(57)【要約】【課題】単語精度を予測する方法及び装置を提供する。【解決手段】特に、本発明に係る方法は、音声データ内の、実単語列を含む発話を取得し（３０４）、実単語列の解釈を生成するために発話を処理し（３１０）、少なくとも１つの発話フレームを識別するために発話を処理し（３１４）、少なくとも１つの定常ＳＮ比及び少なくとも１つの非定常ＳＮ比を用いて、解釈と関連付けられた単語精度を予測する（３２４）。少なくとも１つの定常ＳＮ比及び少なくとも１つの非定常ＳＮ比は、少なくとも１つの発話フレームの各々と関連付けられたフレームエネルギに従って決定される。【選択図】図３
2006215564.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語精度を予測する方法であって、
音声データ内の、実単語列を含む発話を取得するステップと、
前記実単語列の解釈を生成するために前記発話を処理するステップと、
少なくとも１つの発話フレームを識別するために前記発話を処理するステップと、
少なくとも１つの定常ＳＮ比及び少なくとも１つの非定常ＳＮ比を用いて、前記解釈と関連付けられた単語精度を予測するステップと、
を含み、
前記少なくとも１つの定常ＳＮ比及び前記少なくとも１つの非定常ＳＮ比は、前記少なくとも１つの発話フレームの各々と関連付けられたフレームエネルギに従って決定されることを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、
前記音声データ内の発話を受け取るステップと、前記実単語列の解釈を生成するために前記発話を処理するステップと、前記少なくとも１つの発話フレームを識別するために前記発話を処理するステップと、前記単語精度を予測するステップと、が、少なくとも１つの追加の発話について繰り返されることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法において、
前記実単語列の解釈を生成するために前記発話を処理するステップは、
少なくとも１つの音響モデルを取得するステップと、
少なくとも１つの言語モデルを取得するステップと、
前記解釈を生成するために、前記少なくとも１つの音響モデル及び前記少なくとも１つの言語モデルを、前記発話に適用するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法において、
前記少なくとも１つの発話フレームを識別するために前記発話を処理するステップは、
前記発話を前記解釈と位置合わせするステップと、
前記発話を前記少なくとも１つの発話フレームに分割するステップと、
前記少なくとも１つの発話フレームの各々を、有音フレーム及び無音フレームのいずれか一方に分類するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法において、
前記位置合わせするステップは、強制アライメントアルゴリズムに従って実行されることを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項４に記載の方法において、
前記分類するステップは、有音−無音復号アルゴリズムに従って実行されることを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法において、
前記予測するステップは、
前記発話について少なくとも１つの定常ＳＮ比を計算するステップと、
前記発話について少なくとも１つの非定常ＳＮ比を計算するステップと、
前記少なくとも１つの定常ＳＮ比及び前記少なくとも１つの非定常ＳＮ比を用いて、前記解釈と関連付けられた前記単語精度を計算するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法において、
前記少なくとも１つの定常ＳＮ比を計算するステップは、
前記発話についての平均信号パワーを計算するステップと、
前記発話についての平均雑音パワーを計算するステップと、
前記平均信号パワー及び前記平均雑音パワーを用いて、前記少なくとも１つの定常ＳＮ比を計算するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法において、
前記平均信号パワー及び前記平均雑音パワーは、前記少なくとも１つの発話フレームの各々と関連付けられた前記フレームエネルギを用いて計算されることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項７に記載の方法において、
前記少なくとも１つの非定常ＳＮ比を計算するステップは、
前記発話についての平均信号パワーを計算するステップと、
無音フレームとして分類された前記少なくとも１つの発話フレームの各々についての雑音パワーを決定するステップと、
無音フレームとして分類された前記少なくとも１つの発話フレームの各々についての雑音ＳＮ比を計算するステップであって、前記雑音ＳＮ比は、前記平均信号パワー及び前記少なくとも１つの雑音パワーの各々を用いて計算されるステップと、
前記少なくとも１つの雑音ＳＮ比の標準偏差を計算するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の方法において、
前記平均信号パワーと前記少なくとも１つの雑音パワーの各々とは、前記少なくとも１つの発話フレームの各々と関連付けられた前記フレームエネルギを用いて計算されることを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項７に記載の方法において、
前記解釈と関連付けられた前記単語精度を計算するステップは、線形最小二乗アルゴリズムに従って実行されることを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項７に記載の方法において、
前記解釈と関連付けられた前記単語精度を計算するステップは、少なくとも１つの信頼スコアを用いて実行されることを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１に記載の方法において、前記フレームエネルギは、
前記少なくとも１つの発話フレームの各々をサンプリングし、少なくとも１つの発話フレームサンプルを作り出すステップと、
前記少なくとも１つの発話フレームサンプルを二乗することで、少なくとも１つの二乗発話フレームサンプルを生成するステップと、
前記少なくとも１つの二乗発話フレームサンプルの各々の和を計算するステップと、
前記和の対数を計算するステップと、
