(57)【要約】【課題】  従来は、あらかじめあらゆる環境に応じた不要語のモデルを作成しなければならず、現実的でなかった。環境の変化による影響が避けられず、音声認識装置の設置場所ごとに適したしきい値を決定するためには、膨大なデータと時間が必要であった。【解決手段】  入力された音声の特徴量を分析して特徴量を示す認識スコア（19）を得て、データ・ベース（21）を検索して、この認識スコア（19）の値が、すでにデータ・ベース（21）に収納されているしきい値に近似していない場合には（23）、この認識スコアに適応する新しいしきい値を計算して（25）、データ・ベースに収納されている旧いしきい値に置き換える（36）。不要語モデルの辞書を使用せずに、不要語を高い確率で不正解と判別し、誤動作を減らし、小容量のメモリで認識効率の高い音声認識方法と装置を提供する。【選択図】図１
2006030915.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音声信号（18）を認識するために音響モデル（11）と単語辞書（12）を参照して特徴量を分析してその特徴量を認識スコアとした特徴データ（19）を得るための認識処理（10）をし、
前記単語辞書（12）に収容された多くの単語の特徴量とそれらに対応したしきい値を収納したデータ・ベース（21）を検索して、少なくとも１つの特徴データ（19）に対して信頼度を採点して認識スコア付きの特徴データを検索結果（32）として得るためのデータ検索処理（22）をし、
前記しきい値から前記検索結果（32）を正解認識スコア（33）とすべきか不正解認識スコア（34）とすべきかを判定するためのしきい値判定処理（23）をし、
前記正解認識スコア（33）を受けて、必要とされる後処理をすることにより後処理済み認識スコア（35）を得るための後処理（24）をし、
前記後処理済み認識スコア（35）の平均と分散を所定の短期間ごとに計算して新しい認識スコアを作成し、この新しい認識スコアの値が、すでに前記データ・ベース（21）に収納されているしきい値に近似していない場合には、この認識スコアに適応する新しいしきい値を計算して、前記データ・ベース（21）に収納されている旧いしきい値に置き換えるためのしきい値計算処理（25）をする
音声認識方法。
【請求項２】
前記しきい値計算処理（25）が、
前記後処理済み認識スコア（35）を受けて、前記新しいしきい値の計算に必要な前処理計算をして前処理結果（46）を得るためのしきい値計算前処理（41）と、
前記しきい値計算前処理（41）における計算回数が所定値に達した時に回数判定結果（47）を得るための回数判定処理（42）と、
前記回数判定結果（47）と前記前処理結果（46）を受けて、前記新しいしきい値をしきい値計算結果（48）として得るためのしきい値計算処理（43）をし、
前記しきい値計算結果（48）が前記データ・ベース（21）に収納されているしきい値に近似していない場合には、前記しきい値計算結果（48）をしきい値更新データ（36）として前記データ・ベース（21）に収納されている旧いしきい値に置き換えるためのしきい値更新処理（44）とを含んでいる
請求項１の音声認識方法。
【請求項３】
前記しきい値計算前処理（41）において、
前記後処理済み認識スコア（35）から、所定数Ｎ個の認識スコア（35）につき、平均値（ＥＮ（ｘ）：式（1））、重み付き平均加算値（ＥTN（ｘ）’：式（2））、分散（σｘ2：式（3））、重み付き2乗加算値（ＥTN（ｘ2）：式（4））、および、前記N個の認識スコア（35）を所定回数Ｔ回にわたって重み付き平均の2乗加算値（ＥTN（ｘ2）’：式（5））を算出して前記前処理結果（46）とし、
前記しきい値計算処理（43）において、
Ｎ個×Ｔ回目までの前記前処理結果（46）から、平均（ＥTN（ｘ）：式（6））、平均の2乗加算値（ＥTN（ｘ2）：式（7））、分散（σTNｘ2：式（8））、標準偏差（σTNｘ：式（9））、および、しきい値（ｓTN’：式（10））を得て、このしきい値（ｓTN’：式（10））を前記しきい値計算結果（48）として出力する
