【事件の表示】
　特許第３３６９１２１号「音声認識方法および音声認識装置」の請求項１、２、４、６、９、１０、１２、１４に係る特許に対する特許異議の申立てについて、次のとおり決定する。
【結　論】
　訂正を認める。
　特許第３３６９１２１号の請求項１、２、４、６、９、１０、１２、１４に係る特許を取り消す。
【理　由】
第１　手続の経緯
　特許第３３６９１２１号の請求項１、２、４、６、９、１０、１２、１４に係る発明についての出願は、平成１１年５月２０日に出願され、平成１４年１１月１５日に設定登録され、その後、特許異議の申立てがなされ、取消理由通知がなされ、その指定期間内である平成１６年８月１０日に訂正請求がなされたものである。
　
第２　訂正の適否
１　訂正事項
(１)　請求項１における「任意の時間区間について複数の認識結果を生成する言語処理手段」を「任意の時間区間内に存在する全てのアークの単語列を認識結果候補とし、前記認識結果候補から複数の認識結果を生成する言語処理手段」と訂正する。
(２)　請求項２における「言語処理手段が、前記音声認識手段により生成されたグラフ中の区間指定手段により指定された任意の時間区間内に存在する全てのアークの単語列を認識結果候補とし、該認識結果候補」を「言語処理手段が、該認識結果候補」と訂正する。
(３)　請求項９における「時間区間について複数の認識結果」を「時間区間内に存在する全てのアークの単語列を認識結果候補とし、前記認識結果候補から複数の認識結果」と訂正する。
(４)　請求項１０における「言語処理ステップが、前記音声認識ステップにより生成されたグラフ中の任意に指定された時間区間内に存在する全てのアークの単語列を認識結果候補とし、該認識結果候補」を「言語処理ステップが、該認識結果候補」と訂正する。
(５)　明細書の段落【００１４】における「任意の時間区間について複数の認識結果を生成する言語処理手段」を「任意の時間区間内に存在する全てのアークの単語列を認識結果候補とし、前記認識結果候補から複数の認識結果を生成する言語処理手段」と訂正する。
　
　なお、上記訂正事項(１)ないし(５)は、請求書に添付された訂正明細書の内容から、訂正を請求している事項とした。
　
２　訂正の目的の適否、新規事項の有無及び拡張・変更の存否
　上記訂正事項(１)、(３)は、特許請求の範囲の減縮を目的とし、新規事項の追加に該当せず、実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更するものではない。
　また、訂正事項(２)、(４)は、請求項２又は請求項１０が引用する請求項１又は９と重複する部分を削除するもので、明瞭でない記載の釈明を目的とし、実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更するものではない。
　訂正事項(５)は、前記請求項の訂正と整合をとるもので、明瞭でない記載の釈明を目的とし、実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更するものではない。
　
　なお、特許異議の申立てがなされていない請求項３、５、７、８、１１、１３、１５、１６（以下、「申立てのない請求項」と言う。）についても、それぞれが、請求項１又は９を引用しているため、特許請求の範囲の減縮を目的した訂正を請求していることとなる。
　申立てのない請求項は、特許請求の範囲の減縮を目的としたものであるから、独立特許要件を検討する。
　申立てのない請求項は、請求項１、９の引用部分以外の要件をも特徴とするもので、該特徴である要件は、申立人が提出した全刊行物に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明できたものとすることはできない。
　したがって、訂正明細書の申立てのない請求項に係る発明は、出願の際、独立して特許を受けることができるものである。
　
３　むすび
　以上のとおりであるから、上記訂正は、特許法１２０条の４第３項で準用する同法１２６条２項及び３項の規定に適合するので、当該訂正を認める。
　
第３　取消理由についての判断
１　請求項１について
(１)　訂正明細書の請求項１に係る発明について
　訂正明細書の請求項１に係る発明は、その特許請求の範囲の請求項１に記載された次の事項により特定されるとおりのものである。
　「入力音声を言語的単位に認識し、該言語的単位に対応したアークで単語列が表現されたグラフを生成する音声認識手段と、
　任意の時間区間を指定するための区間指定手段と、
　前記音声認識手段により生成されたグラフ中の前記区間指定手段により指定された任意の時間区間内に存在する全てのアークの単語列を認識結果候補とし、前記認識結果候補から複数の認識結果を生成する言語処理手段とを有することを特徴とする音声認識装置。」（以下、「本件発明１」という。）
　
(２)　引用刊行物
　当審が通知した取消理由通知に引用した刊行物１には、次の事項が記載されている。
　刊行物１：特開平１０−１８７４０号公報（甲第１号証）
ア「話し手から発音を受け取り、受け取った発音を認識されたワードとして認識し、
認識されたワードをディクテーションウインドウに表示し、表示されたワードを修正するための話し手からの要求に応答して、修正すべきワードに対する別のワードのリストを表示し、修正すべきワードをそのリストからの別のワードに置換」（請求項１）
イ「認識コンポーネントは、ワード「make」をワード「fake」と誤って認識している。このとき、話し手は、ワード「fake」を修正しなければならないことを指示する。修正ウインドウを表示する前に、ディクテーション編集コンポーネントは、再配列可能な修正ウインドウの現在サイズを決定し、そしてその修正ウインドウに表示することのできるワードの数を計算する。次いで、ディクテーション編集コンポーネントは、最も高い確率をもつ認識されたワードのリスト（即ち、代替ワード）からその数のワードを選択し、そして標準的なウインドウ再配列技術（例えば、マウスポインタでウインドウの境界を指しそしてマウスをドラッグする）を用いて修正ウインドウにそれらのワードを表示する。」（段落０００８）
ウ「ディクテーション編集コンポーネントは、誤ったワード境界から生じた誤った認識を効率的に修正できるようにフレーズを修正することができる。話し手が修正のためのフレーズを選択すると、ディクテーション編集コンポーネントは、代替フレーズのリストを選択して表示する。」（段落００１７）
エ「モデルコンポーネントは、語彙のワードに対する種々のモデル発音を含んでいる。認識コンポーネントは、話された発音を受け取り、モデルコンポーネントにアクセスして、認識されたワードのリストを発生する。ディクテーション編集コンポーネントは、認識されたワードのリストを受け取り、そして認識されたワードを表示する。」（００１８）
