【誤訳訂正書】
【提出日】平成23年9月28日(2011.9.28)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】特許請求の範囲
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】電話機に基づく対話型音声認識システムを自動的に再学習させる方法であって、
１セットの測定データ選択基準に基づいて古いセットの発話に対する古い測定データの一部分を選択するステップと、
前記古い測定データの一部分を読み出すステップと、
新しいセットの発話に対する新しい測定データを求めるステップと、
新しい測定データに対する古い測定データの比からなる重み付け基準に基づいて重み付け係数を求めるステップと、
新しい測定データに、前記重み付け係数を適用して、重み付けした新しい測定データを生成するステップと、
前記古い測定データの一部分と重み付けした新しい測定データを使用して、新しい統計モデルデータを生成するステップと、前記新しい統計モデルデータは、前記電話機に基づく対話型音声認識システムが使用して発話を認識するためのものであることと、
から成るコンピュータ実行ステップを含む方法。
【請求項２】電話機に基づく対話型音声認識システムを自動的に再学習させる方法であって、
１セットの測定データ選択基準に基づいて古いセットの発話に対する古い測定データの一部分を選択するステップと、
前記古い測定データの一部分の読み出すステップと、
新しいセットの発話に対する新しい測定データを求めるステップと、
新しい測定データに対する古い測定データの比からなる重み付け基準に基づいて重み付け係数を求めるステップと、
前記古い測定データに、前記重み付け係数を適用して、重み付けした古い測定データを生成するステップと、
重み付けした古い測定データと新しい測定データを使用して、新しい統計モデルデータを生成および記憶するステップと、前記新しい統計モデルデータは、前記電話機に基づく対話型音声認識システムが使用して発話を認識するためのものであることと、
から成るコンピュータ実行ステップを含む方法。
【請求項３】前記重み付け基準は、新しい測定データに含まれるデータ量に対する前記古い測定データの一部分に含まれるデータ量の比から成り、
重み付け基準に基づいて重み付け係数を求めるステップは、新しい測定データに含まれるデータ量に対する前記古い測定データの一部分に含まれるデータ量の比に基づいて重み付け係数を求めることから成る請求項１に記載の方法。
【請求項４】前記測定データ選択基準は、特定の発話を正確に認識したという信頼度から成り、
前記１セットの測定データ選択基準に基づいて古いセットの発話に対する古い測定データの一部分を選択するステップは、特定の発話を正確に認識したという信頼度に基づいて古いセットの発話に対する古い測定データの一部分を選択することから成る請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】前記測定データ選択基準は、特定の発話の認識結果をユーザが確認したか否かから成り、
前記１セットの測定データ選択基準に基づいて古いセットの発話に対する古い測定データの一部分を選択するステップは、特定の発話の認識結果をユーザ確認したか否かに基づいて古いセットの発話に対する古い測定データの一部分を選択することから成る請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】前記重み付け基準は、新しいセットの発話の用途から成り、
重み付け基準に基づいて重み付け係数を求めるステップは、新しいセットの発話の用途に基づいて重み付け係数を求めることから成る請求項１または２に記載の方法。
【請求項７】電話機に基づく対話型音声認識システムを自動的に再学習させる方法であって、
第１セットの発話に対する第１測定データを求めるステップと、
前記第１測定データに基づいて第１統計モデルデータを求めるステップと、
前記第１統計モデルデータに基づいて統計モデルを求めるステップと、
第２セットの発話に対する第２測定データを求めるステップと、
前記第２測定データに基づいて第２統計モデルデータを求めるステップと、
第１測定データ又は第２測定データの何れも用いることなく、第１統計モデルデータおよび第２統計モデルデータを使用して、更新統計モデルを求めるステップと、前記更新統計モデルデータは、前記電話機に基づく対話型音声認識システムが使用して発話を認識するためのものであることと、
から成り、
前記第１統計モデルデータを求めるステップは、第１平均データを求め、第１分散データに重み付け係数を適用することにより重み付けした第１分散データを求めることから成り、
第２の統計モデルデータを求めるステップは、第２平均データと第２分散データを求めることから成り、
更新統計モデルを求めるステップは、
第１平均データと第２平均データに基づいて第３平均データを求めることと、
重み付けした第１分散データと第２分散データに基づいて、第３分散データを求めることから成る、コンピュータ実行ステップを含む方法。
【請求項８】
電話機に基づく対話型音声認識システムを自動的に再学習させる方法であって、
第１セットの発話に対する第１測定データを求めるステップと、