請求項2の音声認識方法。
【請求項４】
入力された音声信号（18）を認識するために音響モデル（11）と単語辞書（12）を参照して特徴量を分析してその特徴量を認識スコアとした特徴データ（19）を得るための認識手段（10）と、
前記単語辞書（12）に収容された多くの単語の特徴量とそれらに対応したしきい値を収納したデータ・ベース（21）を検索して、少なくとも１つの特徴データ（19）に対して信頼度を採点して認識スコア付きの特徴データを検索結果（32）として得るためのデータ検索手段（22）と、
前記しきい値から前記検索結果（32）を正解認識スコア（33）とすべきか不正解認識スコア（34）とすべきかを判定するためのしきい値判定手段（23）と、
前記正解認識スコア（33）を受けて、必要とされる後処理をすることにより後処理済み認識スコア（35）を得るための後処理手段（24）と、
前記後処理済み認識スコア（35）の平均と分散を所定の短期間ごとに計算して新しい認識スコアを作成し、この新しい認識スコアの値が、すでに前記データ・ベース（21）に収納されているしきい値に近似していない場合には、この認識スコアに適応する新しいしきい値を計算して、前記データ・ベース（21）に収納されている旧いしきい値に置き換えるためのしきい値計算処理手段（25）とを含む
音声認識装置。
【請求項５】
前記しきい値計算処理手段（25）が、
前記後処理済み認識スコア（35）を受けて、前記新しいしきい値の計算に必要な前処理計算をして前処理結果（46）を得るためのしきい値計算前処理手段（41）と、
前記しきい値計算前処理（41）における計算回数が所定値に達した時に回数判定結果（47）を得るための回数判定手段（42）と、
前記回数判定結果（47）と前記前処理結果（46）を受けて、前記新しいしきい値をしきい値計算結果（48）として得るためのしきい値計算手段（43）と、
前記しきい値計算結果（48）が前記データ・ベース（21）に収納されているしきい値に近似していない場合には、前記しきい値計算結果（48）をしきい値更新データ（36）として前記データ・ベース（21）に収納されている旧いしきい値に置き換えるためのしきい値更新手段（44）とを含んでいる
請求項4の音声認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識方法と装置に関する。具体的には、入力された音声を確定するための新規な方法と装置を提供せんとするものである。
【背景技術】
【０００２】
音声認識装置は、人間の発生した音声を利用した情報伝達手段として開発されてきた。このような音声認識装置では、あらかじめ音響モデルと単語辞書が登録（記憶）されており、人間が語句を発生すると登録された音響モデルと単語辞書を参照して、音声信号の語句を認識するようにしている。
【０００３】
実際の音声認識では、言い間違いや「えーと」や咳のように認識内容に関係のない言葉（以後、「不要語」という）が含まれる場合がある。この不要語は、誤認識の原因となりやすく、その場合には、音声認識装置を利用する人に再発話を要求することになる。このような不要語への対処を考慮した方法として、不要語のモデルを作成して辞書として登録し音声認識において参照し、その結果から不要語を除去する方法が提案されている。
【０００４】
また、音声対話処理を行う音声対話装置において、電話機から入力された音声を確定するための候補と、その候補に対する認識スコア（得点）とを取得し、得られた候補が正しいか否かを判断する方法として、音声入力されるであろうと予測される各単語に対応して設定したしきい値をデータ・ベースにあらかじめ格納しており、それと認識スコアとを比較することによって分岐判断を実行し、利用者への適切な対応を決定する方法が提案されている。
【０００５】
利用者への適切な対応を決定する方法においては、データ・ベースに
