(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象を入力音声信号と比較して認識対象の種別毎に認識候補を出力する第１の音声認識手段と、前記出力された認識候補のうち種別の異なる認識候補を無音モデルで連結して新たな認識対象を生成する認識対象生成手段と、この認識対象生成手段によって生成された認識対象を前記入力音声信号と比較して音声認識を行う第２の音声認識手段とを備え、
この第２の音声認識手段による認識結果に含まれている前記認識候補を新たな認識候補とすることを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
請求項１において、前記第１の認識手段と第２の認識手段は同一の音声認識処理を行うことを特徴とする音声認識装置。
【請求項３】
請求項１において、前記第２の認識手段は第１の認識手段よりも精度の良い音声認識処理を行うことを特徴とする音声認識装置。
【請求項４】
認識対象を入力音声信号と比較して認識対象の種別毎に認識候補を出力する第１の音声認識手段と、前記出力された認識候補のうち種別の異なる認識候補を連結して新たな認識対象を生成する認識対象生成手段と、この認識対象生成手段によって生成された認識対象を前記入力音声信号と比較して音声認識を行う第２の音声認識手段とを備え、
前記認識対象生成手段は、種別の異なる前記認識候補をヌルに置換えて新たな認識対象を生成する手段をさらに備え、
前記第２の音声認識手段による認識結果に含まれている前記認識候補を新たな認識候補とすることを特徴とする音声認識装置。
【請求項５】
請求項４において、前記第１の認識手段と第２の認識手段は同一の音声認識処理を行うことを特徴とする音声認識装置。
【請求項６】
請求項4または５において、全ての種別の認識候補をヌルに置換えて生成された認識対象について前記第２の音声認識手段にて音声認識を行った際、当該ヌルのみの認識対象の得点が上位Ｈ番目までの範囲に入っていれば、その音声入力に対する音声認識処理を無効とすることを特徴とする音声認識装置。
【請求項７】
請求項１から６の何れか一において、認識対象を種別に区分して記憶する認識辞書手段を備え、前記第１の音声認識手段は当該認識辞書から種別区分毎に認識対象を読み出して音声認識を行って、種別区分毎に認識候補を生成することを特徴とする音声認識装置。
【請求項８】
認識対象を入力音声信号と比較して認識対象の種別毎に認識候補を出力する第１の音声認識ステップと、前記出力された認識候補のうち種別の異なる認識候補を無音モデルで連結して新たな認識対象を生成する認識対象生成ステップと、この認識対象生成ステップによって生成された認識対象を前記入力音声信号と比較して音声認識を行う第２の音声認識ステップとを備え、
この第２の音声認識ステップによる認識結果に含まれている前記認識候補を新たな認識候補とすることを特徴とする音声認識方法。
【請求項９】
請求項８において、前記第１の認識ステップと第２の認識ステップは同一の音声認識処理を行うことを特徴とする音声認識方法。
【請求項１０】
請求項８において、前記第２の認識ステップは第１の認識ステップよりも精度の良い音声認識処理を行うことを特徴とする音声認識方法。
【請求項１１】
認識対象を入力音声信号と比較して認識対象の種別毎に認識候補を出力する第１の音声認識ステップと、前記出力された認識候補のうち種別の異なる認識候補を連結して新たな認識対象を生成する認識対象生成ステップと、この認識対象生成ステップによって生成された認識対象を前記入力音声信号と比較して音声認識を行う第２の音声認識ステップとを備え、
前記認識対象生成ステップは、種別の異なる前記認識候補をヌルに置換えて新たな認識対象を生成するステップをさらに備え、
前記第２の音声認識ステップによる認識結果に含まれている前記認識候補を新たな認識候補とすることを特徴とする音声認識方法。
【請求項１２】
請求項１１において、前記第１の認識ステップと第２の認識ステップは同一の音声認識処理を行うことを特徴とする音声認識方法。
【請求項１３】
請求項１１または１２において、全ての種別の認識候補をヌルに置換えて生成された認識対象について前記第２の音声認識ステップにて音声認識を行った際、当該ヌルのみの認識対象の得点が上位Ｈ番目までの範囲に入っていれば、その音声入力に対する音声認識処理を無効とすることを特徴とする音声認識方法。
【請求項１４】
請求項８から１３の何れか一において、認識対象を種別に区分して記憶する認識辞書手段を備え、前記第１の音声認識ステップは当該認識辞書から種別区分毎に認識対象を読み出して音声認識を行って、種別区分毎に認識候補を生成することを特徴とする音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声認識装置および音声認識方法に関するものであり、特に、認識候補を効率的に提供し得るものである。
【０００２】
【従来の技術】
音声認識の手法として、文法やオートマトン制御によって２語以上の単語を連結して音声認識を行う手法がある。すなわち、認識対象となる複数の辞書から一つずつ単語を選択し、これらを互いに連結して認識モデルを生成し、この認識モデルを入力音声信号と比較して認識候補を出力するものである。ここで、認識対象となる辞書は、音声の入力モードに応じて設定され、例えば、認識対象となる辞書がＡ、Ｂ、Ｃであれば、各辞書から単語Ｗａ、Ｗｂ、Ｗｃが選択され、各単語が連結されてＷａ＋Ｗｂ＋Ｗｃの認識モデルが生成される。各単語が連結される順序は音声入力モードで決まり、例えば、その音声入力モードにおいて操作者から音声入力される単語の出現順序がＡ→Ｂ→Ｃの辞書順であれば、認識モデルはＷａ＋Ｗｂ＋Ｗｃとされ、Ｂ→Ａ→Ｃであれば、認識モデルはＷｂ＋Ｗａ＋Ｗｃとなる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の音声認識手法によれば、各認識辞書中の単語を全て組み合わせることによって認識モデルを生成するものであるから、処理対象となる認識モデルが膨大な数となり、かかる膨大な数の認識モデルの全てについて音声認識処理を行うとなると、膨大な処理時間が必要となる。例えば、認識対象の辞書がＡ、Ｂ、Ｃの３種類であって、各辞書内の単語数がそれぞれ１０００語であるとすると、認識対象となる認識モデルは、１０億個となる。このように膨大な数の認識モデルついて尤度計算やマッチング処理を行うには、相当の処理時間を要する。また、無駄な認識モデルについて処理を繰り返すことになり、処理効率の悪いものともなる。
【０００４】
かかる問題を解決するために、従来の手法においては、処理途中において認識候補なり得る確率の高い認識モデルを判別し、その後の処理はその認識モデルのみを対象として行うようにしている。例えば、音声入力信号のフレーム数が１００フレームであるとすると、５０フレームまでについて各認識モデルの尤度を算出し、この内、尤度の高い上位１０００個の認識モデルのみを対象として、その後の１００フレームまでの尤度計算とマッチング処理を行う。
【０００５】
