(57)【要約】分散型自動音声認識方法では、ユーザが、通信ネットワークを介して音声サーバに接続された音声クライアントのブラウザを使用することによって音声サーバからのオーディオウェブページを要求することができる。次いで、そのユーザに永続的なユーザパラメータが、音声サーバがアクセス可能な音声クライアント上のパラメータファイルに格納されているか否かを判断する。格納されていない場合、ユーザパラメータが音声クライアントにおいて生成され、パラメータファイルに格納される。格納されている場合、ユーザパラメータは音声サーバによってパラメータファイルから直接読み出される。いずれの場合でも、ユーザパラメータが音声サーバの音声認識エンジンに設定され、音声クライアントと音声サーバとの間で音声対話が実行される。
2005522720.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分散型自動音声認識方法であって、
ユーザが音声クライアントにより通信ネットワークを介して音声サーバからのオーディオウェブページを要求することと、
前記ユーザについてのユーザパラメータが前記音声サーバにより直接アクセス可能なパラメータファイルに格納されているか否かを判断することと、
格納されていない場合、前記ユーザパラメータを前記音声クライアントにおいて生成し、前記ユーザパラメータを前記パラメータファイルに格納することと、
格納されている場合、前記音声サーバによって前記ユーザパラメータを前記パラメータファイルから直接読み出すことと、
前記ユーザパラメータを前記音声サーバの音声認識エンジンに設定して、前記音声クライアントと前記音声サーバとの間で音声対話を実行することと、
を含む方法。
【請求項２】
前記パラメータファイルを前記音声サーバにより保持することをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記パラメータファイルを音声プロキシサーバにより保持することをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ユーザパラメータは、前記ユーザの音声を特徴付ける音声パラメータを含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ユーザパラメータは、前記ユーザから音声を得るために使用されるハードウェアを特徴付ける取得パラメータを含み、方法は、
前記取得パラメータを前記音声クライアントに設定することをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記ユーザパラメータはユーザ識別情報を含む請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記ユーザパラメータをクッキーとして符号化することをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記ユーザパラメータはデフォルトにより生成される請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記ユーザパラメータはトレーニングにより生成される請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
複数のユーザパラメータセットが前記ユーザについて保持される請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
分散型自動音声認識システムであって、
オーディオウェブページを要求する音声クライアントと、
通信ネットワークを介して前記オーディオウェブページ要求を受け取る音声サーバと、
前記音声サーバが直接アクセス可能なパラメータファイルと、
ユーザについてのユーザパラメータが前記パラメータファイルに格納されているか否かを判断する手段と、
格納されていない場合、前記音声クライアントにおいて前記ユーザパラメータを生成し、前記ユーザパラメータを前記パラメータファイルに格納する手段と、
格納されている場合、前記ユーザパラメータを前記パラメータファイルから直接読み出す手段と、
前記音声サーバの音声認識エンジンに前記ユーザパラメータを設定して、前記音声クライアントと前記音声サーバとの間で音声対話を実行する手段と、
を備えたシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して自動音声認識に関し、特に、ウェブブラウザを使用しての分散型音声認識に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動音声認識(ＡＳＲ)システムは、マイクロフォンから入力音響信号を受け取り、音響信号をテキストワードの出力セットに変換する。そして、認識されたワードを、データ入力、注文入力、ならびにコマンドおよび制御等様々な用途に使用することができる。
