(57)【要約】【課題】音声認識用の閾値の設定に関わる作業を簡単にし、作業時間を抑制可能な技術を提供することを目的とする。【解決手段】。  上記課題を解決するために、所定の判断基準に基づいて、入力された音声を認識するか否かを判定するための閾値を決定する判断値を、単語毎の発音を示す読み情報に基づいて算出する判断値算出ステップと、前記判断値に基づいて、前記閾値を求めて、前記単語毎に設定する閾値設定ステップと、をコンピュータに実行させるための音声認識用の閾値管理プログラムを提供する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の判断基準に基づいて、入力された音声を認識するか否かを判定するための閾値を決定する判断値を、単語毎の発音を示す読み情報に基づいて算出する判断値算出ステップと、
前記判断値に基づいて、前記閾値を求めて、前記単語毎に設定する閾値設定ステップと、
をコンピュータに実行させるための音声認識用の閾値管理プログラム。
【請求項２】
前記判断値算出ステップは、前記判断値として、前記読み情報の読みの複雑度を算出する複雑度算出ステップを含み、
前記閾値設定ステップでは、前記複雑度に基づいて、前記複雑度が大きいほど前記閾値が小さくなるように前記閾値を求めて、前記単語毎に設定する、請求項１に記載の音声認識用の閾値管理プログラム。
【請求項３】
前記コンピュータは、前記単語と前記読み情報とを対応付けた単語辞書を備えており、
前記閾値設定ステップでは、前記単語辞書の全ての単語毎に閾値を設定する、請求項２に記載の音声認識用の閾値管理プログラム。
【請求項４】
前記読み情報は、単語本来の発音を示す第１読み情報と、前記第１読み情報とは異なる、前記単語の発音である第２読み情報と、を含み、
前記複雑度算出ステップでは、前記第１読み情報に基づいて第１複雑度を算出し、前記第２読み情報に基づいて第２複雑度を算出し、
前記閾値設定ステップでは、前記単語が前記第１読み情報により発声されたか否かを判定するための第１閾値を前記第１複雑度に基づいて設定し、前記単語が前記第２読み情報により発声されたか否かを判定するための第２閾値を前記第２複雑度に基づいて設定する、
請求項２又は３に記載の音声認識用の閾値管理プログラム。
【請求項５】
前記判断値算出ステップは、前記第１読み情報と前記第２読み情報との類似度を算出する類似度算出ステップをさらに含み、
前記閾値設定ステップでは、前記第２複雑度に加えて前記類似度に基づいて、前記類似度が小さいほど前記第２閾値が大きくなるように、前記第２閾値を求めて、前記単語毎に設定する、請求項４に記載の音声認識用の閾値管理プログラム。
【請求項６】
前記読み情報は、単語本来の発音を示す第１読み情報と、前記第１読み情報とは異なる、前記単語の発音である第２読み情報と、を含み、
前記複雑度算出ステップでは、前記第１読み情報に基づいて第１複雑度を算出し、
前記判断値算出ステップは、前記第１読み情報と前記第２読み情報との類似度を算出する類似度算出ステップをさらに含み、
前記閾値設定ステップでは、前記単語が前記第１読み情報により発声されたか否かを判定するための第１閾値を前記第１複雑度に基づいて設定し、前記単語が前記第２読み情報により発声されたか否かを判定するための第２閾値を、前記類似度に基づいて、前記類似度が小さいほど前記第２閾値が大きくなるように求めて、前記単語毎に設定する、請求項２に記載の音声認識用の閾値管理プログラム。
【請求項７】
前記読み情報は、単語本来の発音を示す第１読み情報と、前記第１読み情報とは異なる、前記単語の発音である第２読み情報と、を含み、
前記判断値算出ステップは、前記判断値として、前記第１読み情報と前記第２読み情報との類似度を算出する類似度算出ステップを含み、
前記閾値設定ステップでは、前記単語が前記第２読み情報により発声されたか否かを判定するための第２閾値を、前記類似度に基づいて、前記類似度が小さいほど前記第２閾値が大きくなるように前記第２閾値を求めて、前記単語毎に設定する、請求項１に記載の音声認識用の閾値管理プログラム。
【請求項８】
コンピュータが実行する音声認識用の閾値管理方法であって、
所定の判断基準に基づいて、入力された音声を認識するか否かを判定するための閾値を決定する判断値を、単語毎の発音を示す読み情報に基づいて算出する判断値算出ステップと、
前記判断値に基づいて、前記閾値を求めて、前記単語毎に設定する閾値設定ステップと、
を含む音声認識用の閾値管理方法。
【請求項９】
所定の判断基準に基づいて、入力された音声を認識するか否かを判定するための閾値を決定する判断値を、単語毎の発音を示す読み情報に基づいて算出する判断値算出手段と、
前記判断値に基づいて、前記閾値を求めて、前記単語毎に設定する閾値設定手段と、
入力された音声を前記単語として認識するか否かを、前記閾値を用いて判定する音声認識手段と、
を含む音声認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された音声を認識する際に用いる閾値の設定に関する。
【背景技術】
【０００２】
話者が発声した音声を文字列に変換する場合、話者の発声した内容を翻訳する場合など、音声を認識するために音声認識装置が開発されている。音声認識装置は、例えば次のように音声認識を行う。まず、音声認識装置は、音声の入力を受け付け、入力された音声から抽出した特徴パターンと、予め登録されている各単語の音声の特徴を表した標準パターンとを比較する。次に、音声認識装置は、特徴パターンと標準パターンとの一致度が所定の閾値よりも大きい場合は、入力された音声をその標準パターンに対応する単語として認識する。このように閾値は音声を認識するか否かの基準であるため、閾値をどのように設定するかによって音声認識の精度が左右される。
【０００３】
音声認識装置は例えば次のように閾値を設定する。まず、音声認識装置は、複数の単語の音声を話者から受け付け、受け付けた音声に基づいて各単語の標準パターンを作成する。さらに、着目した単語の標準パターンと、それ以外の単語の標準パターンと、の類似度を解析し、解析結果に基づいて、着目した単語の閾値を設定する。つまり、着目した単語の標準パターンが、その他の単語の標準パターンとの関係の中でどのような位置にあるべきかに基づいて閾値を設定する。
【０００４】
新たな単語を音声認識装置に登録する場合にも、音声認識装置は新たな単語の音声を話者から受け付けて前述と同様に閾値を設定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第２５５３１７３号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上記方法で閾値を設定するためには、各単語の音声を逐一入力しなければならず煩雑な作業となっている。また、新たな単語を音声認識装置に登録する度に、新たな単語の音声を入力しなければならずより煩雑さを感じさせる。このように、各単語について音声が入力された後でなければ閾値の設定ができないために、閾値設定の前段階に時間がかかり、ひいては閾値の設定に関わる全ての作業が長時間化している。
