(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音響モデルを改善する方法であって、コンピュータが、
（ａ）第１の学習データから特徴量の標準偏差を算出して、第１の標準偏差値を取得するステップと、
（ｂ）前記第１の学習データとは異なる環境で取得された第２の学習データから特徴量の標準偏差を算出して、第２の標準偏差値を取得するステップであって、前記第１の学習データの量が、前記第２の学習データの量よりも少ない、前記取得するステップと、
（ｃ）前記第２の学習データから取得した特徴量に、前記第１の標準偏差値を前記第２の標準偏差値で除した比を掛けて、前記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成するステップと、
（ｄ）前記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを、前記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を用いて再構築するステップと
を実行することを含む、前記方法。
【請求項２】
音響モデルを改善する方法であって、コンピュータが、
（ａ）第１の学習データから特徴量の標準偏差を算出して、第１の標準偏差値を取得するステップと、
（ｂ）前記第１の学習データとは異なる環境で取得された第２の学習データから特徴量の標準偏差を算出して、第２の標準偏差値を取得するステップと、
（ｃ）前記第２の学習データから取得した特徴量に、前記第１の標準偏差値を前記第２の標準偏差値で除した比を掛けて、前記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成するステップと、
（ｄ）前記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを、前記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を用いて再構築するステップと
を実行することを含み、
前記コンピュータが、
前記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された前記音響モデルを用いて、特徴量空間最尤線形回帰（ＦＭＬＬＲ）を前記ステップ（ｂ）において前記第２の学習データから取得した特徴量に適用して特徴量を作成するステップ
をさらに実行することを含み、
前記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成するステップ（ｃ）が、
前記ＦＭＬＬＲを適用して作成した特徴量に、前記第１の標準偏差値を前記第２の標準偏差値で除した比を掛けて、前記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成するステップ
を含み、
前記音響モデルを再構築するステップ（ｄ）が、
前記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを、前記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を用いて再構築するステップ
を含む、
前記方法。
【請求項３】
音響モデルを改善する方法であって、コンピュータが、
（ａ）第１の学習データから特徴量の標準偏差を算出して、第１の標準偏差値を取得するステップと、
（ｂ）前記第１の学習データとは異なる環境で取得された第２の学習データから特徴量の標準偏差を算出して、第２の標準偏差値を取得するステップと、
（ｃ）前記第２の学習データから取得した特徴量に、前記第１の標準偏差値を前記第２の標準偏差値で除した比を掛けて、前記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成するステップと、
（ｄ）前記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを、前記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を用いて再構築するステップと
を実行することを含み、
前記コンピュータが、
前記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された前記音響モデルを用いて、特徴量空間最尤線形回帰（ＦＭＬＬＲ）を前記ステップ（ｂ）において前記第２の学習データから取得した特徴量に適用して第１の特徴量を作成するステップ
をさらに実行することを含み、
前記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成するステップ（ｃ）が、
前記ＦＭＬＬＲを適用して作成した第１の特徴量に、前記第１の標準偏差値を前記第２の標準偏差値で除した比を掛けて、前記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成するステップ
を含み、
前記コンピュータが、
前記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された前記音響モデルを用いて、ＦＭＬＬＲを前記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量に適用して第２の特徴量を作成するステップ
をさらに実行することを含み、
前記音響モデルを再構築するステップ（ｄ）が、
前記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを、前記ＦＭＬＬＲを適用して作成した第２の特徴量を用いて再構築するステップ
を含む、
前記方法。
【請求項４】
前記特徴量が、ケプストラム又は対数メルフィルタバンク出力である、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記第１の学習データの量が、前記第２の学習データの量よりも少ない、請求項２又は３に記載の方法。
【請求項６】
前記第１の学習データが運用環境と同じ条件で録音された音声データであり、且つ、前記第２の学習データが運用環境と異なる条件で録音された音声データである、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記コンピュータが、
前記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された前記音響モデルを用いて、特徴量空間最尤線形回帰（ＦＭＬＬＲ）を前記ステップ（ｃ）において作成した特徴量に適用して特徴量を作成するステップ
をさらに実行することを含み、
前記音響モデルを再構築するステップ（ｄ）が、
前記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを、前記ＦＭＬＬＲを適用して作成した特徴量を用いて再構築するステップ
を含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
第１の標準偏差値を取得するステップ（ａ）と前記第２の標準偏差値を取得するステップ（ｂ）とが並列して実行され、前記第１の標準偏差値を取得するステップ（ａ）が前記第２の標準偏差値を取得するステップ（ｂ）よりも先に実行され、又は、前記第２の標準偏差値を取得するステップ（ｂ）が前記第１の標準偏差値を取得するステップ（ａ）よりも先に実行される、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
音響モデルを改善する為のコンピュータであって、
第１の学習データから特徴量の標準偏差を算出して、第１の標準偏差値を取得し、且つ、前記第１の学習データとは異なる環境で取得された第２の学習データから特徴量の標準偏差を算出して、第２の標準偏差値を取得する標準偏差値算出部であって、前記第１の学習データの量が、前記第２の学習データの量よりも少ない、前記標準偏差値算出部と、
前記第２の学習データから取得した特徴量に、前記第１の標準偏差値を前記第２の標準偏差値で除した比を掛けて、前記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成する特徴量作成部と、
前記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを、前記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を用いて再構築する音響モデル再構築部と
を備えている、前記コンピュータ。
【請求項１０】
音響モデルを改善する為のコンピュータであって、
第１の学習データから特徴量の標準偏差を算出して、第１の標準偏差値を取得し、且つ、前記第１の学習データとは異なる環境で取得された第２の学習データから特徴量の標準偏差を算出して、第２の標準偏差値を取得する標準偏差値算出部と、
前記第２の学習データから取得した特徴量に、前記第１の標準偏差値を前記第２の標準偏差値で除した比を掛けて、前記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成する特徴量作成部と、