オ「図１０は、再配列可能な修正ウインドウをもつＣＳＲシステムのフローチャートである。修正ウインドウを再配列することにより、話し手は、表示しなければならない認識されたワードリストからのワードの数を指示することができる。ステップ５０１−５１０において、ＣＳＲシステムは、ワードに対応する発音を受け取り、認識されたワードを表示し、そして話し手がワードを修正できるように循環する。ステップ５０１において、話し手がディクテーションを続ける場合には、システムは、ステップ５０２へ続き、さもなくば、ディクテーションは完了となる。ステップ５０２において、システムは、話し手からの次の発音を入力する。ステップ５０３において、システムは、話された発音を認識するために認識コンポーネントを呼び出す。認識コンポーネントは、認識されたワードのリストを、そのリストの各ワードが話された発音に対応する確率と共に返送する。ステップ５０４において、システムは、認識されたワードのリストから最も高い確率をもつワードを表示する。ステップ５０５−５１０において、システムは、話し手が表示されたワードを修正できるように循環する。ステップ５０５において、話し手が表示されたワードの修正を指示する場合には、システムは、ステップ５０６へ続き、」（段落００１９）
　
(３)　対比・判断
　本件発明１における「言語的単位」は、音素・音節・単語を意味することから、刊行物１に記載された発明（以下、単に「刊行物１」などともいう。）の「ワード」に対応する。
　また、本件発明１における「任意の時間区間を指定するための区間指定手段」が、刊行物１のワード又はフレーズを選択する手段に相当することは、両者共、発声中の所与の時間間隔を占めるものであることから明らかである。
　さらに、本件発明の「指定された任意の時間区間」が、刊行物１の、例えば指定されたワードの占める時間区間に相当するから、その「内に存在する全てのアークの単語列を認識結果候補とし、その認識結果候補から複数の認識結果を生成する」ことは、刊行物１に「全ての単語列」の表現は直接用いられていないが、前記(２)オの「話し手は、表示しなければならない認識されたワードリストからのワードの数を指示することができる」と記載され、「認識されたワードのリストから最も高い確率をもつワードを表示する」と記載されていることから、認識されたすべてのワードを候補とし、その候補から複数の認識結果を得ていることが理解できる。
　
　以上を踏まえると、本件発明１と刊行物１に記載された発明は、
　「入力音声を言語的単位に認識し、音声認識手段と、
　任意の時間区間を指定するための区間指定手段と、
　前記音声認識手段により生成された前記区間指定手段により指定された任意の時間区間内に存在する全てのアークの単語列を認識結果候補とし、前記認識結果候補から複数の認識結果を生成する言語処理手段とを有することを特徴とする音声認識装置。」の点で一致し、次の点で相違する。
【相違点】
　本件発明１が「言語的単位に対応したアークで単語列が表現されたグラフを生成する」のに対し、刊行物１では単語列をグラフで表現することが示されていない点
　
　そこで該相違点を検討するに、音声認識技術の分野において、言語的単位に対応したアークで単語列が表現されたグラフを用いることは、当業者に周知な技術であり、この点に何ら進歩性は認められない。
　この点は、本件明細書の従来技術として、段落０００２を始め、音韻単位のグラフ表現（単語の音韻構造をネットワークによって表現した音韻グラフ）が説明されており、さらに、取消理由通知で揚げた甲第２号証（ICSLP96 Proceedings,pp.2127-2130）にも示されている事項である。
　したがって、本件発明１は、刊行物１に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明できたものである。
　
２　請求項２について
(１)訂正明細書の請求項２に係る発明
　訂正明細書の請求項２に係る発明は、その特許請求の範囲の請求項２に記載された次の事項により特定されるとおりのものである。
　「請求項１に記載の音声認識装置において、
　音声認識手段が、それぞれのアークに少なくとも音響的な確からしさの尺度を示す音響スコアが付与されたグラフを生成し、
　言語処理手段が、該認識結果候補のそれぞれについて、少なくとも前記音響スコアに基づく評価スコアを求め、該評価スコアの良い認識結果候補から順に認識結果を得るように構成されたことを特徴とする音声認識装置。」（以下、「本件発明２」という。）
　
(２)　請求項１を引用している部分は、前記項目１で検討したとおりであり、請求項２特有の限定事項は、グラフに音響的な確からしさの尺度を示す音響スコアを付与し、この音響スコアに基づく評価スコアにより、該評価スコアの良い認識結果候補から順に認識結果を得ている点である。
　そして、この点が刊行物１に明示されていない点で本件発明２は刊行物１と相違している。
　しかしながら、この相違点は、取消理由通知で揚げた甲第２号証（B.H.Tran, F. Seide, and V. Steinbiss, A Word Graph Based N-Best Search in Continuous Speech Recognition, Proceedings　of ICSLP '96, Pennsylvania, USA, pp.2127-2130, (1996年10月)）のTable 1には、Ｎ−Ｂest検索アルゴリズムとして、ワードグラフ内に存在するすべての経路の単語列を認識結果候補とし、該認識結果候補それぞれに付いて、評価スコアを求め、その評価スコアに基づいてＮ−Ｂestツリーを構築していくことで、Ｎ個の認識候補を求める技術思想が開示されている。
　また、音響的な確からしさの尺度を示す音響スコアについては、Table 1のFwSco及びBwScoが音響スコアに相当することは当業者に明らかというべきである。
　なお、音響スコアについては、当業者に周知な事項として甲第３号証が揚げられる。
 
(３)　したがって、本件発明２は、刊行物１及び２に記載された発明に基づいて、必要なら甲第３号証を参酌することにより当業者が容易に発明できたものである。
　
３　請求項４に係る発明
(１)　請求項４に係る発明は、その特許請求の範囲に記載された次の事項により特定されるとおりのものである。
　「請求項２に記載の音声認識装置において、
　所定の言語情報が予め記憶された言語情報記憶手段と、
