(57)【要約】  ウェイクアップ・コマンドを受信した場合に、環境が、ノイズが非常に大きくて、ユーザが発声した音声の信頼性の高い認識を行うことができないと判定するステップと、ユーザに環境が非常にノイズが多いことを通知するステップと、を含むノイズの多い環境内で音声を処理するための方法。環境が、非常にノイズが多いと判定するステップは、信号対雑音比を計算するステップを含む。信号は発声した音声のエネルギーの量に対応し、ノイズは背景ノイズのエネルギーの量に対応する。この方法は、さらに前記信号対雑音比をしきい値と比較するステップを含む。
2007501444.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動端末で音声認識を行うための方法であって、
該移動端末のユーザから発声した音声を受信するステップと、
前記発声が行われた環境のノイズが非常に大きく、該発声した音声の信頼性の高い認識を行うことができるかどうかを判定するステップを含む、音声認識アルゴリズムで受信した発声音声からの信号を処理するステップと、
前記入手した信号の処理が、前記環境のノイズが非常に大きく、前記発声した音声の信頼性の高い認識を行うことができないと判定した場合に、前記音声認識アルゴリズムにより、発声した音声の内容の認識を改善するための処置を行うステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記処置を行うステップが、ユーザに、ノイズが非常に大きくて前記発声した音声の信頼性の高い認識を行うことができないと通知するテップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記通知を行うステップが、ユーザに前記発声を反復するように要求するステップを含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記通知を行うステップが、音声信号を生成するステップを含む請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記通知を行うステップが、視覚信号を生成するステップを含む請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記通知を行うステップが、触覚信号を生成するステップを含む請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記触覚信号が、前記移動端末の機械的振動である請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記発声を行った環境が、ノイズが非常に大きくて信頼性の高い認識を行うことができるかどうかを判定するステップが、前記受信した発声の信号対雑音比を計算するステップ、をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記発声を行った前記環境が、ノイズが非常に大きくて信頼性の高い認識を行うことができるかどうかを判定するステップが、前記計算した信号対雑音比をしきい値と比較するステップ、をさらに含む請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記処置を行うステップが、前記発声を行った前記環境内の認識性能を改善するために、前記音声認識アルゴリズムを修正するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記音声認識アルゴリズムが音響モデルを含み、前記音声認識アルゴリズムを修正するステップが、前記音響モデルを変更するステップを含む請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記音声認識アルゴリズムが、異なるレベルの背景ノイズを処理するために、パラメータ化される音響モデルを含み、前記音声認識アルゴリズムを修正するステップが、背景ノイズのレベルに対して調整するように、前記音響モデル内のパラメータを変更するステップを含む請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
プロセッサ・システム上で実行した場合、前記プロセッサ・システムに、
ユーザが発声した音声からの信号を処理するために音声認識アルゴリズムを使用させ、
前記発声が行われた前記環境が、ノイズが非常に大きくて前記発声した音声の信頼性の高い認識を行うことができるかどうかを判定させ、
前記環境が、ノイズが非常に大きくて前記発声した音声の信頼性の高い認識を行うこと
