(57)【要約】【課題】本発明の目的は、大量のデータを学習する必要がなく、評価用データを作成せずに、多くの事前準備や計算を行うことなく、言語モデルを会話に適応させ、認識率の高い音声認識を行うことである。【解決手段】上記の課題を解決するために、本発明に係る音声認識技術は、会話音声を認識し、音声信号から特徴量を抽出し、所定の話者Ａの発話内容を含む音声信号から得られる特徴量と音響モデルと適応前の言語モデルを用いて音声認識を行い、認識結果Ａ’を求め、認識結果Ａ’のみと適応前の言語モデルを用いて、適応後の言語モデルを求め、所定の話者以外の話者Ｂの発話内容を含む音声信号から得られる特徴量と音響モデルと適応後の言語モデルを用いて音声認識を行い、認識結果Ｂ’を求める。【選択図】図１
2011107314.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
会話音声を認識する音声認識装置であって、
音響モデルと言語モデルを記憶する記憶部と、
音声信号から特徴量を抽出する特徴量分析部と、
所定の話者Ａの発話内容を含む音声信号から得られる特徴量と前記音響モデルと適応前の言語モデルを用いて音声認識を行い、認識結果Ａ’を求め、前記所定の話者以外の話者Ｂの発話内容を含む音声信号から得られる特徴量と前記音響モデルと適応後の言語モデルを用いて音声認識を行い、認識結果Ｂ’を求める認識処理部と、
前記認識結果Ａ’のみと適応前の言語モデルを用いて、適応後の言語モデルを求める言語モデル適応部と、を備える、
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
請求項１記載の音声認識装置であって、
前記話者Ｂの発話区間を用いて、その発話区間の前後ｎ個の認識結果Ａ’を選択する適応発話選択部を備え、
前記言語モデル適応部において用いる認識結果Ａ’は、前記適応発話選択部で選択されたものであり、
前記認識処理部は、前記発話区間の前記話者Ｂの発話内容を含む音声信号から得られる特徴量と前記音響モデルと前記発話区間に対応する適応後の言語モデルを用いて音声認識を行い、認識結果Ｂ’を求める、
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項３】
会話音声を認識する音声認識方法であって、
音声信号から特徴量を抽出する特徴量分析ステップと、
所定の話者Ａの発話内容を含む音声信号から得られる特徴量と音響モデルと適応前の言語モデルを用いて音声認識を行い、認識結果Ａ’を求める認識処理ステップＡと、
前記認識結果Ａ’のみと前記適応前の言語モデルを用いて、適応後の言語モデルを求める言語モデル適応ステップと、
前記所定の話者以外の話者Ｂの発話内容を含む音声信号から得られる特徴量と前記音響モデルと前記適応後の言語モデルを用いて音声認識を行い、認識結果Ｂ’を求める認識処理ステップＢと、を備える、
ことを特徴とする音声認識方法。
【請求項４】
請求項３記載の音声認識方法であって、
前記話者Ｂの発話区間を用いて、その発話区間の前後ｎ個の認識結果Ａ’を選択する適応発話選択ステップを備え、
前記言語モデル適応ステップにおいて用いる認識結果Ａ’は、前記適応発話選択ステップで選択されたものであり、
前記認識処理ステップにおいて、前記発話区間の前記話者Ｂの発話内容を含む音声信号から得られる特徴量と前記音響モデルと前記発話区間に対応する適応後の言語モデルを用いて音声認識を行い、認識結果Ｂ’を求める、
ことを特徴とする音声認識方法。
【請求項５】
請求項１または２記載の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】
本発明は人の話している内容をテキストデータとして取り出す音声認識装置、音声認識方法及び音声認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば音声認識や統計的機械翻訳などでは、認識性能を向上させるための言語的な制約として言語モデルが用いられる。そして、音声認識などの使用用途（タスク）が限定されている場合、一般に、その用途に特化して構築された言語モデルを用いることで認識精度を高めることができるとされている。
