(57)【要約】【課題】音声認識の精度を向上させることが可能な音声認識装置、音声認識方法及びプログラムを提供する。【解決手段】音声認識装置１０において、スコア算出部１５２は、複数のフレームと複数の音素との対応関係の尤もらしさを示すスコアを、当該対応関係の複数の候補のそれぞれについて算出する。特定部１５３は、スコア算出部１５２により複数の候補のそれぞれについて算出されたスコアに基づいて、複数の候補のうちのいずれかを対応関係として特定する。判定部１６０は、特定部１５３により特定された対応関係に基づいて、音声信号において対象語が発せられているか否かを判定する。スコア算出部１５２は、複数の候補のそれぞれにおいて、各フレームに対応する音素の出力確率に基づく値を、音素毎に対応するフレームの数で正規化し、且つ、複数のフレームに亘って累積することにより、スコアを算出する。【選択図】図２
2019219598.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号の特徴量が、前記音声信号において発せられているか否かの判定対象となる対象語に対応する複数の音素のそれぞれから出力される出力確率を、前記音声信号における複数のフレームのそれぞれについて取得する出力確率取得手段と、
前記出力確率取得手段により取得された前記出力確率に基づいて、前記複数のフレームと前記複数の音素との対応関係の尤もらしさを示すスコアを、当該対応関係の複数の候補のそれぞれについて算出するスコア算出手段と、
前記スコア算出手段により前記複数の候補のそれぞれについて算出された前記スコアに基づいて、前記複数の候補のうちのいずれかを前記対応関係として特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記対応関係に基づいて、前記音声信号において前記対象語が発せられているか否かを判定する判定手段と、
を備え、
前記スコア算出手段は、前記複数の候補のそれぞれにおいて、各フレームに対応する音素の出力確率に基づく値を、音素毎に対応するフレームの数で正規化し、且つ、前記複数のフレームに亘って累積することにより、前記スコアを算出する、
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記スコア算出手段は、前記複数のフレームのうちの先頭からｍ個のフレームと、前記複数の音素のうちの先頭からｎ個の音素と、の対応関係の複数の候補のそれぞれについて、前記スコアを算出し、
前記特定手段は、前記スコア算出手段により前記複数の候補のそれぞれについて算出された前記スコアに基づいて、前記複数の候補のうちのいずれかを、前記ｍ個のフレームと前記ｎ個の音素との前記対応関係として特定し、
前記ｍ個のフレームにおけるｍの値と前記ｎ個の音素におけるｎの値との少なくとも一方を変化させながら、前記スコア算出手段及び前記特定手段の処理を繰り返す繰り返し手段、を更に備える、
ことを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記スコア算出手段は、前記ｍ個のフレームと前記ｎ個の音素との前記対応関係の前記複数の候補として、前記複数のフレームのうちの先頭から（ｍ−１）番目のフレームからｍ番目のフレームにかけて状態が停留する場合における第１の候補と、前記（ｍ−１）番目のフレームから前記ｍ番目のフレームにかけて状態が遷移する場合における第２の候補と、のそれぞれについて前記スコアを算出し、
前記特定手段は、前記スコア算出手段により前記第１の候補と前記第２の候補とのそれぞれについて算出された前記スコアに基づいて、前記第１の候補と前記第２の候補とのうちのいずれか一方を、前記ｍ個のフレームと前記ｎ個の音素との前記対応関係として特定する、
ことを特徴とする請求項２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記スコア算出手段は、
前記ｎ個の音素のうちの先頭からｋ番目の音素の出力確率に基づく値を、当該ｋ番目の音素に対応する少なくとも１つのフレームに亘って累積し、且つ、当該少なくとも１つのフレームの数で正規化することにより、当該ｋ番目の音素のスコアを算出し、
前記ｋ番目の音素におけるｋの値が１からｎまでのそれぞれである場合に算出された前記ｎ個の音素のスコアを累積することにより、前記ｍ個のフレームと前記ｎ個の音素との対応関係の前記複数の候補のそれぞれのスコアを算出する、
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記スコア算出手段は、前記ｍ個のフレームのうちの、前記ｎ個の音素のうちの前記先頭の音素から（ｎ−１）番目の音素までに対応するフレームを除いた残りのフレームを、前記ｎ個の音素のうちの先頭からｎ番目の音素に対応する少なくとも１つのフレームとして用いて、当該ｎ番目の音素のスコアを算出する、
ことを特徴とする請求項４に記載の音声認識装置。
【請求項６】
前記音声信号の前記特徴量をフレーム毎に算出する特徴量算出手段、を更に備え、
前記出力確率取得手段は、前記特徴量算出手段により算出された前記特徴量に基づいて、前記出力確率を取得する、
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項７】
認識対象となる前記音声信号を取得する音声信号取得手段と、
前記音声信号取得手段により取得された前記音声信号において発せられている言葉の候補となる複数の候補語が記憶された候補語記憶手段と、を更に備え、
前記出力確率取得手段は、前記候補語記憶手段に記憶された前記複数の候補語のそれぞれを前記対象語として、前記出力確率を取得し、
前記スコア算出手段は、前記複数の候補語のそれぞれについて、前記出力確率取得手段により取得された前記出力確率に基づいて、前記スコアを算出し、
前記特定手段は、前記複数の候補語のそれぞれについて、前記スコア算出手段により算出された前記スコアに基づいて、前記対応関係を特定し、
前記判定手段は、前記特定手段により前記複数の候補語のそれぞれについて特定された前記対応関係の前記スコアを比較することにより、前記複数の候補語のうちのいずれかを、前記音声信号において発せられている前記言葉として判定する、
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項８】
前記スコア算出手段は、検索対象となる前記音声信号における異なる複数の区間のそれぞれにおいて、前記出力確率取得手段により取得された前記出力確率に基づいて、前記スコアを算出し、
前記特定手段は、前記複数の区間のそれぞれについて、前記スコア算出手段により算出された前記スコアに基づいて、前記対応関係を特定し、
前記判定手段は、前記特定手段により前記複数の区間のそれぞれについて特定された前記対応関係の前記スコアを比較することにより、前記複数の区間のうちから前記対象語が発せられている区間を判定する、
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項９】
音声信号の特徴量が、前記音声信号において発せられているか否かの判定対象となる対象語に対応する複数の音素のそれぞれから出力される出力確率を、前記音声信号における複数のフレームのそれぞれについて取得する出力確率取得ステップと、
前記出力確率取得ステップで取得された前記出力確率に基づいて、前記複数のフレームと前記複数の音素との対応関係の尤もらしさを示すスコアを、当該対応関係の複数の候補のそれぞれについて算出するスコア算出ステップと、
前記スコア算出ステップで前記複数の候補のそれぞれについて算出された前記スコアに基づいて、前記複数の候補のうちのいずれかを前記対応関係として特定する特定ステップと、
前記特定ステップで特定された前記対応関係に基づいて、前記音声信号において前記対象語が発せられているか否かを判定する判定ステップと、
を含み、
前記スコア算出ステップでは、前記複数の候補のそれぞれにおいて、各フレームに対応する音素の出力確率に基づく値を、音素毎に対応するフレームの数で正規化し、且つ、前記複数のフレームに亘って累積することにより、前記スコアを算出する、
ことを特徴とする音声認識方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
音声信号の特徴量が、前記音声信号において発せられているか否かの判定対象となる対象語に対応する複数の音素のそれぞれから出力される出力確率を、前記音声信号における複数のフレームのそれぞれについて取得する出力確率取得手段、
前記出力確率取得手段により取得された前記出力確率に基づいて、前記複数のフレームと前記複数の音素との対応関係の尤もらしさを示すスコアを、当該対応関係の複数の候補のそれぞれについて算出するスコア算出手段、
前記スコア算出手段により前記複数の候補のそれぞれについて算出された前記スコアに基づいて、前記複数の候補のうちのいずれかを前記対応関係として特定する特定手段、
前記特定手段により特定された前記対応関係に基づいて、前記音声信号において前記対象語が発せられているか否かを判定する判定手段、
として機能させ、
前記スコア算出手段は、前記複数の候補のそれぞれにおいて、各フレームに対応する音素の出力確率に基づく値を、音素毎に対応するフレームの数で正規化し、且つ、前記複数のフレームに亘って累積することにより、前記スコアを算出する、
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置、音声認識方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識の技術が知られている。例えば特許文献１は、音声認識に関する技術として、音声信号の中から検索語（クエリ）に対応する音声が発せられている部分を検索する音声検索装置を開示している。具体的に説明すると、特許文献１に開示された音声検索装置は、検索対象の音声信号におけるフレームと検索語に対応する音素との対応を動的計画法（ＤＰマッチング）を用いて探索し、探索結果に基づいて、検索対象の音声信号の中から検索語に対応する音声が発せられていると推定される区間を特定する。その際に、特許文献１に開示された音声検索装置は、音声信号の中から検索語を誤検出することを抑制するため、各フレームに対応付けられた音素の出力確率に基づく値を、その音素に対応付けられたフレームの数で正規化することにより正規化尤度を算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１６９６９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のようなフレームと音素との対応関係を探索することにより音声を認識する手法において、フレームと音素との対応関係を探索する際における探索の精度を向上させることで、音声認識の精度を向上させることが望まれている。
