(57)【要約】      （修正有）【課題】音声認識の正確度を高める音声認識方法及び装置を提供する。【解決手段】音声認識装置１００は、ユーザの音声信号に対する候補テキストデータを生成し、ユーザの発話タイプに対応する復号化コンディションを決定し、決定された復号化コンディションに基づいて復号化を行い、候補テキストデータのうちターゲットテキストデータを決定する。復号化コンディションは、コンテキスト情報および音声信号に基づいて決定される発話タイプにマッピングされる言語モデルや音響モデルの加重値、スケールファクタであり、これらデータを認識器に提供することで音声認識の正確度向上を実現する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの音声信号に対する候補テキストデータを生成するステップと、
前記ユーザの発話タイプに対応する復号化コンディションを決定するステップと、
前記決定された復号化コンディションに基づいて復号化を行い、前記候補テキストデータのうちターゲットテキストデータを決定するステップと、
を含む、音声認識方法。
【請求項２】
前記音声信号の特徴、コンテキスト情報、及び前記音声信号の認識区間に対する音声認識の結果のいずれか１つ又は２つ以上の組合せに基づいて前記発話タイプを決定するステップをさらに含む、請求項１に記載の音声認識方法。
【請求項３】
前記コンテキスト情報は、前記ユーザの位置情報、ユーザプロファイル情報、ユーザ機器で実行されたアプリケーションのタイプ情報のいずれか１つ又は２つ以上の組合せを含む、請求項２に記載の音声認識方法。
【請求項４】
前記復号化コンディションを決定するステップは、前記発話タイプが決定された場合、発話タイプ及び前記発話タイプそれぞれの対応復号化コンディションを含むマッピング情報から前記決定された発話タイプとマッピングされた復号化コンディションを選択するステップを含む、請求項１ないし３のうち何れか一項に記載の音声認識方法。
【請求項５】
前記ターゲットテキストデータを決定するステップは、
現在の復号化コンディションを前記決定された復号化コンディションに変更するステップと、
前記決定された復号化コンディションに基づいて前記候補テキストデータそれぞれの確率を算出するステップと、
前記算出された確率に基づいて前記候補テキストデータのうち前記ターゲットテキストデータを決定するステップと、
を含む、請求項１ないし３のうち何れか一項に記載の音声認識方法。
【請求項６】
前記ターゲットテキストデータを決定するステップは、前記決定された復号化コンディションに基づいて音響モデル及び言語モデルそれぞれの加重値のいずれか１つ又は両方を調整するステップを含む、請求項１ないし３のうち何れか一項に記載の音声認識方法。
【請求項７】
前記候補テキストデータを生成するステップは、
音響モデルに基づいて前記音声信号から音素シーケンスを決定するステップと、
言語モデルに基づいて前記音素シーケンスからワードを認識するステップと、
前記認識されたワードを用いて前記候補テキストデータを生成するステップと、
を含む、請求項１ないし３のうち何れか一項に記載の音声認識方法。
【請求項８】
前記音響モデルは、前記音声信号の特徴に基づいて前記発話タイプを決定する分流器を含む、請求項７に記載の音声認識方法。
【請求項９】
前記復号化コンディションは、音響モデルの加重値、言語モデルの加重値、発音記号の分布の依存度に関する先行スケーリング因子（ｓｃａｌｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒ）、ＣＭＶＮ（Ｃｅｐｓｔｒａｌ  Ｍｅａｎ  Ｖａｒｉａｎｃｅ  Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）、及び復号化ウィンドウサイズのいずれか１つ、又は２つ以上の組合せを含む、請求項１ないし３のうち何れか一項に記載の音声認識方法。
【請求項１０】
請求項１ないし９のうち何れか一項に記載の音声認識方法を音声認識装置のコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
【請求項１１】
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行可能で少なくとも１つの命令語を含むメモリと、
を含み、
前記少なくとも１つの命令語が前記プロセッサで実行されれば、前記プロセッサはユーザの音声信号に対する候補テキストデータを生成し、前記ユーザの発話タイプに対応する復号化コンディションを決定し、前記決定された復号化コンディションに基づいて復号化を行い、前記候補テキストデータのうちターゲットテキストデータを決定する、音声認識装置。
【請求項１２】
前記プロセッサは、前記音声信号の特徴、コンテキスト情報、及び前記音声信号の認識区間に対する音声認識の結果のいずれか１つ又は２つ以上の組合せに基づいて前記発話タイプを決定する、請求項１１に記載の音声認識装置。
【請求項１３】
前記コンテキスト情報は、前記ユーザの位置情報、ユーザプロファイル情報、ユーザ機器で実行されたアプリケーションのタイプ情報のいずれか１つ又は２つ以上の組合せを含む、請求項１２に記載の音声認識装置。
【請求項１４】
前記プロセッサは、前記発話タイプが決定された場合、発話タイプ及び前記発話タイプそれぞれの対応復号化コンディションを含むマッピング情報から前記決定された発話タイプとマッピングされた復号化コンディションを選択する、請求項１１ないし１３のうち何れか一項に記載の音声認識装置。
【請求項１５】
前記プロセッサは、現在の復号化コンディションを前記決定された復号化コンディションに変更し、前記決定された復号化コンディションに基づいて前記候補テキストデータそれぞれの確率を算出し、前記算出された確率に基づいて前記候補テキストデータのうち前記ターゲットテキストデータを決定する、請求項１１ないし１３のうち何れか一項に記載の音声認識装置。
【請求項１６】
前記プロセッサは、前記決定された復号化コンディションに基づいて音響モデル及び言語モデルそれぞれの加重値のいずれか１つ又は両方を調整する、請求項１１ないし１３のうち何れか一項に記載の音声認識装置。
【請求項１７】
前記プロセッサは、音響モデルに基づいて前記音声信号から音素シーケンスを決定し、言語モデルに基づいて前記音素シーケンスからワードを認識し、前記認識されたワードを用いて前記候補テキストデータを生成する、請求項１１ないし１３のうち何れか一項に記載の音声認識装置。
【請求項１８】
前記音響モデルは、前記音声信号の特徴に基づいて前記発話タイプを決定する分流器を含む、請求項１７に記載の音声認識装置。
【請求項１９】
