(57)【要約】【課題】ユーザの発話内容を対話的に理解するにあたり、ユーザからの返答を精度良く認識できるような適切な質問を行って、ユーザの発話内容を効率的に理解できるようにする。【解決手段】各種名称とその名称の属性を表す複数の分類語とを関連づけて、認識対象語として外部記憶装置７に記憶させておく。そして、ユーザから名称の発話が行われ、信号処理装置６でその発話に対する音声認識処理を行った結果、十分な認識尤度が得られなかった場合には、その名称に対応する分類語のうちで、認識が容易な分類語による返答を求める質問を生成して出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザからの発話音声が入力される音声入力手段と、
各種名称をその名称の属性を表す複数の分類語と関連づけて、これら名称及び分類語を認識対象語としてその標準発話音声パターンとともに記憶する認識対象語記憶手段と、
前記音声入力手段から入力されたユーザからの発話音声と、前記認識対象語記憶手段に認識対象語として記憶されている名称又は分類語の標準発話音声パターンとを対比して、ユーザの発話内容を認識する認識手段と、
ユーザから前記認識対象語記憶手段に認識対象語として記憶されている名称が発話され、前記認識手段による前記名称の認識尤度が十分でない場合に、この名称に対応した分類語による返答を求める質問を生成する質問生成手段とを備え、
前記質問生成手段が、前記名称に対応した複数の分類語の認識容易性を判断し、認識が容易な分類語による返答を求める質問生成を行うことを特徴とする音声対話装置。
【請求項２】
前記質問生成手段は、認識容易性の判断対象となる分類語と他の名称に対応した同じ分類の分類語との類似性を判断し、類似性が低い分類語を認識が容易な分類語であると判定して、この分類語による返答を求める質問生成を行うことを特徴とする請求項１に記載の音声対話装置。
【請求項３】
前記質問生成手段は、認識容易性の判断対象となる分類語と同じ分類に属する他の分類語の個数を計数し、同じ分類に属する他の分類語の個数が少ない分類語を認識が容易な分類語であると判定して、この分類語による返答を求める質問生成を行うことを特徴とする請求項１に記載の音声対話装置。
【請求項４】
前記質問生成手段は、認識容易性の判断対象となる分類語の過去の誤認識回数を計数し、誤認識回数が少ない分類語を認識が容易な分類語であると判定して、この分類語による返答を求める質問生成を行うことを特徴とする請求項１に記載の音声対話装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザからの発話音声を認識する音声認識技術に関するものであり、特に、対話的にユーザの発話内容を理解していく音声対話装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザからの発話音声と、予め記憶された認識対象語の標準発話音声パターンとを対比することで、ユーザが発話した音声の認識を行う音声認識技術が知られており、例えば、車両のナビゲーションシステムにおける各種設定入力等に応用されている。
【０００３】
このような音声認識技術では、ユーザからの１回の発話音声を解析するだけではユーザの発話内容を一意に特定することができない場合も多く、そのための対策として、システム側からユーザの発話内容を特定するための各種の質問を出力して返答を求めることで、対話的にユーザの発話内容を理解する試みが種々検討されている（例えば、特許文献１等を参照。）。
【０００４】
前記特許文献１には、認識対象語のうちの同音異義語については階層構造の識別番号を付与して記憶手段に記憶させておき、ユーザからの発話が同音異義語であると判定した場合に、前記階層構造を用いて同音異義語を特定するための質問を順次生成して出力するという技術が記載されている。