1.  各単語の整理番号
2.  各単語
3.  各単語に関するしきい値を含む固定データ
を格納している。格納内容は、予め入力されたものであり、装置の動作中にこれらを書き換えることはない。
【０００６】
しかしながら、不要語を除去する方法では、予めあらゆる環境に応じた不要語のモデルを作成する必要があり、現実的に不可能である。これに対して、利用者への適切な対応を決定する方法においては、しきい値の設定方法が重要であり、たとえば、ある環境（時間、設置場所、利用者など）で設定したしきい値を他の環境で利用する場合には、環境の変化による影響が避けられない。さらに、音声認識装置の環境ごとに適したしきい値を決定するためには、環境ごとの膨大なデータとそれを作成する時間が必要になる。また、認識辞書に登録した単語すべての認識スコアを集計して設定されたしきい値は、単語個々の認識スコアのばらつきを全て網羅するため、分布で表すと平均値からの分散が大きく広がってしまい、認識精度が悪くなるという問題点があった。
【０００７】
特許文献１では、未知入力音声と予め用意した標準パターン（データ・ベース）との比較照合により未知入力音声の認識を行う音声認識装置が開示され、未知入力音声に対して最も類似性の高い標準パターンの基準類似度を各標準パターン毎に生成し、未知入力音声の認識に際し選択された標準パターンを認識結果とするか否かを基準類似度に基づき決定している。
【０００８】
特許文献2では、データ・ベースには標準情報が格納してある。そこにおいて、標準情報には、全単語毎に、特徴パターンと、それぞれの単語における標準的な音声区間時間に基づき得られる継続長時間とを有し、照合手段１にて、第１時刻にて第１類似度を得ている。第２単語もしくは結合単語について第２時刻にて最大類似度を得たとき、送出手段２は、第２時刻から当該最大類似度を得た単語における第２継続長時間分逆上った時刻に相当する判断時刻が、上記第１時刻よりも後であるときには、上記第１類似度及び上記最大類似度の両方を送出する。
【０００９】
これら、特許文献１および特許文献2では、いずれも予め用意された標準パターンをデータ・ベースに登録格納し、入力音声のこれら標準パターンとの類似度を認識している。その点で、特許文献１および特許文献2は、前述の利用者への適切な対応を決定する方法に属するものである。
【特許文献１】特開平9-152888号公報
【特許文献２】特開平9-166995号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
従来の技術には、あらかじめあらゆる環境に応じた不要語のモデルを作成しなければならず、現実的に不可能であるという解決し難い問題があった。さらに、環境の変化による影響が避けられず、音声認識装置の環境ごとに適したしきい値を決定するためには、膨大なデータと時間が必要になり、認識精度が悪くなるという解決されねばならない課題があった。
【００１１】
本発明は、音声認識処理で出力された認識結果の判定に、音声認識装置の環境の変化に適した新しいしきい値を旧いしきい値に置き換えることで、不要語モデルの辞書を使用せずに、不要語を高い確率で不正解と判別し、誤動作を減らし、小容量のメモリで認識効率の高い音声認識方法と装置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】
【００１２】
入力された音声を確定するために、音響モデルと単語辞書を参照して特徴量を分析して特徴量を示す尤度を認識スコアとして得て、単語辞書に収容された多くの単語の特徴量とそれらに対応したしきい値を収納したデータ・ベースを検索し、少なくとも１つの特徴データに対して信頼度を採点して認識スコアとし、認識スコア付きの特徴データを検索結果として得て、その検索結果のしきい値から正解か不正解かを判定し、正解とした認識スコアの平均と分散を所定の短期間ごとに計算して正解認識スコアを作成し、この正解認識スコアの値が、すでにデータ・ベースに収納されているしきい値に近似していない場合には、この正解認識スコアに適応する新しいしきい値を計算して、データ・ベースに収納されている旧いしきい値に置き換える。