(57)【要約】【課題】音声信号に含まれる発話内容の言語を識別する。【解決手段】言語識別装置は、音声信号に対する複数種類の言語のそれぞれによる音声認識の結果に基づいて、言語毎に音声認識の結果を評価するスコアを算出し、スコアが最大値となる言語を音声信号に含まれる発話内容の言語に特定する。言語識別装置は、汎用スコアと用途別スコアとに基づいて、音声認識の結果を評価するスコアを算出する。汎用スコアは、音声認識を行った言語の文における単語のつながりの出現確率についての情報を含む汎用モデルに基づいて算出した、音声認識の結果の正しさを評価するスコアである。用途別スコアは、音声認識を行った言語における所定の場面で発話される文で出現する単語のなかから選出した用途別の単語の出現確率についての情報を含む用途別モデルに基づいて算出した、音声認識の結果の正しさを評価するスコアである。【選択図】図１
2019023690.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号に対して複数種類の言語のそれぞれによる音声認識を行う音声認識部と、
前記音声認識の結果に基づいて、前記複数種類の言語に含まれる言語毎に、前記音声認識の結果を評価するスコアを算出するスコア算出部と、
前記複数種類の言語に含まれる言語毎に算出した前記スコアに基づいて、前記音声信号に含まれる発話内容の言語に特定する言語特定部と、を備え、
前記スコア算出部は、前記音声認識を行った言語の文における単語のつながりの出現確率についての情報を含む汎用モデルに基づいて、前記音声認識の結果の正しさを評価する汎用スコアを算出するとともに、前記音声認識を行った言語における所定の場面で発話される文で出現する単語のなかから選出した用途別の単語の出現確率についての情報を含む用途別モデルに基づいて、前記音声認識の結果の正しさを評価する用途別スコアを算出し、前記汎用スコアと前記用途別スコアとに基づいて前記音声認識の結果を評価する前記スコアを算出する、
ことを特徴とする言語識別装置。
【請求項２】
前記用途別の単語は、前記言語識別装置の用途に基づいて定めた前記所定の場面において発話される文で出現する単語のうちの、前記所定の場面での出現確率が他の場面での出現確率よりも高い内容語である、
ことを特徴とする請求項１に記載の言語識別装置。
【請求項３】
前記言語識別装置は、前記複数種類の言語のそれぞれによる前記音声認識の結果に基づいて、各言語についての前記用途別モデルに含まれる前記用途別の単語の出現確率についての前記情報を更新する言語モデル更新部、を更に備える、
ことを特徴とする請求項１に記載の言語識別装置。
【請求項４】
前記スコア算出部は、前記音声認識の結果の正しさと比例する前記スコアを算出し、
前記言語特定部は、前記スコアが最大値となる言語を前記音声信号に含まれる発話内容の言語に特定する、
ことを特徴とする請求項３に記載の言語識別装置。
【請求項５】
前記言語モデル更新部は、
前記複数種類の言語に含まれる言語毎に算出した前記スコアが最大値となる特定言語による音声認識の結果から単語を選出する単語選出部と、
前記複数種類の言語間における単語の対応関係を示す情報を含む対訳辞書を参照し、前記単語選出部で選出した前記特定言語の前記単語と対応する他の言語の対訳単語を特定する対訳単語特定部と、
言語毎に、前記単語選出部で選出した前記単語又は前記対訳単語と、前記用途別モデルにおける前記用途別の単語の出現確率についての前記情報とに基づいて、新たな前記情報を算出して前記用途別モデルを更新するモデル情報算出部と、を含む、
ことを特徴とする請求項４に記載の言語識別装置。
【請求項６】
前記対訳単語特定部は、
前記単語選出部で選出した前記特定言語の前記単語と対応する他の一言語の対訳単語が複数個である場合に、共起単語辞書を参照して、前記複数個の対訳単語のうちの１個の対訳単語に特定する、
ことを特徴とする請求項５に記載の言語識別装置。
【請求項７】
前記単語選出部は、更に、発音が同一又は類似した複数の単語の組を示す情報を含む類似単語辞書を参照し、前記音声認識の結果から選出した単語と発音が同一又は類似した類似単語を抽出し、
前記モデル情報算出部は、前記特定言語の用途別モデルにおける、前記音声認識の結果から選出した前記単語の出現確率についての前記情報と、前記類似単語の出現確率についての前記情報とを算出して更新する、
ことを特徴とする請求項５に記載の言語識別装置。
【請求項８】
前記言語モデル更新部は、
前記複数種類の言語に含まれる言語毎に算出した前記スコアが最大値となる特定言語による音声認識の結果から単語を選出する単語選出部と、
前記特定言語による音声認識の結果を他の言語に翻訳する翻訳部と、
前記翻訳部による前記他の言語への翻訳結果から単語を選出し、該単語を前記特定言語の前記単語と対応する他の言語の対訳単語を特定する対訳単語特定部と、
言語毎に、前記単語選出部で選出した前記単語又は前記対訳単語と、前記用途別モデルにおける前記用途別の単語の出現確率についての前記情報とに基づいて、新たな前記情報を算出して前記用途別モデルを更新するモデル情報算出部と、を含む、
ことを特徴とする請求項４に記載の言語識別装置。
【請求項９】
前記言語モデル更新部は、前記複数種類の言語に含まれる言語毎に算出した前記スコアのうちの第１位のスコアと第２位のスコアとの差が閾値以上である場合に、前記用途別の単語の出現確率についての前記情報を更新する、
ことを特徴とする請求項３に記載の言語識別装置。
【請求項１０】
前記スコア算出部は、前記音声認識の結果の正しさと比例する前記スコアを算出し、
前記言語特定部は、前記スコアが最大値となる言語を前記音声信号に含まれる発話内容の言語に特定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の言語識別装置。
【請求項１１】
コンピュータが、
音声信号に対して複数種類の言語のそれぞれによる音声認識を行い、
前記音声認識の結果に基づいて、前記複数種類の言語に含まれる言語毎に、前記音声認識の結果を評価するスコアを算出し、
前記複数種類の言語に含まれる言語毎に算出した前記スコアに基づいて、前記音声信号に含まれる発話内容の言語に特定する、処理を実行する言語識別方法であって、
前記スコアを算出する処理において、前記コンピュータは、
前記音声認識を行った言語の文における単語のつながりの出現確率についての情報を含む汎用モデルに基づいて、前記音声認識の結果の正しさを評価する汎用スコアを算出するとともに、前記音声認識を行った言語における所定の場面で発話される文で出現する単語のなかから選出した用途別の単語の出現確率についての情報を含む用途別モデルに基づいて、前記音声認識の結果の正しさを評価する用途別スコアを算出し、前記汎用スコアと前記用途別スコアとに基づいて前記音声認識の結果を評価する前記スコアを算出する、
ことを特徴とする言語識別方法。
【請求項１２】
音声信号に対して複数種類の言語のそれぞれによる音声認識を行い、
前記音声認識の結果に基づいて、前記複数種類の言語に含まれる言語毎に、前記音声認識の結果を評価するスコアを算出し、
前記複数種類の言語に含まれる言語毎に算出した前記スコアに基づいて、前記音声信号に含まれる発話内容の言語に特定する、処理をコンピュータに実行させる言語識別プログラムであって、
前記スコアを算出する処理は、
前記音声認識を行った言語の文における単語のつながりの出現確率についての情報を含む汎用モデルに基づいて、前記音声認識の結果の正しさを評価する汎用スコアを算出するとともに、前記音声認識を行った言語における所定の場面で発話される文で出現する単語のなかから選出した用途別の単語の出現確率についての情報を含む用途別モデルに基づいて、前記音声認識の結果の正しさを評価する用途別スコアを算出し、前記汎用スコアと前記用途別スコアとに基づいて前記音声認識の結果を評価する前記スコアを算出する、
ことを特徴とする言語識別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、言語識別装置、言語識別方法、及び言語識別プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
入力音声に含まれる発話内容の言語を識別する方法の１つとして、入力音声に対して複数種類の言語のそれぞれで音声認識を行い、各言語での音声認識の結果を評価するスコアに基づいて言語を識別する方法がある（例えば、特許文献１を参照）。
【０００３】
また、複数種類の言語のそれぞれによる音声認識の結果を評価する方法の１つとして、言語毎の統計的な文章パターンに基づいて、音声認識の結果の正しさを評価する方法がある（例えば、特許文献２を参照）。この種の評価方法では、不特定多数の文における単語の出現頻度及び並び順を統計的に解析して作成した各言語についての言語モデルに基づいて、音声認識の結果の正しさを評価するスコアを算出し、該スコアが最大値となる言語を識別して特定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１−２３３５６０号公報
【特許文献２】特開２０００−１３５１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、発話時の発話速度や滑舌には個人差があるため、発話内容の言語と同一の言語による音声認識の結果に誤りが含まれることがある。正解の言語による音声認識の結果に誤りが含まれる場合、該音声認識の結果を評価するスコアが他の言語による音声認識の結果を評価するスコアよりも低くなってしまうことがある。このように、正解の言語による音声認識の結果を評価するスコアが他の言語による音声認識の結果を評価するスコアよりも低い場合、入力音声の言語が誤った言語に特定される。このため、例えば、入力音声の言語を自動で識別して翻訳する自動翻訳装置等では、翻訳前の言語が誤った言語となり、入力音声を正しく翻訳することが困難となる。
【０００６】
１つの側面において、本発明は、音声信号に含まれる発話内容の言語を識別することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの態様の言語識別装置は、音声認識部と、スコア算出部と、言語特定部とを備える。音声認識部は、音声信号に対して複数種類の言語のそれぞれによる音声認識を行う。スコア算出部は、音声認識の結果に基づいて、複数種類の言語に含まれる言語毎に、音声認識の結果を評価するスコアを算出する。言語特定部は、複数種類の言語に含まれる言語毎に算出したスコアに基づいて、音声信号に含まれる発話内容の言語に特定する。当該言語識別装置のスコア算出部は、汎用スコアと用途別スコアとに基づいて音声認識の結果を評価するスコアを算出する。スコア算出部は、音声認識を行った言語の文における単語のつながりの出現確率についての情報を含む汎用モデルに基づいて、音声認識の結果の正しさを評価する汎用スコアを算出する。また、スコア算出部は、音声認識を行った言語における所定の場面で発話される文で出現する単語のなかから選出した用途別の単語の出現確率についての情報を含む用途別モデルに基づいて、音声認識の結果の正しさを評価する用途別スコアを算出する。
【発明の効果】
【０００８】
上述の態様によれば、音声信号に含まれる発話内容の言語を識別することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１の実施形態に係る言語識別装置の機能的構成を示す図である。
【図２】第１の言語モデルの例を示す図である。
【図３】第２の言語モデルの例を示す図である。
【図４】用途別モデルを作成する作成装置の機能的構成を示す図である。
【図５】対訳辞書の例を示す図である。
【図６】用途別モデルの作成方法を説明するフローチャートである。
【図７】第１の実施形態に係る言語識別装置が行う処理を説明するフローチャートである。
【図８】スコアの算出方法を説明する図である。
【図９】用途別モデルにおいて出現確率の高い単語の例を示す図である。
【図１０】第２の実施形態に係る言語識別装置の機能的構成を示す図である。
【図１１】第２の実施形態に係る言語識別装置における言語モデル更新部の機能的構成を示す図である。
【図１２】第２の実施形態に係る言語識別装置が行う処理を説明するフローチャートである。
【図１３】第２の実施形態に係る用途別モデル更新処理の内容を説明するフローチャートである。
【図１４】第３の実施形態に係る言語識別装置における言語モデル更新部の機能的構成を示す図である。
【図１５】第３の実施形態に係る対訳単語特定部が参照する対訳辞書の例を示す図である。
【図１６】共起単語辞書の例を示す図である。
【図１７】第３の実施形態に係る用途別モデル更新処理の内容を説明するフローチャートである。
【図１８】対訳単語の決定方法を説明する図である。
【図１９】第４の実施形態に係る言語識別装置の機能的構成を示す図である。
【図２０】第４の実施形態に係る言語識別装置における言語モデル更新部の機能的構成を示す図である。
【図２１】第４の実施形態に係る用途別モデル更新処理の内容を説明するフローチャートである。
【図２２】第４の実施形態に係る用途別モデルの更新方法を説明する図である。
【図２３】第５の実施形態に係る言語識別装置の機能的構成を示す図である。
【図２４】類似単語辞書の例を示す図である。
【図２５】第５の実施形態に係る言語識別装置における言語モデル更新部の機能的構成を示す図である。
【図２６】第５の実施形態に係る用途別モデル更新処理の内容を説明するフローチャートである。
【図２７】類似単語の選出方法を説明する図である。
【図２８】用途別モデルの更新方法を説明する図である。
【図２９】第６の実施形態に係る電話交換装置の機能的構成を示す図である。
【図３０】第６の実施形態に係る電話交換装置における言語識別部の機能的構成を示す図である。
【図３１】第６の実施形態に係る電話交換装置が行う処理を説明するシーケンス図である。
【図３２】第７の実施形態に係る音声翻訳装置の機能的構成を示す図である。
【図３３Ａ】第７の実施形態に係る音声翻訳装置が行う処理を説明するフローチャート（その１）である。
【図３３Ｂ】第７の実施形態に係る音声翻訳装置が行う処理を説明するフローチャート（その２）である。
【図３４】コンピュータのハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
［第１の実施形態］
図１は、第１の実施形態に係る言語識別装置の機能的構成を示す図である。
【００１１】
図１に示すように、本実施形態に係る言語識別装置１は、発話区間抽出部１１０と、音声認識部１２０と、スコア算出部１３０と、言語特定部１４０と、出力部１５０とを備える。また、言語識別装置１は、第１の言語モデル１９１と、第２の言語モデル１９２と、第３の言語モデル１９３とを含む各種情報を記憶する記憶部（図示せず）を備える。
【００１２】
発話区間抽出部１１０は、言語の識別対象となる入力音声信号（以下「入力音声」という）から発話区間を抽出する。入力音声は、言語識別装置１と接続された外部装置（例えば、マイクロフォン）から入力される音声信号である。発話区間抽出部１１０は、既知の抽出方法に従って、入力音声の発話区間を抽出する。
【００１３】
音声認識部１２０は、入力音声から抽出した発話区間に対する音声認識処理を複数種類の言語のそれぞれで行う。図１の言語識別装置１における音声認識部１２０は、第１の音声認識部１２１と、第２の音声認識部１２２と、第３の音声認識部１２３とを含む。第１の音声認識部１２１は、発話区間の発話内容が第１の言語によるものとして音声認識を行う。第２の音声認識部１２２は、発話区間の発話内容が第１の言語とは異なる第２の言語によるものとして音声認識を行う。第３の音声認識部１２３は、発話区間の発話内容が第１の言語及び第２の言語のいずれとも異なる第３の言語によるものとして音声認識を行う。第１の音声認識部１２１、第２の音声認識部１２２、及び第３の音声認識部１２３は、それぞれ、既知の音声認識方法に従って発話区間に対する音声認識処理を行う。
【００１４】
スコア算出部１３０は、複数種類の言語のそれぞれについての言語モデルを参照し、言語毎に音声認識の結果の正しさを評価するスコアを算出する。音声認識部１２０において第１の言語、第２の言語、及び第３の言語の３種類の言語での音声認識を行う場合、スコア算出部１３０は、第１のスコア算出部１３１と、第２のスコア算出部１３２と、第３のスコア算出部１３３とを含む。第１のスコア算出部１３１は、第１の音声認識部１２１による音声認識の結果と、第１の言語モデル１９１とに基づいて、第１の言語による音声認識の結果についてのスコア（第１のスコア）Ｓ１を算出する。第２のスコア算出部１３２は、第２の音声認識部１２２による音声認識の結果と、第２の言語モデル１９２とに基づいて、第２の言語による音声認識の結果についてのスコア（第２のスコア）Ｓ２を算出する。第３のスコア算出部１３３は、第３の音声認識部１２３による音声認識の結果と、第３の言語モデル１９３とに基づいて、第３の言語による音声認識の結果についてのスコア（第３のスコア）Ｓ３を算出する。
【００１５】
なお、本実施形態の言語識別装置１における言語モデルは、それぞれ、汎用モデルと、用途別モデルとを含む。例えば、第１の言語モデル１９１は、第１の言語についての汎用モデル１９１Ａと、用途別モデル１９１Ｂとを含む。また、図１では省略しているが、第２の言語モデル１９２は第２の言語についての汎用モデルと用途別モデルとを含み、第３の言語モデル１９３は第３の言語についての汎用モデルと用途別モデルとを含む。汎用モデルは、様々な環境（用途や場面等）で使用される多数の文における単語のつながりを統計的に解析して作成した言語モデルである。これに対し、用途別モデルは、言語識別装置１を利用する所定の場面で話される文（発話内容）において出現確率の高い単語（内容語）を収集して作成した言語モデルである。例えば、消防や救急の通報を受け付ける際の言語の識別に本実施形態の言語識別装置１を用いる場合、用途別モデルは、消防車や救急車の出動を要請する際に話される文において出現確率の高い単語を収集して作成される。
【００１６】
言語特定部１４０は、スコア算出部１３０で算出した各言語による音声認識の結果についてのスコアに基づいて、複数の言語のなかから入力音声の発話区間における話者の使用言語を特定する。スコア算出部１３０で算出するスコアが、音声認識の結果が正しいほど高い値となる場合、言語特定部１４０は、最大値となるスコアを算出した言語を、話者の使用言語に特定する。図１の言語識別装置１における言語特定部１４０は、第１のスコアＳ１、第２のスコアＳ２、及び第３のスコアＳ３のうちの最大値となるスコアを算出した言語を、話者の使用言語に特定する。例えば、第１のスコアＳ１が最大値である場合、言語特定部１４０は、話者の使用言語が第１の言語であると特定する。
【００１７】
出力部１５０は、言語特定部１４０において特定した話者の使用言語等を出力する。
このように、本実施形態に係る言語識別装置１は、入力音声に含まれる発話区間における話者の使用言語を複数種類の言語のなかから特定する際に、言語毎に用意された、汎用モデルと用途別モデルとを含む言語モデルを参照する。
【００１８】
図２は、第１の言語モデルの例を示す図である。
図２には、第１の言語が日本語である場合の第１の言語モデル１９１における、日本語についての汎用モデル１９１Ａと、日本語についての用途別モデル１９１Ｂとの例を示している。
【００１９】
日本語についての汎用モデル１９１Ａは、日本語による日常会話、日本語で記載された新聞や書籍等における不特定多数の日本語の文章に基づく統計的な処理により作成される言語モデルである。
【００２０】
汎用モデル１９１Ａは、日本語の文章で使用される複数の単語のうちの１つの単語を先行単語としたときに、他の単語のそれぞれが先行単語に続く後続単語となる確率を示す情報を含む。例えば、図２の汎用モデル１９１Ａでは、先行単語が「日本語」である場合に後続単語が「せ」及び「る」のいずれかになる確率はそれぞれ０．０００である。また、図２の汎用モデル１９１Ａでは、先行単語が「日本語」である場合に後続単語が「を」になる確率は０．０２１となっている。
【００２１】
また、汎用モデル１９１Ａは、日本語の文章で使用される複数の単語のそれぞれが文頭になる確率を示す情報を含む。図２の汎用モデル１９１Ａでは、先行単語のうちの最上段の「（文頭）」と後続単語のそれぞれとの交点となるマスに記載された数値が、各単語が文頭になる確率を示している。例えば、図２の汎用モデル１９１Ａでは、文頭の単語が「せ」、「る」、及び「を」のいずれかになる確率は、それぞれ０．０００となっている。また、図２の汎用モデル１９１Ａでは、文頭の単語が「日本語」になる確率は０．０４０となっている。
【００２２】
更に、図２では省略しているが、汎用モデル１９１Ａは、日本語の文章で使用される複数の単語のそれぞれが文末になる確率を示す情報を含む。
【００２３】
一方、日本語についての用途別モデル１９１Ｂは、特定の場面における日本語での会話（発話）、或いは特定の場面で使用される日本語の文章に基づく統計的な処理により作成される言語モデルである。図２には、用途別モデル１９１Ｂの一例として、消防への通報を受け付ける際の言語の識別に本実施形態の言語識別装置１を用いる場合の用途別モデル１９１Ｂを示している。
【００２４】
用途別モデル１９１Ｂは、言語識別装置１の用途（利用環境）での日本語の発話（文）において出現確率の高い単語（内容語）と、該単語の出現確率を示す情報とを含む。消防に通報する際の発話内容には、火事が発生したこと、燃えている場所、及び消防車の出動要請に関する単語が含まれている。このため、消防への通報を受け付ける際の言語の識別に本実施形態の言語識別装置１を用いる場合の用途別モデル１９１Ｂには、「火事」、「家」、「消防車」等の単語（内容語）と、各単語の出現確率とを示す情報が登録される。
【００２５】
第１の言語が日本語である場合、第２の言語及び第３の言語は、それぞれ、日本語とは異なる言語となる。ここで、第２の言語を英語とすると、第２の言語モデル１９２は、例えば、図３に示すように、英語についての汎用モデル１９２Ａと、英語についての用途別モデル１９２Ｂとを含む。
【００２６】
図３は、第２の言語モデルの例を示す図である。
英語についての汎用モデル１９２Ａは、英語による日常会話、英語で記載された新聞や書籍等における不特定多数の英語の文章に基づく統計的な処理により作成される言語モデルである。
【００２７】
汎用モデル１９２Ａは、英語の文章で使用される複数の単語のうちの１つの単語を先行単語としたときに、他の単語のそれぞれが先行単語に続く後続単語となる確率を示す情報を含む。例えば、図３の汎用モデル１９２Ａでは、先行単語が「English」である場合に後続単語が「someone」になる確率は０．００８となっている。また、図３の汎用モデル１９２Ａでは、先行単語が「English」である場合に後続単語が「speak」になる確率は０．０２１となっている。
