(57)【要約】【課題】  非接触ＩＤを組み合わせることによって利便性、経済性の高い音声認識装置を提供する。【解決手段】  音声認識パラメータ（２７）を含むＩＤデータ（２５）を無線送信する携帯ユニット（２００）から、ＩＤデータ（２５）を受信する。次に、受信したＩＤデータ（２５）から音声認識パラメータ（２７）を抽出する。その後、抽出された音声認識パラメータ（２７）を用いて音声認識処理の設定をチューニングする。そして、チューニングされた設定に従い、入力音声に対し音声認識を行う。【選択図】  図１Ａ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音声に対し音声認識処理を実行する音声認識装置であって、
受信したリクエスト信号に応答して音声認識パラメータを含むＩＤデータを無線送信する通信ユニットから、前記ＩＤデータを受信する受信手段と、
受信した前記ＩＤデータから前記音声認識パラメータを抽出する抽出手段と、
抽出された前記音声認識パラメータを用いて音声認識処理の設定をチューニングするチューニング手段と、
チューニングされた設定に基づいて、前記音声に対し音声認識を行う音声認識手段と、
を有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記音声認識パラメータは、話者適応パラメータ、話者の平均発声パワー、音声認識グラマ、音声認識結果履歴の少なくともいずれかを含む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】
前記音声認識パラメータは、検知した非接触ＩＤまでの距離情報を含むことを特徴とする請求項２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記通信ユニットに記憶されている音声認識パラメータを、前記音声認識手段による認識結果に基づいて更新する更新手段を更に有することを特徴とする請求項１から３までのいずれかに記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記チューニング手段は、音声認識の処理開始イベントの検知に応じその動作を開始することを特徴とする請求項１から４までのいずれかに記載の音声認識装置。
【請求項６】
前記チューニング手段は、前記受信手段により受信範囲のうちの一定領域内で前記ＩＤデータが受信されたときにその動作を開始することを特徴とする請求項１から５までのいずれかに記載の音声認識装置。
【請求項７】
入力された音声に対し音声認識処理を実行するための音声認識方法であって、
受信したリクエスト信号に応答して音声認識パラメータを含むＩＤデータを無線送信する通信ユニットから、前記ＩＤデータを受信するステップと、
受信した前記ＩＤデータから前記音声認識パラメータを抽出するステップと、
抽出された前記音声認識パラメータを用いて音声認識処理の設定をチューニングするステップと、
チューニングされた設定に基づいて、前記音声に対し音声認識を行うステップと、
を有することを特徴とする音声認識方法。
【請求項８】
コンピュータに、入力された音声に対し音声認識処理を実行させるためのプログラムであって、
受信したリクエスト信号に応答して音声認識パラメータを含むＩＤデータを無線送信する通信ユニットから、前記ＩＤデータを受信するためのコードと、
受信した前記ＩＤデータから前記音声認識パラメータを抽出するためのコードと、
抽出された前記音声認識パラメータを用いて音声認識処理の設定をチューニングするためのコードと、
チューニングされた設定に基づいて、前記音声に対し音声認識を行うためのコードと、
を含むことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＲＦＩＤ、ユビキタスＩＤ、ミューチップといったＩＤチップが次々と開発されている。これらは、非接触でＩＤリーダと通信できるのが最大の特徴であり、一部の製品は既に定期券などのカード内に埋め込む形で実用化されている。これら非接触ＩＤは、小型、電源レス、壊れにくいという面もあり、今後のコストダウンによって普及が見込まれる。
【０００３】
音声認識技術もまた実用化されつつある技術である。これは、人にとって親しみ深い“音声”を用いて機器のコントロールを行うこと等を目的とした技術であり、子供やお年寄りといった機器に不慣れなユーザや視覚障害者にとって、非常に有益な技術である。また、ボタン、マウス、キーボードといった入力デバイスを必要としないことから、機器の小型化にも貢献している。
【０００４】
