(57)【要約】【課題】通話音声認識システムにおいて、言語モデルの更新をスムーズに行ない、運用者の手間をかけずに、音声認識の精度を向上させる。【解決手段】認識結果管理サーバは、業務者ＰＣ端末から出力される修正テキストが一定数たまると、修正テキストを言語モデル辞書作成サーバに送信する。次に、言語モデル辞書作成サーバは、認識結果管理サーバから送信される修正テキストに基づいて、言語モデル辞書を作成し、作成した言語モデル辞書をある契機で、音声認識制御サーバに送信する。次に、音声認識制御サーバは、言語モデル辞書作成サーバから送信された言語モデル辞書を音声認識サーバに配布する。そして、音声認識サーバは、音声認識制御サーバから配布された言語モデル辞書の中から最新の言語モデル辞書を参照して、音声認識を行う。【選択図】  図１０
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
公衆回線からの呼にかかる通話を録音して、音声認識して通話をテキスト化する通話音声認識システムであって、
通話データの録音データを音声認識して、言語モデル辞書を参照してテキストデータを出力する音声認識サーバと、
テキストから言語モデル辞書を作成する言語モデル辞書作成サーバと、
一つ又は複数の音声認識サーバから音声認識する音声認識サーバを選択する音声認識制御サーバと、
音声認識したテキストを保持して管理する認識結果管理サーバと、
前記認識結果管理サーバに保持されたテキストを表示して、修正したテキストを前記認識結果管理サーバに出力する業務者ＰＣ端末とを備え、
前記認識結果管理サーバは、前記業務者ＰＣ端末から出力される修正テキストが一定数たまると、前記修正テキストを前記言語モデル辞書作成サーバに送信し、
前記言語モデル辞書作成サーバは、前記認識結果管理サーバから送信される修正テキストに基づいて、前記言語モデル辞書を作成し、作成した言語モデル辞書をある契機で、前記音声認識制御サーバに送信し、
前記音声認識制御サーバは、前記言語モデル辞書作成サーバから送信された言語モデル辞書を前記音声認識サーバに配布し、
前記音声認識サーバは、前記音声認識制御サーバから配布された言語モデル辞書の中から最新の言語モデル辞書を参照して、音声認識を行うことを特徴とする音声認識システム。
【請求項２】
前記ある契機とは、定期的、前記業務者ＰＣ端末より指示されたときは、業務者ＰＣ端末を起動したとき、業務者がログオンしたときであることを特徴とする請求項１記載の音声認識システム。
【請求項３】
公衆回線からの呼にかかる通話を録音して、音声認識して通話をテキスト化する通話音声認識システムの音声認識制御方法であって、
前記通話音声認識システムは、
通話データの録音データを音声認識して、言語モデル辞書を参照してテキストデータを出力する音声認識サーバと、
テキストから言語モデル辞書を作成する言語モデル辞書作成サーバと、
一つ又は複数の音声認識サーバから音声認識する音声認識サーバを選択する音声認識制御サーバと、
音声認識したテキストを保持して管理する認識結果管理サーバと、
前記認識結果管理サーバに保持されたテキストを表示して、修正したテキストを前記認識結果管理サーバに出力する業務者ＰＣ端末とを備え、
前記認識結果管理サーバが、前記業務者ＰＣ端末から出力される修正テキストが一定数たまると、前記修正テキストを前記言語モデル辞書作成サーバに送信するステップと、
前記言語モデル辞書作成サーバが、前記認識結果管理サーバから送信される修正テキストに基づいて、前記言語モデル辞書を作成し、作成した言語モデル辞書をある契機で、前記音声認識制御サーバに送信するステップと、
前記音声認識制御サーバが、前記言語モデル辞書作成サーバから送信された言語モデル辞書を前記音声認識サーバに配布するステップと、
前記音声認識サーバが、前記音声認識制御サーバから配布された言語モデル辞書の中から最新の言語モデル辞書を参照して、音声認識を行うステップとを有することを特徴とする音声認識制御方法。
【請求項４】
