、この発明の音響モデル生成装置２００の機能構成例を示す。その動作フローを図５に示す。音響モデル生成装置２００は、上記した音響モデル生成装置１００に対してラベル変換再認識部２１０を備える点のみが異なる。
【００２２】
ラベル変換再認識部２１０は、ラベル生成用音声認識部１０が出力するラベルを用いて、ベース音響モデル３０を参照して文法型音声認識を行い、音響尤度を再付与して上記データ選択部４０に出力する（ステップＳ２１０）。ここで、文法型音声認識とは、読みの決定や無音の挿入位置の決定を形態素の並び、すなわち文法に従って音声認識する方法である。
【００２３】
音声認識結果に含まれる信頼度は、言語モデルの制約も受けたものになるため、無音の挿入位置を音響モデルのみで決定する場合と異なる可能性がある。そこで、読みの決定や無音の挿入位置の決定について、言語モデルを用いず音響モデルのみを用いた文法型音声認識で再認識を行う。
【００２４】
図６に、音声ファイル「今日は晴れです」の一文に対応する文法の例を示す。この一文に対する開始〜終了までの状態遷移の累積尤度が最大の経路（パス）を、音声認識結果とする。この時に、無音の長さと、複数の読みを持つ単語の読みも決定される。
【００２５】
音響モデル生成装置２００のデータ選択部４０は、無音の長さと単語の読みが文法に基づいて決定された音声データを選択するので、無音の精度向上や複数読みへの対応が可能となり、音響モデル学習部５０における音響モデルの学習精度をより向上させることが出来る。
【実施例３】
【００２６】
図７に、この発明の音響モデル生成装置３００の機能構成例を示す。音響モデル生成装置３００は、上記した音響モデル生成装置１００に対して、ラベル生成用音声認識部１０がラベル生成用音声認識部３１０に置き換わった点のみが異なる。
【００２７】
ラベル生成用音声認識部３１０は、音声信号を入力として言語モデル２０とベース音響モデル３０を参照して音声信号の音声認識を行い信頼度が所定値以上の音声信号のみにラベルを付与して出力するものである。つまり、信頼度の低い音声データは捨て、信頼度の高い音声データを音響モデルの学習用のデータに用いる考えである。このようにすることで、データ選択部４０の処理の前で信頼度の低い音声データが除外される。
【００２８】
信頼度の所定値は、音声認識結果を信じるか否かの閾値であり、例えば0.8等と設定する。信頼度の所定値を、例えば高めに設定すると、データ選択部４０で選択されるデータ量が減少するため、同じ量の入力音声信号に対する音響モデル生成装置３００の処理時間は短縮される。このように、音響モデル生成装置３００の処理速度を、音響モデル生成装置１００よりも短縮することが出来る。
【実施例４】
【００２９】
図８に、この発明の音響モデル生成装置４００の機能構成例を示す。音響モデル生成装置４００は、上記した音響モデル生成装置１００に対して、データ選択部４０がデータ選択部４４０に置き換わった点のみが異なる。
【００３０】
データ選択部４４０は、ラベル生成用音声認識部１０が出力する音声信号とそのラベルと信頼度を入力として、信頼度が信頼度閾値より大（例えば信頼度＞0.8）でかつ音響尤度が尤度閾値よりも小さくかつ第２尤度閾値よりも大きな音声データを選択するものである。尤度閾値を例えば、音響尤度の分布の平均値μとし、第２尤度閾値を例えばμ−σとする。そのようにすると音響尤度が平均よりも１σ以上小さいものは、学習の対象外にすることが出来る。
【００３１】
この結果、音響尤度が小さすぎる音声データを音響モデルの学習対象から除外することができ、音響モデルの学習精度を向上させる効果が期待できる。
【実施例５】
【００３２】
図９に、この発明の音響モデル生成装置５００の機能構成例を示す。音響モデル生成装置５００は、上記した音響モデル生成装置１００に対して、音響尤度閾値決定部５１０を備える点と、データ選択部４０が音響尤度閾値決定部５１０で決定した閾値を用いてデータ選択を行うデータ選択部５４０である点で異なる。
【００３３】
音響尤度閾値決定部５１０は、ラベル変換再認識部１０が出力する音響尤度の分布に対応させて尤度閾値を自動的に生成する。音響尤度は、確率値（０〜１の値）とは異なり対数尤度値であるため所定の範囲を決めるのが難しい。そこで、音響尤度閾値決定部５１０は、ラベル生成用音声認識部１０が出力する音響尤度の分布から例えば平均μと標準偏差σを求め、閾値を、例えば平均μ、又はμ−σ、又はμ＋σ等の値に自動的に決定する。
