(57)【要約】  会話している話者達のうちの一人の発話に含まれていない単語が、その発話に応答している他の話者の発話に含まれている場合においても、当該他の話者の発話を認識する処理の認識精度を高める。  音声認識処理に利用する言語モデルを生成する言語モデル生成装置１８は、抽出部１００とモデル生成部１０１を備えている。抽出部１００は、認識対象の会話を交わしている第１話者と他の話者とのうちの第１話者の発話に含まれる単語あるいは単語列に基づいて、データ群２０から第２データを抽出する。データ群２０とは、第１の発話に含まれる単語あるいは単語列である第１データと、第１の発話に応答する第２の発話に含まれる単語あるいは単語列のうちの第１データに関連する関連語である第２データとが関連付けられている関連語対を集めたデータ群である。モデル生成部１０１は、抽出部１００により抽出された第２データを利用して、前記他の話者の発話に応じた言語モデルを生成する。
2013172014.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の発話に含まれる単語あるいは単語列である第１データと、前記第１の発話に応答する第２の発話に含まれる単語あるいは単語列のうちの前記第１データに関連する関連語である第２データとが関連付いている関連語対を集めたデータ群における前記第１データに、認識対象の会話を交わしている第１話者と他の話者とのうちの前記第１話者の発話に含まれる単語あるいは単語列を照合し、当該単語あるいは単語列に該当する前記第１データに関連付けられている前記第２データを抽出する抽出手段と、
その抽出された前記第２データを利用して、前記他の話者の発話に応じた言語モデルを生成するモデル生成手段と
を備えている言語モデル生成装置。
【請求項２】
前記抽出手段は、照合した前記単語あるいは単語列に該当する同じ前記第１データを含み、かつ、前記第２データが互いに異なる複数の前記関連語対が前記データ群に有ることを検知した場合には、それら複数の関連語対の前記第２データを抽出する請求項１記載の言語モデル生成装置。
【請求項３】
前記データ群の前記関連語対には、前記第１データの表記と、前記第１データの品詞と、前記第１データを発する話者の役割と、会話を開始してから前記第1データを発するまでの時間と、予め定められた期間内における前記第１データの単語数とのうちの少なくとも一つが付属情報として関連付けられており、
前記抽出手段は、前記第１話者の発話に含まれる単語あるいは単語列だけでなく、前記付属情報に対応する参考情報をも受け、前記データ群から前記第２データを抽出する際に、前記参考情報をも利用して前記第２データを抽出する請求項１又は請求項２記載の言語モデル生成装置。
【請求項４】
音声をテキストデータに変換する音声認識処理による単語あるいは単語列の変換候補を前記抽出手段が受ける構成を備え、前記変換候補には、前記音声認識処理により得られる信頼度、品詞、音響スコア、言語スコア、Ｎグラムヒット率とのうちの少なくとも一つが確率情報として関連付けられており、
前記抽出手段は、前記第１話者の発話に対する前記音声認識処理による複数の前記変換候補を受けた場合には、前記各変換候補に関連付けられている確率情報を利用して、複数の前記変換候補の中の一つを選択し、当該選択した前記変換候補の前記単語あるいは単語列を前記データ群の第１データに照合することによって、前記第２データを抽出する請求項１又は請求項２又は請求項３記載の言語モデル生成装置。
【請求項５】
前記抽出手段は、前記第２データだけではなく、関連付けられている前記第１データをも抽出し、前記モデル生成手段は、その抽出された前記第１データと前記第２データとが関連付けられた前記関連語対を利用して、前記他の話者の発話に応じた言語モデルを生成する請求項１乃至請求項４の何れか一つに記載の言語モデル生成装置。
【請求項６】
前記データ群を生成するデータ生成手段を備え、
当該データ生成手段は、前記第１話者の発話から取り込み前記データ群における前記第１データとした単語あるいは単語列と、サンプルとしての会話を表すテキストデータを集めた会話コーパスに含まれる単語あるいは単語列のうちの前記第１データとした前記単語あるいは前記単語列との関連性が高く、かつ、前記データ群における前記第２データとして取り込んだ単語あるいは単語列とを関連付けることにより、前記関連語対のデータを生成する請求項１乃至請求項５の何れか一つに記載の言語モデル生成装置。
【請求項７】
音声をテキストデータに変換する音声認識処理を実行する認識手段と、
前記音声認識処理に用いる言語モデルを生成する言語モデル生成装置と
を有し、
前記言語モデル生成装置は、請求項１乃至請求項６の何れか一つに記載の言語モデル生成装置であり、認識対象の会話を交わしている第１話者と他の話者とのうちの前記第１話者の発話に含まれ前記認識手段によりテキストデータに変換された単語あるいは単語列に基づいて、前記他の話者に応じた言語モデルを生成する音声認識装置。
