(57)【要約】【課題】  ユーザに対して最適な指示語を提示することができ、確実な動作指示を行うことのできる音声認識装置および方法を提供すること。【解決手段】  認識対象外発話を含むユーザの発話に対する音声認識の結果から、単語リスト内の各単語の誤認識回数を計数し、この誤認識回数に基づく第１の基準に従い選択される単語を認識対象から除外するとともに（４０４）、ユーザの認識対象内発話に対する音声認識の結果から、単語リスト内の各単語の正解認識回数を計数し、この正解認識回数に基づく第２の基準に従い選択される単語を認識対象から除外する（４０５）。【選択図】  図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象語を定義した単語リスト内の単語を含まない音声情報を受信する受信工程と、
前記単語リスト内の単語を認識対象として、前記受信工程で受信した音声情報を音声認識する認識工程と、
前記認識工程による認識の結果とされた前記単語の、該認識の結果とされた認識回数を計数する計数工程と、
前記計数工程で計数された認識回数に基づく第１の基準に従い選択される単語を認識対象から除外するよう前記単語リストを更新する更新工程と、
を有することを特徴とする音声認識方法。
【請求項２】
前記更新工程は、前記第１の基準に従い選択される単語を、前記単語リストから削除することにより認識対象から除外することを特徴とする請求項１に記載の音声認識方法。
【請求項３】
前記更新工程は、前記第１の基準に従い選択される単語に特定の識別子を付与することにより認識対象から除外することを特徴とする請求項１に記載の音声認識方法。
【請求項４】
前記第１の基準は、前記認識回数が所定の回数よりも多い単語を選択する基準であることを特徴とする請求項１に記載の音声認識方法。
【請求項５】
前記第１の基準は、前記認識回数に基づいて得られる認識頻度が高い単語を選択する基準であることを特徴とする請求項１に記載の音声認識方法。
【請求項６】
認識対象語を定義した単語リスト内の単語を含む音声情報を受信する第２受信工程と、
前記単語リスト内の単語を認識対象として、前記受信工程で受信した音声情報を音声認識する第２認識工程と、
前記第２認識工程による認識の結果とされた前記単語の、該認識の結果とされた認識回数を計数する第２計数工程と、
を更に有し、
前記更新工程は、前記第２計数工程で計数された認識回数に基づく第２の基準に従い選択される単語を認識対象から除外するよう前記単語リストを更新することを特徴とする請求項１に記載の音声認識方法。
【請求項７】
前記第２の基準は、前記第２計数工程で計数された認識回数が所定の回数よりも少ない単語を選択する基準であることを特徴とする請求項６に記載の音声認識方法。
【請求項８】
前記第２の基準は、前記第２計数工程で計数された認識回数に基づいて得られる認識頻度が低い単語を選択する基準であることを特徴とする請求項６に記載の音声認識方法。
【請求項９】
前記単語リスト内の全単語間の音響的な距離を示す分離度を計算する計算工程を更に有し、
前記更新工程は、更に、前記分離度に基づく第３の基準に従い選択される単語を認識対象から除外することを特徴とする請求項１に記載の音声認識方法。
【請求項１０】
前記分離度は、単語間のＤＰマッチング距離であることを特徴とする請求項９に記載の音声認識方法。
【請求項１１】
認識対象語を定義した単語リスト内の全単語間の音響的な距離を示す分離度を計算する計算工程と、
前記分離度に基づく所定の基準に従い選択される単語を認識対象から除外するよう前記単語リストを更新する更新工程と、
を有することを特徴とする音声認識方法。
【請求項１２】
前記分離度は、単語間のＤＰマッチング距離であることを特徴とする請求項９に記載の音声認識方法。
【請求項１３】
請求項１乃至１２のいずれかに記載の音声認識方法をコンピュータに実行させるための制御プログラム。
【請求項１４】
認識対象語を定義した単語リスト内の単語を含まない音声情報を受信する受信手段と、
前記単語リスト内の単語を認識対象として、前記受信手段で受信した音声情報を音声認識する認識手段と、
前記認識手段による認識の結果とされた前記単語の、該認識の結果とされた認識回数を計数する計数手段と、
前記計数手段で計数された認識回数に基づく第１の基準に従い選択される単語を認識対象から除外するよう前記単語リストを更新する更新手段と、
を有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項１５】
認識対象語を定義した単語リスト内の全単語間の音響的な距離を示す分離度を計算する計算手段と、
前記分離度に基づく所定の基準に従い選択される単語を認識対象から除外するよう前記単語リストを更新する更新手段と、
