(57)【要約】【課題】  言語認識を正確に行う。【解決手段】  第１の言語における第１の語彙に関する情報である第１言語一般語彙情報１２５に基づき、音声に対応する第１言語一般翻訳句を生成し、第１の言語における第２の語彙に関する情報である第１言語専門語彙情報１２６に基づき、音声に対応する第１言語専門翻訳句を生成し、第１言語一般翻訳句、及び第１言語専門翻訳句の間で相互に対応する部分を抽出し、第２の言語における第３の語彙に関する情報である第２言語一般語彙情報１３５に基づき、音声に対応する第２言語一般翻訳句を生成し、第２の言語における第４の語彙に関する情報である第２言語専門語彙情報１３６に基づき、音声に対応する第２言語専門翻訳句を生成し、第２言語一般翻訳句、及び第２言語専門翻訳句の間で相互に対応する部分を抽出し、第１及び第２言語対応部分に基づき、音声の言語を特定する。【選択図】図５
2018087945.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサ及びメモリを備え、発せられた音声の言語を認識する言語認識システムであって、
音声を取得する音声取得部と、
第１の言語における第１の語彙に関する情報である第１言語一般語彙情報に基づき、前記取得した音声に対応する前記第１の言語の言葉である第１言語一般翻訳句を生成する第１言語一般翻訳部と、
前記第１の言語における第２の語彙に関する情報である第１言語専門語彙情報に基づき、前記取得した音声に対応する前記第１の言語の言葉である第１言語専門翻訳句を生成する第１言語専門翻訳部と、
前記生成した第１言語一般翻訳句、及び前記生成した第１言語専門翻訳句の間で相互に対応する部分である第１言語対応部分を抽出する第１対応区間算出部と、
第２の言語における第３の語彙に関する情報である第２言語一般語彙情報に基づき、前記取得した音声に対応する前記第２の言語の言葉である第２言語一般翻訳句を生成する第２言語一般翻訳部と、
前記第２の言語における第４の語彙に関する情報である第２言語専門語彙情報に基づき、前記取得した音声に対応する前記第２の言語の言葉である第２言語専門翻訳句を生成する第２言語専門翻訳部と、
前記生成した第２言語一般翻訳句、及び前記生成した第２言語専門翻訳句の間で相互に対応する部分である第２言語対応部分を抽出する第２対応区間算出部と、
前記抽出した前記第１言語対応部分、及び前記抽出した前記第２言語対応部分に基づき、前記取得した音声の言語を特定する言語識別部と、
を備える言語認識システム。
【請求項２】
前記第１対応区間算出部は、前記第１言語対応部分を、前記第１言語一般翻訳句を表す文字列と前記第１言語専門翻訳句を表す文字列との共通性に基づき抽出し、
前記第２対応区間算出部は、前記第２言語対応部分を、前記第２言語一般翻訳句を表す文字列と前記第２言語専門翻訳句を表す文字列との共通性に基づき抽出する、
請求項１に記載の言語認識システム。
【請求項３】
前記第１対応区間算出部は、前記第１言語一般翻訳句における各単語の発声のタイミング、及び前記第１言語専門翻訳句における各単語の発声のタイミングを取得し、取得したこれらの単語の発声のタイミングの共通性に基づき、前記第１言語対応部分を抽出し、
前記第２対応区間算出部は、前記第２言語一般翻訳句における各単語の発声のタイミング、及び前記第２言語専門翻訳句における各単語の発声のタイミングを取得し、取得したこれらの単語の発声のタイミングの共通性に基づき、前記第２言語対応部分を抽出する、
請求項１に記載の言語認識システム。
【請求項４】
前記言語識別部は、前記第１言語対応部分の、前記第１の言語としての確からしさを示す指標である第１信頼度と、前記第２言語対応部分の、前記第２の言語としての確からしさを示す指標である第２信頼度とに基づき、前記取得した音声の言語を特定する、
請求項１に記載の言語認識システム。
【請求項５】
前記取得した音声に対応する、前記特定した言語による音声を出力する応答部を備える、請求項１に記載の言語認識システム。
【請求項６】
前記第１言語一般語彙情報、前記第１言語専門語彙情報、前記第２言語一般語彙情報、又は前記第２言語専門語彙情報の入力を受け付け、入力を受け付けた情報を出力するデータベース更新部を備える、請求項１に記載の言語認識システム。
【請求項７】
前記第１の言語の言葉を取得し、取得した前記第１の言語の一部を、言葉の使用頻度に関する情報に基づき抽出し、抽出した前記第１の言語の一部を前記第１言語専門語彙情報として記憶し、
前記第２の言語の言葉を取得し、取得した前記第２の言語の一部を、言葉の使用頻度に関する情報に基づき抽出し、抽出した前記第２の言語の一部を前記第２言語専門語彙情報として記憶する、
専門言語更新部を備える、請求項１に記載の言語認識システム。
【請求項８】
前記抽出した前記第１の言語の言葉の一部を前記第２の言語の言葉に変換し、変換した前記第２の言語の言葉を前記第２言語専門語彙情報として記憶し、
前記抽出した前記第２の言語の言葉の一部を前記第１の言語の言葉に変換し、変換した前記第１の言語の言葉を前記第１言語専門語彙情報として記憶する、
専門言語変換部を備える、請求項７に記載の言語認識システム。
【請求項９】
前記取得した音声に対応する、前記特定した言語による音声を出力する応答部と、
前記第１言語一般語彙情報、前記第１言語専門語彙情報、前記第２言語一般語彙情報、又は前記第２言語専門語彙情報の入力を受け付け、入力を受け付けた情報を出力するデータベース更新部と、
前記第１の言語の言葉を取得し、取得した前記第１の言語の一部を、言葉の使用頻度に関する情報に基づき抽出し、抽出した前記第１の言語の一部を前記第１言語専門語彙情報として記憶し、
前記第２の言語の言葉を取得し、取得した前記第２の言語の一部を、言葉の使用頻度に関する情報に基づき抽出し、抽出した前記第２の言語の一部を前記第２言語専門語彙情報として記憶する専門言語更新部と、
前記抽出した前記第１の言語の言葉の一部を前記第２の言語の言葉に変換し、変換した前記第２の言語の言葉を前記第２言語専門語彙情報として記憶し、
前記抽出した前記第２の言語の言葉の一部を前記第１の言語の言葉に変換し、変換した前記第１の言語の言葉を前記第１言語専門語彙情報として記憶する専門言語変換部とを備え、
前記第１対応区間算出部は、前記第１言語対応部分を、前記第１言語一般翻訳句を表す文字列と前記第１言語専門翻訳句を表す文字列との共通性に基づき抽出し、及び／又は、前記第１言語一般翻訳句における各単語の発声のタイミング、及び前記第１言語専門翻訳句における各単語の発声のタイミングを取得し、取得したこれらの単語の発声のタイミングの共通性に基づき、前記第１言語対応部分を抽出し、
