(57)【要約】【課題】登録すべきでない単語を単語辞書に追加登録してしまう不都合を有効に抑制できる辞書更新装置およびプログラムを提供する。【解決手段】実施形態の辞書更新装置は、音声認識エンジンが単語辞書を用いて音声認識処理を行うことで得られる認識結果テキストと、認識結果テキストの少なくとも一部が修正されることで得られる修正結果テキストとに基づいて、単語辞書に追加登録する単語の候補を抽出する候補抽出部と、抽出した候補を選択可能に表示するとともに、少なくとも、候補を単語辞書に追加登録した場合に音声認識処理に与える影響を表す情報を併せて表示する選択画面を生成し、該選択画面に表示された候補を選択する操作を受け付ける選択制御部と、選択画面上で選択された候補を単語辞書に追加登録する単語登録部と、を備える。【選択図】図１
2018040906.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識エンジンが単語辞書を用いて音声認識処理を行うことで得られる認識結果テキストと、該認識結果テキストの少なくとも一部が修正されることで得られる修正結果テキストとに基づいて、前記単語辞書に追加登録する単語の候補を抽出する候補抽出部と、
抽出した候補を選択可能に表示するとともに、少なくとも、該候補を前記単語辞書に追加登録した場合に音声認識処理に与える影響を表す情報を併せて表示する選択画面を生成し、該選択画面に表示された候補を選択する操作を受け付ける選択制御部と、
前記選択画面上で選択された候補を前記単語辞書に追加登録する単語登録部と、
を備える辞書更新装置。
【請求項２】
前記影響を表す情報は、前記単語辞書に候補を追加登録する前後で前記認識結果テキストが変化する例を示す情報を含む、
請求項１に記載の辞書更新装置。
【請求項３】
前記認識結果テキストが変化する例は、前記単語辞書に追加登録する候補の単語が含まれない例が優先的に表示される、
請求項２に記載の辞書更新装置。
【請求項４】
前記影響を表す情報は、前記単語辞書に候補を追加登録する前後における前記音声認識エンジンの認識精度の変化を示す情報を含む、
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の辞書更新装置。
【請求項５】
前記選択画面に複数の候補が選択可能に表示されている場合、前記認識精度の変化を示す情報は、選択された候補に応じて変化するように表示される、
請求項４に記載の辞書更新装置。
【請求項６】
前記選択制御部は、抽出された複数の候補を各候補の優先度を表すスコアが高い順に並べて表示するとともに、各候補のスコアの増加要因または減少要因を示す情報をさらに表示する前記選択画面を生成する、
請求項１乃至５のいずれか一項に記載の辞書更新装置。
【請求項７】
前記スコアの増加要因を示す情報は、候補が、所定の文書内の重要語と一致する単語であることを示す情報を含む、
請求項６に記載の辞書更新装置。
【請求項８】
前記スコアの増加要因を示す情報は、修正頻度が基準値以上の候補であることを示す情報を含む、
請求項６または７に記載の辞書更新装置。
【請求項９】
前記スコアの増加要因を示す情報は、前記単語辞書に候補を追加登録することで前記音声認識エンジンの認識精度が向上することを示す情報を含む、
請求項６乃至８のいずれか一項に記載の辞書更新装置。
【請求項１０】
前記スコアの増加要因を示す情報は、候補が、修正操作に習熟したユーザにより修正された単語であることを示す情報を含む、
請求項６乃至９のいずれか一項に記載の辞書更新装置。
【請求項１１】
前記スコアの減少要因を示す情報は、候補の文字数が所定数以下であることを示す情報を含む、請求項６乃至１０のいずれか一項に記載の辞書更新装置。
【請求項１２】
コンピュータに、
音声認識エンジンが単語辞書を用いて音声認識処理を行うことで得られる認識結果テキストと、該認識結果テキストの少なくとも一部が修正されることで得られる修正結果テキストとに基づいて、前記単語辞書に追加登録する単語の候補を抽出する機能と、
抽出した候補を選択可能に表示するとともに、少なくとも、該候補を前記単語辞書に追加登録した場合に音声認識処理に与える影響を表す情報を併せて表示する選択画面を生成し、該選択画面に表示された候補を選択する操作を受け付ける機能と、
前記選択画面上で選択された候補を前記単語辞書に追加登録する機能と、