を有することを特徴とする音声認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、音声により機器を制御する装置が提案されている（例えば、特許文献１を参照。）。機器を動作させる指示を音声で行う際には、誤動作のないように確実にシステムが指示を認識する必要がある。しかし、従来の音声認識装置では認識精度１００％の確実性を保証することができないため、確実性という観点から定量的なアプローチによるシステム設計は難しいものであった。
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１３１６８２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
音声認識の対象語彙リストから機器を動作させる指示語として、最も相応しい語彙を選択する作業はシステム製作者の作業であるが、様々な環境下において指示語としての語彙を最適に選択し、最も効果のあるシステムを構築するのは非常に困難であるという課題を有している。
【０００５】
また、語彙を定量的な観点で評価をしない場合は、システム製作者の裁量で指示語としての語彙を決定するほかに方法はないという課題を有している。
【０００６】
本発明は、このような従来技術の問題点にかんがみてなされたものであり、ユーザに対して最適な指示語を提示することができ、確実な動作指示を行うことのできる音声認識装置および方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】
【０００７】
上記目的を達成するために、例えば本発明の一側面に係る音声認識方法は、認識対象語を定義した単語リスト内の単語を含まない音声情報を受信する受信工程と、前記単語リスト内の単語を認識対象として、前記受信工程で受信した音声情報を音声認識する認識工程と、前記認識工程による認識の結果とされた前記単語の、該認識の結果とされた認識回数を計数する計数工程と、前記計数工程で計数された認識回数に基づく第１の基準に従い選択される単語を認識対象から除外するよう前記単語リストを更新する更新工程とを有する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、ユーザに対して最適な指示語を提示することができ、確実な動作指示を行うことのできる音声認識装置および方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
【００１０】
（実施形態１）
図１は、本実施形態における音声認識装置の機能構成を示すブロック図、図２は、本実施形態における音声認識装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００１１】
１０１は音声を取り込み音響的な特徴量を計算し出力する音声入力部で、音声入力装置２０１から入力された音声情報を、メモリ２０３に格納したプログラムを用いてＣＰＵ２０２で計算し、入力音声の特徴量をメモリ２０３または外部記憶装置２０４に出力する。
【００１２】
音声認識部１０３は、音声入力部１０１から出力される入力音声の特徴量と、音響モデル記憶部１０２としての外部記憶装置２０４に記憶されている音響モデルと、言語モデル記憶部１０４としてのメモリ２０３または外部記憶装置２０４に記憶されている言語モデルとを用いて、ＣＰＵ２０２で音声認識を行う。なお、これら音響モデルや言語モデルなど音声認識に必要な情報は外部記憶装置２０４に記憶するかわりにメモリ２０３に記憶させるようにしてもよい。結果出力部１０５は、音声認識結果を情報表示装置２０５に出力し、または、外部記憶装置２０４に出力し、あるいは、接続するアプリケーションに結果を出力する。
【００１３】
言語モデル作成部１０６は、音声認識時に使用する言語モデルを作成する。本実施形態は、言語モデル作成部１０６で使用する単語リストを更新する方法に特徴があり、雑音や認識対象外発話に対して誤認識の頻度が少なくかつ認識対象内の発話に対して認識精度の良い単語を選択し単語リストの更新を行う。更新された単語リストを使用することで音声認識装置は、認識対象語彙の中から誤認識率が低く、正解認識率の高い単語をユーザに提示することができ、本装置が動作する指示語として最も効果の期待できる単語を使用することができる。以下、言語モデル作成部１０６における単語リスト更新の方法を詳細に説明する。
【００１４】
図３は、言語モデル作成部１０６における、単語リスト更新処理に係る機能構成を示すブロック図である。
【００１５】
