(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザによって予め登録されたテキスト毎に、不特定話者パターンおよび特定話者パターンをデータベースに登録し、
前記データベースへの特定話者パターン登録時においては、特定話者によって入力された音声を分析することにより入力音声に対する音声分析列を生成し、生成した音声分析列に最も近似したＨＭＭ状態列を、遷移確率を持たないＨＭＭ状態群が登録された不特定話者音声認識用音声辞書から検索して特定話者パターンとして特定話者パターン登録メモリに登録しておき、
音声認識時には、入力音声を分析することにより入力音声に対する音声分析列を生成し、該音声分析列と、前記不特定話者パターンおよび前記特定話者パターンとを比較することにより、入力音声を認識することを特徴とする音声認識方法。
【請求項２】
特定話者パターン登録時においては、特定話者によって入力された音声を分析することにより入力音声に対する音声分析列を生成し、生成した音声分析列に最も近似したＨＭＭ状態列を不特定話者音声認識用音声辞書から検索し、検索したＨＭＭ状態列のうち、同一のＨＭＭ状態が複数個連続する部分については、そのうちの１つのＨＭＭ状態のみとなるようにＨＭＭ状態列を圧縮した後に、特定話者パターンとして特定話者パターン登録メモリに登録することを特徴とする請求項１に記載の音声認識方法。
【請求項３】
特定話者パターン登録時においては、特定話者によって入力された音声を分析することにより入力音声に対する音声分析列を生成し、生成した音声分析列に近似したＨＭＭ状態列候補を上位複数順位まで、不特定話者音声認識用音声辞書から検索し、検索したＨＭＭ状態列候補に基づいて所定の登録パターン生成処理を行なうことによって、特定話者パターンを生成して特定話者パターン登録メモリに登録するようにし、
登録パターン生成処理では、原則的には、上位複数順位のＨＭＭ状態列候補のうち、ＨＭＭ状態列候補の時刻ｔ０から順に、最も順位の高いＨＭＭ状態列候補を登録パターンとして生成していくが、「最新に登録された登録パターンが、次に注目すべき時刻ｔｉにおいてＨＭＭ状態列候補内に含まれていること」という第１条件を満たし、かつ「時刻ｔｉにおける最も順位の高いＨＭＭ状態列候補と時刻ｔ（ｉ＋１）における最も順位の高いＨＭＭ状態列候補とが同じでかつ時刻ｔｉにおける最も順位の高いＨＭＭ状態列候補と最新に登録された登録パターンとが異なること」という第２条件を満たしていない場合には、次に第１条件を満たさなくなるかまたは第１条件および第２条件をともに満たすようになるまで、登録パターンを生成しないようにしたことを特徴とする請求項１に記載の音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、音声認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
不特定話者音声認識機能と特定話者音声認識機能とを有する音声認識システムでは、それぞれの音声認識手法が異なるため、不特定話者音声認識を行なう際と特定話者音声認識を行なう際とで、音声認識モードを切り替えなければならなかった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
この発明は、不特定話者音声認識を行なう際と特定話者音声認識を行なう際とで音声認識モードを切り替える必要がない、音声認識方法を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
この発明による音声認識方法は、ユーザによって予め登録されたテキスト毎に、不特定話者パターンおよび特定話者パターンをデータベースに登録し、前記データベースへの特定話者パターン登録時においては、特定話者によって入力された音声を分析することにより入力音声に対する音声分析列を生成し、生成した音声分析列に最も近似したＨＭＭ状態列を、遷移確率を持たないＨＭＭ状態群が登録された不特定話者音声認識用音声辞書から検索して特定話者パターンとして特定話者パターン登録メモリに登録しておき、音声認識時には、入力音声を分析することにより入力音声に対する音声分析列を生成し、該音声分析列と、前記不特定話者パターンおよび前記特定話者パターンとを比較することにより、入力音声を認識することを特徴とする。
【０００５】
特定話者パターン登録時においては、特定話者によって入力された音声を分析することにより入力音声に対する音声分析列を生成し、生成した音声分析列に最も近似したＨＭＭ状態列を不特定話者音声認識用音声辞書から検索し、検索したＨＭＭ状態列のうち、同一のＨＭＭ状態が複数個連続する部分については、そのうちの１つのＨＭＭ状態のみとなるようにＨＭＭ状態列を圧縮した後に、特定話者パターンとして特定話者パターン登録メモリに登録するようにしてもよい。
