(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
何らかの概念情報を表現するパターン列から、予め定められた概念情報の種別を離散値で表現したシンボル列を同定するパターン認識方法であって、
認識対象のパターン列と予め登録しておいたパターン列との類似度を求めることにより、各シンボル列毎の認識対象パターン列の出現可能性を示すスコアであるパターン列スコアを計算するステップと、
あるシンボルまたはあるシンボル連鎖がどの程度の頻度で出現するかを示す指標であるシンボル及びシンボル連鎖の出現頻度を元に当該シンボルの頻度シンボル列スコアを計算するステップと、
パターン生成主体があるシンボルまたはあるシンボル連鎖に対してどの程度なじみがあるか現した指標であるシンボル及びシンボル連鎖の親密度を元に当該シンボルの親密度シンボル列スコアを計算するステップと、
前記頻度シンボル列スコアと前記親密度シンボル列スコアとに基づいて当該シンボル及びシンボルの連鎖のシンボル列スコアを計算するステップと、
前記パターン列スコアと前記シンボル列スコアとに基づいて、当該シンボル列の総合スコアを計算するステップと、
前記複数の前記総合スコアが最大となったシンボル列をパターン認識結果として出力するステップとを有するパターン認識方法。
【請求項２】
何らかの概念情報を表現するパターン列から、予め定められた概念情報の種別を離散値で表現したシンボル列を同定するパターン認識方法であって、
認識対象のパターン列と予め登録しておいたパターン列との類似度を求めることにより、各シンボル列毎の認識対象パターン列の出現可能性を示すスコアであるパターン列スコアを計算するステップと、
あるシンボルまたはあるシンボル連鎖がどの程度の頻度で出現するかを示す指標であるシンボル及びシンボル連鎖の出現頻度を元に当該シンボルの頻度シンボル列スコアを計算するステップと、
パターン生成主体があるシンボルまたはあるシンボル連鎖に対してどの程度なじみがあるか現した指標であるシンボル及びシンボル連鎖の親密度をパターン生成主体の特性毎に予め用意しておき、この複数のシンボル及びシンボル連鎖の親密度のうち、当該パターン生成主体の特性に応じたシンボル及びシンボル連鎖の親密度を元に当該シンボルの親密度シンボル列スコアを計算するステップと、
前記頻度シンボル列スコアと前記親密度シンボル列スコアとに基づいて当該シンボル及びシンボルの連鎖のシンボル列スコアを計算するステップと、
前記パターン列スコアと前記シンボル列スコアとに基づいて、当該シンボル列の総合スコアを計算するステップと、
前記複数の前記総合スコアが最大となったシンボル列をパターン認識結果として出力するステップとを有するパターン認識方法。
【請求項３】
前記パターン列が、入力音声を変換することにより得られる音声スペクトルパターン列である請求項１または２記載のパターン認識方法。
【請求項４】
何らかの概念情報を表現するパターン列から、予め定められた概念情報の種別を離散値で表現したシンボル列を同定するパターン認識装置であって、
認識対象のパターン列と予め登録しておいたパターン列との類似度を求めることにより、各シンボル列毎の認識対象パターン列の出現可能性を示すスコアであるパターン列スコアを計算するスペクトルパターン列スコア計算手段と、
あるシンボルまたはあるシンボル連鎖がどの程度の頻度で出現するかを示す指標であるシンボル及びシンボル連鎖の出現頻度を元に当該シンボルの頻度シンボル列スコアを計算する頻度シンボル列スコア計算手段と、
パターン生成主体があるシンボルまたはあるシンボル連鎖に対してどの程度なじみがあるか現した指標であるシンボル及びシンボル連鎖の親密度が記録されたシンボル及びシンボル連鎖親密度記憶手段と、
前記シンボル及びシンボル連鎖親密度記憶手段に記録されたシンボル及びシンボル連鎖親密度を元に当該シンボルの親密度シンボル列スコアを計算する親密度シンボル列スコア計算手段と、
前記頻度シンボル列スコアと前記親密度シンボル列スコアとに基づいて当該シンボル及びシンボルの連鎖のシンボル列スコアを計算するシンボル列スコア計算手段と、
前記パターン列スコアと前記シンボル列スコアとに基づいて、当該シンボル列の総合スコアを計算し、前記複数の前記総合スコアが最大となったシンボル列をパターン認識結果として出力する最大総合スコアシンボル列探索手段とを有するパターン認識装置。
【請求項５】
何らかの概念情報を表現するパターン列から、予め定められた概念情報の種別を離散値で表現したシンボル列を同定するパターン認識装置であって、
認識対象のパターン列と予め登録しておいたパターン列との類似度を求めることにより、各シンボル列毎の認識対象パターン列の出現可能性を示すスコアであるパターン列スコアを計算するスペクトルパターン列スコア計算手段と、
