(57)【要約】【課題】  音声の認識結果の精度を向上させる。【解決手段】    音声を認識する音声認識装置において、入力される音声から単語ネットワークを生成する音声認識手段と、前記音声認識手段により得られる単語ネットワークと、音響モデルと、言語モデルとに基づいて、予め設定された複数の特徴量を計算する特徴量計算手段と、前記特徴量計算手段により得られる複数の特徴量を統合し、信頼度スコアを計算して正解単語列を出力するスコア計算手段とを有することにより、上記課題を解決する。【選択図】        図１
2006085012.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声を認識する音声認識装置において、
入力される音声から単語ネットワークを生成する音声認識手段と、
前記音声認識手段により得られる単語ネットワークと、音響モデルと、言語モデルとに基づいて、予め設定された複数の特徴量を計算する特徴量計算手段と、
前記特徴量計算手段により得られる複数の特徴量を統合し、信頼度スコアを計算して正解単語列を出力するスコア計算手段とを有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記スコア計算手段は、
前記単語ネットワークに含まれる単語仮説から複数の特徴量及び前記特徴量の時系列を求めることを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記スコア計算手段は、
予め設定される特徴量の閾値に基づいて、各単語仮説を正解又は不正解に分類し、分類した結果を正誤ラベルとして前記単語仮説に付与することを特徴とする請求項１又は２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記スコア計算手段は、
計算した前記信頼度スコアと、前記正誤ラベルとに基づいて正解単語列を出力することを特徴とする請求項３に記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記スコア計算手段は、
予め設定される特徴量の閾値により正解又は不正解に分類する二値分類器を複数有し、
前記複数の二値分類器を特徴量の時系列に対応させて結合し、結合した二値分類器から得られる信頼度モデルに基づいて、正解単語列を出力することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の音声認識装置。
【請求項６】
音声を認識する音声認識処理をコンピュータに実行させるための音声認識プログラムにおいて、
入力される音声から単語ネットワークを生成する音声認識処理と、
前記音声認識処理により得られる単語ネットワークと、音響モデルと、言語モデルとに基づいて、予め設定された複数の特徴量を計算する特徴量計算処理と、
前記特徴量計算処理により得られる複数の特徴量を統合し、信頼度スコアを計算して正解単語列を出力するスコア計算処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする音声認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置及び音声認識プログラムに係り、特に、音声の認識精度を向上させるための音声認識装置及び音声認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、音声認識技術において音声の認識精度を向上させるための手法としては、例えば単語仮説の事後確率等、１つの特徴量を単語の信頼度の尺度として用いることで、音声認識率を改善する手法が提案されている（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００３】
また、事後確率以外の特徴量としては、音響安定度や単語仮説密度等がある（例えば、非特許文献２，３参照。）。
