(57)【要約】【課題】音声認識に用いる単語リストの性能を評価することができる認識性能推定装置及び単語リストに含まれる単語の中から認識障害となる単語を抽出することができる認識障害単語抽出装置を提案する。【解決手段】対象単語と対立単語の二単語を入力とし、単語類似度を算出する単語類似度算出手段と、対象単語と単語リストを入力とし、単語誤認識スコアを算出する単語誤認識スコア算出手段と、単語リストを入力とし単語リストに含まれる全ての単語の平均的な単語誤認識スコアを算出する平均単語誤認識スコア算出手段と、単語リストに含まれる単語数と平均単語誤認識スコアと、音声認識処理において解候補を探索する際に設定される候補数絞込み基準値の三要素を入力として、音声認識率の推定値を算出する音声認識率推定手段とを備える音声認識性能推定装置および単語リストの中から認識障害となる単語を抽出する認識障害抽出装置。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
対象単語と対立単語からなる二つの単語を受け取り、音声認識を行った際に上記対象単語に対応する発声が上記対立単語として認識される度合いを示す単語類似度を算出する単語類似度算出処理と、
上記対象単語と単語リストを受け取り、音声認識を行った際に上記対象単語に対応する発声が単語リストのいずれかの単語として認識される度合いを示す単語誤認識スコアを算出する単語誤認識スコア算出処理と、
上記単語リストを受け取り、上記単語リストに含まれるすべての単語の平均的な平均単語誤認識スコアを算出する平均単語誤認識スコア算出処理と、
上記単語リストに含まれる単語数と、上記平均単語誤認識スコアと、音声認識処理において、解候補を探索する際に設定される候補数絞込み基準値の三要素を入力として、音声認識率の推定値を算出する音声認識率推定処理と、
を実行させることを特徴とする音声認識性能推定方法。
【請求項２】
請求項１記載の音声認識性能推定方法において、
上記単語類似度算出処理は、上記対象単語の発音に対応する音素列の各音素は当該音素の平均的な継続時間だけを継続するものとし、上記対立単語の発音に対応する音素列の各継続時間は上記対立単語の各音素の継続時間の総和が上記対象単語の各音素の継続時間の総和と等しくなり、且つ同一の時点における上記対象単語の音素が上記対立単語の音素に認識される確率をすべての時点において積算した確率がもっとも高くなるように決定し、当該積算した確率の値を対象単語の各音素の継続時間の総和で正規化した値を単語類似度とすることを特徴とする音声認識性能推定方法。
【請求項３】
請求項１又は２記載の音声認識性能推定方法のいずれかにおいて、
上記単語誤認識スコア算出処理は、上記単語リストから上記対象単語との単語類似度が大きい単語を一定数抽出し、当該抽出された各単語について、上記対象単語と上記対象単語自身との単語類似度の対数値から当該各単語と上記対象単語との単語類似度の対数値を減じた差の値を算出し、これを単語間距離とし、単語間距離の値が小さければ小さいほど大きな値となるように変換した値を算出し、抽出された各単語に対応する変換した値の総和を単語誤認識スコアとすることを特徴とする音声認識性能推定方法。
【請求項４】
請求項１乃至３記載の音声認識性能推定方法のいずれかにおいて、
平均単語誤認識スコア算出処理は、被推定単語リストに含まれる各単語について、当該単語を対象単語とし、被推定単語リストに含まれる残りの全ての単語を新たな単語リストとした場合の単語誤認識スコアを算出し、上記新たな単語リストに含まれる各単語の単語誤認識スコアの総和を被推定単語リストの単語数で割ったものを平均単語誤認識スコアとすることを特徴とする音声認識性能推定方法。
【請求項５】
請求項１乃至３記載の音声認識性能推定方法のいずれかにおいて、
平均単語誤認識スコア算出処理は、被推定単語リストに含まれる各単語について、該当単語を対象単語とし、被推定単語リストに含まれる残りの全ての単語を新たな単語リストとした場合の単語誤認識スコアを算出し、上記被推定単語リストに含まれる各単語の生起確率を当該単語の単語誤認識スコアに乗じたものの総和を平均単語誤認識スコアとすることを特徴とする音声認識性能推定方法。
【請求項６】
請求項１乃至５記載の音声認識性能推定方法のいずれかにおいて、
音声認識の解候補を探索する際に設定される候補数絞込み基準値を、探索の各時点において列挙する解候補の最大限度数とし、
上記音声認識性能推定処理は、被推定単語リストに含まれる単語数と、平均単語誤認識スコアと、被推定単語リストに含まれる単語数を解候補の最大限度数で割った値の、重みつき線形和に定数を加えたものを推定される音声認識率とすることを特徴とする音声認識性能推定方法。
【請求項７】
コンピュータに、
認識障害単語探索処理と、請求項１乃至６記載の音声認識性能推定方法のいずれかを実行させ、
上記認識障害単語探索処理は、入力で与えられる被推定単語リストに含まれるそれぞれの単語について、被推定単語リストから当該単語を除いた残りのすべての単語で構成される新たな単語リストの音声認識性能を音声認識性能推定方法により推定し、音声認識性能が高い順に上記新たな単語リストを一定数抽出し、それぞれの新たな単語リストに対応する除かれた単語を認識障害単語として出力することを特徴とする認識障害単語抽出方法。