　前記言語情報記憶手段に記憶された言語情報と音声認識手段により生成されたグラフの各アークに付与されている音響スコアとに基づいて、前記グラフの各アークの境界に位置するノードのそれぞれについて、グラフの始端から当該ノードに至るパスの最適なスコアと当該ノードからグラフの終端に至るパスの最適なスコアをそれぞれ求めて予測スコアを得る予測スコア計算手段とをさらに有し、　言語処理手段が、各アークに付与された音響スコアと前記言語情報記憶手段に記憶された言語情報と前記予測スコア計算手段にて計算された予測スコアとに基づいて評価スコアを計算するように構成されたことを特徴とする音声認識装置。」（以下、「本件発明４」という。）
　
(２)　請求項２を引用している部分は、前記項目２で検討したとおりであり、請求項４特有の限定事項は、所定の言語情報が予め記憶された言語情報記憶手段を有し、言語情報と予測スコア計算手段にて計算された予測スコアとに基づいて評価スコアを計算する点である。
　そして、この点が刊行物１に明示されていない点で本件発明４は刊行物１と相違している。
　しかしながら、前記刊行物２のＮ−Ｂest探索アルゴリズムを示すTable 1には、各ノードにおける枝（アーク）毎に求めるスコアの評価式が示されており、すなわち、各ノードにおける枝（アーク）ごとに、累積前向きスコアFwSco、累積後ろ向きスコアBwSco、及び言語情報に基づく評価スコアを計算することが開示されている。
　そして、言語情報を予め記憶しておくことは、コンピュータを用いた計算の前提となるものであり、この限定に格別考慮する必要性は認められない。
 
(３)　したがって、本件発明４は、刊行物１及び２に記載された発明に基づいて、必要なら甲第３号証を参酌することにより当業者が容易に発明できたものである。
　
４　請求項６に係る発明
(１)　請求項６に係る発明は、その特許請求の範囲に記載された次の事項により特定されるとおりのものである。
　「請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の音声認識装置において、
　区間指定手段が、入力音声全体について得られる一位認識結果中の部分単語列を指定する手段であることを特徴とする音声認識装置。」（以下、「本件発明６」という。）
　
(２)　請求項１、２、４を引用している部分は、項目３までで検討したとおりであり、本件発明６特有の限定事項は、区間指定手段が、入力音声全体について得られる一位認識結果中の部分単語列の点である。
　しかし、前記刊行物１には、「システムは、認識されたワードのリストから最も高い確率をもつワードを表示する」とあり、本件発明６の「一位認識結果」が「最も確かな認識結果」を意味することから、本件発明６特有の限定事項は、刊行物１に開示されている事項である。
　
(３)　したがって、本件発明６は、刊行物１及び２に記載された発明に基づいて、必要なら甲第３号証を参酌することにより当業者が容易に発明できたものである。
　
５　請求項９、１０、１２、１４に係る発明
　各請求項は、それぞれ請求項１、２、４、６に対応する方法の発明であり、その内容は実質的に請求項１、２、４、６と等しく、前記各請求項での判断と同様の理由により、刊行物１及び２に記載された発明に基づいて、必要なら甲第３号証を参酌することにより当業者が容易に発明できたものである。
　
６　特許権者の特許異議意見書における主張について
　特許権者は、甲第１号証と本件発明１と対比して、甲第１号証は、認識されたワードのリストを発生することについて、何ら具体的な開示をしていない。また、フレーズについても代替フレーズを生成する手段、方法について何ら開示しておらず、甲第１号証は、単なる外部仕様、希望・願望のみを開示して、いかにして認識されたワードのリストを発生するかについては何ら開示していない旨主張している。
　しかし、当該主張は、本件発明１のどの構成又は要件と甲第１号証とを対比しているか不明であるとともに、本件発明１には、リストを発生することについて、すなわち、単語列を発生することについては、具体的な構成又は要件が請求されているものでもない。
　したがって、特許権者の主張は採用できない。
　
７　むすび
　以上のとおりであるから、本件発明１、２、４、６、９、１０、１２、１４は、刊行物１ないし３に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものであるから、当該本件各発明についての特許は特許法２９条２項の規定に違反してされたものである。
　したがって、本件発明１、２、４、６、９、１０、１２、１４についての特許は、特許法１１３条２号に該当し、取り消されるべきものである。
　よって結論のとおり決定する。
【異議決定日】
平成１６年８月２５日（２００４．８．２５）
【訂正の要旨】
審決（決定）の【理由】欄参照。
（５４）【発明の名称】
音声認識方法および音声認識装置
（５７）【特許請求の範囲】
　【請求項１】　入力音声を言語的単位に認識し、該言語的単位に対応したアークで単語列が表現されたグラフを生成する音声認識手段と、
　任意の時間区間を指定するための区間指定手段と、
　前記音声認識手段により生成された前記グラフ中の前記区間指定手段により指定された任意の時間区間
内に存在する全てのアークの単語列を認識結果候補とし、前記認識結果候補から複数の認識結果を生成する
とを有することを特徴とする音声認識装置。
　【請求項２】　請求項１に記載の音声認識装置において、
　音声認識手段が、それぞれのアークに少なくとも音響的な確からしさの尺度を示す音響スコアが付与されたグラフを生成し、
　言語処理手
段が、該認
　【請求項３】　請求項２に記載の音声認識装置において、言語処理手段が、それぞれの認識結果候補に対し、その認識結果候補を含むグラフ全体の始端から終端までのパス全体の音響スコアを用いて評価スコアを求めるように構成されたことを特徴とする音声認識装置。
　【請求項４】　請求項２に記載の音声認識装置において、所定の言語情報が予め記憶された言語情報記憶手段と、前記言語情報記憶手段に記憶された言語情報と音声認識手段により生成されたグラフの各アークに付与されている音響スコアとに基づいて、前記グラフの各アークの境界に位置するノードのそれぞれについて、グラフの始端から当該ノードに至るパスの最適なスコアと当該ノードからグラフの終端に至るパスの最適なスコアをそれぞれ求めて予測スコアを得る予測スコア計算手段とをさらに有し、言語処理手段が、各アークに付与された音響スコアと前記言語情報記憶手段に記憶された言語情報と前記予測スコア計算手段にて計算された予測スコアとに基づいて評価スコアを計算するように構成されたことを特徴とする音声認識装置。