【非特許文献１】Ｆ．Ｗｅｓｓｅｌ  ｅｔ  ａｌ．，“Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  ｍｅａｓｕｒｅ  ｆｏｒ  ｌａｒｇｅ  ｖｏｃａｂｕｌａｒｙ  ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  ｓｐｅｅｃｈ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，”  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ａｕｄｉｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，  Ｖｏｌ．９，ＰＰ．２８８−２９８，Ｍａｒｔｈ  ２００１．
【非特許文献２】Ｔ．Ｚｅｐｐｅｎｆｅｌｄ，Ｍ．Ｆｉｎｋｅ，ａｎｄ  Ｋ．Ｒｉｅｓ，“Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｏｆ  ｃｏｎｖｅｒｓａｔｉｏｎａｌ  ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ  ｓｐｅｅｃｈ  ｕｓｉｎｇ  ｔｈｅ  ｊａｎｕｓ  ｓｐｅｅｃｈ  ｅｎｇｉｎｅ，”  ＩＥＥＥ  ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｅｃｅｓｓｉｎｇ，ＰＰ．１８１５−１８１８，１９９７．
【非特許文献３】Ｔ．Ｋｅｍｐ  ａｎｄ  Ｔ．Ｓｈａａｆ，“Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ  Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  Ｕｓｉｎｇ  ｗｏｒｄ  ｌａｔｔｉｃｅｓ，”  Ｅｕｒｏｓｐｅｅｃｈ，Ｒｈｏｄｅｓ，Ｇｒｅｅｃｅ，ＰＰ．８２７−８３０，１９９７．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上述した非特許文献に示すように、従来の手法は単語仮説の事後確率、又はその他の単一の特徴量のみを用いて単語の信頼度を求め、音声認識率の改善を行っている。
【０００５】
しかしながら、単一の特徴量から得られる信頼度は精度が低く、認識精度の改善が小さい。そこで、単語仮説が正しいか又は誤っているかの正誤の分類について精度を向上させるためには、複数の尺度を統合するほうが好ましい。つまり、分類精度を高くすることで音声認識における単語の誤り率の削減が期待できる。
【０００６】
本発明は、上述した課題に鑑みなされたものであり、単語出力の正誤判定を高精度に行い、音声の認識精度を向上させるための音声認識装置及び音声認識プログラム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】
上記課題を解決するために、本件発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。
【０００８】
請求項１に記載された発明は、音声を認識する音声認識装置において、入力される音声から単語ネットワークを生成する音声認識手段と、前記音声認識手段により得られる単語ネットワークと、音響モデルと、言語モデルとに基づいて、予め設定された複数の特徴量を計算する特徴量計算手段と、前記特徴量計算手段により得られる複数の特徴量を統合し、信頼度スコアを計算して正解単語列を出力するスコア計算手段とを有することを特徴とする。
【０００９】
請求項１記載の発明によれば、単語ネットワークを用いることにより、単語出力の正誤判定を高精度に行うことができる。これにより、音声の認識結果の精度を向上させることができる。
【００１０】
請求項２に記載された発明は、前記スコア計算手段は、前記単語ネットワークに含まれる単語仮説から複数の特徴量及び前記特徴量の時系列を求めることを特徴とする。
【００１１】
請求項２記載の発明によれば、単語仮説から複数の特徴量及び前記特徴量の時系列に基づいて信頼度スコアを計算することにより、音声の認識結果の精度を向上させることができる。
【００１２】
請求項３に記載された発明は、前記スコア計算手段は、予め設定される特徴量の閾値に基づいて、各単語仮説を正解又は不正解に分類し、分類した結果を正誤ラベルとして前記単語仮説に付与することを特徴とする。
【００１３】
請求項３記載の発明によれば、正誤ラベルを付与しておくことで、スコア計算を効率的に行うことができる。
【００１４】
請求項４に記載された発明は、前記スコア計算手段は、計算した前記信頼度スコアと、前記正誤ラベルとに基づいて正解単語列を出力することを特徴とする。