しかしながら、かかる手法においても、途中のフレームまでは全ての認識モデルについて処理しなければならず、やはり、処理に要する時間は比較的大きなものとなる。また、どのフレームまで全ての認識モデルを対象とするかは、操作者の発生速度等に応じるものであるから、その決め方によっては、音声認識の精度が低下してしまうとの問題もあった。
【０００６】
そこで、本発明は、各辞書から単語を一つずつ選択しこれを連結して認識モデルを生成する音声認識手法において、処理に要する時間を短縮し、処理効率を上昇させ得る手法を提供することを課題とするものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題に鑑み、本発明は、以下の特徴を有する。
【０００８】
請求項１の発明は、音声認識装置であって、認識対象を入力音声信号と比較して認識対象の種別毎に認識候補を出力する第１の音声認識手段と、前記出力された認識候補のうち種別の異なる認識候補を無音モデルで連結して新たな認識対象を生成する認識対象生成手段と、この認識対象生成手段によって生成された認識対象を前記入力音声信号と比較して音声認識を行う第２の音声認識手段とを備え、この第２の音声認識手段による認識結果に含まれている前記認識候補を新たな認識候補とすることを特徴とする。
【０００９】
請求項２の発明は、請求項１の特徴に加え、さらに、前記第１の認識手段と第２の認識手段は同一の音声認識処理を行うとの特徴を有する。
【００１０】
請求項３の発明は、請求項１の特徴に加え、さらに、前記第２の認識手段は第１の認識手段よりも精度の良い音声認識処理を行うとの特徴を有する。
【００１１】
請求項４の発明は、音声認識装置であって、認識対象を入力音声信号と比較して認識対象の種別毎に認識候補を出力する第１の音声認識手段と、前記出力された認識候補のうち種別の異なる認識候補を連結して新たな認識対象を生成する認識対象生成手段と、この認識対象生成手段によって生成された認識対象を前記入力音声信号と比較して音声認識を行う第２の音声認識手段とを備え、前記認識対象生成手段は、種別の異なる前記認識候補をヌルに置換えて新たな認識対象を生成する手段をさらに備え、前記第２の音声認識手段による認識結果に含まれている前記認識候補を新たな認識候補とすることを特徴とする。
【００１２】
請求項５の発明は、請求項４の特徴に加え、さらに、前記第１の認識手段と第２の認識手段は同一の音声認識処理を行うとの特徴を有する。
【００１３】
請求項６の発明は、請求項4または５の特徴に加え、さらに、全ての種別の認識候補をヌルに置換えて生成された認識対象について前記第２の音声認識手段にて音声認識を行った際、当該ヌルのみの認識対象の得点が上位Ｈ番目までの範囲に入っていれば、その音声入力に対する音声認識処理を無効とするとの特徴を有する。
【００１４】
請求項７の発明は、請求項１から６の何れか一の特徴に加え、さらに、認識対象を種別に区分して記憶する認識辞書手段を備え、前記第１の音声認識手段は当該認識辞書から種別区分毎に認識対象を読み出して音声認識を行って、種別区分毎に認識候補を生成するとの特徴を有する。
【００１５】
請求項８の発明は、音声認識方法であって、認識対象を入力音声信号と比較して認識対象の種別毎に認識候補を出力する第１の音声認識ステップと、前記出力された認識候補のうち種別の異なる認識候補を無音モデルで連結して新たな認識対象を生成する認識対象生成ステップと、この認識対象生成ステップによって生成された認識対象を前記入力音声信号と比較して音声認識を行う第２の音声認識ステップとを備え、この第２の音声認識ステップによる認識結果に含まれている前記認識候補を新たな認識候補とすることを特徴とする。
【００１６】
請求項９の発明は、請求項８の特徴に加え、さらに、前記第１の認識ステップと第２の認識ステップは同一の音声認識処理を行うとの特徴を有する。
【００１７】
請求項１０の発明は、請求項８の特徴に加え、さらに、前記第２の認識ステップは第１の認識ステップよりも精度の良い音声認識処理を行うとの特徴を有する。
【００１８】
請求項１１の発明は、音声認識方法であって、認識対象を入力音声信号と比較して認識対象の種別毎に認識候補を出力する第１の音声認識ステップと、前記出力された認識候補のうち種別の異なる認識候補を連結して新たな認識対象を生成する認識対象生成ステップと、この認識対象生成ステップによって生成された認識対象を前記入力音声信号と比較して音声認識を行う第２の音声認識ステップとを備え、前記認識対象生成ステップは、種別の異なる前記認識候補をヌルに置換えて新たな認識対象を生成するステップをさらに備え、前記第２の音声認識ステップによる認識結果に含まれている前記認識候補を新たな認識候補とすることを特徴とする。
【００１９】
請求項１２の発明は、請求項１１の特徴に加え、さらに、前記第１の認識ステップと第２の認識ステップは同一の音声認識処理を行うとの特徴を有する。
【００２０】
請求項１３の発明は、請求項１１または１２の特徴に加え、さらに、全ての種別の認識候補をヌルに置換えて生成された認識対象について前記第２の音声認識ステップにて音声認識を行った際、当該ヌルのみの認識対象の得点が上位Ｈ番目までの範囲に入っていれば、その音声入力に対する音声認識処理を無効とするとの特徴を有する。
【００２１】
請求項１４の発明は、請求項８から１３の何れか一の特徴に加え、さらに、認識対象を種別に区分して記憶する認識辞書手段を備え、前記第１の音声認識ステップは当該認識辞書から種別区分毎に認識対象を読み出して音声認識を行って、種別区分毎に認識候補を生成するとの特徴を有する。
【００２２】
【発明の実施の形態】
まず、本実施の形態に係る文字認識装置および文字認識方法の概要について、図１〜図３を参照して説明する。
【００２３】
音声認識装置に対し音声が入力されると、この音声入力信号から認識対象の音声信号が切り出される。この切り出しは、例えば、音声入力信号のパワーを監視することにより行われる。
【００２４】
すなわち、マイクロフォンに対して音声が入力されると、マイクロフォンからの入力音声信号は、そのパワーが無音レベルから立ちあがる。この立ちあがりから次に音声信号のレベルが無音レベルに達するまでの区間が、本来認識対象とされるべき音声信号の区間である。かかる音声信号区間をそのまま切り出すと、認識対象とされるべき音声信号の先頭あるいは末尾がカットされてしまう恐れがある。そこで、かかる音声信号区間を確実に認識対象とするために、通常、かかる音声信号区間の前後にある無音信号を一定区間だけ含むようにして音声信号が切り出される。
【００２５】
たとえば、図１〜図３では、切り出された音声信号は、「○○ええがぞうがおおきい○○」である。ここで、○は無音信号である。実際にマイクロフォンに入力された音声信号の言語の意味は、「エ〜、画像が大きい」である。この内、「エ〜」は音声入力を開始する際に入力者からしばしば発声される意味のない不要語である。また、「画像」は認識辞書に登録された認識候補（単語）、「が」は認識辞書にない助詞（不要語）、「大きい」は認識辞書に登録された認識候補（単語）である。
