(57)【要約】【課題】音声認識装置において、雑音や音声入力を意図しない音声に基づく誤認識や誤作動を低減することを目的とする。【解決手段】音声認識装置は、音声データを入力する音声入力部と、音声認識用の複数の単語がその読み情報と対応付けて登録されている単語辞書と、音声入力部から入力された音声データに対して単語辞書を用いて音声認識し、所定値以上の評価値である読み情報に対応する単語を認識結果情報として出力する音声認識部と、音声認識部により出力される認識結果情報を、音声データが音声入力部に入力された入力時刻とともに過去の認識結果情報として蓄積する認識結果蓄積部と、認識結果蓄積部に蓄積された過去の認識結果情報に基づいて、新たに出力された認識結果情報に対応する出力情報を決定する最終結果判定部とを備える。【選択図】図３
2011203434.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声データを入力する音声入力部と、
音声認識用の複数の単語がその読み情報と対応付けて登録されている単語辞書と、
前記音声入力部から入力された音声データが前記単語辞書に登録された単語の読み情報に類似する度合いを示す評価値を算出し、所定値以上の評価値である読み情報に対応する単語を認識結果情報として出力する音声認識部と、
前記音声認識部により出力される認識結果情報を、前記音声データが音声入力部に入力された入力時刻とともに過去の認識結果情報として蓄積する認識結果蓄積部と、
前記音声認識部から新たに認識結果情報が出力された場合に、前記認識結果蓄積部に蓄積された過去の認識結果情報に基づいて、前記新たに出力された認識結果情報に対応する出力情報を決定する最終結果判定部と、
を備える音声認識装置。
【請求項２】
前記最終結果判定部は、前記音声認識部により出力される認識結果情報に含まれる単語が、前記認識結果蓄積部に蓄積された少なくとも１の過去の認識結果情報に含まれる場合に、前記過去の認識結果情報と前記新たに出力された認識結果情報とに含まれる単語を出力情報に決定する、請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記最終結果判定部は、前記新たに出力された認識結果情報より以前であって所定時間以内に出力された少なくとも１の過去の認識結果情報に含まれる単語と前記新たに出力された認識結果情報に含まれる単語とが一致する場合に、前記一致した単語を出力情報に決定する、請求項２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記音声認識部が出力する認識結果には、単語の読み情報に対して算出された評価値を含み、前記最終結果判定部は、前記認識結果蓄積部に蓄積されている少なくとも１の過去の認識結果情報に含まれる単語と、前記新たに出力された認識結果情報に含まれる単語とが２以上ある場合に、単語毎に前記評価値を合計し、合計した評価値が最も高い単語を前記出力情報に決定する、請求項３に記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記新たに出力された認識結果情報に含まれる単語の評価値が所定値以上であるか否かを判定するスコア判定部をさらに備え、
前記最終結果判定部は、前記スコア判定部が所定値以上の評価値であると判定した単語を前記出力情報に決定する、請求項４に記載の音声認識装置。
【請求項６】
入力される音声データに対して音声認識処理を行う音声認識装置のプログラムであって、
音声データを入力する音声入力部と、
音声認識用の複数の単語がその読み情報と対応付けて登録されている単語辞書と、
前記音声入力部から入力された音声データが前記単語辞書に登録された単語の読み情報に類似する度合いを示す評価値を算出し、所定値以上の評価値である読み情報に対応する単語を認識結果情報として出力する音声認識部と、
前記音声認識部により出力される認識結果情報を、前記音声データが音声入力部に入力された入力時刻とともに過去の認識結果情報として蓄積する認識結果蓄積部と、
前記音声認識部から新たに認識結果情報が出力された場合に、前記認識結果蓄積部に蓄積された過去の認識結果情報に基づいて、前記新たに出力された認識結果情報に対応する出力情報を決定する最終結果判定部と、
を備える音声認識装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声信号を音声認識する音声認識装置及び音声認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
入力される音声信号を音声認識して、その認識結果を出力する音声認識装置が知られている。このような音声認識装置の一例としては、マイク等の集音機を介して入力された音声やデジタル音声ファイルの音声を入力として、所定の単語辞書に予め登録されている単語の読み情報との類似度を判定し、所定の閾値以上の類似度を有する読み情報に対応する表示情報または識別情報を認識結果として出力するものがある。
【０００３】
音声認識装置で音声認識された認識結果は、例えば、カーナビゲーションシステムや音声自動応答システムなどに入力される。音声認識装置の認識結果が入力された装置では、入力された認識結果をトリガーとして、対応する処理を実行する。
