(57)【要約】【課題】使用者に段階的な入力操作を行わせることなく簡単に、使用者の発話フレーズを精度良く認識する。【解決手段】辞書検索部１２は、音声抽出部１１で抽出された音声に対し、対応する単語を予め設定しておいた単語辞書を検索し認識候補として選出する。マハラノビス距離演算部１３は、各認識候補に設定されている車両情報を読み込み、現在の車両情報を読み込み、車両情報の各認識候補に対する各群のマハラノビス距離を演算する。発話フレーズ決定出力部１４は、マハラノビス距離が最小となった群を、その車両情報が所属する群として決定し、ドライバの発話フレーズに該当する認識結果として決定し出力する。【選択図】図１
2006071792.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声を入力する音声入力手段と、
自車情報を入力する自車情報入力手段と、
上記入力した音声を予め設定しておいた単語辞書を検索して認識候補を選択する単語辞書検索手段と、
上記認識候補が複数存在する際に、各認識候補毎に予め設定しておいた情報群を読み込み、該読み込んだ情報群と現在の自車情報とのマハラノビス距離を演算するマハラノビス距離演算手段と、
上記各認識候補毎に演算したマハラノビス距離に基づき上記各認識候補の中から発話フレーズを決定する発話フレーズ決定手段と、
を備えたことを特徴とする車両の音声認識装置。
【請求項２】
上記各認識候補毎に予め設定しておく情報群は、車両の運転情報と車両の位置情報と目的地の位置情報の何れかを含むことを特徴とする請求項１記載の車両の音声認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車室内で発せられた音声を正確に認識する車両の音声認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車両においては、ドライバの利便性を図るため、煩わしいスイッチ入力等を省き、ドライバの発する音声を感知して、該当する車載装置の作動が行える様々なシステムが開発されている。
【０００３】
例えば、特開２０００−２００９０号公報では、予め複数の言葉を記憶した単語辞書の中から使用者が発話した言葉を検索して特定することにより音声認識を行う車両の音声認識装置において、使用者の要求を、最初に少なくとも１つ一次要求として推定し、その一次要求から使用者の現在状態と未来状態とを推定して、その推定した状態から他の要求を推定する装置が開示されている。
【特許文献１】特開２０００−２００９０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述の特許文献１で開示される音声認識装置では、使用者は一次要求を推定させるための発話に加えて、個人情報を入力する操作が必要であり設定に時間がかかり煩わしいという問題がある。また、使用者の要求を推定して、単語辞書の検索範囲を絞り、或いは、順序を変えたとしても、最終的には単語辞書で設定される単語の順位に縛られるため、精度の良い認識結果を得るには限界があるという問題がある。すなわち、単語辞書の順位は、前回までの単語の使用頻度等に影響されるものが多く、今回、使用者が置かれている状況が全く異なってしまっている場合でも、前回までの状況が考慮されて設定されてしまい誤認識となる場合がある。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、使用者に段階的な入力操作を行わせることなく簡単に、使用者の発話フレーズを精度良く認識可能な車両の音声認識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】
【０００６】
本発明は、音声を入力する音声入力手段と、自車情報を入力する自車情報入力手段と、上記入力した音声を予め設定しておいた単語辞書を検索して認識候補を選択する単語辞書検索手段と、上記認識候補が複数存在する際に、各認識候補毎に予め設定しておいた情報群を読み込み、該読み込んだ情報群と現在の自車情報とのマハラノビス距離を演算するマハラノビス距離演算手段と、上記各認識候補毎に演算したマハラノビス距離に基づき上記各認識候補の中から発話フレーズを決定する発話フレーズ決定手段とを備えたことを特徴としている。