前記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを、前記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を用いて再構築する音響モデル再構築部と
を備えており、
前記コンピュータが、
前記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された前記音響モデルを用いて、特徴量空間最尤線形回帰（ＦＭＬＬＲ）を前記標準偏差値算出部において前記第２の学習データから取得した特徴量に適用して特徴量を作成するＦＭＬＬＲ適用部
をさらに備えており、
前記特徴量作成部が、前記ＦＭＬＬＲ適用部において前記ＦＭＬＬＲを適用して作成した特徴量に、前記第１の標準偏差値を前記第２の標準偏差値で除した比を掛けて、前記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成し、
前記音響モデル再構築部が、前記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを、前記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を用いて再構築する、
前記コンピュータ。
【請求項１１】
音響モデルを改善する為のコンピュータであって、
第１の学習データから特徴量の標準偏差を算出して、第１の標準偏差値を取得し、且つ、前記第１の学習データとは異なる環境で取得された第２の学習データから特徴量の標準偏差を算出して、第２の標準偏差値を取得する標準偏差値算出部と、
前記第２の学習データから取得した特徴量に、前記第１の標準偏差値を前記第２の標準偏差値で除した比を掛けて、前記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成する特徴量作成部と、
前記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを、前記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を用いて再構築する音響モデル再構築部と
を備えており、
前記コンピュータが、
前記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された前記音響モデルを用いて、特徴量空間最尤線形回帰（ＦＭＬＬＲ）を前記標準偏差値算出部において前記第２の学習データから取得した特徴量に適用して第１の特徴量を作成するＦＭＬＬＲ適用部
をさらに備えており、
前記特徴量作成部が、前記ＦＭＬＬＲ適用部において前記ＦＭＬＬＲを適用して作成した第１の特徴量に、前記第１の標準偏差値を前記第２の標準偏差値で除した比を掛けて、前記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成し、
前記ＦＭＬＬＲ適用部がさらに、前記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された前記音響モデルを用いて、ＦＭＬＬＲを前記特徴量作成部において作成した特徴量に適用して第２の特徴量を作成し、
前記音響モデル再構築部が、前記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを、前記ＦＭＬＬＲ適用部において前記ＦＭＬＬＲを適用して作成した第２の特徴量を用いて再構築する、
前記コンピュータ。
【請求項１２】
前記特徴量が、ケプストラム又は対数メルフィルタバンク出力である、請求項９〜１１のいずれか一項に記載のコンピュータ。
【請求項１３】
前記第１の学習データの量が、前記第２の学習データの量よりも少ない、請求項１０又は１１に記載のコンピュータ。
【請求項１４】
前記第１の学習データが運用環境と同じ条件で録音された音声データであり、且つ、前記第２の学習データが運用環境と異なる条件で録音された音声データである、請求項９〜１３のいずれか一項に記載のコンピュータ。
【請求項１５】
前記コンピュータが、
前記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された前記音響モデルを用いて、特徴量空間最尤線形回帰（ＦＭＬＬＲ）を前記特徴量作成部において作成した特徴量に適用して特徴量を作成するＦＭＬＬＲ適用部
をさらに備えており、
前記音響モデル再構築部が、
前記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを、前記ＦＭＬＬＲ適用部において前記ＦＭＬＬＲを適用して作成した特徴量を用いて再構築する、
請求項９〜１４のいずれか一項に記載のコンピュータ。
【請求項１６】
前記標準偏差値算出部が、第１の標準偏差値を取得することと前記第２の標準偏差値を取得するステップとを並列して実行し、前記第１の標準偏差値を取得することを前記第２の標準偏差値を取得することよりも先に実行し、又は、前記第２の標準偏差値を取得することを前記第１の標準偏差値を取得することよりも先に実行する、請求項９〜１５のいずれか一項に記載のコンピュータ。
【請求項１７】
音響モデルを改善する為のコンピュータ・プログラムであって、コンピュータに、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法の各ステップを実行させる、前記コンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識の分野に関する。特には、本発明は、音声認識において使用される音響モデルを改善する為の技法に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識では、統計的手法が用いられる。当該統計的手法は、大量の発話を記録した学習データから音声の特徴を蓄積し、入力された音声信号と蓄積した当該特徴とを比較しながら、最も特徴に近い言語系列を認識結果として出力する手法である。一般的に、音声の音響的特徴と言語的特徴とを分離して扱うことが多い。音響的特徴とは、認識対象の音素それぞれがどのような周波数特性を持っているかを表したものであり、音響モデル（Acoustic Model：ＡＭ）と呼ばれる。
【０００３】
近年の音声認識技術の向上に伴い、過去に構築された音響モデルを、最新の技術を使用して改善することが求められている。
【０００４】
音響モデルに合わせるようにケプストラム（Cepstrum）を変換させる技術として、特徴量空間最尤線形回帰（以下、ＦＭＬＬＲ」ともいう）が知られている（下記非特許文献１を参照）。ケプストラムとは、音声認識で広く用いられている特徴量であり、細かな周波数特性（例えば、声帯振動）の信号が滑らかな周波数特性（例えば、声道）のフィルタを通過して観測された信号から両者を分離するために、観測信号の対数パワースペクトルを逆高速フーリエ変換（Inverse Fast Fourier Transform：ＩＦＦＴ）した信号である。
【０００５】
また、ケプストラムの分散を正規化する技術として、ＣＭＶＮ（Cepstrum Mean and Variance Normalization）が知られている（下記非特許文献２を参照）。
【０００６】
下記特許文献１は、音声認識時に決定される特徴ベクトルは雑音の影響を補償するために修正されること、特徴ベクトルの修正は、特徴ベクトルの平均値と標準偏差とを定義し、それらのパラメータを使って特徴ベクトルを正規化することによって実行されること、並びに、実施例では、スライディング正規化バッファー（ｓｌｉｄｉｎｇ  ｎｏｒｍａｌｉｓａｔｉｏｎ  ｂｕｆｆｅｒ）を使って特徴ベクトルを正規化すること、特徴ベクトルの正規化パラメータの更新は殆ど遅延無しで実行され、実際の正規化プロセスにおける遅延は充分に小さいので実時間音声認識アプリケーションを実現することができることを記載する（段落０００７）。
【０００７】
下記特許文献２は、入力信号から抽出され、一度ベクトル量子化された後に、復号された特徴量を正規化する特徴量正規化装置において、前記復号された特徴量の平均値および分散を計算する手段と、前記復号された特徴量の分散にベクトル量子化歪みの分散を加算して補正後分散を算出する補正後分散算出手段と、前記平均値および補正後分散を利用して、前記復号された特徴量を正規化する正規化手段とを含むことを特徴とする特徴量正規化装置を記載する（請求項１）。
【０００８】
下記特許文献３は、音声認識向け音響分析条件正規化システムであって、認識対象の入力信号に対し音響分析条件(I)で特徴量を抽出する音響分析手段(I)と、第１の学習用の入力信号に対し前記音響分析手段(I)において音響分析条件(I)で抽出された特徴量から音声モデル(I)を作成しておき、前記作成された音声モデル(I)を格納する音声モデル格納手段と、第２の学習用の入力信号に対し音響分析手段(O)において音響分析手段(I)と異なり音声認識で用いる音響モデル作成時と同じ音響分析条件(O)で抽出された特徴量から作成された音声モデル(O)と、前記音声モデル(I)との対応関係を記憶した対応テーブルを格納する対応テーブル格納手段と、前記音声モデル(I)と前記対応テーブルとを用いて前記認識対象の入力信号の特徴量を補正し、補正後の特徴量を求める音響分析条件補正手段と、を少なくとも備えることを特徴とする音響分析条件正規化システムを記載する（請求項１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開平１０−２８８９９６号公報
