(57)【要約】【課題】特に発話の背景雑音による影響を大幅に低減できるようにして、実用に耐えられる認識能力を有し、使用者の必要とする情報を短時間で取得可能とする音声対話システムに適用可能な言語理解能力を有する対話理解装置を提供する。【解決手段】対話による文脈情報も考慮してより尤らしい語の選定を行うようにするとともに、言語認識のための統合演算を行う際に、騒音の種類に対応した数値パラメータを用いて演算を行うことで、背景雑音による影響を大幅に低減して高精度の言語認識を行えるようにした。【選択図】図１
2006030282.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対話に含まれる発話をその発話が包括する広さの順に階層的に複数のカテゴリおよび該カテゴリを細分化して構成されるクラスに分類し、どのクラスの単語が発話されたかその確からしさを与えるクラススコアと、発話に含まれる単語の確からしさを与える単語スコアとを算出し、対話の中で複数回の発話があったときに、各発話毎に算出される複数のクラススコアおよび複数の単語スコアを統合演算して対話内容を理解する対話理解装置であって、
前記統合演算で用いるパラメータが、複数種類の騒音が混入された発話データにより統計的に推定されており、検出された騒音の種類に対応したパラメータを用いて対話内容を理解することを特徴とする対話理解装置。
【請求項２】
マイクロホンと音声増幅器とで構成された音声入力手段と、
該音声入力手段の出力をデジタル化して音声認識を行う音声認識手段と、
該音声認識手段で認識された結果の信頼度を算出する信頼度生成手段と、
前記音声認識手段と前記信頼度生成手段とにより得られた結果を用いて予め設定された前記複数のカテゴリおよび該カテゴリを細分化した前記クラスからなる階層構造に分類し、前記クラスに分類された発話の確からしさを求めるクラススコア生成部と、これにより得られた結果から前記各カテゴリを求めるカテゴリ理解部と、認識された単語の確からしさを求める単語スコア生成部と、上記各処理部で処理された結果として理解内容を生成する理解内容生成部とからなる言語理解手段と、
前記言語理解手段における処理を実行するために使用される過去の認識履歴を記憶する記憶手段と、
前記言語理解手段から得られた結果から応答情報を作成する応答生成手段と、
前記応答情報を出力するための出力手段とを有し、
新たな発話があったとき、前記言語理解手段は、過去の認識履歴のクラススコアおよび単語スコアをパラメータ演算して得られる値と、最新の認識結果による新たな信頼度とを用いて新しいクラススコアおよび単語スコアを生成し、該新しいクラススコアおよび単語スコアで前記認識履歴の更新を行うとともに、該新しいクラススコアから求まるカテゴリ理解と新しい単語スコアとを用いて対話内容を理解し、
前記パラメータが、複数種類の騒音が混入された発話データにより統計的に推定されており、検出された騒音の種類に対応したパラメータを用いて新しいクラススコアおよび単語スコアを生成することを特徴とする請求項１に記載の対話理解装置。
【請求項３】
前記パラメータが、騒音レベルごとに分類された発話データにより統計的に推定されており、騒音検出手段により検出された発話中の騒音レベルをもとに前記パラメータを変更することを特徴とする請求項１又は２に記載の対話理解装置。
【請求項４】
車両に搭載される対話理解装置であって、
前記パラメータが、車両の走行速度ごとに分類された発話データにより統計的に推定されており、走行速度検出手段により検出された速度情報をもとに前記パラメータを変更することを特徴とする請求項１又は２に記載の対話理解装置。
【請求項５】
車両に搭載される対話理解装置であって、
前記パラメータが、車両の走行路線ごとに分類された発話データにより統計的に推定されており、走行路線検出手段により検出された路線情報をもとに前記パラメータを変更することを特徴とする請求項１又は２に記載の対話理解装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は音声対話システムによる機器の制御に関するもので、特に操作者の「手」あるいは「目」を煩わせることなく制御を行うことが要求される対話理解装置で認識精度を向上させるための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の音声対話システムでは音源が自然発生の音声であること、また車両等においては走行中の騒音の影響があること等のため、使用者の発話を正しく理解することが出来ず、このため使用者の意図とは異なる応答をする場合が生じていた。その結果、システムと使用者との間の対話が円滑に進まなくなり、使用者に不快感を与えることがあった。この対策として、従来より音声認識の認識精度を向上させるための様々な研究がなされており、その研究結果が種々報告されている（例えば、非特許文献１や非特許文献２等を参照。）。
【非特許文献１】甲斐、石丸、伊藤、小西、伊東，「目的地設定タスクにおける訂正発話の特徴分析と検出への応用」，日本音響学会全国大会論文集２−１−８，２００１，ｐｐ．６３−６４
【非特許文献２】駒谷、河原，「音声対話システムにおける音声認識結果の信頼度の利用法」，日本音響学会全国大会論文集３−５−２，２０００，ｐｐ．７３−７４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
前記非特許文献１は、音声認識における誤認識に対する研究であり、前記非特許文献２は、音声認識結果に信頼度を利用した対話制御に関する研究であるが、これらの研究において採用されている手法は、何れも入力された音声信号を単語単位で逐次音響的に認識することを基本とするもので、人間が実行しているような文脈情報を含めた言語認識を行っていない。このため話者の発声条件、送話側および受話側両方における背景雑音等の影響を軽減するには限界があった。
【０００４】
本発明は、以上のような性能上の限界を超え、実用に耐えられる認識能力を有し、使用者の必要とする情報を短時間で取得可能とする音声対話システムに適用可能な言語理解能力を有する対話理解装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
前記目的を達成する方法の一つとして、話者の発話内容における文脈の流れから対話的に音声情報を理解する手法が考えられる。この方法によれば、単に発話音声の明瞭度あるいは了解度向上に着目した従来の方法に比べて、より精度の高い認識結果が得られることが期待される。そこで、本発明においては、文脈情報を利用した音声情報処理に音声認識の信頼度を組み合わせて言語理解や応答生成を行うことを基本とした。すなわち、単に従来の音声認識の信頼度を利用するのみではなく、発話の種類や対話履歴（認識履歴）の情報も利用して学習させた結果を利用することで、対話的により尤もらしい言語理解を実行させるようにした。そして、さらにこの言語理解を実行する中で、発話の背景騒音に対応したパラメータを用いた演算を行うことで、背景雑音等の影響をより適切に低減できるようにした。
【０００６】