前記ある契機とは、定期的、前記業務者ＰＣ端末より指示されたときは、業務者ＰＣ端末を起動したとき、業務者がログオンしたときであることを特徴とする請求項３記載の音声認識制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通話音声認識システム及びその音声認識制御方法に係り、特に、コールセンタにおいて、顧客とオペレータとの通話内容の録音内容を、運用者の手間をかけずに、音声認識の精度を向上させるのに好適な通話音声認識システム及びその音声認識制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
コールセンタにおいて、サービス品質向上などの目的で通話内容をリアルタイムでテキスト化し監視するということが行なわれている。音声認識を行う音声認識エンジンは、リアルタイムで生成された音声ファイルが作成、更新されるごとに音声をテキスト化する。さらに声の大きさ、会話のタイミングによる重なり（同時発言）などテキスト情報だけでは判断できない非言語情報の抽出と担当者ＩＤや内線・外線番号、通話時間などの属性情報をまとめてデータベース化し、この複数の情報を掛け合わせることにより、通話録音ファイルだけではできない検索や分析軸を増やすことが可能になり、ＶｏＣ（Voice of Customer）分析の効率化が図ることができる。
【０００３】
コールセンタにおける音声認識技術に関しては、例えば、特許文献１がある。特許文献１の通話データ管理システムの音声認識サーバは、音声データから通話開始タイミングを取得して、通話開始タイミングの直後に音声認識を開始させる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１７７４１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の通話データ管理システムの音声認識サーバは、上記のように音声データから通話開始タイミングを取得することにより、通話をリアルタイムで音声認識をするものであった。
【０００６】
しかしながら、音声認識の精度向上については考慮されていない。音声認識エンジンが音声をテキスト化するために言語モデルを使用する。このときに、デフォルトの言語モデルでは対応できないサイト特有の言い回しや専門用語が存在するため、言語モデルを更新する必要がある。認識結果の修正から言語モデルへの登録、言語モデルの作成、言語モデルを各音声認識サーバに適用するという手順がある。また、言語モデルの更新は手動で行っており、音声認識したテキストの書き起こしから移行までの作業に多大な時間が掛かるという問題点があった。
【０００７】
本発明の目的は、言語モデルの更新をスムーズに行ない、運用者の手間をかけずに、音声認識の精度を向上させることのできる通話音声認識システム及びその音声認識制御方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る通話音声認識システムの構成は、公衆回線からの呼にかかる通話を録音して、音声認識して通話をテキスト化する通話音声認識システムであって、通話データの録音データを音声認識して、言語モデル辞書を参照してテキストデータを出力する音声認識サーバと、テキストから言語モデル辞書を作成する言語モデル辞書作成サーバと、一つ又は複数の音声認識サーバから音声認識する音声認識サーバを選択する音声認識制御サーバと、音声認識したテキストを保持して管理する認識結果管理サーバと、認識結果管理サーバに保持されたテキストを表示して、修正したテキストを認識結果管理サーバに出力する業務者ＰＣ端末とを備え、認識結果管理サーバは、業務者ＰＣ端末から出力される修正テキストが一定数たまると、修正テキストを言語モデル辞書作成サーバに送信し、言語モデル辞書作成サーバは、認識結果管理サーバから送信される修正テキストに基づいて、言語モデル辞書を作成し、作成した言語モデル辞書をある契機で、音声認識制御サーバに送信し、音声認識制御サーバは、言語モデル辞書作成サーバから送信された言語モデル辞書を音声認識サーバに配布し、音声認識サーバは、音声認識制御サーバから配布された言語モデル辞書の中から最新の言語モデル辞書を参照して、音声認識を行うようにしたものである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、言語モデルの更新をスムーズに行ない、運用者の手間をかけずに、音声認識の精度を向上させることのできる通話音声認識システム及びその音声認識制御方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】コールセンタにおける通話音声認識システムの全体構成図である。