前記復号化コンディションは、音響モデルの加重値、言語モデルの加重値、発音記号の分布の依存度に関する先行スケーリング因子（ｓｃａｌｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒ）、ＣＭＶＮ（Ｃｅｐｓｔｒａｌ  Ｍｅａｎ  Ｖａｒｉａｎｃｅ  Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）、及び復号化ウィンドウサイズのいずれか１つ又は２つ以上の組合せを含む、請求項１１ないし１３のうち何れか一項に記載の音声認識装置。
【請求項２０】
ユーザの音声信号を受信するステップと、
前記音声信号に基づいて前記ユーザの発話タイプを決定するステップと、
前記決定された発話タイプに対応する予め決定された情報に基づいて前記音声信号からテキストデータを認識するステップと、
を含む、音声認識方法。
【請求項２１】
発話タイプ及び前記発話タイプそれぞれにマッチングされる対応予め決定された情報を含むマッピング情報から前記予め決定された情報を選択するステップをさらに含む、請求項２０に記載の音声認識方法。
【請求項２２】
前記予め決定された情報は少なくとも１つの復号化パラメータを含み、
前記認識するステップは、
前記音声信号から候補テキストデータを生成するステップと、
前記決定された発話タイプに対応する前記少なくとも１つの復号化パラメータに基づいて候補テキストデータに復号化を行うステップと、
前記復号化の結果に基づいて前記候補テキストデータのうちの１つを前記認識されたテキストとして選択するステップと、
を含む、請求項２０に記載の音声認識方法。
【請求項２３】
前記候補テキストデータを生成するステップは、
音響モデルに基づいて前記音声信号から音素シーケンスを生成するステップと、
言語モデルに基づいて前記音素シーケンスからワードを認識して前記候補テキストデータを生成するステップと、
を含む、請求項２２に記載の音声認識方法。
【請求項２４】
前記少なくとも１つの復号化パラメータは、前記音響モデルの加重値、前記言語モデルの加重値、発音記号の分布の依存度に関する先行スケーリング因子（ｓｃａｌｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒ）、ＣＭＶＮ（Ｃｅｐｓｔｒａｌ  Ｍｅａｎ  Ｖａｒｉａｎｃｅ  Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）、及び復号化ウィンドウサイズのいずれか１つ又は２つ以上の組合せを含む、請求項２３に記載の音声認識方法。
【請求項２５】
前記音響モデルは音素確率ベクトルを生成し、前記言語モデルはワード確率を生成し、前記復号化を行うステップは前記音素確率ベクトル、前記ワード確率、及び前記決定された発話タイプに対応する前記少なくとも１つの復号化パラメータに基づいて前記候補テキストデータに復号化を行うステップを含む、請求項２３に記載の音声認識方法。
【請求項２６】
前記認識するステップは、前記決定された発話タイプに対応する前記予め決定した情報に基づいて前記音声信号の現在認識区間からテキストデータを認識するステップを含み、
前記発話タイプを決定するステップは、前記音声信号の以前認識区間から認識されたテキストデータに基づいて前記発話タイプを決定するステップを含む、請求項２０ないし２５のうち何れか一項に記載の音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下の実施形態は音声認識方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識は、ユーザの音声を認識する技術である。音声認識によってユーザの音声はテキストに変換される。このような音声認識で、認識正確度は、ユーザが音声を発話するときの周辺環境、ユーザ現在の状態などの様々な要因によって決定される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
実施形態は、音声認識の正確度を高める音声認識方法及び装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
一側面に係る音声認識方法は、ユーザの音声信号に対する候補テキストデータを生成するステップと、前記ユーザの発話タイプに対応する復号化コンディションを決定するステップと、前記決定された復号化コンディションに基づいて復号化を行い、前記候補テキストデータのうちターゲットテキストデータを決定するステップとを含む。
【０００５】
前記音声信号の特徴、コンテキスト情報、及び前記音声信号の認識区間に対する音声認識の結果のいずれか１つ又は２つ以上の組合せに基づいて前記発話タイプを決定するステップをさらに含み得る。
【０００６】
前記コンテキスト情報は、前記ユーザの位置情報、ユーザプロファイル情報、ユーザ機器で実行されたアプリケーションのタイプ情報のいずれか１つ又は２つ以上の組合せを含み得る。
【０００７】
前記復号化コンディションを決定するステップは、前記発話タイプが決定された場合、発話タイプ及び前記発話タイプそれぞれの対応復号化コンディションを含むマッピング情報から前記決定された発話タイプとマッピングされた復号化コンディションを選択するステップを含み得る。
【０００８】
前記ターゲットテキストデータを決定するステップは、現在の復号化コンディションを前記決定された復号化コンディションに変更するステップと、前記決定された復号化コンディションに基づいて前記候補テキストデータそれぞれの確率を算出するステップと、前記算出された確率に基づいて前記候補テキストデータのうち前記ターゲットテキストデータを決定するステップとを含み得る。
【０００９】
前記ターゲットテキストデータを決定するステップは、前記決定された復号化コンディションに基づいて音響モデル及び言語モデルそれぞれの加重値のいずれか１つ又は両方を調整するステップを含み得る。
【００１０】
前記候補テキストデータを生成するステップは、音響モデルに基づいて前記音声信号から音素シーケンスを決定するステップと、言語モデルに基づいて前記音素シーケンスからワードを認識するステップと、前記認識されたワードを用いて前記候補テキストデータを生成するステップとを含み得る。
【００１１】
前記音響モデルは、前記音声信号の特徴に基づいて前記発話タイプを決定する分流器を含み得る。
【００１２】
前記復号化コンディションは、音響モデルの加重値、言語モデルの加重値、発音記号の分布の依存度に関する先行スケーリング因子（ｓｃａｌｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒ）、ＣＭＶＮ（Ｃｅｐｓｔｒａｌ  Ｍｅａｎ  Ｖａｒｉａｎｃｅ  Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）、及び復号化ウィンドウサイズのいずれか１つ又は２つ以上の組合せを含み得る。
【００１３】
一実施形態に係る音声認識装は、プロセッサと、前記プロセッサによって実行可能で少なくとも１つの命令語を含むメモリとを含み、前記少なくとも１つの命令語が前記プロセッサで実行されれば、前記プロセッサはユーザの音声信号に対する候補テキストデータを生成し、前記ユーザの発話タイプに対応する復号化コンディションを決定し、前記決定された復号化コンディションに基づいて復号化を行い、前記候補テキストデータのうちターゲットテキストデータを決定する。