【０００５】
本発明は、以上のような課題を解決するためのものであり、音声認識の精度を向上させることが可能な音声認識装置、音声認識方法及びプログラム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】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明に係る音声認識装置は、
音声信号の特徴量が、前記音声信号において発せられているか否かの判定対象となる対象語に対応する複数の音素のそれぞれから出力される出力確率を、前記音声信号における複数のフレームのそれぞれについて取得する出力確率取得手段と、
前記出力確率取得手段により取得された前記出力確率に基づいて、前記複数のフレームと前記複数の音素との対応関係の尤もらしさを示すスコアを、当該対応関係の複数の候補のそれぞれについて算出するスコア算出手段と、
前記スコア算出手段により前記複数の候補のそれぞれについて算出された前記スコアに基づいて、前記複数の候補のうちのいずれかを前記対応関係として特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記対応関係に基づいて、前記音声信号において前記対象語が発せられているか否かを判定する判定手段と、
を備え、
前記スコア算出手段は、前記複数の候補のそれぞれにおいて、各フレームに対応する音素の出力確率に基づく値を、音素毎に対応するフレームの数で正規化し、且つ、前記複数のフレームに亘って累積することにより、前記スコアを算出する、
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、音声認識の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態に係る音声認識装置のハードウェア構成を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係る音声認識装置の機能的な構成を示す図である。
【図３】本発明の実施形態において認識対象の音声信号において設定されるフレームの例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態における距離テーブルの例を示す図である。
【図５】図４に示した距離テーブルにおいて、認識対象の音声信号の全区間に亘ってフレームと音素との対応関係が特定された例を示す図である。
【図６】図４に示した距離テーブルにおいて、複数のフレームのうちの一のフレームと複数の音素状態のうちの一の音素状態とが指定された例を示す図である。
【図７】図６に示した距離テーブルにおいて、先頭のフレームから指定されたフレームまでの各フレームと、先頭の音素状態から指定された音素状態までの各音素状態と、の対応関係の２つの候補の例を示す図である。
【図８】本発明の実施形態における状態停留スコアの算出例を示す図である。
【図９】本発明の実施形態における状態遷移スコアの算出例を示す図である。
【図１０】（ａ）及び（ｂ）は、音素毎にフレーム数で正規化してスコアを算出する場合と、全フレーム数で正規化してスコアを算出する場合と、を比較するための例を示す図である。
【図１１】本発明の実施形態に係る音声認識装置によって実行される音声認識処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】図１１に示した音声認識処理における探索処理の流れ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】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、図中同一又は相当する部分には同一符号を付す。
【００１０】
図１に、本実施形態に係る音声認識装置１０のハードウェア構成を示す。図１に示すように、音声認識装置１０は、制御部１１と、記憶部１２と、入力部１３と、出力部１４と、通信部１５と、を備える。
【００１１】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）を備える。ＣＰＵは、例えばマイクロプロセッサ等であって、様々な処理や演算を実行する中央演算処理部である。制御部１１において、ＣＰＵが、ＲＯＭに記憶されている制御プログラムを読み出して、ＲＡＭをワークメモリとして用いながら、音声認識装置１０全体の動作を制御する。制御部１１は、制御手段として機能する。
【００１２】
記憶部１２は、フラッシュメモリ、ハードディスク等の不揮発性メモリである。記憶部１２は、ＯＳ（Operating System）及びアプリケーションプログラムを含む、制御部１１が各種処理を行うために使用するプログラム及びデータを記憶する。また、記憶部１２は、制御部１１が各種処理を行うことにより生成又は取得するデータを記憶する。
【００１３】
入力部１３は、入力キー、ボタン、スイッチ、タッチパッド、タッチパネル等の入力デバイスを備える。入力部１３は、ユーザから入力された操作指示を受け付け、受け付けた操作指示を制御部１１に送信する。また、入力部１３は、マイクロフォン等の音声入力部を備えており、音声認識装置１０の外部で発せられた音声信号の入力を受け付ける。音声入力部により受け付けられた音声信号は、図示しないアナログデジタル変換器により規定のサンプリング周波数でデジタル信号に変換され、制御部１１に送信される。
【００１４】
出力部１４は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の表示部と、スピーカ等の音声出力部と、を備える。表示部は、図示しない表示駆動回路によって駆動されて、状況に応じた様々な画像を表示する。なお、表示部は、入力部１３と互いに重畳して配置され、表示部と入力部１３とでいわゆるタッチパネル（タッチスクリーン）を構成しても良い。音声出力部は、スピーカと音声出力インタフェースとを備え、制御部１１によって生成された音声データを音声に変換して外部に出力する。
【００１５】
通信部１５は、音声認識装置１０が外部の機器と通信するための通信モジュールである。通信部１５は、例えばＷｉ−Ｆｉ（Wireless Fidelity）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣ（Near Field Communication）等の通信規格に従って、外部の機器と通信する。通信部１５は、制御部１１の制御の下、このような有線又は無線による通信を介して、外部の機器と各種のデータ及び情報を送受信する。
【００１６】
次に図２を参照して、音声認識装置１０の機能的な構成について説明する。図２に示すように、音声認識装置１０は、機能的に、音声信号取得部１１０と、特徴量算出部１２０と、出力確率取得部１３０と、変換部１４０と、探索部１５０と、判定部１６０と、を備える。制御部１１において、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムをＲＡＭに読み出して実行することにより、これら各部として機能する。
【００１７】
また、音声認識装置１０は、音響モデル記憶部２１と、候補語記憶部２２と、を備える。音響モデル記憶部２１及び候補語記憶部２２は、記憶部１２の適宜の記憶領域に構築されており、それぞれ音響モデル記憶手段及び候補語記憶手段として機能する。
【００１８】
音声信号取得部１１０は、認識対象の音声信号を取得する。認識対象の音声信号は、音声認識装置１０において認識すべき音声を示すデジタル信号である。音声信号取得部１１０は、認識対象の音声信号として、例えばユーザから発せられた音声、又は会議、テレビ、映画等で発せられた音声を示す信号を、入力部１３のマイクロフォンを介して取得する。或いは、音声信号取得部１１０は、認識対象の音声信号を、通信部１５を介して外部から取得しても良いし、記憶部１２に予め記憶された音声信号を読み込むことにより取得しても良い。音声信号取得部１１０は、制御部１１が記憶部１２、入力部１３又は通信部１５と協働することによって実現される。音声信号取得部１１０は、音声信号取得手段として機能する。
【００１９】
特徴量算出部１２０は、音声信号取得部１１０により取得された音声信号の特徴量（音響特徴量）を、フレーム毎に算出する。特徴量とは、音声信号の特徴を示す指標となるパラメータである。具体的に説明すると、特徴量は、ケプストラム又はメルケプストラムと呼ばれる音声信号を周波数軸上に変換して得られる周波数軸系特徴パラメータと、音声信号のエネルギー２乗和又はその対数を計算することにより得られるパワー系特徴パラメータと、を組み合わせることによって得られる。
【００２０】
例えば、特徴量は、周波数軸系特徴パラメータ１２成分（１２次元）及びパワー系特徴パラメータ１成分（１次元）と、直前のフレームの各成分との差分を取った△周波数軸系特徴パラメータ１２成分（１２次元）及び△パワー系特徴パラメータ１成分（１次元）と、直前のフレームの各成分との差分の差分を取った△△周波数軸系特徴パラメータ１２成分（１２次元）と、の合計３８成分を有する３８次元ベクトル量として表現される。或いは、特徴量として、ニューラルネットワークの入力層に適用される４０次元のメルフィルタバンクを用いても良い。
【００２１】
フレームとは、音声信号における所定の時間長を有する時間窓である。具体的に図３の上側に、先頭から末尾までの時間長Ｌの認識対象の音声信号の波形の例を示す。この波形図において、縦軸は波形の振幅（エネルギー）の大きさを表し、横軸は時間を表している。そして、図３の下側に、上側に示した音声信号において設定されるフレームを示す。音声信号の先頭のフレームから末尾のフレームまで、それぞれフレーム長ＦのＴ個のフレームが、規定のシフト長Ｓずつシフトして設定される。フレーム長Ｆ及びシフト長Ｓは、例えばＦ＝２５ｍｓｅｃ、Ｓ＝１０ｍｓｅｃ等、音響モデルの作成時に定められた時間長に合わせて設定される。シフト長Ｓよりもフレーム長Ｆの方が長いため、各フレームは、隣接するフレームと時間長（Ｆ−Ｓ）だけ重複する。
【００２２】
特徴量算出部１２０は、このように設定されたフレーム単位で、認識対象の音声信号をフーリエ変換することで周波数スペクトルに変換する。そして、特徴量算出部１２０は、得られた周波数スペクトルにメルフィルタバンクを適用することにより、音声信号の特徴量をフレーム毎に抽出する。特徴量算出部１２０は、制御部１１によって実現される。特徴量算出部１２０は、特徴量算出手段として機能する。
【００２３】