これら、非接触ＩＤと音声認識を組み合わせた先行技術としては、例えば次のものが挙げられる。特許第３４８１０８４号公報（特許文献１）は、認識機がユーザＩＤを読み取り、そのＩＤ情報から音声認識の話者データを変更する技術を開示している。特開平４−１９５４８６号公報（特許文献２）は、可搬型媒体（非接触ＩＤとは明言されていない）に個人の認識パタンを格納しておき、それを認識機に読み込ませることで音声認識を行う技術を開示している。また、特開平３−２４６６００号公報（特許文献３）は、カード内（非接触ＩＤとは明言されていない）に認識アルゴリズム、認識語彙を入れておき、それを認識機に読ませることで認識動作を行う技術を開示している。
【０００５】
【特許文献１】特許第３４８１０８４号公報
【特許文献２】特開平４−１９５４８６号公報
【特許文献３】特開平３−２４６６００号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
現状の音声認識技術では認識誤りが生じることは避けられない。特に、話者の声が平均からずれているなどの場合に、認識誤りが多くなる。
【０００７】
このような認識誤りを低減するべく、特許文献２では、話者の発声により作成された認識パタンを持ち歩き、その情報を認識装置に入力して音声認識に利用する。この手法は、特定の発声に対する認識率を向上させるという点においては有効である。しかし、この手法では、前もって作成した認識パタンは精度よく認識させることができるが、作成していない認識パタンについては発声することができないか、認識精度が低下することが予想される。
【０００８】
特許文献１のように、ユーザＩＤに応じて話者データを変更する手法では、認識装置はユーザＩＤに応じた話者データにアクセスする必要がある。対応するユーザの数が多い場合には、認識装置が保持する話者データ領域が増大することが予想される。あるいは、なんらかのデータベースにアクセスする手段を持たなければならない。
【０００９】
なお、使用するユーザ毎の音声認識性能を向上させるには、音声認識システムの話者適応という手段をとることも可能である。話者適応の手法としては例えば、ＭＬＬＲ（Maximum Likelihood Linear Regression）法やＭＡＰ（Maximum A Posteriori）法などが知られている。しかし、このような音声認識の適応技術と非接触ＩＤを組み合わせた提案は現在のところない。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記問題を解決するために、例えば本発明の一側面に係る音声認識装置は以下の構成を備える。すなわち、入力された音声に対し音声認識処理を実行する音声認識装置であって、受信したリクエスト信号に応答して音声認識パラメータを含むＩＤデータを無線送信する通信ユニットから、前記ＩＤデータを受信する受信手段と、受信した前記ＩＤデータから前記音声認識パラメータを抽出する抽出手段と、抽出された前記音声認識パラメータを用いて音声認識処理の設定をチューニングするチューニング手段と、チューニングされた設定に基づいて、前記音声に対し音声認識を行う音声認識手段とを有する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、音声認識に非接触ＩＤを組み合わせることによって利便性の高い音声認識装置を提供することができる。また、音声認識装置自体はユーザ別の音声認識パラメータを保持する必要がなく、また、話者適応アルゴリズム等を適用する必要もなくなるため、記憶容量や演算量の低減を図ることもできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
【００１３】
（第１の実施形態）
はじめに、本実施形態に係る音声認識システムの概要を説明する。従来の音声認識システムでは、複数のユーザに対応するために、ユーザごとの話者データ等を記憶する必要があったり、話者適応処理を導入する必要があった。そのために、記憶容量や演算量の増大を招くという問題があった。
【００１４】
これに対し、本実施形態の音声認識システムでは、ユーザによって所持される非接触型ＩＣカード等の携帯ユニットをはじめとする通信ユニットに、そのユーザ用の音声認識データを記憶させておき、音声認識装置はその音声認識データを取り込んで、これを利用して音声認識処理を実行する、という仕組みを実現する。これにより、音声認識装置自体はユーザごとの話者データを常に保持している必要がなくなり、複雑な話者適応処理を実行する必要もないので、音声認識装置のコストを低減することが可能になる。
【００１５】
なお、ここでは通信ユニットとして非接触ＩＣカードを用いることにしたが、ＲＦＩＤ、ユビキタスＩＤ、ミューチップなどのいわゆる非接触ＩＤを備えた態様であればよく、別の物に埋め込まれるＲＦＩＤタグのようなものでもよい。