【００２８】
また、汎用モデル１９２Ａは、英語の文章で使用される複数の単語のそれぞれが文頭になる確率を示す情報を含む。図３の汎用モデル１９２Ａでは、先行単語のうちの最上段の「（文頭）」と後続単語のそれぞれとの交点となるマスに記載された数値が、各単語が文頭になる確率を示している。例えば、図３の汎用モデル１９２Ａでは、文頭の単語が「English」になる確率は０．０２３となっている。また、図３の汎用モデル１９２Ａでは、文頭の単語が「speak」になる確率は０．０１２となっている。
【００２９】
更に、図３では省略しているが、汎用モデル１９２Ａは、英語の文章で使用される複数の単語のそれぞれが文末になる確率を示す情報を含む。
【００３０】
一方、英語についての用途別モデル１９２Ｂは、特定の場面における英語での会話（発話）、或いは特定の場面で使用される英語の文章に基づく統計的な処理により作成される言語モデルである。図３には、用途別モデル１９２Ｂの一例として、消防への通報を受け付ける際の言語の識別に本実施形態の言語識別装置１を用いる場合の用途別モデル１９２Ｂを示している。
【００３１】
用途別モデル１９２Ｂは、言語識別装置１の用途（利用環境）での英語の発話（文）において出現確率の高い単語（内容語）と、該単語の出現確率を示す情報とを含む。消防に通報する際の発話内容には、火事が発生したこと、燃えている場所、及び消防車の出動要請に関する単語が含まれている。このため、消防への通報を受け付ける際の言語の識別に本実施形態の言語識別装置１を用いる場合の用途別モデル１９２Ｂには、「fire」、「house」、「fire engine」等の単語（内容語）と、各単語の出現確率とを示す情報が登録される。
【００３２】
また、図を参照した説明は省略するが、第１の言語が日本語であり、第２の言語が英語である場合、第３の言語は、日本語及び英語のいずれとも異なる言語（例えば中国語）となる。第３の言語を中国語とした場合、第３の言語モデル１９３の汎用モデル１９３Ａは、中国語による日常会話、中国語で記載された新聞や書籍等における不特定多数の中国語の文章に基づく統計的な処理により作成される。また、第３の言語を中国語とした場合の第３の言語モデル１９３の汎用モデル１９３Ｂは、特定の場面における中国語での会話（発話）、或いは特定の場面で使用される中国語の文章に基づく統計的な処理により作成される。
【００３３】
本実施形態の言語識別装置１において参照する言語モデルのうちの汎用モデルは、例えば、音声認識の分野における既知の言語モデル作成装置により言語毎に作成される。また、言語モデルのうちの用途別モデルは、例えば、図４に示したような作成装置により作成される。
【００３４】
図４は、用途別モデルを作成する作成装置の機能的構成を示す図である。
図４に示すように、用途別モデルを作成する作成装置２は、形態素解析部２１０と、単語選出部２２０と、対訳単語特定部２３０と、モデル情報算出部２４０と、出力部２５０とを備える。また、作成装置２は、対訳辞書１９９と、第１の用途別モデル１９１Ｂと、第２の用途別モデル１９２Ｂと、第３の用途別モデル１９３Ｂとを含む各種情報を記憶する記憶部２９０を備える。
【００３５】
形態素解析部２１０は、用途別モデルの作成に用いる発話テキストリスト３に含まれる発話テキストに対する形態素解析を行う。発話テキストリスト３は、言語識別装置１の用途（利用場面）において出現確率の高い発話内容についてのテキストデータ（発話テキスト）が複数登録されている。発話テキストリスト３に登録する発話テキストは、例えば、言語識別装置１において識別可能な複数種類の言語のうちのいずれか１つの言語（例えば日本語）による発話内容についてのテキストデータとする。形態素解析部２１０は、既知の解析方法に従って、発話テキストリスト３に含まれる発話テキストに対する形態素解析を行う。
【００３６】
単語選出部２２０は、形態素解析部２１０による形態素解析の結果に基づいて、発話テキストに含まれる単語（形態素）のなかから、用途別モデルに登録する単語を選出する。単語選出部２２０は、例えば、発話テキストに含まれる単語のうちの内容語（名詞、動詞、及び形容詞等の主として語彙的意味を表す単語）を選出する。
【００３７】
対訳単語特定部２３０は、対訳辞書１９９を参照し、単語選出部２２０で選出した単語（内容語）の対訳となる他の言語の単語を特定する。発話テキストの発話内容が日本語である場合、対訳単語特定部２３０は、対訳辞書１９９を参照して、発話テキストに含まれる日本語の単語（内容語）と対応する他の言語の単語（例えば英語の単語や中国語の単語等）を特定する。
【００３８】
モデル情報算出部２４０は、単語選出部２２０で選出した単語（内容語）、及び対訳単語特定部２３０により特定した対訳単語のそれぞれに基づいて、言語毎に、用途別モデルに登録する単語のモデル情報を算出する。モデル情報は、言語識別装置１のスコア算出部１３０におけるスコアの算出に用いる情報であり、例えば、図２の用途別モデル１９１Ｂのような各単語の出現確率とする。モデル情報算出部２４０は、言語毎に算出したモデル情報を記憶部２９０の用途別モデルに格納する。作成装置２において３種類の言語についての用途別モデルを作成する場合、モデル情報算出部２４０は、第１の言語についてのモデル情報を算出した後、算出したモデル情報を第１の用途別モデル１９１Ｂに格納する。また、モデル情報算出部２４０は、算出した第２の言語についてのモデル情報を第２の用途別モデル１９２Ｂに格納し、算出した第３の言語についてのモデル情報を第３の用途別モデル１９３Ｂに格納する。
【００３９】
出力部２５０は、第１の用途別モデル１９１Ｂ、第２の用途別モデル１９２Ｂ、及び第３の用途別モデル１９３Ｂを外部装置４に出力する。外部装置４は、例えば、可搬型の記憶装置等である。作成装置２で作成した第１の用途別モデル１９１Ｂ、第２の用途別モデル１９２Ｂ、及び第３の用途別モデル１９３Ｂは、外部装置４を介して言語識別装置１の記憶部（図示せず）に記憶させる。なお、作成装置２で作成した第１の用途別モデル１９１Ｂ、第２の用途別モデル１９２Ｂ、及び第３の用途別モデル１９３Ｂは、伝送ケーブルにより言語識別装置１に直接送信して言語識別装置１の記憶部に記憶させてもよい。
【００４０】
図５は、対訳辞書の例を示す図である。
図５の対訳辞書１９９には、日本語、英語、及び中国語の３種類の言語における単語の対訳関係が複数登録されている。対訳辞書１９９には、例えば、作成した用途別モデルを参照する言語識別装置１の用途において出現確率の高い複数個の単語を含む合計Ｋ個の単語についての対訳関係を登録する。言語識別装置１の用途が消防に関する用途である場合、対訳辞書１９９には、「火事」、「消防車」、「燃える」等の消防への通報時に使用される単語の対訳関係を登録される。
【００４１】
作成装置２は、例えば、図６のフローチャートに沿った処理を行って用途別モデルを作成する。
【００４２】
図６は、用途別モデルの作成方法を説明するフローチャートである。
作成装置２は、まず、各言語の用途別モデルを初期化する（ステップＳ２０１）。ステップＳ２０１の処理は、例えば、モデル情報算出部２４０が行う。モデル情報算出部２４０は、記憶部２９０に記憶させた用途別モデル１９１Ｂ，１９２Ｂ，１９３Ｂ毎に、例えば、登録された単語、出現数、及び出現確率等の情報を含むモデル情報を削除して初期化する。
【００４３】
用途別モデルを初期化した後、作成装置２は、発話テキストに含まれる単語（内容語）についてのモデル情報を算出して用途別モデルに登録する第１のループ処理（ステップＳ２０２〜Ｓ２１０）を行う。第１のループ処理は、発話テキストリスト３に登録された発話テキスト毎に行う。第１のループ処理の開始端（ステップＳ２０２）において、作成装置２は、発話テキストリスト３に登録された複数の発話テキストのうちの１つの発話テキストを選択する。また、第１のループ処理の終了端（ステップＳ２１０）において、作成装置２は、発話テキストリスト３に登録された全ての発話テキストに対しステップＳ２０３〜Ｓ２０９の処理を行ったか否かを判定する。全ての発話テキストに対しステップＳ２０３〜Ｓ２０９の処理を行うと、作成装置２は、第１のループ処理を終了し、用途別モデルの作成処理を終了する。
【００４４】
第１のループ処理におけるステップＳ２０２の処理は、例えば、作成装置２の形態素解析部２１０が行う。形態素解析部２１０は、所定の選択規則に従って、発話テキストリスト３に登録された複数の発話テキストのうちの１つの発話テキストを選択する。
【００４５】
ステップＳ２０２で発話テキストを選択した後、形態素解析部２１０は、続けて、発話テキストの形態素解析を行う（ステップＳ２０３）。発話テキストは、上記のように、言語識別装置１で識別可能な複数種類の言語のうちのいずれか１つの言語（例えば日本語）による、言語識別装置１の用途において出現確率の高い発話内容についてのテキストデータとする。形態素解析部２１０は、既知の解析方法に従い、発話テキストの発話内容と対応する言語（特定言語）による発話テキストの形態素解析を行う。
【００４６】
次に、作成装置２は、形態素解析部２１０による形態素解析の結果に基づいて、発話テキストから単語（内容語）を選出し（ステップＳ２０４）、特定言語の用途別モデルにおける選出単語のモデル情報を更新する（ステップＳ２０５）。ステップＳ２０４の処理は、単語選出部２２０が行う。単語選出部２２０は、形態素解析を行った発話テキストに含まれる単語（形態素）のなかから、内容語等の、所定の条件を満たす単語を選出する。ステップＳ２０５の処理は、モデル情報算出部２４０が行う。モデル情報算出部２４０は、例えば、単語選出部２２０で選出した単語毎に、発話テキストにおける出現数及び出現確率をモデル情報として算出する。この際、モデル情報算出部２４０は、例えば、発話テキストにおける選出した単語の出現確率と、特定言語（発話テキストの言語）の用途別モデルに登録されたモデル情報の暫定値とに基づいて、選出単語のモデル情報を算出する。モデル情報算出部２４０は、記憶部２９０に記憶させた複数の用途別モデルのうちの特定言語（発話テキストの言語）についての用途別モデルのモデル情報を、算出したモデル情報に更新する。例えば、発話テキストが第１の言語によるものである場合、モデル情報算出部２４０は、第１の用途別モデル１９１Ｂのモデル情報を現在行っている第１のループ処理におけるステップＳ２０５で算出したモデル情報に更新する。
【００４７】
ステップＳ２０３〜Ｓ２０５の処理を終えると、作成装置２は、次に、対訳対象言語の単語についてのモデル情報を算出して更新する第２のループ処理（ステップＳ２０６〜Ｓ２０９）を行う。対訳対象言語は、複数の言語のうちの、発話テキストの言語（特定言語）を除く言語である。第２のループ処理は、対訳対象言語毎に行う。第２のループ処理の開始端（ステップＳ２０６）において、作成装置２は、対訳対象言語のうちの１つの対訳対象言語を選択する。また、第２のループ処理の終了端（ステップＳ２０９）において、作成装置２は、全ての対訳対象言語に対しステップＳ２０７及びＳ２０８の処理を行ったか否かを判定する。全ての対訳対象言語に対しステップＳ２０７及びＳ２０８の処理を行うと、作成装置２は、現在行っている第１のループ処理における第２のループ処理を終了する。
【００４８】
第２のループ処理におけるステップＳ２０６の処理は、例えば、作成装置２のモデル情報算出部２４０が行う。モデル情報算出部２４０は、所定の選択規則に従って、現在行っている第１のループ処理においてまだモデル情報を更新していない用途別モデルのうちの１つの用途別モデルを選択し、該用途別モデルと対応付けられた言語（対訳対象言語）を選択する。例えば、対象対訳言語が英語及び中国語であり、かつ両言語の用途別モデルをまだ更新していない場合、モデル情報算出部２４０は、ステップＳ２０６において英語及び中国語のいずれかを対訳対象言語に選択する。対訳対象言語を選択したモデル情報算出部２４０は、選択した対訳対象言語と、ステップＳ２０４で選出した単語とを対訳単語特定部２３０に通知する。
【００４９】
次に、作成装置２は、発話テキストから選出した特定言語の単語についての対訳単語を抽出する（ステップＳ２０７）。ステップＳ２０７の処理は、対訳単語特定部２３０が行う。対訳単語特定部２３０は、対訳辞書１９９を参照し、発話テキストから選出した単語と対応付けられた、選択中の対訳対象言語の単語（対訳単語）を抽出する。例えば、ステップＳ２０４において発話テキストから「消防車」という単語を選出し、かつ選択中の対訳対象言語が英語である場合、対訳単語特定部２３０は、図５の対訳辞書１９９を参照し、「fire engine」を対訳単語として抽出する。対訳単語特定部２３０は、抽出した対訳単語をモデル情報算出部２４０に通知する。
【００５０】
次に、作成装置２は、選択中の対訳対象言語の用途別モデルにおける対訳単語のモデル情報を算出して更新する（ステップＳ２０８）。ステップＳ２０８の処理は、モデル情報算出部２４０が行う。モデル情報算出部２４０は、現在行っている第２のループ処理で選択されている対訳対象言語についての用途別モデルに格納されたモデル情報（出現確率）等に基づいて、対訳単語のモデル情報を算出する。その後、モデル情報算出部２４０は、選択されている対訳対象言語についての用途別モデルのモデル情報を、算出したモデル情報に更新する。例えば、発話テキストが第１の言語であり、かつステップＳ２０６で第２の言語を選択した場合、モデル情報算出部２４０は、第２の言語における対訳単語についてのモデル情報を算出し、第２の用途別モデル１９２Ｂのモデル情報を、算出したモデル情報に更新する。
【００５１】
ステップＳ２０８の処理の後、作成装置２は、全ての対訳対象言語でステップＳ２０７及びＳ２０８の処理を行ったか否かを判定する（ステップＳ２０９）。ステップＳ２０９の判定処理は、例えば、作成装置２のモデル情報算出部２４０が行う。ステップＳ２０９において、モデル情報算出部２４０は、例えば、全ての用途別モデルのモデル情報を更新したか否かを判定する。モデル情報を更新していない用途別モデルがある（すなわち選択していない対訳対象言語がある）場合、モデル情報算出部２４０は、ステップＳ２０６の選択処理を行う。全ての対訳対象言語でステップＳ２０７及びＳ２０８の処理を行った場合、モデル情報算出部２４０は、第２のループ処理を終了させ、例えば、形態素解析部２１０にステップＳ２１０の判定処理（第１のループ処理の終了端における判定処理）を行わせる。
【００５２】
ステップＳ２１０の判定処理において、形態素解析部２１０は、発話テキストリスト３に登録された複数の発話テキストのなかにステップＳ２０３〜Ｓ２０９の処理を行っていない発話テキストがあるか否かを判定する。ステップＳ２０３〜Ｓ２０９の処理を行っていない発話テキストがある場合、作成装置２は、発話テキストを選択し（ステップＳ２０２）、第１のループ処理を続ける。全ての発話テキストに対しステップＳ２０３〜Ｓ２０９の処理を行うと、作成装置２は、第１のループ処理を終了し、用途別モデルの作成処理を終了する。
【００５３】
上記の手順により作成した複数種類の言語のそれぞれについての用途別モデルは、外部装置４等を介して言語識別装置１の対応する言語モデルに登録する。
【００５４】
また、言語識別装置１の各言語モデルにおける汎用モデルは、上記のように、既知の作成方法に従って作成する。汎用モデルは、作成装置２で作成してもよいし、他の情報処理装置で作成してもよい。例えば、汎用モデルを作成する装置は、様々な場面における発話内容、新聞記事、及び各種雑誌等から収集した不特定多数の文における先行単語と後続単語との組み合わせについての統計的なパターン（出現確率）を算出して作成する。汎用モデルを作成する装置において作成した汎用モデル（例えば図２の汎用モデル１９１Ａ等）は、言語識別装置１の対応する言語モデルに登録する。
【００５５】
各言語の言語モデルとして汎用モデル及び用途別モデルを登録した本実施形態の言語識別装置１は、例えば、図７のフローチャートに沿った処理を行う。
【００５６】
図７は、第１の実施形態に係る言語識別装置が行う処理を説明するフローチャートである。
【００５７】
本実施形態の言語識別装置１は、まず、言語の識別対象である入力音声から発話区間を抽出する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１の処理は、発話区間抽出部１１０が行う。発話区間抽出部１１０は、既知の抽出方法に従って、入力された音声信号に含まれる発話区間を抽出する。
【００５８】
次に、言語識別装置１は、識別対象言語毎に、発話区間に対する音声認識を行って該音声認識の結果の正しさを示すスコアを算出する第３のループ処理（ステップＳ１０２〜Ｓ１０５）を行う。識別対象言語は、言語識別装置１で識別可能な複数種類の言語である。第３のループの開始端（ステップＳ１０２）において、言語識別装置１は、識別可能な複数種類の言語のうちの１つの言語を選択する。また、第３のループ処理の終了端（ステップＳ１０５）において、言語識別装置１は、識別可能な全ての言語に対しステップＳ１０３及びＳ１０４の処理を行ったか否かを判定する。全ての言語に対しステップＳ１０３及びＳ１０４の処理を行うと、言語識別装置１は、ステップＳ１０１で抽出した発話区間に対する第３のループ処理を終了する。
【００５９】
第３のループ処理におけるステップＳ１０２の処理は、例えば、言語識別装置１の音声認識部１２０が行う。音声認識部１２０は、所定の選択規則に従って、複数の言語のなかから、処理対象となっている発話区間の音声認識に用いる識別対象言語を選択する。例えば、音声認識部１２０は、図１の第１の音声認識部１２１、第２の音声認識部１２２、及び第３の音声認識部１２３のうちの、発話区間に対する音声認識を行っていない音声認識部を１つ選択する。
【００６０】
ステップＳ１０２で音声認識に用いる言語を選択した後、音声認識部１２０は、続けて、識別対象言語による音声認識を行う（ステップＳ１０３）。例えば、現在行っている第３のループ処理におけるステップＳ１０２で識別対象言語として第１の言語を選択した場合、音声認識部１２０は、第１の音声認識部１２１により発話区間に対する音声認識を行う。第１の音声認識部１２１は、既知の認識方法に従って、発話区間に対し第１の言語による音声認識を行う。第１の音声認識部１２１は、音声認識の結果をスコア算出部１３０の第１のスコア算出部１３１に通知する。なお、ステップＳ１０３で第２の音声認識部１２２による音声認識を行った場合、第２の音声認識部１２２は、音声認識の結果をスコア算出部１３０の第２のスコア算出部１３２に通知する。また、ステップＳ１０３で第３の音声認識部１２３による音声認識を行った場合、第３の音声認識部１２３は、音声認識の結果をスコア算出部１３０の第３のスコア算出部１３３に通知する。
【００６１】
次に、言語識別装置１は、言語モデルに含まれる汎用モデル及び用途別モデルに基づいて、認識結果についてのスコアを算出する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４の処理は、スコア算出部１３０が行う。
【００６２】
現在行っている第３のループ処理において選択されている識別対象言語が第１の言語である場合、スコア算出部１３０は、第１のスコア算出部１３１において、第１の言語による音声認識の結果についてのスコアを算出する。この際、第１のスコア算出部１３１は、第１の言語モデル１９１の汎用モデル１９１Ａと用途別モデル１９１Ｂとを参照してスコアＳ１を算出する。第１のスコア算出部１３１は、算出したスコア（第１のスコア）Ｓ１を言語特定部１４０に通知する。なお、ステップＳ１０３で第２の音声認識部１２２による音声認識を行った場合、ステップＳ１０４では、第２のスコア算出部１３２が第２の言語モデル１９２を参照して第２の言語による音声認識の結果についてのスコア（第２のスコア）Ｓ２を算出する。また、ステップＳ１０３で第３の音声認識部１２３による音声認識を行った場合、ステップＳ１０４では、第３のスコア算出部１３３が第３の言語モデル１９３を参照して第３の言語による音声認識の結果についてのスコア（第３のスコア）Ｓ３を算出する。第２のスコア算出部１３２及び第３のスコア算出部１３３は、それぞれ、算出したスコアＳ２及びＳ３を言語特定部１４０に通知する。
【００６３】
第１のスコア算出部１３１、第２のスコア算出部１３２、及び第３のスコア算出部１３３は、それぞれ、例えば、下記式（１）により、音声認識の結果の正しさを示すスコアＳｈを算出する。
【００６４】
【数１】
2019023690.tif 000003
【００６５】
式（１）における変数ｈは言語を識別する整数値（１，２，及び３のいずれか）であり、Ｓ１、Ｓ２、及びＳ３は、それぞれ、第１のスコア、第２のスコア、及び第３のスコアとなる。
【００６６】
式（１）の右辺第１項は汎用モデルに基づいて算出される汎用スコアＳGPであり、Ｐ（ｗｉ＋１｜ｗｉ）は、音声認識の結果における文頭からｉ番目の単語ｗｉとｉ＋１番目の単語ｗｉ＋１との組み合わせについての、汎用モデルに登録された出現確率の値である。例えば、図２の汎用モデル１９１Ａに基づいて汎用スコアＳGPを算出する場合、音声認識の結果における「日本語を」という箇所の出現確率Ｐ（を｜日本語）は、０．０２１となる。
【００６７】
また、式（１）の右辺第２項は用途別モデルに基づいて算出される用途別スコアＳPAであり、Ｐ（ｘｊ）は、音声認識の結果に基づいて選出した単語（内容語）のうちの文頭からｊ番目の単語ｘｊについての、用途別モデルに登録された出現確率の値である。例えば、図２の用途別モデル１９１Ｂに基づいて用途別スコアＳPAを算出する場合、音声認識の結果における「日本語」という箇所の出現確率Ｐ（日本語）は、０．０２となる。
【００６８】