【００２６】
以上のようにして入力され、且つ、切り出された音声信号は、一定周期（フレーム周期）毎に音響分析され、音響的な特徴量（以下、「フレーム特徴量」という）が抽出される。抽出された各フレーム特徴量は、基準音節の特徴量と比較され、各基準音節との間の近似度合い、即ち、尤度が算出される。
【００２７】
ここで、音声認識装置内のメモリには、基準音節の特徴量、すなわち５０音（あいうえお、等）、濁音（がきぐげご、等）、半濁音（ぱぴぷぺぽ、等）、拗音（ぎゃぎゅぎょ、等）の各音節の特徴量と共に、無音音節の特徴量が、予め記憶されている。
【００２８】
上記フレーム周期で音響分析され抽出されたフレーム特徴量は、メモリに記憶された全ての基準音節の特徴量と比較され、各基準音節毎に尤度が算出される。例えば、図１においては、フレーム特徴量は「○」、「○」、「え」、「え」、「が」、「ぞ」、「う」、「が」、「お」、「お」、「き」、「い」、「○」、「○」に対応する部分の特徴量であり、これら各フレーム特徴量と基準音節の特徴量が順次比較され、尤度が算出される。
【００２９】
図１の下部に示したブロックのうち、最左欄は上述の基準音節であり、この最左欄に続く右方の各欄内の数字は、これら各基準音節に対する各フレーム特徴量の尤度である。例えば、図１において、認識対象とされる音声信号（前後に無音を含むように切り出された音声信号）の内、最初のフレーム特徴量は「○（無音信号）」の部分に対応した特徴量で、この特徴量が各基準音節の全ての特徴量と順番に比較され、各基準音節に対する尤度が算出される。図１では、基準音節「あ」に対する尤度は０．１、基準音節「い」に対する尤度は０．１、…、基準音節「無音」に対する尤度は０．９である。
【００３０】
このようにして最初のフレーム特徴量に対する尤度の算出が全て終了すると、次に、次のフレーム特徴量「○（無音信号）」の部分について基準音節に対する尤度の算出がなされる。以下、同様にして、音声信号の全期間「え」、「え」、「が」、…、「い」、「○」、「○」の部分のフレーム特徴量について基準音節「あ」、「い」、「う」、…、「ぺ」、「ぽ」、「○（無音）」に対する尤度の算出が行われる。
【００３１】
このようにして算出された尤度は、基準音節と各フレームとを相関軸とするマトリックス上に、それぞれの尤度がマッピングされるように、メモリ（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）上に書きこまれる。すなわち、図１の下部に示すマトリックス上の尤度が、そのままメモリ上にマッピングされ記憶される。
【００３２】
以上のようにして、各基準音節に対する尤度の算出およびメモリへの書きこみがなされると、次に、単語辞書中の一つの認識候補に対する音声入力信号のマッチング度合いが算出される。
【００３３】
図１の上部のブロックは、認識候補「おおきい」に対する尤度の得点（マッチング度合い）を示すものである。
【００３４】
上述の通り、音声信号の切り出しは無音部分を含むようにして行われるため、認識候補に対する音声信号のマッチングを算出する場合には、認識候補の前後に無音音節を付加したもの認識候補音節とする。すなわち、図１のように認識候補が「おおきい」であれば、「おおきい」を構成するそれぞれの音節「お」、「お」、「き」、「い」の前後に、音節「○（無音）」を付加し、これらの音節を連結したものを認識候補音節とする。
【００３５】
このようにして、認識候補音節の構成がなされると、次に、かかる認識候補音節の各音節に対して、上記音声信号のフレーム特徴量の尤度が割り振られる。
【００３６】
まず、音声信号から最初に抽出されたフレーム特徴量（「○（無音信号）」部分の特徴量）と認識候補音節の各音節との間の尤度が、上記ＲＡＭから読み出される。すなわち、上記ＲＡＭに記憶された基準音節に対する音声信号の尤度（図１の下部ブロックに割り振られた尤度）の内、当該フレーム特徴量「○（無音信号）」に対応する各音節「○（無音）」、「お」、「お」、「き」、「い」、「○（無音）」の尤度をＲＡＭから読み出し、これら各尤度を、図１の上部ブロックの内、第１のフレーム特徴量とこれら認識候補の各音節とが交差する欄中に割り振る。
【００３７】
次に、音声信号から２番目に抽出されたフレーム特徴量（「○（無音信号）」の部分の特徴量）と各音節との間の尤度をＲＡＭから読み出し、これを、上記と同様にして、図１の上部ブロックの欄中に配布する。
【００３８】
以下、同様にして、第３番目に抽出したフレーム特徴量から最後に抽出した特徴量までの尤度を図１の上部ブロックに割り振る。
【００３９】
このようにして図１の上部ブロックに割り振られた尤度は、実際には、各フレームと認識候補音節とを相関軸とするようにして、ＲＡＭ内の所定の領域に記憶される。
【００４０】
以上のようにして、認識候補音節に対する音声信号の尤度の設定および配布が終了すると、次に、このように配布された尤度群を用いて、当該認識音節に対する音声信号のマッチング度合いが算出される。
【００４１】
かかるマッチング度合いの算出は、まず、図１の左下角の欄から右上角の欄まで各欄を通って進むルートを設定し、当該ルート上にある各欄中の尤度の合計値を算出する。かかるルート設定は、例えば、一つの欄から見て前の欄が左横または左斜め下の何れかになるように設定する。あるいは、これに替えて、一つの欄から見て前の欄が左横、左斜め下または真下の何れかになるようにルートを設定するようにしてもよい。かかるＤＰマッチングには種々の定式化があり、たとえば、東海大学出版会「デジタル音声処理（第１刷）」Ｐ１６７〜Ｐ１６７に記載されているものを使用し得る。
【００４２】
なお、本実施の形態では尤度を用いて説明を行っているが、これは対数尤度でも良いし、距離（フレーム特徴量と各音節の特徴量の差：絶対値）の逆数に基づく値でも良い。また、これに遷移確率等を加えれば周知のＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）でも表現できる。
【００４３】
このようにして設定され得る全てのルートについて、上記の尤度の合計値算出を行い、各ルートについて算出された合計値の内、最も値の大きな合計値を、当該認識候補に対する音声信号のマッチング度合い（得点）とする。
【００４４】
図１の例においては、認識候補が「おおきい」であり、音声信号中に「おおきい」の部分が含まれているので、図１の上部ブロック中において、音声信号の「おおきい」の各フレーム部分と認識候補音節の交差する欄の尤度が高くなっている。したがって、当該認識候補「おおきい」に対するマッチング度合い（得点）は、かかる交差する欄中の尤度の影響によって大きなものとなる。
【００４５】
これに対し、音声信号中に含まれていないような認識候補（例えば「ちいさい」等）についてマッチング度合い（得点）を算出すると、図１の上部ブロックにおける各欄の尤度は、何れも低い値となるから、マッチング度合い（得点）も低いものとなる。
【００４６】