【００１６】
本実施形態の音声認識システムの特徴は概ね上記のようなものである。以下、その具体的な構成および処理の例を説明していく。
【００１７】
図１Ａは、本実施形態に係る音声認識システムのハードウェア構成を示すブロック図である。
【００１８】
本実施形態に係る音声認識システムは、図示のように、音声認識装置１０１と、ユーザによって所持されうる通信ユニットとしての非接触ＩＣカード２０とで構成されている。
【００１９】
非接触ＩＣカード２０は、演算処理を実行するＣＰＵ２１、制御プログラム（ＯＳ）を記憶しているＲＯＭ２２、ＣＰＵ２１のためのワークエリアを提供するＲＡＭ２３をはじめ、データの書き換えが可能なＥＥＰＲＯＭ２４、ＲＦ通信を行うためのＲＦ回路２８およびアンテナ２９を備える。ＥＥＰＲＯＭ２４にはＩＤデータ（以下では「非接触ＩＤ」ともいう。）２５が格納されている。このＩＤデータ２５は、ユーザＩＤ２６と音声認識パラメータ２７を含むデータ構造を有する。
【００２０】
図３に、音声認識パラメータ２７の一例を示す。図示のように、音声認識パラメータ２７は、パラメータ名とそのパラメータの値とが対となった構造を有している。この音声認識パラメータは、例えば、“話者適応パラメータ”、“平均発声パワー”、“音声認識グラマ”、“音声認識結果履歴”を含む。
【００２１】
一方の音声認識装置１０１は、本装置全体の制御をつかさどるＣＰＵ１、ブートプログラムなどを記憶しているＲＯＭ２、ＣＰＵ１のためのワークエリアを提供するとともに主記憶装置として機能するＲＡＭ３をはじめ、以下の構成を備える。４はハードディスク装置（ＨＤＤ）で、制御プログラム４１、音声認識プログラム４２、音声認識データ４３等を記憶する。
【００２２】
音声認識データ４３は例えば、音声認識処理に必要な言語モデルや音響モデルである。本実施形態では音声認識に関しては公知の技術を用いることを想定しているため詳細な説明は省くが、概要は次の通りである。言語モデルとは、発声可能な言語制約のことである。例えば駅名認識を行うシステムにおいては、発声可能な全駅名のリストがこれに相当する。音響モデルは、人間の音声パラメータの統計的なデータが入ったものである。例えば、「あ」を表す音、「い」を表す音といったデータがＨＭＭ（Hidden Markov Model）等の表現により格納されている。
【００２３】
１２はユーザからの操作指示を受け付ける操作ボタンである。１０はイメージデータを格納するＶＲＡＭ、１１はＶＲＡＭ１０を介して供給されるイメージデータを表示するディスプレイである。
【００２４】
また、５は非接触ＩＣカード２０への電源、クロック信号の供給、および、非接触ＩＣカード２０とのデータ送受信の制御等を行うリーダ／ライタで、インタフェース（Ｉ／Ｆ）６を介して音声認識装置１００に接続されている。７は音声入力用のマイクロフォン、８はマイクロフォンからの信号を増幅するマイクアンプで、Ｉ／Ｆ９を介して音声認識装置１００に接続されている。
【００２５】
なお、非接触ＩＣカード２０は電池を内蔵している必要はない。リーダ／ライタ５が発信する電波によって電力およびクロック信号を供給するからである。
【００２６】
リーダ／ライタ５は、非接触ＩＣカード２０との通信を行うにあたり、非接触ＩＣカード２０のための電力およびクロック信号を含む、リクエスト信号を無線送信する。非接触ＩＣカード２０はこれによって得られた電力によって回路を起動し、リクエスト信号に応答してＩＤデータ２５を無線送信する。なお、この前提として、別のシステム用の非接触ＩＣカードとの混同を防止するための認証通信を行うのが一般的であるが、これについては公知の技術を使用することができ、また、本発明の主旨との関連は低い事項であるため、説明は省略する。
【００２７】
このように、音声認識装置１００は、リクエスト信号を無線送信することによって非接触ＩＣカード２０からＩＤデータ２５を取得することができる。音声認識装置１００はさらに、音声認識のトレーニングモードによって個人用の音声認識パラメータを生成し、これを、リーダ／ライタ５のライタ機能によって、非接触ＩＣカード２０のＥＥＰＲＯＭ２４に音声認識パラメータ２７として書き込むことも可能である。
【００２８】
図１Ｂは、音声認識装置１００の機能構成を示す図である。
【００２９】
１０２は音声入力部、１０３は非接触ＩＤ受信部である。音声入力部１０２は音声取り込み部１０４に接続されており、ユーザの発声はここから取り込まれる。また、非接触ＩＤ受信部１０３は非接触ＩＤ情報取り込み部１０７に接続され、非接触ＩＤ２５はここから取り込まれる。
【００３０】
取り込まれた非接触ＩＤ２５は、認識用パラメータ抽出部１０８に送られる。ここでは、受け取った非接触ＩＤ２５から音声認識パラメータ２７が抽出される。