を実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、辞書更新装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、単語辞書を用いて音声認識処理を行う音声認識システムにおいて、認識結果に対するユーザの修正操作に応じて、単語辞書に登録されていない単語を追加登録する技術が知られている。この従来技術は、ユーザによる修正後の単語が単語辞書に登録されていない場合に、修正後の単語を自動的に単語辞書に追加登録する。このため、単語辞書に登録すると却って音声認識処理に悪影響を与えるような単語も追加登録される場合があり、改善が求められる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５３６６１６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、登録すべきでない単語を単語辞書に追加登録してしまう不都合を有効に抑制できる辞書更新装置およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の辞書更新装置は、候補抽出部と、選択制御部と、単語登録部と、を備える。候補抽出部は、音声認識エンジンが単語辞書を用いて音声認識処理を行うことで得られる認識結果テキストと、該認識結果テキストの少なくとも一部を修正した結果を示す修正結果テキストとに基づいて、前記単語辞書に追加登録する単語の候補を抽出する。選択制御部は、抽出した候補を選択可能に表示するとともに、少なくとも、該候補を前記単語辞書に追加登録した場合に音声認識処理に与える影響を表す情報を併せて表示する選択画面を生成し、該選択画面に表示された候補を選択する操作を受け付ける。単語登録部は、前記選択画面上で選択された候補を前記単語辞書に追加登録する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、実施形態のサーバ装置の機能的な構成例を示すブロック図である。
【図２】図２は、ユーザデータの一例を示す図である。
【図３】図３は、音声データの一例を示す図である。
【図４】図４は、単語辞書の一例を示す図である。
【図５】図５は、認識結果データの一例を示す図である。
【図６】図６は、修正結果データの一例を示す図である。
【図７】図７は、候補データの一例を示す図である。
【図８】図８は、関連文書データの一例を示す図である。
【図９】図９は、評価用データの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、選択画面の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、サーバ装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、サーバ装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、実施形態の辞書更新装置およびプログラムを、図面を参照して詳細に説明する。以下では、実施形態の辞書更新装置を、単語辞書を用いた音声認識処理を行う音声認識システムの拡張機能として実現する例を挙げて説明する。音声認識システムは、一例として、ネットワークを利用したサーバ・クライアントシステムのサーバ装置として実現することができる。このサーバ装置は、単語辞書を用いた音声認識処理により得られる認識結果テキストに対する修正操作に応じて、単語辞書に追加登録する単語の候補を抽出する。そして、抽出した候補を選択可能に表示する後述の単語選択画面を生成し、この単語選択画面上で選択された候補を単語辞書に登録する。
【０００８】
図１は、本実施形態のサーバ装置１０の機能的な構成例を示すブロック図である。本実施形態のサーバ装置１０は、例えば、音声認識利用アプリ３０やブラウザ４０からネットワークを介してアクセスされる。音声認識利用アプリ３０は、サーバ装置１０による音声認識処理を利用する任意のアプリケーションであり、任意の登録ユーザが使用するクライアント装置上で動作する。このクライアント装置は、少なくとも、音声認識利用アプリ３０の実行環境となるコンピュータ資源と、ユーザの音声を入力するためのピンマイク、ヘッドセットなどの音声入力装置と、認識結果テキストを表示するための表示装置と、認識結果テキストに対する修正操作を入力するためのマウス、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネルなどの操作入力装置と、ネットワークを介してサーバ装置１０に接続するための通信装置とを備える。
【０００９】
また、ブラウザ４０は、サーバ装置１０が提供する後述の選択画面を閲覧するためのソフトウェアであり、例えば、システムの管理者、あるいは音声認識利用アプリ３０の管理者などが使用するクライアント装置上で動作する。このクライアント装置は、少なくとも、ブラウザ４０の実行環境となるコンピュータ資源と、後述の選択画面を表示するための表示装置と、選択画面に対する操作を入力するためのマウス、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネルなどの操作入力装置と、ネットワークを介してサーバ装置１０に接続するための通信装置とを備える。なお、音声認識利用アプリ３０とブラウザ４０とが共通のクライアント装置上で動作する構成であってもよい。つまり、ブラウザ４０を用いて単語登録のための操作を行うシステムの管理者や音声認識利用アプリ３０の管理者などが、音声認識利用アプリ３０を用いて認識結果テキストに対する修正操作を行ってもよいし、音声認識利用アプリ３０のエンドユーザが、ブラウザ４０を用いて単語登録のための操作を行ってもよい。
