(57)【要約】【課題】音声認識装置が行う音声認識の精度を向上させる。【解決手段】ユーザが発話した音声を取得する音声取得手段と、前記取得した音声を認識した結果を取得する音声認識手段と、音声認識の結果に基づいて、前記ユーザの発話内容をカテゴリに分類するカテゴリ分類手段と、前記分類されたカテゴリに対応する単語が含まれたカテゴリ辞書を取得する情報取得手段を有し、前記カテゴリ辞書に基づいて、前記音声認識の結果を修正する補正手段と、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが発話した音声を取得する音声取得手段と、
前記取得した音声を認識した結果を取得する音声認識手段と、
音声認識の結果に基づいて、前記ユーザの発話内容をカテゴリに分類するカテゴリ分類手段と、
前記分類されたカテゴリに対応する単語が含まれたカテゴリ辞書を取得する情報取得手段と、
前記カテゴリ辞書に基づいて、前記音声認識の結果を修正する補正手段と、
を有する音声認識装置。
【請求項２】
前記カテゴリ辞書は、前記カテゴリに対応し、かつ、前記ユーザに関連する単語を含み、
前記補正手段は、前記カテゴリ辞書に含まれる単語と、前記音声認識の結果に含まれる単語が類似する場合に、前記音声認識の結果に含まれる単語を置き換える、
請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
位置情報を取得する位置情報取得手段をさらに有し、
前記情報取得手段は、前記カテゴリ辞書として、前記位置情報に関連するランドマークの名称に関する情報を取得し、
前記補正手段は、前記ユーザの発話内容が、場所に関するものであった場合に、前記ランドマークの名称に関する情報を用いて前記音声認識の結果を修正する、
請求項１または２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記情報取得手段は、前記位置情報で示された場所の近傍にあるランドマークの名称に関する情報を取得する、
請求項３に記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記ユーザの移動経路に関する情報を取得する経路取得手段をさらに有し、
前記情報取得手段は、前記ユーザの移動経路の近傍にあるランドマークの名称に関する情報を取得する、
請求項３または４に記載の音声認識装置。
【請求項６】
前記情報取得手段は、前記カテゴリ辞書として、前記ユーザの嗜好に関する情報を取得し、
前記補正手段は、前記ユーザの発話内容が、前記ユーザの嗜好に関するものであった場合に、前記ユーザの嗜好に関する情報を用いて前記音声認識の結果を補正する、
請求項１から５のいずれかに記載の音声認識装置。
【請求項７】
前記情報取得手段は、前記カテゴリ辞書として、ユーザが所持する携帯端末から、登録されている連絡先に関する情報を取得し、
前記補正手段は、前記ユーザの発話内容が、人物に関するものであった場合に、前記連絡先に関する情報を用いて前記音声認識の結果を補正する、
請求項１から６のいずれかに記載の音声認識装置。
【請求項８】
前記音声認識手段は、音声認識サーバを介して音声の認識を行う、
請求項１から７のいずれかに記載の音声認識装置。
【請求項９】
音声認識装置が行う音声認識方法であって、
ユーザが発話した音声を取得する音声取得ステップと、
前記取得した音声を認識した結果を取得する音声認識ステップと、
音声認識の結果に基づいて、前記ユーザの発話内容をカテゴリに分類するカテゴリ分類ステップと、
前記分類されたカテゴリに対応する単語が含まれたカテゴリ辞書を取得する情報取得ステップと、
前記カテゴリ辞書に基づいて、前記音声認識の結果を修正する補正ステップと、
を含む、音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された音声を認識する音声認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザが発した音声を認識し、当該認識結果を用いてコンピュータが処理を行う音声認識技術が普及している。音声認識技術を用いることで、コンピュータを非接触で操作することが可能になり、特に自動車などの移動体に搭載されたコンピュータの利便性が大きく向上する。