【００３１】
抽出された音声認識パラメータ２７は、音声認識処理チューニング部１０９に送られる。ここでは音声認識パラメータを用いて音声認識処理をチューニングする。例えば公知の技術である話者適応等を施す。話者適応とは、特定の話者で音声認識性能が向上するように、音声認識に適応処理を行うことである。話者適応の一例としては例えば、ＭＬＬＲ法が知られている。ＭＬＬＲは、前もって話者毎に作成された変換行列（回帰行列）を使用し、音響モデルの各ガウス分布の平均を、
Ｙ＝ＡＸ＋Ｂ
といった線形変換を行う手法である。これにより、音響モデルに登録された不特定話者の平均的な音声パラメータを、話者に適したものに変更することができる。
【００３２】
このＭＬＬＲの変換行列Ａ、Ｂを作成するには、かなりの計算量と、適応するユーザによる発声を必要とする。そのため、この変換行列は前もって作成しておき、音声認識時にはこれを用いたチューニングだけ行うことが望ましい。
【００３３】
例えば、音声認識パラメータ２７中に前もって作成された変換行列Ａ、Ｂを格納しておく（図３の“話者適応パラメータ”がこれに相当）。音声認識処理チューニング部１０９では、この話者適応パラメータを用いて音声認識データ２７に含まれた音響モデルを適応することで、ＭＬＬＲ法を用いた話者適応を行うことが可能である。
【００３４】
音声認識部１０５では、入力された音声データと本装置内の音声認識データ４３を用い、先にチューニングされた音声認識処理を行う。音声認識部１０５は、音声認識データ４３としての言語モデルに沿って音響モデルのデータを並べ、それと入力音声との尤度を算出する。そしてその中で最も尤度が高いものを、認識結果として提示する。
【００３５】
音声認識部１０５での認識結果は、認識結果送信部１１０に送られ、ディスプレイ１１に表示されたり、音声コマンド解釈機を介して、音声コマンドとして利用される。
【００３６】
図２は、本実施形態における音声認識処理を示すフローチャートである。この音声認識処理は、例えば音声認識の開始を指示する操作に応じて処理開始イベントが発行された場合に実行されるものとする。まず、受信範囲内に非接触ＩＤが存在するかどうかを検知する（ステップＳ２０１）。ここで非接触ＩＤが受信された場合は、ステップＳ２０２に進み、受信されなければステップＳ２０５に進む。
【００３７】
非接触ＩＤが受信された場合は、まず、ステップＳ２０２で、そのＩＤデータを装置内に取り込む。
【００３８】
音声認識装置がＩＤデータを取り込むと、そのＩＤデータから音声認識パラメータを抽出する（ステップＳ２０３）。続いて、そのパラメータを用い、音声認識処理のチューニングを行う（ステップＳ２０４）。 
【００３９】
なお、ステップＳ２０２において一度に複数の非接触ＩＤが検知された場合には、その全ての音声認識パラメータを用いてチューニングを行ってもよい。また、特定の１つのＩＤだけを用いてチューニングを行ってもよい。
【００４０】
ステップＳ２０４の音声認識処理のチューニングが完了すると、音声入力部１０２により音声取り込みを開始する（ステップＳ２０５）。そして、取り込まれた音声に対し音声認識処理する（ステップＳ２０６）。音声認識が終了すると、音声取り込みを終了し（ステップＳ２０７）、認識結果を出力して（ステップＳ２０８）、本処理を終了する。
【００４１】
（第２の実施形態）
ここでは、駅の乗車券自動券売機（以後、券売機）に上述の第１の実施形態に係る音声認識装置を実装した場合の例について説明する。
【００４２】
券売機は、子供からお年寄りまで、あるいは視覚障害者も利用するものであり、音声認識によるユーザインタフェース（ＵＩ）は利用価値が高い。例えば次のような音声対話が考えられる（「」内は発声、（ ）内は操作を意味する）。
【００４３】
ユーザ：（券売ナビゲーションボタンを押す）
券売機：「到着駅を発声して下さい。」
ユーザ：「町田。」
券売機：「４５０円です。お金を投入して下さい。」
ユーザ：（料金を投入する）
券売機：「ありがとうございました。１１時０９分に２番線より発車します。」
【００４４】
券売機は、駅に置かれるという性格上、前もってユーザを限定しておくことは難しい。そこで、ユーザが持つ非接触ＩＤにより、そのＩＤに含まれる音声認識パラメータを用いて音声認識の話者適応を行う。
【００４５】
たとえば、乗車券を購入するユーザが、図３に示したような認識パラメータ情報を含んだ非接触ＩＤを持っていたとする。ユーザは券売機の券売ナビゲーションボタンを押す。すると前記対話が開始される。
【００４６】