【００１０】
本実施形態のサーバ装置１０は、例えば図１に示すように、ユーザ認証部１１と、音声入力受付部１２と、音声認識エンジン１３と、修正制御部１４と、候補抽出部１５と、精度評価部１６と、選択制御部１７と、単語登録部１８とを備える。
【００１１】
ユーザ認証部１１は、音声認識利用アプリ３０やブラウザ４０からのシステムへのログイン処理を行う。ログイン処理を通じてサーバ装置１０は、システムにアクセスするユーザを特定し、音声入力受付部１２が入力を受け付けた音声がどのユーザのものか、どのユーザに対する単語登録動作を行うかなどを把握する。ユーザは、音声認識利用アプリ３０やブラウザ４０からシステムにログインすることで、本実施形態のサーバ装置１０によるサービスを利用することができる。システムにログインできるユーザは事前に登録されているものとする。登録されたユーザ（登録ユーザ）に関するユーザデータは、ユーザデータ格納部２１に蓄積される。ユーザ認証部１１は、ユーザデータ格納部２１を参照して、ログイン処理を行う。ユーザ認証部１１は、認証を行うためのＡＰＩ（Application  Programming  Interface）およびＵＩ（User  Interface）を備える。
【００１２】
図２は、ユーザデータ格納部２１に蓄積されたユーザデータＤ１の一例を示す図である。ユーザデータＤ１は、例えば図２に示すように、ユーザＩＤと、ユーザ名と、修正タスク習熟度とを含む。ユーザＩＤは、各登録ユーザに対して一意に割り当てられた識別情報である。ユーザ名は、ユーザを判別するための固有名である。ログイン処理においてユーザは、ユーザ名を入力もしくは選択する。修正タスク習熟度は、後述の候補抽出部１５が抽出した候補のスコアを算出するために用いられる。修正タスク習熟度の設定および利用方法については後述する。ユーザデータＤ１は、ユーザのメールアドレスや認証のためのパスワードなどの他の情報を含んでもよい。
【００１３】
音声入力受付部１２は、音声認識利用アプリ３０からの音声入力を受け付けて、入力された音声およびその付加情報を含む音声データを音声データ格納部２２に格納する。音声認識利用アプリ３０からは、例えば音声入力ボタンのオンオフといったユーザの明示的な操作、あるいはユーザの発話が一定時間以上途切れたことの検出などに応じて区切られる連続的な音声が入力される。音声入力受付部１２は、この連続的な音声を単一の音声として音声データ格納部２２に格納する。
【００１４】
図３は、音声データ格納部２２に格納された音声データＤ２の一例を示す図である。音声データＤ２は、例えば図３に示すように、音声ＩＤと、ユーザＩＤと、音声と、発話日時とを含む。音声ＩＤは、各音声に対して一意に割り当てられた識別情報である。ユーザＩＤは、その音声をどのユーザが発話したかを示す。音声は、その音声自体のバイトデータである。発話日時は、その音声の発話が行われた日時を示す。
【００１５】
音声入力受付部１２によって入力が受け付けられた音声は、音声入力受付部１２から直接、あるいは音声データ格納部２２に一旦格納された後に読み出されて、音声認識エンジン１３に送られる。
【００１６】
音声認識エンジン１３は、単語辞書格納部２３が保持する単語辞書を用いて、音声入力受付部１２によって入力が受け付けられた音声に対する音声認識処理を行う。単語辞書は各ユーザに対して対応する単一のものが存在し、音声認識処理を要求するユーザに対応する単語辞書を用いて音声認識処理が行われる。複数ユーザで共有する単語辞書が存在し、ユーザが共有単語辞書を選択して音声認識処理や後述の単語登録動作を行う構成であってもよい。
【００１７】
図４は、単語辞書格納部２３が保持する単語辞書Ｄ３の一例を示す図である。単語辞書Ｄ３は、例えば図４に示すように、単語ＩＤと、表記と、読みとを含む。単語ＩＤは、単語辞書Ｄ３に登録された各単語に対して一意に割り当てられた識別情報である。表記は、その単語がどのように表示されるかを示す。読みは、その単語の音素との対応をとるための平仮名や片仮名からなる。１つの単語に対して複数の読みが登録されていてもよい。単語辞書Ｄ３は、各単語の品詞情報などの他の情報を含んでいてもよい。
【００１８】
音声認識エンジン１３による音声認識処理の結果は、認識結果データとして認識結果格納部２４に格納される。図５は、認識結果格納部２４に格納された認識結果データＤ４の一例を示す図である。認識結果データＤ４は、例えば図５に示すように、認識結果ＩＤと、音声ＩＤと、発話日時と、認識結果テキストとを含む。認識結果ＩＤは、各認識結果に対して一意に割り当てられた識別情報である。音声ＩＤは、その認識結果がどの音声に対する音声認識処理の結果であるかを示す。発話日時は、その認識結果に対応する音声の発話が行われた日時を示す。認識結果テキストは、音声認識処理の結果として得られたテキストデータである。音声認識エンジン１３は、単一の音声を発話が行われていない区間で区切って音声認識処理を行うため、単一の音声に対して複数の認識結果が得られる場合がある。