図２に戻って、出力確率取得部１３０は、特徴量算出部１２０によって算出された特徴量が、音響モデル記憶部２１に記憶された音響モデルの各音素から出力される出力確率を取得する。音響モデルとは、音声認識装置１０によって認識可能な言葉を構成する複数の音素のそれぞれについて、その周波数特性をモデル化したものである。音素とは、母音、子音等、音声認識の対象となる言語において音声の区切りとなる基本単位である。
【００２４】
音響モデル記憶部２１は、例えばモノフォン（１音素）による音響モデル（モノフォンモデル）、バイフォン（２音素）による音響モデル（バイフォンモデル）、トライフォン（３音素）による音響モデル（トライフォンモデル）等を記憶している。モノフォンモデルは、１音素毎に生成された音響モデルであり、隣接する音素に依存しない、すなわち前後の音素状態との状態遷移を固定化した音響モデルである。バイフォンモデル及びトライフォンモデルは、それぞれ２音素毎及び３音素毎に生成された音響モデルであり、隣接する音素に依存する音響モデルである。バイフォンモデルは、前後片方の音素状態との状態遷移を考慮した音響モデルである。トライフォンモデルは、前後両方の音素状態との状態遷移を考慮した音響モデルである。
【００２５】
以下では、理解を容易にするため、音響モデルとしてモノフォンモデルを用いる場合を例にとって説明するが、バイフォンモデル又はトライフォンモデルを用いる場合であっても同様に説明可能である。音声認識装置１０は、音響モデルを一般的な方法で学習して、音響モデル記憶部２１に予め記憶しておく。
【００２６】
音響モデルとして、例えば、一般的な音声認識で利用される音響モデルであるＨＭＭ（Hidden Markov Model；隠れマルコフモデル）を利用することができる。ＨＭＭは、統計的な手法により音声信号からその音声信号が出力される元となった言葉を確率的に推定するためのモデルである。ＨＭＭは、時間的な状態の揺らぎを示す遷移確率と、各状態から入力された特徴量を出力する確率（出力確率）と、をパラメータとした標準パターンを用いる。
【００２７】
出力確率は、所定の重み係数で重み付けされた複数のガウス（正規）分布を加算した混合ガウス分布によって表される。出力確率取得部１３０は、音響モデル記憶部２１に記憶された音響モデルの各音素と、特徴量算出部１１５が算出した各フレームにおける特徴量と、を比較し、各フレームにおける特徴量が各音素から出力される出力確率を計算する。出力確率取得部１３０は、制御部１１が記憶部１２と協働することによって実現される。出力確率取得部１３０は、出力確率取得手段として機能する。
【００２８】
或いは、出力確率取得部１３０は、ニューラルネットワークを用いて出力確率を取得しても良い。ニューラルネットワークを用いる場合、出力確率取得部１３０は、ニューラルネットワークの入力層に、４０次元のメルフィルタバンクとして得られた音声信号の特徴量を入力する。そして、出力確率取得部１３０は、ニューラルネットワークの出力層から出力される値を、この特徴量から出力される各音素の出力確率として取得する。
【００２９】
より詳細に説明すると、出力確率取得部１３０は、出力確率を、音素の状態（音素状態）毎に取得する。音素の状態とは、音素を時間方向に細分化した単位であり、音響モデルの最小単位に相当する。音響モデルの各音素には、予め状態数が定められている。
【００３０】
以下では、各音素に定められた状態数が「３」である場合を例にとって説明する。例えば、音素「ａ」は、この音素の発話開始時を含む第１状態「ａ１」と、中間状態である第２状態「ａ２」と、発話終了時を含む第３状態「ａ３」と、の３つの状態に分けられる。音響モデルで利用される全音素の数をＫと表した場合、（３×Ｋ）個の音素状態が存在する。出力確率取得部１３０は、（３×Ｋ）個の音素状態のそれぞれについて、且つ、認識対象の音声信号の先頭から末尾までＴ個のフレームのそれぞれについて、（３×Ｋ×Ｔ）個の出力確率を計算する。
【００３１】
候補語記憶部２２は、複数の候補語を記憶している。候補語とは、認識対象の音声信号において発せられている言葉の候補であって、認識対象の音声信号において発せられているか否かの判定対象となる対象語である。候補語記憶部２２は、候補語として、音声認識の対象となる言語における典型的な単語、句、文節等の語句を複数記憶している。例えば、音声認識の対象となる言語が日本語である場合には、候補語記憶部２２は、候補語として、多数の日本語の語句を記憶している。或いは、音声認識の対象となる言語が英語である場合には、候補語記憶部２２は、候補語として、多数の英語の語句を記憶している。音声認識装置１０は、認識される言葉として想定される複数の候補語を、予め候補語記憶部２２に記憶しておく。
【００３２】
変換部１４０は、候補語記憶部２２に記憶された複数の候補語のそれぞれを、音素列に変換する。音素列とは、文字列を構成する少なくとも１つの文字に対応する音素を、文字列における文字と同じ順序で並べたものである。変換部１４０は、複数の候補語のそれぞれについて、音響モデル記憶部２１に記憶された音響モデルの複数の音素のうちの、候補語を構成する少なくとも１つの文字に対応する音素を並べることにより、候補語を音素列に変換する。
【００３３】
例えば、候補語が日本語「ラーメン」である場合、「ラーメン」は「ｒ」と「ａ：」と「ｍ」と「ｅ」と「Ｎ」との５つの音素（モノフォン）を含むため、変換部１４０は、候補語「ラーメン」を音素列「ｒ，ａ：，ｍ，ｅ，Ｎ」に変換する。或いは、候補語が英語「ｃａｋｅ」である場合、「ｃａｋｅ」は「ｋ」と「ｅ」と「ｉ」と「ｋ」との４つの音素（モノフォン）を含むため、変換部１４０は、候補語「ｃａｋｅ」を音素列「ｋ，ｅ，ｉ，ｋ」に変換する。変換部１４０は、制御部１１が記憶部１２と協働することによって実現される。変換部１４０は、変換手段として機能する。
【００３４】
探索部１５０は、出力確率取得部１３０により取得された出力確率に基づいて、認識対象の音声信号における各フレームと、変換部１４０により変換された音素列を構成する各音素と、の対応関係を探索する。フレームと音素との対応関係とは、認識対象の音声信号において候補語が発せられていると仮定した場合に、音声信号内の各フレームが、候補語に対応する音素列のどの音素に対応するのかを定めた情報である。
【００３５】
探索部１５０は、候補語記憶部２２に記憶された複数の候補語のそれぞれについて、動的計画法（ＤＰ（Dynamic Programming）マッチング）の手法によりＨＭＭを解くことにより、フレームと音素との対応関係を探索する。探索部１５０は、制御部１１によって実現される。探索部１５０は、探索手段として機能する。
【００３６】
フレームと音素との対応関係を探索するため、探索部１５０は、距離テーブルを生成する。ここで、距離とは、各音素の音響モデルと各フレームにおける音声信号の特徴量との違いの度合を示す指標である。距離は、出力確率の対数をとった値の符号を逆にすることにより得られる。ある音素のあるフレームにおける距離が小さいほど、その音素からそのフレームにおける音声信号の特徴量が出力される確率が大きい。すなわち、ある音素のあるフレームにおける距離が小さいほど、その音素の音響モデルとそのフレームにおける音声信号の特徴量とが近いことを表す。探索部１５０は、候補語から変換された音素列の各音素について出力確率取得部１３０により取得された出力確率から距離を算出し、例えば図４に示す距離テーブル３０を生成する。
【００３７】
距離テーブル３０は、候補語から変換された音素列の各音素について得られた距離を、フレーム毎に並べて配置したデータテーブルである。図４は、例として、候補語「ラーメン」から変換された音素列「ｒ，ａ：，ｍ，ｅ，Ｎ」について生成された距離テーブル３０を示している。探索部１５０は、認識対象の音声信号における先頭のフレームから末尾のフレームまでのＴ個のフレームを行にとり、音素列「ｒ，ａ：，ｍ，ｅ，Ｎ」の５個の音素における計１５個の音素状態を列にとったマトリックスを用意する。そして、探索部１５０は、マトリックスの各要素に、出力確率から計算された距離を並べて配置する。
【００３８】
具体的に、先頭からｍ番目のフレーム（第ｍフレーム；ｍは１≦ｍ≦Ｔを満たす自然数）での、先頭からｉ番目の音素状態（第ｉ音素状態；ｉは１≦ｉ≦１５を満たす自然数）の出力確率をＳ（ｍ，ｉ）と表すと、探索部１５０は、マトリックスのｍ行ｉ列目の位置（ｍ，ｉ）の要素として、距離Ｄ（ｍ，ｉ）＝−ｌｏｇＳ（ｍ，ｉ）の値を配置する。これにより、図４に示す距離テーブル３０が得られる。距離テーブル３０において、距離Ｄ（ｍ，ｉ）が小さいほど、フレームと音素状態とが対応している確率が高いことを意味する。なお、図４において、距離テーブル３０内の各位置に表記された距離を示す値は、理解を容易にするための一例であって、正確な値とは限らない。
【００３９】
距離テーブル３０を生成すると、探索部１５０は、距離テーブル３０におけるフレームと音素との対応関係を、動的計画法により探索する。図５に、図４に示した距離テーブル３０において特定されたフレームと音素との対応関係の例として、斜線を付した経路（系列）を示す。図５では、第１フレームが音素「ｒ」の第１状態に対応し、第２、第３フレームが音素「ｒ」の第２状態に対応し、第４フレームが音素「ｒ」の第３状態に対応し、第５フレームが音素「ａ：」の第１状態に対応し、…というように、先頭から末尾までのフレームのそれぞれに音素状態が１つずつ対応付けられる。このように、探索部１５０は、先頭のフレームにおける先頭の音素状態に該当する位置（１，１）から末尾のフレームにおける末尾の音素状態に該当する位置（Ｔ，１５）までを結ぶ経路（系列）を探索する。
【００４０】
このような対応関係を特定するための探索部１５０による探索について、より詳細に説明する。図２に示すように、探索部１５０は、指定部１５１と、スコア算出部１５２と、特定部１５３と、繰り返し部１５４と、の機能を備える。これら各部は、制御部１１によって実現され、それぞれ指定手段、スコア算出手段、特定手段及び繰り返し手段として機能する。
【００４１】
指定部１５１は、生成された距離テーブル３０において、複数のフレームのうちの一のフレームを指定し、且つ、複数の音素状態のうちの一の音素状態を指定する。ここで、音素状態を指定するとは、各音素を構成する状態が複数存在する場合には、複数の音素のうちの一の音素を指定し、更に複数の状態のうちの一の状態を指定することを意味する。一方で、各音素を構成する状態が１つしか存在しない場合には、音素状態を指定することは、音素を指定することに相当する。
【００４２】
