(57)【要約】【課題】単音節音声認識の認識信頼度及び連続音節音声認識の認識信頼度を向上させる。【解決手段】音声判定器２０において、ユーザーの発声の長さ、発声と発声との間の無音区間の長さ、声の大きさ、及び声の高さのいずれも所定範囲内のときに単音節音声認識結果を優先すると判定し、単音節音声認識結果を優先すると判定された場合には、認識結果出力器２６から単音節認識器１６の音声認識結果を出力し、連続音節音声認識結果を優先すると判定された場合には、認識結果出力器２６から連続音節認識器２２の音声認識結果を出力する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
単音節音響モデルを用いて単音節部分の音声認識を行なう単音節音声認識手段と、
連続音節音響モデルを用いて連続音節部分の音声認識を行なう連続音節音声認識手段と、
ユーザーの発声の特徴量に基づいて、前記単音節音声認識手段の音声認識結果及び前記連続音節音声認識手段の音声認識結果のいずれを優先するかを判定する音声判定手段と、
前記単音節音声認識手段の音声認識結果、前記連続音節音声認識手段の音声認識結果、及び前記音声判定手段の判定結果に基づいて、優先すると判定された音声認識結果を出力する認識結果出力手段と、
を含む音声認識装置。
【請求項２】
前記音声判定手段は、ユーザーの発声の長さ、発声と発声との間の無音区間の長さ、声の大きさ、及び声の高さ、またはこれらの変動及び変化を前記ユーザーの発声の特徴量とし、該特徴量のいずれも所定範囲内のときに単音節音声認識結果を優先すると判定する請求項１記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記認識結果出力手段は、前記優先すると判定された音声認識結果の認識信頼度が所定値以上の場合に該音声認識結果を出力する請求項１または請求項２記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記認識結果出力手段は、前記優先すると判定された音声認識結果に含まれる複数の認識候補の中から、優先すると判定されなかった音声認識結果を利用して選択した認識候補を前記音声認識結果として出力する請求項１〜請求項３のいずれか1項記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記認識結果出力手段は、前記優先すると判定された音声認識結果に認識候補が存在しない場合には、優先すると判定されなかった音声認識結果を出力する請求項１〜請求項４のいずれか1項記載の音声認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置に係り、特に、単音節に区切り発音された音声波形に基づいて音声認識する単音節音声認識の音声認識結果と連続音節音声認識の認識結果とのいずれかを優先して出力する音声認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、音声認識装置として、単語を音節単位に区切って発声された音声を認識対象とし、この音声の波形に基づいて音声を認識する単音節音声認識装置と、任意の音節が任意の数だけ連続して発声された音声を認識対象とし、この音声の波形に基づいて音声を認識する連続音節音声認識装置とが知られている。
【０００３】
単音節音声認識装置では、認識信頼度を向上させるために、入力された音声に単音節に区切られた音声が含まれるか否かを判定し、判定結果に基づいてユーザに音声の再入力を促す装置が知られている（例えば、特許文献１）。
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載されている技術は、入力された音声に単音節に区切られた音声が含まれるか否かを判定する技術であるので、連続音節の認識は困難である。
【０００５】
また、単音節音声認識と連続音節音声認識とを組み合わせて認識信頼度を向上させる技術としては、認識処理切り替え部で単音節音声認識処理を選択しておき、音節に区切って発声された音声を単音節認識処理部で認識し、この単音節認識処理部での認識結果を認識結果記憶部に格納すると同時に音節数計数器で音節数をカウントし、次に、認識処理切り替え部で連続音節音声認識処理を選択し、連続して発声された音声に対して、認識結果記憶部に格納された情報及びカウントされた音節数を用いて連続音声認識処理部で認識を行い、得られた結果を出力する技術が知られている（例えば、特許文献２）。