【００１９】
修正制御部１４は、音声認識利用アプリ３０からの要求を受けて、認識結果テキストに対する修正を行う。修正制御部１４は、例えば、指定された範囲の認識結果テキストを表示する修正画面を生成し、この修正画面上でユーザによる修正操作を受け付けることで、認識結果テキストを修正する。ただし、修正制御部１４は、認識結果テキストに対するユーザの修正操作に応じた修正結果を取得できる構成であればよく、上記の例に限らない。修正制御部１４による修正結果は、修正結果データとして修正結果格納部２５に格納される。
【００２０】
図６は、修正結果格納部２５に格納された修正結果データＤ５の一例を示す図である。修正結果データＤ５は、例えば図６に示すように、修正結果ＩＤと、認識結果ＩＤと、修正ユーザＩＤと、修正日時と、修正結果テキストとを含む。修正結果ＩＤは、各修正結果に対して一意に割り当てられた識別情報である。認識結果ＩＤは、その修正結果がどの認識結果テキストを修正することで得られたものかを示す。修正ユーザＩＤは、修正を行ったユーザのユーザＩＤである。修正日時は、修正が行われた日時を示す。修正結果テキストは、認識結果テキストを修正することで得られたテキストデータである。認識結果テキストに対する修正は、そのユーザの発話を音声認識処理して得られた認識結果テキストに対してだけでなく、他のユーザの発話を音声認識処理して得られた認識結果テキストに対しても行うことができる。ある認識結果テキストに対して修正を行うことができるユーザを修正制御部１４や音声認識利用アプリ３０が制限する構成であってもよい。
【００２１】
候補抽出部１５は、認識結果格納部２４および修正結果格納部２５を参照し、認識結果データＤ４に含まれる認識結果テキストと、修正結果データＤ５に含まれる修正結果テキストとに基づいて、単語辞書Ｄ３に追加登録する単語の候補を抽出する。候補抽出部１５は、例えば、ブラウザ４０から後述の選択画面の生成が要求されることに応じて呼び出される。候補の抽出は、例えば、認識結果テキストに対する修正結果テキストの差分を検出することで行われる。すなわち候補抽出部１５は、例えば、図５に例示する認識結果ＩＤが６５の認識結果テキスト「理解あは人の動きを把握し認識します」と、図６に例示する修正結果ＩＤが３２の修正結果テキスト「リカイアは人の動きを把握し認識します」とに基づき、認識結果テキストに対する修正結果テキストの差分として、認識結果テキストに含まれる「理解あ」が「リカイア」となっていることを検出し、修正結果テキストに含まれる「リカイア」を、単語辞書Ｄ３に追加登録する単語の候補として抽出する。認識結果テキストに対する修正結果テキストの差分を検出する際に、修正結果テキストを形態素解析して、差分の中もしくは周辺の名詞と思われる部分のみを抽出対象とするといった後処理を行ってもよい。
【００２２】
候補抽出部１５により抽出された候補は、候補データとして候補格納部２６に格納される。図７は、候補格納部２６に格納された候補データＤ６の一例を示す図である。候補データＤ６は、例えば図７に示すように、候補ＩＤと、表記と、読みと、修正結果ＩＤと、精度向上寄与率と、スコアと、スコア増加要因情報と、スコア減少要因情報とを含む。
【００２３】
候補ＩＤは、候補抽出部１５が抽出した各候補に対して一意に割り当てられた識別情報である。表記は、修正結果テキストから得られる。読みは、表記が平仮名や片仮名の場合はそのまま表記を利用し、それ以外の場合は、例えば表記と読みの対応関係が記述してある外部辞書を参照して取得する。また、読みが判明しない候補については、読みを空欄にしておき、後述の選択画面上でユーザが読みを追記する構成としてもよい。アルファベットで表記が示される候補については、アルファベットの読みを連結したものをその候補の読みとして記録してもよい。
【００２４】
修正結果ＩＤは、その候補がどの修正結果テキストから抽出されたものかを示す。同一の候補が複数の修正結果テキストから抽出された場合、その候補の修正結果ＩＤには、その候補が抽出された複数の修正結果テキストに対応する複数の修正結果ＩＤが記録される。
【００２５】
精度向上寄与率は、その候補を単語辞書Ｄ３に追加登録することによって、音声認識エンジン１３の認識精度がどの程度向上するかを示す。精度向上寄与率は、例えば、その候補の登録前および登録後の音声認識エンジン１３の認識精度を精度評価部１６により評価することで算出される。その候補の登録前後で音声認識エンジン１３の認識精度が例えば１．０ポイント向上する場合、つまり、候補の登録前の認識精度に対する登録後の認識精度の差分が＋１．０ポイントである場合、その候補の精度向上寄与率は１．０である。なお、精度評価部１６による認識精度の評価については後述する。
【００２６】