リスト入力モジュール３０１は、単語リストを設定し、音声認識モジュール３０２の入力となる情報を出力する機能を有する。音声認識モジュール３０２では、入力リストに対して音声認識しその結果を出力する。その際、音声認識にリジェクション機能の有無を設定できる。誤認識計数モジュール３０３は、音声認識結果における単語の誤認識回数をカウントしその結果を出力する。正解認識計数モジュール３０４は、音声認識結果における単語の正解認識回数をカウントしその結果を出力する。リスト更新モジュール３０５は、単語の誤認識頻度の結果や正解認識回数の結果を分析して分析基準に従ってリストを更新する。リスト統合更新モジュール３０６は、それぞれ独立工程を経て出力された更新リストを統合的に分析し、優先度に従いリストの統合更新を行うモジュールである。ここで、上記の基準については個々のフローチャートで詳細に説明する。
【００１６】
本実施形態における単語リスト更新処理に係る機能構成は概ね上記のとおりである。以下、この単語リスト更新処理を、フローチャートを用いて詳細に説明する。
【００１７】
図４は、本実施形態における単語リスト更新処理を示すフローチャートである。この単語リスト更新処理としては３通りの処理手順が考えられ、同図には、第１フロー４０１、第２フロー４０２、第３フロー４０３を示している。
【００１８】
第１フロー４０１は、誤認識尺度によるリスト更新工程４０４と正解認識尺度によるリスト更新工程４０５との連結工程で構成され、まず誤認識尺度によるリスト更新工程４０４により更新リストを出力し、続く正解認識尺度によるリスト更新工程４０５ではリスト更新工程４０４の出力を入力として最終更新リストを出力する。
【００１９】
上記の工程４０４と４０５の処理順序は入れ替えが可能である。第２フロー４０２は、第１フロー４０１における工程４０４と４０５とを入れ替えたものであり、第１フローと同様に最終更新リストを出力する。
【００２０】
第３フロー４０３は、誤認識尺度によるリスト更新工程４０４と正解認識尺度によるリスト更新工程４０５とが並列で動作するリスト更新工程４０６により、一つの入力リストから誤認識尺度による更新リストと正解認識尺度による更新リストをそれぞれ出力し、リスト統合更新工程４０７において２つのリストを統合し、最終更新リストを出力する。つまり、第３フロー４０３は、誤認識と正解認識の双方の観点から同時に一つのリストを評価し更新する。
【００２１】
つづいて、４０４，４０５，４０６，４０７の各工程について、その内部処理を詳細に説明する。
【００２２】
図５は、誤認識尺度によるリスト更新工程４０４の内部処理を示すフローチャートである。ここではその一例として、リジェクション機能を有する音声認識を用いて誤認識頻度の高い単語をリストから削除する処理を示す。
【００２３】
ステップＳ５０１ではリスト入力モジュール３０１が動作し、入力リスト中の単語が音声認識の認識対象となるように、各単語に対応する単語モデルを作成し、その後ステップＳ５０２へ進む。
【００２４】
ステップＳ５０２では音声認識モジュール３０２が動作して、リジェクション付き単語音声認識を行い、雑音や認識対象外発話を含めたさまざまな入力音に対してリジェクションと対象単語モデルによる音声認識を行い、認識結果を出力しステップＳ５０３へ進む。なお、ここでは、上記の雑音や認識対象外発話を含めたさまざまな入力音は、事前に収録しておいたものを使用する例として説明する。
【００２５】
ステップＳ５０３では誤認識計数モジュール３０３が動作し、ステップＳ５０２で出力された認識結果を用いて単語の誤認識結果の回数を計数（カウント）してこれを出力しステップＳ５０４へ進む。ここでは、事前に収録した雑音や認識対象外発話を入力音として入力する。したがって、入力リスト中のいずれかの単語が認識結果として出力された場合には、それを誤認識として計数する。
【００２６】
ステップＳ５０４では、入力リストを参照し全認識対象単語について音声認識処理を行ったかどうかの判定を行い、“ｎｏ”の場合未処理の認識対象単語を入力としてステップＳ５０２に進み、“ｙｅｓ”ならステップＳ５０５に進む。
【００２７】
ステップＳ５０５ではリスト更新モジュール３０５が動作し、単語ごとに計数した誤認識頻度をまとめ、誤認識頻度に基づく所定の基準に従いリストから単語を削除し、更新リストとして出力する。具体的には例えば、誤認識頻度の低い下位Ｍ個の単語以外をすべて単語リストから削除する、あるいは、誤認識頻度が所定の閾値以上の単語すべてを単語リストから削除する、などが考えられる。あるいは、単語リストから単語を削除するのではなく、誤認識頻度の低い単語を別リストとして出力するようにしてもよい。
【００２８】
さらには、単語リスト内の全単語に対して最初に“０”を属性として付与し、誤認識頻度の低い下位Ｍ個（ただし、Ｍは自然数）の単語に識別子“１”を付与する、あるいは、誤認識頻度が所定の閾値以下の単語に識別子“１”を付与する、としても良い。
【００２９】
なお、リジェクション機能がない単語音声認識を用いる場合は必ず何かの単語が認識結果となるため、上述したように単語リストから削除するのではなく、このように識別子を付与する処理の方が向いていると考えられる。このような場合を図６を用いて説明する。