本発明に係る対話理解装置は、以上のような手法を採用して認識精度を向上させるようにしたものである。すなわち、本発明の請求項１に係る対話理解装置は、対話に含まれる発話をその発話が包括する広さの順に階層的に複数のカテゴリおよび該カテゴリを細分化して構成されるクラスに分類し、どのクラスの単語が発話されたかその確からしさを与えるクラススコアと、発話に含まれる単語の確からしさを与える単語スコアとを算出し、対話の中で複数回の発話があったときに、各発話毎に算出される複数のクラススコアおよび複数の単語スコアを統合演算して対話内容を理解する対話理解装置であって、前記統合演算で用いるパラメータが、複数種類の騒音が混入された発話データにより統計的に推定されており、検出された騒音の種類に対応したパラメータを用いて対話内容を理解することを特徴としている。
【０００７】
また、本発明の請求項２に係る対話理解装置は、請求項１に記載の対話理解装置に置いて、マイクロホンと音声増幅器とで構成された音声入力手段と、該音声入力手段の出力をデジタル化して音声認識を行う音声認識手段と、該音声認識手段で認識された結果の信頼度を算出する信頼度生成手段と、前記音声認識手段と前記信頼度生成手段とにより得られた結果を用いて予め設定された前記複数のカテゴリおよび該カテゴリを細分化した前記クラスからなる階層構造に分類し、前記クラスに分類された発話の確からしさを求めるクラススコア生成部と、これにより得られた結果から前記各カテゴリを求めるカテゴリ理解部と、認識された単語の確からしさを求める単語スコア生成部と、上記各処理部で処理された結果として理解内容を生成する理解内容生成部とからなる言語理解手段と、前記言語理解手段における処理を実行するために使用される過去の認識履歴を記憶する記憶手段と、前記言語理解手段から得られた結果から応答情報を作成する応答生成手段と、前記応答情報を出力するための出力手段とを有し、新たな発話があったとき、前記言語理解手段は、過去の認識履歴のクラススコアおよび単語スコアをパラメータ演算して得られる値と、最新の認識結果による新たな信頼度とを用いて新しいクラススコアおよび単語スコアを生成し、該新しいクラススコアおよび単語スコアで前記認識履歴の更新を行うとともに、該新しいクラススコアから求まるカテゴリ理解と新しい単語スコアとを用いて対話内容を理解し、前記パラメータが、複数種類の騒音が混入された発話データにより統計的に推定されており、検出された騒音の種類に対応したパラメータを用いて新しいクラススコアおよび単語スコアを生成することを特徴としている。
【０００８】
また、本発明の請求項３に係る対話理解装置は、請求項１又は２に記載の対話理解装置において、前記パラメータが、騒音レベルごとに分類された発話データにより統計的に推定されており、騒音検出手段により検出された発話中の騒音レベルをもとに前記パラメータを変更することを特徴としている。
【０００９】
また、本発明の請求項４に係る対話理解装置は、請求項１又は２に記載の対話理解装置において、車両に搭載される対話理解装置であって、前記パラメータが、車両の走行速度ごとに分類された発話データにより統計的に推定されており、走行速度検出手段により検出された速度情報をもとに前記パラメータを変更することを特徴としている。
【００１０】
また、本発明の請求項５に係る対話理解装置は、請求項１又は２に記載の対話理解装置において、車両に搭載される対話理解装置であって、前記パラメータが、車両の走行路線ごとに分類された発話データにより統計的に推定されており、走行路線検出手段により検出された路線情報をもとに前記パラメータを変更することを特徴としている。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、単に単語の音声認識を行うのみならず、認識した単語をさらにカテゴリとクラスとに分類し、文脈との関連を考慮して、より尤らしい語の選定を行う手法を採用しているので、効率良く認識精度をさらに向上させることができる。また、発話の背景騒音に対応したパラメータを用いた演算を行って、対話内容を理解するようにしているので、例えば、車両用ナビゲーションシステムにおける音声入力のように、雑音の大きな環境下で用いる場合であっても、良好な認識精度を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明を適用した具体的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１３】
（第１の実施形態）
図１は、本発明を適用した第１の実施形態の対話理解装置の基本構成を示すものである。この図１に示す対話理解装置では、使用者により入力されたアナログ音声入力信号は、音声入力部１０１でデジタル信号に変換される。ここで、音声入力部１０１はマイクロホン、入力増幅器、Ａ／Ｄコンバータから構成されている。このデジタル化された音声信号は音声認識部１０２に入力される。音声認識部１０２では、使用者から入力される音声信号と、音声信号認識部１０２内に記憶してある認識対象文とのマッチング処理を行い、複数の認識結果候補文およびそれらの尤度（詳細は後述）を出力する。信頼度生成部１０３では、これら出力情報を用いて、使用者からの単一の発話に伴って入力される上記複数の認識結果候補文から、この認識結果候補文に含まれる単語と、これら単語の分類を示すクラスの尤もらしさを示す信頼度を出力する。
【００１４】
ここで、クラスとは、発話の表現形式に応じて図２に示すように定義されるものである。すなわち、例えば発話が目的地を示す表現形式の場合、これを図２に示すように階層構造的に分類し、包括する範囲が広いほうから狭いほうに順次カテゴリが配列されて、各カテゴリに含まれる単語を内容別に分類したものがクラスとされる。例えば図２の例では、各単語は上位（ＰＲ）、中位（ＨＲ）、下位（ＬＭ）の３カテゴリに分類され、さらに各カテゴリにおいてそれぞれ複数のクラスに分類される。例えば図２の場合、上位カテゴリでは「県」の１クラスのみであるが、下位カテゴリでは「インターチェンジ」、「市区町村」、「駅」の３クラスを有している。
【００１５】
単語単位での信頼度は以下のようにして求められる。すなわち、まず、単語の認識結果から得られた候補単語列（例えば複数の単語で形成された文章）の第１位から第Ｎ位までの尤度の高い順に配列した単語列（以下、この単語列をＮ−ｂｅｓｔ候補と称する。）と、それぞれの単語に対する対数尤度を求める。ここで、尤度とは認識結果から得られる音声信号列がＹである時、使用者が発話した音声信号列がＷである事後確率で定義される値で、「音声信号列に関する仮説Ｗに対し、音声信号列Ｙが観測される事前確率」と「音声信号列Ｗが発話される確率」との積と、音声信号列Ｙが観測される確率との比のうち最大確率である。
【００１６】
これにより第１位候補に含まれる単語ｗの信頼度Conf(ｗ)を以下の（数１）式から求める。
【数１】
2006030282.tif 000003
【００１７】
（数１）式において単語ｗがＮ−ｂｅｓｔ候補の中でｉ番目の候補に含まれている確からしさｐｉは、下記の（数２）式から求められる。ここで、ＬｉはＮ−ｂｅｓｔ候補それぞれに対する対数尤度である。
【数２】
2006030282.tif 000004
【００１８】
また、クラス単位での信頼度は上記単語単位の場合と同様に、第１位候補に含まれる各単語ｗのクラスＣｗにより、信頼度Conf(Ｃｗ)を以下の（数３）式から求められる。
【数３】
2006030282.tif 000005
【００１９】
ここで、上記単語単位の場合と同様、ｐｉは下記の（数４）式から求められる。
【数４】
2006030282.tif 000006
【００２０】
以上のようにして得られた認識データ（認識結果候補文、尤度及び信頼度）は、言語理解部１０４に入力される。
【００２１】