スコアは、その候補の優先度を示し、いくつかのスコア増加要因およびスコア減少要因に基づいて算出される。スコア増加要因は、その候補のスコアの算出に用いたスコア増加要因を示し、スコア減少要因は、その候補のスコアの算出に用いたスコア減少要因を示す。
【００２７】
スコア増加要因としては、例えば、その候補が後述する関連文書内の重要語と一致する単語である、その候補が多くの修正結果テキストから抽出されており修正頻度が高い、認識精度を向上させる効果が高い、修正を行ったユーザの修正タスク習熟度が高い、などが挙げられる。一方、スコア減少要因としては、例えば、その候補の文字数が少ないなどが挙げられる。
【００２８】
候補抽出部１５は、修正結果テキストから抽出した候補について、上述のスコア増加要因やスコア減少要因の有無を判定し、スコア増加要因やスコア減少要因に応じてベースとなるスコアを増減することにより、候補のスコアを算出する。スコアの増減値は要因ごとに固定の値でもよいし、例えば、修正頻度が基準値を超えることによるスコアの増加については修正頻度が高いほどスコアの増加値を大きくするなど、補正を加えるようにしてもよい。候補抽出部１５はこのように算出した各候補のスコアを、スコア算出に用いたスコア増加要因やスコア減少要因とともに記録する。
【００２９】
関連文書内の重要語と一致する単語であるというスコア増加要因の有無を判定するため、候補抽出部１５は、関連文書に関する関連文書データが格納された関連文書データ格納部２７を参照する。関連文書は、サーバ装置１０によるサービスを利用する音声認識利用アプリ３０に関連する文書であり、音声認識利用アプリ３０が会議音声をテキスト化するものであればその会議に関する資料、コールセンターにおける対話ログをテキスト化するものであれば業務のマニュアルなどを想定する。
【００３０】
図８は、関連文書データ格納部２７に格納された関連文書データＤ７の一例を示す図である。関連文書データＤ７は、例えば図８に示すように、文書ＩＤと、ユーザＩＤと、ファイル名と、重要語とを含む。文書ＩＤは、登録された各関連文書に対して一意に割り当てられた識別情報である。ユーザＩＤは、その関連文書をどのユーザが登録したかを示す。ファイル名は、その関連文書のファイル名である。重要語は、その関連文書から抽出された重要語であり、例えばＴＦ−ＩＤＦなどのテキスト処理の指標を用いて関連文書から抽出される。
【００３１】
候補抽出部１５は、修正結果テキストから抽出した候補について、その候補の表記と一致する重要語を関連文書データＤ７から検索し、候補の表記と一致する重要語が見つかった場合に、その候補のスコアを増加させるとともに、スコア増加要因として「関連文書内重要語」を記録する。
【００３２】
また、修正頻度が高いというスコア増加要因の有無を判定するため、候補抽出部１５は、修正結果テキストから抽出した候補について、例えば、候補データＤ６に記録した修正結果ＩＤの数をカウントし、修正ＩＤの数が基準値（例えば３）以上であるかどうかを判定する。そして、候補データＤ６に記録した修正結果ＩＤの数が基準値以上（つまり修正頻度が基準値以上）であれば、その候補のスコアを増加させるとともに、スコア増加要因として「修正頻度高」を記録する。
【００３３】
また、認識精度を向上させる効果が高いというスコア増加要因の有無を判定するため、候補抽出部１５は、修正結果テキストから抽出した候補について、例えば、候補データＤ６に記録した精度向上寄与率を所定の閾値（例えば１．０ポイント）と比較し、精度向上寄与率が閾値以上であるかどうかを判定する。そして、精度向上寄与率が閾値以上であれば認識精度を向上させる効果が高いと判断し、その候補のスコアを増加させるとともに、スコア増加要因として「精度向上効果高」を記録する。
【００３４】
また、修正を行ったユーザの修正タスク習熟度が高いというスコア増加要因の有無を判定するため、候補抽出部１５は、修正結果テキストから抽出した候補について、まず、候補データＤ６に記録した修正結果ＩＤをキーとして修正結果データＤ５を検索し、対応する修正ユーザＩＤを取得する。次に、候補抽出部１５は、取得した修正ユーザＩＤをキーとしてユーザデータＤ１を検索し、修正を行ったユーザの修正タスク習熟度を取得する。そして、候補抽出部１５は、取得した修正タスク習熟度を所定値（例えば１５）と比較し、修正タスク習熟度が所定値以上であれば修正を行ったユーザの修正タスク習熟度が高いと判断し、その候補のスコアを増加させるとともに、スコア増加要因として「習熟ユーザによる修正」を記録する。
【００３５】
また、候補の文字数が少ないというスコア減少要因の有無を判定するため、候補抽出部１５は、修正結果テキストから抽出した候補について、例えば、候補データＤ６に記録した表記の文字数を所定数（例えば３）と比較し、表記の文字数が所定数以下かどうかを判定する。そして、表記の文字数が所定数以下であれば候補の文字数が少ないと判断し、その候補のスコアを減少させるとともに、スコア減少要因として「短い単語」を記録する。