【００３０】
図６は、リジェクション機能のない音声認識を用いて誤認識頻度の尺度に従いリスト内の単語に識別子を付与したリストを保持する処理を示す。
【００３１】
ステップＳ６０１ではリスト入力モジュール３０１が動作し、入力リスト中の単語が音声認識の認識対象となるように、各単語に対応する単語モデルを作成し、その後ステップＳ６０２へ進む。
【００３２】
ステップＳ６０２では音声認識モジュール３０２が動作して、リジェクション機能のない音声認識を行い、雑音や認識対象外発話を含めた様々な音に対して音声認識を行い、音声認識結果を出力してステップＳ６０３へ進む。
【００３３】
ステップＳ６０３では誤認識計数モジュール３０３が動作し、全単語それぞれの誤認識回数をカウントして出力しステップＳ６０４へ進む。
【００３４】
ステップＳ６０４ではリスト更新モジュール３０５が動作し、単語リスト内の全単語に対して最初に“０”を属性として付与し、誤認識頻度の低い下位Ｍ個（ただし、Ｍは０を除く整数）の単語に識別子“１”を付与する、あるいは、誤認識頻度が所定の閾値以下の単語に識別子“１”を付与する、などを行い、更新リストとして出力する。
【００３５】
このような処理を行うことで、より誤認識の少ない単語が単語リストに残ることになる。例えば、複写機で使用する単語リストを更新する場合を想定すると、複写機のまわりで発生すると想定される雑音や認識対象外発話を収録し、これらを本システムに入力する。そしてこれらを、単語リスト中の単語を認識対象として音声認識する。単語リスト中に「はい」という単語があった場合で、入力された雑音を「はい」として認識してしまった場合には、「はい」という単語は誤って入力される可能性があるという仮説が成り立つ。このような誤認識が頻繁に発生する場合は、「はい」というコマンドは、複写機で使用する場合には不向きと判断し、これを単語リストから削除する。
【００３６】
図７は、正解認識尺度によるリスト更新工程４０５の内部処理を示すフローチャートである。ここではその一例として、リジェクション機能を有する音声認識を用いて正解認識率の低い単語をリストから削除する処理を示す。
【００３７】
ステップＳ７０１ではリスト入力モジュール３０１が動作し、入力リスト中の単語が音声認識の認識対象となるように、各単語に対応する単語モデルを作成し、その後ステップＳ７０２へ進む。
【００３８】
ステップＳ７０２では音声認識モジュール３０２が動作し、認識対象内発話に対してリジェクション機能付き単語音声認識を行い、結果を出力してステップＳ７０３へ進む。
【００３９】
ステップＳ７０３では正解認識計数モジュール３０４が動作し、単語の正解認識回数をカウントし、結果を出力してステップＳ７０４に進む。なお単語の正解認識回数は、正解であることをユーザが指示するようにしたり、認識結果をユーザが採用したことをからシステム側で正解と判断する等の手法を用いることで計数できる。また、システム側から「××と発声してください」というように発声を促し、発声を指示した単語と認識結果が一致するかどうかで正解かどうかを判断するようにしても良い。
【００４０】
ステップＳ７０４ではリスト更新モジュール３０５が動作し、正解認識回数に基づく所定の基準に従いリストから単語を削除し、更新リストとして出力する。具体的には例えば、認識率の高い上位Ｋ個の単語以外をすべて単語リストから削除する、あるいは、認識率が所定の閾値以下の単語すべてを単語リストから削除する、などが考えられる。あるいは、単語を削除するのではなく、認識率の高い単語を別リストとして出力するようにしてもよい。さらには、リスト内全単語に対して最初に“０”を属性として付与し、正解認識率の高い上位Ｋ個（ただし、Ｋは０を除く整数）の単語に識別子“１”を付与する、あるいは、正解認識率が所定の閾値以上の単語すべてに識別子“１”を付与する、などが考えられる。上述したようにリジェクション機能のない音声認識を用いる場合は、このような処理の方が向いていると考えられる。
【００４１】
図８は、リジェクション機能のない音声認識を用いて正解認識尺度に従い単語に識別子を付与したリストを保持する処理を示している。
【００４２】
ステップＳ８０１ではリスト入力モジュール３０１が動作し、入力リスト中の単語が音声認識の認識対象となるように、各単語に対応する単語モデルを作成し、その後ステップＳ８０２へ進む。
【００４３】
ステップＳ８０２では音声認識モジュール３０２が動作し、認識対象内発話としてリジェクション機能のない単語音声認識を行い、結果を出力してステップＳ８０３へ進む。
【００４４】
ステップＳ８０３では正解認識計数モジュール３０４が動作し、単語の正解認識回数をカウントし、結果を出力してステップＳ８０４に進む。
【００４５】