あるシンボルまたはあるシンボル連鎖がどの程度の頻度で出現するかを示す指標であるシンボル及びシンボル連鎖の出現頻度を元に当該シンボルの頻度シンボル列スコアを計算する頻度シンボル列スコア計算手段と、
パターン生成主体があるシンボルまたはあるシンボル連鎖に対してどの程度なじみがあるか現した指標であるシンボル及びシンボル連鎖の親密度をパターン生成主体の特性毎に記録したシンボル及びシンボル連鎖親密度記憶手段と、
前記シンボル及びシンボル連鎖親密度記憶手段に記録された複数のシンボル及びシンボル連鎖の親密度のうち、当該パターン生成主体の特性に応じたシンボル及びシンボル連鎖の親密度を元に当該シンボルの親密度シンボル列スコアを計算する属性依存親密度シンボル列スコア計算手段と、
前記頻度シンボル列スコアと前記親密度シンボル列スコアとに基づいて当該シンボル及びシンボルの連鎖のシンボル列スコアを計算する属性依存シンボル列スコア計算手段と、
前記パターン列スコアと前記シンボル列スコアとに基づいて、当該シンボル列の総合スコアを計算し、前記複数の前記総合スコアが最大となったシンボル列をパターン認識結果として出力する最大総合スコアシンボル列探索手段とを有するパターン認識装置。
【請求項６】
前記パターン列が、入力音声を変換することにより得られる音声スペクトルパターン列である請求項４または５記載のパターン認識装置。
【請求項７】
何らかの概念情報を表現するパターン列から、予め定められた概念情報の種別を離散値で表現したシンボル列を同定するパターン認識方法を実行するためのプログラムが記録された記録媒体であって、
認識対象のパターン列と予め登録しておいたパターン列との類似度を求めることにより、各シンボル列毎の認識対象パターン列の出現可能性を示すスコアであるパターン列スコアを計算する処理と、
あるシンボルまたはあるシンボル連鎖がどの程度の頻度で出現するかを示す指標であるシンボル及びシンボル連鎖の出現頻度を元に当該シンボルの頻度シンボル列スコアを計算する処理と、
パターン生成主体があるシンボルまたはあるシンボル連鎖に対してどの程度なじみがあるか現した指標であるシンボル及びシンボル連鎖の親密度を元に当該シンボルの親密度シンボル列スコアを計算する処理と、
前記頻度シンボル列スコアと前記親密度シンボル列スコアとに基づいて当該シンボル及びシンボルの連鎖のシンボル列スコアを計算する処理と、
前記パターン列スコアと前記シンボル列スコアとに基づいて、当該シンボル列の総合スコアを計算する処理と、
前記複数の前記総合スコアが最大となったシンボル列をパターン認識結果として出力する処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムが記録された記録媒体。
【請求項８】
何らかの概念情報を表現するパターン列から、予め定められた概念情報の種別を離散値で表現したシンボル列を同定するパターン認識方法を実行するためのプログラムが記録された記録媒体であって、
認識対象のパターン列と予め登録しておいたパターン列との類似度を求めることにより、各シンボル列毎の認識対象パターン列の出現可能性を示すスコアであるパターン列スコアを計算する処理と、
あるシンボルまたはあるシンボル連鎖がどの程度の頻度で出現するかを示す指標であるシンボル及びシンボル連鎖の出現頻度を元に当該シンボルの頻度シンボル列スコアを計算する処理と、
パターン生成主体があるシンボルまたはあるシンボル連鎖に対してどの程度なじみがあるか現した指標であるシンボル及びシンボル連鎖の親密度をパターン生成主体の特性毎に予め用意しておき、この複数のシンボル及びシンボル連鎖の親密度のうち、当該パターン生成主体の特性に応じたシンボル及びシンボル連鎖の親密度を元に当該シンボルの親密度シンボル列スコアを計算する処理と、
前記頻度シンボル列スコアと前記親密度シンボル列スコアとに基づいて当該シンボル及びシンボルの連鎖のシンボル列スコアを計算する処理と、
前記パターン列スコアと前記シンボル列スコアとに基づいて、当該シンボル列の総合スコアを計算する処理と、
前記複数の前記総合スコアが最大となったシンボル列をパターン認識結果として出力する処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムが記録された記録媒体。
【請求項９】
前記パターン列が、入力音声を変換することにより得られる音声スペクトルパターン列である請求項７または８記載の記録媒体。
【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、静止画像、動画像等の、時間軸上、空間軸上、あるいはその双方において動的に変化し、何らかの概念情報を表現するパターン列から、予め定められた概念情報の種別を離散値で表現したシンボル列を同定するパターン認識方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、何らかの概念情報を表現するパターン列から、予め定められた概念情報の種別を離散値で表現したシンボル列を同定するパターン認識では、入力された内容のシンボル列を同定するための事前知識として、既に存在し、データベース化された大量のシンボル列を分析した結果得られる、シンボル及びシンボル連鎖の出現頻度が広く用いられてきた。これは、逐次的に同定対象となるシンボル候補の範囲を狭め、パターン認識の精度を向上させ、認識に要する計算時間を削減するものである。