【０００７】
そこで、閾値の設定に関わる作業時間を抑制可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために以下のステップを含む閾値管理プログラムを提供する。
・所定の判断基準に基づいて、入力された音声を認識するか否かを判定するための閾値を決定する判断値を、単語毎の発音を示す読み情報に基づいて算出する判断値算出ステップ。
・前記判断値に基づいて、前記閾値を求めて、前記単語毎に設定する閾値設定ステップ。
【発明の効果】
【０００９】
音声認識用の閾値の設定に関わる作業時間を抑制可能な技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１実施形態例に係る音声認識装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態例に係る音声認識装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図３】第１実施形態例に係る単語辞書ＤＢ３０の一例である。
【図４】第１実施形態例に係る閾値管理プログラムの流れの一例を示すフローチャートである。
【図５】変形例１に係る音声認識装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図６】変形例１に係る複雑度テーブルの一例を示す表である。
【図７】第２実施形態例に係る音声認識装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図８】第２実施形態例に係る単語辞書ＤＢ３０の一例である。
【図９】第２実施形態例に係る閾値管理プログラムの流れの一例を示すフローチャートである。
【図１０】変形例１に係る音声認識装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図１１】変形例１に係る類似度テーブルの一例を示す表である。
【図１２】第３実施形態例に係る音声認識装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図１３】第３実施形態例に係る単語辞書ＤＢ３０の一例（１）である。
【図１４】第３実施形態例に係る単語辞書ＤＢ３０の一例（２）である。
【図１５】第３実施形態例に係る閾値管理プログラムの流れの一例を示すフローチャートである。
【図１６】音声認識装置とその他の記憶装置及び記録媒体等との関係を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
入力された音声の音響的特徴と、ある単語の音響的特徴と、の一致度が所定の閾値を超えるか否かに基づいて音声認識が行われる。つまり、閾値とは、入力された音声をある単語として認識するか否かを判定するための判定基準値である。ここでは、閾値は、単語の読み情報から算出される判断値に基づいて設定される。単語の読み情報とは、単語の発音を示す情報であり、例えば音節や音素を文字列で表した情報である。例えば「取引先」という単語の読み情報は「とりひきさき」である。
【００１２】
この方法によれば、閾値が読み情報に基づいて設定されるため、閾値の設定に先立ち、各単語の音声をコンピュータに入力する必要がない。このように閾値の設定のための音声入力作業を不要とすることで、閾値設定の前段階に要する作業時間を抑制し、ひいては閾値の設定に関わる全作業時間を抑制することができる。
【００１３】
閾値を設定するための判断値を、その算出方法から以下の３パターンに大きく分類する。
【００１４】
パターン１：判断値は、読み情報の読みの複雑度に基づいて算出される。
【００１５】
パターン２：判断値は、読み情報どうしの類似度に基づいて算出される。
【００１６】
パターン３：判断値は、読み情報に応じて複雑度及び／又は類似度に基づいて算出される。
【００１７】
これらパターン１〜３をそれぞれ第１〜第３実施形態例を用いて以下に説明する。
【００１８】
＜第１実施形態例＞
第１実施形態例では、上記パターン１に示す通り、判断値は、読み情報の読みの複雑度に基づいて算出され、閾値は前記複雑度に基づいて設定される。以下に第１実施形態例について説明する。
【００１９】
（１）ハードウェア構成
図１は第１実施形態例に係る音声認識装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図１に示す音声認識装置１では、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４、入力Ｉ／Ｆ（Inter Face）１５、出力Ｉ／Ｆ１７及び通信Ｉ／Ｆ１９がバス１０を介して接続されている。
【００２０】
ＣＰＵ１１は、各種制御や演算処理を担う中央演算処理装置であり、後述するＲＡＭ１２及びＲＯＭ１３に格納されている各種プログラムに基づいて、音声認識及び閾値の設定などの機能を実現する。
【００２１】
ＲＯＭ１３は、読み出し専用の記憶装置であり、音声認識を行うための音声認識プログラム及び後述する閾値を設定するための閾値管理プログラム等を記憶する。
【００２２】
ＲＡＭ１２は、主記憶装置であり、ＲＯＭ１３に記憶されている音声認識プログラム及び閾値管理プログラム等を一時的に記憶する。また、音声認識に用いる単語辞書及び音声認識モデル等を記憶する。
【００２３】
ＨＤＤ１４は、補助記憶装置であり、各種制御プログラム及びデータ等を記憶する。
【００２４】
入力Ｉ／Ｆ１５は、マイク、キーボード及びマウスなどの入力装置１６と接続されている。例えば、入力Ｉ／Ｆ１５は、入力装置１６から受け付けた話者の音声をバス１０を介してＣＰＵ１１及びＲＡＭ１２等に供給する。
【００２５】
出力Ｉ／Ｆ１７は、ディスプレイ及びスピーカなどの出力装置１８と接続されており、ＣＰＵ１１及びＲＡＭ１２等からの出力をバス１０を介して出力装置１８に出力する。
【００２６】
通信Ｉ／Ｆ１９は、外部ネットワークと音声認識装置１との間でデータの送受信を行う。例えば、外部ネットワーク上のリソースから新たな単語辞書及び音声認識モデル等を受け付けたり、音声認識装置１で処理したデータをネットワーク上のリソースに送信する。
【００２７】
バス１０は、例えばＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect）バスやＩＳＡ（Industrial Standard Architecture）バス等からなり、上記構成を互いに接続する。