【００３６】
ここで、音声認識エンジン１３の認識精度を評価する精度評価部１６について説明する。精度評価部１６は、評価用データ格納部２８に格納された評価用データを用いて、音声認識エンジン１３の認識精度を評価する。図９は、評価用データ格納部２８に格納された評価用データＤ８の一例を示す図である。評価用データＤ８は、例えば図９に示すように、評価用データＩＤと、評価用音声と、書き起こしテキストとを含む。評価用データＩＤは、評価用データ格納部２８に格納された各評価用データに対して一意に割り当てられた識別情報である。評価用音声は、評価に用いる音声のバイトデータである。書き起こしテキストは、評価用データＤ８の作成者により書き起こされたテキストであり、評価用音声に対応する正解のテキストである。
【００３７】
精度評価部１６は、評価用データＤ８に含まれる評価用音声を音声認識エンジン１３に入力し、音声認識エンジン１３がこの評価用音声に対する音声認識処理を行うことで得られる認識結果テキストを、評価用音声に対応する書き起こしテキストと比較する。そして、両者の一致度に基づいて、音声認識エンジン１３の認識精度を評価する。認識結果テキストと書き起こしテキストとの一致度としては、例えば文字正解率などが用いられる。この精度評価部１６を用いて、候補抽出部１５が抽出した候補を単語辞書Ｄ３に含まれる単語として扱った場合の音声認識エンジン１３の認識精度を評価することにより、その候補の精度向上寄与率を算出することができる。
【００３８】
選択制御部１７は、候補抽出部１５が抽出した候補を選択可能に表示するとともに、少なくとも、その候補を単語辞書Ｄ３に追加登録した場合に音声認識処理に与える影響を表す情報を併せて表示する選択画面を生成し、その選択画面に表示された候補を選択する操作を受け付ける。
【００３９】
図１０は、選択制御部１７が生成する選択画面５０の一例を示す図である。選択画面５０は、例えば図１０に示すように、候補リスト表示領域５１と、修正履歴表示領域５２と、変化例表示領域５３と、精度変化表示領域５４と、スコア増減要因表示領域５５と、「登録」ボタン５６とを含む。
【００４０】
候補リスト表示領域５１には、候補抽出部１５が抽出した候補のリスト（候補リスト）が表示される。候補リストは、候補抽出部１５が抽出した候補をスコアの高い順に並べたものである。候補リストに含まれる各候補はそれぞれ表記５７と読み５８で表され、各候補の左側に、その候補を単語辞書Ｄ３に追加登録する単語として選択するためのチェックボックス５９が配置されている。候補リストに含まれる各候補のスコアや表記５７および読み５８は、上述の候補データＤ６から取得される。
【００４１】
修正履歴表示領域５２には、候補リストに含まれる各候補に対応する修正履歴が表示される。修正履歴は、例えば、その候補の抽出に用いた認識結果テキストと修正結果テキストとのペアを矢印などの記号で対応付けた形式で表示される。例えば、上述の候補データＤ６から各候補の修正結果ＩＤを１つ選び、その修正結果ＩＤに対応する修正結果テキストと、その修正結果ＩＤと関連付けられた認識結果ＩＤに対応する認識結果テキストとを取得して表示する。
【００４２】
変化例表示領域５３には、候補リストに含まれる各候補に対応する認識結果テキストの変化例が表示される。各候補に対応する認識結果テキストの変化例とは、その候補を単語辞書Ｄ３に追加登録する前後で、音声認識エンジン１３が出力する認識結果テキストが変化する例である。認識結果テキストの変化例は、例えば、その候補を単語辞書Ｄ３に追加登録する前後で音声認識エンジン１３が出力する認識結果テキストに変化が生じる部分を検出し、その変化が生じる部分を含む所定長さの認識結果テキストのペアを矢印などの記号で対応付けた形式で表示する。認識結果テキストが変化する部分が複数検出された場合は、登録後の認識結果テキストに候補の表記が含まれないものを優先的に表示することにより、その候補を単語辞書Ｄ３に追加登録することで他の部分が変化するなど、その候補の追加登録による副作用をユーザに示すことができる。また、登録前の認識結果テキストが修正履歴内の認識結果テキストと異なるものを優先的に表示することで、その候補を単語辞書Ｄ３に追加登録することで修正された箇所以外にどのような影響があるかをユーザに示すことができる。なお、１つの候補に対応して複数の変化例を表示する構成としてもよい。
【００４３】
精度変化表示領域５４には、候補リストの中で現在選択されている候補、つまりチェックボックス５９にチェックが入れられた候補を単語辞書Ｄ３に追加登録した場合に、音声認識エンジン１３の認識精度が登録前からどのように変化するかを示す精度変化が表示される。精度変化は、例えば、候補リストに含まれる候補がいずれも登録されていない現在の単語辞書Ｄ３を用いた場合の音声認識エンジン１３の認識精度（登録前の認識精度）と、現在選択されている候補を追加登録した単語辞書Ｄ３を用いた場合の音声認識エンジン１３の認識精度（登録後の認識精度）とを、矢印などの記号で対応付けた形式で表示される。登録後の認識精度は、例えば、登録前の認識精度に対し、現在選択されている候補に対して算出された上述の精度向上寄与率を加算することで概算値として算出される。現在選択されている候補が複数あれば、各候補の精度向上寄与率がそれぞれ登録前の認識精度に加算される。したがって、選択された候補に応じて登録後の認識精度は変化し、登録前後の認識精度の変化を示す精度変化は、選択された候補に応じて変化するように表示される。