【請求項８】
前記認識手段は、前記言語モデル生成装置により生成された前記言語モデルを利用して、前記他の話者の発話をテキストデータに変換する音声認識処理を実行する機能を備えている請求項７記載の音声認識装置。
【請求項９】
第１の発話に含まれる単語あるいは単語列である第１データと、前記第１の発話に応答する第２の発話に含まれる単語あるいは単語列のうちの前記第１データに関連する関連語である第２データとが関連付いている関連語対を集めたデータ群における前記第１データに、認識対象の会話を交わしている第１話者と他の話者とのうちの前記第１話者の発話に含まれる単語あるいは単語列を照合し、当該単語あるいは単語列に該当する前記第１データに関連付けられている前記第２データを抽出し、
その抽出された前記第２データを利用して、前記他の話者の発話に応じた言語モデルをｊコンピュータが生成する言語モデル生成方法。
【請求項１０】
第１の発話に含まれる単語あるいは単語列である第１データと、前記第１の発話に応答する第２の発話に含まれる単語あるいは単語列のうちの前記第１データに関連する関連語である第２データとが関連付いている関連語対を集めたデータ群における前記第１データに、認識対象の会話を交わしている第１話者と他の話者とのうちの前記第１話者の発話に含まれる単語あるいは単語列を照合し、当該単語あるいは単語列に該当する前記第１データに関連付けられている前記第２データを抽出する処理と、
その抽出された前記第２データを利用して、前記他の話者の発話に応じた言語モデルを生成する処理と
をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムが格納されているプログラム記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識処理に利用する言語モデルを生成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータが音声を認識する処理において、言語モデルを利用する。言語モデルとは、言語的な制約を規定するモデルである。この言語モデルを、認識対象に応じて最適化する技術がある。【０００３】
例えば、特許文献１では、音声認識装置は、会話に関する言語モデルとして、問いかけの語彙集合と、応答の語彙集合と、それらが結びつく確率とを関連付けたデータベースを用いている。特許文献２では、音声認識装置は、二者の会話を認識対象として、一方の話者が発した音声（発話）を認識した結果を用いて、他方の話者の発話に適した言語モデルを生成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−０１２７１３号公報
【特許文献２】特開２０１１−１０７３１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、特許文献１に記載されている手法においては、言語モデルとしてのデータが膨大になる虞がある。つまり、コンタクトセンターにおける接客担当者と客との会話や、会議での対話では、問いかけとその応答が複数回繰り返されることがある。このような一連の会話（複数回の発話）を認識対象とする場合には、問いかけとその問いかけに対する応答とに含まれる語彙候補の組み合わせ（つまり、言語モデルとしてのデータ）が膨大になる。【０００６】
特許文献２に記載されている手法では、言語モデルを生成する処理において、会話している話者達のうちの一方の話者から発せられた音声を認識した結果のみが用いられるから、その認識結果に含まれない単語に関わる言語モデルは生成されない。このため、特許文献２に記載されている音声認識装置は、他方の話者の発話に適した言語モデルを生成できない。【０００７】
本発明は上記課題を解決するためになされた。すなわち、本発明の主な目的は、会話している話者達のうちの一人の発話に含まれていない単語が、その発話に応答している他の話者の発話に含まれている場合においても、当該他の話者の発話を認識する音声認識処理の認識精度を高める技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明に係る言語モデル生成装置は、
第１の発話に含まれる単語あるいは単語列である第１データと、前記第１の発話に応答する第２の発話に含まれる単語あるいは単語列のうちの前記第１データに関連する関連語である第２データとが関連付いている関連語対を集めたデータ群における前記第１データに、認識対象の会話を交わしている第１話者と他の話者とのうちの前記第１話者の発話に含まれる単語あるいは単語列を照合し、当該単語あるいは単語列に該当する前記第１データに関連付けられている前記第２データを抽出する抽出手段と、