を含むステップで計算されることを特徴とする方法。
【請求項１５】
コンピュータ読み取り可能な媒体であって、
音声データ内の、実単語列を含む発話を取得するステップ、
前記実単語列の解釈を生成するために前記発話を処理するステップ、
少なくとも１つの発話フレームを識別するために前記発話を処理するステップ、
少なくとも１つの定常ＳＮ比及び少なくとも１つの非定常ＳＮ比を用いて、前記解釈と関連付けられた単語精度を予測するステップであって、前記少なくとも１つの定常ＳＮ比及び前記少なくとも１つの非定常ＳＮ比は、前記少なくとも１つの発話フレームの各々と関連付けられたフレームエネルギに従って決定されるステップ、
をコンピュータに実行させるためのソフトウェアプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１６】
請求項１５に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体において、
前記実単語列の解釈を生成するために前記発話を処理するステップは、
少なくとも１つの音響モデルを取得するステップと、
少なくとも１つの言語モデルを取得するステップと、
予測単語列を生成するために、前記少なくとも１つの音響モデル及び前記少なくとも１つの言語モデルを、前記発話に適用するステップと、
を含むことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１７】
請求項１５に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体において、
前記少なくとも１つの発話フレームを識別するために前記発話を処理するステップは、
前記発話を前記解釈と位置合わせするステップと、
前記発話を前記少なくとも１つの発話フレームに分割するステップと、
前記少なくとも１つの発話フレームの各々を、有音フレーム及び無音フレームのいずれか一方に分類するステップと、
を含むことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１８】
請求項１５に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体において、
前記予測するステップは、
前記発話について少なくとも１つの定常ＳＮ比を計算するステップと、
前記発話について少なくとも１つの非定常ＳＮ比を計算するステップと、
前記少なくとも１つの定常ＳＮ比及び前記少なくとも１つの非定常ＳＮ比を用いて、前記解釈と関連付けられた前記単語精度を計算するステップと、
を含むことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１９】
請求項１８に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体において、
前記少なくとも１つの非定常ＳＮ比を計算するステップは、
前記発話についての平均信号パワーを計算するステップと、
無音フレームとして分類された前記少なくとも１つの発話フレームの各々についての雑音パワーを決定するステップと、
無音フレームとして分類された前記少なくとも１つの発話フレームの各々についての雑音ＳＮ比を計算するステップであって、前記雑音ＳＮ比は、前記平均信号パワー及び前記少なくとも１つの雑音パワーの各々を用いて計算されるステップと、
前記少なくとも１つの雑音ＳＮ比の標準偏差を計算するステップと、
を含むことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２０】
単語精度を予測する装置であって、
音声データ内の、実単語列を含む発話を取得する手段と、
前記実単語列の解釈を生成するために前記発話を処理する手段と、
少なくとも１つの発話フレームを識別するために前記発話を処理する手段と、
少なくとも１つの定常ＳＮ比及び少なくとも１つの非定常ＳＮ比を用いて、前記解釈と関連付けられた単語精度を予測する手段と、
を含み、
前記少なくとも１つの定常ＳＮ比及び前記少なくとも１つの非定常ＳＮ比は、前記少なくとも１つの発話フレームの各々と関連付けられたフレームエネルギに従って決定されることを特徴とする装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動音声認識に関し、特に、自動音声認識システムの音声解釈精度予測への利用に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、自動音声認識（automatic speech recognition，ＡＳＲ）システムが実際のサービス環境に配置された場合、ＡＳＲシステムの性能は低下する。ＡＳＲシステムの性能低下は、一般的に、背景雑音、自由発話（spontaneous speech）、及び通信雑音などの条件によって生じる。既存のＡＳＲシステムの大半は、入力音声に対する雑音の影響を軽減するように設計された、雑音に頑健なアルゴリズムを使用している。残念ながら、既存のアルゴリズムの大半は、特に、ある特定の種類の雑音を減少させるように設計されているため、他の種類の雑音により影響されやすくなるという犠牲を払っている。さらに、既存のアルゴリズムの大半については、アルゴリズムの設計者によって定義された人工的な雑音を用いたリバースエンジニアリングが行われ、実際のサービス環境を用いた自動音声認識アルゴリズムの設計とは全く異なる。このように、既存の音声解釈単語精度予測アルゴリズムは、しばしば信頼スコア（confidence score）などの手法を用いていて、効果がなく、しばしば不正確である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従って、当技術分野で、自動音声認識システムによって生成された、音声データの解釈と関連付けられた単語精度を予測する方法及び装置の改良が必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
１つの実施形態では、本発明は、単語精度を予測する方法及び装置を備える。特に、本発明に係る方法は、音声データ内の、実単語列を含む発話を取得するステップと、前記実単語列の解釈を生成するために前記発話を処理するステップと、少なくとも１つの定常ＳＮ比（stationary signal‐to‐noise ratio）及び少なくとも１つの非定常ＳＮ比（non‐stationary signal‐to‐noise ratio）を用いて、前記解釈と関連付けられた単語精度を予測するステップと、を含み、前記少なくとも１つの定常ＳＮ比及び前記少なくとも１つの非定常ＳＮ比は、前記少なくとも１つの発話フレームの各々と関連付けられたフレームエネルギに従って決定されることを特徴とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００５】