【０００６】
特定話者パターン登録時においては、特定話者によって入力された音声を分析することにより入力音声に対する音声分析列を生成し、生成した音声分析列に近似したＨＭＭ状態列候補を上位複数順位まで、不特定話者音声認識用音声辞書から検索し、検索したＨＭＭ状態列候補に基づいて所定の登録パターン生成処理を行なうことによって、特定話者パターンを生成して特定話者パターン登録メモリに登録するようにしてもよい。登録パターン生成処理では、原則的には、上位複数順位のＨＭＭ状態列候補のうち、ＨＭＭ状態列候補の時刻ｔ０から順に、最も順位の高いＨＭＭ状態列候補を登録パターンとして生成していくが、「最新に登録された登録パターンが、次に注目すべき時刻ｔｉにおいてＨＭＭ状態列候補内に含まれていること」という第１条件を満たし、かつ「時刻ｔｉにおける最も順位の高いＨＭＭ状態列候補と時刻ｔ（ｉ＋１）における最も順位の高いＨＭＭ状態列候補とが同じでかつ時刻ｔｉにおける最も順位の高いＨＭＭ状態列候補と最新に登録された登録パターンとが異なること」という第２条件を満たしていない場合には、次に第１条件を満たさなくなるかまたは第１条件および第２条件をともに満たすようになるまで、登録パターンを生成しないようにする。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、この発明を、電話機に搭載される音声認識装置に適用した場合の実施の形態について説明する。
【０００８】
〔１〕電話機に搭載された音声認識装置の構成の説明
【０００９】
図１は、電話機に搭載された音声認識装置の構成を示している。
【００１０】
この実施の形態の電話機は、電話をかける際に相手の名前を音声入力することによって、その相手の電話番号に自動的にダイヤリングが行なわれる機能（以下、自動ダイヤリング機能という）を備えている。
【００１１】
音声認識装置は、マイクロフォン１、特徴抽出部２、スイッチ３、比較部４、電話番号データベース５、ＶＱ部（ベクトル量子化部）６、不特定話者音声認識用音声辞書７および自動ダイヤリング部８を備えている。
【００１２】
この音声認識装置は、動作モードとして、特定話者パターンを登録するための特定話者パターン登録モードと、自動ダイヤリング機能を実現するための音声認識モードとがある。
【００１３】
不特定話者音声認識用音声辞書７には、遷移確率を持たない出現確率をもつＨＭＭ状態群が登録されている。例えば、１つの状態は、混合分布で表現されている。
【００１４】
たとえば、Ａｉ  を遷移確率を持たないＨＭＭ状態とすると、たとえば、音素”ア”に対応するＨＭＭ状態列は、Ａ１  ＋Ａ２  ＋Ａ３  で表され、音素”イ”に対応するＨＭＭ状態列は、Ａ４  ＋Ａ５  ＋Ａ６  で表される。文字列”アイ”に対応する不特定話者パターンは、”ア”に対応するＨＭＭ状態列と、”イ”に対応するＨＭＭ状態列との組み合わせ、つまり、Ａ１  ＋Ａ２  ＋Ａ３  ＋Ａ４  ＋Ａ５  ＋Ａ６  で表される。
【００１５】
電話番号データベース５には、図２に示すように、ユーザによって予め登録された相手の氏名を表すテキスト毎に、電話番号ならびに標準パターンとしての不特定話者パターンおよび特定話者パターンが登録される。なお、特定話者パターンは、特定話者パターン登録モード時に登録される。
【００１６】
ユーザは、電話機のメモリダイアル登録と類似した操作により、電話番号データベース５に相手氏名と電話番号とを登録する。すると、登録された相手氏名に対応する不特定話者パターンが、不特定話者音声認識用音声辞書７に基づいて生成されて、電話番号データベース５に登録される。たとえば、ユーザによって登録された相手氏名が”キムラ”である場合には、不特定話者音声認識用音声辞書７内の音素”キ”、”ム”および”ラ”それぞれに対応するＨＭＭ状態列を組み合わることによって、”キムラ”に対応する不特定話者パターンが生成されて、電話番号データベース５に記憶される。不特定話者音声認識は、入力音声から得られた音声分析列と、不特定話者パターンとをビタビアルゴリズムやＤＰマッチングを用いて比較することによって行なわれる。
【００１７】
しかしながら、電話番号データベース５に登録された相手氏名の組み合わせおよびユーザの音声によっては、電話番号データベース５に登録された相手氏名の中に、不特定話者認識では正確に認識されないものが含まれるようになるといったことが起こりうる。
【００１８】