【請求項８】
請求項７記載の認識障害単語抽出方法において、
上記認識障害単語探索処理は、抽出阻止単語リストを入力に含み、入力で与えられる被推定単語リストのうち抽出阻止単語以外のそれぞれの単語について、上記被推定単語リストから当該単語を除いた残りのすべての単語で構成される新たな単語リストの音声認識性能を音声認識性能推定方法により推定し、音声認識性能が高い順に単語リストを一定数抽出し、それぞれの単語リストに対応する除かれた単語を認識障害単語として出力することを特徴とする認識障害単語抽出方法。
【請求項９】
対象単語と対立単語の二単語を入力とし、音声認識を行った際に上記対象単語に対応する発声が上記対立単語として認識される度合いを示す単語類似度を算出する単語類似算出手段と、
上記対象単語と上記単語リストを入力とし、音声認識を行った際に上記対象単語に対応する発声が単語リストに含まれるいずれかの語として認識される度合いを示す単語誤認識スコアを算出する単語誤認識スコア算出手段と、
上記単語リストを入力とし、上記単語リストに含まれる全ての単語の平均的な平均単語誤認識スコアを算出する平均単語誤認識スコア算出手段と、
上記単語リストに含まれる単語数と、上記平均単語誤認識スコアと、音声認識処理において解候補を探索する際に設定される候補数絞込み基準値の三要素を入力として、音声認識率の推定値を算出する音声認識率推定手段と、
を備えることを特徴とする音声認識性能推定装置。
【請求項１０】
請求項９記載の音声認識性能推定装置において、
上記単語類似度算出手段は、上記対象単語の発音に対応する音素列の各音素は当該音素の平均的な継続時間だけ継続するものとし、上記対立単語の発音に対応する音素列の各音素の継続時間は上記対立単語の各音素の継続時間の総和が上記対象単語の各音素の継続時間の総和と等しくなり、且つ同一の時点における上記対象単語の音素が上記対立単語の音素に認識される確率をすべての時点において積算した確率がもっとも高くなるように決定し、当該積算した確率の値を対象単語の各音素の継続時間の総和で正規化した値を単語類似度とすることを特徴とする音声認識性能推定装置。
【請求項１１】
請求項９又は１０記載の音声認識性能推定装置のいずれかにおいて、
上記単語誤認識スコア算出手段は、上記単語リストから上記対象単語との単語類似度が大きい単語を一定数抽出し、当該抽出された各単語について、上記対象単語と上記対象単語自身との単語類似度の対数値から当該各単語と上記対象単語との単語類似度の対数値を減じた差の値を算出し、これを単語間距離とし、単語間距離の値が小さければ小さいほど大きな値となるように変換した値を算出し、抽出された各単語に対応する変換した値の総和を単語誤認識スコアとすることを特徴とする音声認識性能推定装置。
【請求項１２】
請求項９乃至１１記載の音声認識性能推定装置のいずれかにおいて、
上記平均単語誤認識スコア算出手段は、被推定単語リストに含まれる各単語について、当該単語を対象単語とし、被推定単語リストに含まれる残りの全ての単語を新たな単語リストとした場合の単語誤認識スコアを算出し、新たな単語リストに含まれる各単語の単語誤認識スコアの総和を被推定単語リストの単語数で割ったものを平均単語誤認識スコアとすることを特徴とする音声認識性能推定装置。
【請求項１３】
請求項９乃至１２記載の音声認識性能推定装置のいずれかにおいて、
上記平均単語誤認識スコア算出手段は、被推定単語リストに含まれる各単語について、当該単語を対象単語とし、被推定単語リストに含まれる残りの全ての単語を新たな単語リストとした場合の単語誤認識スコアを算出し、被推定単語リストに含まれる各単語の生起確率を当該単語の単語誤認識スコアに乗じたものの総和を平均単語誤認識スコアとすることを特徴とする音声認識性能推定装置。
【請求項１４】
請求項９乃至１２記載の音声認識性能推定装置のいずれかにおいて、
音声認識の解候補を探索する際に設定される候補数絞込み基準値を、探索の各時点において列挙する解候補の最大限度数とし、
上記音声認識性能推定装置は、被推定単語リストに含まれる単語数と、平均単語誤認識スコアと、被推定単語リストに含まれる単語数を解候補の最大限度数で割った値の、重みつき線形和に定数を加えたものを推定される音声認識率とすることを特徴とする音声認識性能推定装置。
【請求項１５】
コンピュータに、
認識障害単語探索手段と、請求項９乃至１４に記載の音声認識性能推定装置のいずれかを備え、
上記認識障害単語探索手段は、入力で与えられる被推定単語リストに含まれるそれぞれの単語について、被推定単語リストから当該単語を除いた残りのすべての単語で構成される新たな単語リストの音声認識性能を音声認識性能推定装置により推定し、音声認識性能が高い順に単語リストを一定数抽出し、それぞれの単語リストに対応する除かれた単語を認識障害単語として出力することを特徴とする認識障害単語抽出装置。
【請求項１６】