その抽出された前記第２データを利用して、前記他の話者の発話に応じた言語モデルを生成するモデル生成手段と
を備えている。【０００９】
また、本発明に係る音声認識装置は、
音声をテキストデータに変換する音声認識処理を実行する認識手段と、
前記音声認識処理に用いる言語モデルを生成する言語モデル生成装置と
を有し、
前記言語モデル生成装置は、本発明の言語モデル生成装置であり、認識対象の会話を交わしている第１話者と他の話者とのうちの前記第１話者の発話に含まれ前記認識手段によりテキストデータに変換された単語あるいは単語列に基づいて、前記他の話者に応じた言語モデルを生成する。【００１０】
さらに、本発明に係る言語モデル生成方法は、
第１の発話に含まれる単語あるいは単語列である第１データと、前記第１の発話に応答する第２の発話に含まれる単語あるいは単語列のうちの前記第１データに関連する関連語である第２データとが関連付いている関連語対を集めたデータ群における前記第１データに、認識対象の会話を交わしている第１話者と他の話者とのうちの前記第１話者の発話に含まれる単語あるいは単語列を照合し、当該単語あるいは単語列に該当する前記第１データに関連付けられている前記第２データを抽出し、
その抽出された前記第２データを利用して、前記他の話者の発話に応じた言語モデルを生成する。【００１１】
さらに、本発明に係るプログラム記憶媒体は、
第１の発話に含まれる単語あるいは単語列である第１データと、前記第１の発話に応答する第２の発話に含まれる単語あるいは単語列のうちの前記第１データに関連する関連語である第２データとが関連付いている関連語対を集めたデータ群における前記第１データに、認識対象の会話を交わしている第１話者と他の話者とのうちの前記第１話者の発話に含まれる単語あるいは単語列を照合し、当該単語あるいは単語列に該当する前記第１データに関連付けられている前記第２データを抽出する処理と、
その抽出された前記第２データを利用して、前記他の話者の発話に応じた言語モデルを生成する処理と
をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムが格納されている。【００１２】
なお、本発明の前記主な目的は、本発明の言語モデル生成装置に対応する言語モデル生成方法によっても達成される。また、本発明の前記主な目的は、本発明の言語モデル生成装置、音声認識装置および本発明の言語モデル生成方法をコンピュータによって実現するコンピュータプログラム、およびそのコンピュータプログラムを記憶するプログラム記憶媒体によっても達成される。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、会話している話者達のうちの一人の発話に含まれていない単語が、その発話に応答している他の話者の発話に含まれている場合においても、当該他の話者の発話を認識する処理の認識精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明に係る第１実施形態の音声認識装置のハードウェア構成を簡略化して表すブロック図である。
【図２】第１実施形態の言語モデル生成装置の構成を簡略化して表すブロック図である。
【図３】関連語対の例をイメージで表す図である。
【図４】第１実施形態の言語モデル生成装置が言語モデルを生成する動作例を表すフローチャートである。
【図５】関連語対に関連付けられる付属情報の例をイメージで表す図である。
【図６】本発明に係る第２実施形態の音声認識装置の構成を簡略化して表すブロック図である。
【図７】第２実施形態の音声認識装置が音声を認識する動作例を表すフローチャートである。
【図８】本発明に係る第３実施形態の音声認識装置の構成を簡略化して表すブロック図である。
【図９】第３実施形態における言語モデル生成装置が関連語対を生成する動作例を表すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に、本発明に係る実施形態を図面を参照しながら説明する。
【００１６】
＜第１実施形態＞
図１は、本発明に係る第１実施形態の言語モデル生成装置を含む音声認識装置１のハードウェア構成を簡略化して表すブロック図である。音声認識装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０と、記憶装置であるメモリ１１と、記憶装置であるＨＤＤ（Hard Disk Drive）１２と、通信ＩＦ（InterFace）１３と、入力装置１４と、音声入力装置１５とを備えている。入力装置１４は、情報を音声認識装置１に入力する装置であり、当該入力装置１４としては、例えば、キーボードや、マウス等のポインティングデバイスがある。音声入力装置１５は、音声を電気信号（音声信号）に変換することによって、音声を音声認識装置１に取り込む装置であり、当該音声入力装置１５としては、例えば、マイクロホンがある。音声認識装置１の前記構成要素１０−１５は、バス１６を通して互いに接続されており、互いにデータの入出力を行う。