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、単語辞書に収容された多くの単語ごとに、種々に変化する環境に最適な新しいしきい値を常に計算して、必要に応じてデータ・ベースに収納されている旧いしきい値に置き換えるようにしたから、データ・ベースに収納されているいしきい値は常に環境に最適の状態にあり、入力された音声を環境の変化に係らず正しく確定し、不要語を高い確率で不正解と判別できるため、誤動作を低減し、小さなメモリ容量のデータ・ベースで効率の良い音声認識が可能になった。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
入力された音声を確定するために、音響モデルと単語辞書を参照して特徴量を分析して特徴量を示す尤度を認識スコアとして得て、単語辞書に収容された多くの単語の特徴量とそれらに対応したしきい値を収納したデータ・ベースを検索し、少なくとも１つの特徴データに対して信頼度を採点して認識スコアとし、認識スコア付きの特徴データを検索結果として得る。その検索結果の認識スコアから正解か不正解かを判定し、正解とした認識スコアの平均と分散を所定の短期間ごとに計算して正解認識スコアを作成する。
【００１５】
この正解認識スコアの値が、すでにデータ・ベースに収納されているしきい値に近似していない場合には、この正解認識スコアに適応する新しいしきい値を計算して、データ・ベースに収納されている旧いしきい値に置き換える。単語辞書に収容された多くの単語ごとに、種々に変化する環境に最適な新しいしきい値を常に計算して、必要に応じてデータ・ベースに収納されている旧いしきい値に置き換えるようにしたから、データ・ベースに収納されているいしきい値は常に環境に最適の状態にあり、入力された音声を環境の変化に係らず正しく確定し、不要語を高い確率で不正解と判別できる音声認識方法と装置を実現することができた。
【実施例１】
【００１６】
図1は、本願発明の実施例を示した回路構成図である。一般に認識エンジンと呼ばれている認識処理部10には、音響モデル11、単語辞書12および特徴量分析器13が含まれている。特徴量分析器13に音声信号18が入力されると、スペクトル特徴量（特徴ベクトル）を抽出する。音響モデル11および単語辞書12に音声信号18の特徴ベクトルを照合し、一致している可能性の高さを表す尤度（ゆうど）の最も高いものから順番に音響モデルを複数個選択し、選択された各音響モデルにそれぞれの尤度の値を示す認識スコアｘ（0≦ｘ≦1）を付して特徴データ19として出力する。
【００１７】
データ・ベース21には、単語辞書12に格納されている各単語に対応して書き換え可能なしきい値ｓが収納されている。データ検索部22は、印加された特徴データ19に最も近似した音響モデルの属する単語のしきい値ｓを検索情報31として取得し、検索結果32として出力する。しきい値判定部23は認識スコアｘを含む特徴データ19およびしきい値ｓを表す検索結果32を受けて両者を比較することにより、各単語に対応した認識スコアｘとしきい値ｓから、正しいものとして認められるか否かを判定する。認識スコアｘがしきい値ｓよりも大きい場合は高い確率で正しいものとして認め、認識スコアｘを正解認識スコア33として出力する。認識スコアｘがしきい値ｓよりも小さい場合は正しくないものとして、不正解認識スコア34として出力する。不正解認識スコア34が出力されると、使用者に対し、再度の音声入力を要求したり、あるいは、それ以後の動作を中止したりする。
【００１８】
後処理部24は正解認識スコア33を受けて、次のステップに進むべく、利用者が知りたく思っている情報を提供するための音声認識アプリケーションを実行する。音声認識アプリケーションでは、たとえば、利用者への音声入力を促す情報提供は、画面出力、音声案内、あるいは応答担当者（オペレータ）によりなされる。画面出力、音声案内のためには、表示装置や音声装置へ必要な情報を転送する必要がある。また、オペレータが応答するには、オペレータに対する電話発信または情報の転送が必要である。