【図２】コールセンタにおける通話、通話録音、音声認識までの一連の処理を説明する図である。
【図３】音声認識したテキストの修正から言語モデル辞書の修正までの一連の処理を説明する図である。
【図４】修正文章テーブルの一例を示す図である。
【図５】言語モデルの概念を説明する図である。
【図６】言語モデル辞書の一例を示す図である。
【図７】音声認識サーバマッピングテーブルの一例を示す図である。
【図８】音声認識サーバの機能構成図である。
【図９】音声認識サーバにおける音声認識処理を示すシーケンス図である。
【図１０】音声認識したテキストの修正から言語モデル辞書を音声認識サーバに配布するまでの一連の処理を示すゼネラルフローチャートである。
【図１１】音声認識結果を修正する処理を示すフローチャートである。
【図１２】認識結果管理サーバが音声認識結果を修正した結果を言語モデル辞書作成サーバに送るまでのフローチャートである。
【図１３】修正文書を言語モデル辞書作成サーバに送る様子を説明する図である。
【図１４】言語モデル辞書作成サーバが言語モデル辞書を作成して、音声認識制御サーバに送る処理を示すフローチャートである。
【図１５】言語モデル辞書作成サーバが修正した文書を入力して、言語モデル辞書を出力する様子を示す図である。
【図１６】言語モデル辞書を各音声認識サーバに配布する処理を示すフローチャートである。
【図１７】配布される言語モデル辞書に基づいて、音声認識サーバが音声認識を行う処理を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明に係る一実施形態を、図１ないし図１７を用いて説明する。
【００１２】
先ず、図１ないし図３を用いて一実施形態に係るコールセンタにおける通話音声認識システムの構成と全体の処理の概要について説明する。
【００１３】
本実施形態のコールセンタは、図１に示されるように、カスタマー等の架電者（電話をかける者）の通話端末１０から公衆網６を介して接続されるＩＰ−ＰＢＸ（Internet Protocol−Private Branch eXchange、ＩＰ回線対応構内交換機）４０が、ネットワーク７を介して、オペレータ通話端末２０と接続し通話をする構成を有する。オペレータは、オペレータＰＣ端末３０からオペレータ通話端末２０の電話操作をすることができ、架電者からの着信が、オペレータＰＣ端末３０に表示されると、オペレータＰＣ端末３０から応答を操作して、オペレータ通話端末２０が応答動作を実施して架電者とオペレータは通話状態になる。
【００１４】
また、コールセンタには、オペレータとは別の業務者が居て、業務者ＰＣ端末３５より、音声認識をしたテキストの修正を行う。業務者ＰＣ端末３５は、図示していないが、ＬＣＤのような表示用のディスプレイとキーボード、マウスのような入力装置が接続されている。
【００１５】
コールセンタは、ネットワーク７を介して、ＩＰ−ＰＢＸ４０、ＣＴＩ（Computer Telephony Integration）サーバ５０、録音サーバ７０、通話情報取得サーバ８０、録音管理サーバ９０、音声認識制御サーバ１２０、音声認識サーバ１１０、認識結果管理サーバ１３０、言語モデル辞書作成サーバ１００が接続して構成される。
【００１６】