【発明の効果】
【０００７】
本発明による車両の音声認識装置によれば、使用者に段階的な入力操作を行わせることなく簡単に、使用者の発話フレーズを精度良く認識可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。  
図１〜図６は本発明の実施の一形態を示し、図１は車両の音声認識装置の機能ブロック図、図２は音声認識プログラムのフローチャート、図３は発話フレーズ毎に設定される情報とマハラノビス距離を演算する各値の表の説明図、図４は「厚い」「厚木」を発話フレーズの一例として設定される情報とマハラノビス距離を演算する各値の表の説明図、図５は図４における自車位置情報の説明図、図６は図４におけるマハラノビス距離を求める際の自車運転情報と自車位置情報の分布を示す説明図である。
【０００９】
図１において、符号１は車両の音声認識装置を示し、この音声認識装置１には、車両に構築した自車情報入力手段としての車内ＣＡＮ通信（Controller Area Network(ISO規格)に準拠した通信）網２と接続されている。この車内ＣＡＮ通信網２には、車載した様々な制御ユニット（例えば、エンジン制御ユニット、トランスミッション制御ユニット、ブレーキ制御ユニット等）が連結されており、車両に設けた車内温度センサ、車速センサ、ワイパースイッチ、ブレーキスイッチ等のセンサ、スイッチ類の信号や、各制御ユニットで演算されたデータが共有可能となっている。
【００１０】
また、音声認識装置１には、同じく自車情報入力手段としてのナビゲーション装置３が接続されている。このナビゲーション装置３は、ＧＰＳ受信器、４輪の車輪速センサ、その他の必要なセンサ・スイッチ類から構成されており、これらにより得られる車両の走行情報とＣＤ−ＲＯＭ等に記録された地図情報とをマップマッチング等の演算をしながら合成し、車両の現在位置及びその周辺の地図、目的地までの最適経路、距離、方角等を液晶ディスプレイ上に表示させたり、スピーカから音声による経路誘導を行ってガイドするようになっている。
【００１１】
更に、音声認識装置１には、ドライバ（使用者）からの音声を捉える音声入力手段としてのマイク４が接続されている。
【００１２】
そして、音声認識装置１は、後述する如く、マイク４から入力されるドライバからの音声を、車内ＣＡＮ通信網２及びナビゲーション装置３からの情報を基に認識処理を行って発話フレーズを認識し、認識結果を、例えば、ナビゲーション装置３の入力システムや車内エアコンの入力システム等に出力して、これら必要な装置の設定を可変させる。
【００１３】
すなわち、音声認識装置１は、音声抽出部１１、辞書検索部１２、マハラノビス距離演算部１３、発話フレーズ決定出力部１４から主要に構成されている。
【００１４】
音声抽出部１１は、マイク４から入力される音声をノイズ等を除去して音声のみを抽出し、辞書検索部１２に出力する。
【００１５】
辞書検索部１２は、単語辞書検索手段として設けられており、音声抽出部１１から入力される音声に対し、対応する単語を予め設定しておいた単語辞書を検索し、認識候補として選出して、マハラノビス距離演算部１３に出力する。ここで、辞書検索部１２は、例えば「厚い」と「暑い」のような同音異義語以外にも、「暑い」と「厚木」のような語尾の部分が不明瞭な場合であっても、それらの単語を全て認識候補として検索し、今までの使用頻度等から順位を付けて出力するようになっている。
【００１６】
また、辞書検索部１２には、発話フレーズ決定出力部１４からドライバの発話フレーズＶに該当する認識結果が入力され、予め設定される単語辞書の認識候補の順番が学習更新される。
【００１７】
マハラノビス距離演算部１３は、辞書検索部１２から認識候補が入力され、車内ＣＡＮ通信網２から例えば車内温度、車速等の自車運転情報が入力され、ナビゲーション装置３から認識候補の方向と自車両の走行する方角との角度等の自車位置情報や認識候補までの自車両の距離等の目的地情報が入力される。
【００１８】