【００１７】
図２は、音声認識装置１に含まれている言語モデル生成装置１８の構成例を実線により表すブロック図である。言語モデル生成装置１８は、抽出部（抽出手段）１００およびモデル生成部（モデル生成手段）１０１を備えている。この言語モデル生成装置１８は、ＣＰＵ１０が、ＨＤＤ１２（あるいはメモリ１１）に記憶されているコンピュータプログラム（以下、プログラムとも記す）１９を実行することにより、実現する。換言すれば、この第１実施形態における言語モデル生成装置１８は、コンピュータプログラム１９あるいはそのコンピュータプログラムが格納されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体１２（１１）によって構成されるとも言える。なお、言語モデル生成装置１８の全部又は一部の機能は、音声認識装置１に設けられたハードウェアにより実現されてもよい。
【００１８】
この第１実施形態では、記憶装置（ＨＤＤ１２）には、関連語対を集めたデータ群２０が格納されている。図３は、関連語対を集めたデータ群２０の一例をイメージで表す図である。関連語対とは、会話に関わるデータであり、第１の発話に基づいた第１データと、第１の発話に応答する第２の発話に基づいた第２データとが関連付いているデータである。第１データは、第１の発話に含まれている単語あるいは単語列である。第２データは、第１の発話に応答する第２の発話に含まれる単語あるいは単語列のうちの第１データに関連する関連語（単語あるいは単語列）である。具体的には、オペレータと顧客の二者による会話を例にすると、関連語対は、オペレータの発話（第１の発話）と、このオペレータの発話に応答する顧客の発話（第２の発話）において共起する単語あるいは単語列である関連語との組み合わせである。
【００１９】
より具体的には、例えば、「お名前いただけますか」というオペレータの発話（問いかけ）に対して、「スズキです」あるいは「ヤマダです」というように顧客が応答したとする。このような会話に基づいて、オペレータの発話（第１の発話）に含まれる「お名前」という単語に対して、顧客の発話（第２の発話）に含まれる「スズキ」あるいは「ヤマダ」という関連語（単語）が共起する（発話される確率が高い）というデータを得ることができる。この場合には、第１データとしての「お名前」と、第２データとしての「スズキ」とが関連付けられた関連語対、あるいは、第１データとしての「お名前」と、第２データとしての「ヤマダ」とが関連付けられた関連語対が生成される。
【００２０】
また、オペレータと顧客との間で、次のような会話が交わされたとする。
【００２１】
オペレータ：「Ｃｔｒｌ」
顧客：「Ｃｔｒｌ、はい」
オペレータ：「Ａｌｔ」
顧客：「Ａｌｔ、はい」
オペレータ：「Ｄｅｌｅｔｅ」
顧客：「Ｄｅｌｅｔｅ、はい」
オペレータ：「その３つのボタンを、同時に押して下さい」
顧客：「はい」
オペレータ：「そうすれば再起動できます」
顧客：「再起動ですね」
このような会話に基づいて、例えば、オペレータの発話（第１の発話）に含まれる「Ｃｔｒｌ，Ａｌｔ，Ｄｅｌｅｔｅ」という単語列（単語の組み合わせ）に対して、顧客の発話（第２の発話）に含まれる「再起動する」という関連語が共起しているというデータを得ることができる。この場合には、第１データとしての「Ｃｔｒｌ，Ａｌｔ，Ｄｅｌｅｔｅ」という単語列と、第２データとしての「再起動する」という関連語（単語）とが関連付けられた関連語対が生成される。また、上記会話に基づいて、第１データとしての「再起動する」という単語と、第２データとしての「再起動する」という関連語（単語）とが関連付けられた関連語対が生成される。さらに、上記会話に基づいて、第１データとしての「Ｃｔｒｌ，Ａｌｔ，Ｄｅｌｅｔｅ」、「同時に」、「押す」という単語列と、第２データとしての「再起動する」という関連語（単語）とが関連付けられた関連語対が生成される。
【００２２】
なお、この例では、オペレータの発話を第１の発話とし、顧客の発話を第２の発話とし、オペレータの発話に基づいた単語あるいは単語列を第１データとし、顧客の発話に基づいた単語あるいは単語列を第２データとしている。これに対し、顧客の発話を第１の発話とし、オペレータの発話を第２の発話とし、顧客の発話に基づいた単語あるいは単語列を第１データとし、オペレータの発話に基づいた単語あるいは単語列を第２データとしてもよい。
【００２３】