ユーザ音声の認識を行う段階になると、券売機は本実施形態の音声認識装置にアクセスし、図２に示したフローに入る。このフロー中の“音声認識処理のチューニング”（ステップＳ２０４）では、図３の話者適応パラメータの値を用いた話者適応を行う。例えば、上で説明したＭＬＬＲ法を用いた話者適応を行うことが可能である。
【００４７】
以上により、音声認識を利用した券売機の利用時に、ユーザ音声に話者適応した音声認識処理を行うことができ、音声認識の性能向上が見込まれる。また、利用時には適応学習用の音声を発声する必要がなく、特定の非接触ＩＤを携帯し、券売機に近づくだけでよい。
【００４８】
なお、ユーザが非接触ＩＤを保持していない場合や、ＩＤ内に話者適応用パラメータがない場合も考えられる。その場合は話者適応は行わず、標準話者用の音声認識処理を行う。
【００４９】
（変形例１）
以上の例では、音声認識パラメータ中の話者適応パラメータだけを利用したが、それ以外のパラメータを用いて音声認識処理をチューニングしてもよい。たとえば、ユーザの平均発声パワー（そのユーザの普段の声の大きさ）を非接触ＩＣカード２０に格納しておき、音声区間切り出しの閾値をこの平均発声パワーに応じて変更してもよい。
【００５０】
また、ユーザがよく使う音声認識グラマを非接触ＩＣカード２０に格納してもよい。例えば、図４に示すような、ユーザ毎に特化した音声認識グラマを前もって作成しておき、これを携帯することが考えられる。これを利用するには、音声認識処理のチューニング時に、この音声認識グラマを装置本来が持つ音声認識グラマに追加すればよい。
【００５１】
これにより、例えば、自宅の電話番号を数値発声で入力するといった難しいタスクの場合でも、「自宅の電話」と発声するだけで、自宅の電話番号が入力されるようになる。
【００５２】
（変形例２）
さらに、音声認識パラメータとして、音声認識結果履歴を入れてもよい。これは、ユーザは以前発声したものと同じ発声をしやすいという仮説に基づいている。たとえば、図３の例では、音声認識結果履歴として、“町田”、“Ａ４”、“７枚”という値が格納されている。音声認識装置がこれらのパラメータを得た場合には、これらの認識結果が選択されやすいように、音声認識用データを修正してもよい。
【００５３】
たとえば、先の券売機の例では、“町田”という単語に尤度のバイアスを加えてやり、“町田”が音声認識の結果として選ばれやすくすることが可能である。
【００５４】
（変形例３）
音声認識の処理に応じ、非接触ＩＣカード２０側のデータを更新することも可能である。例として、上記の変形例２においては、音声認識の結果に応じ、非接触ＩＣカード２０側の音声認識結果履歴を更新することも可能である。音声認識の結果が“分倍河原”であった場合、“分倍河原”を非接触ＩＣカード２０側の音声認識履歴として登録する。この際に、履歴を保持できる数を限定することも可能である。たとえば、履歴保持数を３とした場合、既に履歴が３つ入っていた場合には、履歴の中で最も古い認識結果を削除し、今回の認識結果を追加する。
【００５５】
また、音声認識利用時のユーザ発声から、話者適応パラメータの教師なし学習を行い、その結果を非接触ＩＤ側に格納することも可能である。これによると、ユーザは意識的に話者適応パラメータを更新する必要がなく、本音声認識装置を使い続けるだけで、ユーザ音声の経時変化に対応することが可能となる。
【００５６】
（変形例４）
現在の非接触ＩＤは、リクエスト信号の送信強度を段階的に変えてやることにより、非接触ＩＣカード２０までの距離を知ることが可能である。この距離情報を用い、検知した非接触ＩＣカード２０までの距離を、音声認識パラメータとして音声認識処理のチューニングに用いることも可能である。例えば、非接触ＩＣカード２０までの距離が遠い場合、ユーザが少し離れた場所にいることが予想できるため、音声区間切り出しの閾値を変え，音声取り込みの感度を高くすることができる。
【００５７】
（変形例５）
上述の第２の実施形態の説明では、本音声認識装置の起動に、券売ナビゲーションボタンを押すようにしていた。しかし、非接触ＩＣカード２０が非接触ＩＤ受信部１０３の一定領域以内に入った場合に、本音声認識装置が起動されるようにしてもよい。
【００５８】
図５は、このような動作の例を表したフローチャートであり、ここでは前出の券売機の例を使って説明する。
【００５９】
券売機は電源が投入されると、このフローに入る。なお、このフローには終了がなく、電源が入っている間は常に、このフローに沿って動作し続ける。
【００６０】
まず、処理開始イベントが発行されたかどうかを検知する（ステップＳ５０１）。このイベントは、ユーザが“券売ナビゲーション”ボタンを押すなどの具体的な行為を行った場合に発行されるものである。このイベントが検知できなかった場合は、一定範囲内（例えば、ＩＤ受信機から５０ｃｍ以内）で非接触ＩＤの検知を行う（ステップＳ５０２）。これが検知されない場合は、ステップＳ５０１の処理開始イベント取得に戻る。