【００１５】
請求項４記載の発明によれば、信頼度スコアと、正誤ラベルを用いて効率的に正解単語列を出力することができる。これにより、音声認識の精度を向上することができる。
【００１６】
請求項５に記載された発明は、前記スコア計算手段は、予め設定される特徴量の閾値により正解又は不正解に分類する二値分類器を複数有し、前記複数の二値分類器を特徴量の時系列に対応させて結合し、結合した二値分類器から得られる信頼度モデルに基づいて、正解単語列を出力することを特徴とする。
【００１７】
請求項５記載の発明によれば、時系列に対応させて、単語出力の正誤判定を高精度に行うことができ、音声の認識結果の精度を向上させることができる。
【００１８】
請求項６に記載された発明は、音声を認識する音声認識処理をコンピュータに実行させるための音声認識プログラムにおいて、入力される音声から単語ネットワークを生成する音声認識処理と、前記音声認識処理により得られる単語ネットワークと、音響モデルと、言語モデルとに基づいて、予め設定された複数の特徴量を計算する特徴量計算処理と、前記特徴量計算処理により得られる複数の特徴量を統合し、信頼度スコアを計算して正解単語列を出力するスコア計算処理とをコンピュータに実行させる。
【００１９】
請求項６記載の発明によれば、単語出力の正誤判定を高精度に行うことができる。これにより、音声の認識結果の精度を向上させることができる。また、特別な装置構成を必要とせず、低コストで音声認識を実現することができる。また、プログラムをインストールすることにより、容易に音声認識を実現することができる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、音声の認識精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
＜本発明の概要＞
本発明は、発生された音声等の入力音声から単語ネットワークを生成し、単語ネットワーク上においてそれぞれの単語仮説の様々な特徴量を求め、特徴量及びその時系列に基づいて、音声認識の正解・不正解を二値分類により表現し、二値分類結果（正解率の評価）を統合した信頼度モデル等からスコア（信頼度スコア）を計算し、更に言語モデルから得られる言語スコアや、音響モデルから得られる音響スコアと合わせて正解単語列を音声認識結果として出力する。
【００２２】
なお、二値分類結果の統合には、例えば異なる知識源を統合したモデルを容易に作成できるという特長を持ち、分類問題でよく用いられている最大エントロピー（ＭＥ）モデル等を用いることができる。
【００２３】
以下に、本発明における音声認識装置及び音声認識プログラムを好適に実施した形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００２４】
＜機能構成＞
図１は、本発明における音声認識装置の機能構成の一例を示す図である。図１の音声認識装置１０は、音声認識手段１１と、特徴量計算手段１２と、スコア計算手段１３と、音響モデル１４と、言語モデル１５と、信頼度モデル１６とを有するよう構成されている。
【００２５】
音声認識手段１１は、発声された音声等を入力音声として入力し、音声の波形と単語の発音とから得られるもっともらしさを示す情報が蓄積された音響モデル１４、及び単語同士の繋がりやすさを示す情報が蓄積された言語モデル１５を参照して単語ネットワークを生成する。また、音声認識手段１１は、生成した単語ネットワークを特徴量計算手段１２に出力する。
【００２６】
特徴量計算手段１２は、単語ネットワークの各単語仮説に対する予め設定される複数の特徴量を音響モデル１４、言語モデル１５を参照して計算する。また、特徴量計算手段１２は、入力された単語ネットワークそのものからも特徴量を計算する。特徴量計算手段１２は、計算された特徴量をスコア計算手段１３に出力する。
【００２７】
スコア計算手段１３は、信頼度モデル１６を基づいて、正解単語列を生成し、音声認識結果として出力する。次に、上述した各構成部の具体的な内容について説明する。
【００２８】
＜音声認識手段１１＞
音声認識手段１１は、発声された音声等を入力音声として入力し、単語の終端時刻を頂点とし、音響モデル１４の音響スコア、言語モデル１５の言語スコアにより得られる単語の仮説同士で繋がれた部分を辺とする単語ネットワークを生成する。音声認識手段１１は、生成した単語ネットワークを特徴量計算手段１２に出力する。