【０００３】
通常、パターン認識では、各シンボル列毎の認識対象パターン列の出現可能性を示すスコアであるパターン列スコアと、事前知識として、そもそも各シンボル列が出現する可能性を示すスコアであるシンボル列スコアを総合的に評価した総合スコアを計算し、最も高い総合スコアを持つシンボル列を認識結果とすることによりパターン認識が行われる。
【０００４】
このような方法によりパターン認識を行う従来のパターン認識装置を、音声を入力し音声スペクトルパターン列に変換した後に、この音声スペクトルパターン列から単語シンボル列を同定する音声認識装置を例に用いて説明する。
【０００５】
この従来の音声認識装置は、図３に示されるように、音声スペクトル抽出部１０と、音声スペクトル典型パターン記憶部１４と、音声スベクトルパターン列スコア計算部１３と、単語シンボル発音辞書記憶部１２と、単語シンボル及び単語シンボル連鎖頻度記憶部１７と、頻度単語シンボル列スコア計算部１６と、最大総合スコア単語シンボル列探索部３１とから構成されている。
【０００６】
音声スペクトル抽出部１０は、音声の入カを受け付け、音声スペクトルパターン列Ｘへの変換を行う。音声スペクトル典型パターン記憶部１４には予め分析された音素などの音声単位ごとの音声スペクトル典型パターンが記憶されている。そして、音声スペクトルパターン列スコア計算部１３は、単語シンボル発音辞書記憶部１２に記憶された単語シンボルごとの音声単位配列情報（例えば発音記号列）に基づいて音声スペクトル典型パターンを組み合わせたものと、入力音声から抽出した音声スペクトルパターン列Ｘとの類似度を計算することによって音声スペクトルパターン列スコアｇ（Ｘ，Ｗ）を得る。
【０００７】
単語シンボル及び単語シンボル連鎖頻度記憶部１７には、新聞記事中の文章などを元に、データベース化された大量の単語シンボル列を分析した結果得られる、単語シンボル及び単語シンボル連鎖の出現頻度が記憶されている。
【０００８】
単語シンボル連鎖とは、通常同時に使用される可能性の高い複数の単語シンボルにより構成されるシンボルのことであり、例えば「私」という単語シンボルと「は」という単語シンボルにより構成される「私は」というシンボルが単語シンボル連鎖である。
【０００９】
そして、頻度単語シンボル列スコア計算部１６は、これらの単語シンボル及び単語シンボル連鎖の出現頻度を元に頻度単語シンボル列スコアｆ（Ｗ）を計算する。
【００１０】
最大総合スコア単語シンボル列探索部３１は、音声スペクトルパターン列スコアｇ（Ｘ，Ｗ）と、頻度単語シンボル列スコアｆ（Ｗ）によって与えられる総合スコアｈ（ｆ（Ｗ），ｇ（Ｘ，Ｗ））が最大となる単語シンボル列Ｗを探索し、音声認識結果
【００１１】
【外１】
0003586644.tif 000002
として出力する。
【００１２】
このように従来の音声認識装置では、各シンボル列毎の認識対象パターン列出現可能性を示すスコア（音声スペクトルパターン列スコア）と、事前知識として、そもそも各シンボル列が出現する可能性を示すスコア（頻度単語シンボル列スコア）を総合的に評価したスコア（総合スコア）を計算し、最も高いスコアを持つシンボル列を認識結果とすることによりパターン認識が行われる。つまり、パターン認識結果
【００１３】
【外２】
0003586644.tif 000003
は下記の式により与えられる。
【００１４】
【数１】
0003586644.tif 000004
ここで、Ｘは認識対象パターン列、ｆ（）はシンボル列スコアを与える関数、ｇ（）はパターン列スコアを与える関数、ｈ（）は総合スコアを与える関数である。また、ａｒｇｍａｘは、総合スコアが最大となるＷをパターン認識結果
【００１５】
【外３】
0003586644.tif 000005
とする関数である。
【００１６】
従来技術では、このシンボル列スコアを、既に存在し、データベース化された大量のシンボル列を分析した結果得られる、シンボル及びシンボル連鎖の出現頻度である頻度シンボル列スコアのみから計算していた。
【００１７】
しかし、頻度シンボル列スコアは、パターン生成主体がもつ実際のシンボル使用特性とは必ずしも一致しない。なぜなら、データベース化されたシンボル列は、パターン生成主体が使用するシンボル列を元としていても、シンボルの入れ替え等の事後的な加工によって、パターン生成主体のもつシンボル、及びシンボル連鎖使用特性とは異なるシンボル出現頻度特性、及びシンボル連鎖出現頻度特性をもつからである。
【００１８】