【０００３】
近年盛んに使用されている言語モデルである統計的言語モデルＮ−ｇｒａｍは、性能の高いモデルを構築するために大量のデータを学習する必要がある。使用用途を限定した場合、その用途に関するテキストデータを大量に収集するのは一般に困難である。この問題を解決するべく、用途外のテキストも含めた大量のテキストデータで学習した言語モデルから、目的のテキストを用いてモデルを適応する言語モデルの適応方法が提案されている。目的の用途に即したテキストデータを要することなく、目的の用途に適した言語モデル（適応言語モデル）を作成する言語モデル生成装置として、特許文献１が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−２４９０５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、従来の言語モデル生成技術を用いて音声認識を行った場合、評価用データ（音声データ及び音声書き起こしテキスト）を作成する必要がある。また、音声認識に先立ち、クラスタ言語モデル、合成クラスタ言語モデル等を大量に作成し、各言語モデルについて評価用データ等を用いて評価した上で、言語モデルを作成する必要があり、事前の準備やその計算量が膨大になるという問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明に係る音声認識技術は、会話音声を認識し、音声信号から特徴量を抽出し、所定の話者Ａの発話内容を含む音声信号から得られる特徴量と音響モデルと適応前の言語モデルを用いて音声認識を行い、認識結果Ａ’を求め、認識結果Ａ’のみと適応前の言語モデルを用いて、適応後の言語モデルを求め、所定の話者以外の話者Ｂの発話内容を含む音声信号から得られる特徴量と音響モデルと適応後の言語モデルを用いて音声認識を行い、認識結果Ｂ’を求める。
【発明の効果】
【０００７】
本発明は、会話の特性を活かした言語制約を与えることで、評価用データを作成せず、かつ、膨大な準備や計算を必要とせずに、言語モデルの性能を向上させ、認識率を向上させるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】音声認識装置１００の構成例を示す図。
【図２】音声認識装置１００の処理フロー例を示す図。
【図３】言語モデル適応部１２１の構成例を示す図。
【図４】音声認識装置１００’の構成例を示す図。
【図５】音声認識装置１００のハードウェア構成を例示したブロック図。
【図６】音声認識装置２００の構成例を示す図。
【図７】音声認識装置２００の処理フロー例を示す図。
【図８】適応発話選択部２２５の選択方法を説明するための図。
【図９】音声認識装置２００’の構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。
【実施例１】
【００１０】
＜音声認識装置１００＞
図１は音声認識装置１００の構成例を、図２は音声認識装置１００の処理フロー例を示す。図１及び２を用いて実施例１に係る音声認識装置１００を説明する。
【００１１】
音声認識装置１００は、記憶部１０３、制御部１０５、音声信号入力端子１０７Ａ及び１０７Ｂ、音声信号取得部１０９Ａ及び１０９Ｂ、特徴量分析部１１３Ａ及び１１３Ｂ、認識処理部１１５Ａ及び１１５Ｂ、言語モデル記憶部１１７、音響モデル記憶部１１９、言語モデル適応部１２１及び適応後言語モデル記憶部１２３を有する。
【００１２】
音声認識装置１００は、会話音声を認識する。会話とは、２人以上の話者が言語の発声によって共通の話題をやりとりするコミュニケーションを意味し、会話音声とは、その音声情報を意味する。なお、話者が２人の場合を対話といい、本実施例では説明を簡単にするため対話音声を認識する場合について説明する。