【特許文献１】特開２００１−２１５９９５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、前記特許文献１に記載されている技術では、質問に対する返答としてユーザが入力する発話音声が十分な精度で認識できることを前提としており、この発話音声の認識精度を高めるといった観点での対策がなされていないため、認識が難しい発話音声での返答を求めるような質問を出力してしまう場合がある。具体的な例を挙げると、例えばユーザの発話内容が滋賀県にある施設を指しているのか、或いは千葉県にある施設を指しているのかを特定するために、「都道府県をお答え下さい」といった質問を行って「滋賀県」或いは「千葉県」という返答を求めたのでは、特に背景雑音が大きい環境下では「滋賀県」と「千葉県」との識別が難しいため、ユーザからの返答を誤認識してしまうことが懸念される。
【０００６】
本発明は、以上のような従来技術の有する問題点を解消すべく創案されたものであって、適切な質問を行ってユーザからの返答を精度良く認識し、ユーザの発話内容をより効率的に理解できるようにした音声対話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】
【０００７】
本発明に係る音声対話装置は、ユーザからの発話音声が入力される音声入力手段と、各種名称をその名称の属性を表す複数の分類語と関連づけて、これら名称及び分類語を認識対象語としてその標準発話音声パターンとともに記憶する認識対象語記憶手段と、音声入力手段から入力されたユーザからの発話音声と認識対象語記憶手段に認識対象語として記憶されている名称又は分類語の標準発話音声パターンとを対比して、ユーザの発話内容を認識する認識手段と、ユーザから認識対象語記憶手段に認識対象語として記憶されている名称が発話され、認識手段によるこの名称の認識尤度が十分でない場合に、この名称に対応した分類語による返答を求める質問を生成する質問生成手段とを備える。そして、質問生成手段が、ユーザが発話した名称に対応した複数の分類語の認識容易性を判断し、認識が容易な分類語による返答を求める質問生成を行うようにしている。
【発明の効果】
【０００８】
本発明に係る音声対話装置によれば、ユーザが発話した名称の認識尤度が十分でない場合に、認識し易い分類語での返答を誘導する質問を生成するようにしているので、ユーザからの返答を精度良く認識して、ユーザの発話内容を効率的に理解することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明の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。
【００１０】
本実施形態の音声対話装置は、例えば、車両に搭載される音声入力型ナビゲーションシステム等に適用されるものであり、図１に示すようなハード構成で実現される。すなわち、この音声対話装置は、マイク１、ディスプレイ２、スピーカ３、入力装置４及び信号処理ユニット５を備えて構成される。
【００１１】
マイク１は、ユーザからの発話音声が入力される音声入力手段であり、このマイク１に入力されたユーザの発話音声は信号処理ユニット５へ送られる。ディスプレイ２は、信号処理ユニット５の処理結果を文字情報として表示するものであり、スピーカ３は、信号処理ユニット５の処理結果を音声で出力するものである。また、入力装置４は、ユーザの各種操作入力を受け付けるものであり、音声認識処理の開始を指示するための発話スイッチ４ａと、誤認識した場合の訂正を指示するための訂正スイッチ４ｂとを有している。なお、この入力装置４の訂正スイッチ４ｂは、ユーザがこれを一定期間押し続けたときに、音声認識処理の中断を指示する機能も有している。
【００１２】
信号処理ユニット５は、本実施形態の音声対話装置における主要な処理を実行するものであり、各種信号処理を行う信号処理装置６や認識対象語記憶手段として機能する外部記憶装置７を有している。
【００１３】
信号処理装置６は、ＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力インターフェース等がバスを介して相互に接続されたマイクロプロセッサ構成を有しており、ＣＰＵがＲＡＭをワークエリアとして利用してＲＯＭに格納されている各種のプログラムを実行することで、様々な機能を実現するものである。特に、本実施形態の音声対話装置では、この信号処理装置６において、ユーザの発話内容を認識するための認識手段１１としての機能と、ユーザに対する質問を生成する質問生成手段１２としての機能とが実現されるようになっている。