音声認識装置の場合を用いて具体的に説明すると、新聞記事中の文章等を元にしてデータベース化された単語シンボル列は、通常会話で使用される文章とは異なる単語シンボル出現頻度特性、及び単語シンボル連鎖出現頻度特性をもつからである。
【００１９】
上記従来技術が十分に効果的であるためには、事前知識を得るために分析されるシンボル列が、認識対象パターンを生成する主体のもつ、各シンボルの使用特性を十分に反映したものであることが必要である。しかし、上記で述べたように、事前知識を得るために分析されるシンボル列シンボル列は必ずしも認識対象パターン生成主体のもつ特性を反映したものではなかった。
【００２０】
図３の従来の音声認識装置では、単語シンボル及び単語シンボル連鎖頻度記憶部１７に記憶されている単語シンボル及び単語シンボル連鎖の出現頻度は、新聞等の文章を元にしてデータベース化された単語シンボル列を分析した結果得られたものであるため、話し言葉である音声の特性を反映したものではない。そのため、この従来の音声認識装置では、得られる認識結果の精度はかならずしも高くならず、また認識結果を得るらめの所用計算時間も長くなってしまっていた。
【００２１】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来のパターン認識装置では、低い認識結果しか得られず、また、新式結果を得るまでの所用計算時間が長いという問題点があった。
【００２２】
本発明の目的は、認識対象パターンを生成する主体のもつ、シンボルに関する使用特性を直接反映した、シンボル、及びシンボルの連鎖についての事前知識を用いて、より高い精度、かつ、より短い所用計算時間によりパターン認識を行うことができるパターン認識方法および装置を提供することである。
【００２３】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明のパターン認識方法は、何らかの概念情報を表現するパターン列から、予め定められた概念情報の種別を離散値で表現したシンボル列を同定するパターン認識方法であって、
認識対象のパターン列と予め登録しておいたパターン列との類似度を求めることにより、各シンボル列毎の認識対象パターン列の出現可能性を示すスコアであるパターン列スコアを計算するステップと、
あるシンボルまたはあるシンボル連鎖がどの程度の頻度で出現するかを示す指標であるシンボル及びシンボル連鎖の出現頻度を元に当該シンボルの頻度シンボル列スコアを計算するステップと、
パターン生成主体があるシンボルまたはあるシンボル連鎖に対してどの程度なじみがあるか現した指標であるシンボル及びシンボル連鎖の親密度を元に当該シンボルの親密度シンボル列スコアを計算するステップと、
前記頻度シンボル列スコアと前記親密度シンボル列スコアとに基づいて当該シンボル及びシンボルの連鎖のシンボル列スコアを計算するステップと、
前記パターン列スコアと前記シンボル列スコアとに基づいて、当該シンボル列の総合スコアを計算するステップと、
前記複数の前記総合スコアが最大となったシンボル列をパターン認識結果として出力するステップとを有する。
【００２４】
本発明のパターン認識方法は、パターン生成主体のシンボル使用特性を直接反映する値としてパターン生成主体がもつ各シンボル、及び各シンボル連鎖への親密度を考慮してシンボル列スコアを計算し、このシンボル列スコアの値を総合スコアの計算に反映させるものである。そして、本発明で用いられるパターン生成主体のもつシンボル及びシンボル連鎖への親密度は、多数のパターン生成主体とシンボル、及びシンボル連鎖との組み合わせに対して、その値を直接測定し、各シンボル、及び各シンボル連鎖毎に平均をとることで得られるものであり、パターン生成主体のシンボル使用特性を直接反映する値である。
【００２５】
従って、本発明によれば、パターン生成主体が単一のシンボルが表現する概念を組み合わせたシンボル列によって複合的な高次概念（複合概念）を表現するに当たり、同一の複合概念を表現するシンボル列が複数存在する場合、より親密度の高いシンボル列を選択して、それに対応するパターン列が生成される。
【００２６】
また、あるパターン列に対して、同等のパターン列スコアと、同等の頻度シンボル列スコアと、を与えるシンボル列が複数存在する場合、実際に表現されたのはパターン生成主体にとってより親密度の高いシンボル列に対応する複合概念であると考えるのが妥当である。
【００２７】
すなわち、親密度シンボル列スコアは、パターン生成主体のシンボル使用特性を直接反映する値であり、これを考慮したシンボル列スコアを用いることにより、より精度の高い、かつ、より所用計算時間の小さいパターン認識が可能となる。
【００２８】
また、本発明の他のパターン認識方法は、何らかの概念情報を表現するパターン列から、予め定められた概念情報の種別を離散値で表現したシンボル列を同定するパターン認識方法であって、
