(57)【要約】【課題】  認識タスク用クラス言語モデルを使用して精度良く音声認識をする。【解決手段】  予め作成された認識対象となるキーワードをその属性毎にクラス化した初期クラス言語モデル１０７が入力されるとこれに関する情報を生成する言語モデル情報生成部１０２と、情報発信装置２００より発信された音声対話シナリオが入力されると、認識対象のタスクに関するキーワード定義を抽出して認識タスク用キーワードリスト１１０を生成する情報受信部１０１と、初期クラス言語モデル１０７に関する情報と認識タスク用キーワードリスト１１０を用いて、初期クラス言語モデル１０７を改変して認識タスク用のクラス言語モデル１１１を生成する認識タスク用言語モデル生成部１０３と、生成された認識タスク用のクラス言語モデル１１１を用いて、入力された音声を認識する音声認識部１０６とを具備する音声自動応答方法、装置、プログラム、記録媒体。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報発信装置より発信される音声対話シナリオをデータ通信網を経由して取得し、電話網を介して音声対話サービスとして提供する音声自動応答装置において、
予め作成された認識対象となるキーワードをその属性毎にクラス化した初期クラス言語モデルが入力されると、その初期クラス言語モデルに関する情報を生成する言語モデル情報生成部と、
情報発信装置より発信された音声対話シナリオが入力されると、認識対象のタスクに関するキーワード定義を抽出して認識タスク用キーワードリストを生成する情報受信部と、
初期クラス言語モデルに関する情報と認識タスク用キーワードリストを用いて、初期クラス言語モデルを改変して認識タスク用のクラス言語モデルを生成する認識タスク用言語モデル生成部と、
認識タスク用クラス言語モデル生成部により生成された認識タスク用のクラス言語モデルを用いて、電話網を介して入力された音声を認識する音声認識部と、
を具備することを特徴とする音声自動応答装置。
【請求項２】
請求項１に記載される音声自動応答装置において、
言語モデル情報生成部は、初期クラス言語モデルに関する情報として、初期クラス言語モデルに含まれるクラスの情報を含めて生成することを特徴とする音声自動応答装置。
【請求項３】
請求項１に記載される音声自動応答装置において、
言語モデル情報生成部は、初期クラス言語モデルに関する情報として、初期クラス言語モデルに含まれるクラスに属さない認識語彙の情報を含めて生成することを特徴とする音声自動応答装置。
【請求項４】
情報発信装置より発信される音声対話シナリオをデータ通信網を経由して取得し、電話網を介して音声対話サービスとして提供する音声自動応答方法において、
予め作成された認識対象となるキーワードをその属性毎にクラス化した初期クラス言語モデルに関する情報を生成し、
情報発信装置より発信された音声対話シナリオから認識対象のタスクに関するキーワード定義を抽出して認識タスク用キーワードリストを生成し、
初期クラス言語モデルに関する情報と認識タスク用キーワードリストを用いて、初期クラス言語モデルを改変して認識タスク用のクラス言語モデルを生成し、
認識タスク用のクラス言語モデルを用いて、電話網を介して入力された音声を認識することを特徴とする音声自動応答方法。
【請求項５】
請求項４に記載される音声自動応答方法において、
初期クラス言語モデルに関する情報として、初期クラス言語モデルに含まれるクラスの情報を含めて生成することを特徴とする音声自動応答方法。
【請求項６】
請求項４に記載される音声自動応答方法において、
初期クラス言語モデルに関する情報として、初期クラス言語モデルに含まれるクラスに属さない認識語彙の情報を含めて生成することを特徴とする音声自動応答方法。
【請求項７】
請求項４ないし請求項６の内の何れか１項に記載される音声自動応答方法をコンピュータに実行させる音声自動応答プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載される音声自動応答プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、音声自動応答方法、この方法を実施する装置、音声自動応答プログラムおよびその記録媒体に関し、情報発信装置より発信される音声対話シナリオをデータ通信網を経由して取得し、電話網を介して音声対話サービスとして提供する音声自動応答方法、この方法を実施する装置、音声自動応答プログラムおよびその記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報発信装置より発信された音声対話サービスの内容を記述した音声対話シナリオをデータ通信網を経由して受信し、電話網を介して音声対話サービスとして提供する音声自動応答装置の従来例においては、音声対話サービスの利用者が予め情報発信者により設定された認識対象語彙の何れのキーワードを発声しているかを判別するという単語音声認識技術が導入されていた（特許文献１  参照）。