【０００３】
音声合成(テキスト−音声変換：ＴＴＳ)システムは、テキスト入力を、音声と認識することができる出力音響信号に変換する。
【０００４】
インターネットおよびワールドワイドウェブ(「ウェブ」)は、広範囲の情報をウェブサーバまたはプロキシサーバに格納されたウェブページの形で提供する。この情報には、デスクトップコンピュータ、ポータブルコンピュータ、ハンドヘルド個人情報端末(ＰＤＡ)、携帯電話等で実行されるクライアントブラウザでアクセスすることができる。情報は、キーボード、マウス、またはタッチパッド等の入力装置を介して要求し、表示画面やプリンタ等の出力装置で見ることができる。
【０００５】
オーディオウェブページは、クライアントデバイスに、限られた入力および出力性能で情報を提供する。オーディオウェブページは、ウェブサーバから入手することができる。オーディオウェブページの記述には、いくつかの規格が知られている。こういったものとしては、ＳｕｎのＪａｖａ（登録商標） Ｓｐｅｅｃｈ、ＭｉｃｒｏｓｏｆｔのＳｐｅｅｃｈ ＡｇｅｎｔおよびＳｐｅｅｃｈ．ＮＥＴ、ＳＡＬＴフォーラム、ＶｏｉｃｅＸＭＬフォーラム、およびＷ３Ｃ ＶｏｉｃｅＸＭＬが挙げられる。こういったページは音声での対話を含み、通常のＨＴＭＬテキストコンテンツも含みうる。
【０００６】
分散型自動音声認識(ＤＡＳＲ)システムでは、メモリ、ディスプレイ、およびプロセッサ等限られた資源を備えたクライアントデバイスがＡＳＲを実行することができる。こういった資源の限られたデバイスは、ＡＳＲをリモートに実行することによってサポートすることができる。ＤＡＳＲは、クライアントのブラウザとウェブサーバとを接続するネットワーク中にあるウェブサーバまたはプロキシサーバで実行することができる。
【０００７】
ウェブページのマルチメディアコンテンツは、テキスト、画像、映像、および音声を含みうる。より最近に作成されたウェブページは、従来のグラフィカルユーザインタフェース(ＧＵＩ)に代えて、またはこれに加えて、ＡＳＲ／ＴＴＳにオーディオユーザインタフェースを提供させる命令さえも含みうる。
【０００８】
音声フォームは、テキストページのウェブフォームと同様の機能を提供する。ウェブフォームは、ウェブアプリケーションがユーザ入力を受け取る一般的な方法である。音声フォームは、任意の数のフィールドを提供する。各フィールドは、プロンプトおよび応答を有する。各プロンプトが再生され、応答が音声で「埋められる」か、または音声が検知されない場合には時間切れが発生しうる。
【０００９】
多くの場合、ボイスアプリケーションは、ＴＴＳおよびＡＳＲ両方のソフトウェア、ならびにハードウェアを使用する。ＡＳＲおよびＴＴＳには大きな進歩が見られるが、依然としてエラーが発生する。ＴＴＳにエラーが発生すると、誤ったサウンド、タイミング、トーン、またはアクセント、および時にはまさに間違った言葉が生成されることになる。こういったエラーは誤って聞こえることが多いが、ユーザは、こういった種類のエラーを修正し補償するよう学習することができる。一方、ＡＳＲにおいてエラーが発生した場合には、エラーの後にそのエラーの修正を試みる必要があることが多い。これにより、ＡＳＲの使用が難しくなる。多くの場合、ＡＳＲエラーとは、正しい言葉に発音が近い言葉への誤認であるか、または話された言葉が背景ノイズでかき消された場合である。このようなエラーを低減するいずれの技法も、ＡＳＲのパフォーマンスの向上の一助となる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
エラー低減技法は周知である。このような１つの技法は、ＡＳＲに、認識に許容可能な言葉または語句のセットを指定する文法または記述言語を提供する。ＡＳＲは文法を使用して、音声からテキストへの変換中に、結果が予想された考えられうる結果のいずれかにマッチングするか否かを判断する。マッチングしない場合、エラーを通知することができる。しかし、文法が使用される場合であっても、ＡＳＲではなお、文法に準拠したエラーが発生する可能性がある。
【００１１】
ＡＳＲが特定ユーザの音声でトレーニングされた場合、発生するエラーは少なくなる。トレーニングは、音声を一意にする音声パラメータを測定する。パラメータは、ピッチ、速さ、方言等を加味することができる。通常、トレーニングは、ＡＳＲが知っている言葉をユーザがしゃべることにより、またはＡＳＲが複数のトレーニングセッションにわたっってパラメータを抽出することによって行われる。マイクロフォンおよび増幅器設定等の音声取得ハードウェアの特徴も学習することができる。しかし、多くのユーザがＡＳＲにアクセスする用途では、トレーニングは不可能である。たとえば、自動電話コールセンターに電話するユーザの数は非常に多く、どのユーザが次に電話をするか、またどのパラメータを使用すべきかをＡＳＲが判断する方法はない。
【００１２】