【０００３】
音声認識を行う際の認識精度は、認識に用いる辞書の規模によって異なる。例えば、音声認識に特化されたワークステーションと、音声認識に特化されていないパーソナルコンピュータとでは、認識精度に大きな差があることがある。
そこで、規模の小さいコンピュータにおいて音声認識を利用したい場合、通信回線を通して規模の大きいコンピュータに音声データを転送し、認識結果を取得するという手法が利用されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−０３４２９２号公報
【特許文献２】特開２０１３−１５４４５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
音声認識は、入力された音声と認識辞書とを比較した結果に基づいて行われるため、発音や特徴が類似した異なる単語が認識結果として出力されてしまう場合がある。
【０００６】
本発明は上記の課題を考慮してなされたものであり、音声認識装置が行う音声認識の精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第一の形態に係る音声認識装置は、
ユーザが発話した音声を取得する音声取得手段と、前記取得した音声を認識した結果を取得する音声認識手段と、音声認識の結果に基づいて、前記ユーザの発話内容をカテゴリに分類するカテゴリ分類手段と、前記分類されたカテゴリに対応する単語が含まれたカテゴリ辞書を取得する情報取得手段と、前記カテゴリ辞書に基づいて、前記音声認識の結果を修正する補正手段と、を有することを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る音声認識装置は、誤った単語を認識してしまうことを防ぐため、音響的な特徴以外を併用して音声認識を行うという特徴を有する。
カテゴリ分類手段は、音声を認識した結果に基づいて、ユーザが行った発話の内容をカテゴリに分類する手段である。これにより、ユーザが話題としている対象のカテゴリを取得することができる。カテゴリは、例えば、「場所」「人物」「食べ物」など、事前に定義された複数のものの中から選択してもよい。
【０００９】
情報取得手段は、分類されたカテゴリに対応する単語が含まれたカテゴリ辞書を取得する手段である。カテゴリ辞書は、カテゴリごとに予め作成されたものであってもよいし、カテゴリに応じて動的に収集されたものであってもよい。例えば、ウェブサービス等の外
部の情報ソースを用いて収集された情報であってもよい。
【００１０】
また、補正手段は、カテゴリ辞書に基づいて音声認識の結果を補正する手段である。例えば、場所に対する話題がなされたと判定された場合、場所に対応する（例えば、固有名詞を多く含む）カテゴリ辞書を用いて結果の補正を行う。
かかる構成によると、音響的に似ている単語を、カテゴリに基づいて区別することができるため、音声認識の精度が向上する。
【００１１】
また、前記カテゴリ辞書は、前記カテゴリに対応し、かつ、前記ユーザに関連する単語を含み、前記補正手段は、前記カテゴリ辞書に含まれる単語と、前記音声認識の結果に含まれる単語が類似する場合に、前記音声認識の結果に含まれる単語を置き換えることを特徴としてもよい。
【００１２】
ユーザに関連する単語とは、例えば、ユーザの位置情報、ユーザの移動経路、ユーザの嗜好、ユーザの交友関係などに関する単語であるが、これらに限られない。
例えば、「場所」というカテゴリに対応し、かつ、ユーザに関連する単語として、ユーザの現在位置周辺に存在するランドマークの名称等が挙げられる。
また、類似とは、音響的に類似していることを意味する。かかる構成によると、装置を利用するユーザに適した修正候補を提供することができる。
【００１３】