【００１９】
その必要とされる後処理を済ませると、後処理部24は正解認識スコア33を認識スコア35として出力する。しきい値計算処理部25は認識スコア35を受けて、各単語に対応した正解認識スコアｘの平均と分散を短期間毎に計算し、その結果得た新しきい値が現在データ・ベース21で使用中のしきい値に近似していない場合は、新しきい値をしきい値更新データ36として出力し、データ・ベース21のしきい値を更新する。このしきい値の更新により、新しい環境に順応したデータ・ベース21となるから、その後の音声入力における同じ単語に対する音声認識率は高くなる。
【００２０】
図2は、図1で示した構成要素のうち重要な役割りをする、しきい値計算処理部25の内部構成図である。しきい値計算処理部25には、しきい値計算前処理器41、回数判定器42、しきい値計算器43およびしきい値更新器44を含んでいる。しきい値計算前処理器41は、正解と判定された認識スコア35（値はｘとする）を受けて、この認識スコアｘを用いて単語ごとにしきい値計算に必要となる平均と分散を計算するための前処理を行い前処理結果46を出力する。回数判定器42は前処理結果46を受けて、しきい値計算前処理をあらかじめ設定した回数だけ実行したか否かの判定をし、回数判定結果47を出力する。
【００２１】
しきい値計算器43は回数判定結果47を受けると、前処理結果46を用いて正解した認識スコアｘの平均値と分散および標準偏差の計算を行い、しきい値計算結果48を得る。しきい値更新器44はしきい値計算結果48を受けて、前回の標準偏差と今回の標準偏差との差（新旧標準偏差値差）が、標準偏差の値が安定したことを判定するためのマージンαより大きい場合は、しきい値計算器43で今回得た平均値と標準偏差の減算値を新しきい値ｓとしてデータ・ベース21に格納し、新旧標準偏差値差がマージンαより小さい場合は、新旧標準偏差値差が収束したものと判断して、新しきい値ｓのデータ・ベース21における更新を停止する。
【００２２】
しきい値計算前処理器41における計算処理について詳細に説明する。しきい値計算前処理器41は、正解と判定された認識スコア35を受けて、認識スコアｘを用いて単語ごとにしきい値計算に必要となる平均と分散を計算するための前処理を行う。平均値の計算に必要な平均加算値ＥTN（ｘ）’と、分散の計算に必要な平均の2乗加算値ＥTN（ｘ2）’を計算する。まず、正解認識スコア33と判定された認識スコアｘに重みｍをつけて所定数のＮ回加算して式（1）の平均値ＥＮ（ｘ）を求め、格納する。ここで、重みｍは、Σｎ＝1  であり、このΣはｎ＝1〜Ｎの累和を表す。
ＥＮ（ｘ）＝Σｍｎｘｎ                  （1）
ただし、式（1）におけるΣはｎ＝1〜Ｎの累和を表す。
【００２３】
そこで、Ｎ個×Ｔ回目（ＮおよびＴは所定の整数）の認識スコアｘの重み付き平均加算値ＥTN（ｘ）’を式（2）を用いて計算する。
ＥTN（ｘ）’＝Σｍｎｘｎ                  （2）
ただし、式（2）におけるΣはｎ＝（Ｔ-1）Ｎ+1〜TNの累和を表す（ＮおよびＴは所定の整数）。
一方、分散σｘ2は分散の性質を利用した式（3）を用いて計算する。
σｘ2＝Ｅ（ｘ2）-Ｅ（ｘ）2                  （3）
【００２４】
さらに、しきい値計算前処理器41では、認識スコアｘの平均の2乗加算値ＥTN（ｘ2）’を計算する。そのために、式（4）を用いて認識スコアｘを2乗し重みｐを付けてＮ回加算する。ここで、重みｐは、Σｐｎ＝1  であり、Σはｎ＝1〜Ｎの累和を表す。
ＥＮ（ｘ2）＝Σｐｎｘｎ2                  （4）
ただし、式（4）におけるΣはｎ＝1〜Ｎの累和を表す。