したがって、各認識候補について算出したマッチング度合い（得点）を相互に比較し、得点の最も高いものから順に上位数個の認識候補を選択して暫定的な認識候補とすれば、この認識候補中に適正な認識候補が含まれている可能性は高いものとなる。
【００４７】
そして、この暫定的な認識候補を、例えば、音声認識装置のモニター上に全てを表示せしめ、その中から操作者に適切なものを選択させることで、認識結果として確定させるようにする。
【００４８】
あるいは、かかる方法に代えて、あらかじめ認識候補を内容種別によって区分する（例えば、「大きい」や「小さい」等の大きさの区分、「画像」や「音声」等の情報の区分、等）ようにして種々の辞書を構成しておき、上記マッチング度合い（得点）の上位数個（たとえば、５個）の認識候補を各辞書から取り出し、取り出した各辞書からの認識候補について組み合わせを作成し（たとえば、２辞書で５個づつの認識候補であれば５個×５個＝２５個の組み合わせ）、組み合わされた認識候補間を無音で連結すると共に前後に無音を付加して認識候補音節を生成し（例えば、「がぞう」と「おおきい」の組み合わせであれば、「○○がぞう○○おおきい○○」の認識候補音節）、この認識候補音節と上記音声信号のマッチング度合い（得点）を上記と同様にして再度算出し、各組み合わせの内最も得点の高いものを認識結果として確定するようにしてもよい。
【００４９】
以上のように、認識候補の前後に無音音節を付加して認識候補音節を生成し、この認識候補音節と音声信号とのマッチング度合いを判別するようにすれば、上記のように無音信号部分を含めて音声信号を切り出すようにしても、この無音信号部分の影響が認識候補の前後に付加した認識候補音節「○（無音）」によって吸収されるので、比較的精度のよい認識結果を得ることができるようになる。
【００５０】
しかしながら、音声信号に不要語が付加されている場合には、この認識候補音節「○（無音）」の特徴量と不要語の特徴量は通常非近似であるから、この認識候補音節「○（無音）」によって不要語の影響を吸収することはできず、このため、認識候補の確定精度が低下してしまう。
【００５１】
そこで、本実施の形態では、認識候補音節「○（無音）」に対する尤度の割り当て方を改良し、これにより、音声信号に含まれる無音部分の影響のみならず、音声信号中の不要語の影響をも同時に吸収し得るようにする。具体的には、切り出し音声信号をフレーム周期で音響分析して抽出した各フレーム特徴量の、認識候補音節「○（無音）」の特徴量に対する尤度（以下、「無音モデル尤度」という）の設定を改良する。
【００５２】
詳しくは、図２に示すように、それぞれのフレーム特徴量の各標準音節に対する尤度の内、最高の尤度を無音モデル尤度に設定する。すなわち、図２の上部ブロックにおいて、フレーム特徴量「え」「え」「が」「ぞ」「う」「が」「お」「お」「き」「い」の無音モデル尤度には、これら各フレーム特徴量の基準音節に対する尤度の最高値である０．９、０．９、０．９、０．９、０．９、０．８、０．９、１．０をそれぞれ割り当てる。
【００５３】
このように尤度の割り当てを行うと、マッチング度合いの得点が最高となるルートは、例えば図２の上部ブロックでは、無音モデル尤度の欄を通った後、矢印で示すように「お」「お」「き」「い」の部分で斜め右上に進み、その後再び無音モデル尤度の欄を通るルートとなる。すなわち、切り出し音声信号の「○」「○」「が」「ぞ」「う」「が」の部分と、「おおきい」に続く「○」「○」の部分では、無音モデル尤度の欄の尤度が最高値に設定されるため、尤度の合計値が最高となるルートは、通常、この無音モデル尤度の欄を通るものとなる。
【００５４】
したがって、切り出し音声に無音信号の部分の他に不要語が含まれているような場合であっても、無音信号部分と不要語による尤度の乱れは、全て、無音モデル尤度によって吸収されることとなる。
【００５５】
ところで、上記実施の形態では、無音モデル尤度として、各フレーム特徴量の基準音節に対する尤度の最高値を設定するようにしたが、このようにすると、音声信号の内、本来、尤度が強調されるべき部分、すなわち認識候補に対応する部分の尤度が強調されないといった不都合が生じる。
【００５６】
例えば図２の上部ブロックにおいて、矢印で示したルート上の欄の尤度は、認識候補と音声信号が一致する箇所であるから、他の欄の尤度に比べて、尤度が充分に強調されていなければならない。しかしながら、かかる矢印上の欄は、上記の通り、当該区間の無音モデル尤度と同一の尤度が設定されている。このため、本来、マッチング度合い（得点）に大きく影響する必要のある矢印上の欄の尤度が、それ程、強調されないことになり、その結果、認識結果の精度が外乱による影響等を受けやすくなるとの不都合が生じる。
【００５７】
そこで、かかる不都合を改善するために、図３の実施の形態においては、各フレーム特徴量の基準音節に対する尤度の内、上位Ｎ個の尤度の平均値（以下、「ガーベジ用尤度」という）を算出し、ガーベジ用尤度が無音モデル尤度よりも大きいとき、このガーベジ用尤度を無音モデル尤度に置換えるようにした。
【００５８】
このようにガーベジ用尤度への置換えを行うと、図３に示すように、矢印ルート上にある欄の尤度が無音モデル尤度よりも数段大きくなり、よって、本来強調されるべき矢印ルート上の欄の尤度が、効果的に強調されるようになる。また、音声信号のうち、無音部分の無音モデル尤度は適正に強調され、さらに、不要語部分（認識対象でない「がぞう」の部分を含む）の無音モデル尤度も適正に強調されているので、当該期間の無音モデル尤度によって無音部分および不要語部分の影響を効果的に吸収できるようになる。
【００５９】
以上が本実施の形態の概要である。以下、本実施の形態をさらに詳細に示す種々の実施例について説明する。
【００６０】
図４に本実施例のブロック図を示す。図において、１はマイクロフォン等の音声入力部、２は音声入力部からの音声入力信号から音声信号を切り出す音声信号切り出し部である。かかる音声信号切り出し部２は、上述の通り、音声入力信号のパワーを監視し、前後に無音信号を含むように音声信号を切り出す。
【００６１】
３は音響分析部で、切り出された音声信号を所定のフレーム周期毎に音響分析し、特徴パラメータ（以下、「フレーム特徴パラメータ」という）を抽出する。フレーム特徴パラメータとしては、例えば線形予測係数やＬＰＣケプストラム、周波数帯域毎のエネルギなどとする。かかる音響分析については既に周知であるので、ここでは詳細な説明を割愛する。なお、かかるフレーム特徴パラメータとは、上記実施の形態におけるフレーム特徴量と同義である。
【００６２】
４は各基準モデル毎の音響特性パラメータを記憶した基準モデルパラメータ部で、上記音響分析部３と同様の方法により基準モデルを音響分析し、そのパラメータを各モデルの基準パラメータとして記憶している。ここで基準モデルとは、例えば、上記実施の形態で言うところの基準音節に相当する。かかる基準モデルは、上記実施の形態で示した如く、無音モデルを含むものである。かかる基準モデルは、上記実施の形態の如く基準音節としてもよいし、これに代えて、基準音素とすることもできる。また、各単語全体の特徴パラメータを基準モデルとすることもできる。なお、基準モデルとしては、Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ等を用いることができる。また、基準モデルパラメータは離散分布や連続分布等で表現できる。