【００１３】
従来の音声認識技術では、２話者による対話音声を認識する際、それぞれ独立に音声認識をしていた。その際に言語制約を与えるものとしてＮ−ｇｒａｍによって表された言語モデルが一般的に用いられていたが、対話の特性を考慮した言語制約を与えるような枠組みはなかった。
【００１４】
本発明は、対話の特性を考慮した言語制約を与えることで、言語モデルの性能を向上させ、認識率の向上を図る。
【００１５】
ここで、対話の特性とは、２人の話者の発話内容は互いに強い関係性があり、一方の話者が発話したキーワード等は、他方の話者もそれを受けて発言する確率が高いという特性である。そこで、本発明では、対話を音声認識する際、一方の話者の発話内容を用いて、他方の話者の発話内容に対する言語制約を与える。言語制約を与えるとは、具体的には、所定の話者の発話内容を含む音声信号を用いて、対話内容に合うように言語モデルを適応させ、その適応後の言語モデルを用いて、所定の話者以外の話者の発話内容を含む音声信号の音声認識を行うことを意味する。
【００１６】
ここで、所定の話者とは話し方が丁寧や音声の収録状況も良い等の（適応前の言語モデルを用いても）認識率が高くなることが期待される話者を意味し、所定の話者以外の話者とは話し方がラフや音声の収録状況も悪い等の（適応前の言語モデルを用いると）認識率が低くなることが予想される話者を意味する。例えば、コールセンタなどで交わされるオペレータと顧客の対話を認識する場合、話し方が丁寧で音声の収録状況も良いことが期待されるオペレータを所定の話者とし、話し方がラフで音声の収録状況も悪いことが予想される顧客を所定の話者以外の話者とする。
【００１７】
以下、各部の処理内容について説明する。
【００１８】
＜記憶部１０３及び制御部１０５＞
記憶部１０３は、入出力される各データや演算過程の各データを、逐一、格納・読み出しする。それにより各演算処理が進められる。但し、必ずしも記憶部１０３に記憶しなければならないわけではなく、各部間で直接データを受け渡してもよい。なお、後述する言語モデル記憶部１１７、音響モデル記憶部１１９及び適応後言語モデル記憶部１２３は、この記憶部１０３の一部であってもよい。
【００１９】
制御部１０５は、各処理を制御する。
【００２０】
＜音声信号入力端子１０７Ａ及び１０７Ｂ、音声信号取得部１０９Ａ及び１０９Ｂ＞
音声信号取得部１０９Ａ及び１０９Ｂは、それぞれ音声信号入力端子１０７Ａ及び１０７Ｂを介して所定の話者Ａ（例えばオペレータ）及び所定の話者以外の話者Ｂ（例えば顧客）のアナログ音声信号Ａ２、Ｂ２を取得し、ディジタル音声信号Ａ３、Ｂ３に変換し、出力する（ｓ１０９Ａ、ｓ１０９Ｂ）。
【００２１】
＜特徴量分析部１１３Ａ及び１１３Ｂ＞
特徴量分析部１１３Ａ及び１１３Ｂは、それぞれ所定の話者Ａ及び所定の話者以外の話者Ｂのディジタル音声信号Ａ３及びＢ３から（音響）特徴量Ａ４及びＢ４を抽出し、出力する（ｓ１１３Ａ、ｓ１１３Ｂ）。
【００２２】
抽出する特徴量としては、例えば、MFCC（Mel-Frequenct Cepstrum Coefficient）の１〜１２次元と、その変化量であるΔMFCCなどの動的パラメータや、パワーやΔパワー等を用いる。また、CMN（ケプストラム平均正規化）処理を行っても良い。また、特徴量は、MFCCやパワーに限定したものではなく、音声認識に用いられるパラメータを用いても良い。具体的な特徴量抽出方法は、公知のものによるから説明を略する（例えば、参考文献１：古井貞煕著、「音響・音声工学」、近代科学社、1992年9月）。
【００２３】
＜言語モデル記憶部１１７及び音響モデル記憶部１１９＞
言語モデル記憶部１１７及び音響モデル記憶部１１９は、それぞれ予め言語モデルＬ及び音響モデルＫを記憶しておく。なお、この言語モデルＬは汎用言語モデルであってもよいし、コールセンタ用に特化して構築された言語モデルであってもよい。特化して構築された言語モデルを適応前の言語モデルとして用いれば、認識結果Ａ’の認識率はより高くなる。より正確な認識結果に基づき、言語モデルを適応させるため、適応後の言語モデルを用いて求める認識結果Ｂ’の認識率も高くなると考えられる。