【特許文献２】特開２００８−３０９９４５号公報
【特許文献３】特開２００９−２１６７６０号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Yongxin Li et. al.,“INCREMENTAL ON-LINE FEATURE SPACE MLLR ADAPTATION FOR TELEPHONY SPEECH RECOGNITION”, INTERSPEECH 2002 ＜URL:http://people.sabanciuniv.edu/haerdogan/pubs/li02iof.pdf＞から入手可能
【非特許文献２】O. Viikki et. al., “Cepstral domain segmental feature vector normalization for noise robust speech recognition”, Speech Communication, 1998, Volume 25, Issues 1-3, pp. 133-147,August 1998
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
例えばコールセンターにおける音響モデルの保守作業では、コールセンターに導入時の古い技術を用いて構築された音響モデルを、最新の技術を用いて改善することが求められる。
【００１２】
また、例えばコールセンターによって録音環境が異なる為に、録音された音声の音響的特徴も異なる。例えば、音声認識に広く用いられる特徴量であるケプストラムで見ると、低次元のケプストラムの分散が大きく異なることがある。
【００１３】
図５に示すように、あるコールセンターにおいて音声認識システムを構築する場合に、通常、コールセンターで収録された大量のフィールド・データ（Large Field Data）（５０１）を用いて、目標ドメイン（targetdomain）音響モデル（５０３）を構築する（５０４）。なお、フィールド・データとは、音響モデルを実際に運用するときと同じ環境条件で録音された音声データをいう。
【００１４】
しかしながら、上記保守作業の段階において、フィールド・データが大量に利用可能であるとは限らない（５０１）。なぜならば、フィールド・データには機密情報（例えば、個人情報）が含まれる為に、セキュリティ等の理由で利用不可になっている場合があるからである。
【００１５】
また、利用可能なデータとして、上記あるコールセンターとは異なる環境において別途録音したデータ（例えば、イン−ハウス・データ（in-house data）（５０２））がある。しかしながら、イン−ハウス・データ（５０２）とフィールド・データ（例えば、大量のフィールド・データ（５０１））との間には、音響的なミスマッチがあるために（５１１）、イン−ハウス・データ（５０２）を単純に利用しても、既に構築されている音響モデル（５０３）の精度向上は望めない。
【００１６】
そこで、本発明は、大量のフィールド・データが利用可能でない状況下において、利用可能なデータ（例えば、イン−ハウス・データ（５０２））を用いて、音響モデル（５０３）を改善する（５２１）ことが可能な技法を提供することを目的とする。
【００１７】
また、音響モデルを用いて、非特許文献１に記載のＦＭＬＬＲをイン−ハウス・データ（５０２）に適用することによって、ＦＭＬＬＲを活用することは可能である。しかしながら、ケプストラムの分散が大きく異なる場合には、ＦＭＬＬＲの効果は限定的である。
【００１８】
そこで、本発明は、ケプストラムの分散が大きく異なる場合においても、目標ドメイン音響モデル（５０３）を改善する（５２１）ことが可能な技法を提供することを目的とする。
【００１９】
また、非特許文献２に記載のＣＭＶＮを使用する場合には、予め構築されている目標ドメイン音響モデルを構築した際にも、ＣＭＶＮが適用されていなければならない。しかしながら、当該目標ドメイン音響モデルは過去に構築されたものである為に、変更することはできない。また、フィールド・データを用いた音響モデルの構築では、ＣＭＶＮは経験的にあまり効果のないことが知られている。従って、実際に運用されている音響モデルにおいて、ＣＭＶＮが掛けられていないところが多い。
【００２０】
そこで、本発明は、ＣＭＶＮを利用すること無しに、目標ドメイン音響モデル（５０３）を改善する（５２１）ことが可能な技法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
本発明は、音響モデルを改善する技法を提供する。当該技法は、音響モデルを改善する方法、音響モデルを改善する為のコンピュータ、並びに、音響モデルを改善する為のコンピュータ・プログラム及びそのコンピュータ・プログラム製品を包含しうる。
【００２２】
（本発明に従う第１の実施態様）
【００２３】
本発明に従う第１の実施態様は、音響モデルを改善する方法であって、コンピュータが、
（ａ）第１の学習データから特徴量の標準偏差を算出して、第１の標準偏差値を取得するステップと、
（ｂ）上記第１の学習データとは異なる環境で取得された第２の学習データから特徴量の標準偏差を算出して、第２の標準偏差値を取得するステップと、
（ｃ）上記第２の学習データから取得した特徴量に、上記第１の標準偏差値を上記第２の標準偏差値で除した比を掛けて、上記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成するステップと、
（ｄ）上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを、上記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を用いて再構築するステップと
を実行する。
【００２４】
本発明の一つの実施態様において、上記コンピュータが、
上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された上記音響モデルを用いて、ＦＭＬＬＲを上記ステップ（ｃ）において作成した特徴量に適用して特徴量を作成するステップ
をさらに実行することを含み、
上記音響モデルを再構築するステップ（ｄ）が、
上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを、上記ＦＭＬＬＲを適用して作成した特徴量を用いて再構築するステップ
を含みうる。
【００２５】
本発明の一つの実施態様において、上記コンピュータが、
上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された上記音響モデルを用いて、ＦＭＬＬＲを上記ステップ（ｂ）において上記第２の学習データから取得した特徴量に適用して特徴量を作成するステップ
をさらに実行することを含み、
上記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成するステップ（ｃ）が、
上記ＦＭＬＬＲを適用して作成した特徴量に、上記第１の標準偏差値を上記第２の標準偏差値で除した比を掛けて、上記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成するステップ
を含み、
上記音響モデルを再構築するステップ（ｄ）が、
上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを、上記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を用いて再構築するステップ
を含みうる。
【００２６】
本発明の一つの実施態様において、上記コンピュータが、
上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された上記音響モデルを用いて、ＦＭＬＬＲを上記ステップ（ｂ）において上記第２の学習データから取得した特徴量に適用して第１の特徴量を作成するステップ
をさらに実行することを含み、
上記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成するステップ（ｃ）が、
上記ＦＭＬＬＲを適用して作成した第１の特徴量に、上記第１の標準偏差値を上記第２の標準偏差値で除した比を掛けて、上記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成するステップ
を含み、
上記コンピュータが、
上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された上記音響モデルを用いて、ＦＭＬＬＲを上記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量に適用して第２の特徴量を作成するステップ
をさらに実行することを含み、
上記音響モデルを再構築するステップ（ｄ）が、
上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを、上記ＦＭＬＬＲを適用して作成した第２の特徴量を用いて再構築するステップ