ができないと判定した場合に、前記音声認識アルゴリズムにより、前記発声した音声の内容の認識を改善するためのある処理を行わせる命令を記憶しているコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１４】
前記記憶している命令が、ノイズが非常に大きくて前記発声した音声の信頼性の高い認識を行うことができないことをユーザに通知することにより、前記プロセッサ・システムに前記処置を行わせる請求項１３に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１５】
前記記憶している命令が、前記発声した音声の信号対雑音比を計算することにより、前記発声を行った前記環境が、ノイズが非常に大きくて信頼性の高い認識を行うことができるかどうかを前記プロセッサ・システムに判定させる請求項１３に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１６】
前記記憶している命令が、前記計算した信号対雑音比をしきい値と比較することにより、前記発声を行った前記環境が、ノイズが非常に大きくて信頼性の高い認識を行うことができるかどうかを前記プロセッサ・システムに判定させる請求項１３に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１７】
前記記憶している命令が、前記発声を行った環境内の認識性能を改善するために、前記音声認識アルゴリズムを修正することにより、前記プロセッサ・システムに前記処置を行わせる請求項１３に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１８】
前記音声認識アルゴリズムが音響モデルを含み、前記記憶している命令が前記音響モデルを変更することにより、前記プロセッサ・システムに前記音声認識アルゴリズムの修正を行わせる請求項１７に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１９】
前記音声認識アルゴリズムが、背景ノイズの異なるレベルを処理するために、パラメータ化されている音響モデルを含み、前記記憶している命令が、前記背景ノイズの前記レベルに対して調整するように前記音響モデル内のパラメータを変更することにより、前記プロセッサ・システムに前記音声認識アルゴリズムを修正させる請求項１７に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して、音声認識機能を備える無線通信装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
携帯電話（セル・ホン）のような無線通信装置は、通常、ユーザが手ぶらで他のものを見ながら装置を操作することができるようにするための音声認識アルゴリズムを使用している。例えば、現在市販されている多くの携帯電話は、発呼出力をスタートし、発呼入力に応答し、他の機能を実行するために発声されたコマンドを認識し、実行することができる。これらの携帯電話の多くは、また、発声された名前を認識し、電子電話帳で認識した名前を探し、次に、認識した名前に関連する電話番号を自動的に呼び出すことができる。
【０００３】
音声認識アルゴリズムは、ユーザが装置を操作している環境の背景ノイズが小さい場合、すなわち、音声信号の信号対雑音比（ＳＮＲ）が大きい場合には、よりよく機能する傾向がある。背景ノイズのレベルが高くなると、音声信号のＳＮＲは小さくなり、音声認識アルゴリズムの誤り率は通常高くなる。すなわち、発声した語が全然認識されないか、認識が不正確になる。このことは、小形のプラットフォームのサイズが小さいために、使用できる計算機能およびメモリが厳しく制限される携帯電話および他の移動通信装置の場合には特に問題になる。さらに、携帯電話およびこれらの他の移動通信装置はノイズの多い環境で使用される傾向がある。例えば、通常、携帯電話が使用される２つの場所は車内および賑やかな市街地である。車内においては、特にハイウエイ上を走行中には、かなりの量の車両のノイズ（例えば、舗道にタイヤがこすれるノイズ、車が風を切るノイズ、ラジオからの音楽等）が音声信号と混じり合う。また、賑やかな市街地の場合には、音声信号が、トラヒック・ノイズ、クラクション、話をしている他の近くの人々の音声等と混じり合う。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一実施形態では、音声環境にノイズが多く、埋込み音声認識装置が信頼性の高い動作をできない場合には、携帯電話のユーザにそのことを通知する。その場合、携帯電話のユーザは、例えば、もっと大きな声で話をするとか、ノイズ・レベルを下げる等をして、ＳＮＲを増大する手段をとることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