ステップＳ８０４ではリスト更新モジュール３０５が動作し、リスト内全単語に対して最初に“０”を属性として付与し、正解認識率の高い上位Ｋ個（ただし、Ｋは０を除く整数）の単語に識別子“１”を付与する、あるいは、正解認識率が所定の閾値以上の単語すべてに識別子“１”を付与する、などを行い、更新リストとして出力する。
【００４６】
図９は、リスト統合更新工程４０７の内部処理を示すフローチャートである。上記したとおりこのリスト統合更新工程４０７は、誤認識尺度によるリスト更新工程４０４と正解認識尺度によるリスト更新工程４０５が並列で動作するリスト更新工程４０６の出力リストを統合的に処理しリストを更新する工程である。
【００４７】
まず、ステップＳ９０１において、誤認識尺度によるリスト更新工程４０４の出力と正解認識尺度によるリスト更新工程４０５の出力を入力リストとしてステップＳ９０２へ進む。
【００４８】
ステップＳ９０２ではリスト統合更新モジュール３０６が動作し、入力された２つの更新リストを統合し最終更新リストを出力する。単語リストを統合する具体的な方法としては、一方の単語リストにしか存在しない単語を単語リストから削除する方法や、双方の単語リストに存在する単語を別リストとして出力する方法などが考えられる。
【００４９】
このように本実施形態によれば、音声認識対象となる単語リストから誤認識頻度と正解認識率の双方の観点で、誤認識しづらく認識精度の良い単語を定量的に単語リスト内から選び出すことができ、システムの使用条件に最も適した指示語を備えた言語モデルを作成することができる。これにより、システム動作のトリガとして最も効果の期待できる音声スイッチをシステムが備えることが可能になる。
【００５０】
（実施形態２）
上述の実施形態１では、単語リスト内の単語を音声認識して誤認識頻度と正解認識率の二通りの観点で単語リストの更新を行い、誤認識しづらく認識精度の良い単語を選定し単語リストを更新する手法を示したが、本実施形態では単語リスト内の単語のモデル間距離を計算して、分離度の大きい単語の組を選びリストを更新する手法を説明する。
【００５１】
本実施形態における音声認識装置の機能構成およびハードウェア構成は上述の実施形態１と同様であるので、図１および図２を援用することにする。
【００５２】
図１０は、本実施形態における言語モデル作成部１０６における、単語リスト更新処理に係る機能構成を示すブロック図である。
【００５３】
リスト入力モジュール１００１は、更新対象リストを設定し、分離度計算モジュール１００２の入力となる情報を出力する機能を有する。分離度計算モジュール１００２では、単語間の音響的な距離を計算しその結果を出力する。リスト更新モジュール１００３は、分離度計算モジュール１００２が算出した結果を用いて、所定の基準（詳細は後述）に従い単語の組を選定し単語リストを更新する。
【００５４】
図１１は、本実施形態における単語リスト更新処理を示すフローチャートである。
【００５５】
ステップＳ１１０１ではリスト入力モジュール１００１が動作し、分離度の計算対象となる入力リストを分離度計算モジュール１００２の入力となるように変換してステップＳ１１０２へ進む。
【００５６】
ステップＳ１１０２では分離度計算モジュール１００２が動作して、全単語間の音響的な距離を計算し、単語毎に分離度を出力してステップＳ１１０３に進む。この分離度計算モジュール１００２による分離度の計算については後述する。
【００５７】
ステップＳ１１０３ではリスト更新モジュール１００３が動作して、分離度に基づく所定の基準に従いリストから単語を削除し、更新リストとして出力する。具体的には例えば、分離度の大きい上位Ｌ個の単語の組以外を単語リストから削除する、あるいは、分離度が所定の閾値以下の単語の組を単語リストから削除する、などが考えられる。また、ここでは単語リストから単語の組を削除する方法に述べたが、分離度の大きい単語の組を別リストとして出力するようにしてもよい。
【００５８】
図１２は、ステップＳ１１０２の分離度計算工程での処理内容を説明する図である。一例として、単語リスト１２０１にＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆという６つの単語（モデル）が存在し、単語Ａと単語Ｂの距離を求める方法を以下に示す。１２０２に示すように単語Ａがａ０， ａ１， ａ２， ａ３の４音素からなり、単語Ｂがｂ０， ｂ１， ｂ２， ｂ３， ｂ４， ｂ５の６音素からなる場合、ＤＰマッチングを用いて単語Ａと単語Ｂの最適経路を求める。最適経路の条件は、１２０２で示す格子状の平面内で距離が最小となることとする。このようにして求めた最小の距離を単語間の分離度と定義し、単語リスト内のすべての単語について分離度を計算し、それをテーブル化すると１２０３に示すようなテーブルを得ることができる。テーブル中の数値が分離度を示している。分離度の値は単語間の音響的な距離を表わし、その距離が小さいほど音響的に類似していることを示す。例えば、１２０３のテーブルから分離度が最も大きい単語の組を選択する場合は、ＢとＣが選択されることになる。