【００２４】
＜認識処理部１１５Ａ＞
認識処理部１１５Ａは、所定の話者Ａの発話内容を含むディジタル音声信号Ａ３から抽出した特徴量Ａ４と音響モデルＫと適応前の言語モデルＬを用いて音声認識を行う（ｓ１１５Ａ）。認識処理部１１５Ａは、所定の話者Ａの発話内容を含むディジタル音声信号Ａ３から抽出した特徴量Ａ４を受け取り、従来技術同様、音響モデルＫと言語モデルＬを用いて認識結果Ａ’を求め、出力する。また、音声認識を行う際に利用した言語モデルＬ’も出力する。具体的な認識処理方法は、公知のもの（例えば、参考文献１等）によるから説明を略する。
【００２５】
対話（コールセンタであれば通話）が終了するまで上記の処理（Ｓ１０９〜ｓ１１５）を繰り返し、対話終了後、以下の処理を行う。
【００２６】
なお、所定の話者以外の話者Ｂの発話内容を含む音声信号Ｂ２に対する音声信号取得処理（ｓ１０９Ｂ）、特徴量分析処理（ｓ１１３Ｂ）等は、音声信号Ｂ２を記憶部１０３等に記憶しておき、通話終了後に行ってもよい。また、音声認識処理（ｓ１１５Ｂ）は通話終了後に、以下説明する言語モデル適応後（ｓ１２１）に認識処理部１１５Ｂで行う。
【００２７】
＜言語モデル適応部１２１＞
言語モデル適応部１２１は、所定の話者Ａの発話内容を含む音声信号Ａ２の音声認識の結果Ａ’（以下「認識結果Ａ’」という）のみと言語モデルＬを用いて、適応後の言語モデルＬ”を求める（ｓ１２１）。ここで「認識結果Ａ’のみ」とは、話者Ｂの発話内容を含む音声信号Ｂ２の認識結果を含まないことを意味する。つまり、所定の話者Ａの認識結果Ａ’を用いて、対話内容に合うように言語モデルＬを適応させ、適応後の言語モデルＬ”を求める。
【００２８】
例えば、適応方法の一つとして重み付け適応がある。重み付け適応とは、複数の規模の異なるテキストコーパスから学習したＮ-ｇｒａｍを混合する手法である。混合する際に、コーパス毎に規模や重要度を考慮して重み付けを行う。本実施例では、適応前の言語モデルＬと所定の話者Ａの認識結果Ａ’から学習したＮ−ｇｒａｍを、重みｗを考慮して混合し、混合されたＮ−ｇｒａｍを適応する。例えば単語総数ｍのテキストコーパスＡから学習した単語ｘの出現頻度をＰａ（ｘ）、単語総数ｎのテキストコーパスＢから学習した単語ｘの出現頻度をＰｂ（ｘ）とする。混合の際のコーパスＢの重みをｗとする。その場合、コーパスＡとＢを重み付け適応して学習した単語ｘの出現頻度Ｐ（ｘ）は以下の式で表される。
【００２９】
【数１】
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【００３０】
適応を行う際、「はい」や「えー」などの話題と関係無く現れる発話は除いても良い。なお、重みｗは、予め実験等により適切な値を求めておく。
【００３１】
図３は、言語モデル適応部１２１の構成例を示す。言語モデル適応部１２１は、重み付け部１２１ａと適応部１２１ｂを備える。
【００３２】
重み付け部１２１ａは、所定の話者Ａの音声認識結果Ａ’と音声認識に利用した言語モデルＬ’を用いてコーパスＢを作成し、その単語総数ｎを求める。さらに、ｎに予め求めておいた重みｗを乗じ、ｗｎを求める。
【００３３】
適応部１２１ｂは、コーパスＢから単語ｘの出現頻度Ｐｂ（ｘ）を得て、適応前の言語モデルＬとそのコーパスＡから単語総数ｍと単語ｘの出現頻度Ｐａ（ｘ）を得て、式（１）により、学習した単語ｘの出現頻度Ｐ（ｘ）を算出する。出現頻度Ｐ（ｘ）を用いて、言語モデルＬを適応させ、適応後の言語モデルＬ”を求める。
【００３４】
＜適応後言語モデル記憶部１２３＞
適応後言語モデル記憶部１２３は、適応後の言語モデルＬ”を記憶する。なお、適応前の言語モデルＬとは別に記憶する。適応前の言語モデルＬは通話毎に変更等しないが、認識結果Ａ’は通話毎に異なるため、適応後の言語モデルＬ”も、通話毎に異なる。
【００３５】
＜認識処理部１１５Ｂ＞