請求項１５記載の認識障害単語抽出装置において、
認識障害単語探索手段は、抽出阻止単語リストを入力に含み、入力で与えられる被推定単語リストに含まれる単語のうち抽出阻止単語以外のそれぞれの単語について、被推定単語リストから当該単語を除いた残りのすべての単語で構成される新たな単語リストの音声認識性能を音声認識性能推定装置により推定し、音声認識性能が高い順に単語リストを一定数抽出し、それぞれの単語リストに対応する除かれた単語を認識障害単語として出力することを特徴とする認識障害単語抽出装置。
【請求項１７】
コンピュータが解読可能なプログラム言語によって記述され、コンピュータに少なくとも請求項９乃至１４のいずれかに記載の音声認識性能推定装置として機能させる音声認識性能推定プログラム。
【請求項１８】
コンピュータが解読可能なプログラム言語によって記述され、コンピュータに少なくとも請求項１５又は１６のいずれかに記載の認識障害単語抽出装置として機能させる認識障害単語抽出プログラム。
【請求項１９】
コンピュータが読み取り可能な記録媒体で構成され、請求項１７に記載の音声認識性能推定プログラムもしくは請求項１８に記載の認識障害単語抽出プログラムの何れかを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、音声認識の技術分野に関わり、特に音声認識に用いる単語リストの性能の予測及び認識語彙の設計の分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識装置の性能を実際に音声認識を行う前に推定する音声認識性能推定の分野における従来の技術としては、音声認識に用いる音響モデルのパラメータから音素の誤認識傾向を自動的に推定し、二つの単語の間の音響的な類似度を算出し、それを元に単語間の類似度を算出し、対立する単語との類似度から認識率を推定する手法（非特許文献１）があった。
また従来、音声認識に用いる認識語彙の設計においては、ユーザが発音すると予測される語を認識語彙として設計していた。
【非特許文献１】“A Study on Model-Based Error Rate Estimation for Automatic Speech Recognition”、IEEE Transactions on Speech and Audio Processing、Volume 11, No 6, November 2003.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
音声認識技術を実用に供する際、提供するサービスの品質を見積もる為、認識結果の精度を事前にある程度推定できていることが必要である。認識結果の精度を事前に推定するため、一般にはサービスを提供した際に入力される音声と類似した環境の音声を試験データとして収集し、これに対して認識実験を行うことによりその精度を見積もる。しかし、実サービスと類似した環境における音声を収集するには相応の経済的負担と期間を必要とするため、音声の収録をせずに認識精度を推定する技術が求められている。
背景技術に述べた非特許文献１の手法では、認識語彙と音響モデルの情報のみを用いて認識精度を推定しており、音声の収録を不要としている。
【０００４】
一方で、音声認識技術を実用に供する際、認識結果の精度と共に、認識を行う速度が重要な要因となる。たとえば音声の入力を受け付け、適切な応答を出力する音声応答システムを構築する際、入力音声が終わった後に数秒経過しなければ結果が得られないならば、応答が間延びし不自然な印象を与えるなど、使い勝手が著しく低下する。
ところで、現在広く用いられる音声認識手法は、入力として得られる音声波形を数ミリ秒の短い単位で区切り、短い区間内での周波数特性などを手がかりに、短い単位で発声されている音素は何であるかを推定し、その音素を含む単語の候補を単語リストとして列挙し、単語リストの中から最も入力に良く当てはまる単語の候補を認識結果とする。
【０００５】
この単語リストを列挙する際に認識対象となる単語を全て列挙すると、計算量が増加し実時間で音声認識結果を得ることが困難になる場合があるが、認識対象となる単語を一定の基準で選別し、限られた数の単語の中だけで候補を探索すれば、計算量を抑えて実時間で認識結果が得られることは知られている。しかし、候補の数を限定すると、もしその候補の中に正解が含まれなければ正しく認識することができないため、認識精度は低下する。すなわち、音声認識を行う際に探索候補をいくつまでに絞り込むか、という基準値を変更することにより認識速度を速くすることが出来るが、その代償として認識精度が低下するという不具合が生じる。
【０００６】
そこで、一般に音声認識を実用に供する際には、認識速度と認識精度のどちらを重視するかによって探索候補の絞込み個数を変更するということが行われている。
非特許文献１にあるような従来の技術においては、この探索候補の絞込み個数による認識精度の変化を推定できないため、たとえば高速な応答出力を求められるサービスに音声認識技術を用いる場合、事前に十分な信頼性を持って認識精度を推定することはできなかった。