【００２８】
（２）機能構成
図２は第１実施形態例に係る音声認識装置の機能構成の一例を示すブロック図である。図２では、音声認識及び閾値の設定などの機能を行うための機能構成のみを示している。
【００２９】
（２−１）ＲＡＭ
ＲＡＭ１２は、単語辞書ＤＢ（Data Base）３０及び音声認識モデルＤＢ３１を含む。
【００３０】
（ａ）単語辞書ＤＢ
単語辞書ＤＢ３０は、単語と、各単語の読み情報とを対応付けて記憶している。図３は第１実施形態例に係る単語辞書ＤＢ３０の一例である。単語辞書ＤＢ３０では、少なくとも単語と読み情報とが対応付けて記憶されている。後述の閾値管理プログラムの実行によって複雑度及び閾値が算出されると、単語及び読み情報に対応付けて複雑度及び閾値が記憶される。
【００３１】
ここで、単語の読み情報とは、単語の発音を示す情報であり、例えば音節や音素を文字列で表した情報である。図３に示す通り、例えば「取引先」という単語の読み情報は「とりひきさき」である。複雑度とは、単語の発音の音響的な特徴がどの程度複雑であるかを示す指標である。
【００３２】
単語辞書ＤＢ３０の単語及び読み情報は、キーボードなどの入力装置１６を介して手入力により随時更新可能である。あるいは、通信Ｉ／Ｆ１９等を介して外部ネットワークのリソースから単語及び読み情報をダウンロードすることも可能である。また、読み情報は、単語辞書ＤＢ３０に単語が追加されると、音声認識装置１により生成されるようにしても良い。
【００３３】
（ｂ）音声認識モデルＤＢ
音声認識モデルＤＢ３１は音声認識モデルを記憶している。音声認識モデルとは、例えば音節又は音素ごとの音響的な特徴パターンからなる音節又は音素モデルである。この音節又は音素モデルを含む音声認識モデルに基づいて音声認識が行われる。
【００３４】
（２−２）ＣＰＵ
ＣＰＵ１１は、音声入力部２０、音声認識部２１、複雑度算出部２２及び閾値設定部２３を含む。
（ａ）音声入力部
音声入力部２０は、マイクなどの入力装置１６により入力された音声をＡ／Ｄ変換するなどして入力音声信号を生成する。
（ｂ）音声認識部
音声認識部２１は、音声入力部２０から入力音声信号を受け取り、単語辞書ＤＢ３０及び音声認識モデルＤＢ３１に基づいて音声認識を行う。例えば、音声認識部２１は、入力音声信号が表す音響的特徴を抽出し特徴パターンを生成する。また、音声認識部２１は、音声認識モデルＤＢ３１の音節又は音素モデルを結合して音節又は音素モデル列（以下、音声認識モデル列という）を生成する。次に、入力音声信号から抽出した特徴パターンと、生成した音声認識モデル列と、の一致度が単語辞書ＤＢ３０の閾値を超えるかどうかを判定する。この判定において一致度が閾値を超えた場合は、音声認識部２１は、入力された音声を、該当する閾値の読み情報、つまり単語であると認識する。
【００３５】
例えば、話者が入力装置１６において「とりひきさき」と発声した場合を例に説明する。発声された「とりひきさき」という入力音声信号の特徴パターンと、音声認識モデル列と、の一致度が図３に示す「とりひきさき」の閾値９４を超える場合は、音声認識部２１は、話者の発話内容を「とりひきさき」と認識する。
【００３６】
音声認識部２１は、認識結果を例えばバス１０を介して出力装置１８に出力するなどする。
（ｃ）複雑度算出部
複雑度算出部２２は各単語について読み情報の読みの複雑度を算出する。
【００３７】
ここで、単語の音素数及び音節数等が多いほど発声も困難となり、音響的特徴が複雑になる傾向にある。例えば、１音節の母音だけの「あ」よりも、破裂音及び母音の２音節からなる「か」のほうが複雑であり、さらに、破裂音、摩擦音及び母音の３音節からなる「ちゃ」のほうが複雑になる。音節が複数組み合わされた場合、「あか」は母音、破裂音及び母音の３音節からなり、「あかちゃ」は母音、破裂音、母音、破裂音、摩擦音及び母音の６音節からなり、音響的な特徴はさらに複雑になる。そこで、本実施形態では、読み情報から得られる音節数又は音素数など、読み情報の発音を構成する要素の要素数に基づいて複雑度を算出する。その他、要素には、音声認識に使用する音節モデル及び音素モデルなど音声認識モデルの単位も含まれる。
【００３８】
具体的には、複雑度算出部２２は、単語辞書ＤＢ３０から各単語の読み情報を取り出し、読み情報を音節又は音素に分解して音節数又は音素数を複雑度として算出する。例えば、図３に示す「とりひきさき」は「と」「り」「ひ」「き」「さ」「き」の６音節からなるため、複雑度は「６」として算出される。また、「さいしん」は「さ」「い」「し」「ん」の４音節からなるため、複雑度は「４」として算出される。
【００３９】
なお、音節数又は音素数をそのまま複雑度とするのではなく、例えば音節数又は音素数が多くなるほど指数関数的に複雑度を大きくするなど、音節数又は音素数の関数により複雑度を定義しても良い。
（ｄ）閾値設定部
閾値設定部２３は、複雑度算出部２２が算出した複雑度に基づいて、その読み情報の閾値を設定する。複雑度が大きくなるほど閾値が小さくなるように設定されると好ましい。この理由を次に説明する。
【００４０】
単語の読みの複雑度が大きくなるほど、単語の音響的特徴が複雑になる傾向にある。例えば複雑度を音節数で定義する場合、２音節の「やま」と６音節の「とりひきさき」とでは、「とりひきさき」の方が、音節数が多く音響的特徴が複雑となり複雑度が大きくなる。
【００４１】
ここで、音声を認識する場合、例えば各単語の音響的特徴を表す音声認識モデル列と、発声された音声と、の一致度を閾値に基づいて比較し、発声された単語を認識する。単語の複雑度が大きいと、前述の通り単語の音響的特徴が複雑となるため、発声された単語の音声は、その単語の音声認識モデル列と一致しにくくなるが、別の単語の音声認識モデル列とも一致しにくくなる。そこで、複雑度が大きい場合には、発声された単語を認識可能な程度に、かつ誤認識しない程度に閾値を小さく設定する。これにより、発声された単語の音声と音声認識モデル列との一致度のレベルを下げ、発声された単語を認識しやすくしつつ誤認識を抑制する。
【００４２】
逆に、複雑度が小さいと単語の音響的特徴が簡単となるため、発声された単語の音声は、その単語の音声認識モデル列と一致し易くなるが、別の単語の音声認識モデル列とも一致し易くなる。そこで、複雑度が小さい場合には閾値を大きく設定する。これにより、発声された単語の音声と音声認識モデル列との一致度のレベルを上げ、発声された単語を正確に認識させつつ誤認識を抑制する。
【００４３】
具体的には、閾値設定部２３は、複雑度が大きくなるほど閾値が小さくなるように、例えば次式（１）に基づいて閾値を設定する。
【００４４】
閾値＝所定値−複雑度・・・（１）