【０００４】
例えば、装置の操作指示を行うための制御コマンド、通話先の番号を指定するための人名や数字に対応するダイヤルコマンド等を音声認識装置の認識結果として出力することにより、音声入力による装置制御を行うことが可能となる。制御コマンドは、装置の電源オン・オフや装置に固有の操作を指示するためのコマンドである。ダイヤルコマンドは、他の装置が回線を通じた通信機能を備える場合に、通信先を特定するための人名や電話番号に対応するコマンドである。
【０００５】
このような音声認識装置では、入力された音声と単語辞書に登録された全ての単語の読み情報とを比較して、類似度が高いものについて音声認識結果とする。したがって、単語辞書に登録されている単語の数が多い場合には、音声認識処理に多くの時間を要し、誤認識の確率が増大して認識精度が低下する。
【０００６】
音声認識装置において、音声認識処理を効率化するとともに、認識精度を向上するために、過去の認識結果に基づいて利用頻度の高い単語を単語辞書に登録して、この単語辞書を用いて音声認識処理を行うようにすることが提案されている（特許文献１参照）。
【０００７】
このようにした音声認識装置では、単語辞書に登録された単語が利用頻度の高いものであることから、少ない語彙であっても、単語辞書による単語のカバー率を高くすることができ、認識精度を高めることが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００２−２４５０７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
周囲から雑音の影響を受けやすい環境であれば、音声入力を意図しない音声により音声認識装置が誤認識や音声認識装置の認識結果に基づいて他の装置が誤作動を起こすおそれがある。特に、音声認識装置が常時音声入力を受け付けることが可能となっているような場合には、周囲の雑音などに反応して音声認識処理を開始する場合があり、この場合意図しない認識結果を得ることとなる。
【００１０】
たとえば、音声認識装置を備えるカーナビゲーションシステムにおいて、運転者が地名を発声することで、目的地を指定するための音声入力が可能なものがある。音声認識装置は、入力された音声に基づいて音声認識処理を実行し、該当する地名を目的地としてカーナビゲーションシステムに伝達する。カーナビゲーションシステムでは、入力された目的地に基づいて、目的地までの経路や所要時間の予測などを算出し、これを表示する。
【００１１】
このとき、音声認識装置が、助手席や後部座席に搭乗している同乗者が発声した音声を入力として、音声認識処理を開始することが考えられる。音声認識装置が、このような入力を意図しない音声に反応して音声認識処理を開始する場合、出力される認識結果を誤認識として廃棄するか、あるいは、出力された認識結果に基づいて作動した他の処理を誤作動としてリセットすることとなる。
【００１２】
本発明では、音声認識装置において、雑音や音声入力を意図しない音声に基づく誤認識や誤作動を低減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
音声認識装置は、音声データを入力する音声入力部と、音声認識用の複数の単語がその読み情報と対応付けて登録されている単語辞書と、音声入力部から入力された音声データが単語辞書に登録された単語の読み情報に類似する度合いを示す評価値を算出し、所定値以上の評価値である読み情報に対応する単語を認識結果情報として出力する音声認識部と、音声認識部により出力される認識結果情報を、音声データが音声入力部に入力された入力時刻とともに過去の認識結果情報として蓄積する認識結果蓄積部と、音声認識部から新たに認識結果情報が出力された場合に、認識結果蓄積部に蓄積された過去の認識結果情報に基づいて、新たに出力された認識結果情報に対応する出力情報を決定する最終結果判定部とを備える。
【発明の効果】
【００１４】
音声認識装置は、新たに認識結果情報に含まれる単語が認識結果蓄積部に蓄積された過去の認識結果情報に含まれている場合にはこの単語を出力情報に決定することができる。したがって、過去の認識結果情報に同一の単語が含まれていない場合には、新たに出力された認識結果情報を雑音、または入力を意図しない音声データであるとみなして出力しないようにすることができる。
【００１５】
このことにより、周囲から雑音の影響を受け易い環境にあっても、雑音による誤認識を避けることが可能であり、また、入力を意図しない音声データによる誤作動を低減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、音声認識装置を含む車載装置の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、音声認識装置10のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、第１実施形態の音声認識装置の機能ブロック図である。
【図４】図４は、第１実施形態の音声認識装置10における処理を示すフローチャートである。
【図５】図５は、単語辞書303に登録された単語の読み情報との対応関係を示す単語情報テーブルの説明図である。
【図６】図６は、音声認識部302が出力する認識結果情報の説明図である。