また、本発明に係る音声認識装置は、位置情報を取得する位置情報取得手段をさらに有し、前記情報取得手段は、前記カテゴリ辞書として、前記位置情報に関連するランドマークの名称に関する情報を取得し、前記補正手段は、前記ユーザの発話内容が、場所に関するものであった場合に、前記ランドマークの名称に関する情報を用いて前記音声認識の結果を修正することを特徴としてもよい。
【００１４】
ユーザの発話内容が場所に関するものであった場合、情報取得手段が、位置情報に基づいてランドマークの名称に関する情報を取得する。位置情報とは、現在位置を示す情報であってもよいし、目的地までの経路情報などであってもよい。なお、情報の取得先は、音声認識を行う装置とは別の装置であってもよい。かかる構成によると、ランドマークに関する固有名詞の認識精度を向上させることができる。
【００１５】
また、前記情報取得手段は、前記位置情報で示された場所の近傍にあるランドマークの名称に関する情報を取得することを特徴としてもよい。
【００１６】
位置情報で示された場所の近傍にあるランドマークは、ユーザによって言及される可能性が高いためである。
【００１７】
また、本発明に係る音声認識装置は、前記ユーザの移動経路に関する情報を取得する経路取得手段をさらに有し、前記情報取得手段は、前記ユーザの移動経路の近傍にあるランドマークの名称に関する情報を取得することを特徴としてもよい。
【００１８】
ユーザの移動経路を取得できる場合、情報取得手段が、当該移動経路の近傍にあるランドマークの名称に関する情報を取得する。移動経路の近傍にあるランドマークは、ユーザによって言及される可能性が高いため、ランドマークに関する固有名詞の認識精度をより向上させることができる。なお、ユーザの移動経路は、ナビゲーション装置や、ユーザが所持する携帯端末から取得してもよい。また、移動経路とは、出発地から現在位置までの経路であってもよいし、現在位置から目的地までの経路であってもよい。また、出発地から目的地までの経路であってもよい。
【００１９】
また、前記情報取得手段は、前記カテゴリ辞書として、前記ユーザの嗜好に関する情報を取得し、前記補正手段は、前記ユーザの発話内容が、前記ユーザの嗜好に関するものであった場合に、前記ユーザの嗜好に関する情報を用いて前記音声認識の結果を補正することを特徴としてもよい。
【００２０】
ユーザの嗜好とは、例えば、ユーザが関心を示している情報のジャンル、食べ物、趣味、テレビ番組、スポーツ、ウェブサイト、音楽などであるが、これらに限られない。
ユーザの嗜好に関する情報は、音声認識装置に記憶されたものであってもよいし、外部の装置（例えば、ユーザが所持する携帯端末）から取得したものであってもよい。また、ユーザの嗜好に関する情報は、事前に作成されたプロフィール情報に基づいて取得されてもよいし、ウェブの閲覧履歴や、音楽・ムービーの再生履歴などに基づいて動的に生成されたものであってもよい。
【００２１】
また、前記情報取得手段は、前記カテゴリ辞書として、ユーザが所持する携帯端末から、登録されている連絡先に関する情報を取得し、前記補正手段は、前記ユーザの発話内容が、人物に関するものであった場合に、前記連絡先に関する情報を用いて前記音声認識の結果を補正することを特徴としてもよい。
【００２２】
かかる構成によると、ユーザの知人に関する固有名詞の認識精度をより向上させることができる。
【００２３】
また、前記音声認識手段は、音声認識サーバを介して音声の認識を行うことを特徴としてもよい。
【００２４】
一般的に、音声認識をサーバに行わせた場合、ユーザに固有な情報を反映することができず、音声認識をローカルで行った場合、認識精度を確保できないという問題が生じるが、本発明によると、サーバが音声認識を行った後で、ユーザに関連する情報を用いて認識結果を修正するため、双方を両立させることができる。
【００２５】
なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を含む音声認識装置として特定することができる。また、前記音声認識装置が行う音声認識方法として特定することもできる。上記処理や手段は、技術的な矛盾が生じない限りにおいて、自由に組み合わせて実施することができる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、音声認識装置が行う音声認識の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】第一の実施形態に係る対話システムのシステム構成図である。
【図２】第一の実施形態に係る車載端末が行う処理のフローチャート図である。
【図３】第一の実施形態に係る車載端末が行う処理のフローチャート図である。
【図４】第二の実施形態に係る対話システムのシステム構成図である。
【図５】第二の実施形態に係る対話システムが行う処理のフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
（第一の実施形態）
以下、本発明の好ましい実施形態について図面を参照しながら説明する。
第一の実施形態に係る対話システムは、車両に搭乗しているユーザ（例えば運転者）から音声コマンドを取得して音声認識を行い、認識結果に基づいて応答文を生成し、ユーザに提供するシステムである。
【００２９】
<システム構成>
図１は、第一の実施形態に係る対話システムのシステム構成図である。
本実施形態に係る対話システムは、車載端末１０と音声認識サーバ２０から構成される。
【００３０】
車載端末１０は、ユーザが発した音声を取得し、音声認識サーバ２０を介して音声認識を行う機能と、音声認識の結果に基づいて応答文を生成し、ユーザに提供する機能を有する装置である。車載端末１０は、例えば、車載されたカーナビゲーション装置であってもよいし、汎用のコンピュータであってもよい。また、他の車載端末であってもよい。
また、音声認識サーバ２０は、車載端末１０から送信された音声データに対して音声認識処理を行い、テキストに変換する装置である。音声認識サーバ２０の詳しい構成については後述する。
【００３１】
車載端末１０は、音声入出力部１１、補正部１２、経路情報取得部１３、ユーザ情報取得部１４、通信部１５、応答生成部１６、入出力部１７から構成される。
【００３２】
音声入出力部１１は、音声を入出力する手段である。具体的には、不図示のマイクを用いて、音声を電気信号（以下、音声データ）に変換する。取得した音声データは、後述する音声認識サーバ２０へ送信される。また、音声入出力部１１は、不図示のスピーカを用いて、後述する応答生成部１６から送信された音声データを音声に変換する。
【００３３】
補正部１２は、音声認識サーバ２０が音声認識を行った結果を補正する手段である。補正部１２は、（１）音声認識サーバ２０から取得したテキストに基づいて、ユーザが行った発話の内容をカテゴリに分類する処理と、（２）分類されたカテゴリと、後述する経路情報およびユーザ情報に基づいて、音声認識結果を補正する処理を実行する。具体的な補正の方法については後述する。
【００３４】
経路情報取得部１３は、ユーザの移動経路に関する情報（経路情報）を取得するための手段であり、本発明における経路取得手段である。経路情報取得部１３は、車両に搭載されたナビゲーション装置や、携帯端末などの経路案内機能を有する装置から、現在位置、目的地、および、目的地までの経路情報を取得する。
【００３５】
ユーザ情報取得部１４は、装置のユーザに関する情報（ユーザ情報）を取得する手段である。本実施形態では、具体的には、ユーザが所持する携帯端末から、（１）当該ユーザの連絡先に登録されている名前情報、（２）当該ユーザのプロフィール情報、（３）音楽再生履歴の三種類の情報を取得する。
【００３６】
通信部１５は、通信回線（例えば携帯電話網）を介してネットワークにアクセスすることで、音声認識サーバ２０との通信を行う手段である。
【００３７】
応答生成部１６は、音声認識サーバ２０が送信したテキスト（すなわちユーザが行った発話の内容）に基づいて、ユーザへの返答となる文章（発話文）を生成する手段である。応答生成部１６は、例えば、予め記憶された対話シナリオ（対話辞書）に基づいて応答を生成してもよい。応答生成部１６が生成した返答は、後述する入出力部１７へテキスト形式で送信され、その後、合成音声によってユーザに向けて出力される。