ある態様の場合には、移動端末で音声認識を行う方法は、移動端末のユーザから発声された音声を受信するステップと、音声認識アルゴリズムにより受信した音声の信号を処理するステップとを含む。入手した信号の処理は、また、発声が行われた環境が、非常にノイズが多く、発声した音声の信頼性の高い認識を行うことができない環境なのかどうかを判定するステップも含む。この方法は、さらに、入手した信号の処理が、環境にノイズが多く、発声した音声の信頼性の高い認識を行うことができないと判定した場合には、音声認識アルゴリズムにより、発声した音声の内容の認識を改善するための処置を行うステップを含む。
【０００６】
発声した音声の内容の認識を改善する処置によって、ノイズが非常に大きく、発声した音声の信頼性の高い認識を行うことができないことをユーザに通知する。この処理は、ユーザに発声した音声を反復するように要求するステップ、または音声信号を発生するステップ、または視覚信号を発生するステップを含むことができる。この処置は、移動端末の機械的振動を含むことができる。
【０００７】
発声した音声の内容の認識を改善する処置は、発声した環境での認識性能を改善するために、音声認識アルゴリズムを修正するステップを含むことができる。音声認識アルゴリズムは、音響モデルを含むことができる。この場合、音声認識アルゴリズムの修正は、音響モデルを変更するステップを含むことができる。音声認識アルゴリズムは、背景ノイズの異なるレベルを処理するために、パラメータ化される音響モデルを含むことができる。この場合、音声認識アルゴリズムの修正は、背景ノイズのレベルに対して調整するために、音響モデル内のパラメータを変更するステップを含む。
【０００８】
発声を行った環境内のノイズが非常に大きく、信頼性の高い認識を行うことができるかどうかを判定するステップは、受信した発声の信号対雑音比を計算するステップ、および計算した信号対雑音比をしきい値と比較するステップを含む。
【０００９】
他の態様の場合には、ある実施形態は、プロセッサ・システム上で実行した場合、ユーザが発声した音声からの信号を処理するために、プロセッサ・システムに音声認識アルゴリズムを使用するようにとの命令を記憶しているコンピュータ読み取り可能媒体を含む。プロセッサ・システム上で実行される命令は、さらに、発声を行った環境内のノイズが非常に大きく、発声した音声の信頼性の高い認識を行うことができるかどうかを判定する。環境内のノイズが非常に大きく、発声した音声の信頼性の高い認識を行うことができないと判定した場合には、プロセッサ・システム上で実行した命令は、音声認識アルゴリズムにより発声した音声の内容の認識を改善するための処置をとる。
【００１０】
プロセッサ・システム上で実行する記憶している命令は、ノイズがあまりに大きく、発声した音声の信頼性の高い認識を行うことができないことをユーザに通知することにより、プロセッサ・システムに処置をとらせるか、または命令は、発声した音声の信号対雑音比を計算することにより、発声を行った環境内のノイズが非常に大きく、信頼性の高い認識を行うことができるかどうかをプロセッサ・システムに判定させる。プロセッサ・システム上で実行した記憶している命令は、プロセッサ・システムに、計算した信号対雑音比をしきい値と比較することにより、発声が行われた環境内のノイズが非常に大きく、信頼性の高い認識を行うことができるかどうかを判定させる。
【００１１】
プロセッサ・システム上で実行される命令は、プロセッサ・システムに、発声が行われた環境内の認識性能を改善するために、音声認識アルゴリズムを修正することにより処置をとらせることができる。一実施形態の場合には、音声認識アルゴリズムは、音響モデルを含み、記憶している命令は、プロセッサ・システムに、音響モデルを変更することにより、音声認識アルゴリズムを修正させる。他の実施形態の場合には、音声アルゴリズムは、背景ノイズの異なるレベルを処理するためにパラメータ化されている音響モデルを含む。記憶している命令は、プロセッサ・システムに、背景ノイズのレベルに対して調整するために、音響モデル内のパラメータを変更することにより音声認識アルゴリズムを修正させる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