また、ユーザがコンピュータシステムに向かって話しかけることに慣れてゆけばゆくほど、「えーと」、「あのー」、「あっ」などの、言いさしたり言いよどんだりする発話が増加してゆく。すなわち、音声認識の対象には、名前や地名といった重要なキーワードだけでなく、重要ではないがユーザの発声に出現しうるものが含まれる。
【０００７】
一方、音声認識の認識精度は、発音が似ている語が認識語彙（単語リスト）に多く含まれていると低下する傾向がある。たとえば、「江藤」と発声した音声は、「あのー」と認識されることは少ないが、「えーっと」と誤って認識されることは多い。重要ではないがユーザの発声に出現しうる語彙をすべて含むように認識語彙を設計すると、その中には人名や地名といった重要なキーワードと発声が酷似した語彙が含まれ、重要なキーワードの音声認識率が著しく低下することがある。
従来の認識語彙設計においては、出現すると予測される語をすべて単語リストとして設計していたため、重要なキーワードの単語リストに悪影響を与えるかどうか、という観点から、重要ではないが実現しうる語を単語リストに含めるかどうかを判断することができなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明では、音声認識に用いる単語リストの性能を推定することができる音声認識性能推定方法及び装置を提案しようとするものである。そのために本発明では対象単語と対立単語から成る二つの単語を受け取り、音声認識を行った際に対象単語に対応する発声が対立単語として認識される度合いを示す単語類似度を算出する単語類似度算出処理と、対象単語と性能推定対象となる被推定単語リストを受け取り、音声認識を行った際に対象単語に対応する発声が被推定単語リストのいずれかの単語として認識される度合いを示す単語誤認識スコアを算出する単語誤認識スコア算出処理と、被推定単語リストを受け取り、被推定単語リストに含まれるすべての単語の平均的な単語誤認識スコアを算出する平均単語誤認識スコア算出処理と、被推定単語リストに含まれる単語数と、平均単語誤認識スコアと、音声認識の解候補を探索する際に設定される候補数絞込み基準値の三要素を入力として、音声認識率の推定値を算出する音声認識率推定処理と、を実行することを特徴とする音声認識性能推定装置を提案する。
【０００９】
また本発明では、認識障害単語探索処理と上記の音声認識性能推定方法を実行させ、上記認識障害単語探索方法は、入力で与えられる被推定単語リストに含まれるそれぞれの単語について、被推定単語リストから当該単語を除いた残りのすべての単語で構成される障害探索用単語リストの音声認識性能を音声認識性能推定方法により推定し、音声認識性能が高い順に障害探索用単語リストを一定数抽出し、それぞれの障害探索用単語リストに対応する除かれた単語を認識障害単語として出力することを特徴とする、認識障害単語抽出方法を提案する。
【００１０】
なお、本発明で提案するのと同様な認識障害単語抽出方法は、従来技術による音声認識性能推定方法を用いても実現することは可能である。しかしながら認識障害単語を正しく抽出するためにはこれに用いる音声認識性能推定方法の精度が高い事が要求される。このため、十分な信頼性を持って認識精度を推定することができない場合がある従来技術を用いた認識障害単語抽出方法に比べ、本発明による認識障害単語抽出方法は、より高い信頼精度を持つ本発明による音声認識性能推定方法を用いるため、明らかに優れた認識障害単語抽出方法となる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の音声認識性能推定方法によれば、音声認識率を推定する際に、単語の数と、平均単語誤認識スコアと、候補の絞込み基準値を用いて音声認識率を算出する。
これにより、たとえば基準値を、候補を絞り込む際の最大候補数として設定し、その最大候補数が大きければ推定される認識率が高くなり、最大候補数が少なければ推定される認識率が低くなるように音声認識率推定処理を行えば、候補の絞り込み基準値に応じた音声認識率を推定することができる。
また、候補を絞り込む際にたとえば基準値を、候補の持つ音響スコアや言語スコアといった音声認識スコアが基準値以上でなくてはならないと設定したり、対立する候補の中で最も高い音声認識スコアを持つ候補との音声認識スコアの差が基準値以下でなくてはならないと設定すれば、最大候補数の場合と同様に、基準値に応じた音声認識率の変化を推定することが可能となる。
【００１２】
また、本発明の認識障害単語抽出方法によれば、重要なキーワードとして指定した抽出阻止単語以外の単語について音声認識性能に悪影響を与える語を抽出できる。このため、重要なキーワードの認識性能へ与える効果を考慮しつつ、重要ではないが出現しうる単語のうちから、音声認識に悪影響を与える語を削除する、といった認識語彙設計が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明による音声認識性能推定装置、及び認識障害単語抽出装置は主にコンピュータに本発明で提案する音声認識性能推定プログラム及び認識障害単語抽出プログラムをインストールし、コンピュータにこれらのプログラムを実行させることにより、コンピュータに性能推定対象となる被推定単語リストの認識率を推定する音声認識性能推定装置及び被推定単語リストの中から認識に障害となる障害単語を抽出する認識障害単語抽出装置として機能させる実施形態が最良の実施形態である。