マハラノビス距離演算部１３により行われる処理を、図３の表を基に説明する。  
すなわち、ドライバの実際の発話フレーズをＶとし、この発話フレーズＶに対して辞書検索部１２で検索された認識候補をＡ、Ｂ、Ｃとする。これら認識候補Ａ、Ｂ、Ｃには、予め複数の車両情報（Ａｉ、Ｂｉ、Ｃｉ：ｉ＝１，２，…）が設定されており、それぞれの車両情報（Ａｉ、Ｂｉ、Ｃｉ：ｉ＝１，２，…）は、車内ＣＡＮ通信網２からの自車運転情報Ｐｉ（ｉ＝１，２，…）、ナビゲーション装置３からの自車位置情報Ｑｉ（ｉ＝１，２，…）、目的地情報Ｒｉ（ｉ＝１，２，…）から成っている（Ａｉ＝（Ｐ１，Ｐ２，…，Ｑ１，Ｑ２，…，Ｒ１，Ｒ２，…）、Ｂｉ＝（Ｐ１，Ｐ２，…，Ｑ１，Ｑ２，…，Ｒ１，Ｒ２，…）、Ｃｉ＝（Ｐ１，Ｐ２，…，Ｑ１，Ｑ２，…，Ｒ１，Ｒ２，…））。
【００１９】
そして、それぞれの車両情報（Ａｉ、Ｂｉ、Ｃｉ：ｉ＝１，２，…）毎に群が構成されている。すなわち、群ＧＡはＡ１、Ａ２、…から構成され、群ＧＢはＢ１、Ｂ２、…から構成され、群ＧＣはＣ１、Ｃ２、…から構成される。
【００２０】
また、平均ＭＡは、群ＧＡにおける各情報毎に設定され、ＭＡ＝（Ｐav1，Ｐav2，…，Ｑav1，Ｑav2，…，Ｒav1，Ｒav2，…）である。ここで、Ｐav1は車両情報Ａｉにおける自車運転情報Ｐ１の平均、Ｐav2は車両情報Ａｉにおける自車運転情報Ｐ２の平均、Ｑav1は車両情報Ａｉにおける自車位置情報Ｑ１の平均、Ｑav2は車両情報Ａｉにおける自車位置情報Ｑ２の平均、Ｒav1は車両情報Ａｉにおける目的地情報Ｒ１の平均、Ｒav2は車両情報Ａｉにおける目的地情報Ｒ２の平均である。
【００２１】
同様に、平均ＭＢは、群ＧＢにおける各情報毎に設定され、ＭＢ＝（Ｐav1，Ｐav2，…，Ｑav1，Ｑav2，…，Ｒav1，Ｒav2，…）である。ここで、Ｐav1は車両情報Ｂｉにおける自車運転情報Ｐ１の平均、Ｐav2は車両情報Ｂｉにおける自車運転情報Ｐ２の平均、Ｑav1は車両情報Ｂｉにおける自車位置情報Ｑ１の平均、Ｑav2は車両情報Ｂｉにおける自車位置情報Ｑ２の平均、Ｒav1は車両情報Ｂｉにおける目的地情報Ｒ１の平均、Ｒav2は車両情報Ｂｉにおける目的地情報Ｒ２の平均である。
【００２２】
更に、平均ＭＣは、群ＧＣにおける各情報毎に設定され、ＭＣ＝（Ｐav1，Ｐav2，…，Ｑav1，Ｑav2，…，Ｒav1，Ｒav2，…）である。ここで、Ｐav1は車両情報Ｃｉにおける自車運転情報Ｐ１の平均、Ｐav2は車両情報Ｃｉにおける自車運転情報Ｐ２の平均、Ｑav1は車両情報Ｃｉにおける自車位置情報Ｑ１の平均、Ｑav2は車両情報Ｃｉにおける自車位置情報Ｑ２の平均、Ｒav1は車両情報Ｃｉにおける目的地情報Ｒ１の平均、Ｒav2は車両情報Ｃｉにおける目的地情報Ｒ２の平均である。
【００２３】
分散共分散行列の成分は、各群における車両情報の各成分から算出される分散と共分散である。σＡは、群ＧＡにおける、各Ｐｉ毎の分散、各Ｑｉ毎の分散、各Ｒｉ毎の分散、Ｐｉの各組み合わせ毎の共分散、Ｑｉの各組み合わせ毎の共分散、及び、Ｒｉの各組み合わせごとの共分散を成分にもつ行列である。σＢは、群ＧＢにおける、各Ｐｉ毎の分散、各Ｑｉ毎の分散、各Ｒｉ毎の分散、Ｐｉの各組み合わせ毎の共分散、Ｑｉの各組み合わせ毎の共分散、及び、Ｒｉの各組み合わせごとの共分散を成分にもつ行列である。σＣは、群ＧＣにおける、各Ｐｉ毎の分散、各Ｑｉ毎の分散、各Ｒｉ毎の分散、Ｐｉの各組み合わせ毎の共分散、Ｑｉの各組み合わせ毎の共分散、及び、Ｒｉの各組み合わせごとの共分散を成分にもつ行列である。具体的には、σＡについて述べると、σＡは、Ｐ１の分散、Ｐ２の分散、…、Ｑ１の分散、Ｑ２の分散、…、Ｒ１の分散、Ｒ２の分散、…、Ｐ１とＰ２とによる共分散、Ｐ２とＰ３との共分散、…、Ｑ１とＱ２とによる共分散、Ｑ２とＱ３との共分散、…、Ｒ１とＲ２とによる共分散、及び、Ｒ２とＲ３との共分散、…の成分をもつ。σＢ、σＣについては、σＡと同様であるため具他的な説明は省略する。
【００２４】
そして、ドライバが発話フレーズＶを発話した際の車内ＣＡＮ通信網２から入力される車両情報Ｉｎが、どの群ＧＡ、ＧＢ、ＧＣに所属するのかを決めるために、車両情報Ｉｎと各群のマハラノビス距離を演算する。車両情報Ｉｎと群ＧＡのマハラノビス距離ＤＡは、以下の（１）式により演算される。  