また、本実施形態の対話理解装置は、音声入力部１０１に入力されたアナログ音声入力信号から使用者による発話以外の区間に混入されている騒音の種類と程度（騒音レベル）を検出する騒音検出部１１３を備えており、この騒音検出部１１３の出力も言語理解部１０４に入力される。
【００２２】
言語理解部１０４は、クラススコア生成部１０５、カテゴリ理解部１０６、単語スコア生成部１０７および理解内容生成部１０８の各部で構成されており、使用者からの複数回にわたる発話に伴って入力される単語と、その属するクラスの信頼度とから理解結果を生成する機能を有する。
【００２３】
ここで、クラススコア生成部１０５は、使用者からの複数回にわたる発話に伴って入力される単語のクラス信頼度からどのクラスが発話されたかを示すスコアを計算するものであり、カテゴリ理解部１０６は、使用者からの複数回にわたる発話に伴って入力されるクラススコアからクラスの分類を示すカテゴリの理解結果、すなわち、どのカテゴリが発話されたかを出力するものである。また、単語スコア生成部１０７は、使用者からの複数回にわたる発話に伴って入力される単語の信頼度から、どの単語が発話されたかを示すスコアを計算し、理解内容生成部１０８は、上記で得られたカテゴリ理解結果（カテゴリ理解部１０６の出力）および単語スコア（単語スコア生成部１０７の出力）から理解内容を生成する機能を有する。
【００２４】
この言語理解部１０４で理解内容を生成する過程では、詳細を後述するように各種数値パラメータを用いたパラメータ演算が行われるが、本実施形態の対話理解装置では、この演算に用いる数値パラメータが、騒音検出部１１３により検出された騒音の種類と程度に応じて変更される。すなわち、本実施形態の対話理解装置は、騒音の種類および程度毎に分類された複数の数値パラメータを保持するパラメータセット保持部１１４を備えており、このパラメータセット保持部１１４に保持された数値パラメータの中から、騒音の種類や程度に対応した数値パラメータを読み出して、演算で使用するようにしている。なお、パラメータセット保持部１１４に保持される複数の数値パラメータは、予め複数種類の騒音が混入された多数の発話データを集めて、これらを統計処理することによって、騒音の種類や程度に応じたパラメータとして推定されているものである。
【００２５】
以上のようにして得られた言語理解部１０４の出力情報は、応答生成部１０９に入力される。応答生成部１０９は、言語理解部１０４で得られた理解内容から応答文を生成する。この応答生成部１０９により生成された応答文は、音声合成部１１０でデジタル信号として合成され、音声合成部１１０が内蔵する図示しないＤ／Ａコンバータ、出力増幅器を経て音声出力として出力される。また、この応答生成部１０９により生成された出力応答文は、ＧＵＩ表示部１１１を経て図示しない表示装置に送られ、この表示装置上に文字情報として表示される。なお、認識履歴１１２は、過去の認識状況を履歴データとして記憶しておく例えばハードディスク記憶装置等の記憶装置である。
【００２６】
次に、以上のように構成される本実施形態の対話理解装置の作用について、使用者との対話によって車両の目的地を設定する場合を例に挙げて、具体的に説明する。
【００２７】
まず、本実施形態の対話理解装置で扱われる目的地の表現形式について説明する。ここでは、インターチェンジ、駅、市区町村名を目的地に設定することができ、各々には県、自動車道、鉄道路線を付加することができるものとする。前記のように図２はこれら表現形式を階層構造的に表示したものである。すなわち、本実施形態では、目的地を上位、中位、下位３段階の部分発話の組み合わせにより発話することができ、本実施形態ではこの３段階の各々をカテゴリと呼ぶ。上位カテゴリＰＲでは、県（都道府県）を発話することができ、中位カテゴリＨＲでは自動車道、または鉄道路線を発話することができ、下位カテゴリＬＭではインターチェンジ、市区町村、駅を発話することができる。
【００２８】
本実施形態の対話理解装置では、対話形式での目的地設定をより柔軟な発話によって行えるようにしている。すなわち、使用者は例えば、「静岡県の東名自動車道の浜松西インターチェンジ」と言うように、一度ですべてのカテゴリを発話することもできる。また、第一の発話で「静岡県」と発話し、第二の発話で「東名高速の浜松西インターチェンジ」と発話するように複数回に分けて発話することも可能である。
【００２９】
また、使用者が複数回の発話を行うとき、過去の発話に対してより詳細な情報を追加していく詳細化発話を可能とするものである。例えば、第一の発話で、「静岡県の」と発話し、第二の発話で「浜松市」と発話することが可能である。また、使用者が複数回の発話を行うとき、対話理解装置の応答結果を訂正する発話を可能とするものである。例えば、第一の発話「静岡県の浜松市」に対して、第一の応答「静岡県の浜松西インターチェンジですか」と誤った応答がなされたとき、第二の発話で「いいえ浜松市です。」と発話することが可能である。
【００３０】
また、使用者が複数回の発話を行うとき、対話理解装置からの応答が質問であったときに、それに回答する発話も可能とするものである。例えば、第一の応答が「静岡県の何インターチェンジですか」であったとき、第二の発話で「浜松西インターチェンジです」と発話することが可能である。  
また、使用者が複数回の発話を行うとき、対話理解装置からの応答が再入力を促す発話であったときに、それに回答する発話を可能とするものである。例えば、第一の応答「もう一度発話してください」であったとき、第二の発話で第一の発話と同様の発話を行うことが可能である。  
本実施形態における認識対象語は、例えば図３に例示するようなものである。また、本実施形態における対話例は、例えば図４に示すようなものである。図４中、Ｕは使用者の発話であり、Ｓは対話理解装置からの応答であり、数字は発話順である。
【００３１】
ここで、本実施形態の対話理解装置における動作について、図５のフローチャートを用いて具体的な例を挙げながら説明する。
【００３２】
先ず、ステップＳ３０１で処理が開始されると、使用者が発話開始を指示するために図示しない音声入力スイッチ（発話スイッチ）をオン状態に操作したかどうかを判定し、ステップＳ３０２において音声入力スイッチがオン状態とされたこと検出した場合、音声信号・騒音の取り込み開始のステップ（ステップＳ３０３）に移行する。ここで、音声入力スイッチのオン状態への操作が検出されない場合は、この操作が検出されるまでステップＳ３０２で待ち状態となる。
【００３３】
ステップＳ３０３では、使用者から認識対象文に含まれる発話（例えば図３に例示した語等）が行われ、この使用者からの発話を受けて、音声入力部１０１が、マイクロホンからの信号をＡ／Ｄコンバータでデジタル信号に変換し、音声認識部１０２に出力する。また、これと同時に騒音検出部１１３が使用者による発話以外の区間に混入されている騒音の種類と程度を検出し、言語理解部１０４に出力する。音声認識部１０２は、発話スイッチの操作がなされるまでは前記デジタル信号の平均パワーの演算を継続しており、前記発話スイッチが操作された後、前記平均パワーにくらべてデジタル信号の瞬時パワーが所定値以上に大きくなった時に使用者が発話したと判断し、音声信号の取り込みを開始する。
【００３４】
そして、音声認識部１０２では、記憶してある認識対象文とデジタル化された音声信号とを比較して、尤度を演算（ステップＳ３０４）することにより、複数の候補を設定する。なお、本ステップＳ３０４を実行する間も、並列処理によりステップＳ３０３での音声信号の取り込みは継続されている。