【００１４】
前記マイク１に入力されたユーザからの発話音声は、アナログの音声信号として信号処理ユニット５に送られ、Ａ／Ｄコンバータ８でデジタル信号に変換されて信号処理装置６に入力される。そして、信号処理装置６の認識手段１１が、デジタル信号として入力されたユーザからの発話音声と、外部記憶装置７に記憶されている認識対象語のうちで選択的にＲＡＭ内に取り込まれた認識対象語の標準発話音声パターンとを対比して、ユーザの発話内容を認識する。ここで、十分な認識尤度（尤もらしさ）が得られれば、その認識結果に応じて、例えば車載ナビゲーションシステムにおける目的地設定等の各種処理が行われることになる。また、認識手段１１による認識結果は、必要に応じてディスプレイ２に送られて文字情報として表示され、また、Ｄ／Ａコンバータ９にてアナログ信号に変換され出力アンプ１０で増幅されてスピーカ３に送られ、音声で出力される。
【００１５】
また、本実施形態の音声対話装置では、ユーザから認識対象語として記憶されている名称が発話され、認識手段１１によるこの名称の認識尤度が十分でない場合に、この名称の属性を表す分類語であって、この名称に関連づけて外部記憶装置７に認識対象語として記憶されている分類語による返答を求める質問を質問生成手段１２が生成するようにしている。そして、特にこの質問生成手段１２は、以上のような質問生成を行うにあたって、認識対象となる名称に対応した複数の分類語それぞれの認識容易性を判断し、その中で認識が容易な分類語による返答を求める質問生成を行うようにしている。
【００１６】
この質問生成手段１２によって生成された質問内容は、認識手段１１による認識結果と同様に、必要に応じてディスプレイ２に送られて文字情報として表示され、また、Ｄ／Ａコンバータ９にてアナログ信号に変換され出力アンプ１０で増幅されてスピーカ３に送られ、音声で出力される。なお、これら信号処理装置６にて実現される認識手段１１や質問生成手段１２による処理の具体例については、詳細を後述する。
【００１７】
外部記憶装置７は、記録媒体として例えばハードディスク等の大容量記録媒体を用いた記憶装置であり、音声認識の対象となる認識対象語を記憶するものである。ここで、特に本実施形態の音声対話装置において認識対象語記憶手段として用いられる外部記憶装置７には、各種名称がその名称の属性を表す複数の分類語と関連づけられて、その標準発話音声パターンとともに記憶されている。すなわち、本実施形態の音声対話装置では、各種の名称と、それらの名称の属性を表す複数の分類語とが、それぞれ認識対象語として扱われる。これら外部記憶装置７に記憶されている認識対象語は、適宜、外部記憶装置７から読み出されて信号処理装置６のＲＡＭに転送され、この信号処理装置６での処理に用いられる。
【００１８】
外部記憶装置７における認識対象語の記憶形態の一例を図２に示す。この図２に示す例は、本実施形態の音声対話装置が車載ナビゲーションシステムに適用されている場合を想定したものであり、名称としては、各種の地点の名称が登録されており、分類語としては、その地点が属する都道府県名や市区町村名、その地点が施設を表すものであればその施設の種類、その地点が交通に関係するものであれば交通の種類や路線名、さらにはその地点へ向かう目的等が、地点の名称と関連づけられて登録されている。なお、ここでは、本発明の特徴を分かり易く説明するために、例えば、伊勢原市にあるゴルフ場が単に「伊勢原」という名称で呼ばれたり、長野市の市原ホテルが単に「市原」という名称で呼ばれたりと、これらの地点の名称が簡略化されたかたちで呼称されるものとして説明するが、実際には、認識対象語となる名称は、一般的に呼称される標準的な名称で登録されることになる。また、１つの地点に対して複数の名称を登録しておくようにしてもよい。
【００１９】