【００６３】
５は尤度演算部で、音響分析部３で抽出された所定フレーム周期毎のフレーム特徴パラメータと基準パラメータ部４の各基準モデル毎の特徴パラメータとを比較し、両者間の尤度を算出する。この尤度の算出方法としては、たとえば社団法人電子情報通信学会発行「確率モデルによる音声認識」の第３章等に記載されている周知の方法を用いることができる。
【００６４】
６はＲＡＭ部で、尤度演算部５にて算出された各フレーム毎の尤度を各基準モデルと関連付けて記憶する。例えば、上記実施の形態で示した図１〜図３の下部にマトリックス状に示した尤度をＲＡＭ上にマッピングして記憶する。
【００６５】
７は認識辞書部で、認識候補としての単語が記憶されている。かかる認識辞書部には、図５に示す如く、「大きさ」や「情報の種類」等のカテゴリーに区分して複数の認識辞書が準備されている。
【００６６】
８は単語モデル作成部で、認識評価の対象となる単語の基準モデルを連結すると共にその前後に無音モデルを付加して単語モデルを作成する。例えば、図６に示す如く、認識対象の単語が「おおきい」であれば、作成される単語モデルは「○おおきい○」（○は無音モデル）となる。
【００６７】
９はマッチング演算部で、上記の如くＲＡＭ部６に記憶された基準モデル毎の尤度と後述のガーベジ用尤度算出部１０からのガーベジ用尤度を参照し、単語モデル作成部８からの単語モデルについてマッチング度合い（得点）を演算する。かかるマッチング度合い（得点）の算出は、例えば、上記実施の形態に示した如く、単語モデルを構成する各基準モデル（無音モデルを含む）と、音声信号から抽出した各フレーム特徴パラメータとの間の尤度をマッピングしてマトリックスを構成し（図１〜図３の上部参照）、このマトリックスを左下の角から右上の角に進む種々のルートにおける尤度の合計得点の内、最高得点をマッチング度合いとする（ビタビマッチング法）。
【００６８】
ここで、ＲＡＭに記憶された無音モデルの尤度としては、上記実施の形態の如く、フレーム周期で抽出された各フレーム特徴パラメータの基準パラメータに対する尤度群の内、最高の尤度を無音モデルの尤度に置換える方法や、フレーム特徴パラメータの基準パラメータに対するそれぞれの尤度群の内、上位Ｎ個の平均値を無音モデルの尤度に置換える方法、等とする。なお、このように算出され置換えられる尤度が、ガーベジ用尤度算出部１０で算出されるガーベジ用尤度である。
【００６９】
１０はガーベジ用尤度算出部で、ＲＡＭ部６に記憶された基準モデル毎の尤度を参照し、ガーベジ用尤度を算出する。ここで、ガーベジ用尤度としては、上記実施の形態の如く、フレーム周期で抽出されたフレーム特徴パラメータの基準パラメータに対する尤度群の内、最高の尤度をガーベジ用尤度とする方法や、フレーム特徴パラメータの基準パラメータに対する尤度の内、上位Ｎ個の平均値をガーベジ用尤度とする方法、等とする。
【００７０】
１１は認識候補記憶部で、マッチング演算部９で算出されたマッチング度合い（得点）を単語毎に比較し、得点の高いものからＭ個を認識候補の単語として記憶する。ここで、認識候補とされる単語は、上記「大きさ」や「情報の種類」等の辞書（カテゴリー）毎にＭ個が記憶される。このように記憶された認識候補の単語は、そのまま表示して操作者の意図するものを選択させるようにしてもよいし、あるいは、後述するように、再度、かかるＭ個の認識候補を対象として、音声認識処理を行うようにしてもよい。
【００７１】
図７は上記マッチング演算部９の詳細を示すブロック図である。９１は無音モデル尤度決定部で、ＲＡＭ部６に記憶されている無音モデルの尤度とガーベジ用尤度算出部１０からのガーベジ用尤度を比較し、無音モデルの尤度を決定する。
【００７２】
図８に無音モデル決定部９１における無音モデルの尤度の決定方法を示す。単語モデルの各基準モデルの尤度は、ステップＳ１にて、その基準モデルが無音モデルであるが否かが判別される。ここで、無音モデルではないと判別されると、当該モデルの尤度は認識対象の単語に関する尤度として、ＲＡＭ部６に記憶されたままとされる。
【００７３】
ステップＳ１にて、当該尤度が無音モデルの尤度であると判別されると、ステップＳ２、Ｓ３にて、当該無音モデルの尤度とガーベジ用尤度算出部１０からのガーベジ用尤度の何れが大きいかが判別され、ガーベジ用尤度の方が大きいと、ステップＳ５、Ｓ６にて、当該無音モデルの尤度がガーベジ用尤度に置換えられる。かかる置換えは、ＲＡＭ部６の当該無音モデルの尤度をガーベジ用尤度に書き替えるようにしてもよいし、あるいは、ＲＡＭ部６の当該無音モデルの尤度は書き替えずに、マッチング演算部９における演算時にのみ、当該無音モデルについてはガーベジ用尤度を用いるよう処理するようにしてもよい。
【００７４】
以上の実施例における音声認識動作について図９を参照して説明する。
【００７５】
所定の音声入力モードにおいて操作者が音声を入力すると、認識辞書部７に格納された種々の辞書の内、当該モードにて使用されるべき辞書が選択され、さらにこれら辞書のうち一の辞書が認識対象の辞書として設定される（ステップＳ１０１、Ｓ１０２）。認識対象の辞書が設定されると、この辞書中に格納された種々の単語の内、一の単語が認識対象の単語（Ｗ１）として読み出される（ステップＳ１０３、Ｓ１０４）。そして、この単語（Ｗ１）は、上記の通り入力音声信号と比較され、単語認識のための尤度計算と得点計算（マッチング処理）がなされる（ステップＳ１０５）。
【００７６】
辞書内から読み出された単語（Ｗ１）について得点計算がなされると、この得点は、認識候補記憶部１１に先の処理によって記憶されているＭ個の単語（Ｗｓ１、Ｗｓ２、…、Ｗｓｍ）の内、最も得点の低い単語と比較され、これよりも得点が大きければ、この先に記憶された単語に代えて、当該単語（Ｗ１）が得点と共に記憶される。今、単語（Ｗ１）は当該辞書から読み出された最初の単語であるので、認識候補記憶部１１には未だ認識候補の単語が記憶されていない。従って、単語（Ｗ１）は得点と共にそのまま認識候補記憶部１１に記憶される（ステップＳ１０６）。
【００７７】
上記単語（Ｗ１）の処理が終了すると、ステップＳ１０３に戻り、当該認識辞書から次の単語（Ｗ２）が読み出され、ステップＳ１０４〜Ｓ１０６と同様の処理がなされる。このとき、当該辞書からＭ個の単語が読み出されるまでは、認識候補記憶部１１にはＭ個の認識候補が記憶されないので、辞書から読み出された単語はその得点と共に順番に認識候補記憶部１１に記憶される。そして、当該辞書から読み出される単語がＭ＋１個目になったときに、この単語（Ｗｍ＋１）の得点が認識候補記憶部１１に記憶されているＭ個の単語の得点と比較され、これよりも大きければ、この単語（Ｗｍ＋１）とその得点が認識候補記憶部１１に記憶されると共に、先に認識候補記憶部１１に記憶されていたＭ個の単語の内、最も得点の低い単語とその得点が認識候補記憶部１１から消去される。