　【請求項５】　請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の音声認識装置において、言語処理手段が、区間指定手段により指定された任意の時間区間の開始時間と終了時間のそれぞれに所定の許容範囲を設定し、該許容範囲が設定された区間について複数の認識結果を得るように構成されたことを特徴とする音声認識装置。
　【請求項６】　請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の音声認識装置において、区間指定手段が、入力音声全体について得られる一位認識結果中の部分単語列を指定する手段であることを特徴とする音声認識装置。
　【請求項７】　請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の音声認識装置において、区間指定手段が、入力音声全体について得られる一位認識結果中の部分文字列を指定する手段であることを特徴とする音声認識装置。
　【請求項８】　請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の音声認識装置において、音声認識手段が、連続して入力される複数の入力音声について、各入力音声毎にグラフを作成し、これらグラフを連結して１つのグラフを作成するように構成されたことを特徴とする音声認識装置。
　【請求項９】　入力音声を言語的単位に認識し、該言語的単位に対応したアークで単語列が表現されたグラフを生成する音声認識ステップと、
　前記音声認識ステップで生成されたグラフ中の任意に指定された時間区間
内に存在する全てのアークの単語列を認識結果候補とし、前記認識結果候補から複数の認識結果を生成する
　【請求項１０】　請求項９に記載の音声認識方法において、音声認識ステップが、それぞれのアークに少なくとも音響的な確からしさの尺度を示す音響スコアが付与されたグラフを生成するステップであり、言語処理ステップ
が、該
　【請求項１１】　請求項１０に記載の音声認識方法において、言語処理ステップにおける評価スコアを、それぞれの認識結果候補に対し、その認識結果候補を含むグラフ全体の始端から終端までのパス全体の音響スコアを用いて求めることを特徴とする音声認識方法。
　【請求項１２】　請求項１０に記載の音声認識方法において、音声認識ステップにより生成されたグラフの各アークに付与されている音響スコアと予め用意された所定の言語情報とに基づいて、前記グラフの各アークの境界に位置するノードのそれぞれについて、グラフの始端から当該ノードに至るパスの最適なスコアと当該ノードからグラフの終端に至るパスの最適なスコアをそれぞれ求めて予測スコアを得る予測スコア計算ステップをさらに含み、言語処理ステップにおける評価スコアの計算を、各アークに付与された音響スコアと前記言語情報と前記予測スコア計算ステップにて計算された予測スコアとに基づいて行うことを特徴とする音声認識方法。
　【請求項１３】請求項９乃至請求項１２のいずれか１項に記載の音声認識方法において、言語処理ステップが、任意に指定された時間区間の開始時間と終了時間のそれぞれに所定の許容範囲を設定する処理を含み、該許容範囲が設定された区間について複数の認識結果を得るステップであることを特徴とする音声認識方法。
　【請求項１４】請求項９乃至請求項１３のいずれか１項に記載の音声認識方法において、任意の時間区間を指定するステップとして、入力音声全体について得られる一位認識結果中の部分単語列を指定するステップをさらに含むことを特徴とする音声認識方法。
　【請求項１５】請求項９乃至請求項１３のいずれか１項に記載の音声認識方法において、任意の時間区間を指定するステップとして、入力音声全体について得られる一位認識結果中の部分文字列を指定するステップをさらに含むことを特徴とする音声認識方法。
　【請求項１６】請求項９乃至請求項１５のいずれか１項に記載の音声認識方法において、音声認識ステップが、連続して入力される複数の入力音声について、各入力音声毎にグラフを作成し、これらグラフを連結して１つのグラフを作成するステップであることを特徴とする音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
　【０００１】
　【発明の属する技術分野】本発明は、連続的に発生された音声を認識する方法および装置に関する。
　【０００２】
　【従来の技術】音声認識装置の一例として、特開平９−２８１９８９号公報には、言語的な評価処理において無駄な照合を省略し、もって現実的な時間で認識処理を行えるようにした音声認識装置が開示されている。図９に、この音声認識装置の概略構成を示す。図９に示すように、上記公報の音声認識装置は、音韻認識部１１０、音素モデル記憶部１１１、言語処理部１２０、候補記憶部１２１、結果記憶部１２２、辞書記憶部１３０、言語情報記憶部１３０、構文規則記憶部１４０、言語情報記憶部１５０からなる。
　【０００３】音韻認識部１１０は、入力された音声を音韻単位に分割し（セグメンテーション）、該分割区間のそれぞれの状態について音素モデル記憶部１１１を参照しながら認識を行い、該音韻認識結果として音韻単位のグラフ表現（単語の音韻構造をネットワークによって表現した音韻グラフ）を出力する。この音韻認識部１１０から出力される音韻グラフは、発話の開始を開始ノードとし、発話の終了を終了ノードとする複数のノードにより接続されたネットワークモデルであって、各ノード区間の状態が音韻記号や疑似音韻記号により表わされ、状態間の遷移を表わすアークが付与された構成となっている。各アークは認識された音韻単位に対応しており、それぞれ音韻照合スコアと音韻単位のモノグラムのスコアが認識スコアとして付与される。この認識スコアは、ノード区間の認識された音韻候補の確からしさの尺度、またはアークの遷移確率を示す。各ノードには、そのノードから終了ノード（発話の終了）までの最良のスコアが付与される。
　【０００４】言語処理部１２０は、音韻認識部１１０から出力された音韻グラフをもとにして、認識できる単語の情報を蓄えた辞書記憶部１３０と、品詞から受理できる文を記述した構文規則記憶部１４０と、統計的な言語情報を蓄えた言語情報記憶部１５０とを用いて最終的な認識を行う。
　【０００５】次に、上述の音声認識装置における音韻認識の具体的な処理の流れを図１０を参照して説明する。
　【０００６】音声が入力されると、音韻認識部１１０がその入力音声について音韻認識を行って音韻グラフを作成する（ステップＳ１０１）。この音韻グラフは言語処理部１２０に供給され、言語処理部１２０にて以下のステップＳ１０２〜Ｓ１０９の言語処理が実行される。