【００５９】
なお、これは分離度が最大となる２個の単語の組を選択する方法についての説明であったが、一般的にＮ単語を含む単語リストから分離度の大きいＭ単語の組を選択するときは、Ｎ単語の中から任意にＭ個の単語を選択して、選択したＭ単語の互いの距離の和が最大になるような単語の組を選ぶことで分離度の大きいＭ単語の組を選択することができる。また、明らかに分離度の小さい単語の組については、分離度に閾値を設けて単語の組を選択する際にあらかじめ選択対象から外すこともできるものとする。
【００６０】
なお、上記の例では単語間距離を求めるのにＤＰマッチングを用いたが、単語間距離を求める方法はこれに限定されるものではない。
【００６１】
これにより、一つの単語リストから音響的に距離の離れた単語の組を定量的に選択でき、たとえばシステムが二者択一の動作を音声による指示のもと行う場合に、単語リスト内において互いに混同することが少ない２単語を指示語として備えた言語モデルを作成することができる。
【００６２】
（実施形態３）
上述の実施形態１は、単語リストから誤認識しづらく認識精度の良い単語を選定するものであり、一方の実施形態２は、単語リストから分離度の大きい単語対を選択するものであったが、両者を組み合わせることも可能である。両者を組み合わせることで、単語リストから音響的に距離が離れていて、なおかつ、誤認識しづらく認識精度の良い単語対を選択することが可能となる。また、実施形態１と実施形態２とは互いに独立した手法であるため、実施形態１と２の実施順序に制限はなく、どちらが先に行われてもよい。
【００６３】
実施形態１と２とを組み合わせることにより、システム動作のトリガとして最も効果の期待できる２ボタン音声スイッチをシステムが備えることが可能となる。
【００６４】
（実施形態４）
実施形態１で説明したようなリスト更新処理は、リアルタイムに実行することが可能である。具体的には例えば、音声入力装置２０１から常に入力音声を取り込み、実施形態１で述べたリスト更新処理をバックグラウンドで常時実行させるようにすれば、リアルタイムに情報表示装置２０５に更新リストを表示することができる。そして、リスト更新のための情報入力操作はユーザが任意に行うことができ、場所や時間などの条件に合わせて任意に単語リストの更新を行うことができる。
【００６５】
また、ユーザ適応技術を用いることで、ユーザ毎に音声認識の評価を行っても良い。例えば、あるユーザに数回発声してもらいそれを収録し、収録したデータを分析して、該ユーザの特徴を加味した音声合成を実行し、複数の合成音を生成する。該複数の合成音をシステムに入力することで、“このユーザの発声だと誤認識しやすい単語”が識別できるため、ユーザに特化した単語リストを生成することが可能となる。
【００６６】
（実施形態５）
上述の実施形態２では、単一の単語リストに対する手法の例を説明したが、本実施形態では、異なるクラスの複数の単語リストを対象に単語間距離を計算し、最も効果のある単語の組み合わせを決定する手法について説明する。ここで「クラス」とは、単語の意味として区別できる分類のことを指す。
【００６７】
本実施形態における音声認識装置の機能構成ならびに単語リスト更新処理のフローは概ね実施形態２と同じである。ただし、入力対象となる単語リストが複数となるため、分離度を計算し単語の組み合わせを選択する方法が実施形態２とは異なる。
【００６８】
図１３は、本実施形態における分離度計算工程での処理内容を説明する図である。一例として単語リスト１３０１にＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆという６つの単語（モデル）が存在し、単語リスト１３０２にＺ，Ｙ，Ｘ，Ｗ，Ｖ，Ｕという６つの単語（モデル）が存在している。双方の単語リストにおけるすべての単語について、実施形態２と同様の分離度計算を行いテーブル化すると１３０３のようなテーブルを得ることができる。テーブル中の数値が分離度を示している。分離度の値は単語モデル間の音響的な距離を表わし、その距離が小さいほど音響的に似ていることを示す。例えば、１３０３のテーブルから分離度最大の単語の組を選択する場合は、ＡとＺが選択されることになる。
【００６９】
なお、これは２つの単語リストから分離度が最大となる単語の組を１つ選択する方法について説明したが、単語リストが３つ以上の場合も同様の手法を用いて単語の組み合わせを選択することができる。つまりＮ個のリストの中から、１リスト１単語という制約の中で任意にＮ個の単語を選択して、選択したＮ単語の互いの距離の和が最大になるような単語の組を選ぶことで分離度の大きいＮ単語の組を選択することができる。また、明らかに分離度の小さい単語の組については、閾値を設けあらかじめ選択対象から外すこともできるものとする。また、実施形態２で述べたような単一の単語リスト内での単語間距離も合わせて求めることで、１リスト１単語という制約もなくなり、分離度をもとにした複数リストにおける複数単語の組を選択することができる。