【００１４】
前記プロセッサは、前記音声信号の特徴、コンテキスト情報、及び前記音声信号一部の認識区間に対する音声認識の結果のいずれか１つ又は２つ以上の組合せに基づいて前記発話タイプを決定し得る。
【００１５】
前記コンテキスト情報は、前記ユーザの位置情報、ユーザプロファイル情報、ユーザ機器で実行されたアプリケーションのタイプ情報のいずれか１つ又は２つ以上の組合せを含み得る。
【００１６】
前記プロセッサは、前記発話タイプが決定された場合、発話タイプ及び前記発話タイプそれぞれの対応復号化コンディションを含むマッピング情報から前記決定された発話タイプとマッピングされた復号化コンディションを選択し得る。
【００１７】
前記プロセッサは、現在の復号化コンディションを前記決定された復号化コンディションに変更し、前記決定された復号化コンディションに基づいて前記候補テキストデータそれぞれの確率を算出し、前記算出された確率に基づいて前記候補テキストデータのうち前記ターゲットテキストデータを決定し得る。
【００１８】
前記プロセッサは、前記決定された復号化コンディションに基づいて音響モデル及び言語モデルそれぞれの加重値のいずれか１つ又は両方を調整し得る。
【００１９】
前記プロセッサは、音響モデルに基づいて前記音声信号から音素シーケンスを決定し、言語モデルに基づいて前記音素シーケンスからワードを認識し、前記認識されたワードを用いて前記候補テキストデータを生成し得る。
【００２０】
前記音響モデルは、前記音声信号の特徴に基づいて前記発話タイプを決定する分流器を含み得る。
【００２１】
前記復号化コンディションは、音響モデルの加重値、言語モデルの加重値、発音記号の分布の依存度に関する先行スケーリング因子（ｓｃａｌｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒ）、ＣＭＶＮ（Ｃｅｐｓｔｒａｌ  Ｍｅａｎ  Ｖａｒｉａｎｃｅ  Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）、及び復号化ウィンドウサイズのいずれか１つ又は２つ以上の組合せを含み得る。
【００２２】
他の実施形態に係る音声認識方法は、ユーザの音声信号を受信するステップと、前記音声信号に基づいて前記ユーザの発話タイプを決定するステップと、前記決定された発話タイプに対応する予め決定された情報に基づいて前記音声信号からテキストデータを認識するステップとを含む。
【００２３】
発話タイプ及び前記発話タイプそれぞれにマッチングされる対応予め決定された情報を含むマッピング情報から前記予め決定された情報を選択するステップをさらに含み得る。
【００２４】
前記予め決定された情報は少なくとも１つの復号化パラメータを含み、前記認識するステップは、前記音声信号から候補テキストデータを生成するステップと、前記決定された発話タイプに対応する前記少なくとも１つの復号化パラメータに基づいて候補テキストデータに復号化を行うステップと、前記復号化結果に基づいて前記候補テキストデータのうちの１つを前記認識されたテキストとして選択するステップとを含み得る。
【００２５】
前記候補テキストデータを生成するステップは、音響モデルに基づいて前記音声信号から音素シーケンスを生成するステップと、言語モデルに基づいて前記音素シーケンスからワードを認識して前記候補テキストデータを生成するステップとを含み得る。
【００２６】
前記少なくとも１つの復号化パラメータは、前記音響モデルの加重値、前記言語モデルの加重値、発音記号の分布の依存度に関する先行スケーリング因子（ｓｃａｌｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒ）、ＣＭＶＮ（Ｃｅｐｓｔｒａｌ  Ｍｅａｎ  Ｖａｒｉａｎｃｅ  Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）、及び復号化ウィンドウサイズのいずれか１つ又は２つ以上の組合せを含み得る。
【００２７】
前記音響モデルは音素確率ベクトルを生成し、前記言語モデルはワード確率を生成し、前記復号化を行うステップは前記音素確率ベクトル、前記ワード確率、及び前記決定された発話タイプに対応する前記少なくとも１つの復号化パラメータに基づいて前記候補テキストデータに復号化を行うステップを含み得る。
【００２８】
前記認識するステップは、前記決定された発話タイプに対応する前記予め決定した情報に基づいて前記音声信号の現在認識区間からテキストデータを認識するステップを含み、前記発話タイプを決定するステップは、前記音声信号の以前認識区間から認識されたテキストデータに基づいて前記発話タイプを決定するステップを含み得る。
【発明の効果】
【００２９】
実施形態によると、ユーザの現在の状況又は現在の環境に最も適切な復号化コンディションで音声認識を行うことができるため音声認識の結果がより正確になる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】一実施形態に係る音声認識装置を説明するための図である。
【図２】一実施形態に係る分流器を説明するための図である。
【図３】一実施形態に係る音声認識装置を説明するための図である。
【図４】一実施形態に係る音声認識装置を説明するための図である。
【図５】一実施形態に係る音声認識装置を説明するための図である。
【図６】ニューラルネットワークの一例を説明するための図である。
【図７】一実施形態に係る音声認識装置を説明するためのブロック図である。
【図８】一実施形態に係る音声認識方法を説明するためのフローチャートである。
【図９】一実施形態に係る音声認識装置を含む自然語処理システムを説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、実施形態を添付する図面を参照しながら詳細に説明する。
【００３２】
以下で説明する実施形態には様々な変更が加えられる。以下で説明する実施形態は実施形態に対して限定しようとするものではなく、これに対する全ての変更、均等物ないし代替物を含むものとして理解されなければならない。
【００３３】
本明細書で用いた用語は、単に特定の実施形態を説明するために用いられるものであって、本発明を限定しようとする意図はない。単数の表現は、文脈上、明白に異なる意味をもたない限り複数の表現を含む。本明細書において、「含む」又は「有する」等の用語は明細書上に記載した特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品又はこれらを組み合わせたものが存在することを示すものであって、１つ又はそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれを組み合わせたものなどの存在又は付加の可能性を予め排除しないものとして理解しなければならない。