抽出部１００は、認識対象の会話を交わしている第１話者と他の話者とのうちの第１話者の発話に含まれる単語あるいは単語列に基づいて、データ群２０から第２データを抽出する機能を備えている。つまり、抽出部１００は、第１話者の発話に含まれる単語あるいは単語列をデータ群２０の第１データに照合し、当該単語あるいは単語列に該当する第１データがある場合には、その第１データに関連付けられている第２データを抽出する。なお、照合した単語あるいは単語列に該当する同じ第１データを含み、かつ、第２データが互いに異なる複数の関連語対がある場合には、抽出部１００は、それら関連語対の第２データを抽出する。具体的には、「お名前」という単語を図３に示すデータ群２０に照合する場合には、抽出部１００は、「お名前」と「スズキ」との関連語対および「お名前」と「ヤマダ」との関連語対に基づいて、「スズキ」および「ヤマダ」を抽出する。
【００２４】
モデル生成部１０１は、抽出部１００により抽出された第２データを利用して、前記他の話者の発話に応じた言語モデルを生成する機能を備えている。言語モデルには、例えば、Ｎグラム言語モデル、トリガー言語モデル、階層型ベイズ言語モデルというように、様々な言語モデルの種類がある。ここでは、モデル生成部１０１は、音声認識を実行する状況などを考慮して選択された言語モデルを生成する。なお、ここでは、その言語モデルの生成手法の説明は省略する。
【００２５】
次に、言語モデル生成装置１８の動作例を図４のフローチャートを参照しながら説明する。なお、図４は、言語モデル生成装置１８の動作例を示すフローチャートである。つまり、図４に表されているフローチャートは、言語モデル生成装置１８が実行するプログラムに記載されている処理手順を表している。
【００２６】
例えば、言語モデル生成装置１８が第１話者の発話に含まれている単語あるいは単語列を受け付けると（図４のステップＳ１０１）、抽出部１００が、その受け付けた単語あるいは単語列をデータ群２０の第１データに照合する。そして、その単語あるいは単語列に該当する（対応する）第１データが有る場合には、抽出部１００は、その第１データに関連付けられている第２データを抽出する（ステップＳ１０２）。
【００２７】
その後、その抽出された第２データを利用して、モデル生成部１０１が、第１話者と会話している他の話者の発話に応じた言語モデルを生成する（ステップＳ１０３）。
【００２８】
この第１実施形態では、上記のように、言語モデル生成装置１８（音声認識装置１）は、第１話者の発話に基づいて、他の話者の発話に共起すると想定される単語あるいは単語列（つまり、第２データ）をデータ群２０から抽出する。そして、言語モデル生成装置１８（音声認識装置１）は、抽出された第２データに基づいて、他の話者の発話に応じた言語モデルを生成する。このため、第１実施形態の言語モデル生成装置１８（音声認識装置１）は、例えば様々な状況を想定した問いかけとその問いかけに対する応答とに含まれる語彙候補に基づく場合よりも、他の話者の発話に応じた言語モデルに関わるデータ量を抑制できる。
【００２９】
その上、第１実施形態の言語モデル生成装置１８（音声認識装置１）は、第１話者の発話に対して応答する他の話者の発話に、第１話者の発話に含まれる単語あるいは単語列が含まれていない場合においても、他の話者の発話の音声認識精度を高めることができる。特に、コンタクトセンターや会議において交わされる会話のように、問いかけと応答が複数回繰り返される一連の会話における音声認識精度を高めることができる。
【００３０】
＜第２実施形態＞
次に、本発明に係る第２実施形態を説明する。なお、第２実施形態の説明において、第１実施形態の音声認識装置を構成する構成部分と同一の名称部分には同一符号を付し、その共通部分の重複説明は省略する。
【００３１】
図６は、第２実施形態の音声認識装置の構成を簡略化して表すブロック図である。この第２実施形態の音声認識装置１は、音声認識部（認識手段）１０３を有している。この音声認識部１０３は、音声をテキストデータに変換する音声認識処理を実行する機能を備えている。すなわち、音声認識部１０３は、音声入力装置(マイクロホン)１５から音声に応じた電気信号が入力すると、その電気信号（音声）をテキストデータに変換する。この第２実施形態では、認識対象の会話を交わしている話者達のうち、音声認識処理による認識精度が高くなると想定される話者を第１話者とし、その情報が音声認識装置１に与えられる。これにより、音声認識部１０３は、第１話者ではない他の話者の発話に対する音声認識処理を実行する場合には、モデル生成部１０１により生成され記憶装置（HDD）１２に格納されている言語モデルを利用する。
【００３２】
また、音声認識部１０３は、音声認識処理により複数の変換候補（テキストデータ）を出力する場合がある。さらに、音声認識部１０３は、音声認識処理によるテキストデータに、変換の信頼度と単語の品詞と音響スコアと言語スコアとＮグラムヒット率とのうちの少なくとも１つを確率情報として関連付ける。さらにまた、音声認識部１０３は、音声入力装置１５から受け取った音声（電気信号）が第１話者の音声である場合には、音声認識処理によるテキストデータに、第１話者の発話であることを表す情報を関連付ける。