を含みうる。
【００２７】
本発明の一つの実施態様において、第１の標準偏差値を取得するステップ（ａ）と上記第２の標準偏差値を取得するステップ（ｂ）とが並列して実行され、上記第１の標準偏差値を取得するステップ（ａ）が上記第２の標準偏差値を取得するステップ（ｂ）よりも先に実行され、又は、上記第２の標準偏差値を取得するステップ（ｂ）が上記第１の標準偏差値を取得するステップ（ａ）よりも先に実行されうる。
【００２８】
（本発明に従う第２の実施態様）
【００２９】
本発明に従う第２の実施態様において、音響モデルを改善する為のコンピュータであって、
第１の学習データから特徴量の標準偏差を算出して、第１の標準偏差値を取得し、且つ、上記第１の学習データとは異なる環境で取得された第２の学習データから特徴量の標準偏差を算出して、第２の標準偏差値を取得する標準偏差値算出部と、
上記第２の学習データから取得した特徴量に、上記第１の標準偏差値を上記第２の標準偏差値で除した比を掛けて、上記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成する特徴量作成部と、
上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを、上記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を用いて再構築する音響モデル再構築部と
を備えている。
【００３０】
本発明の一つの実施態様において、上記コンピュータが、
上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された上記音響モデルを用いて、ＦＭＬＬＲを上記特徴量作成部において作成した特徴量に適用して特徴量を作成するＦＭＬＬＲ適用部
をさらに備えており、
上記音響モデル再構築部が、
上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを、上記ＦＭＬＬＲ適用部において上記ＦＭＬＬＲを適用して作成した特徴量を用いて再構築しうる。
【００３１】
本発明の一つの実施態様において、上記コンピュータが、
上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された上記音響モデルを用いて、ＦＭＬＬＲを上記標準偏差値算出部において上記第２の学習データから取得した特徴量に適用して特徴量を作成するＦＭＬＬＲ適用部
をさらに備えており、
上記特徴量作成部が、上記ＦＭＬＬＲ適用部において上記ＦＭＬＬＲを適用して作成した特徴量に、上記第１の標準偏差値を上記第２の標準偏差値で除した比を掛けて、上記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成し、
上記音響モデル再構築部が、上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを、上記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を用いて再構築しうる。
【００３２】
本発明の一つの実施態様において、上記コンピュータが、
上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された上記音響モデルを用いて、ＦＭＬＬＲを上記標準偏差値算出部において上記第２の学習データから取得した特徴量に適用して第１の特徴量を作成するＦＭＬＬＲ適用部
をさらに備えており、
上記特徴量作成部が、上記ＦＭＬＬＲ適用部において上記ＦＭＬＬＲを適用して作成した第１の特徴量に、上記第１の標準偏差値を上記第２の標準偏差値で除した比を掛けて、上記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成し、
上記ＦＭＬＬＲ適用部がさらに、上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された上記音響モデルを用いて、ＦＭＬＬＲを上記特徴量作成部において作成した特徴量に適用して第２の特徴量を作成し、
上記音響モデル再構築部が、上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを、上記ＦＭＬＬＲ適用部において上記ＦＭＬＬＲを適用して作成した第２の特徴量を用いて再構築しうる。
【００３３】
上記標準偏差値算出部が、第１の標準偏差値を取得することと上記第２の標準偏差値を取得するステップとを並列して実行し、上記第１の標準偏差値を取得することを上記第２の標準偏差値を取得することよりも先に実行し、又は、上記第２の標準偏差値を取得することを上記第１の標準偏差値を取得することよりも先に実行しうる。
【００３４】
（本発明に従う第３の実施態様）
【００３５】
本発明に従う第３の実施態様において、コンピュータ・プログラム及びコンピュータ・プログラム製品は、コンピュータに、本発明に従う第１の実施態様に従う音響モデルを改善する方法の各ステップを実行させる。
【００３６】
本発明の実施態様に従うコンピュータ・プログラムはそれぞれ、一つ又は複数のフレキシブル・ディスク、ＭＯ、ＣＤ、ＤＶＤ、ＢＤ、ハードディスク装置、ＵＳＢに接続可能なメモリ媒体、ＲＯＭ、ＭＲＡＭ、ＲＡＭ等の任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することができる。当該コンピュータ・プログラムは、記録媒体への格納のために、通信回線で接続する他のデータ処理システム、例えばコンピュータからダウンロードしたり、又は他の記録媒体から複製したりすることができる。また、本発明の実施態様に従うコンピュータ・プログラムは、圧縮し、又は複数に分割して、単一又は複数の記録媒体に格納することもできる。また、様々な形態で、本発明の実施態様に従うコンピュータ・プログラム製品を提供することも勿論可能であることにも留意されたい。本発明の実施態様に従うコンピュータ・プログラム製品は、例えば、上記コンピュータ・プログラムを記録した記憶媒体、又は、上記コンピュータ・プログラムを伝送する伝送媒体を包含しうる。
【００３７】
本発明の上記概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではなく、これらの構成要素のコンビネーション又はサブコンビネーションもまた、本発明となりうることに留意すべきである。
【００３８】
本発明の実施態様において使用されるコンピュータの各ハードウェア構成要素を、複数のマシンと組み合わせ、それらに機能を配分し実施する等の種々の変更は当業者によって容易に想定され得ることは勿論である。それらの変更は、当然に本発明の思想に包含される概念である。ただし、これらの構成要素は例示であり、そのすべての構成要素が本発明の必須構成要素となるわけではない。
【００３９】
また、本発明は、ハードウェア、ソフトウェア、又は、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせとして実現可能である。ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせによる実行において、上記コンピュータ・プログラムをインストールされたコンピュータにおける当該コンピュータ・プログラムの実行が典型的な例として挙げられる。かかる場合、当該コンピュータ・プログラムが当該コンピュータのメモリにロードされて実行されることにより、当該コンピュータ・プログラムは、当該コンピュータを制御し、本発明にかかる処理を実行させる。当該コンピュータ・プログラムは、任意の言語、コード、又は、表記によって表現可能な命令群から構成されうる。そのような命令群は、当該コンピュータが特定の機能を直接的に、又は、１．他の言語、コード若しくは表記への変換及び、２．他の媒体への複製、のいずれか一方若しくは双方が行われた後に、実行することを可能にするものである。
【発明の効果】
【００４０】
本発明の実施態様に従うと、大量のフィールド・データを必要とすること無しに、少量のフィールド・データと共に、イン−ハウス・データを使用することによって、目標ドメイン音響モデルを改善することが可能になる。
【００４１】
本発明の実施態様に従うと、少量のフィールド・データからの特徴量の標準偏差値とイン−ハウス・データからの特徴量の標準偏差値との比を用いるというシンプルな方法で、音響ミスマッチを低減することが可能になる。
【００４２】
本発明の実施態様に従うと、既存技術であるＦＭＬＬＲを組み合わせて利用し、目標ドメイン音響モデルを改善することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１Ａ】本発明の実施態様において使用されうるコンピュータ又は本発明の実施態様に従うコンピュータの一例を示した図である。
【図１Ｂ】本発明の実施態様において使用されうるコンピュータ又は本発明の実施態様に従うコンピュータの一例であって、当該コンピュータ上で１又は複数の仮想マシンを稼働させる場合を示した図である。
【図２Ａ】本発明の実施態様に従い、音響モデルを改善する処理の為のフローチャートを示す。
【図２Ｂ】本発明の実施態様に従い、音響モデルを改善する処理の為のフローチャートを示す。