【００７０】
これにより、複数の単語リストから音響的に距離の離れた単語の組み合わせを定量的に選択でき、システムが複数の動作を音声による指示のもと行う場合に、複数リストから互いに混同することの少ない単語を指示語として備えた言語モデルを作成することができる。
【００７１】
（他の実施形態）
以上、本発明の実施形態を詳述したが、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、一つの機器からなる装置に適用してもよい。
【００７２】
なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータがその供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される。その場合、プログラムの機能を有していれば、その形態はプログラムである必要はない。
【００７３】
従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、そのコンピュータにインストールされるプログラムコード自体およびそのプログラムを格納した記憶媒体も本発明を構成することになる。つまり、本発明の特許請求の範囲には、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体、およびそのプログラムを格納した記憶媒体も含まれる。
【００７４】
その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。
【００７５】
プログラムを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などがある。
【００７６】
その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、そのホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記憶媒体にダウンロードすることによっても供給できる。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明のクレームに含まれるものである。
【００７７】
また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせ、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。
【００７８】
また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００７９】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】実施形態１における音声認識装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態１における音声認識装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】実施形態１における単語リスト更新処理に係る機能構成を示すブロック図である。
【図４】実施形態１における誤認識尺度によるリスト更新工程の詳細例を示すフローチャートである。
【図５】リジェクション機能を有する音声認識を用いた場合の誤認識尺度によるリスト更新工程の内部処理を示すフローチャートである。
【図６】リジェクション機能を有しない音声認識を用いた場合の誤認識尺度によるリスト更新工程の内部処理を示すフローチャートである。
【図７】リジェクション機能を有する音声認識を用いた場合の正解認識率によるリスト更新工程の内部処理を示すフローチャートである。
【図８】リジェクション機能を有しない音声認識を用いた場合の正解認識尺度によるリスト更新工程の内部処理を示すフローチャートである。
【図９】実施形態１におけるリスト統合更新工程の内部処理を示すフローチャートである。
【図１０】実施形態２における単語リスト更新処理に係る機能構成を示すブロック図である。
【図１１】実施形態２における単語リスト更新処理を示すフローチャートである。
【図１２】実施形態２における分離度計算工程での処理内容を説明する図である。
【図１３】実施形態５における分離度計算工程での処理内容を説明する図である。
【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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