【００３４】
また、音響尤度のヒストグラムを作成して、そのヒストグラムから頻度の多い範囲に閾値を設定するようにしても良い。例えば、ヒストグラムの頻度の平均を取り、その頻度平均より多い範囲を頻度が多い範囲とする。データ選択部５４０は、音響尤度閾値決定部５１０で決定した閾値に基づいて音声データを選択する。音響モデル生成装置５００によれば、データ選択部５４０の尤度閾値を設定する手間が省ける効果が得られる。
【実施例６】
【００３５】
図１０に、この発明の音響モデル生成装置６００の機能構成例を示す。音響モデル生成装置６００は、上記した音響モデル生成装置１００に対して、教師なし学習音声データベース６７０（以降データベースはＤＢと表記）と音響モデル適応部６５０と閾値評価部６６０とを備える点と、データ選択部４０が複数データ選択部６４０に置き換わった点で異なる。
【００３６】
複数データ選択部６４０は、複数の信頼度の音声尤度データを選択する。例えば、信頼度0.9以上、信頼度0.8以上、信頼度0.75以上、の音声データを選択する。各信頼度値で選択された音声データは、教師なし学習音声ＤＢ６７０に蓄えられる。
【００３７】
音響モデル適応部６５０は、１回の学習で済む適応音響モデルを例えばＭＡＰ適応（最大事後確率推定）等で作成する。音響モデル適応部６５０は、ベース音響モデル３０の音響モデルを教師なし学習音声ＤＢ６７０に蓄えられた信頼度値毎にＭＡＰ適応させる。
【００３８】
閾値評価部６６０は、信頼度値毎にＭＡＰ適応させた音響モデルを、開発データセットを用いて評価する。開発データセットとは書き起こしテキスト付きの音声データのことである。閾値評価部６６０は、開発データセットに対する音声認識精度あるいは音響尤度が最も高い信頼度値を用いて音声データを選択し、音響モデル学習部５０はその音声データに含まれる音声信号を、教師なし学習データとしてＭＬ（尤度最大化）学習や識別学習を繰り返し行う。
【００３９】
音響モデル生成装置６００によれば、複数の信頼度閾値をＭＡＰ適応等の少ない計算量で得られる音響モデルで評価して最適な信頼度閾値を求め、その最適な信頼度閾値を用いて音響モデルの繰り返し学習を行うので、複数の信頼度閾値の全てについて繰り返し学習を行うよりも音響モデルの生成に要する時間を削減することが出来る。
【実施例７】
【００４０】
図１１に、この発明の音響モデル生成装置７００の機能構成例を示す。音響モデル生成装置７００は、上記した音響モデル生成装置１００に対して、既存音声ＤＢ７１０を備える点と、音響モデル学習部５０が音響モデル学習部７５０に置き換わった点で異なる。
【００４１】
既存音声ＤＢ７１０は、ベース音響モデル３０を作成するのに用いた音声データを蓄えたデータベースである。音響モデル学習部７５０は、ベース音響モデル３０を、データ選択部４０が選択した音声データと既存音声ＤＢ７１０の音声データとを参照して適応学習させる。
【００４２】
音響モデル生成装置７００によれば、既存音声ＤＢ７１０と、生成された教師なし学習音声とを組み合わせて音響モデルを学習するので、音響モデルの精度を向上させる効果が期待できる。つまり、教師なし学習音声には誤りが含まれる可能性があるのに対して、既存音声ＤＢ７１０の音声に誤りは無い、その誤りの無い音声データを用いることで教師なし学習音声で学習する音響モデルを矯正することが出来る。要するに、誤りの無い音声データを音響モデル学習に併用することで、教師なし学習音声のみで音響モデルを学習するよりも音響モデルの精度を向上させることが出来る。
【実施例８】
【００４３】
図１２に、この発明の音響モデル生成装置８００の機能構成例を示す。音響モデル生成装置８００は、音響モデル精製装置７００に対して擬似非認識対象信号ＤＢ８２０を備える点で異なる。
【００４４】
擬似非認識対象信号ＤＢ８２０は、擬似非認識対象信号を記録している。擬似非認識対象信号は、妨害用信号に１以下のゲインを乗じて音量レベルを小さくした信号である。妨害用信号は、例えば駅のホーム上の雑踏の背景雑音に人の話声が重畳したような音声信号であり、例えば、定常的な背景雑音に非定常な人の声が重なって収音された音声信号である。背景雑音の雑踏音はなくても良い。クリーン音声の人の声で有っても良い。つまり、非定常な音声信号であることが妨害用信号のポイントである。