次に、本実施形態の音声対話装置の動作概要について、車載ナビゲーションシステムに適用された場合における具体的な例を挙げながら、図３のフローチャートに沿って説明する。車載ナビゲーションシステムに適用された本実施形態の音声対話装置は、例えば車両のイグニッションキー操作によって起動され、図３に示す処理フローを開始させる。
【００２０】
すなわち、本実施形態の音声対話装置は、先ずステップＳ１において、ユーザにより入力装置４の発話スイッチ４ａが押圧操作されたかを監視する。そして、ユーザが入力装置４の発話スイッチ４ａを操作すると、そのスイッチオン信号が信号処理装置６に入力されて、信号処理装置６が処理を開始する。
【００２１】
次に、ステップＳ２において、信号処理装置６が音声認識処理のための待ち受け設定を行う。この待ち受け設定によって、外部記憶装置７に記憶されている認識対象語のうちで、ユーザが発話する可能性の高い認識対象語が選択的に読み出され、その標準発話音声パターンとともに信号処理装置６のＲＡＭに転送されて認識対象とされる。ここで外部記憶装置７から読み出される認識対象語としては、例えば、自車位置近傍の数都道府県に含まれる主要な地点の名称やその分類語が選択され、特にユーザの最初の発話を待ち受ける際には地点の名称、質問に対する返答を待ち受ける際にはその名称に対応した複数の分類語がそれぞれ選択される。このように外部記憶装置７に記憶されている認識対象語の中からユーザが発話する可能性の高い認識対象語を選択して認識対象としているのは、認識対象の数が膨大になると認識精度が著しく低下するので、認識対象の数をある程度絞って認識率を向上させることを考慮したものである。
【００２２】
次に、ステップＳ３において、信号処理装置６は、プロンプトすなわち処理を開始した旨をユーザに知らせるために、ユーザ告知用の定型文のデータをディスプレイ２に出力して、ディスプレイ２に例えば「音声を入力して下さい。」といった文字情報を表示させ、また、告知音声信号をＤ／Ａコンバータ９及び出力アンプ１０を介してスピーカ３に出力し、スピーカ３から例えば「音声を入力して下さい。」といったアナウンスを出力させる。なお、これらユーザ告知用の定型文のデータや音声信号は、例えば外部記憶装置７に記憶されており、ここから読み出されてディスプレイ２やスピーカ３に送られる。
【００２３】
ユーザは、このような告知を受けて信号処理装置６が処理を開始したことを認識し、マイク１を用いて、例えば車載ナビゲーションシステムでの目的地設定等のための音声入力を行う。マイク１に入力されたユーザの発話音声は、Ａ／Ｄコンバータ８でデジタル信号に変換され、信号処理装置６に入力される。信号処理装置６では、入力装置４の発話スイッチ４ａの操作がなされるまでは、Ａ／Ｄコンバータ８を介して入力されるデジタル信号の平均パワーを演算している。そして、発話スイッチ４ａの操作が行われた後、Ａ／Ｄコンバータ８を介して入力されるデジタル信号の瞬間パワーが前記平均パワーよりも所定値以上大きくなったとき、ユーザが音声入力を開始したと判断して、音声取り込みを開始する。
【００２４】
本例では、ユーザが車載ナビゲーションシステムでの目的地設定のために、長野市にある市原ホテルを示す「市原」という名称を発話したとする。
【００２５】
次に、信号処理装置６は、ステップＳ４において、デジタル信号として入力されたユーザの発話音声と、認識対象としてＲＡＭに取り込んだ認識対象語の標準発話音声パターンとを対比して、これらの一致度を演算する処理を開始する。このユーザの発話音声と認識対象語との一致度、すなわちユーザ発話の音声区間部分と個々の認識対象語とがどの程度似ているかは、例えば図４或いは図５に示すようなスコアとして得られる。これら図４や図５に示すスコアは、値が大きいほど一致度が高いことを表している。なお、本ステップの一致度演算を行っている間も、並行処理により音声取り込みは継続されている。
【００２６】
そして、ステップＳ５において、Ａ／Ｄコンバータ８を介して入力されるデジタル信号の瞬間パワーが所定値を下回った状態が所定時間以上継続したときに、信号処理装置６はユーザの音声入力が終了したと判断して、音声取り込みを終了する。