【００３８】
音声認識サーバ２０は、音声の認識に特化したサーバ装置であり、通信部２１および音声認識部２２からなる。
通信部２１が有する機能は、前述した通信部１５と同様であるため、詳細な説明は省略
する。
音声認識部２２は、取得した音声データに対して音声認識を行い、テキストに変換する手段である。音声認識は、既知の技術によって行うことができる。例えば、音声認識部２２には、音響モデルと認識辞書が記憶されており、取得した音声データと音響モデルとを比較して特徴を抽出し、抽出した特徴を認識辞書とをマッチングさせることで音声認識を行う。音声認識の結果得られたテキストは、車載端末１０に送信される。
【００３９】
車載端末１０および音声認識サーバ２０は、いずれもＣＰＵ、主記憶装置、補助記憶装置を有する情報処理装置として構成することができる。補助記憶装置に記憶されたプログラムが主記憶装置にロードされ、ＣＰＵによって実行されることで、図１に図示した各手段が機能する。なお、図示した機能の全部または一部は、専用に設計された回路を用いて実行されてもよい。
【００４０】
<処理フローチャート>
次に、車載端末１０が行う具体的な処理の内容について説明する。図２は、車載端末１０が実行する処理を示したフローチャートである。
まず、ステップＳ１１で、音声入出力部１１が不図示のマイクを通してユーザから音声を取得する。取得した音声は音声データに変換され、通信部１５および通信部２１を介して音声認識サーバ２０へ送信される。
送信された音声データは、音声認識部２２によってテキストに変換され、変換が完了次第、通信部２１および通信部１５を介して補正部１２へ送信される（ステップＳ１２）。
【００４１】
次に、ステップＳ１３で、補正部１２が、発話内容のカテゴリを判定する。
発話内容のカテゴリは、例えば、単語の一致度によって決定することができる。例えば、形態素解析によって文章を単語に分解し、助詞や副詞などを除外した残りの単語について、カテゴリごとに定められた所定の単語と一致するか否かを検証する。そして、単語ごとに定められたスコアを加算して、カテゴリごとの合計スコアを算出する。最終的に、最もスコアが高いカテゴリを、当該発話内容のカテゴリとして決定する。
なお、本例では、単語の一致度によって発話のカテゴリを決定したが、機械学習などの手法を用いて発話内容のカテゴリを判定するようにしてもよい。
【００４２】
次に、ステップＳ１４で、補正部１２が、判定されたカテゴリに応じて認識結果のテキストを補正する。
ここで、図３を参照して、ステップＳ１４で行う処理についてより具体的に説明する。本実施形態では、発話内容のカテゴリを、「音楽」「場所」「嗜好」「人物」の四種類に分類するものとする。
【００４３】
まず、カテゴリが「音楽」であった場合の例について説明する。
カテゴリが「音楽」であった場合（ステップＳ１４１Ａ）、補正部１２が、ユーザ情報取得部１４を介して、ユーザが所持する携帯端末から音楽の再生履歴を取得し、当該再生履歴に含まれる曲名およびアーティスト名を用いて、認識結果を補正する（ステップＳ１４２Ａ）。
【００４４】
例えば、音声認識サーバ２０が出力した認識結果が、「ビーズの新曲出ないかな？」といったものであり、「新曲」という単語に基づいて、当該発話内容のカテゴリが「音楽」であると判定されたとする。この場合、再生履歴に含まれる「Ｂ’ｚ」という単語と、認識結果に含まれる「ビーズ」という単語が音響的に類似していると判定し、「ビーズ」を「Ｂ’ｚ」とする補正を行う。
その後、ステップＳ１５で、「Ｂ’ｚの新曲出ないかな？」というテキストに基づいて、応答生成部１６が応答を生成する。応答生成部１６は、例えば、ウェブサービス等を検
索してニューアルバムのリリース予定を取得し、ユーザに提供する。
【００４５】
次に、カテゴリが「場所」であった場合の例について説明する。
カテゴリが「場所」であった場合（ステップＳ１４１Ｂ）、補正部１２が、経路情報取得部１３を介して経路情報を取得し、当該経路沿いに存在するランドマークの名称を取得したうえで、当該ランドマークの名称を用いて、認識結果を補正する（ステップＳ１４２Ｂ）。