【特許文献１】特開２０００−９９０７０号公報
【特許文献２】特開平１０−３４００９６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献2の技術では、単音節音声認識での認識結果を連続音節音声認識に利用することにより、連続音節音声認識の認識信頼度を向上させることができるが、単音節音声認識の場合の認識信頼度を向上させることができない、という問題がある。
【０００７】
本発明は、上記問題点を解消すべく成されたもので、ユーザの発声の特徴に基づいて単音節音声認識の認識結果と連続音節音声認識の認識結果とのいずれか一方を優先することにより、音声認識の認識信頼度を向上させた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】
【０００８】
上記目的を達成するために本発明は、単音節音響モデルを用いて単音節部分の音声認識を行なう単音節音声認識手段と、連続音節音響モデルを用いて連続音節部分の音声認識を行なう連続音節音声認識手段と、ユーザーの発声の特徴量に基づいて、前記単音節音声認識手段の音声認識結果及び前記連続音節音声認識手段の音声認識結果のいずれを優先するかを判定する音声判定手段と、前記単音節音声認識手段の音声認識結果、前記連続音節音声認識手段の音声認識結果、及び前記音声判定手段の判定結果に基づいて、優先すると判定された音声認識結果を出力する認識結果出力手段と、を含んで構成したものである。
【０００９】
本発明では、ユーザーの発声の特徴量に基づいて、単音節音声認識手段の音声認識結果及び連続音節音声認識手段の音声認識結果のいずれを優先するかを判定し、優先すると判定された音声認識結果を出力する。
【００１０】
本発明によれば、ユーザーの発声の特徴量に基づいて、単音節音声認識手段の音声認識結果及び連続音節音声認識手段の音声認識結果のいずれかを出力しているので、認識信頼度を向上させた音声認識結果を出力することができる。
【００１１】
音声判定手段では、ユーザーの発声の長さ、発声と発声との間の無音区間の長さ、声の大きさ、及び声の高さ、またはこれらの変動及び変化をユーザーの発声の特徴量とし、この特徴量のいずれも所定範囲内のときに単音節音声認識結果を優先すると判定するようにすることができる。単音節音響モデルは、声の大きさが所定範囲内でかつ声の高さが所定範囲内のモデルになっているので、ユーザの発声の特徴量が所定範囲内のときに単音節音声認識結果を優先することにより、単音節音響モデルに良くマッチングした音声認識結果を出力することができる。
【００１２】
一方、連続音節音響モデルは、種々のバリエーションの声がモデル化されているので、上記と逆にユーザの発声の特徴量が所定範囲外のときに連続音節音声認識結果を優先することにより、連続音節音響モデルに良くマッチングした音声認識結果を出力することができる。
【００１３】
本発明では、優先すると判定された音声認識結果の認識信頼度が所定値以上の場合に音声認識結果を出力するようにする、優先すると判定された音声認識結果に含まれる複数の認識候補の中から、優先すると判定されなかった音声認識結果を利用して選択した認識候補を前記音声認識結果として出力するようにする、または優先すると判定された音声認識結果に認識候補が存在しない場合には、優先すると判定されなかった音声認識結果を出力するようにすると効果的である。
【発明の効果】
【００１４】
以上説明したように本発明によれば、  ユーザーの発声の特徴量に基づいて、単音節認識の音声認識結果及び連続音節認識の音声認識結果のいずれか一方を優先するようにしたので、ユーザが音節毎に区切って発声しても普通に音節を連続させて発声しても認識信頼度を向上させた高精度の音声認識を行なうことができる、という効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１６】
図１に示すように、本実施の形態には、ユーザが単語を音節に区切って発声したり普通に発声した音声を検出するマイクロホン１０、及びマイクロホン１０で検出された音声を分析して音声のパワー情報を備えた音声波形信号を出力する音声分析器１２が設けられている。
【００１７】