図面を用いた、以下の詳細な説明によって、本発明の教示は容易に理解されるだろう。理解を容易にするため、可能な場合は、複数の図面で共通する同一の要素には同一の参照符号を付している。
【０００６】
本発明について、通信アーキテクチャの局面において説明する。しかしながら、本発明に係る方法論は、自動音声認識機能の利用に適した他の環境にも容易に適用できる。一般的に、自動音声認識は、音声言語を識別するコンピュータによる処理として広く定義される。このように、自動音声認識システム（ＡＳＲＳ）は、一般的に、入力音声を認識し、解釈し、及び入力音声に対して応答するために、入力音声を受理及び処理するシステムとして定義される。一般的に、本発明は、既存の単語精度予測パラメータ（例えば、信頼スコア）よりも高い精度での、音声データの発話の解釈と関連付けられた単語精度の予測を可能にする。
【０００７】
本発明によると、様々な環境で得られた音声発話データを使用するため、自動音声認識システムについて、人工的に作製された雑音環境を用いてリバースエンジニアリングを行う必要が取り除かれる。本発明に係る方法論によると、単語精度を決定するために、定常の雑音の量及び時変の雑音の量が判断され、利用される。言い換えると、少なくとも１つの発話と関連付けられた予測単語精度を計算するために、定常ＳＮ比（ＳＳＮＲ）及び非定常ＳＮ比（ＮＳＮＲ）が（自動音声認識システムの音響モデルからの強制アライメント（forced alignment）を用いて）測定され、利用される。
【０００８】
図１は、自動音声認識システムを備えた通信アーキテクチャを示す。特に、図１の通信アーキテクチャ１００は、ネットワーク１０２、複数のネットワークのエンドポイント１０４（まとめて、ネットワークエンドポイント１０４）、及び、自動音声認識システム（ＡＳＲＳ）１１０を備える。図１に示すように、ＡＳＲＳ１１０は、ネットワーク１０２内にホストされ、ネットワークエンドポイント１０４は、複数のそれぞれの通信リンク１０６を通してネットワーク１０２と通信する。ＡＳＲＳ１１０は、ネットワークエンドポイント１０４から受信した入力音声を、受け取り、処理することができる。図示されていないが、ネットワーク１０２は、ネットワーク要素、関連付けられたネットワーク通信リンク、及び同様のネットワーキング、ネットワークサービス、及びネットワーク管理システムを備えることを、当業者は理解するだろう。単一のＡＳＲＳ１１０が図示されているが、追加のＡＳＲＳをネットワーク１０２とホストさせ、他のネットワーク（図示されていない）を通じてネットワーク１０２と通信させることができる。
【０００９】
図２は、自動音声認識システムの構成を示す。一般的に、図２のＡＳＲＳ構成２００は、入力音声データの発話の解釈（予測単語列）と関連付けられた予測単語精度を計算するシステムを備える。特に、図２のＡＳＲＳ構成２００は、認識モジュール（recognition module，ＲＭ）２１０、強制アライメントモジュール（forced alignment module，ＦＡＭ）２２０、状態復号モジュール（state decoding module，ＳＤＭ）２３０、定常ＳＮ比（ＳＳＮＲ）モジュール２４０、非定常ＳＮ比（ＮＳＮＲ）モジュール２５０、及び単語精度予測モジュール（word accuracy prediction module，ＷＡＰＭ）２６０を備える。図２に示すように、ＲＭ２１０の出力はＦＡＭ２２０の入力に接続される。ＦＡＭ２２０の出力はＳＤＭ２３０の入力に接続される。ＳＤＭ２３０の出力は、ＳＳＮＲモジュール２４０及びＮＳＮＲモジュール２５０の入力に接続される。ＳＳＮＲモジュール２４０及びＮＳＮＲモジュール２５０の出力はＷＡＰＭ２６０の入力に接続される。
【００１０】
ＲＭ２１０は、入力音声（input speech，ＩＳ）２１６を取得し、音響モデル（acoustic model，ＡＭ）２１２及び言語モデル（language model，ＬＭ）２１４を用いて、ＩＳ２１６を処理する。ＩＳ２１６は、少なくとも１つの入力音声波形（すなわち、音声データ）を含む。ＩＳ２１６は、音声通信システム（例えば、複数の利用者間の電話による通話、サービスへの電話によるアクセスなど）、デスクトップアプリケーション（例えば、ワークステーション及びアプリケーションの音声制御（voice control）、ディクテーションプログラム（dictation program）など）、予め録音された入力音声のデータベース、及び同種の入力音声源などの、様々な入力音声源から取得できる。このように、音声データは、発声された１つの音節、複数の音節、１つの単語、複数の単語、１つの文、複数の文、及び同種のもののうち、少なくとも１つを含むことができる。
【００１１】
ＩＳ２１６は、少なくとも１つの発話を含む。一般的に、発話は、音声データの一部（例えば、音節の一部、単語の一部、文の一部など）として、広く定義できる。発話は、少なくとも１つの実単語列を含む。実単語列は、利用者によって発声された１つの実単語の少なくとも一部として、広く定義できる。このように、実単語列は、１つの実単語の少なくとも一部を含む。ＲＭ２１０は、ＩＳ２１６の各発話を処理し、発話を構成する実単語列内の各実単語を認識しようとする。言い換えると、ＲＭ２１０は、実単語列内の各実単語を解釈し（すなわち、識別し）、対応する予測単語を生成しようとする。この、対応する予測単語は、実単語列の解釈を構成する。このように、解釈は、発話と関連付けられた予測単語列を含む。予測単語列は、少なくとも１つの予測単語を含む。１つの実施形態では、ＲＭ２１０で生成された各解釈（すなわち、各予測単語列）は、記述データストリーム（transcription data stream，ＴＤＳ）２１８の一部として出力される。このように、ＩＳ２１６から識別された各発話について、ＴＤＳ２１８は、各発話に関連付けられた、その発話を構成する実単語列の解釈（すなわち、少なくとも１つの認識された単語列の予測）を含む。
【００１２】