認識対象のパターン列と予め登録しておいたパターン列との類似度を求めることにより、各シンボル列毎の認識対象パターン列の出現可能性を示すスコアであるパターン列スコアを計算するステップと、
あるシンボルまたはあるシンボル連鎖がどの程度の頻度で出現するかを示す指標であるシンボル及びシンボル連鎖の出現頻度を元に当該シンボルの頻度シンボル列スコアを計算するステップと、
パターン生成主体があるシンボルまたはあるシンボル連鎖に対してどの程度なじみがあるか現した指標であるシンボル及びシンボル連鎖の親密度をパターン生成主体の特性毎に予め用意しておき、この複数のシンボル及びシンボル連鎖の親密度のうち、当該パターン生成主体の特性に応じたシンボル及びシンボル連鎖の親密度を元に当該シンボルの親密度シンボル列スコアを計算するステップと、
前記頻度シンボル列スコアと前記親密度シンボル列スコアとに基づいて当該シンボル及びシンボルの連鎖のシンボル列スコアを計算するステップと、
前記パターン列スコアと前記シンボル列スコアとに基づいて、当該シンボル列の総合スコアを計算するステップと、
前記複数の前記総合スコアが最大となったシンボル列をパターン認識結果として出力するステップとを有する。
【００２９】
本発明によれば、パターン生成主体がもつ各シンボル、及び各シンボル連鎖への親密度が、パターン生成主体の持つ属性によって異なる特性を示す場合、測定した各シンボル及び各シンボル連鎖と多数のパターン生成主体の親密度の、属性ごとの平均値によって得られる、属性に依存した親密度シンボルスコアを用いるようにしているので、より精度の高いパターン認識が可能となる。
【００３０】
【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。
【００３１】
（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態のパターン認識装置としての音声認識装置の構成を示すブロック図である。図１において、図３中の構成要素と同一の構成要素には同一の符号を付し、説明を省略するものとする。
【００３２】
本実施形態の音声認識装置は、入力音声から抽出した音声スペクトルパターン列から単語シンボル列を同定するためのものである。
【００３３】
本実施形態の音声認識装置は、図１に示されるように、音声スペクトル抽出部１０と、音声スペクトル典型パターン記憶部１４と、音声スベクトルパターン列スコア計算部１３と、単語シンボル発音辞書記憶部１２と、単語シンボル及び単語シンボル連鎖頻度記憶部１７と、頻度単語シンボル列スコア計算部１６と、単語シンボル及び単語シンボル連鎖親密度記憶部１９と、親密度単語シンボル列スコア計算部１８と、単語シンボル列スコア計算部１５と、最大総合スコア単語シンボル列探索部１１と、により構成されている。
【００３４】
本実施形態の音声認識装置は、図３に示した従来の音声認識装置と比較して、単語シンボル列スコア計算部１５と、単語シンボル及び単語シンボル連鎖親密度記憶部１９と、親密度単語シンボル列スコア計算部１８とが新たに設けられ、最大総合スコア単語シンボル列探索部３１が最大総合スコア単語シンボル列探索部１１に置き換えられた点が異なっている。
【００３５】
単語シンボル及び単語シンボル連鎖親密度記憶部１９には、多数の人間と単語シンボル、及び単語シンボル連鎖との組み合わせについて、人間が各単語シンボル及び各単語シンボル連鎖に対して感じる単語シンボル親密度を直接測定し、各単語シンボル及び各単語シンボル連鎖毎に平均をとった値が記憶されている。
【００３６】
ここで単語シンボル親密度とは、ある単語がどの程度なじみがあると感じられるかを現した指標である。単語シンボル親密度を算出する方法としては、ある単語を複数の人に見せたり聞かせたりして、そのなじみの程度を１から７までの数字で答えてもらい、その平均値を単語シンボル親密度とするような方法がある。
【００３７】
単語シンボル頻度と、単語シンボル親密度との間には一般的に高い相関関係がある。しかし、単語シンボル頻度が低くても単語シンボル親密度は高い単語も数多く存在する。また、単語シンボル頻度は高いが単語シンボル親密度はそれほど高くないという単語も存在する。
【００３８】
そして、親密度単語シンボル列スコア計算部１８は、これらの単語シンボル、及び単語シンボル連鎖への親密度を元に親密度単語シンボル列スコアφ（Ｗ）を計算する。
【００３９】
ここで、単語シンボル連鎖への親密度を元にした親密度単語シンボル列スコアの計算例としては以下のものが考えられる。
【００４０】
まず、先行単語シンボル連鎖ｗ１、…、ｗｌ−１の条件下でのｗ１、…、ｗｌの正規化単語シンボル連鎖親密度を以下によって与える。
【００４１】
【数２】
0003586644.tif 000006
ここで、γ（）は基礎数値として単語シンボル及び単語シンボル連鎖親密度記憶部１７から与えられる単語シンボル連鎖親密度であり、Ωは本実施形態の音声認識装置にて使用する単語シンボル全体の集合である。