コンピュータが音声認識性能推定装置として機能する場合、コンピュータは少なくとも単語類似度算出手段と、単語誤認識スコア算出手段と、平均単語誤認識スコア算出手段と、音声認識率推定手段とを備え、これら各手段の機能により被推定単語リストの音声認識率の推定値を算出する動作を実行する。
【００１４】
コンピュータが認識障害単語抽出装置として機能する場合、コンピュータは上記した音声認識性能推定装置の構成に加えて認識障害単語探索手段を備え、この認識障害単語探索手段は音声認識性能推定装置が推定した被推定単語リストの音声認識率を利用して音声認識率が高い順に被単語リストを一定数抽出し、それぞれの単語リストに対応する除かれた単語を認識障害単語として出力する動作を実行する。
【実施例１】
【００１５】
以下にこの発明による音声認識性能推定装置の一実施例を図１乃至図３を用いて詳細に説明する。
図１は音声認識性能推定装置１００の全体の構成を示す。音声認識性能推定装置１００は音声認識率推定手段１０１と、平均単語誤認識率スコア算出手段１０２と、単語誤認識スコア算出手段１０３と、単語類似度算出手段１０４からなり、候補数絞込み基準値と被推定単語リストを入力として、音声認識率ｒを出力する。
音声認識率推定手段１０１は、候補数絞込み基準値と被推定単語リストＬｉｎｐｕｔを受け取り、被推定単語リストＬｉｎｐｕｔを平均単語誤認識スコア算出手段１０２へ引き渡し、結果として平均単語誤認識スコアを受け採る。
【００１６】
この発明による音声認識性能推定装置においては、候補数絞込み基準値を探索の各時点において列挙する解候補の最大限度数とし、平均単語誤認識スコアをｘ、被推定単語リストＬｉｎｐｕｔに含まれる総単語数をｙ、候補数絞込み基準値をｚとすると、音声認識性能推定装置１００は、下記の式（１）で算出される値ｒを音声認識率として出力する。
r=a1x+a2y+a3(y/z)+a4                                 …式（１）
ここで、各ａnの値は、音声認識が行われる音環境や、音声認識に用いられる音響モデルおよび音声認識手法に応じてあらかじめ調整されているものとする。
【００１７】
平均単語誤認識スコア算出装置１０２は、被推定単語リストＬｉｎｐｕｔを受け取り、被推定単語リストＬｉｎｐｕｔに含まれるそれぞれの単語ごとに、その単語を対象単語Ｗｉとし、その単語以外の単語を全て含む単語リストＬｉを新たに作成して、単語誤認識スコア算出手段１０３へ引き渡し、結果として単語誤認識スコアＳＣＡを受け取る。本発明においては、それぞれの単語毎に得られる単語誤認識スコアＳＣＡの値の平均を平均単語誤認識スコアｘとして出力する。
更に本発明においては、平均単語誤認識スコアｘの他の算出方法としてそれぞれの単語毎に得られる単語誤認識スコアＳＣＡの値にそれぞれの単語の生起確率を乗じた値の総和を平均単語誤認識スコアｘとして出力する方法を提案する。
【００１８】
単語誤認識スコア算出手段１０３は、図２に示すように重要対立語抽出部２０１と、単語間距離算出部２０２と、スコア変換部２０３とかならなり、対象単語Ｗｉと単語リストＬｉを入力として、単語誤認識スコアＳＣＡを出力する。
単語誤認識スコア算出手段１０３は、対象単語Ｗｉと単語リストＬｉを受け取り、単語リストＬｉに含まれるそれぞれの単語について、これを対立単語Ｗｋとし、対象単語Ｗｉと組にして単語類似度算出手段１０４へ引き渡し、結果として単語類似度Ｊを受け取る。重要対立語抽出部２０１は単語リストＬｉに含まれる全ての単語のうち、単語類似度Ｊが大きいものを上位から一定数抽出し、これを重要対立語リストＬｉｍｓｂとして、対象単語Ｗｉと共に単語間距離算出部２０２へと引き渡す。
【００１９】
単語間距離算出部２０２は、対象単語Ｗｉの対象単語自身との単語類似度の対数値を算出し、重要対立語リストＬｉｍｓｂに含まれる各単語について、対象単語Ｗｉとの単語類似度の対数値を自分自身の単語類似度の対数値から減じた値を単語間距離として、スコア変換部２０３へ引き渡す。
スコア変換部２０３は、重要対立語リストＬｉｍｓｂに含まれる各単語の単語間距離ｄを、ｄが小さければ小さいほど大きな値へ、ｄが大きければ大きいほど小さな値へと変換してから、変換後の値の総和をとって単語誤認識スコアＳＣＡとして出力する。これは、単語間距離が近ければ近いほど、対象単語が誤って誤認識される相手としての重要度が高まることを反映するための処理である。変換する関数としては様々な関数が考えられるが、例えば式（２）に示すＳＩＧＭＯＩＤ関数などを用いることができる。
【００２０】
【数１】
2006084706.tif 000003
ここで、定数α及びβは、音声認識を行う音環境などに応じてあらかじめ調整されているものとする。