　【０００７】まず、処理中の候補を記憶しておく候補記憶部を初期化して初期候補が１つだけ入っている状態にする（ステップＳ１０２）。次いで、候補記憶部が空でないことを確認した上でその候補記憶部から最もスコアの良い候補を取り出す（ステップＳ１０３、Ｓ１０４）。ただし、最初は、上記ステップＳ１０２で用意した初期候補が取り出される。
　【０００８】ステップＳ１０４で最もスコアの良い候補が取り出されると、続いて、その取り出された候補について、照合が音韻グラフの最後まで到達しているか否かの判定を行う（ステップＳ１０５）。照合が音韻グラフの最後まで到達していて、文として成立していれば、その候補を結果記憶部に移し（ステップＳ１０６）、到達していなければ、ステップＳ１０９に移って取り出した候補の言語照合処理に入る。
　【０００９】上記ステップＳ１０６で候補が結果記憶部に移されると、続いて結果記憶部に移された候補の数が十分であるか否かの判定を行う（ステップＳ１０７）。不十分であれば、上記ステップＳ１０３へ戻り、十分であれば、結果記憶部に移された候補を認識結果として出力する（ステップＳ１０８）。このステップＳ１０８の認識結果出力は、上記ステップＳ１０３で候補記憶部が空となった場合にも行われる。
　【００１０】上述の音韻認識処理では、言語照合処理は処理の終わったノードから続くノードに処理が進むことになる。具体的には、辞書記憶部１３０と構文規則記憶部１４０とを用いて受理され得るノードを選択して新たな候補とし、その候補の言語的評価を行ってスコアをつけるといった処理が順次行われる。ここでは、言語情報記憶部１５０を参照して評価スコアを得る。この評価スコアには、音韻グラフ上の予測スコアも含まれる。
　【００１１】以上説明した従来の音声認識装置においては、予測スコアが実際のスコアを下回らないという条件を満たす場合、認識結果は得られた順に、よりよい評価スコアが得られることになる。すなわち、ある入力音声から得られた音韻グラフに対し、その音韻グラフの始端から終端までの認識結果をスコア順に得ることができる。例えば、候補記憶部に記憶する候補の数、認識結果記憶部に記憶する認識結果の数をそれぞれ制限しなければ、音韻グラフ中の始端から終端までをつなぐ、全ての認識結果をスコア順に得ることができる。
　【００１２】
　【発明が解決しようとする課題】入力音声全体について得られた一位認識結果中の部分単語列または部分文字列に間違いがある場合、その部分についてのみ修正できれば認識処理を効率的に行うことができる。しかしながら、上述した従来の音声認識装置は、入力音声全体について複数の認識結果候補を得、これら候補のうちから評価スコアの良い順に候補が選択されるようになっているため、そのような一位認識結果中の部分単語列または部分文字列の修正を行うことはできなかった。
　【００１３】本発明の目的は、入力音声全体について得られた認識結果中の部分単語列または部分文字列を任意に指定して修正することができる、音声認識方法および音声認識装置を提供することにある。
　【００１４】
　【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため、本発明の音声認識装置は、入力音声を言語的単位に認識し、該言語的単位に対応したアークで単語列が表現されたグラフを生成する音声認識手段と、任意の時間区間を指定するための区間指定手段と、前記音声認識手段により生成されたグラフ中の前記区間指定手段により指定された任意の時間区間
内に存在する全てのアークの単語列を認識結果候補とし、前記認識結果候補から複数の認識結果を生成する
　【００１５】また、本発明の音声認識方法は、入力音声を言語的単位に認識し、該言語的単位に対応したアークで単語列が表現されたグラフを生成する音声認識ステップと、前記音声認識ステップで生成されたグラフ中の任意に指定された時間区間について複数の認識結果を生成する言語処理ステップとを含むことを特徴とする。
　【００１６】（作用）上記のとおりの本発明においては、入力音声から得られたグラフの任意の時間区間について複数の認識結果が生成されるので、入力音声全体について得られた一位認識結果中の部分単語列または部分文字列に間違いがある場合、その部分について複数の認識結果を得ることができる。ユーザは、これら認識結果から任意に正当な結果を選択することで、間違い箇所を修正することができる。
　【００１７】
　【発明の実施の形態】次に、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
　【００１８】図１に本発明の音声認識装置の一実施形態を示す。本形態の音声認識装置は、音声認識部１０、標準パターン記憶部１１、言語処理部２０、候補記憶部２１、結果記憶部２２、区間指定部２３、予測スコア計算部２４、言語情報記憶部３０から構成されている。
　【００１９】音声認識部１０は、入力された音声を分析して得られるパラメータベクトル列に対し、標準パターン記憶部１１に記憶されている標準パターンと言語情報記憶部３０に記憶されている辞書情報・言語情報を用いて、言語的単位を単位とするグラフ（以下、ワードグラフ）を生成する。入力された音声の分析には、たとえば、フィルタバンク、フーリエ変換、線形予測係数型分析器などを用いる。ワードグラフの言語的単位としては音素・音節・単語などを用いることができる。
　【００２０】ワードグラフでは、アークで言語的単位を表わすこととし、各アークには該言語的単位の、分析された入力音声の対応する部分と標準パターンとの近さを表わす音響スコア（音響的な確からしさの尺度を示す）が付与される。ワードグラフは、一つの開始ノードと一つの終了ノードを持ち、これらはそれぞれ入力音声の始端と終端に対応する。ワードグラフのノードは、入力音声での時間位置に対応する情報を持つ。
　【００２１】標準パターン記憶部１１には、あらかじめ分析された音声が記憶されている。たとえば、音素単位、前後の環境を考慮した音素単位、音節単位、単語単位で音声が記憶される。
　【００２２】言語処理部２０は、音声認識部１０から与えられるワードグラフをもとにして、言語情報記憶部３０に記憶されている言語情報、ワードグラフに付与されている音響スコア、予測スコア計算部２４にてワードグラフのノード毎に得られる予測スコアをそれぞれ用いて認識結果候補の評価スコアを計算するとともに、言語処理中の認識結果候補を候補記憶部２１に記憶させ、言語処理の終了した認識結果候補を認識結果として結果記憶部２２に記憶させることで、区間指定部２３で指定された区間に対応するワードグラフ中の区間に対し、評価スコア順に認識結果を求める。