【００４２】
このとき、単語シンボル列Ｗ＝｛ｗ１、…、ｗＬ｝に対する親密度単譜シンボル列スコアを以下により与える。
φ（Ｗ）＝ｑ（ｗ１）ｑ（ｗ２│ｗ１）…ｑ（ｗＬ│ｗ１、…、ｗＬ−１）
この方法は、Ｌの値が大きくなった場合、基礎数値として十分長い単語シンボル連鎖に対する親密度が基礎数値として必要になり実施が困難になる。そこで基礎数値として親密度を得るため現実的な単語シンボル連鎖の長さをＮとしたとき、φ（Ｗ）を以下のように近似する。
φ（Ｗ）＝ｑ（ｗ１）ｑ（ｗ２│ｗ１）…ｑ（ｗＮ│ｗ１、…、ｗＮ−１）ｑ（ｗＮ＋１│ｗ２、…、ｗＮ）…ｑ（ｗＬ│ｗＬ−Ｎ＋１、…、ｗＬ−１）
親密度単語シンボル列スコア計算における基礎数値を与える単語シンボル及び単語シンボル連鎖親密度記憶部１７の一例を示すものとしては、「天野成昭，近藤公久（１９９９）．“日本語の語彙特性”第１巻〜第７巻、三省堂」（以下、文献１とする）がある。
【００４３】
単語シンボル列スコア計算部１５は、頻度単語シンボル列スコアｆ（Ｗ）と親密度単語シンボル列スコアφ（Ｗ）とを元に単語シンボル列スコアΦ（ｆ（Ｗ）、φ（Ｗ））を計算する。単語シンボル列スコアΦ（ｆ（Ｗ）、φ（Ｗ））の計算の一例としては、以下に示す、頻度単語シンボル列スコアｆ（Ｗ）と親密度単語シンボル列スコアφ（Ｗ）の荷重相加平均が考えられる。
Φ（ｆ（Ｗ））、φ（Ｗ））＝（１−ａ）ｆ（Ｗ）＋ａφ（Ｗ）
ここでａは、単語シンボル及び単語シンボル連鎖親密度記憶部１９で親密度が記憶された単語シンボル及び単語シンボル連鎖の種類数に応じて設定される定数である。
【００４４】
単語シンボル及び単語シンボル連鎖親密度記憶部１９に、単語シンボル及び単語シンボル連鎖親密度が、十分多種類のシンボル、及びシンボル連鎖について記憶されてれている場合、ａ＝１とすれば、Φ（ｆ（Ｗ），φ（Ｗ））＝φ（Ｗ）となり、純粋に親密度単語シンボル列スコアφ（Ｗ）に基づく音声認識を実行することができる。
【００４５】
単語シンボル、及び単語シンボル連鎖親密度が、十分多種類のシンボル、及びシンボル連鎖について計算できない場合、ａを比較的小さな値にし、Φ（ｆ（Ｗ），φ（Ｗ））のφ（Ｗ）への依存度を小さくし、主に頻度単語シンボル列スコアに基づく音声認識を行い、親密度単語シンボル列スコアを細かなスコア補正に利用することもできる。
【００４６】
本実施形態の音声認識装置は、このように、ａを適切に設定することで、適切な親密度単語シンボル列スコアφ（Ｗ）と頻度単語シンボル列スコアｆ（Ｗ）の組み合わせ計算によって、単語シンボル列スコアΦ（ｆ（Ｗ），φ（Ｗ））の計算が可能である。
【００４７】
最大総合スコア単語シンボル列探索部１１では、音声スペクトルパターン列スコアｇ（Ｘ，Ｗ）と、単語シンボル列スコアΦ（ｆ（Ｗ），φ（Ｗ））によって与えられる総合スコアｈ（Φ（ｆ（（Ｗ），φ（Ｗ）），ｇ（Ｘ，Ｗ））が最大となる単語シンボル列Ｗを効率的に探索し、音声認識結果
【００４８】
【外４】
0003586644.tif 000007
として出力する。
【００４９】
つまり、本実施形態の音声認識装置では、パターン認識結果
【００５０】
【外５】
0003586644.tif 000008
は、以下に示す式によって与えられる。
【００５１】
【数３】
0003586644.tif 000009
ここで、φ（）はパターン生成主体がもつ各シンボル、及びシンボル連鎖への親密度に基づいて出現する可能性を示すスコア（親密度シンボル列スコア）である。Φ（）は頻度シンボル列スコアと、親密度シンボル列スコアから、パターン生成主体がもつ各シンボルヘの親密度を考慮したシンボル列スコアを与える関数である。
【００５２】
次に本発明の効果を示す一例として、「彼はよく働く感じ」という音声を認識することを考える。
【００５３】
「感じ」という単語は、「監事」という単語と同音であり、単語列の文脈からもどちらを意図したものであるか判断しがたい。
【００５４】
「彼はよく働く感じ」は話し言葉の文章であり、新聞記事中の文章など、書き言葉の文章に対して単語シンボル列を分析した結果得られる、単語シンボル及び単語シンボル連鎖の出現頻度に基づいて計算された頻度単語シンボル列スコアによれば、「彼はよく働く感じ」の総合スコアが「彼はよく働く監事」の総合スコアよりも低くなってしまう。
【００５５】
一方、上記文献１によれば、単語シンボル「感じ」に対する親密度を１としたとき、単語シンボル「監事」に対する親密度は、０．４３程度であることが分かつている。
【００５６】
従って、本親密度を用いて、親密度単語シンボル列スコアを計算し、上記頻度単語シンボル列スコアとの組み合わせ計算によって単語シンボル列スコアを計算すれば、正しい認識結果である単語シンボル列「彼はよく働く感じ」が得られる可能性が高くなる。
【００５７】