【図２Ｃ】本発明の実施態様に従い、音響モデルを改善する処理の為のフローチャートを示す。
【図２Ｄ】本発明の実施態様に従い、音響モデルを改善する処理の為のフローチャートを示す。
【図３Ａ】本発明の実施態様に従い、コールセンターの音響モデルを改善する処理の為のダイアグラムを示す。
【図３Ｂ】本発明の実施態様に従い、コールセンターの音響モデルを改善し、当該改善された音響モデルを用いた場合の文字誤り率を示す。
【図４】図１Ａ又は図１Ｂに従うハードウェア構成を好ましくは備えており、本発明の実施態様を実施するコンピュータの機能ブロック図の一例を示した図である。
【図５】従来技術において、大量のフィールド・データが利用可能でない場合にイン・ハウス・データを用いても、大量のフィールド・データとイン・ハウス・データとの間に音響的なミスマッチがあることを示す。
【発明を実施するための形態】
【００４４】
本発明の実施形態を、以下に図面に従って説明する。以下の図面を通して、特に断らない限り、同一の符号は同一の対象を指す。本発明の実施形態は、本発明の好適な態様を説明するためのものであり、本発明の範囲をここで示すものに限定する意図はないことを理解されたい。
【００４５】
図１Ａは、本発明の実施態様において使用されうるコンピュータ又は本発明の実施態様に従うコンピュータの一例を示した図である。当該コンピュータは例えば、１又は複数のコンピュータ、例えばサーバ・コンピュータ（例えば、サーバ機能を備えているコンピュータ）でありうるが、これらに制限されるものではない。
【００４６】
コンピュータ（１０１）は、１又は複数のＣＰＵ（１０２）とメイン・メモリ（１０３）とを備えており、これらはバス（１０４）に接続されている。ＣＰＵ（１０２）は例えば、３２ビット又は６４ビットのアーキテクチャに基づくものである。当該ＣＰＵ（１０２）は例えば、インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションのＰｏｗｅｒ（商標）シリーズ、インテル社のＸｅｏｎ（登録商標）シリーズ、Ｃｏｒｅ（商標）  ｉシリーズ、Ｃｏｒｅ（商標）  ２シリーズ、Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）シリーズ、Ｃｅｌｅｒｏｎ（登録商標）シリーズ若しくはＡｔｏｍ（商標）シリーズ、又は、ＡＭＤ（Advanced Micro Devices）社のＯｐｔｅｒｏｎ（商標）シリーズ、Ａシリーズ、Ｐｈｅｎｏｍ（商標）シリーズ、Ａｔｈｌｏｎ（商標）シリーズ、Ｔｕｒｉｏｎ（登録商標）シリーズ若しくはＳｅｍｐｒｏｎ（商標）でありうる。
【００４７】
バス（１０４）には、ディスプレイ・コントローラ（１０５）を介して、ディスプレイ（１０６）、例えば液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）が接続されうる。また、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）は例えば、タッチパネル・ディスプレイ又はフローティング・タッチ・ディスプレイであてもよい。ディスプレイ（１０６）は、コンピュータ（１０１）上で動作中のソフトウェア（例えば、本発明の実施態様に従うコンピュータ・プログラム又は当該コンピュータ（１０１）上で動作中の任意の各種コンピュータ・プログラム）が稼働することによって表示されるオブジェクトを、適当なグラフィック・インタフェースで表示するために使用されうる。また、ディスプレイ（１０６）は例えば、ウェブ・ブラウザ・アプリケーションの画面を出力しうる。
【００４８】
バス（１０４）には任意的に、例えばＳＡＴＡ又はＩＤＥコントローラ（１０７）を介して、ディスク（１０８）、例えばハードディスク又はソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）が接続されうる。
【００４９】
バス（１０４）には任意的に、例えばＳＡＴＡ又はＩＤＥコントローラ（１０７）を介して、ドライブ（１０９）、例えばＣＤ、ＤＶＤ又はＢＤドライブが接続されうる。
【００５０】
バス（１０４）には、周辺装置コントローラ（１１０）を介して、例えばキーボード・マウス・コントローラ又はＵＳＢバスを介して、任意的に、キーボード（１１１）及びマウス（１１２）が接続されうる。
【００５１】
ディスク（１０８）には、オペレーティング・システム、例えばメインフレーム用に開発されたオペレーティング・システム（例えば、ｚ／ＯＳ、ｚ／ＶＭ、若しくはｚ／ＶＳＥ）、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）ＭａｃＯＳ（登録商標）、及びＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、並びにＪ２ＥＥなどのＪａｖａ（登録商標）処理環境、Ｊａｖａ（登録商標）アプリケーション、Ｊａｖａ（登録商標）仮想マシン（ＶＭ）、Ｊａｖａ（登録商標）実行時（ＪＩＴ）コンパイラを提供するプログラム、本発明の実施態様に従うコンピュータ・プログラム、及びその他の任意の各種コンピュータ・プログラム、並びにデータが、メイン・メモリ（１０３）にロード可能なように記憶されうる。
【００５２】
また、ディスク（１０８）には、本発明の実施態様に従い音響モデルを改善する処理を可能にするソフトウェアが、メイン・メモリ（１０３）にロード可能なように記憶されうる。
【００５３】
ディスク（１０８）は、コンピュータ（１０１）内に内蔵されていてもよく、当該コンピュータ（１０１）がアクセス可能なようにケーブルを介して接続されていてもよく、又は、当該コンピュータ（１０１）がアクセス可能なように有線又は無線ネットワークを介して接続されていてもよい。
【００５４】
ドライブ（１０９）は、必要に応じて、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ又はＢＤからプログラム、例えばオペレーティング・システム、アプリケーション・プログラム又は本発明の実施態様に従うコンピュータ・プログラムをディスク（１０８）にインストールするために使用されうる。
【００５５】
通信インタフェース（１１４）は、例えばイーサネット（登録商標）・プロトコルに従う。通信インタフェース（１１４）は、通信コントローラ（１１３）を介してバス（１０４）に接続され、コンピュータ（１０１）を通信回線（１１５）に有線又は無線接続する役割を担い、コンピュータ（１０１）のオペレーティング・システムの通信機能のＴＣＰ／ＩＰ通信プロトコルに対して、ネットワーク・インタフェース層を提供する。なお、通信回線は例えば、無線ＬＡＮ接続規格に基づく無線ＬＡＮ環境、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎなどのＷｉ-Ｆｉ無線ＬＡＮ環境、又は携帯電話網環境（例えば、３Ｇ、ＬＴＥ又は４Ｇ環境）でありうる。
【００５６】
図１Ｂは、本発明の実施態様において使用されうるコンピュータ又は本発明の実施態様に従うコンピュータの一例であって、当該コンピュータ上で１又は複数の仮想マシンを稼働させる場合を示した図である。当該コンピュータは例えば、ワークステーション、ラックマウント型サーバ、ブレード型サーバ、ミッドレンジ、メインフレームなどのサーバ・コンピュータとして構成されうる。
【００５７】
図１Ｂに示すコンピュータ（１２１）は、ハードウェア・リソース（１２２）として、１又は複数のＣＰＵ（１３１）、メイン・メモリ（１３２）、ストレージ（１３３）、通信コントローラ（１３４）、及び通信インタフェース（１３５）を備えうる。上記１又は複数のＣＰＵ（１３１）、メイン・メモリ（１３２）、ストレージ（１３３）、通信コントローラ（１３４）、及び通信インタフェース（１３５）並びに通信回線（１３６）はそれぞれ、図１Ａに示すコンピュータ（１０１）の１又は複数のＣＰＵ（１０２）、メイン・メモリ（１０３）、ディスク（１０８）、通信コントローラ（１１３）、及び通信インタフェース（１１４）、並びに通信回線（１１５）それぞれに対応しうる。
【００５８】
また、コンピュータ（１２１）は、物理ホストマシンとして稼働し、また、仮想化ソフトウェア（例えば、ＶＭＷａｒｅ（登録商標）、Ｈｙｐｅｒ−Ｖ（登録商標）、Ｘｅｎ（登録商標））のハイパーバイザ（仮想化モニタ又は仮想化ＯＳとも呼ばれる）上で、同一の又は異なるＯＳ（例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標））をゲストＯＳ（１５６）とした１又は複数の仮想マシン１〜ｎ（１２５−１〜１２５−２）（ドメインＵ又はチャイルド・パーティションとも呼ばれる）を稼働させることが可能である。
【００５９】
また、コンピュータ（１２１）は、上記ハイパーバイザ上で、管理用仮想マシン（１２４）（ドメイン０又はペアレント・パーティションとも呼ばれる）を稼働させることが可能である。管理用仮想マシン（１２４）は、管理用ＯＳ（１４１）、当該管理用ＯＳ（１４１）上で動作する制御モジュール（１４２）、及び仮想リソース（１４３）を含む。制御モジュール（１４２）は、ハイパーバイザ（１２３）に対しコマンドを発行するモジュールである。また、制御モジュール（１４２）は、ハイパーバイザ（１２３）に対して、ユーザドメインの仮想マシン１〜ｎ（１２５−１〜１２５−２）の作成、及びゲストＯＳ（１５６）の起動の命令を発行し、仮想マシン１〜ｎ（１２５−１〜１２５−２）の動作を制御する。仮想リソース（１４３）は、管理用仮想マシン（１２４）の為に割り当てられたハードウェア・リソース（１２２）である。