前記第２対応区間算出部は、前記第２言語対応部分を、前記第２言語一般翻訳句を表す文字列と前記第２言語専門翻訳句を表す文字列との共通性に基づき抽出し、及び／又は、前記第２言語一般翻訳句における各単語の発声のタイミング、及び前記第２言語専門翻訳句における各単語の発声のタイミングを取得し、取得したこれらの単語の発声のタイミングの共通性に基づき、前記第２言語対応部分を抽出し、
前記言語識別部は、前記第１言語対応部分の、前記第１の言語としての確からしさを示す指標である第１信頼度と、前記第２言語対応部分の、前記第２の言語としての確からしさを示す指標である第２信頼度とに基づき、前記取得した音声の言語を特定する、
請求項１に記載の言語認識システム。
【請求項１０】
発せられた音声の言語を認識する言語認識方法であって、
プロセッサ及びメモリを備える情報処理装置が、
音声を取得する音声取得処理と、
第１の言語における第１の語彙に関する情報である第１言語一般語彙情報に基づき、前記取得した音声に対応する前記第１の言語の言葉である第１言語一般翻訳句を生成する第
１言語一般翻訳処理と、
前記第１の言語における第２の語彙に関する情報である第１言語専門語彙情報に基づき、前記取得した音声に対応する前記第１の言語の言葉である第１言語専門翻訳句を生成する第１言語専門翻訳処理と、
前記生成した第１言語一般翻訳句、及び前記生成した第１言語専門翻訳句の間で相互に対応する部分である第１言語対応部分を抽出する第１対応区間算出処理と、
第２の言語における第３の語彙に関する情報である第２言語一般語彙情報に基づき、前記取得した音声に対応する前記第２の言語の言葉である第２言語一般翻訳句を生成する第２言語一般翻訳処理と、
前記第２の言語における第４の語彙に関する情報である第２言語専門語彙情報に基づき、前記取得した音声に対応する前記第２の言語の言葉である第２言語専門翻訳句を生成する第２言語専門翻訳処理と、
前記生成した第２言語一般翻訳句、及び前記生成した第２言語専門翻訳句の間で相互に対応する部分である第２言語対応部分を抽出する第２対応区間算出処理と、
前記抽出した前記第１言語対応部分、及び前記抽出した前記第２言語対応部分に基づき、前記取得した音声の言語を特定する言語識別処理と、
を実行する、言語認識方法。
【請求項１１】
前記第１対応区間算出処理は、前記第１言語対応部分を、前記第１言語一般翻訳句を表す文字列と前記第１言語専門翻訳句を表す文字列との共通性に基づき抽出し、
前記第２対応区間算出部は、前記第２言語対応部分を、前記第２言語一般翻訳句を表す文字列と前記第２言語専門翻訳句を表す文字列との共通性に基づき抽出する処理を含む、
請求項１０に記載の言語認識方法。
【請求項１２】
前記第１の言語の言葉を取得し、取得した前記第１の言語の一部を、言葉の使用頻度に関する情報に基づき抽出し、抽出した前記第１の言語の一部を前記第１言語専門語彙情報として記憶し、
前記第２の言語の言葉を取得し、取得した前記第２の言語の一部を、言葉の使用頻度に関する情報に基づき抽出し、抽出した前記第２の言語の一部を前記第２言語専門語彙情報として記憶する、
専門言語更新処理を実行する、請求項１０に記載の言語認識方法。
【請求項１３】
発せられた音声の言語を認識する言語認識プログラムであって、
プロセッサ及びメモリを備える情報処理装置に、
音声を取得する音声取得処理と、
第１の言語における第１の語彙に関する情報である第１言語一般語彙情報に基づき、前記取得した音声に対応する前記第１の言語の言葉である第１言語一般翻訳句を生成する第１言語一般翻訳処理と、
前記第１の言語における第２の語彙に関する情報である第１言語専門語彙情報に基づき、前記取得した音声に対応する前記第１の言語の言葉である第１言語専門翻訳句を生成する第１言語専門翻訳処理と、
前記生成した第１言語一般翻訳句、及び前記生成した第１言語専門翻訳句の間で相互に対応する部分である第１言語対応部分を抽出する第１対応区間算出処理と、
第２の言語における第３の語彙に関する情報である第２言語一般語彙情報に基づき、前記取得した音声に対応する前記第２の言語の言葉である第２言語一般翻訳句を生成する第２言語一般翻訳処理と、
前記第２の言語における第４の語彙に関する情報である第２言語専門語彙情報に基づき、前記取得した音声に対応する前記第２の言語の言葉である第２言語専門翻訳句を生成する第２言語専門翻訳処理と、
前記生成した第２言語一般翻訳句、及び前記生成した第２言語専門翻訳句の間で相互に
対応する部分である第２言語対応部分を抽出する第２対応区間算出処理と、
前記抽出した前記第１言語対応部分、及び前記抽出した前記第２言語対応部分に基づき、前記取得した音声の言語を特定する言語識別処理と、
を実行させる、言語認識プログラム。
【請求項１４】
前記第１対応区間算出処理は、前記第１言語対応部分を、前記第１言語一般翻訳句を表す文字列と前記第１言語専門翻訳句を表す文字列との共通性に基づき抽出し、
前記第２対応区間算出部は、前記第２言語対応部分を、前記第２言語一般翻訳句を表す文字列と前記第２言語専門翻訳句を表す文字列との共通性に基づき抽出する処理を含む、
請求項１３に記載の言語認識プログラム。
【請求項１５】
前記第１の言語の言葉を取得し、取得した前記第１の言語の一部を、言葉の使用頻度に関する情報に基づき抽出し、抽出した前記第１の言語の一部を前記第１言語専門語彙情報として記憶し、
前記第２の言語の言葉を取得し、取得した前記第２の言語の一部を、言葉の使用頻度に関する情報に基づき抽出し、抽出した前記第２の言語の一部を前記第２言語専門語彙情報として記憶する、
専門言語更新処理を実行させる、請求項１３に記載の言語認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、言語認識システム、言語認識方法、及び言語認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人が発した言葉の言語（例えば、日本語、英語、中国語、韓国語等）を識別する技術に関する種々の開発が現在行われている。例えば、特許文献１には、利用者に対して所定の呼びかけ動作を行い、この呼びかけ動作に対して返されるであろう限定されたパターンの言葉を言語識別における認識候補とする言語識別用音声認識エンジンが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−５３８２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１では、銀行のＡＴＭなどの特定の業務における言語識別においては有効であるものの、言語を認識するためになされる発話が限定されており、応用範囲が狭い。
【０００５】
そこで、各言語の音声認識装置に入力された発話から出力された認識結果に基づき、各言語についての信頼度を算出し、算出した信頼度のそれぞれを比較することにより言語を識別することが考えられる。ただ、このような方法によっても、発話が短い場合には精度良く識別することが難しい。