音声分析器１２には、単音節音響モデルを用いて単音節部分の音声認識を行なう単音節音声認識装置、連続音節音響モデルを用いて連続音節部分の音声認識を行なう連続音節音声認識装置、及びユーザーの発声の特徴に基づいて、単音節音声認識結果及び連続音節音声認識結果のいずれを優先させるかを判定する音声判定器２０が接続されている。そして、単音節音声認識装置、連続音節音声認識装置、及び音声判定器２０は、単音節音声認識装置の音声認識結果、連続音節音声認識装置の音声認識結果、及び音声判定器２０音声判定２０の判定結果に基づいて、音声認識結果を出力する認識結果出力器２６が接続されている。
【００１８】
単音節音声認識装置は、音声分析器１２に接続されると共に、入力された音声波形信号から音声区間（単音節部分）を切出して音節列信号を出力する音節切出器１４を備えている。この音節切出器１４には、単音節記憶装置１８が接続された単音節認識器１６が接続されている。単音節記憶装置１８には、「ａ」、「ｉ」、「ｕ」、「ｅ」、「ｏ」、「ｋａ」、「ｋｉ」、「ｋｕ」、「ｋｅ」、「ｋｏ」、「ｓａ」、・・・等の五十音図に表された５０個、「ｇａ」、「ｇｉ」、「ｇｕ」、・・・等の濁音、「ｐａ」、「ｐｉ」、「ｐｕ」、・・・等の半濁音、「ｋｙａ」、「ｋｙｕ」、「ｋｙｏ」、・・・等の拗音を含む計１１０個の日本語の基本的な単音節の音響モデル（孤立音節モデル）が記憶されている。単音節認識器１６は、単音節記憶装置１８に記憶された単音節音響モデルを用いて、切出された各単音節部分の音声認識を行なって各単音節部分毎に認識結果を出力する。
【００１９】
連続音節音声認識装置は、連続音節認識器２２及び連続音節記憶装置２４によって構成されている。連続音節記憶装置２４には、単語や文を標準音声で連続して発声したときの単語や文を1つの連続音節とする標準パターンの音響モデル、及び単語や文を単音節発声したときの無音部分を含む単語や文を1つの連続音節とするパターンの音響モデルが記憶されている。例えば、標準パターンが「カナガワ」である場合、「カナガワ」の音響モデルの他、「カ（無音）ナ（無音）ガ（無音）ワ」という単音節発声したときの無音部分を含むパターンも記憶されている。連続音節認識器２２は、連続音節記憶装置２４に記憶された音響モデルを用いて連続音節部分の音声認識を行なって認識結果を出力する。
【００２０】
次に、本実施の形態の音声認識装置の動作について説明する。ユーザが発声した音声は、マイクロホン１０で検出され、マイクロホン１０で検出された音声は音声分析器１２に入力される。音声分析器１２は、ユーザが音節に区切って発声した単音節発声を音声分析し、音声のパワー情報等の特徴量を抽出して図２に示す音声波形信号Ｗを出力する。図２は、「あ・か・と・ん・ぼ」と単音節発声した場合の音声波形信号を示すものである。
【００２１】
音声分析器１２から出力された音声波形信号は音節切出器１４に入力される。音節切出器１４は、入力された音声波形信号とパワーの閾値とを比較することにより、パワーが閾値より大きい部分を音声区間として切出し、図２に示す音節列信号Ｓを出力する。音節と音節との間では、音声波形信号のパワー（振幅）が小さくなるので、このパワーが小さくなった部分の振幅より僅かに大きな閾値を設定することにより、音声区間を切出すことができる。
【００２２】
このとき、パワーの閾値を高めに設定すると、息やリップノイズは検出されなくなる場合が多いが、同時に小さな声で発声された音節も欠落してしまうことになるため、閾値は低めに設定するのが好ましい。
【００２３】
単音節認識器１６では、単音節記憶装置１８に記憶された単音節の音響モデルを用いて、音節区間として切出された単音節部分の音声認識を行なう。この音声認識を行なう際には、切出された各単音節部分と単音節の音響モデルとを比較して一致度を示すスコアを定め、スコアが最もよい認識候補を認識結果として出力する。図２の例で正しく認識された場合、「あ」・「か」・「と」・「ん」・「ぼ」と順に認識され、認識結果が順に出力される。したがって、単音節音声認識装置では、入力された音声から無音の部分を取り除いた音声部分のみの音声認識が行なわれる。
【００２４】
また、音声分析器１２から出力された音声波形信号は連続音節認識器２２に入力され、  連続音節認識器２２では、連続音節記憶装置２４に記憶された連続音節の音響モデルを用いて、連続音節部分の音声認識を行なう。この音声認識を行なう際には、連続音節部分と連続音節の音響モデルとを比較して一致度を示すスコアを定め、スコアが最もよい認識候補を認識結果として出力する。例えば、入力された音声と「カ（無音）ナ（無音）ガ（無音）ワ」というパターンとのスコアが最も良かった場合には、「カナガワ」を音声認識結果として出力する。