【００７８】
以上の処理を当該辞書に記憶されている全ての単語について行うと、ステップＳ１０４にて、当該辞書に対する認識候補の設定が終了したことが判別され、処理はステップＳ１０１に戻る。このとき、認識候補記憶部１１には、当該辞書に記憶された単語のうち、音声入力信号との間で得点の高い上位Ｍ個の単語が認識候補として記憶されている。
【００７９】
以上のようにして、最初の辞書について認識候補の設定が終了すると、ステップＳ１０１〜Ｓ１０３にて次の辞書が認識対象の辞書として選択され、この辞書中の単語について、順次、上記ステップＳ１０３〜Ｓ１０６の処理が行われる。これにより、当該２番目の辞書について、上位Ｍ個の単語が認識候補として認識候補記憶部１１に記憶される。
【００８０】
以上の動作が、当該音声入力モードにて使用されるべき全ての辞書について行われると、ステップＳ１０２にて、全ての辞書についての音声認識処理が終了したと判別される。このとき、認識候補記憶部１１には、当該音声入力モードにて使用されるべき全ての辞書について、辞書毎にそれぞれＭ個の単語が認識候補として記憶されている。
【００８１】
そして、かかるＭ個の認識候補は、ステップＳ１０７において辞書区分毎に例えば音声認識装置のモニター上に表示される。操作者は、モニター上に表示された認識候補の内、所望のものを選択する。これにより、入力音声に対する単語が辞書区分毎に確定される。
【００８２】
以上の音声認識動作では、辞書区分毎の認識候補としてＭ個の単語をモニター上に表示し、操作者に選択させるようにした。しかしながら、認識候補として表示される単語の数が多いと、その分、操作者に無駄な選択動作を強いることになる。表示される単語の数はなるべく少ない方が良く、且つ、その単語の認識候補としての精度も高いほうが好ましい。
【００８３】
そこで以下の実施例では、Ｍ個の単語を認識候補としてそのまま表示せずに、さらに単語の数を絞ると共に認識候補として精度を上げようにした。
【００８４】
図１０に当該実施例の構成を示す。図１０の構成は、上記図４の実施例に比べて、単語モデル作成部８と認識候補記憶部１１の構成が相違するのみであり、その他の構成は上記図４の構成と同一である。
【００８５】
本実施例では、上記実施例と同様の処理によって認識候補記憶部１１に辞書区分毎に記憶されたＭ個の単語の内、各辞書区分から一つずつ単語を選択し、これを無音モデルで連結して再度単語モデルを作成し、この単語モデルと入力音声とのマッチングを演算するものである。
【００８６】
単語モデル作成部８にて作成される単語モデルの例を図１１に示す。この単語モデルは、認識候補記憶部１１に辞書区分毎に記憶されたＭ個の単語の内、一の辞書区分から単語「がぞう」を選択し、他の一の辞書区分から単語「おおきい」を選択して組み合わせたものである。
【００８７】
例えば、音声入力モードに応じて使用されるべき辞書が２つの場合、上記実施例の処理と同様にして各辞書毎にＭ個の単語がそれぞれ認識候補として設定されたとすると、各辞書区分から一つずつ選択して作成した単語モデルの総数は、Ｍ×Ｍ個となる。同様に、音声入力モードに応じて使用されるべき辞書が３つの場合、単語モデルの総数は、Ｍ×Ｍ×Ｍ個となる。
【００８８】
本実施例では、このように作成したＭのＰ乗（Ｐは音声入力モードに応じて使用されるべき辞書の数）個の単語モデルの全てについて、入力音声信号との尤度計算およびマッチング処理を行い、得点の最も高いものからＬ個の単語モデルを判別し、この単語モデルにおいて連結されている各単語を認識候補とするものである。
【００８９】
このように複数の単語を連結して単語モデルを作成しこれを入力音声と比較するようにすると、各単語モデルの単語が入力音声中に１つ含まれているか、２つ含まれているか、３つ含まれているか、あるいは、全く含まれていないか、すなわち、音声入力信号中に含まれている単語の数に応じて、各単語モデル間におけるマッチング得点の格差が大きなものとなる。
【００９０】
この点について上記実施例と比較して説明すると、上記の実施例では一つの単語のみを対象として単語モデルを作成し、これと入力音声信号とのマッチング度合い（得点）を算出するものであった。したがって、音声入力信号中には単語モデルの単語以外に多くの不要な単語が必ず含まれ、このため各単語モデルの得点は、例え入力音声信号中にその単語が含まれていたとしても、それ程大きくならず、このため、単語モデル間のマッチング度合い（得点）の格差はそれ程大きくならない。これに対し、本実施例のように複数の単語を対象として単語モデルを作成し、これと入力音声信号とを比較してマッチング度合い（得点）を算出するようにすれば、入力音声中に単語モデルを構成する単語が一つ存在するか、２つ存在するかで、単語モデル間の得点の格差は大きなものとなる。入力音声信号中に全ての単語が余すところなく含まれていれば、その単語によって構成される単語モデルの得点は極めて高いものとなる。
【００９１】
したがって、単語モデルを構成する場合には、上記実施例のように一つの単語から単語モデルを構成するよりも、本実施例のように複数の単語から単語モデルを構成する方が、単語モデル間の得点の格差が大きくなり、よって、精度の高い認識候補の単語を操作者に提供できるようになる。
【００９２】
しかしながら、入力音声モードに応じて使用される全ての単語辞書から全ての単語を一つずつ連結して単語モデルを作成すると、その単語モデルの数は膨大なものなる。かかる膨大な数の単語モデルについて入力音声信号とのマッチング処理を行うとなると、膨大な処理時間を要し、且つ、不要な連結による単語モデルに対する無駄な処理を繰り返す結果ともなる。
【００９３】
そこで、本実施例では、上記図４〜図９で得られた辞書区分毎のＭ個の単語のみを対象とし、各辞書区分から一つずつ単語を選択しこれを連結して単語モデルを作成し、これを入力音声信号と比較することで、最終的な認識候補の数を絞ると共にその精度を上げるものである。
【００９４】
以下、本実施例の動作について図１２を参照して説明する。なお、かかる動作は、音声入力モードに応じて使用されるべき辞書が２つの場合の動作である。また、図１２において、ステップＳ１０１〜Ｓ１０６による動作は上記実施例と同様である。すなわち、かかるステップにより、辞書毎にそれぞれＭ個の単語が認識候補として設定される。
【００９５】
しかして、使用されるべき２つの辞書についてＭ個の単語が認識候補として設定されると、動作はステップＳ１０２からステップＳ２０１に移行し、これら辞書の内、第１の辞書について設定された認識候補の単語（Ｗｓ１１）が読み出されると共に（ステップＳ２０１、Ｓ２０３）、第２の辞書について設定された認識候補の単語（Ｗｓ２１）が読み出される（ステップＳ２０３、Ｓ２０４）。そして、これらの各単語（Ｗｓ１１）（Ｗｓ２１）を無音モデルで接続し、その両端にさらに無音モデルを連結して単語モデルを作成する（ステップＳ２０５）。
【００９６】