【００３５】
その後、デジタル化された音声信号の瞬時パワーが所定時間以上所定値以下の状態が継続した段階で、対話理解装置側では使用者の発話が終了したと判断し、音声信号の入力処理を終了する（ステップＳ３０５）。これにより、音声認識部１０２は、複数の認識結果候補文を尤度順にならべた上位Ｎ候補を、尤度データとともに出力する。図６にこの音声認識部１０２による出力結果の例を示す。この図６において、ＸＸＸと記されている部分は、各単語に対する算出された尤度を示している。
【００３６】
次に、前記のＮ−Ｂｅｓｔ候補と呼ばれる音響的な尤度で順位付けられた複数の候補からなる認識結果をもとに、単語とクラスの２種類の信頼度について音響的な尤度とＮ−Ｂｅｓｔ候補中の出現頻度から、事後確立に基づく尺度として信頼度が演算される（ステップＳ３０６）。この演算は信頼度生成部１０３において実行されるもので、演算結果の例を図７に示す。この図７において、左側の表は図６で示した音声認識部出力であり、右側の表の単語信頼度は、ある単語が発話された可能性を示し、クラス信頼度はあるクラスの単語が発話された可能性を示す。なお、本演算に関しては、前記非特許文献２（駒谷、河原，「音声対話システムにおける音声認識結果の信頼度の利用法」，日本音響学会全国大会論文集３−５−２，２０００，ｐｐ．７３−７４）にて詳述されている。
【００３７】
以上のようにして発話された単語の信頼度を求めて尤らしい単語の推定が行われるが、本実施形態の対話理解装置においては、使用者との間での対話により単語推定の精度をさらに向上させている。このため、次のステップＳ３０７において、クラススコア生成部１０５によりクラススコアが演算されるが、このクラススコア演算に先立ち、使用者の発話タイプの判定が行われる。
【００３８】
すなわち、第一の発話タイプは、以前の情報に新しい情報を追加する働きがある発話タイプである。例えば、詳細化および回答の処理がこれに相当する。また、第二の発話タイプは、以前の情報を訂正する働きがある。例えば、訂正および再入力の処理がこれに相当する。このいずれの発話タイプであるかどうかは、例えば図８に示すように、判定材料の欄に記載されている状況に基づいて判定される。また、これ以外の判定方法も存在する。例えば、地名入力でよく用いられる部分的な言い直し発生をＤＰマッチングによるワードスポッティング法を用いて検出する方法があり、これに関しては、角谷、北岡、中川，「カーナビの地名入力における誤認識時の訂正発話の分析と検出」，情報処理学会研究報告、音声言語情報処理３７−１１，２００１にて詳述されている。
【００３９】
以上のようにして発話タイプが判定された後に、ステップＳ３０７においてクラススコア生成部１０５によりクラススコアが生成される。ここで、クラススコアは、対話中すなわち使用者の複数回の発話中におけるクラスの尤もらしさを示す値である。この場合、以前に理解した情報を残しつつ、新しい情報を付加することで、より適切にスコアを生成することができる。このクラススコアの生成は、前記の発話タイプ別に異なる生成式を用いて行われる。したがって、図５におけるステップＳ３０７は、図９に示すように２分割された処理が行われることになる。すなわち、図８の判定材料の欄に記載の状況によりステップＳ３１５で詳細化、回答の発話タイプに該当するか否かを判定し、該当する場合はステップＳ３１６で処理し、該当しないで訂正、再入力の発話タイプの場合はステップＳ３１７で処理した後、いずれの場合も処理はステップＳ３０８に移行する。
【００４０】
詳細化、回答の発話タイプにおける場合、すなわち図９におけるステップＳ３１６の場合のクラススコアは、下記の（数５）式で求められる。
【００４１】
Score(c)＝Score(c)×weight s,n＋Conf(c)            （数５）
但し、Scoreはクラススコアであり、（数５）式の左辺が新たに求められたクラススコアであり、（数５）式の右辺が過去の（認識履歴１１２から読み出した）クラススコアに対する処理である。また、Confは最新の認識結果から得られたクラス信頼度である。また、weight s,nは0.0〜1.0の値を採る重み付けのためのパラメータである。また、cはスコアを生成するクラスである。ここで、過去のクラススコアに対してパラメータweight s,nを用いて重み付けして一定の割合でクラススコアを下げているのは、”情報が古くなるごとに信頼性が低下する”という方針を適用しているからである。詳細化、回答の発話タイプの場合、認識履歴１１２から読み出した過去のクラススコアは、この（数５）式により新たに求められたクラススコアで更新されて、認識履歴１１２に書き込まれることになる。
【００４２】
過去のクラススコアに対して重み付けを行うためのパラメータweight s,nは、騒音が混入された発話データを用いて実験的に求めることができるが、本実施形態の特徴は、言語理解部１０４が、騒音の種別および程度毎に分類された複数の数値パラメータの中から、実際に検出された騒音の種類や程度に対応した数値パラメータをパラメータセット保持部１１４から読み出して利用することにある。ここで、ｎは混入した騒音の種類や程度を示しており、例えば騒音レベル毎［ｎ＝レベル０，レベル１，レベル２，レベル３・・・］に分類された発話データから実験的にweight s,nを求めた場合には、騒音レベルに応じた複数個のweight s,nが求められることになる。本実施形態の対話理解装置では、前記（数５）式で新たなクラススコアを求める際に、騒音検出部１１３で実際に検出された騒音レベルに応じたweight s,nを選択して用いるようにしている。
【００４３】
詳細化・回答発話タイプのクラススコア生成の様子を図１０に示す。この例では、使用者は、過去の発話で例えば「静岡県のＪＲ、浜松駅」と発話し、「県」および「鉄道路線」の旧クラススコアが1.00、「駅」の旧クラススコアが0.84となっている。そして、次に対話理解装置からの「静岡県のＪＲの何駅ですか？」という問いに対して、使用者は、最新の発話として例えば「浜松駅」と答え、「駅」の新クラス信頼度として0.81が得られている。その結果、新たなクラススコアが前記（数５）式に基づいて生成され、「県」の新たなクラススコアは0.90、「鉄道路線」の新たなクラススコアは0.90、「駅」の新たなクラススコアは1.65となり、旧クラススコアがこれらのクラススコアで更新されて、認識履歴１１２に書き込まれる。
【００４４】
訂正、再入力の発話タイプにおける場合、すなわち図９におけるステップＳ３１７の場合のクラススコアは、下記の（数６）式で求められる。
【００４５】
Score(ca)＝Score(ca)×weight t,n−Conf(cb)＋Conf(ca)            （数６）
但し、Scoreはクラススコアであり、（数６）式の左辺が新たに得られたクラススコアであり、（数６）式の右辺が過去の（認識履歴１１２から読み出した）クラススコアである。また、Confは最新の認識結果から得られたクラス信頼度である。また、weight t,nは0.0〜1.0の値を採る重み付けのためのパラメータである。また、caはスコアを生成するクラスであり、cbはcaと同じカテゴリで異なる全てのクラスである。この（数６）式は（数５）式と比較すると、同カテゴリ、異クラスの信頼度を減算している点で異なっている。これにより、クラスを間違えた場合にスコアが修正され易くなる。詳細化・回答発話タイプの場合、認識履歴１１２から読み出した過去のクラススコアは、この（数６）式により新たに求められたクラススコアで更新されて、認識履歴１１２に書き込まれることになる。