探索部１５０は、複数のフレームのうちの先頭のフレームから指定部１５１により指定された一のフレームまでの各フレームと、複数の音素状態のうちの先頭の音素状態から指定部１５１により指定された一の音素状態までの各音素状態と、の対応関係を動的計画法により探索する。例えば、指定部１５１が、先頭からｍ番目のフレーム（第ｍフレーム）と先頭からｉ番目の音素状態（第ｉ音素状態）とを指定した場合、探索部１５０は、先頭のフレームから第ｍフレームまでのｍ個のフレームと、先頭の音素状態から第ｉ音素状態までのｉ個の音素状態と、の間の対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）を探索する。対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）は、第ｍフレームと第ｉ音素状態とが対応していると仮定した場合における、先頭からｍ個のフレームと先頭からｉ個の音素状態との対応関係である。
【００４３】
具体的に図６に、距離テーブル３０において、指定部１５１が第１５フレーム（ｍ＝１５）と第８音素状態（ｉ＝８）、すなわち図６において斜線を付した要素を指定した場合の例を示す。ここで、第８音素状態は、先頭から３番目の音素「ｍ」における第２状態に相当する。この場合、探索部１５０は、先頭から１５個のフレームと先頭から８個の音素状態との対応関係Ｒ（１５，８）を、位置（１，１）から位置（１５，８）までの間における１２０（＝１５×８）個の距離Ｄ（ｍ，ｉ）の値、すなわち図６において太線で囲われた部分における距離Ｄ（ｍ，ｉ）の値に基づいて、探索する。
【００４４】
より詳細には、探索部１５０は、指定部１５１により指定されたフレームよりも１つ前のフレームにおいて特定された対応関係を利用して、指定されたフレームにおける対応関係を探索する。具体的に説明すると、探索部１５０は、指定部１５１により第ｍフレームと第ｉ音素状態とが指定された場合における対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）を、第（ｍ−１）フレームから第ｍフレームにかけて音素状態が遷移する場合と遷移しない場合との２通りの候補のうちから特定する。
【００４５】
ここで、第（ｍ−１）フレームから第ｍフレームにかけて音素状態が遷移する場合とは、対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）において第（ｍ−１）フレームが第（ｉ−１）音素状態に対応しており、且つ、第ｍフレームが第ｉ音素状態に対応している場合である。これに対して、第（ｍ−１）フレームから第ｍフレームにかけて音素状態が遷移しない場合とは、対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）において第（ｍ−１）フレームと第ｍフレームとが共に第ｉ音素状態に対応している場合である。
【００４６】
図７に、図６に示した第１５フレームと第８音素状態とが指定された状態において、対応関係Ｒ（１５，８）の２通りの候補の例を示す。図７において、実線で示す経路（系列）は、第１４フレームから第１５フレームにかけて音素状態が遷移しない場合の対応関係Ｒ（１５，８）の候補Ｃ１を表す。一方で、破線で示す経路（系列）は、第１４フレームから第１５フレームにかけて音素状態が遷移する場合の対応関係Ｒ（１５，８）の候補Ｃ２を表す。
【００４７】
２つの候補Ｃ１，Ｃ２は、図７に示す距離テーブル３０において、いずれも先頭の位置（１，１）から指定された位置（１５，８）を結ぶ経路によって表される。ここで、第１の候補Ｃ１の経路は、指定された第１５フレームの１つ前の第１４フレームにおいて、太い実線で囲った位置（１４，８）を通る。言い換えると、第１の候補Ｃ１は、第１４フレームと第１５フレームとがいずれも第８音素状態に対応していると仮定された場合の対応関係（１５，８）に相当する。これに対して、第２の候補Ｃ２の経路は、指定された第１５フレームの１つ前の第１４フレームにおいて、太い破線で囲った位置（１４，７）を通る。言い換えると、第２の候補Ｃ２は、第１４フレームが第７音素状態に対応しており、且つ、第１５フレームが第８音素状態に対応していると仮定された場合の対応関係（１５，８）に相当する。
【００４８】
探索部１５０は、第１の候補Ｃ１の経路のうちの位置（１，１）から位置（１４，８）までの経路として、指定部１５１により第１４フレームと第８音素状態とが指定された際に特定された対応関係Ｒ（１４，８）の経路を利用する。また、探索部１５０は、第２の候補Ｃ２の経路のうちの位置（１，１）から位置（１４，７）までの経路として、指定部１５１により第１４フレームと第７音素状態とが指定された際に特定された対応関係Ｒ（１４，７）の経路を利用する。探索部１５０は、このような２つの候補Ｃ１，Ｃ２のうちから、スコア算出部１５２により算出されるスコアに基づいて対応関係Ｒ（１５，８）を特定する。
【００４９】
スコア算出部１５２は、出力確率取得部１３０により取得された出力確率に基づいて、対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）を探索するためのスコアを算出する。スコアは、フレームと音素との対応関係の尤もらしさを示す尺度であって、尤度とも呼ぶ。スコア算出部１５２は、２つの候補Ｃ１，Ｃ２のそれぞれについて、各フレームに対応する音素の出力確率に基づく値を、音素毎に対応するフレームの数で正規化し、且つ、複数のフレームに亘って累積することにより、スコアを算出する。ここで、出力確率に基づく値とは、具体的には出力確率の対数をとることによって得られる距離に相当する。
【００５０】
具体的に説明すると、スコア算出部１５２は、距離テーブル３０における先頭の位置（１，１）から指定された位置（ｍ，ｉ）までを結ぶ経路のスコアとして、下記（１）式に示すＰ（ｍ，ｎ）を算出する。下記（１）式におけるＰ１（ｋ）及びＰ２（ｍ，ｎ）は、スコアの算出対象の経路での第ｔフレームにおける距離Ｄ（ｔ）又は出力確率Ｓ（ｔ）を用いて、それぞれ下記（２）式及び下記（３）式のように表される。
【００５１】
【数１】
2019219598.tif 000003
【００５２】
【数２】
2019219598.tif 000004
【００５３】
【数３】
2019219598.tif 000005
【００５４】
上記（１）式において、ｎは、指定部１５１により指定された第ｉ音素状態が含まれる音素が、先頭の音素から何番目であるかを表す値である。例えば、図７において指定された第８音素状態は、先頭から３番目の音素「ｍ」の第２状態であるので、ｉ＝８はｎ＝３に対応する。一般的に、各音素の状態数が３である場合、第ｉ音素状態と当該第ｉ音素状態が含まれる第ｎ音素とは、“３×（ｎ−１）＜ｉ≦３×ｎ”の関係を満たす。
【００５５】
上記（１）式の右辺の第１項は、距離テーブル３０における先頭の音素から（ｎ−１）番目の音素までの各音素に関するスコアである。スコア算出部１５２は、先頭からｋ番目の音素（第ｋ音素）に関するスコアＰ１（ｋ）を、上記（２）式に従って算出する。上記（２）式において、Ｔ（ｋ）は、スコアの算出対象となる対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）の候補において、先頭からｋ番目の音素（第ｋ音素）に対応するフレームの数を表す。すなわち、距離テーブル３０における先頭の音素から末尾の音素までＴ（ｋ）を積算した値“Ｔ（１）＋Ｔ（２）＋…”は、フレームの総数Ｔに一致する。
【００５６】
また、上記（２）式において、ａ（ｋ）は、第ｋ音素に対応するＴ（ｋ）個のフレームが、距離テーブル３０における先頭から何番目のフレームから開始するかを表す値である。言い換えると、対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）の候補において、第ｋ音素は、第ａ（ｋ）フレームから開始するＴ（ｋ）個のフレームに対応付けられている。ここで、ａ（ｋ）とＴ（ｋ）とは、“ａ（ｋ）＝Ｔ（１）＋Ｔ（２）＋…Ｔ（ｋ−１）＋１”の関係を満たす。
【００５７】
スコア算出部１５２は、上記（２）式に従って、第ｋ音素の出力確率に基づく値である距離Ｄ（ｔ）又は出力確率の対数ｌоｇＳ（ｔ）を、第ｋ音素に対応する第ａ（ｋ）フレームからのＴ（ｋ）個のフレームに亘って累積する。そして、スコア算出部１５２は、累積した値を、第ｋ音素に対応するフレーム数Ｔ（ｋ）で正規化する、すなわちＴ（ｋ）の値で除算することによって、第ｋ音素のスコアＰ１（ｋ）を算出する。
【００５８】
上記（１）式の右辺の第２項は、距離テーブル３０における第ｎ音素、すなわち指定部１５１により指定された第ｉ音素状態が含まれる音素に関するスコアである。スコア算出部１５２は、第ｎ音素に関するスコアＰ２（ｍ，ｎ）を、上記（３）式に従って算出する。スコア算出部１５２は、第ｎ音素に対応する第ａ（ｎ）フレームから第ｍフレームまでの“ｍ−ａ（ｎ）＋１”個のフレームに亘って、距離Ｄ（ｔ）又は出力確率の対数ｌоｇＳ（ｔ）を累積する。そして、スコア算出部１５２は、累積した値をフレーム数“ｍ−ａ（ｎ）＋１”で除算することによって、スコアＰ２（ｍ，ｎ）を算出する。
【００５９】
このように、スコア算出部１５２は、第ｎ音素のスコアＰ２（ｍ，ｎ）を、第１音素から第（ｎ−１）音素までのスコアＰ１（ｋ）とは異なる式に基づいて算出する。この理由は、探索部１５０が対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）を探索する時点では、第ｎ音素に対応するフレームの数Ｔ（ｎ）が未だ確定していないからである。言い換えると、第（ｍ＋１）フレーム以降のフレームに対応する音素が引き続き第ｎ音素であるのか、それとも第（ｎ＋１）音素以降であるのかが確定していない。例えば図７に示した距離テーブル３０では、第１６フレーム以降のフレームに対応する音素が引き続き「ｍ」であるのか否かが確定していない。
【００６０】
そのため、スコア算出部１５２は、ｍ個のフレームのうちの、ｎ個の音素のうちの先頭の音素から（ｎ−１）番目の音素までに対応するフレームを除いた残りのフレームを、第ｎ音素に対応する少なくとも１つのフレームとして用いて、第ｎ音素のスコアＰ２（ｍ，ｎ）を算出する。すなわち、スコア算出部１５２は、第ｎ音素のスコアＰ２（ｍ，ｎ）を算出する際、第ｎ音素に対応する少なくとも１つのフレームの数として最終的に確定する値Ｔ（ｎ）の代わりに、先頭から（ｎ−１）個の音素に対応するフレームをｍ個のフレームから除いた残りのフレームの数“ｍ−ａ（ｎ）＋１”を用いて、距離Ｄ（ｔ）を累積した値を正規化する。
【００６１】
スコア算出部１５２は、対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）の複数の候補のそれぞれについて、スコアＰ（ｍ，ｎ）を算出する。具体的に説明すると、スコア算出部１５２は、対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）の複数の候補として、第（ｍ−１）フレームと第ｉ音素状態とが対応していると仮定された場合における第１の候補Ｃ１と、第（ｍ−１）フレームと第（ｉ−１）音素状態とが対応していると仮定された場合における第２の候補Ｃ２と、のそれぞれについて、スコアＰ（ｍ，ｎ）を算出する。