【００２７】
次に、信号処理装置６は、ステップＳ６において、ユーザの発話音声とＲＡＭ内の認識対象語との一致度演算が終了した段階で、一致度が高い順に所定個数（Ｎ個）の認識対象語を認識結果の候補として抽出する。ここで、認識結果の候補として抽出する認識対象語の個数Ｎは、通常は最大２０個程度に設定されるが、常に２０個程度の候補が抽出されるわけではなく、認識処理の過程で有望でないと判断される認識対象語はその時点で処理対象から外されてその後の処理が行われないため、ユーザの発話音声が極めて明瞭な場合で且つその発話に近い認識対象語の数が少ない場合などでは、認識結果の候補として抽出される認識対象語の数は２０個をかなり下回る個数となり、場合によっては１候補のみが抽出されることもある。
【００２８】
なお、本例では、ユーザからの「市原」という発話に対して一致度演算を行った結果、図２に示した「伊勢原」、「小田原」、「松田」、「厚木」、「市原」、「白馬」、「須原」、「平原」という８つの名称が、認識結果の候補として抽出されたものとする。これら認識結果の候補として抽出された認識対象語は、図４や図５に示すように、ユーザの発話音声との一致度を表すスコアとともにリストアップされる。
【００２９】
次に、信号処理装置６は、ステップＳ７において、ステップＳ６で抽出した各認識対象語のスコアを判定し、何れかの認識対象語を唯一の認識結果として一意に特定することが可能かどうかを判定する。ここで、認識結果の候補のスコアとして、例えば図４に示すようなスコアが得られている場合には、候補の第１位である「市原」のスコアが他の候補のスコアに比べて明確に高くなっているので、「市原」を唯一の認識結果とすることが可能と判断されることになる。一方、認識結果の候補のスコアとして、例えば図５に示すようなスコアが得られている場合には、各候補のスコアに明確な差がないので、唯一の認識結果を特定することは不可能と判断されることになる。
【００３０】
ステップＳ７で認識結果を一意に特定できた場合、すなわちユーザによる「市原」といいう発話に対して十分な認識尤度が得られた場合には、信号処理装置６は、次のステップＳ８において、この認識結果に応じた各種処理を実行させる。具体的には、信号処理部６は、例えば、認識結果として特定した「市原」という地点の名称が指し示す「市原ホテル」を車載ナビゲーションシステムで目的地として設定し、この「市原ホテル」までの経路を探索する処理を実行させる。また、これと同時に、図示しない音声合成処理機能を用いて認識結果「市原」を音声信号に変換し、この音声信号をＤ／Ａコンバータ９、出力アンプ１０を経てスピーカ３から出力させる。また、認識結果「市原」の文字データをディスプレイ２に出力し、ディスプレイ２に「市原」を表示させるようにしてもよい。
【００３１】
認識結果に応じた各種処理が終了すると、信号処理装置６は、ステップＳ１に戻ってユーザによる発話スイッチ４ａの操作入力があったかどうかを再度監視し、発話スイッチ４ａの操作入力を検出したらステップＳ２以降の処理を繰り返す。なお、ステップＳ８における処理過程で、ユーザによる訂正スイッチ４ｂの操作入力を検出した場合には、ステップＳ８の処理を中断してステップＳ２に戻り、以降の処理を繰り返す。
【００３２】
一方、ステップＳ７で認識結果を一意に特定できなかった場合、すなわちユーザによる「市原」という発話に対して十分な認識尤度が得られなかった場合には、信号処理装置６は、ステップＳ９において、図２に示したような分類語での返答を求める質問生成を行う。このとき、複数の分類語のうちでどの分類語による返答を求める質問とするかは、その分類語の認識容易性に基づいて判断する。すなわち、信号処理装置６は、ステップＳ６で認識結果の候補として抽出した複数の名称のそれぞれについて、認識対象語として登録されている分類語を確認し、全ての候補名称に共通して登録されている分類のうち、ユーザから分類語による返答があったときに認識が容易な分類語を選択して、それを質問内容とする。
【００３３】