前記第１測定データに基づいて第１統計モデルデータを求めるステップと、
前記第１統計モデルデータに基づいて統計モデルを求めるステップと、
第２セットの発話に対する第２測定データを求めるステップと、
前記第２測定データに基づいて第２統計モデルデータを求めるステップと、
第１測定データ又は第２測定データの何れも用いることなく、第１統計モデルデータおよび第２統計モデルデータを使用して、更新統計モデルを求めるステップと、前記更新統計モデルデータは、前記電話機に基づく対話型音声認識システムが使用して発話を認識するためのものであることと、
から成り、
第１統計モデルデータを求めるステップは、第１平均データと第１分散データを求めることから成り、
第２統計モデルデータを求めるステップは、第２平均データを求め、第２分散データに重み付け係数を適用することにより重み付けした第２分散データを求めることから成り、
更新統計モデルを求めるステップは、
第１平均データと第２平均データに基づいて第３平均データを求めることと、
第１分散データと重み付けした第２分散データに基づいて、第３分散データを求めることから成る、コンピュータ実行ステップを含む方法。
【請求項９】第１測定データと第２測定データが求められるとほぼ同時に、記憶媒体上に第１測定データと第２測定データを動的に記憶するステップをさらに含む請求項７または８に記載の方法。
【請求項１０】電話機に基づく対話型音声認識システムを自動的に再学習させるためのプログラムを記録したコンピュータ可読媒体であって、プロセッサに、
１セットの測定データ選択基準に基づいて古いセットの発話に対する古い測定データの一部分を選択する手順と、
前記古い測定データの一部分を読み出す手順と、
新しいセットの発話に対する新しい測定データを求める手順と、
新しい測定データに対する古い測定データの比からなる重み付け基準に基づいて重み付け係数を求めるステップと、
新しい測定データに、前記重み付け係数を適用して、重み付けした新しい測定データを生成する手順と、
前記古い測定データの一部分と重み付けした新しい測定データを使用して、新しい統計モデルデータを生成する手順と、前記新しい統計モデルデータは、前記電話機に基づく対話型音声認識システムが使用して発話を認識するためのものであることと、
を実行させるプログラムを記録したコンピュータ可読媒体。
【請求項１１】前記重み付け基準は、新しい測定データに含まれるデータ量に対する前記古い測定データの一部分に含まれるデータ量の比から成り、
重み付け基準に基づいて重み付け係数を求める手順は、新しい測定データに含まれるデータ量に対する前記古い測定データの一部分に含まれるデータ量の比に基づいて重み付け係数を求めることから成る請求項１０に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１２】前記測定データ選択基準は、特定の発話を正確に認識したという信頼度から成り、
前記１セットの測定データ選択基準に基づいて古いセットの発話に対する古い測定データの一部分を選択する手順は、特定の発話を正確に認識したという信頼度に基づいて古いセットの発話に対する古い測定データの一部分を選択することから成る請求項１０または１１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１３】前記測定データ選択基準は、特定の発話の認識結果をユーザが確認したか否かから成り、
前記１セットの測定データ選択基準に基づいて古いセットの発話に対する古い測定データの一部分を選択する手順は、特定の発話の認識結果をユーザ確認したか否かに基づいて古いセットの発話に対する古い測定データの一部分を選択することから成る請求項１０または１１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１４】前記重み付け基準は、新しいセットの発話の用途から成り、
重み付け基準に基づいて重み付け係数を求める手順は、新しいセットの発話の用途に基づいて重み付け係数を求めることから成る請求項１０に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１５】電話機に基づく対話型音声認識システムであって、
記憶媒体と、
記憶媒体と通信可能に接続された再学習機構とを備え、前記再学習機構が、
１セットの測定データ選択基準に基づいて古いセットの発話に対する古い測定データの一部分を選択し、
前記記憶媒体から前記古い測定データの一部分を読み出し、
新しいセットの発話に対する新しい測定データを求め、
新しい測定データに対する古い測定データの比からなる重み付け基準に基づいて重み付け係数を求め、
新しい測定データに、前記重み付け係数を適用して、重み付けした新しい測定データを生成し、
前記古い測定データの一部分と重み付けした新しい測定データを使用して、新しい統計モデルデータを生成するように構成され、前記新しい統計モデルデータは、前記電話機に基づく対話型音声認識システムが使用して発話を認識するためのものである、対話型音声認識システム。
【請求項１６】前記重み付け基準は、新しい測定データに含まれるデータ量に対する前記古い測定データの一部分に含まれるデータ量の比から成り、