ＩＰ−ＰＢＸ４０は、ＩＰ網と公衆網６のプロトコル変換、発着信の制御などを行う。ＣＴＩサーバ５０は、コールセンタでの呼制御の中核となる装置であり、コールセンタの状況を管理し、ＩＰ−ＰＢＸ４０から受取った呼の状態情報をオペレータＰＣ端末３０に送信するなどの機能を有する。録音サーバ７０は、通話録音処理による録音データを作成し、所定の情報を付加するサーバである。通話情報取得サーバ８０は、ＣＴＩサーバ５０から通話情報を取得するサーバである。録音管理サーバ９０は、録音データやこれに付加する通話情報を管理して、録音サーバ７０に対して音声認識を行う音声認識サーバ１１０を指定する装置である。音声認識制御サーバ１２０は、録音管理サーバ９０から音声認識の要求があったときに、音声認識サーバ１１０の使用状況やハードウェアの付加を考慮して、複数の音声認識サーバ１１０から選択して、音声認識サーバ１１０を表す識別子を録音管理サーバ９０に返すサーバである。音声認識サーバ１１０は、音声認識エンジンを搭載し、要求に応じて録音された通話音声を、通話テキストに変換するサーバである。認識結果管理サーバ１３０は、音声認識サーバ１１０が認識してテキスト化したデータを格納し保持するサーバである。言語モデル辞書作成サーバ１００は、業務者が作成したテキストに基づいて、言語モデル辞書を作成し、音声認識制御サーバ１２０に送信するサーバである。
【００１７】
次に、図２及び図３を用いてコールセンタにおける処理の流れの概要を説明する。
【００１８】
先ず、図２を用いてコールセンタにおける通話、通話録音、音声認識までの一連の処理について説明する。
最初に、カスタマー等の架電者が、通話端末１０により公衆網６を介してコールセンタに電話をかける。
【００１９】
次に、ＩＰ−ＰＢＸ４０は、通話端末１０からの発呼を受けて、オペレータ通話端末２０と接続する。このときに、ＣＴＩサーバ５０は、ＩＰ−ＰＢＸ４０に対して、コールセンタ内の接続する内線番号を指示し、発信者電話番号・通話開始時刻・通話終了時刻などの通話情報を取得する。
【００２０】
オペレータ通話端末２０に着呼し、オペレータが所定の操作をすることにより、電話端末１０とオペレータ通話端末２０の間に音声が流れる
通話情報取得サーバ８０は、ＣＴＩサーバ５０から得られる発信者電話番号・通話開始時刻・通話終了時刻などの通話情報を取得し、要請があったときは、オペレータＰＣ端末３０に送信する。
【００２１】
ネットワークスイッチ６０は、通話端末１０とオペレータ通話端末２０間の通話データを複製し、録音サーバ７０に送る。
【００２２】
録音サーバ７０は、送られてきた音声データを録音し、所定の付加情報（通話開始時間、通話終了時間、通話端末のＩＰアドレス等）を作成して格納し、録音データと録音情報を録音管理サーバ９０に送る。そして、その通話が音声認識の対象として指定されているかを、録音管理サーバ９０に問合せ、音声認識の対象のときには、所定時間ごとの録音データを音声認識サーバ１１０に送る。
【００２３】
録音管理サーバ９０は、録音データ、録音情報、通話情報を組み合わせて保存する。また、音声認識制御サーバ１２０に、音声認識サーバ１１０の状態を問合せる。これを受けて、音声認識制御サーバ１２０は、認識を行う音声認識サーバ１１０を、録音管理サーバ９０に教える。ここで、音声認識制御サーバ１２０から録音管理サーバ９０に教える情報は、音声認識サーバのＵＲＬ、エンジンＩＤ、状態（音声認識サーバの負荷状態、稼動状態）、内線番号、呼識別ＩＤ、着番号、音声認識サーバのＩＰアドレスなどである。
【００２４】
音声認識サーバ１１０は、音響モデル辞書（後述）、言語モデル辞書（後述）を有し、それらに基づいて、送られてくる音声データをテキスト化する。テキスト化した認識結果は、エンジンＩＤ、状態、音声、内線番号、呼識別ＩＤ、着番号、ＩＰアドレスなどの管理情報を付加して、認識結果管理サーバ１３０に送る。
【００２５】
認識結果管理サーバ１３０は、音声認識サーバ１１０から送られてきた管理情報、認識結果を格納して管理する。また、管理情報、認識結果をオペレータＰＣ端末３０に送信する。
【００２６】
次に、図３を用いて音声認識したテキストの修正から言語モデル辞書の修正までの一連の処理を説明する。
音声認識したテキストの修正をする業務者は、認識結果管理サーバ１３０に格納されている認識結果テキストを業務者ＰＣ端末３５に読み込み、誤変換などに対して修正を行い、修正したテキストを認識結果管理サーバ１３０に送信する。