認識処理部１１５Ｂは、所定の話者以外の話者Ｂの発話内容を含む音声信号Ｂ２から抽出した特徴量Ｂ４と音響モデルＫと適応後の言語モデルＬ”を用いて音声認識を行う（ｓ１１５Ｂ）。認識処理部１１５Ｂは、所定の話者Ｂの発話内容を含むディジタル音声信号Ｂ３から抽出した特徴量Ｂ４を受け取り、従来技術同様、音響モデルＫと言語モデルＬを用いて認識結果Ｂ’を求め、出力する。
【００３６】
＜効果＞
本実施例では、対話全体を通して認識率(信頼度)の高い発話全体を用いて、言語モデルの適応を行い、認識率(信頼度)の低い発話の認識を行う。このような構成とすることによって、評価用データを作成せず、かつ、膨大な準備や計算を必要とせずに、言語モデルの性能を向上させ、音声認識における認識率を向上させることができる。
【００３７】
特に、コールセンタにおける顧客音声を認識する場合には、顧客側の音声信号は収録環境が悪く音響モデルの効果に期待できないため、従来の音声認識技術では認識率が低いが、本発明を用いた場合には認識率の向上が期待できる。
【００３８】
＜その他＞
なお、音声認識装置１００は、アナログ音声信号Ａ２、Ｂ２ではなく、ディジタル音声信号Ａ３、Ｂ３を受け取る場合や、記憶部１０３や図示しない記憶媒体や通信装置からディジタル音声信号Ａ３、Ｂ３を受け取る場合は、音声認識装置１００に音声入力端子１０７Ａ、１０７Ｂや音声信号取得部１０９Ａ、１０９Ｂを設けなくともよい。
【００３９】
本実施例では、コールセンタにおけるオペレータと顧客の通話（対話）音声を認識する場合について説明しているが、それ以外の対話音声であってもよいし、さらに会話音声であってもよい。話者が３人以上の場合には、適応前の言語モデルＬによる認識率が高くなることが期待される話者（例えば、収音環境等が整っていたり、話す速度や単語、文法等が適切である話者等）のグループをＡとし、適応前の言語モデルＬによる認識率が低くなると予想される話者（例えば、雑音等が多い収音環境にいたり、話す速度が速かったり、用いる単語や文法に誤りがある話者等）のグループをＢとして、会話の特性を考慮し、本実施例と同様に言語モデルを会話内容に合うように適応させることができる。
【００４０】
本実施例では、音声信号入力端子Ａから受け取る信号に適応前の言語モデルＬによる認識率が高くなることが期待される話者の発話内容が含まれ、音声信号入力端子Ｂから受け取る信号に適応前の言語モデルＬによる認識率が低くなることが予想される話者の発話内容が含まれることを前提としている。しかし、各音声信号の雑音量や話す速度によって、その音声信号が認識率の高い話者によるものか、低い話者によるものかを確定してもよい。
【００４１】
なお、音声認識装置１００は、必ずしも認識結果Ａ’を出力しなくともよい。例えば、コールセンタにおいて、顧客の発話内容のみをテキストデータとして記録したい場合等には、認識結果Ｂ’のみを出力、保存する構成としてもよい。
【００４２】
また、本実施例では、通話終了後に言語モデルを会話に適応させているが、必ずしも通話が終了している必要はなく、例えば、所定時間内の認識結果Ａ’から言語モデルを適応させ、その言語モデルを用いて、その所定時間内の話者Ｂの発話内容を含む音声信号の音声認識を行ってもよい。
【００４３】
［変形例１］
実施例１の音声認識装置１００では、所定の話者Ａと所定の話者以外の話者Ｂの発話内容を含む音声信号がそれぞれ別の音声信号入力端子から入力され、別々に処理される。本変形例の音声認識装置１００’では、所定の話者Ａと所定の話者以外の話者Ｂの発話内容を含む音声信号が同一の音声信号入力端子から入力される場合について説明する。
【００４４】
＜音声認識装置１００’＞
図４は音声認識装置１００’の構成例を示す。図４を用いて変形例１に係る音声認識装置１００’を説明する。
【００４５】
音声認識装置１００は、記憶部１０３、制御部１０５、音声信号入力端子１０７、音声信号取得部１０９、特徴量分析部１１３、認識処理部１１５、言語モデル記憶部１１７、音響モデル記憶部１１９、言語モデル適応部１２１及び適応後言語モデル記憶部１２３を有する。実施例１と異なる部分についてのみ説明する。