具体的には、ステップＳ６で「伊勢原」、「小田原」、「松田」、「厚木」、「市原」、「白馬」、「須原」、「平原」という８つの名称が認識結果の候補として抽出された場合、図２に示すように、これら８つの名称それぞれで共通して分類語が登録されている分類は「都道府県」、「施設」、「目的」の３つであるので、信号処理装置６は、これら３つの分類に属する分類語の認識容易性を判断し、認識が容易な分類語による返答を求める質問生成を行う。
【００３４】
ここで、分類語の認識容易性の判断手法としては様々なものが考えられる。例えば、各候補名称間における分類語の類似性が低い分類を特定し、その分類に含まれる分類語を認識が容易な分類語と判断する手法が挙げられる。また、各候補名称それぞれで共通して分類語が登録されている分類のうちで、分類語の個数が少ない分類を特定し、その分類に含まれる分類語を認識が容易な分類語と判断する手法も有効である。さらに、過去にユーザが分類語を用いた返答を行った場合の誤認識回数をそれぞれの分類語或いはその分類毎に計数して記憶させておき、各候補名称それぞれで共通して分類語が登録されている分類のうちで、過去の誤認識回数が少ない分類を特定して、その分類に含まれる分類語を認識が容易な分類語と判断するといった手法も考えられる。この手法は、特にユーザの声質や発声方法に特有の誤認識を回避する上で有効である。
【００３５】
本発明では、音声対話装置が適用される環境や要求される性能等に応じて、これらの判断手法を選択的に、或いはこれらを組み合わせて分類語の認識容易性を判断すればよい。以下、以上例示した３つの手法による認識容易性の判断について、それぞれ具体例を挙げながら個別に説明する。
【００３６】
先ず、分類語の類似性から認識容易性を判断する例について説明する。上述したように、認識結果の候補として「伊勢原」、「小田原」、「松田」、「厚木」、「市原」、「白馬」、「須原」、「平原」という８つの名称が抽出されている場合、これら８つの名称それぞれで共通して分類語が登録されている分類は「都道府県」、「施設」、「目的」の３つであるので、本例では、これら３つの分類のうちで、分類語の類似性が低い分類を特定する。ここで、分類語の類似性の判定としては公知の類似語判定技術が適用可能であり、例えば、”寺嶌，「音声認識における低認識語の予測技術」，技術報告「豊田中央研究所Ｒ＆Ｄレビュー」Ｖｏｌ３，Ｎｏ２，２００１年６月”等の文献に記載されている技術を用いて、各分類に含まれている各々の分類語の類似性を判定することができる。
【００３７】
本例においては、例えば「都道府県」という分類に含まれる分類語である「神奈川県」、「長野県」の類似性がＸａ、「施設」という分類に含まれる分類語である「ゴルフ場」、「インター」、「ホテル」、「駅」の類似性がＸｂ、「目的」という分類に含まれる分類語である「遊ぶ」、「立ち寄る」、「宿泊」の類似性がＸｃと判定され、Ｘａ＞Ｘｃ＞Ｘｂの関係にあったとする。この場合、分類語の類似性が最小の分類、すなわち「施設」という分類に含まれる「ゴルフ場」、「インター」、「ホテル」、「駅」という分類語が認識が容易な分類語と判断されることになる。したがって、信号処理装置６は、これらの分類語での返答を求める質問、例えば「施設の種類は？」といった質問、或いは「ゴルフ場ですか、インターですか、ホテルですか、駅ですか？」といった選択肢形式の質問を生成する。
【００３８】
次に、分類に含まれる分類語の個数から認識容易性を判断する例について説明する。上述したように、認識結果の候補として「伊勢原」、「小田原」、「松田」、「厚木」、「市原」、「白馬」、「須原」、「平原」という８つの名称が抽出されている場合、これら８つの名称それぞれで共通して分類語が登録されている分類は「都道府県」、「施設」、「目的」の３つであるので、本例では、これら３つの分類のうちで、分類語の個数が少ない分類を特定する。
【００３９】