【００３４】
異なる定義さがれない限り、技術的であるか又は科学的な用語を含むここで用いる全ての用語は、本実施形態が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。一般的に用いられる予め定義された用語は、関連技術の文脈上で有する意味と一致する意味を有するものと解釈すべきであって、本明細書で明白に定義しない限り、理想的又は過度に形式的な意味として解釈されることはない。
【００３５】
また、添付図面を参照して説明することにおいて、図面符号に関係なく同一の構成要素は同一の参照符号を付与し、これに対する重複する説明は省略することにする。実施形態の説明において関連する公知技術に対する具体的な説明が実施形態の要旨を不要に曖昧にすると判断される場合、その詳細な説明は省略する。
【００３６】
図１は、一実施形態に係る音声認識装置を説明するための図である。図１を参照すると、音声認識装置１００は音声信号を受信する。音声認識装置１００は、例えば、サーバ形態に実現され、ユーザ機器（例えば、移動端末）からネットワークを介してユーザの音声信号を受信する。
【００３７】
音声認識装置１００は、分流器１１０及び認識器１２０を含む。
【００３８】
分流器１１０はユーザの発話タイプを決定する。例えば、分流器１１０は、ユーザの発話タイプが文語体（例えば、原稿読み上げ音声）（ｒｅａｄ  ｓｐｅｅｃｈ）であるか又は口語体（例えば、会話音声）（ｃｏｎｖｅｒｓａｔｉｏｎ  ｓｐｅｅｃｈ）であるか決定する。文語体又は口語体は発話タイプの一例であるだけであって、発話タイプは文語体又は口語体に制限されない。
【００３９】
分流器１１０は、発話タイプに対応する復号化コンディション（ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）を決定する。復号化コンディションは、認識器１２０が音声認識の結果を生成するために使用する１つ以上の復号化パラメータを含む。復号化コンディションは、例えば、言語モデル（Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｍｏｄｅｌ）の加重値、スケーリング因子（ｓｃａｌｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒ）(or 先行スケーリング因子)(以下, スケーリング因子)、音響モデル（Ａｃｏｕｓｔｉｃ  Ｍｏｄｅｌ）の加重値、ＣＭＶＮ（Ｃｅｐｓｔｒａｌ  Ｍｅａｎ  Ｖａｒｉａｎｃｅ  Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）、及び復号化ウィンドウサイズのいずれか１つ又はその組合せを含む。復号化コンディションは前述した事項に制限されない。一例として、分流器１１０は、音声信号に対する発話タイプが文語体に決定されれば、予め決定したマッピング情報から復号化コンディションの「文語体」を選択する。復号化コンディションの「文語体」は、例えば、「言語モデルの加重値＝２、ｓｃａｌｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒ＝０．７、音響モデルの加重値＝０．０６１、ＣＭＶＮ＝ｖ１、及び復号化ウィンドウサイズ＝２００」を含んでもよい。復号化コンディションの「文語体」は前述した事項に制限されない。
【００４０】
分流器１１０の動作については図２を参照して具体的に説明する。
【００４１】
認識器１２０は、音声信号に対する候補テキストデータを決定する。例えば、認識器１２０が音声信号が入力されれば、音響モデルに基づいて音声信号から音素シーケンスを決定し、言語モデルに基づいて音素シーケンスからワードを認識することによって候補テキストデータを決定する。
【００４２】
認識器１２０は、復号化コンディションに基づいて復号化を行って候補テキストデータのうちターゲットテキストデータを決定する。一例として、認識器１２０は、復号化コンディションの「文語体」に含まれた「言語モデルの加重値＝２、ｓｃａｌｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒ＝０．７、音響モデルの加重値＝０．０６１、ＣＭＶＮ＝ｖ１、及び復号化ウィンドウサイズ＝２００」をデコーダに適用して候補テキストデータそれぞれの確率を算出する。認識器１２０は、算出された確率に基づいて、候補テキストデータのうちターゲットテキストデータを決定する。一例として、認識器１２０は、確率が最大である候補テキストデータをターゲットテキストデータとして決定し得る。
【００４３】
音声認識装置１００は、他の音声信号を受信してもよい。例えば、音声認識装置１００が「Ｔｈｅｙ  ｕｍ  ａｎｄ  ｏｕｒ  ｅｎｔｉｒｅ  ｓｃｈｏｏｌ  ｗａｓ  ｏｎ  ｏｎｅ  ｃａｍｐｕｓ  ｆｒｏｍ  ｋｉｎｄｅｒｇａｒｔｅｎ  ｔｏ  ｕｈ  ｙｏｕ  ｋｎｏｗ  ｔｗｅｌｆｔｈ  ｇｒａｄｅ」の他の音声信号を受信してもよい。分流器１１０は、他の音声信号に対する発話タイプを決定する。分流器１１０は、他の音声信号に対する発話タイプを口語体として決定すると仮定する。分流器１１０は、予め決定したマッピング情報から復号化コンディションの「口語体」を選択する。復号化コンディションの「口語体」は、例えば、「言語モデルの加重値＝２．２、ｓｃａｌｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒ＝０．９４、音響モデルの加重値＝０．０７１、ＣＭＶＮ＝ｖ２、及び復号化ウィンドウサイズ＝３００」を含んでもよい。復号化コンディションの「口語体」は前述した事項に制限されない。
【００４４】
認識器１２０は、復号化コンディションの「口語体」に基づいて復号化を行う。他の音声信号に対する音声認識の前に、認識器１２０はデコーダに復号化コンディションの「文語体」を適用した。言い換えれば、デコーダに現在の適用された復号化コンディションは、復号化コンディションの「文語体」である。認識器１２０は、他の音声信号に対する音声認識のために復号化コンディションの「口語体」をデコーダに適用する。デコーダに適用された復号化コンディションは、復号化コンディションの「文語体」から復号化コンディションの「口語体」に変更される。そのため、言語モデルの加重値、ｓｃａｌｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒ、音響モデルの加重値、ＣＭＶＮ、及び復号化ウィンドウサイズのいずれか１つ又は２つ以上の組合せが調整され得る。
【００４５】
認識器１２０は、復号化によって他の音声信号に対するターゲット文章データを決定する。
【００４６】
一実施形態に係る音声認識装置１００は、ユーザの発話タイプに対する最適復号化コンディションに音声認識を行うことができる。これにより、音声認識の結果が正確になり、ワードのエラー率（Ｗｏｒｄ  Ｅｒｒｏｒ  Ｒａｔｅ：ＷＥＲ）が向上される。