【００２９】
＜特徴量計算手段１２＞
特徴量計算手段１２は、入力した単語ネットワークの各辺上の単語仮説に対し、例えば、（ａ）音響スコア，（ｂ）言語スコア，（ｃ）単語事後確率，（ｄ）音響安定度（ａｃｏｕｓｔｉｃ  ｓｔａｂｉｌｉｔｉｅｓ），（ｅ）単語仮説密度，（ｆ）アクティブなＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ；隠れマルコフモデル）の数，（ｇ）音素の平均フレーム数，（ｈ）バックオフ（Ｂａｃｋ−ｏｆｆ）ケース，（ｉ）単語仮説の正誤ラベルの履歴等による特徴量を求める。
【００３０】
ここで、上述の（ａ）音響スコアは、音響モデル１４を参照することにより求めることができ、（ｂ）言語スコアは、言語モデル１５を参照することにより求めることができる。また、（ｃ）単語事後確率は、単語ネットワークの各辺（スコア）がどのぐらいの確率で使用されているかを示すものであり、例えば非特許文献１に示す手法により求めることができる。
【００３１】
また、（ｄ）音響安定度は、単語ネットワークにおいて使用されるルートの頻度を示すものであり、例えば非特許文献２に示す手法により求めることができる。また、（ｅ）単語仮説密度は、単語ネットワーク上のある時刻において使用される単語の頻度を示すものであり、例えば非特許文献３の手法により求めることができる。
【００３２】
また、（ｆ）アクティブなＨＭＭの数とは、音声認識で単語の探索をする際に同時に探索されているＨＭＭの数を示すものであり、例えばある単語の探索においてＨＭＭの数が多いほど、その単語が正解である可能性が低いという判定をすることができる。
【００３３】
また、バックオフ（Ｂａｃｋ−ｏｆｆ）ケースは、例えばある単語仮説間の繋がりやすさが求められていないような場合に、単語ネットワークを生成したときの音響スコアと言語スコアとでスコアの高い順に文の候補を並べ、所定の数の文仮説を用いて設定される特徴量である。
【００３４】
特徴量計算手段１２は、上述のように求められたそれぞれの特徴量を付与した単語ネットワークをスコア計算手段１３に出力する。
【００３５】
＜スコア計算手段１３＞
スコア計算手段１３では、特徴量が付与された単語ネットワークに対し、最適な正解単語列を生成し、生成した正解単語列を音声認識結果として出力する。ここで、スコア計算手段１３の具体的な構成例について図を用いて説明する。
【００３６】
図２は、本発明におけるスコア計算手段の一構成例を示す図である。図２に示すスコア計算手段１３は、文仮説生成手段２１と、信頼度計算手段２２と、リスコアリング手段２３とを有するよう構成されている。
【００３７】
文仮説生成手段２１は、特徴量計算手段１２から得られる特徴量付き単語ネットワークを入力し、リスコアリング等を行うことにより予め設定されるＮ個の文仮説（ｎ−ｂｅｓｔ文仮説）を生成する。また、文仮説生成手段２１は、生成されたＮ個の文仮説に対して、例えばバックオフケース等により特徴量を求めることができる。この場合、バックオフケースは、言語モデル１５にｎ−ｇｒａｍが存在した場合には“１”とし、それ以外では“０”とするような特徴量を設定する。
【００３８】
また、文仮説生成手段２１は、求められた特徴量を信頼度計算手段２２に出力する。信頼度計算手段２２は、入力した特徴量と信頼度モデル１６とに基づいて信頼度を計算する。
【００３９】
ここで、信頼度モデル１６は、例えば最大エントロピー法により求めることができる。（なお、最大エントロピー法については、例えば「Ａ．Ｂｅｒｇｅｒ，Ｓ．Ｄ．Ｐｉｅｔｒａ，ａｎｄ  Ｖ．Ｄ．Ｐｉｅｔｒａ，“Ａ  Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｅｎｔｒｏｐｙ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  Ｎａｔｕｒａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｐｒｅｃｅｓｓｉｎｇ，”  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ，  Ｖｏｌ．２２，ＰＰ３９−７１，１９９６．」等に示されている。）最大エントロピー法により、信頼度モデルは以下に示す式（１）により与えられる。