例えば、ＩＳ２１６と関連付けられた特定の発話は、利用者が電話に向かって発した実単語列「ＨＥＬＬＯ  ＷＯＲＬＤ」を含んでいてもよい。この実単語列「ＨＥＬＬＯ  ＷＯＲＬＤ」において、第１の実単語は「ＨＥＬＬＯ」であり、第２の実単語は「ＷＯＲＬＤ」である。実単語列が「ＨＥＬＬＯ  ＷＯＲＬＤ」を含むにも関わらず、ＲＭ２１０は、実単語列について、予測単語列「ＨＥＬＬＯ  ＧＩＲＬ」を含むと解釈する可能性がある。言い換えると、ＲＭ２１０によって生成された、その発話の解釈は、「ＨＥＬＬＯ  ＧＩＲＬ」を含む。この例では、第１の認識単語「ＨＥＬＬＯ」は、第１の実単語「ＨＥＬＬＯ」の正しい解釈である。しかしながら、第２の認識単語「ＧＩＲＬ」は、第２の実単語「ＷＯＲＬＤ」の誤った解釈である。このように、この発話については、ＴＤＳ２１８は、予測単語列「ＨＥＬＬＯ  ＧＩＲＬ」を含む。
【００１３】
１つの実施形態では、ＲＭ２１０は、ＩＳ２１６の各発話を処理するために、ＡＭ２１２及びＬＭ２１４の少なくとも一方を用いることができる。ＡＭ２１２は、認識単語列の生成に利用するため、少なくとも１つの音響モデルを含む。１つの実施形態では、ＡＭ２１２は、語彙モデル、単語モデル、（単音（monophone）、複音（diphone）、トライフォン（triphone）、音節、半音節、及び同種のものを備える）部分単語モデル（sub‐word model）、及び同種の音響モデルのうち、少なくとも１つを含んでいてもよい。ＬＭ２１４は、認識単語列の生成に利用するため、少なくとも１つの言語モデルを含む。一般的に、ＬＭ２１４は、音響入力を解釈するための決定論的言語モデルを含むことができる。
【００１４】
１つの実施形態では、ＬＭ２１４は、現在の単語に直接先行する少なくとも１つの単語に基づいて、現在の単語と関連付けられた確率を決定するアルゴリズムを含むことができる。例えば、ＬＭ２１４は、特定の単語が他の単語と隣り合う尤度を予測するために、基本の構文情報を処理するＮグラムモデル（N‐gram model）を含むことができる。他の１つの実施形態では、ＬＭ２１４は、孤立した単語認識アルゴリズム、連続した単語の認識アルゴリズム、キーワード発見（キーワードスポッティング；keyword‐spotting）アルゴリズム、連続音声認識アルゴリズムなどのモデル化アルゴリズムのうち少なくとも１つを含むことができる。１つの音響モデル（すなわち、ＡＭ２１２）のみ、及び１つの言語モデル（すなわち、ＬＭ２１４）のみが図示されているが、少なくとも１つの認識単語列（例えば、図では、ＴＤＳ２１８）を生成するために、ＩＳ２１６を処理するＲＭ２１０に追加の音響モデル及び言語モデルを入力してもよい。１つの実施形態では、ＡＭ２１２及びＬＭ２１４に、方言モデル、発音モデル、及び音声認識を改良する同種のモデルを付加することができる。
【００１５】
ＦＡＭ２２０は、ＲＭ２１０へ入力されるＩＳ２１６、及びＲＭ２１０から出力される少なくとも１つの認識単語列（すなわち、ＴＤＳ２１８）を、入力として受け取る。１つの実施形態では、ＦＡＭ２２０は、最初にＲＭ２１０に入力されるＡＭ２１２の少なくとも一部を、入力として受け取ることができる。ＦＡＭ２２０は、ＡＭ２１２、ＩＳ２１６、及びＴＤＳ２１８の組み合わせを利用して、発話と関連付けられたＩＳ２１６の一部を、その発話について生成された対応する認識単語列と位置合わせする。言い換えると、各発話に対して、ＦＡＭ２２０は、実単語列の音声波形を、ＲＭ２１０から出力された予測単語列と位置合わせする。１つの好ましい実施形態では、ＦＡＭ２２０は、隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model，ＨＭＭ）強制アライメントアルゴリズムを用いて実現できる。少なくとも１つの実施形態では、ＩＳ２１６と関連付けられた発話を対応する認識単語列と位置合わせするために、有効音声検出（voice activity detection，ＶＡＤ）モジュール及びエネルギクラスタリング（energy clustering）モジュールの少なくとも一方を用いて、ＦＡＭ２２０を実現できることに注意されたい。ＦＡＭ２２０から出力される、位置合わせされた発話は、ＳＤＭ２３０の入力に供給される。
【００１６】
ＳＤＭ２３０は、ＦＡＭ２２０からの、位置合わせされた発話出力の各々を入力として受け取る。１つの実施形態では、ＳＤＭ２３０は、位置合わせされた発話を処理することで、発話を構成する、少なくとも１つの対応する発話フレームを識別する。一般的に、発話フレームは、発話の一部として広く定義できる。次に、ＳＤＭ２３０は、各発話フレームを処理し、有音フレーム及び無音フレームの一方として分類する。言い換えると、所定の発話について、ＩＳ２１６の有音区間に属する発話フレームは有音フレームとして分類され、ＩＳ２１６の無音区間に属する発話フレームは無音フレームとして分類される。１つの実施形態では、ＳＤＭ２３０は、有音−無音状態復号アルゴリズム（speech−silence state−decoding algorithm）を用いて実現できる。ＳＤＭ２３０から出力された、分類された発話フレームは、ＳＳＮＲモジュール２４０及びＮＳＮＲモジュール２５０に入力される。
【００１７】
ＳＳＮＲモジュール２４０は、ＳＤＭ２３０から受け取った各発話フレームと関連付けられたフレームエネルギを用いて、各発話に対して少なくとも１つの定常ＳＮ比を計算する。ＮＳＮＲモジュール２５０は、ＳＤＭ２３０から受け取った各発話フレームと関連付けられたフレームエネルギを用いて、各発話に対して少なくとも１つの非定常ＳＮ比を計算する。１つの実施形態では、ＳＳＮＲ及びＮＳＮＲはデシベル（ｄＢ）で測定される。ＳＳＮＲモジュール２４０及びＮＳＮＲモジュール２５０からそれぞれ出力された、各発話についての、ＳＳＮＲ値及びＮＳＮＲ値は、各発話と関連付けられた予測単語精度を計算するために、ＷＡＰＭ２６０に入力される。
【００１８】
ＷＡＰＭ２６０は、ＳＳＮＲ及びＮＳＮＲを、受け取り及び処理し、そのＳＳＮＲ及びＮＳＮＲが計算された発話と関連付けられた予測単語列に対する予測単語精度２６４を計算する。一般的に、予測単語精度は、所定の発話について自動音声認識システムが正確に解釈した実単語の百分率の予測として広く定義できる。１つの実施形態では、複数の発話（すなわち、１つの発話グループ）について、平均予測単語精度を計算できる。１つの実施形態では、ＷＡＰＭ２６０は、線形最小二乗推定量（を求めるモジュール）として実現できる。１つの実施形態では、ＷＡＰＭ２６０は、特定の発話と関連付けられた信頼スコア２６２を受け取って、予測単語列の予測単語精度の計算に利用することができる。
【００１９】