【００６２】
第１の候補Ｃ１について算出されるスコアＰ（ｍ，ｎ）は、第（ｍ−１）フレームから第ｍフレームにかけて音素状態が遷移しない（停留する）場合のスコアであるため、「状態停留スコア」と呼ぶ。これに対して、第２の候補Ｃ２について算出されるスコアＰ（ｍ，ｎ）は、第（ｍ−１）フレームから第ｍフレームにかけて音素状態が遷移する場合のスコアであるため、「状態遷移スコア」と呼ぶ。
【００６３】
具体的に図８及び図９を参照して、状態停留スコア及び状態遷移スコアの算出例について説明する。図８は、図７に示した対応関係Ｒ（１５，８）の第１の候補Ｃ１について状態停留スコアを算出する例を示す。これに対して、図９は、図７に示した対応関係Ｒ（１５，８）の第２の候補Ｃ２について状態遷移スコアを算出する例を示す。なお、図８及び図９では、理解を容易にするため、図７に示した距離テーブル３０のうちの一部のみを示しており、関与しない部分の距離Ｄ（ｔ）の値を省略している。
【００６４】
（Ａ１）図８に示す第１の候補Ｃ１において、第１音素「ｒ」の３つの状態は、第１から第４フレームまでの４個のフレームに対応付けられている。そのため、スコア算出部１５２は、上記（２）式に従って、第１から第４フレームにおける第１の候補Ｃ１に沿った距離の和“Ｄ（１）＋Ｄ（２）＋Ｄ（３）＋Ｄ（４）＝３＋４＋３＋２＝１２”を、対応するフレームの数“Ｔ（１）＝４”で除算する。これにより、スコア算出部１５２は、第１音素「ｒ」に関するスコア“Ｐ１（１）＝１２／４＝３”を得る。
【００６５】
（Ａ２）次に、第２音素「ａ：」の３つの状態は、第５から第１１フレームまでの７個のフレームに対応付けられている。そのため、スコア算出部１５２は、上記（２）式に従って、第５から第１１フレームにおける第１の候補Ｃ１に沿った距離の和“Ｄ（５）＋Ｄ（６）＋…＋Ｄ（１１）＝４＋５＋５＋６＋５＋２＋１＝２８”を、対応するフレームの数“Ｔ（２）＝７”で除算する。これにより、スコア算出部１５２は、第２音素「ａ：」に関するスコア“Ｐ１（２）＝２８／７＝４”を得る。
【００６６】
（Ａ３）第３音素「ｍ」は、指定部１５１により指定された第８音素状態が含まれる音素である。そのため、スコア算出部１５２は、上記（３）式に従って、第３音素「ｍ」に対応する先頭のフレームである第１２フレームから指定部１５１により指定された第１５フレームにおける第１の候補Ｃ１に沿った距離の和“Ｄ（１２）＋Ｄ（１３）＋Ｄ（１４）＋Ｄ（１５）＝５＋３＋２＋４＝１４”を、第１２から第１５フレームまでのフレームの数“１５−１２＋１＝４”で除算する。これにより、スコア算出部１５２は、第３音素「ｍ」に関するスコア“Ｐ２（１５，３）＝１４／４＝３．５”を得る。
【００６７】
このようにして先頭のフレーム及び音素状態から指定されたフレーム及び音素状態までのスコアＰ１（１），Ｐ１（２），Ｐ２（１５，３）を算出すると、スコア算出部１５２は、上記（１）式により、対応関係Ｒ（１５，８）の状態停留スコア“Ｐ（１５，３）＝Ｐ１（１）＋Ｐ１（２）＋Ｐ２（１５，３）＝３＋４＋３．５＝１０．５”を得る。
【００６８】
（Ｂ１）図９に示す第２の候補Ｃ２において、第１音素「ｒ」の３つの状態は、第１から第９フレームまでの４個のフレームに対応付けられている。そのため、スコア算出部１５２は、上記（２）式に従って、第１から第９フレームにおける第２の候補Ｃ２に沿った距離の和“Ｄ（１）＋Ｄ（２）＋…＋Ｄ（９）＝３＋４＋３＋４＋６＋４＋７＋３＋２＝３６”を、対応するフレームの数“Ｔ（１）＝９”で除算する。これにより、スコア算出部１５２は、第１音素「ｒ」に関するスコア“Ｐ１（１）＝３６／９＝４”を得る。
【００６９】
（Ｂ２）次に、第２音素「ａ：」の３つの状態は、第１０から第１３フレームまでの４個のフレームに対応付けられている。そのため、スコア算出部１５２は、上記（２）式に従って、第１０から第１３フレームにおける第２の候補Ｃ２に沿った距離の和“Ｄ（１０）＋Ｄ（１１）＋Ｄ（１２）＋Ｄ（１３）＝４＋５＋５＋１＝１５”を、対応するフレームの数“Ｔ（２）＝４”で除算する。これにより、スコア算出部１５２は、第２音素「ａ：」に関するスコア“Ｐ１（２）＝１５／４＝３．７５”を得る。
【００７０】
（Ｂ３）第３音素「ｍ」は、指定部１５１により指定された第８音素状態が含まれる音素である。そのため、スコア算出部１５２は、上記（３）式に従って、第３音素「ｍ」に対応する先頭のフレームである第１４フレームから指定部１５１により指定された第１５フレームにおける第２の候補Ｃ２に沿った距離の和“Ｄ（１４）＋Ｄ（１５）＝６＋４＝１０”を、第１４から第１５フレームまでのフレームの数“１５−１４＋１＝２”で除算する。これにより、スコア算出部１５２は、第３音素「ｍ」に関するスコア“Ｐ２（１５，３）＝１０／２＝５”を得る。
【００７１】
このようにして先頭のフレーム及び音素状態から指定されたフレーム及び音素状態までのスコアＰ１（１），Ｐ１（２），Ｐ２（１５，３）を算出すると、スコア算出部１５２は、上記（１）式により、対応関係Ｒ（１５，８）の状態遷移スコア“Ｐ（１５，３）＝Ｐ１（１）＋Ｐ１（２）＋Ｐ２（１５，３）＝４＋３．７５＋５＝１２．７５”を得る。
【００７２】
このように、スコア算出部１５２は、距離Ｄ（ｔ）の累積値を音素毎にフレームの数で正規化することにより、第ｋ音素におけるスコアを算出する。そして、スコア算出部１５２は、第ｋ音素におけるｋの値が１からｎまでのそれぞれである場合に算出されたｎ個の音素のスコアＰ１（１）、Ｐ１（２）、…、Ｐ１（ｎ−１）、Ｐ２（ｍ，ｎ）を累積することにより、対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）の２つの候補Ｃ１，Ｃ２のそれぞれのスコアＰ（ｍ，ｎ）を算出する、
【００７３】
ここで、スコア算出部１５２がスコアを算出する際に、距離Ｄ（ｔ）の累積値をフレームの数で正規化する処理を音素毎に分けて実行する理由は、音素列のうちの一部の音素のみの影響によって音声信号を誤認識することを抑制するためである。具体的に、スコア算出部１５２が、距離Ｄ（ｔ）の累積値を、音素毎ではなく先頭のフレームから指定部１５１により指定された第ｍフレームまでの全フレームの数で正規化することによって対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）のスコアを算出する場合について考える。
【００７４】
距離Ｄ（ｔ）の累積値を全フレームの数で正規化する場合、スコア算出部１５２は、対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）のスコアとして、例えば下記（４）式に示すＰ’（ｍ）を算出する。すなわち、スコア算出部１５２は、距離Ｄ（ｔ）又は出力確率の対数ｌоｇＳ（ｔ）の累積値を、先頭のフレームから指定部１５１により指定された第ｍフレームまでの全フレームの数“ｍ”で除算することにより、対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）のスコアＰ’（ｍ）を算出する。
【００７５】
【数４】
2019219598.tif 000006
【００７６】
具体的に図１０（ａ）及び（ｂ）を参照して、上記（１）式に従って音素毎にフレーム数で正規化する場合と、上記（４）式に従って全フレーム数で正規化する場合と、の違いについて説明する。なお、図１０（ａ）及び（ｂ）に示す距離テーブル３１，３２は、図７から図９に示した距離テーブル３０とは異なる例であって、１１個のフレーム及び５個の音素に亘る対応関係Ｒ（１１，５）を示している。また、図１０（ａ）及び（ｂ）は、理解を容易にするため、各音素の状態数は１つである場合の例を示している。
【００７７】
上記（１）式に従って音素毎にフレーム数で正規化してスコアを算出する場合、スコア算出部１５２は、図１０（ａ）に示した対応関係Ｒ（１１，５）のスコアを、“Ｐ（１１，５）＝６／１＋（２＋２＋２＋３＋３＋１＋２）／７＋７／１＋４／１＋６／１＝２５．１”と算出する。同様に、スコア算出部１５２は、図１０（ｂ）に示した対応関係Ｒ（１１，５）のスコアを、“Ｐ（１１，５）＝（４＋４）／２＋（３＋３＋３＋３）／４＋４／１＋（３＋３）／２＋（４＋５）／２＝１８．５”と算出する。このように、図１０（ｂ）の方が図１０（ａ）よりも小さいスコアが得られる。
【００７８】
これに対して、上記（４）式に従って全フレーム数で正規化してスコアを算出する場合、スコア算出部１５２は、図１０（ａ）に示した対応関係Ｒ（１１，５）のスコアを、“Ｐ’（１１）＝（６＋２＋２＋２＋３＋３＋１＋２＋７＋４＋６）／１１＝３．４５”と算出する。同様に、スコア算出部１５２は、図１０（ｂ）に示した対応関係Ｒ（１１，５）のスコアを、“Ｐ’（１１）＝（４＋４＋３＋３＋３＋３＋４＋３＋３＋４＋５）／１１＝３．５４”と算出する。このように、音素毎にフレーム数で正規化した場合とは異なり、図１０（ａ）の方が図１０（ｂ）よりも小さいスコアが得られる。
【００７９】
このように音素毎にフレーム数で正規化するか否かでスコアの大小が異なる理由は、音素列のうちの一部の音素のみの経路が、経路全体の中で長い部分を占めていることに起因する。例えば図１０（ａ）では、音素列「ｒ，ａ：，ｍ，ｅ，Ｎ」のうちの音素「ａ：」が、全部で１１個のフレームのうちの第２から第８フレームまでの７個のフレームに対応している。このように一部の音素のみが全フレームのうちの多くのフレームに対応している場合、その一部の音素について算出された距離Ｄ（ｔ）が経路全体のスコアに大きな影響を与え易い。その結果、その一部の音素のみが認識対象の音声信号に類似している場合であっても、音素列全体の類似度が高いと誤判定され易い。
【００８０】
このような誤判定を避けるために、スコア算出部１５２は、上記（１）式に従って音素毎にフレーム数で正規化してスコアを算出する。その結果、各音素の重みが均一化されるため、一部の音素のみが経路全体のスコアに大きな影響を与え難くなり、ＤＰマッチングの精度を高めることができる。
【００８１】
図２に示した音声認識装置１０の機能の説明に戻る。特定部１５３は、スコア算出部１５２により算出されたスコアに基づいて、先頭のフレームから指定部１５１により指定されたフレームまでの各フレームと、先頭の音素状態から指定部１５１により指定された音素状態までの各音素状態と、の対応関係を特定する。例えば、指定部１５１により第ｍフレームと第ｉ音素状態とが指定された場合、特定部１５３は、スコア算出部１５２により対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）の第１の候補Ｃ１について算出された状態停留スコアと、第２の候補Ｃ２について算出された状態遷移スコアと、を比較する。そして、特定部１５３は、２つの候補Ｃ１，Ｃ２のうちのスコアが良い方の経路を、対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）の最尤系列として特定する。