【図７】図７は、認識結果蓄積部304に蓄積された過去の認識結果情報の説明図である。
【図８】図８は、第２実施形態の音声認識装置の機能ブロック図である。
【図９】図９は、第２実施形態の音声認識装置10における処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
音声認識装置の実施例について図面に基づいて説明する。
【００１８】
〈概略構成〉
音声認識装置の一例として、車両に搭載され、ユーザが発声する音声に応じて連動するカーナビゲーション装置やその他の装置に対して、制御コマンドを認識・生成して出力する場合について説明する。
【００１９】
図１は、音声認識装置を含む車載装置の一例を示すブロック図である。
【００２０】
車両内には、音声認識装置10、カーナビゲーション装置20、オーディオ装置30、通信装置40、その他の電装品50がネットワーク60を介して接続されている。
【００２１】
カーナビゲーション装置20では、電源オン・オフ、現在地表示、目的地設定、ルート検索、目的地変更等の予め、認識可能な制御コマンドが登録されている。
【００２２】
オーディオ装置30では、電源オン・オフ、再生、停止、一時停止、前の曲へ、次の曲へ、等の予め、認識可能な制御コマンドが登録されている。
【００２３】
通信装置40は、例えば、ハンズフリーでの通話が可能な車載電話であり、通話先指定、通話開始、通話終了等の予め、認識可能な制御コマンドが登録されている。
【００２４】
その他の電装品50としては、例えば、カーエアコン、ワイパー、ヘッドライト等の車両に搭載された電装品であり、電源オン・オフ、動作モードや速度、強度等の制御コマンドを備えている。
【００２５】
音声認識装置10では、ユーザの発声した音声に基づいて音声認識処理を実行し、その認識結果に基づいて、カーナビゲーション装置20、オーディオ装置30、通信装置40、その他の電装品50のいずれに対する制御コマンドであるかを決定し、該当する装置に制御コマンドを出力する。例えば、音声認識装置10は、カーナビゲーション装置20に対する制御コマンドと、電源オン、電源オフ、現在地表示、目的地設定、ルート検索、目的地変更、その他を指示する制御コマンドとを特定する読み情報を単語辞書に登録しておく。音声認識装置10は、ユーザから入力された音声をデジタル音声信号に変換し、音声認識処理を行う。
【００２６】
音声認識処理に際しては、通常、デジタル音声信号の特徴量の分布を音素毎に表した音響モデルを用いて、入力されたデジタル音声信号と各音素との距離または類似性を計算し、単語辞書に登録されている単語の読み情報参照しながら、各単語との一致度合いを示す評価値を算出する。音声認識装置10では、評価値が所定の閾値を超えた読み情報に対応する単語、または最も評価値が高い読み情報に対応する単語を音声入力された制御コマンドとして、カーナビゲーション装置20に出力する。
【００２７】
他の装置に対しても、それぞれの装置への制御コマンドであることを特定するための読み情報、各装置の制御コマンドであることを特定するための読み情報を用意しておき、入力された音声からデジタル音響信号に変換された音声信号を音声認識処理し、単語辞書に登録された読み情報と比較して、その評価値が所定の閾値を超える読み情報に対応する単語または、最も評価値が高い読み情報に対応する単語を、認識結果情報としてそれぞれの装置に出力する。
【００２８】
図２は、音声認識装置10のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００２９】
音声認識装置10が適用されるハードウェア構成は、マイクロプロセッサで構成されるCPU11、BIOSや各種パラメータ等を格納するROM12、アプリケーション実行時の変数の値や演算値が一時的に格納されるRAM13、アプリケーションプログラムのデータや装置の機能に必要な各種パラメータ、各種データベースや単語辞書等が格納されるハードディスクドライブ（HDD）14、等を備える。
【００３０】
また、音声認識装置10が適用されるハードウェア構成は、ユーザが発声する音声を集音するためのマイクロホン15、制御コマンドや各種パラメータの入力を受け付けるためのキー入力部16、液晶表示パネルやプラズマディスプレイ、または有機ELディスプレイ等で構成される表示部17、オーディオ装置からの音楽、カーナビゲーション装置に内蔵された音声合成部からの音声案内等を出力するためのスピーカ18等を備えていてもよい。このようなハードウェア構成の各部はバス19を介して接続されている。
【００３１】
音声認識装置10は、前述したようなハードウェア構成上で動作するアプリケーションソフトウェアとすることができ、また、複数のアプリケーションソフトウェアが共通して利用可能なプログラムであるDLL（Dynamic Link Library）とすることができる。ハードウェア構成は、その全てまたは一部を他の装置と連携動作することができ、例えば、カーナビゲーション装置のハードウェア構成と連携動作することができる。
【００３２】