図３は、本発明による１つの実施形態に係る方法を示すフローチャートである。特に、図３の方法３００は、単語精度を予測する方法を備える。方法３００は、ステップ３０２で開始し、ステップ３０４へ進む。ステップ３０４では、少なくとも１つの発話を含む音声データが取得され、その少なくとも１つの発話の各々は、実単語列を含む。ステップ３０６では、少なくとも１つの音響モデルが取得される。ステップ３０８では、少なくとも１つの言語モデルが取得される。ステップ３１０では、これらの少なくとも１つの音響モデル及び少なくとも１つの言語モデルが、上記の少なくとも１つの発話に適用され、発話に対応する解釈が生成される。１つの実施形態では、解釈は予測単語列（すなわち、発話と関連付けられた実単語列の予測）を含むことができる。
【００２０】
ステップ３１２では、各発話が、ステップ３１０で決定された、その発話に対応する解釈と位置合わせされる。ステップ３１４では、各発話は、少なくとも１つの発話フレームに分割される。ステップ３１６では、各発話と関連付けられた各発話フレームは、有音フレーム及び無音フレームの一方として分類される。ステップ３１８では、各発話と関連付けられた各発話フレームに対して、フレームエネルギが計算される。ステップ３２０では、発話の各発話フレームと関連付けられたフレームエネルギを用いて、各発話に対するＳＳＮＲが計算される。ステップ３２２では、発話の各発話フレームと関連付けられたフレームエネルギを用いて、各発話に対するＮＳＮＲが計算される。ステップ３２４では、ステップ３２０で計算されたＳＳＮＲ及びステップ３２２で計算されたＮＳＮＲを用いて、発話の解釈と関連付けられた予測単語精度が計算される。
【００２１】
図４は、図３に示す方法の一部を示す詳細フローチャートである。このように、図３に示す単一のステップは、図４に示す複数のステップに対応することがある。一般的に、図４の方法４００は、発話と関連付けられた少なくとも１つのＳＳＮＲを計算する方法を備える。より詳細には、図４の方法４００は、発話を構成する少なくとも１つの発話フレームの各々と関連付けられたフレームエネルギを用いて、ＳＳＮＲを計算する方法を備える。方法４００は、ステップ４０２で開始し、ステップ４０４へ進む。
【００２２】
ステップ４０４では、変数が初期化される。信号パワー（ＳＰ）はゼロに初期化される（ＳＰ＝０）。雑音パワー（ＮＰ）はゼロに初期化される（ＮＰ＝０）。信号パワーカウンタ（ＳＰ＿ｃｏｕｎｔ）はゼロに初期化される（ＳＰ＿ｃｏｕｎｔ＝０）。雑音パワーカウンタ（ＮＰ＿ｃｏｕｎｔ）はゼロに初期化される（ＮＰ＿ｃｏｕｎｔ＝０）。発話フレームカウンタ（ｎ）は、１に初期化される（ｎ＝１）。入力音声データは少なくとも１つの発話を含むこと、及び各発話は合計Ｎ個の発話フレームを含む（Ｎ≧１）ことに注意されたい。
【００２３】
ステップ４０６では、ｎ番目の発話フレームのフレームエネルギが計算される。フレームエネルギＥ（ｎ）は、式（１）に従って計算される。
【数１】
2006215564.tif 000003
式（１）に示すように、フレームエネルギＥ（ｎ）は、ｓ（ｋ）の二乗和の対数である。ここで、ｓ（ｋ）は、フレームサンプルであり、ｋは、１からＭまでの整数である（Ｍはｎ番目の発話フレームの合計フレームサンプル数）。フレームサンプルｓ（ｋ）は、当技術分野で既知の何らかのサンプリング手法を用いて、発話フレームをサンプリングすることで決定できる。１つの発話フレームは、少なくとも１つの関連付けられたフレームサンプルを含むことができることに注意されたい。このように、合計フレームサンプル数Ｍについて、Ｍ≧１である。式（１）に従ってフレームエネルギを計算すると記載したが、少なくとも１つの他の式に従ってフレームエネルギを計算できることに注意されたい。
【００２４】
ステップ４０８では、発話フレームの分類が判定される。言い換えると、ｎ番目の発話フレームが、有音フレームか無音フレームか（すなわち、ｎ番目の発話フレームが無音区間に属するか有音区間に属するか）についての判定が行われる。１つの実施形態では、発話フレームタイプ変数Ｕ（ｎ）を用いて、ｎ番目の発話フレームが有音フレームか無音フレームかを判定できる。例えば、Ｕ（ｎ）が１に等しい場合、そのｎ番目の発話フレームは有音フレームを含むものとして、方法４００は、ステップ４１０に進む。これに対して、Ｕ（ｎ）が１に等しくない（しかし、むしろゼロに等しい）場合、そのｎ番目の発話フレームは無音フレームを含むものとして、方法４００は、ステップ４１４に進む。発話フレームタイプ変数Ｕ（ｎ）に関して述べたが、他の様々な手法のうちの少なくとも１つを用いて、発話フレームタイプの識別を実現できることを当業者は理解するだろう。
【００２５】
ステップ４１０では、ｎ番目の発話フレームの信号パワー（ＳＰ）が、ＳＰ＝ＳＰ＋Ｅ（ｎ）として計算される。ここで、Ｅ（ｎ）は、（ステップ４０６で計算された）ｎ番目の発話フレームのフレームエネルギである。ステップ４１２では、信号パワーカウンタＳＰ＿ｃｏｕｎｔを、１増加させる（ＳＰ＿ｃｏｕｎｔ＝ＳＰ＿ｃｏｕｎｔ＋１）。方法４００は、次に、ステップ４１８に進む。ステップ４１４では、ｎ番目の発話フレームの雑音パワー（ＮＰ）が、ＮＰ＝ＮＰ＋Ｅ（ｎ）として計算される。ここで、Ｅ（ｎ）は、（ステップ４０６で計算された）ｎ番目の発話フレームのフレームエネルギである。ステップ４１６では、雑音パワーカウンタＮＰ＿ｃｏｕｎｔを、１増加させる（ＮＰ＿ｃｏｕｎｔ＝ＮＰ＿ｃｏｕｎｔ＋１）。方法４００は、次に、ステップ４１８に進む。当技術分野で知られているように、各発話フレームについてフレームエネルギが計算され、関連付けられた信号エネルギ値及び雑音エネルギ値が更新されると、少なくとも最も新しく計算されたＳＰ、ＳＰ＿ｃｏｕｎｔ、ＮＰ、ＮＰ＿ｃｏｕｎｔ、及び発話フレームカウンタｎの値は、処理ループが実現される間、メモリ、データベース、及び値を保持するための同様のコンポーネントのうち、少なくとも１つに保持されることができることに注意されたい。
【００２６】
ステップ４１８では、発話の終端に達したかどうかの判定が行われる。１つの実施形態では、その判定は、発話フレームカウンタｎと合計発話フレーム数Ｎとが等しいかどうかの判定を含んでいてもよい。ｎがＮと等しくない場合、方法４００はステップ４２０に進み、発話フレームカウンタｎを１増加させる（ｎ＝ｎ＋１）。方法４００は、次に、ステップ４０６に戻り、次の発話フレームのフレームエネルギが計算される。ｎがＮと等しい場合、方法４００はステップ４２２に進む。合計発話フレーム数Ｎが未知であるような、他の１つの実施形態では、発話フレームカウンタｎを利用する代わりに、すべての発話フレームが処理されたかどうかの判定を行ってもよい。例えば、現在の発話の終端に達したかどうかの判定を行うことができる。
【００２７】