【００８２】
ここで、スコアが良いとは、上記（１）式で表されるスコアＰ（ｍ，ｎ）の値が小さいことに相当する。図７の例では、第１の候補Ｃ１について算出された状態停留スコア“１０．５”は、第２の候補Ｃ２について算出された状態遷移スコア“１２．７５”よりも小さい。そのため、特定部１５３は、第１の候補Ｃ１を対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）の最尤系列として選択し、第２の候補Ｃ２を対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）の最尤系列から除外する。このように、特定部１５３は、経路が異なる２つの候補Ｃ１，Ｃ２のうちからスコアが良い方の候補を選択することにより、フレームと音素との対応関係を特定する。
【００８３】
繰り返し部１５４は、指定部１５１により指定されるフレームと音素状態とのうちの少なくとも一方を変化させながら、スコア算出部１５２及び特定部１５３の処理を繰り返す。言い換えると、繰り返し部１５４は、先頭からｍ個のフレームにおけるｍの値と、先頭からｎ個の音素又はｉ個の音素状態におけるｎ又はｉの値と、のうちの少なくとも一方を増加させながら、スコア算出部１５２及び特定部１５３の処理を繰り返し実行する。
【００８４】
繰り返し部１５４による繰り返し処理において、指定部１５１により第ｍフレームと第ｉ音素状態とが指定された場合、スコア算出部１５２は、第（ｍ−１）フレームと第ｉ音素状態とが指定された際に特定された対応関係Ｒ（ｍ−１，ｉ）を用いて、対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）の第１の候補Ｃ１のスコア（状態停留スコア）を算出する。更に、スコア算出部１５２は、第（ｍ−１）フレームと第（ｉ−１）音素状態とが指定された際に特定された対応関係Ｒ（ｍ−１，ｉ−１）を用いて、対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）の第２の候補Ｃ２のスコア（状態遷移スコア）を算出する。そして、特定部１５３は、スコア算出部１５２により算出された状態停留スコアと状態遷移スコアとのうちの良い方のスコアの経路を、対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）として特定する。
【００８５】
このようにして、探索部１５０は、指定部１５１により指定されるフレームと音素状態とを先頭から末尾まで順にシフトさせながら、距離テーブル３０全体におけるＴ個のフレームと１５個の音素状態との対応関係Ｒ（Ｔ，１５）を徐々に構築していく。
【００８６】
更に、繰り返し部１５４は、候補語記憶部２２に記憶された複数の候補語のそれぞれについて、指定部１５１、スコア算出部１５２及び特定部１５３の処理を繰り返す。これにより、スコア算出部１５２は、複数の候補語のそれぞれについて、上述した手法によりスコアを算出する。そして、特定部１５３は、複数の候補語のそれぞれについて、スコア算出部１５２により算出されたスコアに基づいて、フレームと音素状態との対応関係を特定する。
【００８７】
判定部１６０は、特定部１５３により特定された対応関係に基づいて、候補語記憶部２２に記憶された複数の候補語のそれぞれについて、認識対象の音声信号において発せられている言葉であるか否かを判定する。具体的に説明すると、判定部１６０は、特定部１５３により複数の候補語のそれぞれについて特定された対応関係のスコアを比較することにより、複数の候補語のうちのいずれかを、認識対象の音声信号において発せられている言葉として判定する。
【００８８】
複数の候補語のそれぞれについて特定された対応関係とは、複数の候補語のそれぞれの距離テーブル３０において、先頭から末尾までの各フレームと先頭から末尾までの各音素状態との対応関係として最終的に特定された対応関係である。判定部１６０は、複数の候補語のそれぞれについて特定された対応関係において、スコア算出部１５２により算出されたスコアの大小関係を比較する。そして、判定部１６０は、複数の候補語のうちのスコアが最も良い、すなわちスコアが最も小さい候補語を、認識対象の音声信号において発せられている言葉と判定する。判定部１６０は、制御部１１によって実現される。判定部１６０は、判定手段として機能する。
【００８９】
以上のように構成される音声認識装置１０によって実行される音声認識処理の流れについて、図１１及び図１２に示すフローチャートを参照して説明する。
【００９０】
図１１に示す音声認識処理は、ユーザから入力部１３等を介して音声認識を開始する指示を受け付けると、開始する。音声認識処理を開始すると、制御部１１は、認識対象の音声信号を取得する（ステップＳ１）。例えば、制御部１１は、ユーザから発せられた音声、又は会議、テレビ、映画等で発せられた音声を示す信号を、入力部１３又は通信部１５を介して取得する。なお、音声認識処理を開始する指示を受け付けた時点で既に認識対象の音声信号が取得されていた場合には、ステップＳ１の処理は省略される。
【００９１】
音声信号を取得すると、制御部１１は、取得した音声信号の先頭のフレームを指定する（ステップＳ２）。先頭のフレームを指定すると、制御部１１は、特徴量算出部１２０として機能し、指定したフレームにおける音声信号の特徴量を算出する（ステップＳ３）。具体的に説明すると、制御部１１は、先頭のフレームにおける音声データをフーリエ変換して周波数スペクトルに変換し、メルフィルタバンクを適用することにより、音声信号からその特徴量を抽出する。
【００９２】
特徴量を算出すると、制御部１１は、出力確率取得部１３０として機能し、音響モデル記憶部２１に記憶された音響モデルの全音素について、出力確率を取得する（ステップＳ４）。例えば、制御部１１は、正規混合連続分布又はニューラルネットワークの手法を用いて、モノフォンモデルの全音素について、算出された特徴量が出力される出力確率を算出する。これにより、制御部１１は、指定したフレームにおける音声信号が、モノフォンモデルにおけるどの音素に対応する確率が高いかの指標を算出する。
【００９３】
出力確率を取得すると、制御部１１は、指定したフレームが音声信号の末尾のフレームに到達したか否かを判定する（ステップＳ５）。指定したフレームが末尾のフレームに到達していない場合（ステップＳ５；ＮＯ）、制御部１１は、次のフレームを指定する（ステップＳ６）。例えば、現在先頭のフレームを指定している場合には、制御部１１は、次のフレームとして先頭から２番目のフレームを指定する。現在先頭からｔ番目のフレームを指定している場合には、制御部１１は、次のフレームとして先頭から（ｔ＋１）番目のフレームを指定する。
【００９４】
次のフレームを指定すると、制御部１１は、処理をステップＳ３に戻す。そして、制御部１１は、新たに指定したフレームについて、ステップＳ３における特徴量の算出処理、及びステップＳ４における出力確率の取得処理を実行する。このように、制御部１１は、認識対象の音声信号の先頭から末尾までの各フレームについて特徴量を算出する。そして、制御部１１は、算出した特徴量の出力確率を、音響モデルの全音素について取得する。
【００９５】
最終的に、指定したフレームが末尾のフレームに到達すると（ステップＳ５；ＹＥＳ）、制御部１１は、変換部１４０として機能し、候補語記憶部２２に記憶された複数の候補語を読み込んで、それぞれ音素列に変換する（ステップＳ７）。例えば、読み込んだ候補語が「ラーメン」である場合、制御部１１は、候補語「ラーメン」を音素列「ｒ，ａ：，ｍ，ｅ，Ｎ」に変換する。或いは、読み込んだ候補語が英語「ｃａｋｅ」である場合、制御部１１は、候補語「ｃａｋｅ」を音素列「ｋ，ｅ，ｉ，ｋ」に変換する。
【００９６】
複数の候補語のそれぞれを音素列に変換すると、制御部１１は、探索部１５０として機能し、複数の候補語のそれぞれについてフレームと音素状態との対応関係を探索する（ステップＳ８）。ステップＳ８の探索処理の詳細については、図１２に示すフローチャートを参照して説明する。
【００９７】
図１２に示す探索処理を開始すると、制御部１１は、指定部１５１として機能し、複数の候補語のうちから候補語を１つ指定する（ステップＳ８０１）。候補語を１つ指定すると、制御部１１は、指定した候補語について、距離テーブル３０を生成する（ステップＳ８０２）。例えば、指定した候補語が「ラーメン」である場合、制御部１１は、ステップＳ７で得られた音素列「ｒ，ａ：，ｍ，ｅ，Ｎ」を構成する１５個の音素状態を列にとり、認識対象の音声信号におけるＴ個のフレームを行にとったマトリックスを用意する。そして、制御部１１は、ステップＳ４で取られた出力確率から距離を算出し、算出した距離をマトリックスの各要素に配置することにより、図４に示す距離テーブル３０を生成する。
【００９８】
距離テーブル３０を生成すると、制御部１１は、指定部１５１として機能し、生成した距離テーブル３０におけるフレームを１つ指定する（ステップＳ８０３）。更に、制御部１１は、生成した距離テーブル３０における音素状態を１つ指定する（ステップＳ８０４）。そして、制御部１１は、スコア算出部１５２として機能し、指定したフレームと音素状態について、１つ前のフレームからの状態停留スコア及び状態遷移スコアを算出する（ステップＳ８０５）。
【００９９】
具体的に説明すると、先頭からｍ番目のフレームと先頭からｉ番目の音素状態とを指定した場合、制御部１１は、対応関係Ｒ（ｍ，ｉ）の２つの候補について、上述した式（１）に従ってスコアＰ（ｍ，ｎ）を算出する。例えば、図７に示したように先頭から１５番目のフレームと先頭から８番目の音素状態（先頭から３番目の音素の第２状態）とを指定した場合、制御部１１は、対応関係Ｒ（１５，８）における第１の候補Ｃ１のスコアＰ（１５，３）を状態停留スコアとして算出し、第２の候補Ｃ２のスコアＰ（１５，３）を状態遷移スコアとして算出する。
【０１００】
状態停留スコア及び状態遷移スコアを算出すると、制御部１１は、特定部１５３として機能し、算出した状態停留スコアと状態遷移スコアとを比較して、スコアが良い方の経路を残す（ステップＳ８０６）。具体的に説明すると、制御部１１は、状態停留スコアと状態遷移スコアとのうちのスコアが小さい方に対応する経路を、先頭のフレーム及び音素状態から指定したフレーム及び音素状態までの最尤系列として決定する。このとき、制御部１１は、スコアが大きい方の経路については候補から除去する。
【０１０１】