ＤＡ・ＤＡ＝ＸＡ・（σＡ）−１・ＹＡ      …（１）
ここで、（σＡ）−１は分散共分散行列σＡの逆行列、ＸＡは車両情報Ｉｎと平均ＭＡの差の行ベクトル表示、ＹＡは車両情報Ｉｎと平均ＭＡの差の縦ベクトル表示である。
【００２５】
同様に、車両情報Ｉｎと群ＧＢのマハラノビス距離ＤＢは、以下の（２）式により演算される。  
ＤＢ・ＤＢ＝ＸＢ・（σＢ）−１・ＹＢ      …（２）
ここで、（σＢ）−１は分散共分散行列σＢの逆行列、ＸＢは車両情報Ｉｎと平均ＭＢの差の行ベクトル表示、ＹＢは車両情報Ｉｎと平均ＭＢの差の縦ベクトル表示である。
【００２６】
また、車両情報Ｉｎと群ＧＣのマハラノビス距離ＤＣは、以下の（３）式により演算される。  
ＤＣ・ＤＣ＝ＸＣ・（σＣ）−１・ＹＣ      …（３）
ここで、（σＣ）−１は分散共分散行列σＣの逆行列、ＸＣは車両情報Ｉｎと平均ＭＣの差の行ベクトル表示、ＹＣは車両情報Ｉｎと平均ＭＣの差の縦ベクトル表示である。
【００２７】
このようにして、各群ＧＡ、ＧＢ、ＧＣについて演算されたマハラノビス距離ＤＡ、ＤＢ、ＤＣは、発話フレーズ決定出力部１４に出力される。すなわち、マハラノビス距離演算部１３は、マハラノビス距離演算手段として設けられている。
【００２８】
発話フレーズ決定出力部１４は、マハラノビス距離演算部１３から各群ＧＡ、ＧＢ、ＧＣについて演算されたマハラノビス距離ＤＡ、ＤＢ、ＤＣが入力され、マハラノビス距離ＤＡ、ＤＢ、ＤＣが最小となった群を、その車両情報Ｉｎが所属する群として決定し、ドライバの発話フレーズＶに該当する認識結果として決定し、辞書検索部１２、及び、音声認識装置１から外部に対して出力する。すなわち、発話フレーズ決定出力部１４は発話フレーズ決定手段として設けられている。
【００２９】
尚、辞書検索部１２での単語辞書検索の結果、認識候補が１つのみであった場合には、マハラノビス距離演算部１３ではその認識候補についてマハラノビス距離を演算することはせず、そのまま発話フレーズ決定出力部１４に出力し、発話フレーズ決定出力部１４はこの認識候補をドライバの発話フレーズＶに該当する認識結果として決定し出力する。
【００３０】
また、発話フレーズ決定出力部１４は、マハラノビス距離演算部１３から全く同じ値のマハラノビス距離の群が入力された場合には、辞書検索部１２で検索された認識候補順のもっとも上位の認識候補をドライバの発話フレーズＶに該当する認識結果として決定し出力する。
【００３１】
次に、音声認識装置１で実行される音声認識プログラムを、図２のフローチャートで説明する。  
まず、ステップ（以下、「Ｓ」と略称）１０１で、音声抽出部１１は、マイク４から入力される音声をノイズ等を除去して音声のみを抽出する。
【００３２】
次いで、Ｓ１０２に進み、辞書検索部１２は、Ｓ１０１で抽出された音声に対し、対応する単語を予め設定しておいた単語辞書を検索し、認識候補として選出する。
【００３３】
そして、Ｓ１０３に進み、Ｓ１０２の認識候補は１つか否か判定し、１つの場合にはＳ１０４に進んで、発話フレーズ決定出力部１４は、発話フレーズをその認識候補に決定し、Ｓ１０５に進んで、認識結果を出力し、プログラムを抜ける。
【００３４】
一方、Ｓ１０３で認識候補が１つではない、すなわち複数と判定した場合には、Ｓ１０６に進み、マハラノビス距離演算部１３は、各認識候補Ａ、Ｂ、Ｃに設定されている車両情報（Ａｉ、Ｂｉ、Ｃｉ：ｉ＝１，２，…）を読み込む。
【００３５】
次いで、Ｓ１０７に進み、マハラノビス距離演算部１３は、現在の車両情報Ｉｎを読み込み、Ｓ１０８に進んで、マハラノビス距離演算部１３は、前述の如く、車両情報Ｉｎの各認識候補Ａ、Ｂ、Ｃに対する各群ＧＡ、ＧＢ、ＧＣのマハラノビス距離ＤＡ、ＤＢ、ＤＣを演算する。
【００３６】
次に、Ｓ１０８に進み、発話フレーズ決定出力部１４は、マハラノビス距離ＤＡ、ＤＢ、ＤＣが最小となった群を、その車両情報Ｉｎが所属する群として決定し、ドライバの発話フレーズＶに該当する認識結果として決定し出力してプログラムを抜ける。
【００３７】