【特許文献１】特開２００３−２３４９６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上述した通り、音声自動応答装置の従来例においては、単語音声認識技術が導入されていた。これは、情報発信者が音声対話サービスを提供するために必要となるキーワードのみを認識対象語彙として音声対話シナリオ中に定義するだけでよく、音声認識技術に習熟していない情報発信者でも音声対話サービスを容易に提供することができる様にするがためであった。
しかし、その一方で、音声対話サービスの利用者が常に認識対象語彙として定義されているキーワードのみを単語発声するとは限らず、キーワードの前後に不要語を交えて「えーと神奈川県です」と発声したり、「か、神奈川県」或いは「神奈川県、いや東京都」の如くキーワードを言い淀んだり、言い直したりする状況が発生していた。これらの発声は、音声対話サービスの利用者が予め情報発信者により設定された認識対象語彙の何れのキーワードを発声しているか判別するという単語音声認識の想定から外れているので、必ず誤認識され、利用者はその希望通りに音声対話サービスの提供を受けられなくなるという問題が発生していた。
【０００４】
この様な認識対象語彙として定義されているキーワード以外の単語発声を精度良く認識する手法として、キーワードのみを認識対象語彙とする代わりに、言語モデルを用いて音声認識を行う手法が存在する。言語モデルとは、大規模なテキストデータベースからの記号列（単語列）の出現連鎖に関する記号連鎖確率を保持するモデルである。しかし、この言語モデルを用いた音声認識手法を導入するには、音声認識技術に対する高度な習熟度と、提供する音声対話サービスで想定される利用者発声を書き下したテキストデータを言語モデル作成用に大量に用意するコストとが、情報発信者に対して求められる。この様な事情から、多種多様な情報発信者が音声対話サービスを容易には提供することができなくなり、音声自動応答装置に対して言語モデルを用いた音声認識手法を導入することは、実際上は不可能であった。
【０００５】
この発明は、上述した問題に鑑み、情報発信者が従来通りに音声対話サービスを提供するに必要とされるキーワードのみを認識対象語彙として音声対話シナリオ中に定義するだけでも、キーワードの前後に不要語を交えたユーザ発声、或いはキーワードを言い淀んだり、言い直したりするユーザ発声に対して精度良く音声認識することができる、言語モデルを用いた音声自動応答方法、この方法を実施する装置、音声自動応答プログラムおよびその記録媒体を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１：情報発信装置２００より発信される音声対話シナリオをデータ通信網３００を経由して取得し、電話網５００を介して音声対話サービスとして提供する音声自動応答装置において、予め作成された認識対象となるキーワードをその属性毎にクラス化した初期クラス言語モデル１０７が入力されると、その初期クラス言語モデル１０７に関する情報を生成する言語モデル情報生成部１０２と、情報発信装置２００より発信された音声対話シナリオが入力されると、認識対象のタスクに関するキーワード定義を抽出して認識タスク用キーワードリスト１１０を生成する情報受信部１０１と、初期クラス言語モデル１０７に関する情報と認識タスク用キーワードリスト１１０を用いて、初期クラス言語モデル１０７を改変して認識タスク用のクラス言語モデル１１１を生成する認識タスク用言語モデル生成部１０３と、認識タスク用クラス言語モデル生成部１０３により生成された認識タスク用のクラス言語モデル１１１を用いて、電話網５００を介して入力された音声を認識する音声認識部１０６と、を具備する音声自動応答装置を構成した。
【０００７】