単語類似度算出手段１０４は、図３に示すように音素列生成部３０１と、音素継続時間付与部３０２と、音素アライメント部３０３と、辞書３０４と、音素継続時間長データ３０５と、音素コンフュージョンマトリクス３０６とからなり、対象単語Ｗｉと対立単語Ｗｋを入力として、単語類似度Ｊを出力する。
【００２１】
音素列生成部３０１は、対象単語Ｗｉと対立単語Ｗｋを入力とし、それぞれの発音情報から、対応する音素の系列を作成し、対象単語Ｗｉに対応する音素列Ｗｉｏｎは音素継続時間付与部３０２へ、対立単語Ｗｋに対応する音素列Ｗｋｏｎは音素アライメント部３０３へと出力する。
音素継続時間付与部３０２は、対象単語Ｗｉの音素列Ｗｉｏｎを受け取り、音素継続時間長データ３０５で与えられる各音素の平均的な音素継続長を音素列Ｗｉｏｎの各音素へ付与し、継続時間情報付きの音素列Ｗｉｏｎｔとして、音素アライメント部３０３へと出力する。
【００２２】
音素アライメント部３０３は、対象単語Ｗｉに対応する継続時間情報付きの音素列Ｗｉｏｎｔと、対立単語Ｗｋに対応する音素列Ｗｋｏｎをうけとり、対象単語Ｗｉに対応する音素列Ｗｉｏｎｔの各音素が継続している各時点において、対立単語Ｗｋに対応する音素列Ｗｋｏｎのいずれかの音素を対応させる。
対応付けの例を、図４に示す。対応付けは、対象単語Ｗｉに対応する側の音素が、対立単語に対応する側の音素として認識される確率を、全ての時点における音素の組にわたって積算した値が最も大きくなるように、動的計画法を用いて行う。ある音素が別の音素に間違えて認識される確率は、音素コンフュージョンマトリクス３０６に与えられている。音素コンフュージョンマトリクス３０６は、あらゆる音素と音素の組み合わせについて、片方の音素が発声された場合にもう片方の音素へ認識される確率を保持しており、音声認識が行われる音環境と、音声認識に用いられる音響モデルに応じて、事前に準備されている。
【００２３】
音素アライメント部３０３は、音素の対応付けが行われた後に、全ての時点における音素の組にわたって積算された確率値を、対象単語の総継続時間で正規化し、単語類似度として出力する。
【実施例２】
【００２４】
図５に本発明による認識障害単語抽出装置の実施例を示す。図５に示す５０１は認識障害単語抽出装置を示す。本発明による認識障害単語抽出装置５０１は認識障害単語探索装置５０２と音声認識性能推定装置１００とによって構成される。
認識障害単語探索装置５０２には候補数絞込み基準値と、被推定単語リストＬｉｎｐｕｔと、抽出阻止単語リストLｏｆｆとが入力され、これらの入力の中から、被推定単語リストＬｉｎｐｕｔに含まれる各単語Ｗｉについて、被推定単語リストＬｉｎｐｕｔから各単語Ｗｉを除いて得られる新たな単語リストＬｉと候補数絞込み基準値を音声認識性能推定装置１００に受け渡し、音声認識性能推定装置１００から新たな単語リストＬｉの音声認識率ｒｉを受け取り、この音声認識率ｒｉを手がかりに認識障害単語を探索し、認識障害単語Ｗｏｆｆを出力する。ここで抽出阻止単語リストLｏｆｆとは被推定単語リストＬｉｎｐｕｔに含まれる単語の中の重要単語をリストアップした単語リストを意味し、地名、人名等音声認識を用いた各種サービスの実行に必要な重要キーワードの単語リストである。この単語リストに挙げた単語を抽出阻止することにより、サービスの実行に支障をきたすことなく、単語リストの調整を行うことができる。
【００２５】
以下に図６に示す動作フローを用いて認識障害単語探索装置５０１の動作を説明する。
認識障害単語抽出装置５０１はステップ６０１にて候補数絞込み基準値およびＮ単語からなる被推定単語リストＬｉｎｐｕｔおよびＭ単語からなる抽出阻止単語リストLｏｆｆを受け取ると、ステップ６０２において、被推定単語リストＬｉｎｐｕｔに含まれる抽出阻止単語以外の各単語を対象単語Ｗｉ（ｉ＝０〜Ｎ−Ｍ−１）とするループを開始する。
ループ内部のステップ６０３において、被推定単語リストＬｉｎｐｕｔから対象単語Ｗｉを除いた単語リストＬｉ（図９）を作成し、ステップ６０４において、単語リストＬｉおよび候補数絞込み基準値を音声認識性能推定装置１００へ入力して音声認識率ｒを得る。
【００２６】
ループが終了すると、ステップ６０６において、音声認識性能の高いものから順に一定数の単語リストＬｉを選択し、ステップ６０７において、選択された単語リストＬｉに対応する対象単語Ｗｉを認識障害単語として出力する。
以下では各部の具体的な動作例を図を用いて説明する。
図７は本発明による音声認識性能推定装置１００に入力する被推定単語リストＬｉｎｐｕｔの例である。また、図８は、音素コンフュージョンマトリクス３０６に用意した確率例である。本来、日本語には４０前後の音素が存在するとされるが、ここでは簡便のため、図７の単語に含まれる音素と無音区間を意味するｐａｕｓｅのみを考慮の対象とした。
【００２７】
また、以下の例では、候補数絞込み基準値を、候補を絞り込む際の最大候補数と設定し、その値を６とする。