【００４６】
例えば、音声認識サーバ２０が出力した認識結果が、「赤坂サーカスってこの辺りだったっけ？」といったものであり、「この辺り」という単語に基づいて、当該発話内容のカテゴリが「場所」であると判定されたとする。この場合、経路沿いに存在する「赤坂サカス」という建物の名称と、認識結果に含まれる「サーカス」という単語が音響的に類似していると判定し、「サーカス」を「サカス」とする補正を行う。
その後、ステップＳ１５で、「赤坂サカスってこの辺りだったっけ？」というテキストに基づいて、応答生成部１６が応答を生成する。応答生成部１６は、例えば、ウェブサービス等を検索して赤坂サカスの場所を検索し、ユーザに提供する。
【００４７】
なお、本例では経路情報を用いて補正を行ったが、必ずしも経路情報を用いる必要はない。例えば、現在位置のみを用いてもよいし、目的地の場所のみを用いてもよい。なお、ランドマークの名称は、音声認識装置が予め記憶しているものであってもよいし、携帯端末やカーナビゲーション装置から取得したものであってもよい。
【００４８】
次に、カテゴリが「嗜好」であった場合の例について説明する。
カテゴリが「嗜好」であった場合（ステップＳ１４１Ｃ）、補正部１２が、ユーザ情報取得部１４を介して、ユーザが所持する携帯端末から当該ユーザのプロフィール情報を取得し、当該プロフィール情報に含まれる嗜好についての情報を用いて、認識結果を補正する（ステップＳ１４２Ｃ）。
【００４９】
例えば、音声認識サーバ２０が出力した認識結果が、「友達にピーマン食べさせられた」といったものであり、「ピーマン」という単語に基づいて、当該発話内容のカテゴリが「嗜好」であると判定されたとする。また、プロフィール情報に「嫌いな食べ物はピータンである」という情報が含まれているものとする。この場合、プロフィール情報に含まれる「ピータン」と、認識結果に含まれる「ピーマン」という単語が音響的に類似していると判定し、「ピーマン」を「ピータン」とする補正を行う。
その後、ステップＳ１５で、「友達にピータン食べさせられた」というテキストに基づいて、応答生成部１６が応答を生成する。応答生成部１６は、例えば、「それは嫌だったね」といった応答を生成し、ユーザに提供する。
【００５０】
次に、カテゴリが「人物」であった場合の例について説明する。
カテゴリが「人物」であった場合（ステップＳ１４１Ｄ）、補正部１２が、ユーザ情報取得部１４を介して、ユーザが所持する携帯端末から連絡先情報を取得し、当該連絡先情報に含まれる人名を取得したうえで、当該人名を用いて、認識結果を補正する（ステップＳ１４２Ｄ）。
【００５１】
例えば、音声認識サーバ２０が出力した認識結果が、「最近、桜坂に会っていないな」といったものであり、「会っていない」という単語に基づいて、当該発話内容のカテゴリが「人物」であると判定されたとする。この場合、連絡帳に含まれる「神楽坂」という名字と、認識結果に含まれる「桜坂」という単語が音響的に類似していると判定し、「桜坂」を「神楽坂」とする補正を行う。
その後、ステップＳ１５で、「最近、神楽坂に会っていないな」というテキストに基づ
いて、応答生成部１６が応答を生成する。応答生成部１６は、例えば、「久しぶりに神楽坂さんに電話してみる？」といった応答を生成し、ユーザに提供する。
【００５２】
なお、音声認識サーバ２０が出力した認識結果が、「最近、桜坂を聴いてないな」といったものであり、「聴いていない」という単語に基づいて、当該発話のカテゴリが「音楽」であると判定されたものとする。このような場合であって、認識結果に含まれる「桜坂」と、音楽の再生履歴に含まれる「桜坂」が同一であった場合、補正は行われない。
【００５３】
なお、発話がいずれのカテゴリにも当てはまらない場合、ステップＳ１４の処理は省略される。すなわち、図３の処理はスキップされる。
【００５４】