【００４０】
【数１】
2006085012.tif 000003
ここで、ｘは仮説の事後確率等の信頼度尺度（特徴量及びその時系列）を示し、ｙ∈｛−１，１｝は単語仮説の正解又は不正解の正誤ラベルを示している。また、ｆｉ（ｘ，ｙ）は、観測値ペア（ｘ，ｙ）に関して特徴の条件で“０”又は“１”を返す素性関数と呼ばれる二値関数を示し、λｉは素性関数に対する重みを示している。
【００４１】
また、ＰＭＥ（ｙ｜ｘ）は、信頼度モデルで、着目している単語仮説が正解（又は不正解）となる確率を示している。なお、上述のλｉは、ＧＩＳ（Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ｉｎｔｅｒａｔｉｖｅ  Ｓｃａｌｉｎｇ：一般化反復スケーリング）アルゴリズム等により求めることができる。
【００４２】
信頼度計算手段２２は、特徴量付き単語ネットワークから得られる各特徴量を用いて、特徴量の閾値にしたがって単語仮説の正解・不正解を決定するような二値分類器としての役割（構成）を有する。なお、二値分類器は、上述した式（１）の素性関数によって表現される。
【００４３】
ここで、素性関数は二値関数であるため、単純な“ｂｉｎａｒｙ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ”とみることもできる。このような関数を使って信頼度（特徴量）を表現する上で重要なことは、“信頼度を素性関数でどのように表すか”と“信頼度の時間的変化（時系列）をどのように表すか”ということである。そこで、本発明では、信頼度を素性関数で記述するには、ある信頼度に対して閾値を設定し、閾値の前後で活性化するような素性関数を定義する。
【００４４】
つまり、特徴量の閾値で単語仮説を正解又は不正解に分類する二値分類器を複数有し、これら複数の二値分類器を特徴量の時系列に関して連結した二値分類器として結合し、全ての二値分類器を統合した信頼度モデルによって単語仮説に対する信頼度スコア及び正誤ら別を求めて正解単語列を出力する。これにより、時系列に対応させて、単語出力の正誤判定を高精度に行うことができ、音声の認識結果の精度を向上させることができる。
【００４５】
ここで、ｃｔを信頼度とし、ｙｔを予測する単語仮説の正誤（正解又は不正解）ラベルとして、信頼度に対する閾値ｃｔｈｒｅｓｈ１に対して、例えば式（１）の素性関数を以下に示す式（２）のように定義する。
【００４６】
【数２】
2006085012.tif 000004
また、式（２）に示したｆｉは二値関数であり、特徴量を表現するには不十分である。そこで信頼度の詳細な表現を行うため、同じ信頼度尺度に対して複数の閾値ｃｔｈｒｅｓｈ２，ｃｔｈｒｅｓｈ３，・・・を定め、それぞれの閾値に対して素性関数を定義する。例えば、閾値ｃｔｈｒｅｓｈ２及びｃｔｈｒｅｓｈ３を用いた場合には、以下に示す式（３）、式（４）のようになる。
【００４７】
【数３】
2006085012.tif 000005
また、信頼度の時間的変化は、単語仮説に対して得られた信頼度の系列を素性関数に取り込むことで実現する。特徴量の時間的変化を表現するためには、例えば信頼度ｃｔ−１，ｃｔに対して、以下に示す式（５）により素性を決定する。
【００４８】
【数４】
2006085012.tif 000006
なお、上述した素性関数の定義では、信頼度に対する閾値を決定することが重要である。そこで、信頼度に対する閾値は、次の手順で決定する。まず、任意の二値分類器を用いて閾値を１つ決定する。次に、閾値の上下に一定の間隔で、新たな閾値を設定し、素性を定義して最大エントロピーモデルを学習する。閾値の設定は、モデルによる分類誤り率が下がり始めてから上がらなくなるまで繰り返し行う。
【００４９】
次に、窓幅（信頼度尺度の系列の個数）を変更して素性を再決定する。上述の処理を全ての信頼度尺度に対して行い、再度に最大エントロピー法による統合を行う。
【００５０】
このように、閾値と素性を定義し、最大エントロピー法で統合することにより信頼度モデルが得ることができる。
【００５１】
信頼度モデルが得られたら、信頼度計算手段２２において、以下に示す式（６）にしたがって最適な正解・不正解の正誤ラベル列を求める。
【００５２】
【数５】
2006085012.tif 000007