平均単語誤認識スコア算出手段１０６（図１）は、被推定単語リストＬｉｎｐｕｔを受け取ると、被推定単語リストＬｉｎｐｕｔに含まれるそれぞれの語を対象単語Ｗｉとし、それ以外の語を新たな単語リストＬｉとして単語誤認識スコア算出装置１０３へ引き渡す。図９の各行に、対象単語Ｗｉと単語リストＬｉのペアの例を示す。単語リストＬｉには四つの単語が含まれるため、この場合は四通りの対象単語Ｗｉと単語リストＬｉのペアが作成される。
【００２８】
単語誤認識スコア算出手段１０３に含まれる重要対立語抽出部２０１（図２）では、図９の各行に対応する対象単語Ｗｉと単語リストＬｉを受け取り、単語リストＬｉに含まれる各単語について、単語類似度算出手段１０４を用いて対象単語Ｗｉとの単語類似度を算出し、対象単語Ｗｉとの単語類似度が大きいものを一定数、重要対立語リストＬｉｍｓｂとして抽出する。図１０の各行に、対象単語Ｗｉと、重要対立語リストＬｉｍｓｂと、対象単語Ｗｉとの単語類似度の例を示す。この例では、抽出される重要対立語の数は２としており、単語類似度は確率値の対数で表現しているため負の値をとっているが、値が大きいほど（０に近いほど）対象単語Ｗｉに近いことを意味している。また、対象単語Ｗｉの欄に記入されている数字は、対象単語Ｗｉの対象単語自身との類似度を表している。
【００２９】
単語間距離算出部２０２（図２）では、対象単語Ｗｉと重要対立語リストＬｉｍｓｂを受け取り、重要対立語リストＬｉｍｓｂに含まれる各単語について、単語類似度の対数値を対象単語Ｗｉの対象単語自身との単語類似度の対数値から減じて単語間距離を算出する。図１１の各行に、重要対立語の単語間距離の例を示す。例えば対象単語Ｗｉが「赤」である場合の重要対立語「朝」の単語間距離は、−０．２１−−０．５７＝０．３６となっている。このように、単語間距離の値は、対象単語Ｗｉに近ければ近いほど小さな値となっている。
【００３０】
スコア変換部２０３では、重要対立語の各単語の単語間距離を、変換関数によって、小さければ小さいほど大きな値へ、大きければ大きいほど小さな値へと変換する。図１２の各行に、重要対立単語リストＬｉｍｓｂの変換された単語間距離の例を示す。この例では、変換する関数には、式（２）に与えられるＳＩＧＭＯＩＤ関数に、α＝１０、β＝０．４を代入して計算した。このα、βの値は絶対的なものではなく、音声認識が使用される環境に応じて調整されるべき値である。さらにこれらの値の総和をとって、各対象単語Ｗｉに対応した単語誤認識スコアＳＣＡが計算される。図１３の各行に、対象単語Ｗｉに対応した単語誤認識スコアＳＣＡの例を示す。
【００３１】
平均単語誤認識スコア算出手段１０２では、図１３の各行に含まれる単語誤認識スコアＳＣＡの平均を取り、これを平均単語誤認識スコアとして出力する。この例では、０．８＋０．６＋０．１７＋０．００２４を４で割って、０．３９４が平均単語誤認識スコアとなる。
音声認識率推定装置１００では、得られた平均単語誤認識スコア０．３９４と、単語数４と、候補数絞込み基準値６を用いて、式（１）を用いて音声認識率を算出する。式（１）のａｎの値を、たとえばａ１＝−１．５、ａ２＝−０．２、ａ３＝０．８、ａ４＝８０とすると、
−15×0.394−0.2×4＋0.8×（4／6）＋80＝73.8            …式（３）
となり、音声認識率を７３．８％として推定する。
【００３２】
これらａｎの値は絶対的なものではなく、音声認識が使用される環境に応じて調整されるべき値である。
単語類似度算出手段１０４（図３）では、対象単語Ｗｉと対立単語Ｗｋを受け取り、まず音素列生成部３０１において、単語に対応する音素列を生成する。図１４に示す例では「赤」と「朝」を受け取り、辞書を用いて対応する音素列である/ａ/、/ｋ/、/ａ/と/ａ/、/ｓ/、/ａ/に、前後のポーズ区間を付与したものを生成している。
次に、対象単語Ｗｉに対応する音素列Ｗｉｏｎについては、音素継続時間付与部３０２（図３）において音素の継続時間を付与する。図１５の例では、対象単語Ｗｉが「赤」であるので、/ｐａｕｓｅ/、/ａ/、/ｋ/、/ａ/、/ｐａｕｓｅ/に継続時間が付与される。
【００３３】
次に、音素アライメント部３０３（図３）において、対象単語Ｗｉに対応する音素列Ｗｉｏｎの各音素が継続している各時点について、対立単語Ｗｋに対応する音素列のＷｋｏｎのいずれかの音素を対応させる。図１６に対応付けされた例を示す。対応付けには様々な組み合わせが存在するが、対応付けられる各音素について、音素コンフュージョンマトリクス３０６上で与えられる確率値を積算した値が最大となるように、動的計画法を用いて対応付けを決定する。
対応付けられる各音素の確率について、図１６の音素対応１６０１を例にとって説明する。音素対応１６０１では、対象単語Ｗｉに対応する音素は/ａ/で、対立単語Ｗｋに対応する音素は/ｓ/なので、図８に与えられる音素コンフュージョンマトリクス３０６上で/ａ/の行、/ｋ/の列の値である０．０３が、対応付けられる各音素の確率値となる。
【００３４】
対応付けられた各音素の確率値を積算した値を対象単語の音素の総継続時間で正規化した値が、単語類似度算出手段１０４の出力値となる。この例では、積算値の対数の値を時間長で割ることにより正規化を行っており、この値が図１０の第一行の「朝」に対応する値である−０．５７となっている。