上述の音声認識装置10は、カーナビゲーション装置とともに車載装置に搭載することができ、また、自動音声応答装置に組み込まれる音声認識装置、携帯電話やPDA（Personal Digital Assistant）に組み込まれる音声認識装置、デジタルサイネージ、その他、一般的なパーソナルコンピュータ上で動作する音声認識装置として実現することができる。
【００３３】
〈第１実施形態〉
音声認識装置の第１実施形態について説明する。
【００３４】
図３は、第１実施形態の音声認識装置の機能ブロック図である。
【００３５】
音声認識装置10は、音声入力部301、音声認識部302、単語辞書303、認識結果蓄積部304、最終結果判定部305を備えている。
【００３６】
音声入力部301は、ユーザが発声した音声をマイクにより集音し、アナログ／デジタル変換してデジタル音響信号として音声認識部302に入力する。また、音声入力部301は、wavファイルやその他のデジタル音声データから復元した音声データを音声認識部302に入力することもできる。
【００３７】
音声認識部302は、音声入力部301から入力される音声信号を、単語辞書303を用いて音声認識処理する。音声認識部302は、所定の音響モデル（図示せず）を用いて、単語辞書303に登録されている単語の読み情報に対応する音素モデルを生成し、音声信号との特徴量を比較して類似する度合いを示す評価値を算出する。音声認識部302は、所定値以上の評価値である読み情報に対応する単語を認識結果情報として出力する。
【００３８】
単語辞書303には、音声認識用の単語がその読み情報とともに登録されている。単語辞書303に登録される単語は、カーナビゲーション装置などに対して操作を指示するための制御コマンドに対応するものである。例えば、カーナビゲーション装置20に対して制御コマンドを出力する場合には、電源オン、電源オフ、現在地表示、目的地検索、ルート検索、目的地変更等の装置の操作に関する制御コマンドを単語として、これに対応する読み情報をとともに単語辞書303に登録される。単語辞書303に登録される単語は、制御コマンドの入力対象となる装置のシステム設計者、その装置のユーザ等が、装置に必要となる制御コマンドを選択的に登録することができ、例えば、CSV（Comma Separated Values）形式のファイルのような、読み情報を列挙したテキストファイルとして単語辞書303に登録することも可能である。
【００３９】
認識結果蓄積部304は、音声認識部302により出力される認識結果情報を、音声データが音声入力部301に入力された入力時刻とともに過去の認識結果情報として蓄積する。認識結果蓄積部304は、所定の記憶媒体に格納しておくことができ、たとえば、音声認識装置10に備えられるハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、通信装置を介して接続されるネットワーク上の記録媒体、その他種々の構成を考慮することができる。
【００４０】
最終結果判定部305は、音声認識部302から新たに認識結果情報が出力された場合に、認識結果蓄積部304に蓄積された過去の認識結果情報に基づいて、新たに出力された認識結果情報に対応する出力情報を決定する。たとえば、最終結果判定部305は、音声認識部302が新たな認識結果情報を出力すると、認識結果蓄積部304に蓄積された過去の音声認識結果情報を参照し、直前の所定時間内に新たな認識結果情報に含まれる単語と同一の単語を含む認識結果情報が少なくとも１つあれば、その単語を出力情報に決定する。
【００４１】
図４は、第１実施形態の音声認識装置10における処理を示すフローチャートである。
【００４２】
ステップS401において、音声認識装置10は音声入力部301を介して音声認識部302に音声信号を入力する。前述したように、音声入力部301は、ユーザのアナログ音声をマイクにより集音してアナログ／デジタル変換したデジタル音響信号、またはwavファイルやその他のデジタル音声データから復元した音声データを音声認識部302に入力する。
【００４３】
ステップS403において、音声認識装置10は、音声入力部301から入力される音声信号を、単語辞書303を用いて音声認識処理する。音声認識部302は、単語辞書303に登録されている単語の読み情報を参照し、入力された音声信号の特徴量と音素モデルの特徴量とを比較して、類似度合いを示す評価値を算出する。音声認識部302は、さらに、この評価値が所定値以上である読み情報に対応する単語を、音声認識できた単語であると判断して、これを認識結果情報として出力する。
【００４４】
図５は、単語辞書303に登録された単語の読み情報との対応関係を示す単語情報テーブルの説明図である。
【００４５】
単語情報テーブル500は、少なくとも表記情報欄501、読み情報欄503を備えている。表記情報欄501には、単語が表示装置上に表示される際の表記に関する情報が格納される。また、読み情報欄503には、単語の読み情報に関するものであって、標準的な読み情報がかな表記により格納される。
【００４６】
音声認識部302は、単語辞書303にと登録されている単語に関してその読み情報を用いて音素モデルを生成し、その特徴量と入力された音声信号の特徴量とを比較して評価値を算出する。
【００４７】
発音の怠け、地域による発音の特徴、発音の個人差などに応じて、標準的な読み情報による音声認識処理を行った場合に、音声認識ができない場合がでてくる。図５に示す単語情報テーブル500では、発音の怠け、発音の地域性、発音の個人差などに基づく拡張読み情報が登録できるように、拡張読み情報欄505を備えている。