ここで、上述の式（６）のａｒｇｍａｘ操作は、各単語仮説に対する最適な正解・不正解の正誤ラベルの系列ｙ＊を、ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズム（ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムについては、例えば「Ｇ．Ｄ．Ｆｏｒｎｅｙ，“Ｔｈｅ  Ｖｉｔｅｒｂｉ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，”  Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ，Ｖｏｌ．６１，ｐｐ．２６８−２７８，１９７３」等に示されている。）により求めることを示している。
【００５３】
このとき、Ｎ個の文仮説中のそれぞれの単語仮説ｗｔ（ｎ）に、信頼度スコアＰＭＥ（ｙｔ｜ｘｔ）が与えられる。信頼度計算手段２２は、上述の信頼度モデルの信頼度スコアをリスコアリング手段２３に出力する。
【００５４】
リスコアリング手段２３は、例えば文仮説生成手段２１により生成されたＮ個の文仮説の第ｎ番目の文仮説ｗ（ｎ）に対し、二値分類器の出力スコアを重み付けして加えることにより、リスコアリングスコアＳ（ｗ（ｎ））を以下に示す式（７）の計算により補正する。
【００５５】
【数６】
2006085012.tif 000008
ただし、ａｃ（ｗｔ（ｎ））は文仮説ｗｔ（ｎ）の音響モデルの対数スコアを示し、ｌｍ（ｗｔ（ｎ））はｗｔ（ｎ）の言語モデルの対数スコアを示し、ｃｆ（ｗｔ（ｎ））は信頼度モデルの対数スコアを示している。また、ｇｗは言語スコアに対する重みを示し、ｃｗは二値分類器スコア（信頼度スコア）に対する重みを示している。
【００５６】
ここで、リスコアリングスコアＳ（ｗ（ｎ））の補正方法としては、単純に重みｃｗの調整によりスコアを補正する方法と、分類器スコアを文仮説の認識率に応じて補正する方法がある。
【００５７】
後述の方法は、具体的には各ｎ−ｂｅｓｔ文仮説に対して最大エントロピーモデルにより正誤ラベルのラベル付けを行い、正誤ラベルｙｔと、スコアｃｆ（ｗｔ（ｎ））を求め、上述の式（７）を用いてｎ−ｂｅｓｔ文仮説をリスコアリングする。
【００５８】
このとき、分類器スコアｃｗを文仮説の単語誤り率に応じて補正する。補正式は以下に示す式（８）で与えられる。
【００５９】
【数７】
2006085012.tif 000009
ここで、Ｃａ，Ｃｂはそれぞれ定数を示している。また、ｅ（ｗｔ（ｎ））（０≦ｅ（ｗｔ（ｎ））≦１）は単語誤り率を示しているが、これは事前には得ることができない。そこで、上述した式（６）を用いて信頼度計算手段２２で得られた正誤ラベル系列を用いて、以下に示す式（９）を計算し、単語誤り率を代替する。
【００６０】
【数８】
2006085012.tif 000010
このように、単語認識率に応じてペナルティを設けてリスコアリングスコアに与えることにより、単語誤り率の高い文仮説をｎ−ｂｅｓｔの下位に押し下げることができる。
【００６１】
リスコアリング手段２３は、リスコアリングにより得られる信頼度の最も高いスコアとなった文仮説、スコアの大きい順から予め設定した数の文仮説、又は予め設定されたスコア以上の文仮説の正解単語列を音声認識結果として出力する。
【００６２】
上述したように、本発明における音声認識装置により、単語出力の正誤判定を高精度に行うことができる。これにより、音声認識の精度を向上させることができる。
【００６３】
ここで、上述した音声認識装置は、上述した専用の装置構成等を用いて本発明における音声認識を行うこともできるが、各構成における処理をコンピュータに実行させることができる実行プログラムを生成し、例えば、汎用のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等にプログラムをインストールすることにより、本発明における音声認識を実現することができる。
【００６４】
＜ハードウェア構成＞
ここで、本発明における音声認識が実行可能なコンピュータのハードウェア構成例について図を用いて説明する。図３は、本発明における音声認識が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。
【００６５】