　【００２３】候補記憶部２１は、言語処理部２０においてワードグラフが処理されている際に得られる認識結果候補を評価スコアのよい順に並べ替えて記憶する。ここで、認識結果候補は、少なくとも候補の評価スコア、候補の途中のスコア、最近に処理したノード番号、０か１の値がセットされる処理終了フラグを最低限情報として持つ。
　【００２４】結果記憶部２２は、言語処理部２０にてワードグラフが処理されて得られる認識結果を得られた順に記憶する。区間指定部２３は、認識結果を求めたい時間区間を与える。ユーザはこの区間指定部２３を用いて直接、入力音声内での時間や、入力全体に対する一位認識結果（最も確かな認識結果）中の部分単語列や部分文字列を指定することができる。この区間指定部２３は、キー入力手段などを用いても実現することができる。
　【００２５】上記区間指定部２３によって一位認識結果中の部分単語列が指定された場合は、対応するワードグラフのパスの、最初のアークの始端ノードに記録されている時間を区間の開始時間とし、最後のアークの終端ノードに記録されている時間を区間の終了時間とする。一位認識結果中の部分文字列が指定された場合、対応するワードグラフのパスの、最初のアークについて、アークに付与された言語的単位と指定された文字列との対応と、アークの始端ノード・終端ノードにそれぞれ記録された時間から、区間の開始時間の推定値を求める。これと同様にして、最後のアークについても区間の終了時間の推定値を求める。
　【００２６】予測スコア計算部２４は、言語処理部２０で処理対象となっているワードグラフの各ノードに対して、言語情報記憶部３０に記憶されている言語情報とワードグラフに付与されている音響スコアを用いて、そのノードから開始ノード方向に計算された後ろ向き予測スコアとそのノードから終了ノード方向に計算された前向き予測スコアを与える。なお、これら予測スコアは、必要なノードについてのみ計算してもよいし、全ノードについて計算してもよい。また、言語情報によっては、動的計画法を用いることで予測スコアを高速に計算することができる。
　【００２７】言語情報記憶部３０は、音声認識部１０と言語処理部２０で用いられる辞書情報・言語情報を記憶する。辞書情報は、ワードグラフの言語的単位を規定する。言語情報はなくてもよいが、言語的単位に関する制約を用いることでより精度の高い認識結果候補を得ることができる。言語情報としては、たとえば単語に対して単語ｎ−ｇｒａｍ、単語間接続可否判定表、単語品詞間接続可否判定表などを用いることができる。
　【００２８】次に、本形態の音声認識装置の全体の動作を図２のフローチャートを参照して詳細に説明する。
　【００２９】音声が入力されると、音声認識部１０がその入力された音声に対して音韻認識処理を行ってワードグラフを作成する（ステップＳ１）。ワードグラフは、入力音声での時間位置に対応するノードとそれを結ぶアークからなり、アークには始端ノード、終端ノード、対応する言語的単位、音響スコアが記録される。このようなワードグラフの作成には、たとえば「Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｐｅｅｃｈ　ａｎｄ　Ｌａｎｇｕａｇｅ（１９９７）１１，ｐｐ４３−７２」に示されているような方法を適用することができる。
　【００３０】ワードグラフが作成されると、続いて、予測スコア計算部２４がそのワードグラフの各ノードに対して、開始ノードからそのノードに至るパスの最適なスコア（以下、後ろ向き予測スコア）を計算する（ステップＳ２）。パスのスコアは、パスを構成するアークに付与されている音響スコアとアークの言語的単位の連鎖と言語情報記憶部３０により与えられる言語スコアを重み付けして合計した値である。言語情報記憶部３０により与えられる言語情報が２つ以下の言語的単位により決まる場合、この計算は開始ノードから終了ノード方向に動的計画法を用いて処理することで、ワードグラフのノード数に比例した時間で行うことができる。後ろ向き予測スコアが計算されると、続いて、予測スコア計算部２４がワードグラフの各ノードに対して、そのノードから終了ノードに至るパスの最適なスコア（以下、前向き予測スコア）を計算する（ステップＳ３）。この計算においても、言語情報記憶部３０により与えられる言語情報が２つ以下の言語的単位により決まる場合は、終了ノードから開始ノード方向に動的計画法を用いて処理することで、ワードグラフのノード数に比例した時間で行うことができる。
　【００３１】次いで、言語処理部２０が区間指定部２３により指定された音声認識結果の候補を得たい時間区間を表わす開始時間、終了時間および該時間区間の許容範囲を表わす所定の誤差に基づいて、ワードグラフ中の区間始端ノード群、区間終端ノード群、区間内ノード群をそれぞれ求める（ステップＳ４）。区間始端ノード群は、ワードグラフ中のノードのうちの「開始時間−誤差」から「開始時間＋誤差」の間に存在する全てのノードである。区間終端ノード群は、ワードグラフ中のノードのうちの「終了時間−誤差」から「終了時間＋誤差」の間に存在する全てのノードである。区間内ノード群は、ワードグラフ中のノードのうちの「開始時間−誤差」から「終了時間＋誤差」の間に存在する全てのノードである。なお、このステップＳ４で、区間始端ノード群または区間終端ノード群のどちらかが空となった場合は、言語処理部２０は認識結果が得られない旨を示し処理を終了する。
　【００３２】区間始端ノード群、区間終端ノード群、区間内ノード群が求められると、続いて、言語処理部２０は、区間始端ノード群のすべてのノードに対し、そのノードから続く区間内ノード群のノードを接続して得られる認識結果候補を候補記憶部２１に記憶する（ステップＳ５）。この候補記憶部２１に記録される認識結果候補には、既に処理が済んだワードグラフ中のノード列（区間内ノード群に限る）、評価スコア、途中スコア、処理終了フラグの各情報が含まれる。例えば、途中スコアとして、区間始端ノードの後ろ向き予測スコア、区間始端ノードから続く区間内ノード群のノードを接続したアークの音響スコア（ワードグラフに記述）、言語情報記憶部３０により得られる言語スコアをそれぞれ重み付けして合計した値を持ち、評価スコアとして、その求められた途中スコアと接続した区間内ノード群のノードの前向き予測スコアを重み付けして合計した値を持ち、処理が済んだノード列として、区間始端ノードとそれに接続した区間内ノード群のノードを持ち、処理終了フラグとして０を持つ認識結果候補が候補記憶部２１に記憶される。なお、途中スコアには、区間始端ノードに記録されている時間と開始時間とのずれに比例したペナルティ（負方向のスコア）を加えることもできる。