アプリケーションがあらゆる音声を許容するように構築された場合には、ノイズの除去がはるかに難しくなる。これは認識エラーにつながる。たとえば、背景音声によりＡＳＲが混乱する可能性がある。
【００１３】
この問題に対する従来技術による方策では、ユーザ入力を限られた言葉のセット、たとえば０〜１０の１０個の数字ならびに「はい」および「いいえ」に制限し、ＡＳＲの語彙に入っていない言葉をＡＳＲが無視してエラーを最小限に抑えることができる。
【００１４】
したがって、従来技術による方策は通常、以下の手法をとる。ＡＳＲは、ユーザが多数の場合には限られた言葉のセットしか認識しない。システムは、各ユーザ毎にトレーニングされる。システムが各セッション毎にトレーニングされる。ユーザが、デフォルト音声認識モデルが使用されている間に身分を証明する。ＡＳＲが、セッション開始時に、予想される認識パラメータをトレーニング音声から動的に決定する。この種の方策では、初期パラメータが調整されるまで、その初期パラメータが間違っている場合がある。これはエラーおよび時間の浪費につながる。
【００１５】
認識の問題は、ＤＡＳＲはランダムな順序でランダムな時間にサイトにアクセスしうる多くのユーザによってアクセスされるため、ＤＡＳＲサーバの場合により難しくなる。各ユーザ毎にサーバをトレーニングする必要があるということは、時間のかかる面倒な工程である。さらに、ユーザは、プライバシーのために各サイト毎にアカウントを作りたくはないと思う場合がある。クッキーもまた、サイト間で共有されないため、この問題を解消しない。各サイトにアクセスする都度、新しいクッキーが必要である。
【００１６】
図１は、従来技術によるＤＡＳＲ１００を示す。ＤＡＳＲ１００は、通信ネットワーク１０３、たとえばインターネットを介して音声サーバ１０２に接続された音声クライアント１０１を備える。音声クライアント１０１は、音声信号の取得に使用されるハードウェアを特徴付ける取得設定１１０およびユーザパラメータファイル１１１を備える。音声サーバ１０２は、ウェブサーバ１２０およびＡＳＲ１２１を含む。なお、ウェブサーバはパラメータファイルに直接アクセスすることができない。
【００１７】
音声認識システムについてのさらなる背景については、たとえば、米国特許第６，３５６，８６８号「Voiceprint identification system」Yuschik他、２００２年３月１２日、米国特許第６，３４３，２６７号「Dimensionality reduction for speaker normalization and speaker and environment adaptation using eigenvoice techniques」Kuhn他、２００２年１月２９日、米国特許第６，３４７，２９６号「Correcting speech recognition without first presenting alternatives」Friedman、２００２年２月１２日、米国特許第６，３４７，２８０号「Navigation system and a memory medium in which programs are stored」Inoue他、２００２年２月１２日、米国特許第６，３４５，２５４号「Method and apparatus for improving speech command recognition accuracy using event-based constraints」Lewis他、２００２年２月５日、米国特許第６，３４５，２５３号「Method and apparatus for retrieving audio information using primary and supplemental indexes」Viswanathan、２００２年２月５日、および米国特許第６，３４５，２４９号「Automatic analysis of a speech dictated document」Ortega他、２００２年２月５日を参照されたい。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明による分散型自動音声認識方法では、ユーザが、通信ネットワークを介して音声サーバに接続された音声クライアントのブラウザを使用することによって、音声サーバからのオーディオウェブページを要求することができる。
【００１９】
次いで、ユーザについての永続的なユーザパラメータが、音声サーバがアクセス可能な音声クライアント上のパラメータファイルに格納されているか否かが判断される。格納されていない場合、ユーザパラメータが音声クライアントにおいて生成され、パラメータファイルに格納される。格納されている場合、ユーザパラメータは音声サーバによってパラメータファイルから直接読み出される。
【００２０】
いずれの場合でも、ユーザパラメータが音声サーバの音声認識エンジンに設定され、音声クライアントと音声サーバとの間で音声対話が実行される。