例えば、音声認識モデル列と話者の音声との一致度が０〜１００の範囲で算出される場合には、所定値は一例として１００である。なお、閾値と複雑度との関係式は上記式（１）に限定されず、複雑度に係数を乗じても良い。
【００４５】
上記式（１）によると、「とりひきさき」の複雑度は「６」であるため閾値は「９４」となり、「さいしん」の複雑度は「４」であるため閾値は「９６」となる。
【００４６】
閾値設定部２３は、このように設定した閾値を単語辞書ＤＢ３０に出力し、図３に示すように閾値を格納する。
【００４７】
（３）処理の流れ
次に、閾値を設定するための処理の流れについて説明する。図４は第１実施形態例に係る閾値管理プログラムの流れの一例を示すフローチャートである。閾値管理プログラムは、複雑度算出部２２及び閾値設定部２３により実行される。
【００４８】
ステップＳ１：複雑度算出部２２は、単語辞書ＤＢ３０において閾値の設定されていない単語があるかを判断する。閾値の設定されていない単語がある場合は、ステップＳ２に進む。一方、全ての単語について閾値が設定されている場合は閾値管理プログラムを終了する。
【００４９】
ステップＳ２：複雑度算出部２２は、閾値の設定されていない単語を単語辞書ＤＢ３０から選択する。つまり、図３の単語辞書ＤＢ３０において、閾値が未設定のレコードを１つ選択する。
【００５０】
ステップＳ３、Ｓ４：複雑度算出部２２は、選択された単語の読み情報を音節又は音素に分解し（Ｓ３）、音節数又は音素数を複雑度として算出する（Ｓ４）。
【００５１】
ステップＳ５：閾値設定部２３は、複雑度算出部２２から複雑度を受け取り、複雑度に基づいて閾値を設定する。例えば、複雑度が大きくなるほど閾値が小さくなるように、例えば上記式（１）に基づいて設定される。
【００５２】
ステップＳ６：閾値設定部２３は、単語辞書ＤＢ３０に閾値を出力し単語辞書ＤＢ３０を更新する。
【００５３】
上記処理において、複雑度は、読み情報から得られる音節数又は音素数などに基づいて算出される。閾値は、この複雑度に基づいて設定されるため、閾値の設定に先立ち、各単語の音声をコンピュータに入力する必要がない。このように閾値の設定のための音声入力作業を不要とすることで、閾値設定の前段階に要する作業時間を抑制し、ひいては閾値の設定に関わる全作業時間を抑制することができる。
【００５４】
（４）実験結果
（ａ）実験例
上記方法により閾値を設定した音声認識装置１を用いて、音声認識の精度を検証する実験を行った。単語辞書ＤＢ３０には、「確認」、「受付」、「設定」などの普通名詞、「○○株式会社」などの固有名詞を含む３５８単語と読み情報が記憶されている。また、各単語について閾値は上記方法により設定された。音声入力部２０には、７０分間の音声データ（コールセンタの４４通話分）を入力して音声認識を行った。その結果、下記表１の通り、音声認識の失敗回数は２２４回であった。ここで、失敗回数は、認識すべきであった単語を認識できなかった回数と、誤認識した回数と、の総和で表した。
（ｂ）比較例１〜３
上記実験例で使用した音声認識装置１において、閾値を一定値に設定する場合には最適値は９２であった。そこで、比較例では、閾値を最適値に対して上下に振って９０、９２、９４に設定して比較例１〜３とし、それぞれの場合について音声認識を行った。認識対象の音声データは上記実験例と同じである。また、閾値が一定値である点を除けば、単語辞書ＤＢ３０に記憶されている３５８単語も上記と同様である。各閾値での音声認識の失敗回数は下記表１の通りであった。
【００５５】
【表１】
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使用した音声認識装置１では、実験例の失敗回数は、最適値９２を閾値として設定した比較例２の場合よりも少なくなった。また、実験例の失敗回数は、比較例１及び比較例３の場合よりも少ない。よって、単語の読み情報に基づいて閾値を設定した場合であっても、閾値として適度な値が設定されていることが分かった。
【００５６】
（５）変形例
（５−１）変形例１
次に、上記第１実施形態例の変形例について説明する。上記では、単語の音節数又は音素数に基づいて複雑度を算出したが、本変形例では、音節毎に定義された複雑度に基づいて単語の複雑度を算出する。
【００５７】
図５は変形例１に係る音声認識装置の機能構成の一例を示すブロック図である。図２と異なる点は、ＲＡＭ１２が複雑度テーブル３２を有する点である。その他の構成及び処理の流れ等は上記実施形態と同様であるので説明を省略する。
【００５８】
図６は変形例１に係る複雑度テーブルの一例を示す表である。「あ」「い」などの音節ごとに複雑度が定義されている。このように音節毎に複雑度を設定することで、各音節の音響的特徴に応じて単語の複雑度を算出することができる。
【００５９】
複雑度算出部２２は、閾値の設定されていない単語を単語辞書ＤＢ３０から選択し、音節に分解する。また、複雑度算出部２２は、複雑度テーブル３２を用いて、各音節の複雑度の総和を算出し、その単語の複雑度を算出する。
【００６０】
具体的に、「とりひきさき」及び「さいしん」の読み情報を例に挙げて説明する。「とりひきさき」を音節に分解すると「と」「り」「ひ」「き」「さ」「き」である。各音節の複雑度はそれぞれ２であるので、「とりひきさき」の複雑度は総和から１２と算出される。また、「さいしん」を音節に分解すると「さ」「い」「し」「ん」である。「さ」「し」の複雑度は２であり、「い」「ん」の複雑度は１であるので、「さいしん」の複雑度は総和から６と算出される。
【００６１】
上記の複雑度テーブル３２では音節毎に複雑度を定義したが、音素など読み情報の発音を構成する要素ごとに複雑度を定義しても良い。その他、要素には、音節モデル及び音素モデルなど音声認識モデルの単位も含まれる。複雑度算出部２２は、複雑度テーブル３２の要素に基づいて単語の読み情報を分解する。つまり、複雑度テーブル３２において、音素毎に複雑度が定義されている場合には、読み情報を音素に分解してその単語の複雑度を算出する。
【００６２】
（５−２）変形例２
上記実施形態例の単語辞書ＤＢ３０は、１の単語に対して１の読み情報のみが対応付けられているが、１の単語に対して複数の読み情報が対応付けられていても良い。例えば、単語「十」に対して「じゅう」及び「とう」の読み情報が対応付けられている場合が挙げられる。また、第２実施形態例において後述するが、１の単語に対して、単語本来の発音を示す第１読み情報と、第１読み情報から変形された第２読み情報と、が対応付けられている場合も挙げられる。
【００６３】
１の単語に対して複数の読み情報が対応付けられている場合は、複雑度算出部２２は各読み情報ごとに複雑度を算出する。また、閾値設定部２３は、各読み情報ごとの複雑度に基づいて、読み情報ごとに閾値を算出する。
【００６４】