【００２７】
認識結果管理サーバ１３０は、定期的に修正したテキストを言語モデル辞書作成サーバ１００に送信する。
【００２８】
次に、言語モデル辞書作成サーバ１００は、修正したテキストに基づいて、定期的に言語モデル辞書を作成し、あるタイミングで音声認識制御サーバ１２０に送信する。
【００２９】
音声認識制御サーバ１２０は、送信されてくる言語モデル辞書を各音声認識サーバ１１０に配布する。
【００３０】
それ以降は、各音声認識サーバ１１０は、更新された言語モデル辞書により音声認識を行う。これにより、音声認識の精度を向上させることが可能となる。
【００３１】
次に、図４ないし図７を用いて一実施形態に係る通話音声認識システムに用いられるデータ構造について説明する。
修正文章テーブル３００は、認識結果管理サーバ１３０が保持し、業務者が音声認識したテキストを修正した結果に関する情報を格納するテーブルであり、図４に示されるように、呼識別ＩＤ３００ａ、業務者ＩＤ３００ｂ、内線番号３００ｃ、通話時刻３００ｅ、サイトＩＤ３００ｄ、修正文章３００ｆ、送付フラグ３００ｇの各フィールドよりなる。
【００３２】
呼識別ＩＤ３００ａは、通話端末１０からコールセンタにかけられた各々の呼を一意的に識別するための識別子を格納するフィールドである。業務者ＩＤ３００ｂは、テキストを修正した業務者の識別子を格納するフィールドである。内線番号３００ｃは、かけられた呼の着信した内線番号を格納するフィールドである。通話時刻３００ｅは、通話の通信時刻を格納するフィールドである。サイトＩＤ３００ｄは、コールセンタにおける各部署を識別するための識別子を格納するフィールドである。修正文章３００ｆは、業務者が業務者ＰＣ端末３５上でツールやエディタなどで修正したテキストを格納するフィールドである。送付フラグ３００ｇは、認識結果管理サーバ１３０から言語モデル辞書作成サーバ１００にこのレコードの情報を送信したか否かを示すフラグを格納するフィールドである。
【００３３】
次に、図５を用いて言語モデルについて説明する。
言語モデルは、音素単位で認識された音声を言語レベルで認識するためのモデル（指標となるデータ）であり、例えば、日本語の一例としては、図５に示されるようなツリー構造で表される。この言語モデルのツリーは、各ノード間をつなぐ有向パスに、単語を表すテキストと確率が対応しており、例えば、ノード（０）→ノード（１）にいたる単語が、「日立」で確率が１.０であり、ノード（０）→ノード（１）にいたる単語が、「コールセンタ」で確率が０．６、「市」で確率が０．１などであることを示している。
【００３４】
言語モデル辞書４００は、言語モデルをテーブル構造で表現したデータであり、図６に示されるように、ノード元４００ａ、ノード先４００ｂ、テキスト４００ｃ、確率４００ｄの各フィールドよりなる。
【００３５】
元ノード４００ａ、先ノード４００ｂは、それぞれ言語モデルのツリーの有向パスの元になるノードと先になるノードを示す識別子を格納するフィールドである。テキスト４００ｃは、有向パスに対応する単語のテキストを格納するフィールドである。確率４００ｄは、元ノードから先ノードに遷移する際の単語が取りうる確率を格納するフィールドである。
【００３６】
言語モデル辞書４００は、言語モデル辞書作成サーバ１００が作成し、音声認識制御サーバ１２０経由で、各音声認識サーバ１１０に配布して、音声認識サーバ１１０が音声認識の言語化の際に用いられる。
【００３７】
音声認識サーバマッピングテーブル５００は、音声認識制御サーバ１２０が保持し、各音声認識サーバ１１０に言語モデル辞書４００を配布する際に用いるテーブルであり、図７に示されるように、音声認識サーバパス５００ａ、リリース５００ｂの各フィールドよりなる。
【００３８】
音声認識サーバパス５００ａは、言語モデル辞書４００を配布する音声認識サーバ１１０のネットワーク上のパスを格納するフィールドである。リリース５００ｂは、言語モデル辞書４００を配布した最新の日付を格納するフィールドである。
【００３９】