【００４７】
図２は、一実施形態に係る分流器を説明するための図である。
【００４８】
ユーザは様々な状況又は環境で音声を発話する。一例として、一部のユーザは、騒音が多い環境又は少ない環境で音声を発話し、ユーザ機器と近距離又は遠距離で音声を発話してもよい。また、ユーザの年齢は様々である。
【００４９】
様々な状況、環境、ユーザの年齢、性別などに基づいて様々な発話タイプが予め定義される。一例として、上記を参照して説明した口語体タイプ、文語体タイプだけではなく、遠距離口語体タイプ、近距離文語体タイプ、騒音の多い場所における近距離口語体タイプ、室内における老人の遠距離口語体タイプ、若い女性の遠距離口語体タイプなどの様々な発話タイプが予め定義される。
【００５０】
一例では、音声信号は認識器120に入力される。認識器120は、例えば、音声信号の周波数スペクトルを分析することによって、音声信号の特徴を決定または抽出し、その特徴を分流器200に送信する。別の例では、音声認識装置100は、音声信号を受信し、例えば、音声信号の周波数スペクトルを分析することによってその特徴を決定または抽出し、その特徴を分流器に送信する特徴抽出器（図示せず）を含む。分流器２００は、予め定義された発話タイプのうち音声信号に対する発話タイプを決定する。分流器２００は、音声信号に対する発話タイプを決定するために１つ以上の情報を考慮する。情報は、例えば、音声信号の特徴及び／又はコンテキスト情報を含む。まず、分流器２００が音声信号の特徴に基づいて発話タイプを決定することについて説明する。
【００５１】
分流器２００は、音声信号の特徴（ｆｅａｔｕｒｅ）に基づいて様々な発話タイプのうち音声信号の発話タイプを決定する。音声信号の特徴は、音声認識装置が音声信号の周波数スペクトルを分析することによって決定される。一例として、分流器２００は、音声信号の特徴と閾値とを比較してもよい。分流器２００は、音声信号の特徴が閾値以上であれば発話タイプを文語体タイプと決定し、音声信号の特徴が閾値より小さければ、発話タイプを口語体タイプと決定する。
【００５２】
また、分流器２００は、コンテキスト情報に基づいて音声信号に対する発話タイプを決定する。コンテキスト情報は、ユーザ機器がユーザから音声を受信するときの状況に関する情報を含む。コンテキスト情報は、例えば、ユーザの周辺環境情報、ユーザプロファイル情報、及び／又は、ユーザ機器で実行されるアプリケーションのタイプ情報を含む。周辺環境情報は、ユーザの位置情報、ユーザが位置する場所の天気情報、時間情報、騒音情報（例えば、音声信号の信号対雑音比率（Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ：ＳＮＲ））などを含む。ユーザプロファイル情報は、ユーザの性別、年齢などユーザに対する様々な情報を含む。ユーザ機器で実行されるアプリケーションのタイプ情報は、ユーザの音声を受信及び／又は録音するために実行されたアプリケーションのタイプ情報を含んでもよい。
【００５３】
実現の一例として、分流器２００は、音声信号の特徴及びコンテキスト情報の全てを考慮して音声信号に対する発話タイプを決定する。
【００５４】
発話タイプが決定されれば、分流器２００は、予め決定したマッピング情報を参照し、音声信号に対する発話タイプとマッピングされた復号化コンディションを選択する。前述した発話タイプそれぞれに対応する復号化コンディションは、予め決定されたりシミュレーションによって算出される。
【００５５】
図２に示した例のように、予め決定したマッピング情報は、データベース２１０に格納される。次の表１は、発話タイプ毎に予め決定したマッピング情報の一例を示す。
【００５６】
【表１】
2018120212.tif 000003
上記の表１において、言語モデルの加重値、ｓｃａｌｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒ、音響モデルの加重値、ＣＭＶＮ、復号化ウィンドウサイズなどは復号化コンディションを示す。ここで、ｓｃａｌｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒに基づいて、トレーニングデータにおける発音記号の分布に対する依存度の程度が調整され、ＣＭＶＮは、音声信号から抽出された特徴ベクトルを正規化するために使用される。ここで、特徴ベクトルは、音響モデルが音声信号に基づいて音素確率ベクトルを決定する過程で生成される。復号化ウィンドウサイズは復号化速度に関する。例えば、「復号化ウィンドウサイズ＝２００」よりも「復号化ウィンドウサイズ＝３００」で復号化速度は小さくてもよい。
【００５７】
上記の表１において、Ｔｙｐｅ１〜ＴｙｐｅＮは予め定義された発話タイプを示す。Ｔｙｐｅ１は、例えば、口語体タイプを示し、Ｔｙｐｅ２は、例えば、文語体タイプを示す。Ｔｙｐｅ１０は、例えば、騒音が多い場所における近距離口語体タイプを示す。Ｔｙｐｅ２０は、例えば、室内における老人の遠距離口語体タイプを示す。また、上記の表２で、デフォルト（ｄｅｆａｕｌｔ）は音声信号に対する何らかの特定の発話タイプが決定されない場合のためのものである。分流器２００は、音声信号に対する発話タイプが発話タイプのいずれか１つに当該しなければ、ｄｅｆａｕｌｔを選択する。
【００５８】
一例として、人々が密集している江南でユーザはユーザ機器と近接するよう「Ｗｈｅｒｅ  ｉｓ  ａ  Ｆｒｅｎｃｈ  ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ？」の音声を発話すると仮定する。音声認識装置は、「Ｗｈｅｒｅ  ｉｓ  ａ  Ｆｒｅｎｃｈ  ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ？」の音声信号及びコンテキスト情報（例えば、位置＝江南、性別＝女、ＳＮＲ、及び／又は、年齢＝２５歳など）をユーザ機器から受信する。分流器２００は、音声信号の特徴及び／又はコンテキスト情報に基づいてユーザの発話タイプをＴｙｐｅ１０「騒音の多い場所における近距離口語体」に決定する。分流器２００は、Ｔｙｐｅ１０とマッピングされた復号化コンディション｛α１０、β１０、γ１０、ｖ１０、ｓ１０、...｝を選択する。
【００５９】
異なる一例として、老人が家でユーザ機器と遠く離れたまま「ｔｕｒｎ  ｏｎ  ｔｈｅ  ＴＶ」を発話すると仮定する。音声認識装置は、「ｔｕｒｎ  ｏｎ  ｔｈｅ  ＴＶ」の音声信号及びコンテキスト情報（例えば、位置＝室内、性別＝男、及び／又は、年齢＝６０代など）をユーザ機器から受信する。分流器２００は、音声信号の特徴及び／又はコンテキスト情報に基づいてユーザの発話タイプをＴｙｐｅ２０「室内における老人の遠距離口語体」に決定する。分流器２００は、Ｔｙｐｅ２０とマッピングされた復号化コンディション｛α２０、β２０、γ２００、ｖ２０、ｓ２０、...｝を選択する。
【００６０】