【００６０】
仮想マシン１〜ｎ（１２５−１〜１２５−２）は、仮想リソース、ゲストＯＳ（１５６）、及び、ゲストＯＳ（１５６）上で動作する種々のアプリケーション１〜ｎ（１５７−１〜１５７−３）を含む。仮想リソースは例えば、仮想ＣＰＵ（１５１）、仮想メモリ（１５２）、仮想ディスク（１５３）、仮想通信コントローラ（１５４）及び仮想通信インタフェース（１５５）を含む。
【００６１】
下記図２Ａ〜図２Ｄそれぞれは、本発明の実施態様に従い、音響モデルを改善する処理の為のフローチャートを示す。
【００６２】
以下において、上記フローチャートを説明する上で必要な用語を予め説明する。
【００６３】
上記音響モデルは、過去に作成された音響モデルであり、以下で説明する第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて過去に構築された音響モデルである。当該音響モデルが、本発明の実施態様に従いその精度が改善される対象の音響モデルである。本発明の実施態様において、当該音響モデルを目標ドメイン音響モデルという場合がある。
【００６４】
第１の学習データとは、運用環境と同じ条件で取得された音声データであり、例えば音声認識の為に音響モデルを使用している運用環境と同じ条件で録音された音声データでありうる。第１の学習データは例えば、音声認識の為に音響モデルを使用している運用環境において取得されたフィールド・データの一部（言い換えれば、少量のフィールド・データ）でありうる。
【００６５】
第２の学習データとは、第１の学習データを録音した環境とは異なる環境で取得した音声データであり、従って、上記運用環境と異なる条件で取得された音声データである。上記第１の学習データとは異なる環境とは、例えば、当該第１の学習データを録音した環境（例えば、場所、又は録音機材（録音のためのハードウェア及びソフトウェアを含む））が異なる環境でありうる。
また、第２の学習データは、例えば上記音声認識の為に音響モデルを使用している運用環境と異なる条件で録音された音声データでありうる。第２の学習データは例えば、音声認識の為に音響モデルを使用している運用環境と異なる環境において取得されたイン−ハウス・データでありうる。
【００６６】
第１の学習データの量は、第２の学習データの量よりも少ないものである。例えば、第１の学習データの量が３０分程度のデータである場合には、第２の学習データの量が１５０分程度のデータでありうる（なお、各数字は、あくまでも一例であって、本は発明の実施態様がこれらに限定されるものではない）。従って、第１の学習データはその入手が例えばセキュリティ上の理由により入手困難なデータであり、第２の学習データはその入手が容易なデータであるともいえる。
【００６７】
特徴量とは例えば、ケプストラム又は対数メルフィルタバンク出力であるが、これらに限定されるものではない。ケプストラム領域の特徴量として例えば、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）、及びＰＬＰ（perceptual linear predictive）を含みうる。ケプストラム及び対数メルフィルタバンク出力それぞれは、当業者に知られている。コンピュータ（１０１）は例えば、任意のプログラム化されたモジュールを使用して、ケプストラム又は対数メルフィルタバンク出力の処理を実行しうる。
【００６８】
図２Ａは、本発明の実施態様に従い、ＦＭＬＬＲを用いずに、音響モデルを改善する処理の為のフローチャートを示す。
【００６９】
ステップ２０１において、コンピュータ（１０１）は、音響モデルを改善する処理を開始する。
【００７０】
ステップ２０２において、コンピュータ（１０１）は、第１の学習データ（例えば、少量のフィールド・データ）を当該第１の学習データを格納した記録媒体（２９１）から読み取り、当該第１の学習データから特徴量を算出し、そして、当該特徴量の標準偏差を算出して、第１の標準偏差値を取得する。第１の学習データとして少量のフィールド・データが必要ではあるが、当該特徴量がケプストラムである場合にはケプストラムの次元は低い（例えば、１３次元程度）為に、その標準偏差を求めるためのデータ量は非常に少なくてよい。
【００７１】
ステップ２０３において、コンピュータ（１０１）は、第２の学習データ（例えば、イン−ハウス・データ）を当該第２の学習データを格納した記録媒体（２９２）から読み取り、当該第２の学習データから特徴量を算出し、当該特徴量の標準偏差を算出して、第２の標準偏差値を取得する。
【００７２】
なお、コンピュータ（１０１）は、ステップ２０２の処理とステップ２０３の処理を例えば異なる仮想環境上で並列して実行してもよく、又は、ステップ２０２の処理をステップ２０３の処理よりも先に実行してもよく、若しくは、ステップ２０３の処理をステップ２０２の処理よりも先に実行してもよい。
【００７３】
ステップ２０５において、コンピュータ（１０１）は、ステップ２０３において第２の学習データから取得した特徴量に、ステップ２０２で取得した第１の標準偏差値をステップ２０３で取得した第２の標準偏差値で除した比を掛けて、第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成する。
【００７４】
ステップ２０７において、コンピュータ（１０１）は、上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを当該音響モデルを格納した記録媒体（２９３）から読み取り、ステップ２０５で作成した特徴量を用いて、上記記録媒体（２９３）から読み取った音響モデルを再構築する。コンピュータ（１０１）は、当該再構築した音響モデルを、当該再構築された音響モデルを格納する記憶媒体（２９４）に格納しうる。このように、上記記録媒体（２９３）から読み取った音響モデルを初期値とし、第２の学習データの分散を第１の学習データの分散と合うように特徴量変換し、当該特徴量変換した特徴量を用いて上記音響モデルを再構築することによって、精度の改善された音響モデルを取得することが可能になる。当該再構築された音響モデルは、第１の学習データと同じ環境において音声認識の為に利用される。
【００７５】
ステップ２０８において、コンピュータ（１０１）は、音響モデルを改善する処理を終了する。
【００７６】
図２Ｂは、本発明の実施態様に従い、第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成した後にＦＭＬＬＲをさらに用いて、音響モデルを改善する処理の為のフローチャートを示す。
【００７７】
ステップ２１１において、コンピュータ（１０１）は、音響モデルを改善する処理を開始する。
【００７８】
ステップ２１２、２１３及び２１５それぞれは、図２Ａに記載のステップ２０２、２０３及び２０５それぞれに対応する。従って、ステップ２１２、２１３及び２１５それぞれについての説明は、ステップ２０２、２０３及び２０５それぞれの説明を参照されたい。
【００７９】
ステップ２１６において、コンピュータ（１０１）は、上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを当該音響モデルを格納した記録媒体（２９３）から読み取り、当該音響モデルを用いて、ＦＭＬＬＲをステップ２１５で作成した特徴量に適用して特徴量を作成する。ＦＭＬＬＲを特徴量に適用して特徴量を生成することは例えば、以下のようにして行われうる。まず、音響モデルと或る特徴量系列が与えられている場合に、コンピュータ（１０１）は、当該音響モデルと当該特徴量系列間の環境のミスマッチが少なくなるようなＦＭＬＬＲ変換行列を計算する。次に、コンピュータ（１０１）は、上記ＦＭＬＬＲ変換行列を上記特徴量系列に掛けることによって、当該音響モデルと上記環境とのミスマッチが少ない特徴量を生成する。
【００８０】
ステップ２１７において、コンピュータ（１０１）は、上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを当該音響モデルを格納した記録媒体（２９３）から読み取り、ステップ２１６で作成した特徴量を用いて、上記記録媒体（２９３）から読み取った音響モデルを再構築する。コンピュータ（１０１）は、当該再構築した音響モデルを、当該再構築された音響モデルを格納する記憶媒体（２９４）に格納しうる。このように、上記記録媒体（２９３）から読み取った音響モデルを初期値とし、第２の学習データの分散を第１の学習データの分散と合うように特徴量変換し、さらに上記音響モデルに対して、当該特徴量変換した特徴量を合わせるようにＦＭＬＬＲ変換行列を推定し、そして当該特徴量変換した特徴量にさらにＦＭＬＬＲ変換行列を掛けたものを特徴量として生成し、当該作成した特徴量を用いて上記音響モデルを再構築することによって、精度の改善された音響モデルを取得することが可能になる。当該再構築された音響モデルは、第１の学習データと同じ環境において音声認識の為に利用される。