【００４６】
過去のクラススコアに対して重み付けを行うためのパラメータweight t,nは、騒音が混入された発話データを用いて実験的に求めることができるが、本実施形態の特徴は、言語理解部１０４が、騒音の種別および程度毎に分類された複数の数値パラメータの中から、実際に検出された騒音の種類や程度に対応した数値パラメータをパラメータセット保持部１１４から読み出して利用することにあり、本実施形態の対話理解装置では、前記（数６）式で新たなクラススコアを求める際に、前記（数５）式で用いるweight s,nと同様に、騒音検出部１１３で実際に検出された騒音レベルに応じたweight t,nを選択して用いるようにしている。
【００４７】
訂正・再入力発話タイプのクラススコア生成の様子を図１１に示す。この例では、使用者は、過去の発話で例えば「静岡県、浜松駅」と発話し、「県」の旧クラススコアが0.39、「駅」の旧クラススコアが0.63となっている。このため、クラススコアの値が不十分でカテゴリを特定できず、対話理解装置は「もう一度発話して下さい」との応答を出力している。この応答を受けて使用者は、次に再度同じ「静岡県、浜松駅」との発話を行い、「県」の新クラス信頼度として0.54が得られ、「駅」の新クラス信頼度として0.52が得られている。その結果、新たなクラススコアが前記（数６）式に基づいて生成され、「県」の新たなクラススコアは0.89、「駅」の新たなクラススコアは0.86となり、旧クラススコアがこれらのクラススコアで更新されて、認識履歴１１２に書き込まれる。
【００４８】
続いて、カテゴリ理解処理のステップＳ３０８に移るが、この処理はカテゴリ理解部１０６で、過去の（認識履歴１１２から読み出した）クラススコアと最新の認識結果におけるクラス信頼度との両方に対してカテゴリスコアを計算することにより実行される。この処理の様子を図１２に示す。カテゴリスコアは、図１２のａで表示した部分およびＢで表示した部分におけるそれぞれの欄の数字から分かるように、同じカテゴリに属する全てのクラススコアあるいは信頼度を加算したものである。それぞれのカテゴリスコアは閾値で判定され、ＰＲ（上位）、ＨＲ（中位）、ＬＭ（下位）の３カテゴリに対して、判定結果の論理和を計算する。そこで得られた結果が、現在までに発話されたカテゴリの組み合わせを示している。クラススコアが図１２のように求められた場合において、それに続くカテゴリ理解の様子を図１３に示す。すなわち、旧および新スコアから各カテゴリに対して判定を行い、その結果としてカテゴリ理解が得られる。
【００４９】
次に、ステップＳ３０９の単語スコアの生成が行われるが、このステップＳ３０９の処理は単語スコア生成部１０７で実行され、１）過去の（認識履歴１１２中に既に存在する）単語、および２）新たに出現した単語（最新の認識結果中の単語）の２つに対して、各々別々の方針を用いてスコアを生成する。後者２）の場合の単語は、最新の認識結果のＮ−Ｂｅｓｔ候補に含まれる全単語が対象となる。この単語スコアの生成は、言語理解部１０４が最新の認識率を獲得するたびに、１）→２）の順番で実行される。
【００５０】
上記１）の認識履歴中に存在する単語については、単語の新しさ、対話理解装置の応答内容と使用者の発話タイプ（詳細化、訂正、回答、再入力）から、既存の単語スコアを上下させることで、新しい単語スコアを生成する。これには以下の５種類の方針を採用する。
【００５１】
方針１：古い情報は、信頼性が低くなるという仮定のもとに、新しい認識結果が入力されるたびに、認識履歴１１２中に存在する全ての単語のスコアを下げる。
【００５２】
方針２：認識履歴１１２中の単語Ａと認識結果として新たに得られた単語Ｂが詳細化の関係にあった場合、単語Ａのスコアを上げる。
【００５３】
方針３：認識履歴１１２中の単語Ａと認識履歴１１２中の単語Ｂとが訂正の関係にあった場合、単語Ａのスコアを下げる。
【００５４】
方針４：認識結果に肯定（はい、うん等）が含まれていた場合、応答に含まれていた単語のスコアを上げる。
【００５５】
方針５：認識結果に否定後（いいえ、ちがう等）が含まれていた場合、応答に含まれていた単語のスコアを下げる。  
認識履歴１１２中の単語スコアの生成は、下記の（数７）式による。
【００５６】
Score(Wd)＝Score(Wd)−p1n＋p2n×Conf(Ws)−p3n×Conf(Wt)＋i×(p4n×Conf(yes)−p5n×Conf(no)−p6n×Conf(rej))    （数７）
但し、Scoreは認識履歴１１２中の単語のスコアであり、右辺が更新前、左辺が更新後である。Wdは計算対象となる認識履歴１１２中の単語である。方針１に対応する項としては、パラメータp1nを用いて単語のスコアを下げる項（左辺第１項）がある。左辺の次の２つの項が方針２と方針３に対応する項であり、p2n、p3nが重み付けのためのパラメータ、Confは最新の認識結果から得られる信頼度であり、Wsは最新の認識結果に含まれWdと詳細化の関係にある全ての単語であり、Wtは最新の認識結果に含まれWdとは訂正の関係にある全ての単語である。左辺の更に次の項が方針４、方針５に対応する項であり、p4n、p5n、p6nがパラメータであり、iは前回の対話理解装置からの応答に単語が含まれている場合はi＝１となり、含まれていない場合はi＝０となる。また(yes)は最新の認識結果に含まれる肯定語を示し、(no)は今回の認識結果に含まれる否定後を示し、(rej)は今回の認識結果に含まれる文末否定語を示す。
【００５７】
前記の（数７）式で単語スコアを生成する際に用いる各パラメータp1n〜p6nは、騒音が混入された発話データを用いて実験的に求めることができるが、本実施形態の特徴は、言語理解部１０４が、騒音の種別および程度毎に分類された複数の数値パラメータの中から、実際に検出された騒音の種類や程度に対応した数値パラメータをパラメータセット保持部１１４から読み出して利用することにあり、本実施形態の対話理解装置では、前記（数７）式で単語スコアを求める際に、前記（数５）式で用いるweight s,nや前記（数６）式で用いるweight t,nと同様に、騒音検出部１１３で実際に検出された騒音レベルに応じたp1n〜p6nを選択して用いるようにしている。
【００５８】
前記２）における最新の認識結果中の単語であって、認識履歴１１２にまだ登録されていない単語、すなわち新たに出現した単語については、応答内容とユーザ発話タイプ（詳細化、訂正、回答、再入力）、Ｎ−Ｂｅｓｔの順位、発話長（発話された単語の数）により、音声認識の信頼度を上下させることで、単語スコアを生成する。これには以下の４種類の方針を採用する。
【００５９】
方針６：認識結果の単語Ａと応答とに含まれる単語Ｂとが詳細化の関係にある場合、単語Ａのスコアを上げる。
【００６０】
方針７：対話理解装置の応答が質問（例、何インターチェンジですか？）であって、認識結果の内容が回答である場合、認識結果の単語のスコアを上げる。
【００６１】
方針８：認識結果の上位には正解単語が多く含まれているので、上位に含まれる単語のスコアを上げる。
【００６２】
方針９：発話長が長い発話（短い発話）は認識されやすい（認識されにくい）ため、１カテゴリの結果はその単語のスコアを下げ、２カテゴリ以上の単語はそのスコアを上げる。
【００６３】
最新の認識結果中の単語であって、認識履歴１１２にまだ登録されていない単語のスコアの生成は、下記の（数８）式による。