請求項２：請求項１に記載される音声自動応答装置において、言語モデル情報生成部１０２は、初期クラス言語モデル１０７に関する情報として、初期クラス言語モデルに含まれるクラスの情報を含めて生成する音声自動応答装置を構成した。
請求項３：請求項１に記載される音声自動応答装置において、言語モデル情報生成部１０２は、初期クラス言語モデル１０７に関する情報として、初期クラス言語モデルに含まれるクラスに属さない認識語彙の情報を含めて生成する音声自動応答装置を構成した。
請求項４：情報発信装置より発信される音声対話シナリオをデータ通信網を経由して取得し、電話網を介して音声対話サービスとして提供する音声自動応答方法において、予め作成された認識対象となるキーワードをその属性毎にクラス化した初期クラス言語モデルに関する情報を生成し、情報発信装置より発信された音声対話シナリオから認識対象のタスクに関するキーワード定義を抽出して認識タスク用キーワードリストを生成し、初期クラス言語モデルに関する情報と認識タスク用キーワードリストを用いて、初期クラス言語モデルを改変して認識タスク用のクラス言語モデルを生成し、認識タスク用のクラス言語モデルを用いて、電話網を介して入力された音声を認識する音声自動応答方法を構成した。
【０００８】
請求項５：請求項４に記載される音声自動応答方法において、初期クラス言語モデルに関する情報として、初期クラス言語モデルに含まれるクラスの情報を含めて生成する音声自動応答方法を構成した。
請求項６：請求項４に記載される音声自動応答方法において、初期クラス言語モデルに関する情報として、初期クラス言語モデルに含まれるクラスに属さない認識語彙の情報を含めて生成する音声自動応答方法を構成した。
請求項７：請求項４ないし請求項６の内の何れか１項に記載される音声自動応答方法をコンピュータに実行させる音声自動応答プログラムを構成した。
請求項８：請求項７に記載される音声自動応答プログラムを記録した記録媒体を構成した。
【発明の効果】
【０００９】
この発明によれば、音声自動応答装置の提供者が予め作成した認識対象となるキーワードをその属性毎にクラス化した初期クラス言語モデルから抽出された言語モデル情報と、情報発信装置より発信された音声対話シナリオから抽出された認識タスク用キーワードリストを用いて、初期クラス言語モデルから認識タスク用のクラス言語モデルが自動生成されるので、情報発信者が従来通り音声対話サービスを提供するために必要となるキーワードのみを認識対象語彙として音声対話シナリオ中に定義するだけで、利用者のキーワードの前後に不要語を交えた発声、言い直し或いは言い淀み発声に対して、初期言語モデルのクラス化されたキーワードが認識タスク用キーワードと置き換わった認識タスク用クラス言語モデルを使用して精度良く音声認識をすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
発明を実施するための最良の形態を図の実施例を参照して説明する。
先ず、図１を参照するに、これは音声自動応答装置の実施例を説明するブロック図である。音声自動応答装置１００の提供者が、認識対象となるキーワードをその属性毎にクラス化した初期クラス言語モデル１０７を予め作成しておき、言語モデル情報生成部１０２に送信する。初期クラス言語モデル１０７は、音声自動応答装置１００の提供者が予め用意した大規模テキストデータベースより作成される。図２は初期クラス言語モデル１０７の例を示す図である。この初期言語モデル１０７は、大規模テキストデータベースに含まれる単語列の出現連鎖に関する単語連鎖確率と、大規模テキストデータベースに含まれる各単語の表記と読みの情報を格納する辞書から構成されている。更に、この単語連鎖確率と辞書は、大規模テキストデータベースに含まれる各単語に付与されたＩＤで管理されている。ただし、属性毎にクラス化されたキーワードについては、全て同一のＩＤが付与されている。この例においては、“１”が属性毎にクラス化されたキーワードに対するＩＤであり、それ以外はクラス化されていない各単語に一つずつＩＤが付与されている。
【００１１】
言語モデル情報生成部１０２は、初期クラス言語モデル１０７が入力されると、その入力された初期クラス言語モデルに関する情報を生成し、これを言語モデル情報１０８として格納する。
図３および図４は言語モデル情報１０８の例を示す図である。図３は初期クラス言語モデル１０７に含まれるクラス名の情報の例である。クラス名の情報が図１に示したＩＤ＝１と対応付けられて管理されている。図４は初期クラス言語モデル１０７に含まれるクラスに属さない認識語彙の表記と読みの情報の例である。この情報も図１に示されるＩＤと対応付けられて管理されている。