上記実施形態は、現在市販されている多くの携帯電話上で通常使用されているような音声認識機能を提供するソフトウェアを含む携帯電話である。一般に、音声認識機能を使用すると、ユーザは、手動キーパッドを使用しないで、発声した言葉でコマンドおよびデータを入力することができる。この場合、ソフトウェアは、また、携帯電話を使用している環境が、ノイズが非常に大きく、ユーザが発声した言葉を高い信頼性で認識することができない場合を判定する。以下にさらに詳細に説明する実施形態の場合には、ソフトウェアは、ノイズが非常に大きいかどうかを判定するためにＳＮＲを測定し、それを所定のしきい値と比較する。環境ノイズが非常に大きいと判定した場合には、携帯電話はこの問題を
処理するためにある種の処置を行う。例えば、携帯電話は、ユーザに環境のノイズが非常に大きくて、信頼性の高い認識を行うことができないことを通知するか、またはその特定の環境内での認識性能を改善するために、内部音声認識アルゴリズムを修正する。
【００１３】
図１のフローチャートを参照しながら、本発明の１つの特定の実施形態の動作を説明する。その後で、環境のノイズが非常に大きい場合を検出する他アプローチ、およびノイズの大きい環境に対応する他のアプローチについて説明する。最後に、上記機能を実施することができる通常の携帯電話について説明する。
【００１４】
携帯電話は、最初に、ボタンを押す動作、キーを押す動作、特定のキーワードの発声、または単にユーザの最初の言葉であってもよいウェイクアップ・コマンドを受信する（ブロック２００）。ウェイクアップ・コマンドは、音声環境のノイズが非常に大きいかどうかを判定するプロセスをスタートする。ウェイクアップ・コマンドが音声によるコマンドである場合には、ＳＮＲを測定するためにウェイクアップ・コマンドを使用するようにソフトウェアを構成することができる。別の方法としては、ＳＮＲを測定するために、ユーザからの次の発声まで待ち、次の発声（またはその発声の一部）を使用するようにソフトウェアを構成することもできる。
【００１５】
ＳＮＲを測定するために、音声認識ソフトウェアは、発声の時間の関数としてエネルギーを計算する（ブロック２０２）。次に、ソフトウェアは、最も大きなエネルギーを有する発声の一部を識別し（ブロック２０４）、最も小さなエネルギーを有する発声の一部を識別する（ブロック２０６）。ソフトウェアは、発声のＳＮＲを計算するために、これら２つの値を使用する（ブロック２０８）。この場合、ＳＮＲは、単に最も大きい値の最も小さな値に対する比率である。
【００１６】
上記実施形態の場合には、認識ソフトウェアは、フレーム単位で受信した発声を処理する。この場合、各フレームは、発声のサンプルのシーケンスを表す。各フレームについて、ソフトウェアはエネルギーの値を計算する。計算したエネルギーの値が、関連するフレームの全エネルギーを表すように、全フレームのサンプリングしたエネルギーをソフトウェアが積分する。  発声の終わりに（または発声の始めからある時間経過した後で）、ソフトウェアは、最高のエネルギー値を有するフレーム、および最低のエネルギー値を有するフレームを識別する。次に、ソフトウェアは、最高のエネルギー値を有するフレームのエネルギーを、最低のエネルギー値を有するフレームのエネルギーで割ることによりＳＮＲを計算する。
【００１７】
音声認識ソフトウェアは、計算した信号対雑音比と許容しきい値とを比較する（ブロック２１０）。このしきい値は、許容できる低い誤り率とする目的で、ＳＮＲが音声認識のために超えなければならないレベルを表す。このしきい値は、経験により、分析により、またはこれら２つのある種の組合せにより決定することができる。ソフトウェアは、また、ユーザが携帯電話の性能または感度を調整するために、このしきい値を調整することができるようにする。
【００１８】
信号対雑音比が許容しきい値を超えない場合には、音声認識ソフトウェアは、ユーザに信号対雑音比が低すぎることを通知する（２１２）。
信号対雑音比が許容しきい値を超えない場合には、音声認識ソフトウェアは、この問題を解決するためのステップを実行する（ブロック２１２）。上記実施形態の場合には、音声認識ソフトウェアは、認識を中止することにより、また単にユーザにノイズが非常に大きく、信頼性の高い認識を行うことができないことを通知することによりこのことを行う。次に、ユーザは、背景ノイズ・レベルを低減しようとすることができる（例えば、自分の位置を変えたり、ラジオの音量を下げたり、ある特定のノイズ・イベントが終了するの