例えば、１の単語「沖縄」が第１読み情報「おきなわ」及び第２読み情報「きなあ」を有する場合を説明する。音節数に基づいて複雑度を算出する場合、複雑度算出部２２は、第１読み情報「おきなわ」が４音節からなるため、第１複雑度を「４」と算出する。また、複雑度算出部２２は、第２読み情報「きなあ」が３音節からなるため、第２複雑度を「３」と算出する。なお、第１複雑度とは第１読み情報の読みの複雑度であり、第２複雑度とは第２読み情報の読みの複雑度である。
【００６５】
閾値設定部２３は、第１読み情報には第１複雑度に基づいて第１閾値を設定し、第２読み情報には第２複雑度に基づいて第２閾値を設定する。よって、各読み情報の複雑度の違いに応じて閾値をきめ細やかに設定することができる。
【００６６】
（５−３）変形例３
複雑度の算出方法は、上記第１実施形態例及び変形例１及び変形例２の方法に限定されない。例えば、着目している読み情報の音声認識モデル列と、全ての音声認識モデル列の平均的なモデルと、の類似の度合いに基づいて、着目している読み情報の複雑度を算出しても良い。また、音声認識モデル列は各種パラメータ及びテンプレート等により構成されているが、読み情報を構成する音声認識モデル列のパラメータ数やテンプレート数に基づいて複雑度を算出しても良い。
【００６７】
＜第２実施形態例＞
第２実施形態例では、１の単語に対して複数の読み情報が対応付けられており、判断値は、上記パターン２に示す通り、読み情報どうしの類似度に基づいて算出される。また、閾値は、前記類似度に基づいて設定される。以下に第２実施形態例について説明する。
【００６８】
ハードウェア構成は第１実施形態例と同様であるので説明を省略する。
【００６９】
（１）機能構成
図７は第２実施形態例に係る音声認識装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【００７０】
（１−１）ＲＡＭ
ＲＡＭ１２は、単語辞書ＤＢ３０及び音声認識モデルＤＢ３１を含む。音声認識モデルＤＢ３１は第１実施形態例と同様であるので説明を省略する。
【００７１】
単語辞書ＤＢ３０は、単語と、各単語の読み情報とを対応付けて記憶している。図８は第２実施形態例に係る単語辞書ＤＢ３０の一例である。単語辞書ＤＢ３０では、１の単語には複数の読み情報が対応付けられている。具体的には、１の単語には、第１読み情報及び第２読み情報が対応付けられている。ここで、第１読み情報とは単語本来の発音を示す情報であり、第２読み情報とは、第１読み情報から変形された発音を示す情報である。「沖縄」という単語の場合、後述の通り、第１読み情報は「おきなわ」であり、第２読み情報は例えば「おきなあ」及び「きなあ」などである。
【００７２】
第１読み情報は、単語の標準的な発音であるため、ある単語を発声する場合に話者が一般的に発声しようとしている発音と言える。しかし、話者が第１読み情報に基づいて発音しようとしていても、話者の声の調子又は前後の発声内容との関係などにより、必ずしも第１読み情報に基づいて発音できていない場合がある。そこで、１の単語に対して、単語本来の発音である第１読み情報だけでなく、第２読み情報も対応付ける。
【００７３】
例えば、話者が「沖縄」という単語を発声しようとしている場合を例に挙げて説明する。話者が、単語本来の発音である「おきなわ」と発声をしようとしていても、話者の声の調子などにより「おきなあ」及び「きなあ」などと発声してしまう場合がある。そこで、「沖縄」という単語に対して、第１読み情報である「おきなわ」に加えて、第２読み情報として「おきなあ」及び「きなあ」などを対応付ける。
【００７４】
図８の単語辞書ＤＢ３０では各単語に複数の読み情報が対応付けられている例のみを示したが、複数の読み情報が対応付けられた単語と、１の読み情報のみが対応付けられた単語と、が混在していても良い。
【００７５】
単語辞書ＤＢ３０の単語及び読み情報は、入力装置１６を介した手入力や、通信Ｉ／Ｆ１９等を介した外部のリソースからのダウンロードにより随時更新可能である。また、読み情報は、単語辞書ＤＢ３０に単語が追加されると、音声認識装置１により自動生成されるようにしても良い。
【００７６】
（１−２）ＣＰＵ
ＣＰＵ１１は、音声入力部２０、音声認識部２１、閾値設定部２３及び類似度算出部２４を含む。音声入力部２０及び音声認識部２１は第１実施形態例と同様であるので説明を省略する。
（ａ）類似度算出部
類似度算出部２４は、各読み情報について、単語本来の標準的な発音を示す第１読み情報との類似度を算出する。例えば、類似度は、各読み情報が第１読み情報とどの程度かけ離れているかを示す距離に基づいて表される。この距離は、例えば、第１読み情報から第２読み情報への、音節の置換数、脱落数及び挿入数の総和により算出される。なお、類似度と距離との関係は、例えば次式（２）により表されるものとする。
【００７７】
類似度＝０−距離・・・（２）
図８の単語辞書ＤＢ３０の「沖縄」を例に挙げて類似度の算出方法を説明する。類似度算出部２４は、第１読み情報である「おきなわ」と第２読み情報のいずれかとを対比する。類似度の算出にあたって、類似度算出部２４は、まず各読み情報を音節に分解する。ここで、第１読み情報「おきなわ」において「わ」が「あ」に置換されると、第２読み情報「おきなあ」になる。よって、第１読み情報「おきなわ」と第２読み情報「おきなあ」との距離は置換数「１」で表され、類似度は「−１」で表される。同様に、第１読み情報「おきなわ」において「お」が脱落し、「わ」が「あ」に置換されると、第２読み情報「きなあ」になる。よって、距離は、脱落数「１」及び置換数「１」の総和「２」で表され、類似度は「−２」で表される。なお、第１標準読み「おきなわ」については、置換数、脱落数及び挿入数は「０」であり、類似度は「０」で表される。
【００７８】
上記では、音節の置換数、脱落数及び挿入数に基づいて類似度を算出しているが、類似度の算出方法はこれに限定されない。例えば、第１読み情報と第２読み情報とを比較し、音素、音節モデル及び音素モデルなどの置換数、脱落数及び挿入数に基づいて類似度を算出しても良い。
（ｂ）閾値設定部
閾値設定部２３は、類似度に基づいて閾値を設定する。類似度が小さくなるほど、つまり距離が大きくなるほど閾値が大きくなるように設定されると好ましい。
【００７９】
ここで、上述の通り、第１読み情報は単語本来の標準的な発音を示す情報であり、第２読み情報は第１読み情報から変形された発音を示す情報である。よって、第１読み情報との類似度が小さい、つまり第１読み情報との距離が大きい第２読み情報ほど、単語本来の標準的な発音からかけ離れていると言える。よって、第１読み情報との類似度が小さい第２読み情報ほど、閾値を大きく設定して誤認識を抑制する。このように閾値を設定する理由を次に説明する。
【００８０】