ステップＳ１０４の処理の後、言語識別装置１は、全ての識別対象言語でステップＳ１０３及びＳ１０４の処理を行ったか否かを判定する（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０５の判定処理は、例えば、スコア算出部１３０が行う。ステップＳ１０５において、スコア算出部１３０は、例えば、全ての識別対象言語で、現在行っている第３のループ処理において処理の対象となっている発話区間についての音声認識の結果に対するスコアを算出したか否かを判定する。スコアを算出していない言語がある（すなわち選択していない識別対象言語がある）場合、スコア算出部１３０は、音声認識部１２０に識別対象言語を選択するステップＳ１０２の処理を行わせる。全ての識別対象単語でステップＳ１０３及びＳ１０４の処理を行った場合、スコア算出部１３０は、第３のループ処理を終了させ、言語特定部１４０に発話区間の発話内容がどの言語によるものであるかを特定させる。すなわち、第３のループ処理が終了すると、言語識別装置１は、次に、言語特定部１４０において、発話区間の話者が使用している言語を特定する。言語特定部１４０は、複数種類の言語のうちのスコアが最大となる言語を特定し（ステップＳ１０６）、特定した言語を発話区間の話者が使用している言語に特定する。例えば、言語特定部１４０は、第１のスコア算出部１３１で算出した第１のスコアＳ１、第２のスコア算出部１３２で算出した第２のスコアＳ２、及び第３のスコア算出部１３３で算出した第３のスコアＳ３を比較し、最大値となるスコアを特定する。例えば、第１のスコアＳ１が最大値である場合、言語特定部１４０は、発話区間の発話内容が第１の言語によるもの（言い換えると、発話区間の話者は第１の言語による発話を行う）と特定する。
【００６９】
次に、言語識別装置１は、特定した言語を入力音声に含まれる発話内容の言語として出力する（ステップＳ１０７）。ステップＳ１０７の処理は、出力部１５０が行う。出力部１５０は、例えば、特定した言語と、該言語による音声認識の結果とを含む情報を、表示装置等の所定の外部装置に出力する。
【００７０】
本実施形態の言語識別装置１は、例えば、入力された音声信号における無音区間が所定の期間以上継続する毎に、図７のフローチャートに沿った処理を行う。無音区間は、音声信号における有意な音声が含まれない区間（例えば、話者が発話していない区間、或いは話者の発話内容が雑音に埋もれて識別できない区間等）を含む。
【００７１】
このように、本実施形態の言語識別装置１は、１つの発話区間に対し、複数の言語のそれぞれによる音声認識を行い音声認識の結果の正しさを示すスコアを算出する。そして、言語処理装置１は、複数の言語のうちのスコアが最大となる言語を、発話区間の話者が使用している言語に特定する。本実施形態の言語識別装置１は、スコアを算出する際に、不特定多数の文に基づいて作成した汎用モデルと、言語識別装置１の適用分野において頻出する文に基づいて作成した用途別モデルとのそれぞれによるスコアＳGP及びＳPAを算出し、それらを合算する。このため、本実施形態の言語識別装置１では、各言語による音声認識の結果のそれぞれに誤りがある場合にも適切な言語（正しい言語）を識別し特定することが可能となる。
【００７２】
図８は、スコアの算出方法を説明する図である。図９は、用途別モデルにおいて出現確率の高い単語の例を示す図である。
【００７３】
図８の（ａ）には入力音声から抽出した発話区間５０１の発話内容の例を示している。発話区間５０１の発話内容は「Someone who speaks English?」という英語の文となっている。ここで、言語識別装置１で識別可能な言語が日本語、英語、及び中国語の３種類であるとすると、言語識別装置１は、言語毎に、音声認識を行い（ステップＳ１０３）、音声認識の結果についてのスコアを算出する（ステップＳ１０４）。
【００７４】
発話区間５０１に対し、言語識別装置１の音声認識部１２０で日本語、英語、及び中国語のそれぞれによる音声認識を行うと、例えば、図８の（ｂ）のテーブル５０２に示すような認識結果が得られる。発話区間５０１の話者は英語で発話しているため、日本語及び中国語による音声認識の結果は、テーブル５０２のように、発話区間５０１の発話内容とは全く異なる結果となる。なお、中国語による音声認識の結果は、日本語で「金閣寺にはどう行くのですか？」という意味の内容となっている。
【００７５】
また、発話区間５０１の話者は英語で発話しているが、同じ英語での発話であっても話者毎に発話時の癖が異なる上、発話時の周囲の環境によっては発話内容が不明瞭となることがある。このため、音声認識においては、テーブル５０２のように、適切な言語で音声認識を行った場合にも認識結果の一部に誤りが生じることがある。
【００７６】
このように適切な言語による音声認識の結果にも部分的に誤りがある場合、汎用モデルのみに基づいて発話区間の話者が使用している言語を識別すると、識別結果に誤りが生じることがある。例えば、式（１）における汎用スコアＳGPのみを比較して発話区間の言語を識別する場合、日本語の汎用スコアＳGP1、英語の汎用スコアＳGP2、及び中国語の汎用スコアＳGP3は、それぞれ、下記の式（２−１）、式（２−２）、及び式（２−３）により算出される。
【００７７】
【数２】
2019023690.tif 000004
【００７８】
日本語のスコアＳGP1、英語の汎用スコアＳGP2、及び中国語の汎用スコアＳGP3を比較した場合に、例えば、ＳGP2＞ＳGP3＞ＳGP1となれば、発話区間５０１の発話言語は英語に特定される。しかしながら、話者が早口であったり、話者に独特の癖（訛り）があったりすると、算出したスコアの大小関係が、例えば、ＳGP3＞ＳGP2＞ＳGP1となることがある。中国語の汎用スコアＳGP3が日本語の汎用スコアＳGP1及び英語の汎用スコアＳGP2よりも大きくなった場合、言語識別装置１は、発話区間５０１の発話内容は中国語によるものであると識別する。すなわち、言語識別装置１は、発話区間５０１の言語を、適切な言語（英語）ではなく、誤った言語（中国語）と識別してしまう。
【００７９】
これに対し、本実施形態の言語識別装置１では、式（１）のように、汎用スコアＳGPとともに、言語識別装置１の用途において出現確率の高い単語（内容語）についての用途別スコアＳPAも算出し、これらの合計に基づいて発話区間の言語を識別し特定する。すなわち、本実施形態の言語識別装置１では、日本語の認識結果についてのスコアＳ１、英語の認識結果についてのスコアＳ２、及び中国語の認識結果についてのスコアＳ３として、それぞれ、図８の（ｃ）のテーブル５０３に示したスコアを算出する。
【００８０】
ここで、日本語、英語、及び中国語の用途別モデルにおいて出現確率の高い単語を抽出し、対訳関係に基づいて対応付けると、例えば、図9のテーブル６のようになる。日本語の用途別モデルにおいて「私」、「英語」、及び「話す」という単語についての出現確率（重み）が、他の単語の出現確率と比べて高くなっているとする。この場合、英語の用途モデルにおいて日本語の「私」、「英語」、及び「話す」と対応する「Ｉ」、「English」、及び「speak」の出現確率は、それぞれ、他の単語の出現確率と比べて高くなる。同様に、中国語の用途モデルにおいて日本語の「私」、「英語」、及び「話す」と対応する各単語の出現確率は、それぞれ、他の単語の出現確率と比べて高くなる。用途別モデルに基づいて算出する用途別スコアＳPAは、式（１）のように、音声認識の結果に含まれる各単語の出現確率の総和とする。このため、音声認識の結果に、用途別モデルにおいて出現確率が高い単語が多く含まれている場合、用途別スコアＳPAは大きな値となる。
【００８１】
したがって、テーブル５０３の各言語のスコアＳ１，Ｓ２，及びＳ３のうちの、用途別モデルに基づいて算出される用途別スコアＳPAは、出現確率の高い「speak」及び「English」を含む英語のスコアが、日本語及び中国語のスコアよりも高くなる。これにより、汎用スコアＳGPを含む各言語のスコアＳ１，Ｓ２，及びＳ３のうちの英語のスコアＳ２が、日本語のスコアＳ１及び中国語のスコアＳ３よりも高くなる可能性が非常に高まる。よって、発話区間５０１の発話内容についての言語を適切な言語（英語）と識別し特定することが可能となる。
【００８２】
以上のように、本実施形態の言語識別装置１では、不特定多数の文に基づいて作成した汎用モデルと、言語識別装置１の用途において頻出する文に基づいて作成した用途別モデルとを含む言語モデルを参照して、入力音声における発話区間の言語を識別し特定する。このため、発話内容が不明瞭である場合にも、言語識別装置１の用途において出現確率の高い単語（内容語）を手がかりにして適切な言語に識別し特定することが可能となる。
【００８３】
なお、図６のフローチャートは、用途別モデルを作成する処理の一例に過ぎない。用途別モデルを作成する処理は、図６の手順に限らず、適宜変更可能である。例えば、用途別モデルを作成する処理は、対訳対象言語毎に行うステップＳ２０７及びＳ２０８の処理を、複数の言語で並列に行うものであってもよい。
【００８４】
また、図７のフローチャートは、本実施形態の言語識別装置１が行う処理の一例に過ぎない。言語識別装置１が行う処理は、図７の手順に限らず、適宜変更可能である。例えば、言語識別装置１は、識別対象言語毎に行うステップＳ１０３及びＳ１０４の処理を、複数の言語で並列に行ってもよい。
【００８５】
更に、言語モデルに登録する汎用モデル及び用途別モデルの内容及びデータ形式は、それぞれ、図２及び図３に示した例に限らず、適宜変更可能である。また、本実施形態では、言語識別装置１の用途の例として消防や救急への通報を受け付ける場合を例に挙げたが、言語識別装置１の用途は、これに限らず、例えば、観光案内、道案内、及び各種スポーツに関する用途等であってもよい。
【００８６】
また、本実施形態では言語識別装置１で識別可能な言語が日本語、英語、及び中国語の３種類である場合を例に挙げているが、識別可能な言語の組み合わせは、他の組み合わせであってもよい。加えて、言語識別装置１が識別可能な言語は、２種類であってもよいし、４種類以上であってもよい。
【００８７】
また、音声認識の結果の正しさについてのスコアＳｈは、汎用モデルに基づいて算出した汎用スコアＳGPと、用途別モデルに算出して用途別スコアＳPAとにより算出される値であればよく、式（１）に限らず、他の式により算出してもよい。更に、汎用スコアＳGP及び用途別スコアＳPAも、それぞれ、式（１）に示した総和を算出する式に限らず、他の式により算出してもよい。
【００８８】
また、汎用モデル及び用途別モデルを含む言語モデル１９１，１９２，及び１９３は、例えば、言語識別装置１と接続された、言語識別装置１とは別個の記憶装置等に記憶させておいてもよい。この場合、言語識別装置１と、言語モデル１９１，１９２，及び１９３を記憶させた記憶装置とは、例えば、インターネットやLocal Area Network（LAN）等のネットワークを介して接続されていてもよい。
【００８９】
［第２の実施形態］
図１０は、第２の実施形態に係る言語識別装置の機能的構成を示す図である。
【００９０】
図１０に示すように、本実施形態の言語識別装置１は、発話区間抽出部１１０と、音声認識部１２０と、スコア算出部１３０と、言語特定部１４０と、出力部１５０と、言語モデル更新部１６０とを備える。また、本実施形態の言語識別装置１は、第１の言語モデル１９１と、第２の言語モデル１９２と、第３の言語モデル１９３と、対訳辞書１９９とを含む各種情報を記憶する記憶部（図示せず）を備える。
【００９１】
本実施形態の言語識別装置１における発話区間抽出部１１０、音声認識部１２０、スコア算出部１３０、言語特定部１４０、及び出力部１５０は、それぞれ、第１の実施形態で説明した機能を持つ。なお、図１０では省略しているが、音声認識部１２０は、例えば、第１の音声認識部１２１と、第２の音声認識部１２２と、第３の音声認識部１２３とを含む。また、スコア算出部１３０は、第１のスコア算出部１３１と、第２のスコア算出部１３２と、第３のスコア算出部１３３とを含む。第１のスコア算出部１３１は、第１の言語モデル１９１に登録された汎用モデル１９１Ａと用途別モデル１９１Ｂとに基づいて、第１の音声認識部１２１による音声認識の結果についてのスコア（第１のスコア）Ｓ１を算出する。第２のスコア算出部１３２は、第２の言語モデル１９２に登録された汎用モデル１９２Ａと用途別モデル１９２Ｂとに基づいて、第２の音声認識部１２２による音声認識の結果についてのスコア（第２のスコア）Ｓ２を算出する。第３のスコア算出部１３３は、第３の言語モデル１９３に登録された汎用モデル１９３Ａと用途別モデル１９３Ｂとに基づいて、第３の音声認識部１２３による音声認識の結果についてのスコア（第３のスコア）Ｓ３を算出する。スコアＳ１，Ｓ２，及びＳ３は、例えば、式（１）により算出する。
【００９２】
すなわち、本実施形態の言語識別装置１は、不特定多数の文に基づいて作成した汎用モデルと、言語識別装置１の用途において頻出する文に基づいて作成した用途別モデルとを含む言語モデルを参照して、入力音声における発話区間の言語を識別し特定する。
【００９３】
更に、本実施形態の言語識別装置１は、スコア算出部１３０で算出した音声認識の結果についてのスコアと言語特定部１４０での言語の特定結果とに基づいて、各言語モデルの用途別モデルを更新する。用途別モデルの更新は、言語モデル更新部１６０が行う。言語モデル更新部１６０は、言語特定部１４０における言語の特定結果についての信頼度が所定の更新条件を満たしている場合に、当該特定言語による音声認識の結果に基づいて、特定言語についての用途別モデルのモデル情報を更新する。加えて、言語モデル更新部１６０は、対訳辞書１９９を参照し、言語特定部１４０で特定した言語による音声認識の結果に含まれる単語（内容語）と対応する他の言語の単語を特定し、該他の言語についての用途別モデルのモデル情報を更新する。
【００９４】
図１１は、第２の実施形態に係る言語識別装置における言語モデル更新部の機能的構成を示す図である。
【００９５】
図１１に示すように、言語モデル更新部１６０は、信頼度判定部１６１と、形態素解析部１６２と、単語選出部１６３と、対訳単語特定部１６４と、モデル情報算出部１６５とを含む。
【００９６】
信頼度判定部１６１は、言語特定部１４０による言語の特定結果についての信頼度が所定の更新条件を満たしているか否かを判定し、該判定結果に基づいて言語モデル（用途別モデル）を更新するか否かを決定する。例えば、信頼度判定部１６１は、信頼度として各言語による音声認識の結果についてのスコアのうちの第１位のスコアと第２位のスコアとの差を算出し、該スコアの差が閾値以上であるか否かを判定する。スコアの差が閾値以上である場合、信頼度判定部１６１は、信頼度が所定の更新条件を満たしていると認識する。
【００９７】
形態素解析部１６２は、言語特定部１４０で特定した言語による音声認識の結果（音声認識テキスト）に対する形態素解析を行う。形態素解析部１６２は、既知の解析方法に従って形態素解析を行う。
【００９８】
単語選出部１６３は、形態素解析部１６２による形態素解析の結果に基づいて、解析を行った発話区間に含まれる単語（形態素）のなかから、用途別モデルに登録する単語を選出する。単語選出部１６３は、例えば、形態素解析（音声認識）を行った発話区間に含まれる単語のうちの内容語（名詞、動詞、及び形容詞等の主として語彙的意味を表す単語）を選出する。
【００９９】
対訳単語特定部１６４は、図５の対訳辞書１９９を参照し、単語選出部１６３で選出した単語の対訳となる他の言語の単語を特定する。言語特定部１４０で特定した言語が日本語である場合、対訳単語特定部１６４は、対訳辞書１９９を参照して、形態素解析をした発話区間に含まれる日本語の単語と対応する他の言語の単語（例えば英語の単語や中国語の単語等）を特定する。
【０１００】
モデル情報算出部１６５は、単語選出部１６３で選出した単語、及び対訳単語特定部１６４で特定した対訳単語のそれぞれに基づいて、各言語の用途別モデルにおける各単語のモデル情報を算出する。モデル情報は、言語識別装置１のスコア算出部１３０におけるスコアの算出に用いる情報であり、例えば、図２の用途別モデル１９１Ｂのような各単語の出現確率を含む情報とする。モデル情報算出部１６５は、言語毎に算出したモデル情報を、所定の言語モデルにおける用途別モデルに格納して更新する。３種類の言語についての用途別モデルを更新する場合、モデル情報算出部１６５は、第１の言語についてのモデル情報を算出した後、算出したモデル情報を第１の用途別モデル１９１Ｂに格納して更新する。また、モデル情報算出部１６５は、算出した第２の言語についてのモデル情報を第２の用途別モデル１９２Ｂに格納してモデル情報を更新し、算出した第３の言語についてのモデル情報を第３の用途別モデル１９３Ｂに格納してモデル情報を更新する。
【０１０１】
本実施形態の言語処理装置１は、例えば、図１２のフローチャートに沿った処理を行う。
【０１０２】
図１２は、第２の実施形態に係る言語識別装置が行う処理を説明するフローチャートである。
【０１０３】
本実施形態の言語識別装置１は、図１２に示すように、まず、入力音声から発話区間を抽出し、該発話区間の発話内容についての言語を特定する処理（ステップＳ１０１〜Ｓ１０６）を行う。本実施形態の言語識別装置１は、ステップＳ１０１の処理、ステップＳ１０２〜Ｓ１０５の第３のループ処理、及びステップＳ１０６の処理として、それぞれ、第１の実施形態で説明した処理を行う。
【０１０４】
ステップＳ１０６の処理を終えると、言語識別装置１は、次に、特定した言語を音声信号に含まれる発話内容の言語として出力する（ステップＳ１０７）。ステップＳ１０７の処理は、出力部１５０が行う。出力部１５０は、例えば、特定した言語と、該言語による音声認識の結果とを含む情報を、表示装置等の所定の外部装置に出力する。
【０１０５】
次に、本実施形態の言語識別装置１は、ステップＳ１０６における言語の特定結果の信頼度が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。ステップＳ１０８の判定は、言語モデル更新部１６０の信頼度判定部１６１が行う。信頼度判定部１６１は、言語の特定結果の信頼度として、スコア算出部で算出したスコアの差を利用する。信頼度判定部１６１は、スコア算出部１３０から各言語による音声認識の結果についてのスコアを取得するとともに、言語特定部１４０から言語の特定結果を取得する。その後、信頼度判定部１６１は、取得した各言語のスコアのうちの第１位のスコアと第２位のスコアとの差を算出し、スコアの差が閾値以上であるか否かを判定する。スコアの差が閾値よりも大きい場合（ステップＳ１０８；ＹＥＳ）、信頼度判定部１６１は、言語モデル更新部１６０において用途別モデル更新処理（ステップＳ１０９）を行うと判定する。この場合、言語識別装置１は、ステップＳ１０９の用途別モデル更新処理を行って各言語モデルの用途別モデルを更新した後、ステップＳ１０１で抽出した発話区間に対する処理を終了する。
【０１０６】
一方、スコアの差が閾値よりも小さい場合（ステップＳ１０８；ＮＯ）。信頼度判定部１６１は、言語モデル更新部１６０において用途別モデル更新処理（ステップＳ１０９）を行わないと判定する。この場合、言語識別装置１は、ステップＳ１０９の用途別モデル更新処理を省略し、ステップＳ１０１で抽出した発話区間に対する処理を終了する。
【０１０７】
このように、本実施形態の言語識別装置１は、汎用モデルと用途別モデルとに基づいて特定した言語の信頼度が高い場合には用途別モデルを更新する用途別モデル更新処理を行う。用途別モデル更新処理は、言語識別装置１の言語モデル更新部１６０が行う。言語モデル更新部１６０は、用途別モデル更新処理として、例えば、図１３のフローチャートに沿った処理を行う。
【０１０８】
図１３は、第２の実施形態に係る用途別モデル更新処理の内容を説明するフローチャートである。
【０１０９】
用途別モデル更新処理では、まず、スコアが最大値である言語（特定言語）による音声認識の結果に対する形態素解析を行う（ステップＳ９０１）。ステップＳ９０１の処理は、言語モデル更新部１６０の形態素解析部１６２が行う。形態素解析部１６２は、既知の解析方法に従い、特定言語による音声認識の結果（音声認識テキスト）に対する形態素解析を行う。
【０１１０】
次に、言語モデル更新部１６０は、形態素解析部２１０による形態素解析の結果に基づいて、音声認識テキストから単語（内容語）を選出する（ステップＳ９０２）。ステップＳ９０２の処理は、単語選出部１６３が行う。単語選出部１６３は、音声認識テキストに含まれる単語（形態素）のなかから、内容語等の、所定の条件を満たす単語を選出する。
【０１１１】
次に、言語モデル更新部１６０は、特定言語の用途別モデルにおける選出単語についてのモデル情報を更新する（ステップＳ９０３）。ステップＳ９０３の処理は、モデル情報算出部１６５が行う。モデル情報算出部１６５は、例えば、単語選出部１６３で選出した単語毎に、音声認識テキストにおける出現数及び出現確率と、特定言語の用途別モデルに登録されたモデル情報とに基づいて、選出した単語のモデル情報を算出する。その後、モデル情報算出部１６５は、特定言語の用途別モデルにおけるモデル情報を、算出したモデル情報に更新する。例えば、スコアが最大値となった特定言語が第１の言語である場合、モデル情報算出部１６５は、第１の言語についての用途別モデル１９１Ｂのモデル情報を、現在行っている用途別モデル更新処理において算出したモデル情報に更新する。
【０１１２】
ステップＳ９０１〜Ｓ９０３の処理を終えると、言語モデル更新部１６０は、次に、対訳対象言語の単語についてのモデル情報を算出して更新する第４のループ処理（ステップＳ９０４〜Ｓ９０７）を行う。対訳対象言語は、複数の言語のうちの、言語特定部１４０で特定した言語（特定言語）を除く言語である。第４のループ処理は、第１の実施形態で説明した作成装置２が行う第２のループ処理（図６のステップＳ２０６〜Ｓ２０９）と同じ内容でよい。
【０１１３】
すなわち、第４のループ処理の開始端（ステップＳ９０４）において、言語モデル更新部１６０は、対訳対象言語のうちの１つの対訳対象言語を選択する。また、第４のループ処理の終了端（ステップＳ９０７）において、言語モデル更新部１６０は、全ての対訳対象言語に対しステップＳ９０５及びＳ９０６の処理を行ったか否かを判定する。全ての対訳対象言語に対しステップＳ９０５及びＳ９０６の処理を行うと、言語モデル更新部１６０は、現在行っている用途別モデル更新処理における第４のループ処理を終了する。
【０１１４】
第４のループ処理におけるステップＳ９０４の処理は、例えば、言語モデル更新部１６０のモデル情報算出部１６５が行う。モデル情報算出部１６５は、所定の選択規則に従って、現在行っている用途別モデル更新処理においてまだモデル情報を更新していない用途別モデルのうちの１つの用途別モデルを選択し、該用途別モデルと対応付けられた言語（対訳対象言語）を選択する。対訳対象言語を選択したモデル情報算出部１６５は、選択した対訳対象言語と、ステップＳ９０２で選出した単語とを対訳単語特定部１６４に通知する。
【０１１５】
次に、言語モデル更新部１６０は、音声認識テキストから選出した単語についての対訳単語を抽出する（ステップＳ９０５）。ステップＳ９０５の処理は、対訳単語特定部１６４が行う。対訳単語特定部１６４は、対訳辞書１９９を参照し、音声認識テキストから選出した単語と対応付けられた、選択中の対訳対象言語の単語（対訳単語）を抽出する。対訳単語特定部１６４は、抽出した対訳単語をモデル情報算出部１６５に通知する。