【発明の効果】
【００２１】
より有用な分散型自動音声認識方法および分散型自動音声認識システムを供給することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
図２は、本発明による分散型自動音声認識(ＤＡＳＲ)システムおよび方法２００を示す。本システムは、音声認識中に音声サーバによりアクセス可能な音声クライアントに永続的なユーザパラメータを保持する。ユーザパラメータは、ユーザの音声をモデリングし、音声信号の取得に使用されるハードウェアの設定も含むことができる。これに加えて、パラメータは、オーディオウェブページ中のフォームを予め埋めるための情報を含むことができる。たとえば、特定ユーザの氏名および住所等の人口統計データ、ユーザの他のデフォルト値または好み、あるいはシステム識別情報。
【００２３】
本発明による方法は、以下のステップを含む。音声クライアントのユーザが、ＤＡＳＲで利用可能な音声サーバからのオーディオウェブページを要求する(２１０)。要求は、標準的なあらゆるブラウザアプリケーションプログラムを使用して行うことが可能である。要求がなされた後、サーバは、ユーザパラメータがクライアント側の永続的な記憶装置、たとえばディスクまたは不揮発性メモリ２１８に格納されているか否かを判断する(２１５)。利点として、パラメータファイルは音声サーバにより直接アクセスすることが可能である。
【００２４】
ユーザパラメータが格納されていない場合、すなわち判断により偽状態に戻される場合、新しいユーザパラメータが、デフォルトあるいはトレーニングデータ２２５を使用することによって生成される(２２０)。次いで、生成されたパラメータがパラメータファイル２１８に格納される(２２８)。複数のユーザパラメータセットを特定のユーザについて格納することができる。たとえば、異なるウェブサーバは、異なるパラメータを要求する異なる実装の音声認識エンジンを使用する場合があり、またはユーザは、アクセスしているウェブサーバまたはサイトに応じて異なる好みを有しうる。ユーザパラメータは、音声クライアントのローカルファイル２１８に任意のフォーマットで格納することができる。
【００２５】
ユーザパラメータが格納されている場合、すなわち判断により真状態に戻される場合、ユーザパラメータはパラメータファイル２１８から読み出される(２３０)。そのユーザのオーディオ取得パラメータが音声クライアントに設定される(２４０)。ＤＡＳＲユーザパラメータが音声サーバに設定される(２４５)。ユーザとの通信に適した対話が生成される(２５０)。ユーザパラメータは、オーディオウェブページ中のフォームを予め埋める(２６０)ためにも使用することができる。次いで、対話がユーザに提示され(２７０)、要求されるフォームにすべて記入したかどうかを確かめるためにチェックが行われる(２８０)。記入していない場合、対話がさらに処理され(２７０)、その他の場合には終了する(２９０)。
【００２６】
図３は、本発明によるＤＡＳＲシステムおよび方法のデータフロー３００を示す。音声クライアント３０３は、ウェブ３０２によって音声サーバ３０１に接続される。音声クライアント３０３は、音声サーバ３０１からのオーディオウェブページを取得する要求を出す(３１０)。応答として、音声サーバがオーディオウェブページを音声クライアントに提供する。音声クライアントがオーディオウェブページをロードし、必要なパラメータをフェッチし、ユーザパラメータを音声サーバに通知する(３３０)。音声サーバは、通知されたパラメータを読み、ＡＳＲパラメータを設定し、オーディオウェブページを生成してクライアントに送信する(３４０)。音声クライアントはオーディオウェブページをロードし、オーディオ取得パラメータを適用し、オーディオ取得を開始して音声サーバとの音声対話に参加する(３５０)。利点として、本発明によるＤＡＳＲは時間を節約し、従来技術のＤＡＳＲシステムよりもエラーが少ない。
【００２７】
本発明を好ましい実施の形態の例として説明したが、本発明の精神および範囲内で他の様々な適合および変更を行いうることが認められる。したがって、添付の特許請求の範囲の目的は、本発明の真の精神および範囲内にある変形および変更をすべて網羅することである。
【産業上の利用可能性】
【００２８】
より有用な分散型自動音声認識方法および分散型自動音声認識システムを供給することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】従来技術による分散型自動音声認識(ＤＳＲ)システムのブロック図である。
【図２】本発明によるＤＡＳＲシステムのプロセスの流れ図である。
【図３】本発明によるＤＡＳＲシステムのデータの流れ図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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