を待つこと等により）。音声認識ソフトウェアは、音声信号（すなわち、ビープ音またはトーン音）、視覚信号（すなわち、携帯電話表示装置上のメッセージまたは点滅記号）、触覚信号（例えば、携帯電話が装備している場合には、振動パルス）またはこれらのある種の組合せを含む、ユーザが構成することができる多数の種々の方法のうちの１つまたは複数でユーザに通知することができる。
【００１９】
信号対雑音比が許容しきい値を超える場合には、音声認識ソフトウェアは引き続き通常の処理を行う。
音声認識アルゴリズムは、音声信号の信号対雑音比を計算するために、他の技術（またはこれら技術の組合わせ）を使用することができる。一般に、これらの技術は、音声がない場合のエネルギーに対する外部からの音声のエネルギーの量を測定する。ある他の技術は、ある発声またはある期間のエネルギーのヒストグラムを生成し、低いエネルギーのパーセンタイル対高いエネルギーのパーセンタイルの比（例えば、５％エネルギー領域対９５％エネルギー領域）を計算するためのものである。他の技術は、２つの状態のＨＭＭ（隠れマルコフ・モデル）を使用し、２つの状態の平均および変化を計算するためのものである。この場合、状態の一方は音声を、他方はノイズを表す。
【００２０】
音声認識アルゴリズムは、また、信号対雑音比に関連する統計を計算することができる。この統計は、「了解度指数」と呼ばれる。このアプローチによれば、音声認識ソフトウェアは、音響フレーム（または、フレーム内のサンプル）を個々の周波数領域に分割し、これら周波数領域のサブセットだけに対する高エネルギー対低エネルギー比を計算する。例えば、ある特定の環境においては、３００〜６００Ｈｚの周波数範囲でノイズが優勢になる。それ故、音声認識ソフトウェアは、その周波数範囲内に入るエネルギーに対する高エネルギー対低エネルギー比を計算する。別の方法としては、音声認識ソフトウェアは、個々の各周波数範囲に重み付け係数を適用し、重み付け合成高エネルギー対低エネルギー比を計算することができる。
【００２１】
上記実施形態の場合には、音声認識ソフトウェアは、ユーザに通知することにより低ＳＮＲの検出に対応する。音声認識ソフトウェアが、簡単な通知を送るための別の方法または追加的方法で対応することができる他のいくつかの方法がある。例えば、音声認識ソフトウェアは、ユーザに視覚的にまたは音声により発声を反復するように指示することができる。ユーザに通知する代わりに、音声認識ソフトウェアは、その環境内でよりよく機能する音声認識装置を生成するために、ノイズの大きな環境に対処するように音響モデルを修正することができる。
【００２２】
例えば、音声認識ソフトウェアは、ノイズの大きな音声によりトレーニングした音響モデルを含むことができる。このような音響モデルは、異なるレベルのノイズを処理するためにパラメータ化することができる。その場合、音声認識ソフトウェアは、計算した信号対雑音比により、これらのレベルのうちの適当な１つのレベルを選択する。別の方法としては、音響モデルは、ある範囲のノイズ・レベルを処理するためにスケーラブルなものであってもよい。その場合、音声認識ソフトウェアは、計算した信号対雑音比により使用するモデルをスケーリングする。さらにもう１つのアプローチは、種々の種類のノイズ（例えば、車両ノイズ、街路ノイズ、観客席のノイズ等）を処理するために、パラメータ化される音響モデルを使用するためのものである。その場合、音声認識ソフトウェアは、ユーザの入力および／または計算した信号対雑音比により、そのモデルに対する特定の種類を選択する。
【００２３】
さらにもう１つのアプローチは、ノイズの大きな環境を処理するために、異なる音声のリストを含む音響モデルを使用するためのものである。例えば、ノイズの大きい環境は、ある種の子音を不明確にする（例えば、「ｐ」および「ｂ」）。それ故、これらの不明確
な子音と一緒に解読するように特に設計した音声のリストを含む音響モデルは、デフォルトな音響モデルと比較した場合、ノイズの大きい環境内でよりよく性能を発揮する。
【００２４】
さらにもう１つのアプローチは、信号対雑音比が低い環境で補償を行う異なる分類装置の幾何学的形状を含む音響モデルを使用するためのものである。このような分類装置は、ＨＭＭ、ニューラル・ネットワークまたは当業者であれば周知の他の音声分類装置を含む。別の方法としては、音声認識ソフトウェアは、ノイズの多い環境でよりよく性能を発揮する異なるフロント・エンド・パラメータ化を含む音響モデルを使用することができる。例えば、音響信号のスペクトル表示を処理する音響モデルは、ノイズが特に狭い周波数範囲に限定されている場合には、信号のケプストラル表示を処理する音響モデルより優れた性能を発揮する場合がある。それは、スペクトル・モデルは、ノイズの多い周波数範囲を削除することができるからである。一方、ケプストラル・モデルはそれを行うことができない。