【０１１６】
次に、言語モデル更新部１６０は、選択中の対訳対象言語の用途別モデルにおける対訳単語のモデル情報を算出して更新する（ステップＳ９０６）。ステップＳ９０６の処理は、モデル情報算出部１６５が行う。モデル情報算出部１６５は、現在行っている第４のループ処理で選択されている対訳対象言語についての用途別モデルに格納されたモデル情報（出現確率）等に基づいて、対訳単語のモデル情報を算出する。その後、モデル情報算出部１６５は、選択されている対訳対象言語についての用途別モデルのモデル情報を、算出したモデル情報に更新する。
【０１１７】
ステップＳ９０６の処理の後、言語モデル更新部１６０は、全ての対訳対象言語でステップＳ９０５及びＳ９０６の処理を行ったか否かを判定する（ステップＳ９０７）。ステップＳ９０７の判定処理は、例えば、言語モデル更新部１６０のモデル情報算出部１６５が行う。ステップＳ９０７において、モデル情報算出部１６５は、例えば、全ての用途別モデルのモデル情報を更新したか否かを判定する。モデル情報を更新していない用途別モデルがある（すなわち選択していない対訳対象言語がある）場合、モデル情報算出部１６５は、ステップＳ９０４の選択処理を行う。全ての対訳対象言語でステップＳ９０５及びＳ９０６の処理を行った場合、モデル情報算出部１６５は、第４のループ処理を終了させ、用途別モデル更新処理を終了する。
【０１１８】
以上のように、本実施形態の言語識別装置１では、不特定多数の文に基づいて作成した汎用モデルと、言語識別装置１の用途において頻出する文に基づいて作成した用途別モデルとを含む言語モデルを参照して、入力音声における発話区間の言語を識別し特定する。このため、発話内容が不明瞭である場合にも、言語識別装置１の用途において出現確率の高い単語（内容語）を手がかりにして適切な言語に識別し特定することが可能となる。
【０１１９】
また、本実施形態の言語識別装置１では、入力音声から抽出した発話区間についての言語を特定したときの特定結果の信頼度が高い場合に、当該発話区間についての音声認識の結果に基づいて、各言語の用途別モデルを更新する。音声信号から抽出した発話区間の発話内容は、言語識別装置１の用途において出現確率の高い単語を含む内容であるため、発話区間の発話内容（音声認識の結果）に基づいて用途別モデルを更新する毎に、用途別モデルのモデル情報の精度が向上する。よって、本実施形態によれば、言語識別装置１における言語の識別精度をより一層高くすることが可能となる。
【０１２０】
なお、図１２のフローチャートは、本実施形態の言語識別装置１が行う処理の一例に過ぎない。本実施形態の言語識別装置１が行う処理は、図１２の手順に限らず、適宜変更可能である。例えば、言語識別装置１は、識別対象言語毎に行うステップＳ１０３及びＳ１０４の処理を、複数の言語で並列に行ってもよい。また、言語処理装置１は、ステップＳ１０６の処理の後、ステップＳ１０７の処理と、ステップＳ１０８及びＳ１０９の処理とを並列に行ってもよい。
【０１２１】
また、図１３のフローチャートは、用途別モデル更新処理の一例に過ぎない。用途別モデル更新処理は、図１３の手順に限らず、適宜変更可能である。例えば、用途別モデル更新処理は、対訳対象言語毎に行うステップＳ９０５及びＳ９０６の処理を、複数の言語で並列に行ってもよい。
【０１２２】
また、汎用モデル及び用途別モデルを含む言語モデル１９１，１９２，及び１９３、並びに対訳辞書１９９は、例えば、言語識別装置１と接続された、言語識別装置１とは別個の記憶装置等に記憶させておいてもよい。この場合、言語識別装置１と、言語モデル１９１，１９２，及び１９３等を記憶させた記憶装置とは、例えば、インターネットやLocal Area Network（LAN）等のネットワークを介して接続されていてもよい。
【０１２３】
［第３の実施形態］
本実施形態では、第２の実施形態に係る言語識別装置１における言語モデル更新部１６０の他の構成例、及び用途別モデル更新処理の他の例について説明する。
【０１２４】
本実施形態の言語処理装置１は、図１０に示したように、発話区間抽出部１１０と、音声認識部１２０と、スコア算出部１３０と、言語特定部１４０と、出力部１５０と、言語モデル更新部１６０とを備える。また、本実施形態の言語識別装置１は、第１の言語モデル１９１と、第２の言語モデル１９２と、第３の言語モデル１９３と、対訳辞書１９９とを含む各種情報を記憶する記憶部（図示せず）を備える。
【０１２５】
本実施形態の言語識別装置１における発話区間抽出部１１０、音声認識部１２０、スコア算出部１３０、言語特定部１４０、及び出力部１５０は、それぞれ、第１の実施形態で説明した機能を持つ。なお、図１０では省略しているが、音声認識部１２０は、例えば、第１の音声認識部１２１と、第２の音声認識部１２２と、第３の音声認識部１２３とを含む。また、スコア算出部１３０は、第１のスコア算出部１３１と、第２のスコア算出部１３２と、第３のスコア算出部１３３とを含む。第１のスコア算出部１３１は、第１の言語モデル１９１に登録された汎用モデル１９１Ａと用途別モデル１９１Ｂとに基づいて、第１の音声認識部１２１による音声認識の結果についてのスコア（第１のスコア）Ｓ１を算出する。第２のスコア算出部１３２は、第２の言語モデル１９２に登録された汎用モデル１９２Ａと用途別モデル１９２Ｂとに基づいて、第２の音声認識部１２２による音声認識の結果についてのスコア（第２のスコア）Ｓ２を算出する。第３のスコア算出部１３３は、第３の言語モデル１９３に登録された汎用モデル１９３Ａと用途別モデル１９３Ｂとに基づいて、第３の音声認識部１２３による音声認識の結果についてのスコア（第３のスコア）Ｓ３を算出する。スコアＳ１，Ｓ２，及びＳ３は、例えば、式（１）により算出する。
【０１２６】
また、本実施形態の言語識別装置１における言語モデル更新部１６０は、スコア算出部１３０で算出した音声認識の結果についてのスコアと言語特定部１４０での言語の特定結果とに基づいて、各言語モデルの用途別モデルを更新する。なお、本実施形態に係る言語モデル更新部１６０は、１つの単語についての他の一言語における対訳単語が複数存在する場合に、複数の対訳単語のうちの１つの対訳単語に特定する機能を持つ。
【０１２７】
図１４は、第３の実施形態に係る言語識別装置における言語モデル更新部の機能的構成を示す図である。
【０１２８】
図１４に示すように、本実施形態の言語モデル更新部１６０は、信頼度判定部１６１と、形態素解析部１６２と、単語選出部１６３と、対訳単語特定部１６４と、モデル情報算出部１６５とを含む。
【０１２９】
本実施形態の言語モデル更新部１６０における信頼度判定部１６１、形態素解析部１６２、単語選出部１６３、及びモデル情報算出部１６５は、それぞれ、第２の実施形態で説明した機能を持つ。
【０１３０】
また、本実施形態の言語モデル更新部１６０における対訳単語特定部１６４は、対訳辞書１９９を参照し、単語選出部１６３で選出した単語の対訳となる他の言語の単語を特定する。言語特定部１４０で特定した言語が日本語である場合、対訳単語特定部１６４は、対訳辞書１９９を参照して、形態素解析をした発話区間に含まれる日本語の単語と対応する他の言語の単語（例えば英語の単語や中国語の単語等）を特定する。なお、本実施形態における対訳辞書１９９は、例えば、言語間で対訳関係となる単語が一対一に限らず、一対複数であってもよい。単語選出部１６３で選出した単語の対訳となる１つの他の言語における対訳単語が１個である場合、対訳単語特定部１６４は、該１個の対訳単語を対訳単語に特定する。一方、単語選出部１６３で選出した単語の対訳となる１つの他の言語における対訳単語が複数である場合、対訳単語特定部１６４は、共起単語辞書１９８を参照し、複数の対訳単語のなかから対訳とする１個の対訳単語を決定し特定する。共起単語辞書１９８は、言語識別装置１の記憶部（図示せず）に記憶させておいてもよいし、外部装置に記憶させておいてもよい。
【０１３１】
図１５は、第３の実施形態に係る対訳単語特定部が参照する対訳辞書の例を示す図である。図１６は、共起単語辞書の例を示す図である。
【０１３２】
図１５には、本実施形態の言語モデル更新部１６０（対訳単語特定部１６４）が参照する対訳辞書１９９における日本語の単語と英語の単語との対訳関係を示している。本実施形態で参照する対訳辞書１９９では、１個の日本語の単語に対し、複数個の英語の単語が対応付けられている場合がある。例えば、図１５の対訳辞書１９９における「受け取る」という日本語の単語には、「accept」、「get」、及び「receive」という３個の英語の単語（対訳単語）が対応付けられている。このため、単語選出部１６３において日本語の「受け取る」という単語を選出した場合、対訳単語特定部１６４は、「accept」、「get」、及び「receive」という３個の英語の単語（対訳単語）を対訳単語の候補として抽出する。
【０１３３】
また、図１５の対訳辞書１９９における「薬」という日本語の単語には、「drug」、「medicine」、及び「pill」という３個の英語の単語（対訳単語）が対応付けられている。このため、単語選出部１６３において日本語の「薬」という単語を選出した場合、対訳単語特定部１６４は、「drug」、「medicine」、及び「pill」という３個の英語の単語（対訳単語）を対訳単語の候補として抽出する。
【０１３４】
なお、図１５の対訳辞書１９９では、日本語の単語と英語の単語との対訳関係が１対複数となっている例を示しているが、これに限らず、日本語の単語と英語の単語との対訳関係が複数対１、或いは複数対複数であるものが含まれていてもよい。
【０１３５】
一方、図１６には、本実施形態の言語モデル更新部１６０（対訳単語特定部１６４）が参照する共起単語辞書１９８に含まれる英語の単語についての共起確率の例を示している。共起単語辞書１９８には、例えば、対訳辞書１９９における複数の単語のそれぞれについての、文中で隣接する確率（共起確率）が登録されている。例えば、図１６の共起単語辞書１９８は、英文内の「accept」という単語を注目単語とした場合に、「drug」という単語が「accept」と隣接する確率は０．０３４であり、「medicine」という単語が「accept」と隣接する確率は０．０２２であることを示している。また、図１６の共起単語辞書１９８は、英文内の「drug」という単語を注目単語とした場合に、「accept」という単語が「drug」と隣接する確率は０．０４２であり、「get」という単語が「drug」と隣接する確率は０．０３４であることを示している。更に、図１６の共起単語辞書１９８は、英文内おいては「get」と「medicine」とが隣接関係になる確率が、他の単語同士が隣接関係になる確率よりも高いことを示している。すなわち、図１６の共起単語辞書１９８は、英文内において「medicine」と隣接する「受け取る」という意味の単語は、「accept」及び「receive」よりも、「get」である場合のほうが多いことを示している。本実施形態の対訳単語特定部１６４は、このような共起単語辞書１９８を参照することにより、複数の対訳単語の候補のなかから、共起確率が最も高くなる対訳単語を決定し特定する。
【０１３６】
本実施形態の言語識別装置１は、図１２のフローチャートに沿った処理を行う。本実施形態の言語識別装置１は、図１２のフローチャートにおけるステップＳ１０１の処理、ステップＳ１０２〜Ｓ１０５の第３のループ処理、並びにステップＳ１０６及びＳ１０７の処理として、それぞれ、第２の実施形態で説明した処理を行う。
【０１３７】
ステップＳ１０１〜Ｓ１０７の処理を終えると、言語識別装置１は、ステップＳ１０６における言語の特定結果の信頼度が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。ステップＳ１０８の判定処理は、第２の実施形態で説明したように、言語モデル更新部１６０の信頼度判定部１６１が行う。信頼度判定部１６１は、言語毎に算出した音声認識の結果についてのスコアのうちの第１位のスコアと第２位のスコアとの差が閾値以上である場合に、特定結果の信頼度が閾値以上であると判定する。特定結果の信頼度が閾値よりも低い場合（ステップＳ１０８；ＮＯ）、言語識別装置１の言語モデル更新部１６０は、用途別モデル更新処理（ステップＳ１０９）を省略する。一方、特定結果の信頼度が閾値以上である場合（ステップＳ１０８；ＹＥＳ）、言語識別装置１の言語モデル更新部１６０は、用途別モデル更新処理（ステップＳ１０９）を行う。
【０１３８】
本実施形態に係る言語モデル更新部１６０は、用途別モデル更新処理として、例えば、図１７のフローチャートに沿った処理を行う。
【０１３９】
図１７は、第３の実施形態に係る用途別モデル更新処理の内容を説明するフローチャートである。
【０１４０】
本実施形態の言語モデル更新部１６０は、まず、スコアが最大値である特定言語の用途別モデルを更新する処理（ステップＳ９０１〜Ｓ９０３）を行う。言語モデル更新部１６０は、ステップＳ９０１〜Ｓ９０３の各ステップの処理として、第２の実施形態で説明した処理を行う。ステップＳ９０１の処理は、特定言語の音声認識テキストを形態素解析する処理である。ステップＳ９０１の処理は、形態素解析部１６２が行う。ステップＳ９０２の処理は、形態素解析の結果から所定の条件を満たす単語（内容語）を選出する処理である。ステップＳ９０２の処理は、単語選出部１６３が行う。ステップＳ９０３の処理は、特定言語の用途別モデルにおける選出単語についてのモデル情報を算出して更新する処理である。ステップＳ９０３の処理は、モデル情報算出部１６５が行う。
【０１４１】
ステップＳ９０１〜Ｓ９０３の処理を終えると、言語モデル更新部１６０は、次に、対訳対象言語の用途別モデルを更新する第４のループ処理（Ｓ９０４〜Ｓ９０７）を行う。なお、本実施形態に係る第４のループ処理では、第２の実施形態で説明したステップＳ９０５の処理とステップＳ９０６の処理との間に、特定言語の各単語の対訳単語を１個に決定する第５のループ処理（ステップＳ９１１〜Ｓ９１４）を行う。
【０１４２】
第４のループ処理の開始端（ステップＳ９０４）において、言語モデル更新部１６０は、対訳対象言語のうちの１つの対訳対象言語を選択する。また、第４のループ処理の終了端（ステップＳ９０７）において、言語モデル更新部１６０は、全ての対訳対象言語に対しステップＳ９１１〜Ｓ９１４の処理及びステップＳ９０６の処理を行ったか否かを判定する。全ての対訳対象言語に対しステップＳ９１１〜Ｓ９１４及びステップＳ９０６の処理を行うと、言語モデル更新部１６０は、現在行っている用途別モデル更新処理における第４のループ処理を終了する。
【０１４３】
第４のループ処理におけるステップＳ９０４の処理は、例えば、言語モデル更新部１６０のモデル情報算出部１６５が行う。モデル情報算出部１６５は、所定の選択規則に従って、現在行っている用途別モデル更新処理においてまだモデル情報を更新していない用途別モデルのうちの１つの用途別モデルを選択し、該用途別モデルと対応付けられた言語（対訳対象言語）を選択する。対訳対象言語を選択したモデル情報算出部１６５は、選択した対訳対象言語と、ステップＳ９０２で選出した内容語とを対訳単語特定部１６４に通知する。
【０１４４】
次に、言語モデル更新部１６０は、音声認識テキストから選出した単語についての対訳単語を抽出する（ステップＳ９０５）。ステップＳ９０５の処理は、対訳単語特定部１６４が行う。対訳単語特定部１６４は、対訳辞書１９９を参照し、音声認識テキストから選出した単語と対応付けられた、選択中の対訳対象言語の単語（対訳単語）を抽出する。本実施形態に係る対訳辞書１９９は、特定言語の１つの単語に対する対訳単語が複数個の場合がある（図１５を参照）。このため、ステップＳ９０５の処理の後、対訳単語特定部１６４は、音声認識テキストから選出した各単語に対する対訳単語をそれぞれ１個に決定する第５のループ処理（ステップＳ９１１〜Ｓ９１４）を行う。第５のループ処理は、ステップＳ９０２で選出した単語毎に行う。
【０１４５】
第５のループ処理の開始端（ステップＳ９１１）において、対訳単語特定部１６４は、ステップＳ９０２で選出した単語（内容語）のうちの１個の単語を選択する。また、第５のループ処理の終了端（ステップＳ９１４）において、対訳単語特定部１６４は、選出した全ての単語に対し対訳単語を１個に決定する処理を行ったか否かを判定する。全ての内容語に対する対訳単語を１個に決定すると、対訳単語特定部１９４は、現在行っている用途別モデル更新処理における第５のループ処理を終了する。
【０１４６】
ステップＳ９１１において、対訳単語特定部１６４は、所定の選択規則に従って、ステップＳ９０２で選出した単語（内容語）のうちの１個の内容語を選択する。単語を選出した後、対訳単語特定部１６４は、選択した単語の対訳単語が複数であるか否かを判定する（ステップＳ９１２）。対訳単語が１個である場合（ステップＳ９１２；ＮＯ）、対訳単語特定部１６４は、ステップＳ９１３の処理をスキップし、ステップＳ９１４の判定処理を行う。一方、対訳単語が複数である場合（ステップＳ９１２；ＹＥＳ）、対訳単語特定部１６４は、共起単語辞書１９８を参照して対訳単語を１個に決定する（ステップＳ９１３）。ステップＳ９１３において、対訳単語特定部１６４は、まず、現在行っている第５のループ処理で選択されている特定言語の単語についての複数の対訳単語のそれぞれで、隣接する単語についての対訳単語との共起確率に基づいた共起スコアを算出する。その後、対訳単語特定部１６４は、複数の対訳単語のうちの共起スコアが最大値となる１個の対訳単語を特定言語の単語に対する対訳単語に決定する。対訳単語を決定した後、対訳単語特定部１６４は、ステップＳ９１４の判定処理を行う。
【０１４７】
ステップＳ９１４の判定処理において、対訳単語特定部１６４は、上記のように、全ての単語の対訳単語が１個に決定されたか否かを判定する。対訳単語が１個に特定されていない単語が残っている場合、対訳単語特定部１６４は、第５のループ処理を続ける。そして、全ての単語の対訳単語が１個に決定されると、対訳単語特定部１６４は、決定した対訳単語をモデル情報算出部１６５に通知して第５のループ処理を終了する。
【０１４８】
第５のループ処理が終了すると、次に、言語モデル更新部１６０は、選択中の対訳対象言語の用途別モデルにおける対訳単語のモデル情報を算出して更新する（ステップＳ９０６）。ステップＳ９０６の処理は、モデル情報算出部１６５が行う。モデル情報算出部１６５は、ステップＳ９０６の処理として、第２の実施形態で説明した処理を行う。
【０１４９】
ステップＳ９０６の後、言語モデル更新部１６０は、全ての対訳対象言語でステップステップＳ９０５の処理、ステップＳ９１１〜Ｓ９１４の第５のループ処理、及びステップＳ９０６の処理を行ったか否かを判定する（ステップＳ９０７）。ステップＳ９０７の判定処理は、例えば、言語モデル更新部１６０のモデル情報算出部１６５が行う。ステップＳ９０７において、モデル情報算出部１６５は、例えば、全ての用途別モデルのモデル情報を更新したか否かを判定する。モデル情報を更新していない用途別モデルがある（すなわち選択していない対訳対象言語がある）場合、モデル情報算出部１６５は、ステップＳ９０４の選択処理を行う。全ての対訳対象言語でステップＳ９１１〜Ｓ９１５、及びステップＳ９０６の処理を行った場合、モデル情報算出部１６５は、第４のループ処理を終了させる。第４のループ処理が終了すると、言語モデル更新部１６０は、用途別モデル更新処理を終了する。
【０１５０】
以上のように、本実施形態の言語識別装置１では、対訳辞書１９９に複数の対訳単語が登録されている場合に、共起単語辞書１９８（共起確率）に基づいて、複数の対訳単語のうちの１個の対訳単語に決定する。
【０１５１】
図１８は、対訳単語の決定方法を説明する図である。
図１８の（ａ）には、ステップＳ９０１において「薬局で薬をお受け取りください。」という日本語の音声認識テキストに対して形態素解析を行ったときの解析結果７０１を示している。形態素解析を行った後、ステップＳ９０２において解析結果７０１から単語（内容語）を選出すると、例えば、「薬局」、「薬」、及び「受け取り」の３個の単語が選出される。このため、言語モデル更新部１６０の対訳単語特定部１６４は、対訳辞書１９９を参照して各単語の対訳単語を抽出する（ステップＳ９０５）。ステップＳ９０５において、対訳単語特定部１６４が図１５の対訳辞書１９９を参照して英語の対訳単語を抽出した場合、対訳単語の抽出結果は、図１８の（ｂ）のテーブル７０２のようになる。すなわち、「薬局」という単語に対する対訳単語として、対訳単語特定部１６４は、「dispensary」、「drugstore」、及び「pharmacy」の３個の対訳単語を抽出する。また、対訳単語特定部１６４は、「薬」という内容語に対する対訳単語として、「drug」、「medicine」、及び「pill」の３個の対訳単語を抽出する。更に、対訳単語特定部１６４は、「受け取り」という内容語に対する対訳単語として「accept」、「get」、及び「receive」の３個の対訳単語を抽出する。
【０１５２】
このように、１個の単語に対する対訳単語として３個の対訳単語を抽出した場合、対訳単語特定部１６４は、ステップＳ９１３の処理を行い、１個の単語に対する対訳単語を１個に決定する。ステップＳ９１３の処理において、対訳単語特定部１６４は、複数個の対訳単語（対訳単語の候補）のそれぞれで、隣接する対訳単語との共起確率に基づく共起スコアＳを算出する。対訳単語特定部１６４は、例えば、下記式（３）により、対訳単語の候補ｗｉについての共起スコアＳ（ｗｉ）を算出する。
【０１５３】
Ｓ（ｗｉ）＝ｍａｘ｛φ｝×ｍａｘ｛ψ｝          （３）
【０１５４】
式（３）におけるφは、対訳単語の候補ｗｉと、該候補ｗｉの前方で隣接する対訳単語ｆｗｊとの共起確率Ｐ（ｗｉ｜ｆｗｊ）の集合である。ここで、前方で隣接する対訳単語は、特定言語の選出単語を出現順に並べたときに対訳単語の候補ｗｉと対応する単語の前方で隣接する単語についての対訳単語とする。前方で隣接する対訳単語が１個である場合、ｍａｘ｛φ｝＝Ｐ（ｗｉ｜ｆｗ）となる。一方、前方で隣接する対訳単語がＪ個（Ｊは２以上の整数）である場合、ｍａｘ｛φ｝は、Ｊ個の共起確率Ｐ（ｗｉ｜ｆｗ１）〜Ｐ（ｗｉ｜ｆｗＪ）のうちの最大値となる。
【０１５５】
また、式（３）におけるψは、対訳単語の候補ｗｉと、該候補ｗｉの後方で隣接する対訳単語ｒｗｊとの共起確率Ｐ（ｗｉ｜ｒｗｊ）の集合である。ここで、後方で隣接する対訳単語は、特定言語の選出単語を出現順に並べたときに対訳単語の候補ｗｉと対応する単語の後方で隣接する単語についての対訳単語とする。後方で隣接する対訳単語が１個である場合、ｍａｘ｛ψ｝＝Ｐ（ｗｉ｜ｒｗ）となる。一方、後方で隣接する対訳単語がＪ個（Ｊは２以上の整数）である場合、ｍａｘ｛ψ｝は、Ｊ個の共起確率Ｐ（ｗｉ｜ｒｗ１）〜Ｐ（ｗｉ｜ｒｗＪ）のうちの最大値となる。