【００６４】
Score(Wd)＝Conf(Wd)＋p7n×Score(Ws)＋p8n×Conf(Wa)＋Conf(Wd)×(p9n＋p10n×len2-p11n×len1)          （数８）式
但し、Scoreは認識履歴中の単語のスコアであり、Confは最新の認識結果から得られる信頼度である。また、Wdは計算対象となる認識結果中の単語である。方針６に対応する項としては、パラメータp7nを用いて単語のスコアを上げる項（左辺第１項）があり、Wsは認識結果に含まれるWdと詳細化の関係を持つ全ての単語である。左辺の次の項が方針７に対応する項であり、p8nが重み付けのためのパラメータ、Waは認識結果が質問に対する回答である場合の認識結果に含まれる単語である。左辺の更に次の項が方針８、９に対応する項であり、p9nが方針８に対応してＮ−Ｂｅｓｔの順位の高さに応じた重み付けのためのパラメータである。また、P10n、p11nが方針９に対応した重み付けのためのパラメータであり、len2は認識のカテゴリが２以上であるときlen2＝１になり、len1は認識のカテゴリが１であるときlen1＝１になる値である。
【００６５】
前記の（数８）式で単語スコアを生成する際に用いる各パラメータp7n〜p11nは、騒音が混入された発話データを用いて実験的に求めることができるが、本実施形態の特徴は、言語理解部１０４が、騒音の種別および程度毎に分類された複数の数値パラメータの中から、実際に検出された騒音の種類や程度に対応した数値パラメータをパラメータセット保持部１１４から読み出して利用することにあり、本実施形態の対話理解装置では、前記（数８）式で単語スコアを求める際に、前記（数５）式で用いるweight s,nや前記（数６）式で用いるweight t,n、前記（数７）式で用いるp1n〜p6n同様に、騒音検出部１１３で実際に検出された騒音レベルに応じたp7n〜p11nを選択して用いるようにしている。
【００６６】
上記１）で更新された単語のスコア、上記２）で追加された単語、およびそのスコアは統合された認識履歴として、認識履歴１１２に書き込まれる。統合された認識結果の例を実際の県名、鉄道名等を実例として図１４に示す。図中同名が複数存在する場合（厚木、田無等）があるが、これは複数路線に含まれる駅の名称などである。
【００６７】
上記により得られたカテゴリ理解結果、および前記統合された認識結果とから、妥当な組み合わせとして複数個の候補を生成する。すなわち、上記により得られた情報を基に本装置が理解した内容として、尤らしい候補を複数個生成する（ステップＳ３１０）。このステップＳ３１０の処理は、理解内容生成部１０８において実行される。具体的には、理解内容生成部１０８は、例えば図１３に示した結果からＰＲ、ＨＲおよびＬＭの３カテゴリが発話されていることを認識し、図１４に例示した認識結果から、各カテゴリで実際に存在する組み合わせを抽出し候補とする。そして、各カテゴリのスコアの和が最大のものを選択する。その結果を図１５に示す。この図１５に示す例では、理解結果として、＜ＰＲカテゴリ＝愛知、スコア＝1.47＞、＜ＨＲカテゴリ＝名古屋鉄道、スコア＝1.17＞、＜ＬＭカテゴリ＝豊橋、スコア＝0.62＞が選択されている。
【００６８】
以上、言語理解部１０４の各ステップで処理された結果である理解内容を生成するまでの処理過程を説明した。これにより得られた出力情報は、応答生成部１０９に入力され、ステップＳ３１１において、応答生成部１０９により理解結果に応じた応答フラグにより応答文が生成される。この応答生成部１０９で処理される応答フラグの種類を図１６に示す。また、図１６における各ビット（ａ乃至Ｆの各ビット）が示す内容を図１７に示す。前記理解結果から、カテゴリに該当する単語が存在する場合には該当するフラグを立てるが、この場合、例えばスコアを４段階で評価した値（ビット数）のフラグを立てる。すなわち、スコアが最大から最小までを評価１から評価４とし、フラグは１０００、０１００、００１０、０００１とする。
【００６９】
応答生成部１０９は、上記の応答フラグを利用し、対話における以下の方針に沿った応答を行う。
【００７０】
・応答方針１：了承（相槌）
下位カテゴリがなく、上位カテゴリまたは中位カテゴリのスコア評価が評価１の場合、対話をスムーズに進めるための応答を行う。
【００７１】
〈例〉  使用者の発話  …「静岡県」
対話理解装置の応答…「はい」
・応答方針２：復唱
スコア評価が評価２の場合や、使用者の発話の文頭に否定後が来た場合は確認の意味も込めて復唱を行う。
【００７２】
〈例〉  使用者の発話  …「静岡県」
対話理解装置の応答…「静岡県」
・応答方針３：最終確認
下位カテゴリが発話され、信頼できる（スコア評価が評価１か評価２）場合は、最終確認を行う。
【００７３】
〈例〉  使用者の発話  …「浜松インターから乗ります」
対話理解装置の応答…「浜松インターを設定してよろしいですか」
・応答方針４：目的地設定
前応答に下位カテゴリがあり、肯定発話が信頼できる（スコア評価が評価１か評価２）場合は、目的地に設定する。
【００７４】
〈例〉  対話理解装置の応答…「浜松インターを設定してよろしいですか」
使用者の発話  …「はい」
対話理解装置の応答…「目的地に設定しました」
・応答方針５：分からない情報のみ尋ねる
使用者に対して分からない情報のみを尋ねる。
【００７５】
〈例〉  使用者の発話…「静岡県の東名自動車道です」（「東名」のスコア評価が低いとき）
対話理解装置の応答…「静岡県の何自動車道ですか？」
・応答方針６：自信のない情報は応答しない
上位カテゴリ（ＰＲ）と中位カテゴリ（ＨＲ）の組み合わせで、どちらか一方だけ信頼できない（スコア評価が評価４）場合、スコアの高いものだけ応答することで対話を進める。
【００７６】
〈例〉  使用者の発話…「静岡県の東名自動車道」（「静岡県」のスコア評価が低いとき）
対話理解装置の応答…「東名自動車道の」
・応答方針７：上のカテゴリも尋ねる
別情報の付加情報が少なく、スコア評価が悪いときに、上のカテゴリも聞くことによって認識率の向上を図る。
【００７７】
〈例〉  使用者の発話…「浜松インターから乗る」（「浜松」のスコア評価が低いとき）
対話理解装置の応答…「何県のインターですが」
・応答方針８：次の発話を促す
上位カテゴリにつづいて肯定発話がきて、信頼できる場合（スコア評価が評価１か評価２の場合）、次の発話を促す。
【００７８】
〈例〉  対話理解装置の応答…「東名自動車道」
使用者の発話  …「はい」
対話理解装置の応答…「東名自動車道のどこですか」
・応答方針９：別の候補を返す
否定発話が信頼できる場合（スコア評価が評価１か評価２の場合）、前回の応答に用いていない別候補を返す。
【００７９】
〈例〉  対話理解装置の応答…「浜松インターを設定しますか」
使用者の発話  …「いいえ」
対話理解装置の応答…「浜松西インターを設定しますか」
・応答方針１０：前応答の繰り返し
肯定発話や否定発話が信頼できない場合（スコア評価が評価４の場合）、前の応答を繰り返す。
【００８０】
〈例〉  対話理解装置の応答…「浜松インターを設定してよろしいですか」
使用者の発話  …「はい」  （「はい」のスコア評価が低いとき）
対話理解装置の応答…「浜松インターを設定してよろしいですか」
・応答方針１１：聞き返し
全ての情報に対して信頼できない場合（スコア評価が評価４の場合）、全ての情報を聞き返す。
【００８１】