【０００６】
特に、特定の業務において特殊な言葉が発せされた場合、例えば、いずれの言語の音声認識装置でも認識が困難な言葉が発言者の発言に含まれていた場合には、算出される各言語の信頼度がいずれも低いものとなり、その結果、正しい言語認識ができなくなるおそれがある。例えば、観光業務において、外国からの観光客が発した言葉にその観光客の母国以外の国の地名が含まれている場合、その観光客が発している言語の識別は非常に難しいものとなる。このように、発する言葉の種類によっては、言語識別が難しくなるという問題があった。
【０００７】
本発明はこのような背景に基づきなされたものであり、言語認識を正確に行うための言語認識システム、言語認識方法、及び言語認識プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するための本発明の一つは、プロセッサ及びメモリを備え、発せられた音声の言語を認識する言語認識システムであって、音声を取得する音声取得部と、第１の言語における第１の語彙に関する情報である第１言語一般語彙情報に基づき、前記取得した音声に対応する前記第１の言語の言葉である第１言語一般翻訳句を生成する第１言語一般翻訳部と、前記第１の言語における第２の語彙に関する情報である第１言語専門語彙情報に基づき、前記取得した音声に対応する前記第１の言語の言葉である第１言語専門翻訳句を生成する第１言語専門翻訳部と、前記生成した第１言語一般翻訳句、及び前記生成した第１言語専門翻訳句の間で相互に対応する部分である第１言語対応部分を抽出する第１対応区間算出部と、第２の言語における第３の語彙に関する情報である第２言語一般語彙情報に基づき、前記取得した音声に対応する前記第２の言語の言葉である第２言語一般翻訳句を生成する第２言語一般翻訳部と、前記第２の言語における第４の語彙に関する情報
である第２言語専門語彙情報に基づき、前記取得した音声に対応する前記第２の言語の言葉である第２言語専門翻訳句を生成する第２言語専門翻訳部と、前記生成した第２言語一般翻訳句、及び前記生成した第２言語専門翻訳句の間で相互に対応する部分である第２言語対応部分を抽出する第２対応区間算出部と、前記抽出した前記第１言語対応部分、及び前記抽出した前記第２言語対応部分に基づき、前記取得した音声の言語を特定する言語識別部と、を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、言語認識を正確に行うことができる。
【００１０】
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本実施形態に係る言語認識システム１の構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、サービスロボット２００のハードウェア構成の一例を説明する図である。
【図３】図３は、言語識別サーバ１００が備えるハードウェア構成の一例を説明する図である。
【図４】図４は、サービスロボット２００が備える機能の一例を説明する図である。
【図５】図５は、言語識別サーバ１００が備える機能の一例を説明する図である。
【図６】図６は、言語識別処理の一例を説明するフローチャートである。
【図７】図７は、言語識別処理の一例を説明するフローチャートである。
【図８】図８は、言語識別処理の具体例を説明する図である。
【図９】図９は、データベース更新処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１０】図１０は、データベース更新画面の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、サービスロボット２００による外国人観光客への観光案内の一例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明を実施するための形態につき、以下図面を用いて説明する。
【００１３】
図１は、本実施形態に係る言語認識システム１の構成の一例を示す図である。同図に示すように、言語認識システム１は、言語の識別を行う情報処理装置である言語識別サーバ１００と、サービスロボット２００と、無線アクセスポイント３００とを含んで構成されている。言語認識システム１は、主に国外からの観光客（以下、単に観光客という）に対応する業務（以下、本件業務という）において、その観光客が発した言葉の言語を識別する言語認識システムである。
【００１４】
なお、観光客が発する言葉の言語には、日本語、英語、中国語、韓国語などの様々な言語（以下、対象言語という）がありうるが、本実施形態の言語認識システム１は、日本語（以下、第１の言語という）、及び英語（以下、第２の言語という）を識別するものとする。
【００１５】
サービスロボット２００は、観光客が発した音声を認識し、認識した音声を言語識別サーバ１００に送信する、自律的な移動が可能な情報処理装置である。また、サービスロボット２００は、言語識別サーバ１００から送信されてきた各種の情報に基づき音声を生成し、生成した音声を発することで、観光客との対話を行う。
【００１６】
無線アクセスポイント３００は、サービスロボット２００と言語識別サーバ１００との
間の通信を制御する情報処理装置である。無線アクセスポイント３００は、サービスロボット２００と無線通信網５等を介して通信可能に接続し、また、言語識別サーバ１００と有線ＬＡＮ４等の有線の通信網、又は無線の通信網を介して通信可能に接続している。
【００１７】
（ハードウェア構成）
次に、言語認識システム１を構成する各情報処理装置のハードウェア構成について説明する。
【００１８】
図２は、サービスロボット２００のハードウェア構成の一例を説明する図である。同図に示すように、サービスロボット２００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等から
なるプロセッサ２１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、又はＮＶＲＡＭ（Non-Volatile RAM）等の主記憶装置や、ハードディスク（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の補助記憶装置からなる記憶装置２２と、集音装置２３と、スピーカ２４と、カメラ２５と、移動装置２６と、無線アクセスポイント３００を介して言語識別サーバ１００と通信する通信装置２７とを備える。
【００１９】
記憶装置２２は、サービスロボット２００が行う対話の内容に関する情報（シナリオデータ）や、シナリオデータに基づき行う対話の順序や応答方法を制御するプログラム（シナリオ動作プログラム）を記憶している。