【００４６】
以下、各部の処理内容について説明する。
【００４７】
＜音声信号入力端子１０７及び音声信号取得部１０９＞
音声信号取得部１０９は、音声信号入力端子１０７を介して話者Ａ及び話者Ｂの発話内容を含むアナログ音声信号を取得し、ディジタル音声信号に変換し、出力する。
【００４８】
＜話者判定部１１１＞
話者判定部１１１は、ディジタル音声信号を用いて、ディジタル音声信号に含まれる発話内容を発している話者を判定し、話者情報として出力する。具体的な話者判定方法は、公知のもの（例えば、参考文献１）によるから説明を略する。
【００４９】
＜特徴量分析部１１３＞
特徴量分析部１１３は、話者Ａ及び話者Ｂの発話内容を含むディジタル音声信号から（音響）特徴量を抽出し、各特徴量に話者情報を付加して出力する。
【００５０】
＜認識処理部１１５＞
認識処理部１１５は、話者情報に基づき何れの話者による特徴量かを判断し、所定の話者Ａの発話内容を含むディジタル音声信号から抽出した特徴量と音響モデルＫと適応前の言語モデルＬを用いて音声認識を行う。そして。認識結果Ａ’と利用した言語モデルＬ’を出力する。なお、話者Ｂの発話内容を含むディジタル音声信号から抽出した特徴量は記憶部１０３等に記憶しておく。
【００５１】
対話（コールセンタであれば通話）が終了するまで上記の処理を繰り返し、対話終了後、音声認識装置１００’は、言語モデル適応部１２１において実施例１と同様に言語モデル適応処理（ｓ１２１）を行い、適応後の言語モデルＬ”を求める。
【００５２】
そして、認識処理部１１５は、記憶部１０３等から話者Ｂの発話内容を含む音声信号から抽出した特徴量を受け取り、音響モデルＫと適応後の言語モデルＬ”を用いて音声認識を行い、認識結果Ｂ’を出力する。
【００５３】
なお、対話開始時には適応前の言語モデルＬを用い、対話終了時（言語モデル適応後）に適応後の言語モデルＬ”を用いるように切り替える構成としてもよい。
【００５４】
このような構成とすることによって実施例１と同様の効果を得ることができる。よって、各部（音声信号取得部、特徴量分析部及び認識処理部等）は同一であっても、別々に設けてもよい。
【００５５】
＜ハードウェア構成＞
図５は、本実施例における音声認識装置１００のハードウェア構成を例示したブロック図である。図５に例示するように、この例の音声認識装置１００は、それぞれＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、入力部１２、出力部１３、補助記憶装置１４、ＲＯＭ（Read Only Memory）１５、ＲＡＭ（Random Access Memory）１６及びバス１７を有している。
【００５６】
この例のＣＰＵ１１は、制御部１１ａ、演算部１１ｂ及びレジスタ１１ｃを有し、レジスタ１１ｃに読み込まれた各種プログラムに従って様々な演算処理を実行する。また、入力部１２は、データが入力される入力インターフェース、キーボード、マウス等であり、出力部１３は、データが出力される出力インターフェース等である。補助記憶装置１４は、例えば、ハードディスク、半導体メモリ等であり、音声認識装置１００としてコンピュータを機能させるためのプログラムや各種データが格納される。また、ＲＡＭ１６には、上記のプログラムや各種データが展開され、ＣＵＰ１１等から利用される。また、バス１７は、ＣＰＵ１１、入力部１２、出力部１３、補助記憶装置１４、ＲＯＭ１５及びＲＡＭ１６を通信可能に接続する。なお、このようなハードウェアの具体例としては、例えば、パーソナルコンピュータの他、サーバ装置やワークステーション等を例示できる。
【００５７】
＜プログラム構成＞
上述のように、補助記憶装置１４には、本実施例の音声認識装置１００の各処理を実行するための各プログラムが格納される。音声認識プログラムを構成する各プログラムは、単一のプログラム列として記載されていてもよく、また、少なくとも一部のプログラムが別個のモジュールとしてライブラリに格納されていてもよい。