【００４８】
図５では、「東京」という表記の単語に対して、標準の読み情報として「とうきょう」が登録されており、拡張読み情報として「ときょう」が登録されている例を挙げている。拡張読み情報は１つに限定されるものではなく、２以上の拡張読み情報を登録することもできる。
【００４９】
音声認識部302は、標準的な読み情報である読み情報欄503に登録された読み情報と、発音の怠けなどを考慮した読み情報である拡張読み情報欄505に登録された読み情報との両方を用いて音声認識処理を行うことも可能であり、また、必要に応じていずれか一方だけを用いた音声認識処理を行うことも可能である。
【００５０】
ステップS405において、音声認識装置10は、音声認識部302より出力される認識結果情報を認識結果蓄積部304に蓄積する。前述したように、認識結果蓄積部304は、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、ネットワークで接続された記録媒体、その他種々の記録媒体とすることができ、音声認識部302より出力される認識結果情報として、単語情報とその評価値及び音声入力部301に入力された時刻を蓄積することができる。
【００５１】
ステップS407において、音声認識装置10は、認識結果蓄積部304に蓄積された認識結果情報を参照する。
【００５２】
音声認識部302から出力される認識結果情報は、認識結果蓄積部304に蓄積されるとともに、最終結果判定部305に出力される。最終結果判定部305では、音声認識部302から新たな認識結果情報が入力されると、認識結果蓄積部304に蓄積されている過去の認識結果情報を参照する。
【００５３】
最終結果判定部305は、音声認識部302から新たなに出力された認識結果情報に含まれる単語が、認識結果蓄積部304に蓄積されている過去の認識結果情報に含まれているか否かを判定し、過去に同一の単語を含む認識結果情報が存在している場合には、その単語を出力情報に決定して最終的な認識結果として出力する。
【００５４】
音声認識部302は、音声認識できた単語と、その評価値（スコア）と、音声入力部301に音声信号が入力された時刻とを含む認識結果情報を出力する。
【００５５】
図６は、音声認識部302が出力する認識結果情報の説明図である。
【００５６】
音声認識部302が出力する認識結果情報は、図６に示すような認識結果情報テーブル600で示すことができ、認識結果情報テーブル600は、時刻情報欄601、第１認識結果欄603、第２認識結果欄605、第３認識結果欄607を備えている。時刻情報欄601には、音声入力部301に音声信号が入力された時刻が格納される。第１認識結果欄603〜第３認識結果欄607は、単語欄611とスコア欄613とを備えており、評価値が所定値よりも高かったことから音声認識が成功した読み情報に対応する単語の表記情報が単語欄611に格納され、対応する評価値がスコア欄613に格納される。
【００５７】
図６に示す例では、時刻11時13分25秒に音声入力301により入力された音声信号に対して、「京都」という単語の評価値が"97"で最も近い読み情報を備える単語であると評価されて第１認識結果欄603に格納されている。以下、「兵庫」という単語の読み情報が評価値"77"で第２認識結果欄605に格納され、第３認識結果欄607には該当なしとして認識結果情報は出力されなかった。
【００５８】
なお、ここでの評価値としては、単語の読み情報と音声信号との一致する特徴量を加算していき、最大値が100となるように正規化したものを用いるものとする。
【００５９】
図７は、認識結果蓄積部304に蓄積された過去の認識結果情報の説明図である。
【００６０】
認識結果蓄積部304に蓄積される過去の認識結果情報テーブル701は、図６に示す認識結果情報テーブル600と同様に、時刻情報欄701、第１認識結果欄703、第２認識結果欄705、第３認識結果欄707を備えている。時刻情報欄701には、音声入力部301に音声信号が入力された時刻が格納される。第１認識結果欄703〜第３認識結果欄707は、単語欄711とスコア欄713とを備えており、音声認識部302より出力された認識結果情報について単語の表記情報が単語欄711に格納され、対応する評価値がスコア欄713に格納される。
【００６１】
図７に示すように、音声認識部302から出力される認識結果情報は、音声入力部301に音声信号が入力された時刻に基づいて時系列で蓄積されている。図７に示す例では、時刻11時11分56秒に音声入力部301により入力された音声信号に対して、「東京」という単語に対応する読み情報の評価値が"95"であり、「京都」という単語に対応する読み情報の評価値が"75"であるような過去の認識結果情報が蓄積されている。また、時刻11時11分59秒に音声入力部301により入力された音声信号に対して、「和歌山」という単語に対応する読み情報の評価値が"81"であり、「岡山」という単語に対応する読み情報の評価値が"80"であり、さらに「高山」という単語に対応する読み情報の評価値が"72"であるような過去の認識結果情報が蓄積されている。同様に、時刻11時13分07秒に音声入力部301により入力された音声信号に対して、「和歌山」という単語に対応する読み情報の評価値が"87"であり、「岡山」という単語に対応する読み情報の評価値が"70"である過去の認識結果情報、および時刻11時13分20秒に音声入力部301により入力された音声信号に対して、「京都」という単語に対応する読み情報の評価値が"84"であり、「東京」という単語に対応する読み情報の評価値が"80"である過去の認識結果情報が蓄積されている。