【００３３】
抽出部１００は、音声認識部１０３によるテキストデータが第１話者の発話に基づいたデータである場合に、そのテキストデータに含まれている単語あるいは単語列に基づき、第１実施形態と同様に、データ群２０から第２データを抽出する。
【００３４】
また、抽出部１００は、音声認識部１０３が複数の変換候補（テキストデータ）を出力した場合には、そのテキストデータに関連付けられている確率情報を利用して、複数の変換候補の中の一つを選択する機能を備える。例えば、抽出部１００は、確率情報に基づいて、最も変換が適切であると考えられる変換候補を選択する。そして、抽出部１００は、選択した変換候補のテキストデータに含まれている単語あるいは単語列に基づき、第１実施形態と同様に、データ群２０から第２データを抽出する。
【００３５】
第２実施形態の音声認識装置１（言語モデル生成装置）における上記以外の構成は、第１実施形態と同様である。
【００３６】
次に、第２実施形態における音声認識装置１の動作例を図７のフローチャートに基づいて説明する。図７は第２実施形態における音声認識装置１の動作例を表すフローチャートである。すなわち、図７のフローチャートは、音声認識装置１のＣＰＵ１０が実行するプログラムに記されている処理手順を表している。
【００３７】
音声認識装置１において、音声入力装置１５から音声（電気信号）が音声認識部１０３に加えられると、音声認識部１０３は、その音声をテキストデータに変換する音声認識処理を実行する（図７のステップＳ２０１）。その変換元の音声が第１話者の発話による音声である場合には、抽出部１００は、その音声認識処理によるテキストデータに含まれている単語あるいは単語列に基づいて、データ群２０から第２データを抽出する（ステップＳ２０２）。モデル生成部１０１は、抽出された第２データを利用して、第１話者と会話している他の話者に応じた言語モデルを生成する（ステップＳ２０３）。この生成された言語モデルは、記憶装置（ＨＤＤ１２あるいはメモリ１１）に格納される。
【００３８】
その後、第１話者の発話に対して応答した他の話者の発話による音声（電気信号）が音声認識部１０３に加えられると、音声認識部１０３は、その音声をテキストデータに変換する音声認識処理を実行する（ステップＳ２０４）。この際には、音声認識部１０３は、モデル生成部１０１により生成され記憶装置１２（１１）に格納されている他の話者に応じた言語モデルを利用する。
【００３９】
この第２実施形態の音声認識装置１（言語モデル生成装置１８）は、第１実施形態と同様の抽出部１００およびモデル生成部１０１を備えているので、第１実施形態と同様の効果を得ることができる。
【００４０】
＜第３実施形態＞
次に、本発明に係る第３実施形態を説明する。なお、この第３実施形態の説明において、第１および第２の実施形態の音声認識装置を構成する構成部分と同一の名称部分には同一符号を付し、その共通部分の重複説明は省略する。
【００４１】
図８は、第３実施形態の音声認識装置１の構成例を簡略化して表すブロック図である。この第３実施形態の音声認識装置１を構成する言語モデル生成装置１８は、第２実施形態の構成に加えて、データ生成部（データ生成手段）１０４を備えている。また、記憶装置（ＨＤＤ１２）には、会話コーパス２２が格納されている。会話コーパス２２とは、サンプルとしての会話のテキストデータと、その会話に関連する情報とを関連付けたデータを集めたデータ群である。具体的には、会話に関する情報は、会話をしている話者の音声から得られる音声特徴量、発話した話者の特徴、および発話した時間等の情報である。例えば、音声特徴量としては、発話音声の基本周波数あるいは音声認識に用いる特徴ベクトルがある。また、発話した話者の特徴としては、発話者の氏名あるいは役割がある。役割の例としては、会議における議長、コールセンタにおけるオペレータおよび顧客などがあげられる。また、発話した時間は、会話開始時間からその発話を開始するまでの絶対時間あるいは発話の時間長などがある。上記の情報以外にも、発話者が怒っているなどの感情、発話が質問文、陳述文であるといった発話のスタイルなどの情報が、会話に関する情報として、会話コーパス２２に含まれていてもよい。
【００４２】
データ生成部１０４は、ＣＰＵ１０がプログラム１９に従って動作することにより実現するＣＰＵ１０の機能部の一つである。当該データ生成部１０４は、音声認識部１０３の音声認識処理によるテキストデータ（第１話者の発話）に含まれている単語あるいは単語列を第１データとする。さらに、データ生成部１０４は、その第１データに関連する単語あるいは単語列を会話コーパス２２から第２データとして抽出する機能を備えている。さらにまた、データ生成部１０４は、それら第１データと第２データを関連付けた関連語対を生成し、データ群２０に追加する機能を備えている。