第２読み情報に基づいて音声認識がされた場合、閾値の大きさによっては、第２読み情報による音声のみならず第２読み情報に類似した音声も第２読み情報として認識する。しかし、第２読み情報に類似した音声であっても、第１読み情報が意味するところの単語の音声では無い場合がある。そのため、発声された音声が意味するところの単語と、音声認識装置１が認識した単語と、が異なり誤認識が生じる可能性がある。
【００８１】
例えば、「東京」の第１読み情報が「とうきょう」であり、第２読み情報が「とおきょ」であるとする。話者が「とおきょ」と発声した場合には、音声認識装置１は第２読み情報「とおきょ」に基づいて「東京」が発声されたことを認識する。一方、話者が、第２読み情報「とおきょ」に類似する、例えば「とっきょ」を発声したとする。ここで、読み情報「とっきょ」は単語「特許」を意味するとする。閾値の大きさによっては、音声認識装置１は、発声された「とっきょ」を第２読み情報「とおきょ」と認識し、「東京」が発声されたと誤認識してしまう。このような誤認識は、第１読み情報と第２読み情報との類似度が小さいほど顕著になる傾向にあると言える。そこで、第１読み情報と第２読み情報との類似度を考慮して、第１読み情報との類似度が小さい第２読み情報ほど閾値を大きく設定し、誤認識を抑制して認識の精度を高める。
【００８２】
閾値設定部２３は、類似度が小さくなるほど閾値が大きくなるように、つまり距離が大きくなるほど閾値が大きくなるように、例えば次式（３）に基づいて閾値を設定する。
【００８３】
閾値＝所定値−類似度・・・（３）
例えば、音声認識モデル列と話者の音声との一致度が０〜１００の範囲で算出される場合には、所定値は一例として８０である。
【００８４】
上記式（３）によると、第２読み情報「おきなあ」の類似度は上述の通り「−１」であるため閾値は「８１」となり、第２読み情報「きなあ」の類似度は上述の通り「−２」であるため閾値は「８２」となる。なお、第１読み情報「おきなわ」は、類似度が「０」であるため閾値は「８０」となる。つまり、第１読み情報の閾値にはデフォルト値、つまり式（３）の所定値が設定される。閾値設定部２３は、このように設定した閾値を単語辞書ＤＢ３０に出力し、図８に示すように閾値を格納する。
【００８５】
（２）処理の流れ
次に、閾値を設定するための処理の流れについて説明する。図９は第２実施形態例に係る閾値管理プログラムの流れの一例を示すフローチャートである。閾値管理プログラムは、類似度算出部２４及び閾値設定部２３により実行される。
【００８６】
ステップＳ１１：類似度算出部２４は、単語辞書ＤＢ３０において閾値の設定されていない読み情報があるかを判断する。閾値の設定されていない読み情報がある場合は、ステップＳ１２に進む。一方、全ての読み情報について閾値が設定されている場合は閾値管理プログラムを終了する。
【００８７】
ステップＳ１２：類似度算出部２４は、閾値の設定されていない読み情報を単語辞書ＤＢ３０から選択し、第１読み情報であるか否かを判断する。第２読み情報である場合はステップＳ１４に進み、第１読み情報である場合はステップＳ１３に進む。
【００８８】
ステップＳ１３：選択した読み情報が第１読み情報である場合は、第１読み情報との類似度は「０」である。よって、閾値設定部２３は、第１読み情報の閾値にデフォルト値、つまり上記式（３）の所定値を設定する。
【００８９】
ステップＳ１４：選択した読み情報が第２読み情報である場合は、類似度算出部２４は、各読み情報を音節等に分解し、第１読み情報と第２読み情報との類似度を算出する。
【００９０】
ステップＳ１５：閾値設定部２３は、類似度算出部２４から類似度を受け取り、類似度に基づいて閾値を設定する。
【００９１】
ステップＳ１６：閾値設定部２３は、単語辞書ＤＢ３０に閾値を出力し単語辞書ＤＢ３０を更新する。
【００９２】
上記処理において、閾値は、読み情報から算出される類似度に基づいて設定されるため、閾値の設定に先立ち、各単語の音声をコンピュータに入力する必要がない。このように閾値の設定のための音声入力作業を不要とすることで、閾値設定の前段階に要する作業時間を抑制し、ひいては閾値の設定に関わる全作業時間を抑制することができる。
【００９３】
（３）変形例
（３−１）変形例１
次に、上記第２実施形態例の変形例について説明する。上記では、第１読み情報から第２読み情報への音節の置換数、脱落数及び挿入数に基づいて類似度を算出した。しかし、本変形例では、音節どうしの類似度を予め類似度テーブルに定義しておき、この類似度テーブルに基づいて読み情報の類似度を算出する。
【００９４】
図１０は変形例１に係る音声認識装置の機能構成の一例を示すブロック図である。図７と異なる点は、ＲＡＭ１２が類似度テーブル３３を有する点である。その他の構成及び処理の流れ等は上記実施形態と同様であるので説明を省略する。
【００９５】
図１１は変形例１に係る類似度テーブルの一例を示す表である。置換、挿入及び脱落のそれぞれについて音節毎に類似度の指標となる距離が定義されている。このように音節毎に距離を設定することで、各音節の音響的特徴に応じて読み情報どうしの類似度をきめ細やかに算出することができる。
【００９６】
類似度算出部２４は、類似度テーブル３３を用いて、第１読み情報及び第２読み情報間の類似度を算出する。例えば、第１読み情報「おきなわ」と第２読み情報「おきなあ」との類似度は、「わ」から「あ」への置換の距離が「４」であるため、上記式（２）から「−４」と算出される。また、第１読み情報「おきなわ」と第２読み情報「きなあ」との類似度は、「お」の脱落の距離「５」と「わ」から「あ」への置換の距離「４」との総和が「９」であるため、上記式（２）から「−９」と算出される。
【００９７】
上記の類似度テーブル３３では音節毎に距離を定義したが、音素など読み情報の発音を構成する要素ごとに距離を定義しても良い。その他、要素には、音節モデル及び音素モデルなど音声認識モデルの単位も含まれる。類似度算出部２４は、類似度テーブル３３の要素に基づいて単語の読み情報を分解する。つまり、類似度テーブル３３において、音素毎に距離が定義されている場合には、読み情報を音素に分解して類似度を算出する。
【００９８】
（３−２）変形例２
１の単語に対する読み情報の数を考慮し、次式（４）のように閾値を設定しても良い。
【００９９】
閾値＝所定値−類似度＋読み情報の数・・・（４）
読み情報の数が多いほど、読み情報に類似する発音の範囲も広がり誤認識する可能性が高くなる。そこで、読み情報の数が多いほど閾値が高くなるように設定する。
【０１００】
例えば、図８に示す単語「沖縄」は、「おきなわ」「おきなあ」及び「きなあ」の計３つの読み情報がある。よって、第２読み情報「おきなあ」の場合、閾値は式（４）に基づいて、所定値「８０」−類似度「−１」＋読み情報の数「３」により「８４」と算出される。
【０１０１】
＜第３実施形態例＞