【００６２】
ステップS409において、音声認識装置10は、新たに出力された認識結果情報と認識結果蓄積部304に蓄積された過去の認識結果情報とに基づいて、出力情報を決定してこれを出力する。
【００６３】
最終結果判定部305は、音声認識部302から新たな認識結果情報が出力されると、認識結果蓄積部304を参照して、新たな認識結果情報に含まれる単語と同一の単語を含む過去の認識結果情報が蓄積されているか否かを判定する。
【００６４】
最終結果判定部305は、新たな認識結果情報の時刻から所定時間以内の認識結果情報に、同一の単語が含まれるか否かを判定することができる。たとえば、最終結果判定部305は、認識結果蓄積部304に蓄積された認識結果情報のうち、新たな認識結果情報の時刻から過去１分以内に入力された過去の認識結果情報があるか否を判定することができる。
【００６５】
図６に示すような認識結果情報が音声認識部302から出力された際に、最終結果判定部305が認識結果蓄積部304を参照して、図７に示すような過去の認識結果情報を得たとする。この場合、音声認識部302から新たに出力された認識結果情報に含まれる単語は、「京都」と「兵庫」であり、それぞれ評価値が"97"と"77"である。また、認識結果蓄積部304に蓄積されている過去の認識結果情報のうち、時刻11時13分20秒の認識結果情報には、「京都」という単語が含まれている。この時刻11時13分20秒の認識結果情報に含まれる「京都」は評価値"84"であり、このときの音声認識処理における最も高い評価値を示す。このような場合には、最終結果判定部305は、新たな認識結果情報と、過去１分以内の認識結果情報に含まれる「京都」を出力情報として決定する。
【００６６】
なお、図７に示す例において、時刻11時11分56秒に入力された過去の認識結果情報において、第２認識結果として「京都」という単語が含まれているが、新たなに出力された認識結果情報の過去１分以内に出力された認識結果情報という限定をした場合には、この認識結果情報は採用されない。
【００６７】
このように、所定時間以内の過去に出力された認識結果情報と、新たなに出力された認識結果情報とに基づいて出力情報を決定することにより、突発的な雑音や入力を意図しない音声を音声認識して出力情報として出力することを避けることができる。
【００６８】
たとえば、カーナビゲーションシステムなどの装置が、音声によるコマンド入力を受け付ける場合に、ユーザに対して同一の音声コマンドを続けて２度発声させる仕様にしておく。
【００６９】
この場合、音声認識部302が１分以内に同一のコマンドに対応した単語を認識した場合に、最終結果判定部305がその単語をカーナビゲーションシステムに対する出力情報とすることができる。したがって、単語辞書303に登録されている単語に基づいて音声認識部302で認識された単語が、カーナビゲーションシステムのコマンドに対応したものであっても、１分以内の過去に同一の単語が認識されていなければ、最終結果判定部305は、音声認識部302から出力された認識結果情報を雑音もしくは意図しない音声信号に基づくものと見なして出力情報として出力しない。
【００７０】
カーナビゲーションシステムが、主に運転席に搭乗しているユーザからの指示によって動作しているような場合に、助手席や後部座席に搭乗している同乗者が発声した音声に基づいて、意図しないコマンドを音声認識しても誤作動することを防止できる。
【００７１】
このようにして、突発的な雑音や他の話者による音声が入力された場合であっても、音声認識の最終結果として出力しないことから、音声認識装置10として誤認識を減少させることができ、また、音声認識装置10から出力される出力情報に基づく誤作動を低減することが可能となる。
【００７２】
図６及び図７では、音声認識部302が出力する認識結果情報として、音声認識された単語とその音声認識処理で得られた評価値を出力する場合を示している。このような場合には、最終結果判定部305が、所定時間以内の過去に音声認識された認識結果情報の評価値を単語毎に集計し、その値の最も大きいものを出力情報とすることができる。
【００７３】
ユーザの発声毎に認識結果情報の最も評価値の高い単語が異なる場合がある。たとえば、音声認識装置10に対して音声入力を行ったユーザの発声において、１回目と２回目とにおいて異なる発声の怠けが生じたり、ユーザの身体的な状態の変化などによって微妙に異なる発音になったりすることが考えられる。
【００７４】
認識結果情報に含まれる評価値を単語毎に合計して、最も大きいものを出力情報として決定することによって、ユーザの発声毎に差異があった場合であっても、適切な出力情報を得ることができる。
【００７５】