ステップ４２２では、その発話と関連付けられた平均信号パワー（ＳＰＡＶＧ）が、ＳＰＡＶＧ＝ＳＰ／ＳＰ＿ｃｏｕｎｔとして計算される。ここで、ＳＰ及びＳＰ＿ｃｏｕｎｔは、それぞれ、方法４００がステップ４２２に進む前にステップ４１０及びステップ４１２で計算された、信号パワー及び信号パワーカウンタの最終の値である。ステップ４２４では、その発話と関連付けられた平均雑音パワー（ＮＰＡＶＧ）が、ＮＰＡＶＧ＝ＮＰ／ＮＰ＿ｃｏｕｎｔとして計算される。ここで、ＮＰ及びＮＰ＿ｃｏｕｎｔは、それぞれ、方法４００がステップ４２４に進む前にステップ４１４及びステップ４１６で計算された、雑音パワー及び雑音パワーカウンタの最終の値である。ステップ４２６では、その発話と関連付けられた定常ＳＮ比が、ＳＳＮＲ＝ＳＰＡＶＧ−ＮＰＡＶＧとして計算される。ここで、ＳＰＡＶＧは、ステップ４２２で計算された平均信号パワーであり、ＮＰＡＶＧは、ステップ４２４で計算された平均雑音パワーである。方法４００は、次にステップ４２８に進み、終了する。
【００２８】
図５は、図３に示す方法の一部を示す詳細フローチャートである。このように、図３に示すような単一のステップは、図５に示すような複数のステップに対応することがある。一般的に、図５の方法５００は、発話と関連付けられた少なくとも１つのＮＳＮＲを計算する方法を備える。より詳細には、図５の方法５００は、発話を構成する少なくとも１つの発話フレームの各々と関連付けられたフレームエネルギを用いて、ＮＳＮＲを計算する方法を備える。方法５００は、ステップ５０２で開始し、ステップ５０４へ進む。
【００２９】
ステップ５０４では、変数が初期化される。信号パワー（ＳＰ）はゼロに初期化される（ＳＰ＝０）。雑音パワー（ＮＰ）はゼロに初期化される（ＮＰ＝０）。信号パワーカウンタ（ＳＰ＿ｃｏｕｎｔ）はゼロに初期化される（ＳＰ＿ｃｏｕｎｔ＝０）。雑音パワーカウンタ（ＮＰ＿ｃｏｕｎｔ）はゼロに初期化される（ＮＰ＿ｃｏｕｎｔ＝０）。発話フレームカウンタ（ｎ）は、１に初期化される（ｎ＝１）。無音フレームカウンタ（ｊ）は、１に初期化される（ｊ＝１）。入力音声データは少なくとも１つの発話を含むこと、及び各発話は合計Ｎ個の発話フレームを含む（Ｎ≧１）ことに注意されたい。さらに、各発話は、合計Ｉ個の有音フレーム及び合計Ｊ個の無音フレームを含み、従って、合計発話フレーム数Ｎ＝Ｉ＋Ｊであることに注意されたい。
【００３０】
ステップ５０６では、ｎ番目の発話フレームのフレームエネルギが計算される。フレームエネルギＥ（ｎ）は、式（２）に従って計算される。
【数２】
2006215564.tif 000004
式（２）に示されるように、フレームエネルギＥ（ｎ）は、ｓ（ｋ）の二乗和の対数である。ここで、ｓ（ｋ）は、フレームサンプルであり、ｋは、１からＭまでの整数である（Ｍはｎ番目の発話フレームの合計フレームサンプル数）。フレームサンプルｓ（ｋ）は、当技術分野で既知の何らかのサンプリング手法を用いて、発話フレームをサンプリングすることで決定できる。１つの発話フレームは、少なくとも１つの関連付けられたフレームサンプルを含んでいてもよいことに注意されたい。このように、合計フレームサンプル数Ｍについて、Ｍ≧１である。式（２）に従ってフレームエネルギを計算すると記載したが、少なくとも１つの他の式に従ってフレームエネルギを計算できることに注意されたい。
【００３１】
ステップ５０８では、発話フレームの分類が判定される。言い換えると、ｎ番目の発話フレームが、有音フレームか無音フレームか（すなわち、ｎ番目の発話フレームが無音区間に属するか有音区間に属するか）についての判定が行われる。１つの実施形態では、発話フレームタイプ変数Ｕ（ｎ）を用いて、ｎ番目の発話フレームが、有音フレームか無音フレームかを判定できる。例えば、Ｕ（ｎ）が１に等しい場合、そのｎ番目の発話フレームは有音フレームを含むものとして、方法５００は、ステップ５１０に進む。これに対して、Ｕ（ｎ）が１に等しくない（しかし、むしろゼロに等しい）場合、そのｎ番目の発話フレームは無音フレームを含むものとして、方法５００は、ステップ５１４に進む。発話フレームタイプ変数Ｕ（ｎ）に関して述べたが、発話フレームタイプの識別は、他の様々な手法のうちの少なくとも１つを用いて実現できることを当業者は理解するだろう。
【００３２】
ステップ５１０では、ｎ番目の発話フレームの信号パワー（ＳＰ）が、ＳＰ＝ＳＰ＋Ｅ（ｎ）として計算される。ここで、Ｅ（ｎ）は、（ステップ５０６で計算された）ｎ番目の発話フレームのフレームエネルギである。ステップ５１２では、信号パワーカウンタＳＰ＿ｃｏｕｎｔを、１増加させる（ＳＰ＿ｃｏｕｎｔ＝ＳＰ＿ｃｏｕｎｔ＋１）。方法５００は、次に、ステップ５１８に進む。ステップ５１４では、ｎ番目の発話フレームの雑音パワー（ＮＰ）が、ＮＰ（ＮＰ＿ｃｏｕｎｔ）＝Ｅ（ｎ）として計算される。ここで、Ｅ（ｎ）は、（ステップ５０６で計算された）ｎ番目の発話フレームのフレームエネルギである。ステップ５１６では、雑音パワーカウンタＮＰ＿ｃｏｕｎｔを、１増加させる（ＮＰ＿ｃｏｕｎｔ＝ＮＰ＿ｃｏｕｎｔ＋１）。言い換えると、雑音フレームに分類された各発話フレームに対して、雑音パワーは、その発話フレームのフレームエネルギに設定される。
【００３３】
このように、各雑音フレームと関連付けられた、フレームエネルギＥ（ｎ）及び雑音パワーカウンタＮＰ＿ｃｏｕｎｔは、当技術分野で知られているように、メモリ、データベース、及び同様の要素、の少なくとも１つに保持できる。さらに、各発話フレームについてフレームエネルギが計算され、関連付けられた信号エネルギ値が更新されると、少なくとも最も新しく計算された、ＳＰ、ＳＰ＿ｃｏｕｎｔ、及び発話フレームカウンタｎの値は、処理ループが実現される間、メモリ、データベース、及び値を保持するための同様のコンポーネントのうち、少なくとも１つに保持されることができることは、当技術分野で知られている通りである。方法５００は、次にステップ５１８へ進む。
【００３４】
ステップ５１８では、発話の終端に達したかどうかの判定が行われる。１つの実施形態では、その判定は、発話フレームカウンタｎと合計発話フレーム数Ｎとが等しいかどうかの判定を含んでいてもよい。ｎがＮと等しくない場合、方法５００はステップ５２０に進み、発話フレームカウンタｎを１増加させる（ｎ＝ｎ＋１）。方法５００は、次に、ステップ５０６に戻り、次の発話フレームのフレームエネルギが計算される。ｎがＮと等しい場合、方法５００はステップ５２２に進む。合計発話フレーム数Ｎが未知であるような、他の１つの実施形態では、発話フレームカウンタｎを利用する代わりに、すべての発話フレームが処理されたかどうかの判定を行ってもよい。例えば、現在の発話の終端に達したかどうかの判定を行うことができる。