本例においては、「都道府県」という分類に含まれる分類語は「神奈川県」と「長野県」の２つ、「施設」という分類に含まれる分類語は「ゴルフ場」、「インター」、「ホテル」、「駅」の４つ、「目的」という分類に含まれる分類語は「遊ぶ」、「立ち寄る」、「宿泊」の３つであるので、分類語の個数が最小の分類、すなわち「都道府県」という分類に含まれる「神奈川県」、「長野県」という分類語が認識が容易な分類語として判断されることになる。したがって、信号処理装置６は、これらの分類語での返答を求める質問、例えば「都道府県名は？」といった質問、或いは「神奈川県ですか、長野県ですか？」といった選択肢形式の質問を生成する。
【００４０】
なお、実際には「神奈川県」と「長野県」という２つの分類語は、１つ目の手法で説明した類似性が高いため、本例の場合には認識容易性を判断する手法として分類語の個数を指標とすることは必ずしも有効でないことも想定されるが、他の例として「都道府県」という分類に含まれる分類語が例えば「神奈川県」と「静岡県」といったように類似性の低いものであったとすると、分類語の個数を指標として認識容易性を判断することは、処理も簡便であり、非常に有効である。また、質問に対する返答の認識で誤認識した場合には、次に分類語の個数が少ない分類を選択して次の質問を行うといった処理を繰り返せば、最終的に認識結果を得ることが可能である。
【００４１】
次に、過去の誤認識回数から認識容易性を判断する例について説明する。上述したように、認識結果の候補として「伊勢原」、「小田原」、「松田」、「厚木」、「市原」、「白馬」、「須原」、「平原」という８つの名称が抽出されている場合、これら８つの名称それぞれで共通して分類語が登録されている分類は「都道府県」、「施設」、「目的」の３つであるので、本例では、これら３つの分類のうちで、過去にユーザが分類語を用いた返答を行った場合の誤認識回数が少ない分類を特定する。
【００４２】
本例においては、例えば過去にユーザが「都道府県」という分類に含まれる分類語での返答を行った場合の誤認識回数がＺａ、「施設」という分類に含まれる分類語での返答を行った場合の誤認識回数がＺｂ、「目的」という分類に含まれる分類語での返答を行った場合の誤認識回数がＺｃであり、Ｚａ＞Ｚｃ＞Ｚｂの関係にあったとする。この場合、過去の誤認識回数が最小の分類、すなわち「施設」という分類に含まれる「ゴルフ場」、「インター」、「ホテル」、「駅」という分類語が認識が容易な分類語と判断されることになる。したがって、信号処理装置６は、これらの分類語での返答を求める質問、例えば「施設の種類は？」といった質問、或いは「ゴルフ場ですか、インターですか、ホテルですか、駅ですか？」といった選択肢形式の質問を生成する。
【００４３】
なお、過去の誤認識回数は、ユーザが分類語での返答を行ってその認識結果が出力された後、入力装置４の訂正スイッチ４ｂが押圧操作されて訂正指示がなされる度に計数して、外部記憶装置７の例えば図２に示した記憶形態における各分類を表す項目、或いは各分類語の項目に、それぞれ累積値として記憶させておけばよい。そして、信号処理装置６が分類語の認識容易性を判断する際に、該当する項目の誤認識回数を外部記憶装置７から読み出すようにすればよい。
【００４４】
また、以上例示した３つの手法を組み合わせて、すなわち分類語の類似性、分類語の個数、過去の誤認識回数の全てを考慮して、分類語の認識容易性を判断することも可能である。この場合、分類語の認識容易性の判断には、下記式１で示す評価式を用いる。なお、下記式１において、 α、β、γは定数であり、実験的に求められる値である。
【００４５】
Ｗｉ＝α・Ｘｉ＋β・Ｙｉ＋γ・Ｚｉ    （ｉ＝ａ，ｂ，ｃ）    ・・・式１
この手法で上述した３つの分類「都道府県」、「施設」、「目的」に含まれる分類語の認識容易性を判定する場合には、「都道部県」（ｉ＝ａ）、「施設」（ｉ＝ｂ）、「目的」（ｉ＝ｃ）のそれぞれの分類について、式１の評価式を用いてＷｉが計算される。そして、Ｗｉの値が最小となる分類に含まれる分類語が、認識が容易な分類語と判断されることになる。
【００４６】