図３におけるコンピュータ本体には、入力装置３１と、出力装置３２と、ドライブ装置３３と、補助記憶装置３４と、メモリ装置３５と、各種制御を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３６と、ネットワーク接続装置３７とを有するよう構成されており、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。
【００６６】
入力装置３１は、ユーザが操作するキーボード及びマウス等のポインティングデバイスを有しており、ユーザからのプログラムの実行等、各種操作信号を入力する。出力装置３２は、本発明における処理を行うためのコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイを有し、ＣＰＵ３６が有する制御プログラムにより本発明における音声を認識するためのプログラムの実行経過や結果等を表示することができる。
【００６７】
ここで、本発明において、コンピュータ本体にインストールされる実行プログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体３８等により提供される。プログラムを記録した記録媒体３８は、ドライブ装置３３にセット可能であり、記録媒体３８に含まれる実行プログラムが、記録媒体３８からドライブ装置３３を介して補助記憶装置３４にインストールされる。
【００６８】
補助記憶装置３４は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本発明における実行プログラムや、コンピュータに設けられた制御プログラム等を蓄積し必要に応じて入出力を行うことができる。
【００６９】
ＣＰＵ３６は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、及びメモリ装置３５により読み出され格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して、音声認識における各処理を実現することができる。プログラムの実行中に必要な各種情報等は、補助記憶装置３４から取得することができ、また格納することもできる。
【００７０】
ネットワーク接続装置３７は、通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムを通信ネットワークに接続されている他の端末等から取得したり、プログラムを実行することで得られた実行結果又は本発明における実行プログラム自体を他の端末等に提供することができる。
【００７１】
上述したようなハードウェア構成により、特別な装置構成を必要とせず、低コストで音声認識を実現することができる。また、プログラムをインストールすることにより、容易に音声認識を実現することができる。
【００７２】
次に、実行プログラムにおける処理手順についてフローチャートを用いて説明する。
【００７３】
＜音声認識処理＞
図４は、本発明における音声認識プログラムを用いた音声認識処理手順を示す一例のフローチャートである。発声された音声等を入力音声として入力し（Ｓ０１）、入力した音声データの認識処理を行い、単語ネットワークを生成する（Ｓ０２）。
【００７４】
次に、Ｓ０２にて得られる単語ネットワークに基づいて、音響モデルや言語モデルを参照して予め設定される複数の特徴量を計算する（Ｓ０３）。また、Ｓ０３にて得られる特徴量が付与された単語ネットワークと信頼度モデルとに基づいて信頼度スコアを計算し（Ｓ０４）、計算の結果、信頼度の最も高いスコアとなった文仮説、スコアの大きい順から予め設定した数の文仮説、又は予め設定されたスコア以上の文仮説の正解単語列を音声認識結果として出力する（Ｓ０５）。
【００７５】
また、図５は、Ｓ０４における信頼度スコア計算処理手順を示す一例のフローチャートである。Ｓ０４における信頼度スコア計算処理では、まず、複数の特徴量が付与された特徴量付き単語ネットワークを入力し（Ｓ１１）、リスコアリングすることにより予め設定されるＮ個の文仮説（ｎ−ｂｅｓｔ文仮説）を生成する（Ｓ１２）。また、生成された文仮説の特徴量に基づいて信頼度（信頼度スコア）を計算する（Ｓ１３）。また、信頼度スコアを計算する上述の式（７）の信頼度の重み付けを調整することで信頼度のリスコアリングを行う（Ｓ１４）。