また、たとえ新聞記事中の文章などに比較的高い頻度で出現する単語シンボルであっても、音声スペクトルパターン列生成主体である人間にとって親密度の低い単語シンボルであれば、実際に話し言葉中に出現する可能性は低いものと考えられることから、親密度単語シンボル列スコアを考慮して最大総合スコア単語シンボル列の探索をおこなうことによって、可能性の低い認識結果候補が排除される。
【００５８】
これにより、人間が持つ単語シンボルに対する親密度を考慮した認識結果候補の絞り込み作用が働き、人間がもつ単語シンボルに対する親密度の観点からは可能性がはとんどないような単語シンボル列が認識結果となるような誤りが減少し、また最適な単語シンボル列を探索する範囲を狭くすることができるため、より小さい所用計算時間で音声認識結果が得られる。
【００５９】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態のパターン認識装置としての音声認識装置について説明する。図２は、本実施形態の音声認識装置の構成を示すブロック図である。図２において、図１中の構成要素と同一の構成要素には同一の符号を付し、説明を省略するものとする。
【００６０】
上記で説明した第１の実施形態の音声認識装置では、パターン生成主体である人間の年齢については全く考慮をしていなかった。しかし、人間が持つ単語シンボル、及び単語シンボル連鎖に対する親密度は、年齢という属性によって大きく異なる傾向を見せると考えられる。
【００６１】
そこで、本実施形態の音声認識装置では、測定した各単語シンボル及び各単語シンボル連鎖に対する、多数の人間による親密度の、年齢層（１０才代、２０才代、３０才代、・・・、７０才代等）ごとの平均値によって得られる、年齢層に依存した親密度単語シンボルスコアを用いることで、より精度の高い音声認識を可能とするものである。
【００６２】
本実施形態の音声認識装置は、図２に示されるように、図１に示した第１の実施形態の音声認識装置に対して、単語シンボル列スコア計算部１５を年齢属性依存単語シンボル列スコア計算部２０に置き換え、親密度単語シンボル列スコア計算部１８を年齢属性依存単語シンボルスコア計算部２１に置き換え、単語シンボル及び単語シンボル連鎖親密度記憶部１９を１０〜７０才代用シンボル及び単語シンボル連鎖親密度記憶部２２１〜２２７に置き換えたものである。
【００６３】
１０〜７０才代用シンボル及び単語シンボル連鎖親密度記憶部２２１〜２２７は、各年齢毎の単語シンボル及び単語シンボル連鎖親密度を記憶している。
【００６４】
年齢属性依存親密度単語シンボル列スコア計算部２１は、年齢層ごとの複数の親密度単語シンボル列スコア、［φ１０（Ｗ）、φ２０（Ｗ）、…、φ７０（Ｗ）］を計算する。年齢属性依存単語シンボル列スコア計算部２０は、年齢層ごとの複数の単語シンボル列スコア、［Φ（ｆ（Ｗ）、φ１０（Ｗ））、Φ（ｆ（Ｗ）、φ２０（Ｗ））、…、Φ（ｆ（Ｗ）、φ７０（Ｗ））］を計算する
本実施形態では、認識対象の人間が７０才代までの場合についてしか対応していないが、７０才代以上の年齢層に対応したシンボル及び単語シンボル連鎖親密度記憶部を用いれば８０才代、９０才代、…の人間を認証対象とすることができる。
【００６５】
認識対象音声を発する人間の年齢層属性に関する情報は、音声入力に先立って指定しても良いし、特に年齢層の指定をおこなわず、全ての年齢層について最大総合スコアを与える単語シンボル列の探索をおこない、その結果を音声認識結果としても良い。
【００６６】
また、認識対象音声を発した人間の年齢層を、入力音声が持つ音声スペクトル情報や、韻律情報に基づいて自動的に推定し、それに基づいて年齢層属性に関する情報を指定しても良い。
【００６７】
本実施形態によれば、パターン生成主体がもつ各シンボル及び各シンボル連鎖への親密度が、パターン生成主体の年齢層によって異なる特性を示す場合、測定した各シンボル及び各シンボル連鎖と多数のパターン生成主体の親密度の、年齢層ごとの平均値によって得られる、年齢層という属性に依存した親密度シンボルスコアを用いるようにしているので、より精度の高いパターン認識が可能となる。
【００６８】
本実施形態では、認証対象の人間の年齢層に合わせて単語シンボル及び単語シンボル連鎖親密度記憶部を備えるようにして、認証精度の向上を図っていたが、本発明はこのような場合に限定されるものではなく、パターン生成主体がもつ各シンボル、及び各シンボル連鎖への親密度が、パターン生成主体の持つ属性によって異なる特性を示す場合にも同様にして適用することができる。この場合には、測定した各シンボル及び各シンボル連鎖と多数のパターン生成主体の親密度の、属性ごとの平均値によって得られる、属性に依存した親密度シンボルスコアを用いることで、より精度の高いパターン認識が可能となる。具体的には、男性用、女性用単語シンボル及び単語シンボル連鎖親密度記憶部を使用したりすることも考えられる。
【００６９】