【００４３】
具体的には、データ生成部１０４は、上記のように第１データとした単語あるいは単語列を含む会話のテキストデータを会話コーパス２２から抽出する。そして、データ生成部１０４は、その抽出した会話のテキストデータを利用して、第１データに関連する単語あるいは単語列を第２データとして特定する。さらに、データ生成部１０４は、それら第１データと第２データを関連付けることにより、関連語対を生成し、データ群２０に追加する。このようなデータ生成部１０４は、データ群２０を予め生成する際に機能できるだけでなく、実際に会話の音声認識処理を実行しながらデータ群２０を学習（機械学習）する機能を音声認識装置１に持たせることができる。
【００４４】
次に、データ生成部１０４（ＣＰＵ１０）が関連語対を生成する動作例を図９のフローチャートを利用して説明する。なお、図９は、第３実施形態の音声認識装置１が関連語対を生成する動作例を表すフローチャートである。換言すれば、図９のフローチャートは、音声認識装置１が関連語対を生成する処理手順を表している。
【００４５】
データ生成部１０４は、音声認識部１０３の音声認識処理によるテキストデータ（第１話者の発話）に含まれている単語あるいは単語列を第１データとして設定すると（図９のステップＳ３０１）、その第１データを会話コーパス２２に照合する。これにより、データ生成部１０４は、第１データを含む会話の情報を会話コーパス２２から抽出する。そして、データ生成部１０４は、その抽出した会話の情報に基づいて、第１データを含む発話に応答する発話に含まれ、かつ、第１データに関連する単語あるいは単語列を第２データとして抽出する（ステップＳ３０２）。さらに、データ生成部１０４は、第１データと第２データを関連付けて関連語対を生成する（ステップＳ３０３）。そして、データ生成部１０４は、その関連語対を記憶装置１２のデータ群２０に追加する（ステップＳ３０４）。
【００４６】
この第３実施形態においても、第１実施形態および第２実施形態と同様な言語モデル生成装置１８を備えているので、第１実施形態および第２実施形態と同様な効果を得ることができる。また、この第３実施形態におけるデータ生成部１０４は、関連語対を生成する場合に、会話コーパスを利用する。これにより、データ生成部１０４は、会話に応じた関連語対を生成できる。
【００４７】
＜その他の実施形態＞
なお、本発明は、第１−第３の実施形態に限定されず、様々な実施の形態を採り得る。例えば、データ群２０には、関連語対だけでなく、例えば、図５に表されるように、関連語対に関わる情報を付属情報として関連付けてもよい。付属情報としては、例えば、第１データあるいは第２データである単語あるいは単語列の表記、品詞、発話話者の役割、会話開始時から発話までの時間、発話数および単語数などがある。データ群２０の関連語対には、そのような付属情報のうちの１つ以上が関連付けられていてもよい。
【００４８】
このように関連語対に付属情報が関連付けられている場合には、抽出部１００は、第１話者の発話に基づいた第１データだけでなく、付属情報に対応する情報を参考情報として受け付ける。例えば、抽出部１００は、音声認識装置１に備えられている計時装置から会話に関わる時間情報を参考情報として受け付ける。また、抽出部１００は、入力装置１４により入力された話者の役割情報などを参考情報として受け付ける場合もある。
【００４９】
抽出部１００は、第１データと、上記のような参考情報とに基づいて、データ群２０から第２データを抽出する。
【００５０】
例えば、企業のコンタクトセンターにおける会話の場合、オペレータの「お名前いただけますか」という発話は、コンタクトセンターにおける会話の冒頭または終了直前で発話されることが多い。このような情報が付属情報としてデータ群２０の関連語対に関連付けられているとする。この場合に、抽出部１００は、「お名前いただけますか」という発話を第１データとして受け取った場合には、発話時間（会話を開始してから発話されるまでの時間）の情報（参考情報）に基づいて、その第１データに、より適切な第２データを抽出できる。
【００５１】
また、コンタクトセンターにおける会話において、オペレータは発話するが、顧客は発話しないという単語あるいは単語列がある。このような単語あるいは単語列が第１データとして抽出部１００に加えられた場合には、例えば、抽出部１００は、話者の役割の情報（参考情報）をも利用して、データ群２０から第２データを抽出することにより、第１データに、より密接に関連している第２データを抽出できる。
【００５２】
また、第１−第３の実施形態では、抽出部１００は、第１データに関連する第２データを抽出している。これに対し、抽出部１００は、第２データだけでなく、第１データと第２データとが関連付いている関連語対を抽出してもよい。この場合には、モデル生成部１０１は、その抽出された関連語対を利用して、言語モデルを生成する。