【００４４】
変化例表示領域５３に表示される認識結果テキストの変化例と、精度変化表示領域５４に表示される精度変化は、ともに、候補を単語辞書Ｄ３に追加登録した場合に音声認識処理に与える影響を表す情報である。ユーザは、選択画面５０に表示されるこれらの情報を参照することで、候補リストに含まれる各候補を単語辞書Ｄ３に追加登録すべきかどうかを適切に判断することができる。
【００４５】
スコア増減要因表示領域５５には、候補リストに含まれる各候補に対応するスコア増加要因またはスコア減少要因が表示される。各候補に対応するスコア増加要因やスコア減少要因は、上述の候補データＤ６から取得される。すなわち、スコア増減要因表示領域５５には、スコア増加要因として例えば「関連文書重要語」、「修正頻度高」、「精度向上効果高」、「習熟ユーザによる修正」などが表示される。また、スコア増減要因表示領域５５には、スコア減少要因として例えば「短い単語」などが表示される。ユーザは、選択画面５０に表示されるこれらの情報を参照することで、候補リストに含まれる各候補の優先度が定められた理由を把握することができ、各候補を単語辞書Ｄ３に追加登録すべきかどうかを、より適切に判断することができる。
【００４６】
「登録」ボタン５６は、ユーザが候補リストの中で選択した候補を単語辞書Ｄ３に追加登録することを確定するために操作するボタンである。選択画面５０の「登録」ボタン５６が操作されると、選択制御部１７は、その時点で選択されている候補を追加登録の対象として確定し、その候補の表記５７と読み５８のペアを単語登録部１８に通知する。また、このとき選択制御部１７は、追加登録の対象として確定した候補について、候補データＤ６に含まれる修正結果ＩＤを取得し、この修正結果ＩＤをキーとして修正結果データＤ５を検索することで、候補抽出のもとになる修正操作を行ったユーザを示す修正ユーザＩＤを取得する。そして、ユーザデータＤ１の中で、取得した修正ユーザＩＤと一致するユーザＩＤに対応する修正タスク習熟度を一定数増加させる。
【００４７】
単語登録部１８は、選択画面５０上で選択された候補を単語辞書Ｄ３に追加登録する。すなわち単語登録部１８は、選択画面５０の「登録」ボタン５６が操作されることに応じて選択制御部１７から通知される候補の表記５７と読み５８のペアを、単語辞書Ｄ３に登録する。
【００４８】
次に、本実施形態のサーバ装置１０による一連の動作手順の概要について、図１１を参照しながら説明する。図１１は、本実施形態のサーバ装置１０の動作例を示すフローチャートである。
【００４９】
まず、音声認識エンジン１３が、音声認識利用アプリ３０から入力された音声に対して単語辞書Ｄ３を用いた音声認識処理を行い、認識結果を認識結果データＤ４として認識結果格納部２４に格納する（ステップＳ１０１）。
【００５０】
次に、修正制御部１４が、ユーザの修正操作に応じて認識結果データＤ４に含まれる認識結果テキストを修正し、修正結果を修正結果データＤ５として修正結果格納部２５に格納する（ステップＳ１０２）。
【００５１】
次に、候補抽出部１５が、認識結果データＤ４に含まれる認識結果テキストと、修正結果データＤ５に含まれる修正結果テキストとに基づいて、単語辞書Ｄ３に追加登録する単語の候補を抽出する（ステップＳ１０３）。そして、候補抽出部１５は、ステップＳ１０３で抽出した候補に関する候補データＤ６を生成し、候補格納部２６に格納する（ステップＳ１０４）。
【００５２】
次に、選択制御部１７が、候補データＤ６に基づいて図１０に示すような選択画面５０を生成し（ステップＳ１０５）、この選択画面５０に表示された候補を選択するユーザの操作を受け付ける（ステップＳ１０６）。
【００５３】
最後に、単語登録部１８が、選択画面５０上でユーザにより選択された候補を単語辞書Ｄ３に追加登録し（ステップＳ１０７）、サーバ装置１０の一連の動作が終了する。
【００５４】
以上、具体的な例を挙げながら詳細に説明したように、本実施形態のサーバ装置１０は、音声認識エンジン１３が単語辞書Ｄ３を用いて音声認識処理を行うことで得られる認識結果テキストと、この認識結果テキストの少なくとも一部が修正されることで得られる修正結果テキストに基づいて、単語辞書Ｄ３に追加登録する単語の候補を抽出する。そして、抽出した候補を選択可能に表示するとともに、少なくとも、候補を単語辞書Ｄ３に追加登録した場合に音声認識処理に与える影響を表す情報を併せて表示する選択画面５０を生成し、この選択画面５０に表示された候補を選択する操作を受け付ける。そして、選択画面５０上で選択された候補を単語辞書Ｄ３に追加登録する。したがって、本実施形態のサーバ装置１０によれば、単語辞書Ｄ３に追加登録する単語の候補を実際に単語辞書Ｄ３に追加登録した場合に音声認識処理に与える影響をユーザに認識させながら、単語辞書Ｄ３に追加登録する単語を選択させることができる。これにより、登録すべきでない単語を単語辞書Ｄ３に追加登録してしまう不都合を有効に抑制することができる。