【００２５】
図２に示すスマートホン１００は、上記音声認識機能を実施することができるプラットフォームの一例である。スマートホン１００の一例としては、そのコアのところに、セルラー通信機能（例えば、音声帯域およびチャネル・コード化機能を含む）を処理するためのベースバンドＤＳＰ１０２（デジタル信号プロセッサ）、およびＰｏｃｋｅｔＰＣオペレーティング・システムが稼働するアプリケーション・プロセッサ１０４（例えば、Ｉｎｔｅｌ  ＳｔｒｏｎｇＡｒｍ  ＳＡ−１１１０）を含むマイクロソフト社のＰｏｃｋｅｔＰＣ電力供給ホンがある。この電話機は、もっと多くの従来のＰＤＡ機能と一緒に、ＧＳＭ音声呼、ＳＭＳ（ショート・メッセージング・サービス）テキスト・メッセージング、無線電子メール、デスクトップのようなウェブ・ブラウジングをサポートする。
【００２６】
後に電力アンプ・モジュール１１０が続くＲＦシンセサイザ１０６およびＲＦ無線トランシーバ１０８は、送信および受信機能を実施する。電力アンプ・モジュールは、アンテナ１１２を通して最終段のＲＦ送信の役割を処理する。インタフェースＡＳＩＣ１１４およびオーディオＣＯＤＥＣ１１６は、スピーカ、マイクロホンおよびコマンドおよび情報を入力するための数字または英数字キーパッド（図示せず）のような電話機内に位置する他の入出力装置へのインタフェースとしての働きをする。
【００２７】
ＤＳＰ１０２は、コードを記憶するためにフラッシュ・メモリ１１８を使用する。Ｌｉ−Ｉｏｎ（リチウム・イオン）電池１２０は、電話機に電力を供給し、ＤＳＰ１０２に結合している電力管理モジュール１２２は、電話機内の電力消費を管理する。ＳＤＲＡＭ１２４およびフラッシュ・メモリ１２６は、それぞれ、アプリケーション・プロセッサ１１４のための揮発性メモリおよび不揮発性メモリである。メモリのこの配置は、上記音声認識ソフトウェアを含むオペレーティング・システムのためのコード、電話帳のようなカスタマイズすることができる機能用のコード、スマートホン内の任意の他のアプリケーション・ソフトウェア用のコードを保持する。スマートホン用の視覚的表示装置は、ＬＣＤ表示装置１３０を駆動するＬＣＤドライバ・チップ１２８を含む。電話機内の他のデバイス用のクロック信号を供給し、リアルタイムのインジケータを供給するクロック・モジュール１３２も使用している。上記すべての構成要素は、適当に設計されたハウジング１３４内のパッケージである。
【００２８】
上記スマートホン１００は、多数の異なる市販のスマートホンの一般的な内部構造を示し、これらの電話機の内部回路設計は、当業者にとって周知のものである。
他の態様、修正および実施形態も添付の特許請求の範囲に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明のある実施形態の動作の流れ図。
【図２】本明細書に記載する機能を実施することができるスマートホンの高レベル・ブロック図。
【図１】
2007501444.tif 000003
【図２】
2007501444.tif 000004
【手続補正書】
【提出日】平成18年1月27日(2006.1.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動端末で音声認識を行うための方法であって、
該移動端末のユーザから発声した音声を受信するステップと、
前記発声が行われた環境のノイズが非常に大きく、該発声した音声の信頼性の高い認識を行うことができるかどうかを判定するステップを含む、音声認識アルゴリズムで受信した発声音声からの信号を処理するステップと、
前記入手した信号の処理が、前記環境のノイズが非常に大きく、前記発声した音声の信頼性の高い認識を行うことができないと判定した場合に、前記音声認識アルゴリズムにより、発声した音声の内容の認識を改善するための音声認識アルゴリズムの改変を行うステップと、
を含む方法。
【請求項２】