また、発話フレーズ決定出力部１４は、全く同じ値のマハラノビス距離があった場合には、辞書検索部１２で検索された認識候補順のもっとも上位の認識候補をドライバの発話フレーズＶに該当する認識結果として決定し出力してプログラムを抜ける。
【００３８】
次に、音声認識装置１で実行される音声認識を、より具体的な例で説明する。ここでは、ドライバが「暑い」と発話し、すなわち、ドライバの発話フレーズＶが「暑い」の場合で説明する。
【００３９】
これに対して、辞書検索部１２は、予め設定しておいた単語辞書を検索し、認識候補として「暑い」「厚木」を選出したものとする。この「暑い」「厚木」に対して、図３に対応して作成した表を図４に示す。すなわち、認識候補「暑い」に対して予め設定されている車両情報はＡ１〜Ａ４であり、認識候補「厚木」に対して予め設定されている車両情報はＢ１〜Ｂ４である。そして、自車両情報としては、Ｐ１のみが設定されており、これは車内温度である。また、自車位置情報としては、Ｑ１のみが設定されており、これは認識候補の地名の位置を目的地として、現在の車両進行方向との角度である（図５参照）。また、目的地情報は設定されていない。
【００４０】
こうして、車内温度を横軸に角度を縦軸にとり座標に示したものが図６である。認識候補「暑い」の車両情報Ａ１〜Ａ４の分布は白丸でプロットされ、認識候補「厚木」の車両情報Ｂ１〜Ｂ４の分布は×点でプロットされる。また、図６中のＩｎの点（車内温度２５℃，角度６０度）は現在の車両情報の点とする。このような分布状態において、現在の車両情報Ｉｎが認識候補「暑い」の車両情報Ａ１〜Ａ４の分布の群ＧＡに属するのか、認識候補「厚木」の車両情報Ｂ１〜Ｂ４の分布の群ＧＢに属するのかをマハラノビス距離を演算することにより判断するのである。
【００４１】
こうして、現在の車両情報Ｉｎと認識候補「暑い」の車両情報Ａ１〜Ａ４の分布の群ＧＡまでのマハラノビス距離ＤＡが現在の車両情報Ｉｎと認識候補「厚木」の車両情報Ｂ１〜Ｂ４の分布の群ＧＢまでのマハラノビス距離ＤＢより小さい場合には、現在の車両情報Ｉｎは、認識候補「暑い」の車両情報Ａ１〜Ａ４の分布の群ＧＡに所属していると判断し、「暑い」を認識結果として出力するのである。
【００４２】
このように、本発明の実施の形態によれば、ドライバの発話フレーズＶが認識候補のどれに属するのか、マハラノビス距離という統計的分析により判断するので、現在の状況を反映した精度の良い認識結果を得ることができる。
【００４３】
また、認識に際しては現在の状況を反映して判断されるため、ドライバは発話以外の入力操作をする必要もなく使い勝手が良い。
【００４４】
尚、本発明の実施の形態では、認識候補として「暑い」「厚木」の例を説明しているが、これに限るものではない。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】車両の音声認識装置の機能ブロック図
【図２】音声認識プログラムのフローチャート
【図３】発話フレーズ毎に設定される情報とマハラノビス距離を演算する各値の表の説明図
【図４】「厚い」「厚木」を発話フレーズの一例として設定される情報とマハラノビス距離を演算する各値の表の説明図
【図５】図４における自車位置情報の説明図
【図６】図４におけるマハラノビス距離を求める際の自車運転情報と自車位置情報の分布を示す説明図
【符号の説明】
【００４６】
１    音声認識装置
２    車内ＣＡＮ通信網（自車情報入力手段）
３    ナビゲーション装置（自車情報入力手段）
４    マイク（音声入力手段）
１１    音声抽出部
１２    辞書検索部（単語辞書検索手段）
１３    マハラノビス距離演算部（マハラノビス距離演算手段）
１４    発話フレーズ決定出力部（発話フレーズ決定手段）
代理人    弁理士    伊  藤    進
【図１】
2006071792.tif 000003
【図２】
2006071792.tif 000004
【図３】
2006071792.tif 000005
【図４】
2006071792.tif 000006
【図５】
2006071792.tif 000007
【図６】
2006071792.tif 000008