第３実施形態例では、第２実施形態例と同様に、１の単語に対して第１読み情報及び第２読み情報が対応付けられている。また、第３実施形態例では、判断値は、上記パターン３に示す通り、読み情報に応じて複雑度及び／又は類似度に基づいて算出される。以下に第３実施形態例について説明する。
【０１０２】
ハードウェア構成は第１実施形態例と同様であるので説明を省略する。
【０１０３】
（１）機能構成
図１２は第３実施形態例に係る音声認識装置の機能構成の一例を示すブロック図である。図１３及び図１４は第３実施形態例に係る単語辞書ＤＢ３０の一例である。
【０１０４】
ＣＰＵ１１は、音声入力部２０、音声認識部２１、複雑度算出部２２、閾値設定部２３及び類似度算出部２４を含む。また、ＲＡＭ１２は、単語辞書ＤＢ３０及び音声認識モデルＤＢ３１を含む。音声入力部２０、音声認識部２１及び音声認識モデルＤＢ３１は第１実施形態例と同様であるので説明を省略する。
【０１０５】
（１−１）算出方法Ａ
まず、第１読み情報の第１閾値が第１複雑度に基づいて算出され、第２読み情報の第２閾値が第２複雑度及び類似度に基づいて算出される場合（算出方法Ａ）を説明する。ここで、第１閾値とは第１読み情報により発声されたか否かを判定するための閾値であり、第２閾値とは第２読み情報により発声されたか否かを判定するための閾値である。また、第１複雑度とは第１読み情報の読みの複雑度であり、第２複雑度とは第２読み情報の読みの複雑度である。類似度とは、第２読み情報が第１読み情報からどの程度かけ離れているかを示す距離である。
【０１０６】
複雑度算出部２２は、第１読み情報及び第２読み情報のそれぞれについて第１複雑度及び第２複雑度を算出する。複雑度の算出方法は第１実施形態例と同様であるので説明を省略する。例えば複雑度が音節数で表される場合は、各読み情報の複雑度は図１３に示すように算出される。図１３は単語辞書ＤＢ３０の一例である。
【０１０７】
類似度算出部２４は、各読み情報について第１読み情報との類似度を算出する。類似度の算出方法は第２実施形態例と同様であるので説明を省略する。例えば類似度が音節の置換数、脱落数及び挿入数で表される場合は、各読み情報の類似度は図１３に示すように算出される。
【０１０８】
閾値設定部２３は、複雑度が大きくなるほど閾値が小さくなるように、かつ類似度が小さくなるほど閾値が大きくなるように、例えば次式（５）に基づいて閾値を設定する。
【０１０９】
閾値＝所定値−複雑度−類似度・・・（５）
例えば、音声認識モデル列と話者の音声との一致度が０〜１００の範囲で算出される場合には、所定値は一例として９０である。
【０１１０】
上記式（５）によると、第１読み情報「おきなわ」の第１複雑度は「４」であり、類似度は「０」であるため、第１閾値は「８６」となる。また、第２読み情報「おきなあ」の第２複雑度は「４」であり、類似度は「−１」であるため第２閾値は「８７」となる。第１閾値及び第２閾値等は図１３のように単語辞書ＤＢ３０に格納される。
【０１１１】
ここで、第１読み情報の類似度は「０」であるため、第１読み情報は第１複雑度のみにより第１閾値が設定されている。一方、第２読み情報では、第２複雑度及び類似度の両方を考慮して第２閾値が設定されている。そのため、第２読み情報の音響的特徴に応じて第２閾値をよりきめ細やかに設定することができる。
【０１１２】
（１−２）算出方法Ｂ
次に、第１読み情報の第１閾値が第１複雑度に基づいて算出され、第２読み情報の第２閾値が類似度のみに基づいて算出される場合（算出方法Ｂ）を説明する。
【０１１３】
複雑度算出部２２は、第１読み情報について第１複雑度を算出する。類似度算出部２４は、各読み情報について第１読み情報との類似度を算出する。
【０１１４】
閾値設定部２３は、第１読み情報の第１閾値を第１複雑度に基づいて設定する。例えば、上記式（５）において類似度を「０」として第１閾値を設定する。第１読み情報「おきなわ」の第１複雑度は「４」であるため、第１閾値は「８６」となる。
【０１１５】
一方、閾値設定部２３は、第２読み情報の第２閾値を類似度のみに基づいて設定する。例えば、上記式（５）において複雑度を「０」として第２閾値を設定する。第２読み情報「おきなあ」の類似度は「−１」であるため第２閾値は「９１」となる。第１閾値及び第２閾値等は図１４のように単語辞書ＤＢ３０に格納される。
【０１１６】
（２）処理の流れ
次に、閾値を設定するための処理の流れについて説明する。図１５は第３実施形態例に係る閾値管理プログラムの流れの一例を示すフローチャートである。閾値管理プログラムは、複雑度算出部２２、閾値設定部２３及び類似度算出部２４により実行される。
【０１１７】
ステップＳ２１：複雑度算出部２２は、単語辞書ＤＢ３０において閾値の設定されていない単語があるかを判断する。
【０１１８】
ステップＳ２２：複雑度算出部２２は、閾値の設定されていない単語を単語辞書ＤＢ３０から選択する。
【０１１９】
ステップＳ２３：複雑度算出部２２は読み情報の複雑度を算出する。
【０１２０】
ここで、算出方法Ａの場合には、複雑度算出部２２は、第１読み情報及び第２読み情報のすべての複雑度を算出する。一方、算出方法Ｂの場合には、複雑度算出部２２は、第１読み情報の第１複雑度のみを算出する。
【０１２１】
ステップＳ２４：類似度算出部２４は、第１読み情報と第２読み情報との類似度を算出する。
【０１２２】
ステップＳ２５：閾値設定部２３は、複雑度及び類似度に基づいて第１閾値及び第２閾値を設定する。
【０１２３】
ステップＳ２６：閾値設定部２３は、単語辞書ＤＢ３０に第１閾値及び第２閾値を出力し単語辞書ＤＢ３０を更新する。
【０１２４】
なお、ステップＳ２３及びステップＳ２４は順不同である。また、ステップＳ２１、Ｓ２２の処理を行う主体は、複雑度算出部２２である必要はなく、例えば類似度算出部２４であっても良い。
【０１２５】
（３）変形例
（３−１）変形例１
上記実施形態例の式（５）では所定値は一定の「９０」である。しかし、第２閾値を設定する場合、所定値を第１閾値に設定しても良い。例えば、第１読み情報の第１閾値が図１３に示すように「８６」である場合、第２閾値は次式（６）に基づいて設定される。
【０１２６】
第２閾値＝８６−複雑度−類似度・・・（６）
第２読み情報の第２閾値を複雑度及び類似度の両方を考慮して設定する場合、第２読み情報「おきなあ」の第２閾値は、８６−複雑度「４」−類似度「−１」＝８３と設定される。これにより、第２読み情報の第２閾値を、第１読み情報の第１閾値を考慮して算出することができる。
【０１２７】
（３−２）変形例２
第２実施形態例の変形例２と同様に、読み情報の数を考慮し、次式（７）のように閾値を設定しても良い。
【０１２８】
閾値＝所定値−複雑度−類似度＋読み情報の数・・・（７）
＜その他の実施形態例＞