以上説明したように、本実施形態に係る音声認識装置は、ユーザの発話内容をカテゴリに分類し、当該カテゴリに基づいて認識結果を補正する。これにより、音声認識の精度を向上させることができる。さらに、認識結果を補正する際は、経路情報や連絡帳といった、ローカルで保持しているユーザに固有な情報を用いるため、よりユーザに適した補正を行うことができる。
【００５５】
（第二の実施形態）
第二の実施形態は、第一の実施形態における補正部１２、および、応答生成部１６を、独立したサーバ装置に持たせた実施形態である。
【００５６】
図４は、第二の実施形態に係る対話システムのシステム構成図である。なお、第一の実施形態と同様の機能を有する機能ブロックには、同一の符号を付し説明は省略する。
第二の実施形態では、応答文を生成するサーバ装置である応答生成サーバ３０が、応答生成部３２および補正部３３を有している。応答生成部３２は、第一の実施形態における応答生成部１６に対応し、補正部３３は、第一の実施形態における補正部１２に対応する。基本的な機能は同一であるため、説明は省略する。
【００５７】
図５は、第二の実施形態に係る対話システムが行う処理フローチャート図である。ステップＳ１１およびＳ１２の処理は、第一の実施形態と同様であるため、説明は省略する。
ステップＳ５３では、車載端末１０が、音声認識サーバ２０から取得した認識結果を応答生成サーバ３０へ転送し、ステップＳ５４で、補正部３３が、前述した手法によって発話内容のカテゴリを判定する。
【００５８】
次に、ステップＳ５５で、補正部３３が、車載端末１０に対して、判定されたカテゴリに対応するユーザ情報を要求する。これにより、経路情報取得部１３が取得した経路情報、または、ユーザ情報取得部が取得したユーザ情報が応答生成サーバ３０へ送信される。
【００５９】
次に、ステップＳ５６で、補正部１２が、判定されたカテゴリに応じて認識結果のテキストを補正する。そして、応答生成部３２が、補正後のテキストに基づいて応答文を生成し、車載端末１０へ送信する（ステップＳ５７）。
応答文は、最終的にステップＳ５８で音声に変換され、音声入出力部１１を介してユーザに提供される。
【００６０】
（変形例）
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本発明はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施しうる。
例えば、実施形態の説明では、音楽の再生履歴など、ユーザに固有な情報を用いて補正を行ったが、分類されたカテゴリに対応する情報ソースであれば、他の、ユーザに固有ではない情報ソースを用いてもよい。例えば、カテゴリが音楽である場合、楽曲やアーティ
スト名を検索するウェブサービスを利用するようにしてもよい。また、カテゴリに特化した辞書を取得して利用するようにしてもよい。
【００６１】
また、実施形態の説明では、四種類のカテゴリを例示したが、カテゴリはこれ以外であってもよい。また、補正部１２が補正を行うために使用する情報も、例示したものに限られず、分類されたカテゴリに対応する辞書の役割を果たすものであれば、どのような情報を用いてもよい。例えば、ユーザが所持する携帯端末から、メールやＳＮＳの送受信履歴などを取得し、辞書として用いてもよい。
【００６２】
また、実施形態の説明では、本発明に係る音声認識装置を車載端末であるものとしたが、携帯端末として実施してもよい。この場合、経路情報取得部１３は、携帯端末に備わっているＧＰＳモジュールや、起動中のアプリケーションから、位置情報や経路情報を取得してもよい。また、ユーザ情報取得部１４は、携帯端末のストレージからユーザ情報を取得してもよい。
【符号の説明】
【００６３】
１０・・・車載端末
２０・・・音声認識サーバ
１１・・・音声入出力部
１２・・・補正部
１３・・・経路情報取得部
１４・・・ユーザ情報取得部
１５，２１・・・通信部
１６・・・応答生成部
１７・・・入出力部
２２・・・音声認識部
【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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