次に、図８及び図９を用いて音声認識サーバの構成と動作について説明する。
音声認識サーバ１１０は、音声データから言語の特徴に基づいて認識を行ないテキスト化するサーバである。音声認識は、現在の一般的な技法としては、音声データから音声区間を検出し、音声スペクトルの計算などから特徴量を抽出する。そして、その特徴量から音素情報の計算と言語化を行うことにより音声として認識するものである。本実施形態の音声認識サーバ１１０は、図８に示されるように、音声区間検出部２０１、特徴量検出部２０２、音素情報計算部２０３、言語化部２０４、出力部２０５からなる。
【００４０】
音声区間検出部２０１は、音声データから音声区間を検出する部分である。音声区間検出部２０１は、雑音除去などを行なった後に、音量が小さくなった瞬間を音声の区切り目とみなし、その後、非同期に特徴量抽出部以下を開始する。
【００４１】
特徴量検出部２０２は、音声データから特徴量を検出する部分である。ここで、特徴量とは、音声データのどの波長がどのくらい含まれているかを表す量であり、例えば、音声スペクトル、音量、その差分などの量である。
【００４２】
音素情報計算部２０３は、音響モデル辞書２５０を用いて、特徴量から音声区間の音声がどの音素(a, k, iなどの発音記号に相当）に該当するかを計算する部分である。音響モデル辞書２５０は、どういう特徴量を持っていればどの音素に近いかを記録している辞書である。
【００４３】
言語化部２０４は、音素と言語モデル辞書４００を用いて何を話していたかを確定させる部分である。言語モデルとは、既に説明したように、音声認識における言語処理において、文の品詞や統語構造、単語と単語、文書と文書などの関係性について定式化したモデルであり、言語モデル辞書４００は、それを表すための辞書である。
【００４４】
出力部２０５は、音声認識の結果をテキスト化して出力する部分である。
【００４５】
次に、図９を用いて音声認識サーバにおける音声認識処理について説明する。
音声認識処理は、既に説明したように、音声データから音声区間を検出し、音声スペクトルの計算などから特徴量を抽出し、その特徴量から音素情報の計算と言語化を行うことにより音声として認識するものである。
【００４６】
先ず、音声区間検出部２０１は、音声データをバッファリングして、音声区間を検出する（Ｓ１０、Ａ０１）。この処理では、音声区間検出部２０１は、雑音除去などを行なった後、音量が小さくなった瞬間を音声の区切り目とみなす。その後、非同期に特徴量抽出部以下の処理を開始する（Ｓ１１）。特徴量検出部２０２は、認識開始の指示をうけ（Ａ０２）、音声データから特徴量を検出する（Ｓ１２、Ａ０３）。次に、音素情報計算部２０３は、特徴量検出部２０２から認識の指示を受け（Ａ０４）、音響モデル辞書２５０を用いて特徴量から音声区間の音声がどの音素に該当するかを計算する（Ｓ１３、Ａ０５）。次に、言語化部２０４は、音素情報計算部２０３からから認識の指示を受け（Ａ０６）、音素情報計算部２０３で計算された音素と言語モデル辞書４００を用いて何を話していたかを確定させ（言語化し）（Ｓ１４、Ａ０７）、出力部にテキストとして出力の指示をし（Ａ０８）、そして、出力部２０５は、音声認識サーバ１１０の外部に、音声認識したテキストを出力する（Ｓ１５、Ａ０９）。
【００４７】
次に、図１０ないし図１７を用いて通話音声認識システムにおける音声認識したテキストの修正から言語モデル辞書を音声認識サーバに配布するまでの一連の処理の詳細について説明する。
【００４８】
先ず、図１０を用いて音声認識したテキストの修正から言語モデル辞書を音声認識サーバに配布するまでの一連の処理を説明する。
業務者は、業務者ＰＣ端末３５から専用のツール又はエディタなどを起動し、認識結果管理サーバ１３０に格納されている音声認識テキストを読み出して、必要なときには、実際の通話の音声データとつき合わせて、誤認識結果を修正して、認識結果管理サーバ１３０に、図４に示した修正文章テーブルの形式で格納する（Ｓ１００）。
【００４９】
Ｓ１００の作業により、認識結果管理サーバ１３０に修正文書が溜まるので（Ｓ２００）、定期的に言語モデル辞書作成サーバ１００に送る（Ｓ３００）