【００８１】
ステップ２１８において、コンピュータ（１０１）は、音響モデルを改善する処理を終了する。
【００８２】
図２Ｃは、本発明の実施態様に従い、第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成する前にＦＭＬＬＲをさらに用いて、音響モデルを改善する処理の為のフローチャートを示す。
【００８３】
ステップ２２１において、コンピュータ（１０１）は、音響モデルを改善する処理を開始する。
【００８４】
ステップ２２２及び２２３それぞれは、図２Ａに記載のステップ２０２及び２０３それぞれに対応する。従って、ステップ２２２及び２２３それぞれについての説明は、ステップ２０２及び２０３それぞれの説明を参照されたい。
【００８５】
ステップ２２４において、コンピュータ（１０１）は、第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを当該音響モデルを格納した記録媒体（２９３）から読み取り、当該音響モデルを用いて、ＦＭＬＬＲをステップ２２３で作成した特徴量に適用して特徴量を作成する。
【００８６】
ステップ２２５において、コンピュータ（１０１）は、ステップ２２４において作成した特徴量に、ステップ２２２で取得した第１の標準偏差値をステップ２２３で取得した第２の標準偏差値で除した比を掛けて、第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成する。
【００８７】
ステップ２２７において、コンピュータ（１０１）は、上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを当該音響モデルを格納した記録媒体（２９３）から読み取り、ステップ２２５で作成した特徴量を用いて、上記記録媒体（２９３）から読み取った音響モデルを再構築する。コンピュータ（１０１）は、当該再構築した音響モデルを、当該再構築された音響モデルを格納する記憶媒体（２９４）に格納しうる。このように、上記記録媒体（２９３）から読み取った音響モデルを初期値とし、当該音響モデルを用いてＦＭＬＬＲを特徴量に適用し、次に、第２の学習データにＦＭＬＬＲが掛けられた後の特徴量の分散を第１の学習データの分散と合うように特徴量変換し、当該特徴量変換した特徴量を用いて上記音響モデルを再構築することによって、精度の改善された音響モデルを取得することが可能になる。当該再構築された音響モデルは、第１の学習データと同じ環境において音声認識の為に利用される。
【００８８】
ステップ２２８において、コンピュータ（１０１）は、音響モデルを改善する処理を終了する。
【００８９】
図２Ｄは、本発明の実施態様に従い、第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成する前及び当該特徴量を作成した後の両方でＦＭＬＬＲをさらに用いて、音響モデルを改善する処理の為のフローチャートを示す。
【００９０】
ステップ２３１において、コンピュータ（１０１）は、音響モデルを改善する処理を開始する。
【００９１】
ステップ２３２及び２３３それぞれは、図２Ａに記載のステップ２０２及び２０３それぞれに対応する。従って、ステップ２３２及び２３３それぞれについての説明は、ステップ２０２及び２０３それぞれの説明を参照されたい。
【００９２】
ステップ２３４において、コンピュータ（１０１）は、第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを当該音響モデルを格納した記録媒体（２９３）から読み取り、当該音響モデルを用いて、ＦＭＬＬＲをステップ２２３で取得した特徴量に適用して第１の特徴量を作成する。
【００９３】
ステップ２３５において、コンピュータ（１０１）は、ステップ２３４において作成した第１の特徴量に、ステップ２２２で取得した第１の標準偏差値をステップ２２３で取得した第２の標準偏差値で除した比を掛けて、第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成する。
【００９４】
ステップ２３６において、コンピュータ（１０１）は、上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを当該音響モデルを格納した記録媒体（２９３）から読み取り、当該音響モデルを用いて、ＦＭＬＬＲをステップ２３５で作成した特徴量に適用して第２の特徴量を作成する。
【００９５】
ステップ２３７において、コンピュータ（１０１）は、上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデルを当該音響モデルを格納した記録媒体（２９３）から読み取り、ステップ２３６で作成した第２の特徴量を用いて上記記録媒体（２９３）から読み取った音響モデルを再構築する。コンピュータ（１０１）は、当該再構築した音響モデルを、当該再構築された音響モデルを格納する記憶媒体（２９４）に格納しうる。このように、上記記録媒体（２９３）から読み取った音響モデルを初期値とし、当該音響モデルを用いてＦＭＬＬＲを特徴量に適用し、次に、第２の学習データにＦＭＬＬＲが掛けられた後の第１の特徴量の分散を第１の学習データの分散と合うように特徴量変換し、さらに上記音響モデルに対して、当該特徴量変換した特徴量を合わせるようにＦＭＬＬＲ変換行列を推定し、そして当該特徴量変換した特徴量にＦＭＬＬＲ変換行列を掛けたものを特徴量として生成し、当該作成した第２の特徴量を用いて上記音響モデルを再構築することによって、精度の改善された音響モデルを取得することが可能になる。当該再構築された音響モデルは、第１の学習データと同じ環境において音声認識の為に利用される。
【００９６】
ステップ２３８において、コンピュータ（１０１）は、音響モデルを改善する処理を終了する。
【００９７】
図３Ａ及び図３Ｂは、本発明の実施態様に従い、コールセンターの音響モデルを改善する処理を説明する為のダイアグラムを示す。
【００９８】
図３Ａは、本発明の実施態様に従い、コールセンターの音響モデルを改善する処理のダイアグラムを示す。
【００９９】
コールセンター（３０１）は、大量のフィールド・データ（３９０）を所有している。また、コールセンター（３０１）は、大量のフィールド・データ（３９０）から構築した音響モデル（以下、「目標ドメイン音響モデル」という）（３９３）を所有している。しかしながら、目標ドメイン音響モデル（３９３）は、コールセンターに導入時の古い技術を用いて構築されたものである。そこで、コールセンターでは、その音声認識の向上の施策の一つとして、目標ドメイン音響モデル（３９３）を最新の技術を用いて改善する保守作業をしようとしている。
【０１００】
コールセンター（３０１）の運営会社は、上記保守作業を外部会社に委託をしようとしている。
【０１０１】
しかしながら、大量のフィールド・データ（３９０）には、その一部に機密情報（クライアントである個人の個人情報）を含むために、外部会社に提供することができない。
【０１０２】
そこで、コールセンター（３０１）の運営会社は、大量のフィールド・データ（３９０）から機密情報を含まない部分を取り出して、当該部分（以下、「少量のフィールド・データ」（Small Field Data）という）（例えば、約３０分程度のデータである）（３９１）を上記外部会社に提供することにした。
【０１０３】
外部会社は、サーバ・コンピュータ（３０１）を使用して、目標ドメイン音響モデル（３９３）を最新の技術を用いて改善する下記保守作業を行おうとしている。また、外部会社は、音響モデルの上記保守作業に必要な利用可能なイン−ハウス・データ（例えば、約１５０分程度のデータである）（３９２）を所有している。
【０１０４】
ステップ３１２において、サーバ・コンピュータ（３０１）は、少量のフィールド・データ（３９１）からケプストラムを算出し、そして、当該ケプストラムの標準偏差σ_fieldを算出して、第１の標準偏差値を取得する。
【０１０５】
ステップ３１３において、サーバ・コンピュータ（３０１）は、イン−ハウス・データ（３９２）からケプストラムを算出し、そして、当該ケプストラムの標準偏差σ_in-houseを算出して、第２の標準偏差値を取得する。
【０１０６】
ステップ３１５において、サーバ・コンピュータ（３０１）は、イン−ハウス・データ（３９２）のケプストラムに、σ_field／σ_in-houseを掛け算して、少量のフィールド・データ（３９１）を録音した環境に適応された特徴量を作成する。
【０１０７】
ステップ３１６において、サーバ・コンピュータ（３０１）は、目標ドメイン音響モデル（３９３）を用いて、ＦＭＬＬＲをステップ３１５で作成した特徴量に適用して特徴量を作成する。
【０１０８】
ステップ３１７において、サーバ・コンピュータ（３０１）は、ＦＭＬＬＲ適用無しの場合には、ステップ３１５で作成した特徴量を用いて目標ドメイン音響モデル（３９３）を再構築し、又は、ＦＭＬＬＲ適用有りの場合には、ステップ３１６で作成した特徴量を用いて目標ドメイン音響モデル（３９３）を再構築する。コンピュータ（１０１）は、当該再構築した音響モデルを、改善された音響モデル（３９４）として、記憶媒体に格納する。
【０１０９】