〈例〉  使用者の発話  …「静岡県」  （「静岡県」のスコア評価が低いとき）
対話理解装置の応答…「もう一度発話してください」
応答生成部１０９は、上記の対話方針を実施するために、前記の応答フラグを、図１６のフラグテーブルと照らし合わせ、フラグが最初に一致した応答パターンで応答を返す。
【００８２】
具体的には、例えば応答生成部１０９が前記理解結果から生成した応答フラグが"1  111000  1000  1000  0100  0000  0000  0000  0"である場合には、図１６のフラグテーブルとの参照の結果、応答パターンとして以下のパターンが選択されることになる。
【００８３】
「“ＰＲカテゴリ単語”、“ＰＲカテゴリクラス”の
“ＨＲカテゴリ単語”、“ＨＲカテゴリクラス”の
“ＬＭカテゴリ単語”、“ＬＭカテゴリクラス”を設定してよろしいですか。」
その結果、「愛知県の名古屋鉄道の豊橋駅を設定してよろしいですか」が応答文として生成されることになる。
【００８４】
以上のようにして生成された応答文は、ステップＳ３１２において、音声合成部１１０でデジタル信号として合成され、音声合成部１１０が内蔵する図示しないＤ／Ａコンバータ、出力増幅器を経て音声出力として出力される。また、この応答文は、ＧＵＩ表示部１１１を経て図示しない表示装置に送られ、この表示装置上に文字情報として表示される。
【００８５】
この段階で、入力処理が全て完了したか否かの確認が行われ（ステップＳ３１３）、入力処理が全て完了した段階でステップＳ３１４に移行して全ての入力処理を終了する。すなわち、下位カテゴリ（ＬＭ）の単語が確定しているかどうかを判定して、確定していない場合（ステップＳ３１３でｎｏの場合）は処理を継続し、下位カテゴリ（ＬＭ）の単語が確定している場合は（ステップＳ３１３でｙｅｓの場合）、ステップＳ３１４に移行し全ての入力処理を終了する。本例では、「愛知県の名古屋鉄道の豊橋駅を設定してよろしいですか」が応答されている段階であり、次に使用者が「はい」を発話することで、「目的地に設定しました」の応答を行ったのち処理を終了する。
【００８６】
以上説明したように、本実施形態の対話理解装置によれば、対話に含まれる発話をその発話が包括する広さの順に階層的に複数のカテゴリおよび該カテゴリを細分化して構成されるクラスに分類し、どのクラスの単語が発話されたかその確からしさを与えるクラススコアと、発話に含まれる単語の確からしさを与える単語スコアとを算出し、対話の中で複数回の発話があったときに、各発話毎に算出される複数のクラススコアおよび複数の単語スコアを統合演算して対話内容を理解するようにしているので、発話内容における文脈の流れから対話的に音声情報を理解することができ、単に発話音声の明瞭度あるいは了解度向上に着目した従来の方法に比べて、より精度の高い認識結果を得ることができる。
【００８７】
また、前記統合演算で用いるパラメータが、複数種類の騒音が混入された発話データにより統計的に推定されており、検出された騒音レベルに対応したパラメータを用いて対話内容を理解するようにしているので、発話の背景騒音による影響を大幅に低減することができ、例えば、車両用ナビゲーションシステムにおける音声入力のように、雑音の大きな環境下で用いる場合であっても、良好な認識精度を得ることができる。
【００８８】
（第２の実施形態）
次に、本発明を適用した第２の実施形態の対話理解装置について説明する。本実施形態の対話理解装置は、車両に搭載される対話理解装置の例であり、図１８にその基本構成を示すように、上述した第１の実施形態の対話理解装置における騒音検出部１１３に代えて走行速度検出部１１５を備えている。また、対話内容を理解するための統合演算で用いるパラメータが、車両の走行速度ごとに分類された発話データにより統計的に推定されており、走行速度検出部１１５により検出された速度情報をもとに前記パラメータを変更するようにしたものである。なお、その他の構成及び基本的な処理の流れは上述した第１の実施形態と同様であるので、以下、第１の実施形態と同様の部分については重複した説明を省略し、本実施形態に特徴的な部分についてのみ説明する。
【００８９】
本実施形態の対話理解装置では、車両の車輪速センサによって検出される車速パルスが走行速度検出部１１５に送られ、走行速度検出部１１５において、車輪速センサによって検出される車速パルスのパルス間隔を計測することで、本装置が搭載されている車両の走行速度が検出される。そして、この車両の走行速度を示す速度情報が、言語理解部１０４に入力される。
【００９０】
言語理解部１０４では、使用者からの複数回にわたる発話に伴って入力される単語と、その属するクラスの信頼度とから理解結果を生成する過程で、第１の実施形態と同様に各種数値パラメータを用いたパラメータ演算が行われるが、本実施形態の対話理解装置では、この演算に用いる数値パラメータが、走行速度検出部１１５により検出された車両の走行速度に応じて変更される。すなわち、本実施形態の対話理解装置では、パラメータセット保持部１１４が車両の走行速度毎に分類された複数の数値パラメータを保持しており、このパラメータセット保持部１１４に保持された数値パラメータの中から、実際に検出された車両の走行速度に対応した数値パラメータを読み出して、演算で使用するようにしている。なお、パラメータセット保持部１１４に保持される複数の数値パラメータは、予め車両走行に伴う複数種類の騒音が混入された多数の発話データを集めて、これらを統計処理することによって、車両の走行速度に応じたパラメータとして推定されているものである。
【００９１】
具体的に説明すると、本実施形態の対話理解装置においては、上述した第１の実施形態と同様に、前記の（数５）式や（数６）式を用いてクラススコアを求め、（数７）式や（数８）式を用いて単語スコアを求めるようにしており、これらの演算で用いる各パラメータweight s,n、weight t,nやp1n〜p11nは、騒音が混入された発話データを用いて実験的に求めることができるが、本実施形態の特徴は、言語理解部１０４が、車両の走行速度毎に分類された複数の数値パラメータの中から、実際に検出された車両の走行速度に対応した数値パラメータをパラメータセット保持部１１４から読み出して利用することにある。ここで、ｎは混入した騒音が観測された車両走行速度を示しており、走行速度毎［ｎ＝速度０，速度１，速度２，速度３・・・］に分類された発話データから実験的に前記数値パラメータを求めた場合には、走行速度に応じて複数個の数値パラメータがそれぞれ求められることになる。本実施形態の対話理解装置では、前記（数５）式や（数６）式を用いてクラススコア、（数７）式や（数８）式を用いて単語スコアをそれぞれ求める際に、走行速度検出部１１５で実際に検出された車両の走行速度に応じた数値パラメータ（weight s,n、weight t,nやp1n〜p11n）を選択して用いるようにしている。
【００９２】
以上説明したように、本実施形態の対話理解装置によれば、対話的に発話内容を理解するための統合演算で用いるパラメータが、車両走行速度毎に複数種類の騒音が混入された発話データにより統計的に推定されており、実際に検出された車両の走行速度に対応したパラメータを用いて対話内容を理解するようにしているので、発話の背景騒音による影響を大幅に低減することができ、例えば、車両用ナビゲーションシステムにおける音声入力のように、雑音の大きな環境下で用いる場合であっても、良好な認識精度を得ることができる。
【００９３】
（第３の実施形態）