【００５５】
本実施形態のサーバ装置１０は、例えば、一般的なコンピュータを構成するハードウェアと、コンピュータで実行されるプログラム（ソフトウェア）との協働により実現することができる。例えば、コンピュータが所定のプログラムを実行することによって、上述したユーザ認証部１１、音声入力受付部１２、音声認識エンジン１３、修正制御部１４、候補抽出部１５、精度評価部１６、選択制御部１７および単語登録部１８を実現することができる。また、コンピュータが備える大容量記憶装置を用いて、上述したユーザデータ格納部２１、音声データ格納部２２、単語辞書格納部２３、認識結果格納部２４、修正結果格納部２５、候補格納部２６、関連文書データ格納部２７および評価用データ格納部２８を実現することができる。なお、候補格納部２６は、一時的にデータを保持するＲＡＭなどの記憶装置を用いて実現してもよい。
【００５６】
図１２は、本実施形態のサーバ装置１０のハードウェア構成例を示すブロック図である。サーバ装置１０は、例えば図１２に示すように、ＣＰＵ１０１などのハードウェアプロセッサと、ＲＡＭ１０２やＲＯＭ１０３などの記憶装置と、ＨＤＤ１０４などの大容量記憶装置と、ネットワークを介して外部と通信を行う通信Ｉ／Ｆ１０５と、周辺機器を接続するための機器Ｉ／Ｆ１０６と、を備えた通常のコンピュータとしてのハードウェア構成を有する。
【００５７】
このとき、上記のプログラムは、例えば、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ、またはこれに類する記録媒体に記録されて提供される。プログラムを記録する記録媒体は、コンピュータシステムが読み取り可能な記録媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。また、上記プログラムを、コンピュータに予めインストールするように構成してもよいし、ネットワークを介して配布される上記のプログラムをコンピュータに適宜インストールするように構成してもよい。
【００５８】
上記のコンピュータで実行されるプログラムは、上述したユーザ認証部１１、音声入力受付部１２、音声認識エンジン１３、修正制御部１４、候補抽出部１５、精度評価部１６、選択制御部１７および単語登録部１８などの機能的な各部を含むモジュール構成となっており、ＣＰＵ１０１などのハードウェアプロセッサがこのプログラムを適宜読み出して実行することにより、上述した各部がＲＡＭ１０２などの主記憶上に生成されるようになっている。
【００５９】
なお、本実施形態のサーバ装置１０は、上述した機能的な各部の一部または全部を、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field-Programmable  Gate  Array）などの専用のハードウェアにより実現する構成であってもよい。
【００６０】
また、本実施形態のサーバ装置１０は、複数台のコンピュータを通信可能に接続したネットワークシステムとして構成し、上述した各部を複数台のコンピュータに分散して実現する構成であってもよい。また、本実施形態のサーバ装置１０は、クラウドシステム上で動作する仮想マシンであってもよい。
【００６１】
また、以上説明した実施形態では、音声認識システムの拡張機能として辞書更新装置を実現する例を例示したが、実施形態の辞書更新装置は、音声認識システムから独立した別の装置として構成してもよい。この場合、辞書更新装置は、例えばネットワークを介して音声認識システムと接続され、音声認識システムから認識結果テキストや修正結果テキストを取得して以降の処理を行う。
【００６２】
以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００６３】
１０  サーバ装置
１３  音声認識エンジン
１５  候補抽出部
１７  選択制御部
１８  単語登録部
２３  単語辞書格納部
２４  認識結果格納部
２５  修正結果格納部
２６  候補格納部
５０  選択画面
５１  候補リスト表示領域
５２  修正履歴表示領域
５３  変化例表示領域
５４  精度変化表示領域
５５  スコア増減要因表示領域
５６  「登録」ボタン
５７  表記
５８  読み
５９  チェックボックス
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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