図１７を用いて、認識障害単語抽出装置５０１の動作例を示す。候補数絞込み基準値として候補を絞り込む際の最大候補数と設定し、抽出する認識障害単語の数は１とする。
図１７の例では認識障害単語抽出装置５０１に入力として、図７に示す被推定単語リストＬｉｎｐｕｔ、および候補数絞込み基準値と、抽出阻止単語リストLｏｆｆを入力する。
【００３５】
図６に示したステップ６０２から始まるループにおける、対象単語Ｗｉは予め定めた抽出阻止単語リストに含まれる単語以外の単語で構成され、図１７の第一列目に示すように被推定単語リストＬｉｎｐｕｔの各単語となり、対応する単語リストＬｉは第二列目に示すように、被推定単語リストＬｉｎｐｕｔから対象単語Ｗｉを除いた単語のリストとなる。
単語リストＬｉに対応する音声認識率を単語リストＬｉおよび候補数絞込み基準値を音声認識性能推定装置１００へ入力し、得られる音声認識性能を図１７の第三列目に示す。この例では「赤」を除いて得られる「朝  烏賊  牛」の単語リストの音声認識率が最も高くなるので、この単語リストに対応する認識障害単語は「赤」となる。被推定単語リストＬｉｎｐｕｔで与えられる単語が全て抽出阻止単語リストに含まれる単語であった場合は、認識障害単語の抽出動作は実行されず、認識障害単語の抽出結果は「ナシ」を出力する。
【００３６】
以上説明した本発明による音声認識性能推定装置および認識障害単語抽出装置はコンピュータに本発明による音声認識性能推定プログラム、および認識障害単語抽出プログラムをインストールし、コンピュータに備えた中央演算処理装置にこれらのプログラムを解読させ、実行させることにより実現される。
本発明による音声認識性能推定プログラムおよび認識性能推定プログラムはコンピュータが解読可能なプログラム言語によって記述され、コンピュータが読み取り可能な磁気ディスク或はＣＤ−ＲＯＭのような記録媒体に記録され、これらの記録媒体又は通信回線を通じてコンピュータにインストールされる。
【産業上の利用可能性】
【００３７】
本発明による音声認識性能推定方法、音声認識推定装置、音声認識推定プログラム、認識障害単語抽出方法、認識障害単語抽出装置、認識障害単語抽出プログラムは、音声を用いた自動案内システムなどの設計分野において活用される。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明による音声認識性能推定装置の全体を説明するためのブロック図。
【図２】図１に示した単語誤認識スコア算出手段の構成を説明するためのブロック図。
【図３】図１に示した単語類似度算出手段の内部の構成を説明するためのブロック図。
【図４】図３に示した音素アライメント部において対象単語音素列と、対立単語音素列とを対応付けする様子を説明するための図。
【図５】本発明の認識障害単語抽出装置の構成を説明するためのブロック図
【図６】図５に示した認識障害単語探索装置の動作を説明するためのフローチャート。
【図７】本発明の音声認識性能推定装置に入力する被推定単語リストの一例を説明するための図。
【図８】図３に示した音素コンフュージョンマトリクスの内部の様子を説明するための図。
【図９】図１に示した単語誤認識スコア算出手段に引き渡される対象単語と単語リストの例を説明するための図。
【図１０】図２に示した重要対立語抽出部から出力される対象単語と重要対立単語とを対応付けしたリストを説明するための図。
【図１１】対象単語と重要対立単語との単語間距離の例を説明するための図。
【図１２】図１１に示した単語間距離の変換例を説明するための図。
【図１３】図１に示したスコア変換部が出力する単語認識スコアの例を説明するための図。
【図１４】図３に示した音素列生成部の動作を説明するための図。
【図１５】図３に示した音素継続時間付与部の動作を説明するための図。
【図１６】図３に示した音素アライメント部の動作を説明するための図。
【図１７】本発明による認識障害単語抽出装置の動作状況を説明するための図。
【符号の説明】
【００３９】
１００    音声認識性能推定装置          ３０４    辞書
１０１    音声認識率推定手段            ３０５    音素継続時間長データ
１０２    平均単語誤認識スコア算出手段  ３０６    音素コンフュージョンマトリクス
１０３    単語誤認識スコア算出手段      ５０１    認識障害単語抽出装置
１０４    単語類似度算出手段            ５０２    認識障害単語探索装置
２０１    重要対立語抽出部
２０２    単語間距離算出部
２０３    スコア変換部
３０１    音素列生成部
３０２    音素継続時間付与部
３０３    音素アライメント部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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