【００５８】
＜ハードウェアとプログラムとの協働＞
ＣＰＵ１１は、読み込まれたＯＳプログラムに従い、補助記憶装置１４に格納されている上述のプログラムや各種データをＲＡＭ１６に展開する。そして、このプログラムやデータが書き込まれたＲＡＭ１６上のアドレスがＣＰＵ１１のレジスタ１１ｃに格納される。ＣＰＵ１１の制御部１１ａは、レジスタ１１ｃに格納されたこれらのアドレスを順次読み出し、読み出したアドレスが示すＲＡＭ１６上の領域からプログラムやデータを読み出し、そのプログラムが示す演算を演算部１１ｂに順次実行させ、その演算結果をレジスタ１１ｃに格納していく。
【００５９】
図１は、このようにＣＰＵ１１に上述のプログラムが読み込まれて実行されることにより構成される音声認識装置１００の機能構成を例示したブロック図である。
【００６０】
ここで、記憶部１０３、言語モデル記憶部１１７、音響モデル記憶部１１９及び適応後言語モデル１２３は、補助記憶装置１４、ＲＡＭ１６、レジスタ１１ｃ、その他のバッファメモリやキャッシュメモリ等の何れか、あるいはこれらを併用した記憶領域に相当する。また、音声信号取得部１０９Ａ及び１０９Ｂ、話者判定部１１１、特徴量分析部１１３Ａ及びＢ、認識処理部１１５Ａ及び１１５Ｂ、言語モデル適応部１２１は、ＣＰＵ１１に音声認識プログラムを実行させることにより構成されるものである。
【実施例２】
【００６１】
＜音声認識装置２００＞
図６は音声認識装置２００の構成例を、図７は音声認識装置２００の処理フロー例を示す。実施例１と異なる部分について、図６及び７を用いて実施例２に係る音声認識装置２００を説明する。
【００６２】
音声認識装置２００は、記憶部１０３、制御部１０５、音声信号入力端子１０７Ａ及び１０７Ｂ、音声信号取得部１０９Ａ及び１０９Ｂ、特徴量分析部１１３Ａ及び１１３Ｂ、認識処理部１１５Ａ及び１１５Ｂ、言語モデル記憶部１１７、音響モデル記憶部１１９、言語モデル適応部１２１、適応後言語モデル記憶部１２３に加え、適応発話選択部２２５及び発話区間判定部２２３を有する。
【００６３】
＜発話区間判定部２２３＞
発話区間判定部２２３は、音声信号取得部１０９Ｂから所定の話者以外の話者Ｂの発話内容を含むディジタル音声信号Ｂ３を受け取り、これを用いて、所定の話者以外の話者Ｂの発話区間を判定し、発話区間情報を求め、出力する（ｓ２２３）。発話区間情報とは、例えば、発話開始時間と終了時間の組み合わせである。具体的な発話区間判定方法は、公知のもの（例えば、参考文献１等）によるから説明を略する。
【００６４】
＜適応発話選択部２２５＞
適応発話選択部２２５は、認識処理部１１５Ａから認識結果Ａ’と言語モデルＬ’を受け取り、発話区間判定部２２３から発話区間情報を受け取る。
【００６５】
適応発話選択部２２５は、所定の話者以外の話者Ｂの発話区間情報を用いて、その発話区間の前後ｎ個の所定の話者Ａの発話内容を含む音声信号Ａ３の認識結果Ａ’を選択する（ｓ２２５）。なお、ｎは任意の自然数であり、例えば、１や２等である。
【００６６】
図８は、適応発話選択部２２５の選択方法を説明するための図である。例えば、［ｔ］番目の顧客Ｂの発話区間情報から、ｎ＝１の場合には［ｔ−１］番目、［ｔ＋１］番目のオペレータＡの認識結果Ａ’を選択し、ｎ＝２の場合には［ｔ−１］番目、［ｔ＋１］番目に加え、［ｔ−３］番目、［ｔ＋３］番目のオペレータＡの認識結果Ａ’を選択する。但し、会話の開始時または終了時には、オペレータＡの認識結果が顧客Ｂの発話区間より前にｎ個のオペレータＡの認識結果Ａ’が存在しない場合、または、後にｎ個のオペレータＡの認識結果画Ａ’が存在しない場合があるが、その場合には、存在する認識結果Ａ’だけを選択してもよい。例えば、［ｔ−３］番目のオペレータＡの認識結果Ａ’から会話が開始し、かつ、ｎ＝２の場合に［ｔ−２］番目の顧客Ｂの発話区間の前には、［ｔ−３］番目のオペレータＡの認識結果Ａ’しかないが、存在する［ｔ−３］番目、［ｔ−１］番目、［ｔ＋１］番目の３個のオペレータＡの認識結果Ａ’を選択する。