【００２５】
なお、単音節音声認識装置及び連続音節音声認識装置では、スコアが最も良い順に複数個選択した認識候補を認識結果として出力し、認識結果出力器２６で複数の認識候補からいずれか１つの候補を選択して出力するようにしてもよい。また、単音節音声認識装置及び連続音節音声認識装置において、認識結果が「不認識」（認識結果に認識候補無し）の場合は、認識結果が「不認識」であることを示す情報を出力する。
【００２６】
次に、音声判定器２０の処理ルーチンについて説明する。ステップ１００で音声分析器１２から出力された音声波形信号からユーザの発声の特徴量を抽出し、ステップ１０２において単音節毎に区切って発声しているかどうかを判断し、単音節毎に区切って発声していると判断した場合には、ステップ１０４で単音節音声認識結果を優先する旨の情報を出力し、単音節毎に区切って発声していないと判断したとき、すなわち連続音節で発声していると判断して場合には、ステップ１０６で連続音節音声認識結果を優先する旨の情報を出力する。
【００２７】
ユーザの発声の特徴量としては、発声の長さ、発声と発声との間の無音区間の長さ、発声された声の大きさ（音声波形信号の振幅）、及び発声された声の高さ（音声波形信号の周波数）を用いることができ、発声の長さが所定範囲内、無音区間の長さが所定範囲内、声の大きさが所定範囲内、及び声の高さが所定範囲内（基本周波数帯域）のときに単音節音声認識結果を優先すると判断する。その他、発声と発声との間の無音区間の長さ、発声の長さ、発声された声の大きさ、及び発声された声の高さの変動及び変化を分析し、変動及び変化が所定値以内のときに単音節音声認識結果を優先すると判断するようにしてもよい。
【００２８】
上記の図２は、単音節毎に区切って「あ」・「か」・「と」・「ん」・「ぼ」と発声した例であるが、発声の長さ、及び発声と発声との間の無音区間の長さだけで判断すると、各短音節一つ一つが区切られて発声されているので、原則的には単音節認識結果を優先すると判断することができる。しかしながら、声の大きさ、声の高さ（基本周波数）、及びそれらの変動及び変化を分析してみると、この例では声の大きさが各短音節毎にやや異なっていることが理解できる（「と」及び「ぼ」が大きく「ん」が小さい）。このような場合は、しばしば、単音節音声認識では音響モデルとのマッチングが悪く、単音節音声認識より連続音節音声認識の方が認識信頼度が良くなる。すなわち、本実施の形態では、発声の長さと無音区間の長さだけでなく、声の大きさ、及び声の高さが所定範囲内か否かを判断するか、またはそれらの変動及び変化が所定範囲内かを判断して、単音節音声認識及び連続音節音声認識のいずれの認識結果を優先するかを判定している。
【００２９】
この理由は以下の通りである。単音節音声認識では、多数の話者が単音節発声した音声データから認識に用いる音響モデルを作成している。しかしながら、音響モデルを作成する際の単音節発声は、大声や小声、低い声や高い声にはなり難いため、所定範囲内の声の大きさ、及び所定範囲内の声の高さの音響モデル、すなわち普通の声の大きさ、及び普通の声の高さの音響モデルが作成される。従って、声の大きさ及び声の高さ等の変動及び変化が大きいと、音響モデルとのマッチングが悪くなる。一方、連続音節音声認識で使用される音響モデルは、単語発声や文書発声の音声データから作成されるため、種々のバリエーションの声がモデル化されており、大声や小声、低い声や高い声に対しても音響モデルとのマッチングがよく、高い認識信頼度の音声認識が可能である。
【００３０】
次に、図４を参照して、認識結果出力器２６での処理ルーチンについて説明する。なお、本実施の形態では単音節認識器及び連続音節認識器からはスコアが最も高い認識結果、及び認識候補が存在しない場合には「不認識」の情報が入力されている。ステップ１１０では、音声判定器２０から入力された判定結果が、単音節音声認識優先を示しているか、連続音節音声認識優先を示しているかを判断する。単音節音声認識優先を示していいる場合には、ステップ１１２において認識結果が存在するかか否かを判断し、認識結果が存在する場合にはステップ１１４において単音節認識器から入力された認識結果を出力する。一方、ステップ１１２で認識結果が存在しないと判断されたとき、すなわち、「不認識」の情報が入力されている場合には、ステップ１１８において連続音節認識器から入力された認識結果を出力する。