【００５３】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００５４】
なお、この出願は、２０１２年５月１７日に出願された日本出願特願２０１２−１１３５３４を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【００５５】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
第１の話者の発話に含まれる単語列と、前記発話に対して応答する第２の話者の発話に含まれる関連語とを関連付ける関連語対に基づいて、会話データに含まれる前記単語列に関連付けられている関連語を抽出する関連語抽出部と、
前記関連語抽出部により抽出された関連語を用いて、前記第２の話者の言語モデルを生成する言語モデル生成部と
を備える言語モデル生成装置。
（付記２）
前記第１の話者の発話に対して音声認識を行う音声認識部をさらに備え、
前記関連語抽出部は、前記関連語対に基づいて、前記音声認識部により音声認識された結果に含まれる前記単語列に関連付けられている関連語を抽出する付記１に記載の言語モデル生成装置。
（付記３）
前記関連語抽出部は、会話に含まれる話者のうち、前記音声認識部によって他者より高い精度で音声認識された話者を、前記第１の話者として扱う付記２に記載の言語モデル生成装置。
（付記４）
前記第１の話者の音声認識結果に含まれる単語列と、特定の会話における発話音声に基づいてテキストデータに変換した情報、前記発話音声または前記特定の会話から得られる音声特徴量、および前記発話音声または前記特定の会話から得られる話者情報を関連づけた会話コーパスとに基づいて、前記第１の話者の音声認識結果と、前記第１の音声認識結果と関連が高い前記会話コーパス中に含まれるテキストとの組み合わせを、前記関連語対として生成する関連語対生成部をさらに備える付記２又は付記３に記載の言語モデル生成装置。
（付記５）
前記関連語抽出部は、前記第１の話者の発話に含まれる１以上の単語列と、その発話に対して応答する前記第２の話者の発話に含まれる１以上の単語列を関連語として抽出する付記１乃至付記４の何れか一つに記載の言語モデル生成装置。
（付記６）
前記関連語抽出部は、前記第１の話者の発話テキストに含まれる単語列の表記、品詞、発話者の役割、会話開始時刻から発声までの時間、発話数および単語数の少なくともいずれかを用いて、前記関連語対から関連語を抽出する付記１乃至付記５の何れか一つに記載の言語モデル生成装置。
（付記７）
前記関連語抽出部は、前記第１の話者の音声認識結果に含まれる信頼度、品詞、音響スコア、言語スコア、Ｎグラムヒット率のいずれか１つ以上を用いて、前記第１の話者の音声認識結果を選択する付記２乃至付記４の何れか一つに記載の言語モデル生成装置。
（付記８）
前記言語モデル生成部により生成された前記第２の話者の言語モデルに基づいて、前記第２の話者の発話に対して音声認識を行う音声認識部をさらに備える付記１に記載の言語モデル生成装置。
（付記９）
第１の話者の発話に含まれる単語列と、前記発話に対して応答する第２の話者の発話に含まれる関連語とを関連付ける関連語対に基づいて、会話データに含まれる前記単語列に関連付けられている関連語を抽出し、
抽出された関連語を用いて、前記第２の話者の言語モデルを生成する
言語モデル生成方法。
（付記１０）
第１の話者の発話に含まれる単語列と、前記発話に対して応答する第２の話者の発話に含まれる関連語とを関連付ける関連語対に基づいて、会話データに含まれる前記単語列に関連付けられている関連語を抽出する処理と、
抽出された関連語を用いて、前記第２の話者の言語モデルを生成する処理とをコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
【産業上の利用可能性】
【００５６】
本発明は、会話中の音声を認識する処理に関する技術を用いる分野に有効である。
【符号の説明】
【００５７】
１  音声認識装置
１０  ＣＰＵ
１８  言語モデル生成装置
１００  抽出部
１０１  モデル生成部
１０３  音声認識部
１０４  データ生成部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【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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【国際調査報告】
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