【００６７】
＜言語モデル適応部１２１＞
言語モデル適応部１２１は、適応発話選択部２２５で選択された前後ｎ個の認識結果Ａ’のみと言語モデルＬを用いて、適応後の言語モデルＬ”を求める（ｓ１２１）。実施例１では、対話全体の所定の話者Ａの認識結果Ａ’を用いていたのに対し、本実施例では、認識をしようとする音声信号Ｂ２の前後ｎ個の認識結果Ａ’しか用いない点が異なる。なお、適応方法自体は実施例１と同様である。
【００６８】
＜認識処理部１１５Ｂ＞
認識処理部１１５Ｂは、所定の話者以外の話者Ｂの発話内容を含む（発話区間に対応する）音声信号Ｂ２から抽出した特徴量Ｂ４と音響モデルＫとその発話区間に対応する適応後の言語モデルＬ”を用いて音声認識を行う（ｓ１１５Ｂ）。なお、実施例１では、対話全体において同じ適応後の言語モデルを用いるが、本実施例では、所定の話者以外の話者Ｂの発話区間毎に適応後の言語モデルが更新されるため、発話区間毎に異なる適応後の言語モデルを用いて、音声認識処理が行われる。
【００６９】
音声認識装置２００は、対話が終了するまで上記処理を繰り返す（ｓ２２８）。
【００７０】
＜効果＞
本実施例では、認識率の低い発話の前後の認識率の高い発話を用いて、言語モデルの適応を行い、認識率の低い発話の認識を行う。このような構成とすることによって、評価用データを作成せず、かつ、膨大な準備や計算を必要とせずに、言語モデルの性能を向上させ、認識率を向上させることができる。
【００７１】
また本実施例の構成の場合、片方の発話内容全てを用いて適応するのではなく、認識したい発話に対し時間的に隣接している発話のみを用いて適応することで、会話の中で局所的に現れる話題に即した適応ができる。よって、会話の話題が時々刻々と変わっていくような場合に有効である。また、オペレータが顧客の発話内容を繰り返すこと（オウム返し）が多いコールセンタの対話等においても有効である。オウム返しが顧客の発話後すぐに行われる場合には、ｎ＝１でも十分な効果が得られ、計算量を少なくすることができる。また、Ｂの発話後、Ａの１発話が完了した後に、そのＢの発話について音声認識処理を開始することができる。
【００７２】
なお、ｎの値を２，３…と大きくすることで、適用範囲を広げることができるが、ｎが大きくなるほど、計算量が多くなり、音声認識処理の開始が遅くなるため、予め実験等により、言語モデルを会話に適応させるために適切なｎを求めておいてもよい。
【００７３】
＜その他＞
本実施例も、実施例１の変形例１と同様、所定の話者Ａと所定の話者以外の話者Ｂの発話内容を含む音声信号が同一の音声信号入力端子から入力される場合に変形できる。その場合の音声認識装置２００’の構成例を図９に示す。
【００７４】
この場合、音声認識装置２００’は、発話区間判定部２２３を必要とせず、適応発話選択部２２５は、発話区間情報に代えて、話者情報を受け取る。
【００７５】
つまり、適応発話選択部２２５は、話者判定部１１１から話者情報を受け取り、認識処理部から認識結果Ａ’及び言語モデルＬ’を受け取る。適応発話選択部２２５は、所定の話者以外の話者Ｂの話者情報を用いて、その前後ｎ個の所定の話者Ａの発話内容を含む音声信号Ａ３の認識結果Ａ’を選択する。
【符号の説明】
【００７６】
１００、１００’、２００、２００’  音声認識装置
１０３  記憶部
１０５  制御部
１０９Ａ，１０９Ｂ，１０９  音声信号取得部
１１１  話者判定部
１１３Ａ，１１３Ｂ，１１３  特徴量分析部
１１５Ａ，１１５Ｂ，１１５  認識処理部
１１７  言語モデル記憶部
１１９  音響モデル記憶部
１２３  適応後言語モデル記憶部
２２５  適応発話選択部
２２３  発話区間判定部
【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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