前述のカーナビゲーションシステムの例では、２回の発声に基づいて音声入力されたコマンドを判定しているが、３回もしくはそれ以上に設定することも可能である。
【００７６】
キーボードやマウスによる手書き文字入力、タッチパネルによるソフトウェアキーボードまたは手書き文字入力、その他の文字入力方法に比して、音声入力する場合にはユーザの負担が小さく、複数回の音声入力は比較的簡単である。したがって、複数回の発声に基づいて音声認識処理を行うことで、比較的簡単な構成で雑音に基づく誤認識や入力を意図しない音声による誤作動を防止することが可能となる。
【００７７】
〈第２実施形態〉
図８は、第２実施形態の音声認識装置の機能ブロック図である。
【００７８】
第１実施形態と同様に、音声認識装置10は、音声入力部301、音声認識部302、単語辞書303、スコア判定部801、認識結果蓄積部304、最終結果判定部305を備えている。
【００７９】
音声入力部301は、ユーザが発声した音声をアナログ／デジタル変換したデジタル音響信号またはwavファイルやその他のデジタル音声データから復元した音声データを音声認識部302に入力する。
【００８０】
音声認識部302は、音声入力部301から入力される音声信号を、単語辞書303を用いて音声認識処理し、所定値以上の評価値である読み情報に対応する単語を認識結果情報として出力する。
【００８１】
単語辞書303は、音声認識用の単語がその読み情報とともに登録されている。
【００８２】
認識結果蓄積部304は、音声認識部302により出力される認識結果情報を、音声データが音声入力部301に入力された入力時刻とともに過去の認識結果情報として蓄積する。
【００８３】
スコア判定部801は、音声認識部302から出力される認識結果情報に含まれる単語の評価値が所定値以上であるか否かを判定し、その判定結果を最終結果判定部305に送信する。
【００８４】
最終結果判定部305は、音声認識部302から新たに認識結果情報が出力された場合に、認識結果蓄積部304に蓄積された過去の認識結果情報に基づいて、新たに出力された認識結果情報に対応する出力情報を決定する。このとき、スコア判定部801から出力された判定結果が、認識結果情報に含まれる単語の評価値が所定値以上である旨の判定結果である場合には、最終結果判定部305は、認識結果蓄積部304を参照せずに、所定値以上の評価値である単語を出力情報に決定する。
【００８５】
図９は、第２実施形態の音声認識装置10における処理を示すフローチャートである。
【００８６】
ステップS901において、音声認識装置10は音声入力部301を介して音声認識部302に音声信号を入力する。前述したように、音声入力部301は、ユーザのアナログ音声をマイクにより集音してアナログ／デジタル変換したデジタル音響信号、またはwavファイルやその他のデジタル音声データから復元した音声データを音声認識部302に入力する。
【００８７】
ステップS903において、音声認識装置10は、音声入力部301から入力される音声信号を、単語辞書303を用いて音声認識処理する。音声認識部302は、単語辞書303に登録されている単語の読み情報を参照し、入力された音声信号の特徴量と音素モデルの特徴量とを比較して、類似度合いを示す評価値を算出する。音声認識部302は、さらに、この評価値が所定値以上である読み情報に対応する単語を、音声認識できた単語であると判断して、これを認識結果情報として出力する。
【００８８】
ステップS905において、音声認識装置10は、音声認識部302より出力される認識結果情報を認識結果蓄積部304に蓄積する。前述したように、認識結果蓄積部304は、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、ネットワークで接続された記録媒体、その他種々の記録媒体とすることができ、音声認識部302より出力される認識結果情報として、単語情報とその評価値及び音声入力部301に入力された時刻を蓄積することができる。
【００８９】
ステップS907において、音声認識装置10は、認識結果情報に含まれる評価値が所定値以上であるか否かを判別する。スコア判定部801は、音声認識部302から出力された認識結果情報に含まれる単語の評価値が所定値以上であるか否かを判定しその判定結果を最終結果判定部305に出力する。認識結果情報に含まれる単語の評価値が所定値以上である場合には、ステップS911に移行し、そうでない場合にはステップS909に移行する。
【００９０】
ステップS909において、音声認識装置10は、認識結果蓄積部304に蓄積された認識結果情報を参照する。最終結果判定部305では、音声認識部302から新たな認識結果情報が入力されると、認識結果蓄積部304に蓄積されている過去の認識結果情報を参照する。
【００９１】
ステップS911において、音声認識装置10は、音声認識結果として出力する出力情報を決定する。
【００９２】
スコア判定部801による判定結果が、所定値以上の評価値となる単語が認識結果情報に含まれていないとの判定結果である場合には、最終結果判定部305は、第１実施形態と同様に、認識結果蓄積部304に蓄積された過去の認識結果情報に基づいて出力情報を決定する。また、スコア判定部801による判定結果が、所定値以上の評価値となる単語が認識結果情報に含まれているとの判定結果である場合には、最終結果判定部305は、その単語を出力情報に決定しこれを出力する。