そこで、この実施の形態では、不特定話者認識では正確に認識されないような相手氏名に対しては、特定話者パターンを生成して、電話番号データベース５に登録するようにしている。
【００１９】
〔２〕特定話者パターン登録モード時の動作についての説明
【００２０】
特定話者パターン登録モード時の動作について説明する。
【００２１】
特定話者パターン登録モード時には、スイッチ３は、ａ側に切り替えられる。ユーザは、不特定話者認識では正確に認識されないような相手氏名をマイクロフォン１に音声入力する。ここでは、相手氏名として”イノウエ”がマイクロフォン１に音声入力されたとする。マイクロフォン１に入力された音声は、特徴抽出部２に送られる。特徴抽出部２では、入力音声に対して音声分析が行なわれ、音声分析列が生成される。特徴抽出部２で生成された音声分析列は、ＶＱ部６に送られる。
【００２２】
ＶＱ部６は、不特定話者音声認識用音声辞書７から、入力音声分析列に最も近いＨＭＭ状態列を検索して、電話番号データベース５内の”イノウエ”に対応する特定話者パターンとして電話番号データベース５に登録する。
【００２３】
〔３〕音声認識モード時の動作についての説明
【００２４】
音声認識モード時の動作について説明する。
【００２５】
音声認識モード時には、スイッチ３は、ｂ側に切り替えられる。ユーザは、電話をかけたい相手氏名をマイクロフォン１に音声入力する。ここでは、相手氏名として”イノウエ”がマイクロフォン１に音声入力されたとする。マイクロフォン１に入力された音声は、特徴抽出部２に送られる。特徴抽出部２では、入力音声に対して音声分析が行なわれ、音声分析列が生成される。特徴抽出部２で生成された音声分析列は、比較部４に送られる。
【００２６】
比較部４は、電話番号データベース５に記憶されている各標準パターン、つまり、各不特定話者パターンおよび各特定話者パターンと、特徴抽出部２で生成された音声分析列とをＤＰマッチング法を用いて比較し、最も近似する標準パターンに対応する電話番号を選択して出力する。この例では、”イノウエ”に対応して登録されている特定話者パターンに、特徴抽出部２で生成された音声分析列が最も近似すると判定され、”イノウエ”に対応する電話番号が出力される。
【００２７】
比較部４から出力された電話番号は、自動ダイヤリング部８に送られる。自動ダイヤリング部８は、比較部４から送られてきた電話番号にダイヤリングを行なう。
【００２８】
〔４〕特定話者パターンの圧縮についての説明
【００２９】
なお、特定話者パターン登録モード時において、電話番号データベース５に特定話者パターンを登録する際には、入力音声分析列に最も近いＨＭＭ状態列に対して時間方向のフレーム圧縮を行った後、電話番号データベース５に登録することが好ましい。
【００３０】
このフレーム圧縮方法には、次の２つの方法がある。
【００３１】
〔４−１〕まず、第１方法について説明する。
【００３２】
第１方法は、特定話者パターン登録モード時において、不特定話者音声認識用音声辞書７から検索された入力音声分析列に最も近いＨＭＭ状態列のうち、同一のＨＭＭ状態が複数個連続する部分については、そのうちの１つのＨＭＭ状態のみとなるようにＨＭＭ状態列を圧縮する。
【００３３】
ＨＭＭ状態列を構成する各ＨＭＭ状態を丸数字で表すことにする。不特定話者音声認識用音声辞書７から検索された入力音声分析列に最も近いＨＭＭ状態列が、たとえば、図３（ａ）に示すような、ＨＭＭ状態列であるとする。このＨＭＭ状態列には、ＨＭＭ状態▲１▼が２個連続する部分と、ＨＭＭ状態▲３▼が４個連続する部分とが存在している。そこで、図３（ｂ）に示すように、ＨＭＭ状態▲１▼が２個連続する部分を１つのＨＭＭ状態▲１▼に置き換え、ＨＭＭ状態▲３▼が４個連続する部分を１つのＨＭＭ状態▲３▼で置き換えることにより、ＨＭＭ状態列を圧縮する。
【００３４】
このように特定話者パターンを圧縮できるのは、ＤＰマッチング法では、時間方向の伸縮が可能なためである。
【００３５】
〔４−２〕次に、第２方法について説明する。
【００３６】
第２方法では、特定話者登録モード時において、ＶＱ部６は、不特定話者音声認識用音声辞書７から、音声分析列に最も近いＨＭＭ状態列のみならず、それより下位の所定番目の順位まで、ＨＭＭ状態列候補（特定話者パターン候補）を検索して抽出する。このようにして抽出された複数の特定話者パターン候補に基づいて、時間軸方向にフレーム圧縮された特定話者パターン（登録パターン）を生成する。
【００３７】