【００２０】
集音装置２３は、観光客の音声をデジタルデータに変換する。集音装置２３は、例えば、音声を電気信号に変換するマイクロフォンと、マイクロフォンから出力された電気信号をデジタルデータに変換するＡＤコンバータとを含んで構成される。本実施形態では、集音装置２３は指向性の異なる複数のマイクロフォンを備え、これらのマイクロフォンにより複数の方向からの音声が入力されるものとする。
【００２１】
スピーカ２４は、音声を出力する。スピーカ２４は、例えば、言語識別サーバ１００から受信した、音声に関する情報（デジタルデータ）をアナログ電気信号に変換するＤＡコンバータと、変換されたアナログ電気信号を増幅するアンプ（amplifier）と、増幅され
たアナログ電気信号を物理振動に変換して音声を生成するスピーカーとを含んで構成される。
【００２２】
カメラ２５は、所定の範囲の被写体を撮影する撮影装置であり、例えば、サービスロボット２００に相対する人の位置や動きなどを認識する。
【００２３】
移動装置２６は、サービスロボット２００を走行させるための装置であり、例えば、モータ等の動力機構や、車輪等の操舵機構から構成される。
【００２４】
図３は、言語識別サーバ１００が備えるハードウェア構成の一例を説明する図である。同図に示すように、言語識別サーバ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の
プロセッサ１１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、又はＮＶＲＡＭ（Non-Volatile RAM）等からなる主記憶装置１２、ハードディスクやＳＳＤ（Solid State Drive）等からなる補助記憶装置１３と、タッチパネルや操作ボタン等の
入力装置１４と、液晶ディスプレイ、プリンタ等の出力装置１５と、無線アクセスポイント３００を介してサービスロボット２００と通信するための通信装置１６とを備える。
【００２５】
（機能）
次に、各情報処理装置が備える機能について説明する。
【００２６】
図４は、サービスロボット２００が備える機能の一例を説明する図である。同図に示す
ように、サービスロボット２００は、音声取得部２１０、音声送信部２２０、情報受信部２３０、及び応答部２４０を備える。
【００２７】
音声取得部２１０は、音声を取得する。具体的には、音声取得部２１０は、集音装置２３に入力された音から雑音等を除去することにより、人の音声のみを抽出する。
【００２８】
音声送信部２２０は、音声取得部２１０が抽出した音声の情報を言語識別サーバ１００に送信する。
【００２９】
情報受信部２３０は、言語識別サーバ１００から送信されてくる、言語識別サーバ１００が特定した言語（詳細は後述）に関する情報等を受信する。
【００３０】
応答部２４０は、音声取得部２１０が前記取得した音声に対応する音声を、言語識別サーバ１００が前記特定した言語に基づき出力する。
【００３１】
以上のサービスロボット２００の機能は、サービスロボット２００のハードウエアによって、もしくは、サービスロボット２００のプロセッサ２１が、記憶装置２２に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。
【００３２】
図５は、言語識別サーバ１００が備える機能の一例を説明する図である。同図に示すように、言語識別サーバ１００は、音声取得部１１０、第１言語処理部１２０、第２言語処理部１３０、言語識別部１４０、応答生成部１５０、及びデータベース更新部１６０を備える。
【００３３】
音声取得部１１０は、サービスロボット２００から音声の情報を取得する。
【００３４】
第１言語処理部１２０は、第１言語音声認識部１２１、第１対応区間算出部１２２、第１信頼度算出部１２３を備える。また、第１言語処理部１２０は、第１言語一般語彙情報１２５、第１言語専門語彙情報１２６、及び第１言語音節情報１２７の各データベースを管理している。
【００３５】
第１言語音声認識部１２１は、第１言語一般翻訳部１２１１、及び第１言語専門翻訳部１２１２を備える。
【００３６】
第１言語一般翻訳部１２１１は、第１の言語における第１の語彙に関する情報である第１言語一般語彙情報に基づき、前記取得した音声に対応する前記第１の言語の言葉である第１言語一般翻訳句を生成する。なお、第１の語彙は、本実施形態では、第１言語で一般に発せられる、本件業務において使用頻度が高い（本件業務で日常的に発せられる、又は本件業務で聞くことが多い）語彙であるものとする。
【００３７】
第１言語専門翻訳部１２１２は、前記第１の言語における第２の語彙に関する情報である第１言語専門語彙情報に基づき、前記取得した音声に対応する前記第１の言語の言葉である第１言語専門翻訳句を生成する。なお、第２の語彙は、本実施形態では、本件業務において使用頻度が低い（本件業務で発声されることが少ない、又は本件業務では聞き慣れない）語彙であるとする。例えば、第２の語彙は、日本に来訪する外国人が発する日本語の固有名詞（地名等）など、一般に発音が人によって不明確となるような語彙を含む。
【００３８】
第１対応区間算出部１２２は、前記生成した第１言語一般翻訳句、及び前記生成した第１言語専門翻訳句の間で相互に対応する部分である第１言語対応部分を抽出する。
【００３９】
例えば、前記第１対応区間算出部は、前記第１言語対応部分を、前記第１言語一般翻訳句を表す文字列と前記第１言語専門翻訳句を表す文字列との共通性に基づき抽出する。また、例えば、前記第１対応区間算出部は、前記第１言語一般翻訳句における各単語の発声のタイミング、及び前記第１言語専門翻訳句における各単語の発声のタイミングを取得し、取得したこれらの単語の発声のタイミングの共通性に基づき、前記第１言語対応部分を抽出する。
【００４０】
第１言語一般語彙情報１２５は、第１の言語における第１の語彙を記憶したデータベース（言語モデル）である。具体的には、第１言語一般語彙情報１２５は、第１の言語の第１の語彙における単語、定型句、文等の情報を記憶している。
【００４１】
第１言語専門語彙情報１２６は、前記第１の言語における第２の語彙を記憶したデータベース（言語モデル）である。具体的には、第１言語専門語彙情報１２６は、第１の言語の第２の語彙における単語、定型句、文等の情報を記憶している。
【００４２】
第１言語音節情報１２７は、第１の言語において使用される音声の情報（音響モデル）を記憶しているデータベースである。第１言語音節情報１２７には、例えば、第１の言語における音節（発声のタイミング等を含む）の情報が含まれる。
【００４３】
第１信頼度算出部１２３は、後述する第１信頼度を算出する。
【００４４】