（Ａ）上記では、日本語の単語を例に挙げて閾値を設定したが、上記閾値の設定方法はあらゆる言語に適用可能である。
【０１２９】
（Ｂ）
上記実施形態例では、音声認識プログラム及び閾値管理プログラムなど各種プログラムがＲＯＭ１３に記憶されている。前記各種プログラムは、その他、ＲＡＭ１２及びＨＤＤ１４等に記憶されていても良い。
【０１３０】
また、前記各種プログラムは、音声認識装置１内に記憶されている必要はなく、図１６に示すように音声認識装置１と接続される外部の記憶装置６４に記憶されても良い。図１６は音声認識装置とその他の記憶装置及び記録媒体等との関係を示すブロック図である。
【０１３１】
また、前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体６２は、本発明の範囲に含まれる。ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｃ）、ＵＳＢメモリ、半導体メモリ等を挙げることができる。
【０１３２】
また、前記プログラムは、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク等を経由して記憶装置６１から伝送されるものであってもよい。
【０１３３】
以上の実施形態及及びその他の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【０１３４】
＜付記＞
（付記１）
所定の判断基準に基づいて、入力された音声を認識するか否かを判定するための閾値を決定する判断値を、単語毎の発音を示す読み情報に基づいて算出する判断値算出ステップと、
前記判断値に基づいて、前記閾値を求めて、前記単語毎に設定する閾値設定ステップと、
をコンピュータに実行させるための音声認識用の閾値管理プログラム。
【０１３５】
（付記２）
前記判断値算出ステップは、前記判断値として、前記読み情報の読みの複雑度を算出する複雑度算出ステップを含み、
前記閾値設定ステップでは、前記複雑度に基づいて、前記複雑度が大きいほど前記閾値が小さくなるように前記閾値を求めて、前記単語毎に設定する、付記１に記載の音声認識用の閾値管理プログラム。
【０１３６】
（付記３）
前記コンピュータは、前記単語と前記読み情報とを対応付けた単語辞書を備えており、
前記閾値設定ステップでは、前記単語辞書の全ての単語毎に閾値を設定する、付記２に記載の音声認識用の閾値管理プログラム。
【０１３７】
（付記４）
前記読み情報は、単語本来の発音を示す第１読み情報と、前記第１読み情報とは異なる、前記単語の発音である第２読み情報と、を含み、
前記複雑度算出ステップでは、前記第１読み情報に基づいて第１複雑度を算出し、前記第２読み情報に基づいて第２複雑度を算出し、
前記閾値設定ステップでは、前記単語が前記第１読み情報により発声されたか否かを判定するための第１閾値を前記第１複雑度に基づいて設定し、前記単語が前記第２読み情報により発声されたか否かを判定するための第２閾値を前記第２複雑度に基づいて設定する、
付記２又は３に記載の音声認識用の閾値管理プログラム。
【０１３８】
（付記５）
前記判断値算出ステップは、前記第１読み情報と前記第２読み情報との類似度を算出する類似度算出ステップをさらに含み、
前記閾値設定ステップでは、前記第２複雑度に加えて前記類似度に基づいて、前記類似度が小さいほど前記第２閾値が大きくなるように、前記第２閾値を求めて、前記単語毎に設定する、付記４に記載の音声認識用の閾値管理プログラム。
【０１３９】
（付記６）
前記読み情報は、単語本来の発音を示す第１読み情報と、前記第１読み情報とは異なる、前記単語の発音である第２読み情報と、を含み、
前記複雑度算出ステップでは、前記第１読み情報に基づいて第１複雑度を算出し、
前記判断値算出ステップは、前記第１読み情報と前記第２読み情報との類似度を算出する類似度算出ステップをさらに含み、
前記閾値設定ステップでは、前記単語が前記第１読み情報により発声されたか否かを判定するための第１閾値を前記第１複雑度に基づいて設定し、前記単語が前記第２読み情報により発声されたか否かを判定するための第２閾値を、前記類似度に基づいて、前記類似度が小さいほど前記第２閾値が大きくなるように求めて、前記単語毎に設定する、付記２に記載の音声認識用の閾値管理プログラム。
【０１４０】
（付記７）
前記複雑度算出ステップでは、前記単語の発音を構成する要素の要素数に基づいて前記複雑度を算出する、付記２乃至６のいずれかに記載の音声認識用の閾値管理プログラム。
【０１４１】
（付記８）
前記複雑度算出ステップでは、前記単語の発音を構成する要素毎に定義された要素複雑度の総和に基づいて前記複雑度を算出する、付記２乃至６のいずれかに記載の音声認識用の閾値管理プログラム。
【０１４２】
（付記９）
前記読み情報は、単語本来の発音を示す第１読み情報と、前記第１読み情報とは異なる、前記単語の発音である第２読み情報と、を含み、
前記判断値算出ステップは、前記判断値として、前記第１読み情報と前記第２読み情報との類似度を算出する類似度算出ステップを含み、
前記閾値設定ステップでは、前記単語が前記第２読み情報により発声されたか否かを判定するための第２閾値を、前記類似度に基づいて、前記類似度が小さいほど前記第２閾値が大きくなるように前記第２閾値を求めて、前記単語毎に設定する、付記１に記載の音声認識用の閾値管理プログラム。
【０１４３】
（付記１０）
コンピュータが実行する音声認識用の閾値管理方法であって、
所定の判断基準に基づいて、入力された音声を認識するか否かを判定するための閾値を決定する判断値を、単語毎の発音を示す読み情報に基づいて算出する判断値算出ステップと、
前記判断値に基づいて、前記閾値を求めて、前記単語毎に設定する閾値設定ステップと、
を含む音声認識用の閾値管理方法。
【０１４４】
（付記１１）
所定の判断基準に基づいて、入力された音声を認識するか否かを判定するための閾値を決定する判断値を、単語毎の発音を示す読み情報に基づいて算出する判断値算出手段と、
前記判断値に基づいて、前記閾値を求めて、前記単語毎に設定する閾値設定手段と、
入力された音声を前記単語として認識するか否かを、前記閾値を用いて判定する音声認識手段と、
を含む音声認識装置。
【符号の説明】
【０１４５】
１：音声認識装置
２０：音声入力部
２１：音声認識部
２２：複雑度算出部
２３：閾値設定部
２４：類似度算出部
３０：単語辞書ＤＢ
３１：音声認識モデルＤＢ
３２：複雑度テーブル
３３：類似度テーブル
【図１】
2011022476.tif 000004
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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