このようにして単語モデルが作成されると、この単語モデルについて、上記実施例と同様に、入力音声信号との間の尤度計算と得点計算（マッチング処理）が行われる（ステップＳ２０６）。そして、この単語モデルがその得点と共に認識候補記憶部１１に記憶される。
【００９７】
以上のようにして一つの単語モデルに対する処理が終了すると、ステップＳ２０３に戻り、第２の辞書の単語（Ｗ２２）が読み出される。そして、この単語（Ｗ２２）が、上記と同様にして、上記第１の辞書の単語（Ｗ１１）と連結され、新たな単語モデルが作成される（ステップＳ２０５）。
【００９８】
作成された単語モデルは、上記と同様に、入力音声信号との間の尤度計算および得点計算がなされ（ステップＳ２０６）、この得点と共に認識候補記憶部１１に記憶される。
【００９９】
以上のステップＳ２０３〜Ｓ２０６の動作は、第２の辞書について設定されたＭ番目の単語（Ｗｓ２ｍ）が第１の辞書の単語（Ｗｓ１１）と連結されて得点計算され、これが認識候補記憶部１１に記憶されるまで繰り返される。
【０１００】
第２の辞書について設定されたＭ個の単語の全てが読み出され、上記の処理が終了すると、ステップＳ２０１に戻り、第１の辞書について設定された次の単語（Ｗｓ１２）が読み出される（ステップＳ２０１、Ｓ２０２）。そして、この単語が、上記と同様ステップＳ２０３〜Ｓ２０６の処理を繰り返すことにより、第２の辞書に応じたＭ個の単語と順次連結されてＭ個の単語モデルが作成され、これら各単語モデルと入力音声信号の間の尤度計算と得点計算が順次行われる。そして、計算された得点はその単語モデルと共に順次、認識候補記憶部１１に記憶される。
【０１０１】
以上の処理は、第１の辞書について設定されたＭ個の単語の全てが第２の辞書のＭ個の単語と連結されて処理されるまで繰り返される。
【０１０２】
以上の処理が終了すると、認識候補記憶部１１には合計Ｍ×Ｍ個の単語モデルとその得点が記憶されている。かかるＭ×Ｍ個の単語モデルは、ステップＳ２０７において、その得点が比較され、このうち、上位Ｌ個の単語モデルが選択される。そして、かかる上位Ｌ個の単語モデルに含まれる各辞書の単語を判別し、この単語を辞書毎の認識候補としてモニター上に表示する。
【０１０３】
なお、かかる実施例は、音声入力モードに応じて使用される辞書が２つの場合の動作であったが、これに限定されるものではない。例えば、辞書が３つの場合には、図１２のステップＳ２０１およびＳ２０２（第１の辞書用）と、ステップＳ２０３およびＳ２０４（第２の辞書用）に相当するステップを、ステップＳ２０４の下にもう１段追加すれば良い。対象となる辞書が増えるに応じて、かかるステップを追加し、各辞書に応じたＭ個の単語が全て組み合わせられるようにすればよい。
【０１０４】
また、対象となる辞書が３つ以上（例えばＫ個）ある場合であっても、Ｋ個の辞書から一つずつ単語を選択するのではなく、この内、Ｊ個（Ｊ＜Ｋ）の辞書を選択し、この選択したＪ個の辞書に応じた単語を一つずつ選択してこれを連結するようにしても良い。
【０１０５】
さらに、本実施例では、各辞書について設定されたＭ個の単語を組み合わせてＭのＰ乗（Ｐは辞書の個数）個の単語モデルを作成するものであったが、各辞書に設定されたＭ個の単語に加え、ヌル（無し）を単語として追加し、各辞書について設定される単語をＭ＋１個とて、Ｍ＋１のＰ乗個の単語モデルを作成するようにしても良い。この場合、ヌルと単語との組み合わせは、ヌルを除いて単語を連結することにより行う。例えば、対象となる辞書が３つあり、第１の辞書の単語がヌル、第２の辞書の単語がＷｓ１、第３の辞書の単語がＷｓ２であるとすると、これらを組み合わせた単語モデルは、単語Ｗｓ１と単語Ｗｓ２とを無音モデルで連結し、その両端にさらに無音モデルを連結するようにして作成される。対象となる辞書が２つで、第１の辞書がヌル、第２の辞書がＷｓ２の場合には、単語モデルは、単語Ｗｓ２の両端に無音モデルを連結した、例えば図６と同様の単語モデルとなる。
【０１０６】
このようにＭ個の単語の他に別途ヌルを追加すると、操作者が音声入力モードによって入力を求められている種類・区分の全てについて単語を入力しなかった場合でも、入力された種別の単語は正しく認識できるようになる。例えば、音声入力モードがＡ、Ｂ、Ｃの３つの種類・区分の単語の入力を要求するものであった場合に、操作者がＡとＢの種別・区分の単語しか入力しなかったとする。この場合、図１２の実施例ではステップＳ１０１〜Ｓ１０６にてＡ、Ｂ、Ｃの種別・区分に応じた辞書についてＭ個の単語が認識候補として設定されるが、この内、Ｃの辞書について設定されたＭ個の単語は、操作者が入力しなかった種類・区別に応じたものであるから、何れも認識候補としては誤りである。しかし、図１２の実施例では、ステップＳ２０１〜Ｓ２０６によって、このＣの辞書についても認識候補の単語が設定され、モニター上に表示されることになってしまう。
【０１０７】
そこで、Ａ、Ｂ、Ｃの辞書について設定されたＭ個の単語にさらにヌルを追加しておけば、Ｃの辞書についてヌルが選択された場合の単語モデルの得点が他よりも高くなる。すなわち、この場合の単語モデルは、Ａ、Ｂの辞書の単語をそれぞれＷａ、Ｗｂとすると、○＋Ｗａ＋○＋Ｗｂ＋○（○は無音モデル）となり、他方、入力された音声はＡとＢの種類・区分に応じたものであるから、ＷａとＡの音声部分、ＷｂとＢの音声部分がマッチングし、全体としての得点が大きくなる。
【０１０８】
なお、単語モデルの長さに得点が比例するようなマッチング方法の場合には、ヌルが選択されると単語モデルの長さが小さくなるので得点の正規化が必要となる。かかる正規化は、例えば、単語モデルの長さに応じて得点を平均化することによって達成される。
【０１０９】
この点は、上記図４の実施例のように、一つの単語のみを対象とした場合でも同様である。すなわち、単語の音節数は画一的ではなく、単語に応じて音節数は相違する。例えば、「がめん」は３音節、「おんせい」は４音節である。かかる場合にも、単語モデルの長さは音節数に応じて変化するが、正規化処理により得点が単語モデルの長さに応じて平均化されるので、単語モデルの長さに応じた得点の格差は是正される。
【０１１０】
以上、本発明に係る種々の実施例について説明したが、本発明はかかる実施例に制限されるものではない。
【０１１１】
例えば、上記実施例では、一つの単語から単語モデルを作成する場合、単語の両端に無音モデルを一つだけ追加するようにしたが、２つ以上追加するようにしても良く、また、単語の前後で無音モデルの数を変化させるようにしてもよい。
【０１１２】
また、２つ以上の単語を連結して単語モデルを作成する場合、上記実施例では単語間に介在させる無音モデルの数を１つとしたが、これを２つ以上とすることもでき、また、無音モデルを介在させることなしに直接単語を連結するようにしても良い。さらに、単語Ｗａと単語Ｗｂの間に介在する無音モデルの数を２つ、単語Ｗｂと単語Ｗｃの間に介在する無音モデルの数を１つといった具合に、単語間の位置に応じて無音モデルの数を変えるようにしても良い。
【０１１３】