第２言語処理部１３０は、第２言語音声認識部１３１、第２対応区間算出部１３２、及び第２信頼度算出部１３３を備える。また、第２言語処理部１３０は、第２言語一般語彙情報１３５、第２言語専門語彙情報１３６、及び第２言語音節情報１３７を管理している。
【００４５】
第２言語音声認識部１３１は、第２言語一般翻訳部１３１１、及び第２言語専門翻訳部１３１２を備える。
【００４６】
第２言語一般翻訳部１３１１は、第２の言語における第３の語彙に関する情報である第２言語一般語彙情報に基づき、前記取得した音声に対応する前記第２の言語の言葉である第２言語一般翻訳句を生成する。なお、第３の語彙は、本実施形態では、第２言語で一般に発せられる、本件業務において使用頻度が高い（本件業務で日常的に発せられる、又は本件業務で聞くことが多い）語彙であるとする。
【００４７】
第２言語専門翻訳部１３１２は、前記第２の言語における第４の語彙に関する情報である第２言語専門語彙情報に基づき、前記取得した音声に対応する前記第２の言語の言葉である第２言語専門翻訳句を生成する。なお、第４の語彙は、本実施形態では、本件業務において使用頻度が低い（本件業務で発声されることが少ない、又は本件業務では聞き慣れない）語彙であるとする。例えば、第４の語彙は、日本に来訪する外国人が発する日本語の固有名詞（地名等）など、一般に発音が人によって不明確となるような語彙を含む。
【００４８】
第２対応区間算出部１３２は、前記生成した第２言語一般翻訳句、及び前記生成した第２言語専門翻訳句の間で相互に対応する部分である第２言語対応部分を抽出する。
【００４９】
例えば、前記第２対応区間算出部１３２は、前記第２言語対応部分を、前記第２言語一般翻訳句を表す文字列と前記第２言語専門翻訳句を表す文字列との共通性に基づき抽出する。また、例えば、前記第２対応区間算出部１３２は、前記第２言語一般翻訳句における各単語の発声のタイミング、及び前記第２言語専門翻訳句における各単語の発声のタイミングを取得し、取得したこれらの単語の発声のタイミングの共通性に基づき、前記第２言
語対応部分を抽出する。
【００５０】
第２言語一般語彙情報１３５は、第２の言語における第３の語彙を記憶したデータベース（言語モデル）である。具体的には、第２言語一般語彙情報１３５は、第２の言語の第３の語彙における単語、定型句、文等の情報を、文字列として記憶している。
【００５１】
第２言語専門語彙情報１３６は、前記第２の言語における第４の語彙を記憶したデータベース（言語モデル）である。具体的には、第２言語専門語彙情報１３６は、第２の言語の第４の語彙における単語、定型句、文等の情報を、文字列として記憶している。
【００５２】
第２言語音節情報１３７は、第２の言語において使用される音声の情報（音響モデル）を記憶しているデータベースである。第２言語音節情報１３７には、例えば、第２の言語における音節（発声のタイミング等を含む）の情報が含まれる。
【００５３】
第２信頼度算出部１３３は、後述する第２信頼度を算出する。
【００５４】
言語識別部１４０は、前記抽出した前記第１言語対応部分、及び前記抽出した前記第２言語対応部分に基づき、前記入力された音声の言語を特定する。
【００５５】
具体的には、前記言語識別部１４０は、前記第１言語対応部分の、前記第１の言語としての確からしさを示す指標である第１信頼度と、前記第２言語対応部分の、前記第２の言語としての確からしさを示す指標である第２信頼度とに基づき、前記取得した音声の言語を特定する。
【００５６】
なお、信頼度（第１信頼度、第２信頼度）は各単語ごとに算出され、各信頼度は所定の範囲の値（又はスコア。例えば、0.0〜1.0）を有する。この信頼度の値が下限に近い（例えば、0.0に近い）ほど、当該算出対象となった単語と同じ程度のスコアを有する他の単
語（単語仮説）が多く存在する。
【００５７】
また、信頼度は、例えば、認識した音声における各単語の単語仮説についての事後確率を算出することによって求められる。この算出方法の詳細は、例えば、「Confidence Measures for Large Vocabulary Continuous Speech Recognition, IEEE TRANSACTIONS ON SPEECH AND AUDIO PROCESSING, VOL. 9, NO. 3, MARCH 2001」に開示されている。
【００５８】
応答生成部１５０は、前記取得した音声に対応する、前記特定した言語による音声を出力する。
【００５９】
データベース更新部１６０は、前記第１言語一般語彙情報、前記第１言語専門語彙情報、前記第２言語一般語彙情報、又は前記第２言語専門語彙情報の入力を受け付け、入力を受け付けた情報を出力する。
【００６０】
また、データベース更新部１６０は、専門言語更新部１６１、及び専門言語変換部１６２を備える。
【００６１】
専門言語更新部１６１は、前記第１の言語の言葉を取得し、取得した前記第１の言語の一部を、言葉の使用頻度に関する情報に基づき抽出し、抽出した前記第１の言語の一部を前記第１言語専門語彙情報として記憶し、前記第２の言語の言葉を取得し、取得した前記第２の言語の一部を、言葉の使用頻度に関する情報に基づき抽出し、抽出した前記第２の言語の一部を前記第２言語専門語彙情報として記憶する。
【００６２】
専門言語変換部１６２は、前記抽出した前記第１の言語の言葉の一部を前記第２の言語の言葉に変換し、変換した前記第２の言語の言葉を前記第２言語専門語彙情報として記憶し、前記抽出した前記第２の言語の言葉の一部を前記第１の言語の言葉に変換し、変換した前記第１の言語の言葉を前記第１言語専門語彙情報として記憶する。
【００６３】
以上に説明した言語識別サーバ１００の機能は、言語識別サーバ１００のハードウエアによって、もしくは、言語識別サーバ１００のプロセッサ１１が、主記憶装置１２や補助記憶装置１３に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。
【００６４】
また、以上に説明した言語識別サーバ１００の機能の一部は、サービスロボット２００に設けてもよい。また、サービスロボット２００の機能の一部も、言語識別サーバ１００に設けてもよい。
【００６５】
（処理）
次に、言語認識システム１において行われる処理について説明する。
【００６６】
＜言語識別処理＞
図６、７は、言語認識システム１において行われる処理のうち、観光客が発した言葉の言語を識別する処理（以下、言語識別処理という）の一例を説明するフローチャートである（紙面の都合上、２つの図に分けている）。言語識別処理は、例えば、言語識別サーバ１００及びサービスロボット２００に電源が投入された場合に開始される。
【００６７】
同図に示すように、まずサービスロボット２００は、観光客からの音声の受信を待機する（Ｓ１）。
【００６８】