【００３１】
ステップ１１０で連続音節音声認識優先と判断された場合は、ステップ１１６において認識結果が存在するかか否かを判断し、認識結果が存在している場合にはステップ１１８において連続音節認識器から入力された認識結果を出力する。一方、ステップ１１６で認識結果が存在しないと判断されたとき、すなわち、「不認識」の情報が入力されている場合には、ステップ１１４において単音節認識器から入力された認識結果を出力する。
【００３２】
なお、ステップ１１２及びステップ１１６において、認識結果が存在しないと判断されたときは、「不認識」の情報を出力するようにしてもよい。
【００３３】
次に、本発明の他の実施の形態の認識結果出力器での処理ルーチンを図５を参照して説明する。本実施の形態では、単音節認識器及び連続音節認識器の各々からスコアが最も良い順に複数個選択した認識候補を認識結果として出力する。
【００３４】
ステップ１２０では、音声判定器２０から入力された判定結果が単音節音声認識優先か、連続音節音声認識優先かを判断する。単音節音声認識優先の場合は、ステップ１２２において単音節音声認識結果を選択し、連続音節音声認識優先の場合は、ステップ１２４において連続音節音声認識結果を選択する。
【００３５】
次のステップ１２６では、選択した音声認識結果に認識候補が存在するかか否かを判断し、認識候補が存在している場合にはステップ１２８においてスコアが最も良い認識候補の認識信頼度（認識率）が所定値以上か否かを判断する。そして、認識信頼度が所定値以上の場合には選択した認識結果のスコアが最も良い認識結果を出力する。
【００３６】
スコアが最も良い認識候補の認識信頼度が所定値未満の場合には、ステップ１３２において他の音声認識の認識結果の情報を利用して、複数の認識候補の中からスコアが最も良い順に条件を満足する認識候補を１つ選択してする。例えば、連続音節音声認識結果が優先と判断されたときには、他の音声認識の認識結果の情報、例えば、単音節音声認識結果の音節数の情報を利用し、単音節音声認識で得られた音節数と一致する音節数を備えた認識候補が存在するかを、スコアが最も良い順に判断し、音節数が一致する認識候補を選択し、選択した認識候補を認識結果として出力する。
【００３７】
一方、ステップ１２６で選択された音声認識において認識候補が存在しない場合は、ステップ１３４において上記のように、他方の音声認識の認識結果を出力する。
【００３８】
上記で説明したように、単音節音声認識では、声の大きさが所定範囲内で声の高さが所定範囲内の音響モデルが使用され、連続音節音声認識では、種々のバリエーションの声がモデル化された音響モデルが使用されている。上記各実施の形態によれば、ユーザーの発声の長さ、発声と発声との間の無音区間の長さ、声の大きさ、及び声の高さが所定範囲内のときに単音節音声認識結果を優先するようにしているので、音響モデルとのマッチングが良好な音声認識結果を出力することができ、音声認識の認識信頼度を向上することができる。また、単音節毎に区切って発声している場合でも、大声や小声、低い声や高い声の場合には、連続音節音声認識により音声認識されるため、音声認識の認識信頼度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の実施の形態を示すブロック図である。
【図２】音声波形信号、及び音声波形信号を単音節部分毎に切出したときの音節列信号の例を示す波形図である。
【図３】図1の音声判別器で実行される処理ルーチンを示す流れ図である。
【図４】図１の認識結果出力器で実行される処理ルーチンを示す流れ図である。
【図５】図１の認識結果出力器で実行される処理ルーチンの他の例を示す流れ図である。
【符号の説明】
【００４０】
１０    マイク
１２    音声分析器
１６    単音節認識器
２０    音声判別器
２２    連続音節認識器
２６    認識結果出力器
【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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