次に、言語モデル辞書作成サーバ１００は、修正文書に基づいて、言語モデル辞書４００を作成する（Ｓ４００）。そして、ある契機に従って、音声認識制御サーバ１２０に、言語モデル辞書４００を送る（Ｓ５００）。
【００５０】
音声認識制御サーバ１２０は、送られてきた言語モデル辞書を、図７に示した言語モデル辞書マッピングテーブル５００に基づいて、各音声認識サーバ１１０に配布する（Ｓ６００）。
最後に、各音声認識サーバ１１０は、配布されてきた言語モデル辞書を用いて、音声認識を行う（Ｓ７００）。
【００５１】
次に、図１１を用いて業務者が音声認識結果を修正し、修正結果を送る処理の詳細について説明する。
【００５２】
本実施形態における業務者とは、コールセンタの業務者を想定しており、業務者ＰＣ端末３５より、音声認識をしたテキストの修正を行う。ただし、テキストの修正を行う業務者は、顧客と通話を行うオペレータと同一の者であってもよいし、テキストの修正の専任者であってもよい。
【００５３】
オペレータは、就業時間中は顧客と通話し（Ｓ１０１）、オペレータ業務終了後は、業務者が一日の通話内容を確認する（Ｓ１０２）。
【００５４】
次に、業務者は、業務者ＰＣ端末３５で実行される専用ツールを操作し、音声を流しながら認識結果を見て（Ｓ１０３）、誤認識している箇所がある場合には、専用ツールの認識結果修正機能により正しい文章に修正する（Ｓ１０４）。
そして、修正した文章を認識結果管理サーバ１３０に送信する（Ｓ１０５）。
【００５５】
次に、図１２を用いて認識結果管理サーバ１３０が音声認識結果を修正した結果を言語モデル辞書作成サーバに送るまでの処理の詳細について説明する。
【００５６】
ｒをレコード数のカウンタとして、ｒ＝１に初期化する（Ｓ２０１）。
【００５７】
ここでは、未送信のレコード数が１０００以上になったときに、言語モデル辞書作成サーバに修正文章を送信するものとする。
【００５８】
ｒが１０００以上でないときには（Ｓ２０２：ＮＯ）、認識結果管理サーバ１３０に、業務者が修正した修正文章を図４に示した修正文章テーブル３００の形式で格納する（Ｓ２０３）。
そして、ｒの値を１インクリメントして（Ｓ２０４）、Ｓ２０２に戻る。
【００５９】
ｒが１０００以上のときには（Ｓ２０２：ＹＥＳ）、修正文章テーブル３００の修正文章３００ｆのフィールドを抽出し（Ｓ２０５）、ｔｘｔ形式で言語モデル辞書作成サーバ１００に送信する（Ｓ２０６）。
【００６０】
そして、送信したレコードの送信フラグ３００ｇをＯＮにする（Ｓ２０７）
ｔｘｔ形式で言語モデル辞書作成サーバ１００に送信するときには、図１３に示されるように、言語モデル辞書作成サーバ１００の所定のフォルダ（modifiedフォルダ）の格納されるようにする。
【００６１】
次に、図１４を用いて言語モデル辞書作成サーバが言語モデル辞書を作成して、音声認識制御サーバに送る処理の詳細について説明する。
【００６２】
言語モデル辞書作成サーバ１００のmodifiedフォルダに修正文章が出力される（Ｓ４０１）。
【００６３】
次に、modifiedフォルダに更新ファイルが有るか否かを判断し（Ｓ４０２）、modifiedフォルダに更新ファイルがないときには（Ｓ４０２：ＮＯ）、なにもせず（Ｓ４０３）、定期タスク管理機能により、一定時間経過（Ｓ４０４）後に、Ｓ４０２に戻る。
【００６４】
modifiedフォルダに更新ファイルがあるときには（Ｓ４０２：ＹＥＳ）、更新されたファイルの内容から、新たな言語モデル辞書４００を作成して（Ｓ４０５）、言語モデル辞書作成サーバ１００の所定のフォルダ（dicフォルダ）に格納する。図１３は、言語モデル辞書作成サーバ１００のmodifiedフォルダへのテキスト入力と、dicフォルダへの言語モデル辞書４００の出力を示したものである。
【００６５】
最後に、言語モデル辞書作成サーバ１００は、音声認識制御サーバ１２０にdicフォルダの内容を送信する（Ｓ４０６）。
【００６６】
次に、図１６を用いて言語モデル辞書を各音声認識サーバに配布する処理の詳細について説明する。