【００７６】
これらの処理により、単語出力の正誤判定を高精度に行うことができる。また、音声認識の精度を向上させることができる。更に、上述の処理を行う実行プログラムを汎用コンピュータ等にインストールすることにより、容易に音声認識を実現することができる。
【００７７】
＜従来法と本発明との比較＞
次に、上述した音声認識手法による従来法との比較結果について、図を用いて説明する。図６は、比較データ及び比較結果の一例を示す図である。ここで、図６（ａ）は比較データの一例を示し、図６（ｂ）は正誤ラベルを付与した際の分類誤り率を示し、図６（ｃ）はリスコアリングの比較結果を示している。
【００７８】
図６（ａ）は、最大エントロピーの学習データと、本発明における手法の評価データとにおける文章数と、単語数と、文章の難しさを示すパラメータであるパープレキシティと、未知語率と、単語誤り率を示している。
【００７９】
ここで、学習データは、音声認識装置により認識結果を出力し、各特徴量を求めた後に信頼度モデルの最大エントロピーモデルの学習に使用した。なお、学習データのうち、１８，１０６語は、最大エントロピーモデルの素性関数の閾値、各特徴量に基づく分類器の閾値、及び音声認識システムのパラメータ（言語重み、挿入ペナルティ）等の決定に用いた。また、信頼度モデルは、８，２１０語の素性関数を学習データから選択した。
【００８０】
また、図６（ｂ）は、上述した信頼度計算手段２２において、正解・不正解の正誤ラベルの付与を行う際の各特徴量における分類誤り率を示している。図６（ｂ）のうち、単語事後確率、音響安定度、及び単語仮説密度はそれぞれの特徴量を使って二値分類器を構成したときの分類誤り率（従来法）を示し、信頼度モデルは、本発明による分類誤り率を示している。図６（ｂ）によれば、信頼度モデルは従来の特徴量に基づく分類に比べて誤り率が低く、性能が高いことがわかる。
【００８１】
また、図６（ｃ）は、音声認識結果における単語誤り率を示している。なお、図６（ｃ）中の従来法は、上記に示す（７）式で信頼度モデルの信頼度スコアｃｆを加えない方法で音声認識を行ったものである。また、単語事後確率は、単語の事後確率の対数を信頼度スコアｃｆとして利用して音声認識を行ったものである。図６（ｃ）によれば、本発明における手法により得られる信頼度モデルは、単語誤り率を改善しており、本発明が有効であることがわかる。
【００８２】
上述したように本発明によれば、単語出力の正誤判定を高精度に行うことができる。これにより、音声の認識結果の精度を向上させることができる。具体的には、複数の特徴量を統合し、音声認識の単語仮説の正解、不正解に関する信頼度を求める。また、信頼度尺度を最大エントロピーモデルで統合し、単語の正誤をラベル付けすることで、単語出力の正誤判定を高精度に行い、音声の認識精度を向上させることができる。
【００８３】
以上本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】本発明における音声認識装置の機能構成の一例を示す図である。
【図２】本発明におけるスコア計算手段の一構成例を示す図である。
【図３】本発明における音声認識が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。
【図４】本発明における音声認識プログラムを用いた音声認識処理手順を示す一例のフローチャートである。
【図５】信頼度スコア計算処理手順を示す一例のフローチャートである。
【図６】比較データ及び比較結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００８５】
１０  音声認識装置
１１  音声認識手段
１２  特徴量計算手段
１３  スコア計算手段
１４  音響モデル
１５  言語モデル
１６  信頼度モデル
２１  文仮説生成手段
２２  信頼度計算手段
２３  リスコアリング手段
３１  入力装置
３２  出力装置
３３  ドライブ装置
３４  補助記憶装置
３５  メモリ装置
３６  ＣＰＵ
３７  ネットワーク接続装置
３８  記録媒体
【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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