そこで、Ｎ個×Ｔ回目（ＮおよびＴは所定の整数）の認識スコアｘの重み付き平均の2乗加算値ＥTN（ｘ2）’を式（5）を用いて計算する。
ＥTN（ｘ2）’＝Σｐｎｘｎ2              （5）
ただし、式（5）におけるΣはｎ＝（Ｔ-1）Ｎ+1〜TNの累和を表す（ＮおよびＴは所定の整数）。
【００２５】
回数判定器42は、しきい値計算前処理器41の実行回数、すなわち、Ｎ回およびＴ回に達したか否かの判定をする。しきい値計算器43は前処理結果46と回数判定結果47を受け取り、Ｎ回ごとに式（6）の平均ＥTN（ｘ）、式（8）の分散σTNｘ2、式（9）の標準偏差σTNｘを求め、式（10）のしきい値ｓTN’を算出している。Ｎ個×Ｔ回目（ＮおよびＴは所定の整数）までの式（6）の平均ＥTN（ｘ）は、しきい値計算前処理器41で計算した式（2）の平均加算値ＥTN（ｘ）’を用いて計算する。
ＥTN（ｘ）＝（1/Ｔ）｛（Ｔ-1）Ｅ（Ｔ-1）Ｎ（ｘ）+ＥTN（ｘ）’｝          （6）
【００２６】
Ｎ個×Ｔ回目（ＮおよびＴは所定の整数）までの分散σTNｘ2は、しきい値計算前処理器41で計算した式（5）の重み付き平均2乗加算値ＥTN（ｘ2）’を用いてＮ個ずつＴ回目までの平均の2乗加算値ＥTN（ｘ2）を式（7）により計算し、式（6）と式（7）の計算結果から、式（8）を用いて求める。
ＥTN（ｘ2）＝（1/Ｔ）｛（Ｔ-1）Ｅ（Ｔ-1）Ｎ（ｘ2）+ＥTN（ｘ2）’｝          （7）
σTNｘ2＝ＥTN（ｘ2）-ＥTN（ｘ）2                                    （8）
【００２７】
Ｎ個×Ｔ回目（ＮおよびＴは所定の整数）までの標準偏差σTNｘは、式（8）の平方根をとった式（9）により計算する。
σTNｘ＝（σTNｘ2）1/2                                              （9）
しきい値ｓTN’は、式（6）で得た平均ＥTN（ｘ）から標準偏差λσTNｘを減算した式（10）の値とする。ここに、λは、音声認識装置に応じてあらかじめ設定した値である。
ｓTN’＝ＥTN（ｘ）-λσTNｘ                            （10）
【００２８】
しきい値更新器44は、しきい値計算器43で計算したしきい値ｓTN’を、データ・ベース21に格納されているしきい値ｓに置き換えるべきか否かの判定を、式（11）により行う。ここで、σの変動が安定し収束したことを判定するためのマージンαを用いる。すなわち、1つ前の標準偏差σ（Ｔ-1）（ｘ）と式（9）で得た標準偏差σTNｘとの差の絶対値がマージンαの値より大きい場合（式（11））、には、データ・ベース21に格納されているしきい値ｓを今回得たしきい値ｓTN’に置き換える（式（12））。
|σ（Ｔ-1）（ｘ）-σTNｘ|≧α                        （11）
ｓ＝ｓTN’                        （12）  
1つ前の標準偏差σ（Ｔ-1）（ｘ）と標準偏差σTNｘとの差の絶対値が、マージンαの値より小さい場合には（式（13））、標準偏差σが収束したと判断してしきい値の適応（更新）を停止する。
|σ（Ｔ-1）（ｘ）-σTNｘ|＜α                        （13）
【００２９】
データ・ベース21には、背景技術の利用者への適切な対応を決定する方法において示した
1.  各単語の整理番号
2.  各単語
3.  各単語に関するしきい値を含む書き換え可能なデータ
を格納している。ここで、背景技術と異なるのは、3.のデータが、従来は固定であったものが、書き換え可能なデータになっている点である。さらに、書き換え可能にするために
4.  各単語の正解回数
5.  平均加算値  ＥTN（ｘ）’  （式（2））
6.  平均2乗加算値  ＥTN（ｘ2）’  （式（5））
もデータ・ベース21に格納され、しきい値ｓが書き換えられたときには、これらの値も同時に更新される。
【００３０】