また、上記実施例では、ガーベジ尤度として、フレーム特徴量の基準モデル特徴量に対する尤度の内、最も大きな尤度または上位Ｎ個の尤度の平均値を採用したが、これに代えて上位Ｋ番目の尤度をガーベジ尤度として設定するようにしても良い。この際、統計的にＫ番目の尤度がＮ個の尤度の平均値近傍となるようにＫを選んでやれば、平均値処理を省略しながら平均値を採用したと同様の効果が得られる。
【０１１４】
また、上記実施例では、単語モデル作成部８にて無音モデルを付加するようにしたが、これに代えて、単語に予め無音モデルを付加して認識辞書部７に記憶させるようにしても良い。
【０１１５】
また、上記実施例では、各辞書について認識候補として設定されたＭ個の単語の他、別途、ヌルを追加して各単語を連結するようにしたが、この場合、全ての辞書についてヌルを設定すると、単語モデルは無音モデルのみからなることになる。従って、全てがヌルの単語モデルはマッチングの対象から除くようににてもよい。あるいは、全てがヌルの場合にマッチングの得点が上位Ｈ番目より上位である場合には、当該入力音声に対する処理結果は採用せず、操作者に再度音声入力を促すようにしても良い。
【０１１６】
また、上記実施例では、各辞書毎に設定される認識候補を画一的にＭ個としたが、辞書毎に認識候補の数を変えるようにしても良い。この際、予め、辞書毎に認識候補の数を設定しておいても良いし、あるいは認識処理時の得点に応じて当該辞書についての認識候補の数を設定するようにしても良い。後者の場合、例えば、得点の閾値を設定しておき得点が閾値以上のもののみを認識候補とするようにしても良い。この場合、認識候補の数は得点と閾値に依存し、Ｍ個以上にもＭ個未満にもなり得る。
【０１１７】
また、上記実施例では、例えば、図１２において、ステップＳ１０５による特性分析および計算処理と、ステップＳ２０６による特性分析および計算処理は同一のものとしたが、ステップＳ１０５の特性分析および計算処理を粗くし、ステップＳ２０６の特性分析および計算処理を精密にするようにしても良い。すなわち、ステップＳ１０５においては、対象となる単語モデルの数が多いので粗の処理により処理速度を優先し、ステップＳ２０６では、対象となる単語モデルの数が少ないので密の処理により精度を上げる。これにより、全体の処理速度を高めながら、精度の良い認識結果を得ることができるようになる。
【０１１８】
ここで、認識処理精度は、音声信号のスペクトル、スペクトルの変化量、パワーおよびパワーの変化量等の音響分析パラメータについて、処理対象とするパラメータを変化させることによって粗の処理と密の処理を切り分ける。例えば、粗の処理はスペクトルのパラメータのみを対象とし、密の処理はスペクトル、スペクトルの変化量、パワーおよびパワーの変化量を対象とする。あるいは、入力音声信号の抽出フレーム数を粗の処理と密の処理とで変化させても良い。例えば、密の処理のフレーム数を１００としたとき、粗の処理のフレーム数に５０に間引くようにする。
【０１１９】
その他、特性分析やマッチング処理等についても種々の変更が可能である。さらに、ガーベジモデルの生成も上記のように当該フレームの最大尤度を取る方法や上位Ｎ個の平均を取る方法の他、種々の変更が可能である。
【０１２０】
【発明の効果】
本発明によれば、まず、認識対象と入力音声信号と比較して種別毎に認識候補を設定し、次に、設定された認識候補を連結して新たな認識対象を生成しこれを入力音声信号と比較して新たな認識候補を出力するものであるから、始めから認識対象を連結して新たに認識対象を作成して音声認識処理を行う場合（従来技術の場合）に比べ、大幅に、処理に要する時間を短縮できる。
【０１２１】
例えば、各種別毎に認識対象が１０００個ずつあり、対象となる種別が３つであるとすると、後者（従来技術）の場合には、１０億個（１０００の３乗）の新たな認識対象について処理を行わなければならないが、本発明の場合には、第１の音声認識手段（第１の音声認識ステップ）において３０００個（１０００個×３種別）の認識対象について処理を行って種別毎にＮ個（例えば３０個）の認識候補を設定し、この３０個の認識候補について第２の音声認識手段（第２の音声認識ステップ）において２７０００個（３０個の３乗）の新たな認識候補について処理を行えばよいから、合計３００００個（３０００個＋２７０００個）の認識対象について処理を行えば済む。
【０１２２】
また、本発明によれば、従来技術のように入力音声信号の途中のフレームで処理を切り換えるのではなく、入力音声信号の全ての期間について認識対象と入力音声信号との比較を行うものであるから、従来技術に比べ、認識精度に対する操作者の発声スピード影響を小さく抑えることができる。
【０１２３】
さらに、第１の音声認識手段（第１の音声認識ステップ）と第２の音声認識手段（第２の音声認識ステップ）の認識処理精度を変化させることも可能となり、特に、第１の音声認識手段（第１の音声認識ステップ）での認識処理精度を粗とし、第２の音声認識手段（第２の音声認識ステップ）での認識処理精度を密とすると、処理速度を高めつつ認識候補の確度を同時に高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態の概要を説明するための図
【図２】実施の形態の概要を説明するための図
【図３】実施の形態の概要を説明するための図
【図４】実施例の構成を示す図
【図５】実施例に係る認識辞書部の記憶状態を示す図
【図６】実施例に係る単語モデルの構成を示す図
【図７】実施例に係るマッチング演算部の構成を示す図
【図８】実施例に係る無音モデル尤度の設定方法を示す図
【図９】実施例の動作を示す図
【図１０】第２の実施例の構成を示す図
【図１１】第２の実施例に係る単語モデルの構成を示す図
【図１２】第２の実施例の動作を示す図
【符合の説明】
１  音声入力部
２    音声信号切り出し部
３    音響分析部
４    基準モデルパラメータ部
５    尤度演算部
６    ＲＡＭ部
７    認識辞書部
８    単語モデル作成部
９    マッチング演算部
１０  ガーベジ用尤度算出部
１１  認識候補記憶部
【図１】
0003600178.tif 000002
【図２】
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【図３】
0003600178.tif 000004
【図４】
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【図５】
0003600178.tif 000006
【図６】
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【図７】
0003600178.tif 000008
【図８】
0003600178.tif 000009
【図９】
0003600178.tif 000010
【図１０】
0003600178.tif 000011
【図１１】
0003600178.tif 000012
【図１２】
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