このようにして経路を選択すると、制御部１１は、指定した音素状態が末尾の音素状態に到達したか否かを判定する（ステップＳ８０７）。指定した音素状態が末尾の音素状態に到達していない場合（ステップＳ８０７；ＮＯ）、制御部１１は、次の音素状態を指定する（ステップＳ８０８）。例えば、現在先頭からｉ番目の音素状態を指定している場合には、制御部１１は、次の音素状態として先頭から（ｉ＋１）番目の音素状態を指定する。
【０１０２】
次の音素状態を指定すると、制御部１１は、処理をステップＳ８０５に戻す。そして、制御部１１は、繰り返し部１５４として機能し、新たに指定した音素状態について、ステップＳ８０５における状態遷移スコア及び状態停留スコアの算出処理、及びステップＳ８０６における経路の選択処理を実行する。このように、制御部１１は、ステップＳ８０３で指定したフレームについて、距離テーブル３０における先頭から順に音素状態を１つずつ指定する。そして、制御部１１は、先頭のフレームから指定されたフレームまでの各フレームと、先頭の音素状態から指定された音素状態までの各音素状態と、の対応関係を特定する。
【０１０３】
なお、ステップＳ８０４で先頭の音素状態を指定した場合には、１つ前の音素状態が存在しないため、制御部１１は、ステップＳ８０５において状態遷移スコアを算出しない。この場合、制御部１１は、ステップＳ８０６において、状態停留スコアに対応する経路、すなわち、先頭のフレームから指定されたフレームまでに亘る全てのフレームが先頭の音素状態に対応しているとの対応関係を特定する。
【０１０４】
指定した音素状態が末尾の音素状態に到達すると（ステップＳ８０７；ＹＥＳ）、制御部１１は、指定したフレームが音声信号の認識区間における末尾のフレームに到達したか否かを判定する（ステップＳ８０９）。指定したフレームが末尾のフレームに到達していない場合（ステップＳ８０９；ＮＯ）、制御部１１は、次のフレームを指定する（ステップＳ８１０）。例えば、現在先頭からｍ番目のフレームを指定している場合には、制御部１１は、次のフレームとして先頭から（ｍ＋１）番目のフレームを指定する。
【０１０５】
次のフレームを指定すると、制御部１１は、処理をステップＳ８０４に戻す。そして、制御部１１は、繰り返し部１５４として機能し、新たに指定したフレームについて、ステップＳ８０４からステップＳ８０８の処理を実行する。なお、ステップＳ８０３で先頭のフレームを指定した場合には、１つ前のフレームが存在しないため、制御部１１は、ステップＳ８０４からステップＳ８０８の処理をスキップする。このように、制御部１１は、認識対象の音声信号の２番目のフレームから順にフレームを１つずつ指定しながら、認識対象の音声信号における各フレームと、指定された候補語における各音素状態と、の対応関係を特定する。
【０１０６】
指定したフレームが末尾のフレームに到達すると（ステップＳ８０９；ＹＥＳ）、制御部１１は、全ての候補語を指定したか否かを判定する（ステップＳ８１１）。全ての候補語を指定していない場合（ステップＳ８１１；ＮＯ）、制御部１１は、候補語記憶部２２に記憶された複数の候補語のうちの未指定の候補語を次の候補語として指定する（ステップＳ８１２）。
【０１０７】
次の候補語を指定すると、制御部１１は、処理をステップＳ８０２に戻す。そして、制御部１１は、繰り返し部１５４として機能し、新たに指定した候補語について、ステップＳ８０２からステップＳ８１１の処理を実行する。このように、制御部１１は、候補語記憶部２２に記憶された複数の候補語のそれぞれについて、認識対象の音声信号の各フレームと各音素状態との間の対応関係を探索する。
【０１０８】
最終的に、全ての候補語の指定を終えると（ステップＳ８１１；ＹＥＳ）、制御部１１は、図１２に示した探索処理を終了する。
【０１０９】
図１１に示した音声認識処理に戻る。複数の候補語のそれぞれについてフレームと音素状態との対応関係を探索すると、制御部１１は、判定部１６０として機能し、複数の候補語のうちのスコアが最良の候補語を認識結果として判定する（ステップＳ９）。具体的に説明すると、制御部１１は、指定したフレームが末尾のフレームに到達し、且つ、指定した音素状態が末尾の音素状態に到達した場合において、ステップＳ８０５で算出された状態停留スコアと状態遷移スコアのうちの、ステップＳ８０６で残された経路のスコア、すなわち良い方のスコアを、複数の候補語間で比較する。そして、制御部１１は、複数の候補語のうちのスコアが最良の候補語を、音声信号において発せられている言葉として判定する。
【０１１０】
認識対象の音声信号において発せられている言葉を判定すると、制御部１１は、認識結果を出力する（ステップＳ１０）。例えば、制御部１１は、音声信号において発せられていると判定された言葉を出力部１４の表示部に表示する。或いは、制御部１１は、音声信号において発せられていると判定された言葉をスピーカから音声で出力する。これにより、ユーザは、音声信号の認識結果を確認することができる。以上により、図１１に示した音声認識処理は終了する。
【０１１１】
以上説明したように、本実施形態に係る音声認識装置１０は、動的計画法によりフレームと音素との対応関係を探索し、認識対象の音声信号において発せられている言葉を判定する装置であって、フレームと音素との対応関係を探索する過程で、各フレームに対応する音素の出力確率に基づく値を、音素毎に対応するフレームの数で正規化し、且つ、複数のフレームに亘って累積することにより算出されたスコアに基づいて対応関係を特定する。
【０１１２】
音素毎に対応するフレームの数で正規化されたスコアを用いることにより、各音素の重みの偏りを小さくすることができ、各音素のスコア全体に対する寄与度が均一化される。これにより、音素列の中で一部の音素が多くのフレームに対応している場合、その一部の音素のみの影響によって精度の良いスコアが得られなくなることを抑制することができる。その結果、フレームと音素との対応関係を探索する際における探索の精度を向上させることができるため、音声認識の精度の向上につながる。
【０１１３】
また、本実施形態に係る音声認識装置１０によれば、精度の良いスコアを算出することにより、フレームと音素との対応関係を探索する過程で候補の枝刈りの精度を高めることができるため、残すべき候補の数を抑えることができる。そのため、対応関係の探索時の計算コストを抑えることができ、省メモリ化が可能となる。特に、多くの候補語の中から認識対象の音声信号において発せられている言葉を判定する場合において、少ない計算コストで効率的な音声認識が可能となる。
【０１１４】
（変形例）
以上に本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態は一例であり、本発明の適用範囲はこれに限られない。すなわち、本発明の実施形態は種々の応用が可能であり、あらゆる実施の形態が本発明の範囲に含まれる。
【０１１５】
例えば、上記実施形態では、音声認識装置１０は、認識対象の音声信号を取得し、候補語記憶部２２に記憶された複数の候補語のうちのいずれかを、取得した音声信号において発せられている言葉として判定した。しかしながら、本発明において、音声認識装置１０は、対象語として検索語を取得し、検索対象となる音声信号のうちから取得した検索語が発せられている区間を検索しても良い。すなわち、音声認識装置１０は、いわゆる音声検索装置として機能しても良い。
【０１１６】
音声認識装置１０が音声検索装置として機能する場合、探索部１５０は、上記実施形態において複数の候補語のそれぞれについて実行したフレームと音素との対応関係の探索処理を、音声信号における異なる複数の区間のそれぞれについて実行する。具体的に説明すると、スコア算出部１５２は、出力確率取得部１３０により取得された出力確率に基づいて、音声信号における異なる複数の区間のそれぞれについて、フレームと音素との対応関係の複数の候補のスコアを上記（１）式に従って算出する。特定部１５３は、複数の区間のそれぞれについて、スコア算出部１５２により算出されたスコアに基づいて、フレームと音素との対応関係を特定する。そして、判定部１６０は、特定部１５３により複数の区間のそれぞれについて特定された対応関係のスコアを比較することにより、複数の区間のうちから対象語が発せられている区間を判定する。
【０１１７】
上記実施形態では、出力確率取得部１３０は、出力確率を、音響モデル記憶部２１に記憶された音響モデルの全音素について取得した。しかしながら、本発明において、出力確率取得部１３０は、少なくとも候補語記憶部２２に記憶された複数の候補語に対応する複数の音素のそれぞれについて出力確率を取得すれば良い。言い換えると、出力確率取得部１３０は、音響モデルの全音素のうちの少なくとも音声認識で使用する一部の音素について出力確率を取得すれば良く、音声認識で使用しない音素については出力確率を取得しなくても良い。
【０１１８】
本発明において、音声認識装置１０は、図２に示した構成を全て備えていなくても良い。例えば、音響モデル記憶部２１又は候補語記憶部２２は、音声認識装置１０の外部の装置に設けられていても良い。その場合、音声認識装置１０は、必要に応じて外部の装置と通信することにより、音響モデル記憶部２１に記憶された音響モデルの情報、又は候補語記憶部２２に記憶された複数の候補語の情報を取得する。
【０１１９】
また、本発明において、音声認識装置１０は、特徴量算出部１２０、出力確率取得部１３０又は変換部１４０の機能を備えていなくても良い。例えば、外部の装置が候補語記憶部２２に記憶された複数の候補語を対応する音素列に変換する機能を備えており、音声認識装置１０は、外部の装置から各候補語に対応する音素列の情報を取得しても良い。或いは、外部の装置が特徴量算出部１２０による音声信号の特徴量を算出する処理、又は出力確率取得部１３０による出力確率を取得する処理を実行し、音声認識装置１０は、その結果を示す情報を外部の装置から取得しても良い。
【０１２０】
上記実施形態では、制御部１１において、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを実行することによって、図２に示した各部として機能した。しかしながら、本発明において、制御部１１は、ＣＰＵの代わりに、例えばＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、各種制御回路等の専用のハードウェアを備え、専用のハードウェアが、図２に示した各部として機能しても良い。この場合、各部の機能それぞれを個別のハードウェアで実現しても良いし、各部の機能をまとめて単一のハードウェアで実現しても良い。また、各部の機能のうち、一部を専用のハードウェアによって実現し、他の一部をソフトウェア又はファームウェアによって実現しても良い。
【０１２１】