更なる一例として、ユーザが通話録音アプリケーションの実行中に通話すると仮定する。ユーザ機器は、通話の間に録音された音声、すなわち、音声信号をテキストに変換するために音声信号及び／又はコンテキスト情報（例えば、アプリケーションのタイプ情報＝録音）を音声認識装置に送信する。通話録音によって生成された音声信号に対する発話タイプは文語体であってもよいし或いは口語体であってもよい。分流器２００は、アプリケーションのタイプ情報に基づいて通話録音によって生成された音声信号に対する発話タイプをＴｙｐｅ１「口語体」として決定する。分流器２００は、Ｔｙｐｅ１とマッピングされた復号化コンディション｛α１、β１、γ１、ｖ１、ｓ１、...｝を選択する。実現の一例として、分流器２００は、他のコンテキスト情報（例えば、位置情報など）及び／又は音声信号の特徴をさらに考慮し、当該の音声信号に対するより正確な発話タイプを決定することができる。
【００６１】
分流器２００は、復号化コンディションを認識器１２０に提供又は出力する。
【００６２】
一実施形態によれば、音声認識装置は、ユーザの現在の状況又は現在の環境に最も適切な復号化コンディションで音声認識を行うことができる。そのため、音声認識の結果がより正確になる。
【００６３】
図３は、音声認識装置の他の一例を説明するための図である。図３を参照すると、一実施形態に係る音声認識装置３００は、分流器３２０、データベース３３０、音響モデル３４０、言語モデル３５０、及びデコーダ３６０を含む。
【００６４】
音声認識装置３００は「Ｉ’ｍ  ｌｉｋｅ  ｅｖｅｒｙｂｏｄｙ  ｙｏｕ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｒｅａｄ  ｔｈｉｓ  ｂｏｏｋ  ｒｉｇｈｔ  ｎｏｗ」の音声信号３１０を受信した仮定する。
【００６５】
分流器３２０はユーザの発話タイプを決定し、決定された発話タイプに対応する復号化コンディションを決定する。分流器３２０については、図１〜図２を参照して説明した分流器に対する内容が適用され得るため、詳しい説明を省略する。
【００６６】
データベース３３０は、図２を参照して説明したデータベース２１０に対応するため、詳しい説明を省略する。
【００６７】
音響モデル３４０は、音声信号に基づいて音素シーケンスを決定する。音響モデル３４０は、例えば、ＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ）基盤モデル、ＧＭＭ（Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｍｉｘｔｕｒｅ  Ｍｏｄｅｌ）、ＤＮＮ（Ｄｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）基盤モデル、又は、ＢＬＳＴＭ（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ  Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ  Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ）基盤モデルであってもよい。音響モデル３４０の種類は前述した事項に制限されない。
【００６８】
言語モデル３５０は、音素シーケンスに基づいてワードを認識する。このような認識によって認識候補が決定される。相違する言い方で表現すると、候補テキストデータが言語モデル３５０に基づいて決定される。言語モデル３５０は、例えば、ｎ−ｇｒａｍ言語モデル又はニューラルネットワーク基盤モデルであり得る。言語モデル３５０の種類は前述した事項に制限されない。
【００６９】
下記の表２は、音声信号３１０「Ｉ’ｍ  ｌｉｋｅ  ｅｖｅｒｙｂｏｄｙ  ｙｏｕ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｒｅａｄ  ｔｈｉｓ  ｂｏｏｋ  ｒｉｇｈｔ  ｎｏｗ」に対する候補テキストデータの一例を示す。
【００７０】
【表２】
2018120212.tif 000004
候補３で＜＞表示は未知（ｕｎｋｎｏｗｎ）を意味する。
【００７１】
デコーダ３６０は、復号化コンディション、音響モデル３４０、及び言語モデル３５０に基づいて候補テキストデータそれぞれの確率を算出する。デコーダ３６０は、算出された確率に基づいて候補テキストデータのいずれか１つをターゲットテキストデータとして決定する。一例として、デコーダ３６０は、下記の数式（１）に基づいて候補テキストデータそれぞれの確率を算出し、ターゲットテキストデータを決定する。
【００７２】
【数１】
2018120212.tif 000005
数式（１）において、
【００７３】
【数２】
2018120212.tif 000006
は音響モデル３４０を示し、
【００７４】
【数３】
2018120212.tif 000007
は言語モデル３５０を示す。相違する言い方で表現すると、
【００７５】
【数４】
2018120212.tif 000008
は音響モデル３４０によって算出される音素シーケンスに対する確率（又は、音素確率ベクトル）を示し、
【００７６】
【数５】
2018120212.tif 000009
は言語モデル３５０によって算出されたワード確率を示す。数式（１）で、αは言語モデルの加重値を示し、βはｓｃａｌｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒを示す。数式（１）で、言語モデルの加重値が大きいほど言語モデルの比重又は依存度は小さくなる。
【００７７】
一例として、数式（１）に基づいて、候補１の確率＝０．９、候補２の確率＝０．１、候補３の確率＝０．６に算出されれば、デコーダ３６０は候補１をターゲットテキストデータとして決定する。
【００７８】
上記の数式（１）は、言語モデルの加重値及びｓｃａｌｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒのみを含んでいる。デコーダ３６０が数式（１）に基づいて候補テキストデータそれぞれの確率を算出し、ターゲットテキストデータを決定することは例示的な事項に過ぎず、デコーダ３６０は、言語モデルの加重値及びｓｃａｌｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒだけではなく、様々な復号化パラメータを考慮して候補テキストデータそれぞれの確率を算出し、算出された確率によってターゲットテキストデータを決定することができる。
【００７９】
図４は、一実施形態に係る音声認識装置の他の一例を説明するための図である。図４を参照すると、音声認識装置４００は、図３に示す音声認識装置３００と同じ構成要素を含む。図４に示された例として、分流器３２０は以前復号化の結果に基づいて音声信号３１０の現在認識区間Ｏｔに対応する発話タイプを決定する。以前復号化の結果は、以前認識区間の音声認識の結果を含む。図４に示された例として、以前復号化の結果は、以前認識区間Ｏｔ−１の音声認識の結果「Ｉ’ｍ  ｌｉｋｅ」を含む。異なる一例として、以前復号化の結果は、Ｏｔ−１の以前認識区間Ｏｔ−２の音声認識の結果及びＯｔ−１の音声認識の結果を含む。