【００１２】
情報発信装置２００は音声対話サービスの内容を記述した音声対話シナリオの発信元となるサーバ装置である。情報発信者が予め記述した音声対話シナリオを蓄積し、データ通信網３００を介して音声自動応答装置１００に提供される。
情報発信装置２００より音声対話シナリオが発信されると、情報受信部１０１はデータ通信網３００を経由してその音声対話シナリオを受信し、対話シナリオ１０９を格納すると共に、その音声対話シナリオの中から情報発信者によって定義された認識対象となる認識タスク用キーワードを抽出し、認識タスク用キーワードリスト１１０に格納する。
【００１３】
図５は認識タスク用キーワードリスト１１０の例を示す図であり、認識タスク用キーワードの表記と読みが列挙されている。
認識タスク用言語モデル生成部１０３は、言語モデル情報１０８と認識タスク用キーワードリスト１１０が準備されると、言語モデル情報１０８のクラス名の情報を参照して、初期クラス言語モデル１０７に含まれるクラスに属するキーワードとして、認識タスク用キーワードリスト１１０に列挙された全てのキーワードを設定し、初期クラス言語モデル１０７に含まれるクラスに属さない認識語彙を含めて、認識タスク用クラス言語モデル１１１を構成し、音声認識部１０６に設定する。
【００１４】
図６は認識タスク用クラス言語モデル１１１の例を示す図である。この例に示す様に、図５に示した認識タスク用キーワードリスト１１０の各キーワードが、属性毎にクラス化されたキーワードに付与されたＩＤ＝１と対応付けられて辞書にエントリされている。また、図４に示した初期クラス言語モデル１０７に含まれるクラスに属さない認識語彙の表記と読みの情報も辞書にエントリされている。更に、単語連鎖確率については、ＩＤ連鎖で管理されているので、図１に示した初期クラス言語モデル１０７の単語連鎖確率をそのまま流用することができる。これらにより、初期言語モデル１０７のクラス化されたキーワードが認識タスク用キーワードと置き換わった認識タスク用クラス言語モデル１１１が生成される。
【００１５】
ここで、電話機４００より音声対話サービス利用者の発声が電話網５００を介して音声自動応答装置１００に入力されると、この発声は回線制御部１０４および音声対話制御部１０５を経由して音声認識部１０６に供給され、音声認識部１０６において、このユーザの発声に対する認識結果が求められる。音声認識部１０６は認識タスク用クラス言語モデル１１１を用いて認識処理を行うので、キーワードの前後に不要語を交えて「えーと神奈川県です」の様なキーワードの前後に不要語を交えた発声、「か、神奈川県」の様な言い淀み発声、「神奈川県、いや東京都」の様な言い直し発声に対しても、高精度な認識結果を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】実施例を説明するブロック図。
【図２】初期クラス言語モデルの例を示す図。
【図３】初期クラス言語モデルに含まれるクラス名の情報の例を示す図。
【図４】初期クラス言語モデルに含まれるクラスに属さない認識語彙の表記と読みの情報の例を示す図。
【図５】認識タスク用キーワードリストの例を示す図。
【図６】認識タスク用クラス言語モデルの例を示す図。
【符号の説明】
【００１７】
１００  音声自動応答装置                １０１  情報受信部
１０２  言語モデル情報生成部            １０３  認識タスク用言語モデル生成部
１０４  回線制御部                      １０５  音声対話制御部
１０６  音声認識部                      １０７  初期クラス言語モデル
１０８  言語モデル情報                  １０９  対話シナリオ
１１０  認識タスク用キーワードリスト    １１１  認識タスク用クラス言語モデル
２００  情報発信装置                    ３００  データ通信網
４００  電話機                          ５００  電話網
【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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