【００３５】
ステップ５２２では、その発話と関連付けられた平均信号パワー（ＳＰＡＶＧ）が、ＳＰＡＶＧ＝ＳＰ／ＳＰ＿ｃｏｕｎｔとして計算される。ここで、ＳＰ及びＳＰ＿ｃｏｕｎｔは、それぞれ、方法５００がステップ５２２に進む前にステップ５１０及びステップ５１２で計算された、信号パワー及び信号パワーカウンタの最終の値である。ステップ５２４では、ｊ番目の無音フレームについて、雑音ＳＮ比が計算される。雑音ＳＮ比は、ＳＮＲＮＯＩＳＥ（ｊ）＝ＳＰＡＶＧ−ＮＰ（ｊ）として計算される。ここで、ＳＰは、ステップ５２２で計算された信号パワーであり、ＮＰ（ｊ）は、ステップ５１４の各繰り返しで計算された、ｊ番目の無音フレームと関連付けられた雑音パワーに対応する。発話フレームカウンタｎは、有音フレーム及び無音フレーム（雑音フレーム）の両方をカウントするので、Ｅ（ｎ）のインデックスは、Ｅ（ｊ）のインデックスと合わないことがあることに注意されたい。例えば、第１の発話フレーム（ｎ＝１）が有音フレームであり、第２の発話フレーム（ｎ＝２）が無音フレームであると仮定すると、ＳＮＲＮＯＩＳＥの計算には、ステップ５１４で計算されたＥ（ｎ＝２）とステップ５２４のＮＰ（ｊ＝１）とが対応するように、無音フレームの読み出し及び再インデックス付けが必要である。１つの実施形態では、各無音フレームについてのＳＮＲＮＯＩＳＥの値は、当技術分野で知られているように、メモリ、データベース、及び同様の要素、の少なくとも１つに保持される。
【００３６】
ステップ５２６では、最後の雑音フレーム（ＳＮＲＮＯＩＳＥ（Ｊ））についての雑音ＳＮ比が計算されたかどうかの判定が行われる。１つの実施形態では、この判定は、無音フレームカウンタｊ及び合計無音フレーム数Ｊが等しいかどうかの判定を含んでいてもよい。ｊがＪと等しくない場合、方法５００はステップ５２８に進み、無音フレームカウンタｊを１増加させる（ｊ＝ｊ＋１）。方法５００は、次に、ステップ５２４に戻り、次の無音フレームの雑音ＳＮ比が計算される。ｊがＪと等しい場合、方法５００は、ステップ５３０に進む。このように、（ステップ５２４、５２６、及び５２８を含む処理ループを通して）各無音フレームについてのＳＮＲＮＯＩＳＥを連続して計算することで、雑音ＳＮ比の集合が生成される。この雑音ＳＮ比の集合は、少なくとも１つの雑音ＳＮ比の値を含む。ステップ５３０では、その発話と関連付けられた非定常ＳＮ比（ＮＳＮＲ）が、ＮＳＮＲ＝｛ＳＮＲＮＯＩＳＥ（ｊ）｝の標準偏差、として計算される。ここで、｛ＳＮＲＮＯＩＳＥ（ｊ）｝は、ステップ５２４で計算された雑音ＳＮ比の集合である。言い換えると、ＮＳＮＲは、その特定の発話と関連付けられた、雑音パワーの非定常性を備える。方法５００は、次にステップ５３２に進み、終了する。
【００３７】
ＮＳＮＲは、平均信号パワーによって正規化された、雑音パワーの標準偏差であることに注意されたい。言い換えると、ＮＳＮＲは、代わりに、式（３）に従って表すこともできる。
【数３】
2006215564.tif 000005
式（３）では、Ｊは、発話内の合計無音フレーム数であり、ＳＰＡＶＧは、発話の平均信号パワーであり、Ｅ（ｎ）は、ｎ番目の無音フレームのフレームエネルギであり、ＳＳＮＲは、発話の定常ＳＮ比である。式（３）に表されるように、フレームに依存するＳＮＲ（ＳＰＡＶＧ−Ｅ（ｎ）で定義される）の平均がＳＳＮＲの値に近づくにつれて、ＮＳＮＲは小さくなることに注意されたい。このように、ある発話内の異なるフレーム間の雑音特性の相違が小さくなると、ＮＳＮＲが小さくなる。これにより、その発話の解釈の予測単語精度が上がる。
【００３８】
上記のように、音声データの各発話について、ＷＡＰＭ２６０は、図４の方法４００に従って計算された定常ＳＮ比（ＳＳＮＲ）の値及び図５の方法５００に従って計算された非定常ＳＮ比（ＮＳＮＲ）を、入力として受け取る。１つの実施形態では、ＷＡＰＭ２６０は、少なくとも１つの関連付けられた信頼スコアを入力として受け取ることができる。ＷＡＰＭ２６０は、発話と関連付けられた予測単語精度を計算するために、ＳＳＮＲ及びＮＳＮＲを利用する。実単語精度は、発話を構成する関連付けられた実単語と正確に一致する、（予測単語列内の）予測単語の百分率である。このように、予測単語精度は、実単語精度の予測である。
【００３９】
上記の例を引き続き参照し、実単語「ＨＥＬＬＯ  ＷＯＲＬＤ」を含む発話と関連付けられた実単語精度は、実単語集合（ＩＳ２１６からの発話）及びＲＭ２１０からの予測単語集合（ＴＤＳ２１８）出力を用いて、手動で決定することもできる。上記のように、発話の実単語列は「ＨＥＬＬＯ  ＷＯＲＬＤ」を含み、予測単語列は「ＨＥＬＬＯ  ＧＩＲＬ」を含む。このように、この解釈と関連付けられた実単語精度は、５０パーセントである。これは、２語の予測単語のうちの１語（すなわち、単語「ＨＥＬＬＯ」）は正確に予測され、２語の予測単語のうちのもう１語（すなわち、単語「ＧＩＲＬ」）は不正確に予測されたからである。ここに記載するように、実単語精度の予測（すなわち、予測単語精度）は、その発話と関連付けられたＳＳＮＲ及びＮＳＮＲの値を用いて計算できる。
【００４０】
１つの実施形態では、ＷＡＰＭ２６０は、線形最小二乗推定量を用いて実現できる。例えば、線形最小二乗推定量は、ある発話と関連付けられた予測単語精度誤差を実質的に最小化する傾向を持つような方法で、少なくとも１つの変数を確立できるように設定することができる。こうすることで、その発話と関連付けられた予測単語精度を最大化できる。１つの実施形態では、少なくとも１つの発話と関連付けられた平均予測単語精度誤差を最小化することができる。平均予測単語精度誤差は、式（４）に従って、次のように計算される。
【数４】
2006215564.tif 000006
式（４）で、εｘは、ｘ番目の発話と関連付けられた予測単語精度誤差であり、Ｚは、入力音声から識別された発話の合計数である。
【００４１】
１つの実施形態では、式（４）の予測単語精度誤差の項εｘは、式（５）に従って、次のように計算される。
【数５】
2006215564.tif 000007
式（５）で、ａｓｒｘは、ｘ番目の発話と関連付けられた実単語精度であり、
【数６】
2006215564.tif 000008
は、ｘ番目の発話と関連付けられた予測単語精度である。言い換えると、ｘ番目の発話について、予測単語精度
【数７】
2006215564.tif 000009
が実単語精度ａｓｒｘに近づくことを保証することで、予測単語精度誤差εｘを最小化することができる。