音声が受信されると、サービスロボット２００は、受信した音声から、観光客の音声以外の音（物音や雑音等）を除去することにより、観光客の音声のみを取得する（Ｓ３）。具体的には、サービスロボット２００は、取得した複数のチャンネルの音声の位相差に基づき、雑音を除去する。雑音等が除去された音声は、例えば、サービスロボット２００が正面方向から取得した音声（１チャンネルの音声）のみとなる。
【００６９】
サービスロボット２００は、Ｓ３で取得した音声を、言語識別サーバ１００に送信する（Ｓ５）。
【００７０】
言語識別サーバ１００は、サービスロボット２００から音声を受信すると（Ｓ７）、第１言語一般語彙情報１２５に基づき、Ｓ７で受信した音声に対応する、第１の言語の言葉の文字列（第１言語一般翻訳句）を生成する（Ｓ９）。
【００７１】
また、言語識別サーバ１００は、第１言語専門語彙情報１２６に基づき、Ｓ７で受信した音声に対応する、第１の言語の言葉の文字列（第１言語専門翻訳句）を生成する（Ｓ１１）。
【００７２】
そして、言語識別サーバ１００は、Ｓ９で生成した第１言語一般翻訳句と、Ｓ１１で生成した第１言語専門翻訳句との間で相互に対応する部分（第１言語対応部分）を抽出する（Ｓ１３）。具体的には、言語識別サーバ１００は、第１言語対応部分として、第１言語一般翻訳句に対応する文字列と第１言語専門翻訳句に対応する文字列との共通する部分を抽出する。
【００７３】
そして、言語識別サーバ１００は、Ｓ１３で抽出した第１言語抽出分の第１信頼度を算出する（Ｓ１５）。
【００７４】
また、言語識別サーバ１００は、第２言語一般語彙情報に基づき、Ｓ７で受信した音声に対応する、第２の言語の言葉の文字列（第２言語一般翻訳句）を生成する（Ｓ１７）。また、言語識別サーバ１００は、第２言語専門語彙情報に基づき、Ｓ７で受信した音声に対応する、第２の言語の言葉の文字列（第２言語専門翻訳句）を生成する（Ｓ１９）。
【００７５】
また、言語識別サーバ１００は、Ｓ１７で生成した第２の言語の文字列と、Ｓ１９で生成した第２の言語の文字列との間で相互に対応する部分（第２言語対応部分）を抽出する（Ｓ２１）。具体的には、第２言語対応部分として、第２言語一般翻訳句に対応する文字列と第２言語専門翻訳句に対応する文字列との共通部分を抽出する。
【００７６】
そして、言語識別サーバ１００は、Ｓ２１で抽出した第２言語対応部分の第２信頼度を算出する（Ｓ２３）。
【００７７】
言語識別サーバ１００は、Ｓ１５で算出した第１信頼度と、Ｓ２３で算出した第２信頼度とに基づき、Ｓ７で受信した音声の言語を特定する（Ｓ２５）。具体的には、言語識別サーバ１００は、第１信頼度及び第２信頼度を比較し、信頼度が高かった方の言語を、Ｓ７で受信した音声の言語として記憶する。
【００７８】
続いて、言語識別サーバ１００は、Ｓ７で受信した音声の意味内容を解析する（Ｓ２７）。
【００７９】
具体的には、言語識別サーバ１００は、Ｓ７で受信した音声に対応する、Ｓ２５で特定した言語の文字列を取得する。例えば、Ｓ２５で特定した言語が第１の言語である場合は、言語識別サーバ１００は、Ｓ９又はＳ１１で生成した文字列を取得し、Ｓ２５で特定した言語が第２の言語である場合は、言語識別サーバ１００は、Ｓ１７又はＳ１９で生成した文字列を取得する。そして、言語識別サーバ１００は、取得した文字列の意味内容を解析する。
【００８０】
言語識別サーバ１００は、Ｓ２７で解析した内容を、サービスロボット２００に送信する（Ｓ２９）
【００８１】
サービスロボット２００は、言語識別サーバ１００から受信した情報に基づき、音声を生成する（Ｓ３１、Ｓ３３）。具体的には、例えば、サービスロボット２００は、受信した情報、及びシナリオ動作プログラムに従って、シナリオデータが示す対話の情報を音声に変換する。
【００８２】
そして、サービスロボット２００は、Ｓ３３で生成した音声を出力する（Ｓ３５）。以上で言語識別処理は終了する（Ｓ３７）。
【００８３】
＜言語識別処理の具体例＞
ここで、言語識別処理の具体例について説明する。
図８は、言語識別処理の具体例を説明する図である。同図に示すように、まず、言語識別サーバ１００が、"How to get to KASAI RINKAI KOEN?"という音声の情報（以下、本音声という）をサービスロボット２００から受信したとする（符号１００１）。
【００８４】
すると、言語識別サーバ１００は、第１言語専門語彙情報１２６に基づき、本音声の言語が第１の言語（日本語）であると仮定して、本音声を、「初月葛西臨海公園」という文字列に変換する（符号１００２）。なお、言語識別サーバ１００は、この文字列を、「初月」なる文字列と、「葛西臨海公園」なる文字列との組み合わせとして認識する。
【００８５】
また、言語識別サーバ１００は、第１言語一般語彙情報１２５に基づき、本音声の言語が第１の言語（日本語）であると仮定して、本音声を、「初月火災臨海公園」という文字列に変換する（符号１００３）。なお、言語識別サーバ１００は、この文字列を、「初月」なる文字列と、「火災臨海公園」なる文字列の組み合わせとして認識する。
【００８６】
言語識別サーバ１００は、符号１００２に示した文字列と、符号１００３に示した文字列とに基づき、第１言語対応部分を抽出する（符号１００４）。すなわち、言語識別サーバ１００は、符号１００２に示した文字列と、符号１００３に示した文字列との間の、連続する共通の文字列である「初月」を、第１言語対応部分として抽出する。
【００８７】
なお、共通の文字列が複数存在する場合は、共通の文字列のうち、その文字列の長さが最大である共通の文字列が抽出される。後記する第２言語対応部分についても同様である。
【００８８】
次に、言語識別サーバ１００は、第２言語専門語彙情報１３６に基づき、本音声の言語が第２の言語（英語）であると仮定して、本音声を、「How to get to KASAI RINKAI KOEN?」なる文字列に変換する（符号１００５）。なお、言語識別サーバ１００は、この文字列を、「How to get to」なる文字列と、「KASAI RINKAI KOEN」なる文字列との組み合わせとして認識する。
【００８９】
また、言語識別サーバ１００は、第２言語一般語彙情報１３５に基づき、本音声の言語が第２の言語（英語）であると仮定して、本音声を、「How to get to as I bring eye hole?」という文字列に変換する（符号１００６）。なお、言語識別サーバ１００は、この文字列を、「How to get to」なる文字列と、「as I bring eye hole」なる文字列の組み合わせとして認識する。
【００９０】