【０１５６】
式（３）による共起スコアＳ（ｗｉ）の算出例として、図１８のテーブル７０２における「薬」という選出単語と、３個の対訳単語の候補「drug」、「medicine」、及び「pill」との組７０２Ａにおける、共起スコアＳ（drug）、Ｓ（med.）、及びＳ（pill）の算出例を説明する。
【０１５７】
対訳単語の候補「drug」、「medicine」、及び「pill」は、それぞれ、日本語の「薬」という単語の対訳単語の候補である。このため、対訳単語の候補の前方で隣接する対訳単語ｆｗｊは、音声認識テキストに対する形態素解析の結果において「薬」の前方で隣接する単語についての対訳単語となる。解析結果７０１において「薬」の前方で隣接する選出単語は「薬局」である。よって、対訳単語ｆｗｊは、日本語の「薬局」についての対訳単語「dispensary」、「dispensary」、及び「dispensary」の３個となる。
【０１５８】
また、対訳単語の候補「drug」、「medicine」、及び「pill」の後方で隣接する対訳単語ｒｗｊは、解析結果７０１において「薬」の後方で隣接する「受け取り」についての対訳単語「accept」、「get」、及び「receive」の３個となる。
【０１５９】
したがって、対訳単語の候補「drug」についての共起スコアＳ（drug）は、下記式（４−１）により算出される。
【０１６０】
S(drug) = max{P(drug|dispensary), P(drug|drugstore), P(drug|parmacy)｝
＊max{P(drug|accept), P(drug|get), P(drug|receive)｝
（４−１）
【０１６１】
ここで、図１６の共起単語辞書１９８を参照し、式（４−１）における注目単語「drug」と各共起単語との共起確率Ｐを数値に置換して共起スコアＳ(drug)を算出すると、式（４−２）のようになる。
【０１６２】
S(drug) = max{0.018, 0.039, 0.055}＊max{0.042, 0.034, 0.007｝
= 0.055*0.042
= 0.00231                                          （４−２）
【０１６３】
また、対訳単語の候補「medicine」及び「pill」のそれぞれについての共起スコアＳ(med.)及びＳ(pill)を算出すると、それぞれ、図１８の（ｃ）のテーブル７０３のように、Ｓ(med.)＝0.00525、Ｓ(pill)＝0.00269となる。すなわち、対訳単語の候補「drug」、「medicine」、及び「pill」のうち、共起確率に基づく共起スコアが最大値となるのは「medicine」である。したがって、対訳単語特定部１６４は、日本語の「薬」という単語に対する対訳単語を「medicine」に決定する。
【０１６４】
更に、対訳単語特定部１６４は、「薬局」という内容語に対する対訳単語を１個の対訳単語に決定するとともに、「受け取り」という内容語に対する対訳単語を１個の対訳単語に決定する。
【０１６５】
対訳単語特定部１６４は、ステップＳ９０２で選出した特定言語の各単語に対する対訳単語を１個に決定すると、第５のループ処理（ステップＳ９１１〜Ｓ９１４）を終了する。第５のループ処理が終了すると、次に、モデル情報算出部１６５が、選択中の対訳対象言語の用途別モデルにおける各対訳単語についてのモデル情報を算出して更新する（ステップＳ９０６）。
【０１６６】
以上のように、本実施形態に係る言語識別装置１では、入力音声の発話区間に含まれる１個の単語についての対訳単語が複数である場合に、共起確率に基づいて複数の対訳単語のうちの１個の対訳単語に決定する。このため、複数の対訳単語のなかから、入力音声の発話区間における発話内容についての対訳としてより適切な対訳単語を選び、該対訳単語についての用途別モデルにおける出現確率を高くすることが可能となる。すなわち、本実施形態によれば、一言語の用途別モデルに登録された同じ意味を持つ複数の単語のうちの、言語識別装置１の用途においてより使用頻度の高い単語やより適切な単語についての出現確率を高くすることが可能となる。このため、本実施形態によれば、入力音声に対する言語識別の精度をより一層向上させることが可能となる。
【０１６７】
なお、複数の対訳単語のうちの１個の対訳単語に決定する処理は、式（３）により算出した共起スコアＳが最大値となる対訳単語に決定する方法に限らず、他の方法であってもよい。
【０１６８】
また、以上では、文中で対象とする単語が隣接する確率を共起確率として説明したが、一つの文のなかに対象とする単語が同時に出現する確率を共起確率として共起スコアを算出してもよい。
【０１６９】
［第４の実施形態］
本実施形態では、言語識別装置１が行う用途別モデル更新処理についての更に別の例について説明する。
【０１７０】
図１９は、第４の実施形態に係る言語識別装置の機能的構成を示す図である。
図１９に示すように、本実施形態の言語識別装置１は、発話区間抽出部１１０と、音声認識部１２０と、スコア算出部１３０と、言語特定部１４０と、出力部１５０と、言語モデル更新部１６０とを備える。また、本実施形態の言語識別装置１は、第１の言語モデル１９１と、第２の言語モデル１９２と、第３の言語モデル１９３とを含む各種情報を記憶する記憶部（図示せず）を備える。
【０１７１】
本実施形態の言語識別装置１における発話区間抽出部１１０、音声認識部１２０、スコア算出部１３０、言語特定部１４０、及び出力部１５０は、それぞれ、第１の実施形態で説明した機能を持つ。なお、図１９では省略しているが、音声認識部１２０は、例えば、第１の音声認識部１２１と、第２の音声認識部１２２と、第３の音声認識部１２３とを含む。また、スコア算出部１３０は、第１のスコア算出部１３１と、第２のスコア算出部１３２と、第３のスコア算出部１３３とを含む。第１のスコア算出部１３１は、第１の言語モデル１９１に登録された汎用モデル１９１Ａと用途別モデル１９１Ｂとに基づいて、第１の音声認識部１２１による音声認識の結果についてのスコア（第１のスコア）Ｓ１を算出する。第２のスコア算出部１３２は、第２の言語モデル１９２に登録された汎用モデル１９２Ａと用途別モデル１９２Ｂとに基づいて、第２の音声認識部１２２による音声認識の結果についてのスコア（第２のスコア）Ｓ２を算出する。第３のスコア算出部１３３は、第３の言語モデル１９３に登録された汎用モデル１９３Ａと用途別モデル１９３Ｂとに基づいて、第３の音声認識部１２３による音声認識の結果についてのスコア（第３のスコア）Ｓ３を算出する。スコアＳ１，Ｓ２，及びＳ３は、例えば、式（１）により算出する。
【０１７２】
すなわち、本実施形態の言語識別装置１は、不特定多数の文に基づいて作成した汎用モデルと、言語識別装置１の用途において頻出する文に基づいて作成した用途別モデルとを含む言語モデルを参照して、入力音声における発話区間の言語を特定する。
【０１７３】
更に、本実施形態の言語識別装置１は、スコア算出部１３０で算出した音声認識の結果についてのスコアと言語特定部１４０での言語の特定結果とに基づいて、各言語モデルの用途別モデルを更新する。用途別モデルの更新は、言語モデル更新部１６０が行う。言語モデル更新部１６０は、言語特定部１４０における言語の特定結果についての信頼度が所定の更新条件を満たしている場合に、当該特定言語による音声認識の結果に基づいて、特定言語についての用途別モデルのモデル情報を更新する。加えて、本実施形態に係る言語モデル更新部１６０は、言語特定部１４０で特定した言語による音声認識の結果（音声認識テキスト）を他の言語に翻訳し、翻訳したテキストに含まれる単語（内容語）に基づいて他の言語の用途別モデルのモデル情報を更新する。すなわち、本実施形態に係る言語モデル更新部１６０は、他の言語に翻訳した音声認識テキストに含まれる内容語等の所定の単語を、特定言語の音声認識テキストから選出した単語の対訳単語として、他の言語の用途別モデルを更新する。
【０１７４】
図２０は、第４の実施形態に係る言語識別装置における言語モデル更新部の機能的構成を示す図である。
【０１７５】
図２０に示すように、本実施形態の言語モデル更新部１６０は、信頼度判定部１６１と、形態素解析部１６２と、単語選出部１６３と、対訳単語特定部１６４と、モデル情報算出部１６５と、翻訳部１６６とを含む。
【０１７６】
本実施形態の言語モデル更新部１６０における信頼度判定部１６１、形態素解析部１６２、及び単語選出部１６３は、それぞれ、第２の実施形態で説明した機能を持つ。
【０１７７】
一方、本実施形態の言語モデル更新部１６０における対訳単語特定部１６４は、スコア算出部１３０で算出したスコアが最大値であった言語による音声認識の結果（音声認識テキスト）を他の言語に翻訳したテキストに基づいて、対訳単語を特定する。音声認識テキストの翻訳は、翻訳部１６６が行う。
【０１７８】
翻訳部１６６は、スコア算出部１３０で算出したスコアが最大値であった特定言語による音声認識テキストを、機械翻訳により他の言語のテキストに翻訳する。また、翻訳部１６６は、例えば、形態素解析部１６２に翻訳後のテキストに対する形態素解析を行わせ、翻訳後のテキストに対する形態素解析の結果を対訳単語特定部１６４に通知する。すなわち、本実施形態に係る対訳単語特定部１６４は、翻訳後のテキストに対する形態素解析の結果に基づいて翻訳後のテキストに含まれる内容語等の所定の単語を選出し、選出した単語を特定言語の単語に対する対訳単語とする。
【０１７９】
本実施形態の言語モデル更新部１６０におけるモデル情報算出部１６５は、単語選出部１６３で選出した単語（内容語）に基づいて、スコアが最大値であった特定言語についての用途別モデルのモデル情報を算出して更新する。また、本実施形態のモデル情報算出部１６５は、対訳単語特定部１６４で対訳単語とした翻訳テキストの単語（内容語）に基づいて、言語毎に、用途別モデルのモデル情報を算出して更新する。
【０１８０】
このように、本実施形態に係る言語モデル更新部１６０は、スコアが最大値の言語による音声認識テキストに対し機械翻訳を行い、翻訳後のテキストに含まれる内容語等の所定の単語を選出する。翻訳後のテキストに含まれる内容語は、それぞれ、翻訳前の音声認識テキストにおける内容語のいずれかと対応している。すなわち、対訳単語特定部１６４で選出した単語（内容語）は、それぞれ、単語選出部１６３で選出した単語（内容語）のいずれかと対応している。言語モデル更新部１６０のモデル情報算出部１６５は、言語毎に、用途別モデルに含まれる単語についてのモデル情報を算出して更新する。このため、モデル情報算出部１６５は、複数の言語間での単語の対応関係を明確に示す情報がなくても、各用途別モデルのモデル情報を算出して更新することが可能である。よって、本実施形態の言語識別装置１（言語モデル更新部１６０）は、対訳辞書１９９を参照することなく、各用途別モデルのモデル情報を算出して更新することが可能である。
【０１８１】
本実施形態の言語識別装置１は、図１２のフローチャートに沿った処理を行う。本実施形態の言語識別装置１は、図１２のフローチャートにおけるステップＳ１０１の処理、ステップＳ１０２〜Ｓ１０５の第３のループ処理、並びにステップＳ１０６及びＳ１０７の処理として、それぞれ、第２の実施形態で説明した処理を行う。
【０１８２】
ステップＳ１０１〜Ｓ１０７の処理を終えると、言語識別装置１は、ステップＳ１０６における言語の特定結果の信頼度が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。ステップＳ１０８の判定処理は、第２の実施形態で説明したように、言語モデル更新部１６０の信頼度判定部１６１が行う。信頼度判定部１６１は、言語毎に算出した音声認識の結果についてのスコアのうちの第１位のスコアと第２位のスコアとの差が閾値以上である場合に、特定結果の信頼度が閾値以上であると判定する。特定結果の信頼度が閾値よりも低い場合（ステップＳ１０８；ＮＯ）、言語識別装置１の言語モデル更新部１６０は、用途別モデル更新処理（ステップＳ１０９）を省略する。一方、特定結果の信頼度が閾値以上である場合（ステップＳ１０８；ＹＥＳ）、言語識別装置１の言語モデル更新部１６０は、用途別モデル更新処理（ステップＳ１０９）を行う。
【０１８３】
本実施形態に係る言語モデル更新部１６０は、用途別モデル更新処理として、例えば、図２１のフローチャートに沿った処理を行う。
【０１８４】
図２１は、第４の実施形態に係る用途別モデル更新処理の内容を説明するフローチャートである。
【０１８５】
本実施形態の言語モデル更新部１６０は、まず、スコアが最大値である言語の用途別モデルを更新する処理（ステップＳ９０１〜Ｓ９０３）を行う。言語モデル更新部１６０は、ステップＳ９０１〜Ｓ９０３の各ステップの処理として、第２の実施形態で説明した処理を行う。ステップＳ９０１の処理は、特定言語の音声認識テキストを形態素解析する処理である。ステップＳ９０１の処理は、形態素解析部１６２が行う。ステップＳ９０２の処理は、形態素解析の結果から所定の条件を満たす単語（内容語）を選出する処理である。ステップＳ９０２の処理は、単語選出部１６３が行う。ステップＳ９０３の処理は、特定言語の用途別モデルにおける選出単語についてのモデル情報を算出して更新する処理である。ステップＳ９０３の処理は、モデル情報算出部１６５が行う。
【０１８６】
ステップＳ９０１〜Ｓ９０３の処理を終えると、言語モデル更新部１６０は、次に、対訳対象言語の用途別モデルを更新する第４のループ処理（Ｓ９０４〜Ｓ９０７）を行う。なお、本実施形態に係る言語モデル更新部１６０が行う第４のループ処理では、第２の実施形態で説明した第４のループ処理におけるステップＳ９０５及びＳ９０６の処理の代わりに、ステップＳ９２１〜Ｓ９２４の処理を行う。
【０１８７】
第４のループ処理の開始端（ステップＳ９０４）において、言語モデル更新部１６０は、対訳対象言語のうちの１つの対訳対象言語を選択する。また、第４のループ処理の終了端（ステップＳ９０７）において、言語モデル更新部１６０は、全ての対訳対象言語に対しステップＳ９２１〜Ｓ９２４の処理を行ったか否かを判定する。全ての対訳対象言語に対しステップＳ９２１〜Ｓ９２４の処理を行うと、言語モデル更新部１６０は、現在行っている用途別モデル更新処理における第４のループ処理を終了する。
【０１８８】
第４のループ処理におけるステップＳ９０４の処理は、例えば、言語モデル更新部１６０のモデル情報算出部１６５が行う。モデル情報算出部１６５は、所定の選択規則に従って、現在行っている用途別モデル更新処理においてまだモデル情報を更新していない用途別モデルのうちの１つの用途別モデルを選択し、該用途別モデルと対応付けられた言語（対訳対象言語）を選択する。対訳対象言語を選択したモデル情報算出部１６５は、選択した対訳対象言語を翻訳部１６６に通知する。
【０１８９】
次に、言語モデル更新部１６０は、スコアが最大値である特定言語の音声認識テキストを対訳対象言語に翻訳する（ステップＳ９２１）。ステップＳ９２１の処理は、翻訳部１６６が行う。翻訳部１６６は、例えば、形態素解析部１６２から入力された特定言語の音声認識テキストを、機械翻訳により対訳対象言語に翻訳する。翻訳部１６６は、翻訳して得られたテキスト（翻訳テキスト）と、対訳対象言語を示す情報とを形態素解析部１６２に送信する。
【０１９０】
次に、言語モデル更新部１６０は、翻訳したテキストを形態素解析する（ステップＳ９２２）。ステップＳ９２２の処理は、形態素解析部１６２が行う。形態素解析部１６２は、翻訳部１６６から入力された対訳対象言語を示す情報及び翻訳テキストに基づいて、翻訳テキストに対する形態素解析を行う。形態素解析部１６２は、翻訳テキストに対する形態素解析の結果を翻訳部１６６に返信する。翻訳部１６６は、翻訳テキストに対する形態素解析の結果と対訳対象言語を示す情報とを対訳単語特定部１６４に送信する。
【０１９１】
次に、言語モデル更新部１６０は、翻訳テキストに対する形態素解析の結果から単語（内容語）を選出する（ステップＳ９２３）。ステップＳ９２３の処理は、対訳単語特定部１６４が行う。対訳単語特定部１６４は、翻訳テキストに対する形態素解析の結果に基づいて、翻訳テキストに含まれる内容語等の所定の単語を選出する。対訳単語特定部１６４は、例えば、単語選出部１６３と同じ選出規則（選出基準）に従って、翻訳テキストに含まれる単語を選出する。対訳単語特定部１６４は、選出した単語を、単語特定部１６３で特定した単語の対訳単語としてモデル情報算出部１６５に通知する。この際、対訳単語特定部１６４で特定した単語は、単語選出部１６３で選出した特定言語の単語との対応関係が定まっていない。しかしながら、対訳単語特定部１６４で選出した単語は、特定言語の音声認識テキストを翻訳した翻訳テキストから選出した単語であるため、単語選出部１６３で選出した特定言語の複数の単語のいずれかと対訳関係があると考えられる。よって、対訳単語特定部１６４は、翻訳テキストから選出した単語を、特定言語の単語の対訳単語とみなしてモデル情報算出部１６５に通知する。
【０１９２】
次に、言語モデル更新部１６０は、選択中の対訳対象言語の用途別モデルにおける選出単語（対訳単語）のモデル情報を算出して更新する（ステップＳ９２４）。ステップＳ９２４の処理は、モデル情報算出部１６５が行う。モデル情報算出部１６５は、現在選択されている対訳対象言語の翻訳テキストから選出した単語を特定言語の対訳単語としてモデル情報を算出して更新する。
【０１９３】
ステップＳ９２４の後、言語モデル更新部１６０は、全ての対訳対象言語でステップＳ９２１〜Ｓ９２４の処理を行ったか否かを判定する（ステップＳ９０７）。ステップＳ９０７の判定処理は、例えば、言語モデル更新部１６０のモデル情報算出部１６５が行う。ステップＳ９０７において、モデル情報算出部１６５は、例えば、全ての用途別モデルのモデル情報を更新したか否かを判定する。モデル情報を更新していない用途別モデルがある（すなわち選択していない対訳対象言語がある）場合、モデル情報算出部１６５は、ステップＳ９０４の選択処理を行う。全ての対訳対象言語でステップＳ９２１〜Ｓ９２４の処理を行った場合、モデル情報算出部１６５は、第４のループ処理を終了させる。第４のループ処理が終了すると、言語モデル更新部１６０は、用途別モデル更新処理を終了する。
【０１９４】
以上のように、本実施形態の言語識別装置１では、音声認識テキストを他の言語に翻訳した翻訳テキストに含まれる単語（内容語）は翻訳前の音声認識テキストに含まれる単語（内容語）のいずれかと対応することを利用して、対訳単語を特定する。
【０１９５】
図２２は、第４の実施形態に係る用途別モデルの更新方法を説明する図である。
図２２の（ａ）には、ステップＳ９０１において「家が火事です」という日本語の音声認識テキストに対して形態素解析を行ったときの解析結果８０１を示している。形態素解析を行った後、ステップＳ９０２において解析結果８０１から単語（内容語）を選出すると、例えば、図２２の（ｂ）のように「家」という単語８０１Ａと、「火事」という単語８０１Ｂの２個の単語が選出される。この場合、言語モデル更新部１６０のモデル情報算出部１６５は、「家」という８０１Ａ、及び「火事」という単語８０１Ｂについてのモデル情報を算出し、日本語の言語モデルにおける用途別モデルを更新する（ステップＳ９０３）。
【０１９６】
また、本実施形態に係る言語モデル更新部１６０では、上記のように、対訳対象言語毎に、日本語の音声認識テキストを翻訳した翻訳テキストを形態素解析し、翻訳テキストに含まれる単語（内容語）を抽出する。対訳対象言語として中国語が選択されている場合、言語モデル更新部１６０では、日本語の「家が火事です」を中国語に翻訳した「房子着火了」という翻訳テキストに対する形態素解析を行う。なお、中国語の「房子着火了」という文は、日本語の「家に火が着いた」という意味である。中国語の「房子着火了」という翻訳テキストに対し形態素解析を行うと、例えば、図２２の（ｃ）の解析結果８０２のように「房子」、「着火」、及び「了」の３個の形態素に分割される。この後、解析結果８０２に基づいて翻訳テキストに含まれる単語を選出すると、図２２の（ｄ）のように、「房子」という単語８０２Ａと、「着火」という単語８０２Ｂとが選出される。このため、言語モデル更新部１６０のモデル情報算出部１６５は、「房子」という単語８０２Ａ、及び「着火」という単語８０２Ｂについてのモデル情報を算出し、中国語の言語モデルにおける用途別モデルのモデル情報を更新する（ステップＳ９２４）。
【０１９７】
日本語の「火事」という単語の対訳となる中国語の単語には、「火警」等の複数の単語が挙げられる。また、中国語の「房子着火了」という文を機械翻訳で日本語に翻訳すると、例えば、「家に火が着いた」という文になる。しかしながら、中国語での会話に慣れている人が「家が火事である」ということを中国語で発話する場合、「房子着火了」と発話することが多い。このため、本実施形態のように音声認識テキストを機械翻訳して内容語を抽出することで、日本語と中国語との間でのより適切な対訳関係に基づいて、中国語についての用途別モデルのモデル情報を更新することが可能となる。
【０１９８】
また、対訳対象言語に英語が選択されている場合には、言語モデル更新部１６０は、日本語の「家が火事です」を英語に翻訳した翻訳テキストに対して形態素解析を行い、解析結果に基づいて単語（内容語）を選出する（ステップＳ９２１〜Ｓ９２３）。その後、言語モデル更新部１６０は、選出した単語についてのモデル情報を算出し、英語の言語モデルにおける用途別モデルのモデル情報を更新する（ステップＳ９２４）。これにより、日本語と英語との間でのより適切な対訳関係に基づいて、英語についての用途別モデルのモデル情報を更新することが可能となる。
【０１９９】
以上のように、本実施形態の言語識別装置１では、音声認識テキストを他の言語に翻訳した翻訳テキストに含まれる内容語は翻訳前の音声認識テキストに含まれる内容語のいずれかと対応することを利用して、対訳単語を特定する。このため、本実施形態の言語識別装置１では、発話時（会話時）における適切な言語間の対訳関係に基づいて、各言語の用途別モデルのモデル情報を更新することが可能である。よって、スコア算出部１３０において音声認識の結果の正しさを示すスコアを算出する際に、用途別モデルに基づいて算出される用途別スコアＳPA（式（１）の右辺第２項）の精度が高くなる。言い換えると、識別対象である入力音声の発話言語と同じ言語の用途別モデルに基づいて算出される用途別スコアＳPAは、他の言語の用途別モデルに基づいて算出される用途別スコアＳPAよりも大きな値となる。このため、本実施形態の言語識別装置１は、他の実施形態の言語識別装置１と同様、音声信号の発話言語を正しく識別することが可能となる。しかも、本実施形態によれば、対訳辞書１９９や共起単語辞書１９８を作成、更新する手間を省くことが可能となる。