なお、本発明に係る機能を実現するための構成を予め備えた音声認識装置として提供できることはもとより、プログラムの適用により、既存の情報処理装置等を、本発明に係る音声認識装置として機能させることもできる。すなわち、上記実施形態で例示した音声認識装置１０による各機能構成を実現させるためのプログラムを、既存の情報処理装置等を制御するＣＰＵ等が実行できるように適用することで、本発明に係る音声認識装置として機能させることができる。
【０１２２】
また、このようなプログラムの適用方法は任意である。プログラムを、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）−ＲＯＭ、メモリカード等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納して適用できる。さらに、プログラムを搬送波に重畳し、インターネットなどの通信媒体を介して適用することもできる。例えば、通信ネットワーク上の掲示板（ＢＢＳ：Bulletin Board System）にプログラムを掲示して配信してもよい。そして、このプログラムを起動し、ＯＳ（Operating System）の制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、上記の処理を実行できるように構成してもよい。
【０１２３】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、本発明には、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲とが含まれる。以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
（付記１）
音声信号の特徴量が、前記音声信号において発せられているか否かの判定対象となる対象語に対応する複数の音素のそれぞれから出力される出力確率を、前記音声信号における複数のフレームのそれぞれについて取得する出力確率取得手段と、
前記出力確率取得手段により取得された前記出力確率に基づいて、前記複数のフレームと前記複数の音素との対応関係の尤もらしさを示すスコアを、当該対応関係の複数の候補のそれぞれについて算出するスコア算出手段と、
前記スコア算出手段により前記複数の候補のそれぞれについて算出された前記スコアに基づいて、前記複数の候補のうちのいずれかを前記対応関係として特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記対応関係に基づいて、前記音声信号において前記対象語が発せられているか否かを判定する判定手段と、
を備え、
前記スコア算出手段は、前記複数の候補のそれぞれにおいて、各フレームに対応する音素の出力確率に基づく値を、音素毎に対応するフレームの数で正規化し、且つ、前記複数のフレームに亘って累積することにより、前記スコアを算出する、
ことを特徴とする音声認識装置。
（付記２）
前記スコア算出手段は、前記複数のフレームのうちの先頭からｍ個のフレームと、前記複数の音素のうちの先頭からｎ個の音素と、の対応関係の複数の候補のそれぞれについて、前記スコアを算出し、
前記特定手段は、前記スコア算出手段により前記複数の候補のそれぞれについて算出された前記スコアに基づいて、前記複数の候補のうちのいずれかを、前記ｍ個のフレームと前記ｎ個の音素との前記対応関係として特定し、
前記ｍ個のフレームにおけるｍの値と前記ｎ個の音素におけるｎの値との少なくとも一方を変化させながら、前記スコア算出手段及び前記特定手段の処理を繰り返す繰り返し手段、を更に備える、
ことを特徴とする付記１に記載の音声認識装置。
（付記３）
前記スコア算出手段は、前記ｍ個のフレームと前記ｎ個の音素との前記対応関係の前記複数の候補として、前記複数のフレームのうちの先頭から（ｍ−１）番目のフレームからｍ番目のフレームにかけて状態が停留する場合における第１の候補と、前記（ｍ−１）番目のフレームから前記ｍ番目のフレームにかけて状態が遷移する場合における第２の候補と、のそれぞれについて前記スコアを算出し、
前記特定手段は、前記スコア算出手段により前記第１の候補と前記第２の候補とのそれぞれについて算出された前記スコアに基づいて、前記第１の候補と前記第２の候補とのうちのいずれか一方を、前記ｍ個のフレームと前記ｎ個の音素との前記対応関係として特定する、
ことを特徴とする付記２に記載の音声認識装置。
（付記４）
前記スコア算出手段は、
前記ｎ個の音素のうちの先頭からｋ番目の音素の出力確率に基づく値を、当該ｋ番目の音素に対応する少なくとも１つのフレームに亘って累積し、且つ、当該少なくとも１つのフレームの数で正規化することにより、当該ｋ番目の音素のスコアを算出し、
前記ｋ番目の音素におけるｋの値が１からｎまでのそれぞれである場合に算出された前記ｎ個の音素のスコアを累積することにより、前記ｍ個のフレームと前記ｎ個の音素との対応関係の前記複数の候補のそれぞれのスコアを算出する、
ことを特徴とする付記２又は３に記載の音声認識装置。
（付記５）
前記スコア算出手段は、前記ｍ個のフレームのうちの、前記ｎ個の音素のうちの前記先頭の音素から（ｎ−１）番目の音素までに対応するフレームを除いた残りのフレームを、前記ｎ個の音素のうちの先頭からｎ番目の音素に対応する少なくとも１つのフレームとして用いて、当該ｎ番目の音素のスコアを算出する、
ことを特徴とする付記４に記載の音声認識装置。
（付記６）
前記音声信号の前記特徴量をフレーム毎に算出する特徴量算出手段、を更に備え、
前記出力確率取得手段は、前記特徴量算出手段により算出された前記特徴量に基づいて、前記出力確率を取得する、
ことを特徴とする付記１から５のいずれか１つに記載の音声認識装置。
（付記７）
認識対象となる前記音声信号を取得する音声信号取得手段と、
前記音声信号取得手段により取得された前記音声信号において発せられている言葉の候補となる複数の候補語が記憶された候補語記憶手段と、を更に備え、
前記出力確率取得手段は、前記候補語記憶手段に記憶された前記複数の候補語のそれぞれを前記対象語として、前記出力確率を取得し、
前記スコア算出手段は、前記複数の候補語のそれぞれについて、前記出力確率取得手段により取得された前記出力確率に基づいて、前記スコアを算出し、
前記特定手段は、前記複数の候補語のそれぞれについて、前記スコア算出手段により算出された前記スコアに基づいて、前記対応関係を特定し、
前記判定手段は、前記特定手段により前記複数の候補語のそれぞれについて特定された前記対応関係の前記スコアを比較することにより、前記複数の候補語のうちのいずれかを、前記音声信号において発せられている前記言葉として判定する、
ことを特徴とする付記１から６のいずれか１つに記載の音声認識装置。
（付記８）
前記スコア算出手段は、検索対象となる前記音声信号における異なる複数の区間のそれぞれにおいて、前記出力確率取得手段により取得された前記出力確率に基づいて、前記スコアを算出し、
前記特定手段は、前記複数の区間のそれぞれについて、前記スコア算出手段により算出された前記スコアに基づいて、前記対応関係を特定し、
前記判定手段は、前記特定手段により前記複数の区間のそれぞれについて特定された前記対応関係の前記スコアを比較することにより、前記複数の区間のうちから前記対象語が発せられている区間を判定する、
ことを特徴とする付記１から６のいずれか１つに記載の音声認識装置。
（付記９）
音声信号の特徴量が、前記音声信号において発せられているか否かの判定対象となる対象語に対応する複数の音素のそれぞれから出力される出力確率を、前記音声信号における複数のフレームのそれぞれについて取得する出力確率取得ステップと、
前記出力確率取得ステップで取得された前記出力確率に基づいて、前記複数のフレームと前記複数の音素との対応関係の尤もらしさを示すスコアを、当該対応関係の複数の候補のそれぞれについて算出するスコア算出ステップと、
前記スコア算出ステップで前記複数の候補のそれぞれについて算出された前記スコアに基づいて、前記複数の候補のうちのいずれかを前記対応関係として特定する特定ステップと、
前記特定ステップで特定された前記対応関係に基づいて、前記音声信号において前記対象語が発せられているか否かを判定する判定ステップと、
を含み、
前記スコア算出ステップでは、前記複数の候補のそれぞれにおいて、各フレームに対応する音素の出力確率に基づく値を、音素毎に対応するフレームの数で正規化し、且つ、前記複数のフレームに亘って累積することにより、前記スコアを算出する、
ことを特徴とする音声認識方法。
（付記１０）
コンピュータを、
音声信号の特徴量が、前記音声信号において発せられているか否かの判定対象となる対象語に対応する複数の音素のそれぞれから出力される出力確率を、前記音声信号における複数のフレームのそれぞれについて取得する出力確率取得手段、
前記出力確率取得手段により取得された前記出力確率に基づいて、前記複数のフレームと前記複数の音素との対応関係の尤もらしさを示すスコアを、当該対応関係の複数の候補のそれぞれについて算出するスコア算出手段、
前記スコア算出手段により前記複数の候補のそれぞれについて算出された前記スコアに基づいて、前記複数の候補のうちのいずれかを前記対応関係として特定する特定手段、
前記特定手段により特定された前記対応関係に基づいて、前記音声信号において前記対象語が発せられているか否かを判定する判定手段、
として機能させ、
前記スコア算出手段は、前記複数の候補のそれぞれにおいて、各フレームに対応する音素の出力確率に基づく値を、音素毎に対応するフレームの数で正規化し、且つ、前記複数のフレームに亘って累積することにより、前記スコアを算出する、
ことを特徴とするプログラム。
【符号の説明】
【０１２４】
１０…音声認識装置、１１…制御部、１２…記憶部、１３…入力部、１４…出力部、１５…通信部、２１…音響モデル記憶部、２２…候補語記憶部、３０，３１，３２…距離テーブル、１１０…音声信号取得部、１２０…特徴量算出部、１３０…出力確率取得部、１４０…変換部、１５０…探索部、１５１…指定部、１５２…スコア算出部、１５３…特定部、１５４…繰り返し部、１６０…判定部
【図１】
2019219598.tif 000007
【図２】
2019219598.tif 000008
【図３】
2019219598.tif 000009
【図４】
2019219598.tif 000010
【図５】
2019219598.tif 000011
【図６】
2019219598.tif 000012
【図７】
2019219598.tif 000013
【図８】
2019219598.tif 000014
【図９】
2019219598.tif 000015
【図１０】
2019219598.tif 000016
【図１１】
2019219598.tif 000017
【図１２】
2019219598.tif 000018