【００４２】
１つの実施形態では、式（５）の予測単語精度
【数８】
2006215564.tif 000010
は、式（６）に従って、次のように計算される。
【数９】
2006215564.tif 000011
式（６）では、ＳＳＮＲｘは、ｘ番目の発話と関連付けられた定常ＳＮ比であり、ＮＳＮＲｘは、ｘ番目の発話と関連付けられた非定常ＳＮ比であり、ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ‐ｓｃｏｒｅｘは、ｘ番目の発話と関連付けられた信頼スコアである。このように、α、β、γ、及びδは、設定可能な変数であり、これらの変数の値は、式（４）を実質的に最小化する傾向を持つような方法で選択できる。１つの実施形態では、式（６）のγ（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ‐ｓｃｏｒｅｘ）は、随意、式（６）から取り除くこともできる。
【００４３】
線形最小二乗推定量に関して記載したが、予測単語精度及び関連付けられた予測単語精度誤差を、線形最小二乗推定以外の様々なアルゴリズム及びコンポーネントによって計算してもよい。例えば、予測単語精度を計算し、関連付けられた予測単語精度誤差を最小化するのに、様々な非線形アルゴリズムを使用できる。図４及び図５を参照し、特定の変数を備えるように、図示及び記載した。しかし、図３、図４、及び図５を参照して図示及び記載した方法論は、類似の、コンポーネント、アルゴリズム、変数集合、決定ステップ、計算手法、及び同様の処理設計を用いて実現できることに注意されたい。
【００４４】
図６は、ここに記載した機能の実行に利用するために適した汎用コンピュータの高レベルのブロック図を示す。図６に示すように、システム６００は、プロセッサ要素６０２（例えば、中央演算装置（ＣＰＵ））、例えばランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）及び／又は読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）などのメモリ６０４、単語精度予測モジュール６０５、及び様々な入出力装置６０６（例えば、記憶装置（テープドライブ、フロッピー（登録商標）ドライブ、ハードディスクドライブ、又はコンパクトディスクドライブなどを含み、それらに制限されない）、受信機、送信機、スピーカ、ディスプレイ、出力ポート、及びユーザ入力装置（例えば、キーボード、キーパッド、マウスなど））を備える。
【００４５】
本発明は、ソフトウェア、及び／又は、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせによって実現できることに注意されたい。例えば、特定用途向け集積回路（application specific integrated circuits，ＡＳＩＣ）、汎用コンピュータ、又はその他同様のハードウェアを用いる。１つの実施形態では、メモリ６０４に、本発明に係る単語精度予測モジュール又は処理６０５を読み出し、プロセッサ６０２に実行させて上記の機能を実現することができる。このように、本発明に係る（関連付けられたデータ構造を含む）単語精度予測処理６０５は、例えば、ＲＡＭメモリや磁気又は光学ドライブ又はディスクなどの、コンピュータが読み取り可能な媒体又はキャリアに記憶させることができる。
【００４６】
本発明者らは、記載された作用／機能の少なくとも一部は、より少ない要素／モジュールへ統合できることを企図する。例えば、強制アライメントモジュール及び状態復号モジュールと関連付けられる作用／機能は、１つの機能要素／モジュールに統合できる。同様に、本発明者らは、様々な作用／機能は、他の機能要素／モジュールによって実行できること、又は、異なる方法で、様々な機能要素／モジュールにわたって分散させることができることを企図する。
【００４７】
さらに、ここでは、ＡＳＲＳ１１０によって実行されるように記載したが、当業者は、本発明に係る方法論の少なくとも一部は、少なくとも１つの他のシステムによって実行できる、又は、選択的に、複数のシステムにわたって分散させることができることを理解するだろう。例えば、本発明に係る方法論の少なくとも一部は、要素管理システム、ネットワーク管理システム、及び通信ネットワークに基づくＡＳＲシステム内の同様のシステムの一部として実現できる。同様に、本発明に係る方法論の少なくとも一部は、デスクトップシステム、デスクトップアプリケーション、及びＡＳＲの機能をサポートする同様のシステム及びアプリケーションの一部として実現できる。
【００４８】
本発明の教示を組み込む様々な実施形態をここで詳細に示し、説明したが、当業者は、本発明の教示を組み込む他の多くの変更された実施形態を容易に考案できるだろう。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】自動音声認識システムを備えた通信アーキテクチャを示す図である。
【図２】自動音声認識システムの構成を示す図である。
【図３】本発明による１つの実施形態に係る方法を示すフローチャートである。
【図４】図３に示す方法の一部を示す詳細フローチャートである。
【図５】図３に示す方法の一部を示す詳細フローチャートである。
【図６】本明細書に記載された機能を実行するのに適した汎用コンピュータを示す、高レベルのブロック図である。
【符号の説明】
【００５０】
１００  通信アーキテクチャ、１０２  ネットワーク、１０４  ネットワークエンドポイント、１０６  通信リンク、１１０  ＡＳＲＳ、２００  ＡＳＲＳ構成、２１０  認識モジュール、２２０  強制アライメントモジュール、２３０  状態復号モジュール、２４０  ＳＳＮＲモジュール、２５０  ＮＳＮＲモジュール、２６０  単語精度予測モジュール、６００  システム、６０２  プロセッサ、６０４  メモリ、６０５  単語精度予測モジュール、６０６  入出力装置。
【図１】
2006215564.tif 000012
【図２】
2006215564.tif 000013
【図３】
2006215564.tif 000014
【図４】
2006215564.tif 000015
【図５】
2006215564.tif 000016
【図６】
2006215564.tif 000017
【外国語明細書】
2006215564.tif 000018
2006215564.tif 000019
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