ユーザに、ノイズが非常に大きくて前記発声した音声の信頼性の高い認識を行うことができないと通知するテップを更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記通知を行うステップが、ユーザに前記発声を反復するように要求するステップを含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記通知を行うステップが、音声信号を生成するステップを含む請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記通知を行うステップが、視覚信号を生成するステップを含む請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記通知を行うステップが、触覚信号を生成するステップを含む請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記触覚信号が、前記移動端末の機械的振動である請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記発声を行った環境が、ノイズが非常に大きくて信頼性の高い認識を行うことができるかどうかを判定するステップが、前記受信した発声の信号対雑音比を計算するステップ、をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記発声を行った前記環境が、ノイズが非常に大きくて信頼性の高い認識を行うことができるかどうかを判定するステップが、前記計算した信号対雑音比をしきい値と比較するステップ、をさらに含む請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記音声認識アルゴリズムが音響モデルを含み、前記音声認識アルゴリズムを修正するステップが、前記音響モデルを変更するステップを含む請求項１に記
載の方法。
【請求項１１】
前記音声認識アルゴリズムが、異なるレベルの背景ノイズを処理するために、パラメータ化される音響モデルを含み、前記音声認識アルゴリズムを修正するステップが、背景ノイズのレベルに対して調整するように、前記音響モデル内のパラメータを変更するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
プロセッサ・システム上で実行した場合、前記プロセッサ・システムに、
ユーザが発声した音声からの信号を処理するために音声認識アルゴリズムを使用させ、
前記発声が行われた前記環境が、ノイズが非常に大きくて前記発声した音声の信頼性の高い認識を行うことができるかどうかを判定させ、
前記環境が、ノイズが非常に大きくて前記発声した音声の信頼性の高い認識を行うことができないと判定した場合に、前記音声認識アルゴリズムにより、前記発声した音声の内容の認識を改善するための音声認識アルゴリズムの改変を行わせる、命令を記憶しているコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１３】
前記記憶している命令が更に、ノイズが非常に大きくて前記発声した音声の信頼性の高い認識を行うことができないことをユーザに通知することをコンピュータシステムにさせる、請求項１２に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１４】
前記記憶している命令が、前記発声した音声の信号対雑音比を計算することにより、前記発声を行った前記環境が、ノイズが非常に大きくて信頼性の高い認識を行うことができるかどうかを前記プロセッサ・システムに判定させる請求項１２に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１５】
前記記憶している命令が、前記計算した信号対雑音比をしきい値と比較することにより、前記発声を行った前記環境が、ノイズが非常に大きくて信頼性の高い認識を行うことができるかどうかを前記プロセッサ・システムに判定させる請求項１２に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１６】
前記音声認識アルゴリズムが音響モデルを含み、前記記憶している命令が前記音響モデルを変更することにより、前記プロセッサ・システムに前記音声認識アルゴリズムの修正を行わせる請求項１２に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１７】
前記音声認識アルゴリズムが、背景ノイズの異なるレベルを処理するために、パラメータ化されている音響モデルを含み、前記記憶している命令が、前記背景ノイズの前記レベルに対して調整するように前記音響モデル内のパラメータを変更することにより、前記プロセッサ・システムに前記音声認識アルゴリズムを修正させる請求項１２に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【国際調査報告】
2007501444.tif 000005
2007501444.tif 000006
2007501444.tif 000007