外部会社は、改善された音響モデル（３９４）をコールセンター（３０１）の運営会社が利用可能な記憶媒体で提供する。
【０１１０】
コールセンター（３０１）の運営会社は、コールセンター（すなわち、大量のフィールド・データを録音した同じ環境）において、改善された音響モデル（３９４）を音声認識の為に使用する。
【０１１１】
図３Ｂは、本発明の実施例として、コールセンターの目標ドメイン音響モデル（３９３）を本発明の実施態様に従い改善し、当該改善された音響モデルを用いた場合の文字誤り率、並びに、比較例として、従来技術に従い、コールセンターの過去に構築された目標ドメイン音響モデル（３９３）をそのまま用いた場合又は当該目標ドメイン音響モデル（３９３）をＦＭＬＬＲのみを用いて改善した場合の文字誤り率を示す。
【０１１２】
コールセンターＡ及びコールセンターＢそれぞれから得られた目標ドメイン音響モデル（３９３）それぞれについて、大量のフィールド・データ（３９０）から過去に構築された目標ドメイン音響モデル（３９３）を改善する為に、下記に示す実施例及び比較例の実験をそれぞれ行った。
【０１１３】
実施例１は、図２Ａに示すフローチャートの処理に対応する。実施例１では、コールセンターＡ及びコールセンターＢそれぞれから得られた目標ドメイン音響モデル（３９３）それぞれについて、図３Ａに示すダイアグラムのうち、ステップ３１６の処理を省略し（すなわち、上記ＦＭＬＬＲ適用無しの場合）、ステップ３１７の目標ドメイン音響モデル（３９３）の再構築において、ステップ３１５で作成した特徴量を用いて、目標ドメイン音響モデル（３９３）を再構築し、音響モデルの改善を行った。そして、当該改善された音響モデルそれぞれを使用して、コールセンターＡ及びコールセンターＢそれぞれで音声認識を行い、その文字誤り率（Character Error Rate；ＣＥＲ）を算出した。
【０１１４】
上記文字誤り率は認識率評価尺度であり、文字単位でマッチングを行う手法であり、当業者に知られている手法である。
【０１１５】
実施例２は、図２Ｂに示すフローチャートの処理に対応する。実施例２では、コールセンターＡ及びコールセンターＢそれぞれから得られた目標ドメイン音響モデル（３９３）それぞれについて、図３Ａに示すダイアグラムのうち、ステップ３１６の処理を実行し（すなわち、上記ＦＭＬＬＲ適用有りの場合）、ステップ３１７の目標ドメイン音響モデル（３９３）の再構築において、ステップ３１６で作成した特徴量を用いて、目標ドメイン音響モデル（３９３）を再構築し、音響モデルの改善を行った。そして、当該改善された音響モデルそれぞれを使用して、コールセンターＡ及びコールセンターＢそれぞれで音声認識を行い、その文字誤り率を算出した。
【０１１６】
比較例１では、コールセンターＡ及びコールセンターＢそれぞれから得られた目標ドメイン音響モデル（３９３）それぞれを使用して、コールセンターＡ及びコールセンターＢそれぞれで音声認識を行い、その文字誤り率を算出した。
【０１１７】
比較例２では、コールセンターＡ及びコールセンターＢそれぞれから得られた目標ドメイン音響モデル（３９３）それぞれを使用して、図３Ａに示すダイアグラムのうち、ステップ３１２〜ステップ３１６を省略し、ステップ３１６の処理において、目標ドメイン音響モデル（３９３）を用いて、ＦＭＬＬＲをイン−ハウス・データ（３９２）のケプストラムに適用して特徴量を作成し、ステップ３１７の目標ドメイン音響モデル（３９３）の再構築において、当該作成したイン−ハウス・データからの特徴量を用いて目標ドメイン音響モデル（３９３）を再構築して、音響モデルの改善を行った。そして、当該改善された音響モデルそれぞれを使用して、コールセンターＡ及びコールセンターＢそれぞれで音声認識を行い、その文字誤り率を算出した。
【０１１８】
ところで、音響モデルの再構築では、（１）隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model；ＨＭＭ）−混合ガウスモデル（Gaussian Mixture Model；ＧＭＭ）の最尤推定、（２）特徴量領域の識別学習、そして（３）モデル領域での識別学習の順に処理を行う。
【０１１９】
コールセンターＡでは、目標ドメイン音響モデル（３９３）が上記（１）隠れマルコフモデル−混合ガウスモデルの最尤推定、及び（２）特徴量領域の識別学習まで既に行われており、本発明の実施態様に従った特徴量を用いて、（３）モデル領域での識別学習を行った。なお、コールセンターＡについての比較例２においては、本発明の実施態様を用いず、ＦＭＬＬＲを適用して作成した特徴量を用いて上記（３）の処理を行った。
【０１２０】
コールセンターＢでは、目標ドメイン音響モデル（３９３）が上記（１）隠れマルコフモデル−混合ガウスモデルの最尤推定まで既に行われており、本発明の実施態様に従った特徴量を用いて、（２）特徴量領域の識別学習、及び（３）モデル領域での識別学習を行った。なお、コールセンターＢについての比較例２においては、本発明の実施態様を用いず、ＦＭＬＬＲを適用して作成した特徴量を用いて上記（２）及び上記（３）の処理を行った。
【０１２１】
コールセンターＡ及びコールセンターＢそれぞれについて、実施例１及び２並びに比較例１及び２の文字誤り率の結果を図３Ｂのテーブルに示す。
【０１２２】
コールセンターＡの場合には、実施例１は比較例１と比べて、０．２％の文字誤り率の改善が見られた。また、実施例２は比較例１と比べて、０．６％の文字誤り率の改善が見られた。また、実施例２は比較例２と比べて、０．３％の文字誤り率の改善が見られた。
【０１２３】
コールセンターＢの場合には、実施例１は比較例１と比べて、５．２％の文字誤り率の改善が見られた。また、実施例２は比較例１と比べて、６．０％の文字誤り率の改善が見られた。なお、比較例２では、学習方を様々に変化させても、文字誤り率が５４．０よりも低くなることがなかった。
【０１２４】
図４は、図１Ａ又は図１Ｂに従うハードウェア構成を好ましくは備えており、図２Ａ〜図２Ｄに示すフローチャートに従って本発明の実施態様を実施するコンピュータの機能ブロック図の一例を示した図である。以下において、「部」は「手段」とも読み替えてもよい。
【０１２５】
コンピュータ（４０１）は、図１Ａに示すコンピュータ（１０１）又は図１Ｂに示すコンピュータ（１２１）に対応しうる。
【０１２６】
コンピュータ（４０１）は、標準偏差値算出部（４１１）、特徴量作成部（４１２）、及び音響モデル再構築部（４１３）を備えている。また、コンピュータ（４０１）は任意的に、ＦＭＬＬＲ適用部（４１４）を備えうる。
【０１２７】
標準偏差値算出部（４１１）は、第１の学習データを当該第１の学習データを格納した記録媒体（４９１）から読み取り、当該第１の学習データから特徴量を算出し、当該特徴量の標準偏差を算出して、第１の標準偏差値を取得し、且つ、上記第１の学習データとは異なる環境で取得された第２の学習データを当該第２の学習データを格納した記録媒体（４９２）から読み取り、当該第２の学習データから特徴量を算出し、当該特徴量の標準偏差を算出して、第２の標準偏差値を取得する。
【０１２８】
また、標準偏差値算出部（４１１）は、図２Ａに示すステップ２０２及び２０３、図２Ｂに示すステップ２１２及び２１３、図２Ｃに示すステップ２２２及び２２３、並びに、図２Ｄに示すステップ２３２及び２３３を実行しうる。
【０１２９】
また、特徴量作成部（４１２）は、上記第２の学習データから取得した特徴量に、又は、目標ドメイン音響モデル（４９３）を用いて、ＦＭＭＬＲを第２の学習データから取得した特徴量に適用して作成した特徴量に、上記第１の標準偏差値を上記第２の標準偏差値で除した比を掛けて、上記第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を作成する。
【０１３０】
また、特徴量作成部（４１２）は、図２Ａに示すステップ２０５、図２Ｂに示すステップ２１５、図２Ｃに示すステップ２２５、並びに、図２Ｄに示すステップ２３５を実行しうる。
【０１３１】
音響モデル再構築部（４１３）は、上記第１の学習データと同じ環境で取得された学習データを用いて構築された音響モデル（すなわち、目標ドメイン音響モデル（４９３））を、第１の学習データを録音した環境に適応された特徴量を用いて再構築する。
【０１３２】
また、音響モデル再構築部（４１３）は、図２Ａに示すステップ２０７、図２Ｂに示すステップ２１７、図２Ｃに示すステップ２２７、並びに、図２Ｄに示すステップ２３７を実行しうる。
【０１３３】
ＦＭＬＬＲ適用部（４１４）は、目標ドメイン音響モデル（４９３）を用いて、ＦＭＬＬＲを、特徴量作成部（４１２）によって作成された特徴量、又は、標準偏差値算出部（４１１）において第２の学習データ（２９２）から取得した特徴量に適用して特徴量を作成する。
【０１３４】
また、ＦＭＬＬＲ適用部（４１４）は、図２Ｂに示すステップ２１６、図２Ｃに示すステップ２２４、並びに、図２Ｄに示すステップ２３４及び２３６を実行しうる。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図２Ｄ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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