重み付け基準に基づいて重み付け係数を求めるステップは、新しい測定データに含まれるデータ量に対する前記古い測定データの一部分に含まれるデータ量の比に基づいて重み付け係数を求めることから成る請求項１５に記載の電話機に基づく対話型音声認識システム。
【請求項１７】前記重み付け基準は、新しいセットの発話の用途から成り、
重み付け基準に基づいて重み付け係数を求めるステップは、新しいセットの発話の用途に基づいて重み付け係数を求めることから成る請求項１５に記載の電話機に基づく対話型音声認識システム。
【請求項１８】前記測定データ選択基準は、特定の発話を正確に認識したという信頼度から成り、
前記１セットの測定データ選択基準に基づいて古いセットの発話に対する古い測定データの一部分を選択するステップは、特定の発話を正確に認識したという信頼度に基づいて古いセットの発話に対する古い測定データの一部分を選択することから成る請求項１５に記載の電話機に基づく対話型音声認識システム。
【請求項１９】前記測定データ選択基準は、特定の発話の認識結果をユーザが確認したか否かから成り、
前記１セットの測定データ選択基準に基づいて古いセットの発話に対する古い測定データの一部分を選択するステップは、特定の発話の認識結果をユーザ確認したか否かに基づいて古いセットの発話に対する古い測定データの一部分を選択することから成る請求項１７に記載の電話機に基づく対話型音声認識システム。
【請求項２０】電話機に基づく対話型音声認識システムであって、
記憶媒体と、
記憶媒体と通信可能に接続された再学習機構とを備え、前記再学習機構が、
記憶媒体から第１セットの発話を読み出し、
前記第１セットの発話に対する第１測定データを求め、
前記第１測定データに基づいて第１統計モデルデータを求め、
前記第１統計モデルデータに基づいて統計モデルを求め、
記憶媒体から第２セットの発話を読み出し、
前記第２セットの発話に対する第２測定データを求め、
前記第２測定データに基づいて第２統計モデルデータを求め、
第１測定データ又は第２測定データの何れも用いることなく、第１統計モデルデータおよび第２統計モデルデータを使用して、更新統計モデルを求めるように構成され、
前記更新統計モデルデータは、前記電話機に基づく対話型音声認識システムが使用して発話を認識するためのものであり、
前記第１統計モデルデータを求めることは、第１平均データを求め、第１分散データに重み付け係数を適用することにより重み付けした第１分散データを求めることから成り、
第２の統計モデルデータを求めることは、第２平均データと第２分散データを求めることから成り、
更新統計モデルを求めることは、
第１平均データと第２平均データに基づいて第３平均データを求めることと、
重み付けした第１分散データと第２分散データに基づいて、第３分散データを求めることから成る、
電話機に基づく対話型音声認識システム。
【請求項２１】電話機に基づく対話型音声認識システムであって、
記憶媒体と、
記憶媒体と通信可能に接続された再学習機構とを備え、前記再学習機構が、
記憶媒体から第１セットの発話を読み出し、
前記第１セットの発話に対する第１測定データを求め、
前記第１測定データに基づいて第１統計モデルデータを求め、
前記第１統計モデルデータに基づいて統計モデルを求め、
記憶媒体から第２セットの発話を読み出し、
前記第２セットの発話に対する第２測定データを求め、
前記第２測定データに基づいて第２統計モデルデータを求め、
第１測定データ又は第２測定データの何れも用いることなく、第１統計モデルデータおよび第２統計モデルデータを使用して、更新統計モデルを求めるように構成され、
前記更新統計モデルデータは、前記電話機に基づく対話型音声認識システムが使用して発話を認識するためのものであり、
第１統計モデルデータを求めることは、第１平均データと第１分散データを求めることから成り、
第２統計モデルデータを求めることは、第２平均データを求め、第２分散データに重み付け係数を適用することにより重み付けした第２分散データを求めることから成り、
更新統計モデルを求めることは、
第１平均データと第２平均データに基づいて第３平均データを求めることと、
第１分散データと重み付けした第２分散データに基づいて、第３分散データを求めることから成る、
電話機に基づく対話型音声認識システム。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００６】
従来の再学習は、学習データを新たな語や主題で補完することによって、また更に、補完された学習データから統計モデルを再構築することによって、常にマニュアルによるオフライン処理で実行される。マニュアルによる再学習は、極めて手間がかかり（実質的に人手による管理が必要）、また、実現に長時間を要することが、この手法の１つの問題である。このことは、統計モデルを迅速に更新して発話の変化を認識できないことを意味する。従来の再学習法における他の問題は、維持しなければならない測定データの量が、学習セットの数と大きさが増加するにつれて、時間と共に増え続けることである。この結果、測定データを記憶するために、例えばディスクなどの不揮発性記憶装置等のシステム資源の量を、更に増やし続ける必要がある。例えば、様々な用途、様々なユーザあるいは様々な主題等に対して、非常に多くの統計モデルを必要とする音声認識システムの場合、測定データの量は膨大になることがある。