【００６１】
処理開始イベント、あるいは一定範囲内の非接触ＩＤの受信が検知された場合には、図２に示した処理を実行する（ステップＳ５０３）。ここではこの説明は省略する。音声認識処理が終了し、音声認識結果が出力されると、その結果を用いた処理を行う（ステップＳ５０４）。券売機の例では、音声認識の結果として駅名のデータが出力されてくるはずなので、その駅名を使った処理（運賃の計算、システムアナウンスの出力など）を行うことになる。
【００６２】
本実施形態の場合、音声認識装置を起動するには、非接触ＩＣカードを持って特定の機器に近づくだけでよい。これにより、視覚障害者など、開始ボタンを押すことが難しいユーザでも、機器のサービスを受けることができる。
【００６３】
（他の実施形態）
以上、本発明の実施形態を詳述したが、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、一つの機器からなる装置に適用してもよい。
【００６４】
なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータがその供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される。その場合、プログラムの機能を有していれば、その形態はプログラムである必要はない。
【００６５】
従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、そのコンピュータにインストールされるプログラムコード自体およびそのプログラムを格納した記憶媒体も本発明を構成することになる。つまり、本発明の特許請求の範囲には、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体、およびそのプログラムを格納した記憶媒体も含まれる。
【００６６】
その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。
【００６７】
プログラムを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−Ｒ）などがある。
【００６８】
その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、そのホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記憶媒体にダウンロードすることによっても供給できる。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明のクレームに含まれるものである。
【００６９】
また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせ、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。
【００７０】
また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００７１】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１Ａ】本発明の実施形態に係る音声認識システムのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図１Ｂ】本発明の実施形態における音声認識装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態における音声認識処理を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態における音声認識パラメータの一例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態における音声認識パラメータに含まれる音声認識グラマの一例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態における音声認識装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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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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