【００４５】
擬似非認識対象信号は、妨害用信号に１以下のゲインを乗じて音量レベルを小さくすることで、認識対象の音声と区別し、認識対象の音声を非音声として学習してしまう可能性を低減させ、非音声モデルの雑音耐性を高めるものである。擬似非認識対象信号は、妨害用信号を入力とするゲイン調整部８１０で生成することが出来る。
【００４６】
音響モデル学習部８５０は、ベース音響モデル３０を、データ選択部４０が選択した音声データと既存音声ＤＢ７１０の音声データとを参照して適応学習すると共に、擬似非認識対象信号を非音声信号としてベース音響モデル２０の非音声モデルを学習する。この非音声モデルは、擬似非認識対象信号に適応させることによって、非定常的な妨害用信号、つまり背景雑音による誤認識結果の湧き出しを低減するモデルとすることが出来る。
【００４７】
このように音響モデル生成装置８００は、音響モデル生成装置７００の効果に加えて、非音声モデルの雑音耐性を向上させることが可能である。
【００４８】
以上説明したようにこの発明の音響モデル生成装置によれば、音声認識結果の信頼度が所定値以上でかつ音響尤度が所定値よりも小さな音声データを、音響モデルの学習に用いることができる。この結果、音響モデルの学習効率を向上させることが可能になる。
【００４９】
なお、上記した音響モデル生成装置１００に、音響モデル生成装置２００の文法型音声認識を用いる考えを組み合わせても良い。また、音響モデル生成装置１００と２００に、音響モデル生成装置３００の信頼度の低い音声データは捨てる考えを組み合わせても良い。また、それらの音響モデル生成装置１００と２００と３００に、音響尤度が低過ぎる音声データは取り除いて教師なし適応を行う音響モデル生成装置４００の考えを組み合わせても良い。また、音響モデル生成装置１００と２００と３００と４００に、音響尤度の閾値を自動設定する音響モデル生成装置５００の考えを組み合わせても良い。また、音響モデル生成装置１００と２００と３００と４００と５００に、複数の信頼度閾値をＭＡＰ適応等の少ない計算量で得られる音響モデルで評価して最適な信頼度閾値を求め、その最適な信頼度閾値を用いる考えの音響モデル生成装置５００の考えを組み合わせても良い。更に、既存音声ＤＢ７１０を組み合わせて用いる音響モデル生成装置７００の考えを組み合わせても良い。また、非音声モデルの雑音耐性を向上させた音響モデル生成装置８００の考えを組み合わせも良い。このように、各実施例はそれぞれを組み合わせて構成することが可能であり、それぞれの効果を得ることが出来る。
【００５０】
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。
【００５１】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、DVD（Digital Versatile Disc）、DVD-RAM（Random Access Memory）、CD-ROM（Compact Disc Read Only Memory）、CD-R（Recordable）/RW（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、MO（Magneto Optical disc）等を、半導体メモリとしてEEP-ROM（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることが出来る。
【００５２】
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。
【００５３】
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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【図１１】
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【図１２】
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