以上のように、信号処理装置６で認識が容易な分類語による返答を求める質問が生成されると、次のステップＳ１０において、図示しない音声合成処理機能によりその質問内容が音声信号に変換されて、Ｄ／Ａコンバータ９、出力アンプ１０を経てスピーカ３に送られ、スピーカ３からその質問内容が音声として出力される。例えば、上述した例で「施設」という分類に含まれる分類語が認識容易と判断された場合には、「施設の種類は？」といった質問や「ゴルフ場ですか、インターですか、ホテルですか、駅ですか？」といった質問がスピーカ３から出力されることになる。また、認識結果を出力する場合と同様、必要に応じてこの質問内容をディスプレイ２に文字情報として表示させるようにしてもよい。
【００４７】
分類語による返答を求める質問を行った場合、信号処理装置６は、ステップＳ２に移行してユーザの返答を待ち受ける待ち受け設定を行う。この待ち受け設定により、該当する分類語が外部記憶装置７から読み出され、認識対象として信号処理装置６のＲＡＭに取り込まれる。例えば、上述した例で「施設」という分類に含まれる分類語での返答を求める質問を行った場合には、「ゴルフ場」、「インター」、「ホテル」、「駅」という分類語が認識対象としてＲＡＭに取り込まれることになる。なお、この処理の過程でユーザによる訂正スイッチ４ｂの操作入力を検出した場合には、以上のような認識対象の変更は行わずにステップＳ２以降の処理を繰り返す。
【００４８】
ユーザの返答を待ち受ける待ち受け設定を行った後、信号処理装置６は、最初の発話がなされた場合の処理と同様に、ユーザの返答の発話音声を取り込んで認識処理を行い、認識対象である分類語毎のスコアを算出する。ここで、本実施形態の音声対話装置では、認識容易性の高い分類語での返答を求める質問を行っているので、特定の分類語のスコアが他と比較して明確に高くなることが多く、この分類語以外の分類語に対応した名称を認識結果の候補から削除することができる。その結果、残った認識結果の候補間でスコアに明確な差が生じ、唯一の認識結果を一意に特定することが可能となる。
【００４９】
具体的には、例えば上述した例で「施設」という分類に含まれる分類語での返答を求める質問を行い、ユーザから「ホテル」との返答があった場合、これが十分なスコアを持って認識されることが多いので、「ホテル」以外の分類語である「ゴルフ場」、「インター」、「駅」で分類される「伊勢原」、「小田原」、「松田」、「厚木」、「須原」、「平原」を認識結果の候補から削除することができる。そして、残った「市原」と「白馬」の間で明確にスコアの差が生じるので、最終的に「ホテル」である「市原」が認識結果として一意に特定されることになる。
【００５０】
以上、具体的な例を挙げながら詳細に説明したように、本実施形態の音声対話装置では、ユーザが認識対象語として登録されている名称を発話したときに、信号処理装置６の認識手段１１がユーザの発話音声に対する音声認識処理を行った結果、唯一の名称を認識結果として一意に特定できなかった場合には、信号処理装置６の質問生成手段１２が認識し易い分類語での返答を誘導する質問を生成し、その質問内容を音声や文字情報で出力するようにしているので、ユーザからの返答を精度良く認識して最終的な認識結果を得ることができ、ユーザの発話内容を効率的に理解することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明を適用した音声対話装置のハード構成を示す構成図である。
【図２】外部記憶装置における認識対象語の記憶形態の一例を示す図である。
【図３】本発明を適用した音声対話装置により実行される処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】認識結果の候補として抽出された認識対象語とそのスコアのリストの一例を示す図である。
【図５】認識結果の候補として抽出された認識対象語とそのスコアのリストの他の例を示す図である。
【符号の説明】
【００５２】
１  マイク
２  ディスプレイ
３  スピーカ
４  入力装置
５  信号処理ユニット
６  信号処理装置
７  外部記憶装置
１１  認識手段
１２  質問生成手段
【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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