【００８０】
図４に示された例において、以前復号化の結果「Ｉ’ｍ  ｌｉｋｅ」の発話タイプが口語体タイプであれば、分流器３２０は、現在認識区間Ｏｔに対応する発話タイプを口語体タイプとして決定する。実現の一例として、分流器３２０は、コンテキスト情報及び現在認識区間Ｏｔの特徴のいずれか１つ又はその組合せと以前復号化の結果に基づいて、現在認識区間Ｏｔに対応する発話タイプを決定する。コンテキスト情報及び特徴については前述したため、詳細な説明は省略する。
【００８１】
分流器３２０は、決定された発話タイプに基づいて現在認識区間Ｏｔの復号化コンディションを決定する。
【００８２】
音響モデル３４０は、現在認識区間Ｏｔに基づいて音素確率ベクトルを生成する。音素確率ベクトルは、音素シーケンスに対する確率ベクトルを示す。音素確率ベクトルは、例えば、［０．９、０．１、０．００５、...］のような実数ベクトルであり得る。
【００８３】
言語モデル３５０は、音素シーケンスに基づいてワードを認識する。また、言語モデル３５０は、認識されたワードに連結される複数のワードを音素確率ベクトルに基づいて予測（又は、認識）し、予測された（又は、認識された）ワードそれぞれのワード確率を算出する。一例として、言語モデル３５０は、音素シーケンスに基づいて「ｅｖｅｒｙｂｏｄｙ」の次に連結されるワードを「ｎｅｅｄ  ｔｏ」、「ｍｅｔａ」、及び「ｎｅａｔ」に予測する。言語モデル３５０は「ｎｅｅｄ  ｔｏ」、「ｍｅｔａ」、及び「ｎｅａｔ」それぞれのワード確率を算出する。ここで、「ｎｅｅｄ  ｔｏ」、「ｍｅｔａ」、及び「ｎｅａｔ」それぞれのワード確率は、「ｅｖｅｒｙｂｏｄｙ」の次に「ｎｅｅｄ  ｔｏ」、「ｍｅｔａ」、及び「ｎｅａｔ」それぞれが連結される確率を示す。言語モデル３５０に基づいて候補テキストデータ「ｅｖｅｒｙｂｏｄｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ」、「ｅｖｅｒｙｂｏｄｙ  ｍｅｔａ」、及び「ｅｖｅｒｙｂｏｄｙ  ｎｅａｔ」が決定される。
【００８４】
デコーダ３６０は、音素確率ベクトル、ワード確率、及び現在認識区間Ｏｔの復号化コンディションに基づいて、候補テキストデータそれぞれの確率を算出する。一例として、デコーダ３６０は、音素確率ベクトル、ワード確率、及び現在認識区間Ｏｔの復号化コンディションを上記の数式（１）に適用して候補テキストデータ「ｅｖｅｒｙｂｏｄｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ」、「ｅｖｅｒｙｂｏｄｙ  ｍｅｔａ」、及び「ｅｖｅｒｙｂｏｄｙ  ｎｅａｔ」それぞれの確率を算出する。デコーダ３６０は、算出された確率に基づいて候補テキストデータのうちターゲットテキストデータを決定する。一例として、「ｅｖｅｒｙｂｏｄｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ」に対する確率が最も大きく算出される場合、デコーダ３６０は「ｅｖｅｒｙｂｏｄｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ」を選択する。
【００８５】
分流器３２０は、以後認識区間に対応する発話タイプを決定し、決定された発話タイプに対応する復号化コンディションを決定する。デコーダ３６０は、以後認識区間に復号化を行って以後認識区間に対する音声認識の結果を生成する。認識の途中に発話タイプが変更されれば、分流器３２０は、復号化コンディションを動的に変更し、デコーダ３６０は、変更された復号化コンディションに基づいて復号化を行う。そのため、発話タイプに適切な復号化コンディションが適用されるリアルタイムの復号化が可能になる。
【００８６】
実現の一例として、分流器３２０は、以後認識区間に対する発話タイプを決定しなくてもよい。ユーザが口語体として音声を発話すると、発話の途中に口語体から文語体に変更される可能性は大きくない。相違する言い方で表現すると、音声信号が持続すれば、発話タイプは変更されない。音声信号の一部の認識区間に対する発話タイプが決定されれば、音声認識装置４００は、一部の認識区間に対する発話タイプが予め決定した時間の間（例えば、音声信号が終了するまで）に保持されると推定する。このような推定によって、音声認識装置４００は、一部の認識区間を音声認識するために用いた復号化コンディションで以後認識区間に音声認識を行う。図４に示された例で、現在認識区間Ｏｔに対する発話タイプは文語体に決定されたため、音声認識装置４００は、以後認識区間に対する発話タイプを決定することなく、復号化コンディションの「文語体」として以後認識区間を音声認識し得る。
【００８７】
図５は、一実施形態に係る音声認識装置の他の一例を説明するための図である。図５を参照すると、音声認識装置５００は、図３に示す音声認識装置３００及び図４に示す音声認識装置４００と同じ構成要素を含む。図１〜図３を参照して説明した分流器は、音響モデル外部に位置する。図５に示された例の場合、分流器は音響モデル内部に位置する。
【００８８】
分流器３２０を含む音響モデル３４０が実現されるよう、音響モデル３４０のニューラルネットワーク内の隠れレイヤ（ｈｉｄｄｅｎ  ｌａｙｅｒ）及び／又は出力レイヤ（ｏｕｔｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）は１つ以上の分類ノードを含む。以下、図６を参照しながら説明する。
【００８９】
図６を参照すると、音響モデルはニューラルネットワーク６００の基盤モデルである。図６に示した例のように、音響モデルは、入力レイヤ６１０、隠れレイヤ６２０及び６３０、及び出力レイヤ６４０を含む。１つ以上の分類ノードは、隠れレイヤ６２０及び６３０のいずれか１つ又は出力レイヤ６４０に位置する。分類ノードは、隣接するレイヤの１つ以上のノードと連結線に連結され得る。ここで、連結線は連結加重値を有する。
【００９０】
音声信号は、音響モデルの入力レイヤ６１０から入力される。入力レイヤ６１０が音声信号が入力されれば、前方演算（ｆｏｒｗａｒｄ  ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ）が実行される。前方演算は、入力レイヤ６１０→隠れレイヤ６２０及び６３０→出力レイヤ６４０の方向に実行される演算を示す。前方演算によって音声信号に対する発話タイプ及び音素確率ベクトルが決定される。分類ノードから発話タイプが出力され、出力レイヤ６４０で音素確率ベクトルが出力される。
【００９１】
図７は、一実施形態に係る音声認識装置を説明するためのブロック図である。図７を参照すると、音声認識装置７００は、メモリ７１０、及びプロセッサ７２０を含む。
【００９２】