音声認識制御サーバ１２０に新たな言語モデル辞書４００が送信されたか否かを判断し（Ｓ６０１）、新たな言語モデル辞書４００が送信されてないときには（Ｓ６０１：ＮＯ）、何もせず（Ｓ６０２）、新たな言語モデル辞書４００が送信されたときには（Ｓ６０１：ＹＥＳ）、更新契機になったか否かを判断する（Ｓ６０３）。ここで、更新契機とは、音声認識制御サーバ１２０が各音声認識サーバ１１０に、言語モデル辞書を配布する契機であり、定期的（例えば、１週間毎）、業務者が業務者ＰＣ端末３５からコマンドにより指示してトリガーを引いたとき、業務者ＰＣ端末３５を起動したとき、業務者がシステムにログオンしたときなどが考えられる。
【００６７】
更新契機になったと判断されないときには（Ｓ６０３：ＮＯ）、何もせず（Ｓ６０４）、更新契機になったと判断されたときには（Ｓ６０３：ＹＥＳ）、カウンタのＮ＝１として、初期化する（Ｓ６０５）。
【００６８】
次に、Ｎが図７に示した音声認識サーバマッピングテーブル５００のエントリ数に達しているか否かを判断し（Ｓ６０６）、Ｎがエントリ数を超えたときには（Ｓ６０６：ＮＯ）、処理を終了し、Ｎがエントリ数を超えないときには（Ｓ６０６：ＹＥＳ）、Ｎ番目の音声認識サーバマッピングテーブル５００の示す音声認識サーバパス５００ａに言語モデル辞書を送信し（Ｓ６０７）、Ｎを１インクリメントして（Ｓ６０８）、Ｓ６０６に戻る。
【００６９】
次に、図１７を用いて配布される言語モデル辞書に基づいて、音声認識サーバが音声認識を行う処理の詳細について説明する。
【００７０】
先ず、音声認識サーバ１１０が音声認識処理のリクエストを受け付ける（Ｓ７０１）。
音声認識サーバ１１０は、言語モデル辞書４００を格納するフォルダの中から最新の言語モデル辞書４００を選択する（Ｓ７０２）。言語モデル辞書４００を格納するフォルダは、音声認識サーバマッピングテーブル５００の音声認識サーバパスと同一であってもよいし、別のフォルダに設けてもよい。
【００７１】
最新の言語モデル辞書４００は、ファイルのタイムスタンプで判断してもよいし、ファイル名にカウンタを取り込んで、ファイル名から判断できるようにしてもよい（例えば、経時順に、dicA_0000.dic, dicA_0001.dic, dicA_0002.dic, …のようにする）。
そして、図９に示した手順により、音声データを音声認識して、テキスト化する（Ｓ７０３）。
【００７２】
最後に、音声認識結果を認識結果管理サーバ１３０に送信し、認識結果管理サーバ１３０は、所定の形式でデータベースとして格納する（Ｓ７０４）。
【００７３】
以上、本実施形態の通話音声認識システムにより、音声認識のテキストを修正後に、言語モデル辞書作成サーバが、それを反映した言語モデル辞書を作成し、所定のタイミングで音声認識サーバに配布する例について説明した。
【００７４】
従来の言語モデル辞書の更新では、顧客から専門用語のリストと通話に係る音声ファイルを提供してもらい、業務者が書き起こしを行って、認識結果のテキストを修正して、頻出単語の重み付けを行い、言語モデル辞書を作成して、各音声認識サーバに配布していた。
【００７５】
本実施形態では、従来では手作業だった作業を、テキスト修正後は、最新の通話結果を取り込んだ言語モデル辞書を、所定のタイミングで音声認識サーバに配布することができるため、音声認識の認識精度の向上を見込むことができる。
【符号の説明】
【００７６】
６…公衆網
７…ネットワーク
１０…通話端末、
２０…オペレータ通話端末
３０…オペレータＰＣ端末
３５…業務者ＰＣ端末
４０…ＩＰ−ＰＢＸ
６０…ネットワークスイッチ
７０…録音サーバ
８０…通話情報取得サーバ
９０…録音管理サーバ、
１００…言語モデル辞書作成サーバ
１１０…音声認識サーバ、
１２０…音声認識制御サーバ、
１３０…認識結果管理サーバ、
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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