【０２００】
［第５の実施形態］
本実施形態では、発音が同一又は類似した単語（内容語）との誤認識による言語の識別精度の低下を抑制する方法について説明する。
【０２０１】
図２３は、第５の実施形態に係る言語識別装置の機能的構成を示す図である。
図２３に示すように、本実施形態の言語識別装置１は、発話区間抽出部１１０と、音声認識部１２０と、スコア算出部１３０と、言語特定部１４０と、出力部１５０と、言語モデル更新部１６０とを備える。また、本実施形態の言語識別装置１は、第１の言語モデル１９１と、第２の言語モデル１９２と、第３の言語モデル１９３と、対訳辞書１９９と、類似単語辞書１９７とを含む各種情報を記憶する記憶部（図示せず）を備える。
【０２０２】
本実施形態の言語識別装置１における発話区間抽出部１１０、音声認識部１２０、スコア算出部１３０、言語特定部１４０、及び出力部１５０は、それぞれ、第１の実施形態で説明した機能を持つ。なお、図２３では省略しているが、音声認識部１２０は、例えば、第１の音声認識部１２１と、第２の音声認識部１２２と、第３の音声認識部１２３とを含む。また、スコア算出部１３０は、第１のスコア算出部１３１と、第２のスコア算出部１３２と、第３のスコア算出部１３３とを含む。第１のスコア算出部１３１は、第１の言語モデル１９１に登録された汎用モデル１９１Ａと用途別モデル１９１Ｂとに基づいて、第１の音声認識部１２１による音声認識の結果についてのスコア（第１のスコア）Ｓ１を算出する。第２のスコア算出部１３２は、第２の言語モデル１９２に登録された汎用モデル１９２Ａと用途別モデル１９２Ｂとに基づいて、第２の音声認識部１２２による音声認識の結果についてのスコア（第２のスコア）Ｓ２を算出する。第３のスコア算出部１３３は、第３の言語モデル１９３に登録された汎用モデル１９３Ａと用途別モデル１９３Ｂとに基づいて、第３の音声認識部１２３による音声認識の結果についてのスコア（第３のスコア）Ｓ３を算出する。スコアＳ１，Ｓ２，及びＳ３は、例えば、式（１）により算出する。
【０２０３】
すなわち、本実施形態の言語識別装置１は、不特定多数の文に基づいて作成した汎用モデルと、言語識別装置１の用途において頻出する文に基づいて作成した用途別モデルとを含む言語モデルを参照し、入力音声における発話区間の言語を特定する。
【０２０４】
更に、本実施形態の言語識別装置１は、スコア算出部１３０で算出した音声認識の結果についてのスコアと言語特定部１４０での言語の特定結果とに基づいて、各言語モデルの用途別モデルを更新する。用途別モデルの更新は、言語モデル更新部１６０が行う。言語モデル更新部１６０は、言語特定部１４０における言語の特定結果についての信頼度が所定の更新条件を満たしている場合に、当該特定言語による音声認識の結果に基づいて、特定言語についての用途別モデルのモデル情報を更新する。また、本実施形態の言語モデル更新部１６０は、第２の実施形態で説明したように、特定言語の音声認識テキストから選出した単語（内容語）と対訳関係となる他の言語の単語（対訳単語）を抽出し、他の言語についての用途別モデルのモデル情報を更新する。言語モデル更新部１６０は、対訳辞書１９９を参照して対訳単語を抽出する。更に、本実施形態の言語モデル更新部１６０は、特定言語についての用途別モデルを更新する際に、該特定言語の音声認識テキストから選出した単語（内容語）と発音が同一又は類似している他の単語についてのモデル情報を算出して更新する。言語モデル更新部１６０は、類似単語辞書１９７を参照して、特定言語の音声認識テキストから選出した単語と発音が同一又は類似している他の単語を特定する。
【０２０５】
図２４は、類似単語辞書の例を示す図である。
類似単語辞書１９７には、言語識別装置１で識別可能な言語毎に、言語識別装置１の用途において出現確率が高い単語（内容語）と、該単語と発音が同一又は類似している他の単語との対応関係が複数登録されている。例えば、言語識別装置１の用途が救急への通報を受け付ける際の通報内容の言語の識別である場合、類似単語辞書１９７には、図２４に示すように、日本語の「救急車」と、日本語の「収集家」、「中級者」、及び「優秀者」とを対応付ける情報が登録される。また、類似単語辞書１９７には、その他に、例えば、「急病人」という単語と発音が同一又は類似している他の単語等が登録される。
【０２０６】
類似単語辞書１９７には、言語識別装置１で識別可能な複数種類の言語毎に、頻出単語と発音が同一又は類似している類似単語が登録されている。
【０２０７】
なお、類似単語辞書１９７には、例えば、言語毎に、モーラ数或いは音節数が所定の値以上である単語についての類似単語を登録しておく。
【０２０８】
図２５は、第５の実施形態に係る言語識別装置における言語モデル更新部の機能的構成を示す図である。
【０２０９】
図２５に示すように、本実施形態の言語モデル更新部１６０は、信頼度判定部１６１と、形態素解析部１６２と、単語選出部１６３と、対訳単語特定部１６４と、モデル情報算出部１６５と、類似単語選出部１６７とを含む。
【０２１０】
本実施形態の言語モデル更新部１６０における信頼度判定部１６１、形態素解析部１６２、単語選出部１６３、及び対訳単語特定部１６４は、それぞれ、第２の実施形態で説明した機能を持つ。また、本実施形態の言語モデル更新部１６０における類似単語選出部１６７は、類似単語辞書１９７を参照し、単語選出部１６３で選出した単語（内容語）と同一の言語であり、かつ発音が同一又は類似している他の単語を選出する。
【０２１１】
本実施形態の言語モデル１６０におけるモデル情報算出部１６５は、言語特定部１４０で特定した特定言語の音声認識テキストから選出した単語（内容語）についてのモデル情報を算出し、特定言語の用途別モデルを更新する。また、モデル情報算出部１６５は、特定言語の音声テキストから選出した単語（内容語）の対訳単語を抽出してモデル情報を算出し、各言語の用途別モデルを更新する。更に、本実施形態のモデル情報算出部１６５は、特定言語の音声認識テキストから選出した単語（内容語）と発音が同一又は類似している、特定言語の他の単語についてのモデル情報を算出し、特定言語の用途別モデルを更新する。
【０２１２】
このように、本実施形態に係る言語モデル更新部１６０は、特定言語の用途別モデルにおけるモデル情報を更新する際に、特定言語の音声認識テキストに含まれる内容語と発音が同一又は類似した他の内容語についてのモデル情報も算出して更新する。このため、音声認識の結果についてのスコアを算出する際に、単語の誤認識によるスコアの低下を抑制することが可能となる。例えば、言語識別装置１の用途が救急車の出動要請に関する分野である場合、発話言語が日本語である入力音声に対する音声認識の結果には「救急車」という単語が含まれている可能性が高い。このため、日本語の言語モデルについての用途別モデルには「救急車」という単語についてのモデル情報（出現確率）が登録される。しかしながら、発話時の滑舌や癖（訛り）には個人差がある上、人は緊急時に早口になる傾向がある。このため、日本語で「救急車」と発話したにもかかわらず、音声認識の結果では「収集家」等の発音が類似した他の単語に誤認識されることがある。このため、本実施形態では、例えば「救急車」と発音が類似した「収集家」等の単語についてのモデル情報（出現確率）も用途別モデルに登録することで、「救急車」を他の単語に誤認識した場合のスコアの低下を抑制する。
【０２１３】
本実施形態の言語識別装置１は、図１２のフローチャートに沿った処理を行う。本実施形態の言語識別装置１は、図１２のフローチャートにおけるステップＳ１０１の処理、ステップＳ１０２〜Ｓ１０５の第３のループ処理、並びにステップＳ１０６及びＳ１０７の処理として、それぞれ、第２の実施形態で説明した処理を行う。
【０２１４】
ステップＳ１０１〜Ｓ１０７の処理を終えると、言語識別装置１は、ステップＳ１０６における言語の特定結果の信頼度が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。ステップＳ１０８の判定処理は、第２の実施形態で説明したように、言語モデル更新部１６０の信頼度判定部１６１が行う。信頼度判定部１６１は、言語毎に算出した音声認識の結果についてのスコアのうちの第１位のスコアと第２位のスコアとの差が閾値以上である場合に、特定結果の信頼度が閾値以上であると判定する。特定結果の信頼度が閾値よりも低い場合（ステップＳ１０８；ＮＯ）、言語識別装置１の言語モデル更新部１６０は、用途別モデル更新処理（ステップＳ１０９）を省略する。一方、特定結果の信頼度が閾値以上である場合（ステップＳ１０８；ＹＥＳ）、言語識別装置１の言語モデル更新部１６０は、用途別モデル更新処理（ステップＳ１０９）を行う。
【０２１５】
本実施形態に係る言語モデル更新部１６０は、用途別モデル更新処理として、例えば、図２６のフローチャートに沿った処理を行う。
【０２１６】
図２６は、第５の実施形態に係る用途別モデル更新処理の内容を説明するフローチャートである。
【０２１７】
本実施形態の言語モデル更新部１６０は、スコアが最大値である言語の用途別モデルを更新する処理（ステップＳ９０１〜Ｓ９０３）を行う。言語モデル更新部１６０は、ステップＳ９０１〜Ｓ９０３の各ステップの処理として、第２の実施形態で説明した処理を行う。ステップＳ９０１の処理は、特定言語の音声認識テキストを形態素解析する処理である。ステップＳ９０１の処理は、形態素解析部１６２が行う。ステップＳ９０２の処理は、形態素解析の結果から所定の条件を満たす単語（内容語）を選出する処理である。ステップＳ９０２の処理は、単語選出部１６３が行う。ステップＳ９０３の処理は、特定言語の用途別モデルにおける選出単語についてのモデル情報を算出して更新する処理である。ステップＳ９０３の処理は、モデル情報算出部１６５が行う。
【０２１８】
ステップＳ９０１〜Ｓ９０３の処理を終えると、言語モデル更新部１６０は、次に、類似単語辞書１９７を参照し、単語選出部１６３で選出した単語と同一の特定言語であり、かつ発音が同一又は類似している類似単語を選出する（ステップＳ９３１）。ステップＳ９３１の処理は、類似単語選出部１６７が行う。類似単語選出部１６７は、類似単語辞書１９７において特定言語の選出単語と対応付けられている他の単語を類似単語として選出する。この際、類似単語選出部１６７は、単語選出部１６３で選出した単語（内容語）のうちの、モーラ数或いは音節数が所定の値以上である単語についての類似単語を、単語辞書１９７から選出する。
【０２１９】
次に、言語モデル更新部１６０は、類似単語選出部１６７で選出した類似単語についてのモデル情報を算出し、特定言語についての用途別モデルのモデル情報を更新する（ステップＳ９３２）。ステップＳ９３２の処理は、モデル情報算出部１６５が行う。モデル情報算出部１６５は、類似単語選出部１６７で選出した類似単語についてのモデル情報を算出し、用途別モデルのモデル情報を更新する。
【０２２０】
ステップＳ９０１〜Ｓ９０３、Ｓ９３１、及びＳ９３２の処理を終えると、言語モデル更新部１６０は、次に、対訳対象言語の用途別モデルを更新する第４のループ処理（Ｓ９０４〜Ｓ９０７）を行う。なお、本実施形態に係る言語モデル更新部１６０が行う第４のループ処理では、対訳対象言語毎に、第２の実施形態で説明したステップＳ９０５及びＳ９０６の処理を行う。
【０２２１】
すなわち、第４のループ処理の開始端（ステップＳ９０４）において、言語モデル更新部１６０は、対訳対象言語のうちの１つの対訳対象言語を選択する。また、第４のループ処理の終了端（ステップＳ９０７）において、言語モデル更新部１６０は、全ての対訳対象言語に対しステップＳ９０５及びＳ９０６の処理を行ったか否かを判定する。全ての対訳対象言語に対しステップＳ９０５及びＳ９０６の処理を行うと、言語モデル更新部１６０は、現在行っている用途別モデル更新処理における第４のループ処理を終了する。第4のループ処理が終了すると、言語モデル更新部１６０は、用途別モデル更新処理を終了する。
【０２２２】
以上説明したように、本実施形態の言語識別装置１では、各言語についての用途別モデルを更新する際に、言語特定部１４０で特定した言語の音声認識テキストに含まれる単語（内容語）と発音が同一又は類似した他の単語についてのモデル情報も更新する。これにより、入力音声に対する音声認識の結果に誤認識が含まれる場合のスコアの低下を抑制することが可能となる。
【０２２３】
図２７は、類似単語の選出方法を説明する図である。
図２７の（ａ）には、ステップＳ９０１において「救急車をお願いします」という日本語の音声認識テキストに対して形態素解析を行ったときの解析結果９０１を示している。形態素解析を行った後、ステップＳ９０２において解析結果９０１から単語（内容語）を選出すると、例えば、図２７の（ｂ）に示すように、「救急車」という単語９０１Ａ、及び「お願い」という単語９０１Ｂの２個の単語が選出される。ここで、ステップＳ９３１において類似単語を選出する条件が５モーラ以上の単語であるとすると、類似単語特定部１６７は、解析結果９０１から選出した２個の単語９０１Ａ及び９０１Ｂのうちの「救急車」という単語９０１Ａの類似単語を選出する。すなわち、類似単語特定部１６７は、類似単語辞書１９７を参照し、「救急車」という単語９０１Ａと発音が同一又は類似した日本語の単語を選出する。図２４の類似単語辞書１９７には、「救急車」と発音が類似した日本語の単語として、「収集家」、「中級者」、及び「優秀者」の３個の単語が登録されている。このため、図２４の類似単語辞書１９７を参照した類似単語特定部１６７は、図２７の（ｃ）のテーブル９０２のように、「救急車」と発音が類似した日本語の単語として、「収集家」、「中級者」、及び「優秀者」の３個の単語を抽出する。この場合、モデル情報算出部１６５は、ステップＳ９３２において、日本語の「収集家」、「中級者」、及び「優秀者」の３個の単語についてのモデル情報（出現確率）を算出し、日本語についての用途別モデルを更新する。
【０２２４】
図２８は、用途別モデルの更新方法を説明する図である。
図２８の（ａ）には、第１の言語が日本語である場合の、用途別モデル更新処理を行う前の第１の言語モデル１９１における用途別モデル１９１Ｂの例を示している。用途別モデル更新処理を行う前の用途別モデル１９１Ｂにおける「救急車」という単語のモデル情報１９１１は、出現数が１７であり、出現確率が０．１７である。また、用途別モデル更新処理を行う前の用途別モデル１９１Ｂにおける「お願い」という単語のモデル情報１９１２は、出現数が１６であり、出現確率が０．１６である。
【０２２５】
ここで、解析結果９０１に含まれる「救急車」という単語９０１Ａ及び「お願い」という単語９０１Ｂを選出してステップＳ９０３の処理を行うと、用途別モデル１９１Ｂのモデル情報１９１１及び１９１２は、それぞれ、図２７の（ｂ）のようになる。すなわち、更新後の用途別モデル１９１Ｂでは、「救急車」という単語のモデル情報１９１１における出現数及び出現確率が、それぞれ、１８及び０．１８に更新される。また、更新後の用途別モデル１９１Ｂでは、「お願い」という単語のモデル情報１９１２における出現数及び出現確率が、それぞれ、１７及び０．１７に更新される。
【０２２６】
その後、モデル情報算出部１６５は、「救急車（５モーラ）」という単語と発音が類似している「収集家」、「中級者」、及び「優秀者」のそれぞれについてのモデル情報を算出して用途別モデル１９１Ｂを更新する（ステップＳ９３２）。ステップＳ９３２の処理において、モデル情報算出部１６５は、例えば、類似単語についての出現確率を、音声認識テキストから選出した単語の更新後の出現確率に所定の係数を乗じた値とする。ここで、所定の係数を０．１とすると、モデル情報算出部１６５は、図２７の（ｂ）のように、「収集家」という単語のモデル情報１９１３における出現確率を、「救急車」の出現確率（０．１８）に係数０．１を乗じた０．０１８とする。同様に、モデル情報算出部１６５は、「中級者」という単語のモデル情報１９１４及び「優秀者」という単語のモデル情報１９１５における出現確率を、それぞれ、０．０１８とする。
【０２２７】
用途別モデル１９１Ｂを含む各用途別モデルのモデル情報を更新した後、言語識別装置１では、更新後の用途別モデルのモデル情報（出現確率）と汎用モデルとに従って、入力音声における次の発話区間についての音声認識の結果に対するスコアを算出する。
【０２２８】
例えば、言語識別装置１の用途が救急車の出動要請に関する分野である場合、発話区間の発話内容には「救急車」という単語が含まれることが多い。しかしながら、上記のように、話者の滑舌や発話時の癖等により、音声認識処理において、入力音声の発話内容における「救急車」を、誤って「収集家」、「中級者」、及び「優秀者」等の発音が類似した他の単語に誤認識してしまう可能性がある。しかも、「収集家」という単語が救急車の出動要請に関する分野で出現する確率は非常に低いため、第２の実施形態等で参照する用途別モデルに「収集家」という単語のモデル情報が登録されている可能性は非常に低い。このため、「救急車」を「収集家」と誤認識した場合、第２の実施形態等においては、用途別モデルに基づいて算出するスコアにおける「収集家」の成分Ｐ（収集家）は「０」となってしまう。したがって、入力音声において話者が日本語で「救急車」と正しく発話しているにも関わらず、日本語による音声認識の結果に対するスコアが、他の言語による音声認識の結果に対するスコアよりも低くなってしまう可能性がある。
【０２２９】
これに対し、本実施形態では、上記のように「救急車」と発音が類似している「収集家」、「中級者」、及び「優秀者」等の単語についての出現確率を含むモデル情報が用途別モデル１９１Ｂに登録される。このため、「救急車」を他の単語（例えば「収集家」）に誤認識した場合でも、本実施形態では、用途別モデル１９１Ｂに基づいて算出するスコアにおける「収集家」の成分Ｐ（収集家）が「０」よりも大きな値となり、スコアの低下を抑制することが可能となる。よって、本実施形態によれば、例えば、音声認識において「救急車」を「収集家」、「中級者」、及び「優秀者」等と誤認識したときのスコアの低下を抑制し、入力音声の発話言語が誤った言語に特定されることを低減することが可能となる。
【０２３０】
なお、単語辞書１９７に登録する類似単語の長さや種類は、言語毎に設定すればよい。例えば、日本語の場合には、話者が日本語における音を数える際に無意識に音数の単位としていることが多いモーラ数が所定数以上であり、かつ発音が同一又は類似している複数の単語を登録する。また、英語や中国語の場合には、例えば、音節数が所定数以上であり、かつ発音が同一又は類似している複数の単語を登録する。
【０２３１】
また、本実施形態に係る言語モデル更新部１６０では、対訳辞書１９９を参照して特定言語とは異なる他の言語についての対訳単語を特定している。しかしながら、言語モデル更新部１６０は、これに限らず、例えば、第４の実施形態で説明したように、特定言語の音声認識テキストを他の言語に翻訳し、翻訳テキストに対する形態素解析の結果に基づいて対訳単語を特定してもよい。更に、言語モデル更新部１６０は、第３の実施形態で説明したように、共起単語辞書１９８を参照し、特定言語の１個の単語に対する複数個の対訳単語の候補のなかから１個の対訳単語を決定してもよい。
【０２３２】
［第６の実施形態］
図２９は、第６の実施形態に係る電話交換装置の機能的構成を示す図である。
【０２３３】
図２９に示すように、本実施形態の電話交換装置１０は、通話制御部１０１０と、言語識別部１０２０とを備える。また、電話交換装置１０は、第１の言語モデル１９１と、第２の言語モデル１９２と、第３の言語モデル１９３と、対訳辞書１９９と、対応端末情報１０９０とを含む各種情報を記憶する記憶部（図示せず）を備える。
【０２３４】
通話制御部１０１０は、電話機１１と複数の応答端末１２のいずれかとを利用した音声通話に関する制御を行う。通話制御部１０１０は、例えば、電話機１１から入力された音声信号に含まれる発話内容の言語に応じて、複数の応答端末１２のうちのいずれかと電話機１１とを接続して音声通話が可能な状態を確立する。図２９に示した３個の応答端末１２Ａ〜１２Ｃのうちの応答端末１２Ａは、第１の言語（例えば日本語）による会話が可能な（堪能な）オペレータが音声通話に使用する端末装置である。また、応答端末１２Ｂは第２の言語（例えば英語）による会話が可能なオペレータが音声通話に使用する端末装置であり、応答端末１２Ｃは第３の言語（例えば中国語）による会話が可能なオペレータが音声通話に使用する端末装置である。
【０２３５】
例えば、電話機１１から入力された音声信号に含まれる発話内容が第１の言語である場合、通話制御部１０１０は、３個の応答端末１２Ａ〜１２Ｃのうちの応答端末１２Ａと、電話機１１とを接続して音声通話が可能な状態を確立する。また、電話機１１から入力された音声信号に含まれる発話内容が第２の言語である場合、通話制御部１０１０は、３個の応答端末１２Ａ〜１２Ｃのうちの応答端末１２Ｂと、電話機１１とを接続して音声通話が可能な状態を確立する。更に、電話機１１から入力された音声信号に含まれる発話内容が第３の言語である場合、通話制御部１０１０は、３個の応答端末１２Ａ〜１２Ｃのうちの応答端末１２Ｃと、電話機１１とを接続して音声通話が可能な状態を確立する。電話機１１から入力された音声信号に含まれる発話内容の言語と、接続する応答端末との対応関係は、対応端末情報１０９０に登録しておく。また、電話機１１から入力された音声信号に含まれる発話内容の言語が第１の言語、第２の言語、及び第３の言語のいずれであるかは、言語識別部１０２０に識別させる。例えば、通話制御部１０１０は、電話機１１から入力された音声信号における先頭から所定期間分の音声信号を言語識別部１０２０に転送し、言語識別部１０２０に言語を識別させる。
【０２３６】
言語識別部１０２０は、例えば、第１の実施形態から第５の実施形態で説明した言語識別装置１のいずれかと同一の機能を持つ。図２９に示した言語識別部１０２０は、第２の実施形態で説明した言語識別装置１と同一の機能を持つ。
【０２３７】
図３０は、第６の実施形態に係る電話交換装置における言語識別部の機能的構成を示す図である。
【０２３８】
図３０に示すように、本実施形態の電話交換装置１０における言語識別部１０２０は、発話区間抽出部１１０と、音声認識部１２０と、スコア算出部１３０と、言語特定部１４０と、出力部１５０とを含む。言語識別部１０２０の発話区間抽出部１１０、音声認識部１２０、スコア算出部１３０、言語特定部１４０、及び出力部１５０は、それぞれ、第２の実施形態で説明した機能を持つ。
【０２３９】