図3及び図4は、図1および図2のしきい値計算処理部25における、しきい値ｓの決定動作の流れを示すフローチャートである。しきい値計算処理を開始すると、式（1）の平均値ＥＮ（ｘ）を求めて記憶し、それをもとにＮ個×Ｔ回目（Ｔ＝0，1，2，・・・）の認識スコアｘの重み付き平均加算値ＥTN（ｘ）’を式（2）を用いて計算する（Ｓ1、図3）。そこで、式（3）により分散σｘ2を計算し、つづいて式（4）によりｘ2の重み付き平均加算値ＥＮ（ｘ2  ）を計算して、それをもとにして平均の2乗加算値ＥTN（ｘ2）’を式（5）を用いて計算する（Ｓ2）。
【００３１】
そこで、ｎをインクリメントして、ｎ＝ｎ+1にする（Ｓ3）。インクリメントの結果、ｎが所定数Ｎを超えたか否かを判断し（Ｓ4）、Ｎを超えてはいない（Ｎ＞ｎ）場合は（Ｓ4Ｎ）、ステップＳ1に戻りＳ1〜Ｓ4の動作を繰り返す。Ｎを超えた（Ｎ≦ｎ）場合は（Ｓ4Ｙ）、式（6）の平均ＥTN（ｘ）を計算する（Ｓ5）。つぎに、平均の2乗加算値ＥTN（ｘ2）を式（7）により計算し（Ｓ6）、Ｎ個×Ｔ回目までの分散σTNｘ2を式（8）を用いて計算する（Ｓ7）。そこで、標準偏差σTNｘは、式（8）の平方根をとった式（9）により計算する（Ｓ8、図4）。
【００３２】
σの変動が安定し収束したことを判定するためのマージンαを用いて、1つ前の標準偏差σ（Ｔ-1）（ｘ）と式（9）で得た標準偏差σTNｘとの差の絶対値がマージンαの値より大きい場合（式（11）、Ｓ9Ｙ）には、データ・ベース21に格納されているしきい値ｓを今回得たしきい値ｓTN’に置き換えるべく式（10）により、しきい値ｓTN’を算出する（Ｓ10）。そこでデータ・ベース21に格納されているしきい値ｓを今回得たしきい値ｓTN’に置き換える（式（12）、Ｓ11）。ｎ＝0、ＥTN（ｘ）’＝0、ＥTN（ｘ2）’＝0にリセットし（Ｓ12）、ＴをＴ+1にインクリメントし（Ｓ13）、ステップＳ1の動作にもどる。この動作は、Ｔが所定値に達したところで終了する。
【００３３】
図5〜図8は、図1の音声認識装置を含んだ情報案内システムにおける、全体動作の流れを示すフローチャートである。例示する情報案内システムは、情報提供の行われる場所に設置され、ボタン押下によりガイダンスがあり、マイクを介して利用者の発話内容を認識し、得られた認識結果を用いて、データ・ベース21から目的の情報データ・ファイルを取得し、認識結果が正しいか否かを利用者に確認した後、目的の情報を音声案内するサービスを提供する。
【００３４】
音声認識による情報案内の開始にあたり、情報案内ボタンが押下される（Ｓ51、図5）。情報案内ガイダンスを出力し（Ｓ52）、利用者がマイクから入力した音声信号18を認識処理部10において、音響モデル11と単語辞書12を参照しながら、第1候補および第2候補の認識結果ＡおよびＢと、それぞれの認識スコアｘ1，ｘ2を取得する（Ｓ53）。特徴データ19として得られた認識結果ＡおよびＢと、それぞれの認識スコアｘ1，ｘ2を、データ・ベース21を検索してそれらに最も近似したものとして、第1候補Ａの情報データ・ファイルＡ’としきい値ｓ1、第2候補Ｂの情報データ・ファイルＢ’としきい値ｓ2を取り出す（Ｓ54）。
【００３５】
第1候補Ａの認識スコアｘ1が第1候補Ａのしきい値ｓ1以下（ｘ1≦ｓ1）の場合（Ｓ55Ｎ、図6）、不正解フラグをＴＲＵＥにし（Ｓ56ＴＲＵＥ）、認識できなかったこと（誤認識）を利用者に通知し再入力案内した後（Ｓ57）、不正解フラグをＴＲＵＥに設定してステップＳ53（図5）の認識処理に戻る（Ｓ58）。第1候補Ａの認識スコアｘ1が第1候補Ａのしきい値ｓ1以上（ｘ1≧ｓ1）の場合（Ｓ55Ｙ、図6）、利用者が発声した語句“Ａ”が高い確率で正しいと判断して確認案内を出力し（Ｓ59）、認識したしきい値ｓ1を確認処理結果として取得する（Ｓ60）。
【００３６】