言語識別サーバ１００は、符号１００５に示した文字列と、符号１００６に示した文字列とに基づき、第２言語対応部分を抽出する（符号１００７）。すなわち、言語識別サーバ１００は、符号１００５に示した文字列と、符号１００６に示した文字列との間の、連続する共通の文字列である「How to get to」を、第２言語対応部分として抽出する。
【００９１】
なお、言語識別サーバ１００は、上記のように文字列に基づき第２言語対応部分を抽出する代わりに、又はそれに加えて、第１言語一般翻訳句における各言葉の発声のタイミング、及び、第１言語専門翻訳句における各言葉の発声のタイミングに基づき（音響モデルに基づき）第２言語対応部分を抽出してもよい。すなわち、言語識別サーバ１００は、符号１００５の文字列の発声と、符号１００６の文字列の発声とでは、「How to get to」
の部分において各単語が発声されるタイミングや無音のタイミングが共通するので、「How to get to」を第２言語対応部分として抽出する。なお、このような方法は、第１言語
対応部分についても同様に採用してもよい。
【００９２】
そして、言語識別サーバ１００は、符号１００４に示した第１言語対応部分の信頼度（第１信頼度）と、符号１００７に示した第２言語対応部分の信頼度（第２信頼度）とを算出する（符号１００８）。
【００９３】
例えば、言語識別サーバ１００は、第１信頼度の方が第２信頼度より高いと判断した場合、第１信頼度を算出した第１言語対応部分の言語である第１の言語（日本語）が、符号１００１に示した音声に対応する言語であると認識する。
【００９４】
＜データベース更新処理＞
次に、言語認識システム１において行われる各データベースの更新処理について説明する。
【００９５】
図９は、データベースを更新する処理（以下、データベース更新処理という）の一例を説明するフローチャートである。データベース更新処理は、例えば、言語識別サーバ１００に所定の操作入力が行われた際に開始される。
【００９６】
同図に示すように、まず言語識別サーバ１００は、本件業務で使用される、第１の言語の言葉（例えば、文章、単語。以下、業務データという。）の入力をユーザから受け付ける（Ｓ４１）。なお、業務データは、言語識別サーバ１００が取得した音声（サービスロボット２００が受信した音声）に基づき生成された第１の言語であってもよい。
【００９７】
業務データの入力が受け付けられると、言語識別サーバ１００は、業務データから、第１の言語の第２の語彙（専門用語や、外国人が発する固有名詞等）を抽出し、抽出した第２の語彙を第１言語専門語彙情報１２６に記憶する（Ｓ４２）。なお、第２の語彙の抽出は、例えば、言語識別サーバ１００が記憶している、第１の言語における各単語の使用頻度に関する情報に基づき抽出される。例えば、言語識別サーバ１００は、業務データが示す単語の使用頻度が所定値以下、又は所定の範囲にある場合に、その業務データを第１言語専門語彙情報１２６に記憶する。
【００９８】
また、言語識別サーバ１００は、Ｓ４２で抽出した第２の語彙を、第４の語彙に変換し、変換した第４の語彙を、第２言語専門語彙情報１３６に記憶する（Ｓ４３）。以上で処理は終了する（Ｓ４４）。
【００９９】
なお、以上のデータベース更新処理は、第１の言語だけでなく第２の言語についても同様に行われる。すなわち、言語識別サーバ１００は、業務データから、第２の言語の第４の語彙（専門用語や、外国人が発する固有名詞等）を抽出し、抽出した第４の語彙を第２言語専門語彙情報１３６に記憶する。また、言語識別サーバ１００は、抽出した第４の語彙を第２の語彙に変換し、変換した第２の語彙を、第１言語専門語彙情報１２６に記憶する。
【０１００】
＜データベース更新画面＞
ここで、データベース更新処理において表示される画面について説明する。
【０１０１】
図１０は、データベース更新処理において表示される、各データベースを編集するための画面（以下、データベース更新画面という）の一例を示す図である。同図に示すように、データベース更新画面は、一般言語モデル編集画面５００、及び専門言語モデル編集画面６００を備える。
【０１０２】
一般言語モデル編集画面５００は、第１の語彙、又は第３の語彙の入力を受け付ける。一般言語モデル編集画面５００は、第１言語入力欄５０１、第２言語入力欄５０２、及び登録確定欄５０３を備える。第１言語入力欄５０１には、第１言語の文字列（第１の語彙）の入力が受け付けられる。第２言語入力欄５０２には、第２言語の文字列（第３の語彙）の入力が受け付けられる。登録確定欄５０３には、第１言語入力欄５０１に入力された文字列を第１言語一般語彙情報１２５に記憶させ、第２言語入力欄５０２に入力された文字列を第２言語一般語彙情報１３５に記憶させる旨の入力が受け付けられる。
【０１０３】
専門言語モデル編集画面６００は、第２の語彙、又は第４の語彙の入力を受け付ける。専門言語モデル編集画面６００は、第１言語入力欄６０１、第２言語入力欄６０２、及び登録確定欄６０３を備える。第１言語入力欄６０１には、第１言語の文字列（第２の語彙
）の入力が受け付けられる。第２言語入力欄６０２には、第２言語の文字列の入力（第４の語彙）が受け付けられる。登録確定欄６０３には、第１言語入力欄６０１に入力された文字列を第１言語専門語彙情報１２６に記憶させ、第２言語入力欄６０２に入力された文字列を第２言語専門語彙情報１３６に記憶させる旨の入力が受け付けられる。
【０１０４】
＜サービスロボットによる観光案内の例＞
ここで、サービスロボット２００による観光案内の例を説明する。
図１１は、サービスロボット２００による外国人観光客への観光案内の一例を説明する図である。同図に示すように、１４チャンネルのマイクを備えるサービスロボット２００に、外国人観光客が発した、複数の種類の言語（日本語、英語、中国語、韓国語）のうちある一つの言語（以下、入力言語という）による言葉が入力される（符号１１０１）。この言葉の音声と同時に入力された雑音等の他の不要な音声は、所定の雑音抑制処理により除去され、１チャンネルの音声（以下、入力音声という）となる。
【０１０５】
サービスロボット２００から入力音声を受信した言語識別サーバ１００は、言語識別処理を行う。
【０１０６】
具体的には、言語識別サーバ１００は、入力音声の、日本語としての信頼度（第１信頼度）を、第１言語一般語彙情報１２５、第１言語専門語彙情報１２６、及び第１言語音節情報１２７に基づき算出する（符号１１０２）。また、言語識別サーバ１００は、入力音声の、英語としての信頼度（第２信頼度）を、第２言語一般語彙情報１３５、第２言語専門語彙情報１３６、及び第２言語音節情報１３７に基づき算出する（符号１１０３）。なお、不図示であるが、言語識別サーバ１００は、その他の言語（中国語、韓国語等）についても同様に、各言語の信頼度を算出する。
【０１０７】