すなわち、発話区間抽出部１１０は、通話制御部１０１０から入力される入力音声における発話区間を抽出する。音声認識部１２０は、入力音声から抽出した発話区間に対し、識別可能な複数種類の言語のそれぞれによる音声認識を行う。図２９では省略しているが、音声認識部１２０は、第１の音声認識部１２１、第２の音声認識部１２２、及び第３の音声認識部１２３を含む。
【０２４０】
スコア算出部１３０は、言語毎に、音声認識の結果の正しさを評価するスコアを算出する。図２９では省略しているが、スコア算出部１３０は、第１のスコア算出部１３１と、第２のスコア算出部１３２と、第３のスコア算出部１３３とを含む。第１のスコア算出部１３１は、第１の言語モデル１９１に登録された汎用モデル１９１Ａと用途別モデル１９１Ｂとに基づいて、第１の音声認識部１２１による音声認識の結果についてのスコア（第１のスコア）Ｓ１を算出する。第２のスコア算出部１３２は、第２の言語モデル１９２に登録された汎用モデル１９２Ａと用途別モデル１９２Ｂとに基づいて、第２の音声認識部１２２による音声認識の結果についてのスコア（第２のスコア）Ｓ２を算出する。第３のスコア算出部１３３は、第３の言語モデル１９３に登録された汎用モデル１９３Ａと用途別モデル１９３Ｂとに基づいて、第３の音声認識部１２３による音声認識の結果についてのスコア（第３のスコア）Ｓ３を算出する。スコアＳ１，Ｓ２，及びＳ３は、例えば、式（１）により算出する。
【０２４１】
言語特定部１４０は、言語毎に算出したスコアを比較し、スコアが最大値となる言語を発話区間の発話内容の言語に特定する。出力部１５０は、言語特定部１４０における言語の特定結果を通話制御部１０１０に通知する。
【０２４２】
言語モデル更新部１６０は、言語特定部１４０で特定した特定言語による音声認識の結果（音声認識テキスト）から所定の単語（内容語）を選出し、選出した特定言語の単語についてのモデル情報を算出して特定言語の用途別モデルを更新する。また、言語モデル更新部１６０は、対訳辞書１９７を参照して特定言語の選出単語と対応する他の言語の対訳単語を特定し、該対訳単語についてのモデル情報を算出して該当する言語の用途別モデルを更新する。言語モデル更新部１６０は、例えば、図１１に示したように、信頼度判定部１６１と、形態素解析部１６２と、単語選出部１６３と、対訳単語特定部１６４と、モデル情報算出部１６５とを含む。
【０２４３】
図３１は、第６の実施形態に係る電話交換装置が行う処理を説明するシーケンス図である。
【０２４４】
図３１には、電話交換装置１０が行う処理の一例として、電話機１１から電話交換装置１０に入力される入力音声の発話内容が第２の言語によるものである場合に電話交換装置１０が行う処理を示している。
【０２４５】
電話機１１の利用者が応答端末１２Ａ又は１２Ｂのオペレータとの音声通話を行う際には、図３１に示すように、まず、電話機１１と電話交換装置１０の通話制御部１０１０との間で呼制御信号の送受信を行い、呼接続を確立する（ステップＳ１００１）。呼接続が確立すると、電話機１１の利用者の発話内容を含む音声信号が電話機１１から電話交換装置１０に送信される（ステップＳ１００２）。
【０２４６】
電話機１１から音声信号が入力されると、電話交換装置１０は、発話区間を抽出して言語を特定し（ステップＳ１００３）、言語の特定結果に基づいて各言語の用途別モデルを更新する（ステップＳ１００４）。ステップＳ１００３及びＳ１００４の処理は、電話交換装置１０の言語識別部１０２０が行う。言語識別部１０２０は、ステップＳ１００３の処理として、例えば、図１２のフローチャートにおけるステップＳ１０１〜Ｓ１０７の処理を行う。また、言語識別部１０２０は、ステップＳ１００４の処理として、図１２のフローチャートにおけるステップＳ１０８及びＳ１０９の処理を行う。ここで、言語識別部１０２は、ステップＳ１０９の用途別モデル更新処理として、例えば、図１３のフローチャートにおけるステップＳ９０１〜Ｓ９０７の処理を行う。
【０２４７】
また、ステップＳ１００３により電話機１１の利用者の発話言語を特定した後、電話交換装置１０は、特定した言語に基づいて、電話機１１と接続する応答端末を決定する（ステップＳ１００５）。ステップＳ１００５の処理は、通話制御部１０１０が行う。通話制御部１０１０は、対応端末情報１０９０を参照し、言語識別部１０２０で特定した言語と対応付けられた応答端末１２を選出する。電話機１１の利用者の発話言語が第２の言語である場合、通話制御部１０１０は、電話機１１と接続する応答端末を、第２の言語による会話が可能なオペレータが使用する応答端末１２Ｂに決定する。
【０２４８】
応答端末を決定した後、電話交換装置１０の通話制御部１０１０は、応答端末１２Ｂとの間で呼制御信号の送受信を行い、呼接続を確立する（ステップＳ１００６）。呼接続が確立すると、電話機１１の利用者の発話内容を含む音声信号が電話交換装置１０から応答端末１２Ｂに送信される（ステップＳ１００６）。その後、電話交換装置１０は、応答端末１２Ｂから入力される音声信号を電話機１１に送信する処理（ステップＳ１００７及びＳ１００８）と、電話機１１から入力される音声信号を応答端末１２Ｂに送信する処理とを行う。
【０２４９】
このように、本実施形態の電話交換装置１０は、電話機１１から入力される音声信号に含まれる発話内容の言語を識別し、当該言語による会話が可能なオペレータが使用する応答端末１２と電話機１１とを接続する。これにより、電話機１１の利用者と応答端末１２のオペレータとがスムーズに会話（音声通話）を行うことが可能となる。また、本実施形態の電話交換装置１０では、複数種類の言語のそれぞれによる音声認識の結果を評価するスコアを算出する際に、式（１）のように、電話交換装置１０の用途に応じた用途別モデルに基づく用途別スコアＳPAを付加する。このため、第２の実施形態等で説明したように、電話交換装置１０における音声認識の結果に基づく言語の特定精度（識別精度）が高くなる。よって、電話機１１と誤った応答端末とを接続することによる電話機１１の利用者の利便性の低下を抑制することが可能となる。また、電話交換装置１０の用途が消防や救急等の緊急性の高い用途である場合、電話機１１と適切な応答端末とを接続し、電話機１１の利用者の発話内容（緊急事態の詳細）を迅速かつ適格に把握することが可能となる。
【０２５０】
なお、本実施形態の電話交換装置１０は、上記の消防や救急への通報に関する用途に限らず、種々の用途に利用可能である。
【０２５１】
［第７の実施形態］
図３２は、第７の実施形態に係る音声翻訳装置の機能的構成を示す図である。
【０２５２】
図３２に示すように、本実施形態の音声翻訳装置１３は、翻訳制御部１３１０と、言語識別部１３２０と、音声認識部１３３０と、機械翻訳部１３４０と、音声合成部１３５０とを備える。また、音声翻訳装置１３は、第１の言語モデル１９１と、第２の言語モデル１９２と、第３の言語モデル１９３と、対訳辞書１９９とを含む各種情報を記憶する記憶部（図示せず）を備える。
【０２５３】
翻訳制御部１３１０は、音声入力装置１４から入力された音声信号（入力音声）に含まれる発話内容の言語を識別する処理、及び発話内容を他の言語に翻訳する処理等の制御を行う。翻訳制御部１３１０は、言語識別部１３２０に、入力音声に含まれる発話内容の言語を識別させる。また、翻訳制御部１３１０は、言語の識別結果に基づいて、音声認識部１３３０に、入力音声に対する音声認識処理を行わせる。更に、翻訳制御部１３１０は、機械翻訳部１３４０に、音声認識の結果（音声認識テキスト）を所定の他の言語に翻訳させるとともに、音声合成部１３５０に、翻訳したテキストに基づいて合成音声を生成させる。加えて、翻訳制御部１３１０は、音声合成部１３５０で生成した合成音声を音声出力装置１５に出力するとともに、翻訳したテキストを表示装置１６に出力する。
【０２５４】
言語識別部１３２０は、例えば、第１の実施形態から第５の実施形態で説明した言語識別装置１のいずれかと同一の機能を持つ。図３２に示した言語識別部１３２０は、第２の実施形態で説明した言語識別装置１と同一の機能を持つ。すなわち、図３２では省略しているが、本実施形態の音声翻訳装置１３における言語識別部１３２０は、発話区間抽出部１１０と、音声認識部１２０と、スコア算出部１３０と、言語特定部１４０と、出力部１５０とを含む。言語識別部１０２０の発話区間抽出部１１０、音声認識部１２０、スコア算出部１３０、言語特定部１４０、及び出力部１５０は、それぞれ、第２の実施形態で説明した機能を持つ。また、図３２では省略しているが、言語識別部１３２０が参照する第１の言語モデル１９１は、第１の言語についての汎用モデル１９１Ａと、用途別モデル１９１Ｂとを含む。同様に、第２の言語モデル１９２は第２の言語についての汎用モデル１９２Ａと用途別モデル１９２Ｂとを含み、第３の言語モデル１９３は第３の言語についての汎用モデル１９３Ａと用途別モデル１９３Ｂとを含む。
【０２５５】
言語識別部１３２０は、入力音声に含まれる発話区間に対し複数種類の言語のそれぞれによる音声認識処理を行い、言語毎に、音声認識の結果の正しさを評価するスコアを算出する。この際、言語識別部１３２０は、スコアとして、例えば、式（１）のように汎用モデルを参照して算出した汎用スコアＳGPと、用途別モデルを参照して算出した用途別スコアＳPAとの和を算出する。その後、言語識別部１３２０は、複数種類の言語のうちの、算出したスコアが最大値となる言語を、入力音声に含まれる発話内容の言語に特定する。更に、言語識別部１３２０は、言語の特定結果（識別結果）に基づいて、各言語モデルの用途別モデルを更新する。
【０２５６】
音声認識部１３３０は、入力音声に対し、言語識別部１３２０で識別した言語による音声認識を行う。本実施形態に係る音声認識部１３３０は、音声翻訳装置１３において翻訳可能な言語と対応した複数の認識部を含む。音声翻訳装置１３が３種類の言語間での翻訳が可能な装置である場合、音声認識部１３３０は、第１の認識部１３３１と、第２の認識部１３３２と、第３の認識部１３３３とを含む。第１の認識部１３３１は、第１の言語（主言語）による音声認識を行う。第２の認識部１３３２は、第２の言語による音声認識を行う。第３の認識部１３３３は、第３の言語による音声認識を行う。音声認識部１３３０は、例えば、翻訳制御部１３１０から通知される入力音声に含まれる発話内容の言語の識別情報に基づいて、複数の認識部１３３１〜１３３３のいずれかを選択して音声認識を行う。翻訳制御部１３１０から通知された言語が第１の言語である場合、音声認識部１３３０は、複数の認識部１３３１〜１３３３のうちの第１の認識部１３３１により、入力音声に対する音声認識を行う。
【０２５７】
機械翻訳部１３４０は、音声認識部１３３０における音声認識処理で得られた音声認識テキストを、他の言語のテキストに翻訳する。本実施形態に係る機械翻訳部１３４０は、音声翻訳装置１３において翻訳可能な言語の組み合わせと対応した複数の認識部を含む。例えば、機械翻訳部１３４０は、主言語（第１の言語）のテキストを第２の言語のテキストに翻訳する第１の翻訳部１３４１と、主言語（第１の言語）のテキストを第３の言語のテキストに翻訳する第２の翻訳部１３４２とを含む。翻訳可能な言語が３種類である場合、翻訳前後の言語の組み合わせは６通りであるため、機械翻訳部１３４０は、６通りの組み合わせのそれぞれと対応する６個の翻訳部を含む。すなわち、図３２では省略しているが、機械翻訳部１３４０は、第２の言語のテキストを主言語（第１の言語）のテキストに翻訳する第３の翻訳部と、第２の言語のテキストを第３の言語のテキストに翻訳する第４の翻訳部とを含む。更に、機械翻訳部１３４０は、第３の言語のテキストを主言語（第１の言語）のテキストに翻訳する第５の翻訳部と、第３の言語のテキストを第２の言語のテキストに翻訳する第６の翻訳部とを含む。
【０２５８】
音声合成部１３５０は、翻訳後のテキストから翻訳後の言語による合成音声を生成する。本実施形態に係る音声合成部１３５０は、音声翻訳装置１３において翻訳可能な言語と対応した複数の合成部を含む。音声翻訳装置１３が３種類の言語間での翻訳が可能な装置である場合、音声合成部１３５０は、第１の合成部１３５１と、第２の合成部１３５２と、第３の合成部１３５３とを含む。第１の合成部１３５１は、第１の言語（主言語）による合成音声の生成を行う。第２の合成部１３３２は、第２の言語による合成信号の生成を行う。第３の認識部１３３３は、第３の言語による合成音声信号の生成を行う。音声合成部１３５０は、機械翻訳部１３４０で翻訳して得た翻訳後のテキストの言語に基づいて、複数の合成部１３５１〜１３５３のいずれかを選択して音声認識を行う。例えば、第１の翻訳部１３４１で第１の言語の音声認識テキストを第２の言語に翻訳した場合、音声合成部１３５０は、複数の合成部１３５１〜１３５３のうちの第２の合成部１３５２により、翻訳後のテキストの内容を含む合成音声を生成する。
【０２５９】
本実施形態に係る音声翻訳装置１３は、例えば、図３３Ａ及び図３３Ｂのフローチャートに沿った処理を行う。
【０２６０】
図３３Ａは、第７の実施形態に係る音声翻訳装置が行う処理を説明するフローチャート（その１）である。図３３Ｂは、第７の実施形態に係る音声翻訳装置が行う処理を説明するフローチャート（その２）である。
【０２６１】
本実施形態の音声翻訳装置１３は、音声信号が入力されると、図３３Ａに示すように、まず、入力音声の言語を特定する（ステップＳ１１０１）。ステップＳ１１０１の処理は、言語識別部１３２０が行う。言語識別部１３２０は、ステップＳ１１０１の処理として、例えば、図１２及び図１３のフローチャートに沿った処理を行う。
【０２６２】
次に、音声翻訳装置１３は、入力音声の言語が主言語であるか否かを判定する（ステップＳ１１０２）。ステップＳ１１０２の判定は、翻訳制御部１３１０が行う。翻訳制御部１３１０は、言語識別部１３２０で識別した言語が主言語に設定された言語であるか否かを判定する。主言語は、翻訳可能な複数種類の言語のなかから選択した１つの言語である。入力音声の言語が主言語である場合（ステップＳ１１０２；ＹＥＳ）、音声翻訳装置１３は、図３３ＡのステップＳ１１０３以降の処理を行う。一方、入力音声の言語が主言語ではない場合（ステップＳ１１０２；ＮＯ）、音声翻訳装置１３は、図３３ＢのステップＳ１１１１以降の処理を行う。
【０２６３】
入力音声の言語が主言語である場合、音声翻訳装置１３は、次に、主言語との間で翻訳を行う言語（相手の言語）を設定済みであるか否かを判定する（ステップＳ１１０３）。ステップＳ１１０３の判定は、翻訳制御部１３１０が行う。相手の言語が設定済みである場合（ステップＳ１１０３；ＹＥＳ）、音声翻訳装置１３は、相手の言語を設定するステップＳ１１０４の処理をスキップし、主言語で入力音声の音声認識を行う（ステップＳ１１０５）。
【０２６４】
一方、相手の言語が未設定である場合（ステップＳ１１０３；ＮＯ）、翻訳制御部１３１０は、続けて、相手の言語を設定する（ステップＳ１１０４）。ステップＳ１１０４において、翻訳制御部１３１０は、例えば、主言語を除く他の言語のなかから相手の言語を設定する。ステップＳ１１０４において設定する相手の言語は、例えば、主言語を除く他の言語のなかからランダムに選択して設定してもよいし、音声翻訳装置１３において相手の言語に設定される頻度が最も高い言語に設定してもよい。ステップＳ１１０４の処理を終えると、音声翻訳装置１３は、次に、主言語で入力音声の音声認識を行う（ステップＳ１１０５）。
【０２６５】
ステップＳ１１０５の処理は、音声認識部１３３０が行う。ステップＳ１１０５において、音声認識部１３３０は、複数の認識部のうちの、翻訳制御部１３１０から通知される入力音声の言語（主言語）による音声認識を行う認識部を選択し、該認識部において入力音声の音声認識を行う。
【０２６６】
次に、音声翻訳装置１３は、音声認識の結果を相手の言語に翻訳する（ステップＳ１１０６）。ステップＳ１１０６の処理は、機械翻訳部１３４０が行う。機械翻訳部１３４０は、例えば、翻訳制御部１３１０から通知される入力音声の言語（主言語）及び相手の言語を示す情報に基づいて、複数の翻訳部のうちの主言語を相手の言語に翻訳する翻訳部を選択し、該翻訳部において音声認識の結果（テキスト）を翻訳する。
【０２６７】
次に、音声翻訳装置１３は、翻訳結果に基づいて相手の言語での合成音声を生成する（ステップＳ１１０７）。ステップＳ１１０７の処理は、音声合成部１３５０が行う。音声合成部１３５０は、例えば、翻訳制御部１３１０から通知される相手の言語を示す情報に基づいて、複数の合成部のうちの、相手の言語での合成音声を生成する合成部を選択し、該合成部において翻訳後のテキストから合成音声を生成する。
【０２６８】
次に、音声翻訳装置１３は、翻訳結果及び生成した合成音声を出力する（ステップＳ１１０８）。ステップＳ１１０８の処理は、翻訳制御部１３１０が行う。翻訳制御部１３１０は、機械翻訳部１３４０により翻訳した翻訳後のテキストを含む表示データを生成して表示装置１６に出力するとともに、音声合成部で生成した合成音声を音声出力装置１５に出力する。ステップＳ１１０８の処理を終えると、音声翻訳装置１３は、現在処理対象となっている入力音声に対する翻訳処理を終了する。この後、音声翻訳装置１３は、例えば、次の入力音声に対する翻訳処理を開始し、図３３ＡのステップＳ１１０１の処理を行う。
【０２６９】
これに対し、現在処理対象となっている入力音声の言語が主言語ではない場合（ステップＳ１１０２；ＮＯ）、音声翻訳装置１３は、上記のように、図３３ＢのステップＳ１１１１以降の処理を行う。
【０２７０】
現在処理対象となっている入力音声の言語が主言語ではない場合、音声翻訳装置１３は、まず、入力音声を相手の言語に設定する（ステップＳ１１１１）。ステップＳ１１１１の処理は、翻訳制御部１３１０が行う。
【０２７１】
次に、音声翻訳装置１３は、相手の言語で入力音声の音声認識を行う（ステップＳ１１１２）。ステップＳ１１１２の処理は、音声認識部１３３０が行う。ステップＳ１１１２において、音声認識部１３３０は、翻訳制御部１３１０から通知される入力音声の言語（相手の言語）に基づいて、複数の認識部のうちの音声認識を行う認識部を選択し、該認識部において入力音声の音声認識を行う。
【０２７２】
次に、音声翻訳装置１３は、音声認識の結果を主言語に翻訳する（ステップＳ１１１３）。ステップＳ１１１３の処理は、機械翻訳部１３４０が行う。機械翻訳部１３４０は、例えば、翻訳制御部１３１０から通知される入力音声の言語（相手の言語）及び主言語を示す情報に基づいて、複数の翻訳部のうちの相手の言語を主言語に翻訳する翻訳部を選択し、該翻訳部において音声認識の結果（テキスト）を翻訳する。
【０２７３】
次に、音声翻訳装置１３は、翻訳結果に基づいて相手の言語での合成音声を生成する（ステップＳ１１１４）。ステップＳ１１１４の処理は、音声合成部１３５０が行う。音声合成部１３５０は、例えば、翻訳制御部１３１０から通知される主言語を示す情報に基づいて、複数の合成部のうちの、主言語での合成音声を生成する合成部を選択し、該合成部において翻訳後のテキストから合成音声を生成する。
【０２７４】
次に、音声翻訳装置１３は、翻訳結果及び生成した合成音声を出力する（ステップＳ１１１５）。ステップＳ１１１５の処理は、翻訳制御部１３１０が行う。翻訳制御部１３１０は、機械翻訳部１３４０により翻訳した翻訳後のテキストを含む表示データを生成して表示装置１６に出力するとともに、音声合成部で生成した合成音声を音声出力装置１５に出力する。ステップＳ１１１５の処理を終えると、音声翻訳装置１３は、現在処理対象となっている入力音声に対する翻訳処理を終了する。この後、音声翻訳装置１３は、例えば、次の入力音声に対する翻訳処理を開始し、図３３ＡのステップＳ１１０１の処理を行う。
【０２７５】
このように、本実施形態の音声翻訳装置１３は、音声入力装置１４から入力される音声信号に含まれる発話内容の言語を識別し、該言語による発話内容を他の言語に翻訳して出力する。また、本実施形態の音声翻訳装置１３は、言語を識別する際に、音声翻訳装置１３の用途において出現確率の高い単語に基づいて作成した用途別モデルを利用する。このため、本実施形態に係る音声翻訳装置１３は、入力音声の言語の識別精度が高く、翻訳前の言語を正しく設定することが可能となる。よって、本発明によれば、翻訳前後の言語の関係を正しく設定し、適切な音声翻訳を行うことが可能となる。
【０２７６】
なお、本実施形態の音声翻訳装置１３は、翻訳結果（テキスト）を表示装置１６に出力こと、及び合成音声を音声出力装置１５に出力することのいずれか一方のみを行うものであってもよい。
【０２７７】
また、音声翻訳装置１３と、音声入力装置１４、音声出力装置１５、及び表示装置１６の組とは、例えば、インターネット等のネットワークを介して接続されてもよい。
【０２７８】
更に、音声翻訳装置１３に接続する外部装置は、音声入力装置１４、音声出力装置１５、及び表示装置１６の代わりに、音声入力部、音声出力部、及び表示部を含む１個の情報処理装置であってもよい。
【０２７９】
上記の言語識別装置１、電話交換装置１０、及び音声翻訳装置１３は、それぞれ、コンピュータと、該コンピュータに実行させるプログラムとにより実現可能である。以下、図３４を参照して、コンピュータとプログラムとにより実現される言語識別装置１について説明する。
【０２８０】
図３４は、コンピュータのハードウェア構成を示す図である。
図３４に示すように、コンピュータ２０は、プロセッサ２００１と、主記憶装置２００２と、補助記憶装置２００３と、入力装置２００４と、出力装置２００５と、入出力インタフェース２００６と、通信制御装置２００７と、媒体駆動装置２００８と、を備える。コンピュータ２０におけるこれらの要素２００１〜２００８は、バス２０１０により相互に接続されており、要素間でのデータの受け渡しが可能になっている。
【０２８１】
プロセッサ２００１は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）やMicro Processing Unit（ＭＰＵ）等である。プロセッサ２００１は、オペレーティングシステムを含む各種のプログラムを実行することにより、コンピュータ２０の全体の動作を制御する。また、プロセッサ２００１は、例えば、図７の各処理を含む言語識別プログラム、或いは図１２の各処理を含む言語識別プログラムを実行することにより、入力音声の発話内容の言語を特定する。
【０２８２】