認識した確認処理結果が“ＮＧ”場合（Ｓ61ＮＧ）、第2候補があり、判断フラグ＝ＦＡＬＥＳになっていれば（Ｓ62Ｙ、図7）、第1候補の場合のステップＳ55〜Ｓ58と同じく、第2候補Ｂの認識スコアｘ2が第2候補Ｂのしきい値ｓ2以下（ｘ2≧ｓ2）の場合（Ｓ63Ｙ）、“Ｂ”の確認案内（正しく認識したこと）を利用者に通知し（Ｓ64）、判断フラグをＴＲＵＥにし、確認できたことを表示してステップＳ60に戻る（Ｓ65）。ステップＳ61における確認結果が“ＯＫ”ならば（Ｓ61ＯＫ）、“Ａ”の確認案内（正しく認識したこと）を利用者に通知し（Ｓ66）、確認フラグをＴＲＵＥにし（Ｓ67）、ステップＳ70（図8）に進む。
【００３７】
ステップＳ56において不正解フラグ＝ＦＡＬＳＥの場合（Ｓ56ＦＡＬＳＥ）、ステップ62において判断フラグ＝ＦＡＬＳＥの場合（Ｓ62Ｎ）、ステップ63においてｘ2＜ｓ2の場合（Ｓ63Ｎ）は、認識できなかったこと（誤認識）を利用者に謝罪し、オペレータを自動的に呼び出すための転送をし、オペレータは利用者に応対して目的の情報を口頭で案内をする（Ｓ68、図7）。その案内にしたがって、利用者から音声認識装置への音声入力は、オペレータへと転送処理されて（Ｓ69）、ステップＳ70に進む。そこで、判断フラグと不正解フラグをともにＦＡＬＥＳにし（Ｓ70）、確認フラグがＴＲＵＥになっていれば（Ｓ71Ｙ）、図3および図4で示したしきい値計算処理をしてステップＳ51にもどる（Ｓ72）。確認フラグがＴＲＵＥになっていない場合にも（Ｓ71Ｙ）、ステップＳ51にもどる（Ｓ71Ｎ）。
【００３８】
以上の説明から明らかなように、単語辞書に収容された多くの単語ごとに、種々に変化する環境に最適な新しいしきい値を常に計算して、必要に応じてデータ・ベースに収納されている旧いしきい値に置き換えるようにしたから、データ・ベースに収納されているいしきい値は常に環境に最適の状態に適応し、入力された音声を環境の変化に係らず正しく確定し、不要語を高い確率で不正解と判別できるため、誤動作を低減し、小さなメモリ容量のデータ・ベースで効率の良い音声認識が可能になった。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本願発明の実施例を示した回路構成図である。（実施例１）
【図２】図1の回路構成の構成要素である、しきい値計算処理部の内部構成図である。
【図３】図2のしきい値計算処理部の動作の流れを示すフローチャートである。
【図４】図3とともに、図2のしきい値計算処理部の動作の流れを示すフローチャートである。
【図５】図1の回路構成の音声認識装置を含んだ情報案内システムにおける、全体動作の流れを示すフローチャートである。
【図６】図5とともに、図1の回路構成の音声認識装置を含んだ情報案内システムにおける、全体動作の流れを示すフローチャートである。
【図７】図5および図6とともに、図1の回路構成の音声認識装置を含んだ情報案内システムにおける、全体動作の流れを示すフローチャートである。
【図８】図5ないし図7とともに、図1の回路構成の音声認識装置を含んだ情報案内システムにおける、全体動作の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４０】
10  認識処理部
11  音響モデル
12  単語辞書
13  特徴量分析器
18  音声信号
19  特徴データ
21  データ・ベース
22  データ検索部
23  しきい値判定部
24  後処理部
25  しきい値計算処理部
31  検索情報
32  検索結果
33  正解認識スコア
34  不正解認識スコア
35  認識スコア
36  しきい値更新データ
41  しきい値計算前処理器
42  回数判定器
43  しきい値計算器
44  しきい値更新器
46  前処理結果
47  回数判定結果
48  しきい値計算結果
【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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