第２方法では、原則的には、上位複数順位のＨＭＭ状態列候補のうち、ＨＭＭ状態列候補の時刻ｔ０から順に、最も順位の高いＨＭＭ状態列候補を登録パターンとして生成していくが、「最新に登録された登録パターンが、次に注目すべき時刻ｔｉにおいてＨＭＭ状態列候補内に含まれていること」という第１条件を満たし、かつ「時刻ｔｉにおける最も順位の高いＨＭＭ状態列候補と時刻ｔ（ｉ＋１）における最も順位の高いＨＭＭ状態列候補とが同じでかつ時刻ｔｉにおける最も順位の高いＨＭＭ状態列候補と最新に登録された登録パターンとが異なること」という第２条件を満たしていない場合には、次に第１条件を満たさなくなるかまたは第１条件および第２条件をともに満たすようになるまで、登録パターンを生成しないようにする。
【００３８】
以下、図４に基づいて、より具体的に説明する。
ＶＱ部６によって抽出された複数の特定話者パターン候補（ＨＭＭ状態列候補）が、たとえば、図４（ｂ）に順位１〜５に示されたＨＭＭ状態列で表されるものとする。この場合の登録パターンは、図４（ａ）となる。
【００３９】
登録パターン個数の０番目の登録パターン（ＨＭＭ状態）としては、時刻０で最も順位の高かったＨＭＭ状態▲３▼を登録する。
【００４０】
登録パターン個数のｎ番目の登録パターン（ＨＭＭ状態）の求め方について説明する。ここでは、時刻０から時刻ｔ−１において、最も順位の高かったＨＭＭ状態が、登録パターン個数の０番目からｎ−１番目までの登録パターンとして登録されているものとする。また、登録パターン個数のｎ−１番目の登録パターンが▲５▼であるとする。
【００４１】
まず、「時刻ｔで求まっている上位５個のＨＭＭ状態の中に、登録パターン個数のｎ−１番目の登録パターン▲５▼と同じＨＭＭ状態が存在すること」という第１条件を満たしているか否かを判定する。
【００４２】
この例では、第１条件を満たしていないので、時刻ｔで最も順位の高いＨＭＭ状態▲１▼を、登録パターン個数のｎ番目の登録パターンとして登録する。
【００４３】
登録パターン個数のｎ＋１番目の登録パターン（ＨＭＭ状態）の求め方について説明する。
【００４４】
「時刻ｔ＋１で求まっている上位５個のＨＭＭ状態の中に、登録パターン個数のｎ番目の登録パターン▲１▼と同じＨＭＭ状態が存在すること」という第１条件を満たしているか否かを判定する。
【００４５】
第１条件を満たしていなければ、時刻ｔ＋１で最も順位の高いＨＭＭ状態を、登録パターン個数のｎ＋１番目の登録パターンとして登録する。この例では、第１条件を満たしているので、「時刻ｔ＋１における最も順位の高いＨＭＭ状態と時刻ｔ＋２における最も順位の高いＨＭＭ状態とが同じでかつ時刻ｔ＋１における最も順位の高いＨＭＭ状態と登録パターン個数のｎ番目の登録パターンとが異なること」という第２条件を満たしているか否かを判定する。
【００４６】
この第２条件は、時刻ｔ＋１で求まっている上位５個のＨＭＭ状態の中に、登録パターン個数のｎ番目の登録パターンと同じＨＭＭ状態が存在している場合であっても、ｎ番目の登録パターンとは異なるＨＭＭ状態にＨＭＭ状態が実質上変化しつつあるか否かを判定するための条件である。
【００４７】
第２条件を満たしている場合には、ｎ番目の登録パターンとは異なるＨＭＭ状態にＨＭＭ状態が実質上変化しつつあると判定し、時刻ｔ＋１で最も順位の高いＨＭＭ状態を、登録パターン個数のｎ＋１番目の登録パターンとして登録する。
【００４８】
第１条件を満たしかつ第２条件を満たしていない場合には、登録パターンの更新を行なわない。この例では、第１条件を満たしかつ第２条件を満たしていないので、第１条件が満たされなくなるかまたは第１条件および第２条件の両方が満たされるまで、登録パターンの更新を行なわない。
【００４９】
【発明の効果】
この発明によれば、不特定話者音声認識を行なう際と特定話者音声認識を行なう際とで音声認識モードを切り替える必要がない音声認識方法が実現する。
【図面の簡単な説明】
【図１】電話機に搭載された音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】電話番号データベースの内容を示す模式図である。
【図３】特定話者パターンの第１の圧縮方法を説明するための模式図である。
【図４】特定話者パターンの第２の圧縮方法を説明するための模式図である。
【符号の説明】
１  マイクロフォン
２  特徴抽出部
３  スイッチ
４  比較部
５  電話番号データベース
６  ＶＱ部（ベクトル量子化部）
７  不特定話者音声認識用音声辞書
８  自動ダイヤリング部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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