【００９３】
たとえば、カーナビゲーションシステムなどに音声入力により操作コマンドを入力する場合、ユーザはそのコマンドに相当する単語を比較的はっきりと発声することが想定される。したがって、ユーザが操作コマンドを入力するために発声を行った場合、音声認識部302から出力される認識結果情報には、比較的評価値の高い単語が含まれる。たとえば、評価値の最大値が100になるように正規化した場合には、90以上、もしくは95以上の評価値が得られる場合には、その認識結果情報に含まれる単語は正規の音声入力に基づく可能性が高い。
【００９４】
これに対して、雑音や入力を意図しない音声に基づいて音声認識部302が音声認識処理した場合、認識結果情報に含まれる評価値はそれほど高くはならないと考えられる。たとえば、評価値の最大値が100になるように正規化した場合、突発的に発生した雑音に対する音声認識部302の認識結果情報中に95以上の評価値を有する単語が含まれる可能性は少ないと想定される。
【００９５】
このことから、認識結果情報に含まれる単語の評価値がある程度の高い値であるような場合には、最終結果判定部305は、その単語をユーザが音声入力を目的として発声したものと見なして、認識結果蓄積部304を参照せずに、出力情報として出力することができる。
【００９６】
たとえば、図６に示す例では、音声認識部302から出力された認識結果情報には、評価値が"97"であるような読み情報に対応する「京都」という単語が含まれている。
【００９７】
スコア判定部801は、たとえば、最大値が100であるような評価値に対して、95以上の評価値である単語については、評価値の高い単語である旨の判定結果を最終結果判定部305に出力することとする。
【００９８】
前述したように、音声認識部302から出力された認識結果情報に含まれる単語として、読み情報の評価値が"97"である「京都」に対しては、スコア判定部801は、評価値が高い単語であると判定してその旨の判定結果を最終結果判定部305に出力する。
【００９９】
最終結果判定部305は、認識結果情報に含まれる「京都」という単語に対して、評価値が高い単語である旨の判定結果を得ていることから、認識結果蓄積部304を参照せずに、「京都」を出力情報として決定してこれを出力する。
【０１００】
音声認識部302において音声認識処理を行った結果、評価値が高い読み情報に対応する単語は、所定時間以内に同じ単語として誤認識される可能性は低いと考えられ、これを出力情報としても誤認識となる可能性は低い。
【０１０１】
このように、評価値が高い読み情報に対応する単語については、１回の発声だけで出力情報として決定することが可能であり、音声認識処理の時間を短縮することが可能となり、ユーザの発声の手間も省力することができる。
【０１０２】
〈他の実施形態〉
前述した実施形態に係る音声認識装置において、背景雑音レベルを測定する雑音レベル測定部を設けることも可能である。
【０１０３】
この場合、雑音レベル測定部により測定される背景雑音レベルが所定値を超える場合には、第１実施形態に記載したように、所定時間以内の過去の認識結果情報を参照して、同一単語があればこれを出力情報に決定するように構成できる。
【０１０４】
また、雑音レベル測定部により測定される背景雑音レベルが所定値以下であるような場合には、音声認識部302から出力された認識結果情報に含まれる単語を出力情報としてそのまま出力するように構成できる。
【０１０５】
背景雑音のレベルがある程度高い場合には、入力を意図して発声した場合であっても、音声認識部302における音声認識処理で誤認識される可能性がでてくる。したがって、最終結果判定部305が認識結果蓄積部304に蓄積された過去の認識結果情報を参照して、複数回の音声認識を通じて出力情報を決定することにより、誤認識の確率を少なくすることができる。
【０１０６】
また、背景雑音のレベルが低い場合には、音声認識部302における音声認識処理の誤認識が少なくなると考えられる。したがって、最終結果判定部305が、１回の音声認識処理の認識結果情報に基づいて出力情報を決定しても、誤認識となる可能性が低いことが想定される。
【０１０７】
雑音レベル測定部により測定される背景雑音レベルが所定値を超える場合には、ユーザに対して複数回同一音声の入力を促す指示を表示または音声による通知を行うようにしてもよい。
【０１０８】
このようにして、背景雑音のレベルが低い場合には、ユーザによる発声を１回だけにすることができ、音声認識処理の時間を短縮するとともに、ユーザの音声入力の手間を省略することが可能となる。
【産業上の利用可能性】
【０１０９】
カーナビゲーションシステム、デジタルサイネージ、携帯電話などの音声入力により操作指示が可能な装置に適用することが可能である。
【符号の説明】
【０１１０】
10：音声認識装置
301：音声入力部
302：音声認識部
303：単語辞書
304：認識結果蓄積部
305：最終結果判定部
801：スコア判定部
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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