メモリ７１０は、プロセッサ７２０によって実行可能な１つ以上の命令語を含む。
【００９３】
プロセッサ７２０は、１つ以上の命令語がプロセッサ７２０そのものによって実行されれば、ユーザの音声信号に対する候補テキストデータを生成し、ユーザの発話タイプに対応する復号化コンディションを決定し、決定された復号化コンディションに基づいて復号化を行って候補テキストデータのうちターゲットテキストデータを決定する。
【００９４】
図１〜図６を参照して説明された事項は、図７を参照して説明された事項に適用され得るため、詳細な説明は省略する。
【００９５】
図８は、一実施形態に係る音声認識方法を説明するためのフローチャートである。
【００９６】
一実施形態に係る音声認識方法は、音声認識装置によって実行される。
【００９７】
図８を参照すると、音声認識装置は、ユーザの音声信号に対する候補テキストデータを生成する（Ｓ８１０）。
【００９８】
音声認識装置は、ユーザの発話タイプに対応する復号化コンディションを決定する（Ｓ８２０）。
【００９９】
音声認識装置は、決定された復号化コンディションに基づいて復号化を行って候補テキストデータのうちターゲットテキストデータを決定する（Ｓ８３０）。
【０１００】
図１〜図７を参照して説明された事項は、図８を参照して説明された事項に適用され得るため、詳細な説明は省略する。
【０１０１】
図９は、一実施形態に係る音声認識装置を含む自然語処理システムを説明するための図である。図９を参照すると、自然語処理システム９００は、ユーザ機器９１０及び自然語処理装置９２０を含む。自然語処理装置９２０はサーバ形態に実現される。
【０１０２】
ユーザ機器９１０は、ユーザの音声を受信する。相違言い方で表現すると、ユーザ機器９１０は、音声をキャプチャーする。ユーザ機器９１０は、ユーザの音声を前処理及び／又は圧縮して音声信号を生成する。ユーザ機器９１０は、音声信号を自然語処理装置９２０に送信する。
【０１０３】
ユーザ機器９１０は、例えば、移動端末（一例として、ウェアラブルデバイス、スマートフォン、タブレットＰＣなど）又は、スマートホームシステムを制御するホームエージェント（ｈｏｍｅ  ａｇｅｎｔ）であってもよい。ユーザ機器９１０は前述した事項に制限されない。
【０１０４】
自然語処理装置９２０は、音声認識装置９２１及び自然語分析装置９２２を含む。音声認識装置９２１は、音声認識エンジンのように相違する言い方で表現されてもよく、自然語分析装置９２２は、ＮＬＵ（Ｎａｔｕｒａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ）エンジンのように相違する言い方で表現されてもよい。
【０１０５】
音声認識装置９２１は、音声信号に対応するターゲットテキストデータを決定する。音声認識装置９２１は、図１〜図８を参照して説明した音声認識装置に対応するため、詳細な説明は省略する。
【０１０６】
自然語分析装置９２２は、ターゲットテキストデータを分析する。例えば、自然語分析装置９２２は、ターゲットテキストデータに形態素（ｍｏｒｐｈｅｍｅ）分析、構文（ｓｙｎｔａｘ）分析、意味（ｓｅｍａｎｔｉｃ）分析、及び談話（ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ）分析のうちの１つ以上を行う。自然語分析装置９２２は、このような分析によってターゲットテキストデータの意図情報を決定する。例えば、「ｔｕｒｎ  ｏｎ  ｔｈｅ  ＴＶ」のターゲットテキストデータが決定された場合、自然語分析装置９２２は「ｔｕｒｎ  ｏｎ  ｔｈｅ  ＴＶ」のターゲットテキストデータを分析して「ユーザはＴＶをｔｕｒｎ  ｏｎすることを所望する」の意図情報を決定する。実現の一例として、自然語分析装置９２２は、ターゲットテキストデータ内のエラーワードを修正したりターゲットテキストデータの文法を矯正する。
【０１０７】
自然語分析装置９２２は、ターゲットテキストデータの意図情報に対応する制御信号及び／又はテキストデータを生成する。自然語処理装置９２０は、ユーザ機器９１０に制御信号及び／又は、テキストデータを送信する。ユーザ機器９１０は、制御信号によって動作したりテキストデータをディスプレイに表示する。一例として、ユーザ機器９１０が「ユーザはＴＶをｔｕｒｎ  ｏｎすることを所望する」という意図情報に対応する制御信号を受信すると、ユーザ機器９１０はＴＶがｔｕｒｎ  ｏｎできるようにＴＶを制御することができる。
【０１０８】
実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段を介して実施されるプログラム命令の形態で具現され、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独又は組合せて含む。記録媒体及びプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計して構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり、使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気−光媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置を含む。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。ハードウェア装置は、本発明の動作を実行するために１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成してもよく、その逆も同様である。
【０１０９】
上述したように実施形態をたとえ限定された図面によって説明したが、当該技術分野で通常の知識を有する者であれば、前記に基づいて様々な技術的な修正及び変形を適用することができる。例えば、説明された技術が説明された方法と異なる順に実行されたり、及び／又は説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法と異なる形態で結合又は組合せられたり、他の構成要素又は均等物によって置き換えたり置換されても適切な結果を達成することができる。
【０１１０】
したがって、他の具現、他の実施形態、及び請求範囲と均等なものも後述する請求範囲の範囲に属する。
【図１】
2018120212.tif 000010
【図２】
2018120212.tif 000011
【図３】
2018120212.tif 000012
【図４】
2018120212.tif 000013
【図５】
2018120212.tif 000014
【図６】
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【図７】
2018120212.tif 000016
【図８】
2018120212.tif 000017
【図９】
2018120212.tif 000018