　【００３３】認識結果候補が候補記憶部２１に記憶されると、続いて、言語処理部２０は、候補記憶部２１が空かどうかを調べる（ステップＳ６）。空でない場合は、評価スコアの最も良い認識結果候補を候補記憶部２１内から取り出すとともに、該候補の情報を候補記憶部２１内から削除する（ステップＳ７）。そして、その取り出した認識結果候補が処理終了フラグとして１を持つかどうか調べる（ステップＳ８）。
　【００３４】上記ステップＳ８の処理で、処理終了フラグとして１を持たない場合は、言語処理部２０は、取り出された認識結果候補について以下のような認識結果候補作成処理を進める（ステップＳ９）。
　【００３５】取り出した認識結果候補に記憶されているノード列のうちの最も処理の進んだノードが区間終端ノード群に含まれる場合は、その認識結果候補を、処理終了フラグを１とした新しい認識結果候補として候補記憶部２１に記憶させる。この場合、評価スコアはそのままにしてもよいし、区間終端ノードに記録されている時間と終了時間とのずれに比例したペナルティを加えてもよい。
　【００３６】上記に反して、最も処理の進んだノードが区間終端ノード群に含まれない場合は、そのノードから続く区間内ノード群のノードを接続して得られる認識結果候補を候補記憶部２１に記憶させる。この場合、途中スコアは、認識結果候補に記憶されている途中スコアと、認識結果候補に記憶されているノード列の最も処理の進んだノードから続く区間内ノード群のノードを接続した音響スコアと、言語スコアとを重み付けして合計することで得られる。評価スコアは、新しく求められた途中スコアと、接続したノードの前向き予測スコアとを重み付けして得られる。また、この場合、処理が済んだノード列、すなわち認識結果候補に記憶されているノード列に接続した区間内ノード群のノードを加えたノード列が記録されるとともに、処理終了フラグとして０が記録された認識結果候補が候補記憶部２１に記憶される。
　【００３７】上記ステップＳ８の処理において、取り出した認識結果候補が処理終了フラグとして１を持つ場合、言語処理部２０は、その取り出した認識結果候補のノード列を認識結果として結果記憶部２２に記憶させる（ステップＳ１０）。そして、結果記憶部２２に記憶された認識結果の個数が所定の個数を越えたかどうか判定する（ステップＳ１１）。
　【００３８】上記ステップＳ１１において、得られた認識結果の個数が十分な場合、または上述のステップＳ６において、候補記憶部２１が空の場合は、言語処理部２０は、結果記憶部２２に記憶させた認識結果を出力して処理を終了する（ステップＳ１２）。なお、十分な認識結果が得られていない場合は、言語処理部２０はその旨出力する。
　【００３９】以上の音声認識処理において、上述のステップＳ３までの処理で得られるワードグラフのノードに対する前向き・後ろ向き予測スコアは、認識結果を求める区間に依存しないため、区間を変更して認識結果を求め直す場合には、ステップＳ４からやり直すだけでよい。
　【００４０】なお、通常は、一発声に対し一ワードグラフが得られるが、複数のワードグラフを連結して一つのワードグラフにすることは容易である。よって、本形態の場合、音声認識部が、連続して入力される複数の入力音声について、各入力音声毎にグラフを作成し、これらグラフを連結して１つのグラフを作成するように構成してもよい。具体的には、１つ以上のワードグラフを記憶するグラフ記憶部を持ち、音声認識部が、そのグラフ記憶部に記憶されたワードグラフを連結するように構成する。この場合、複数の入力音声にまたがる時間区間について、スコア順に異なる複数の音声認識結果を得ることができる。またこの場合、言語情報を使用するようにすれば、複数発声にまたがるコンテキストを利用することができる。
　【００４１】次に、本形態の音声認識装置における音声認識処理について、具体例を挙げて説明する。図３に、本形態の音声認識装置の音声認識部にて作成されるワードグラフの一例を示す。このワードグラフは、「こちらでは夜はかなり冷え込みます」という文を発声した場合の音声から得られたもので、開始ノードが「Ｓ」で示され、終了ノードが「Ｅ」で示されており、その他のノードには時間順に番号がつけられている。アークには単語が対応している。なお、図３には省略されているが、アークにはその単語の音響スコアが付与されている。また、ワードグラフは同じノードに入るアークに対しては同じ単語になるように生成されている。ここでは、このワードグラフのアーク「ユーモア」（ノード６からノード８へのアーク）の時間区間に対する複数の認識結果を得る処理の流れを具体的に説明する。
　【００４２】まず、前処理としてワードグラフの各ノードに対し、動的計画法を用い、前向き・後ろ向きの予測スコアを計算する。具体的には、たとえば後ろ向き予測スコアの場合、あるノードｊに入る全てのアークの始端ノードｋに対し、Ｓｂ（ノードｊ）＝ｍａｘ（ａ（アークｋｊ）＋ｌ（Ｗｋ，Ｗｊ）＋Ｓｂ（ノードｋ））ノードｋを計算する。ここで、Ｓｂ（ノードｊ）はノードｊの後ろ向き予測スコア、ａ（アークｋｊ）はノードｋからノードｊに入るアークの音響スコア、Ｗｋはノードｋに入るアークの単語、ｌ（Ｗｋ，Ｗｊ）は２単語Ｗｋ、Ｗｊに関する言語スコアである。
　【００４３】ノード番号順（ここでは、「Ｓ」を最初、「Ｅ」を最後とする。）に上記処理を行うことにより、ノードｊに入る全てのアークの始端ノードｋに対しＳｂ（ノードｋ）を計算することができる。この計算の際、音響スコア、言語スコアのそれぞれに適当な係数を掛けて重み付けを行ってもよい。言語スコアは、図４に示すように２単語に関する表になっている。表を高速に検索するために高速な検索法（たとえば２分サーチ）を用いてもよい。得られた予測スコアは、図５に示すようにグラフのノード毎の表として記憶される。図５では一部省略されているが、実際にはワードグラフの全ノードについて計算され、記憶される。
　【００４４】次に、区間始端ノード群、区間終端ノード群、区間内ノード群を求める。簡単のため、ここでは、時間区間の許容範囲を表わす誤差を０とする。図３のワードグラフからは、区間始端ノード群として、アーク「ユーモア」の始端ノードに記録された時間と同じ時間のノード「６」が求められ、区間終端ノード群として、終端ノードに記録された時間と同じ時間を持つノード「８，９，１０」が求められ、区間内ノード群として、始端ノードに記録された時間から終端ノードに記録された時間の間に含まれるノード「６，７，８，９，１０」が求められる。