主記憶装置２００２は、図示しないRead Only Memory（ＲＯＭ）及びRandom Access Memory（ＲＡＭ）を含む。主記憶装置２００２のＲＯＭには、例えば、コンピュータ２０の起動時にプロセッサ２００１が読み出す所定の基本制御プログラム等が予め記録されている。また、主記憶装置２００２のＲＡＭは、プロセッサ２００１が、各種のプログラムを実行する際に必要に応じて作業用記憶領域として使用する。主記憶装置２００２のＲＡＭは、例えば、入力音声に対する音声認識処理の結果（音声認識テキスト）、音声認識の結果の正しさを評価するスコア等を記憶する、言語識別装置１の記憶部として利用可能である。また、主記憶装置２００２のＲＡＭは、例えば、汎用モデル及び用途別モデルを含む言語モデル１９１，１９２，及び１９３、対訳辞書１９９等の記憶にも利用可能である。
【０２８３】
補助記憶装置２００３は、例えば、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）や、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ（Solid State Drive（ＳＳＤ）を含む）等、主記憶装置２００２のＲＡＭと比べて容量の大きい記憶装置である。補助記憶装置２００３は、プロセッサ２００１によって実行される各種のプログラムや各種のデータ等の記憶に利用可能である。補助記憶装置２００３は、例えば、図７の各処理を含む言語識別プログラム、或いは図１２の各処理を含む言語識別プログラム等の記憶に利用可能である。また、補助記憶装置２００３は、例えば、入力音声に対する音声認識処理の結果（音声認識テキスト）、音声認識の結果の正しさを評価するスコア等を記憶する、言語識別装置１の記憶部として利用可能である。また、補助記憶装置２００３は、例えば、汎用モデル及び用途別モデルを含む言語モデル１９１，１９２，及び１９３、対訳辞書１９９等の記憶にも利用可能である。
【０２８４】
入力装置２００４は、例えば、キーボード装置やタッチパネル装置等である。コンピュータ２０のオペレータ（利用者）が入力装置２００４に対して所定の操作を行うと、入力装置２００４は、その操作内容に対応付けられている入力情報をプロセッサ２００１に送信する。また、入力装置２００４は、マイクロフォン等の収音装置であってもよい。入力装置２００４がマイクロフォンである場合、例えば、該マイクロフォンから入力される音声信号を入力音声として言語を識別することが可能である。
【０２８５】
出力装置２００５は、例えば、液晶表示装置等の装置やスピーカ等の音声再生装置である。出力装置２００５は、例えば、入力音声の言語（識別結果）を示す情報の表示や入力音声の出力等に利用可能である。
【０２８６】
入出力インタフェース２００６は、コンピュータ２０と、他の電子機器とを接続する。入出力インタフェース２００６は、例えば、Universal Serial Bus（ＵＳＢ）規格のコネクタ等を備える。入出力インタフェース２００６は、例えば、コンピュータ２０と収音装置との接続、及びコンピュータ２０とスピーカとの接続等に利用可能である。
【０２８７】
通信制御装置２００７は、コンピュータ２０をインターネット等のネットワークに接続し、ネットワークを介したコンピュータ２０と他の電子機器との各種通信を制御する装置である。通信制御装置２００７は、例えば、コンピュータ２０と、言語の識別対象となる音声信号を生成する装置（例えば、通信機能及び音声入力機能を備えた電子機器等）との間での音声信号や識別結果等の送受信に利用可能である。
【０２８８】
媒体駆動装置２００８は、可搬型記憶媒体２１に記録されているプログラムやデータの読み出し、補助記憶装置２００３に記憶されたデータ等の可搬型記憶媒体２１への書き込みを行う。媒体駆動装置２００８には、例えば、１種類又は複数種類の規格に対応したメモリカード用リーダ／ライタが利用可能である。媒体駆動装置２００８としてメモリカード用リーダ／ライタを用いる場合、可搬型記憶媒体２１としては、メモリカード用リーダ／ライタが対応している規格、例えば、Secure  Digital（ＳＤ）規格のメモリカード（フラッシュメモリ）等を利用可能である。また、可搬型記録媒体２１としては、例えば、ＵＳＢ規格のコネクタを備えたフラッシュメモリが利用可能である。更に、コンピュータ２０が媒体駆動装置２００８として利用可能な光ディスクドライブを搭載している場合、当該光ディスクドライブで認識可能な各種の光ディスクを可搬型記録媒体２１として利用可能である。可搬型記録媒体２１として利用可能な光ディスクには、例えば、Compact Disc（ＣＤ）、Digital Versatile Disc（ＤＶＤ）、Blu-ray Disc（Blu-rayは登録商標）等がある。可搬型記録媒体２１は、例えば、図７の各処理を含む言語識別プログラム、或いは図１２の各処理を含む言語識別プログラムの記憶に利用可能である。また、可搬型記録媒体２１は、例えば、入力音声に対する音声認識処理の結果（音声認識テキスト）、音声認識の結果の正しさを評価するスコア等を記憶する、言語識別装置１の記憶部として利用可能である。また、可搬型記録媒体２１は、例えば、汎用モデル及び用途別モデルを含む言語モデル１９１，１９２，及び１９３、対訳辞書１９９等の記憶にも利用可能である。
【０２８９】
オペレータが入力装置２００４等を利用して入力音声の言語を識別する処理の開始命令をコンピュータ２０に入力すると、プロセッサ２００１が、補助記憶装置２００３等の非一時的な記録媒体に記憶させた言語識別プログラムを読み出して実行する。言語識別プログラムを実行している間、プロセッサ２００１は、言語識別装置１における発話区間抽出部１１０、音声認識部１２０、スコア算出部１３０、言語特定部１４０、及び出力部１５０として機能する（動作する）。また、図１２の用途別モデル更新処理（ステップＳ１０９）を含む言語識別プログラムを実行する場合、プロセッサ２００１は、更に言語識別装置１における言語モデル更新部１６０として機能する（動作する）。一方、言語識別プログラムを実行している間、主記憶装置２００２のＲＡＭや補助記憶装置２００３等は、言語モデル１９１，１９２，１９３、対訳辞書１９９等を記憶する、言語識別装置１の記憶部として機能する。
【０２９０】
なお、言語識別装置１として動作させるコンピュータ２０は、図３４に示した全ての要素２００１〜２００８を含む必要はなく、用途や条件に応じて一部の要素を省略することも可能である。例えば、コンピュータ２０は、通信制御装置２００７や媒体駆動装置２００８が省略されたものであってもよい。
【０２９１】
また、コンピュータ２０は、第６の実施形態に係る電話交換装置１０、或いは第７の実施形態に係る音声翻訳装置１３として動作させることも可能である。コンピュータ２０を電話交換装置１０として動作させる場合には、例えば、図７又は図１２の各処理を含む言語識別プログラムと、電話機１１と応答端末１２との通話を制御する制御プログラムとをコンピュータ２０に実行させる。また、コンピュータ２０を音声翻訳装置１３として動作させる場合には、例えば、図３３Ａ及び図３３Ｂの各処理を含み、かつステップＳ１１０１の処理として図７又は図１２の各処理を行う翻訳プログラムをコンピュータ２０に実行させる。
【０２９２】
以上記載した各実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
音声信号に対して複数種類の言語のそれぞれによる音声認識を行う音声認識部と、
前記音声認識の結果に基づいて、前記複数種類の言語に含まれる言語毎に、前記音声認識の結果を評価するスコアを算出するスコア算出部と、
前記複数種類の言語に含まれる言語毎に算出した前記スコアに基づいて、前記音声信号に含まれる発話内容の言語に特定する言語特定部と、を備え、
前記スコア算出部は、前記音声認識を行った言語の文における単語のつながりの出現確率についての情報を含む汎用モデルに基づいて、前記音声認識の結果の正しさを評価する汎用スコアを算出するとともに、前記音声認識を行った言語における所定の場面で発話される文で出現する単語のなかから選出した用途別の単語の出現確率についての情報を含む用途別モデルに基づいて、前記音声認識の結果の正しさを評価する用途別スコアを算出し、前記汎用スコアと前記用途別スコアとに基づいて前記音声認識の結果を評価する前記スコアを算出する、
ことを特徴とする言語識別装置。
（付記２）
前記用途別の単語は、前記言語識別装置の用途に基づいて定めた前記所定の場面において発話される文で出現する単語のなかから選出した単語である、
ことを特徴とする付記１に記載の言語識別装置。
（付記３）
前記用途別の単語は、前記言語識別装置の用途に基づいて定めた前記所定の場面において発話される文で出現する単語のうちの、前記所定の場面での出現確率が他の場面での出現確率よりも高い内容語である、
ことを特徴とする付記１に記載の言語識別装置。
（付記４）
前記言語識別装置は、前記複数種類の言語のそれぞれによる前記音声認識の結果に基づいて、各言語についての前記用途別モデルに含まれる前記用途別の単語の出現確率についての前記情報を更新する言語モデル更新部、を更に備える、
ことを特徴とする付記１に記載の言語識別装置。
（付記５）
前記スコア算出部は、前記音声認識の結果の正しさと比例する前記スコアを算出し、
前記言語特定部は、前記スコアが最大値となる言語を前記音声信号に含まれる発話内容の言語に特定する、
ことを特徴とする付記４に記載の言語識別装置。
（付記６）
前記言語モデル更新部は、
前記複数種類の言語に含まれる言語毎に算出した前記スコアが最大値となる特定言語による音声認識の結果から単語を選出する単語選出部と、
前記複数種類の言語間における単語の対応関係を示す情報を含む対訳辞書を参照し、前記単語選出部で選出した前記特定言語の前記単語と対応する他の言語の対訳単語を特定する対訳単語特定部と、
言語毎に、前記単語選出部で選出した前記単語又は前記対訳単語と、前記用途別モデルにおける前記用途別の単語の出現確率についての前記情報とに基づいて、新たな前記情報を算出して前記用途別モデルを更新するモデル情報算出部と、を含む、
ことを特徴とする付記５に記載の言語識別装置。
（付記７）
前記対訳単語特定部は、
前記単語選出部で選出した前記特定言語の前記単語と対応する他の一言語の対訳単語が複数個である場合に、共起単語辞書を参照して、前記複数個の対訳単語のうちの１個の対訳単語に特定する、
ことを特徴とする付記６に記載の言語識別装置。
（付記８）
前記単語選出部は、更に、発音が同一又は類似した複数の単語の組を示す情報を含む類似単語辞書を参照し、前記音声認識の結果から選出した単語と発音が同一又は類似した類似単語を抽出し、
前記モデル情報算出部は、前記特定言語の用途別モデルにおける、前記音声認識の結果から選出した前記単語の出現確率についての前記情報と、前記類似単語の出現確率についての前記情報とを算出して更新する、
ことを特徴とする付記６に記載の言語識別装置。
（付記９）
前記言語モデル更新部は、
前記複数種類の言語に含まれる言語毎に算出した前記スコアが最大値となる特定言語による音声認識の結果から単語を選出する単語選出部と、
前記特定言語による音声認識の結果を他の言語に翻訳する翻訳部と、
前記翻訳部による前記他の言語への翻訳結果から単語を選出し、該単語を前記特定言語の前記単語と対応する他の言語の対訳単語を特定する対訳単語特定部と、
言語毎に、前記単語選出部で選出した前記単語又は前記対訳単語と、前記用途別モデルにおける前記用途別の単語の出現確率についての前記情報とに基づいて、新たな前記情報を算出して前記用途別モデルを更新するモデル情報算出部と、を含む、
ことを特徴とする付記５に記載の言語識別装置。
（付記１０）
前記言語モデル更新部は、前記複数種類の言語に含まれる言語毎に算出した前記スコアのうちの第１位のスコアと第２位のスコアとの差が閾値以上である場合に、前記用途別の単語の出現確率についての前記情報を更新する、
ことを特徴とする付記５に記載の言語識別装置。
（付記１１）
前記スコア算出部は、前記音声認識の結果の正しさと比例する前記スコアを算出し、
前記言語特定部は、前記スコアが最大値となる言語を前記音声信号に含まれる発話内容の言語に特定する、
ことを特徴とする付記１に記載の言語識別装置。
（付記１２）
第１の電話機から入力された音声信号に含まれる発話内容の言語を識別する言語識別部と、
前記言語識別部における前記言語の識別結果に基づいて、前記第１の電話機と接続する第２の電話機を決定し、前記第１の電話機と前記第２の電話機とを接続する通話制御部と、を備え、
前記言語識別部は、
音声信号に対して複数種類の言語のそれぞれによる音声認識を行う音声認識部と、
前記音声認識の結果に基づいて、前記複数種類の言語に含まれる言語毎に、前記音声認識の結果を評価するスコアを算出するスコア算出部と、
前記複数種類の言語に含まれる言語毎に算出した前記スコアに基づいて、前記音声信号に含まれる発話内容の言語に特定する言語特定部と、を含み、
前記スコア算出部は、前記音声認識を行った言語の文における単語のつながりの出現確率についての情報を含む汎用モデルに基づいて、前記音声認識の結果の正しさを評価する汎用スコアを算出するとともに、前記音声認識を行った言語における所定の場面で発話される文で出現する単語のなかから選出した用途別の単語の出現確率についての情報を含む用途別モデルに基づいて、前記音声認識の結果の正しさを評価する用途別スコアを算出し、前記汎用スコアと前記用途別スコアとに基づいて前記音声認識の結果を評価する前記スコアを算出する、
ことを特徴とする電話交換装置。
（付記１３）
前記スコア算出部は、前記音声認識の結果の正しさと比例する前記スコアを算出し、
前記言語特定部は、前記スコアが最大値となる言語を前記音声信号に含まれる発話内容の言語に特定する、
ことを特徴とする付記１２に記載の電話交換装置。
（付記１４）
音声入力装置から入力された音声信号に含まれる発話内容の言語を識別する言語識別部と、
前記言語識別部における前記言語の識別結果と、翻訳相手となる言語の情報とに基づいて、入力された前記音声信号を他の言語に翻訳する処理を制御する翻訳制御部と、を備え、
前記言語識別部は、
音声信号に対して複数種類の言語のそれぞれによる音声認識を行う音声認識部と、
前記音声認識の結果に基づいて、前記複数種類の言語に含まれる言語毎に、前記音声認識の結果を評価するスコアを算出するスコア算出部と、
前記複数種類の言語に含まれる言語毎に算出した前記スコアに基づいて、前記音声信号に含まれる発話内容の言語に特定する言語特定部と、を含み、
前記スコア算出部は、前記音声認識を行った言語の文における単語のつながりの出現確率についての情報を含む汎用モデルに基づいて、前記音声認識の結果の正しさを評価する汎用スコアを算出するとともに、前記音声認識を行った言語における所定の場面で発話される文で出現する単語のなかから選出した用途別の単語の出現確率についての情報を含む用途別モデルに基づいて、前記音声認識の結果の正しさを評価する用途別スコアを算出し、前記汎用スコアと前記用途別スコアとに基づいて前記音声認識の結果を評価する前記スコアを算出する、
ことを特徴とする音声翻訳装置。
（付記１５）
前記スコア算出部は、前記音声認識の結果の正しさと比例する前記スコアを算出し、
前記言語特定部は、前記スコアが最大値となる言語を前記音声信号に含まれる発話内容の言語に特定する、
ことを特徴とする付記１４に記載の音声翻訳装置。
（付記１６）
コンピュータが、
音声信号に対して複数種類の言語のそれぞれによる音声認識を行い、
前記音声認識の結果に基づいて、前記複数種類の言語に含まれる言語毎に、前記音声認識の結果を評価するスコアを算出し、
前記複数種類の言語に含まれる言語毎に算出した前記スコアに基づいて、前記音声信号に含まれる発話内容の言語に特定する、処理を実行する言語識別方法であって、
前記スコアを算出する処理において、前記コンピュータは、
前記音声認識を行った言語の文における単語のつながりの出現確率についての情報を含む汎用モデルに基づいて、前記音声認識の結果の正しさを評価する汎用スコアを算出するとともに、前記音声認識を行った言語における所定の場面で発話される文で出現する単語のなかから選出した用途別の単語の出現確率についての情報を含む用途別モデルに基づいて、前記音声認識の結果の正しさを評価する用途別スコアを算出し、前記汎用スコアと前記用途別スコアとに基づいて前記音声認識の結果を評価する前記スコアを算出する、
ことを特徴とする言語識別方法。
（付記１７）
更に、前記コンピュータが、前記複数種類の言語のそれぞれによる前記音声認識の結果に基づいて、各言語についての前記用途別モデルに含まれる前記用途別の単語の出現確率についての前記情報を更新する、
ことを特徴とする付記１６に記載の言語識別方法。
（付記１８）
前記スコアを算出する処理において、前記コンピュータは、前記音声認識の結果の正しさに比例する前記スコアを算出し、
前記スコアに基づいて前記音声信号に含まれる発話内容の言語を特定する処理において、前記コンピュータは、前記スコアが最大値となる言語を前記音声信号に含まれる発話内容の言語に特定する、
ことを特徴とする付記１６に記載の言語識別方法。
（付記１９）
音声信号に対して複数種類の言語のそれぞれによる音声認識を行い、
前記音声認識の結果に基づいて、前記複数種類の言語に含まれる言語毎に、前記音声認識の結果を評価するスコアを算出し、
前記複数種類の言語に含まれる言語毎に算出した前記スコアに基づいて、前記音声信号に含まれる発話内容の言語に特定する、処理をコンピュータに実行させる言語識別プログラムであって、
前記スコアを算出する処理は、
前記音声認識を行った言語の文における単語のつながりの出現確率についての情報を含む汎用モデルに基づいて、前記音声認識の結果の正しさを評価する汎用スコアを算出するとともに、前記音声認識を行った言語における所定の場面で発話される文で出現する単語のなかから選出した用途別の単語の出現確率についての情報を含む用途別モデルに基づいて、前記音声認識の結果の正しさを評価する用途別スコアを算出し、前記汎用スコアと前記用途別スコアとに基づいて前記音声認識の結果を評価する前記スコアを算出する、
ことを特徴とする言語識別プログラム。
（付記２０）
前記コンピュータに実行させる処理は、更に、前記複数種類の言語のそれぞれによる前記音声認識の結果に基づいて、各言語についての前記用途別モデルに含まれる前記用途別の単語の出現確率についての前記情報を更新する、処理を含む、
ことを特徴とする付記１９に記載の言語識別プログラム。
（付記２１）
前記スコアを算出する処理では、前記音声認識の結果の正しさに比例する前記スコアを算出し、
前記スコアに基づいて前記音声信号に含まれる発話内容の言語を特定する処理では、前記スコアが最大値となる言語を前記音声信号に含まれる発話内容の言語に特定する、
ことを特徴とする付記１９に記載の言語識別プログラム。
【符号の説明】
【０２９３】
１  言語識別装置
１１０  発話区間抽出部
１２０  音声認識部
１２１  第１の音声認識部
１２２  第２の音声認識部
１２３  第３の音声認識部
１３０  スコア算出部
１３１  第１のスコア算出部
１３２  第２のスコア算出部
１３３  第３のスコア算出部
１４０  言語特定部
１５０  出力部
１６０  言語モデル更新部
１６１  信頼度判定部
１６２  形態素解析部
１６３  単語選出部
１６４  対訳単語特定部
１６５  モデル情報算出部
１６６  翻訳部
１６７  類似単語選出部
１９１  第１の言語モデル
１９１Ａ  汎用モデル
１９１Ｂ  用途別モデル
１９２  第２の言語モデル
１９２Ａ  汎用モデル
１９２Ｂ  用途別モデル
１９３  第３の言語モデル
１９３Ａ  汎用モデル
１９３Ｂ  用途別モデル
１９７  類似単語辞書
１９８  共起単語辞書
１９９  対訳辞書
２  作成装置
２１０  形態素解析部
２２０  単語選出部
２３０  対訳単語特定部
２４０  モデル情報算出部
２５０  出力部
２９０  記憶部
３  発話テキストリスト
４  外部装置
１０  電話交換装置
１０１０  通話制御部
１０２０  言語識別部
１０９０  対応端末情報
１１  電話機
１２，１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ  応答端末
１３  音声翻訳装置
１３１０  翻訳制御部
１３２０  言語識別部
１３３０  音声認識部
１３４０  機械翻訳部
１３５０  音声合成部
１４  音声入力装置
１５  音声出力装置
１６  表示装置
２０  コンピュータ
２００１  プロセッサ
２００２  主記憶装置
２００３  補助記憶装置
２００４  入力装置
２００５  出力装置
２００６  入出力インタフェース
２００７  通信制御装置
２００８  媒体駆動装置
２０１０  バス
２１  可搬型記録媒体
【図１】
2019023690.tif 000005
【図２】
2019023690.tif 000006
【図３】
2019023690.tif 000007
【図４】
2019023690.tif 000008
【図５】
2019023690.tif 000009
【図６】
2019023690.tif 000010
【図７】
2019023690.tif 000011
【図８】
2019023690.tif 000012
【図９】
2019023690.tif 000013
【図１０】
2019023690.tif 000014
【図１１】
2019023690.tif 000015
【図１２】
2019023690.tif 000016
【図１３】
2019023690.tif 000017
【図１４】
2019023690.tif 000018
【図１５】
2019023690.tif 000019
【図１６】
2019023690.tif 000020
【図１７】
2019023690.tif 000021
【図１８】
2019023690.tif 000022
【図１９】
2019023690.tif 000023
【図２０】
2019023690.tif 000024
【図２１】
2019023690.tif 000025
【図２２】
2019023690.tif 000026
【図２３】
2019023690.tif 000027
【図２４】
2019023690.tif 000028
【図２５】
2019023690.tif 000029
【図２６】
2019023690.tif 000030
【図２７】
2019023690.tif 000031
【図２８】
2019023690.tif 000032
【図２９】
2019023690.tif 000033
【図３０】
2019023690.tif 000034
【図３１】
2019023690.tif 000035
【図３２】
2019023690.tif 000036
【図３３Ａ】
2019023690.tif 000037
【図３３Ｂ】
2019023690.tif 000038
【図３４】
2019023690.tif 000039