そして言語識別サーバ１００は、算出した各信頼度を比較し、最も信頼度が高い言語（本例では英語とする）が、入力音声の入力言語であると特定する（符号１１０４）。さらに、言語識別サーバ１００は、特定した言語の意味内容（入力音声の意味内容）を解析することにより、入力音声が、所定の行き先への行き方の質問であることを認識し、認識した結果をサービスロボット２００に送信する（符号１１０５）。
【０１０８】
サービスロボット２００は、受信した情報に基づき、上記質問に対応する発声、すなわち、所定の行き先への行き方を説明する文章の発声を行う（符号１１０６）。
【０１０９】
以上のように、本実施形態の言語認識システム１によれば、第１言語一般語彙情報に基づき生成した第１言語一般翻訳句と、第１言語専門語彙情報に基づき生成した第１言語専門翻訳句との間で相互に対応する第１言語対応部分を抽出し、第２言語一般語彙情報に基づき生成した第２言語一般翻訳句と、第２言語専門語彙情報に基づき生成した第２言語専門翻訳句との間で相互に対応する第２言語対応部分を抽出し、第１言語対応部分、及び第２言語対応部分に基づき音声の言語を特定する。すなわち、第１の言語及び第２の言語について、異なる語彙の情報に基づき抽出した言葉の間の対応部分に基づいて言語を認識するので、言語認識を行うのに適切な部分のみを取り出して言語を識別することができる。
【０１１０】
例えば、専門語彙の言語モデルによる音声の認識結果と、一般語彙の言語モデルによる音声の認識結果とが対応する部分に基づき言語を識別することができる。したがって、発言者が発する言葉に外来語が含まれていることによって音声の認識結果に誤りが生じるおそれがある場合であっても、発言者が発した言語を正確に認識することができる。
【０１１１】
このように、本実施形態の言語認識システム１によれば、言語認識を正確に行うことができる。
【０１１２】
また、本実施形態の言語認識システム１によれば、第１言語対応部分を、第１言語一般翻訳句を表す文字列と第１言語専門翻訳句を表す文字列との共通性に基づき抽出し、第２言語対応部分を、第２言語一般翻訳句を表す文字列と第２言語専門翻訳句を表す文字列との共通性に基づき抽出するので、第１言語対応部分及び第２言語対応部分において意味内容が共通する部分を確実に抽出することができる。これにより、言語認識を正確に行うことができる。
【０１１３】
また、本実施形態の言語認識システム１によれば、第１言語一般翻訳句における各単語の発声のタイミング、及び第１言語専門翻訳句における各単語の発声のタイミングの共通性に基づき第１言語対応部分を抽出し、第２言語一般翻訳句における各単語の発声のタイミング、及び第２言語専門翻訳句における各単語の発声のタイミングの共通性に基づき第２言語対応部分を抽出するので、各言語に特有に存在する発声のタイミングやリズムに基づき言語認識を行うことができる。これにより、言語認識を正確に行うことができる。
【０１１４】
また、本実施形態の言語認識システム１によれば、第１言語対応部分の、第１の言語としての確からしさを示す第１信頼度と、第２言語対応部分の、第２の言語としての確からしさを示す第２信頼度とに基づき、音声の言語を特定するので、言語認識を安定した精度で行うことができる。
【０１１５】
また、本実施形態の言語認識システム１によれば、第１言語一般語彙情報、第１言語専門語彙情報、第２言語一般語彙情報、又は第２言語専門語彙情報の入力を受け付け、入力を受け付けた情報を出力するので、言語認識システム１のユーザは、自身による入力内容を確認しながら各情報を適宜に更新し、言語認識の精度を向上させることができる。
【０１１６】
また、本実施形態の言語認識システム１によれば、発せられた音声に対応する、上記特定した言語の音声を出力するので、人との的確な対話が可能となる。例えば、ロボットによる外国人観光客との自動音声対話を的確に行うことができる。
【０１１７】
また、本実施形態の言語認識システム１によれば、取得した第１及び第２の言語の一部を言葉の使用頻度に関する情報に基づき抽出し、抽出した第１及び第２の言語の一部を第１及び第２言語専門語彙情報として記憶するので、第１及び第２言語専門語彙情報を適切な内容に更新することができる。これにより、言語認識の精度を向上させることができる。
【０１１８】
また、本実施形態の言語認識システム１によれば、抽出した第１及び第２の言語の言葉の一部を第２及び第１の言語の言葉に変換し、変換した第２及び第１の言語の言葉を第２及び第１言語専門語彙情報として記憶するので、第１の言語及び第２の言語の語彙を同時に蓄積することができる。これにより、言語認識の精度を向上させることができる。
【０１１９】
以上の実施形態の説明は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明はその趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に本発明にはその等価物が含まれる。
【０１２０】
例えば、本実施形態では、言語認識システム１が、観光客の発した言葉を認識するシステムである場合を説明したが、発言者は観光客に限られず、人一般でよい。例えば、サービスロボット２００が看護用ロボットや介護用ロボットである等、発言者が病院施設や介護施設における患者や医師であるという場合でもよい。
【０１２１】
また、言語識別サーバ１００は、第１言語対応部分及び第２言語対応部分を、予め記憶
しておいた、第１言語対応部分及び第２言語対応部分に関する語彙の情報から抽出してもよい。
【０１２２】
また、本実施形態では、対象言語として、第１の言語（日本語）、及び第２の言語（英語）のみを例として挙げたが、言語の種類や数はこれに限られず、中国語、韓国語等の他の言語も、言語認識の対象の言語とすることが可能である。
【符号の説明】
【０１２３】
１  言語認識システム、１００  言語識別サーバ、２００  サービスロボット、２１０  音声取得部、１２１１  第１言語一般翻訳部、１２１２  第１言語専門翻訳部、１２２  第１対応区間算出部、１３１１  第２言語一般翻訳部、１３１２  第２言語専門翻訳部、１３２  第２対応区間算出部、１３３  第２信頼度算出部、１４０  言語識別部、１５０
応答生成部
【図１】
2018087945.tif 000003
【図２】
2018087945.tif 000004
【図３】
2018087945.tif 000005
【図４】
2018087945.tif 000006
【図５】
2018087945.tif 000007
【図６】
2018087945.tif 000008
【図７】
2018087945.tif 000009
【図８】
2018087945.tif 000010
【図９】
2018087945.tif 000011
【図１０】
2018087945.tif 000012
【図１１】
2018087945.tif 000013