　【００４５】次に、区間始端ノード群のすべてのノードについて、それに続く区間内ノード群のノードについて認識結果候補を作成し、候補記憶部２１に記憶させる。このとき、候補の評価スコアを計算する。この評価スコア計算は、区間始端ノード群のノードの一つをノードｉとして、それに続く区間内ノード群のノードｊに対し、ｇ（候補ｉ，ｊ）＝Ｓｂ（ノードｉ）＋ａ（アークｉｊ）＋ｌ（Ｗｉ，Ｗｊ）Ｓ（候補ｉ，ｊ）＝ｇ（候補ｉ，ｊ）＋Ｓｆ（ノードｊ）を計算する。ここで、ｇ（候補ｉ，ｊ）は認識結果候補の途中スコア、Ｓ（候補ｉ，ｊ）は認識結果候補の評価スコア、候補ｉ，ｊはノード列｛ノードｉ，ノードｊ｝を持つ認識結果候補、Ｓｆ（ノードｊ）はノードｊの前向き予測スコアである。図４、図５の表から、図６のような認識結果候補が候補記憶部２１に記憶される。
　【００４６】続く処理では、候補記憶部２１が空でないので、評価スコアの最もよい認識結果候補を取り出す。処理終了フラグが１であれば、結果記憶部２２にノード列を認識結果として記憶し、そうでない場合は、取り出した認識結果候補に基づいて新しい認識結果候補を作成して候補記憶部に記憶させる。具体的には、取り出した認識結果候補の処理の済んだノード列の最も処理の進んだノードをノードｉとして以下のような処理を行う。
　【００４７】ノードｉが区間終端ノード群のノードの場合、処理終了フラグを１とした認識結果候補を候補記憶部２１に記憶させる。ノードｉが区間終端ノード群のノードでない場合は、それに続く区間内ノード群のノードｊに対し、ｇ（候補＋ｊ）＝ｇ（候補）＋ａ（アークｉｊ）＋ｌ（Ｗｉ，Ｗｊ）Ｓ（候補＋ｊ）＝ｇ（候補＋ｊ）＋Ｓｆ（ノードｊ）を計算する。ここで、「候補」は取り出した認識結果候補、「候補＋ｊ」は取り出した認識結果候補の処理の済んだノード列にノードｊを加えたノード列を持つ認識結果候補である。
　【００４８】以上の処理について、図６に示す認識結果候補が記憶されている場合を例に挙げて以下に具体的に説明する。
　【００４９】まず、評価スコアがもっとも高い認識結果候補「候補６，７」が取り出される。この取り出された認識結果候補「候補６，７」は処理終了フラグが１でないため、新しい認識結果候補を作成する。ただし、「候補６，７」に記録されているノード列の最も処理の進んだノード７は区間終端ノード群のノードではないため、新しい認識結果候補として処理終了フラグを１にした認識結果候補は作成しない。図３のワードグラフでは、ノード列の最も処理の進んだノード７に続く区間内ノード群のノードはノード１０のみとなっているため、新しい認識結果候補「候補６，７，１０」のみが作成され、記憶される。これにより、候補記憶部には図７のような認識結果候補が記憶される。
　【００５０】続いて、図７の認識結果候補のうちから評価スコアがもっとも高い認識結果候補「候補６，８」が取り出される。この取り出された認識結果候補「候補６，８」は処理終了フラグが１でないため、新しい認識結果候補を作成する。図３のワードグラフでは、「候補６，８」に記録されているノード列の最も処理の進んだノード８は区間終端ノード群のノードの一つなので、処理終了フラグを１にした「候補６，８」が新しい認識結果候補として作成され、記憶される。この場合、ノード８につながる区間内ノード群はないため、さらに認識結果候補を作成することはしない。これにより、候補記憶部には図８のような認識結果候補が記憶される。
　【００５１】続いて、図８の認識結果候補のうちから評価スコアがもっとも高い認識結果候補「候補６，８」が取り出される。この取り出された認識結果候補「候補６，８」は処理終了フラグが１であるため、結果記憶部に「ノード６，８」が認識結果として記録される。
　【００５２】上述の処理を進めると、認識結果として「ノード６，８」（スコア−１０２）、「ノード６，７，１０」（スコア−１０３）、「ノード６，９」（スコア−１０５）が順に得られる。これらの認識結果は、図３のワードグラフと対応させると、それぞれ「ユーモア」、「夜は」、「融和」となり、たとえば、この順で提示し正解をユーザに選択させるようにすることで良好なユーザインタフェースを構築できる。ユーザに正当な認識結果を選択指定させる手段としては、例えばキー入力やマウス入力などを用いることができる。
　【００５３】以上説明した本形態の音声認識装置では、入力音声から得られるワードグラフのノードの予測スコアを求めておくことにより、ワードグラフの任意のノードを始終端とする区間の認識結果を、その時間区間内にあるノードのみに関して処理するだけで、そのパスを含む、ワードグラフの最初から最後までの全体のパスのスコアに基づいて認識結果を比較して順序付けすることができ、また区間内のスコアだけでなく、全体のスコアや区間前後のコンテキストを考慮して認識結果を得ることができる。このため、入力音声の任意の区間について、少ない処理量で異なる認識結果を精度良く求めることができる。
　【００５４】また、本形態の音声認識装置では、二つ以上の入力音声からそれぞれ得られたワードグラフを連結して得られる一つのワードグラフの任意の区間について、異なる認識結果を得ることができ、さらに複数発声にまたがるコンテキストを使用することもできる。この場合も、任意の区間に対して、少ない処理量で異なる認識結果を精度良く求めることができる。
　【００５５】なお、上述した本形態の音声認識装置では、結果記憶部２２を用いて認識結果を記憶するようになっているが、認識結果が得られる度に出力するような構成とすることもできる。
　【００５６】
　【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、入力音声全体について得られた認識結果中の部分単語列または部分文字列に間違いがある場合、その部分について複数の認識結果を生成することができ、ユーザはこれら認識結果のうちから任意に正当な結果を選択することで修正を行うことができるので、少ない処理量で効率良く正しい認識結果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
　【図１】本発明の音声認識装置の一実施形態を示すブロック図である。
　【図２】図１に示す音声認識装置の全体の動作の流れを示すフローチャート図である。
　【図３】ワードグラフの一例を示す図である。
　【図４】言語スコアの一例を示す図である。
　【図５】予測スコアの一例を示す図である。
　【図６】候補記憶部に記憶される認識結果候補の一例を示す図である。
　【図７】候補記憶部に記憶される認識結果候補の一例を示す図である。
　【図８】候補記憶部に記憶される認識結果候補の一例を示す図である。
　【図９】特開平９−２８１９８９号公報に開示された音声認識装置の概略構成を示すブロック図である。
　【図１０】図９に示す音声認識装置における音韻認識の具体的な処理の流れを示すフローチャート図である。
　【符号の説明】
　１０　音声認識部
　１１　標準パターン記憶部
　２０　言語処理部
　２１　候補記憶部
　２２　結果記憶部
　２３　区間指定部
　２４　予測スコア計算部
　３０　言語情報記憶部