また、上記のようなそれぞれ類似した親密度特性ごとの細分化を、年齢のようなトップダウン的な分類によって実施するのではなく、各人間が持つ親密度特性の類似性のみに基づいて、ボトムアップ的に実施することも考えられる。
【００７０】
この場合、同一の人問による一連の発話（発話１、発話２、…、発話ｉ、…、発話ｎ）に対する音声認識を考えると、発話ｉの音声認識について、発話１から発話ｉ−１までの音声認識結果の履歴を元に当該人間の持つ単語シンボル及び単語シンボル連鎖に対する親密度特性を分析し、分析された親密度特性に最も適合する単語シンボル及び単語シンボル連鎖親密度記憶部によって得た単語シンボル及び単語シンボル連鎖親密度を用いて発話ｉを音声認識することで、適切な親密度単語シンボル列スコアによる音声認識を実現することができる。
【００７１】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態のパターン認識装置について説明する。
【００７２】
本実施形態は、図示されていないが、記憶装置、制御装置、入力装置および出力装置から構成されるもので、入力装置は、パターン認識を行う音声を入力し、制御装置へ出力する。  制御装置は、上記第１および第２の実施形態のおける音声スペクトル抽出部１０、最大総合スコア単語シンボル列探索部１１、音声スペクトルパターン列スコア計算部１３、単語シンボル列スコア計算部１５または年齢属性依存単語シンボルシンボル列スコア計算部２０、頻度単語シンボル列スコア計算部１６、親密度単語シンボル列スコア計算部１８または年齢属性依存親密度単語シンボル列スコア計算部２１としての処理を行う。
【００７３】
記憶装置は、単語シンボル発音辞書記憶部１２、音声スペクトル典型パターン記憶部１４、単語シンボル及び単語シンボル連鎖頻度記憶部１７、単語シンボル及び単語シンボル連鎖親密度記憶部１９または１０〜７０才代用単語シンボル及び単語シンボル連鎖親密度記憶部２２１〜２２７に記憶されている内容を記憶する。
【００７４】
上記の実施形態はごく一般的なコンピュータシステムで実現されるものであり、記憶装置に記憶されるプログラムは、着脱可能な記録媒体に格納され、入力装置を介して記憶される。この記録媒体は磁気ディスク、半導体メモリまたはその他の記録媒体であってもよい。
【００７５】
このプログラムは、記録媒体から記憶装置に読み込まれ、制御装置の動作を制御する。制御装置はこのプログラムの制御により上記の処理を実行する。
【００７６】
上記第１から第３の実施形態では、認識対象となる何等かの概念情報を表現するパターン列として音声スペクトルパターン列を用いた場合を用いて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、静止画像、動画像等の時間軸上、空間軸上あるいはその双方において変化し、何らかの概念情報を表現するパターン列等の他のパターン列を用いてパターン認識を行うでも同様に本発明を適用することができるものである。具体的には、手書き文字を画像情報として読み込んでパターン認識を行う場合等においても本発明は同様に適用することができる。
【００７７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、より精度が高く、かつ、より所用計算時間の短いパターン認識を実現することができるという効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態の音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第２の実施形態の音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図３】従来の音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０    音声スペクトル抽出部
１１    最大総合スコア単語シンボル列探索部
１２    単語シンボル発音辞書記憶部
１３    音声スペクトルパターン列スコア計算部
１４    音声スペクトル典型パターン記憶部
１５    単語シンボル列スコア計算部
１６    頻度単語シンボル列スコア計算部
１７    単語シンボル及び単語シンボル連鎖頻度記憶部
１８    親密度単語シンボル列スコア計算部
１９    単語シンボル及び単語シンボル連鎖親密度記憶部
２０    年齢属性依存単語シンボルシンボル列スコア計算部
２１    年齢属性依存親密度単語シンボル列スコア計算部
２２１〜２２７    １０〜７０才代用単語シンボル及び単語シンボル連鎖親密度記憶部
３１    最大総合スコア単語シンボル列探索部
【図１】
0003586644.tif 000010
【図２】
0003586644.tif 000011
【図３】
0003586644.tif 000012