次に、本発明を適用した第３の実施形態の対話理解装置について説明する。本実施形態の対話理解装置は、車両用ナビゲーションシステムの一機能として実現される対話理解装置の例であり、図１９にその基本構成を示すように、上述した第１の実施形態の対話理解装置における騒音検出部１１３に代えて走行路線検出部１１６を備えている。また、対話内容を理解するための統合演算で用いるパラメータが、車両の走行路線ごとに分類された発話データにより統計的に推定されており、走行路線検出部１１６により検出された路線情報をもとに前記パラメータを変更するようにしたものである。なお、その他の構成及び基本的な処理の流れは上述した第１の実施形態と同様であるので、以下、第１の実施形態と同様の部分については重複した説明を省略し、本実施形態に特徴的な部分についてのみ説明する。
【００９４】
本実施形態の対話理解装置では、走行路線検出部１１６でナビゲーション装置から走行路線情報が取得され、本装置が搭載されている車両が現在走行している走行路線が検出され、その情報が言語理解部１０４に入力される。ここで、ナビゲーション装置から取得される走行路線情報は、例えば路面の状態やトンネルの存在、高架の存在といった内容の情報である。このような走行路線情報はナビゲーション装置に記憶されており、走行路線検出部１１６が車両が現在走行している路線の情報をナビゲーション装置から取得して、言語理解部１０４に出力している。
【００９５】
言語理解部１０４では、使用者からの複数回にわたる発話に伴って入力される単語と、その属するクラスの信頼度とから理解結果を生成する過程で、第１の実施形態と同様に各種数値パラメータを用いたパラメータ演算が行われるが、本実施形態の対話理解装置では、この演算に用いる数値パラメータが、走行路線検出部１１６により検出された走行路線の路線情報に応じて変更される。すなわち、本実施形態の対話理解装置では、パラメータセット保持部１１４が走行路線毎に分類された複数の数値パラメータを保持しており、このパラメータセット保持部１１４に保持された数値パラメータの中から、実際に検出された車両の走行路線の路線情報に対応した数値パラメータを読み出して、演算で使用するようにしている。なお、パラメータセット保持部１１４に保持される複数の数値パラメータは、予め車両走行に伴う複数種類の騒音が混入された多数の発話データを集めて、これらを統計処理することによって、車両の走行路線に応じたパラメータとして推定されているものである。
【００９６】
具体的に説明すると、本実施形態の対話理解装置においては、上述した第１の実施形態と同様に、前記の（数５）式や（数６）式を用いてクラススコアを求め、（数７）式や（数８）式を用いて単語スコアを求めるようにしており、これらの演算で用いる各パラメータweight s,n、weight t,nやp1n〜p11nは、騒音が混入された発話データを用いて実験的に求めることができるが、本実施形態の特徴は、言語理解部１０４が、車両の走行路線毎に分類された複数の数値パラメータの中から、実際に検出された車両の走行路線の路線情報に対応した数値パラメータをパラメータセット保持部１１４から読み出して利用することにある。ここで、ｎは混入した騒音が観測された走行路線を示しており、走行路線毎［ｎ＝路線０，路線１，路線２，路線３・・・］に分類された発話データから実験的に前記数値パラメータを求めた場合には、走行路線の路線情報に応じて複数個の数値パラメータがそれぞれ求められることになる。本実施形態の対話理解装置では、前記（数５）式や（数６）式を用いてクラススコア、（数７）式や（数８）式を用いて単語スコアをそれぞれ求める際に、走行路線検出部１１６で実際に検出された車両の走行路線の路線情報に応じた数値パラメータ（weight s,n、weight t,nやp1n〜p11n）を選択して用いるようにしている。
【００９７】
以上説明したように、本実施形態の対話理解装置によれば、対話的に発話内容を理解するための統合演算で用いるパラメータが、車両の走行路線毎に複数種類の騒音が混入された発話データにより統計的に推定されており、実際に検出された車両の走行路線の路線情報に対応したパラメータを用いて対話内容を理解するようにしているので、発話の背景騒音による影響を大幅に低減することができ、例えば、車両用ナビゲーションシステムにおける音声入力のように、雑音の大きな環境下で用いる場合であっても、良好な認識精度を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００９８】
【図１】本発明を適用した第１の実施形態の対話理解装置の基本構成を示すブロック図である。
【図２】発話された単語の階層構造的分類法を説明する図である。
【図３】認識対象語と発話タイプとの関係を示す対応図である。
【図４】対話理解装置と使用者との間での対話の例を示す図である。
【図５】対話理解装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】音声認識部の出力としての認識結果候補文と尤度との関係を示す図である。
【図７】認識結果候補文と尤度との関係から信頼度を求める手法を説明する図である。
【図８】発話タイプと発話タイプ判定材料との関係を示す対応図である。
【図９】発話タイプによる処理の使い分けを示すフローチャートである。
【図１０】詳細化・回答発話タイプにおける更新後のクラススコアの生成過程を示す図である。
【図１１】訂正・再入力発話タイプにおける更新後のクラススコアの生成過程を示す図である。
【図１２】カテゴリ毎にスコアを演算する手順を説明する図である。
【図１３】カテゴリ理解処理を説明する図である。
【図１４】統合された認識結果の実例を示す図である。
【図１５】言語理解における最終スコアを項目別に比較して示す図である。
【図１６】応答フラグと応答パターンとの関係を示す対応図である。
【図１７】応答フラグとその内容との関係を示す対応図である。
【図１８】本発明を適用した第２の実施形態の対話理解装置の基本構成を示すブロック図である。
【図１９】本発明を適用した第３の実施形態の対話理解装置の基本構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００９９】
１０１  音声入力部
１０２  音声認識部
１０３  信頼度生成部
１０４  言語理解部
１０５  クラススコア生成部
１０６  カテゴリ理解部
１０７  単語スコア生成部
１０８  理解内容生成部
１０９  応答生成部
１１０  音声合成部
１１１  ＧＵＩ表示部
１１２  認識履歴
１１３  騒音検出部
１１４  パラメータセット保持部
１１５  走行速度検出部
１１６  走行路線検出部
【図１】
2006030282.tif 000007
【図２】
2006030282.tif 000008
【図３】
2006030282.tif 000009
【図４】
2006030282.tif 000010
【図５】
2006030282.tif 000011
【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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【図１８】
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【図１９】
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